第18回　匿名医療情報等の提供に関する専門委員会　議事録

保険局医療介護連携政策課保険データ企画室

　

 

山本委員長	それでは、定刻を少し過ぎましたので、ただいまより第18回「匿名医療情報等の提供に関する専門委員会」を開催いたします。 　構成員の皆様におかれましては、御多忙の折、御出席、誠にありがとうございます。 　まず、委員の出欠状況について、事務局から報告をお願いいたします。
鈴木室長補佐	医療介護連携政策課の鈴木でございます。 　本日は、御多忙の中、御参加いただき、誠にありがとうございます。今回は専門委員の皆様全てがウェブ参加でございます。 　本会議より委員の交代があり、全国健康保険協会の川又委員が御着任されました。本日は、川又委員の参考人として長谷川参考人が代理出席されています。 　鹿野委員、嵩委員、松田委員は御欠席となります。 以上です。
山本委員長	ありがとうございます。 　それでは、早速ですが、本日の議事に入らせていただきます。 　会議冒頭のカメラの頭撮りは、ここまでとさせていただきます。
	（冒頭カメラ撮り終了）
山本委員長	では、議題１「NDBの迅速提供に向けたスキーム再構築に資する研究中間報告書」、資料１についてでございます。では、最初に鈴木室長補佐、お願いいたします。
鈴木室長補佐	資料１「NDBの迅速提供に向けたスキーム再構築に資する研究中間報告書」を御覧ください。こちらは今年度、特別研究として座長の山本先生に班長を御依頼している厚労科研の中間報告書です。来年秋のNDBの迅速提供に向けて、NDBの二次利用の在り方、提供するデータの仕様や事務局の体制等について御提案をまとめていただきました。座長にお願いすることとなり、大変恐縮ですが、山本先生、報告書の御説明をお願いいたします。
山本委員長	承知しました。 　今、画面に出ておりますけれども、簡単に御説明を申し上げます。 　最初の「はじめに」のところは、この委員の先生方はよく御存じのとおりで、データの利用を開始し得るまでの期間について、平均で390日を要する状況から、原則７日（研究者側の都合に要した期間は除く）とすることとされております。現在、NDB提供体制の抜本的な見直しが進められております。本研究は、NDBデータの利活用の推進のために、令和５年度において対応が必要な政策・技術的課題の検討、将来的なNDBの在り方を含めた課題解決に向けた具体的提言を行い、厚生労働行政に直接的に寄与することを目的としております。 　前半のところは少し簡略化しておりますけれども、NDBのデータ提供については、HICでの提供の実現によって、新たにNDBを用いた研究を進めようとする方の初期投資を大幅に削減することが期待されております。規制改革実施計画において取りまとめられたような迅速データ提供が実現されれば、多分劇的に研究促進につながることが期待されます。他方、NDBは、御承知のように、個人特定性等が存在するデータベースですので、こういった課題を踏まえつつ、研究に必要な情報を迅速に提供し、結果として公衆衛生の向上や厚生労働行政に資するNDB利活用を実現するということが重要であります。 　本研究班では、短期的にはアクセス向上への対応にとどまらず、NDBが政策や研究の発展に資するために長期的に目指すべき方向性となることを目的として、まずNDBの特徴を踏まえた利活用の在り方を検討し、効率的な提供に資するデータの仕様及びその他の提供体制を議論して、さらに現在の審査体制の課題等について、厚生労働省において提供業務に携わったことのある複数の研究協力者に御参画いただき、検討を行っております。中間報告においては、NDBの特徴を踏まえた利活用の在り方や令和６年度に開始するデータ提供内容の具体案について、専門委員会での議論に資するように報告を申し上げます。 　まず、NDBの特徴を踏まえた利活用の在り方でございますけれども、NDBは悉皆的なデータ、世界的にも非常に稀なデータベースでありまして、こういう利点が最大の特徴であります。ただ、患者重症度等の調整が困難であるという弱点はございますが、この悉皆性という利点を生かした厚生労働行政の評価や政策利用の手法開発等を推進することが必要だと思われます。 　NDBは診療報酬請求のために集められた各月のレセプトごとのデータベースであり、必ずしも研究のための利便性を考慮して構築されたものではありません。そのため、一般的なデータベースハンドリングや統計解析、疫学等の知識に加えて、レセプト構造を理解していただくことが必要ですし、あるいはコードの解釈のための診療報酬請求の知識が必要であります。 　次の項で詳述いたしますが、NDBを研究活用のためのパネルデータとして活用するためには、レセプト単位で構成されるデータを個人単位化する等の前処理が必要となります。