本セミナーは終了しました。ご来場ありがとうございました。
この度TOPPANホールディングス株式会社では、製薬企業の方々を対象に、2024年4月24日（水）にコングレスクエア日本橋（東京都中央区）において、「DATuM IDEA® 医療情報利活用セミナー 2024」を開催することとなりました。
現在の医療業界では、積極的なICT化により、さまざまな種類のリアルワールドデータ（RWD）を幅広く利活用するようになってきています。また、膨大な量のデータを扱う技術も向上してきたことで、RWDはこれからの医療の発展に寄与するものとして期待され、その利活用を積極的に検討されている製薬企業も増えてきています。
本セミナーでは、複数の見識者をお招きし、昨今の法令改正とその影響、RWDの最新事情、および今後の展望についての知見を共有いただくとともに、これからの医療情報の利活用についてのパネル討議を予定しております。製薬企業の皆様におかれまして、本セミナーが、今後RWDの利活用を検討される際の一助になりましたら幸いです。
また、セミナー終了後には情報交換会をご用意しておりますので、交流の機会としてご参加頂きたいと願っております。ご多用の折とは存じますが、万障お繰り合わせの上、是非ともご来場賜りますようご案内申し上げます。
開催概要
開催日時
2024年4月24日（水）16:00～19:00（受付開始15:30）
※セミナー終了後、同会場別室にて情報交換会を予定しています。
受付期間：～2024年4月23日23:59まで
※定員に達し次第、受付を締め切らせていただくことがあります。
場所
コングレスクエア日本橋
東京都中央区日本橋1-3-13 東京建物日本橋ビル3階
https://congres-square.jp/nihonbashi/access/
・東京メトロ「日本橋駅」直結
・東京駅日本橋口から徒歩5分
プログラム
＜講演1＞16:00～16:50
演題：改正次世代医療基盤法の実務的解説
～仮名加工医療情報の薬事利用と公的 DB の可能性～
講演者：ICI株式会社 代表取締役副社長 工藤 憲一 氏
＜講演2＞16:50～17:40
演題：スモールなビッグデータの可能性
～ HTA、HEORとビッグデータ ～
講演者：東京大学 特任准教授 五十嵐 中 先生
＜休憩＞10分間（予定）
＜講演3＞17:50～18:40
演題：ヘルスビッグデータと機械学習
～電子カルテデータとレセプトデータ連結による可能性～
講演者：二松学舎大学国際政治経済学部 教授 小久保 欣哉 先生
＜パネルディスカッション＞18:40～19:00
テーマ：これからの医療情報の利活用について
パネリスト：工藤 憲一 氏／五十嵐 中 先生／小久保 欣哉 先生
講演者ご紹介
工藤 憲一（くどう けんいち）
＜ICI株式会社 代表取締役副社長＞
東京大学理学部 地球惑星物理学科卒業後、株式会社野村総合研究所で保健医療福祉情報分野のコンサルティング、プロジェクトマネジメント、データサイエンスに従事。
日本医師会ORCA管理機構株式会社事業戦略アドバイザー、ICI株式会社シニアマネージャーを経て、2020年9月より現職。
（講演抄録）
2024年4月に改正次世代医療基盤法が施行された。改正法では、仮名加工医療情報が新設されるとともに、National Database (NDB)、DPCDB、介護DBといった公的DBとの連結が可能となった。
これにより、希少疾患の詳細な分析、PMDA等による特例的な原本確認、入退院前後の投薬情報や介護サービス利用状況の把握等が可能となった。一方、利用者も認定を取得する必要があることなど、課題もある。本講演では、実務的な観点からこれらの改正内容を解説する。
五十嵐 中（いがらし あたる）
＜東京大学大学院 薬学研究科 医療政策・公衆衛生学 特任准教授＞
2002年東京大学薬学部薬学科卒業。 2008年東京大学大学院薬学系研究科博士後期課程修了。 2008年から同大学院特任助教・2015年から特任准教授を経て、2019年から現職。専門は薬剤経済学。 医療経済ガイドラインの作成・個別の医療技術の費用対効果評価・QOL評価指標の構築など、多方面から意思決定の助けとなるデータの構築を続けてきた。
小久保 欣哉（こくぼ きんや）
＜二松学舎大学 国際政治経済学部 教授＞
博士（経営学）。筑波大学ビジネス科学研究科博士後期課程修了。
株式会社野村総合研究所コンサルティング事業本部のプリンシパルとしてヘルスケア領域の戦略構築、RWD・医療経済研究支援に従事。
株式会社ヘルスケアコンサルティング代表取締役社長。TOPPAN、コーチ・エィ、メディリード、 TealBankなどの上場企業含む複数社および高知県庁の顧問を兼任。
（講演抄録）
「近年、わが国においてもRWDの普及が進んだことにより、RWEの創出が顕著に高まりをみせている。具体的には 医科レセプトデータ、DPCレセプトデータにくわえて、電子カルテデータへのアクセス、活用が進展している。また、RWD を解析する方法や技術においても機械学習などの手法を用いられることで探索的に新しい知見を得ることを目的とする研究の蓄積も進んでいる。本講演では、従来の医科レセプトデータと新たに次世代医療基盤法にもとづく電子カルテデータを対象に機械学習をもちいた探索的な解析を試み、そこから得られた知見と電子カルテと医科レセプトデータの連結可能性についても考察する。