レセプトデータの構造と管理（2026年）
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November 10, 26
スライド概要
京都大学大学院医学研究科社会健康医学系専攻 臨床研究データ管理学
2026年11月13日
https://sph.med.kyoto-u.ac.jp/syllabus/
https://doi.org/10.37737/ace.27004
京都大学大学院医学研究科社会健康医学系専攻薬剤疫学分野 講師
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レセプトデータの構造と管理（2024年）
深澤 俊貴
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各ページのテキスト
臨床研究データ管理学 2026 年11 月13 日 レセプトデータの構造と管理 深澤 俊貴 京都大学大学院医学研究科 社会健康医学系専攻 薬剤疫学分野 1
経歴・資格など 学位 2017 年 学士（薬科学） 2019 年 修士（薬科学） 2024 年 博士（医学） 慶應義塾大学薬学部薬科学科 慶應義塾大学大学院薬学研究科 京都大学大学院医学研究科 職歴 2019 年 – 2020 年 東北大学病院臨床研究推進センター 助手 2020 年 – 2024 年 京都大学大学院医学研究科薬剤疫学分野・デジタルヘルス学講座 （エーザイ株式会社・協和キリン株式会社との産学共同講座） 2024 年 – 2025 年 京都大学大学院医学研究科薬剤疫学分野 特定講師 （アストラゼネカ株式会社との共同研究） 2025 年 – 現在 京都大学大学院医学研究科薬剤疫学分野 講師 兼業 旭化成セラピューティクス株式会社、 特定助教 MSD 株式会社、株式会社 JMDC 資格 日本薬剤疫学会認定薬剤疫学家、 日本疫学会認定上級疫学専門家 所属学会 日本薬剤疫学会（評議員、編集委員、拡充委員）、日本疫学会、 International Society for Pharmacoepidemiology など 2
プラトンの「洞窟の比喩」 見えているものを、 現実そのものと 思っていないか 壁に映る影しか知らなければ、 それを現実だと思ってしまう 振り返ることで、 その影を生み出しているものに 気づく 図：深澤作成（ ChatGPT 使用） 3
データを見つめる研究者 私たちは データを通じて 何を見ているのか 患者に起きたことのすべてが、 データに表れるわけではない 私たちが見ているのは、 診療・記録・収集・加工の 過程を経て得られた情報である 図：深澤作成（ ChatGPT 使用） 4
振り返る研究者 データを生み出す 過程に、 目を向ける 誰の、何が、いつ、どのように 記録されているのか その過程と限界を理解し、 問いに答えるために必要な情報が 得られるかを確かめる 図：深澤作成（ ChatGPT 使用） 5
到達目標 • レセプトの作成目的・基本構造と、診療情報が記録される仕組みを説明できるようになる • レセプトで把握できる情報とその限界を理解し、研究への影響を説明できるようになる • NDB 申請用の「申出依頼テンプレート」を使ったグループワークを通じて、研究目的に応じて必 要なレコードとデータ項目を選択できるようになる 6
アウトライン 1 日本の医療保険制度と医療情報データベース（レセプトデータベースを中心に ） 2 レセプトデータの構造と利用上の留意点 3 グループワーク 7
アウトライン 1 日本の医療保険制度と医療情報データベース（レセプトデータベースを中心に ） 2 レセプトデータの構造と利用上の留意点 3 グループワーク 8
日本の医療保険制度 • 誰もが必要な医療を受けられるよう、次の の仕組みを備えている 3つ • 特徴1：国民皆保険（全国民の公的医療保険 への加入を保障） • 特徴2：フリーアクセス（受診する医療機関を 原則自由に選べる） • 特徴3：現物給付（一部自己負担金で 受けられる） 医療を • 2011 年（ The Lancet ）：国民皆保険 50 周年を 機に、日本の経験を国際社会と共有する特集 • 2026 年（ The Lancet Regional Health – Western Pacific ）： 2040 年に向け、地域中心の 医療への転換と国際保健戦略を提言する特集 9
