資料１－２
電子カルテ情報と各種データベースの医療等情報との連結解析のイメージ（１）
電子カルテ情報には、診断名、検査結果、治療内容、転帰等の詳細な臨床情報が含まれており、これらを研究目的に応じて仮
名化情報として利用し、NDB等の各種データベースの医療等情報と連結解析することにより、以下のような分析を行うことが
考えられる。

※電子カルテ情報共有サービスで共有される電子カルテ情報は、まずは３文書６情報からスタート

①医薬品・医療機器等の有効性・安全性評価

レセプトやDPCデータに含まれる過去の処方情報と、患者毎の退院・転院後の長期の臨床情報等を組み合わせて解析することで、
医薬品の市販後調査や安全性検証が充実する。
臨床情報
・受診日
・診断名
・重症度
・検査結果
（血算、肝・腎機能、X線・CT等）
・転帰

レセプト、DPCデータ
・処方情報

（薬剤名、処方量、処方日等）

分析例
・抗がん剤による晩期合併症の発生率
・医薬品の適用拡大、新規の副作用の発見

②臨床像の解明や創薬開発の推進

希少疾患を有する患者について、疾患登録情報と悉皆性のある長期の臨床情報、レセプト情報等を組み合わせて解析することで、
臨床像の解明が期待できる。また、効率的な臨床試験が可能となり、創薬開発が推進される。
疾患登録情報
・診断名

（分類、重症度等）

・診断日
・医療機関
・検査結果
・病理診断
・治療内容

臨床情報
・受診日
・診断名
・検査結果
・処方情報
・転帰

レセプト情報
・診療行為

分析例
・希少疾患の臨床像の解明
・臨床試験の対象者の把握、組み入れ
基準の検討、臨床試験期間終了後の
RWDでの長期フォローアップ
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