(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
保健指導対象者候補についての基準年の１年前の健康診断データと、複数の選定条件候補と、最小選定者数と、前記保健指導対象者候補についての前記基準年の医療費の情報を含むレセプトデータと、前記保健指導対象者候補が前記基準年の１年前に保健指導に参加したか否かを表すラベル値とを記憶する記憶部と、
前記記憶部に接続されたプロセッサとを備え、
前記プロセッサは、
前記複数の選定条件候補と前記保健指導対象者候補毎の前記健康診断データとに基づいて、前記選定条件候補の全ての組み合わせの中から、前記最小選定者数以上の保健指導対象者を前記保健指導対象者候補の中から選定することができる組み合わせを、選定条件候補セットとして決定し、
前記選定条件候補セット毎に、前記健康診断データと前記ラベル値と前記レセプトデータとに基づいて、前記保健指導対象者候補のうち当該選定条件候補セット中の選定条件を全て満たし且つ保健指導に参加しなかった個人の平均医療費と保健指導に参加した個人の平均医療費との差を医療費削減効果として算出し、
前記選定条件候補セットと前記医療費削減効果とを出力し、
前記選定条件候補セットの決定では、
前記選定条件候補セットに含まれる前記選定条件候補の数を大きさと呼ぶとき、大きさが１の前記選定条件候補セットから順に、前記最小選定者数以上の保健指導対象者を前記保健指導対象者候補の中から選定することができる前記選定条件候補の組み合わせを選択し、
大きさがｎ（≧２）の前記選定条件候補セットの決定では、既に決定済みの大きさがｎ−１の前記選定条件候補セットから大きさｎの前記選定条件候補の組み合わせを生成し、該生成した組み合わせの中から、前記最小選定者数以上の保健指導対象者を前記保健指導対象者候補の中から選定することができる前記選定条件候補の組み合わせを選択する
ようにプログラムされている保健指導対象者選定条件決定支援装置。
【請求項２】
前記プロセッサは、
前記出力では、前記選定条件候補セットを前記医療費削減効果の大きさの順に並べ替えて出力する
請求項１に記載の保健指導対象者選定条件決定支援装置。
【請求項３】
前記選定条件候補の中には、前記健康診断データに含まれる項目データを閾値で２値化した２種類の値のそれぞれが別々の前記選定条件候補として含まれる
請求項１または２に記載の保健指導対象者選定条件決定支援装置。
【請求項４】
保健指導対象者候補についての基準年の１年前の健康診断データと、複数の選定条件候補と、最小選定者数と、前記保健指導対象者候補についての前記基準年の医療費の情報を含むレセプトデータと、前記保健指導対象者候補が前記基準年の１年前に保健指導に参加したか否かを表すラベル値とを記憶する記憶部と、前記記憶部に接続されたプロセッサとを備える保健指導対象者選定条件決定支援装置が実行する保健指導対象者選定条件決定支援方法であって、
前記プロセッサが、
前記複数の選定条件候補と前記保健指導対象者候補毎の前記健康診断データとに基づいて、前記選定条件候補の全ての組み合わせの中から、前記最小選定者数以上の保健指導対象者を前記保健指導対象者候補の中から選定することができる組み合わせを、選定条件候補セットとして決定し、
前記選定条件候補セット毎に、前記健康診断データと前記ラベル値と前記レセプトデータとに基づいて、前記保健指導対象者候補のうち当該選定条件候補セット中の選定条件を全て満たし且つ保健指導に参加しなかった個人の平均医療費と保健指導に参加した個人の平均医療費との差を医療費削減効果として算出し、
前記選定条件候補セットと前記医療費削減効果とを出力し、
前記選定条件候補セットの決定では、
前記選定条件候補セットに含まれる前記選定条件候補の数を大きさと呼ぶとき、大きさが１の前記選定条件候補セットから順に、前記最小選定者数以上の保健指導対象者を前記保健指導対象者候補の中から選定することができる前記選定条件候補の組み合わせを選択し、
大きさがｎ（≧２）の前記選定条件候補セットの決定では、既に決定済みの大きさがｎ−１の前記選定条件候補セットから大きさｎの前記選定条件候補の組み合わせを生成し、該生成した組み合わせの中から、前記最小選定者数以上の保健指導対象者を前記保健指導対象者候補の中から選定することができる前記選定条件候補の組み合わせを選択する
保健指導対象者選定条件決定支援方法。
【請求項５】
