医療・健康データビジネス/テクノロジー総覧
医療・健康データビジネス/テクノロジー総覧
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コロナ禍で加速する
医療・ヘルスケアのデータビジネス
新テクノロジーと新ビジネスモデルを
一挙に俯瞰する

ついに日本のヘルスケア領域のデータ駆動は社会実装段階に入った。
コロナ禍により医療機関への医療従事者以外の立ち入りが困難となったことで、服薬データ、安全性データなどのデータビジネスは大幅に加速した。
本刊は、医療とヘルスケア領域のデータ駆動型社会を作るテクノロジーにフォーカスを当てた。電子カルテデータの集積から臨床検査や治験をデジタル化する取り組み。
モバイルアプリを使った個人の健康・体重体調管理。そしてアプリを使って集めたデータを利用して新たなビジネスを展開する事例を具体的に紹介していく。
「Data is new oil-データは新しい戦略物質である」を実践する企業が増えて、データから新たなビジネスが創造できるようになった。
予防医療や新薬の開発、医療費の適正化にも大きく寄与する。30年間停滞を超えて、新たなヘルスケア産業の中核となるデータビジネスを俯瞰する。
新領域のビジネスの可能性を探る企業、団体、自治体、アカデミアに対して、ビジネスシーズからテクノロジーまでが1冊でわかる総覧としてお届けする。

読みどころ

POINT 01

ウィズコロナで急成長を遂げた、最先端の医療・ヘルスケア事業者の動向やパーソナルデータを基にした利活用事例を詳解。

POINT 02

医療提供のオンライン化による新技術やサービスの質を担保するうえでの課題、改善点などを網羅。

POINT 03

海外の先進実例や日本がとるべき医療・健康データ事業の戦略理解が深まる。データベースの全容・特徴がわかる。

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医療・健康データビジネス/
テクノロジー総覧
[特別編集版]

※本レポートのサマリーを特別編集版としてご提供します。

編集メッセージ

MESSAGE

2019年12月に発行した「医療・健康データドリブン総覧」では、医療・健康分野のデータドリブン型ビジネスで先行する米国や中国の状況を説明するとともに、日本でも情報企業やITベンチャーがデータドリブンビジネスを展開し始めていることを紹介しました。
今回の全面改訂版では、日本の医療・健康分野のデータドリブンビジネスで使われているテクノロジーを紹介するとともに、拡大する遠隔診療アプリや治験や臨床研究をサポートするシステムの普及など、コロナ禍で加速している病院情報のデジタル化についても事例を挙げて解説します。

藤井 省吾

藤井 省吾

日経BP総研 副所長 メディカル・ヘルスラボ所長

1989年東京大学農学部卒。91年東京大学農学系研究科修士課程修了後、日経BP入社。医学の専門雑誌『日経メディカル』、エビデンスのある健康雑誌『日経ヘルス』、最新医学から健康法までを解説する『日経Gooday』などの記者、編集長、発行人を経て、現職。

安井 透

安井 透

日経メディカル開発 編集

日経メディカル開発/「医療ビッグデータ・コンソーシアム」担当。1990年明治大学卒。医薬系コンサルタント会社を経て、2000年入社。2014年より研究会「医療ビッグデータ・コンソーシアム」の運営を担当。

目次

CONTENTS

第1章コロナ禍がさらに加速をつける
医療のテクノロジー活用
1-1コロナ禍で再認識された日本のデジタル化のニーズ
1-1-1菅政権の誕生とデジタル庁
1-1-210万円給付のコストが1500億円
1-2デジタル化におけるテクノロジー以前の問題点
1-2-1デジタル化するだけでは意味がない
1-2-2医療分野のデータドリブンがなぜ進まなかったのか
1-2-3自由記載から構造化する電子カルテ
1-2-4既存の電子カルテデータを解析
1-3拡大するアプリ市場
1-3-1オンライン診療の拡大
1-3-2医療を取り巻く健康アプリ
1-3-3ヘルスケアデータを集約するのは誰か
1-4匿名化データの流通
1-4-1動き出すマイナンバーカード活用
1-4-2匿名化データビジネスを支えるアカデミアと企業
1-4-3米国のデータビジネス
1-4-4日本の匿名化データ利用の未来

