リアルワールドデータを活用した労働生産性の予測モデルの開発

Research Project

Project/Area Number	25K20537
Research Category	Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Basic Section 58010:Medical management and medical sociology-related
Research Institution	Tohoku University
Principal Investigator	西田優紀東北大学, 医学系研究科, 講師 (30845657)
Project Period (FY)	2025-04-01 – 2028-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help	¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000) Fiscal Year 2027: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000) Fiscal Year 2026: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000) Fiscal Year 2025: ¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000)
Keywords	労働生産性 / 健診レセプトデータ / 機械学習
Outline of Research at the Start	労働生産性の向上は企業と保険者が連携して取り組むコラボヘルスにおいて重要な課題であるが、労働生産性が損なわれやすい集団特性（年代、性別、業態）については十分に明らかにされていない。そこで本研究ではまずリアルワールドデータのレセプト健診データに労働生産性の情報が連結されたデータセットを用いて、レセプト健診データから労働生産性を予測可能な機械学習モデルを開発することを目的とする。さらに、開発した機械学習モデルを就労者数千万人分のビッグデータに適用することで、労働生産性が損なわれやすい集団特性を明らかにする。