医療情報学

About研究室について

患者・医療者・データをつなぎ、信頼できる医療AIへ。

医療情報学研究室は、良質なリアルワールドデータの収集と、そのデータを使った知識獲得を目指して研究しています。
附属病院の医療情報部と連携しながら、良質な医療データベースの構築と、機械学習による医学知識の獲得、臨床応用を目指して研究を行っています。
教員は大阪大学医学部附属病院の医療情報部を併任し、阪大病院の病院情報システムを担当しています。
医学系に限らず、工学系、理学系、文系などの学生も、バックグラウンドを問わず受け入れています。

Research研究テーマ

良質なリアルワールドデータを集め、そのデータから知識を得ることを目指し、ICT、多施設共同研究、PHR、自然言語処理、機械学習、診断支援にまたがる研究をしています。附属病院の医療情報部と連携しながら、良質な医療データベースの構築と、機械学習による医学知識の獲得、その臨床応用を目指しています。

診療データの二次利用↗

臨床研究に必要なデータを、分析用のデータベース（データウェアハウス）に移して管理し、薬剤疫学や医療経済などの研究に取り組んできました。必要なデータがそろっていれば、前向き臨床研究を模擬した研究を1週間程度でできることを示してきました。

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多施設の臨床研究データ収集↗

臨床研究中核病院の多施設臨床研究を支えるため、OCRネットの協定医療機関の電子カルテと連携し、電子症例報告書や医用画像、臨床サンプルを効率よく集める仕組みを作っています。レセプトと電子カルテのデータを共通のSQLで集める多施設共通データベースも構築しています。

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医療情報銀行とPHR↗

個人が自分の健康・医療情報を管理するPersonal Health Recordの一つ、医療情報銀行の実証研究をしています。患者さんと研究者が情報銀行を介してつながると、研究課題ごとに個別同意（ダイナミックコンセント）を取得して研究できるとしています。

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機械学習と自然言語処理↗

機械学習の手法で知識を得る研究に取り組んでいます。OCRネットの医用画像と臨床情報を使った深層学習による自動診断や予後予測の研究が可能で、自然言語処理で画像診断レポートから病変や部位の情報を取り出し、臨床研究に活用しています。

Voices先輩の声

評価・クチコミは、在籍している（していた）学生個人の経験に基づくもので、研究室の公式見解ではありません。クチコミの有無や件数は、研究室の評価を表すものではありません。

インタビューに協力いただいた学生に、内容にかかわらず謝礼（1,000円分のギフト）をお渡しすることがあります。