CN104166952A - 分析系统和分析方法 - Google Patents

分析系统和分析方法 Download PDF

Info

Publication number
CN104166952A
CN104166952A CN201410208325.9A CN201410208325A CN104166952A CN 104166952 A CN104166952 A CN 104166952A CN 201410208325 A CN201410208325 A CN 201410208325A CN 104166952 A CN104166952 A CN 104166952A
Authority
CN
China
Prior art keywords
intervention
payment
medical care
disease
service
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201410208325.9A
Other languages
English (en)
Inventor
长谷川泰隆
伴秀行
富田直史
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hitachi Ltd
Original Assignee
Hitachi Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hitachi Ltd filed Critical Hitachi Ltd
Publication of CN104166952A publication Critical patent/CN104166952A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
    • G06Q40/08—Insurance
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H70/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical references
    • G16H70/60—ICT specially adapted for the handling or processing of medical references relating to pathologies
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/10—Office automation; Time management

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Technology Law (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
  • Child & Adolescent Psychology (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)

Abstract

一种分析系统及分析方法，分析健康指导事业对医疗费的效果。一种对健康指导事业的效果进行分析的分析系统，具有：输入部，被输入加入者的医疗费、表示介入服务的提供的有无的介入信息以及所述介入服务的开始日；倾向评分计算部，对提供所述介入服务前的所述医疗费与所述介入信息的关系进行分析，根据提供所述介入服务前的医疗费，计算表示被提供所述介入服务的概率的介入群的倾向评分、以及表示没有被提供所述介入服务的概率的非介入群的倾向评分；以及调整医疗费计算部，使用所述介入群的倾向评分以及所述介入服务的提供前和提供后的所述介入群的医疗费，计算提供所述介入服务前后的所述非介入群的调整医疗费。

