特集

地域医療と臨床研究 －医療情報・ビッグデータの活用－

地域医療と臨床研究－医療情報・ビッグデータの活用－
企画：地域医療振興協会
ヘルスプロモーション研究センター センター長 中村正和

特集

特集

●エディトリアル●Family Medicine, Big Data, and Community Laboratories
家庭医療，ビッグデータ，そして地域データラボ●臨床研究を推進する医療情報システム●DPC・レセプトを活用した臨床研究●臨床研究の成果を患者に届ける

月刊地域医学Vol.32 No.1

2018

15
（15）

エディトリアル
地域医療振興協会ヘルスプロモーション研究センター センター長

中村正和

現在，臨床研究が盛んに行われるようになっているが，地域に根ざした研究は決して多いとは言えない．地域医療の質の向上を図り，患者や地域住民の健康を守るためには，診療データをはじめ地域の種々のデータを活用して広い視野で研究を行う必要がある．また，得られた研究成果を診療に活かして患者に還元するだけでなく，広く成果を普及するために自治体や国に政策提言を行うことも重要である．
2017年６月24日・25日に開催された「へき地・地域医療学会」において，医療情報・
ビッグデータを活用した臨床研究に関する基調講演とシンポジウムが開催された．本
特集は，それらの内容をとりまとめて関係者に情報共有し，地域に根ざした臨床研究の進め方や研究支援体制について具体的検討を行うきっかけを提供することを意図している．まず基調講演を行ったオレゴン健康科学大学のJennifer DeVoe教授から，オレゴン健康科学大学の家庭医療学教室が中心となり，400以上のプライマリ・ケア施設の参加を得て構築している日常診療の研究データベース（PBRN，Practice Based特集

Research Network）の概要について紹介していただくとともに，わが国におけるPBRNの構築とその活用について具体的に提言をしていただいた．この提言は地域医療振興協会をはじめ，わが国の地域医療の発展のために今後進むべき方向性を示す有用な内容である．次に，帝京大学の澤 智博教授から，医療情報システムの視点から臨床研究を推進するためのITCの活用やシステム構築に必要な要素について解説していただいた．産業医科大学の松田晋哉先生からは，わが国の代表的なビッグデータであるDPC・
レセプトデータについて解説をしていただくとともに，それらを活用した研究事例や今後ビッグデータを活用するための課題について述べていただいた．最後に，中村が研究成果を患者や社会に還元するための政策化のプロセスや研究手順について，禁煙治療の保険適用を例として解説した．政策実現において研究のエビデンスとともに，
もう一つ必要な要素であるアドボカシーについても触れた．
臨床研究は医療の質を改善し，健康を通して患者を含めた住民の幸福に寄与することが究極の目的である．今後わが国において，診療情報をはじめ地域の保健医療や介護福祉に関わるデータベースが整備され，日常診療の評価や研究を通して医療の質が改善されるだけでなく，地域住民の命や健康を守る保健福祉活動の評価や研究にも活用されることを期待してエディトリアルの結びとしたい．

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地域医療と臨床研究 −医療情報・ビッグデータの活用−

Family Medicine, Big Data, andCommunity Laboratories
家庭医療，
ビッグデータ，そして地域データラボ
Jennifer E. DeVoe, MD, MPhil, MCR, DPhil, FAAFP
Department of Family Medicine, Oregon Health & Science University
翻訳：望月崇絋

JADECOM Research Fellow in the Department of

Family Medicine, Oregon Health & Science University
監訳：玉井杏奈

台東区立台東病院 総合診療科

Abstract:
A highly-functioning healthcare system must have strong primary care to promote and improvehealth. Primary care encompasses several key domains, including: accessibility,
comprehensiveness, coordination & integration of care, continuity and patient-centeredness.
Communities with higher primary care physician availability have healthier populations, andcountries with strong primary care have better health outcomes. This paper discusses a UnitedStates model for using big data to accelerate primary care transformation, innovation, anddiscovery that leads to population health improvement. In this model, a community laboratory
serves as a testing ground for innovations, bringing data and services together to support many
clinics and to conduct research relevant to primary care. A practice-based research network is
a community laboratory that hits the sweet spot between practice transformation andresearch. We describe this model and its applications in the United States, and discuss ways
for Japan Association for Development of Community Medicine（JADECOM）to leverage its
national network to build and strengthen community laboratories and practice-based research
networks in Japan.

Family Medicine serves a criticalprimary care role in the healthcare
system.

特集

that a highly-functioning healthcare system
must have strong primary care to promote
and improve health in addition to combatting
disease. Communities with higher primary careth

In the 20 century, many countries built

physician availability have healthier populations,world-class infrastructure to successfully combat

and countries with strong primary care havedisease. Healthcare systems became highly

better health outcomes.

specialized, and hospitals were increasingly

based care is increasingly managed in homeequipped to treat disease, rather than to preventand community-based outpatient settings and1

disease. There is now increasing recognition

2,3

Further, disease-4-7

not in hospitals. Trained in both inpatient and

Co-authors
Sonja Likumahuwa-Ackman, MID, MPH：Research Program Manager in the Department of Family Medicine,OHSU.
Hans Han, MD：Family Medicine Resident in the Department of Family Medicine, OHSU.
Nathalie Huguet, PhD，John Heintzman, MD, MPH，Miguel Marino, PhD，Steffani Bailey, PhD：Assistant Professors in the Department of
Family Medicine, OHSU.
Heather Angier, MPH：Senior Research Associate in the Department of Family Medicine, OHSU.
Daisuke Yamashita, MD：Medical Director in the Department of Family Medicine, OHSU.

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17（17）Box 1: Tenets of Primary Care•First Contact Access: “Health care team, be there when we need you.”•

Accountability: “Take responsibility for making sure we receive the best possible health care.”•Comprehensiveness: “Provide or help us get the health care, information, and services weneed.”•

Coordination & integration: “Help us navigate the health care system to get the care we needin a safe and timely way.”•

Continuity: “Be our partner over time in caring for us.”•Patient-centered and family-centered care: “Recognize that we are the most important partof the care team—and that we are ultimately responsible for our overall health and wellness.”

http://www.oregon.gov/oha/HPA/CSI-PCPCH/Pages/Standards.aspx Accessed 10/20/2017

特集

outpatient settings, treating adults and children

for organizing primary care clinics to be more

for both physical and mental health needs, family

patient-centered, expanding capabilities ofdoctors are uniquely equipped for the complexity, andprimary care clinics（e.g. , technology, teams）

of sustaining and improving population healthpaying for primary care services in new ways.

20-22

and can serve this critical primary care role.

8-10

These primary care tenets can be translated into

A recent assessment of the ecology of medical

key messages that are meaningful to patients andcare in the United States（US）revealed that thefamilies; examples shown in Box 1.

majority of outpatient medical office visits are11

done in primary care clinics. Analyses in several
other countries, including Japan, revealed similar“Big Data” can be used to informbest care.

12-18

patterns.

Primary care encompasses several key

One of the critical building blocks in adomains, including:（1）Accessibility as thehigh-functioning family medicine clinic deliveringst

1 contact with the health care system;（2）optimal primary care is using data to inform

Accountability, clinics take responsibility forbest care and continuous improvement. We

their community and provide quality care;generate large amounts of data
（ big data ）, both（3）Comprehensiveness, able to provide for thein terms of the large number of patients andmajority of a personʼs healthcare needs, able

large number of patient and visit characteristics

to provide whole person care;（4）Coordination

being captured, from electronic health records& integration of care across settings, acute &（EHRs）, in our family medicine clinics. We canchronic illnesses, mental health & prevention;

use these big data to measure diﬀerent aspects of（5）Continuity-relationships over time in acare and system performance（e.g. , care quality,

3,19

The concept of aclinical productivity, operational eﬃciency, patientpatient-centered medical home builds on thesesatisfaction）. We can use these data to improve

fundamental tenets of primary care and provides

system performance and to ensure that enhanced

an enhanced definition and guiding principles

performance leads to better patient healthfamily & community context.

18（18）

22

23

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地域医療と臨床研究 −医療情報・ビッグデータの活用−

outcomes. We can select one measure and trend

us learn how to better integrate and use many

it over time, by team or clinic. We can select one

diﬀerent types of data. For example, we are now

disease and measure diﬀerent aspects of care forstudying new ways to use our data systems tothat disease at the individual patient level and at

integrate information about social determinants

the population level. See examples in Box 2.

of health. We want to understand whether

28（and how）bringing community vital signs

Family medicine can create
community laboratories.

（community level data）into a patientʼs chart can
29

improve care and health. We are seeing promise
in using geospatial tools to aggregate clinicalIn the twentieth century, researchand community data in ways that can help

laboratories were built to support the science

primary care better partner with communityof disease and to discover miracle cures fororganizations.

30

preventable diseases. Collectively, family medicine
serves many patients and collects big amountsof data. We can create twenty-first century

A U.S. model for a community
laboratory.

community laboratories to support the science of
health and to expand the research and evidence
needed to improve family medicine and primary
1

The OCHIN PBRN is a great example of a24,25,31

thriving community laboratory.

The OCHIN

care. These community laboratories can also

PBRN encompasses the primary care clinics

function as patient-centered medical villages,

within OCHINʼs community health information

bringing big data and services together to

network. This network was started in 2001 as the

support many family medicine clinics and to

Oregon Community Health Information Network;24

conduct research relevant to primary care. A

it is now referred to as OCHIN, Inc. because itpractice-based research network（PBRN）is a

has expanded to several states beyond Oregon.

community laboratory that hits the sweet spot

This network is linked together through a25-

between practice transformation and research.

shared, linked EHR that is now in >400 primary27

Having robust community laboratories will help

care sites with >4,500 healthcare providers,

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特集

19（19）

serving >1.5 million distinct patients with >25
million visits.
OCHIN s community laboratory with a

Recommendations for leveraging
JADECOM’s network to strengthencommunity laboratories in Japan.

shared EHR enables aggregation of data frommany clinics. For example, we combined dataW e d i s c u s s w a y s f o r J A D E C O M tofrom 23 primary care clinics and identified

leverage its national network to build andvariability in the quality of diabetes care being

strengthen community laboratories andprovided and are now studying best practices

practice-based research networks in Japan

32

that can be disseminated. At the clinic level, we（Table 1）.

are conducting cluster randomized controlled
trials to study the effectiveness of potential
33,34

interventions to improve diabetes care.