特徴1：国民皆保険 公的医療保険 保険者（ 保険者数） 主な加入者（ 加入者数） 組合管掌健康保険（ 組合健 健康保険組合（ 1,378 団体） 保） 大企業の従業員とその扶養家族 （約 2,792 万人） 全国健康保険協会管掌健康 全国健康保険協会（ 1団体） 保険（協会けんぽ） 中小企業の従業員とその扶養家族 （約 3,970 万人） 共済制度* 共済組合等（ 85 団体） 公務員・私立学校教職員とその被扶養者 （約 976 万人） 国民健康保険（市町村国保） 都道府県（ 47 団体）・市町村 （ 1,716 団体） 被用者保険等に加入していない自営業 者・年金生活者など（約 2,204 万人） 後期高齢者医療制度† 後期高齢者医療広域連合（ 47 団体） 原則75 歳以上の人（約 2,033 万人） 被用者保険 保険者数・加入者数は 2025 年3月末。業種別の国保組合（医師国保・建設国保など）や船員保険等は省略 * 国家公務員共済組合制度、地方公務員共済組合制度、私立学校教職員共済制度 の医療保険部分 † 一定の障害認定を受けた 65 ～74 歳も対象 厚生労働省. 令和8年版厚生労働白書 資料編. 2026. 10
特徴2：フリーアクセス 日本 例：イギリス、オランダ、カナダなど 一次医療 一般医・家庭医 （ general practitioner など） 二次医療 三次医療 必要に応じて 紹介 二次、三次医療 11
特徴3：現物給付 医療費総額 自己負担金 2割 小学校 就学前 3割 小学校就学後–69 歳 * 70 歳以上の現役並み所得者は3割、 75 歳以上の一定以上所得者（現役並み所得者を除く）は 2割 70 –74 歳* 2割 1割 ≥ 75歳* 12
保険診療とリアルワールドデータの生成 保険加入者 保険者 保険医療機関 保険薬局 レセプト レセプト 審査支払機関 医療機関データベース レセプトデータベース 13
診療情報（検査値なし） 診療情報（検査値あり） 世界の医療情報データベース レセプト データベース 医療機関 データベース プライマリーケア データベース 統合ヘルスケア データベース 一次医療 一次医療 一次医療 一次医療 専門医療 入院医療 専門医療 Carrero JJ, et al. Kidney Int . 2023;103(1):53 -69. 入院医療 専門医療 入院医療 専門医療 入院医療 14
日本の医療情報データベース 1/4 レセプト データベース 医療機関 データベース 一次医療 一次医療 専門医療 入院医療 専門医療 診療情報（検査値なし） 診療情報（検査値あり） 入院医療 15
日本の医療情報データベース 2/4 日本薬剤疫学会. 日本における薬剤疫学に応用可能なデータベース調査 . 16
日本の医療情報データベース 3/4 日本薬剤疫学会の健康・医療情報データベース活用委員会が行っている「日本における薬剤疫学に 応用可能なデータベース調査」をもとにした論文 Kumamaru H, et al. Pharmacoepidemiol Drug Saf . 2024;33(1):e5680. 17
日本の医療情報データベース 4/4 JMDC 保険者データベース Nagai K, et al. J Gen Fam Med . 2021;22(3):118 -127. JMDC 電子カルテデータベース（旧 RWD データベース） Okumura Y, et al. Ann Clin Epidemiol . 2024;6(3):58 -64. JMDC 医療機関データベース Nagai K, et al. J Gen Fam Med . 2020;21(6):211 -218. DeSC データベース Yasunaga H. Ann Clin Epidemiol . 2025;7(2):46 -49. 18
日本のレセプトデータベース 主な公的DB NDB ◎ ほぼ全国民 網羅性* （組合健保、協会 けんぽ、共済、国 保、後期高齢者） 主な民間DB KDB △ 国保、後期高齢者 JMDC 保険者DB JMDC 後期高齢者DB △ 組合健保、共済、 国保 △ 後期高齢者 〇 組合健保、国保、 後期高齢者 〇 追跡性 ◎ 転院しても可 † 検査値 取得 △ 健診データから限定的に可 * 保険ごとに対象者が異なるため、 DeSC DB DBごとにカバーする対象者の年齢、性別、職種に偏りがある † 追跡可能な範囲は、保険加入期間・データ収載期間と ID連結の可否に依存する。 契約終了等で保険者からのデータ提供が 停止すると、多数の対象者の追跡が同時に打ち切られることがある 19
レセプトデータベース：生成の流れ 20
