第 249 回 月例セミナー「 我が国における医療ビッグデータ
活用の現状と課題 」
平成 30 年 9 月 4 日（火）15:00 ～17:00

日比谷コンベンションホール
主催：一般財団法人医療関連サービス振興会

講師

山本

（やまもと

隆一

りゅういち）

一般財団法人医療情報システム開発センター
理事長
自治医科大学 客員教授 医学博士・医師

講師略歴
■ 略歴
1952 年

大阪市生まれ。
大阪医科大学を卒業後、大阪医科大学第 1 内科、松下記念病院、聖路加国際病院を経て大阪医科大学病院医療情報部助教授。

2003 年 3 月より東京大学大学院情報学環准教授
2013 年 5 月より東京大学医学系研究科医療経営政策学講座特任准教授
2016 年 4 月より現職■ 研究内容医療情報の安全管理、医療におけるプライバシー保護のあり方、医療における公開鍵基盤の応用、医療従事者の権限管理モデル、医療コミュニケーション論等。

■ 主な書籍『医療の個人情報保護とセキュリティ』（有斐閣）『マイナンバー制度の全貌』（日経 BP）『医療情報の利活用と個人情報保護』（EDITEX）

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振興会通信 Vol.156 December 2018

■ 主な兼職
・日本医療情報学会 会長・理事長（2007 年～ 2010 年）
・日本医療情報学会第 35 回医療情報学連合大会 大会長（2015）

月例セミナー（山本講師）

・（財）医療情報システム開発センター 理事長（2012 年～）
・一般社団法人医療情報標準化推進協議会 会長（2015 ～）・内閣官房 IT 推進本部 評価専門調査会医療評価委員会 座長代理（2006 年～ 2008 年）
同

座長（2009 年～ 2010 年）

・厚生労働省保健医療福祉分野標準化会議 委員（2005 年～）
・日本医師会 IT 委員会 委員（2010 年～）
・同副委員長（2016 ～）・日本医師会医療分野等 ID 導入に関する検討委員会 委員長（2015 ～）・厚生労働省レセプト情報等の提供に関する有識者会議 座長（2010 年～）
・厚生労働省医療情報 DB あり方検討会 座長代理（2013 ～ 2014）
・内閣官房 IT 総合戦略本部パーソナルデータの活用に関する検討会 委員（2013 ～ 2015)
・内閣府医療介護情報専門調査会 委員（2014 ～）・内閣府次世代医療 IT 推進協議会 委員（2015 ～）・厚生労働省情報政策担当参与（2014 ～ 2018)
・厚生科学審議会がん登録部会 委員（2014 ～）・厚生労働省医療情報データベースの運営等に関する検討会 副座長（2016 ～）・厚生労働省医療等分野情報連携基盤検討会委員および技術 WG 座長（2018 ～）・厚生労働省医療・介護データ等の解析基盤に関する有識者会議 副座長（2018 ～）振興会通信 Vol.156 December 20182

皆さま、こんにちは。山本です。今日は「我が国における医療ビッグデータ活用の現状と課題」というタイトルでお話をさせていただきたいと思います。医療に関わるビッグデータは、世界中でそんなにた
くさん活用しているわけではありません。わが国でもビッグデータと呼べるものは厚生労働省が構築と運用を進めているレセプトと特定検診、特定保健指導のデータベースです。後でご紹介しますが、これは多分世界で最大のデータベースだと思いますが、これぐらいなのです。あとはまだそんなに進んでいる
わけではないです。ですから、将来に向けて、どういうことが今取り組まれているか、それを実現するた
めにはどういう課題があるかということを、お話しさせていただければと思います。

未来投資戦略 2 0 1 8（案）概要―「Society 5. 0」「データ駆動型社会」への変革―
このスライドは未来投資戦略
2 0 1 8 という、未来投資会議という政府の会議があります。皆さんもご存じかと思います。そこで「「Society 5. 0」「データ駆動型社会」への変革」というタイ
トルで出された資料の一部です。「Society 5. 0」と い う の は、
何かよく分からない言葉で、普通の人が言われてすぐピンとくる話ではないと思います。こういう社会を目指していくということが国の方針として言われています。これは何も日本だけではなく、「Society 5. 0」という言
葉を使うかどうかは別として、ほとんどの先進国はこういう世界を目指しています。（資料 1）

3

振興会通信 Vol.156 December 2018資料 1

私 の 心 覚 え に、「Society 5. 0」と い うのは何かというものを一応整理してみました。「Society 1. 0」が狩猟社会らし

月例セミナー（山本講師）いです。「Society 2. 0」というのが農耕社 会、「Society 3. 0」と い う の は 工 業 社会、「Society 4. 0」というのが情報社会、「Society 5. 0」は何か名前が付けられるのかというと、情報社会の次の社会ということで、今は別に名前がついていない
ので、Post IT社会と呼んでいます。
このように書くと順番に変わってきたように見えるかもしれませんが、変資料 2わってきたわけではありません。今でも、世界中で農業はやはり非常に重要な産業として興っていて、ベースとして農耕社会はずっとあるのです。それに例えば工業が加わり、情報が加わり、では「Society5.0」
は何が加わるのかということがその意味だと思います。（資料 2）

Society 5. 0
簡単に言いますと、今まで情報社会と

資料 3

いうのは情報を扱うということが、1 つのまとまった行為というか、意識して情報を扱ってきた社会です。
「Society 5. 0」
は情報を扱うことを意識しないでも扱
え る よ う に す る と い う 社 会 で す。今、「Society 5. 0」はまだまだ先の話かというと、決してそうではなく、もうすでに始まっている話です。一番上にある車は我が国でよく売れている車ですが、この車には実際には 1 0 0 個以上のセンサーが搭載されていて、道路の横にあるセンサーの検知装置でそのセンサーを検知することができて、信号が上がってきます。熊本の地震がありましたが、あのときにどうやって物資を運んだらいいか、どこの道路がちゃんと走られるのかということは、やはり走ってみないと分かりません。
地震直後はそうなります。そのようなときに、このようなセンサーを使って、どこの道路で、車が走っているかということがリアルタイムで見えるシステムがあります。それを見ると、この道路は車が走っている、この道路は車が走っていないということが、ビジュアルに分かるわけです。車の走っている道路を通って、救援に向かう、あるいは物資を運ぶということができるようになりました。もちろん誰が乗っている車かということは分からないようになっているのですが、少なくとも、A社ではA社の車が走ってい振興会通信 Vol.156 December 20184

ることは分かる、B社ではB社の車が走っていることは分かります。
そのようなセンサーを利用していろいろなことができます。また右側にあるのはまだそれほど一般的ではないですが睡眠センサーです。あるいは人感センサーを使って、介護付き住宅でお風呂の中で人が生きているかどうかということをリアルタイムに検知をしています。お風呂の中ではヒートショックで亡くなられる方がいらっしゃいます。これで本当に命が助かるかどうかはよく分からないのですが、少なくとも亡くなって翌日に発見するということはありません。駆け付けて間に合うかどうかは別として、
一応、お風呂の中で心臓が止まったということは分かるようになっています。
下のほうは、沢山いろいろなセンサーがあって、全部付けるとサイボーグみたいな人間ができるということが描かれています。要は、体や、あるいは動くもの、普段の生活に使うものから情報を集めてきます。すべて集めてくると大量の情報になります。その大量の情報をうまく分析をして、リアルタイムにフィードバックをしていきます。医学・医療で言えば、患者の体からいろいろな情報をリアルタイム、つまり生活をしているときに集めてきて、その情報を本人、あるいは本人に主たる看護を行う者に対して返還することで、実際の健康状態や疾病状態を変えていくというということです。こちらに書いていますが、CPSという略語があります。これはCyber Physical System、つまり情報の世界と実際の世界、物理の世界を本当に融合させていろいろなことを変えていこうという世界です。これが「Society 5. 0」の本質です。コンピューターを使ってグラフを描くとか、あるいはデータベースを操作していろいろな分析
表を作るというのが「Society4.0」ですが、そうではなく、その先に進んで、その結果として車の走り方や、人の生活の仕方に影響を与えていく、これがCPSで、「Society 5. 0」の本質と言えます。
これを進めるためには、まずはIoT、もののインターネットと呼んでいますが、小さなもの、例えば歩数計、皆さんもお持ちかもしれませんが、例えばスマートフォンといったものが全てネットワークにつながっていないといけません。そのネットワークにつながった状態で大量の情報を集めてきます。それを人間が分析をしていると、大変な労力がかかり現実的ではありませんから、人が分析をするのではな
く、コンピューターが分析をします。分析をするためには、誤解の多い言葉ですが、AIが必要になってきます。そのAIを使って分析をして、その結果を人に返していく、あるいは動く車に返していって、車がス
ムーズに運転できる、あるいは渋滞を避ける、あるいは通れない道を通らないとかができます。人間だったら例えば運動が足りなかったら、運動を少し励ますようなレスポンス、食べ過ぎた場合は、「翌日は抑えましょう」みたいなことをやっていくことで、生活習慣病のコントロールをしたりしていくことが、「Society 5. 0」だと考えていただいて、大きな間違いはないと思います。
従って、技術的には、いわゆるIoT、要するに体などの状態を検知するセンサーを全てインターネットにつなげることができます。私の場合、この時計もつながっていますし、このスマートフォンもつながっていますし、さまざまなものがネットワークにつながって、それが自分にフィードバックされます。
フィードバックをする途中で、AIを使って分析をしていくということが、「Society 5. 0」です。
こういった言ってみれば、もうすでに始まっていることで、これが新しい世の中を形作っていくのだということを宣言したのが、先ほどの未来投資会議の「Society 5. 0」ということです。（資料 3）

