診療現場の実態に即した医療ビッグデータ（NDB等）の解析の精度向上及び高速化を可能にするための人材育成プログラムの実践と向上に関する研究

文献情報

• 文献番号: 202001008A
• 報告書区分: 総括
• 研究課題名: 診療現場の実態に即した医療ビッグデータ（NDB等）の解析の精度向上及び高速化を可能にするための人材育成プログラムの実践と向上に関する研究
• 課題番号: 19AA2007
• 研究年度: 令和2(2020)年度
• 研究代表者(所属機関): 康永 秀生(東京大学 大学院医学系研究科公共健康医学専攻臨床疫学・経済学)

研究分担者(所属機関)

• 中山 健夫(京都大学　大学院医学研究科)
• 田宮 菜奈子(国立大学法人筑波大学　医学医療系　/　ヘルスサービス開発研究センター)
• 笹渕 裕介(自治医科大学データサイエンスセンター)

• 研究区分: 厚生労働科学研究費補助金 行政政策研究分野 政策科学総合研究（政策科学推進研究）
• 研究開始年度: 令和1(2019)年度
• 研究終了予定年度: 令和2(2020)年度
• 研究費: 12,724,000円
• 研究者交替、所属機関変更: -

研究報告書（概要版）

研究目的

近年、NDB・DPCなどの保健医療ビッグデータや介護ビッグデータを用いた大規模データベース研究が拡大している。本研究は、これらの研究をさらに発展させるために、臨床医学・疫学・統計学の知識に加えて、データベースに関連する知識や技能に精通した人材を育成することを目的とした。

研究方法

平成29-30年度厚生労働科学研究において、人材育成のための効果的な短期プログラムを開発した。令和元-2年度研究の目的は、(i)既存のプログラムの改良および実践、(ii)オンライン教育プログラムの新規開発、(iii)医療ビッグデータ研究の実践である。
令和元年度（2019年度）は以下を実施した。
（１）医療ビッグデータ人材育成プログラムの改良
（２）NDB・DPCデータベース研究人材育成＜短期集中セミナー＞の実施と評価
（３）医療ビッグデータ(NDB,DPC,JMDCデータ等)を用いた研究の実践
上記に引き続き、令和2年度（2020年度）は以下を実施した。
（１）オンライン教育プログラムの新規開発
（２）NDB・DPCデータベース研究人材育成＜短期集中Webinar＞
（３）医療ビッグデータ(NDB,DPC,JMDCデータ等)を用いた研究の実践

令和２年度研究では、平成元年度研究に対面で実施した「ビッグデータ研究実践能力養成プログラム」および「ビッグデータハンドリング技術養成プログラム」に基づいてオンライン教育プログラム（20講義）を開発した。令和2年９月に日本臨床疫学会との共催によりWebinarを開催し、参加者によるプログラム評価を実施した。

結果と考察

令和元年度の対面プログラムの定員は200人であったのに対し、令和2年度のオンラインプログラムでは、合計3,300人が参加登録し、総ページ閲覧数は2週間で計53,312回に上った。参加者属性は医師が43%、看護師8%、薬剤師6%、その他の医療職14%、製薬会社11%、その他の非医療職18%であった。本プログラムの難易度について、「とてもわかりやすい」「わかりやすい」あわせて89％であった。講義の進行速度について、「ちょうどよい」が89%であった。プログラムの満足度について、「とても満足」「満足」あわせて90%であった。研究期間中に多数の若手研究者を指導し、医療ビッグデータを用いた研究の英文原著論文が2020年度中に78編掲載された。

