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データ解析による自治体様医療費の削減について ～ IBM SPSS Modeler のご活用について～

×××× 　御中. データ解析による自治体様医療費の削減について ～ IBM SPSS Modeler のご活用について～. ２０ ×× 年 ×× 月 ×× 日 日本アイ・ビー・エム株式会社 日本情報通信株式会社. IBM SPSS Modeler について. IBM SPSS とは. 統計解析やデータマイニング等の高度な分析を実現するツール＝「 IBM SPSS 」です。. スピーディーな 施策を実現. データから 将来を予測. Advanced Analytics. Business Intelligence. データから 現状を把握.

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データ解析による自治体様医療費の削減について ～ IBM SPSS Modeler のご活用について～

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Presentation Transcript

  1. ××××　御中 データ解析による自治体様医療費の削減について ～IBMSPSSModelerのご活用について～ ２０××年××月××日 日本アイ・ビー・エム株式会社 日本情報通信株式会社

  2. IBMSPSSModelerについて

  3. IBMSPSSとは 統計解析やデータマイニング等の高度な分析を実現するツール＝「IBM SPSS」です。 スピーディーな 施策を実現 データから 将来を予測 Advanced Analytics Business Intelligence データから 現状を把握 InfoSphere System for Analytics (旧　　　　　　　　　　) - 3 -

  4. IBM SPSS製品マップとIBM SPSS Modeler ビジネスシーンでのデータマイニングを対象とする製品＝「IBM SPSS Modeler」です。 業務システム群 業務プロセス 予測分析 ソフトウエア データ収集ファミリーIBM SPSS Data Collection CRM マーケティングデータ 統計ファミリーIBM SPSS StatisticsAmosIBM SPSS Text Analytics for Surveys カスタマー サービス 顧客データ モデリングファミリーIBM SPSS ModelerIBM SPSS Text Analytics プロダクト & マーケティング Web log 金融・財務 リスク 展開ファミリーIBM SPSS Collaboration andDeployment Services(CaDS)Decision Management ToolsShowcase 製品マスタ オペレーション トランザクションデータ - 4 -

  5. 【NI+Cソリューション】予測分析テクノロジーによる意思決定支援【NI+Cソリューション】予測分析テクノロジーによる意思決定支援 課　題 ＳＰＳＳ 離反率減少 素早く効率的なモデリングのためのデータを用意でき、最適な予測モデルを自動的に選択。結果は、分かりやすいチャートやグラフにすることが可能。 • 常に変化し続ける市場において、競合他社との優位性がほしい。 • 適確で、スピーディーな意思決定をすることが非常に困難である。 • 契約の解約（離反）しそうな顧客を食い止めたい。 • 新規顧客の開拓を図りたい。 • 不正、浪費、乱用の検知 を行いたい。 サービス利用増加 提案のポイント 予測分析による 意思決定支援 自動でデータ準備・モデリング ＧＵＩによるプロセスの視覚化 わずかな操作で予測分析モデルをＷＥＢブラウザ上で作成することができ、分析モデルをシステムに組み込む前段階で、ビジネス結果が最適なものになるよう、シミュレーションやテストを行うことができます。（※分析トライアルもご用意） 相対的な影響をグラフ表示 効　果 • 顧客の態度や意見を素早く捉え、将来の行動を予測し、そこから得た情報（過去の傾向や顧客属性データ）を意思決定に活用することで・・・ • 顧客との関係性を認識し、望ましい行動を促すことで、競争優位性を大きく向上 • 顧客のセグメント化と顧客の嗜好の理解（優良顧客の特定と新規顧客の獲得） • 解約や退会をしそうな顧客の識別し、離反しそうな顧客を食い止める • 不正、浪費、乱用の検知 - 5 -

  6. 　某自治体様実証実験（POC）概要

  7. PoCの目的とスケジュール プロジェクトの目的 　ジェネリック利用状況の全体を把握し、ジェネリック比率の高い病院・薬局を推奨するな 　どのアクションに役立てることで、医療扶助費の削減の可能性を検討 生活保護手帳に記載された推進事項 　後発医薬品の利用促進 　医療関連情報の指導援助への活用及びレセプト点検の徹底 向精神薬等における適正受診の徹底 1W(5/21) 2W(5/28) 3W(6/4) 4W(6/11) 5W(6/18) 6W(6/25) マスクPG の作成 データ抽出 データの理解 データ整備 基礎分析用 マートの作成 集計 基礎分析 中間報告 詳細分析用 マートの作成 集計 詳細分析 最終報告 - 7 -

