2018年6月14日　第41回レセプト情報等の提供に関する有識者会議　議事録

 

 

○山本座長 それでは、定刻より少し前ですけれども、御出席予定の構成員の方がほとんどおそろいですので、第41回「レセプト情報等の提供に関する有識者会議」を開催いたします。
構成員の皆様には、御多忙の折、お集まりいただき、大変ありがとうございます。
会議に先立ちまして、本日の構成員の出欠状況について、事務局から報告をお願いします。
○廣瀬室長 事務局でございます。
私は、４月１日付の人事異動に伴いまして、保険システム高度化推進室長を拝命いたしました廣瀬と申します。どうぞよろしくお願いいたします。
それでは、山本座長の御指示がございましたので、本日の構成員の出欠状況について御報告いたします。
本日の欠席の構成員の先生方でございますけれども、飯山構成員、後藤構成員、杉山構成員、頭金構成員、藤井構成員、松山構成員、三浦構成員、武藤構成員の８名でございます。本会議の運営規程に基づいた開催要件は満たしておりますことを御報告申し上げます。
また、補足でございますけれども、三浦構成員からは事前に意見書を提出いただいておりまして、山本座長には手交いたしております。
以上です。
続きまして、構成員の交代がございましたので、あわせて御紹介をさせていただきます。
野本信雄構成員にかわりまして、新潟県後期高齢者医療広域連合の八木弘事務局長に御就任いただいております。
○八木構成員 八木でございます。よろしくどうぞお願いいたします。
○廣瀬室長 続きまして、本日は参考人として御出席いただく先生方もいらっしゃいますので、御紹介いたします。
全国健康保険協会の新居秀夫様。
東京大学大学院医学系研究科公共健康医学専攻臨床疫学・経済学分野の松居宏樹様。
京都大学医学部附属病院医療情報企画部の大寺祥佑様。
引き続きまして、事務局にも人事異動がございましたので、この場をおかりして御挨拶をさせていただきます。
同じく４月１日付で着任いたしました保険システム高度化推進室室長補佐の米山でございます。
○山本座長 ありがとうございました。
それでは、会議の開催要件を満たしているとのことですので、早速ですが、本日の議事に入らせていただきます。
なお、本日の会議はペーパーレスにて開催をいただきます。まずは事務局より説明をお願いいたします。
○廣瀬室長 事務局でございます。
厚生労働省全体の取り組みとしまして、審議会や検討会などのペーパーレス化を進めているところでございまして、本日はこれに伴いまして、構成員の皆様方にはお手元のタブレットを操作して資料をごらんいただくことになります。
もし、操作がおわかりにならない方などがおりましたら、室の者が対応いたしますので、お声かけをいただければと思います。
皆様、よろしいですか。
○山本座長 大丈夫ですか。
引き続きお願いします。
○廣瀬室長 続きまして、本日の会議資料について確認をお願いいたします。
基本的に資料は今、御案内いたしましたタブレットの中に格納してございますけれども、議事次第、構成員名簿、座席表につきましては、お手元に紙の資料でも御用意しております。そのほか、過去に開催をいたしました有識者会議の資料につきましては、タブレットではなくて紙の資料も御用意しておりますので、適宜、御参照いただければと思います。よろしいでしょうか。
そうしましたら、進めてまいります。お手元の議事次第をごらんください。本日、議題を８つ御用意しておりますけれども、７つ目以降は非公開とさせていただきますので、どうぞよろしくお願いいたします。
ここから議事に入ります。カメラの撮影はいないので大丈夫だと思うのですが、ここまでとさせていただきまして、傍聴の皆様におかれましては、引き続きよろしくお願いいたします。
事務局からは以上でございます。
○山本座長 ありがとうございました。
ペーパーレスといっても本日の会議資料だけですけれども、ペーパーレスの件、構成員の皆様には本趣旨に御理解と御協力のほどよろしくお願いいたします。
それでは、これより議事次第に従って進めていきたいと思います。
まずは、本日の議事の１つ目、報告事項ですけれども「社会医療診療行為別統計の報告について」、事務局から説明をお願いいたします。
○小西室長 厚生労働省政策統括官付参事官付社会統計室の小西と申します。本日、資料１に沿いまして、社会医療診療行為別統計に係る特別集計の提供の状況につきまして、御説明をさせていただきます。
まず、資料の１ページをごらんください。報告の背景となりますけれども、平成28年度にレセプト情報・特定健診等情報の提供に関するガイドラインが改正されまして、第18という項目になりますが、社会医療診療行為別統計の取り扱いについての定めが置かれたことになります。
ここの中で、社会医療診療行為別統計の所管部局、当室、社会統計室となりますが、こちらが厚生労働省の各部局から提供依頼を受けまして、社会医療診療行為別統計のために提供されましたレセプト情報及びその中間生成物から集計表を作成し、提供することができるということが定められました。
また、これに合わせて、これらの集計表の提供状況については、有識者会議に定期的に御報告をするということにされております。
参考ですが、ガイドラインは資料の３ページにつけてございますので、後ほど御参照ください。
これを受けまして、今回、平成29年度に厚生労働省の各部局から提供依頼を受けまして、当室のほうで集計表を作成し提供した状況について、御報告をさせていただくことになります。
具体的な提供情報について、２ページに参ります。平成29年度の社会医療診療行為別統計特別集計の提供状況ですが、資料のとおり３件ございました。
１件目が、４月24日に保険局医療課からございました医科の病院に関する集計。内容、集計年次につきましては資料のとおりでございます。
