JP2004259227A - クリティカルパスシミュレーションシステム - Google Patents

Abstract

【課題】クリティカルパス変更や新規作成による経済効果を推計可能なクリティカルパスシミュレーションシステムを提供する。
【解決手段】クリティカルパスと患者データを抽出するデータ抽出部３と、クリティカルパスを編集する編集部４と、患者データのクリティカルパスへの適応度を計算する判別部５と、編集中のクリティカルパスと患者データの判別結果を用いて収支変動を計算表示する数値計算部６を有する。
【効果】患者データの利用によりクリティカルパス編集による収支変動を高精度に推計し、推計結果を編集と同時に表示しクリティカルパスの更新や新規作成を支援できる。
【選択図】 図１

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、医療分野における情報システムに関する。特に、クリティカルパスの新規作成・変更を支援する情報システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
医療分野におけるクリティカルパスとは標準的もしくは最適と考えられる診療計画を指している。クリティカルパスは、診療情報の電子化を行う電子カルテシステムにおいて、医療スタッフ間や患者との情報共有、リスク低減、ＥＢＭ（根拠に基づく医療）、医療の質の評価・向上を実現する重要なツールとして考えられている。また、クリティカルパスは、経済的効率性の把握や経営改善計画の立案という目的にも効果的だと考えられている。本目的に関する公知例として、入力したクリティカルパスに応じて医療保険点数を計算する医療計画支援システムが知られている（特許文献１：以下、従来技術１という）。以下、関連する公知例を列挙する。クリティカルパスを表形式で表示するシステムが知られている（特許文献２、特許文献３）。クリティカルパスを用いて患者に行う診療指示を一括発行可能なシステムが知られている（特許文献４）。特定の患者に類似した患者記録を分析し、当該患者の診療計画作成を支援する技術が知られている（特許文献５）。クリティカルパスや患者データを三次元データとして扱い、特定データの選択・可視化を行う技術が知られている（特許文献６）。また、クリティカルパスや患者データの間に距離を設定してクラスタリングを行う技術が知られている（非特許文献１：以下、従来技術２という）。
【０００３】
【特許文献１】
特許第２８１５３４６号明細書
【特許文献２】
特許２７０６６４５明細書
【特許文献３】
特開２００１−１１８００８号公報
【特許文献４】
特開２００１−１０１２９６号公報
【特許文献５】
特開２００１−１１８０１４号公報
【特許文献６】
特開２００２−１２３５３０号公報
【非特許文献１】
第２２回医療情報学連合大会論文集、第２２巻、２３０−２３１頁、２００２年１１月１４日発行
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
上記の従来技術では、クリティカルパス変更や新規作成による病院経営改善効果を推計することが難しいという問題があった。例えば、従来技術１によれば、クリティカルパス変更によるクリティカルパス単体での医療保険点数の変動を計算することは可能である。しかし、ヴァリアンスの発生などクリティカルパスに適応しない患者の影響が変動値に反映されないため、分析対象としている症例全体や医療機関全体・部門全体での経営改善効果を計算できないという問題があった。また、支出に関する情報を有していないため、支出や損益を計算できないという問題もあった。
【０００５】
本発明の目的は、クリティカルパス変更や新規作成による経営改善効果を高精度に推計可能なクリティカルパスシミュレーションシステムを提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明のクリティカルパスシミュレーションシステムは、クリティカルパス変更や新規作成の効果を、蓄積された患者データを利用して、推計する機能を具備する。図１に示すように、本発明のクリティカルパスシミュレーションシステム２は、データ抽出部３とクリティカルパス編集部４と患者データ判別部５と数値計算部６とを備える。データ抽出部３は電子カルテデータベース１から変更対象であるクリティカルパスと関連する患者データの抽出、若しくはクリティカルパス新規作成に関連した患者データの抽出と抽出された患者データからのクリティカルパスの作成を行う。
【０００７】
患者データ判別部５は患者データがクリティカルパスにどの程度相関があるかを示す適応度を計算して患者データ判別結果を記憶する。クリティカルパス編集部４はクリティカルパスの編集手段を提供してクリティカルパス編集データを記憶するとともに、数値計算起動信号を数値計算部６に送信する。数値計算部６は数値計算起動信号を受信したときにクリティカルパス編集データと患者データ判別結果とを用いて収支や入院日数などの数値計算を行い、計算結果を表示する。
【０００８】