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振興会通信 Vol.156 December 2018

次世代ヘルスケア・システムの構築に向けた
厚生労働省の取組
月例セミナー（山本講師）

これは未来投資会議に出された資料ですが、厚生労働省もさまざ
まな資料を遂行することによって、1 つは健康や医療に関わる情報を効率よく集めてきて、AIを使ったりしながら、効率よく分析をして、実際の医療の現場に返していくということが政策の目標になっています。
一人一人のデータの場合は、量は多いのですが、あまりビッグ
データとは呼びません。ビッグ
データというのは、マスで捉える

資料 4

データです。例えばある都道府県
全員とか、ある国全体などの範囲で、情報を大量に集めて処理をすることがビッグデータです。

大量に集めるということがポイントです。例えば糖尿病のデータを集めるのに、1 0 0 の臨床例のカルテを集めてきたところで、大したことは分かりません。それはなぜかと言うと、1 例 1 例でものすごく背景が違うからです。交絡因子と呼んでいますが、その人のデータに影響を与える因子がみんな違っていて、それを 1 0 0 例ぐらい集めても、均せないのです。
例えば 1 0 0 万人の糖尿病の人を集めてくると、それも 1 0 0 万人それぞれみんな違うのですが、1 0 0 万人の平均というのは、かなり全体の平均に近くなります。医薬品の治験では、血液の検査をするのでさえ、
1 つの検査センターに送って値がぶれないようにしているのですが、そういうことはリアルワールドでできるわけがありません。病院の中で検査をする医療機関もあるでしょうし、検査センターに出す医療機関もあるでしょう。そういうデータはみんな多少ずれているのです。しかしそのずれを数の力で相殺していくというのがビッグデータです。それぐらい集めないと意味がないのです。
計画をして、インフォームド・コンセプトを取って、オプトインで同意を集めてというのが、いわゆる従来のコホート・スタディです。コホート・スタディを 1 万人集めるということも結構大変な話です。多くは何百人とか、何千人とかでやっていることが多いです。しかしリアルワールドデータの場合、実際の診療データを後ろ向きに分析をするということで、確かに非常にうまくコントロールされたコホート・
スタディほど正確な結果は出ませんが、全体をざっと見る、ある問題を見付けるということに関しては、非常に有効だと言われています。これがビッグデータの活用です。このビッグデータをどのように進めているかというお話を少ししていきます。（資料 4）

振興会通信 Vol.156 December 20186

これも皆さんご承知でしょうが、今のわが国の医療は、効率を上げなければいけないとか、無駄が多いとかよく言われています。
では今、日本の現状はどうでしょうか。これは少し古いデータで恐縮ですが、先進国の様々な状況を調べて定期的に報告している
OECDの 2 0 1 2 年のヘルスデータ
で見ると、1 人当たりの医療費の平均が 9. 5 となっています。では日本はどうかというと、ちょうど平均値と同じ、9. 5 です。それより多い国は、ギリシャ、イタリア、

資料 5

英国、オランダ、フランス、オランダ、米国もみんな日本より 1 人当たり医療費は高いわけです。ではどれぐらいのアウトカムを出しているのでしょうか。アウトカムは日本が一番です。平均寿命も一番長いですし、健康寿命も少なくともWHOの評価では一番長いと言われています。それからサービスの平等性
は、一応世界で 3 位ですが、総合すれば、医療のアウトカムとしては多分世界で 1 位です。アメリカに比べたら、約半分しかお金を使わずにアウトカムを出しているということは、世界の国と比較をすれば、非常に効率が高い医療の社会だということができます。
この効率の高さを壊してはいけません。壊さないで変えていかなければいけないという非常に難しい作業をこれからやっていかないといけません。日本の医療の唯一の欠点はこのままだと社会保障としての医療は破綻するということです。持続性が確保されるのであれば、このまま続ければいいのですが、このまま放っておくと多分どこかで行き詰まってしまい、本当に準備をせずに破綻状態になってしまうと、大混乱になりえます。
右下のグラフですが、これは死因の推移です。一番手前が 1 9 4 7 年です。1 9 4 7 年というのは、日本国憲法が実施された年です。第 2 5 条に「日本国民は健康で文化的な最低限度の生活を営む権利を有する」と書いてあります。文化は少し別にして、最低限度の健康な生活というのは何かということを象徴的に考えるために、いつもこのグラフを用意しています。
この 4 7 年の死因のベスト 5 は結核、肺炎、胃腸炎、脳卒中、老衰です。肺炎はほとんどが大葉性肺炎で、ニューモンコッカスという細菌による肺炎です。胃腸炎もほとんど感染性の胃腸炎です。結核はご承知のように、抗酸菌による感染症です。ベスト 3 が感染症で、しかも急性あるいは急性の感染症です。第 4位に初めて脳卒中が出てきます。多分当時は脳出血が多かっただろうと思います。老衰というのは、多分
当時よく分からなかったというのが、ほとんどここに入っているのだと思います。
こういった病気、特に上位の 3 つは、ほとんど全て 1 つの医療機関、1 人の医師が最初から最後まで見ている病気です。1 0 年に渡ってフォローアップをするという病気ではありません。従って、この時代では、情報の扱いがどうのこうのという問題はありませんでした。少し記憶力のいい医師であれば、別にカル
テに書かなくても覚えていれば済んだ話です。
それがこちらの端が2012年で、死因の1位は当然ながら悪性腫瘍、2位が心疾患、3位が脳血管障害です。
7振興会通信 Vol.156 December 2018

脳血管障害とほぼ同じ位置に肺炎がありますが、この肺炎と先ほどの 1 9 4 7 年の肺炎とは全然別の肺炎です。2 0 1 2 年の肺炎は、ほとんどが誤嚥性肺炎か、あるいはがんなどの治療中に併発する日和見感染による肺炎です。単独の肺炎がないわけではありませんが、死因になることは滅多にありません。このような他に原因のある肺炎を除くと、がんと心疾患と脳血管障害で、がんの一部と、心疾患、脳血管障害は生活でもないし、1 週間や 2 週間で治る病気でもありません。1 週間や 2 週間で死ぬことはありますが、生きている限り、そんなに簡単に治る病気ではありません。つまり、何十年に渡って 1 つの疾患をコントロール
していかなくてはいけないという時代なのです。
大部分のがんも同じです。がんにつながる細胞の突然変異は、日常茶飯事、人間の体の中で起こっていて、その大部分は、人間の免疫系によって抑えられているわけです。その中のごく一部が生き延びるがん細胞になるのですが、そのがん細胞ができてから、本当に臨床的にがんになるまでの間に、がんの種類にもよりますが、普通のがんの場合は、少なくとも 1 0 年はかかると言われています。それからさらに症状が出てきて、命に係わるまでまた数年かかるわけです。
そういった長い期間を医療でケアしなくてはいけないわけです。そうすると、1 つの医療機関でケアできる場合ばかりではありません。ある医師がある患者さんのことを非常によく分かっていても、そのことだけで済まない、その情報を次に引き受ける人、あるいは同時に共同で見る人、医師であることもある
し、看護師であることもあるし、リハビリの理学療法士であることもあるでしょう。あるいは介護になる
かもしれません。そういった中で、必要な情報が適切に連携されなければいけません。これが非常に長い経過の病気には必須のことなのです。
従って、電子カルテというのは、カルテを電子化するという意味ではなくて、そういう情報の流れを進めるためのツールなのです。紙のカルテか、電子カルテのどちらが書きやすいかというような議論は、本
当はナンセンスだと思います。そういう問題ではなく、この情報は自分 1 人で持っていても駄目だと、そうすると人に伝えるためにどうすればいいのかということを考えて情報を扱っていくのが、現代の医療従事者の責務だと思います。（資料 5）

振興会通信 Vol.156 December 20188

月例セミナー（山本講師）

習慣病の成れの果てと考えていいと思います。ということは、この病気は、1 週間や 2 週間で起こる病気

ICTを利用した「次世代型保健医療システム」の構築に向けて― データを「つくる」・「つなげる」・「ひらく」―
厚労省も、保健医療 2 0 3 5 の中で、保健医療情報システムの 2 0 3 5 の姿というものを描いています。ビッグデータの活用、AIによる分析、それからICTを活用した遠隔医療や見守り、情報ネットワー
ク、ビッグデータ活用によるイノベー
ションです。イノベーションですから、
何か今までないものを作っていくということです。そのデータは全て患者中心に集めてきて、これを進めていくということが言われています。（資料 6）
資料 6

