損保ジャパン総研クォータリー

米国のディジーズ・マネジメントにおける予測モデルの活用目

次

Ⅰ．はじめにⅢ．予測モデルの例－ACG-PM の概要

Ⅱ．ディジーズ・マネジメントにおける

Ⅳ．活用事例

予測モデルの役割

Ⅴ．実践上の課題と予測モデル活用の意義
主任研究員 矢倉 尚典

要

約Ⅰ．はじめに
米国では、ディジーズ･マネジメントの取り組みを効率的に運用する際に生ずる諸課題に対して、様々な対応策の試みを経て、実用的な解決が図られている。本稿では、それらの諸課題のうち、対象者の特定と階層化という課題に対する一つの解決策として米国で実務の用に供されている予測モデルの活用事
例を取り上げ、実践上の課題と予測モデル活用の意義を明らかにする。
Ⅱ．ディジーズ・マネジメントにおける予測モデルの役割
ディジーズ･マネジメントにおける対象者の特定・階層化の重要性と、対象者の特定・階層化プロセス
における予測モデルの役割を明らかにする。併せて予測モデルの類型についても簡単に説明する。
Ⅲ．予測モデルの例－ACG-PM の概要
予測モデルの実例として、米国ジョンズ・ホプキンス大学が開発した予測モデル（ACG-PM）の概要を述べ、その予測精度について考察する。
Ⅳ．活用事例
前章で紹介した ACG-PM をディジーズ･マネジメントのサービス提供の実務の用に供している
Johns Hopkins HealthCare 社の導入経緯・運用体制を、活用事例として紹介する。
Ⅴ．実践上の課題と予測モデル活用の意義
予測モデル導入に際して考慮すべき実践上の課題を整理し、予測モデル活用の意義を明らかにする。

2

2007. 11. Vol. 48

本稿第Ⅱ章では、ディジーズ･マネジメントに

Ⅰ．はじめに損保ジャパン総合研究所では、ディジーズ・

おける対象者の特定・階層化の重要性および予

マネジメントについての調査・研究を継続して測モデルの役割を、第Ⅲ章で予測モデルの実例行っている 1。ディジーズ･マネジメントは「糖を簡単に解説した上で、第Ⅳ章で米国における尿病、喘息、心臓病等の慢性疾患の患者集団と、予測モデルの具体的活用事例を紹介する。最後彼らを担当する医師その他の医療従事者の双方に、第Ⅴ章で実践上の課題を整理し、予測モデ

を主たる対象者として、それぞれの疾病に固有

ル活用の意義を明らかにする。

の手法で働きかけを行い、質の高いヘルスケア

なお、予測モデルの具体的活用事例を理解すを低コストで提供できるようにする」取り組み

るにあたって、予測モデルの役割・実例から解である。この取り組みを効率的に進めるにあた

説することがわかりやすいと考え、第Ⅱ章、第り、いくつもの課題が存在する。例えば、誰にⅢ章を配したが、この部分は参考文献 1 に第 2働きかけるのか（対象者の選定）、どのように働章第 3 節として収載された拙稿「ヘルスサポー

きかけるのか（対象者に合わせた働きかけ手法

トプログラムと予測モデル」をベースとしていの選択および実施）、誰が働きかけるのか（人材ることをお断りしておく。

の確保）、効果の測定（評価）等である。ディジー
ズ･マネジメントのサービス提供が事業化されⅡ．ディジーズ・マネジメントにおける予測モている米国では、産業として確立していく過程

デルの役割のなかで、これらの諸課題について、様々な対

１．ディジーズ・マネジメントにおける対象者

応策の試みを経て、実用的な解決を図りつつ今の特定・階層化の重要性
ディジーズ・マネジメントを実際に取り組む

日に至っている。
本稿では、これらの諸課題のうち、大きな母プログラム（以下、「DM プログラム」とする）

集団の中から合理的・合目的的に働きかけの対の基本プロセスと主な活動は《図表 1》のとお象者をいかに選定するか（対象者の特定と階層りであるが、その特徴は、全員に同じ働きかけ化）という課題に焦点を当て、この課題に対すを一律に行うのではなく、対象者の特定

る実用的な解決として、米国のディジーズ・マ（Identification）、階層化（Stratification）とネジメントにおいて実務の用に供されている予いうプロセスを経て、働きかけ方の強度・頻度測モデルの具体的活用事例を取り上げる。本稿を調整していることである。

の目的は、予測モデルの具体的活用事例を理解

ディジーズ･マネジメントにおいて働きかけすることを通じて、予測モデルをどのように活の強度・頻度を調整していることは、人数的に用すべきか、予測モデル活用における実践上のは比較的小さな集団が医療費の大部分を費消し課題を明らかにし、予測モデル活用の意義を明ているという知見（パレートの法則）に基づき、確にすることである。

有限で高価なヘルスケア資源を効果的・効率的

1 これまで、機関誌「損保ジャパン総研クォータリー」第 41 号で「米国ヘルスケアにおける新たな潮流－米国における Disease

Management の発生と展開－」（2002 年 10 月）を公表したほか、損保ジャパン記念財団主催「欧米のヘルスケアビジネスおよびディジーズ・マネジメント研究会」の事務局を務め、損保ジャパン記念財団叢書で研究成果およびシンポジウム講演討議録を公表してきた。損保ジャパン記念財団叢書第 65 号「米国におけるディジーズ・マネジメントの発展」（2003 年 6 月）
、第67 号講演討議録「ディジーズ･マネジメント発展の可能性と課題」（2004 年 1 月）
、第 72 号講演討議録「これからの生活習慣病対策のあり方を探る」（2006 年 7 月）
。また、ニュースレター「ディジーズ･マネジメント･レポーター」を 2004 年 3 月に創刊し、わが国におけるディジーズ・マネジメントの取組事例を紹介してきた。

3

損保ジャパン総研クォータリー

《図表 1》ディジーズ・マネジメントの基本プロセスと主な活動（継続的な再アセスメント）

Continuous Reassessment

Identification

A ssessment

Stratification

Intervention

M easurements（患者集団の特定）（アセスメント）（階層化）（働きかけ）（効果測定）

紹介情報• 主治医から• 保険者から• 家族から
経年データ• 保険請求履歴• 薬剤費請求履歴• 診療記録• 臨床検査結果
自己申告データ• 臨床検査結果• 服用している薬剤• 診断内容• 相談記録• SF-36• 家庭への訪問• 電話による聴取• 質問表の郵送• オンラインでの収集• 来所面談による聴取• 専門技術力• 予測モデル

医師へ• エビデンス情報の提供• 結果の共有• ベストプラクティスの共有• 患者情報のフィードバック
患者へ• 家庭への訪問
• 電話
• 受信
• 発信
• 測定機器• オンラインでの働きかけ• 教室での指導• 教育資材の郵送

