ビッグデータと市民主導による 健康医療イノベーション －US,北欧の先進事例－
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欧米で進むビッグデータの相互運用性やプライバシー／セキュリティの標準化に関する最新動向を概説し、健康医療分野へのシビックテクノロジー導入に積極な米国や、幸福度ランキングで上位を独占するEU諸国の事例を交えながら、地域の社会課題解決と持続可能な事業活動の創出を可能にするデータマネジメント、政治文化、教育を考察する。
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ビッグデータと市民主導による 健康医療イノベーション －US,北欧の先進事例－
- 1. ビッグデータと市民主導による 健康医療イノベーション －US,北欧の先進事例－ 2015年6月7日 博士（医薬学） 笹原英司 特定非営利活動法人ヘルスケアクラウド研究会 CLOUD SECURITY ALLIANCE BIG DATA WORKING GROUP 在日米国商工会議所 ヘルスケアIT小委員会
- 2. AGENDA 1. 国連の幸福度ランク上位の北欧諸国事例 2. シビックテクノロジー主導型の米国事例 3. 米国のビッグデータ相互運用性標準化動向 4. 日本の地域課題解決と 持続可能な事業活動の創出に向けて 2
- 4. 1-1. 国連の幸福度指標（Well-Being Score） 「World Happiness Report 2015」 Sustainable Development Solutions Network（SDSN）が 2015年4月に公表 （http://worldhappiness.report/download/） 幸福度の6大ファクター 一人当たりGDP 社会的支援 健康寿命 人生選択の自由 寛大さ（例.寄付） 信頼（例.腐敗認識） ＋補完要因（ディストピア、残差） 4
- 5. 1-1. 国連の幸福度指標（Well-Being Score） 「World Happiness Report 2015」 国・地域別ランキング：トップ10位＋米国＋日本 5 出典：「World Happiness Report 2015」（2015年4月）
- 8. 1-2. 国連の幸福度ランク上位の北欧諸国：デンマーク デンマークの電子政府とナショナルデータベース 8 ・“Temporal disease trajectories condensed from population-wide registry data covering 6.2 million patients” （Nature Communications、2014年6月24日） ・デンマークの全人口をカバーする電子カルテシステムから収集した患者620万人分の国民医療 データベース（デンマーク全国患者登録）を用いて、特定期間における主要な病気（1171種類）の 進行状態や相互関係を解析した結果を公表 国民共通番号制度による デンマークの市民ポータル 「Borger.dk」
- 9. 1-3. 国連の幸福度ランク上位の北欧諸国：スウェーデン スウェーデンの「フォルクヘメット（Folkhemmet）」 国民の家（1930年代に打ち出された理念） 国家は家族のように組織化されなければならない。家族の構成員 はどんな傷害を負っていようとも、家族のために献身しようと思って いる。 スウェーデンのパブリック・ヘルス政策（2000年代以降） ＜５つの主要ビルディングブロック＞ Start – 小児期、思春期の状態 Support – 健康的な選択の促進 Protection – 健康の脅威に対する効果的で安全な保護 Collaboration – 良好な健康状態のための責任の共有 Strengthened knowledge control – より効果的な公衆衛生活動のために 9
- 12. 1-4. 国連の幸福度ランク上位の北欧諸国：フィンランド フィンランドの子どもと家族に対する考え方 （Tuula Tamminen, University of Tampere） 出産後の母親の幸福感が子どもの発育・発達に寄与する 母親の幸福感の鍵は周囲の人たちとの人間関係 世代を超えた女性同士の関係が重要 子どもと母親を始めとする家族が安心できる社会が必要 フィンランドの「ラヒホイタヤ（lähihoitaja）」 社会・保健医療共通基礎資格 保健医療分野：准看護師、児童保育士、歯科助手、ペディケア士、 リハビリ助手、精神障害看護助手、救急救命士・ 救急運転手 社会サービス分野：知的障害福祉士、家政婦、日中保育士 12
- 13. 1-4. 国連の幸福度ランク上位の北欧諸国：フィンランド フィンランドの教育イノベーションとICT ・“Digital storytelling promotes HIV and AIDS education in Africa” （UNIVERSITY OF EASTERN FINLAND、2015年1月26日） ・コンセプトや思いを、それらを想起させる物語を通して伝える「ストーリーテリング」にデジタルを活用 した手法を開発し、アフリカのグローバルヘルスに適用 Sura Ya Ukimwi – Face of AIDS （http://www.surayaukimwi.com/) 13