  8. システム構成概要 社会保険診療報酬支払基金 ホームページ 生活保護等版 レセプト管理システム 傷病名 マスタ 医薬品 マスタ 医科 レセプト 調剤 レセプト データ加工・編集 データマスク 他の 生保受給者管理システム 被保護者 集計・マイニング 医療券 調剤券 ジェネリック普及リスト 向精神薬の不正感知リスト 高コストグループジェネリック適用可否リスト - 8 -

  9. PoCで得られたこと 今回の検証で知りえた知見を利用する事で生活保護における医療扶助の適正運営に寄与することが能と考えられる。 後発医薬品の利用促進 ■高コストグループへのジェネリック利用促進 ■ジェネリック利用率の高い医療機関情報の受給者への共有 医療関連情報の指導援助への活用及びレセプト点検の徹底 ■ジェネリック利用率の高い医療機関の把握と医療機関への処方依頼 ■高コストグループ予備軍への予防指導 向精神薬等における適正受診の徹底 ■調剤レセプトアソシエーションによるチェックリストの利用 - 9 -

  10. 医療費削減の実証実験　（分析のポイント） 年毎の薬剤料点数合計 から4つのグループを作成 1：高コストグループの定義と分析 高薬料点数 高薬剤料点数 グループ作成 高頻度・高薬剤量 調剤レセプト 高頻度・調剤量 グループ作成 高コスト グループ 頻回ポイント(1回の調剤数×処方回数) から4つのグループを作成 高コストグループと 予測されないデータを 抽出 高コストグループに属すケース の傾向を洗い出す 2：高コストグループの傾向分析 医科レセプト 高コストグループの 傷病傾向 Excelベースで 確認可能な リストを出力 3:チェックリストの作成 医科レセプト 調剤レセプト チェックリスト 向精神薬等で不正と思わしき チェックリストの作成 - 10 -

  11. 分類 医療費削減の実証実験　（高コストグループの定義・分析） パターン発見 16%の受給者で 46%の医療費 ◆高コストグループの人数比は全体の約16% このグループが全体の薬剤合計点数の約 46%を占めている。 ◆一人当たりの薬剤料点数では５倍程度の 開きがあり、全体平均を押し上げる 要因となっている。 お客様の課題 ジェネリック医薬品の利用についての把握ができない 効果的な医療費低減を目指す為には、この16%の 受給者のジェネリック利用率を向上させる事が重要 データ量が多いため、チェック作業に限界がある - 11 -

  12. 分類 医療費削減の実証実験　（高コストグループの定義・分析） パターン発見 ジェネリック比率 処方薬の後発薬存在率　(%) 薬剤料点数 薬剤料点数 低 高 低 高 調剤量・頻度 調剤量・頻度 高 高 調剤点数が高まると、ジェネリック比率が低くなる。 約60%の薬にジェネリック薬が存在している。 高コストグループに処方された先発薬及び置換可能な 後発薬を調査し、実際の削減額を算出 1億6千万円超の医療費削減が 1700人程度の受給者に対しての アクションで実現可能である - 12 -

  13. 予測 医療費削減の実証実験　（高コストグループの傾向分析） グループの決定に重要な要素 決定木分析 傷病数と生活習慣病がコストグループ決定の重要な要素 要因データを重要度が高い順に自動分岐 特徴を構造化して予測モデルを構築 ※T= 合致ケース　F=非合致ケース - 13 -

  14. 向精神薬処方ケース：25,730 1処方ケース 2,446 9.5% 2処方ケース 1,045 4.1% 1,2ともに処方ケース 78 2.4% 向精神薬処方ケース：25,730 1,2ともに処方ケース 36 1.5% パターン発見 医療費削減の実証実験　（チェックリスト作成） 　～同じ薬であるが、処方量が異なるケース～ 1：マイスリー錠　10mg 2：マイスリー錠　5mg ～GABA系の抑制機構を増強して睡眠・鎮静作用を示します。 通常、不眠症（統合失調症や躁うつ病に伴う不眠症を除く）の治療に用いられます。 1処方ケース 3,239 12.6% 2処方ケース 3,332 13% 　～作用が近いと想定される薬が処方されるケース～ 1：レンドルミン錠　0.25mg ～GABAを介して～催眠、鎮静、抗不安などの中枢神経作用を示します。 通常、不眠症の治療、麻酔前投薬に用いられます。 2：サイレース錠　1mg ～GABA神経系の作用を増強し、入眠障害、中途覚醒、早朝覚醒を改善します。 通常、不眠症の治療や麻酔前投薬に用いられます。 - 14 -

