データヘルス改革推進計画の概要について
調査研究部 次長

小塚 英夫

目 次
１．データヘルス改革
２．データヘルス改革推進計画により提供されるサービス

３．基盤となるデータ利活用の推進
４．データヘルス分析サービス
５．データヘルス改革に対する期待

１．データヘルス改革

未来投資戦略2017の「健康・医療・介護」
における具体的施策である「技術革新を活用

データヘルス改革とは、国民の健康寿命のし、健康管理と病気・介護予防、自立支援に

さらなる延伸および効果的・効率的な医療・軸足を置いた、新しい健康・医療・介護シス

介護サービスの提供に向け、膨大な健康・医テムの構築」の項目として「データ利活用基

療・介護のデータを収集・分析して、健康・盤の構築」があげられた。これを受け、厚生

医療・介護分野のICTの利活用が「供給者目

労働省（以下「厚労省」）は平成29年７月に線」から「患者、国民、利用者目線」になる「国民の健康確保のためのビッグデータ活用

よう、健康・医療・介護の分野を有機的に連促進に関するデータヘルス改革推進計画」を結したICTインフラを2020年度から本格稼働まとめた。

させるとする厚労省の取組みである。

今年６月15日に閣議決定された未来投資戦

基本的な考え方については、平成28年10月

略2018の「次世代ヘルスケア・システムの構

19日保健医療分野におけるICT活用推進懇談

築」における具体的施策に「個人にあった健会提言「ICTを活用した『次世代型保健医療

康・医療・介護サービス提供の基盤となるデシステム』の構築に向けて －データを『つくータ利活用の推進」があげられ、平成32年度

る』
・『つなげる』
・『ひらく』－」に、まとめ（2020年度）からの開始若しくは本格稼働とられているので引用する。

されている。これを受け厚労省は平成30年７月に「データヘルス改革で実現するサービス【「基本理念」：国民のwellbeingの実現】と工程表について」をまとめている。

・保健医療は、国民が健康で安心して暮らせ

本稿ではこれらの動向を概括するとともる社会に不可欠のサービスであり、技術がに、健康・医療・介護のビッグデータの連結

高度化し、人々の価値観が変化した時代に解析にかかる動向を報告することとする。

あっても、その果たすべき役割や実現すべ
き「基本理念」は不変である。
すなわち、保健医療は、人々の様々な生き方に対応し、国民が豊かに暮らし、病気やケガの際には最適な治療を受けられ、いきいき48

共済総研レポート №160（2018.12）

一般社団法人 JA共済総合研究所（http://www.jkri.or.jp/）

と活躍し続けることができる（wellbeing）を図るなど、各アクターの自律的な取組で社会をつくるものであり、ICT活用も、そ保健医療システムが効率的に維持される。
④ 医療技術開発と産業の振興の「基本理念」の実現に資するものでなけ（value for service）

ればならない。

・ＡＩやIoT等の技術革新が保健医療提供シ
この「基本理念」の実現に向け、ICTを活ステムと調和し、医療技術の開発が促進・用して創出すべき「患者・国民にとっての価高度化され、保健医療サービスの質の向値」として、「４つの価値軸」が設定された。

