(57)【要約】【課題】被保険者の健康状態を用いて会社毎の将来の医療費負担を予測する医療費予測システムの提供。【解決手段】医療費予測サーバ５０は、会社端末１０から被保険者の個人属性、検診データ、及び生活習慣を受信し、被保険者の個人属性に応じた慢性疾患の発症率を読み取る。そして読み取った発症率を検診データ及び生活習慣で補正する。さらに当該団体の未発症の組合員のうちの被扶養者と将来までの採用者とを対象に、将来の平均発症率とそれに伴う医療費を算出する。さらに、当該慢性疾患を既に発症している組合員にかかる医療費を算出して加算する。同様の手順を、全ての慢性疾患の種類について繰り返すことにより当該団体の組合員にかかる将来の慢性疾患の医療費を算出する。さらに、非慢性疾患医療費を組合員の個人属性に基づいて算出し、慢性疾患の医療費に加算することで、当該団体に将来かかる総医療費負担を算出する。【選択図】図２
2005050380.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワークを介して接続された団体用端末及び医療費予測サーバを備え、団体の将来の医療費を予測する医療費予測システムであって、
前記医療費予測サーバは、
複数種類の慢性疾患に関する年齢と発症率との相関を示す発症率相関データを、性別を少なくとも含む個人属性別に記憶している発症率相関データベースと、
喫煙、飲酒、及び運動の習慣を少なくとも一つ含む生活習慣が前記慢性疾患の発症率を変化させる度合いを示す生活習慣係数を、前記慢性疾患の種類別に、前記生活習慣の種類に対応付けて格納している生活習慣データベースと、
被保険者の健康状態を示す複数の検査項目からなる検診データが所定の基準値から外れている場合に当該被保険者に関する前記慢性疾患の発症率を補正する検診データ係数を、前記検査項目及び前記慢性疾患の種類に対応付けて格納している補正データベースと、
前記慢性疾患の治療にかかる標準医療費を、前記慢性疾患の種類に対応付けて格納している慢性疾患医療費データベースと、
前記慢性疾患を除く病気又はけがによる医療費である非慢性疾患医療費の、年齢との相関を示す医療費相関データを、前記個人属性別に記憶している非慢性疾患医療費データベースと
を有し、
前記団体用端末は、少なくとも性別と年齢を含む個人属性、既に発症している慢性疾患を示す告知情報、前記検診データ、前記生活習慣、及び被扶養者の前記個人属性と前記告知情報を含む個人情報の入力を当該団体に所属する複数の被保険者本人に関して受け付けると共に、当該団体が将来採用する予定の採用者の前記個人属性を年ごとに示す採用計画及び当該団体における定年年齢を含む団体情報の入力を受け付け、前記複数の被保険者本人に関する前記個人情報と当該団体情報とを前記医療費予測サーバに送信し、
前記医療費予測サーバは更に、
前記団体用端末から、前記複数の被保険者本人に関する前記個人情報と前記団体情報を受信して記憶する会員データベースと、
将来のある時点における、前記団体にかかる医療費を予測すべき旨のコマンドを受け付けた場合において、前記慢性疾患の種類別に、前記会員データベースから、前記将来の時点の年齢が前記団体の前記定年年齢を超過しない前記被保険者本人及びその被扶養者を抽出し、前記慢性疾患を既に発症している旨が前記告知情報に記録されている前記被保険者本人及び前記被扶養者を前記慢性疾患の既発症者として分類し、前記旨が記録されていない前記被保険者本人及び前記被扶養者を未発症者として分類する分類部と、
前記未発症者に関して前記会員データベースに記憶されている前記個人属性のそれぞれを検索キーとして、前記発症率相関データベースから順次前記発症率相関データを読み出し、前記将来の年齢に対応する前記慢性疾患の発症率を、前記未発症者のそれぞれに関する前記慢性疾患の前記将来の発症率として読み取ると共に、前記将来の時点までの前記採用計画に含まれる前記採用者に関して前記会員データベースに記憶されている前記個人属性をそれぞれ検索キーとして、前記発症率相関データベースから順次前記発症率相関データを読み出し、当該採用者の前記将来の年齢に対応する前記慢性疾患の発症率を、前記採用者に関する前記慢性疾患の前記将来の発症率として読み取る属性別発症率読取部と、
前記未発症者のうちで前記被保険者本人の前記検診データを検索キーとして、前記補正データベースから前記検診データ係数を読み出し、前記属性別発症率読取部が前記未発症者うちで前記被保険者本人に関して読み取った前記発症率を、当該検診データ係数で補正する検診データ反映部と、
前記未発症者のうちで前記被保険者本人について前記会員データベースに記憶されている前記生活習慣を検索キーとして、前記生活習慣データベースから前記生活習慣係数を読み出し、前記検診データ反映部が補正した前記発症率を当該生活習慣係数で補正する生活習慣反映部と、
前記生活習慣反映部が補正した前記未発症者のうちで前記被保険者本人に関する前記発症率と、前記属性別発症率読取部が読み取った前記未発症者のうちの前記被扶養者及び前記採用者に関する前記発症率とを前記団体について集計して平均をとることにより、前記将来の時点での、前記団体の前記未発症者及び前記採用者における前記慢性疾患の平均発症率を前記慢性疾患の種類毎に算出する平均発症率算出部と、
前記平均発症率に、前記未発症者及び前記将来の時点における前記採用者を合わせた人数と、前記慢性疾患について前記慢性疾患医療費データベースに格納されている前記標準医療費とを乗じることによって、前記慢性疾患に関して当該団体の前記未発症者及び前記採用者にかかる前記将来の医療費を算出し、さらに、前記慢性疾患について前記慢性疾患医療費データベースに格納されている前記標準医療費に、前記会員データベースに記憶されている当該団体の前記既発症者の数を乗じた医療費を加算することによって、前記慢性疾患に関して当該団体にかかる前記将来の医療費を算出し、当該将来の医療費を前記慢性疾患医療費データベースに格納されている全ての慢性疾患について算出して集計することにより、前記全ての慢性疾患に関して当該団体にかかる前記将来の医療費を算出する慢性疾患医療費算出部と、
前記分類部が分類した、前記定年年齢を超過しない全ての前記被保険者本人とその被扶養者、ならびに前記将来の時点までに採用される前記採用者のそれぞれについて、前記会員データベースに記憶されている前記個人属性を検索キーとして前記非慢性疾患医療費データベースから前記医療費相関データを読み出して、前記将来の年齢に対応する前記非慢性疾患医療費をそれぞれ読み取り、当該非慢性疾患医療費を当該団体に関する全ての前記被保険者、前記被扶養者、及び前記採用者について集計することにより、当該団体にかかる前記将来の前記非慢性疾患医療費を算出する非慢性疾患医療費算出部と、
当該団体について、前記慢性疾患医療費算出部及び非慢性疾患医療費算出部の算出結果を加算することにより、前記将来の時点で当該団体にかかる総医療費を算出して出力する団体総医療費出力部と
を有する医療費予測システム。
【請求項２】
前記会員データベースは、前記団体に所属する前記被保険者本人の昨年度又は今年度の給与実績及び今後の予想昇給率を、前記個人情報としてさらに受信して格納し、
前記医療費予測サーバはさらに、
健康保険における、保険料率と、医療費の組合負担割合とを、前記保険組合毎に格納している保険組合データベースと、
前記将来において前記団体に所属する前記被保険者本人の前記予想給与の総額を、前記会員データベースに格納されたに昨年度又は今年度の給与実績及び今後の予想昇給率に基づいて算出し、前記保険組合データベースに格納されている現在の前記保険料率を掛け合わせることにより、前記保険組合が当該団体から徴収する前記将来の保険料徴収額を算出し、当該保険料徴収額を用いて前記保険組合の前記将来における収入を算出する健保収入算出部と、
前記団体総医療費出力部が出力した前記将来の前記総医療費に前記保険組合の現在の前記組合負担割合を乗じた金額を用いて、前記保険組合の前記将来における支出を算出する健保支出算出部と、
前記保険組合の前記将来における前記収入と前記支出とを均衡させる為に必要な、前記保険料率及び前記組合負担割合の少なくとも一方を算出し、算出結果を前記団体用端末に送信する均衡収支演算部と
を更に有し、
前記団体用端末は、前記均衡収支演算部から受信する前記算出結果を表示する、請求項１に記載の医療費予測システム。
【請求項３】
前記均衡収支演算部は、前記将来における前記収入が前記支出に対して不足している場合に、予め定められた計画に従って前記将来までに積み立てられる積立金を取り崩すことで、当該不足金額を相殺できるか否かを判断し、前記積立金の取り崩しで前記不足金額が相殺できない場合に、前記保険料率を予め定められた上限値に変更した場合に得られる保険料収入を前記健保収入算出部に算出させ、当該保険料率の変更後における前記保険料収入と前記積立金との合計額が前記支出に対して不足している場合に、当該健康保険組合の財政が破綻する旨の警告メッセージを出力する請求項２に記載の医療費予測システム。
【請求項４】
前記会員データベースは、前記被保険者の過去の検診データを更に格納し、
前記検診データ反映部は、前記会員データベースに格納された前記被保険者の前記現在の検診データを前記過去の検診データと比較することにより前記検診データの改善量を判断し、前記検診データの改善量が前記検診項目毎に予め定められたしきい値よりも大きい場合、前記検診データ係数を小さく補正する、請求項１に記載の医療費予測システム。
【請求項５】
前記会員データベースは、前記被保険者の過去の検診データを更に格納し、
前記検診データ反映部は、前記会員データベースに格納された前記被保険者の前記現在の検診データを前記過去の検診データと比較することにより前記検診データの悪化量を判断し、前記検診データの悪化量が前記検診項目毎に予め定められたしきい値よりも大きい場合、前記検診データ係数を大きく補正する、請求項１に記載の医療費予測システム。
【請求項６】
前記医療費予測サーバは、疾病の治療にかかった医療費を示すレセプトデータを収集して前記慢性疾患毎に前記医療費の平均値を算出し、前記慢性疾患医療費データベースに記憶されている前記慢性疾患毎の前記標準医療費を、集計した前記平均値で更新するレセプト集計部をさらに備える、請求項１に記載の医療費予測システム。
【請求項７】
前記慢性疾患医療費データベースは、前記慢性疾患の前記標準医療費として、前記慢性疾患の入院時の医療費及び通院時の医療費を格納しており、
前記慢性疾患医療費算出部は、前記慢性疾患医療費データベースから前記慢性疾患の入院時の医療費及び通院時の医療費を読み出し、前記未発症者及び前記将来の時点における前記採用者のうち一定割合の人数に対して入院時の医療費を乗じ、残りの人数に対して通院時の医療費を乗じることにより、前記慢性疾患に関して当該団体にかかる前記将来の医療費を算出する請求項１に記載の医療費予測システム。