編集・執筆 安井 透

第2章患者発信のカルテに見えない患者の声を
リアルワールドエビデンスへ利活用

奈良先端科学技術大学院大学教授 荒牧英治
 同 准教授 若宮翔子
 同 助教 矢田竣太郎

2-1医療AI はじめに
2-1-1診療場面のAIサポートは今後不可欠に
2-2-2AIと医療者や患者の要請にずれ
2-2Web・ソーシャルメディアと疾患解析
2-2-1低コストでリアルタイム性の高い大規模な疾患情報が得られる
2-2-2罹患者によるツイートの抽出
2-2-3フェイクニュースやデマツイートの検出
2-2-4時系列分析
2-2-5空間分析
2-2-6新型コロナのクラスタ検出にも取り組む
2-2-7患者の協力の同意を得るアプローチも
2-3基盤となる自然言語処理技術
2-3-1臨床的概念との間にはギャップも
2-3-2分散表現でベクトル化
2-3-3NLPの基盤技術となったBERT
2-3-4文脈に応じた分散表現ベクトルに動的に変換
2-3-5日本語で医療言語処理を試みる敷居を下げる
2-4おわりに
2-4-1SNSに依存するリスクも
第2章患者発信のカルテに見えない患者の声を
リアルワールドエビデンスへ利活用

奈良先端科学技術大学院大学教授 荒牧英治
 同 准教授 若宮翔子
 同 助教 矢田竣太郎

2-1医療AI はじめに
2-1-1診療場面のAIサポートは今後不可欠に
2-2-2AIと医療者や患者の要請にずれ
2-2Web・ソーシャルメディアと疾患解析
2-2-1低コストでリアルタイム性の高い大規模な疾患情報が得られる
2-2-2罹患者によるツイートの抽出
2-2-3フェイクニュースやデマツイートの検出
2-2-4時系列分析
2-2-5空間分析
2-2-6新型コロナのクラスタ検出にも取り組む
2-2-7患者の協力の同意を得るアプローチも
2-3基盤となる自然言語処理技術
2-3-1臨床的概念との間にはギャップも
2-3-2分散表現でベクトル化
2-3-3NLPの基盤技術となったBERT
2-3-4文脈に応じた分散表現ベクトルに動的に変換
2-3-5日本語で医療言語処理を試みる敷居を下げる
2-4おわりに
2-4-1SNSに依存するリスクも
第3章RWD RWEが次の時代に進むためには

株式会社データック CEO/医師 二宮英樹

3-1RWD RWE はじめに
3-1-1医療データは医療の質の平準化に貢献する
3-2医薬品開発、治験における2つの大きな課題
3-2-1顕在化してきた医薬品開発の課題
3-2-2米国で起きていること
3-2-3RWD RWEでどんな変化が起きるのか?
3-2-4ビジネス戦略におけるデータ活用の位置づけ
3-3今の日本の医療データが抱える課題
3-3-1ビジネス戦略におけるデータ活用の位置づけ
3-3-2データ活用に成功している企業
3-3-3エンジニア、臨床疫学者/医学統計学者、ビジネス人材の協働
3-4新たな価値を生みだすデータの作り手はどこに?
3-4-1データの作り手不在が日本の課題
3-5Flatiron Health社の躍進
3-5-1OncoEMR®とは
3-5-2アブストラクターの活用
3-5-3single armの治験の対照群をRWDに
3-5-4観察研究でFDAの医薬品承認
3-6日本でFlatiron社のような取り組みが
実現されていない理由
3-6-1電子カルテ普及の歴史
3-6-2電子カルテには集計機能や統計機能は搭載されてこなかった
3-6-3一般論としてITベンダーがデータ活用を促進するのは難しい
3-6-4Flatiron Health社の創業者たちは
病院データ活用の課題に本気で取り組んだ
3-7RWD, RWEを次の時代に進めるために出来ること
3-7-1データ活用に長けたプレイヤーが
責任を持ってプロダクト開発に関与すること
3-7-2医療現場の役に立つものを作ること
3-7-3医療現場の役に立つものを作るためには
疾患や診療科の単位で作り込む
3-7-4モジュール化を徹底すること
3-7-5最後に
第4章NTTデータが取り組む
デジタルヘルスケアサービス

