向上･再構築へ 地域システムの可視化から · 2019-04-08 · 4 4 7 5 3 3 9 2 2 4 2...
TRANSCRIPT
今中雄一京都大学 大学院医学研究科 医療経済学分野教授
http://med-econ.umin.ac.jp/
京都大学 超高齢社会デザイン価値創造ユニット長http://super-ageing.kyoto-u.ac.jp/
2018年10月11日
健康･医療･介護の質･経済
地域システムの可視化から向上･再構築へ
[email protected]； [email protected]
CostQuality
Dept. Healthcare Economics & Quality Management
Kyoto University / Graduate School of Medicine / SPH
System
3
見えないものは管理できない
“You can't manage
what you can‘t measure”
(Peter F. Drucker)
アウトライン
１. 健康医療介護の質・経済の組織レベルの可視化
２. 健康医療介護の質・経済の地域レベルの可視化
３. 社会的協働へSocial Joint Venture
４.まちづくりを健康視点で可視化し推進しよう
4地域包括ケアシステム、ＵＨＣの系統的な強化へ
医療の質・経済の
可視化
5
１
6
ISMS 個人情報保護システム
症例類型毎の資源消費（個、集団）
集団の健康ニーズと費用の把握
継続（時系列）
患者調査等
人口動態統計等
医療施設調査等
その他
（医療･福祉）施設レベルのパフォーマンスと費用のデータ
疾病登録事業データベース等
発生率とその推移
中長期的治療効果と費用
パフォーマンス（効果、費用）の施設間比較医療技術の普及
施設レベルの連結
症例レベルの連結
各種行政統計
診療報酬等請求明細情報
介護関連データベース等
医療版マイナンバーも、提案
Imanaka Y, 2000今中雄一. 海外社会保障研究, 2000;133:18-26.参照
integrating large-scalehealth, health care & LTC databases (& government survey data)
1999～2000年に医療、介護、健診データの結合・統合を提案
Pioneering in Big Databases of Health Systems
☆First in developing Multi‐institutional Casemix Classification DB 1995☆ First in Supporting the national government to develop Casemix
Classification Database 1997 ( → DPC database)☆ First in proposing Database Design linking Health Care/Long‐term
Care/Health Screening 1999☆ First in developing multi‐institutional large‐scale healthcare costing
database 2003☆ First in Nationwide Physician and Medical Resource Database in
collaboration with an enterprise, around 2007☆ First in developing Wide‐Area Comprehensive Database linking
Health Care/Long‐term Care/Health Screening (in collaboration with the
local governments and insurers) 2009☆ First in Utilization of the National Database of Health Insurance
Claims (in collaboration with the government) 2012☆ First in Redesigning the National Database of Health Insurance
Claims for Analysis Purpose 2012☆ First in analyzing the National Database of DPC Database 2013・・・・・ 7
We have been
医 療
健診・保健指導
介 護
市町村国保等
・医科 ・ＤＰＣ ・調剤・救急搬送
包括ケア
統合データベース
個票レベル時系列データ
・基本属性・要介護度認定・介護サービス 等
介護保険制度
・基本属性・生活習慣 等
〔データ管理体制〕
厳格な情報セキュリティ・マネジメント・システム（ISMS及びISO27001国際認証維持、第３者監査済み）にて管理
包括ケア統合データベースの構築
8
診療報酬制度等
⾏政統計⼈⼝統計医療施設調査介護施設調査三師調査など（医療介護資源含
む）
全国参加施設
DPCデータ（個票データ）
既存データ既存研究のOutputなど
拡充を⽬指すＤＢ
・統計法33条に基づく個票
データの活⽤・企業健診DB
・既存データベースの拡充など
医療・介護NDB
レセプトデータ
⼆次ﾃﾞｰﾀ
連携
データベース
厳格な情報セキュリティ・マネジメント・システム（ISMS及びISO27001国際認証維持、第３者監査済み）にて管理
厚⽣労働省ナショナルデータベースに関する要求項⽬に準拠した情報管理体制（厚労省による監査済み）
（集計値レベルデータ）
⼆次ﾃﾞｰﾀ（集計値レベルデータ）
〔データ管理体制〕
〔データ管理体制〕
〔データ管理体制〕
データ毎に要求される管理⽔準に応じて対応。公表データ等､必要な管理⽔準が低い場合を除き、⼊退室記録のある施錠された場所で管理。
⼆次データ（集計値レベルデータ）
⾃治体レベルの医療､介護､健診データの統合
健診
医療
統合DB介護
0%
2%
4%
6%
8%
10%
12%
14%
16%
18%
20%
F31
E36
E23
E55
D60
E56
F23
E45
E1
A14
F35
F12
E49
D48
A7
F44
E22
E40
C10
F36
B33
D1 F8
D58
D18
D4
D19
D5
D70
F40
D64
D13
C6
B9
E7
B5
D23
F6
D32
B20
D39
F20
F11
D56
B10
B18
D69
F42
B22
C13
D37
D7
F26
C19
D29
B21
D38
E67 F7
D55
D62
D59
F18
D51
D27
C15
C29
E66
A10
C16
B16
D47
D16
E82
D9
B30
F47
D63
F38
B14 F3 C1
F46
F39
A12
QIP: Quality Indicator/Improvement Project
Acute Ischemic Stroke: Lee, Imanaka, et al. Cerebrovascular Disease, 2013.
Pneumonia: Uematsu, Imanaka et al., BMC Pulmonary Medicine 2014.
A M I : Hayashida, Imanaka et al. J Int Med Res 2007. Park, Imanaka et al. Int J Cardiol, 2013
Acute Heart Failure: Sasaki, Imanaka et al. Can J Cardiol, 2013
Risk‐adjusted Outcome Indicators:
Crude and expected mortality
in acute myocardial infarction (AMI)
10
アウトカムの計測には、リスク調整（予測モデル）が必須
精度高いモデルに、北米も注目
11
術後感染症の精度高い同定方法：過去研究(2003, 2006)との比較
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
Our Method Moro & Morsillo 2003 Sherman et al 2006
Sensitivity
Positive Predictive Value
Our Method
12
陽性予測率のみならず、感度0.93、特異度0.91と非常に高値。
Lee J, Imanaka Y, et al.
