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X-WR-CALDESC:【第3回Snowflakeヘルスケア・ライフサイエンス
 ユーザー会】リアルワールドデータ×オントロジー 〜
 医療・生命科学研究を支えるデータ基盤とAI〜
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SUMMARY:【第3回Snowflakeヘルスケア・ライフサイエンスユー
 ザー会】リアルワールドデータ×オントロジー 〜医療
 ・生命科学研究を支えるデータ基盤とAI〜
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/10019
 46?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nデータをつ
 くる人と、データで問いを立てる人が、ランチタイム
 に同じテーブルを囲む1時間。\n開催概要\n\n日時：2026
 年12月10日（木）12:00〜13:00\n形式：オンライン\n参加費
 ：無料\n主催：Snowflakeヘルスケア・ライフサイエンス
 ユーザー会\n\n概要\nSnowflakeヘルスケア・ライフサイエ
 ンスユーザー会の第3回を、ランチタイムのオンライン
 形式で開催します。\n今回のテーマは「リアルワール
 ドデータとオントロジー」です。電子カルテやレセプ
 ト、健診データなど、日常の診療や健康管理の中で蓄
 積されるリアルワールドデータ（RWD）は、数百万人規
 模の集団を対象にした研究を可能にしつつあります。
 一方で、RWDの用語は診療報酬や臨床の現場に合わせて
 整理されており、そのままでは研究上の概念と結びつ
 きません。そこで重要になるのが、疾患・表現型・遺
 伝子・化合物などの概念を共通の識別子と階層で表す
 オントロジーです。\nRWDを研究に活かすには、記録さ
 れた用語をオントロジーでどう意味づけし、個人情報
 を守りながらどう扱うかという基盤側の工夫と、その
 データからどんな問いを立て、どう臨床に還元するか
 という研究側の視点の両方が欠かせません。\n前半で
 は、生命科学のオントロジーとAI Agentを組み合わせて
 、RWDや研究データを扱うためのデータ基盤の設計につ
 いて、データエンジニアリングの立場から紹介します
 。後半では、全国規模の健診データなどの大規模な医
 療データとAIを活用した循環器領域の臨床研究につい
 て、医学研究者の立場からお話しいただきます。\n基
 盤を設計する側と、データを使って研究する側。それ
 ぞれの視点を持ち寄ることで、医療・生命科学分野で
 のデータ活用を一緒に考える会にしたいと思います。S
 nowflakeを使っていない方、医療やデータ基盤が専門外
 の方も歓迎です。お昼ごはんを食べながら、気軽にご
 参加ください。\nこんな方におすすめ\n\n医療・製薬・
 ライフサイエンス領域の研究者\n医療AIやリアルワール
 ドデータ（RWD）の活用に関心がある方\nSnowflakeを利用
 している、または利用を検討している方\n医療・生命
 科学分野のデータを扱うデータエンジニア、データサ
 イエンティスト\nAI Agentやオントロジーを使ったデータ
 活用に関心がある方\n\nタイムテーブル\n\n\n\n時間\n内
 容\n登壇者\n\n\n\n\n12:00〜12:05\nオープニング・ユーザー
 会紹介\n\n\n\n12:05〜12:20\n生命科学オントロジーとAI Agent
 を活用したSnowflakeデータ基盤\n是枝 達也\n\n\n12:20〜12:50
 \nリアルワールドデータ解析における事例紹介（仮題
 ）\n八木 隆一郎\n\n\n12:50〜13:00\n質疑応答・クロージン
 グ\n\n\n\n\n※時間・内容は予告なく変更となる場合があ
 ります。\nセッション内容\n生命科学オントロジーとAI 
 Agentを活用したSnowflakeデータ基盤\n是枝 達也\nAI Agentが
 研究データに自然言語でアクセスする場面が増えてき
 ましたが、Agentが期待どおりに働くかどうかは、デー
 タに届くかどうかだけでなく、データの意味や関係を
 どこまで参照できるか（コンテキスト層）にも左右さ
 れます。生命科学には、Gene Ontology、Human Phenotype Ontology
 、Mondo、ChEBIなど、遺伝子・表現型・疾患・化合物の概
 念を共通の識別子と階層で表すオントロジーが四半世
