20151104 health2.0 in Japan - clinical big data and subjectsNaotoKume
Japanese slides:
Current state of EHR development in Japan. Nation-wide EHR.
医療現場にあるビッグデータとその課題
Health 2.0 Day1
https://health2.medpeer.co.jp/program.html#A04
1. What Is “Metaverse”?
2. Use Cases of Metaverse in Healthcare: Robot-Assisted Surgery (RAS) Systems
3. What Is “Web3/NFTs”?
4. Use Cases of Web3/NFTs in Healthcare: Secure Health Information Exchange
5. Conclusion/Q&A
1. 米国立標準技術研究所(NIST) NIST SP 1800-30 遠隔医療の遠隔患者モニタリングエコシステムのセキュア化」草案第2版(2021年5月6日発行)
2. CSA Health Information Management WG 「クラウド上の遠隔医療データ」(2020年6月16日発行)
3. CSA Health Information Management WG 「遠隔医療のリスク管理」(2021年8月10日発行)
4. Q&A/ディスカッション
1. Use Case: Robot-Assisted Surgery (RAS) System on the Cloud
2. Worldwide IT Industry 2023 Predictions
3. Japan IT Spending Forecast by Region: 2021-2026
4. Japan Public Cloud Spending Forecast: 2021-2026
5. Japan Private Cloud Spending Forecast: 2021-2026
6. Japan Information Security Market Forecast: 2020-2026
7. Green Transformation (GX) in Healthcare
8. Conclusion/Q&A
1. Cybersecurity on Telehealth @NIST
2. Cybersecurity on Telehealth x Smart Home @NIST
3. Cloud-Native Privacy/Data Protection on Telehealth @CSA
4. Cloud-Native Security on Telehealth @CSA
5. Conclusions
1. 米国の次世代創薬基盤技術開発における官民連携パートナーシップの取組事例
2. CSA Health Information Management WG「クラウドにおける医療ビッグデータ」 (2020年7月21日発行)
3. CSA Health Information Management WG「クラウドにおける医療データのプライバシー保護」(2021年8月10日発行)
4. Q&A/ディスカッション
5. 1-1.クラウド × ビッグデータ × 深層学習の
エコシステムで承認された「医療機器」(1)
【事例】 Arterys Inc.
2007年、米国カリフォルニア州サンフランシスコで、ス
タンフォード大学およびカリフォルニア大学サンディエ
ゴ校(UCSD)の卒業生により共同創設された、医用画
像分析プラットフォームのSaaS(Software as a Service)
企業
「Arterys Partners With GE Healthcare To Launch
Transformative Cardiac Medical Imaging Platform」
(2015年12月7日)
GEヘルスケアのMRI関連ソリューション「ViosWorks」と連携
する医用画像分析プラットフォーム「Arterys System」を開発
する計画を発表
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6. 1-1.クラウド × ビッグデータ × 深層学習の
エコシステムで承認された「医療機器」 (2)
「Arterys Receives 510(k) Clearance for Arterys
Software for Cloud-Based Medical Image Visualization
and Quantification」(2016年11月2日)
米国FDAが、クラウドベースで心臓フローを可視化・定量化
する臨床医用画像ソフトウェア(4D Flowおよび2D Phase
Contrastワークフロー、心機能測定器装備)を承認
「Arterys Receives FDA Clearance For The First Zero-
Footprint Medical Imaging Analytics Cloud Software
With Deep Learning For Cardiac MRI」(2017年1月9日)
米国FDAが、深層学習機能を搭載したクラウドベースの臨
床医用画像分析ソフトウェア「Arterys Cardio DL」を承認(欧
州では、2016年12月にCEマークを取得済)
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7. 1-3.ロボット/AIのセキュリティ脆弱性(1)
(事例1)「To Make a Robot Secure: An Experimental
Analysis of Cyber Security Threats Against Teleoperated
Surgical Robotics」 Tamara Bonaci, Jeffrey Herron, Tariq
Yusuf, Junjie Yan, Tadayoshi Kohno, Howard Jay Chizeck
(2015年5月22日)
