診療報酬」などについてどう考えていくか―。ニーズが急速に増加していきます。その後、2040年にかけては、高齢者人口の増加は続くものの、その伸び率は鈍化し、また社会保障制度を支える生産年齢人口が急激に減少していく「新たな局面を迎える」ことが分かっています。医療保険等を維持するための対策として▼2040年までに健康寿命を3年以上延伸し平均需要との差を縮減する▼AI・ICT技術なども活用し、医療・介護サービスの生産性を向上する―という2つの柱を立てています。財政制度等審議会などでなされた提案も含まれています。(1)予防・健康づくりの一体的実施(2)高額な薬剤・医療技術に対する保険給付の在り方(3)医療費の動向に合わせた給付率変動措置(4)地域別の診療報酬まず(1)の「予防・健康づくりの一体的実施」は、上記2本柱の1つ「健康寿命の延伸」を目指す方策の1つと言えます。厚生労働省の研究では、「健康寿命が長い都道府県では、後期高齢者の1人当たり医療費が低い」という関係のあることが分かっており、医療保険制度の安定に向けて非常に重要な方策です。黒田秀郎課長は、「例えば、市町村がフレイル対策などを実施し、介護予防を実施する『場』において、一体的に実施する」ことなどが考えられる旨を説明しています。ついては、「保険給付外としてはどうか」といった指摘もなされています。医療費の増加要因を分析すると、近年では「高齢化」よりも、相次ぐ高額薬剤等(例えばオプジーボなど)の保険収載による「医療技術の高度化」によるところが多く、「医療費の伸びを抑えるために、高額薬剤等は『贅沢品』として保険給付外(全額自己負担)とすべきではないか」との指摘が一部になされているのです。この点について厚労省は、我が国の公的医療保険制度では「有効性・安全性が確認され、必要かつ適切な医療は保険適用とする」ことが原則であり、この原則を堅持した上で▼効能効果追加などの状況変化に迅速に対応する▼費用対効果評価を本格導入する―ことで適正な価格設定をしていく、との考え方を示しています。この考え方を具現化したものと言えます。保険導入が進みましたが、「従来の内視鏡手術に比べた有効性が明確でないため、点数も同等に設定する」こととなっています。「保険給付外」(全額自己負担)のほかにも、「薬剤の種類に応じて保険給付率を変える」という手法も考えられそうです(例えば、抗がん剤などの代替品のない医薬品では保険給付率を高く(自己負担を少なく)し、一般用医薬品と類似するような医薬品では保険給付率を低く(自己負担を多く)する、というフランスなどに倣った仕組み)。医療費を押し上げる「高額薬剤」は、現時点では抗がん剤などに多く、「医療費抑制に対してどこまでの効果があるのかは疑問」との声にも耳を傾ける必要があるでしょう。75歳以上高齢者の自己負担割合を2割に引き上げるべきか、負担能力も勘案すべきかまた(3)医療費の動向に合わせた給付率変動措置とは、例えば「ある年度の医療費が大幅に増加した場合、翌年度の患者負担割合を機械的に引き上げることで、公費等の負担増を抑える」などといった仕組みのことです。厚労省は、この仕組みについて、▼患者の受診行動や家計などの実態が考慮されず、患者負担が過大になる恐れがある▼患者負担が頻繁に変われば、国民の安心を損ねる恐れがある―といった課題があると指摘し、「慎重に検討する必要がある」としています。この仕組みについて医療保険部会では慎重意見が相次ぎましたが、「給付率」については「引き上げを検討すべき」との指摘も出ています。)は、「75歳以上の後期高齢者について、医療費に比べて自己負担割合が低すぎる。2割への早急な引き上げが必要である」と訴えました。70-74歳の前期高齢者の自己負担割合が段階的に「1割→2割」へと引き上げられており、現在2割負担の前期高齢者が75歳の後期高齢者となるタイミングで「1割→2割」へ引き上げれば、「個人単位で見れば負担増にはならない」ことを佐野委員は強調しています。最重要論点の1つとなりそうです。含めて「慎重論」が相次ぎました。地域別診療報酬には効果等にも疑問の声(かえって医療費が高くなるとの指摘もある)がある点なども考慮した議論が求められそうです。)は、「急性期病床における長期入院の是正」を強く求めています。今後、個別論点に沿って、より具体的な議論が行われることになります。Base:医療レセプトと特定健診等情報を格納したデータベース)と介護DB(介護保険総合データベース:介護レセプトと要介護認定情報を格納したデータベース)の連結に向けた検討が始まることが厚労省から報告されています。ビッグデータを連結・分析する「保健医療データプラットフォーム」構築に向けた検討が本格化しています(データヘルス改革)。このデータヘルス改革の一環として、NDBと介護DBの連結解析に関する技術的な論点整理が有識者の検討会で行われ、今秋(2018年秋)にも報告書がまとめられます。NDB・介護DBのデータを連結して解析することで、例えば「壮年期に●●の健診データに問題があった人は、◆◆疾病に罹患しやすいが、▲▲の治療法が効果的である。