２件目が、７月６日に障害保健福祉部からございました。こちらも医科の病院に関する集計になります。
３件目が、９月５日に保険局医療課から参りました平成28年の医科に関する集計になりまして、具体的な内容は資料のとおりでございます。
当室からの報告といたしましては、以上となります。
○山本座長 どうもありがとうございました。
ただいまの御報告に関しまして、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。よろしいでしょうか。
それでは、次の議事に進ませていただきます。議事の２つ目も報告でございますけれども「平成30年度DPCデータの提供審査スケジュールについて」、事務局から説明をお願いいたします。
○堤課長補佐 保険局医療課でございます。
資料２をごらんください。平成30年度DPCデータの提供審査スケジュールについてでございます。
資料の２ページ目、右下の番号で１ページ目がDPCデータの第三者提供のこれまでの経緯を簡単にまとめたものでございます。経緯としましては、先生方にお願いしていたように、レセプト情報等の提供と同様、平成29年度から第三者提供を開始させていただきました。
概要に書いてございますけれども、ガイドライン、利用者の範囲等々を定めておりまして、３つ目の有識者会議における審査ということで、この会議体で審査をお願いした後に、厚生労働大臣が提供可否を決定することとしております。
２ページ目をごらんください。30年度の審査スケジュールの予定としまして、この２回、12月と３月で審査をお願いできればと思っておりますので、どうぞよろしくお願いいたします。
以上になります。
○山本座長 どうもありがとうございました。
何か御質問はございますでしょうか。
特段、まだ申し込みがあるというわけではないのですか。
○堤課長補佐 そうです。問い合わせはいただいておりますけれども、具体的な申請はまだいただいておりません。
○山本座長 わかりました。
それでは、よろしゅうございますでしょうか。このスケジュールでやらせていただきますということにさせていただきます。
引き続きまして、議事の３つ目「第三者提供の現状について」ということで、事務局からお願いいたします。
○廣瀬室長 事務局でございます。
お手元のタブレットの中から資料３の「第三者提供の現状について（報告）」とあるPDFをお開きください。
おめくりいただきまして、平成30年３月末までのレセプト情報・特定健診等情報データベース（NDB）のデータ件数について御報告をさせていただきます。
まず、レセプトデータでございますけれども、平成29年度全体はまだ集計が終わってございませんが、29年４月から12月までの診療分で約14億4,400万件のレセプトデータが格納されてございまして、現在、累計で約148億1,000万件のデータが格納されてございます。
特定健診・特定保健指導データは、平成28年度に実施をしたもののデータでございますけれども、累計で約２億2,600万件のデータが格納されているという状況でございます。
おめくりいただきまして、NDBの第三者提供の申出件数と承諾件数の推移をグラフでお示ししております。これまでの累計で229件の申し出に対して、178件の承諾が行われておりまして、昨年度に関して申し上げますと、42件の申し出に対しまして、41件の承諾がなされているという状況でございます。
３ページ目で円グラフをお示ししております。承諾いただきました件数につきまして、提供依頼申出者の区分別にその内訳を示しております。これは今までと余り大きな傾向の違いはないかと思いますけれども、行政利用の場合、厚生労働省の利用が最も多いという状況でございまして、そうは申しましても、一番多いのは大学・大学院の研究者の先生方からの申し出であったという状況でございました。
４ページ以降に参考資料といたしまして、これまでの178件の承諾の内容につきまして、所属機関や件名をお示ししておりますので、お時間がありましたらごらんください。
私からの説明は以上でございます。
○山本座長 ありがとうございました。
ただいまの御報告に関しまして、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。よろしゅうございますか。
蓄積も利用も比較的順調に伸びてきていると思います。
それでは、議事の４つ目、オンサイトリサーチセンター東京の試行利用についてということで、松居参考人より説明をお願いいたします。
○松居参考人 よろしくお願いいたします。東京大学の松居でございます。
本日は、東京大学のオンサイトリサーチセンターのほうで行ってきた模擬申出やパフォーマンススタディーの進行状況と結果に関して御説明したいと考えております。
本日お話しする内容ですけれども、現状、東京大学に設置されましたオンサイトリサーチセンターにおきまして、オンサイトリサーチセンター自体の利用可能性に関しましてパフォーマンスを検証いたしました。
それに基づいて生じた課題等に関しまして、独自の運用フローでそれをカバーする形の運用体制を構築し、今回、模擬申出に沿った研究を行いまして、一応、国際有査読誌にアクセプトされるところまで行くことができたということでございます。
一連の過程で見えたオンサイトセンターの利用方法と、今後の展望や要望に関して今回、述べさせていただければと考えております。
まず、パフォーマンス研究と呼ばれるオンサイトセンターの利用可能性の検証でございますけれども、オンサイトセンターでは幾つかBIツールやSQL、Oracle R Enterpriseといった集計なり解析をするソフトウエアを使えるのです。それらを使って研究をしていきましょうという話をしますと、どういった利用をするかによって、求められるスキームが違うという話が見えてまいりました。少なくとも、大規模なデータベースから個票レベルで解析をしていきましょうという話になると、統計や機械学習の知識に加えて、プログラミングの技術、SQLを扱える技術やソフトを使える技術みたいなものが必要になってきまして、さらにレセプトに関してしっかり理解していないと厳しいということで、これをひとえに担保するのはなかなか厳しいということが見えてきました。
