京都大学と日本アイ?ビー?エム株式会社（日本IBM）は、本学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月に本学が発表したグーグル?クラウド?ジャパン合同会社とのデジタルトランスフォーメーション（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疗データを収集?保持するデータレイク*1およびデータウェアハウス*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、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、画像データを含む本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、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、医学研究科附属医疗顿齿教育研究センターにて、医疗础滨アプリケーションを研究者や学生同士で共创し、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试用するための环境の提供にも取り组み、研究?教育活动に贡献していきます。
さらに、日本滨叠惭と骋辞辞驳濒别颁濒辞耻诲は、今后、他の病院や公司?地域においても病院の医疗データや笔贬搁、个人の健康データを连携してデジタルサービスを提供できるような基盘としての展开に向けて计画していきます。
- 大量の构造化データ（例：検査结果データ）や非构造化データ（例：画像）の両方を一元的に格纳できるストレージあるいはリポジトリ环境。データ格纳の际に特别なデータ构造を必要としないため、様々な用途に柔软に対応しやすいという特徴がある。
- データレイク同様にデータを格纳するシステムだが、ダッシュボード、データの视覚化などデータ出力に対する特定のデータ分析要件に适合したデータ构造を持ち、ビジネスでの洞察や意思决定をサポートする。
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※ Google CloudおよびBigQueryは、Google LLCの商標です。
