国立研究開発法人日本医療研究開発機構（AMED）「臨床研究・治験推進研究事業/生物統計家育成支援事業」主催 シンポジウム

ＣＯＩ開示
リアルワールドデータの最前線～国内外の現状と産官学における取り組み～
演題名： リアルワールドデータの概要
演者名： 岡田 美保子

リアルワールドデータの概要

私が発表する今回の演題について開示すべきＣＯＩはありません

2021年 3月 11日(木)岡田美保子
一般社団法人医療データ活用基盤整備機構

Mihoko Okada, PhD, Institute of Health Data Infrastructure for All (IDAL)

Mihoko Okada, PhD, Institute of Health Data Infrastructure for All (IDAL)

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目 次

Real World Data (RWD)

1. リアルワールドデータ(RWD)

リアルワールドデータ(RWD)• リアルワールドデータとは• 日本の病院情報システムと電子カルテシステム
2. 多施設からのデータ収集イニシャティブ••

国際的に合意された、ただ1つの定義が存在するわけではないがおよそEHR (Electronic Health Record)や医療費データ等、日々の医療提供で生成、収集されるデータが中心•

セルフモニタリングデバイス等から収集されるデータや患者レジストリーデータも※より広義に捉えることも少なくない• 多施設共同による臨床データ収集の方法

The Framework for FDA’s Real-World Evidence Program (FDA, Dec 2018)• 臨床データベース構築の事例
3. RWDによる臨床研究 – 課題

• RWDの品質• RWDの標準
4. RWD/RWEへのチャレンジ•

21st Century Cure Actに則ったもの•

医薬品の安全性と限定的範囲での有効性(ラベリング情報の適応追加・変更、用量や用法、投与経路の変更等)の評価におけるRWE の活用が対象•

同フレームワークでは「様々なソースから日々収集される(routinely collected)患者の状
態や診療の提供に関するデータ」をRWDとしている※ただし、この表現で厳密に規程しようとするものではない

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ICH: The International Council for Harmonisation of Technical Requirements for(参考) Electronic Health Record : EHR とは

Pharmaceuticals for Human Use
ICH Reflection on “GCP Renovation”: Modernization of ICH E8 andSubsequent Renovation of ICH E6, January 2017

20年ほど前からの議論であるが1人の患者のケアは１施
設内・ １臨床家にとどまるものではないことから➢ EHRとはおよそ以下の目的に適うもの：

ICH GCP (ICH E6ガイドライン)の改訂にむけてRWD関係の部分として
現行GCPのフォーカスを維持し、より広い研究のタイプ・データソースを想定した議論◼

治験のデータ分析は伝統的な方法だけではない◼

収集・蓄積されているリアルワールドで得られる大量データの活用➢◼

• 臨床家が必要な診療情報を必要なとき得られる• 診療を様々な角度から支援できる

リアルワールドのソースに世界的に合意された標準はない例) EHR、退院サマリ、診療報酬請求データ、
レジストリ

➢

EHRよりも古くからある用語➢

院内に閉じた電子的記録※ 近年は電子カルテ一般をEHRと呼ぶようになりつつある【参考】 ISO/TR 20514:2005 Electronic healthrecord -- Definition, scope and context• 医療者、患者、家族を支援できる• 医療の質向上、ポピュレーションヘルスに資する➢ 大規模医療記録を治験に活用する

際の恐らく唯一・最大の課題

日々の患者ケアに臨床研究を統合化する努力➢• 継続的医療を支える【比較】 Electronic Medical Record (EMR)例) Case Reportの電カル・インタフェースでデータ収集の重複を最小化➢ EHRシステム：他施設との医療データ交換に対応し得る連携可能なシステム (EHRとEHRシステムを区別)

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おおまかにReal World Data※
研究目的

主なリアルワールドデータのソース

非研究目的

本日の範囲
試験データ

レジストリー

日々収集されるRWD
議論の中心はこの範囲

一次
目的

治験、その他
の臨床試験

観察研究

データ
元

CRFを用いた収集

患者レジストリ、 記録の蓄積
臨床DB、ゲノ
ムDB、etc.