次のページに行っていただきまして、なぜ厳しいかと申し上げますと、実際、研究者のスキルとそれぞれのニーズがずれているというところがございます。NDBに関しましては、研究者は研究のテーマを考えまして、それのデータをハンドリング抽出してきて、研究にできる形に整形して、それをクリーニングして統計解析する。そして最後に論文化するというフローをやっておりますけれども、実質的に研究者は、間の抽出と整形の部分に関してはそこまで作業のプライオリティーを上げているわけではございません。ですので、その部分を十分できるスキルを有した人間がなかなか少ないというところが現状難しいところです。
そういった課題が見えてまいりましたので、東京大学のほうでは運用形態をコンソーシアムといいますか共同できるチームをつくりまして、データハンドリングを行う部分はデータハンドリングを行う部分で別枠で行って、データハンドリングが終わった段階のテーブルを各研究者に渡して、その研究者が解析できるというような形にすることで、今回のNDBの利用でなかなか困難であったデータのハンドリング過程をある程度、集約化して行うことができたという話になっております。
次のページに行っていただきますと、レセプトデータで抽出、整形をするのですけれども、それを行うためのアプリケーションを実質的には作成いたしました。どのようなアプリケーションが必要かという話ですけれども、研究者が利用しやすい形にレセプトデータを結合及び整形するというのがアプリケーションの目的でございます。研究者が利用しやすいデータ、これは分析が行いやすい形式ですので、分析や解析回りをやってきた我々のノウハウを集約して、できるようにしたという形です。
実際の形式の詳細ですけれども、過去、我々はDPCの研究等に従事しておりましたので、そういった研究実績をもとに検討した結果、レセプトから研究者が研究に用いる変数として、年齢性別等の患者背景情報、各観察単位での疾病の状況、この月には患者さんはどういった病気だったのか、この入院中はどういう病気だったのかみたいな情報です。それに加えまして各観察単位、この月にはどういった処方をされているのか、また入院しているときにはどういった処方をされたかという情報も必要になってくる。それを観察単位としましたレセプトの単位や入院単位、状況によっては実施日単位、日ごとにどういった状況であったかという情報をサマリーしまして、それを研究者が利用できるようにするというアプリケーションを作成いたしました。
運用形態としましては、データハンドリング、各研究者からこのようなデータが欲しいのだという話を依頼されまして、それをアプリケーションに基づいてデータを出してあげて、それを各研究者に渡してあげるという形のスキームです。
実際そのスキームを使って、我々のほうでは模擬申出を行いました。
今回、模擬申出で成果が出たものとしまして、医療データの統合・解析における将来予測ミクロシミュレーターの構築。これは提供申出者は橋本英樹先生、当大学の教授でございます。
もう一件が、周術期口腔機能管理による術後肺炎発症予防の効果。これは当教室のほうから出させていただいたテーマでございます。
それぞれに関しまして、簡単にどういった状況であったかを御説明させていただきます。
データハンドリングの状況ですけれども、まず、ミクロシミュレーターでは500万人分ぐらいをIDベースで３％ぐらいランダムにサンプリングいたしました。
集計期間は以下のとおりです。
最終的に必要となったデータのサイズが5.3ギガ程度ありましたという話です。
実際、それを各研究者に触ってもらったのですけれども、作業日数としましては15日ぐらいいろいろ動かすみたいな形にして、データのファーストタッチを行って、結果を出していくというフローをそれぐらいの期間で行いました。
リザルトとしましては、将来予測のシミュレーターを構築して、将来的にどういった医療費がかかっていくのかみたいなことを計算していただいたという形です。こちらに関しましては、OECDヘッドクオーターのほうで発表していただいております。2013年に現状どうであったかという情報をもとに、2034年から2046年までを推計したという形になっております。
次に、当教室のほうからは、周術期口腔機能管理加算が実際どういった効果があるのかを検討したという研究です。がん手術の術後の肺炎は結構多いのですけれども、肺炎を予防する効果が術前の口腔ケアにあるのかどうなのかを検証したということです。
術前に、歯科医師が口腔ケアを行っている場合、実際に肺炎が減っているのかということを検証したという研究です。
PECOとかはよしとしまして、研究計画としましては、レセプトデータを使って、手術をディテクトしまして、手術の30日前までに口腔機能管理加算を取っているかどうかを見ました。アウトカムは術後の肺炎、そして30日以内の死亡です。
これは統計解析の話ですが、Propensity score等を使って、調整可能な交絡因子は調整いたしました。
結果としましては、50万人ぐらいの研究対象者が存在しまして、それぞれに関して検討したということです。リザルトとしましては次のテーブルにあるのですけれども、調整しないと対照群よりも暴露した、つまりそういった治療を行った側のほうが術後の肺炎発生が高いような形で出てしまったのですけれども、しっかり交絡因子を補正した結果、比べてみますと、そういった治療をした群のほうが肺炎の発症率は下がっていた。また、術後30日死亡率に関しましても、同じく下がっていたという結果が得られました。
