第 回シンポジウム （２０１４年３月 日）

基調講演

医療法人鉄蕉会亀田総合病院理事長

ビッグデータが私たちの医療・健康を変える

研究報告

森川

亀田

医療情報システムを基盤とした社会システムデザイン

12世紀政策研究所研究主幹／
東京大学先端科学技術研究センター教授
21

隆明

博之

7

27

104

2

筑波大学図書館情報メディア系准教授

世紀政策研究所研究副主幹／
東京医科歯科大学大学院医療経済分野教授

佐藤

信吾

賢治

石井夏生利

川渕

博之

孝一

ＮＴＴ物性科学基礎研究所 機能物質科学研究部
塚田
分子生体機能研究グループ主幹研究員／医師

新潟県厚生連佐渡総合病院外科部長／
佐渡地域医療連携推進協議会「さどひまわりネット」理事

森川

パネルディスカッション【パネリスト】【モデレータ】

世紀政策研究所研究主幹

3

21

21

51

ごあいさつ

本日のシンポジウムは超高齢社会を迎えたわが国において、誰もが避けて通れない医療、健康の問題を取り上げます。ＩＣＴの発達により、世の中には膨大な量のデータが流通、蓄積され、いよいよビッグデータの時代が到来したといわれています。この利活用によって一番大きな変革が起こり得る分野の一つが、医療・健康サービスです。

たとえば慢性疾患の患者や、高齢化に伴って複数の疾病を持つ患者が増えていますが、現在ばらばらに扱われているカルテ、投薬、健康診断などのさまざまなデータを結び付けることで、より一人ひとりにふさわしい医療を受けることができるようになり、効果的、効率的な治療が期待できます。また、ひも付けされたデータを分析・活用すること
で、病気の予防に役立てることもできるようになります。

さらに個人情報の取り扱いに関する適切なルールが決められれば、多彩な研究機関や事業者が医療・健康のデータを広く扱えるようになって、医療や薬の研究・開発が進み、4

また、データが医師の診断をサポートして医療の質を担保することにもなります。その・６兆円とＧＤＰの約８％に上っており、毎年約３％、うえ、異業種からの参入も含め、産業の活性化やイノベーションにつながっていくものと期待しています。
国民医療費は２０１１年度で歳を迎えましたが、２０２５

歳以上になります。今後も膨張が１兆円ずつ増えています。２０１２年には団塊の世代が年になるとすべての団塊の世代が後期高齢者である

プロジェクトを立ち上げ、検討を重ねてまいりました。

之教授を研究主幹にお招きして、「ビッグデータ・ビジネスが描く未来」と題する研究

ないか。そのような想いで、当研究所では東京大学先端科学技術研究センターの森川博

こうした中で、明るい未来へ向けたヒントの一つが、このビッグデータにあるのでは許されません。

か。国の借金が１０００兆円を突破した今、もはや従来のような将来世代への先送りは避けられない医療費を、少子化で少なくなる現役世代でどのように支えていけばよいの75

本日は、医療データ利活用で最先端を走っておられる亀田総合病院の亀田理事長に基

ごあいさつ

5

65

38

6

調講演をいただいた後、森川教授から本プロジェクトの研究成果をご報告いただきます。

それを踏まえて、ビッグデータと医療を結び付ける研究開発で成果を挙げておられるＮ

ＴＴ物性科学基礎研究所の塚田信吾主幹研究員、佐渡島で地域医療ネットワークを立ち上げられた佐渡総合病院の佐藤賢治外科部長、法律の分野から海外も含めて個人情報保護法制に詳しい筑波大学図書館情報メディア系の石井夏生利准教授、そして本プロジェ

クトの研究副主幹である東京医科歯科大学大学院医療経済分野の川渕孝一教授とともに、ビッグデータがもたらす医療・健康サービスの将来像について議論を深めてまいりたいと存じます。

ビッグデータによって私たちの医療・健康サービスがどう変わっていくのか。本シン

森田富治郎

ポジウムがビッグデータ利活用促進に向けた一助になることを祈念しております。

二〇一四年三月十二日

世紀政策研究所所長
21

基調 講 演亀田

医療情報システムを基盤とした社会システムデザイン

医療法人鉄蕉会亀田総合病院理事長隆明

医療法人の、医療従事者による、患者さまのためのシステム

ご存じない方もいらっしゃると思いますが、私どもの病院は約１０００床で医師が約４５０名、職員が３０００名です。人口がたった３万５０００人の小さな田舎町（千葉県鴨川市）にありますが、手術の数は全国でトップテンぐらいに入る珍しいタイプの病院です。われわれの病院の一つの特徴は、世界で初めて病院全体でカルテを電子化したことです。これは非常に無謀で、苦労しました。

どんな苦労をしたかといいますと、カルテを電子化したけれども、果たしてこれが法律に合っているのかという点です。これまで世の中になかったものに、法律はないのです。誰もわからない。弱りました。カルテは公文書ですから５年間の保存義務があります。果たしてこの電子化されたカルテは、カルテとして認められるのだろうかというところからスタートしたのが、１９９１年頃だったと思います。

その後、ベンダーや、いろいろなところの協力を得ながら、自分たちでカルテ開発をしてきました。自分たちで開発するよさは、「医療法人の、医療従事者による、患者さ

まのためのシステム」だということです。ベンダーはどうしても利益を追求しなければ8亀田理事長

いけませんが、われわれは利益を追求するためにやっているのではないので、そこがちょっと違います。これが、後ほどお話ししますが、多少のバリアになってまいります。

１９９１年から開発した電子カルテを、１９９５年に導入しました。一番困ったのは法律がないことだと申しましたが、そこでどうしたかといいますと、電子カルテで診療をしながら、すべてそれを紙に打ち出してファイルする。そしてそれをしまって、また次回たとえば外来で患者さまが来ると、そのファイルを取り出してきて、電子カルテを使って診療をし、最後にまたそれを書く。すべてにプリンターが付いて、すべてに補助者が付いて、全部二重手間でやり

基調講演

9

回ぐらいは買われたことになっている、その元凶はここにありま

しっかりと法律として認められたのは、４年後ぐらいだった記憶があります。それで人

力飛行機みたいな電子カルテを開発して、その後これを使って病診連携をいろいろやりました。まず、周辺で患者さまを紹介してくれるような医療機関には端末をただで配りました。そしてわれわれの情報だけは、一方通行ですが見られるようにしました。紹介された患者さまのデータを、もちろん個人の患者さまの了解があればですが、紹介元の小さな医院でも見られる仕組みにしました。

それを進めていって２００１年。このへんから「亀田病院はつぶれた」などといわれ

10

ました。

おかげで何十億円という赤字をあっという間につくって、「亀田病院はセコムに買われた」と何度も言われるようになりました。飯田（亮・現取締役最高顧問）さんに恨み回かがあるわけではありませんし、買われた事実もないのですが、そういうことで、つい最近に至るまです。

15

しかしそこで初めて、法律も「公文書の電子保存」を認めるようになります。確か10

ながらも、政府も「こいつらおもしろいことをやりそうだ」というので、補助金がだいぶ付くようになりました。今も使っているＰＬＡＮＥＴという仕組みを、経産省と厚労省からトータル５億円ぐらいの補助金をもらって、つくりました。
外部システムとの連携

ＰＬＡＮＥＴがどういう仕組みかというと、患者さまは自分のカルテを自分ですべて見ることができます。ドクターが書いたもの、画像、検査の結果、手術の記事など自分のカルテをすべて見られる仕組みをつくりました。

年以上運用しています。実は運用をしているとい

今までに数千人、あるいは万になるかもしれませんが、このＰＬＡＮＥＴという仕組みが入って、２００１年からすでにうのは非常に貴重なことで、患者さまが「見たい」と言えば全員どなたでも利用できます。カード代１０００円ぐらいは、いただくかもしれません。カードリーダーは、補助金をいただいていましたので最初はただで配っていましたが、補助金が切れて今は何千円かいただいています。

基調講演

11

10

12

１００％開示ですから、個人情報の問題が非常に大きいと思われているのですが、金融に比べるとそれほど盗む価値があるものだとは、僕は思っていません。お金のことは

やはりなんといってもリスクが大きい。一方、一般の人のお腹が痛いのとかということにものすごく興味を示して必死に見ようという人は、そんなに多いとは思いません。

るよりも、一刻も早くＩＤを振ってデジタライズすれば、ある一定の年限がたてば自動

まだにデモデータが出てきます。ものすごく莫大なお金をかけてあんなことをやっていご存じのとおり消えた年金でデジタライズされていないので、ここにアクセスするといそれから厚労省とは年金機構の年金データが閲覧できるシステムをつくりましたが、互乗り入れによって、自動的にできるようにしています。

する、また保険証の確認を行うなどの仕組みを鴨川市と亀田健保（健康保険組合）の相て、取り組みました。たとえば市町村と協力し、医療費や地域住民健診のデータを閲覧

引き続いて社会保障カードです。これも厚労省の予算で３億円ほど補助金をいただいがあります。

何年やって、このこと自体で問題が起きたことはありません。これは非常に大きな意味

10

的にすべてクリアになります。

電子カルテを使い始めて、紙カルテの時代と変わったのは、現在病院で一般的にやっている医療というものは、昔の赤ひげと違いチームで動くようになったという点です。

たとえば入院した患者さまが１人いれば、この人に対して適切な、一番いいと思われる組み合わせを考えるわけです。Ａという患者さまには、外科の医師と糖尿病の専門の医師、それに加えて栄養士とリハビリのスタッフと、看護師と薬剤師、それらすべてがチームワークよく動いて今の合同医療が行えるようになります。これをいちいち紙カル

テでお互いに情報交換しようとしても、事実上同時にこのプロジェクトチームが情報共有をして進むということはできません。ですから電子カルテは医療現場では欠かせない
図表１（ページ）がＰＬＡＮＥＴです。皆さんが亀田病院にかかって「自分のカツールとなっています。

ルテが見たい」と思ったら、こんな形で全部見られます。また、「自分の意見を言いた

い」と思ったら書き込むことができ、患者さまと双方向のツールになっています。ただ、見たくない人に強引に見せるわけにはいきませんから、あくまでも手挙げ方式です。

基調講演

13

14

図表 1 PLANET のイメージ
患者さまカルテ参照画面

医療関係サイト
画像表示画面

患者さま記入画面

検査結果表示14

情報管理のリスクはどうかということになると、手を挙げた方が一番元のデータベースにアクセスできてしまうのはちょっとリスクが大き過ぎるので、別のサーバーにダウンロードして、そこから見るようになっています。

こんな形でわれわれはＩＴ化を進めてきました。僕自身まったくＩＴ音痴ですので、最初に電子カルテを稼働して、自分たちでつくったものを、大勢のＳＥ（システムエンジニア）などを自分のところで抱えて改善、改良を加えながらやってきたのです。そもそも開発当初の１９９１年頃は、携帯電話などありませんでした。携帯電話みたいなものを持っていたのは映画の００７だけです。００７でも、今のように携帯電話とコン
ピューターが合体したようなものは使っていませんでした。
全国統一電子カルテを目指す

そう考えてみますと、その当時考えたものの効率が悪くなってきたので、何とか現代に合ったものを一からもう一度考え直したいと思っていたのですが、なかなか進んでいませんでした。ところが一昨年、衆議院選挙がありまして、地元の非常に優秀な東大の

基調講演

15

工学部を出た若手の国会議員が、自民党政権に代わるときに落ちまして、「政治をやる（アオラニ）プロジェクトというものをスタートしました。
AoLani

よりも、こっちへ来てこれをやらないか」と誘ったところ、「やってみます」ということで、彼を中心に（カイ）」、ハワイ語で海という意味の名前の電子カルテをわれわれはもともと「KAIという名前は、ハワイ語で「 Ao」 は 雲、開発して使っていたのですが、今回の AoLani」は心地よく漂うという意味で、クラウドコンピューティングの技術を使って開「 Lani発を始める意味を込めました。

今までは院内、少なくともせいぜい関連医療機関ぐらいまでのネットワークを意識していたものですが、今回のプロジェクトで最終的に何を目指すかというと、全国の統一

カルテです。図表２に詳しく書きましたが、人的資源や診断機器の有効活用につなげます。国民一人ひとりがきちっとＩＤを持って、自分の情報にどこに行ってもアクセスできる環境を実現します。

たとえば亀田病院で見た結果を、次に聖路加病院に行き、そこで「見たい」と言えば、どこに行ってもきちっとその情報が得られるようになる。当然のことながらデジタ16図表 2 AoLani プロジェクトのコンセプト

AoLani⇒ AoLani ネットワークの基幹システムとなる亀田グループの新診療支援システム

AoLani ネットワーク⇒ 医療情報を中心とした住民情報の集約と活用を目指す
クラウドネットワーク

クラウド技術により地域や連携機関で同一の医療情報システムを利用し情報共有⇒ 人的資源や診断機器の有効活用につなげる
中継サーバーによる認証と権限管理、SSO（シングルサインオン）
等の構築⇒ 基盤として国民ＩＤや生体認証の活用が必須
医療情報から介護や行政サービスに至る分野を超えた情報の共有と活用を行い、 多様な市民サービスの提供を目標とする⇒ 医療情報を含めた生活支援情報基盤の創造を目指す

17

基調講演

（注）重複した同一顧客・患者情報に対し、同一の ID を付与するなどしてデータを統合し一元管理する仕組み

（注）

18

ライズされていますから、名寄せなんかは簡単にできます。今はＡ病院、Ｂ病院、別の機関にかかったら全然情報が共有されないから、保険者機能の発揮のしようがありません。データがないのですからできるわけがない。これをやるにはどうしてもＩＤの統一
や、こういった仕組みが必要です。

これは医療にとどまらず、行政の仕組み、あるいは当然医療、介護、在宅といったもではこれらを一体にし、ありとあらゆるのは全部一体です。今回のわれわれの AoLani
ことをやっていける基盤をつくっています。技術的にはそう難しいものではありません。

ただし、政治的なバリア、企業間のバリア、ベンダー間のバリア、いろいろなものを取り払ってやらない限り、この実現はなかなか難しい。われわれは今できる範囲で、技術的な基盤をつくってしまおうと考えています。

昔、銀行は自分の銀行だけでしか使えないカードを出していました。ところが今はどいくつあった都銀がたった３行のメガバンクに収まり、銀行で働いている

この銀行に行っても互換性を持って、お金を引き出すことも振り込むこともできますよね。銀行は人の数は、おそらく何分の１かになったでしょう。それでも機能は以前よりも今のほう

10

がはるかにいいはずです。それと同じように、この社会システムを使って、医療のみならずたとえば地域の行政サービスなども含めて、一気にできるはずだと思っています。

ネットワークは、公開仕様書の作成、評価・認証システムのそのためにこの AoLani
構築、包括的な地域連携協定を、まず自分の地域で実証実験という形でやっていくのがいいのではないかと思っています。これをいきなり全国でやろうとしても現実的ではありません。われわれとしてはできるところから、まずは自分のグループ、それから地域、そして自治体を巻き込んで最終的には全国にという広げ方が現実的ではないかと思っています。技術的にはどれも一緒で、あとは規模だけの問題です。
医療における統一ＩＤの導入を

ページ図表３参照）。電子カルテを導入するには、一つ電子カルテを普及させる上で、いまだに電子化されていない病院がたくさんあるなど、いくつかの問題があります（

ひとつの病院にものすごく大きな負担がかかります。たとえば５００床、１０００床の大学病院ですとベンダーが１カ所何十億円という単位で手掛けている。

基調講演

19

20

図表 3 病院の電子カルテを普及させる上での問題点
大きな費用負担
経営的に厳しい病院が多い中、数億円という導入費用やその後の保守費用、保守要員の確保など大きな負担となっている。

統合的なシステムデザインの不足①ベンダー間のシステムデザインの標準化
ベンダー間でのシステムデザインの標準化ができていない。マスター、通信規格、業務フローの標準化を国策として推進しなければならない。同じ
プラットフォームの上で電子カルテを構築することにより、電子カルテベンダー間で真の競争が生まれ、内容面でもよりよいものができあがっていくとともに、価格面でもより安価になっていく。もしベンダーを変更する
際でも、スムーズなデータ移行および医事システムや薬剤システム・検査システムなど各部門システムとのスムーズな接続ができるようにしなければならない。
②患者ＩＤの統一
１患者１ＩＤに統一することが必要である。携帯電話のナンバーポータビリ
ティのように、どの電子カルテにも、カルテ情報が移行でき、過去のどの
医療機関の診療データでも参照できるようにすることにより、効率的な医療を行うことができる。

