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資料１ー４ 国立健康危機管理研究機構システム基盤整備局医療情報管理部部長東京大学大学院医学系研究科医療AI・デジタルツイン開発学特任教授美代賢吾氏提出資料（PDF形式：4,175KB） (4 ページ)
出典
| 公開元URL | https://www8.cao.go.jp/kisei-kaikaku/kisei/meeting/wg/2501_02medical/260311/medical10_agenda.html |
| 出典情報 | 規制改革推進会議 健康・医療・介護ワーキング・グループ（第10回 3／11）《内閣府》 |
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１．電子カルテ直結型全国糖尿病データベース事業（J-DREAMS）の事例
電子カルテ
データ連携
匿名データ
電子カルテ
日本糖尿病学会
•
•
•
•
各教育認定施設への連絡
収集項目の検討
研究テーマの検討・選定
その他各種支援の検討
セキュリティ装置（FW）
各医療機関
日常診療データが自動収集され、
大量のデータが負荷なく蓄積される
症例データ
症例分析
結果
2019年5月
糖尿病多施設
症例データベース
•
•
•
•
症例分析
協力・連携
2020年5月
•
51医療機関
•
5.4万人
500万検体検査値 •
•
330万処方情報
56医療機関
6万人
1121万件
435万件
2022年5月
• 69医療機関
• 8.3万人
• 2023万件
• 799万件
2026年2月
• 75医療機関
• 12万人
• 3633万件
• 1379万件
J-DREAMSの目的
1. 標準化されたカルテを用いることによる糖尿病診療の質の改善
2. 合併症進展リスク因子の検索、合併症進展抑制効果が期待され
る介入の同定
3. 糖尿病薬の副作用について発生頻度やリスク因子の確認
4. 糖尿病についてのunmet needsの発見
Kengo Miyo Ph.D., National Center for Global Health and Medicine
3
電子カルテ
データ連携
匿名データ
電子カルテ
日本糖尿病学会
•
•
•
•
各教育認定施設への連絡
収集項目の検討
研究テーマの検討・選定
その他各種支援の検討
セキュリティ装置（FW）
各医療機関
日常診療データが自動収集され、
大量のデータが負荷なく蓄積される
症例データ
症例分析
結果
2019年5月
糖尿病多施設
症例データベース
•
•
•
•
症例分析
協力・連携
2020年5月
•
51医療機関
•
5.4万人
500万検体検査値 •
•
330万処方情報
56医療機関
6万人
1121万件
435万件
2022年5月
• 69医療機関
• 8.3万人
• 2023万件
• 799万件
2026年2月
• 75医療機関
• 12万人
• 3633万件
• 1379万件
J-DREAMSの目的
1. 標準化されたカルテを用いることによる糖尿病診療の質の改善
2. 合併症進展リスク因子の検索、合併症進展抑制効果が期待され
る介入の同定
3. 糖尿病薬の副作用について発生頻度やリスク因子の確認
4. 糖尿病についてのunmet needsの発見
Kengo Miyo Ph.D., National Center for Global Health and Medicine
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