電子カルテなどの診療情報の電子化により、ここ数年、医療分野では急速に「AI」という言葉が使われるようになった。厚生労働省の「保健医療分野におけるAI活用推進懇談会」では、AI開発を進める重点６領域として、ゲノム医療、画像診断支援、診断・治療支援、医薬品開発、介護・認知症、手術支援が挙げられている。画像診断支援はAIの実用化が比較的早いと考えられる領域であると報告書にまとめられている。画像診断支援領域では、画像情報だけでなく臨床情報や他検査などの情報が必要であり、より精度の高いラーニングをするためには大量の良質な信頼性の高いデータが求められている。しかしながら、現場から発生している情報は良質なデータでない場合がある。画像データはDICOM規格が普及しており、タグ情報についても規格化が行われているが、施設やメーカごとの運用によってばらつきが生じてしまう。そこで、画像データや所見データにおける現状とその問題点について報告したいと考えている。また、医療機関内にて研究などの二次利用目的で臨床データを収集する場合は大きな問題は生じなかったが、今後は学術機関などが臨床データを収集する場合など、様々な点において注意する必要がある。医療機関におけるデータ抽出と匿名化、データを送信するまでの安全かつ適切なガイドラインについて紹介する。本企画では現状の問題点を整理して今後AIを利用していくために必要な技術的要件について議論したいと考えている。