二次目的

これまでは適用されないこと
が多かった

電子カルテ
医療記録

DPC、レセプト等

セルフモニタリング、
PHR、ウェア
ラブルデバイス等

所定の様式 ソースにより
多様

調査
データ

調査様式に
よる収集

臨床データベース
患者レジストリー

モバイルヘルス
パーソナルヘルス

観察研究利用※いずれかの公的機関、学術団体、標準化団体等の定義によるものではない※近年は多くの議論あり

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病院情報システム
電子カルテ
レセプト
DPC

国民調査
病院調査
患者調査
等

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現在の病院情報システム

日本の主なRWD - 病院情報システムの歴史
1970年

1980年代1990年代2000年代2010年代2020年代病院情報システム
医事会計

電子カルテシステム
オーダエントリーシステム• 各種システムが複数ベンダーから導入(マルチベンダー)されることが多い• ベンダーにより仕様は様々

薬剤

臨床検査

■医事会計システム：事務効率化

医療施設ごとの違い
手術■部門システム：診療業務支援

RWD/RWEに注目■ オーダ・エントリシステム：診療業務支援

放射線• 医療施設により部門システムの種類、ベン
ダー、導入時期など様々

製品• 各施設でシステムは独自にカスタマイズ• マスターの独自策定・運用など施設独自の
方式が形成

DWH

■PACS、遠隔医療：高度診療支援
看護■電子カルテシステム：患者記録

システムベンダーごとの違い

栄養

リハビリ

・・・

研究目的用に設計されてない■地域連携システム：施設間連携• もともと診療業務用であり二次活用を考えて設計されているわけではない■モバイル等：患者支援• 複数システムのデータを統合して一元的に管理し活用するのは極めて複雑・困難

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多施設から研究目的で診療データを収集する場合の課題

SS-MIX2: 各病院・各種活用に共通のデータ基盤標準◼ データ種を絞り、電カルベンダー各社が統一標準形式でデータ出力する•

SS-MIX2 ： データを表す各種標準を取り決めたもの

SS-MIX2標準化ストレージ： データをしまう入れ物

医療情報学会サイトに詳細仕様公開 http://www.jami.jp/jamistd/ssmix2.php

電子カルテ製品A

製品
DWH
どこに，何が，どんな形式で?

➨ 手入力に頼らざるを得ない➨ 臨床家の入力負担は増す一方

長い道のり

電子カルテ
システム

長い道のり

電子カルテ製品B
製品DWH

製品に依存せず

製品

電子カル製品により何がどこに、どのような形式であるかバラバラ

基本識別情報
処方
注射
血液尿検査結果
入退院・外来受診

SS-MIX2
標準化ストレージ

形式: HL7 V2.5
薬剤: HOTコード
検査: JLAC10◼ 主な補助金等による導入の契機

どこに，何がどんな形式で?

•GEMINIプロジェクト： 震災時等の診療継続性計画 (BCP)のためバックアップ用、全国国立大学病院に導入 (文科省事業)•

厚労省事業として地域医療連携での活用のための補助金で導入•

NCDA：国立病院機構の診療情報集積基盤にて活用、66病院8ベンダが参加 (2020年3月)◼ 普及状況： SS-MIX標準化ストレージ導入施設数(処方・検体検査含む) 1,142施設 (2020年3月末現在)

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SS-MIX普及推進コンソーシャムより http://www.ss-mix.org/cons/

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医療機関からのデータ収集の方法 - 例

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【事例1】 Webでの手入力によるレジストリー登録【事例2】 電子カルテテンプレートからの手入力による登録【事例3】 病院のDWHから収集する方法• 参加各病院の電子カルテにテンプレートを設けて入力

電子カルテ

データ収集組織/
データセンター

電子カルテ（ベンダー製品）• テンプレートの機能は電子カルテベンダーにより異なる

手入力

・
・
・

手入力

SS-MIX2

電子カルテ
電子カルテ

同一ベンダーであれば取得可能
もしくは改修して取得可能

DWH

電子カルテ
DWH

病院内電子カルテ
医療機
関 テンプレート入力

形式：HL7
検査: JLAC10
薬剤: HOT

抽
出

DWH

データ変換
医療機
関 テンプレート入力• Webブラウザを用いるなどにより手入力で登録• 電子カルテシステムとは連携していない• 多くのレジストリー構築事業で採用

臨床DB/
レジストリ

病院内電子カルテ

DWH(ベンダー製
品)

DWH

電子カルテ

・
・
・

【事例4】 SS-MIX2標準化スレージから収集する方法• 診療記録の入力と一体化した入力が可能

手入力

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Mihoko Okada, PhD, Institute of Health Data Infrastructure for All (IDAL)

