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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-12-22 13:45 保険医療データに於ける複数個人を包含する暗号化された識別子の検出方法の検討 ○佐藤淳平・山田浩之・合田和生・喜連川 優（東大）・満武巨裕（医療経済研究機構）  DE2018-27 |
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| 抄録 | （和） | 政府や企業に於いて大規模なデータが蓄積されるようになったものの，データの所有者が十分な解析資源を有しているとは限らず，またデータの解析を第三者に依頼して実施することも多い．第三者へのデータ提供の際には，氏名などの個人情報を除去し，被保険者番号や個人番号などの特定可能な属性情報に対する匿名化を行うことで，データの提供を受けることが現状である．データ解析の際にはこれらの匿名化された属性情報を，個人を識別するための識別子として使用することが多いものの，これらの属性情報が等しい個人に於いて識別子の値が重複する，即ち，複数個人を包含する識別子が存在し，データ解析の結果に影響を与える可能性がある．本論文では，個人を一意に特定可能かつ匿名化された属性情報を有する三重県地域保険のレセプトデータを対象として，レセプトの特定可能な属性情報に基づく複数個人を包含する識別子の検出方法を提案し，その検出精度の検証結果を示す． |
| （英） | Anonymization of medical data helps protect patient identities. However, with conventional anonymized personal identifiers it has potential to be include multiple individuals because these identifiers generated from personal attributes. Herein, to obtain accurate data analytics result from anonymized medical data, we describe the development of a method to classify identifiers which including multiple individuals by using diagnosis and treatment information described in insurance claims. To verify the effectiveness of our method, we developed classifiers by using dataset of insurance claims data and insurance enrollee master data from municipality-administered health insurance programs in Mie Prefecture and demonstrated the validity of our method. Therefore, the proposed method can be used to classify the identifiers which including multiple individuals. | |
| キーワード | （和） | 暗号化 / 個人識別子 / レセプトデータ / / / / / |
| （英） | Anonymization / Personal Identifiers / Insurance Claims Data / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 377, DE2018-27, pp. 55-60, 2018年12月. | |
| 資料番号 | DE2018-27 | |
| 発行日 | 2018-12-14 (DE) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | DE2018-27 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | DE IPSJ-DBS |
| 開催期間 | 2018-12-21 - 2018-12-22 |
| 開催地（和） | 国立情報学研究所(NII) |
| 開催地（英） | National Institute of Informatics |
| テーマ（和） | データ工学・データベースシステムとエンターテイメントおよび一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | DE |
| 会議コード | 2018-12-DE-DBS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 保険医療データに於ける複数個人を包含する暗号化された識別子の検出方法の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study on Detecting Anonymized Personal Identifiers including Multiple Individuals in Japanese Health Insurance Claims Data |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 暗号化 / Anonymization |
| キーワード(2)（和/英） | 個人識別子 / Personal Identifiers |
| キーワード(3)（和/英） | レセプトデータ / Insurance Claims Data |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 佐藤 淳平 / Jumpei Sato / サトウ ジュンペイ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： Tokyo Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山田 浩之 / Hiroyuki Yamada / ヤマダ ヒロユキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： Tokyo Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 合田 和生 / Kazuo Goda / ゴウダ カズオ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： Tokyo Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 喜連川 優 / Kitsuregawa Masaru / キツレガワ マサル |
| 第4著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： Tokyo Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 満武 巨裕 / Naohiro Mitsutake / ミツタケ ナオヒロ |
| 第5著者 所属（和/英） | 医療経済研究機構 (略称： 医療経済研究機構) Institute for Health Economics and Policy (略称： IHEP) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-12-22 13:45:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | DE |
| 資料番号 | DE2018-27 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.377 |
| ページ範囲 | pp.55-60 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-12-14 (DE) |
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