Description

分析系统和分析方法
技术领域
本发明涉及一种分析健康指导事业的效果的分析系统。
背景技术
保险者(健康保险组合)为了使医疗费适当化，实施保健指导等保健事业，重要的是在实施后分析保健事业对医疗费的效果。例如在日本特开2004-341611号公报(专利文献1)中记载了保险者信息系统，该保险者信息系统具备：综合数据库服务器，具有存储被保险者的健康管理信息的被保险者数据库；介入决定支援装置，从所述被保险者数据库读入被保险者的健康管理信息，决定与被保险者中健康管理需要介入的介入对象有关的介入对象信息，并且决定支援介入对象的健康增进的介入支援信息；以及实效评价装置，输入表示根据介入支援信息而介入对象所适用的实效的适用实效数据和健康管理信息，对介入决定支援装置所决定的介入支援信息进行评价。
另外，作为分析介入的效果的方法，提出了使用倾向评分来调整介入群和非介入群的背景信息(协变量)以进行比较/分析的方法。
专利文献1：日本特开2004-341611号公报
在前述的专利文献1所记载的方法中，无法判别是介入效果、还是时间变化的影响，难以分析介入对医疗费的效果。即，为了分析介入效果，需要与非介入群进行比较，但是在专利文献1中并没有公开通过与非介入群的比较来分析对医疗费的效果。
发明内容
本发明提供一种根据健康保险组合所具有的诊疗费用账单信息、健康指导事业信息对健康指导事业对医疗费的效果进行分析的保健事业效果分析系统。
示出在本申请中公开的发明的代表性一例则如下。即，一种分析系统，具有执行程序的处理器以及保存所述程序的存储器，通过执行所述程序来对健康指导事业的效果进行分析，该分析系统的特征在于，具有：输入部，被输入加入者的医疗费、表示介入服务的提供的有无的介入信息、以及所述介入服务的开始日；倾向评分计算部，对提供所述介入服务前的所述医疗费与所述介入信息的关系进行分析，根据提供所述介入服务前的医疗费，计算表示被提供所述介入服务的介入群的倾向评分、以及表示没有被提供所述介入服务的非介入群的倾向评分；以及调整医疗费计算部，使用所述介入群的倾向评分以及所述介入服务的提供前和提供后的所述介入群的医疗费，计算所述介入服务的提供前和提供后的所述介入群的调整医疗费，使用所述非介入群的倾向评分、以及所述介入服务的提供前和提供后的所述非介入群的医疗费，计算所述介入服务的提供前和提供后的所述非介入群的调整医疗费。
发明效果
根据本发明的代表性实施方式，能够正确地比较介入群与非介入群的每个疾病的医疗费。前述以外的问题、结构以及效果会通过以下的实施例的说明而变得清楚。
附图说明
图1是本发明的实施例所涉及的保健事业效果分析系统的结构图。
图2是说明加入者信息管理部所管理的加入者信息的一例的图。
图3是说明介入信息管理部所管理的介入信息的一例的图。
图4是表示诊疗费用账单信息管理部所管理的诊疗费用账单信息的一例的图。
图5是说明分析数据管理部所管理的分析用数据的一例的图。
图6是制作分析用数据的处理的流程图。
图7是说明倾向评分计算式管理部所管理的倾向评分计算式的一例的图。
图8是说明每个疾病倾向评分管理部所管理的每个疾病的倾向评分的一例的图。
图9是计算医疗费效果的处理的流程图。
图10是说明健康保险信息输入画面的一例的图。
图11是说明保健事业效果显示画面的一例的图。
图12是考虑了介入群/非介入群间的平均医疗费差的调整医疗费计算处理的流程图。
图13是说明体检信息管理部所管理的体检信息的一例的图。
图14是考虑了体检信息的调整医疗费计算处理的流程图。
附图标记说明
101：保健事业效果分析装置
102：输入部
104：输出部
105：保健事业效果分析部
106：数据库
107：分析用数据制作部
108：效果分析部
110：介入判定部
111：介入日设定部
112：每个疾病医疗费计算部
113：倾向评分计算式制作部
114：每个疾病倾向评分计算部
115：调整医疗费计算部
116：医疗费效果计算部
120：加入者信息管理部
121：介入信息管理部
122：诊疗费用账单信息管理部
123：分析用数据管理部
124：倾向评分计算式管理部
125：每个疾病倾向评分管理部
130：每个疾病医疗费差计算部
131：疾病提取部
140：体检项目贡献计算部
141：贡献疾病判定部
具体实施方式
下面，基于附图来说明本发明的实施方式。
<实施例1>
本发明的实施例所涉及的保健事业效果分析系统是具有处理器(CPU)、存储器以及存储介质的计算机系统。另外，保健事业效果分析系统既可以是由一个计算机构成的计算机系统，也可以是由服务器和客户端终端构成的计算机系统。
存储介质例如是非易失性存储介质。非易失性存储介质是磁盘、非易失性存储器等。非易失性存储介质保存用于实现保健事业效果分析系统的功能的程序、其计算结果等。在存储器中展开存储介质中保存的程序。CPU执行存储器中展开的程序。由CPU执行以下说明的处理和运算。
保健事业效果分析系统是在一个计算机上或在逻辑上或物理上构成的多个计算机上构成的计算机系统，既可以在同一计算机上在不同的线程中动作，也可以在构建于多个物理计算机资源上的虚拟计算机上动作。
由处理器执行的程序经由可移动介质(CD-ROM、快闪存储器等)或网络被提供至各服务器，被保存到作为非临时性存储介质的非易失性存储装置。因此，计算机系统可以具备读取可移动介质的接口。
图1是本实施例所涉及的保健事业效果分析系统的结构图。
保健事业效果分析系统具有保健事业效果分析装置101和数据库106。
保健事业效果分析装置101具有输入部102、保健事业效果分析部105以及输出部104。输入部102是鼠标、键盘等人机接口，受理对保健事业效果分析装置101的输入。输出部104是输出由保健事业效果分析装置101得到的运算结果的显示器、打印机。
保健事业效果分析部105是通过由处理器执行规定的程序来构成的，具有分析用数据制作部107和效果分析部108。
分析用数据制作部107具有介入判定部110、介入日设定部111以及每个疾病医疗费计算部112。
介入判定部110根据输入到输入部102的健康保险的加入者信息和介入信息确定进行了介入的加入者，附加表示介入群或非介入群的标志。在存在多个介入服务的介入信息的情况下，按每个服务附加表示介入群的标志。
介入日设定部111针对介入群，根据介入信息获取介入开始日，设定介入日。另外，介入日设定部111计算介入群的介入开始日的分布，针对非介入群随机地设定介入日使得介入开始日的分布在介入群与非介入群之间相等。
每个疾病医疗费计算部112根据输入到输入部102的健康保险的加入者信息和诊疗费用账单信息以及由介入日设定部111设定的介入日，计算介入前的每个疾病的全年医疗费和介入后的每个疾病的全年医疗费。
分析用数据制作部107制作针对每个加入者的分析用数据，该分析用数据包含由介入判定部110按每个介入服务附加的表示介入群的标志和表示非介入群的标志、由介入日设定部111设定的介入日以及由每个疾病医疗费计算部112计算的介入前后的每个疾病的医疗费。
