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医療ビッグデータ活用にもう少し寛容になろう:「Health 2.0 Asia - Japan」レポート

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 医師限定のソーシャルメディア「MedPeer」を運営するメドピアは11月4~5日の2日間、ヘルステックのグローバルカンファレンス「Health 2.0 Asia - Japan」を都内で開催した。

 1日目のプログラム「Health 2.0 and Big Data」では、医療ITの改善ポイントについて、民間の立場でのプレゼンテーションと議論が行われた。登壇者は、京都大学 大学院情報学研究科 社会情報学専攻 EHR共同研究講座 特定准教授の粂直人氏、日本アイ・ビー・エム株式会社執行役員 研究開発担当の久世和資氏、MSD株式会社執行役員 メディカルアフェアーズ統括のリック・サイ氏。司会は東京医科歯科大学大学院 医療経済学分野教授の川渕孝一氏が務めた。

医療コストを見える化する「病院可視化ネットワーク」


左から川渕孝一氏、粂直人氏、久世和資氏、リック・サイ氏

 最初に登壇した川渕氏は、ビッグデータの要素は3つの“V”、すなわち「Volume(大量のデータ)」「Variety(多種多様なデータ)」「Velocity(大量かつ多様なデータをスピーディに処理する)」であると提示し、データを“見える化”するのが重要と説明した。さらに「その場で思いついた」ととぼけながら金額に見合う価値を指す経済用語を引用して、「“Value for Money”の証明も重要だ」と4つ目の「V」も掲げた。


川渕氏がIT医療に関するビッグデータの活用方法として重要と語る「3つのV」

 川渕氏は自身が関わるプロジェクトとして、ビッグデータをもとに医療コストの軽減や見える化を実現する「病院可視化ネットワーク」を紹介した。病院から患者データや、病院のコストデータ、属性データなどの基礎データを収集し、分析した結果を客観的に比較できるようにする取り組みである。

 川渕氏は、先のセッション「Government 2.0 “Open Data. Open Government.”」(関連記事)で厚生労働省の武田氏が述べた「政府が集計してフィードバックする」というスタンスを「古い」と一刀両断。連結可能な匿名データを運用する病院可視化ネットワークの利点をアピールした。最終的には、さまざまなデータ群をデータベース化するRWE(Real World Evidence)の実現を目指すという。

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