信州大学|標準化医療データ活用研究拠点(先鋭領域融合研究群)

Research Center for Implementation of Standardized Medical Data

標準化医療データ活用研究拠点

第3期先鋭領域融合研究群・未来社会創造イノベーション分野

本拠点は、標準化・構造化された医療データを臨床・リハビリテーション・介護・政策・教育の現場で活用し、
その効果と運用を社会に定着させることを目的としています。

電子カルテ入力支援アプリと医療データ集積システムの開発を通じて、
医療現場で自動的に整理・構造化されたデータを生成し、
研究や地域医療政策に再利用可能な形で蓄積します。

これにより、医療現場で得られるデータを「活きた知」として循環させ、
次世代型医療データ基盤の構築と、
科学的エビデンスに基づく介入モデルの創出を推進します。

最終的には、健康寿命の延伸、医療費の適正化、現場業務の負担軽減に寄与し、
持続可能な医療・介護・福祉システムの構築を目指します。

社会貢献
  • 国民の健康寿命延伸
  • 医療・介護費の軽減
  • 業務負担の軽減

新システム
  • システム開発
  • 新しい医療データ基盤
  • 医療介入モデル構築
  • エビデンスの創出
  • 融合人材の育成

協働と挑戦
  • 多職種協働
  • 多施設共同
  • 安全性
  • 挑戦

システム開発

標準化医療データ集積システムの開発

新しい医療データ基盤の構築と科学的エビデンスの創出

構造化したReal World Data (RWD: 日常診療データ)の網羅的集積を実現

新しい医療データ基盤の構築と科学的エビデンスの創出

融合人材の育成

医療と情報の双方を扱える人材育成

本拠点は、医療・リハビリテーション・介護の現場で日々生み出されている膨大な医療データを、標準化・構造化という視点から捉え直し、臨床、研究、地域医療政策、教育へと循環させる新たな医療データ基盤の構築を目的として発足しました。

 医療現場では、電子カルテをはじめとする多くの情報が記録されていますが、その多くは十分に活用されることなく蓄積されています。本拠点では、電子カルテ入力支援アプリおよび医療データ集積システムの開発を通じて、医療従事者の業務負担を増やすことなく、診療の過程で自然に整理・構造化されたデータを生成し、再利用可能な形で蓄積する仕組みを整備していきます。

 こうして得られたデータを「記録」にとどめるのではなく、「活きた知」として循環させることで、科学的エビデンスに基づく介入モデルの創出や、地域特性を踏まえた医療・介護施策の立案、さらには次世代の医療人材育成へとつなげていくことが、本拠点の重要な使命です。

 超高齢社会を迎えた我が国において、健康寿命の延伸、医療費の適正化、そして現場業務の持続可能性の確保は喫緊の課題です。本拠点は、臨床現場と研究、社会実装をつなぐ架け橋として、多職種・多分野との連携を深化させながら、医療データが社会に根づき、真に人々の健康と生活を支える基盤となる未来を目指してまいります。

 今後とも、本拠点の取り組みにご理解とご支援を賜りますよう、心よりお願い申し上げます。

標準化医療データ活用研究拠点長
中村慶佑

Keisuke Nakamura

経歴
2009年3月信州大学医学部保健学科理学療法学専攻卒業
2018年3月同大学院博士課程修了 保健学博士取得
2024年4月信州大学医学部保健学科理学療法学専攻助教
2025年 信州大学第3期先鋭領域融合研究群 未来社会創造イノベーション分野
     標準化医療データ活用研究拠点長

研究分野
地域リハビリテーション内部障害、運動器リハビリテーション、データベース研究

研究テーマ

  • 標準化医療データ集積システム開発
  • 大腿骨近位部骨折術後リハビリの個別最適化プログラムの開発
  • リアルワールドデータを用いた透析時運動指導の効果検証
  • 行政・医療機関の協働による地域高齢者フレイル予防システムの構築および有効性の検証

信州大学 第三期先鋭領域融合研究群標準化医療データ活用研究拠点

01

リハビリテーションのカルテ入力を構造化集積し、リハビリの有効性を検証する。

02

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03

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04

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信州大学 第三期先鋭領域融合研究群標準化医療データ活用研究拠点















  • 構造化データの入力
  • 入力データの辞書化、サジェスト機能による業務効率化
  • 非ベンダー依存のシステム

  • 検査データなど電子カルテ画面情報を抽出
  • OCRやClipboardからのパターン解析による抽出

  • 問診票や評価用紙などの紙媒体の記入情報をスキャンし、デジタルデータとして抽出
  • 問診票もRPAで作成可能

•電子カルテ内の既存データを抽出
•電子カルテシステム内部のDBからデータを抽出

  • 特殊領域対応/閉鎖環境内で生成AIを作成するためのシステムを開発