JP2019207516A - 介護サービス分析システム、介護サービス分析方法、介護サービス分析処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】過去に実施された介護データの分析結果に基づき、介護受給者の状態像に適した介護サービスを推薦する介護サービス分析システムを提供することを目的とする。【解決手段】介護受給者の各種状態の組合せである状態像が入力される入力部と、複数の状態像のそれぞれに対して、介護受給者の各種状態が介護サービスによって変化する程度の分布を対応付けた評価知識が記憶される記憶部と、前記入力部に入力された状態像に適する介護サービスを前記評価知識に基づいて推薦するサービス推薦部と、を備えることを特徴とする介護サービス分析システムである。【選択図】図１

Description

本発明は、介護データの分析結果に基づき、介護受給者の各種状態の組合せである状態像に適した介護サービスを推薦する技術に関する。

国は、社会保障費抑制のため、地域包括ケアや科学的介護などの介護データの利活用を進めている。また、自治体では、要介護度変化などを評価指標として、介護サービスの質の評価に関する取組みを進めている。

特許文献１には、介護保険の各業務について、過去に実施された結果のデータを分析することで、ケアプランや介護サービスの質の評価などを行う介護保険業務分析システムが開示されている。具体的には、ケアマネージャが作成したケアプランやケアプランに従って実施されるサービスにより被保険者の状態が改善されたか、現状のままか、悪化したかを、ケアプランやサービスにかかった費用との関係で評価する。

特開２０１３―１７１４９９号公報

しかしながら特許文献１では、介護サービス等により被保険者の状態が悪化したものに対し、かかった費用を評価軸として評価しているに過ぎず、介護受給者の各種状態の組合せである状態像に適した介護サービスを推薦することに関する配慮はなされていない。

そこで、本発明は、過去に実施された介護データの分析結果に基づき、介護受給者の状態像に適した介護サービスを推薦する介護サービス分析システムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために本発明は、介護受給者の各種状態の組合せである状態像が入力される入力部と、複数の状態像のそれぞれに対して、介護受給者の各種状態が介護サービスによって変化する程度の分布を対応付けた評価知識が記憶される記憶部と、前記入力部に入力された状態像に適する介護サービスを前記評価知識に基づいて推薦するサービス推薦部と、を備えることを特徴とする介護サービス分析システムである。

また本発明は、介護受給者の各種状態の組合せである状態像が入力される入力ステップと、複数の状態像のそれぞれに対して、介護受給者の各種状態が介護サービスによって変化する程度の分布を対応付けた評価知識に基づいて、前記入力ステップにて入力された状態像に適する介護サービスを推薦するサービス推薦ステップと、を備えることを特徴とする介護サービス分析方法である。

また本発明は、介護受給者の各種状態の組合せである状態像が入力される入力部と、複数の状態像のそれぞれに対して、介護受給者の各種状態が介護サービスによって変化する程度の分布を対応付けた評価知識に基づいて、前記入力部に入力された状態像に適する介護サービスを推薦するサービス推薦部と、を備えることを特徴とする介護サービス分析処理装置である。

本発明によれば、過去に実施された介護データの分析結果に基づき、介護受給者の状態像に適した介護サービスを推薦する介護サービス分析システムを提供することができる。

介護サービス分析システムの構成を示すブロック図である。 介護データの一例を説明する図である。 医療データの一例を説明する図である。 評価知識を作成する処理の流れの一例を説明する図である。 介護データ及び医療データの値の時間変化の一例を説明する図である。 状態変化と介護サービスとの相関分析の結果の一例を説明する図である。 状態と介護サービスとの相関分析の結果の一例を説明する図である。 介護サービスの組合せの一例を説明する図である。 状態変化のデータ集計の結果の一例を説明する図である。 ディリクレ分布による確率の推定について説明する図である。 要介護度変化(人数)の場合に算出された統計値の一例を説明する図である。 食事摂取変化(人数)の場合に算出された統計値の一例を説明する図である。 介護サービスを推薦する処理の流れの一例を説明する図である。 介護サービス推薦画面の一例を説明する図である。 統合評価指標の評価知識の一例を説明する図である。 介護サービス推薦画面の一例を説明する図である。

以下、発明を実施するための実施例を、図面を用いて説明する。

＜実施例１＞
実施例１では、過去に実施された介護データを集計することにより作成される介護サービスの評価知識に基づいて、介護受給者の各種状態の組合せとして入力された状態像に適する介護サービスを推薦する介護サービス分析システムの例を説明する。