ベンダー側のマンパワー不足
医療の現場を知っている要員が圧倒的に不足している。
ＳＥが医療のワークフローを熟知しなければならない。年中無休24時間体制でシステム障害のサポートをする体制を取らなければならない。

20

またベンダー間で互換性がほとんどない。患者さまのＩＤが統一されていない。ソー

シャル・セキュリティ・ナンバー（社会保障番号）も使えない。医療における統一ＩＤが導入されていないのは、先進国では米国と日本ぐらいです。米国は永遠に使えないでしょう。国民皆保険のような統一した仕組みがありませんから、なかなか難しい。もちろんＩＤ、ソーシャル・セキュリティ・ナンバーはあります。僕も米国のソーシャル・

セキュリティ・ナンバーを持っていて、困ったことは一度もありません。ただし、医療にはまともには使えません。隣の韓国でも台湾でもトルコでもどこでも、これが使えな
い国はおそらくほとんどないでしょう。

日本はせっかく技術的にも制度的にも統一されているのに、無駄な薬の二重処方や、同じ検査を別の病院に行って何回もされるなど、こんなつまらないことをいつまでもやっている。できるだけ早急に、こういうものはきちっとやれる仕組みにしたほうがいいだろうと思っています。

ソーシャル・セキュリティ・ナンバーが統一され、今の国民皆保険が維持され、そして技術的にクラウドコンピューティングによって誰もがデータにアクセスできるような

基調講演

21

仕組みにすると、おそらく米国ではデータの単位としても仕組み上できませんし、ヨー

ロッパは国のバリアがそれなりにありますから、日本はいろいろな意味でトップになると思います。現在は自分で自分の首を絞めているだけで、日本はできないわけではないのです。

そういうわけで、医療におけるＩＴ、ＩＣＴの可能性は、日本において非常に大きな意味があると思います。産業化という意味でも、効率化という意味でも、いろいろな意

味で、このデータを使って世界に冠たるものになる。たとえば創薬にしても、治験の問題にしても何にしても、仕組みさえつくれば、あっという間に国民全部のデータを取る

ぐらいのことをできる可能性は大いにあると思っています。もちろんいろいろなイン
フォームド・コンセントなどはありますが。
診療報酬と消費税

最後に一つだけ、医療界での消費税問題を、皆さんに知っておいていただきたいと思います。今回の消費税増税は、医療システムにとっても極めて大きなダメージがありま22

す。病院の医療費は非課税ということになっています。一方、われわれ医療者が仕入れるものはすべて課税されます。たとえば薬品にしても診療材料にしても、その他の物品にしても、建物にしてもすべて８％の消費税が課税されます。

しかし医療機関は医療費非課税ということで一切、最終末端消費者に転嫁することはできません。したがって医療機関が丸ごとこれを被ることになります。皆さんは付加価

値税の仕組みをご存じだと思いますが、非課税部分は還付されません。医療は、たとえば病院ですとほぼ９割が非課税ですから、還付されるのは１割ということなります。

％

そうすると、たとえば亀田病院一つとっても、控除対象外消費税という、本来であれ億～億円になります。これを「診療報酬にばらまいている」とば患者さまが払っているべき消費税の肩代わり部分が年間８億円を超えます。今後になると、それが

10

23

基調講演

とか、こっちはこの間たくさん取ったから今回は少し減らすとか、こういう税制はあり言っているわけです。

ところが診療報酬というのは基本的に政策に誘導されるものです。また、税というの18は基本的に公平かつわかりやすいものです。あいつは生意気だから税金をたくさん取る17得ない。税調（税制調査会）は明らかに、自分たちの責任を放棄していると思います。

この税金の問題を、診療報酬を議論する中医協（中央社会保険医療協議会）で議論しようというのも、非常識です。税金と診療報酬とはまったく意味合いが違う。高齢化が進む中で、国民にとってどういう形でよりよい制度にしていくか、診療報酬の改定によって政策誘導しているわけです。ところが税金の制度は当たり前ですが、税調で議論するものです。それを医療の診療報酬の場で議論しろというのは、暴論以外の何ものでもない。

実は私は若い頃、消費税が３％から５％に上がるときに、学校の先輩だった当時の橋

本龍太郎総理大臣に食ってかかりました。そのとき、「亀田君ね、君の言ってることはもっともだし、よくわかるけど、今回はちょっと間に合わないよ。だけどこれが２桁になるときにこんなでたらめな制度のままいきやしないから、そう心配するな、今回は我慢してくれよ」ということでごまかされたら、彼はいなくなってしまって、また同じ議論をやっている。そんなことがあるのを、皆さんぜひ知っていただきたいと思います。

今後、政府に対して私は訴訟を起こそうと思っています。そうでもしないと皆さんに24この問題を知っていただけない。知っていただくためにやろうと思っています。そんなことで、医療の中にはいろいろな問題があるということを少しでもご理解いただきたいと思います。

基調講演

25

研究 報 告博之ビッグデータが私たちの医療・健康を変える

世紀政策研究所研究主幹／
森川
東京大学先端科学技術研究センター教授
21

28

ビッグデータと医療の過去・現在・未来

私は医学の専門家ではありません。ＩＴ、ＩＣＴが専門です。いろいろな方々と一緒に、ビッグデータと医療はどういう関係があるのか、あるいは将来に向けてどういう期

待・可能性があるのか。それに向けてどういうバリアがあるのかということを勉強してきました。その概要をご紹介したいと思います。

はじめに、ビッグデータがどのように医療に、あるいはヘルスケアに影響を与えるのかという例をご紹介します。

米国の「ターゲット」というスーパーマーケットが、数年前に、お客さんの中で妊娠している人を推定して妊娠のタイミングを検知したという事例がニュースになりました。すなわちお客さんの購買履歴に基づいて、妊娠初期だとこういったものを買う傾向が強いとか、妊娠後期になるとこういうものを買う傾向が強いというデータをマイニン

グして、それに基づいて妊娠が近くなったお客さんのところにクーポンを送って、ロイ（注）

ヤルカスタマーに仕上げていくという事例でした。

いろいろなところで、われわれのバイタルデータなどが集まってくることによって、（注）体温、脈拍、血圧値、体重、生理日など健康状態や身体情報に関わる情報

森川研究主幹

同じようなことができるのではないか。すなわ

ち医療に関しても、こうした類推で予防的な医療、あるいは個人ごとにパーソナライズされた医療が進んでいくのではないかということです。

データというものは、医学の分野でもずっと前から重要視されていました。医学の世界ではかなり広く知られている事例ですが、ゼンメル

ワイスというウィーン総合病院のお医者さんが１８４７年、第一産科と第二産科での死亡率がそれをよくよく観察して調べてみた結果、手違うというデータを発見しました。

術を行う前に消毒をした場合としない場合で死研究報告

亡率が大きく異なるのではないかということを

29

30

発見したわけです。今から考えれば当然のことですが、当時は病原菌の存在自体が明らかになっていなかったこともあり、この説は受け入れられなかったという非常に有名な事例です。これは今でいうところの「エビデンス（根拠）に基づく医療」、統計的なデータに基づく医療の先駆事例だったと思います。

万人の命を救うキャンペーン」、「５００万人の命を救うキャンペー

ゼンメルワイスの事例は現代においても同じようなことが続いているといわれていて、十数年前、「がお気付きのとおり、データに基づく医療、あるいはエビデンスに基づく医療というもよる死亡者数を大幅に削減することができる」という提言もありました。今、多くの方：米国医学研究所）では、２０００年前後
さ ら に Ｉ Ｏ Ｍ （ Institute of Medicineに 「ＩＴ、ＩＣＴをしっかり導入していかないといけない。それによって医療過誤に常に重要であるという事例だと思います。

基づいて示した事例です。医療の質を上げていくためには、このような形でデータが非ためにはこういうプロセスできちんとやったほうがいいということを、統計的な証拠にン」が米国で行われています。こちらも中心静脈カテーテルからの感染リスクを減らす

10

のをきちんとやっていくフェーズに入ってきていると思っています。

生活習慣病や慢性疾患になるといろんな診療科にかかることになります。そうするとそれぞれの診療科あるいは医療機関、介護施設といった複数の多様な機関ごとのデータを連携させることが、切実な要件になってきています。先ほど亀田先生のご指摘にもありましたが、きちんとデータを集めて、それを連携させていくことによって医療の質を高めていって、医療従事者の負荷低減にもつなげていくということをぜひしっかりとページ）は今回のレポートの内容を１枚の図でまとめたものです。一番下

やっていかなければいけないと思っています。
図表４（

日本は潜在的には非常に重要な、かつ価値のあるデータを保有しています。それを利用

ルスケア分野の膨大なデータがあります。先ほどの亀田先生のお話にもありましたが、していかなければいけない。

研究報告

ではどのように利用していくのか。まず診療、治療といったところでいうと、はじめ

31

歴、カルテ、検査結果、レントゲン写真、研究開発データと、医学分野、医療分野、ヘにデータがあります。レセプト、健診、遺伝子、バイタルデータ、家族病歴、処方履

32

図表 4 ビッグデータが私たちの医療・健康を変える

遺伝的リ
スクに応
じた予防

個人ごと
の健康管
理と予防

個人の特
性に応じ
た診療

効率的な
診療

生活支援

（注）

創薬・医療機器

PHR・患者ポータル／
モバイルヘルス／オン
ラインコミュニティ

公衆衛生

課題：医療の質、在宅療養、患者中
心の医療サービス、医療関係者の負荷軽減、医療費コスト
レセプト／健診／遺伝子／バイタル／家族病歴／処方履歴／
カルテ／検査結果／レントゲン写真／研究開発データ……

（注）PHR：Personal Health Records（個人別の医療・健康情報）。39ページ図表7参照に「遺伝的リスクに応じた予防」が可能になります。皆さまもご存じのとおり、ゲノム解析が徐々に知られるようになってきました。こうした情報によって遺伝的リスクを把握することができますので、予防を行うことができます。

「個人ごとの健康管理と予防」を行うこともできます。個人から上がってきた

データを集めていくことによって、パー

ソナライズされた医療を行う時代に入りつつあります。診療に関しても同じです。パーソナライズド・メディスンという 言 い 方 も あ り ま す が、 た と え ば ぜ ん

息であっても人によって種別が異なり

32

ま す の で 、 今 だ と ぜん息 は ぜん息 で す が 、 将 来 は ぜん息 の Ａ 型 と か ぜん息 の Ｂ 型 と い

う ふ う に「個人の特性に合わせた診療・治療」がなされていく。さらにデータがある

ことによって無駄な診療を省いていくことができますので、「効率的な診療」にも資することになります。

さらには「生活支援」。生活習慣病や慢性疾患、それから在宅のケアも絡めて生活支援をしていくことができるというものです。そして創薬・医療機器、公衆衛生、パーソ

ナルヘルスレコード（ＰＨＲ）、患者ポータル、オンラインコミュニティ。いろいろな

産業セグメントにおいてデータを利活用していくのが非常におもしろいし、かつ重要なのではないかということを報告書ではまとめています。
ビッグデータで医療・健康が変わる

研究報告

33

データを用いることによって予防医療、今までのリアクティブ型からプロアクティブ（注）

ページ図表５参照）。あるいは病院の中と外でデータを連携することにより、今型に変わっていくし、経験に基づく医療からエビデンスに基づく医療に変わっていきます（34（注）リアクティブとは問題が発生してから対応すること、プロアクティブとは問題が発生する前に、発生に備えて対応すること

図表 5 データ駆動型医療

予防医療
プロアクティブ型 （←リアクティブ型）
根拠に基づく医療 （←経験に基づく事例ベース）
個人化・テーラーメイド医療 （←one-size fits all型）
病院内外・在宅 （←病院内）
患者中心 （←医師中心）
医療関係者の適切な配置
医療・介護コストの適正化まで把握できなかった病院の外のデータを取り込むことで、一体で、生活全体で患者さんのケアをしていくことが可能となります。さらには、今までは医師中心だったものが患者中心になっていくといったもろもろのメリッ

トがあると思います。

それに向けていろいろな事例があります。

たとえばＧＥヘルスケア・ジャパンが青森県で今始めている事例は、いわゆる脳疾患の予兆と予防の開発です。日立がイギリスでやっている事例は、生活習慣病対策ということ

で、血糖値、体重、運動履歴などを個人ごとに集め、それに対して健康指導を行っていくというものです。

34

あるいは公衆衛生の分野で、今、国連ではというアクティビティがなさ
Global Pulse）を用いるこれています。携帯電話から得られる位置情報ＣＤＲ（ Call Detail Recordとで人がＡ地点からＢ地点に移動したという移動履歴がわかります。たとえばアフリカのケニアではマラリアはどういう形で広まっていくのか、あるいはインフルエンザはど

ういう時間的な遅れで広まっていくのかということを、携帯電話の位置情報を使って解明する研究開発がなされています。このような形で医療とは関係のない携帯電話から得ページ）にいろいろなところでなされている予防医療、個人化医療、予防、られたデータも、公衆衛生で役立てることができるのです。
図表６（）も紹介しています。 万人の４年間分た米国でのコンテスト（ Heritage Health Prizeのデータを主催財団が保有しており、そのデータのうちの３年間分を公開して、

メンテナンスといった事例を紹介していますので、ご参照いただければと思います。ま36「マイニングして分析し、次の４年目の患者さんごとの入院日数を推定しなさい」とい

35

研究報告

タの解析・分析を行いました。これは今、日本ではおそらくできません。これをやった

うコンテストで、優勝賞金が３００万ドルで、世界から１６６０チームが参画して、デー70図表 6 医療ビッグデータのさまざまな活用事例
Propeller Health社（旧Asthmapolis社）:
ぜん息吸入器の先端につけた小型センサーを使って、発作が起こる前に発見。日時、位置情報（GPS）、吸入器の利用状態とともに、天気、空気の質
データ、EHR（注）データを利用

Explorys社:
EHRと保険料データを用いて疾患と治療法の関係をデータ解析。たとえばぜん息の場合、5、6種類に分類し、それぞれに有効な異なる治療法を提示。

UPMC（ピッツバーグ大学医療センター）:
140の乳がん患者の診療・ゲノムデータ等を組み合わせて解析した結果、
たとえば閉経の前と後ではがんのタイプが概ね異なることが判明。タイプ
別に有効な治療法を提唱。

カナダの新生児集中治療（NICU）:
新生児集中治療において、予測分析システムにより、新生児に装着したセンサーから送られてくるバイタルデータ（体温、心拍数、血圧値など16種類）をリアルタイムで収集・分析
あらかじめ登録された新生児の平均データからなる基準モデルと比較し、心肺停止や院内感染などの罹患リスクの存在を伝達
看護師による直接診断に比べ、6〜24時間早く新生児の容態異常が検知可能となり、また複数患者の同時観察により院内感染予測等に寄与
オンタリオ工科大学/アメリカＩＢＭの共同プロジェクト

Heritage Health Prize:
優勝賞金 300万ドル、1660チーム参加。
患者の次年度の入院日数を予測するアルゴリズム開発コンテスト。
70万人×4年間分のデータ（患者ID、年齢、性別、医者ID、医療機関ID、
曖昧化された診療行為、入院日数等）のうち、3年間分のデータを公開。
HIPAA法（Health Insurance Portability and Accountability Act ）が前提。

（注）EHR：Electronic Health Records. 電子健康記録。個人の健康・医療情報をデー
タベース化したもの

36

らプライバシーはどうだとか、個人情報云々というふうに怒られてしまうものに該当します。

米国は１９９０年代にＨＩＰＡＡ法（医療保険の相互運用性と責任に関する法律）が制定され、同法に基づいて医療の分野であれば、「こういう形で医療データを公開してもいい」ということがしっかりと定められていますので、こういったコンテストが可能になります。そうした事例も踏まえると、データを使っていくと、それぞれの患者さん

ごとに次の年にどのぐらいの確率で入院するのかというところまで把握できるかもしれない。現在われわれは、そういう時代に突入していることを認識しなければいけないと思っています。
個人別の医療ポータル