上・効率化につながるとともに、保健医療提供システムの持続可能性が一層高まる。
・保健医療とICTが融合した、革新的な（よ【４つの価値軸】

り早く、より手軽で、より安い）サービス① 患者本位の最適な保健サービス（value for patient）が生まれ、そうした産業が経済の成長をけ

・患者一人ひとりが、疾病やケガの状態、自ん引するとともに世界の健康をリードする。

身の体質や既往歴などの心身の状態、そして暮らしや価値観などを含め、個々人の状

さらに、こうした新コンセプトの下で「次況に応じて、最も適切な保健医療サービス

世代型保健医療システム」がしっかりと構築が受けられる。

されるためには、３つのキーワード（「つく・患者が、保健医療専門職が最新・十分な情る」
・「つなげる」
・「ひらく」）に結び付けた３

報の下で協働しつつ専門性を発揮する中つのパラダイムシフトが必要とされている。

で、必要な時に最適な医療・ケアを受けることができる。

【「次世代型保健システム」の構築に向けた３② 国民全員の主体的な健康維持

つのパラダイムシフト】（value for people）□「つくる」＝「集まるデータ」から「生み・国民一人ひとりが、病気になる前から、健出すデータ」へ

康づくりに主体的に関わり、それぞれが魅・レセプトやカルテなど現在収集できるデー

力的な生き方を追求する中で、生涯にわた

タだけでなく、保健医療の質の向上など「患って健康に生活することができる。

者・国民にとっての価値」を生み出すデー

・国民が、身近な環境で、心身の状態や生活

タを「つくる」□「つなげる」＝「分散したデータ」から「デ習慣等に応じて、保健医療専門職から多様ータの統合」へ

で適切なサポートを受けることができる。
③ 持続可能な保健医療提供システムの実現

・医療機関などの施設や、個々人に分散した（value for community）

データを、一人ひとりを軸に、健康な時か・我が国の限られた人的資源や財源が効果

ら疾病・介護段階までを生涯にわたって統合して「つなげる」

的・効率的に活用され、患者・国民に提供される保健医療サービスの質を最大化するとと□「ひらく」＝「たこつぼ化」から「安全かもに、将来にわたって安定的に提供される。

つ開かれた利用」へ

・保健医療専門職や患者・国民が、自ら最適

・施設や行政・研究機関などの個々の主体でな保健医療や健康づくりを実現していくと囲い込まれたデータを、産官学が安全に活ともに、医療機関等も経営の効率化・安定化用できるプラットフォームで「ひらく」

49

共済総研レポート №160（2018.12）

一般社団法人 JA共済総合研究所（http://www.jkri.or.jp/）

（表１）データヘルス改革で提供される７つのサービス
概 要

このサービスで目指すこと

2020年度に実現できること

全国的な保健医療ネット 保健医療記録共有サービスを利用する 保健医療記録共有サービス（健診情報、ワークを整備し、医療関 医療機関、薬局などが全国に広がり、無 診察情報、処方情報を基に作成）の運用
保健医療記録 係者が円滑に患者情報を 駄な検査や投薬が減る。
が始まり、複数の医療機関、薬局などの共有サービス 共有できるサービス。
2020年以降は、診療情報や服薬情報に加 間で、患者の診療情報や服薬情報等が共え、介護情報などさらに幅広い情報の共 有される。
有が可能となる。
医療的ケア児（者）等の 将来的には、保健医療記録共有サービス 医療的ケア児等の医療情報について、緊救急医療情報救急時や予想外の災害事 と一体的な運用を図る方向でさらに検 急時に医療情報を共有し、搬送先の医療共有サービス故に遭遇した際に、医療 討を進める。
機関において適切な医療が受けられる（医療的ケア
関係者が迅速に必要な患体制を整備する。
児等医療情報者情報を共有できるサー
共有サービス）
ビス。
健康に関するデータを集 保険者のデータヘルス対策を強化し、企 自社の従業員などの健康状態や医療費約・分析し個人（Personal 業の健康経営との連携（コラボヘルス） などが「見える化」され、企業と保険者
健康スコアリ Health Record：PHR） を強化するため、経営者が従業員などの 間で健康問題の共有や予防・健康づくり
ングサービス や事業主に健康情報を提 健康状態等を全国との比較で客観的に に取り組むうえでの連携強化に活用で供するサービス。
把握したうえで、保険者の連携して健康 きる。
づくりに取り組める仕組みを構築する。
健康・医療・介護のビッ NDB、介護ＤＢの情報の連結解析を可能 NDB（レセプト情報・特定健診等情報
グデータを個人単位で連 にし、①地域包括ケアシステムの構築や データベース）と介護ＤＢ（介護レセプ
データヘルス
結し、解析できるように 効果的・効率的な医療会議提供体制の整 ト情報・要介護認定情報）の情報を連結
分析サービスするサービス
備、②医療・介護サービスの効果向上、等 し、幅広い主体による公益目的での分析に関する分析に役立てることができる。 が可能となる。