レセプトとは 医科入院外レセプト • レセプトは、診療報酬明細書の 通称 医科入院レセプト • 保険加入者が受けた診療内容が 記録される DPCレセプト • 主に医科レセプト（入院外 /入 院） 、 DPCレセプト、調剤レセ プト、歯科レセプトの 4種類（ほ かに訪問看護レセプトもある） 調剤 調剤レセプト • 各保険医療機関・薬局から保険 加入者ごとに月締めで発行さ れ、審査支払機関を通じて保険 者に集積 歯科 歯科レセプト 外来 医科医療機関 入院 保険薬局 歯科医療機関 21
レセプトデータベース：強み • 追跡性の高さ：保険者を変更しない限り、転院や複数の医療機関受診があったとしても、診療・ 処方等の請求情報を施設横断的に追跡可能 • 対象集団の有病割合・発生率を推定可能（分母を適切に設定できる場合） 株式会社JMDC. JMDC Claims Database . 22
レセプトデータベース：弱み • 傷病名の不正確さ：本当はその傷病を有していなくとも、保険病名として記録されうる • バリデーション研究の実施、アルゴリズムの開発により対処 • 処方や調剤の記録が必ずしも患者の服薬を意味しない • レセプト自体には原則として検査値がない（健診等との連結可否は Fukasawa T, et al. J Epidemiol . 2020;30(2):57 -66. データベース による） 23
レセプトデータベース：傷病を特定するためのアルゴリズム 例： SJS/TENを特定するためのアルゴリズム（感度 76.9% 、特異度 99.0% ） SJS/TEN のクリニカルパス（すべて必須） • 入院 • 皮膚生検 • SJS/TENの全身療法（ステロイド療法、 SJS/TEN による粘膜病変（いずれか） • SJS/TEN（眼科）または粘膜病変の ICD-10 コード • ステロイド点眼、眼軟膏 • 細隙灯顕微鏡検査 IVIg 療法、血漿交換療法） 自己免疫性水疱症の除外（いずれか） • 抗Dsg1/3 抗体検査 ≥ 2回 • 抗BP180 抗体検査 ≥ 2回 Fukasawa T, et al. PLoS One . 2019;14(8):e0221130. Fukasawa T, et al. Allergol Int . 2021;70(3):335 -342. Fukasawa T, et al. J Allergy Clin Immunol Pract . 2023;11(11):3463 -3472. 24
アウトライン 1 日本の医療保険制度と医療情報データベース（レセプトデータベースを中心に ） 2 レセプトデータの構造と利用上の留意点 3 グループワーク 25
レセプト電算処理システムに関する情報 厚生労働省保険局. 診療報酬情報提供サービス . 26
レセプトからデータベースへの加工過程 Nakao YM, Fukasawa T, Kawakami K. Ann Clin Epidemiol . 2026. Online ahead of print. 27
レセプトデータの構造 レセプトデータは各種レコードに分割され、レコード単位で NDB に格納（下図：医科レセプト ） レセプト共通レコード（ RE ） 性別、年齢、診療年月など 医療機関情報レコード（ IR ） 医療機関コード、都道府県など 傷病名レコード（ SY） 傷病名コード、転帰など 保険者レコード（ HO ） 診療実日数、合計点数など 診療行為レコード（ SI ） 診療行為コード、量など 厚生労働省. NDB の利用を検討している方へのマニュアル 医薬品レコード（ IY） 医薬品コード、量、回数など . 28
医科レセプト DPCレセプト 調剤レセプト レセプト管理レコード（ MN ） レセプト管理レコード（ MN ） レセプト管理レコード（ 医療機関情報レコード（ IR） 医療機関情報レコード（ IR） 薬局情報レコード（ レセプト共通レコード（ RE） レセプト共通レコード（ RE） レセプト共通レコード（ 保険者レコード（ 公費レコード（ HO ） 保険者レコード（ KO） 公費レコード（ HO ） 保険者レコード（ KO） 公費レコード（ MN ） YK） RE） HO ） KO） 傷病名レコード（ SY） 傷病名レコード（ SY） 処方基本レコード（ SH） 医薬品レコード（ IY） 医薬品レコード（ IY） 調剤情報レコード（ CZ） 診療行為レコード（ SI） 診療行為レコード（ SI） 医薬品レコード（ 特定器材レコード（ TO） 特定器材レコード（ TO） 特定器材レコード（ TO） コメントレコード（ CO） コメントレコード（ CO） コメントレコード（ CO） 日計表レコード（ 症状詳記レコード（ NI ） 日計表レコード（ SJ） NI ） 症状詳記レコード（ 臓器提供医療機関情報レコード（ TI） 臓器提供者レセプト情報レコード（ TR） 摘要欄レコード（ SJ） TI） 臓器提供者レセプト情報レコード（ 臓器提供者請求情報レコード（ TS） 臓器提供者請求情報レコード（ TS） 包括評価対象外理由レコード（ GR） 包括評価対象外理由レコード（ GR） 傷病レコード（ SB） KK） 診療関連レコード（ SK） 外泊レコード（ 厚生労働省. NDB の利用を検討 している方へのマニュアル . 