医療分野におけるAIの開発は、自律的・継続的な仕組みによる、信頼性と質が担保された大量の医療情報の収集が必要不可欠です。そこで、本事業では、ICT技術を用いて、悉皆性をもって画像データや診療情報を収集する基盤を構築する課題を公募してきました。当基盤構築により、蓄積されたデータから医療の質の向上につながるエビデンスやサービスを創出し、データ収集のインセンティブを確保することに加えて、収集された診療画像等ビッグデータを2次利用したAI等の開発にも結びつけることが期待されています。
これまでAMEDにおける診療画像データベース基盤構築に関する研究として、平成28年度臨床研究等ICT基盤構築研究事業（2次公募）において3課題が、更に平成29年度臨床研究等ICT・人工知能実装研究事業にて1課題が採択され、画像等データベースの構築・拡大を行いましたが、このような画像等データベースの領域を更に拡大することが期待されています。さらに、本邦におけるリアルワールドデータを活用した研究及びAI開発の環境を整備するために、将来的に診療系データベースを横断的に連結したnationwideな画像等データプラットフォームを構築するための仕組みを準備しておくことの必要性も明らかとなりました。
そこで、本公募においては、データベース及びその収集方法の標準化を図ることにより質の担保された悉皆性のある画像データ収集するシステムを整備するような研究課題、ならびにデータ利活用プラットフォームの基盤構築へ向けての仕組みを作り、AI利活用および実装研究に繋げるような研究課題を求めます。なお、収集方法の標準化に当たっては既存のデータベースシステムと密に連携を取る必要があります。