人生百年時代の医療・介護・健康～Population Health Management と Healthtech～東海林

豊 1・中林美恵子 2

1 正会員（株）社会科学総合研究所代表取締役、医療法人社団城東桐和会

東京さくら病院院長（〒133-0063 東京都江戸川区東篠崎 1-11-1）
E-mail:shojimd@gmail.com
2 正会員 早稲田大学教授 社会科学総合学術院 社会科学部（〒169-8050 東京都新宿区西早稲田 1-6-1 14 号館）
E-mail:nakabayashi@aoni.waseda.jp

日本人の平均寿命は男性 81.09 歳、女性 87.26 歳になり超高齢化時代を迎える。
健康に活動できるいわゆる健康寿命を延ばす社会システムとしてヘルステックの期待が高まっている。ヘルステック分野の市場は 2022 年には 3000 億円に上るであろうとされている。今回、ヘルステックとして介護天気予報図のクラウド化を行い、桐和会グループというフィールドで population health management の新潮流の考え方を入れて POC を施行した。この取り組みを紹介すると同時に若干の知見を報告する。
Key Words: WHELP(Weather of Health for Elderly Life in maP), 介護天気予報図, 共通言語, 業務標

準化, 入院判定可視化, population health management, healthtech, ポピュレーションヘルスマネー
ジメント, ヘルステック
1. はじめに2025 年、団塊の世代が 75 才になり超高齢化社会を迎えるための変革が、地域医療構想ならびに地域包括ケアシステムとして動き始めている。こうした時代の動きに併せて盛り上がってきているのが「ヘルステック」だ。ヘルステックは、「ヘルスケア」と「テクノロジー」を掛け合わせたものを指す。少子化の問題と絡み、これからは介護施設の数と介護士の数が高齢者の増加に追い付かず IT 化の必要性が要求されている。さらに、日本は世界から高齢化を牽引する巨大市場として注目されている。データと技術がどのように連携し、そこから何を生み出していくかが大きな課題として日本に突き付けられている。すでに、ヘルステックとして医療の世界では、
肩こり・腰痛予防対策アプリ「ポケットセラピスト」、炎症性腸疾患患者の遠隔モニタリング、遠隔集中治療支援システム、AI 問診 Ubie などのシステムが開発されている。また、介護の世界では「見守りカメラ（行動検知センサー）」等が実用化されている。浅野正太郎氏が作るヘルステックカオスマップによると、依然として開発は医療だけあるいは介護だけの世界にとどまる。つまり、診断や診察支援などの医療のみに役立つソフトや介護だけに役立つ ICT ソ

リューションに限られていることである。医療と介護を結び付けるヘルステックの開発が非常に遅れている現状である。
これからの兆候れ化時代を迎えるにあたり、今までのような単純な医療と介護の世界を結びつける手法だけではなく、さらに第 3 の要素が必要と考えられている。アメリカの医療では、population healthmanagement（以下 PHM と言う）なる考えが最新の潮流となりつつある。PHM とは、集団に属するすべての者が何らかの健康支援を必要とするとの認識に立ち、集団に属する人々を、身体・心理社会的ニーズ評価から、資源の投入度等に応じてリスク分類（階層化）、そのリスク特性に応じたプログラム/サー ビスを提 供するも の（ American College ofHealthcare Executives, 2011）。つまり、ある集団をリスクアセスメントし階層化、その中から疾病に関しての介入方法を決定していくものである。このPHM を第 3 の要素と考える事で医療と介護の連携が飛躍的に進歩すると考えられる。
この階層化する手段としてクラウド化した介護天気予報図を利用できるため、介護施設の全入居者の健康を管理する取り組みを行い、若干の知見をえたので報告する。