財政面• 医療資源の利用状況• 費用
医療面• コンプライアンス• 臨床検査結果
• QOL
満足度
• 患者
• 医師・医療機関
第三者による評価

予測モデル（出典）損保ジャパン総合研究所作成に投入しようと意図していることの表れである。

外の人にも働きかけを実施することになり、資パレートの法則は、一国の富の 80%が 20%の人

源を不効率に投入することになる。また、逆の口に集中していることを観察した 20 世紀初頭

意味で選び出し方が粗く、働きかけるべき対象のイタリアの経済学者 Vilfredo Pareto が起源

者の選び出し漏れが多いと、働きかけて効果をであるが、経済学以外の分野にも一般化され、出すべき機会をみすみす逃していることになる。

米国においてはヘルスケアコストの構造に関す例を挙げて説明する。例えば、上記のようにる理解においても適用されて、人口のおおよそ

比較的少人数の集団が医療費の大半を費消して20％が直接的な医療費のおおよそ 80%を費消いることから、働きかけの対象者として、翌年すると考えられている。この認識に基づき、DMの医療費が高額となる上位 10%の人を選び出プログラムでは、働きかけるべき比較的少人数

す、すなわち、母集団が 1,000 人で構成されての集団を特定し、階層化して投入する資源を調いるとして、翌年の医療費の高い順に並べたと整することにより効果的・効率的な運営を実現

きの 1 番から 100 番までになるだろう人を選びしようとしているのである。

出すことを想定しよう。今仮に使える情報が何働きかけるべき比較的少人数の集団の特定・もないとすればどうするだろうか。何も情報が階層化においては、働きかけるべき対象者を適ない、すなわち、どの人についても翌年上位切に選び出して階層分けができているかが、重10％に入るかどうかについて同じ情報しかな

要なポイントとなる。すなわち、選び出し方がいので、無作為に（ランダムに）100 人を選ん

粗く、働きかけるべき対象者以外の人も含めてだとする。この場合の選び出し結果にどの程度選び出してしまうと、働きかけるべき対象者以のことが期待できるだろうか。全員に同じ情報

42007. 11. Vol. 48

しかないのだから、誰についても翌年上位 10%

ろうから、前年の医療費を基準に選び出せば、に入る確率は 0.1 である。選んだ 100 人のうち

まったく無作為に選び出すよりは確からしいだ

平均的には 10 人しか翌年上位 10%の人が含ま

ろうという考え方である。しかし、前年は医療れず、90 人は翌年上位 10%でない人が含まれ費が高額であったが翌年はそうではなくなる人、る。この 100 人に資源投入しても効果が期待で

前年は医療費が高額ではなかったが翌年は医療きるのは 10 人で、90 人は資源投入しなくても費が高額となる人が多く見られ、前年医療費上よかった人である。また、これは、逆に翌年上

位 10%の人と翌年医療費上位 10%の人を比較

位 10%の人の平均的には 9 割、90 人が選ばれすると相当な入れ替わりがあることは想像に難ずに残ることを意味しており、効果が期待できくない。当研究所が日本国内のいくつかの集団

たはずの人に資源投入できなかったことになる。

について調査した結果（未公表）でも、約 35,000

無作為に選んだ 100 人がすべて翌年上位 10%名の集団で医療費上位 20%の人約 7,000 名のうの人である確率は、(100/1,000)×(99/999)×ち 45%が入れ替わった事実が確認されている。

(98/998)×･･･×(1/901) となり、0.1 の 100 乗

判断材料となる情報がもっとたくさんあれば、よりさらに小さな値で、もうほとんど期待できより確からしい結果が得られる可能性は高くなない。

るだろう。例えば、母集団全員に対して詳細な

上記の例で、DM プログラムを効果的・効率調査（検査）を実施し、その結果を判断材料と的に運営するために、対象者の特定・階層化がすれば、より確からしい結果が得られるだろう。

いかに重要であるが理解していただけると思う。

しかし、母集団全員に対して詳細な調査（検査）次に、この課題に対して、ディジーズ･マネジメを実施することは実用的な解決であろうか。母ントが先行発展した米国ではどのような実用的集団全員に対して詳細な調査（検査）を実施すな解決が図られたのかについて述べる。

るには多大な費用の投下が必要となる。ディジーズ･マネジメントのサービス提供を事業化

２．対象者の特定・階層化における予測モデル

する前提で考えれば、費用対効果の側面も踏まの役割え、実用的な解決を図ることが必要とされる。

前節で例に挙げた無作為に選ぶという方式は米国の DM プログラム運営において、効果理解を進めるための極端な例であるが、もう少的・効率的な対象者の特定・階層化という課題

し精度のよい選び出し方はないものかというこに対する実用的な解決として使用されているとを誰しもが考え、正確な予測は不可能だとしツールが Predictive Model と呼ばれている予ても、翌年医療費が高額になりそうな人とそう測モデルである。米国では、様々な実践的な試でない人を見分けるために使えそうな情報を少行錯誤を経て、
また、
数理統計理論とコンピュー

しでも集めようとするだろう。例えば、各人のタ科学の進展を受けて、単に前年の医療費だけ

前年の医療費データが利用可能であったとするでなく、母集団構成員の管理データ（年齢・性と、前年医療費上位 10%の人を働きかけ対象と別等）や医療費請求データ、処方薬剤給付デーするという方式を取ることも考えられる。人工タといったすでに収集済みで利用可能なその他

透析の必要な腎臓機能障害のように慢性疾患をの各種情報も含めた大量のデータに対してデー持っている人は翌年も高額の医療費がかかるだ

タ･マイニングや各種の数理統計解析等を行っ

5

損保ジャパン総研クォータリー

た結果を活用した予測のための数理モデルが各ルもある。どのようなデータがすでに収集され種開発され、DM プログラムにおける対象者のており利用可能かの環境がDM プログラムの実

特定・階層化というプロセスの効果的・効率的

施主体により異なることもその要因である。まな運営に活用されている。

た、使用できるデータの精度、信頼度も問題とこの予測モデルは、一般的には、各個人の過されている。例えば、傷病名については医師に去もしくは現在の状態を表す数値を入力し、各よりどの傷病名コードとするか判断が分かれる

個人の将来の状態を予測した指標を計算する数ことも考えられる。処方薬剤については処方さ理モデルである。各個人の状態を示す情報を予れた薬剤の標準コードを記録するので、コー測モデルに入力することにより計算された予測ディングの揺らぎが少ないと考えられる。

指標の数値の大きさに着目して、働きかけの対（３）モデル作成の技法

象とするかどうか、どの階層に分類するか等を決定していくという形で活用される。効果的・伝統的には、多変量解析の諸手法、例えば、

効率的な対象者の特定と階層化という課題に対線形の重回帰分析やロジスティック回帰分析として、すでに収集済みのデータを用いて予測指いった手法を使用して作成したモデルが中心で標を算出し、算出された予測指標に着目して、あったが、近年発展の著しい計算機科学・ニューある程度対象者の絞り込んだ上で詳細な情報収

