医療ビッグデータの活用企業例！今後の動向や市場規模を解説

医療ビッグデータ

 

 

まずは医療ビッグデータとはどういうものか詳しく見ていきましょう。

 

医療ビッグデータとは

 

医療ビッグデータとはビッグデータを活用した医療です。

患者の受診履歴がデータとして蓄積して、それを活用した医療を行います。

ITを活用したビッグデータの活用で、医療に役立っています。

 

医療ビッグデータとEBM

 

医療の現場ではEBM（Evidence Based on Medicine）が重視されています。

EBMとは、入手可能な明確な医療的根拠に基づいた医療を指します。

ビッグデータを活用することで根拠に基づいた医療を実現しているのです。

これにより曖昧な主観的判断による医療を避け、患者の医療行為に役立っています。

 

医療ビッグデータの蓄積

 

医療ビッグデータは日々の医療行為で蓄積されています。

患者が受診するとそのデータが蓄積されます。

全国で統一されたフォーマットに保存されていき、後の治療に役立てられるのです。

 

診療データの活用

 

診療データは客観的根拠となり、医療現場に役立ちます。

主観的な判断の場合、医師の技量に左右されることが多くなります。

診療データの活用は、こうした主観的要素を排除することにも役立っているのです。

 

医療ビッグデータを活用している企業例

 

 

エムスリー株式会社

医療ビッグデータの活用において代表的な企業がエムスリー株式会社です。

運営している医療従事者専門サイト「m3.com」は、日本最大級の医療従事者専用サイトとして30万人以上の医師が登録しています。

2018年には、株式会社ディープコアと医療系AI分野における産業育成を支援する事業化支援プログラムを発表しました。

 

JMDC

もともとはオリンパスの子会社だったJMDCは、ノーリツ鋼機による買収時の企業価値は20億円程度でした。

ところがそれから8年で時価総額は約4400億円に伸びています。

蓄積してきた膨大な医療データを活用して飛躍した日本国内の代表的な企業と言えます。

 

メディカル・データ・ビジョン株式会社

DeNA社とヘルスケア事業での協業に合意したMDV（メディカル・データ・ビジョン株式会社）は、診療データ事業を2008年4月に開始、データの集積を続けてきました。

2020年4月には健保データの集積も始まった事でよりデータを充実させ、病院・診療所別の情報のほか、転院先情報も追えるようになりました。

 

エヌ・ティ・ティ・データ

NTTデータは製薬業界における健康医療ビッグデータ・リアルワールドデータ（RWD）の利活用に取り組んでいます。

患者・医療関係者・政府や自治体・医薬品業界に『四方良し』の医療が実現する事を目指しています。

 

株式会社ケアネット

医療ビッグデータを分析し活用する新たな事業に踏み切ったのが株式会社ケアネットです。

2022年2月に設立された子会社「株式会社ヘルスケアコンサルティング」は中立的・客観的に研究デザインやデータセレクションを行い、より高度なエビデンス創出を目指しています。

 

グラクソ・スミスクライン社

イギリスの製薬大手であるグラクソ・スミスクライン社は、臨床試験を受けた患者を匿名化し、研究者が臨床試験の詳細データにアクセスできるシステムを開発しました。

これにより、非公開にしていた自社が開発した薬の臨床試験の結果も公開した事で多くの医療研究に貢献しています。

 

ロシュ

スイス大手製薬メーカーロシュは、タミフルなどの自社承認済みの薬剤に関する臨床試験のデータを公開しています。

薬を作るプログラムの改善や副作用の軽減に繋がっているため、ロシュにはさらなるイノベーションの加速が期待されています。

 

メドピア株式会社

メドピア株式会社は、現役医師の石見陽氏が社長を務めています。

約500万人規模の「RWD」へのアクセスを有する4DINと、MedPeer上で蓄積した医師の集合知である「インサイトデータ」及び「ドクタープラットフォーム」を持つメドピアは、株式会社4DINと無料オンラインセミナーの開催なども行っています。

