Discovery Sagaサイレントキーワード俯瞰

近年、各種の大規模医療介護データベースが整備されている。しかしいずれも、個人情報保護等を理由として、利用には様々な手続きや規制があり、利用者は極めて限定されている。利用経験が少ないためにデータベースの扱いに慣れておらず、そのために研究成果がなかなか得られないという現状もある。そこで申請者は、個人情報保護の必要がない大規模ダミーデータベースを独自に構築し、それを研究者に幅広く利用してもらい、データベース研究のトレーニングや仮説構築に役立ててもらうことを第一の目的とした。
本年度は、研究に用いる各種医療介護データベースへのアクセスについて、管理者の承認を得て、倫理委員会の承認を受けた。また、国が保有する大規模レセプトデータベース（NDB）についても、本研究に関連したテーマで利用申請を提出し承認された。次に、ダミーデータ構築を目的として、DB構造の基礎設計を行い、実際に疫学研究・教育への利用を想定したシステム設計を行った
さらに、構築したダミーデータベースを、Precision Medicine （精密医療）の推進に役立てる。 Precision Medicineとは、患者背景によって治療効果が異なるEffect Modification（効果修飾）を考慮し治療戦略を細かく設定する手法である。
本年度は、診療プロセスによって患者に対する治療の効果が修飾されうるかどうかを検討するため、具体的なテーマを設け検証した。
次年度以降、ダミーデータベースの構築を進め、さらに、ダミーデータベースにより機械学習を用いて検証した治療効果推定の精度を検証する。

【研究分担者】
笹渕裕介	自治医科大学	医学部	講師	(Kakenデータベース)
康永秀生	東京大学	大学院医学系研究科(医学部)	教授	(Kakenデータベース)