科学的介護
サービス

介護の科学的分析のため データベースに収集されたデータの分 科学的に自立支援などの効果が裏付けのデータを収集し、最適 析や介護現場における実証研究等を通 られた介護を実現するため、分析に必要サービスを提供（世界に じて得られたエビデンスの蓄積、現場へ なデータを新たに収集するデータベー
例のないデータベース構 の周知・普及を通じて、科学的裏付けに スを構築。データベースを分析し、新た築）基づく介護の実践を進める。
に自立支援などの効果が裏付けられたサービスを国民に提示。

がんゲノム
サービス

がんゲノム情報の収集、 ビッグデータやＡＩを活用したがんゲ がんゲノム医療提供体制を整備・拡充し医療関係者が利活用でき ノム医療などを推進し、個人に最適化さ がんゲノム医療を広く国民・患者に届けるサービス
れた患者本位のがん医療の実現を目指 る。
す。
パネル検査を用いて、ゲノム情報に基づ
ゲノム情報や臨床情報を収集し分析す く適切な治療や治験等を提供する。合わることで、革新的医薬品などの開発を推 せて全ゲノム検査や全エクソーム検査
進し、がんの克服を目指す。
の研究開発を促進し、実用化を進める。
がんゲノム情報管理センターを本格稼働することにより、がんゲノム情報を集
約し、新たな抗がん剤の開発等に利活用する。

ＡＩ開発基盤をクラウド 重点６領域（ゲノム医療、画像診断支援、 画像診断支援における、医学界を中心とで研究者や民間等に提供 診療・治療支援、医薬品開発、介護・認 した画像データベースの構築や、医薬品するサービス
知症、手術支援）を中心に、ＡＩの社会 開発において製薬会社とＩＴ企業のマ的実装に向けた取組を進めるとともに、 ッチングを行う等、重点６領域を中心に研究者や民間等が利活用できるような、 ＡＩ開発基盤を整備するとともに、医療ＡＩ開発基盤
ＡＩ開発用クラウド環境を整備する。 機器メーカーへの教師付き画像データの提供や、医薬品開発に応用可能なＡＩを開発するなど、ＡＩの社会的実装に向けた取組を進める。
第２回・第４回「データヘルス改革推進本部」資料より筆者作成（注）ゲノムとは、遺伝子「gene」とすべてを意味する「－ome」を合わせた造語でDNAに含まれる遺伝情報全体を指す。
ゲノム情報は体をつくるためのいわば設計図のようなもので、それらを調べその結果をもとに病気の診断と治療等を行
うのがゲノム医療。
近年、ゲノム医科学研究の進歩により、病気と遺伝情報のかかわりが明らかにされつつある。

50

共済総研レポート №160（2018.12）

一般社団法人 JA共済総合研究所（http://www.jkri.or.jp/）

２．データヘルス改革推進計画により提供されるサービスを実現することとし、支払基金の年間の運営

平成29年７月第２回データヘルス改革推進

経費800億円の一層の削減を図り、国民に還元

本部資料「国民の健康確保のためのビッグデすることを目指すとしている（平成29年７月

ータ活用推進に関するデータヘルス改革推進「支払基金業務効率化・高度化計画・工程表）。

計画」において、保健医療データプラットフ

平成30年７月の「データヘルス改革で実現

ォームを活用して、７つのサービスの提供にするサービスと工程表について」において以向け検討を進めることとした。これらについ

下の改革項目が掲げられている。

て、平成30年７月第４回データヘルス改革推① 審査プロセスの効率化・高度化の推進

進本部資料「データヘルス改革で実現するサ② より公平な審査の実現に向けた審査基準

さわしい全国で統一的な基準での支払い審査の統一化

ービスと工程表について」において「このサ③ 支部組織の集約化など、支払基金の組織ービスで目指すこと」と「2020年度に実現でのあり方の見直しきること」が示されている（表１参照）。
なお、平成30年７月30日の「データヘルス