このようなNDBの利便性を向上させるための前処理の一部は、これまでも厚生労働省において行われてきておりますが、NDB分析に関する知見は今も発展段階でありまして、今後広く利活用するためには、こうした個人単位化するために必要な情報の付与やデータベース構造の見直し等のデータベースを扱いやすくする不断の見直しが必要と考えております。そのためには、研究者は利活用を通じて得られたNDBの分析そのものに関する知見を厚生労働省に還元し、厚生労働省はその知見に基づいて、次項で提案するような迅速提供のためのデータの整備を優先的に行いつつ、今後も新たに得られた知見を優先度に応じて発展させるようなアジャイル型のデータベースに発展させていくことが望まれております。 　その次は規制改革実施計画の対応に向けたデータの仕様と提供体制ですけれども、NDBを用いた多くの研究は、レセプト単位ではなく個人単位で行われております。したがって、NDBデータが提供された初期段階において、個人単位のパネルデータにするために必要な情報の付与やその他研究に必要なデータを作成するために、データベース構造を再成形する処理等の前処理が実施されることが一般的であります。迅速かつ効果的なNDBの政策活用や研究利用を発展させるためには、現時点で妥当と考えられる情報の事前の付与を行いつつ、将来的にはデータベース構造そのものも利用しやすいような形に設計可能かも検討を進めることが望まれます。 　原則７日での提供においては、これまで研究に必要なNDBデータのみを抽出したデータセットが研究者に提供されているため、抽出から提供までの時間がかかる要因になっております。他方、提供期間短縮のために全ての研究者が全てのデータに実質的に制限なくアクセス可能とすることは、個人特定性のリスクやインフラ維持のコストを考えたときにはあまり現実的なものとは言えません。研究利用の観点においては、全ての研究において必ずしもNDBに格納された十数年分の全てのレセプトデータが必要というわけではなくて、一定期間のデータについて、例えば1000分の１を抽出した場合でも外来入院合わせて年間で延べ200万レセプト程度のデータとなるため、その探索的な解析を含め、多くの研究には十分な数となります。この十分量のデータについて、事前のデータ処理やHIC上での提供を合わせて行うことで、個人特定性のリスクを減じることができ、コストも低減できると考えられます。したがって、症例の縦断的追跡を可能とするような情報を付与・加工し、１～数年分の十分なデータ件数を確保したデータの提供を広く行い、簡易な審査によって提供することで、短期間で安全性の高いNDBデータの提供が実現するものと考えられます。 　前述の加工済みデータよりも多くのデータが必要な研究については、使っていただいた上で、さらにデータが要るということであれば、追加的な審査で、提供された環境に追加的なデータ利用を可能とすることになり、初回の利用から切れ目のない研究環境を構築できると考えられます。 　これが提供のデータセットに関する考察ですけれども、そのほか、例えば一部の研究者は頻回にNDBを利用しておりますが、研究を始める際に様々な課題があり、新規でNDBの研究を行おうとする者は多くはない現状がございます。新規参入者を増加させるためには、利便性の高い分析環境の構築とともに、研究者への支援体制も必要であり、研究を始める上で特に困難とされるのは、アクセスするNDBデータの構造に関する理解でありまして、それに基づく前処理手法、マスタの整備等が障害になっております。 　こうした課題に対しては、これまで複数の分担研究者がNDBに関するe-learningを開発し、データベースを再構築するための提案等が行われてきています。こうしたNDBに関する分析等の知見を一元的に集約したプラットフォーム、「ポータル」と言っていますけれども、それの環境の構築が期待されます。このほかに、上記のような仕組みを前提とした申請・審査体制の再構築も必要であります。今、複数のデータベースの連結解析がどんどん広がってきておりますけれども、複数のデータベースの連結解析に係る申請の際に同一の書類を複数の事務局に提出しなければならない、必ずしも個人特定性のリスクが高くないデータセットの利用にも厳格に審査している、等の課題があり、データ利用における安全性確保、特にHICに特有の分析環境の課題やアクセス向上による新たなリスクへの対応等を前提としつつ、合理的でない申請業務は書類審査の実現等、研究者の負担軽減の観点に立った運用改善が必要であるというふうに中間まとめはしております。 　まだ研究は継続しておりまして、この後さらにブラッシュアップをする予定ですけれども、一応中間報告として御報告を申し上げます。 　今の説明に関しまして、御質問、御意見がありましたらよろしくお願いいたします。中野先生、どうぞ。
