【BigQuery公開データ分析】アメリカの健康事情の最新トレンド！健康格差、寿命、生活習慣病をデータで紐解く

2024年9月29日2024年11月9日

記事の対象者と解消できるお悩み

【対象者】

初中級データアナリスト

【興味関心】

健康トレンド
地域別の健康格差
生活習慣病予防
ヘルスケアビジネス
健康経営
データに基づいた健康施策

【解消できるお悩み】

アメリカの健康事情の現状を知りたい
健康寿命を延ばすにはどうすれば良いか？
生活習慣病を予防するには、どんな対策が効果的か？
健康関連のビジネスチャンスはあるか？
社員の健康状態を改善し、企業の生産性を向上させたい

記事作成者

【人物】株式会社志庵　代表取締役　佐藤　光　起業6年目

【経歴】株式会社光通信➜光通信同期と起業➜データアナリスト転職➜SaaSで2度目起業

【会社実績】

SaaS 資金調達無しARR2億円

SaaS GMV200億円

【内容】自社AaaSであるStruccle、webスクレイピング、BigQueryに関する記事を作成

各種用語

ARR(Annual Recurring Revenue)
- サブスクリプションサービスの年間売上※当社はSaaS売上
Struccle(ストラクル)
- 株式会社志庵が独自開発しているAaaS
AaaS(アース)
- Data Analytics as a Serviceの意
SaaS(サース)
- Software as a Serviceの意
GoogleCloudPlatform
- Googleが提供するクラウドプラットフォーム。この中に様々なサービスが存在する。
GCP(ジーシーピー)
- GoogleCloudPlatformの略
BigQuery(ビッグクエリ)
- 上記GCPの中に含まれるデータ分析基盤サービス
SQL(エスキューエル)
- データベースを操作するプログラミング言語
クエリ
- SQLで記述した命令文
- クエリ例）
  - SQL構文のクエリ⬇
    - SELECT item_name, price FROM sales_table where price >= 1000;
    - 上記クエリ(命令文)の意味としては「売上テーブル(sales_table)から価格(price)が1000円以上の商品名(item_name)と価格(price)を抽出する」
ペタバイト
- データの単位　ペタバイト＝1000テラバイト＝約100兆行のデータ

概要

健康は、人々の生活の質を向上させる上で最も重要な要素の一つです。近年、健康寿命の延伸や健康格差の是正が社会的な課題となっており、健康に関するデータ分析は、医療制度の改善、公衆衛生政策の立案、健康増進のためのサービス開発など、様々な分野で活用されています。特に、アメリカは医療費が高額である一方、健康格差が大きい国としても知られており、健康問題の現状をデータで把握することは、非常に重要です。

今回は、Google Cloudのデータウェアハウス「BigQuery」と、アメリカの医療費や健康指標に関する無料公開データを使って、健康事情の現状と課題を分析します。BigQueryの強力な分析機能を活用すれば、膨大な医療データから、健康寿命の推移、生活習慣病の罹患率、医療費の地域差、健康格差などを分析することができます。この記事では、BigQueryを使って健康データを分析する方法と、そこから得られたインサイトを紹介します。データ分析初心者の方でも、BigQueryを使えば、複雑な健康データを分析し、健康問題の現状を理解し、改善策を考えるためのヒントを得ることができるでしょう。

BigQueryで健康データ分析を行うメリット
分析に使用するBigQueryのデータセット
BigQueryで健康データを分析する手順
BigQueryを使った健康データ分析例
FAQ：BigQueryに関するよくある質問
まとめ：BigQueryで健康データ分析を行い、健康寿命の延伸と健康格差の是正に貢献しよう！

