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電子カルテ情報によるリアルワールドデータを用いた病態進行を予測するAIの開発

研究課題

研究課題/領域番号 23K11933
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
審査区分 小区分90140:医療技術評価学関連
研究機関山口大学

研究代表者

中津井 雅彦  山口大学, 大学院医学系研究科, 教授(特命) (10509532)

研究分担者 岡本 里香  京都大学, 医学研究科, 特定准教授 (50775814)
中上 裕有樹  下関市立大学, 経済学研究科, 准教授 (30843304)
研究期間 (年度) 2023-04-01 – 2026-03-31
研究課題ステータス 交付 (2023年度)
配分額 *注記
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2025年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2024年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2023年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
キーワード医薬品費用対効果分析 / リアルワールドデータ
研究開始時の研究の概要

医薬品の費用対効果分析では、臨床試験データのほか、様々なデータを集約して行われるが、病態推移は治験環境と実臨床ではずれがあり、また治験の観察期間では増悪、死亡などの転帰に関するデータを収集するには不十分である。一方で、実臨床におけるリアルワールドデータ(RWD)の集積と分析が可能な形での利活用のための環境が、次世代医療基盤法などにより整いつつある。本研究では、臨床試験という特殊環境下ではなく、RWDからHTAに必要な分析を行うことを検証する。実臨床に基づく信頼性の高い費用対効果の結果を得ることが可能となり、適正な薬剤価格の調整、ひいては医療保険財政への適正化に貢献することを目指す。

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公開日: 2023-04-13   更新日: 2023-07-19  

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