電子カルテ

SS-MIX2

データ変換

DWH

注. ここでいうテンプレートとは電子カルテシステムの機能として備わったもので、診療記録と一体化したものを指す

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臨床DB/
レジストリ

SS-MIX2

DWH

異なるベンダーの場合は別途構築する、もしくは改修して取得するなど• 共通仕様のDWHを構築、DWHからデータを抽出・登録• DWHのデータ種は一般に豊富• 電カル製品としてのDWHは共通化するには開発が必要• SS-MIX2に出力を開始して以降の過去診療情報も出力可能• データ種が限られる• 1つのプログラムで自動収集が可能、入力負担はない

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【事例5】 SS-MIX2標準ストレージと診療記録と一体化したテンプレート入力の併用(ハイブリッド型)• SS-MIX2標準化ストレージにあるデータは自動抽出• それ以外の診療情報は電子カルテの診療記録としてテンプレートから入力• 両者を統合してデータベース登録
電カルテ診療記録テンプレートから入力

大規模臨床データベース構築

データベース

病院内電子カルテ
登録データ
の統合化

医療機
関

拡張ストレージのSS-MIX2からの自動取得

ODM
CDA

SS-MIX2
標準化ストレージ

注. ここでいうテンプレートとは電子カルテシステムの機能として備わったもので疾患別の診療記録の様式という考え方

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事例

国・学会・国立病院等主導の構築例
国主導◼ NDB (レセプト・特定健診ナショナルDB)• 2009年～2016年の128億8千4百万例 (2017年3月現在)◼ MID-NET (医療情報データベース基盤整備事業)• 厚生労働省、PMDAによるデータベース、23病院からの収集• 473万例の登録(2018年現在)、今後毎年40万例の増加

J-CKD-DBJ-CKD-DB構築事業 (代表:日本腎臓学会理事長 川崎医科大学 柏原直樹教授)◼ 有効な予防・治療戦略を立案、実施するためエビデンスに基づく治療指針（ガイドライン）の策定、改訂と普及、医療の質向上と均霑化の推進が必要

学会・国立病院等主導◼ NCD (National Clinical Database)• 一般社団法人National Clinical Database(日本外科学会等の外科系諸学会)• 専門医制度と連動した4105施設からの手術症例の入力• 年間120数万件の入力、2014年3月末時点で400万件を越える手術情報◼ NCDA (National Hospital Organization Clinical Data Archives)• 国立病院機構診療情報集積基盤◼ J-DREAMS(Japan Diabetes compREhensive database project based on an Advanced electronic Medical record System)• 国立国際医療研究センター・日本糖尿病学会◼ J-IMPACT: 循環器疾患レジストリ研究拠点◼ J-CKD-DB (Japan Chronic Kidney Disease Database): 日本腎臓学会DB◼ 日本放射線腫瘍学会 DB◼ 日本救急医学会DB◼ 日本麻酔科学会DB◼ 小児疾患・薬情報収集ネットワーク事業◼ 平成26年度補正予算厚生労働省事業として慢性腎臓病臨床効果データ

J-CKD
DB

ベース(J-CKD-DB)として平成27年10月1日からDB構築開始

自動的収集:

匿名化:◼ SS-MIX2標準化ストレージを用い共◼ SS-MIX2からの抽出時に匿名化

通プログラムで多施設から自動収集◼ オプトアウト方式◼ 登録前に参加施設において検体検査

項目と医薬品に標準コードを割当

一年分を纏めて一回で収集:◼ 1年間分のデータを纏めて抽出し、1回でデータベースに登録
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SS-MIX2を活用した
慢性腎臓病臨床効果データベースJ-CKD-DB

データクレンジング:◼ 川崎医科大学に設置された事務局でデータベースを運営・維持◼ 事務局にてデータクレンジング

を実施

登録件数：
15施設、約140,000件(2019年10月現在)
旭川医科大学、新潟大学、金沢大学、筑波大学、東京大学、
横浜市立大学、名古屋大学、
和歌山県立医科大学、京都大学、島根大学、岡山大学、
川崎医科大学、香川大学、高知大学、九州大学
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J-CKD-DB データベース登録項目