J Hospital Infection 2011
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
L D F M K I E H J G B C A
病院間で格差：術後感染症の割合胃切除術(2004‐2007)
記載病名のみに頼らず、抗生剤使用のパターン分析と個別精査により同定
13QIP: Quality Indicator/Improvement Project 14医療の質
可視化
多施設間比較±公表
医療の向上
ＱＩＰとは？ １９９５年度に発足。
目的 ： 有力な病院同志でデータを比較し、医療の質と効率をさらに高めよう。そして、わが国の医療をリードしよう。制度・政策の改善に貢献しよう。
北海道～沖縄の500以上の有力病院が参加 ⇒
15
全国 多施設 臨床指標プロジェクト
Quality Indicator/Improvement Project
研究費による参加費無料のプロジェクト
随時、参加可能http://med-econ.umin.ac.jp/ QIP
医療での質の可視化 QIPプロジェクト• DPCデータの分析を通じて多施設間比較し、医療の質と経済性の向上をめざす、インタラクティブなプロジェクト
• 全都道府県から、公立・公的・民間病院の参加
E,Fファイル
ＱＩＰから包括評価・ＤＰＣへの流れへ
• 平成7年度（1995）有力病院の協力により診断群分類毎のパフォーマンスの比較を開始(QIP)
• 平成10年度、診断群分類を用いた国立病院等10施設での定額払い試行
• 平成13年度からは厚労省の研究事業として民間病院で診断群分類のためのデータ収集開始
• 平成15年度から特定機能病院に診断群分類を用いた包括評価の導入、その後拡大。 17
胃切除： 周術期の抗菌薬投与日数
18QIP: Quality Indicator/Improvement Project
0
1
2
3
4
5
6
7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4
2004 2005 2006 2007
抗菌薬使用日数平均 抗菌薬使用日数中央値
予防的抗生剤投与の適正化
19QIP: Quality Indicator/Improvement Project
Year 1 Year 2 Year 3 Year 4
急性心筋梗塞死亡率（24時間以内死亡を除外）
0.0%
5.0%
10.0%
15.0%
20.0%
25.0%
2001 2002 2003 2004 2005 2006
年度
予測値（下限） 予測値（上限） 実測値
急性心筋梗塞 死亡率の改善事例
20QIP: Quality Indicator/Improvement Project
Year 1 Year 2 Year 3 Year 4 Year 5 Year 6
F4 B4
D17
D45
D23
B13
B19
D42
E82
E14
F32
B12
B29
F16
B16
F28
D43 F6
F43
D57
D27
B17
C13
B37
E25
E12
B22
C22
B18
E31
F38
D28
E42
B31
F14
D48
E33
F31
F24
B28
E70
A10
B1
E57
D5
D54
B39 F1
C27
F37
D38
A12
D55
B24
E75 F8
D31
B25
F11
B30
D19
B2
B35
B38
D35
D41
A14
B6
B3
D3
C11
F27
E28
D7
D16
C14
D8
E32
B7
E86
D22
E65
D60 F9
D34
E84
D13
B36
B32
E13
D12
A5
D10 F3
D51
D40
D32
B11
E10
B21
B15
B26
D11
E85
D52
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
Proportion inpatients with stroke and atrial fibrillation,
who were given anticoagulants on discharge
データ参照期間：2012年4月～2013年3月退院分。期間症例数10例未満の病院を除外
※病院記号は表にてご確認ください。
期間 ： 2012年4月～2013年3月
21QIP: Quality Indicator/Improvement Project
心房細動を有す脳梗塞症例への抗凝固剤
F1
E14
E80
E82
F20
E32
F32
E65
E84
F37
F27
D41
E12
C13
E41
E13
E33
F30
E70
D34
E75
D39
E73
D42
E18
F9
D32
E28
D54
E20
F8
E58
E24
E10
B10
F34
B22
E4
F33
B36
B4
B15
E86
F14
D55
E48
E38
C22
E49
D57
F43
B12
D23
C6
D47
F31
E62
E26
D5
B25
B2
C21
B37
C27
B27
B9
D59
B8
E68
B38
D25
D38
D4
F7
D3
A1
D60
B29
E42
F25
D56
D19
E31
E57
A11
D22
C12
E8
C5
C8
D17
F38
B3
F11
B31
B26
B33
A12
E77
E64
F35
A5
F12
B35
D31
D40
F18
D8
E85
D35
F6
C24
D43
C11
C14
D16
B24
D7
C15
F28
D26
D44
B32
D45
C9
E51
C25
D52
D53
B16 F4
D28
F42
F2
E9
B1
C2
C29
D48
A14
E25
B6
E7
E35
D49
E54
D37
B28
C20
D33
D58
E39
D27
D13
B34
C23
F24
D12
F19
E40
B17 F3
E1
B11
A2
D50
E2
D51
D10
D9
B14
F36
D6
B18
F16
C26
C19
C1
B19
D18
C28
D36
B20
A9
C16
F26
E55
E56
E50
F23
B39
B21
A10
B30
B5
D11
E69
F10
F13
E37
A8
A3
D2
E79
E53
B7
A7
E36
E81
F5
E60
B13
D46
D20
F17
C7
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%Proportion of inpatients with stroke, who were
prescribed rehabilitation within 3days from onset.
データ参照期間：2012年4月～2013年3月退院分。期間症例数10例未満の病院を除外
※病院記号は表にてご確認ください。
期間 ： 2012年4月～2013年3月
22QIP: Quality Indicator/Improvement Project
脳卒中に早期リハビリテーション
削減可能な抗生剤投与
Choosing Wisely
を可視化する
24
25
MAP
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
I E H G J O F D P W B U V T K N A M L X R C Q Y S
FFP
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
3.0
3.5
4.0
4.5
K S G R N T J X B O Q L C F H M A Y I P E U V D W
PC
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
I E L U Q T N F G X J B P Y C K S A O R V H W D M
ALB
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
C Y H V A U Q O R N M I G T S E J P X D W K F B L
輸血血液製剤使用量のO/E値
１４桁ＤＰＣ毎の使用平均値（外れ値処理済み）を用いて補正
削減可能性
削減可能性削減可能性
削減可能性
指標化・数量化されるのは
医療の質のごく⼀部
しかし、うまく活⽤して
広く質向上の体制づくりに
結び付けられる
27
<事例>
臨床指標の公表を開始
2010年
http://med-econ.umin.ac.jp/QIP/
医療の質指標の公表
当研究事業における
臨床指標の分析・公表の⽬的・重要点（ホームページに掲載）
＊臨床指標は、医療の質の保証・改善に役⽴たせるためのものです。
＊臨床指標は､病院を格付け・順位付けするものでは決し
てありません｡格付け・順位付けに使うのは誤りです。
＊各指標には限界があり、医療には指標化できない、多
くの重要な側⾯があります。
＊当プロジェクトは、⾃ら医療内容の透明化を進め医療をよくしていこうという志⾼い病院の参加により実現しています。
＊当プロジェクトの臨床指標は、第三者による客観的
データの分析により、指標化されています。
28
指標のグラフと説明･注意事項
AMI： アスピリンが処方された患者の割合
29臨床指標の公開へ30
2010年度
１年で向上！
31
長所 短所
消費者・患者
・指標を比較することで、より質の高い医療を提供する病院の診療を選択できる。・情報を利用することが病院の質改善への取り組みを促進させる。
・必ずしも公表された指標が患者の目を引くとは限らない。・また目に入ってもそれらを理解し、信頼し、病院の選択に用いることは少ない。・利用される際に一部が過度に強調されて視野が狭くなることがある。
・情報の利用度は、若い人、高等教育を受けた人で高い。
医療者
・診療を見直し、改めるきっかけになる。・より質の高い医療を行う職場を選択できる。・レポートに対するネガティブな姿勢は時間と共に緩和される。
・消費者よりも臨床指標の公表に対して慎重であり、利用を最小限に留めようとする。・公表された指標を疑い、否定することもある。・専門職の独立性・自律性に介入するという意味を持ちうる。・真の重要性とは別に指標化された領域を重要視してしまう。
臨床指標の公表ー論点整理 例
Marshall MN, et al. The public release of performance data: what do we expect to gain? A
review of the evidence. JAMA. 2000 Apr 12;283(14):1866‐74.
