宮田 裕章 教授。 新型コロナ ビッグデータで感染拡大を防げ

宮田裕章教授プロフィール経歴・年齢は?FFキャラいつから?白髪か?

宮田 裕章 教授

この調査に関わった慶應義塾大学医学部の宮田裕章教授は、ICTを使った新型コロナウイルス対策についてどう考えるのか。 4月10日に行ったインタビューを2回に分けて掲載する(1回目は『検査が少ない日本の貴重なデータ、LINE調査で分かったこと』)。 ロックダウンのほかに、ICTを使って感染の疑いがある人を隔離し、感染を押さえ込んで経済活動を続けている国もありますが、プライバシー侵害の懸念があります。 どのような対策が一番いいのでしょうか。 民主主義国家としてプライバシーを守りつつ、感染を抑えながら経済活動を維持できるのがいいと思いますが、まだ明確な答えはありません。 諸外国もロックダウンで押さえ込んだはいいが、どう解除すればいいのかは大きな課題です。 15万人以上が感染したイタリアでは、今も200m以上の散歩を禁止するなどの規制が続いており、今後の対策についても困難を抱えています。 死亡者数が一時的に減少したスペインでも、また上昇傾向に転じたという報告があります。 ワクチンが開発される前に集団免疫の獲得を期待することは、現時点ではリスク高い対策です。 一般人口に抗体検査を行ったオーストリアでは、新型コロナウイルスに対して抗体を持つ人達は1%未満でした。 新型コロナウイルスは何回もかかる可能性があるのです。 抗体レベルが低い人が多いかもしれないし、いつまで抗体が持続するのかもわからない。 さらに抗体検査は精度の改善が必要です。 こうした背景の中で中国では、プライバシーを制限しながらICTを活用して徹底的に封じ込めをしています。 例えば、携帯電話から得られるライフログを集め、感染者と接触した人には「3日前に同じ電車に乗っていました」とアラートを出し、自宅待機させて検査、隔離するというアプローチを行っています。 シンガポールやドイツは、携帯電話のBluetooth機能で近くにいた人を感知し、記録するアプリを使って、感染者の接触者を追跡するコンタクトトレーシング(接触追跡)を導入しています。 アップルとグーグルは共同で、この追跡技術の開発をすると発表しました。 これもアプローチの一つですが、30分近くにいたといってもマスクの有無や壁の有無など環境によって感染のリスクは大きく異なる。 これで見えることにも限界があります。 最近シンガポールでは感染経路を追えない人が増えて、セミロックダウン状態に入っています。 従ってこのアプローチも万能ではないことに注意が必要です。 現時点では複数のアプローチから対策を行うことが重要です。 日本ではヘルスケアデータが行政や各病院に分散して保管されており利活用が難しいです。 新型コロナ危機で、日本の医療ICTも変わるのでしょうか。 徐々に変わっていくと思いますが、まだ難しい状態です。 例えば、台湾はマイナンバーカードのような個人IDが普及しており、健康保険証と薬局を使って平等にマスクを配ることができます。 台湾はかなり前から医療のICT化を進めていたので、いまがあるのです。 日本ではマイナンバーカード普及しておらず、健康保険証として使えるのは来年からなので、現時点では広くサービスを提供するための対策では使えません。 マイナンバーカードが行き渡って入れば、そのインフラを活用した様々な対策を検討できたでしょう。 政府がマスクを全世帯に2枚ずつ配布したのは、行政と国民一人ひとりをつなぐチャネルがなかったからです。 そういう意味で、8300万人という国民に一番太いチャネルを持っているのがLINEでした。 LINEユーザーを対象にして、できる限りのことをやろう、と始まったのが今回のプロジェクトです。 日本は現時点でロックダウンができる制度がなく、また当然、中国のようにトップダウンで強権を発動することもできません。 そうした現状のなかで何ができるのか。 