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

• 研究課題/領域番号: 25K20537
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 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: 東北大学
• 研究代表者: 西田 優紀 東北大学, 医学系研究科, 講師 (30845657)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円); 2027年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円); 2026年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円); 2025年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
• キーワード: 労働生産性 / 健診レセプトデータ / 機械学習

研究開始時の研究の概要

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。