| 研究課題/領域番号 |
17K19793
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
社会医学、看護学およびその関連分野
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| 研究機関 | 京都大学 (2020)
東京大学 (2017-2019) |
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研究代表者 |
近藤 尚己 京都大学, 医学研究科, 教授 (20345705)
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| 研究期間 (年度) |
2017-06-30 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円)
2019年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2018年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2017年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | 健康格差 / 機械学習 / マーケティング / 社会疫学 / 生活保護 / 健康の社会的決定要因 / 行動科学 / 生活保護制度 / セグメント分析 / 人工知能 / 情報科学 |
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| 研究成果の概要 |
経済的な困窮は健康づくりや受診行動を難しくする。そこで、マーケティング手法を応用した支援システムを構築する。生活保護受給者のデータベースを活用して、生活保護に至った背景や成育歴、生活歴、健康リテラシー等の情報に基づき、生活保護受給者への適切なケア提供に向けた集団セグメント化アルゴリズムを開発した。生活保護管理データと医療保険のレセプトを入手して受給者のセグメント化を行いシステムに実装した。子ども・成人・高齢者それぞれの慢性疾患リスクと生活保護受給者の社会状況（孤立・不就労等）との関連を確認して発表した。生活困窮や孤立状態について、質問しやすい文言でスクリーニングするツールを開発・出版した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
R3年度から開始された生活保護の被保護者健康管理支援事業等、社会的な課題を踏まえた健康管理支援を広く普及するための実際のシステム構築を達成した。本研究は複数の科研プロジェクトに引き継がれ、さらなるシステムのアップデートと、そのデータを用いた実証分析へと拡張している。機械学習アルゴリズムを生活保護制度に関するビッグデータに活用して福祉を推進するための学術と社会の橋渡し研究として社会的意義は大きいと考える。
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