奥村 泰之. NDB データハンドリ ングの工夫 . BU） 患者基礎レコード（ GA） 包括評価レコード（ HH ） 合計調整レコード（ GT） 診療行為レコード（ SI） コーディングレコード（ TK） 基本料・薬学管理料レコード（ 臓器提供医療機関情報レコード（ 診断群分類レコード（ IY） CD） 分割技術料レコード（ KI） 各種レコードを統合し、 テーブルデータに変換 ST） TR） テーブル名 情報源 レセプト RE, HO, BU 傷病 SY, SB, BU 医薬品 IY, CZ, SH, CD（ IYと CDの重複分は削除*） 診療行為 SI, CD（ SIと CDの重複分は削除*） IR, YK *特定入院期間（ 診断群分類ごとに定められている算定期間 ） を超える場合 29
リレーショナルデータベース 1/2 • レセプト通番 でレセプトを特定、データを連結 • 個人ID で個人を特定、データを連結 （ NDB の場合： ID1 、 ID2 、 ID5 ） レセプト通番 ID 性別 年齢 … XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX レセプト通番 XXXXX XXXXX XXXXX 傷病名コード 疑い病名フラグ 診療開始日 レセプト テーブル XXXXX … XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX レセプト通番 XXXXX 医薬品コード XXXXX 処方日 XXXXX 調剤日 XXXXX … XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX レセプト通番 XXXXX XXXXX 診療行為コード 実施日 XXXXX 回数 XXXXX … XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX 傷病 テーブル 医薬品 テーブル 診療行為 テーブル 30
リレーショナルデータベース 2/2 • 傷病名コード、医薬品コード、診療行為コード 詳細情報を付加 を用いて、各種マスターと連結することにより、 レセプト通番 傷病名コード 疑い病名フラグ 診療開始日 … XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX 傷病名コード 傷病名基本名称 ICD-10 -1 ICD-10 -2 XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX 傷病テーブル 傷病マスター 31
レセプトテーブルの作成と留意点 項目 医科レセプト DPCレセプト 調剤レセプト * 薬局のコード・所在地は レセプト通番 RE, HO, IR RE, HO, BU, IR RE, HO, YK ID1 RE RE RE • 留意点1（ NDB ）： 個人IDの一意性 は保証なし /被保険者台帳の欠如 ID2 RE RE RE ID5 RE RE RE 診療年月 RE RE RE 入院年月日 RE BU ― 退院年月日 ― BU ― 性別 RE RE RE 年齢階層コード RE RE RE 医療機関コード IR IR RE（処方元） * 都道府県 IR IR RE（処方元） * 入院外来区分 RE ― ― 点数 HO HO HO Nakao YM, Fukasawa T, Kawakami K. Ann Clin Epidemiol YKから取得 • 留意点2： 入院エピソードの再構成 が必要 • 留意点3（ NDB ）： 年齢データは年 齢階層コードで提供 . 2026. Online ahead of print. 32
傷病テーブルの作成と留意点 項目 医科レセプト DPCレセプト 調剤レセプト レセプト通番 SY SY, SB, BU ― 傷病名コード SY SY, SB ― 疑い病名フラグ SY SY, SB ― 傷病名区分 ― SB ― 診療開始日 SY SY* ― 転帰区分 SY SY, BU ― * 総括対象医科入院分 • 留意点4（ NDB ）： 研究者による公開マスターの加工が必要 • 留意点5： 傷病の診療日は正確に特定できない場合あり • 留意点6： 医療機関外の死亡の捕捉は不十分 Nakao YM, Fukasawa T, Kawakami K. Ann Clin Epidemiol 奥村 泰之. NDB を用いた臨床疫学研究の留意点 . . 2026. Online ahead of print. 33