ラルネットワーク技術を駆使したモデルを開発

集を実施するという実用的な解決を図っている

している事業者もある。モデルの開発主体がそのである。

れぞれの創意工夫を凝らして果敢に挑戦している状況である。モデルによる予測の精度や検証の度合いにおいて、どれか一つの技法が他を凌

３．予測モデルの類型

駕しているという情報はない。

多くの試行錯誤の結果、様々な予測モデルが開発されている。それらの予測モデルは次の視Ⅲ．予測モデルの例－ACG-PM の概要

点で分類整理することができる。

本章では、予測モデルの実例として ACG-PMの概要を紹介する。ACG-PM は、米国ジョン（１）何を予測するか
将来の状態として何を予測するか、
すなわち、

ズ・ホプキンス大学が開発した ACG（Adjusted

予測指標を何にするかは、DM プログラムの内Clinical Groups）とよばれる健康状態の分類カ

容によって異なる。例えば、翌年の医療費の実

テゴリーをベースとしたモデルで、前章で述べ額もしくは要する医療資源の大きさの相対値をた予測モデルの類型で整理すると、翌年どれく予測指標とするモデルもあれば、翌年に入院がらいの医療資源を要するようになるかの相対指発生する確率を予測指標とするモデルもある。

標および翌年ハイリスク･グループとなる確率を予測するモデルで、説明変数としては傷病名や治療内容を主として用いており、モデル作成（２）説明変数
予測の基となる説明変数として、傷病名や治技法としては伝統的な回帰分析を使用したモデ

療内容を主として用いているモデルもあれば、ルである。モデルの内容および予測精度の評価

処方されている薬剤を主として用いているモデ

結果について、比較的豊富に情報が公開されて6

2007. 11. Vol. 48

いることから、本稿では ACG-PM を取り上げ

２．ACG-PM の概要 3
予測モデル ACG-PM では２種類のリスク予ることとした。

測指標（probability score と predicted resource
index）が算出される。probability score はその１．ACG の概要
ACG とは、米国ジョンズ・ホプキンス大学が人が翌年ハイリスク・グループとなる確率であ開発した「病気の状態・年齢・性別で定義されり、predicted resource index はその人が翌年た健康状態に関する分類カテゴリー」
である 2。

どれくらいの医療資源を要するようになるかを

ACG を利用して医療費推計を行うソフトウェ

相対値で表わしたものである。

ア “ The Johns Hopkins ACG® Case-Mix

ここで言う「ハイリスク」とは、各人別に予System”がジョンズ･ホプキンス大学ブルーム測された翌年の医療費がその集団における上位

バーグ公衆衛生大学院からリリースされている。

5%以内に入ると予想される人と定義されてい従来、このソフトウェアには予測モデルに特化る 4。疾病別に（あるいは、ある特定の疾病にした機能は組み込まれておらず、ACG にグルーついて）ハイリスクとなるアルゴリズムを設定ピングするアルゴリズムを活用してユーザーがしているのではない。もちろん、ACG をベース

予測モデルをカスタマイズしていたが、2003にしているので、ハイリスクと分類されたグ

年 4 月にリリースされた Version 6.0 から“Theループの疾病を見ていけば、例えばハイリスク

acgPM ” と 呼 ば れ る 予 測 モ デ ル （ 以 下 、で糖尿病を持っている人という識別は可能であ「ACG-PM」とする）の機能が追加されている。

る。

ACG による分類は以下のように行われる。
まこのモデルにリスクファクターとして組み込ず集団の各人の医療費請求データに記録されたまれている変数は次の７つである。

ICD9-CM のすべてのコードに対して 32 個のADG（診断名グループ分類(1) 年齢（新生児から 64 歳までの 7 つの年齢

Adjusted Diag-

区分）

nosis Groups の略）のどれかひとつを割り振り、(2) 性別次に各人に割り振られた ADG の組み合わせお(3) ACG（各人個別に判定された ACG の分類

よび年齢・性別を基にその人が 93 の ACG の分

カテゴリーに加え、罹患率の大きさによる類カテゴリーのどれに属すかを決定する。ACG

3 区分）

はカテゴリー間相互に排他的である（各人は 93(4) “hospital dominant”マーカー（ケアは個のカテゴリーのいずれか１つに分類され、同様々な形態で提供されうるが病院でのケ時に２つ以上のカテゴリーに分類されることはアが主要である診断名を示すマーカー）(5) 妊娠の有無ない）という特徴を持っている。

(6) 薬剤費水準（過去の薬剤費履歴に基づく 5区分）

2 ACG の概要については、ジョンズ・ホプキンス大学のサイト<http://www.acg.jhsph.edu/what/what.html> visited May 29,

2003 の情報を中心にまとめた。
3 The Johns Hopkins ACG® Case-Mix System Version 6.0 Release Notes<http://www.acg.jhsph.edu/library/pdf_docs/Doc60/releasenotes60.pdf> visited July 10, 2003.
4 この 5%という水準は、各種の水準でテストを重ねた結果、モデル開発目的で設定したものであり、ユーザーがハイリスクの定義として他の水準（例えば、上位 1%等）を採用することを妨げるものではないとリリースノートでは説明されている。

7

損保ジャパン総研クォータリー

(7) EDC（Expanded Diagnosis Clusters：影の集計ができる。具体的な集計例として
Version 6.0 Release Note に《図表 2》に示し響の大きな慢性症状を示す区分)た表が掲載されている。

モデルの開発に際しては、米国の複数の健康保険プランの 200 万人以上のデータを split
half approach5 で使用し、統計手法としては、

３．ACG-PM の予測精度

probability score にはロジスティック回帰モデ

ACG-PM の予測精度に関し、Version 6.0

ルを、predicted resource index には通常の最Release Note では次のように説明されている。
ACG-PM は疾病ごとにハイリスクを予測し小二乗法による重回帰モデルを適用した。
現在のモデルの予測対象は非高齢者（65 歳未ているのではないが、ハイリスク予測により抽満）であり、probability score と predicted

出された者を疾病ごとに分類集計して、それぞ

resource index は、総医療費を対象にしたもの

れの疾病の患者全体に対してハイリスクと予測と薬剤費のみを対象にしたものの２セットが用された者の割合として《図表 3》を示し、意されている。

ACG-PM で抽出した場合の方が、前年度ハイコ

Probability score で各人が翌年 ハイリスストであったという条件で抽出した場合（以下、

ク・グループとなる確率が算出されるから、Prior Cost を略して PC 方式という）に比べ、probability score が例えば 0.4 以上の人は誰か、DM プログラム対象疾病の者（言い替えると、何人いるか、また、0.6 以上とすればどうかとDM プログラムにより介入効果の期待できる疾いったシミュレーションを行い、そのときの該病の患者）が多く含まれるので、DM プログラ

当者の疾病による分類集計や医療費の相対指数

ム対象者特定の精度が PC 方式より優れている《図表 2》ACG-PM による予測結果集計例(1)：
疾病分類・予測確率の大きさによる分類ごとの人数および医療費相対指数の分布（出典）The Johns Hopkins ACG Case-Mix System Version 6.0 Release Note, Table 5
5 対象データをランダムに 2 グループに分け、一方をモデルの作成に使用し、他方を作成したモデルの検証に使用する方式。