結論

今回我々が実践したWebinar型の人材育成プログラムは、NDBばかりでなくあらゆる保健・医療・介護ビッグデータに対応できる人材育成が可能である。これを継続的に実践することにより、ビッグデータのデータハンドリング、データベースマネージメントに関する総合的な技術を持つ研究者を多数輩出できる。また、日常臨床のクリニカル・クエスチョンを既存のビッグデータを用いて解明する研究実践能力を持つ研究者を多数輩出できる。さらに、データハンドリング技術と臨床研究実践能力の両方に長けた人材を多数育成でき、それによりわが国の医療ビッグデータ研究の進歩を加速できる。わが国の医療ビッグデータ研究の技術水準を世界トップレベルに向上させ、それによってわが国発のエビデンスを量産できることが期待される。様々なビッグデータ解析の結果は厚生労働行政に資する基礎資料として間接的に活用されることが期待される。さらに、英文論文化されたエビデンスは全世界の臨床家・公衆衛生実務家・民間企業のプラクティスに間接的に活用されるだろう。

公開日・更新日

• 公開日: 2021-06-14
• 更新日: -

文献情報

• 文献番号: 202001008B
• 報告書区分: 総合
• 研究課題名: 診療現場の実態に即した医療ビッグデータ（NDB等）の解析の精度向上及び高速化を可能にするための人材育成プログラムの実践と向上に関する研究
• 課題番号: 19AA2007
• 研究年度: 令和2(2020)年度
• 研究代表者(所属機関): 康永 秀生(東京大学 大学院医学系研究科公共健康医学専攻臨床疫学・経済学)

研究分担者(所属機関)

• 中山 健夫(京都大学　大学院医学研究科)
• 田宮 菜奈子(国立大学法人筑波大学　医学医療系　/　ヘルスサービス開発研究センター)
• 笹渕 裕介(自治医科大学データサイエンスセンター)

• 研究区分: 厚生労働科学研究費補助金 行政政策研究分野 政策科学総合研究（政策科学推進研究）
• 研究開始年度: 令和1(2019)年度
• 研究終了予定年度: 令和2(2020)年度
• 研究者交替、所属機関変更: -

研究報告書（概要版）

研究目的

近年、NDB・DPCなどの保健医療ビッグデータや介護ビッグデータを用いた大規模データベース研究が拡大している。本研究は、これらの研究をさらに発展させるために、臨床医学・疫学・統計学の知識に加えて、データベースに関連する知識や技能に精通した人材を育成することを目的とした。

研究方法

平成29-30年度厚生労働科学研究において、人材育成のための効果的な短期プログラムを開発した。令和元-2年度研究の目的は、(i)既存のプログラムの改良および実践、(ii)オンライン教育プログラムの新規開発、(iii)医療ビッグデータ研究の実践である。
令和元年度（2019年度）は以下を実施した。
（１）医療ビッグデータ人材育成プログラムの改良
（２）NDB・DPCデータベース研究人材育成＜短期集中セミナー＞の実施と評価
（３）医療ビッグデータ(NDB,DPC,JMDCデータ等)を用いた研究の実践
上記に引き続き、令和2年度（2020年度）は以下を実施した。
（１）オンライン教育プログラムの新規開発
（２）NDB・DPCデータベース研究人材育成＜短期集中Webinar＞
（３）医療ビッグデータ(NDB,DPC,JMDCデータ等)を用いた研究の実践

結果と考察

受講者の内訳として、約42%は大学関係者およびその他研究機関に属するの者、約35％は医療介護関係者、約25％は企業に所属する者、残りはその他であった。

「ビッグデータ研究実践能力養成プログラム」および「ビッグデータハンドリング技術養成プログラム」に基づいて、平成元年度に対面で、令和２年度にオンライン教育プログラム（20講義）を実施した。令和元年度の対面プログラムの定員は200人であったのに対し、令和2年度のオンラインプログラムでは、合計3,300人が参加登録し、総ページ閲覧数は2週間で計53,312回に上った。平成元年度のプログラム評価では、理解度について「とてもわかりやすい」「わかりやすい」の占める割合は、データベース講義は約90%、応用統計学講義は57-75％、研究計画立案は100％、STATAは約50％、SQLは約74％、Rは約90％であった。満足度について「とても満足」「やや満足」を占める割合は、データベース講義は90％前後、応用統計講義も90％前後、研究計画立案は100％、STATAは約82％、SQLは約100％、Rは約96%であった。理解度テストは全89問中、正答率50％を下回る設問は8問であった。平成２年度のプログラム評価では、難易度について、「とてもわかりやすい」「わかりやすい」があわせて89％であった。講義の進行速度について、「ちょうどよい」が89%であった。プログラムの満足度について、「とても満足」「満足」あわせて90%であった。研究期間中に多数の若手研究者を指導し、医療ビッグデータを用いた研究の英文原著論文が2019－2020年に研究代表者・分担者あわせて135編掲載された。