検体検査

Sci Rep. 2020 Apr 30;10(1):7351. doi: 10.1038/s41598-020-64123-z.
Naoki Nakagawa, Tadashi Sofue, Eiichiro Kanda, Hajime Nagasu, et al.
J-CKD-DB: A Nationwide Multicentre Electronic Health Record-Based Chronic Kidney Disease Database in Japan• 一次解析として39,121例の外来CKD患者の腎機能(eGFR)および尿蛋白の実態調査を実施• 男女とも高齢になるほどG3aの割合は減少、G3b、G4の割合が増加• CKD AグレードはA1：9,357例(49.1%)、A2：3,126例(16.4%)、A3：6,572例(34.5%)、• KDIGOのCKD重症度分類における超高リスク(赤)は、男性の30.1%、女性の25.5%

入
退
院

経
時
的
に
繰
り
返
す

検
査

処
方
病
名

21

21

July 20, 2020. PLOS ONE.0236132

October 15, 2020. PLOS ONE.

Tadashi Sofue, Naoki Nakagawa, Eiichiro Kanda, Hajime Nagasu,
Kunihiro Matsushita, Masaomi Nangaku, et al.

Tadashi Sofue, Naoki Nakagawa, Eiichiro Kanda, Hajime
Nagasu, Kunihiro Matsushita, Masaomi Nangaku, et al.

Prevalence of anemia in patients with chronic kidneydisease in Japan: A nationwide, cross-sectional cohort study
using data from the Japan Chronic Kidney Disease Database(J-CKD-DB).

Prevalences of hyperuricemia and electrolyte
abnormalities in patients with chronic kidney disease inJapan: A nationwide, cross-sectional cohort study using
data from the Japan Chronic Kidney Disease Database(J-CKD-DB).

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令和元年度厚生労働省臨床効果データベース事業

日本腎臓学会 診療録直結型難治性腎臓病データベース(2019年10月～)

J-CDK-NEXT
腎不全リスクの高い重症例に限定、診療実態を忠実に反映した予後解析、前向き研究のプラットフォームとなるデータベースを構築

難治性腎臓病症例情報
身長
体重
収縮期血圧
拡張期期血圧• 腎不全、透析移行リスクの高い重症腎臓病、ステージG3以降(GFR<60)の糖尿病性腎臓病、難病指定された難治性腎疾患

腎臓病診断年齢
原疾患

リアルワールドデータの課題• 血圧、既往歴、家族歴等の重要な臨床情報を「腎臓病診療標準テンプレート」より入力腎生検歴
末期腎不全家族歴
喫煙イベント情報既往歴(患者由来情報のみ)
・・・・・・• 検査値、処方内容はSS-MIX2より自動取得してデータを統合化

病院内電子カルテ

医療機
関 診療標準テンプ

登録データ
統合システム

レート入力
処方・
検査等

形式：HL7
検査: JLAC10
薬剤: HOT・・・

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SS-MIX
2標準化ストレー
ジ

入
退
院
検
査

処
方
病
名

Page 923

Mihoko Okada, PhD, Institute of Health Data Infrastructure for All (IDAL)

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医薬品に関する情報の課題◼ 多施設共同で診療データを活用する上で➢ 病院では流通用(GS1)、レセプト用(レセ電算コード)、電子カルテ用(YJ等)と、目的に応じた薬剤コードが利用➢ 「レセプト」コードは制度により、「流通」コードは産業界
デファクトとして安定➢ 電子カルテの処方マスタには基本YJコードがあるが、ローカルコード(ハウスコード)も多く院内固有の運用

検体検査データに関する課題

SS-MIX2標準化ストレージ◼ 単位の問題

電子カルテ製品には何がどこに、どのような形式であるかバラバラ➢例. WBCの単位: x1000/μL、10S3/μL、×千/μL なども➨ 手入力に頼らざるを得ない

古くから知られているが相変わらず解消されていない➨ 臨床家の入力負担は増す一方◼ 施設ごとの検査値の分布
電子カルテ（ベンダー製品）◼ 定性値の問題➢ 厚労省標準として薬剤コードにHOTコードを指定➢ 特定の病院業務に利用されているわけでないため、多くの施設でマスターに取り込まれていない➢ 事業ごと・施設ごとにHOTコード変換を行う必要➢ MID-NETではYJコードとHOTコードの両方を割り当て

DWH(ベンダー製品)

形式：HL7
検査:
JLAC10
薬剤: HOT

抽
出➢定性値が標準化されていない、値の表記揺れが大きい◼ 厚生労働省標準としてのHOTの課題◼ SS-MIX2全体として• 出力状況は、導入時期や補助金の種類、目的によっても差異が• SS-MIX2仕様では必須でも、出力されていない項目もあり得る➢様々な要因で検査値の分布が施設で異なる場合がある