We

clinics.

discovered that variability in the quality of

JADECOM could create discovery

diabetes care was highly correlated with a clinic

clinics to serve as incubators for innovations patient panel characteristics, including theand new scientific methods for conducting

percent of patients in the panel with continuous

primary care research. As new approaches for32

特集（1）JADECOM can build and expand discovery

health insurance. The US does not have a

preventing disease and improving population

universal health insurance system, and many

health are discovered, these flagship clinics

people have periods without health insurance

can facilitate rapid implementation and thecoverage throughout their life. When we assessedspread of new knowledge into all primary

health insurance rates among patients in thecare clinics. JADECOM discovery clinics will

OCHIN network, we found 41% of adults werealso be an inspirational training ground foruninsured at a visit; 50% of these uninsured

future generations, equipping future healthcare

patients remained uninsured at subsequent visitsprofessionals with the skills to continually improve35（2012-2013）. Similarly, we discovered that one

and effectively measure their contributions toout of five children were uninsured at a visit;

promoting patient and population health. Dr.

almost half of these uninsured children remained

John Saultz, past president of the Society of

36

uninsured at subsequent visits（2010-2011）. We

Teachers of Family Medicine, described how thisstudied what happened to patients when they

type of discovery and learning environment will

gained or lost insurance. Primary care utilization

contribute to educating future generations:significantly increases after US patients gain

Family medicine needs a larger vision

insurance coverage, then drops when thesethan simply teaching family doctors. Our

37-39

Preventive service

old mission was to train family physicians.

rates signiﬁcantly improve after patients gained

Our new mission is to invent and study

patients lose coverage.
40

insurance. Children s coverage rates improve41

new models of primary care and teachwhen their parents gained insurance. We

learners from multiple disciplines to care forare now building and testing tools in OCHIN

populations of people in community settingss community laboratory to help primary careas teams. Patient-centered care is notclinics assist patients with keeping insurance

about what physicians do; it is about how

42-45

coverage.

individuals and communities receive the carethey need. We are fond of saying that family
physicians should be leaders in the new

20（20）

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地域医療と臨床研究 −医療情報・ビッグデータの活用−

healthcare system. This is the path to take if
we are serious.

46 （page 740）

by-side with community doctors across theirstate. HEROs connect academic resources topractices and communities, based on community
50（2）JADECOM can create a practice-based researchhealth priorities. HEROs coordinate County

network.

Health Report Cards to monitor the eﬀectiveness

JADECOM s existing relationships andof the PCEP in meeting the communities

partnerships provide a strong foundation forneeds. These measurements help to holddeveloping a practice-based research network

everyone accountable for doing relevant work

（PBRN）. A PBRN is a group of ambulatory

in the community that leads to measureable

practices devoted principally to the primary

improvements in health. JADECOM has a strong

care of patients, and affiliated in their mission

tradition of working with local government andto investigate questions related to community-

stakeholders and has a great foundation forbased practice and to improve the quality ofproviding support to community clinics, especiallyprimary care. This deﬁnition includes a sense offor health promotion. A network of JADECOM

ongoing commitment to network activities and an

improvement advisors and practice facilitatorsorganizational structure that transcends a single

could be available in local communities to provide

research project. PBRNs often link practicing

technical assistance, to continuously assess

clinicians with investigators experienced incommunity needs, and to conduct rapid testing toclinical and health services research, while atdetermine how to develop and sustain the mostthe same time enhancing the research skills

eﬀective practices.

of the network members.

47

特集

PBRNs provide a

network for practicing clinicians to compare and（4）JADECOM can serve as a patient-centeredunderstand clinical data, to answer questions that

medical village.

are relevant to them, to build relationships with

JADECOM can provide shared infrastructureother clinicians who are interested in research,and community-based shared resources（aand to build and expand relationships withcollaborative ）, where primary care practices canacademic researchers.

work together to learn and adopt best practices.

24

Through this collaborative, new innovations（3）JADECOM can build primary care extension

proven effective in discovery clinics can be

programs.

widely implemented so that each clinic does not

JADECOM can build Primary Careneed to conduct the same study over and over

Extension Programs（PCEP）that strategicallyagain（i.e., does not need to reinvent the sameplace resources where populations are born,innovation wheel ）.

48

42,51-53

Through the patient-

PCEPs speed

centered medical village, clinics can benchmark

primary care transformation in community

quality, share experiences, and have champions

settings. In the US, the PCEP concept isspreading innovations.

analogous to the Cooperative Extension Programs

medical village represents formal relationshipsof the Department of Agriculture that sped theand shared resources across many settings,

grow up, live, work and age.

49

24,54

The patient-centeredmodernization of farming a century ago. For

including primary care and public healthexample, the state of New Mexico created Healthentities, to improve patient and population health

Extension Rural Offices（HEROs）, which house（Figure 1）. JADECOM owns many facilities thatfull-time health extension agents who work side-

combine a clinic, small hospital and long term

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21（21）

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Table 1: Summary of recommendations to JADECOM to promote and improve population
healthStrategy 1: Build “discovery clinics” and link clinicians in a Practice-based Research
Network (PBRN).
x Create “discovery clinics” to serve as incubators for innovation in primary care andlaboratories for the development of new scientific methods for conducting primary careresearch.
x Nurture research among practicing clinicians to answer clinically-relevant questions andimplement new discoveries into primary care practice.
Strategy 2: Build Primary Care Extension Programs (PCEP) that will acceleratemodernization of the primary care delivery system.
x Community-based primary care physicians can access the PCEP (supported by
JADECOM) to learn about effective methods for practice transformation or managing
population health.
x Speed the transformation of primary care in the communities represented by JADECOM.
Strategy 3: Support Patient-Centered Medical Villages as collaborative learning
communities that spread best practices.
x A patient-centered medical village (PCMV) creates horizontal linkages between multiple
patient-centered medical homes, plus school-based health centers, public healthdepartments, etc.
x The PCMV represents formal relationships and shared resources across many settings,
including primary care and public health entities, to improve health in the community.
Strategy 4: Support communities as “learning systems for health,” harnessing community
activism, big data and specialized academic expertise.
x JADECOM can expand its support for communities by providing data resources andanalytical expertise to help understand important community health issues.
x Expanded programs awarding grants to community-based investigators beyond small
pilot grants to multi-site, multi-year partnerships for promoting health.
Strategy 5: Co-develop an Institute, a partnership between academic and communities.
x Bring multidisciplinary teams together (to teach students, conduct research, and improve
community health) in an Institute that connects clinical and academic siloes together andpartners effectively with community organizations.
x The Institute can have shared cores to support improvement, research, sharedpartnerships, data infrastructure, analytics, and engagement.

care facility, which can present opportunities tocommunities to become learning systems forcreate comprehensive medical villages. This

health. The National Committee on Vital Healthconcept offers a model to accelerate discovery

Statistics（NCVHS）created a model for theand learning in primary care, to understandcommunity as a learning system for health.

practice-level variation in care quality, and to

The NCVHS model outlines how organizations

disseminate best practices through learning

like JADECOM can partner with government

collaboratives and practice facilitation.

agencies and other organizations to support

58

communities by providing data resources and（5）JADECOM can partner with communities as

analytical expertise to help understand importantlearning systems for health.

community health issues. JADECOM can work

The big data used for measuring thealongside other entities and institutions（i.e., publicquantity and quality of medical care services

health, local organizations, national agencies）toin a learning health system

22（22）

58

55-57

can enable59

improve the health of the community.

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Figure 1: Patient-Centered Medical Village. Reproduced by permission of the American
Board of Family Medicine from: DeVoe JE, Sears A. (2013). “The OCHIN Patient-Centered
Medical Village.” JABFM 26: 271-278.

特集（6）JADECOM should continue and expand its

programs can start as small pilot grants andgrants to community researchers.

then be expanded to multi-site, multi-year

JADECOM already has a program ofpartnerships for promoting health. There may

awarding small grants to clinician researchers.

be opportunities to partner with other funders to

If that program is expanded, JADECOM cancreate matching funds or shared resources. In

develop programs awarding grants to more

forming these partnerships, a major consideration

clinician researchers and also community-

must be whether community priorities match

based investigators and organizations to invest

with JADECOM s priorities.

60,61

in community laboratories for health.

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62

These

23（23）

（7）JADECOM can strengthen its research centers,in partnership with communities.

特集

this exciting work come alive.
Such an Institute could be built within

To complement facilities built in the

JADECOM to ensure coordination of coretwentieth century for combatting diseases, it isresources that are shared across all programs,

imperative that JADECOM and other similarsuch as data infrastructure, measurement

organizations continue to build twenty-firstand analytics expertise, institutional review

century infrastructure for multi-disciplinary

boards and other regulatory bodies familiar

investigation, collaboration, and learning thatwith community settings, quality improvement

promotes healthier populations. By bringing

coaching, practice facilitation, engagement, andmultidisciplinary teams together（to teachcommunication experts. JADECOM s central role

students, conduct research, and improve

would ensure that specialized expertise is always

health）, JADECOM can connect academic andavailable for limited duration projects, sharedcommunity partners in an Institute with sharedacross all projects and clinical sites. An advisorycores to support improvement, research, sharedgroup could be formed to ensure that local andpartnerships, data infrastructure, analytics, andnational partners are available to help identify

engagement.

resources across multiple institutions, connect

In this Institute, community leaders

communities with similar interests, and support

work together with academic faculty toshared resources in a range of ways. An Institutedevelop and govern a shared Institute thatthat builds collaborative partnerships between

serves as a hub for promoting and measuring

a broad and diverse group of organizations is

improvements in population health. Within

also well-positioned to increase public awarenessthe Institute, centers of excellence convene

about how efforts to promote population healthacademic and community researchers to work

diﬀer from eﬀorts to combat disease.

across departments to do cutting-edge, crossdisciplinary research in scientific fields such as

Conclusions

dissemination & implementation science, healthservices research, and improvement science.