結論

今回我々が実践したWebinar型の人材育成プログラムは、NDBばかりでなくあらゆる保健・医療・介護ビッグデータに対応できる人材育成が可能である。これを継続的に実践することにより、ビッグデータのデータハンドリング、データベースマネージメントに関する総合的な技術を持つ研究者を多数輩出できる。また、日常臨床のクリニカル・クエスチョンを既存のビッグデータを用いて解明する研究実践能力を持つ研究者を多数輩出できる。さらに、データハンドリング技術と臨床研究実践能力の両方に長けた人材を多数育成でき、それによりわが国の医療ビッグデータ研究の進歩を加速できる。わが国の医療ビッグデータ研究の技術水準を世界トップレベルに向上させ、それによってわが国発のエビデンスを量産できることが期待される。様々なビッグデータ解析の結果は厚生労働行政に資する基礎資料として間接的に活用されることが期待される。さらに、英文論文化されたエビデンスは全世界の臨床家・公衆衛生実務家・民間企業のプラクティスに間接的に活用されるだろう。

公開日・更新日

• 公開日: 2021-06-14
• 更新日: -

行政効果報告

• 文献番号: 202001008C

成果

• 専門的・学術的観点からの成果: 近年、保健・医療・介護データのインフラ整備が進められているが、そのインフラを活用できる人材の育成に貢献し、今後待たれる医療・介護統合データベースの稼働の際には全省的な政策課題に関する研究・知見を提供することにも貢献できる。
• 臨床的観点からの成果: 日常臨床のクリニカル・クエスチョンを既存のビッグデータを用いて解明する研究実践能力を持つ研究者を多数育成できる。さらに、データハンドリング技術と臨床研究実践能力の両方に長けた人材を多数育成することにより、わが国の医療ビッグデータ研究の進歩を加速できる。わが国の医療ビッグデータ研究の技術水準を世界トップレベルに向上させ、それによってわが国発のエビデンスを量産できることが期待される
• ガイドライン等の開発: なし
• その他行政的観点からの成果: 厚生労働省が進めるNDB高度利活用に直接反映される研究である。NDBばかりでなく、あらゆる保健・医療・介護ビッグデータに対応できる人材育成を図ることにより、ビッグデータのデータハンドリング、データベースマネージメント等に関する総合的な技術を持つ人材を多数育成できる。
• その他のインパクト: なし

発表件数

• 原著論文（和文）: 0件
• 原著論文（英文等）: 135件
• その他論文(和文): 0件
• その他論文(英文等): 0件
• 学会発表(国内学会): 46件
• 学会発表(国際学会等): 0件
• その他成果(特許の出願): 0件
• その他成果(特許の取得): 0件
• その他成果(施策への反映): 0件
• その他成果(普及・啓発活動): 0件

公開日・更新日

• 公開日: 2022-05-27
• 更新日: -

収支報告書

• 文献番号: 202001008Z
• 報告年月日: 2021年06月09日

収入

• (1)補助金交付額: 16,540,000円
• (2)補助金確定額: 16,540,000円
• 差引額 [(1)-(2)]: 0円

支出

研究費 (内訳)	直接研究費	物品費	921,374円
		人件費・謝金	6,564,404円
		旅費	0円
		その他	5,238,222円
	間接経費		3,816,000円
	合計		16,540,000円

備考

• 備考: -

公開日・更新日

• 公開日: 2022-05-31
• 更新日: -