JP2008210152A

JP2008210152A - データ計算方法、装置およびプログラム

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Publication number: JP2008210152A
Application number: JP2007046259A
Authority: JP
Inventors: Naoyuki Nomura; 直之野村; Yasuko Oba; 寧子大場
Original assignee: METADATA Inc
Current assignee: METADATA Inc
Priority date: 2007-02-26
Filing date: 2007-02-26
Publication date: 2008-09-11

Abstract

【課題】メモリ資源を無駄にせずシステムにも負担をかけないでデータ計算処理が可能とすること。
【解決手段】データベース１０２は、現状どのような改定または変更が行われたかを示す改定履歴２０１、各改定時の具体的改定内容を示す改定データ２０２、初期マスタデータ２０３および基本条件ルールの固定部分である基本条件ルールチェックアルゴリズム２０４を備えている。ここで、改定データ２０２には、上述の基本条件ルールの可変部分をアルゴリズムに適用するデータの形で保存しておき、マスタデータ情報を生成する場合に使用する。この基本条件ルールの可変部分と、データベース１０２に備えられた変化しない部分である基本チェックアルゴリズム２０４とを用いることにより改定のたびに初期マスタデータの制約条件を修正しなくても適切な計算が可能となる。
【選択図】図２

Description

本発明は、データ計算方法、装置およびプログラムに関し、より詳細にはデータ計算の基礎となるマスタデータ情報が定期または不定期に更新され、データ計算を行う場合は更新されたマスタデータ情報を用いる必要のあるデータ計算方法、装置およびプログラム。

種々の要因で、データ計算の基礎となるマスタデータ情報が更新されるシステムがある。例えば、医療機関から健保組合等に提出されるレセプト（診療報酬明細書）の計算においては、点数計算の基準が定期的に更新される他、不定期に細かい変更なども発生する。すなわち、レセプト作成において、点数計算の基礎データは１年に１回の改定が行われ、それ以降の診療等の作業や投薬薬剤などは改定されたデータをもとに計算しなければならない。また、返戻等、レセプトの再計算をする必要がある場合、過去のレセプトが作成された時点における基礎データを使用して計算する必要がある。

このような更新が繰り返される基礎データに基づいて計算を行うシステムにおいては、更新を適切にシステムに反映させる必要がある。このようなシステムとしては、例えば保険情報に変更がある場合、患者頭書ファイルに変更時期の前後に対応する２つの保険情報を並存させて持ち、レセプトを発行するとき、まず各診療行為の日時を読み出し、これが変更前後のいずれかを判定し、２つの保険情報のうち妥当なものを選択して計算に利用するという技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。また、同様の目的で更新日である管理日付ごとに対応する３世代分のプログラムと制御データを備えることにより、各世代の基礎データを使用して計算を行い、診療報酬改定等に伴うシステム変更に対して適正に対処できる技術が提案されている（例えば、特許文献２参照）。

さらに、レセプト作成といった医療機関において使用されるシステムに限らず、一般的に基礎データが更新されてそれに対応しなければならないシステムにおいて、更新情報をまとめておいてインデックス等により検索を容易にするなど、何らかの方法で更新内容を特定して更新情報を反映させる必要がある。例えば、法務行政に関して登記簿情報、裁判情報、法律行為情報等の法務行為情報を、事件番号として種別毎の申立書等の書類を単位として集積構成し、これをグループとしてグループ番号を付し識別し、前記申立書等の書類は当事者、担当者、得意先、不動産所在、管轄、債権、法律行為等からなる法務行為を項目化し、この項目化した各々の情報に業務種別および時間情報を添付して、これをインデックスキーとして関連情報を縦横無尽にチェーン化し、法務関係データベースを構成し、前記項目相互間において瞬時に検索を可能とする技術が提案されている（例えば、特許文献３参照）。

特開平９−２８２３６０号公報特開２００６−１６３５７４号公報特開２００２−２４２５５号公報

しかしながら、患者頭書ファイルに変更時期の前後に対応する２つの保険情報を並存させて持つ技術では、通常レセプト作成の基礎データの制約条件などが不明確で不完全なことから完全な自動化ができないため結局手作業を行わなければならないという問題がある。

また、管理日付ごとに対応する世代分のプログラムと制御データを備える技術では、改定のたびにそれに対応するプログラムと制御データを作成し、すべての世代を保存しておくため巨大なメモリ容量が必要になるという問題がある。

さらに、各種書類を単位として集積構成する技術では、単に各種のデータをインデックスで管理するだけで、これらのデータを基礎データとして用いた処理は到底行うことはできないという問題がある。

本発明は、このような問題に鑑みてなされたもので、不完全なマスタデータを補完するロジックをリビジョンごとの不変部分と変化部分に分けて、変化部分をリビジョン情報とともに保存しておいて必要なときに必要な時点の基礎データを生成することにより、メモリ資源を無駄にせずシステムにも負担をかけないでデータ計算処理が可能なデータ計算方法、装置およびプログラムを提供することを目的とする。

