JP2014182472A - Health care support system, health care support method and health care support program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、健康診断データ及びレセプトデータに基づいて、健康管理を支援するための健康管理支援システム、健康管理支援方法及び健康管理支援プログラムに関するものである。 The present invention relates to a health management support system, a health management support method, and a health management support program for supporting health management based on health diagnosis data and receipt data.
今日、医療機関におけるレセプトの電子化が行なわれている。また、被保険者の健康診断についての受診結果についても電子化が行なわれつつある。そして、これらの情報を用いて、医療情報を提供する技術が検討されている。例えば、保健指導・介入対象者等をリストアップする医療情報処理システムが検討されている(例えば、特許文献1を参照。)。この文献に記載された技術においては、レセプトデータ保持部、健康診断データ保持部、医療機関に受診したときの検査データ保持部等を有する医療情報処理システムを用いる。そして、レセプトデータと健康診断データを個人毎に突合させ、各個人のレセプトの傷病名ごとに受診日、受診回数、費用、一定期間内の受診回数を整理したデータと、健診結果データの中から、閾値を外れるものを検出する。そして、保険者等が被保険者に対して健康指導・介入を行なう対象者を選択する。 Today, electronic reception is being performed in medical institutions. In addition, the results of medical checkups for insured persons are being digitized. And the technique which provides medical information using such information is examined. For example, a medical information processing system that lists health guidance / intervention subjects has been studied (see, for example, Patent Document 1). In the technique described in this document, a medical information processing system having a receipt data holding unit, a health diagnosis data holding unit, a test data holding unit when a medical institution is consulted, and the like are used. Then, the receipt data and health check data are collated for each individual. From the above, those that deviate from the threshold are detected. Then, the insurer or the like selects a target person who will give health guidance / intervention to the insured.
また、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も検討されている(例えば、特許文献2を参照。)。この文献に記載された技術においては、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を用いて、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。更に、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。そして、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し、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。 In addition, a health business support system that predicts a medical cost reduction effect by health guidance and selects a guidance subject who is highly cost-effective has been studied (for example, see Patent Document 2). In the technology described in this document, the severity and test values of health insurance subscribers using a health business support system that selects health guidance subjects based on the receipt information, medical examination information, and health guidance information. A medical cost model indicating the predicted medical cost for each is created. Further, a test value improvement model indicating the severity and the improvement amount for each test value is created. Then, a predicted medical cost reduction amount by health guidance is calculated for each severity and test value, and a health insurance subscriber who belongs to the severity and test value having a high predicted medical cost reduction amount is selected as a health guidance target person.
保険者においては、被保険者の健康を維持、管理するとともに、健康増進、疾病予防による医療費の削減を図ることが大切である。しかしながら、健康増進、疾病予防に向けた保健事業施策は様々であり、効果的な施策の策定が難しいことがある。 For insurers, it is important to maintain and manage the health of the insured, and to reduce health care costs through health promotion and disease prevention. However, there are various health business measures for health promotion and disease prevention, and it may be difficult to formulate effective measures.
本発明は、上記問題点を解決するためになされたものであり、その目的は、健康診断データ及びレセプトデータに基づいて、健康管理を支援するための健康管理支援システム、健康管理支援方法及び健康管理支援プログラムを提供することにある。 The present invention has been made to solve the above-described problems, and its purpose is to provide a health management support system, a health management support method, and health for supporting health management based on health checkup data and receipt data. To provide a management support program.
(1)上記課題を解決するための健康管理支援システム、健康管理支援方法、健康管理支援プログラムであって、所属組織の階層毎に、被保険者のレセプトデータを記録したレセプトデータ記憶部と、前記被保険者の健康診断データを記録した健診結果データ記憶部と、各所属の健康管理を支援する制御部とを備え、前記制御部が、評価時期毎に、前記健診結果データ記憶部に記録された健康診断データについて、特定ルールに基づいて健診結果を分類し、前記分類に属する健診結果の被保険者について、前記レセプトデータ記憶部に記録されたレセプトデータを用いて、前記健診結果に対応した関連医療を特定し、前記関連医療の医療費の統計値を算出するモニタリング処理を実行し、前記モニタリング処理における評価時期毎の評価結果を比較し、この比較結果を出力する。これにより、被保険者のレセプトデータ及び健診結果データを用いて、医療費を評価することができる。 (1) A health management support system, a health management support method, and a health management support program for solving the above-described problems, wherein a receipt data storage unit that records the insured person's receipt data for each hierarchy of the organization to which the organization belongs; The medical examination result data storage unit that records the medical examination data of the insured person, and a control unit that supports health management of each affiliation, and the control unit stores the medical examination result data storage unit for each evaluation period The medical examination data recorded in the medical examination data is classified based on a specific rule, and the insured of the medical examination results belonging to the classification, using the receipt data recorded in the receipt data storage unit, The related medical treatment corresponding to the medical examination result is identified, the monitoring process for calculating the statistical value of the medical cost of the related medical care is executed, and the evaluation result for each evaluation period in the monitoring process Comparison, and outputs the comparison result. Thereby, medical expenses can be evaluated using the insured person's receipt data and medical examination result data.
(2)更に、健診結果に含まれる健康診断項目に対応して、発症する可能性がある傷病の医療費情報を記録した傷病情報記憶部を備えており、前記傷病情報記憶部を用いて、前記健診結果に対応する傷病の医療費情報を特定し、前記傷病について将来の医療費を予測することが好ましい。これにより、健診結果に対応して、将来の医療費を予測することができる。 (2) Furthermore, the medical information of the injury and illness which has the possibility to develop corresponding to the medical examination item included in the medical examination result is provided, and the injury and illness information storage unit is recorded. It is preferable to specify medical cost information for the wound corresponding to the health check result and to predict a future medical cost for the wound. Thereby, future medical expenses can be predicted corresponding to the medical examination result.
(3)更に、健診結果に対応して、発症する可能性がある傷病について予防する保健指導情報を記録した保健指導情報記憶部を備えており、前記保健指導情報記憶部を用いて、前記健診結果に対応した保健指導情報を出力することが好ましい。これにより、健診結果に対応して、医療費を軽減する保健指導を提案することができる。 (3) Furthermore, it comprises a health guidance information storage unit that records health guidance information for preventing injuries and diseases that may develop in response to a medical examination result, and using the health guidance information storage unit, It is preferable to output health guidance information corresponding to the medical examination result. Thereby, the health guidance which reduces medical expenses corresponding to a medical examination result can be proposed.
(4)更に、前記傷病情報記憶部には、レセプトデータに含まれるレセプト項目に対応して、傷病の発症や拡大を予防するための保健指導情報が記録されており、前記レセプトデータに含まれるレセプト項目についての評価指標を算出し、前記評価指標と基準値との乖離度が大きい前記レセプトデータに関するレセプト項目を特定し、前記保健指導情報記憶部を用いて、前記レセプト項目に対応した保健指導情報を出力することが好ましい。これにより、乖離度が大きいレセプトデータに基づいて、保健指導を提案することができる。 (4) Furthermore, health guidance information for preventing the onset and spread of wounds is recorded in the wound information storage unit corresponding to the receipt items included in the receipt data, and is included in the receipt data. An evaluation index for the receipt item is calculated, a receipt item for the receipt data having a large degree of divergence between the evaluation index and a reference value is specified, and the health guidance corresponding to the receipt item using the health guidance information storage unit It is preferable to output information. Thereby, health guidance can be proposed based on the receipt data having a large degree of deviation.
(5)更に、前記健康診断データに含まれる健康診断項目について評価指標を算出し、前記評価指標と基準値との乖離度が大きい前記健康診断データの被保険者のレセプトデータを基づいて、関連医療の診療状況を特定し、前記診療状況に基づいて、将来の医療費を予測し、前記保健指導情報記憶部を用いて、前記医療費に基づいて、保健指導情報を出力することが好ましい。これにより、乖離度が大きい健康診断データに基づいて、保健指導を提案することができる。 (5) Further, an evaluation index is calculated for the health check items included in the health check data, and the relatedness is calculated based on the insured's receipt data of the health check data with a large degree of deviation between the evaluation index and a reference value. It is preferable that a medical treatment status is specified, a future medical cost is predicted based on the medical status, and health guidance information is output based on the medical cost using the health guidance information storage unit. Thereby, health guidance can be proposed based on the health diagnosis data having a large degree of deviation.
(6)更に、前記健康診断データに含まれる健診項目の統計指標と、前記レセプトデータに含まれるレセプト項目の統計指標との相関性を算出し、相関性が、所定の基準値よりも高い健診項目を特定し、前記保健指導情報記憶部を用いて、前記医療費に基づいて保健指導情報を出力することが好ましい。これにより、健診結果データとレセプトデータとの相関性を考慮して、保健指導を提案することができる。 (6) Further, the correlation between the statistical index of the medical examination item included in the medical examination data and the statistical index of the reception item included in the receipt data is calculated, and the correlation is higher than a predetermined reference value It is preferable to specify a medical examination item and output the health guidance information based on the medical cost using the health guidance information storage unit. Thereby, health guidance can be proposed in consideration of the correlation between the medical examination result data and the receipt data.