【請求項８】
団体の将来の医療費を予測する医療費予測サーバであって、
複数種類の慢性疾患に関する年齢と発症率との相関を示す発症率相関データを、少なくとも性別を含む個人属性別に記憶している発症率相関データベースと、
喫煙、飲酒、及び運動の習慣を少なくとも一つ含む生活習慣が前記慢性疾患の発症率を変化させる度合いを示す生活習慣係数を、前記慢性疾患の種類別に、前記生活習慣の種類に対応付けて格納している生活習慣データベースと、
被保険者の健康状態を示す複数の検査項目からなる検診データが所定の基準値から外れている場合に、当該被保険者に関する前記慢性疾患の発症率を補正する検診データ係数を、前記検査項目及び前記慢性疾患の種類に対応付けて格納している補正データベースと、
前記慢性疾患の治療にかかる標準医療費を、前記慢性疾患の種類に対応付けて格納している慢性疾患医療費データベースと、
前記慢性疾患を除く病気又はけがによる医療費である非慢性疾患医療費の、年齢との相関を示す医療費相関データを、前記個人属性別に記憶している非慢性疾患医療費データベースと、
ネットワークを介して接続された団体用端末から、当該団体に所属する被保険者本人に関する、少なくとも性別と年齢を含む個人属性、既に発症している慢性疾患を示す告知情報、前記検診データ、前記生活習慣、及び被扶養者の前記個人属性と前記告知情報を含む個人情報と、当該団体が将来採用する予定の採用者の前記個人属性を年ごとに示す採用計画及び当該団体における定年年齢を含む団体情報とを受信し、受信した前記個人情報及び前記団体情報を記憶する会員データベースと、
将来のある時点における、前記団体にかかる医療費を予測すべき旨のコマンドを受け付けた場合において、前記慢性疾患の種類別に、前記会員データベースから、前記被保険者本人のうちで、前記将来の時点の年齢が前記団体の前記定年年齢を超過しない被保険者本人及びその被扶養者を抽出し、前記慢性疾患を既に発症している旨が前記告知情報に記録されている前記被保険者本人及び前記被扶養者を前記慢性疾患の既発症者として分類し、前記旨が記録されていない前記被保険者本人及び前記被扶養者を未発症被保険者として分類する分類部と、
前記未発症者に関して前記会員データベースに記憶されている前記個人属性のそれぞれを検索キーとして、前記発症率相関データベースから順次前記発症率相関データを読み出し、前記将来の年齢に対応する前記慢性疾患の発症率を、前記未発症者のそれぞれに関する前記慢性疾患の前記将来の発症率として読み取ると共に、前記将来の時点までの前記採用計画に含まれる前記採用者に関して前記会員データベースに記憶されている前記個人属性をそれぞれ検索キーとして、前記発症率相関データベースから順次前記発症率相関データを読み出し、当該採用者の前記将来の年齢に対応する前記慢性疾患の発症率を、前記採用者に関する前記慢性疾患の前記将来の発症率として読み取る属性別発症率読取部と、
前記未発症者のうちの前記被保険者本人の前記検診データを検索キーとして、前記補正データベースから前記検診データ係数を読み出し、前記属性別発症率読取部が前記未発症者のうちの前記被保険者本人に関して読み取った前記発症率を、当該検診データ係数で補正する検診データ反映部と、
前記未発症者のうちの前記被保険者本人について前記会員データベースに記憶されている前記生活習慣を検索キーとして、前記生活習慣データベースから前記生活習慣係数を読み出し、前記検診データ反映部が補正した前記発症率を当該生活習慣係数で補正する生活習慣反映部と、
前記生活習慣反映部が補正した前記未発症者のうちの前記被保険者本人に関する前記発症率と、前記属性別発症率読取部が読み取った前記未発症者のうちの前記被扶養者及び前記採用者に関する前記発症率とを、前記団体について集計して平均をとることにより、前記将来の時点での、前記団体の前記未発症者及び前記採用者における前記慢性疾患の平均発症率を前記慢性疾患の種類毎に算出する平均発症率算出部と、
前記平均発症率に、前記未発症者及び前記将来の時点における前記採用者を合わせた人数と、前記慢性疾患について前記慢性疾患医療費データベースに格納されている前記標準医療費とを乗じることによって、前記慢性疾患に関して当該団体の前記未発症者及び前記採用者にかかる前記将来の医療費を算出し、さらに、前記慢性疾患について前記慢性疾患医療費データベースに格納されている前記標準医療費に、前記会員データベースに記憶されている当該団体の前記既発症者の数を乗じた医療費を加算することによって、前記慢性疾患に関して当該団体にかかる前記将来の医療費を算出し、当該将来の医療費を前記慢性疾患医療費データベースに格納されている全ての慢性疾患について算出して集計することにより、前記全ての慢性疾患に関して当該団体にかかる前記将来の医療費を算出する慢性疾患医療費算出部と、
前記分類部が分類した、前記定年年齢を超過しない全ての前記被保険者本人とその被扶養者、ならびに前記将来の時点までに採用される前記採用者のそれぞれについて、前記会員データベースに記憶されている前記個人属性を検索キーとして前記非慢性疾患医療費データベースから前記医療費相関データを読み出して、前記将来の年齢に対応する前記非慢性疾患医療費をそれぞれ読み取り、当該非慢性疾患医療費を当該団体に関する全ての前記被保険者本人、前記被扶養者、及び前記採用者について集計することにより、当該団体にかかる前記将来の前記非慢性疾患医療費を算出する非慢性疾患医療費算出部と、
当該団体について、前記慢性疾患医療費算出部及び非慢性疾患医療費算出部の算出結果を加算することにより、前記将来の時点で当該団体にかかる総医療費を算出して出力する団体総医療費出力部と
を有する医療費予測サーバ。
【請求項９】
ネットワークを介して接続された団体用端末及び医療費予測サーバを備え、前記医療費予測サーバが、複数種類の慢性疾患に関する年齢と発症率との相関を示す発症率相関データを、性別及び職種を少なくとも含む個人属性別に記憶している発症率相関データベースと、喫煙、飲酒、及び運動の習慣を少なくとも一つ含む生活習慣が前記慢性疾患の発症率を変化させる度合いを示す生活習慣係数を、前記慢性疾患の種類別に、前記生活習慣の種類に対応付けて格納している生活習慣データベースと、前記被保険者の健康状態を示す複数の検査項目からなる検診データが所定の基準値から外れている場合に、当該被保険者に関する前記慢性疾患の発症率を補正する検診データ係数を、前記検査項目及び前記慢性疾患の種類に対応付けて格納している補正データベースと、前記慢性疾患の治療にかかる標準医療費を、前記慢性疾患の種類に対応付けて格納している慢性疾患医療費データベースと、前記慢性疾患を除く病気又はけがによる医療費である非慢性疾患医療費の、年齢との相関を示す医療費相関データを、前記個人属性別に記憶している非慢性疾患医療費データベースとを有する医療費予測システムを用いて、団体の将来の医療費を予測する医療費予測方法であって、
前記団体用端末が、少なくとも性別と年齢を含む個人属性、既に発症している慢性疾患を示す告知情報、前記検診データ、前記生活習慣、及び被扶養者の前記個人属性と前記告知情報を含む個人情報の入力を当該団体に所属する複数の被保険者本人に関して受け付けると共に、当該団体が将来採用する予定の採用者の前記個人属性を年ごとに示す採用計画及び当該団体における定年年齢を含む団体情報の入力を受け付け、前記複数の被保険者本人に関する前記個人情報と当該団体情報とを前記医療費予測サーバに送信するステップと、
前記医療費予測サーバにおいて、
会員データベースが、前記団体用端末から、前記複数の被保険者本人に関する前記個人情報と前記団体情報を受信して記憶するステップと、
分類部が、将来のある時点における、前記団体にかかる医療費を予測すべき旨のコマンドを受け付けた場合において、前記慢性疾患の種類別に、前記会員データベースから、前記将来の時点の年齢が前記団体の前記定年年齢を超過しない被保険者本人及びその被扶養者を抽出し、前記慢性疾患を既に発症している旨が前記告知情報に記録されている前記被保険者本人及び前記被扶養者を前記慢性疾患の既発症者として分類し、前記旨が記録されていない前記被保険者及び前記被扶養者を未発症者として分類するステップと、
属性別発症率読取部が、前記未発症者に関して前記会員データベースに記憶されている前記個人属性のそれぞれを検索キーとして、前記発症率相関データベースから順次前記発症率相関データを読み出し、前記将来の年齢に対応する前記慢性疾患の発症率を、前記未発症者のそれぞれに関する前記慢性疾患の前記将来の発症率として読み取ると共に、前記将来の時点までの前記採用計画に含まれる前記採用者に関して前記会員データベースに記憶されている前記個人属性をそれぞれ検索キーとして、前記発症率相関データベースから順次前記発症率相関データを読み出し、当該採用者の前記将来の年齢に対応する前記慢性疾患の発症率を、前記採用者に関する前記慢性疾患の前記将来の発症率として読み取るステップと、
検診データ反映部が、前記未発症者のうちの前記被保険者本人について前記会員データベースに記憶されている前記検診データを検索キーとして、前記補正データベースから前記検診データ係数を読み出し、前記属性別発症率読取部が前記未発症者のうちの前記被保険者本人に関して読み取った前記発症率を、当該検診データ係数で補正するステップと、
生活習慣反映部が、前記未発症者のうちの前記被保険者本人の前記生活習慣を検索キーとして、前記生活習慣データベースから前記生活習慣係数を読み出し、前記検診データ反映部が補正した前記発症率を当該生活習慣係数で補正するステップと、
平均発症率算出部が、前記生活習慣反映部が補正した前記未発症者のうちの前記被保険者本人に関する前記発症率と、前記属性別発症率読取部が読み取った前記未発症者のうちの前記被扶養者及び前記採用者に関する前記発症率とを前記団体について集計して平均をとることにより、前記将来の時点での、前記団体の前記未発症者及び前記採用者における前記慢性疾患の平均発症率を前記慢性疾患の種類毎に算出するステップと、
慢性疾患医療費算出部が、前記平均発症率に、前記未発症者及び前記将来の時点における前記採用者を合わせた人数と、前記慢性疾患について前記慢性疾患医療費データベースに格納されている前記標準医療費とを乗じることによって、前記慢性疾患に関して当該団体の前記未発症者及び前記採用者にかかる前記将来の医療費を算出し、さらに、前記慢性疾患について前記慢性疾患医療費データベースに格納されている前記標準医療費に、前記会員データベースに記憶されている当該団体の前記既発症者の数を乗じた医療費を加算することによって、前記慢性疾患に関して当該団体にかかる前記将来の医療費を算出し、当該将来の医療費を前記慢性疾患医療費データベースに格納されている全ての慢性疾患について算出して集計することにより、前記全ての慢性疾患に関して当該団体にかかる前記将来の医療費を算出するステップと、