Robust community laboratories will

In addition to conducting traditional controlled

support family medicine s central role instudies, these teams are equipped to study

transforming primary care delivery andnatural experiments（i.e., naturally occurring

improving population health. By developing big

events in which patients have diﬀerent levels ofdata aggregation systems, methods, and useful

exposure to a hypothetical causal factor）. Thesedatasets to support communities as learning

multi-disciplinary centers also provide innovative

systems, we can more effectively inform andopportunities for teaching and learning in new

measure population health improvements. Thisways with dedicated resources for careerstrong research infrastructure will accelerate

development and coordinating opportunities forprimary care transformation, innovation, andlearners. This important infrastructure helps

discovery and enable family medicine to build

recruit, train, place, and assess learners, as well as

on our traditions of community engagement,

ensuring learners are able to take full advantage

population health analytics, and addressingof Institute resources and opportunities. Featured

upstream inﬂuences on health.

prominently in this model are community
laboratories and classrooms, which make all of
24（24）

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地域医療と臨床研究 −医療情報・ビッグデータの活用−

bringing together community health centers, information
technology, and data to support a patient-centered medical

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月刊地域医学Vol.32 No.1

2018

特集
地域医療と臨床研究 −医療情報・ビッグデータの活用−

家庭医療，
ビッグデータ，そして地域データラボ

要旨
医療システムが高度に機能するには，健康を促進・改善できる強固なプライマリ・ケアが必要である．プライマリ・ケアは以下の５つの特色を網羅している．accessibility（近接性），comprehensiveness（包括性），coordination＆integration of care
（ケアの調整と統合），
continuity（継続性），patient-centeredness（患者中心性）である．プライマリ・ケア医の多い
地域は住民がより健康で，プライマリ・ケアシステムの強固な国では，健康の成果もより良いものになる．今回は，ビッグデータを用いて，プライマリ・ケアの変容，変革，新たな知見を導き，住民の健康改善につなげているアメリカ合衆国のモデルについて紹介する．
このモデルでは，診療の実態と結果を集約して研究し，プライマリ・ケア分野の変革の基盤をなす現場を community laboratory；地域データラボ と表現している．PBRN（Practice
Based Research Network；診療基盤型研究ネットワーク）こそが，まさに実臨床と研究の間を結ぶ地域データラボの核心となる．このアメリカでのモデルと運用を紹介し，さらに特集

は，地域医療振興協会が日本国内での枠組みを活かして地域データラボと診療基盤型研究
ネットワークを立ち上げ，強化する方策に関して検討する．

Family Medicineは，医療システムの中でプライマリ・ケアの重要な役
割を果たすも診ることのできる家庭医は，人々の健康を維持し改善するという，複雑で大切なプライマリ・ケアの役割を果たすことができる

8）〜10）．最近の米国の医療実態調査で，外来診療のほとんどは20世紀，多くの国々では疾病と闘うためのインプライマリ・ケアクリニックで行われているとフラを構築した．医療制度は高度に専門化され，判明している ．また，日本を含む他の国々で病院は疾病の予防ではなく治療のために重装備も同様な結果が示されている

1）

11）

12）
〜18）

．

となった ．しかし，医療システムが高度に機能

プライマリ・ケアはカギとなる次の５つの特するには，疾病の治療のみならず，そもそも健色を網羅している．
（1）
Accessibility
（近接性）
：ヘ

康を促進・改善する，強固なプライマリ・ケア

ルスケアの最初の窓口となる，（2）
Accountabilityが必要であることが分かってきた．プライマリ・（説明責任）：地域に対して質の高いケアを提供す

ケア医の多い地域はより健康な集団となり，プる責任を負う，（3）Comprehensiveness（包括性）：

ライマリ・ケアシステムの強固な国ではより良必要な大部分のケアを提供し，全人的に診るこ

2）
, 3）

．また，疾病の管理とができる，（4）
Coordination & integration（ケアも入院ベースではなく在宅や外来で行われるこの調整と統合）：急性・慢性疾患のケア，メンタ

い健康の成果が得られる
4）〜7）．入院，外来双方の研修

ルヘルス，予防医学など医療現場を跨いでシーを積み，子どもから大人まで，身体面も精神面

ムレスに提供し統合する，（5）Continuity（ 継続とが増えてきている

月刊地域医学Vol.32 No.1

2018

27（27）Box 1: Tenets of Primary Care•First Contact Access: “Health care team, be there when we need you.”•

Accountability: “Take responsibility for making sure we receive the best possible health care.”•Comprehensiveness: “Provide or help us get the health care, information, and services weneed.”•

Coordination & integration: “Help us navigate the health care system to get the care we needin a safe and timely way.”•

Continuity: “Be our partner over time in caring for us.”•Patient-centered and family-centered care: “Recognize that we are the most important partof the care team—and that we are ultimately responsible for our overall health and wellness.”

http://www.oregon.gov/oha/HPA/CSI-PCPCH/Pages/Standards.aspx Accessed 10/20/2017性）：家族や地域と文脈に応じた長期の関係性を維持する

3）, 19）．Patient-centered medical home

（患者中心のメディカルホーム）
は，プライマリ・に，ある病気に関するケアの指標を，個々の患者レベルおよび集団レベルで測定することができる（Box 2）．

ケアのこういった基本理念に基づいて，プライ

特集

マリ・ケア外来がより患者中心となるようその可能性（テクノロジー，多職種チームなど）を拡げ，診療報酬体系を変える動きを作っている

Family Medicineはcommunity
laboratoryを創り出す

20）〜

22）

．また，これらのプライマリ・ケアの基本理

20世紀には，疾病を研究し予防可能なものに対念（Box1）は，患者，家族にとって意義あるメッ

する奇跡の治療法を発見しようと，研究機関がセージでもある．

次々と創られてきた．家庭医療は多くの患者と向き合い，膨大なデータを有する．21世紀は，健康

ビッグデータから最良のケアが分かるの科学を解明し，家庭医療やプライマリ・ケアを改善するためのエビデンスを導く，地域の研究機

家庭医療クリニックが最良のプライマリ・ケ

関とも言えるcommunity laboratory（以下，地域アを提供するためには，診療データの解析と継データラボ）を創り出す時である ．さらにこの地

22）

続的な質改善が欠かせない ．私たちは，家庭域データラボは patient-centered medical villages

医療クリニックの電子カルテから，膨大な患者（患者中心のメディカルビレッジ）
として，ビッグ

数と受療状況に基づくビッグデータを抽出してデータと医療サービスとを結合することで家庭いる．ビッグデータを用いて，診療やシステム

医療クリニックを補助し，プライマリ・ケア関連のさまざまな側面（ケアの質，臨床的生産性，運の研究を主導する ．地域データラボにおいては，

用効率，患者の満足度など）を測定することがで

practice-based research network（診療基盤型研究23）

28（28）

1）24）

きる ．これらのデータを使用してシステムのネットワーク）こそが，研究を診療改革につなげ

パフォーマンスを向上させ，より良い患者の健る核心である

康アウトカムにつなげることができる．また，ることで，さまざまなタイプのデータの適切な利

パフォーマンスの測定項目を選択して，医師群用や統合の仕方が分かる．例えば，現在私たちは，や診療所毎に追跡することも可能である．さら

データシステムから健康の社会的決定因子を抽

25）
〜27）

．強健な地域データラボを有す

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2018

特集
地域医療と臨床研究 −医療情報・ビッグデータの活用−

28）

出する新たな手法を研究している ．患者のカル

糖尿病治療の質にばらつきがあることを突き止

テに community vital signs（地域の保健医療情

め，最良の診療を広める研究をしている ．診報）を組み込むことで，患者の診療と健康状態の療所レベルでは，クラスターランダム化比較試

向上につなげられるか（あるいはどうすれば可能

験を行い，糖尿病ケアに対する潜在的介入の効

29）

32）

33）, 34）か）を探っている ．どうやら，患者の地理的情果を測定している

報を用いながら臨床情報と地域情報を集約する

アの質は，健康保険を継続して保持する患者のことで，適切な地域のリソースにつなげられそう
30）

な見込みとなってきている ．

．これまでに，糖尿病ケ

特集

32）

割合と高度に相関することが分かった ．米国
では国民皆保険制度はなく，多くの人は一生のうちで無保険となる期間がある．OCHINネット

Community laboratoryのアメリカ
版モデル

ワークの患者の健康保険加入率を評価したところ，成人の41％が無保険であり，その半数は以降の外来受診時も無保険のままであった（2012〜
35）

OCHIN PBRN（Oregon Community Health2013年） ．同様に５人に１人の子どもが無保険

Information Network：オレゴン地域健康情報

で，やはりその半数が以降の外来受診時にも無ネットワーク）は地域データラボの良い例かと思保険のままであった（2010〜2011年） ．そこで

24）
, 25）
, 31）

36）

．OCHIN PBRNでは健康情報ネットワー

私たちは患者が保険に加入・喪失すると何が起クでプライマリ・ケアクリニックを結んでいる．

こるかを調査した．すると，患者が保険に加入

2001年にオレゴン州で始動したが，今では複数するとプライマリ・ケアの受療が大幅に増え，の州に跨がる株式会社となった．共通の電子カ

保険を喪失すると減ることを突き止めた

ルテシステムをつなぎ，現在は400以上のプライ

また，予防医療の受療率は保険に加入すると大マリ・ケア施設，4,500人以上の医療者，150万人

幅に改善されることも分かった ．さらに子ど以上の患者，2,500万以上の受診件数のデータをもの保険加入率は両親が保険に加入すると上昇有している．

する ．この結果に基づいて，プライマリ・ケう37）〜39）

．

40）

41）

電子カルテのシェアによるOCHINのcommunity
laboratoryは，多くの診療所からのデータを集積

アクリニックが保険の維持を支援するための
42）
〜45）

ツールを現在開発し試行中である．

することを可能とする．例えば，私たちは23のプライマリ・ケアクリニックからのデータから，
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29（29）

JADECOMのネットワークを活用して日本のcommunity laboratoryを強化するために

network（PBRN；診療基盤型研究ネットワーク）を構築するのに必要な強力な基盤を有している．
診療基盤型研究ネットワークとは主にプライマ
リ・ケアを提供する外来群から成り，地域医療

ここでは，地域医療振興協会が日本国内でのに関する研究を通してプライマリ・ケアの質の枠組みを活かして地域データラボと診療基盤型向上に寄与する．すなわち，個々が研究プロジェ

研究ネットワークを立ち上げ，強化する方策にクトを行うという枠を超え，ネットワーク全体関して提案する（Table１）．

の活動に貢献するといった意味合いも包含している．診療基盤型研究ネットワークでは臨床医（1）Discovery clinicを創り，拡げるとよいだろうと臨床研究の経験が豊富な研究者とを結びつけ，

JADECOMは新しい科学的方法でプライマのデータを比較して理解し，疑問に対する回答

リ・ ケ ア 研 究 を 行 い ， 革 新 の 発 端 と な るを導くほか，研究に興味を持つ臨床医同士や，

discovery clinic；研究基幹クリニック を創り出

学術研究者との関係性をも構築することが可能

すとよいだろう．病気を予防し人々の健康を改

である．

47）

構成員の研究能力をも高めてくれる ．臨床上善する新たなアプローチが見いだされる中，これらの基幹クリニックは新しい知見を全てのプ（3）プライマリ・ケアの拡張プログラムを
ライマリ・ケアクリニックへ広める役割を担う．
構築するとよいだろう