図１は、本実施例の介護サービス分析システムの構成を示すブロック図である。

実施例１の介護サービス分析システムは、介護サービス分析端末１０１及びデータベース１２０を有する。

介護サービス分析端末１０１は、入力部１０２、出力部１０３、ＣＰＵ１０４、メモリ１０５及び記憶媒体１０６を有する。

入力部１０２は、マウス、キーボードなどのヒューマンインターフェースであり、介護サービス分析端末１０１への入力を受け付ける。出力部１０３は、介護サービス分析端末１０１による演算結果を出力するディスプレイやプリンタである。記憶媒体１０６は、介護サービス分析端末１０１による各種分析処理を実現する各種プログラム、及び各種分析処理の実行結果等を格納する記憶装置であり、例えば、不揮発性記憶媒体（磁気ディスクドライブ、不揮発性メモリ等）である。メモリ１０５には、記憶媒体１０６に格納されているプログラムが展開される。ＣＰＵ１０４は、メモリ１０５に展開されたプログラムを実行する演算装置であり、例えば、ＣＰＵ、ＧＰＵなどである。以下に説明する処理及び演算は、ＣＰＵ１０４が実行する。

本実施例の介護サービス分析システムは、一つの計算機上で、又は、論理的又は物理的に構成された複数の計算機上で構成される計算機システムであり、同一の計算機上で別個のスレッドで動作してもよく、複数の物理的計算機資源上に構築された仮想計算機上で動作してもよい。

ＣＰＵ１０４によって実行されるプログラムは、リムーバブルメディア（ＣＤ−ＲＯＭ、フラッシュメモリなど）又はネットワークを介して各サーバから提供され、非一時的記憶媒体である不揮発性記憶装置に格納される。このため、計算機システムは、リムーバブルメディアを読み込むインターフェースを備えてもよい。

記憶媒体１０６は、データ変化算出部１１１、状態変化選定部１１２、状態選定部１１３、データ集計部１１４、統計値算出部１１５、サービス推薦部１１６を備える。なお、サービス推薦部１１６以外は、介護サービスの評価知識の作成に用いられるものであり、入力された介護受給者の状態像に適する介護サービスを推薦するにあたっては備えなくても良い。以下、各部について説明する。

データ変化算出部１１１は、入力部１０２に入力された複数人分の介護データを取得し、介護データの値の時間変化(例えば、Ｔ年度とＴ＋１年度の差分)を算出する。データ変化算出部１１１は、介護データとともに、医療データの値の時間変化を算出しても良い。介護データや医療データの値は介護受給者の状態を表すので、データ変化算出部１１１によって算出されるデータの値の時間変化は介護受給者の状態変化を表す。また各種状態の組合せが介護受給者の状態像となる。

状態変化選定部１１２は、入力部１０２に入力された複数人分の介護データを取得し、データ変化算出部１１１で算出された介護データの値の時間変化、すなわち状態変化と介護サービスとの相関を分析し、介護サービスとの相関が高い状態変化を選定する。相関が高い状態変化を選定することにより、評価知識の作成に要する演算量を低減できる。状態変化選定部１１２は、介護データの値の時間変化だけでなく、医療データの値の時間変化と介護サービスとの相関を分析しても良い。

状態選定部１１３は、入力部１０２に入力された複数人分の介護データを取得し、介護受給者の状態と介護サービスとの相関を分析し、介護サービスとの相関が高い状態を選定する。相関が高い状態を選定することにより、評価知識の作成に要する演算量を低減できる。状態選定部１１３は、介護データとともに医療データを用いて状態を選定しても良い。

データ集計部１１４は、入力部１０２に入力された複数人分の介護データを取得し、ある状態像の介護受給者に対して、介護サービスの任意の組合せを実施したときに、介護受給者の状態が変化する程度の分布を、該当人数を用いて集計する。データ集計部１１４は、介護データとともに医療データを用いて、介護受給者の状態が変化する程度の分布を集計しても良い。分布の集計は、全てのデータに対して行っても良いし、状態変化選定部１１２または状態選定部１１３により選定されたデータに限定して行っても良い。なお、データ集計部１１４の集計結果を介護データの評価知識と呼ぶ。すなわち、複数の状態像のそれぞれに対して、介護受給者の各種状態が介護サービスによって変化する程度の分布を対応付けたものが、評価知識である。

