Privacy Enhancing Technologies)と AI を組み合わせた「自動出力審査 15」の導
入を進めるとともに、そのアルゴリズムについては国による認証や第三者監査
等により信頼性を担保すべきである。
さらに、スタートアップやアカデミアの参入障壁であり、創薬・医療支援 AI
開発のボトルネックとなっている計算資源の不足を解消するため、高性能な計
算基盤を公的支援の下で利用可能とする枠組みを整備すべきである。
その際、先行して AI 開発に取り組む企業の開発スピードを確保する観点から、
原則として、公的管理主体が管理する解析環境（TRE/SPE）内での分析を前提と
しつつ、当該解析環境自体の計算資源・機能を高度化することで、企業が自社環
境と同等の開発品質・スピードを確保できる仕組みを整備すべきである。あわせ
て、改正次世代医療基盤法も参考に、データの保存や利用について適切な安全管
理能力が認められる事業者に限り、例外的に、データセットの一部を自社内に構
築されたセキュアな解析環境で分析することを可能とすべきである。

③研究開発を加速するデータ提供の高度化
提供データの高度化にあたっては、解析者の前処理負担を軽減するため、基盤
側で正規化処理を施した「AI Ready 16」なデータセットをオンデマンドで提供で
きる機能を備える必要がある。
加えて、創薬、治験、精密医療等のうち、特に迅速なデータ把握と解析が求め
られるユースケースに対応するため、詳細な検査値、画像、診療経過、転帰情報
等を含む粒度の細かい臨床データについて、適切な安全管理の下で、必要な範囲
でタイムリーに収集・解析できる体制を整備すべきである。

15

解析結果からの個人再識別リスクをアルゴリズムにより自動判定することで、審査の即
時化と属人性の排除を両立する仕組み。
16
解析者が即座に高度な分析や機械学習に利用できるよう、あらかじめ形式の統一や構造
化等の正規化処理を施し、データの品質と実用性を確保した状態。

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