8

2007. 11. Vol. 48《図表 3》ACG-PM による予測結果集計例(2)：ハイコスト集団と特定された者の割合の比較（疾病別）

比率
1.41
1.60
1.79
0.78
1.29
1.62
1.14
2.04
1.42
2.27
1.05
（出典）The Johns Hopkins ACG Case-Mix System Version 6.0 Release Note, Table 3
ただし、比率欄は損保ジャパン総合研究所が試算し追加した。

《図表 4》ACG-PM による予測結果集計例(3)：感度・陽性的中率の比較（出典）The Johns Hopkins ACG Case-Mix System Version 6.0 Release Note, Table 2

上記が Version 6.0 Release Note で公表されとリリースノートは主張している。
また、《図表 4》を示し、Sensitivity（感度：ている内容であるが、この内容をよりビビッド

真の人全体のうち真として抽出された人の割に理解できるよう、示された数値を基に、人数合）、Positive Predictive Value（陽性的中率：

規模 1 万人の集団の場合、予測結果はどのよう真として抽出された人のうち事実真であった人

な人数分布になるのかを当研究所で試算した。

の割合。以下、「PPV」とする）とも、ACG-PM

以下、その結果を示して、予測精度について考の方が PC 方式より優れているとリリースノー

察する。
《図表 4》の確率閾値 0.4 の場合の諸数

トは主張している。

値を当てはめて、人数規模１万人の集団におけ9

損保ジャパン総研クォータリー

《図表 5》ACG-PM のパフォーマンスのイメージ

翌年のActual
OthersTotal

確率閾値＝０．４ の場合High Risk
High Risk
Predicted②×0.59OthersTotal②=①×0.0133

78

55

422

9,445

①×0.05

133
9,867
①

500

9,500

10,000

検算 ： Sensitivity = 78/500 = 0.16
（出典）損保ジャパン総合研究所作成

る人数分布を試算した結果は《図表 5》のとお算出するわけであるが、モデルの確率予測が正りである。

しい場合でも、仮に、ハイリスク確率 0.8 の人

すなわち、ハイリスクの定義は上位 5%だかが 63 人、ハイリスク確率 0.4 の人が 70 人、他

ら、１万人に対してハイリスク者は 500 人であの 9,867 人はハイリスク確率が 0.4 未満であっる。
《図表 4》によれば、例えば、確率閾値=0.4たとする。予測確率 0.4 以上の 133 人についての場合、抽出される人数比率は 1.33%だから、期待値通りに実現した場合、133 人に対するハ

ACG-PM による抽出結果は 133 人であり、まイリスク発生数の期待値は 63×0.8＋70×0.4

た、その PPV は 0.59 だから、抽出された 133＝78 で、PPV=0.59 は期待値が実現しただけと人のうち真にハイリスクである者は 78 人といいうことになり、予測精度の問題ではなく、もうことである。つまり、抽出された者 133 人のともとの確率分布の問題ということにもなる。

うちハイリスクでない者が 55 人含まれており、また、ハイリスクでないとされた集団 9,867 人

また、ハイリスク者 500 人のうち 422 人は抽出についても、ハイリスク者が 422 人発生していされていないということである。

るが、発生率の標本平均は 0.0428、有意水準

ここで留意すべき点は、PPV の値をどう理解

5%の信頼区間は[0.0388, 0.0468]であり、ハイ

するかである。すなわち、PPV=0.59 でハイリリスク確率が 0.4 未満と予測されている分布にスクでない者が 41%（55 人）も含まれているもよるが、予測精度の問題は見られないかもしからモデルの予測精度が悪いと考えるべきなのれない。ただし、PPV を比較する場合、すなわ

かどうかという点について補足しておく。数理

ち、同じ集団に対してＡ方式を適用した場合と統計解析に基づく予測モデルでは、基本的にＢ方式を適用した場合を比較するなら、PPV の「誰々はハイリスクになる、誰々はハイリスク

大きい方が優れていると判断することができる。

にならない」と決定論的に予測できるものとは

なお、一般的に、確率閾値を高く設定するほ考えておらず、「誰がハイリスクになるかは不確

ど PPV は高くなり、抽出した人が真にハイリ

実（各人ともハイリスクになる確率を持っておスクである割合は向上するが、抽出される人数

り、その大きさは各人によって異なる）」と考えが小さくなるので、Sensitivity は小さくなり、ている。モデルにより各人のハイリスク確率を

真にハイリスクでも抽出されない割合が高くな

10

2007. 11. Vol. 48があるとの見解が示されている。

るというトレード・オフの関係が存在する。
《図表 4》を見ればその状況が示されているので確Ⅳ．活用事例

認されたい。
さて、PC 方式の場合はどのような人数分布

本章では、米国の DM プログラムにおける予となるのだろうか。
《図表 4》で示された PC 方

測 モ デル の導 入 ・活 用事 例 とし て、 Johns

式の場合の数値を用いて、同様に人数規模１万

Hopkins HealthCare 社（以下、JHHC と略す）

人の集団における人数分布を試算してみるとの例を紹介する 6。JHHC は前章で概説した予《図表 6》のとおりとなる。

測モデル ACG-PM を実務運用しており、そのPC 方式で、すなわち、前年度医療費の高かっ導入経緯・運用体制に関する情報が論文、セミた 人 か ら 順 に 133 人 を 抽 出 し た 場 合 、ナー資料等で比較的詳細に公表されていること

PPV=0.46 であるから、そのうち翌年ハイリス

から取り上げることとした。

クである者は 61 人となり、平均的にはハイリ
スクでない者が 72 人含まれることになる。

１．JHHC とは

翌年ハイリスクとなるものを選び出すことに

JHHC は、ジョンズ・ホプキンス大学とジョ

ついて、
ACG-PM では 78 人であるのに対して、

ンズ・ホプキンス・ヘルス・システム社によりPC 方式では 61 人であり、ACG-PM の方が 17設立された、患者管理およびヘルスケア情報シ

人多くハイリスク者を抽出できている勘定で、ステムサービスを提供する会社である。JHHC

それが ACG-PM の方が予測精度が優れているの主たる顧客である健康保険プラン 7 には、との主張の根拠である。この結果をもって十分

Johns Hopkins Employer Health Program

な予測精度と見るかどうかについてはいろいろ（ジョンズ・ホプキンス大学職員のための健康な判断があろう。Version 6.0 Release Note に保険プラン：被保険者数 56,000 人）、Priority

は、「リスク・ファクター・データが限られていPartners（メリーランド州から指定を受けメ

るから、モデルの予測能力にも限界がある。
」とディケイド対象者に医療サービスを提供していの記述もあり、今後さらにモデルの改良の余地るマネージドケア型の健康保険プラン：被保険《図表 6》PC 方式のパフォーマンスのイメージ
翌年のActual
OthersTotal

