杉下氏は、医療情報システムにおける個人情報保護やプライバシー保護の厳しい法制度や基準をクリアできるクラウドサービスとしてAWSを選んだ。名古屋大学医学部附属病院は、AWSに移行した同院のシステムを、以下に示す国内外の法制度や基準を考慮して構築した。AWSは以下の法制度や基準に準拠している。

• プライバシーや医療情報のセキュリティ
  • 「HIPAA」（米国における医療保険の相互運用性と説明責任に関する法令）
• 研究データの原本保証
  • 厚生労働省令第44号「厚生労働省の所管する法令の規定に基づく民間事業者等が行う書面の保存等における情報通信の技術の利用に関する省令」
  • FDA（米国食品医薬品局）の「21 CFR Part 11」（連邦法第21条第11章、電子記録・電子署名に関する規制条例）
  • EU（欧州連合）の「GMP Annex 11」（Good Manufacturing Practice：医薬品の製造所における製造管理と品質管理に関する基準における附属書11）
• 国際共同臨床研究におけるデータセンター（注1）としての信頼性
  • 欧州における多国籍臨床研究の促進を目的とした研究基盤支援組織ECRIN（European Clinical Research Infrastructure Network）の基準
• 医療情報の標準化
  • 国際的な臨床研究データ交換基準を定めているCDISC（Clinical Data Interchange Standards Consortium）の基準

※注1　臨床研究データを預かる施設のこと。いわゆるサーバやネットワーク機器の設置・運用に特化した施設のことではない。

　AWS採用の決め手となったもう一つの要素は「準拠法と管轄裁判所の所在」だった。杉下氏は「以前、AWSのアカウント契約はワシントン州法が準拠法になると聞いていたのですが、所定の手続きをすれば準拠法と管轄裁判所を日本に変更できると分かりました」と話す。

　確かに、AWSを契約すると自動的に準拠法はワシントン州法になり、管轄裁判所もワシントン州キング郡の州裁判所または連邦裁判所が指定される。ただし日本のユーザーであれば「日本準拠法に関するAWSカスタマーアグリーメント変更契約」の手続きをすることで、準拠法を日本の法律に、管轄裁判所を東京地方裁判所に変更できる。

　医療情報を取り扱う際に参照すべき「3省4ガイドライン」（総務省、厚生労働省、経済産業省の3省が定めた医療情報の取り扱いに関する4つのガイドライン）は、システムやアプリケーションを国内法の適用が及ぶ場所に設置することを定めている。そのため、医療情報を預けるクラウドサービス選定においては決定的な条件といえる。

AWSに構築した「健康医療信託システム」

名古屋大学医学部附属病院の杉下明隆氏

　シーズ情報収集管理システムとプロジェクト共有システムを組み合わせた「健康医療信託システム」をAWSに構築した。構築に約2年かかった以前のシステムと比べれば、非常に短期間で完成したという。

　健康医療信託システムはシーズ情報収集管理システムと同様、既存の研究データを預かると、そのデータの品質をチェックする。個人情報の有無をチェックしたり、統一フォーマットに変換したり、データを圧縮したりする「品質保証チェッカー」を搭載。組織の垣根を超えた研究に使いやすい適切な形式にデータを最適化する。

　原本の実名データの保管先は健康医療信託システム内の「ビッグデータ解析基盤」、統一フォーマットに変換済みの匿名データの保管先はデータレイクだ。研究者はデータレイクに保管されたデータだけにアクセスでき、データの抽出、加工、書き込みに用いるETL（Extract／Transform／Load）ツールを通じて、研究に必要なデータを扱える。「研究者がデータの匿名性やフォーマットの違いに配慮する負担がなくなり、さまざまな研究に使いやすくなりました」と杉下氏はメリットを語る。

　システム的な観点から見ると、研究者などのユーザーがアクセスするフロントエンド部分は、AWSの仮想マシンサービス「Amazon Elastic Compute Cloud」（Amazon EC2）とデータベースサービス「Amazon Relational Database Service」（Amazon RDS）で構築している。これは実施プロジェクト単位で用意するという。バックエンドのデータレイクや機械学習基盤などをプロジェクトにかかわらず共通化しており、オブジェクトストレージサービスの「Amazon Simple Storage Service」（Amazon S3）やETLサービスの「AWS Glue」、イベント駆動型コード実行サービス「AWS Lambda」、機械学習サービス「Amazon SageMaker」などを活用している。

地域医療連携にシステム活用の広げる実証実験も実施中

　AWSに構築したデータ基盤を病院内で活用するだけでなく、地域医療にも生かそうとするプロジェクトも進行している。杉下氏はこうしたプロジェクトの代表例として、愛知県豊明市における実証段階の取り組みを挙げる。

　実証の目的は2つある。一つは、行政データの分析による、高齢者や障害者のエピソード（病気の発症や発作、症状の悪化といった変化）の予測だ。行政や地域医療ネットワークが保有している介護関連のデータを、AWSの健康医療信託システムに預けて処理し、高齢者や障害者の過去エピソードを時系列的に表示する。これにより今後のリスクを予測したり、ケアプランを立てたりするための参考にする狙いだという。

　もう一つは、高齢者の救急救命における情報検索だ。緊急連絡先や既往症、服薬状況などの情報は、担当するケアマネージャーやかかりつけ病院の主治医、介護サービス事業者、行政がばらばらに保有している。普段は連携してケアサービスを提供していても、救急搬送された時点でこの情報連携は途切れてしまう。誰が何を知っているのかも、すぐには分からない。そのため高齢者の医療情報を健康医療信託システムに登録しておき、救急医療に当たる医療従事者が緊急時にこれを参照することで、的確で迅速な対処の助けにする狙いだという。

　杉下氏は、医療現場のITインフラとして、AWSは「セキュリティ面では、かゆいところに手が届くサービスだと感じました」と述べる。一方で使った分だけ料金を支払うクラウドの特性上、当初は予算ベースで運用できない点が気になったと明かす。ただし「なじんでみれば悪くない」というのが、同氏の見方だ。「予算がなくなったらいったん運用を止めて、後で復帰することもできる。研究の優先度に応じてこうしたコントロールが可能です」（同）

　秘匿性の高い情報をクラウドで扱うことに、いまだためらいを感じている人が少なくない医療業界。だが既に基準となる法制度や基準は整備が進んでいる。杉下氏が挙げた事例は、日本の医療でもここまでクラウドを活用できるという道しるべとなるだろう。