| 研究課題/領域番号 |
19K24222
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
0908:社会医学、看護学およびその関連分野
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
久米 慶太郎 筑波大学, 医学医療系, 助教 (70853191)
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| 研究期間 (年度) |
2019-08-30 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2019年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 医療データベース / プライバシー保護 / ビッグデータ / 匿名性 / 医療情報学 / 情報工学 / データベース / 個人情報保護 / 社会医学 / 匿名化 / 秘密計算 / NDB |
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| 研究開始時の研究の概要 |
レセプト情報・特定健診等情報データベース（NDB）は個人の医療情報を含む、多大な価値を有するビッグデータである。しかし、このデータは重要な個人情報であるため厳格な管理下におかれており、それがボトルネックとなって、需要を満たすほどの活用機会が提供されていない。本研究では、これを解消しNDBの活用機会を拡大することを目的として、広く提供することが可能な人工NDBを構築する方法論を開発する。そのために、人工データで匿名化手法等の検証・開発を行い、その後に人工NDBを構築しその有用性を検証する。
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| 研究成果の概要 |
本研究では、多大な価値を有するレセプト情報・特定健診等情報データベース（ＮＤＢ）について、データベースに含まれるデータの有用性を残しつつ、個人のプライバシーを保護するような手法の検証・評価研究を行った。その結果、属性の一般化を行ったりデータの偏りをなくしたりするような手法では、十分なプライバシー保護を確保するためにはデータの有用性が十分に維持されないこと、乱数ノイズを加える手法が有望である可能性が示された。また、あわせて検証用ダミー・データセットの開発を行った。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
レセプト情報・特定健診等情報データベース（ＮＤＢ）は、多大な価値を有する世界的にも類を見ないデータベースであるが、個人の医療情報という性質上データへのアクセス手段が限定されているというボトルネックが存在するため、その価値に対して利活用が十分には進んでいない。本研究は、プライバシーを保護しつつデータベースの有用性を残すための手法について何が適切なのかという情報を提供することでこれを解消し、社会へＮＤＢの成果を還元するための一端を担うことができると考えている。
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