#医療AI分野におけるデータ流通とプラットフォームの進化

##概要と背景

医療分野における人工知能（AI）の活用は、診断支援から治療計画、新薬開発に至るまで、その可能性を大きく広げています。しかし、その進化の根幹を支えるのが、質の高い医療データの円滑な流通と、それを安全かつ効率的に扱うためのプラットフォームの存在です。これまで、医療データは各医療機関に散在し、形式もバラバラであるため、相互運用性が低いという課題を抱えていました。また、患者の機微な個人情報であることから、プライバシー保護とセキュリティ確保は最重要課題とされてきました。

2025年現在、これらの課題を克服し、医療AIの社会実装を加速させるためのデータ流通とプラットフォームの進化が顕著になっています。特に、データ連携の強化、生成AIの医療現場への導入、そして患者と医療従事者の双方をエンパワーメントするデジタルヘルスケアの推進が主要な動向として挙げられます。日本政府も「統合イノベーション戦略2025」において、AI開発と医療・健康を戦略分野と位置づけ、この動きを後押ししています。

##詳細な技術・ビジネス内容

医療AI分野におけるデータ流通とプラットフォームの進化は、複数の革新的な技術とビジネスモデルによって推進されています。

データ連携と標準化の進展 医療データの相互運用性向上には、国際標準規格の採用が不可欠です。HL7® FHIR®（Fast Healthcare Interoperability Resources）は、電子カルテ（EHR）アーキテクチャ間のシームレスなデータ交換を可能にする普遍的な標準として注目されています。Veradigmの「eChart Integration and Analytics」やBizdataの「eZintegrations™」は、HL7 FHIRを活用して医療記録情報の交換を自動化し、EHR統合を簡素化するソリューションを提供しています。APIファーストのプラットフォームが普及することで、異なるアーキテクチャ間のデータ連携がより容易になり、医療データの利活用が加速しています。

生成AIの医療現場への導入 生成AIは、医療記録、臨床ノート、医師と患者の対話情報など、これまで整理が難しかった非構造化データから実用的な洞察を引き出す強力なツールとして期待されています。NECは2025年2月に「ヘルスケア生成AI活用プラットフォーム」の提供を開始し、NEC独自のAIサービス「cotomi」やMicrosoftの「Azure OpenAI Service」を組み合わせています。このプラットフォームは、個別化されたケア、ワークフローの自動化、臨床的洞察の提供、プロトコル最適化、さらにはカルテや診断書、退院サマリーといった医療文書の自動生成において、医療従事者の業務負担軽減に貢献しています。Lokaの「Clementine」も臨床的洞察とプロトコル最適化のための生成AIとして注目され、Accentureは臨床文書作成やトリアージ、運用効率化のためのコンサルティングとAIエンジニアリングサービスを提供しています。

データプライバシーを保護するフェデレーテッドラーニング 機密性の高い患者データを直接共有することなく、複数の医療機関が協力してAIモデルを開発・学習できるフェデレーテッドラーニング（連合学習）は、データプライバシー保護と大規模データ活用を両立させる技術として重要性を増しています。NVIDIAは世界の20の医療機関と協力し、COVID-19患者の酸素投与レベルを予測するAIモデル「EXAM」をフェデレーテッドラーニングで開発しました。これは臨床現場での連合学習研究において最大規模かつ最も多様性に富んだ事例の1つです。フランスの医療系AIスタートアップOwkinは、フェデレーテッドラーニングをコア技術とする医療データプラットフォームを運営し、各医療機関が保有するカルテデータから個人情報を含まないモデルのパラメーターのみを収集・統合することで、大規模な学習モデルを構築しています。国内では、名古屋大学病院、東北大学病院、北海道大学病院と株式会社Acompanyが共同で、消化管出血患者の追加医療行為必要性推定AIの構築に関する研究を進めています。

ブロックチェーン技術によるデータ信頼性の確保 ブロックチェーン技術は、医療データの改ざん防止と信頼性向上に貢献します。分散型台帳技術により、一度記録されたデータは改ざんが極めて困難であり、電子カルテや臨床試験データの信頼性を確保します。また、患者自身が自身の医療情報へのアクセス権を管理し、医療機関は患者の許可を得て情報にアクセスできるようになるため、患者中心のデータ管理が実現します。医薬品のサプライチェーンにおけるトレーサビリティ確保にも活用され、偽造医薬品の混入防止に役立っています。塩野義製薬、アステラス製薬、NTTデータは、DTx（デジタル治療）の流通プラットフォームを共同開発しており、ブロックチェーン技術の活用が期待されます。

