健保組合のシステム更新
- レセプト連携や統計レポートの検証に活用
- 異常値の混在を再現し、アラートの閾値を検証
- 世代・性別別の集計レポートを自動テスト
健診ダミーデータの活用シーン
健診／特定健診データは個人情報の中でも機微性が高く、テストデータの準備に時間がかかります。標準スキーマを利用することで、安全にユースケースを再現できます。
医療データ分析
- 研究用データマートの ETL パイプラインテスト
- 匿名化後のデータ品質を統計的に評価
- グラフ表示やダッシュボードの UI テスト
eKYC・健康経営サービス
- 健康指標を用いたスコアリングロジックの検証
- 本人同意管理や通知フローの自動テスト
- 外部委託先へのデータ提供手続きを標準化
- 日英いずれのラベルでも eKYC・健康経営サービスの画面を検証
健診スキーマのサンプル
健診スキーマでは生体指標や面談結果など複数のカテゴリをカバーします。以下は主要フィールドと参照ガイドラインの例です。 英語ロケールでは指標名や判定ラベルを英語化し、海外チームとのレビューも容易です。
| フィールド名 | 説明 | 参考ガイドライン |
|---|---|---|
| examination_date | 受診日（YYYY-MM-DD） | 労働安全衛生法 第66条の4 |
| age | 受診者年齢（20-74） | 特定健康診査 基本的な実施要領 |
| bmi | 体格指数（18.5-40.0） | 日本肥満学会 肥満度判定基準 |
| blood_pressure_systolic | 収縮期血圧（90-180） | 日本高血圧学会 診療ガイドライン2024 |
| lifestyle_advice_level | 生活習慣改善指導レベル（要指導/要支援/継続） | 特定保健指導 基本的な進め方 |
| follow_up_flag | 要精密検査フラグ（true/false） | 労働安全衛生規則 第51条 |
匿名化された健診データでも医療データの二次利用に関するガイドライン（厚生労働省）を確認し、再識別リスクを抑えるよう統計加工やノイズ付与を組み合わせることが推奨されます。
運用における注意点
1
同意情報の確認
受診者本人の同意ステータスをフィールドとして保持し、テストデータでも削除フローを確認します。
2
匿名加工の再現
年齢幅の丸めや稀少疾患のノイズ付加など、匿名加工のルールをテストデータにも反映させましょう。
3
データ連携の検証
レセプト・電子カルテとの連携インターフェースを想定し、フォーマットや必須項目の整合性を確認します。
4
廃棄とログ管理
保管期間を明文化し、生成・利用・廃棄の操作ログを残すことで、内部監査への対応力が高まります。
FAQ
Q. 統計分析はどこまで実施できますか？
A. 年齢・性別・異常値の分布を再現しているため、BI ダッシュボードや異常検知ロジックの検証には十分な精度があります。政策判断や診断業務は本番データで確認してください。
Q. 保険者固有の項目を追加できますか？
A. JSON Schema を拡張するだけで項目追加や制約変更が可能です。Pull Request で共有すれば他チームとも知見を共有できます。
Q. 医療機関への提供は安全ですか？
A. ダミーデータであることを明示し、実患者データと混在しない運用手順を整備してください。NDA や委託契約にテストデータの範囲を明記することを推奨します。