(7)更に、前記階層に属する被保険者に対して行なわれた保健指導の実績を取得し、前記保健指導の前後のレセプトデータ、又は健診結果データの少なくとも一方を取得し、前記保健指導前のレセプトデータと前記保健指導後のレセプトデータとの比較、又は前記保健指導前の健診結果データと前記保健指導後の健診結果データとの比較の少なくとも一方に基づいて、前記保健指導の有効性に関する情報を生成することが好ましい。これにより、保健指導実績の有効性を評価することができる。 (7) Furthermore, the results of health guidance given to the insured belonging to the hierarchy are acquired, and at least one of receipt data before and after the health guidance or medical examination result data is acquired, and the health guidance is acquired. Based on at least one of the comparison between the previous receipt data and the receipt data after the health guidance, or the comparison between the health examination result data before the health guidance and the health examination result data after the health guidance, the health guidance It is preferable to generate information regarding effectiveness. Thereby, the effectiveness of the health guidance results can be evaluated.
本発明によれば、健康診断データ及びレセプトデータに基づいて、健康管理を支援することができる。 According to the present invention, health management can be supported based on health checkup data and receipt data.
以下、図1〜図8を用いて、健康管理支援システム、健康管理支援方法及び健康管理支援プログラムを具体化した一実施形態を説明する。本実施形態では、健康保険が適用される組織の従業者(被保険者)の健康診断受診結果データ(健診結果データ)や診療報酬明細書データ(レセプトデータ)を取得し、これらのデータに基づいて、被保険者に対する保健指導を行なう場合を想定する。本実施形態における組織は、複数の階層から構成される場合を想定する。例えば、上位階層から、順番に、事業所、部門、課等の各階層から構成される。 Hereinafter, an embodiment in which a health management support system, a health management support method, and a health management support program are embodied will be described with reference to FIGS. In the present embodiment, health examination consultation result data (medical examination result data) and medical fee remuneration statement data (receipt data) of an employee (insured person) of an organization to which health insurance is applied are acquired, and these data are stored in these data. Based on this, it is assumed that health guidance is given to the insured. It is assumed that the organization in this embodiment is composed of a plurality of hierarchies. For example, it is composed of each hierarchy of offices, departments, sections, etc. in order from the upper hierarchy.
図1に示すように、本実施形態では、担当者端末10に接続された健康管理支援サーバ20を用いる。
担当者端末10は、各事業所において健康管理や保健指導を行なう担当者(例えば、保険者)が用いるコンピュータ端末である。この担当者端末10は、出力部や入力部を備えている。出力部は各種情報を出力するための手段であり、ディスプレイ等により構成される。また、入力部は各種情報を入力するための手段であり、キーボードやポインティングデバイス等により構成される。
As shown in FIG. 1, in this embodiment, a health
The person-in-
健康管理支援サーバ20は、被保険者の健康管理支援を行なうためのコンピュータシステムである。健康管理支援サーバ20は、制御部21、基本情報記憶部22、レセプトデータ記憶部23、健診結果データ記憶部24、保健指導状況記憶部25、評価情報記憶部26を備えている。
The health
制御部21は、CPU、RAM及びROM等のメモリ等を備えた制御手段を有し、健康管理や保健指導を行なう処理を実行する。このための健康管理支援プログラムを実行することにより、制御部21は、管理部211、評価部212、モニタリング部213、将来予測部214、保健指導支援部215として機能する。
The
管理部211は、担当者端末10からの指示に基づいて保健指導情報を提供する処理を実行する。管理部211は、異常値を取り除くために、正常値の範囲を定める関数(例えば、〔平均値±k*標準偏差〕)に関するデータを保持している。
The
評価部212は、レセプトデータや健診結果データを評価することにより、保健指導候補を決定する処理を実行する。評価部212は、各指標の乖離度を評価するための基準値に関するデータを保持している。また、各健診項目について、「問題なし」、「やや問題あり」、「問題あり」の各分類を判定するための基準範囲に関するデータを保持している。
The
モニタリング部213は、レセプトデータや健診結果データに基づいて、医療機関受診状況や健診受診状況に関する情報を提供する処理を実行する。
将来予測部214は、レセプトデータや健診結果データに基づいて、将来の医療費を予測し、この予測に基づいて保健指導候補を特定する処理を実行する。
The
The
保健指導支援部215は、保健指導状況に応じて、保健指導の有効性に関する情報を提供する処理を実行する。この保健指導支援部215は、組織において保健指導の効果の有無を判定するための基準数に関するデータを保持している。
The health
図2(a)に示すように、基本情報記憶部22には、レセプトデータや健診結果データについての評価を行なうための各種テーブル(指標算出テーブル221、傷病テーブル222、保健指導テーブル223)が記録されている。この各種テーブルは、サービスの提供に先立ち、登録される。
As shown in FIG. 2A, the basic
指標算出テーブル221は、レセプトデータや健診結果データについての指標項目に関連付けて、指標値を算出するための指標算出関数に関するデータを記憶している。
傷病テーブル222は、傷病情報記憶部として機能し、傷病名と、レセプトや健診結果に含まれる項目とを関連付けるための情報を記憶している。具体的には、傷病名に関連付けて、健診結果に含まれる健診項目の項目値や、レセプトに含まれる傷病名(関連傷病を含む)や診療内容(診療行為、医薬品、特定器材等)に関するデータが記録されている。更に、傷病テーブル222には、各傷病の治療に必要な医療費(統計値)が記録されている。
The index calculation table 221 stores data related to the index calculation function for calculating the index value in association with the index items for the receipt data and the medical examination result data.
The injury and illness table 222 functions as an injury and illness information storage unit, and stores information for associating an injury and illness name with an item included in a receipt or a medical examination result. Specifically, in relation to the name of the wound, the value of the health check item included in the health check result, the name of the wound (including the related wound) included in the receipt, and the medical treatment content (medical practice, pharmaceuticals, specified equipment, etc.) Data on is recorded. Further, the medical expenses (statistical values) necessary for the treatment of each sickness and disease are recorded in the sickness and sickness table 222.
保健指導テーブル223は、保健指導情報記憶部として機能し、傷病の発症や拡大を予防するために行なわれる健康指導情報を記憶している。具体的には、発症する可能性がある傷病名に関連付けて、保健指導内容、各保健指導に必要な費用に関するデータが記録されている。 The health guidance table 223 functions as a health guidance information storage unit, and stores health guidance information that is performed in order to prevent the onset and spread of injury and illness. Specifically, data relating to the contents of health guidance and costs necessary for each health guidance are recorded in association with names of injuries and diseases that may develop.
図2(b)に示すように、レセプトデータ記憶部23には、医療機関における被保険者の診療記録についてのレセプトデータ230が記録される。このレセプトデータ230は、各保険者からレセプトデータを取得した場合に記録される。レセプトデータ230は、年月日、組織コード、被保険者コード、傷病名、診療内容、点数に関するデータを含んで構成される。
As shown in FIG. 2 (b), the
年月日データ領域には、レセプトデータが登録された年月日に関するデータが記録される。
組織コードデータ領域には、被保険者が属する所属組織を特定するための識別子に関するデータが記録される。本実施形態では、組織コードとして、被保険者の所属組織について、上位階層から下位階層までの各階層を特定できる識別子を用いる。例えば、上位階層から、順番に、被保険者が属する事業所、部門、課等の各階層を特定できる組織コードを用いる。
Data related to the date on which the receipt data is registered is recorded in the date data area.
In the organization code data area, data relating to an identifier for specifying the organization to which the insured belongs is recorded. In the present embodiment, as the organization code, an identifier that can identify each layer from the upper layer to the lower layer is used for the organization to which the insured belongs. For example, an organization code that can specify each hierarchy such as a business office, a department, and a section to which the insured belongs in order from the upper hierarchy.
被保険者コードデータ領域には、被保険者を特定するための識別子に関するデータが記録される。
傷病名データ領域には、この被保険者が医療機関において診療を受けた傷病を特定するための識別子に関するデータが記録される。
In the insured person code data area, data relating to an identifier for identifying the insured person is recorded.
In the injury and illness name data area, data relating to an identifier for identifying the injury or illness that the insured has received medical care at a medical institution is recorded.
診療内容データ領域には、医療機関において、被保険者に対して行なわれた診療行為、医薬品、特定器材等を特定するための識別子に関するデータが記録される。
点数データ領域には、この診療内容によって生じた請求点数に関するデータが記録される。この点数に基づいて、医療費を算出することができる。
In the medical treatment content data area, data relating to an identifier for identifying a medical practice, medical supplies, specific equipment, etc. performed for an insured person in a medical institution is recorded.