３．基盤となるデータ利活用の推進

改革で実現するサービスと工程表について」で追加された項目は以下の２点。

平成30年６月15日に閣議決定された未来投資戦略2018の「次世代ヘルスケア・システム

 乳幼児期・学童期の健康情報の構築」における具体的施策に「個人にあっ子ども時代に受ける健診、予防接種などのた健康・医療・介護サービス提供の基盤とな

個人の健康情報を一元的に管理し、引っ越し

るデータ利活用の推進」が記載されている。

や子どもの成長に合わせて記録を転居先や進学先に引き継げるようにするサービス。

 オンライン資格確認

2020年には乳幼児検診の受診の有無などの医療保険の被保険者番号を個人単位化し、電子化した状況について転居時に市町村間でマイナンバー制度のインフラを活用して、転引き継がれる仕組みを構築する。

職・退職などにより加入する保険者が変わっ目指すことは、マイナポータルを活用し、ても個人単位で資格情報等のデータを一元化

子ども時代に受ける健診、妊婦健診、予防接することで、マイナンバーカードを健康保険

種などの個人の健康情報歴を一元的に管理で書として利用できる『オンライン資格確認』きる仕組みを構築することである。

の本格運用を平成32年度に開始する。

（注）マイナポータルとは、マイナンバーカードを用いて政府が運営するオンラインサービス
を住民が自宅のパソコン等から確認できるサービス。提供される具体的なサービスは、①
情報提供等記録表示（やり取り履歴）、②自己情報表示（あなたの情報）、③子育てワンスト
ップサービス、など。

具体的には、次の２点を検討している。
① 現在、被保険者単位に付番されている世
帯単位番号に２桁追加し個人単位化する。
② マイナンバーカードの電子証明書を保険
医療機関・薬局の窓口で読み取って、又は、保険証の個人単位の被保険者番号を用い

 審査支払機関改革て、受信時等に、オンラインで、支払基金・保険者の審査支払機能の代行機関としてそ

国保中央会で管理する資格情報を照会・確の役割を担ってきた支払基金は医療の質の向認する仕組みを整備する。

上と経済合理性の確保、さらには皆保険にふ

51

共済総研レポート №160（2018.12）

一般社団法人 JA共済総合研究所（http://www.jkri.or.jp/）

 PHRの構築

 医療機関等における健康・医療情報の連

個人の健康状態や服薬履歴などを本人や家携・活用
全国的に共有すべきデータとして、レセプ族が把握、日常生活改善や健康増進につなげ

ト情報やサマリ情報などのミニマムデータセ

る た め の 仕 組 み で あ る PHR （ Personal

ットを定めるとともにデータ共有を行うため

Health Record）について、平成32年度より、の標準規格などを作成する。

マイナポータルを通じて本人等へのデータの本格的な提供を目指す。

適正規模の持続的な地域医療情報連携ネッ

これについては、①予防接種歴（平成29年

トワーク構築を目指す。
（表１：「保健医療記録共有サービス」参照）度提供）に加え、平成32年度から特定健診、乳幼児などの健診データの提供開始を目指 介護分野における多職種の介護情報の連す、②薬剤情報等の医療など情報の提供につ携・活用

いて平成33年度以降可能な限り早期にデータ

介護分野におけるICT化・情報連携が全国提供を開始することを目指す、としている。

的に行われ、介護に携わる関係者の効率的・（表１：「健康スコアリングサービス」参照）

効果的な協働を可能とするため、居住介護支
援事業所と訪問介護などのサービス提供事業 ビッグデータとしての健康・医療・介護所間における情報連携の標準仕様を検討し、解析基盤の整備

今年度中に結論を得る。あわせて、ICTを活行政・保険者・研究者・民間等が健康・医用した医療・介護連携について、本年度実証

療・介護のビッグデータを個人のヒストリーを行うとともに、その結果を踏まえ、標準仕として連結・分析できる解析基盤について本様の作成に向けて検討する。

年度から詳細なシステム設計に着手し、平成32年度に結論を得る。

介護分野におけるICT化については、介護現場の業務の効率化・生産性向上の取組と一

次世代医療基盤法に基づき、国民の理解の体として推進しICTの導入を促進するための促進をはじめ、産学官による匿名加工医療情

総合的な対応を検討し、来年度に導入を抜本

報の医療分野への研究開発の利活用を推進す的に進める。こうした取組に沿って、平成32

る措置を着実に実施する。

年度までに介護分野において必要なデータ連携を可能とすることを目指す。
（図１）NDBの収集経路（出典）第１回医療・介護データ等の解析基盤に関する有識者会議資料２－２52

