［医薬品医療機器レギュラトリーサイエンス，PMDRS，49（7），425 〜 436（2018）］

総 説

台湾の保健福祉データベース
─ビッグデータ分析による高品質なリアルワールドエビデンスを得る機会─
The Health and Welfare Database of Taiwan
─ Opportunities for High Quality Real-World Evidence from Big Data Analyses ─
Cheng Yang Hsieh＊1, ＊2＊1, Chien-Chou Su , Shih-Chieh Shao

Yea-Huei Kao Yang

＊1

＊1, ＊3and Edward Chia-Cheng Lai

Summary
台湾の医療保険請求に基づく研究用データベース（National Health Insurance Research Database：NHIRD）は，＊4, Swu-Jane Lin ,＊ 1, ＊ 6

験者から得られたデータの機密性とプライバシー保護は，重要な問題である．
データの機密性を犠牲にすることなく，
データリンケージを行うための方法論的及び統計的アプ
ローチを開発する必要がある．

医療調査のための人口レベルのデータソースの優れた事例

NHIRD はその代表性と包括的な情報によって，台湾人であり，臨床的な判断や医療政策の策定を支援するリアルのリアルワールドエビデンス（RWE）を得るための最も重ワールドエビデンスを生み出している．最近，台湾の厚生要な人口ベースのデータ源となっている．
更に，
NHIRDは，省（衛生福利部，Ministry of Health and Welfare：

医療や治療及びアウトカムに関する国や人種による違いを

MOHW）は，NHIRD 及びその他 70 以上の医療関連デー

比較する国際共同研究の機会も提供する．台湾の HWD

タベース（国民健康聞き取り調査など）を中央で集中管理センターは，現在のどのデータベースにも含まれていないするためのデータリポジトリサイトである保健福祉データ

重要な情報を入手するために，積極的なデータ収集を主張（Health and Welfare Data：HWD）センターを設立した．

し，設計し，実施するよう努力すべきである．更に，良い

HWD は，NHIRD と他のデータベースのリンケージによっ研究者を育成するために必要な疫学と統計的知識を備えたて，研究の幅を広げる機会を作り出している．すなわち研医療データベースの使用に関する教育や訓練にも労力を費究者は，NHIRD で利用可能な変数よりも多くの変数，例

やす必要がある．NHIRD の過去の成功経験によって，わえば検査データ又は身体検査結果などにアクセスすること

れわれは HWD センターがいつか，単なるデータ置き場ができる．この情報は，研究の質と能力を大幅に向上させから強力な研究エンジンに変身し，さまざまな情報源からる可能性がある．一方で，データリンケージに当たり，被のデータを，将来の台湾での大規模データ分析によって裏School of Pharmacy, Institute of Clinical Pharmacy and Pharmaceutical Sciences, College of Medicine, National Cheng Kung
University, No.1, University Road, Tainan City 701, Taiwan＊2
Department of Neurology, Tainan Sin Lau Hospital, Tainan, Taiwan＊3
Department of Pharmacy, Chang Gung Memorial Hospital, Keelung, Taiwan.
＊4
Department of Pharmacy Systems, Outcomes & Policy, College of Pharmacy, University of Illinois at Chicago, Chicago, Illinois,
USA＊5
Department of Neurology, Tainan Sin Lau Hospital, Tainan, Taiwan＊6Department of Pharmacy, National Cheng Kung University Hospital, Tainan, Taiwan＊1Chien‑Chou Su と Cheng Yang Hsieh は，この論文に等しく貢献した．
Pharmaceutical and Medical Device Regulatory ScienceVol. 49 No. 7（2018）425

［Hsieh ら：台湾の保健福祉データベース］

付けられた，リアルワールドデータによって医学を導ける“ 光 ” へと変換できることを願っている．

2.

台湾の全国請求データベースの誕生

1995 年 3 月 1 日，台湾は単一保険制度（“single‑payer”）

1.

を開始し，国民健康保険（NHI）プログラムが義務付けら緒言れた．2014 年までに，国民のほぼ 99.99% が加入している．

高齢化と医療費の増加は，世界中の医療制度にとって大1）

したがって，NHI プログラムの行政管理に使用されるデー

きな負担となり，台湾も例外ではない ．台湾の医療資源

タベースは，台湾の人口のほぼ全てをカバーし，台湾のには制約があるとはいえ，そのような負担を軽減する機会

NHIRD の情報源であった ．

9）がある．例えば，医療介入を特定するために利用可能な最2002 年，台湾の国家衛生研究院（NHRI）は，研究目的

良のデータと専門知識を利用することで，結果を改善し，

で NHIRD を利用可能にするために，NHIRD の設立と維費用の増加を相殺することができる．NHIRD は，医学研持を開始した．NHRI がまとめた情報には，対象者の人口究のための人口レベルのデータソースの良い例となり，臨

統計学的特性，医療従事者，施設及び入院患者，外来ケア，

床決定と医療政策の策定を支援するエビデンスを生み出契 約 し た 薬 局 か ら の サ ー ビ ス 請 求 が 含 ま れ て い た．

2~5）

す

．データ科学技術の急速な普及と迅速な取り込みに

NHIRD の主要なデータファイルの例は，来院ごとの外来より，NHIRD は台湾においてビッグデータ分析（BDA）

診療費，入院ごとの入院費，契約された薬局での処方費，を実施し，RWE を得るための基礎を築いている．RWE

外来診療及び入院患者のオーダーの詳細，調剤の詳細，及が支持する費用対効果の高い介入を採用することで，医療び登録期間や保険料などの保険関連情報を含む対象者の基システムに対する経済的負荷を増大させることなく，患者

