セッション1: リアルワールドデータの概要と利用可能性

～各データベースの特性～

(2020年10月14日 10:30〜12:00)

　近年、リアルワールドデータの利活用が活発化している。リアルワールドデータ構築に医療されているデータの仕組み、およびデータベースの特性について、民間データベースを中心に国の動向も踏まえて解説する。

1. リアルワールドデータの概念
2. 診療情報・医事会計情報等データベース
   1. 公的保険の仕組みとデータの成り立ち
   2. レセプトデータ
   3. DPCデータ
   4. 電子カルテ (Electronic Medical Record; EMR)
3. 国の取り組み
   1. Medical Information Database Network (MID – NET)
   2. クリニカル・イノベーション・ネットワーク (Clinical Innovation Network; CIN)
   3. レセプト情報・特定健診等情報データベース (National Database; NDB)
   4. DPCデータ
   5. 介護データ
4. 民間データベース
   1. 被雇用者保険者由来レセプトデータベース
   2. 調剤薬局レセプトデータベース
   3. DPCデータベース
   4. 電子カルテ統合データベース
   5. 次世代医療基盤法のもとの認定事業者が提供する匿名加工医療情報
5. 疾患レジストリデータベース
   1. 法律に基づくレジストリ
      1. がん登録
      2. 脳卒中・循環器病領域
   2. 学会主導のレジストリ
6. その他のデータベース
   1. 有害事象データベース (JADER)
   2. 子どもの健診に関するデータベース
   3. 患者由来データ・モバイル端末由来データ
• 質疑応答・名刺交換

セッション2: リアルワールドデータの活用事例

- ナショナルデータベース研究活用における事例解説 –

(2020年10月14日 12:45〜14:15)

　我が国におけるリアルワールドデータ研究の経緯を振り返り、その研究の事例としてナショナルデータベース (NDB) を活用した研究事例を、2019年8月に行われた第2回NDBユーザー会における発表事例から解説する。またNDBオープンデータに関する研究事例も合わせて紹介する。
　さらに海外の研究事例特に韓国のHIRAの事例についても紹介する。また現在進行中のNDBと介護データベースの連結や科学的介護データベースの現状と今後の展望についても紹介する。

1. 我が国のリアルワールドデータ研究の経緯
2. わが国のNDB形成の経緯、NDB活用研究事例の10例の紹介
3. NDBオープンデータを用いた研究、海外とくに韓国のHIRAの事例の紹介
4. NDBと介護データベースの連結や科学的介護データベースであるVISIT,CHASEの現状と今後の展望について
• 質疑応答・名刺交換

セッション3: 複数のデータベースの組み合わせによるデータ構築と統合/抽出 ～解析手順～

(2020年10月14日 14:00〜16:00)

　「データドリブンで新たな知見を見出したい」「データベースを一元管理して効率的な活用をしたい」「顧客のニーズを探索しサービスの質を向上したい」目的は種々あるだろうが、複数のデータベースを組み合わせたいというモチベーションは多くの方が持っていることだろう。一方で、その目的は達成するために最も重要なのがデータベースの特性を知りデータドリブンな前処理をすることであることを理解している方は少ないのではないだろうか。
　本講演では、事例を交えながらデータドリブンな前処理から複数のデータベースの組み合わせ方法までを解説する。

1. なぜデータを組み合わせるのか
2. 組み合わせるデータベースを検討する際の留意点
   1. データ構造について
   2. データ特性について
      1. データの質および量
      2. データの鮮度
3. 組み合わせるデータベースの準備 (前処理)
   1. 組み合わせるデータベースの準備方法 ～「一次データ」・「二次データ」・「三次データ」とは～
   2. データハンドリング～データドリブンなプログラミング言語選択～
   3. データの標準化
4. データベースの組み合わせ方法
   1. データガバナンス
   2. データベースの結合方法
5. 事例紹介
• 質疑応答・名刺交換

セッション4: リアルワールドデータを使った予測モデル

～機械学習との組み合わせによる活用～

(2020年10月14日16:15〜17:45)

　リアルワールドデータ (RWD) は、製薬企業におけるエビデンス創出や安全性解析、マーケティング戦略立案等で活用が進んできた。最近では、機械学習や深層学習の普及に伴い、RWDで予測モデルを開発して社会実装したいという声が製薬企業以外からも増えている。
　本講座では「予測モデル構築/モバイルヘルス (mHealth) 搭載による社会実装」について、国内外の実例を交えながら紹介していく。

1. 予測モデルへの多様なニーズ
2. 予測モデルの事例 (海外)
3. 予測モデルの事例 (国内)
4. 予測モデルの社会実装方法と事例
• 質疑応答・名刺交換