広がる医療関連データ活用の可能性近年医療ヘルスケア領域における新たなデータ活用方針についての議論が盛り上がりを見せている例えば図 1 で示すようにヒト一人の全ゲノム解析に掛かる費用は過去 15 年で約 10 万分の 1 にまで下落し 2017 年現在では 1000 ドルを割る水準に達しよ

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A.T. Kearney Agenda Vol.8

データがもたらす

医療のイノベーション

ゲノム編集や難病治療といった最先端領域から患者の生

活周辺情報に至るまで、医療･ヘルスケア分野のデータ

活用の幅はかなり広い。医療内外のデータを統合･活用

することで実現できる「生態系の未来像」をご紹介する

とともに、実現に向けた

3 _{つの重要課題をまとめた。}

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広がる医療関連データ活用の可能性

近年、医療･ヘルスケア領域における新たなデータ活用方針についての議論が盛り上がりを見せている。例えば、図1で示すように、ヒト一人の全ゲノム解析に掛かる費用は過去15年で約10万分の1 にまで下落し、2017年現在では1000ドルを割る水準に達しようとしている。図1 ヒトゲノム解析費用の推移 （米ドル）

出所: National Human Genome Research Institute、A.T. カーニー分析 100 1,000 10.000 100,000 1,000,000 10,000,000 100,000,000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 すでに多くのメディアで紹介されているように、個人の全ゲノム情報が解析されれば、従来は予測が困難であった様々な疾患リスクの評価や、個人の遺伝情報に合わせた治療の個別化が更に加速し、治療行為の費用対効果が加速度的に高まる。これは日本を含め、国民医療費がGDPの10%を越えようとする先進国においては、財政面からも非常に意義のある流れだと言える。既にがん治療において行われている個別化医療の流れが、生活習慣病や認知症を始めとした中枢神経系の疾患にも適用され、健康管理と治療の意味合い自体が大きく変容するだろう。更に、CRISPRに代表されるゲノム編集技術を使えば、倫理上の問題はさておき、多くの遺伝形質上の欠損やリスク自体を除去することが可能となる。既に同技術を使ってマウスの筋ジストロフィーを改善した例などがあり、ヒトへの臨床適用も時間の問題だと考えられる。このように、世間の注目はより最先端のサイエンスに向きがちだが、医療･ヘルスケアの領域における活用可能なデータは一般に想像されるよりも幅広い。むしろ、がんや自己免疫系の所謂「難病」以外においては、我々の日常生活により近いデータの活用のほうがインパクトは大きいと言える（図2）。

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例えば、ある患者が病院に通い調剤薬局で薬剤の処方を受ける場面をご想像頂きたい。現状の医療制度の下では、調剤薬局では処方箋に記載されている以上の、患者の病気に関する情報を知るすべがない。例えばその薬剤が何をどう治療するために医師が処方したのかも分からなければ、患者の既往歴や検診結果も分からない。一旦患者が病院の外に出てしまえば、患者自身も含め誰もその治療レコードを参照する手段が存在しない。2018年度から導入が始まる医療マイナンバー制度等の制度改革により徐々に状況は改善すると考えられるが、この点は医療の「脱病院化」を掲げる医療制度改革の大きな足かせである。前述の様な病院･薬局に蓄積されるデータだけではなく、患者個人が保有･蓄積するデータの活用領域も広がっている。例えば各種ウェアラブル端末を通じて収集可能なバイタルデータが挙げられる。2017年、Appleはスタンフォード大学と協働でApple Watchを通じた不整脈ビッグデータの収集と解析を行うことを発表した。患者個人のバイタルデータが大規模に収集され、行動パターンやデモグラフィクスとの紐付けが行われれば、従来の治験では見えてこなかったような「行動」と疾患の発症や悪化等の「結果」の相関も明らかとなり、発症前の行動変容を促すサービス等、新たな事業の広がりにも繋がるだろう。また、バイタルデータのような自動的に捕捉されるデータだけではなく、患者自身による精神状態･気持ちの自己評価や社会生活パターンといった、一見医療とは関係ないデータの統合も重要である。例えば、社会生活上アクティブな高齢者は認知症発症リスクが低い事を示す初期的なエビデンスが示されている。このような、従来の医療制度の中では可視化されてこなかった患者の日常生活と疾患の相関関係の解析は、まさにビッグデータが最も貢献できる領域だろう。近年、このようなデータ活用の取り組みは、Real World Data(RWD) / Evidence (RWE)という概念で議論されることが多いが、現状のような医薬品の審査･薬価策定だけなく、デジタルヘルス等新たな医療サービスの審査と価格算定の観点からも非常に重要なデータだと言える。図2 ヘルスケア領域におけるデータの広がり 出所: A.T. カーニー作成 1. 診断･治療 データ •確定診断 •合併症 •既往歴 •診断に利用した検査結果 •治療エピソードデータ •投薬データ 2. 患者個人･ バイタル データ •デモグラフィクス •特定検査（遺伝子検査、人間ドック等） •現在の技術で常時取得可能なバイタルデータ（血圧、心拍数、脈波、体重等） •将来的（10年以内）に常時取得可能となるバイタルデータ（血糖値、Hba1c等） 3. 患者生活 データ • 普段の活動量 • 運動･睡眠パターン • 食事内容（摂取カロリー、塩分等） • 精神状態･気持ちの自己評価 • 社会生活パターン（勤務内容、時間等）電子カルテレセプト G A P 健診 医療マイナンバー 制度の導入等に より統合される 医療データ群 (医療機関、保険者は個人データにアクセス可能) ウェアラブル 消費者向 けヘルスケアサービス 医療機関や 保険者を介さず、 患者から直接 取得可能な データ群 (消費者の同意を前提とし、各種プレイヤーが個人データにアクセス可能) G A P