- 14. 1-4. 国連の幸福度ランク上位の北欧諸国：フィンランド フィンランドの市民参加型ダイバーシティ支援活動 14 ・Slush フィンランド発スタートアップカンファレンス ・Rails Girls フィンランド発女性向けプログラミングコミュニティ ・Rails Girls Osaka
- 16. 1-5. 国連の幸福度ランク上位の北欧諸国が強い理由 16 北欧のデザイナーの強みに学ぶ ・五感を介して得た「気づき」をわかりやすく表現・伝達する力 専門家だけの考えで行動しない ・ユーザー自身を信頼する ← 市民参加型コミュニティの目線 ＊チーフ・データ・オフィサーに求められるスキルと相通じる 歴史を 勉強する 外からイン スピレーシ ョンを得る ブレイクス ルーする
- 18. 2-1. シビックテクノロジーで社会課題解決を目指す米国 シビックテクノロジー ITを活用して、地域の社会課題を解決していく技術群 「$6.4 Billion to be Spent on Civic Tech in 2015, Report Says」 （2014年12月5日付Government Technology） ＊米国の政府・自治体IT市場規模の24％を占める 代表的なイニシアティブ＝Code for America “Starting in 2015, we are focusing our iterative, user-centered, and data-driven approach to government primarily in three areas: health, economic development, and safety & justice.” 18
- 19. 2-1. シビックテクノロジーで社会課題解決を目指す米国 健康医療へのオープンイノベーション適用事例 保健福祉省（HHS）／退役軍人省（VA）のPHR「Blue Button」 Blue Button for All Americans Blue Button Mash Up Challenge Blue Button Health Design Challenge 19 （https://www.youtube.com/watch?v=VwoY6EbSnRc）（http://www.healthit.gov/buzz-blog/author/rebecca-mitchell-coelius/）
- 20. 2-2. シビックテクノロジー主導型スマートシティ：シカゴ 市民参加とビッグデータによるシカゴの地域課題解決施策 オバマ政権下で2009年から2010年まで大統領首席補佐官を 務めたラーム・エマニュエル市長のリーダーシップの下、市民 参加型のスマートシティによって、様々な社会課題の解決に 向けた取り組みを行う 20 ・Chicago Health Atlas （健康医療） ・Retrofit Chicago （エネルギー）
- 21. 2-2. シビックテクノロジー主導型スマートシティ：シカゴ スマートシティプロジェクト組織「Smart Chicago Collaborative」 2000年代半ばにデジタルデバイドの解消を目的として、シカ ゴ市の自治体、地域NPO、慈善団体、産業界などによって設 立された非営利組織「Partnership for Digital Chicago」が母体 21 領域 プロジェクト名 市民サービス Connected Chicago、Chicago Works For You、Chicago Early Learning、 Neighborhood Tools 健康医療 Chicago Health Atlas、Smart Health Centers、Foodborne Chicago、 Health Data Liberation 教育 CHive Learning Network、#Civicsummer、Connect Chicago 技術インフラストラクチャ Civic User Testing Group（CUTGroup）、Web hosting services、 Developer Resources オープンデータ Chicago School of Data、Cook County Open Data Partnership、 OpenGovChicago、Illinois Open Technology Challenge、Crime and Punishment in Chicago
