データ提供側の医療機関の現状

抄録

AI開発にはさまざまな医療情報が大量に必要となる．本稿では，日本の典型的な地方国立大学病院である香川大学病院（KUH）のデータ提供事例を紹介し，現状認識している課題を取り上げた．最も重要な課題は個人情報保護との兼ね合いである．たとえ仮名化を行ったとしても，それだけで制約がなくなるわけではない．電子カルテ（EMR）から医療情報を抽出するための当院のワークフローを紹介する．電子カルテからデータを抽出する主な目的は，診療，研究，教育の3つとなる．研究目的での抽出には倫理委員会の承認が必要である．倫理委員会の承認を得る場合には，オプトイン・オプトアウトに関するインフォームド・コンセントなどの準備が必要であり，データの保管場所や提供先などの詳細も明記する必要がある．研究計画書には，計画された研究にもとづいて抽出クライテリアが指定されており，医療情報部門は，抽出依頼のクライテリアに従ってデータを抽出し，抽出したデータの記録を保存する．当院のSaMD（Software as a Medical Device）やAI開発向けのデータ提供事例は数件存在する．データ提供は，病院の基幹電子カルテから，または部門システムから直接されることがあった．後者の場合，病院の管理部門にデータ提供の記録が残らない可能性があり，管理上の問題が残っている．レジストリ研究のためのデータ収集は，SaMDやAIの開発に有用である．われわれは地域医療ネットワーク（K-MIX R）を活用し，効率的にレジストリ調査を行っている．大量のデータを必要とする研究では，このような方法を検討する必要があると考える．