統計値算出部１１５は、データ集計部１１４での集計結果について、頻度に基づく推定や、ベイズ推定を行い、複数の状態像のそれぞれに対する介護サービスの組合せ別の統計値を算出する。算出される統計値は、例えば、状態が変化する程度毎の確率である変化の確率、変化の確率の平均変化と平均変化の信用区間幅、平均変化の改善確率である。このような統計値を算出することにより、状態像に適する介護サービスを推薦する処理が容易になる。各統計値の算出については後述する。なお、統計値算出部１１５により算出される統計値を評価知識に含めても良い。

サービス推薦部１１６は、入力部１０２に入力された介護受給者の状態像を取得し、取得した状態像に適する介護サービスを、介護データの評価知識に基づいて抽出し、出力部１０３に出力する。すなわち、出力部１０３には、サービス推薦部１１６が推薦する介護サービスが出力される。サービス推薦部１１６による介護サービスの推薦は、例えば、介護受給者のある状態を改善させる確率が高い介護サービスの抽出や、平均変化の信用区間幅が狭い介護サービスの抽出により行われる。また推薦される介護サービスは、複数の介護サービスの組合せであっても良い。

データベース１２０は、介護データ記憶部１２１、医療データ記憶部１２２、状態変化記憶部１２４、状態記憶部１２５、評価知識記憶部１２６を有する。

介護データ記憶部１２１は、複数人分の介護受給者の介護データを記憶する。図２を用いて、本実施例の介護データ記憶部１２１に記憶される介護データ２００の一例を説明する。介護データ２００には、被保険者ＩＤ２０１、性別２０２、年齢２０３、年度２０４、要介護度２０５、介護費２０６、日常生活自立度２０７、介護サービス２１１〜２１７、訪問調査結果２２１〜２２６などが含まれる。すなわち、介護データ２００により、複数の介護受給者の複数年分の介護に係るデータが管理される。

被保険者ＩＤ２０１には、特定の介護受給者を示す識別子が登録される。性別２０２には、介護受給者の性別が登録される。年齢２０３には、介護受給者の年齢が登録される。年度２０４には、介護を受給した年度、年月を示す情報が登録される。要介護度２０５には、介護受給者の各年度の要介護度が、0(自立)、1(要支援1)、2(要支援2)、3(要介護1)、4(要介護2)、5(要介護3)、6(要介護4)、7(要介護5)のいずれかで登録される。介護費２０６には、後述する介護サービスの受給等によって算出される介護受給者の各年度の介護費が登録される。日常生活自立度２０７には、介護受給者の各年度の日常生活自立度が、0(自立)、1(ランクI)、2(ランクIIa)、3(ランクIIb)、4(ランクIIIa)、5(ランクIIIb)、6(ランクIV)、7(ランクM)のいずれかで登録される。介護サービス２１１〜２１７には、介護受給者が各年度に各介護サービスを受給したか否かが、1(有)、0(無)として登録される。訪問調査結果２２１〜２２６には、訪問調査の結果として選択される介護受給者の各年度の詳細な状態が登録され、例えば洗身２２１では、0(非介助)、1(一部介助)、2(全介助)のいずれかが選択される。なお、訪問調査結果２２１〜２２６によって要介護度や日常生活自立度が決められる。また要介護度や介護費、日常生活自立度は介護受給者の状態を表す。

医療データ記憶部１２２は、複数人分の介護受給者の医療データを記憶する。図３を用いて、本実施例の医療データ記憶部１２２に記憶される医療データ３００の一例を説明する。医療データ３００には、被保険者ＩＤ２０１、性別２０２、年齢２０３、年度２０４、疾病受診３１１〜３１７、疾病医療費３２１〜３２７などが含まれる。すなわち、医療データ３００により、複数の介護受給者の複数年分の医療に係るデータが管理される。

被保険者ＩＤ２０１、性別２０２、年齢２０３には、介護データ２００と同じデータが登録される。年度２０４には、介護受給者が医療機関を受診した年度、年月を示す情報が登録される。疾病受診３１１〜３１７には、介護受給者が各年度に各疾病受診をしたか否かが、1(有)、0(無)として登録される。疾病医療費３２１〜３２７には、疾病受診３１１〜３１７等によって算出される介護受給者の各年度の疾病別医療費が登録される。疾病受診や疾病医療費は介護受給者の状態を表す。

状態変化記憶部１２４は、状態変化選定部１１２で選定された介護データの値の時間変化を記憶する。

状態記憶部１２５は、状態選定部１１３で選定された状態を記憶する。

評価知識記憶部１２６は、データ集計部１１４で作成された評価知識を記憶する。評価知識記憶部１２６に記憶される評価知識には、統計値算出部１１５で算出された統計値が含まれても良い。