医学知識は過去の経験の集積
無数のプライバシーセンシティブな情報から精製されたもの
資料7の上半分は私が医学生のころからある臨床医学の教科書で、今でも使わ資料 7

れています。ここに書かれている知識は全部患者さんから得られた知識です。ネ
ズミの実験で作った知識はほとんど入っていません。試験管で調べた知識もほとんど入っていません。ほとんどが臨床現場で得られた知識がこの教科書にまとめられています。もちろん、患者さんが誰がという情報は入っていませんが、その中から個人を識別できないようにして、精製された情報がこの教科書に入っています。
医療というのは、医学に基づくから医療です。医学に基づかなかったら犯罪になります。医学というのは、本来患者の情報を使わないとできな
い分野なのです。ですからビッグデータとか何とか言わなくても、やはりリアルな世界の患者の情報というのは、しっかり再利用できるように蓄えていかないと、医学の進歩は止まってしまいます。医学の進
歩が止まってしまうと、当然ながら医療の進歩も止まります。麻酔をかけて手術をするというような話
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振興会通信 Vol.156 December 2018

は、医学的根拠があるから医療であって、人の意識をなくして刃物で切り付けると言い換えたら、犯罪になります。ですから、ここは医学の進歩を止めないような形で、データの利活用を考えていかなくてはいけません。
1 8 9 0 年代にプライバシーという概念が生まれました。1 9 9 0 年代になって、ヨーロッパを中心に非常帳に相当するような情報を活用して人を集めて大量に殺害した訳で、そのような苦い経験があり、特にヨーロッパで個人情報を大事にしないと大変なことが起こりうると考えられ、個人情報をきちんと保護
しようという機運が非常に高くなったのです。
高くなったために、今度は逆に医学研究が影響を受けることになりました。資料 7 の左下はイギリスのAcademy of Medical Science、日本の医学会みたいなものですが、そこのホームページです。1996年だったと思いますが、そのころに出た本が紹介されています。Data Protection Act、つまりデータを保護する法律ができてから、イギリスでは疫学研究であるとか、医学研究がものすごく難しくなって、お金がかかるようになり、なおかつ患者さんのプライバシーは守られていないというレポートで、どうすればい
いかということまで詳細な考察がされています。
右下はアメリカの場合です。今は名前が変わっていますが、2 0 0 9 年にINSTITUTE OF MEDICINEで出された本です。ご承知かもしれませんが、米国は、2 0 0 3 年に大病院、2 0 0 4 年から全ての医療機関に、
このHIPAA Privacy Ruleが適用されました。アメリカはヨーロッパや日本と違って、プライバシー全体を包括的に守る法律というのがないのです。分野別に規制がされていて、医療では割と厳しいPrivacy
Ruleが適用されました。それ以来、アメリカでは、例えば疫学研究はそれまでできていたことができなくなりました。あるいは同じことをするのにものすごくお金がかかるようになり、進んでいないということを延べ、解決法も提言しています。
このように、医学で患者の情報を利用することは必須なのですが、その必須の利用をデータ保護とか、プラ
イバシー保護と当ぶつからないように進めていくということは、先進国の共通の課題でもあります。（資料 7）

データ指向の時代
わが国も同じ状況ですが、そうは言い

資料 8ながら、やはりデータを利用しなければいけません。ここにリストアップしているのは、国や自治体等、あるいは学会がやっているデータベースです。最近はもっと増えています。一番上が、NDBで、電子化されたレセプトと特定検診、特定保健指導の全例のデータを厚生労働省のデータベースに入れています。
Mid-Netというのは、PMDAと厚生労働省がやっているデータベースでこれは全例ではなく、たった 2 3 病院のデー
タです。その代わりこちらはレセプトで振興会通信 Vol.156 December 201810

月例セミナー（山本講師）に患者の個人情報の保護が、重要視されるようになりました。ナチスによるホロコーストは、住民基本台

すが、こちらは電子カルテのデータです。つまり検査結果も含めて集めて利用できるようにしているデー
タベースです。
KDBは国保のデータベースです。今のところはまだ自治体ですが、自治体の委託を受けて、国保連合中央会が運用しているKDBというものです。介護認定は、厚生労働省のデータベースです。全国がん登録も、国立がんセンターにデータベースはありますが、厚生労働省が法律に基づいてやっているデータです。
この下の 3 つは学会ベースのデータベースです。上の心臓カテーテルとか、心不全、あるいは今、慢性心不全とか、糖尿病というのが作られています。ただ今はまだ始まったばかりで、それほど数が多いわけ
でも、網羅性があるわけでもありません。下のNCD、National Clinical DBですが、これは外科学会が中心になって作ったデータベースです。元々外科の専門医の申請のためのデータベースだったのです。やはり外科を標榜する診療科において、外科の専門医という資格は非常に重要です。わが国で、外科手術を行うほぼ全ての病院が、今、このNational Clinical DBに登録をしています。従って、本当に小さい手術は別として、日本で行われている手術に関しては、このデータベースを見ると、ほぼ全て分かります。
ですから腹腔鏡で肝切除をした症例は日本中でどれだけあって、この施設の死亡率はどれくらいで、他の施設の死亡率はどれくらいかということが、このデータベースにアクセスすれば、簡単に分かります。そういう意味では、非常に有用なデータベースではありますが、これはあくまでも学会が中心になってやっているデータベースです。（資料 8）

医療等分野データ利活用プログラム（案）
これは 2 0 1 6 年に内閣官房の健康医療戦略室がまと資料 9めた図です。こんなにデー
タベースがあります。こん
なにデータベースがあるのに、全く有機的に分析できていないのではないかということを説明するための図で す。こ の 中 の レ セ プ ト
データ、特定検診データ、
これは厚生労働省が 2 0 0 7
年から運用を進めている
デ ー タ ベ ー ス で す。NDBと正式に呼ぶことになりました。保険者から検診情報とレセプト、医療機関からレセプト情報を集めます。特定検診は、もう制度の最初から電子化することに決まっていますし、介護保険もそうです。医療保険の場合はレセ電算というのは、決して強制されている
わけではありません。最近は医療機関のご協力が非常に目覚ましくて、日本で発生するレセプトの枚数
ベースで言うと、もう 9 9％を超えています。薬価の場合は 1 0 0％、全部電子化されています。そういう意
11

振興会通信 Vol.156 December 2018

味では、ここに入っているレセプトというのは、日本で行われているほぼ全ての医療だということが分かります。年間 1 7 億件のレセプトが入っています。特定検診はご承知のように、実施率があまり高くはありませんが、年間に 2, 5 0 0 万件程度が入っています。これが支払基金、国保連合中央会を通して厚労省に入ってきます。（資料 9）

月例セミナー（山本講師）

レセプト情報・特定検診情報等データベース
（NDB）
の
全体像
NDBは「高齢者の医療の確保に関する法律」に基づいて作られたデータベースです。データベースの利用目的は医療費適正化計画を作るためということになっています。そのためだけに使うのはあまりにも有用な、世界に類を見ない
ビッグデータなので、何とか利用できるようにすることが、このデータベースを作る前から議論がされていました。
（資料 1 0）

資料 10

NDBの利用利活用
そこで私の私の 3 代前の医療情報シス
テム開発センターの理事長である開原資料 11先生が座長になって報告書をまとめて、積極的に学術利用をするという答申が出ています。この答申にしたがって利用
規則が整備されました。法律に基づく利用と本来目的以外の公益利用という 2 つに分けています。本来目的以外の利用は有識者会議を作って、ここでガイドライン等を作って利用を進めています。もちろん本来の法律に基づく利用は、ここを通らずに進めていきます。（資料 1 1）振興会通信 Vol.156 December 201812

NDBの現状
NDBの 現 状 で す が、レ セ プ ト が 1 4 0
億件入っています。レセプトというのは
1 人の 1 件のレセプトを 1 件と数えていますが、実は電子レセプトとか電算レセ
プトのファイルをご覧になった方は分
かりますが、1 ファイルではないのです。
多い場合は 6 0 ファイルぐらいに分かれます。その一件分をまとめたものが 1 4 0
億件入っているということになります。
特定検診は 2. 4 億件入っています。
先ほど申し上げましたように、本来の法律の利用目的以外の利用というのは、
一応提供申請できるところが限定はさ

