IHEP 一般財団法人 医療経済研究・社会保険福祉協会 医療経済研究機構 Institute for Health Economics and Policy

IHEPについてABOUT US

担当部長

医療経済研究機構でなければできないテーマを探求し、次につなげていくことが役割だと考えて、活動しております。

研究分野

医療情報学、医療経済学、医用生体工学、社会保障論

学歴

1997年3月：京都大学大学院人間・環境学研究科修士課程修了
2004年3月：京都大学大学院人間・環境学研究科　博士後期課程　単位取得退学,博士（人間・環境学）

職歴

1998年8月：米国・スタンフォード大学アジア太平洋研究センター客員研究員
2003年9月：日本製薬工業協会医薬産業政策研究所主任研究員
2005年7月：東京大学医学部附属病院22世紀医療センター健診情報学講座研究員
2006年4月：医療経済研究機構主任研究員
2008年1月：医療経済研究機構研究副部長／主席研究員
2017年4月：医療経済研究機構研究副部長／上席研究員
2024年10月：医療経済研究機構研究部担当部長／上席研究員（現在）

所属学会

医療情報学会、日本医療・病院管理学会、日本公衆衛生学会

論文

論文（査読有）

  • 1.Kaho Hirayama, Naoki Kanda, Hideki Hashimoto, Hiromasa Yoshimoto, Kazuo Goda, Naohiro Mitsutake, Shuji Hatakeyama. Antibiotic Prescription Trends in Dentistry: A Descriptive Study Using Japan's National Database. Journal of Public Health Dentistry, Online ahead of print (2025.01.23)
  • 2.関本美穂、満武巨裕、DPC制度が病院間・二次医療圏間の患者シフトに与えた影響とその要因、厚生の指標 71 (11) 31-36 (2024.9.20)
  • 3.Jumpei Sato, Naohiro Mitsutake, Hiroyuki Yamada, Masaru Kitsuregawa, Kazuo Goda. Virtual Patient Identifier (vPID): Improving Patient Traceability Using Anonymized Identifiers in Japanese Healthcare Insurance Claims Database. Heliyon, Vol.9, No.5, p.e16209 (2023.05.11)
  • 4.Kaho Hirayama, Naoki Kanda, Hideki Hashimoto, Hiromasa Yoshimoto, Kazuo Goda, Naohiro Mitsutake, Shuji Hatakeyama. Journal of Infection and Chemotherapy, Vol.29, No.10, pp.965-970 (2023.07.19)
  • 5.Tomoki Ishikawa, Jumpei Sato, Junko Hattori, Kazuo Goda, Masaru Kitsuregawa, Naohiro Mitsutake. Changes in Demand Volume and Patient/Health Care Provider Characteristics of First-Time Telehealth Users: A Comparative Analysis Before and After the COVID-19 Policy Response Using the Administrative Claims Database. Telemedicine and e-Health. 2024;30(2):509-517. doi:10.1089/tmj.2023.0118
  • 6.Takashi Waki, Katsuyuki Miura, Sachiko Mizuno-Tanaka, Yusuke Ohya, Koichi Node, Hiroshi Itoh, Hiromi Rakai, Jumpei Sato, Kazuo Goda, Masaru Kitsuregawa, Tomoki Ishikawa, Naohiro Mitsutake. Prevalence of Hypertensive Diseases and Treated Hypertensive Patients in Japan: A Nationwide Administrative Claims Database Study. Hypertension Research, Vol.45, pp.1123-1133 (2022.06.10).
  • 7.Tomoki Ishikawa, Jumpei Sato, Junko Hattori, Kazuo Goda, Masaru Kitsuregawa, Naohiro Mitsutake. The Association Between Telehealth Utilization and Policy Responses on COVID-19 in Japan: Interrupted Time-Series Analysis. Interactive Journal of Medical Research, Vol.11, No.2, p.e39181 (2022.07.12).
  • 8.Naoki Kanda, Hideki Hashimoto, Takanori Imai, Hiromasa Yoshimoto, Kazuo Goda, Naohiro Mitsutake, Shuji Hatakeyama. Indirect impact of the COVID-19 pandemic on the incidence of non-COVID-19 infectious diseases: a region-wide, patient-based database study in Japan. Public Health, Vol.214, pp.20-24 (2022.10.24).
  • 9.Jumpei Sato, Naohiro Mitsutake, Masaru Kitsuregawa, Tomoki Ishikawa, Kazuo Goda. Predicting demand for long-term care using Japanese healthcare insurance claims data. Environmental Health and Preventive Medicine, Vol.27, p.42 (2022.10.29).
  • 10.Ryoya Tsunoda, Naohiro Mitsutake, Tomoki Ishikawa, Jumpei Sato, Kazuo Goda, Naoki Nakashima, Masaru Kitsuregawa, Kunihiro Yamagata. Monthly trends and seasonality of hemodialysis treatment and outcomes of newly initiated patients from the national database (NDB) of Japan. Clinical and Experimental Nephrology, Vol.26, pp.669-677 (2022.02.28).
  • 11.満武巨裕，石川智基，佐藤淳平，合田和生，喜連川優．レセプト情報等データベースの利活用により作成した国際統計報告に関する検討．医療情報学，Vol.39, No.4, pp.189-194 (2020.04.20)．
  • 12.Hideki Hashimoto , Makoto Saito, Jumpei Sato, Kazuo Goda, Naohiro Mitsutake, Masaru Kitsuregawa, Ryozo Nagai, Shuji Hatakeyama. Indications and classes of outpatient antibiotic prescriptions in Japan: A descriptive study using the national database of electronic health insurance claims, 2012-2015. International Journal of Infectious Diseases, Vol.91, pp.1-8 (2019.11.13).
  • 13.梅本和俊，合田和生，満武巨裕，喜連川優. 大規模レセプトデータからの投薬トレンドの変化検知. 電子情報通信学会第10回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム／第16回日本データベース学会年次大会（DEIM2018）, 平成30年3月（授賞式平成30年6月22日）
学会発表

