医療ビッグデータの概要

医療ビッグデータとは、電子医療記録、画像データ、遺伝子配列決定、ウェアラブルデバイスの監視情報など、医療および健康分野で生成される膨大で多様かつ急速に増加しているデータコレクションを指します。その中心的な価値は、分析とマイニングを通じて臨床上の意思決定を支援し、医療リソースの配分を最適化し、医学研究を促進することにあります。主なコンテンツ構造は次のように分かれています。定義と出典(病院情報システム、モノのインターネット機器など)、アプリケーションシナリオ（病気の予測、個別の治療）、技術サポート（人工知能、クラウドコンピューティング）および課題と展望(データセキュリティ、標準化の問題)。

医療ビッグデータのソースと種類

医療ビッグデータは主に次の 3 つのカテゴリに分類されます。臨床データ（電子カルテ、検査報告書など）、健康行動データ（歩数、心拍数はウェアラブルデバイスによって記録されます）および生物学的遺伝データ(ゲノム配列決定の結果)。たとえば、病院の HIS システムは毎日テラバイト規模の診断と治療の記録を生成し、Apple Watch などのポータブル デバイスはユーザーの健康指標をリアルタイムでアップロードできます。これらのデータは構造化 (データベース テーブル) および非構造化 (CT 画像) 形式で保存され、その後の分析の基礎となります。

医療ビッグデータのコアアプリケーション

臨床現場では、医療ビッグデータによって次のようなことが可能になります。診断精度の向上。たとえば、IBM Watson は数百万の文書を分析することで、腫瘍治療の選択肢の推奨を支援します。公衆衛生レベルでは、Google Flu Trends は検索データを使用して流行を予測しました。さらに、製薬会社はリアルワールド データ (RWD) を使用して医薬品開発を加速します。たとえば、ファイザーは臨床試験サイクルを短縮するために患者データベースを使用しています。個別化医療もまた大きな方向性であり、遺伝子データに基づく精密医療が乳がんの標的治療に応用されています。

技術サポートと業界の課題

医療ビッグデータ処理の依存関係人工知能アルゴリズム（医療画像を認識するためのディープラーニングなど）およびクラウドコンピューティングプラットフォーム(AWS Medical Cloud など)。しかし、課題は大きく、データアイランドが一般的であり、病院間の情報交換率は 30% 未満です。プライバシー保護要件は厳格であり、GDPR などの規制に準拠する必要があります。さらに、データの品質にはばらつきがあるため、クリーニングして統合する必要があります。 Neusoft や Weining Health などの国内メーカーは医療ビッグデータ プラットフォームを立ち上げていますが、まだ標準化のボトルネックを突破する必要があります。

今後の展望と総括

医療ビッグデータは医療エコシステムを再構築しています。短期的には、感染症流行後に公衆衛生モニタリングの需要が急増するでしょう。長期的には、5G とブロックチェーン技術と組み合わせることで、政府機関を超えた安全な共有が実現されるでしょう。しかし、アルゴリズムによる差別を回避するなど、イノベーションと倫理とのバランスを取る必要がある。業界は協力して標準を策定する必要があります。ユナイテッド・イメージング・ヘルスケアなどの企業はAI支援診断システム「uAI」を立ち上げ、政府も健康・医療ビッグデータの国家試験を推進している。医療ビッグデータの可能性を解き放つことは、最終的には患者、医師、科学研究に利益をもたらすでしょう。

引用元:
1. 世界保健機関「デジタルヘルスの世界戦略」
2. IBM Watson Health 公式ホワイトペーパー
3. 国家衛生健康委員会の「保健医療ビッグデータ標準ガイド」
4. メーカーのケース: Neusoft、United Imaging