| 研究課題/領域番号 |
17K09226
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
病院・医療管理学
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| 研究機関 | 国際医療福祉大学 (2019-2022)
東京大学 (2017-2018) |
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研究代表者 |
平松 達雄 国際医療福祉大学, その他部局等, 教授 (00713554)
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| 研究分担者 |
中島 直樹 九州大学, 大学病院, 教授 (60325529)
森田 瑞樹 岡山大学, ヘルスシステム統合科学研究科, 教授 (00519316)
佐藤 真理 順天堂大学, 大学院医学研究科, 特任助手 (90768631)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2019年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2018年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2017年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | レセプト分析 / Phenotyping / バリデーション / データ分析基盤 / 医療・福祉 / 機械学習 / 医療情報 |
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| 研究成果の概要 |
医療データを国際的に活用されている共通規格でそれぞれの医療機関内にデータベース化することで、複数の医療機関データでの共同分析でありながら、高い個人情報保護を得られる仕組みを本研究の基盤として開発した。個人情報保護法で近年導入された仮名加工情報制度とも相性が良い方式であり、匿名化による情報の丸めを避けながら複数医療機関のデータ分析を進めることができる。数千人からなる国際的な研究コミュニティとの連携にも発展するなど、当初の想定を遙かに超えた研究推進の枠組み構築につながった。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
機微性の高い患者データを院外に出さずに、個人情報保護法の制度に準じながら高い精度のデータを複数医療機関共同で安全に分析することができるようになった。国際的な共同研究も患者情報を国外に出さずに実施できるため、世界との協調が容易である。これにより日本の研究機関もガラパゴス化に陥ることなく医療データ分析を進めることができ、医療データ分析分野に大きく寄与すると共に、分析結果である多数の医療エビデンスにより、より良い医療に貢献できる。
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