本研究では、多疾患罹患の社会的決定要因について、ビッグデータを活用して、ネットワーク分析やGIS解析を通して解明することを目的としている。疾病は、単一罹患のみではなく、併存疾患など含め、患者ごとの複数疾患の罹患（多疾患罹患）を考慮することが必要である。本研究では、レセプト情報・特定健診等情報データベース（NDB）、後期高齢者レセプト、国民生活基礎調査を用いる予定である。
［多疾患の同定］レセプトデータから生活習慣病（高血圧、糖尿病、脂質異常症）を同定するアルゴリズムの精度を高め、いくつかのがん（胃がん、大腸がん、子宮頸がん、子宮体がん）についてもアルゴリズムを作成した。傷病名（ICD-10）のみでなく、医薬品、診療行為についても検討を加えた。［NDB］サンプリングデータセット（医科入院、医科入院外、調剤、DPCレセの一か月分の抽出データ）の解析を行っており、生活習慣病（高血圧、糖尿病、脂質異常症）の年齢別割合の推定を行った。［後期高齢者レセプト］広域連合より提供されたデータをデータハンドリング担当業者と調整し、解析データセットを作成し、40疾患の割合および併存状況の割合を算出した。［国民生活基礎調査］平成25年国民生活基礎調査（世帯票、所得票、貯蓄票、健康票）の調査票の提供を受け、解析に着手した。特に、傷病名情報より各疾患の割合および併存状況の割合を算出した。また、経年比較を行うため、平成28年同調査の新規申出の準備を行った。