定刻となりましたので、ただいまより、歯科診療情報の標準化に関する検討会(第5回)を開催いたします。委員の皆様におかれましては、お忙しい中、お集まりいただきまして、誠にありがとうございます。御出席いただいております。松崎様、瀬賀様に御出席いただいております。今回の検討会につきましては、公開となっていますが、カメラ撮りについてはここまでとさせていただきます。続いて、資料の確認をお願いいたします。議事次第に続いて、座席表となっています。右上に資料番号を振っています。資料1は本年度の歯科診療情報の標準化に関する実証事業(モデル事業)に関する資料として、参考人から御提出いただいています。資料2に関しては、「歯科診療情報の標準化に関する実証事業の概要と今後の展望について」として、事務局より提出させていただいています。参考資料1は、本検討会の設置要綱です。参考資料2は、前回11月に行われた検討会の議事録となっています。乱丁や落丁等がありましたら事務局までお知らせください。それでは、座長の住友先生、よろしくお願いいたします。年度末の本当にお忙しいときにお集まりいただきまして、ありがとうございました。平成25年度から開始しました本事業も、2年目の実施報告の日となってまいりました。今日は早速ですが、この検討会の式次第の議題の(1)「平成26年度歯科診療情報の標準化に関する実証事業の実施状況について」、事業委託先であります新潟県歯科医師会から報告をお願いし、続き、補足説明として、玉川委員によろしくお願いいたします。新潟県歯科医師会の松崎です。多くの会員の下、昨年度より実証事業を実施してきました。身元検索のための歯科情報として、26項目を基礎とする歯科情報、すなわち標準プロファイルがあれば極めて高精度に身元の絞り込みが可能であることを実証してまいりました。今年度はこの結果を踏まえまして、具体的にどのようなデータセットにすべきかを検討しています。歯科用レセコンの中に身元確認支援機能を搭載する方法も検討しています。標準化に向けて各県で意見聴取や周知も図ってきましたが、関係各位の理解、協力もありまして、最近は標準化の認識はかなり深まってきました。多くの県では、新潟県のやっているこの事業について支援する、応援するという御意見もいただいています。始め、委員の先生方の御尽力によりまして、ようやく標準化の姿が見えてきたものと思っています。詳細につきましては、担当の瀬賀より御説明させていただきます。本日はどうぞよろしくお願いいたします。新潟県歯科医師会の瀬賀です。今日はどうぞよろしくお願いします。私から御説明させていただきます。お配りした資料の中で、資料1、スライドの資料があります。それと併せ、また後ほど別紙1、横長のA3の資料も配布していますけれども、これを併せて御覧いただきたいと思います。前回、第4回の検討会において、私ども実証事業について御報告申し上げましたとおり、本年度は大きく分けて、スライド2番にあります3つの事業を中心に実施いたしております。1つ目が、口腔状態標準データセットの策定です。これは昨年度の事業成果を踏まえ、歯科診療情報の標準化を行うには、いかにすべきか、より具体的なデータ形式をどうすべきかということを検討いたしました。このデータセットについては前回御説明いたしましたが、ISOとかANSI/ADA、米国の歯科医師会ですけれども、そういったもののほかに、更に医科等で、今、実際に運用されていますけれども、SS-MIX2といった規格があります。医科の標準規格になるのですが、こうした規格も考慮した上で、検討をしています。2つ目は、標準データによる歯科レセコンの活用の検証になります。歯科医院にあるレセプトコンビュータ、レセコンと呼んでいますが、その中に警察等からの依頼により、身元検査を行うための支援を行う機能、これをいかにして付加していくか。このレセコンについては一々患者さんの歯科情報を1から10まで全部院長先生が入力するようなことではなくて、極力先生の手を煩わせることなく、レセコンから自動的に歯科情報を抽出しまして、必要に応じてこの歯科情報を追記とか修正しながら、歯科情報の照合、身元検索を行う機能も付加してまいります。したものを、今検討しています。3つ目は、歯科情報の包括的な標準化に向けての検討になります。この検討会において議論いただいているのが生前の歯科情報についてです。ここで検討された標準化情報を、平時や災害時を含め、身元確認を行う検死業務においてどのように活用していくのか。生前と死後との歯科情報の整合性、前回も御意見が出ていましたけれども、これが当然不可欠になりますし、警察の方々との協議も当然必要になってまいります。そのほかに実際に検死業務に従事された歯科医の先生方の意見も取り入れながら検討してまいりました。いった形で今後、生前の歯科情報が標準化されてまいりましても、これをどのような形で保管するのか、またデータのバックアップの部分も検討が必要になってまいります。この歯科情報をどのようなルートで収集するのか、またどういった形で情報提供をしていくのか等も、これからまた議論が必要な部分になってくると思います。した点を踏まえ、一応私ども今年度の事業を実施しました。資料をめくりまして、スライドの3、4番を御覧ください。スライド3は、標準プロファイル26項目(昨年度策定)とありますが、先ほどもお話しましたとおり、昨年度私ども会員の先生の御協力を頂きまして、レセコンから抽出した歯科情報、それと実際に歯科医院さんに来院された患者さんの情報を、口の中を診察しまして、そうした情報を基に匿名化しまして、照合、検索の実験を行いました。その結果ですが、保険診療に基づく26項目、標準プロファイルと我々は呼んでいますけれども、この情報量を持てば極めて高い精度で絞り込みが可能であることが、一応昨年度、分かっています。今年度はこれをベースにして、具体的な標準データセットを検討いたしました。その下にあるスライドの4番、マークシートの部分は、以前も皆様には既に御覧いただいていますけれども、これがいわゆる標準プロファイル、26項目を基礎としたマークシートになります。基づくものですので、歯科医であれば全く問題なく記入いただけるものです。