図４を用いて、評価知識を作成する処理の流れの一例について説明する。以下、各ステップについて説明する。

Ｓ４０１では、図２に示すような介護データ２００が介護データ記憶部１２１から入力部１０２を介して取得される。なお介護データ２００とともに、図３に示すような医療データ３００が医療データ記憶部１２２から取得されても良い。

Ｓ４０２では、Ｓ４０１で取得された介護データから、介護データの値の時間変化がデータ変化算出部１１１により算出される。なお、介護データの値の時間変化とともに、医療データの値の時間変化が算出されても良い。算出された介護データの値の時間変化、及び医療データの値の時間変化は、介護受給者の状態変化を表す。

図５を用いて、データ変化算出部１１１による算出結果の一例について説明する。算出結果５００は、被保険者ＩＤ２０１別に算出された、介護サービスを除く介護データ及び医療データの値の時間変化５０１〜５３７を含み、時間変化５０１〜５３７は各介護受給者の状態変化として、2014年度と2015年度の値の差分を示している。例えば、被保険者ＩＤ２０１「K0001」の要介護度変化５０１の値「+2」は、2015年度の要介護度「3(要介護1)」から、2014年度の要介護度「1(要支援1)」を引いた値である。なお、時間変化５０１〜５３７の値は、状態変化の程度を表し、「正の値」が状態の悪化を、「0」が状態の維持を、「負の値」が状態の改善をそれぞれ示す。

Ｓ４０３では、Ｓ４０１で取得された介護データとＳ４０２で算出された状態変化から、状態変化と介護サービスとの相関が分析され、介護サービスとの相関が高い状態変化が状態変化選定部１１２により選定される。具体的には、正準相関分析により、介護サービスの項目の合成変数との相関係数が最大になるように状態変化の合成変数が作成される。次に状態変化の合成変数と各状態変化との相関が分析され、各状態変化の相関係数が算出される。そして、算出された相関係数の絶対値が予め定めた閾値よりも高い状態変化が選定される。選定された状態変化は状態変化記憶部１２４に記憶される。

図６を用いて、状態変化選定部１１２による相関の分析に基づき選定された状態変化の一例を説明する。分析結果６００は、ある介護サービスの組合せに対する状態変化６０１別に算出された相関係数６０２と、相関係数６０２の値に基づく選定結果６０３を含み、選定結果６０３は相関係数６０２が0.2以上の状態変化が選定された例である。すなわち選定結果６０３が「○」である状態変化、例えば要介護度変化や食事摂取変化が選定項目であり、「×」である状態変化、例えば薬内服変化やズボン上下変化が非選定項目である。なお、状態変化選定部１１２による選定結果６０３をユーザが入力部１０２を介して変更しても良い。また、本ステップは必須ではなく、スキップされても良い。

Ｓ４０４では、Ｓ４０１で取得された介護データから、状態と介護サービスとの相関が分析され、介護サービスとの相関が高い状態が状態選定部１１３により選定される。具体的には、正準相関分析により、介護サービスの項目の合成変数との相関係数が最大になるように状態の合成変数が作成される。次に状態の合成変数と各状態との相関が分析され、各状態の相関係数が算出される。そして、算出された相関係数の絶対値が予め定めた閾値よりも高い状態が選定される。選定された状態は状態記憶部１２５に記憶される。

図７を用いて、状態選定部１１３による相関の分析に基づき選定された状態の一例を説明する。分析結果７００は、ある介護サービスの組合せに対する状態７０１別に算出された相関係数７０２と、相関係数７０２の値に基づく選定結果７０３を含み、選定結果７０３は相関係数７０２が0.2以上の状態が選定された例である。すなわち選定結果７０３が「○」である状態、例えば要介護や場所理解が選定項目であり、「×」である状態、例えば薬内服やズボン上下が非選定項目である。なお、状態選定部１１３による選定結果７０３をユーザが入力部１０２を介して変更しても良い。また、本ステップは必須ではなく、スキップされても良い。

Ｓ４０５では、Ｓ４０１で取得された介護データとＳ４０２で算出された状態変化から、複数の状態像のそれぞれに対して、介護サービスの任意の組合せを実施したときに、介護受給者の状態が変化する程度の分布がデータ集計部１１４により集計される。なお、集計されるデータには、介護データとともに、医療データが含まれても良い。

