AOSデータ社、医療データの管理と解析を革新する「AIデータ管理システム、AIデータALM 医療」を発表

～医療データのAIライフサイクル全体を包括的に管理～

AIデータALM 医療

企業データとAIの利活用カンパニー、AOSデータ株式会社（本社：東京都港区、代表取締役社長　吉田 宣也　以下AOSデータ社）は、医療データの管理と解析を革新する「AIデータ管理システム、AIデータALM 医療」をリリースしました。 このシステムは、医療データのAIライフサイクル全体を包括的に管理することで、医療データ活用を大幅に向上させることを目的としています。

AOSデータ社の代表取締役社長、吉田 宣也は次のように述べています。「私たちの新しいAIデータ管理システムは、医療業界のデータ活用のあり方を革新します。これにより、医療関係者は、効率的に医療データを活用し、競争力を高めることができます。」

AIデータ社は、医療業界におけるデータ活用の最前線で革新的なソリューションを提供し続けることを約束します。私たちの使命は、最先端の技術を駆使して医療関連事業の成長と発展を支援することです。

AOSデータ社は、AIとデータ管理技術の分野でリーダーシップを持つ企業です。私たちは、医療データの活用を支援し、医療の進化を促進する革新的なソリューションを提供しています。

■主な特徴：

「AIデータ管理システム、AIデータALM医療」は、厳格かつ柔軟なアクセス権限管理機能や、医療関連ドキュメントへの検索用メタデータ付与によるデータ検索性の強化、AIデータ活用に向けたマルチモーダルAIへの対応、DICOMなどの医療画像データのファイルビューアー機能、暗号化および監査機能、バックアップ機能、および大容量長期保管向けアーカイブシステム機能を備えています。「AIデータ管理システム、AIデータALM医療」は、医療データを活用するAIプロジェクトに携わる企業向けに設計されたクラウドストレージのSaaSです。

