このたび、ハッシュピーク株式会社 が技術面で参画した研究論文
「Identification of perception gaps between physicians and patients with neurological diseases and the prediction of these gaps using machine learning」
が、国際学術誌 Scientific Reports（Springer Nature）に掲載されました。
本研究（GAP-AI study）は、神経疾患（パーキンソン病、多発性硬化症、てんかん）を有する患者と、その治療にあたる医師との間に生じる「認識のギャップ（perception gap）」を定量的に評価し、さらに機械学習を用いてそのギャップを予測することを目的とした観察研究です。
hashPeakの技術的貢献
本研究において hashPeak は、以下の領域で中核的な技術支援を行いました。
- 電子データ収集（EDC）基盤の提供
患者および医師が入力する各種質問票データを、クラウドベースのEDCプラットフォーム上で安全かつ効率的に収集・管理しました。 - データ完全性・信頼性を担保するデータ管理技術
イーサリアム・ブロックチェーン技術を活用し、データのタイムスタンプ付与、暗号化、改ざん耐性を確保することで、医療研究に求められる高いデータ信頼性を実現しました。 - 機械学習モデル構築・解析への貢献
収集された患者・医師データを基に、認識ギャップの有無を予測するための機械学習モデル開発および解析を担当し、k近傍法（k-nearest neighbors）による高精度な予測性能を示しました。
これらの技術により、患者報告アウトカム（PRO）と医師評価データを安全かつ統合的に扱い、患者中心医療の高度化に資する新たな知見創出に貢献しました。
本研究成果は、AIと信頼性の高いデータ管理基盤を組み合わせることで、臨床現場における意思決定支援や医療の質向上に貢献できる可能性を示すものです。
hashPeakは今後も、AIとブロックチェーン技術を強みに、医療・ライフサイエンス分野の研究・開発を支えるプラットフォームの提供を通じて、社会的価値の創出に取り組んでまいります。
掲載誌：Scientific Reports
論文掲載年：2026年
DOI：10.1038/s41598-025-33500-x