< 政府 >

機械学習を活用した公共サービスの変革で:
社会にインパクトを

事例1. RSSB
Causal Foundry
&
RSSB
ルワンダの医療改革をRSSBと共に支援
ルワンダ社会保障庁(RSSB)は、基礎医療サービスの財政支援において重要な役割を担っています。Causal Foundryは、同国にある 1,000以上の医療センターおよびヘルスポストに影響を与える大規模な医療財政改革の設計、導入、監視 を支援しています。
RSSB Social Icon
エンゲージメントと需要の予測
Causal Foundryは、RSSBの大規模な患者データ(医療機関ごとの請求データ)を活用し、医療サービスの利用状況と診療コストの分析、キャピテーション(人頭割診療報酬支払い制度、人頭払い)制度の設計、リアルタイム監視システムの構築を行っています。
RSSB Diagram

インテリジェント医療給付システム(IHBS)の詳細データ分析

  • 2023年以降、1,000以上のPHC施設における患者の訪問、診断、サービス、スタッフ、処方箋を追跡
  • 年間2,000万件以上の訪問があり、600万人以上の患者に対して、診断や年間8000万件以上の手続き、処方箋、すべての検査を含む詳細な患者レベルのサービス提供情報を提供

データ駆動型のキャピテーションモデル設計

  • 医療施設の安定した移行を保証し、システムの混乱を防ぐキャピテーションの公式を開発しました。
  • このモデルは、基本的および高度な医療センターの両方を統一されたスキームで対応できる柔軟性を持っています

異常値検出機能を備えた監視システム

  • 施設の利用状況、サービス提供、訪問ごとの検査率などの主要指標を追跡しました。
  • 時系列および断面分析を使用して外れ値や異常を検出する高度なアルゴリズムを実装しました。
レジス・ヒティマナ(Regis Hitimana
給付部門最高責任者(Chief Benefits Officer)
“Causal Foundryとの提携により、データを活用して、より持続可能で効率的な医療財政モデルを設計できるようになりました。”
政府支援の取り組み
予測
需要の変化を先取りし、柔軟に対応するシステムの構築
監視
サービス提供の異常を自動検出し、品質管理を強化
適応型介入
医療従事者の生産性向上を支援
リソース配分
最適なリソース割り当てを実施し、最大限の効果を創出