本情報であった．

6）

NHIRD は，2015 年より前の診断記録に対しては国際の成果を改善することが可能になる ．
しかし，無作為化比較試験とは異なり，NHIRD などの

疾病分類第 9 版，臨床修正版（ICD‑9‑CM），それ以降は電子的な医療データベースを用いた後ろ向き研究では，妥第 10 版（ICD‑10）を使用した．特別に開発されたシステ

当性が確認されていない診断や治療のコード化，疾患の重ムである薬価基準収載医薬品コード（National Health In-症度に関する情報の欠如，測定されていない交絡因子など，

surance Drug Codes）を医薬品の記録に使用した．この薬

7）

多くの共通の課題に直面する可能性がある ．これらの限品コードシステムは階層的に構成されていないため，多く界に対処する一つの方法は，主要データベースで利用できの研究者は研究を行うときに，WHO 解剖治療化学分類法

ない外部データを取得するために，請求データベース，疾（ATC コード）などの他の国際コードシステムにコードを患／投薬監視データ及びレジストリなどの複数のデータマッピングした．

8）

ベースをリンクすることである ．しかしリンケージにあNHIRD は代表性があり，かつ，包括的であったため，たっては，複数のデータベースのデータ品質と統合の容易

台湾人の RWE を得るための最も重要な人口ベースのデー

さがまた別の懸念となる．

タ源となった．論文審査のある専門誌で公開されている

最近，MOHW は，NHIRD と他の医療関連データベー

NHIRD 研究の数は 2,000 以上に達していることが分かっス（国民健康聞き取り調査など）を，中央で集中管理する

た．更に，NHIRD は，医療や治療，アウトカムに関するためのデータリポジトリサイトである HWD センターを

国や人種間差を比較する国際的な共同研究の機会を提供し設立し，分析の能力を高めた．このほか，データのプライている．NHIRD を含むいくつかの国のデータベースを用

バシーを損なうことのないいくつかの分析的アプローチといた国際的なデータベース研究が発表されている方針が展開された．HWD は，複数のデータベースを利用

NHIRD はまた，国際比較研究を実施するためのアジア薬して研究を実施するための強固な基盤を提供している．

剤疫学ネットワーク（AsPEN）の中核データ資源の一つと10~13）．

本稿では，NHIRD をその歴史，構造，内容から，それなっている．AsPEN は，アジアにおける国際研究を支援が他のデータベースとともに HWD にどのように集約さする国際的なイニシアチブである．AsPEN の詳細は他をれたかについて紹介する．また，論文化された NHIRD 研

参照されたい ．

14）

究を要約し，論文公表が臨床診療に及ぼす影響を評価する．

被験者及び被験者から得られたデータを含む全ての研更に，NHIRD 研究の強みと限界を検討し，可能な方法論究において，データの機密性及びプライバシーは重要事項的解決策を提案した．最後に，BDA を促進し，台湾で高である ．患者のプライバシーを保護するために，NHRI

品質の RWE BDA を抽出するための HWD の将来の機会

は患者及び医療提供者（医療機関を含む）の識別子を暗号と役割について，われわれの見解を示す．

化した．しかし，研究上必要であれば，研究者は NHIRD

15）内のファイル結合のために，NHRI によって作成された一426

医薬品医療機器レギュラトリーサイエンス

Vol. 49 No. 7（2018）

［Hsieh ら：台湾の保健福祉データベース］

意的（ユニークな）かつ匿名の識別子を使用することもでタベースを管理する．2015 年 11 月以降，研究者は HWD

きる．NHRI はまた，他の制約によりデータベースの使用

センターを訪れ，MOHW サーバーへのリモート接続を介を制限した．例えば，NHIRD を使用する全ての申請者は，して HWD にアクセスすることによってオンサイト分析

台湾の国民でなければならず，データの使用は研究に限るを行う必要がある．電子装置はセンターに持ち込むことはと規定された．全ての申請は，使用の合理性を保証するた

できず，個人レベルのデータは持ち出せない．センターかめに専門家により審査された．研究者は，申請中，台湾のら持ち出される全ての分析結果は，患者の再特定を防止す

コンピューター処理個人データ保護法及び関連する規則にるためにデータ管理者によって審査されなければならな

従い，患者又は介護者のプライバシーを潜在的に侵害する

い．

可能性のある情報を得ようとする意図がないと宣言する契オンサイトでの解析の規制によって解析は不便になり，

約 書 に 署 名 す る 必 要 が あ る．2012 年 以 降， 申 請 者 は研究の所要時間とコストは増大するが，HWD は NHIRDNHIRD に研究を依頼する前に，施設内治験審査委員会と他のデータベースを結びつけて研究の幅を広げる機会を（IRB）の承認を受けなければならない．

作り出している．これは台湾の BDA の基礎を提供する．
現在，HWD には 70 以上のデータベースがあり，三つの3.

