17. 2-2.保健医療行政のビッグデータ相互運用性
推進政策 (2)
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)
20. 3-1.「医療機器」の中核技術に進化するAI (1)
【ユースケース】 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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21. 3-1.「医療機器」の中核技術に進化するAI (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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24. 3-2. デジタルヘルス法規制整備とAI(1)
AIを活用したデジタルヘルスへの期待が高まる
Fortune「Prepare for the Digital Health Revolution」(2017
年4月20日)
(http://fortune.com/2017/04/20/digital-health-revolution/)
MIT Technology Review「Deep Learning Is a Black Box, but
Health Care Won’t Mind」(2017年4月27日)
(https://www.technologyreview.com/s/604271/deep-learning-is-a-black-
box-but-health-care-wont-mind/)
IEEE Spectrum「FDA Assembles Team to Oversee AI
Revolution in Health」(2017年5月29日)
(http://spectrum.ieee.org/the-human-os/biomedical/devices/fda-
assembles-team-to-oversee-ai-revolution-in-health)
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31. 4-1.ロボット/AIのサイバーセキュリティと
プライバシーのリスク(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)
32. 4-1.ロボット/AIのサイバーセキュリティと
プライバシーのリスク(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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39. 4-3.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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