特に、数値計算部では、編集前のクリティカルパス、クリティカルパス適応患者の平均、クリティカルパス非適応患者の平均、患者全体の平均、編集中のクリティカルパス、編集によるクリティカルパス適応患者の数値変動とこれを基にした患者全体の数値変動、またこれら数値と病床稼働率などの条件とから収益改善率などの二次的指標を計算する。
【０００９】
また、クリティカルパス編集部４は、クリティカルパス編集前の初期数値の計算を起動する初期数値計算起動信号とクリティカルパス編集時の変動数値計算を起動する変動数値計算起動信号を送出する機能を備えて、それぞれの場合に応じて二種類の信号を数値計算部６に送出する。数値計算部６では、受信した信号に応じて初期数値計算と変動数値計算を行う機能を備える。初期数値計算では、患者判別部５で編集前のクリティカルパス、クリティカルパス適応群と非適応群の両方について数値計算を行う。
【００１０】
変動数値計算部では、編集中のクリティカルパス、クリティカルパス適応群について数値計算を行い、初期数値計算で計算された非適応群の数値と合わせて患者データ全体の数値を推計する。
【００１１】
また、クリティカルパスを新規作成する場合には、データ抽出部３は電子カルテデータベース１からクリティカルパスデータを抽出する代わりに、患者データ判別部５でクリティカルパスに適応すると判別された患者データの平均・閾値処理を施したデータを計算し、それをクリティカルパスの雛形としてクリティカルパス編集部４でクリティカルパスの編集手段を提供し、数値計算部６で編集結果に基づき収支データ等の推計値を計算する。
【００１２】
また、クリティカルパスシミュレーションシステム２が医療行為毎の収支情報を記述した行為別収支テーブルを有し、患者データやクリティカルパスと突き合わせて当該データに収支情報を付加し、患者データ判別部５で収支情報に基づいて患者データを判別したり、数値計算部６で収支情報を計算してもよい。
【００１３】
また、クリティカルパスシミュレーションシステムは通信手段を備え電子カルテシステムや原価計算システムなどの他の医療情報システムとネットワークで接続された医療情報システムとして構成してもよい。例えば、数値計算部は、収支データを計算する場合に、経営支援システムや会計システムにデータを送出し、当該システムで数値計算された結果を受信してもよい。
【００１４】
本発明の医療情報システムは、電子カルテシステムと、経営支援システムと、クリティカルパスシミュレーションシステムと、これらシステム間の通信手段とを備える。クリティカルパスシミュレーションシステムは、データ抽出部と、クリティカルパス編集部と、患者データ判別部と、数値計算部を備え、診療行為と収支データを対応付けた行為別収支テーブルを経営支援システムから抽出して記憶する。データ抽出部は電子カルテデータベースからクリティカルパスと患者データの抽出、若しくは患者データの抽出とクリティカルパスの作成を行う。患者データ判別部は患者データのクリティカルパスへの適応度を判別する。クリティカルパス編集部は編集されたクリティカルパス編集手段を提供してクリティカルパス編集データを記憶するとともに数値計算起動信号を数値計算部に送出する。数値計算部は数値計算起動信号を受信してクリティカルパス編集データと患者データ判別部の判別結果を用いて数値計算を行って計算結果を表示する。クリティカルパス編集部は編集されたクリティカルパスを電子カルテデータベースに保存する。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施例を図面を用いて説明する。
【００１６】
図１と図２は本発明の実施例のクリティカルパスシミュレーションシステムの機能ブロックとデータフローの概略構成図である。図１と図２の違いは、図１がクリティカルパスを変更する場合、図２がクリティカルパスを新規に作成する場合のデータフローを示している点である。図３は本発明の実施例のクリティカルパスシミュレーションシステムの典型的な動作を表すフローチャートである。図３の点線で示した枠は、図１と図２で示した機能ブロックに相当する。
【００１７】
以下の説明では、ｓｕｍ｛Ｘ；Ｙ｝は加算を表し、ＹはＸの加算範囲を表し、ａｖｅ｛Ｘ；Ｙ｝は平均を表し、ＹはＸの平均を取る範囲を表すものとする。
【００１８】
図１と図２に示すように、クリティカルパスシミュレーションシステム２は、電子カルテデータベース１からデータを抽出するデータ抽出部３と、ユーザにクリティカルパスの編集機能を提供するクリティカルパス編集部４、患者データのクリティカルパスへの適応度を計算する患者データ判別部５、クリティカルパス編集による収支変動を計算および表示する数値計算部６で構成される。
【００１９】
先ず、既存のクリティカルパスを変更する場合について、図１と図３を用いて説明する。データ抽出部２は、編集対象とするクリティカルパスや関連する患者を抽出するための条件（例えば、適用クリティカルパス、傷病名、手術名、期間など）を設定する手段を備え、ユーザが入力した条件に合致したクリティカルパスと患者データを電子カルテデータベース１から抽出する。ここで、抽出されるクリティカルパスは一つであっても複数であっても構わない。
【００２０】