カテゴリに分類できる：

NHIRD へのアクセス可能性（A）国民健康聞き取り調査やがんのスクリーニングデー

前述のデータ機密性の保護戦略以外に，NHRI は研究者

タを含む一次的（直接収集）な行政データ．

の要求するデータ量を台湾の人口の絶対数の 10％以下に（B）台湾の加齢に関する長期的研究や高齢者状態調査の報制限した．すなわち，研究者は，最大で約 230 万人の個告書からのデータなどの二次的な調査データ．

人データしか要求できなかった．したがって，研究者は，（C）人口ベースの請求データ（すなわち，NHIRD）及びそNHIRD のデータ抽出を申請する前に，疾患の有病率及びの無作為に選択されたデータ（すなわち，LHID）．

サンプルサイズを考慮しなければならない．症例数が 230

HWD で集中管理されているデータベースの詳細な特徴

万人を超える可能性のある有病率の高い疾病，例えば糖尿は，HWD センターの公式ウェブサイトで公開されてい病では，研究者は，NHIRD 内の糖尿病患者全員からの無る ．Table 1 に情報を要約した．

17）

作為標本の選択について検討する必要がある．疾病に特異

NHIRD は全国の住民ベースのデータを提供するため，的なデータベースに加えて，NHRI は，2000 年，2005 年，

暗号化されていない個人識別番号（PIN）を用いて他の及び 2010 年に，200 万人の対象者を無作為にそれぞれ元

データベースとリンクする際には，その中心のデータソーの NHIRD からサンプリングした三つの時系列健康保険スとして採用されることが多い．例えば，PIN を用いて

デ ー タ ベ ー ス（LHID2000，LHID2005 及 び LHID2010）

NHIRD と国民健康聞き取り調査とをリンクさせ，患者のを提供している．LHID には，サンプリングされた個人の社会経済的地位や生活習慣などの詳細を取得することがで1997 年から最新の請求データまでが含まれていた．LHID

きる．更に，医療提供者の PIN を使用して，NHIRD と認

16）の代表性は，NHRI によって検証された ．

定専門医のレジストリとをリンクして，医療提供者の特性を取得したり，病院の識別番号を使用して NHIRD と施設

4.

台湾におけるビッグデータ分析の機会：保健福祉データベース

データベースをリンクして，追加のデータを得ることができるかもしれない．Fig. 1 は，HWD 内のデータベース間の相互リンクの概略図である．複数のデータベースを組み

NHIRD は行政目的のために作成され，政府省庁によっ合わせることで，研究者は，検査データ，身体検査結果，て管理されているが，医療研究に対する NHIRD の使用及障害のレベル，生活の質，BMI，喫煙，配偶者の有無，教びデータの所有権が，最近大きな議論を巻き起こしている．

育，家庭収入など，NHIRD で利用可能な変数よりも多く

いくつかの市民団体は，データプライバシーの懸念から，の変数にアクセスすることができる．この情報は，研究のMOHW による NHIRD の使用に対して訴訟を起こした．

質と能力を大幅に向上させる可能性がある．

裁判所の最終判決は NHIRD の使用を禁じていないが，
NHIRD の法的側面に関する議論はまだ進行中である．

HWD センターでの集中管理により，データベース間のリンク能力が高められ，同時にデータ機密性の管理が強化

健康データの保護を強化するために，MOHW は，大規される．BDA の時代に，HWD は，臨床及び政策の意思

模データレポジトリ，HWD センター，疾病管理センター

決定を支援する高品質の RWE を生み出す研究を促進するなどの異なる部門からの健康データベースを集中化した．

のに重要な役割を果たすだろう．近い将来，より多くの全

HWD センターは，より厳重な監視下で NHIRD などのデー

国のサーベイランスデータベースと病院ベースの電子カル

Pharmaceutical and Medical Device Regulatory ScienceVol. 49 No. 7（2018）427

［Hsieh ら：台湾の保健福祉データベース］

Table 1

保健福祉データベースセンターのデータベース

A. 一次行政データ
出生，死亡及 疾患及び損傷
スクリーニング／ 福祉／社会調査データ
び母性データ省庁横断
 出生証明書  台湾がんレジストリ  がんスクリーニ  障害者集団プロファイル  国民健康聞き取り調査
 死因データ  台湾がんレジストリ ングデータ（乳が  低所得者及び中低所得  高血圧，高血糖及び高脂血症調査ん，子宮頸がん， 者世帯
 複数の死因
年次報告書
 台湾出生コホート試験データ
データ
 人工生殖データ
 避妊の知識，避妊に関する態度及び実践
口腔がん，大腸が  家庭内暴力データ
 母子保健デ  希少疾病データ
 小児・青少年保護の報  在宅ケア助成金利用状況調査の報告書
ん）ータベース  18 件の報告及び調査  台湾先住民族（出告書データ
 台湾の高齢者福祉団体の必要条件調査
生証明書，死因デ  性的暴行の報告書デー の報告書
データ
タータ，戸籍）
 交通事故データ
 他の 12 の関連調査データ
B. 二次調査データ
保健行動
福祉／社会
健康／ライフスタイル
 台湾の加齢に関する長期的研究
 全体的な学生健康調査
 台湾における若年状況調査
 成人喫煙行動サーベイランス調査ファ  高齢者状況調査の報告
イル
 一人親家庭状況調査
 全体的な青少年タバコ調査行動
 身体的及び精神的障害者生活及び需要評価調査
 行動危険因子サーベイランスシステム  在宅ケア助成金使用者状況調査の報告書
 低所得者及び中低所得者家庭生活状況調査
 女性生活状況調査
C. 医療保険請求に基づく研究用データベース（NHIRD）
時系列健康保険データベース（LHID）
 時系列健康保険データベース 2000
 来院による外来診療費
 契約医療施設のレジストリ
 入院による入院費
 有資格専門家のレジストリ
 時系列健康保険データベース 2005
 契約した薬局で調剤された処方箋の費用  医療施設の認定プロファイル
 時系列健康保険データベース 2010
 外来診療オーダーの詳細
 医療関係者のレジストリ
 入院患者オーダーの詳細
 保険受取人のレジストリ 契約した薬局で調剤された処方箋の詳細  難病の登録
 医療施設の保健サービス利用
注：2000 年，2005 年及び 2010 年の各 200 万人の無作為の受取人データは，それぞれ元の NHIRD からのものである．
LHID には，サンプルされた人々の 1997 年から最新の請求データまでが含まれる．

