| 研究課題/領域番号 |
15H03392
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| 研究機関 | 一橋大学 |
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研究代表者 |
米山 高生 一橋大学, 大学院商学研究科, 教授 (00175019)
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| 研究分担者 |
小暮 厚之 慶應義塾大学, 総合政策学部, 教授 (80178251)
山本 信一 立命館大学, 経済学部, 教授 (90388108)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| キーワード | レセプト・検診データ / 医療費予測 / 高次元データ / 医療費の効率化 / 生活習慣 / 糖尿病 / 高血圧 / 正則化 |
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| 研究実績の概要 |
JMDCの診断・検診データを利用し、当初の研究目的にしたがって、高次元のビッグデータに関する研究と実証研究の両面から研究を進めた。
前者では、高次元データを効率よく活用する、医療費予測モデルを研究している。これまでのところLassoに代表される正則化モデルによる予測について考察を進めた。この成果の一部は、2015年にミュンヘンで開催された、World Risk and Insurance Ecoonomics Congress で報告した。
後者については、診断・検診の医療データからいくつかの説明変数を抽出し、医療費削減にとって有効な説明変数を明らかにするという実証研究を進めた。この過程で、医学的知見が重要であることを認識し、京都大学の医学部の研究室にてインタビューした。その結果、研究の一部について共同研究を行う可能性を見出した。研究成果としては、「生活習慣改善により糖尿病・高血圧を発症した場合の医療費の削減」という報告を「生活経済学会」の全国大会（2016年6月開催）で報告する。また中山教授との共同研究では、「糖尿病の治療が1か月遅れると医療費がいくら増加するのか」ということを実証した結果を英文医学誌に投稿する予定で準備を進めている。
全体としておおむね順調に進んでいるが、当初の目的であった、健康保険制度および民間医療保険の改善に直結するような研究とはなっていない。しかしながら、われわれの研究が、国民的関心事である医療費効率化に対して重要な経験を提供し、エビデンスベースでの健康保険制度改革のために役立つとしたら本来の目的と関連するものと考えられる。
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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
JMDCのレセプト・検診データは、件数こそ数百万件にとどまるが、多数の情報を伴う高次元ビッグデータである。このような高次元ビッグデータについての知見は、健康リスク分析班によっておおむね当初の予定どおり得られており、研究の一部を国際学会で報告することができた。他方、実証研究班は、ランダム化比較試験（RCT）による治験を中心にする医学研究の世界に、計量経済学による実証研究を取り入れ、医療費の効率化に関するエビデンスを探っている。この研究の結果の一部については、今年度中に報告をし、ペーパーとする予定である。これらの成果発表が順調にすすめば、おおむね順調に進んでいるといえるものと判断した。
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| 今後の研究の推進方策 |
医療費予測モデルに関連する研究に関しては、今後以下の二通りの進展を考えている。第一に、高血圧、糖尿病、脳卒中等の特定の診断がなされた患者についての医療費分析モデルを検討すること。第二に、選択バイアスを排除するために、回帰非連続デザイン等の手法を用いた予測モデルにも考察すること。以上である。
医療費に関する実証研究では、今回明らかにした糖尿病・高血圧と生活改善効果にとどまらず、他の疾患と生活改善効果の関連について分析を進める。また医学的知見を参考にしながら、医療費削減につながる要素を生活改善や医薬選択にまで範囲を広げて探究することも考えている。
最後に全体としては、高血圧、糖尿病等の診断がなされた患者の医療費予測モデルと実証研究で特定された医療費と病気等の因果関係について情報を共有し、それぞれにとってより優れた研究となるように努めたい。
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