医療データの情報収集と臨床開発における医療データ利活用のポイント

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本セミナーでは、医療データ利活用の実態とその最前線、医療データの具体的な情報収集方法、臨床開発における利活用事例について詳解いたします。

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プログラム

医療DXの進展とAI技術の急速な普及により、医療データの情報収集と臨床開発への利活用は新たなフェーズに突入しています。特に、希少疾患やオンコロジー領域では、従来の治験や観察研究に加え、電子カルテやレジストリデータ、ゲノム・画像・PRO (Patient Reported Outcome) といった多様なデータの統合活用が、治療法の開発や個別化医療の鍵を握っています。  本セミナーでは、現場の知見と技術動向をもとに、医療データ利活用の実態とその最前線について解説いたします。また、AIや自然言語処理を駆使した先進事例、そして今後求められる標準化や国際連携など、実践と戦略の両面から講じます。特に製薬企業・医療機関・スタートアップでの導入を想定した視点で整理することで、明日からの実務に活かせる内容を目指します。

  1. はじめに
    1. 医療DXとデータ活用の潮流
    2. セミナーの目的と本日のゴール
  2. 医療データ活用の現状
    1. 厚労省主導のデータヘルス改革
    2. 電子カルテ、DPC、PHR、匿名加工情報の動向
    3. RWD (リアルワールドデータ) とその可能性
  3. 医療データの情報収集方法
    1. 医療機関でのデータ抽出の実際
    2. データ種類ごとの特徴と利活用マップ
      • 電子カルテ
      • DPC
      • レジストリ
      • PHR
    3. 匿名化処理と法的留意点
  4. 臨床開発における利活用事例
    1. 希少疾患領域におけるデータ連携と外部対照群活用
    2. ゲノムデータ×治療反応性の分析
    3. オンコロジー領域における治療効果予測・画像連携の最新動向
    4. RWDとin silico臨床試験の組み合わせ事例
  5. AI技術を駆使した情報収集と活用
    1. 自然言語処理 (NLP) による自由記載文の構造化
    2. 機械学習による副作用予測と治療選択支援
    3. AI画像解析:早期がん検出などの応用
    4. 時系列データと異常検知:バイタルサインからの早期警告モデル
  6. 今後の課題と展望
    1. HL7 FHIR等のデータ標準化
    2. マルチモーダルデータ統合の必要性
    3. 国際的なプラットフォーム連携
      • ORPHAnet
      • GA4GHなど
    4. ブロックチェーンによるトレーサビリティの検討
  7. 患者中心の臨床開発の実践と展望
    1. 患者の声を活かした治験デザインとPRO活用
    2. 在宅治験と患者参加型運営の広がり
    3. 患者ジャーニーと患者団体連携による開発最適化

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