資 料 2

日医総研シンポジウム

抄録集

講 演 Ⅱ

医療ビッグデータの研究利用

その現状と課題

国立がん研究センターがん対策情報センター

がん統計研究部がん医療費調査室長

石川 ベンジャミン光一

医療ビッグデータの研究利用：その現状と課題 国立がん研究センター がん対策情報センター がん統計研究部 がん医療費調査室長

石川 ベンジャミン光一 情報の電子化が進み、技術の発展と共に大量のデータを取り扱う上での制約が緩和され

てきたことにより、「ビッグデータ」と呼ばれる大規模データベースの活用に大きな期待

が寄せられている。医療もその例外ではなく、高齢者の医療の確保に関する法律に基づく

レセプト情報・特定健診等情報データベース(NDB)の構築や、医療情報データベース整備

事業が国により進められると共に、整備された公的データの２次利用を通じて行われる研

究が注目されている。

こうした流れとは別に、研究目的の大規模データベースを独自に整備する形で進められ

てきたのが、DPC データを利用した研究プロジェクト群である。これらのプロジェクトで

は、疫学研究に関する倫理指針に従って承認を受けた研究として多数の協力施設から匿名

化済みの DPC データを収集し、その分析を行ってきた。

本講演では DPC データを中心として、現在研究で利用可能になっているデータの規模

感とミクロな視点からの診療実態の分析事例を紹介すると共に、長期予後の評価に向けた

発展の可能性、マクロな視点からの地域医療分析を行う上での制約やその他の課題につい

ての考察を試みる。

医療ビッグデータの研究利用：その現状と課題

石川 ベンジャミン光一国立がん研究センター がん対策情報センター

がん統計研究部 がん医療費調査室長

医療における大規模データベースの構築kishikaw@ncc.go.jp / 20150212 / 医療ビッグデータの研究利用：その現状と課題 2

国が構築するデータベースの充実に伴い、研究目的での２次利用が発展しつつある

高齢者の医療の確保に関する法律がん登録等の推進に関する法律

基幹統計(人口動態調査)

ただし、２次利用であるが故に制約も多い

病院情報システム

電子カルテ

医療サービスの提供とデータkishikaw@ncc.go.jp / 20150212 / 医療ビッグデータの研究利用：その現状と課題 3

必要な検査を行なう検査を指示

実施

結果を記録

必要な治療を行なう

患者さんが受診

診断が確定

治療を指示実施

結果を記録

オーダー

実施記録

カルテ

保険請求

ベンダーごとにデータベースの設計が異なる

電子請求用のデータは、簡単には分析できない形式

障壁

①実施された検査/治療 →E/Fファイル②診断名を含む退院サマリ →様式１③施設機能に関する情報 →様式３↓

全国統一の形式で収集するのが “DPCデータ”

診療の流れ→

DPCデータ

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▶急性期の入院医療の費用を支払うための包括評価制度(DPC/PDPS制度)の中で開発・普及

▶ 1,800を超える病院で作成されている■ 一般病院の25% / 病床の６割 / 退院の７割+ 外来診療明細■ 診療報酬請求における提出義務：DPC対象/準備病院、７対１/地域包括ケア病棟を持つ施設

■ 自主的にデータを提出すると、１入院あたり1,000円程度が支払われる

▶厚生労働省への提出データ■ 1,800+施設、年間1,000+万件の退院患者の入院データ＋外来→集計結果は病院名入りで公表される

厚労省に提出したデータのコピーを集めて行う研究班→1,000+施設、年間600+万件の退院患者データ(約500万人)入院/外来の診療明細は約40億件/年

DPC：Diagnosis Procedure Combination診断と治療内容の組合わせに基づく患者分類

PDPS：Per Diem Payment System１日あたりの診療費用支払制度

疫学研究に関する倫理指針に基づき、匿名化されたデータを収集

DPCデータミクロな視点からの分析

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▶がん化学療法についての分析(平成24年度研究班データ)■ がん化学療法実施患者数：83.3万人■ 入院治療あり：36.7万人 / 延べ退院数：62.6万回▶参考：死亡退院患者数：4.24万人→全死亡退院の16.2% / 入院化学療法実施患者の5.09%↓

