医療の情報を扱うときの線

ここまで5レッスンで、研究に使えるコネクタと、その答えを確かめる技術を見てきました。最後に確認するのは、医療や患者にまつわる情報を扱う研究者にとって欠かせない、もう一段の線引きです。

このレッスンで扱うのは、診断や治療の判断ではありません。研究のためにデータを扱うとき、どこまでをAIに渡してよいかという、データの取り扱いの話に絞ります。

研究用コネクタは公開情報だけを扱う

このコースで扱ってきたPubMed・bioRxiv/medRxiv・ClinicalTrials.gov・ChEMBL・Open Targetsは、いずれも公開されている論文・プレプリント・登録情報・化合物データベースにアクセスするコネクタです。個々の患者の診療記録や検査結果には、そもそもアクセスする経路を持っていません。

PubMedコネクタについては、個人の健康情報や患者データにはアクセスできず、公開されている研究論文だけを取得する仕組みになっていると、公式のドキュメントに明記されています。他の研究用コネクタも、同じく公開データベースを対象にした設計です。

自分のデータを渡すときの線

研究のために、自分で集めたデータをClaudeに渡して分析や検算をさせたい場面もあるはずです。検算の技術は報告された数字を元のデータで検算するで扱いましたが、そこで渡すデータに、患者を特定できる情報が残っていないかは、渡す前に確認してください。

削るべき情報の代表は、氏名・生年月日・ID番号・住所・連絡先、そして自由記載欄に紛れ込みやすい、個人を特定できる具体的な所見や経過です。数字だけの表に見えても、症例数が極端に少ない集団では、年齢や性別の組み合わせだけで個人が特定できてしまうこともあります。

匿名加工情報と仮名加工情報の法的な違いや、識別情報を安全に切り離すデータ管理の具体的な型は、研究にする「PHIゼロで研究データを持つ」で詳しく扱っています。自分の道具のログや院内データを研究に育てる予定がある人は、あわせて読んでおくことをすすめます。

法律・倫理審査の詳細は専門のコースで

このコースは、コネクタの使い方と確かめ方に焦点を絞っています。個人情報保護法の具体的な条文や、倫理審査委員会（IRB）の手続きといった法律・制度の詳細には立ち入りません。

組織のポリシーを確認する

病院や大学によっては、AIツールへのデータアップロードそのものに、独自のポリシーを設けていることがあります。コネクタが技術的に安全な設計になっていても、所属機関のルールがそれより厳しければ、そちらに従う必要があります。

新しいコネクタを使い始める前や、研究データをまとめて渡す前に、所属機関の情報セキュリティ担当や研究支援部門に一度確認しておくと、あとから使えなくなるという手戻りを防げます。

やってみよう

演習1：自分のデータを棚卸しする

いま研究で扱っているデータの中に、氏名・生年月日・ID・住所など、削るべき識別情報が残っていないか棚卸ししてみてください。自由記載欄がある場合は、そこに個人を特定できる記述が紛れ込んでいないかも確認しましょう。

演習2：所属機関のポリシーを確認する

所属している病院・大学・研究機関が、AIツールへのデータアップロードについて、どんなポリシーを持っているか調べてみてください。明文化されたルールが見つからない場合は、誰に確認すればよいかを書き出しておきましょう。

今日のまとめ

3行で振り返ります。

• このコースで扱った研究用コネクタは、いずれも公開データベースだけを対象にし、患者データには触れない設計になっている
• 自分のデータを渡すときは、氏名・生年月日・ID・住所などの識別情報を、渡す前に自分で削る必要がある
• 法律・倫理審査の詳細は、専門のコースや所属機関の判断に委ね、このコースでは扱わない

これで「研究でClaudeを使う」の全6レッスンが終わりです。コネクタの地図から始めて、文献レビューの計画、議論の地図、数字の検算、試験登録とプレプリント、そして情報の線引きまでを一通り扱いました。自分の研究テーマに戻って、今日から1つずつ試してみてください。