 紀にわたって整備されてきました。\n本セッションで
 は、筆者らが公開したレビュー論文（プレプリント）
 をもとに、これらの外部オントロジーを組織内の研究
 データと結びつけるためのデータ基盤のアーキテクチ
 ャを紹介します。Snowflakeを例に、セマンティックビュ
 ーで社内データの意味を定義し、Cortex Agentとカスタム
 ツールを通じて外部のオントロジーを参照し、その結
 果を社内データと同じアクセス制御の下で結合する、
 という構成を概念設計として提案しています。\nあわ
 せて、創薬研究における標的と疾患の照合や、リアル
 ワールドデータでのコホート定義（例：投薬前のQT延
 長の記録の抽出）を仮想的なユースケースとして取り
 上げ、オントロジーの階層をどこまでたどるかで対象
 が変わることや、専門家の判断が必要になるポイント
 についてもお話しします。実装による定量的な評価は
 今後の課題であり、設計の考え方とこれからの可能性
 を共有する内容です。\n参考：Koreeda T\, Kurogi N\, Yagi R. A
  Bioinformatics Data Platform on Snowflake Using Life-Science Ontologies 
 as Context for AI Agents. Preprints (2026). https://doi.org/10.20944/prep
 rints202610.1660.v1\nリアルワールドデータ解析における事
 例紹介（仮題）\n八木 隆一郎\n※講演タイトル・内容
 は確定次第更新します。\n登壇者\n是枝 達也（Tatsuya Kor
 eeda）\nSDE Lab（サイエンスデータエンジニアリングラボ
 ）\nバイオインフォマティクス、トランスクリプトー
 ム解析のバックグラウンドを持ち、データエンジニア
 として生命科学・医療分野のデータ基盤に取り組む。S
 nowflake Data Superhero 2026。Snowflakeヘルスケア・ライフサイ
 エンスユーザー会の運営メンバー。本イベントではモ
 デレーターも務める。\n八木 隆一郎（Ryuichiro Yagi）\n慶
 應義塾大学病院 臨床研究推進センター\n循環器内科医
 。専門は循環器内科学、臨床疫学、医療AI、大規模医
 療データ解析。米国Brigham and Women's Hospital循環器内科で
 のリサーチフェローを経て現職。全国規模の健診デー
 タを用いた心電図スクリーニング研究（JAMA Internal Medic
 ine\, 2024）や、ベースラインの心電図から抗がん剤によ
 る心毒性を予測するAI研究（Nature Communications\, 2024）な
 どに取り組む。\n参加対象\n医療・生命科学分野のデー
 タ活用に関心のある方であれば、どなたでもご参加い
 ただけます。研究者、医療従事者、データエンジニア
 、データサイエンティスト、データ分析基盤の担当者
 、学生の方も歓迎です。Snowflakeの利用経験は問いませ
 ん。\n参加費\n無料\n参加方法\n本イベントはオンライ
 ン開催です。参加用URLは、開催前日までにお申し込み
 いただいた方へTECH PLAYからご案内します。\nSnowflakeヘ
 ルスケア・ライフサイエンスユーザー会について\nSnowf
 lakeヘルスケア・ライフサイエンスユーザー会は、医療
 ・製薬・ライフサイエンス領域でデータ活用に取り組
 む人たちが、業界や職種を越えて知見を共有するため
 のコミュニティです。Snowflakeのユーザーコミュニティ
 「SnowVillage」の業界別ユーザー会として活動していま
 す。研究者、医療従事者、データエンジニア、データ
 サイエンティストなど、立場の異なるメンバーが、実
 際の取り組みや課題を持ち寄って学び合う場を目指し
 ています。\n注意事項\n\n採用・勧誘を目的としたご参
 加はご遠慮ください。\n補欠・落選となった方はご参
 加いただけません。\nご都合が悪くなった場合は、お
 早めにキャンセルをお願いします。\n無断キャンセル
 やキャンセルを繰り返された場合、今後のご参加をお
 断りすることがあります。\n講演の録画・撮影・録音
 はご遠慮ください。\n内容は予告なく変更となる場合
 があります。\n\nお問い合わせ\n本イベントに関するお
 問い合わせは、TECH PLAYのお問い合わせフォームよりご
 連絡ください。
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