医学界新聞

寄稿

2015.01.05



医療ビッグデータへの期待


 医療ビッグデータに寄せられる期待は大きい。ビッグデータを用いて何ができるのか,さらなる活用に向け解決すべき課題は何か。識者三氏に聞いた。


たくさんの「問い」を生み出せるビッグデータ

黒川 清(政策研究大学院大学教授/NPO法人日本医療政策機構代表理事)


 デジタル技術の進歩は急速だ。データ集積方法の拡大,解析手法と利用方法の多様化などなど。思いがけない関係性が示され,私たちの生活から,思考の在り方,データの集積と解析の在り方まで,従来の考え方では,予測もできない相関性が示される。「『因果関係』から『相関関係』へ」。今までの思考プロセス,常識が大きな挑戦を受けている。2009年のインフルエンザパンデミックでは,従来の考え方では説明のつかないような手法を使ったGoogleの分析予測が早々に『Nature』誌に掲載されたのは,大きな話題になった1)

 ほぼ20年前から,慢性腎不全の透析分野ではDOPPS(Dialysis Outcomes and Practice Patterns Study)という,透析に関するデータを国際的に集めて,各種の「臨床の質問」を公募しながらデータを分析する,という長期の臨床研究が始まっていた。治療成績の向上,コスト分析などにも大いに貢献したこの臨床研究こそ,「ビッグデータ」の始まりとも言える。データを見て,「なぜか?」と考える,このような研究を通じて,何人もの優秀な,新しい研究スキルを持った優れた臨床研究者が育ってきた。

 また,ほぼ10年前から厚生労働省は「戦略研究」という新しいカテゴリーの研究を始めていた。最近は大きな課題として「認知症」が話題に上がったが,従来型の臨床研究では,有意義な研究を行うには限界があることは明白であったと言える。研究も大事だが,その成果を待っていられないような社会的要請もある。2013年12月,英国政府は「G8 Dementia Summit」を宣言,18人からなるWorld Dementia Councilを設立した。私も委員就任を要請されたが,私の提言の焦点は「ビッグデータ,ロボット,脳研究のデジタル手法の活用」だった。

 ビッグデータは,医療分野に適した分析,政策手法であろう。データから「医療や治療の標準化」,「患者の行動様式」,「診療と経済的効用」など,いくつもの「質問」への「相関」が得られる可能性が高い。いろいろなビッグデータと,その解析目的についても,いくつものヒアリングが試みられ,研究公募も始まった。いずれは二重盲検が不要になる可能性もある。医療分野は具体的に多くの「質問」が考えやすい研究,解析の分野であり,政策的にも関心が高い分野であろう。

 ただし,ビッグデータを扱える人材,データを分析・活用する組織の在り方など,結構,頭の痛い課題ではないか。昨秋,ニューヨークでの「ビッグデータ」の会議に参加したある人から,日本におけるこの分野の人材の数と質は,相当に遅れているとの指摘を受けている。

1)ビクター・マイヤー=ショーンベルガー,ケネス・クキエ著.斎藤栄一郎訳.ビッグデータの正体――情報の産業革命が世界のすべてを変える.講談社;2013.


黒川 清
1962 年東大医学部卒。79 年UCLA教授,89年東大教授,東海大医学部長,日本学術会議会長,内閣特別顧問,WHOコミッショナーなどを歴任し,国内外を問わず活躍。内閣官房健康・医療戦略室健康・医療戦略参与も務める。東大名誉教授。わが国の憲政史上初となる国会による福島原子力発電所事故調査委員会委員長を務める。その功績によるAAAS(米科学振興協会)「科学の自由と責任」賞等受賞歴多数。ブログ:http://www.kiyoshikurokawa.com/


データは「個益」から「公益」へ

今村 聡(日本医師会副会長)


 医学の進歩や超高齢化社会に向けた社会保障の充実など,医療ビッグデータの貢献が期待されていることは多い。これまで医療のIT化と言えば,医療機関のオフィスオートメーション化という色合いが濃かった。これは病歴や検査結果のデジタル化により,患者本人にも直接のメリットがある「個益」だと言える。

 この個の情報の集積をいわゆる「ビッグデータ」として分析する新しい時代が始まっている。利活用されるデータの多くは国民一人ひとりのものであり,これらは全て「公益」という形で最終的に国民に還元されるべきものだと考える。個人情報の保護が十分でない限り,国民は安心して自らの医療情報を預けることはできないだろう。

 医療に係る個人情報の保護については,2003年5月の個人情報保護法制定時に,「高いレベルでの個人情報保護が求められている分野について……個別法を早急に検討すること」とした衆参両院による附帯決議がなされた。しかし,その後10年以上が経過するも,医療分野における個人情報保護の個別法は策定されていない。

