ヘルスコモンズセンター

■当該年度事業計画に対する実施内容、および研究成果と達成度

活動計画

1. ウェルビーイングを実現する社会システムデザインの構築
   社会構造の変化によって都市に顕著な「孤立しがちな個人」及び「後病に関する個人や家族の負担と社会的損失」に着目し、誰もが参加し繋がることでウェルビーイングな暮らしを実現できる都市型共生社会を目指すというビジョンを目指した社会システムの全体像をSDGs実現へ向けた取り組みとして描き、適切な設計・調整を行う。
2. ウェルビーイングを共創するサイエンスナレッジ・データ基盤（SKD基盤）の整備
   後病者の治療中の医療情報、治療後の日常生活情報、もしくは介護情報を同意のもとに取得、統合し、さらにそこにアカデミアが持つサイエンスとテクノロジーが融合する研究開発用サイエンスナレッジ・データ基盤を、アカデミア（医療機関を含む）、企業、自治体が連携して構築し、運用する。
3. 一人ひとりに寄り添うメディカル・ヘルスケア・介護の実現
   健康寿命延伸の観点から、発病後の余命が長く生涯を通して付き合っていく必要のある疾患や、後遺症等の影響が大きく医療・介護従事者等が寄り添っていく必要が大きい疾患を対象として、医療情報に基づくリスクの層別化と日常生活における個々の状態が定量化されたデータを融合することにより、リスクに応じた個別化サービスの開発を行い。アカデミア、企業、自治体が連携して社会実証を行う。
4. 産学共創システムの構築
   慶應義塾大学において本センターを中核として首都圏のアカデミア４機関、企業、自治体から市民までを巻き込んだ産学官民共創システムを設立・運営し発展させ、大学を起点とした知の好循環、資金の好循環、人材の好循環を実現するため、アカデミアの知に基づく未来社会のデザインとバックキャストによる社会価値創造を進める。また本センターの取り組みを社会システムとして持続可能な仕組み・組織として構築する。

成果

1. システム仕様を決定し、研究開発用SKD基盤の開発を完了した。
2. SKD基盤を活用した研究活動を充実させるため、様々なステークホルダーからデータ・シーズを集め、マッチングする仕組みである""ショーケース""の本格稼働（24年度）に向けて、新規研究テーマとして慶應義塾大学病院診療科から医療シーズの募集を開始した。
3. 企業5社、SU1社と研究成果の社会実装に向けた共同研究を検討中である。また本検討の成果として、企業1社がプロジェクトへ新規参画となった。（'23/12～）

■公刊論文数（件数と主たる公刊誌名）、学会発表件数（国内・国際）、イベントなど社会貢献の実績（年月日、場所）

• 論文数：公刊論文数7件（『BMC Geriatrics』、『GLOBAL SUSTAINABLE DEVELOPMENT REPORT 2023』、『nature』3件、『熊本　地方経済誌』2件）、書籍掲載論文数1件（『SDGsを問い直す―ポスト／ウィズ・コロナと人間の安全保障』（法律文化社））
• 学会発表数：招待講演39件（国内25件・国際14件）、口頭発表4件（国内4件）、ポスター発表4件（国内4件）
• イベント等の実績
  • 2023/5/21 「若手医療者・医療系学生向けキャリア開発セミナー ～多様化する医療者キャリアの最先端を感じる1日～」、日本橋ライフサイエンスハブ、参加約100名
  • 2023/10/3 「第2回ヘルスコモンズセンター　バックキャストワークショップ）、日本橋ライフサイエンスハブ、参加約80名
  • 2023/9/9,9/23 「MAPハッカソン」、慶應義塾大学信濃町キャンパス・川崎キングスカイフロント東急REIホテル、参加延べ90名
  • 2023/11/30,12/21,2024/1/18 「HCC Meetup」、慶應義塾大学信濃町キャンパス、参加延べ100名

■センター活動を通じて特に成果を挙げた事柄

センターは研究開発課題１～７と産学連携・社会連携を進めるマネジメント部門で構成されている。2023年度の成果は以下のとおり。

• [マネジメント部門] マネジメント部門における企画や人材育成等の機能を強化するとともに、事業で求められるバックキャストの仕組みを検討した。
• [課題１]「寄り添いとは何か」をテーマとして参画機関との議論、研究者・社会福祉法人とのディスカッション、受益者ニーズ調査への参加を行い、本センターが目指す「後病者・生活者一人ひとりに寄り添う共創の場」の社会システムの提案を行った。
• [課題２] アカデミア4拠点ならびに企業が予後予測のモデルを開発するために慶應義塾大学病院の医療データとPHRデータを用いてデータ解析を行うクラウドシステム（研究開発用SKD基盤）の開発を完了した。
• [課題３] 共同研究機関と連携して被験者リクルートを行い、本年度のリクルート目標達成に向けて順調にデータを取得。プロジェクト参画機関である東京工業大学にこれらのデータを共有し、音声とテキストのデータを用いて初期的な解析を行い、うつ病と健常者の判定を高識別率で行うことができた。
• [課題４]「認知機能の状態像と生活課題・Wellbeingとの関連」では本年度のリクルート目標達成に向けて順調にデータを取得。ナラティブな生活課題の抽出を行うため認知症当事者宅への訪問も開始。「生体信号・デジタル情報と機械学習による状態像の推定」移動・買い物領域ではドライビングシミュレーター、ドライブレコーダー、実車運転による運転評価の体制構築を完了し、本年度中にリクルートを開始する予定。また、共同研究機関が保有する約1700万件の事故データ、ドライブレコードデータの解析を行い老年精神医学会にて発表した（'23/10）。食事・料理領域では口腔内評価、食事の記録等のデータ取得を開始。睡眠住居領域では在宅に設置した赤外線センサー等による生活空間での生体データ取得を開始した。
• [課題５] 脳卒中の後病を見守る臨床研究の倫理申請を行い、承認を得た。あわせてPHRの収集・活用のためのデータサーバー構築、ウェアラブルデバイスの特性評価等のデータプラットフォーム構築を進めた。
• [課題６]「質の高い永続的な包括的心臓リハビリテーションが可能なシステムの構築」の一環として汗乳酸センサの薬事申請を行い（'23/12）、医療機関へのヒアリングを実施した。また、運動支援アプリの医師主導治験、患者自身の目標（なりたい姿）を表出するシステム完成を目的とした治験、参画機関が独自に開発した歩行解析システムでの心不全患者の歩行解析研究、HERとPHRデータを連携した数千人規模のデータ収集の基盤構築を実施した。
• [課題７] バックキャスティングによる研究開発と社会実装において目指すべき社会の姿を具体化すべく、そのための前提状況となる「2040年以降の未来の社会」について検討を実施した。また、研究プロジェクト全体及び研究開発課題６の「Theory of Change」に対して、SDGsの169ターゲットレベルで考えられる課題を分析した。