| Project/Area Number |
22K17319
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 58010:Medical management and medical sociology-related
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| Research Institution | Hokkaido University of Education |
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Principal Investigator |
鈴木 哲平 北海道教育大学, 教育学部, 准教授 (40768751)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2024: ¥130,000 (Direct Cost: ¥100,000、Indirect Cost: ¥30,000)
Fiscal Year 2023: ¥130,000 (Direct Cost: ¥100,000、Indirect Cost: ¥30,000)
Fiscal Year 2022: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
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| Keywords | データベース医学 / レセプト情報・特定健診等情報データベース / NDB / 健康情報 / 介護情報 / ビッグデータ分析 |
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| Outline of Research at the Start |
自治体による保健医療・介護分野ビッグデータとAI技術を用いた健康づくり事業の分析および評価を行い、AI、傾向スコアマッチング法、SROI(Social Return on Investment)等を用いる。これらの手法を用いる具体的な方法として、①医療費および介護費の予測結果に基づいた健康事業の評価、②健康事業による医療費・介護費抑制効果の分析、③働き世代を対象とした健康づくり事業の評価、を実施する。健康事業の効果を効果の高い事業展開に繋げ、健康経営の効果を医療費・介護費の視点で可視化することで、生産性向上等による企業の活性化に寄与するだけでなく、結果的に地域住民の健康改善へと繋げる。
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| Outline of Annual Research Achievements |
2022年度は、北海道岩見沢市における医療レセプトと特定健診データの連携・分析をさらに進め、国保・後期高齢者・協会けんぽデータにおける医療レセプト・特定健診データの連携・分析を行ってきた。特に、２型糖尿病を新規発症した患者における医療レセプトデータと、前年度までの特定健診データ（主に非侵襲検査データ）を用いた分析を行い、２型糖尿病発症前の生活習慣・運動習慣・健康状態から、将来的な２型糖尿病発症確率を予測する機械学習モデルの構築を行っており、その研究成果については2023年度の学会発表および学術論文において公開を予定している。
平成28年「国民健康・栄養調査」では、糖尿病が強く疑われる者、糖尿病の可能性を否定できない者はいずれも約1,000万人と推計されており、近年特に増加傾向にある生活習慣病の１つであるが、発症の予防・早期発見・合併症の予防が重要とされている。本研究における分析手法を用いることで、発症の予防・早期発見に大きく貢献できることが期待されるとともに、早期発見によって合併症の予防にも影響を与えると考えている。
2023年度以降も引き続き、運動習慣や生活習慣に関する健康情報に着目し、それらの情報から将来的な生活習慣病発症にどのような影響を与えるか、予測モデルを構築し、モデルの検証を行っていく。また、介護分野や歯科分野のレセプトデータに着目し、介護サービス発生前に関する運動習慣・生活習慣に関する情報や、歯科医療サービス発生前に関する運動習慣・生活習慣に関する情報の紐づけを行い、予測モデルの構築について検討していく。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
自治体と連携した、紙媒体での運動習慣・生活習慣に関するアンケート調査については実施できておらず、進捗が遅れているが、データベースの構築および機械学習を用いた将来予測の研究については、他大学との共同研究にも展開させながら進めることが出来ており、全体としてはおおむね順調に進展していると考えている。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後の研究は、2023年度については引き続き、運動習慣や生活習慣に関する健康情報に着目し、それらの情報から将来的な生活習慣病発症にどのような影響を与えるか、予測モデルを構築し、モデルの検証を行っていくとともに、研究成果の発表（学会・学術論文）を積極的に行っていく。その後、介護データベースと連携させた医療・健康情報との分析について、研究を推進していくための体制を整備しながら、分析を行っていく。
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