電子カルテ情報によるリアルワールドデータを用いた病態進行を予測するAIの開発

Research Project

Project/Area Number	23K11933
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 90140:Medical technology assessment-related
Research Institution	Yamaguchi University
Principal Investigator	中津井雅彦山口大学, 大学院医学系研究科, 教授(特命) (10509532)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	岡本里香京都大学, 医学研究科, 特定准教授 (50775814) 中上裕有樹下関市立大学, 経済学研究科, 准教授 (30843304)
Project Period (FY)	2023-04-01 – 2026-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help	¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000) Fiscal Year 2024: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000) Fiscal Year 2023: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
Keywords	医薬品費用対効果分析 / リアルワールドデータ
Outline of Research at the Start	医薬品の費用対効果分析では、臨床試験データのほか、様々なデータを集約して行われるが、病態推移は治験環境と実臨床ではずれがあり、また治験の観察期間では増悪、死亡などの転帰に関するデータを収集するには不十分である。一方で、実臨床におけるリアルワールドデータ（RWD）の集積と分析が可能な形での利活用のための環境が、次世代医療基盤法などにより整いつつある。本研究では、臨床試験という特殊環境下ではなく、RWDからHTAに必要な分析を行うことを検証する。実臨床に基づく信頼性の高い費用対効果の結果を得ることが可能となり、適正な薬剤価格の調整、ひいては医療保険財政への適正化に貢献することを目指す。