Epstein AJ. Do cardiac surgery report cards reduce mortality? Assessing the evidence. Med
Care Res Rev. 2006 Aug;63(4):403‐26.
Tu JV, et al. Effectiveness of public report cards for improving the quality of cardiac care: the
EFFECT study: a randomized trial. JAMA. 2009 Dec 2;302(21):2330‐7. など
保険者､政府､ﾏｽﾒﾃﾞｨｱなど他の視点もあり
様々な交絡因⼦を調整した上で
医療の質指標が
公表病院で⾼い︕
32
Ukawa, Ikai & Imanaka. IJQHC, 2014
組織文化が前向き（ﾁｰﾑﾜｰｸ等↑）の病院で、医療の質指標が高い！
Ukawa N,…,Imanaka Y, et al. IJQHC, 2014
患者別
原価計算標準化プロジェクト
• 多数の病院で、共通基盤に基づく（比較可能な）原価計算を可能にする
• 理にかなった価格（診療報酬）決定のための参考情報を提供する
• 病院における内部管理にも活用する
原価計算マニュアルの公開
目的厚労科研指定研究の一環
35
患者Ａ
患者○
患者○
患者○
患 者 と の 個 別 的 な
係 わ り が な い 部 署
患 者 と の 個 別 的 な
係 わ り が あ る 部 署
直 課
配 賦
医 業 費 用
個 別 の 患 者 に 直 課 で き る 費 用 個 別 の 患 者 に 直 課 で き な い 費 用
患 者 Ａ
http://med‐econ.umin.ac.jp/
原価計算マニュアルの公開
『医療の原価計算』（今中 編著､社会保険研究所）
患者別原価計算･標準化プロジェクト
厚労科研指定研究の一環
15
1413
12
11
10M
10P
9
8
7
6M
6P
5M
5P
4M
4P
3
2
1M
1P
診療領域ごとの利益率
Revenue per patient per day （Yen）
Pr
ofit p
er
pa
tien
t pe
r d
ay
（Y
en
）
利益
収入
Act
分析・対策計画修正
Do計画の実施
Check
データ収集評価
計画策定（標準化）
Plan(S)
マネジメントの基本サイクル
体制・文化37
医療の質･経済の地域レベルの可視化
２
Question
医療の質の地域格差の実態はどうなっているのか？
またその格差を是正するためにはどのような医療体制や政策が望まれるか？
39
50%
55%
60%
65%
70%
75%
80%
85%
90%
95%
100%
0% 2% 4% 6% 8% 10% 12%
早期
リハ
ビリ
テー
ショ
ン割
合
t‐PA投与（血栓溶解療法）割合
脳梗塞症例における早期リハビリテーション受療割合とt-PA投与（血栓溶解療法）割合の分布（二次医療圏ごと）
注）２府６県の５１二次医療圏各々の脳梗塞入院（急性期治療）症例における割合（2010年4月～2012年4月診療分）。厚
生労働省のレセプト・ナショナルデータベースの研究利用許可を得て算出（京都大学 医療経済学分野）。
40
地域間で医療の質の格差は大きい！
Otsubo T, Imanaka Y, et al. J Stroke Cerebrovasc Dis, 2014
全国の二次医療圏： 2012年厚労省の悉皆DPCデータ
脳梗塞症例におけるt-PA投与割合の分布（二次医療圏ごと）
地域間で医療の質の格差は大きい！
41
0.0
10.0
20.0
30.0
40.0
50.0
60.0
70.0
80.0
90.0
100.0
二次医療圏毎 リハビリテーション実施率
（青は早期実施率） （単位：％）
早期リハビリテーション実施率 リハビリテーション実施率
脳梗塞の指標例：リハビリ
42
二次医療圏別サンプル表示例
43
「健康寿命」も（要介護度２までの寿命）
各市町村で各二次医療圏で計測しました！
全国地域別の医療の質指標の一例
サンプル地域１
治療tPA
リハ提供量
医療資源
（医師数）
効率性（費用の低さ）
アウトカム
（死亡率の低さ）
連携
治療tPA
リハ提供量
医療資源
（医師数）
効率性（費用の低さ）
アウトカム
（死亡率の低さ）
連携
サンプル地域2
〈脳梗塞 地域の医療のパフォーマンス サンプル例〉
地域レベルの評価指標
すべての指標が連動はしない。複数の指標で多軸的に評価する。
44
脳梗塞： 診療の地域格差 (1)
45
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
心房細動合併症例へのワーファリン使用率
DPCデータの医療資源を最も投入した傷病名が脳梗塞(ICD10: I63.$)または出来高請求データの主病名が脳梗塞(ICD10: I63.$) 入院期間：2009.2 ～ 2009.11 （退院日）除外：在院日数９０日間超の症例、府外に居住する症例 症例数：1,965人
京都大学 大学院医学研究科 医療経済学分野
市町村（統計値の安定性を確保するために、症例数の少ない市町村は合算）
二次医療圏タイプと医師数の変化小児人口当たり小児科医数（2002‐2007）
46
Group 1(Highly urbanized & Highly supplied)56 SMAs4562 → 5313(80.4) (95.6)
Group 2(Low urbanized &
Highly supplied)113 SMＡs1453 → 1425(57.0) (60.5)
Group 3(Low urbanized &
Low supplied) 114 SMAs695 → 715(31.9) (35.6)
Group 4(Highly urbanized &Low supplied)86 SMAs3127 → 3765(40.3) (49.2)
SMA: secondary medical area. In each group, the number is the total of core-workforce pediatricians (in 2002 → in 2007). The number in parentheses is the value per 100,000 of the population under 15 years old.
