SlideShare a Scribd company logo
1 of 103
データからの見る高齢社会に
おける健康の課題
事業構想大学院大学
小塩篤史
小塩篤史
事業構想大学院大学 事業構想研究科 准教授
専門領域
情報学、データサイエンス、システム科学、未来学、医療経営・医療情報学
経歴
• 慶應義塾大学法学部政治学科
• 東京大学大学院新領域創成科学研究博士課程
• 株式会社CSK-IS(新規事業開発、ベンチャー運営)
• マサチューセッツ工科大学スローン経営大学院(未来ビジネスプロジェ
クト、シミュレーション)
• 東京大学政策ビジョン研究センター(情報技術イノベーション、データに
基づいた変革)
• 日本医科大学医療管理学教室助教(医療経営の変革、地域医療情報
システム設計)
• 文部科学省科学技術学術政策研究所 客員研究官
事業領域
• クラウド型電子カルテの開発
• 医療用経営情報システムの開発
• 地域医療福祉連携情報システム構築
• 電子タグを用いたトレーサビリティシステムの開発
• 次世代型コミュニケーションプラットフォームの構築
• 未来予測シミュレーター
ー医療需要の将来推計ー
高齢化率の推移
医療需要の構造
• 医療需要は、必要性(健康問題)、市民の医療への
選好、医療技術、経済状況で規定されると考えられ、
供給と適合した際に、医療利用が生まれる
• 観察が比較的容易な変数は、利用と経済状況
必要性 需要
選好 経済状況
医療利用
技術
医療需要の推計モデル
• 公的な機関による医療需要の将来推計はほ
とんど行われていない
• 唯一の例外が、アメリカのAAMC(Association
of American Medical College)、EU
• 医療需要は、人口増、高齢化、民族の割合、
経済成長率、医療への消費性向によって定
められるモデル
日本における医療需要の推計
• 推計方法 固定法と回帰法
• 固定法
ある変数の最新年度の性年齢階級別データを用いて
シミュレーションを行う
• 回帰法
ある変数の性年齢階級別時系列データを利用して、あ
る変数の性年齢階級別データそのものを回帰もしくは指
数平滑法を用いて推計し、シミュレーションを行う
推計は、ある程度、現在の制度や健康状態が変わらな
いと仮定した場合の将来推計
固定法と回帰法の相違
固定法
(2008)
回帰法 (対数回帰)
推計方法(例 有病率)
• 最新年度の性年齢階級別の有病率、退院患
者数、要介護・要支援者数、死亡数を固定し
て、将来推計人口を掛け合わせて推計を行っ
た。
T年の推計
患者数
=
最新年度の
性年齢階級別
発生率
T年の性年齢
階級別人口
×
0
5000000
10000000
15000000
20000000
25000000
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
2021
2022
2023
2024
2025
2026
2027
2028
2029
2030
2031
2032
2033
2034
2035
2036
2037
2038
2039
2040
2041
2042
2043
2044
2045
2046
2047
2048
2049
2050
退院患者数推計
回帰法(1983-2008) 固定法 回帰法(1999-2008)
年齢階級別退院患者数推計
0
5000000
10000000
15000000
20000000
25000000
2008
2010
2012
2014
2016
2018
2020
2022
2024
2026
2028
2030
2032
2034
2036
2038
2040
2042
2044
2046
2048
2050
90 歳 以 上
85 ~ 89
80 ~ 84
75 ~ 79
70 ~ 74
65 ~ 69
60 ~ 64
55 ~ 59
50 ~ 54
45 ~ 49
40 ~ 44
35 ~ 39
30 ~ 34
25 ~ 29
20 ~ 24
15 ~ 19
10 ~ 14
5 ~ 9
0 ~ 4 歳
推計法 比較
0
1000000
2000000
3000000
4000000
5000000
6000000
7000000
2008
2010
2012
2014
2016
2018
2020
2022
2024
2026
2028
2030
2032
2034
2036
2038
2040
2042
2044
2046
2048
2050
外来患者数推計
回帰法(1983-2008) 固定法 回帰法(1999-2008)
0
1000000
2000000
3000000
4000000
5000000
6000000
7000000
2008
2010
2012
2014
2016
2018
2020
2022
2024
2026
2028
2030
2032
2034
2036
2038
2040
2042
2044
2046
2048
2050
90 歳 以 上
85 ~ 89
80 ~ 84
75 ~ 79
70 ~ 74
65 ~ 69
60 ~ 64
55 ~ 59
50 ~ 54
45 ~ 49
40 ~ 44
35 ~ 39
30 ~ 34
25 ~ 29
20 ~ 24
15 ~ 19
10 ~ 14
5 ~ 9
0 ~ 4 歳
380000
400000
420000
440000
460000
480000
500000
2008
2010
2012
2014
2016
2018
2020
2022
2024
2026
2028
2030
2032
2034
2036
2038
2040
2042
2044
2046
2048
2050
手術数推計
回帰法(1983-2008) 固定法
0
100000
200000
300000
400000
500000
600000 2008
2010
2012
2014
2016
2018
2020
2022
2024
2026
2028
2030
2032
2034
2036
2038
2040
2042
2044
2046
2048
2050
90 歳 以 上
85 ~ 89
80 ~ 84
75 ~ 79
70 ~ 74
65 ~ 69
60 ~ 64
55 ~ 59
50 ~ 54
45 ~ 49
40 ~ 44
35 ~ 39
30 ~ 34
25 ~ 29
20 ~ 24
15 ~ 19
10 ~ 14
5 ~ 9
0 ~ 4 歳
有病者数(通院者数)
34000000
36000000
38000000
40000000
42000000
44000000
46000000