続きまして、新しい医療、ヘルスケアの流れとして３点ほどご紹介したいと思いま

年続いてきています。たとえばグーグル、アマゾン、フェイスブッ

す。ＩＴ、ＩＣＴの分野から見ると、産業としては「データを集めた者勝ち」という流
～

研究報告

れが、ここ

37

10

15

ク、ツイッター、ユーチューブ。これらすべての会社はデータを集めていることが差別化要因になっています。おそらく医療・ヘルスケア分野でも同じことが起こっていくだ

ろうと思っています。データを集めている人たちがプラットフォームとして、産業として、ぐっと成長していくのではないかと思っています。

そのような観点から見ると、実現するにはいろいろな壁がありますが、やはりパーソ

ナルヘルスレコード、あるいは患者ポータルというものを、将来に向けてどのような形で実現できるのかをしっかりと考えていかなければいけない。先ほどの亀田先生のお話の中で、亀田病院ではこういったパーソナルヘルスレコード、患者さんが自分のデータをきちんと把握することができるポータルをつくっているという紹介がありました。患者さんも自分のデータを出して自分自身の患者ポータルというものがおそらく将来にはつくられていくと思っています。

のサイ
図表７に取り上げたウェブサイトは、米国の医療保険会社 Kaiser Permanente

は加入者８００万人分のデータをすべてパーソナルヘルスレコードといトです。 Kaiser
う形で実現しています。それはやはりインセンティブがあるからできているのです。

38

図表 7 パーソナルヘルスレコード／患者ポータル

Kaiser Permanente My Health Manager
https://healthy.kaiserpermanente.org/health/care/consumer/my-health-manager［ I T業界の進出例］
Microsoft Health Vault
Google Health（撤退）⇒ インセンティブが働く仕組み構築が必須【パーソナルヘルスレコード】
医療機関、薬局、健診機関、保険者などにちらばる健康関連の情報を集約したデータベース。バイタル情報、生活情報、食事情報、健診結果、副作用歴、診療記録、投薬履歴などの情報を、個人自ら収集・保存・活用する仕組み。
医師主導型、患者や保険者主導型など種々の形態がある。

39

研究報告

はすべて定額制の会費になっていますので、 Kaiser
側から見ると患者さんはなる
Kaiser
べく医者にかかってほしくないわけです。医者になるべくかからないようにするために、パーソナルヘルスレコードをきちんとつくって患者さんの啓蒙活動をしている――
そのためにこうしたサイトができつつあるのだと思います。

ＩＴ分野では、マイクロソフトやグーグルのような非常に大きな会社も、同じような

パーソナルヘルスレコードのサイトの構築を試みました。マイクロソフトは今もやっていますが、グーグルは早々にあきらめました。やはりそれはインセンティブの違いになります。患者さんがきちんとデータを出すのか。あるいは医療機関、保険者からそういったデータをいただけるのか。そういうインセンティブをグーグル、マイクロソフトでは今も考えているのが実情かと思います。

それに対してたとえばＩＴ、ＩＣＴの分野でいうと、今われわれの身の回りでは食べログとかフェイスブック、ツイッターとか、よく考えてみると消費者が喜んで自発的にデータをアップロードしているわけです。医療の世界で同じようなことが起こるか、起

こらないか。そのあたりは非常におもしろいと思っています。うまい仕組みをつくるこ

40

とができれば、患者自身も自分のデータをアップロードする可能性は十分あり得ると思（注）新しいビジネスモデルで短時間のうちに急成長することを狙う企業

いますし、また医療機関あるいは保険者といった方々もデータをしっかりとアップロー

ドしていただけるようなインセンティブづくり、あるいは制度設計みたいなものをしっかりと考えていってもいいのではないかと思っています。
医療ヘルスケア分野のコミュニティサイト（注）

二つ目の流れはモバイルヘルスです。病院の外でデータを集めていく流れが動き始めているように思います。米国では一昨年、１００社以上のスタートアップに１社につき２億円以上の資金が流れています。医療ヘルスケア分野にかなりのお金が流れ始めているのです。ＩＴ、ＩＣＴ分野の企業も医療ヘルスケア系のスタートアップにお金を流し始めていますので、こういうモバイルヘルスの流れがこれからぐっと進んでいくのかな

ページ）は、一緒に検討をさせていただいたメンバーの一つである東芝の

研究報告

41

と思っています。
図表８（

事例です。日本でセンサー技術の進展に伴って、いろいろな新しいデバイスが生まれつ

42

睡眠
管理

介護
運動
管理

見守り
運転
支援

ゲーム

心拍

体動解析

脈波

脈拍

温度

皮膚温

加速度

姿勢/活動量

体表

心電

睡眠時
血圧変動

アプリ
処理ライブラリ（ミドルウエア）

生体
センシング

自律神経

睡眠時
無呼吸

Silmee™ Middleware API

健康
管理

特徴抽出

バイタル
波形表示
睡眠リズム 不整脈

クラウド
コーディネーター（スマホなど）生体センサー

Silmee™ API

図表 8 Silmee（東芝）

つあります。この場合考えなければい

けないことの一つは、こういったデバ

イスを医療機器として認定できるのか否かというところだと思います。米国

では、ＳＣＡＮＡＤＵという会社がつくっているデバイスは医療機器として認定されています。それに対して日本

ではやはり医療機器認定のハードルが非常に高いということがあるので、そのあたりをどう考えていくのかということも併せてわれわれに突き付けられた課題だと思っています。

三つ目はオンラインコミュニティです。先ほどのパーソナルヘルスレコ ー

42

ドと同じような形になると思いますが、フェイスブックやツイッター、食べログのようページ）のように非常に重い患者さん、難に、ＩＴの分野ではユーザーが集まっていろいろな情報をアップロードしています。医療の世界でも、たとえば米国だと図表９（と病の患者さん向けの無料ソーシャル・ネットワーク・サービスを行う PatientsLikeMe
いうサイトがすでに立ち上がっています。

こういうコミュニティサイトは、ＩＴ、ＩＣＴ分野から見ると産業として非常に価値のあるものですので、こういったコミュニティが医療分野でこれから日本でも立ち上がっていくことがあり得るのかどうかを、考えていかなければいけないと思います。

あと、たとえば医療サービスを比較検討できるサイトもあります。医療サービス向けの、医療サービス分野のアマゾン。そういうものも少しずつ動き始めていますので、

今、ＩＴ分野の流れが医療分野に入り始めているというふうに感じています。
データ利活用促進に向けた課題解決とイノベーション

最後に、ビッグデータとヘルスケア、あるいはビッグデータと医療の融合の時代に向

研究報告

43

44

図表 9 オンラインコミュニティ

PatientsLikeMe
http://www.patientslikeme.com/

PatientsLikeMe：難病患者向け無料ソーシャルネットワーク
MEDLINE：医学文献データベース。訪問者の1/3以上は患者であるとも
Castlight：医療サービスを比較検討できるサイト。
医療サービスのアマゾン といわれる

44

けて、われわれは何をしなければいけないのかという点をいくつかご紹介したいと思います。

先ほどの亀田先生のお話にもありましたが、われわれ日本は世界的にも非常に多くの量のデータを有していますので、これをうまく使っていけば、世界に冠たる医療サービ

ス、あるいは医療産業を構築することが可能になると思っています。しかし今あるデー
タの質は非常に悪いといわざるを得ません。

たとえば先ほどのお話にもありましたが、名寄せができない。きちんとＩＤのようなものを付与してくことを、われわれはしっかり訴えかけていかなければいけないと思い％以上のデータのます。最近話題になったのは厚労省のナショナルデータベースです。こちらはレセプトと特定健診データのひも付けを行ったわけですが、そのままやるとうのが現状です（

ページ図表

参照）
。

ひも付けができなかったということで、せっかくデータはあるのにそれが使えないとい80

そのような個人情報、パーソナルデータを、医療分野がしっかり使うことによって公10益にも資することができるので、やはりこのあたりの利用促進策をわれわれはしっかり

研究報告

45

46

図表 10 名寄せができない
病院 A
氏名

保険証番号

生年月日

東京 太郎

00001

19900101
病院 B

名寄せ可能

氏名

保険証番号

生年月日

東京 太郎

00001

19900101

病院 C
名寄せ要検討

氏名

保険証番号

生年月日

とうきょうたろう

00001

19900101※ 氏名がひらがなで入力されている

薬局 D
名寄せ要検討

氏名
東京 太郎

保険証番号
00001

生年月日
29900101※ 生年月日に入力ミスがある（注1）【厚労省ナショナルデータベース（NDB）】

約1600万人分（80%以上）のレセプトと特定健診データとをひも付けで（注2）するも、きず。「保険者番号／記号番号／生年月日／性別」をハッシュ
記号番号がトラブルに（注1）ナショナルデータベース（NDB）：レセプト情報・特定健診等情報データベース。
108ページ図表29参照（注2）データを項目ごとに分割し、格納整理すること46（ページ）には４点記しています。

と考えていかなければいけない。
図表
48

たり子孫にまで反映されてしまいます。普通のパーソナルデータ以上に慎重な扱い方が非常に微妙なところがあります。ゲノムデータに関しては、親戚一同あるいは将来にわ必要ですし、法律的にも新しい法体系が必要ではないか。

研究報告４点目。越境移転の対応とグローバル対応。今現在こういったパーソナルデータ、あ47

データを「俺がいいから公開する」というのが果たしてＯＫなのかどうかというのは、見るとゲノムデータというのは非常にセンシティブなデータです。たとえば私のゲノム３点目。遺伝子データ、すなわちゲノムデータをどう扱っていくのか。われわれからということ。

公共団体の主体によって法律がそれぞれ異なっているので、これを一体化すべきである２点目。表に示しているように、それぞれの行政機関、独立行政法人、あるいは地方か。そこをしっかりと考えなければいけない。

１点目。医療関係のデータの流通促進策。これをどのように法的に担保していくの11

図表 11 パーソナルデータの利用促進策⑴ 匿名データの流通促進策
個人情報保護法の改正？ 「医療等個人情報保護法」などの特別法？
Health Insurance Portability and Accountability Act⑵ 行政機関、独立行政法人、地方公共団体
主体によって適用法が異なるのは問題
個人情報の取り扱い主体

適用法

監督官庁

厚生労働省

行政機関個人情報保護法

総務省

国立がん研究センター

独立行政法人等個人情報保護法

総務省

岩手県立○○病院

岩手県個人情報保護条例

岩手県

宮城県立△△病院

宮城県個人情報保護条例

宮城県

陸前高田市立□□病院

陸前高田市個人情報保護条例

陸前高田市

大船渡市立△△病院

大船渡市個人情報保護条例

大船渡市

医療福祉法人済生会
鈴木内科医院

個人情報保護法
個人情報保護法

厚生労働省
厚生労働省

⑶ ゲノムとプライバシーの権利
個人情報保護法および改正法では十分対応できない⑷ 越境移転の対応とグローバル対応
国内にデータを持ち込むための本人保護の国際的な法的保護水準
との調和

48

るいは個人情報に関して、ＥＵでは、「しっかりとしたデータ保護をしている国でないとデータを提供してはいけない」ということになりつつあります。そうすると、日本が今のままだとＥＵからのデータは日本には集まってこないということになります。先ほどもお話ししたとおり、産業競争力としてはデータをどれだけ抱えているかというのが非常に大きな差別化要因になりますので、少なくとも日本にもデータが集まってくる、

そういうことをきちんとしっかりと行うことができるような法的な水準を、われわれも実現しなければいけない。

以上が法的なものですが、それ以外にももちろん、データサイエンティストの人材育成も必要だということを報告書ではうたっています。

そして最後のセクションでは、ビッグデータを使うことによって医療ヘルスケア分野

総務省データでは、医療費適正化効果が１０４３億円、経営効率改善により１２９３で膨大な市場が立ち上がっていくのだということを少し紹介しています。

億円、社会便益向上効果が３３１７億円あると試算しています。マッキンゼー・グロー

研究報告

バル・インスティテュートが試算したデータによると、米国では毎年３０００億～

49

４５００億ドルの経済効果があるといわれています。ＧＥも今、医療分野にデータをしっかりと使っていったほうがいいというプログラムを始めています。臨床における非効率なところを省いていくことで年間４２９０億ドルぐらいの経済効果があるとしています。

いずれにしてもデータをきちんと使っていくことで膨大な経済効果があるということをわれわれはあらためて認識しなければいけないと思います。

ＯＥＣＤでも同じような議論がなされています。データをしっかりと使うことによって生産性を高めて、付加価値の創出につなげていく。いろいろな産業セグメントでそれをやっていかなければいけないということをうたっていますので、医療ヘルスケア分野に関しても、これからデータの価値を認識してモバイルヘルス等の新しい潮流にも乗りながら、しっかりとデータの利活用を進めていきたいと考えているところです。

50

新潟県厚生連佐渡総合病院外科部長／
佐渡地域医療連携推進協議会「さどひまわりネット」理事

筑波大学図書館情報メディア系准教授

世紀政策研究所研究副主幹／
東京医科歯科大学大学院医療経済分野教授

塚田 信吾

佐藤 賢治

石井夏生利

川渕 孝一

世紀政策研究所研究主幹

森川 博之

ＮＴＴ物性科学基礎研究所 機能物質科学
研究部分子生体機能研究グループ主幹研究員／医師

パネルディスカッション【パネリスト】【モデレータ】

21

21

本日はパネリストとして、４名の皆さんにおいでいただきました。簡単にご紹介

私は医師ですが、４年前にＮＴＴにリサーチスペシャリスト、ポスドクのような52

森川
したいと思います。

はじめにＮＴＴの塚田先生は、お医者さんであり、ＮＴＴの研究員であって、さらに（ヒトエ）というすばらしいデバイスを開発しました。
この間、 hitoe
佐藤先生は佐渡島で地域医療連携ネットワークを構築され、データ連携等において非常に先進的な取り組みを積極的に進めています。

石井先生は、私が不得意な法律の専門家です。先ほどお話しさせていただいたパーソ

ナルデータや個人情報の視点からお話しいただきたいと思います。

分程度プレゼンをしていただき、それを踏まえてディスカッショ

川渕先生は、医療経済の大家でいらっしゃいます。
はじめにそれぞれ

塚田

日常生活で無理なく生体信号を測定するンをさせていただければと思います。塚田さんからお願いします。

10塚田主幹研究員

形で研究所に入り、最近社員にさせていただきました。

先ほどから先生方のお話にもありましたように、日本には非常にたくさんの医療データがあるけれども、ほとんど利活用されていないということを、実際に現場で担当している方が異口同音に言われます。現状をバッサリ言ってしま（注）

うと、レセプトを効率化のために電子化したのに沿って、レセコンから電子カルテに発展したような側面があって開発が進んだので、医師のほうも積極的にどんどん進めましょうという話

パネルディスカッション

53にはなっていません。

そういった意味で亀田先生や佐藤先生のように、医療の中に積極的に情報共有をというフィ（注）レセプト（診療報酬明細書）を作成する専用コンピューター

ロソフィーを持っている先生方が主導してつくっているシステムは、積極的に機能している一方で、レセコンの延長的なシステムでは、医師が会計業務的なところも含めて入力作業を強いられているというやや消極的な状況があります。また、データの利活用にはいろいろな障壁があって、なかなかそのハードルを越えにくい。一体どうしたらいいのだろうかと現場で考えている状況もあります。

一方、最近はヘルスケア関係でいろいろなデバイスが一般向けに出てきています。そういったデータがやはり疾患の予防などに活用されるのではないかという期待が高まっています。ただ、よく調べてみると、たとえば血圧計一つとっても、取ったデータをき

れいに時系列にサーバーにアップしているかというと、必ずしもそうではなくて、手書きでノートに書いて保存している場合も多く、入力作業までしていただくのはハードルが高いというのが現状ではないかと思います。

そういった中で最近 、「活動量計」が普及してきていて、そういったデバイスの個別データから、どのような活動をしているのか、生活習慣はどうなのかというものがよう
やく可視化できる状況になってきました。

54

さまざまウェアラブルの機器ができています（

信号がきれいに負担なく取れれば理想的です。

ページ図表参照）。こうしたウェ

なく、医師の立場からすると心電図や筋電図や脳波といった、生理学検査で使うようなの負担なく取る技術が求められていると思います。できれば活動量計の加速度信号ではそういった中で、できればより正確でクリーンな生体情報を取得して、しかも利用者

様なものをまとめてどう評価していくかというのが、現在の課題になっています。

はほぼコンセンサスができつつあります。一人ひとりのライフスタイルという非常に多かという情報は遺伝子情報に勝る、疾病と深くつながる要素であるということに関しての情報は非常に重要です。たとえばどういった運動をし、どういったものを食べている「生体信号を活用する意義と必要な技術」としてまとめますと、日常のライフスタイル