歯科医でない方、例えば警察の関係者とか、海上保安庁の関係者、また一般の行政の方もそうですが、そういった方なども、例えば既存のデンタルチャート、手書きのデンタルチャートがありますけれども、そうしたものから、このマークシートに情報を転記するようなことも体験していただいたのですが、ほんの数例、記入例を幾つか御説明するだけで、ほぼ皆さん歯科医でない方でも比較的スムーズに転記できる。そんなことも私どもが昨年度の検討した中で分かっています。資料をめくりまして、スライドの5番、6番を御覧ください。順に御説明いたします。最初に口腔状態で、標準データセットの部分です。この部分については、身元検索に有効となる標準的なデータ形式を定義するものになります。先ほどの御説明のとおり、この26項目の情報量があれば、極めて高精度に身元の絞り込みができます。この実験結果や全国各地の歯科医師の先生、また警察の方々、そういった様々な方々に広く意見聴取を行った結果、身元確認に資する歯科情報として、この標準プロファイル26項目をベースとして項目を単に平面的に羅列するのではなく、先ほど26項目一覧表がありましたけれども、これをただ26項目を平面的に並べるのではなく、前回の検討会でも御説明申しましたとおり、黄色い部分がありますが、階層構造に整理して様々な詳細度に対応が可能であり、かつ拡張性も供えたものとして策定しています。1058といった、そういう仕様書があるのですが、その互換性にも配慮しています。下の、この黄色い部分は今回のデータ形式に当たり、特徴はここに書いてあります木構造、ツリー構造の表現を用いたことになります。先ほどお配りした、資料でA3の横長の資料、別紙1、口腔状態標準データセットの紙になりますけれども、併せて御覧いただければと思います。別紙1の部分ですが、これは前回の検討会で御提示しました、口腔状態標準データセットをまた練り直して検討しました直近のものになります。表の向かって左側にいくにしたがって詳細度が粗くなります。御覧いただければ分かるのですが、歯があるのかないのか、そうした粗い情報が左側の列です。左側にいくと、歯の番号や日付といった情報もあります。右側の部分はより細かい情報で、歯の面の情報や歯の治療した材料、そういった細かい情報になります。これはいわゆる各歯ごとのデータセットの形になりますけれども、左下にありますように、義歯とかブリッジといった複数の歯にまたがる情報については、一応、別に情報をもって表現しています。これが別紙1の部分です。別紙2は、先ほど少しお話しました米国の歯科医師会ADAのデータセットになります。皆様御承知のとおり、日本においては、この優れた医療保険制度がありますけれども、この部分については米国と必ず一致しない部分も当然あります。した部分もありますけれども、このデータセットにおいては、相互のデータ交換も十分に配慮されたもので、黄色い部分を御覧いただければと思います。これが別紙1と2になります。めくりまして、今度は縦長の別紙3-1、順にその裏に別紙3-2、別紙3-3と3種類のものを書いています。これはそれぞれ同じ状態の歯をこのデータセットを用いて、詳細度が高いものが3-1です。次に東日本大震災等でデンタルファインダーといったものを使いましたけれども、それによる表現がその裏の別紙3-2になります。3番目のものが極めて大雑把な区分と御理解いただければ結構です。要するに、歯があるのかないのかそうした区分2分類のものが3-3です。別紙3-1から簡単に御説明いたします。これが最も詳細度が高い表現です。向かって左側の黄色い部分、歯で言うと右側の部分になりますが、2015年3月1日右下7番の全部金属冠の記録ということで、この部分、ToothNumberとか、ToothDate、そういった情報がいろいろと記載されています。これが7番の情報で、非常に項目が多く書いています。その下は同じくデータの上書きになりますけれども、更に2018年1月5日右下7番の部分がインプラントの治療が施されています。この部分が情報として上書きされています。その下については、2015年2月28日右下6番のインレーの記録、ToothNumberからToothDateとそのほか詳細の部分、歯の部分や保険の有無、あと歯の面、そうした情報まで記録されています。いわゆるこの部分については最も詳細度が高い表現ですので、その下の黄色い部分全部がカバーされた状態です。先ほどお話しました木構造の部分が全部網羅されているものが、3-1になります。次に、3-2が、先ほどお話しました東日本大震災で用いたデンタルファインダー等の部分ですけれども、下の黄色い部分を見ると、先ほどの表と一目瞭然だと思います。右下の7番は、項目、ToothNumber、ToothDateと、Pre、Res、FRes、要するにこの5項目で、先ほどと比べて項目数が随分減っているのがお分かりになるかと思うのですが、5分類表現にした場合の部分で、黄色い部分についても先ほどと比較していただければ分かりますが、圧倒的に少なくなっている。次の資料の3-3が、最も情報量としては粒度の粗い2分類表現、歯があるのかないのか、そういった部分で表現したものになります。今お話した部分は、歯があるかないかですので、当然下の黄色い部分は、先ほどのものと比べてこの部分の情報量が少なくなっています。した形の3つの表現それぞれ詳細度は異なるのですが、詳細度に違いがあってもこのように、1つのデータセット、木構造のデータセットの中で全て表現できます。これが先ほどから御説明しています木構造の特徴と言えるかと思います。このデータセットの部分については、またあと、青木先生から詳細を御説明いただければと思いますので、あとで青木先生、よろしくお願いします。先に私からざっくり御説明いたします。スライドに戻りまして、スライド7、標準化情報によるレセコン活用検証の部分になります。読み込んだりとか、データとしての出力、紙とか、ほかの媒体に出力、印刷する機能、更に医院内のレセコンで個人を検索する機能を付加することができます。今年度事業の中でこういったレセコン付加機能について検討を行っています。次のスライド8番は、レセコン内部データと標準データです。各歯科医療機関はこういったレセコンを使っていますけれども、そうした様々なベンダーさんがあります。各社によりその機能も異なりますし、データの互換性が実はありません。レセコンの中にはどの機種の中でも、当然レセコンですから、歯科診療請求用の内部データ、そういったものも当然保存してあります。