 

テクマトリックス株式会社

医療情報クラウドで高実績を誇るのがテクマトリックス株式会社です。

ビッグデータ分析に特化したサービス含め、顧客の要望に応じたBI のベストプラクティスを提供しています。

 

医療ITの効果

 

 

医療ITにはどのような効果が見込まれるでしょうか。

 

病気の早期発見

 

医療ITにおいてはAI（人工知能）に基づいた病気の早期発見に繋がります。

ビッグデータによる客観的根拠に基づいた医療を実現できるのです。

本人が意識していない病気であっても早期発見することに繋がります。

ビッグデータのシステムに蓄積された根拠を元に、病気の早期発見が可能です。

 

病気の予防

 

病気を早期発見することにより、健診等の初期段階で病気を治療することができます。

主観に基づいた健診では限界があるため、データに基づいた客観的な根拠による予防が可能です。

過去に病気にかかった人の特徴をデータにして、その兆候がある人は初期段階で予防できるでしょう。

特に自覚症状のない患者に有用であるとされています。

 

画像診断におけるAIの活用

 

画像診断においてもAIは活用されます。

AIは画像を判別する機能にも長けており、患者のレントゲンなどから状態を判別できます。

データの蓄積が十分ではないため、実装の段階ではありますが医療事務の軽減に繋がるでしょう。

 

医療費の抑制

 

医師の仕事の一部をAIに代えることで総合的に医療費を抑制することにも繋がります。

患者にとっても病気を早期発見できることは医療費の負担が減少するでしょう。

 

医療とAI

 

 

AIの技術は医療の現場にどのように役立っているでしょうか。

 

AIを医療現場で活用する

 

AIはビッグデータを活用した技術であり、医療ビッグデータにも役立ちます。

ビッグデータに基づいた深層学習により、適切な医療行為を行います。

人間の脳が判断していたものをAIが判断し、決断を出すのです。

最終的に判断するのは医師になりますが、多くの事務手数を省くことができるでしょう。

 

AIの課題

 

医療現場にAIを導入することには懸念されることもあります。

AIは万能ではなく、誤った結論を出すこともあるためです。

それは人間の脳が間違いを起こすことがあることと同様です。

AIは万能なツールではなく、人が作り出すツールでエラーを起こす可能性があります。

こと医療現場においてはひとつのエラーが人命を左右する恐れもあります。

エラーを少なくする技術発展に努める必要もあるでしょう。

AIは便利なツールではありますが、AIのみに完全に依存することは許されません。

技術発展も最終的な医療判断も最終的に人手で管理することになります。

人の手をコントロールするのは人ということです。

 

根拠に基づく医療

 

 

医療ITは根拠に基づく医療の考え方に役立っています。

 

患者を保護するための医療

 

根拠（エビデンス）に基づいた医療は、客観的事実に基づいて医療行為を行います。

医師の主観的判断に委ねるのではなく、客観的事実を根拠に医療をします。

インフォームドコンセントを求められる医療制度にマッチしているといえるでしょう。

インフォームドコンセントとは、患者の同意を前提に医療行為が行われることです。

情報技術の発展により患者を保護する制度が整備されているといえるでしょう。

 

医師の技量に左右されることを防ぐ

 

根拠に基づく医療行為がされていないと、医師の技量により医療が左右されることになります。

患者としては医師の技量よりも根拠に基づいた医療をされるべきです。

診察の結果により他の医者にセカンドオピニオンを求めることもあるでしょう。

根拠に基づいた医療行為をすることにより、統一された見解を得られます。

 

根拠に基づいた医療の問題点

 

根拠に基づいた医療の問題点は、根拠がないと医療行為が行えないことです。

明らかに治療をするべきであっても根拠を揃えることが出来ないと医療を行えなくなる恐れも出てきます。

また、データを揃えるうちに治療が遅れてしまうという側面もあります。

即座にデータを揃えるということは医療技術の今後の課題といえるでしょう。

 

