千年カルテプロジェクト

千年カルテプロジェクト

本格的日本版EHRと医療データの2次利用に向けてMillennial Medical Record Project

Toward establishment of authentic Japanese version EHR and secondary use of medical data

吉原 博幸 1, 2
YOSHIHARA Hiroyuki1, 2
1 京都大学大学院 医学研究科 EHR共同研究講座
1 Kyoto University, Graduate School of Medicine, the EHR Research
2 宮崎大学病院 EHR利用推進センター
2 University Hospital Miyazaki, The Center for EHR

EHR（Electronic Health Record）の始まりは1995年の医療情報共通規格（MML: Medical Markup Language）の検討開始にさかのぼることができる。2001年に，MMLをデータベース構造としたEHRが開発され，熊本，宮崎，東京，京都へ拡大していった（Dolphin Project）。その後，国家レベルでの医療情報管理の必要性が認識され，医療情報の2
次利用のニーズとも相まって，2015年にDolphin Projectの国レベル版である「千年カルテプロジェクト」が始まった。
2018年度までの4年間で接続病院を十分に増やし，2019年度から始まる医療情報の2次利用に備える。2次利用の収益による補助金に依存しないEHR部門も含めた独立採算を目指している。
EHR，Electronic Health Record，千年カルテプロジェクト，地域連携医療，カルテ開示，医療データ，2次利用，データ利用
原稿受理（2017-11-21）
情報管理. 2018, vol. 60, no. 11, p. 767-778. doi: https://doi.org/10.1241/johokanri.60.767

1. はじめに東京，京都等のEHR（Electronic Health Record）注4）
サイト（Dolphin Project）を，新しく開発・設置す2014年3月に次世代医療I C Tタスクフォース（内る共同利用型E H Rセンターに集約し，その他の地域

閣官房）注1） が設置され，主として医療情報の2次利からも多数の医療機関等の参加を得てこのデータセ用に関する検討が開始された。2015年4月2日に第1ンターを共同利用することで，データの安全性と運回の次世代医療ICT基盤協議会 注2）（以下，協議会）

営費の低減を目指す。医療機関から出力されるデーが開催された。これは，内閣総理大臣を本部長とす

タ規格はさまざまであるが，最終的にはデータセンる「健康・医療戦略推進本部」の下部組織の一つでターでISO13606注5） に集約している。また，これある。協議会のプロジェクトの一つとして「千年カらのデータを法律にのっとって公正・安全に2次利用

ルテプロジェクト」が立ち上がり「大規模健康・診

し，その収益でE H Rを運営し，事業の継続性を担保

療データの収集・利活用」注3）をテーマとした。

する（脱補助金，脱研究費）（図1）。

2015年9月，
日本医療研究開発機構（AMED: Japan2018年度に施行される予定の「次世代医療基盤法」

Agency for Medical Research and Development）（医療分野の研究開発に資するための匿名加工医療情研究公募事業に正式採択決定（研究題目：全国共同報に関する法律）に沿って2つの事業体（一次利用利用型国際標準化健康・医療情報の収集および利活

E H R運営機関，認定匿名加工医療情報作成事業者）

用に関する研究）。
本研究は，2019年度からの事業化をが新設・運営される予定である。本プロジェクトで目指し，
すでに2002年以来，別々に稼働していた九州，

1990年代からの懸案だった診療データベースの本格
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臨床統計データ

