国際共同プロジェクトSecur-e-Healthは、心血管疾患の診療におけるプライバシー保護型AI活用システムの概念を実証した。本アーキテクチャは、散在する患者データの統合処理と厳格な同意管理、プライバシーを尊重するAI技術を統合し、一次予防から二次予防に至るまで診療の全過程をサポートする。VTT（フィンランド技術研究センター）のミカ・ヒルボ研究チーム長およびガウラン・シャルマ主任研究員らが中心となり開発した手法は、オウルで開催された北欧デジタル健康・ワイアレスソリューション会議で発表された。 同システムは、医療データが複数機関に分散している現状に対応するため、データ移動を伴わないプライバシー保護型連合学習を採用している。この手法により中央集権的なデータ収集を行わずにAIモデルの学習を実現し、従来の機械学習手法と同等以上の予測精度を達成した。また、継続的な管理が必要な患者向けには、治療同意の電子化、心電図モニタリングデータの安全な収集、複数システム間でのデータ統合プロセスを構築。必要最小限の情報のみ開示する設計とし、臨床判断を支援している。 本ソリューションは、医療現場が抱えるデータの利活用とプライバシー保護の両立という根本課題への解決策を示す。患者、データ管理者、医療提供者、研究者間の信頼構築を強化すると同時に、各機関が自らのデータ管理権を維持したまま共同利用を進められる基盤となっている。発表された論文は、未来のデジタルヘルスサービス展開に向けた標準的な技術基盤としての期待を高め、医療AIの実用化におけるプライバシー要件遵守の新たな基準を確立したものである。