診療における副次的発生データの統合的活用による非顕在疾患の早期検出・ 新規同定

• 研究課題/領域番号: 25K15322
• 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62010:生命、健康および医療情報学関連
• 研究機関: 京都大学
• 研究代表者: 田村 寛 京都大学, 国際高等教育院, 教授 (40418760)
• 研究分担者: 加藤 源太 京都大学, 医学研究科, 特定教授 (20571277) ; 平木 秀輔 関西学院大学, 経営戦略研究科, 教授 (60781523) ; 畑 匡侑 京都大学, 医学研究科, 特定講師 (70748269) ; 植嶋 大晃 京都大学, 国際高等教育院, 特定講師 (70771963) ; 三宅 正裕 京都大学, 医学研究科, 特定講師 (90812793)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2027年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2026年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2025年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
• キーワード: NDB / 副次的データ / レセプト / 診療データ / 疫学

研究開始時の研究の概要

医療の現場でも検査機器などのデジタル化やレセプト請求のオンライン化等、着実に医療DXが実践されている。この恩恵として、診療現場では主目的のデータ以外にも、副次的に生成されるデータの蓄積が進んできた。本研究では、通常診療において副次的に生成されるデータを活用し、過去の全身感染症と局所疾患との関連の導出や、局所への検査から全身疾患の早期発見を行うことに挑戦する。本研究の先には、副次的発生データの統合的活用により、追加検査を経ずとも、本来想定し得なかった全く異なる疾患の早期検出や病態の同定等が期待され、医療資源の有効活用にも寄与し得る。