解説/Review

医療情報連携ネットワークの現況とその課題
丹野 忠晋∗

Current Status of Medical Information Exchange Network
and Its Issues
Tadanobu TANNO∗
Abstract– We consider current status and analysis of medical linkage network using data in
Yokohama. The introduction of electronic medical records and participation in medical information
network enhance the convenience of exchanging patient information by doctors. It takes time toimprove the convenience of information exchange. It was suggested that qualitative handling isrequired rather than quantity for information exchange represented by the exchange of referral letters.
Keywords– healthcare network, medical information, electronic medical record, convenience of
information exchange

1. はじめに

不参加によるフリーライドが発生するかも知れない．こうした市場の失敗を見越して厚生労働省は医療情報連携

医療機関の分担や専門化が進む現代では各機関の医療ネットワークに対して様々な助成を行ってきた（会計検

資源を有効的に活用し，地域住民が適切な医療を受ける

査院 2019 [1]）．しかし，その補助事業は現在上手く行っためには，医療機関の間で医療情報の効率的な交換が必ているとは言い難い状況である（伊藤・奥村 2021 [2]）．

須である．また，医療分野への ICT の活用は，国民の健つまり，我が国ではネットワークの普及・構築のための康を維持に役立つだけでなく，膨大な医療情報を分析し補助では政府の失敗も一部発生している．

て効果的な医療政策を立案することができると期待され

しかし，米国においても相互運用可能な電子カルテシている．ICT を活用した医療情報連携ネットワークの普ステム (Electronic Health Records, EHR) があるが，日本

及は，複数の医療機関での重複検査の削減や一貫性のあと同様の期待に反した普及状況である (Furukawa et al.

る治療による医療の質を高める．本論は ICT 技術を念2014 [3])．諸外国においても EC や SNS と比較して ICT
技術の医療への適用には独特の難しさが存在している．
その一方で，ネットワークが十分普及して情報提供が効果的に行われている地域もある1 ．ネットワークの普及が十分でなく地域差がある状況である．電子的なネッ
トワークが展開されていなくとも，患者や医療機関間で地域医療の連携が密接に行われている可能性もある．
本論は，医療機関において患者の医療情報に関する交換の利便性はどのような要因によって影響を受けるかを考察する．医療情報連携ネットワークに接続する前提として電子カルテを導入する必要がある．電子カルテシス
テムの導入と医療情報連携ネットワークへの加入が他の医療機関との情報交換の利便性に正の影響を与えるかど
うかを検討する．また，ネットワークに参加していなく頭に医療機関やその医師が他の医療機関との情報交換の容易さ（反対に煩雑さ）がどのような要因によって影響を受けるかを横浜市のアンケート調査により研究する．
医療情報連携ネットワークは患者の医療情報を広く医療機関間で共有することにより大きな便益が期待されている．多くの患者や医療提供者がネットワークに参加して普及すれば患者の医療データを様々な医療提供者が参照可能になることで効果的な治療を促進して社会的な便益が高まる．つまり，医療情報連携ネットワークには，加入者の増加が他者の便益を高めるネットワーク外部性が存在する．
しかし，個人や医療提供者は自分の便益のみに基づいて加入を決めるため，患者が不同意あるいは医療機関が∗ 拓殖大学政経学部

東京都文京区小日向 3-4-14∗ Takushoku University, 3-4-14 Kohinata, Bunkyo-ku, Tokyo

Received: 23 July 2022, Accepted: 24 August 2022.

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1. 長崎市の「あじさいネット」と佐渡市の「さどひまわりネット」が有効な地域医療情報連携ネットワークの例であろう．例えば，猪狩
他 (2018) [4] によれば，2017 年現在佐渡市の人口約 7 万 7 千人に対して，「さどひまわりネット」の登録者数がその約 2 割である約
1 万 4 千人になっている．

横幹 第 16 巻 第 2 号

Current Status of Medical Information Exchange Network and Its Issues

とも例えば紙ベースの紹介状を主にやり取りしていてもTable 1: Collection results.

独自の医療連携を構築して他の医療機関との情報交換を円滑に行っている場合もあるだろう．そのような効果も考察する．本論の結果による将来ネットワークに参加す
る物的・心理的コストを低めることが可能となる．
以上のリサーチクエスチョンを元に 2021 年前半に行われた横浜市のアンケート調査により現在の他の医療

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機関との情報の遣り取りの利便性がどのような要因によって影響を受けるかを探求した．結論は地域医療情

Table 2: Medical information network.

