Economic Effects Before and After Reorganization and Networking of Public Hospitals and Network Organization Using AI Machine Learning

• Project/Area Number: 23K09614
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 58010:Medical management and medical sociology-related
• Research Institution: Miyazaki Sangyo-keiei University
• Principal Investigator: 川島 秀樹 宮崎産業経営大学, 経営学部, 教授 (90516931)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 白木 秀典 千葉商科大学, 経済研究所, 研究員 (10614373)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2027: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2026: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2025: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2024: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2023: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
• Keywords: 病院再編ネットワーク化 / 経営分析 / 病院の経済効果 / AI機械学習 / DPCデータ

Outline of Research at the Start

本研究では、公立病院改革により再編・ネットワーク化をおこなった病院の経済効果（事前、事後）について調査・研究を行う。次に「病院ネットワーク化」の事例について、全国の公立・公的病院に関する厚生労働省のDPCデータ、総務省の病院事業決算状況、WAM NETなどの病院経営データを用いてAIの機械学習ライブラリscikit-learnによる分類・特徴量の考察を行う。それらの事例を基に病院経営体制について考察し、心理的安全性が高い職場を考慮したネットワーク組織をまとめる。AIの機械学習により全国のDPC病院の学習済みモデルを作成し、ネットワーク化病院の経営状態の予測結果を出力する。