大規模データの利活用研究の加速のための研究

文献情報

• 文献番号: 202203009A
• 報告書区分: 総括
• 研究課題名: 大規模データの利活用研究の加速のための研究
• 課題番号: 21AC1001
• 研究年度: 令和4(2022)年度
• 研究代表者(所属機関): 木村 映善(国立大学法人愛媛大学 大学院医学系研究科)

研究分担者(所属機関)

• 荒木　賢二(宮崎大学医学部附属病院医療情報部)
• 黒田　知宏(国立大学法人　京都大学　医学研究科)
• 星　佳芳(国立保健医療科学院　研究情報支援研究センター)
• 水島　洋(国立保健医療科学院　研究情報支援研究センター)
• 渋谷　哲朗(東京大学　医科学研究所)
• 佐々木　香織(北海道公立大学法人札幌医科大学　医療人育成センター)
• 長島　公之(一般財団法人日本医師会医療情報管理機構)
• 伊藤　伸介(中央大学　経済学部)

• 研究区分: 厚生労働科学研究費補助金 行政政策研究分野 政策科学総合研究（臨床研究等ＩＣＴ基盤構築・人工知能実装研究）
• 研究開始年度: 令和3(2021)年度
• 研究終了予定年度: 令和4(2022)年度
• 研究費: 10,000,000円
• 研究者交替、所属機関変更: -

研究報告書（概要版）

概要版（繰越課題）

(1) 認定事業者を活用するAI研究・制度環境に関するアンケート
　アンケートを実施し、地方公共団体から233件（回答率は43.2%）、学術団体の会員からは713件の回答を得られた。全体的に次世代医療基盤法・認定事業者に対する認知度は低かった。主成分分析、順序カテゴリカル解析を通して、認定事業者の認知度の向上と認定事業者の利活用を推進するという2つの施策を推進する必要性が見いだされた。

(2) 英国の渡航調査
　英国において、匿名加工情報を研究者に提供する代わりに、Five Safe Modelsにもとづいてデータ加工、分析環境も内包したTrusted Research Environment(TRE)という運用を推進していることが確認された。本邦が学ぶべき点として、TRE、Five Safe Modelsにもとづいた運用、IndexerとLinkerの分離、利用者への教育体制の拡充が確認された。

(3) AI研究
　認定事業者の匿名加工医療情報を用いて、医療指示のシーケンス解析、敗血症の予測モデルが構築できることが確認された。また、k-匿名化と差分プライバシー双方の要求を満たす新しい匿名化手法を開発し、EMアルゴリズムと組み合わせることにより高いプライバシーレベルを保ったまま、統計量を高精度に維持できる可能性を提示した。

(4)次世代医療基盤法第25条下にかかるデータ融通の検討
　延べ30回のWG/定例会を開催し、複数の認定事業者にわたる申請は最初に申請を受理した認定事業者でワンストップ対応とし、その事業者が審査とリスク評価の審査結果を共有していく方向性を確認した。事業者間の申請書類、共有する項目について突合処理、検討を継続中である。契約WGでは、認定事業者間の医療情報の提供に関する契約書ひな型案を完成させた。エンジニアWGでは、データ授受の形式、手段、媒体、データの統合時のクレンジングの責任分解点、文字コードの扱い等について合意を形成した。

公開日・更新日

• 公開日: 2023-06-13
• 更新日: -

文献情報

• 文献番号: 202203009B
• 報告書区分: 総合
• 研究課題名: 大規模データの利活用研究の加速のための研究
• 課題番号: 21AC1001
• 研究年度: 令和4(2022)年度
• 研究代表者(所属機関): 木村 映善(国立大学法人愛媛大学 大学院医学系研究科)
• 研究分担者(所属機関): -
• 研究区分: 厚生労働科学研究費補助金 行政政策研究分野 政策科学総合研究（臨床研究等ＩＣＴ基盤構築・人工知能実装研究）
• 研究開始年度: 令和3(2021)年度
• 研究終了予定年度: 令和4(2022)年度
• 研究者交替、所属機関変更: -

研究報告書（概要版）

行政効果報告

• 文献番号: 202203009C

収支報告書

• 文献番号: 202203009Z