テ情報が，HWD に追加される予定である．データの量とり」型の研究をもたらしたことは否定できず，これは医療質の継続的な増加と分析ツールの迅速な進歩により，将来，研究の BDA に害を与えている可能性がある．最近，Eu-

利害関係者と研究者は，データにアクセスして使用する際

ropean Journal of Internal Medicine に掲載された短報は，の倫理的及び法的要件を維持する上でより大きな責任を負

NHIRD を使っておそらく同じモデルに基づいて 150 の論

う可能性が高くなる．

文を発表した 1 人の研究者による研究の妥当性を批判して
19）

い る ． そ の 結 果， い く つ か の ジ ャ ー ナ ル は 現 在，

5.

NHIRD による「情報漁り」を減らすための警告と対策

NHIRD に基づく研究を検討の対象としていない．多くの
NHIRD ベースの研究は，高品質で影響力の強いエビデンスを提供し，一流のジャーナルに発表されており，われわ

NHIRD を用いた観察研究は，診断コードの妥当性や測

2~5）

れはこれを残念な反応と考えている．あらゆる研究は定されていない交絡因子など，いくつかの課題に直面する

科学的調査の全ての要件を満たすべきであるが，データ可能性がある．しかし，
NHIRD 又はその他の大規模なデーベース研究は観察研究ではバイアスの可能性が高いことか

タベースを医療研究に使用する際の基本的な課題は，相関らも，更に高い基準で実施されるべきであるということにをみるに値するような仮説，又は生理学的・生態学的メカ

改めて気づかされる

20, 21）．

ニズムの欠如，そして臨床的，
政策的又は科学的意義であっ18）た ．
仮説によらない研究はデータベース関連の研究に限定

6.

NHIRD の検証

されないが，コンピューター技術の進歩とデータベース研

NHIRD は保険償還目的で作成された NHI データから究が比較的低コストであることが，かなりの量の「情報漁作成されているため，研究実施のためのデータの妥当性を

428

医薬品医療機器レギュラトリーサイエンス

Vol. 49 No. 7（2018）

［Hsieh ら：台湾の保健福祉データベース］

医療従事者情報- 有資格専門家のレジストリ- 医療関係者のレジストリ

社会経済的，文化的及び行動的因子- 国民健康聞き取り調査- 台湾若年健康調査ファイル- 台湾健康行動危険因子サーベイランス調査ファイル

医療従事者ID
患者ID

家族因子及び血縁関係

Taiwan National Health
Insurance Research Database- 出生証明書交付申請- 出生コホート試験データ- 母子保健データ

特異的疾患の詳細- 台湾がんレジストリ- 希少疾病データ- HIV/AIDSデータベース

病院ID
特定集団の詳細- 全国的先住民族プロファイル- 高齢者状況調査の報告書- 身体的及び精神的障害者評価調査

病院情報- 医療施設の医療サービス利用- 契約医療施設のレジストリ- 医療施設の認証評価プロファイル

Fig. 1

HWD 内のデータベースの相互リンクの概念説明

Fig.1 HWD内のデータベースの相互リンクの概念説明
障害，高血圧，糖尿病，高脂血症，冠動脈疾患，心房細動評価する必要がある．NHI による保険償還拒否を避けるために，一部の病院や医療提供者は，請求書を提出する際などの脳卒中患者のいくつかの血管危険因子に対して一連に，診断をより深刻なものに「アップコーディング」するのバリデーション研究を行った ．NHIRD における急性ことを選択するかもしれない．そのため，NHI データか

心筋梗塞及び脳卒中患者の院内死亡率は，医療センターのら得られた統計は，臨床の現実とは比較できない可能性が

電子カルテからの死亡記録と相互比較することで検証されある．例えば，台湾の年あたりの脳卒中イベントは，て い る ． こ れ ら の 研 究 及 び 検 証 さ れ た コ ー ド は，

NHIRD を用いて 80,000 人（人口 1000 人あたり約 3.5 人）

NHIRD の患者及び転帰を特定するための重要なツールを

22）

26）

27）

であると報告されている ．しかし，この発生率は，実際提供する．台湾では，重度の疾患を有する患者は，難病のよりも 2 倍以上高く，過大評価されている可能性があ認定を申請することができ，各医療受診の際の一定の23）

る ．理由の一つとして考えられることとして，脳卒中にNHI の支払い及び自己負担金を免除される．難病の証明

よく似た症例（例えば，めまい，頭痛又は意識障害）を脳のための全ての申請は専門家が審査するため，診断は非常

卒中の診断に「アップコーディング」している可能性が挙に正確であると考えられ，難病のファイルはそれぞれの研げられる．

究における症例確認に使用される．難病のリストは，

NHIRD における診断コードの妥当性を評価するためのTable 3 に示したように公開されている．

バリデーション研究がいくつか実施されている．これらの研究及び特定の疾患の妥当性が確認された診断コードの一
覧を Table 2 に要約した．妥当性が確認されたコードの多くは，比較的重症な疾患のためのものであり，感度及び陽7.