(http://brl.ee.washington.edu/wp-content/uploads/2014/05/arXiv_April_2015.pdf)
米国ワシントン大学の研究
チームが、次世代遠隔操作
手術支援ロボットにハッキン
グできたことを発表
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出典:Tamara Bonaci et al.「To Make a Robot Secure: An
Experimental Analysis of Cyber Security Threats Against
Teleoperated Surgical Robotics.」(2015年5月22日)
8. 1-3.ロボット/AIのセキュリティ脆弱性(2)
(事例2)「Hacking Robots Before Skynet」
Cesar Cerrudo, Lucas Apa, IOActive(2017年2月28日)
(http://blog.ioactive.com/2017/02/hacking-robots-before-skynet.html)
調査により問題が発覚したロボット
SoftBank Robotics: NAO and Pepper robots
UBTECH Robotics: Alpha 1S and Alpha 2 robots
ROBOTIS: ROBOTIS OP2 and THORMANG3 robots
Universal Robots: UR3, UR5, UR10 robots
Rethink Robotics: Baxter and Sawyer robots
Asratec Corp: Several robots using the affected V-Sido
technology
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9. 1-3.ロボット/AIのセキュリティ脆弱性(3)
「Hacking Robots Before Skynet」
Cesar Cerrudo, Lucas Apa, IOActive(2017年2月28日)(続き)
主要なサイバーセキュリティ上の問題
セキュアでない通信
認証上の問題
認証の欠落
弱い暗号
プライバシー上の問題
弱いデフォルト構成
脆弱なオープンソースロボットフレームワークとライブラリ
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10. 1-4.医療AIに関連する個人データ保護違反
(事例)英国情報コミッショナーオフィス(ICO)
「Royal Free - Google DeepMind trial failed to comply with data
protection law」(2017年7月3日)
(https://ico.org.uk/about-the-ico/news-and-events/news-and-blogs/2017/07/royal-free-
google-deepmind-trial-failed-to-comply-with-data-protection-law/)
ロイヤル・フリー・ロンドンNHS財団トラスト(Data Controllerに
該当)が、傘下の医療機関の患者データ約160万件をAI開発
企業Google DeepMind(Data Processorに該当)に提供し、急
性腎障害(AKI)向け警告・診断・検知システム(医療機器に
該当)の臨床試験を実施
ICOは、患者データの利用に関するインフォームドコンセント
のプロセスが不十分で、英国1998年データ保護法違反があ
ったと判断
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20. 2-2. 保健医療行政のAI利活用に向けた取組(1)
米国保健福祉省(HHS)・国家医療 IT 調整室(ONC)
「国家のためのコネクテッドヘルスとケア:相互運用性ロードマ
ップバージョン1」(2015年10月)
米国の2025年問題対応
~第1次ベビーブーマーの高齢化
•2015~2017年:ヘルスデータの利活用基盤整備
•2018~2020年:相互運用性を備えたヘルスITの拡張
•2021~2024年:学習するヘルスシステム(例.AI活用)
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出典:Office of the National Coordinator for Health Information Technology
「Connecting Health and Care for the Nation: A Shared Nationwide Interoperability Final Version 1.0」(2015年10月)
30. 3-3.AIを活用したプライバシー保護技術(3)
非識別化手法のAI活用に向けた取組(例)
「Utility-preserving anonymization for health data publishing」
Hyukki Lee, Soohyung Kim, Jong Wook Kim, Yon Dohn Chung
BMC Med Inform Decis Mak. 2017; 17: 104. Published online 2017 Jul 11.
doi: 10.1186/s12911-017-0499-0
(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5504813/)
「De-identification of patient notes with recurrent neural
networks.」
Dernoncourt F, Lee JY, Uzuner O, Szolovits P.
J Am Med Inform Assoc. 2017 May 1;24(3):596-606.
doi:10.1093/jamia/ocw156.
(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/28040687)
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