資料 12

れているのですが、申請をしていただくと、有識者会議の審査を経てデータの提供を認めています。
最近は研究者も慣れてきたのですが、最初は、申請内容は、すごくいい研究だからと提供しても、提供されたデータの量の多さに扱えないという研究者がいらっしゃいました。
NDBに入っているレセプトは、名前や、保険の記号番号などの個人を特定できる情報は消してはあります。また生年月日の日は消しています。だからレセプトだけを見て、誰のレセプトかというのは分からないようにはなっています。ただし、例えば年間 3 人しか使われないお薬とか、年間 3 件しかない処置みたいなものが入っていると、その人をよく知っている人にとっては分かってしまうデータで、完全に匿名化されたデータとは言い難いのです。
提供する場合も、研究者を疑っているわけではないので、とにかく盗まれないようにしてくださいという条件、つまり情報セキュリティの条件が非常に厳しいです。
しかし、疫学的な研究をする人が情報セキュリティの専門家かというとそうではないので、審査のときにこのセキュリティ要件を満たしてもらうのに結構苦労しています。私はこの有識者会議の座長をしているのですが、どうしても情報セキュリティは厳しくせざる得ない状況です。
もう少し簡単に使える、もう少し安全にしたデータセットを作ろうということで、サンプリング・デー
タセットも用意しています。医科のレセプト等は 1 ヵ月分で、薬科の調剤レセだけはその月の最後に医師の診察を受けて、翌月に薬局で調剤を受けることがありますので、2ヵ月分入っています。季節性がある
ので、それを 1 月、4 月、8 月、1 0 月と 1 年に 4 回分用意しています。
サンプリングの割合は入院の 1 0％、外来の 1％で、さらに 0. 1％以下の出現頻度の病名や、医療行為は全部ダミーに置き換えています。0. 1％の頻度というのはどれぐらいかというと、病名の 9 0％は出現頻度
で 0. 1％以下です。9 9. 9％のレセプトは、1 0％の病名でカバーできていることになります。医療行為も同じです。実際にサンプリング・データセットに出てくるダミーの量は非常に少ないです。
これはかなり安全性が高いので、比較的気楽に使っていただけるデータセットにしています。ベーシッ
ク・データセットは利用が始まったばかりで、患者を紐づけた状態で、サンプリングしているデータベースです。
13

振興会通信 Vol.156 December 2018

これまで提供したのは、約 1 7 0 プロジェクトで、すでに 1 0 0 以上の査読付き論文が発表されています。
という意味では、よく使われているデータベースと言えます。
2 0 1 6 年からは、NDBオープンデータを公開しています。（資料 1 2）

月例セミナー（山本講師）

NDBオープンデータ
NDBオープンデータを少し紹介します。これは全レセプトを都道府県別、あるいは性年齢階層別に、実数を数えたものです。これは再診料です。大体人口分
布に一致しています。（資料 1 3）

資料 13

一般病棟の入院基本料はどうかというと、少し違ってきています。例えば北海道はかなり多いです。これは当たり前の話で、冬になるとなかなか医療機関に通いにくい気候ですから、そういう意味
では、「通うのが大変だから入院していただきましょう」という形で入院が増えるのはやむを得ません。そのようなことは頭の中では分かるのですが、ではどれぐらい違うのかということはなかなか分からないのですが、このNDBオープ
ンデータを見れば実数で分かります。
NDBオープンデータとは、厚労省のホー

資料 14

ムページから誰でもダウンロードができます。別に登録をしなくてもダウンロードができますから、海外からも見られるのです。そういうデータでこれを簡単に計算できます。（資料 1 4）振興会通信 Vol.156 December 201814

例えば乳がんの手術を見てみましょう。再診料と比べると多い県ところと少ない県の差が開いているように見えます。乳がんは歩ける病気で、患者さんはインターネットや本で、さまざまな医療機関のことを調べて、自分が乳がんの手術を受けるのだったら最適な医療機関が仮に隣の県であっても行っていることが想像されます。大腸がんも同じ傾向があります。これに比べて、例えば心筋梗塞や脳卒中では、先ほどの再診料とほぼ同じ分布を示します。いざとなったら救急車で運ぶしかないわけで医療機関

資料 15を選ぶ余裕が、乳がんや大腸がんとは異なることが分かります。（資料 1 5）
これは特定検診で男性のBMIです。こうやって見ると、飛びぬけて多い県が沖縄県なのです。何となく沖縄に行くと、沖縄の男性というのは、結構大きな方が多くて、女性に比べるとゆったり、のん
びりしているなという印象が私などにはあります。（資料 1 6）

資料 16

15

振興会通信 Vol.156 December 2018

では沖縄の男性は他の数値は悪いのかというと、あまり変わりません。空腹時血糖値も決して一番悪いわけではないです。（資料 1 7）

月例セミナー（山本講師）

資料 17

LDLコレステロールも低いぐらいです。（資料 1 8）

資料 18

振興会通信 Vol.156 December 201816

残念ながらHDLも低いです。では沖縄の人にとって、BMIとは一体、どんな意味があるのかということも、このオー
プンデータを見るだけで考えさせられるところです。（資料 1 9）

資料 19

このグラフ化したものもダウンロードできますが、実
際 は こ う い うExcelの 表 になっています。薬も薬効別に上位100位までの薬の実数が 出 て い ま す。薬 効 別 上 位
1 0 0 位というと、薬効によってはもうほとんど全ての薬が入ってくるということになります。（資料 2 0）

資料 20

17

振興会通信 Vol.156 December 2018

介護総合データベースの現状
介護総合データベースが構築されています。これも悉皆的なデータベースで

月例セミナー（山本講師）

す。これは最近構築されたデータベース
で、第三者利用も試験提供が始まったばかりです。まだ一般には提供されていません。制度としては始めることになったということで、NDBに比べるとだいぶ遅れています。
介護総合データベースは介護レセプ
トと介護認定のデータベースです。介護
レセプトはこのようなレセプトの情報です。介護レセプトは始めからもう電子化されていますから、全レセプトが入っ資料 21ています。介護認定も電子化されていますので、基本項目 7 4 項目と、意見書のうちこういった情報とか、あるいは認定基準、1 次判定結果とか、2 次判定結果がデジタル化されて入っています。（資料 2 1）

ビッグデータ連結・解析（保健医療データプラットフォーム）
昨今、地域包括ケアが望むべき医療の在り方として進められています。これを評価しようと思うと、医療と介護を別々に見てはできません。両方を関連する情報として見なければなりません。
（資料 2 2）

資料 22

振興会通信 Vol.156 December 201818

平成 3 0 年度診療報酬改定

業務の効率化・合理化

これは厚生労働省のホームページに公開されている図ですが、医療レセプトと介護レセプトを突合して、この 2 つを結合させたデータベースとして利用できるようにしようというプロジェクトが今、動いています。この 7 月に基本方
針をまとめ、9 月から残っている細かな課題を検討することになっています。
では医療レセプトと介護レセプトがつながるのかというと、医療保険と介護保険は違う保険の番号体系を持っていますし、介護保険というのは片仮名で利用者名を書いていますが、医療レセプト

資料 23

は漢字で患者名を書いています。特定検診は片仮名です。したがってコンピュータにとっては違う物と認識され、そのままでは突合できません。本当は医療介護分野で使えるIDができて、そのIDで突合できればいいのですが、残念ながらまだできていません。
ではどうやって突合するかということですが、今年の 4 月の診療報酬改定で、医療レセプトの患者氏名表記に片仮名の併記を求めています。今年からではありますが、片仮名が併記された医療レセプトが出てきます。この片仮名併記の名前と、生年月日と性別を使って 1 つのハッシュ値を作ります。ハッシュ値というのは、1 方向変換で、ある種の番号に置き換えます。その番号が介護レセプトと医療レセプトで同じ値になると同一人の情報としてつなぐことができるという考えです。もちろん希ではありますが、同じ片仮名名で同じ誕生日の人はいますので、完全ではありませんが、ほとんどの人で、医療保険介護保険が突合できるデータベースがでます。
本来は完全に突合できる医療等IDでやるべきなのですが、今のところ、医療保険と介護保険に関しては、一応できるようになりました。多分、来年度からになると思いますが、医療レセプト、介護レセプト、介護認定、人によっては特定検診も結合したデータを提供できるようになります。（資料 2 3）

19

振興会通信 Vol.156 December 2018

（参考）保健医療分野の主な公的データベースの状況（資料 2 4）

月例セミナー（山本講師）

資料 24

全国がん登録医療保険と介護保険だけ突合できればいいのかというと、本当はそうではありません。他にも結び付けると有用なデータベースがあります。全国がん登録が、厚生労働省が主に管理している主なデータベースを示した表の 5 番目にあります。全国がん登録というのは、すべての病院と都道府県から指定されたがんを専門にしている診療所で、すべてのがん患者の初期診断・初期治療の状況の登録が義務付けられたデータベースです。日本で発生したがんはほぼ全て登録されます。（資料 2 5）

