未来投資会議 構造改革徹底推進会合「医療・介護－生活者の暮らしを豊かに」会合

参考資料２

平成28年12月７日 （第４回）※平成28年11月10日未来投資会議 資料８

第２回未来投資会議

医療・介護分野におけるＩＣＴ活用

平成28年11月10日
塩崎厚生労働大臣 配付資料

医療・介護分野におけるICTの活用と課題①
１．デジタル化・標準化○電子カルテの普及を推進◆電子カルテの普及状況

出典:厚生労働省医療施設調査

100○健診・医療・介護のレセプトを中心とした公的データベースを整備・拡充◆ネットワーク数の推移
年々ネットワーク数は増加（約250）
300◆レセプト件数※予定含む

400床以上

100
00
H17

H20

H23

H26

○医療データの標準規格を策定
・情報の交換規約（交換するデータの項目、記載ルール）
・用語／コード（医学用語、検査コード等）
・フォーマット（放射線画像、心電図の波形等）⑴電子カルテの互換性が不十分で、分析に足りるデータの標準化・ルール化がなされていない⑵従来標準化してきた医療データは、治療実績（アウトカム）が比較検証できるデータが十分でない⑶良くなるための介護のケア内容のデータがなく科学的分析がなされていない

150
患者基本情報検査データ

H22 H23 H24 H25 H26 H27 H28 H30

・あじさいネット（長崎県）
・晴れやかネット（岡山県）

100
処方データ

50

ネットワークで共有される
情報閲覧の画面例

県全域で治療や調剤に関する情報をネットワークに参加する病院、診療所、介護事業所等で連携
薬局

中核病院

介護事業所

診療所

中核病院

患者
健診機関

平成21年度～（億件） 出典:厚生労働省調べ

出典:日医総研

200

例

今後の課
題

○地域の医療機関などが患者情報を共有するネットワークの構築を推進

例

現在
までの取組

３．ビッグデータ化

全国に普及・展開

一定規模以上の医療機関
では約８割（％）

２．ネットワーク化

健診機関
患者
診療所

薬局

⑴ネットワークが、域内の医療機関の参加率が高くない上、全国統一のインフラとなっていないネットワークの相互利用や全国的共有のための全国共通の医療等IDの導入が必要（平成32年からの本格運用を目指す）⑵個人の健康なときから疾病・介護段階までの基本的な健康づくり・健診・医療・介護データが統合されていない

収集開始

NDB
ナショナルデータベース（レセプト・特定健診等のデータを蓄積）

50
0
H21 H23 H25 H27

DPCデータ（急性期病院の入院のレセプトデータ等を蓄積）

2000

0
構築

◆レセプト件数(億件)

出典：厚生労働省調べ

50H24

H25

H26

出典:厚生労働省調べ

1000

DPC
平成28年度中◆対象病院数H27

H15 H17 H20 H22 H24 H26 H28
介護保険総合データベース（介護保険レセプトデータと要介護認定データを蓄積）

介護DB⑴現在のデータベース間では、データの連結ができておらず、健康づくり・健診・医療・介護を通じた分析ができない⑵レセプトに基づく情報が中心で、カルテの有用な情報の活用が限定的⑶データベースについての産官学の利用環境が整っていない（匿名化やデータの提供ルール等）⑷健康・医療データを活用した疾病予防などの保険者機能の発揮が不十分1

医療・介護分野におけるICTの活用と課題②
特定健診

健診情報

審査支払機関

匿名化
軽量化

健診機関

健保
被保険者

医療レセ

○○ 病院

国保・後期
被保険者

全国ベースで約20億件/年
を審査

健診情報

特定健診

審査

支払基金

医療レセ

受診

審査

国保連

介護事業所等

Ｂ市国保
C県広域連合(後期)医療・介護の情報をＫＤＢ

介護レセ

受給

匿名化
軽量化

約 1. 5億 件/年

特定健診等
情報サーバ

レセプト情報サーバ○氏名、コメント欄●傷病名、医療機関コード
医学管理、請求点数 等

健診機関

ｻｰﾋﾞｽ

A健保組合

○氏名、コメント欄●傷病名、医療機関コード
医学管理、請求点数 等（※保存年限５年）

介護被保険者

NDB
健診情報：約２億件 (H20.4～)
医療レセ：約110億件(H21.4～)

受診※後期は健康診査

厚労省

個人ベースで突合※47国保連合計(H25.10～)
健診情報：約0.4億件
医療レセ：約30億件
介護レセ：約4.7億件

保険者がデータヘルスに活用

匿名化
軽量化

審査

介護DB
介護レセ：約5.2億件(H24.4～)

レセプト情報●事業所番号
要介護状態区分
サービス内容・単価 等

国保連○氏名●事業所番号、要介護状態区分、サービス内容・単価 等

Ｂ市

要介護認定情報（介護部局）)【用語注釈】NDB＝レセプト情報・特定健診等情報データベース、KDB＝国保データベース●傷病名、医療機関コード
医学管理、請求点数 等

蓄積したビッグデータを国民・患者のために活用 真(のデータヘルス

健保・国保・後期合わせて0.3億件／年

2

ICT・AI等を活用した医療・介護のパラダイムシフト○

厚生労働省では、ICT・AI等を活用した医療・介護のパラダイムシフトを実現するため、
・「保健医療分野におけるＩＣＴ活用推進懇談会」を昨年11月より開催。ICTを活用した次世代型の保健医療システムの姿について、先月（10月）にとりまとめ
・「データヘルス時代の質の高い医療の実現に向けた有識者検討会」を本年４月より開催。ICT・ビッグデータの活用による保険者機能の在り方等について、本年中にとりまとめ予定