效果分析部108具有倾向评分计算式制作部113、每个疾病倾向评分计算部114、调整医疗费计算部115以及医疗费效果计算部116。另外，效果分析部108也可以具有每个疾病医疗费差计算部130、疾病提取部131、体检项目贡献计算部140以及贡献疾病判定部141。每个疾病医疗费差计算部130、疾病提取部131、体检项目贡献计算部140以及贡献疾病判定部141是在后述的变形例中使用的结构，因此后面进行该说明。
倾向评分计算式制作部113获取由分析用数据制作部107制作的分析用数据，对介入前的每个疾病的医疗费与介入服务的关系、以及介入前的每个疾病的医疗费与非介入的关系进行分析，按每个介入服务和每个非介入群制作用于计算倾向评分P的式。后面说明具体的制作方法。
每个疾病倾向评分计算部114按每个疾病将倾向评分计算式制作部113所制作的倾向评分计算式进行分解，计算每个疾病的倾向评分。后面说明具体的计算方法。
调整医疗费计算部115按每个介入服务和每个非介入群计算利用每个疾病倾向评分计算部114所计算的每个疾病的倾向评分调整后的介入前后的每个疾病的调整医疗费。
医疗费效果计算部116按每个介入服务计算从调整医疗费计算部115所计算的非介入群的介入后的每个疾病的调整医疗费减去介入服务介入后的每个疾病的调整医疗费而得到的医疗费抑制效果。
效果分析部108将调整医疗费计算部115所计算的每个介入服务和每个非介入群的每个疾病的调整医疗费以及医疗费效果计算部116所计算的每个介入服务的医疗费抑制效果显示在输出部104上。
数据库106保存加入者信息管理部120、介入信息管理部121、诊疗费用账单信息管理部122、分析用数据管理部123、倾向评分计算式管理部124以及每个疾病倾向评分管理部125。另外，数据库106也可以保存体检信息管理部142。体检信息管理部142是后述的变形例中使用的结构，因此后面进行该说明。
加入者信息管理部120对输入到输入部102的健康保险加入者的信息进行管理。使用图2说明加入者信息管理部120的结构例。
介入信息管理部121对输入到输入部102的每个健康保险加入者的介入信息进行管理。使用图3说明介入信息管理部121的结构例。
诊疗费用账单信息管理部122对输入到输入部102的健康保险加入者的诊疗费用账单信息进行管理。使用图4说明诊疗费用账单信息管理部122的结构例。
分析用数据管理部123对分析用数据制作部107根据加入者信息(图2)、介入信息(图3)以及诊疗费用账单信息(图4)制作的分析用数据进行管理。分析用数据是用于分析对医疗费的效果的数据。使用图5说明分析用数据管理部123的结构例。
倾向评分计算式管理部124对倾向评分计算式制作部113所制作的每个介入服务的倾向评分计算式进行管理。使用图7说明倾向评分计算式管理部124的结构例。
每个疾病倾向评分管理部125对由每个疾病倾向评分计算部114按每个介入服务和每个疾病计算的每个疾病的倾向评分进行管理。使用图8说明每个疾病倾向评分管理部125的结构例。
图2是说明加入者信息管理部120所管理的加入者信息的一例的图。
加入者信息管理部120包含健康保险加入者ID201、加入日202、退出日203、性别204以及出生年月日205等数据。健康保险加入者ID201是用于识别健康保险加入者的识别信息。加入日202和退出日203分别是该加入者加入和退出健康保险的日。性别204和出生年月日205分别是该加入者的性别和出生年月日。
图3是说明介入信息管理部121所管理的介入信息的一例的图。
介入信息管理部121包含健康保险加入者ID201、介入服务名302以及介入开始日303等数据。介入服务名302是对该加入者实施的介入服务的名称。介入开始日303是开始了该介入服务的年月日。
图4是表示诊疗费用账单信息管理部122所管理的诊疗费用账单信息的一例的图。
诊疗费用账单信息管理部122包含搜索号401、健康保险加入者ID201、诊疗年月403、疾病名404以及医疗费405等数据。搜索号401是用于识别1件诊疗费用账单的标识符。诊疗年月403是健康保险加入者接受了诊疗的年月。疾病名404是健康保险加入者接受了诊疗的疾病的名称。医疗费405是诊疗中花费的费用。
图5是说明分析用数据管理部123所管理的分析用数据的一例的图。
分析用数据管理部123包含健康保险加入者ID201、介入服务标志510、非介入标志504、介入日505、介入前的每个疾病的医疗费511、介入1年后的每个疾病的医疗费512、介入2年后的每个疾病的医疗费513等数据。介入服务标志510是按每个介入服务表示是否接受了该服务的标志(502、503)。非介入标志504是表示任何介入服务都没有接受(非介入)的标志。介入日505是开始了该介入服务的年月日。介入前的每个疾病的医疗费511、介入1年后的每个疾病的医疗费512以及介入2年后的每个疾病的医疗费513是该期间的每个疾病的医疗费。
图7是说明倾向评分计算式管理部124所管理的倾向评分计算式的一例的图。
倾向评分计算式管理部124包含介入服务302和倾向评分计算式702。倾向评分计算式702是介入服务(按介入服务和非介入群)的倾向评分计算式。倾向评分计算式是如后述那样用于对介入前的每个疾病的医疗费与介入服务的关系、以及介入前的每个疾病的医疗费与非介入的关系进行分析来计算倾向评分P的公式。
图8是说明每个疾病倾向评分管理部125所管理的每个疾病的倾向评分的一例的图。
每个疾病倾向评分管理部125包含介入服务302、疾病名404以及每个疾病的倾向评分803。每个疾病的倾向评分803是每个介入服务(每个介入服务、非介入群)和每个疾病名404的每个疾病的倾向评分。
接着，说明本实施例的保健事业效果分析装置101根据加入者信息、介入信息以及诊疗费用账单信息的输入制作分析用数据的处理。
图10是说明保健事业效果分析装置101显示在输出部104上的健康保险信息输入画面1001的一例的图。
健康保险信息输入画面1001受理用于获取加入者信息、介入信息以及诊疗费用账单信息的文件的输入。
具体地说，健康保险信息输入画面1001包含加入者信息文件输入栏1002、介入信息文件输入栏1003、诊疗费用账单信息文件输入栏1004、浏览按钮1005以及分析开始按钮1006。加入者信息文件输入栏1002、介入信息文件输入栏1003以及诊疗费用账单信息文件输入栏1004分别是用于输入加入者信息文件、介入信息文件、诊疗费用账单信息文件的文件名(路径)的输入栏。浏览按钮1005是为了浏览文件而操作的按钮，以输入要输入的文件。分析开始按钮1006是在输入所有文件之后为了开始分析而操作的按钮。
图6是根据加入者信息、介入信息以及诊疗费用账单信息制作分析用数据的处理的流程图。
在本实施例的保健事业效果分析装置101中，当开始分析用数据制作处理时(601)，将健康保险信息输入画面1001(图10)显示在输出部104上。
在加入者信息输入步骤602中，通过由用户对浏览按钮1005进行操作，向加入者信息文件输入栏1002输入加入者信息文件的文件名(路径)。保健事业效果分析装置101从所输入的加入者信息文件获取加入者信息。所获取的加入者信息由加入者信息管理部120进行管理。