センター方式ですとこれが別のデータセンターに保管されているケースもありますけれども、これがいわゆる現在のレセコンの内部データとして入っているものです。これが先ほどお話したとおり互換性がありません。今、我々が検討していますのは、この内部データについては基本的にそのままになりますけれども、この内部データにある患者さんの歯科情報を基にして、先ほど説明した黄色い部分になりますが、口腔状態標準データセットに対応する項目を抽出し、標準データとして別に書き出します。これが今お話した部分の標準データの書出しというイメージになりますけれども、標準データについては必要に応じて、例えば院長先生が追記したり、修正も可能なものにしていますし、また新規データの追記も可能としています。先ほどお話したとおり、警察等からもし御依頼があればこの提供された、当然警察もこうした形で標準化情報という形でいただければ一番よろしいのですが、該当する方がいるかどうかを簡単に検索可能になってきます。これが今のイメージになります。次にスライド9、10です。今の話の部分ですが、既存のレセコンベンダーさん各社の内部データの、あくまでもこれはイメージとして、概念的に捉えていただければ結構です。右上の歯牙の情報がレセコンの中に入っているとします。右上8番から欠損、7番が全部金属冠、ポンティックとありますけれども、そうしたいろいろな歯の状態があります。A社のレセコンでは、欠損という情報を、10というコードを用いて書くかもしれませんし、B社であれば同じ欠損という情報であっても、Mとか、C社が出ればこの8、というようなイメージコードで書くかもしれません。お話したとおり、同じそうした歯牙の状態であっても、レセコンのベンダーさんの中では、データの互換がありませんので、全く違う体系でデータが書いてあります。その下のスライドになりますが、標準化がなされるとベンダーさんの各社の、まず内部データはそのままになりますけれども、各社、別の標準データとして共通の様式で階層型のデータとして情報をもつことができます。このレセコンによっては、メーカーさんによってもそうですけれども、機能も異なりますし、電子カルテに近いような非常に詳細な情報を持つレセコンもあるかもしれませんし、反対に、非常に乏しい情報しか書き出せないレセコンもあるかもしれません。これはあくまでも参考例ですが、スライド10の、右上の8、欠損という状態があったとします。欠損であればMiss、その下にNRepとありますけれども、例えばこうした形で普通は情報をもつにも関わらず、その下のA社の場合、水色で塗っていますが、A社は非常に性能的に乏しいというようなレセコンであると、このMissしか情報をもっていない。したこともあるかもしれません。話ですが、こうした形です。そのほかに、例えば右上の4番の、インレー部分ですが、標準的にはこのPreから始まり、大体5つ程度の項目をもっている。先ほどもお話しましたが、この中には日付の情報とかそういうものも入っていますけれども、一応ここの中で必要なものだけ抜粋したものの記載になります。その下のA、B、C社とありますけれども、本来標準的なレセコンであれば5つぐらいの情報をもっているのかもしれませんけれども、A社であれば、その3つぐらいしか情報をもっていない。B社であったら4つぐらいしかない。いうこともあるかもしれません。これはレセコンのベンダーさんによって異なってはきますけれども、この中で標準化を行って、各社こうした形、標準化の様式で出せたとしても情報量としては若干違いがあるのですが、違いがあっても階層型によるデータ構造であるということを踏まえますと、互換については全く問題ないと。御理解いただければ結構です。これが今のレセコンの部分です。これについては、今現在、検討している段階です。レセコンの部分について、私どもは今実験を行っている段階です。昨年度、私どものほうで会員の先生に御協力いただき、歯科情報1,704件のレセコンのデータとマークシートのデータを抽出しています。今年度はこのデータを用いて新たに実験を行っています。先ほどお配りした資料の横長のものですが、別紙の4、5、6です。この部分も難しい内容ですが、またあとで青木先生から補足説明をお願いできればと思うのですが、私のほうでも簡単に説明します。先ほどの表の3-1、3-2、3-3で示しました3種類ですが、こうした詳細度の異なるものがありました。これをレセコンにある歯科データを、先ほどの詳細度の3種類の異なるデータと仮定して、これを前回の、昨年度の実験でも行いましたCMC曲線を使って、性能評価を行っています。簡単に言いますと、恐らく一番分かりやすいと思いますが、別紙6の下のグラフですが、3-1であれば26項目フルにカバーしているもの、3-2は5分類のもの、3-3が2分類の歯があるのかないのか、これがロジック1、2、3になります。この1,704名のデータを用いて、上位1%への絞り込み、例えば1,000人の集団から10人に歯科情報を絞り込む。絞り込みという観点で考えますと、フルに26項目の情報量を持っていると、あくまでもレセコンの中のデータにもかかわらず、全体の約76%の人が見つかるそんなイメージになります。その下の、例えば表で3-2の部分の図であっても全体の70%。3-3の2分類、歯があるのかないのかという情報であったとしても、全体の約66%の人が見つかるという、実験の途中ですけれど、こんなデータが出ています。これについてもあとで青木先生から補足いただければと思います。スライド12、これは前回の検討会でも御説明申し上げましたところですが、各社のレセコンに身元確認を支援する機能が付加されてきますと、例えば警察からの依頼、標準化されたデータを、こうした依頼がなされてくると各医院で様々な異なるレセコンを使っていたとしても、共通の様式に基づき容易に検索することが可能になります。歯科医院さんは大体1軒当たり5,000人とか6,000人ぐらいの患者さんの歯科情報を持つと言われています。いった中で院長先生が5,000人全員のカルテを調べるのではなくて、標準化機能、もしレセコンであればこうした情報提供をいただければ、瞬時に検索が可能となります。これには当然歯科医療機関による情報管理の、原則院長がきちんと管理するという、その下で行われることになります。スライド13、最後のスライドになります。標準化によって何が可能になるかということで、前回の検討会の中でも御説明、御議論申し上げましたが、例えば1つ目、災害・事故等を含む緊急時における情報提供の迅速化。