医療ビッグデータセキュリティに関連して、クラウドセキュリティアライアンスのヘルス・インフォメーション・マネジメント・ワーキンググループ（HIM-WG）は、2020年7月に「クラウドにおける医療ビッグデータ」（https://cloudsecurityalliance.org/artifacts/healthcare-big-data-in-the-cloud/）を公開している。この文書では、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）対応下の医療分野におけるビッグデータのユースケースを紹介した上で、クラウド環境におけるプライバシー保護／セキュリティ管理策を整理している。
ビッグデータの特徴と分析機能
本文書では、まずビッグデータについて、従来の手法を利用して処理することが難しい大規模なデータ容量と定義し、以下の通り、6つのビッグデータの特徴（6Vs）を挙げている。
容量（Volume）：生成されたデータのサイズは通常膨大で、1ペタバイト以上の容量になる。医療においては、電子健康記録（EHR）だけで大容量のデータとなる。加えて、このデータは、新たなテストデータとして導入される度に変更することができ、国際疾病分類（ICD）コードのようなものが更新される。
- 速度（Velocity）：データユーザーが、データにアクセスし、分析することができる速度。医療においては、医療提供者がタイムリーな方法で、データを交換・利用できるようにするために、速度が必要である。
- 多様性（Variety）：構造化、半構造化、非構造化など、データの種類。医療は、マルチメディア、ソーシャルメディア、金融取引など、多様なデータソースを有している。
- 正確性（Veracity）：生成されたデータの品質。生死に関する意思決定は正確な情報に依存するため、医療データは、適切で、信頼性があり、エラーのないものでなければならない。
- 価値（Value）：既存データの分析から得られる価値であり、ビッグデータの最も重要な側面である。現段階では、医療データの価値は、大半が研究に限定されている。
- 可変性（Variability）：時を超えたデータの一貫性に関することとみなされる。
そして、医療ビッグデータの基本的な分析機能として以下の4つを挙げている。
- 記述的分析：医療に関する意思決定を理解し、新たな情報に基づく意思決定を行うために、データを検証する。そのモデルは、有益な情報を抽出するために、データをカテゴリー化、特定、結合、分類するのに利用することができる。
- 予測的分析：将来を予測するために推定可能な関係性のパターンを特定する目的で。古いまたは要約された医療データを検証する。医療データに隠れたパターンを特定して、医療リスクを予期し、患者に関するアウトカムを予測し、健康関連サービスを向上させるために、データマイニングを利用することができる。
- 処方的分析：多くの代替手段を含む課題を解決し、記述的／予測的分析を実行不可能にするために、情報や健康医療知識を利用する。
- 発見的分析：データから未知の事実を特定し、将来を向上させるために、知識に関する知識を利用する。新しい病気や病状、医薬品、治療法を発見するのに役立てることができる。
台湾に学ぶ医療ビッグデータにおける予測的分析の有効活用
医療ビッグデータの代表的なユースケースとして、電子健康記録（EHR）がある。電子健康記録には、病歴や検査画像結果、人口統計などの情報が含まれており、各患者の変更状態および医療記録を継続的に追跡して、検査の重複および関連する費用を削減する役割を果たす。
また、医療機関の電子健康記録は、クラウド上にある地域医療情報連携ネットワークに接続され、すべての医療機関が患者情報にアクセスできるようになっている。消費者中心の環境への医療の移行とともに、電子健康記録のデータを、継続的に患者データをクラウドに送信するウェアラブル機器と連携させて、院内の処置を削減し、費用のかかる入院を回避することも可能となっている。さらに、一般住民の健康状態を評価し、パターンを特定するために、ビッグデータを利用することも可能である。
このように、医療機関のIT化や地域医療情報連携ネットワークの整備が進んだところでは、医療ビッグデータ利活用のユースケースが生まれている。たとえば、台湾の新型コロナウイルス感染症（COVID-19）パンデミック対応時には、公衆衛生当局が、旅行歴や臨床症状に基づいたビッグデータ分析を利用し、迅速な対応に当たっている。加えて、フライト情報や旅行歴に基づいて感染症リスクを分類し、リスクの低い患者に対しては入国審査を許可する一方、リスクの高い患者に対しては、自宅で隔離し、潜伏期間中はモバイルフォン経由で追跡する措置をとるなど、データに基づく意思決定を行っている。
台湾のケースは、予測的分析をうまく活用しながら、早期認識や日々のブリーフィング、健康メッセージにより、迅速・正確で透明性のある疫学情報を提供することによって、社会が迅速な危機への対応を実現し、パンデミック期の市民の利益保護を確実なものにする方法を示している。
（後編は後日公開）
CSAジャパン関西支部メンバー
健康医療情報管理ユーザーワーキンググループリーダー
笹原英司