今回は外国が持っていないようなデータ集めてみようとプロジェクトの検討が始まりました。 強制力は小さいけれど、今の民主主義国家の仕組みの限界を踏まえて、現実を改善する努力をしてみるということです。 データに基づいて社会的な距離を取り、できる限り効果的な形で感染を抑えられないか、というのが調査の狙いです。 感染症との闘いでは、クラスター対策で見える部分だけではなく、情報も多角的にあらゆるものを使っていかないといけない。 今後、グーグル、ヤフー、ドコモなど様々なプラットフォーマーと連携して、間接症状の発熱だけではなく位置情報など色々な情報を多角的に組み合わせて、状況を把握していく必要があります。 LINEを使った調査は個人情報を抜かないので、コンタクトトレーシングとは分けて考えています。 なお、LINEによる情報提供システムは、今回お話しした厚生労働省が行なっている全国調査と、22の都道府県で行なっているパーソナルサポートがあります。 パーソナルサポートには目的が3つあります。 一つは、ユーザーが登録した段階で受けられる個別化した情報提供。 チャットボットを通して現在の体調などの基礎情報、位置情報ログなどのデータを入力すると、個々人に最適化された情報やサポートが受け取れる。 自身がハイリスク対象者か否か、軽症者か重症者か、医療機関受診のタイミングなども教えてくれます。 次に、症状があった人へのフォローアップ。 定期的にメッセージを送り症状を確認します。 病院がパンクしてしまうので軽症者は自宅でのセルフケアが必要になりますが、体調の変化や周辺の発症状況といった変化を検知し、受診が必要なタイミングを伝えることができます。 今後データが集積することで、リアルタイムで重症化の予測をしながら、医療資源の振り分けに使うことも可能かもしれません。 最後に、LINEユーザーのデータを母集団として、自宅待機者やハイリスク群の実態把握です。 陽性患者以外の人を含めて、社会として有効な施策を打てるようになります。 今後の予測や対策後に実際にクラスターが解消されたかどうかも分析することができる。 この部分を短期的に拡張したのが8300万人を対象にした全国調査という立て付けです。 データを一方的に集めるのではなくて、1人1人にサポートを提供し、価値を感じてもらうことが重要です。 日本でコンタクトトレーシングをやるには、個人の同意か社会的合意が必要です。 機能するには大多数の人が参加し、しかも症状のない状態から使っていないといけない。 みんなが使ってメリットがある「Protect Together(お互いに守る)」という形で、利用の環境をデザインできるかどうかがキーになるでしょう。 また今後アップルとグーグルが共同でBluetoothによる接触追跡機能を実装した時に、国によってはユーザーに事前に機能の許可を求める「オプトイン」方式ではなく、ユーザーの申告で機能を停止する「オプトアウト」方式で運用するケースもあるでしょう。 一方、どのような形で理解を得るにせよ、「人々にとっての価値」を明確に示すことは必要です。 例えば、病院で「ここで治療を受けるなら、お互いコンタクトトレーシングを入れましょう」なら結構納得できますよね。 介護施設でも「濃厚接触が避けられないので、万が一感染者が出た時に迅速に対応できるように、コンタクトトレーシングを入れましょう」とか。 そういうシチュエーションを考えていく必要がある。 感染者数が抑制したとしても、油断すればすぐにまた増える可能性があります。 さまざまなアプローチを組み合わせて、いのちを守りながら社会活動の範囲を少しずつ広げる仕方を考えていかなくてはなりません。 同分野保健学博士(論文) 早稲田大学人間科学学術院助手、東京大学大学院医学系研究科医療品質評価学講座助教を経て、2009年4月より東京大学大学院医学系研究科医療品質評価学講座准教授。 2014年4月より同教授(2015年5月より非常勤)、2015年5月より慶応義塾大学医学部医療政策・管理学教室教授。