ウェアラブル機器がどんどん普及してきているという流れがあります。

野では、世界的に進んでいる少子高齢化の流れの中で、健康増進あるいはスポーツ用のアラブル機器はスマートフォンの後継として期待されています。一方、ヘルスケアの分12

そうした生体信号を取るときに何が必要かというと、生体電極を使います。よく病院

パネルディスカッション

55

56

図表 12 ウェアラブル機器
スマートフォンの後継

SamsungSony

Google glass

Smart watch

ビッグデータ時代のコミュニケーション端末
健康スポーツ用ウェアラブル機器

活動量計
JAWBONE

スポーツ用
心拍計

OMRON

NTT
docomoPolar

Heart rate Monitor

キーワード : 少子高齢化

健康増進

adidas

疾病予防

ＥＨＲ

56

の検査を受けるときにペーストを塗ったり、あるいはベトッとした電極を貼り付けたりして測定するわけですが、この方法は非常にきれいな信号を取ることができる反面、皮膚を密閉してしまいますので、長期に連続して使うと肌がただれたり、かぶれてしまうという欠点があります。したがって日常生活で使うには不便なものでした。

また最近、スポーツ用途で金属をメッキした、たとえば銀などをメッキした布の電極が普及しているのですが、こちらの場合はスポーツ中、汗をかくような状況でバンドをきつく巻けばいいのですが、日常使っていく場合には少し締め付けがきついとか、ある

いは水で濡らしてから装着しなければいけないという弱点がありました。

害、たとえば脊髄損傷などの治療を目指した将来の医療技術として、ブレインマシンイ

パネルディスカッション

hitoe
私がなぜこの電極の研究に着手したかというと、もともとは再生医療、神経の障をする目的でＮＴＴの研究所に入り、つくり出したのが発端です。

塚田

生体電極内蔵シャツ

ンターフェースという埋め込み型の神経電極の研究分野があるのですが、そちらの研究

57

58

現在使われている主な神経用の電極は、金属製の電極を脳の中に埋め込むものです

が、金属の電極を埋め込むと脳にグリア瘢痕というものができて、脳に恒久的な障害を起こしてしまい、信号が取れなくなるという問題が発生します。それで私はシルクを使って、柔軟で生体親和性の高い、柔らかく細い電極をつくりました。こちらの電極を使うと１年たってもきれいな信号が取れるということを動物実験で確認しています。

に構造式等が出ていますが、この導電性高分子は― ＳＳ
これに使った素材ですが、手術用の糸（絹糸）に導電性高分子のＰＥＤＯＴ Ｐ

をコーティングしたものです。図表と名付けられる前の布をご覧になの榊原定征会長が研究所に視察に来られ、まだ hitoe
り、「一緒にやりたいですね」というお話をいただいて共同研究をしました。

この糸を布状にして、生体信号、たとえば心電図を取る実験をしていたときに、東レ

医療材料以外に、もう少しほかの分野でも活用できないかと考えました。

素材で、直接脳と触れていてもきれいな信号が取れるというものです。この素材を先端― ＳＳは親水性が非常に高く、ほとんど毒性がないというか、その中でもＰＥＤＯＴ Ｐ

白川英樹先生がノーベル賞を取られた、電気の流れるプラスティックと申しましょう13

図表 13 シルク繊維複合素材の生体電極
シルク繊維の表面を均一に PEDOT-PSS でコーティング
することで、柔軟性・導電性・生体適合性を損なうことなく、十分な引っ張り強度を与え、耐水性・加工性の課
題を解決できる。

拡大

50μm
シルク

電子顕微鏡像PEDOT-PSS ／シルク複合素材

PEDOT-PSS

導電性高分子ポリ（3、4−エチレンジオキシチオフェン）−ポリ（スチレンスルホン酸）

59

パネルディスカッション

図表 14 ウェアラブル電極への応用

PEDOT-PSS をコーティングした布帛を電極としてシャツに配置
着衣だけで心拍・心電図を計測 装着者に負担をかけず、長期間連続モニタリング

東レとの共同開発により極細繊維（ナノファイバー）を活用
ウェアラブル電極へ

電極

60

東レが持っているナノファイバーという、７００ナノメーターの非常に細い繊維で構成されている生地と、この導電性高分子の相性が非常によく、ノイズの少ない信号が取れる。しかも快適な布状のもので、装着者にあまり負担なく生体信参照）。

号が取れるというものができました（図表

トボタンを押しますと、心電図が内蔵メれる。何か異常を感じたときにはイベンもあまり意識せず、いつでも心電図が取ています。下着の形で、ずっと着ていての心電図がこちらのスマートフォンに出

私は今日もこのシャツを着ていて、私

14

表
裏

モリに格納される、あるいはかかりつけの先生にデータを送ったりすることが手軽にできるというものです。

この技術のポイントになったのは、非常に極細の繊維の中に導電性高分子を染みこませて布にするということで、従来の電極にほぼ匹敵する信号安定性が得られたところです。

さらに最近は、スポーツ分野でストレッチの布を使ったコンプレッションインナーといわれる、ランナーの方がスパッツのようなものをはいて走っていますが、そういった生地、快適でありながら着圧を一定にする技術が発達しています。そういった東レの技

このシャツは着心地がそれほど悪くないので、寝間着代わりに着て寝ますと、睡眠中

パネルディスカッションても、ひとりでに睡眠日誌のようなものができます。やはりストレスがかかったときにれるようになっています。

使いますと比較的きれいな、医療用の電極に近いような心電が、シャツを着るだけで取術とわれわれの技術を合わせて、このようなシャツをつくることができました。これをの心拍をずっと取ることができます。データを蓄積していきますと、自分で入力しなく

61

の布を貼り付けて、自転車を漕いでいるときの腓腹筋
hitoe

62

は、明らかに睡眠の質が下がっているのがわかります。「おまえ大丈夫か」と言われても、日本人はがんばり症ですので、「ダメです」とは言わなくて「大丈夫です」と言ってしまうのですが、こういった技術で、体のほうが悲鳴を上げていることを可視化できるのではないかと期待しています。

もう少し楽しいシーンをご紹介しますと、研究所で所長杯というゴルフコンペがあるのですが、そちらにこのシャツを着てエントリーしました。エントリー者は皆、最初の１番のティーショットのときに一様に心拍が上がっていて、さらにミスショットをした

ときやパットのときに非常に心拍が上がっているというデータが取れ、さすがにゴルフのよはメンタルスポーツだというので一同驚きました。朝一のパットやミスショットは心臓への負担が大であるという結論に達しています。

この技術は心電図だけではなくて脳波などの信号を取ることもできます。図表

あるいはスパッツの中にした脳波を取ることができます。

うに櫛形のもので、糸状の電極を髪の毛の間に滑り込ませて頭皮に密着することで安定

15

図表 15 櫛形電極による脳波の計測例

脳波計測

ホルダー

毛髮

50µV

1sec.

の筋電図を取ってみました。こういったデータがありますと、本当にしっかり運動をしているのか、筋肉にしっかり効かせるようなトレーニングをしているのか、あるいはなんとなくさぼっているのかといったものまではっきりと見えるということで、こういったものを運動の楽

しみの中で使っていただきながら、いろいろなデータを集めてヘルスケアに役立てることを考増進や医療分野に応用していきたいと考えていパネルディスカッション

いろな方とパートナーシップを組みながら健康

現在、この生地の安全性の試験が終り、いろえています。

ます。

63

PEDOT-PSS
シルク繊維

頭皮

櫛形脳波用電極

皮膚の前処置なし 櫛形電極を頭髪内に設置 ポータブルデジタル脳波計で記録

新潟県の佐渡島からまいりました、外科医をやっています佐藤です。田舎の取り参照）。患者さんのデータを開いたとこのほうに新しいもの、下のほうが古いものです。たとえば一番上、７月９日に佐渡病院

外科で薬が出された、その右側の検体検査というのは血液検査をされたということです。右下のＥＳというのは内視鏡、胃カメラです。あとはＣＴ。これらはすべてボタン

64

地域医療連携ネットワーク「さどひまわりネット」
佐藤組みとしてお聞きくだされば幸いでございます。

２００９年度の地域医療再生基金をいただき、佐渡で地域医療連携ネットワーク、愛称「さどひまわりネット」を構築しました。

当ネットワークの最大の特徴は、病院のみならず開業医、歯医者、調剤薬局、検査業者、健診機関、介護施設等をすべて結び、それぞれからデータをいただく点にありま

ページ図表す。いただいたデータは中央のデータセンターに収集して、それを参照するシステムです。
実際の画面をお示しします（16

ろですが、非常に単純な画面です。何月何日、どこで何をされたかが表示されます。上66

佐藤外科部長になっていますので、詳細を知りたければそこをクリックすればいいわけです。「処方」というボタンを押すと薬の内容の一覧が表示されます。「検体検査」というボタンを押すと血液検査の結果が表示されます。血液検査は時系列で表示可能です。また、いろいろな医療機関からデータを集めますので、施設をまたがって横串での時系列表示が可能です。

いきます。ＣＴ画像も同様に何枚もありますの

パネルディスカッションです。

イールをぐるぐると回すとパラパラと替わって視鏡は通常何枚も撮られますので、マウスのホ内視鏡などの画像を見ることもできます。内で、マウスのホイールで繰っていくことが可能

65

図表 16「さどひまわりネット」患者情報統合画面

医療情報ネットワークシステムは、情報を収集して溜めて、それを参照する仕組みになっていま

すが、現在の技術で保管と参照はまったく問題ありません。課題は収集です。収集するためにはデータがなければならず、データ化されているものしか収集できません。現在、稼働している地域

医療連携システムのスタイルは、電子カルテを持っている病院同士を結ぶか、もしくは電子カルテを持っている病院の情報を周りの診療所が参照

するかのどちらか、もしくは両者のハイブリッドタイプです。佐渡では電子カルテを導入している病院は当病院しかありませんので、どちらのシス

テムも使えません。そもそも地域医療連携ですので、その地域の医療機関の情報をすべて収集する

66

図表 17「ひまわりネット」で情報収集対象とする機器
医事会計システム（レセコン含む）

病名、処方内容（院内処方）、注射内容、処置内容
どの医療機関にも存在

検体検査システム（外注含む）

血液検査結果、細菌検査結果など外注の場合は外注検査業者から取得

画像システム・機器

放射線画像、内視鏡画像など
画像はすでにデジタル化されている

調剤薬局システム（NSIPS など）

院外処方内容電子カルテ（導入病院のみ）

上記以外に入院サマリー・看護サマリー・指導記録など

それぞれデータ様式が異なるため、接続には個別交渉が必要！

ことが理想なはずです。しかしそれを実現できるシステムが存在しなかったので、独自で開発しました。

の一番上に書いて電子カルテに頼らないのであれば、どうやって情報を集めるか。基本は図表

医療機関にも存在します。診療報酬明細には病67

パネルディスカッション

射の内容、手術を含めた処置の内容が記載されて療報酬の明細を作成する医事会計システムはどの険組合からお金をいただけます。したがって、診

医療行為の明細をまとめて提出することで健康保名、院内処方の場合の薬の内容、点滴を含めた注るものです。保健医療では、医療機関は、行ったは何をするものかというと、診療報酬明細をつくある医事会計システムです。医事会計システムと

17

68

いますので、これを収集するだけでも相当なことがわかります。ここに書かれていないのは、血液検査の結果、レントゲンや内視鏡の画像そのもの、それから院外処方をされた場合の薬の内容です。これらは、それぞれの機器に接続して収集するという方針にしました。

それぞれの機器からデータを収集するために各機器にちょっと細工をして、日次かつ自動で収集できる仕組みを構築しました。集まったデータは「さどひまわりネット」に同意している患者さんかどうかのチェックがなされ、同意している患者さんのデータのみインターネットへ出ていってデータセンターへ入っていくことになります。

です。それぞれから出てくるデータはすべてばらばらです

しかし収集については多くの問題がありました。今現在「さどひまわりネット」に接続されている機器は全部で各医療機関に収集端末を置いて、そこで使われている医事会計システムやレントゲン

ますが、いずれも問題点が少なくなく、どうしても国民共通の番号制が必要です。

それから、先ほどからお話に出ている名寄せです。名寄せにはいろいろな方法がありので、それをどうやって統合してシステムに格納していくのかが大きな課題です。

86

機器、内視鏡機器などを接続するのですが、出力されるデータのフォーマットはおのおの機器それぞれのベンダーすべてに、「おたくの機器はどうやって接続できますの異なりますので、何らかの形で吸収して、データセンターへ送らなければなりません。

か」と交渉しながら逐次作業を進めていきました。非常に大変でした。

％以上は医療を受けている患者さんでもあります。こ

医療よりも介護のほうが重要視される時代に間もなく突入すると思います。実際に介護保険の適用を受けている方のト」には医療・介護連携機能を実装しました（

ページ図表

参照）。

18

国は明確に在宅診療の方向にシフトしようとしています。それに伴っていろいろな民がありました。ここも非常に苦労したところです。

るには、おのおのどういう仕組みになっているのかということを調べながらつなぐ必要保険によってそれぞれ違うシステム、違う制度で動きますので、実際に健診データを取あと健診のデータを取り込んでいます。健診と一口にいっても非常に複雑で、年齢、70

れから先、医療と介護の連携はますます重要性を増すと予想され、「さどひまわりネッ

80

間サービスが出現してきています。たとえば血圧計に携帯電話の機能が組み込んであっ

パネルディスカッション

69

86

図表 18 医療・介護連携

入力情報の確認
医療介入の判断
在宅診療方針の見直し
指導連絡入力する情報の設定
生活注意事項の提示
緊急対応方法の提示

タブレット利用
通信機能付き
血圧計など
情報入力
生活注意事項の参照
緊急対応方法の参照て、家庭で血圧を測ると値が自動的にその企業のサーバーに保存され、蓄積された血圧値を患者さんである利用者、あるいは主治医が参照できるというサービスがすでに始まっています。今後こうした民間サービスが増えてくるだろうと踏んで、「さどひまわりネッ

ト」から該当する外部サービスに接続できる機能も実装しました。

地域連携システム普及の鍵―― 誰が構築し運用するか

佐藤 「さどひまわりネット」に参加する施設は、すべて情報提供者です。よくある連携システムのように、情報提供施設と参照施設

70

とを切り分けるという概念はありません。それを実現するためには双方向性ネットワー

クにする必要があります。双方向性ネットワークにするためには電子カルテを前提にはできなくて、既存の機器と接続する必要があります。ここは大変なのですが、大きなメリットがあって、今まで使っている機械と接続するので各医療機関に業務フローの変更がほぼ必要ありません。こうした特徴が、ネットワークの構築には基金を用いたものの、あとは参加する施設の利用料で自立運用できた理由の一つかもしれません。

ネットワーシステムはどんなにすばらしくても、参加する人がいなければ意味がありません。参加数の実態ですが、つい先日の状況で、島民の約２割にあたる１万１８３０

施設が参加しています。注目すべきは介護施設です。当初、介名から同意が得られています。参加する施設は、病院、診療所、薬局、介護施設など全部で１０４あるうちの護施設は１桁台の参加しか得られないかなと思っていましたが、実際は７割も参加いた

だきました。介護施設もいかに医療情報が欲しかったのかということを痛切に感じました。

いろいろな情報が集まってきますが、地域連携システムで最も重要なのは、患者さん

パネルディスカッション

71

72

がほかの医療機関で医療を受けていないかどうかを知ることです。システムがなければ患者さんに聞かなければわからないわけです。しかし患者さんの情報が当てずっぽう、

あるいはいい加減だったとしても、システムを使えば、この患者さんは○○病院からこんな薬をもらっているとわかります。

「カルテの一元化」といわれることもあるのですが、すべての情報をすべての医療機関から収集するには非常にコストがかかります。また、どんなに集めてもそれが有用かどうかはまた別問題ですので、バランスをよく考えることが必要かと思います。

システムの具体的な有用性も多々あるのですが、たとえば介護施設に入所している方が、血圧で内科にかかっていて、腰が悪くて整形外科にかかったとします。それぞれ担当者が違います。でも担当者が違っていても同じ人を診ているわけですので、それぞれの担当者が機能的に連携を図る必要があるはずです。ただそれに必要な情報共有基盤がない。そのためにシステムが存在すると考えるべきだと思います。

