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【ヨミ】データヘルス データヘルス

「データヘルス」とは、特定検診制度やレセプト(診療報酬明細書)の電子化によってデジタル化されたビッグデータを分析し、健康増進や病気の予防に活用しようとする取り組みのことをいいます。政府が推し進める「日本再興戦略」の重要施策の一つに“国民の健康寿命の延伸”があります。データを活用して健康寿命を延ばすことにより、増大する医療費の抑止が期待されています。
(2018/5/28掲載)
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データヘルスのケーススタディ

“医療のビッグデータ”から何が分かる?
迫りくる超高齢社会。医療費増大の是正なるか

2015年度から、厚生労働省はすべての健康保険組合に対し、「データヘルス計画」の策定と実施を求めました。現在、総人口に占める65歳以上の人口の割合は、およそ四人に一人。それが2025年になる頃には段階が一つ進み、およそ三人に一人になると予想されています。そうなると、膨大な医療費が社会保障制度を逼迫する状況は不可避です。健康な高齢者を増やすことによって未来の医療費を抑止しようと、民間企業や医療施設を巻き込んだ対策が求められているのです。

その狙いは、健康寿命を延伸するため、やみくもに事業を実施するのではなく、データを活用して科学的にアプローチをすることで事業の実効性を高めていくこと。政府発行のガイドラインによると、健保組合にはPDCAサイクルに沿った運用が求められています。

では、「データヘルス計画」に使用される“医療のビッグデータ”からは何が分かるのでしょうか。保険者が抱える健康課題は、加入者の数や年齢、性別、地域によって特色があります。それらをデータによってひも解いていくことにより、保険者は根拠に基づいて課題を洗い出し、効果の高い対策を講じることが可能になりました。例えば、健診結果からメタボ予備軍とされた人に対し、WEBによる「ポピュレーションアプローチ(まだハイリスクではない集団に働きかけることで、集団全体がリスクを軽減できること)」を行えば、マンパワーをかけずに継続的な指導を行うことができ、有用性が高いと考えられます。

まずは、個人が現在の健康状態を正しく把握し、未来に起こりうるリスクを理解することで予防につなげていくことが大切です。IoTといったテクノロジー機器の手伝いも借りながら、個人の健康状態を可視化できるよう、各社の取り組みは続いています。

「健康経営」への関心が高まっている昨今では、企業と保険者が連携をはかる「コラボヘルス」の強化も進んでいます。ただし、2015年度からのPDCAが一巡したことで、保険者の規模の違いや財政状況の差によって、なかなかデータを活用できない例が少なくないことも分かってきています。取り組みを形骸化させないためにも、1巡目の「Check」「Action」をもとに、次のPDCAに向き合う必要があります。

まだ緒に就いたばかりのデータヘルス。医療費増大の抑止力になってくれるでしょうか。

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