【BigQuery公開データ分析】ホスピスケア利用の実態調査：地域差や費用負担は？

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】

ホスピスケア事情
高齢化社会
医療費問題
ヘルスケアビジネス
データに基づいた社会貢献

【解消できるお悩み】

ホスピスケアってどんなサービス？
アメリカの高齢化社会の現状を知りたい
ホスピスケアは、地域によってどのくらい利用されているの？
ホスピスケアの費用負担はどれくらい？
医療費の高騰は、ホスピスケアにどんな影響を与えているの？
データ分析で社会問題の解決に貢献したい

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

高齢化社会の進展に伴い、終末期医療や介護に対する関心が高まっています。ホスピスケアは、人生の最終段階にある患者とその家族に対して、身体的、精神的、社会的な苦痛を和らげ、quality of life を向上させるための包括的なケアを提供する医療サービスです。ホスピスケアを取り巻く状況や、利用実態を理解することは、より良い終末期ケアを提供するために重要です。

今回は、Google Cloudのデータウェアハウス「BigQuery」と、メディケアのホスピスケア提供機関に関する無料公開データを使って、ホスピスケア利用の実態を分析します。BigQueryの強力な分析機能を活用することで、ホスピスケアサービスの利用状況、費用負担、地域差、提供されているサービス内容などを分析し、現状と課題を明らかにすることができます。データ分析初心者の方でも、BigQueryを使えば、複雑な医療データ分析に挑戦し、ホスピスケアを取り巻く状況を理解するヒントを得ることができるでしょう。

BigQueryでホスピスケア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でホスピスケア利用の実態を分析する手順
BigQueryを使ったホスピスケアデータ分析例
FAQ：BigQueryに関するよくある質問
まとめ：BigQueryでホスピスケアを理解し、より良い終末期ケアを目指そう！

1. BigQueryでホスピスケアデータ分析を行うメリット

BigQueryは、ホスピスケア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： 膨大なホスピスケアデータを高速に分析できるため、ホスピスケアサービスの利用状況や費用負担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、介護施設のデータなど、様々なデータソースと連携できるため、ホスピスケアを取り巻く状況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「CMS Hospice Providers 2014」を使用します。このデータセットには、アメリカのメディケア認定ホスピスケア提供機関に関する情報が格納されています。データの内容は、提供機関名、所在地、サービス内容、利用者数、費用、患者の属性などです。

3. BigQueryでホスピスケア利用の実態を分析する手順

BigQueryでホスピスケア利用の実態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.hospice_providers_2014` テーブルには、ホスピスケア提供機関の情報（`provider_id`, `name`, `state`, `total_days`, `total_medicare_payment_amount`など）が含まれています。費用や日数、サービス内容などを確認しましょう。

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、費用や日数を州ごと、都市ごと、期間ごとに集計したり、サービス内容を分類したりします。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、他の公開データセットと結合することで、例えば人口統計データや地域別の医療費データなどを加え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クエリを用いて分析を行います。例えば、ホスピスケア利用者の属性、地域別の利用状況、費用負担の状況、提供されているサービス内容などを分析することができます。また、BigQuery MLを用いて、ホスピスケア利用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、ホスピスケア利用の実態を考察します。地域差や費用負担の状況、サービスの質、利用者数と提供機関数のバランスなどを分析し、現状と課題を明らかにします。これらの分析結果は、ホスピスケアサービスの質の向上、地域格差是正のための施策立案、政策提言などに役立てることができるでしょう。

4. BigQueryを使ったホスピスケアデータ分析例

人生の最終段階におけるケアとして、ホスピスケアが注目されています。

ホスピスケアは、終末期にある患者とその家族の 身体的、精神的、社会的な苦痛 を和らげることを目的とした包括的なケアです。

費用負担やサービス内容、地域差などを理解することは、ホスピスケアサービスを選択する上で重要なポイントとなります。

今回は、BigQuery公開データセットbigquery-public-data.cms_medicare.hospice_providers_2014を用いて、ホスピスケア利用の実態を調査します。

