電子カルテなどの病院情報システムに蓄積された診療録データは大規模であり、紙のカルテでは実現が難しかった規模の研究をすることができます。たとえば、疾患について新たな知見を得たり、予後を予測したり、といったことが可能になることが期待できます。そうして得られた知見を生かして、たとえば治療の選択などの意思決定の精度を向上させたり、個人により適した治療を提供したりすることなどに役立てることを目指しています。 多職種連携による周術期管理の効果の検証、構造化データを用いた多施設共同研究のフィージビリティ調査の実現性検証、機械学習による予後予測マーカーの網羅的探索、急変予測などに取り組んでいます。