医薬品テーブルの作成と留意点 項目 医科レセプト DPCレセプト * 調剤レセプト * IYと CDの重複分は削除 レセプト通番 IY IY, CD IY, CZ, SH† † IY、 CZ、 SHレコードはレセプト通番 医薬品コード IY IY, CD IY 処方日 IY IY, CD CZ 調剤日 ― ― CZ 処方日数‡ IY IY, CD CZ（調剤数量） 1日処方量‡ IY IY, CD IY 頓服フラグ ‡ IY IY, CD SH • 留意点4（ NDB ）： と処方番号を用いることで突合可能 ‡ 数量・回数の意味は剤形・診療識別 により異なる 研究者による公開マスターの加工が必要 • 留意点7： 剤形によっては 1日処方量の正確な特定が不可能 • 留意点8： 一部の投薬状況は把握不可能 • 留意点9： 医科レセプトの実施日は 2012 年4月診療分から記録必須 • 留意点10 （ NDB ）： 実施日（処方日）・回数（処方日数）は横持ちから縦持ちへの変換が必要 Nakao YM, Fukasawa T, Kawakami K. Ann Clin Epidemiol 奥村 泰之. NDB を用いた臨床疫学研究の留意点 . . 2026. Online ahead of print. 34
診療行為テーブルの作成と留意点 項目 医科レセプト DPCレセプト * 調剤レセプト レセプト通番 SI SI, CD ― 診療行為コード SI SI, CD ― 実施日 SI SI, CD ― 回数 SI SI, CD ― 数量 SI SI, CD ― • 留意点4（ NDB ）： * SIと CDの重複分は削除 研究者による公開マスターの加工が必要 • 留意点8： 一部の検査状況は把握不可能 • 留意点9： 医科レセプトの実施日は 2012 年4月診療分から記録必須 • 留意点10 （ NDB ）： 実施日・回数は横持ちから縦持ちへの変換が必要 Nakao YM, Fukasawa T, Kawakami K. Ann Clin Epidemiol 奥村 泰之. NDB を用いた臨床疫学研究の留意点 . . 2026. Online ahead of print. 35
留意点1（ NDB ）：個人 ID の一意性は保証なし /被保険者台帳の欠如 • 個人IDが一意でないと、① 別人を同一人物として識別してしまう可能性、② する可能性、③ 保険者と姓の同時変更で追跡不能（ ID1 ・ ID2 のみの場合） 同一人物を重複計上 • 被保険者台帳データがないと、① 未受診者を特定できず、有病割合・発生率の分母設定に支障、 ② 受診記録が途絶えた理由（死亡等）の特定が困難 ID 概要 留意点 ID1 • 保険者番号、被保険者証の記号・番号、生年 月日、性別をもとにした ID • 同性の双子等は識別不能（記号・番号等が同じ場合） • 保険者の変更や誤記により、紐付け不能 ID2 • 氏名、生年月日、性別をもとにした ID • 同姓同名、同一生年月日、同性の場合、識別不能 • 氏名の変更や誤記により、紐付け不能 ID5 • 被保険者番号等の履歴をもとにした ID • 保険者の変更により紐付け不能になる課題に対応 • レセプトでは 2022 年2月診療分から利用可 厚生労働省. NDB の利用を検討している方へのマニュアル 6NC 連携による医療政策研究等を⽬的とした . NDB 研究体制構築のための研究班 . NDB 研究の限界と対応策 . 久保 慎一郎, 他. レセプト情報・特定健診等情報データベース（ 奥村 泰之. NDB を用いた臨床疫学研究の留意点 . NDB ） 利用促進に向けた取り組み . 36
留意点2：入院エピソードの再構成が必要 • 入院エピソードは、① 複数月にまたがる可能性、② DPCレセプトから医科レセプトに移行する可 能性、③ 医科レセプトから DPCレセプトに移行する可能性がある • DPCレセプトの入退院日と、医科レセプトと総括対象医科入院レセプトの入院料等の算定によ り入退院日を推定する必要あり • 医科レセプトでは、予定・緊急入院を区別できない（ DPCデータの様式 1では可能） 福田 治久, 他. 保健医療科学. 2019;68(2):158 –167. 奥村 泰之. NDB を用いた臨床疫学研究の留意点 . 37