非慢性疾患医療費算出部が、前記分類部が分類した、前記定年年齢を超過しない全ての前記被保険者本人とその被扶養者、ならびに前記将来の時点までに採用される前記採用者のそれぞれについて、前記会員データベースに記憶されている前記個人属性を検索キーとして前記非慢性疾患医療費データベースから前記医療費相関データを読み出して、前記将来の年齢に対応する前記非慢性疾患医療費をそれぞれ読み取り、当該非慢性疾患医療費を当該団体に関する全ての前記被保険者本人、前記被扶養者、及び前記採用者について集計することにより、当該団体にかかる前記将来の前記非慢性疾患医療費を算出するステップと、
団体総医療費出力部が、当該団体について、前記慢性疾患医療費算出部及び非慢性疾患医療費算出部の算出結果を加算することにより、前記将来の時点で当該団体にかかる総医療費を算出して出力するステップと
を有する医療費予測方法。
【請求項１０】
ネットワークを介して接続された団体用端末及び医療費予測サーバを備え、前記医療費予測サーバが、複数種類の慢性疾患に関する年齢と発症率との相関を示す発症率相関データを、性別を少なくとも含む個人属性別に記憶している発症率相関データベースと、喫煙、飲酒、及び運動の習慣を少なくとも一つ含む生活習慣が前記慢性疾患の発症率を変化させる度合いを示す生活習慣係数を、前記慢性疾患の種類別に、前記生活習慣の種類に対応付けて格納している生活習慣データベースと、前記被保険者の健康状態を示す複数の検査項目からなる検診データが所定の基準を外れている場合に、当該被保険者に関する前記慢性疾患の発症率を補正する検診データ係数を、前記検査項目及び前記慢性疾患の種類に対応付けて格納している補正データベースと、前記慢性疾患の治療にかかる標準医療費を、前記慢性疾患の種類に対応付けて格納している慢性疾患医療費データベースと、前記慢性疾患を除く病気又はけがによる医療費である非慢性疾患医療費の、年齢との相関を示す医療費相関データを、前記個人属性別に記憶している非慢性疾患医療費データベースとを有する医療費予測システムに、団体の将来の医療費を予測させるプログラムであって、
少なくとも性別と年齢を含む個人属性、既に発症している慢性疾患を示す告知情報、前記検診データ、前記生活習慣、及び被扶養者の前記個人属性と前記告知情報を含む個人情報の入力を当該団体に所属する複数の被保険者本人に関して受け付けると共に、当該団体が将来採用する予定の採用者の前記個人属性を年ごとに示す採用計画及び当該団体における定年年齢を含む団体情報の入力を受け付け、前記複数の被保険者本人に関する前記個人情報と当該団体情報とを前記医療費予測サーバに送信させる機能を、前記団体用端末に実現させ、
前記医療費予測サーバに、
前記団体用端末から、前記複数の被保険者本人に関する前記個人情報と前記団体情報を受信して記憶する会員情報管理機能と、
将来のある時点における、前記団体にかかる医療費を予測すべき旨のコマンドを受け付けた場合において、前記慢性疾患の種類別に、前記会員データベースから、前記将来の時点の年齢が前記団体の前記定年年齢を超過しない前記被保険者本人及びその被扶養者を抽出し、前記慢性疾患を既に発症している旨が前記告知情報に記録されている被保険者本人及び前記被扶養者を前記慢性疾患の既発症者として分類し、前記旨が記録されていない前記被保険者本人及び前記被扶養者を未発症者として分類する分類機能と、
前記未発症者に関して前記会員データベースに記憶されている前記個人属性のそれぞれを検索キーとして、前記発症率相関データベースから順次前記発症率相関データを読み出し、前記将来の年齢に対応する前記慢性疾患の発症率を、前記未発症者のそれぞれに関する前記慢性疾患の前記将来の発症率として読み取ると共に、前記将来の時点までの前記採用計画に含まれる前記採用者に関して前記会員データベースに記憶されている前記個人属性をそれぞれ検索キーとして、前記発症率相関データベースから順次前記発症率相関データを読み出し、当該採用者の前記将来の年齢に対応する前記慢性疾患の発症率を、前記採用者に関する前記慢性疾患の前記将来の発症率として読み取る属性別発症率読取機能と、
前記未発症者のうちの前記被保険者本人について前記会員データベースに記憶されている前記検診データを検索キーとして、前記補正データベースから前記検診データ係数を読み出し、前記属性別発症率読取機能が前記未発症者のうちの前記被保険者本人に関して読み取った前記発症率を、当該検診データ係数で補正する検診データ反映機能と、
前記未発症者のうちの前記被保険者本人の前記生活習慣を検索キーとして、前記生活習慣データベースから前記生活習慣係数を読み出し、前記検診データ反映機能が補正した前記発症率を当該生活習慣係数で補正する生活習慣反映機能と、
前記生活習慣反映機能が補正した前記未発症者のうちの前記被保険者本人に関する前記発症率と、前記属性別発症率読取機能が読み取った前記未発症のうちの前記被扶養者及び前記採用者に関する前記発症率とを前記団体について集計して平均をとることにより、前記将来の時点での、前記団体の前記未発症者及び前記採用者における前記慢性疾患の平均発症率を前記慢性疾患の種類毎に算出する平均発症率算出機能と、
前記平均発症率に、前記未発症者及び前記将来の時点における前記採用者を合わせた人数と、前記慢性疾患について前記慢性疾患医療費データベースに格納されている前記標準医療費とを乗じることによって、前記慢性疾患に関して当該団体の前記未発症者及び前記採用者にかかる前記将来の医療費を算出し、さらに、前記慢性疾患について前記慢性疾患医療費データベースに格納されている前記標準医療費に、前記会員データベースに記憶されている当該団体の前記既発症者の数を乗じた医療費を加算することによって、前記慢性疾患に関して当該団体にかかる前記将来の医療費を算出し、当該将来の医療費を前記慢性疾患医療費データベースに格納されている全ての慢性疾患について算出して集計することにより、前記全ての慢性疾患に関して当該団体にかかる前記将来の医療費を算出する慢性疾患医療費算出機能と、
前記分類機能が分類した、前記定年年齢を超過しない全ての前記被保険者本人とその被扶養者、ならびに前記将来の時点までに採用される前記採用者のそれぞれについて、前記会員データベースに記憶されている前記個人属性を検索キーとして前記非慢性疾患医療費データベースから前記医療費相関データを読み出して、前記将来の年齢に対応する前記非慢性疾患医療費をそれぞれ読み取り、当該非慢性疾患医療費を当該団体に関する全ての前記被保険者本人、前記被扶養者、及び前記採用者について集計することにより、当該団体にかかる前記将来の前記非慢性疾患医療費を算出する非慢性疾患医療費算出機能と、
当該団体について、前記慢性疾患医療費算出機能及び非慢性疾患医療費算出機能の算出結果を加算することにより、前記将来の時点で当該団体にかかる総医療費を算出して出力する団体総医療費出力機能と
を実現させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、団体にかかる将来の医療費を予測する医療費予測システム、医療費予測サーバ、医療費予測方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、健康保険組合の組合員に関するレセプト情報を解析することにより、組合員の受診状況や、医療機関別の診療実態を提供するレセプト情報解析サービスが、健康保険組合向けに提供されている。本サービスの技術的特徴を示す文献は特に見あたらなかった。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上記例などの従来技術では、健康保険組合が将来負担する組合員の医療費を高い精度で予測することができなかった。従って、将来の医療費に基づいて健康保険組合の将来の財政状態を予測することもできなかった。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
上記課題を解決するために、本発明の第１の形態によれば、ネットワークを介して接続された団体用端末及び医療費予測サーバを備え、団体の将来の医療費を予測する医療費予測システムにおいて、医療費予測サーバは、複数種類の慢性疾患に関する年齢と発症率との相関を示す発症率相関データを、性別を少なくとも含む個人属性別に記憶している発症率相関データベースと、喫煙、飲酒、及び運動の習慣を少なくとも一つ含む生活習慣が慢性疾患の発症率を変化させる度合いを示す生活習慣係数を、慢性疾患の種類別に、生活習慣の種類に対応付けて格納している生活習慣データベースと、被保険者の健康状態を示す複数の検査項目からなる検診データが所定の基準値から外れている場合に当該被保険者に関する慢性疾患の発症率を補正する検診データ係数を、検査項目及び慢性疾患の種類に対応付けて格納している補正データベースと、慢性疾患の治療にかかる標準医療費を、慢性疾患の種類に対応付けて格納している慢性疾患医療費データベースと、慢性疾患を除く病気又はけがによる医療費である非慢性疾患医療費の、年齢との相関を示す医療費相関データを、個人属性別に記憶している非慢性疾患医療費データベースとを有する。
【０００５】
団体用端末は、少なくとも性別と年齢を含む個人属性、既に発症している慢性疾患を示す告知情報、検診データ、生活習慣、及び被扶養者の個人属性と告知情報を含む個人情報の入力を当該団体に所属する複数の被保険者本人に関して受け付けると共に、当該団体が将来採用する予定の採用者の個人属性を年ごとに示す採用計画及び当該団体における定年年齢を含む団体情報の入力を受け付け、複数の被保険者本人に関する個人情報と当該団体情報とを医療費予測サーバに送信する。
【０００６】
