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特別講座
杉浦先生基調講演【後編】

医療ビッグデータ時代の
医療介護等総合連携システムの紹介と
データヘルス革命の今後の展望(後編)

 
同志社女子大学 薬学部 医療薬学科 臨床薬学教育研究センター 杉浦 伸一 教授

弊社主催のプレミアムパートナー会で行われた基調講演「医療ビッグデータ時代の医療介護等総合連携システムの紹介とデータヘルス革命の今後の展望」のいよいよ後編となります。 講師は、前・中編にひきつづき同志社女子大学臨床薬学教育研究センターの杉浦伸一教授です。 中編では病院・診療所・薬局のデータベース化の構築とそのデータベースの応用についてお話しいただきましたが、今回はデータベース応用編の後半のお話で、精神科の救急サービス「こころのドクターネット」といま診てもらえる診療所の検索サービス「ホスピタルナビ」のエピソード等をご紹介いただきます。
<スピーカー紹介> 杉浦 伸一(同志社女子大学 薬学部医療薬学科 教授)
医師・看護師・ヘルパー・ケアマネ・薬剤師等の多職種間での患者情報の共有可能なケアネットワークシステムや、医療機関情報のGIS-DBシステムの構築など様々な医療システムの開発を推進されています。
【研究室】臨床薬学教育研究センター 【取得学位】博士(医学)名古屋大学 【研究分野】医療薬学
【研究課題】医療行政学(公衆衛生・医療計画・医療機能評価)
【出身大学院】名城大学大学院、名古屋大学大学院 【資格】薬剤師・ヨーロッパ代謝栄養学会生涯教育講師
【社会活動】特定非営利活動法人 抗がん剤曝露対策協議会 理事、特定非営利活動法人 MeDICC 理事

精神科の救急は事前に慎重な議論が必須


 日常利用していて緊急時に有効な仕組みのもう一例をご紹介しましょう。精神科の救急サービスで「こころのドクターネット」という名称なのですが、これも我々が多くを学ばせていただいた事例です。
 精神科の救急は、「急ぐ必要がない救急」です。なぜなら、それ自体生き死にに深く影響を与えることではないですから。 患者さんを無理やり病院へ連れていくと、「俺は精神科なんかに行くつもりはなかった」と大騒ぎして、連れていったがために問題が逆に発生するんです。 ですから、精神科の救急に関しては、じっくりとドクター間で話し合って、患者さんに説明してから、移動するという仕組みにしておかなければなりません。 早く病院へ送ればいいというものではないということがわかりました。
 そういう反省から、「こころのドクターネット」ではドクター間での話し合いができる仕組みにしました。


我が国で医療の見える化が進まない理由


 「こころのドクターネット」に関わっていた当時、国立精神神経医療センターにいらっしゃった社会保健部部長の伊藤博人先生が「精神科の救急よりもっと困っている問題があって…」という話を持ちかけられました。
 欧米ではゲートキーパー制が導入されています。例えばイギリスの医療ではGP(家庭医:かかりつけ医)がいて、まずそこで診察を受けなければ、他の専門医にかかれません。そのことにより、医療が一気通貫に見える化できるわけです。一方、日本では、自由にどこの病院・診療所へも行けます。今日はこの病院、明日はあそこの診療所と日替わりで行くこともできます。こうして日本の地域医療の場合は、自由に病院・診療所が選べる代わりに、ゲートキーパーが存在しないため、医療の見える化ができにくいわけです。そういう状況の中で、私たちは「何とかして医療を見える化したい」と仕組みを考えていきました。


電子カルテ共有の代わりに考え出された仕組み


 大手の方たちは、電子カルテの共有化を考えていたようですが、これは無理筋なんです。電子カルテには厳しい守秘義務が発生します。医療の免許のある人でないと、電子カルテのシステムに入る権限がありません。ソーシャルワーカーさんや弁護士さんなど、いくら電子カルテを活用したいと思っても、それはできないんです。電子カルテが地域にいくら解放されても、その情報にアクセスできないのでは意味がありません。
 要は「アクセスされたくない」と思っている患者さんもいるわけです。例えば、障害のあるお嬢さんとお父さんとが二人暮らしをしているところに、地元の介護士の方が世話をしにいらっしゃる場合、どうしても親子の生活の実情を見られてしまう。それを患者さんはとても嫌がるんです。そういう状況の中で、どうすれば実際に「医療の見える化」を実現していけるのか。非常に難しい問題です。
 私たちが考え出したのは、患者さんのお宅にノートを置かせてもらって、そこにみんなでメモ書きしていきましょう、そうやってデータを共有しましょうという仕組みでした。「あったか手帳」や「オレンジ手帳」のような、◯◯手帳の類に関しては、日本は高い普及度を示していて、すごく進んでいるんです。その手帳の必要な情報だけを電子化して共有し、誰もがそこに書き込める仕組みを作れば解決するだろうと考えました。


いま診てもらえる診療所を探すホスピタル・ナビ


 日常利用していて緊急時に有効な仕組みをもう一例、ご紹介します。いま診てもらえる診療所が検索できるサービスで、「ホスピタル・ナビ」といいます。
 まず、震災時の津波で診療所の多くが流されてしまい、再開した際に場所が変わってしまったという状況がありました。 いつ開いているか誰もわからないのでは不便ですから、地域の人たちがいつでもアクセスできるように、診療所が本当に開いている期間だけ検索に載る仕組みを作って提供したのが「ホスピタル・ナビ」です。