報連携ネットワークに参加することは，医師にとって有意な正の利便性を示していることが明らかになった．

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しかし，非常に大きな利便性を示している訳ではない．

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また，病院と診療所では病院が他の医療機関との情報交+XPDQ%ULGJH

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は，医師が大きく情報交換の困難性を感じていることが,,- 㟁Ꮚ#㐃⤡ᖒ

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分かった．

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今後の研究方向としては，地理的な要因によって非ICT 技術による連携の度合いを測る．医療は急性期医療など地域での役割分担が必須である．ある医療機関が十分にその地域でのネットワークを構築している可能性がある．そのような地理的な特性を情報交換の利便性の要因に含めて分析を行う．
以下の構成は次の通りである．2 節では先行研究を紹介する．3 節では記述統計を見る．4 節では実証分析を行う．5 節は考察を行なう．6 節はまとめである．

括的にレビューした．厳密にデザインされたすべての研究が HIE による便益を報告している．重複手術の減少，画像診断の削減，費用減少および患者の安全性の向上が含まれる．コミュニティの HIE は，企業内 HIE やベンダーを介した HIE よりも，ネットワークの範囲が広い
ため HIE による利益を見いだす可能性が高いことも指摘している．

3. 主要なデータの概要

2. 先行研究
医療機関間における患者の情報交換がどのように医療効果を高めるか，またそのネットワーク構築やその参加インセンティブの分析は少ない．その中で Miller andTucker (2014) [5] は，利益を追求する病院は患者が病院を変える可能性があるために外部にあまり情報交換を行わないことを実証的に示している．病院のサイズの大きさが情報交換の意思決定に影響を与えていることを明らかにした．大病院は患者の戦略的行動を考慮して外部よりも内部と情報をより交換する傾向がある．
Yaraghi et al. (2015) [6] は，米国の健康情報交換 (healthinformation exchange, HIE) を多面市場として捉えて，HIEの利用度を分析している．医師の在職期間の長さや周りに HIE を利用しているネットワークの存在がその活用を高める結果を得ている．
Walker (2018) [7] は，HIE が病院組織の効率性にどのような影響を与えているかを病院の全要素生産性などを推計して分析している．ネットワークへの参加はある
効率性指標に有意な正の効果をもたらすことを示している．
Menachemi et al. (2018) [8] は，HIE の学術文献を包2021 年 3 月に横浜市の医療機関に対して実施したアンケート調査の結果は Table 1 にまとめられている．
病院の分布の空間的特徴を見てみよう．Fig. 1 は病院の分布である．赤色が医療情報連携ネットワークに参加
している病院，黄色がネットワークに参加していないがアンケート調査に答えた病院，青色がそれ以外の病院である．横浜市全体に満遍なく病院が分布していることが見て取れるが，都市部に若干多く病院が存在していることが分かる．
得られた回答の中で加入しているネットワーク名と医療機関数を Table 2 で確認する．サルビアねっと以外は株式会社が運営している．サルビアねっとは加入している医療機関数の多さからこの調査結果で唯一そのネットワークが十分機能しているものといえよう2 ．
病院と診療所のネットワークの加盟状況を確認する．
以下の実証分析のために医療情報連携ネットワークへの加入の有無をダミー変数として扱う．変数名は network
であり，ネットワークへの加入は 1，非加入は 0 を取る．
2. サルビアねっとは，済生会横浜市東部病院が提案した「横浜市鶴見地区地域医療介護連携ネットワークシステム構築事業」が横浜市に採択されて，補助事業として運営されている．

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Tanno, T.

Fig. 3: Adoption of electronic medical records.

Table 3: Convenience for medical institutions.
Fig. 1: Distribution of hospitals.注）python で作成．

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子カルテシステムを導入していれば 1，導入していなけ
れば 0 を取る．診療所と病院別の電子カルテシステムの導入数が Fig. 3 に示されている．診療所の電子カルテの導入率は約 61%であり，病院のそれは 65%である．病院
は電子カルテの導入に少し積極的であることが分かる．
ここでは論じないが電子カルテをクラウドで運用する
ことは診療所の方が良く行われている．一般にクラウドサービスは費用がより低いと考えられる．経営面での優位性や規模の経済性による病院は電子カルテをより導入すると考えられる．
Fig. 2: Joining network.