医療費予測サーバは更に、団体用端末から、複数の被保険者本人に関する個人情報と団体情報を受信して記憶する会員データベースと、将来のある時点における、団体にかかる医療費を予測すべき旨のコマンドを受け付けた場合において、慢性疾患の種類別に、会員データベースから、将来の時点の年齢が団体の定年年齢を超過しない被保険者本人及びその被扶養者を抽出し、慢性疾患を既に発症している旨が告知情報に記録されている被保険者本人及び被扶養者を慢性疾患の既発症者として分類し、旨が記録されていない被保険者本人及び被扶養者を未発症者として分類する分類部と、未発症者に関して会員データベースに記憶されている個人属性のそれぞれを検索キーとして、発症率相関データベースから順次発症率相関データを読み出し、将来の年齢に対応する慢性疾患の発症率を、未発症者のそれぞれに関する慢性疾患の将来の発症率として読み取ると共に、将来の時点までの採用計画に含まれる採用者に関して会員データベースに記憶されている個人属性をそれぞれ検索キーとして、発症率相関データベースから順次発症率相関データを読み出し、当該採用者の将来の年齢に対応する慢性疾患の発症率を、採用者に関する慢性疾患の将来の発症率として読み取る属性別発症率読取部と、未発症者のうちで被保険者本人の検診データを検索キーとして、補正データベースから検診データ係数を読み出し、属性別発症率読取部が未発症者うちで被保険者本人に関して読み取った発症率を、当該検診データ係数で補正する検診データ反映部と、未発症者のうちで被保険者本人について会員データベースに記憶されている生活習慣を検索キーとして、生活習慣データベースから生活習慣係数を読み出し、検診データ反映部が補正した発症率を当該生活習慣係数で補正する生活習慣反映部と、生活習慣反映部が補正した未発症者のうちで被保険者本人に関する発症率と、属性別発症率読取部が読み取った未発症者のうちの被扶養者及び採用者に関する発症率とを団体について集計して平均をとることにより、将来の時点での、団体の未発症者及び採用者における慢性疾患の平均発症率を慢性疾患の種類毎に算出する平均発症率算出部と、平均発症率に、未発症者及び将来の時点における採用者を合わせた人数と、慢性疾患について慢性疾患医療費データベースに格納されている標準医療費とを乗じることによって、慢性疾患に関して当該団体の未発症者及び採用者にかかる将来の医療費を算出し、さらに、慢性疾患について慢性疾患医療費データベースに格納されている標準医療費に、会員データベースに記憶されている当該団体の既発症者の数を乗じた医療費を加算することによって、慢性疾患に関して当該団体にかかる将来の医療費を算出し、当該将来の医療費を慢性疾患医療費データベースに格納されている全ての慢性疾患について算出して集計することにより、全ての慢性疾患に関して当該団体にかかる将来の医療費を算出する慢性疾患医療費算出部と、分類部が分類した、定年年齢を超過しない全ての被保険者本人とその被扶養者、ならびに将来の時点までに採用される採用者のそれぞれについて、会員データベースに記憶されている個人属性を検索キーとして非慢性疾患医療費データベースから医療費相関データを読み出して、将来の年齢に対応する非慢性疾患医療費をそれぞれ読み取り、当該非慢性疾患医療費を当該団体に関する全ての被保険者、被扶養者、及び採用者について集計することにより、当該団体にかかる将来の非慢性疾患医療費を算出する非慢性疾患医療費算出部と、当該団体について、慢性疾患医療費算出部及び非慢性疾患医療費算出部の算出結果を加算することにより、将来の時点で当該団体にかかる総医療費を算出して出力する団体総医療費出力部とを有する。
【０００７】
会員データベースは、団体に所属する被保険者本人の昨年度又は今年度の給与実績及び今後の予想昇給率を、個人情報としてさらに受信して格納し、医療費予測サーバはさらに、健康保険における、保険料率と、医療費の組合負担割合とを、保険組合毎に格納している保険組合データベースと、将来において団体に所属する被保険者本人の予想給与の総額を、会員データベースに格納されたに昨年度又は今年度の給与実績及び今後の予想昇給率に基づいて算出し、保険組合データベースに格納されている現在の保険料率を掛け合わせることにより、保険組合が当該団体から徴収する将来の保険料徴収額を算出し、当該保険料徴収額を用いて保険組合の将来における収入を算出する健保収入算出部と、団体総医療費出力部が出力した将来の総医療費に保険組合の現在の組合負担割合を乗じた金額を用いて、保険組合の将来における支出を算出する健保支出算出部と、保険組合の将来における収入と支出とを均衡させる為に必要な、保険料率及び組合負担割合の少なくとも一方を算出し、算出結果を団体用端末に送信する均衡収支演算部とを更に有し、団体用端末は、均衡収支演算部から受信する算出結果を表示してもよい。
【０００８】
さらに、均衡収支演算部は、将来における収入が支出に対して不足している場合に、予め定められた計画に従って将来までに積み立てられる積立金を取り崩すことで、当該不足金額を相殺できるか否かを判断し、積立金の取り崩しで不足金額が相殺できない場合に、保険料率を予め定められた上限値に変更した場合に得られる保険料収入を健保収入算出部に算出させ、当該保険料率の変更後における保険料収入と積立金との合計額が支出に対して不足している場合に、当該健康保険組合の財政が破綻する旨の警告メッセージを出力してもよい。
【０００９】
会員データベースは、被保険者の過去の検診データを更に格納し、検診データ反映部は、会員データベースに格納された被保険者の現在の検診データを過去の検診データと比較することにより検診データの改善量を判断し、検診データの改善量が検診項目毎に予め定められたしきい値よりも大きい場合、検診データ係数を小さく補正してもよい。会員データベースは、被保険者の過去の検診データを更に格納し、検診データ反映部は、会員データベースに格納された被保険者の現在の検診データを過去の検診データと比較することにより検診データの悪化量を判断し、検診データの悪化量が検診項目毎に予め定められたしきい値よりも大きい場合、検診データ係数を大きく補正してもよい。
【００１０】
医療費予測サーバは、疾病の治療にかかった医療費を示すレセプトデータを収集して慢性疾患毎に医療費の平均値を算出し、慢性疾患医療費データベースに記憶されている慢性疾患毎の標準医療費を、集計した平均値で更新するレセプト集計部をさらに備えてもよい。
【００１１】
慢性疾患医療費データベースは、慢性疾患の標準医療費として、慢性疾患の入院時の医療費及び通院時の医療費を格納しており、慢性疾患医療費算出部は、慢性疾患医療費データベースから慢性疾患の入院時の医療費及び通院時の医療費を読み出し、未発症者及び将来の時点における採用者のうち一定割合の人数に対して入院時の医療費を乗じ、残りの人数に対して通院時の医療費を乗じることにより、慢性疾患に関して当該団体にかかる将来の医療費を算出してもよい。
【００１２】
本発明の第２の形態によれば、団体の将来の医療費を予測する医療費予測サーバは、複数種類の慢性疾患に関する年齢と発症率との相関を示す発症率相関データを、少なくとも性別を含む個人属性別に記憶している発症率相関データベースと、喫煙、飲酒、及び運動の習慣を少なくとも一つ含む生活習慣が慢性疾患の発症率を変化させる度合いを示す生活習慣係数を、慢性疾患の種類別に、生活習慣の種類に対応付けて格納している生活習慣データベースと、被保険者の健康状態を示す複数の検査項目からなる検診データが所定の基準値から外れている場合に、当該被保険者に関する慢性疾患の発症率を補正する検診データ係数を、検査項目及び慢性疾患の種類に対応付けて格納している補正データベースと、慢性疾患の治療にかかる標準医療費を、慢性疾患の種類に対応付けて格納している慢性疾患医療費データベースと、慢性疾患を除く病気又はけがによる医療費である非慢性疾患医療費の、年齢との相関を示す医療費相関データを、個人属性別に記憶している非慢性疾患医療費データベースと、ネットワークを介して接続された団体用端末から、当該団体に所属する被保険者本人に関する、少なくとも性別と年齢を含む個人属性、既に発症している慢性疾患を示す告知情報、検診データ、生活習慣、及び被扶養者の個人属性と告知情報を含む個人情報と、当該団体が将来採用する予定の採用者の個人属性を年ごとに示す採用計画及び当該団体における定年年齢を含む団体情報とを受信し、受信した個人情報及び団体情報を記憶する会員データベースと、将来のある時点における、団体にかかる医療費を予測すべき旨のコマンドを受け付けた場合において、慢性疾患の種類別に、会員データベースから、被保険者本人のうちで、将来の時点の年齢が団体の定年年齢を超過しない被保険者本人及びその被扶養者を抽出し、慢性疾患を既に発症している旨が告知情報に記録されている被保険者本人及び被扶養者を慢性疾患の既発症者として分類し、旨が記録されていない被保険者本人及び被扶養者を未発症被保険者として分類する分類部と、未発症者に関して会員データベースに記憶されている個人属性のそれぞれを検索キーとして、発症率相関データベースから順次発症率相関データを読み出し、将来の年齢に対応する慢性疾患の発症率を、未発症者のそれぞれに関する慢性疾患の将来の発症率として読み取ると共に、将来の時点までの採用計画に含まれる採用者に関して会員データベースに記憶されている個人属性をそれぞれ検索キーとして、発症率相関データベースから順次発症率相関データを読み出し、当該採用者の将来の年齢に対応する慢性疾患の発症率を、採用者に関する慢性疾患の将来の発症率として読み取る属性別発症率読取部と、未発症者のうちの被保険者本人の検診データを検索キーとして、補正データベースから検診データ係数を読み出し、属性別発症率読取部が未発症者のうちの被保険者本人に関して読み取った発症率を、当該検診データ係数で補正する検診データ反映部と、未発症者のうちの被保険者本人について会員データベースに記憶されている生活習慣を検索キーとして、生活習慣データベースから生活習慣係数を読み出し、検診データ反映部が補正した発症率を当該生活習慣係数で補正する生活習慣反映部と、生活習慣反映部が補正した未発症者のうちの被保険者本人に関する発症率と、属性別発症率読取部が読み取った未発症者のうちの被扶養者及び採用者に関する発症率とを、団体について集計して平均をとることにより、将来の時点での、団体の未発症者及び採用者における慢性疾患の平均発症率を慢性疾患の種類毎に算出する平均発症率算出部と、平均発症率に、未発症者及び将来の時点における採用者を合わせた人数と、慢性疾患について慢性疾患医療費データベースに格納されている標準医療費とを乗じることによって、慢性疾患に関して当該団体の未発症者及び採用者にかかる将来の医療費を算出し、さらに、慢性疾患について慢性疾患医療費データベースに格納されている標準医療費に、会員データベースに記憶されている当該団体の既発症者の数を乗じた医療費を加算することによって、慢性疾患に関して当該団体にかかる将来の医療費を算出し、当該将来の医療費を慢性疾患医療費データベースに格納されている全ての慢性疾患について算出して集計することにより、全ての慢性疾患に関して当該団体にかかる将来の医療費を算出する慢性疾患医療費算出部と、分類部が分類した、定年年齢を超過しない全ての被保険者本人とその被扶養者、ならびに将来の時点までに採用される採用者のそれぞれについて、会員データベースに記憶されている個人属性を検索キーとして非慢性疾患医療費データベースから医療費相関データを読み出して、将来の年齢に対応する非慢性疾患医療費をそれぞれ読み取り、当該非慢性疾患医療費を当該団体に関する全ての被保険者本人、被扶養者、及び採用者について集計することにより、当該団体にかかる将来の非慢性疾患医療費を算出する非慢性疾患医療費算出部と、当該団体について、慢性疾患医療費算出部及び非慢性疾患医療費算出部の算出結果を加算することにより、将来の時点で当該団体にかかる総医療費を算出して出力する団体総医療費出力部とを有する。
【００１３】