マークシートでもいいですし、ウェブ等を介し、行方不明者の歯科情報を迅速に提供することが可能になります。2つ目、互換性のある歯科情報検索ツールの開発。いろいろなレセコンのベンダーさんが互換ツールを容易に開発することができます。歯科情報をかかりつけの歯科医院さんから入手する。したことが容易になります。社会問題となっています認知症の部分、こういうものについても考えられるかもしれません。4つ目が、デジタル情報のお預かり・お渡しサービスです。QRコードでもかまいませんけれども、診察券にQRコードを印刷し、治療が終わった段階で情報提供をする。紙に印刷したものをお渡しする。個人が自分の情報を管理するという考え方にもありますが、こうした形でデジタル情報をお預かりする。それをお渡しする、若しくは歯科医院さんでお預かりすることもできます。いったものがありますけれども、そのほかに、職場での歯科健診、あと節目健診や、更に後期高齢者の歯科健診が行われています。したものをデジタル歯科情報として保存すること。した歯科健診の場合は、お話しましたように、情報量としては非常に少ないですけれども、先ほどの木構造による階層化により、これでも十分活用が可能になってくると思います。これも今後、有効に活用が期待される部分になってくるのではないかと思っています。データベース、データバックアップの部分は、両者密接に関係してくるものになるのですが、生前歯科情報の標準化、こうした形がようやく形になりつつあるかと思います。今後これを活用するに当たり、データの保管、バックアップといった部分が大きな課題になってくるかと思っています。以上が標準化によって可能になるもの、主なものを説明いたしましたが、ほかにも様々な活用方法があるかもしれません。いずれもこうした社会的にも極めて有益なものになるかと思います。それが私から今年度の説明になりますけれども、最後になりますけれども、昨年度も申し上げましたが、この歯科情報については非常に貴重な社会的共通の資本と言えます。これを有効活用するために、まずこの情報を標準的なものにする。標準化が急務であることを申し上げまして、説明を終わらせていただきます。玉川先生から追加があるのですが、先に青木先生から、私の説明で至らぬ箇所が多々あったと思いますので、青木先生に詳細の御説明をいただければと思います。玉川委員ではなくて青木委員が先ということでいいのですね。ICTの専門的な用語があったら、少し解説を付けたりして分かりやすく御説明いただければと思います。私が説明すると、分かりにくくなるかもしれませんが、一応、手短に考え方だけ御説明します。御支援したという立場で私からあくまで補足ということでお話いたします。この仕様ですが、各方面の御意見を取り入れつつ、実際には合計で10回弱の専門部会の打合せを行って、策定を行ってきました。本検討会でも、前回、既に原案をお出ししているものです。別紙1を御覧いただきますと、これは先ほど御説明いただいたとおりですが、一番左上に歯の番号がありまして、各歯について特徴が記述されます。その歯の状態を表すために、黄色いセルの特徴を必要に応じて組み合わせて表現するというものになります。右下の枠のメモでいろいろ書いてあるのですが、特徴のことをここでは特徴を記述するものという意味で、少し難しいのですが「特徴記述子」と呼んでいます。英語でdescriptorというものですが、これは単にこういう記号を決めますということです。短縮記号を各セルに示してあります。瀬賀さんが先ほど言っていた、中央部にある「歯牙あり」という特徴については、「Pre」という記号で表現しています。Presenceの「Pre」という意味で略称を示しているということです。いうものの組合せで口腔内の所見を表現するのだということです。先ほど出てきましたが、別紙1は階層構造となっていまして、左側の上位層に行くほど情報の分解能が粗い。右に行くほど細かいという格好になっています。特徴記述子によって口腔内を表現することが可能になります。これがこういう階層構造を使っているかを御説明いたします。このように概念が階層的に整理されているため、特徴の意味や、お互いの従属関係が明確になります。これが何の役に立つかと申しますと、第1に、レセコンや電子カルテのベンダーが、自社のシステムからこれらの特徴記述子に対応するデータ、ここではこれを「標準データ」と呼んでいるわけですが、この「標準データ」を抽出するためのルールを明確にできるということです。曖昧さがなくなるということです。階層構造になっていますので、それぞれの会社の事情に応じた情報の細かさで「標準データ」を取り出すことができます。このようにルールが明確であるということは、取りも直さず開発者が簡単に「標準データ」を抽出するプログラムを開発できることになりますので、標準化がいち早く社会に浸透することにつながるということです。これが第1の利点です。第2の利点として、実は階層構造の概念整理を行うことによって、異なる細かさで記録された歯科情報を非常に分かりやすい検索ロジックで絞り込むことが可能になります。これについては、後で実験の結果をお示しいたします。これら2つの点が利点になるということです。ANSI/ADAの部分(別紙2)は先ほど御説明があったとおりです。別紙3-1、3-2、3-3、これについても御説明のとおりです。これらは同じ口腔内の全く同じ所見ですが、いろいろと分解能を変更して記録できるように配慮をしています。3-2は、東日本大震災の5分類です。Tooth」といったものも表現できるように配慮をしてまいりました。いったところが、別紙3-1、3-2、3-3で説明したかった内容になります。これは、例えば、レセコンや電子カルテのベンダーさんが分解能の粗い情報しか出せませんという場合がある。細かく情報を蓄積する電子カルテの場合で、昨年度の例ですとオプテックさんが電子カルテの非常に緻密なものを持っておられて、そうなりますと細かい情報まで出せると。いった多様なケースに柔軟に対応できる。それから、例えば警察ではもう少し粗い分解能で登録をしたいといったときに、そういった情報も表現できるようにということで、少し苦労しながら配慮してきたということです。