
Innovare Briefs:『デジタルヘルスと医療アクセス最適化ビジネス』
🔵解決したい「企業の課題」例
企業視点での医療環境の変化と健康支援の最適化
1:医療機関の集約化に伴う健康管理の課題と解決策
医療機関の統合や再編が進むことで、従業員が医療サービスを受ける際の負担が増える可能性がある。(アクセス経路・選択肢の減少)これに対し、遠隔診療や医療機関間のデジタル連携を活用することで、アクセスの利便性を向上させ、従業員の健康管理の効率化・最適化を図ることが期待される。
2:デジタルヘルスの活用によるコスト削減
健康維持にかかるコストを抑えるためには、遠隔医療やデジタル技術の導入が重要となる。医療機関間のデジタル連携を活用することで、オンライン診療の普及を促進し、企業組織全体の健康支援体制を強化しながらコスト削減を実現できる可能性がある。
3:地域医療の変化に対応した健康支援戦略の最適化
地域ごとの医療体制が変化する中で、企業は従業員の健康管理施策を柔軟に見直す必要がある。医療提供体制の変化や政策との連携を踏まえ、適切な健康支援策を設計することで、より持続可能で効果的な健康管理の仕組み、しいては健康経営戦略を構築できる。

🔴検索論文
応用地域学研究
投稿論文
『デジタル化が医療施設集約に及ぼす影響―民意と社会的最適との齟齬に着目して―』
髙瀬 陸, 小林 隆史, 大澤 義明
著者情報
キーワード: digitalization, location planning, condorcet voting, hospitals, cost-effectiveness, popular will
ジャーナル オープンアクセス
2022 年 2021 巻 25 号 p. 15-26
DOI https://doi.org/10.34438/arsc.2021.25_15
🟢要約サマリー
1:研究の背景と目的
日本では「地域医療構想」に基づき、医療施設の集約化が進められている。一方で、5GやAIなどのデジタル技術の発展により、病院間の連携が向上し、在宅診療の普及が進んでいる。本研究では、医療施設の集約化が進む中で、デジタル化がどのような影響を及ぼすのかを分析し、「民意」と「社会的最適」との間に生じるギャップに着目して考察する。
2:研究の方法
本研究では、線分都市モデルを用いて、病院の配置パターン(分散配置、集約配置、中心配置)と、それぞれの選択肢に対する住民の投票行動、費用最小化の観点から最適な配置を分析した。さらに、デジタル化の進展が住民の医療アクセスや病院間の連携に与える影響をモデル化し、比較検討を行った。
3:主要な発見
医療施設の集約化とデジタル化の影響
在宅診療や病院間連携のデジタル化(電子カルテの共有、遠隔診療の拡充)は、医療アクセスの利便性を向上させるが、すべての地域に均等な恩恵をもたらすわけではない。
・在宅医療の進展は、住民の移動負担を軽減し、集約化による不便を補う効果がある。
・病院間のデジタル連携は、診療科の機能集約を促進する一方で、集約化による格差を拡大する可能性がある。
「民意」と「社会的最適」の齟齬
医療施設の再配置に関する「社会的最適(費用最小化)」と「住民の投票結果(民意)」は必ずしも一致しない。特に、投票による意思決定では「集約配置」が支持されることが多いが、社会的には「分散配置」がより効率的である場合がある。政策決定において、住民の心理的要素や地域の利害対立が医療施設再編の障壁となることが示された。
デジタル化の最適な活用戦略
自宅・病院間のデジタル化が進めば、集約化の負の影響を軽減し、住民の支持を得やすくなる。病院間デジタル化のみが進むと、機能集約が加速し、一部の住民にとっては利便性が低下する可能性がある。これらの要因を踏まえ、医療施設の配置とデジタル化のバランスを考慮する必要がある。
4. 研究の意義と今後の展望
本研究は、医療施設の集約化とデジタル化の関係を明らかにし、政策決定の課題を示した。特に、住民の意見と経済合理性のギャップを解決するためには、デジタル技術の適切な活用と合意形成プロセスの強化が求められる。今後の研究では、実際のデータを用いた実証分析や、異なる地域ごとの最適な医療提供モデルの設計が必要とされる。

🟣この論文執筆者らとの共創により創出が期待される3つのビジネスアイデア
1:企業向け「デジタルヘルス×医療施設最適化」コンサルティングサービス
企業の従業員が病院に通いやすい環境を整え、医療費を減らすサポートをするサービス。遠隔診療や健康データの活用を組み合わせて、従業員がより手軽に医療を受けられるようにする。
・データ分析:従業員の通院データや医療施設の配置データを解析
・遠隔医療の導入支援:オンライン診療や訪問診療の適用可能性を評価
・健康管理システム:従業員の健康データを活用し、医療費削減や生産性向上を支援
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