特集

JADECOM discovery clinicは，将来を担う世代

JADECOMは，人々が「生まれ，育ち，生活をにとっても，人々の健康に継続的に寄与するた

し，働き，老いる」
場所である地域に戦略的にリめの技能を学び，インスピレーションを得られソースを配置する，プライマリ・ケアの拡張プ

る 研 修 拠 点 と し て 貴 重 な 存 在 と な る ．T h e

ログラム（PCEP）を構築するとよいだろう ．

Society of Teachers of Family Medicineの元会長

PCEPは地域におけるプライマリ・ケアの変革であるJohn Saultz医師は，こういった学習環境

をスピードアップする．米国でのPCEPの概念と発見の過程とが次世代の教育に大いに貢献すは，１世紀前に農業の近代化を促進した協調的ると次のように述べている．

拡張プログラムにヒントを得ている ．ニュー「家庭医療においては，家庭医を教育するのみ

メキシコ州の例を挙げると，地域の医師と緊密ではなく，より大きなビジョンを必要とする．

に働く健康増進担当者を擁したHealth Extension

私たちの元々の使命とは家庭医を育成すること

Rural Offices（HEROs）が設立され，地域の健康であった．今後の新たな使命としては，プライ問題の優先事項に基づいて学問的リソースを臨

マリ・ケアの新しいモデルを開発，研究し，多床に結びつけた ．また，PCEPの有効性を継続

職種の学習者に対してチームで地域住民全体を的に評価するため，独自の健康レポートカード

ケアするよう教えることである．患者中心の医を作成した．これらは，地域社会で成果を挙げ療とは，医師が何をするかということではなく，られるよう各々が責任を持ち，測定可能な健康

個人や地域社会が必要なケアを受けられるか，

改善につなげるのに役立つ．JADECOMは以前という点に尽きる．家庭医こそが新しいヘルスから自治体や関係機関と協力関係を保ち，健康

ケアシステムのリーダーたるべきであり，その増進のための支援を提供する基盤を持っている．

48）

49）

46）

実現に向けてわれわれが選択すべき道である」 ．

50）

JADECOMに改善アドバイザーと診療ファシリ
テーターを置いて，地域のニーズを継続的に評（2）診療基盤型研究ネットワークを構築するとよいだろう価し，最も効果的な診療の在り方を開発し維持する方策を探るといいだろう．

JADECOMは既に，practice-based research30（30）

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特集
地域医療と臨床研究 −医療情報・ビッグデータの活用−

Table 1: Summary of recommendations to JADECOM to promote and improve population
healthStrategy 1: Build “discovery clinics” and link clinicians in a Practice-based Research
Network (PBRN).
x Create “discovery clinics” to serve as incubators for innovation in primary care andlaboratories for the development of new scientific methods for conducting primary careresearch.
x Nurture research among practicing clinicians to answer clinically-relevant questions andimplement new discoveries into primary care practice.
Strategy 2: Build Primary Care Extension Programs (PCEP) that will acceleratemodernization of the primary care delivery system.
x Community-based primary care physicians can access the PCEP (supported by
JADECOM) to learn about effective methods for practice transformation or managing
population health.
x Speed the transformation of primary care in the communities represented by JADECOM.
Strategy 3: Support Patient-Centered Medical Villages as collaborative learning
communities that spread best practices.
x A patient-centered medical village (PCMV) creates horizontal linkages between multiple
patient-centered medical homes, plus school-based health centers, public healthdepartments, etc.
x The PCMV represents formal relationships and shared resources across many settings,
including primary care and public health entities, to improve health in the community.
Strategy 4: Support communities as “learning systems for health,” harnessing community
activism, big data and specialized academic expertise.
x JADECOM can expand its support for communities by providing data resources andanalytical expertise to help understand important community health issues.
x Expanded programs awarding grants to community-based investigators beyond small
pilot grants to multi-site, multi-year partnerships for promoting health.
Strategy 5: Co-develop an Institute, a partnership between academic and communities.
x Bring multidisciplinary teams together (to teach students, conduct research, and improve
community health) in an Institute that connects clinical and academic siloes together andpartners effectively with community organizations.
x The Institute can have shared cores to support improvement, research, sharedpartnerships, data infrastructure, analytics, and engagement.

特集

24）
, 54）

革新を広めることができる（Figure１）．
また，（4）Patient-centered medical villageとしての役割を果たすとよいだろう

診療所から公的保健機関までさまざまな場をつ

JADECOMは，最良の診療の在り方を学び適

なぎリソースを共有することで，個人さらに集応するために，プライマリ・ケアクリニックに団レベルの健康改善につながる．JADECOMは，

対して施設間共通のインフラや地域のリソース

診療所，中小病院から長期療養施設まで多くのを提供するとよいだろう．ハード面を統一した施設を保有しているため，包括的な「メディカル

協働作業を通じて，各クリニックは研究基幹クビレッジ」
を創出できる．このコンセプトは，プリニックで効果的と判明した革新的なアプロー

ライマリ・ケアにおける発見と学びを加速し，チを，同じステップを繰り返す手間を省いて即診療内容の質のばらつきを把握し，最良の診療導入できる（「革新のための車輪」
は一度開発されの在り方を普及させるモデルとなる．

42）, 51）〜53）．Patient-centered

ればそれでよい）medical village（患者中心のメディカルビレッジ） （5）健康学習システムとして地域と提携すを通じて，診療所は質を評価し，経験を共有し，

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るとよいだろう31（31）

Figure 1: Patient-Centered Medical Village. Reproduced by permission of the American
Board of Family Medicine from: DeVoe JE, Sears A. (2013). “The OCHIN Patient-Centered
Medical Village.” JABFM 26: 271-278.

特集（すなわち公的保いる ．JADECOMは公的機関

ビッグデータによって，地域は健康を如何に達

健施設，地方自治体，国家機関）と連携すること成するかを学習するシステムになることができ

で，地域の健康を改善できるはずだ ．

る59）55）〜57）．The National Committee on Vital

Health Statistics（NCVHS）は，「健康学習システ

32（32）

58）

医療サービスの量と質を計測して得られる

ムとしての地域の在り方」というモデルを作成し（6）地域の研究者へのグラントを継続し，拡大するとよいだろう

た．NCVHSモデルは，JADECOMのような組織

JADECOMには臨床研究者に対して少額だがが，地方自治体などに対しデータリソースと解グラントを授与する既存のプログラムがある．こ析技術とを提供し連携を図ることで，地域の健れをより大規模にして，より多数の臨床研究者や，康問題を掌握できるようにする方策を提示して地域データラボに投資する気のある研究グルー
月刊地域医学Vol.32 No.1

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特集
地域医療と臨床研究 −医療情報・ビッグデータの活用−

60）
, 61）

プや団体に助成をしてはどうだろうか．まず

このような地域データラボをJADECOM内には小規模な試験的グラントとして開始し，徐々に構築することで， データインフラストラク

多施設での，複数年にわたるパートナーシップに

チャー，測定および解析，組織の管理委員会お拡大していくとよいだろう．
「マッチングファン

よび地域の現場に精通した同様の規制機関，質ド」や共有リソースを構築するために，他の資金改善のコーチング，診療促進などの全ての部門

提供者と提携する機会も探るべきかもしれない．

で共有されるべき中核資源の調整を確実に行う

これらのパートナーシップの形成においては，地ことができる．各プロジェクトにおいて常に専域の優先事項がJADECOMの優先事項と合致す

門知識が利用できるようにすることこそが，62）るかどうかが重要になる ．

JADECOMの中心的な役割となる．地域および国のパートナーがリソースを特定，共有したり，（7）地域社会と協力して研究センターを強化するとよいだろう

同じ関心を持った地域同士をつないだりするの

疾病の治療のみに特化している20世紀型の医な組織間のパートナーシップを構築する研究施療施設を補完するため，JADECOMのような機設は，21世紀型の健康を促進する取り組みが，関こそが，健康な地域づくりを目指した多職種

20世紀型の疾病治療に特化した取り組みと大きでの研究，協働，学習を行う21世紀型のインフ

く異なることを世に知らしめるだろう．

を助ける，諮問機関を置くといいだろう．多様ラを構築すべきである．学生教育，研究，健康改善などの目的で多職種のチームを結集させる

結語

ことにより，学術パートナーと地域の関係機関とが統合する独自の地域データラボにおいて，強健な地域データラボは，プライマリ・ケア

診療改善，研究，パートナーシップ，データ収を変革し，人々の健康を改善するという家庭医集のためのインフラ整備，データの解析や参加療の中核的役割をサポートする．ビッグデータにつなげることができる．

の集約システム，方法論，価値あるデータセッ

この地域データラボでは，地域のリーダーとトを生み出し学習システムとして整備すること

学術者が協力し，地域の健康を促進していく要により，健康改善への方策を示し継続的評価をとして機能する．中でも優れたセンターは，学可能とする．この強力な研究インフラは，プラ術者および地域の研究者を招集して部門間で連イマリ・ケアの変革，革新，発見を加速し，こ携し，科学分野で最先端かつ学際的な研究の数々

れまで地域との関わり，住民の健康分析や，健を行うことになるだろう．コントロール群を設

康への上流からのアプローチを基盤としてきた定した介入研究に加えて，観察研究（すなわち，家庭医療をさらなる高みへと導くだろう．

特集

患者それぞれが仮想因子にさまざまな度合いで曝露していく自然経過を追跡するなど）をするためにも適している．これら多職種による学際的なセンターでは，キャリア開発のためのリソー
スや学習者のためのさまざまな機会を集約することで，従来にはない教育・学習の場を提供する．この重要なインフラは学習者を募集，訓練，配置，評価すると共に，学習者が地域データラ
ボのリソースを最大限に活用できるようにする．
このモデルで注目すべきはやはり地域データラボであって，地域データラボこそが一連の流れを全て生き生きとさせることだろう．
月刊地域医学Vol.32 No.1

2018

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月刊地域医学Vol.32 No.1

2018

特集
地域医療と臨床研究 −医療情報・ビッグデータの活用−

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特集

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2018

35（35）

臨床研究を推進する医療情報システム

帝京大学医療情報システム研究センター 教授

澤

智博

POINT

① 臨床研究を推進する医療情報システムを構築するために必要な要素を理解する② I T の 活 用 に よ り 進 展 が 期 待 さ れ る 領 域 に ，P r e c i s i o n M e d i c i n e ，Patient Generated Health Data，Learning Healthcare Systemがある

特集③ 医療情報システムを扱う際には，データ，テクノロジー，サイエンスの切り口で検討すると理解しやすくなる

はじめに

一方で，医療情報システムはどうであろうか．
ここ10年間で医療情報システムはわれわれ医療

日常診療では，PCを前にして電子カルテを操者の働き方を劇的に変化させたであろうか．あ

作する，という光景はありふれたものになってるいは，医療情報によって社会を変えるようないる．10年前には存在していた「キーボードア

医学上の発見があったであろうか．現在の日本

レルギー」という名の病気も社会的に克服されの電子カルテシステムは業務を支援しているのたように見える．それどころか，最近は，スマーかも知れないが，医療や医学に貢献しているか