実際、この結果をもとに国外の雑誌に投稿いたしました。集計結果の取り出し依頼は11月ごろに厚労省のほうに出していただきまして、有識者会議で皆様に内容の確認をいただいております。
その結果で、集計結果が発送されたのが12月の頭ぐらいです。
１回、雑誌へ投稿しまして、リジェクトを食らいまして、その後『British Journal of Surgery』という手術の業界ではリーディングジャーナルのところに投稿いたしまして、リビジョンが４月ごろに返ってまいりました。リビジョンに対応するための再集計等が必要でしたので、そちらに関しましても再集計を行いまして、厚労省にその結果の取り出しを依頼し、取り出していただきまして、４月17日にその結果が返ってきまして、５月ごろにアクセプトの報を受けたという形になっております。
今後の展望と、今回の見えた話です。
まず、パフォーマンススタディー等の結果から、全集団を一気に解析するのはなかなか大変であることがわかりました。症例規模の拡大に伴って、解析環境に依存したリミテーションが存在しています。特に、解析端末がそこまでハイスペックなものではございませんので、現状、AMED等で予算等がいろいろ工面されて、そういった解析環境を東大や京大で任されたりしておりますけれども、そういったものの成果を今後うまく取り入れていけるといいのではないかと考えております。
また、問題点としまして、資金・人的制約から研究のサポート体制がなかなかとれないという状況です。今回もある程度、研究がわかっている人間たちに来てもらって、やってもらっている形ですので、教育システムの構築が急務であると考えております。こちらに関しまして、厚労省のほうで厚労科研を当教室の康永につけていただきまして、それをベースに今度、NDB等を使うための教育プログラムの開発等を行っております。
また、今後の展望ですけれども、学内利用を含めた検討を進めていかなければいけないという話を厚労省のほうから言われておりますので、運用管理規定に関しましては、学内のほうですけれども見直す予定をしております。もともとは東京大学オンリーで書いていたものを、東京大学もしくは施設管理者が認めた者みたいな形にして、基本、誰でも使えるようにしていく形です。
また、臨床疫学会と協力した教育プログラムの実施もことしの夏に行う予定をしております。
今後、これは要望みたいな話ですけれども、解析結果の取り出しフローに関して、明確化していただけると結構ありがたいです。特に、期限を切られたリビジョン等に関しましては、結構、今回も御無理を言ったりしておりますので、どういった形の対応がとり得るのかという話をぜひ御検討いただければと考えております。
今回、施設維持費は東大のほうで負担をしておりますが、今後どういった形で維持するのかという話を踏まえて、検討は必要かと考えております。
また、センターとしての研究機能の明確化も必要かなと。つまり、こういった研究をしていくためには、ノウハウの蓄積が大事ですので、そういったものをしっかりノウハウとして蓄積して、研究者を育てていくことが必要ですので、そういった独自機能を今後、認めていただく必要があるかと考えております。
東大からは以上です。
○山本座長 ありがとうございました。
それでは、引き続きまして、オンサイトリサーチセンター京都大学の試行の利用について、大寺参考人より説明をお願いいたします。
○大寺参考人 京都大学の大寺でございます。本日はこのような機会をいただきまして、ありがとうございます。
京都大学に設置しておりますオンサイトリサーチセンター（京都）の運用と活動に関する報告をさせていただきます。
２ページ目にはアジェンダがございますが、まずは運用と活動の概要について説明をさせていただきます。
３ページ目にその履歴を掲載しておりますけれども、2016年の２月に京都のほうでは試行利用を開始いたしまして、京都大学医学部附属病院に設置しました運営委員会にて運用等の協議等を行ってまいりました。これは約１年に１回のペースで行ってまいりました。
それから、連携協力機関として、連絡協議会や実務者会議という形で、東京大学のオンサイトセンターや厚労省とさまざまなオンサイトの方について共有し、解決を図ってきたところです。
それから、本有識者会議でも過去に進捗報告はさせていただいて、アウトリーチ活動としまして医療情報学連合大会、こちらも東京大学と厚労省とともにということですが、シンポジウム開催を年に１回させていただいているような次第です。
４ページ目が、京都に設置しておりますオンサイトセンターの模擬申出課題の概要でございまして、真ん中の点線で囲っている４課題が現状、承諾をいただいておる課題でございます。
こちらは全て終了ということで、本日、報告をさせていただきたいと思っているのですけれども、一番上にあるパフォーマンステストというのは、既に本有識者会議のほうで過去に報告をさせていただいた内容で、オンサイトの基本的な機能についてレビューを行って、ある程度、体系的に見て、そこで課題等を見出したという内容になっております。
その下に３課題あるのですけれども、これは厚労科研の戦略研究の枠組みの中で立てた課題４つのうちの３つなのですが、それぞれNDBの特別抽出のデータを用いて行った研究ですので、そちらをオンサイトでやった場合、どのようなユーザビリティーを得られるかという観点で行ってまいりました。
５ページ目に、その３課題について研究名称、目的等を書いておるのですけれども、これらの終了に関しましては、本年４月に行った京都大学の運営委員会で承認を得ております。本日はこの３つのうち１つ、不適切処方の実態に関する研究の検証内容について報告をさせていただこうと思っております。