保健指導対象者候補についての基準年の１年前の健康診断データと、複数の選定条件候補と、最小選定者数と、前記保健指導対象者候補についての前記基準年の医療費の情報を含むレセプトデータと、前記保健指導対象者候補が前記基準年の１年前に保健指導に参加したか否かを表すラベル値とを記憶する記憶部に接続されたプロセッサに、
前記複数の選定条件候補と前記保健指導対象者候補毎の前記健康診断データとに基づいて、前記選定条件候補の全ての組み合わせの中から、前記最小選定者数以上の保健指導対象者を前記保健指導対象者候補の中から選定することができる組み合わせを、選定条件候補セットとして決定するステップと、
前記選定条件候補セット毎に、前記健康診断データと前記ラベル値と前記レセプトデータとに基づいて、前記保健指導対象者候補のうち当該選定条件候補セット中の選定条件を全て満たし且つ保健指導に参加しなかった個人の平均医療費と保健指導に参加した個人の平均医療費との差を医療費削減効果として算出するステップと、
前記選定条件候補セットと前記医療費削減効果とを出力するステップと
を行わせ、
また前記選定条件候補セットとして決定するステップでは、
前記選定条件候補セットに含まれる前記選定条件候補の数を大きさと呼ぶとき、大きさが１の前記選定条件候補セットから順に、前記最小選定者数以上の保健指導対象者を前記保健指導対象者候補の中から選定することができる前記選定条件候補の組み合わせを選択するステップと、
大きさがｎ（≧２）の前記選定条件候補セットの決定では、既に決定済みの大きさがｎ−１の前記選定条件候補セットから大きさｎの前記選定条件候補の組み合わせを生成し、該生成した組み合わせの中から、前記最小選定者数以上の保健指導対象者を前記保健指導対象者候補の中から選定することができる前記選定条件候補の組み合わせを選択ステップと
を行わせるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、保険者の保健指導事業を支援する装置に関し、特に保健指導対象者を選定する条件を決定する保険者の作業を支援する装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、保険者が被保険者に対して負担する医療費の増加が保険者の財政を圧迫しており、医療費削減に向けた施策作りが急務となっている。その施策の一つとして、保険者は被保険者の健康増進に向けた保健指導を実施している。被保険者の健康診断結果に対して一定の基準（保健指導基準）を設定し、基準を満たす人（該当者）に対して保健指導を行う。例えば、健康増進のために生活習慣の改善が必要な人や、将来の傷病リスクが高い人などが該当するように基準が設定される。一方、基準を満たさない人（非該当者）に対しては、生活習慣を改善する必要なしと判断して、保健指導は行わない。
【０００３】
平成２０年４月から保険者（国保・被用者保険）には、４０歳以上の被保険者・被扶養者を対象として、内臓脂肪型肥満に着目した健診及び保健指導の事業実施が義務づけられている。この事業で用いられる保健指導基準は厚生労働省が定めている。
【０００４】
しかし、保険者ごとに被保険者の特徴が異なるため、一律の条件で保健指導対象者を絞りこんだ場合には効果に大きな差が生じると考えられる。そのため、国が定めた保健指導対象者とは別に、保険者独自の基準を設けてその基準に当てはまる被保険者を対象にした保健指導を行うことが望ましいと考えられている。健康増進対策には大きなコストがかかるため、保険者は保健指導によって医療費削減効果が大きい被保険者群を選定し、選定した限られた群にのみ対策を講じたいと考えている。
【０００５】
この保険者の要求に応えるために、保健指導対象者の選定支援システムが開発されている。例えば特許文献１に記載の技術は、保険者が対象者の選定条件を設定することで、その条件を満たす保健指導対象者群に対して指導をした場合の医療費削減効果の予測値を出力する機能を提供している。保険者は、この支援システムを使うことで、ある特定の選定条件を設定した場合の削減効果を知ることができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００７−２５７５６５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、特許文献１に記載の技術では、保険者の担当者が選定条件を指定する操作が必要になるため、効果が大きい選定条件を選び出すのに非常に時間がかかるという問題があった。