医療ビッグデータを用いたリスク分析ソリューション
Risk Simulator for Insurance

日立が長年蓄積してきた分析ノウハウの反映

日立は従来より、日立健康保険組合の保健事業高度化を支援する目的で健診・レセプトデータの高度な分析ノウハウを蓄積してきました。また、大手保険会社との共同研究を通じて保険会社特有のデータ分析やニーズにも精通しており、これらのノウハウを製品に反映しています。

医療ビッグデータ（健診＋レセプト）からリスクを精緻に予測

健康診断データやレセプトデータに基づく分析モデルを活用。細かな健康状態と疾病を結び付けてトレース可能な健保データの特性により、生命保険会社がこれまで蓄積してきたデータのみでは得られなかった知見の獲得を支援します。

データ分析のノウハウは不要、簡単かつ迅速に分析結果を算出

医療ビッグデータ分析の推進で大きな課題となっているお客さま自身による分析データの準備や、データ分析に関するノウハウ・技術が必要ありません。また、データ購入費や分析委託費といった投資を抑えながら、日立健保の保健事業支援で培われた分析ノウハウを生かしたリスク予測AIを、すぐにご利用いただくことが可能です。

1．入院リスク予測モデル

年齢や性別、糖代謝や肝機能、脂質などに関わる検査数値、生活習慣や既往症の有無など200以上の項目を入力し、将来の生活習慣病に関わる入院リスクをシミュレーションするモデルです。
予測対象の疾病は、糖尿病、脳血管疾患、腎疾患、心血管疾患、高血圧性疾患、膵疾患、肝疾患、悪性新生物の8つです。

2．入院リスク予測モデル Lite版

年齢や性別、健診結果の判定区分^*1 などを入力し、将来の生活習慣病に関わる入院リスクをシミュレーションするモデルです。シミュレーションにおいて過去の病歴情報が不要なため、入院リスク予測モデルと比較してより簡易な入力でリスクのシミュレーションが可能です。
予測対象の疾病は、入院リスク予測モデルと同様です。

3．医療費予測モデル

年齢や性別、糖代謝や肝機能、脂質などに関わる検査数値、生活習慣や既往症の有無など200以上の項目を入力し、将来の生活習慣病に関わる医療費をシミュレーションするモデルです。
予測対象の疾病は、糖尿病、脳血管疾患、腎疾患、心血管疾患、高血圧性疾患、膵疾患、肝疾患、悪性新生物の8つです。

4．HRQoL (Health Related Quality of Life)予測モデル

健診結果の判定区分^*1および10種の病歴情報などを入力し、将来の身体機能、精神状態、痛みなどの健康に関わるQoLの低下を予測するモデルです。

オプション機能：病名や薬剤名のリスクシミュレーター向けエンコード機能

病名や薬剤名を含む任意のテキスト入力に対し、リスクシミュレーターへの入力に適合するICD10コード^*2や標準病名へ変換結果を返却するAPIサービスです。
例えば「高血圧」と書かれたテキストを入力すると標準病名として「高血圧」、対応するICD0コードとして「I10」が出力されます。
現在のラインナップは以下3種類です。

• 病名変換API（病名テキスト→標準病名＋ICD10コード）
• 薬剤名変換API（薬剤テキスト→標準薬剤名＋医薬品コード）
• リスクシミュレーター用インプットパラメータ変換API（ICD10→リスクシミュレーター用変数名）

1. 生命保険会社における引受業務の自動化

保険申込時の告知情報をリスクシミュレーターにインプットすることで、将来の入院リスクを予測します。予測結果をもとに引受可否を決定いただくことで、引受査定を自動化できます。
引受自動化の更なる推進により、コストダウン、アンダーライターなど専門人材の獲得育成負担の軽減を実現します。

2. 公共団体における、リスク予測に基づく保健事業計画立案

企業や健保の被保険者集団全体のデータをリスクシミュレーターにインプットすることで、集団全体の総入院日数を予測したり重点的に対策すべき疾病や因子を可視化できます。
指導対象者に対する介入優先度付けによる保健師リソースの有効活用にも貢献します。