半自動化の努力 • 出力されていない時期や、時期により出力範囲が異なることがSS-MIX2• SS-MIX2の適合性検証が一般にはなされていない• SS-MIX2標準ストレージに適切に出力されていない事例も

電子カルテ
電子カルテ

◼ 検体検査コード

DWH

電子カルテ
DWH

➢標準コードLAC10コードは、ほとんどの病院で院内マスターに採用されていない

SS-MIX2

SS-MIX2

臨床DB/
レジストリ

DWH

8⃣

➢事業ごと施設ごとの割り当ては完全を期すことが困難、DB上で
JLAC10とローカルコードが混在

事業ごとに、その都度データ整備に膨大な時間・費用・労力➢JLAC10はユニークに確定できない場合がある ➔ JLAC11に移行

ベンダー側、病院側、行政と一致協力した取り組みが求められている◼ 経時的に蓄積していく場合、途中に各種の変更が生じ得る

病院側の取り組み事例

事業主体や病院が当該事業のために苦労して標準コードを割り当てることには無理がある⇒標準コードが流通する仕組みがあり標準コードがマスターに反映される、院内にデータ利活用を視野に対応可能な人材25「リアルワールドエビデンスを創出するための臨床中核指定病院ネットワークの取り組み」

第40回医療情報学連合大会シンポジウム(2020年11月)
発表：松木絵里(慶應大学)、他

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26

リアルワールドデータの課題：RWDと試験データの垣根蓄積された電子カルテデータの研究活用上の課題(例)⚫

• 従来の医療データ標準はヘルスケアと規制領域では別々になっている

薬剤に関するデータの問題• 院内ルールがあり、標準コードか否かとはまた別の問題がある

例えば• 用法の標準が普及していない。蓄積データでは投与量の把握が困難⚫

⚫

ヘルスケア・RWD

必須項目で電子カルテで記載はあるものの、データ取得には通常手入力を要する項目

傷病名

ICD-10MedDRA

疫学研究で必要とされ患者プロファイルに通常あるが標準化されていない項目

薬剤コード

HOT, YJ, レセ電コード, 薬価基準, 等

再審査コード、経済課コード、WHODrug、
IDMP

システム

電子カルテ

EDC (Electronic Data Capture)

データ伝送標準

HL7

CDISC

院内担当

医療情報部門臨床研究支援部門

大まかにみた目的

診療業務

臨床試験

例) 家族歴、社会歴、喫煙、等
交絡要因や交互作用要因となる他の説明要因に関する情報、リスクに関係する情報⚫

用語・概念が標準化されてない項目例) イベント、転帰情報⚫

DPCにあるが電子カルテデータと統合し標準的に管理されていないことが多い項目
例) ADL、手術情報⚫

一般に予後に関する情報・死亡情報の記録は困難⚫

薬剤投与のリーズニングは電子カルテからは難しい(なぜそうしたか、しなかったか、中止したか等)
診療プロセスを記述する標準的枠組みがない ➔ 例. AMED ePath事業での取り組み⚫

規制・臨床試験データ例) 「更新されてない例」体重、「データ項目が定まっていない例」血圧例) アレルギー、予防接種、手術歴27

座長：松村 泰志（大阪大学）、中山 雅晴（東北大学、オーガナイザー)• RWDのデータソースは診療現場に➨ RWD/RWEのデータ標準はヘルスケアと臨床研究・規制領域にわたる➨ 両者にわたる標準化がこれまでになく求められている

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RECORDチェックリスト - データ処理・システムからみると
STROBEにはなくRECORD追加された項目の概要
タイトルとアブストラクト

1.1: データのタイプをタイトルかアブストラクトに示す
1.2: 地理的、時間帯範囲を(該当する場合は)アブストラクトに記載する
1.3: DB間のリンケージを行った場合はアブストラクトに明記する

方法 - 参加者

6.1: 研究対象の集団の選択の方法を記載する
6.2: 集団の選択に用いたコード/アルゴリズムを参照する
バリデーションを行い、他で公表していない場合は方法と結果を詳述する
6.3: DBの連結を行った場合はプロセスを図示する方法を検討する