次に、７ページ目以降が模擬申出課題の進捗ということで、７ページがパフォーマンステストという位置づけで2016年度を中心に行ったもので、オンサイトの機能全体をレビューしたものです。主な知見といたしましては、データのダウンロードやローカルでの統計解析にはメモリの制約があるというところがわかってきたという状況でございます。
その次から個別の課題で、2017年度を中心に行ったものなのですけれども、先ほど申しました高齢者に対する不適切処方の実態ということで、近年、精神病薬等を中心に、高齢者に過剰な医薬品の投与が行われているのではないかという指摘がございまして、ビアーズリストやストップリストが海外でもパブリッシュされているわけなのですけれども、そういったものに照らして、国内の現状はどうかという実態を解明することを目的とした研究の内容でございます。
こちらは戦略研究で行った内容になるのですけれども、これに対して、一部なのですが、オンサイトでやってみたらどうかという視点で検証を行ったのが次の９ページにございますけれども、主にIDの連結、それから横断分析のためのデータセットの作成のあたりを中心に検証を行いました。
次のページが、IDの連結の方法について書いているのですけれども、細かいところに関してはお時間の関係で割愛いたしますが、奈良医大を中心に開発されて、既にパブリッシュされているアルゴリズムを用いて名寄せを行いました。その結果が次のページにございまして、高齢者ですので約3,000万IDということになりますけれども、１年分でしたら５時間程度、２年分でしたら７時間程度で、実用的な時間内に終わるというような感覚を持っております。
続きまして、横断研究のデータ抽出になるのですけれども、これは必要なデータをとにかく引っ張ってくるという作業になりますので、行数のところを見ていただくと非常に大きな値になるのですけれども、１年分だと４時間、２年分だと13時間となっております。
その次のページが、縦長のデータを横文字に変えて、そのまま解析にかけられ、データセットを作成するという工程でございまして、１年分で２時間、２年分で４時間かかったという結果を得ております。
次のページが、同じ不適切処方の研究を、特別抽出でやった場合とオンサイトでやった場合とを横並びにして整理しているのですけれども、これでオンサイトの特徴がある程度わかってきたかなというところで、まず、データ入手に関しては、オンサイトは当然、必要ないので、特別抽出で承諾からデータの操作、着手までにかかるリードタイムはもちろんない。それに加えて、データファイルの統合といったものの必要がありません。当然、データベース化されておりますので、そのような手間も省ける。
そして、一番下の行ですけれども、抽出条件の再考ということで、特別抽出でデータが来た後にしまった、このデータが足りていなかったということがあり得るわけなのですが、そういった場合、最悪、再審査や再抽出という形でデータの手戻りが発生してしまう。それに対して、オンサイトではそういったことはなくて、試行錯誤がしやすい環境だという感触を得ております。
次に、考察に移ります。16ページ目に、仮にNDBの研究を４段階に書きあらわしてみて、研究計画、利用準備、解析用データの作成、それから実際の解析という流れで考えますと、我々の感触からいいますと、３番目のデータセットの作成というところに非常にハードルを高く感じるのかなと思っております。松居先生からの御説明にもありましたとおり、データベースとかデータハンドリングのスキルやリテラシーなど、工学的な要素が強い部分でございまして、特にNDBの利用者として想定される医学系の研究者あるいは政策立案者にとっては、ここはかなりハードルが大きいかなと。
逆に言うと、この工程を省くと、ある程度、充実して行える利用者は一定数いるのではないかと考えております。
17ページ目はちょっと技術的な話になるのですけれども、先ほどの繰り返しになりますので多くの部分は割愛いたしますが、データベース言語への理解とか、データハンドリングへのリテラシー、これは一般的な知識に加えて、下の段の真ん中にあります割り当て表領域150ギガに対する配慮とか、こういったことはオンサイト独自のものになりますので、そういった知識もあわせて必要になるということを感じております。
18ページ目なのですが、利用者が最もネックになるであろう解析用データの作成をPDCAという形で当てはめて考えますと、SQLの開発から解析用データの作成、そしてデータの妥当性の検証とその次の試行錯誤が必要になってくると思いますが、特別抽出でデータを扱うことに比べますと、オンサイトのほうは、データセットの作成という点では、先ほど申しましたとおり承諾から研究着手までのリードタイムが少ないという点では、利点として挙げられるのかなと。
もう一つが、試行錯誤がやりやすいといった点がオンサイトのすぐれた点ではないかと感じております。
ただ一方で、私自身もそうだったのですけれども、レセプトとかDPCデータの使用経験等がある者でも、NDBでは骨が折れるということが現実としてございまして、その解決に向けた方策として、ツールと人という２つの点から考えられるかなと整理しております。
一つは、データハンドリングに関する知識の標準化。それとあわせて、ノウハウの共有ができるような環境や学習教材、テキストのようなものやｅラーニングツール、動画といったものが考えられますけれども、それが一点。
それから人の点では、利用している者同士でしかわからない困ったことや解決策といったことを共有できるようなコミュニティーづくり、それから米国のResearch等にありますようなサポートデスクの設置みたいなものも考え得るのかなと考えております。
これ以降は、今まで述べたことのまとめになりますので、私からの説明をこれで終えさせていただきます。ありがとうございました。
