医療のデジタル化が進むなか、医療データを保護することは極めて重要です。
しかし、患者データの不適切な取り扱いは珍しくありません。医療分野のサイバー攻撃によって影響を受けた人は、2018年の1,400万人から2021年には4,500万人へと3倍に増加しました。
機微な患者データを保護するため、厳格な規則や規制を設ける必要があります。
ここ数十年、医療およびヘルスケア分野でのテクノロジー活用は飛躍的に進歩してきました。医療界は、診断のための画像技術、電子健康記録、手術でのロボット技術、距離や時間による患者間の障壁を軽減する遠隔医療、個人の健康状態をモニタリングするウェアラブル機器など、さまざまな形でテクノロジーを活用してきました。オープンデータソースの利用もゲノミクス分野で重要な役割を果たしています。遺伝的構成、バイオマーカー、バイオインフォマティクスに関するデータを活用し、より優れた治療法を導き出しています。
ヘルスケア分野で人工知能（AI）、機械学習（ML）、ビッグデータなど、テクノロジーのさまざまな領域への活用が深まるにつれ、データの利用方法や保護方法がますます重要になっています。データセキュリティが特に懸念される領域の一つが、手書きのデータを電子健康記録に置き換え、個人情報、診断、治療、経過観察といった患者関連データの流れを絶えず維持することです。こうしたデータベースの多くはオープンソースのプラットフォーム上にあり、簡単にアクセスしてダウンロードできます。患者情報に容易にアクセスできるため、個人情報や機微情報の不適切な取り扱いを防ぐうえで、データの保護がいっそう重要になります。
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データスペクトラムモデル
オープン・データ・インスティテュートによるデータスペクトラムモデルは、データの規模（小・中・大）や所有者（個人・企業・政府）を問わず、ライセンスの方式に応じてデータを利用し、再利用できることを示しています。
患者データはさまざまな形で不適切に取り扱われます。たとえば、セキュリティ侵害によって医療情報サイトやオープンソースに対する悪意あるサイバー攻撃が発生すること、患者の個人情報や診断情報の匿名性が解除されること、データが商業利用されること、患者データが違法な目的で共有されることなどが挙げられます。機密性の高い患者データが悪意ある者の手に渡ると、望ましくない有害な結果につながる可能性があります。医療分野のサイバー攻撃の影響を受けた人は、2018年の1,400万人から2021年には4,500万人へと3倍に増加し、2020年の3,400万人から増えたことが判明しました。
データ共有とデータ保護の両立
世界でデジタル化された医療サービスやプラットフォームが発展するなか、データ共有とデータ保護をどのように密接に両立できるかを探る必要があります。ヘルスケアにおけるオープンデータソースのプライバシーとセキュリティへの影響を論じた論文で、国際医療情報学会のオープンソース作業部会は、サービス提供者はデータセキュリティ、データの開放性、市民のデータに関する権利の間で均衡を見いだす必要があると結論づけました。こうした事例は、重要な倫理的課題に注意を向ける助けとなります。すべてのデータ関係者が十分に代表される弁証法的なプロセスを通じて、相反する強い意見を突き合わせる必要があります。
医療データを保護する方法
医療データベース上の患者データを保護するには、いくつかの方法があります。患者の同意と承諾が必須であることに加え、データを安全に保護・保存する方法には、エンドツーエンド暗号化／データ暗号化、患者記録へのアクセス時に仮想プライベートネットワーク（VPN）を使用すること、アカウントへの不正侵入を防ぐためにパスワードを頻繁に変更すること、医療従事者が記録にアクセスする際に二要素認証を導入することなどがあります。
医療データの規制
多くの国では、患者データの安全性とセキュリティを確保するため、HIPAA（医療保険の携行性と責任に関する法律）などのデータ基準を採用しています。HIPAAは米国の連邦法で、個人が自分の情報の利用方法を管理できるようにするとともに、データが安全に保存、送信、受信されることを保証します。欧州のプロジェクトでは、アクセスを制限し、データ漏えいを防ぐためにGDPR（一般データ保護規則）を実施しています。これには、強固なパスワードハッシュ化アルゴリズムや内部セキュリティ審査などが含まれます。
インドの保健・家族福祉省のeヘルス部門は、「インドの電子健康記録基準」を推奨しています。この基準は、機微な患者データが不適切に使用、開示、アクセス、変更、削除されないよう、データのプライバシーとセキュリティに関する基準を提唱しています。
医療分野のデジタル化は必要であり、急速に進んでいます。そのため、機微なデータを保護し、さまざまな不正行為の連鎖を引き起こすデータ漏えいを防ぐための適切な規則や規制を整備することが重要です。