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【衝撃】クロ現にFFキャラみたいな大学教授が出演し視聴者びっくり / NHKクローズアップ現代に衝撃走る | バズプラスニュース

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この調査に関わった慶應義塾大学医学部の宮田裕章教授は、ICTを使った新型コロナウイルス対策についてどう考えるのか。 4月10日に行ったインタビューを2回に分けて掲載する(1回目は『検査が少ない日本の貴重なデータ、LINE調査で分かったこと』)。 ロックダウンのほかに、ICTを使って感染の疑いがある人を隔離し、感染を押さえ込んで経済活動を続けている国もありますが、プライバシー侵害の懸念があります。 どのような対策が一番いいのでしょうか。 民主主義国家としてプライバシーを守りつつ、感染を抑えながら経済活動を維持できるのがいいと思いますが、まだ明確な答えはありません。 諸外国もロックダウンで押さえ込んだはいいが、どう解除すればいいのかは大きな課題です。 15万人以上が感染したイタリアでは、今も200m以上の散歩を禁止するなどの規制が続いており、今後の対策についても困難を抱えています。 死亡者数が一時的に減少したスペインでも、また上昇傾向に転じたという報告があります。 ワクチンが開発される前に集団免疫の獲得を期待することは、現時点ではリスク高い対策です。 一般人口に抗体検査を行ったオーストリアでは、新型コロナウイルスに対して抗体を持つ人達は1%未満でした。 新型コロナウイルスは何回もかかる可能性があるのです。 抗体レベルが低い人が多いかもしれないし、いつまで抗体が持続するのかもわからない。 さらに抗体検査は精度の改善が必要です。 こうした背景の中で中国では、プライバシーを制限しながらICTを活用して徹底的に封じ込めをしています。 例えば、携帯電話から得られるライフログを集め、感染者と接触した人には「3日前に同じ電車に乗っていました」とアラートを出し、自宅待機させて検査、隔離するというアプローチを行っています。 シンガポールやドイツは、携帯電話のBluetooth機能で近くにいた人を感知し、記録するアプリを使って、感染者の接触者を追跡するコンタクトトレーシング(接触追跡)を導入しています。 アップルとグーグルは共同で、この追跡技術の開発をすると発表しました。 これもアプローチの一つですが、30分近くにいたといってもマスクの有無や壁の有無など環境によって感染のリスクは大きく異なる。 これで見えることにも限界があります。 最近シンガポールでは感染経路を追えない人が増えて、セミロックダウン状態に入っています。 従ってこのアプローチも万能ではないことに注意が必要です。 現時点では複数のアプローチから対策を行うことが重要です。 日本ではヘルスケアデータが行政や各病院に分散して保管されており利活用が難しいです。 新型コロナ危機で、日本の医療ICTも変わるのでしょうか。 徐々に変わっていくと思いますが、まだ難しい状態です。 例えば、台湾はマイナンバーカードのような個人IDが普及しており、健康保険証と薬局を使って平等にマスクを配ることができます。 台湾はかなり前から医療のICT化を進めていたので、いまがあるのです。 日本ではマイナンバーカード普及しておらず、健康保険証として使えるのは来年からなので、現時点では広くサービスを提供するための対策では使えません。 マイナンバーカードが行き渡って入れば、そのインフラを活用した様々な対策を検討できたでしょう。 政府がマスクを全世帯に2枚ずつ配布したのは、行政と国民一人ひとりをつなぐチャネルがなかったからです。 そういう意味で、8300万人という国民に一番太いチャネルを持っているのがLINEでした。 LINEユーザーを対象にして、できる限りのことをやろう、と始まったのが今回のプロジェクトです。 日本は現時点でロックダウンができる制度がなく、また当然、中国のようにトップダウンで強権を発動することもできません。 