臨床研究のための仕組みを地域災害レポートシステムに転用


 医療とは無関係なのですが、地域で今、災害が起きている場所を提供していただいた写真付きで確認できるデータベースを作りました。地図上をクリックすると、災害が起きている場所の写真が見える仕組みになっています。
 このデータベースのもとになっている仕組みは、じつは臨床研究のために作ったものなんです。例えば、皮膚のパッチテストを行ったとします。その結果をドクターに見せるためだけに病院へ行くのは大変ですから、テストを行った皮膚を撮って、その写真を送ってもらえればOKという仕組みを作りました。あとはドクターが送られてきた写真を見て、判断すればいいわけです。
 髪染めのアレルギーはすごく多いのですが、そのパッチテストの利用率は、調べてみると0.2%くらいしかありません。国やパーマ屋さんはなんとかしてパッチテストの利用率を上げたいと思っています。ならば、こういう写真だけで診断してもらえる仕組みを作ったら、テストに参加してくれるだろうか?そういうアイディアから生まれた研究です。


処方箋解析によってわかった多剤併用の実態


 最後に、処方箋解析による多剤併用の実態調査のお話をします。ある薬局から、565店舗分、72万人のデータをご提供いただいたことがあります。ちなみに、その際、18万8千レコードを削除せざるを得ませんでした。
 対象処方箋のデータを詳しく見ていくと、恐ろしいことがわかります。80?84歳では、患者さん一人あたりで最大30種類の薬を飲んでいる。こんなことが実態として起きていることがわかったわけです。
 「高齢者の安全な薬物療法ガイドライン」に従って、処方箋は出されています。ただ、ガイドラインに掲載されている薬を出しさえすれば絶対安全だとも言えないわけです。
 調査によると、「ベンゾジアゼピン系」の睡眠薬が高齢者の9%くらいに処方されています。訪問と来局、どちらが多いかというと、訪問が多い。ただ、訪問の方が重症患者さんが多いはずなので、さらにデータを分析していかないと詳しくはわかりません。また、社会では問題になっている「エチゾラム」もしくは「エチゾラム デパス」ですが、じつは、来局より訪問が少ないんです。ある程度、薬剤師の方々が機能しているんだろうということが見て取れます。
 それから、糖尿病の薬の「スルホニル尿素薬(SU)」は低血降下剤で、高齢者には使わないはずなんですが、実態としてはけっこう多く出されている。これは、ちょっと問題だということがわかります。
 「SGLT2阻害薬」は新しい薬なんですが、仕組みを単純に言うと、糖尿病の患者さんの血糖が高いんだったら、「おしっこも捨てちゃえ」という薬なんです。高齢者でもしオムツをしていて、糖の高い濃度のおしっこがどんどん出ていたら、極端な話、パンツの中に砂糖を入れられているようなものです。そんな状態では、すぐに感染症になってしまう。ですから、そんな薬は高齢者には出さないことになっているわけです。しかし、実際には結構な数が出されている、そういうことが明確にわかります。
 暴れたりするBPSDという症状が現れる認知症の患者さんに対し、抗認知症剤がどれくらい出ているのかを見ると、いろいろな種類の薬が処方されていることがわかります。中でも「抑肝散」という薬が最近よく出ているようです。「抑肝散」は使うべき薬のリストに入っているんですが、それ以外では、「デパス(エチゾラム)」が使われています。「デパス」という薬は、BPSDに“なりやすい”んです。認知症の薬を飲んでいる患者さんに「デパス」を飲ませると暴れだすから、それをまた抑えるための薬が出ている。そんなことが起きています。
 それから一つ驚いたことを挙げますと、年齢が高いほど、強力な利尿薬をたくさん処方されているようです。つまり、脱水になりやすいということで、高齢者の脱水が起きるのは当たり前の状況になっているわけです。
 多剤併用の最後の話は、「ジギタリス製剤」についてです。強力な薬で「強心剤」なんですが、これは病院で処方されて、クリニックでフォローアップされるわけです。クリニックの先生は、病院の先生が出した薬の量を変えたがりません。そうすると、同じ量を長年ずっと飲み続けると、潜在的に腎機能が落ちてきて、血中濃度が上がり、吐き気がするようになります。では、この人たちにどのくらい吐き気止めの薬が出ているのかを調べていくと、けっこうな数がある。副作用を抑えるために薬が出ているということがわかってくるわけです。


目的設定が必須な医療データベース解析


 医療ビッグデータの解析は、当然ですが、レジの売り上げの解析とは全然違います。データマイニングという言葉が出てきた頃は、人の癖やパターンを解析して何かを導き出そうという試みが良しとされていました。しかし、医療データベースの解析は、目的があいまいなままデータを収集すると、後でとんでもない事態を引き起こしかねないんです。そのようなことに絶対ならないように、何が必要なのかをきちんと把握した上で、解析データを使わなければなりません。これは、私が経験から得た教訓です。

以上です。ご清聴ありがとうございました。

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(完)