在介入信息输入步骤603中，通过由用户对浏览按钮1005进行操作，向介入信息文件输入栏1003输入介入信息文件的文件名(路径)。保健事业效果分析装置101从所输入的介入信息文件获取介入信息。所获取的介入信息由介入信息管理部121进行管理。
在诊疗费用账单信息输入步骤604中，通过由用户对浏览按钮1005进行操作，向诊疗费用账单信息文件输入栏1004输入诊疗费用账单信息文件的文件名(路径)。保健事业效果分析装置101从所输入的诊疗费用账单信息文件获取诊疗费用账单信息。所获取的诊疗费用账单信息由诊疗费用账单信息管理部122进行管理。
当用户在输入前述的所有文件之后对分析开始按钮1006进行操作时，执行介入判定步骤605。
在介入判定步骤605中，首先，介入判定部110获取加入者信息管理部120所管理的加入者信息以及介入信息管理部121所管理的介入信息。接着，介入判定部110将所获取的加入者信息与介入信息进行对照，判定是否对各加入者实施了介入。具体地说，将加入者信息的健康保险加入者ID与介入信息的健康保险加入者ID201进行核对，按介入信息的每个介入服务附加表示有无介入服务的标志502～504。例如在实施了介入服务名A的情况下将介入服务A的标志设定为1，在没有实施介入服务名A的情况下将介入服务A的标志设定为0。另外，针对即使将加入者信息的健康保险加入者ID201与介入信息的健康保险加入者ID201进行核对也没有实施介入服务的加入者，将非介入标志设定为1，针对实施了某一个介入服务的加入者，将非介入标志设定为0。
在介入日设定步骤606中，首先，介入日设定部111获取加入者信息管理部120所管理的加入者信息以及介入信息管理部121所管理的介入信息。接着，介入日设定部111使用所获取的介入信息的介入开始日303，设定介入群和非介入群的介入日505。具体地说，对介入群的介入日505设定介入信息的介入开始日303。另一方面，针对非介入群，根据介入群的介入开始日303的频度分布，计算将该分布标准化的概率分布，随机地设定非介入群的介入日505使得所计算的介入开始日的概率分布相等。
在介入前每个疾病医疗费计算步骤607中，首先，每个疾病医疗费计算部112获取加入者信息管理部120所管理的加入者信息以及诊疗费用账单信息管理部122所管理的诊疗费用账单信息。接着，每个疾病医疗费计算部112使用健康保险加入者ID201将加入者信息与诊疗费用账单信息进行对照。然后，使用介入日设定部111所设定的介入日和诊疗费用账单信息的诊疗年月403提取介入日前的诊疗年月的诊疗费用账单，使用所提取的诊疗费用账单针对每个加入者计算介入前的每个疾病的医疗费。例如，作为介入前的每个疾病的医疗费，最好计算介入前1年内的全年医疗费。
在介入后每个疾病医疗费计算步骤608中，首先，每个疾病医疗费计算部112获取加入者信息管理部120所管理的加入者信息以及诊疗费用账单信息管理部122所管理的诊疗费用账单信息。接着，每个疾病医疗费计算部112使用健康保险加入者ID201将加入者信息与诊疗费用账单信息进行对照。然后，使用介入日设定部111所设定的介入日505和诊疗费用账单信息的诊疗年月403提取介入日后的诊疗年月的诊疗费用账单，使用所提取的诊疗费用账单针对每个加入者计算介入后的每个疾病的全年医疗费。例如，作为介入后的每个疾病的医疗费，计算介入后1年、1～2年内那样的全年医疗费。
在分析用数据制作步骤609中，分析用数据制作部107根据健康保险加入者ID201将介入判定部110所设定的介入服务标志510和非介入标志504、介入日设定部111所设定的介入日以及每个疾病医疗费计算部112所计算的介入前后的每个疾病的医疗费进行结合，制作分析用数据(图5)。所制作的分析用数据由分析用数据管理部123进行管理。
通过以上，结束分析用数据制作处理(610)。通过该处理，能够生成用于分析保健事业的医疗费效果的基础数据。
接着，说明根据分析用数据计算医疗费效果的处理。
图11是说明保健事业效果分析装置101显示在输出部104上的保健事业效果显示画面1101的一例的图。
保健事业效果显示画面1101包含用于选择要显示医疗费效果的介入服务的复选框1102、以及显示通过复选框1102选择的介入服务的人数和非介入群的人数的区域1103。
另外，包含对调整前的介入前后的每个疾病的医疗费进行显示的调整前的医疗费变化图形1110以及对利用每个疾病的倾向评分调整后的介入前后的每个疾病的医疗费进行显示的调整后的医疗费变化图形1120。例如，调整前的医疗费变化图形1110包含服务A的介入前后的每个疾病的医疗费1111、服务B的介入前后的每个疾病的医疗费1112以及非介入群的介入日前后的每个疾病的医疗费1113。调整后的医疗费变化图形1120包含服务A的介入前后的每个疾病的调整医疗费1121、服务B的介入前后的每个疾病的调整医疗费1122以及非介入群的介入日前后的每个疾病的调整医疗费1123。
另外，在保健事业效果显示画面1101上示出服务A对非介入群介入1年后的医疗费抑制效果1124、介入2年后的医疗费抑制效果1125。并且，在保健事业效果显示画面1101的最下部包含对每个服务和每个疾病的医疗费抑制效果进行显示的区域1104。
图9是根据分析用数据计算医疗费效果的处理的流程图。
在本实施例的保健事业效果分析装置101中，当开始医疗费效果计算处理时(901)，通过分析用数据获取步骤902获取分析用数据管理部123所管理的分析用数据(图5)。
在倾向评分计算式制作步骤903中，倾向评分计算式制作部113使用所获取的分析用数据，对介入前的每个疾病的医疗费与介入服务的关系、以及介入前的每个疾病的医疗费与非介入的关系进行分析，制作用于针对每个介入服务和非介入群计算倾向评分P的式。具体地说，将多个介入服务标志和非介入标志的各个作为目标变量并将介入前的每个疾病的医疗费作为说明变量来进行逻辑回归分析，制作用于计算每个介入服务及非介入群的倾向评分P的式。在图5的例子中，首先，将介入服务A标志502作为目标变量并将介入前每个疾病的医疗费511作为说明变量来进行逻辑回归分析，制作用于计算介入服务A的倾向评分PA的式。在此，介入服务A的倾向评分PA表示以介入前的每个疾病的医疗费为条件来计算的介入服务A被提供的概率。当将介入前每个疾病的医疗费的回归系数设为β时，倾向评分计算式成为式1。
[式1]
同样地，将介入服务B标志503作为目标变量并将介入前每个疾病的医疗费511作为说明变量来进行逻辑回归分析，制作用于计算介入服务B的倾向评分PB的式。在此，介入服务B的倾向评分PB表示以介入前的每个疾病的医疗费为条件来计算的介入服务B被提供的概率。
将该处理反复进行与介入服务的数量相应的次数，制作用于按每个服务计算倾向评分的式。接着，将非介入标志504作为目标变量并将介入前每个疾病的医疗费511作为说明变量来进行逻辑回归分析，制作用于计算非介入群的倾向评分P非介入的式。在此，非介入群的倾向评分P非介入表示以介入前的每个疾病的医疗费为条件来计算的介入服务不被提供的概率。所制作的倾向评分计算式由倾向评分计算式管理部124进行管理。
通过使用该计算式，能够进行调整使得多个介入服务间以及介入服务与非介入之间的介入前的医疗费之差变小。
