2020 Fiscal Year Annual Research Report

Making a Pilot Model for Strengthening the Insurer Function Utilizing Medical Big Date

Research Project

Project/Area Number	18K18550
Research Institution	Hokkaido University
Principal Investigator	加藤智章北海道大学, 大学院法学研究科, 特任教授 (90177460)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	鈴木正朝新潟大学, 人文社会科学系, 教授 (00422618) 富塚太郎国立研究開発法人国立がん研究センター, がん対策情報センター, 特任研究員 (60553394)
Project Period (FY)	2018-06-29 – 2021-03-31
Keywords	診療報酬情報 / センシティブ情報 / 医療費抑制 / 保険者機能 / 審査支払機関
Outline of Annual Research Achievements	2019年度に実施した訪問調査の結果、保険者レベルではビッグデータを活用する機運は醸成されていないことが明らかになった。大きな理由として、以下のふたつを指摘できる。ひとつは、ビッグデータがどのようなデータを含むものなのか、ビッグデータの全体像がイメージされていないことである。いまひとつは、ビッグデータをどのように活用するのかについて、試行錯誤の段階にあることである。これらのことから、診療情報がセンシティブ情報であるが故に、保険者にとって、どこまで踏み込んだ分析を行うのか線引きが難しいことになる。また、小規模保険者の場合、データの少なさが医療費抑制のための有意なツールとならないことや、保健師活動の展開により予防効果を発揮している場合には、ビッグデータの存在はあまり意味をなさないことも明らかになった。これらのことから、グッドプラクティスの事例を収集すること、ビッグデータの全体像を大きな分類軸に応じて分析する必要性を認識した。しかし、グッドプラクティスの事例研究は、コロナ禍の影響により訪問調査の実施が絶望的であったため、これを断念せざるを得なかった。そこで次世代医療基盤法による診療情報の匿名加工情報化の概要、それを前提とした審査支払機関における情報集約化の進行状況、さらには社会保険診療報酬支払基金と国民健康保険団体連合会の組織統合の可能性に関する情報収集を行った。この結果、診療報酬情報を活用するための基盤整備がようやくスタート地点に立ったこと、このため保険者が診療報酬情報を活用して医療費抑制策に結びつけるまでには、なお時間が必要となることを確認した。このような、ある意味デスクワークにとどまったため、分担者との情報交換は実施することができなかった。