集計の対象となる介護サービスの組合せは、全ての介護サービスの組合せでも良いし、ユーザが入力部１０２を介して設定する組み合わせでも良い。図８にユーザが設定した介護サービスの組合せの例を示す。介護サービスの組合せ８００は、介護サービス項目８０１別に設定されたか否かを示し、設定８０２が「○」である介護サービス項目、例えば訪問介護、介護予防支援が設定項目であり、「×」が非設定項目である。

図９を用いて、データ集計部１１４によるデータ集計の結果の一例を説明する。集計結果９００は、各種状態の組合せである状態像９０１と介護サービスの組合せ１１０２別に集計された要介護度変化(人数)９０３を含み、状態変化の一つである要介護度変化(人数)９０３の程度の分布を示す。例えば、要介護度が3(要介護1)、場所理解が0(できる)の状態像に対して、訪問介護が1(有)、介護予防支援が0(無)の介護サービスの組合せを実施した場合、要介護度変化が-2改善は1人、-1改善は4人、0維持は10人、それ以外は0人である。また、集計結果９１０は、状態像９０１と介護サービスの組合せ９０２別に集計された食事摂取変化(人数)９１３を含み、食事摂取変化(人数)９１３の程度の分布を示す。例えば、要介護度が3(要介護1)、場所理解が0(できる)の状態像に対して、訪問介護が1(有)、介護予防支援が0(無)の介護サービスの組合せを実施した場合、食事摂取変化が-1改善は2人、0維持は8人、それ以外は0人である。

Ｓ４０６では、Ｓ４０５で集計された状態変化の程度の分布から、複数の状態像のそれぞれに対する介護サービスの組合せ別の統計値が統計値算出部１１５により算出される。
具体的には、離散分布、例えばディリクレ分布を用いて状態変化の程度別の確率を推定し、推定された確率から平均変化や信用区間幅等を算出する。

図１０を用いて、ディリクレ分布による確率の推定について説明する。事前分布１００１を一様分布として、状態変化の程度の集計結果１００２からディリクレ分布の事後分布１００３を算出し、事後分布１００３からシミュレーション標本をＮ回抽出する（１００４）ことで、状態変化の程度の値１０１１〜１０１５別の確率分布１００５を推定する。そして、統計値算出部１１５は、確率分布１００５から最頻値を求め、変化の確率を推定する。図１０の例では、-6の確率は0、-2の確率は0.1、-1の確率は0.2、0の確率は0.7、6の確率は0と推定される。

次に、統計値算出部１１５は、状態変化の程度の値１０１１〜１０１５別に推定された確率分布１００５から、平均変化の分布１００６を算出する。具体的には、状態変化の程度の値と値別の確率との積を求めて、平均変化の分布１００６を算出する。そして、平均変化の分布１００６から、平均値１０２２(平均変化)と、平均変化の信用区間の下限値１０２１と上限値１０２３を算出する。信用区間は例えば95％信用区間とする。さらに、統計値算出部１１５は、平均変化の分布１００６から、状態変化の程度の値が負の値、すなわち状態が改善する確率１０２４を平均変化の改善確率として算出する。

図１１と図１２を用いて、統計値算出部１１５により算出された統計値の一例を説明する。なお、図１１は状態変化が要介護度変化(人数)の場合であり、図１２は状態変化が食事摂取変化(人数)の場合である。統計値１１００は、変化の確率(要介護度)１１０１、平均変化の信用区間(要介護度)１１０２、平均変化の改善確率１１０３を含み、統計値１２００は、変化の確率(食事摂取)１２０１、平均変化の信用区間(食事摂取)１２０２、平均変化の改善確率１２０３を含む。なお95％信用区間幅は、95％信用区間上限値と下限値の差分値であり、信用区間幅が広いほど統計的な信頼性が低い集計結果を示す。また平均変化の改善確率が高い集計結果は、平均的な改善確率が高い集計結果を示す。

図１１によれば、例えば、要介護度が3(要介護1)、場所理解が0(できる)の状態像に対して、訪問介護が1(有)、介護予防支援が0(無)の介護サービスの組合せを実施した場合、0の確率が0.7、平均変化が-0.21、95％信用区間の下限値が-1.14、上限値が0.76、区間幅が1.9、平均変化の改善確率が0.7であることがわかる。

また図１２によれば、例えば、要介護度が3(要介護1)、場所理解が0(できる)の状態像に対して、訪問介護が1(有)、介護予防支援が0(無)の介護サービスの組合せを実施した場合、0の確率が0.8、平均変化が-0.12、95％信用区間の下限値が-0.72、上限値が0.53、区間幅が1.25、平均変化の改善確率が0.5であることがわかる。