患者データ判別部５は、データ抽出部２で抽出されたクリティカルパスと患者データとを用いて、患者データのクリティカルパスへの適応度を計算する。適応度としては、クリティカルパスからの逸脱を表すヴァリアンスの有無や、医療行為の実施タイミングと実施量で定義される次のような距離を用いる。
【００２１】
先ず、クリティカルパスと患者データをそれぞれ（医療行為ｊ，経過時間ｉ）を軸とし、行為別および経過時間別の実施量を値とする２次元マトリクスとして扱う。典型的な実施量としては支出、収入、損益、実施回数などをとる。二つのデータｐ１（ｊ，ｉ）、ｐ２（ｊ，ｉ）に対し、距離をｄ（ｐ１，ｐ２）＝ｓｑｒｔ（ｓｕｍ｛｜ｐ１（ｊ，ｉ）＊ｑ（ｉ）−ｐ２（ｊ，ｉ）＊ｑ（ｉ）｜２；（ｉ，ｊ）は２次元マトリクスの全要素｝）と設定する。ここで、＊は重畳積分を表す。
【００２２】
重畳積分するスケーリング関数ｑ（ｉ）としては、ｑ（ｉ）＝ａ・ｅｘｐ（−ｉ２／ｓ２）などの関数が考えられる。ここで、ｓは時間方向のシフト許容量を加減するためのパラメータである。このスケーリング関数は有界な台（即ち、０以外の値を取るｔの領域）を持たないが、ある閾値以下の場合には、０とすることで計算時間の短縮が図れる。また、ｑ（ｉ）の積分値が１になるようにパラメータａなどを設定することで、重畳積分しても元データの積分値が変化しない（即ち、重畳積分されても総収支などが変化しない）という利点がある。
【００２３】
さらに、スケーリング関数ｑ（ｉ）は、医療行為ｊ毎に変化する関数ｑ（ｊ，ｉ）であっても良い。これにより、ある医療行為は実施時間に関して正確さが要求されるが、他の医療行為は正確でなくても構わないといった場合に、適切な距離を設定することが可能となる。なお、距離の詳細な設定方法については従来技術２が参考となる。また、ここで示した距離は典型的なものであり、他の距離を使用してもよいことは言うまでもない。
【００２４】
各患者データｐ（ｊ，ｉ）のクリティカルパスｃｐ（ｊ，ｉ）への適応度ｒ（ｐ，ｃｐ）の計算方法について説明する。患者データｐの属性としてパス逸脱を表すヴァリアンスが記録されている場合には、ｒ０（ｐ，ｃｐ）＝０とするか、またはヴァリアンスの発生時期に応じてｒ０（ｐ，ｃｐ）を設定する。例えば、ヴァリアンス発生時期が入院早期の場合、ｒ０（ｐ，ｃｐ）＝０、退院間近の場合、ｒ０（ｐ，ｃｐ）＝１、中間では発生時期に応じて０から１の値を線形に割り振る。
【００２５】
このように計算されたｒ０（ｐ，ｃｐ）に、患者データｐ（ｊ，ｉ）とクリティカルパスｃｐ（ｊ，ｉ）との距離ｄ（ｐ，ｃｐ）を指数とするｒ１（ｐ，ｃｐ）＝ｅｘｐ（−ａ・ｄ（ｐ，ｃｐ））（ただし、ａはパラメータ）を乗算してｒ（ｐ，ｃｐ）＝ｒ０（ｐ，ｃｐ）・ｒ１（ｐ，ｃｐ）とする。これより、適応度ｒ（ｐ，ｃｐ）を０から１の範囲で計算することが可能となる。もちろん、ヴァリアンス等の属性情報のみ、もしくは距離のみで適応度を計算してもよい。
【００２６】
また、適応度を閾値処理し、適応度を０か１、すなわち非適応か適応に二値化してもよい。特に、二値化などユーザによる判定を支援するユーザインタフェースの画面例を図４に示す。図４は本発明の実施例における患者データ判別部のユーザインタフェース画面の一例を表す図である。画面のグラフは、横軸にクリティカルパスからの距離を、縦軸に患者データの頻度をとったヒストグラムである。グラフ上部のスライダをユーザが操作して閾値を設定し、閾値以下の患者データは当該クリティカルパスに適応、閾値よりも大きい患者データは当該クリティカルパスに非適応と計算する。
【００２７】
なお、本画面はユーザインタフェースの一例を示すもので、これに限るものでないことは言うまでも無い。例えば、閾値の設定はキーボードから数値を入力してもよいし、また、数値の与え方も距離ではなくクリティカルパスを分母とする距離の割合でもよい。もちろん、通常は予め設定された閾値を用い、図４に示すようなユーザインタフェースを表示しなくてもよい。また、患者データ間の距離から患者データをクラスタリングし、得られたクラスタに当該クリティカルパスが入っていれば、そのクラスタを適応群、入っていなければそのクラスタを非適応群とすることも可能である。
【００２８】
このクラスタリング手法は、後述のクリティカルパス新規作成の際に、クリティカルパス作成効果が得られると考えられる患者群を抽出する上でも、有効である。なお、クラスタリング手法についても、前述の従来技術２が参考となる。
【００２９】
クリティカルパス編集部４は、収支等の初期数値を計算するための初期数値計算起動信号を数値計算部６に送出する。また、抽出したクリティカルパスを編集用にコピーし、ユーザにクリティカルパスの編集機能を提供する。
【００３０】
図５に本発明の実施例のクリティカルパスの編集機能を実現するためのユーザインタフェースの画面例を示す。画面左上は、クリティカルパスの名称やヴァージョン、作成者、作成日、承認日、適用病名、適用不可の条件など書誌的な情報を表示する部分、画面下のマトリクスは横軸に入院経過日数、縦軸に医療行為の分類を示し、各セルに医療行為とその実施量を記述している。
【００３１】
