抄録
レセプトデータや診療情報等の医療情報を収集し，医療サービスの質の向上等の目的のために，プライバシを保護しながら二次利用することが期待されている．そして，プライバシ保護の方式の一つとして，k–匿名化が注目されている．k–匿名化とは，個人の特定確率を1/k以下となるようにデータを加工する方式である．しかし，従来のk–匿名化は単一の機関のデータセットに対する方式であるため，複数の医療機関の医療情報を結合したデータセットに対して従来方式を用いると，ある機関で情報漏洩等が発生した場合に，他の医療機関の個人の特定確率が1/kよりも高くなる問題が発生する可能性がある．そこで本稿では，ある機関で情報漏洩等が発生し，その機関のデータセットと突合されたとしても，他の機関の個人が特定される可能性が1/k以下となるような匿名性の指標として，k–機関–匿名性を提案する．さらに，k–機関–匿名性を満たすようにデータを加工する方式を提案する．そして，レセプトデータを用いて提案方式を評価し，一定程度の有効性を維持した匿名化が可能であることを示す．