  15. パターン発見 医療費削減の実証実験　（チェックリスト作成） ケース概要 2012年3月にサイレース、レンドルミンをそれぞれ28日分処方されている。 　不眠症治療であるレンドルミン錠0.25mgとサイレース錠1mgの併用はまれなケース。 　サイレース錠1mgとユーパン錠0.5mgはまれなケースではない。 お客様の課題 医療機関単位では問題のないケースであるが、 複数医療機関での重複診療であると考えられる。 必要な情報がすぐに取り出せない 医療担当者の経験と勘で判断を行っている - 15 -

  16. 　トライアル分析について

  17. 自治体様向けIBM SPSS ModelerPOCについて 他社様のデータマイニングツールを含めて『IBM SPSS Modeler』を導入をご検討されているお客様については費用対効果の検証も含めて以下のような疑問をお持ちになっているかと思います。 • 　自社に溜まっているデータで本当に分析できるのか？ • 　地域特性がある気がするが本当に自分たちの地域では効果があるのか？ • 　他の業務エリアについての課題の方が問題と思っているが他の使い方ができないか？　 • 　レセプト管理システムとの機能の重複があるような気がするが等 実際のデータを使用しての有料PoC：Proof of Concept（有料トライアル） をお勧め致します。（弊社導入事例のお客様は全て実施されています。） 【PoCの諸条件】 • 　分析対象となるデータ及び分析テーマにより費用が変わります。 • POCで使用する環境は日本情報通信所有の環境を想定しております。 - 17 -

  18. 1 分析テーマ設定 2 効果試算 3 分析データの収集 4 分析実施 5 施策検討 6 分析サイクルの定着化 分析トライアルプロジェクトの進め方 「早期に効果を現出したい」という、これから分析プロジェクトを開始されるお客様に対して、下記のようなアプローチでプロジェクトを実施しています。 お客様で設定すべき目標の中から、今回のスタートダッシュ・プロジェクトのテーマを 設定します。 プロジェクトが成功した際に、どのくらいの効果・メリットがあるか、 効果試算テンプレートを元に、試算します。 お客様が分析に使うべきデータをテンプレートで提示します。その中から、今回分析プロジェクトで活用できるデータを特定・定義して行きます。 弊社がこれまでのプロジェクトを推進してきた経験から、今回のテーマに沿った分析モデルを構築し、ターゲットとなる対象を特定します。 弊社がこれまでのプロジェクトを推進してきた経験／他社事例から ＰｒｅＢｕｉｌｔされたノウハウから、上記のターゲットに合わせて施策を検討します。 分析サイクルの定着化の為に必要な分析スキル・体制、試作の効果を高めるために 追加すべき新たな分析仮説・データをご呈示し、継続的なおお客様業務の拡大・維持を実現します。 - 18 -

  19. 会社概要

  20. 会社概要 日本情報通信株式会社 　略称：ＮＩ＋Ｃ（エヌ・アイ・アンド・シー） • 主な会社資格 • 国際規格 ISO/IEC27001 情報セキュリティマネジメントシステム • 国際規格 ISO14001環境マネジメントシステム（本社・門前仲町開発センター・大阪支店、 エヌアイシー・ソフト(株)/本社、エヌアイシー・ネットシステム(株)/本社） • 国際規格 ISO9001品質マネジメントシステム（ソフトウェア開発部門） • JNX 認定サービス・プロバイダー • NTTコミュニケーションズ・ビジネスパートナー • NTT東日本Tm@Partner • JPNIC正規会員・インターネット・サービス・プロバイダー • IPアドレス管理指定業者 • AT&Tグローバル・サービス特約店 • Microsoft認定パートナー • ORACLE Partner Network Certified Partner • Novellソリューションパートナー • IBMプレミア・ビジネス・パートナー • 届出電気通信事業者（総務省） • 一般建設業（電気通信工事業） • 設立 昭和６０年１２月１８日 • 資本金 ４０億円 • 株主 日本電信電話株式会社（５０%） 日本アイ・ビー・エム株式会社（５０%） • 売上高 ３６３億円（平成２３年度連結ベース） • 社員数　　 １，００１名 • （平成２４年４月１日連結ベース） • 役員 代表取締役社長 野村　雅行 代表取締役副社長 三浦　浩 • 事業内容 システムインテグレーションサービス サーバ機器・ソフトウエアの販売 • お取引先数 約2,400社 • グループ企業 • サポート体制 • 全国主要都市の支店／拠点の営業・サポート体制により、きめ細かなプロジェクト運営をご提供します。 北海道 　札幌支店 エヌアイシー・ソフト株式会社 ※開発におけるグループ会社 仙台 　東北開発室 大阪 　大阪支店 エヌアイシー・ネットシステム株式会社 ※運用におけるグループ会社 福岡 　九州支店 東京 　本社（築地） 　開発拠点（門前仲町） 名古屋 　中部支店 広島 　中国支店 - 20 -