このデータセットは、メディケア（アメリカの高齢者向け医療保険制度）のホスピスケア提供機関に関する情報を提供しており、地域差や費用負担などを分析するのに役立ちます。

BigQuery分析例：州別ホスピス利用状況と費用

ホスピスケアサービスの利用状況と費用に地域差があるのか分析します。

SELECT
  state,
  COUNT(DISTINCT provider_id) AS hospice_provider_count,
  SUM(hospice_beneficiaries) AS total_beneficiaries,
  AVG(total_medicare_payment_amount) AS avg_medicare_payment,
  AVG(total_days) AS avg_days
FROM `bigquery-public-data.cms_medicare.hospice_providers_2014`
GROUP BY state
ORDER BY total_beneficiaries DESC

【BigQuery SQL解説】

COUNT(DISTINCT provider_id)で、州別のホスピス提供機関数をカウントします。
SUM(hospice_beneficiaries)で、州別のホスピス利用者数を合計します。
AVG(total_medicare_payment_amount)で、州別の平均メディケア支払額を計算します。
AVG(total_days)で、州別の平均利用日数を計算します。
GROUP BY句で、州(state)ごとに集計します。
ORDER BY句で、ホスピス利用者総数(total_beneficiaries)の降順に並べ替えます。

【BigQuery分析での活用例】

ホスピス提供機関数(hospice_provider_count)、利用者数(total_beneficiaries)、平均費用(avg_medicare_payment)などを州(state)ごとに比較することで、地域差を分析できます。
ホスピスサービスの需要が高い地域はどこなのか、費用負担に地域差はあるのかなど、多角的な分析が可能です。

BigQuery分析例：主要診断別ホスピス利用者数

ホスピスケア利用の主要な診断名(primary_diagnosis)別に利用者数(beneficiary_count)を集計します。

SELECT
  CASE
    WHEN hospice_beneficiaries_with_a_primary_diagnosis_of_cancer > 0 THEN 'Cancer'
    WHEN hospice_beneficiaries_with_a_primary_diagnosis_of_dementia > 0 THEN 'Dementia'
    WHEN hospice_beneficiaries_with_a_primary_diagnosis_of_stroke > 0 THEN 'Stroke'
    WHEN hospice_beneficiaries_with_a_primary_diagnosis_of_circulatory_heart_disease > 0 THEN 'Heart Disease'
    WHEN hospice_beneficiaries_with_a_primary_diagnosis_of_respiratory_disease > 0 THEN 'Respiratory Disease'
    ELSE 'Other'
  END AS primary_diagnosis,
  SUM(hospice_beneficiaries) AS beneficiary_count
  FROM `bigquery-public-data.cms_medicare.hospice_providers_2014`
  GROUP BY primary_diagnosis
ORDER BY beneficiary_count DESC

【BigQuery SQL解説】

CASE文を使って、各診断に対応する列の値に基づいて主要診断(primary_diagnosis)を分類します。
SUM(hospice_beneficiaries)で、主要診断別のホスピス利用者数を合計します。
GROUP BY句で、主要診断(primary_diagnosis)ごとに集計します。
ORDER BY句で、利用者数(beneficiary_count)の降順に並べ替えます。

【BigQuery分析での活用例】

がん(Cancer)、認知症(Dementia)、脳卒中(Stroke)、心疾患(Heart Disease)、呼吸器疾患(Respiratory Disease)など、主要な診断別にホスピス利用者数(beneficiary_count)を比較することで、ホスピスケアサービスの利用状況をより深く理解できます。
各診断の患者数や年齢層、平均在院日数などと合わせて分析することで、ホスピスケアサービスの需要予測や、効果的なサービス提供体制の構築に役立てることができます。

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でホスピスケアを理解し、より良い終末期ケアを目指そう！

BigQueryは、ホスピスケア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、ホスピスケア利用の実態を分析し、現状と課題を明らかにすることができます。ぜひ、BigQueryを導入し、データ分析の力をより良い終末期ケアの実現に活かしましょう。

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

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