SIP A-1 臨床情報プラットフォーム構築によるリアルワールドデータ拠点形成
研究の背景と目的：リアルワールド医療データには「予後情報」、「部門システムデータ」、「PHRデータ」が欠けており、医学的価値の高い研究は
困難であり、匿名データの医療機器開発への利用には一次情報確認において問題があった。
本課題は標準化した多要素データを収集する臨床情報プラットフォームを構築し、CLIDASデータベースを基盤とした医学知識発見、AIを活用
した診療支援ソリューション開発、産学連携研究により、臨床情報プラットフォーム「エコシステム」の実証を目的とする。
インプット

アウトプット
課題 (i)

電子カルテデータ
SS-MIX2/FHIR、(医療DX、次世代医療基盤)

臨床予後（アウトカム）情報
データマネージャの育成・医師による確認

部門システムデータ
心電図、心エコー、カテーテ
ル、放射線画像・レポート

標準化
循環器学会
SEAMAT

課題 (ii)

標準化

パーソナルヘルスレコード
（PHR）、PRO

PHR普及推
進協議会

CLIDAS研究グループ（11大学病
院、2ナショナルセンター）

CLIDASデータベース
独自性・優位性
◼ 予後情報の分析
◼ 部門システムデータ分析
◼ 仮名情報から追加調査
データセット
• 冠動脈インターベンション治療PCI
約1万例
• 心不全
約3万例
• がん
約4万例
• DPC
約30万件
• 胸部X線
約70万件
• 心電図
約500万件

臨床情報
プラットフォーム

アウトカム

アウトカム波及効果

医学知識発見

循環器病対策

◼ 研究医師による解析
◼ 学会累計39件、論文累計16
報（2025.8）
◼ 新規心電図AI研究課題10件

学会・自治体との連携

課題 (iii)

AIソリューション開発
◼ 臨床決断支援AIの開発
◼ 循環器マルチモーダルAIの開発
◼ 遠隔心リハSaMDの開発

産学連携研究

課題 (iv)

医学知識の社会実装、ファンド獲得

新しい医療の社会実装
AI診断、臨床決断の支援

医師負担軽減
生成AIによる診療・研究支援

医療安全の向上
個別化医療の実現

多施設臨床試験の実施
研究人材・グループ育成

臨床情報プラットフォーム
「エコシステム」の実証
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