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図3 データの有効活用により実現する新たな医療生態系 出所: A.T. カーニー作成拡大拡大 効率化 拡大 予防領域 早期発見･治療 在宅 高度医療 •政策の後押し、テクノロジーの進展、消費者の意識の高まりを受け市場拡大 •テクノロジーを利用し、消費者が主体的に健康を管理する時代に • テクノロジーの進展により早期のリスク診断と病気の発見が可能に •医療費高騰に伴い、効率化が重要に •遺伝情報や体質の解析による個別化医療の高度化が進展 • 予後・リハビリフェーズが病院から地域・家庭へと移行 • デバイスの小型化とネットワーク化、ネットワークおよびクラウドの信頼性向上により、医療行為が病院から解放され、データに基づくバーチャルなケアネットワークが一般化医師消費者必要に応じて活用診療主体的に健康コントロール消費者積極的に活用 AI・アプリゲノム解析技術革新画像診断治療投薬がんハイマーアルツ個別化医療の進展分散分散分散病院遠隔診療によるバーチャルな「病診連携」診療所診療所診療所ネットワーク化ビッグデータ解析診療履歴バイタルデータ投薬履歴

医療生態系の未来像と実現に向けた課題

これら医療内外のデータを統合して実現する未来像を図3に示した。端的に言えば、従来医療機関が独占してきた医療行為の多くが、予防あるいは在宅ケア領域へと移行していくこととなろう。その成立要件の一つが、ここまで議論してきたデータの統合と活用である。一見、効率的かつイノベーティブな未来のようにも見えるが、その実現に向けては課題も多い。以下、特に重要な課題を3つ解説したい。 課題1：「エビデンスに基づいてデータ活用のメリットをどう伝えるか」 このようなデータドリブンな医療は、患者個人に合わせたリスク管理と治療が可能になり、治療の満足度と費用対効果を上げることとなる。しかし、その効果を実感するためには具体的なエビデンスが必要である。単なる臨床面の効果（治療の効率化や治療成績の改善等）を超え、経済面（患者一人当たりの総コスト等）、社会面（患者と家族の早期社会復帰に伴う労働生産性の改善等）の効果（＝広義のアウトカム）まで示さなければ、医療制度自体を変革する流れにはならないだろう。日本でも様々な医療データ活用の取り組みが生まれているが、この観点からの効果実証は道半ばと言える。医療経済学の観点から、より精緻な分析を行い、なぜこのような取り組みが医療機関だけでなく、患者ひいては社会全体にインパクトをもたらすのか、エビデンスに基づく強いストーリーが求められている。