また、保険者には、選定条件を数多く（好ましくは網羅的に）指定した結果、効果が最大のものを選びたいという要求がある。特許文献１に記載の技術を用いると、保険者の担当者が数多くの選定条件の候補を手動で設定して比較・評価を行う必要があるため、現実的には要求を満たすことが困難という問題があった。さらに、保険者は選定する保健指導対象者群に関して、特に対象人数について下限値を設けている。選定対象者群に該当する保健指導対象者一人当たりの医療費削減効果が高くても、人数が一人二人の場合は全体で大きな効果をもたらさないためである。対象人数についての下限値の要件を満たし且つ医療費削減効果が高い保健指導対象者群を選定するための条件を、数多くの選定条件候補の中から抽出することは困難であった。
【０００８】
本発明の目的は、上述した課題、すなわち、対象人数についての下限値の要件を満たし且つ医療費削減効果が高い保健指導対象者群を選定するための条件を、数多くの選定条件候補の中から抽出することは困難である、という課題を解決する保健指導対象者選定条件決定支援装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の一形態にかかる保健指導対象者選定条件決定支援装置は、
保健指導対象者候補についての基準年の１年前の健康診断データと、複数の選定条件候補と、最小選定者数と、上記保健指導対象者候補についての上記基準年の医療費の情報を含むレセプトデータと、上記保健指導対象者候補が上記基準年の１年前に保健指導に参加したか否かを表すラベル値とを記憶する記憶部と、
上記記憶部に接続されたプロセッサとを備え、
上記プロセッサは、
上記複数の選定条件候補と上記保健指導対象者候補毎の上記健康診断データとに基づいて、上記選定条件候補の全ての組み合わせの中から、上記最小選定者数以上の保健指導対象者を上記保健指導対象者候補の中から選定することができる組み合わせを、選定条件候補セットとして決定し、
上記選定条件候補セット毎に、上記健康診断データと上記ラベル値と上記レセプトデータとに基づいて、上記保健指導対象者候補のうち当該選定条件候補セット中の選定条件を全て満たし且つ保健指導に参加しなかった個人の平均医療費と保健指導に参加した個人の平均医療費との差を医療費削減効果として算出し、
上記選定条件候補セットと上記医療費削減効果とを出力する
ようにプログラムされている。
【発明の効果】
【００１０】
本発明は上述した構成を有するため、数多くの選定条件候補の中から、対象人数についての下限値の要件を満たし且つ医療費削減効果が高い保健指導対象者群を選定するための選定条件を抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の第１の実施形態のブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施形態における選定条件候補の一例を示す図である。
【図３】本発明の第１の実施形態の処理例を示すフローチャートである。
【図４】本発明の第１の実施形態における選定条件候補セット決定部の処理例を示すフローチャートである。
【図５】本発明の第１の実施形態における健康診断データの一例を示す図である。
【図６】本発明の第１の実施形態における医療費削減効果算出部の処理例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
次に本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
[第１の実施形態]
図１を参照すると、本発明の第１の実施形態にかかる保健指導対象者選定条件決定支援装置１は、数多くの選定条件候補の中から、対象人数についての下限値の要件を満たすと共に医療費削減効果が高い保健指導対象者群を選定するための選定条件を抽出する機能を有している。
【００１３】
本実施形態においては、保健指導による医療費削減効果は保健指導を受けた年の次の年に現れると仮定し、基準年の１年前の年に保健指導を受けた人の基準年の医療費の平均値と、基準年の１年前の年に保健指導を受けなかった人の基準年の医療費の平均値との差を、医療費削減効果とする。また、内蔵脂肪型肥満に着目した保健指導を例とするが、本発明はそのような例に限定されないことは言うまでもない。
