まとめ（２／２）
集中管理システム（17）
• 検体情報（採取日、種類、保存場所、残量等）、全ゲノムデータ（解析・データセンターにおけるデータ受
領、QC結果、解析状況、レポート提出状況を含む）、臨床情報、同意の種別（共同研究での試料分譲の可
否、産業界単独利用での試料の分譲の可否、意思変更の状況等）を一元的に管理・運営するシステムとする
こと。
• 検体の取り違い防止などの観点から、検体情報が常にゲノム情報、臨床情報のデータベースと紐付けが可能
となるように管理する仕組みが必要。
• 研究同意時の本人確認、同意撤回があった際のデータの削除等、トレーサビリティを確保する技術の具体化
を検討すること。
• 新規の患者からの検体については、既存の施設を用いて一括管理することが可能な仕組みを構築すること。
情報管理・システム構築に関して（18,19）
• 治療に直結する重要インフラとして臨床情報、ゲノムデータへのアクセスコントロールやID管理、ログ管理、
秘密分散技術を用いたデータ保管、セキュリティ検知・対策意思決定プロセスを検討すること。
• 臨床情報やゲノムデータへのアクセスは、データ利用者の管理を徹底すること。
人材育成（20）
• 解析・データセンターの運用、稼働維持、改善のための多様な業務を担う人材は、本邦においては著しく不
足している。人事戦略、ヒューマンリソース戦略の明確化と共に人材育成の知識体系の整理、育成計画を構
築すること。
• 任務を担う能力を有する若い研究者の育成については、大学院と連携し、解析・データセンターにおいて、
データ解析や情報基盤の構築、データ管理など魅力あるを研究することで学位が取得できるような仕組みを
検討すること。
• 長期的な目線でアカデミア、産業界相互の人事交流も通して人材を確保するとともに、人材の流出を防ぐべ
く、モチベーションの維持、キャリアパスの確保を検討すること。

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