そうした現状のなかで何ができるのか。 今回は外国が持っていないようなデータ集めてみようとプロジェクトの検討が始まりました。 強制力は小さいけれど、今の民主主義国家の仕組みの限界を踏まえて、現実を改善する努力をしてみるということです。 データに基づいて社会的な距離を取り、できる限り効果的な形で感染を抑えられないか、というのが調査の狙いです。 感染症との闘いでは、クラスター対策で見える部分だけではなく、情報も多角的にあらゆるものを使っていかないといけない。 今後、グーグル、ヤフー、ドコモなど様々なプラットフォーマーと連携して、間接症状の発熱だけではなく位置情報など色々な情報を多角的に組み合わせて、状況を把握していく必要があります。 LINEを使った調査は個人情報を抜かないので、コンタクトトレーシングとは分けて考えています。 なお、LINEによる情報提供システムは、今回お話しした厚生労働省が行なっている全国調査と、22の都道府県で行なっているパーソナルサポートがあります。 パーソナルサポートには目的が3つあります。 一つは、ユーザーが登録した段階で受けられる個別化した情報提供。 チャットボットを通して現在の体調などの基礎情報、位置情報ログなどのデータを入力すると、個々人に最適化された情報やサポートが受け取れる。 自身がハイリスク対象者か否か、軽症者か重症者か、医療機関受診のタイミングなども教えてくれます。 次に、症状があった人へのフォローアップ。 定期的にメッセージを送り症状を確認します。 病院がパンクしてしまうので軽症者は自宅でのセルフケアが必要になりますが、体調の変化や周辺の発症状況といった変化を検知し、受診が必要なタイミングを伝えることができます。 今後データが集積することで、リアルタイムで重症化の予測をしながら、医療資源の振り分けに使うことも可能かもしれません。 最後に、LINEユーザーのデータを母集団として、自宅待機者やハイリスク群の実態把握です。 陽性患者以外の人を含めて、社会として有効な施策を打てるようになります。 今後の予測や対策後に実際にクラスターが解消されたかどうかも分析することができる。 この部分を短期的に拡張したのが8300万人を対象にした全国調査という立て付けです。 データを一方的に集めるのではなくて、1人1人にサポートを提供し、価値を感じてもらうことが重要です。 日本でコンタクトトレーシングをやるには、個人の同意か社会的合意が必要です。 機能するには大多数の人が参加し、しかも症状のない状態から使っていないといけない。 みんなが使ってメリットがある「Protect Together(お互いに守る)」という形で、利用の環境をデザインできるかどうかがキーになるでしょう。 また今後アップルとグーグルが共同でBluetoothによる接触追跡機能を実装した時に、国によってはユーザーに事前に機能の許可を求める「オプトイン」方式ではなく、ユーザーの申告で機能を停止する「オプトアウト」方式で運用するケースもあるでしょう。 一方、どのような形で理解を得るにせよ、「人々にとっての価値」を明確に示すことは必要です。 例えば、病院で「ここで治療を受けるなら、お互いコンタクトトレーシングを入れましょう」なら結構納得できますよね。 介護施設でも「濃厚接触が避けられないので、万が一感染者が出た時に迅速に対応できるように、コンタクトトレーシングを入れましょう」とか。 そういうシチュエーションを考えていく必要がある。 感染者数が抑制したとしても、油断すればすぐにまた増える可能性があります。 さまざまなアプローチを組み合わせて、いのちを守りながら社会活動の範囲を少しずつ広げる仕方を考えていかなくてはなりません。 同分野保健学博士(論文) 早稲田大学人間科学学術院助手、東京大学大学院医学系研究科医療品質評価学講座助教を経て、2009年4月より東京大学大学院医学系研究科医療品質評価学講座准教授。 2014年4月より同教授(2015年5月より非常勤)、2015年5月より慶応義塾大学医学部医療政策・管理学教室教授。