中野（惠）委員	おまとめ、ありがとうございました。 　これははじめのところに書いてあるとおり、令和６年度に開始するデータ、この内容に向けた取りまとめでございますので、最終報告に向けてぜひよろしくお願いしたいと思います。 　その他のところで今、御説明がありましたとおり、新規参入者というのは、これを契機に少しでもNDBになじみを持っていただく方が増えたらいいなと思っております。ここに支援対策と書いてありますが、先生のお考えとしては、その他の項目のところで研究者へ少しでも支援対策をということで、最後のページにかけて書かれていることが支援対策ということでよろしいでしょうか。その支援体制ということについて詳しく聞きたかったのですけれども。
山本委員長	今のところここで提言しているのは、今、複数のe-learning教材等がございますので、そうしたものを一元的に見られるようなサイトを用意して、勉強しやすくすると。もう一つ課題があって、マスタの整備なのです。ほとんどの方が多分同じことをしなくてはならないのに、各研究者でずっとやっているという状況があって、ただ、これはコスト、労力のかかるものでして、これをどうするかを研究班で議論をしている最中ですけれども、マスタの整備とデータベースの構造への理解がある程度スムーズに進めば、新規参入が容易になると考えております。 　もちろん、できればマンツーマンに近いような現場があればいいのですけれども、そこはマンパワーの問題でいきなりは難しいかもしれません。検討はしておりますが、今、そういう状況であります。
中野（惠）委員	御説明ありがとうございます。ぜひよろしくお願い申し上げます。
山本委員長	ありがとうございます。 　ほか、いかがでしょうか。堀先生、どうぞ。
堀委員	御報告ありがとうございます。 　すばらしい内容で賛同しますし、内容については特にコメントということではないです。ただ、今後の方針として、本日報告いただいた山本先生の御提案をさらにブラッシュアップされるとおっしゃっていましたが、そのブラッシュアップしたものをベースに連結データベースの審査の在り方であるとか、あるいはマスタ整備についてなどを具体的にどこで検討して、どこで承認するというか、今後のプロセスを教えていただけますでしょうか。
山本委員長	これは事務局にお答えいただいたほうがよろしいですかね。
山本委員長	ありがとうございました。 　それでは、今、御説明いただいた議題２に関しまして、御意見、御質問等ありましたらよろしくお願いいたします。いかがでしょうか。 　堀委員、どうぞ。
堀委員	御報告ありがとうございます。 　すばらしい内容で賛同しますし、内容については特にコメントということではないです。ただ、今後の方針として、本日報告いただいた山本先生の御提案をさらにブラッシュアップされるとおっしゃっていましたが、そのブラッシュアップしたものをベースに連結データベースの審査の在り方であるとか、あるいはマスタ整備についてなどを具体的にどこで検討して、どこで承認するというか、今後のプロセスを教えていただけますでしょうか。
山本委員長	これは事務局にお答えいただいたほうがよろしいですかね。
鈴木室長補佐	事務局から回答いたします。本日いただいた中間報告と、あと先生方から今、御意見を頂戴しておりますので、それらを踏まえて、審査のやり方やデータの仕様について事務局も研究班と協力しながらより具体化をしまして、次回以降の専門委員会でまた先生方に御審議いただくという流れを考えております。
堀委員	ありがとうございました。 　特に連結解析につきましては、我々も審査する中で感じることがあるように感じますが、医療側のほうと介護側のほうでコメントが違うであるとか、あるいは見ている視点が違うなどということも今まで研究者側から言われていたのではないかと思います。そこの部分をどういうふうに調整するかなどを予め検討していただくと、審査する側にとっても迅速にするのに御協力できるのではないかと思いますので、よろしくお願いいたします。
野口委員	山本先生、研究班の先生方、本当にすばらしい報告書をまとめていただき、どうもありがとうございました。 　単に情報提供なのですが、具体的に名前を出すとあれですけれども、奈良県立医大様とかがNDBユーザー会などでNDBを使っていらっしゃる研究者の方を集めて、個々の研究班がどういう研究をしているのか、あるいはどういうふうにデータ処理をしているのかというところを情報共有されているので、そういったところと研究班の先生。恐らく研究班にも入っていらっしゃると思うのですけれども、連絡を取り合いながら今後ますますブラッシュアップしていかれるといいと思います。 　以上です。