2007
2009
2011
2013
2015
2017
2019
2021
2023
2025
2027
2029
2031
2033
2035
2037
2039
2041
2043
2045
2047
2049
固定法 回帰法
0
5000000
10000000
15000000
20000000
25000000
30000000
35000000
40000000
45000000
50000000
2007
2009
2011
2013
2015
2017
2019
2021
2023
2025
2027
2029
2031
2033
2035
2037
2039
2041
2043
2045
2047
2049
85歳以上
75~84歳
65~74歳
55~64歳
45~54歳
35~44歳
25~34歳
15~24歳
5~14歳
0~4歳
2010年を基準にした場合の推移(回帰法)
0.7
0.8
0.9
1
1.1
1.2
1.3
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
2021
2022
2023
2024
2025
2026
2027
2028
2029
2030
2031
2032
2033
2034
2035
2036
2037
2038
2039
2040
2041
2042
2043
2044
2045
2046
2047
2048
2049
2050
外来 回帰 退院 回帰 手術 回帰 有病 回帰
2010年を基準にした場合の推移(固定法)
0.7
0.8
0.9
1
1.1
1.2
1.3
2010
2012
2014
2016
2018
2020
2022
2024
2026
2028
2030
2032
2034
2036
2038
2040
2042
2044
2046
2048
2050
外来 固定 退院 固定 手術 固定 有病 固定
退院患者推計
2030年頃にピーク
約1.2倍
疾患別入院患者の推計
新生物 精神及び行動の障害 神経系の疾患
眼及び付属器の疾患 循環器系の疾患 呼吸器系の疾患
微増 微増 増
増 急増 急増
消化器系の疾患 皮膚の疾患 筋骨格系の疾患
腎尿路生殖器系の疾患 妊娠,分娩及び産じょく
急増 急増 急増
急増
減少
退院患者推計の年齢構成割合
脳卒中患者の年齢構成割合
がん入院患者の年齢構成割合
高血圧患者の年齢構成割合
糖尿病患者の年齢構成割合
外来患者推計
10%程度の増加
2025年頃ピーク
死亡数推計
要介護度別将来推計
年齢別将来推計
男性
女性
増加率の傾向
主要指標 推計結果の比較(固定法)
認知症
要介護
死亡
心不全
脳卒中
高血圧
糖尿病
ガン
入院全体
無歯患者推計
介護費用 推計
• 性年齢階級別一人あたり介護費用から介護
費用を将来推計
需要予測の比較
• 認知症、要介護・要支援、死亡、心疾患、脳卒中は増加
• 退院患者は微増、生活習慣病は現状維持
認知症、要介護・要支援が急増
生活習慣病の有病者数は増加せず
認知症
要介護要支援
死亡
退院患者数(心不全)
退院患者数(脳卒中)
退院患者数(総数)
退院患者数(ガン)
糖尿病
高血圧糖尿病
医療需要の転換
変わる疾病
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
0-
15-
45-
65-
75-
85-
他脳卒中心がん
感覚器
泌尿器
筋骨格
内分泌
消化器
精神
外因
呼吸器感染症
婦人科
母子
割合
患者調査退院票2002
高齢者
病気の移り変わり(死亡割合1900-2002)
0%
20%
40%
60%
80%
100%
1900 1910 1920 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000
不明
その他
感染症(結核除く)
結核
脳卒中
心疾患
癌
老衰
人口動態統計
3
大
生
活
習
慣
病
感
染
症
疫学転換と健康転換
第1期 第2期 第3期 第4期
急性感染症 慢性感染症 成人病
(早期退行性病変)
老人病
(晩期退行性病変)
コレラ、天然痘、赤
痢
結核、ライ 癌、脳卒中 認知症、廃用症候
群
1900年まで 1900年頃より 1965年頃 1980年代以降
Olshansky SJ, Ault AB. The fourth stage of the epidemiologic transition: the age of
delayed degenerative diseases. Milbank Q. 1986;64(3):355-91.
医療制度の普及に伴う、疾病動向の転換は、Omlanによって疫学転換として概念化。
特に、感染症から、非感染症への転換を説明。
疫学転換は、さらに拡大され現在は老人病のフェーズが想定されている。
健康転換概念においては、疫学転換への社会制度・医療制度の対応が検証された。
先進国では、経済成長と疫学転換が比較的並行して進んだが、途上国では、経済成長の
無い疫学転換が発生しており、医療制度をどのように構築するかが、大きな課題である。
複数疾患に関する研究
• Multimorbidity
• 近年、英、北ヨーロッパ中心に研究が進んで
いる。
• 特に2005年以降に研究が急増
• おもに、GP、家庭医、老年医学、疫学分野で
の研究
Multimorbidityに関する研究
Systematic review
ケベック調査
スコットランド
先行研究まとめ
• 地域の総合医、家庭医にとって、複数疾患は
大きな課題
• 現状では、単一疾患の治療モデルとなってい
る
• 定義が問題 疾患を限定するのか、複数は2
個以上?3個以上?
複数疾患に関する研究
• 日本のデータベース
患者調査 副傷病名
国民生活基礎調査 傷病名
患者調査 退院票 副傷病数
男性 5歳階級別
患者調査 退院票 副傷病数
女性 5歳階級別
患者調査退院票
性5歳階級別 副傷病数の平均値
(拡大乗数による補正済み)
国民生活基礎調査 平均有病数
将来推計
副傷病数を考慮した時の増加
ガンと副傷病
(退院数上位20の単一疾患割合)
総患者数と要介護者数
総患者数は、患者調査、認知症のみ厚労省検討会朝田報告、
要介護原因疾患は、国民生活基礎調査より推計
総患者数と要介護・要支援者数
総患者数は、患者調査、認知症のみ厚労省検討会朝田報告、
要介護原因疾患は、国民生活基礎調査より推計
年代別 介護認定原因
ケアの評価
慢性期ケア
末期ケア
長期ケア
回復期ケア
急性期ケア
診療所
地域
病院
地域
施設
在宅
病院
悪くならないよう