ユーザは、マウスやキーボード、ペンタブレットなどの入力装置を用いてセル等の記載内容を編集する。画面右上には編集に必要な機能を提供するためのボタンが配置されている。編集を元に戻すためのボタンや、一日延長、一日短縮、編集データの保存、編集の終了を行うボタンと共に、変動数値計算起動信号を送出するための「数値計算」ボタンを備える。このボタンは、手動操作によって数値計算を行わせるためのボタンである。ユーザによってこのボタンが押された場合、変動数値計算起動信号を数値計算部６に送出する。もちろん、このボタンは必須ではなく、編集イベントが発生するごとに変動数値計算起動信号を自動的に送出してもよい。
【００３２】
手動方式には数値計算による反応時間の低下防止という利点があり、自動方式にはボタン操作の労力の低減と編集中のクリティカルパスと数値計算結果との非同期性の抑制という利点がある。もちろん、二つの方式を組み合わせて、重要な更新や一定時間経過ごとに変動数値計算起動信号を自動送出してもよい。
【００３３】
数値計算部６では、クリティカルパス編集部４から送出された数値計算起動信号を受けて、収支等の数値計算を行う。数値計算には、初期数値計算起動信号を受信した場合に行う初期数値計算と、変動数値計算起動信号を受信した場合の変動数値計算の二種類がある。
【００３４】
先ず、初期数値計算について説明する。初期数値計算は４ステップからなる。
【００３５】
（ステップ１） 抽出されたクリティカルパスｃｐに関する数値ｖ（ｃｐ）を計算する。
【００３６】
（ステップ２） 患者データ判別部５でクリティカルパスへの適応群と判別された患者データ群ＰＲに関する数値ｖ（ＰＲ，ｃｐ）を計算する。
【００３７】
（ステップ３） 非適応群と判別された患者データ群ＰＮに関する数値ｖ（ＰＮ，ｃｐ）を計算する。
【００３８】
（ステップ４） ステップ２とステップ３とから患者データ全体Ｐに関する数値ｖ（Ｐ，ｃｐ）を計算する。
【００３９】
なお、ここで適応群ＰＲとは適応度ｒ（ＰＲ，ｃｐ）＞０の患者データを指し、非適応群ＰＮとは適応度ｒ（ＰＮ，ｃｐ）＝０の患者データを指す。また、計算される数値としては、患者一人当たり平均収入／支出／損益、入院一日当たり平均収入／支出／損益、平均入院日数、看護度や検査値などで表される患者アウトカム指標の平均、クリティカルパス／病名／手術名別の総収入／支出／損益などがある。数値計算では、これら数値の一つ若しくは複数を計算する。
【００４０】
ステップ４で、適応群と非適応群の各々で計算された数値ｖ（ＰＲ，ｃｐ）、ｖ（ＰＮ，ｃｐ）から対象患者全体の数値ｖ（Ｐ，ｃｐ）を計算するには、ｖ（Ｐ，ｃｐ）＝ｗ（ＰＲ）・ｖ（ＰＲ，ｃｐ）＋ｗ（ＰＮ）・ｖ（ＰＮ，ｃｐ）（ただし、ｗ（ＰＲ）、ｗ（ＰＮ）は患者数や入院日数に基づく重みである）を用いればよい。例えば、患者一人当たり平均収支や平均入院日数、平均アウトカムを計算する場合には、重みｗ（ＰＲ）、ｗ（ＰＮ）に患者数比率を用いればよい。また、入院一日当たり収支を計算する場合には、ｗ（ＰＲ）、ｗ（ＰＮ）に総入院日数比率を用いればよい。また、クリティカルパス別総支出を計算する場合には、ｗ（ＰＲ）、ｗ（ＰＮ）として単純に１をとり、各群の数値を加算すればよい。なお、数値計算では、これら数値のうち一つ若しくは複数の数値を計算する。
【００４１】
次に、変動数値の計算方法について説明する。変動数値計算は３ステップからなる。
【００４２】
（ステップ１） 編集されたクリティカルパス編集データｃｐ’に関する数値ｖ（ｃｐ’）を計算する。
【００４３】
（ステップ２） 適応群ＰＲに関する変動数値ｖ（ＰＲ，ｃｐ’）を計算する。
【００４４】
（ステップ３） ステップ２で計算された適応群に関する変動数値ｖ（ＰＲ，ｃｐ’）と初期数値計算で計算された非適応群に関する数値ｖ（ＰＮ，ｃｐ）とから患者データ全体に関する変動数値ｖ（Ｐ，ｃｐ’）を計算する。
【００４５】
ステップ２の変動数値ｖ（ＰＲ，ｃｐ’）の計算は、ｖ（ＰＲ，ｃｐ）、ｖ（ｃｐ’）、ｖ（ｃｐ）を用いて次のように計算する。
【００４６】
（ａ） 数値ｖが総和の場合、ｖ（ＰＲ，ｃｐ’）＝ｖ（ＰＲ，ｃｐ）＋ｓｕｍ｛ｒ（ＰＲｋ，ｃｐ）・（ｖ（ｃｐ’）−ｖ（ｃｐ））；ＰＲｋはＰＲの全要素｝とする。
【００４７】
（ｂ） 数値ｖが患者一人当たりの平均の場合、ｖ（ＰＲ，ｃｐ’）＝ｖ（ＰＲ，ｃｐ）＋ａｖｅ｛ｒ（ＰＲｋ，ｃｐ）；ＰＲｋはＰＲの全要素｝・（ｖ（ｃｐ’）−ｖ（ｃｐ））とする。
【００４８】
（ｃ） 数値ｖが入院一日当たりの平均の場合、ｖ（ＰＲ，ｃｐ’）＝（＃ＰＲ・ｕ（ＰＲ）・ｖ（ＰＲ，ｃｐ）＋ｓｕｍ｛ｒ（ＰＲｋ，ｃｐ）・（ｖ（ｃｐ’）−ｖ（ｃｐ））；ＰＲｋはＰＲの各要素｝・（ｕ（ｃｐ’）・ｖ（ｃｐ’）−ｕ（ｃｐ）・ｖ（ｃｐ）））／（＃ＰＲ・（ｕ（ＰＲ）＋ａｖｅ｛ｒ（ＰＲｋ，ｃｐ）；ＰＲｋはＰＲの各要素｝・（ｕ（ｃｐ’）−ｕ（ｃｐ））））とする。ただし、＃ＰＲは患者データＰＲの総数、ｕ（ＰＲ）は患者データＰＲの平均入院日数、ｕ（ｃｐ）、ｕ（ｃｐ’）はそれぞれクリティカルパスｃｐ、クリティカルパス編集データｃｐ’の入院日数である。
【００４９】
この計算式は典型的な例を示したもので、必ずしもこれに限らない。例えば、適応度ｒの患者データＰＲｋごとの差異を無視して、以下の計算式を用いてもよい。この計算は、精度は劣化するが、計算速度は向上するという利点を有する。