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3. 介護天気予報図システム（解析手法であるヘルステック）
家庭や介護施設では、人々の容態を、肌が湿潤していて冷や汗をかいているようで、反応が鈍く顔色が悪いと表現する。しかし、医療機関では、患者さんの容態が悪くなると、収縮期血圧と拡張期血圧は80/60、サチュレーションは SpO288%、意識レベルは II-20 と言った表現を使い重症度を把握する。このような表現では、医療の職員と介護の職員の間で会話は成立しづらいことは、今まで多くの方が報告してきたことである。このような現象が、実際に医療介護連携の障害になっていることが多い。このような現象を解消するために、誰もが理解できる天気予報の表現を共通言語として介護天気予報図システムを開発した。紙ベースの報告の経験を経て、クラウド技術を利用したヘルステックとしての IT 化を行った。

2. 目的（PHM の研究）
本来の PHM は全住民からのリスクアセスメントをするのが一般的であるが、今回は医療と介護の連携に注目し、集団を介護施設入所者に限定して階層化する事にした。さらに、階層化する方法に介護天気予報図という新しい手法をヘルステックとして開 発 し 、 PHM と ヘ ル ス テ ッ ク と の 組 み 合 わ せ（WHELP management）による医療介護の連携を促進することを目標としている。表 1 は、従来のdisease management と population healthmanagement と WHELP management の比較表である。
DiseasePopulation

WHELP

Management

healthManagement

management
対象

疾病ある個人

健康人を含む集団

介護施設入居者
独居・老老介護者

主な目的

病気を治すこと

罹患させない事

早期に疾病を発見（健康増進）（IT によるトリアー

病気を治すこと

ジ）

重症化させない事

重症化させない事

再発を防止する事

介護職員の負担軽減
看取りへの導入

対象疾患

すべての疾患患者の関医師によるケアがわり方

中心

家族の関医師からの IC にわり方

よる

データ修

従来方法

正機方法

リスクの予測可能

高齢者特有の疾患（誤なモノ

嚥性肺炎/尿路感染症

慢性疾患（非感染）等）

患者自身の参加

患者自身の参加不明

アプリを通じての情報

図-2：介護天気予報図
さらに、天気予報と言う表現を使う事によって医療者・介護者（連携）だけでなく一般人も理解しやすいようなったため、介護施設入居者の家族にまで情報を共有（シェアリング）することが可能となった。そして、スマートフォンのアプリを利用して簡単に情報にアクセスする事が可能となった。図-1 に連携とシェアリングの模式図を示す。

共有参加
IT

イ ン フ ラクラウドからの集積（HER）

表-1：1.各マネージメントの比較
WHELP management は介護施設に入居する患者さんに特化して、健康管理をする。さらに、最も新しい特徴は、アプリを通じて入居者の家族にも参加してもらうことが特徴となっている。図-1 は管理方法の模式図である。

介護施設

連携
介護天気予報図
医療機関

入居者家族

シェアリング
図-3：天気予報図の連携とシェアリング
4. 介護天気予報図システムの改良開発
PFM ができるように、クライアントサーバー方式（サイボーズ）（前回発表）からクラウド方式に改良した。さらに、データを集積できる方式を開発中である。図-4 は多様性モデルへの開発段階を示す。

図-1：WHELP-PHM の管理方法

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図-４プラットフォーム
クラウド化したことによって、PC さえあればどこからでも WHELP システムにアクセスできることができる。図-5 がそのログイン画面である。また、
この WHELP のもっとも特徴的である、入居者家族が入居者の健康情報を共有できる事にある。図-6 がその家族が使用するアプリ画面である。

図-6：E-アラートメール
5. 実証実験（POC）のフィールド
ひとつの法人内での実証実験がデータの集積も容易に可能と想像されたため、東京都江戸川区を中心に展開する桐和会グループ、つまり、4 つの医療法人（医療法人社団桐和会、医療法人社団城東桐和会、医療法人社団さくら、医療法人社団だいだい）、2 つの社会医療法人（社会福祉法人桐和会、社会福祉法人春和会）で 67 施設を有するフィールドで実証実験を施行した。4 つの病院、26 のクリニック、2 つの介護老人保健施設、9 つの特別養護老人ホーム、2 つのグループホーム、2 つのｻｰﾋﾞｽ付高齢者住宅、1 つの有料老人ホーム、3 つの訪問看護ステーションを有するグループである。。
具体的には（図-7）、東京エリアの東京さくら病院と埼玉エリアの川口さくら病院を健康管理病院と位置づけ、16 の介護施設の 1341 名の全入居者を対象者とした。表-2 は各外語施設の平均介護度を示すもので、入居者の健康度の指標として考える。