Urbanization
Resource Supply
Sasaki H, Otsubo T, Imanaka Y. Human Resources for Health 2013
数は減らないが
医師の超高齢化のみ進む
「都会度」
「資源量」
近い将来､危ない！
472000年を100としたときの医師数の推移1/2
Hara K,.., Imanaka Y. BMJ Open 201848
2000年を100としたときの医師数の推移2/2Hara K,.., Imanaka Y. BMJ Open 2018
49地域グループ別の医師数増減率（2000－2014年）1/2
Hara K,.., Imanaka Y. BMJ Open 201850
地域グループ別の医師数増減率（2000－2014年）2/2Hara K,.., Imanaka Y. BMJ Open 2018
10.7
7.1 7.0
5.4
0
2
4
6
8
10
12
0 1‐4 (ref) 5‐9 ≥10
n=955 n=15,867 n=15,337 n=6,509
(%)
Number of Cardiologists per Hospital
Adjusted in‐h
osp
ital mortality
*: p < 0.001
* *
‐ Risk‐Adjusted In‐Hospital Mortality ‐in AHF
急性心不全でリスク調整死亡率は専門医の多い病院ほど低い傾向
Adjusted Odds Ratios of Prescribing
Discharge Medications in AHF ‐ ACEI or ARBs ‐
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
1.2
1.4
1.6
1.8
0* 1-4 (ref) 5-9* ≥10*
n=955 n=15,867 n=15,337 n=6,509
Number of Cardiologists/Hospital
*: p < 0.001
診療ガイドラインに沿っている割合(Odds比)
拠点化＆分散の留意点
拠点化（＋連携強化）が、
特に資源集約が必要な領域で重要
ただし、
分 散が必要な領域が大きい。
（日常診療の大部分。アクセス確保が重要。）
Y県_ A
Y県_ F
Y県_B Y県_ C
Y県_ G
Y県_ E
X県_A
X県_ B
X県_ CX県_D
X県_ E
Y県_ D
Y県_ HX県_ F
分散
X県 Y県
拠点 明確
図2. 二次医療圏のtPA 実施状況と医師数比較人口あたり専門的な医師数が同様でも、tPA 実施割合に大きな差がある。
54
京都府あんしん医療制度プロジェクト(H21年度～)
趣旨
府民の健康確保に必要な医療サービスを将来にわたり安定的に提供できる制度の構築に資するよう、あんしん医療制度研究会を設置し、京都府内の疾病構造や医療資源、市町村国民健康保険の保険財政等についての調査研究を行うこととします。
（あんしん医療制度研究会）[以下のｽﾗｲﾄﾞ４枚、11.25第6回 資料より] 56
地域間の拠点候補と、緊急ｱｸｾｽ圏内・圏外の人口を算出し､計画へ繋げる
京都府 あんしん医療制度プロジェクト
急性心筋梗塞入院件数分布(国保レセH20.6‐H21.6審査分)
地域Ｘ住民
院内死亡率
緊急性の高い集学的治療の必要な外来診療において
拠点病院への患者の集中がｱｸｾｽ時間とその公平性に及ぼす影響を評価
病院の拠点化・集中化シミュレーション
乳がん外来現状
57
乳がん外来シミュレーション後
Kobayashi D, Imanaka Y, et al. Health Policy, 2014
医療圏を越える入院患者の移動状況
京都府国保/
後期高齢者医療制度被保険者平成20・21年6月審査分
協会けんぽ被保険者
平成21年4・5月審査分
虚血性心疾患
気管、気管支及び肺の悪性新生物
β医療圏
α医療圏
分散し拠点が不明
拠点が明確
59
拠点化と連携強化 Hub & Spoke Model
Hub
Spoke
Hub
Spoke
Hub
Spoke
Hub
Spoke
現状を踏まえ課題（疾病群）特異的な構築へ
Hub
Spoke
AMI Lung Cancer
質を可視化し向上する：地域医療システムインディケータ
2017年12月18日
戦略的創造研究推進事業（社会技術研究開発）「科学技術イノベーション政策のための科学 研究開発プログラム」
研究開発プロジェクト
「医療の質の地域格差是正に向けたエビデンスに基づく政策形成の推進」
京都大学 大学院医学研究科 医療経済学分野
今中雄一
平成２６‐２９年度
61
【背景】
超高齢社会が進展し社会保障財政も逼迫する中、経済･人口の地域格差も拡大傾向にあり、各地域の医療システムの維持･向上が次第に難しくなる。資源有限の中、各地域の医療システムを包括的に捉え効果的に再構築する政策に繋ぐ、科学的･体系的アプローチが必要である。
【目的】
1. 全国をカバーする大規模な個票レベルのデータ解析で、医療の質を全国の各地域毎に可視化し、課題の明確化、その対策について検討する。
2. エビデンスに基づく政策形成の理論的枠組みを築く。3. ステークホルダー(市民、行政、保険者、医療提供者等)
で情報を共有・公開するための促進・阻害要因を検討し、情報共有プラットフォームを構築し、同時に共有するための体制も構築する。
背景と目的
62
政策のための科学としてのリサーチ・クエスチョン
医療の質について、地域格差の実態はどうなっているのか、またその格差を是正するためにはどのような医療体制や政策が望まれるか？
各種データや解析結果等の医療情報をステークホルダー（医療・保険者団体、自治体・行政関係者、市民、研究者等）内で、より効果的に共有するためにはどうしたらよいか？
医療システム再構築を目指す際、エビデンスに基づく政策形成プロセスで概念的に重要なポイントは何か？
エビデンスに基づく政策の社会実装に係る形成的な人材ネットワークづくりは、どのように実践可能か？
RQ2:
RQ1:
RQ3:
RQ4:
63
研究開発のプロセス
２Ｇ１Ｇ ３Ｇ
データエビデンス創出
解決のための応用理論
具体的施策の立案
決定と実装
見せる､説明するわかってもらう
Big Data
・ｽﾃｰｸﾎﾙﾀﾞｰの自由な意見交換の場
・人々のエンパワメント認知症ｻﾎﾟｰﾀ ｷｬﾗﾊﾞﾝ脳卒中ＦＡＳＴ啓発ﾂｰﾙ等
研究協力者
○地域の活動･資源量の裏付け○施策･政策案を強化する理論○資源の集約・連携の効果○医療だけを考えない
経済・産業・文化・社会心理等
１Ｇ～３Ｇ：当研究体制内のＧｒｏｕｐ
可視化説明ｷｬﾗﾊﾞﾝ 等
64
エビデンス基礎理論
課題解決のための応用理論
政策案社会的実装制度化へ
國澤
高山
徳賀
山田
山崎
小嶋
遠藤
熊川
岡田
◇情報工学研究者◇ICTｽﾍﾟｼｬﾘｽﾄ・Web とｿｰｼｬﾙﾒﾃﾞｨｱDB（企業協力）
・ﾚｾﾌﾟﾄﾅｼｮﾅﾙﾃﾞｰﾀﾍﾞｰｽの活用（行政協力）
・全国DPCデータベース（行政・医療機関協力）
・広域医療介護保健ﾃﾞｰﾀﾍﾞｰｽ（行政・保険者協力）