「口腔状態標準データセット」が、身元検索とか、あるいは、より分かりやすく言いますと、個人の絞り込みという意味で、どの程度有効であるかを検証する実験を行いましたので、御説明いたします。ここは新しい発見がありましたので、少しだけ御説明させていただきます。別紙4を御覧ください。上段は細かいので省略いたします。これを書いておきますと、理工系の人間であれば完全に同じロジックを組むことができますので、一応、メモだけ書いておきました。1点のみ補足しますと、歯科情報を基に個人を絞り込む場合は、そのための検索のロジック、論理といいますか、アルゴリズムと言ったりするのですが、ロジックが必要になるわけですが、ここでは3つの検索ロジックを検討しています。上の右にロジック1、2、3とありまして、瀬賀さんから先ほど御紹介がありましたように、「ある、なし」検索がロジック1。ロジック2は、ある意味で「5分類検索」とほとんど同じです。ロジック3は、全部の特徴記述子を使った検索。いう検索を表しています。その下の段を御覧ください。実験で使用したデータのことが書いてありまして、左下の図ですが、今回は昨年度事業で収集したデータの一部を使用しています。昨年度のデータの収集の流れが左下の図にありますが、37の医療機関の御協力を得て、昨年度策定しました26項目のマークシートがあり、御記憶されていると思いますが、これを用いまして同意を得た患者の1,704名分の口腔内を直接診査することによって、理想的な歯科情報を入手します。口腔内を診ていますので、全部の歯についてかなり丁寧な情報があると考えていただいて結構かと思います。企業で共同開発、運用してきたレセコンが既にありますので、この内部データから、今マークシートで集めた同じ患者の1,704名分の標準データを抽出いたしました。この標準データと申し上げていますのは、先ほどの階層型の口腔内標準データセットに基づいて、そのデータをプログラムにより自動抽出したということです。これが1,704名分あるということです。ここで御注意いただきたいのは、マークシートのデータは、これは先ほども申し上げましたが、口腔内を診ていますので、ある意味で情報のたくさん詰まった理想的なデータであると。レセコンから抽出した情報は、ごく限られた来院期間において保険請求された治療の特徴のみが抽出されています。いうかなり情報量が少ないデータになります。右下の図にありますように、レセコンデータ1,704名分を、いわゆるこれはレセコンですから生前のデータであるとします。マークシートで採取したデータは仮想的に死後のデータと考えます。失礼ですが、仮想ですので、そういった仮想実験を行います。しますと、どういうことが分かるかと言いますと、情報量が限られているレセコンの生前データが、いったいどれだけ身元確認に利用できるのかということが、結論として本検討会で分かることになります。いう実験を行ったということです。別紙5を御覧ください。これも省略をいたしますが、これは1,704名分のデータが「口腔状態標準データセット」の各特徴記述子、先ほどの記号ですが、これにどの程度該当したのかという統計を示しています。各セルに記載した数字は、分母にある赤字がマークシートのデータです。青字がレセコンデータになります。当然ですが、赤のマークシートデータが、全般的に情報量が多いという結果になります。右下に小さい棒グラフがありますが、これはレセコンデータ及びマークシートデータでの有効歯、有効だった歯の平均本数を示しています。実は昨年度事業では、階層構造のデータ表現を採用していませんでしたので、「歯牙あり」及び「欠損」といった情報をきちっと有効に活用していませんでした。今年度事業では階層構造で全部集計しまして、この歯が「あるか、ないか」という情報を入手した場合、つまり歯があるかないかが分かった場合、それも有効な情報だということで、有効歯に1本とカウントすることにいたしました。歯があるかないかということですから、非常に少ない情報ではあるのですが、レセコンでは歯のメンテナンスを行っているケースが非常に多いので、そういうことを考えて情報収集し、有効歯がレセコンであっても27.5本となっています。マークシートでは、30本を超える有効な歯の情報があります。最後に、別紙6を御覧ください。これは昨年に引き続きグラフの見方が難しいので、結論のみ、先ほど瀬賀さんの言ったことを定性的に補足いたします。今回の実験では、端的に言いますと、全体の76%の方について、歯科情報の絞り込みによって、本人が見つかるのだということが分かりました。内訳をまとめますと、赤いラインが検索ロジック1です。「ある、なし」検索です。このように歯があるかないかの情報のみで、ほぼ66%の方が集計を階層的に行うと、見つかると。使用する記述子を増やしていきますと、それに応じて対象者が見つかる可能性が76%まで増大していきます。これに対して、まだ現在考慮していないものが、ブリッジとか義歯のデータです。これを今後取り入れていくと、更に性能が上がっていく可能性は十分あると考えています。現在、歯の情報だけで76%まで増加しているということです。ここで「見つかる」という言葉を補足しておきますと、どういう意味で見つかるのかということですが、例えばこれは1,000人のデータベース母集団があったときに、候補者が確実に10人以内に絞り込まれる。いう意味で見つかるということを言っています。鑑定で判定できるということではなくて、あくまで身元確認ではなくて、身元の絞り込みでヒットしてくると。いうことを「見つかる」という言葉で表現をしているということです。76%の方が絞り込みに成功するということは、実は私自身の東日本大震災の身元確認実務を対応した経験と照らし合わせますと、非常に有効であると結論できます。実際に宮城県の対応例では、7割の犠牲者の方に対して、歯科情報の検索が有効であるというエビデンスが得られています。7割といいますのは、生前情報がもしあった場合という前提条件が付きますが、そういう場合は7割方の犠牲者が見つかってくるということがデータとして得られています。今回の実験では、それと同等以上の性能がレセコンの限られた歯科情報を用いても、原理的にそういうことが可能であるということを示しています。個人的には、非常に驚きました。それと同時に、現在の事業の方向性が正しいことを確信させる結果であると個人的には思われます。以上、まとめさせていただきますと、今回は階層構造の「口腔状態標準データセット」を策定いたしました。