国際学会・国際会議における発表

  • 1.Hideki Hashimoto, Naoki Kanda, Hiromasa Yoshimoto, Kazuo Goda, Naohiro Mitsutake, Shuji Hatakeyama. Antimicrobial prescription rate in Japan reduced significantly following implementation of the National Action Plan on Antimicrobial Resistance. 34th European Congress of Clinical Microbiology & Infectious Diseases (ESCMID 2024), Barcelona, Spain, (2024.04.27)
  • 2.Naoki Kanda, Sinnpei Yamashita,, Hideki Hashimoto, Hiromasa Yoshimoto, Kazuo Goda, Naohiro Mitsutake, Shuji Hatakeyama. Reduction in the incidence of chronic hepatitis C, liver cancer, and related healthcare burden following the introduction of interferon-free direct-acting antiviral therapy in Japan: a national claims database study. ID Week 2024, LA, USA, (2024.10.16)
  • 3.R. Ishibashi, M. Koshizaka, T. Ishikawa, J. Sato, H. Yoshimoto, M. Kitsuregawa, K. Goda, K. Yokote, N. Mitsutake. Cancer incidence in Japanese patients with type 2 diabetes treated with glucagon-like peptide-1 receptor agonists. 60th Annual Meeting EASD(European Association for the Study of Diabetes. (2024.09.09)
  • 4.Tomoki Ishikawa, Hiromasa Yoshimoto, Junko Hattori, Kazuo Goda and Naohiro Mitsutake. Development of a modeling method based on real-world data to support policy-making related to regional healthcare collaboration: Implementation of a visualization application for providing data-driven insights. The 17th Annual Conference on the Science of Dissemination and Implementation in Health (D&I). (2024.12.09)
  • 5.Tomoki Ishikawa, Akihito Kako, Hiromasa Yoshimoto, Junko Hattori, Kazuo Goda, Naohiro Mitsutake. Analyzing Patient-sharing Network Using an Administrative Claim Database in Japan. Studies in Health Technology and InformaticsEbookVolume 310: MEDINFO 2023 — The Future Is Accessible (Proceedings of the 19th World Congress on Medical and Health Informatics),p 1126 - 1130
  • 6.Hiromasa Yoshimoto, Naohiro Mitsutake, Kazuo Goda. Predicting Medical Event Occurrence using Medical Insurance Claims Big Data. Studies in Health Technology and Informatics: MEDINFO 2023 — The Future Is Accessible (Proceedings of the 19th World Congress on Medical and Health Informatics), Vol.310, pp.654-658 (2024.01.25)
  • 7.Jumpei Sato, Kazutoshi Umemoto, Kazuo Goda, Masaru Kitsuregawa and Naohiro Mitsutake. Retrieving and Analyzing Hospital Service Suspensions from Regional Healthcare Insurance Claims Data. Proceedings of Medical Informatics Europe 2020 (MIE 2020), Studies in Health Technology and Informatics, Vol.270, pp.407-411 (2020.04.29)
  • 8.Jumpei Sato, Kazuo Goda, Masaru Kitsuregawa, Tomoki Ishikawa, Naohiro Mitsutake. Predicting Long-term Care Demand from Medical and Long-term Care Insurance Claims in Japan. Proceedings of the AMIA 2021 Informatics Summit, American Medical Informatics Association, p.875 (2021.03.24).
  • 9.Ryoichi Ishibashi, Masaya Koshizaka, Tomoki Ishikawa, Naohiro Mitsutake, Jumpei Sato, Kazuo Goda, Masaru Kitsuregawa, Koutaro Yokote. Glucagon-like peptide-1 receptor agonists decrease cancer incidences in type 2 diabetes: a cohort study using the National Database of Health Insurance Claims of Japan. 56th Annual Meeting of The European Association for the Study of Diabetes (EASD 2020), 277 (PS03), (2020.09.23).
  • 10.Masaya Koshizaka, Ryoichi Ishibashi, Tomoki Ishikawa, Jumpei Sato, Kazuo Goda, Masaru Kitsuregawa, Koutaro Yokote, Naohiro Mitsutake. Glucagon-like peptide-1 receptor agonists reduce cerebral and cardiovascular events: real world analysis using the National Database of Japan. 56th Annual Meeting of The European Association for the Study of Diabetes (EASD 2020), 150 (OP25), (2020.09.24).
  • 11.Kazutoshi Umemoto, Kazuo Goda, Naohiro Mitsutake, Masaru Kitsuregawa. A Prescription Trend Analysis using Medical Insurance Claim Big Data. Proceedings of 35th IEEE International Conference on Data Engineering (ICDE 2019), pp.1928-1939 (2019.04.10).
  • 12.Jumpei Sato, Kazuo Goda, Masaru Kitsuregawa, Naoki Nakashima, Naohiro Mitsutake. Novel Analytics Framework for Universal Healthcare Insurance Claims Database. Proceedings of the 17th World Congress of Medical and Health Informatics (MedInfo 2019, Studies in Health Technology and Informatics, Vol. 264, doi: 10.3233/SHTI190543), pp. 1578-1579, August 2019. (2019.08.28).
  • 13.Jumpei Sato, Hiroyuki Yamada, Kazuo Goda, Masaru Kitsuregawa, Naohiro Mitsutake. Enabling Patient Traceability Using Anonymized Personal Identifiers in Japanese Universal Health Insurance Claims Database. Proceedings of the AMIA 2019 Informatics Summit, American Medical Informatics Association, pp.345-352 (2019.03.28).

