課題

介護費用をはじめとする社会保障費の増大は大きな問題です。医療や介護の効果をできるだけ高めながら人的物的コストを高めない工夫は常に必要です。現在、様々な試みがデータに基づいて行われており、介護分野でも例外ではありません。病気にはなっていないが、介護を必要としたり、時間が経つと病気に至る未病と呼ばれる状態を検知して対応することも課題となっています。

解決方法

株式会社エクサウィザーズ（代表取締役：石山洸）は、介護レセプトデータを利用した「要介護度予測AI」の開発を開始すると発表しました。

介護保険のレセプトは介護保険からの給付のための情報ですが、非常に細かくケアの内容が反映されるため、当事者がどのような介護を受けているかを推定できるデータと期待できます。

そこで、自治体に保有されている入浴介助や身体介助などを記録した介護レセプトデータが将来の要介護度を予測できることを期待して、介護レセプトデータを入力として将来の要介護度を出力とする機械学習システムを構築します。

また、介入がない場合に要介護者の状態が時系列的にどのように変化していくかを過去のデータから推定するモデルを機械学習により構築して、介入がない場合の予測値とある場合の実績値を比較することで介入の効果を検証するとしています。

どうなったか

神奈川県のME-BYOリビングラボに採択され事業が開始されました。ME-BYOリビングラボは「未病を改善する技術・サービス等を、社会システムに実装するための県民参加型実証フィールド」として、開始された神奈川県の事業で、複数の事業者が採択されています。

まとめ

エクサウィザースが開始した介護レセプト情報から要介護度を推定したり、状態の推移を予測するために開始した事業について紹介しました。

介護事業は高齢者の増加に伴い大変重要な取り組みですが、介護する若年層の現象に伴いより効率的な運用とともに、介護が必要のない健康な方々を増やす取り組みも重要です。データを利用して分析することで、必要な制度を整えたり、個別の介入判断のサポートができれば、より良い高齢化社会に貢献できると考えられます。健康に貢献する人工知能の研究開発にも注目です。

参考情報

• AIベンチャーのエクサウィザーズ　自治体の介護関連データを用いた要介護度予測AIを開発〜本開発事業が「神奈川ME-BYOリビングラボ」に採択〜
• 要介護認定情報・介護レセプト等情報の提供について [厚生労働省]
• 要介護認定はどのように行われるか [厚生労働省]
• 神奈川ME-BYOリビングラボについて [神奈川県pdf資料]
• 成30年度神奈川ＭＥ-ＢＹＯリビングラボ実証事業の提案を募集します！ 民産官学連携による実証事業を促進し地域（社会）の健康課題を解決! [神奈川県]
• 病気になる前に治す-「未病」とは？- [鹿児島医師会]

（森裕紀）