[事例ニュース]

2021年2月8日(月)日川 佳三（IT Leaders編集部）

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　千葉大学病院は、厚生労働省から特定機能病院および臨床研究中核病院の指定を受けている。医療の発展に貢献する役割を担い、積極的に臨床研究に取り組んでいる。一方、臨床研究に用いるデータは機密性の高い診療情報を含むため、データの収集、保管、分析には高いセキュリティが求められる。

　現在、千葉大学病院は、単一医療施設では症例数が限定される希少疾患の研究に関して、診療情報を含む臨床研究の機微データを他施設に対して非公開にしつつ、複数の施設が参加可能となる「多施設共同研究」の仕組みの確立に取り組んでいる。

　今回、複数の診療科で進めている臨床研究において、「秘密計算システム」、「秘密計算ディープラーニング」を利用した共同研究を行う。

　まず、「秘密計算システム」を使い、複数の施設から収集した臨床研究データが、施設間で相互に秘匿された状態で分析できるかどうかを検証する。これにより、千葉大学病院の各診療科は、複数施設の臨床研究データを用いて臨床研究に必要な横断研究や縦断研究を実施する可能性が広がる。

　また、複数施設から収集した臨床研究データを秘匿した状態のままAIモデルを作成できる「秘密計算ディープラーニング」を使い、従来の手法では時間を要していた疾患の診断時間短縮の実現を目指す。加えて、処方する薬剤の選定を補助するAIモデルを作成し、患者の状態に応じて最適な薬剤を処方することによって病状の進行を抑える研究につなげる。

　「秘密計算ディープラーニング」とは、秘匿化した情報をそのまま人工知能に学習させて、診療補助などを行うことが可能になる技術である。標準的なディープラーニングの学習処理を、秘密計算（データを複数に分割し秘匿化したまま統計分析を行い、その結果のみを出力する技術）に適用した（関連記事：ISOが秘密分散技術の標準規格を発行、全5方式の1つはNTTの独自技術）。