ご挨拶
この度、北海道大学はAMED（日本医療研究開発機構）の「医学系研究支援プログラム」に採択され、「ひと・AI/DX・しくみの三位一体的整備による次世代AI活用・データ駆動・情報循環型医学研究の戦略的推進」事業（愛称：PRISM-HU）を始動いたしました。
近年、日本の医学研究は、研究者の多忙化による「真の研究時間」の枯渇という大きな課題に直面しています。特に北海道では、地域医療維持のための移動が、その課題に拍車をかけています 。
本事業「PRISM-HU」 は、この構造的な課題を克服するための挑戦です。私たちは、研究支援のための「ひと（専門人材）」、業務効率化と研究高度化のための「AI/DX」、研究に専念できる「しくみ（制度）」を三位一体で整備します 。
中核組織として「医学研究AI支援部門」を新設し 、AI研究開発に長けた平田健司准教授を研究マネージャーに据え、意欲ある若手研究者(PI)を強力にサポートします 。基礎研究と臨床医学が連携する「情報循環型研究」を推進し 、北大病院の全ての医師が活用できる支援システムの構築を目指します 。
本事業で確立する「北大モデル」が、日本の医学研究全体の活性化に貢献できるよう邁進してまいりますので、皆様のご支援とご協力を心よりお願い申し上げます。
北海道大学 大学院医学研究院 研究院長
田中 伸哉
研究マネージャー挨拶
—「真の研究時間」を取り戻すために—
このたびPRISM-HUにおいて、連携研究センター医学研究AI支援部門の研究マネージャーを務めております、平田健司です。私のバックグラウンドは放射線科・核医学であり、臨床・研究・教育の現場に身を置きながら、近年はAI、とりわけ医療分野におけるデータ解析や生成AIの活用にも取り組んできました。北海道大学医療AI開発者養成プログラム（CLAP）のコーディネーター教員としても経験を積んできました。
日々の診療や教育、膨大な事務作業に追われる中で、「研究者が本当に考える時間が奪われている」という課題を、私自身も強く実感してきました。優れたアイディアがあっても、時間や仕組みがなければ形になりません。AI開発のスキルを持つ研究者やエンジニアがいても、ゴールに向かう枠組みがなければ現場への実装はできません。PRISM-HUは、こうした現場の実感から生まれた取り組みです。
本事業では、「ひと・AI/DX・しくみ」を三位一体で整備し、研究者が本来の創造性を発揮できる環境づくりを進めています。医学研究AI支援部門では、専門スタッフによる人的支援と、安全に運用できる院内AI基盤を組み合わせ、研究計画立案からデータ解析、研究周辺業務までを一体的に支援します。
私の役割は、研究者と支援人材、AI技術、制度をつなぎ、「研究が前に進む仕組み」を現場に根づかせることです。分野や立場を越えた対話を大切にしながら、北海道大学ならではの医学研究支援モデルを育てていきたいと考えています。
PRISM-HUを通じて、研究者一人ひとりが「真の研究時間」を取り戻し、新たな医学研究がここ北海道大学から世界へと広がっていくことを願っています。
北海道大学 大学院医学研究院 准教授
平田 健司
背景と目的
背景
日本の基礎生命科学・医学研究における国際競争力の低下が危惧されています。その大きな要因として、研究者が診療・教育・管理業務に追われ、創造的な思索や研究そのものに充てる「真の研究時間」が深刻に不足していることが挙げられます。
特に北海道においては、広大な地域医療を支えるため、大学病院の医師が地方へ出張する移動時間が長く、研究時間の確保を一層困難にしています。
目的
本事業は、研究者が直面する構造的な課題を克服し、研究環境を抜本的に強化することを目的としています。研究支援のための「ひと」、先端技術としての「AI/DX」、制度基盤としての「しくみ」を三位一体で整備することにより、研究者の「真の研究時間」を確保・創出します。
この改革を基盤として、本学が強みを有する「生命科学とAI/データ駆動型研究の融合」および「基礎医学と臨床医学の連携・協働」を加速させ、データ駆動・情報循環型の次世代医学研究を戦略的に推進します。
基本理念
本事業の愛称を「PRISM-HU (Platform for Research Innovation and Support in Medicine – Hokkaido University)」と名付けました。この理念に基づき、以下の3つの要素を三位一体で整備し、研究環境の抜本的な改革と研究活動の戦略的推進を図ります。
- ひと（人的資源の整備）
データ・マネージャー、生物統計家、AIプログラマー、URA、メディカル・ライターといった多様な専門人材を配置し、研究の計画立案からデータ収集・解析、論文執筆・発信までを一気通貫で支援します。 - AI/DX（先端技術の活用）
個人情報に配慮したローカル大規模言語モデル（Local LLM）等の生成AIを活用し、診療サマリー作成、データベース入力、手術動画編集などの業務を効率化・自動化し、研究時間を創出します。 - しくみ（制度基盤の構築）
研究者が学問的な問いに集中できる「研究専念タイム」を制度として導入するほか、PI人件費制度の活用による外勤の削減、遠隔医療/DXの推進による移動時間の削減を図ります。また、異分野の研究者が交流し、新たなアイディアを創出する「サイエンスカフェ」を設置します。
研究推進の目標
本事業では、AIやデータ駆動型の手法を活用する12名の若手PI（主任研究者）を選定し、以下の3つの研究チームを編成して、基礎医学・臨床医学・情報科学が相互に連携する情報循環型の融合研究を推進します。
サブテーマ1：分子・基礎研究チーム
空間的な分子情報と発現情報を統合した難治性疾患の病態解明
サブテーマ2：画像・臨床研究チーム
AIを活用したヒト表現型（手術動画、歩行、眼底画像等）の客観的定量化による疾患理解と予後予測の革新
サブテーマ3：ビッグデータ・オミックス研究チーム
電子カルテ、ゲノム、病理画像等の多様なRWD統合による高精度モデル構築）
これにより、Top10%論文に資するようなインパクトのある研究成果を継続的に創出し、世界水準の研究拠点形成を図ります。
最終的には、本事業で確立した研究支援の仕組み（AIツール、支援体制）を「北大モデル」として学内（医学研究院・病院全体）、全学、さらには全国の大学・研究機関へ展開し、我が国の研究環境改革を牽引することを目指します。
実施体制
