JP2012128670A - 保健事業支援システム、保険事業支援装置、及び保険事業支援プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】保健指導による医療費削減効果を予測し、費用対効果の高い指導対象者を選択する保健事業支援システムを提供することを目的とする。
【解決手段】レセプト情報、健診情報、及び保健指導情報に基づいて、保健指導対象者を選択する保健事業支援システムであって、健康保険加入者の重症度及び検査値ごとの予測医療費を示す医療費モデルを作成する医療費モデル作成部と、重症度及び検査値ごとの改善量を示す検査値改善モデルを作成する検査値改善モデル作成部と、保健指導による予測医療費削減量を重症度及び検査値ごとに算出する予測医療費削減効果算出部と、予測医療費削減量が高い重症度及び検査値に属する健康保険加入者を保健指導対象者として選択する対象者選択部と、を備えることを特徴とする。
【選択図】図１

Description

本発明は、保健指導の対象となる保健指導対象者を選択する保健事業支援システムに関し、特に、重症度及び検査値ごとに算出された医療費削減量に基づいて保健指導対象者を選択する保健事業支援システムに関する。

健康保険組合(健保)は、生活習慣病予防及び重症化予防のための保健指導を行う保健事業を、医療費を低減する目的で実施している。しかし、保健指導のために確保できる保健師、及び保健指導のための費用等の健保のリソースは限られているため、効果的・効率的な保健事業の運営を支援するシステムが望まれている。

保健事業の運営を支援する方法として、次のような方法が知られている。

検査値及び生活習慣等の健診結果から算出された健康度に基づいて指導等の介入対象者を決定し、介入前後の健康度及び医療費の変化に基づいて、当該介入の効果を評価する保険者情報システムが知られている（例えば、特許文献１参照）。

健診結果に基づいて肥満度及び疾病リスク数を算出し、肥満度及び疾病リスクが高い人を保健指導の対象者として選択する保健指導支援装置が知られている（例えば、特許文献２参照）。

また、被保険者集団の特性（年齢及び生活習慣等）、年齢と発症率との相関を示すデータ、並びに医療費データベースに基づいて、被保険者集団全体の将来の医療費を予測する医療費予測システムが知られている（例えば、特許文献３参照）。

特開２００４−３４１６１１号公報 特開２００９−１５１４２３号公報 特開２００５−５０３８０号公報

健保の限られたリソースの中で、効果的・効率的な保健事業を実施するためには、保健指導を優先的に実施する対象者を選択することが必要となる。

医療費低減の観点からは、将来の医療費削減量を予測し、予測した医療費削減量に基づいて保健指導の対象者を選択することが重要である。しかしながら、特許文献２には、単に疾病リスクの高い人を保健指導の対象者として選択する方法を開示されているのみである。また、特許文献１及び３に記載されたシステムは、保健指導による医療費削減効果を予測する方法、及び予測した医療費削減効果から費用対効果の高い対象者を選択する方法については考慮されていないものである。

また、特許文献３に記載された医療費予測システムでは、生活習慣病の状態 が変化（重症化又は回復）することを考慮していないため、将来の医療費を精度よく予測することが困難であるという問題があった。

そこで、本発明は、保健指導による医療費削減効果を予測し、費用対効果の高い指導対象者を選択する保健事業支援システムを提供することを目的とする。

本発明の代表的な一例を示せば、健康保険加入者の傷病名情報と前記健康保険加入者に対して行われた医療行為情報と当該医療行為の費用情報とを含むレセプト情報、前記健康保険加入者の健康診断による検査値を含む健診情報、及び前記健康保険加入者に対して実施された保健指導を特定可能な保健指導情報を記憶するデータベース部にアクセス可能な計算機を備え、前記計算機が保健指導対象者を選択する保健事業支援システムであって、前記計算機は、演算処理を実行するプロセッサと、前記プロセッサに接続され、前記データベース部に記憶された情報がロードされるメモリと、を備え、前記プロセッサが、前記レセプト情報及び前記健診情報に基づいて、前記重症度及び検査値が同じ前記健康保険加入者のグループごとの予測医療費を示す医療費モデルを作成し、前記作成された医療費モデルを前記データベース部に記憶する医療費モデル作成部と、前記プロセッサが、前記レセプト情報、前記健診情報、及び前記保健指導情報に基づいて、前記保健指導による前記検査値の改善量を前記重症度及び前記検査値が同じ前記健康保険加入者のグループごとに算出し、前記算出された改善量を示す検査値改善モデルを作成し、前記作成された検査値改善モデルを前記データベースに記憶する検査値改善モデル作成部と、前記プロセッサが、前記医療費モデル及び前記検査値改善モデルに基づいて、前記保健指導による予測医療費削減量を前記重症度及び前記検査値が同じ前記健康保険加入者のグループごとに算出する予測医療費削減効果算出部と、前記プロセッサが、前記予測医療費削減効果算出部によって算出された前記予測医療費削減量が高いグループに属する健康保険加入者を保健指導対象者として選択する指導対象者選択部と、を備え、前記予測医療費削減効果算出部は、前記医療費モデルを参照し、前記グループの予測医療費を保健指導前予測医療費として取得し、前記検査値改善モデルを参照し、前記保健指導前予測医療費を取得した前記検査値に対応する前記保健指導後の検査値である保健指導後検査値を取得し、前記保健指導前予測医療費を取得した前記重症度及び前記保健指導後検査値の予測医療費を保健指導後予測医療費として取得し、前記保健指導前予測医療費から前記保健指導後医療費を減算して、前記予測医療費削減量を算出することを特徴とする。

本発明によれば、保健指導による医療費削減効果を予測し、費用対効果の高い指導対象者を選択する保健事業支援システムを提供できる。

本発明の保健事業支援システムの構成を示すブロック図である。 本発明の実施形態のレセプト記憶部が記憶するレセプト基本情報の説明図である。 本発明の実施形態のレセプト記憶部が記憶する傷病名情報の説明図である。 本発明の実施形態のレセプト記憶部が記憶する医薬品情報の説明図である。 本発明の実施形態のレセプト記憶部が記憶する診療行為情報の説明図である。 本発明の実施形態のレセプト記憶部が記憶する傷病名分類情報の説明図である。 本発明の実施形態のレセプト記憶部が記憶する医薬品分類情報の説明図である。 本発明の実施形態のレセプト記憶部が記憶する診療行為分類情報の説明図である。 本発明の実施形態の健診情報記憶部が記憶する健診情報の説明図である。 本発明の実施形態のレセプト記憶部が記憶する重症度判定条件情報の説明図である。 本発明の実施形態のレセプト記憶部が記憶する重症度判定情報の説明図である。 本発明の実施形態の医療費モデル記憶部が記憶する重症度別医療費情報の説明図である。 本発明の実施形態の医療費モデル記憶部が記憶する重症度遷移確率情報の説明図である。 本発明の実施形態の医療費モデル記憶部が記憶する医療費モデルの説明図である。 本発明の実施形態の医療費モデル作成に関する処理のフローチャートである。 本発明の実施形態の医療費モデル作成処理のフローチャートである。 本発明の実施形態の指導情報記憶部が記憶する指導情報の説明図である。 本発明の実施形態の検査値改善モデル記憶部が記憶する検査値改善量情報の説明図である。 本発明の実施形態の検査値改善モデル記憶部が記憶する検査値改善モデルの説明図である。 本発明の実施形態の検査値改善モデル作成部によって実行される検査値改善モデル作成処理のフローチャートである。 本発明の実施形態の保健事業支援端末が出力部に表示する指導対象者選択画面の説明図である。 本発明の実施形態の指導対象者選択処理のフローチャートである。

本発明の実施形態を図１〜図２２を用いて説明する。

以下の説明では、健保加入者の過去のレセプト情報、健診情報、及び指導情報に基づいて、糖尿病の発症予防及び重症化予防のための保健指導を実施する対象者を選択する場合を想定して説明する。

ここで、レセプト情報は、健保加入者が医療機関を受診した際の傷病名、処方された医薬品、実施された診療行為、及び医療費（点数）が記録された情報である。なお、処方された医薬品、及び実施された診療行為を総称して、医療行為という。

また、健診情報は、健保加入者が健診機関を受診した場合の検査値が記憶されたものであり、指導情報は、健保加入者が受けた指導サービス名、指導開始日、及び指導終了日が記憶されたものである。

図１は、本発明の保健事業支援システムの構成を示すブロック図である。

保健事業支援システムは、保健事業支援端末１０１、及びデータベース１０６を備える。

保健事業支援端末１０１は、入力部１０２、出力部１０３、ＣＰＵ１０４、メモリ１０７、及び記憶媒体１０５を備える。

入力部１０２は、保健事業支援端末１０１への入力を受け付け、例えばマウス及びキーボード等である。記憶媒体１０５は、保健事業支援システムによる保健事業支援処理を実現する各種プログラム、及び保健事業支援処理の実行結果等を格納する。記憶媒体１０５は、例えば不揮発性記憶媒体等であり、磁気ディスク又は不揮発性メモリ等を含む。メモリ１０７には、記憶媒体１０５に格納されたプログラムがロードされる。ＣＰＵ１０４は、メモリ１０７にロードされたプログラムを実行する。出力部１０３は保健事業支援システムが算出した結果を出力する表示部であり、例えばディスプレイ等である。

