第31回勉強会講義スライド

JMDCデータ概要とコンテスト分析用データセット
株式会社JMDC
2022年6月

© JMDC Inc. 2
自己紹介
久野芳之
株式会社JMDC インシュアランス本部プロダクト推進室長
兼データシステム推進部データマネージャー
2009年に日本医療データセンター(現JMDC)に入社。データ標準
化、新規事業開発を経て、2013年より保険会社向け事業を担当し、
健康年齢等の行動変容サービス開発も兼任。
保険業界でのヘルスケアデータ利活用を初期から継続的に支援

© JMDC Inc. 3
JMDC 会社概要
⚫ 株式会社JMDC
東証一部 4483
子会社: (株)ドクターネット(株) ユニケソフトウェアリサーチ
など
⚫ 設立 2002年1月31日
⚫ 売上高 218億円 (2022年3月期; 連結)
⚫ 従業員 966名 (2022年3月期; 連結)
⚫ 解析専門家が在籍 (アクチュアリー正会員, 生物統計家)
⚫ 医療関連専門家が在籍
(医師, 看護師, 管理栄養士, 薬剤師, 診療情報管理士, 医療情報技師など)
取引状況
保険者様/
組合員様
医療提供者様
学術界/
産業界向け
サービス内容
医療機関/調剤薬局に様々なソリューションを提供
• 経営指標や院内データを収集し、分析をサポート
• 医療機関経営のコンサルティング・ファイナンスを提供
• 服薬指導システム、遠隔読影、業務システム等様々なソリューシ
ョンを提供
保健事業支援サービスとPep Upを展開
• 保険者様の保健事業におけるPDCAをデータ構築からデータ分析、
施策の実行、検証までトータルでサポート
• 組合員様にPHR（Personal Health Record）サービスである
Pep Upをご提供し、健康状態の見える化と行動変容を促進
学術界/公官庁/製薬企業/保険会社でデータ活用
• 匿名加工し、個人情報ではなくなったデータの活用
• 学術界や製薬企業は薬剤の価値を高める解析などの医療や予防の
発展に活用、保険会社は商品開発や引き受け最適化など保険サー
ビスの拡充に活用
⚫ 2002年の創業時よりサービス提供を継続
⚫ 健康保険組合(約270健保）と取引・約970万人分
（約3.2人に1人）の医療データベースを運用
⚫ 国民健康保険では30国保以上との取引実績
⚫ 医療機関約200の経営、分析サポート
⚫ 医療機関約800に遠隔読影を提供
⚫ 医療機関約300、調剤薬局約3,000にシステムを
提供
⚫ 東京大・京都大・東北大などの大学、国立がん研究セ
ンター・国立国際医療研究センター・医薬品医療機器
総合機構・経済産業省・厚生労働省などの公的機関
⚫ 論文 150報以上、学会発表 300報以上
⚫ 製薬・医療機器約100社、生損保約40社

5
ミッションの達成に向けて

6
すべてのヘルスケア情報が生活者の手のひらに

7
データ活用の事業内容
集積したデータを匿名化、分析に最適化のうえ、解析、サービス開発支援も含め提供

8
産業・学術研究臨床向けのサービスイメージ

© JMDC Inc. 9
目次
1. 医療保険制度
2. ヘルスケア・医療における課題
3. レセプト＆健診データベース概要
4. コンテスト分析用データ概要
ー質疑応答

© JMDC Inc. 10
Section 1
医療保険制度

© JMDC Inc. 11
医療保険制度について
https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/kenkou_iryou/iryouhoken/iryouhoken01/index.html
今回の分析データは、保険者由来の健康診断、レセプトをソースとした生活習慣病患者の罹患前後の傾向を把握す
ることを目的としたデータセットです。
分析にあたり、医療保険制度の概要を背景情報として理解していただくことにより、分析結果より的確に示唆を得
ていただければと考え、医療保険制度についてお話しするセクションを設けました。
なお、本セクションでは正確、且つ客観的な情報として医療保険制度を理解いただくために下記Webサイトのコン
テンツをベースに説明します。
時間の関係で割愛せざるを得ない部分もあるため、URLを参照のうえ、より深く理解いただければ幸いです。
（参照先）
厚生労働省HP 我が国の医療保険について
日本医師会HP 日本の医療保険制度の仕組み
https://www.med.or.jp/people/info/kaifo/system/