トフォンやそれに付随する音声入力の普及が進という点では疑問が残る．

み，キーボードに触れるのは病院業務でのみ，という医療者も少なくないのが現状である．

本稿では， 医療でのIT活用が期待される，
Precision Medicine，Learning Healthcare

この10年間の間に社会を支えるITの技術や基System，Patient Generated Health Data，等の盤はまた一段と進歩した．10年前には，ビッグ概念を紹介し，これらを通じて，医療情報シス

データ，という言葉自体が存在していなかったテムの本来の姿を描き出しながら臨床研究を推と考えられ，データサイエンス，人工知能も現進するための方策について議論する．

在のようには期待される存在ではなかった．ここで言及するまでもなくITの進歩は急速で劇的に社会を変容させる力がある．
36（36）

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特集
地域医療と臨床研究 −医療情報・ビッグデータの活用−

臨床研究をどのように捉えるかあたり，現在，ITを活用することでどのような医学・医療の課題を解決しようとしているのか「研究」という言葉は，どうしても大学などの３つのキーワードをもとに紹介したい．その３研究機関で実施され，科学としての厳密性が求つとは，Precision Medicine，Patient Generated

められ，敷居の高いものとして捉えられる傾向

Health Data，Learning Healthcare Systemであがある．また，新薬や医療機器の開発などでは，る．

ビッグデータ，イノベーションという語が飛び交い，臨床からは遠い印象を与える．このよう１．Precision Medicine

な重厚長大な研究が存在する一方で，日々性能

最初にPrecision Medicineであるが，精密医を向上させるコンピューティングパワー，そし療とも訳され，過去には，テーラーメイド医療て，オープンデータのように容易にアクセス可

や個別化医療などの語も用いられてきた患者

能で科学的価値の高いデータは膨大に増え続け個々人の特性に合わせた医療を提供することでており，全ての医師が研究の機会を享受できるある．現在は，特に患者のゲノム情報に応じて時代となっていると考えてよいであろう．ここ治療や薬剤の選択をすることが実践されていでの臨床研究とは，日常の診療で抱えている課

る．ここで着目すべきは，ゲノム関連データは，

題や疑問について，法や倫理のルールの中で，ACGTから成る塩基配列を例に挙げてもその解自らのアイディアを駆使して科学的（例：再現

析や解釈はコンピュータによる処理なしには成性）に事象の説明や課題解決を試みること，と立しない点である．従来の診療データは，X線解釈して話を進める．

写真や心電図のように人間が目で見て解釈が可能であったのに対し，ゲノム関連データは人間臨床研究を推進する情報システムとはが目で見ての解釈は困難であり，コンピュータ

特集の存在が診療に不可欠となる．また，従来の検さて，臨床研究について前述のように解釈し体検査や生理機能検査などの検査類は，臓器等たとして，そのような研究を推進する情報シスのマクロレベルでの状態を検査する役割であっテムはどのようにすると手に入るであろうか．

たが，ゲノム関連データでは，細胞の状態など

それ以前に，臨床研究を推進する情報システム

ミクロレベルでの観察を可能にする（図１）．次とは，電子カルテ，データウェアハウス，症例

世代シーケンサーの改良によってゲノム配列解

登録システムなどのことを指すのであろうか．

析に要する費用と時間は急速に低下している．

答えは否である．電子カルテ等の病院情報シス

近い将来には，自身の血液型を知らないものがテム製品群は，日本においては診療業務を主眼現代においてほとんどいないのと同様に，ゲノに作られており，医学や医療の課題発見や課題

ム配列解析は一般的な検査となると予想され解決には活かされていないのが現状である．そる．Precision Medicineの分野で起こっている

れでは，臨床研究を推進する情報システムは，ことの一つに，疾病の再定義と再構築がある．

どこで購入できるのであろうか．現時点では，

例えば，従来は一つの疾患と考えられていたもそのような名目のシステムは販売されておらのが，ゲノム発現プロファイルの違いやそれにず，また，臨床研究の概念や目的もそれぞれに対応した予後や治療反応の違いがあることが見異なるため，状況に応じたシステムを構築するいだされ，過去の定義は再定義を必要とされてことが望まれる．

きている．ほかにも，ゲノムプロファイルの違いから薬剤への反応を予測して，副反応を回避

ITの活用が期待される３つの分野

したり，より正確に個々人に適切な薬剤の選択がなされるようになってきている．

臨床研究を推進するシステム構築を目指すに
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37（37）

᪂䛯䛺་⒪䝕䞊䝍䝀䝜䝮䝕䞊䝍䛸⏕ά䞉⎔ቃ䝕䞊䝍

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Human
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䝀䝜䝮䞉䝞䜲䜸䝕䞊䝍Ͳ geneticvariation
Ͳ geneexpression
Ͳ molecularmeasurement[traditional]⮫ᗋ䝕䞊䝍Ͳ ᳨య᳨ᰝͲ ⏕⌮ᶵ⬟Ͳ ⏬ീͲ ⏕య䝰䝙䝍
䝷䜲䝣䝕䞊䝍䠄䠬䠤䠮䠅Ͳ 䝩䞊䝮䝰䝙䝍Ͳ ೺ᗣᶵჾͲ Ẽศ䞉ᚰ⌮:䠯䠪䠯

SawaT.LeveragingDevices,DataandDiscoveryforSmarterHealthcareinJapan.HealthInformRes.2011Sep;17(3):184–189.

図１

診療データの種類は増えてきている

２．Patient Generated Health Data
（PGHD）

特集になると考えられる．これにより家庭において次に，Patient Generated Health Data
（PGHD）

も医療施設並みのモニタリングが可能になるとについて説明する．PGHDという語がこの概念考えられ，医療施設と家庭とがより近接するこを表すのに適切であるかどうかの議論はあるとが予想される．

が，Precision Medicineが個々人のゲノムレベ
ルでの医療を表現するのに対して，PGHDは個々

３．Learning Healthcare System

人の生活環境や社会環境から収集したデータを最後に，Learning Healthcare System（LHS）

活用しての医療である．家庭に設備されたセンについて紹介する．LHSでは，日常診療に伴うサー類，環境センサー類，そして個々人が有すすべての観察事象や医療行為そしてその結果をるウェアラブルセンサーなどから経時的にリアデータとして収集し解析することにより医学医

ルタイムにデータを取得し処理することで最適療に役立つエビデンスを生成することを目指しな医療を提供することを目指している．ここでている．このような概念を実現するためには医活用されるテクノロジーにIoT（Internet of

療情報システムの存在が不可欠であり，医療情Things）がある．従来のインターネットにはPC

報システムはこれまでのデータを記録することが接続され，それを人間が操作することが求めが主な役割から，データを処理し有益な知識をられていたのに対し，IoTでは人間の操作を介抽出する役割となることが期待される．

することなく機械同士あるいは機械とシステム間でデータ通信を行うものである．これにより，システム構築に必要な３要素

より高速により大量のデータをリアルタイムに38（38）

処理することが可能になっている．例えば，手

さて，ITの活用が期待される３つの分野を理術を受けた患者は，生体センサー，生活セン解した上で，臨床研究を推進する医療情報シスサー，環境センサーからのデータを活用するこ

テムはどのように構築するとよいのか．ここでとでより最適な周術期医療を受けることが可能

は，システム構築に必要となる，データ，テク

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特集
地域医療と臨床研究 −医療情報・ビッグデータの活用−

ノロジー，サイエンス，の３要素について解説

グデータは，明日には既にbiggestではなくなっする．

ているからである．また，日々のコンピュー
ティングパワーの増大によって，既に確立され１．データた処理方法（プログラム）があれば，何もしなく最初に考慮すべき要素は言うまでもなくデーても明日にはインフラの処理速度の向上で，よタである．データについて検討する際には，デー

り高速な処理が可能となるのである．したがっ

タ源，データ種，標準についての理解が必要にて，ビッグデータを扱う際には，前述の４つのなる．データ源とは文字通り，データの発生源

Vを念頭に置き，それが既存のものとどこが異を指す．医療情報システムにおいては，診療録なるのかをよく検討する必要がある．

データは電子カルテシステム，放射線画像デー
タ は P A C S（ P i c t u r e A r c h i v i n g a n d

２．テクノロジー

Communication System）が代表例であり，他にここでのテクノロジーとは，システム設計やも，生理機能検査システムや病理システムなど構築の際に「部品」として適用可能なものを指の部門システムが存在する．次に，データ種にす．
「部品」とは，フレームワークやパッケージ，

ついてであるが，コンピュータがデータを処理あるいは，「製品」という纏まった形で扱うことする際には欠かせない概念である．文字列からができるものを言う．近年では，ビッグデータ

なるテキストデータ，画像類はバイナリデータ，を扱うための基盤であるHadoop，データ解析に

放射線画像はDICOMフォーマット，このよう役立つBI（Business Intelligent）製品などが相当に用途に応じてデータ種は異なり，データ種にする．テクノロジーの特徴の一つに，それが進応じたプログラム処理が必要となる．最後に，歩することで大幅な省力化や費用節減が見込め

標 準 で あ る が ， 医 療 で は ，H L 7 ，D I C O M ，ることである．例えば，新しいコンピュータ言

CDISC，ISOなどの標準が定められ提示されて語やパッケージが提供されることで，従来はいる．標準を採用することでデータフォーマッ

100行を要したプログラミングコストが，３行

トやその扱い方を自身がゼロから発明せずに済になることはよく見られることである．テクノ

むようになり，また，他者とのデータ交換や相ロジーとの付き合い方は，情報収集を常に欠か

互運用，自施設でのシステム更新やデータ移行

さないこと，労を厭わず「試用」してみることでの際にも効率よくデータを扱うことが可能となある．試用が好感触であれば，ドキュメント類

る．

を読み込み，応用サンプルをあたってみること

データに関する最近のキーワードに，「ビッグである．新たなテクノロジーに関して，日本語

データ」がある．文字通り，ビッグなデータ，の出版業界は敏感であり，図を用いて平易に理と理解して差し支えないのであるが，もう一歩解し易く，適用サンプルも多く紹介されている．

進んだ理解を提示したい．ビッグデータを特徴

これはテキストによる記述中心の英語出版など

づ け る ４ つ の「V」が あ り ，V o l u m e（ 量 ），ではあまりなく，日本語を読めるものが享受で

Variety（種類），Velocity（速度），Value（価値）きる利点である．

特集

である．これまでに扱うことのなかったデータ
量（Volume）とこれまでに扱うことのなかった

３．サイエンス

デ ー タ 種（V a r i e t y）を ， こ れ ま で よ り 高 速

ここでのサイエンスは，コンピュータシステ（Velocity）にデータ処理すると，これまでになムにおける「理論」的な枠組みのことであり，テかった価値（Value）を生み出せる可能性がある，