測定されていない変数又は利用できない変数を克服する方法性的中率が高い．これら全ての研究において，NHIRD よもともと研究目的で作成されていない医療データベーり多くの臨床情報を備えたデータベースを基準として使用

スには，研究者が必要とする全てのデータが含まれている

している．例えば，Chen らは，てんかんの診断コードをわけではなく，NHIRD もこの例外ではない．例えば，疾24）

検証するために，病院のカルテを検討した ．Hsieh らは，病重症度の指標は，しばしば NHIRD には欠けている．こ台湾脳卒中レジストリを用いて，NHIRD の虚血性脳卒中

れは，相関の推定にバイアスを与える可能性がある．ベー

25）の診断コードを検証した ．Sung と Hsieh らは，腎機能スライン時の疾患の重症度は，医療研究における最も重要

Pharmaceutical and Medical Device Regulatory ScienceVol. 49 No. 7（2018）429

［Hsieh ら：台湾の保健福祉データベース］

Table 2
疾患／状態

NHIRD における診断コードの妥当性を検証する研究のまとめ

ICD-9-CM コード

急性虚血性脳卒中

433.xx, 434.xx

てんかん

345.xx急性心筋梗塞

410.xx腎機能障害

250.4, 283.11, 403.x,
404.x, 580-589, 753.0,753.1

急性虚血性脳卒中

433.xx, 434.xx

結核接触

心房細動
全てのがん

少なくとも 1 回の胸部 X
線検査をともなう V01.1
又は 795.5
401.x, 402.x, 403.x,
404.x, 405.x
250.x
272.x
410.x, 411.x, 412.x,
413.x, 414.x
427.31140-208

心不全
虚血性脳卒中静脈瘤

428433-437
454

高血圧
糖尿病
高脂血症
冠動脈疾患

重症度， 陽性的中率，
注釈
%
PPV %
94.5
97.9
参照基準として神経学専門家によるカルテ審査
81.4
76.8
参照基準として神経学専門家によるカルテ審査，特異性：99.8%88.0
92.0
参照基準として神経学専門家によるカルテ審査
38.4
76.0
参照基準として台湾脳卒中
レジストリ，脳卒中患者における検証のみ，特異性：
94.7%
97.3
88.4
参照基準として台湾脳卒中
レジストリ
98.3
該当なし
参照基準として呼吸器科医によるカルテ審査
92.4

88.5

90.9
69.1
63.7

92.0
89.5
47.6

72.8
91.5

71.1
93.6

該当なし
該当なし
該当なし

97.6
94.2
98.0

参考文献

Pharmacoepidemiol
Drug Saf, 2011 44)
Epilepsia, 2012 24)
J Epidemiol, 2014 45)
Int J Stroke, 2015 46)

Medicine, 2016 47)
Int J Cardiol, 2016 26)

脳卒中患者の状態はほとん Int J Cardiol, 2016 26)
どない．参照基準として台湾脳卒中レジストリ

参照基準として台湾の全国
がんレジストリ
参照基準として心臓学専門家によるカルテ審査参照基準としてカルテ審査

Pharmacoepidemiol
Drug Saf, 2017 48)
J Am Heart Assoc,
2017 49)

JAMA, 2018 50)

な交絡因子の一つである．
「適応による交絡」は，治療はセボ対照ではなく実薬と比較するデザインは，測定されてランダムではなく，むしろ病気のベースラインの重症度にいない交絡因子が群間でバランスがとれている場合，交絡基づいて患者に示されているという状況を説明してい因子の影響を排除するのに役立つかもしれない．傾向スコ

28）

る ．ベースラインの重症度は常に結果にも影響するため，

ア較正，2 段階較正，及び高次元傾向スコアなど傾向スコ

ベースラインの重症度を調整せずに実際の治療効果を分離

ア（PS）を用いる方法もまた，潜在的交絡作用を減少させすることは困難である．適応による交絡の例には，シクロるために使用されている

オ キ シ ゲ ナ ー ゼ II 選 択 的 非 ス テ ロ イ ド 性 抗 炎 症 薬状況に適用可能でも適切でもない．例えば，高品質の操作（NSAID）と非選択的 NSAID との間の胃腸出血リスクの変数を作成したり理想的な実薬対照を置いたりすることが

29）

32~34）．しかし，どの方法も全ての比較がある ．選択的 NSAID は胃腸副作用がより少ない

困難な場合もあるし，傾向スコア法の妥当性はデータベー可能性があるので，臨床医は，既に胃腸出血のベースライ

ス中での変数が得られるか，そのデータベースに代表性がンリスクが高い患者に選択的 NSAID を処方する傾向が強あるかによる．

く，結果として選択的 NSAID の投与を受ける群は偏りのある好ましくないリスクプロファイルになる．

われわれのグループは，過去 10 年間の脳卒中研究に焦点を当てており，NHIRD の脳卒中重症度の一般的に用い

NHIRD で測定されていない変数や利用できない変数られる指標の欠如が，データベースに基づく研究をいかには，HWD の外部データベースとの結合によって得られる制限する可能性があるかを十分に認識している．脳卒中症

可能性があるが，結合が不可能であったり，データが単に候群の不均一性は，患者間のさまざまな重症度をもたらし，

デジタル形式で保存されていなかったりする．操作変数法

これは誤分類，適用による交絡及びアウトカム評価に影響など，この問題に取り組むための方法論的及び統計的アプを与える可能性のある他のバイアスを引き起こす可能性が30）