・全国医療資源ﾃﾞｰﾀﾍﾞｰｽ（企業協力）
・社会経済・人口ﾃﾞｰﾀ（行政統計・ｵｰﾌﾟﾝﾃﾞｰﾀ等）
* 連携 *（今中チームがリードするＤＢプロジェクト）大規模ﾃﾞｰﾀﾍﾞｰｽ研究Projects
・福祉行政を進める市町村長の会・全国自治体病院協議会・地域ケア政策ネットワーク・認知症サポーターキャラバン・日本脳卒中協会・ささえあい医療人権センターCOML
・地域の行政、医師会等専門団体など
協力者
研究開発プロセスの実施要素*
（ｺﾐｭﾆﾃｨ･ﾃﾞｻﾞｲﾝ､地域づくり）
（国策レベル：行政）
（国策レベル：研究･実証と審議会）
（大規模ﾃﾞｰﾀﾍﾞｰｽ、エビデンス創出）
（応用理論・政策分析）
（課題解決の戦略計画 ）
（ｽﾃｰｸﾎﾙﾀﾞｰ間 のｺﾝﾌﾘｸﾄﾏﾈｼﾞﾒﾝﾄ）
（国策レベル：政策研究と国内外連携）
（地域経済･地域づくりの事例 DB､ 政策提言）
（設計･推進･融合）今中チーム
〔*各要素は、重層し連結する。〕
必要に応じて必要な領域に積極的に参加いただく
65
Question
各種データや解析結果等の医療情報を
ステークホルダー（医療・保険者団体、自治体・行政関係者、市民、研究者等）間で
より効果的に共有するためにはどうしたらよいか？
66
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
知事
医師会
保険者
病院団体
合計
賛成 条件付き賛成
1. 政策関係者・医療提供者・保険者の意識調査
医療の質や費用の地域ごとの値と地域差の公表について
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
知事
医師会
保険者
病院団体
合計
原則すべて公表がよい できるだけ公表がよい
賛成が多数だが、２－３割は条件付。また、１－２割は賛成でない。 67
第１回
第２回
否定的な意見の例
• 解釈や意味の明示、医療用語の解説も必要• 一般市民や医療行政への混乱をきたす。• マスコミなどで過剰利用の危惧
• 「県を超えての比較は意味がない」､「既に問題点を承知している」､｢全国平均との比較が本当に質の良し悪しなのか疑問｣・・・逆に「全国との比較が重要」
• 医療資源量・アクセス・人口が異なっているので、単純に比較されるのは反対
• レセプトデータの限界（不正確さ）を明記すべき
• 実行政・医療にインパクトを与えた場合、万が一の誤りなどに対する責任はどうするのか
• 利用方法も示すべき、差が生じる原因まで解析して示すべき
68
（Q1） Would you like to know about the healthcare performance (such as disease specific mortality
rates and rate of a certain procedure performed) of the province and municipality where you live?
（n=1,038）（n=1,040）
77.4％
45.0％
Preference to know the healthcare performance
indicators of regions
p<.0001
2. 情報公開等への一般市民の意識調査(日蘭比較)
日本よりもオランダの回答者の方が、より積極的に地域の医療成績の公開を求め、公平性を求めた。
69
61.9%
72.9%
28.8%
74.0%
0% 20% 40% 60% 80%
Male
Female
20‐59 yrs & Male & Urban
≥60 yrs
& Female
NL
JPN
“It is preferable/necessary for equivalent levels of care to be provided throughout the country, irrespective of location”
Characteristics of the Highest vs the Lowest group in each country
（Q4） 一般市民の意識調査（つづき）
日本では、公平性を求める意識は、高齢女性は高く、都会に住む若壮年男性で低い傾向を認めた。 70
【背景】大規模データの解析を通して、地域における医療介護の格差・実態が明らかとなりつつあるが、政策決定は必ずしもデータ等の客観的根拠のみに基づいて行われているわけではない。一方で、客観的根拠に基づく政策決定(Evidence‐Based Policy/Evidence‐
Informed Policy）という考え方が各領域で議論されているが、政策
形成過程に関するフレームワークやマネジメントについての検討はまだ緒についたばかりである。【目的】Evidence‐Based Policy形成過程のフレームワークについて、
Scoping Reviewにより重要な要素を収集して、医療システム再構
築という文脈の下で再整理を行う。【方法】データベース：Academic Search Complete, EconLit with Full
Text, Library, Information Science & Technology Abstracts, MEDLINE,
eBook Collectionに2010年‐2015年6月の期間に掲載された163論文およびそれ以外の方法で収集された3論文についてScoping Review
を行い、包含・除外基準を満たした29論文について検討した。
Evidence‐Based Policyﾌﾚｰﾑﾜｰｸの構築
71
領域
1 ﾃﾞｰﾀ､ｴﾋﾞﾃﾞﾝｽ等を活用するという関係者の強い意思
2 データ、エビデンス、知識の創出
3 ステークホルダー者間の情報共有と前向きな協議
4 具体的な政策・施策の立案
5 研究者からのPush Efforts/政策からのPull Efforts
6 ｴﾋﾞﾃﾞﾝｽ等を現場に応用できる人材・組織等の育成
7 政策応用における促進/阻害要因の検討・対策
8 政策形成過程の評価・改善のサイクル
Evidence‐Based Policy フレームワーク8重要領域
72
社会的協働へ
73
Social Joint Venture
３
財政難の中、喫緊の課題！
限りある医療資源で、
質高く、効率よく、公平公正な、
医療提供システムを
作っていかねばならない
社会的協働へSocial Joint Venture
74
社会的な協働SJV (Social Joint Venture)
• 医療介護の実態を可視化し課題を共有し、
• 行政に加え、市民、マスコミ、保険者、医療・ケア提供者、学術界、教育界、保健医療福祉に関係する産業、社会企業家など､
• 全てのアクターが、意識的･明示的に協調してそれぞれの役割を果たしていく、
• （少し）新しい社会的な協働を進めることが必要である。
75 76
医療システム再構築のために、各アクターが参画 (社会的協働“SJV”)
医師等医療者の配備・担当持ち回り、行政・医局による支援・研修機能強化医師配備のしくみ
受入れの拠点化､救急ﾈｯﾄﾜｰｸ再構築