以上で図４に示した評価知識を作成する処理の流れが終了する。作成された介護サービスの評価知識に基づいて、介護サービス分析端末１０１が介護サービスを推薦することにより、介護受給者の状態像に適する介護サービス、すなわち介護受給者の状態を改善させる確率が高い介護サービスが抽出できる。また、抽出される介護サービスには、統計的な信頼性が確保される。

図１３を用いて、介護受給者の状態像に適する介護サービスを推薦する処理の流れの一例について説明する。以下、各ステップについて説明する。

Ｓ１３０１では、介護受給者の状態像がユーザによって入力部１０２を介して入力される。状態像の入力には、例えば図１４に示す介護サービス推薦画面１４０１が用いられる。介護サービス推薦画面１４０１はサービス推薦部１１６によって出力部１０３に表示される。ユーザは状態像入力欄１４０３に介護受給者の状態像を、例えば図１４に示すように、要介護度に「要介護2」、場所理解に「できない」、食事摂取に「見守り」、洗身に「一部介助」、つめ切りに「非介助」を入力する。ユーザはさらにタブ１４０５を用いて、改善させたい状態変化を評価指標として入力する。図１４は評価指標として要介護度変化が選択された例である。

Ｓ１３０２では、Ｓ１３０１で入力された状態像に適する介護サービスの組合せがサービス推薦部１１６によって推薦される。具体的には、入力された状態像と評価指標に合致する状態変化の程度の分布や統計値がデータベース１２０の評価知識から抽出され、抽出された統計値が介護サービスの組合せ間で比較され、評価指標を改善させる確率が高い介護サービスの組合せが推薦される。

図１４は、状態像入力欄１４０３に入力された状態像に対して、要介護度変化を改善させる確率が高い上位3つの介護サービスの組合せが表示された例である。推奨サービス欄１４１１に推薦された介護サービスの組合せが表示され、図１１の変化の確率(要介護度)から算出される負の値の確率の合計が改善確率１４１２に、0の確率が維持確率１４１３に、正の値の確率の合計が悪化確率１４１４に、それぞれ表示される。また変化の確率(要介護度)の算出根拠となった人数が人数１４１５に表示される。図１４には、最上位の介護サービスが介護予防支援と介護予防訪問介護の組合せであり、改善確率は39.3%、維持確率は56.5%、悪化確率は4.3%であり、算出根拠となった人数が37人であることが示される。

また介護サービス推薦画面１４０１のタブ１４０５を切り替えることで、評価指標が食事摂取変化、場所理解変化、洗身変化の場合に推薦される介護サービスの組合せが表示される。さらに評価指標として、介護データ２００と医療データ３００の両方を含むもの、例えば介護費２０６と疾病医療費３２１〜３２７の合計が入力されても良い。介護データ２００と医療データ３００の両方を含む評価指標が入力されることにより、介護データ２００に係る状態の改善だけでなく、介護データ２００と医療データ３００の両方に係る状態を改善する介護サービスを推薦することができる。

なお、推薦される介護サービスの組合せは上位3つに限定されるものではなく、例えば評価指標を改善させる確率が所定の値よりも高い介護サービスを推薦しても良い。また、評価指標を改善させる確率の高さだけでなく、信用区間幅の狭さに基づいて介護サービスを推薦しても良い。信用区間幅が所定の幅以内である介護サービスを抽出することにより、統計的に信頼性の高い推薦ができる。

以上で図１３に示した介護受給者の状態像に適する介護サービスを推薦する処理の流れが終了する。本実施例によれば、介護受給者の状態像に適した介護サービスを推薦できる。また推薦された介護サービスに基づいて、介護受給者に対する介護サービスが実施されることにより、介護受給者の各種状態を改善できる確率を向上できる。

＜実施例２＞
実施例１では、個別の評価指標を改善させる確率の高い介護サービスを推薦する例について説明した。実施例２では、複数の評価指標を統合した統合評価指標に基づく介護サービスの推薦について説明する。なお、介護サービス分析システムの構成は実施例１と同じであるので説明を省略する。

