デジタルヘルス学講座は、医療リアルワールドデータや、健康診断、生活習慣に関する各種のデジタルデータを用いて、疫学やデータリンケージ、可視化の手法を用いた新しい予防医療や行動変容、医療の分析評価に資する研究を実施することを目的として、2020年7月に、京都大学医学研究科社会健康医学系専攻健康解析学講座内に設置されました。
デジタルヘルス学講座は、従来のレセプトやDPC情報、疾患レジストリのみならず、昨今、診療情報のリアルワールドデータや、健康診断、生活習慣や行動に関する各種のデジタルデータが研究に使用可能となりつつあり、さらに、患者や市民と研究者との間で、スマートフォンなどを用いた電子生涯健康手帳（personal health record：PHR）によって双方向での情報流通も盛んになっている中で、疫学、データリンケージ、各種の可視化手法などのプログラム技術を用いて、新しい予防医療、行動変容、医療の分析評価に資する研究を実施いたします。
研究課題としましては、ライフコースデータの一環として乳幼児健診情報や学校健診情報からはじまるデジタルコホートを用いたDOHaD学説（Developmental Origins of Health and Disease将来の健康や特定の病気へのかかりやすさは、胎児期や生後早期の環境の影響を強く受けて決定されるとする学説）に関する疫学研究、PHRを用いた不眠と生活習慣や疾病罹患との関係の研究、生活習慣病の加療状況と食事との関連の研究、調剤薬局へのアクセスと服薬アドヒアランスの研究、医薬品の市販後安全対策への臨床データの活用などを計画しています。
共同研究先企業は、エーザイ株式会社、協和キリン株式会社の2社です。 さらに、参加される企業を募集しております。もし、ご関心のある企業の方がいらっしゃいましたら、こちらまでご連絡いただけましたら幸いです。
デジタルヘルス講座の運営委員長は、中山健夫教授（健康情報学分野）、研究責任者は川上浩司教授（薬剤疫学分野）です。
我が国は長年にわたり寿命が世界でも最長国の一つとなっていますが、高齢社会に突入し、社会保障費の急増など多くの課題を抱えています。また、医療分野では、電子カルテ、レセプト情報、レジストリーなどの医療系データベース整備に加え、AIやIoTなどデジタル技術の活用が急速に進んでいます。私はこれまで、様々な臨床研究・疫学研究に統計学の専門家として関わってきました。統計学の分野においても、ビッグデータ解析やAI、機械学習など統計学の分野に入りきらないデータサイエンスという新たな分野が発達しています。本講座ではこれまでの経験を活かし、我が国が抱える課題に応用できるようなデータベース構築と検証、それらを活かしたデータサイエンス研究を行い、特に、予防医療・健康増進の課題解決につながるような成果を提供することを目指します。
技術的な限界のため従来の手法では問うことができなかった、臨床的に意義のあるリサーチクエスチョンに対して、最先端のアプローチから解決を試みることに興味があります。私が専門とする薬剤疫学の領域では、レセプトデータ、DPCデータ、電子カルテデータを利用した研究が隆盛を迎えています。現状、これらのデータは単体で使用することが多いですが、将来的には画像データやウェアラブルデバイスのデータ等を突合し使用するケースも出てくるでしょう。従来の疫学、統計学の手法を用いるだけでは、そういったデータから価値を十分に引き出しきれないことが予想されます。だからこそ、既存の枠に囚われることなく、分野横断的な視点を積極的に取り入れ、時代の進歩に合わせて自分自身をアップデートしながら、オンリーワンを目指す研究に取り組む所存です。
近年、デジタルトランスフォーメーションが推進され、医療分野においても業務の効率化やデータ共有などのためにデジタル化が進められてきています。それに伴い、レセプトデータや診療情報データなどが電子データとして蓄積されてきており、大規模医療データベースの構築、研究への利活用が進んできております。私はこれまで、レセプトデータやDPCデータを用いた臨床疫学研究を行ってまいりました。今後、ヘルスケアアプリや、病院での各種検査結果などの情報のデータベースへの格納が進められ、データベースから得られる情報がより拡充されることが期待されています。今後の動向を踏まえながら、臨床疫学、薬剤疫学研究に取り組んでいき、臨床的課題の解決に資するように邁進してまいります。
