【BigQuery公開データ分析】医療費データ分析！アメリカの州でどこが一番高額？

2024年9月23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】

医療費問題
医療制度
ヘルスケアビジネス
データ分析による社会問題の理解
新規事業の機会

【解消できるお悩み】

アメリカの医療費が高いって聞くけど、具体的な理由は？
医療費の高騰は、社会にどんな影響を与えているの？
ヘルスケア分野で、データ分析はどのように活用されているの？
医療費問題を解決できるような、新しいビジネスチャンスはある？

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

アメリカは世界の中でも医療費が高い国として知られています。その理由は、複雑な医療システム、高額な薬価、医療訴訟リスクなど、様々な要因が絡み合っていると言われています。しかし、具体的なデータに基づいて分析することで、医療費高騰の要因をより深く理解し、医療制度改革やコスト削減のための対策を検討することができます。

今回は、Google Cloudのデータウェアハウス「BigQuery」と、医療費に関する無料公開データを使って、アメリカの医療費が高い理由を分析してみましょう。BigQueryの強力な分析機能を活用すれば、膨大な医療費データから、医療費の支出項目、年齢層別の医療費負担、地域別の医療費格差などを分析することができます。この記事では、BigQueryを使って医療費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、アメリカの医療費問題の現状を理解し、解決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で医療費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で医療費データを分析する手順
BigQueryを使った医療費データ分析例
FAQ：BigQueryに関するよくある質問
まとめ：BigQueryで医療費問題の解決策を探ろう！

1. BigQueryで医療費データ分析を行うメリット

BigQueryは、医療費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： 膨大な医療費データを高速に分析できるため、医療費の支出傾向や要因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、保険会社のデータなど、様々なデータソースと連携できるため、医療費問題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、複雑な医療費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.medicare.part_d_prescriber_2014」を使用します。

このデータセットはアメリカの医療費支出に関するデータを含んでおり、処方を行った専門医、各州、薬名、ジェネリック名などの情報が記録されています。

3. BigQueryで医療費データを分析する手順

BigQueryで医療費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。`bigquery-public-data.medicare` データセットには、 `part_d_prescriber_2014` などのテーブルが含まれており、処方を行った専門医、各州、薬名、ジェネリック名、医療費請求や処方薬などの情報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、特定の医療行為、州、期間に絞り込んだり、医療費の平均値や合計値を計算したりします。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して、例えば人口統計データを加えることで、より詳細な分析を行うことも可能です。

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、医療費の高い医療行為、医療費の地域差、患者の属性別の医療費負担などを分析することができます。また、機械学習を用いて、医療費の将来予測や不正請求の検知を行うことも可能です。

3.4 4. 考察と分析結果の活用

分析結果に基づいて、アメリカで医療費が高い理由を考察します。薬価、医療行為の費用、医療制度、医療アクセスの地域差、医療訴訟リスクなど、様々な要因を分析し、医療費高騰の要因を特定します。これらの分析結果は、医療制度改革やコスト削減のための政策提言、医療機関の経営改善、患者の医療費負担軽減のためのサービス開発などに役立てることができるでしょう。

4. BigQueryを使った医療費データ分析例

アメリカで医療費が高いのは周知の事実ですが、その理由を処方薬のデータから探ってみましょう。今回はBigQueryの公開データbigquery-public-data.medicare.part_d_prescriber_2014を使って、処方薬に関する2つの集計を行います。

BigQuery分析例：専門医別の薬剤総コスト

まずは専門医別に処方された薬剤の総コストを集計してみましょう。

SELECT
  specialty_description,
  SUM(total_drug_cost) AS total_drug_cost
FROM `bigquery-public-data.medicare.part_d_prescriber_2014`
GROUP BY  specialty_description
ORDER BY total_drug_cost DESC

【BigQuery SQL解説】

specialty_descriptionで、処方を行った専門医の種類を取得します。
SUM(total_drug_cost)で、専門医別に処方された薬剤の総コストを合計します。
GROUP BY句で、専門医の種類別に集計します。
ORDER BY句で、総コストの高い順に並べ替えます。

【BigQuery分析での活用例】

どの専門医が最も高額な薬剤を処方しているのかを把握できます。
専門医別の総コストを比較することで、医療費の増加に寄与している診療科を特定することができます。

BigQuery分析例：州別の薬剤総コスト

次に州別に処方された薬剤の総コストを集計してみましょう。

SELECT
  nppes_provider_state,
  SUM(total_drug_cost) AS total_drug_cost
FROM `bigquery-public-data.medicare.part_d_prescriber_2014`
GROUP BY  nppes_provider_state
ORDER BY total_drug_cost DESC

【BigQuery SQL解説】

nppes_provider_stateでアメリカの州の種類を取得します。
SUM(total_drug_cost)で専門医別に処方された薬剤の総コストを合計します。
GROUP BY句で州別に集計します。
ORDER BY句で総コストの高い順に並べ替えます。

【BigQuery分析での活用例】

ジェネリック医薬品の使用率は医療費削減に大きく貢献します。州別の使用率を比較することでジェネリック医薬品の普及状況を把握できます。
ジェネリック医薬品の使用促進施策の効果を評価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で医療費問題の解決策を探ろう！

BigQueryは、医療費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、アメリカの医療費問題の現状を分析し、解決策を考えるためのヒントを得ることができます。ぜひ、BigQueryを導入し、データ分析の力を医療費問題の解決に活かしましょう。

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！