 内閣府では2015年10月の「社会保障・税番号制度(マイナンバー)」の番号通知開始に備え,次期通常国会において個人情報保護法の改正を行うと聞いている。この改正は2014年6月に発表された「パーソナルデータの利活用に関する制度改正大綱」(高度情報通信ネットワーク社会推進戦略本部)に則ったものとなる。この大綱では,医療情報に関して利活用を進める立場の記述が数行あるのみであり,個人の病歴が,消費行動の履歴やポイント等のプライバシーと同じ扱いになるのではないかと憂慮している。

 医療情報は身体の特徴をよく表すことがあり,データそのものが匿名化されていたとしても,他の情報と照合することで個人が特定できる可能性を否定できない。医師・看護師等が医療情報を含む患者の秘密情報を漏示した場合には,刑法や保助看法による罰則がある。医療情報電子化の進展に伴い,このような罰則の適用のない人間が医療従事者と同じ医療情報を取り扱うことが可能となってきている。医療のビッグデータを利活用する前提として,所要の法制度の整備が国民の「安心」のためにも急務と考える。

 これからはわれわれ医師一人ひとりが,データを発出する立場で新しい「公益」の時代を支えることとなる。一方で電子化された医療情報の取扱いについては,これまで以上に高い倫理観を持って国民のプライバシーを守ることが求められている。


今村 聡
1977年秋田大医学部卒。三井記念病院,浜松医大等を経て1991年今村医院(東京都板橋区)を開業。2006年日本医師会常任理事に就任,2012年より現職。日本医師会では年金・税制, 医療政策, 保健,公衆衛生等を担当。


重要なのは「データを活かして何をしたいか」を考えること

喜連川 優(国立情報学研究所所長/東京大学教授/情報処理学会会長)


 従来コンピューターにおいては,主に情報の処理(計算)がクローズアップされてきた。しかし今はむしろ,莫大な量の情報をいかに記憶・管理し,活用するかが問われていると言える。「ビッグデータ」という言葉もそうした潮流から生まれ,2012年ごろには米国にて「Data is the new oil.(データは新しい石油だ)」というフレーズが流行,新しい富の源泉になることが示唆された。その注目度は今なお減じず,2014年5月,米国政府は「Big Data: Seizing Opportunities, Preserving Values.」という報告書を公表。プライバシー保護など法整備を堅固にし,活用のチャンスを生み出す努力を怠らないことが重要と説いている。

 わが国の医療領域でも,ビッグデータの整備・活用基盤が整ってきた。われわれも内閣府最先端研究開発支援プログラム(FIRST)にて開発した超高速データベースエンジンを用い,医療経済研究機構のプロジェクトに参画。国内の保険レセプト“全”データの解析に挑戦した。待ち時間なくデータ解析が可能な環境を構築した結果,多様な視点での解析が可能となり,地域ごとの疾病分布など,今後の施策に有益な発見が得られつつある。今後は,よりリアルタイムなデータの利活用による,感染症への“High velocity solution”の夢が膨らむ。

 また,個々人の行動データの記録・分析の研究として,加速度センサを用いて看護師の方々の行動を記録,機械学習を利用しての行動の負荷把握も試みた。100%の正確さとはいかないが,看護記録入力に多くの時間を費やしていることなど,集積データ自体から浮かび上がる課題もあり,貴重な知見が得られつつある。なお,この手法は他職種にも応用可能だ。

 ビッグデータ時代の“肝”は,従来からあるデータ解析そのものより「何を補足すべきか」というデータ取得のデザインにある。また米国でも謳われている通り,得たデータを活かしてどう“action”につなげるかが重要となる。例えば左記のレセプト解析結果から患者分布に適合した医療体系を構築すること,行動データからより効率的な勤務計画を作ることがそうだ。「データがあるから何かしたい」でなく「このデータを活かしてこうしたい」という“will”が,医療従事者と情報技術者との意思疎通を格段にスムーズにすることにもなろう。

 なおデータベースの基盤統一・活用促進においては,個人のプライバシーをどう守るかも大きな課題となる。これはデータを扱う上で避けて通れない課題であり,かかわる人全てでよく議論する必要がある。医療の場合は特にセンシティブだが,例えば希少疾患になればなるほど情報は乏しく,同じ悩みを抱える人が,合意のもと情報を共有できる基盤が求められるのではないか。そうしたデータの“ロングテール部分”に光を当てることは,ビッグデータでこそ実現できると考えられる。

 未来の話だが,ゲノム情報や生活情報など全てのデータを統一的基盤で集積し分析できれば,より高精度に診断の支援ができるようなツールを作れるかもしれない。医療におけるビッグデータのさらなる活用を期待し,情報工学の立場からわずかでもお役に立てれば大変幸甚である。(談)


喜連川 優
1978年東大工学部卒,83年同大大学院博士課程修了。工学博士。同大生産技術研究所等を経て2013年より現職。同年紫綬褒章受章。データベース研究のパイオニアであり,FIRSTでは中心研究者として超高速データベースエンジンの研究開発を主導。