山本委員長	ありがとうございます。 　もちろん、研究班にも入っていただいていますし、連絡を取りながらやっておりますので、よろしくお願いいたします。 　ほか、いかがでしょうか。 　何分来年度にこの規制改革推進計画に対応しないといけないので、まとめをしつつ、少し走らなくてはいけないという状況ですので、また先生方と相談をしながら進めていきたいと思いますので、どうぞよろしくお願いいたします。 　それでは、御意見があったら、また後で言っていただいても結構ですので、引き続きまして議題２「第９回NDBオープンデータの作成方針について」、資料２の説明をお願いいたします。
鈴木室長補佐	山本先生、御説明ありがとうございました。 　それでは、資料２「第９回NDBオープンデータの作成方針について」を御覧ください。 　次のページにお願いいたします。NDBオープンデータですが、これまでNDB利活用の一環として、2016年から基礎的な集計表の公表を開始しております。今年公開された第８回まで公開してきておりまして、これまでビジュアライズされた分析サイトをつくったり、解説レポートを追加したり、また、集計する帳票や分析内容についても少しずつ拡充を続け、利便性向上を図っているところです。 　趣旨の３ポツにありますとおり、今回作成している2022年度のデータからはID5の収載が行われる等、NDB本体側の情報の充実も図られておりますので、オープンデータでもこの活用が求められております。また、処方薬の集計における上位100位制限があることや、「０」についてもマスキングされていることなど、規制改革実施計画でも指摘を受けているところで、こうした部分の改善をして、NDBデータのさらなる利活用を進めたいところです。 　今回、２つめの四角囲みにお示ししておりますとおり、第９回で３点作成方針を変更することといたしましたので、次のページからそれぞれについて御説明いたします。 　２ページ目を御覧ください。１点目は、2022年度から付与されるようになったID5の活用でございます。現状の２ポツにありますとおり、オープンデータは現在算定回数の集計を基本としておりますので、個人が繰り返し同じ診療行為を策定されるような慢性疾患の指導管理料等の診療の実態が把握しにくいという実情がございました。ですので、今回は慢性疾患の指導料等を含む、以下お示ししている帳票について、ID5を用いてレセプト算定人数に関する集計表も追加する予定です。具体的に追加する算定人数の帳票は以下を御覧ください。 　次の点に移ります。３ページ目を御覧ください。２点目は処方薬の薬効分類別数量における公開の拡大としております。現在、オープンデータのホームページでは御意見や御質問を受けるところを設置しているのですけれども、そちらで処方薬の薬効分類別数量において、処方数の多い薬剤100種類に数量の公開が限定されているという点についてよく指摘を受けておりました。こちらはオープンデータの公開当初から上位100種類と制限を設けていたのですが、後発医薬品の販売等により、薬効分類内の薬剤数が多くなった場合、公開されない薬剤が非常に多くなり、解析の幅が狭まることが指摘されていました。 　そこで、今回下にお示しする対応を検討いたしました。まず、薬効分類別に何種類の薬剤が含まれているのかというのを表にまとめております。現在は100位まで公開しておりまして、薬効分類の中のお薬の数も100未満という分類が242分類と一番多いのですけれども、中には下に参考で書いてありますとおり、降圧剤の1,500種類近くのように、非常に多くのお薬が含まれている分類もございます。今回このように500以上のお薬が含まれている場合には500位まで、300位以上含まれていれば300位までというふうに公開範囲を一定程度拡大することといたしました。 　次のページを御覧ください。最後が規制改革実施計画に対する対応になります。今年閣議決定されました規制改革実施計画において、ｇの項目でマスキングに対する指摘をいただいています。詳細な文章は資格の中を御覧いただきたいのですが、対応を求められている点は、下に①②とお示ししている２点になります。①が現在０の数字がマスキングされているということに対する御指摘です。０のところは個人特定のリスクがございませんので、今回基本的に０のマスキングは撤廃することといたしました。 　０を公開することで１～９のセルが１つになってしまう場合など、幾つか逆算可能性のパターンが増えますので、そちらは計算処理の方法を工夫して、逆算可能性を排除できるようにしております。 　②は、医療機関等の施設数が３未満となるセルのマスキングというところの指摘です。現在オープンデータは医療機関数ごとの帳票はつくっておりませんので、こちらのルールはこれまで私どもが算定回数の帳票をつくる際にバックデータとして算定している医療機関が１か２の場合、その算定回数自体が1,000以上であろうが、１万以上であろうがマスクをするということになっておりました。