BIツールによる大規模データの検証と診療（医科・歯科）・介護・予後の関連分析

• Project/Area Number: 25K13285
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 57080:Social dentistry-related
• Research Institution: Shinshu University
• Principal Investigator: 伊澤 淳 信州大学, 学術研究院保健学系, 教授 (50464095)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 増原 宏明 信州大学, 学術研究院社会科学系, 教授 (10419153) ; 横川 吉晴 信州大学, 学術研究院保健学系, 准教授 (50362140)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2027: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000); Fiscal Year 2026: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000); Fiscal Year 2025: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
• Keywords: 保健医療（医科・歯科） / 地域保健 / リアルワールドデータ

Outline of Research at the Start

長野県の各自治体における特定健診、国民健康保険診療データ（被保険者数：約53.5万人）、介護度、死亡情報の5年間の集計が、県と信州大学の包括連携協定に基づいて申請者に提供されている。本研究は、ビジネスインテリジェンス（BI）ツールの機械学習を活用してリアルワールドデータのクレンジングを実施し、大規模データの分析妥当性を検証するデータバリデーションにより関連分析を最適化し、疾患の新規発症、介護度の上昇、生命予後と関連する要因を縦断的に解析し、健康障害の関連を縦断的に探索する。さらに、歯科口腔疾患と全身疾患との関連の分析をBIツールの論理推論により探索する。