株式会社NTTデータ 第二公共事業本部
ヘルスケア事業部 第一統括部 統括部長
高橋 弘明

4-1Tele-ICUプロジェクト
4-1-1Tele-ICUプロジェクトの概要
4-1-2Tele-ICUを支える技術
4-2画像診断支援ソリューション
4-2-1画像診断支援ソリューションの概要
4-2-2画像診断支援ソリューションを支える技術
4-3AIホスピタルによる高度診断・
治療システムプロジェクトの取り組み
4-3-1AIホスピタルプロジェクトの概要
4-3-2AIホスピタルプロジェクトを支える技術
4-4Health Data Bank(HDB)ソリューション
4-4-1HDBソリューションの概要
4-4-2HDBソリューションを支える技術
第5章次世代医療基盤法受託事業者としての
NTTデータの取り組み

株式会社NTTデータ 第二公共事業本部
社会保障事業部 社保第三統括部 統括部長
木村哲二

5-1はじめに
5-1-1次世代医療基盤法とは
5-1-2認定事業におけるNTTデータの取り組み
5-1-3次世代医療基盤法の利活用サービス概要について
5-2治験トータルソリューションプラットフォーム
「PhambieLINQTM」
5-2-1製薬業界を取り巻く環境と治験業務における課題
5-2-2「PhambieLINQTM」ソリューション概要
5-2-3PhambieLINQTMを支える技術
5-3ヘルスケアデータ分析
5-3-1ヘルスケアデータ分析における動向と課題
5-3-2ヘルスケアデータ分析支援サービスの概要
第6章医療・健康分野のデータドリブン新概念

公益財団法人神戸医療産業都市推進機構
医療イノベーション推進センター
ヘルスケアサイエンスディビジョン
河野健一、湯浅圭介

6-1データドリブン社会とは何か
6-1-1日本の政策「Society5.0」の実現
6-1-2Learning Healthcare Systemsの社会実装
6-1-3デジタルヘルス・イノベーション
6-1-4世界保健機構(WHO)のデジタルヘルスに関する決議
6-1-5デジタルヘルス介入のガイドライン
6-2メディカルデータの活用
6-2-1米国におけるEHRの活用
6-2-2EHRデータの利用
6-2-3米国におけるPHRの導入状況
6-2-4日本の電子カルテの問題点
6-2-5SS-MIX2による診断データ収集
第7章電子カルテ等の医療データを
データベース化する取り組み
7-1日本における医療データの活用状況
7-1-1日本の電子カルテに関する議論
7-1-2電子カルテの標準化の動向
7-2千年カルテプロジェクト

京都大学・宮崎大学 名誉教授 千年カルテプロジェクトリーダー
吉原博幸

7-2-1千年カルテプロジェクトとは何か
7-2-2千年カルテプロジェクトの事業概要
7-2-3千年カルテプロジェクトの提供サービス
7-2-4千年カルテプロジェクトの現状
7-3診療情報を交換・共有するためのデータ変換「SS-MIX」
7-3-1SS-MIX2とは何か
7-3-2SS-MIX2の構造
7-4C-CAT 国立がん研究センター内に開設された
患者情報連携システム
7-4-1C-CATの機能とがんゲノム医療体制
7-4-2C-CATが担う役割
7-4-3がんゲノム医療推進の経緯
7-5CyberOncology がん診療の入力統一をベースに
発展中の統合データベース
7-5-1CyberOncologyの概要と現状
7-5-2目指すはリアルワールドデータの活用
7-5-3入力支援機能:構造化DBに共通形式で臨床情報を記録
7-5-4状況や入力者に応じて最適な入力画面を提示
7-5-5がん薬物治療を原発がんごとに記録するエピソード管理を採用
7-5-6データウエアハウスからの参照自動化を可能にする
データマッピング
7-5-7C-CATなどへの登録作業を省力化
7-5-8京都大学医学部附属病院で17年の稼働実績
7-5-92021年には統計解析の支援基盤を提供へ
7-5-10リアルワールドデータ実用化に欠かせない人材育成も視野に
7-6メディカル・データサイエンスの時代
日本大学臨床データベース