佐渡で地域医療連携システムをつくったのですが、これが全国規模で広がれば同じよ

うなメリットが得られるはずです。個人にとって、旅行に行っても引っ越ししても、医72

療の継続、介護の継続は可能だという環境が得られるのですが、もっと重要なのは、集められた膨大なデータの活用です。医療資源はすでに枯渇に近い状況であり、今後それをどのように配分していくのかなど、膨大なデータの分析に基づく方向付けが非常に重要になると思います。
ページ図表参照）。医師会の調べによると、わかって連携システムは有用なツールだと思うのですが、なぜ広まらないのかというのは永遠の課題のような気がします（

19

医者をはじめとする当事者は深く関わろうとせず、ベンダーさんに丸投げするケースが73

パネルディスカッションが反映されにくく、結果として使いにくいシステムになりかねません。実際に利用する

先ほど申しあげた１６０ほどというのはすべて公共事業です。公共事業にしますと、意識の問題です。

がそれを構築して運営するのかというところが大きいのではないか。特に費用と当事者多いようです。これが公共事業の特徴といえるかもしれません。そうすると現場ニーズ

す。そのうち実際に稼働しているのは、ほぼ１桁といわれています。なぜなのか――誰いるだけで地域連携システムと呼ばれるものはすでに１６０ほどつくられているそうで

74

図表 19 医療連携システムの課題
誰が構築・運営するのか？
コンセンサス：住民、参加対象施設
費用の確保
公費（公共事業、補助金）の陥りやすい欠点：当事者意識の欠落と過剰な要求受益者（患者）負担の欠点：事務費用が大きくなる
過度な負担・責任を負わない運営体制

いきすぎた「個人情報保護」への対策

医療情報は共有されるべきもの、保護の基本は守秘義務

医療・介護情報の標準化

産学中心が望ましい（コンセンサスが得られやすい）、国は支援の立場を

名寄せ
国民共通番号性がぜひほしいが……
「個人情報保護」対応
既存システムを対応させるための巨額の費用

データの後利用「個人情報保護」対応：合理性のある匿名化手法と法的妥当性
データ分析のための法的整備、担当継続できる機関の確保（費用）分析結果のフィードバック体制

74

人間がいかに深く関わるか。要するに当事者意識が一番重要になると思います。

個人情報保護については先ほど来お話が出ています。ただ、一般に考えられているものと医療情報は少し違っていて、医療情報は共有されるべきものです。共有してはいけないのであれば、開業医の先生が病院を紹介できなくなってしまいます。なぜ共有できるのかというと、医療従事者には守秘義務が課せられているからです。個人情報たる医療情報の保護は、守秘義務で担保されているという基本を見直す必要があるように思います。

ページ）に 「 パ ー ソ ナ ル ヘ ル ス レ コ ー ド の 落 と し 穴 」 と 書 き ま し

地域連携システムをつないでナショナルデータベースへ（

76

常にコストがかかります。コンセンサスを得るにも時間がかかります。誰が運営するのた 。 こ こ で の 「パーソナルヘルスレコード」は先ほど森川先生が触れられた民間レベ

図表

ルのものとは少し性格が異なり、ナショナルデータベースに近い概念で捉えてくださ

パネルディスカッション

佐藤い。国全体での医療情報、介護情報をデータベース化することが理想的なのですが、非7520図表 20 パーソナル ヘルス レコード（PHR）の落とし穴
PHRの整備は国民全体の情報収集・分析に理想的だが……
巨額の開発費・維持費、長期間に及ぶ開発期間
管理・運営するのは誰か？
個人情報の集積に対する抵抗：コンセンサスへの時間と費用

現実的なのは地域医療連携システムを増やすこと？
地域医療連携システムを順次つないでいくことで……
成功体験の蓄積
コンセンサスや開発・維持費用の時間的・地理的分散
地域医療連携システムをつなぐ技術はすでに実用域

なぜ地域医療連携システムは増えないのか？
これまで構築されたシステムは 160 弱！
実際に有効に機能しているシステムはいくつ？
利害の衝突、脆弱な運営主体組織、公費頼み、患者囲い込み意識
実は当事者自体に有用性に対する認識が乏しいことが問題かという大問題もあります。

個人的には、いろいろな地域で地域医療連携システムをつくりあげていって、それぞれをつないでいくことによって国全体の医療連携システムに近い方向へ持っていくのが現実的ではないかと考えています。時間とお金を分散させられるからです。しかしなかなか地

域連携システムは増えていきません。

いろいろな問題があると思うのですが、厄介なのは、医者に連携システムを使う概念があまりないということです。医者がほかの医療機関の情報を参照するシーンは二つしかありません。一つは紹介状をもらったときです。もう一つは、救急外来に患者さんが飛び76

込んできたときに、その患者さんがたまたま別の病院にかかっていた場合、その病院に連絡を取って情報を知る。たぶんこの二つしかないのです。

日常的にほかの医療機関の診療情報を参照しながら外来診察をするという経験はほとんどの医師にない。ここがなかなかなじまない点です。このシステムの有用性は頭ではわかっていても、実際にはうまく活用できないというところが実は普及や利用促進における潜在的な問題ではないかと考えています。

以上ですが、多くの方にご協力いただき、短期間にほぼ当初のコンセプトどおりのシ

ステムを構築することができました。関わられた皆さんに本当に感謝しています。

私は現役外科医ですが、佐渡病院に外科医は４名しかいません。今日はウィークデー

で、私がここに来るためにはほかのスタッフに穴を埋めてもらう必要がありました。外科のスタッフにこの場を借りて感謝いたします。

私はプライバシー権、それから個人情報保護法の研究を比較法的観点から行ってセンシティブな医療・健康情報の利活用と法整備
石井パネルディスカッション

77

石井准教授に「ビッグデータと医療・健康」と書

78

きました。
図表

な必要性と、センシティブデータへの個人のプタとして取り扱わなければならないという法的るといっていいと思います。センシティブデー

禁止」というルールが特に欧州では確立していにカテゴリー分けされていて、「原則取り扱い

情報は諸外国でもいわゆるセンシティブデータ

私なりの問題意識としては、医療情報、健康の分野だと思います。

性。これらが最も対立する分野が、医療や健康ス、それから保険、医学研究などに使う必要れる医療情報と、医療サービスや介護サービ

きましたが、センシティブデータであるといわ21

図表 21 ビッグデータと医療・健康保護と利用のバランスの難しさ

ライバシー意識というものを考えたときに、健康な人については自分の個人情報、病院にかかった情報を勝手に使われると嫌だという人はいるかもしれません。

しかし、そうでない重篤な病気を持っている方について、自分の情報を使ってほしくないという人がどれぐ

らいいるのだろうかというのは、やや疑問があるところです。

越境データ流通の関係でいうと、日本のビッグデー

際的にも通用する法制度をつくっていかなければなら

パネルディスカッションす。

にビッグデータが蓄積されるようにするためには、国ければならなくて、森川先生が言われたように、日本

タ・ビジネスを活性化させるための法制度整備をしなないということが、今問われているところだと思いま

79

医療目的・研究利用
境界は曖昧？

ビジネス利用

個人情報保護制度
個人のプライバシー意識（センシティブデータ保護）

ミスマッチ？
（健康な人、そうでない人）

日本のビッグデータ・ビジネスを活発化させるための法制度整備（日本にビッグデータが蓄積されるように）

日にＩＴ総合戦略本部決定で出ました。医療分野で問題になりそうな参照）。

人が特定される可能性を低減したデータについての規制緩和をするということです。二つ目が独立監視機関。これはヨーロッパから十分な保護レベルと認めてもらうためには

独立監視機関をつくるのが必須になっていますので、つくらなければならないということです。それと併せて越境執行協力も、ヨーロッパなり米国なりの監督機関と協力を図っていかなければいけないということが求められています。

80

これも私の問題意識といいますか、疑問点なのですが、法的な観点からは、医療目

的、健康管理目的、医学研究に使うような場合についてはデータを使えるという例外規定を設ける必要性は認識されていますが、他方、ビジネス利用、金儲けのために使う場合はダメだといわれがちです。実はこの境界線は意外と曖昧で、たとえば医薬品の開発をするような場合でも、研究利用から医薬品の販売などにつながっていくわけです。
月

現在検討されている「パーソナルデータの利活用に関する制度見直し方針」が、２０１３年論点を挙げてみました（図表20

一番重要と思われるのが匿名化です。完全な匿名化は無理だといわれていますが、個2212

図表 22 法改正の論点

匿名化
独立監視機関とその権限（課徴金等）
越境執行協力日本からの越境データ移転制限
個人の権利（開示、訂正、利用停止等）
中小・零細事業者の取り扱い
行政機関、独立行政法人等および地方公共団体が保有する個人情報の取り扱い

それから日本からの越境データ移転制限。これは日本にあるデータについて、そこから保護レベルの低い国への越境データ移転を制限する規定を設ける必要があるのではな

いかということです。対外的に、日本は保護レベルをしっ

か り し て い ま す よ と い う よ う に 見 せ て 、 バ ッ ク ド ア（ 抜け道）にならない仕組みをつくっておく必要があるだろうということです。

個人の権利や中小・零細企業者については時間の関係もありますので省略させていただきます。

一番下は森川先生からご指摘があったとおり、医療分野については法令の適用が設置主体によってばらばらですので、ここは統一のルールをつくる必要があると考えます。

パネルディスカッション

81欧米のデータ保護法制

よく「欧米レベルに合わせる」という言葉を聞くことがあるのですが、欧州と米国では全くスタンスが違っています。ヨーロッパは、人権保障を打ち出すデータ保護戦略を取っているといっていいと思います。医療分野に限定せずいろいろ厳しいことをいっていまして、「センシティブデータについては取り扱い原則禁止」、「十分な保護レベルを講じていない第三国に対してデータを移転してはならない」という規定を設けるな

ど、人権保障であることを打ち出しながら、データ流通についての主導権を握りたいという意図があると思います。

他方、巨大インターネット事業者を抱える米国は、自由なデータの流通を維持したいと考えています。ただし、医療、金融、児童の保護や通信分野のような特定の分野についての立法措置は講じるようにしていて、医療分野ではＨＩＰＡＡのプライバシールールなどが有名なところです。

ヨーロッパでは１９９５年のＥＵ指令に基づいて、加盟国がそれぞれデータの取り扱

いに関する法律をつくっています。それを改正するための提案が２０１２年に出ており82ます。採択は延期されるようですが、この提案が出たことで世界的にも注目を集めました。今回の改正提案でどのあたりが変わるかというと、もともとセンシティブデータであった「健康関連のデータ」に加えて「遺伝データ」と「バイオメトリックデータ」が項目の例外があり、その中では保健医療目的の場合と、科学的な研究追加されたということがあります。それから取り扱い禁止の原則については変更ありません。ただし、研究目的の場合は、個人を識別する情報でなければ目的を達成できないこと。それか

83

パネルディスカッション合であるということが条件付けられています。研究目的による個人データの公表についす。

医学などについて」というように、使える場合を限定して安全保護措置を講じることで利用できる場合がいくつか列挙されていて、「守秘義務を負う者による予防医学や職業ら識別できる情報とそうでない情報を区別して、それによって研究目的が達成できる場

ます。一つ目が、「立法による特別の安全保護措置を設ける」ということ。二つ目は、保健医療目的によるセンシティブデータの取り扱いについては、条件が付けられていを目的とする場合という二つの例外が、医療関係だと関わってくると思います。

10

ては、本人が同意した場合や、本人のデータ保護の権利を侵害しない範囲であることなどが述べられています。
それ以外の場合は、省略いたします。

日本で医療情報保護法が制定されるかどうかの見通しはわからないのですが、つ法改正に向けて石井

くるときには自由に使えるようにするための例外要件を設ける必要があります。保健医

療目的や、調査研究目的の場合の例外措置を設けるというのは、もちろんそうなのですが、それらに当てはまらない場合もいろいろな用途があると思います。

今までのプレゼンテーションの中にもありましたように、それらに当てはまらない用途についてさらに例外をつくるときには、やはり立法措置を考えなければいけないということになります。ヨーロッパでは３種類ほど例外を設けていますので、段階に分けて例外のつくり込みを変えるというような方法もありうると思います。

法改正に向けてですが、日本からの医療データの越境移転を停止できる制度はつくっ84

図表 23 法改正に向けて

日本からの医療データの越境移転を防止する（ことのできる制度を設ける）→ 十分性のみならず、日本の主導権を確保
適法な取り扱いのための要件を明確化する→ 未曾有の少子高齢化社会に突入する中、QOL向上等の取り組みが、どの程度公の利益に合致するものであるのか、国内事情に沿った制度設計の必要性→ ただし、オプトアウトや共同利用等の手続き的要件を設けるスタイルはNGておいたほうがいいといえます。なぜかというと、ヨー

ロッパから十分な保護レベルとして認めてもらうため、

向こうの尺度で十分性を認めてもらうことを考えなければならないこともありますし、十分な保護レベルを講じていますよということによって、対外的に信頼してもらう仕組みをつくることも期待されるからです。日本から移転する先の国に対して、日本の主導権を確保するということもあります。

に「適法な取り扱いのための要件を明確化す

これから少子高齢社会に突入する中で、医学研究や医療パネルディスカッション

致するものなのかを、国内事情に沿って具体的に制度設提供、研究医療などの公の利益がある場合があります。

る」とあります。これは利用条件のことですが、医療の図表の提供などさまざまな取り組みがどの程度公の利益に合8523

計していかなければなりません。

今の個人情報保護法制のようにオプトアウト（本人の求めに応じ、個人データの第三者提供を停止すること）、 共同利用など、手続き的な要件ではダメだと個人的には考えています。個人の権利を守るという側面と、医療の提供や研究利用、さらにはそれを支えるビッグデータ・ビジネスの妥協点を、中身を見て要件を考えていかなければなりま
せん。

個人データは、医療を提供する側のデータなのだというように主張することもできな

くはないのですが、法学的には解の出ない、見通しの悪い、筋の悪い議論になってしまいますので、データは誰のものかという問題設定自体、ここではやらないほうがいいと思います。
個人情報の匿名化と利活用

大事な方法は、規制をすべて免れるための「匿名化」です。パーソナルデータの利活用に関する制度見直し方針の中でも、個人データを加工して個人を特定される可能性を86低減したデータの、個人情報やプライバシー保護への影響に留意した取り扱いが書いてあります。日本の法律では、氏名や生年月日、その他の記述等を重視して特定個人を識別できるかどうかを考えがちです。

しかし、識別性というのはそんなに単純なものではなくて、たとえばヨーロッパでは、識別可能性があるかどうかというのも、匿名性があるかどうかというのも、データを使う側が合理的な手段を使っているかどうかという、合理的な基準で決まるといっています。

それから識別とはそもそも何かというと、ある集団があって、その集団の中である人

物を引き出せる場合、集団のほかの構成員から区別されたときに識別性があると理解されています。識別性や匿名性というのは、状況によって左右されることが前提となっています。

米国のＨＩＰＡＡプライバシールールは有名なところで、対象事業者による保護健康情報の利用提供に関するルールを定めたものになっています。

消費者プライバシー保護の観点から法執行を行う機関としてＦＴＣ（米連邦取引委員

パネルディスカッション

87約束すること。第３要件は第三者に提供するときに再識別化しないように契約上禁止すること。この三つの要件を満たすことによって、保護対象となる情報から外すという考え方を示しています。ヨーロッパも米国も日本も、汎用的な匿名化の方法はないという88会）があります。ＦＴＣが匿名化の考え方についていわゆるＦＴＣ３要件を示して有名になったレポートが、「プライバシーレポート」です。

匿名化要件ですが、ＨＩＰＡＡプライバシールールには２種類あります。一つ目が統計化といっていいと思いますが、データを再識別できるリスクが最小限であるというこ

種類の情報を取り除くとを専門家が判断することによって、匿名化を認める方法。もう一つが、セーフ・ハー

バー・ルールというのですが、あるデータから個人を特定するす。
ＦＴＣ３要件は図表に、第１、第２、第３とそれぞれ書いてありますが、第１要件

よって判断していて、再識別のリスクはゼロではないということを前提に置いていま

こ と に よ っ て 、「 匿 名 化 し た 」 と い う よ う に す る 方 法 。 Ｈ Ｉ Ｐ Ａ Ａ も 合 理 性 の 基 準 に

18としては匿名化するための合理的な措置を講じること。第２要件としては、それを公に24

図表 24 匿名化要件

HIPAAプライバシールール
個人または親戚等を直接に特定する18項目の情報を取り除いた情報について、利用または提供を行う方法等

いわゆる「FTC3要件」

ことを前提として考えていて、合理的な措置、ある程度の基準を示してあげる必要があると思います。

それから専門家の判断を入れて再識別

匿名化に関する基準が何もなかったと化のリスクを抑えることを考えていく必

パネルディスカッション

ころに、某鉄道会社のように「自己判断スのアプローチが重視されていますの89で匿名化しました」と安易に言ってし企業は、当該匿名化データを他の企業（サービ
スプロバイダーであろうと第三者であろうと）の利用に供する場合、当該事業者にデータの再識別化を契約上禁ずるべきである

