医療現場では需要の増加や医師の働き方改革を背景に、診断業務の効率化と高度化が大きな課題となっています。
AIを活用した診断支援は有望な解決策として期待されていますが、高精度なAIの実現には、多様な症例に基づく大規模な医療データが不可欠な一方で、厳格な個人情報保護が求められるため、複数の医療機関が連携して活用することは容易ではありません。

本研究は、高機能暗号技術と連合学習を融合したプライバシー保護連合学習技術「DeepProtect」を医療分野に応用し、データを外部に共有することなく、安全にAIを共同開発する仕組みの確立を目指すものです。
個人情報の保護とAI学習の高度化を両立させ、放射線画像診断支援AIの実用化を通じて、暗号分野の基盤技術の研究を進化させるとともに、診断の質の向上と医療現場の負担軽減に貢献することを目的としています。
なお、本研究は、JST経済安全保障重要技術育成プログラム「セキュアなデータ流通を支える暗号関連技術（高機能暗号）」に採択され、研究課題「高機能暗号を活用した連合学習技術の高度化と医療データへの応用」【JPMJKP24U1】として支援を受けたものです。