利用者

二次利用運営機関
利用料
臨床データ

㻱㻴㻾センター

地域㻼㻶

地域㻼㻶

地域㻼㻶
地域㻼㻶

㻵㻿㻻㻝㻟㻢㻜㻢

地域㻼㻶

㻴㻸㻣㻔㻿㻿㻹㻵㼄㻕㻹㻹㻸㻔㼄㻹㻸㻘㻌㻶㻿㻻㻺㻕
レセプト電子申請形式
㻰㻼㻯データ

利用料

データ形式変換

臨床データ開示
臨床データの共有

医療機関等
薬局㻘㻌検査㻘㻌健診

患者

地域ごとのデータセンター運用ではなく， 国内に大規模データセンターを作り， 各地域のデータセンターを収容し，コストダウンを計り， 運用負担を軽減する。

図1 千年カルテの概念

的運用とデータの2次利用により，連携医療，臨床研

業省の研究補助金を得て，MML（Medical Markup

究，創薬，公衆衛生，行政等への活用が期待される。

Language）注7），1）をデータベース構造としたEHR（こ本稿では，千年カルテプロジェクトのシステムから

こでは医療情報連携基盤）を開発し運用を開始した

法的問題を含めた今後の課題を概観する。

（Dolphin Project）2）～ 4）。Dolphin Projectは，地2. 日本におけるEHRの歴史

域ごとに患者の診療データを管理する地域医療情報
データセンター（以下，データセンター）を設置し，これをハブとして，連携医療や電子的カルテ開示を

2.1 Dolphin Project行う仕組みである（図3）。

1993年にインターネットの民間利用が可能となっ

Dolphin Projectの目的は，「地域の異なる病院情た。当時，医療情報の若手研究者，企業人が集まり，報システムを効率的に相互接続することのできる基盤

将来電子カルテはどのような機能をもつべきかの検を提供すること」である。センターサーバーに蓄積さ討が始まった。1995年に，宮崎で最初の集まりが開れた診療データを一定のセキュリティーの下に統合保かれ，開催場所にちなんで「Seagaia Meeting」と管し，医療従事者は，診療契約関係にある患者の診療命名され，現在まで毎年開催されている注6）。
電子カルテのあるべき姿は「つながる」ことだ。
患者が新規の病院を受診した場合でも，過去の病歴• データの所在• データの互換性• アクセス制御

すべてが電子カルテに表示されることが望まれる。
異なるベンダーの電子カルテの混在環境で，それを実現するための課題は3つ。「データの所在」「データの互換性」「アクセス制御」である（図2）。
以上の課題を1990年代に解決し，2001年に経済産
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図2 EHR運用に必要な技術要素

千年カルテプロジェクト

０）遠隔地バックアップ（災害対策）
１）患者向け臨床データの開示（㻮㻞㻯）２）医療機関同士のデータ共有（㻮㻞㻮）３）データの２次利用（研究（㼞㼑㼟㼑㼍㼞㼏㼔）等）（㻮㻞㻾）２次利用：研究等

臨床データの蓄積

データセンター
臨床データの共有
臨床データの
参照

病院
患者

クリニック
薬局•検査

データセンターに実データを集め， これを共有する。 最終的には医学研究等のために2次利用を行う。

図3 Dolphin Projectの基本概念
データを一元的に閲覧することが可能となり，これに2006年に京都（まいこネット）が稼働し，2017年

より「連携医療」が可能となる他，患者は，自身の診現在，宮崎と京都が運用を継続している。

療データを閲覧し（「電子的カルテ開示」），症状など
を自分のカルテに記録することも可能になる。

2.3 データセンター統合の機運

これを実現するために，データセンターを設置し，地域データセンター運営は地域プロジェクトによりこれにクリニック，病院，検査センター，薬局，訪異なるが，大学病院などでの設置，大手データセンター

問看護ステーションなどを接続する。経過記録，検へのポスティングなど，サーバーの購入，管理，5～

査結果，紹介状，退院時サマリーなどを送り，患者6年ごとの機器更新など，人的にも，財務的にも大変ごとに統合的に蓄積する。この情報は，地域での診大きな負担を強いられる。そこで，国内に大規模デー

療データ共有に利用する他，各医療機関のカルテデー

タセンターを造り，EHRサービスをSaaS（Software

タのバックアップとしても使われる。

as a Service）注8） 化して地域のサーバーを収容し，コストダウンを図るだけでなく，運用負担を軽減する

2.2 データセンターと電子カルテを結ぶ仕組みというアイデアが生まれた。これが2014年頃から始データセンターは，データを受け取るインター

まる，政府の次世代医療ICT基盤整備計画の下で，国フェースをもち，MMLやHL7（Health Level 7）なレベルのEHR基盤構築につながっていくことになる。

どの形式で記述された診療データを受け取ることができる。各医療機関の電子カルテは，診療データを

3. 千年カルテプロジェクト

MMLなどに変換してデータセンターに送信し，デー
タセンターは，これを受け取りデータベースに格納する。医療機関，患者などは，これを参照できる。

前章で述べたように，
Dolphin Projectが抱えていた，
地域ごとのデータセンター運営の重い負担を軽減する

地域ごとにデータセンターを設置し，順次運営をため，千年カルテプロジェクトでは，データセンター開始した。2001年に熊本（ひご・メド），2002年に宮をEHRセンター 1か所に集中させ，各地域でネット越し崎（はにわネット），2003年に東京（HOT Project），に機能を分割利用できるように設計した（図1）。
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初年度（2015年度）は，EHRセンター（データベーる。以下にHadoopエコシステムを構成する技術要ス等）の基盤構築。同時に，すでに京都，宮崎で旧素のうち，今回採用している主な技術要素（図6）にEHRに接続されている病院（11施設）をEHRセンター