- 22. 2-2. シビックテクノロジー主導型スマートシティ：シカゴ シカゴ市のシビックテクノロジー支援組織体制 Department of Innovation and Technology （DoIT） Office of the Chief Information Officer （CIO） Enterprise Systems Software Development & Application Support Enterprise Architecture （Chief Technology Officer） Technical Operations Information Security（Chief Information Security Officer） Planning, Policy & Management Data Science（Chief Data Officer） Finance and Administration 22
- 24. 2-3. コミュニティ主導型の社会課題解決：ボストン ボストン市のシビックテクノロジープロジェクト例（1） Youth Lead the Change 青少年の予算決定プロセスへの関与を促進させることを目的として、行政機関から独立し たチームがコミュニティを運営 12歳～25歳のボストン在住の青少年が集まって市の予算100万ドルの使い道を決める公 開コンテストを実施 プロジェクトから生まれたアウトプットを、ボストン市の正式な調達プロセスにおける提案依 頼書（RFP）として採用 24
- 26. 2-3. コミュニティ主導型の社会課題解決：ボストン ボストン市のシビックテック・コミュニティ支援体制 シビック・コーダー 先進的な技術や手法を利用して、一般市民が行政とより良い関係を結 ぶためのツールを開発し、地域レベルの社会課題を解決して関係性を強 化する 地域住民を対象とするアウトリーチ活動やハッカソンなどを実施し、行 政機関内部および外部の民間企業、NPO、教育・研究機関との連携を図 る シビック・プロダクト・マネージャー ボストン市が市民向けに提供する「Discover BPS」、「Citizens Connect」、 「StreetBump」、「Boston About Results」など、各種アプリケーションの基 盤を支える市民関係性マネジメント（CRM）システムの統括責任者として 、地域住民と行政機関との結び付きの状況を管理しながら、関係性の維 持・拡張・強化を図る 26
- 27. 2-3. コミュニティ主導型の社会課題解決：ボストン ボストン市のシビックテクノロジー支援組織体制 Department of Innovation and Technology （DoIT） 【デジタル戦略】～行政のITは市民のための製品である Engaging Citizens Connecting the City Closing the Digital Divide Increasing Efficiency Continuously Innovating Adapting Services to Meeting Changing Needs Creative Funding Working Collaboratively Creating a Sustainable City Open Government 27
- 29. 3-1. ビッグデータ標準化の背景 •2014年5月1日：米国ホワイトハウスの報告書 「Big Data: Seizing Opportunities, Preserving Values」 （http://www.whitehouse.gov/sites/default/files/docs/big_data_privacy_report_may_1_2014.pdf） スノーデン事件などを受けて、2014年1月17日にオバマ大統領が 国家安全保障局（NSA）監視プログラムの改革案を発表した時、 ビッグデータとプライバシーに関する見直し作業を90日間で行うよ うワーキンググループに指示し、その結果を取りまとめたもの -ビッグデータが個人にもたらす価値や機会と課題 -米国政府のオープンデータとプライバシーにおける取組 -公共部門および民間部門におけるビッグデータの利活用状況と 課題 -ビッグデータ政策フレームワークの方向性 -結論および提言 29
- 30. 3-2. 米国NISTのビッグデータ標準化の取組 NISTビッグデータ相互運用性フレームワーク ビッグデータパブリックワーキンググループの「定義／分類」、「ユースケ ース／要求事項」、「セキュリティ／プライバシー」、「リファレンスアーキテ クチャ」、「技術ロードマップ」の各分科会が草案策定作業を行う 30 段階 内容 ステージ1 上位レベルのビッグデータ・リファレンス・アーキテクチャ の主な要素で、技術やインフラストラクチャ、ベンダーに依 存しないものを定義する ステージ2 NISTビッグデータ・リファレンス・アーキテクチャ（NBDRA） の要素間の一般的なインタフェースを定義する ステージ3 一般的なインタフェースを介してビッグデータの一般的な アプリケーションを構築することにより、NBDRAを検証する V1