３つのパラダイムシフトと３つのインフラつくる

集まるデータ生み出すデータ

データの収集段階から、集積・分析・活用（出口）で使えるアウトカム志向のデータをつくる＜インフラ＞

最新のエビデンスや診療データをAIを用いてビッグデータ解析し、現場の最適な診療を支援するシステムを構築

つなげる＜インフラ＞

分散したデータ

データの統合個人の健康なときから疾病・介護段階までの基本的な保健医療データをその人中心に統合する

医療・介護スタッフに共有され、個人自らも健康管理に役立てる
全ての患者・国民が参加できるオープンな情報基盤を整備

ひらく

たこつぼ化

安全かつ開かれた利用

産官学のさまざまなアクターがデータにアクセスして、医療・介護データをビックデータとして活用する＜インフラ＞

産官学の多様なニーズに応じて、医療・介護データを目的別に収集・加工（匿名化等）・提供できるプラットフォームを整備

ICTの利活用が「供給者目線」から「患者・国民目線」になるように作り変え、以下を実現
ビッグデータ活用やAIによる分析
診療や治療が難しい疾患でも、個人の症状や体質に応じた、迅速・正確な検査・診断、治療が受けられる

ICTを活用した遠隔診療や見守り専門の医師がいない地域の患者や、生活の中で孤立しがちなお年寄りでも、遠隔医療や見守りなどの生活支援を受けられる地域や全国の健康・医療・介護情報ネットワーク
どこでも誰でも、自身の健康・医療・介護情報が医師などに安全に共有され、かかりつけ医と連携しながら切れ目ない診療やケアを受けられる

ビッグデータ活用によるイノベーション
疾患に苦しむ様々な患者に、最新の治療法や医薬品を届けられる。

3

ＩＣＴを活用した自立支援・重度化防止に向けた介護に関する取組の展開
１.「科学的に裏付けられた介護」の普及＜今後の具体的な取組＞＜課題＞○

現在の介護保険総合データベースでは、サービス種別は分かっても、提供されたケアの内容までは記録されていない。

提供されたケアの内容までデータベース化し、同じサービス種別であってもケアの内容で区別できるようにする。
例）入浴

自立支援指向の介護＜現状＞
同じ通所介護でも…

データベース上はどちらも「通所介護」とされ、区別できない。

自立支援指向の介護
本人ができる部分はしてもらい、できない部分は介助しつつ訓練。

自立支援を意識しない介護

データベースを分析しても、どのようなケアが自立につながるか分からない。

本人ができる部分についても介助をしてしまう。

２．介護ロボット･ICTの活用○ 介護現場での介護ロボット･ICTの活用が進んでおらず、負担軽減のアウトカムの実証・評価も十分なされていない。
開発＜これまでの取組＞

例：現場ニーズとシーズをマッチング&モニター(導入)
 ロボット導入に対する予算上の支援
 ロボット試用機会の提供による普及支援

脱衣：できない部分のみ介助
移動：浴槽をまたぐ訓練

データベース上それぞれのケアの内容により区分する。

自立支援を意識しない介護
脱衣：介助者が全て介助
移動：リフト使用• データベースの分析によって、「科学的に裏付けられた介護」の普及が可能になる。
• 介護報酬等での評価によるインセンティブ付けの検討。

＜今後の具体的な取組＞

＜課題＞

(開発)
 開発メーカーへ現場ニーズの提供
 介護現場での試作機モニター調査○

導入

 約5,500事業所に導入支援
 全国8カ所での普及支援○ 開発･導入の直接支援強化に加え、そのアウトカムの実証･評価により、さらなる介護ロボット等の開発･導入を実現。ロボット活用の好循環サイクルを創
ニーズ･シーズを出。
踏まえた○ 現場に最も近い厚労省が主導し、新たに以下の取組を実施。
・負担軽減のアウトカムの実証
・介護報酬等での評価によるインセンティブ付けの検討

開発
報酬等での新評価

ロボット活用の好循環サイクル

介護現場への導入

負担軽減効果の新 実証

4

ICT・AI等を活用した医療・介護のパラダイムシフト（工程表）●

AIやIoT等のICTを活用した診療支援や遠隔医療、見守り、ロボット等の技術革新を、医療・介護の枠組み（診療報酬・介護報酬）の中に、現場や国民がメリットを実感できる形で、十分なエビデンスの下に組み込み

2017年度

2018年度【診療報酬・介護報酬改定】

医療介護ICT本格稼働 ※本格稼働後も技術革新に合わせ機能を拡充
2019年度
2020年度
2025年度
2021年度【診療報酬改定】【介護報酬改定】

AIを用いた診療支援●診療支援技術の確立●診療報酬改定においてAIを用いた診療支援に向けたインセンティブ付けの検討●開発・実装化

医療等ID

●段階運用

●設計・開発医療連携ネットワーク●全国各地への普及●全国規模への拡大

介護保険総合データベースの抜本的改革●調査・研究●ケア内容の分類の作成●介護報酬改定において自立支援に向けたインセンティブ付けの検討●分類の精緻化●データベースの構築●ケア内容のデータベース
試行運用

健康・医療・介護のデータベースの連結●調査・研究●健康･医療･介護の公的データベースの整備･連結

データヘルス時代の質の高い医療の実現に向けた有識者検討会

最新のエビデンスや診療データをＡＩで分析し、最適な診療が受けられる。

個人の健康～医療・介護段階のデータを医療・介護スタッフ等に共有し、適切な診療・サポートが受けられる。
個人自らも健康管理に役立てることができる。

データベースの分析により、「科学的に裏付けられた介護」が受けられる。
産官学が多様な目的で医療・介護データを活用できる。

●審査支払機関を『業務集団』から『頭脳集団』に改革●基盤となるデータプラットフォームの構築●審査支払機関も保険者も●それぞれが質の高い医療を実現

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