クラウド サービスは現在、さまざまな学術コミュニティで、研究、教育、組織管理など、さまざまな目的で使用されています。 たとえば、日本の文部科学省 (MEXT) が実施した大学の情報インフラストラクチャに関する最近の調査では、90% 以上の大学が現在、情報システムでクラウド サービスを使用していることが示されています。1. 今日の時代、ライフ サイエンスに関係するものなどの主要なデータ サイエンス コミュニティは、大規模な科学データをアーカイブおよび分析できるコンピューティング システムを必要としています。 その結果、クラウド サービスは、従来のオンプレミス IT システムだけでなく、新しい IT システムでも急速に不可欠になっています。 たとえば、日本の国立遺伝学研究所 (NIG) は、オンプレミスのスーパーコンピューターとのハイブリッド コラボレーションで、パブリック クラウド コンピューティング サービスの使用を既に開始しています。2一方、米国国立衛生研究所 (NIH) は、STRIDES (発見、実験、および持続可能性のための科学技術研究インフラストラクチャ) イニシアチブを通じて、学術研究におけるパブリック クラウドの使用を促進しています。3.
ただし、セキュリティの問題は、学術機関の情報技術 (IT) 管理者にとって深刻な問題です。 実際、前述の文部科学省の調査結果によると、クラウド サービスを採用している大学の 50% がセキュリティの向上を理由にクラウド サービスを利用している一方で、50% の大学がクラウドを採用する機会を断っている理由でもあります。サービス。1. これらの相反する調査結果は、クラウド サービスの使用に関する標準的な基準が日本の学術コミュニティで採用されていないことを示しており、この欠如が、特にゲノムの医学研究などの機密データを扱う学術分野で、研究者がクラウド サービスの使用を躊躇していることを示しています。 その結果、これらの研究者は、クラウド サービスによって提供されるデータとコンピューティング キャパシティを使用する機会に気付いていません。
ゲノム医科学コミュニティにおけるクラウドサービスの利用基準として、クラウドサービスなどの外部機関が運営するリソースの利用に関するガイドラインが各学術助成機関から発行されています。 例えば、国立研究開発法人科学技術振興機構（JST）の国立生命科学データベースセンター（NBDC）は、「ヒトデータ共有のためのNBDCガイドライン」を公開しています。4 （以下、「NBDCガイドライン」という。）において、個人情報の保護に配慮しつつ、公的資金を用いて生成されたヒトデータの保管および分析に関するルールを定める。 NBDC ガイドラインには、NBDC 以外の学術機関が運営するデータベース/サーバーの運用要件が含まれています。 さらに、米国 NIH は、「NIH ゲノム データ共有 (GDS) ポリシーに従うアクセス制御データの NIH セキュリティ ベスト プラクティス」を公開しました。5 (以下、「NIH ガイドライン」) は、NIH データ リポジトリに保持されているヒトのゲノムおよび表現型データにアクセスしようとする研究者向けの規則を定めています。 また、学術機関やクラウドサービスで運用されているデータベース・サーバーの運用ルールも定めています。
医療情報システムの運用をカバーするガイドラインの必要性は、日本の政府機関でも議論され、関連する 2 つのガイドライン ドキュメントが発行されました。 厚生労働省作成の「医療情報システムのセキュリティガイドライン」です。6 （以下「厚生労働省ガイドライン」という。）及び総務省と経済産業省が共同で策定した「医療情報を取り扱う情報システム及びサービスの提供者による医療情報のセキュリティ管理に関するガイドライン」セブン （以下、「総務省ガイドライン」という。前者は主に医療機関やITサービス事業者の管理者に対する要件に焦点を当てたものであり、後者は主にクラウドサービス事業者を含むITサービス事業者に対する要件に焦点を当てたものである。
さらに、国立計算機研究所 (NII) は、教育機関の IT 管理者または研究者が最も適切なクラウド サービスを選択できるように設計されたクラウド サービス チェックリストを開発しました。 このチェックリストは、IT 管理者や学術機関の研究者がクラウド サービスを導入する際に考慮すべきと思われる項目で構成されており、安全性、機能性、パフォーマンス、法律など、さまざまなクラウド サービスに関する問題を包括的にカバーしています。 ただし、どのチェックリスト項目が医療ゲノム科学コミュニティのガイドラインを満たすかを特定するのが難しい場合があり、一部のガイドライン要件は既存のチェックリストに含まれていません。 この問題が、ゲノム医学研究コミュニティ向けにカスタマイズされたクラウド サービス チェックリストを作成する動機となりました。
したがって、この記事では、学術機関の IT 管理者または研究者が最適なクラウド サービスを選択できるように設計されたクラウド サービス チェックリストを提供し、このチェックリストをゲノム医学研究用にカスタマイズしました。 結果として得られるパーソナライズされたチェックリストは、研究者がゲノム医学コミュニティのガイドラインを満たすクラウド サービスに関する情報を簡単に見つけられるように設計されています。 さらに、多くのクラウド サービス プロバイダがゲノム医療研究用クラウド サービスの要件またはチェックリスト項目を満たしているかどうかを、アンケートの回答を分析することによって調べます。
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