| Project/Area Number |
18K09948
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 58010:Medical management and medical sociology-related
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| Research Institution | University of Miyazaki |
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Principal Investigator |
Araki Kenji 宮崎大学, 医学部, 教授 (70274777)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小川 泰右 宮崎大学, 医学部, 助教 (60586600)
松尾 亮輔 宮崎大学, 医学部, 研究員 (30815931)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2021)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
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| Keywords | リアルワールドデータ / ビッグデータ / 後ろ向き観察研究 / データベース研究 / 千年カルテ / 次世代医療基盤法 / 臨床研究 / 分析テンプレート / 医療経営分析 / 人工知能 / 機械学習 / データマイニング / 診療概念辞書 / プロセス記録 / 人工知能技術 |
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| Outline of Final Research Achievements |
In this study, we carried out the following. (1) Construction of a common master for clinical research: A standardized common master for clinical research including analysis was developed. The common master is the background factor master, the medical care option master, and the endpoint master. (2) System development: The system was connected to the data warehouse of the Millennium Chart. Enter the parameters in 5 steps. Step 1: Data period, hospitalization / outpatient classification, Step 2: Criteria event, Step 3: Selection criteria, Step 4: Group setting, Step 5: Endpoint setting, Step 6: Background factor setting. The analysis contents include data extraction for each group, normality check, sample size and power calculation, and various significance tests between groups.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
次世代医療基盤法の施行により、多施設リアルワールドデータを対象とした膨大な匿名データの研究利用が可能となった。またビッグデータに有効な人工知能技術は著しく進展している。このような中、医療情報の利活用に向けて、ビッグデータから臨床知識を発見する方法論を確立できれば、リアルワールドデータの2次利用の促進が期待される。本研究で開発したシステムは、臨床研究を行う研究者に、簡便に後ろ向き観察研究のツールを提供し、臨床研究を活性化させると考えられる。
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