日本大学医学部 薬理学分野 主任教授 浅井 聰
コンバージェンス・シーティー・ジャパン株式会社 社長 高橋精彦

7-6-1日本大学臨床データベースとは
7-6-2ビッグデータの時代からメディカルデータの時代へ
7-6-3メディカルサイエンスデータベースの誕生
7-6-4データを簡便に扱えるシステムの構築
7-6-5次世代医療基盤法の厳しさ
7-6-6日本の診療データの強み
7-6-7今後の展開──つながるプラットフォーム
7-7神奈川県内の複数の病院の電子カルテをつなぐ
横浜市立大学のデータドリブン

取材協力:横浜市立大学学長補佐 医学部臨床統計学 主任教授 山中竹春

7-7-1臨床データを扱うコンソーシアムの設立
7-7-2データドリブン・ビジネス 米国と日本の強みと弱み
7-7-3EHRをつなぐのはベンチャー企業の役目
7-7-4YCU臨床データ・コンソーシアムが
まずは神奈川県の病院の電子カルテを連結

編集・執筆 中沢真也(7章1・3・4・5節)
安井 透(7章6・7節)

第8章保健医療分野における
公的データベースについて
8-1日本の保健医療分野の公的データベース

京都大学大学院 医学研究科 医療情報企画部 特定講師 森 由希子

8-1-1はじめに
8-1-2レセプト情報・特定健診情報等データベース
8-1-3介護保険総合データベース(介護DB)
8-1-4DPCデータベース
8-1-5全国がん登録
8-1-6指定難病患者データベースおよび小児慢性特定疾病
児童等データベース
8-1-7MID-NET
8-1-8まとめ
8-2MID-NET

日本製薬団体連合会 医薬品安全対策検討プロジェクト WT3リーダー
青木事成

8-2-1MID-NETとは何か
8-2-2MID-NET発足の経緯
8-2-3MID-NETのシステム構造の利用の仕方
8-2-4今後の展開と期待
第9章医療・医学ビッグデータ利活用の課題
(人材育成)

京都大学医学部附属病院 診療報酬センター
加藤源太

9-1医療・医学ビッグデータの利活用をどう推進していくか:求められる人材の育成
9-1-1日本の医療、医学ビッグデータを取り巻く環境
9-1-2医療・医学データの取り扱いの難しさ
9-1-3ヒューマンデータ・サイエンティストの必要性
第9章医療・医学ビッグデータ利活用の課題(人材育成)

京都大学医学部附属病院 診療報酬センター 加藤源太

9-1医療・医学ビッグデータの利活用をどう推進していくか:求められる人材の育成
9-1-1日本の医療、医学ビッグデータを取り巻く環境
9-1-2医療・医学データの取り扱いの難しさ
9-1-3ヒューマンデータ・サイエンティストの必要性
第10章PHRが拓くライフサイエンスの
新しい価値創出

株式会社NTTデータ
製造ITイノベーション事業本部
前 中外製薬株式会社 医薬安全性本部
安全性リアルワールドデータサイエンス部
西田陽介

10-1Society5.0超スマート社会で実現する
「健康・医療データ」の変革と新たな価値創出
10-1-1「超スマート社会」が引き起こす「健康・医療データ」の変革
10-1-2PHRの特長、活用事例
10-1-3「PHR」が創出する「健康・医療データ」の新たな価値
10-1-4PHRのマイナンバー活用
10-2「PHR」の課題 患者の自己管理データの観点
10-2-1健康意識の格差
10-2-2同意取得の難しさ
10-3医療機関データの観点
10-3-1電子カルテの普及率
10-3-2電子カルテの不統一な規格
10-3-3「健康・医療データ」は誰のものか~人類の財産として~
第10章PHRが拓くライフサイエンスの新しい価値創出