ローチも開発されている ．もう一つの方法は，セルフコある．残念なことに，NHIRD を含む行政上の目的で作成

ントロールのクロスオーバーデザインを用いて，時間にされたデータベースでは，脳卒中の重症度指標が欠けてい31）

よって変動しない交絡因子を制御することである ．プラ
430

医薬品医療機器レギュラトリーサイエンスることが多い．

Vol. 49 No. 7（2018）

［Hsieh ら：台湾の保健福祉データベース］

Table 3NHIRD によって定義された難病の一覧

ICD-10-CM/PCS コード
C73
C00.0-C06.9, C09.0-C10.9, C12-C14.8
C50.011-C50.929
C53.0-C53.9, C55
C00.0-C96.9 (exclude C73, C94.4, C94.6)
D66
D67
D68.1
D68.2
D55.0-D58.9
D59.0-D59.9
D46.4, D60.0-D60.9, D61.01-D61.9
N18.5, N18.6
I12.0
I13.11, I13.2
M32.0-M32.9
M34.0- M34.9
M05.70-M06.09, M06.20-M06.39, M06.80-M06.89,
M06.9, M08.00-M08.99
M33.20-M33.29
M33.00-M33.19, M33.90-M33.99, M36.0
M30.0, M30.2, M30.8
M31.0
M31.30, M31.31
M31.5, M31.6
I73.1
M31.4
M30.3
M35.2
L10.0-L10.9
M35.00-M35.09
K50.00-K50.919
K51.00-K51.919
F01.50, F01.51, F03.90, F03.91
F05
F02.80, F02.81, F06.0, F06.1, F06.8
F20.0-F20.9, F25.0-F25.9
F30.10-F30.13, F30.2-F30.9, F31.0-F31.9,
F32.2-F32.9, F33.2-F33.9
F22
F84.0
F84.3
F84.5, F84.8
F84.9
E00.0-E00.9, E03.0, E03.1
E10.10-E10.9
E23.2
E25.0-E25.9
E70.0-E71.2, E72.00-E72.51, E72.59, E72.8, E72.9
E74.00-E74.09
E74.20-E74.29
E78.1
E88.1
E75.21-E75.22, E75.240-E75.249, E75.3,
E77.0-E77.9
E75.6, E78.70, E78.9
E83.00-E83.09

高額医療費を要する疾病
甲状腺の悪性新生物
口腔，中咽頭及び下咽頭の悪性新生物ステージ I
乳房の悪性新生物ステージ I
子宮頸部の悪性新生物ステージ I
その他の悪性新生物
遺伝性第 VIII 因子欠乏症
遺伝性第 IX 因子欠乏症
遺伝性第 XI 因子欠乏症
その他の凝固因子の遺伝性欠乏症
遺伝性溶血性貧血
後天性溶血性貧血
無形成性貧血慢性腎不全
ステージ 5 の腎不全又は末期腎不全を伴う高血圧性腎疾患
心不全及びステージ 5 腎不全又は末期腎不全の合併を伴う高血圧性心腎疾患
全身性エリテマトーデス（SLE）
全身性硬化症
関節リウマチ（若年性関節リウマチ）
多発性筋炎
皮膚（多発性）筋炎
結節性多発動脈炎
過敏性血管炎ウェゲナー肉芽腫症
巨細胞性動脈炎
閉塞性血栓血管炎（ビュルガー＜バージャー＞病）
大動脈弓症候群（高安病）
川崎病
ベーチェット病
天疱瘡
乾燥症候群
クローン病
潰瘍性大腸炎認知症，詳細不明
既知の生理的状態によるせん妄
既知の生理的状態によるその他の精神障害
統合失調症
気分障害
妄想性障害
自閉症
その他の小児期崩壊性障害
その他の広汎性発達障害（アスペルガー症候群）
広汎性発達障害，詳細不明
先天性ヨード欠乏症候群（先天性甲状腺機能低下症）
1 型糖尿病
尿崩症
副腎性器障害アミノ酸代謝障害
糖原病
ガラクトース代謝障害
純型高グリセリド血症
リポジストロフィー
スフィンゴリピド代謝障害
脂質蓄積障害
銅代謝障害

Pharmaceutical and Medical Device Regulatory ScienceVol. 49 No. 7（2018）

431

［Hsieh ら：台湾の保健福祉データベース］

Table 3
ICD-10-CM/PCS コード
E20.1, E83.50-E83.59, E83.81
D81.3, D81.5, E79.1-E79.9
E76.01-E76.9
E71.310-E71.548, E80.3, E88.40-E88.89,
H49.811-H49.819
E88.9
Q00.0-Q00.2
G90.1, Q01.0-Q04.9, Q06.0-Q06.9, Q07.8, Q07.9
Q20.0-Q24.9
Q25.0-Q28.9
Q33.0
Q33.3, Q33.6
Q33.8, Q33.9
Q41.0-Q45.9
Q60.0-Q60.6
Q61.00-Q61.9
Q62.0-Q62.39
Q63.0-Q63.9
Q77.0-Q77.2, Q77.4, Q77.5, Q77.7-Q77.9, Q78.4
Q90.0-Q99.1, Q99.8, Q99.9
Q35.1-Q35.7, Q36.0-Q37.9
T31.20-T31.99, T32.20-T32.99
T26.00XA-T26.92XA
T20.30XA-T20.39XA, T20.70XA-T20.79XA
Z94.0
Z94.1
Z94.2
Z94.4
Z94.81, Z94.84
Z94.83
Z94.82
T86.10-T86.19
T86.40-T86.49
T86.20-T86.23, T86.290-T86.298
T86.810-T86.819
T86.00-T86.09
T86.890-T86.899
T86.850-T86.859
A80.0-A80.2, A80.30-A80.39
G80.0-G80.2, G80.4-G80.9(G82.20-G82.54, G83.0-G83.9) + (B91, G14)
T07
Z99.11