在每个疾病倾向评分计算步骤904中，每个疾病倾向评分计算部114按每个疾病将由倾向评分计算式制作部113制作的倾向评分计算式进行分解，计算每个疾病的倾向评分。具体地说，倾向评分P能够如式2所示那样分解为每个疾病的倾向评分e的积，因此针对每个介入服务及非介入群计算每个疾病的倾向评分e。利用式3表示每个介入服务的每个疾病的倾向评分e。在此，介入服务的每个疾病的倾向评分e表示以介入前的某疾病s的医疗费为条件来计算的介入服务被提供的概率。另外，针对非介入群，计算每个疾病的倾向评分e。在此，非介入群的每个疾病的倾向评分e表示以介入前的某疾病的医疗费s为条件来计算的介入服务不被提供的概率。所计算的每个疾病的倾向评分e由每个疾病倾向评分管理部125进行管理。
[式2]
[式3]
在每个介入服务调整医疗费计算步骤905中，首先，调整医疗费计算部115获取每个疾病倾向评分管理部125所管理的每个介入服务的每个疾病的倾向评分。接着，调整医疗费计算部115按每个介入服务计算利用所获取的每个疾病的倾向评分对介入前后的每个疾病的医疗费进行加权来调整后的每个疾病的调整医疗费。具体地说，当将加入者设为i＝1～N，将Zi设为介入服务标志510时，使用式4计算介入前后的每个疾病的调整医疗费。
[式4]
将该处理反复进行与介入服务数量相应的次数，计算每个介入服务的介入前后的每个疾病的调整医疗费。
在非介入群调整医疗费计算步骤906中，首先，调整医疗费计算部115获取每个疾病倾向评分管理部125所管理的非介入群的每个疾病的倾向评分。接着，调整医疗费计算部115计算利用所获取的非介入群的每个疾病的倾向评分对介入前后的每个疾病的医疗费进行加权来调整后的每个疾病的调整医疗费。具体地说，当将加入者设为i＝1～N，设表示Zi的非介入标志504时，使用式4计算非介入群的介入日前后的每个疾病的调整医疗费。
通过上述步骤905和906的处理，能够进行调整使得在多个介入服务与非介入群中介入前的每个疾病的医疗费之差变小，能够将介入后的多个介入服务与非介入群的每个疾病的医疗费进行比较。
在医疗费效果计算步骤907中，医疗费效果计算部116从由调整医疗费计算部115计算的非介入群的介入后的每个疾病的调整医疗费减去介入服务介入后的每个疾病的调整医疗费，按每个介入服务计算医疗费抑制效果。
在医疗费效果显示步骤908中，效果分析部108生成用于将保健事业效果显示画面1101显示在输出部104上的数据，该保健事业效果显示画面1101包含由调整医疗费计算部115计算的每个介入服务和非介入群的每个疾病的调整医疗费以及由医疗费效果计算部116计算的每个介入服务的医疗费抑制效果。具体地说，当用户选择介入服务选择复选框1102中显示的介入服务时，显示所选择的介入服务的介入前后的调整前医疗费、利用每个疾病的倾向评分调整后的医疗费以及医疗费抑制效果。
通过以上，结束医疗费抑制效果的计算处理(909)。
如以上所说明的那样，本发明的保健事业效果分析系统能够计算利用根据介入前的每个疾病的医疗费计算的每个疾病的倾向评分对介入前后的每个疾病的医疗费进行加权后的多个介入服务和非介入群的每个疾病的调整医疗费。由此，能够进行调整使得在多个介入服务与非介入群中介入前的每个疾病的医疗费之差变小，能够将介入后的多个介入服务与非介入群的每个疾病的医疗费进行比较。因此，能够正确地分析并显示保健事业的医疗费抑制效果。另外，能够正确地分析并显示每个疾病的医疗费抑制效果，因此能够分析并显示具有医疗费抑制效果的疾病。
另外，在前述的实施例中，说明了根据加入者信息、介入信息以及诊疗费用账单信息制作分析用数据并进一步根据所制作的分析用数据计算医疗费效果的一系列处理，但是也可以输入已经制作的分析用数据并根据所输入的分析用数据计算医疗费效果。
另外，在前述的实施例中，说明了每个疾病倾向评分计算部114计算每个疾病的倾向评分并使用它计算介入前后的调整医疗费的例子，但是也可以省略图9的每个疾病倾向评分计算步骤904的处理，使用倾向评分计算式制作部113所制作的图7的倾向评分P计算介入前后的调整医疗费。
具体地说，首先，将加入者设为i＝1～N，将图5所示的介入服务标志510设为Zi，使用式5根据介入群的介入日前和介入日后的所有疾病的医疗费(疾病1～S的合计)计算所有疾病的调整医疗费。将该处理反复进行与介入服务数量相应的次数，计算每个介入服务的介入前后的所有疾病的调整医疗费。接着，将加入者设为i＝1～N，将图5所示的非介入标志504设为Zi，使用式5计算非介入群的介入日前和介入日后的所有疾病的调整医疗费。由此，能够计算介入前后的调整医疗费。
[式5]
前述的方法能够适用于在介入群与非介入群之间介入前的平均医疗费之差在任何疾病中都是相同的比例的情况。在该情况下，能够省略图9的每个疾病倾向评分计算步骤(904)的处理，因此能够减轻处理。
另外，在前述的实施例中，也可以按每个疾病计算介入群与非介入群之间介入前的平均医疗费之差，考虑所计算的差的方向来计算调整医疗费。
在该情况下，效果分析部108(图1)具有每个疾病医疗费差计算部130和疾病提取部131。每个疾病医疗费差计算部130按每个疾病计算介入服务的各介入群的平均医疗费与非介入群的平均医疗费之差。疾病提取部131判定每个疾病医疗费差计算部130所计算的每个疾病的医疗费差的正负的方向，提取差的方向相同的疾病。
图12是考虑了介入群-非介入群间的平均医疗费差的调整医疗费计算处理的流程图。此外，说明与前述的医疗费效果计算处理(图9)不同的点，省略相同的部分的说明。
当开始调整医疗费计算处理时(1201)，首先，保健事业效果分析装置101进行分析用数据获取步骤902。在分析用数据获取步骤902中，保健事业效果分析装置101获取分析用数据管理部123所管理的分析用数据(图5)。
在平均医疗费差计算步骤1203中，每个疾病医疗费差计算部130分别计算各介入服务群和非介入群的每个疾病的平均医疗费，按每个介入服务计算介入服务群的每个疾病的平均医疗费与非介入群的每个疾病的平均医疗费之差、即每个疾病的平均医疗费差。
在疾病提取步骤1204中，疾病提取部131按每个疾病判定由每个疾病医疗费差计算部130计算的介入服务与非介入群之间的每个疾病的平均医疗费之差的正负的方向。然后，疾病提取部131按每个介入服务提取具有正方向的差的正方向差疾病和具有负方向的差的负方向差疾病。
在倾向评分计算式制作步骤903中，倾向评分计算式制作部113制作用于按由疾病提取部131提取的每个正方向差疾病/负方向差疾病且针对每个介入服务和每个非介入群计算倾向评分P的式。具体地说，首先，将多个介入服务标志和非介入标志的各个作为目标变量并将疾病提取部131所提取的正方向差疾病的介入前医疗费作为说明变量来进行逻辑回归分析，制作用于计算每个介入服务和非介入群的倾向评分P(正方向差疾病)的式。接着，将多个介入服务标志和非介入标志的各个作为目标变量并将疾病提取部131所提取的负方向差疾病的介入前医疗费作为说明变量来进行逻辑回归分析，制作用于计算每个介入服务和非介入群的倾向评分P(负方向差疾病)的式。
在每个疾病倾向评分计算步骤904中，每个疾病倾向评分计算部114按每个疾病将由倾向评分计算式制作部113制作的正方向差疾病的倾向评分计算式和负方向差疾病的倾向评分计算式进行分解，计算正方向差疾病与负方向差疾病的每个疾病的倾向评分。
