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[イメージ]特長1 8大生活習慣病*にかかる医療費やリスク因子をAIで分析

[イメージ]特長1

健診・レセプトデータを基に、保険者における8大生活習慣病に関する医療費やリスク因子をAIを用いて分析

  • 日立の医療ビッグデータ分析ソリューション「Risk Simulator for Insurance」を活用することで、生活習慣病に起因する将来の医療費の予測や、重点的に対策すべき疾病、因子を可視化できます。
  • 8大生活習慣病に関するリスクを、全234項目の条件を複数組み合わせて、シミュレーションできます。
  • 健診・レセプトデータを用いて、県、市町村、保険者別での将来的な疾病構造を予測し、リスク因子を分析することで、保健事業の計画策定へのインプットとすることも可能です。
  • 保険者の保健指導でご活用頂くことのできる個人単位の疾病リスクや医療費予測結果を提供します。
  • 分析に用いるKDB突合データなどは、個人情報保護の観点から、匿名化ツールを用いて個人を特定する情報を匿名加工した上で、クラウド上で安全に分析します。
  • * 8大生活習慣病:心血管疾患、脳血管疾患、悪性新生物、腎疾患、高血圧性疾患、糖尿病、肝疾患、膵疾患

[イメージ]Risk Simulator for Insuranceの画面
「Risk Simulator for Insurance」の画面イメージ

[イメージ]健康状態からリスク予測モデルによって入院日数や医療費を予測
健康状態からリスク予測モデルによって入院日数や医療費を予測

[イメージ]特長2 保健指導対象者の緊急度(リスク度)を付与

[イメージ]特長2

AI分析によって得られた指標を使い、保健指導の対象者を抽出したうえで、指導の緊急度をつけます。これにより、緊急度の高い保健指導対象者から保健指導を実施することができます。

  • 個人の疾病リスクや医療費予測を実施し、データを提供します。これにより保険者が実施する保健事業を効率的かつ効果的に行えます。
  • 重症化予防の勧奨対象者に疾病予測リスク情報を加えることで、保険者における勧奨や指導の緊急度などに役立てられます。
  • 各保険者の特性を分析した上で、保険者独自のAIモデルを構築し、保健事業の計画、保健指導の実施を支援します。保健指導の対象者を検査基準値だけで無作為に選定する場合と比較して、医療費抑制効果が期待できます。

[イメージ]保険者の保健指導で活用できる個人単位の疾病リスクや医療費予測提供データイメージ
保険者の保健指導で活用できる個人単位の疾病リスクや医療費予測提供データイメージ

[イメージ]特長3情報共有できるシステムを構築

[イメージ]特長3

医療機関、保険者(保健師)、保健指導対象者の情報を連携し、保健事業の推進に必要な情報を共有できるシステムを構築します。

  • 利用者の健康を支える健康アプリを活用いただくことで、保険者と保健指導対象者との間で、血圧・体重などの基本情報や、食生活・運動などの生活習慣の情報を手軽に共有できるようになります。
  • 保健指導対象者の生活習慣がわからない、保健指導の状況確認ができないといった課題を解決し、医療機関・保険者(保健師)の連携促進を支援します。
  • 保健指導指示書の入力と参照、保健指導対象者と指導プログラムの進捗状況の一覧表示ができます。保健指導対象者のスマートフォンから取得する保健指導対象者の状況を閲覧し、保健指導に活用できます。

[イメージ]ヘルスケア情報基盤の活用イメージ
ヘルスケア情報基盤の活用イメージ

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