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健康の社会的決定要因 / 健康格差 / 生活保護 / 健康管理支援 / 機械学習 / マーケティング / 福祉事務所

生活困窮者は様々な健康課題を抱えていることが多く、その実態把握と支援法の開発が求められる。自治体が所有する生活保護受給者の住民基本データや医療扶助・介護扶助レセプトデータを用いて、1)生活保護受給者の社会関係や生活背景についての新たな詳細データを追加し、最適な支援プランを提示するアルゴリズムを開発する。また、2)支援プランの効果の有無、および効果に影響を及ぼす要因を明らかにする。
生活保護受給者は定期的に担当のケースワーカーと面談していることを利用して、標準化された妥当な心理社会的背景の評価尺度を用いて受給者個人の心理社会状況や生活歴のデータを収集する。これらの生活歴に関するデータを受給者の住民基本データや医療（介護）扶助レセプトデータと結合したデータの提供を受ける。受給者の健康状態や受診行動（頻回受診・重複受診・重複処方・受診抑制・救急車利用等）に関連する要因の分析をする。これまでに収集されたデータをもとに、小児の慢性疾患や歯科疾患、成人の糖尿病発生や頻回受診に、孤立や慢性的な社会ストレスが関与している可能性が見いだされた。また、確率的潜在意味分析を用いて一般成人と高齢者の男女それぞれに、合理的な説明が可能な5つ程度の特徴的な受給者クラスターを導出し、特定のクラスターと頻回受診や健康アウトカムとの関連があることが明らかとなった。さらに、社会関係が豊かなほど、必要な時に生活保護を受けやすく、また経済的に自立し生活保護を終了できる可能性が高いこと、生活保護を終了した人は社会関係が広がること等を明らかにした。生活保護を受給している高齢者はその他の高齢者に比べて抑うつのリスクが極めて高いことも明らかにした。2021年度後半には詳細な生活状況に関する質問紙調査のデータ収集が軌道に乗った。

健康格差 / 機械学習 / マーケティング / 社会疫学 / 生活保護 / 健康の社会的決定要因 / 行動科学 / 生活保護制度 / セグメント分析 / 人工知能 / 情報科学

経済的な困窮は健康づくりや受診行動を難しくする。そこで、マーケティング手法を応用した支援システムを構築する。生活保護受給者のデータベースを活用して、生活保護に至った背景や成育歴、生活歴、健康リテラシー等の情報に基づき、生活保護受給者への適切なケア提供に向けた集団セグメント化アルゴリズムを開発した。生活保護管理データと医療保険のレセプトを入手して受給者のセグメント化を行いシステムに実装した。子ども・成人・高齢者それぞれの慢性疾患リスクと生活保護受給者の社会状況（孤立・不就労等）との関連を確認して発表した。生活困窮や孤立状態について、質問しやすい文言でスクリーニングするツールを開発・出版した。

R3年度から開始された生活保護の被保護者健康管理支援事業等、社会的な課題を踏まえた健康管理支援を広く普及するための実際のシステム構築を達成した。本研究は複数の科研プロジェクトに引き継がれ、さらなるシステムのアップデートと、そのデータを用いた実証分析へと拡張している。機械学習アルゴリズムを生活保護制度に関するビッグデータに活用して福祉を推進するための学術と社会の橋渡し研究として社会的意義は大きいと考える。

【研究分担者】
西岡大輔	大阪医科薬科大学	研究支援センター	助教	(Kakenデータベース)