国内における発表

  • 1.下村誠，満武巨裕，石川智基，吉本廣雅，服部純子，合田和生．医療及び介護サービスの需要と提供体制の可視化ツールを活用した地域差の検討．第64回全国国保地域医療学会抄録集，p.178 (2024.10.4)
  • 2.稲垣和幸，山﨑美穂，柴垣維乃，的屋洋子，満武巨裕，吉本廣雅，合田和生，服部純子．第64回全国国保地域医療学会抄録集，p.179 (2024.10.4)
  • 3.石川智基，賀好昭仁，吉本廣雅，服部純子，合田 和生，満武巨裕．脳梗塞患者における医療連携の実態可視化および構造評価：レセプトデータベースを用いたネットワーク構造モデル開発の試み．第44回医療情報学連合大会/第25回日本医療情報学会学術大会 (2024.11.24)
  • 4.車谷瞭文，吉本廣雅，合田和生．k-匿名化のためのインクリメンタルなミクロアグリゲーションアルゴリズムの提案．第17回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2025), 2L-05 (2025.02)
  • 5.楊巍，吉本廣雅，満武巨裕，合田和生．視覚・言語モデルを用いたコードベース医療データに基づく糖尿病の医療需要の予測．第17回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2025),4K-04 (2025.02)
  • 6.吉本廣雅，満武巨裕，合田和生．大規模医療データの分散表現に基づいた医療費の地域差要因の可視化．第17回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2025), 6K-05 (2025.02)
  • 7.吉本廣雅，満武巨裕，合田和生．GPUを用いたk-匿名化加工処理の高速化の検討．第16回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム／第22回日本データベース学会年次大会(DEIM2024),T2-A-7-05 (2024.03.01)
  • 8.吉本廣雅，満武巨裕，合田和生．異種医療データの融合による医療需要予測手法の検討．第15回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム／第21回日本データベース学会年次大会(DEIM2023)，5a-4-1 (2023.03.06)．
  • 9.橋本英樹，神田直樹，畠山修司，佐藤淳平，合田和生，満武巨裕．COVID-19の流行に伴う経口抗菌薬処方動向の変化：レセプトデータを用いた後ろ向きコホート研究．感染症学雑誌，2022年96巻臨増，p.98（第96回感染症学会総会，O-030）(2022.04.22)．
  • 10.神田直樹，橋本英樹，畠山修司，佐藤淳平，合田和生，満武巨裕．新型コロナウイルス感染症が医療に与えた影響の解析：レセプト情報を用いた後ろ向きコホート研究．感染症学雑誌，2022年96巻臨増，p.103（第96回感染症学会総会，O-050）(2022.04.22)．
  • 11.石川智基，満武巨裕，佐藤淳平，服部純子，合田和生，喜連川優．レセプトデータを用いた遠隔診療初回利用患者の特性分析：COVID-19に対する政策対応前後の比較．第26回日本医療情報学会春季学術大会,pp.70-71 (2022.07.01)
  • 12.石川 智基, 佐藤 淳平, 合田 和生, 森井 康博, 小笠原 克彦, 喜連川 優, 満武 巨裕. グラフ構造に基づく画像診断機器に関する共同利用の評価：レセプトデータを用いたネットワーク分析. 第42回医療情報学連合大会・第23回日本医療情報学会学術大会，p773-774 (2022.11.19)．
  • 13.越坂理也，石橋亮一，石川智基，佐藤淳平，合田和生，喜連川優，満武巨裕，横手幸太郎．GLP-1受容体作動薬は日本人の心血管イベントを減少させるのか?　ビッグデータを用いたリアルワールドエビデンス．第64回日本糖尿病学会年次学術集会．I-39-5，p.36（2021.05.20）
  • 14.石橋亮一，越坂理也，石川智基，満武巨裕，佐藤淳平，合田和生，喜連川優，横手幸太郎．GLP-1受容体作動薬は大腸癌発症頻度を低下させる　ビッグデータによる2型糖尿病患者と悪性腫瘍発症頻度の関連性の検討．第64回日本糖尿病学会年次学術集会．I-47-5，p.45（2021.05.20）．