  21. 日本情報通信　組織図 ２０１２年８月１日現在 代表取締役社長 野村　雅行代表取締役副社長 三浦　浩 取締役 松本　幸三 取締役 橋本　光弘 取締役 花井　貢 取締役 笠井　明 取締役 山内　秀樹 取締役（非常勤） ポール　与那嶺 取締役（非常勤） 小林　充佳 監査役 栗澤　哲夫 監査役（非常勤） 石原　明 監査役（非常勤） 伊藤　浩司 取締役会 社長 副社長 監査役 監査役会 取締役 役員会議 営業統括本部 地域事業部 パートナー事業部 ＩＴインフラ ソリューション事業部 ＳＩサービス事業部 クラウド＆マネージドサービズ 事業部 インフォ トレード事業部 　スタッフ部門 テレコム第１営業部 テレコム第２営業部 テレコム第３営業部 法人第１営業部 法人第２営業部 金融第１営業部 金融第２営業部 ソリューション営業部 カスタマ・サービス営業部 ソリューションビジネス推進部 ＳＦＡ部 営業推進部 大阪支店 中部支店 中国支店 九州支店 札幌支店 システム開発推進部 ＶＡＤ業務グループ ＶＡＤ企画推進部 パートナー営業部 ソリューション営業部 西日本営業部 インフラソリューション推進部 営業推進部 テクニカルサービス部 テレコム第１プロジェクト部 テレコム第２プロジェクト部 テレコム第３プロジェクト部 金融プロジェクト部 法人プロジェクト部 ゼネラルビジネスプロジェクト部 ソリューションデリバリ部 クラウドインテグレーション本部 ＳＩ事業管理部 ビジネス推進部 システムエンジニアリング部 サービス基盤部 ＥＤＩサービス部 クラウド推進室 サポートサービス推進室 営業部 製品開発部 業務推進グループ - 21 -

  22. ＩＢＭ ⇔ ＮＩ＋Ｃ Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ IBM Award in 2008-2011 2008 [ IOD ] ★ Most Distinguished Achievement Award of Asia Pacific 2009 [ IBM-J ] ★ Innovation Partner of the Year ★ Cloud Solution Partner 2010 [ IBM-Global : Partner World Beacon Award ] ★ Japan Excellence Award Partner of the Year [ IBM-J ] ★ Excellent Partner of the Year　→　Japan No.1 BP ★ Service Excellent Partner 2011 [ IMPACT ] 　★Distributor Excellence Award (Finalist) [ IBM Global : Partner World Beacon Award ] ★Top Business Partner – Japan [ IBM-J ] ★Excellent Partner of the Year　→　Japan No.1 BP ★Re-marketing Excellent Partner Software IBM Products Full Lineup Distribution Partner STG/SWG Hardware System x BladeCenter System z Power Systems Storage Power Systems13% Systems x9% Software：36% Systems z17% Storage25% NI+C IBM Products Share(FY2010) - 22 -

  23. お問い合わせ先 日本アイ・ビー・エム株式会社 エンタープライズ営業統括　 公共営業本部 山 之 口　收 TEL：050-3150-1918 Mail：e09629@jp.ibm.com 日本情報通信株式会社 営業統括本部ソリューション営業部 営業グループ 佐々木　拓哉 TEL：03-6278-6224 Mail：takuya_sasaki@niandc.co.jp - 23 -

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