レセプトの電子化

 

 

レスプトの電子化により医療ビッグデータは推進されていきます。

 

レセプトの電子化義務

 

レセプト（診療報酬明細書）は診療費の明細です。

2011年からほぼ全てのケースでレセプトを電子化することが義務付けられています。

これにより、診療データの蓄積にも大いに役立っているのです。

その他にも、紙面から電子にすることによる医療事務の効率化などといった効果も表れています。

 

患者の個人情報

 

レスプトを電子化することにより、患者の個人情報への影響も出ます。

ビッグデータの活用というメリットの反面、個人情報流出の危険性も高まっています。

便利な技術の裏には必ず危険をはらんでおり、そのリスクとうまく付き合っていく必要があるのです。

ビッグデータの活用にはこういった課題にも真摯に向き合っていかなければならないでしょう。

 

医療ビッグデータの市場規模

 

 

医療ビッグデータの市場規模はどの程度でしょうか。

 

医療ビッグデータ市場の拡大

 

世界における医療向けビッグデータ解析市場は、2020年に259億米ドルの規模に達しました。

2021年以降5年で12.5%のCAGRで成長すると予想されています。

日本では2025年に120億円規模に達する予測で、これはCAGRで見ると約15％となり、世界の水準をしのぐ勢いで拡大傾向にある事が分かります。（参考：富士経済グループ）

 

医療ビッグデータに参入している企業は先述の通りまだ多くはありません。

しかし、市場規模の拡大により今後増加する事は間違いないでしょう。

医療業界は一定の需要が見込まれることから、社会的に重要な意味を持ちます。

医療現場は人命を左右する現場であり、大いに資金が注入されるべき現場です。

 

医療ITに取り組む企業

 

 

医療ITに取り組んでいる企業はどうなっているでしょうか。

 

画像解析と医療

 

2014年に創立されたエルピクセル株式会社は画像解析技術のサービスを展開しています。

主なサービスは研究機関向けとなっています。

医療技術と画像解析技術に強みを持つ該社だからこそ実現できるサービスでしょう。

AIを医療技術に取り入れる段階としてはまだ研究段階です。

AIの発展に伴って医療ITも普及していくことでしょう。

 

ITの力で医療事務を効率化する

 

病院によってはアナログなやり方を進めているところも少なくないです。

例えば、一般企業ではクラウドサービスの導入を進めていますが医療機関ではそうはいっていません。

医療現場にITを導入することにより、大幅に医療事務作業を簡略化することができます。

AIに限らず医療機関へのITの導入は大きな業務効率の改善に繋がるといえるでしょう。

 

医療ITの転職市場

 

 

医療ITの現場に携わるためには、医療ITを取り扱う企業に勤めるべきでしょう。

転職によって医療ITに従事する企業に転職することができます。

転職エージェントは転職のプロです。

転職したいと考えているのであれば、転職エージェントに相談してみましょう。

気軽な相談からなんでも相談に乗ってくれるでしょう。

最新ITの動向についても詳しい情報を持っていますので、気軽な相談からはじめてみましょう。

 

 

医療ITの今後

 

 

医療現場には人手不足といった様々な問題を抱えています。

ITはこれらの社会的課題に向き合うためのツールであるべきです。

一方で医療現場を取り巻く環境も大きく変化しています。

変わりゆく医療現場をITの力で支えることができます。

重要なのは、ITを使って現場をよくしていこうという気持ちでしょう。

ITが進歩したといっても、結局それを使用するのは私たち人間です。

ITの使い方ひとつで医療現場も大きく変わってくることでしょう。

 

まとめ

 

 

医療ITについて見ていきました。

AIの普及によって医療の現場も大きく変わろうとしています。

医療の世界では人命を扱うため、ミスは許されないのです。

最新技術の導入にも慎重になることが絶対に求められます。

ITは私たちの生活を豊かにするためのものです。

医療現場の環境をよくするためにITはますます発展していくことでしょう。