本実施例の評価知識を作成する処理の流れについて図４を用いて説明する。なお、Ｓ４０１〜Ｓ４０４は、実施例１と同じであるので説明を省略する。

Ｓ４０５では、まず実施例１と同様に、Ｓ４０１で取得された介護データとＳ４０２で算出された状態変化から、各状態像に介護サービスの任意の組合せが実施されたときの、介護受給者の状態が変化する程度の分布がデータ集計部１１４により集計される。さらに、集計された状態変化の程度の分布に基づいて、統合評価指標の値がデータ集計部１１４により算出される。具体的には、各状態変化に対して重みが設定され、設定された重みと状態変化の程度との加重加算により統合評価指標が算出される。例えば、各状態変化の重みをAnとすると、図６の選定結果６０３に対して、A1×要介護度変化＋A2×食事摂取変化＋A3×場所理解変化＋A4×洗身変化＋A5×つめ切り変化＋A6×アルツハイマー病変化＋A7×パーキンソン病変化＋A8×日常生活自立度変化＋A9×骨折変化により、統合評価指標が算出される。各状態変化の重みは、主成分分析により設定される。また、各状態変化の重みは、ユーザによって設定されても良いし、図６の相関係数６０２の値が設定されても良い。

このように算出された統合評価指標の値の分布は、データ集計部１１４により集計され、ｎ段階に離散化される。例えば、1刻みで、13段階に離散化すると、-6以下、-6より大-5以下、-5より大-4以下、-4より大-3以下、-3より大-2以下、-2より大-1以下、-1より大1未満、1以上2未満、2以上3未満、3以上4未満、4以上5未満、5以上6未満、6以上となる。

Ｓ４０６では、S４０５で離散化された結果から、統合評価指標の統計値が統計値算出部１１５により算出される。ここで、平均変化の算出には、離散化区分の代表値が設定されて用いられる。例えば、-6以下は-6、-6より大-5以下は-5、-5より大-4以下は-4、-4より大-3以下は-3、-3より大-2以下は-2、-2より大-1以下は-1、-1より大1未満は0、1以上2未満は1、2以上3未満は2、3以上4未満は3、4以上5未満は4、5以上6未満は5、6以上は6といった離散化区分の代表値が設定される。

図１５を用いて、データ集計部１１４の集計結果と統計値算出部１１５により算出された統計値を含む統合評価指標の評価知識の一例を説明する。評価知識１５００は、状態像９０１と介護サービスの組合せ９０２別に集計された統合評価指標(人数)１５１３、変化の確率１５０１(統合評価指標)、平均変化の信用区間(統合評価指標)１５０２、平均変化の改善確率１５０３、離散化区分の代表値１５０４を含む。例えば、要介護度が3(要介護1)、場所理解が0(できる)の状態像に対して、訪問介護が1(有)、介護予防支援が0(無)の介護サービスの組合せを実施した場合、統合評価指標が-3より大-2以下(代表値-2)の人数が2人、-2より大-1以下(代表値-1)の人数が5人、-1より大1未満の人数が11人で、その他は0人である。また、0の確率が0.8、平均変化が-0.21、その95％信用区間の下限値が-1.14、上限値0.76、区間幅が1.9、平均変化の改善確率が0.7である。

以上で図４の評価知識を作成する処理の流れが終了し、統合評価指標の評価知識が作成される。次に、統合評価指標の評価知識に基づいて、介護受給者の状態像に適する介護サービスを推薦する処理の流れについて図１３を用いて説明する。

Ｓ１３０１では、介護受給者の状態像がユーザによって入力部１０２を介して入力される。状態像の入力には、例えば図１６に示す介護サービス推薦画面１６０１が用いられる。介護サービス推薦画面１６０１はサービス推薦部１１６によって出力部１０３に表示される。ユーザは状態像入力欄１４０３に介護受給者の状態像を入力する。ユーザはさらにタブ１６０５の中から評価指標として統合評価指標を入力する。

Ｓ１３０２では、Ｓ１３０１で入力された状態像に適する介護サービスの組合せがサービス推薦部１１６によって推薦される。具体的には、データベース１２０の中の統合評価指標の評価知識から、入力された状態像に合致する統計値が抽出され、抽出された統計値が介護サービスの組合せ間で比較され、統合評価指標を改善させる確率が高い介護サービスの組合せが推薦される。

図１６は、状態像入力欄１４０３に入力された状態像、要介護度が要介護2、場所理解ができない、食事摂取が見守り、洗身が一部介助、つめ切りが非介助に対して、統合評価指標の改善確率が高い上位3つの介護サービスの組合せが表示された例である。推奨サービス欄１６１１に推薦された介護サービスの組合せが表示され、図１５の変化の確率(統合評価指標)から算出される負の値の確率の合計が改善確率１６１２に、0の確率が維持確率１６１３に、正の値の確率の合計が悪化確率１６１４に表示される。また変化の確率(統合評価指標)の算出根拠となった人数が人数１６１５に表示される。図１６には、最上位の介護サービスが介護予防支援と介護予防訪問介護の組合せであり、改善確率は38.3%、維持確率は57.5%、悪化確率は4.2%であり、算出根拠となった人数が46人であることが示される。

