| 研究課題/領域番号 |
20K20418
|
|---|
| 補助金の研究課題番号 |
19H05487 (2019)
|
|---|
| 研究種目 |
挑戦的研究(開拓)
|
| 配分区分 | 基金 (2020)
補助金 (2019) |
|---|
| 審査区分 |
中区分7:経済学、経営学およびその関連分野
|
|---|
| 研究機関 | 早稲田大学 |
|---|
研究代表者 |
野口 晴子 早稲田大学, 政治経済学術院, 教授 (90329318)
|
|---|
| 研究分担者 |
川村 顕 早稲田大学, 人間科学学術院, 教授(テニュアトラック) (10422198)
阿波谷 敏英 高知大学, 教育研究部医療学系医学教育部門, その他(教授相当) (10467863)
花岡 智恵 東洋大学, 経済学部, 准教授 (30536032)
朝日 透 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (80222595)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
|
| 配分額 *注記 |
25,480千円 (直接経費: 19,600千円、間接経費: 5,880千円)
2022年度: 5,590千円 (直接経費: 4,300千円、間接経費: 1,290千円)
2021年度: 4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2020年度: 4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2019年度: 11,830千円 (直接経費: 9,100千円、間接経費: 2,730千円)
|
|---|
| キーワード | 健康政策研究 / 因果推論に裏付けられた科学的根拠 / 文理融合によるビッグデータの利活用 / 価格政策と数量政策 / 定量分析と定性分析との融合 / 文理融合によるビッグデータの利 / 文理融合によるビッグデータの利活用促進 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
本研究の主要な目的は、日本の健康政策研究を、大規模な医療・介護情報の整備という第1段階から、「文理融合」による「因果推論に裏付けられた科学的根拠」の創出と実装という第2段階へと推し進めることにある。第1に、大規模な行政管理データに自然実験を応用する定量分析と、AIや機械学習によるテキストマイニング等の定性分析とを組み合わせ、新たな健康政策の評価方法を開拓する。第2に、学際的な研究チームの編成・協働のあり方についてのベンチマークを形成する。第3に、団塊世代が全員後期高齢者になる2025年問題、団塊ジュニアが高齢化する2040年問題に対処するため、研究成果の実装についてのテンプレートを示す。
|
| 研究成果の概要 |
本研究の目的は，日本の健康政策研究を，大規模な医療・介護情報の整備という第1段階から，「文理融合」による「因果推論に裏付けられた科学的根拠」の創出と実装という第2段階へと推し進め，これまで日本の実証研究が直面してきた様々な分析上の限界に挑戦することにあった．NDB，介護給付費実態調査，三師調査等の大規模行政管理情報，及び，国勢調査，人口動態調査，国民生活基礎調査等の大規模調査等の突合可能性を模索した上で，構築したデータに機械学習を含む因果推論の手法を応用することで，健康政策に対する需給両面からの実証的評価を行い，複数の研究成果を得て，国内外の学会報告や査読誌への投稿を行うことが出来た．
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の目的は，日本の健康政策研究を，大規模な医療・介護情報の整備という第1段階から，「文理融合」による「因果推論に裏付けられた科学的根拠」の創出と実装という第2段階へと推し進め，これまで日本の実証研究が直面してきた様々な分析上の限界に挑戦することにあった．結果，健康政策研究領域において，大規模行政管理情報と大規模調査との突合可能性，及び，構築されたデータへの自然実験の応用可能性を示すことが出来た．また，経済学・医学・工学・情報科学等の学際的な研究チームを編成・協働したことにより，「文理融合」による研究の在り方を模索する上での重要なベンチマークを提示した．
|
