ヘルスビッグデータ 解析技術

バイオメディカルデータと医療ビッグデータを連携するための技術開発

これまでに大学などでは様々な医学・生物学の情報・知見が蓄積されています。論文や文献、その他の情報がバイオメディカルでーたとして存在します。これらの情報を整理し、オミクスデータや、医療ビッグデータと合わせ、数理統計学的に解析することにより、早期診断や先制医療、個別化医療、そして医学教育や基礎研究にまでつなげていくことが出来ます。もちろん、個人個人のライフログや電子カルテの情報も利用し、精度を上げていくことも出来ます。

これらから医療・医学の知識の構造化を行い、導出された数理統計的モデルなどを用い、自動診断や診断のための周辺情報の提示などができるようになります。いわば人工知能(AI)化ができます。クラウド上のAIの医師や、皆さん個人個人で参考になる医師のエージェントなど二つながっていきます。

それらの情報をわかりやすく提示・可視化することで、医療の現場に戻していくことができるようになります。

また、診断のみならず、創薬、薬の作用・副作用の情報にも活用するための研究も進めて行きます。

患者を待たせない病院にするための技術開発

現在、大病院では患者は待つことが前提になっています。病院内のシステム、診断などの仕組み、人の流れなどをきちんと把握し、効率化し、予測をいれることにより、待たせない病院を実現することができるでしょう。そのためのアルゴリズムや実際の実現方法を開発していきます。

ヘルスビッグデータを社会実装するための体制構築

ヘルスビックデータの構築、創出される医療情報、患者、健常人ゲノム情報を利活用するための、倫理的、法的社会基盤体制の整備も行っていきます。