留意点3（ NDB ）：年齢データは年齢階層コードで提供 • 年齢は年齢階層コードで提供される （ 実年齢または満年齢を元に格納） • 実年齢：診療月の末日時点の年齢が適用 • 満年齢：診療年度末時点の年齢が適用 項目 説明 年齢階層コード 1 5歳刻み、最大は 80 歳以上 年齢階層コード 2 0–9歳は1歳刻み、 10 歳以上は5歳刻み、最大は 100 歳以上 年齢階層コード 3 0–19 歳は1歳刻み、 20 歳以上は5歳刻み、最大は 100 歳以上 厚生労働省. よくあるご質問（ FAQ） . 38
留意点4（ NDB ）：研究者による公開マスターの加工が必要 • 基本マスターとは、医療保険請求のための統一コードに、価格や点数、算定条件等の各種情報を 付加した電子的マスターファイルのこと • 厚生労働省保険局が運用する「診療報酬情報提供サービス」のウェブページで公開 厚生労働省保険局. 診療報酬情報提供サービス . 39
基本マスターの更新 診療報酬改定や新薬収載等に伴い随時更新される 厚生労働省保険局. 診療報酬情報提供サービス . 40
基本マスターの仕様説明書 厚生労働省保険局. 診療報酬情報提供サービス . 41
傷病名マスター（研究用に整備する項目の例） 項目 説明 傷病名コード レセプト電算処理システムコード。傷病名ごとに付与される 傷病名基本名称 傷病名マスターに収載された傷病名の基本名称 ICD-10 -1 国際疾病分類第10 版（ ICD-10 ）コード（基礎疾患の分類番号） ICD-10 -2 国際疾病分類第10 版（ ICD-10 ）コード（症状発現の分類番号） • 例：糖尿病性白内障で「 ICD-10 -1」には糖尿病の ICD-10 コード「 には白内障のICD-10 コード「 H280 」を入力 E143 」を入力し、「 ICD-10 -2」 • 白内障を特定したい場合、 ICD-10 -1だけを使うと「糖尿病性白内障」を取りこぼす 社会保険診療報酬支払基金. レセプト電算処理システム マスターファイル仕様説明書 . 42
ICD -10 コード 世界保健機関（ WHO ）が作成した分類であり、死亡や疾病のデータを体系的に記録、分析、解釈、 比較するために用いられる ICD10 国際疾病分類第10 版（ 2013 年版） . 43
ICD -10 コードの構成と傷病名コードとの対応関係 コード /分類 説明 例 疾患領域等による大きな分類 第Ⅳ章：内分泌、栄養及び代謝疾患 （ E00 –E90 ） ICD-10 コード • 章 • 3桁–5桁の分類 疾患群や病態を分類。複数の傷病名が同じコードに 対応する場合がある 2型糖尿病性白内障： E113 2型糖尿病性網膜症： E113 傷病名コード 2型糖尿病性白内障： 8844347 2型糖尿病性網膜症： 8830045 傷病名ごとに付与されたレセプト電算処理システム コード。 MEDIS -DCの標準病名マスターと対応 この 2つが対応関係にある 44
医薬品マスター（研究用に整備する項目の例） 項目 説明 医薬品コード レセプト電算処理システムコード。 薬価基準収載医薬品コード 厚生労働省が定める薬価基準収載品目につけられた 12 桁のコード 個別医薬品コード（ 薬価基準収載医薬品コードを拡張し、すべての商品を区別できるようにした 桁のコード YJコード） 1桁目は「 6」 EphMRA -ATCコード 欧州医薬品市場調査協会（ EphMRA ）の医薬品分類に基づくコード WHO -ATCコード 解剖治療化学分類法（ Anatomical Therapeutic Chemical Classification System ： ATC）に基づくコード 医薬品名 医薬品の販売名 成分名 医薬品の有効成分名 投与経路 薬価基準収載医薬品コードの投与経路の情報に準拠した分類 剤形 薬価基準収載医薬品コードの 剤形の情報に準拠した分類 KEGG: Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes. 医薬品コード . 12 45
