国際的なRWD研究を実現する
医療情報分析基盤の検討
於 AI等の活用を推進する研究データエコシステム構築事業 シンポジウム

⽊村映善

愛媛⼤学医学部医療情報学講座

自己紹介
愛媛⼤学医学部 医療情報学講座教授 (Data Science)
愛媛⼤学医学部附属病院 医療情報部部⻑ (Data Manager)（兼業）内閣府 健康・医療戦略推進事務局政策参与
北海道⼤学医学部卒
愛媛⼤学医学部 医療情報学講座 助⼿
愛媛⼤学総合情報メディアセンター 助⼿
愛媛⼤学医学部 医療情報学講座准教授
国⽴保健医療科学院・統括研究官
機械学習，秘密分散，データマイニング，情報処理，匿名加⼯
リアルワールドデータの活⽤– 愛媛⼤学データサイエンスセンター兼務

AI時代の臨床研究の二大潮流

RCT👍適応交絡を排除するGold
standard👍 内的妥当性が⾼いRWD

👍 外的妥当性が⾼い👍 被験者数が多い （但し、ビッグデータが⼿に⼊る場合のみ）
👍 低コスト、実施可能性⾼い👎 被験者数が少ない
👎 交絡がある状態
併存症、併⽤療法、⾼齢者、⼩児、
👎 妥当性低 (Validation研究が必要）
産婦などの除外ケース多数
👎 データ品質低・⽋損
👎 コスト⾼・⻑期間に渡る追跡👎 ⾼信頼性かつ⾼セキュリティのシステム管理の要求

AIとRWD(Real World Data)の関係

医療従事者の動線

ウェアラ
ブルセ
ンサー

RCT

電子カルテ

RWD

健診
検診部門
システム

(Real World Data)
地域医療連携

診療報
酬請求
患者行動

Artificial
Intelligence日本における医学分野のRWD研究論文数

図表は、日本におけるリアルワールドデータの臨床疫学への活用を目指して（論文調査研究） https://www2.deloitte.com/jp/ja/pages/deloitteanalytics/articles/real-world-data-in-epidemiology.html より引用。関連論文は、
Zhao Y, Tsubota T. The Current Status of Secondary Use of Claims, Electronic Medical Records, and Electronic Health Records in Epidemiology inJapan: Narrative Literature Review. JMIR Med Inform. 2023 Feb 14;11:e39876. doi: 10.2196/39876. PMID: 36787161; PMCID: PMC9975931.

RWD研究の課題“Black boxの部分が大きい”
データ抽出
Phenotyping

統計解析向けに
加工

統計解析

電子カルテ
診療報酬請求データ
Etc…
オペレータ

研究者

RWDを用いた臨床研究の課題(1)RWDからのETL⼿法の標準化(2)異なるDWHの構造(3)RWDデータの素性の特定と品質改善(4)RWDの収集対象と時系列上の網羅性(5)コホートを適切に定義する⽅法論(6)ガラパゴスRWDによる国際的な共同研究が困難(7)研究の公正性を担保する⼿法が確⽴されていない
AI等の活用を推進する研究データエコシステム構築事業
にて、この分野の課題解決に取り組む

(1)RWDからのETL手法の標準化

電子カルテシステム等
医療情報システム

DWH
レセプト

SS-MIX

(2)標準化されたデータベース構造の定義

電子カルテシステム等
医療情報システム

A社
DWH

レセプト

B社
DWH

SS-MIX

(4)RWDデータの素性の特定と品質改善
ETL
データクレンジング
エラー値修正マスタ変換
データ較正

電子カルテシステム等
医療情報システム

DWH
レセプト

データ収集・分析者

SS-MIX

データベースの整備の成果がデータ提出者に還元されない

コホートを適切に定義する方法論
Query A(or Matching A)

用語及び用語の概念が整理されていないと研究者によって抽出方法が変わりうる！

Query B(or Matching B)