本発明の第３の形態によれば、ネットワークを介して接続された団体用端末及び医療費予測サーバを備え、医療費予測サーバが、複数種類の慢性疾患に関する年齢と発症率との相関を示す発症率相関データを、性別及び職種を少なくとも含む個人属性別に記憶している発症率相関データベースと、喫煙、飲酒、及び運動の習慣を少なくとも一つ含む生活習慣が慢性疾患の発症率を変化させる度合いを示す生活習慣係数を、慢性疾患の種類別に、生活習慣の種類に対応付けて格納している生活習慣データベースと、被保険者の健康状態を示す複数の検査項目からなる検診データが所定の基準値から外れている場合に、当該被保険者に関する慢性疾患の発症率を補正する検診データ係数を、検査項目及び慢性疾患の種類に対応付けて格納している補正データベースと、慢性疾患の治療にかかる標準医療費を、慢性疾患の種類に対応付けて格納している慢性疾患医療費データベースと、慢性疾患を除く病気又はけがによる医療費である非慢性疾患医療費の、年齢との相関を示す医療費相関データを、個人属性別に記憶している非慢性疾患医療費データベースとを有する医療費予測システムを用いて、団体の将来の医療費を予測する医療費予測方法が提供される。
【００１４】
当該医療費予測方法は、団体用端末が、少なくとも性別と年齢を含む個人属性、既に発症している慢性疾患を示す告知情報、検診データ、生活習慣、及び被扶養者の個人属性と告知情報を含む個人情報の入力を当該団体に所属する複数の被保険者本人に関して受け付けると共に、当該団体が将来採用する予定の採用者の個人属性を年ごとに示す採用計画及び当該団体における定年年齢を含む団体情報の入力を受け付け、複数の被保険者本人に関する個人情報と当該団体情報とを医療費予測サーバに送信するステップと、医療費予測サーバにおいて、会員データベースが、団体用端末から、複数の被保険者本人に関する個人情報と団体情報を受信して記憶するステップと、分類部が、将来のある時点における、団体にかかる医療費を予測すべき旨のコマンドを受け付けた場合において、慢性疾患の種類別に、会員データベースから、将来の時点の年齢が団体の定年年齢を超過しない被保険者本人及びその被扶養者を抽出し、慢性疾患を既に発症している旨が告知情報に記録されている被保険者本人及び被扶養者を慢性疾患の既発症者として分類し、旨が記録されていない被保険者及び被扶養者を未発症者として分類するステップと、属性別発症率読取部が、未発症者に関して会員データベースに記憶されている個人属性のそれぞれを検索キーとして、発症率相関データベースから順次発症率相関データを読み出し、将来の年齢に対応する慢性疾患の発症率を、未発症者のそれぞれに関する慢性疾患の将来の発症率として読み取ると共に、将来の時点までの採用計画に含まれる採用者に関して会員データベースに記憶されている個人属性をそれぞれ検索キーとして、発症率相関データベースから順次発症率相関データを読み出し、当該採用者の将来の年齢に対応する慢性疾患の発症率を、採用者に関する慢性疾患の将来の発症率として読み取るステップと、検診データ反映部が、未発症者のうちの被保険者本人について会員データベースに記憶されている検診データを検索キーとして、補正データベースから検診データ係数を読み出し、属性別発症率読取部が未発症者のうちの被保険者本人に関して読み取った発症率を、当該検診データ係数で補正するステップと、生活習慣反映部が、未発症者のうちの被保険者本人の生活習慣を検索キーとして、生活習慣データベースから生活習慣係数を読み出し、検診データ反映部が補正した発症率を当該生活習慣係数で補正するステップと、平均発症率算出部が、生活習慣反映部が補正した未発症者のうちの被保険者本人に関する発症率と、属性別発症率読取部が読み取った未発症者のうちの被扶養者及び採用者に関する発症率とを団体について集計して平均をとることにより、将来の時点での、団体の未発症者及び採用者における慢性疾患の平均発症率を慢性疾患の種類毎に算出するステップと、慢性疾患医療費算出部が、平均発症率に、未発症者及び将来の時点における採用者を合わせた人数と、慢性疾患について慢性疾患医療費データベースに格納されている標準医療費とを乗じることによって、慢性疾患に関して当該団体の未発症者及び採用者にかかる将来の医療費を算出し、さらに、慢性疾患について慢性疾患医療費データベースに格納されている標準医療費に、会員データベースに記憶されている当該団体の既発症者の数を乗じた医療費を加算することによって、慢性疾患に関して当該団体にかかる将来の医療費を算出し、当該将来の医療費を慢性疾患医療費データベースに格納されている全ての慢性疾患について算出して集計することにより、全ての慢性疾患に関して当該団体にかかる将来の医療費を算出するステップと、非慢性疾患医療費算出部が、分類部が分類した、定年年齢を超過しない全ての被保険者本人とその被扶養者、ならびに将来の時点までに採用される採用者のそれぞれについて、会員データベースに記憶されている個人属性を検索キーとして非慢性疾患医療費データベースから医療費相関データを読み出して、将来の年齢に対応する非慢性疾患医療費をそれぞれ読み取り、当該非慢性疾患医療費を当該団体に関する全ての被保険者本人、被扶養者、及び採用者について集計することにより、当該団体にかかる将来の非慢性疾患医療費を算出するステップと、団体総医療費出力部が、当該団体について、慢性疾患医療費算出部及び非慢性疾患医療費算出部の算出結果を加算することにより、将来の時点で当該団体にかかる総医療費を算出して出力するステップとを有する。
【００１５】
本発明の第４の形態によれば、ネットワークを介して接続された団体用端末及び医療費予測サーバを備え、医療費予測サーバが、複数種類の慢性疾患に関する年齢と発症率との相関を示す発症率相関データを、性別を少なくとも含む個人属性別に記憶している発症率相関データベースと、喫煙、飲酒、及び運動の習慣を少なくとも一つ含む生活習慣が慢性疾患の発症率を変化させる度合いを示す生活習慣係数を、慢性疾患の種類別に、生活習慣の種類に対応付けて格納している生活習慣データベースと、被保険者の健康状態を示す複数の検査項目からなる検診データが所定の基準を外れている場合に、当該被保険者に関する慢性疾患の発症率を補正する検診データ係数を、検査項目及び慢性疾患の種類に対応付けて格納している補正データベースと、慢性疾患の治療にかかる標準医療費を、慢性疾患の種類に対応付けて格納している慢性疾患医療費データベースと、慢性疾患を除く病気又はけがによる医療費である非慢性疾患医療費の、年齢との相関を示す医療費相関データを、個人属性別に記憶している非慢性疾患医療費データベースとを有する医療費予測システムに、団体の将来の医療費を予測させるプログラムが提供される。
【００１６】
当該プログラムは、少なくとも性別と年齢を含む個人属性、既に発症している慢性疾患を示す告知情報、検診データ、生活習慣、及び被扶養者の個人属性と告知情報を含む個人情報の入力を当該団体に所属する複数の被保険者本人に関して受け付けると共に、当該団体が将来採用する予定の採用者の個人属性を年ごとに示す採用計画及び当該団体における定年年齢を含む団体情報の入力を受け付け、複数の被保険者本人に関する個人情報と当該団体情報とを医療費予測サーバに送信させる機能を、団体用端末に実現させる。
【００１７】
更に、医療費予測サーバに、団体用端末から、複数の被保険者本人に関する個人情報と団体情報を受信して記憶する会員情報管理機能と、将来のある時点における、団体にかかる医療費を予測すべき旨のコマンドを受け付けた場合において、慢性疾患の種類別に、会員データベースから、将来の時点の年齢が団体の定年年齢を超過しない被保険者本人及びその被扶養者を抽出し、慢性疾患を既に発症している旨が告知情報に記録されている被保険者本人及び被扶養者を慢性疾患の既発症者として分類し、旨が記録されていない被保険者本人及び被扶養者を未発症者として分類する分類機能と、未発症者に関して会員データベースに記憶されている個人属性のそれぞれを検索キーとして、発症率相関データベースから順次発症率相関データを読み出し、将来の年齢に対応する慢性疾患の発症率を、未発症者のそれぞれに関する慢性疾患の将来の発症率として読み取ると共に、将来の時点までの採用計画に含まれる採用者に関して会員データベースに記憶されている個人属性をそれぞれ検索キーとして、発症率相関データベースから順次発症率相関データを読み出し、当該採用者の将来の年齢に対応する慢性疾患の発症率を、採用者に関する慢性疾患の将来の発症率として読み取る属性別発症率読取機能と、未発症者のうちの被保険者本人について会員データベースに記憶されている検診データを検索キーとして、補正データベースから検診データ係数を読み出し、属性別発症率読取機能が未発症者のうちの被保険者本人に関して読み取った発症率を、当該検診データ係数で補正する検診データ反映機能と、未発症者のうちの被保険者本人の生活習慣を検索キーとして、生活習慣データベースから生活習慣係数を読み出し、検診データ反映機能が補正した発症率を当該生活習慣係数で補正する生活習慣反映機能と、生活習慣反映機能が補正した未発症者のうちの被保険者本人に関する発症率と、属性別発症率読取機能が読み取った未発症のうちの被扶養者及び採用者に関する発症率とを団体について集計して平均をとることにより、将来の時点での、団体の未発症者及び採用者における慢性疾患の平均発症率を慢性疾患の種類毎に算出する平均発症率算出機能と、平均発症率に、未発症者及び将来の時点における採用者を合わせた人数と、慢性疾患について慢性疾患医療費データベースに格納されている標準医療費とを乗じることによって、慢性疾患に関して当該団体の未発症者及び採用者にかかる将来の医療費を算出し、さらに、慢性疾患について慢性疾患医療費データベースに格納されている標準医療費に、会員データベースに記憶されている当該団体の既発症者の数を乗じた医療費を加算することによって、慢性疾患に関して当該団体にかかる将来の医療費を算出し、当該将来の医療費を慢性疾患医療費データベースに格納されている全ての慢性疾患について算出して集計することにより、全ての慢性疾患に関して当該団体にかかる将来の医療費を算出する慢性疾患医療費算出機能と、分類機能が分類した、定年年齢を超過しない全ての被保険者本人とその被扶養者、ならびに将来の時点までに採用される採用者のそれぞれについて、会員データベースに記憶されている個人属性を検索キーとして非慢性疾患医療費データベースから医療費相関データを読み出して、将来の年齢に対応する非慢性疾患医療費をそれぞれ読み取り、当該非慢性疾患医療費を当該団体に関する全ての被保険者本人、被扶養者、及び採用者について集計することにより、当該団体にかかる将来の非慢性疾患医療費を算出する非慢性疾患医療費算出機能と、当該団体について、慢性疾患医療費算出機能及び非慢性疾患医療費算出機能の算出結果を加算することにより、将来の時点で当該団体にかかる総医療費を算出して出力する団体総医療費出力機能とを実現させる。