まったところが、批判の対象になった

第 3 要件

ケースもありますので、匿名化の合理的企業は、匿名化された態様でのデータの保持および利用を公に約束しなければならず、データの再識別化を行おうとしてはならない

な措置には判断基準が必要になります。

第 2 要件要もあると思います。ヨーロッパでも米企業は、当該データを確実に匿名化するための合理的な措置を講じなければならない

国でも、個人情報の世界ではリスクベー

第 1 要件た知見を紹介していきたいと思います。

実は、東京医科歯科大学に赴任する前、私は一橋大学を出てから病院の事務をやっていました。別に体が悪いわけでも、就職に苦労したわけでもありませんが、おもしろい

分野に行ったらどうかということで、結局、私はこのヘルスケアを選んで何度後悔したかわかりません。こんなところに来るのではなかったと思いました。

先ほどからレセプトの話が出ていますが、当時の病院は、請求書を一生懸命手書きで90で、そういったところで事前にリスク評価をして、リスクが低減されたものについては自由に使えるような措置を講じることも必要と考えます。匿名化するといっていったん匿名化した以上は、再識別化しないような制度的な担保も必要になってきます。

年前に赴任しました。この業界年目なのですが、終始一貫して、「ヘルスケアの見える化」をやってきまし私は医療経済学が専門で、東京医科歯科大学にヘルスケアの〝見える化〟を推進する
川渕
に入って

14

た。今日は、１月に行った第８回目の病院可視化ネットワークのワークショップから得30川渕研究副主幹

計算していました。早稲田速記を出た女の子に、「あんたはこんなことも大学で学ばなかったのか」といわれました。当時、医療の質などということはまったくなくて、とにかく請求書をつくるという、本当に苦しいというか、むな

しいことをしていました。

それが病院可視化ネットワークを立ち上げることになったのは、一般庶民から見て、果たしということがわからなかったからです。この病

パネルディスカッション

図表（ページ）はマッキンゼーと共同研に行けばいいのか、いい医者はどこにいるのかはもっというと、自分は病気のときにどの病院て自分の受けている医療が正しいのか、あるい院は安いのか、高いのかもわかりません。

91

25

92

バイパス術死亡率(%)

患者のセグメンテーション
患者数

死亡率
(%)

インターベンション
患者数

米国984病院の合計

患者数

合 計

国内20病院の合計

8.6

死亡率
(%)

その他治療**

患者数

123,673(71.4%)

7.3

3.3

173,159

34,887(20.1%)

14.4

5.8

0.9

14,599(8.4%)

1,662

4.1

緊

247,200

3.5

17.2

6,246

6.2

0.4

6,771
(85.7%)

117,414(47.5%)

1,248(75.1%)

4.2

7,908

420,3595.7

5,523(88.5%)

4.7

367(22.1)
75,492(30.5%)

2.6

241,087(57.3%)

6.4

2.4

467
(7.4%)

1.3

47(2.8%)

3.5

110,379(26.3%)

4.0

0.6

256
(4.1%)

3.1

834(10.5%)

54,294(22.0%)

68,893(16.4%)

4.0

6.6

303
(3.8%)

急

非
緊
急

合
計

死亡率
(%)

図表 25 ICD コードを用いた詳細分析（2004 年日米比較から）虚血性心疾患患者のセグメンテーション
前 提
母集団
・虚血性心疾患と診断され
た患者
患者タイプ
・緊急* : 急性心筋梗塞、その他急性の虚血性心疾
患を含む
・非緊急* : 狭心症、慢性
虚血性心疾患を含む
治療タイプ
・バイパス術 : 心臓のバイ
パス血管再開通術を行った患者(ICD proc code361)
・インターベンション : 冠状動脈狭窄の除去、およびステントの装入を行った患者(ICD proc code
360)
・その他治療 : バイパス術
かインターベンションを行っていない 患 者 ( I C D
proc code 360、361を含まない患者)*緊急 : ICD Diag codes 410、411、I21、I22、I24、非緊急 : ICD Diag codes 413、414、I20、I25**バイパス術とインターベンションを行っていない患者と、ICD proc codeが記入されていない患者を含む（注1）ICD : International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems（疾病および関連保健問題の国際統計分類）
・Diag codeは診断名コード、
proc codeは処置方法コード（注2）バイパス術とインターベンション術の両方を行った患者は、バイパス術のセグメントに含まれる（出所）第2次ベンチマーク事業データ、
National Inpatient Sample 1999、
マッキンゼー分析92究をやった結果です。もう帰られた亀田先生は心臓がご専門でしたが、基本的には日本と米国とどちらの病院がうまいか、グローバル・ベンチマークを循環器疾患でやってみ病院が対象です。私はこの病院のデータを手に入れるたたのです。私はこういう風に歯に衣着せぬ物言いをするので、日医総研も首になりました。米国は９８４、日本はそういう点では、私の年間は徒労でもなかったのかなと。ただ、米国のデータは実

たか知りませんが、外科学会はナショナルデータベースをつくるようになりました。

うのだったら「先生たちがやればいいじゃないか」ということで、心臓学会はどう思っ先生から、「こんな少ない症例数で何がいえるのか」と言われました。そんなことを言を、よせばいいのに「東洋経済」に連載したのです。当然、出頭を命じられて、心臓のいっていますが、この結果が正しければ、米国よりも日本の医療の質は低いという発表

か、あるいはバイパス手術の死亡率は高い。つまり、今メディカル・ツーリズムとか見てわかるように、米国よりも日本のほうがインターベンション（冠動脈形成術）と

めに、靴底に２回ぐらい穴が開いて、とにかくひどい目にあいました。

20

は日本にいても３万円ぐらいで買えるのです。これに対して日本は根性で集めなければパネルディスカッション

93

20

30

図表 26 病院別死亡率と入院医療費の関係（心血管疾患）
平均在院日数が長い３病院

高い 250
平均在院日数

200
150

Ａ病院
（36）
B 病院
（19）C病院（45）
J病院
E病院（53）（29）

単価︵万円︶
×

安い

50

早い

Q病院 P病院（45）（39）
M病院
（40）

100

平均在院日数が中間の４病院

病院の経済性の追求？

平均在院日数が短い３病院
L病院
（48）

質の向上の
必要性

F 病院
（37）

早い
R 病院
（31）

患者の視点から見た改善の方向性
0
うまい

1

2

3

4

リスク調整後死亡率（指数）

まずい5（注）カッコ内は経皮的冠動脈形成術実施割合（％）（出所）平成16年度DPCデータに基づき作成

も私が可視化ネットワークの第１回

26

94

いけない。

図表

病院しかデータをくれませんでした。

目のワークショップで披露したものです。当時は皆さん、どの病院がいいと思いますか。早くあの世に逝きたい方はこのＲ病院はいかがでしょうか。医療費が安くて死亡率が平均値の４・５倍高い。括弧書きは心臓のＰＣＩ、つまりインターベンションの症例数です。なんとなく反比例のグラフに見えませんか。ということは医療の質を上げようと思ったら、そこそこ医療費をかけなくてはいけないという病院しことでしょうか。これは日本医師会が泣いて喜ぶような資料でしょうか。ただ、
1111図表 27 特定健診・保健指導の医療費抑制効果
健康改善 event としての効果（短期効果：RCT 対照群比較）（注）

健康指標：指導終了後（6 カ月）数値・1 年後判定
医療費： １年後医療費（受診や服薬の有無・その回数）→６カ月後体重 4% 減達成者 28.9%、1 年後判定改善者 51.1%→１年後医療費は RCT 対照群と比較して 2310 円 / 年低い
有意な健康改善＆医療費抑制効果が確認できる

疾病予防（行動変容による（長期効果）

prevention ）効果

健康指標：4 年後判定（2008-2012）、生活習慣病発症の有無
医療費： 3 年後・4 年後医療費→3 年後の血糖悪化（血糖降下薬服薬）抑制、他は有意な差はなし→3 年後・4 年後医療費のいずれも有意な差はなし
長期的な医療費抑制効果はない＆疾病予防効果は頑健ではない（注）RCT : Randomized Controlled Trial（無作為対照試験）（出所）津下一代、伊藤由紀子らと川渕孝一の共同研究

かないわけです。

このＭ病院はお茶が有名な県に立地しており、お茶の効用かどうかわかりませんが医療費が安くて、だいたい平均並みの医療の質を担保している。こういう病院をセンター・オブ・エクセレンス（ＣＯＥ）とすると、おそらく医療費は減るのではないか。医療の質の向上と医療費

はＴ健康保険組合のデータをの効率化を同時達成できないかというこ

パネルディスカッション

図表

95

27

とを、私はライフワークにしています。

使った、特定健診・保健指導によって医万円の研究費で２兆円の医療費を療費が減るかどうかという研究結果で

す。
40

96

浮かせるというものですが、皆さん、どうでしょうか。１年目は確かに１人当たり年間

２３１０円減りました。でもだんだんメタボが飽きられたのか、３年目、４年目になると統計的有意差はありませんでした。

次に同じＴ健康保険組合のデータで、院外処方は院内処方よりどの程度割高になるか（注）という点からもビッグデータは使えるな
value for moneyを調べたところ、１単位当たり６円から１００円、倍率にして１・３倍から３・８倍という結果も出ています。私はと思います。

ジョンズ・ホプキンス大学がつくり出したＡＣＧという生涯医療費がわかる推計モデ

倍になルによると、期待値を１とするならば、高脂血症、糖尿病、高血圧などはやはり医療費が２・２倍から３倍になるという結果が出ています。特に重篤な方は９倍から命でしょうか。たぶんこのジョンズ・ホプキンス大学のソフトウエアが出る前から研究

以前、日立製作所中央研究所にこのようなことをやっていた人がいました。今、ご存指導のデータを入力すると、自動的に出るようなソフトがあります。

ります。こういうデータもわが国のレセプトデータ、それから先ほどの特定健診、保健10（注）ACG（Adjusted Clinical Group）：個人の属性（性、
年齢、
職業・加入する医療保険）
情報と受療履歴（入院、外来、調剤）を用いて疾病群に分類し、個々人の将来の疾病リスクや医療費を予測するモデル。

をやっていたのではないかと思います。アジアの国々は、中国以外全部このソフトを使っています。なぜ中国を外したかというと、「パクられるから」とジョンズ・ホプキ
ンス大学の関係者が言っていました。

ありがとうございました。非常に幅の広い分野で、ざっくり申しあげると、塚田

データの集積、共有、連携で何が変わるのか
森川

先生はデバイス装置という機器からボトムアップで医療あるいはヘルスケアを変えようとしている。佐藤先生も地域というところからボトムアップで変えようとしている。そきている中で、データを集積して共有して連携させることで、どのような形で変わってパネルディスカッションといった期待のようなものを、それぞれの視点でお教えいただければと思います。

それではパネリストの先生方に、ＩＴあるいはＩＣＴでデータがいろいろと集まって医療を変えようとしているのだと思います。

れに対して石井先生、川渕先生はトップダウンという、もうちょっとマクロな観点からいくのか。未来は明るくなるのか。明るくなるとしたら、それはどう変わっていくのか97日本人は統計やシステムに関するセンスがないというか、教育もやや不十分で

ＩＴリテラシーが弱くても、ものづくりで挽回できる
塚田

す。私も最近それを痛感しています。機械学習やベイズ統計などの情報科学の分野があって、世界的にはもう新しくないのですが、日本ではまだ新しい分野になっていて、私も必死で勉強しています。本当に小学生の気持ちに戻ってやっているのですが、医学部でも十分に教えない分野です。

情報システムやＩＣＴのリテラシーが、特に医師も含めて不足気味ではないかと。そのへんを今後きちっとやると、いろいろな意味で合理的になって、よりよい医療保険のシステムが生まれ、よりよい社会になると思います。ただ、それには非常に時間がかかります。しかし、日本にも希望はあると私は思っています。システムは弱くても、ものづくりとか、きめ細かく現場でノウハウを積み上げてやっていくことはできるのです。

ですから先ほどのデータも、確かにマッキンゼーのデータを見るとすごくきれいに見えるのですが、日本ももうちょっと調査の対象施設を増やせば、案外がんばっていて、

けっこういいデータになるのではないかという気もするのです。そんなにひどく指数が98低いわけではなくて、むしろ非常にしっかりやっているという印象がありますので、そういった意

味で日本のスタイルに期待しています。

という素材を開発したのも、オール
今 回 hitoe
ジャパンで素材からつくっています。江戸っ子は裏地にこだわるといいますが、着心地に関して、普通の肌着と変わらない感じで、しっかり心電図が取れている。そういったブレークスルーができ運動しているときの生体データは、リスクの点

パネルディスカッション

集めて利活用するシステムに向いています。たとることができます。

から、生体のデータを吸い上げるシステムをつく

ると、日本は電子デバイスも通信環境もいいですでクレジットカード番号とは違うので、常時広く99

えばゴルフ中に負荷心電図のような状況になって、危ない不整脈が姿を現したのをいち早く見つけ出して、すぐに病院へ行ってくださいと通報するシステムができたらいいと思うのです。発作で倒れてＣＣＵ（冠動脈疾患集中治療室）に入ると非常にお金がかかります。その前に、早く病院に行って定時の治療を受けていれば、圧倒的に安く安全に処置が終わります。そういったものがじわじわと浸透していくようになると日本の医療も若干明るくなるのではと考えています。

ナショナルデータベースにしても、地域連携ネットワークにしても、データの集

医師不足をシステムで埋める佐藤積から、それを分析にかけてエビデンスをつくって今後の医療に活かすというのは、おそらく求めるべき姿だと思いますし、そこがなければ今後の医療の展開はないと思うのですが、もう一つ、地域医療連携ネットワークといいますか、連携する作業そのものはほぼもう避けられない必須な状況だと考えています。なぜかというと、佐渡ですと人口当たりの医者の数は全国平均の６割もいないのです。そうすると、隙間がいっぱい空き

100

ます。その隙間をなんとかして埋めなければいけないので地域連携システムが有用になってきます。

また一方、全然違う話として医師不足とずっと言われ続けています。皆さん、毎年医者が何人生まれているかご存じでしょうか。七千数百人生まれています。毎年これだけの数が生まれているのに、なぜ医療資源不足といわれるのだろうかと、僕は素直に疑問なのです。医者が今、みんな専門医を目指しています。専門医を目指すというのは、自分のカバーする範囲を狭くするということでもあります。

そうすると医師不足と同じように、１人の医者がカバーする範囲が狭くなってしまうと、やはり全国規模で隙間が空いてきます。要は自分のカバー範囲を狭くするということは、その分仕事も楽ですし、自分の存在価値を高められますし、訴訟リスクも減らすことができます。ですからこの方向性は、別に医者に限らないと思うのですが、これから先、日本人は止められないと思います。

そうすると隙間をどう埋めるかというのは、何らかの形で考えなければいけませんので、そのためにシステムが存在する。だからこそ医者は意識していなくても、こういうパネルディスカッション

101

隙間を埋めるためのシステムは必須になるのではないか。たぶんこれは避けられないことで、これから先、専門医がたくさん出てくるのと同じ意味合いで、隙間を埋めるシス

テムをつくっていかなければ、それこそ明るい未来は開けないのではないかと考えています。

個人的な見解になりますが、先ほど医療介護連携のお話があったところで、たと

介護分野での情報の蓄積と連携、利用石井

えば介護ロボットの開発を進めることや、介護分野での情報の蓄積、連携、利用というのを高めていただきたいと思っています。ＱＯＬを維持・向上できればそれに越したことはないのですが、否が応でも下がってくるので、下がってしまった後の介護の場面で、現役世代が労働力を阻害されるような事態が発生してはならないと思います。少子高齢時代を迎えて、これから労働力が大事になってくる中で、こういう医療分野の情報を使って何ができるかということを考えたときには、介護分野の情報の蓄積、利用、それから労働力を阻害しないための、情報を使ったサポートが強化されていくことを期待102