確率閾値＝０．４ の場合High Risk
High Risk
Predicted②×0.46

OthersTotal②=①×0.0133

61

72

439

9,428

①×0.05

133
9,867
①

500

9,500

10,000

検算 ： Sensitivity = 61/500 = 0.12
（出典）損保ジャパン総合研究所作成
6 Innovative Strategies in Predictive Modeling セミナー（2007 年 2 月、米国フロリダ州オーランドで開催）における、Linda

Dunbar 氏のプレゼンテーション“Enhance Predictive Modeling by Improving Current Models that Create Better Solutions”の資料による。

11

損保ジャパン総研クォータリー

者数 116,000 人）、および Uniformed Services

善機会の喪失に繋がり得るとする論文やFamily Health Plan（メリーランド州周辺に居ACG-PM を始めとする予測モデルは閾値モデ

住する陸海空軍退役者・家族等を対象に国防省

ルより優れたパフォーマンスを示すとする論文

所定の医療サービスを提供しているマネージドが多数発表されるようになってきた。それに伴ケア型の健康保険プラン：被保険者数 23,000

い、
ディジーズ･マネジメントの対象者とすべき人）がある。JHHC が提供しているマネジメン

ハイリスク者を（特に高額医療費が発生する前

ト・プログラムは、End Stage Renal Diseaseに）特定する手段として予測モデルは、単に概（末期腎不全）、Behavioral Health（行動衛生、

念的な理想という認識から脱し、実用に供する

行動障害）、Substance Use（薬物乱用）、End of

ことが検討されつつあったが、最良の予測モデ

Life Care（終末期ケア）、リハビリテーション、

ルと雖もまだかなりの量の偽陽性（ハイリスク

Complex Medical Needs（複合医療ニーズ）、と予測されたが、実際にはハイリスクではなChildren with Special Needs（特殊なニーズをかったケース）を含むものとの懸念も大きかっ

持った子供のケア）、HIV/ADIS、Guided Care

た。偽陽性は、実際にはハイリスクとならない（ガイド役を付けたケア）、Partners with

ケースをハイリスクとして選び出してしまうた

Mom（妊産婦ケア）、Cardiovascular/Diabetes

め、不必要な介入に資源等を投入してしまう潜

TeleWatch（心血管疾患／糖尿病の遠隔モニ

在的な可能性が懸念された。そこで、JHHC でター）といった各種のものがある。

は、予測モデルの導入に先立って、予測モデル
によりハイリスク者と分類された者の臨床的特徴を自社の被保険者集団で確認するための予備２．背景的研究を行った。

従来、JHHC におけるディジーズ･マネジメ
ントの対象者の選定は、前年の医療費額およびutilization（医療資源利用）管理部門、医療サー３．導入に先立って行われた検討

ビス提供者、州政府の健康部局等からの依頼情

JHHC の ネ ッ ト ワ ー ク 医 療 機 関 で あ る報をもとに進めてきた。その結果、個々の事案

Wyman Park Medical Center（地域の一般内科を担当する働きかけの担当者が担当件数をコン

診療所）に 2002 年 4 月から 2003 年 3 月まで

トロールするために慎重な姿勢で対応し、急性の 12 か月間継続して登録していた 65 歳以上の発症事案のフォローはされたが、継続的な働き

高齢被保険者 826 名を対象として、その 12 かかけを要するニーズは明確に把握されないきら月間の医療費の給付データをもとに、ACG-PM

いがあった。

を用いて各人の翌年の医療費が上位 5％になる

前章で触れた PC 方式のような、観測された確率を算出し、そのスコアの高い方から 18％

実績値に対して閾値を設定して振り分けるモデ（150 人）をハイリスク群、残り 82％（676 人）

ル（以下、「閾値モデル」とする）は対象者選定

をローリスク群と分類し、同期間の医療費デーには不適当で、資源の誤った配分、不効率、改タ等を両群で比較した 8。

7 参考文献 1 の巻末用語集では、健康保険プラン（Health Plan）とは、「特定のプランまたはプログラムが対象とする加入者に対して給付される，ヘルスヘアのサービスのパッケージのこと．そのパッケージを提供するプログラム，プランまたは供給組織を指すこともある．
」とされているが、ここでは、供給組織の意で用いている。
8 Martha L. Sylvia, et al., “Clinical Features of High-Risk Older Persons Identified by Predictive Modeling”, Disease
Management 9(1) , 56-62 , 2006.

12

2007. 11. Vol. 48《図表 7》のとおり、ローリスク群と比較す査を実施している。調査項目は、社会人口学的ると、ハイリスク群の方が年齢が高く、白人割

特徴、一般的健康状態、過去 6 ヶ月間の傷病に合が高い。女性割合については有意差は認めらよる病床日数および日常動作に差し支えの生じれない。比較的罹患率が高く、臨床的にも重要た日数、ADL（日常生活動作：Activities of Daily

で、医療費が高く、ディジーズ･マネジメントにLiving の略）、IADL（手段的日常生活動作：

よる介入になじみ易いと考えられる 9 疾患（虚Instrumental Activity of Daily Living の略）で血性心疾患、鬱血性心不全、高血圧症、糖尿病、構成されている。回答率は 80%（120 人）であっ

変形性関節症、慢性閉塞性肺疾患、うつ病、認た。
《図表 8》のとおり、ハイリスク群は、半分知症、パーキンソン病）の罹患率を両群で比較

弱（42.8%）の人が自分の健康状態は良いとはすると、9 疾患のうち、パーキンソン病を除く

いえないと自己評価しており、ADL に困難のあ

8 疾患についてはハイリスク群の方が有意に罹る人は 36.3%、過去 6 か月間に病床に臥したこ

患率が高く、9 疾患の合併数は 2 倍高いことがとのある人は 38.7%、IADL に困難のある人、示された。

過去 6 か月間に傷病により日常動作に差し支えの生じた人はいずれも 50%を超えていること

この予備的研究では、ハイリスクに分類された 150 人に対して郵送方式によるアンケート調が示された。

《図表 7》研究対象集団間の特徴の比較

基本属性
年齢 平均値（標準偏差）年齢構成
65-74歳
75-84歳
85歳以上
女性割合
白人割合

ローリスク （676人） ハイリスク （150人） p値
74.4 (6.0)
76.0 (6.3)
0.015
56.8%
36.2%
7.0%
57.4%
43.0%

48.6%
40.7%
10.7%
54.7%
54.7%

0.541
0.038

疾病罹患率
ローリスク （645人） ハイリスク （150人） p値
虚血性心疾患15.3%
51.3%<0.001
鬱血性心不全
2.2%
29.3%<0.001
高血圧症
74.6%
88.0%
<0.001
糖尿病
7.1%
26.0%
<0.001変形性関節症30.4%
44.7%<0.001
慢性閉塞性肺疾患
7.0%
22.0%<0.001
うつ病
4.8%
15.3%
<0.001
認知症
4.7%
12.0%
<0.001
パーキンソン病
1.9%
4.0%
0.113
上記9疾患の合併数 平均値（標準偏差）1.48 (0.97)
2.93 (1.46)<0.001
医療サービスの利用
年間入院回数 平均値（標準偏差）
年間入院日数 平均値（標準偏差）
年間合計医療費 平均値（標準偏差）

