医療データの情報収集と臨床開発における医療データ利活用のポイント

  • 開催日2025年9月25日(木)
  • 形態ライブ配信

セミナー概要

セミナーのテーマ

  • 医療データの情報収集方法
  • 臨床開発におけるデータ利活用事例
  • AI技術を活用した情報収集と活用

こんな方におすすめです

  • 製薬企業の担当者
  • 医療機関の関係者
  • 医療系スタートアップの関係者
セミナータイトル医療データの情報収集と臨床開発における医療データ利活用のポイント
開催日時 【ライブ配信】

2025年9月25日(木)12:30~16:30
お申し込み期限:2025年9月25日(木)12:00まで

開催場所/配信の補足・注意事項

【Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順】
1.Zoomを使用されたことがない方は、下記よりミーティング用Zoomクライアントをダウンロードしてください。ダウンロードできない方はブラウザ版でも受講可能です。
https://zoom.us/download#client_4meeting
2.セミナー前日までに必ず動作確認をお願いします。
3.開催日直前にWEBセミナーへの招待メールをお送りいたします。当日のセミナー開始10分前までに招待メールに記載されている視聴用URLよりWEB配信セミナーにご参加ください。

・セミナー資料は開催前日までにお送りいたします。
・無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。

受講料49,500円(税込、資料付)

■会員(案内)登録していただいた場合、通常1名様申込で49,500円(税込)から
 ・1名で申込の場合、46,200円(税込)へ割引になります。
 ・2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、
  計49,500円(2人目無料)です。

※ 会員登録とは
ご登録いただきますと、セミナーや書籍などの商品をご案内させていただきます。
すべて無料で年会費・更新料・登録費は一切かかりません。
メールまたは郵送でのご案内となります。
郵送での案内をご希望の方は、備考欄に【郵送案内希望】とご記入ください。

主催R&D支援センター

受付中

医療データの情報収集と臨床開発における医療データ利活用のポイント

明日からの実務に活かせる!医療データ利活用の実態とその最前線について解説!
医療データの具体的な情報収集方法とは?臨床開発における利活用事例も紹介!

講師

TXP Medical(株) 医療データ事業部 戦略推進部長 大角 知也 氏

《略歴》
早稲田大学ビジネススクールで経営学修士号(MBA)取得。IQVIA でセールス/マーケティング・コンサルティング、メディカル関連のプロジェクトマネジメントやオンコロジー領域のグループをリード。事業責任者として患者サポートプログラム(PSP)や看護師サービス等の新規事業を立ち上げる。FRONTEOで医療DXの責任者としてAIを活用したソリューションを製薬企業や医療機関へ提供。TXP Medicalでは製薬業界向けサービスの戦略推進を行う。

セミナー趣旨、ポイント

医療DXの進展とAI技術の急速な普及により、医療データの情報収集と臨床開発への利活用は新たなフェーズに突入しています。特に、希少疾患やオンコロジー領域では、従来の治験や観察研究に加え、電子カルテやレジストリデータ、ゲノム・画像・PRO(Patient Reported Outcome)といった多様なデータの統合活用が、治療法の開発や個別化医療の鍵を握っています。
本セミナーでは、現場の知見と技術動向をもとに、医療データ利活用の実態とその最前線について解説いたします。また、AIや自然言語処理を駆使した先進事例、そして今後求められる標準化や国際連携など、実践と戦略の両面から講じます。特に製薬企業・医療機関・スタートアップでの導入を想定した視点で整理することで、明日からの実務に活かせる内容を目指します。

プログラム

1.はじめに
 1-1. 医療DXとデータ活用の潮流
 1-2. セミナーの目的と本日のゴール

2.医療データ活用の現状
 2-1. 厚労省主導のデータヘルス改革
 2-2. 電子カルテ、DPC、PHR、匿名加工情報の動向
 2-3. RWD(リアルワールドデータ)とその可能性

3.医療データの情報収集方法
 3-1. 医療機関でのデータ抽出の実際
 3-2. データ種類ごとの特徴と利活用マップ
  ・電子カルテ/DPC/レジストリ/PHR
 3-3. 匿名化処理と法的留意点

4.臨床開発における利活用事例
 4-1. 希少疾患領域におけるデータ連携と外部対照群活用
 4-2. ゲノムデータ×治療反応性の分析
 4-3. オンコロジー領域における治療効果予測・画像連携の最新動向
 4-4. RWDとin silico臨床試験の組み合わせ事例

5.AI技術を駆使した情報収集と活用
 5-1. 自然言語処理(NLP)による自由記載文の構造化
 5-2. 機械学習による副作用予測と治療選択支援
 5-3. AI画像解析:早期がん検出などの応用
 5-4. 時系列データと異常検知:バイタルサインからの早期警告モデル

6.今後の課題と展望
 6-1. HL7 FHIR等のデータ標準化
 6-2. マルチモーダルデータ統合の必要性
 6-3. 国際的なプラットフォーム連携(ORPHAnet、GA4GHなど)
 6-4. ブロックチェーンによるトレーサビリティの検討

7.患者中心の臨床開発の実践と展望
 7-1 患者の声を活かした治験デザインとPRO活用
 7-2 在宅治験と患者参加型運営の広がり
 7-3 患者ジャーニーと患者団体連携による開発最適化

受付中