といった意見があり、これらを踏まえ、具体的なユースケースを整理してきた。
○ 仮名化情報の利活用のメリットとして、以下が挙げられる。
ア 同一対象群に関する追加データの取得・解析が可能
・ 匿名化情報とは異なり、解析対象を同定できるため、同一対象群に対する、より
長期経過のフォローアップやデータ項目を追加した解析等が可能となり、当該対
象群のイベント発生率のより正確な把握や追加データの解析による検証作業がで
きることが期待できる。
イ 特異な値や記述の削除・改変が不要
・ 仮名化情報では、氏名など単体で特定の個人を識別できる情報の削除が必要で
あるが、基本的には特異な検査値や病名等の削除・改変が不要であるため、情報量
の減少や情報の質の変化が起こらず、匿名化情報と比較してデータの正確性・信
頼性が高まることから、必要なデータを効率的に収集し、解析結果の質やシミュ
レーション精度が向上することが期待できる。特に、特異性の解析を不可欠とす
る希少疾患等の少数固有の状態に関する解析を、より正確に行うことが可能にな
る。
ウ 他の仮名化情報との連結解析が可能
・ 特に仮名化情報として用いることでより研究利用価値の高まる、臨床情報を含
むデータベースとの連結解析が可能になり、検査値や転帰等のより詳細で長期に
わたる情報を用いて更なる成果の発展が期待できる。また、匿名化情報と比較し、
データ加工の工数が減るため、収集から提供までのデータ加工に要する時間が短
くなる可能性がある。
○ 医療等情報の利活用に関する具体的なユースケースとして、例えば、以下等が想定
される。
ア 医薬品・医療機器等の有効性・安全性評価の充実
・ レセプトや DPC データに含まれる過去の処方情報と、患者毎の退院・転院後の
長期の臨床情報等を組み合わせて解析することで、薬剤が処方された患者の長期
フォローアップを行うことが可能となり、例えば抗がん剤による晩期合併症の発
生率の分析や新規の副作用の発見等を通じて、医薬品の市販後調査や安全性検証
が充実し、安心・安全な医療の提供が期待できる。

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