メンバー

福間 真悟(Shingo Fukuma)

1977年生まれ、広島市出身。2002年広島大学医学部卒業後、8年間内科・腎臓内科の臨床医として勤務。医療現場の課題を解決する手段として臨床研究の重要性を感じ、2010年より京都大学医学研究科 医療疫学分野 博士課程で学ぶ。 2013年医学博士取得。 現在、健康医療ビッグデータから学び、ヘルスケアシステムを持続的に改善する”Learning Health System”を実現するために、自治体、保険組合、医療・介護施設をフィールドとしたプロジェクトに取り組む。 ヘルスケアに関わる人を対象とした臨床疫学、データサイエンス教育の教育方略開発、実践にも奮闘中。
Researchgate: https://www.researchgate.net/profile/Shingo_Fukuma
Researchmap: https://researchmap.jp/7000009392
KAKEN: https://nrid.nii.ac.jp/ja/nrid/1000060706703/
KCONNEX: http://k-connex.kyoto-u.ac.jp/ja/researcher/shingo-fukuma

経歴

  • 2010年04月

    京都大学大学院医学研究科 社会健康医学系専攻 医療疫学分野 博士課程 入学

  • 2013年04月

    京都大学医学部附属病院 臨床研究総合センター 特定助教

  • 2014年04月

    福島県立医科大学 臨床研究イノベーションセンターの特任准教授を兼任

  • 2014年07月

    京都大学医学部附属病院 臨床研究総合センター 特定講師

  • 2016年04月

    京都大学医学部附属病院 臨床研究教育研修部 特定准教授

  • 2017年04月

    京都大学大学院医学研究科 人間健康科学系専攻 特定准教授

研究理念

遍界不曾蔵(へんがいふそうぞう)
ー正しい目があれば、すでに存在している真実を見ることができるー

臨床疫学、データサイエンスの方法論を用いて、
健康医療データから
健康、予防、医療、介護の課題を見つけ、
改善するための方法を検証します。
正しい目で見れば、ヘルスシステムを改善するために
最善の方法を見つけることが出来ると考えています。
ヘルスケアの現場に還元できる臨床研究を追求していきます。

教員

池之上辰義 特定助教
(人間健康科学系専攻 共同研究講座所属)

取組み:ビックデータへの臨床疫学手法の応用、空間疫学研究
臨床疫学、データサイエンスの手法を活用して、健康医療ビックデータの新たな活用法に取り組んでいます。臨床医としての経験を活かして、ヘルスケアの現場に切実な健康課題の解決を目指します。
特に、NCDの重症化予防に関する保健指導の質の向上を目指し、健診データ、レセプト、保健指導ログの分析を通して人と機械の融合に取り組みます。

非常勤教員

山田ゆかり 特任准教授

取組み:臨床疫学手法に基づく保健事業
お年寄りのQOLやQOD(Quality of Dying:死に方の質)、およびケアの質を向上することを目的としたさまざまな老年学分野の疫学研究を専門にしています。
本研究プロジェクトでは、NCDを予防・治療するための生活習慣や受療行動の最適解を探索することに関心がありますが、これらは個々人の年齢などの生物学的な特性や置かれている環境および心理的状況によって異なるであろうと考えています。
またこうした保健行動とQOLとの間の関係を、スパンを終末期まで広げて検証していくことに関心があります。
研究データ:https://www.researchgate.net/profile/Yukari_Yamada

研究員

斎藤良行 非常勤研究員

取組み:データヘルス、ドラッグ・セーフティー
薬剤内服状況の分析に取り組んでいます。
疫学手法により患者の内服行動を明らかにしたり、クレイムデータの分析を行っています。
これらの研究によって、エビデンスに基づくドラッグ・セーフティ・アプローチの構築を目指します。

三澤大太郎 プロジェクト研究員

取組み:データサイエンス、人工知能
健康医療ビックデータへの数理的手法の応用・研究開発に取り組んでいます。
personal health record (PHR)やMedical claims dataに機械学習や統計解析の手法を用いて疾患発症を予測したり、出版論文のテキスト解析を行っています。

野村一暢 プロジェクト研究員

取組み:因果推論、社会疫学
日常診療情報に混入するノイズを減じ、妥当な検討結果を得るための統計解析手法の提案・開発に取り組んでいます。健康寿命を延長し得る生活習慣・行動の検討を、健康医療ビッグデータを用いて行っています。

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