- 31. 3-2. 米国NISTのビッグデータ標準化の取組 NISTビッグデータ相互運用性フレームワークV1草案の構成 31 表題 内容 M0392: Draft SP 15001 Volume 1: Definitions 定義 M0393: Draft SP 15002 Volume 2: Taxonomies 分類 M0394: Draft SP 15003 Volume 3: Use Case & Requirements ユースケースと要求事項 M0395: Draft SP 15004 Volume 4: Security and Privacy セキュリティとプライバシー M0396: Draft SP 15005 Volume 5: Architectures White Paper Survey アーキテクチャ白書調査 M0397: Draft SP 15006 Volume 6: Reference Architecture レファレンスアーキテクチャ M0398: Draft SP 15007 Volume 7: Standards Roadmap 標準規格ロードマップ
- 32. 3-2. 米国NISTのビッグデータ標準化の取組 相互運用性フレームワークにおけるビッグデータの定義： Big Data refers to the inability of traditional data architectures to efficiently handle the new datasets. Characteristics of Big Data that force new architectures are volume (i.e., the size of the dataset) and variety (i.e., data from multiple repositories, domains, or types), and the data in motion characteristics of velocity (i.e., rate of flow) and variability (i.e., the change in other characteristics). 32 出典：NIST Big Data interoperability Framework Version 1.0 Working Drafts. (2015年4月)
- 33. 3-2. 米国NISTのビッグデータ標準化の取組 NISTビッグデータ・リファレンス・アーキテクチャの分類 33 出典：NIST Big Data interoperability Framework Version 1.0 Working Drafts. (2015年4月)
- 34. 3-2. 米国NISTのビッグデータ標準化の取組 NISTビッグデータ・リファレンス・アーキテクチャの全体像 34 出典：NIST Big Data interoperability Framework Version 1.0 Working Drafts. (2015年4月)
- 35. 3-2. 米国NISTのビッグデータ標準化の取組 NISTビッグデータ・リファレンス・アーキテクチャの構成要素 35 アクター／ロール 役割 システム・オーケストレーター システムが充足すべき要求事項の橋渡し役となり、データシステムの要件、 設計、モニタリング機能を提供する データ・プロバイダー 様々なソースから抽象データ型を生成し、異なる機能インタフェースで利用 できるような形で提供する ビッグデータ・アプリケーショ ン・プロバイダー システムオーケストレーターが設定した要求事項を充足するために、データ ライフサイクルの操作を実行する ビッグデータ・フレームワーク・ プロバイダー 特定のアプリケーションを開発するビッグデータ・アプリケーション・プロバイ ダーに、インフラストラクチャ・フレームワーク、データプラットフォーム、処理 フレームワークを提供する データ・コンシューマー ビッグデータの出力値を受け取る マネジメント・ファブリック ビッグデータ環境に関連するシステムおよびビッグデータのライフサイクルを 管理する セキュリティ／プライバシー・ ファブリック ポリシー、要求事項、監査でシステム・オーケストレーターと連携し、開発、導 入、運用でビッグデータ・アプリケーション・プロバイダーおよびビッグデータ・ フレームワーク・プロバイダーと相互連携する
- 36. 3-2. 米国NISTのビッグデータ標準化の取組 ビッグデータで要求される人材のスキル コンピテンシーのコアは、テクノロジーからマネジメントへ 36 出典：NIST Big Data interoperability Framework Version 1.0 Working Drafts. (2015年4月)
- 37. 3-2. 