| 研究課題/領域番号 |
17K17816
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
病院・医療管理学
疫学・予防医学
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| 研究機関 | 奈良先端科学技術大学院大学 |
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研究代表者 |
岩尾 友秀 奈良先端科学技術大学院大学, 研究推進機構, 研究員 (60772100)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2018年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2017年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
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| キーワード | データウェアハウス / NDB / JMDC / レセプト分析 / リアルワールドデータ / データベース / 薬剤疫学 / 医療情報 / レセプト / リレーショナルモデル / 二次利用 / 情報学 / データマイニング / 疫学 / 医療統計 |
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| 研究成果の概要 |
NDBやJMDCデータベースは，我が国のレセプトデータベースとして良く知られているが，被保険者に関する情報が複数のファイルに分散して格納されている．一方で，データベースを疫学研究へ二次利用する際には，患者ごとの変数が1レコードに集約された構造が望ましいとされている．
しかしながら，疫学研究で必要になる変数は，研究デザインにより異なり各自で作成する必要があるため，データハンドリングに不慣れな利用者は多大な労力を費やしている状況であった．本研究では，利用者のリサーチクエスチョン（要望）に合わせてデータウェアハウスを構築することで，患者ごとに集約された構造を定型的なSQLで実現する手法を考案した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究で考案した定型的なSQLは，ソフトウェアで生成することが容易であることに加え，利用者のリサーチクエスチョンを分割する作業は自然言語処理技術や機械学習と相性が良い．今後，これらの技術を本手法と組み合わせることで，将来的には半自動化が可能になると思われる．
また，テーブル構造に依存しないため，レセプトデータベース以外の正規化されたデータベースにも適用できる可能性が高い．近年では複数の保健医療データベースを連結する動きも活発になってきており，製薬業界などでは市販後調査など二次利用する可能性が高まっているため，研究成果の社会実装が期待できる．
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