衆議院 厚生労働委員会での発言

○古川（あ）委員　具体的な数字のお答え、ありがとうございます。 　かなり、やはり七百億以上かかっているというところで、複雑なシステムですし、お金がかかる部分もあると思いますが、こうしたシステムが、もちろん内容が正確であることと同時に、やはり多額のお金が投じられているものでございますので、それが本当に効率的な発注となっているのかといった点について、外部から検証が可能な形であることだったりとか、契約の透明性だったりとか、正しさを担保する仕組みというものが重要だと思いますので、この点については今後も注視していきたいと思います。 　続いて、ＮＤＢの問題についてお伺いしたいと思います。ＮＤＢ、匿名医療保険等関連情報データベースの研究目的のデータ提供期間に要する時間についてお伺いをいたします。 　ＮＤＢは、日本国民の医療費請求や特定健診等の情報をほぼ網羅した大規模なデータベースであり、日本の医療研究であったりとか、創薬、医療の質の向上などにとって極めて重要なデータ基盤だと承知をしております。 　このＮＤＢデータの活用については、厚労省としてもいろいろ取決めをされていると承知しておりまして、例えば、汎用性の高い基礎的な集計表についてはオープンデータとして公開するなど、研究者がすぐに利用できるデータセットも用意されていると承知をしております。 　一方で、専門的で詳細な研究を行う際には、研究者が条件を指定して個票データの提供を受ける特別抽出という仕組みが必要となります。こちらについて、お配りしている資料の裏側のところでございますけれども、この特別抽出を行うに当たっては、こんなデータが欲しいですということを申請してから、実際にデータが提供されるまでにおよそ一年ほどの時間を要していると承知をしております。 　でも、こうした医療データの活用方法というのは、それこそ生成ＡＩのような技術の進歩もありまして、様々広がってくると思います。そうして、医療データを分析して何かをやろうというふうになったときに、データの提供までに、一番最後の抽出のところだけでも三百三十日かかりますということであると、なかなかスピード感を持った研究だったりとかタイムリーな研究というものが難しくなってくるのではないかと考えておりまして、ここでかかっている期間、時間というものを短縮していくことが重要なのではないかというふうに考えております。 　ここで厚労省にお伺いをいたしますが、現在、この資料、元々は厚労省の資料ですけれども、こちらでお示しされている様々な工程の中で、どこがボトルネックになっているのかというところ、どのような課題があって、どのような対策を講じているのかという点についてお伺いできればと思います。