ついて述べる。

に接続した。

（1）Hadoop

2016年度は，接続病院を増やし23病院が接続さ

千年カルテには，参画している全国の医療機関かれ，2017年度は40以上の病院が新たに接続される

ら電子カルテデータが送信されてくる。格納すべき

予定で，調整が続けられている。AMED研究期間のデータは参画数に応じて増加するため，データの処最終年度となる2018年度も40施設以上の病院，薬理能力および格納容量について柔軟な対応が求めら局等の接続を予定している。最終目標は基幹病院クれる。一般的にデータの処理能力・格納容量の増強

ラスで150ほどの予定である（図4）。

には「スケールアップ」と「スケールアウト」注9）と図5に示したように，千年カルテプロジェクトでは，い う2種 類 の ア プ ロ ー チ が 存 在 す る。Apache

図中央のEHRシステムをまず構築し（～2018年度），

Hadoopはスケールアウトによる拡張を可能として

EHRサービスの実施を先行する。2018年の次世代医

おり，かつ，サービスを継続したままの増強が可能

療基盤法の施行を受けて，新しく認定匿名加工医療となっている。また，複数サーバーでデータをレプ

情報作成事業者が運営される予定である。一次利用

リケーション注10）して保持することにより，高い耐EHR運営機関は，現存のNPO日本医療ネットワーク

障害性を実現している。

協会が引き続きこれを担当する。

（2）Hive
各医療機関から送信されてくるカルテデータは

3.1 データベース

MedXMLコンソーシアムが策定したMML形式で送3.1.1 データベース（エンジン）

信され，千年カルテ内部でJSONと呼ばれる形式に変千年カルテのデータベースエンジンには，オープ換した後，格納される。データは各医療機関から随ンソースの大規模分散ファイルシステムである

時送信されてくるため，膨大なデータ件数を処理す

Hadoopエ コ シ ス テ ム を ベ ー ス と し て 採 用 し て いる仕組みが必要となる。

：
年度

年度

年度

年度
自治体

出生情報
ライフログ
健診結果

健診センター

病院
診療情報
介護情報
死亡情報

病院
モデルエリアとして“京都”“宮崎”で
展開

診療所

診療所

病院

病院
介護施設

全国のＥＨＲとの連携（検討中）

エリア拡大

診療所
診療情報

健診センター
診療所
病院
介護施設
自治体

︵＝データの項目の拡大・連続性の確保︶

想定される
主な情報

接続先カテゴリーの拡大

ライフケア
ステージ

データの
価値の向上

施設数の拡大（＝利活用するデータ規模拡大）：医療情報の活用

次利用の要件・
ニーズの把握次利用の実現性検証

次利用運用ルー
ル等の準備

図4 千年カルテの展開計画
770

実証実験・
ノウハウ蓄積自立採算確保

千年カルテプロジェクト

B2R データ利活⽤：医療情報を活⽤したデータ分析
医療関連機関，大学等，製薬企業，⾏政等
承認・情報提供

医療関連機関
承認・情報提供

情報提供依頼二次利⽤運営機関

情報提供依頼顕名データ運営機関

認定匿名加⼯医療
情報作成事業者

匿名二次
利⽤DB

ライフケア
関連企業

顕名二次
利⽤DB

匿名化情報の蓄積
統計処理

 医療情報の規格化・匿名化

EHRシステム
診療情報

医療情報DB(ISO13606)
EHR運営機関

Mapper(ISO13606変換)

B2B

診療所

依頼
閲覧 （同意）

健康情報

閲覧

病院

 個⼈同意契約管理 閲覧者の認証

B2C

・・・

生活者
PHR:個人への健康・
医療情報の提供

EHR:医療施設連携による診療⽀援

NPO日本医療ネットワーク協会の運営する 「EHRシステム」 に医療機関等からのデータが集まり （図下半分），
新法により認定される 「二次利用運営機関」 が， EHRセンターから提供された実名データを匿名化し， 研究者に有料で提供する （図上左半分）。 「顕名データ運営機関」 は， 病院やライフケア関連産業が， 患者と個別契約のうえ， 診療情報に付加価値を付けたサービスを行うもの。

図5 千年カルテプロジェクトの概要

gEHR
WebAPI

分散データベース

データ
登録
変換・取込
機能
MML
(v4)

ISO 13606

Impala

HBase
Hive

患者

データ
検索

HBase

MML(JSON)

データ
登録

Impala

データ
検索

gEHR
WebApp

医療
スタッフ

データ
検索

Hadoop

図6 千年カルテのデータフローと各技術要素の関係
Apache HiveはRDB（Relational Data Base）でレームワークに沿って処理が変換され，分散実行さは取り扱いの難しい大規模データに対応したDWHれる。