株式会社NTTデータ 製造ITイノベーション事業本部
前 中外製薬株式会社 医薬安全性本部 安全性リアルワールドデータサイエンス部
西田陽介

10-1Society5.0超スマート社会で実現する
「健康・医療データ」の変革と新たな価値創出
10-1-1「超スマート社会」が引き起こす「健康・医療データ」の変革
10-1-2PHRの特長、活用事例
10-1-3「PHR」が創出する「健康・医療データ」の新たな価値
10-1-4PHRのマイナンバー活用
10-2「PHR」の課題 患者の自己管理データの観点
10-2-1健康意識の格差
10-2-2同意取得の難しさ
10-3医療機関データの観点
10-3-1電子カルテの普及率
10-3-2電子カルテの不統一な規格
10-3-3「健康・医療データ」は誰のものか~人類の財産として~
第11章データドリブン社会における次世代
医療健康データ基盤「PeOPLe」

慶応義塾大学 医学部医療政策・管理学教室 助教 平原憲道

11-1データを「つくる」「つなげる」「ひらく」
11-1-1はじめに
11-1-2PeOPLeの3つのポイント
11-1-3データドリブン社会におけるデータの役割
11-1-4データを「つくる」
11-1-5データを「つなげる」
11-1-6データを「ひらく」
11-2次世代の医療情報や健康情報基盤「PeOPLe」
11-2-1次世代プラットフォームとは
11-2-2PeOPLe誕生の経緯
11-2-3PeOPLeはデータ利活用プラットフォーム
11-3データドリブンな意思決定支援の重要性
11-3-1患者中心の医療の実現
11-3-2医療機関と患者とのデータの流れ
11-3-3患者にメリットのあるデータドリブン社会
第11章データドリブン社会における次世代
医療健康データ基盤「PeOPLe」

慶応義塾大学 医学部医療政策・管理学教室 助教 平原憲道

11-1データを「つくる」「つなげる」「ひらく」
11-1-1はじめに
11-1-2PeOPLeの3つのポイント
11-1-3データドリブン社会におけるデータの役割
11-1-4データを「つくる」
11-1-5データを「つなげる」
11-1-6データを「ひらく」
11-2次世代の医療情報や健康情報基盤「PeOPLe」
11-2-1次世代プラットフォームとは
11-2-2PeOPLe誕生の経緯
11-2-3PeOPLeはデータ利活用プラットフォーム
11-3データドリブンな意思決定支援の重要性
11-3-1患者中心の医療の実現
11-3-2医療機関と患者とのデータの流れ
11-3-3患者にメリットのあるデータドリブン社会
第12章リアルワールドデータ活用の
グローバルトレンド

IQVIA 松井信智Senior Principal、
中村理彦Director、
田中 秀Consultant

12-1リアルワールドデータ活用のポイント
12-1-1バリューベースドヘルスケアの資源となる
リアルワールドデータ
12-1-2リアルワールドデータ活用の3ステップ
12-1-3リアルワールドデータ「収集」のポイント
12-1-4リアルワールドデータ「活用基盤整備」のポイント
12-2グローバルのリアルワールドデータ「活用」事例
(オンコロジー領域)
12-2-1医療用医薬品の適応拡大
12-2-2Oncology Data Network
12-2-3リアルワールドデータ解析プラットフォーム
12-2-4モバイルヘルスの躍進
12-2-5リアルワールドデータとしてのゲノミクス
第13章リアルワールドデータ活用の
日本のトレンド

IQVIA 松井信智Senior Principal、
中村理彦Director、田中 秀Consultant

13-1リアルワールドデータ(RWD)ビジネスの現状
13-1-1製薬企業のRWD活用が活発に
13-1-2安全性部門における活用
13-1-3メディカル部門における活用
13-1-4マーケティング部門における活用
13-2これからのRWDビジネス~予測モデルの構築~
13-2-1RWDによる予測モデルへのニーズが急増
13-2-2盛り上がってきたモバイルヘルス(mHealth)
~予測モデル実装先・新たな情報収集元~
13-2-3実生活に浸透しつつある予測モデル
第14章学校検診情報や乳幼児健診のライフ
コースデータと診療情報リアルワールド
データベース