なお、以下で説明する処理及び演算はＣＰＵ１０４が実行する。

記憶媒体１０５は、医療費モデル作成部１１０、検査値改善モデル作成部１２０、及び指導対象者選択部１３０となるプログラムを格納する。

医療費モデル作成部１１０は、レセプト情報分類部１１１、重症度判定部１１２、重症度別医療費算出部１１３、及び遷移確率算出部１１４を備える。

レセプト情報分類部１１１は、入力部１０２に入力された複数の健康保険加入者のレセプト情報(図２に示すレセプト基本情報２００、図３に示す傷病名情報３００、図４に示す医薬品情報４００、及び、図５に示す診療行為情報５００を含む)と、図６に示す傷病名分類情報６００とを参照し、ある傷病分類(例えば糖尿病)に属する傷病名情報を含むレセプト情報に含まれる医薬品情報４００及び診療行為情報５００を抽出し、抽出した医薬品情報４００及び診療行為情報５００を傷病分類ごとに分類し、図７に示す医薬品分類情報７００及び図８に示す診療行為分類情報８００を作成する。

重症度判定部１１２は、レセプト情報、傷病名分類情報６００、医薬品分類情報７００、及び、入力部１０２に入力された図１０に示す重症度判定条件情報１０００を参照し、各健康保険加入者のある傷病分類における重症度を判定し、重症度及び判定年度を含む図１１に示す重症度判定情報１１００を作成する。

重症度別医療費算出部１１３は、レセプト情報、医薬品分類情報７００、診療行為分類情報８００、及び重症度判定情報１１００を参照し、ある傷病分類における重症度ごとの医療費を算出し、図１２に示す重症度別医療費情報１２００を作成する。

遷移確率算出部１１４は、重症度判定情報１１００、入力部１０２に入力された図９に示す健診情報９００を参照し、検査値の影響を考慮した重症度の遷移確率を算出し、図１３に示す重症度遷移確率情報１３００を作成する。

医療費モデル作成部１１０は、重症度遷移確率情報１３００及び重症度別医療費情報１２００を参照し、後述するシミュレーションによって、重症度及び検査値ごとのの予測医療費を算出し、図１４に示す医療費モデル１４００を作成する。

検査値改善モデル作成部１２０は、検査値改善量算出部１２１を備える。

検査値改善量算出部１２１は、重症度判定情報１１００、健診情報９００、及び入力部１０２に入力された図１７に示す指導サービスごとの指導情報１７００を参照し、指導後の検査値が指導前の検査値からどれだけ改善したかを示す平均改善量及び信頼区間を、指導サービス、重症度及び検査値ごとに算出し、図１８に示す検査値改善量情報１８００を作成する。

検査値改善モデル作成部１２０は、検査値改善量情報１８００を参照し、指導サービスの効果を判定し、効果が高い指導サービスの検査値改善量情報を抽出して、図１９に示す検査値改善モデル１９００を作成する。

指導対象者選択部１３０は、予測医療費削減効果算出部１３１及び費用対効果算出部１３２を備える。

予測医療費削減効果算出部１３１は、医療費モデル１４００及び検査値改善モデル１９００を参照し、指導サービスによる医療費の予測削減量を示す予測医療費削減量を算出する。

費用対効果算出部１３２は、予測医療費削減効果算出部１３１によって算出された予測医療費削減量と入力部１０２に入力された一人当たりの指導費用から、費用対効果を算出する。

指導対象者選択部１３０は、入力部１０２に入力された予算以内になるように、費用対効果算出部１３２によって算出された費用対効果の高い指導対象者を選択し、選択指導対象者リスト、総費用、及び総予測医療費削減量を含む図２１に示す指導対象者選択画面１７０１を出力部１０３に表示する。

データベース１０６は、レセプト記憶部１４０、健診情報記憶部１４１、指導情報記憶部１４２、医療費モデル記憶部１４３、及び検査値改善モデル記憶部１４４を備える。

レセプト記憶部１４０は、入力部１０２に入力されたレセプト情報（レセプト基本情報２００、傷病名情報３００、医薬品情報４００、及び診療行為情報５００)、傷病名分類情報６００、及び重症度判定条件情報１０００、レセプト情報分類部１１１によって作成された医薬品分類情報７００及び診療行為分類情報８００、並びに重症度判定部１１２によって作成された重症度判定情報１１００を記憶する。

健診情報記憶部１４１は、入力部１０２に入力された健診情報９００を記憶する。

指導情報記憶部１４２は、入力部１０２に入力された指導情報１７００を記憶する。

医療費モデル記憶部１４３は、重症度別医療費算出部１１３によって作成された重症度別医療費情報１２００、遷移確率算出部１１４によって作成された重症度遷移確率情報１３００、及び医療費モデル作成部１１０によって作成された医療費モデル１４００を記憶する。

検査値改善モデル記憶部１４４は、検査値改善量算出部１２１によって作成された検査値改善量情報１８００、及び検査値改善モデル作成部１２０によって作成された検査値改善モデル１９００を記憶する。

図２は、本発明の実施形態のレセプト記憶部１４０が記憶するレセプト基本情報２００の説明図である。

レセプト基本情報２００は、各レセプトと健保加入者との対応関係を保持するものである。

レセプト基本情報２００は、検索番号２０１、健保加入者ＩＤ２０２、性別２０３、年齢２０４、診療年月２０５、及び合計点数２０６を含む。

検索番号２０１には、一件のレセプトの識別子が登録される。健保加入者ＩＤ２０２には、健康保険加入者を特定可能な識別子が登録される。性別２０３には、健康保険加入者の性別を示す情報が登録される。年齢２０４には、健康保険加入者の年齢を示す情報が登録される。診療年月２０５には、健康保険加入者が医療機関を受診した年及び月を示す情報が登録される。合計点数２０６には、一件のレセプトの合計点数を示す情報が登録される。なお、合計点数に「１０」を掛けると医療費（円）が算出される。なお、合計点数２０６には、図３に示す傷病名情報３００で一つの検索番号に対して複数の傷病名が登録されている場合には、複数の傷病に対する医療行為の合計点数が登録される。

図３は、本発明の実施形態のレセプト記憶部１４０が記憶する傷病名情報３００の説明図である。

傷病名情報３００は、各レセプトに記載された傷病名を記憶するものである。

傷病名情報３００は、検索番号２０１、傷病名コード２１２、及び傷病名２１３を含む。

検索番号２０１は、図２に示す検索番号２０１と同じであるので、説明を省略する。傷病名コード２１２には、レセプトに記載された傷病名コードを示す情報が登録される。傷病名２１３には、レセプトに記載された傷病名を示す情報が登録される。

なお、一件のレセプトには、複数の傷病名が記載可能である。例えば、図３に示す傷病名情報３００では、検索番号２０１に「１１」が登録されたエントリの傷病名２１３には「糖尿病」及び「高血圧」が登録されており、検索番号が「１１」のレセプトには糖尿病及び高血圧の傷病名が記載されていることを示す。

図４は、本発明の実施形態のレセプト記憶部１４０が記憶する医薬品情報４００の説明図である。

医薬品情報４００は、処方された医薬品を各レセプトに対応して記憶するものである。

医薬品情報４００は、検索番号２０１、医薬品コード３０２、医薬品名３０３、及び医薬品点数３０４を含む。

検索番号２０１は、図２に示す検索番号２０１と同じであるので、説明を省略する。医薬品コード３０２には、レセプトに記載された医薬品を識別するための医薬品コードを示す情報が登録される。医薬品名３０３には、レセプトに記載された医薬品の名称を示す情報が登録される。医薬品点数３０４には、医薬品に対応する点数が登録される。

図４では、例えば、検索番号２０１に「１１」が登録されたレセプトには、医薬品名３０３として、糖尿病経口薬Ａ、及び高血圧経口薬Ａが記載されていることを示す。

図５は、本発明の実施形態のレセプト記憶部１４０が記憶する診療行為情報５００の説明図である。

診療行為情報５００は、検索番号２０１、診療行為コード３１２、診療行為名３１３、診療行為点数３１４を含む。

検索番号２０１は、図２に示す検索番号２０１と同じであるので、説明を省略する。診療行為コード３１２には、レセプトに記載された診療行為を識別するための診療行為コードを示す情報が登録される。診療行為名３１３には、レセプトに記載された診療行為の名称を示す情報が登録される。診療行為点数３１４には、診療行為にかかる点数が登録される。

図５では、例えば、検索番号２０１に「１１」が登録されたレセプトには、診療行為名３１３として、診療行為Ａ、及び診療行為Ｃが記載されていることを示す。

なお、図４に示す医薬品情報４００及び図５に示す診療行為情報５００を総称して、医療行為情報という。

図６は、本発明の実施形態のレセプト記憶部１４０が記憶する傷病名分類情報６００の説明図である。

傷病名分類情報６００は、傷病分類４０１、傷病名コード２１２、傷病名２１３、及び合併症有無２１４を含む。

傷病分類４０１は、傷病名の分類を示す情報が登録される。傷病名コード２１２には、傷病分類４０１に登録された分類に属する傷病名コードを示す情報が登録される。傷病名２１３には、傷病分類４０１に登録された分類に属する傷病名を示す情報が登録される。合併症有無２１４には、傷病名が合併症の傷病名であるか否かを示す情報が登録される。

傷病名分類情報６００は、傷病分類と当該傷病分類に属する傷病名とを対応付けることができ、どの傷病名が合併症の傷病名であるか否かを管理する。

図７は、本発明の実施形態のレセプト記憶部１４０が記憶する医薬品分類情報７００の説明図である。

医薬品分類情報７００は、傷病分類４０１、医薬品コード３０２、及び医薬品名３０３を含む。

傷病分類４０１は、図６に示す傷病分類４０１と同じであるので、説明を省略する。医薬品コード３０２には、傷病分類４０１に登録された分類で処方される医薬品を識別する医薬品コードを示す情報が登録される。また、医薬品名３０３には、傷病分類４０１に登録された分類で処方される医薬品の名称が登録される。