In the score data area, data related to the claim score generated by the medical treatment contents is recorded. Based on this score, the medical cost can be calculated.
図2(c)に示すように、健診結果データ記憶部24には、被保険者の健康診断結果についての健診結果データ240が記録される。この健診結果データ240は、各保険者から健診結果データを取得した場合に記録される。健診結果データ240は、年月日、組織コード、被保険者コード、健診項目、項目値に関するデータを含んで構成される。
As shown in FIG. 2C, the medical
年月日データ領域には、この健診結果データが登録された年月日に関するデータが記録される。
組織コードデータ領域には、被保険者が属する所属組織を特定するための識別子に関するデータが記録される。この組織コードにおいても、被保険者の所属組織について、上位階層から下位階層までの各階層を特定できる識別子を用いる。
In the year / month / day data area, data related to the date / year on which the medical examination result data is registered is recorded.
In the organization code data area, data relating to an identifier for specifying the organization to which the insured belongs is recorded. Also in this organization code, an identifier that can identify each layer from the upper layer to the lower layer is used for the organization to which the insured belongs.
被保険者コードデータ領域には、被保険者を特定するための識別子に関するデータが記録される。
健診項目データ領域には、健康診断において、診断される項目を特定するための識別子に関するデータが記録される。
項目値データ領域には、この健診項目の測定値(健診結果)に関するデータが記録される。
In the insured person code data area, data relating to an identifier for identifying the insured person is recorded.
In the medical examination item data area, data relating to an identifier for specifying an item to be diagnosed in the medical examination is recorded.
In the item value data area, data relating to the measurement value (checkup result) of this checkup item is recorded.
図2(d)に示すように、保健指導状況記憶部25には、被保険者に対する保健指導実績についての保健指導状況データ250が記録される。この保健指導状況データ250は、各保険者から保健指導データを取得した場合に記録される。保健指導状況データ250は、組織コード、被保険者コード、保健指導時期、保健指導内容に関するデータを含んで構成される。
As shown in FIG. 2D, the health guidance
組織コードデータ領域には、保健指導が行なわれた被保険者が属する所属組織を特定するための識別子に関するデータが記録される。この組織コードにおいても、被保険者の所属組織について、上位階層から下位階層までの各階層を特定できる識別子を用いる。 In the organization code data area, data relating to an identifier for identifying the organization to which the insured person who has received health guidance belongs is recorded. Also in this organization code, an identifier that can identify each layer from the upper layer to the lower layer is used for the organization to which the insured belongs.
被保険者コードデータ領域には、被保険者を特定するための識別子に関するデータが記録される。
保健指導時期データ領域には、保健指導を行なった時期(開始時期や終了時期)に関するデータが記録される。
保健指導内容データ領域には、保健指導の内容に関するデータが記録される。
In the insured person code data area, data relating to an identifier for identifying the insured person is recorded.
In the health guidance time data area, data related to the time (start time and end time) when health guidance is given is recorded.
In the health guidance content data area, data relating to the content of health guidance is recorded.
図2(e)に示すように、評価情報記憶部26には、被保険者のレセプトや健診結果に関する評価についての評価結果データ260やモニタリングデータ261が記録される。この評価結果データ260やモニタリングデータ261は、各種評価を行なった場合に記録される。評価結果データ260は、組織コード、年月、指標項目、指標値、乖離度に関するデータを含んで構成される。
As shown in FIG. 2 (e), the evaluation
組織コードデータ領域には、評価処理を行なった組織を特定するための識別子に関するデータが記録される。この組織コードにおいても、被保険者の所属組織について、上位階層から下位階層までの各階層を特定できる識別子を用いる。
年月データ領域には、評価処理の対象の年月に関するデータが記録される。
In the organization code data area, data relating to an identifier for identifying the organization that has performed the evaluation process is recorded. Also in this organization code, an identifier that can identify each layer from the upper layer to the lower layer is used for the organization to which the insured belongs.
In the year / month data area, data related to the year / month of the evaluation process is recorded.
指標項目データ領域には、レセプトや健診結果を評価する指標を特定するための識別子に関するデータが記録される。
指標値データ領域には、この組織において、指標項目について算出した統計値に関するデータが記録される。
In the index item data area, data relating to an identifier for specifying an index for evaluating a receipt or a medical examination result is recorded.
In the index value data area, data relating to statistical values calculated for index items in this organization is recorded.
乖離度データ領域には、この組織における指標値について、他の組織の指標値からの離散状況(乖離度)を示すデータが記録される。乖離度は、例えば、この組織における指標値を、この組織の上位階層の指標値で除算することにより算出することができる。 In the divergence degree data area, data indicating the discrete situation (degree of divergence) from the index values of other organizations is recorded for the index values in this organization. The degree of divergence can be calculated, for example, by dividing the index value in this organization by the index value in the upper hierarchy of this organization.
モニタリングデータ261は、組織コード、年月、医療機関受診状況、健診受診状況、前年比に関するデータを含んで構成される。
組織コードデータ領域には、被保険者が属する所属組織を特定するための識別子に関するデータが記録される。この組織コードにおいても、被保険者の所属組織について、上位階層から下位階層までの各階層を特定できる識別子を用いる。
The
In the organization code data area, data relating to an identifier for specifying the organization to which the insured belongs is recorded. Also in this organization code, an identifier that can identify each layer from the upper layer to the lower layer is used for the organization to which the insured belongs.
年月データ領域には、モニタリング処理の対象の年月に関するデータが記録される。
医療機関受診状況データ領域には、評価対象年月における医療機関受診状況(受診人数及び医療総額)データが記録される。
In the year / month data area, data related to the year / month of the monitoring process is recorded.
In the medical institution visit status data area, data on the medical institution visit status (the number of people visited and the total amount of medical care) in the evaluation target date is recorded.
健診受診状況データ領域には、評価対象年月における健診受診状況(受診人数)に関するデータが記録される。
前年比データ領域には、医療機関受診状況における時間的変化を示すデータが記録される。本実施形態では、今年度の受診人数や医療総額を、前年度の受診人数や医療総額で除算した比率を記録する。
In the health checkup reception status data area, data related to the health checkup reception status (number of people who have received medical checkup) in the evaluation target date is recorded.
In the year-on-year data area, data indicating temporal changes in the medical institution visit status is recorded. In the present embodiment, the ratio obtained by dividing the number of people visited and the total amount of medical care for this fiscal year by the number of people examined and the total amount of medical care for the previous year is recorded.
次に、上述したシステムにおいて、健康管理支援を行なうためのデータの登録について説明する。各種データを登録する場合、各事業者の担当者は、担当者端末10を用いて、健康管理支援サーバ20にアクセスする。
Next, registration of data for performing health management support in the above-described system will be described. When registering various data, the person in charge of each business operator accesses the health
(レセプトデータの登録)
レセプトデータを登録する場合、担当者端末10を用いて、レセプトデータを健康管理支援サーバ20にアップロードする。このレセプトデータには、医療機関の受診者(被保険者)、受診時期、傷病名及び診療内容に関する情報を含める。この場合、健康管理支援サーバ20の制御部21は、被保険者の所属組織の組織コードを設定したレセプトデータ230をレセプトデータ記憶部23に登録する。
(Registration of receipt data)
When registering the receipt data, the person-in-
(健診結果データの登録)
健診結果データを登録する場合、担当者端末10を用いて、健診結果データを健康管理支援サーバ20にアップロードする。この健診結果データには、健康診断の受診者(被保険者)、受診時期及び健診結果の内容に関する情報を含める。この場合、健康管理支援サーバ20の制御部21は、被保険者の所属組織の組織コードを設定した健診結果データ240を健診結果データ記憶部24に登録する。
(Registration of medical examination result data)
When registering the medical examination result data, the person in
(保健指導状況データの登録)
保健指導状況データを登録する場合、担当者端末10を用いて、保健指導データを健康管理支援サーバ20にアップロードする。この保健指導データには、保健指導の対象者(被保険者)、時期及び内容に関する情報を含める。この場合、健康管理支援サーバ20の制御部21は、被保険者の所属組織の組織コードを設定した保健指導状況データ250を保健指導状況記憶部25に記録する。
(Registration of health guidance status data)
When registering the health guidance status data, the health guidance data is uploaded to the health
(保健指導支援処理)
次に、図3を用いて、保健指導支援処理を説明する。ここでは、被保険者のレセプトデータや健康診断データを用いて、評価処理、モニタリング処理、将来予測処理、保健指導支援処理等を行なう。そして、これらの処理に基づいて、保健指導の内容を決定する。
(Health guidance support processing)
Next, the health guidance support process will be described with reference to FIG. Here, evaluation processing, monitoring processing, future prediction processing, health guidance support processing, and the like are performed using the insured person's receipt data and health check data. And based on these processes, the content of health guidance is determined.