病院・診療所において患者の医療情報の交換業務の容易さについて「現在，他院との患者情報の受け渡しにつまた，病院か診療所かを示すダミー変数を hospital として，0 ならば診療所，1 ならば病院とする．Fig. 2 に診療所（左）と病院（右）の医療情報連携ネットワーク加
入数（network の合計）が図示されている3 ．
病院は診療所よりも医療情報連携ネットワークに加入
する意欲が高いと言える（病院数の加入割合は約 23%，
診療所のそれは約 3%）．
電子カルテシステムの導入の状況をみてみよう. 医療
情報連携ネットワークの運用は，電子カルテ利用が前提条件である．電子カルテの変数名は denkar であり，電3. 回収した回答に横浜市以外の医療機関が入っていたなどより Fig. 2以降の数字と Table 1 の数字は若干異なる．

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いて，不便さを感じていますか．最も当てはまるものを一つ選んでください」という質問を聞いた．この「情報の受け渡しの利便性」を被説明変数 benri として 4.2 節で実証分析を行う．Fig. 4 で結果を見ると情報交換に手間が掛っていることが分かる (質問項目 Q8，以下 Q は
質問項目を意味する)．
特に病院において顕著に患者の医療情報の他院との交換に困難を感じていることが分かる． 病院の情報の受け渡しの煩雑さは benri h とし，診療所の情報の受け渡しの煩雑さは benri c とする．それらの記述統計は Table

3 にまとめられている．
病院より診療所の方が平均的に情報の遣り取りに不便を感じていない．それは他院との情報の遣り取りをして

横幹 第 16 巻 第 2 号

Current Status of Medical Information Exchange Network and Its Issues

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Fig. 4: Convenience of exchanging information.
注）Q8 の質問「現在，他院との患者情報の受け渡しについて，不便さを感じていますか」．

Table 4: Convenience for doctors.

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Fig. 5: Convenience for doctors.
注）Q42 の質問項目は「（医師がご回答ください）院外との診療情報（紹介状や検査結果，放射線画像など）のやりとりにおいて不満が生じた際，解決に要する手間はどの程度でしょうか．最も当てはまるもの一つ選んでください」である．

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いない診療所が多いためかもしれない．しかし，紹介状作成が 0 であっても不便さを感じていることがデータの検討で分かっている．
回答者を医師に限定して「院外との診療情報（紹介状

仮説 3： 紹介状の授受が多くなると医師の情報交換の利便性は落ちる

4. 実証分析
医療機関の患者情報の交換の利便性がどのような要因によって影響を受けるかを実証する．

や検査結果，放射線画像など）のやりとりにおいて不満

4.1 他の変数の特徴が生じた際，解決に要する手間はどの程度でしょうか」

前節で分析した変数 (benri, benri doc, denkar, network,
hospital) の他に Table 5 に記載されている変数の効果を検討する．まずは，医療機関の存続年数である．医療機関がその地域で診療を長く行なっていば，地域の他の医療機関と安定的な関係を築くことが可能となり，患者の医療情報の交換が容易になると考えられる．医療機関の設立年数から 2021 年までの年数を変数 time とする4 ．
平均的な存続年数は約 15 年であり，それに標準偏差の2 倍を加えた年数が 37 年であることが分かった．よって，40 年を超える医療機関は希であることが分かる．
常勤の医師数や紹介状のやり取りが多くなれば他の医療機関との患者情報のやり取りが困難になると考えらという質問を聞いた．この「医師の患者情報交換の利便性」も被説明変数 benri doc として 4.3 節で回帰分析で使用する．Fig. 5 より病院・診療所とも手間がかかるが過半数を超えている (Q42)．
特に病院において「非常に手間がかかる」が約 3 割になっている．ここで病院と診療所の情報の受け渡しの容易さをそれぞれ benri dh と benri dc とする．それらの記述統計は Table 4 にまとめられている．やはり，病院の利便性は診療所のそれよりも低い値になっている．
以上のメインとなる変数の概観より以下の仮説を検定する．
仮説 1： 電子カルテシステムの導入より医師の情報交換の利便性は上昇する
仮説 2： 医療情報連携ネットワークの加入により医師の情報交換の利便性は上昇する

4. 医療機関の再編成で同じ場所にある病院の法人が変わると設立年数が短くなるケースがあることである．この場合は再編成に伴う費用も考慮しなければならないだろう．そのような可能性については
今後の課題としたい．
5. データ解析では「利用しない」を 0 として扱っている．

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Tanno, T.

ついて Table 5 の注にある数値でその支払意思額を測っ

Table 5: Variables.