に予防、維持が
目的
多くの資源を使
う 短期に治す
機能の回復
社会復帰を目指
す
医療と介護
同時に必要が
病気は治らないが
生活の質は高められ
る
Quality of Life
Quality of Medical Care
Quality of Care
Quality of Death
質の測定場所 種類
Rehabilitative Outcome
総合評価
40箇国中23位
定量的・質的・現状評価
3側面24の質問下記4項目
で
評価し下記の重み付けで
総合評価を行った
① ケアの質(40%)
② 利用可能なケア(25%)
③ ケアの環境(20%)
④ ケアの費用(15%)
2010
臨床の現場で
ケアの実施に
必要なのは
心と技術 です
Heart & Art
しかし経営に
必要なのは
科学とシステ
ム
Science &
System
死の質
国際評価
古典医学
(-18C)
近代医学
(19-20c)
未来の医学
(21c-)
医療の手法
バランスの
回復
一部への
介入
生活を 支
える
疾病観
体液のアン
バランス(体
液説)
細胞病理学
環境への不
適応・機能
障害
生命観 生気論 人間機械論
動的な 生
命観
ライフコースをベースにした手法
• ライフコースアプローチ
コホート調査をベースに個人のライフコースの
観点から疫学調査を行う。RCTからコホート調
査、さらに電子カルテを使った疫学調査へ
福島県4市町村で、国民健康保険、後期高齢者、
介護保険のレセプトデータを突合
76歳男性/脳血管障害
ケアサイクログラム 症例3
0
250000
500000
750000
1000000
60 54 48 42 36 30 24 18 12 6
入院費用
入院外費用
入所費用
入所外費用
入院外
入院
入院外
入院(急性期
→回復期)
入院外
+
入所外
入院
入院外
+
入所外
入院外
+
入所外
入院外
+
入所外
入院外
+
入所外
入院
入院 入院
入院
入院外
+
入所外
脳血管障害発症から死亡までの医療・介護費推移
症例3:76歳男性
費用(円)
2007年7月23日 76歳で死亡
経過月数
脳血管障害
発症
0
7
14
21
28
60 54 48 42 36 30 24 18 12 6
入院外回数
入院日数
入院日数/入院外回数
脳血管障害発症から死亡までの
入院外回数・入院日数
症例3:76歳男性
2007年7月23日 76歳で死亡
経過月数
脳血管障害
発症
1
2
3
4
5
6
06121824303642485460
介護度
脳血管障害発症から死亡までの介護度推移
症例3:76歳男性
要介護5
要介護4
要介護3
要介護2
要介護1
要支援1・2
/未決定
2007年7月23日
76歳で死亡
脳血管障害
発症
91歳女性/脳血管障害
ケアサイクログラム 症例4
0
250000
500000
750000
1000000
60 54 48 42 36 30 24 18 12 6
入院費用
入院外費用
入所費用
入所外費用
脳血管障害発症から死亡までの医療・介護費推移
症例4:91歳女性
費用(円)
2007年7月25日 91歳で死亡
経過月数
脳血管障害
発症
入院日数/入院外回数
脳血管障害発症から死亡までの
入院外回数・入院日数
症例4:91歳女性
0
7
14
21
28
60 54 48 42 36 30 24 18 12 6
入院外回数
入院日数
2007年7月25日 91歳で死亡
経過月数
脳血管障害
発症
1
2
3
4
5
6
06121824303642485460
介護度
脳血管障害発症から死亡までの介護度推移
症例4:91歳女性
要介護5
要介護4
要介護3
要介護2
要介護1
要支援
1・2
未決定
2007年7月25日
91歳で死亡脳血管障害
発症
85歳女性/認知症
ケアサイクログラム 症例7
0
250000
500000
750000
1000000
60 54 48 42 36 30 24 18 12 6
入院費用
入院外費用
入所費用
入所外費用
入所・入所外
+
入院外
要支援
+
入院外
入院
入院外
+
入所外
入院
入院外
+
入所外
入院
入院外
+
入所外
入院
入院外
+
入所外
入院
入院外
+
入所外
入院
認知症診断から死亡までの医療・介護費推移
症例7:85歳女性
費用(円)
2009年6月11日 85歳で死亡
経過月数
認知症
診断
0
7
14
21
28
60 54 48 42 36 30 24 18 12 6
入院外回数
入院日数
入院日数/入院外回数
2009年6月11日 85歳で死亡
認知症診断から死亡までの入院外回数・入院日数
症例7:85歳女性
認知症
診断
1
2
3
4
5
6
06121824303642485460
介護度
認知症診断から死亡までの介護度推移
症例7:85歳女性
要介護5
要介護4
要介護3
要介護2
要介護1
認知症
診断
要支援1・2
/未決定
2009年6月11日
85歳で死亡
79歳女性/骨折_転倒
服病名:心疾患、関節疾患
ケアサイクログラム 症例9
0
250000
500000
750000
1000000
60 54 48 42 36 30 24 18 12 6
入院費用
入院外費用
入所費用
入所外費用
疾病発症から死亡までの医療・介護費推移
症例9:79歳女性
費用(円)
2004年1月22日
79歳で死亡
経過月数
骨折・転倒
発症
2000年5月1日 より
0
7
14
21
28
60 54 48 42 36 30 24 18 12 6
入院外回数
入院日数
入院日数/入院外回数
疾病発症から死亡までの入院外回数・入院日数
症例9:79歳女性
骨折・転倒
発症
2000年5月1日 より 2004年1月22日
79歳で死亡
1
2
3
4
5
6
0102030405060
介護度
疾病発症から死亡までの介護度推移
症例9:79歳女性
要介護5
要介護4
要介護3
要介護2
要介護1
骨折・転倒
発症
要支援1・2
/未決定
2004年1月22日
79歳で死亡
2000年5月1日 より
89歳女性/骨折_転倒
副病名:なし
ケアサイクログラム 症例11
0
250000
500000
750000
1000000
60 54 48 42 36 30 24 18 12 6
入院費用
入院外費用
入所費用
入所外費用
疾病発症から死亡までの医療・介護費推移
症例11:89歳女性
費用(円)
2006年2月6日 89歳で死亡
経過月数
骨折・転倒
発症
0
7
14
21
28
60 54 48 42 36 30 24 18 12 6
入院外回数
