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資料３ 的場哲哉 九州大学大学院医学研究院循環器内科学准教授 提出資料 (6 ページ)
出典
| 公開元URL | https://www8.cao.go.jp/iryou/studygloup/20251014/agenda.html |
| 出典情報 | 医療等情報の利活用の推進に関する検討会（第4回 10／14）《内閣府》 |
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循環器部門システムデータ（SEAMAT）の重要性
New England Journal of Medicine 140論文のTable 1（患者背景）項目のうち、
SS-MIX2標準化ストレージから抽出できる項目の割合（青、平均値±標準偏差）。
SS-MIX2標準化ストレージから抽出できる項目割合（%）
糖尿病
血液
心臓病
SEAMATデータを加えた場合
呼吸器
感染症
がん
脳卒中
心臓病（循環器）領域では、部門
システム（SEAMAT）データ（心
電図、心エコー、カテーテル検査結
果等）を加えることで、48％
→83％の患者背景項目がSSMIX2から取得可能となる（赤）。
↓
SEAMAT普及によって、各種臨床
研究において手入力を削減できる。
認知症
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90 100
中山雅晴ら、Studies in Health Technology and Informatics. 2022:290;3-6.
6
New England Journal of Medicine 140論文のTable 1（患者背景）項目のうち、
SS-MIX2標準化ストレージから抽出できる項目の割合（青、平均値±標準偏差）。
SS-MIX2標準化ストレージから抽出できる項目割合（%）
糖尿病
血液
心臓病
SEAMATデータを加えた場合
呼吸器
感染症
がん
脳卒中
心臓病（循環器）領域では、部門
システム（SEAMAT）データ（心
電図、心エコー、カテーテル検査結
果等）を加えることで、48％
→83％の患者背景項目がSSMIX2から取得可能となる（赤）。
↓
SEAMAT普及によって、各種臨床
研究において手入力を削減できる。
認知症
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90 100
中山雅晴ら、Studies in Health Technology and Informatics. 2022:290;3-6.
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