| 研究課題/領域番号 |
17K19835
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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 | 高知工科大学 |
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研究代表者 |
刈谷 剛 高知工科大学, 地域連携機構, 客員研究員 (00583519)
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| 研究期間 (年度) |
2017-06-30 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,940千円 (直接経費: 3,800千円、間接経費: 1,140千円)
2019年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2018年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2017年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
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| キーワード | 問題構造化 / 政策ロジックモデル / システム思考 / 行政評価 / 特定健康診査・特定保健指導 / 介護予防 / ディープラーニング / AI / ロジックモデル / 行政経営 / 政策科学 / プログラム評価手法 / 要介護認定 / プログラム評価 / 多変量解析 / 特定健康診査 / 特定保健指導 / 特定健康診査の受診阻害要因 / EBPM / 保健医療行政 / 社会保障システム / システムズ・アプローチ / 国民健康保険制度 / 施策・事業評価 / 社会マネジメントシステム学 / シミュレーション工学 / 認知心理学 |
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| 研究成果の概要 |
地方自治体が策定する特定健康診査等実施計画において、国民健康保険被保険者自身が特定健康診査や特定保健指導に関する問題点や課題を発見し、効果のある施策や事業を導出する方法を、問題構造化や政策ロジックモデルといった手法により構築した。
また、介護保険事業計画では、要介護認定者数を減らし、介護サービス量や介護給付費を抑制することが求められる。それゆえ、AIによるディープラーニングの手法に基づき将来的な介護予防対象者を予測することで、効果的な介護予防事業のメニューを立案するための仕組みを構築した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
疾病予防の分野においては、ステークホルダー自身がワークショップを通して、特定健康診査や特定保健指導について考え、その問題を構造化し、構造化に基づくロジックモデルからアンケート調査票を作成することなどを通して、効果的な事業を地方自治体に提案する仕組みを示したことにある。
また、介護予防分野においては、要介護認定者となる対象者を抑制することが求められるため、地方自治体が保有している健診データ、医療レセプトデータ、要介護認定調査データ及び介護予防・日常生活圏域ニーズ調査等を活用し、AIにより介護が必要となる対象者の特徴を選定させることで、効果的な介護予防のメニュー作りができるようにしたことにある。
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