医薬品分類情報７００は、処方された医薬品と当該医薬品がどの傷病分類に属するのかを対応付けるものである。

図８は、本発明の実施形態のレセプト記憶部１４０が記憶する診療行為分類情報８００の説明図である。

診療行為分類情報８００は、傷病分類４０１、診療行為コード３１２、及び診療行為名３１３を含む。

傷病分類４０１は、図６に示す傷病分類４０１と同じであるので、説明を省略する。診療行為コード３１２には、傷病分類４０１に登録された分類で行われる診療行為を識別する診療行為コードを示す情報が登録される。また、診療行為名３１３には、傷病分類４０１に登録された分類で行われる診療行為の名称が登録される。

診療行為分類情報８００は、行われた診療行為と当該診療行為がどの傷病分類に属するのかを対応付けものである。

なお、図７に示す医薬品分類情報７００及び図８に示す診療行為分類情報８００を総称して、医療行為分類情報という。

図９は、本発明の実施形態の健診情報記憶部１４１が記憶する健診情報９００の説明図である。

健診情報９００は、複数の加入者の複数年分の健診情報を管理する。健診情報９００は、健保加入者ＩＤ２０２、健診受診日５０１、ＢＭＩ５０２、腹囲５０３、空腹時血糖５０４、収縮期血圧５０５、及び中性脂肪５０６を含む。

健保加入者ＩＤ２０２には、健康診断を受診した健保加入者の識別子が登録される。健診受診日５０１には、健康診断を受診した年月日を示す情報が登録される。ＢＭＩ５０２〜中性脂肪５０６は、健康診断で検査される項目である。ＢＭＩ５０２にはＢＭＩ値が登録される。腹囲５０３には腹囲の値が登録される。空腹時血糖５０４には空腹時の血糖の値が登録される。収縮期血圧５０５には収縮期血圧の値が登録される。中性脂肪５０６には中性脂肪の値が登録される。

健診情報９００は、後述する検査値５０２〜５０６に基づく予測医療費の算出、及び、保健指導前後の検査値改善量の算出に使用される。

図１０は、本発明の実施形態のレセプト記憶部１４０が記憶する重症度判定条件情報１０００の説明図である。

重症度判定条件情報１０００は、傷病分類４０１、重症度６０２、及び判定条件６０３を含む。

傷病分類４０１は、図６に示す傷病分類４０１と同じであるので、説明を省略する。重症度６０２には、傷病分類４０１に登録された分類の重症度が登録される。判定条件６０３には、重症度６０２に登録された重症度として判定される条件が登録される。

判定条件６０３に登録される条件は、レセプト情報に記憶された情報である。具体的には、図４に示す医薬品情報４００の医薬品名３０３に「糖尿病経口薬」が登録されていれば、重症度は「軽症」と判定される。図４に示す医薬品情報４００の医薬品名３０３に「インスリン製剤」が登録されていれば、重症度は「中等症」と判定される。

図３に示す傷病名情報３００の傷病名２１３に合併症の傷病名が登録されていれば、重症度は「重症」と判定される。合併症の傷病名であるか否かは図６に示す傷病名分類情報６００に基づいて判定できる。重症度が「軽症」、「中等症」、及び「重症」にも判定されない場合、「非発症」と判定される。

図１１は、本発明の実施形態のレセプト記憶部１４０が記憶する重症度判定情報１１００の説明図である。

重症度判定情報１１００には、加入者のある傷病分類（例えば、糖尿病）における重症度を判定した結果が登録される。重症度判定情報１１００は、健保加入者ＩＤ２０２、傷病分類４０１、重症度６０２、及び判定年度７０４を含む。

健保加入者ＩＤ２０２には、重症度が判定された加入者の識別子が登録される。傷病分類４０１には、当該加入者の傷病分類が登録される。重症度６０２には、当該加入者の重症度が登録される。判定年度７０４には、重症度が判定された年が登録される。

重症度判定情報１１００及び図９に示す健診情報９００に基づいて図１３に示す重症度遷移確率情報１３００が算出される。

図１２は、本発明の実施形態の医療費モデル記憶部１４３が記憶する重症度別医療費情報１２００の説明図である。

重症度別医療費情報１２００は、重症度ごとにかかる平均年間医療費を管理するものであり、傷病分類４０１、重症度６０２、及び平均年間医療費８０３を含む。

傷病分類４０１は、図６に示す傷病分類４０１と同じであるので、説明を省略する。重症度６０２には、傷病分類４０１に登録された各分類のすべての重症度が登録される。平均年間医療費８０３には、各重症度の平均年間医療費が登録される。

図１３は、本発明の実施形態の医療費モデル記憶部１４３が記憶する重症度遷移確率情報１３００の説明図である。

重症度遷移確率情報１３００は、遷移確率算出部１１４によって図９に示す健診情報９００及び図１１に示す重症度判定情報１１００に基づいて算出され、重症度及び検査値が同じグループに属する加入者が将来各重症度に遷移する確率を示すものである。

重症度遷移確率情報１３００は、重症度６０２、空腹時血糖５０４、遷移確率９０７を含む。

遷移確率９０７は、Ｐ（非発症｜重症度、血糖）９０３、Ｐ（軽症｜重症度、血糖）９０４、Ｐ（中等症｜重症度、血糖）９０５、Ｐ（重症｜重症度、血糖）９０６を含む。

Ｐ（非発症｜重症度、血糖）９０３には重症度が非発症に遷移する確率が登録され、Ｐ（軽症｜重症度、血糖）９０４には重症度が軽症に遷移する確率が登録され、Ｐ（中等症｜重症度、血糖）９０５には重症度が中等症に遷移する確率が登録され、Ｐ（重症｜重症度、血糖）９０６には重症度が重症に遷移する確率が登録される。

つまり、遷移確率９０７は、重症度及び空腹時血糖が同じグループに属する加入者が将来各重症度に遷移する確率を示す。

例えば、重症度遷移確率情報レコード９１０では、重症度６０２が非発症で、空腹時血糖５０４が「１１０」である加入者が、非発症に留まる確率Ｐ（非発症｜非発症、１１０）９０３、軽症に遷移する確率Ｐ（軽症｜非発症、１１０）９０４、中等症に遷移する確率Ｐ（中等症｜非発症、１１０）９０５、重症に遷移する確率Ｐ（重症｜非発症、１１０）９０６を示す。

図１４は、本発明の実施形態の医療費モデル記憶部１４３が記憶する医療費モデル１４００の説明図である。

医療費モデル１４００は、医療費モデル作成部１１０が図１５及び図１６に示す処理を実行することによって作成され、重症度及び検査値が同じ加入者にかかる平均医療費を示すものである。

医療費モデル１４００は、重症度６０２、空腹時血糖５０４、及び予測平均医療費１００１を含む。

予測平均医療費１００１には、ある重症度及び空腹時血糖の加入者にかかる医療費の平均が登録される。

例えば、医療費モデルレコード１０１０では、重症度６０２が非発症で、空腹時血糖５０４が「１１０」である加入者の複数年間の予測平均医療費が１８０００円であることを示す。

医療費モデル１４００を作成することによって、空腹時血糖の変化を考慮した予測医療費の増減が算出できる。

次に、医療費モデル作成部１１０によって実行される医療費モデル作成に関する処理を、図１５を用いて説明する。

図１５は、本発明の実施形態の医療費モデル作成に関する処理のフローチャートである。

まず、レセプト情報分類部１１１は、傷病分類ごとに医薬品分類情報７００（図７参照）及び診療行為分類情報８００（図８参照）を作成する（１１０１）。

具体的には、レセプト情報分類部１１１は、レセプト記憶部１４０が記憶する図３に示す傷病名情報３００、図４に示す医薬品情報４００、図５に示す診療行為情報５００、及び図６に示す傷病名分類情報６００をデータベース１０６からメモリ１０７へロードする。

次に、レセプト情報分類部１１１は、傷病名情報３００及び傷病名分類情報６００を傷病名コード２１２で突合し、ある傷病分類（糖尿病）に属する傷病名２１３が登録されたレコードの検索番号２０１を抽出する。

そして、レセプト情報分類部１１１は、医薬品情報４００に登録されたレコードのうち、検索番号２０１が抽出した検索番号２０１と同じレコードを、医薬品情報レコードとして抽出する。同様に、レセプト情報分類部１１１は、診療行為情報５００に登録されたレコードのうち、検索番号２０１が抽出した検索番号２０１と同じレコードを、診療行為情報レコードとして抽出する。

傷病分類が糖尿病である場合、図４に示す医薬品情報４００、及び図５に示す診療行為情報５００のレコードから、検索番号２０１に「１１」、「１３」、「２１」、「２２」、「３１」、及び「３２」が登録されたレコードが医薬品情報レコード及び診療行為レコードとして抽出される。これによって、医薬品及び診療行為をどの傷病分類に対するものであるかを対応付けることができ、ある傷病に対する医療費を正確に算出できる。

そして、レセプト情報分類部１１１は、抽出された医薬品情報レコードから、医薬品コード３０２及び医薬品名３０３が同じレコードを削除し、医薬品情報レコードを傷病分類ごとに登録することによって、医薬品分類情報７００を作成する。作成された医薬品分類情報７００はデータベース１０６のレセプト記憶部１４０に記憶される。

また、レセプト情報分類部１１１は、抽出された診療行為情報レコードから、診療行為コード３１２及び診療行為名３１３が同じレコードを削除し、診療行為情報レコードを傷病分類ごとに登録することによって、診療行為分類情報８００を作成する。作成された診療行分類情報は、データベース１０６のレセプト記憶部１４０に記憶される。

次に、重症度判定部１１２は、各加入者の重症度を判定し、図１１に示す重症度判定情報１１００を作成する（１１０２）。

具体的には、重症度判定部１１２は、レセプト記憶部１４０が記憶する図２に示すレセプト基本情報２００、図３に示す傷病名情報３００、図４に示す医薬品情報４００、図６に示す傷病名分類情報６００、及び図１０に示す重症度判定条件情報１０００をデータベース１０６からメモリ１０７へロードする。