（データウェアハウス）プロダクトであり，Hiveを通（3）HBase

し て 実 行 し た 処 理 はYARNと 呼 ば れ る 分 散 処 理 フ

千年カルテの内部では上記のMML形式以外にも
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ISO13606形式でデータを格納している。ISO13606てMML Version 4としてリリースし，本プロジェク

は，アーキタイプによる柔軟なデータモデル構造が特トでのインターフェースの一つとし，対応する論理徴であり，同特徴と親和性の高い格納方式が必要とモデルを設計し，マッピングテーブルを整備した5）。

なる。HBaseはオープンソースの大規模分散ストレー

健診では日本HL7協会が定義したHL7 CDA Rel2

ジ シ ス テ ム で あ り， デ ー タ 構 造 と し てKVS（Key-準拠のデータ形式6） が広く普及しているため，そのValue-Store）方式を採用している。一般的なRDBはスキーマを基に，同様にアーキタイプを利用して論

データ構造に関する細かい定義（スキーマ）が必要

理モデルを設計し，健診施設からもデータを取り込であるが，HBaseではスキーマが不要（スキーマレス）

むことができるようにした。

となっており，
柔軟なデータ運用が可能となっている。
（4）Impala

HL7やMMLの開発に慣れていないベンダーのために，MMLを簡略化したJSONや独自フォーマットに

通常のEHRは自医療機関のみ，地域EHRも特定エリ対応したアップローダーも用意した。これらのデー

アの医療機関のみを対象としているが，千年カルテはタも対応する論理モデルにデータが取り込まれるこ

全国の医療機関のデータを対象としており，そのデーととしている。

タ量は膨大である。千年カルテでは，Web画面を通して患者・医療スタッフがカルテデータを閲覧できるようになっており，オンラインでの検索パフォーマンスについて特別な考慮が必要となってくる。

3.2 アクセス制御
従来，どの患者のデータを誰に見せるかという厳格な1対1のアクセス制御が設計されてきたが，運用

Impalaはオープンソースの分散SQLクエリエンジ

上病院の負荷が大きく実際にはほとんど利用されてンであり，HDFS上に格納されたデータを高速に検索こなかった。本プロジェクトでは，自施設，連携病院，することが可能となっている。また，前述のHiveと患者の3者をステークホルダーとして定義する。

データの共有が可能なため，千年カルテではバッチ（1）医療機関による開示ポリシーの設定

処理はHive，オンライン処理はImpalaといった形で各技術特性を生かす形で適用している。

医療機関が診療情報の共有範囲，アクセス権を設定する。
一般に，アクセス制御対象とする診療情報は，診療3.1.2 データベース（論理構造）
上記のような経緯により，千年カルテプロジェクトれる。本プロジェクトでは，個別の医師の制御，項目の デ ー タ ソ ー ス は 旧EHRへ 出 力 さ れ て い たMMLごとの制御は行わず，文書種別単位，診療科単位でのVersion 2および3によるデータをまず対象とした。

アクセス権設定を前提とする。MML標準規約で定義

さらに接続病院数を増やし，対象とするデータ種別をされた18文書を単位としてそれぞれ患者，連携施設増やすためには，MMLだけではなくHL7あるいは病へのアクセスを許すかどうかを設定できる（図7）。

院やベンダー独自の形式にも対応する必要があった（2）患者によるオプトアウト

ため，データベース内部の論理構造を柔軟で検索性に優れたISO13606, openEHR注11） によるアーキタイ

患者が医療機関受診歴の中から，診療情報を共有したくない医療機関を選択する。

プモデルを採用した。アーキタイプモデルを利用する

患者が共有を拒否した医療機関の情報は，たとえことで，複数のデータソースを柔軟に取り込みつつも，

当該医療機関が連携病院への共有を許可していたと横断的にデータ検索を行うことを可能とした。

しても患者の意志が優先され共有されない。

さらに，既存のMMLとの後方互換性を維持しつつ

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科単位，医師単位，文書種別単位，項目単位で分類さ（3）共同診療のルール