○山本座長 どうもありがとうございました。
それでは、お二人の報告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。
宮島先生、どうぞ。
○宮島構成員 ありがとうございます。
２点ありまして、１つ目は今、そういったノウハウや困ったところの共有がこれから必要だということがあるのですけれども、今の段階で、例えば既に困ったことに幾つか共通の部分がありますでしょうか。よくネットとかで共通のQ&Aというか、これに困ったらこういう対応ですというのをまとめることがよくあると思うのですけれども、そのような取り組みが今、されているかどうかというお尋ねが一つです。
２つ目は、ちょっと本筋とは違うかもしれませんけれども、例えば東京のほうの研究結果を見ますと、無調整と調整後というところで、結果に変化というか逆転が起こってしまっているわけですね。これは私たち素人から見ると、調整をきれいにしているから、その結果がちゃんときれいに導き出せているけれども、その研究者が余り知見を持っていなかったり、データ調整の力がないと、無調整なものがそのまま出て、そうすると現実と違うという心配があるのではないかと。それが政策とか世の中への影響に使われてしまうとちょっと怖いなという気持ちを持ったりします。
そういったときに、オンサイトセンターとかこのデータを使う人は、その調整後に行き着くだけのちゃんとしたデータアビリティーがあるものなのかどうか、そこはちゃんと気をつけないと、対策を立てないといけないものかどうか、そのあたりを教えてください。
○山本座長 ありがとうございます。
松居さんから、どうぞ。
○松居参考人 ありがとうございます。
最初のNDB及びレセプトデータ等でそういった落とし穴があるという話は結構言われていることでして、論文等でパブリッシュしたものもありますし、今度、厚労省からのファンディングで行いますレセプト等の解析のサマーセミナー等では、そういったところを講義形式でお伝えしていく形にしていきたいと考えております。
おっしゃるとおり、どう教育の形をとるかとか、どうお伝えしていくかが非常に重要なポイントかなと考えておりますので、そういった論文とか教育、あとそういったものをうまく厚労省のホームページなどに載せていただければいいのかなと考えております。
また、次の御質問に関しまして、調整という話なのですけれども、しっかりとした疫学といったバックグラウンドを持った人間でしたら、そういったものは適切に判断できて、逆にそういったものができないものに対しては、リミテーションとしてこういう限界がありますという話を記載できるとは思うのですけれども、おっしゃるとおり、たまに患者さんの背景とかそういったものを余り調整せずに、集計しましたという結果がぽんと出ているような話を新聞などで見ると、危ないなと感じることはございます。
アカデミアの人間からすると、アカデミックな現場、学会等でそのようなものはおかしいと言って、ある種のアカデミックな議論が発生するかとは思うのですけれども、一般の新聞などになってしまうとなかなかそういったことが発生しませんので、そういったリテラシーをどうのように鍛えていくかという話も含めて、研究者向けの教育もありますけれども、それを見る人向けの教育等も必要なのかなと考えております。
○山本座長 ありがとうございます。
宮島先生、よろしいですか。
ほかにいかがでしょうか。
どうぞ。
○宮島構成員 今の御心配はなるほどと思いまして、特に、せっかく非常にいいデータを使えるものなので、それが何らかのミスというか能力によって間違った方向のメッセージになるということは、すごく気をつけなければいけないと思いますので、データを取り扱う人なのか、それをちゃんとウオッチする人なのか、そこに何らかのハードルをちゃんとつけることがいいデータの活用にはすごく大事かと思いました。
○山本座長 ありがとうございます。
こういったリアルワールドデータというのは、調整の戦いですね。とにかく交絡因子をどうやってやっつけるのかというのが一番の目標にはなるのだと思います。
ほかに御質問、御意見はいかがでしょうか。
余りに当たり前で書いていないと思うのですけれども、オンサイトセンターを使うことができることによって、各研究室で個別にセキュリティー環境をつくらなくてよくなったというメリットはあると思うのです。もっともそれが我々の目標であったので、ほかでしゃべられるときにはぜひそれをつけ加えていただければと思います。
ほかにいかがでしょうか。よろしゅうございますか。
それでは、参考人の先生方、どうもありがとうございました。
次に、議事の５つ目、オンサイトリサーチセンターの疑義申出の審査について、事務局から説明をお願いいたします。
○廣瀬室長 事務局でございます。
先ほど、松居参考人、大寺参考人からも、オンサイトリサーチセンターでの模擬申出試行利用という状況につきまして御報告をいただいたところでございますけれども、引き続き、オンサイトリサーチセンターにおける利用申出がこれから続いていくという状況を踏まえまして、審査体制についての御相談でございます。
お手元の資料で、資料５をお開きいただけますでしょうか。２ページ目をおめくりいただきまして、これまでの経緯を書いてございます。レセプト情報等の第三者提供につきましては、平成25年の報告書を受けまして、申し出に対して個別の審査を行うための分科会を設置して、審査を行っていきましょうという提言をしていただいたところでございまして、これを踏まえて、平成25年から御承知のとおりの個別審査を行ってきたという経緯がございます。
