2014年3月20日掲載

ユーザー事例

京都大学 様 先進の疫学情報基盤を駆使して医学の進歩とヘルスケアの発展に貢献する大規模な「ゲノムコホート研究」を推進。

データ収集の効率化とより高度なデータ解析技術を追求

京都大学様と日本ユニシスでは、システム運用開始後もデータ収集省力化ツールの開発やデータ項目の標準化など、情報基盤のさらなる改良に取り組んできました。ながはまプロジェクトにおいてデータ収集・解析を担当している京都大学 医学研究科附属ゲノム医学センター研究員の川口喬久氏が説明します。

川口 喬久氏の写真

「例えば、健診の際に使う問診票は、記入漏れや回答の論理矛盾などを自動チェックする機能を備えたWebシステムを採用して、事前にご自宅などでも回答していただけるようにしています。ただ実際には、Webで回答していただける方が少なかったため、2013年にスタートした第2期健診からは、紙の問診票も用意して、記入内容をデジタル化する仕組みも活用しています。こうした工夫によって、回収後のデータ整理の手間を大幅に軽減することができました」

一方、個々の疫学研究プロジェクトを進めるにあたっては、0次健診の情報だけでなく、研究内容に応じて、外部の医療機関や研究機関の臨床データなどを新たに収集・活用するケースも少なくありません。

「外部のデータは、医療機関・研究機関によってデータの書式が違っていたり、必要な情報が抜けていたりするため、手作業で補完して入力しなければならない部分が多いのですが、データの書式を自動変換するシステムを開発するなど、できる限り人手をかけずに入力・整理できる仕組みを実現したいと考えています」(川口氏)

川口氏は、このほかにも複数の研究プロジェクト間でのデータ共有や、プロジェクト横断的なデータ解析機能の実装を今後の課題に挙げます。

「現在は、個別の研究プロジェクトで収集したデータは、基本的にそのプロジェクトだけにしか使われていません。これに対して、複数の研究プロジェクト間で必要なデータを共有できるようにすれば、データ収集の労力を軽減できます。また、プロジェクトの枠を超えてデータを解析することができれば、より確度の高い解析が可能になり、単一のコホート研究では見逃されていた知見も得られるようになります」(川口氏)

ページの先頭に戻る