開発上の利便性を高め，バイタルサイン，体温表，診療情報を生成した医療機関，当該医療機関を受

内服処方箋，注射実施記録の各モジュールを追加し診した患者の双方が許可した診療情報のみが，患者

千年カルテプロジェクト

図7 医療機関ごとに設定する， 医療文書， 診療科ごとのアクセス制御の受診歴のある連携病院に対してのみ共有される。

とで，災害時に患者個人が持ち出したスマートフォン

たとえ本プロジェクトに参加している病院であっての情報を参照して診療を継続することも可能である。

も，当該患者の受診がない病院に対して情報は共有されない。

3.3.2 データの1次利用

図6 医療文書、診療科ごとのアクセス制御。医療機関ごとに設定する。

EHRに集積された情報の1次利用として，データ閲

3.3 サービス機能
千年カルテプロジェクトでは，医療機関，患者等

覧，Electronic Data Capture（EDC：電子的デー
タ収集），アラートシステム，経営指標分析の4つがへのサービスを「ゼロ次利用（診療結果データの遠挙げられる。

隔バックアップ）」「1次利用（共同診療のための情報（1）データ閲覧：患者，医療スタッフ向けビューアー

共有，患者への開示）」「1.5次利用（EHRにおいて診利用者向けビューアーは，PC用（Webブラウザ），

療リスクなどを自動的に発見する」「2次利用（匿名，スマートフォンアプリケーション（iOS，Android）

顕名での医療情報の研究利用）」に分類している。

が用意されている。図8は，P C用アプリケーション
画面を示す。ID，
パスワードでログインの後，左側ウィ

3.3.1 データのゼロ次利用

ンドウ（図8下）に検査，処方，報告書等の医療記録

医療機関の災害対策は先の震災を期に対策が進ん

項目が時系列でリストされる（一番上が最新）。クリッでいる。本プロジェクトの理念は個人の生涯医療記

クすると右側に内容が表示され，検査結果などでは，録を永久に保存し人類の資産とすることだが，医療項目を複数クリックすると折れ線グラフが描画され機関が常に最新の診療情報を保持し続ける仕組みでる。詳しくはYoutubeを参照のこと注12）。

あるともいえる。EHRは，電子カルテが災害から復旧するまでの間，最新の患者情報を提供する。
電子カルテのバックアップ（診療結果データの他，
オーダー，医事データなどの業務データを含むすべ

図9は，スマートフォン用のアプリケーションを示す。医師用はなく，患者用のみ。iOS用，Android用がそれぞれ用意されており，Apple Storeなどから無料でダウンロードできる。

てのデータ）からのデータの復旧には電源，通信，現ID，passwordでログインすると，最初は患者の地ハードウェア，運用再立ち上げのため，障害発生直全病歴がダウンロードされる。病歴数にもよるが，後にリカバリーを実施することは困難である。一方，4,000件を25分ほどでダウンロードできる。PCの場

EHRセンターでは電源，通信さえ確立すれば診療情報

合は，閲覧を終了するとデータは消えるが，スマーの提供が即刻可能で，災害直後に最も必要とされる

トフォンの場合は，データはそのまま記録される。

直近の検査結果，処方などの情報を迅速に提供でき

次回のアクセスで新しいデータのみダウンロードしる。また，EHRを通じて患者に情報を提供しておくこてくる。つまり，すべての病歴がスマートフォンに
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患者一覧参照ナビゲーション機能患者の一覧表示。各患者の詳細参照へ遷移可能
情報種類ごとに多岐のデータ参照が可能
診断、検査履歴参照

経過をグラフィカルに表示

図8 千年カルテのWebインターフェース

残っている。大災害の際，停電，ネットの停止はつ収集を可能とすることを目的としている。EHRセン

きものであるが，スマートフォンを持っていれば，ターと医療機関間の専用線と同様の経路を利用して最新処方，検査などを参照可能である。

医療機関相互のデータ連携を行うため，プロジェク（2）Electronic Data Capture（EDC）

トごとに安全な経路を確保する必要もなくなる。

EDCでの利用に関しては，一部電子カルテのテン
プレート入力に合わせてデータをEHRセンターに送出する仕組みを有している。

（3）アラートシステム，経営指標分析
1.5次利用（後述）のデータ分析の結果を診療情報
提示画面に統合し，特定の患者の特異な検査値の推特定のプロジェクトで電子カルテ記載よりも詳細

移などを検知しアラートを表示する機能の実装を予なデータ項目を記録する場合に，わざわざゼロから定している。特に慢性疾患で継続的に検査受診する

EDCシステムを導入することなく，簡便にデータの患者や，突発的な異常値の変化をあらかじめ分析し，医師にフィードバックすることで臨床の安全性を格段に高める。従来，これらのアラートシステムは院
内電子カルテに実装されている例もあるが，電子カ
ルテベンダーや病院の運用部門の負荷が大きかった。本プロジェクトでは，これらのデータ分析とアラート作成をEHRセンター側で一元的に実施することで，医療機関に個別の負荷をかけることもなく医療圏全体でのコスト削減ができる。
さらに，医事データ提供医療機関に対しては経営