方法 - 変数

7.1: 暴露因子、アウトカム、交絡因子、効果修飾因子の分類に用いた完全なコードとリストを示す

方法 - データアクセスとクリーニン
グの方法

12.1: 対象集団の生成に研究者はどの程度DBへのアクセスができたかを説明する
12.2: データクリーニングの方法に関する情報を記載する

方法 - リンケージ

12.3: 2つ以上のDBにまたがる個人レベル、組織レベル、その他のデータリンケージを行った場合、リンケージの方法、その質の評価方法を提示する

結果 - 参加者

13.1: 登録した個人の選定の詳細を説明する。データの質に基づいたフィルタリング、
データの取得可能性とリンケージ

考察 - 制限事項

19.1: リサーチクェスチョンに答える上でのデータを利用することの制限事項を説明する
例. 誤分類バイアス、計測されない交絡、欠損データ、 時間を追って変わり得る選択基準への適合

考察 - プロトコル、生データ、プログ
ラミングコード

22.1: 研究プロトコル、生データ、プログラミングコード等、補足的情報に、どのようにアクセスできるかに関する情報を提示する

研究活用されるデータベースの設計・管理・運営方式の点検、データ提供にあたり備えること

リアルワールドデータ：データ標準とデータ品質

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29

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FDA RWEのフレームワーク

リアルワールドデータ：データ標準とデータ品質

レギュラトリ・ディシジョンの利用におけるRWD適合性評価(Assessing Fitness of RWD)•

RWD/RWEにおけるデータ標準の議論はヘルスケアと臨床研究・規制領域にわたることが1つの特徴•

ヘルスケア領域と臨床研究・薬事領域にわたる取り組みが求められる

RWEの強度：臨床試験の方法とData Reliabilityおよび 根底にあるData Relevance に依存
Sentinel SystemではRWEの生成のためのRWD評価にData ReliabilityとRelevanceを検討

データの信頼性(Data Reliability)
データ収集プロセス(accrual)と

データ品質

データ標準

データ品質管理/品質保証(quality control/assurance)?

Data Accrual:

データの fit-for-purpose

RWDのソースはどうデータ要素が収集されるか、データ要素の定義、 データ集積・統合の方法、適切な(relevant)時間
ウィンドウなどが予め定められていること

Fit-for-purposeは利用に照らしての適合性
この議論は複雑

The Reliability Assessment•「データの標準」と「データの品質」はどう関わるのかについてはNahm等が述べているように「データの品質」のいかなる点を論じるのかを明確にする必要がある
Nahm M, Hammond WE. :コードやコードの組み合わせが適切に根底にある意図する医療コンセプトを表現できているか

Data Standards ≠ Data Quality

The Relevance Assessment
データはfit-for-purpose であるか、暴露、アウトカム、共変量に関するデータがキャプチャされているかのア
セスメントを含む• 安全性評価に関してEHRのRWD を用いるにあたっての企業とスタッフへのガイダンス発行

Stud Health Technol Inform. 2013; 192: 1208.

Best Practices for Conducting and Reporting Pharmacoepidemiologic Safety Studies Using Electronic Healthcare Data

• 以下ではデータ品質保証のための品質アセスメントについて考える

31 31

31

データの適切性(Data Relevancy)
リサーチ・クェスチョンごと

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データの品質保証(Data Quality Assurance)の議論

データ品質アセスメント(Data Quality Assessment: DQA)
Kahn等はBiomedical Informaticsにおける既存のターミノロジーをunifyさせ、調和されたDQAターミノロジーを整理・提案
Kahn M, Callahan T, Barnard J, et al. A Harmonized Data Quality Assessment Terminology and Framework for theSecondary Use of Electronic Health Record Data. EGEMS (Wash DC). 2016;4(1):1244. eCollection 2016

ベリフィケーション(verification) と バリデーション(validation)
環境データ・ベリフィケーション及びデータ・バリデーションに関するガイダンス (米国環境保護庁,US Environmental Protection Agency)

データ・ベリフィケーション：• データセットの完全性、正確性、適合性(conformance/compliance)を、方法および手続き的要件、契約要求事項に照らして評価するプロセス

データ・バリデーション：• 検査対象(analyte-)およびサンプル固有のプロセスで、
データ・ベリフィケーションを超えて特定のデータセットの分析的クォリティを評価すること• 分析的手法の手続きや契約要求で事前に定義された(しばしばgenericな) 要件に照らしての評価• プロジェクト固有の文書における「プロジェクトに特有のデータニーズ」に焦点を当てている