図-4：ログイン画面

図-5：家族用のアプリ画面
医療機関へのリアルタイムの情報連携は、E-アラー
トメールが送信されることによってなされる。図-6がそのメールである。つまり、介護施設での患者情報が入力されると同時に、アルゴリズムに従って対処の仕方が、医療関係者にメールで知らされる仕組みである。

図-7：POC フィールド特養

川口さくらの杜

見沼さくらの杜

越谷さくらの杜

道合さくらの杜

三郷さくらの杜

練馬さくらの杜

練馬さくらの杜アネックス

江戸川さくらの杜

春江さくらの杜

当月実績 当月実績 当月実績 当月実績 当月実績 当月実績 当月実績 当月実績 当月実績 Ave
4.18

老健

4.19

川口メディケアセンター

4.24

4.17

4.04

東京さくらメディケアセンター

当月実績 当月実績 Ave
3.22
3.28
3.2534.09

有料

4.20

4.23

セリシール川口当月実績
3.72

4.00

4.15

サ高住

ディーフェスタ川口芝高木

GH

さくらレジデンス篠崎

当月実績 当月実績 Ave
2.51
2.32
2.42

にこにこ瑞江 にこにこ南葛西

当月実績 当月実績 Ave
2.77
2.67
2.72

表-2：各介護施設の平均介護度
6. 結果
アセスメントロジックにより（表-3）、入居者へのサービスを施行した結果、介護施設から医療機関への業務の量が 12 項目から 6 項目に減少した。
その詳細は、図-8 に示す。
マーク

健康状態判断

対応

晴れ健康

平穏

普通の生活をされています

晴れのち曇り健康

経過観察

3 日間続くようなら入院

曇り健康

往診依頼

2 日間続くようなら入院

曇りのち雨健康薬投与

2 日間で軽快しなければ入院

小雨健康

翌日再報告

1 日間で軽快しなければ入院

大雨健康

入院がベター

介護タクシーで入院

豪雨雷健康

緊急入院

救急車利用で入院

表-3：天気予報の判断とその対処

POC を 2019 年 3 月 1 日から 2019 年 7 月 8 日まで、報告のあった件数は 832 件でそのうち入院判定に至ったのは 18％である 153 件であった。しかし、看取りを約束されているものを除くと 13％である 110人が入院加療を要した。また、4％である 33 人が病院で亡くなられた。高齢者の重症化を防ぐためには、
図-9 の高齢者のスパイラルを考えるとそのステージにあった取り組みが必要と考える。現在さらに、独居老人・老々介護の方に在宅版の WHELP を開発中であり、このことにより自宅生活での老人の動向が把握できるようになると考えている。

図-9：高齢者のスパイラル
7. まとめ
医療介護の連携を介護施設と医療機関で実証実験を施行した事を紹介した。高齢者独居あるいは老々介護の在宅用の WHELP を開発中であり、介護施設入居者以外にも社会で生活している人の健康管理のデータを集積できるものと考えている。

業務量の減少図-8：業務の流れ

Medical treatment, nursing care and health during 100 years of life

~Population Health Management and Healthtech~
Yutaka SHOJI and Mieko NAKABAYASHI
We developed the cloud type tool as Weather of Health for Elderly Life in maP .WHELP is a tool to connect
medical and nursing care workers(healthtech). This tool allows elderlies who are in nursing homes to receive
certain categorization of their state of health and accordingly, they will be hospitalized when necessary. In thisstudy, we analyzed elderlies in nursing homes with using population health management. WHELP system isshowing that they can back and forth between hospital and nursing home, depending on their health conditions.

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