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健康経営

5分でわかるデータヘルス|効率的・効果的な保険事業に今すぐ舵を切ろう!

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さまざまなものが電子情報化され、蓄積されつつある現在、それらのデータをどのように分析し、活かしていくかという取り組みが各分野で進められています。その一つが、医療分野でのビッグデータの活用「データヘルス」です。

高齢化に伴う医療費の増大、労働人口の減少などの解決策の一つとして期待されている「データヘルス」。では、実際にはどのような取り組みが行われているのでしょうか。具体的な事例や政策などを、くわしくみてみましょう。

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医療データの活用「データヘルス」とは?

「データヘルス」とは、特定検診やレセプト(診療報酬明細書)の電子化に伴い、それらの健康医療情報データを医療保険者が活用し、分析することで、加入者の健康状態に即し、より効果的で効率的に行う保険事業のことを言います。

データヘルスへの取り組みの背景には、高齢化や生活習慣病の増加などによりふくらみ続けている医療費の問題があります。各個人の医療データを分析し、その結果に基づいて保険事業、予防対策を行うことで、生活習慣病などの予防に努め、健康寿命を延ばし、医療費を抑えていくことが期待されています。

データヘルスに取り組む意味・メリットは?

データヘルスに取り組む意味、メリットとしては、より効果的で効率的な保険事業の提供による「医療費等の適正化」、医療費の削減が目的であるとみられがちですが、本来の目的は「医療や介護の質の向上」です。

厚生労働省は、データヘルスに取り組む際のメリットとして、今まで縦割り体制などの問題で分散していた医療関係のデータを統合し、分析していくことで、患者各個人の症状にあった最も適切な治療法を選択できたり、転院の際の重複検査を防ぐことができるようになること。また、多くのデータから知見を確立し、より効果的な介護サービス、重症化予防のケアを受けることができるようになることなどを例示しています。

データヘルスの取り組みと政策(1:データヘルス計画)

2013年に閣議決定された「日本再興戦略」で、全ての健康保険組合に対し「データヘルス計画」への取り組みが求められました。それを受け厚生労働省は、全ての健康保険組合に向け、健康診断結果やレセプトのデータ分析に基づき、PDCAサイクルで効果的・効率的な保険事業を実現する「データヘルス計画」の実施を2015年度から義務付けました。

具体的には、医療データから組合員の医療費の状況把握、健康リスクの分析、対象者の抽出などを行い、保険事業を企画(Plan)、実際にそれを実施し(Do)、その結果を評価し(Check)、保険事業を修正する(Act)というPDCAサイクルを行います。

また、職場環境の改善や従業員の意識づけなど、事業主とメリットを共有した事業の推進(コラボヘルス)も効果的です。

まずは自分たちの立ち位置を知る2015年度~2017年度の「第1期データヘルス計画」が終了し、2018年度~2023年度は「第2期データヘルス計画」として、さらなる深化が求められています。

データヘルスの取り組みと政策(2:データヘルス改革)

「データヘルス改革」は、2017年6月に閣議決定された「未来投資戦略2017」に盛り込まれた厚生労働省所管の戦略です。ICTを活用し、個々人に最適な健康管理・診断・ケアの提供を行うこと、健康・医療・介護など今まで縦割り行政で連結されていなかった各種データを連結し、分析していくための「保険医療データプラットフォーム」を構築していくことを目標としています。

2017年1月には「データヘルス改革推進本部」を設置。各サービスの具体的な工程表が示され、データヘルス改革の推進に向けて動き出しています。

データヘルスの事例は?

ICTを活用したメタボ対策(プリマハム健康保険組合)

プリマハム健康保険組合では、検診結果をもとに生活習慣病のリスクを階層化したところ、40歳以上の男性被保険者の約半数がメタボリックシンドロームに該当。簡易に保健指導を行うことができ、楽しみながら継続できる事業として、ICTを活用したプログラムを計画しました。

具体的には、検診結果をグラフなどでわかりやすく可視化して注意喚起を行い、運動・睡眠・食事に関する行動変容を起こすためのスマートフォンアプリを開発。運動量をウェアラブル機器を配布して測定し、管理栄養士に食事の写真を送信してチャットで直接指導を受けることができるメニューも提供しました。

試験運用ではプログラムへの参加率は65.6%。3カ月後の継続率は70%。その後従業員全体に参加者を拡大しています。サービス利用者に行ったアンケートでは、利用者の80%に運動の増加、食事内容の見直しなどの「行動変容」が確認できたということです。

年齢特定でのアプローチで被扶養者の受診率向上(YKK健康保険組合)

YKK健康保険組合では、これまで、被扶養者の特定検診受診率の向上のため、巡回検診、施設検診の導入、婦人科検診の同時受診体制の整備などを行い、受診率を50%まで引き上げてきました。

さらに受診率100%を目指し、従来の被扶養者全員への検診受診勧奨に加え、40歳、50歳の節目年齢者を対象に絞った検診案内や、費用に自己負担のある検診を受けたものには500円のQUOカードを進呈するといった促進キャンペーンを実施しました。

未受診者への電話による受診推奨なども行った結果、節目年齢の受診者は前年度よりも高くなったものの、目標値には届きませんでした。また、状況調査では「受診予定」と回答した人の半数が未受診のままなど、受診希望が受診行動に結びついていないという新たな課題も明らかになりました。

今後はこれらの結果を踏まえ、さらなるキャンペーンの見直しや、受診推奨方法の検討を行っていくとしています。

データヘルスに関する参考サイト

医療保険者によるデータヘルス/予防・健康づくり(厚生労働省)

https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/kenkou_iryou/iryouhoken/hokenjigyou/index.html

厚生労働省による、「データヘルス」に関する情報がまとめられています。

「事例に学ぶ効果的なデータヘルスの実践」を公表します医療保険者によるデータヘルス/予防・健康づくり(厚生労働省)

https://www.mhlw.go.jp/stf/houdou/0000170830.html

具体的な事例をもとに、データヘルスの実践方法を説明した事例集です。

無関係ではいられない、データヘルスの今後

「データヘルス」は、国や保険組合、医療関係者が主となって動いており、遠い所の話と感じるかもしれません。しかし、実際に扱われているデータは、自分たちの医療データであり、実際にその事業の提供を受けるのは、自分やその家族なのです。

自分の医療データがどのように扱われ、どのように活用されていくのか。「データヘルス」について、これからも関心を持って情報収集してみてはいかがでしょうか。

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Writer 執筆者

おかんの給湯室編集部

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