OHDSI Community
OHDSIは、共通データ形式を使った大規模な観察医療データ分析を推進する、産学官病の学際的な研究コミュニティです。 より良い医療を促進するエビデンスを共同で生みだすことを支援し、観察研究により健康と病気の包括的な理解が得られる世界を目指します。OHDSIは米国で2015年にスタートし世界中に参加者がいます。 OHDSI Japanは2019年からスタート。

12圧倒的コホート
Original Investigation | Diabetes and Endocrinology

Association of Hemoglobin A1c Levels With Use of Sulfonylureas,
Dipeptidyl Peptidase 4 Inhibitors, and Thiazolidinediones in Patients
With Type 2 Diabetes Treated With Metformin
Analysis From the Observational Health Data Sciencesand Informatics Initiative
Rohit Vashisht, PhD; Kenneth Jung, PhD; Alejandro Schuler, MS; Juan M. Banda, PhD; Rae Woong Park, MD, PhD; Sanghyung Jin, MS; Li Li, MS, MD; Joel T. Dudley, PhD;
Kipp W. Johnson, MD, PhD; Mark M. Shervey, PhD; Hua Xu, PhD; Yonghui Wu, PhD; Karthik Natrajan, PhD; George Hripcsak, MD, MS; Peng Jin, MS; Mui Van Zandt, BS;
Anthony Reckard, BS; Christian G. Reich, MD; James Weaver, MPH, MS; Martijn J. Schuemie, PhD; Patrick B. Ryan, PhD; Alison Callahan, PhD; Nigam H. Shah, MBBS, PhD

Abstract
IMPORTANCE Consensus around an efficient second-line treatment option for type 2 diabetes(T2D) remains ambiguous. The availability of electronic medical records and insurance claims data,which capture routine medical practice, accessed via the Observational Health Data Sciences andInformatics network presents an opportunity to generate evidence for the effectiveness of secondline treatments.
OBJECTIVE To identify which drug classes among sulfonylureas, dipeptidyl peptidase 4 (DPP-4)
inhibitors, and thiazolidinediones are associated with reduced hemoglobin A1c (HbA1c) levels andlower risk of myocardial infarction, kidney disorders, and eye disorders in patients with T2D treatedwith metformin as a first-line therapy.
DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS Three retrospective, propensity-matched, new-usercohort studies with replication across 8 sites were performed from 1975 to 2017. Medical data of246 558 805 patients from multiple countries from the Observational Health Data Sciences andInformatics (OHDSI) initiative were included and medical data sets were transformed into a unified
common data model, with analysis done using open-source analytical tools. Participants included
patients with T2D receiving metformin with at least 1 prior HbA1c laboratory test who were thenprescribed either sulfonylureas, DPP-4 inhibitors, or thiazolidinediones. Data analysis was conductedfrom 2015 to 2018.

Key Points
Question Can the effectiveness ofsecond-line treatment of type 2
diabetes after initial therapy with
metformin be characterized via an open
collaborative research network?
Findings In this analysis of data from
more than 246 million patients in
multiple cohorts, treatment with
dipeptidyl peptidase 4 inhibitors
compared with sulfonylureas andthiazolidinediones did not differ in
reducing hemoglobin A1c levels or
hazard of kidney disorders. In a meta-OHDSI Project
20カ国 6億人のデータベース

analysis, sulfonylureas compared with
dipeptidyl peptidase 4 inhibitors wereassociated with a small increased hazardof myocardial infarction and eye
disorders in patients with type 2 diabetes.
Meaning Large-scale characterizationof the effectiveness of type 2 diabetes
therapy across nations through an open
collaborative research network aligns
with the 2017 recommendation of theAmerican Association of Clinical
Endocrinologists and American College

二億四千万人のコホートからメトホルミンで治療された2型糖尿病患者におけるヘモグロビンA
1cレベ
EXPOSURES Treatment with sulfonylureas,
DPP-4 inhibitors, or thiazolidinediones starting at least
90 days after the initial prescription of metformin.
ルとスルホニル尿素、ジペプチジルペプチダーゼ4阻害剤、およびチアゾリジンジオンの使用との関連