ここでは、評価対象年月を特定し、被保険者の所属組織(全体、上位階層〜下位階層)において、順次、処理対象階層を特定し、この処理対象階層に以下の処理を繰り返す。
まず、健康管理支援サーバ20の制御部21は、異常値を取り除く処理を実行する(ステップS1−1)。具体的には、制御部21の管理部211は、評価対象年月、処理対象階層のレセプトデータ230及び健診結果データ240を、それぞれレセプトデータ記憶部23、健診結果データ記憶部24から取得する。そして、管理部211は、取得したレセプトデータ及び健診結果データにおいて、各項目値の代表値(例えば、平均値等の統計値)や分散状態を表す指標(例えば、標準偏差等)を算出する。そして、管理部211は、代表値からのずれが大きい項目値を異常値として取り除く。例えば、正常値の範囲〔平均値±k*標準偏差〕を超えている項目値を異常値として取り除く。ここで、「k」は正常値の範囲を決める定数である。
Here, the evaluation target date is specified, the processing target hierarchy is sequentially specified in the insured's affiliation organization (the whole, upper hierarchy to lower hierarchy), and the following processing is repeated for this processing target hierarchy.
First, the
次に、健康管理支援サーバ20の制御部21は、統計指標の算出処理を実行する(ステップS1−2)。具体的には、制御部21の管理部211は、基本情報記憶部22に記録された指標算出テーブル221から、各統計指標を算出するための指標算出関数を取得する。そして、管理部211は、異常値を取り除いた項目値を指標算出関数に代入して、指標値を算出する。そして、管理部211は、評価情報記憶部26において、処理対象階層の組織コード、評価対象年月を、それぞれ組織コードデータ領域、年月データ領域に記録した評価結果データ260を生成する。そして、指標項目及び指標値を、それぞれ指標項目データ領域、指標値データ領域に記録する。
Next, the
以上の処理を、被保険者の属するすべての階層について終了するまで繰り返す。
そして、健康管理支援サーバ20の制御部21は、後述する以下の評価処理(ステップS1−3)、モニタリング処理(ステップS1−4)、将来予測処理(ステップS1−5)、保健指導支援処理(ステップS1−6)を実行する。本実施形態では、担当者端末10において担当者によって指定された処理を実行する。
The above processing is repeated until the process is completed for all hierarchies to which the insured belongs.
Then, the
評価処理(ステップS1−3)においては、制御部21の評価部212が、後述するレセプトの評価処理、健診結果の評価処理、レセプトと健診結果の突合による評価処理を実行する。
In the evaluation process (step S1-3), the
また、モニタリング処理(ステップS1−4)においては、制御部21のモニタリング部213が、後述するように医療機関における受診状況や健診受診状況を出力する。
また、将来予測処理(ステップS1−5)においては、制御部21の将来予測部214が、後述する第1将来予測処理、第2将来予測処理を実行する。この将来予測処理は、将来の医療費の予測に応じて、保健指導候補を特定する。
Further, in the monitoring process (step S1-4), the
In the future prediction process (step S1-5), the
また、保健指導支援処理(ステップS1−6)においては、制御部21の保健指導支援部215が、保健指導の効果を確認する処理を実行する。
そして、健康管理支援サーバ20の制御部21は、保健指導情報の決定処理を実行する(ステップS1−7)。具体的には、制御部21の管理部211が、評価処理(ステップS1−3)〜保健指導支援処理(ステップS1−6)の処理結果を担当者端末10に出力する。
In the health guidance support process (step S1-6), the health
And the
(レセプトの評価処理)
次に、図4(a)を用いて、レセプトの評価処理を説明する。この処理においては、レセプトデータ230において乖離度が大きい項目について保健指導の候補として抽出する処理を実行する。
(Reception evaluation process)
Next, the reception evaluation process will be described with reference to FIG. In this process, a process for extracting items having a large degree of deviation in the
ここでは、まず、全体(上位階層〜下位階層)において、レセプトの評価処理を行なう処理対象階層を順次、特定する。そして、処理対象階層について、レセプトに関する指標を評価対象指標として、順次特定し、以下の処理を繰り返す。 Here, first, in the whole (upper hierarchy to lower hierarchy), processing target hierarchies for performing the reception evaluation process are sequentially specified. And about the process object hierarchy, the parameter | index regarding a receipt is specified as an evaluation object parameter | index sequentially, and the following processes are repeated.
まず、健康管理支援サーバ20の制御部21は、統計値に対する乖離度の算出処理を実行する(ステップS2−1)。具体的には、制御部21の評価部212は、処理対象階層が関連する他の階層を特定する。他の階層としては、例えば、処理対象階層の上位階層や全体(全国)を用いる。そして、評価部212は、評価対象年月が年月データ領域に記録されているとともに、他の階層における評価対象指標の指標値(統計値)を、評価情報記憶部26から取得する。次に、評価部212は、処理対象階層の指標値について、他の階層における指標値に対する乖離度を算出する。そして、評価部212は、評価情報記憶部26に、組織コード、指標項目に関連付けて、レセプトに関する評価指標の乖離度を記録する。
以上の処理を、すべての指標、すべての階層について繰り返す。
First, the
The above processing is repeated for all indexes and all layers.
次に、健康管理支援サーバ20の制御部21は、乖離度が大きい指標の特定処理を実行する(ステップS2−2)。具体的には、制御部21の評価部212は、評価情報記憶部26において、レセプトについて、基準値よりも大きい乖離度が記録されている評価結果データ260の組織コード及び指標項目を特定する。ここでは、評価部212は、特定した指標項目に関連するレセプト項目を特定する。
Next, the
次に、健康管理支援サーバ20の制御部21は、このレセプト項目に着目した保健指導候補の特定処理を実行する(ステップS2−3)。具体的には、制御部21の評価部212は、特定したレセプト項目に関連付けられた傷病名を、傷病テーブル222において特定する。そして、評価部212は、特定した傷病名に関連付けられた保健指導データを保健指導候補として、基本情報記憶部22に記録された保健指導テーブル223から抽出する。
Next, the
(健診結果の評価処理)
次に、図4(b)を用いて、健診結果の評価処理を説明する。この処理においては、健診結果データ240において乖離度が大きい項目について保健指導の候補として抽出する処理を実行する。
(Evaluation process for health checkup results)
Next, the medical examination result evaluation process will be described with reference to FIG. In this process, a process for extracting items with a large degree of deviation in the medical examination result
ここでは、まず、全体(上位階層〜下位階層)において、健診結果の評価処理を行なう処理対象階層を順次、特定する。そして、処理対象階層について、健診結果に関する指標を評価対象指標として、順次特定し、以下の処理を繰り返す。 Here, first, in the whole (upper hierarchy to lower hierarchy), processing target hierarchies for performing the medical examination result evaluation process are sequentially specified. And about the process object hierarchy, the parameter | index regarding a medical examination result is specified sequentially as an evaluation object parameter | index, and the following processes are repeated.
まず、健康管理支援サーバ20の制御部21は、統計値に対する乖離度の算出処理を実行する(ステップS3−1)。具体的には、制御部21の評価部212は、処理対象階層が関連する他の階層を特定する。他の階層としては、例えば、処理対象階層の上位階層や全体(全国)を用いる。そして、評価部212は、評価対象年月が年月データ領域に記録されているとともに、他の階層における健診に関する評価対象指標の指標値(統計値)を、評価情報記憶部26から取得する。そして、評価部212は、処理対象階層の指標値について、他の階層における指標値に対する乖離度を算出する。そして、評価部212は、評価情報記憶部26に、組織コード、指標項目に関連付けて、健診結果に関する評価指標の乖離度を記録する。
以上の処理を、すべての指標、すべての階層について繰り返す。
First, the
The above processing is repeated for all indexes and all layers.
次に、健康管理支援サーバ20の制御部21は、乖離度が大きい指標の特定処理を実行する(ステップS3−2)。具体的には、制御部21の評価部212は、評価情報記憶部26において、健診結果について、基準値よりも大きい乖離度が記録されている評価結果データ260の組織コード及び指標項目を特定する。ここでは、評価部212は、特定した指標項目に関連する健診項目を特定する。
Next, the
次に、健康管理支援サーバ20の制御部21は、この健診項目に着目した保健指導候補の特定処理を実行する(ステップS3−3)。具体的には、制御部21の評価部212は、特定した健診項目に関連付けられた傷病名を、傷病テーブル222において特定する。そして、評価部212は、特定した傷病名に関連付けられた保健指導内容を保健指導候補として基本情報記憶部22に記録された保健指導テーブル223から抽出する。
Next, the
(レセプトと健診結果の突合による評価処理)
次に、図5(a)、図7を用いて、レセプトと健診結果の突合による評価処理を説明する。ここでは、レセプトと健診結果とを突合して医療費の将来予測を行なうとともに、保健指導の対象を特定する。具体的には、健診結果の分類と、レセプトにおける関連医療の分類とに基づいて評価する。
(Evaluation process by matching the reception and the medical examination result)
Next, with reference to FIG. 5A and FIG. 7, an evaluation process based on a match between a receipt and a medical examination result will be described. Here, the receipt and the medical examination result are collated to predict the future of medical expenses, and the target of health guidance is specified. Specifically, the evaluation is performed based on the classification of the medical examination result and the classification of the related medical care in the reception.