1. BigQueryで健康データ分析を行うメリット

BigQueryは、健康データ分析に最適なツールです。その理由は、以下の様なメリットがあるからです。

大規模データの高速処理： 膨大な健康データを高速に分析できるため、健康寿命や生活習慣病の傾向を効率的に把握できます。
様々なデータソースとの連携： 公開データ、医療機関のデータ、健康保険のデータなど、様々なデータソースと連携できるため、健康状態を多角的に分析できます。
豊富な分析機能： SQL、機械学習、統計分析など、高度な分析機能を利用できるため、複雑な健康データ分析にも対応できます。
コストパフォーマンスの高さ： 従量課金制なので、必要な時に必要なだけ利用でき、コストを抑えられます。
高いセキュリティ： Google Cloudの強固なセキュリティ基盤により、機密性の高い医療データを安心して管理できます。

2. 分析に使用するBigQueryのデータセット

今回の分析ではBigQueryの公開データセット「bigquery-public-data.cms_medicare.inpatient_charges_2015」は、米国における2015年のメディケア（高齢者向け医療保険制度）の入院費用に関するデータセットです。Centers for Medicare & Medicaid Services (CMS) によって公開されています。

3. BigQueryで健康データを分析する手順

BigQueryで健康データを分析する手順は以下の通りです。

3.1 1. データ確認

まず、データセットの内容を確認します。BigQueryコンソールのUIでデータセットのスキーマを確認したり、サンプルデータをプレビューしたりすることで、データの構造や内容を理解することができます。`cms_medicare`データセットには、`inpatient_charges_2015`テーブルが含まれており、医療費情報などが記録されています。

3.2 2. データ加工

必要に応じて、データを加工します。例えば、日付データを年、月、日、曜日などに分割したり、特定の地域や年齢層に絞り込んだり、集計を行ったりします。BigQueryは、SQLを使ってデータ加工を行うための様々な関数を提供しています。また、複数のデータセットを結合して分析することも可能です。

3.3 3. データ分析

加工したデータに対して、SQLクエリやBigQuery MLなどを用いて分析を行います。例えば、健康寿命の推移、生活習慣病の罹患率の地域差、医療費の地域差、健康指標と医療費の相関関係などを分析することができます。また、機械学習を用いて、健康リスクを予測するモデルを構築することも可能です。

3.4 4. 考察と分析結果の活用

分析結果に基づいて、健康事情の現状と課題、健康寿命を延ばすための対策などを考察します。例えば、健康格差が大きい場合は、その原因を分析し、格差是正のための対策を検討する必要があるでしょう。また、特定の生活習慣病の罹患率が高い場合は、予防のための啓蒙活動や、医療体制の強化が必要となるかもしれません。分析結果を、政策立案、地域医療計画、健康増進のためのサービス開発などに役立てましょう。

4. BigQueryを使った健康データ分析例

アメリカの医療費の高騰は多くの人にとって大きな関心事です。

BigQueryの公開データセット bigquery-public-data.cms_medicare.inpatient_charges_2015を使って、入院費用データ分析を行い、その実態を明らかにしましょう。

このデータセットは、メディケア（高齢者向け医療保険制度）の入院患者データであり、医療機関別、診断群別（DRG）の費用情報が含まれています。

データ分析によって、費用負担の実態や医療費の地域差などを把握し、医療費問題を考えるきっかけとしましょう。

BigQuery分析例：診断群別（DRG）の平均入院費用ランキング

どの診断群(DRG)の入院費用が高いのかを調べるため、診断群(drg_definition)ごとに平均費用(average_total_payments)を集計し、ランキング形式で表示します。

SELECT
  drg_definition,
  AVG(average_total_payments) AS average_total_payments
FROM `bigquery-public-data.cms_medicare.inpatient_charges_2015`
GROUP BY 1
ORDER BY average_total_payments DESC
LIMIT 10

【BigQuery SQL解説】

AVG(average_total_payments) で診断群ごとの平均費用を計算します。
GROUP BY句で、診断群(drg_definition)ごとに集計します。
ORDER BY句で、平均費用(average_total_payments)の降順に並べ替えます。
LIMIT 10で、費用が高い上位10件の診断群を表示します。

【BigQuery分析での活用例】

平均入院費用が高い診断群を特定し、その要因を分析することで、医療費高騰の背景にある医療行為や治療内容を理解するのに役立ちます。
高額な診断群に関連する医療技術の進歩や費用対効果、代替医療などの情報を提供することで、医療費問題の解決策を探ることができます。