米国NISTのビッグデータ標準化の取組 健康医療ビッグデータのユースケース 37 業界 ユースケース 健康医療 ／ライフサ イエンス （10件） ・Electronic Medical Record (EMR) Data; Shaun Grannis, Indiana University ・Pathology Imaging/digital pathology; Fusheng Wang, Emory University ・Computational Bioimaging; David Skinner, Joaquin Correa, Daniela Ushizima, Joerg Meyer, LBNL ・Genomic Measurements; Justin Zook, NIST ・Comparative analysis for metagenomes and genomes; Ernest Szeto, LBNL (Joint Genome Institute) ・Individualized Diabetes Management; Ying Ding, Indiana University ・Statistical Relational Artificial Intelligence for Health Care; Sriraam Natarajan, Indiana University ・World Population Scale Epidemiological Study; Madhav Marathe, Stephen Eubank or Chris Barrett, Virginia Tech ・Social Contagion Modeling for Planning, Public Health and Disaster Management; Madhav Marathe or Chris Kuhlman, Virginia Tech ・Biodiversity and LifeWatch; Wouter Los, Yuri Demchenko, University of Amsterdam
- 38. 3-3.健康医療ビッグデータのユースケースからみた セキュリティ／プライバシーの課題 ユースケース：病理診断画像化／デジタル病理診断 2-Dと3-D病理診断の例 38 出典：NIST Big Data interoperability Framework Version 1.0 Working Drafts. (2015年4月)
- 39. 3-3.健康医療ビッグデータのユースケースからみた セキュリティ／プライバシーの課題 ユースケース：病理診断画像化／デジタル病理診断 ビッグデータシステムの全体イメージ 39 出典：NIST Big Data interoperability Framework Version 1.0 Working Drafts. (2015年4月)
- 40. 3-3.健康医療ビッグデータのユースケースからみた セキュリティ／プライバシーの課題 ユースケース：病理診断画像化／デジタル病理診断 ビッグデータを支えるクラウドとHadoopの分散処理技術 40 出典：Cloud Security Alliance Big Data Working Group「Big Data Analytics for Security Intelligence」 （2013年9月）
- 41. 3-3. 健康医療ビッグデータのユースケースからみた セキュリティ／プライバシーの課題 ユースケース：病理診断画像化／デジタル病理診断 Hadoopシステムのセキュリティ／プライバシー脅威（例） 41 出典：Cloud Security Alliance Big Data Working Group「Expanded Top Ten Big Data Security and Privacy Challenges」 （2013年4月）を基に、 日本クラウドセキュリティアライアンス・ビッグデータユーザーワーキンググループが作成 （2014年2月）
- 42. 3-3. 健康医療ビッグデータのユースケースからみた セキュリティ／プライバシーの課題 ビッグデータのセキュリティ／プライバシーにおける十大脅威 42 出典：Cloud Security Alliance Big Data Working Group「Expanded Top 10 Big Data Security and Privacy Challenges」（2013年4月） を基に、日本クラウドセキュリティアライアンス・ビッグデータユーザーワーキンググループが作成（2014年5月）
- 44. 4-1. 北欧諸国の事例からの気づき 日本の社会保障政策と北欧諸国のベストプラクティス 幸福度改善の起点は、子ども時代の環境や教育にある 健康寿命の延伸だけでは、日本の幸福度指標全体の改善 につながらない 北欧諸国のバリュー・プロポジションの源泉は、 「Culture & Creativity」 EU全体の競争力強化策の柱 日本の諸機関は、北欧諸国の制度的仕組みについて、詳 細に調査し、「To-Be」として取り入れようとしてきたが、その背 景にある各国の歴史、政治、文化等まで踏み込んでいない ケースが多い 日本は、「As-Is」を「To-Be」に近づけるための方策が描けな い 44
- 46. 4-3. ビッグデータ標準化動向からの気づき 日本の標準化と欧米の標準化のアプローチの違い 日本のビッグデータ標準化活動は始まったばかり 既に、米国は包括的な標準フレームワークの最終策定段 階まで来ている 「コト」から入る欧米と「モノ」から入る日本のギャップ グランド・デザイン・レベルでの合意形成プロセスで、日本 は主導権を取れない ベストプラクティス ≠ ベストプロダクト ビッグデータならではの仕組みと運用の設計・可視化 日本は、人海戦術でのスモールデータ対応レベル 46