2017年6月23日(金)、24日(土)に
2017生態工学会年次大会が東京海洋大学品川キャンパス楽水会館で行われます。

私の発表は、
6月23日(金) 大会議室
セッション 1 [ネットワーク解析、リモートセンシング、宇宙実験・利用]  の5番目

10:00-10:15 SpaceXマーズ・アーキテクチャーの生命維持システムトレードスタディ
         〇宮嶋宏行(国際医療福祉大)

です。2016年9月にSpaceXのイーロンマスクが発表した惑星間輸送システムを利用して火星へ移住する場合の生命維持システム、現地資源生産システム、食料生産システム、電力供給システムの設計に関するトレードスタディを実施しました。さらに、2020-2041年までの移住計画を想定し、現地で食料生産したほうが輸送コストを抑えることが可能になる規模と期間を推定しています。


さて、今朝、出勤途中に、以下の記事を読みました。

さらば「老害」ニッポン 高齢者優遇と医療費拡大、悪いのは誰だ?
医療政策学の若手論客・津川友介氏に聞く
大竹 剛 日経ビジネスオンライン6月19日

この記事を読んで、今回の私の研究が、どのように利用できそうか考えてみました。
研究手法は、データに基づいて数学モデルを作成し、各パラメータを変化させたときに、ある数値がどのように変化するのかを調べます。特に、複数のパラメータが複雑に影響するような問題の場合には、2つ以上のパラメータを同時に変化させて分析します。
これらの方法は、社会保障(医療や年金)政策 の定量的な検討にも利用できます。

・高齢者の医療費の自己負担を上げる場合、上げない場合の医療費抑制への影響
・医療高度技術の医療費への影響
・診療報酬制度変更の検討(様々な制度や設定があるので、細かく政策検討を定量的にできそう)

上記のアプローチは比較的昔からある方法ですが、
「診療報酬制度変更が病院経営に与える影響や、それにより個々の病院が取る行動の結果として国全体の医療費がどのように変化するのか」はエージェントベースのシミュレーションなど最近の分析手法も利用可能です。

また最近の傾向として、大量のデータを分析して、影響するパラメータの抽出から決定までをコンピュータに任せてやる方法もあります。昨年、社会保険組合の数十万件の大規模なデータを分析する発表を聞きましたが、特定の病気に影響を与える独立変数を20個ぐらい設定しているので、複数の独立変数でクラスタリングした後の該当データが数件になっていました。大量のデータでも適切な方法を選択しコンピュータを使えばそれなりの解が出ますが、独立変数の選択は意外に難しいんだなと思いました。

総武線の電車が遅れて、京成本線の特急に乗れず、普通電車でやっと職場に着きました。
少しずつ、検討を進めていきます。
 

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