次に、重症度判定部１１２は、傷病名情報３００及び傷病名分類情報６００を参照し、各加入者の傷病分類と合併症の有無を特定する。そして、重症度判定部１１２は、各加入者の医薬品情報４００と、特定された合併症の有無が重症度判定条件情報１０００の特定された傷病分類の判定条件６０３と一致する重症度６０２を、各加入者の傷病の重症度として判定する。

そして、重症度判定部１１２は、各加入者の傷病分類、判定された重症度、及び判定年度を登録し、図１１に示す重症度判定情報１１００を作成する。

傷病分類が糖尿病である場合、まず、重症度判定部１１２は、傷病名情報３００と傷病名分類情報６００とを傷病名コード２１２で突合する。次に、傷病名分類情報６００の合併症有無２１４に「有」が登録されている傷病名コード２１２が登録されている検索番号２０１を抽出する。そして、抽出された検索番号２０１のレセプトに対応する加入者を重症と判定する。この場合、合併症有無２１４に「有」が登録されている傷病名コード「１１」及び「１２」が登録されている検索番号２０１「２１」及び「２２」が抽出され、抽出された検索番号２０１のレセプトに対応する加入者ＩＤ「Ｋ０００２」が重症と判定される。

次に、重症度判定部１１２は、医薬品情報４００から重症と判定された加入者のレセプトの検索番号のエントリを除外し、医薬品名３０３にインスリン製剤が登録されているエントリの検索番号２０１を抽出し、抽出された検索番号２０１のレセプトに対応する加入者を中等症と判定する。この場合、医薬品情報４００の医薬品名３０３にインスリン製剤が登録されているエントリの検索番号２０１として「３１」及び「３２」が抽出され、抽出された検索番号２０１のレセプトに対応する加入者ＩＤ「Ｋ０００３」が中等症と判定される。

次に、重症度判定部１１２は、医薬品情報４００から、重症及び中等症と判定された加入者のレセプトの検索番号を除外し、医薬品名３０３に糖尿病経口薬が登録されているエントリの検索番号２０１を抽出し、抽出された検索番号２０１のレセプトに対応する加入者を軽症と判定する。この場合、医薬品情報４００の医薬品名３０３に糖尿病経口薬が登録されている検索番号２０１として「１１」及び「１３」が抽出され、抽出された検索番号２０１のレセプトに対応する加入者ＩＤ「Ｋ０００１」が軽症と判定される。

最後に、重症度判定部１１２は、軽症、中等症、及び重症以外の加入者を非発症と判定する。

重症度判定部１１２は、上述した重症度の判定が終了した場合、加入者の判定された重症度を図１１に示す重症度判定情報１１００の重症度６０２に登録し、判定した年度を図１１に示す重症度判定情報１１００の判定年度７０４に登録し、重症度判定情報１１００を作成し、作成した重症度判定情報１１００をデータベース１０６のレセプト記憶部１４０に記憶する。

次に、重症度別医療費算出部１１３は、重症度ごとの平均医療費を算出し、図１２に示す重症度別医療費情報１２００を作成する（１１０３）。

具体的には、重症度別医療費算出部１１３は、レセプト記憶部１４０が記憶する図２に示すレセプト基本情報２００、図４に示す医薬品情報４００、図５に示す診療行為情報５００、図７に示す医薬品分類情報７００、図８に示す診療行為分類情報８００、及び、図１１に示す重症度判定情報１１００をデータベース１０６からメモリ１０７へロードする。

次に、重症度別医療費算出部１１３は、医薬品分類情報７００を参照し、所定の傷病分類４０１に属する傷病に対して処方される医薬品の医薬品コード３０２を取得する。そして、重症度別医療費算出部１１３は、医薬品情報４００に登録されたレコードから、取得した医薬品コード３０２と一致するレコードを医薬品情報レコードとして抽出する。

傷病分類が糖尿病である場合、医薬品情報４００に登録されたレコードから、医薬品名３０３に糖尿病経口薬Ａ及びＢ、インスリン製剤Ａ及びＢが登録されたレコードが抽出される。

また、重症度別医療費算出部１１３は、診療行為分類情報８００を参照し、所定の傷病分類４０１に属する傷病に対して行われる診療行為の診療行為コード３１２を取得する。そして、重症度別医療費算出部１１３は、診療行為情報５００に登録されたレコードから、取得した診療行為コード３１２と一致するレコードを診療行為情報レコードとして抽出する。

傷病分類が糖尿病である場合、診療行為情報５００に登録されたレコードから、診療行為名３１３に診療行為Ａ及びＢが登録されたレコードが抽出される。

そして、重症度別医療費算出部１１３は、図２に示すレセプト基本情報２００に基づいて、抽出した医薬品情報レコード及び診療行為情報レコードを加入者ごとに分類する。そして、重症度別医療費算出部１１３は、加入者ごとに分類された医薬品情報レコードに含まれる医薬品点数３０４を年単位で合計するとともに、診療行為情報レコードに含まれる診療行為点数３１４を年単位で合計する。そして、重症度別医療費算出部１１３は、年単位で合計された医薬品点数と診療行為点数とを合計し、加入者ごとの所定の傷病分類の年間合計点数を算出する。

次に、重症度別医療費算出部１１３は、図１１に示す重症度判定情報１１００を参照し、各重症度に属するすべての加入者の年間合計点数の平均を算出し、算出した平均年間合計点数を１０倍して、重症度ごとの平均年間医療費を算出して、重症度別医療費情報１２００を作成する。作成された重症度別医療費情報１２００は、データベース１０６の医療費モデル記憶部１４３に記憶される。

次に、遷移確率算出部１１４は、重症度と検査値とが同じ加入者が各重症度へ遷移する確率を算出し、図１３に示す重症度遷移確率情報１３００を作成する（１１０４）。

具体的には、遷移確率算出部１１４は、レセプト記憶部１４０に記憶される図１１に示す重症度判定情報１１００、及び健診情報記憶部１４１に記憶される図９に示す健診情報９００をデータベース１０６からメモリ１０７へロードする。

次に、遷移確率算出部１１４は、重症度判定情報１１００から各加入者の直近の２年分のレコードを重症度判定情報レコードとして取得する。そして、遷移確率算出部１１４は、取得した１年目の重症度判定情報レコード及び１年目の健診情報９００を参照し、１年目の重症度及び検査値（例えば、空腹時血糖）が同じ加入者ＩＤごとに分類する。

そして、遷移確率算出部１１４は、２年目の重症度判定情報レコードを参照し、同じ重症度及び検査値に分類された各加入者ＩＤの２年目の重症度（遷移先の重症度）を特定する。そして、遷移確率算出部１１４は、１年目の重症度及び検査値が同じ加入者のうち遷移先の重症度が同じ加入者の数を、１年目の重症度及び検査値が同じ加入者の数で除算することによって、遷移先の重症度ごとの遷移確率Ｐ（２年目重症度｜１年目重症度、１年目検査値）を算出し、図１３に示す重症度遷移確率情報１３００を作成する。

なお、１年目の重症度及び検査値（例えば、空腹時血糖）が同じ加入者ＩＤの数が少ない場合、ベイズ推定等の統計的手法を使用してもよい。

これによって、検査値と重症度の遷移との関係を考慮できるので、予測医療費を精度よく算出できる。

また、傷病分類が糖尿病である場合、検査値には、糖尿病との関連が非常に高い空腹時血糖及びＨｂＡ１ｃ等が使用される。

次に、医療費モデル作成部１１０は、図１４に示す医療費モデル１４００を作成する医療費モデル作成処理を実行する（１１０５）。医療費モデル作成処理は、図１６で詳細を説明する。

図１６は、本発明の実施形態の医療費モデル作成処理のフローチャートである。

まず、医療費モデル作成部１１０は、シミュレーション年数及び試行回数の入力画面を表示し、ユーザからシミュレーション年数及び試行回数の入力部１０２を介して入力を受け付け、シミュレーション年数及び試行回数を設定する（１２０１）。シミュレーション年数及び試行回数はステップ１２０５の処理で使用される。

次に、医療費モデル作成部１１０は、処理対象の重症度を示す重症度変数を、非発症を示す「１」に初期設定する（１２０２）。なお、重症度変数は、ステップ１２０３〜１２０８の処理の実行後に、ステップ１２０９の処理で更新され、「１」〜「３」が設定可能である。重症度変数の「２」は軽症を示し、「３」は中等症を示す。

次に、医療費モデル作成部１１０は、レセプト記憶部１４０に記憶される図１１に示す重症度判定情報１１００を参照し、重症度変数に対応する重症度の加入者ＩＤを取得する。そして、医療費モデル作成部１１０は、健診情報記憶部１４１に記憶される図９に示す健診情報９００を参照し、取得した加入者ＩＤの検査値（空腹時血糖）の最小値及び最大値を取得する（１２０３）。

次に、医療費モデル作成部１１０は、ステップ１２０５の処理対象となる検査値を示す検査値変数を、ステップ１２０３の処理で取得された最小値に初期設定する（１２０４）。

次に、医療費モデル作成部１１０は、医療費モデル記憶部１４３に記憶される図１２に示す重症度別医療費情報１２００及び図１３に示す重症度遷移確率情報１３００を参照し、重症度変数及び検査値変数に対応する予測平均医療費を算出する（１２０５）。

具体的には、医療費モデル作成部１１０は、重症度遷移確率情報１３００を参照し、検査値変数に対応する検査値及び重症度変数に対応する重症度における１年後の重症度を、モンテカルロシミュレーションを用いて推定する。そして、医療費モデル作成部１１０は、重症度別医療費情報１２００を参照し、推定された重症度の平均年間医療費を取得する。