【００１８】
なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではなく、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではなく、また実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
【００２０】
図１は、本発明の一実施形態にかかる医療費予測システム１００のシステム構成の一例を示す。医療費予測システム１００は、被保険者の健康状態に基づいて、会社毎あるいは被保険者毎の将来の医療費を予測する医療費予測サービスを提供することを目的とする。さらには、予測した医療費に基づいて健康保険組合の将来の財政状況を予測することを目的とする。なお、会社は本発明にかかる団体の一例である。団体の一例は、共済組合等であってもよい。
【００２１】
医療費予測システム１００は、ネットワーク２００を介して接続された医療費予測サーバ５０、会社端末１０、個人会員端末１２、及び保険組合端末２０を備える。医療費予測サーバ５０は、本システムが実現する医療費予測サービスを運営するサービス運営会社によって運用・管理される。保険組合端末２０ａ及び保険組合端末２０ｂは、それぞれ健康保険組合Ａ及び健康保険組合Ｂによって使用される。そして会社端末１０ａは健康保険組合Ａに所属する会社によって、会社端末１０ｂは健康保険組合Ｂに所属する会社によって使用される。なお、健康保険組合は、大企業が独自に設立する企業健保であってもよい。この場合、健康保険組合（企業健保）と会社は、１対１で対応する。
【００２２】
会社端末１０は、被保険者の個人属性及び検診データ等の個人情報と、会社の定年年齢及び将来の採用計画等の団体情報との入力を受け付けて、当該会社を識別する団体コードと共に医療費予測サーバ５０に送信する。医療費予測サーバ５０は、会社端末１０から受信する情報に基づいて、当該会社にかかる将来の医療費を予測する。そして、健康保険組合に所属する全ての会社について、将来の医療費を算出して集計することにより、当該健康保険組合の将来の医療費支出を算出する。更に、被保険者の将来の給与予測及び保険料率から健康保険組合の将来の保険料収入を算出し、将来の医療費支出及び保険料収入を用いて、当該健康保険組合の将来の財政状況を予測する。
【００２３】
企業健保の場合は、被保険者被保険者の健康管理状態の良否が、健康保険組合の医療費支出に直結し、ひいては被保険者及び会社が負担する保険料にも影響する。従って、健康保険組合の将来の財政をシミュレーションして公開することは、被保険者の健康管理を増進するためにも有効である。
【００２４】
図２は、医療費予測サーバ５０の機能構成の一例を示す図である。医療費予測サーバ５０は、データベース構成として、慢性疾患に関する年齢と発症率との相関を示す発症率相関データを個人属性別に記憶している発症率相関データベース５４と、生活習慣が慢性疾患の発症率を変化させる度合いを示す生活習慣係数を、慢性疾患の種類別に、生活習慣の種類に対応付けて格納している生活習慣データベース５８と、被保険者の健康状態を示す複数の検査項目からなる検診データが所定の基準値から外れている場合に当該被保険者に関する慢性疾患の発症率を補正する検診データ係数を、検査項目及び慢性疾患の種類に対応付けて格納している補正データベース５６と、慢性疾患の治療にかかる標準医療費を慢性疾患の種類別に格納している慢性疾患医療費データベース６０と、慢性疾患を除く病気又はけがによる医療費である非慢性疾患医療費の年齢との相関を示す医療費相関データを、個人属性別に記憶している非慢性疾患医療費データベース８２と、会社端末１０から、複数の被保険者に関する個人情報及び会社に関する団体情報を受信し、会社を識別する団体コードに対応付けて格納する会員データベース５２とを備える。
【００２５】
会員データベース５２が格納する個人情報は、被保険者に関する性別、職種、年齢、及び将来の予想給与を含む個人属性と、既に発症している慢性疾患を示す告知情報と、検診データと、生活習慣と、被保険者の被扶養者の個人属性及び告知情報とを含む。また、団体情報は、会社が将来採用する予定の採用者の個人属性を年ごとに示す採用計画と、当該会社における定年年齢とを含む。
【００２６】
医療費予測サーバ５０はさらに、将来のある時点における、会社別の医療費を予測する旨のコマンドを受け付けた場合に、慢性疾患の種類別に、会員データベースから、将来の時点の年齢が会社の定年年齢を超過しない被保険者及びその被扶養者を抽出し、慢性疾患を既に発症している旨が告知情報に記録されている被保険者及び被扶養者を慢性疾患の既発症者として分類し、その旨が記録されていない被保険者及び被扶養者を未発症者として分類する分類部６２と、未発症者に関する個人属性のそれぞれを検索キーとして、発症率相関データベースから順次発症率相関データを読み出し、将来の年齢に対応する慢性疾患の発症率を、未発症者のそれぞれに関する慢性疾患の将来の発症率として読み取ると共に、将来の時点までの採用計画に含まれる採用者の個人属性をそれぞれ検索キーとして、発症率相関データベースから順次発症率相関データを読み出し、当該採用者の将来の年齢に対応する慢性疾患の発症率を、採用者に関する慢性疾患の将来の発症率として読み取る属性別発症率読取部６４とを備える。ここで、属性別発症率読取部６４が出力する発症率は、ある慢性疾患について、同一の個人属性を持つ人に平均的な発症率である。
【００２７】
医療費予測サーバ５０はさらに、未発症者のうちで被保険者の検診データを検索キーとして、補正データベースから検診データ係数を読み出し、属性別発症率読取部が未発症者うちで被保険者に関して読み取った発症率を、当該検診データ係数で補正する検診データ反映部６６と、未発症者のうちで被保険者の生活習慣を検索キーとして、生活習慣データベースから生活習慣係数を読み出し、検診データ反映部が補正した発症率を当該生活習慣係数で補正する生活習慣反映部６８とを備える。医療費予測サーバ５０は、検診データ反映部６６及び生活習慣反映部６８の機能により、同一の個人属性をもつ人の平均と比較した場合の、当該被保険者の健康リスクの大小を、検診データ及び生活習慣に基づいて発症率に適切に反映することができる。生活習慣反映部６８は、検診データ及び生活習慣に基づいて補正した被保険者の慢性疾患の発症率を、個人会員端末１２からの要求に応じて送信する。
【００２８】
医療費予測サーバ５０はさらに、生活習慣反映部が補正した未発症者のうちで被保険者に関する発症率と、属性別発症率読取部が読み取った未発症者のうちの被扶養者及び採用者に関する発症率とを会社について集計して平均をとることにより、将来の時点での、会社の未発症者及び採用者における慢性疾患の平均発症率を慢性疾患の種類毎に算出する平均発症率算出部７０を備える。
【００２９】
医療費予測サーバ５０は更に、平均発症率に、未発症者及び将来の時点における採用者を合わせた人数と、慢性疾患の標準医療費とを乗じることによって、慢性疾患に関して当該会社の未発症者及び採用者にかかる将来の医療費を算出し、さらに、慢性疾患の標準医療費に当該会社の既発症者の数を乗じた医療費を加算することによって、慢性疾患に関して当該会社にかかる将来の医療費を算出し、当該将来の医療費を慢性疾患医療費データベースに格納されている全ての慢性疾患について算出して集計することにより、全ての慢性疾患に関して当該会社にかかる将来の医療費を算出する慢性疾患医療費算出部７２を備える。
【００３０】
医療費予測サーバ５０は更に、分類部が分類した、定年年齢を超過しない全ての被保険者とその被扶養者、ならびに将来の時点までに採用される採用者のそれぞれについて、個人属性を検索キーとして非慢性疾患医療費データベースから医療費相関データを読み出して、将来の年齢に対応する非慢性疾患医療費をそれぞれ読み取り、当該非慢性疾患医療費を当該会社に関する全ての被保険者、被扶養者、及び採用者について集計することにより、当該会社にかかる将来の非慢性疾患医療費を算出する非慢性疾患医療費算出部８４と、当該会社について、慢性疾患医療費算出部及び非慢性疾患医療費算出部の算出結果を加算することにより、将来の時点で当該会社にかかる総医療費を算出して出力する団体総医療費出力部７３とを備える。
【００３１】
すなわち、上記の構成によれば、医療費予測サーバ５０は、会社端末１０から受信する個人情報及び会社情報に基づいて、将来の時点で当該会社にかかる総医療費を精度よく算出することができる。
【００３２】
医療費予測サーバ５０は更に、会社が属する健康保険における、保険料率と、医療費の組合負担割合とを、保険組合毎に格納している保険組合データベース５１と、将来において会社に所属する被保険者の予想給与の総額に、現在の保険料率を掛け合わせることにより、保険組合が当該会社から徴収する将来の保険料徴収額を算出し、当該保険料徴収額を用いて保険組合の将来における収入を算出する健保収入算出部７６と、団体総医療費出力部が出力した将来の総医療費に保険組合の現在の組合負担割合を乗じた金額を用いて、保険組合の将来における支出を算出する健保支出算出部７４と、保険組合の将来における収入と支出とを均衡させる為に必要な、保険料率及び組合負担割合の少なくとも一方を算出し、算出結果を会社端末１０に送信する均衡収支演算部７８とを更に有する。会社端末１０は、均衡収支演算部７８から受信する算出結果を表示する。
【００３３】
医療費予測サーバ５０は更に、会員のレセプトデータを集計して、慢性疾患医療費データベース６０及び非慢性疾患医療費データベース８２における疾患毎の医療費を定期的に更新するレセプト集計部８０をさらに備える。これにより、非慢性疾患医療費算出部８４及び慢性疾患医療費算出部７２が算出する医療費の精度を向上することができる。レセプト集計部８０は、集計したレセプトから被保険者の診療実績を読み取り、被保険者及び被扶養者の告知情報を更新する。
【００３４】
記録媒体３００は、会社端末１０、分類部６２、属性別発症率読取部６４、検診データ反映部６６、生活習慣反映部６８、平均発症率算出部７０、慢性疾患医療費算出部７２、団体総医療費出力部７３、健保支出算出部７４、健保収入算出部７６、均衡収支演算部７８、レセプト集計部８０、非慢性疾患医療費算出部８４、保険組合データベース５１、会員データベース５２、発症率相関データベース５４、補正データベース５６、生活習慣データベース５８、慢性疾患医療費データベース６０、及び非慢性疾患医療費データベース８２を動作させるプログラムを格納する。記録媒体３００は、そのようなプログラムをネットワーク経由で取得してもよい。
【００３５】