  • 15.橋本英樹，神田直樹，畠山修司，佐藤淳平，合田和生，満武巨裕．気道感染症に対する経口抗菌薬処方動向の変化(2014～2019年度)：レセプトデータを用いた後向きコホート研究．第70回感染症学会東日本地方会学術集会，010，p.S59 (2021.10.27)．
  • 16.石川智基，満武巨裕，佐藤淳平，服部純子，合田和生，喜連川優．COVID-19流行下における時限的制度介入が遠隔診療利用に与えた影響の評価　レセプトデータを用いた分割時系列解析．第41回医療情報学連合大会（第22回日本医療情報学会学術大会），pp.568-569 (2021.11.19)
  • 17.佐藤淳平，合田和生，喜連川優，満武巨裕．電子レセプト情報に基づく患者の死亡推定方式の検討．第24回日本医療情報学会春季学術大会シンポジウム2020 Web，PB-15 (2020.06.05)．
  • 18.佐藤淳平，山田浩之，合田和生，喜連川優，満武巨裕．医療・介護レセプト情報に基づく将来の要介護状態の推定方法の検討と実験に基づく考察．電子情報通信学会第12回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム／第18回日本データベース学会年次大会(DEIM2020)，I2-4 (2020.03.03)．
  • 19.佐藤淳平，賀好昭仁，合田和生，喜連川優，満武巨裕．医療レセプト情報に基づく処方アウトライア検出方法の検討と実験に基づく考察．電子情報通信学会第13回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム／第19回日本データベース学会年次大会(DEIM2021)，C25-5 (2021.03.02)．
  • 20.佐藤淳平，合田和生，喜連川優，満武巨裕．電子レセプト情報の解析論理の記述方式および分析システムのユーザインターフェースに関する検討．第23回日本医療情報学会春季学術大会，OA-3, pp.243-251 (2019.06.08)．
  • 21.満武巨裕，石川智基，佐藤淳平，合田和生，喜連川優．レセプト情報等データベースの利活用により作成した国際統計報告に関する検討．第23回日本医療情報学会春季学術大会，OB-10, pp.294-300 (2019.06.08)．
  • 22.石川智基，満武巨裕，佐藤淳平，合田和生，喜連川優．放射線画像検査の利用実態における地域差分析. 第39回医療情報学連合大会，pp.207-208 (2019.11.22) ．
  • 23.石川智基，満武巨裕，佐藤淳平，合田和生，喜連川優．レセプト情報等データベースを活用した放射線画像診断における利用状況可視化の試み．第47回日本放射線技術学会秋季学術大会，142，pp.999 (2019.10.17) ．
  • 24.和氣宗，三浦克之，田中佐智子，大屋祐輔，野出孝一，伊藤裕，佐藤淳平，合田和生，喜連川優，石川智基，満武巨裕．わが国における高血圧治療薬の使用実態：レセプト情報・特定健診等情報データベースを用いた分析．第42回日本高血圧学会総会，OE2-3，p.292 (2019.10.25)．
  • 25.三浦克之，田中佐智子，和氣宗，大屋祐輔，野出孝一，伊藤裕，佐藤淳平，合田和生，喜連川優，石川智基，満武巨裕．我が国の全国および都道府県別の高血圧受療者数および受療率：厚生労働省レセプト情報・特定健診等情報データベースを用いた分析．第42回日本高血圧学会総会，OE2-4，p.292 (2019.10.25)．
  • 26.高橋由光，内海貴裕，西川佳孝，星野伸晃，堀松高博，佐藤淳平，合田和生，喜連川優，石川智基，満武巨裕，中山健夫．ナショナルデータベース（NDB）データ分析における病名決定ロジック作成のための研究：大腸がん．第57回日本医療・病院管理学会学術総会，P-A-1-2，p.264 (2019.11.03) ．
  • 27.石川智基，満武巨裕，佐藤淳平，高橋由光，中山健夫，内海貴裕，西川佳孝，星野伸晃，堀松高博，合田和生，喜連川優．NDBを活用した大腸がんにおける患者数・医療費の将来推計の試み．第57回日本医療・病院管理学会学術総会，P-A-1-3，p.265 (2019.11.03) ．