この階層構造の表現は、2つの点で有効であります。第1に、データの収集に関する有効性です。これは、レセコンや電子カルテのベンダーがそれぞれの会社の事情に応じた情報の細かさで標準データを抽出・保存・活用することができるという意味で、広く適応可能な柔軟な表現であるということです。第2に、検索絞り込みに関する有効性が挙げられます。階層構造で特徴を整理しまして、これを検索ロジックの中で利用することによって、レセコンに蓄えられている、ある意味不完全なデータであっても、高い絞り込み性能を達成できました。委員の先生方の御協力によって、これが策定になりますと、東日本大震災で学んだ教訓の社会実装へ大きな一歩になるのではないかというように、これは一個人としても希望をしているところです。玉川委員、お願いします。資料1に戻ってください。スライド15ページです。今、青木先生から、現存するデータとして、レセコンにあるデータを使えば、このような高い確率で見つかる可能性があるというお話がありましたが、レセコンの入ったコンピュータ自体が流れてしまったらどうなるかということも、この検討会では視野に入れておくべきということを、専門部会でお話させていただきまして、バックアップということで御説明いたします。バックアップといいますのも幾つか考え方がありますので、その考え方の整理の部分が15、16ページ、現在のものに対してどうすればいいかが17、18ページです。15ページにありますのは、バックアップとは何ぞやということでして、1つはフルバックアップ、もう1つは診療情報の交換も視野に入れたバックアップと、その2つに大きく分けて考えています。フルバックアップと申しますのは、例えば右側に写真を出しておきましたが、ある医院なり医療機関なりで入れたデータとそのデータが動いているシステムとの両方をそのまま全部バックアップしておこうという考え方です。災害が起こった後、医療機関が再開したらどうするかというときに、システムだけ持ってきても駄目ですし、データだけでも駄目ですので、両方をしまっておこうと。これを「フルバックアップ」と呼んでいまして、両者の関係が固定ですので、ものをとりあえずしまっておくだけということでできようかと思います。先ほど瀬賀委員から、クラウド上のそういうデータ保管もありますという御紹介がありましたが、既にベンダーさんによってはそういうことをサービスとして提供している所もあります。今回、我々が目指すべきは、フルバックアップではなくて、診療情報の交換も視野に入れたものがよいだろうと考えています。診療情報の交換とはどういうことかと言いますと、1つの医療機関の中だけで情報交換できるようなケースもあるでしょうし、2つ目に挙げましたように、医療機関間で情報交換する考え方もありますし、3つ目に挙げておきましたように、医療機関間と時間も含めた過去履歴の診療情報交換もあるだろうということで、3つのステップがあると思うのです。1つの医療機関の中での情報交換としては、例えば診療所でレセコンをお使いで、画像は別のシステムをお使いのような場合に、画像とレセコンの間の患者情報をつなぐ仕組みに関してどこでバックアップを持つかという話になってまいるかと思います。これもフルバックアップに近い形と考えられまして、特定のメーカー同士であればデータ交換が多分できるようになっていますので、このあたりまでは既存のものにお任せしていいのではないかと思います。次に我々が目指すべきところといいますか、本来考えるべきところはその2つ目でして、医療機関間の情報交換です。簡単に言いますと、青の括弧で書いてある情報です。患者が継続して診療を受けることを担保できる診療情報、これを医療機関間で交換できるようにしておきますと、仮にある患者が通っていた診療所のデータがなくなったとしても、別の診療所の先生がそのバックアップしてあるデータを見て、では、この人に対して次は何に気をつけるべきかを判断できると。いう情報交換の粒度があろうと思います。今回、歯の情報については、およそこういう形で共通に保存しましょうという形ができましたので、次はそれを医療機関の間で共通で利用するには、どうしたらよいかを考える必要があることを、専門部会で述べさせていただきました。この2つといいますか、継続して診療を受けられる内容を担保しようと思いますと、なかなか難しいのですがお手本がありまして、それが16ページに書いてあります。予算案で、全国の国立大学の病院情報システムに対して、こういうふうにバックアップしましょうというシステムの予算が付きました。具体的には、右側に図がありますが、日本を地理的に東と西に大きく分けまして、フルバックアップに関して、東日本の大学博多にあるデータセンターに保管しようと。西日本の大学は、これは多分北海道の札幌だと思うのですが、東に保管しようということでありまして、フルバックアップは地理的に離れた所にしまっておくということです。万が一の緊急時には、フルバックアップのデータを戻すわけにいきませんので、もう少し簡略化された形でデータを持ちましょうということで、「SS-MIX」と書いてありますが、これは自分たちの大学の近くで東日本では西日本以外にもう1か所置いておくと、そういう形にしています。SS-MIXのデータとは何かといいますと、これは具体的には病名とか、その患者が飲んでおられる薬とか、検査の結果とか、アレルギーの情報とか、そういったものが含まれています。診療録の全体を保管するのではなくて、その中から重要なものだけをピックアップして保管しておこうと。それは比較的近い所にも保管しておいて、ネットワーク経由でSS-MIXを見にいくための端末を別途用意して、災害時に来られたDMATのメンバーもそれなりのオーソライズといいますか、権限を与える、与えないのステップを経て、そのデータを見にいくようにしようということです。国立大学の病院情報としましては、フルバックアップのほかに、簡略版のSS-MIXという形のバックアップがあるということで、緊急時はSS-MIXの形式のものを見にいきましょうとなっています。災害があった後何週間かしますと、ネットワークも回復するでしょうし、電気も回復するでしょうから、そういう状態になったら、遠い所に置いてあるデータセンターのデータを箱ごとと申しますか、ハードディスクごとといいますか、車で運んで、病院の情報システムとしてデータとシステムの両方を回復させるという仕掛けになっています。