© JMDC Inc. 12
医療保険制度①

© JMDC Inc. 13
医療保険制度②

© JMDC Inc. 14
医療保険制度③

© JMDC Inc. 15
保険者について
https://www.med.or.jp/people/info/kaifo/system/

© JMDC Inc. 16
Section 2
ヘルスケア・医療における課題

© JMDC Inc. 17
ヘルスケア・医療における課題
今回のコンテストのテーマは“寿命100歳時代を生き抜く知恵～疾病予防と病後の幸せな生活～”です。
本テーマに取り組むにあたり、そもそも何故、疾病予防や病後管理が必要なのか？について理解いただくために本
セクションを設けました。
ヘルスケア・医療における課題の一観点をご理解いただくことにより、分析に取り組む一助となれば幸いです。
なお、本セクションでは“経済産業省におけるヘルスケア産業政策について”（参照先URLは下記）を参照し、説明を
させていただきます。
（参照先）
経済産業省におけるヘルスケア産業政策についてより抜粋
https://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/healthcare/01metihealthcarepolicy.pdf

© JMDC Inc. 18
課題①

© JMDC Inc. 19
課題②

© JMDC Inc. 20
課題③

© JMDC Inc. 21
課題④

© JMDC Inc. 22
課題⑤

23
参考）保険者向けデータヘルス支援の全体像

24
健康課題は多様であり各課題に寄り添った打ち手が必要
（参考）JMDC健康保険組合向け通知ソリューション

© JMDC Inc. 25
Section 3
レセプト＆健診データベース概要

26
当社の健康保険組合との取引実績
281健保、約930万人のデータを毎月処理

© JMDC Inc. 27
JMDC保険者データベース概要
民間利用可能な最大規模の匿名加工疫学データベース
8億200万件 3700万件
450万人 400万人
80万人 16年間
900万人
※
0
1,500,000
3,000,000
4,500,000
6,000,000
7,500,000
9,000,000
2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021

© JMDC Inc. 28
レセプトについて
レセプトには診療実態を把握できるさまざまな情報が記載されており、
JMDCでは医科レセプト、調剤レセプト上のすべての情報をデータベース化

© JMDC Inc. 29
レセプト、健康診断データの流れ
加入者の受診をきっかけに医療機関でレセプトが発行され、審査支払期間を経て健康保険組合に請求される流れ

© JMDC Inc. 30
データベース化フロー
健保組合からお預かりした匿名加工情報を、すぐに分析着手可能な標準化処理済みデータベースとして保管

© JMDC Inc. 31
特徴①：全数調査データ
複数の健康保険組合加入者すべてを対象としたデータベースであり、健康診断結果を含む
1. 全レセプト＝全保険診療の把握
固定の観察集団から発生する、医科・調剤・ＤＰＣ全てのレセプト情報を収集することで、集団の全保険診療状況の把握が可能
2. 観察集団
ＪＭＤＣが契約している複数の健康保険組合で、加入者全て（本人、家族）が観察対象
3. レセプト情報から受診状況の把握
全ての請求（レセプト）は保険者に集約されるため、一人の患者が複数の医療機関を受診しても、その受診状況を全て捉えることが可能
4. レセプトの全記載項目をデータベース化
レセプト上の記載項目は全てピックアップしており、患者が併せ持つ疾病、その際に行われた診療内容を全て網羅する形でデータを構築