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【慶應大医学部教授・宮田裕章1】 データで社会をより良く変える。コロナ厚労省・LINE調査の設計に奔走

宮田 裕章 教授

宮田さんが取り組むLINEとのプロジェクト画面。 左から東京都民向けの「パーソナルサポート」の登録画面、厚生労働省の全国調査の登録画面、都道府県単位の「パーソナルサポート」の質問入力ページ 二つのプロジェクト 「お住まいの地域に応じたアカウントに登録し、アンケートに答えていただくと、その結果をもとに健康状態にあわせた情報提供や適切な行動のサポートが受けられます。 また、よくある質問や最新情報の確認、LINE上で医師に相談できるサービスもご利用いただけます」 LINEのホームページには、このような紹介文とともに、都府県のLINE公式アカウントを「友だち追加する」アイコンがあります()。 アンケートのような形式でユーザーが健康状態や予防行動について回答すると、その人に合った細やかな情報を公式アカウントから届ける仕組みです。 このLINEのホームページには厚労省の公式アカウントの登録がありますが、宮田さんの企画した厚労省全国調査は公式アカウントの「友だち追加する」のクリックの有無にかかわらず、LINEの全アカウントに「プッシュ通知機能」を通じて協力依頼が届きます()。 それがもう一つのプロジェクトです。 マスメディアだけでなくインターネット空間には真偽は別にして大量の情報があふれ、そこから人々は取捨選択をしないといけない状況です。 別の角度から言えば、それは、ビッグデータを瞬時に集めて解析することで効果的な施策を打ったり、事態の変化に即応できたりするツールになる可能性があります。 宮田さんはもともとデータサイエンティストでもありますが、どの時点でSNSを活用していこうと動き出したのでしょうか。 最初にアウトブレークを起こした中国が先行して取り組んでいました。 民主主義国家ではないので、プライバシーを制限しながらテクノロジーを使って徹底的に封じ込めていきました。 いまも闘いが続いています。 これも一つのアプローチだと思います。 たとえば、携帯電話のライフログを政府が収集し、感染者と過去に行動を共にしたり、接触したりした可能性がある人たちに、「3日前あなたは同じ車両に乗っていました」などとアラートを出し、自宅待機をさせ、検査、隔離をいていくという方法もあります。 一方で、私たち日本は、ロックダウン(都市封鎖)など超法規的措置をこれからとるかもしれませんし、緊急事態の際は人権の制約も必要になってくることがあるかもしれません。 民主主義国家としての制約があるなかで、いまできることをまずチャレンジしたいと考えました。 人々の同意を軸にしながらデータを集めて、一人一人をサポートする情報を提供する。 それと同時に、いま誰がどこでどのような症状を抱えているのかなどの情報を匿名化し、ビッグデータとして分析することで、地域の感染者の背後にある見えにくい社会の状況を可視化することができます。 たとえば、広域でロックダウンするのではなく、エリアを限定して対策を行うことができるかもしれませんし、一度封鎖した後の規制の緩和を検討する際の根拠になるかもしれません。 データがなければそのような判断は難しいのです。 感染症の封じ込めにおいてはクラスター(感染者の集団)対策は重要です。 他方、世界各国の状況を見ると、クラスターが追えなくなったとき、様々なアプローチでデータを取ることが重要になります。 私は様々な可能性に備えてデータを準備することが重要だと考えています。 今回のLINEのプロジェクトはそのひとつです。 考え出したのは2月中旬です。 神奈川県をはじめ都道府県単位で取り組んでもらっているプロジェクトと、厚生労働省のプロジェクトの二つがあります。 最初は神奈川県顧問をしている関係で、「新型コロナ対策パーソナルサポート」を始めました。 2月下旬になり、学校の「一斉休校」要請や、ヨーロッパでオーバーシュート(感染爆発)に伴う戒厳令のような強い規制が始まり、日本も急いで作らないといけないと判断しました。 神奈川県顧問を兼任されているLINEの執行役員の方に、「パーソナルサポート」を呼びかけました。 3月5日に神奈川県でスタートし、3月末時点で、18都府県100万ユーザーから登録をいただいています。 今週中に全国の半数以上の都道府県を対象にする予定です。 その後、厚労省データヘルス改革推進本部参与をしている関係から、厚労省のプロジェクトとして3月31日に始まったLINEによる全国調査も企画しました。 感染者の情報のみを保有する厚労省が、様々なアプローチを考えるうえで重要なデータになると考えたからです。 感染者の外側にいる人たちのデータを迅速に得て対策に反映させていくには、8300万人のユーザーがいるLINEが最善だと判断しました。 他のSNSもありますが、幅広い年齢層の多くのユーザーにアプローチできることが理由でした。 都道府県単位の「パーソナルサポート」は、「行政の情報提供業務の一環」として、地方自治体が主体となってLINEを使う枠組みです。 データを保有するのは行政です。 それを基に、日本感染症学会の専門医や厚労省感染症対策本部の専門家でスペシャルチームをつくり、学術的な分析をすることにしています。

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