言うならば、全部バックアップするものと短縮版と2通りのデータを持っておいて、災害の後すぐ、あるいは災害の後しばらくたってからそれぞれわけて対応できるような仕掛けが動いています。17ページに行きます。ここではSS-MIXの形式を利用して歯科のデータをどのように持てばよいかということの概念を書いています。口腔状態スナップショットということで、前回の検討会でも一部御説明いたしました。患者の最終来院時の口腔状態を1つの医療機関にある電子データで表現するということでして、具体的には口腔状態の標準データセット、これは今、青木先生たちを含めて標準化されつつあるこのデータセットです。それに初診時の口腔状態、例えばこの患者の粘膜に何か特徴がありますとか、顎骨に何か特徴がありますとか、そういう初診時の特徴、あるいは自費のコード、そういうものも含めたコード群も追加するほうがいいだろうと思っています。スナップショットの基本は現在ここに出ています標準データセットですが、それプラス口腔状態として歯式のコードや病名のコード、これらは支払基金のコードがすでにありますので、後どういう治療がなされたかに関しても表現できます。口とは別に取り外しができる人工物、具体的にはデンチャーということになろうと思いますが、そういうものに関するコード群も一緒に持って、それをSS-MIXの形式で保存しておくとよいのではないかと、そういう提案です。17ページの右側に赤と青でコードの構造が示してありますが、赤い部分がツリー構造を持った現在のコード体系で、青い部分がそれにプラスアルファすればいいのではないかという部分です。具体的には根管の状態などが右の下のほうにあります。それから、レントゲン所見や粘膜、舌、そういう所の所見を追加した方が良いものです。いうものが追加されると、新しいコード体系ができるのではないかと考えています。以上、まとめましたのが、18ページにあります口腔状態のスナップショットでして、初診の情報、再診の都度更新される情報、そして技工装置の情報と合わせて持つことで、将来的にデータのバックアップ、そしてそのデータを医療機関間で参照できるようになると。今、3名の委員から説明がありました。委員を指名するか、若しくは内容を示すかということで、発言者は委員名を述べてから質問に入っていただきたいと思います。質問をお受けいたします。青木先生、何か補足の御説明はありますか。英語が出てきたりしてなかなか分かりにくいのですが、一応、先生方が御発言していた部分は、できるだけ吸収して、統一的なものの中に取り込んでいけるようにということで工夫をしてまいりました。検索の部分は、私たちは「口腔状態標準データセット」ということで、こういう情報が必要なのではないかということですが、それに対して玉川先生のバックアップといった場合は、もう少し範囲を広げて拡張しておきたいという話です。いう意味で言いますと、昨年度やった事業から、拡張してあると言っても、たくさんの情報を出さなくてはいけないというのではなくて、できる部分だけお使いいただくという格好で拡張してきました。玉川先生のお考えで拡張していくと。それも全部出すというのではなくて、必要な部分を利用いただくという格好です。標準としては、全部ある程度網羅的に作っておいたほうがいいのではないかと、そういう専門部会の意見になっております。平成26年度の事業内容として、ある意味すごくいいプロダクトができていると認識します。これで平成26年度の成果は上がったと理解をしていますが、皆様方、御意見をお願いいたします。バックアップの在り方については、また後でお話があるかもしれませんが、次の年度でかなり進めていこうと伺っていますが、何かありますか。詳細なデータを御説明いただきまして、ありがとうございました。単純な質問になってしまって申し訳ないのですが、別紙6として最後の縦長の事業のロジック1、2、3の図があるわけですが、レセプト情報は何箇月分を収集して検討しているものですか。何箇月分ぐらいですか。レセプト情報ですが、一応これは昨年度事業で収集したデータが基になっていますので、その事業の実施期間でお考えいただければと思います。すると、レセプト1枚ということもあるし、ある人によってはレセプト5枚ということもあるわけですね。多い情報を持っている方も当然います。すると、情報量としては恐らく一様ではないですから、様々な状況でロジック1、2、3を検討されてこのようなグラフが出来上がっているということは、情報量が少ないので、1、2、3に分けたとしても、きっと余り差が出てないということになるのですよね。それを考えつつ見ていますと、76%の人が10位以内に入ってきて何とかなるということですが、そうすると逆に考えると、後の24%の人はレセコンでは無理ということになるのですかね。実はこれはまだ完全に全部の情報を使っているわけではなくて、例えば今後いろいろ考えなくてはいけないと思うのは、ブリッジとか、デンチャーとか、こういった部分は一切手付かずで、時間がなくて、これはやっておりません。いうようにおっしゃっていましたね。するとロジック3、あるいは4となるのかどうか知りませんが、4、5、6といくに従って、グラフは当然上に上がっていくわけですよね。それをどの程度までに上げていくかということになるのですが、いずれにせよ伸びていってもどこからはプラットになってくるわけですから、上げる部分の位置がどこかが、レセプト上では最終的に検討しておかないといけないことですかね。それをしたほうがよろしいかと思ったりしてみて、聞いていました。すると、レセプト以外にあったほうがいいことは当然分かってきていますので、残りの情報をいかようにして集めるかということの方策を考えていくかですが、先生もおっしゃっていましたが、それがない限りにおいては、これはどうしても限界があるわけで、そこをクリアしないとこの事業が伸びないことになりますので、ここを検討すべきかと思いましたね。私自身、逆に7割6分見つかるということに大きく驚きまして、非常にヒット率が高いというのが私の印象です。それから、先生がおっしゃるように、どういう部分が抜けているかと言いますと、1号用紙の部分です。先生は御存じだと思いますが、これは1号用紙を入力するように、実はBSNアイネット、新潟の企業のレセコンも入力はできるのですが、それを活用していない部分もありまして、そういう意味で言うと、現在は、初診時の情報は使ってない検索であるというのが第1点です。