© JMDC Inc. 38
地域別患者占率と人口占率比較
※JMDC作成
0.0%
5.0%
10.0%
15.0%
20.0%
25.0%
30.0%
35.0%
40.0%
45.0%
1_北海道 2_東北 3_関東 4_中部 5_近畿 6_中国 7_四国 8_九州・沖縄
合計 / 患者占率
合計 / 人口占率
JMDCデータ（対象期間：202101～202112）における地域別患者占率と
令和2年国勢調査における地域別人口占率を比較

© JMDC Inc. 40
母集団データの概要
”各人ごとに”８大疾病を発症した年月の、前３年間/後５年間の健康診断データと治療歴データ
2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021
Cさん
Bさん
Aさん
2012/2/12
発症
2009/2/12 2017/2/12
後5年間
前3年間
後5年間
前3年間
後5年間
前3年間
2009/4/24
発症
2015/10/20
発症
2006/4/24 2014/4/24
2012/10/20 2020/10/20
受診受診
①
【データの注意点】
①１年間で複数回の健診受診があれば、最も受診日が古い健診結果のみを抽出
②発症した年月は個人ごとに異なるため、データの期間はそれぞれ異なる
③健康診断データでnullの箇所は、未受診を示す
②
②
②

© JMDC Inc. 41
データレイアウト
属性情報
属性情報
カラム名内容
番号 1から順に連番を入力
年齢(発症時) 8大疾病がレセプトに出現したタイミングの年齢
性別男or女
発症年月発症時点の年月
該当疾病(標準病名) 該当した病気の標準病名　※複数疾病に該当していれば"/"で全て抽出
ICD10大分類名該当した病気のICD10大分類名　※複数疾病に該当していれば"/"で全て抽出
ICD10中分類名該当した病気のICD10中分類名　※複数疾病に該当していれば"/"で全て抽出
ICD10小分類名該当した病気のICD10小分類名　※複数疾病に該当していれば"/"で全て抽出
ICD10細分類名該当した病気のICD10細分類名　※複数疾病に該当していれば"/"で全て抽出
ICD10細分類コード該当した病気のICD10細分類コード　※複数疾病に該当していれば"/"で全て抽出
BMI 発症日の前〇年間の健診結果を記載
収縮期血圧数値
拡張期血圧数値
空腹時血糖数値
貧血数値(質問)1：はい,2：いいえ
喫煙 (質問)現在、たばこを習慣的に吸っている。（※「現在、習慣的に喫煙している者」とは、「合計100本以
上、又は６ヶ月以上吸っている者」であり、最近1ヶ月間も吸っている者）
1：はい,2：いいえ
飲酒 (質問)お酒（清酒、焼酎、ビール、洋酒など）を飲む頻度
(回答)1:毎日、2:時々、3:ほとんど飲まない（飲めない）
飲酒量 (質問)飲酒日の１日当たりの飲酒量　清酒１合（１８０ｍｌ）の目安：ビール中瓶１本（約５００ｍｌ）、焼
酎３５度（８０ｍｌ）、ウイスキーダブル一杯（６０ｍｌ）、ワイン２杯（２４０ｍｌ）
(回答)1:１合未満、2:１から２合未満、3:２から３合未満、4:３合以上
睡眠 (質問)睡眠で休養が十分とれている
(回答)1:はい 2:いいえ
30分以上の運動習慣 1：はい,2：いいえ
歩行又は身体活動 (質問)日常生活において歩行又は同等の身体活動を1日1時間以上実施
1：はい,2：いいえ
入院日数発症日の前〇年間での治療歴
外来日数日数
手術回数回数　※1年間のうちにレセプトにKコードが発生した月数
脂質異常症治療薬 1：あり,2：なし　※シート「該当ATCコード」を参照
糖尿病治療薬 1：あり,2：なし　※シート「該当ATCコード」を参照
降圧薬 1：あり,2：なし　※シート「該当ATCコード」を参照
医療費診療点数×10
健診情報
レセプト情報
※発症年月前36か月および発症年月
以降60か月を12か月ごとに集計