クノロジーのようにパッケージ化された実装がと解釈できる．データの量の大きい小さいでなされておらず，適用するには試行錯誤が伴う

ビッグデータか否かを議論するのは意味がないものである．近年のホットトピックスとしては，

ことと筆者は考えている．なぜなら今日のビッ機械学習におけるDeep Learningであろうか．

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Deep Learningはフレームワークの提供が進ん

まとめできているが，使いこなすには理論の理解が欠かせない．この点，マニュアル類を読んでシス

本稿では，臨床研究について医療情報システ

テム構築を進めることができるテクノロジーとムの視点から考察を試みた．現在，ITの活用には異なる．サイエンスの特徴としては，世界のより進展が期待される３つの分野について紹介

最先端知見を自身で再現できる環境が多く整っした．さらに，データ，テクノロジー，サイエンていることである．情報源は英語であり，インスの３つの切り口で医療情報システム構築に必

ターネット上にて論文やオンラインブックが役要な要素について解説した．電子カルテをはじに立つ．サイエンスを理解し実装につなげるにめとした医療情報システム製品群は今後コモは試行錯誤が不可欠であり，実験環境はスク

ディティ化が進むものと予想され，機能によるラップアンドビルドになる傾向にある．このよ

差別化は難しくなると考えられる．その中で，うな性質の実験環境ではクラウドの活用も有効

臨床研究という独自の視点を必要とするアクである．

ティビティを支援するためのインフラには，相応に独自性が要求されシステム設計や構築のノ
ウハウを有することは医療施設には欠かせないと考えられる．

特集

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特集
地域医療と臨床研究 −医療情報・ビッグデータの活用−

DPC・レセプトを活用した臨床研究

産業医科大学医学部公衆衛生学教室 教授

松田晋哉

POINT

① わが国には医療におけるビッグデータとしてDPCとNational database（NDB）がある② これらのデータは国際的にも非常に優れたものであり，その活用が進むこと
で臨床研究の発展が期待できる③ そのためにはこのような医療ビッグデータを活用できる人材の育成が急務である特集養科目として医学教育の辺縁に置かれている．

はじめに本来であれば医学部入学時の高い数学および英
近年，日本発の臨床研究の論文数が他国に比語の力を，統計学や疫学の教育に連結し，臨床して伸び悩んでいることが問題となっている．

研究を正しく理解する，あるいは将来的にそれⓇ

さらに，ディオバン 事件をはじめとして，近年を正しく実施できる人材が数多く養成できるはわが国の臨床研究の質に関して，国際的な信用ずである．しかしながら，医学部内部の認識はを失うような事態も生じている．われわれ医療十分ではない．筆者の教室では卒前医学教育でに関わる者はこの事態の深刻さをきちんと理解

統計学と疫学を担当するのと同時に，学内の臨する必要がある．なぜならば，臨床研究は医療床系教室の臨床疫学的研究の支援を行っているの質および医療制度の質を担保する重要な基盤

が，上記のような大学全体としての臨床疫学へだからである．このような事態が生じている遠の正しい理解の不足を日々実感している．

因は医学教育にあると筆者は考えている．平均

図１は筆者の考える医療介護情報利活用の目

的には理科系で最も数学や英語ができる集団が的である．その究極的な目的は社会の厚生水準

医学部に入学しているにもかかわらず，彼らのの向上と社会保障制度の持続可能性の保証であ

その知識をさらに伸ばすという意識が医学部側り， その基盤となるのが臨床疫学も含めたには不足している．医学部の教育は実験系の基

Health service researchである．筆者らはこの目

礎医学や臨床医学が重視され，数学や英語は教的のために，これまでDPCデータや医療介護レ

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41（41）

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図1

⮫ᗋ
␿Ꮫ

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⤫ィᏛ

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医療介護情報利活用の目的

セプトをデータベース化し，それを活用した研科，「10」
であれば内分泌代謝系となる．それから，究を，臨床家を巻き込みながら行ってきた．例

次の４桁がICD10に対応するいわゆる病名であえば，DPCだけでも，現在年間50以上の英語論

る．このように上６桁で病名が表され，これを「基

文が，筆者らが構築してきたDPCデータベース

本DPC，base DPC」と呼ぶ．

を活用してパブリッシュされている．

特集

་⒪
♫఍Ꮫ

ேᮦ⫱ᡂ
䞉䝉䝭䝘䞊
䞉▷ᮇ◊ಟ
䞉኱Ꮫ㝔

その次に，これは日本独自のものであるが，「入さらにDPCで確立した分析手法は，医科レセ

院種別」というコードが設定されている．平成18

プトにも応用され，それがNational database

年の改定以前の分類では「検査入院」「教育入院」（NDB）の事業においても活用されている．そこ「その他」が区別されていたが，現在は使用されで，本稿では臨床家の医療ビッグデータへの正ていない．

しい認識を持っていただくことを目的にDPCや「年齢・体重・JCS条件」であるが，これは基NDBを用いた臨床研究について説明してみた

本的には同じ病気であっても，年齢によって医い．

療資源の投入量に違いがある場合に，それを区別するコードである．例えば，川崎病などがそ

DPCおよびNDBの概要のようなものに相当する．体重は新生児の場合に用いられる．すなわち，新生児の場合は出生１．DPC

時体重が，その後の医療資源の投入量に大きく

DPCは患者を診断名と行われた医療行為の組影響するという知見から，このような区分が採み合わせで分類する方法であり，平成15年から用されている．また，Japan Coma Scaleは脳血

急性期病院における入院の支払い方式として採管障害のように，入院時の意識レベルがその後

1）

42（42）

用されている ．平成28年度でDPC調査に参加しの医療資源に影響する分類で用いられている．

ている病院数は約1,900となり，病床数では50万

その次は「手術等サブ分類」である．手術の違床，症例数で1,100万件以上のデータ規模となっいは，病態の違いを反映しているという仮定にている．

基づいて，基本DPCごとに手術の種類によって図２に示したようにDPCの構成は，14桁コー分類する．ここで
「97」
は
「01」
「
，02」
等が設定されドになっている．最初の６桁は病名に相当する．

ている場合は「その他手術」，ない場合は「手術あ初めの２桁が主要診断群MDCで，これが
「01」
で

り」
「
，99」は
「手術なし」となる．アメリカのDRG

あれば神経，「02」であれば目，「03」であれば耳鼻などと比較すると，この部分がかなり細かくなっ
月刊地域医学Vol.32 No.1

2018

特集
地域医療と臨床研究 −医療情報・ビッグデータの活用−

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図2

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DPCコードの構成ているのがDPCの特徴である．

参加病院と同様のデータ提出が求められるよう「手術・処置等１」「手術・処置等２」は補助手になったため，厚生労働省公開データではこれ術や化学療法，放射線療法等の有無に対応したらの非DPC病院の診療実績も分かるようになっ

コードである．ただし，単純になし・ありといた．図３に示したように，これらの詳細データ

うことではなく，医療資源の必要度を反映させはデータ識別番号で連結できるため，患者ごと

て「０」
「１」
「２」
「３」
「４」…という形になっていに入院中に受けた診療行為を時系列で分析する

る．

ことが可能になっている．なお，現在はE ﬁleと併存症や続発症の有無によって手間のかかり

F fileは提出時にEF fileとして統合される形に具合が異なるので，これを副傷病のコードで評なっている．医療技術の進歩は不断であるため，価している．

DPCは永久に完成しない仕組みである．様式１

それから最後に，以上のものでは吸収できな
いが，医療資源の投入量に関係するような条件

特集とEF fileを用いて２年おきに分類および点数の見直しが行われる．

のためのコードが準備されている．
以上がDPCコードの概要であるが，この14桁

２．NDB

コードの後ろに，各症例に対応した詳細なプロ

NDBは全国の医療施設のレセプトを集計した

セスデータおよび出来高換算コストのデータがデータベースであり，現在医科レセプトのみであることが重要である．DPC調査では様式１と毎年17億件以上のレセプトデータが収集されていう退院サマリとレセプトの基本情報であるEF

いる．遅れていた歯科レセプトの電子化についファイルが厚生労働省に提出される．様式１にても近年大きく進展し，現在では90％を超えては診断名や入退院日，患者住所地郵便番号といっいる．NDBデータの収集は通常の請求業務の流た基本情報に加えて，各疾患の重症度などの情れの中で匿名化処理されてデータベース化が行報が記載されている．また，EF fileで把握されわれている．被保険者番号や氏名，性，生年月

る点数情報と医療行為情報が実施日とともに記日などの個人情報はハッシュ化されて個人の特録されている．平成26年度調査から，データ提定ができない形で格納されるが，ハッシュ化後出加算を算定している病院についてもDPC調査のIDについては２通りあり，個人が保険者を移月刊地域医学Vol.32 No.1

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43（43）

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様式1とＥ/Ｆ ﬁleの関係

動しない限り同じハッシュ値が与えられるもの

り，医学部においても今後卒前の疫学実習などと，氏名，性，生年月日などをもとに氏名が変で活用が広がることが期待される．

わらない限り同じハッシュ値が与えられるものがある．後者のIDを用いた場合，保険者を変わっ

以上，DPCとNDBの概要について説明した．

ても個人別の分析が個人を同定しない形で行え

諸外国の類似制度に比較してわが国のDPCデー

る仕様となっている．

タやレセプトデータは，行われた医療行為の詳

NDBの研究活用については，いくつかのパ細が日計で分析できるという仕様となっており，

ターンが準備されている．個票レベルでの分析

種々の臨床研究に活用可能なものとなっているを希望する場合は，分析の目的およびデータのことを理解されたい．

抽出条件を含む詳細な計画を厚生労働省に提出する．提出された申請書は厚生労働省内に設置されている「レセプト情報等の提供に関する有識

DPCおよびレセプトの臨床研究への応用者会議」
で審査され，承認されたものについてそ

44（44）の実施が認められ，厚生労働省から分析用デー

上記のような詳細なプロセスデータを持ってタが提供される．さらにこうした研究活用を促いるため，１入院単位に限定されるが，DPCや進するために，東京大学と京都大学にオンサイ

レセプトを用いた種々の臨床研究が可能となっトセンターが設置され，研究支援の体制が徐々ている．以下，そのいくつかについて説明する．

にではあるが整備されつつある．また，NDBオー

表１は2008年のDPC研究班データに基づいて脳プンデータも作成されており，これについては梗塞・手術無・エダラボン有（010060x199x3xx）

誰でもダウンロードして使えるようになっていの死亡退院に関連する要因を分析した結果を示

る．集約データであるため，分析できる内容はしたものである．CCI（Charlson s Comorbidity

限られているが，NDB活用の入門的なものであIndex）でみた重症度が重い，入院時のBarthel

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特集
地域医療と臨床研究 −医療情報・ビッグデータの活用−