以下の3つのカテゴリを提示 (さらに8つのサブカテゴリが定義されている)a) Conformance (適合性)b) Completeness (完全性)
データの存在が以下の2つの観点からアセスされること：① 時間軸の一点 (Atemporal Completeness)② 複数の時点 (Temporal Completeness)

一般にデータのベリフィケーションとバリデーションはシーケンシャルなステップ

バリデーション

ベリフィケーションc) Plausibility (質が合理的で真であるらしい度合い) The quality of being reasonable and likely to be true

ベリフィケーションのアウトプットから始まる評価

実験室データの収集活動で実施される←データ相互利用可能性(Interoperability)に強く関連データが以下に適合する度合い：① あらかじめ定義された内的または外的フォーマッティング制約への適合 (Value Conformance)② 構造的な制約への適合。例えば主キーとフォーリンキーの関係等③ 既存の値に基づいて計算して導出された値の正確性 (Calculation Conformance)

データが信じるに足る程度が次のように評価(assess)されること：① 論理的に制約された測定や分布、同一の事実についての独立な複数の測定が一致すること (Atemporal Plausibility)② 時間軸の属性や順序および測定値の状態遷移 (Temporal Plausibility)3434③ 重複する測定値、変数の値あるいは記録の存在 (Uniqueness Plausibility)※ほとんど常にデータ収集者やデータ利用者とは独立の
33 33
パーティにより実施される

33

34

リアルワールドデータ：データ標準とデータ品質

データ相互運用性: 3つのレベル•

データ品質の議論は用語自体、単純ではないが調和されたDQAターミノロジーに準じることでデータ標準の議論も整理し易いと考えられる•

データ標準の観点からデータ品質アセスメント(Data Quality Assessment: DQA)のうち

データ転送の相互運用性

データ・ベリフィケーションにおけるデータ品質、特に適合性(Conformance)の観点からデータ
Interoperabilityを中心にデータ標準について考えてみる• 最も単純で最もシンプルな形式• システム間の単純なデータ転送• 送信側と受信側システムの両方で理解して実装でき情報をパッケージにして転送するための規格が必要

データ品質

データ標準

• 転送メカニズム自体は、データ内容、それが何を意味するかについての知識や理解をもたない?

データの意味的相互運用性• 各要素の同一性が構造内の位置に基づいて、すべてのシステムに認識できるよう定義された方法• 最も高度な相互運用性• 受信時に構文解析し、受信側システ
ムの適切な場所にデータを格納可能• 規格では各データ要素の許容値を設定する必要あり• データの意味が送信側と受信側 シス
テムの両方に明確になるようデータが十分標準化されている• 例) 施設AのEHRで収集された臨床データがBのEHRに受信された後に臨床意思決定支援モジュールにより信頼性をもって利用できるMark L. Braunstein. Health Informatics on FHIR: How HL7’s New API is Transforming Healthcare, 2018, Springer
International Publishing AG

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データ構造の相互運用性

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9Common Data Models Harmonization (CDMH)

データInteroperabilityをコアとするデータ標準の取り組み
HL7 FHIR(Fast Healthcare Interoperability
Resource)の急速な展開•••

臨床試験、規制領域ではCDISCにおけるHL7 FHIRの取組
米国医薬品食品局(FDA)、欧州医薬品庁（EMA）から参加しての医薬品あるいは臨床研究のFHIRリソース、product andsubstance identificationのためのFHIR implementationの開発
FHIRリソースでは臨床研究のためのResearchStudy,
ResearchSubjectなどの開発

研究ネットワークとコモンデータモデル• 臨床研究へのRWD活用の一環として、コモンデータモ
デル(Common Data Model: CDM)
• 様々な研究ネットワークが展開する中、それぞれのコ
モンデータモデルが策定：
1) PCORNet(national patient-centered clinical research
network) コモンデータモデル
2) i2b2 (Informatics for Integration Biology and Bedside)
コモンデータモデル
3) OMOP(Observational Medical Outcomes Partnership)
コモンデータモデル
4) Sentinel model