ている．その金額が大きいほど，その業務のシステムへの需要が高いことを意味する．よって，支払意思額が高

ኚᩘྡ

ㄝ᫂
time

་⒪ᶵ㛵ࡢᏑ⥆ᖺᩘageᅇ⟅⪅ࡢᖺ㱋いサービスは，その点に関して現在の他医療機関との情報交換に困難を感じていると考えられる．

doctors_fullᖖ໅་ᖌᩘ

以下では患者の情報交換の利便性についての回答 benri

outpatientsእ᮶ᝈ⪅ᩘ

と benri doc を被説明変数として分析を行なう．以上のᐦ᥋࡟ࡸࡾ࡜ࡾࡋ࡚࠸ࡿ་⒪ᶵ㛵ᩘ

分析よりこれらは順序がある離散的な変数なので順序ロ

intimateshokai_make௧࿴ඖᖺᗘ୍ࣨ᭶⤂௓≧ࡢసᡂᩘ

shokai_make_pసᡂ⤂௓≧ࡢ⣬ࡢ๭ྜshokai_receive⤂௓≧ࡢཷࡅྲྀࡾᩘ

shokai_receive_pཷࡅྲྀࡾ⤂௓≧ࡢ⣬ࡢ๭ྜreferral_institution୍ࣨ᭶⤂௓ඛ་⒪ᶵ㛵ᩘ

reverse_referral
new_referral_destination
radiation_wtp

4.2 情報交換の利便性の分析
最初に質問項目「現在，他院との患者情報の受け渡し

୍ࣨ᭶㏫⤂௓ඛ་⒪ᶵ㛵ᩘ୍ᖺึ⤂௓ඛ་⒪ᶵ㛵ᩘについて，不便さを感じていますか」という情報交換の௚᪋タࡢᨺᑕ⥺⏬ീࢆ࢜ࣥࣛ࢖࡛ࣥ㜀

利便性 (benri) の推定結果を Table 6 で確認する．

ぴ࡛ࡁࡿࢩࢫࢸ࣒ࡢᨭᡶពᛮ㢠
cardiogram_wtp
inquiry_wtp
prescription_wtp

௚᪋タࡢᚰ㟁ᅗࢆ࢜ࣥࣛ࢖࡛ࣥ㜀ぴ࡛

設立年数 (time) や回答者の年齢 (age) は正で有意に効ࡁࡿࢩࢫࢸ࣒࡬ࡢᨭᡶពᛮ㢠いている．病院ダミー (hospital) は絶対値が一番大きくእ᮶ࡢฎ᪉⸆ࡢ␲⩏↷఍ࡀ➃ᮎୖࡢࢳ

負である．病院は診療所に比べて 2 ポイント以上の差がࣕࢵࢺ࡛ྍ⬟࡞ࡇ࡜࡬ࡢᨭᡶពᛮ㢠

ある医療情報交換に不便を感じている．一つの推計で紹⸆ᒁࡢฎ᪉⸆ࡢ␲⩏↷఍ࡀ➃ᮎୖࡢࢳ

介状の作成数 (shokai make) が正の有意傾向を示していࣕࢵࢺ࡛ྍ⬟࡞ࡇ࡜࡬ࡢᨭᡶពᛮ㢠
karte_wtp

ジット・モデルを使用する．

௚᪋タࡢᝈ⪅ࡢ⑓Ṕ࣭ฎ᪉⸆Ṕࢆ㟁Ꮚ࢝ࣝࢸ࡛㜀ぴ࡛ࡁࡿࡇ࡜ࡢᨭᡶពᛮ㢠

る．作成紹介状の多さが利便性を高めている．これはその作成のために独自の取り組みを行なった結果，利便性を高めている可能性がある．放射線画像のオンライン閲᭶  ෇௨ୗ᭶  ෇᭶  ෇᭶  ෇᭶  ෇᭶  ෇᭶  ෇᭶  ෇௨ୖЍ᭶   ෇฼⏝ࡋ࡞࠸

覧できることへの支払意思額 (radiation wtp) は負で有意に効いている．電子カルテ (denkar) やネットワーク参加

注）支払意思額 (wtp) の数値は表の金額と対応している5 ．

れる．また，電子的なやり取りではなく紙媒体でのやり取りも煩雑化の可能性を増やすだろう．一方で，長年紙での紹介状の送付・受取りに慣れていればかえって他院とのコミュニケーションは円滑に行なわれるかも知れな
い．同様に紹介状の受取りや新たな紹介先が増えることも患者情報交換の際に不便を感じることになると考えられる．
本研究の特徴の一つは，ネットワークを通じた情報交換に対する医師の支払意思額 (willingness to pay, wtp)