■ 肺がん(040040)入院化学療法実施患者数：4.51万人 / 延べ退院数：9.98万回↓

■ カルボプラチン+ パクリタキセルの組み合わせ(レジメン)による治療→患者数：4,834人 / 退院数：7,584回 / 564施設

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040040：肺がんカルボプラチン＋パクリタキセル

３日10日17～24日

棒：入院日数

２回３～投与日数

１回

すべての病院が３つの入院日数のパターンを持っているわけではない→患者特性の影響というよりも、施設間差？

DPCデータマクロな視点からの分析

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▶DPCデータでは、入院した患者さんについて、住所地の７桁郵便番号を収集↓

▶７桁郵便番号の緯度/経度情報を準備すれば、地図上に病院の診療圏を示すことができる↓

▶例：急性心筋梗塞、救急車搬送入院■患者住所地の７桁郵便番号別に、入院先施設を集計して図示

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急性心筋梗塞 / 救急車で搬送

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患者住所地の７桁郵便番号(データ利用規約上、背景地図は非表示)色 ：入院先の施設大きさ：症例数

DPCデータが得意とすること

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▶診療プロセスの解析■ DPC分類別、病院別の診療実態の把握

■DPC分類別の入院日数(全体/術前/術後)、診療区分別点数■病院間の比較■薬剤利用の分析(化学療法など)、手術術式別の分析

■ より詳細な診療内容の分析…▶入院中の診療行為のバリアンス解析▶開腹 vs. 腹腔鏡手術の比較分析 など

■ ただし、出来高請求情報の詳細度に起因する限界がある▶CT/MRIの撮影部位・方向、同月２回目以降のCT/MRIの別

▶病院の機能と診療圏についての分析■様式１：患者住所地の７桁郵便番号を利用■ 厚生労働省の公開データ

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厚労省DPC調査(H25) → 県内の肺がん入院治療施設(年10例以上)https://public.tableausoftware.com/profile/kbishikawa#!/vizhome/DPCH25-24/sheet0

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肺がん入院治療カバーエリア(年10例以上)運転時間

人口カバー率

15分以内 69.630分以内 95.760分以内 99.990分以内 100.0

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平均12.7分

県内に62施設

「医療計画作成支援データブック」に収録→平成24 年度保険局DPC 調査に基づくアクセスマップと人口カバー率

平成24年度

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子宮がん入院治療カバーエリア(年10例以上)

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運転時間人口

カバー率15分以内 44.730分以内 75.460分以内 99.190分以内 100.0

平均20.8分

県内に26施設

「医療計画作成支援データブック」に収録→平成24 年度保険局DPC 調査に基づくアクセスマップと人口カバー率

←肺がんでは95.7%

平成24年度

DPCデータが不得手とすること…▶治療成績の評価■ outcomeについてのデータは限定的（退院時死亡のみ）▶長期予後の分析のためには、別途臨床研究データが必要

■ “adverse outcome”のコーディング▶ICD10による情報の収集には限界がある…

▶詳細な臨床病期・重傷度、部位別の解析■ 様式１の重傷度等は、最低限度▶UICC TNMのデータあり / ただし精度評価は未実施▶別途臨床研究データが必要（例：組織型、狭窄度、検査値…）

■ 入院前の経緯・状態についての評価▶発症からの時間、前医での治療内容等は一部を除いて不明

しかしながら…DPCデータを核として、必要なデータを追加・補完することで分析の効率化・迅速化を図ることが可能

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データの連係が活用への鍵

国による 医療(ビッグ)データ の整備状況

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• 電子化されたデータを収集する枠組みの整備は進んでいる

• データの匿名化 と 収集のプロセス は個別に行われており、業務の効率化を阻害し、データベースを孤立化させている

匿名化を含め、データ提供には個別処理が必要

相互参照可能な情報も重複して収集しており、ビッグデータとしてのメリットも発揮できない

第７回 健康・医療戦略参与会合(2014/6/16) 堀田参与提出資料

医療における”汎用匿名化ID”の導入による効果

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• 医療機関等からの提出の時点で 汎用匿名化ID を用いることで業務を効率化 ←医療分野でのマイナンバーの利用

• データベースの「サイロ化」を解消し、持続可能な医療制度の確保に向けた情報源 として一体活用

汎用匿名化IDを用いたデータの提出

さらには、診療記録の標準化 を推進して データの活用性 を高め、より効果を上げる

第７回 健康・医療戦略参与会合(2014/6/16) 堀田参与提出資料

医療ビッグデータを利用するための共通基盤

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診療報酬請求から、政策利用、研究へと繋がる医療データの「エコシステム」構築が必要