連邦機関の主導によるエビデンス創出のための

1) PCORnet (全国患者中心臨床研究ネットワーク)• 2014年、患者中心アウトカム研究所(Patient Centered Outcomes
Research Institute: PCORI)が2億5千万ドル以上を投資して開発• 国に渡る代表性の高いパートナー・ネットワークからなるネット
ワーク
臨床データ研究ネットワーク(Clinical Data Research Networks:
CDRNs)と患者が強化する研究ネットワーク(Patient Powered
Research Network: PPRN)• 臨床研究を研究者指向型から患者中心型へとシフトさせていく• 患者、ケア提供者、その他ステークホルダーが研究のデザイン、実施、分析から結果の普及に至るまで関与することを支援•

各種CDMとオープンスタンダードのハーモナイゼーション

コモンデータモデル・ハーモナイゼーション(Common Data
Models Harmonization: CDMH) FHIR IG

日々の医療提供で生成されるRWDを用いて患者中心のアウトカムリ•

データ標準ハーモナイゼーションの取組•

FDAはHarvard Pilgrim Health Care Institute等と協力し、複数デー
タソースにわたるEHRデータの質、完全性、安定性を評価・記述する
複数連邦機関、研究者が患者中心のアウトカムリサーチへのRWD活用を可能とする複数データモデルのハーモナイゼーションのためのメタ・

2) Informatics for Integration Biology and Bedside (i2b2)• 2004年、NIHのファンドによるBiomedical Computingのためのナ
ショナルセンターに設立• ボストンのPartners HealthCare Systemに本拠• ハーバード連携病院、ハーバード公衆衛生大学院、ハーバード医学大学院、ハーバード/MIT ヘルスサイエンス&テクノロジー部門の研究者が参加• 国のサイエンス・コミュニティへのi2b2 ツールの提供、さらなる推進が期待されめ

コモンデータモデルを開発

複数の研究ネットワークから抽出される研究データは、それぞれ異なるデータモデルによるデータ表現がなされ得る•

PCORNet CDM、i2b2 CMD、OMOP CDM、センチネルモデル(Sentinel model)に焦点•

患者中心のアウトカムリサーチ(PCOR)から抽出された観察データ、
クエリーから得られる結果のFHIRフォーマットへのマッピングと変換に焦点•

以下への投資とともに米国のデータ基盤の向上を目指す• Learning Health System (LHS)やPCOR Trust Fundによる
DAF (Data Access Framework) -Research IG• 構造化データキャプチャ(Structured Data Capture: SDC) IG• 患者報告アウトカムFHIR IG• Women’s Health Technologies Coordinated Registry
Network (CRN) FHIR IG•

将来クエリーやワークフローが自動化可能となる段階でDAF38 38
Research IGを向上させることが期待

FDA、国立医学図書館(NLM)、国立がん研究所(NCI)、
国立先端トランスレーショナル科学センター(NCATS)、米国国家
医療IT調整官室(Office of the National Coordinatorfor Health Information Technology: ONC)が参加•

CDMH (Common Data Models Harmonization)プロジェクトではデー
タクエリー、クエリーから結果を得るなどの取り組み

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37•

ための統一されたメタデータ標準の開発•

HL7 BR&R (Biomedical Research and Regulation) WorkGroupにより開発、現在version 0.1.0

サーチを行うためのデータ基盤の構築と、RWD/ RWE促進のための

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まとめ1
⚫ 患者レジストリー/臨床データベース構築の展開➢ 研究データ、診療報酬データ、その他のソースからも患者レジストリーのデータが得られるようになった➢ 取組むべき課題は多く、膨大な時間と労力と費用

まとめ2
単一組織 ➨ ネットワーク ➨ ネットワーク連携
単一施設によるデータ活用

データモデル

ご清聴ありがとうございました➢ 臨床試験領域と医療情報領域の距離⚫ RWDからRWEの創出へ➢ 既存ガイダンス(STROBE)に加え、EHR等から日々収集されるデータをRWEに用いる場合のガイダンス

複数施設から収集して行う
研究 (複数施設が参加する コモンデータモデル(CDM)
研究ネットワーク)

RECORD Statement, RECORD-PE Statement
 チェックリストに耐えるか?
➢ RWEに向けての課題：RWDクォリティ保障、クォリティ
マネジメント

複数研究ネットワークにわたる活用へ(ネットワークとネットワークを繋ぐ)➢ ベンダー側、施設側、行政の一体となった取り組み
39が求められるRWDの追求：品質アセスメントと相互利用可能性を保証するinteroperableなデータ

CDMハーモナ
イゼーション
どのようなデータであるのか精緻な議論の積み重ねと多大な努力・連携・協調の上、世界はRWD/RWEの本格活用の時代に

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