【００１４】
保健指導対象者選定条件決定支援装置１は、ハードウェアとして、通信インターフェース部（通信Ｉ／Ｆ部）１１、操作入力部１２、画面表示部１３、記憶部１４、およびプロセッサ１５を有する。
【００１５】
通信Ｉ／Ｆ部１１は、専用のデータ通信回路からなり、通信回線（図示せず）を介して接続された図示しない各種装置との間でデータ通信を行う機能を有している。操作入力部１２は、キーボードやマウスなどの操作入力装置からなり、オペレータの操作を検出してプロセッサ１５に出力する機能を有している。画面表示部１３は、ＬＣＤやＰＤＰなどの画面表示装置からなり、プロセッサ１５からの指示に応じて、操作メニューや決定結果などの各種情報を画面表示する機能を有している。
【００１６】
記憶部１４は、ハードディスクや半導体メモリなどの記憶装置からなり、プロセッサ１５での各種処理に必要な処理情報やプログラム１４Ｐを記憶する機能を有している。プログラム１４Ｐは、プロセッサ１５に読み込まれて実行されることにより各種処理部を実現するプログラムであり、通信Ｉ／Ｆ部１１などのデータ入出力機能を介して外部装置（図示せず）やコンピュータ読取可能な記憶媒体（図示せず）から予め読み込まれて記憶部１４に保存される。記憶部１４で記憶される主な処理情報として、健康診断データ１４Ａと、レセプトデータ１４Ｂと、参加フラグ１４Ｃと、選定条件候補リスト１４Ｄと、最小選定者数Ｅと、選定条件候補セット１４Ｆと、医療費削減効果１４Ｇとがある。
【００１７】
健康診断データ１４Ａは、被保険者である個人の健康診断データから構成される。健康診断データ１４Ａは、保健指導対象者候補である個人毎に存在する。１個人の健康診断データは、その個人を一意に識別する個人ＩＤ、受診年度、受診年齢、性別、喫煙習慣の有無等の個人情報と、身長、体重、腹囲、最低血圧、最高血圧、血糖値、中性脂肪などの各種検査値と、検査結果から医師が判断した判定結果としての傷病に関する判定などの情報を有している。健康診断データ１４Ａは、基準年の１年前の健康診断データである。
【００１８】
レセプトデータ１４Ｂは、患者が受けた診療について医療機関が保険者に請求する医療費の明細書であり、個人毎に存在する。１個人のレセプトデータは、患者個人を特定する個人ＩＤ、診療年月日、診療を行った病名、医療費の基準となる診療報酬点数などの情報を有している。レセプトデータ１４Ｂは、基準年におけるレセプトデータである。
【００１９】
参加フラグ１４Ｃは、保健指導対象者に選定された個人が基準年の１年前に実施された保健指導に参加したか否かを示す個人別のラベル値である。一般に保健指導は、複数回にわたって継続して実施される。参加フラグ１４Ｃは、１回でも保健指導に参加した場合に参加を示す値に設定され、１回も保健指導に参加しなかった場合に不参加を示す値に設定される。
【００２０】
選定条件候補リスト１４Ｄは、保健指導対象者を選定する基準となる条件の候補の一覧である。図２は選定条件候補リスト１４Ｄの構成例である。この例では、それぞれの選定条件候補にＩＤを付与して管理している。個々の選定条件候補は、健康診断データに記載される被保険者の個人情報および検査結果などに記載される事項に基づいて作成されている。例えば、「男性」「女性」は、個人情報に記載される性別から作成した選定条件候補である。また「６０−６４才」「３０−３４才」「５０−５４才」「５５−５９才」「４０−４４才」は、個人情報に記載される年齢から作成した選定条件候補である。また「ＢＭＩ＝１」「腹囲＝１」「血圧＝１」は、検査結果から作成した選定条件候補である。検査結果から作成される選定条件候補は、検査結果そのものではく、検査結果を所定の閾値を用いて２値化して表現している。例えば、ＢＭＩ＝１は、例えばＢＭＩ≧２５に相当する。閾値は、例えば厚生労働省が定める保健指導判定基準を使用することができる。
【００２１】
最小選定者数１４Ｅは、保険者が選定する保健指導対象者群に関して定めた、対象人数についての下限値である。
【００２２】
選定条件候補セット１４Ｆは、最小選定者数以上の保健指導対象者を保健指導対象者候補の中から選定することができる選定条件候補の１以上の組み合わせである。１つの選定条件候補セット１４Ｆは、セットＩＤと、セットを構成する選定条件候補のＩＤとで構成される。
【００２３】