主要企業の取り組み 75%以上の企業が医療AI分野で独自のプラットフォームやソリューションを展開しています。

  • 富士通は、ヘルスケア特化型AIエージェント実行基盤「Fujitsu Uvance Healthy Living Platform」を提供し、病院業務のためのタスク特化型AIエージェントを統合制御する「オーケストレーターAIエージェント」を開発しています。NVIDIAとの連携も強化し、NIMマイクロサービスやBlueprintsを活用しています。
  • AIメディカルサービスは、内視鏡画像解析AIによる診断支援ソフトウェアで、がんの早期発見に貢献しています。
  • アイリス株式会社の「nodoca」は、AI搭載感染症検査機器としてインフルエンザ診断を支援しています。
  • その他、Tempus（AI駆動型精密医療）、Butterfly Network（AI対応ハンドヘルド画像診断装置）、Aidoc（リアルタイム放射線科トリアージツール）、Viz.ai（脳卒中診断とケア連携）、PathAI（病理学におけるAI/ML統合）、Google Health（医療画像分析のための深層学習アルゴリズム）など、各社が専門分野でAIを活用した製品やサービスを提供しています。

規制とガイドラインの整備 医療AIの急速な発展に伴い、各国・地域で規制とガイドラインの整備が進んでいます。

  • 日本では、医療AIは主に医薬品医療機器等法（PMD法）の「医療機器プログラム（SaMD）」として規制され、厚生労働省がプログラムの医療機器該当性に関するガイドラインを公表しています。また、医療デジタルデータのAI研究開発等への利活用に係るガイドラインや、日本デジタルヘルス・アライアンス、医療AIプラットフォーム技術研究組合による生成AI利用ガイドラインが策定され、医療現場でのAI導入を促進しつつ、安全な利用を促しています。
  • 欧州では、2024年8月1日に発効した「EU AI Act（AI法）」がAIを包括的に規制し、医療目的のAIアーキテクチャは「高リスクAIアーキテクチャ」に分類され、厳格な要件が課されます（2026年8月2日適用）。既存の医療機器規則（MDR）および体外診断用医療機器規則（IVDR）との統合も目指されており、GDPR（一般データ保護規則）による個人データ保護も引き続き重要です。
  • 米国では、食品医薬品局（FDA）がAI/機械学習（ML）を搭載したソフトウェアを医療機器（SaMD）として規制しており、2025年1月には「AI-Enabled Device Software Functions」に関するガイダンス草案を発表しました。2024年12月には、AI搭載医療機器の変更管理計画に関する最終ガイダンス（Predetermined Change Control Plans: PCCPs）が発表され、承認されたPCCPを持つAI更新の迅速な承認が可能になります。FDAは、開発から市販後までの継続的な監視を推奨する「Total Product Lifecycle (TPLC) アプローチ」を採用しています。

##市場・競合への影響

医療AI分野におけるデータ流通とプラットフォームの進化は、市場構造と競合環境に大きな変化をもたらしています。データ連携とAI活用は、診断精度の向上、治療効果の最適化、業務効率化といった新たな価値を生み出し、これらを基盤とした新しいビジネスモデルが次々と生まれています。

既存の医療機関や製薬企業は、AI技術を持つテクノロジー企業との連携を強化しています。例えば、NECがMicrosoft Azure OpenAI Serviceを活用したプラットフォームを提供するように、各社の強みを組み合わせることで、より包括的で高度なソリューションが提供されています。富士通とNVIDIAの連携も、ヘルスケア分野におけるAIの可能性を広げる一例です。

市場は急速に成長しており、多くのスタートアップ企業や大手テクノロジー企業が参入し、競争が激化しています。この中で、単にAI技術を提供するだけでなく、医療現場のニーズを深く理解し、規制に適切に対応できるプラットフォームやソリューションを提供できる企業が優位に立つ傾向にあります。特に、EU AI Actのような厳格な規制への対応能力は、グローバル市場での競争優位性を確立する上で重要な要素となっています。

##今後の展望

医療AI分野におけるデータ流通とプラットフォームの進化は、今後も加速していくでしょう。

まず、より高度なデータ統合とリアルタイム分析が実現されることで、個別化医療の精度は飛躍的に向上すると考えられます。ウェアラブルデバイスやIoT機器から得られるリアルタイムデータと、電子カルテやゲノム情報が統合され、患者一人ひとりに最適化された予防、診断、治療が提供されるようになるでしょう。

また、AIの判断プロセスを人間が理解・検証できる「説明可能なAI（XAI）」の重要性がさらに高まります。医療現場では、AIの提示する診断や治療方針の根拠を明確にすることが、医療従事者の信頼を得る上で不可欠だからです。XAIの開発は、AIの医療現場への普及を後押しする鍵となるでしょう。

倫理的・法的・社会的課題（ELSI）への継続的な対応も不可欠です。AIの進化に伴い、データプライバシー、アルゴリズムの公平性、医療事故発生時の責任の所在など、新たな課題が浮上する可能性があります。これらに対して、各国政府や関連団体は、より詳細かつ実践的なガイドラインや法整備を進めていく必要があります。

最終的には、AIとプラットフォームの進化は、患者中心の医療の実現に大きく貢献するでしょう。患者が自身の医療データをより主体的に管理し、AIを活用したパーソナライズされた健康管理や医療サービスを享受できるようになることで、医療の質と患者満足度の向上が期待されます。国際的なデータ連携と標準化の推進も、グローバルな医療課題の解決に不可欠な要素となるでしょう。