図３は、発症率相関データベース５４のデータフォーマットの一例を示す。発症率相関データベース５４は、性別及び職種を含む個人属性毎の、発症率と年齢の相関を示す発症率相関データを、慢性疾患の種類別に記憶している。当該発症率相関データには、就労年齢における被保険者についての性別及び職種毎の相関データと、子供から老人までの全年齢層における男女別の平均的な相関データとが含まれる。このような発症率相関データは、医学界の統計データに基づいて作成される。属性別発症率読取部６４は、個人属性を検索キーとして、発症率相関データベース５４から発症率相関データを読み出し、該当する属性における平均的な慢性疾患の発症率を、慢性疾患の種類毎に、年齢に応じて読み取ることができる。
【００３６】
図４は、補正データベース５６のデータフォーマットの一例を示す。補正データベース５６は、被保険者の健康状態を示す複数の検査項目からなる検診データに応じて、慢性疾患の発症率を補正する度合いを示す検診データ係数を、検査項目毎の基準値を超えているか（高値）下回っているか（低値）に応じて格納している。さらに補正データベース５６は、基準値を超過した検診データの前年からの変化量が、検診データ係数を補正すべき程度の大きさであるか否かを判断する為のしきい値（変化量しきい値）、及び検診データ係数を補正する場合の補正量を示す係数補正量を、検査項目毎に格納している。
【００３７】
補正データベース５６も、発症率相関データベース５４同様に、医学界の統計データに基づいて作成される。検診データ反映部６６は、被保険者の検診データを検索キーとして、検診データに応じた適切な検診データ係数を容易に読み出すことができる。さらに、検査項目を検索キーとして、変化量しきい値及び係数補正量を読み出し、基準値を超えた検診データの変化量が、検診データ係数を補正する必要がある程度に大きいか否かを容易に判断することができる。また、検診データ係数を補正する場合の適切な係数補正量を読み出すことができる。従って、検診データ反映部６６は、慢性疾患の個人属性別の発症率を、検診データに基づいて精度よく補正することができる。
【００３８】
図５は、生活習慣データベース５８のデータフォーマットの一例を示す。生活習慣データベース５８は、喫煙、飲酒、及び運動に関する生活習慣が慢性疾患の発症率を変化させる度合いを示す生活習慣係数を、慢性疾患の種類別に、生活習慣の種類及び程度に対応付けて格納している。たとえば、喫煙及び飲酒については、習慣がない、あるいは健康に害がない程度の習慣に対して、１．０すなわち、発症率を変化させない値が対応付けられている。一方で、運動に関しては、一日あたりの運動量が多いほど、発症率を小さく変化させる生活習慣係数が対応付けられている。生活習慣係数は、発症率相関データベース５４及び補正データベース５６同様に、医学界の統計データに基づいて設定される。生活習慣反映部６８は、被保険者の生活習慣を検索キーとして、生活習慣に応じた適切な生活習慣係数を容易に読み出すことができる。従って、検診データ反映部６６が補正した慢性疾患の発症率を、生活習慣に応じて精度よく補正することができる。
【００３９】
図６は、慢性疾患医療費データベース６０のデータフォーマットの一例を示す。慢性疾患医療費データベース６０は、慢性疾患の治療にかかる標準的な年間の医療費を、慢性疾患の種類毎に入院時及び通院時に分けて格納している。慢性疾患医療費データベース６０に格納される医療費は、レセプト集計部８０によって定期的、例えば毎年１回更新される。慢性疾患医療費算出部７２は、慢性疾患の種類を検索キーに、慢性疾患医療費データベース６０から標準医療費を読み出す。
【００４０】
図７は、非慢性疾患医療費データベース８２のデータフォーマットの一例を示す。非慢性疾患医療費データベース８２は、慢性疾患を除く病気又はけがによる年間の医療費である非慢性疾患医療費の、年齢との相関を示す医療費相関データを、就労年齢の被保険者及び全年齢層における被扶養者について、個人属性別に記憶している。非慢性疾患医療費データベース８２のデータは、レセプト集計部８０によって、定期的、例えば毎年１回更新される。非慢性疾患医療費算出部８４は、個人属性を検索キーに非慢性疾患医療費データベース８２から医療費相関データを読み出し、年齢に応じた非慢性疾患医療費を容易に読み取ることができる。
【００４１】
図８は、保険組合データベース５１のデータフォーマットの一例を示す。保険組合データベース５１は、健康保険における、保険料の個人負担率（被保険者負担率）及び団体負担率（事業主負担率）、医療費の組合負担割合、並びに保険組合に属する会社の団体コードを、保険組合毎に格納している。健保収入算出部７６は、保険組合を検索キーとして、保険組合データベース５１から当該保険組合の被保険者負担率、団体負担率、医療費の組合負担割合、及び当該保険組合に属する会社の団体コードを読み出す。
【００４２】
図９は、会員データベース５２のデータフォーマットの一例を示す。会員データベース５２は、会社が所属する保険組合、会社の定年年齢、及び将来採用する予定の採用者の個人属性を年ごとに示す採用計画を含む団体情報と、被保険者を識別する被保険者番号、被保険者の検診データ及び被扶養者の個人属性を含む組合員情報、及び被保険者毎の将来の予想給与を含む個人情報とを、会社の団体コードに対応付けて格納している。被保険者の将来予想給与は、将来の時点を特定することによって、金額が決まるように設定されている。例えば昨年度又は今年度の給与実績と、今後の予想昇給率が格納されている。将来予想給与は上限又は下限が設けられていてもよい。
【００４３】
図１０は、図９における組合員情報を示す組合員情報ファイルの一例を示す。組合員情報ファイルは、被保険者に関する年齢、性別、及び職種を含む個人属性、既に発症している慢性疾患を示す告知情報、生活習慣の種類及び程度、及び検診データを含む。検診データは、過去のデータを含む。検診データを過去のデータと比較することにより、当該被保険者の健康状態の変化の方向（改善方向又は悪化方向）並びに変化の大きさを判断することができる。検診データ反映部６６は、健康状態の変化の方向（改善方向又は悪化方向）並びに変化の大きさに更に応じて、慢性疾患の発症率を補正してもよい。例えば、健康状態が悪化方向の場合、変化の大きさが大きいほど発症率を大きく補正する。あるいは、健康状態が改善方向の場合、変化の大きさが大きいほど、発症率を小さく補正する。組合員情報ファイルは、被保険者の被扶養者に関する個人属性及び告知情報を更に記録している。
【００４４】
レセプト集計部８０は、被保険者及びその被扶養者のレセプトデータに、慢性疾患の治療に関する医療費が含まれている場合、会員データベース５２の組合員情報ファイルにおいて該当する被保険者又は被扶養者の告知情報の欄に、当該慢性疾患の既発症者である旨を記録してもよい。
【００４５】
図１１は、医療費予測サーバ５０が、会社の組合員にかかる将来の医療費を予測する手順を示すフローチャートである。本フローは、医療費予測サーバ５０が、会社別の将来の医療費を予測すべき旨のコマンドを、将来の時点を指定する入力と共に受け付けたことに応じてスタートする。まず、分類部６２は、慢性疾患の種類別に、会員データベース５２から、当該会社に属する被保険者のうちで、将来の時点の年齢が会社の定年年齢を超過しない被保険者と、その被扶養者を抽出する（Ｓ１０）。
【００４６】
次に、分類部６２、属性別発症率読取部６４、検診データ反映部６６、生活習慣反映部６８、及び平均発症率算出部７０は、ステップ１０で抽出された被保険者及び被扶養者を現時点での当該慢性疾患の未発症者と既発症者とに分類し、当該未発症者、並びに将来の時点までに新たに採用される採用者における、当該慢性疾患の将来の平均発症率を算出する（Ｓ２０）。ステップ２０の詳細については、図１２を参照して後述する。
【００４７】
次に、慢性疾患医療費算出部７２は、当該慢性疾患についての標準医療費を慢性疾患医療費データベース６０から読み出し、当該標準医療費と、ステップ２０で算出された平均発症率と、当該会社に関する未発症者及び採用者を合わせた人数とを乗じることによって、当該慢性疾患に関して当該会社の未発症者及び採用者にかかる将来の医療費を算出し、さらに、当該慢性疾患の標準医療費に当該会社についての既発症者の数を乗じた医療費を加算することによって、当該慢性疾患に関して当該会社にかかる将来の医療費を算出する（Ｓ３０）。
【００４８】
このとき、慢性疾患医療費算出部７２は、慢性疾患医療費データベース６０から、当該慢性疾患にかかる入院医療費年額及び通院医療費年額を読み出す。そして未発症者及び採用者のうち一定割合の人数に対して入院医療費年額を乗じ、残りの人数に対して通院医療費年額を乗じる。上記割合は、例えば当該会社における従業員の年齢構成に応じて決定する。すなわち、平均年齢が高い会社ほど、通院医療費年額を乗じる割合を増やす。
【００４９】
医療費予測サーバ５０は、ステップ２０及びステップ３０の手順を慢性疾患医療費データベース６０に格納されている全ての種類の慢性疾患について実行するまで繰り返し（Ｓ４０）、全ての種類の慢性疾患についての算出結果を集計することにより、当該会社にかかる将来の慢性疾患医療費を算出する（Ｓ５０）。
【００５０】
次に、非慢性疾患医療費算出部８４は、将来の時点で当該会社に属する組合員を対象として、非慢性疾患医療費を判断する。すなわち、ステップ１０において定年年齢を超過しないと判断された全ての被保険者とその被扶養者、及び将来の時点までに採用される全ての採用者について、個人属性を検索キーとして非慢性疾患医療費データベース８２から医療費相関データを読み出し、被保険者、被扶養者、及び採用者それぞれの、将来の時点での年齢に対応する非慢性疾患医療費を読み取る（Ｓ６０）。
【００５１】
非慢性疾患医療費算出部８４は、ステップ６０の読み取り動作を、将来の時点で当該会社に属する全ての組合員について実行するまで繰り返し（Ｓ７０）、全ての読み取りが完了すると（Ｓ７０：Ｙｅｓ）、非慢性疾患医療費算出部８４は、当該会社の組合員についての非慢性疾患医療費を集計することにより、当該会社にかかる将来の非慢性疾患医療費を算出する（Ｓ８０）。
【００５２】
最後に、団体総医療費出力部７３は、当該会社について、慢性疾患医療費算出部７２及び非慢性疾患医療費算出部８４の算出結果を加算することにより、将来の時点で当該会社の組合員にかかる総医療費を算出して出力する（Ｓ９０）。会社端末１０及び保険組合端末２０は、将来の時点で当該会社の組合員にかかる総医療費の予測値を団体総医療費出力部７３から受信し、表示する。以上で本フローは終了する。以上の動作によれば、医療費予測システム１００は、被保険者の健康状態に基づいて、会社毎の将来の医療費を高精度に予測することができる。
【００５３】