京都大学大学院 医学研究科
社会健康医学系専攻 教授
一般社団法人健康・医療・教育情報評価推進機構(HCEI) 常務理事 川上浩司

14-1健康ライフコースデータのデータベース化の取り組み
14-1-1学校健診情報、乳幼児健診の分析と
データベース構築の取り組み
14-1-2学校健診情報のデータベース化
14-1-3乳幼児健診情報のデータベース化
14-1-4個人情報保護への配慮
14-1-5幼少期データを用いた研究事例とライフコースデータの概念
14-1-6診療情報リアルワールドデータ(RWD-DB)の構築と活用
14-1-7健康長寿社会の実現
第15章日本企業のデータドリブン・ヘルスケア
15-1NTTライフサイエンス
15-1-1NTTライフサイエンス社の3つの事業
15-1-2異業種ともアライアンスを組んで事業を展開
15-1-3NTTグループの多角化とData is new oil

編集・執筆 安井 透

15-2PHRシステム基盤「harmo(ハルモ)」
これまでの取り組みとこれからの展望

シミックホールディングス株式会社 福士岳歩

15-2-1harmoとは
15-2-2社会実証研究までの経緯と個人情報保護のポリシー
15-2-3お薬手帳サービスの内容と特徴
~利用者から見たharmoサービス~
15-2-4スマートフォンアプリの機能
15-2-5薬局からみたharmoサービス
15-2-6個人情報に配慮したデータ保持構成
15-2-7データ利活用の観点からの考察と実際の取り組み
15-2-8ハルモチャネルを利用したデータ利活用の実施事例のご紹介
15-2-9さらなるPHR化に向けた取り組み 予防接種管理への拡張
15-2-10将来の展望
15-3メディデータ・ソリューションズの臨床開発における
データ駆動型アプローチ

メディデータ・ソリューションズ株式会社 マネジャー・プリセールス 佐藤 裕

15-3-1新薬開発におけるデータ駆動アプローチ
15-3-2EDCを用いた臨床開発
15-3-3施設の選定
15-3-4データ合成による試験デザイン支援と合成対照群
15-3-5データおよびオペレーション品質の向上
第16章日本のデータドリブン・ベンチャー
16-1株式会社MICIN
16-1-1創業の経緯と社名の由来
16-1-23つの事業
16-1-3アプリケーション事業
16-1-4データソリューション事業
16-1-5医療の価値を拡げることが目標
16-1-6コロナ禍でのオンライン診療アプリの事業展開
16-1-7オンライン服薬指導
16-1-8バーチャル臨床試験
16-1-9新規事業はデジタル治療分野
16-2株式会社KidsPublic
16-2-1創業の経緯
16-2-2小児科オンラインと産婦人科オンライン
16-2-3病院で待っているだけでは問題は解決しない
16-2-4相談できることで解決する問題
16-2-5産婦人科オンライン
16-2-6サービス内容と料金の支払い
16-3サスメド株式会社
16-3-1社名の由来と3つの事業
16-3-215兆円の損失を出す睡眠障害
16-3-3アプリによる睡眠障害の治療
16-3-4臨床試験・治験管理システムの構築
16-3-5データサイエンティストに代わるAI
16-3-6ブロックチェーンを使ったデータモニタリングシステム
16-3-7乳がん患者向けのアプリ
16-3-8ブロックチェーン技術の治験への応用
16-3-9自動修復システムによるサービスの提供
16-3-10規制のサンドボックス
16-4株式会社データック
16-4-1創業の経緯
16-4-2データック事業と目指す方向性
16-4-3医療データ解析人材育成
16-4-4おくすりチャットボット
16-4-5医療を可視化することの意義
16-5アルム
16-5-1医療ICT事業への参入の経緯
16-5-2アルムの製品群
16-5-3Joinの開発と発展
16-5-4Join AI Connectの概要
16-5-5MySOSの開発と発展
16-5-6アプリデータを利用したデータドリブンビジネス
16-5-7地域包括ケア推進ソリューション「Team」の展開
16-5-8アルムのこれから
16-6株式会社 asken
16-6-1食事管理アプリ「あすけん」概要
16-6-2あすけんのデータについて
16-6-3企業との協業について
16-6-4大学との共同研究
16-6-5今後の展望
16-7エクサウィザーズ
16-7-1社名の由来
16-7-2エクサウィザーズの誕生
16-7-3AIを中核に据えた課題解決
16-7-4アプリとデータをストック化した事業展開
16-7-5人材育成と企業カルチャー
16-7-6今後の事業展開
第17章日本の大学および公的バイオバンクの
取り組み

