| 研究課題/領域番号 |
20K20774
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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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| 審査区分 |
中区分8:社会学およびその関連分野
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| 研究機関 | 京都大学 |
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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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| 研究分担者 |
西岡 大輔 大阪医科薬科大学, 研究支援センター, 講師 (90901041)
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| 研究期間 (年度) |
2020-07-30 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022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)
2022年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
2021年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2020年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | 健康の社会的決定要因 / 健康格差 / 生活保護 / 健康管理支援 / 機械学習 / マーケティング / 福祉事務所 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
生活困窮者は様々な健康課題を抱えていることが多く、その実態把握と支援法の開発が求められる。自治体が所有する生活保護受給者の住民基本データや医療扶助・介護扶助レセプトデータを用いて、1)生活保護受給者の社会関係や生活背景についての新たな詳細データを追加し、最適な支援プランを提示するアルゴリズムを開発する。また、2)支援プランの効果の有無、および効果に影響を及ぼす要因を明らかにする。これらにより、提示する支援プランの妥当性を高め、生活保護受給者への健康管理支援を効率的・効果的に推進する新しい情報システムの基盤となる知見を得る。
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| 研究実績の概要 |
今年度は、自治体が所有する生活保護受給者の住民基本データや医療扶助・介護扶助レセプトデータを用いて、生活保護受給者の社会関係や生活背景についての新たな詳細データを追加し、最適な支援プランを提示するアルゴリズムを開発することを目的とした。また、それらデータを使い、潜在意味分析等の技術を用いて、生活保護受給者の高齢者の特性に関する5つのグループを同定した。さらに、そのような特徴（ペルソナ像）を持つ人々への支援の現場での対応について、福祉事務所のケースワーカーや保健師等へのヒアリングを行った。これらの結果、生活保護受給者の各ペルソナ像クラスタと受療行動（頻回受診等）との関連が明らかとなった。特徴的な受療行動を示すペルソナ像が特定された。また、社会的孤立や孤独感を抱えやすい生活保護受給者の特徴や自殺のリスク等についての実態が明らかとなり、論文として公表した。
これらの結果を数式化して、支援プランの優先順位付けアルゴリズムを搭載した健康管理支援プラン導出システムプロトタイプを開発、システム事業者へ提供して実装した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
計画通りの開発が進んだ。また集まったデータを用いた複数の知見が明らかとなり、論文出版された。これらをもとに、政策実装も進んだ。具体的には、生活保護受給者に向けた健康管理を義務付けた「被保護者健康管理支援事業」の推進手法に関する提言を行った。別途受託した厚生労働省社会福祉推進事業では、本研究結果を受け、支援に役立つ生活保護受給者の生活状況（社会的孤立等）を把握するための標準質問票や同事業の評価のための指標の提案等を行った。これらの社会実装上の成果は、本研究成果の普及のための基盤整備として重要である。
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| 今後の研究の推進方策 |
最終年度であるため、資金獲得をすすめ、さらにデータの収集、企業等へのケースワーカー支援システムへの実装をすすめ、実装されたプロダクトから集まる運用データを用いてアルゴリズムを精緻化・成長させていく。生活保護受給者だけでなく、高齢者や子どもなど他の集団の支援のためのツールへの応用も目指す。
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