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【シリーズC資金調達イベント】NTTコミュニケーションズ共催Webinar「医療データの価値を引き出す析秘®—臨床と研究での活用が切り開く事業拡大」12月17日開催

医療データの価値を引き出す析秘®—臨床と研究での活用が切り開く事業拡大_OGP

TXP Medicalは、「医療データで命を救う」をミッションに掲げ、急性期医療のプラットフォーム構築から医療データの利活用まで幅広くサービスを展開してまいりました。この度、24.6億円の資金調達に成功し、生成AIと電子カルテデータを主軸としたRWD事業の国内トッププレーヤーを目指す新たな段階に入りました。

当社の取り組みと将来のビジョンをより詳しくお伝えするため、「NEXT Stage: SERIES C」 と題した3回にわたるイベントを開催いたします。

第3回目として、投資引受先であるNTTコミュニケーションズ株式会社と共同で秘密計算「析秘®」と医療データの活用をテーマに、NTTコミュニケーションズ株式会社ビジネスソリューション本部 スマートワールドビジネス部 スマートヘルスケア推進室 担当部長 櫻井 陽一氏が講演いたします。
また、基調講演として、国立研究開発法人医薬基盤・健康・栄養研究所 理事長 中村 祐輔氏に講演いただきます。

医療データの新時代の幕開けに、皆様のご参加を心よりお待ちしております。


セミナー概要
医療データの価値を引き出す析秘®—臨床と研究での活用が切り開く事業拡大
医療・ヘルスケア分野において、"患者データを保護しながら、いかに医療データを活用するか"という課題は、常に大きな注目を集めています。本セミナーでは、NTTコミュニケーションズ株式会社の「析秘®」に焦点を当て、医療データの保護と有効活用を両立する最新技術について解説します。具体的には、「臨床と研究での応用方法」や、「医療・ヘルスケア分野におけるデータ利活用」についてご紹介します。

■こんな方にオススメ
製薬または医療機器等の企業に所属されている研究・開発者の方
大学・医療機関・研究機関に所属されている臨床研究者の方
ヘルスケアデータを分析するアナリストの方
医療・ヘルスケア分野におけるデータ利活用を推進される方

■開催日時:2024年12月17日(火)11:00~12:00
■参加費:無料
■イベント形式:webinar
■共催:NTTコミュニケーションズ株式会社、TXP Medical株式会社
■注意事項:本ウエビナーは、ライブ配信のみとなります。後日の配信等はございません。

視聴者のみなさまへも動画撮影(録画)、録音、撮影・録音データのオンライン配信等について禁止させていただいております。また、文字起こしや、冊子等への転用を含む文書化の全てについても禁止しております。何卒ご理解の程お願い申し上げます。


webinar申し込みはこちら



■登壇者
基調講演: AI活用型リアルタイム創薬プラットフォームの構築
国立研究開発法人医薬基盤・健康・栄養研究所 理事長
中村 祐輔

1977年大阪大学医学部卒業。1989年癌研究所生化学部長。1994年東京大学教授。1995年同ヒトゲノム解析センター長。2005年理化学研究所センター長(併任)。
2011年内閣官房参与。2012年シカゴ大学医学部教授。2018年4月内閣府プログラムディレクター。東京大学名誉教授。シカゴ大学名誉教授。2000年慶應医学賞、2003年紫綬褒章、2021年文化功労者。

講演:医療データの新たな可能性を拓く秘密計算技術『析秘(せきひ)』のご紹介
NTTコミュニケーションズ株式会社
ビジネスソリューション本部 スマートワールドビジネス部 スマートヘルスケア推進室 担当部長
櫻井 陽一

マイナンバー関連システムや地域医療関連システムをはじめとする公共・医療分野のシステム開発に従事。認証認可、秘密計算、匿名加工等のデータプライバシー対策関連の技術を軸とし、内閣府、デジタル庁等の国家プロジェクトに従事すると共に、析秘、SmartPRO、SDPF for Healthcare等のSmart Healthcare関連サービス開発を主導。

TXP Medical株式会社 代表取締役/救急科専門医 
園生 智弘

2010年東京大学医学部卒業。急性期医療の課題解決のため「Next Stage ER」を自身で開発し、2017年TXP Medical を創業。資金調達累計40億円以上、社員約100名(12月現在)。全国の大病院、自治体、製薬企業へと事業を展開。


司会:TXP Medical株式会社 医師/医学博士/弁理士 病院事業部マネージャー
佐藤 雅和

2010年東京大学医学部卒業。がん治療認定医。臨床医時代の英語論文は筆頭著者のみで約20編。研究分野は癌代謝、幹細胞等の基礎分野から海外企業との共同研究、コンピュータビジョン・ディープラーニングの臨床応用など多岐に渡る。

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