特定健診·レセプトデータを用いたべイジアンネットワークによる生活習慣病の医療費予測モデルの構築

摘要

急速な高齢化と生活習慣病の増加による医療費の高騰が社会問題化する中、厚生労働省は、2015年度から、全ての健康保健組合に対し、特定健診·レセプトデータの分析に基づき、被保険者の疾病予防や健康増進のための取組を求めるデータヘルスの推進を決定した。被保険者の現在の健康·疾病状況の把握に留まらず、被保険者の将来の疾病発症率や医療費を予測することができれば、予防効果の高い保健指導対象者の選定など、費用対効果の高い疾病予防施策に繋げることができる。本研究では、特定健診·レセプトデータを用いて、生活習慣病の医療費を予測するためのべイジアンネットワークモデルを構築する方法を提案する。具体的には、レセプトに基づく確率変数の定義方法、医療費予測の目的に適したネットワーク構造学習方法を提案する。