なお、推薦される介護サービスの組合せは上位3つに限定されるものではなく、例えば統合評価指標を改善させる確率が所定の値よりも高い介護サービスを推薦しても良い。また、統合評価指標を改善させる確率の高さだけでなく、実施例１と同様に信用区間幅の狭さに基づいて介護サービスを推薦しても良い。信用区間幅が所定の幅以内である介護サービスを抽出することにより、統計的に信頼性の高い推薦ができる。

以上で図１３に示した介護受給者の状態像に適する介護サービスを推薦する処理の流れが終了する。本実施例によれば、個別の評価指標だけでなく複数の評価指標を総合的に考慮して、介護受給者の状態像に適した介護サービスを推薦できる。また推薦された介護サービスに基づいて、介護受給者に対する介護サービスが実施されることにより、介護受給者の総合的な状態を改善できる確率を向上できる。

１０１：介護サービス分析端末、１０２：入力部、１０３：出力部、１０４：ＣＰＵ、１０５：メモリ、１０６：記憶媒体、１１１：データ変化算出部、１１２：状態変化選定部、１１３：状態選定部、１１４：データ集計部、１１５：統計値算出部、１１６：サービス推薦部、１２０：データベース、１２１：介護データ記憶部、１２２：医療データ記憶部、１２４：状態変化記憶部、１２５：状態記憶部、１２６：評価知識記憶部

Claims (9)

1. 介護受給者の各種状態の組合せである状態像が入力される入力部と、
   複数の状態像のそれぞれに対して、介護受給者の各種状態が介護サービスによって変化する程度の分布を対応付けた評価知識が記憶される記憶部と、
   前記入力部に入力された状態像に適する介護サービスを前記評価知識に基づいて推薦するサービス推薦部と、
   を備えることを特徴とする介護サービス分析システム。
2. 請求項１に記載の介護サービス分析システムであって、
   前記入力部には、改善が望まれる状態が評価指標としてさらに入力され、
   前記サービス推薦部は、前記評価指標を改善させる確率が所定の値よりも高い介護サービスを推薦することを特徴とする介護サービス分析システム。
3. 請求項２に記載の介護サービス分析システムであって、
   前記評価知識には、介護受給者の各種状態として疾病受診の有無が含まれ、
   前記入力部には、前記評価指標として介護費と疾病医療費の合計が入力されることを特徴とする介護サービス分析システム。
4. 請求項１に記載の介護サービス分析システムであって、
   前記入力部には、入力された状態像の各種状態に対する重みがさらに入力され、
   前記サービス推薦部は、各種状態の変化の程度と前記重みとの加重加算により算出される総合評価指標を改善させる確率が所定の値よりも高い介護サービスを推薦することを特徴とする介護サービス分析システム。
5. 請求項１に記載の介護サービス分析システムであって、
   前記評価知識には、複数の状態像のそれぞれに対応付けられた前記分布の信用区間幅が含まれ、
   前記サービス推薦部は、前記入力部に入力された状態像を改善させる確率が所定の値よりも高いとともに、前記信用区間幅が所定の幅以内である介護サービスを推薦することを特徴とする介護サービス分析システム。
6. 請求項１に記載の介護サービス分析システムであって、
   前記評価知識は、各種状態と介護サービスとの相関係数の絶対値が所定の値よりも大きい介護データを用いて作成されることを特徴とする介護サービス分析システム。
7. 請求項１に記載の介護サービス分析システムであって、
   前記評価知識は、各種状態の変化の程度と介護サービスとの相関係数の絶対値が所定の値よりも大きい介護データを用いて作成されることを特徴とする介護サービス分析システム。
8. 介護受給者の各種状態の組合せである状態像が入力される入力ステップと、
   複数の状態像のそれぞれに対して、介護受給者の各種状態が介護サービスによって変化する程度の分布を対応付けた評価知識に基づいて、前記入力ステップにて入力された状態像に適する介護サービスを推薦するサービス推薦ステップと、
   を備えることを特徴とする介護サービス分析方法。
9. 介護受給者の各種状態の組合せである状態像が入力される入力部と、
   複数の状態像のそれぞれに対して、介護受給者の各種状態が介護サービスによって変化する程度の分布を対応付けた評価知識に基づいて、前記入力部に入力された状態像に適する介護サービスを推薦するサービス推薦部と、
   を備えることを特徴とする介護サービス分析処理装置。

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