薬価基準収載医薬品コード /YJコード • 厚生労働省が定める薬価基準収載品目につけられた 12 桁のコード • 薬価基準収載医薬品コードと YJコードの違いは、データインデックス株式会社の レッジ 』 を参照 『 情報医療ナ • コードの各桁の意味は以下の通り 2149039F1015 A B 「ロサルタンカリウム２５ｍｇ錠」の例 CD E F A： 薬効分類番号（日本標準商品分類「 B： 投与経路及び成分（内服薬： 87 医薬品及び関連製品」のサブカテゴリーに対応した薬効分類 ） 001 –399 、注射薬： 400 –699 、外用薬： 700 –999 ） C： 剤形（内服薬の場合、 A–E：散剤、 F–L：錠剤、 M–P：カプセル、 Q–S：液剤、 T・ X：その他 ） D： 上記A–Cによる同一分類内の規格単位ごとの番号 E： 上記Dによる同一規格内の番号（統一名収載品目の場合は 01 ） F： チェックデジット（読み取りミスなどをチェックするために他の桁の値から計算式で求められる数字 KEGG: Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes. データインデックス株式会社 ） 医薬品コード . . 情報医療ナレッジ . いろいろな医薬品コード . 46
EphMRA -ATCコード /WHO -ATCコード • EphMRA -ATCと WHO -ATCは異なる分類体系のため、区別が必要 • EphMRA -ATCコード：主な用途は、製薬会社のマーケティング • WHO -ATCコード：主な用途は、医薬品の使用実態や副作用を調査する薬剤疫学研究 • WHO -ATCコード の各桁の意味は以下の通り C09CA01 「ロサルタン」の例 レベル 1： 解剖学的部位に基づいたメイングループ レベル 2： 治療・薬理サブグループ レベル 3・ 4： 化学・治療・薬理サブグループ レベル 5： 化学物質 KEGG: Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes. データインデックス株式会社 医薬品コード . . 情報医療ナレッジ . いろいろな医薬品コード . 47
効能効果の対応標準病名 1/2 • 一般財団法人日本医薬情報センター（ JAPIC）が開発したシステム • 医療用医薬品添付文書の「効能効果」に対応する「標準病名」を関連付け、相互に検索 • 病名、商品名、一般名、薬効分類、 ICD10 から検索可能 • 添付文書の「効能効果」と対応する「標準病名」の結び付けは、 評価を受けて独自に作成 JAPICが専門家による妥当性の • 医療のIT化を推進しようとする内閣府や厚生労働省の戦略の一助となるよう広く一般に無料公開 一般財団法人日本医薬情報センター . 効能効果の対応標準病名. 48
効能効果の対応標準病名 2/2 ロサルタンカリウム錠 25mg 「アメル」の検索例 一般財団法人日本医薬情報センター . 効能効果の対応標準病名. 49
診療行為マスター（研究用に整備する項目の例） 項目 説明 診療行為コード レセプト電算処理システムコード。 診療行為名 診療報酬情報提供サービスの医科診療行為マスターの診療行為省略名称 区分番号 医科診療報酬点数表に記載されているアルファベットと数字からなる番号 社会保険診療報酬支払基金. レセプト電算処理システム 1桁目は「 1」 マスターファイル仕様説明書 . 50
診療行為の区分 医科診療報酬 基本診療料 特掲診療料 区分番号のアルファベット 分類 Ａ 初・再診料、入院料等 Ｂ 医学管理等 Ｃ 在宅医療 Ｄ 検査 Ｅ 画像診断 Ｆ 投薬 Ｇ 注射 Ｈ リハビリテーション Ｉ 精神科専門療法 Ｊ 処置 Ｋ 手術 Ｌ 麻酔 Ｍ 放射線治療 Ｎ 病理診断 O その他 医学通信社. 診療点数早見表 2026 年度版. 51
留意点5：傷病の診療日は正確に特定できない場合あり • 医科レセプトに記録される診療開始日は、当該医療機関において、その傷病の診療を開始した年 月日 • 再診料は、傷病特異的ではないため、医科レセプトに複数の傷病が記載されていた場合、再診料 の算定日は分かるが、どの傷病に対する受診かは特定できない • DPCの傷病レコード（ 日は特定不可能 SB）には診療開始日の項目がない ため、⼊院後に発生した傷病の診療開始 52
留意点6：医療機関外の死亡の捕捉は不十分 • レセプトは診療報酬請求の記録であり、死亡を網羅しない。請求上、死亡を記録する動機が乏し いと、受診後の死亡等が記録されにくく、感度が低下する • 健康保険組合の65 –74 歳の被保険者本人を対象とした研究では、死亡の感度・特異度は、入院 患者で94.3% ・ 98.5% 、外来患者で 47.4% ・ 99.9% • 13 自治体の市町村国保・後期高齢者医療加入者と生活保護受給者を対象とした LIFE Study で は、人口動態統計を基準とした医療レセプトによる死亡の感度は、病院 90 –92% 、自宅 63 – 71% 、介護老人保健施設・介護医療院 4–5% • 介護施設での死亡は、介護レセプトの併用で捕捉が改善する • 市町村国保・後期高齢者医療のデータベースでは、死亡情報を含む加入者台帳が利用できれば、 死亡年月等を把握可能 Sakai M, et al. Environ Health Prev Med . 2019;24(1):63. Maeda M, et al. J Epidemiol . 2026. Online ahead of print. 53