【００５０】
（ａ） 数値ｖが総和の場合、ｖ（ＰＲ，ｃｐ’）＝ｖ（ＰＲ，ｃｐ）＋＃ＰＲ・（ｖ（ｃｐ’）−ｖ（ｃｐ））とする。ただし、＃ＰＲは患者データＰＲの総数である。
【００５１】
（ｂ） 数値ｖが患者一人当たりの平均の場合、ｖ（ＰＲ，ｃｐ’）＝ｖ（ＰＲ，ｃｐ）＋ｖ（ｃｐ’）−ｖ（ｃｐ）とする。
【００５２】
（ｃ） 数値ｖが入院一日当たりの平均の場合、ｖ（ＰＲ，ｃｐ’）＝（＃ＰＲ・ｕ（ＰＲ）・ｖ（ＰＲ，ｃｐ）＋＃ＰＲ・（ｕ（ｃｐ’）・ｖ（ｃｐ’）−ｕ（ｃｐ）・ｖ（ｃｐ）））／（＃ＰＲ・（ｕ（ＰＲ）＋ｕ（ｃｐ’）−ｕ（ｃｐ）））とする。ただし、＃ＰＲは患者データＰＲの総数、ｕ（ＰＲ）は患者データＰＲの平均入院日数、ｕ（ｃｐ）、ｕ（ｃｐ’）はそれぞれクリティカルパスｃｐ、クリティカルパス編集データｃｐ’の入院日数である。
【００５３】
さらに、次のように適応患者の数値をクリティカルパスの数値に置換してもよい。
【００５４】
（ａ） 数値ｖが総和の場合、ｖ（ＰＲ，ｃｐ’）＝＃ＰＲ・ｖ（ｃｐ’）とする。ただし、＃ＰＲは患者データＰＲの総数である。
【００５５】
（ｂ） 数値ｖが患者一人当たりの平均の場合、ｖ（ＰＲ，ｃｐ’）＝ｖ（ｃｐ’）とする。
【００５６】
（ｃ） 数値ｖが入院一日当たりの平均の場合、ｖ（ＰＲ，ｃｐ’）＝ｖ（ｃｐ’）／ｕ（ｃｐ’）とする。ただし、ｕ（ｃｐ’）はクリティカルパス編集データｃｐ’の入院日数とする。
【００５７】
ステップ３の変動数値ｖ（Ｐ，ｃｐ’）は、計算する数値に応じて次のように計算する。
【００５８】
（ａ） 数値ｖが総和の場合、ｖ（Ｐ，ｃｐ’）＝ｖ（ＰＲ，ｃｐ’）＋ｖ（ＰＮ，ｃｐ）とする。
【００５９】
（ｂ） 数値ｖが患者一人当たりの平均の場合、ｖ（Ｐ，ｃｐ’）＝ｗ（ＰＲ）・ｖ（ＰＲ，ｃｐ’）＋ｗ（ＰＮ）・ｖ（ＰＮ，ｃｐ）とする。ただし、ｗ（ＰＲ）＝＃ＰＲ／＃Ｐ、ｗ（ＰＮ）＝＃ＰＮ／＃Ｐ、＃Ｐ＝＃ＰＲ＋＃ＰＮである。
【００６０】
（ｃ） 数値ｖが入院一日当たりの平均の場合、ｖ（Ｐ，ｃｐ’）＝ｗ（ＰＲ）・ｖ（ＰＲ，ｃｐ’）＋ｗ（ＰＮ）・ｖ（ＰＮ，ｃｐ）とする。ただし、ｗ（ＰＲ）＝＃ＰＲ・（ｕ（ＰＲ）＋ａｖｅ｛ｒ（ＰＲｋ，ｃｐ）；ＰＲｋはＰＲの全要素｝・（ｕ（ｃｐ’）−ｕ（ｃｐ）））／Ａ、ｗ（ＰＮ）＝＃ＰＮ・ｕ（ＰＮ）／Ａ、Ａ＝ｗ（ＰＲ）＋ｗ（ＰＮ））である。
【００６１】
なお、前述のように各患者データの適応度を無視してもよい。これにより計算速度を向上できるという利点がある。また、これら計算では、クリティカルパスの変動値と患者データの適応度という二つの数値のみを用いて、患者データの変動値を推計しているが、クリティカルパスの編集部分に応じて患者データの変動値を計算してもよい。例えば、ある特定の薬剤の投与を追加した場合、既に当該薬剤の投与を行っている患者データについては、例え適応度が高くても変動させないなどの計算を行ってもよい。これにより、さらに高精度の推計が可能となる。また、ｖ（Ｐ，ｃｐ’）／ｖ（Ｐ，ｃｐ）で表される変動率やｖ（Ｐ，ｃｐ’）−ｖ（Ｐ，ｃｐ）で表される差分などの二次的指標を計算してもよい。
【００６２】
これにより、ユーザがクリティカルパス編集による効果を容易に把握できるという利点がある。また、病床稼働率や来院患者数などのパラメータを設定し、一日当たり平均収支を計算してもよい。これによりクリティカルパスが編集によって短縮された場合でも、病院収支を高精度に推計可能となる。すなわち、クリティカルパス編集により入院日数が短縮された場合でも病床稼働率が一定であれば、一日当たり平均収支は上で計算した入院一日当たり収支と等しくなる。しかし、来院患者数一定であれば空き病床が増加し、一日当たり収支は変化する。これを病床稼働率や来院患者数の設定により、推計するものである。
【００６３】
図６に、本発明の実施例における数値計算結果表示の典型的なユーザインタフェースを示す。画面左上は、二次的指標を計算するための計算条件である。ここでは、病床稼働率を一定としているが、他にも病床稼働率の数値指定、来院患者数の指定、来院患者数変動率の指定などが可能である。画面右上は、２次的指標の計算結果を示している。ここでは、収益率の変動を示しているが、収入や支出、損益の変動率／値や特定期間当たり（一日、一週、一月、一年など）の変動率／値、患者当たりの変動率／値などを示してもよい。
【００６４】
これら数値は、前述の推計結果を直接、若しくは設定した計算条件により２次的指標を計算して表示する。表示方式としては、図のように数値表示とグラフ表示の併用、数値表示のみ、グラフ表示のみがあり、また表示方式の変更も手動変更や表示する内容に応じた自動変更がある。このようにいくつかの表示方法とその変更方法を用意することで、ユーザが各人に適した表示方法の選択などが可能となり、結果を把握しやすくなるという利点がある。
【００６５】