医療・ケアの遠隔支援システム情報通信システムほかＩＣＴ､遠隔医療･ｹｱの導入
資源利用のスマート化､インフラ構築
ボランティア活動ほか
企業・社会企業､社会資源の活性化など
医療介護教育、医療エコ、財政エコ、まちづくりへほか市民エンパワメント
市民、ﾏｽｺﾐ、学界、
産業界、行政ほかデータ活用･情報共有システム
実態の説明、医療エコ活動推進ほかマスメディアの発信
Ｃ
77
© 国立循環器病研究センター
このようなツールが､十分に活用されていない 78© 国立循環器病研究センター こういうツールが活用されていない
より安全な医療のための“患者と医療者”のﾊﾟｰﾄﾅｰｼｯﾌﾟ
1. 疑問があったら質問しよう。
2. 服薬中の全ての薬のリストを持っていこう。
3. 検査や処置の結果はしっかりもらおう。
4. どの病院があなたの健康状態にとって最もよいか、あなたの医師に相談しよう。
5. 手術が必要ならば、何が起きてどうなるのか、しっかり確認しよう。
Five Steps to Safer Health Care
Agency for Healthcare Research and Quality, 2004
79
小学生、中学生、企業、銀行、地域など年代、職種を超えた地域の取り組み
http://www.caravanmate.com/80
←小学生用教材
中学生用教材↓
“認知症サポーター”
キャラバン
英国版Dementia Friends 開始
国際アルツハイマー病協会（ADI）2012年版 報告書でも紹介
日本の取り組みを手本に
81
•今中研究室医療の質・経済（＋事務局機能）
•武地研究室認知症
医療・介護
•岡田研究室地域経済
•前田昌弘
都市計画・建築計画
まちづくり・建築
•内田研究室幸福感
•山田研究室民事紛争
教育・心理・法
•小嶋研究室
先端政策 財政政策・農業政策
•岡田研究室•今中研究室
経済・財政
・吉川研究室分散情報・ﾏﾙﾁﾒ
ﾃﾞｨｱﾃﾞｰﾀﾍﾞｰｽ
・鹿島研究室機械学習・クラウ
ドソーシング
本統合会議（統合組織）では、各ワーキングでの成果報告及び連携・協働の余地を探ることをメインとする
社会実装に繋がる、より有益な会議となるため、産・官からも積極的に参画頂く
統合会議
プロジェクト開始とともに、まちづくりの社会ニーズに則して共同研究や活動を立ち上げます
情報テクノロジー
82
諸々の活動（TBD）
京都大学イニシアティブもと、アカデミア側は、以下の多分野アライアンスを構築しています。
京都大学超高齢社会デザイン価値創造ユニット
http://super‐ageing.kyoto‐u.ac.jp/2016年12月設立
産官学コンソーシアム PEGASAS
人類未踏の超高齢社会を
デザインする～健康医療介護・ライフサポートを基盤に
全分野融合の未来まちづくり～
Open‐Innovation Platform
of All‐area Enterprises, Governments and Academia
to Design and Realize Super‐Aging Societies
PEGASAS 京都大学 超高齢社会デザイン価値創造ユニットhttp://designsuperaging.umin.jp/
2017年6月
83（大学院医学研究科医療経済学分野）heqm‐[email protected]
http://med‐econ.umin.ac.jp/
“PEGASAS”の概要産学官共同コンソーシアムの設立
産官学共同コンソーシアムを基盤として、「超高齢社会の未来まちづくり」に、革新を起こすプログラム
ハードな技術、ソフトな感性や技能を含むオープンイノベーションを加速し、まちづくり産業を新興する。
産官学共同研究を通して、産官学パートナーシップを強化・拡充する。
企業/大学/行政の単独では解決困難
な社会的課題に協働で対応し、まちや社会の持続的な発展と活性化を実現する。
84
民間企業
行政 京都大学
産学官共同コンソーシアム
“未来のまちづくり”イノベーション会議
１） 勉強会の定期的開催（1‐2ヶ月毎）
全世代まちづくりの取組へ
スマートシティ、メディカルホーム、CCRC 病院を軸としたコンパクトシティ 驚異的出生率のまち、病院を守る市民のとりくみ 宅急便被災地みまもり支援 高齢者のご用聞き&宅配ｻｰﾋﾞｽ 多視点からサ高住/グループホーム/各種介護施設調査 etc.
現実を直視し、これまでのあらゆる事例や考えの膨大な方法・選択し共有する。既存のパラダイムやマインドセットを捨てて発想する。
PEGASAS
２） ｺﾝｿｰｼｱﾑをもって、まちづくりのための抜本的有効に機能させるためのﾄﾗｲｱﾙ
検討事例（例）
85
産官学コンソーシアムPEGASAS*会合*Open‐Innovation Platform of All‐area Enterprises, Governments and Academia to Design and Realize Super‐Ageing Societies)
第１回 「笠置町の現在とイノベーション」（笠置町副町長）
第２回 「与謝野ブランド戦略と地域活性化の取り組み」（与謝野町商工振興課）
第３回 「福岡県田川市の地域福祉と保健事業の取り組み」（福岡県田川市）
第４回 「廿日市メディカルタウン構想」（JA広島総合病院、廿日市市、JA広島厚生連）
第５回 「JR高槻駅前複合開発プロジェクト」（社会医療法人愛仁会）
2017
2018
第６回 「J healthy cities（健康都市連合）とそれに関する、国内外の動き」（東京医科歯科大学）
第７回 「福井県高浜町における地域医療の確保」（近畿経済産業局）
第８回 「イノベーションとパッションで健康の未来を変える」（弘前大学大学院）
第９回 「『コトづくり』から『住民主体のまちづくり』へ」(大和ハウス工業)
第10回 「地域で一番身近で愛される企業へ」（ヤマト運輸）
京都大学 超高齢社会デザイン価値創造ユニット(学際融合チーム)を核として、企業、自治体との連携を確固たるものとして発展させる
まちづくりに向けて多くの自治体・企業との
交流実績あり
第12回 「兵庫県尼崎市における健康づくり・まちづくり」（尼崎市、大阪大学）
第11回 「徳島県上勝町における健康・医療・介護とまちづくり」（徳島県、(株)いろどり）
産官学連携コンソーシアム活動の展開について
設立の趣旨（案）
全国の多様なビッグデータを解析し、ルール順守やセキュリティ確保を万全にして企業や地域行政でのデータ活用を促進する。
健康寿命延伸のまちづくりに役立つ商品・サービスや社会システムの継続的な創出と実装を促進する。
自治体の商品・サービス開発ニーズを把握し参加企業に共同研究を打診するとともに実証フィールドの提供やデータ解析・活用センターのノウハウを提供し企業の実証研究を支援する。
データ解析・活用センターの分析結果や参加企業を中心とした実証研究を通じて法規制や情報活用にかかる規制緩和を検討し国へ政策提言を行う。
****************************
参加企業等が会費を出資 京都大学 超高齢社会デザイン価値創造ユニット(学際融合チーム)を核とし、