しています。

まずＩＣＴ化が、やはり医療・介護分野は、特に保健分野も含めて遅れていると

医療介護分野の電子化の錯覚
川渕
思います。

「電子化の錯覚」ということで「ビッグデータの幻想」があります。先日、日経新聞を億円だとありました。これがヘルスケアのビッグデータの読んでいたら、ＩＤＣジャパンという会社が、電子レセプトや電子カルテなどの市場規
模は、なんと２０１７年に市場規模なら、しょぼいですよね。なぜそんなに低いのかということです。

要は〝裸の王様〟なのです。「電子化」「ナショナルデータベース（ビッグデータ）」という洋服は、実際には着ていないのに等しい。基本的に「分析できるデータ」と、「アクセスできる仕組み」がまったくないからです。こんなことを言うと、厚労省の審議 会 か ら 外 さ れ ま す。 私 は こ れ で 厚 生 省（ 当 時 ） の 研 究 所 を 首 に な り ま し た。 ９ 年

間 い ま し た が 、 日 本 社 会 で は こ う い う 風 に は っ き り も の を 言 っ ち ゃ い け な い ん で す ね。

パネルディスカッション

103

38

が、先ほどから出ている電子レセプトのサンプルです。何が問題かというと、時系列のデータがありません。先ほどから、塚田先生、佐藤先生から時系列の可視化の話が出ましたけれども、レセプトでは時系列分析できない。ということは政策には使えません。

の皆さん、レセプトを見たことがありますか。レセプトを見たことのない方はすぐわかります。元気ですから。レセプトを分析した方はみんなうつ状態になります。図表円）なのに、なぜブランクなのでしょう。それは28点という乳幼児加算と加えて」ということになっているからです。これでは算定の※１の左欄は初診料２７０点（１点「10

おにぎり１個買いに行くコンビニのＰＯＳシステムを思い浮かべてください。あのよ104

混合診療の研究も、闇でやっている実態をルポしましたら、首になりました。
図表

万件の

30

抽出データたる社会医療診療行為別調査を使います。しかしながら性別・都道府県別、く、保険者が持っています。この４月から診療報酬が変わりますが、ベースはレセプトを集計しても合計が合いません。また、これは国が把握しているわけではな

28

プロセスしかわかりません。

72

図表 28 電子化「から」の遠い道のり
１．編集形式は紙レセプトと同じ「電子化」されても「分析」できない（※１）
２．レセプト集計は保険者単位（国は把握しない）
３．診療報酬改定のベースはわずか30万件の抽出による性別・都道府県・時系列のない情報（※２）
この「点数表」に従い，全国約 18 万の医療機関がレセプトを作成し、国民医療費 ( 保険診療分 38.5 兆円：2011 年度）が支出されている⇒電子レセプトは、現状、政策には活かされていない

４．2011年から試行的に研究者を審査し、提供（NDB ※３）※1 日本の「電子化」レセプトは「紙の転写」→ 分析可能なデータ「内容・単価・回数・合計」を１行に！

※2 診療報酬の算定根拠となるデータ「社会医療診療行為別調査」（毎年6月の診療分について実施）
支払基金支部および国保連合会が、調査対象保険医療機関の診療報酬明細書から別に定める抽出率により抽出を行い、その写しを厚生労働省大臣
官房統計情報部に提出する方法により行う（約8000万件→約30万件）→→→

性別なし（年齢のみ）、都道府県情報の公表なし（全国＝一地域）
保険外診療・自己負担分についてのデータは存在しない
毎年6月のみ、調査対象の継続性なし※3 全国レセプトデータベース（108ページ図表29に詳細）
研究機関側にデータを送付する方式、審査が厳格（現在までの提供実績13件）

105

パネルディスカッション

な病院はあまりいい思いをしません。

こういうことをやると、過去はどうだったかなと分析したくなります。

診療報酬点数表は２年に１度変わります。これを分析したいなと思うのですが、２年前はどうだったかな、４年前はどうだったかなと。しかし、厚労省は過去の点数表を一切公開していません。時系列の変化には当局は関心がないのです。なぜか。２年に１106

うにすればいいのです。本当に簡単なことなのです。すでに韓国はやっています。韓国のシステムはすばらしいというけれども、なんのことはない、ＨＩＲＡ（韓国のレセプ

ト審査システム）のようにＰＯＳシステムにすればいいのです。去年、韓国に行ったところ、私の友人が今ＨＩＲＡの所長をやっていますが、「川渕さん、まだ日本はこんなアホなことをやっているのか、いつになったらＰＯＳにするのか」と。

あるいは「社会医療診療行為別調査」というのを見たことがありますか。これで厚労％は初診点、再診料が３点上がります。消費増税の省は医療費の推計をやっています。元日立にいた西山氏によれば、医療費の料と再診料です。今回の消費税は初診料が10対応分として初診料と再診料が上がるわけです。これで誰がいい思いをしますか。大き13兆５０００億円のプライシングの現状です。

回、医療課長が代わるから、どんな人がどんな分析をしようが自分の在任中だけでいい（１０ページ）がナショナルデータベースとされるものです。健診データとのです。これが国民医療費
図表

38

人の研

13

佐藤先生は佐渡島で非常にすばらしい自発的な活動をなさっていて、さらには参加機関がお金を払って、コストベネフィットに見合うようなサービスを提供していると

森川

システム利用料徴収で利用を意識づけ

が、私はこの利活用に手を挙げる気はありません。

究者がこれを使っていると聞いています。これでどんな分析をされるのかわかりません

れで約２割しか突合できなかった。でも２割でもいいじゃないかということでこれが今のアベノミクスの３本目の矢です。暗号化をちょっと急ぎ過ぎたんですね。そ社長に聞きましたら、「そんなもの、できるわけないだろう」とおっしゃいましたが、

レセプトデータをくっ付けたものです。これで創薬できますか。武田薬品工業の長谷川8いうことですが、そういったものは単純に考えると、ほかのところにもグッと広まって

パネルディスカッション

107

29

匿名化処理レセプト情報
サーバー

医療機関

保
険 者
保 険

入口

用途に応じて集計・加工等を行った上で活用

2012 年 11 月時点
約 6600 万件

特定健診等
情報
サーバー

国の保有する
データベース2012 年 11 月時点
約 50 億件

図表 29 全国レセプトデータベース（NDB）

社会保険
診療報酬
支払基金

匿名化処理

※電子データにより請求されるものを収集

レセプト情報・特定健診等情報の収集経路

出口

審査支払機関※2009 年 4 月診療分のレセプトから収集（2012 年 8 月診療分まで収集済み）

代行機関（支払基金、
都道府県連合会等）※制度開始初年度である 2008 年度実績分から収集（2010年度実績分について収集済み）︹レセプト情報︺ ︹特定健診等情報︺
特定健診等
実施機関

者

出口

入口

（出所）厚生労働省HPより

108いくような感じがします。それがまだ佐渡島の中だけでとどまっているのはなぜなのか。あるいはほかのエリアも広まりつつあるという兆候のようなものはあるのか。ほかの地域だとこういうものはなかなか入り込めないような実情があるのか。そのあたりは

森川

佐藤

正直申しあげて、うちと同じように、参加施設から利用料をいただいて運営しま

ええ。

利用料モデルということですか。

いかがですか。

佐藤

すというのをいきなり持っていくと、たぶんどこも手を挙げないと思います。都内でも、ただだったら参加してやるというのが実際に存在しますので、いきなり持っていく

理由はいろいろあると思います。一つは、先ほど申しあげたように、今まで構築されとたぶんダメです。

た地域医療連携ネットワークはほぼすべて公共事業です。公共事業化してしまうと、すべてベンダーに投げてしまいますので、当事者意識がなくなるという話をしました。利

用料をいただくというのは、ランニングコストをどう賄っていくのか。今回、地域医療パネルディスカッション

109

再生基金は基金年度終了後には一切使ってはならないという規定がありますので、どうやって回していくのかというのは非常に大きな課題でした。

利用料をいただく意味というのは、お金をいただくと、金を払っているんだから使ってくれるんじゃないかという期待が大変ありました。そうはいっても「お金をいただきます」と言うだけでは誰も手を挙げてくれませんので、都合３回、島内でコンセプトの説明会を開きました。２回目のときは、「こういうことをやりたいと思っているので、ついてはこのぐらいの金額でいかがですか、ご意見をください」と。３回目のときには、「いろいろ考えた末、このお金でやりたいと思いますが、ご希望の方は手を挙げてください」と。こういう段階を踏んで説明会をやりました。

どうして利用料を払うのかというと、インセンティブというよりも意識づけといったらいいのでしょうか。ベネフィットがあるからお金を払うという意識よりも、自分たちでお金を払って使っていこうという意識づけのほうがむしろ現実的ではないかと考えてやりました。

ですので、「利用料をいただかないと皆さん回りませんよ」と言うだけだと、誰も参110

加しません。うちの地域連携ネットワークは、たとえば開業医の先生からは月額２万５０００円いただいています。ほかの連携ネットワークですと５０００円程度のところが多いと思いますが、それで回るはずがないのです。実際には公開されていませんが、

県などから大幅な補助金がそこに回って、運用されているのが現実だと思います。

おそらくそれだと、内部では当然わかるわけで、県がお金を出しているのだから県でやってもらえよという話にすぐなってしまいます。そうすると改修や不具合の検出などが、うまく回らないと思います。いかに利用者がそこに関わっていくのかということを意識づけるために利用料を設定したという工夫です。
新しいデバイス活用のハードルとバリアなどの新しいデバイスをつくられて、今までにないようなデー
森川 塚田先生、 hitoe
タが得られるようになってきたということですが、そういうことを進めていく上でハー

二つあります。一つ目は、たとえばこのウェアラブル機器の使用が医療行為に当ドルになるもの、バリアになることは何かあるのでしょうか。
塚田

パネルディスカッション

111

たるのか、医療機器に相当するのかというところで、ヘルスケアに限定すれば健康器具の扱いになりますので、特にスポーツ用でしたら問題ないのですが、診断行為に及ぶということになると、やはり薬事法を通す必要があるということです。そのへんの境界がまだ明確ではなくて、ソフトウェアやシステムを含めてそこをどうするかというところがはっきり見えていません。まさに新しい境界領域です。

二つ目は、インセンティブ、対価をどのようにするのかというところがまだ見えていないということです。たとえばリスクという点で、心臓発作で倒れるというリスクを考えると、このシャツを皆さん着てくださいというような話にするというのも論理的には可能なのですが、それが果たして通用するものなのか。面倒くさいもの、常にお金がかかるものに対して、しかも後ろ向きの潜在的リスクに関してお金を払うというのは、傷害保険以外はやりたくないというのが多くの方の正直なところですので、果たして課金的な制度が成り立つのかという懸念があります。

逆に、お金を払って健康になる方向に自己投資をするという前向きのマインドに訴えを使っていただかけて、「病気で倒れない体をつくりましょう」みたいなところで hitoe

112そうすると、保険制度なども、たとえば予防をしっかりしている人は保険料が安くことを私は考えています。
森川

あまりそういうことは強くは言えないのですが、ただ現在の保険医療の収支のバ

くなるとか、そういったものと絡んでくると。
塚田

ランスを考えたら、経営者の方だったら卒倒する水準だと思うのです。それを考えると、今後、現在の水準を維持できなくなる可能性が高まるとすれば、今度はいかに自分が病気にかからないようにするかというマインドにスイッチする可能性もあります。そうなった場合、最近走っている人やヘルスクラブに通う人が増えていますが、ああいう感じで自己防衛的にウェアラブルを身に着ける、あるいは本格的な健康増進サービスに入る方が増える可能性もあるのではないか。新しく開拓するポイントになる気がします。

石井先生、こういったデータというものは非常にセンシティブなデータで取り扱

医療ビッグデータ活用の対内的対策と対外的対策
森川

パネルディスカッション

113

いが難しいというご指摘をいただきましたが、やはりデータは使っていかなければいけませんので、そういった観点で法律のご専門のお立場から、ではどうしたらいいのか、

医療ビッグデータを利用する上で、法制度は阻害要因の一つになると思います。

やはりこういうことをやらなくちゃいけないということに関して、いかがでしょうか。
石井ただ、国際的にはかなり早い段階でデータ保護に関するいろいろなルールが出ていて、国際的な水準に合わせる必要性というのも同じ程度の重要性があります。対外的な対策と、対内的にビッグデータをどう使っていくかという対策を、両面考えていく必要があります。

対外的に、個人データ保護の先進地域のヨーロッパに合わせるということを考えた場

合には、独立監視機関をつくるということ、それから越境執行協力に参加していくことが重要になってきます。併せて日本からの保護レベルが十分ではない第三国への移転を制限することによって、日本にビッグデータが溜まるような仕組みにするとともに、対

外的に日本はきちんと個人データ保護を行っていて、おかしな国には移転していません
よとアピールするような対応を取る必要があると思います。

114

対内的にといいましたが、実際に今、医療データを使っていくときに、どういう例外

要件を設ければ阻害要素をなるべく低減させることができるのかということが次に問題になります。方法としては、一つは先ほど申しあげたような匿名化です。完全な匿名化は無理で、合理的な措置を講じて匿名化をすることについては、ヨーロッパも米国も日本もだいたい共通した考え方になっています。併せて、最近ではヨーロッパも米国もリ

スクベースのアプローチで評価をしていくというような仕組みを入れるようになってきています。したがって匿名化をするときに、ある程度専門家を入れてリスク評価をして、匿名化をしたと認めてあげるためのルール設定が考えられると思います。

では匿名化せずに使うといった場合、研究利用、医療サービスの提供、保健関係の提供、それを支えるビジネスの側の利用ですね。研究利用、医療サービス、保健の目的での例外規定を設けることにおいては、法制度上もそこまで苦労することはないと考えられます。しかし事業者の方が医療データを使うことになったときには、制約を加える必要性が出てくるかもしれませんので、それを契約で縛ればいいのか、あるいは法制度上何か手当てをする必要があるのかということは検討課題として残されていると思いま

パネルディスカッション

115

す。

川渕先生から先ほど来、何十年にもわたっていろいろなことをしてきたけれども「個票データ」の活用と「時系列の接続」
森川

なかなか動かないというようなお話をいただきましたが、一歩でも進めるためには何を

それでは明るい話で最後を締めくくりたいと思います。

やっていかなければいけないのか、お願いします。
川渕参照）。つまり多様性を尊重して、全部を認めてしまう。何を言いた

ビッグデータの中身の問題解決ということで、「高い高い参入障壁」を取っ払えばいいのです（図表（注）ん。つまり難しい人は助からないのです。がんでもステージングや遠隔転移の有無でリいいましたが、ああいう分析をやろうと思ったら、リスク調整をしなければいけませ

たとえばＤＰＣデータ。先ほど私が、「早く亡くなりたい方はこちらの病院」などとスを認める。

いかというと、左だ、右だといっていないで、一定の研究者や企業にデータへのアクセ

30（注）診断郡分類包括支払い。Diagnosis Procedure Combination の略

116

図表 30 ビッグデータ利活用への「高い高い参入障壁」
NDB（2011 年から試行。提供件数 13 件 /70 件中）

DPC データ調査研究班（厚労科研指定研究班）に直接提供
DPC（全国 DPC 参加病院から収集される入院情報）
同研究班が入院個票を用いて分析「DPC 導入の影響評価に関する調査」（研究会資料扱い）
病院別・診断群分類別情報を厚生労働省 HP に掲載「すそ野」が広くなければ、「標高」は高くならない
アクセスできないデータは存在しないに等しい（研究内容・データ内容の相互検証・競争の必要性）

スク調整をやらなくちゃいけない。幸いＤＰＣの「様式１」には入院患者の属性を示すデータが豊富に存在します。ただ、これを持っている人はなんと厚労省ではないのです。厚労省の研究班じゃないとアクセスできない。なんとアンフェアだと思いませんか。

米国はどうなっているか。先ほど亀田先生は、米国ではソーシャルセキュリティ番号はアクセスできないと言いましたが、石井先生からは米国はけっこう何でもありだというお話が出ました。私がいいなと思ったのは、３万円で米国の病院のデータが買えるということです。８００万件のデータを米国の保健福祉省が持っているのです。特に研究者はＭＥＤＰＡＲ（米国保健福祉省医療保険財政管理局の健康保険データ）というところに自由にアクセスできます。これで論文が量産できますし、公衆衛生にも資するのパネルディスカッション