これは先生方のお考えにも、歯科業界のお考えにもよるのですが、こういった部分をきちっと入れるようにするのかしないのかも含めて、これは日本歯科医師会等のお考えもあると思うのですが。いった部分(初診時の情報)はない情報でやるとこうなるということ。1点は、自費治療の部分です。レセプトコンピュータの内部データを使っています。レセプトコンピュータに蓄積されていて、治療のために色が、歯の特徴が変わっていくような、その状態の情報を使っていますので、そういう意味では、それでもレセプトで請求した部分の歯の情報しかない。なってきますと、保険適用外の治療の情報はありません。保険適用外の治療となりますと、昨年度のオプテックさんの電子カルテですね。レセプトコンピュータではなくて電子カルテに発展させた形態のソフトウエアを使っておられましたが、ああいうものであると、自費の部分もある程度データとしては標準フォーマットの中に出てくると。その2点は、今後、非常に大きな重要な情報のソースにはなるのではないかということです。確かにレセコンだけで10人ぐらいに絞り込めるのは、これは大変なことだと思うのですが、私たちから言うと、10人に絞り込むことが目的ではなくて、せいぜい30人ぐらいまでに絞り込めばいいかという気がしますよね。30人ぐらいに絞り込めば、後は歯科医師が目で見れば分かることがありますので、さほどこれを高めにしなくても、グラフ的には低くても30〜40人ぐらいに収まれば十分かと思ったりもします。小室先生がおっしゃることは、多分、警察の中の話もあると思いますので、そうしますと、どのレベルの検索精度がよいか。医療機関がといいますか、歯科の分野としてはできるだけ多い情報を取っておきましょうという考えがあります。これは鑑定にも役立つ情報を取っておくのです。警察の中でどのレベルの精度で、あと労力もありますので、ものをつくっていくかは、それはそれでまた御検討いただく必要があるのではないかと個人的には思います。歯科医療の分野としては、できるだけその後の鑑定にもお使いいただける精度の情報のバックアップをきちっと取っておくのは、非常に重要なポイントではないかと思います。そこはまた、警察の関係の皆さんと御議論いただく必要がある部分ではないかと思います。柳川委員、お願いします。私から御礼を申し上げます。今の御指摘にあった点とは全く違う質問なのですが、もともとが身元確認に資する歯科情報ということで、東南海辺りの、東日本よりももっと大きな地震がきたときにどう対応できるか。事業を厚労がお考えだと思いますが、後ほど話があると思います。伺いたいのは、各ベンダーさんが協力して、歯科界が標準化について同じ認識を持つ、同じ様式にするということが標準化だと思っていたのですが、どの段階で標準化できたと言えるのかが難しい感じがするのです。最後に玉川先生の説明でも、「目指すところ」という御説明がありましたが、果たして標準化はこれで一段落して、今後は活用をどうするかという話をしましょうというところの段階というのはいつなのか、どういう段階で標準化できたと考えていいのか、ぼんやりした質問かもしれませんがお答えいただければ有り難いと思います。どなたがお答えしますか。難しい御質問だと思います。標準化のそもそもの目的があると思いますので、その目的に合う粒度で共通のものができれば、それを標準化と呼んでいいと思いますし、足りないものを追加、削除していくという作業を含めて、理想のものができなかったら標準化ではないのかというと、そうではないと思うのです。いう意味で、今回なぜこのレセプトコンピュータかという話になりますと、日頃の診療に加えて、身元確認のためのデータを新たに何か入れるという労力を現場の先生方におかけしないでも、普段の診療の情報を集めてくるだけで何とか身元を検索できるようにしましょうと。そのために必要なデータはここまでの範囲ですよというのをお見せするのが、今回の標準化のゴールだと思っております。先ほどスライドで示しましたが、もっと長い時間をかけて、その方の健康履歴を全部見ましょうというところまでは、今回のスコープというか、標準化の視野の中には入っていないと理解しています。それに関係すると思うのですが、1,704名について、ロジック1、ロジック2、ロジック3で検討されていますが、全部を集合した1,704名をロジック1、ロジック2、ロジック3で検討することも、確かにこの場所に出ていますから効果があるのですが、2分類でやらなければいけないというのは、2分類しかないからそれしかできない列群はあるはずですよね。ロジック1に合う、ロジック2に合う、ロジック3に合うような1,704名を振り分けた形で検討してやると、もっと精度が上がりますかね。それを知っておいたほうが、レセプトの基準がないような感じがするのです。各メーカーさんによって違うと思います。例はいいかどうか分かりませんが、モリタさんのレセコンだと非常にいろいろなものを持っていて、性能がある程度出るということもありますし、そういうものをほとんど取っていないようなメーカーですと、2分類情報のみは、普通はあると思います。お掃除したところの情報などが入っています。いったメーカーもあり得ます。どちらかというとベンダー間の違いみたいなものを、分析をするのがいいのかどうか分からないのですが、一旦こういうものを決めたら、それぞれのメーカーさんで対応状況はどのぐらいできるかという情報を取ってみる必要がある。それを全部表に出して、A社、B社、C社のどれがいいかということを議論するというよりは、一応データとしては調査をしてみるほうがいい。それをスタート点にして、先生のおっしゃるような。7から7まで書いてあって、Pとあったら、それはどう考えても2分類でやるしかないのですよね。すると、そのことがパーセンテージを下げている結果にもなっているわけですよね。逆に言うと、私は少し驚いたのは2分類だけでも意外と役に立つなという、先生が普段おっしゃっているような部分なのですが、これはこれで面白いなと思いました。それが今回はたくさん取れましたので、それで全体的にベースが上がっている、全部押し上げているというような観点もあるのです。先生もおっしゃっていましたが、2分類は駄目ではなくて、2分類でもできるものもあるし、3分類でもできるものもあると。