国際的かつオープンな情報規格： OMOP Common Data Model■OMOP-CDM

米団体OMOPが当初開発した、診療情報の分析利用を目的とする、共通の形式・表現をめたパブリックドメインのCommon Data Model。
（OMOP: FDAと米製薬企業との過去の共同プロジェクト“Observational Medical Outcomes Partnership“）
この作品は著作権法の既知の制約（隣接権や関連する権利を含む）から自由であると特定 されています。この作品は、たとえ営利目的であっても、許可を得ずに複製、改変・翻案、配布、上演・演奏することが出来ます。

- 各種のRDBMSで実装できる。
- 現在はOHDSIにより維持管理されている。

データ抽出
方法

OHDSIを利用する研究者

医療機関
DB管理者

米国
電子カルテ

フランス
電子カルテ

日本
電子カルテ

変換

変換

変換

OMOPCDMOMOPCDMOMOPCDM
データソースが違っても同じDB形式

分析・集計データ

分析・
集計
データ

分析・
集計
データ

分析・
分析・
集計
分析・
集計
データ
集計
データ
データ

集計したデータは特定個人の識別特定が不可能な状態→各国の個人情報保護法・制度のギャップを乗り越える
14

RxNormを利用した医薬品の用語統制

https://www.ohdsi.org/web/wiki/doku.php?id=documentation:vocabulary:drug

研究データエコシステム事業を通した取り組み①承認された研究者のみの利⽤制限
👈 不適切な介⼊の排除②RWD研究の再現性、公正性担保
👈 データの扱いの勘所を押さえる③国際共同研究に寄与する分析基盤
👈 上記を実現する情報基盤上に構築

①承認された研究者のみの利⽤制限②RWD研究の再現性、公正性担保③国際的な共同研究の実現

参加医療機関ETL✓✓! ③OMOP/CDMに準拠したデータベースによる国際的なデータ標準化を通した国際的な共同研究の実現

DPC、レセプトを中⼼としたRWD 中間⽣成物

分析環境発⽣源・データソースの真正性担保

共通基盤
OMOP CDM

ETL✓✓! ③OMOP/CDMに準拠したデータベースによる国際的なデータ標準化を通した国際的な共同研究の実現

DPC、レセプトを中⼼としたRWD 中間⽣成物

分析環境
発⽣源・データソースの真正性担保
ETL、データ加⼯の追跡性の確保✓学認RDM
データ分析プロセスの透共通基盤
OMOP CDM

中⼼としたRWD

データ標準化を通した国際的な共同研究の実現

中間⽣成物

分析環境

共通基盤
OMOP CDM

発⽣源・データソースの真正性担保
ETL、データ加⼯の追跡性の確保✓学認RDM
データ分析プロセスの透明性・再現性の確保

成果の公開! ②タイムスタンプ機能の付いたストレージの活⽤! ①組織横断的認証による適切なアクセスの管理

参加医療機関① 学認を通した適切な研究者の認証・参加② mdxを利用したセキュアな情報基板上に分析基板を構築

ETL✓

✓

③学認RDMを利用した公正性の担保

DPC、レセプトを中⼼としたRWD 中間⽣成物

分析環境

a. データの発生源
b. データの加工・ETL
c. データの分析・結果

共通基盤
OMOP CDM✓

学認RDM

国際的なRWD研究を実現する
医療情報分析基盤の実現へロードマップ• 2023年– 6⽉ 採択・契約– 10⽉ MDX上稼働 システムインテグレーション開始• 2024年– 2⽉ 愛媛⼤学 OMOP構築完了– 夏〜 名古屋⼤学 OMOP構築– MDX上でのOMOP/RWD研究を通した検証 à MDX/RDMへの提⾔