活動内容

研究活動
(1)医療ビッグデータを用いた研究

”医療ビッグデータ”または”大規模医療データ(large healthcare data)とは、医療だけでなく保健や介護の領域も含めたサービスの現場で日常的に記録・蓄積されている電子的データの集合体を指す用語です。近年、我が国においても医療ビッグデータを利用できる環境が次第に整備され、医療ビッグデータを用いた様々な研究が広がりつつあります。

本講座スタッフは厚生労働科学研究のDPC(Diagnosis Procedure Combination) 研究班のメンバーとして、DPCデータのマネージメントとその高度利用を担っております。具体的には、DPC研究班が集める毎年約700万件の退院症例データを蓄積する大規模データベースを構築し、管理・運営するシステムを確立しています。さらに国内の臨床各領域の研究者と連携し、DPCデータを用いた臨床疫学研究、ヘルス・サービス・リサーチ、医療経済・政策研究を推進しております。

さらにDPCデータ以外にも、国内で利用可能な以下のようなビッグデータを用いた保健・医療・介護の研究を計画・実践しています。
・全国レセプトデータ(NDB)
・介護給付費実態調査、介護サービス施設・事業所調査
・日本医療データセンター(JMDC)データ
・患者調査
・受療行動調査
・医師・歯科医師・薬剤師調査
・医療施設調査・病院報告
など

(2)臨床疫学研究/観察データを用いた応用統計

主にDPCデータなどを用いて、国内の臨床各領域の研究者と連携し、以下のような臨床疫学研究を実施しております。
・薬剤・医療機器など医療技術の効果(effectiveness)
・医療技術の施設集積性とアウトカム(outcome)との関連
・稀少疾患の疫学
・疾患の予後因子の解明、予後予測モデルの構築
・診療パターン分析(practice pattern analysis)
など

さらに大規模な観察データに適した応用統計手法を臨床研究に導入した以下のような研究も行っています。
・傾向スコア、操作変数、差の差の検定などの統計的因果推論を用いた臨床効果比較研究
・Administrative claims dataを用いた重症度指標の開発
・医療ビッグデータのプライバシー保護ロジスティック回帰

(2)その他の研究

以下のような研究にも取り組んでいます。
・医療サービスのコスト分析
・医療サービスのプロセス・アウトカムの施設間格差に関する分析
・医師・歯科医師のキャリアパス研究
・介護レセプトデータを用いた介護サービスのプロセス分析
など

 

教育活動

東京大学大学院医学系研究科公共健康医学専攻(SPH)では、臨床疫学講義、保健医療経済学講義、医療技術評価学演習および臨床疫学・経済学演習を担当しています。

臨床疫学研究のテーマは、日常臨床の中に潜んでいます。Clinical practiceからresearch questionを紡ぎ出し、研究仮説を立て、適切なデザインを構築し、利用可能なデータから意味のある分析結果を出し、臨床的に妥当な解釈を行います。臨床疫学講義では、これら一連のプロセスを遂行するために不可欠となる臨床疫学の理論および実践的な方法論を身につけます。

保健医療経済学講義では、医療経済学の基礎を身につけた上で、医療経済学の考え方や理論について理解を深めてもらいます。医療技術評価学演習では、医療技術の有効性評価および費用効果分析について実践的な知識と技術を身につけます。

臨床疫学・経済学演習では、学生各人が具体的な臨床的関心あるいは公衆衛生学的関心に基づき、研究のproposal writingができる実践的なスキルを身につけます。さらに医学英語論文の書き方の基本を学びます。

勉強会

当教室では、毎週木曜16:50~17:50の時間帯で定例勉強会を行っています(詳しくはこちら)。