足立区『データ分析サービス』インタビュー

データ分析サービスを利用しようと考えた経緯を教えてください。

湯本データヘルス推進課には、健康に関するデータを収集して分析を行い、施策に役立てていくというミッションがあります。約20年前から日本コンピューターさんのシステム（WEL-MOTHER）を使っているので、データはかなり揃っており、例えば、子どもの健康診断、予防接種、小学校の健康診断結果など、約30種類のデータを「集める」ところまでは出来ていました。しかし、それを使って「分析する」ところが実際には難しく、統計の知識や統計ソフトを使うスキルが必要で、我々一般の職員では苦手な部分があります。そんな時、日本コンピューターさんから分析サービスをご紹介いただき、利用を考えました。
　大量の経年データの分析は、データの取り扱いや整備作業にすごくパワーがいります。これまで当区の保健衛生システムを構築、保守いただいている日本コンピューターさんだと、我々が説明しなくても分かっていただけるのでお願いしました。

分析テーマに「メタボ予防」と「フレイル予防」を選んだ理由を教えてください。

山崎「メタボ予防」を分析テーマとして選定した理由は、２つあります。１つ目が、メタボリックシンドロームが生活習慣病の大きな要因となっていること、２つ目が、これまで足立区が糖尿病予防に力を入れてきたことです。
「フレイル予防」については、地方自治体において、令和6年度から「高齢者の保健事業と介護予防の一体化事業」が義務化されるため、肌感覚ではなく、データに基づいた事業とするため、分析テーマに選定しました。

データ分析を行う当初に懸念事項はありましたか？

山崎分析に使用したデータは、個人情報ではなく匿名化された情報 *1 でしたが、機微な情報であるため、その取り扱いには不安がありました。しかし、セキュリティ体制や管理方法等について、丁寧にご説明をいただいたことで、不安が解消されました。

データヘルス推進課　データヘルス推進係　山崎さん （事務）

湯本匿名化の方法については、分析対象となる全ての項目単位で削除・置き換え方法を話し合い、処理結果も互いに確認しあうなど、必要な対策を適切に実施できたので有り難かったです。

*1　特定の個人を識別することができないように加工した情報であり、個人情報への復元もできないようにしている情報。

データ分析サービスを利用した感想を教えてください。

湯本報告書の厚さがすごかったですね。でも、省略をせずに、分析結果を全部出してくれたので、すごくよかったと思います。データ分析結果は、人に話を聞いてもらう際に、すごく威力を発揮しますし、報告書の厚みは、こんなにすごい分析をやってもらっているという、視覚的な効果もあります。こんなにやってくれて本当に有り難いです。

池田報告書にはデータだけではなく、きちんと解説が書いてあり、サマリーとしてまとめたものも報告いただいたので、統計の知識がなくても理解できました。分析の途中の段階で、「こんな結果が出てきたので、さらにどこを掘り下げましょうか」など、何回かやり取りがあったので、こちらも何をより深く分析してもらおうかと、話し合いながら進めることができ、いろいろと考えるきっかけになりました。私もこういう分析は、今までの部署で専門的にやってきたわけではなかったので、最初から結果ありきで分析するのではなく、「こういう視点でデータを見ないといけない」とか、「ここを深掘りしていくといいんだな」など、自分自身の勉強になりました。

鳥山職員が行う分析は、予めこれとこれは関係があるのではないかという仮説を立てて実施していました。今回の分析では、大量のデータを使い、統計学的な視点で分析を深めるポイントについて繰り返し相談することができ、とても勉強になりました。

データヘルス推進課　多世代健康データ連携担当係長　鳥山さん （歯科衛生士）

山下報告書の厚さは、率直に言って驚いたのですが、分析結果を見ていくと、1個1個がとても貴重なデータでした。そして、対面で打ち合わせができて、困り感や、分かった感を共有できたのもとてもよかったです。分からないことをその場で質問して、その都度解決に持っていけたと思います。

山崎細かいオーダーにも素早く対応いただき、分析がスムーズに進んだと感じています。また、対面で同じ資料を見ながら打合せをすることで、認識のギャップが解消できたと思います。

データ分析の結果を見て、どのように感じられましたか。

池田分析結果で特に興味深かったのは、フレイルのリスク予測です。自分達で簡単に出来るものではないですし、どういう方に優先順位を高くして介入すべきなのかなど、ハイリスクアプローチで活用できそうです。大量のデータを使い、しかもいろいろな分析をした結果、出てきたものということで、個人的には、リスク予測モデルを作れたというのがひとつの成果だと思いましたし、まさにこれから活用できそうだと感じています。

データヘルス推進課　データヘルス推進係長　池田さん （事務）

鳥山フレイルやオーラルフレイルの分析では、評価できるデータが少なかったため、もう数年分データが蓄積してから分析すれば、よりよいものになると感じました。

山下身体のメカニズムのことなので、先行研究等で出ているエビデンスと大きく変わることや、すごく特異的なものが出てくることはないだろうと思っていましたが、実際に区のデータを使って分析をしてみると「本当にそうなのだ、やはりそういう風に出てくるのだ」ということが分かって良かったです。他課に分析結果を見せる際、客観的に数字で見せるというのは勿論ですが、その前にそもそも自分たちが分析結果を実感として落とし込むという経験に繋がったと思いました。

データヘルス推進課　データヘルス推進係主査　山下さん （保健師）

データ分析結果の施策への活用について、お考えや構想をお聞かせください。

山崎１つは、データの分析結果を踏まえて、健診結果通知票を年代にあわせた内容へ見直し、健診結果説明時の指導・啓発に活用していく予定です。
その他にも、フレイル予防対策として、担当部署と分析結果を共有し、訪問に関する優先順位をつけるなど、フィールドワークで活用できないか検討をしています。
エビデンスが明確になると、関係部署と連携する際にも説得力が増すことから、今回の分析結果は大変活用できると感じています。