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R言語を用いた
EHR (Electronic Health Record)
support system
2015.11.14 SappoRo.R#5
Masahiko Hida
内科系の外来診察室には、かなりの確率で
電卓がおいてあります。
電子カルテの時代に何故?
BMI:体重(kg)/身長(m)^2
標準体重:身長(m)^2 ×22
電卓でできる程度の計算が
組み込まれていない電子カルテが多い。
インスリン分泌指数:
(負荷後30分インスリン-空腹時インスリン)/(負荷後30分血糖-空腹時血糖)
HOMA-R:空腹時インスリン×空腹時血糖÷405
FIB4 index:年齢×AST[IU/L]÷(血小板数[10^9/L]×ALT[IU/L]^0.5)
NFS (NAFLD fibrosis score)=
-1.675+0.037×age+0.094×BMI+1.13×IFG/DM(yes=1,no=0)
+0.99×AST/ALT-0.013×Plt-0.66×Alb
このあたりまでは、何とか電卓でも
ここまでくると、自分で入力した電卓の値が
信用できません。
診療には必要ですが、煩雑な作業を
で楽にしたい!
どんな機能が、
診療の助けとなるのか?
EHRの追加機能(案)
○自動計算機能
BMI、標準体重、必要栄養量、eGFR、eGFRcys、Ccr
HOMA-R、インスリン分泌指数
FIB4index、NFS(NAFLD fibrosis score) 等。
○簡便な血液検査の時系列出力、グラフ出力
○サマリー機能
病歴サマリー等、患者情報の概要を簡潔に表示
現在の合併症の状態
患者の検査歴(検査項目、検査日)
疾患ごとに必要な情報をまとめて表示
○位置情報
患者住所、職場、通勤経路の位置情報と、流行している感染症地域の
重ねあわせ機能。
紹介先医療機関、連携医療機関のMAP表示、交通機関の表示機能
○診断基準の判定
薬剤性肝障害の診断基準
AIH診断基準
○スコアリングの自動化
肝障害度、Child-Pugh score、IOIBD、CHADS2スコア等
○鑑別診断の補助
不明熱、貧血、腹痛、胸痛、呼吸困難、浮腫、
電解質異常の鑑別診断
○文献検索機能
○画像処理
過去のレントゲン画像と比較し、変化の大きい陰影を抽出
US画像から脂肪肝の程度を定量化
データベースへのアクセス
データベースのテーブル構造
DiagrammeR package
1. 患者IDを指定して
患者マスターを読み込み
住所情報はgeocoding→Lon,Lat
2. 連携医療機関dfの読み込み
geocoding→leafletでHpmap関数作成
3. 近隣バス停住所をrvestで
スクレイピング,geocoding→leafletで
busmap関数作成
4. 血圧(BP)、体重(BW)等のデータを
BP、BWオブジェクトに入れ、ggplotで作図する
BPplot,BWplot関数を作成
5. 血液データを検査名のオブジェクト
に代入し、検査+plotという名の関数を
作成
6. eGFRを計算し、プロット関数eGFRplot
を作成、回帰直線を当てはめ腎予後予測も
7. 処方データをtimelineパッケージで
作図する,drugplot関数を作成
7. RISmedパッケージでPubMed(医学文献
データベース)から検索するPubMed関数
を作成
Blood Pressure(BP)
BP;オブジェクトの確認 BPplot();グラフの作成
病名オブジェクト
byoumei;オブジェクトの確認
薬剤経过表
糖尿病合併症チャート
eGFR
eGFR;オブジェクトの確認 eGFR();グラフの作成
FIB4index
FIB4 FIB4index;オブジェクトの確認 FIB4plot();グラフの作成
検査履歴のセット出力
贫血诊断
addressオブジェクト
address;オブジェクトの確認
→ geocoding
→ leaflet package
インフルエンザ、ウイルス性胃腸炎の
感染流行地域のマップを重ねてみる?
近隣交通機関
rvest packageで近隣のバス停情報をスクレイピング
google APIでgeocodingしてleafletでplot
連携医療機関情報
患者住所情報から、近い順番に
紹介先病院を選択?
Pubmed検索
RISmed packageを利用した自作関数;Pubmed
実際のEHR support system
の動作を確認
RstudioによるEHR support system
https://www.youtube.com/watch?v=jqYmHzK5lsI
まとめ
Rの豊富なpackageを使用することにより、電子カルテに
さまざまな拡張機能を持たせることが可能となりました。
Rstudioのコードスニペットを利用することにより、実際の
電子カルテより短時間で、データの確認、グラフ作成が
行えました。

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