資料 25

振興会通信 Vol.156 December 201820

登録されている情報は資料 2 6 に示していますが、病理所見なども入っていま

資料 26

すので、初期診断、初期治療に関しては、非常に優れたデータベースになっています。また死亡した日が入っています
が、これは登録時だけではなく、全国がん登録データベースを管理している国立がん研究センターでは定期的に住基
ネットにアクセスし、登録された患者さんの生死を確認します。住基ネットで生死を確認できるということは全国がん登録データベースは匿名化はまったくされてない顕名のデータベースです。初期診断、初期治療に関しては、非常に優れたデータベースになっていますし、患者さんの生存期間も把握できます。
ただし、がんは初期治療で全治するか亡くなるかのどちらかだけではなく、一定の治療で、がんをある程度減らした、あるいはひょっとすると取り切れているかもしれないという状態の人が将来再発することがあります。再発するということは、顕微鏡的には元々がんが残っていたわけですが、がんが残って普通の生活に戻ることを担がん状態と呼んでいますが、これが意外と多く、治療法の進歩もあって増えています。
手術などに初期治療をして、7 年後に亡くなられたというときに、この 7 年間をどう過ごすかということは非常に大事な話です。7 年間、苦しい思いばかりして亡くなったのか、あるいはぎりぎりまで非常に生活を楽しんで最後に亡くなったのかということは、これからがんの診療を考えていく上で、非常に大事な話になります。
この途中の状態がこのデータベースは分かりません。1 0 年前に診断されて、治療をして、1 0 年後に亡くなったということが分かりますが、初期治療が終わってから亡くなるまでの 1 0 年間のことがほとんど分からないのです。一体なぜ亡くなったかも分からないわけですし、どういう医療を受けたかも分かりません。これだけの網羅的ながんのデータベースを運用しているのに、がんの初期診断、初期治療を受けてから、その人ががんはもう治って、それ以外の病気で亡くなったのか、あるいはがんが再発して適切な医療を受けて亡くなったのかということが見えてこないのです。
どうしてもわからないのかというと、そうではありません。全国がん登録と前述のレセプトのデータ
ベースを突合できれば、レセプトは医療を受けている限り出てきますから、そういう意味では、診療所に行っていようが、往診を受けていようが、必ずレセプトは出てきます。この患者が、がんの治療を受けてから 7 年間の医療の状況というのが少なくとも医療行為や処方は把握できます。
このような状況が把握できれば、例えば胃がんのステージ3で手術をして、7 ～ 8年後に再発で亡くなった人に対する過不足のない医療を行うための診療のガイドラインを作ることも不可能ではありません。
（資料 2 6）

21

振興会通信 Vol.156 December 2018

Mid-net ProjectMid-netはデータベースではありません。Mid-netの一

月例セミナー（山本講師）

番大きな特徴は、データは病院にあるということです。欲
しい検索条件をリクエストとしてMid-netに参加している病院に送ります。それぞれの病院が自分たちの病院のデー
タで集計処理をして結果を統合分析センターに返してきます。その集計情報を見ることに よ っ て、1 万 人 に 1 人 程 度の頻度でも副作用を発見しようという目的のデータベース
です。

資料 27

これはアメリカのFDAが構築しているセンチネル・プロジェクトの日本版です。レセプトは検査結果がありませんが、Mid-netは電子カルテのデータが利用可能です。それぞれの病院の電子カルテのデータを同じ言語で分析できないといけないので、この電子カルテのデータを共通の形式に変換しないといけません。これをコモンデータモデルと言いますが、コモンデータモデルに変換をして、それに対して共通のリクエストを投げることによって、値が返ってくるというプロジェクトです。
これは厚生労働省推奨標準になっている、SS-MIXというデータモデルがあるのですが、このデータモ
デルをコモンデータモデルにして分析をする仕組みになっています。
先進的で効率がよく、病院からするとデータそのものを出さなくていい、参加しやすいプロジェクトです。
ただそれぞれの病院の設備がかなり複雑になります。また、コモンデータモデルに変換することが難しいのです。ご承知でしょうが、日本の電子カルテはベンダーによってデータの形式が統一されていません。そのデータを細かいところまで合わせてコモンデータモデルに変換することは、病院ごとの個別の手続きが必要になるので、これにかなりの工夫が必要で、難しくなっています。（資料 2 7）振興会通信 Vol.156 December 201822

Mid-netの協力医療機関
現状、参加している病院は、この 2 3病院です。まだ症例数は数百万人程度
で、もう少し増やす必要はありますが、
コモンデータモデルに変換しています
ので、データは非常にきれいです。
（資料 2 8）

資料 28

医療等分野データ利活用プログラム（案）
それ以外にもデータベース
はたくさんあり、データベー

資料 29

ス に よ っ て は、他 の デ ー タ
ベースと突合して調べたいということがあり得ます。例えば難病データベースとか、小児慢性特殊疾患のデータベー
スがありますが、例えば 1 型
糖尿病というのは、小児慢性特殊疾患に入っているので、その小慢データベースには入るのですが、2 0 歳になったら難病ではなく、普通の病気にな っ て い ま す か ら、普 通 のデータベースに入っていきます。しかしやはりつないで見たいという要求はあるだろうと思います。（資料 2 9）23

振興会通信 Vol.156 December 2018

日本再興戦略 2 0 1 5
中短期工程表「国民の「健康寿命」の延伸
資料 30を飛躍的に進めるためには、汎用的に考えていかなければいけないということはずいぶん前から言われています。日
本 再 興 戦 略 2 0 1 5 の 中 に、医療分野における番号というのを検討することが明記されて
い て、2 0 2 0 年 に は 運 用 を 開始することになっています。
もちろんデータベースを結合することだけが、医療で使うIDの役目ではありません。
地域医療連携がたくさんあります。地域医療連携を越えて、患者が動きます。長崎のあじさいネットから、岡山の晴れやかネットに引越しをする患者はそんなにいません。むしろ非常に頻繁に地域医療連携ネットを越えた情報交換が必要なのは、東京や大阪のような大都市です。（資料 3 0）

医療等IDのユースケース
東京や大阪のような大都市には、一般に地域医療連携ネットワークはたくさんあります。例えば某大学病院を中心としたネットワークがあって、その近くにはまた、その区の医師会が中心となった
ネットワークがあることもあります。この 2 つは地理的には入り組んでいて、重なっています。
患者は連携ネットワークで医療機関選択して受診するわけではありません。
腰が痛かったら、腰の痛いことに一番この辺で評判のいい医療機関に受診されます。糖尿病で内科の医師から「眼科で資料 31見てもらってください」と言われたら、眼底を見るぐらいだったら通院に便利な眼科を受診するでしょ振興会通信 Vol.156 December 201824

月例セミナー（山本講師）

そう言ったデータの利活用

う。それぞれが実は違う地域連携ネットワークに参加していることもあります。偶然、同じ地域医療連携
ネットワークに参加している場合、その患者の情報は非常に密に連携されますが、それぞれ異なる地域
連携ネットワークに参加している診療所に行ってしまった場合、検査結果は紹介状に書かれたものだけになりますし、ポラロイドカメラの写真をコピーしてもらって紙ベースでしか連携できないことになります。これはやはりあまり好ましい姿とは言えません。
従って、そういった都市型のネットワークの場合は、それぞれその地域にあるネットワーク同士が連携をして、患者情報の連携をすべきであると考えるのが普通だと思います。
また岡山県には充実した晴れやかネットがありますし、広島県にはHMネットがあります。しかし岡山と広島の県境では診療所は広島県、病院は岡山県に受診している患者さんもいらっしゃいます。引越しではなく、そういう境界にいる人を抜け落ちがないようにケアをしていくためには、この情報連携ネットワークを越えた情報連携が必要です。それぞれの地域連携ネットワークは、そのネットワークの中で患者を識別するIDを持っているのですが、隣のネットワークとはIDが違うので同一患者と判断できません。そのようなときに使える共通のIDが要ります。
データベースの結合は前に述べたように、様々な目的別のデータベースを必要に応じて突合するためには共通のIDが必要です。
また、PHRというものがあります。厚生労働省が提言しているPeOPLeという基盤など、患者さんを中心に生涯にわたって医療・健康情報を利用できるようにする概念で、医療機関が主体となって構築する
地域連携ネットワークと異なり、患者が自分の情報を持ち歩くという概念です。
概念は概念で、自分の情報、その医療情報のMRIやCTの画像を実際に持ち歩くわけではありませんが、そういう仕組みを作るということです。
例えば母子手帳、乳幼児健診、学童検診、2 0 歳になって、2 2 歳になって就職をした後の労働安全衛生
法上の検診、これはみんな主体が違います。従ってみんな識別子が違います。学童検診は学籍簿で管理しています。労働安全衛生法上の検診は社員番号です。4 0 歳を過ぎて特定検診を受けますが、これは保険者が実施しますので、保険の記号番号で管理しています。1 人の人の健康や医療の情報なのに、管理に使
う番号はみんな違います。これを結びつけるためには、生涯利用可能なIDが要るということになります。
これらが医療等IDのユースケースになります。（資料 3 1）