医療費モデル作成部１１０は、ステップ１２０１の処理で設定されたシミュレーション年数分の予測医療費を算出する。

そして、医療費モデル作成部１１０は、予測医療費の算出処理を、ステップ１２０１の処理で設定された試行回数分繰り返し、施行回数分の予測医療費の平均を、予測平均医療費として算出する。

なお、医療費モデル作成部１１０は、乱数を発生させ、発生させた乱数と重症度遷移確率情報１３００に登録された遷移確率９０３〜９０６とに基づいて、１年後の重症度を推定する。

例えば、重症度変数が「１」（非発症）で検査値変数が「１１０」である場合、医療費モデル作成部１１０は、重症度遷移確率情報１３００の重症度遷移確率情報レコード９１０（図１３参照）の遷移確率９０３〜９０６に基づいて、翌年の重症度を推定する。さらに、推定された翌年の重症度が軽症である場合、医療費モデル作成部１１０は、重症度遷移確率情報１３００の重症度遷移確率情報レコード９２０の遷移確率９０３〜９０６に基づいて、翌年の重症度を推定する。

次に、医療費モデル作成部１１０は、検査値変数がステップ１２０３の処理で取得された最大値であるか否かを判定する（１２０６）。

ステップ１２０６の処理で、検査値変数がステップ１２０３の処理で取得された最大値でないと判定された場合、医療費モデル作成部１１０は、検査値変数を更新し（１２０７）、ステップ１２０５の処理を実行する。検査値が空腹時血糖である場合、医療費モデル作成部１１０は、検査値変数をインクリメントすることによって検査値変数を更新する。

一方、ステップ１２０６の処理で、検査値変数がステップ１２０３の処理で取得された最大値であると判定された場合、医療費モデル作成部１１０は、重症度変数が「３」（中等症）であるか否かを判定する（１２０８）。

ステップ１２０８の処理で、重症度変数が「３」でないと判定された場合、医療費モデル作成部１１０は、重症度変数をインクリメントすることによって更新し、ステップ１２０３の処理を実行する。

一方、ステップ１２０８の処理で、重症度変数が「３」であると判定された場合、医療費モデル作成部１１０は、医療費モデル作成処理を終了する。

以上の処理によって、重症度及び検査値ごとのシミュレーション年数分の予測平均医療費が算出され、医療費モデル１４００が作成される。作成された医療費モデル１４００は、データベース１０６の医療費モデル記憶部１４３に記憶される。

次に、図１７に示す指導情報１７００、健診情報９００、及び重症度判定情報１１００から図１９に示す検査値改善モデル１９００が作成される手順について、図１７〜図２０を用いて説明する。

図１７は、本発明の実施形態の指導情報記憶部１４２が記憶する指導情報１７００の説明図である。

指導情報１７００は、各加入者に対して実施された指導サービスを管理する情報である。

指導情報１７００は、健保加入者ＩＤ２０２、指導サービス名１３０２、指導開始日１３０３、及び指導終了日１３０４を含む。

健保加入者ＩＤ２０２には、指導サービスが実施された加入者のＩＤが登録される。指導サービス名１３０２には、各加入者に対して実施された指導サービスの一意な識別子が登録される。指導開始日１３０３には、各加入者への指導サービスの実施を開始した年月日が登録される。指導終了日１３０４には、各加入者への指導サービスの実施を終了した年月日が登録される。

図１８は、本発明の実施形態の検査値改善モデル記憶部１４４が記憶する検査値改善量情報１８００の説明図である。

検査値改善量情報１８００は、実施された指導サービス、重症度及び検査値が同じ加入者の検査値改善量を管理する情報である。

検査値改善量情報１８００は、指導サービス名１３０２、重症度６０２、空腹時血糖５０４、平均血糖改善量１４０２、及び９５％信頼区間幅１４０３を含む。

指導サービス名１３０２には、実施された指導サービスの一意な識別子が登録される。重症度６０２には、指導サービス名１３０２に登録された識別子によって特定される指導サービスが実施された加入者の重症度が登録される。空腹時血糖５０４には、指導サービスが実施される前の空腹時血糖の値が登録される。

平均血糖改善量１４０２には、重症度及び指導サービス実施前の空腹時血糖が同じ加入者において、指導サービス実施前の空腹時血糖の値から指導サービス実施後の空腹時血糖の値を減算した改善量の平均値が登録される。

９５％信頼区間幅１４０３には、平均血糖改善量１４０２に登録された改善量の値の９５％信頼区間幅を示す値が登録される。９５％信頼区間幅は、平均改善量の誤差を示し、この９５％信頼区間幅が小さいほど、誤差が小さいことを示す。

例えば、検査値改善量情報レコード１４１０は、重症度が軽症であって、空腹時血糖が「１１０」である加入者にサービス１Ａが実施された場合、空腹時血糖の平均改善量が「５」で、この平均改善量の９５％信頼区間幅が「２」であることを示す。

図１９は、本発明の実施形態の検査値改善モデル記憶部１４４が記憶する検査値改善モデル１９００の説明図である。

検査値改善モデル１９００は、検査値改善量情報１８００の重症度６０２及び空腹時血糖５０４が同じレコードのうち、９５％信頼区間幅１４０３に登録された値が所定値以下であって、かつ、平均血糖改善量１４０２に登録された改善量が最大のレコードが抽出された情報である。

検査値改善モデル１９００は、検査値改善量情報１８００と同じく、指導サービス名１３０２、重症度６０２、空腹時血糖５０４、平均血糖改善量１４０２、及び９５％信頼区間幅１４０３を含む。

検査値改善モデル１９００には、重症度６０２及び空腹時血糖５０４が同じ加入者には複数の指導サービスが実施される場合があり、この複数の指導サービスのうち最も効率がよく、かつ信頼性の高い指導サービスによる改善量のみが登録される。

図２０は、本発明の実施形態の検査値改善モデル作成部１２０によって実行される検査値改善モデル作成処理のフローチャートである。

まず、検査値改善量算出部１２１は、指導サービスが実施された加入者の指導サービス実施前の検査値及び指導サービス実施後の検査値を取得する（１６０１）。

具体的には、検査値改善量算出部１２１は、健診情報記憶部１４１に記憶される図９に示す健診情報９００、及び指導情報記憶部１４２に記憶される図１７に示す指導情報１７００を取得する。そして、検査値改善量算出部１２１は、健診情報９００から、各加入者に対して、健診受診日５０１に登録された年月日が指導情報１７００の指導開始日１３０３に登録された年月日より前のエントリの検査値、及び、健診受診日５０１に登録された年月日が指導情報１７００の指導終了日１３０４に登録された年月日より後のエントリの検査値を取得する。

なお、上述したように、傷病分類が糖尿病である場合の検査値は空腹時血糖５０４である。

次に、検査値改善量算出部１２１は、ステップ１６０１の処理で取得された指導サービス実施前の検査値から指導サービス実施後の検査値を減算することによって改善量を算出し、図１８に示す検査値改善量情報１８００を作成する（１６０２）。

具体的には、検査値改善量算出部１２１は、レセプト記憶部１４０に記憶される図１１に示す重症度判定情報１１００をデータベース１０６からメモリ１０７へロードする。次に、検査値改善量算出部１２１は、ステップ１６０１の処理で取得された指導サービス実施前の検査値から指導サービス実施後の検査値を減算して改善量を算出する。

そして、検査値改善量算出部１２１は、重症度判定情報１１００を参照し、改善量を算出した加入者の重症度を判定する。検査値改善量算出部１２１は、加入者を実施されたサービスが同じで、重症度及び検査値が同じグループに加入者を分類し、分類したグループごとに平均改善量及び９５％信頼区間を算出する。

これによって、検査値改善量算出部１２１は検査値改善量情報１８００を作成し、作成した検査値改善量情報１８００は、データベース１０６の検査値改善モデル記憶部１４４に記憶される。

次に、検査値改善モデル作成部１２０は、ステップ１６０２の処理で作成された検査値改善量情報１８００に登録されたレコードから、重症度及び検査値が同じであって、指導サービスが異なるレコードから、９５％信頼区間幅が所定値以下であって、平均検査値改善量が最大となるレコードを抽出して図１９に示す検査値改善モデル１９００を作成する（１６０３）。

具体的には、検査値改善モデル作成部１２０は、検査値改善モデル記憶部１４４に記憶される図１８に示す検査値改善量情報１８００を取得する。そして、検査値改善モデル作成部１２０は、検査値改善量情報１８００の重症度６０２及び検査値（空腹時血糖５０４）に同じ値が登録されたレコードの平均血糖改善量１４０２及び９５％信頼区間幅１４０３を比較し、９５％信頼区間幅１４０３が所定値以下であって、かつ、平均血糖改善量１４０２が最大であるレコードを検査値改善量情報レコードとして抽出し、検査値改善モデル１９００を作成する。

例えば、図１８に示す検査値改善量情報１８００において、重症度６０２が軽症であって、空腹時血糖５０４が「１１０」であるレコードは、レコード１４１０及び１４１２である。９５％信頼区間幅１４０３の所定値が２であるとすると、検査値改善モデル作成部１２０は、レコード１４１０を検査値改善量情報レコードとして抽出する。

なお、作成された検査値改善モデルは、データベース１０６の検査値改善モデル記憶部１４４に記憶される。

次に、指導サービスの予算が入力され、指導サービスを実施する指導対象者を選択する処理について、図２１及び図２２を用いて説明する。

図２１は、本発明の実施形態の保健事業支援端末１０１が出力部１０３に表示する指導対象者選択画面１７０１の説明図である。

指導対象者選択画面１７０１は、予算入力欄１７１０、一人当たり指導費用入力欄１７１１、総指導対象者出力欄１７１２、総費用出力欄１７１３、及び総予測医療費削減効果出力欄１７１４を含む。また、指導対象者選択画面１７０１は、各重症度の検査値別の予測平均医療費削減効果表示グラフ１７２０〜１７４０、及び各重症度の検査値別の人数分布を示す人数分布グラフ１７２２〜１７４２を含む。