入院日数
入院日数/入院外回数
2006年2月6日 89歳で死亡
疾病発症から死亡までの入院外回数・入院日数
症例11:89歳女性
骨折・転倒
発症
0
1
2
3
4
5
6
06121824303642485460
介護度
疾病発症から死亡までの介護度推移
症例11:89歳女性
要介護5
要介護4
要介護3
要介護2
要介護1
骨折・転倒
発症
要支援1・2
/未決定
介護使用
なし
2006年2月6日
89歳で死亡
83歳男性/悪性新生物
副病名:なし
ケアサイクログラム 症例13
0
250000
500000
750000
1000000
60 54 48 42 36 30 24 18 12 6
入院費用
入院外費用
入所費用
入所外費用
入院外
入院外
+
入所外
入院 入院
入院外
+
入所外
入院
入院
転院
①
悪性新生物診断から死亡までの医療・介護費推移
症例13:83歳男性
費用(円)
2004年5月6日 83歳で死亡
経過月数
悪性新生物
診断2000年5月1日より
入院
入院外
+
入所外
(短期入
所あり)
入院外
+
入所外
(短期入
所あり)
転院
②
転院
③
0
7
14
21
28
60 54 48 42 36 30 24 18 12 6
入院外回数
入院日数
入院日数/入院外回数
悪性新生物診断から死亡までの
入院外回数・入院日数
症例13:83歳男性
悪性新生物
診断
2000年5月1日より 2004年5月6日 83歳で死亡
1
2
3
4
5
6
06121824303642485460
介護度
悪性新生物診断から死亡までの介護度推移
症例13:83歳男性
要介護5
要介護4
要介護3
要介護2
要介護1
悪性新生物
診断
要支援1・2
/未決定
2004年5月6日
83歳で死亡
2000年5月1日より
72歳男性/悪性新生物
ケアサイクログラム 症例15
0
250000
500000
750000
1000000
60 54 48 42 36 30 24 18 12 6
入院費用
入院外費用
入所費用
入所外費用
悪性新生物診断から死亡までの医療・介護費推移
症例15:72歳男性
費用(円)
2006年3月23日 72歳で死亡
経過月数
悪性新生物
診断
2002年7月1日から
0
7
14
21
28
60 54 48 42 36 30 24 18 12 6
入院外回数
入院日数
入院日数/入院外回数
悪性新生物診断から死亡までの
入院外回数・入院日数
症例15:72歳男性
悪性新生物
診断
2006年3月23日 72歳で死亡
2002年7月1日から
1
2
3
4
5
6
0102030405060
介護度
悪性新生物診断から死亡までの介護度推移
症例15:72歳男性
要介護5
要介護4
要介護3
要介護2
要介護1
悪性新生物
診断
要支援1・2
/未決定
2006年3月23日
72歳で死亡
2002年7月1日から
疾病発症・診断から死亡までの平均日数
1,049
1,108
764
0
200
400
600
800
1,000
1,200
脳血管障害
(n=63/平均年齢84.0才)
認知症
(n=18/平均年齢83.8才)
悪性新生物
(n=32/平均年齢79.4才)
日数平均(日)
総医療費・総介護費
8,867,840
6,614,739
5,698,336
0
1,000,000
2,000,000
3,000,000
4,000,000
5,000,000
6,000,000
7,000,000
8,000,000
9,000,000
10,000,000
脳血管障害
(n=63/平均年齢84.0才)
認知症
(n=18/平均年齢83.8才)
悪性新生物
(n=32/平均年齢79.4才)
医療・介護費総計平均(円)
総医療費・総介護費(医療・介護別)
6,222,843
3,415,088
5,083,713
2,644,997
3,199,651
614,622
0
1,000,000
2,000,000
3,000,000
4,000,000
5,000,000
6,000,000
7,000,000
脳血管障害
(n=63/平均年齢84.0才)
認知症
(n=18/平均年齢83.8才)
悪性新生物
(n=32/平均年齢79.4才)
総医療費平均(円) 総介護費平均(円)
入院(日数)
246.1
185.5
140.7
0.0
50.0
100.0
150.0
200.0
250.0
300.0
脳血管障害
(n=63/平均年齢84.0才)
認知症
(n=18/平均年齢83.8才)
悪性新生物
(n=32/平均年齢79.4才)
入院日数平均(日)
入院(回数)
2.5
1.6
3.0
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
脳血管障害
(n=63/平均年齢84.0才)
認知症
(n=18/平均年齢83.8才)
悪性新生物
(n=32/平均年齢79.4才)
入院回数平均(回)
入院(費用)
5,488,888
2,709,444
3,809,023
0
1,000,000
2,000,000
3,000,000
4,000,000
5,000,000
6,000,000
脳血管障害
(n=63/平均年齢84.0才)
認知症
(n=18/平均年齢83.8才)
悪性新生物
(n=32/平均年齢79.4才)
入院費用平均(円)
入院外(回数)
76.2
68.2
74.8
0.0
10.0
20.0
30.0
40.0
50.0
60.0
70.0
80.0
脳血管障害
(n=63/平均年齢84.0才)
認知症
(n=18/平均年齢83.8才)
悪性新生物
(n=32/平均年齢79.4才)
入院外回数平均(回)
入院外(費用)
733,955 705,644
1,274,690
0
200,000
400,000
600,000
800,000
1,000,000
1,200,000
1,400,000
脳血管障害
(n=63/平均年齢84.0才)
認知症
(n=18/平均年齢83.8才)
悪性新生物
(n=32/平均年齢79.4才)
入院外費用平均(円)
4.5. 入所費用・入所外費用
992,486
668,017
32,346
1,652,511
2,531,633
582,276
0
500,000
1,000,000
1,500,000
2,000,000
2,500,000
3,000,000
脳血管障害
(n=63/平均年齢84.0才)
認知症
(n=18/平均年齢83.8才)
悪性新生物
(n=32/平均年齢79.4才)
入所費用平均(円) 入所外費用平均(円)

