Seagaia meeting 2023 in Miyazaki

1日目　スタート：13:55

13:55~

開会挨拶：MedXMLコンソーシアム理事長　中島裕生

14:00~15:00　【特別講演】

「日本の製薬企業の成長を加速する」〜米国の新薬開発から学ぶ将来〜
栄木憲和：Eiki Consulting, LLC

今や、製薬業界は国内外ともに大きな変化の中にある。従来の低分子に加え、中分子・高分子・細胞・遺伝子治療、デジタルヘルス、AI創薬、DCT(Decentralized Clinical Trial) など革新的な新薬、治療法が進行中である。このような大変化の中、製薬企業はどのような成長戦略取るべきか、米国のスピード感のある革新的医薬品の開発、バイオスタートアップ、バイオベンチャーの役割などを日本と比較しながら、将来の成長戦略を議論したいと思う。

15:00~15:10

休憩

15:10~16:10　【特別講演】

法令工学の可能性と課題
片山卓也：北陸先端大学･東京工業大学名誉教授

法令とその施行ITシステムを正しく作成し，社会の要求に応じてそれらを適切に進化させることは社会の安心と繁栄の基礎である．本講演ではその技術的基盤が法令の形式記述，特に形式論理による記述にあることを述べ，その技術的可能性と課題，社会実装上の問題点，研究開発の現状などについて述べる．

法令工学の応用について
寺町 康昌：株式会社アトリス

16:10~15:20

休憩

16:20~17:20　【特別講演】

人工知能はヒトを超えるか？
黒橋禎夫：国立情報学研究所長／京大特定教授

ChatGPTを始めとする生成系AIの「賢さ」が世間を騒がせている．自然言語処 理の研究者の立場から，ChatGPTなどが生み出された技術的背景を説明し， 「人工知能はヒトを超えるか」という人類にとって究極の問いについて議論する．　

17:00　：　1日目終了

19:00~

宮崎市内で宴会

宮崎魚料理　なぶら：5000円
宮崎県宮崎市中央通7番25号　第10吉野ビル3F　TEL: 050-3530-9902

2日目　スタート：9:00

9:00~9:50

セッション1　千年カルテ

千年カルテ2023
吉原博幸：一社）ライフデータイニシアティブ・京都大学

千年カルテがスタートしたのが2015年。二次利用が可能になったのが2020年。千年カルテDCへの接続は現在106施設で、データ転送は毎日130万XMLファイルに及ぶ。2023年3月時点での二次利用提供契約施設は60余。そのうち35ほどの施設が次世代医療基盤法にのっとった運用を開始。二次利用に提供されているユニーク患者数は160万人となり、これを使った研究テーマは25に達している。千年カルテの今と今後について述べる。

京大EHR研の軌跡と課題
粂直人：広島大学/京都大学

2013年から2023年までの10年間にEHRの社会実装を目的として京都大学に日本で初めてのEHRを標榜する共同研究講座が設置された．本講座の中で，EHRのシステム構築，利活用を行いながら，2015年に千年カルテを立ち上げた．本講座のロビーイングを起点として2017年に次世代医療基盤法の成立をみた．データ収集，匿名加工技術の適用といった一連の流れによる「医療情報循環モデル」の社会実装をすすめ，最終的に認定事業者を通じた二次利用の形を作った．本年3月にEHR共同研究講座は役割を終え閉講となったため，この10年を総括して報告する．

9:50~10:50

セッション2　XMLデータベース

医療業務効率化のMedDXとデータテックから見るXMLベース医療データ検索システムについて
志田 大輔：AOSテクノロジーズ株式会社

リーガルテックの分野でこれまで培ってきた知的財産を守る知財検索システムにおけるXMLベースのデータテック技術や、犯罪捜査や企業の不正検証における証拠データのフォレンジック調査・証拠開示のEデイスカバリサービスにおけるビッグデータ技術を基盤として、医療業務の効率化を行うデータプラットフォームのご紹介と高速で低コストで実現する医療データ検索システムについての可能性について報告する。

10:50~11:00

休憩

11:00~12:00

セッション3　AIの評価

日本発のAI品質マネジメントガイドライン（AIQM)
大岩 寛：国立研究開発法人産業技術総合研究所

産総研では、AIシステムの設計開発における品質マネジメントについて体系的にまとめた「機械学習品質マネジメントガイドライン」を公開している。
ITシステムを安全、安心に管理するために品質マネジメントは必須であるが、機械学習を用いたAIシステムは一般のソフトウエアと比較して品質マネジメントが格段に難しい。ガイドラインは、対象となるAIシステムのライフサイクル全体にわたる品質マネジメントを扱い、AIシステムのサービス提供で求められる品質要求を充足するための必要な取り組みや検査項目を体系的にまとめたものである。今回の講演では、AI品質に纏わる国際的な状況、ガイドラインの基本的な品質マネジメントの考え方や留意点、社会展開や国際標準化提案の状況、研究プロジェクトにおけるガイドライン周辺の成果などについて紹介する。

