【2024年11月10日号】レセプトデータやDPCデータなどの仮名化情報、利用・提供可能に

11/10（日）の医療ヘルスケアの国内海外のニュース一覧と一言考察。

日）レセプトデータやDPCデータなどの仮名化情報、利用・提供可能に

厚生労働省は11月7日の社会保障審議会医療保険部会で、レセプトデータやDPCデータなどについて氏名等の削除によりそれ単体では個人の識別ができないよう加工した仮名化情報の二次利用を可能とする方針案を示し、部会が了承した。

第185回社会保障審議会医療保険部会（ペーパーレス） 資料

匿名化はデータの「完全不可逆性」を重視し、仮名化は「連結可能性」を保ちながらもある程度のプライバシーを守る手法

匿名化情報

[個人情報]
氏名: 田中 太郎 -> [氏名削除]
住所: 東京都 -> [詳細情報削除]
生年月日: 1980年1月1日 -> [年齢範囲に変換]

結果: 「年齢: 40代、診察記録: 高血圧」

• 特長: 完全に元の個人を特定できない情報に変換される。

• 利点: 個人を特定することが不可能で、非常に安全。

• 欠点: 元の情報に戻すことができず、データの追跡ができない。

• 例: 名前や住所などを削除し、統計データだけを提供するケース。複合キーや暗号化技術によって元の情報に戻すことはできない

仮名化情報

[個人情報]
氏名: 田中 太郎 -> [符号化/暗号化によりユーザーID: P12345に変換]
住所: 東京都 -> [そのまま保持]
生年月日: 1980年1月1日 -> [そのまま保持]

結果: 「ユーザーID: P12345、住所: 東京都、診察記録: 高血圧」

• 特長: 個人情報が匿名の識別子に置き換えられ、特定の手続きがあれば元に戻せる。

• 利点: データを連結・追跡でき、研究や医療の活用がしやすい。

• 欠点: 特定のアクセス権を持つ者が情報を復号して個人を特定できる。

仮名化データの具体例と連結プロセス

複数の病院や保険会社から提供されるデータを考える。