先ほど御案内がありましたように、オンサイトリサーチセンターにつきましては、模擬利用の申し出をこれまでにも行っておりまして、現在、オンサイトリサーチセンターが試行段階であることや、そういった意味で、利用の申し出も、いわゆる模擬利用の申し出という性質を持つものであるということを踏まえまして、これまで３回にわたって、第24回、第39回、第40回の有識者会議本会議のこの場において御審査をいただいてきた経緯がございます。
今後、本格運用を目指しております関係で、オンサイトリサーチセンターの個別申出の増加が予想される状況でございまして、私ども事務局からの御提案は、おめくりいただいた資料の一番下のオレンジの四角の枠囲みにお示ししてございますけれども、オンサイトリサーチセンターにおける利用申出の審査につきましても、通常の第三者提供と同様に、審査分科会における審査等をしてはいかがでしょうかという御提案でございます。
御意見をいただければと思います。
以上です。
○山本座長 ありがとうございました。
ただいまの御説明に関しまして、御意見、御質問はいかがでしょうか。
もうかなり長い間、本会議でいろいろやってきましたので、大分落ち着いてきましたから、そろそろ分科会のほうで審査をすることにしてはどうかという御提案です。
有識者会議としては、その方向でよろしいでしょうか。
（「異議なし」と声あり）
○山本座長 わかりました。ありがとうございます。それでは、本会議としてはその方向でということでお願いいたします。
それでは、次の議事、６つ目ですけれども「第４回NDBオープンデータの作成について」ということで、事務局から説明をお願いいたします。
○廣瀬室長 事務局でございます。
お手元のタブレットに入っております資料６をお開きください。
第４回になりますNDBオープンデータの対応方針についての御相談の資料でございます。
２ページ目をお開きください。第４回のNDBオープンデータの考え方とスケジュールでございますけれども、考え方は基本的に第３回まで先生方に御相談をしてきた方針と大きな変更はございません。
スケジュールでございますけれども、下の表にお示ししておりますとおり、ここでの議論などを踏まえまして、最終的には平成31年度の４月、５月以降に調整・公表という段階に取りかかっていきたいと考えております。
この中でも、作成の考え方の集計要望を受け付けということを３ポツ目に書いてございますけれども、これまでに受け付けました御要望につきまして、２ページ目以降の資料にお示ししておりますので、おめくりいただければと思います。
全体のいただいた御要望を７点に分けて整理してございまして、それぞれについて、あくまで事務局のたたき台でございますけれども、今回、第４回のオープンデータに向けた対応方針の案ということで、右側のカラムにお示ししてございます。
要望の１点目でございます。簡単に申し上げますと二次医療圏ごとでの集計をという御要望がございました。この点でございますけれども、御承知のとおり診療報酬の項目は非常に細かくございまして、全て二次医療圏単位で集計を出していくということで、幾つか懸念点がございますけれども、こちらの資料でもお示ししましたとおり、例えば懸念点の一つとしては、集計区分が細かくなることで、結果として集計される値が小さくなって、マスクをせざるを得ないような状況が生じ得るのではないかということを懸念してございます。
こういったことを踏まえまして、事務局からの提案でございますけれども、集計の対象項目は例えば何か代表的な診療報酬の項目に限定した上で、二次医療圏別の集計をまずはトライアルということで今回、第４回でやってみるということをしてはいかがでしょうか。また、その上で今後、第５回以降になるかと思いますけれども、以降のオープンデータの対応については、改めて検討することとしてはどうかということを御提案申し上げております。
２点目は、第２回、第３回とこれまでオープンデータで公表する範囲の拡大が行われてまいりましたけれども、こういった公表の方針に沿って、第２回や第１回でお出ししたデータについても拡大したオープンデータを公開してほしいという御要望かとお見受けしております。こちらの対応方針を中で検討いたしましたけれども、相当な作業負荷がかかるということで承知をしてございまして、第４回のオープンデータでの対応は一旦見送ってはどうかという御提案でございます。
３点目は、いわゆるレセプト病名と言われているものでございますが、レセプトについての病名ごとでの集計の御提案がございました。この点でございますけれども、レセプト病名の妥当性は、御承知のとおり「疑い」病名の取り扱いなど少しファジーなところも幾つかお見受けしている状況でございまして、そういった状況もあるからでございますけれども、現在、厚労科研で病名決定ロジック作成の研究も行われている状況でございます。
こういった検討結果も踏まえまして、今回の対応は見送りますけれども、今後の対応は引き続き検討していく。そのようなスタンスで対応方針を整理してございます。
４点目は、オープンデータにおけるいわゆる最小集計単位と言われている概念の検討でございます。最小集計範囲についても３つに分けて、小さいポツで箇条書きいたしましたけれども、そもそも最小集計単位の考え方といいますか、基準未満の値、例えば10未満であるような数字を非表示にするという方針そのものを見直してはどうかという御提案であったりとか、あとは今、０から９を一律に非表示ということで対応してきた経緯がございますけれども、これを例えば、０は０でお示しして、１から９については非表示とする。そのような対応も考えられるのではないかという御提案がございました。
箇条書きの３つ目でございますが、これは細かいものというか、非常にテクニカルな話になりますけれども、都道府県別集計などをやった場合に、基準未満の値、非表示となる値が一つだけの場合という対応についても見直してはどうかという御提案でございました。これらについては、あくまで事務局の考え方でございますけれども、既に第33回の過去の有識者会議においても、こういった最小集計単位をどう取り扱うかということはかなり丁寧に御議論いただいた経緯がございますので、今回の第４回についても、これまでの集計の方針を継続してはどうでしょうかという御提案でございます。