表1

DPCデータを用いた臨床研究の事例⬻᱾ሰᝈ⪅䛾BIᨵၿ䛻㛵㐃䛩䜛せᅉ䛾ศᯒ䠄◊✲⌜䝕䞊䝍䠅

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Index
（BI）
が悪い，人工呼吸使用といった要因がに肺炎予防球菌ワクチン接種の勧奨通知を受け死亡退院に有意に関係している．また，症例数

た60歳以上の高齢者3,894人である．上記，3,894が多い施設ほど死亡退院が少なくなることが示

人のうち接種した者1,134人と接種しなかった者されている．

2,760人について肺炎発症の有無を国保レセプト

現在わが国では脳卒中センターの計画的配置

および後期高齢者医療制度レセプトから把握し，を求める議論があるが，上記の知見はそうした分析した．未接種者の合計観察人月は30,456人

政策の必要性を支持する重要な根拠となる．筆月で424人が肺炎に罹患（罹患率=0.01392），接種

者らの研究では搬送距離も脳血管障害の退院時者の合計観察人月は7,983人月で89人が罹患して死亡に有意に関係していることが示されておりいた（罹患率=0.01115）．レセプトから把握され2）（搬送距離が長いほど死亡確率が高い），そうした罹患者一人あたりの肺炎関連医療費の平均はたセンターを地理的条件も踏まえて整備するこ

未接種者が1,179,856円（標準偏差：1,758,259円），との必要性が示唆されている．

接種者が350,978円（標準偏差：613,619円）で，ワ

施設集積性が必要であることを示唆する他のクチン接種者では肺炎に罹患した場合の医療費研究としては筆者らが行った急性胆管炎の死亡も有意に低かった（p<0.01; t検定）．上記の結果

3）

退院に関する研究もある ．この研究では急性胆をもとに費用効果分析を行った結果，ワクチン管炎治療のガイドラインをもとに，各施設がど

接種費（7,000円）を考慮しても１人当たり5,000円の程度それに示された医療行為を行っているかの利得があると結論された．

特集をEF ﬁleから把握し，その遵守状況（compliance）
を症例数と比較した．その結果，症例数の多い

まとめ施設ほど遵守状況が良く，しかも死亡退院率が低いことが示された．これらはいわゆるvolumeoutcomeを証明した研究である．

以上，DPCおよびレセプトを用いた臨床研究の意義とその概要について簡単に説明した．種々

最後にレセプトを用いた臨床研究についてもの臨床研究を行うことが可能であることを理解紹介する．筆者らは福岡県内の一自治体で実施していただければと思う．諸外国に比して，わされた肺炎球菌ワクチンの接種プログラムの効が国のDPCおよびレセプト情報は非常に詳細で果についてレセプトを用いて事後的に評価するある．この粒度でのデータが国民皆保険下で，4）（４月〜３月）ことを試みた ．対象は平成25年度
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2018

これだけの規模で収集されている国はない．臨45（45）

床検査や画像診断等のデータが不足しているとしかしながら，本質的には医学部の教育でそいう問題点はあるが，このビッグデータを用いの基礎となる統計学，情報科学，疫学をしっかることで種々の臨床研究が可能であり，そしてりと教える体制が必要である．この基礎ができ

その結果を受けてさらに詳細な臨床研究を行っていないと，臨床系の医学論文のcritical readingていくことが可能となっている．その意味でもを行うことは難しい．医学部全体としてカリキュ

DPCおよびNDBといった医療ビッグデータが整ラムの見直しが必要である．

備されたことで，臨床研究や医療経済学的研究，
および医療に関する政策研究の実行可能性が飛以上，わが国の医療におけるビッグデータの躍的に向上している．しかしながら，その有効代表的であるDPCとNDBについて，その分析事性をさらに高めるためにはいくつかの解決課題

例とそのさらなる活用のための課題について説がある．以下，それについて論述してみたい．

明した．このような医療系ビッグデータが利用できるようになったことで，わが国の臨床研究

１．異なる制度間の情報連結

特集

は大きな転換点を迎えている．臨床疫学的研究

高齢社会における保健行政を包括的に考えるができるために必要な知識や技能はさほど特別ためには医療保険と介護保険との情報連結が必なものではない．すべての臨床医は自らの日々要である．また，医療保険を変わった際にも，の診療の質を向上させるために，臨床疫学的なそれが連結できる仕組みが必要である．筆者ら素養を持つべきであると筆者は考えている．本がこうした統合データの作成と活用を行う際に，稿の読者の多くは地域医療の第一線で活躍する

もっとも苦労するのが異なる制度間での個人単臨床家であろう．日々の臨床活動が臨床研究に位でのデータ連結である．わが国のレセプト活つながるような枠組みをしっかりとつくること

用をさらに進めるためには，個人情報保護の仕ができれば，地域医療の現場から，これからの組みをきちんとした上で，何らかの形でマイナン

高齢社会における医療の在り方に関する数多く

バーあるいはそれに類似したID（医療マイナンの知見が出せるはずである．そして，世界に先バーのようなもの）
を公式に導入することが必要

駆けて高齢化する日本から発信されるそうしたである．

エビデンスは，日本を追いかける形で高齢化が進む他の国々の参考になるはずである．その意

２．利用者のキャパシティビルディング
わが国の臨床研究の底上げのためには，DPC
やNDBの活用能力を持った研究者の育成が不可

味でもDPCやレセプトを活用した臨床研究が実
地医家のグループによって行われることを期待したい．

欠である．NDBについてはそれを活用して分析を行うためのオンサイトセンターが東京大学と引用文献

京都大学に設置された．両大学には公衆衛生大1）松田晋哉：基礎から読み解くDPC第３版．東京, 医学書院，2011．
2）Murata A, Matsuda S: Association between ambulance distance学院も設置されており，そこを拠点としてわが国の医療政策研究を担う人材の育成が進むことを期待したい．また，当筆者の教室では実務者を対象にレセプト分析のための短期研修を行っているが，このような機会が地域の医療系大学の社会医学教室によって広く提供されることが必要だろう．

46（46）

to hospitals and mortality from acute diseases in Japan: national
database analysis. Journal of public health management andpractice : JPHMP 2013; 19: E23-28.
3）Murata A, Matsuda S, Kuwabara K, et al: An observational
study using a national administrative database to determine
the impact of hospital volume on compliance with clinicalpractice guidelines. Med Care 2011; 49（3）: 313-320.
4）松田晋哉，藤野善久：医療保険・介護保険レセプトと特定健診
データの連結分析システムの開発，フィナンシャルレビュー
2015；123：69-91.

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特集
地域医療と臨床研究 −医療情報・ビッグデータの活用−

臨床研究の成果を患者に届ける

地域医療振興協会ヘルスプローモション研究センター センター長

中村正和

POINT

① 研究成果を多くの患者に届ける効果的な方法は，研究成果を制度や政策につなげることである② 研究成果（エビデンス）だけでは必ずしも政策につながらない．そのギャップを埋めるための研究（政策研究，policy research）
が必要である．
③ 政策実現にはエビデンスに加えて，アドボカシー活動（政策化に向けた関係者への教育とアクション）も必要である

究極のリサーチクエスチョン

特集

患者のアウトカムを変える，③研究結果が制度や政策を変える，という３つのクエスチョンを
1）

臨床研究は，臨床現場における問題意識に基．つまり，目指すべき方向紹介している（表１）

づいて人を対象に行われる医学研究の１つで，として，研究のための研究ではなく，研究成果

基礎研究や社会医学研究と鼎を成す．研究分野

が医療の質の改善につながり，患者や社会に還は，病気の原因の解明，病気の予防・診断・治元できる研究を目指すことが大切であることを療方法の開発など多岐にわたり，医療の質の改述べている．研究成果の普及方策として，研究

善を通して患者の生活の質の向上につながるこ

成果の医療関係者への周知や教育研修，診療ガとを目的とする研究が全て含まれる．薬剤等のイドラインへの反映などがあるが，最もインパ治療法，診断法，予防法などの安全性と有効性クトが期待されるのは制度や政策への反映であを評価する臨床試験や治験も臨床研究に含まれる．臨床研究においては，研究成果が保険適用

る．
臨床研究の目的から考えて，研究を行うだけ
でなく，得られた成果を患者に還元することにも関心を持って研究を行うことが必要である．
福原は「究極のリサーチクエスチョン」として，①研究結果が診療行動を変える，②研究結果が月刊地域医学Vol.32 No.1

2018

表１

究極のリサーチクエスチョン

1. 研究結果が診療行動を変える
2. 研究結果が患者アウトカムを変える
3. 研究結果が制度や政策を変える（福原俊一：リサーチクエスチョンの作り方 第３版．2015.健康医
療評価研究機構）

47（47）

につながり保険診療として普及することは社会る科学的知見を一般に広く還元するために，医的意義が大きい．

師として，また研究者として，どのような役割

筆者は，大学卒業当初，救急医療に携わるこを果たせるかということであった．

とを目指していたが，研修医時代に取り組んだ

たばこ対策のプロセスは，３つのステージに

2）

救急医療に関わる疫学研究 をきっかけとして社分類できる．まず第１のステージは，喫煙の健会医学分野に入り，診療にも従事しながら疫学

康影響を明らかにし，その情報提供を行う段階，

研究，生活習慣病予防やたばこ対策の研究や実第２ステージは，保健医療や教育の立場から禁践に取り組んできた．2000年代からは，厚生労

煙支援や喫煙防止教育に取り組む段階，第３の働科学研究の研究代表者として，禁煙プログラ

ステージは，たばこのない社会の実現を目指し

ムの開発をはじめ，たばこ対策・規制に関するて，社会全体として取り組む段階，である．た

方法論の開発や評価等の研究を実施するとともばこ対策の第１ステージにおける研究者の役割に，研究成果をもとに国や自治体での政策化に

は観察研究の手法を用いて喫煙の健康影響を明関わってきた．本稿では，研究者としてたばこらかにし，その情報提供を行うことである．し

政策の実現に関わった経験を振り返りながら，かし，それだけではたばこ対策は進まない．第政策化を通して研究成果を患者に届けるために，

２および第３ステージにおける研究者の役割は，どのようなプロセスやエビデンスが必要である

介入研究を実施し，開発した介入プログラムもかについて述べる．

含め，研究成果を行政施策に反映していくことではないかと考えて介入研究を開始した．
介入研究を進める枠組みとして，アメリカの政策化に至るまでの研究プロセスと手順

国立がん研究所のGreenwaldとCullenが提唱した

特集

6）

（図１）
．この手
がん対策の手順 が有用であった
たばこ使用による健康被害は地球規模で甚大

順は５段階からなる．第１段階は基礎研究や臨である．筆者がたばこ対策の研究に取り組み始

床研究，観察的疫学研究などの研究成果に基づめた1980年代後半に比べて，この30年間に成人いて，がん１次予防のための仮説を設定するこ

男性の喫煙率は約30ポイント低下した．しかし，と．第２段階は，介入研究のための方法論を開

今なお喫煙は，日本人の超過死亡に関わるリス

発すること．第３段階は，個人を対象とした比ク要因の中で最大の要因であり，能動喫煙が原

較介入研究を行い，理想的な条件下での有効性

3）

4）

因で12.9万人 ，受動喫煙で1.5万人 が死亡してを評価すること．第４段階は，第３段階で有効いると推定されている．年間超過医療費の推計性が確認された介入方法等を用いて，地域や職額は能動喫煙11,669億円，受動喫煙3,233億円に域の特定集団を対象に介入研究を行い，より現