図9 スマートフォン用のアプリケーション 「千年カルテ」（向かって左2つがiOS， 右がAndroid）。
774

陣向けのポートフォリオ，ベンチマークといった情報も還元していく予定である。

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3.3.3 データの1.5次利用

欧州（openEHR, openEHR foundation），
日本（MML:

EHRの構築目的の一つとして，集められたデータ

MedXML コンソーシアム注15））など，それぞれの国にを基に診療支援を行うことがある注13）。本プロジェ対応した規格が使われている。実際は，日本国内でもクトでは医療機関および患者に提供するデータ利用

海外でもさまざまな規格が乱立しており，これらを変を1次利用と位置づけ，データを利用して診療支援を換（mapping）して，一つのデータベースに収容する行うことを1.5次利用として位置づけている。

方法がとられている。mapper専門の企業（オリオン

すでに，EHRデータにAIを応用して急性腎障害を

ヘルス社：https://orionhealth.com/など）が世界を早期に検出することで，予後を改善したという報告

席巻している現状からも「唯一の規格」が現実的ではがある7）。本プロジェクトにおいても実施が可能であないことがわかる。

るか調査検討を行っている。

2010年代に入り，ヨーロッパのopenEHRの流れ

スウェーデンでは本プロジェクトと同様にアーキを組む規格がISO13606として認定された。既存のタイプを内部論理モデルとして採用したEHRのデータ

HL7，MMLとの関係を調査したところ，ISO13606

から，心房細動患者にガイドラインに準拠した抗凝固に対してmappingが可能であることが確認されたの療法を医師に促したところ，コンプライアンスの改善で，千年カルテプロジェクトでは，病院，薬局，健が見られたという報告がある8）。この論文で紹介され診センター，検体検査会社等から出されるさまざま

たEHRからさらに診療支援に役立てていく機構は，な 規 格（MML，HL7， 業 界 標 準 独 自 規 格 ……） をオープンソースソフトウェアとして公開されており本ISO13606にmappingして収容している。

プロジェクトでも活用していく方針である。

4.2 電子カルテデータの構造化が不十分
3.3.4 データの2次利用

電子カルテから出されるデータは，HL7，MML，

従来困難であったデータの2次利用が，次世代医療業 界 独 自 規 格CSVな ど さ ま ざ ま で あ る が， こ れ は基盤法の施行により可能となった。この法律の下に，

mappingを用いれば統合が可能である。ところが，

認定匿名加工医療情報作成事業者の国家認定を行

データがサブシステム上にとどまっており，そもそう。この機関は，EHR機関，病院等から実名データ

もデータ出力のできないものが多い。辛うじて電子を受け取ることができる。基本的に患者の個別同意

カルテ本体にデータが送られていても，構造をもたなしに名寄せを行い，匿名加工を行う（Opt-Out）。

ないPDFやJPEG等だったりする。これではhuman

これらのデータを医学研究目的で研究者に提供でき

readableではあってもmachine readableではなく，る（有償）。実名で名寄せを行ったうえで匿名化する

2次利用ができない。また，共通形式でのデータ出力

ので，匿名IDでの個人のトレースが可能となった。

機能を標準で装備しているパッケージも皆無で，政臨床研究，市販後調査などへの活発な利用が期待さ

府の大きな目標であるデータの2次利用を達成するたれる。

めには，業界レベルで電子カルテにおけるデータの4. 解決すべき課題
4.1 データの共通化・標準化

扱いそのものを再検討する必要がある。

4.3 法的問題
2017年5月に施行された改正個人情報保護法は一異なるベンダーのデータを単一データベースに収容般法であるため，医学の特殊性が考慮されていない。

する場合，データの共通化が必須条件となる。
1990年代

このため，極端な異常値などが機微情報に属してし

以降，世界各国・地域で医療情報の共通規格が開発され，まい，これを除外せざるをえなくなっている。これ

米 国（HL7: Health Level Seven International注14）），

は医学研究においては致命的な障壁となる。また，情報管理 2018.2. vol. 60 no. 11

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多施設と共同研究を行う際，診療データを集める場

2001年。その時点ではトップランナーだった日本が，合，病院単位で匿名処理を施す必要があり，結果とこの約15年の間に，諸外国の後塵を拝することとなっして複数の医療機関を受診した同一人物のデータはた。先進諸外国（ヨーロッパ，カナダ，オセアニア等）