予算入力欄１７１０には、指導サービスに対する予算が入力される。一人当たり指導費用入力欄１７１１には、一人当たりの指導サービスに対する予算が入力される。

予算入力欄１７１０及び一人当たり指導費用入力欄１７１１に予算がそれぞれ入力されると、図２２に示す指導対象者選択処理が実行される。そして、指導対象者選択処理で選択された指導対象者の数が総指導対象者出力欄１７１２に表示される。

また、総費用出力欄１７１３には、指導対象者選択処理で選択された指導対象者にかかる総合費用が表示される。さらに、総予測医療費削減効果出力欄１７１４には、指導対象者選択処理で選択された指導対象者に指導サービスが実施された場合に削減できると予測される医療費が表示される。

次に、非発症者の予測平均医療費削減効果表示グラフ１７２０及び人数分布グラフ１７２２について説明する。

予測平均医療費削減効果表示グラフ１７２０では、横軸に検査値１７２３が表示され、縦軸に予測平均医療費削減量が表示される。

予測平均医療費削減量は、指導サービス実施前の検査値に対応する予測平均医療費から指導サービス実施後の検査値に対応する予測平均医療費を減算した値であり、図２２で詳細を説明する。

なお、図２１では、一人当たり指導費用入力欄１７１１に入力された一人当たりの予算よりも大きい予測平均医療費削減量は、一人当たり指導費用入力欄１７１１に入力された一人当たりの予算よりも小さい予測平均医療費削減量よりも強調して表示される。具体的には、一人当たり指導費用入力欄１７１１に入力された一人当たりの予算よりも大きい予測平均医療費削減量を色付きで表示している。

予測平均医療費削減効果表示グラフ１７２０の下方にはサービス名出力欄１７２１が表示され、このサービス名出力欄１７２１には、各検査値の最も効果的な指導サービスの名称が表示される。最も効果的な指導サービスとは、検査値改善量情報１８００から検査値改善量情報レコードとして抽出されたレコードに含まれる指導サービス名１３０２に登録された識別子によって識別される指導サービスである。

人数分布グラフ１７２２では、横軸に検査値１７２３が表示され、縦軸に各検査値１７２３に属する加入者の人数が表示される。

予測平均医療費削減効果表示グラフ１７２０及び人数分布グラフ１７２２の右側には、指導対象者出力欄１７２４、及び指導サービス名出力欄１７２５が表示される。

指導対象者出力欄１７２４には、各重症度のうち指導対象者選択処理で指導対象者として選択された加入者の数が表示される。指導サービス名出力欄１７２５には、指導対象者選択処理で指導対象者として選択された加入者に実施される指導サービスの名称が表示される。

なお、軽症及び中等症者の予測平均医療費削減効果表示グラフ１７３０及び１７４０並びに人数分布グラフ１７３１及び１７４１は、非発症者の予測平均医療費削減効果表示グラフ１７２０及び人数分布グラフ１７２２と同じであるので、説明を省略する。

また、軽症及び中等症者の指導対象者出力欄１７３４及び１７４４、並びに指導サービス名出力欄１７３５及び１７４５は、非発症者の指導対象者出力欄１７２４及び指導サービス名出力欄１７２５と同じであるので、説明を省略する。

指導対象者選択画面１７０１の下方には、指導対象者選択処理によって選択された指導対象者のリストを出力する対象者リスト出力ボタン１７５０が表示される。

図２２は、本発明の実施形態の指導対象者選択処理のフローチャートである。指導対象者選択処理は、指導対象者選択部１３０によって実行される。

まず、指導対象者選択部１３０は、レセプト記憶部１４０に記憶される図１１に示す重症度判定情報１１００、及び健診情報記憶部１４１に記憶される図９に示す健診情報９００をデータベース１０６からメモリ１０７へロードすることによって、取得する（１８００）。

次に、指導対象者選択部１３０は、重症度判定情報１１００及び健診情報９００を参照し、重症度及び検査値別の人数分布を算出し、各重症度の人数分布グラフ１７２２〜１７４２を表示する。

次に、指導対象者選択部１３０は、予算入力欄１７１０及び一人当たり指導費用入力欄１７１１に入力部１０２を介して入力された予算及び一人当たりの予算をメモリ１０７に読み込む（１８０１）。

次に、予測医療費削減効果算出部１３１は、重症度及び検査値が同じグループの予測平均医療費削減量を算出する（１８０２）。

具体的には、予測医療費削減効果算出部１３１は、医療費モデル記憶部１４３に記憶される図１４に示す医療費モデル１４００、及び検査値改善モデル記憶部１４４に記憶される図１９に示す検査値改善モデル１９００をデータベース１０６からメモリ１０７へロードする。

次に、予測医療費削減効果算出部１３１は、医療費モデル１４００及び検査値改善モデル１９００を参照し、重症度及び検査値別の予測平均医療費削減量を算出する。

具体的には、予測医療費削減効果算出部１３１は、医療費モデル１４００のレコードのうち、検査値改善モデル１９００の重症度及び検査値と同じレコードの予測平均医療費１００１に登録された医療費を指導サービス実施前医療費として取得する。

そして、予測医療費削減効果算出部１３１は、指導サービス実施前医療費を取得した検査値改善モデル１９００のレコードの平均血糖改善量１４０２に登録された改善量を取得する。そして、予測医療費削減効果算出部１３１は、指導サービス実施前医療費を取得した検査値改善モデル１９００のレコードの検査値から取得した改善量を減算し、改善検査値を算出する。次に、予測医療費削減効果算出部１３１は、医療費モデル１４００のレコードのうち、指導サービス実施前医療費を取得した重症度及び算出した改善検査値と一致するレコードの予測平均医療費１００１に登録された医療費を指導サービス実施後医療費として取得する。

そして、予測医療費削減効果算出部１３１は、取得した指導サービス実施前医療費から指導サービス実施後医療費を減算して、予測平均医療費削減量を算出する。

例えば、図１９に示す検査値改善モデル１９００の重症度６０２が軽症で、空腹時血糖５０４が「１１０」であるレコード１４１０では、平均血糖改善量１４０２には「５」が登録されているので、指導サービス実施後の改善検査値は「１０５」となる。したがって、医療費モデル１４００では、重症度６０２が軽症で空腹時血糖５０４が「１１０」の予測平均医療費１００１に登録された医療費が指導サービス実施前医療費として取得され、重症度６０２が軽症で空腹時血糖５０４が「１０５」の予測平均医療費１００１に登録された医療費が指導サービス実施後医療費として取得される。そして、指導サービス実施前医療費から指導サービス実施後医療費を減算した値が予測平均医療費削減量となる。

ステップ１８０２の処理で算出された予測平均医療費削減量は、図２１に示すように予測平均医療費削減効果表示グラフ１７２０として出力部１０３に表示される。これによって、指導サービスの実施による医療費の影響を一目で把握できる。

なお、ステップ１８０２の処理で、予測医療費削減効果算出部１３１は、図１９に示す検査値改善モデル１９００ではなく、図１８に示す検査値改善量情報１８００に基づいて削減量を算出し、算出した削減量で最も大きい削減量を予測平均医療費削減量としてもよい。

しかし、この場合、予測医療費削減効果算出部１３１は、同じ重症度及び検査値の加入者に実施されたすべての指導サービスの削減量を算出しなければならない。

このため、同じ重症度及び検査値の加入者に実施された指導サービスのうち最も効果的な指導サービスの改善量が登録された検査値改善モデル１９００をステップ１８０２の処理の実行前に予め作成し、当該検査値改善モデル１９０に基づいて予測平均医療費削減量を算出したほうが、処理効率がよくなる。

次に、費用対効果算出部１３２は、ステップ１８０２の処理で予測医療費削減効果算出部１３１によって算出された予測平均医療費削減量から、ステップ１８０１の処理で入力された一人当たり指導費用を減算し、費用対効果を算出する（１８０３）。

図２１に示す指導対象者選択画面１７０１の予測平均医療費削減効果表示グラフ１７２０〜１７４０では、算出された費用対効果が正である予測平均医療費削減量の棒グラフを、算出された費用対効果が負である予測平均医療費削減量の棒グラフよりも強調して表示するために、色付きで表示する。

次に、指導対象者選択部１３０は、費用対効果算出部１３２によって算出された費用対効果（予測平均医療費削減量）が最も大きい重症度及び検査値に属する加入者から指導対象者を一人ランダムに選択する（１８０４）。

ここで、費用対効果（予測平均医療費削減量）が最も大きい重症度及び検査値として、図２１に示す（１）のグループが選択されたとする。この場合、指導対象者選択部１３０は、（１）のグループに属する加入者から一人の加入者を指導対象者として選択し、（１）のグループに対応する人数分布グラフ１７３２の棒グラフを一人分黒く塗って表示する。また、指導対象者選択部１３０は、図１９に示す検査値改善モデル１９００を参照し、指導対象者として選択された加入者の重症度及び検査値と一致するレコードの指導サービス名１３０２に登録された指導サービスの識別子を取得し、取得した指導サービスの識別子を指導サービス名出力欄１７３５に表示する。

次に、指導対象者選択部１３０は、ステップ１８０４の処理で選択された指導対象者数と、ステップ１８０１の処理で入力された一人当たりの予算との積を総費用として算出する（１８０５）。

そして、指導対象者選択部１３０は、ステップ１８０５の処理で算出された総費用がステップ１８０１の処理で入力された予算よりも大きいか否かを判定する（１８０６）。

ステップ１８０６の処理で、総費用が予算以下であると判定された場合、ステップ１８０４の処理に戻って、指導対象者を一人選択する。指導対象者は、総費用が予算以下の最大となるまで選択される。