下の二つのグラフは、典型的な計算結果の表示例である。上のグラフは横軸に入院からの経過日数、縦軸に累積コストをとり、オリジナルと編集中のクリティカルパス、患者データをそれぞれ入院から退院までプロットしている。患者データは、患者データ判別部５で判別された適応／非適応に応じて線種分けをしている。また、投薬にかかるコストのみを計算したい場合などに対応するため、計算する医療行為を選択するボタンやメニューを付加してもよい。これにより、クリティカルパスがどの程度変更され、コストはどの程度減少するかなどを視覚的に把握しやすくなる。
【００６６】
特に、このグラフでは、経過日数に対する推移が表示されるため、いつどの程度の医療資源が使用されているか、入院日数はどの程度短縮されるかという時間情報が判り易いという利点がある。例えば、クリティカルパスの編集により、クリティカルパスの総コストは約８０，０００円の削減、入院日数は１０日から７日へと３日間の短縮が可能になることが判る。
【００６７】
下のグラフは、クリティカルパス編集により、クリティカルパスや患者データの一日当たり収益がどの程度変動するかプロットしたものである。クリティカルパスの差分、適応患者データの差分、非適応患者データの数値、患者データの差分がユーザに把握しやすく表示されている。例えば、クリティカルパスの一日当たり収益は約５，０００円から約８，６００円に変動し、クリティカルパスに適応する患者データはほぼ同様に変動するが、全体では約７，０００円から約７，９００円と約１３％の収益改善率が見込まれるということが判る。
【００６８】
なお、この数値は病床稼働率一定を仮定した場合には、収益の変動率を表しているが、入院日数短縮による病床稼働率低下が生じた場合などは、その低下率を組み入れて計算を行う。これにより様々な仮定のもとでの収支改善効果を推計することが可能となる。なお、編集途中でクリティカルパス適応群や適応度を再度計算したくなる場合には、編集中のクリティカルパスは変化させず、患者判別と初期数値計算のみを行うようにしても良い。この場合、初期数値計算では元のクリティカルパスの計算は同一となるため、省力しても構わない。
【００６９】
クリティカルパス編集部４で、保存ボタンがユーザにより押された場合、編集中のクリティカルパスのヴァージョンと共に、どの患者データを基にしてクリティカルパスを作成したかという情報や、クリティカルパス編集時に計算された推計値を一緒に記録してもよい。これにより、クリティカルパス運用後に推計値と実測値の差異を分析することが可能となる。また、どの患者データを基にしたか記録されているので、クリティカルパスの妥当性を事後に検証することが容易になる。
【００７０】
次に、患者データを基にクリティカルパスを新規作成する場合について、図２と図３を用いて説明する。新規作成する場合には、データ抽出部３は新規作成しようとしているクリティカルパスに関連する患者データのみを抽出する。抽出条件は、図１に関して説明した、患者を抽出するための条件と同一でよい。患者データ判別部５は、前述の患者データ間の距離や属性をもとに患者データのクラスタリングを行う。
【００７１】
ある程度患者数の多いクラスタを、クリティカルパス適応群とし、その平均的な時系列パターンをクリティカルパスの雛形として、データ抽出部３に戻す。これを前述の電子カルテデータベース１から抽出されたクリティカルパスと同様に扱う。その後の編集に伴う動作は、クリティカルパス変更時の動作と同様である。
【００７２】
次に、電子カルテシステム１の患者データやクリティカルパスに収支情報が含まれていない場合に、収支計算を行う方法を図７に示す。図７は、本発明の実施例において行為別収支テーブルを有するクリティカルパスシミュレーションシステムを表す構成図である。図７で特徴となる点は、行為別収支テーブルを経営支援データベース７から抽出し保持している点である。行為別収支テーブルは医療行為ごとの収支情報を関連付けているテーブルである。
【００７３】
ここでは、全体の行為別収支テーブルを保持するか、もしくは対象となるクリティカルパスと患者データに適用されている医療行為に関連した部分のみ経営支援データベース７から抽出してくる。得られた行為別収支情報は、クリティカルパスや患者データに突き合わされて、それぞれのデータに収支情報を付与する。なお、行為別収支情報とは、収入や支出、損益、直接コスト、間接コストなどの情報の一部または全てを指す。
【００７４】
図８は、本発明の実施例のクリティカルパスシミュレーションシステムと会計システムとが連携する病院情報システムを表す構成図である。図８は、数値計算部の計算を外部の会計システム８や原価計算システムと連携して行う方法を記述したものである。特に、診療報酬点数の計算論理などをクリティカルパスシミュレーションシステムと医事会計システムの両者で保持することはメンテナンス性の面からも不都合が多い。そこで、正確な計算が必要な場合には、計算論理を保有する外部システムにデータを送って計算結果を取得し、粗い計算でよい場合には、前述のようにクリティカルパスシミュレーションシステム内部で計算を行ってもよい。このような構成にすることで、高速かつ高精度に収支計算を行うことが可能となる。
【００７５】
本発明のクリティカルパスシミュレーションシステムを、電子カルテシステムや会計システム、原価計算システムなど他のシステムとネットワークで連結して、病院情報システムを構成することで付加価値を高めることも可能である。例えば、会計システムや経営支援システムで収支データの高精度計算を行い、電子カルテシステムで編集したクリティカルパスを直ぐに利用するという、効率的な運用が可能になるという効果も有する。