ローリスク （676人） ハイリスク （150人） p値
0.13 (0.49)
1.13 (2.38)<0.0010.51 (2.29)
7.34(22.02)<0.001$3,726 ($5,038)$22,185 ($41,506) <0.001（出典）Martha L. Sylvia, et al., “Clinical Features of High-Risk Older Persons Identified by Predictive

Modeling”, Disease Management 9(1), 56-62, 2006 のTable 1 および Table 2 より損保ジャパン総合研究所が訳出して作成。

13

損保ジャパン総研クォータリー

《図表 8》ハイリスク群に対するアンケート調査の結果
ハイリスク （120人）
教育年数
第8学年以下高校
大学
家計年間所得
$20,000未満$20,000-$50,000$50,000以上
一人住まい
既婚

21.0%
60.5%
18.5%
20.8%
61.7%

一般的健康状態の自己評価
すこぶる良い (Excellent)
とても良い (Very good)
良い (Good)
普通 (Fair)
悪い (Poor)

2.5%
20.2%
34.5%
36.1%
6.7%

機能的能力
ADL5項目のうち一つ以上が困難
IADL7項目のうち一つ以上が困難
過去6か月間に病床日数有
過去6か月間に傷病により日常動作に差し支えの生じた日数有

36.6%
58.1%
38.7%
52.3%

10.0%
40.8%
47.5%

（出典）Martha L. Sylvia, et al., “Clinical Features of High-Risk Older Persons Identified by Pre-

dictive Modeling”, Disease Management 9(1), 56-62, 2006 の Table 1 および Table 2 より損保
ジャパン総合研究所が訳出して作成。

４．導入後の運用体制

さらに、ハイリスク群に分類されたが、アンケート調査に回答しなかった 30 人の特徴を把

JHHC では、ACG-PM を実務運用に組み込握するため、ハイリスク群に分類された人をアむこととしたが、ACG-PM により算出されたリンケート調査に回答した人（120 人）と回答しスクスコアのみを唯一の指標として、特定・階なかった人（30 人）に分け、基本属性、9 疾患層化を実施しているわけではない。

の罹患状況を比較している。
《図表 9》のとおり、

JHHC は、ハイリスク者の必要とする支援

非回答者群は、回答者群と比べると、罹患率もニーズを明らかにし、
ディジーズ･マネジメント

総じて高く、入院回数、入院日数、年間医療費の有効性を確からしいものとするためには、機とも高いことが示された。このことは、上記で能上の障害や社会的な属性に関する補足情報の回答者に関して示した一般的健康状態の自己評収集が必要であると考えている。この情報収集

価や機能的能力の状態が、ハイリスク群全体では、臨床的な内容の評価ができ、どのようなディ

評価すると、さらに悪い傾向となっていること

ジーズ･マネジメントによる介入が利用可能でが示唆される。

あるかを知っており、予測モデルにより算出さ上記の分析結果から、JHHC は、ACG-PM

れたリスクスコアとハイリスク者からの自己申による予測モデルを使用することは医療費請求

告情報とを総合して判断できる登録正看護師のデータが存在する高齢者集団のスクリーニング

ような医療関係者により行われることが望ましには有効で効率的なアプローチであると結論し、

く、また、こうした情報を一箇所に集約し、こACG-PM を実務運用に組み込むこととした。

の統合プロセスを手助けする情報技術（IT）シ14

2007. 11. Vol. 48《図表 9》アンケート調査の回答者と非回答者の特徴の比較

回答者 （120人）

非回答者（30人）

p値

75 (6.1)

76.0 (6.3)

0.269
0.089

51.7%
40.0%
8.3%
58.3%
56.7%

48.6%
40.7%
10.7%
54.7%
54.7%

0.071
0.517

50.0%
23.3%
90.0%
25.8%
49.2%
19.2%
15.0%
10.0%
3.3%
2.86 (1.38)

51.3%
29.3%
88.0%
26.0%
44.7%
22.0%
15.3%
12.0%
4.0%
2.93 (1.46)

0.513
0.001
0.132
0.926
0.027
0.094
0.821
0.132
0.405
0.250

基本属性
年齢 平均値（標準偏差）年齢構成
65-74歳
75-84歳
85歳以上
女性割合
白人割合
疾病罹患率
虚血性心疾患
鬱血性心不全高血圧症
糖尿病
変形性関節症
慢性閉塞性肺疾患
うつ病
認知症
パーキンソン病
上記9疾患の合併数 平均値（標準偏差）
医療サービスの利用
年間入院回数 平均値（標準偏差）
年間入院日数 平均値（標準偏差）
年間合計医療費 平均値（標準偏差）0.66 (1.04)
1.13 (2.38)
0.002
2.98 (6.24)
7.34(22.02)<0.001$15,204 ($16,980) $50,111 ($81,608) <0.001（出典）Martha L. Sylvia, et al., “Clinical Features of High-Risk Older Persons Identified by Predictive Mod-

eling”, Disease Management 9(1), 56-62, 2006 の Table 3 より損保ジャパン総合研究所が訳出して作成。

ステムが必要であると考えた。また、利用可能①スタッフを集中的に教育訓練し、なディジーズ･マネジメントの各種プログラム②教育訓練を受けたスタッフ全員が ACG 情報を利用可能とし、から最もベネフィットを受け易いと考えられる
人を選び出すためには、医療費請求データから③Clinical Screener という役割を新設し、拾い集められた診断名に関する情報を有効活用④IT システムを強化し、Clinical Screener
toolkit を整備した。

する必要があり、
例えば、
ハイリスク群のうち、糖尿病を持っている人には糖尿病の理解と自己

Clinical Screener は JHHC が導入した看護管理の方法等に関する知識を提供する支援が有職の新しい役割で、マネジドケアと臨床の経験効であろうし、4 つ以上の慢性症状を持っていを持った登録正看護師が担当し、従来からのるハイリスク者には複合的なケアもコーディ