ここでは、評価対象年度を順次、特定して、以下の処理を繰り返す。
まず、健康管理支援サーバ20の制御部21は、健診結果の分類処理を実行する(ステップS4−1)。具体的には、制御部21の評価部212は、健診結果データ記憶部24に記録された評価対象年度の健診結果データを抽出する。そして、評価部212は、予め定められた特定ルールに基づいた健診結果の分類に応じて、健診結果データを抽出する。
図7に示すように、本実施形態では、特定ルールとして、健診結果において、「未受診」、「問題なし」、「やや問題あり」、「問題あり」に分類するルールを用いる。ここでは、評価部212は、各健診項目について、項目値が属する基準範囲に基づいて、「問題なし」〜「問題あり」を決定する。
Here, the evaluation target years are sequentially specified, and the following processing is repeated.
First, the
As shown in FIG. 7, in the present embodiment, as the specific rule, a rule for classifying “undiagnosed”, “no problem”, “somewhat problematic”, and “problematic” in the medical examination result is used. Here, the
次に、健康管理支援サーバ20の制御部21は、関連医療の分類処理を実行する(ステップS4−2)。具体的には、制御部21の評価部212は、健診項目毎に、健診結果の分類に属する被保険者のレセプトデータ230をレセプトデータ記憶部23から抽出する。次に、評価部212は、基本情報記憶部22に記録されている傷病テーブル222において、健診結果の健診項目に関連付けられた傷病名や診療内容を特定する。そして、評価部212は、この被保険者について、特定した関連医療(傷病名や診療内容)が記録されたレセプトデータ230を検索する。
ここで、図7に示すように、関連医療の傷病名や診療内容が記録されたレセプトデータ230を抽出できない場合には、「レセプトなし(診療なし)」と判定する。一方、関連医療の傷病名や診療内容が記録されたレセプトデータ230を抽出した場合には、図7に示すように、「レセプトあり(診療あり)」と判定する。
Next, the
Here, as shown in FIG. 7, if the
次に、健康管理支援サーバ20の制御部21は、各分類の該当人数の算出処理を実行する(ステップS4−3)。具体的には、制御部21の評価部212は、健診項目毎に、健診結果の分類及び関連医療の分類に基づいて、それぞれの被保険者の人数をカウントする。
Next, the
次に、健康管理支援サーバ20の制御部21は、各分類の該当者の医療総額の算出処理を実行する(ステップS4−4)。具体的には、制御部21の評価部212は、健診項目毎に、健診結果に対応する関連医療についてのレセプトデータ230が記録されている場合(診療がある場合)には、各レセプトデータ230に記録された点数に基づいて医療費を特定する。そして、評価部212は、健診項目毎に特定した医療費を合計して医療総額を算出する。
Next, the
次に、健康管理支援サーバ20の制御部21は、医療費の統計値の算出処理を実行する(ステップS4−5)。具体的には、制御部21の評価部212は、健診項目毎の該当人数や医療総額を合計することにより、健診結果の分類、関連医療の分類毎に、該当人数及び医療総額(統計値)を算出する。
以上の処理を年度毎に繰り返す。
Next, the
The above processing is repeated every year.
(モニタリング処理)
次に、図5(b)を用いて、モニタリング処理を説明する。このモニタリング処理は、担当者端末10において指定された処理対象階層について実行される。
(Monitoring process)
Next, the monitoring process will be described with reference to FIG. This monitoring process is executed for the processing target hierarchy specified in the person-in-
ここでは、評価対象年月を順次特定して、評価対象年月について以下の処理を繰り返す。
まず、健康管理支援サーバ20の制御部21は、医療機関受診状況の把握処理を実行する(ステップS5−1)。具体的には、制御部21のモニタリング部213は、今年度の評価対象年月が年月日データ領域中の年月と一致するレセプトデータ230をレセプトデータ記憶部23から抽出する。次に、モニタリング部213は、抽出したレセプトデータ230に基づいて、被保険者の受診人数及び医療総額を算出する。そして、モニタリング部213は、評価情報記憶部26において、処理対象階層の組織コード、評価対象年月を記録したモニタリングデータ261を生成し、算出した受診人数及び医療総額を医療機関受診状況データ領域に記録する。
Here, the evaluation target date is sequentially specified, and the following processing is repeated for the evaluation target date.
First, the
次に、健康管理支援サーバ20の制御部21は、健診受診状況の把握処理を実行する(ステップS5−2)。具体的には、制御部21のモニタリング部213は、今年度の評価対象年月が年月日データ領域中の年月と一致する健診結果データ240を健診結果データ記憶部24から抽出する。次に、モニタリング部213は、抽出した健診結果データ240に基づいて、受診人数を算出する。そして、モニタリング部213は、処理対象階層の組織コード、評価対象年月が、それぞれ組織コードデータ領域、年月データ領域に記録されたモニタリングデータ261において、算出した受診人数を健診受診状況データ領域に記録する。
Next, the
次に、健康管理支援サーバ20の制御部21は、前年度の状況の取得処理を実行する(ステップS5−3)。具体的には、制御部21のモニタリング部213は、評価情報記憶部26から、前年度の評価対象年月が、年月データ領域に記録されたモニタリングデータ261を抽出して、前年度の医療機関受診状況、健診受診状況を取得する。
Next, the
次に、健康管理支援サーバ20の制御部21は、前年度と今年度との比較情報の生成処理を実行する(ステップS5−4)。具体的には、制御部21のモニタリング部213は、今年度の医療機関受診状況に含まれる値(受診人数や医療総額)を、前年度の医療機関受診状況に含まれる値(受診人数や医療総額)で、それぞれ除算することにより、前年比較データを生成する。更に、モニタリング部213は、今年度の健診受診状況に含まれる値(受診人数)を、前年度の健診受診状況に含まれる値(受診人数)で除算することにより、前年比較データを生成する。そして、モニタリング部213は、評価情報記憶部26のモニタリングデータ261の前年比データ領域に記録する。
以上の処理を、月毎に繰り返す。
Next, the
The above processing is repeated every month.
(第1将来予測処理)
次に、図6(a)、図7を用いて、第1将来予測処理を説明する。ここでは、健診結果に対応した傷病についての一般的な関係を用いて将来予測を行なう。この第1将来予測処理は、担当者端末10において指定された処理対象階層について実行される。
(First future prediction process)
Next, the first future prediction process will be described with reference to FIGS. Here, the future prediction is performed using a general relation about the wounds and diseases corresponding to the medical examination results. This first future prediction process is executed for the processing target hierarchy specified in the person-in-
まず、健康管理支援サーバ20の制御部21は、健診結果データの特定処理を実行する(ステップS6−1)。具体的には、制御部21の将来予測部214は、処理対象階層に属する被保険者について、健診結果データ240を健診結果データ記憶部24から抽出する。そして、将来予測部214は、健診結果において、「やや問題あり」、「問題あり」が記録されている健診結果データ240を特定する。
First, the
次に、健康管理支援サーバ20の制御部21は、医療費発生の可能性の予測処理を実行する(ステップS6−2)。具体的には、制御部21の将来予測部214は、健診結果において「やや問題あり」、「問題あり」の健診結果データ240についての健診項目に対応する傷病を、基本情報記憶部22に記録された傷病テーブル222において特定する。次に、将来予測部214は、傷病を特定した健診結果データ240に記録された被保険者のレセプトデータ230をレセプトデータ記憶部23から取得する。そして、将来予測部214は、特定した傷病や、この傷病に対応する傷病名や診療内容が記録されたレセプトデータ230の有無を確認する。ここで、将来予測部214は、レセプトデータ230が記録されていない被保険者については、新たに医療費が発生する可能性があると予測する。
Next, the
次に、健康管理支援サーバ20の制御部21は、将来の医療費の予測処理を実行する(ステップS6−3)。具体的には、制御部21の将来予測部214は、評価対象階層におけるレセプトデータ230に記録されている点数に基づいて医療費を総計する。更に、将来予測部214は、新たに医療費が発生する可能性があると判定した被保険者の健診結果データ240を健診結果データ記憶部24から取得する。そして、将来予測部214は、この健診結果データ240に含まれる項目値に対して、基本情報記憶部22に記録されている傷病テーブル222から医療費を取得する。そして、将来予測部214は、各被保険者について取得した医療費を合計することにより、将来の医療費を算出する。
Next, the
図7に示すように、上記処理により、将来予測において、「レセプトあり(診療あり)」に対する将来の医療費、「レセプトなし(診療なし)」においても健診結果「やや問題あり」及び「問題あり」に対する医療費を将来の医療費として特定する。 As shown in FIG. 7, by the above processing, the future medical expenses for “with receipt (with medical care)” and the medical examination results “with some problems” and “problems” with “without reception (no medical treatment)” Medical expenses for “Yes” are identified as future medical expenses.
