公立病院再編・ネットワーク前後の経済効果とAI機械学習によるネットワーク組織の研究

• 研究課題/領域番号: 23K09614
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分58010:医療管理学および医療系社会学関連
• 研究機関: 宮崎産業経営大学
• 研究代表者: 川島 秀樹 宮崎産業経営大学, 経営学部, 教授 (90516931)
• 研究分担者: 白木 秀典 千葉商科大学, 経済研究所, 研究員 (10614373)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2027年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2026年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2025年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円); 2024年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2023年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
• キーワード: 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

研究開始時の研究の概要

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。