12:00~14:00

休憩

13:45~MedXMLコンソーシアム総会

14:00~15:20

セッション4　医療データに対するAIの適用

COVID-19に関する頻出医療指示パターンの解析と可視化
Le Hieu Hanh：お茶の水女子大学・准教授

我々の研究グループでは，電子カルテの履歴からバリアントを含む頻出医療指示シーケンスパターンを抽出し，医療機関の同一治療法に対する治療パターンの差異の可視化の研究を行ってきた．本発表では，先行研究を拡張し，多医療機関の頻出医療指示パターンの比較とそのパターンが変化する時期の抽出を実現する手法を紹介し，提案手法をCOVID-19患者のデータに適用した結果を報告する。

COVID-19 患者の重症度別の薬剤・入院時併存症の集計と死亡予測モデルの開発
松田敦義：株式会社ログビー

本研究グループは、これまで機械学習と説明可能なAIを用いて、入院後合併症の発症予測と特徴量の寄与度の可視化等の研究を行ってきた。
本研究では、千年カルテのデータを活用し、COVID-19の重症度別の薬剤・入院時併存症の集計と、死亡予測モデルの開発を行った。また、決定木を用いて患者の死亡に起因した併存症の可視化を行った。これらの結果を報告する

15:20~15:30

休憩

15:30~16:30

セッション5　非構造データの構造化セッション

カルテ情報から研究用データベース構築するAI
西畑俊樹：AICRO株式会社

研究用データベース構築のために現状は臨床医がカルテ情報を参照しながら手作業で構築しているが，自由記載の過去のカルテ記事から必要な情報を探索し，医学的解釈・判断をしてデータ収集を行うには膨大な労力を要す．本発表では時系列のカルテ記事を構造化しデータベース構築のための重要な情報を出力する医療言語処理AIについて概説する．

電子カルテにおける非構造化データの検討とパブリッククラウドの活用
荘子万能：BONBON株式会社

電子カルテには自由記述で画像やPDF形式の非構造文書データがあり、これらの構造化は医療データの活用に貢献できる。今回は画像・PDFの医療データにOCRと構造解析を試みた。また大規模マルチモーダルモデルによる医療文書の構造化を考察する。さらに、上記の取り組みのためには専門知識が必要だが、そのような人材は不足している。対応策としてパブリッククラウドのマネージドサービスの活用について検討、提案する。
また「ゲーム×医療」のプロダクトを開発してきた経験から、新たな医療データとしてゲームデータを活用できる可能性についても概説する。

16:40~18:00

セッション6　Data Format Exchange セッション

多様な医療系文書のフォーマット相互変換
田中良樹：富士通Japan株式会社

デジタル田園健康特区に指定された岡山県吉備中央町、長野県茅野市、石川県加賀市ではデータ連携基盤（都市OS）を中心に様々なサービスを実装するデジタル田園都市の実現を目指しており、その実現に向けてデータエクスチェンジをテーマに内閣府の先端的サービスの開発・構築に関する調査事業を実施した。本発表では同調査事業で検討を行った多様な医療系文書のフォーマット相互変換について解説する。

MML、HL7、HL7FHIRの相互変換
山田勝之：ラジエンスウェア株式会社

当社は電子カルテメーカより集積されるデータ(HL7 ver.2.5)をMMLに変換し、千年カルテへデータ送信するソフト開発と仕組みを構築し運用している。
2022年度はアステリア・ワープを用いてMMLからHL7 ver.2.5へ変換、及びHL7 ver.2.5からFHIRへの変換を実施した。今後は３つのデータ形式の相互変換について運用ベースでの課題について説明する。

MMLとFHIRの相互位置付け
鈴木利明：日本ダイナシステム株式会社

MMLサーバー(EHR3)の現状を概略報告する。
MMLサーバーからFHIRへの変換をするための調査を行ったので報告をする。
MMLDBからFHIRへの変換の仕組みを解説する。
シンプルなデモを実演する。
FHIR規格の調査でわかったことを報告する。 　

18:30~

懇親会

会場：コテージヒムカ　1F　(参加費6500円)