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6/18(水) 開催 共催シンポジウム「第17回観察研究ノススメ」のご案内
イベント
2025.05.16
九大病院・医系地区スタッフ、学生、そして、臨床研究に関心のある全ての皆様へ
九州大学病院メディカル・インフォメーションセンター(MIC)/臨床観察研究支援事業(COS3)主催
第17回 観察研究ノススメ「あなどれない!医療リアルワールドデータの“品質” ―そのデータは大丈夫!?―」開催について
MICでは、平成28年より臨床観察研究支援事業(COS3)を行っており、活動の一環として「観察研究ノススメ」と題したシンポジウムを開催しています。
第17回となる今回は、シンポジウムのテーマを「あなどれない!医療リアルワールドデータの“品質” ―そのデータは大丈夫!?―」と題して、医療リアルワールドデータ(RWD)とくにビッグデータを研究利用する際に見逃せない、多様なデータソースが利用可能となる中で何を基準に選ぶべきか、この領域の研究に時間をかけて取り組んできたMICと医療情報学講座から情報を提供いたします。
昨今の医療データ利活用に向けた整備および次世代医療基盤法始動に伴い、「個々のカルテレビューを行わない」医療ビッグデータ研究は、今後急速に浸透することが見込まれます。その際に肝心なのが、目的とする対象者・病態を出来るだけ正しく「見つけてくる」こと。このとき大前提となるのが、データの“品質”、そのデータ項目・値はどのくらい精確に実診療を反映しているのか?という点になります。データの品質が保たれている・いない状況とはどういうものか。実際に品質管理に携わる当事者が、データの適格性を見分けるヒントをお伝えします。
また、ご希望の方には、当日会場(または後日別途ご面談)にて、医療RWD研究のご相談をお受けいたします。ご自身の臨床観察研究の行き詰まり(下記)について、手がかりとなり得る情報を個別にお伝えします。
・解析したいテーマはあるが、データを持っていない…
・データを持っているが症例数が少ない、情報が足りない…
このようなお悩みは、医療RWDをうまく活用することで解決できるかもしれません。
相談をご希望の方は、本シンポジウム事前申込み時に、「相談を希望する」を選択の上、相談内容の詳細をご入力ください。
※当日は研究を先に進めるきっかけとしていただくための簡潔な情報提供を行います。より深い研究の方法論等については、COS3の通常の研究相談をお勧めする場合がございます。
是非多くの臨床研究に関わる方々にご参加いただければ幸いです。
- 開催日時: 2025年6月18日(水)17:00~18:30
- 開催方法: 九州大学馬出病院キャンパス コラボ・ステーションⅠ 視聴覚ホール(2階)
- 参加費 : 無料
- 申込方法: 下記URL「申込みフォーム」に必要事項を入力の上、お申し込みください
・申込期限: 2025年6月17日(火)23:59
・申込URL: https://q.s.kyushu-u.ac.jp/Lu3Rg2-yM8/
1.開会挨拶 (17:00~)
医療情報学講座 教授 中島直樹
2.「医療ビッグデータを活用した臨床研究 はじめの一歩を着実にする知恵袋」 (17:05~)
医療情報学講座 講師 平田明恵
メディカル・インフォメーションセンター 助教 佐藤直市
3.「これからの多施設共同臨床研究を支えるための鍵「標準コード」とは?」 (17:30~)
メディカル・インフォメーションセンター 助教 柴田慎一
4.「臨床研究を支えるインフラ ―データ品質管理の実際―」 (17:50~)
メディカル・インフォメーションセンター 准教授 山下貴範
5.質疑応答 (18:10~)
6.閉会挨拶 (18:25~)
医療情報学講座 教授 中島直樹
◆臨床研究認定更新についての注意◆
以下の要件を満たしていない場合は、更新条件として認められませんのでご注意ください。
・事前申込みをしていること。
・当日、会場で受付をしていること。
・開始から10分までに着席し、終了時間(18:30)まで聴講していること。
※事前申込をされずご受講いただいた場合、更新条件となりませんので、ご注意ください。
九州大学病院 メディカル・インフォメーションセンター (担当:竹内)
〒812-8582 福岡市東区馬出3-1-1
Tel:092-642-5881 Fax:092-642-5889
Email:cos3#med.kyushu-u.ac.jp
※なお、臨床研究認定更新に関するお問い合わせにつきましては、
病院事務部研究支援課運営支援係(bynintei#jimu.kyushu-u.ac.jp)へご連絡ください。
※「#」は「@」に置き換えてください。
主 催:九州大学病院 メディカル・インフォメーションセンター 臨床観察研究支援事業(COS3)
共 催:九州大学 データ駆動イノベーション推進本部 健康医療DX推進部門(HDX)
:九州大学大学院 医学研究院 医療情報学講座