(1)医療機関における医療関連のデータをバックアップし、どこからでもアクセスできるようにする

(2)訪問医療の際に外出先や医師の自宅からでも、DICOMなどの医療画像やデータを閲覧し、チームと安全に共有できる

(3)すべてのドキュメントのバージョンと変更を追跡する

(4)VDRドリブンセキュリティにより、セキュリティとコンプライアンスを最大化して、医療機関の内外の関係者のデータを安全に保つ

(5) AI活用を見据えた検索用メタタグ機能

(6)大規模なコスト削減を可能にする大容量データ管理機能

(7)マルチモーダルAIへの対応

(8)セキュアなデータ管理、厳格なセキュリティプロトコルに基づいたデータ管理を実現し、医療情報の機密性と安全性を確保します。

■AIに学習させる医療データ

AIに学習させる医療データにはさまざまな種類があり、それぞれが異なる目的や用途に役立ちます。以下に主な医療データの種類を挙げます。

1. 電子カルテ（EHR）データ

・患者履歴: 診療記録、病歴、手術履歴、アレルギー情報など

・臨床メモ: 医師の診察メモや治療計画

2. 診断画像データ

・X線画像: 骨折や肺疾患の診断に使用

・CTスキャン: 内臓や脳の詳細な断層画像

・MRI: 軟部組織の詳細な画像

・超音波画像: 妊娠中の胎児のチェックや内臓の状態確認

3. ゲノムデータ

・DNAシーケンス: 遺伝的疾患の診断や個別化医療の研究に使用

・遺伝子発現データ: 遺伝子がどのように発現するかを調べるためのデータ

4. バイタルサインデータ

・心拍数: 健康状態やストレスレベルの指標

・血圧: 心血管系の健康状態をモニター

・体温: 感染症や炎症の兆候を検出

・呼吸数: 呼吸器系の健康状態を評価

5. 検査データ

・血液検査結果: 血糖値、コレステロール値、赤血球・白血球数など

・尿検査結果: 腎臓機能や感染症のチェック

・その他の体液検査: 骨髄液、唾液などの分析結果

6. 治療および処方データ

・薬剤情報: 処方された薬剤、投与量、頻度

・治療プラン: 手術、リハビリ、フィジカルセラピーなどの計画

7. 患者報告データ

・症状記録: 患者自身が報告する症状や健康状態の変化

・生活の質データ: 病気や治療が日常生活に与える影響の記録

8. 医療機器データ

・ウェアラブルデバイス: フィットネストラッカーやスマートウォッチからのデータ

・インプラントデバイス: 心臓ペースメーカーやインスリンポンプからのデータ

9. 公衆衛生データ

・疫学データ: 病気の発生率や分布に関するデータ

・環境データ: 空気質、水質、放射線レベルなどが健康に与える影響

10. 遺伝的および環境的要因データ

・生活習慣データ: 食事、運動、喫煙、飲酒習慣

・環境要因: 住環境、職場環境、社会経済的状況

これらのデータを組み合わせて学習させることで、AIはより正確な診断、予測、および個別化された治療プランの作成を支援します。データの質と多様性がAIモデルのパフォーマンスに大きな影響を与えるため、幅広いデータを収集・利用することが重要です。

■AIシステムを最適化する医療データのAIライフサイクルとは

医療データのAIライフサイクルとは、AIモデルを開発し、導入し、運用・維持するための一連のプロセスを指します。このライフサイクルは、医療データの収集から始まり、モデルのトレーニング、評価、デプロイメント、モニタリング、改善までを含みます。以下に、医療データのAIライフサイクルの主要なステージを説明します。

1. データ収集

・データ収集: 電子カルテ（EHR）、診断画像、検査データ、バイタルサインなど、さまざまなソースから医療データを収集します。

・データクリーニング: ノイズやエラーを取り除き、データの品質を確保します。

・データアノテーション: データにラベルを付ける作業。特に画像データでは専門家による注釈が重要です。

2. データ前処理

・データ正規化: データのスケールを揃えるための処理を行います。

・欠損値処理: 欠損しているデータを補完または削除します。

・データ拡張: データのバリエーションを増やし、モデルの汎化性能を向上させるための技術を適用します。

3. モデルの設計とトレーニング

・モデル選定: ディープラーニング、機械学習、統計モデルなど、適切なAIアルゴリズムを選定します。

・モデルトレーニング: トレーニングデータを用いてモデルを学習させます。

・ハイパーパラメータチューニング: モデルのパフォーマンスを最適化するために、ハイパーパラメータを調整します。

4. モデル評価

・バリデーション: 検証データセットを用いて、モデルの性能を評価します。

・テスト: テストデータセットを使用して、モデルの一般化能力を確認します。

・評価指標: 精度、感度、特異度、F1スコアなどの指標を用いてモデルを評価します。

5. デプロイメント

・導入環境の選定: オンプレミス、クラウド、エッジデバイスなど、適切な環境にモデルをデプロイします。

・運用テスト: 実際の運用環境でモデルが正常に動作するかをテストします。

6. モニタリングとメンテナンス

・パフォーマンスモニタリング: モデルの予測精度や動作状況を継続的に監視します。

・異常検知: モデルの性能が低下したり、異常が検出された場合にアラートを発生させます。

・モデルの更新: 新しいデータを用いてモデルを再トレーニングし、アップデートします。

7. フィードバックループ

・ユーザーフィードバック: 医療従事者からのフィードバックを収集し、モデルの改善に役立てます。

・データ追加: 新しいデータやフィードバックに基づいてデータセットを拡充し、モデルの精度を向上させます。

8. コンプライアンスと倫理

・法規制の遵守: HIPAAなどの医療データに関する法規制を遵守します。

・倫理的考慮: 患者のプライバシーや公平性を考慮し、倫理的に適切なAI開発を行います。

このライフサイクルを通じて、医療AIモデルは継続的に改善され、医療現場での有用性と信頼性が向上します。

■「AIデータ管理システム、AIデータALM 医療」の機能

・データ保護

医療データをAIに学習させるためには、データのバージョン管理は要となります。誤った時期のデータを使用することにより誤ったAIシステムの結果を得ることになります。互いに相関を持ったデータを正しく管理することで、データの上書きによるデータ喪失を防ぎ、Raw Data、アノテーションデータ、さまざまな大量の学習データも最大１０世代まで保存することができ、万が一の場合に、どの世代にも復元することができます。また、完了済みのプロジェクトにおいても、AIの学習目的においても以前の資料やデータが必要なケースが出てきます。そのために低コストで中長期にデータ保管ができるコールドドライブ機能が非常に役に立ちます。