医療費削減効果１４Ｇは、保健指導によって被保険者一人当たり削減できる医療費の平均値であり、選定条件候補セット１４Ｆ毎に存在する。１つの医療費削減効果１４Ｇは、対応する選定条件候補セットのＩＤと、医療費削減額とで構成される。
【００２４】
プロセッサ１５は、ＣＰＵなどのマイクロプロセッサとその周辺回路を有し、記憶部１４からプログラム１４Ｐを読み込んで実行することにより、上記ハードウェアとプログラム１４Ｐとを協働させて各種処理部を実現する機能を有している。プロセッサ１５で実現される主な処理部として、入力部１５Ａ、選定条件候補セット決定部１５Ｂ、医療費削減効果算出部１５Ｃ、および出力部１５Ｄがある。
【００２５】
入力部１５Ａは、通信Ｉ／Ｆ部１１または操作入力部１２から、健康診断データ１４Ａ、レセプトデータ１４Ｂ、参加フラグ１４Ｃ、選定条件候補リスト１４Ｄ、および最小選定者数１４Ｅを入力して、記憶部１４に格納する機能を有する。
【００２６】
選定条件候補セット決定部１５Ｂは、各個人毎の健康診断データ１４Ａと、選定条件候補リスト１４Ｄと、最小選定者数１４Ｅとを記憶部１４から読み込み、これらのデータを用いて、選定条件候補の全ての組み合わせの中から、最小選定者数１４Ｅ以上の保健指導対象者を保健指導対象者候補の中から選定することができる組み合わせを、選定条件候補セット１４Ｆとして決定し、記憶部１４に保存する機能を有する。
【００２７】
医療費削減効果算出部１５Ｃは、各個人毎の健康診断データ１４Ａとレセプトデータ１４Ｂと参加フラグ１４Ｃと選定条件候補セット１４Ｆとを記憶部１４から読み出し、これらのデータを用いて、選定条件候補セット１４Ｆ毎の医療費削減効果１４Ｇを算出し、記憶部１４に保存する機能を有する。医療費削減効果算出部１５Ｃは、医療費削減効果１４Ｇの算出では、保健指導対象者候補のうち当該選定条件候補セット１４Ｆ中の選定条件候補の条件を全て満たし且つ保健指導に参加しなかった個人の平均医療費から、保健指導対象者候補のうち当該選定条件候補セット１４Ｆ中の選定条件候補の条件を全て満たし且つ保健指導に参加した個人の平均医療費を減じた額を医療費削減効果１４Ｇとして算出する機能を有する。
【００２８】
出力部１５Ｄは、記憶部１４から選定条件候補セット１４Ｆと医療費削減効果１４Ｇとを読み出し、画面表示部１３に出力し、あるいは通信Ｉ／Ｆ部１１を通じて外部に出力する機能を有する。
【００２９】
次に、図３を参照して、本実施形態にかかる保健指導対象者選定条件決定支援装置１の動作について説明する。
【００３０】
まず、入力部１５Ａは、通信Ｉ／Ｆ部１１または操作入力部１２から、保健指導対象者候補毎の健康診断データ１４Ａ、レセプトデータ１４Ｂ、および参加フラグ１４Ｃと、選定条件候補リスト１４Ｄと、最小選定者数１４Ｅとを入力し、記憶部１４に保存する（ステップＳ１）。
【００３１】
次に、選定条件候補セット決定部１５Ｂは、保健指導対象者候補毎の健康診断データ１４Ａと、選定条件候補リスト１４Ｄと、最小選定者数１４Ｅとを用いて、選定条件候補セット１４Ｆを決定し、記憶部１４に保存する（ステップＳ２）。
【００３２】
次に、医療費削減効果算出部１５Ｃは、保健指導対象者候補毎の健康診断データ１４Ａ、レセプトデータ１４Ｂ、および参加フラグ１４Ｃと、選定条件候補セット１４Ｆとを用いて、選定条件候補セット１４Ｆ毎の医療費削減効果１４Ｇを算出し、記憶部１４に保存する（ステップＳ３）。
【００３３】
次に、出力部１５Ｄは、選定条件候補セット１４Ｆと医療費削減効果１４Ｇとを選定結果として、画面表示部１３に出力し、あるいは通信Ｉ／Ｆ部１１を通じて外部に出力する（ステップＳ４）。その際、出力部１５Ｄは、選定条件候補セット１４Ｆを、医療費削減効果１４Ｇの大きい順に並べ替えて出力してもよい。その際、医療費削減効果の上位所定数あるいは所定割合の選定条件候補セット１４Ｆのみを出力するようにしてもよい。
【００３４】
次に、選定条件候補セットを算出するステップＳ２の処理を詳細に説明する。
【００３５】
図４はステップＳ２の詳細なフローチャートである。まず、選定条件候補セット決定部１５Ｂは、選定条件候補セットの大きさ、即ち含まれる選定条件候補の数を表す変数ｎを０に初期化する（ステップＳ１１）。次に選定条件候補セット決定部１５Ｂは、大きさｎ＋１、つまり大きさ１の選定条件候補セットのうち、最小選定者数１４Ｅを満たすセットを選択する（ステップＳ１２）。大きさ１の選定条件候補セットは、選定条件候補リスト１４Ｄに記載されている選定条件候補を１個だけ含むセットに相当する。そのセットが最小選定者数１４Ｅを満たすか否かは、そのセットに含まれる選定条件候補が示す条件を満たす健康診断データ１４Ａが最小選定者数１４Ｅ以上存在するか否かを調べることで判断する。
