2023年4月18日

京都大学

日本アイ・ビー・エム株式会社

京都大学と日本アイ・ビー・エム株式会社 (日本IBM) は、京都大学の医学研究科および医学部附属病院等におけるデータ活用を促進するための医療データ&AIプラットフォームを Google Cloud 上に構築しました。これは、2021年1月に京都大学が発表したグーグル・クラウド・ジャパン合同会社とのDXに関する協定を具現化するプロジェクトです。

本プラットフォームでは医療データを収集・保持するデータレイク_注１およびデータウェアハウス_注２を Google Cloud のサービス(BigQueryやCloud Composer等)を用いて構築し、優れた拡張性とデータへのアクセシビリティーの向上を実現しました。現在、京都大学の医学研究科や医学部附属病院向けのデータ提供に加え、臨床研究での活用も始まっています。最近では希少疾患診断率向上のための研究として医療データAIの検証を行いました。

今後は、京都大学と日本IBMで、収集データを拡充すると共に、画像データを含む京都大学の医療データに関するデータカタログの整備、グローバル標準の医療データ交換規約である HL7 FHIR(Fast Healthcare Interoperability Resources)への対応、京都大学医学部附属病院 先端医療研究開発機構(iACT)でのデータ利活用基盤としての拡張等を通じて、データレイク・データウェアハウス利用の場をさらに拡げていきます。

また、京都大学医学研究科附属医療DX教育研究センターにて、医療AIアプリケーションを研究者や学生同士で共創し、データレイク・データウェアハウスのデータを使って医学部附属病院等で試用するための環境の提供にも取り組み、研究・教育活動に貢献していきます。

さらに、日本IBMと Google Cloud は、今後、他の病院や企業・地域においても病院の医療データやPHR、個人の健康データを連携してデジタルサービスを提供できるような基盤としての展開に向けて計画していきます。

以上

用語解説

注1　データレイク

大量の構造化データ(例：検査結果データ)や非構造化データ(例：画像)の両方を一元的に格納できるストレージあるいはリポジトリ環境です。データ格納の際に特別なデータ構造を必要としないため、様々な用途に柔軟に対応しやすいという特徴があります。

ご参考

https://www.ibm.com/jp-ja/topics/data-lake

https://cloud.google.com/learn/what-is-a-data-lake?hl=ja

注2　データウェアハウス

データレイク同様にデータを格納するシステムですが、ダッシュボード、データの視覚化などデータ出力に対する特定のデータ分析要件に適合したデータ構造を持ち、ビジネスでの洞察や意思決定をサポートします。

ご参考

https://www.ibm.com/jp-ja/topics/data-lake

https://cloud.google.com/learn/what-is-a-data-warehouse?hl=ja

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