そうしますと、リハビリの算定回数とか、その地域内で算定している医療機関が限られる場合に非常に数が多くてもマスキングされてしまうということで、オープンデータを御利用の方からも表が見づらいという御意見をいただくことがありました。 　今回検討いたしましたけれども、医療機関数の帳票自体を公表しておりませんので、当該マスキングによって個人が特定されるリスク等は非常に少ないと考えまして、こちらのマスキングはオープンデータにおいて撤廃することといたしました。 　御参考に、最後に０のセルがどれぐらいあるかという表をおつけしております。全てを載せると非常に長大になってしまいますので一部分ですが、ピンクでお示ししたカラムが０を表示することで表れるセルの数、お隣に示しております「新たにマスクされるセルの数」というところが、今回逆算可能性から新しく隠れてしまう数字の入っているセルの数になります。表示される０のセルが非常に多いことが分かりますので、今回はこちらの作成方針で一度御作成をしようと考えております。 　以上が第９回オープンデータに関する第８回までとの作成方針の変更点でございます。
山本委員長	御説明ありがとうございました。 　それでは、今の御説明に関しまして、御質問、御意見がありましたらよろしくお願いいたします。いかがでしょうか。これは歴史的には、まずオープンデータをつくるか、つくらないかというところの議論が結構長くあって、それでオープンデータにするときに、当時の体制及びデータベースの能力、DBMSの能力からそれほどパワーをかけられないということで、できるだけシンプルな形でまずやってみようということでスタートして、その後、いろんな御要望をお聞きしながら拡張してきたというところがあります。最近はデータベースの処理能力もかなり上がってきて、こういったことができるようになったというところが正直なところだと思いますけれども、いかがでしょうか。野口先生、お願いします。
野口委員	詳細な御報告、ありがとうございました。 　オープンデータは研究面でも活用が進展しておりまして、様々な研究が行われているところで、特に薬のところ、500位まで提示していただくのは、研究する側としても非常に喜ばしいことだと思います。本当にありがとうございました。 　オープンデータの内容についてではないのですけれども、今回、非常に詳細に作成方針を取り上げていただいております。従前は公表前にこの作成方針についてもう一度議論する場が設けられていると記憶しているのですが、もしこのままの作成方法で先生方から特に御異論がなければ、夏の更新の前に再度のこういった議論というか、作成の報告というのは不要ではないかと考えております。 　以上です。
山本委員長	ありがとうございます。 　大変ありがたい御意見をいただきましたけれども、今日かなり詳細に御報告申し上げましたので、取りあえずこれで実際の作業を進めさせていただいて、もちろん事後に御報告は申し上げますが、実際にオープンデータの作成に進めることでよろしゅうございますでしょうか。 　特に御反対はないようですので、それでは、事務局のほうでそのように進めていただくようにお願いいたします。 　ほかに資料２に関して御意見ございますでしょうか。よろしゅうございますでしょうか。 　それでは、この後は個別審査になりますので、非公開になります。代理人及び随行者の皆様方、傍聴者の皆様方は御退室をお願いいたします。 　個別審査に移る前に10分間休憩をいたします。１時40分に再開したいと思いますので、１時40分に再び参加していただくようによろしくお願いいたします。
	（休憩）
山本委員長	それでは、会議を再開いたします。 　まず、個別審査の説明をお願いいたします。
	（非公開）
山本委員長	本日お諮りする議事は以上になります。 　次回の日程につきまして、事務局から連絡をお願いいたします。
鈴木室長補佐	本日も長時間にわたり御審査いただきありがとうございました。 　御指摘のあった部分について確認を取りまして、提供に向けた手続を進めさせていただきたいと思います。 　次回の会議日程について、専門委員会は３月６日の予定です。合同委員会になりますが、事務局より日程調整の御相談をさせていただいておりますとおり、１月下旬から２月上旬にかけて臨時で開催を予定しておりますので、詳細につきましては追って御連絡を差し上げます。 　どうもありがとうございました。
山本委員長	それでは、これで会議を終了したいと思います。本当に長時間ありがとうございました。またどうぞよろしくお願いいたします。

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