研究課題
研究活動スタート支援
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。
医療情報学
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。