別人として取り扱わざるをえなかった。つまり，匿名

でのE H Rは，例外なく国の主導で行われている。使化されたデータで，個人をトレースすることはできわれている予算も，共通して国民1人当たり約50ドなかった。また，地方自治体で制定されている条例は，

ル（約5,000円）である。日本の人口で計算すると医療情報を個人情報保護法を上回る機密レベルで取7,000億～8,000億円である。振り返って，わが国がり扱うこととしている場合が多く，これもE H Rや2次EHRに投下した予算は，はるかにこれに及ばないし，利用の大きな障害となっている（2000個問題）注16）。

使い方も散漫で効率が悪い。今回のプロジェクトで2018年5月に施行予定の次世代医療基盤法は，こも，それほどの予算は使われておらず，将来を見据れらの問題を上書きする法律として位置づけられてえた本格的な計画を策定すべきと痛感する。EHRがいる。
図10に示したように，新たに認定される機関は，

全医療機関をカバーした場合の多重検査，多重処方

E H R機関，病院等から「実名データを受け取る」こなどの節減効果は5％程度見込めるので，それだけでとができる。患者の個別同意なし（Opt-Out）に名も2兆円が節減でき，より有効な医療投資（設備投資寄せを行い，匿名加工を行うことができ，実名で名など）に使うことができる。行政，政治の決断に期寄せを行ったうえで匿名化するので，匿名IDでの個待したい。

人のトレースが可能となった。この法律の制定によって，医学研究の飛躍的な発展が期待できる。

4.4 諸外国と比較したEHRの推進体制

こうじん

5. おわりに
日本におけるEHRの歴史と現在の取り組みについふ かん

われわれがEHR研究に着手したのが1995年。そのて俯瞰した。この3年間の日本の取り組みは，大変意

結果を基にE H Rを社会システムとして実装したのが欲的で結果の期待できる動きである。失われた15年

図10 次世代医療基盤法の下での， 医療情報の取り扱い
776

千年カルテプロジェクトを取り戻すべく，全力でE H Rと2次利用の仕組みの構築と展開に力を尽くす所存である。

吉原 博幸（よしはら ひろゆき） hiroyuki.yoshihara

gmail.com

1973年大阪大学基礎工学部合成化学を卒業後，企業を経て宮崎医科大学へ進む。卒業後1995年まで外科，その後医療情報学分野へ。
1995年宮崎医科大学，2000年熊本大学，2003年京都大学で教授（医謝辞
本稿の作成にあたり，尽力いただいた千年カルテ

療情報学）を通算18年務め，2013年3月退官。2013年4月京都大学
EHR共同研究講座スタート。2014年4月～2016年3月宮崎大学理事・

プロジェクトメンバーの粂直人氏，小林慎治氏（京病院長。2016年4月より京都大学／宮崎大学（京都大学EHR共同研

都大学大学院医学研究科 EHR共同研究講座），末吉真を兼任。京都大学・宮崎大学名誉教授。EHR & Medical DBがライフ

雄氏（Stellaplace, Inc.）に感謝します。

究講座ディレクター，宮崎大学病院 E H R利用推進センター特別教授）
ワーク。

本文の注
注1)

次世代医療ICTタスクフォース：http://www.kantei.go.jp/jp/singi/kenkouiryou/jisedai/kaisai.html

注2)

次世代医療ICT基盤協議会：https://www.kantei.go.jp/jp/singi/kenkouiryou/jisedai_kiban/kaisai.html

注3)

千年カルテプロジェクト：www.gehr.jp

注4)

日本におけるEHRは，地域，国などのレベルでの電子カルテ（EMR: Electronic Medical Record）のデータの集合を意味する。PHR（Personal Health Record）は，病院由来のデータで構成されるEHRに，病院以外（個人，職場など）で発生したデータ（体重，血圧，歩行距離，職場検診など）を加えたもの。日本医療ネットワーク協
会のWebサイト（http://www.ehr.or.jp/）には，Dolphin Projectや千年カルテプロジェクト（http://
www.gehr.jp/）のリンクもある。

注5)

ISO 13606-1:2008 Health informatics -- Electronic health record communication -- Part 1: Reference
model。https://www.iso.org/standard/40784.html

注6)

Seagaia Meeting：http://www.seagaia.org/

注7)

MML：異なる医療機関（電子カルテシステム）の間で，診療データを正しく交換する為に考えられた規格。
MedXMLコンソーシアム（http://medxml.net/?page_id=9）より引用。

注8)

SaaS：インターネットなどを通じて，必要な機能を，必要なときに，必要な分だけサービスとして利用できるようにしたソフトウェア，もしくはその提供形態をいう。

注9)

スケールアップ，スケールアウト：スケールアップとは，サーバーやメモリーなどハードウェアの能力を上げ，処理性能を上げる方法。スケールアウトとは，サーバー数を増加させることで，処理性能を上げる方法である。

注10) レプリケーション：サーバー内や遠隔地にデータをリアルタイムでコピーすること。
注11) The openEHR Foundation：http://www.openehr.org。日本openEHR協会：http://www.openehr.jp/注12) 1000年カルテ

患者用カルテ参照サービス：https://youtu.be/ShKchgsnD7Q

注13) Health informatics -- Requirements for an electronic health record architecture, ISO 18308：2011。
https://www.iso.org/standard/52823.html
注14) Health Level Seven International：http://www.hl7.org/
注15) MedXMLコンソーシアム：http://medxml.net/
注16) 2000個問題：全国の自治体に存在する条例が2,000個あり，それぞれに過剰な個人情報保護をうたっている，という問題。新法は，この条例の保護規定を「上書き」する立場。

参考文献
1) Araki, K.; Ohashi, K.; Yamazaki, S.; Hirose, Y.; Yamashita, Y.; Yamamoto, R.; Minagawa, K.; Sakamoto, N.;
Yoshihara, H. Medical markup language (MML) for XML-based hospital information interchange.
Journal of Medical Systems. 2000, vol. 24, iss. 3, p. 195-211.
情報管理 2018.2. vol. 60 no. 11

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情報管理

JOHO KANRI
2018
vol.60 no.11

Journal of Information Processing and Management

Februaryhttps://jipsti.jst.go.jp/johokanri/

2) Takada, A.; Guo, J.; Tanaka, K.; Sato, J.; Suzuki, M.; Suenaga, T.; Kikuchi, K.; Araki, K.; Yoshihara, H.
Dolphin project: Cooperative regional clinical system centered on clinical information center. Journalof Medical Systems. 2005, vol. 29, iss. 4, p. 391-400.
3) Li, J.-S.; Zhou, T.-S.; Chu, J.; Araki, K.; Yoshihara, H. Design and development of an international clinicaldata exchange system: The international layer function of the dolphin project. Journal of the American
Medical Informatics Association. 2011, vol. 18, iss. 5, p. 683-689.
4) Takemura, T.; Araki, K.; Arita, K.; Suzuki, T.; Okamoto, K.; Kume, N.; Kuroda, T.; Takada, A.; Yoshihara, H.
Development of fundamental infrastructure for nationwide EHR in Japan. Journal of Medical Systems.
2011, vol. 36, iss. 4, p. 2213-2218.
5) Kobayashi, S.; Bosca, D.; Kume, N.; Yoshihara, H. Reforming MML (Medical Markup Language) standard
with Archetype Technology. Indian Journal of Medical Informatics. 2014, vol. 8, no. 2, p. 57-60.
6) “健康診断結果報告書規格 Ver.1.0”. 日本HL7協会. http://www.hl7.jp/library/item/HL7J-CDA-006.pdf,(accessed 2017-11-30).
7) Park, S. et al. Impact of Electronic Acute Kidney Injury (AKI) alerts with automated nephrologist
consultation on detection and severity of AKI: A quality improvement study. Am. J. Kidney Dis. 2018,vol. 71, iss. 1. p. 9-19. https://doi.org/10.1053/j.ajkd.2017.06.008.
8) Karlsson, L. O.; Nilsson, S.; Charitakis, E.; Nilsson, L. Janzon, M. Clinical decision support for stroke
prevention in atrial fibrillation (CDS-AF): A cluster randomized trial in the primary care setting,
European Heart Journal. 2017, vol. 38, iss. suppl_1, ehx504.P3602. https://doi.org/10.1093/eurheartj/
ehx504.P3602.

Author Abstract
The beginning of EHR (Electronic Health Record) can be traced back to the examination of the medical
information common standard in 1995 (MML: Medical Markup Language). In 2001, EHR with databasestructure of MML was developed and expanded to Miyazaki, Kumamoto, Tokyo, Kyoto (Dolphin Project).
After that, the necessity of medical information management at national level and the importance of
secondary use of medical information came to be recognized. In 2015 the country level version of theDolphin Project "The Millennial Medical Record Project" began. We will increase the number of connected
hospitals in 4 years until 2018 and prepare for secondary use of medical information starting from 2019.
We are aiming for independent profit including EHR department by revenue of secondary use of data
without relying on government subsidies.

Key words
EHR, Electronic Health Record, Millennial Medical Record Project, collaborative medicine in the community,
disclosure medical records to patients, medical data, secondary use, data use

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