取材協力:東京医科歯科大学 疾患バイオリソースセンター
大学院医歯学総合研究科
疾患多様性遺伝学分野 教授 田中敏博

17-1次世代医療創出につながる良質なデータを
取集・保管・提供
17-1-1バイオバンクの定義
17-1-2バイオバンクの目的
17-1-3国主導の英国、医療機関併設型の日本
17-1-4国内の3大バイオバンク
17-1-5そのほかの主要診療機関併設型バイオバンク
17-1-6データ蓄積、保管、提供の流れ(TMDU-BRCの例)
17-1-7課題1:バイオバンク横断検索システムの拡充
17-1-8課題2:医療分野のデータサイエンティストの育成
17-1-9日本人のためのバイオバンクを目指す

編集・執筆 荒川直樹

第18章一般住民対象の健康ビッグデータの創出

東北大学東北メディカル・メガバンク機構
特任教授 長神風二

18-1東北メディカル・メガバンク計画の挑戦
18-1-1東北メディカル・メガバンク計画とは
18-1-2東北メディカル・メガバンク計画の事業概要
18-1-3東北メディカル・メガバンク計画のコホート調査
18-1-4バイオバンクの構築・運用と各種解析
18-2構築されたバイオバンクはどのように使われるのか
18-2-1複合バイオバンク
18-2-2外部利用の方法~試料・情報分譲の仕組み~
18-2-3データベースの構築と公開
18-2-4日本中のバイオバンクをつなぐ
18-2-5データビジティングの時代へ
18-3データはどのように成長するのか
18-3-1追跡調査、そしてライフコース研究へ
18-4今後の求められる機能と役割
18-4-1対照としての健常者データ
18-4-2産業的な利活用、そしてPHM社会に向けて
第19章疾患のゲノム診断とAI(人工知能)の
果たす役割

京都大学大学院医学研究科
附属ゲノム医学センター教授 松田文彦

19-1AIを駆使したゲノム解析や病理診断で難病を克服
19-1-1はじめに
19-1-2慢性疾患と難病に対するゲノム解析のアプローチ
19-1-3慢性疾患に対するゲノム診断
19-1-4難病に対するゲノム診断
19-2AIによる難病の診断・治療のアプローチ
19-1-1AIで臨床試験などの効率の大幅アップに期待
19-2-2AIによってどの医療機関でも迅速かつ正確な診断が可能に
19-2-3AIによって難病ゲノム研究の効率を高める
19-2-4難病克服のための新たなプラットフォーム設立への期待
第20章データドリブン社会への移行の成否は
国民の意識改革にかかっている

京都大学大学院医学研究科社会健康医学系専攻健康情報学教授 中山健夫

20-1日本のデータドリブン社会への道筋
20-1-1EMRからEHR、PHRへ
20-1-2PHRとは何なのか
20-1-3「自分だけのデータ」の限界
20-1-4データは新しい戦略物質
20-1-5データを使いこなせる人が重要になる

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  • 出典:テクノロジー・ロードマップ2019-2028 全産業編

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  • 出典:日産自動車「リーフ」徹底分解2018 全体編

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  • 出典:医療・健康ビジネスの未来2019-2028

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  • 出典:ロボットの未来2019-2028

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医療・健康データビジネス/テクノロジー総覧

医療・健康データビジネス/
テクノロジー総覧

■著者:日経BP総研
■2020年12月11日発行
■レポート:A4判、297ページ
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