| 研究課題/領域番号 |
19H03870
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(B)
|
| 配分区分 | 補助金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分58010:医療管理学および医療系社会学関連
|
|---|
| 研究機関 | 京都大学 |
|---|
研究代表者 |
福間 真悟 京都大学, 医学研究科, 准教授 (60706703)
|
|---|
| 研究分担者 |
山田 ゆかり 京都大学, 医学研究科, 特定講師 (00306846)
後藤 励 慶應義塾大学, 経営管理研究科(日吉), 教授 (10411836)
田栗 正隆 横浜市立大学, データサイエンス学部, 教授 (20587589)
三枝 祐輔 横浜市立大学, 附属病院, 助教 (30806469)
河本 大知 京都大学, 医学研究科, 特定講師 (30870076)
三角 俊裕 国立研究開発法人国立がん研究センター, 東病院, 主任研究員 (40817300)
池之上 辰義 京都大学, 医学研究科, 特定講師 (70761443)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
|
| キーワード | 疫学 / ラーニングヘルスシステム / 行動デザイン / 予防と医療 / データサイエンス |
|---|
| 研究成果の概要 |
慢性腎臓病をケースとして、大規模ヘルスデータから得られる知見に基づき、健康課題を解決する介入を社会実装するLearning Health System（LHS）モデルを開発・実装・検証した。スクリーニング後の医療介入が不十分、慢性疾患に対する生活指導が健康アウトカム改善に十分な効果を得られていないなどの課題を明らかにし、重症化リスクの高い対象者に行動経済学のナッジを活用した介入を設計し、RCT on Databaseでリアルワールドでの介入効果を効率的に検証した。
|
| 自由記述の分野 |
疫学
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
医療レセプト・健診データなどヘルスシステムに蓄積される大規模データを科学的に分析、解釈し、結果に基づく介入設計を行うLearning Health System（LHS）モデルを提示した。大規模データを柔軟に解析するデータサイエンス、人々の行動変容介入を設計する行動経済学、介入を科学的に評価する疫学・生物統計学など、複数の学術領域の知見を統合して、LHSモデルを開発、検証することができた。リアルワールドデータ解析における介入評価の質を向上するため疑似実験デザインを応用して医療・制度の課題を検討した。LHSから生まれるエビデンスが医療の質の向上や健康アウトカムの改善に活かされることが期待される。
|