おめくりいただきまして、残り３点の御要望でございます。
５点目は、透析患者と副甲状腺ホルモン剤の使用患者それぞれについての患者数の集計という御要望がございました。これは透析だからとか、特定の薬剤だからというわけではございませんけれども、患者数の集計自体が現状、名寄せという作業が必要になる中で、作業負荷が非常に高いという判断を私どもでいたしまして、今回のオープンデータでの対応は見送ってはどうかという御提案でございます。
６点目は、透析に関しての診療報酬の項目、管理料・処置・手術ですけれども、これらについての件数ベースでのオープンデータの御要望でございました。
こちらも対応方針といたしましては、今回の対応としては、透析という個別項目であるということもございますけれども、対応を見送ってはどうでしょうかということでございますが、一方で算定回数自体は既に公表してきているという経緯がございますので、こういったものの御活用も引き続き促してまいりたいと思います。
７点目は、５番に関連するものでございますけれども、副甲状腺ホルモン剤を使用している患者について、特に骨折治療に関連する診療報酬の区分ごとに集計をしてほしいというような御要望がございましたけれども、この御要望については、基本的な考え方としまして、第三者提供というルートを御活用いただくことが妥当かと思いますので、今回の対応を見送ってはどうかと考えております。
私からの説明は以上です。
○山本座長 どうもありがとうございました。
第４回のNDBオープンデータの作成方針の中で、御要望が幾つかあった中での対応案ですけれども、いかがでございましょうか。
１つ目は、二次医療圏ごとが見たいという気持ちは大変よくわかるのですけれども、作業量が膨大になるということと、もう一つは、細分化することによって結局、マスクされる値がふえてしまうのではないかという問題があって、対象項目数を比較的少数に限定した上で、今回は試行的にやってはいかがかという御提案です。
どうぞ。
○松田構成員 二次医療圏ごとの集計は、SCRの計算のところでもう市町村レベルまでやってありますね。だから、CSRが公表されているものについては、それを検証して出していただければいいのだろうと思います。あれはもう都道府県二次医療単位、それから市町村までやって、内閣府のホームページで公開されているので、あそこで示されているものに関しては多分、出せるのではないかと思います。
それ以外がどうするかというのは、ここに書いてあるとおり、少し検討していただいたほうがいいのだろうと思います。
○山本座長 ありがとうございます。
ほかはいかがでしょうか。
２つ目は、さかのぼって修正をしてほしいということで、これも気持ちはよくわかりますけれども、これこそ大変な作業量になるので、ちょっと難しいかなと。
それから、レセプト病名は何らかのクリーニングロジックを適用してからでないと全く使い物にならないようなものが多いと思いますので、既に厚労科研でこういった検討をする研究課題が走っておりますので、その結果を待って、対応を検討してはどうかということです。
最小集計単位は、もう既に何度もこの有識者会議で議論したところですので、特段、変えなければいけない理由もないとは思いますけれども、基準未満の値が１個だけの場合は計算されるので、全部消してしまうのですね。だから、１個だけ消えている集計情報に関しては、その集計に関して全部消えているという、ある意味、これしか方法がないと思いながらも、やや理不尽なことにはなっているのですけれども、これも今回はもう触らないでおくという御提案です。
５番は、患者数で、これはレセプトを名寄せしなければいけない。名寄せが大体はできるけれども100％とはいえないわけですし、そういう意味では、なまじやると不正確かつ作業負荷が高いことになってしまいますので、今回は算定数ということで進みたいということですね。
６番も、もう算定回数は出ているわけですから、それ以上の個別の対応は難しいということと、７番もほぼ同じで、これはそもそも特別抽出か何かで、集計表情報の請求か何かでやっていただいてやるような話だと思います。
いかがでしょうか。今、事務局から御提案のあったことで大体よろしいでしょうか。
あと、そのとおりにするとして、１番に関しては、では何を選ぶのかという問題があるかと思いますけれども、それはまた御提案をいただいて、検討するということにさせていただければいいと思います。それでよろしいでしょうか。
それでは、ありがとうございました。
以上で本日の公開部分の議事は終わります。これ以降の議事は非公開になりますので、準備の間、少し休憩をしたいと思います。５分ぐらいです。
 

 

（この間、非公開）

 

 

○山本座長 長い時間、ありがとうございました。
それでは、これで第41回「レセプト情報等の提供に関する有識者会議」を終了させていただきたいと思います。
この後、休息を少しとりまして、14時40分から、一部の先生はそのままですけれども、引き続き審査分科会に入りたいと思います。
あと、何かありましたら、事務局からお願いします。
○廣瀬室長 事務局でございます。
次回の有識者会議の本会議のスケジュールにつきましては、日程調整等をさせていただきますので、引き続きの御協力をよろしくお願いします。
本日はありがとうございました。
○山本座長 それでは、これで終わりたいと思います。
どうもありがとうございました。
 

 

 

※非公開とした部分については、議事要旨をご覧ください。（議事要旨）