CREST [S5基盤ソフト]

安全性と有用性の保証のある
ヘルスケア匿名コホート基盤

研究概要

1本人同意

不十分な本人同意
2事業者選定

テストの為の個人データがなく、
加工技術の質が保証できない

公平なベンチマークの必要性
3安全性

15種類の個人属性から99.98%の
米国人が再識別可能である

[Rocher 2019] “Estimating the success of reidentifications in incomplete datasets using generative models”, Nature Comm. , 2019.
4有用性

不自然な加工の例（年齢分布）

National Health and Nutrition Examination Survetion Survey CDC (米国疾病対策センター)の国民健康栄養調査プログラム

データ名	個人数	詳細	レコード数	属性数	属性例	レセプト枚数
健康診断データ	198,740	健康診断結が記録されている	964,636	49	身長，体重健康分布	-
傷病レセプトデータ	288,568	患者が診断された傷病が記録されている	39,363,878	15	傷病分類コード	11,912,236
医薬品レセプトデータ	279,199	患者が処方された医薬品が記録されている	31,465,504	21	医薬品分類コード	9,000,249

一部の傷病の予測精度が高いが
女性特有の傷病の予測精度が高いため
別分類影響の可能性

3年以内の傷病の平均精度(F値) 0.65
ORの誤差は平均 2.5 x 10-4