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医療情報の二次利用とは?2025年最新動向と製薬企業におけるRWD活用

1.はじめに:医療情報二次利用とRWDの重要性

医療情報の二次利用とは、診療以外の目的で医療データを活用することです。研究開発、医療の質向上、公衆衛生政策など、多様な分野に役立っています。リアルワールドデータ(RWD)は、医療現場から自然発生的に収集される多種多様なデータを指します。近年、RWD活用の重要性は飛躍的に高まっています。

2.改正次世代医療基盤法と仮名加工医療情報の導入

2024年4月、改正次世代医療基盤法が施行されました。この改正では以下が盛り込まれました。

  • 仮名加工医療情報の創設
  • 公的データベース(NDB、介護DBなど)との連携解析の可能化
  • 医療情報取扱事業者への国施策協力要請の明確化

これにより、製薬企業や研究機関によるデータ活用が一層容易になりました。

3.認定事業者制度とその影響

データ提供・利用を行う事業者は、国の認定を受ける必要があります。アストラゼネカや理化学研究所が認定を受けたことで、製薬・研究領域における医療データ利活用の幅が一気に広がりました。これらの認定は、産学連携の加速にも寄与しています。

4.リアルワールドデータ(RWD)の種類と特徴

RWDには以下の種類があります。

  • レセプトデータ:診療報酬請求データ
  • DPCデータ:入院医療の診療情報
  • 電子カルテデータ:診療経過や治療結果の詳細
  • 健診データ:生活習慣病予防に活用
  • 患者レジストリデータ:特定疾患に関する集積データ
  • ウェアラブルデバイスデータ:日常の健康モニタリング情報

これらの多様なデータソースを統合し、包括的な患者像を描く試みが進んでいます。

5.製薬企業におけるRWD活用の実態

製薬企業では、RWDを次のように活用しています。

  • 臨床開発の効率化:対象患者選定の精度向上
  • 医薬品の価値証明:実臨床下での有効性検証
  • 疾患理解の深化:自然歴研究や未診断患者の特定

中外製薬は国立がん研究センターと共同研究を進め、がんゲノム医療に応用しています。

6.国内外のRWD活用の比較

米国や欧州では、RWDの活用が先行しており、日本も法整備と技術基盤整備により追随しています。日本では、仮名加工情報の普及と医療DX推進により、RWD活用の土壌が整いつつあります。

7.AIと機械学習によるRWD分析の進展

AI技術はRWD分析に革命をもたらしています。

  • 予測診断支援
  • 個別化医療の推進
  • 創薬ターゲット探索
  • リアルタイム安全性監視

特に生成AIとの組み合わせにより、解析速度と精度が飛躍的に向上しました。一方、AIの「ハルシネーション」リスクもあり、臨床応用には慎重な検証が求められます。

8.医療DXと全国医療情報プラットフォーム

医療DX令和ビジョン2030の下、全国医療情報プラットフォーム構築が進行中です。電子カルテ情報共有サービスも2025年内に本格稼働予定であり、診療情報や検査結果などが全国規模で共有可能になります。これにより、RWD収集の効率と質が劇的に向上します。

9.今後の展望:2025年以降のRWD活用

今後のRWD活用の方向性は次の通りです。

  • データ統合と高度分析の深化
  • 個別化医療とデジタルバイオマーカーの融合
  • 国際的データ連携と標準化
  • リモート臨床試験の拡大 これにより、より迅速で的確な医療提供が実現し、製薬企業の開発効率も向上する見込みです。

10.RWD活用における課題と対策

  • データ品質:標準化・クレンジング技術の導入
  • プライバシー保護:仮名加工・アクセス管理強化
  • バイアス問題:多様なソース活用とアルゴリズム開発
  • 専門人材不足:データサイエンティスト育成
  • 規制対応:国際規制の動向把握と適応

これらを体系的に解決していくことが、未来の医療を支える鍵となります。

11.おわりに

医療情報の二次利用とリアルワールドデータの活用は、2025年に入り急速な進化を遂げています。法整備、テクノロジー進展、社会基盤の整備により、患者中心の医療、個別化治療、創薬イノベーションが現実のものとなりつつあります。これからの時代、製薬企業、医療機関、政府機関、そして患者が一体となって、医療データの利活用をさらに推進することが求められています。

免責事項

本記事は、2025年4月時点の公的資料および信頼できる情報源に基づき、医療情報の二次利用とリアルワールドデータ(RWD)活用に関する一般的な知識提供を目的として作成したものです。内容の正確性には細心の注意を払っていますが、最新の法改正・ガイドライン等に関しては必ず公式情報を参照してください。また、本記事は特定の医療行為、製薬活動、データ活用手法を推奨・保証するものではありません。実務への適用に際しては、各自の責任において判断・対応していただきますようお願いいたします。

本記事は生成AIを活用して作成しています。内容については十分に精査しておりますが、誤りが含まれる可能性があります。お気づきの点がございましたら、コメントにてご指摘いただけますと幸いです。

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