對於此案的許多爭點,在雙方及法庭之友意見書已有詳細描述。本文擬從健保資料有別於自費生醫資料的社會連帶性,來說明健保資料用於學術研究的正當性。
一項反對意見是:民眾是在強制納保的情況下就醫,意思自主權一開始就已受限制,所以不應在未經民眾同意下,使用個資。
然而,這種觀點忽略了健保醫療資料的產生,與釋字472號揭示全民健保制度的社會互助、危險分攤及公共利益之考量,彼此間的緊密關係。
在某些國家,照一張核磁造影(MRI)影片,就可能花費數千元美金;在醫院住上一個禮拜,全家就可能面臨財務危機。正因有全民健保制度的存在,由於全民的互助與社會連帶,這些生醫資料才能夠以低廉的費用產生。
其次,除了費用分攤,一張醫療影像或一堆生醫資料,若沒有經過精確的辨識,對病人而言沒有任何價值。醫事人員的努力、醫療機構的經營、及世界上生醫研究人員持續努力的共同研究成果,對個案疾病的正確判斷,具有關鍵性影響。
疫情期間,許多研究人員利用過往健保影像、資料,研究分析新冠肺炎。圖片來源:總統府flickr
尤其,醫療品質與治療正確性,也是全民健康保險法制的建置目標。透過學術研究以持續深化對疾病的了解,產生正確的解方,正是全民健保制度的目標之一。
以這次COVID-19疫情而言,許多國家之所以能在很短期間內開發老藥新用,正是透過分析過往病歷,才找出對治疫情的解方。
那麼,允許民眾有退出健保資料庫的權力,所造成的公衛風險為何?
2021年四月,《經濟學人》一篇文章〈設計偏差是有害的,甚至可能致命〉(Design bias is harmful, and in some cases maybe lethal)指出,民眾退出健保資料庫的行為,可能造成某些群體在疾病分析中出現取樣偏差;而這種偏差造成的診斷或治療風險,甚至可能致命。
2005年,學者阿姆斯壯(David Armstrong,65 Archives Internal Med. 1125)比較了在美國健保資料保護法《健康保險隱私及責任法案》(HIPAA,Health Insurance Portability and Accountability Act)施行前後,納入急性冠心症資料庫(the Acute Coronary Syndrome Registry)資料庫的病人背景;發現HIPAA施行後,資料庫內病人多為年紀較高的已婚者,且以白人為主,意味隱私規則的施行,導致資料庫的選擇偏差。
同研究亦提到,即使拒絕率低至3.2%,拒絕同意的研究族群,在年齡、性別、居住地點及先前診斷症狀皆有不同;代表得選擇退出的資料庫,產生了資料的潛在偏差,未來很可能造成某些較小群體在醫療場域遭到誤診、誤醫。(延伸閱讀|李建璋:捐資料就像捐骨髓,自己或許受損但絕對可以救人|未來招待所——智慧醫療)
那麼,是否應將民眾的資料達到完全去識別化、完全沒有回溯到個人的可能(而非僅高度加密),才能釋出供學術研究?
歐美各國對此看法剛好相反。由於生醫資料的研究價值,會隨去識別化程度遞減;因此歐美各國的作法,是設法降低再識別風險,而非只有完全去連結的資料才能用於學術研究。
歐美對於高度去識別化,達到「無從識別特定之當事人」程度、但尚未去連結的個資,均有允許用於學術研究的例子。以嚴格著名的歐盟個資隱私法GDPR第89條明定,假名化技術可用於學術研究,此時可限制資料主體的被遺忘權與拒絕權等。
美國HIPPA下的行政規則〈隱私規則〉(Privacy Rule),也有有限資料集(Limited Data Set)規範,允許在去除許多識別因子後,不經病人許可、使用病歷資料進行學術研究、公共衛生、醫院運作等用途。完全去連結才能用於學術研究的見解,與世界各國法制主流有違。
美國的健保資料保護法HIPPA保護病人隱私,卻也可能造成研究偏誤。圖片來源:Shutterstock
最後,目前的健保資料庫利用方式,研究者須在一間由衛福部控制的無窗戶房間中操作電腦,無法使用任何紙筆、手機等記憶工具;最後也只能帶走運算結果,而非原始資料。此種研究方法下,原始資料自始至終都沒有離開衛福部,故不存在跨機構間的資料分享。
這種作法雖造成研究者的諸多不便,但就法而言,既然不存在跨機構的資料分享,則本案是否涉及《個資法》第6條第4款及第19條「對於提供者和蒐集者之間跨機構分享資料」的規定,應屬可爭執事由。(延伸閱讀|台灣數位治理上空的烏雲:用350萬過世者健保資料做研究,錯了嗎?)
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