(network) は有意ではない．
次に支払意思額をさらに加えた推計結果を Table 7 で確認する．Table 6 の分析同様に設立年数 (time) と病院
ダミー (hospital) は有意に効いている．
紹介状の作成数 (shokai make) は有意ではなくなったが，紹介状を紙で作成する割合 (shokai make p) が正の有意傾向を示している．紙の高い割合が情報交換を容易にする．これは逆に考えると CD-ROM などの追加的な情報を紹介状に付与することは大きな不便をもたらすことを意味する．紙ベースでの紹介状のやり取りで何らかの効率化の取り組みがなされていると考えられる．薬局との疑義照会 (prescription wtp) と他院のカルテの閲覧(karte wtp) の支払意思額がマイナスの値で有意あるいは
有意傾向になっている．
情報交換の利便性を Table 6, 7 で検討した結果は，設立年数の長さ，診療所であること，およびネットワーク
を通じた他院との放射線画像交換と薬局との疑義照会に重きを置いてないことが利便性を高めることである．

を聞いていることである．具体的には，電子的なネッ
トワークを通じた他院の放射線画像 (radiation wtp) ・心4.3 医師に限定した回答者の情報交換の利便性

電図 (cardiogram wtp) ・カルテ (karte wtp) の閲覧，外次に，医師に回答を限定した患者の医療情報交換の来 (inquiry wtp) と薬局 (prescription wtp) の処方薬の疑利便性 (benri doc) の推定結果を Table 8 で確認する．

義照会をチャットで行なうことに医師がどれだけ支払っ

まず，一部で電子カルテ (denkar) やネットワーク参加ても良いかという金額である．様々な医療情報の項目に(network) が利便性に有意傾向を示すようになった．相50

横幹 第 16 巻 第 2 号

Current Status of Medical Information Exchange Network and Its Issues

Table 7: benri 2.

Table 6: benri 1.
⿕ㄝ᫂ኚᩘ⿕⿕ㄝ᫂ኚ  benriኚᩘ⿕ㄝ᫂ኚᩘ⿕ㄝ᫂ኚᩘኚ  benri

123

denkara-0.0698-0.15310.0904

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w rk
r
network

0.84490.35810.7944time
age
hospital
hospiti ala0.0439***0.0529***0.0661***-2.5562***-2.2011***-2.7276***4

5

denkara0.03650.2173

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0.116

netwo
w rk
r
network

1.10291.1866

1.1461time

0.0566***

0.0558***0.0557***

hospital
hospiti ala-2.7527***-2.8238***-2.7678***

doctors_full
docto
t rs_fu
f ll

0.00760.00680.006

doctors_full
docto
t rs_fu
f ll

0.00650.00940.0095outpatients
outp
t at
a ients

0-0.0001-0.0002outp
t at
a ients
outpatients-0.0001-0.0001-0.0001

intimate
intimatae-0.0174-0.0849-0.1221

intimatae
intimate-0.0898-0.0781-0.078shokai_make

0.00010.00030.0027*shokai_make_p_0.01460.01030.0087shokai_receive
shokai_receiv
i e-0.00020-0.0009

shokai_receive_p
shokai_receiv
i e_p_0.00920.00670.0096

referral_institutionrefe
f rrala _instit
i utioi n0.18560.1454reverse_referralreve
v rse_refef rrala-0.0791-0.0268

a ion
new_referral_destination
new_refe
f rrala _destin
i at

0.12330.0228

radiation_wtp
radiata io
i n_wtptshokai_make

0.00160.00170.0018shokai_make_p_

0.0159**0.0162**0.0157**shokai_receiv
i eshokai_receive-0.0007-0.0006-0.0007

shokai_receiv
i e_p_
shokai_receive_p

0.00820.00760.0081-0.1964refe
f rrala _instit
i utioi nreferral_institution

0.23590.23990.24040.1402reve
v rse_refef rralareverse_referral-0.1687-0.165-0.1774i at
a ion
new_refe
f rrala _destin
new_referral_destination

0.1986

0.15380.1445-0.3223***

prescripi tion_wtptprescription_wtp
ࢧࣥࣉࣝᩘ
ࢧࣥࣉࣝᩘ
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注）有意水準の***は 1%，**は 5%，*は 10%である．

-0.2713***

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e_ tptkarte_wtp
ࢧࣥࣉࣝ
ࢧࣥࣉ
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ࢧࣥࣉࣝᩘ
ಟṇ 5

