現在国内で大規模に利活用されている医療情報の代表格は、匿名化された診療報酬明細書（レセプト）データだ。厚生労働省は2008年4月施行の「高齢者の医療の確保に関する法律」に基づき、「レセプト情報・特定健診等情報データベース」（NDB）を構築。匿名化したレセプト情報および特定健診・特定保健指導情報を収集し、2011年から行政機関や研究者に向けてデータを提供していた。2016年10月以降は、多くの人々がNDBデータに基づいた保健医療に関する知見に接することができるよう、NDBデータの基礎的な集計表を「NDBオープンデータ」として公開してきた。

　レセプトデータには検査項目、投薬内容、手術処置の種類などが含まれる。田中氏は「レセプトデータからは検査や画像診断をしたことは分かるが、問診内容や手術結果、診断画像そのものの内容は分からない。診療行為の成果（アウトカム）に関するデータの利活用が課題だ」と言う。

　特に日本の場合、国民健康保険や全国健康保険協会（協会けんぽ）をはじめとするさまざまな組合保険、後期高齢者医療制度など、公的医療保険制度には複数の種類があり、保険者の組織が分立している。そのため、日本ではアウトカムに関するデータは分散して保有される傾向にある。

研究用途に適した匿名化処理は困難

　2017年5月30日に施行した改正個人情報保護法も、医療情報の収集を難しくしていた。この法改正で病歴などの医療情報は「要配慮個人情報」に分類され、オプトアウトによる第三者提供（本人が個人データの第三者提供を停止するよう求めることができる機会を設けた上で、本人の同意を得ることなく個人データを第三者に提供すること）が禁止となった。

　改正法では「匿名加工情報」制度も創設された。ビッグデータなどへのパーソナルデータの利用に向けて、特定の個人を識別できないように加工されていれば、本人の同意の有無にかかわらず第三者に情報を提供できるようにした制度だ。そのため医療機関で収集したパーソナルデータを、研究機関や行政などの第三者機関に譲渡するには、医療機関が自機関で匿名加工するか、匿名加工事業者に匿名化を依頼しなければならない。

　「医療情報の匿名加工は簡単な作業ではない」と田中氏は指摘する。「例えば希少疾病の場合、単に氏名を隠すだけでは個人を特定できてしまう恐れがある。匿名加工して情報提供することのハードルは高かった」（同氏）。匿名加工事業者に匿名加工を頼む場合も、適切な加工能力を持つ事業者の判別がしにくい場合がある。

　匿名加工情報を内製するか外注するかにかかわらず、匿名化は個別の医療機関や情報の単位で処理する必要があった。そうすると診療科や病院をまたいだデータを同一人物のデータとして入手できず、合併症の研究に使えなかったり、時系列の分析ができなかったりと、研究用途としては不便な形式になってしまうという課題があった。

　医療情報の収集や活用に関するこれらの課題を解消すべく登場したのが、次世代医療基盤法というわけだ。

次世代医療基盤法によって実現が期待できる次世代型医療ITツールとは

　次世代医療基盤法によって何ができるようになるのか。田中氏は、実現が期待できるアイデアとして、

• 年齢や性別などの患者背景と治療法などの組み合わせから最適な医療を提案するシステム
• 異なる診療科の情報を統合した分析
• 医用画像のデータ分析による診療支援ソフト

を例に挙げる。医療機関の垣根を越えて電子カルテのデータを集約できる“次世代電子カルテ”のシステムを構築できる可能性もあるという。

　データ基盤を充実させるには、国民や医療機関に情報提供してもらう必要がある。さらなる協力を得るために、田中氏は「産学官の情報利活用者が成果を可視化し、メリットを国民に伝える必要がある。これが医療情報基盤の拡充を促進する好循環を生むだろう」と説明する。