情報通信技術（ICT）の進展とモノのインターネット（IOT）の普及により、大量のデジタルデータの生成、収集、蓄積が進んでいます。このような変化のなかで、保健医療分野でもデジタルトランスフォーメーションが求められています。

医療の高度化が進む一方で、国内では自分が健康だと思っている人は35％に過ぎません。WHO憲章の前文に「健康とは、病気でないとか、弱っていないということではなく、肉体的にも、精神的にも、そして社会的にも、すべてが満たされた状態にあることをいう（日本WHO協会訳）」と書かれているように、効果のある個別化された健康サービスや予防医療を実現するには、身体状態だけではなく精神状態や社会的状況などの多様なデータを取得し、横断的に解析する必要があります。

現時点でこのようなDeep Phenotypingの手法が確立しているわけではありませんが、従来の機械になぞらえた線形近似（メカニズム）の推論では非線形システムである生命現象の時空間特性を適切に表現できないという見方は強まってきています。そのため、生物の非線形性を反映した形で「時空間特性の類似性に基づく分類法」や「状態変化の予測方法」を開発する必要があります。このとき数理モデル、機械学習、深層学習などのAI技術が重要な役割を担います。

セコム科学技術振興財団の特定領域研究助成では、「多階層医学プラットフォーム構築のための基盤技術開発」（領域代表者 桜田一洋 先生／共同代表者 古関明彦 先生）の研究助成を平成29年度より実施してきました。

本研究領域では、異なる階層のデータを繋ぐ統合的研究手法の確立を目指し、多階層医学プラットフォーム構想を提唱し、研究を推進してきました。研究開始後2年が経過し、早期卵巣がんの患者が将来癌を再発するかしないかを血液検査だけから予測する方法などを開発しました。これは情報幾何学という手法を用いて患者のデータを分類することで実現しています。

そこで、この多階層医学プラットフォームを基に、AI時代の新しい医学の挑戦について討論を行うシンポジウムを開催致します。

多くの皆様のご参加をお待ちしております。