介護予防ＤＸ〜データを活用した介護予防推進事業〜

　高齢化の進展やコロナ禍などの人口構造や社会環境の変化により、生活習慣病やフレイルの問題で支援を必要とする高齢者は増加傾向にあり、医療費の適正化の観点からも重要な課題となっていました。また、国民健康保険の健診受診率は40％に届かず、後期高齢者健診は10％台にとどまっているという現状があり、健診未受診者の高齢者の治療等の状況把握や対応の必要性が高まっていました。

　生活習慣病やフレイルの重症化・重度化のリスクが高い人を抽出し、優先順位をつけ、その人にあった予防や最適な支援を行うことができれば、医療費・介護費の適正化や生活の質（ＱＯＬ）の確保・向上及び健康寿命の延伸に結び付くという仮説を立てました。その検証のため、医療・介護・健診データや佐賀市独自に集約した高齢者のデータを活用し、階層化・ハイリスク者の抽出を行うこととしました。

　生活習慣病の視点から高齢者の全体像を把握するため、国保データベース（ＫＤＢ）の健診・医療・介護のデータを活用しました。
　また、佐賀市独自のデータとして、65歳以上の高齢者を対象に世帯状況や健康状態等を調査する「高齢者実態調査」のデータも活用しました。本調査は、地域の民生委員の見守りを兼ねた訪問による聞き取り方式で実施しており、今回、民生委員の協力を得て、フレイルに関する質問項目を追加し新たにデータ収集を行いました。
（活用した統計データ：医療費の地域差分析、介護給付費等実態統計、KDB（医療・介護・調剤等レセプト、健診データ）、佐賀市高齢者実態調査、佐賀市介護予防教室参加者データ、佐賀市国民健康保険糖尿病台帳）

　医療・介護・健診等データを活用し、佐賀市の後期高齢者33,881人全員について介護あり・介護なし、後期高齢者健診の受診あり・受診なし、医療機関での治療歴あり・なしなどの観点から階層化しました。そのことにより、糖尿病や高血圧などの重症化のリスクの高い高齢者を抽出し、支援をすべき対象者の優先順位付けを行いました。また、本取組では、健診及び医療機関の受診効果を算出するため、階層化したグループごとに受診の有無での推計医療費を算出し比較しています。
　さらに、フレイルの視点からは、フレイルに関する質問項目の結果をリスクスコアとして数値化し、見守りが必要な高齢者の見える化を進めており、リスクスコアとレセプトデータを組み合わせた分析も進めていきたいと考えています。
（活用したツール等：EXCEL等の表計算ソフト、高度な解析は専門業者へ委託）

　生活習慣病の重症化のリスクが高い高齢者に対して、保健師や管理栄養士等の医療専門職が運動や栄養の指導を実施するとともに、治療が必要な人には医療機関への受診を促す勧奨はがきを送付し治療へつなげて重症化を予防する取組などを行いました。また、民生委員の見守り活動では、今後、フレイルのリスクスコアを踏まえた支援を行う予定です。
　このように市民の健康状態や生活環境に応じて、関係者の役割分担を明確化し、対象者への最適な支援となるような取組を行っています。

　医療・介護・健診データはセンシティブな情報のため、個人情報の取扱いには細心の注意を払いました。また、分析に用いたデータは各目的に応じて収集したものなので、分析結果をどのように関係者に共有していくかについては、目的と照らし合わせながら慎重に検討する必要があります。
　また、対象者を抽出しても、支援をする保健師等の専門職のマンパワーが限られているため、効果的・効率的な手法の確立のために実践を重ねながら日々ブラッシュアップをしています。

　データ利活用により見える化を図ることで、市として対象者へ効果的・効率的なアプローチが可能となりました。また、地域や医療機関等の関係者が共通のビジョンを持つことができ、関係者との連携がより強固なものとなりました。
　介護予防の取組では、市民自らが介護予防に取り組む行動変容を目指しています。それを促すためにも、今回の取組についての効果検証を行い、科学的根拠に基づきＰＤＣＡサイクルを確立するなど、事例を横展開できるような佐賀市モデルの構築を目指したいと考えています。

　*1　DX：
　ICTの浸透が人々の生活をあらゆる面でより良い方向に変化させること。

　*2　国保データベース（KDB）：
　国保連合会が保険者の委託を受けて行う各種業務を通じて管理する「特定健診・特定保健指導」「医療」「介護保険」などの情報データベースのこと

　*3　フレイル：
　加齢に伴う予備能力低下のため、ストレスに対する回復力が低下した状態。要介護に至る前段階として位置づけられている。