ありがとうございます。
少しずつ具体的な前向きな回答をいただいているなと思っておるんですが、ただ、やはり一番懸念なのは、そういう突き詰めたところ、住所、名前、病歴を統計目的ということで、一定の事業者の目的外を前提にしたり、また、安全管理部分ができていない場合の可能性は残されているということでございまして、改めて、今後にしますけど、改めて監督機能というものをしっかり整備しないとここの穴というのは閉まらないなというふうに思います。
もう一点お伺いしたいのは、先ほど仮名化に加工するところの課題感、いわゆる病院等で扱っているデータ、特に大臣おっしゃいますけれども、ＣＴの写真に名前が入っていて、それを一つ一つ消すのは大変、いわゆる非構造のデータの扱いについての例をよく挙げられます。その点はよく承知をします。
今回の基本方針の方向性の中で、一点、これが触れられております。非構造データのＡＩ活用なんですね。いわゆる非構造データ、ＣＴのデータをＡＩに入れて、そこのＡＩが個人情報を、名前等を削除してくれる、そんな可能性を触れられています。私、指導教官の、今、教授ともお話をすると、もう研究段階を越えて、今実用の段階に入ってきているというお話も聞いております。
この非構造データのＡＩ活用について、基本方針ではどのように捉えていらっしゃるんでしょうか。
81仙仙波秀志内閣府健康・医療戦略推進事務局次長
内閣府の検討会においては、ゲノムデータ等の加工困難な情報の利活用の在り方についても検討しているところでございますが、基本的には現行の公的データベースや次世代医療基盤法と同じように、仮名加工又は匿名加工された医療情報の利活用について検討をしているところでございます。
この発言のページ
82司司隆史(公明)
ありがとうございます。
大臣にお伺いを、松本大臣にお伺いをさせていただきます。是非、利活用に向けた質疑させていただきたいと思います。
今、医療においては、今後、またこれまでも仮名化、いわゆる住所、名前を除いた、本人特定を薄めるような形の情報で利活用するという前提だということをお聞きをしましたけれども、本特例であれば、ＡＩ、統計目的であれば住所、名前入りの病歴についても提供が可能ということで、現段階で不整合を生じているというふうに感じておるんですけれども、この点についての考え方、もっと言いますと、医療については仮名化ということに準じるということでよろし…
この発言のページ
83
松本尚(自民)デジタル大臣・内閣府特命担当大臣（サイバー安全保障）
ありがとうございます。
司委員には、この利活用については非常に積極的に応援をしたいという趣旨の御発言をいただいて、非常に心強く感じております。
今回の特例は、一般法である個人情報保護法においては、医療データを含む個人情報全般を対象として、ＡＩ開発に見られる新たなデータの処理形態を前提にして、個人の権利利益の保護と、それから今言ったデータの利活用を両立させる形で法案を立案してきたということです。その際には、十分医療関係者の御意見も伺いながらやってまいりました。
今回のこの特例においては、次世代医療基盤法のように、提供に際して一律に仮名化をするところま…
この発言のページ
- （上の発言）
84司司隆史(公明)
ありがとうございます。
少しずつ具体的な前向きな回答をいただいているなと思っておるんですが、ただ、やはり一番懸念なのは、そういう突き詰めたところ、住所、名前、病歴を統計目的ということで、一定の事業者の目的外を前提にしたり、また、安全管理部分ができていない場合の可能性は残されているということでございまして、改めて、今後にしますけど、改めて監督機能というものをしっかり整備しないとここの穴というのは閉まらないなというふうに思います。
もう一点お伺いしたいのは、先ほど仮名化に加工するところの課題感、いわゆる病院等で扱っているデータ、特に大臣おっしゃいますけれども、ＣＴの写真に名前が入っていて、それを一つ一つ消すのは大変、いわゆる非構造のデータの扱いについての例をよく挙げられます。その点はよく承知をします。
今回の基本方針の方向性の中で、一点、これが触れられております。非構造データのＡＩ活用なんですね。いわゆる非構造データ、ＣＴのデータをＡＩに入れて、そこのＡＩが個人情報を、名前等を削除してくれる、そんな可能性を触れられています。私、指導教官の、今、教授ともお話をすると、もう研究段階を越えて、今実用の段階に入ってきているというお話も聞いております。
この非構造データのＡＩ活用について、基本方針ではどのように捉えていらっしゃるんでしょうか。
85仙仙波秀志内閣府健康・医療戦略推進事務局次長
電子カルテのテキストデータ等の構造化されていないデータについては、形式が多様で情報の位置や表現が一定しない等の理由により、利活用に当たって個人が識別できる情報の判別が難しく、仮名加工や匿名加工の負担が大きい等の課題がございます。
現在、電子カルテのテキストデータについて、ＡＩの大規模言語モデルを活用して構造化する研究や、ＡＩを活用して加工負担を軽減する取組が進められているものと承知しており、このようなＡＩ活用により、医療データの利活用がより効率的、効果的になることが期待されると考えております。
この発言のページ
86司司隆史(公明)
ありがとうございます。
大臣がおっしゃる提供元、病院の大きな課題の一つとして挙がっている非構造データの加工化ということについて、私自身は、今回の利活用を考えたときに、是非こういうデジタル技術を個人情報の観点でかませて、いいものにしていくというのは、これ世界に先駆けた内容になるのではないかというふうに思うんですね。
だから、その意味でお聞きをしたいんですけれども、例えば病院が持っているデータベース、また非構造のデータ、そこまでしっかりとＡＩかませて第三者提供をする、又は新たな事業者、委託事業者ですよね、そういうことを専門にする委託事業者との連携も含めて…
この発言のページ
87松本尚(自民)デジタル大臣・内閣府特命担当大臣（サイバー安全保障）
ありがとうございます。
今、ＡＩを使ってそういった情報をあらかじめどんどんオミットして提供できるような方法というのはこれから広がってくると思いますので、今後、法案をお認めいただいた後に作成するガイドライン等々でも、そういったものも利用して提供できるような体制をつくっていくことが望ましい云々といったような記述は十分ガイドラインの中には入れることは可能だというふうに思います。非常に貴重な提案をいただいたと思います。ありがとうございます。
本特例におきましては、先ほど申しましたように、個人情報の保護と利活用のバランスを取るために、先ほど委員も少しお話しにな…
この発言のページ