Industry Use Case

医療

秘密計算技術
AI解析
フェデレーテッドラーニング

機密性の高い医療・ヘルスケアデータを
セキュアにAI解析し利活用できる環境を構築

秘密計算技術を活用することで、機密性の高い医療・ヘルスケアデータのAI解析・診断をセキュアに実施。機密性・秘匿性を維持したままデータ連携・分析することで個別化医療の実現や創薬プロセスの効率化を支援します。

Issue よくある課題

医療分野では地域による医療格差の低減や診断精度向上の面でAI活用が期待されていますが、電子化の遅れによるデータ不足や診療データの秘匿性担保が課題となっています。また、製薬分野でも研究開発の難度の上昇と医療費圧縮にともなう薬価引き下げの影響を受け、業界全体でデータ連携・利活用の推進が急務となっています。

Data Security & Utilization of data

データセキュリティ／データ利活用の取り組み

AIによる診断支援とクラウドによるリモート化。
地域間の診療格差や技術格差を解消

労働人口の減少や病院の統廃合が進む中、地域間の医療格差や診断レベルを維持するためAIの活用ニーズは高まっています。しかし、電子カルテへの移行の遅れ等、データの不足によりAI活用が進まず、またクラウド環境でAIが個人の診察データを解析する際のセキュリティや秘匿性の確保が大きな課題となっています。

イーグリスは秘密計算技術により機密性の高い診療データを暗号化し、秘匿したままクラウド上でAI解析を実施することで、データやアルゴリズムの漏洩リスクをヘッジしながらAIによる医師の診断支援に取り組んでいます。

データ分析の柔軟性と秘匿性を両立。
個別化医療や創薬プロセスの効率化を実現

医療・ヘルスケアや製薬分野ではデータ連携の重要性が高まっています。医療データを連携することで患者一人ひとりの体質や病状等に合わせて適切な治療方法を選択する個別化医療の実現や、研究開発の生産性の大幅悪化に直面する創薬プロセスにおける競合企業間のデータ連携等、各分野で大きな期待が寄せられています。

期待が高まる一方、プライバシー情報の塊である医療データの連携拡大に向けては、セキュリティレベルの維持とデータの秘匿性の確保が大きな課題となっています。