More Related Content

Viewers also liked

Five Killer Ways to Design The Same Slide
Five Killer Ways to Design The Same SlideFive Killer Ways to Design The Same Slide
Five Killer Ways to Design The Same SlideCrispy Presentations
 
How People Really Hold and Touch (their Phones)
How People Really Hold and Touch (their Phones)How People Really Hold and Touch (their Phones)
How People Really Hold and Touch (their Phones)Steven Hoober
 
Upworthy: 10 Ways To Win The Internets
Upworthy: 10 Ways To Win The InternetsUpworthy: 10 Ways To Win The Internets
Upworthy: 10 Ways To Win The InternetsUpworthy
 
What 33 Successful Entrepreneurs Learned From Failure
What 33 Successful Entrepreneurs Learned From FailureWhat 33 Successful Entrepreneurs Learned From Failure
What 33 Successful Entrepreneurs Learned From FailureReferralCandy
 
Why Content Marketing Fails
Why Content Marketing FailsWhy Content Marketing Fails
Why Content Marketing FailsRand Fishkin
 
The History of SEO
The History of SEOThe History of SEO
The History of SEOHubSpot
 
How To (Really) Get Into Marketing
How To (Really) Get Into MarketingHow To (Really) Get Into Marketing
How To (Really) Get Into MarketingEd Fry
 
The What If Technique presented by Motivate Design
The What If Technique presented by Motivate DesignThe What If Technique presented by Motivate Design
The What If Technique presented by Motivate DesignMotivate Design
 
10 Powerful Body Language Tips for your next Presentation
10 Powerful Body Language Tips for your next Presentation10 Powerful Body Language Tips for your next Presentation
10 Powerful Body Language Tips for your next PresentationSOAP Presentations
 
Crap. The Content Marketing Deluge.
Crap. The Content Marketing Deluge.Crap. The Content Marketing Deluge.
Crap. The Content Marketing Deluge.Velocity Partners
 
What Would Steve Do? 10 Lessons from the World's Most Captivating Presenters
What Would Steve Do? 10 Lessons from the World's Most Captivating PresentersWhat Would Steve Do? 10 Lessons from the World's Most Captivating Presenters
What Would Steve Do? 10 Lessons from the World's Most Captivating PresentersHubSpot
 