© JMDC Inc. 42
参考）ICD‐10について
分析データの対象疾病定義
WHOの勧告により国際的に統一した基準で定められた死因・疾病の分類（国際疾病分類）
日本では、公的統計やレセプト、電子カルテなどにおける疾病分類として広く利用されている
ICD-10参考URL：https://www.mhlw.go.jp/toukei/sippei/
疾病の種類分類項目基本分類コード
口唇、口腔及び咽頭の悪性新生物＜腫瘍＞Ｃ00-Ｃ14
消化器の悪性新生物＜腫瘍＞Ｃ15-Ｃ26
呼吸器及び胸腔内臓器の悪性新生物＜腫瘍＞Ｃ30-Ｃ39
骨及び関節軟骨の悪性新生物＜腫瘍＞Ｃ40-Ｃ41
皮膚の黒色腫及びその他の皮膚の悪性新生物＜腫瘍＞Ｃ43-Ｃ44
中皮及び軟部組織の悪性新生物＜腫瘍＞Ｃ45-Ｃ49
乳房の悪性新生物＜腫瘍＞Ｃ50
女性生殖器の悪性新生物＜腫瘍＞Ｃ51-Ｃ58
男性生殖器の悪性新生物＜腫瘍＞Ｃ60-Ｃ63
腎尿路の悪性新生物＜腫瘍＞Ｃ64-Ｃ68
眼、脳及びその他の中枢神経系の部位の悪性新生物＜腫瘍＞Ｃ69-Ｃ72
甲状腺及びその他の内分泌腺の悪性新生物＜腫瘍＞Ｃ73-Ｃ75
部位不明確、続発部位及び部位不明の悪性新生物＜腫瘍＞Ｃ76-Ｃ80
リンパ組織、造血組織及び関連組織の悪性新生物＜腫瘍＞、原発と記
載された又は推定されたもの
Ｃ81-Ｃ96
独立した（原発性）多部位の悪性新生物＜腫瘍＞Ｃ97
上皮内新生物＜腫瘍＞Ｄ00-Ｄ09
真正赤血球増加症＜多血症＞Ｄ45
骨髄異形成症候群Ｄ46
慢性骨髄増殖性疾患Ｄ47.1
本態性（出血性）血小板血症Ｄ47.3
骨髄線維症Ｄ47.4
慢性好酸球性白血病［好酸球増加症候群］Ｄ47.5
慢性リウマチ性心疾患 Ⅰ05-Ⅰ09
虚血性心疾患 Ⅰ20-Ⅰ25
肺性心疾患及び肺循環疾患 Ⅰ26-Ⅰ28
その他の型の心疾患 Ⅰ30-Ⅰ52
一過性脳虚血発作及び関連症候群Ｇ45
脳血管疾患 Ⅰ60-Ⅰ69
高血圧性疾患 Ⅰ10-Ⅰ15
大動脈瘤及び解離 Ⅰ71
糖尿病糖尿病Ｅ10-Ｅ14
ウイルス性肝炎Ｂ15-Ｂ19
肝疾患Ｋ70-Ｋ77
糸球体疾患Ｎ00-Ｎ08
腎尿細管間質性疾患Ｎ10-Ｎ16
腎不全Ｎ17-Ｎ19
急性膵炎Ｋ85
その他の膵疾患Ｋ86
ガン
心疾患
膵疾患
肝疾患
腎疾患
脳血管疾患
高血圧性疾患・大動脈瘤等

第31回勉強会講義スライド

第31回勉強会講義スライド

Recommended

Recommended

More Related Content

Similar to 第31回勉強会講義スライド

Similar to 第31回勉強会講義スライド (15)

More from keiodig

More from keiodig (20)

第31回勉強会講義スライド