E41
E43
T70.3XXA
T79.0XXA

432

医薬品医療機器レギュラトリーサイエンス

つづき

高額医療費を要する疾病
カルシウム代謝障害
プリン及びピリミジン代謝障害
グリコサミノグリカン代謝障害
その他の代謝障害
代謝障害，詳細不明
無脳症及び類似先天奇形
神経系のその他の先天奇形
心球先天奇形及び心臓中隔の先天奇形又は他の心臓の先天奇形
循環器系のその他の先天奇形
先天性嚢胞肺肺の形成不全，低形成及び異形成
肺のその他の先天奇形
消化器系のその他の先天奇形
腎の無発生及びその他の減形成
嚢胞性腎疾患腎盂及び尿管の先天性閉塞性欠損
腎のその他の先天奇形
骨軟骨異形成症，長管骨及び脊椎の成長障害を伴うもの
染色体異常
先天性口蓋裂及び口唇裂
体表面積＞20%の熱傷
眼及び付属器に限局する熱傷
頭部及び頸部の熱傷，体の一部の損失を伴う下層組織の深部壊死（深部第 3 度）
腎移植状態
心臓移植状態
肺移植状態
肝移植状態
骨移植状態
膵臓移植状態
腸移植状態
腎移植の合併症
肝移植の合併症
心臓移植の合併症
肺移植の合併症
骨髄移植の合併症
膵臓移植の合併症
腸移植の合併症
その他の麻痺を伴う急性灰白髄炎
脳性麻痺
その他の麻痺性症候群（遅発性の急性灰白髄炎）
重症度スケールが 16 以上の多発性損傷（外傷重症度スコア≧16)
長期機械的人工換気，以下のいずれかとして定義：
1. 21 日以上の侵襲的機械的人工換気
2. 侵襲的機械的人工換気に続く非侵襲的換気，全期間 21 日以上
3. 侵襲的機械的人工換気に続く陰圧換気，全期間 21 日以上
4. 特異的疾患，例えば末期心不全，慢性肺疾患，一次神経筋疾患，
慢性低換気症候群，21 日以上の非侵襲的換気を必要とする．
主要な腸切除，腸管不全による重度の栄養失調で 30 日間の完全静脈内
栄養状態にあり，経口食餌によって十分な栄養を得ることができない
患者
他の慢性疾患による重度の栄養失調で 30 日間の完全静脈内栄養状態にあり，経口食餌によって十分な栄養を得ることができない患者
減圧症
空気塞栓症

Vol. 49 No. 7（2018）

［Hsieh ら：台湾の保健福祉データベース］

Table 3
ICD-10-CM/PCS コード
G70.00, G70.01
D80.1, D80.6, D80.8, D80.9
D81.0-D81.2, D81.4, D81.6, D81.7, D81.89, D81.9
D82.0-D82.9
D83.0-D83.9
D84.0-D84.9
S12.000A-S12.9XXA+S14.101A-S14.159A,
S24.101A-S24.159A, S34.101A-S34.139A
S14.101A-S14.159A, S24.101A-S24.159A,
S34.101A-S34.139A
G32.0, G95.0, G95.11-G95.89, G95.9, G99.2
J60
J61
J62.0, J62.8
J63.0-J63.6
J64, J65
I60.00-I60.9, I61.0-I62.9

つづき高額医療費を要する疾病
重症筋無力症
主として抗体欠乏を伴う免疫不全症
複合免疫不全症
その他の大きな欠損に関連する免疫不全症
分類不能型免疫不全症
その他の免疫不全症
脊髄損傷を伴う脊柱の骨折
脊柱損傷のエビデンスのない脊髄損傷

その他の脊髄疾患
炭鉱夫塵肺症
石綿肺症
その他のケイ素又はケイ酸による塵肺症
その他の無機塵による塵肺症
塵肺症
脳血管疾患（急性期）
くも膜下出血脳内出血
I63.00-I63.9
脳梗塞
G45.0-G45.2, G45.4-G46.8, I67.0-I67.2, I67.4-I67.7, その他の脳血管疾患
I67.81, I67.82, I67.841-I67.848, I67.89, I67.9,
I68.0, I68.8
G35
多発性硬化症
G71.0, G71.2
先天性筋ジストロフィー
外皮の先天異常Q81.0-Q81.9, Q82.8, Q82.9
先天性表皮水疱症
Q84.9
外皮の先天奇形，詳細不明
Q80.0-Q80.9
先天性魚鱗癬
A30.0-A30.9
らい（ハンセン病）
K70.2-K70.31, K74.1-K74.69
合併症を伴う肝硬変
コントロール不良の腹水
食道又は胃静脈瘤出血
肝性昏睡又は肝代償不全
P07.10
出生から 3 か月以内に入院治療を受けた早産児に起因する神経学的，筋肉的，骨格的，心臓又は肺の合併症．
P07.20
生後 3 か月で中等度の障害を有すると認定された早産児に起因する神経学的，筋肉的，骨格的，心臓又は肺の合併症．
T57.0X1A, T57.0X2A, T57.0X3A, T57.0X4A
ヒ素及びその化合物の毒作用（鳥脚病）
G12.20-G12.29
運動ニューロン疾患
A81.00-A81.09
クロイツフェルト・ヤコブ病