【００７６】
なお、本システムは記憶装置、入力装置、表示装置を備える１台または複数のコンピュータで構成してもよい。複数のコンピュータで構成することにより負荷を分散することが可能となる。また、可搬型若しくはネットワークとは一時的に独立可能なコンピュータを用いて、クリティカルパス変更や新規作成を効率的に支援することも可能である。この場合、該コンピュータには、電子カルテデータベース１から抽出したクリティカルパスデータや患者データ、編集済みのクリティカルパスを保存する機能を備え、他の医療情報システムからネットワーク的に切り離された状況では独立に動作し、ネットワークに接続されたときに編集結果等を他の医療情報システムに転送し同期を取る。これにより、他の医療情報システムのシステムダウンやメンテナンスの影響を受けず、また常時クリティカルパスを変更可能な環境を提供することが可能となる。
【００７７】
以上説明したように、本発明の実施例のクリティカルパスシミュレーションシステムによれば、クリティカルパスの変更や新規作成による経済的効果を、患者データという実績に基づいて高精度に推計できるという顕著な効果を有する。特に、患者データをクリティカルパスへの適応度に応じて適応群と非適応群とに判別し、適応群の収支データのみをクリティカルパス編集に連動して変動値を計算することで、収支データの変動を高精度かつ高速に推計できるという効果を有する。
【００７８】
また、クリティカルパスシミュレータに行為別収支計算テーブルを保持することで、クリティカルパスの編集による収支データの変動を高速に計算できるという効果も有する。
【００７９】
また、電子カルテシステムや会計システム、原価計算システムなど他のシステムとネットワークで連携した病院情報システムを構成することで、会計システムや経営支援システムで収支データの高精度計算を行い、電子カルテシステムで編集したクリティカルパスを直ぐに利用するという、効率的な運用が可能になるという効果も有する。逆に、ネットワークから一時的に独立して稼動可能な機能を備えることで、常時クリティカルパスを編集可能な環境を提供できるという効果も有する。
【００８０】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、クリティカルパス変更や新規作成による経営改善効果を高精度に推計可能なクリティカルパスシミュレーションシステムを提供できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施例のクリティカルパスシミュレーションシステムの機能ブロックとデータフローを表す図。
【図２】本発明の実施例のクリティカルパスシミュレーションシステムの機能ブロックとデータフローを表す図である。
【図３】本発明の実施例のクリティカルパスシミュレーションシステムの動作を表すフローチャート。
【図４】本発明の実施例における患者データ判別部のユーザインタフェース画面の一例を表す図。
【図５】本発明の実施例のクリティカルパス編集部のユーザインタフェース画面の一例を表す図。
【図６】本発明の実施例における数値計算部の計算結果表示画面の一例を表す図。
【図７】本発明の実施例において行為別収支テーブルを有するクリティカルパスシミュレーションシステムを表す図。
【図８】本発明の実施例のクリティカルパスシミュレーションシステムと会計システムとが連携する病院情報システムを表す構成図。
【符号の説明】
１…電子カルテデータベース、２…クリティカルパスシミュレーションシステム、３…データ抽出部、４…クリティカルパス編集部、５…患者データ判別部、６…数値計算部、７…経営支援データベース、８…会計システム。

Claims (6)

1. データ抽出部と、クリティカルパス編集部と、患者データ判別部と、数値計算部とを備えるクリティカルパスシミュレーションシステムであって、前記データ抽出部は電子カルテデータベースからクリティカルパスと患者データの抽出、若しくは患者データの抽出とクリティカルパスの作成を行い、前記患者データ判別部は前記患者データの前記クリティカルパスへの適応度を判別し、前記クリティカルパス編集部はクリティカルパス編集手段を提供して編集されたクリティカルパス編集データを記憶するとともに数値計算起動信号を前記数値計算部に送出し、前記数値計算部は前記数値計算起動信号を受信して前記クリティカルパス編集データと前記患者データ判別部の判別結果を用いて数値計算を行い、計算結果を表示することを特徴とするクリティカルパスシミュレーションシステム。