在每个介入服务调整医疗费计算步骤905和非介入群调整医疗费计算步骤906中，调整医疗费计算部115使用由每个疾病倾向评分计算步骤904计算的正方向差疾病和负方向差疾病的每个疾病的倾向评分进行与前述的处理同样的处理，计算调整医疗费。具体地说，首先，使用正方向差疾病的每个疾病的倾向评分计算正方向差疾病的每个疾病的调整医疗费，使用负方向差疾病的每个疾病的倾向评分计算负方向差疾病的每个疾病的调整医疗费。
在医疗费效果计算步骤907和医疗费效果显示步骤908中，进行与前述的处理同样的处理，根据各介入服务群和非介入群的正方向差疾病和负方向差疾病的每个疾病的调整医疗费计算每个介入服务的医疗费抑制效果，并显示所计算的医疗费抑制效果。
通过以上，结束医疗费抑制效果的计算处理(1209)。
如以上所说明的那样，考虑介入群与非介入群之间的介入前的平均医疗费之差的方向来计算每个疾病的倾向评分，计算介入前后的调整医疗费。因此，即使在介入群与非介入群间之间介入前的平均医疗费之差的方向不同的情况下，也能够减小介入前的平均医疗费之差，能够更正确地分析介入服务的医疗费抑制效果。
在前述的实施例中，说明了使用介入前的每个疾病的医疗费计算调整医疗费的例子，但是也可以除了介入前的每个疾病的医疗费以外，还使用BMI、血糖、血压、血脂、生活习惯问诊等体检信息(图13)计算调整医疗费。
在该情况下，效果分析部108(图1)具有体检项目贡献计算部140和贡献疾病判定部141，数据库106保存对体检信息进行管理的体检信息管理部142。体检项目贡献计算部140计算体检信息对每个疾病的医疗费的贡献。贡献疾病判定部141判定体检项目所贡献的疾病。
图13是说明体检信息管理部142所管理的体检信息的一例的图。
体检信息管理部142保存通过健康诊断的问诊和检查得到的信息，包含健康保险加入者ID201、体检受诊日1301、BMI1302、空腹时血糖1303、收缩期血压1304、中性脂肪1305、吸烟1306、生活习惯改善意愿1307等数据。
健康保险加入者ID201是用于识别健康保险加入者的识别信息。体检受诊日1301是该加入者接受了健康诊断的日。BMI1302、空腹时血糖1303、收缩期血压1304以及中性脂肪1305是该加入者的检查的结果。吸烟1306和生活习惯改善意愿1307是该加入者的问诊的结果，是吸烟的有无、生活习惯改善意愿的有无的信息。此外，体检信息管理部142也可以保存性别、年龄等所图示的信息以外的数据。
图14是考虑了体检信息的调整医疗费计算处理的流程图。此外，说明与前述的医疗费效果计算处理(图9)不同的点，省略相同的部分的说明。
当开始调整医疗费计算处理时(1401)，首先，保健事业效果分析装置101进行分析用数据获取步骤902。在分析用数据获取步骤902中，保健事业效果分析装置101获取分析用数据管理部123所管理的分析用数据(图5)。
在体检信息获取步骤1403中，保健事业效果分析装置101获取体检信息管理部142所管理的体检信息(图13)。
在体检项目贡献计算步骤1404中，首先，体检项目贡献计算部140使用健康保险加入者ID201将所获取的分析用数据与体检信息进行对照。接着，体检项目贡献计算部140将分析用数据的介入日505与体检信息的体检受诊日1301进行比较，按每个健康保险加入者ID201提取记录有介入日505之前的体检受诊日1301的体检信息(介入前的体检信息)。接着，使用所提取的介入前的体检信息和分析用数据对介入前的体检项目与每个疾病的医疗费的关系进行回归分析，计算表示体检项目对每个疾病的医疗费的贡献的回归系数及其显著性概率。按每个体检项目和每个疾病进行该处理。
在贡献疾病判定步骤1405中，贡献疾病判定部141根据由体检项目贡献计算部140计算的体检项目的回归系数的显著性概率判定对某疾病S贡献的体检项目1～K。具体地说，在回归系数的显著性概率小于5％的情况下，判定为是对某疾病S贡献的体检项目。按每个体检项目和每个疾病进行该处理。
在每个疾病倾向评分计算步骤904中，每个疾病倾向评分计算部114使用由贡献疾病判定部141判定的对疾病贡献的体检项目的信息，在有贡献的疾病的每个疾病的倾向评分的基础上将体检项目的信息加以考虑来计算每个疾病的倾向评分。具体地说，在对某疾病S贡献的体检项目存在K个的情况下，利用式6计算每个疾病的倾向评分。在此，γ是各体检项目的回归系数。
[式6]
在每个介入服务调整医疗费计算步骤905、非介入群调整医疗费计算步骤906、医疗费效果计算步骤907以及医疗费效果显示步骤908中，使用将每个疾病倾向评分计算部114所计算的体检信息加以考虑的每个疾病的倾向评分，进行与前述的处理同样的处理。具体地说，使用将体检信息加以考虑的每个疾病的倾向评分计算各介入服务群和非介入群的调整医疗费，计算每个介入服务的医疗费抑制效果，并显示所计算的医疗费抑制效果。
通过以上，结束医疗费抑制效果的计算处理(1409)。
如以上所说明的那样，不仅考虑介入前的每个疾病的医疗费，还能够考虑对疾病贡献的介入前的检查值、生活习惯、改善意愿、性别、年龄等来计算介入前后的每个疾病的调整医疗费，因此能够更正确地分析介入服务的医疗费抑制效果。
在前述的实施例中，说明了利用逻辑回归分析计算倾向评分P和每个疾病的倾向评分e的例子，但是也可以使用其它分析方法。例如，也可以使用概率单位回归分析、判别分析、决策树、神经网络、广义加性模型、多项逻辑模型等分析方法进行计算。也可以使用这些方法，作为倾向评分P，以介入前的每个疾病的医疗费为条件来计算介入服务被提供的条件概率pr(介入服务|介入前的每个疾病的医疗费)以及介入服务不被提供的条件概率pr(非介入群|介入前的每个疾病的医疗费)。另外，作为每个疾病的倾向评分e，也可以以介入前的某疾病s的医疗费为条件来计算介入服务被提供的条件概率pr(介入服务|介入前的疾病s的医疗费)以及介入服务不被提供的条件概率pr(非介入群|介入前的疾病s的医疗费)。
在前述的实施例中，以计算医疗费效果的例子进行了说明，但是诊疗费用账单件数、诊疗天数的抑制效果也可以通过同样的处理来计算。
此外，本发明不限定于前述的实施例，包括所附的权利要求书的宗旨内的各种变形例以及同等的结构。例如，前述的实施例是为了容易理解本发明而详细说明的，本发明不限定于具备所说明的所有结构。另外，也可以将某实施例的结构的一部分置换为其它实施例的结构。另外，也可以对某实施例的结构追加其它实施例的结构。另外，关于各实施例的结构的一部分，也可以进行其它结构的追加/删除/置换。
另外，关于前述的各结构、功能、处理部、处理单元等，例如可以通过集成电路对它们的一部分或全部进行设计等来以硬件实现，也可以通过由处理器解释并执行实现各个功能的程序来以软件实现。
实现各功能的程序、表、文件等信息能够保存到存储器、硬盘、SSD(SolidState Drive：固态硬盘)等存储装置或IC卡、SD卡、DVD等记录介质。
另外，控制线、信息线表示认为在说明上所需要的，不限于表示实际安装上需要的全部控制线、信息线。实际上，可认为几乎所有的结构相互连接。

