想定年収
700~1,100万円
勤務地
東京都
事業内容
【医療ビッグデータで社会に貢献】
同社は、「医療データで生き生きとした社会を創る」ことを目指し、日本の健康長寿社会形成に貢献しています。特に、「次世代医療基盤法」に基づく認定医療情報等取扱受託事業者として、非常に公共性の高い事業を展開しています。
【安心と信頼のデータ活用】
全国の医療機関や地方公共団体から医療データを収集し、安全かつ厳格に名寄せ・匿名加工を行っています。
この匿名加工されたデータを製薬企業、保険会社、ヘルスケア事業会社などに提供することで、健康・医療に関する先端研究開発や新産業創出を促進しています。
【社会に大きなインパクトを】
例えば、病院のレセプトデータだけでなく、電子カルテ内の医師のコメントから症状データを抽出するなど、世の中にまだ出回っていない希少性の高いデータを取り扱うことができます。AI(大規模言語モデル)の学習から精度検証、実践運用までのスキルも習得でき、自身の業務が日本の医療の発展に直結することを実感できる、やりがいあふれる仕事です。
同社は、「医療データで生き生きとした社会を創る」ことを目指し、日本の健康長寿社会形成に貢献しています。特に、「次世代医療基盤法」に基づく認定医療情報等取扱受託事業者として、非常に公共性の高い事業を展開しています。
【安心と信頼のデータ活用】
全国の医療機関や地方公共団体から医療データを収集し、安全かつ厳格に名寄せ・匿名加工を行っています。
この匿名加工されたデータを製薬企業、保険会社、ヘルスケア事業会社などに提供することで、健康・医療に関する先端研究開発や新産業創出を促進しています。
【社会に大きなインパクトを】
例えば、病院のレセプトデータだけでなく、電子カルテ内の医師のコメントから症状データを抽出するなど、世の中にまだ出回っていない希少性の高いデータを取り扱うことができます。AI(大規模言語モデル)の学習から精度検証、実践運用までのスキルも習得でき、自身の業務が日本の医療の発展に直結することを実感できる、やりがいあふれる仕事です。
会社特徴
【医療データの質が高い理由/次世代医療基盤法認定の数少ない企業としてTOPPANグループ入り】
<前提>
病気やケガなどで医療機関を受診したとき、患者一人ひとりについて、診察・検査・治療などの幅広い医療情報が記録されています。日本全国の医療機関に分散して保有されている、これら膨大な医療情報を統合し、集約したものを「医療ビッグデータ」といいます。
<匿名データになってしまう理由>
これまでは『個人情報保護法』が適用されることにより、医療データ(要配慮個人情報)を医療機関からビッグデータ取扱事業者などの第三者へ提供するにあたっては、「オプトイン」(あらかじめ本人が同意すること)が必要でした。この同意を得ることができない場合には、個人を識別できないように加工された「匿名加工情報」として第三者に提供することになります。
ところが、この方法では医療機関から匿名加工された医療データが集まるので、同一人物が複数の病院を受診していたとしても、統合(名寄せ)ができないために別人のデータとして取り扱われることになります。 このため、せっかくの「医療ビッグデータ」を最大限に利活用できず、医療分野の研究開発も制限されてしまっているのが現状です。
<新たな法律が突破口>
では、これが『次世代医療基盤法』ではどのように変わるのでしょうか。簡単に言えば、国から認定された事業者が、「オプトアウト」(あらかじめ通知を受けた本人又は遺族が停止を求めないこと)により名寄せ可能なデータを収集し、安心かつ正確に統合・集約することができるということです。医療機関は、『次世代医療基盤法』に基づく国からの認定を受けた事業者(認定事業者)に限って、「オプトアウト」により医療データを提供することが可能となります。
<前提>
病気やケガなどで医療機関を受診したとき、患者一人ひとりについて、診察・検査・治療などの幅広い医療情報が記録されています。日本全国の医療機関に分散して保有されている、これら膨大な医療情報を統合し、集約したものを「医療ビッグデータ」といいます。
<匿名データになってしまう理由>
これまでは『個人情報保護法』が適用されることにより、医療データ(要配慮個人情報)を医療機関からビッグデータ取扱事業者などの第三者へ提供するにあたっては、「オプトイン」(あらかじめ本人が同意すること)が必要でした。この同意を得ることができない場合には、個人を識別できないように加工された「匿名加工情報」として第三者に提供することになります。