コンソーシアムPEGASAS*を母体として、企業、自治体との連携を確固たるものとして発展させる。
*Open-Innovation Platform of All-area Enterprises, Governments and Academia to Design and Realize Super-Ageing Societies
―健康寿命延伸のまちづくりに役立つプラットフォーム―
自治体との共同事業の実績
A県医療計画等医療提供体制医療需要供給分析医療アウトカム分析住民アクセス分析医師体制分析 等レセプトデータの利用各種医療関連データの利用データの発掘データの作成
B県地域医療計画に関する分析必要病床数の推計急性期医療と回復期医療現状と将来推計医療と介護の総合分析入院前、退院後の患者動向分析在宅医療分析京都大学医療経済学教室
D県地域急性期医療体制の分析レセプト等分析
C県災害医療体制調査研究医師分布分析支援
E県 医薬品需給に関する調査 F県 地域医療構想データ分析支援
T市超高齢化社会におけるまちづくり医療・介護レセプトデータ解析介護施設調査研究
N市 住民参加健康支援プログラム
H市 医療体制検討に関する事業
自治体病院支援・関与N市,K市,O市,S市,H1市,H2市,H3
市,
Y市,M市,K市,T市,N県
89
COCN2017年度推進テーマ『健康医療介護の質指標とまちづくり情報基盤』
COCN（産業競争力懇談会）
産学共同スキームの進展、政策提言へと努力中
90
京都府「京の健康」2016
http://www.pref.kyoto.j
p/toc/healthcare/docum
ents/0_gaiyouban.pdf
データを活用し、新たな健康支援・くらし・まちづくりへ
健康視点のまちづくり
データ解析・活用センター
アウトカム・健康寿命・要介護にならない・健やか（心と体と社会活動）・社会保障財源の効果的活用
企業としての
事業の展開
プロセスのデータ
デ ー タ 活 用
アウトカムのデータ
91
AIヘルシー・コミュニティの構築
国のNDB
健康･医療･介護ビッグデータを事業創出・まちづくりへ
–産官学協働スキーム–
健康医療介護
NDB抽出データ
アカデミア
自
治
体
ゆりかごから墓場まで各種データ
RESAS
データ解析・活用センター
まちづくりSociety5.0
新事業協調領域
競争領域
ハードル
ハードル
ハードル
ハードル 1回に1テーマしか
扱えない
企業は直接使えない
(地域レベル)
サービスプロダクト
共同研究で参加
担当者間の専門的で頻
回のやりとりが必須
企
業
医療・介護レセプトナショナルデータベースの例
このように活用できると、社会的メリットは大きい！
93
（A） ニュータウンやマンションの魅力度向上
データ活用展開の仮説（WG活動アウトプット １）
スマートタウンの健康医療介護の質・まちづくり情報基盤
健康寿命延伸視点のまちづくりに際し、健康の「質」指標を明確にKPIとして
定義し、施設や地域のインフラデータに加え、医療・介護のレセプトデータ、健康データなどから、まちの「質」を可視化し、住民の満足度、魅力度の向上につなげる。
（B） 医療、介護施設の質評価介護施設の質の可視化（例：介護施設を有する企業）
現状の施設ではコスト面、人材やスキル不足など多種の課題が内在する。介護の「質」指標に関しては、介護レセプト等を用い、施設毎や地域毎のサービスの差異を可視化(図参照)することで、現状の把握やケアプラン改善、施設の稼働率向上さらには事業規模拡大に貢献できる。
藤沢SST
94
オーラルヘルスからフレイル予防を捉える機能性食品の開発（例：食品会社）
健康医療介護の新たな質指標をオーラル観点から見出し、健康長寿実現に役立つ新たな価値を持つ機能性食品の開発に繋げる。今後、各推進企業とともに、超高齢社会における多世代の活気あるまちづくりの基盤となる価値創造に取り組む。
（C） 健康関連ビジネスの創出、拡大
公的保険外の健康増進・保険サービス（例：保険会社）
健康保険組合が保有する健診データ、レセプトデータ、問診データ、日々の健康に関するバイタルデータ等を用いた多角的な分析から、早期の健康状態の把握や健康増進を目的とし、個々人の健康状態に応じカスタマイズされた補償を実現する。
データ活用展開の仮説（WG活動アウトプット ２）
〇〇〇〇〇（例：〇〇系）
〇〇〇を目的とし、・・・・・・・・を実現する。ご提案、
お待ちしており
ます！！
融合の例
95 出典：平成２５年３月 地域包括ケア研究会
地域包括ケアシステムに向けて
藤沢SST (Sustainable Smart Town)
サ高住特養ショートステイデイサービス
保育所学童保育
学習塾
クリニック
薬局訪問看護を併設
柏の葉の事例
(株)学研ココファン
都市型モデル (株)マザアス
＜ローソンとツクイの連携するケアローソン 店舗外観および内観イメージ＞
2016年12月15日
株式会社ローソン（本社：東京都品川区、以下「ローソン」）と株式会社ツクイ（本社：神奈川県横浜市港南区、以下「ツクイ」）は、地域の皆様の健康で安心な生活をサポートする拠点の構築にむけて、ケア（介護）拠点併設型店舗（以下「ケアローソン」）を連携して展開してまいります。介護相談窓口をツクイが運営し、コンビニエンスストアを別事業者が運営します。
介護＋コンビニの連携（融合）
地域福祉支える複合施設 京都・南丹に開設へ複合施設の完成イメージ
＊保険薬局＊訪問看護ステーション＊コンビニ
を併設
ゆう薬局グループ（京都市左京区）は、明治国際医療大付属病院（京都府南丹市日吉町）とローソン（東京）と共同で、薬局と看護・介護拠点、コンビニなどの複合施設を南丹市日吉町保野田に開設する。
過疎地で生活から医療、介護までを幅広く支援する施設として市や地域の福祉機関と連携して運営する。
まちづくりを健康視点で可視化し
推進しよう
102
４
地域包括ケアシステムの系統的な強化へＵＨＣの強化へ
５： コミュニティ活動の創出、伝統文化の保存、ｲﾍﾞﾝﾄﾎｰﾙ
４： 高齢者みまもりサービス、オンデマンド交通、
３： 地域ｴﾈﾙｷﾞｰﾏﾈｼﾞﾒﾝﾄｼｽﾃﾑ、ｽﾏｰﾄﾊｳｽ、高度交通情報ｼｽﾃﾑ、次世代ｴﾈﾙｷﾞｰｿﾘｭｰｼｮﾝ、ＬＲＴ、次世代ﾃﾞｰﾀｾﾝﾀｰ、ﾋﾞｯｸﾞﾃﾞｰﾀ解析
２： 電力・ガス・水の供給、通信ネットワーク、高速道路
１： マスタープラン、都市設計、空間情報の活用
「スマートシティプロジェクト」
http://smartcity‐planning.co.jp/ 103 104http://www.who.int/kobe_centre/publications/AFC_guide/en/
WHOによるエイジフレンドリーシティのコア指標
エイジフレンドリーシティ評価: コア指標の分類（1/2）(WHO, 2015)
公平性（Equity）指標
全体平均と最も望ましい値を示す下位群の平均との差（例：高齢者におけるボランティ ア参加率）
下位群間の差（例：性別、地域別、所得別比較等）
ＡＦＣの環境指標
物理環境のアクセシビリティに関する指標
