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2020 年度 研究成果報告書

大規模医療・介護関連データベースを用いた臨床疫学・経済学研究基盤構築

研究課題

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研究課題/領域番号 17H05077
研究種目

若手研究(A)

配分区分補助金
研究分野 疫学・予防医学
研究機関東京大学

研究代表者

松居 宏樹  東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 助教 (70608794)

研究期間 (年度) 2017-04-01 – 2021-03-31
キーワード大規模医療データベース / NDB / 介護レセプト / 深層学習 / データフュージョン / 臨床疫学
研究成果の概要

大規模医療データの二次利用はその重要度を増している。本研究の目的は、NDBを解析して疫学研究を実施する事、そして、NDBと他のデータベーを連携して解析する事である。
NDBを用いた研究を実施するうえで、そのデータ構造が複雑であるという課題があった。そこで、本研究では研究者が利用しやすいデータ構造の定義と、NDBから研究データを抽出変換するシステムを独自に開発し、疫学研究を行った。さらに近年注目されている深層学習等の手法を用い、データベース間をID連結せずとも解析を行う手法の開発を行った。さらに、実際にID連結解析したデータベースの構築を行った。

自由記述の分野

医療情報・臨床疫学

研究成果の学術的意義や社会的意義

本研究により、今まで十分に実施されてこなかったNDBの長期追跡データを用いた疫学研究の実施が可能となった。
さらに、今までは制度上の問題で実施できなかった、データベース間に患者属性が散らばる場合でのデータ解析を、データベース突合を行わずに実施する方法を考案した。加えて、実際にデータベース間を突合したデータの取得にも成功した。今後、今回の研究を基盤として、さらなる疫学研究の実施が可能となった。

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公開日: 2022-01-27  

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