プライバシー・バイ・デザインアプローチによる多発性硬化症のための2つの仮想臨床試験の生成とオープンデータセットとしての公開：評価研究
カテゴリ：公衆衛生・予防医療
公開日：2026年2月19日
タイトル：Privacy-by-Design Approach to Generate Two Virtual Clinical Trials for Multiple Sclerosis and Release Them as Open Datasets: Evaluation Study
雑誌名：J Med Internet Res. 2025 Oct 01; 27: e71297. doi: 10.2196/71297. Epub 2025 Oct 01.
概 要：
本研究は、プライバシー・バイ・デザイン技術「アバター」を用いて、ランダム化臨床試験（RCT）から得られた情報を再現する合成データセットを生成できるかを評価しました。個人データの共有はプライバシーの懸念から制限されているため、生成された仮想患者集団は、センシティブな参照データセットの代理として機能します。最終的に、プライバシーと有用性の最適なバランスを持つ合成データセットを選定し、プラセボ群のデータセットをオープンデータとして公開しました。
方 法：
2つの多発性硬化症に関する第3相RCT（NCT00213135およびNCT00906399）から2160の合成データセットを生成しました。各RCTから最適なプライバシーと有用性を持つデータセットを選定するため、プライバシー指標を計算し、変数分布の比較や、報告されたすべてのエンドポイントの効果方向、95%信頼区間内での一致、統計的有意性を確認しました。
結 果：
メンバーシップ推測攻撃に対する保護は最も難しいプライバシー指標でしたが、主要エンドポイントの再現性は72.5%および80.8%のデータセットで達成されました。有用性は変数やエンドポイントによって不均一でしたが、最適化された生成設定により、プラセボおよび承認された治療群のすべての有効性エンドポイントを再現しつつ、満足のいくプライバシーを維持するデータセットを選定しました。
結 論：
主要および二次的有効性エンドポイントを再現する合成RCTデータセットの生成は可能であり、満足のいくプライバシーレベルを達成できることが示されました。この方法の健康データ共有の可能性を示すため、プラセボ群のデータセットをオープンデータとして公開しました。