分析（データヘルス）サービス

保険者の皆様からお預かりするデータ（レセプト／健診）を基に、当分析により、適正化事業および保健事業を「見える化」します。分析から見えてきた課題に対しての実行施策とその効果測定までをご支援するのが、「分析サービス」です。

◆分析手順について

データ分析をただの「作業」で終わらせない為に、また、効率的で効果的なデータ分析を実現する為に、弊社では「目的を明確にする事」「事前に結果を予測する事」を重視し分析作業を実施いたします。

◆業務に必要なデータベースの構築

分析の実施にあたり、保険者様ごとの専用データベースを構築します。その上で保有する傷病名や薬剤、診療行為、検査等のマスタを突合、常に最新の状態を維持します。なお、レセプトによる医療費等算出基準は、比較対象や用途に合わせ、適切な基準にて実施いたします。

◆未コード化傷病名の標準化

レセプトの未コード化傷病名は、全レセプトの約2.2%存在しています。正確なデータ分析を実施する為にはこの「未コード化傷病名」の標準化が必須です。弊社は独自方式の変換辞書を用いて、トータルコード化率約99.2%まで標準化を実現しており、精度の高いデータ抽出・分析を実現します。

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データヘルスは保健事業計画の道筋を立てるための重要な計画です。保険者ごとに異なる課題に対応するため、ベテランの医療系エンジニアと有資格者が分析、考察、評価を行います。

◆オーダーメイドの分析を実施

保険者の健康課題は画一的なものではありません。
融通の利かない金太郎あめ方式の分析ではなく、ニーズに応えるのが私たちの強みです。

◆非専門職でも理解できる計画資料の作成

データヘルス計画は職員様にとって理解しやすい、使いやすい資料であることが必要です。
ノウハウをもとに分析資料の見せ方と読みやすさを工夫しています。

◆全国多数の受託実績

データヘルス計画の受託は毎年拡大しており、多くのお客様からご評価いただいてます。

自治体：　横浜市様、川崎市様、さいたま市様、京都市様　神戸市様
健保：　※データヘルス計画に必要な基礎分析集を多数納品
共済組合：　東京都市町村職員共済組合様　京都市市町村共済組合様

＜さいたま市国民健康保険組合様データヘルス計画書：事例①＞

＜さいたま市国民健康保険組合様データヘルス計画書：事例②＞

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お預かりするレセプトデータを基に、保健事業に必要となる対象者を抽出・リスト化し、ご提供いたします。各種抽出条件に必要な数値情報た条件などの組み合わせに関しては、保険者様ニーズをお伺いし、柔軟に対応することが可能です。　※健診データとの組み合わせも可能です。

◆適正服薬の観点

「薬剤多種処方者」「薬剤重複服薬者」「併用禁忌者」などに健康被害が発生する可能性がある対象者をピックアップします。

◆適正受診の観点

「重複受診者」「頻回受診者」「時間外加算対象者」など、医療費抑制の可能性がある対象者をピックアップします。

◆その他観点

「健診異常値×レセプトによる未受診者抽出」、「お薬手帳不提示による加算料対象者」など保険者様の要望に合わせて対象者を抽出します。

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GIS分析は都道府県の医療費分析やデータヘルス計画に多数用いられています。

◆住所情報をもとにあらゆる単位で医療データを表現

県単位、２次医療圏単位、市町村単位、校区単位、町丁目単位など、医療費等のデータを様々な単位で地図上に示すことができます。

◆データと距離情報の組み合わせによる分析

医療機関にかかるまでの移動時間との情報の組み合わせにより、市街地と山間部における健康課題の違いを分析します。

◆医療機関のレコメンドが可能

受診勧奨事業では、対象者の自宅から最寄りの医療機関を通知書に掲載（レコメンド）する事例が増えています。

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