Japan Association for Medical Informatics

[4-H-1] 統合型ヘルスケアシステムを用いた新たな知識発見への展望

*Masaharu Nakayama1, Tetsuya Matoba2, Takahide Kohro3, Yoshimasa Kawazoe4, Taku Iwami5, Tomoyuki Kabutoya3, Hisayuki Makimoto3, Hisahiko Sato6 (1. Tohoku University Graduate School of Medicine, 2. Kyushu University Hospital, 3. Jichi Medical University Hospital, 4. Graduate School of Medicine, The University of Tokyo, 5. Kyoto University Graduate School of Medicine, 6. Precision Inc.)

医療・ヘルスケア版 Society 5.0構想において、情報技術の進化により人間の身体と生理機能、行動をデータ化し、個別化された医療を提供することが目指されている。しかしながら、現状の病院情報システムにおいて、疾患特異的な診療情報を含めたデータ統合は不十分であり、患者自身が保有するパーソナルヘルスレコード(PHR)やウェラブルデバイス由来のデータと電子カルテとの連携や実活用も容易ではない。 我々はこれまで循環器疾患を対象としたレジストリデータを構築してきた (Clinical Deep Data Accumulation System: CLIDAS)。CLIDASは、通常の患者基本情報や病名、採血結果、処方データに加え、冠動脈インターベンションやカテーテル検査、心電図、心臓超音波検査などの循環器固有のデータと、アウトカム情報とを収集する臨床情報プラットフォームであり、多くの臨床研究に活用されている。今回、戦略的イノベーション創造プログラム「統合型ヘルスケアシステムの構築」(PD永井良三)の一プロジェクトとして、他プロジェクトと密に連携しながら、多種多様なデータの統合と規模の拡大を展開し、臨床情報プラットフォームとしてさらなる発展を目指している。その基盤をもとに、大規模言語モデルの開発や医療デジタルツインの構築を経て、新たな医学知識の創出と、社会還元するソリューション開発を実証する計画である。本ワークショップでは、1)CLIDASインフラとその詳細、2)FHIRを用いた病院情報システムにおけるデータ統合と活用、3)PHRを活用したデータ収集とデータ連携による新たなサービスモデルの構築とPHRの標準化、4)統合されたデータを活用した臨床研究、5)機械学習を用いた知識発見、6)生成AIを用いた業務効率化とデータ収集、を中心に、各プロジェクトの詳細や今後の展望について説明する。