Developing a method for resolving bottleneck in analyses of national databases

2022 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 19K24222
• Research Institution: University of Tsukuba
• Principal Investigator: 久米 慶太郎 筑波大学, 医学医療系, 助教 (70853191)
• Project Period (FY): 2019-08-30 – 2023-03-31
• Keywords: プライバシー保護 / 情報工学 / データベース / 個人情報保護

Outline of Annual Research Achievements

本研究では、保険医療情報におけるインフラストラクチャーの整備という観点に基づき、多大な価値を有しているものの取り扱いに注意を要する個人情報であるために利活用が限られたものとなっている保健医療に関するデータベースについて、その活用機会を拡大するための方法論の開発に取り組んだ。最終年度および研究期間全体の進展については、以下の三点に分けて記述する。
①パフォーマンスやプライバシー保護の程度を評価するためのダミーデータセットの開発：データベースのパフォーマンスを評価するために、また、プライバシー保護のためのデータ加工処理が分析結果に与える影響を評価するために、レセプト情報・特定健診等情報データベース（NDB）から情報を取得して行われた研究を参考として、実際に提供されるNDBのフォーマットに従ったダミーデータセットを特に医科・調剤レセプトについて開発した。②プライバシー保護手法の検証・適用：本研究ではプライバシー保護の指標としてk-匿名性、t-近似性等を検討することとしていたが、それを満たすような加工方法では元データの有用性を十分に維持できないことが分かった。最終年度は差分プライバシーをより適切な加工方法として採用し、その実装を行った。③実効性の評価：実際に、①で開発したダミーデータセットを対象とし、差分プライバシーで保護を行う前後の基礎情報の集計・分析結果を比較することによってデータの有用性にどれほどの影響があるかを検証した。その結果保護処理後も、保護前のダミーデータセットの集計・分析値に収束することが分かり有用性が維持されていることが分かった。一方で、他レセプトと組み合わさったより複雑なデータセットでの検証や、エピソード単位での整合性が保持されているかといった専門医の協力が必要な検証が今後求められると考えられた。
現在本研究の成果をとりまとめ、論文として投稿準備中である。