医療ビッグデータ2016 Contents 第 1 章　全体動向第 5 章　データ解析研究から実臨床やサービスへ、脱皮するゲノム解析 008 IBM Watsonプロジェクトは「医療」から始まった 104 医療ビッグデータの現状と未来、パネル討論で議論 022 IBM Watson、医療応用はここまで来た 108 「予測医療」の時代が来る、静岡がんセンター総長が語る 026 医療ビッグデータからこんなことまで見えてくる 114 ゲノム×モバイルヘルス×EHRでビッグデータ革命！ 028 機械学習で挑む「メンタルヘルスの定量化」 116 2050年、医療者が人工知能とロボットで代替される日が来るか？ 032 ビッグデータ時代に求む、知識発見・学習する医療情報システム 120 ヘルスケアにとってデータとは何か？ 034 Intelが医療ビッグデータに本腰、「全解析1日で」 122 第 2 章　実臨床・サービス第 6 章　プライバシー循環器病の「見えない相関」、最先端ITで明かしたい 040 改正個人情報保護法で医療情報の利活用はこう変わる 126 医療の質向上、ビッグデータで実現するか 044 マイナンバー制度と「医療等ID」、なぜIDが必要か 132 ビッグデータ時代の医療と臨床家の在り方 050 個人健康情報の利活用ガイドライン、学会主導で作成へ 136 患者データ活用サービス、現状と可能性 052 医療情報の公共性を殺してはならない、法学者からの警鐘 138 新薬開発に実世界データ、利活用の動きが海外で活発化 056 ここまで来た、ビッグデータで「寿命革命」 058 遺伝子検査サービス参入からの1年、DeNAが語る 062 第 “介護ビッグデータ”プロジェクトが始まる 066 “看護ビッグデータ”で業務効率化、ケアコムが提案 068 “アスリートビッグデータ”事業、薬剤師も連携して始動 070 第 3 章　データヘルス動き始めたデータヘルス、緒戦の成果は 074 ナショナルデータベースとデータヘルス、その可能性と課題 076 080 082 084 「他とつながる」にこそ医療データベースの価値あり「日本的経営」は健康経営にフィットする “糖尿病2000万人時代”に挑む、データヘルスとウエアラブル第 4 章　ウエアラブル “難産”の大型新薬、救世主はウエアラブル？ 090 “病気のデータ”しか持っていない電子カルテはビッグデータなのか 094 「集めないビッグデータ」がヘルスケアを変える 098 「ウエアラブル」だけでは見えないものがある 100 7 章　「医療ビッグデータ・サミット2015」から医療ビッグデータの利活用とプライバシー保護〜二兎を追う〜循環器疾患の予防と制圧に生活習慣のビッグデータを生かす 178 日本マイクロソフトマイクロソフトテクノロジーセンターエバンジェリスト　鈴木敦史氏 IBM Watsonが起こす医療イノベーション 170 GEヘルスケア・ジャパンマーケティング本部マーケティング戦略部部長　川端亮氏医療ビッグデータ時代の最新テクノロジー 162 NTTドコモ先進技術研究所先端技術研究グループ主任研究員　檜山聡氏 GEのグローバル戦略と医療データ解析の取り組み 152 国立循環器病研究センター予防健診部長、予防医学・疫学情報部長　宮本恵宏氏ドコモが取り組む疾患予防、生体センシングと統合解析で挑む 142 東京大学大学院医学系研究科医療経営政策学講座　山本隆一氏日本IBM 東京基礎研究所技術理事　武田浩一氏 186