2. データ抽出部と、クリティカルパス編集部と、患者データ判別部と、数値計算部とを備えるクリティカルパスシミュレーションシステムであって、前記データ抽出部は電子カルテデータベースからクリティカルパスと患者データの抽出、若しくは患者データの抽出とクリティカルパスの作成を行い、前記患者データ判別部は前記患者データの前記クリティカルパスへの適応度を判別し、前記クリティカルパス編集部は初期数値計算起動信号を前記数値計算部に送出し、さらにクリティカルパス編集手段を提供して編集されたクリティカルパス編集データを記憶するとともに変動数値計算起動信号を前記数値計算部に送出し、前記数値計算部は前記初期数値計算起動信号を受信した場合にクリティカルパスの数値計算と、前記患者データ判別部で判別された適応度の高い患者データと適応度の低い患者データに関する数値計算を行い、該数値計算の結果から患者データ全体に関する数値を計算し、前記変動数値計算信号を受信した場合に前記クリティカルパス編集データの数値計算と前記患者データ判別部で判別された適応度の高い患者データに関する数値計算を行い、初期数値計算起動信号受信時に計算された適応度の低い患者データに関する数値計算結果と合わせて、患者データ全体に関する数値を計算し、計算結果を表示することを特徴とするクリティカルパスシミュレーションシステム。
3. データ抽出部と、クリティカルパス編集部と、患者データ判別部と、数値計算部とを備えるクリティカルパスシミュレーションシステムであって、診療行為と収支情報とを対応付けた行為別収支テーブルを記憶し、前記データ抽出部は電子カルテデータベースからクリティカルパスと患者データの抽出、若しくは患者データの抽出とクリティカルパスの作成を行い、前期行為別収支テーブルと突き合わせて前記患者データと前記クリティカルパスに収支情報を付加し、前記患者データ判別部は前記患者データの前記クリティカルパスへの適応度を判別し、前記クリティカルパス編集部はクリティカルパス編集手段を提供して編集されたクリティカルパス編集データを記憶するとともに数値計算起動信号を前記数値計算部に送出し、前記数値計算部は前記数値計算起動信号を受信して前記クリティカルパス編集データと前記患者データ判別部の判別結果を用いて収支計算を行い、計算結果を表示することを特徴とするクリティカルパスシミュレーションシステム。
4. データ抽出部と、クリティカルパス編集部と、患者データ判別部と、数値計算部とを備えるクリティカルパスシミュレーションシステムであって、前記データ抽出部は電子カルテデータベースから患者データを抽出し、前記患者データ判別部は前記患者データがクリティカルパス作成に適応しているか否かを判別し、前記データ抽出部はクリティカルパス作成に適応していると判別された患者データからクリティカルパスを数値計算により作成し、前記クリティカルパス編集部は作成されたクリティカルパスの編集手段を提供して編集されたクリティカルパス編集データを記憶するとともに数値計算起動信号を前記数値計算部に送出し、前記数値計算部は前記数値計算起動信号を受信して前記クリティカルパス編集データと前記患者データ判別部の判別結果を用いて数値計算を行い、計算結果を表示することを特徴とするクリティカルパスシミュレーションシステム。
5. データ抽出部と、クリティカルパス編集部と、患者データ判別部と、数値計算部と、会計システムとの通信手段を備えるクリティカルパスシミュレーションシステムであって、前記データ抽出部は電子カルテデータベースからクリティカルパスと患者データの抽出、若しくは患者データの抽出とクリティカルパスの作成を行い、前記患者データ判別部は前記患者データの前記クリティカルパスへの適応度を判別し、前記クリティカルパス編集部はクリティカルパス編集手段を提供して編集されたクリティカルパス編集データを記憶するとともに数値計算起動信号を前記数値計算部に送出し、前記数値計算部は前記数値計算起動信号を受信して前記クリティカルパス編集データを前記会計システムへ送信し、前記会計システムは収支計算を行った結果を前記数値計算部に返信し、前記数値計算部は前記クリティカルパス編集データの収支計算結果と前記患者データ判別部の判別結果を用いて収支計算を行い、計算結果を表示することを特徴とするクリティカルパスシミュレーションシステム。
6. 電子カルテシステムと、経営支援システムと、クリティカルパスシミュレーションシステムと、前記各システム間の通信手段とを備える医療情報システムであって、前記クリティカルパスシミュレーションシステムは、データ抽出部と、クリティカルパス編集部と、患者データ判別部と、数値計算部を備え、診療行為と収支データを対応付けた行為別収支テーブルを前記経営支援システムから抽出して記憶し、前記データ抽出部は電子カルテデータベースからクリティカルパスと患者データの抽出、若しくは患者データの抽出とクリティカルパスの作成を行い、前記患者データ判別部は前記患者データの前記クリティカルパスへの適応度を判別し、前記クリティカルパス編集部は編集されたクリティカルパス編集手段を提供してクリティカルパス編集データを記憶するとともに数値計算起動信号を前記数値計算部に送出し、前記数値計算部は前記数値計算起動信号を受信して前記クリティカルパス編集データと前記患者データ判別部の判別結果を用いて数値計算を行って計算結果を表示し、前記クリティカルパス編集部は編集されたクリティカルパスを電子カルテデータベースに保存することを特徴とする医療情報システム。

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