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課題2：「患者の日常にどう寄り添うか」 この未来像においては、各種の早期診断の受診やデータ管理の観点から、患者の主体的な関与が求められる。しかし、現実的に医療や健康維持に対してそこまで意識の高い患者はごくわずかだろう。したがって、患者が日常生活を過ごす中で特にアクションせずともデータの収集と評価が行われるような動線と、行動変容の仕掛けの設計が重要となる。例えば、患者が店舗やATM、自動販売機といった日常の消費接点と関わる度に移動距離や購買品目のデータが捕捉されたとしたら、どうだろうか。あるいは車を運転する際、職場で机に向かっている際にも視線の動き（認知症の診断指標としても重要）や表情の分析が可能になったとしたら。プライバシー保護の観点から難しいものもあるだろうが、患者の行動変容のハードルをいかに下げるかという観点から、大胆な動線を設計する必要がある。その点から、患者の日常生活との接点を持つプレイヤー（小売、住宅、家電等）の重要性が飛躍的に高まるだろう。 課題3：「個々のサービスではなく生態系をいかにデザインするか」 図3から分かる通り、ここで描いた未来像は患者の生活自体を包含する「生態系」だと言える。生態系実現のためには、各プレイヤーが共通のゴール（ここでは予防～予後に至る行為の費用対効果改善と得られたメリットの分配）に基づき、柔軟に連携しつつ、データの共有を進める必要がある。短期的利益ではなく、長期的な市場の広がりから得られるリターンをシェアするという姿勢が必要となるが、そこまでの時間軸と柔軟性を持つプレイヤーは数少ない。特に、保守的と言われる医療機関や大企業においては、価値観や投資スタンスの観点からハードルが高いだろう。事業開発だけでなく、事業推進の現場においてもオープン･イノベーション的な考え方が求められ、企業にとってはパートナーシップの定義を大きく変える必要があるだろう。その点からは、「足かせ」の比較的少ないイノベーティブなベンチャー企業が大企業や行政、アカデミアも巻き込むことで、オープンな生態系を構築し、そこに大手プレイヤーの資本が投入されるという未来も十分考えられる。いずれにせよ、従来の事業の枠を大きく超えた協業の仕組みが必要となるのは間違いない。以上、データを活用した未来の医療についての見解をご紹介した。医療の担い手、そして提供される医療行為自体が大きく変容するというシナリオだが、最後に生活者の観点からこのシナリオを描写したストーリーをご紹介したい。イノベーティブで「ワクワクする」未来をイメージして頂けたら幸いである。

未来のシナリオ：

30 _代男性、

A

_{さんの一日}

Aさんは都内の大手IT企業に務める中堅のサラリーマン。職場にはフレックス･テレワーク制度が導入されており、オフィスに出社するのは週1～2日程度である。それ以外の時間は自宅から、あるいは外出先で比較的柔軟に仕事をこなしている。 7年前、Aさんは父親を癌で亡くしており、それを契機に改めて遺伝子解析を含んだ人間ドックを受診することにした。このサービスはAさんの住む渋谷区が無料で提供しているもので、Aさんは30 歳になる節目の年に初めて受診した。診断の結果、家系的･遺伝的にいくつかのがんのリスクと2型糖尿病のリスクが指摘された。また、軽度の抑鬱状態にあることも判明した。この結果を受け、Aさんは勤務先の福利厚生プログラムに組み込まれている「長期健康管理プログラム」を利用することにした。政府の働き方改革推進により企業にもプログラム参加への努力義務が設けられ、社会全体の意識も変わってきた。最近では健康情報の匿名性に配慮したベンダーも出てきたので、Aさんはプログラム利用を決めた。愛用している次世代型スマートフォンと連動した小さなパッチを首元に貼ることで、血糖値等の様々なバイタルデータが収集されるほか、スマホを使って購入した商品やサービス、日々の活動量等、Twitterへの書き込み等が自動にプログラムにアップロードされる。普段はこのようなサービスを使っていることをほとんど意識しないが、折りに触れ、