  • 28.佐藤淳平，合田和生，喜連川優，満武巨裕．電子レセプト情報の分析のための解析論理の記述方式に関する検討．第38回医療情報学連合大会（第19回日本医療情報学会学術大会），2-H-2-1，pp.420-425 (2018.11.23)．
  • 29.満武巨裕，酒井未知，佐藤淳平，合田和生，喜連川優．レセプト情報等データベースの利活用により作成した国際統計報告に関する検討．第38回医療情報学連合大会（第19回日本医療情報学会学術大会），2-H-2-4, pp.434-437 (2018.11.23)．
  • 30.佐藤淳平，山田浩之，合田和生，喜連川優，満武巨裕．保険医療データに於ける複数個人を包含する暗号化された識別子の検出方法の検討．電子情報通信学会データ工学研究会，電子情報通信学会技術報告 Vol. 118 No. 377, DE2018-27, pp.55-60 (2018.12.22)．
  • 31.佐藤淳平，山田浩之，合田和生，喜連川優，満武巨裕．健康医療データベースに於ける暗号化された識別子に基づく患者の追跡方法の検討と実験に基づく考察．電子情報通信学会第10回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム／第16回日本データベース学会年次大会(DEIM2018)，G1-1 (2018.03.04)．
  • 32.梅本和俊，合田和生，満武巨裕，喜連川優．大規模レセプトデータからの投薬トレンドの変化検知．電子情報通信学会第10回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム／第16回日本データベース学会年次大会(DEIM2018)，A4-1 (2018.03.05)．【最優秀論文賞】
  • 33.合田和生，山田浩之，喜連川優，満武巨裕．大規模電子レセプト情報の解析のための データベース基盤の性能ベンチマークの検討．電子情報通信学会第10回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム／第16回日本データベース学会年次大会(DEIM2018)，C6-1 (2018.03.05)．
  • 34.合田和生，山田浩之，喜連川優，満武巨裕．我が国の公的医療保険の悉皆分析を可能とする高速レセプト解析システムの開発と今後の展望．電子情報通信学会第9回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム／第15回日本データベース学会年次大会(DEIM2017)，E3-2 (2017.03.07)．
著書(書籍)
  • 1.合田和生．情報工学者が語るビッグデータ解析のバックヤード．循環器内科，Vol.93, No.2, pp.226-231 (2023.02.28)．
  • 2.佐藤淳平，合田和生，喜連川優，石川智基，満武巨裕．地域のレセプト情報に基づく介護需要将来推定．革新的AI創薬：医療ビックデータ、人工知能がもたらす創薬研究の未来像．pp.145-153，小長谷明彦（監修） (2022.07.22)．
  • 3.Naohiro Mitsutake. The Present Status and Future Perspective of the National Database of Health Insurance Claim Information and Specified Medical Checkups of Japan (NDB). Epidemiologic Research on Real-World Medical Data in Japan, Vol.1, pp.13-22, N. Nakashima (Ed.), Springer (2022.06.12).
  • 4.Kazuo Goda, Masaru Kitsuregawa. Powerful Analytics Platform for National-Scale Database of Health Care Insurance Claims. Epidemiologic Research on Real-World Medical Data in Japan, Vol.1, pp.29-31, N. Nakashima (Ed.), Springer (2022.06.12).