| 研究課題/領域番号 |
21K19647
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分58:社会医学、看護学およびその関連分野
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| 研究機関 | 名古屋市立大学 (2023)
広島大学 (2021-2022) |
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研究代表者 |
吉村 健一 名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(医学), 教授 (30415517)
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| 研究期間 (年度) |
2021-07-09 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
5,720千円 (直接経費: 4,400千円、間接経費: 1,320千円)
2023年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2022年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2021年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
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| キーワード | データベース / 国際共同臨床試験 / 統計 / 国際共同研究 / データベース構築 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究の主たる目的は、罹患率の低い疾患領域におけるエビデンス創生のため、従来の統計学的アプローチに加え、近年の情報工学技術を積極的に統合することで、エビデンス創生に資するデータベース構築およびその活用を行い、新たな学術領域の創生萌芽に挑戦する。具体的なフィールドとして、特定の稀少疾患に関する前向き臨床試験データベース統合を行う国際プロジェクトや、公開情報などに基づいて本研究のために新規に構築する国際共同臨床試験（多国籍臨床試験）のデータベースに基づいて、この種の領域におけるデータベース構築の1つのモデルとなるようなシステムを新規創生する。
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| 研究実績の概要 |
本研究では、患者数の少ない稀少な疾患において臨床開発をするめていく上で欠かせない国際共同臨床医学研究の方法に関して、従来からも適用されてきた統計学アプローチに加え、近年の機械学習・AI情報工学技術を積 極的に融合することで、新たな学術領域の創生萌芽に挑戦することを目的としている。
この目的に対して、臨床開発に大きな困難が避けられない疾患領域を具体的なフィールドとして、従来からも適用されてきた統計学的アプローチに加え、近年の情報工学技術を積極的に統合することで、エビデンス創生に資するデータベー ス構築およびその活用を実現することを本研究の目標としている。
初年度および第2年度に引き続き、具体的なフィールドにおけるデータベースの要件整理を精緻に整理し直し、さらには既収集データの要件整理に基づくシステムの構築、新規実証、追加収集データの要件整理と、第2年度（前年度）に新たな課題として整理し直した追加収集プロセスの管理方法、追加収集データに基づくシステムの再検証を進めた。
初年度および第2年度に生じた国際的な懸念として新型コロナ(COVID-19)の世界的大流行による影響で研究計画が遅れたため、引き続き既存のデータベースシステムの再構築および再実証確認を実施するための計画を先に進めており、全体として現時点では当初の予定よりも進捗が遅れている。研究機関延長により当初計画の予定まで進めることを予定している。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
初年度および第2年度に生じた国際的な懸念として新型コロナ(COVID-19)の世界的大流行による影響で研究計画が遅れたため、引き続き既存のデータベースシステムの再構築および再実証確認を実施するための計画を先に進めており、全体として現時点では当初の予定よりも進捗が遅れている。
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| 今後の研究の推進方策 |
前年度までに引き続き、また前年度までに具体的に課題として整理した項目にしたがって、具体的なフィールドにおけるデータベースの要件整理、既収集データの要件整理に基づくシステムの構築、新規実証、追加収集データの要件整理と、追加収集プロセスの管理方法の検討、追加収集データに基づくシステムの再構築と再実証のステップを着実に一つ一つ進めていく予定である。
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