図１２は、図１１のステップ２０において、未発症者及び採用者の特定の将来における平均発症率を算出する詳細な手順を示す。まず分類部６２は、ステップ１０で抽出した、将来の時点で定年年齢を超過していない被保険者及びその被扶養者のうちで、慢性疾患の種類別に、発症している旨が告知情報に記録されていない被保険者及び被扶養者を未発症者として抽出する（Ｓ２００）。次に、属性別発症率読取部６４は、未発症者のそれぞれに関する個人属性を検索キーとして、発症率相関データベース５４から順次、発症率相関データを読み出し、将来の年齢に対応する慢性疾患の発症率を、当該未発症者の将来の発症率として読み取る（Ｓ２０２）。
【００５４】
次に検診データ反映部６６は、未発症者のうちの被保険者の検診データを検索キーとして、補正データベース５６から検診データ係数を読み出し、属性別発症率読取部６４が未発症者のうちの被保険者に関して読み取った発症率を、当該検診データ係数で補正する（Ｓ２０４）。これにより、当該慢性疾患の個人属性に応じた発症率に、現時点での被保険者の検診結果が反映される。ステップ２０４において、検診データ反映部６６はさらに、検査項目を検索キーとして、補正データベース５６から変化量しきい値及び係数補正量を読み出し、基準値を超えた検診データが変化量しきい値より大きく悪化している場合に、係数補正量で検診データ係数を大きく補正する。逆に、基準値を超えた検診データが変化量しきい値より大きく改善している場合に、係数補正量で検診データ係数を小さく補正する。従って、検診データ反映部６６は、慢性疾患の個人属性別の発症率を、被保険者の検診データの変化の大きさに基づいて精度よく補正することができる。
【００５５】
次に、生活習慣反映部６８は、未発症者のうちの被保険者の生活習慣を検索キーとして、生活習慣データベース５８から生活習慣係数を読み出し、検診データ反映部６６が補正した発症率を当該生活習慣係数で補正する（Ｓ２０６）。これにより、当該未発症者のうちの被保険者の将来の発生率に、生活習慣による疾病リスクの変化度合いが反映される。属性別発症率読取部６４、検診データ反映部６６、及び生活習慣反映部６８は、ステップ２０２、２０４、及び２０６の動作を、当該会社に属する全ての未発症者について実行するまで繰り返す（Ｓ２０８）。ここで、生活習慣反映部６８は、生活習慣係数で補正した慢性疾患の発症率を被保険者番号に対応付けて、疾患の種類毎に会社端末１０又は個人会員端末１２に送信してもよい。個人会員端末１２に対しては、現時点での当該被保険者に関する疾患の発症率を併せて送信することが望ましい。
【００５６】
ステップ２０８において、全ての未発症者についてステップ２０２、２０４、及び２０６が実行されたと判断されると、属性別発症率読取部６４は、指定された将来の時点までに採用される採用者の個人属性を、将来の時点及び採用計画に基づいて求め、求めた個人属性のそれぞれを検索キーとして、発症率相関データベース５４から順次発症率相関データを読み出し、当該採用者の将来の時点における年齢に対応する発症率を、当該採用者の将来の発症率として読み取る（Ｓ２１２）。
【００５７】
属性別発症率読取部６４は、ステップ２１２の動作を、当該会社に関する全ての採用者について実行するまで繰り返す（Ｓ２１４）。全ての採用者についてステップ２１２の動作が完了すると（Ｓ２１４：Ｙｅｓ）、平均発症率算出部７０は、属性別発症率読取部６４が読み取った未発症者のうちの被扶養者と採用者の発症率と、生活習慣反映部６８が補正した未発症者のうちの被保険者の発症率とを、当該会社について集計して平均値を算出することにより、当該会社に属する組合員のうちの未発症者及び採用者における、将来の平均発症率を慢性疾患の種類別に算出する（Ｓ２１６）。以上でステップ２０は終了する。ステップ２０の動作によれば、将来の時点での未発症者及び採用者毎の慢性疾患の将来の発症率を、個人属性、検診データ、及び生活習慣の少なくともいずれかに基づいて、精度よく予測することができる。
【００５８】
図１３及び図１４は、それぞれ、医療費予測サーバ５０が健康保険組合の将来の収支を予測する手順と、健康保険組合の収支概要を示す。健康保険組合の支出は、保険給付費すなわち医療費の組合負担分と、拠出金と、その他の支出とで構成される。拠出金は老人保健拠出金及び退職者給付拠出金を含む。一方、健康保険組合の収入は、被保険者及び会社から徴収する保険料と、積立金の取り崩し分と、その他の収入を含む。このうち、図１３に示す手順では、ステップ３０４で保険料収入を、ステップ３０８で医療費支出を算出する。
【００５９】
まず、一例として、組合Ａに関する収支予測を実行する要求を医療費予測サーバ５０が受け付けた場合、健保収入算出部７６は、保険組合データベース５１から組合Ａを検索キーとして、保険料の被保険者負担率及び団体負担率と、所属団体コードとを読み出す。そして、所属団体コードについて、将来の時点で会社に所属する見込みの被保険者の予想給与を会員データベース５２から全て読み出す。そして、読み出した予想給与の合計に、組合Ａの被保険者負担率及び団体負担率をそれぞれ掛け合わせて、合計することにより、組合Ａが将来の時点で当該会社から徴収する保険料徴収額を算出する（Ｓ３００）。
【００６０】
健保収入算出部７６は、ステップ３００の動作を、組合Ａに対応付けられている全ての団体コードについて完了するまで繰り返す（Ｓ３０２）。組合Ａに対応する全ての団体コードについてステップ３００の動作が完了した場合、健保収入算出部７６は、それぞれの会社からの保険料徴収額の総和を将来における組合Ａの保険料収入として算出し、その他の収入を加算することにより、積立金取り崩し分を除いた収入を算出する（Ｓ３０４）。
【００６１】
一方で、健保支出算出部７４は、組合Ａに所属する会社についての将来の総医療費の算出結果を、団体総医療費出力部７３から取得し、さらに、組合Ａの現在の組合負担割合を保険組合データベース５１から読み出して、総医療費に乗じることにより、将来の時点における組合Ａの医療費支出を算出する。そして、拠出金及びその他の支出を加算して、当該保険組合の支出を算出する（Ｓ３０８）。
【００６２】
次に、均衡収支演算部７８は、ステップ３０４で算出した将来の収入が、ステップ３０８で算出した支出よりも少ないか否かを判断する（Ｓ３１０）。収入が支出よりも多い場合、ステップ３２０に進む。一方、収入が支出よりも少ないと判断すると（Ｓ３１０：Ｙｅｓ）、当該不足金額を、予め定められた計画に従って将来の時点までに積み立てられる取り崩し可能な積立金の額と比較し、不足金額が当該積立金の額よりも多いか否か、すなわち当該積立金の取り崩しで不足金額が充当できるか否かを判断する（Ｓ３１２）。ステップ３１２で当該積立金の取り崩しで不足金額が充当できると判断すると（Ｓ３１２：Ｙｅｓ）、ステップ３１６に進む。
【００６３】
一方、積立金の取り崩しで不足金額が充当でないと判断すると（Ｓ３１２：Ｎｏ）、保険料率を、予め定められた上限値に変更した場合に得られる収入を健保収入算出部７６に算出させ、積立金を取り崩した上で当該保険料率を増大させた場合の収入が支出に対して足りるか否かを判断する（Ｓ３１４）。積立金の取り崩し及び保険料率の増大で不足金額が充当できると判断すると（Ｓ３１４：Ｙｅｓ）、ステップ３１６に進む。一方、積立金の取り崩し及び保険料率の増大で不足金額が充当できないと判断すると（Ｓ３１４：Ｎｏ）、当該健康保険組合の財政が破綻する旨の警告メッセージを出力して、ステップ３２０に進む（Ｓ３１８）。
【００６４】
ステップ３１６では、法定の上限値以下で収支が均衡する保険料率、又は保険料率を上限にし、且つ積立金を取り崩すことにより収支が均衡する場合の取り崩し額を算出する（Ｓ３１６）。ステップ３１６において、均衡収支演算部７８は、収支を均衡させる為に必要な組合負担割合を算出してもよい。
【００６５】
均衡収支演算部７８は、収支を均衡させるための保険料率、積立金取り崩し額、及び組合負担割合のシミュレーション結果を、保険組合端末２０ａ及び会社端末１０ａに送信する（Ｓ３２０）。保険組合端末２０ａ及び会社端末１０ａは、均衡収支演算部７８から受信した保険料率、積立金取り崩し額、及び組合負担割合のシミュレーション結果を表示する。以上で本フローは終了する。以上の動作によれば、医療費予測システム１００は、団体毎に予測した医療費に基づいて、健康保険組合の将来の財政状況を予測することができる。
【００６６】
以上の説明から明らかなように、本実施形態によれば医療費予測システム１００は、被保険者の健康状態に基づいて、会社毎あるいは被保険者毎の将来の医療費を予測することができる。さらには、予測した医療費に基づいて健康保険組合の将来の財政状況を予測することができる。
【００６７】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。
【図面の簡単な説明】
【００６８】
【図１】医療費予測システム１００のシステム構成の一例を示す図である。
【図２】医療費予測サーバ５０の機能構成の一例を示す図である。
【図３】発症率相関データベース５４のデータフォーマットの一例を示す。
【図４】補正データベース５６のデータフォーマットの一例を示す。
【図５】生活習慣データベース５８のデータフォーマットの一例を示す。
【図６】慢性疾患医療費データベース６０のデータフォーマットの一例を示す。
【図７】非慢性疾患医療費データベース８２のデータフォーマットの一例を示す。
【図８】保険組合データベース５１のデータフォーマットの一例を示す。
【図９】会員データベース５２のデータフォーマットの一例を示す。
【図１０】組合員情報ファイルのデータフォーマットの一例を示す。
【図１１】医療費予測サーバ５０が、会社の組合員にかかる将来の医療費を予測する手順を示すフローチャートである。
【図１２】図１１におけるステップ２０の詳細な手順を示すフローチャートである。
【図１３】医療費予測サーバ５０が、保険組合の将来の収支を予測する手順を示すフローチャートである。
【図１４】健康保険組合の収支概要を示す図である。
【符号の説明】
【００６９】
１０  会社端末、１２  個人会員端末、２０  保険組合端末、５０  医療費予測サーバ、５１  保険組合データベース、５２  会員データベース、５４  発症率相関データベース、５６  補正データベース、５８  生活習慣データベース、６０  慢性疾患医療費データベース、６２  分類部、６４  属性別発症率読取部、６６  検診データ反映部、６８  生活習慣反映部、７０  平均発症率算出部、７２  慢性疾患医療費算出部、７３  団体総医療費出力部、７４  健保支出算出部、７６  健保収入算出部、７８  均衡収支演算部、８０  レセプト集計部、８２  非慢性疾患医療費データベース、８４  非慢性疾患医療費算出部、１００  医療費予測システム、３００  記録媒体
【図１】
2005050380.tif 000003
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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