【００３６】
次に選定条件候補セット決定部１５Ｂは、１以上の選定条件候補セットを選択したか否かを判別する（ステップＳ１３）。若し、１以上の選定条件候補セットを選択したならば、ステップＳ１４へ処理を進める。若し、選定条件候補セットを一つも選択しなかったならば、図４の処理を終える。
【００３７】
選定条件候補セット決定部１５Ｂは、ステップＳ１４では、直前のステップＳ１２で選択したセットを、選定条件候補セット１４Ｆの一部として記憶部１４に保存する。続いて選定条件候補セット決定部１５Ｂは、ｎを＋１し（ステップＳ１５）、最小選定者数１４Ｅを満たす大きさｎのセットから大きさｎ＋１のセットを生成する（ステップＳ１６）。そして、大きさｎ＋１のセットを１以上生成できたか否かを判別し（ステップＳ１７）、生成できたならばステップＳ１２の処理へ戻って、上述した処理と同様の処理を繰り返す。他方、生成できなかった場合は、図４の処理を終える。
【００３８】
図５は５名分の健康診断データ１４Ａの例である。以下、図５に示す５人の被保険者の健康診断データを例にして、選定条件候補セットを算出する手順を説明する。なお、最小選定者数１４Ｆは３名とし、選定条件候補リスト１４Ｄは図２に示す内容とする。
【００３９】
まず、大きさ１のセットから、最小選定者数である３名を満たすセットを選択する（ステップＳ１２）。この結果、｛１｝、｛２｝、｛７｝、｛９｝の合計４個の選定条件候補セットが選択される。ここで、｛  ｝は、一つの選定条件候補セットを示す。また、｛｝内の数値は、当該選定条件候補セットに含まれる選択条件候補のＩＤを示す。例えば、｛１｝は、選択条件候補として「男性」を有するセットを示す。
【００４０】
上記選択された４個のセット｛１｝、｛２｝、｛７｝、｛９｝は、選択条件候補セット１４Ｆの一部として記憶部１４に保存される（ステップＳ１４）。
【００４１】
次に、上記選択された大きさ１の４個のセット｛１｝、｛２｝、｛７｝、｛９｝から、大きさ２のセット｛１、２｝、｛１、７｝、｛１、９｝、｛２、７｝、｛２、９｝、｛７、９｝を生成する（ステップＳ１６）。そして、これら６個のセットから、最小選定者数である３名を満たすセットを選択する（ステップＳ１２）。この結果、｛１、７｝、｛１、９｝、｛２、９｝、｛７、９｝の合計４個の選定条件候補セットが選択される。
【００４２】
上記選択された４個のセット｛１、７｝、｛１、９｝、｛２、９｝、｛７、９｝は、選択条件候補セット１４Ｆの一部として記憶部１４に保存される（ステップＳ１４）。
【００４３】
次に、上記選択された大きさ１の４個のセット｛１、７｝、｛１、９｝、｛２、９｝、｛７、９｝から、大きさ３のセット｛１、７、９｝、｛１、２、９｝、｛１、７、９｝、｛２、７、９｝を生成する（ステップＳ１６）。そして、これら４個のセットから、最小選定者数である３名を満たすセットを選択する（ステップＳ１２）。この結果、｛１、７、９｝の１個の選定条件候補セットが選択される。
【００４４】
上記選択された１個のセット｛１、７、９｝は、選択条件候補セット１４Ｆの一部として記憶部１４に保存される（ステップＳ１４）。
【００４５】
大きさ３のセットが１個しか存在しないので、大きさ４のセットは生成されず、図４の処理が終了する。
【００４６】
図４に示す方法は、アイテム集合Ｉ、ＪがＩ⊂Ｊなら、「Ｉ＝｛Ｅ｝，Ｊ＝｛Ｃ，Ｅ｝：Ｉ⊂Ｊ」のときに、「Ｉの頻出度≧Ｊの頻出度」が常に成り立っていることを利用している。これにより、大きさを増やしても最小選定者数を満たさない組み合わせについては計算を除いた場合でも、膨大な選定条件の候補を網羅的に調査する場合と同じ結果が得られることがわかる。
【００４７】
次に、医療費削減効果を算出するステップＳ３の処理を詳細に説明する。
【００４８】
図６はステップＳ３の詳細なフローチャートである。まず、医療費削減効果算出部１５Ｃは、選定条件候補セット１４Ｆの一つに注目する（ステップＳ２１）。
【００４９】
次に、保健指導対象者候補のうち注目中の選定条件候補セット１４Ｆの選定条件を全て満たし且つ保健指導に参加しなかった個人の平均医療費と、保健指導対象者候補のうち注目中の選定条件候補セット１４Ｆの選定条件を全て満たし且つ保健指導に参加した個人の平均医療費とを算出する（ステップＳ２２）。より具体的には、例えば以下のようにする。
