医療の質・安全性の向上、高度化、効率化、均てん化のために、ICTを活用して医療画像に代表される医療ビッグデータを収集・利活用するための基盤が求められている。国立情報学研究所は、学術情報ネットワーク（SINET5）に代表される高度な学術情報基盤を整備し、全国800以上の大学・研究機関等に基盤サービスを提供する実績を持つ。
本研究ではネットワーク、セキュリティ、クラウド、画像解析技術を融合し、医療画像データの収集ならびに解析が可能なクラウド基盤を整備するとともに、人工知能を用いた画像解析技術（AI画像解析技術）を開発することを目的として研究開発を行っている。
具体的にはこれまでAMEDが支援をしてきた学会主導による診療画像等データベース構築事業と連携し、複数の学術団体と情報学分野の研究者の両者が利用可能な共通基盤を整備する。更に、その共通基盤上で最先端のAI画像解析技術を開発し、利用可能とすることで、大量の医療画像データの収集・解析を可能とする。
AI画像解析については、医療ビッグデータを最も効率的に活用しつつ、社会的な要請が高く、かつ世界的にも競争力を見込めるタスク設計や学習データ整備等につき、学会と緊密な連携により検討している。国内の複数の学会の監修の元で全国的に質の高い医療画像データを収集する試みはこれまでになく、また収集されたデータを高度なAI画像解析技術を用いて解析する取り組みも他には例がない。