Claims (14)

1.一种分析系统，具有执行程序的处理器以及保存所述程序的存储器，通过执行所述程序来对健康指导事业的效果进行分析，该分析系统的特征在于，具有：
输入部，被输入加入者的医疗费、表示介入服务的提供的有无的介入信息、以及所述介入服务的开始日；
倾向评分计算部，对提供所述介入服务前的所述医疗费与所述介入信息的关系进行分析，根据提供所述介入服务前的医疗费，计算表示被提供所述介入服务的介入群的倾向评分、以及表示没有被提供所述介入服务的非介入群的倾向评分；以及
调整医疗费计算部，使用所述介入群的倾向评分以及所述介入服务的提供前和提供后的所述介入群的医疗费，计算所述介入服务的提供前和提供后的所述介入群的调整医疗费，使用所述非介入群的倾向评分、以及所述介入服务的提供前和提供后的所述非介入群的医疗费，计算所述介入服务的提供前和提供后的所述非介入群的调整医疗费。
2.根据权利要求1所述的分析系统，其特征在于，
所述输入部被输入所述加入者的每个疾病的医疗费，
所述倾向评分计算部按每个疾病对提供介入服务前的每个疾病的医疗费与所述介入信息的关系进行分析，根据提供所述介入服务前的每个疾病的医疗费，计算表示按每个疾病被提供介入服务的介入群的每个疾病的倾向评分、以及表示没有被提供所述介入服务的非介入群的每个疾病的倾向评分，
所述调整医疗费计算部通过将所述介入群的每个疾病的倾向评分的倒数与所述介入服务的提供前和提供后的所述介入群的每个疾病的医疗费相乘，来计算所述介入服务的提供前和提供后的所述介入群的每个疾病的调整医疗费，通过将所述非介入群的每个疾病的倾向评分的倒数与所述介入服务的提供前和提供后的所述非介入群的每个疾病的医疗费相乘，来计算所述介入服务的提供前和提供后的所述非介入群的每个疾病的调整医疗费。
3.根据权利要求1或2所述的分析系统，其特征在于，具有：
介入判定部，使用所述介入信息，将所述加入者分类为被提供所述介入服务的介入群和没有被提供所述介入服务的非介入群；
介入日设定部，基于所述介入服务的开始日来设定所述介入群的加入者的介入日，基于所述设定的介入群的加入者的介入日的分布来设定所述非介入群的加入者的介入日；以及
医疗费计算部，基于所述介入日将所述医疗费分为所述介入服务的提供前和提供后，计算介入服务的提供前和提供后的医疗费。
4.根据权利要求1或2所述的分析系统，其特征在于，
具有医疗费效果计算部，该医疗费效果计算部使用所述介入群的提供介入服务后的调整医疗费以及所述非介入群的提供介入服务后的调整医疗费，计算所述介入服务的医疗费抑制效果。
5.根据权利要求4所述的分析系统，其特征在于，
生成用于显示所述介入群的介入服务的提供前和提供后的调整医疗费、所述非介入群的介入服务的提供前和提供后的调整医疗费、以及所述医疗费抑制效果的数据。
6.根据权利要求2所述的分析系统，其特征在于，具有：
每个疾病医疗费差计算部，计算所述介入群的每个疾病的平均医疗费与所述非介入群的每个疾病的平均医疗费之差；以及
疾病提取部，判定所述计算的每个疾病的平均医疗费之差的正负，提取所述差的正负相同的疾病，
所述倾向评分计算部按每个疾病分析所述差的正负，计算所述差为正的疾病的倾向评分以及所述差为负的疾病的倾向评分，
所述调整医疗费计算部通过将所述差为正的疾病的倾向评分的倒数与介入服务的提供前和提供后的每个疾病的医疗费相乘，来计算所述介入服务的提供前和提供后的所述差为正的疾病的调整医疗费，
所述调整医疗费计算部通过将所述差为负的疾病的倾向评分的倒数与介入服务的提供前和提供后的每个疾病的医疗费相乘，来计算所述介入服务的提供前和提供后的所述差为负的每个疾病的调整医疗费。
7.根据权利要求2所述的分析系统，其特征在于，
所述输入部被输入加入者的健康诊断的信息，
所述分析系统具有：
体检项目贡献计算部，计算所述健康诊断的信息对所述每个疾病的医疗费的贡献；以及
贡献疾病判定部，判定所述健康诊断的信息有贡献的疾病，
所述倾向评分计算部使用对所述疾病贡献的健康诊断的信息，计算每个疾病的倾向评分。
8.一种分析方法，使用具有执行程序的处理器以及保存所述程序的存储器并执行所述程序的计算机，对健康指导事业的效果进行分析，该分析方法的特征在于，
所述方法包括：
输入步骤，被输入加入者的医疗费、表示介入服务的提供的有无的介入信息、以及介入服务的开始日；
倾向评分计算步骤，对提供所述介入服务前的所述医疗费与所述介入信息的关系进行分析，根据提供所述介入服务前的医疗费，计算表示被提供介入服务的介入群的倾向评分、以及表示没有被提供所述介入服务的非介入群的倾向评分；以及
调整医疗费计算步骤，使用所述介入群的倾向评分以及所述介入服务的提供前和提供后的所述介入群的医疗费，计算所述介入服务的提供前和提供后的所述介入群的调整医疗费，使用所述非介入群的倾向评分、以及所述介入服务的提供前和提供后的所述非介入群的医疗费，计算所述介入服务的提供前和提供后的所述非介入群的调整医疗费。
9.根据权利要求8所述的分析方法，其特征在于，
在所述输入步骤中，被输入所述加入者的每个疾病的医疗费，
在所述倾向评分计算步骤中，按每个疾病对提供介入服务前的每个疾病的医疗费与所述介入信息的关系进行分析，根据提供所述介入服务前的每个疾病的医疗费，计算表示按每个疾病被提供介入服务的介入群的每个疾病的倾向评分、以及表示没有被提供所述介入服务的非介入群的每个疾病的倾向评分，
在所述调整医疗费计算步骤中，通过将所述介入群的每个疾病的倾向评分的倒数与所述介入服务的提供前和提供后的所述介入群的每个疾病的医疗费相乘，来计算所述介入服务的提供前和提供后的所述介入群的每个疾病的调整医疗费，通过将所述非介入群的每个疾病的倾向评分的倒数与所述介入服务的提供前和提供后的所述非介入群的每个疾病的医疗费相乘，来计算所述介入服务的提供前和提供后的所述非介入群的每个疾病的调整医疗费。
10.根据权利要求8或9所述的分析方法，其特征在于，包括：
介入判定步骤，使用所述介入信息，将所述加入者分类为被提供所述介入服务的介入群和没有被提供所述介入服务的非介入群；
介入日设定步骤，基于所述介入服务的开始日来设定所述介入群的加入者的介入日，基于所述设定的介入群的加入者的介入日的分布来设定所述非介入群的加入者的介入日；以及
医疗费计算步骤，基于所述介入日将所述医疗费分为所述介入服务的提供前和提供后，计算介入服务的提供前和提供后的医疗费。
11.根据权利要求8或9所述的分析方法，其特征在于，包括：
医疗费效果计算步骤，使用所述介入群的提供介入服务后的调整医疗费以及所述非介入群的提供介入服务后的调整医疗费，计算所述介入服务的医疗费抑制效果。
12.根据权利要求11所述的分析方法，其特征在于，
包括生成用于显示所述介入群的介入服务的提供前和提供后的调整医疗费、所述非介入群的介入服务的提供前和提供后的调整医疗费、以及所述医疗费抑制效果的数据的步骤。
13.根据权利要求9所述的分析方法，其特征在于，包括：
每个疾病医疗费差计算步骤，计算所述介入群的每个疾病的平均医疗费与所述非介入群的每个疾病的平均医疗费之差；以及
疾病提取步骤，判定所述计算的每个疾病的平均医疗费之差的正负，提取所述差的正负相同的疾病，
在所述倾向评分计算步骤中，按每个疾病分析所述差的正负，计算所述差为正的疾病的倾向评分以及所述差为负的疾病的倾向评分，
在所述调整医疗费计算步骤中，通过将所述差为正的疾病的倾向评分的倒数与介入服务的提供前和提供后的每个疾病的医疗费相乘，来计算所述介入服务的提供前和提供后的所述差为正的疾病的调整医疗费，并且通过将所述差为负的疾病的倾向评分的倒数与介入服务的提供前和提供后的每个疾病的医疗费相乘，来计算所述介入服务的提供前和提供后的所述差为负的每个疾病的调整医疗费。
14.根据权利要求9所述的分析方法，其特征在于，
在所述输入步骤中，被输入加入者的健康诊断的信息，
所述方法包括：
体检项目贡献计算步骤，计算所述健康诊断的信息对所述每个疾病的医疗费的贡献；以及
贡献疾病判定步骤，判定所述健康诊断的信息有贡献的疾病，
在所述倾向评分计算步骤中，使用对所述疾病贡献的健康诊断的信息，计算每个疾病的倾向评分。
CN201410208325.9A 2013-05-17 2014-05-16 分析系统和分析方法 Pending CN104166952A (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2013104665A JP6038727B2 (ja) 2013-05-17 2013-05-17 分析システム及び分析方法
JP2013-104665 2013-05-17