一方、ステップ１８０６の処理で、総費用が予算よりも大きいと判定された場合、指導対象者選択部１３０は、直前のステップ１８０４の処理で選択された指導対象者を指導対象者から除外し、選択された総指導対象者数を総指導対象者出力欄１７１２に、総費用を総費用出力欄１７１３に、総予測医療費削減量を総予測医療費削減効果出力欄１７１４に表示する（１８０７）。

また、指導対象者選択部１３０は、各重症度の指導対象者数を、指導対象者出力欄(非発症)１７２４、指導対象者出力欄(軽症)１７３４、及び指導対象者出力欄(中等症)１７４４に表示する。また、指導対象者選択部１３０は、各重症度の指導対象者として選択された加入者に実施される指導サービスを、それぞれ指導サービス名出力欄(非発症)１７２５、指導サービス名出力欄(軽症)１７３５、及び指導サービス名出力欄(中等症)１７４５に表示する。

さらに、指導対象者選択部１３０は、人数分布グラフ１７２２〜１７４２で指導対象者として選択された検査値に対応する棒グラフを強調して表示する。

指導対象者選択部１３０は、ユーザの対象者リスト出力ボタン１７５０の操作入力を入力部１０２を介して受け付けた場合、指導対象者の健保加入者ＩＤ等のリストを出力する。

以上によって、本発明の保健事業支援システムは、指導対象者選択部１３０が、検査値と予測医療費との関係を示す医療費モデル１４００と、検査値と検査値平均改善量との関係を示す検査値改善モデル１９００を参照し、指導サービスによる予測医療費削減量を算出するので、費用対効果の高い対象者を選択できる。

また、本発明の保健指導支援システムでは、指導対象者選択部１３０が、複数の指導サービスごとの予測医療費削減量を算出し、算出された予測医療費削減量を比較するので、費用対効果の高いサービスを選択できる。

また、本発明の保健指導支援システムでは、重症度判定部１１２が傷病名情報３００及び医薬品情報４００から傷病の重症度を判定し、医療費モデル作成部１１０が、重症度の遷移を考慮した医療費モデル１４００を作成するので、将来の医療費を精度よく予測できる。

また、本実施形態では、傷病分類が糖尿病である場合を例に説明したが、高血圧、及び脂質異常症等の生活習慣病にも適用でき、当該生活習慣病と関連性が高い検査値を使用すればよい。

また、本実施形態では、糖尿病に関連する検査値として空腹時血糖を用いたが、ＨｂＡ１ｃを用いてもよい。また、生活習慣病との関連が高い複数の検査値及び生活習慣を数値化した値等を用いてもよい。

１０１ 保健事業支援端末
１０２ 入力部
１０３ 出力部
１０４ ＣＰＵ
１０５ 記憶媒体
１０６ データベース
１０７ メモリ
１１０ 医療費モデル作成部
１１１ レセプト情報分類部
１１２ 重症度判定部
１１３ 重症度別医療費算出部
１１４ 遷移確率算出部
１２０ 検査値改善モデル作成部
１２１ 検査値改善量算出部
１３０ 指導対象者選択部
１３１ 予測医療費削減効果算出部
１３２ 費用対効果算出部
１４０ レセプト記憶部
１４１ 健診情報記憶部
１４２ 指導情報記憶部
１４３ 医療費モデル記憶部
１４４ 検査値改善モデル記憶部

Claims (15)