共済総研レポート №160（2018.12）

一般社団法人 JA共済総合研究所（http://www.jkri.or.jp/）

４．データヘルス分析サービス

支払機関からの集積、特定健診等情報も代行
機関からの集積である（図１参照）。

「国民の健康確保のためのビッグデータ活用促進に関するデータヘルス改革推進計画」

医療レセプトデータは平成21年４月以降で（平成29年７月４日）において医療・介護デ

148.1億件（平成30年３月末）、特定健診・保険ータなどの積極的な利活用の方向が示される

指導データは、平成20年度以降で2.3億件（平など、様々な場で議論が行われていたことを

成30年３月末）を格納している。NDBのデー

受け、今年５月に厚労省は「医療・介護デー

タはとしては、現在、約９年分を格納している。

タの解析基盤に関する有識者会議」（以下「有

第三者提供については、平成23年度から有識者会議」）を開催した。

識者会議の審査を経て実施している。提供申有識者会議では、「レセプト情報・特定健診

出者の範囲は、①国の行政機関、②都道府県・等情報データベース」（National Database

市区町村、③研究開発独立行政法人等、④大

以下「NDB」）と、「介護保険総合データベー

学機関（大学院含む）、⑤医療保険者の中央団ス」（以下「介護ＤＢ」）が、医療保険および体、⑥医療サービスの質の向上等をその設立

介護保険のレセプトデータを悉皆的に格納す目的の趣旨に含む国所管の公益法人、⑦提供

る匿名データベースとして医療分野、介護分されるデータを用いた研究の実施に要する費野の計画策定・実施・評価等に用いられてい用の全部又は一部を国の行政機関から補助さることから、両者の情報の連結解析・提供をれている者、である。平成30年３月末で提供可能とする基盤の構築にかかる法的・技術的件数は157件、内訳は大学77、厚労省43、研究な論点について検討・整理することとした。

開発独立行政法人等10、などである。

 NDB

 介護ＤＢ

NDBは、医療機関を受診した際に医療機関

介護ＤＢは、介護保険給付費明細書（介護から保険者に対して発行されるレセプト（診レセプト）データと要介護認定情報等から構療報酬明細書）データと40歳以上を対象に行成される。介護レセプトデータは国保連合会

われている特定健診・保健指導の結果のデーからの集積、要介護認定データは市区町村かタから構成される。医療レセプト情報は審査らの集積である（図２参照）。

（図２）介護保険総合データベースのデータ収集経路（出典）第１回医療・介護データ等の解析基盤に関する有識者会議資料２－２53

共済総研レポート №160（2018.12）

一般社団法人 JA共済総合研究所（http://www.jkri.or.jp/）

介護レセプトデータが平成24年４月以降で公的データベースとの関係整理」において、8.6億件（平成30年３月末）、要介護認定情報

他の好適データベースとの関係についてもそが平成21年４月以降で５千件（平成30年３月の在り方について検討が行われた（対象デー末）を格納している。地域包括ケアシステム

タベースは表２参照）。

の構築に向けて、介護、医療関連情報を国民（参考）DPC ＤＢ

も含め広く共有するために、「地域包括ケア『見える化』システム」を作成し、この中で、診察群分類（DPC：Diagnosis Procedure

介護ＤＢのデータも利用されることを予定しCombination）に基づく１日当たりの包括支ている。

払い制度（DPC／PDPS（Per-Diem Payment
System））を適用するDPC対象病院は、入院第三者提供については、平成30年度から開期間中に治療した病気の中で最も医療資源を始する予定である。

投入した一疾患に対し厚労省が定めた１日当たりの定額の点数からなる包括評価部分（入 報告書
平成30年11月16日、有識者会議は、NDBと院基本料、検査、投薬、注射、画像診断等）

介護ＤＢとの連結解析について、「法律的にと、従来どおりの出来高評価部分（手術、胃対応が必要な課題」、「運用面での対応が必要

カメラ、リハビリ等）を組み合わせて点数をとなる課題」および「実施体制・費用負担の計算する。DPC対象病院は、当該入院患者のあり方」について報告書をまとめた。これに診療報酬を請求する際、厚労省に診察記録情より、平成32年（2020年）医療・介護のデー