Digital Strategy 101
Digital Strategy 101Digital Strategy 101
Digital Strategy 101Bud Caddell
 
The Search for Meaning in B2B Marketing
The Search for Meaning in B2B MarketingThe Search for Meaning in B2B Marketing
The Search for Meaning in B2B MarketingVelocity Partners
 

Viewers also liked (16)

Five Killer Ways to Design The Same Slide
Five Killer Ways to Design The Same SlideFive Killer Ways to Design The Same Slide
Five Killer Ways to Design The Same Slide
 
How People Really Hold and Touch (their Phones)
How People Really Hold and Touch (their Phones)How People Really Hold and Touch (their Phones)
How People Really Hold and Touch (their Phones)
 
Upworthy: 10 Ways To Win The Internets
Upworthy: 10 Ways To Win The InternetsUpworthy: 10 Ways To Win The Internets
Upworthy: 10 Ways To Win The Internets
 
What 33 Successful Entrepreneurs Learned From Failure
What 33 Successful Entrepreneurs Learned From FailureWhat 33 Successful Entrepreneurs Learned From Failure
What 33 Successful Entrepreneurs Learned From Failure
 
Design Your Career 2018
Design Your Career 2018Design Your Career 2018
Design Your Career 2018
 
Why Content Marketing Fails
Why Content Marketing FailsWhy Content Marketing Fails
Why Content Marketing Fails
 
The History of SEO
The History of SEOThe History of SEO
The History of SEO
 
How To (Really) Get Into Marketing
How To (Really) Get Into MarketingHow To (Really) Get Into Marketing
How To (Really) Get Into Marketing
 
The What If Technique presented by Motivate Design
The What If Technique presented by Motivate DesignThe What If Technique presented by Motivate Design
The What If Technique presented by Motivate Design
 
Displaying Data
Displaying DataDisplaying Data
Displaying Data
 
10 Powerful Body Language Tips for your next Presentation
10 Powerful Body Language Tips for your next Presentation10 Powerful Body Language Tips for your next Presentation
10 Powerful Body Language Tips for your next Presentation
 
Crap. The Content Marketing Deluge.
Crap. The Content Marketing Deluge.Crap. The Content Marketing Deluge.
Crap. The Content Marketing Deluge.
 
What Would Steve Do? 10 Lessons from the World's Most Captivating Presenters
What Would Steve Do? 10 Lessons from the World's Most Captivating PresentersWhat Would Steve Do? 10 Lessons from the World's Most Captivating Presenters
What Would Steve Do? 10 Lessons from the World's Most Captivating Presenters
 
Digital Strategy 101
Digital Strategy 101Digital Strategy 101
Digital Strategy 101
 
How Google Works
How Google WorksHow Google Works
How Google Works
 
The Search for Meaning in B2B Marketing
The Search for Meaning in B2B MarketingThe Search for Meaning in B2B Marketing
The Search for Meaning in B2B Marketing
 

Similar to データから見る高齢社会の健康の課題

組織を変革する(2016年度SPH授業)
組織を変革する(2016年度SPH授業)組織を変革する(2016年度SPH授業)
組織を変革する(2016年度SPH授業)Daisuke Son
 
SPHってなあに
SPHってなあにSPHってなあに
SPHってなあにRyo Watanabe
 
Communication Between Medical Staff And Patients
Communication Between Medical Staff And PatientsCommunication Between Medical Staff And Patients
Communication Between Medical Staff And Patients陽 石見
 
構造主義医療の挑戦健康増進の行く末
構造主義医療の挑戦健康増進の行く末構造主義医療の挑戦健康増進の行く末
構造主義医療の挑戦健康増進の行く末Naoki Nago
 
20151104 health2.0 in Japan - clinical big data and subjects
20151104 health2.0 in Japan - clinical big data and subjects20151104 health2.0 in Japan - clinical big data and subjects
20151104 health2.0 in Japan - clinical big data and subjectsNaotoKume
 
データから見る高齢社会の健康の課題
データから見る高齢社会の健康の課題データから見る高齢社会の健康の課題
データから見る高齢社会の健康の課題Atsushi Koshio
 
がんセミナー「医療系のための統計の基礎」
がんセミナー「医療系のための統計の基礎」がんセミナー「医療系のための統計の基礎」
がんセミナー「医療系のための統計の基礎」Kazuo Ishii
 
予防医学・ヘルスプロモーション ポートフォリオ
予防医学・ヘルスプロモーション ポートフォリオ予防医学・ヘルスプロモーション ポートフォリオ
予防医学・ヘルスプロモーション ポートフォリオTakuya Aoki
 
100919若手病理医からみた医療崩壊
100919若手病理医からみた医療崩壊100919若手病理医からみた医療崩壊
100919若手病理医からみた医療崩壊近畿大学医学部
 
座位時間 公開用 V1
座位時間 公開用 V1座位時間 公開用 V1
座位時間 公開用 V1bestoic behappy
 
リスクの統計分析 中間発表プレゼン
リスクの統計分析 中間発表プレゼンリスクの統計分析 中間発表プレゼン
リスクの統計分析 中間発表プレゼンkmas86
 
The Shifting Landscape of Healthcare in Asia-Pacific: Japanese version 太平洋地域に...
The Shifting Landscape of Healthcare in Asia-Pacific: Japanese version 太平洋地域に...The Shifting Landscape of Healthcare in Asia-Pacific: Japanese version 太平洋地域に...
The Shifting Landscape of Healthcare in Asia-Pacific: Japanese version 太平洋地域に...The Economist Media Businesses
 