117

図表31 二大ビッグデータ
DPC（入院情報）と電子レセプト（外来情報）の違い
対象

DPCデータ
DPC参加病院のみ

内容

様式１・E/Fファイル

医科・歯科・調剤患者連結
傷病名：入院患者の属性：診療行為の明細（1日当たり包括払い）
医療機関内の連結化
ICD-10
主傷病名
最も医療資源を投入した病名
入院の契機となった病名：患者の年齢性別：診療行為の明細（出来高払い）保険者内の連結化
傷病コード
序列なし
記載なしの場合あり

患者所在地

患者住所地域の郵便番号

なし

その他患者の診療情報電子レセプト
全医療機関

併存病名
入院後発症疾患
救急搬送の有無
退院時転帰（ADL（注）スコア含）
がんステージ、心不全等

電子レセプトでは患者所在地が不明（市町村レベルまでわかるものは半数）
DPC は総合的に電子レセプトより優れるが、１機関内の入院までしかわからない。
（注）ADL : Activities of Daily Living（日常生活動作）

はＤＰＣデータと電子レセ

118

です。

図表

プトを比較したものです。「様式１」の中に、実は先ほど言った患者の重症度が入っています。これにレセプトをくっ付けたら有力です。

これに対して厚労省の統計は、一時点で全体の概数を把握するための情報にすぎません。厚労省はやはり旧内務省ですから、日本陸軍の伝統のようなを引いているデータ形式です。

しかし、日本にも図表

個人の個票データがあるのです。そこで個人情報保護についてはきちん

3231

図表 32 日本の医療・保健における
公的個人時系列データはたった二つしかない「地域がん登録」……がんの部位・ステージ・年齢・性別→５年生存率等の算出（全国計70万人）「わが国では、全国規模での地域がん登録が行われていないため、比較的信頼性の高い資料を蓄積しているいくつかの府県の地域がん登録から登録情報を収集し、全国推計値を算出することでがんの罹患状況を把握しています」（「がん情報サービス」HP より）「出生児縦断調査」…… 2001年出生児（4万7000人）→成育状況・家庭環境等の追跡（10回目：3万4000人）「成年者縦断調査」…… 2002年時20〜34歳（3万4000人）→就業状況・育児状況等の調査（10回目：1万2000人）「厚生労働省より調査票をお送りし、ご記入の上密封し、ご返送していただくという往復郵送方式により実施いたします」（厚生労働省
HP より）とルール化していただくと同時に、研究者や企業にも一般開放してほしいものです。

また、大阪府と宮城県は伝統的に地域がん登録をしっかりやっています。国立がんセンターでも今、病院名を明らかにした情報提供が始まりました。残るは５年後生存率

パネルディスカッションの公開だけです。こうした結果が出ている

府県が大阪府です。

このほか、出生時あるいは成年者の縦断調査もあります。これも個票ベースのデー

タです。こうしたデータを、多様性を重ん

119

じつつ、天につばを吐かないという条件の（１２０ページ）が私の今日の結下で、貸し出すことが必要かと思います。

図表33

図表 33「匿名化個票」「時系列接続」データは医療の質評価のために不可欠「匿名化個票」は医療機関で行われている医療の内容と質を明らかにする。会計上の利益損失だけではない中身の評価ができる。
「時系列接続」は観測情報のうち「個人由来/病院由来」を統計的に峻別する。
医療資源の配置に対する長期的政策提言ができる。
しかし
データアクセスができない。お上の沙汰or自力収集のみ
現状「データクリーニングが膨大」「時系列接続が難しい」
申告フォーマットや記入要領、手術コード、点数表，コードマスター
が頻繁に変更され、長期遡及可能な対応表が提供されない。

論です。「匿名化個票」についてはアクセシビリ

ティをよくするということと、もう一つは、繰り返しますが「時系列の接続」です。医療機関別データの接続はなかなか難しい。介護保険までくっつけると、これは佐渡島しかできないのかなと思いましたが、これから日本は未曾有の少子高

齢社会を迎えます。医療と介護データの統合も必須ですが、その前にやることは「時系列の接続」
です。

そのためにはデータのクリーニングも必要です。これこそ、今日いろいろなベンダーの方がお見えですが、活性化したＰＭＤＡ（医薬品医療機器総合機構）みたいに官民が一堂に会する「場」の提供が必要です。ＩＣＴ投資を公共投資として

120

捉えるのではなくて、データのクリーニングをやる人に金を付けたらどうかと思います。そしてそれをオープンにするということが私の解決策です。

ありがとうございます。まだまだお伺いしたいことがたくさんあるのですが、こ多くの人々が医療の問題を認識し、関わっていくことが重要
森川

こで簡単にまとめさせていただいてパネルディスカッションを終わりにしたいと思います。

今日、塚田先生、佐藤先生、石井先生、川渕先生から、いろいろな視点でそれぞれお話をいただきました。塚田先生からは新しいデバイスから新しいデータが上がってくる

ことによって、新しい医療サービス、ヘルスケアサービスが実現できるということで、非常に将来を感じさせるお話をいただきました。佐藤先生は佐渡島で非常にすばらしい試みをされています。データの連携がこれからますます重要になりますので、その先駆的なパイオニアとして、公的な資金にそれほど頼ることなくやっているというのは、ほかの地域にも非常に参考になると思います。

パネルディスカッション

121

石井先生からは、法律という観点からバックアップしていただいて、データの流通・活用促進をこれからもサポートしていただきたいと思います。川渕先生からも、今までいろいろな試みをしてきて、なかなかうまくいかないけれども夢はあるということで、膨大なデータがある日本の強みを活かしていかなければいけないというご指摘だったかと思います。

私自身も、これを勉強させていただいて、いろいろな人たちがやはりこれを認識していくことが重要だと思います。お医者さん、製薬会社だけではなくて、それを取り巻く人たち。たとえば塚田さんのように、お医者さんだけれどもＮＴＴにいる、そういった方々は非常に貴重だし、コアになっていく方だと思います。また石井先生のように法律から医療をご覧になるなど、いろいろな方々がこの産業分野に関わっていくことが一歩進めていく重要なことだと思っています。

ここにご参列の皆さま方にもぜひこの分野を温かく、かつ前向きに見守っていただきながら、いろいろな方々と連携して一歩一歩進めていければということを祈願いたしま

して、このパネルディスカッションを終わりにさせていただきたいと思います。

122

石井

夏生利（いしい・かおり）

筑波大学図書館情報メディア系准教授
1974 年 神戸市生まれ。1997年 東京都立大学法学部法律学科卒
業、司法研修所入所。1999 年 弁護士登録（2001年まで）。2001
年 ユニ・チャーム法務部。2004年 情報セキュリティ大学院大学助手。2007 年 法学博士（中央大学）、情報セキュリティ大学院大学講師。2009 年 情報セキュリティ大学院大学准教授。2010年 筑波大学図書館情報メディア研究科准教授（2011年より現職）。総
務省情報通信政策研究所特別上級研究員、神奈川県個人情報保護審
議会委員など。2010 年 電気通信普及財団テレコム社会科学賞奨
励賞、2011年 ドコモ・モバイル・サイエンス賞社会科学部門奨励賞、2012 年度 筑波大学 SS 教員評価（研究領域）。

佐藤

賢治（さとう・けんじ）

新潟県厚生連佐渡総合病院外科部長／特定非営利活動法人佐渡地域
医療連携推進協議会「さどひまわりネット」理事／特定非営利活動
法人佐渡地域医療連携推進協議会ネットワークシステム検討委員会
委員長
1960年 北海道生まれ。1986年 新潟大学医学部卒業、新潟大学外科教室入局。1995 年 佐渡総合病院外科勤務。2001年 佐渡総合病院外科部長（現職）。2012年 特定非営利活動法人佐渡地域医療連
携推進協議会理事、
ネットワークシステム検討委員会委員長（現職）。

塚田

信吾（つかだ・しんご）

NTT 物性科学基礎研究所主幹研究員／医師・医学博士、専門：生理学、神経科学、材料科学
1965年 埼玉県生まれ。1990年 富山大学医学部卒、医師免許取得。自治医科大学消化器外科、東京大学医学部形成再建外科を経て、1993年より防衛医科大学第一生理学助手、末梢神経の再生に関する研究に従事。2003年 博士（医学）取得。2003 ～ 2005年 カリ
フォルニア大学サンディエゴ校（UCSD）神経科学部門にて中枢神経の再生に関する研究に従事。2010 年よりNTT 物性科学基礎研究所にて埋め込み型 Brain Machine Interface の基礎研究（現職）。
2013 年より東レ株式会社と共同でナノファイバーと導電性高分子を複合化したウェアラブル電極（sensing fabric）“hitoe”の研究開発を主導。

報告者等略歴紹介（敬称略、2014 年 3 月 12 日現在）

亀田隆明（かめだ・たかあき）

医療法人鉄焦会亀田総合病院理事長／学校法人鉄焦館亀田医療大学
理事／東京医科歯科大学客員教授
1952 年 千葉県生まれ。1978 年 日本医科大学医学部卒業。同大附
属病院第二外科入局。1979年 順天堂大学大学院入学。1983年 順天堂大学医学部胸部外科大学院卒業。医学博士。同年より亀田総合病院心臓血管外科勤務。1985年 鉄蕉会副理事長。2004 ～ 2008
年 東京医科歯科大学理事。2008年 同大学客員教授、鉄蕉会理事長に就任（現在に至る）。財務総合政策研究所「持続可能な医療サー
ビスと制度基盤に関する研究会」メンバー、財政制度等審議会「財政制度分科会財政構造改革部会」有識者などを歴任。

森川博之（もりかわ・ひろゆき）

21世紀政策研究所研究主幹／東京大学先端科学技術研究センター教授
1987年 東京大学工学部電子工学科卒業。1992 年 同大学院博士課程修了。工学博士。2006年 東京大学大学院工学系研究科電子工学専攻教授。2007年より現職。1997 ～ 1998年 コロンビア大学
客員研究員。2002 ～ 2007年 情報通信研究機構横須賀無線通信研
究センターモバイルネットワークグループリーダ兼務。ユビキタス
ネットワーク、センサネットワーク、ビッグデータ／ M2M、無線通信システムなどの研究開発に従事。電子情報通信学会論文賞（3回）、情報処理学会論文賞、ドコモモバイルサイエンス賞、志田林三郎賞、情報通信功績賞など受賞。新世代 M2M コンソーシアム会
長、OECD/ICCP 副議長等。総務省情報通信審議会、情報通信行政・
郵政行政審議会専門委員、国土交通省交通審議会、社会資本整備審
議会、国土審議会専門委員等。

川渕孝一（かわぶち・こういち）

21世紀政策研究所研究副主幹／東京医科歯科大学大学院医療経済分野教授
1983年 一橋大学商学部卒業、1987年 シカゴ大学経営大学院修了。
民間病院・企業を経て、1989年から1998年まで旧厚生省国立医療・病院管理研究所医療経済研究部勤務（1995年から主任研究官）。1998 年に旧厚生省を退職し、同年 4 月 日本福祉大学経済学部教授および日医総研の主席研究員ならびに独立行政法人経済産業研究所ファカルティフェロー、スタンフォード大学の Adjunct
Associate 等を経て、2000年 4 月より現職。産業競争力会議「医療・介護等分科会」有識者。

第 104 回 シンポジウム

ビッグデータが私たちの医療・健康を変える

2014 年 7 月 1 日発行
編集

21世紀政策研究所〒100-0004 東京都千代田区大手町１-３-２
経団連会館19階ＴＥＬ

03-6741-0901

ＦＡＸ

03-6741-0902

ホームページ

http://www.21ppi.org

世紀政策研究所新書一覧（※は刊行予定）

地球温暖化政策の新局面―ポスト京都議定書の行方（２００９年

税・財政の抜本的改革に向けて（２０１０年７月９日）％削減の影響（２０１０年

月

日）

月

日）

日本の経済産業成長を実現するＩＴ利活用向上のあり方（２０１０年

気候変動国際交渉と

17

日）

月

日）

日）

日）

月

月

日）

日）

17

新しい社会保障の理念― 社会保障制度の抜本改革に向けて（２０１１年２月日）

戸別所得補償制度―農業強化と貿易自由化の「両立」を目指して（２０１１年２月３日）

国際租税制度の世界的動向と日本企業を取り巻く諸課題（２０１１年１月

中国経済の成長持続性―いつ頃まで、どの程度の成長が可能か？（２０１０年

新しい雇用社会のビジョンを描く ― 競争力と安定：企業と働く人の共生を目指して（２０１０年

1111

地域主権時代の自治体財務のあり方―公的セクターの資金生産性の向上（２０１０年３月２日）

わが国企業を巡る国際租税制度の現状と今後（２０１０年２月

これからの働き方や雇用を考える（２０１０年２月９日）

国際金融危機後の中国経済― ２０１０年のマクロ経済政策を巡って（２００９年

25

25

12

14

月

日）

10

25

10

17

12

14

11
10

12

21

農業ビッグバンの実現― 真の食料安全保障の確立を目指して（２００９年５月

14 13 12 11 10 09 08 07 06 05 04 03 02 01

会社法改正への提言― ドイツ実地調査を踏まえて（２０１１年２月

地域主権時代の地方議会のあり方（２０１１年５月

日）

日）
21

日）

27
月

日）

日）

日開催）

月

月

月

月９日）

日開催）

日開催）

月

日開催）

日開催）

日開催）

日）

会社法制のあり方 ― 米・仏の実地調査を踏まえて（２０１２年２月７日）

社会保障の新たな制度設計に向けて（２０１２年２月

企業の成長と外部連携 ― 中堅企業から見た生きた事例（２０１２年２月

月

日本の農業再生のグランドデザイン―ＴＰＰへの参加と農業改革（２０１２年

日本の通商戦略のあり方を考える―ＴＰＰを推進力として（２０１２年月

中国の政治経済体制の現在―「中国モデル」はあるか―（２０１２年

グローバルＪＡＰＡＮ―２０５０年 シミュレーションと総合戦略― （２０１２年

持続可能な医療・介護システムの再構築（２０１３年

国際租税をめぐる世界的動向―ＯＥＣＤ、ＢＩＡＣの取り組み―（２０１３年

2

21

4

4

3 29
12

12

7

14

4

7 10

21

政権交代時代の政治とリーダーシップ（２０１１年変貌を遂げる中国の経済構造 ― 日本企業に求められる対中戦略のあり方（２０１１年

税制抜本改革と地方税・財政のあり方 ―グローバル化と両立する地方分権をいかにして進めるか（２０１１年

自治体の経営の自立と「地域金融主義」の確立に向けて（２０１１年７月

いま、何を議論すべきなのか？～エネルギー政策と温暖化政策の再検討～（２０１１年７月８日）

16
12

23

2

月６日）

10

アジア債券市場整備と域内金融協力（２０１１年３月３日）

31 30 29 28 27 26 25 24 23 22 21 20 19 18 17 16 15

※
※

月

月

日開催）

格差問題を超えて―格差感・教育・生活保護を考える―（２０１３年

グローバル化を踏まえた我が国競争法の課題（２０１３年

2

サイバー攻撃の実態と防衛（２０１３年４月

日開催）

日開催）

実効性のある少子化対策のあり方（２０１４年２月

月

日開催）

日開催）

日開催）

日開催）

原子力損害賠償制度の在り方と今後の原子力事業の課題（２０１４年

ビッグデータが私たちの医療・健康を変える（２０１４年月

日本政治における民主主義とリーダーシップのあり方（２０１３年３月

新政権のエネルギー・温暖化政策に期待する（２０１３年３月

金融と世界経済―リーマンショック、ソブリンリスクを踏まえて―（２０１３年３月７日開催）

日本経済の成長に向けて―ＴＰＰへの参加と構造改革― （２０１３年３月１日開催）

14

日開催）

21

2

、

に向けた戦略を考える（２０１４年

月

日開催）

日開催）

国際競争力の源泉としての物流・流通システム―アジアにおけるイノベーションの創出に向けて（２０１４年３月

ＣＯＰ

3

日開催）

世紀政策研究所のホームページ（ http://www.21ppi.org/pocket/index.html）でご覧いただけます。

月

4 28

※

21

13

12

21

18

11

本格政権が機能するための政治のあり方（２０１４年

21

19

2
3
23

20

世紀政策研究所新書は、

21

※
※

44 43 42 41 40 39 38 37 36 35 34 33 32
21

シンポジウム

ポスト京都議定書の行方The 21st Century Public Policy Instituteポスト京都議定書の行方

地球温暖化政策の新局面

シンポジウム 地球温暖化政策の新局面

21世紀政策研究所新書─ 0202