留意点7：剤形によっては 1日処方量の正確な特定が不可能 • レセプト上の 数量・回数の意味は剤形・診療識別により異なる 。例えば、 • 頓服薬、外用薬では、 1日処方量を正確に求められない （ 処理方法の詳細は『 ナショナルデー タベースの学術利用促進に向けて : レセプトの落とし穴 』 を参照 ） • アンプル製剤は残量廃棄分も請求され、請求量と実投与量が一致しないことがある 奥村 泰之, 他. Monthly IHEP . 2017;(268):16 –25. 54
留意点8：一部の投薬・検査状況は把握不可能 • 診療報酬の算定ルールにより、一部の投薬・検査状況は把握不可能。例えば、 • 算定回数制限：「 外あり） D005 血液形態・機能検査」 では、 HbA1c は原則月1回しか算定できない（例 • 併算定の制限：「 D007 血液化学検査」 では、 HDL コレステロール、総コレステロール、 レステロール を併せて測定した場合、 主たる 2項目しか算定できない LDLコ • 包括評価：「 J038 の1–3 慢性維持透析」では、透析液（灌流液 ） 、血液凝固阻止剤、生理食塩 水、エリスロポエチン製剤、ダルベポエチン製剤、エポエチンベータペゴル製剤、 HIF -PH 阻害 剤の費用は所定点数に含まれ、別に算定できない 55
留意点9：医科レセプトの実施日は 2012 年4月診療分から記録必須 • 医科レセプトにおいて、実施日は 2012 年4月診療分から記録必須となったため、日単位の解析で は、対象期間と実施日の記録状況を確認する • 例えば、曝露とアウトカムの特定に医薬品や診療行為の実施日が必要な場合、 2012 年3月以前は 実施日を特定できない場合があり、同月内の曝露とアウトカムの前後関係を誤るおそれがある 厚生労働省. 電子情報処理組織の使用による請求又は光ディスク等を用いた請求により療養の給付等の請求を行う保険医療機 関から提出された診療報酬明細書の取扱いについて . 56
留意点10 （ NDB ）：実施日・回数は横持ちから縦持ちへの変換が必要 • 医科・ DPCレセプトの医薬品レコード（ に回数が記録される（横持ちデータ ） IY）・診療行為レコード（ SI）では 、「 1–31 日の情報」 • 横持ちデータのままだと解析しにくいため、縦持ちデータに変換する（以下は患者 2026 年10月診療分のSIの例） 診療行為コード 1日の情報 XXXXX 1 YYYYY 1 2日の情報 … Aにおける 31 日の情報 … 1 ZZZZZ … … 1 診療行為コード 実施日 回数 XXXXX 2026/10/01 1 YYYYY 2026/10/01 1 YYYYY 2026/10/02 1 ZZZZZ 2026/10/31 1 57
アウトライン 1 日本の医療保険制度と医療情報データベース（レセプトデータベースを中心に ） 2 レセプトデータの構造と利用上の留意点 3 グループワーク 58
グループワーク ＜設定＞ • 2015 –2025 年のNDB データを用い、糖尿病と新規に診断された患者の糖尿病治療薬の使用実態を 記述する薬剤疫学研究を計画しています。医療費は算出しません ＜グループワーク＞ • 「申出依頼テンプレート .xlsx 」の医科レセプト情報、 DPCレセプト情報、調剤レセプト情報の各 シートで、以下を検討してください（記号はプルダウンで選択） • 課題1：「医薬品テーブル」の作成に必要 な「抽出項目」を選び、出力対象を■に してください • 課題2： 課題1で選んだ「抽出項目」のう ち、研究に必要な「データ項目名」の 「出力」欄を〇にしてください 59
振り返る研究者 データを生み出す 過程に、 目を向ける 誰の、何が、いつ、どのように 記録されているのか その過程と限界を理解し、 問いに答えるために必要な情報が 得られるかを確かめる 図：深澤作成（ ChatGPT 使用） 60
まとめ • レセプトは診療報酬請求のための記録であり、患者に起きたことのすべてを表すものではない • 記録・算定の仕組みを踏まえ、「記録がない」ことと「起きていない」ことを区別する • 研究目的から必要な情報を考え、レコードの選択・結合・加工に落とし込む • 研究計画の段階から、レセプトデータを用いた研究に精通した専門家に相談する 61