日本臨床試験学会 第8回学術集会総会 アガサ共催セミナー「臨床研究をITで効率化する」(東京⼥⼦医科⼤学 生田聡子先生)
日本臨床試験学会 第8回学術集会総会 アガサ共催セミナー「臨床研究をITで効率化する」(東京⼥⼦医科⼤学 生田聡子先生)日本臨床試験学会 第8回学術集会総会 アガサ共催セミナー「臨床研究をITで効率化する」(東京⼥⼦医科⼤学 生田聡子先生)
日本臨床試験学会 第8回学術集会総会 アガサ共催セミナー「臨床研究をITで効率化する」(東京⼥⼦医科⼤学 生田聡子先生)アガサ株式会社 (Agatha Inc.)
 
【健康×コミュニティ】千葉大学 予防医学センター 客室研究員 長嶺 由衣子氏
【健康×コミュニティ】千葉大学 予防医学センター 客室研究員 長嶺 由衣子氏【健康×コミュニティ】千葉大学 予防医学センター 客室研究員 長嶺 由衣子氏
【健康×コミュニティ】千葉大学 予防医学センター 客室研究員 長嶺 由衣子氏crfactory
 
【医療従事者向け】診断時からの緩和ケアをどう実践していくか?
【医療従事者向け】診断時からの緩和ケアをどう実践していくか?【医療従事者向け】診断時からの緩和ケアをどう実践していくか?
【医療従事者向け】診断時からの緩和ケアをどう実践していくか?musako-oncology
 
03_エピックス.pdf
03_エピックス.pdf03_エピックス.pdf
03_エピックス.pdfkeiodig
 
「生存時間分析」の報告事例
「生存時間分析」の報告事例「生存時間分析」の報告事例
「生存時間分析」の報告事例yokomitsuken5
 
⾃治体のもつ⾏政健康資料を可視化して、次世代の政策、産業や健康社会へ役⽴てる-学校健診・⺟⼦保健情報のデータベース化とその利活⽤-
⾃治体のもつ⾏政健康資料を可視化して、次世代の政策、産業や健康社会へ役⽴てる-学校健診・⺟⼦保健情報のデータベース化とその利活⽤-⾃治体のもつ⾏政健康資料を可視化して、次世代の政策、産業や健康社会へ役⽴てる-学校健診・⺟⼦保健情報のデータベース化とその利活⽤-
⾃治体のもつ⾏政健康資料を可視化して、次世代の政策、産業や健康社会へ役⽴てる-学校健診・⺟⼦保健情報のデータベース化とその利活⽤-scirexcenter
 

Similar to データから見る高齢社会の健康の課題 (20)

組織を変革する(2016年度SPH授業)
組織を変革する(2016年度SPH授業)組織を変革する(2016年度SPH授業)
組織を変革する(2016年度SPH授業)
 
SPHってなあに
SPHってなあにSPHってなあに
SPHってなあに
 
Communication Between Medical Staff And Patients
Communication Between Medical Staff And PatientsCommunication Between Medical Staff And Patients
Communication Between Medical Staff And Patients
 
構造主義医療の挑戦健康増進の行く末
構造主義医療の挑戦健康増進の行く末構造主義医療の挑戦健康増進の行く末
構造主義医療の挑戦健康増進の行く末
 
20151104 health2.0 in Japan - clinical big data and subjects
20151104 health2.0 in Japan - clinical big data and subjects20151104 health2.0 in Japan - clinical big data and subjects
20151104 health2.0 in Japan - clinical big data and subjects
 
計算機
計算機計算機
計算機
 
データから見る高齢社会の健康の課題
データから見る高齢社会の健康の課題データから見る高齢社会の健康の課題
データから見る高齢社会の健康の課題
 
がんセミナー「医療系のための統計の基礎」
がんセミナー「医療系のための統計の基礎」がんセミナー「医療系のための統計の基礎」
がんセミナー「医療系のための統計の基礎」
 
予防医学・ヘルスプロモーション ポートフォリオ
予防医学・ヘルスプロモーション ポートフォリオ予防医学・ヘルスプロモーション ポートフォリオ
予防医学・ヘルスプロモーション ポートフォリオ
 
Sgwr
SgwrSgwr
Sgwr
 
100919若手病理医からみた医療崩壊
100919若手病理医からみた医療崩壊100919若手病理医からみた医療崩壊
100919若手病理医からみた医療崩壊
 
座位時間 公開用 V1
座位時間 公開用 V1座位時間 公開用 V1
座位時間 公開用 V1
 
リスクの統計分析 中間発表プレゼン
リスクの統計分析 中間発表プレゼンリスクの統計分析 中間発表プレゼン
リスクの統計分析 中間発表プレゼン
 
The Shifting Landscape of Healthcare in Asia-Pacific: Japanese version 太平洋地域に...
The Shifting Landscape of Healthcare in Asia-Pacific: Japanese version 太平洋地域に...The Shifting Landscape of Healthcare in Asia-Pacific: Japanese version 太平洋地域に...
The Shifting Landscape of Healthcare in Asia-Pacific: Japanese version 太平洋地域に...
 