【００５０】
まず、保健指導に参加しなかった個人の数をカウントするカウンタＣ１、保健指導に参加した個人の数をカウントするカウンタＣ２、保健指導に参加しなかった個人の医療費の総額を保存するレジスタＲ１、保健指導に参加した個人の医療費の総額を保存するレジスタＲ２をそれぞれ０に初期化する。
【００５１】
次に、保健診断データ１４Ａ毎に、注目中の選定条件候補セット１４Ｆに含まれる全ての選定条件候補を満たすか否かを判断する。満たす場合に限り、以下の処理を行う。まず、その健康診断データ１４Ａ中の被保険者ＩＤに対応する参加フラグ１４Ｃが「参加」および「不参加」の何れであるかを判別する。「不参加」であれば、カウンタＣ１を＋１にし、その健康診断データ１４Ａ中の被保険者ＩＤに対応するレセプトデータ１４Ｂによって定まる医療費をレジスタＲ１に加算する。他方、「参加」であれば、カウンタＣ２を＋１にし、その健康診断データ１４Ａ中の被保険者ＩＤに対応するレセプトデータ１４Ｂによって定まる医療費をレジスタＲ２に加算する。全ての保健診断データ１４Ａについての処理を終えると、レジスタＲ１に保持されている医療費をカウンタＣ１の値で割って、保健指導に参加しなかった個人の平均医療費を算出する。また、レジスタＲ２に保持されている医療費をカウンタＣ２の値で割って、保健指導に参加した個人の平均医療費を算出する。
【００５２】
続いて、医療費削減効果算出部１５Ｃは、保健指導に参加しなかった個人の平均医療費から、保健指導に参加した個人の平均医療費を減算することにより、医療費削減効果を算出する（ステップＳ２３）。そして、算出した医療費削減効果を注目中の選定条件候補セットのＩＤに対応付けて記憶部１４に保存する（ステップＳ２４）。
【００５３】
医療費削減効果算出部１５Ｃは、注目中の選定条件候補セットに対する処理を終えると、未だ注目していない他の選定条件候補セットが残っているか否かを判定する（ステップＳ２５）。そして、未処理の選定条件候補セットが残っていれば、その中の一つの選定条件候補セットに注目を移し（ステップＳ２６）、ステップＳ２２の処理に戻って、上述と同様の処理を繰り返す。他方、未処理の選定条件候補セットが残っていなければ、図６の処理を終える。
【００５４】
このように本実施形態によれば、数多くの選定条件候補の中から、対象人数についての下限値の要件を満たし且つ医療費削減効果が高い保健指導対象者群を選定するための選定条件を抽出することができる。その理由は、選定条件候補の全ての組み合わせの中から、最小選定者数の要件を満たす組み合わせを選定条件候補セットとして決定した後、その選定条件候補セット毎に医療費削減効果を算出するためである。
【００５５】
また本実施形態によれば、対象人数についての下限値の要件を満たし且つ医療費削減効果が高い保健指導対象者群を選定するための選定条件を、効率良く抽出することができる。その理由は、選定条件候補の全ての組み合わせの内、最小選定者数以上の保健指導対象者を保健指導対象者候補の中から選定できる組み合わせについてのみ、医療費削減効果を算出しているためである。これに対して、医療費削減効果を算出してみなければ最小選定者数の要件を満たすか否か分からない特許文献１に記載の技術では、選定条件候補の全ての組み合わせについて医療費削減効果を算出してみる必要がある。
【００５６】
[その他の実施形態]
本発明は上記の実施形態にのみ限定されず、その他各種の付加変更が可能である。例えば、以下のような実施形態も可能である。
【００５７】
例えば、上記の実施形態において、選定条件の候補ごとに、選定条件の候補に該当する被保険者群の将来のある予め定められた傷病の医療費を予測する将来医療費予測手段と、保険者の保健指導対象者等の要件を満たす選定条件候補を、将来医療費予測と基準年度の医療費との差の大きさで並べ替えたランキング形式で出力する将来医療費予測出力手段とを備えるようにしてもよい。
【００５８】