0.184
-0.2413*-0.2567**-0.0531

204

203

203

0.09490.0901

0.0972注）有意水準の***は 1%，**は 5%，*は 10%である．

変わらず医療機関の設立年数 (time) が正で有意に強く効いている．
外来患者数 (outpatients) が小さい値ながら正の有意傾

有意で正である．一部であるが，外来患者数 (outpatients)

向をもたらしている．受け取った紹介状の医療機関のも小さい負の有意傾向が出てきた．これは直感的に合う数の多さ (reverse referral) に関しても正の有意傾向にあ結論である．

る．この 2 つは直感に反する結果だが紙の紹介状の割合

紹介状の紙作成の割合 (shokai make p) も相変わらずと同様解釈は可能である．まず，紹介状を受け取ること

正の有意傾向にある．また，一つであるが紹介状の受自体は利便性に有意な影響を与えていないのだから，紹取り数 (shokai receive) は小さい絶対値で負の有意傾向

介される機関数が増えても利便性が低まることはないだにある．また，受け取った紹介状の医療機関数の多さ

ろう．紹介される機会が増えていく，あるいは外来患者(reverse referral) が一部で正の有意傾向にある．これも医療機関で独自の取り組みがなされている可能性を示唆するかも知れない．一つであるが新しい受け取った紹介状の医療機関数の多さ (new referral destination) は負の有意傾向を示している．これは直感に合う結果だろう．
放射線画像への支払意思額 (radiation wtp) は正で有意傾向になっている．この結果は，Table 6 の 3 の推定値の符号と異なっている．前の結論で考察した解釈が適用できない．処方薬の薬局との疑義照会のチャットでの支払意思額 (prescription wtp) は一カ所だが負で有意になっている．また，一つだけであるがカルテの閲覧できることへの支払意思額 (karte wtp) は有意なマイナスの影響を与えている．これらの結果は，前節と同様の理由付けが可能である．符号の逆転や有意になっていない情報交換の項目を考え合わせると，医療の多様な情報交換の項
目の評価は利便性に対してそれぞれ独自な影響を持つと言えよう．

数が増えていく医院ならば，特別な取り組みを行なって外部との情報のやり取りの効率化を行なっていると考えられる．
また，作成する紹介状が初めての医療機関であるときの数 (new referral destination) は負の有意傾向を示している．これは直感に合う結果である．薬局と処方薬の疑義照会をチャットで行なうことの支払意思額(prescription wtp) は負で有意になっている．
医師に回答を限定したこの結果は前項の分析と異なり病院ダミーが有意ではなくなっている．これは医師にとっては情報交換の利便性は医療機関によらないことを意味している．
次に支払意思額をさらに加えた推計結果を Table 9で確認する．電子カルテ (denkar) とネットワーク参加(network) がすべての推計で情報交換の利便性に正の影響を与える有意傾向がある．相変わらず設立年数 (time) はOukan Vol.16, No.2

51

Tanno, T.

Table 8: benri doc 1.

Table 9: benri doc 2.
⿕ㄝ᫂ኚᩘ⿕ㄝ᫂ኚᩘኚ  benri_doc⿕ㄝ᫂ኚᩘ⿕ㄝ᫂ኚᩘኚ  benri_doc
1

2

3

4

5

6

denkara0.41130.50090.5403*denkara0.5734*0.698*

0.7592**

netwo
w rk
r
network

1.2364

1.253

1.6**

network
netwo
w rk
r

1.581**

1.7426**

1.9559**time

0.0633***0.0678***0.0765***time

0.0604***0.061***

0.0637***age-0.0933-0.0869-0.1089age-0.1259-0.1097-0.0786-1.4341

hospiti alahospital-1.6074-1.5637-0.9331-0.0519

hospiti alahospital-1.3634-1.4549

docto
t rs_fu
f ll
doctors_full-0.0246-0.0289-0.0293

docto
t rs_fu
f ll
doctors_full-0.0246-0.033*outp
t at
a ients
outpatients

0.0002*0.0003**0.0003**

outpatients
outp
t at
a ients

0.00020.0004**0.0006***

intimatae
intimate

0.08170.05710.0718intimatae
intimate

0.0631

0.045

0.03990.001

shokai_make

0.00090.000500.0112shokai_make_p_

0.0124*0.0134*0.0072-0.0011-0.0012-0.0017*

shokai_make_shokai_make_p

00.0133*00.013*

shokai_receiv
i eshokai_receive-0.0005-0.0007-0.0012shokai_receive
shokai_receiv
i eshokai_receiv
i e_pe_shokai_receive_p0.00150.001

0.0015shokai_receiv
i e_pe_shokai_receive_p0.00150.00280.0038refe
f rrala _instit
i utioi nreferral_institution