日本臨床試験学会 第8回学術集会総会 アガサ共催セミナー「臨床研究をITで効率化する」(東京⼥⼦医科⼤学 生田聡子先生)
日本臨床試験学会 第8回学術集会総会 アガサ共催セミナー「臨床研究をITで効率化する」(東京⼥⼦医科⼤学 生田聡子先生)日本臨床試験学会 第8回学術集会総会 アガサ共催セミナー「臨床研究をITで効率化する」(東京⼥⼦医科⼤学 生田聡子先生)
日本臨床試験学会 第8回学術集会総会 アガサ共催セミナー「臨床研究をITで効率化する」(東京⼥⼦医科⼤学 生田聡子先生)
 
【健康×コミュニティ】千葉大学 予防医学センター 客室研究員 長嶺 由衣子氏
【健康×コミュニティ】千葉大学 予防医学センター 客室研究員 長嶺 由衣子氏【健康×コミュニティ】千葉大学 予防医学センター 客室研究員 長嶺 由衣子氏
【健康×コミュニティ】千葉大学 予防医学センター 客室研究員 長嶺 由衣子氏
 
【医療従事者向け】診断時からの緩和ケアをどう実践していくか?
【医療従事者向け】診断時からの緩和ケアをどう実践していくか?【医療従事者向け】診断時からの緩和ケアをどう実践していくか?
【医療従事者向け】診断時からの緩和ケアをどう実践していくか?
 
03_エピックス.pdf
03_エピックス.pdf03_エピックス.pdf
03_エピックス.pdf
 
「生存時間分析」の報告事例
「生存時間分析」の報告事例「生存時間分析」の報告事例
「生存時間分析」の報告事例
 
⾃治体のもつ⾏政健康資料を可視化して、次世代の政策、産業や健康社会へ役⽴てる-学校健診・⺟⼦保健情報のデータベース化とその利活⽤-
⾃治体のもつ⾏政健康資料を可視化して、次世代の政策、産業や健康社会へ役⽴てる-学校健診・⺟⼦保健情報のデータベース化とその利活⽤-⾃治体のもつ⾏政健康資料を可視化して、次世代の政策、産業や健康社会へ役⽴てる-学校健診・⺟⼦保健情報のデータベース化とその利活⽤-
⾃治体のもつ⾏政健康資料を可視化して、次世代の政策、産業や健康社会へ役⽴てる-学校健診・⺟⼦保健情報のデータベース化とその利活⽤-
 

More from Atsushi Koshio

AI for SDGs and International Development - Basics of AI
AI for SDGs and International Development - Basics of AIAI for SDGs and International Development - Basics of AI
AI for SDGs and International Development - Basics of AIAtsushi Koshio
 
ビジネスのための未来学
ビジネスのための未来学ビジネスのための未来学
ビジネスのための未来学Atsushi Koshio
 
クリエイティビティ診断テスト
クリエイティビティ診断テストクリエイティビティ診断テスト
クリエイティビティ診断テストAtsushi Koshio
 
事業の時間軸-ビジネスのための未来学序説
事業の時間軸-ビジネスのための未来学序説事業の時間軸-ビジネスのための未来学序説
事業の時間軸-ビジネスのための未来学序説Atsushi Koshio
 
人工知能を活用した新事業セミナー Designing new business with AI
人工知能を活用した新事業セミナー Designing new business with AI 人工知能を活用した新事業セミナー Designing new business with AI
人工知能を活用した新事業セミナー Designing new business with AI Atsushi Koshio
 
イノトーク人工知能
イノトーク人工知能イノトーク人工知能
イノトーク人工知能Atsushi Koshio
 
Gspace20150719 introduction to project design
Gspace20150719 introduction to project designGspace20150719 introduction to project design
Gspace20150719 introduction to project designAtsushi Koshio
 

More from Atsushi Koshio (7)

AI for SDGs and International Development - Basics of AI
AI for SDGs and International Development - Basics of AIAI for SDGs and International Development - Basics of AI
AI for SDGs and International Development - Basics of AI
 
ビジネスのための未来学
ビジネスのための未来学ビジネスのための未来学
ビジネスのための未来学
 
クリエイティビティ診断テスト
クリエイティビティ診断テストクリエイティビティ診断テスト
クリエイティビティ診断テスト
 
事業の時間軸-ビジネスのための未来学序説
事業の時間軸-ビジネスのための未来学序説事業の時間軸-ビジネスのための未来学序説
事業の時間軸-ビジネスのための未来学序説
 
人工知能を活用した新事業セミナー Designing new business with AI
人工知能を活用した新事業セミナー Designing new business with AI 人工知能を活用した新事業セミナー Designing new business with AI
人工知能を活用した新事業セミナー Designing new business with AI
 
イノトーク人工知能
イノトーク人工知能イノトーク人工知能
イノトーク人工知能
 
Gspace20150719 introduction to project design
Gspace20150719 introduction to project designGspace20150719 introduction to project design
Gspace20150719 introduction to project design
 

データから見る高齢社会の健康の課題