1. 健康保険加入者の傷病名情報と前記健康保険加入者に対して行われた医療行為情報と当該医療行為の費用情報とを含むレセプト情報、前記健康保険加入者の健康診断による検査値を含む健診情報、及び前記健康保険加入者に対して実施された保健指導を特定可能な保健指導情報を記憶するデータベース部にアクセス可能な計算機を備え、前記計算機が保健指導対象者を選択する保健事業支援システムであって、
   前記計算機は、演算処理を実行するプロセッサと、前記プロセッサに接続され、前記データベース部に記憶された情報がロードされるメモリと、を備え、
   前記プロセッサが、前記レセプト情報及び前記健診情報に基づいて、前記重症度及び検査値が同じ前記健康保険加入者のグループごとの予測医療費を示す医療費モデルを作成し、前記作成された医療費モデルを前記データベース部に記憶する医療費モデル作成部と、
   前記プロセッサが、前記レセプト情報、前記健診情報、及び前記保健指導情報に基づいて、前記保健指導による前記検査値の改善量を前記重症度及び前記検査値が同じ前記健康保険加入者のグループごとに算出し、前記算出された改善量を示す検査値改善モデルを作成し、前記作成された検査値改善モデルを前記データベースに記憶する検査値改善モデル作成部と、
   前記プロセッサが、前記医療費モデル及び前記検査値改善モデルに基づいて、前記保健指導による予測医療費削減量を前記重症度及び前記検査値が同じ前記健康保険加入者のグループごとに算出する予測医療費削減効果算出部と、
   前記プロセッサが、前記予測医療費削減効果算出部によって算出された前記予測医療費削減量が高いグループに属する健康保険加入者を保健指導対象者として選択する指導対象者選択部と、を備え、
   前記予測医療費削減効果算出部は、
   前記医療費モデルを参照し、前記グループの予測医療費を保健指導前予測医療費として取得し、
   前記検査値改善モデルを参照し、前記保健指導前予測医療費を取得した前記検査値に対応する前記保健指導後の検査値である保健指導後検査値を取得し、
   前記保健指導前予測医療費を取得した前記重症度及び前記保健指導後検査値の予測医療費を保健指導後予測医療費として取得し、
   前記保健指導前予測医療費から前記保健指導後医療費を減算して、前記予測医療費削減量を算出することを特徴とする保健事業支援システム。
2. 前記指導対象者の一人当たりの前記保健指導の費用である指導費用の入力を受け付ける入力部と、
   前記予測医療費削減効果算出部によって算出された前記重症度及び前記検査値が同じ前記健康保険加入者のグループごとの前記予測医療費削減量の表示データを作成する表示データ作成部と、を備え、
   前記予測医療費削減効果算出部は、前記入力部が受け付けた前記指導費用よりも大きい前記予測医療費削減量を、前記入力部が受け付けた前記指導費用よりも小さい前記予測医療費削減量よりも強調する前記表示データを前記表示データ部に作成させることを特徴とする請求項１に記載の保健事業支援システム。
3. 前記医療費モデル作成部は、
   前記レセプト情報に含まれる傷病名情報に基づいて、所定の傷病分類に属する傷病名情報の前記医療行為情報を抽出することによって、前記傷病分類ごとに前記医療行為情報を分類した医療行為分類情報を作成し、前記作成された医療行為分類情報を前記データベース部に記憶するレセプト情報分類部と、
   前記レセプト情報に含まれる前記傷病名情報及び前記医療行為情報に基づいて、前記健康保険加入者の前記傷病分類における重症度を判定し、前記健康保険加入者ごとの重症度を示す重症度判定情報を作成し、前記作成された重症度判定情報を前記データベース部に記憶する重症度判定部と、
   前記医療行為分類情報及び前記重症度判定情報に基づいて、前記重症度ごとの平均医療費を算出する重症度別医療費算出部と、
   前記重症度判定情報及び前記健診情報に基づいて前記健康保険加入者を前記重症度及び前記検査値が同じグループに分類し、前記グループの各重症度への遷移確率を算出し、重症度遷移確率情報を作成し、前記作成された重症度遷移確率情報を前記データベース部に記憶する遷移確率算出部と、を有し、
   前記遷移確率算出部は、
   前記重症度判定情報及び前記健診情報に基づいて、前記健康保険加入者を、所定の第１時期の前記重症度及び前記検査値が同じグループに分類し、
   前記グループに属する健康保険加入者の前記第１時期よりも後の第２時期の重症度を、前記重症度判定情報に基づいて特定し、
   前記第２時期の各重症度が同じ前記健康保険加入者の人数と前記グループに属する前記健康保険加入者の人数との比を算出することによって、前記遷移確率を算出し、
   前記医療費モデル作成部は、前記重症度遷移確率情報に基づいて前記グループが前記第２時期以降に遷移する重症度を特定し、前記特定した重症度に対応する医療費を前記重症度別医療費情報に基づいて予測平均医療費として算出し、前記医療費モデルを作成することを特徴とする請求項１及び請求項２に記載の保健事業支援システム。
4. 前記医療費モデル作成部は、乱数を発生させて、前記発生した乱数と前記重症度遷移確率情報の各重症度の遷移確率とに基づいて前記第２時期以降に遷移する重症度を特定することを特徴とする請求項３に記載の保健事業支援システム。
5. 前記検査値改善モデル作成部は、前記重症度及び検査値が同じ前記健康保険加入者のグループに複数種類の保健指導が実施され、前記保健指導の種類によって改善量が異なる場合、前記検査値が最も大きい保健指導の改善量を抽出して、前記検査値改善モデルを作成することを特徴とする請求項１〜請求項４に記載の保健事業支援システム
6. 前記検査値改善モデル作成部は、
   前記保健指導による前記検査値の改善量を前記重症度及び前記検査値が同じ前記健康保険加入者のグループごとに算出する場合、前記改善量の誤差を算出し、
   前記グループごとの改善量が前記保健指導によって異なる場合、前記誤差が所定値よりも小さく、かつ、前記検査値が最も大きい保健指導の改善量を抽出して、前記検査値改善モデルを作成することを特徴とする請求項５に記載の保健事業支援システム。
7. 前記予測医療費削減効果算出部によって算出された前記重症度及び前記検査値が同じ前記健康保険加入者のグループごとの前記予測医療費削減量を表示する表示データを作成する表示データ作成部を備え、
   前記指導対象者選択部は、
   前記検査値改善モデルを参照し、前記保健指導対象者として選択した健康保険加入者に実施される保健指導を、当該健康保険加入者が属するグループの前記重症度及び前記検査値における前記改善量が最も大きい保健指導に決定し、
   前記決定された保健指導を表示する前記表示データを前記表示データ作成部に作成させることを特徴とする請求項１〜請求項６に記載の保健事業支援システム。
8. 健康保険加入者の傷病名情報と前記健康保険加入者に対して行われた医療行為情報と当該医療行為の費用情報とを含むレセプト情報、前記健康保険加入者の健康診断による検査値を含む健診情報、及び前記健康保険加入者に対して実施された保健指導を特定可能な保健指導情報を記憶したデータベース部にアクセス可能な計算機における保健指導対象者を選択する保健事業支援方法であって、
   前記計算機は、演算処理を実行するプロセッサと、前記プロセッサに接続され、前記データベースに記憶された情報がロードされるメモリと、を備え、
   前記方法は、
   前記プロセッサが、前記レセプト情報及び前記健診情報に基づいて、前記健康保険加入者の重症度及び検査値が同じ前記健康保険加入者のグループごとの予測医療費を示す医療費モデルを作成し、前記作成された医療費モデルを前記データベース部に記憶する医療費モデル作成ステップと、
   前記プロセッサが、前記レセプト情報、前記健診情報、及び前記保健指導情報に基づいて、前記保健指導による前記検査値の改善量を前記重症度及び前記検査値が同じ前記健康保険加入者のグループごとに算出し、前記算出された改善量を示す検査値改善モデルを作成し、前記作成された前記データベース部に記憶する検査値改善モデル作成ステップと、
   前記プロセッサが、前記医療費モデル及び前記検査値改善モデルに基づいて、前記保健指導による予測医療費削減量を前記重症度及び前記検査値が同じ前記健康保険加入者のグループごとに算出する予測医療費削減量算出ステップと、
   前記プロセッサが、前記予測医療費削減量算出ステップによって算出された前記予測医療費削減量が高いグループに属する健康保険加入者を保健指導対象者として選択する指導対象者選択ステップと、を含み、
   前記予測医療費削減量算出ステップは、
   前記医療費モデルを参照し、前記グループの予測医療費を保健指導前予測医療費として取得し、
   前記検査値改善モデルを参照し、前記保健指導前予測医療費を取得した前記検査値に対応する前記保健指導後の検査値である保健指導後検査値を取得し、
   前記保健指導前予測医療費を取得した前記重症度及び前記保健指導後検査値の予測医療費を保健指導後予測医療費として取得し、
   前記保健指導前予測医療費から前記保健指導後医療費を減算して、前記予測医療費削減量を算出することを特徴とする保健事業支援方法。
9. 前記方法は、
   前記指導対象者の一人当たりの前記保健指導の費用である指導費用の入力を受け付ける入力ステップと、
   前記予測医療費削減量算出ステップによって算出された前記重症度及び前記検査値が同じ前記健康保険加入者のグループごとの前記予測医療費削減量の表示データを作成する表示データ作成ステップと、を含み、
   前記表示データ作成ステップは、前記入力ステップで受け付けた前記指導費用よりも大きい前記予測医療費削減量を、前記入力ステップで受け付けた前記指導費用よりも小さい前記予測医療費削減量よりも強調する前記表示データを作成することを特徴とする請求項８に記載の保健事業支援方法。
10. 前記医療費モデル作成ステップは、
    前記レセプト情報に含まれる傷病名情報に基づいて、所定の傷病分類に属する傷病名情報の前記医療行為情報を抽出することによって、前記傷病分類ごとに前記医療行為情報を分類した医療行為分類情報を作成し、前記作成された医療行為分類情報を前記データベース部に記憶するレセプト情報分類ステップと、
    前記レセプト情報に含まれる前記傷病名情報及び前記医療行為情報に基づいて、前記健康保険加入者の前記傷病分類における重症度を判定し、前記健康保険加入者ごとの重症度を示す重症度判定情報を作成し、前記作成された重症度判定情報を前記データベース部に記憶する重症度判定ステップと、
    前記医療行為分類情報及び前記重症度判定情報に基づいて、前記重症度ごとの平均医療費を算出する重症度別医療費算出ステップと、
    前記重症度判定情報及び前記健診情報に基づいて前記健康保険加入者を前記重症度及び前記検査値が同じグループに分類し、前記グループの各重症度への遷移確率を算出し、重症度遷移確率情報を作成し、前記作成された重症度遷移確率情報を前記データベース部に記憶する遷移確率算出ステップと、を含み、
    前記遷移確率算出ステップは、
    前記重症度判定情報及び前記健診情報に基づいて、前記健康保険加入者を、所定の第１時期の前記重症度及び前記検査値が同じグループに分類し、
    前記グループに属する健康保険加入者の前記第１時期よりも後の第２時期の重症度を、前記重症度判定情報に基づいて特定し、
    前記第２時期の各重症度が同じ前記健康保険加入者の人数と前記グループに属する前記健康保険加入者の人数との比を算出することによって、前記遷移確率を算出し、
    前記医療費モデル作成ステップは、前記重症度遷移確率情報に基づいて前記グループが前記第２時期以降に遷移する重症度を特定し、前記特定した重症度に対応する医療費を前記重症度別医療費情報に基づいて予測平均医療費として算出し、前記医療費モデルを作成することを特徴とする請求項８及び請求項９に記載の保健事業支援方法。
11. 前記医療費モデル作成ステップは、乱数を発生させて、前記発生した乱数と前記重症度遷移確率情報の各重症度の遷移確率に基づいて、前記第２時期以降に遷移する重症度を予測することを特徴とする請求項１０に記載の保健事業支援方法。
12. 前記検査値改善モデル作成ステップは、前記重症度及び検査値が同じ前記健康保険加入者のグループに複数種類の保健指導が実施され、前記保健指導の種類によって改善量が異なる場合、前記検査値が最も大きい保健指導の改善量を抽出して、前記検査値改善モデルを作成することを特徴とする請求項８〜請求項１１に記載の保健事業支援方法
13. 前記検査値改善モデル作成ステップは、
    前記保健指導による前記検査値の改善量を前記重症度及び前記検査値が同じ前記健康保険加入者のグループごとに算出する場合、前記改善量の誤差を算出し、
    前記グループごとの改善量が前記保健指導によって異なる場合、前記誤差が所定値よりも小さく、かつ、前記検査値が最も大きい保健指導の改善量を抽出して、前記検査値改善モデルを作成することを特徴とする請求項１２に記載の保健事業支援方法。
14. 前記方法は、前記予測医療費削減量算出ステップによって算出された前記重症度及び前記検査値が同じ前記健康保険加入者のグループごとの前記予測医療費削減量を表示する表示データ作成ステップを含み、
    前記指導対象者選択ステップは、前記検査値改善モデルを参照し、前記保健指導対象者として選択した健康保険加入者に実施される保健指導を、当該健康保険加入者が属するグループの前記重症度及び前記検査値における前記改善量が最も大きい保健指導に決定し、
    前記表示データ作成ステップは、前記決定された保健指導を表示する前記表示データを作成することを特徴とする請求項８〜請求項１３に記載の保健事業支援方法。
15. プロセッサと、前記プロセッサに接続されたメモリと、を備える計算機に、健康保険加入者の傷病名情報と前記健康保険加入者に対して行われた医療行為情報と当該医療行為の費用情報とを含むレセプト情報、前記健康保険加入者の健康診断による検査値を含む健診情報、及び前記健康保険加入者に対して実施された保健指導を特定可能な保健指導情報を記憶するデータベース部にアクセス可能な計算機に保健指導対象者を選択させる保健事業支援プログラムであって、
    前記計算機は、演算処理を実行するプロセッサと、前記プロセッサに接続され、前記データベース部に記憶された情報がロードされるメモリと、を備え、
    前記プログラムは、
    前記レセプト情報及び前記健診情報に基づいて、前記健康保険加入者の重症度及び検査値が同じ前記健康保険加入者のグループごとの予測医療費を示す医療費モデルを前記プロセッサに作成させ、前記作成された医療費モデルを前記データベース部に記憶させる医療費モデル作成部と、
    前記レセプト情報、前記健診情報、及び前記保健指導情報に基づいて、前記保健指導による前記検査値の改善量を前記重症度及び前記検査値が同じ前記健康保険加入者のグループごとに算出し、前記算出された改善量を示す検査値改善モデルを前記プロセッサに作成させ、前記作成された検査値改善モデルを前記データベース部に記憶させる検査値改善モデル作成部と、
    前記医療費モデル及び前記検査値改善モデルに基づいて、前記保健指導による予測医療費削減量を前記重症度及び前記検査値が同じ前記健康保険加入者のグループごとに前記プロセッサに算出させる予測医療費削減効果算出部と、
    前記予測医療費削減効果算出部によって算出された前記予測医療費削減量が高いグループに属する健康保険加入者を保健指導対象者として前記プロセッサに選択させる指導対象者選択部と、を備え、
    前記予測医療費削減効果算出部は、
    前記医療費モデルを参照し、前記グループの予測医療費を保健指導前予測医療費として前記プロセッサに取得させ、
    前記検査値改善モデルを参照し、前記保健指導前予測医療費を取得した前記検査値に対応する前記保健指導後の検査値である保健指導後検査値を前記プロセッサに取得させ、
    前記保健指導前予測医療費を取得した前記重症度及び前記保健指導後検査値の予測医療費を保健指導後予測医療費として前記プロセッサに取得させ、
    前記保健指導前予測医療費から前記保健指導後医療費を減算して、前記予測医療費削減量をプロセッサに算出させることを特徴とする保健事業支援プログラム。

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