0.13440.30260.1381reve
v rse_refef rralareverse_referral

0.4265*0.3807

0.481*-0.2258-0.2722*-0.20190.2402**0.3067**refe
f rrala _instit
i utioi nreferral_institutionreve
v rse_refef rralareverse_referral
new_refe
f rrala _destin
i at
a ion
new_referral_destination

0.08530.4758-0.2606*

radiata io
i n_wtptradiation_wtp

0.2556
0.4085*-0.2703*

0.12170.4034*-0.2086-0.0248prescripi tion_wtptprescription_wtp

new_referral_destination
new_refe
f rrala _destin
i at
a ion
radiata io
i n_wtptradiation_wtp-0.2734***

cardi
d ogr
g am_wtptcardiogram_wtp-0.1314inqu
q ir
iry_wtptinquiry_wtp

ࢧࣥࣉࣝ
ࢧࣥࣉ
ࣝᩘ
ࢧࣥࣉࣝᩘ
ಟṇ 5

184

168

184

0.07010.0774

0.0966注）有意水準の***は 1%，**は 5%，*は 10%である．

-0.4052**-0.4876***

karte_w
e_ tptkarte_wtp-0.23***

0.0127

0.087

ࢧࣥࣉࣝ
ࢧࣥࣉ
ࣝᩘ
ࢧࣥࣉࣝᩘ

183

168

154

0.09030.11

0.1375ಟṇ 5

この一連の実証分析をまとめると，第 1 に医師にとっ-0.0832

prescripi tion_wtptprescription_wtp

注）有意水準の***は 1%，**は 5%，*は 10%である．

て電子カルテの導入とネットワーク参加は情報交換の利便性を高める傾向があると分かった．必ずしも医師が回研究では成り立つ．必ずしも医師が答えなくても良い質

答しない場合は有意にはならないが，医師が回答すれば

問の場合，診療所よりも病院の方が情報交換の困難性が概ね他の有意になった変数と比較して大きな値になって高まることが示された．規模の大きさから事務職員の病いる．第 2 に開業年数が長いと情報交換の利便性が高ま院でのペーパーワークの増加などがその原因として考える．その絶対値は大きくはないものの，長年の診療で地られるだろう．医療機関の存続年数の長さが正の影響を域に密着したネットワークを構築できている可能性があ

利便性に与えることは，地域のネットワークの構築にはる．第 3 に紹介状の量と質はあまり利便性に影響を与え時間という費用があることを示している．地域に根ざしていない．CD-ROM などの情報を付加するよりも紙媒た情報交換のネットワークの構築はオンラインでもオフ体のみの方が利便性を高める傾向がある．第 4 に医師にラインでも長期的な視野が必要である．

とって新しいつながりをもつことは困難を感じる模様である．第 5 に医師の情報交換の各項目に関する支払意思額で測った評価は，有意性の違いや符号の不安定性が一部にあるものの，ネットワークを通じた情報交換に高い

紹介状の授受の量は利便性に影響を与えない．よって，仮説 3 は支持されない．紙の紹介状比率の高い利便性は，CD-ROM など付加的な情報が情報交換の利便性を損なうことを意味している．これは量よりも質的な側面評価をしている医師ほど他の医療機関との情報交換の利が重要であることを示唆している．医師が他の医療機関

便性は低いという結果を得た．

と新しいつながりをもつことは情報交換が困難になる．
これは地域での診療の経験が浅くネットワークの構築段
階にある医療機関の回答が結果に大きく影響を与えてい5. 考察

るかも知れない．
以上の分析をまとめる．電子カルテシステムの導入と他院の放射線画像とカルテをネットワークから閲覧で

医療情報連携ネットワークへの参加は医師の患者情報交きたり，薬局とチャットを通じて疑義照会ができたりす

換の利便性を概ね増加させる．よって，仮説 1 と 2 は本

ることは，医師の情報交換の利便性を高める6 ．本研究結52

横幹 第 16 巻 第 2 号

Current Status of Medical Information Exchange Network and Its Issues

果の一つの示唆は，医療の多様な情報交換のニーズを浮き彫りにしたことである．ただ電子的に医療機関を繋ぐのではなく，どのような患者の情報の項目が医療機関に療局との共同研究にて実施したデータを研究利用する上での許諾を頂いた．以上の方々に感謝する．また，第 58 回横幹技術フォーラム（2022 年 3 月 25 日）で発表した際にコメントを頂いた方々にも感謝する．

とって必要なのかをさらに分析することが重要である．

6. おわりに

参考文献

本研究では電子カルテ導入や医療情報連携ネットワー
クへの参加は，医師の患者情報の交換の利便性を高める
結果が示された．一方で，情報交換の利便性を高めるには時間的なコストも掛かることが明らかになった．紹介状のやり取りに代表される情報交換に関しては量よりも質的な取り扱いが必要であることが示唆された．患者の医療情報項目は多様であり，それぞれに医療機関の情報交換の利便性についてのニーズが異なることを意味する結論を得た．
今後の研究方向を述べておく．医療は地域で供給されるサービスであるので地域的な特性を把握することが必要である．本研究で独自の取り組みの可能性が示唆されたが，地域に根ざした取り組みを空間的特徴と関連させて分析する．また，一部の医療情報の構成要素の支払意
思額と利便性の負の関係が示されたが，支払意思額を金額に換算して合計してそれを被説明変数として推計する
ことを考えている．
医療情報連携ネットワークや電子カルテの実施状況
はまだ発展段階であると考えられる．医師からの様々なニーズやその阻害要因を早く捉えて ICT のイノベー
ションを効率的に普及することが必須である．これについてはネットワーク外部性，多面市場の特徴，あるいは
フリーライダー問題の解決など経済学を活用して証拠に基づいた研究がさらに重要性が高まると考えられる．

謝辞: 本研究は，科学技術振興機構 (JST) 社会技術研究開発(RISTEX) 「医療情報化推進に向けた課題解明と 2020 年代における政策基軸の形成」 (JPMJRX20B2) の研究プロジェク
トの研究成果の一部である．研究プロジェクトのメンバーの方々から有益なコメントを頂いた．また，本研究は横浜市医[1] 会計検査院, 会計検査院法第 34 条の規定による処置要求及び同法第 36 条の規定による処置要求医療介護提供体制
改革推進交付金等により造成した基金を活用して実施する事業について (2019). https://report.jbaudit.
go.jp/org/h30/2018-h30-0271-0.htm（2022 年
7 月 22 日参照）
[2] 伊藤 敦, 奥村貴史，地域医療ネットワーク事業の停滞要因としての初期投資額と運営モデルに関する分析，会計検査研究，No. 64, pp. 63-84 (2021).
[3] Furukawa, M. F., King, J., Patel, V., Hsiao, C. J., AdlerMilstein, J., and Jha, A. K.: “Despite substantial progress
in EHR adoption, health information exchange and patientengagement remain low in ofﬁce settings,” Health Affairs,Vol. 33, No. 9, pp. 1672-1679 (2014).
[4] 猪狩 崇, 石崎龍二, 櫟 直美, 柴田雅博, 小野順子, 楢橋明子, 杉本みぎわ, 尾形由起子, 地域包括ケアシステム構築に向けた地域医療情報連携ネットワークシステム導入に関する一考察 福岡県立大学看護学研究紀要, Vol. 15, pp.
83-90 (2018).
[5] Miller, A. R., and Tucker, C.: “Health information exchange, system size and information silos,” Journal ofhealth economics, Vol. 33, pp. 28-42 (2014).
[6] Yaraghi, N., Ye Du, A., Sharman, R., Gopal, R. D., andRamesh, R.: “Health Information Exchange as a Multisided Platform: Adoption, Usage, and Practice Involvementin Service Co-Production,” Information Systems Research,
Vol. 26, No. 1, pp. 1-18 (2015).
[7] Walker, D. M.: “Does Participation in Health Information
Exchange Improve Hospital Efﬁciency?,” Health Care Management Science, Vol. 21, No. 3, pp. 426-438 (2018).
[8] Menachemi, N., Rahurkar, S., Harle, C. A., and Vest, J. R.:“The beneﬁts of health information exchange; an updated
systematic review,” Journal of the American Medical Informatics Association, Vol. 25, No. 9, pp. 1259-1265 (2018).
丹野 忠晋1991 年高崎経済大学卒業．93 年横浜国立大学大学
院経済学研究科修士課程修了．96 年一橋大学大学院
経済学研究科博士後期課程単位取得退学．2016 年拓殖大学政経学部教授．2019 年度日本応用経済学会学術論文賞受賞．著書：『経済数学入門−初歩から一歩ずつ−』（日本評論社，2017 年）．

6. 情報交換の項目を支払意思額で測った変数は有意性の違いや符号の不安定性があることに注意が必要であるが，ここで述べている項
目は 1%水準で有意になった項目である．

Oukan Vol.16, No.2

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