次に、健康管理支援サーバ20の制御部21は、予測に応じて保健指導候補の特定処理を実行する(ステップS6−4)。具体的には、制御部21の将来予測部214は、発生している医療費、将来発生する可能性がある医療費についての傷病について、保健指導に必要な費用(保健指導費)を、基本情報記憶部22に記録された保健指導テーブル223から取得する。そして、将来予測部214は、将来の医療費と、各傷病についての保健指導費とを比較する。そして、将来予測部214は、将来の医療費よりも低い保健指導費の保健指導を保健指導候補として特定する。
Next, the
(第2将来予測処理)
次に、図6(b)を用いて、第2将来予測処理を説明する。ここでは、各階層特有の健診結果とレセプトとの関係を評価して、組織特有の将来予測を行なう。この第2将来予測処理は、第1将来予測処理において指定された処理対象階層について実行される。
(Second future prediction process)
Next, the second future prediction process will be described with reference to FIG. Here, the future prediction peculiar to the organization is performed by evaluating the relationship between the medical examination result peculiar to each hierarchy and the receipt. The second future prediction process is executed for the processing target hierarchy specified in the first future prediction process.
まず、健康管理支援サーバ20の制御部21は、相関性がある健診項目とレセプト項目とを特定する処理を実行する(ステップS7−1)。具体的には、制御部21の将来予測部214は、基本情報記憶部22に記録されている傷病テーブル222を用いて、相互に関連付けられている健診項目と傷病名や診療内容とを特定し、相関性がある健診項目とレセプト項目の組み合わせとして抽出する。
First, the
次に、健康管理支援サーバ20の制御部21は、健診項目とレセプト項目との相関性の算出処理を実行する(ステップS7−2)。具体的には、制御部21の将来予測部214は、相関性がある健診項目とレセプト項目との組み合わせについて、レセプトデータ記憶部23に記録されたレセプトデータ230の点数と、健診結果データ記憶部24に記録された健診結果データ240の項目値とを取得する。そして、将来予測部214は、レセプトデータ230の点数と健診結果データ240の項目値との相関係数を算出する。
Next, the
次に、健康管理支援サーバ20の制御部21は、相関性が高い健診項目の特定処理を実行する(ステップS7−3)。具体的には、制御部21の将来予測部214は、算出した相関係数が、所定の基準値よりも高い組み合わせの健診項目を特定する。
Next, the
次に、健康管理支援サーバ20の制御部21は、将来の医療費の予測処理を実行する(ステップS7−4)。具体的には、制御部21の将来予測部214は、傷病テーブル222を用いて、この健診項目から、将来生じる可能性が高い傷病を特定する。次に、将来予測部214は、傷病テーブル222を用いて、特定した傷病により生じる医療費を算出し、すべての被保険者について合計した医療総額を算出する。そして、将来予測部214は、レセプトデータ230の点数に基づいて医療費を算出し、医療総額から差し引くことにより、将来の医療費を算出する。
Next, the
次に、健康管理支援サーバ20の制御部21は、予測に応じて保健指導候補の特定処理を実行する(ステップS7−5)。具体的には、制御部21の将来予測部214は、ステップS6−4と同様に、特定した傷病に対応する保健指導を、保健指導データ記憶部から抽出し、保健指導候補としてメモリに記憶する。
Next, the
(保健指導支援処理)
次に、図8を用いて、保健指導支援処理を説明する。この保健指導支援処理は、担当者端末10において指定された処理対象階層について実行される。
(Health guidance support processing)
Next, health guidance support processing will be described with reference to FIG. This health guidance support process is executed for the processing target hierarchy specified in the person-in-
ここでは、以下の処理を、保健指導を行なった被保険者毎に繰り返す。
まず、健康管理支援サーバ20の制御部21は、保健指導前後のデータ取得処理を実行する(ステップS8−1)。具体的には、制御部21の保健指導支援部215は、保健指導の対象傷病の傷病名や健診項目を特定する。そして、保健指導支援部215は、保健指導時期以前であって、対象傷病の傷病名や健診項目が記録された直近のレセプトデータ230及び健診結果データ240を、それぞれレセプトデータ記憶部23、健診結果データ記憶部24から取得する。更に、保健指導支援部215は、保健指導時期以降であって、直近のレセプトデータ230及び健診結果データ240を、それぞれレセプトデータ記憶部23、健診結果データ記憶部24から取得する。
Here, the following processing is repeated for each insured who has given health guidance.
First, the
次に、健康管理支援サーバ20の制御部21は、保健指導の効果の有無の判定処理を実行する(ステップS8−2)。具体的には、制御部21の保健指導支援部215は、保健指導前後のレセプトデータ230に記録された傷病名、点数、健診結果データ240に記録された健診項目、項目値をそれぞれ比較することにより、健康状態の改善、レセプト内容の改善の有無を判定する。
以上の処理を、保健指導を行なったすべての被保険者について繰り返す。
Next, the
The above process is repeated for all insured persons who have given health guidance.
次に、健康管理支援サーバ20の制御部21は、保健指導効果の算出処理を実行する(ステップS8−3)。具体的には、制御部21の保健指導支援部215は、この処理対象階層について健診結果及びレセプト内容の改善があった被保険者の人数を算出する。
Next, the
次に、健康管理支援サーバ20の制御部21は、組織において保健指導の効果があるかどうかについての判定処理を実行する(ステップS8−4)。具体的には、制御部21の保健指導支援部215は、改善があった被保険者の人数に基づいて保健指導の効果を評価する。ここでは、改善があった人数が基準数よりも多い場合には、保健指導の効果があると判定する。
Next, the
組織において保健指導の効果があると判定した場合(ステップS8−4において「YES」の場合)、健康管理支援サーバ20の制御部21は、指導を推進するアドバイスの出力処理を実行する(ステップS8−5)。具体的には、制御部21の保健指導支援部215は、現在の保健指導を継続するメッセージを担当者端末10に出力する。
When it is determined that the health guidance is effective in the organization (in the case of “YES” in step S8-4), the
一方、組織について保健指導の効果がないと判定した場合(ステップS8−4において「NO」の場合)、健康管理支援サーバ20の制御部21は、指導方法の変更を促すアドバイスの出力処理を実行する(ステップS8−6)。具体的には、制御部21の保健指導支援部215は、基本情報記憶部22に記録された保健指導テーブル223から、他の保健指導を特定する。そして、保健指導候補として担当者端末10に出力する。
On the other hand, when it is determined that the health guidance is not effective for the organization (in the case of “NO” in step S8-4), the
本実施形態によれば、以下のような効果を得ることができる。
(1)本実施形態においては、健康管理支援サーバ20の制御部21は、異常値を取り除く処理(ステップS1−1)、統計指標の算出処理(ステップS1−2)を実行する。これにより、レセプトデータや健診結果データについての各種指標を出力し、健康状態を把握することができる。
According to this embodiment, the following effects can be obtained.
(1) In the present embodiment, the
(2)本実施形態においては、健康管理支援サーバ20の制御部21は、統計値に対する乖離度の算出処理(ステップS2−1)、乖離度が大きい指標の特定処理(ステップS2−2)、このレセプト項目に着目した保健指導候補の特定処理(ステップS2−3)を実行する。これにより、レセプトデータにおいて、乖離度が大きく通常とは異なる状況(例えば、組織特有の状況等)を考慮して、保健指導を行なうことができる。
(2) In the present embodiment, the
(3)本実施形態においては、健康管理支援サーバ20の制御部21は、統計値に対する乖離度の算出処理(ステップS3−1)、乖離度が大きい指標の特定処理(ステップS3−2)、この健診項目に着目した保健指導候補の特定処理(ステップS3−3)を実行する。これにより、健診結果データにおいて、乖離度が大きく通常とは異なる状況(例えば、組織特有の状況等)を考慮して、保健指導を行なうことができる。
(3) In the present embodiment, the
(4)本実施形態においては、健康管理支援サーバ20の制御部21は、健診結果の分類処理(ステップS4−1)、関連医療の分類処理(ステップS4−2)、各分類の該当人数の算出処理(ステップS4−3)、各分類の該当者の医療総額の算出処理(ステップS4−4)を実行する。そして、健康管理支援サーバ20の制御部21は、医療費の統計値の算出処理を実行する(ステップS4−5)。これにより、レセプトデータ230と健診結果データ240との分類に応じて、将来発生する可能性がある医療費を予測することができる。
(4) In the present embodiment, the
(5)本実施形態においては、健康管理支援サーバ20の制御部21は、医療機関受診状況の把握処理(ステップS5−1)、健診受診状況の把握処理(ステップS5−2)、前年度の状況の取得処理(ステップS5−3)を実行する。そして、健康管理支援サーバ20の制御部21は、前年度と今年度との比較情報の生成処理を実行する(ステップS5−4)。これにより、レセプトデータ230と健診結果データ240に基づいて、健康状態の変化状況を把握することができる。
(5) In the present embodiment, the
(6)本実施形態においては、健康管理支援サーバ20の制御部21は、健診結果データの特定処理(ステップS6−1)、医療費発生の可能性の予測処理(ステップS6−2)、将来の医療費の予測処理(ステップS6−3)、予測に応じて保健指導候補の特定処理を実行する(ステップS6−4)。これにより、レセプトデータ230と健診結果データ240とを用いて、将来発生する可能性がある医療費を抑制する保健指導を提案することができる。
(6) In the present embodiment, the
(7)本実施形態においては、健康管理支援サーバ20の制御部21は、相関性がある健診項目とレセプト項目とを特定する処理(ステップS7−1)、相関性が高い健診項目の特定処理(ステップS7−3)を実行する。そして、健康管理支援サーバ20の制御部21は、将来の医療費の予測処理(ステップS7−4)、予測に応じて保健指導候補の特定処理(ステップS7−5)を実行する。これにより、レセプトデータ230と健診結果データ240との相関性を用いて、医療費を抑制する保健指導を提案することができる。例えば、レセプトデータ230と健診結果データ240との相関性により、この組織特有等の状況を把握して、特有な状況下で将来発生する可能性がある傷病や、それに伴う医療費を予測することができる。
(7) In the present embodiment, the
(8)本実施形態においては、健康管理支援サーバ20の制御部21は、保健指導前後のデータ取得処理(ステップS8−1)を実行する。そして、健康管理支援サーバ20の制御部21は、保健指導の効果の有無の判定処理(ステップS8−2)、組織において保健指導の効果があるかどうかについての判定処理(ステップS8−4)を実行する。これにより、保健指導実績に応じて、的確な保健指導を行なうことができる。
(8) In the present embodiment, the
なお、上記各実施形態は以下のように変更してもよい。
・上記各実施形態では、複数の階層から構成される組織において、健康の維持、管理を支援する。ここで、組織は一企業に限定されるものではなく、複数の企業を束ねた企業グループや、健康保険組合に属する企業群において、組織を階層化して、健康の維持、管理を支援するようにしてもよい。この場合も、組織コードとして、上位階層(企業グループや健康保険組合等)から、被保険者が属する下位階層までの各階層を特定できるコードを用いる。
In addition, you may change each said embodiment as follows.
In each of the above embodiments, health maintenance and management is supported in an organization composed of a plurality of hierarchies. Here, the organization is not limited to a single company. In a corporate group that bundles multiple companies or a group of companies that belong to a health insurance association, the organization is hierarchized to support the maintenance and management of health. May be. In this case, as the organization code, a code that can specify each layer from the upper layer (such as a corporate group or a health insurance association) to the lower layer to which the insured belongs is used.
・上記各実施形態では、保健指導支援処理において、健康管理支援サーバ20の制御部21は、異常値を取り除く処理を実行する(ステップS1−1)。ここでは、平均値や標準偏差を用いて異常値を取り除く。異常値を取り除くことができれば、取り除く方法はこれに限定されるものではない。
-In each above-mentioned embodiment, control
・上記各実施形態では、保健指導支援処理において、健康管理支援サーバ20の制御部21は、評価処理(ステップS1−3)、モニタリング処理(ステップS1−4)、将来予測処理(ステップS1−5)、保健指導支援処理(ステップS1−6)を実行する。本実施形態では、担当者端末10において担当者によって指定された処理を実行する。各種処理の実行条件は担当者の指示に限定されるものではない。例えば、すべての処理を定期的に実行するようにしてもよい。
In the above embodiments, in the health guidance support process, the
・上記各実施形態では、レセプトと健診結果の突合による評価処理において、健康管理支援サーバ20の制御部21は、健診結果の分類処理を実行する(ステップS4−1)。健康管理支援サーバ20の制御部21は、関連医療の分類処理を実行する(ステップS4−2)。健診結果や関連医療の分類方法は、図7に示す分類に限定されるものではない。例えば、レセプトデータ230に含まれる診療内容や点数、傷病名に応じて分類することも可能である。
In each of the above embodiments, in the evaluation process based on the match between the receipt and the medical examination result, the
・上記各実施形態では、健診結果データに含まれる健診項目毎に、第1将来予測処理を実行する。この第1将来予測処理の対象は、すべての健診結果データである必要はなく、特定のグループに属する健診結果データを対象としてもよい。例えば、評価処理(ステップS1−3)において、統計値に対する乖離度が大きい指標についての健診項目について、発症する可能性がある傷病を予測し、この発症による将来の医療費の予測に応じて、保健指導候補を特定するようにしてもよい。また、統計値に対する乖離度が大きい指標についてのレセプト項目に基づいて、傷病が拡大する可能性を予測し、この発症による将来の医療費の予測に応じて、保健指導候補を特定するようにしてもよい。 In each of the above embodiments, the first future prediction process is executed for each medical examination item included in the medical examination result data. The target of the first future prediction process does not have to be all medical examination result data, and may be medical examination result data belonging to a specific group. For example, in the evaluation process (step S1-3), for a medical examination item for an index having a large degree of deviation from a statistical value, an injury or illness that may develop is predicted, and the future medical expenses due to this onset are predicted. The health guidance candidate may be specified. Also, based on the receipt items for indicators with a large degree of deviation from the statistical values, predict the possibility of injury and disease, and identify health guidance candidates according to the prediction of future medical expenses due to this onset. Also good.
・上記各実施形態では、モニタリング処理において、健康管理支援サーバ20の制御部21は、医療機関受診状況の把握処理を実行する(ステップS5−1)。ここでは、抽出したレセプトデータ230に基づいて、被保険者の受診人数及び医療総額を算出する。また、健康管理支援サーバ20の制御部21は、健診受診状況の把握処理を実行する(ステップS5−2)。ここでは、抽出した健診結果データ240に基づいて、受診人数を算出する。ここで、医療機関受診状況や健診受診状況を把握するための内容は、受診人数や医療総額に限定されるものではない。例えば、傷病名毎の受診回数や受診人数及び医療総額、健診項目の項目値が所定値以上の人数等を算出するようにしてもよい。
In each of the above embodiments, in the monitoring process, the
また、健康管理支援サーバ20の制御部21は、前年度と今年度との比較情報の生成処理を実行する(ステップS5−4)。所定の評価時期毎に評価結果を比較できれば、比較対象の期間は前年度(1年)に限定されるものではない。例えば、半期毎や複数年の比較データを生成することも可能である。
In addition, the
10…担当者端末、20…健康管理支援サーバ、21…制御部、211…管理部、212…評価部、213…モニタリング部、214…将来予測部、215…保健指導支援部、22…基本情報記憶部、23…レセプトデータ記憶部、24…健診結果データ記憶部、25…保健指導状況記憶部、26…評価情報記憶部。
DESCRIPTION OF
(1)上記課題を解決するための健康管理支援システム、健康管理支援方法、健康管理支援プログラムであって、所属組織の上位階層から下位階層までの階層毎に、被保険者のレセプトデータを記録したレセプトデータ記憶部と、前記被保険者の健康診断データを記録した健診結果データ記憶部と、前記所属組織の階層毎及び評価時期毎に、統計指標の指標値及び医療費の統計値を記録した評価情報記憶部と、各所属の健康管理を支援する制御部とを備え、前記制御部が、被保険者の所属組織において、順次、処理対象階層を特定し、この処理対象階層毎に、前記レセプトデータ記憶部から取得したレセプトデータ、及び前記健診結果データ記憶部から取得した健康診断データを用いて統計指標の指標値を算出して前記評価情報記憶部に記録し、前記処理対象階層において、評価時期毎に、前記健診結果データ記憶部に記録された健康診断データについて、特定ルールに基づいて健診結果を分類し、前記分類に属する健診結果の被保険者について、前記レセプトデータ記憶部に記録されたレセプトデータを用いて、前記健診結果に対応した関連医療を特定し、前記関連医療の医療費の統計値を算出し、前記処理対象階層に関連付けて前記評価情報記憶部に記録するモニタリング処理を実行し、前記モニタリング処理における評価時期毎の評価結果を比較し、前記評価情報記憶部に記録された指標値に対応した保健指導のために、この比較結果を出力する。これにより、被保険者のレセプトデータ及び健康診断データを用いて、医療費を評価することができる。 (1) A health management support system, a health management support method, and a health management support program for solving the above-mentioned problems, in which the insured person's receipt data is recorded for each hierarchy from the upper hierarchy to the lower hierarchy And a medical examination result data storage unit that records the medical examination data of the insured person, and a statistical index value and a medical cost statistical value for each hierarchy and evaluation period of the affiliated organization. It comprises a recorded evaluation information storage unit and a control unit that supports health management of each affiliation, and the control unit sequentially identifies processing target hierarchies in the insured's belonging organization, and for each processing target hierarchy The index value of the statistical index is calculated and recorded in the evaluation information storage unit using the receipt data acquired from the receipt data storage unit and the medical examination data acquired from the medical examination result data storage unit In the processing target hierarchy, every evaluation period, the medical examination data recorded in the medical examination result data storage unit, and classifies the medical examination results based on certain rules, insured belonging checkup result to the classification For a person, using the receipt data recorded in the receipt data storage unit, the related medical treatment corresponding to the medical examination result is specified, the statistical value of the medical cost of the related medical treatment is calculated, and is associated with the processing target hierarchy The monitoring process recorded in the evaluation information storage unit is executed, the evaluation results for each evaluation period in the monitoring process are compared, and for health guidance corresponding to the index value recorded in the evaluation information storage unit, Output the comparison result. Thereby, medical expenses can be evaluated using the insured person's receipt data and health check data.
Claims (9)
前記被保険者の健康診断データを記録した健診結果データ記憶部と、
各所属の健康管理を支援する制御部とを備えた健康管理支援システムであって、
前記制御部が、
評価時期毎に、
前記健診結果データ記憶部に記録された健康診断データについて、特定ルールに基づいて健診結果を分類し、
前記分類に属する健診結果の被保険者について、前記レセプトデータ記憶部に記録されたレセプトデータを用いて、前記健診結果に対応した関連医療を特定し、
前記関連医療の医療費の統計値を算出するモニタリング処理を実行し、
前記モニタリング処理における評価時期毎の評価結果を比較し、この比較結果を出力することを特徴とする健康管理支援システム。 A receipt data storage unit that records the insured's receipt data for each level of the organization to which it belongs;
A medical examination result data storage unit that records the medical examination data of the insured; and
A health management support system including a control unit that supports health management of each affiliation,
The control unit is
For each evaluation period,
For health check data recorded in the checkup result data storage unit, classify the checkup results based on specific rules,
For the insured of the medical examination result belonging to the classification, by using the receipt data recorded in the receipt data storage unit, specify the related medical care corresponding to the medical examination result,
Executing a monitoring process for calculating a statistical value of the medical cost of the related medical care,
A health management support system that compares evaluation results for each evaluation period in the monitoring process and outputs the comparison results.
前記傷病情報記憶部を用いて、前記健診結果に対応する傷病の医療費情報を特定し、前記傷病について将来の医療費を予測することを特徴とする請求項1に記載の健康管理支援システム。 Corresponding to the medical examination result, it has a wound information storage unit that records medical expenses information of the wound that may develop,
The health management support system according to claim 1, wherein the medical cost information of the wound corresponding to the medical examination result is specified using the wound information storage unit, and a future medical cost for the wound is predicted. .
前記保健指導情報記憶部を用いて、前記健診結果に対応した保健指導情報を出力することを特徴とする請求項1又は2に記載の健康管理支援システム。 Corresponding to the health checkup items included in the health checkup results, it has a health guidance information storage unit that records health guidance information to prevent possible injury and illness,
The health management support system according to claim 1 or 2, wherein health guidance information corresponding to the health check result is output using the health guidance information storage unit.
前記レセプトデータに含まれるレセプト項目についての評価指標を算出し、
前記評価指標と基準値との乖離度が大きい前記レセプトデータに含まれるレセプト項目を特定し、
前記保健指導情報記憶部を用いて、前記レセプト項目に対応した保健指導情報を出力することを特徴とする請求項3に記載の健康管理支援システム。 In the health guidance information storage unit, health guidance information for preventing the onset and expansion of wounds and diseases is recorded corresponding to the receipt items included in the receipt data,
Calculating an evaluation index for a receipt item included in the receipt data;
Identify a receipt item included in the receipt data having a large degree of deviation between the evaluation index and a reference value,
The health management support system according to claim 3, wherein health guidance information corresponding to the receipt item is output using the health guidance information storage unit.
前記評価指標と基準値との乖離度が大きい前記健康診断データの被保険者のレセプトデータに基づいて、関連医療の診療状況を特定し、
前記診療状況に基づいて、将来の医療費を予測し、
前記保健指導情報記憶部を用いて、前記医療費に基づいて、保健指導情報を出力することを特徴とする請求項3又は4に記載の健康管理支援システム。 Calculating an evaluation index for health check items included in the health check data;
Based on the insured's receipt data of the medical checkup data with a large degree of divergence between the evaluation index and the reference value, specify the medical status of related medical care,
Based on the medical situation, predict future medical expenses,
The health management support system according to claim 3 or 4, wherein health guidance information is output based on the medical cost using the health guidance information storage unit.
相関性が、所定の基準値よりも高い健診項目を特定し、
前記保健指導情報記憶部を用いて、前記医療費に基づいて保健指導情報を出力することを特徴とする請求項3〜5のいずれか一つに記載の健康管理支援システム。 Calculating a correlation between a statistical index of a medical examination item included in the medical examination data and a statistical index of a reception item included in the receipt data;
Identify medical checkup items with a correlation higher than the predetermined reference value,
The health management support system according to any one of claims 3 to 5, wherein health guidance information is output based on the medical cost using the health guidance information storage unit.
前記保健指導の前後のレセプトデータ、又は健診結果データの少なくとも一方を取得し、
前記保健指導前のレセプトデータと前記保健指導後のレセプトデータとの比較、又は前記保健指導前の健診結果データと前記保健指導後の健診結果データとの比較の少なくとも一方に基づいて、前記保健指導の有効性に関する情報を生成することを特徴とする請求項1〜6のいずれか一つに記載の健康管理支援システム。 Obtain the results of health guidance given to the insured belonging to the hierarchy,
Obtain at least one of receipt data before and after the health guidance, or medical examination result data,
Based on at least one of the comparison between the receipt data before the health guidance and the receipt data after the health guidance, or the comparison between the health examination result data before the health guidance and the health examination result data after the health guidance, The health management support system according to any one of claims 1 to 6, wherein information on the effectiveness of health guidance is generated.
前記被保険者の健康診断データを記録した健診結果データ記憶部と、
各所属の健康管理を支援する制御部とを備えた健康管理支援システムを用いて、健康管理を支援する方法であって、
前記制御部が、
評価時期毎に、
前記健診結果データ記憶部に記録された健康診断データについて、特定ルールに基づいて健診結果を分類し、
前記分類に属する健診結果の被保険者について、前記レセプトデータ記憶部に記録されたレセプトデータを用いて、前記健診結果に対応した関連医療を特定し、
前記関連医療の医療費の統計値を算出するモニタリング処理を実行し、
前記モニタリング処理における評価時期毎の評価結果を比較し、この比較結果を出力することを特徴とする健康管理支援方法。 A receipt data storage unit that records the insured's receipt data for each level of the organization to which it belongs;
A medical examination result data storage unit that records the medical examination data of the insured; and
A method for supporting health management using a health management support system including a control unit for supporting health management of each affiliation,
The control unit is
For each evaluation period,
For health check data recorded in the checkup result data storage unit, classify the checkup results based on specific rules,
For the insured of the medical examination result belonging to the classification, by using the receipt data recorded in the receipt data storage unit, specify the related medical care corresponding to the medical examination result,
Executing a monitoring process for calculating a statistical value of the medical cost of the related medical care,
A health management support method characterized by comparing evaluation results for each evaluation period in the monitoring process and outputting the comparison results.
前記被保険者の健康診断データを記録した健診結果データ記憶部と、
各所属の健康管理を支援する制御部とを備えた健康管理支援システムを用いて、健康管理を支援するためのプログラムであって、
前記制御部を、
評価時期毎に、
前記健診結果データ記憶部に記録された健康診断データについて、特定ルールに基づいて健診結果を分類し、
前記分類に属する健診結果の被保険者について、前記レセプトデータ記憶部に記録されたレセプトデータを用いて、前記健診結果に対応した関連医療を特定し、
前記関連医療の医療費の統計値を算出するモニタリング処理を実行し、
前記モニタリング処理における評価時期毎の評価結果を比較し、この比較結果を出力する手段として機能させることを特徴とする健康管理支援プログラム。 A receipt data storage unit that records the insured's receipt data for each level of the organization to which it belongs;
A medical examination result data storage unit that records the medical examination data of the insured; and
A program for supporting health management using a health management support system including a control unit for supporting health management of each affiliation,
The control unit
For each evaluation period,
For health check data recorded in the checkup result data storage unit, classify the checkup results based on specific rules,
For the insured of the medical examination result belonging to the classification, by using the receipt data recorded in the receipt data storage unit, specify the related medical care corresponding to the medical examination result,
Executing a monitoring process for calculating a statistical value of the medical cost of the related medical care,
A health management support program that functions as means for comparing evaluation results for each evaluation period in the monitoring process and outputting the comparison results.
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