特許
J-GLOBAL ID：200903010259011575
医療費予測システム、医療費予測サーバ、医療費予測方法、及びプログラム
発明者：
,
出願人/特許権者：
代理人 (1件)：
龍華 明裕
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2004-316962
公開番号（公開出願番号）：特開2005-050380
出願日： 2004年10月29日
公開日（公表日）： 2005年02月24日
要約：
【課題】被保険者の健康状態を用いて会社毎の将来の医療費負担を予測する医療費予測システムの提供。【解決手段】医療費予測サーバ50は、会社端末10から被保険者の個人属性、検診データ、及び生活習慣を受信し、被保険者の個人属性に応じた慢性疾患の発症率を読み取る。そして読み取った発症率を検診データ及び生活習慣で補正する。さらに当該団体の未発症の組合員のうちの被扶養者と将来までの採用者とを対象に、将来の平均発症率とそれに伴う医療費を算出する。さらに、当該慢性疾患を既に発症している組合員にかかる医療費を算出して加算する。同様の手順を、全ての慢性疾患の種類について繰り返すことにより当該団体の組合員にかかる将来の慢性疾患の医療費を算出する。さらに、非慢性疾患医療費を組合員の個人属性に基づいて算出し、慢性疾患の医療費に加算することで、当該団体に将来かかる総医療費負担を算出する。【選択図】図2
請求項（抜粋）：
ネットワークを介して接続された団体用端末及び医療費予測サーバを備え、団体の将来の医療費を予測する医療費予測システムであって、
前記医療費予測サーバは、
複数種類の慢性疾患に関する年齢と発症率との相関を示す発症率相関データを、性別を少なくとも含む個人属性別に記憶している発症率相関データベースと、
喫煙、飲酒、及び運動の習慣を少なくとも一つ含む生活習慣が前記慢性疾患の発症率を変化させる度合いを示す生活習慣係数を、前記慢性疾患の種類別に、前記生活習慣の種類に対応付けて格納している生活習慣データベースと、
被保険者の健康状態を示す複数の検査項目からなる検診データが所定の基準値から外れている場合に当該被保険者に関する前記慢性疾患の発症率を補正する検診データ係数を、前記検査項目及び前記慢性疾患の種類に対応付けて格納している補正データベースと、
前記慢性疾患の治療にかかる標準医療費を、前記慢性疾患の種類に対応付けて格納している慢性疾患医療費データベースと、
前記慢性疾患を除く病気又はけがによる医療費である非慢性疾患医療費の、年齢との相関を示す医療費相関データを、前記個人属性別に記憶している非慢性疾患医療費データベースと
を有し、
前記団体用端末は、少なくとも性別と年齢を含む個人属性、既に発症している慢性疾患を示す告知情報、前記検診データ、前記生活習慣、及び被扶養者の前記個人属性と前記告知情報を含む個人情報の入力を当該団体に所属する複数の被保険者本人に関して受け付けると共に、当該団体が将来採用する予定の採用者の前記個人属性を年ごとに示す採用計画及び当該団体における定年年齢を含む団体情報の入力を受け付け、前記複数の被保険者本人に関する前記個人情報と当該団体情報とを前記医療費予測サーバに送信し、
前記医療費予測サーバは更に、
前記団体用端末から、前記複数の被保険者本人に関する前記個人情報と前記団体情報を受信して記憶する会員データベースと、
将来のある時点における、前記団体にかかる医療費を予測すべき旨のコマンドを受け付けた場合において、前記慢性疾患の種類別に、前記会員データベースから、前記将来の時点の年齢が前記団体の前記定年年齢を超過しない前記被保険者本人及びその被扶養者を抽出し、前記慢性疾患を既に発症している旨が前記告知情報に記録されている前記被保険者本人及び前記被扶養者を前記慢性疾患の既発症者として分類し、前記旨が記録されていない前記被保険者本人及び前記被扶養者を未発症者として分類する分類部と、
前記未発症者に関して前記会員データベースに記憶されている前記個人属性のそれぞれを検索キーとして、前記発症率相関データベースから順次前記発症率相関データを読み出し、前記将来の年齢に対応する前記慢性疾患の発症率を、前記未発症者のそれぞれに関する前記慢性疾患の前記将来の発症率として読み取ると共に、前記将来の時点までの前記採用計画に含まれる前記採用者に関して前記会員データベースに記憶されている前記個人属性をそれぞれ検索キーとして、前記発症率相関データベースから順次前記発症率相関データを読み出し、当該採用者の前記将来の年齢に対応する前記慢性疾患の発症率を、前記採用者に関する前記慢性疾患の前記将来の発症率として読み取る属性別発症率読取部と、
前記未発症者のうちで前記被保険者本人の前記検診データを検索キーとして、前記補正データベースから前記検診データ係数を読み出し、前記属性別発症率読取部が前記未発症者うちで前記被保険者本人に関して読み取った前記発症率を、当該検診データ係数で補正する検診データ反映部と、
前記未発症者のうちで前記被保険者本人について前記会員データベースに記憶されている前記生活習慣を検索キーとして、前記生活習慣データベースから前記生活習慣係数を読み出し、前記検診データ反映部が補正した前記発症率を当該生活習慣係数で補正する生活習慣反映部と、
前記生活習慣反映部が補正した前記未発症者のうちで前記被保険者本人に関する前記発症率と、前記属性別発症率読取部が読み取った前記未発症者のうちの前記被扶養者及び前記採用者に関する前記発症率とを前記団体について集計して平均をとることにより、前記将来の時点での、前記団体の前記未発症者及び前記採用者における前記慢性疾患の平均発症率を前記慢性疾患の種類毎に算出する平均発症率算出部と、
前記平均発症率に、前記未発症者及び前記将来の時点における前記採用者を合わせた人数と、前記慢性疾患について前記慢性疾患医療費データベースに格納されている前記標準医療費とを乗じることによって、前記慢性疾患に関して当該団体の前記未発症者及び前記採用者にかかる前記将来の医療費を算出し、さらに、前記慢性疾患について前記慢性疾患医療費データベースに格納されている前記標準医療費に、前記会員データベースに記憶されている当該団体の前記既発症者の数を乗じた医療費を加算することによって、前記慢性疾患に関して当該団体にかかる前記将来の医療費を算出し、当該将来の医療費を前記慢性疾患医療費データベースに格納されている全ての慢性疾患について算出して集計することにより、前記全ての慢性疾患に関して当該団体にかかる前記将来の医療費を算出する慢性疾患医療費算出部と、
前記分類部が分類した、前記定年年齢を超過しない全ての前記被保険者本人とその被扶養者、ならびに前記将来の時点までに採用される前記採用者のそれぞれについて、前記会員データベースに記憶されている前記個人属性を検索キーとして前記非慢性疾患医療費データベースから前記医療費相関データを読み出して、前記将来の年齢に対応する前記非慢性疾患医療費をそれぞれ読み取り、当該非慢性疾患医療費を当該団体に関する全ての前記被保険者、前記被扶養者、及び前記採用者について集計することにより、当該団体にかかる前記将来の前記非慢性疾患医療費を算出する非慢性疾患医療費算出部と、
当該団体について、前記慢性疾患医療費算出部及び非慢性疾患医療費算出部の算出結果を加算することにより、前記将来の時点で当該団体にかかる総医療費を算出して出力する団体総医療費出力部と
を有する医療費予測システム。
IPC (2件)：
FI (2件)：
G06F17/60 126A
, G06F19/00 100