5）

のぼる ．

実的な条件下での有効性を調べること．第５段

筆者がたばこ対策の研究に取り組み始めた当

階は，現実の条件下での有効性を明らかにする

時抱いていた最大の問題意識は，20世紀最大のため，実地検証の形で大規模な集団への介入を

疫学研究成果ともいえる喫煙の健康影響に関す行うことである．そもそも疫学は予防のための

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ᘍ૎૎ሊ（中村正和，癌の臨床 44（1）;20-24, 1998, 一部改変）

図１

48（48）

政策化を目指した研究のプロセス −Greenwald & Cullenのがん対策モデル−

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特集
地域医療と臨床研究 −医療情報・ビッグデータの活用−

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図２

外来診療の場における禁煙介入の有効性

多施設共同RCT研究 −１年後追跡調査結果−学問である．介入研究も疫学の一部として位置

は政策化が必要であり，そのために介入研究を付けられており，介入研究デザインの企画・設含めたエビデンスと政策のギャップを埋める研計および介入効果の評価において，疫学の方法

究，つまり政策研究（policy research）に取り組ん論が役立つ．しかし，介入研究の成否の鍵を握だ．

る効果的な介入方法の開発においては，疫学は最初の成功体験は，2006年の禁煙治療の保険

その方法論を持ち合わせていない．生活習慣や適用の実現であった．保険適用が実現した要因

保健行動への介入方法を開発するにあたってのは，３つある ．①政策化に向けての厚生労働省，

学問的基礎は行動科学にある．当時まだわが国

学会，医師会，研究班によるチームプレイ（まずでは普及していなかった行動科学の理論やモデ

厚生労働省のやる気が必要条件，そのもとでチールを取り入れ，喫煙習慣への介入プログラムのムとして，政策化に必要なエビデンスの構築や7）9）開発を行った ．まず最初に開発したのが外来診

アドボカシーを役割分担して協調・実行するこ療用「スモークバスターズ」禁煙プログラムであとが大切），②喫煙は治療が必要なニコチン依存

り，12ヵ所の医療機関の協力を得て，有効性を症という病気であるというパラダイムシフト
（日

8）

特集

評価するRCTを実施した （図２）．この研究成本では保険適用の対象は治療のプログラムであ果が後の禁煙治療の保険適用において，有効性

り，いくら効果的な予防プログラムであってもについての重要な科学的根拠として用いられる適用の対象とならない），③期待される医療費のことになった．

削減効果についてのエビデンスの構築（健康被害の防止だけでなく，医療費の削減という経済効

エビデンスと政策のギャップ

果があることをデータで示すことが重要）
，があ
げられる．

介入研究に取り組んだ当時は，エビデンスとこの制度化の実現において研究班が果たした政策のギャップを埋めるものは，介入研究から役割は，政策提言にあたっての基本方針・戦略

得られるエビデンスだと思っていた．しかし，の検討と，政策提言に必要なエビデンスの構築効果が確認された介入プログラムがあっても，であった．後者については，ニコチンの依存性，それだけでは現場での実践に広くつながらな

禁煙治療の有効性，諸外国の禁煙治療の実態，かった．やはり研究成果を広く普及するために禁煙治療プログラムの設計，保険適用に伴う財

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図３

特集

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研究成果を患者に届けるために政への影響など，保険適用を申請するにあたり，研究のエビデンス，さらに制度化後のサービス必要となるエビデンスを構築した．禁煙治療のの利用状況や現実的な条件下での有効性・経済

有効性については，国際的なエビデンスに加え，効率性を明らかにするヘルスサービス研究

上述のRCT研究が研究の質からも有用な根拠と（health service research）
といった一連の研究成なった．保険適用においてニコチン依存症とい果が必要である（図３）．これらの一連の研究成う疾患概念の根拠が必要であったが，当時日本果を創出するために，医学，疫学，医療経済学，循環器学会など９学会で構成される合同学会に公衆衛生学，行動科学，法学などの学際的な研10）より策定された禁煙ガイドライン が有力な根究チームで対応する体制を構築しておくことが拠となった．さらに，診療の現場でニコチン依必要である．

存症を診断するツールが必要となったが，川上政策提言にあたっては，政策化によって期待らがICDやDSMなどの国際疾病分類に基づいてされる効果（例えば回避可能な罹患数や死亡数，開発したニコチン依存症のスクリーニングテス

医療費削減効果）を具体的な数字で示すことが求ト（TDS，Tobacco Dependence Screener）の信められる．研究班では長年の研究の中で疫学と11）

頼性と妥当性に関する研究 が役立った．

医療経済学の研究者が中心となって，たばこ対保険適用実現後も，その継続の条件として制策の効果を健康面と経済面の両面から予測する度後の効果の確認が求められた．中央社会保険システムを開発・確立しており，このシステム

医療協議会（中医協）による結果検証にも研究班が政策提言において役立っている．

から委員として参画し，その有効性を確認して2006年の禁煙治療の保険適用のほか，研究班

12）

制度の継続につなげた ．また，厚労科研の研として政策化の実現に関わったものは，2010年

究班において，中医協の効果検証のデータを用のたばこ税・価格の引き上げ，2012年のがん対いて禁煙治療の費用効果分析を行い，禁煙治療策推進基本計画における喫煙や受動喫煙の数値が現実的な条件下でも，他の予防プログラムと目標の設定，2013年の特定健診・特定保健指導

比較して，極めて経済性に優れていることを明における喫煙の保健指導の強化などがある．

12）

らかにした ．
このように，研究成果を患者に持続的かつ効政策実現においてもう1つ重要な要素

果的に届けるためには，制度化とその発展が重50（50）

要である．そのためには，外来での禁煙介入のエビデンスに加えて，政策実現においてもう有効性を示したRCTなどの臨床研究のエビデン１つ重要なことがある．それは，政策実現のたスだけでなく，政策化の検討に必要となる政策

めのアドボカシーである．アドボカシーは「組織

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や社会の変化を目指したアクション」
と定義され
13）

る ．組織や社会の変化には，世論形成，事業や制度，政策の実現などが含まれる．アドボカ
シーは個人でもグループでも組織でも社会のいずれのレベルでも実施可能である．
アドボカシーは政策実現において重要な戦略であるが，わが国では取り組みが遅れている．
今後，患者や国民の健康を守る観点から，わが国に合った効果的なアドボカシー戦略や方法論の開発を行う研究が必要である．アメリカ公衆衛生学会が発行したアドボカシー・ハンドブッ
14）

「教育＋
ク は，アドボカシーの勝利の方程式はアクション＝アドボカシー」とし，教育が成否の鍵を握っていると述べている．教育対象には，政治家のほか，行政関係者，協働する組織や団体の関係者，メディアなどが含まれる．丁寧な説明や教育によって問題の本質を理解してもらうことが行動を起こす力となるからである．課
題解決に向けて多様な関係者の関与を促すためには，対話を重視した教育から始めることがア
ドボカシーの第一歩であり，大切なステップである．その意味では，「サイエンス」の成果である
エビデンスを解釈し，他人を納得させるのに十分な説得力のある言葉へとつなげていく能力，
すなわち「アート」に関わるコンピテンシーが求13）められる ．

月刊地域医学Vol.32 No.1

文献1）福原俊一: リサーチ・クエスチョンの作り方 第3版. 健康医療評
価研究機構, 20152）中村正和, 伊藤裕康, 津熊秀明, 他:「疾病救急指数」による疾病救急患者の重症度判定. 救急医学1983；（
7 2）：241-251.
3）Ikeda N, Inoue M, Iso H, et al: Adult mortality attributable topreventable risk factors for non-communicable diseases andinjuries in Japan: a comparative risk assessment. PLoS Med
2012; （9 1）
: e1001160.
4）厚生労働科学研究費補助金（循環器疾患・糖尿病等生活習慣病対策総合研究事業）
たばこ対策の健康影響および経済影響の包括的評価に関する研究（研究代表者 片野田耕太）平成27年度総括・分
担研究報告書. 2016.
5）五十嵐 中, 後藤 励, 福田綾子：受動喫煙防止等のたばこ対策による経済面の効果評価とモデルの構築. 厚生労働科学研究費補助金
循環器疾患・糖尿病等生活習慣病対策総合研究事業「受動喫煙防止等のたばこ対策の推進に関する研究」
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究報告書（研究代表者 中村正和）. 75-86, 2017.
6）Greenwald P, Cullen JW: The new emphasis in cancer control.
J Natl Cancer Inst 1985; 74: 543-551.
7）中村正和：禁煙のための行動科学的アプローチ−その理論と実際−. 日本胸部疾患学会雑誌1995; 32: 257-265．
8）大島明, 中村正和：禁煙支援プログラムの開発とその評価. 日本保健医療行動科学会年報 1995；10：86-97.
9）中村正和：禁煙治療に対する保険適用の理念と今後の課題. 治療
2006；88（10）: 2456-2463.
10）9学会合同研究班 編：禁煙ガイドライン. Circulation Journal
2005; 69（Suppl.Ⅳ）: 1005-1124.［その後2010年に改訂（http://
www.j-circ.or.jp/guideline/pdf/JCS2010murohara.h.pdf）］
11）Kawakami N, Takatsuka N, Inaba S, et al: Development ofa screening questionnaire for tobacco/nicotine dependence
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特集

Behaviors 1999; 24: 155-166.
12）中村正和：FCTC14条 禁煙支援・治療. 保健医療科学 2015；64（5）：475-483.
13）中村正和：アドボカシー再考：セミナーを振り返って. 日本健康教育学会誌 2017;25（2）:132-134.
14）American Public Health Association: APHA Legislative
Advocacy Handbook: A Guide for Effective Public Health
Advocacy. Washington DC: American Public Health
Association, 2005.

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