ルートで依頼のあったディジーズ･マネジメン

ネートし、モニターする継続的な支援が有効でトの対象候補者のスクリーニングを受動的に行あろうと考えられた。

うだけでなく、ACG-PM のリスクスコアにより特定された潜在的ハイリスク者のスクリーニン

そこで、JHHC は、次のような運用体制を構

グを能動的に実施し、ディジーズ･マネジメント

築した。

15

損保ジャパン総研クォータリー

（または上位 25%）に属する）

に関するアセスメントを完了させ、その対象者に最も適切なプログラムを判断する体制とした。

⑥X 線・画像検査の多用（画像診断料が、当

現在は 3 名体制で計 20 万人規模の被保険者集

該対象者の属する ACG 分類における平均団を担当している。Clinical Screener Toolkit

値＋標準偏差の 2 倍以上の水準（または上として、ACG-PM による予測情報、診断名情報、

位 25%）に属する）⑦主治医なし（1 年間主治医に一度も受診し利用した医療サービスの情報、臨床指標（検査結果、X 線）情報、対象者との電話によるコンていない）

タクトで収集された臨床評価情報、
ディジーズ･⑧プライマリーケア過少（主治医への受診回

マネジメントへの受容性・快諾性の評価情報が数が、当該対象者の属する ACG 分類にお用意されている。Clinical Screener から、対象

ける下位 25%に属する）

者への実際の働きかけを担当するケース担当者⑨治療の継続不足（Modified-Modified Con-への依頼手続きも、各種の情報を有機的に活用

tinuity Index9 が下位 25%に属する）

し、IT 化されている。

⑩専門医による治療が主体

ディジーズ･マネジメントが有益と考えられ⑪回避可能な入院（プライマリーケアが適切る対象者を抽出する指標として、下記の指標もに提供されていたら回避できたであろう入併用されている。

院が 1 回以上ある）①過剰需要（ACG-PM スコアが下位 25%に

⑫ケアコーディネーションのニーズが高い

属しているが、合計医療費額が上位 25%に

（3 つ以上の慢性症状＋（薬物乱用、統合

属するまたは受診回数が上位 25%に属す失調症、もしくは双極性障害））

る）⑬受診障害の可能性（当該対象者の属する②多剤服用（服用している薬剤の薬効分類数

ACG 分類において、ACG-PM スコアが上が、当該対象者の属する ACG 分類におけ

位 25%であるにも関わらず、医療資源利用

る平均値＋標準偏差の 2 倍以上の水準（まは下位 25%である）

たは上位 25%）に属する）

ACG-PM により算出されたリスクスコアを③専門医の過剰受診その 1（専門医への受診

軸に様々な指標を駆使してディジーズ･マネジ

料が、当該対象者の属する ACG 分類におメント対象者の特定・階層化が行われているこ

ける平均値＋標準偏差の 2 倍以上の水準とが見てとれる。

（または上位 25%）に属する）④専門医の過剰受診その 2（受診した専門医

Ⅴ．実践上の課題と予測モデル活用の意義の種類数が、当該対象者の属する ACG 分

前章で述べたように、米国では、予測モデル

類における平均値＋標準偏差の 2 倍以上のは単に概念的な理想という認識から脱し、DM水準（または上位 25%）に属する）

プログラムの対象者を効果的・効率的に特定し⑤救急治療室の過剰利用（救急治療室の利用階層化するための手段の 1 つとして実務の用に料が、当該対象者の属する ACG 分類にお供されている。開発者も多数存在し、各種の予ける平均値＋標準偏差の 2 倍以上の水準測モデルが開発・販売されていることから、こ9 [1−{受診医療機関数／（受診回数＋0.1）}]／［1−｛1／（受診回数＋0.1）｝］で計算される指標で治療の継続性を表すとされて

いる。

16

2007. 11. Vol. 48

うした予測モデルをどのように使いこなしてい健康的な生活スタイルを選択するよう対象者をくのかが実践上の課題となっている。予測モデ

エンパワーすることを目的としている。現在ハルを使いこなす上では、提供しようとする介入

イコストである、あるいはハイコストになるとプログラムの内容に即した予測モデルを選択す予測される人が必ずしも、主治医の治療計画にることや、予測モデルをより有効に活用するた

きちんと従わない人や自分の病態についての教めに、対象者の特定・階層化における育の必要な人、悪い生活スタイルを選択する人

impactibility（「介入効果度」）という概念が重とは限らない。したがって、例えば、心不全既要視されてきている。

往症者について利尿剤をきちんと服薬すること

米国におけるディジーズ･マネジメント分野

によって不必要な入院や救急治療室の利用、主のすべての利害関係者を代表する非営利組織と治医の診察受診を減少させることを目指したプ

して 1999 年に設立された Disease Manage-

ログラムの場合は、現在利尿薬の服薬不良の人

ment Association of America は年次総会の開もしくは将来服薬不良となる人が特定できるな催を始め、学術誌・用語集・各種ガイドライン

らモデルは有用である。

の発刊等、様々な活動を展開しているが、予測モデルに関しては、2006 年 12 月、“Predictive

２．ケーススタディ

Modeling Buyer’s Guide”と題する小冊子を公《図表 10》に掲げた例示で説明する。
《図表

開し、予測モデルの利用者・購入者を対象とし10》の上半分に 3 人の対象者について予測モデ

た啓蒙を図っている。
本章では、このガイドブッ

ルにより算出されたリスクスコアが表示されてクにおける説明を参考に、予測モデルの導入にいる（リスクスコアの数値は例示のための仮想

際しての考慮すべき実践上の課題を整理し、予のものである）。3 人とも鬱血性心不全の既往が測モデル活用の意義を明らかにして、本稿のまある。算出されたリスクスコアの大きさによりとめとする。

階層化し介入の強度を決めるとすると、D 氏は中等度の介入、E 氏、F 氏は最強度の介入と分類されるだろう。E 氏と F 氏に関して予測モデ

１．使用目的により異なる予測モデルの機能「介入効果度」の高い人とは、当該介入によルは同等のリスクを見ている点に留意されたい。

る影響を受け易い、効果を得やすい人のことで《図表 10》の下半分はその他のリスクファクある。例えば、急激で重篤な事態に陥った人をターの状況を示している。D 氏は中等度の介入対象とし、状況を評価し、療養の計画を立案し、に分類されているが、D 氏には心血管疾患を悪必要なサービスを調和よく組み合わせる協力的化させるリスクファクターで修正（改善）可能なプロセスで支援する介入プログラムの場合になものが数多くある。慢性腎臓病のマーカーでは、高額で重篤な事案を扱うので、医療費額のあるクレアチニンが高値であるし、心不全既往大きい上位 0.5%、1.0%といった超ハイコスト症者の心機能を改善し余命を伸ばすことが示さ事案を予測するモデルが非常に有用である。一れているベータブロッカーを服用していないし、方、
ディジーズ･マネジメントのプログラムの場

服薬の遵守状況も悪い。したがって、D 氏は予合は、集団をベースとして、対象となる人数規測モデルで算出されたスコアが示唆する以上に模も大きく、主治医の治療計画にきちんと従い、

大きなリスクを持っていると考えられる。
一方、

17損保ジャパン総研クォータリー

《図表 10》ケーススタディ D 氏、E 氏、F 氏の特徴
リスク要因
年齢：47歳
年齢：62歳性別：男性
性別：女性
鬱血性心不全の既往
糖尿病の既往急性心筋梗塞の既往
胃食道逆流疾患の既往
高血圧症の既往
慢性閉塞性肺疾患の既往＜その他のリスク要因＞
喫煙
揚げ物を多く食べる
LDLコレステロールが160mg/dl
ACE阻害薬の処方なし
ベータブロッカーの処方なし
メトホルミンを服用
クレアチンが2.5mg/dl
服薬遵守不良長時間作動型ベータ刺激薬の処方なし

