| 研究課題/領域番号 |
18K09948
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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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| 審査区分 |
小区分58010:医療管理学および医療系社会学関連
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| 研究機関 | 宮崎大学 |
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研究代表者 |
荒木 賢二 宮崎大学, 医学部, 教授 (70274777)
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| 研究分担者 |
小川 泰右 宮崎大学, 医学部, 助教 (60586600)
松尾 亮輔 宮崎大学, 医学部, 研究員 (30815931)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2020年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2018年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | リアルワールドデータ / ビッグデータ / 後ろ向き観察研究 / データベース研究 / 千年カルテ / 次世代医療基盤法 / 臨床研究 / 分析テンプレート / 医療経営分析 / 人工知能 / 機械学習 / データマイニング / 診療概念辞書 / プロセス記録 / 人工知能技術 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では以下を実施した。 (1)臨床研究共通マスタの構築：分析を含む臨床研究のための標準化された共通マスタを開発した。共通マスタは背景因子マスタ、診療オプションマスタ、 エンドポイントマスタである。 (2)システム開発：システムは千年カルテのデータウェアハウスに接続した。5つのステップに沿ってパラメータを入力する。ステップ１：データ期間、入院／外来区分、ステップ２：基準イベント、ステップ３：選択基準、ステップ４：群の設定、ステップ５：エンドポイント設定、ステップ ６：背景因子設定。分析内容は、群ごとのデータ抽出、正規性のチェック、サンプルサイズとパワー計算、群間の各種有意差検定、などである。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
次世代医療基盤法の施行により、多施設リアルワールドデータを対象とした膨大な匿名データの研究利用が可能となった。またビッグデータに有効な人工知能技術は著しく進展している。このような中、医療情報の利活用に向けて、ビッグデータから臨床知識を発見する方法論を確立できれば、リアルワールドデータの2次利用の促進が期待される。本研究で開発したシステムは、臨床研究を行う研究者に、簡便に後ろ向き観察研究のツールを提供し、臨床研究を活性化させると考えられる。
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