JP2021157307A - 勧奨通知最適タイミング算出方法、及び勧奨通知最適タイミング算出システム - Google Patents
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Abstract
Description
実施例1は、自治体による特定健診の受診勧奨通知を年3回に分けて行うケースにおいて、処理プログラム4として機械学習による処理プログラムを用い、これによって最適な勧奨時期(勧奨タイミング)を算出する方法である。なお機械学習モデルには、勾配ブースティング決定木を使用する。機械学習で使用する説明変数は、被保険者の個人情報データベース3から抽出される年齢、性別、職業、住所、家族構成、受診歴、健康保険加入日である。
実施例2は、治療を必要とする被保険者への勧奨通知であり、最適な勧奨タイミングを回帰分析によって算出する方法である。特定健診によって糖尿病傾向にあると判定されたものの、適切な治療を受けずに病状が悪化し、人工透析が必要になった場合、莫大な医療費がかかることになる。そのため、治療が必要と明らかになった段階で勧奨を行うことで早期の治療に繋がり、ひいては医療費全体の削減にも繋げることができる。
実施例3は、多種類の薬剤を服用している被保険者に対する勧奨通知であり、最適な勧奨タイミングを回帰分析と機械学習の組み合わせによって算出する方法である。特に高齢者において薬を多種類服用することにより転倒等のリスクが上昇することが指摘されており、薬を多種類服用している個人に対して医師に相談するように勧奨を行い、医師の判断によって投薬量を適正化し、健康増進と医療費削減につなげることができる。
2 サーバー
3 個人情報データベース
4 処理プログラム
Claims (12)
- 医療保険機関が実施する各種の医療行為や健康診断の受診を促す被保険者への勧奨通知最適タイミング算出方法であって、
被保険者に係る複数の特徴量から抽出された説明変数と、
前記説明変数に基づく回帰分析又は機械学習によって、個々の被保険者に対する前記勧奨通知の最適時期を目的変数として算出する、又は時期ごとの勧奨効果の大きさを示すスコアを目的変数として算出する、
ことを特徴とする、勧奨通知最適タイミング算出方法。 - 前記目的変数となる前記最適時期は、日単位、週単位、月単位、年四半期単位、年半期単位、或いは年単位である、
ことを特徴とする、請求項1に記載の勧奨通知最適タイミング算出方法。 - 前記回帰分析は、線形回帰、又は重回帰、又はロジスティック回帰である、
ことを特徴とする、請求項1又は2に記載の勧奨通知最適タイミング算出方法。 - 前記機械学習は、教師あり学習、又は強化学習、又は教師無し学習である、
ことを特徴とする、請求項1ないし3のいずれか1項に記載の勧奨通知最適タイミング算出方法。 - 前記目的変数となる時期ごとの勧奨効果の大きさを示す前記スコアは、確率値、又は数値である、
ことを特徴とする、請求項1ないし4のいずれか1項に記載の勧奨通知最適タイミング算出方法。 - 前記説明変数は、年齢、性別、職業、住所、家族構成、既往症の有無、過去の受診歴、過去の治療歴、過去の薬剤購入歴、課税区分、健康保険加入日のいずれかを含む、
ことを特徴とする、請求項1ないし5のいずれか1項に記載の勧奨通知最適タイミング算出方法。 - 医療保険機関が実施する各種の医療行為や健康診断の受診を促す被保険者への勧奨通知最適タイミング算出システムであって、
システムを管理するサーバーと、
前記サーバー内に構築される被保険者データベースと、
前記サーバー内に記録される勧奨通知の最適タイミングを算出する処理プログラムを含み、
前記処理プログラムは、
被保険者に係る複数の特徴量から複数の説明変数を抽出し、
前記説明変数に基づく回帰分析又は機械学習によって、個々の被保険者に対する前記勧奨通知の最適時期を目的変数として算出する、又は時期ごとの勧奨効果の大きさを示すスコアを目的変数として算出する、
ことを特徴とする、勧奨通知最適タイミング算出システム。 - 前記目的変数となる前記最適時期は、日単位、週単位、月単位、年四半期単位、年半期単位、或いは年単位である、
ことを特徴とする、請求項7に記載の勧奨通知最適タイミング算出システム。 - 前記回帰分析は、線形回帰、又は重回帰、又はロジスティック回帰である、
ことを特徴とする、請求項7又は8に記載の勧奨通知最適タイミング算出システム。 - 前記機械学習は、教師あり学習、又は強化学習、又は教師無し学習である、
ことを特徴とする、請求項7ないし9のいずれか1項に記載の勧奨通知最適タイミング算出システム。 - 前記目的変数となる時期ごとの勧奨効果の大きさを示す前記スコアは、確率値、又は数値である、
ことを特徴とする、請求項7ないし10のいずれか1項に記載の勧奨通知最適タイミング算出システム。 - 前記説明変数は、年齢、性別、職業、住所、家族構成、既往症の有無、過去の受診歴、過去の治療歴、過去の薬剤購入歴、課税区分、健康保険加入日のいずれかを含む、
ことを特徴とする、請求項7ないし11のいずれか1項に記載の勧奨通知最適タイミング算出システム。
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JP2010113543A (ja) * | 2008-11-06 | 2010-05-20 | Olympus Medical Systems Corp | 案内状作成システム |
JP2012203891A (ja) * | 2011-03-28 | 2012-10-22 | Fujitsu Ltd | 情報提供プログラム、情報提供装置および情報提供方法 |
JP2018124836A (ja) * | 2017-02-01 | 2018-08-09 | 株式会社エヌ・ティ・ティ・データ | 健康診断又は健康診査受診勧奨装置及び健康診断又は健康診査受診勧奨方法 |
JP2018181136A (ja) * | 2017-04-19 | 2018-11-15 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 健診システムおよび選定プログラム |
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007183689A (ja) * | 2005-12-09 | 2007-07-19 | Hitachi Medical Corp | 二次検査予約システム及びプログラム |
JP2010113543A (ja) * | 2008-11-06 | 2010-05-20 | Olympus Medical Systems Corp | 案内状作成システム |
JP2012203891A (ja) * | 2011-03-28 | 2012-10-22 | Fujitsu Ltd | 情報提供プログラム、情報提供装置および情報提供方法 |
JP2018124836A (ja) * | 2017-02-01 | 2018-08-09 | 株式会社エヌ・ティ・ティ・データ | 健康診断又は健康診査受診勧奨装置及び健康診断又は健康診査受診勧奨方法 |
JP2018181136A (ja) * | 2017-04-19 | 2018-11-15 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 健診システムおよび選定プログラム |
Non-Patent Citations (1)
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---|
米倉 章夫: "[特別企画] 最新人工知能は医療に何をもたらすのか", 月刊新医療, vol. 第43巻 第7号, JPN6020024416, 1 July 2016 (2016-07-01), JP, pages 146 - 149, ISSN: 0004374147 * |
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