報やレセプト情報を含むデータを提出するこ

タの連結解析開始に一歩踏み出した。

ととされている。この提出データがDCPデー
タである。

なお、この報告書で「保健医療分野の他の（表２）保健医療分野の主な公的データベースの状況（出典）社会保障審議会医療保険部会（第111回）資料２

54

共済総研レポート №160（2018.12）

一般社団法人 JA共済総合研究所（http://www.jkri.or.jp/）

DPCデータは、主に診療情報（患者基本情報、「生活習慣病に起因する入院の可能性とその入退院情報、診察情報、手術情報）と診療報酬日数」を予測する定量評価モデル（以下、本の請求情報であるレセプトとを保有している。

モデル）を開発し、契約者の加入範囲の拡大

平成29年度に平成23年度データによりデータベを実施している。平成28年９月より開始したースが構築され、調査年毎に蓄積される。

共同研究において、第一生命が長年蓄積してDPCデータは、提出する病院が限られる

きた約1,000万人の医療ビッグデータをもとが、基本的な診療情報とレセプト情報とが長に、日立の医療費予測技術で培った分析ノウ

期間にわたり時系列で記録されているため、ハウを活用して解析を行った成果の一つであ

活用しやすいデータである。平成29年度よりる。また、平成30年10月にはSOMPOホールデ第三者提供を行っている。

ィングス、SOMPOヘルスサポート、東芝およ有識者会議の報告書では、「氏名情報を収び東芝デジタルソリューションズが100万人の集していないため、NDB、介護ＤＢとの連結

健診データを活用して糖尿病などの生活習慣解析が困難」としたうえで、「連結解析を見据病リスクを予測するＡＩを共同開発している。

えた必要な法整備について検討していくべ

これらは自社で囲ったビッグデータの活用き」とされている。

事例であるが、国が行うデータヘルスについては生命保障分野での活用可能性が大きい。

５．データヘルス改革に対する期待

NDBと介護ＤＢとが連携した場合、悉皆性のデータヘルス改革の進展に伴い、医療・介高いデータにより対象集団の状況を正確に把握

護技術が大きく進展する可能性がある。このし得る可能性がある。加え、将来、医療・介護進展に関し、以下の２点を期待したい。

データにDCPデータの連結が行われた場合は、入院にかかるデータも把握できることとなる。
現時点では、共済団体・保険会社はNDB・

 患者・要介護者等のための活用
今回のデータヘルス改革により、患者・要介護ＤＢデータの第三者提供先ではないが、介護者が自らの病状等を的確に把握できるよ

将来これらのデータが活用できれば、共済（保うになる。また、医療・介護が一層進歩する険）掛金、引受基準等の見直しが可能となる。

ことも期待しうる。

生命保障分野における適正な保障提供に資す

患者・要介護者としては、自らの病状等が把るため、共済団体・保険会社に対するデータ

握できれば、次に、自らが受ける治療・介護の提供について検討されることを期待したい。

方針が最善なのかを知りたいとの要求が生じる。家族等が患者・要介護者とともに、若しく（出典）

は本人に代わって治療・介護方針に関し判断を・保健医療分野におけるICT活用推進懇談会 提言「ICTを活用した『次世代型保健医療システム』の構築に向けて －データを『つくる』
・『つなげる』
・『ひらく』－」平成28年10月
・厚労省「国民の健康確保のためのビッグデータ活用推進に関するデータヘルス改革推進計画・工程表」平成29年７月
・厚労省データヘルス改革推進本部「データヘルス
改革で実現するサービスと工程表について」平成
30年７月
・厚労省 老健局・保険局「NDB、介護ＤＢ等の役
割と解析基盤について」平成30年９月

求められる場合、この要求はより切実になる。
このため、患者・要介護者に対し、医療・介護方針等の判断にかかる情報も適切に提供されることを期待したい。
 生命保障分野における利用平成29年７月に発表されたとおり、第一生
命と日立製作所は、共同研究第一弾として、

55

共済総研レポート №160（2018.12）

一般社団法人 JA共済総合研究所（http://www.jkri.or.jp/）