BigQuery分析例：州別・平均入院費用とメディケア負担額

州ごとに、入院費用の負担状況を把握するため、州(provider_state)別に、平均入院費用(average_total_payments)とメディケアの平均支払い額(average_medicare_payments)を集計します。

SELECT
  provider_state,
  AVG(average_total_payments) AS avg_total_payments,
  AVG(average_medicare_payments) AS avg_medicare_payments
FROM `bigquery-public-data.cms_medicare.inpatient_charges_2015`
GROUP BY 1
ORDER BY avg_total_payments DESC

【BigQuery SQL解説】

AVG(average_total_payments) で州ごとの平均入院費用を計算します。
AVG(average_medicare_payments) で州ごとのメディケアの平均支払い額を計算します。
GROUP BY句で、州(provider_state)ごとに集計します。
ORDER BY句で、平均入院費用(avg_total_payments)の降順に並べ替えます。

【BigQuery分析での活用例】

州ごとの平均入院費用とメディケア負担額を比較することで、自己負担額の割合や、地域差を分析できます。
入院費用が高い州の医療制度や政策、医療機関の経営状況などを調査することで、医療費高騰の要因や改善策を検討することができます。

注意点

これらのクエリは、BigQuery公開データに基づいています。データの正確性や最新性については、実際のBigQuery公開データをご自身でご確認ください。
当該分析は、様々な要因を総合的に判断する必要があります。これらのクエリは分析の一例であり、意思決定の根拠として単独で使用すべきではありません。

5. FAQ：BigQueryに関するよくある質問

Q1. BigQueryの無料枠を超えて利用すると、どのくらい費用がかかりますか？

A1. 無料枠を超えた場合、従量課金制で料金が発生します。料金は、処理したデータ量やストレージ容量などによって異なります。詳しくは、BigQueryの料金ページをご確認ください。

Q2. BigQueryで使えるSQLは、他のデータベースと同じですか？

A2. BigQueryは標準SQLをサポートしており、他のデータベースで学んだSQLの知識を活かすことができます。ただし、BigQuery独自の関数や構文も存在するため、BigQueryのドキュメントで詳細を確認することをおすすめします。

Q3. SQLの学習には、どのような教材がありますか？

A3. SQLの学習には、オンライン学習サイト、書籍、動画教材など、様々な教材があります。初心者向けの教材から、上級者向けの教材まで、レベルに合わせて選ぶことができます。Googleが提供するBigQueryのチュートリアルもSQLの学習に役立ちます。

6. まとめ：BigQueryで健康データ分析を行い、健康寿命の延伸と健康格差の是正に貢献しよう！

BigQueryは、健康データ分析に最適なツールです。BigQueryの高速な処理性能、豊富な分析機能、そして無料公開データセットを活用することで、健康事情の現状と課題を分析し、健康寿命の延伸や健康格差是正のためのヒントを見つけることができます。ぜひ、BigQueryを導入し、データ分析の力を健康増進に活かしましょう。

BigQuery導入サポート、転職検討中の方はお問い合わせフォームからご相談くださいませ。

誠心誠意精一杯対応いたします。

【参考URL】

GoogleCloudPlatform：https://console.cloud.google.com/welcome/new

BigQuery：https://cloud.google.com/bigquery?hl=ja

BigQueryリリース情報：https://cloud.google.com/bigquery/docs/release-notes

BigQuery料金：https://cloud.google.com/bigquery/pricing

BigQuery料金無料枠：https://cloud.google.com/bigquery/pricing?hl=ja#free-tier

Google Cloud活用事例：https://cloud.google.com/customers/index.html?hl=ja#

Looker Studio：https://cloud.google.com/looker-studio?hl=ja

Looker Studioサンプル：https://cloud.google.com/bigquery/docs/visualize-looker-studio?hl=ja

よかったらシェアしてね！

URLをコピーしました！

URLをコピーしました！