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製薬企業におけるリアルワールド活用・課題・実例 「データベース特性・解析」編

RWD活用・課題・実例 【Aコース】

製薬企業におけるリアルワールド活用・課題・実例 「データベース特性・解析」編

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    開催日

    • 2022年8月31日(水) 10時30分 ～ 16時00分

    修得知識

    • リアルワールドデータの概要
    • リアルワールドデータの種別と特性
    • データ特性に関する知識
    • データの前処理に関する知識
    • データガバナンスに関する知識
    • データベースの組み合わせから活用するまでのプロセスに関する知識
    • データベースの組み合わせによる価値創造方法
    • DXに関する知識

    プログラム

    第1部 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 –

    (2022年8月31日 10:30〜12:45)

    　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利用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

    第2部 多様なデータベースの組み合わせによる価値創造

    (2022年8月31日 13:45〜16:00)

    　「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」。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。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
        • データの質および量
        • 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
    6. データベースの組み合わせによる価値創造
      1. データベースの組み合わせによる恩恵
      2. DXとは?
      3. 価値創造のプロセス
    7. まとめ
      • 質疑応答
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    講師

    • 服部 雅優 氏
      リアルワールドデータ株式会社 情報活用推進部
    • 木口 亮 氏
      塩野義製薬株式会社 ヘルスケア戦略本部 データサイエンス室
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    主催

    サイエンス＆テクノロジー 株式会社
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