電子医療記録（レセプトデータ）を用いたLatent Dirichlet Allocation（LDA）による疾患共起トピックと個別疾患ごとのコスト期待値算出

情報処理学会

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説明

近年， 高齢化や生活習慣病の増加による医療費の高騰が重大な社会問題となっている.このような中で個人ごとの健康保険記録である電子医療記録（以下レセプトデータ）を用いて高コストの疾患を把握したり共起しやすい疾患群を特定することは罹患予防の課題の認識につながり，ひいては保険財政の安定的な運営に有効となる.一方でレセプトデータには患者の疾患情報と診療点数（コスト）が別々に記入され，直接対応していないという問題があった.そのため本研究では，LDAにより疾患の共起トピックを算出し，個別疾患の期待点数を計算することで疾患とコストの対応を把握する手法の開発を行った.提案手法により疾患群の分析と個別疾患ごとの点数分析が可能となり，高額な治療費を要する疾患に対し，重点的な予防対策をとることが可能となる.

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