また、上記の実施形態において、選定条件の候補ごとに、選定条件の候補に該当する被保険者群のＡ年後のある予め定められた傷病の医療費を予測する機能を設けるようにしてもよい。すなわち、選定条件の候補に該当する被保険者群の性別年代別に、Ａ年後の医療費を予測するようにしてよい。例えば、選定条件の候補に該当する被保険者群が男性、５０−５４才代の場合、その１０年後の傷病＝高血圧症の年間合計医療費の予測方法は、５０−５４才代の高血圧症、血圧、所見有の治療率、所見無しの治療率、所見有無別の１人当りの年間医療費を、基準年の６０−６４才代の値と置き換えることで予測する。所見を血圧の所見に限定しているのは、高血圧症にもっとも影響を及ぼす検査項目が血圧であるという理由からである。傷病名とその傷病名にもっとも影響を及ぼす検査項目は、レセプト中に出現する傷病名と各傷病にもっとも影響を及ぼす健康診断の検査項目と１対１対応する一覧の情報を格納するデータベースから取得する。以下に予測例を示す。
【００５９】
（例１）
選定条件の年齢以外の条件項目を満たす男性の中で、６０−６４才代の血圧所見有り、高血圧症の治療率×選定条件の候補に該当する被保険者群の男性、５０−５４才代の人数×選定条件の年齢以外の項目を満たす男性の中で、６０−６４才代の血圧所見あり、高血圧症の１人当りの年間医療費
＋
選定条件の年齢以外の条件項目を満たす男性の中で、６０−６４才代の血圧所見なし、高血圧症の治療率×選定条件の候補に該当する被保険者群の男性、５０−５４才代の人数×選定条件の年齢以外の項目を満たす男性の中で、６０−６４才代の血圧所見なし、高血圧症の１人当りの年間医療費
＝選定条件に該当する被保険者群の男性、５０−５４才代の１０年後の高血圧症の合計医療費
【００６０】
上記予測手段においては、選定条件の年齢以外の項目を満たす男性の中で、６０−６４才代の血圧所見あり／なし、高血圧症の治療率と、選定条件の中で年齢以外の項目を満たす男性の中で、６０−６４才代の血圧所見あり／なし、高血圧症の１人当りの年間医療費を必要とするため、選定条件の年齢以外の条件項目を満たす男性の中で、６０−６４才代の健康診断データとレセプトデータを抽出する必要があるが、本支援システムでは選定条件の候補が絞られているため、絞られた選定条件の候補についてのみ、予測に必要な健診データとレセプトデータを一度にデータベース全体から抽出することができる。一方、従来手法は、選定条件を保険者の担当者が決めた後に、その条件に合致する健康診断データとレセプトデータをデータベースから抽出して予測を行う。選定条件が予め決められておらず、条件を設定する都度、データベースからデータを抽出する必要があるため、データベースへのアクセス回数が増加する。この場合、医療費削減効果と予測値を出力するまでに本発明の支援システムと比較して時間がかかると考えられる。
【００６１】
さらに、従来手法では、将来の医療費予測をするために、予測モデルを学習するため過去の複数年にわたるレセプトデータが必要になるが、本発明の医療費予測方法では、１年分のレセプトデータによって医療費予測が可能になる。そのため、支援システムを導入する際の要件が緩和されて保険者がこの支援システムを導入しやすいと考えられる。
【００６２】
上記の例は高血圧症の例であるが、その他にも生活習慣病といわれる糖尿病や高脂血症などの将来予測医療費を算出することも同様に計算できる。
【００６３】
さらに、本発明の支援システムにおいて、各選定条件を満たす被保険者群の将来の医療費の予測値と保健指導による医療費削減効果を並べて出力することによって、保険者の担当者が保健指導の計画を検討する際などに役立つと考えられる。例えば、１０年後の予測値と今の予測値の乖離が大きい場合は、その差を少しでも縮めるような施策を打つことで、将来の医療費削減につながると考えられる。乖離が大きく、また医療費削減効果が大きい選定条件を選択することによって、長いスパンで将来を見据えた保健指導対象群の選択が可能になると考えられる。
【符号の説明】
【００６４】
１…保健指導対象者選定条件決定支援装置
１１…通信Ｉ／Ｆ部
１２…操作入力部
１３…画面表示部
１４…記憶部
１４Ａ…健康診断データ
１４Ｂ…レセプトデータ
１４Ｃ…参加フラグ
１４Ｄ…選定条件候補リスト
１４Ｅ…最小選定者数
１４Ｆ…選定条件候補セット
１４Ｇ…医療費削減効果
１４Ｐ…プログラム
１５…プロセッサ
１５Ａ…入力部
１５Ｂ…選定条件候補セット決定部
１５Ｃ…医療費削減効果算出部
１５Ｄ…出力部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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