・メンバー管理

医療データを扱うAIプロジェクトでは多数の社内外のメンバーが参画をすることで、権限を厳格にしたデータの管理が求められてきます。他部門との安全なファイル共有ができるとともに、一方で権限がないフォルダは、存在していることもわからないためプロジェクトを秘密裏に進めることも可能です。監査機能により、メンバーの履歴を確認することができるので、ログイン、ダウンロードアップロードなど、AIプロジェクトメンバーの行動履歴も管理できます。また、必要なファイルを探し出す際にもメタデータ検索機能で、ファイル名、フォルダ名や、保存場所がわからないメンバーも閲覧を許可されたファイルであれば、キーワードから瞬時に該当ファイルを探し出すことができます。

・BCP対策

プロジェクトの遂行にあたって、AIデータの保存先を常に意識してバックアップを取ることは困難です。個人のデバイスから簡単にWebブラウザからアップロードをしたり、クライアントプログラムでデータをバックアップすることで、負荷が大きく軽減されるとともに、万が一のときにデータを喪失することなく保持することができます。企業が保有する医療データを狙ってくるランサムウェア攻撃（身代金強奪マルウェアによる暗号化）からもデータを守ることが可能です。

・アクセス権限設定

学習データを本番環境に展開し、エラー/更新した新しいデータを収集しても、データの管理共有のプロセスにおいて、漏えいリスクを排除することは、AIライフサイクルマネジメントにとって重要な課題です。AIライフサイクルの中で収集されるローデータ、アノテーション済みデータ、更新されたデータなどの膨大な量のデータを厳格なアクセス権限を持って管理し、共有することができます。さらに、セキュリティレベルの向上やコンプライアンス統一、ガバナンス体制の強化を実現する保護機能が満載です。

■「AIデータ管理システム AIデータ ALM 医療」を支える各賞受賞実績の技術

「AIデータ ALM 医療」は、経済産業大臣賞に輝くAOSグループのリーガルテックの技術、ITreview Grid Awardの3部門で16期連続受賞、2020年11月ITreview Customer Voice Leaders受賞の「AOSBOX」のクラウドバックアップ技術、BCN AWARD システムメンテナンスソフト部門最優秀賞を14年連続受賞したデータ管理技術、経済産業大臣賞を受賞したグループ企業のリーガルテック社のVDR技術を融合し、安全なデータのやりとりと共有および保管システムを基盤とするインテリジェントなDXソリューションとして開発されました。

■「AIデータ管理システム、AIデータALM 医療」サービス概要

・サービス名： AIデータ管理システム、AIデータALM（エーアイデータ エーエルエム）医療

・提供開始：2024年7月26日　　

・価格：月額16,500円（税込）～

・URL：https://aidata.jp/notice/medical/

【AOSデータ株式会社について】

名 称 AOSデータ株式会社　代表者 吉田 宣也

設 立 2015年4月　

所在地 東京都港区虎ノ門5-1-5 メトロシティ神谷町ビル4F

資本金 1億円（資本準備金15億2500万円）　

URL https://www.aosdata.co.jp/

AOSデータ社は、データ管理技術で知的財産を守る活動を続けており、企業7,000社以上、国内会員90万人を超えるお客様のデータをクラウドにお預かりするクラウドデータ事業、20年に渡り100万人以上のお客様の無くしてしまったデータを復旧してきたデータ復旧事業、1,300万人以上のお客様のデータ移行を支援してきたシステムデータ事業で数多くの実績を上げてきました。データ移行、データバックアップ、データ復旧、データ消去など、データのライフサイクルに合わせたデータアセットマネジメント事業を展開し、BCNアワードのシステムメンテナンスソフト部門では、15年連続販売本数1位を獲得しています。また、捜査機関、弁護士事務所、大手企業に対して、証拠データのフォレンジック調査や証拠開示のEデイスカバリサービスで数多くの事件の解決をサポートした技術が評価され、経済産業大臣賞を受けたグループ企業のリーガルテック社のリーガルデータ事業を統合し、今後一層、データコンプライアンス、AI・DXデータを含めた「データアセットマネジメント」ソリューションを通して、お客様のデータ資産を総合的に守り、活用できるようにご支援することで、社会に貢献いたします。また、 若手隊員の登用・育成を促進し、防衛省の優秀な人材確保・育成に寄与することを目的として作られた若年定年制度を支援し、先端技術のエンジンニアキャリアが活かされる産官連携で日本社会に貢献します。