リスクスコア

D氏

0.21
0.35
0.21
0.17
2.16
1.55
0.85
0.40
0.38
1.25

0.21
0.17
2.16

0.38

E氏

F氏

0.35
0.21

0.35
0.21

2.16
1.55
0.85
0.40
0.38
1.25

2.16
1.55
0.85
0.40
0.38
1.25

○

○
○
○
○

○
○
○
○

○
○

負の影響

冠動脈疾患、肺疾患
冠動脈疾患；胃食道逆流疾患のコントロール
冠動脈疾患
急性心筋梗塞、糖尿病の悪化；腎症、心不全、脳血管発作
心不全の悪化○○

乳酸アシドーシス○

慢性閉塞性肺疾患の悪化○（注） 上記のリスクスコアは例示目的で表示したものであり、実在の予測モデルでの算出結果を示したものではない。
（出典）DMAA, “Predictive Modeling Buyer’s Guide” p.17 Table 3 より損保ジャパン総合研究所が訳出して作成。

E 氏、F 氏については予測モデルによるスコアのような効果の期待できるリスクファクターはでは同等のハイリスクのように見えるが、F 氏自己申告により明らかにされるものである。

のリスクの方が格段に大きいと考えられる。何

上記の例で示したように、多くのデータソー

故なら、F 氏は、ACE 阻害薬もベータブロッスが有用であるが、予測モデルにおけるデータ

カーも服用しておらず、慢性腎臓病と心不全のソースの有用性に影響を与える要素がいくつか既往があるにもかかわらず乳酸アシドーシスのある。信頼性と適時性は介入効果度の判断に特リスクがあるメトフォミンを服用しており、合に関連が深い。不正確なデータ、データの欠損

併している慢性閉塞性肺疾患の悪化を防止するがあると、効果の期待できる状況を誤って認識

長時間作動型ベータ刺激薬も服用していないかしたり、見逃したりすることに繋がりうる。同らである。

様に、介入効果度の情報には適時性も必要であ

ここに示したような臨床上の介入効果が大きる。すなわち、データのレビューが済んだ頃にいと期待される対象者は管理データに対して一は、もう必要な薬を調剤してもらっているかも連の注意喚起ルールを適用することによって発しれない。データの収集コスト、収集の容易さ

見することが可能である。予測モデルによるアという側面では、年齢・性別等の属性データ、

ウトプットに対してこのような一連のルールを医療費請求データ、処方薬剤データといった管適用するプロセスを追加することによって、理データは収集コストも低く収集が容易である

DM プログラムにおける対象者の様々なプログ

が、自己申告で収集するデータは収集コストがラムへの階層化をより効率的かつ効果的に行う

高く、データ・フォーマットの標準化も進んでことができるようになる。また、その他の効果いない現状がある。データソースごとの比較はの期待できるいくつかのリスクファクターが《図表 11》の通りである。

《図表 10》の下半分に示されている。D 氏、F氏は喫煙者で、F 氏は揚げ物を良く食べる。こ18

2007. 11. Vol. 48《図表 11》データ・ソースによる特徴の比較
基準
収集の容易さ
収集コスト
適時性
信頼性
標準化
効果度による階層化における有用性
Ease of "gaming"

医療費請求データ

データソース
処方薬剤データ
検査データ

自己申告データ

＋＋＋
＋
＋
＋
＋＋＋

＋＋
＋
＋＋
＋＋＋
＋＋＋

＋
＋＋
＋＋＋
＋＋＋
＋＋＋

＋
＋＋＋
＋＋＋
＋＋（？）
＋

＋＋

＋＋＋

＋＋

＋＋＋

＋＋

＋

＋

？

（出典）DMAA ,“Predictive Modeling Buyer’s Guide” p.18 Table 4 より損保ジャパン総合研究所が訳出して作成。

費請求データや処方薬剤給付データ等を用いた

３．まとめ
ディジーズ･マネジメントの特徴は集団ベー予測モデルを活用して、集団全体の中から働きスの視点にある。すなわち、依頼を受けた個別

かけの対象候補者を絞り込んだ上で、多少のコの事案に対応する戦略と異なり、集団全体を能ストをかけて、各候補者について働きかけの効

動的に見渡した上で、DM プログラムの対象者

果が期待できるリスク要因の有り様を確認し、を特定・階層化して働きかけを実施する戦略で最終的に対象者の特定・階層化を実施するといあり、それを通じて、有限で高価なヘルスケア

う実務が取られている。このように予測モデル

資源の効果的・効率的な投入の実現を目指しては、DM プログラム実施のコスト負担者を明確いる。この戦略の成功の鍵として、働きかけのに意識し、その中で要請される効率的な運用を技術とともに、集団全体の中から働きかけの対実現するという課題に対する一つの解決として

象者を特定・階層化する技術が重要となる。さ大きな役割を果たしている。

らに、DM プログラムの運用のコストという視予測モデルは、集団ベースの視点に立った

点に立てば、この対象者の特定・階層化というディジーズ･マネジメントに必要とされる基本プロセスを効率的に実施する必要がある。DM

的な技術である。米国において、予測モデルはプログラムのサービス提供を事業化し、産業と実務的に実用化され、多くの課題に対して取りして確立してきた米国においては、特にこの必組んだ経験が蓄積されている。わが国において要性が強く認識され、実用的な解決が図られてディジーズ･マネジメントが今後本格的に取りきた。

組まれ、定着・普及していくなかで、予測モデ
ルの開発と実践上の課題に即した活用は、米国

対象者の特定・階層化の判断材料となるデーと同様に重要となると考えられる。

タソースの収集の容易さ、収集コストを考慮した上で、米国の実務が導き出した一つの解決が、予測モデルの活用である。働きかけの効果を左

参考文献：

右すると考えられるリスク要因は多様であるの

1 田中滋 他編 「ヘルスサポートの方法と実
践」（東大出版会、2007 年）

で、事前にすべての要因を調査し判断材料とす
ることは収集の容易さ、収集コストの点からも

2 「米国におけるディジーズ・マネジメントの現実的でない。そこで、すでに収集済みの医療発展」（損保ジャパン記念財団叢書 No.65、

19

損保ジャパン総研クォータリー

2003 年）
3 Martha L. Sylvia, et al “Clinical Featuresof High-Risk Older Persons Identified by
Predictive Modeling”, Disease Management 9(1) , 56-62, 2006.
4 “Predictive Modeling in Disease Manage-

ment: Trends, Tools, and Strategies”, National Health Information, LLC, 2004.
5 Cousins, et al., “An Introduction to Predic-

tive Modeling for Disease Management
Risk Stratification” Disease Management
5(3):157-167, 2002.
6 DMAA,“Predictive

Modeling

Buyer’s

Guide”, 2006.
7 DMAA, “Dictionary of Disease Manage-

ment Terminology”, Second edition, 2006.

20