この問題を解決するために，われわれは，脳卒中患者に重症度スコアを割り当てた国立衛生研究所脳卒中スケール（National Institutes of Health Stroke Scale; NIHSS）の代わりになる新規 7 項目の NHIRD ベースの脳卒中重症度指数（SSI）を，データマイニング技術と台湾脳卒中レジスト
35）

リデータを用いて開発した ．SSI は，以下の式を用いて
NHIRD で利用可能な 7 変数に基づいて計算される．例えば，一般病棟に滞在し，滞在中に菌感受性検査及び尿路カテーテル法を受けた患者の SSI は，7.13（すなわち，1.3642+ 1.6569‑ 5.5761 + 9.6804）となる．
脳卒中重症度指数 =+ 3.5083（気道吸引）+ 1.3642（菌感受性検査）+ 4.1770（集中治療室滞在）+ 4.5809（経鼻胃管挿管）+ 2.1448（マンニトール又はグリセロールのような浸透圧療法）+ 1.6569（尿路カテーテル法）‑ 5.5761（一般病棟滞在）+ 9.6804（定数）
その後，SSI は，脳卒中の重症度を測定する際の SSI の有効性を改善するために，更新された脳卒中レジストリ
データ及び脳卒中の修正 Rankin スケールで調整することによって，「推定 NIHSS」（eNIHSS）に変換することがで
36）

37）

Vol. 49 No. 7（2018）

433

きる．eNIHSS は，急性虚血性脳卒中 及び脳内出血 のPharmaceutical and Medical Device Regulatory Science［Hsieh ら：台湾の保健福祉データベース］

両方で有効性が検証されており，脳卒中転帰研究のための人工知能の時代に，台湾の BDA の次のステップは，より良い case‑mix adjustment を提供するために使用さ

NHIRD 及び他の構造化データベースと非構造化データを38~40）．SSI は，虚血性脳卒中及び脳内出血を有す

連携することである．日常的な臨床診療から生まれたデー

る患者のために，以下の式を用いて eNIHSS に変換する

タは，電子カルテ，医療機器，電気生理学的モニター及びことができる：

放射線画像など，大部分は非構造的に存在する．機械学習

れている

虚血性脳卒中：eNIHSS = 1.1722 × SSI − 0.7533
脳内出血：eNIHSS = 1.3894 × SSI − 3.6788と自然言語処理を含む人工知能技術を使用して，非構造化
データを処理し，臨床診療を支援するための結論を生むこ42）とができる ．例えば，自然言語処理技術を適用すること

NHIRD の脳卒中研究に対する eNIHSS の使用を容易にで，電子カルテの情報を活用し，急性虚血性脳卒中のためするため，標準重症度データが入手できない場合に，研究の経静脈的血栓溶解療法において正しく適時な意思決定を者が脳卒中の重篤度を容易に評価するためにオンラインの支援することができる ．NHIRD の過去の成功経験によっ

41）

43）

使いやすいツールを作成した ．われわれは，脳卒中研究て，われわれは HWD センターがいつかデータレポジト

における妥当性と代表性について eNIHSS の評価と改善

リ（置き場）から強力な研究エンジンに変身し，さまざまを続けている．較正と検証のための外部データを必要とすな情報源からのデータを，将来の台湾での大規模データ分

る開発段階を除いて，そのような代理尺度は，いったん開析によって裏付けられたリアルワールドデータによって医発されると自己完結型である．代理尺度のユーザーは，重学を導ける 光 へと変換できることを願っている．

症度スコアを提供する場合もあればしない場合もあるような複数のデータベースを相互リンクする必要はない．したがって，この方法はデータのプライバシーに関する懸念を軽減することができる．もちろん，全ての指標やスコアと同様に，代理尺度もより多くのより良いデータが利用できるようになると，常に絶えず評価され，最適化される必要がある．しかし，これらの代理尺度の本質的な有用性は，それが将来の研究の結果を予測したり，説明したりするのにどれだけ効果的かによって決まる．

8.

展望

われわれは，医療研究におけるビッグデータ分析の改善についていくつかの展望を示した．第 1 に，NHIRD デー
タの入手可能性に約 2 年のタイムラグがある．このようなタイムラグは，政策策定や臨床決定を支援するために
NHIRD から得られた分析の適時評価及び効率の可能性を低下させる可能性がある．規制当局と研究者は，新たなリスクを迅速に特定するために，よりリアルタイムなデータを生成するためのより良い方法を見つけ出さなければならない．台湾の HWD センターも，現在のデータベースでは利用できない重要な情報を入手するために，データ収集
努力（調査など）を積極的に主張，設計，実施しなければならない．われわれは全ての行政手続を簡素化し，効率的な分析方法を提供して，研究者にとってより良い環境を提供しなければならない．更に，より多くの研究者を育成す
るために必要な疫学と統計的知識を備えたデータベースの使用に関する教育や訓練プログラムにも労力を費やす必要がある．HWD センターのデータは大量ではあったが，ほとんど全てが構造化されたデータであった．
434

医薬品医療機器レギュラトリーサイエンス

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