開催にあたって(13:30-13:35)
　　　　　　　　　　　　　　(国立情報学研究所 東倉洋一)
第一部 パネル (13:35-14:30)
　分野横断データ中心科学の未来
　　　　　　　　　　　モデレータ　廣瀬弥生（国立情報学研究所）
　　　　　　　　　　　　　　　　　曽根原 登(国立情報学研究所)
　最先端学術基盤CSI とデータ中心科学
　　　　　　　　　　（国立情報学研究所 坂内正夫）
　医療データベースサービス
　　　　　　　　　　　　(高知大学長 相良祐輔)
　地球環境データの統合
　　　　　　　　　　(国立情報学研究所 北本朝展)
　ICT とデータベースサービス
　　　　　　　　　　(総務省 渡辺克也)
第二部 技術講演 (14:40-16:20)
　データ中心科学技術
　医療データベースの構築
　　　　　　　　　（高知大学医学部 片岡浩巳）
　医療データからの知識発見
　　　　　　　　　（国立情報学研究所 市瀬龍太郎）
　データマイニングの為の医療データクラスタリング
　　　　　　　　　(高知大学医学部附属医学情報センター 畠山豊）
　プライバシー保護技術
　　　　　　　　　(国立情報学研究所・Dhaka 大学 Huda Md.Nurul）
　企業が期待する医学データベースマイニング情報
　　　　　　　　　（第一三共 山之内直樹・松下泰之）
第三部 まとめ (16:20-16:30)
　　　　　　　　　(高知大学医学部附属病院 倉本 秋)
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　司会 曽根原 登 (国立情報学研究所）

データ中心科学による情報学融合
科学のパラダイム・シフトがおころうとしている。それは、実験科学、理論科学、計算科学に次ぐ、第四の科学と言われるデータ中心科学(Data Centric-Science)である。本シンポジウムの第一部では、診療データ、地球環境データ、農業データの収集・管理・分析・配信という科学と技術の未来を探る。第二部では、診療データを用いた予防医学ネットワークサービスを具体例としたデータ中心科学の社会実装と今後の展望について、情報学分野を横断して議論する。

医療データマイニングのためのデータベース基盤
日常診療から得られる膨大なデータを用いたデータマイニング研究は、次世代のEBM(Evidence-Based Medicine)を支える重要な研究領域である。データマイニング研究を実施する上で、各病院や健診施設から発生する医療データを統合したシームレスなデータウエアハウスの構築が必要である。各地域の病院や健診施設で取り扱われるさまざまなデータ形式を統合し、共通のデータベース上でデータ解析ができる基盤構築について議論する。

医療データの特性に応じたクレンジング処理技術
共通データベース構築の大きな課題として、各施設の臨床検査データに対する正確度の違いがある。これは、外部精度管理データで補正する方法が考えられるが、過去のデータについては、それらのデータの入手が困難であることから補正することが困難である。そこで、健康な人のデータ群の分布パターンによって、補正を行うクレンジング技術について議論する。

プライバシー保護技術
医学領域の研究は、事例データに基づいた研究が基本であるが、常に個人個人の機密情報を取り扱うため、統合データベースを作成する上でプライバシー保護は大きな課題となっている。プライバシーの保護を行いつつ、データマイニング研究にも影響を与えない保護技術について議論する。
　　　　　　　　　　＜国立情報学研究所ＨＰ＞