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN104166952A true CN104166952A (zh) 2014-11-26

Family

ID=50735918

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201410208325.9A Pending CN104166952A (zh) 2013-05-17 2014-05-16 分析系统和分析方法

Country Status (4)

Country Link
US (1) US20140343959A1 (zh)
EP (1) EP2804120A3 (zh)
JP (1) JP6038727B2 (zh)
CN (1) CN104166952A (zh)

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6308964B2 (ja) * 2015-03-20 2018-04-11 みずほ情報総研株式会社 保健事業支援装置、保健事業支援方法及び保健事業支援プログラム
JP6903517B2 (ja) * 2017-08-07 2021-07-14 株式会社東芝 地域包括ケア事業システム
JP6537121B1 (ja) * 2017-12-19 2019-07-03 学校法人産業医科大学 傷病別医療費推計装置および方法並びにプログラム
JP2019192065A (ja) * 2018-04-27 2019-10-31 株式会社エクサウィザーズ 介護介入効果検証装置、介護介入効果検証方法、及び、プログラム
WO2020180424A1 (en) 2019-03-04 2020-09-10 Iocurrents, Inc. Data compression and communication using machine learning
US11715565B2 (en) * 2019-11-08 2023-08-01 Tempus Labs, Inc. Evaluating effect of event on condition using propensity scoring

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004341611A (ja) * 2003-05-13 2004-12-02 Mitsubishi Electric Corp 保険者情報システム
CN1700231A (zh) * 2004-05-21 2005-11-23 株式会社日立制作所 生物体信息的管理系统、管理方法以及管理用程序
US20080086325A1 (en) * 2006-10-04 2008-04-10 James Terry L System and method for managing health risks
CN201114139Y (zh) * 2007-08-31 2008-09-10 张春雨 用于提供网络就医服务的医疗终端设备及智能就医系统
WO2009158585A2 (en) * 2008-06-26 2009-12-30 Archimedes, Inc. Estimating healthcare outcomes for individuals

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002074241A (ja) * 2000-09-01 2002-03-15 Nri & Ncc Co Ltd 医療保険のための情報処理システム及びその方法、並びにコンピュータ上で動作する情報処理プログラムを記録した記録媒体
US7693728B2 (en) * 2004-03-31 2010-04-06 Aetna Inc. System and method for administering health care cost reduction
JP2007257565A (ja) * 2006-03-27 2007-10-04 Hitachi Ltd 保健事業支援システム
US8200506B2 (en) * 2006-12-19 2012-06-12 Accenture Global Services Limited Integrated health management platform
JP4561790B2 (ja) * 2007-08-08 2010-10-13 株式会社日立製作所 健康管理支援方法及び装置と健康余命予測データ生成方法及び装置

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004341611A (ja) * 2003-05-13 2004-12-02 Mitsubishi Electric Corp 保険者情報システム
CN1700231A (zh) * 2004-05-21 2005-11-23 株式会社日立制作所 生物体信息的管理系统、管理方法以及管理用程序
US20080086325A1 (en) * 2006-10-04 2008-04-10 James Terry L System and method for managing health risks
CN201114139Y (zh) * 2007-08-31 2008-09-10 张春雨 用于提供网络就医服务的医疗终端设备及智能就医系统
WO2009158585A2 (en) * 2008-06-26 2009-12-30 Archimedes, Inc. Estimating healthcare outcomes for individuals

Also Published As

Publication number Publication date
EP2804120A2 (en) 2014-11-19
EP2804120A3 (en) 2015-04-01
US20140343959A1 (en) 2014-11-20
JP2014225177A (ja) 2014-12-04
JP6038727B2 (ja) 2016-12-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN104166952A (zh) 分析系统和分析方法
WO2020014568A1 (en) Systems, methods and computer program products for risk and insurance determination
Squires et al. Health care spending on diabetes in the US, 1996–2013
US20220044809A1 (en) Systems and methods for using deep learning to generate acuity scores for critically ill or injured patients
JP5891305B2 (ja) 診療プロセス分析システム
CN104166881A (zh) 数据分析装置以及保健事业支援方法
JP2002063278A (ja) 健康度評価システム及びその記録媒体並びに健康度評価方法
JP6282783B2 (ja) 分析システム及び分析方法
JP6177609B2 (ja) 医療カルテシステム及び医療カルテ検索方法
JP2011118538A (ja) 電子レセプトデータ変換プログラムおよび電子レセプトデータ変換システム
Ketchersid Big data in nephrology: friend or foe?
CN112447270A (zh) 一种用药推荐方法、装置、设备及存储介质
US20140019090A1 (en) Systems, methods, and logic for generating statistical research information
JP6963535B2 (ja) 分析方法、分析装置及びプログラム
JP4250285B2 (ja) 疾病別診療報酬明細書分析システム
JP6771014B2 (ja) 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
CN111968740A (zh) 一种诊断标签推荐方法、装置、存储介质及电子设备
US20220051795A1 (en) Analysis system and analysis method
JP2005000265A (ja) 健康状態別の発症リスク知識構築方法及び健康管理装置
Hazen Cohort decomposition for Markov cost-effectiveness models
US8606623B1 (en) Organization and peer set metric for generating and displaying benchmarking information
EP3799064A1 (en) Analysis system and analysis method
JP6436855B2 (ja) 分析システム、及び、分析方法
JP6537121B1 (ja) 傷病別医療費推計装置および方法並びにプログラム
JP6932570B2 (ja) 保険設計支援システム及び保険設計支援方法

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Application publication date: 20141126

WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication