Automation of questionnaire data cleaning in inter-cohort collaboration

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 21K10465
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 58030:Hygiene and public health-related: excluding laboratory approach
• Research Institution: Tohoku University
• Principal Investigator: Makino Satoshi 東北大学, 東北メディカル・メガバンク機構, 助教 (30423403)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 田宮 元 国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, チームリーダー (10317745)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: コホート研究 / データクリーニング / 外れ値検出

Outline of Final Research Achievements

The necessity and importance of a healthy human genome cohort biobank is increasing, and the next step is to promote linkage with existing cohort studies, and it is imperative that health and medical big data be further scaled up. Toward large-scale cohort linkage, standardized data acquisition and reliability assurance methods are needed for lifestyle and environmental exposure measurement methods using questionnaires. Therefore, we developed a method that enables data cleaning even if the survey forms are not completely identical.

Free Research Field

ゲノム科学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

近隣アジア諸国では、30万人から100万人を目標としたゲノムを含む分子疫学コホート構築が進んでおり、現在では数万人といった規模のコホートでこれらに対当していくことができない。データクリーニングと、それらのデータ統合及び精度管理を自動化することによって、コホート間の連携が可能となり、国際的評価にも耐えうる、日本人の代表性と公益性の高い、国民の健康の維持・増進、がんなどの疾病予防にとって質の高い大規模分子疫学コホート研究の構築が実現できる。