革新知能統合研究センター

橋田浩一PI

タイトル：PLRによる自律分散協調ヘルスケア

要約：たとえばある医療機関の診療録を旅先や転居先の医療機関で見えもらえれば治
療の安全性と効果が高まるだろう。しかし、これまでの集中方式(データ共有
の当事者以外の仲介者がデータの流れを集中管理する方法)によるデータ共有
は、仲介者から大量のデータが漏洩するリスクをわざわざコストをかけて作り
出してしまう。そうした仲介者を置かない分散方式の方がはるかに安全で安価
で便利である。PLR (personal life repository)は、専用のサーバではなく
Google ドライブ等の基本無料のオンラインストレージに暗号化したデータを
置くことにより、そのような分散方式のデータ共有を実現する。PLRはすでに
介護の現場で実運用されており、電子カルテやEHR等の医療情報システムと連
携することで、医療の現場にも展開されつつある。

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シップ・ドウ　PI

タイトル：医療情報研究のための機械学習における情報品質の問題

要約： Machine learning applications have achieved notable early successes in biomedical fields from rational drug design to radiological image analysis to predictive pathology. Large data sets encompassing omics, epidemiology, and individual medical histories have led to hopes that new deep learning techniques will facilitate a better understanding of the causes of disease, and the development of new therapies. However, the incompleteness, noisiness, and complexity of human biological systems, and the unavoidable difficulties in experimental validation of predictions from human data, present fundamental challenges to machine learning approaches. In this talk, I will introduce some of the problematic characteristics of human physiological and pathological systems, and briefly discuss implications of the use of machine learning in biomedical research.