25

振興会通信 Vol.156 December 2018

番号制度のインフラを活用した医療等ID（私案）
医 療 等IDは 1 0 年 近 く 前 か

資料 32ら検討されていたのですが、月例セミナー（山本講師）

資料 3 2 は私が数年前に提案した方式です。図の上部は今のマイナンバー制度です。二重投資は避けたいので、マイナンバー制度の仕組みを可能な限り使う、というのがこの案です。マイナンバー制度というのは、1 2 桁の番号だけだと思っていたら大間違いです。実は 2, 0 0 0 種類以上の番号を使っているのです。それ
ぞれの自治体にはその自治体
専用の機関別符号が振り出されています。
1 2 桁のマイナンバーとその自治体の機関別符号は、その自治体では分かるのですが、他の自治体の機
関別符号は分からない仕組みになっています。そして自治体の中では、個人情報は、その自治体の機関別符号で管理をしています。1 2 桁のマイナンバーで管理しているわけではありません。
そうすることによって、機関別符号で管理されているデータベースが万一ハッキングされても、この自治体のデータベースだけが危機にさらされるだけで、他の自治体のデータベースに被害が及ばないよ
うになっています。ハッキングされた自治体の機関別符号だけ付け直せば、被害は限局されたものになります。フェイルセーフと言いますか、セキュリティのための仕組みが非常にしっかりしています。逆に言うと、かなり複雑な仕組みになっています。
この機関別符号同士の関係を知っているのは、この情報提供ネットワークのコアシステムだけです。
このコアシステムは非常に厳しいセキュリティ環境で管理されています。
自治体Aに転入者があった場合、自治体Aが転出元の自治体Bに「B自治体から引っ越してきたのですが、その引っ越す前の情報をください」というリクエストをするとき、相手の機関別符号が分かりません
から、自治体Aの機関別符号で問い合わせます。そうすると、コアシステムだけが、自治体Aと自治体Bの機関別符号の関係を知っていますので、このリクエストの自治体Aの機関別符号を対応する自治体Bの機
関別符号に置き換えて自治体Bに送ります。自治体Bはリクエストの応えを自治体Bの機関別符号を付けて返します。コアシステムのこの応答の自治体Bの機関別符号を対応する自治体Aの機関別符号に置き換
えて自治体Aに送ります。これで無事に転出元の情報を入手することができます。これは複雑だけれども、安全で非常に良い仕組みです。
医療で言うと、例えばNDBとがん登録のデータが誰でも突合できるように同じ番号が付いているとい
うのはあまり気持ちがよくありません。誰が見ても分かってしまいます。どうしてもNDBとがん登録を突合して分析をしたい、何のためにするのかというと、先ほど例に挙げた、胃がんのステージⅢで再発し振興会通信 Vol.156 December 201826

た人の亡くなるまでの最適な医療のガイドラインを作る場合のように公益性があることを確認して、十分な安全管理ができる場合だけにがん登録の機関別符号とNDBの機関別符号を利用してコアシステムで結び付けて提供します。これで用は足ります。つまり安全に分析はできて、どちらのデータベースも危険にさらされないということになります。
ただ問題は、本来マイナンバー制度のために作られたコアシステムを医療の情報を扱うのに使えるか
どうかということになります。現状では残念ながら、それぞれの監督官庁も予算の枠組みも違い難しいとされています。（資料 3 2）
それではどうするかということで、今年になって最初の医療とIDに関しては、報告書が出ています。ここでは被保険 者 番 号 をIDに し よ う と いう案が出ています。被保険者
番号は今のところは世帯単位ですから使えないのですが、
2 0 2 0 年から 1 人 1 番号化するということになっています。
1 人 1 番号になったら個人を識別できる番号になりますから、個人情報保護法で言う個人識別符号になるわけです。
医療機関にその番号が入ってきますので、保険が変わらな

資料 33

い限りは変わりませんから医療等IDとして使うことが可能になります。
問題はいくつかあり、例えばレンタルビデオを借りるときも保険証を見せて借りる人があるので、番号を知っている人が増えます。本当に医療情報を結びつけて、1 人の人を識別できる番号として使う場合
は安易に番号を拡散すべきではありません。また被保険者番号は保険者が変われば変わります。変わってしまうと情報を結びつけることは不可能になります。このことに対応するために、被保険者番号の履
歴管理をすることになっています。この履歴を参照できる場合を限定することによって、少し複雑にはなりますが、医療等IDとして使うことが可能になります。
これ以外にも問題はいくつかありますが、当面最初の医療等IDとしてもっとも有力な案は 1 人 1 番号化された被保険者番号を使うことです。（資料 3 3）27

振興会通信 Vol.156 December 2018

旧個人情報保護法制の課題
これまでに医療情報の利活用を進めて行く上で何度かリスクについて言及

月例セミナー（山本講師）

いたしました。ではリスクとは何でしょうか。最大のリスクは個人情報の漏洩で、ある患者の医療の上の秘密を漏洩してしまうことです。例えば、自分はがんで手術をしたのだが他人には言いたくないというときに、「あの人はがんで手術をした」ということが分かってしまうというのは、大変な問題です。
こういったリスクを避けるために、諸外国でも日本でも、個人情報保護の議論が進められています。日本では個人情報資料 34

保護法が 2 0 0 5 年に施行されました。この個人情報保護法は 2 0 0 3 年に国会で可決されているのですが、衆議院でも参議院でも医療に関しては、遺伝子の問題もあるし、個別法の制定も含めて検討すべきであるという付帯決議がされていました。
2 0 0 5 年に施行されたときには、医療の個別法を作るのではなく、医療分野のガイドラインをしっかり整備して、厚生労働省が運用上、医療の実施と医療情報の機微性に関して齟齬が出ないように細かなルールを整備し、法を施行していきました。結局ほぼ 1 0 年間、個別法も作られず、個人情報保護法も改正されませんでした。これでよかったのかというと、実はいくつか不具合が生じていました。
2 0 0 5 年 4 月に関西で福知山線の脱線事故が起こりました。朝の通勤時間でしたから、福知山線は 5 分に 1 本ぐらい電車が走っているわけです。自分の家族がどの電車に乗っているかなど誰も分からないのです。1 本前の電車からもしれないけれども、ひょっとすると脱線した電車かもしれません。事故現場に近い救急病院は分かりますから、そこに電話をかけて、「こういう人が入院してきませんでしたか」と聞く家族がたくさんいらっしゃったそうです。2 0 0 5 年の 4 月の終わりごろでしたから、そのとき病院のいくつかは「 4 月から個人情報保護法が施行されましたので、そのような患者がいるともいないともお答えできません」という答えを返しました。
これはおかしいですね。それを秘密にしたからといって、一体誰が助かって、それを言ったからといって、一体誰が損をするのかという話です。対応としてはあまりにも杓子定規過ぎると思われます。その後、厚生労働省は、今度はガイドラインでは追い付かないので、Q&Aを出しました。Q&Aで、こういうときは答えてもいいと明記しています。
それからやはり個人情報保護法と、保護という言葉が付いていますから、本当は法律の最初には、「個
人情報の有用性に鑑み」と、要するに個人情報を使うに当たって、どういうことに気を付けないといけな
いかという法律だと書いてあるのですが、名前が保護法ですから、とりあえず保護しておけば間違いがないと考える人が非常に多かったのです。従って、病院長先生は、患者の情報を目的のいかんにかかわらず、やはり手元から出したくないという意識が非常に強くなりました。
それから日本独特の事情ですが、情報を受ける主体によって法制度が異なっています。民間は個人情振興会通信 Vol.156 December 201828