地域における歩行および移動（交通機関を使わない）のしやすさ（バリアフリー化 など）
公共のスペースや建物のアクセシビリティ
公共の交通機関の車両のｱｸｾｼﾋﾞﾘﾃｨ
公共の交通機関の停留所・駅のｱｸｾｼﾋﾞﾘﾃｨ
（高齢者に適した）住宅の値ごろさ
105
http://www.who.int/kobe_centre/publications/AFC_guide/en/
エイジフレンドリーシティ評価: コア指標の分類（2/2）(WHO, 2015)ＡＦＣの環境指標 (続き)
社会環境の包摂性（インクルーシブ）指標
高齢者に対する肯定的・好意的な社会的態度や姿勢
ボランティア参加率 雇用率
社会・文化活動参加率
地域における意思（政策）決定への参加率（投票率や各種行政委員会への高齢者参加率等）
有用な情報の提供
高齢者の経済的安定
高齢者に有用な保健、医療、社会、福祉サービスの提供
高齢者福祉へのインパクト
生活の質（ＱＯＬ）
106
http://www.who.int/kobe_centre/publications/AFC_guide/en/
http://www.who.int/kobe_centre/ageing/age_friendly_cities/ja/
*人口1000人あたり
**75歳以上100０人あたり
認知症等 地域ケア体制の包括的把握 [Ｘ市]
30
40
50
60
70
一年リスク調整要介護度
悪化率
メイト+サポーター数*
サポーター講座
開催回数*
居宅（介護予防）
サービス費用**
地域密着型（介護予防）
サービス費用**
施設サービス費用**
認知症対応型GroupHome
利用者一人当たり
地域包括支援センター**在宅介護支援センター**
もの忘れ外来・認知症外来
等**
認知症学会認定医**
医療費用**
高齢夫婦のみ世帯割合
単身高齢者世帯割合
75歳以上人口割合
高齢化の
度合い
医療
支援センター
介護
市民サポート力
交通インフラ、物流インフラ
人口構成、経済、環境
高齢者のみ世帯数、こどものいる世帯数、自治体財政
保健
市民のちから活動
Well‐Being
・健康寿命 要介護にならない
・健やか（心と体）・社会保障財源の効果的活用
介護
医療
諸産業
関連事業など
健康･医療･介護起点のまちづくり指標体系の構築
108
二次医療圏別 要介護度悪化率（リスク調整済）（ｲﾒｰｼﾞ図）
「健康寿命」も（要介護度２までの寿命）
各市町村で各二次医療圏で計測！
109
地域ごとの介護ケアのパフォーマンス
平成27‐28年度 厚生労働科学研究費補助金（認知症政策研究事業）：研究代表 今中雄一
110
30
40
50
60
70
一年リスク調整要介護度
悪化率
メイト+サポーター数*
サポーター講座
開催回数*
居宅（介護予防）
サービス費用**
地域密着型（介護予防）
サービス費用**
施設サービス費用**
認知症対応型
GroupHome利用者一…地域包括支援センター**在宅介護支援センター**
もの忘れ外来・認知症外
来等**
認知症学会認定医**
医療費用**
高齢夫婦のみ世帯割合
単身高齢者世帯割合
75歳以上人口割合
認知症等 地域ケア体制の包括的把握 [A市]
平成27‐28年度 厚生労働科学研究費補助金（認知症政策研究事業）：研究代表 今中雄一
市民サポート力
介護
支援センター
医療
高齢化の度合い
111
30
40
50
60
70
一年リスク調整要介護度
悪化率
メイト+サポーター数*
サポーター講座
開催回数*
居宅（介護予防）
サービス費用**
地域密着型（介護予防）
サービス費用**
施設サービス費用**
認知症対応型
GroupHome利用者一…地域包括支援センター**在宅介護支援センター**
もの忘れ外来・認知症外
来等**
認知症学会認定医**
医療費用**
高齢夫婦のみ世帯割合
単身高齢者世帯割合
75歳以上人口割合
認知症等 地域ケア体制の包括的把握 [B市]
平成27‐28年度 厚生労働科学研究費補助金（認知症政策研究事業）：研究代表 今中雄一
市民サポート力
介護
支援センター
医療
高齢化の度合い
包括的な指標とデータ源
① 要介護度悪化率（リスク調整アウトカム）介護保険ﾚｾﾌﾟﾄﾃﾞｰﾀ
② 市民サポート力認知症キャラバンメイト協議会データ（HP）
③ 介護介護保険ﾚｾﾌﾟﾄﾃﾞｰﾀ＋e‐Statデータ
④ 介護支援拠点地域行政データ
⑤ 医療医療保険ﾚｾﾌﾟﾄﾃﾞｰﾀ＋認知症学会ﾃﾞｰﾀ
⑥ 高齢化の度合いe‐Statデータ
112平成27‐28年度 厚生労働科学研究費補助金（認知症政策研究事業）：研究代表 今中雄一
点数
基本チェックリスト項目
バスや電車で一人で外出していますか いいえ 3
預貯金の出し入れをしていますか いいえ 2
友人の家を訪ねていますか いいえ 1
家族や友人の相談に乗っていますか いいえ 2
階段を手すりや壁をつたわらずに昇っていますか いいえ 3
１５分間位続けて歩いていますか いいえ 1
１年間に転んだことがあります はい 2
６ヶ月間で２～３kg以上の体重減少はありました はい 1
昨年と比べて外出の回数が減っています はい 1
周りの人から「いつも同じ事を聞く」などの
物忘れがあると言われますはい 4
自分で電話番号を調べて、
電話をかけることをしていますかいいえ 2
今日が何月何日かわからない時があります はい 3
毎日の生活に充実感がない はい 1
認知症リスク評価スコア（参考指標）
0～26点
0～28点
別途
年齢・性を点数化
左記、基本
チェックリストの
点数範囲
合計点数範囲
0～62点
0～8点
別途、健診を点数化
5
〜基本チェックリストと健診データでリスクがわかる(65歳以上)〜
114
0%
20%
40%
60%
80%
100%
0
～1
2
～3
4
～5
6
～7
8
～9
10
～11
12
～13
14
～15
16
～17
18
～19
20
～21
22
～23
24
～25
26
～27
28
～29
30
～31
32
～33
34
～35
36
～37
38
～39
40
～41
42
～43
44
～45
46
～47
48
～49
50
～51
52
～53
54
～55
56
～57
58
～59
約4年間
発症割合（％）
合計リスク点数と約4年間の発症割合
10～11点
1.3％
30～31点
14.0％
40～41点
34.2％
50～51点
52.8％
リスクスコア
20～21点
4.9％
ハードウェアの修理維持システム最適化
生活習慣・食、各種調査データ
医療レセプト
社会経済・人口統計データ
その他・・・
EHR・PHR、IoTｾﾝｻｰﾃﾞｰﾀ(NextStep)
Outputs
多種多様なデータ
高度専門チーム間連携
介護レセプト 大規模・多源的統合データベース
学際チーム医学・経済学・社会学・心理学など
データ抽出、解析プログラミング、アウトプット作成
データベース管理維持最適化、プログラミング
健診データ
健康寿命延伸のまちづくり･医療介護ｼｽﾃﾑ改革に
役立つデータ解析活用センター共同で作りませんか
ご清聴 有難うございました
116