| 研究課題/領域番号 |
19H03868
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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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 | 東京大学 |
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研究代表者 |
井上 悠輔 東京大学, 医科学研究所, 准教授 (30378658)
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| 研究分担者 |
高島 響子 国立研究開発法人国立国際医療研究センター, その他部局等, 主任研究員 (10735749)
山本 圭一郎 国立研究開発法人国立国際医療研究センター, 臨床研究センター, 臨床研究統括部生命倫理研究室 室長 (50633591)
松井 健志 国立研究開発法人国立がん研究センター, がん対策研究所, 部長 (60431764)
大北 全俊 東北大学, 医学系研究科, 准教授 (70437325)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 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 |
17,030千円 (直接経費: 13,100千円、間接経費: 3,930千円)
2022年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2021年度: 5,590千円 (直接経費: 4,300千円、間接経費: 1,290千円)
2020年度: 5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円)
2019年度: 4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
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| キーワード | 医療倫理 / 公衆衛生倫理 / 医療情報 / プライバシー / ラーニングヘルスケア・システム / ラーニングヘルスケア |
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| 研究開始時の研究の概要 |
医療・健康情報の集合的な利活用に注目が集まる中、医療現場や患者の生の情報を体系的 に運用することを軸とした「ラーニング・ヘルスケア・システム」モデルが提唱され、注目を集めている。それは、知識生産（ラーニング）を医療と不可分の機能として位置づけ、実 臨床で得られる情報の活用に改めて注目する。一方、このモデルの運用には、個人と集団の利益の対立といった、公衆衛生上の古典的な問題群を乗り越える可能性が含まれる点も注目 される。本研究は、ラーニング・ヘルスケアを、臨床倫理、研究倫理、公衆衛生倫理の観点 から多角的に検討する。
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| 研究成果の概要 |
ラーニングヘルスケア・システム論を検討することを通じて、まず従来の生命倫理学、とりわけ従来の研究倫理の枠組みには限界があること、公衆衛生倫理の視点を含めた議論が必要であることがわかった。また同じ論点を共有する諸先進国でどのような議論が展開されてきたか知る必要があること、古典的な議論の中にも参考になるような論点・蓄積がある可能性があること、これらを検討するために学際的な検討体制を組み集中的に議論する必要があること、とした点が明らかになった。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
医療・健康情報の集合的な利活用に注目が集まる中、医療現場や患者の生の情報を体系的に運用することを軸とした「ラーニング・ヘルスケア・システム」モデルが提唱され、注目を集めている。それは、知識生産（ラーニング）を医療と不可分の機能として位置づけ、実臨床で得られる情報の活用に改めて注目する。一方、このモデルの運用には、個人と集団の利益の対立といった、公衆衛生上の古典的な問題群を乗り越える可能性が含まれる点も注目される。これらの知見に基づき、医療ビッグデータ時代の新しい道徳的基盤を提案する。
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