報保護法ですが、独立行政法人は、独立行政法人のための個人情報保護法があり、若干ルールが違います。
行政機関は、行政機関の個人情報保護法があって、やはり若干ルールが違います。
この 2 つはそれほど大きな問題ではないのですが、自治体が問題です。日本に 1, 8 0 0 ある自治体は、自治体ごとに個人情報保護条例を定めるとなっているのです。こちらは医療では大きな影響があります。
少なくとも地域包括ケアに自治体が入ってこないということはあまりないでしょう。それから自治体立の医療機関はたくさんありますし、介護機関もあります。一方で民間の医療機関もたくさんあります。
民間の医療機関と自治体立の医療機関、あるいは介護機関が、ルールが違う、もちろんそれもあるのですが、大きな違いはないのではないかと言われると確かに大きな違いはありません。しかし責任者が違うのです。
自治体の条例の場合は、責任は首長です。県知事、市長、町長などです。実際には、知事、市長、あるいは町長の委任を受けた個人情報保護委員会というものが作られて、そこで微妙な判断をするわけです。
今、どの県でもそうですが、子どもは減ってきています。小児の特殊な疾患の専門医というのは、そん
なに数がいません。首都圏でも病気によっては、各県に 1 人いるというところが結構あります。
そうするとその病気の診断を、例えばMRIでもCTでもいいのですが、CTの画像をきちんと診断できる人はその県には 1 人しかいらっしゃらない場合もあります。正しい治療は正しい診断なしには行えませんので、少なくとも疑われる症例は専門医に集めることが望まれます。CTの所見であれば、今は基本
的には、DICOM形式で保存されているので、電子的に電送するのは簡単な話です。
その病気が疑われたら、例えば某県立がん子供病院に専門医がいらっしゃり、その疾患が疑われる場合はその病院に全部いったん送ります。そしてその先生に見てもらって、診断が確定したら、その診断に基づいて、それぞれの機関で治療すればいいのです。分からないで治療をするというのは最悪です。だから患者が来て疑われるからといって、紹介状を全部書いていたら、ただでさえ少ない小児科医はパンク
してしまいます。そうではなくて、分業していかなくてはいけないのですが、そのときに某県立子供病院
は県の条例に従わないといけません。それ以外の民間の医療機関は、個人情報保護法に従わないといけません。その県内にある某市の市立医療機関はその市の条例に従わないといけません。国立大学病院があると、独立行政法人個人情報保護法に従わないといけません。それぞれ責任者が違うのです。その子どものCTをいちいち名前を消して送るみたいなことをしている暇がないときに、もうこれはプロ同士、医師同士なのだから、守秘義務は分かっているわけだから、診断をする以外のことには使われないので、提供しても問題があるとは思えません。
しかしそれを県の個人情報保護委員会、A市の個人情報保護委員会、B市の個人情報保護委員会、もし国立大学があったら、総務省に問い合わせないといけません。それをそれぞれの医療機関の属している
自治体の中で、みんなやらなければいけません。
これは忙しい臨床の現場でできる話ではありません。
「もうそんなことをしているぐらいなら、患者を診ている」と言われるかも知れません。
鈴木正朝教授が 2, 0 0 0 個問題とおっしゃっていますが、この個人情報保護法のルールが 2, 0 0 0 個ある、
実は 2, 0 0 0 個あることが問題ではなく、法令の施行責任者が 2, 0 0 0 人いることが問題なのです。それが本当に医療の中で必要な情報連携を難しくしているということになります。それが 2 つ目です。
3 つ目は、ご承知かと思いますが、ベネッセの事件のときに、SEさんが逮捕、起訴され、公判になりました。ベネッセの通信教育を申し込んだ顧客情報を名簿屋に売ったことが、罪状の中身ですが、これはあ
きらかに個人情報保護法違反です。しかしそのSEは個人情報保護法違反で起訴はされてはいません。個
人情報保護法の違反への対応はまず、ベネッセの社長に行きます。ベネッセの社長に対して行政指導と29

振興会通信 Vol.156 December 2018

して是正勧告を行い、改善がみられない場合にベネッセに対して 3 0 万円以下の罰金が課せられます。SEさんの不正行為に対して直接の罰はかかりません。これでは不正行為に関して防止効果があるとは言えません。
このSEさんは不正競争防止法で起訴されました。この法律は産業スパイなどに対応するための法で、難いです。
4 番目として個人情報の定義があいまいであることが問題です。これは 2 0 0 5 年の個人情報保護法の個
人情報の定義というのは、個人が識別できる情報という定義しかありません。個人が識別できるかできないかということは、誰によってできるかできないかによって変わってきます。
例えば近所の病院で症例検討会をするために、レジメの患者氏名の 2 文字目と 4 文字目を丸に変えて、
年齢を 1 0 歳きざみにすれば、まったく無関係な一般の人にとっては誰にことかわからない可能性が高いです。しかしその患者の名前を知っている人にとっては、前の 1 文字目と 3 文字目の名前からある程度類推ができるかもしれません。これでは個人情報ではないとは言えないのではないかと言う人もいるでしょうし、これで十分だと言う人もいます。こういう意見の違いが出てくることが好ましいことではありません。
海外との違いは今日は触れませんが、遺伝する情報の扱いは個人情報保護法制だけではどうにもならない問題です。個人情報保護法というのは、極論すれば、本人が同意すれば、何でもできます。本人が驚くような使い方をしてはいけないというのが個人情報保護法の考え方です。従って、本人が同意したら、どのような使い方をしても構わないというのが、個人情報保護法の基本的な考え方です。
遺伝する情報の場合、例えばある人が、自分の全ゲノムシーケンス（今は簡単に調べることできます。
）
をFacebookのようなSNSで公開したとします。そのとき、「私は私の全遺伝子を公開することに完全に同意しています。どうぞご自由にお使いください」と書いた場合、個人情報保護法的にはどのように使っても問題はありません。しかしその全ゲノムシーケンスの中に、ある遺伝性疾患の遺伝子が含まれていて、幸いその本人には発現していないけれども、子供が遺伝性疾患になる可能性が 2 分の 1 あるような遺伝子が含まれてきた場合、その遺伝子を見た人がそれに気が付けば、その人の息子さんやご両親の遺伝子の状態が類推できるわけです。子ども達が結婚や就職で差別を受けるかも知れません。
被害を受けるのは、この場合は、子どもさんですが、個人情報保護法では、子どもさんに対する被害を救済する方法がありません。個人情報保護法は、1 者、2 者、3 者しかないのです。1 者は本人、2 者は情報を集める人、3者はそれ以外です。この場合、子どもさんは3者になるのです。訴えることさえできません。
これで人が安心して遺伝子情報を提供できるのかというと、多分そうではないだろうと想像がされます。
従って、個人情報保護法ではない対策がやはり要るのだろうと思います。
現に例えばアメリカは、部分的ではありますが、遺伝子の扱いに関する差別禁止法（GINAと呼んでいます）が作られています。ドイツ、イギリス、韓国にもそのような法律があるようですが、日本は今のところありません。（資料 3 4）振興会通信 Vol.156 December 201830

月例セミナー（山本講師）

ベネッセに損害を与えたことを罰することになり、個人情報の漏洩自体を直接問題にしているとは言い個人情報保護法（ 2 0 1 7）の改正点概略2 0 1 7 年に、個人情報保護法の改正がありました。かなり大きな変更ですが、
医療ビッグデータに関するところだけ説明します。
まず個人識別符号が導入されました。
これはその情報だけで本人が識別できる情報です。典型的な例が、パスポート
番号です。その時点で有効なパスポート
番は 1 人の人に確実に結び付いています。同じ番号を持つ異なる人は 1 人もいません。少し首をかしげる人もいるかも知れませんが、遺伝子もここに入っています。一定の条件を満たした遺伝子は、

資料 35

この個人識別符号に相当すると言われています。一定の条件はまた後で少しだけ出てきます。
次に新しい概念として、匿名加工情報があります。これは今までの匿名化情報とほぼ同じ意味ですが、定義をはっきりさせようということで、加わっています。（資料 3 5）

要配慮個人情報
それからもう 1 つ、重要な変更は要配慮情報の導入です。要配慮情報は特別な個人情報です。この個人情報で被害が起こると、人の差別につながる可能性がある、つまり損害が非常に大きくなるような情報を要配慮情報としていて、利用に制限があります。
要配慮情報は医療データベースの利用に大きく関係してきます。法律の中には、「人種、信条、社会的身分、病歴、犯罪被害を受けた事実及び前科・前歴」が要配慮情報として上げられています。また、「その他政令で定めるもの」とあり、資料 36「政令よる要配慮情報」で、
（ア）
、
（イ）
、
（ウ）
があります。
（エ）、（オ）
は関係ありませんが、
（ア）
、
（イ）、
（ウ）
によって、ほぼ全ての医療情報、検診情報が、要配慮情報に指定されました。
医療情報が特別に配慮が必要な個人情報であることは分かり切っています。だから当然なのですが、問題は他の情報です。
「人種、信条、社会的身分、犯罪被害を受けた事実及び前科・前歴」といった情報を使うことはどれぐらいあるでしょうか。ほとんどありません。履歴書に書けと言うだけで問題になるか
31

振興会通信 Vol.156 December 2018

も知れません。実際に情報として扱うことがある可能性は非常に低いです。従って、こういった情報はほとんど使えないようなルールを作っても何の問題もありません。
それに比べると、病歴や医療情報はよく使われる情報です。使わないのなら集めなければいいのです。
採血検査で、結果の情報が使えないのなら、針で血管を刺すことが犯罪です。
く使われる情報と、ほとんど使われない情報が 1 つのルールでくくられているというために扱いが難しくなっています。
要配慮情報は「本人の同意を得ない取得は原則として禁止」ですが、これはあまり大きな問題にはなりません。
「本人同意を得ない第三者提供の特例の対象から除外」が問題になることがあります。特例の対象とは何かというと、この第三者提供に関する個人情報保護法の第 2 3 条 2 項に書かれているオプトアウ
トと言われている手法です。
オプトアウトというのは、個人情報の提供を本人に通知、あるいは本人が容易に知りえる状況において、本人が何も言わなければ、同意を得たとみなすと扱うことです。
例えばクレジットカードを契約するときに、比較的たくさんの契約項目を書いた紙にサインをしますが、その中に、大抵、より薄い字で、より小さい字で書いてあるところがあります。その中に、例えば支払いが遅れた場合は、信用機関に通知しますと、信用機関とは第三者ですから、第三者提供しますということが書かれていることがあります。おそらく多くの人がよく読まずにサインをしています。そのことによって、もう自分がクレジットカードの支払いが滞った場合に、信用機関に通知されることに同意していることになります。これがオプトアウトによる同意です。
先ほどのクレジットカードの例で見ても分かるように、普通の人はほとんど意識していなくて、いつの間にか同意したことになっていますが、これを要配慮情報では禁止しています。（資料 3 6）

