
現在トラックドライバーが突発的に重症化し、勤務中に突然死するといった事例が問題視されています。この事例は交通事故のリスクだけでなく、労働力の損失や商品到着の遅延にもつながり、企業にとって多大なる損失をもたらします。この研究では、レセプトデータ・健診データを用いて、突発性重症化の可能性がある対象者を抽出し、効果的なアプローチを実施して行動変容を促します。
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新型コロナウイルス流行後、重症化による肺炎等で亡くなられる方々が多く、重症化予防が大きな課題となっています。この研究では、患者の性別、年代情報とレセプトデータから過去の既往症、治療、健診データを使用して、機械学習から重症化予測モデルを開発しました。これにより、レセプトデータから重症化しやすい傾向を持っているかの判断が可能となっています。
慶應義塾大学および理化学研究所との新型コロナウイルスに関する共同研究開始のお知らせ
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新型コロナウイルスの世界規模の大流行は収束の兆しがいまだ見えていない中、感染の急拡大に関する不安が問題視されています。そこで、当社では新型コロナウイルス感染リスク予測ポータルアプリ「コロミル」を株式会社データフォーシーズ様と公益財団法人 佐々木研究所附属 杏雲堂病院院長 相馬正義氏監修により開発いたしました。
コロミルでは、COVID-19 情報MAP機能、COVID-19 リスク予報、世界主要国 COVID-19 状況といった3つの機能を提供する無料アプリとなっております。ぜひ使用してみてください。
共同ポータルアプリ開発「コロミル」のリリースについて。JASTライフケアイノベーションLab
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医療介護一体化分析

少子高齢化により、医療費の高騰や健康寿命の延伸が注目されています。この研究では、介護データとレセプトデータを突合して分析し、介護保険利用者の医療費負担がどの程度であるかの分析を実施しました。介護保険利用者の要介護度推移の傾向から将来の医療費推計が可能となり、データヘルス計画を支援します。
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学会発表
各種学会にて、研究成果を発表しています。
・日本計算機統計学会
・日本メディカルAI学会
・日本薬剤疫学会
・日本神経精神医学会
・人工知能学会
・ISPOR