リアルワールドデータ（RWD）として電子カルテデータの利活用が期待される。我々は、電子カルテデータベース（DB）のうち、処方オーダDBから服薬歴DB、検体検査結果DBから有害事象DBを構築し、臨床研究に活用してきた。また、前向きデータ収集にはテンプレートを用いた構造化データの取得に取り組んできた。近年は、深層学習により画像診断レポートからの情報抽出を行い、RWD利活用の範囲を広げている。
　臨床研究では多施設からのデータ収集が要求される。我々は、大阪臨床研究ネットワーク（OCRネット）に参加する19施設の電子カルテから、症例報告書や医用画像を前向きに収集するシステムを構築している。また、6施設の電子カルテから共通のクエリでデータ収集することが可能な共通データウェアハウス（DWH）を構築している。これらの臨床研究基盤を使って、医用画像や対応するアノテーション情報を大量に取得することができ、AI研究に活用することが可能となる。