改正個人情報保護法では医療情報は・・・
医療情報がオプトアウトでは第三者提供ができなくなりました。これは全体的に見れば好ましいことです。例えば、スポーツ用品店で、子どもの運動靴を買う時に、遺伝子検査をすれば、長距離競技向きなのが短距離競技向きなのかがわかります。筋肉の中の赤筋、白筋の割合で判断しますが、これは遺伝子で制御されています。この割合を知ることによって、遅いのだけれども、持続力がある筋の多い子どもは長距離向けだから、
マラソン用のシューズを買ってください、逆に瞬発力がすごく強い筋の配分を資料 37

している子どもは短距離用だから、短距離用のスパイクを買ってくださいと、これは子どもの素質が遺伝子の分析で分かって、お母さんはこの子に最適な運動具を買ってあげられるということでいいことな

振興会通信 Vol.156 December 201832

月例セミナー（山本講師）

ご本人の健康の維持回復に必要だから集めているわけで、使えないと困るわけですが、ものすごくよのですが、赤筋と白筋の分布を調べることだけで遺伝子が分析されることはありません。
今は高速シーケンサーで一気に遺伝子を調べますから、SNPレベルでいうと、もう数百個がいっぺんに出てくるのです。そのいっぺんに出てきた遺伝子の情報をスポーツ用品店のスパイクを選ぶために使う、これはこれで結構ですが、でもそのときに子どもの名前は出しませんが、これは後々いろいろな、例
えば薬の感受性とかを調べるために、この遺伝子情報を使うことがありますというオプトアウト条項が書いてあったら、本人が知らない間に、自分の遺伝子情報が拡散していくことになります。要配慮情報になることで、このような目的外利用はできなくなりました。これによって、本人や家族が関知しないて、利用されることはなくなります。
ただ、一方で、新しい薬が出たら、副作用があるかどうかということを調べるのは当たり前の話です。
そのために、その情報を後ろ向きに調べるということはよくあります。
何か見つかったら、その副作用が前にも出ていないかと見るのは当然の話です。この後ろ向きに探す
ときに、その情報が生じたとき、つまりその患者の採血をしたときに、その利用目的は分かりません。未来の利用目的をさかのぼって採取していることになるわけです。
未来の目的が分からないのに、未来の提供の同意を取りようがありません。説明ができないからです。
そうすると、将来これが医学の発展のために必要なことがあった場合には、使っていただいて結構ですという前向きのかなり包括的な同意が要るわけです。採血するたび、あるいは受診するたびにそういうものを見せてサインをしてもらっているわけではありません。どこに医療機関、例えば大学病院などの場合にはそういうことが書かれてあって、本人が何もおっしゃらなければ使っていたわけです。これはオプトアウトなのです。それができなくなりました。
そうすると、ものすごく大量にある病院の電子カルテに蓄積された診療データを後ろ向きに調べるということはもうほとんどできなくなってきます。これは結構困った話で、何かあって後ろ向きにチェッ
クするということができないのです。このままでは医学研究、創薬、医療機器の開発、あるいは医療周辺
産業に多分抑制的に働くことになるだろうということで、新しい法律ができました。（資料 3 7）33

振興会通信 Vol.156 December 2018

医療分野の研究開発の資するための匿名加工医療情報に関する法律
月例セミナー（山本講師）

医療分野の研究開発の資するための
匿名加工医療情報に関する法律、通称、
次世代医療基盤法と呼んでいます。あまり知らないという方がほとんどでしょうから、簡単に説明をします。
ごく簡単に言うと、場合を限定して医療情報をオプトアウトで使えるようにしようという法律です。使い先を限定しますが、そのために中間事業者と設定します。この中間事業者が 1 つは間違いな
く医学・医療の発展に関わる研究開発に使うということを確認して、もう 1 つは本人に絶対迷惑がかからないような資料 38

匿名加工をして提供をします。中間事業者のこのような能力を政府が認定します。認定した中間事業者を認定匿名加工医療情報作成事業者と呼びます。そして認定された事業者にだけ、医療機関が情報を提供するときは、患者からはオプトアウトで出していいという法律なのです。（資料 3 8）

丁寧なオプトアウト
ただし、次世代医療基盤法のオプトア
ウトは個人情報保護法のオプトアウトとは少し異なります。個人情報保護法のオプトアウトは、「通知または容易に知りえる状況」でしたが、というのが個人情報保護法のオプトアウトなのですが、この法律では、「通知」しか認められていません。容易に知りえる状況は、例えば外来にポスターが貼ってあって、見ようと思えば見えるというのは不可で、必ず患者が見る状態にしないといけません。
具体的には説明文書を手渡すことになります。これを丁寧なオプトアウトと呼資料 39

んでいます。（資料 3 9）振興会通信 Vol.156 December 201834

基本方針のポイント①
内閣官房の健康医療戦略室のホームページにこの法律の説明がありますが、この法律のもっとも独特な特徴は、医療機関から個人情報のまま提供を受けることができることです。個人情報のまま提供を受けて、それを使うときに匿名加工をするので、複数の医療 機 関 から出 てきた デ ータ
を、同じ患者のものであれば、名寄せができます。（資料 4 0）

資料 40

基本方針のポイント②
例えばある地区の診療所と基幹病院の両方から提供を受けた場合、同じ患者を名寄せをすることによって、病院と診療所の間の連携医療の状況
を匿名加工して見ることができます。これができるのはこの法律に準拠した場合だけです。（資料 4 1）

資料 41

35

振興会通信 Vol.156 December 2018

次世代医療基盤法第三章（医療機関等

医療情報取扱業者）

匿名加工の方法も、個人情報保護法と少し異なります。個人情報保護法の場合

月例セミナー（山本講師）

は、個人情報保護委員会が匿名加工の方法を指針で決めていますが、次世代医療基盤法も指針を出しています。この指針
では医療情報を識別の危険性から 5 つの属性に分けて、それぞれ属性に応じた対応方法をかなり詳しく書いています。
（資料 4 2）

資料 42

次世代医療基盤法における匿名加工医療情報の検討
さらに、それに加えてリスクベースで匿名加工しなければなりません。リスク
ベースというのは、使われる状況によって、危険度が異なりますので、使われる状況も踏まえて匿名加工をします。常に利用状況も含めて評価し、危険性が十分除去できない場合はさらに対策を追加することが求められます。
ですから、個人情報保護法よりも厳し
い基準になっています。個人情報保護法の匿名化の方法はこの資料 4 5 の 1 から 5までに示していますが、次世代医療基盤法では、これ以外に、プラスアルファの資料 43

処置が求められています。（資料 4 3 〜 4 5）振興会通信 Vol.156 December 201836

資料 44

資料 45

37

振興会通信 Vol.156 December 2018

画像等情報のリスクの低減
医療では画像情報もよく使われます。
画像情報を匿名加工することは意外に

月例セミナー（山本講師）

難しいのですが、この法律のガイドライ
ンには取扱の注意点が示されています。
（資料 4 6）

資料 46

ゲノム情報のリスクの低減
もう1つ重要なのが、ゲノム情報です。
ゲノム情報は一定の条件を満たすと、個
人識別符号になります。個人識別符号になると、匿名加工はできません。個人識
別符号にならないようなゲノムの扱い
方と匿名加工の注意点も記載されています。（資料 4 7）

資料 47

振興会通信 Vol.156 December 2018

38

FAST-HDJ
この法律が施行されたのは、今年 5 月なのですが、3 年前からこの法律の施行を前提と し たAMEDの 研 究 事 業 が行われています。これはその中の一つで、われわれが実施している研究事業ですが、これで法律がうまく回るか回らないかを様々な面から検証しています。（資料 4 8）

資料 48

オンサイト操作センター
利用状況によるリスクについて前述
しましたが、これは利用状況のリスクを下げる工夫の一つであるオンサイト操
作センターです。（資料 4 9）

資料 49

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振興会通信 Vol.156 December 2018

一般財団法人匿名加工医療情報公正利用促進機構
一応受け皿として、われわれもこうい
う法人を作って、ここで認定匿名加工医

月例セミナー（山本講師）

療情報作成事業者を目指しています。
（資料 5 0）

最後、少し駆け足になりましたが、私のお話は以上です。ご清聴をありがとうございました。

資料 50

振興会通信 Vol.156 December 201840