神戸市様への疾病リスク予測AIを用いた勧奨通知サービス提供のお知らせ
2024/4/16 18:26 PR TIMES
当社はこのたび、メディカルビックデータ「REZULT」を活用した「疾病リスク予測AI（以下、本モデル）」を開発し、本技術を用いた医療機関受診勧奨通知を神戸市様へ提供しましたことをお知らせいたします。
■本モデルについて
当社は、独自に保有しているレセプトデータ（※）を中心としたメディカルビッグデータ「REZULT」を用いて、健診受診から5年後の生活習慣病発症リスクを予測する機械学習モデルである本モデルの技術開発を進め、実用を開始しました。本モデルの開発には、慶應義塾大学経済学部・大学院経済学研究科 教授 兼 国立研究開発法人理化学研究所AIPセンター経済経営情報融合分析チーム チームリーダーである星野 崇宏氏にも監修いただいています。
当社の疾病予測技術は、従来のリスク判定モデルでは実現できなかった、個人一人ひとり（身長・体重・年齢・特定健診結果）の実情を反映した、より精度の高いモデルとなっています。これにより、個人ごとの将来の疾病リスクを数値化することができ、健康意識を向上させ、医療機関や特定健診受診といった行動変容を促すことが可能となります。現状は、生活習慣病を中心に10疾病に対応しています。
[画像1: https://prtimes.jp/i/92153/78/resize/d92153-78-b96cd5f86e1c9a4d51b9-0.png ]
図：本モデルイメージ
■神戸市様における本モデルを用いた通知サービスについて
神戸市様に対しては、平成25年度から国保データヘルス計画作成支援を含む保健事業支援サービスをご提供しており、令和４年度より「生活習慣病重症化予防の医療機関受診勧奨に関する業務」を開始し、当社は、対象者抽出、通知デザイン作成から効果測定までをご支援してまいりました。
本モデルの実用に伴い、特定健診結果をもとにした生活習慣病の発症リスクを、通知対象者個人の情報に合わせた可変情報として掲載する通知デザインを作成し、通知発送に至りました。個人の健康状態に合わせた情報が掲載されるため、より健康意識を高め、医療機関受診につなげることを目的としています。
なお、神戸市様への提供にあたっては、神戸市様のレセプトデータ・特定健診データを用いた再学習を実施しています。
[画像2: https://prtimes.jp/i/92153/78/resize/d92153-78-cf84bd76732e0ce2f33a-0.png ]
図：通知書イメージ
■今後の展望
本モデルの更なる実用を促進するとともに、学習データの拡大と対象者の行動変容の結果データを蓄積させ、精度の向上を目指します。そのうえで、市場ニーズに合わせたアウトプットの検討や商材企画を進め、被保険者の健康増進の一助となるべく取り組んでまいります。
※レセプトデータについて
レセプトとは、患者が受けた保険診療について、医療機関が保険者（市町村や健康保険組合）に請求する医療報酬の明細書のことです。医科・歯科の場合には診療報酬明細書、保険薬局における調剤の場合には調剤報酬明細書、訪問看護の場合には訪問看護診療費明細書とも言います。１患者、１か月、１医療機関あたりで１件のレセプトにまとめられており、患者が医療機関を受診した原因となる疾病情報や、医療費を支払っている情報等を保持しています。当社ではこれらの各種情報をデータベース化して保持しています。
【本件に関するお問い合わせ先】
日本システム技術株式会社
ヘルスケアイノベーション事業部
TEL：03-6718-2785（東京）06-4560-1050（大阪）
Mail：jmics-sales@jast.co.jp
URL：https://jmics.jp/
▼日本システム技術株式会社 企業情報
https://www.jast.jp/
以上
[画像3: https://prtimes.jp/i/92153/78/resize/d92153-78-f41c797eba5c3b0eeb65-0.png ]
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■本モデルについて
当社は、独自に保有しているレセプトデータ（※）を中心としたメディカルビッグデータ「REZULT」を用いて、健診受診から5年後の生活習慣病発症リスクを予測する機械学習モデルである本モデルの技術開発を進め、実用を開始しました。本モデルの開発には、慶應義塾大学経済学部・大学院経済学研究科 教授 兼 国立研究開発法人理化学研究所AIPセンター経済経営情報融合分析チーム チームリーダーである星野 崇宏氏にも監修いただいています。
当社の疾病予測技術は、従来のリスク判定モデルでは実現できなかった、個人一人ひとり（身長・体重・年齢・特定健診結果）の実情を反映した、より精度の高いモデルとなっています。これにより、個人ごとの将来の疾病リスクを数値化することができ、健康意識を向上させ、医療機関や特定健診受診といった行動変容を促すことが可能となります。現状は、生活習慣病を中心に10疾病に対応しています。
[画像1: https://prtimes.jp/i/92153/78/resize/d92153-78-b96cd5f86e1c9a4d51b9-0.png ]
図：本モデルイメージ
■神戸市様における本モデルを用いた通知サービスについて
神戸市様に対しては、平成25年度から国保データヘルス計画作成支援を含む保健事業支援サービスをご提供しており、令和４年度より「生活習慣病重症化予防の医療機関受診勧奨に関する業務」を開始し、当社は、対象者抽出、通知デザイン作成から効果測定までをご支援してまいりました。
本モデルの実用に伴い、特定健診結果をもとにした生活習慣病の発症リスクを、通知対象者個人の情報に合わせた可変情報として掲載する通知デザインを作成し、通知発送に至りました。個人の健康状態に合わせた情報が掲載されるため、より健康意識を高め、医療機関受診につなげることを目的としています。
なお、神戸市様への提供にあたっては、神戸市様のレセプトデータ・特定健診データを用いた再学習を実施しています。
[画像2: https://prtimes.jp/i/92153/78/resize/d92153-78-cf84bd76732e0ce2f33a-0.png ]
図：通知書イメージ
■今後の展望
本モデルの更なる実用を促進するとともに、学習データの拡大と対象者の行動変容の結果データを蓄積させ、精度の向上を目指します。そのうえで、市場ニーズに合わせたアウトプットの検討や商材企画を進め、被保険者の健康増進の一助となるべく取り組んでまいります。
※レセプトデータについて
レセプトとは、患者が受けた保険診療について、医療機関が保険者（市町村や健康保険組合）に請求する医療報酬の明細書のことです。医科・歯科の場合には診療報酬明細書、保険薬局における調剤の場合には調剤報酬明細書、訪問看護の場合には訪問看護診療費明細書とも言います。１患者、１か月、１医療機関あたりで１件のレセプトにまとめられており、患者が医療機関を受診した原因となる疾病情報や、医療費を支払っている情報等を保持しています。当社ではこれらの各種情報をデータベース化して保持しています。
【本件に関するお問い合わせ先】
日本システム技術株式会社
ヘルスケアイノベーション事業部
TEL：03-6718-2785（東京）06-4560-1050（大阪）
Mail：jmics-sales@jast.co.jp
URL：https://jmics.jp/
▼日本システム技術株式会社 企業情報
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以上
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記事提供元：タビリス