ところが、この方法では医療機関から匿名加工された医療データが集まるので、同一人物が複数の病院を受診していたとしても、統合(名寄せ)ができないために別人のデータとして取り扱われることになります。 このため、せっかくの「医療ビッグデータ」を最大限に利活用できず、医療分野の研究開発も制限されてしまっているのが現状です。
<新たな法律が突破口>
では、これが『次世代医療基盤法』ではどのように変わるのでしょうか。簡単に言えば、国から認定された事業者が、「オプトアウト」(あらかじめ通知を受けた本人又は遺族が停止を求めないこと)により名寄せ可能なデータを収集し、安心かつ正確に統合・集約することができるということです。医療機関は、『次世代医療基盤法』に基づく国からの認定を受けた事業者(認定事業者)に限って、「オプトアウト」により医療データを提供することが可能となります。
仕事内容
【職務内容】
医療ビッグデータを活用し、健康・医療分野の研究開発や新産業創出を促進するPMを募集しています。
データベース基盤の構築や運用、プロジェクト管理、ステークホルダーとの合意形成などの業務を担当します。
医療系システムの構築や運用保守経験、ビッグデータのDWH基盤開発企画・設計業務の経験が求められます。
【具体的には】
・ データベース基盤の構築/移行/運用
・ プロジェクト管理(進捗管理、課題管理、品質管理、資材管理等)
・ プロジェクトメンバーやステークホルダーとの合意形成
・ 医療データの取込基盤構築(医療データのデータカタログ(DWH)の設計、
顧客要望に応じた医療データ抽出の設計、医療データの匿名加工の設計等)
・ システム基盤の移行(オンプレミスからクラウドへ等)
・ 運用準備(運用Tとの調整、手順書の作成や社内勉強会の実施等)
医療ビッグデータを活用し、健康・医療分野の研究開発や新産業創出を促進するPMを募集しています。
データベース基盤の構築や運用、プロジェクト管理、ステークホルダーとの合意形成などの業務を担当します。
医療系システムの構築や運用保守経験、ビッグデータのDWH基盤開発企画・設計業務の経験が求められます。
【具体的には】
・ データベース基盤の構築/移行/運用
・ プロジェクト管理(進捗管理、課題管理、品質管理、資材管理等)
・ プロジェクトメンバーやステークホルダーとの合意形成
・ 医療データの取込基盤構築(医療データのデータカタログ(DWH)の設計、
顧客要望に応じた医療データ抽出の設計、医療データの匿名加工の設計等)
・ システム基盤の移行(オンプレミスからクラウドへ等)
・ 運用準備(運用Tとの調整、手順書の作成や社内勉強会の実施等)
ICI株式会社募集概要
勤務地
東京都文京区
給与詳細
賞与:年2回
応募資格
【必須】
・ 経験が必ず必要な業務経験
・ プロジェクトのPL/PM経験(目安3年以上)
・ 要件定義から実装・リリース後の運用保守までの一通りの開発プロセスに携わった実務経験(目安3年以上)
・ ビッグデータを扱ったDWH基盤の開発企画および設計業務
・ 医療系システムの構築・運用保守経験(未経験の場合は、再現性の高い経験)
・ 歓迎業務経験
・ AWSの各種サービスの利用したシステムの構築・運用の経験
・ ベンダーコントロールの経験
・ インフラや情報セキュリティに関する業務の従事経験
・ データベースやミドルウェアの環境構築、設定経験
・ 経験が必ず必要な業務経験
・ プロジェクトのPL/PM経験(目安3年以上)
・ 要件定義から実装・リリース後の運用保守までの一通りの開発プロセスに携わった実務経験(目安3年以上)
・ ビッグデータを扱ったDWH基盤の開発企画および設計業務
・ 医療系システムの構築・運用保守経験(未経験の場合は、再現性の高い経験)
・ 歓迎業務経験
・ AWSの各種サービスの利用したシステムの構築・運用の経験
・ ベンダーコントロールの経験
・ インフラや情報セキュリティに関する業務の従事経験
・ データベースやミドルウェアの環境構築、設定経験
勤務時間詳細
就業時間:9:00~18:00
休日休暇
慶弔休暇 年末年始 夏期休暇 有給休暇 産前産後休業 育児休業制度(取得実績多数有) 介護休業制度 育児・介護のための時差勤務・短時間勤務可 定年制:65歳
待遇・福利厚生
健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険 各種社会保険完備 退職金制度:有
通勤手当 残業手当 退職金制度あり 定期健康診断 技術書購入補助 社内勉強会 e-learning受講 慶弔金規程 扶養手当6000円/一人/月
通勤手当 残業手当 退職金制度あり 定期健康診断 技術書購入補助 社内勉強会 e-learning受講 慶弔金規程 扶養手当6000円/一人/月
採用人数
若干名