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食へのアドバイスや近所で開催されるスポーツ関連のイベントの案内が届く。その多くが自身の興味に沿ったものであり、友達と誘い合わせてこれらイベントに参加することも多い。また、周囲でも人気のスマホゲームとも連動しており、新しいゲームのクエストがこのサービス経由で配信されることもある。普段自分の仕事は達成感が得にくいし、他人との繋がりに乏しいと感じることも多いが、このクエストをこなしていくことで、仕事とはちょっと違った種類の充実感を得ている。ここ数年、政府が医療費抑制に大きく舵を切ったことで、企業側も多様な働き方に対応するようになり、Aさんの勤務先でもダブルワークが積極的に推奨されている。Aさん自身も空き時間には単発の仕事を複数こなしており、その一つとして「リモート治験」への参加がある。「長期健康プログラム」のオプションとして、年に数回程度、特定のサービスやアプリを使い、その期間の自身の精神的状態をTwitterでつぶやき、かつ期間中に収集されたバイタルデータを提供するというものである。大してお金にはならないが、何か社会の役に立つのであればといった気軽な気持ちで参加している。来月は半年に一度の「健康カウンセラー」との面談の日だ。半年間のデータを振り返り、今後の生活についてアドバイスを貰えることになっている。わざわざ病院に行くのは億劫だが、ビデオチャットで済むもので、面倒臭ければチャットボットとのチャットにも替えることができる。Aさんは毎回カウンセラーとの面談という形式を取っており、その結果去年はロードバイクを始めるなど、新しい趣味を見つけるきっかけにもなっている。それが自身の健康管理にどれほど役になっているかは分からないが、実際、過去3年間病院には一度も行っていない。Aさん自身は30歳の時点でこのサービスを使い始めており、当時は周囲であまりこのサービスは利用されていなかった。しかし35歳を迎える頃には、同世代の多くがこのサービスを使うようになっていた。勤務先から一斉に案内があり、サービスの利用が強く推奨されているようだった。人によりプログラムの内容は大きく変わるようだが、誰もがこのようなサービスを「大事」として捉えておらず、体重を計ったり家計簿をつけたりするのと同じような気軽さでサービスを使っているようだ。

Author Profile

Ryohei Goto 後藤良平（A.T. カーニーパートナー） ryohei.goto@atkearney.com 東京大学経済学部卒業、ロンドンビジネススクール(MBA)修了。専門領域はライフサイエンス領域における全社トランスフォメーション、R&D戦略、新規事業及びマーケティング戦略、薬価及びマーケットアクセス戦略等。 Kentaro Moriguchi 森口健太郎（A.T. カーニーマネージャー） kentaro.moriguchi@atkearney.com 京都大学理学部卒、同大学院理学研究科数学･数理解析専攻数学系修了。戦略系コンサルティングファーム、ヘルスケア関連ベンチャー企業を経て、A.T. _カーニー入社。A.T. _{カーニーでは、主に製薬企業、消費財･小売業界にて、中期経営計画、} 新規事業戦略、マーケティング戦略、オペレーション改革等のプロジェクトに従事。

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A.T.カーニーは、40ヶ国以上に拠点を有する世界有数のグローバルな経営コンサルティングファームです。1926年の創業以来、世界の有力企業･組織の信頼されるアドバイザーであり続けています。A.T.カーニーはパートナーシップ制度を採っており、顧客の最重要課題に対して短期的な成果をもたらすと共に持続的な成長を支援することをお約束します。詳しくはWebサイトをご覧下さい。www.atkearney.com アメリカ アジア･パシフィック ヨーロッパ 中東･アフリカ アトランタボゴタボストンカルガリーシカゴダラスデトロイトヒューストンメキシコシティニューヨークサンフランシスコサンパウロトロントワシントンDC バンコク北京ブリスベン香港ジャカルタクアラルンプールメルボルンムンバイニューデリーパースソウル上海シンガポールシドニー東京アブダビドーハドバイヨハネスブルグリヤド

A.T. Kearney Korea LLC は大韓民国において A.T. Kearney の名のもと業務を行っている別法人です。

A.T. Kearney はインド共和国においては、英国法に基づいて設立された法人組織 A.T. Kearney Limited の支店として業務を行っています。

本稿の表紙に記されているのは、当社の社名にもなっている創業者 Andrew Thomas Kearney （アンドリュー･トーマス･カーニー）の署名で、カーニーが培い、我々が継承している、すべての行いにおいて �本質的な正しさ� を保証することを意味しています。アムステルダムベルリンブリュッセルブカレストコペンハーゲンデュッセルドルフフランクフルトイスタンブールリスボンリブリヤナロンドンマドリードミラノモスクワミュンヘンオスロパリプラハローマストックホルムシュトゥットガルトウィーンワルシャワチューリッヒ