このような目的を達成するために、請求項１に記載の発明は、コンピュータによって、不完全なマスタデータ情報により計算対象データに対する所定の計算を実行するデータ計算方法であって、計算基準時抽出手段によって、端末から入力された計算対象データから計算基準時を抽出するステップと、マスタデータ情報生成手段によって、登録時におけるマスタデータ情報を格納する計算マスタデータ、および計算マスタデータの更新内容を格納するリビジョンデータにアクセスして、リビジョンデータに含まれるマスタ補完データに基づいてマスタ補完アルゴリズムを適用するステップと、マスタ補完アルゴリズムを適用するステップにより適用された計算基準時におけるマスタデータ情報により、計算対象データに対する計算処理を実行して計算結果を取得するステップとを備えたことを特徴とする。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載のデータ計算方法において、計算基準時は、計算対象データが最初に生成された時であることを特徴とする。

請求項３に記載の発明は、請求項１に記載のデータ計算方法において、計算基準時は、予め計算対象データに端末において埋め込まれることを特徴とする。

請求項４に記載の発明は、請求項１、２、または３に記載のデータ計算方法において、計算マスタデータの更新があると、更新時と関連付けて更新内容である更新情報をリビジョンデータに格納するステップをさらに備えたことを特徴とする。

請求項５に記載の発明は、請求項１ないし４のいずれかに記載のデータ計算方法において、計算結果を取得するステップは、端末から別途入力される計算対象データを受け取るステップを含み、受け取った計算対象データと、基準時におけるマスタデータ情報とにより計算処理を施すことを特徴とする。

請求項６に記載の発明は、請求項１ないし５のいずれかに記載のデータ計算方法において、所定の計算は、所定の作業により発生するコストを評価することであり、所定の作業を作業項目および所定の作業に関連して使用される物品ごとに点数を割当てられており、コストは作業項目ごとの作業時間および物品の数量と、それぞれに割当てられた点数とに基づいて計算されることを特徴とする。

請求項７に記載の発明は、請求項６に記載のデータ計算方法において、計算対象データを受け取るステップは、端末に計算対象データとして組み合わされて同時に使用することができる複数の物品を指示する情報を受け取る場合、予め物品の組み合わせのパターンを格納した物品パターンデータベースを検索して受け取った物品の組み合わせがあるときは、全体として物品の個数を調整することを特徴とする。

請求項８に記載の発明は、不完全なマスタデータ情報により計算対象データに対する所定の計算を実行するデータ計算装置であって、登録時におけるマスタデータ情報を格納する計算マスタデータ、および計算マスタデータの更新内容を含むリビジョンデータを格納するデータベースと、端末から入力された計算対象データから計算基準時を抽出する手段と、登録時におけるマスタデータ情報を格納する計算マスタデータ、および計算マスタデータの更新内容を格納するリビジョンデータにアクセスして、リビジョンデータに含まれるマスタ補完データに基づいてマスタ補完アルゴリズムを適用する手段と、マスタ補完アルゴリズムを適用する手段により適用された計算基準時におけるマスタデータ情報により、計算対象データに対する計算処理を実行して計算結果を取得する手段とを備えたことを特徴とする。

請求項９に記載の発明は、請求項８に記載のデータ計算装置において、計算基準時は、計算対象データが最初に生成された時であることを特徴とする。

請求項１０に記載の発明は、請求項８に記載のデータ計算装置において、計算基準時は、予め計算対象データに前記端末において埋め込まれることを特徴とする。

請求項１１に記載の発明は、請求項８、９、または１０に記載のデータ計算装置において、計算マスタデータの更新があると、更新時と関連付けて更新内容である更新情報をリビジョンデータに格納する手段をさらに備えたことを特徴とする。

請求項１２に記載の発明は、請求項８ないし１１のいずれかに記載のデータ計算装置において、計算結果を取得する手段は、端末から別途入力される計算対象データを受け取る手段を含み、受け取った計算対象データと、基準時におけるマスタデータ情報とにより計算処理を施すことを特徴とする。

請求項１３に記載の発明は、請求項８ないし１２のいずれかに記載のデータ計算装置において、所定の計算は、所定の作業により発生するコストを評価することであり、所定の作業を作業項目および所定の作業に関連して使用される物品ごとに点数を割当てられており、コストは作業項目ごとの作業時間および物品の数量と、それぞれに割当てられた点数とに基づいて計算されることを特徴とする。

請求項１４に記載の発明は、請求項１３に記載のデータ計算装置において、計算対象データを受け取る手段は、端末に前記計算対象データとして組み合わされて同時に使用することができる複数の物品を指示する情報を受け取る場合、予め物品の組み合わせのパターンを格納した物品パターンデータベースを検索して受け取った物品の組み合わせがあるときは、全体として物品の個数を調整することを特徴とする。

請求項１５に記載の発明は、不完全なマスタデータ情報により所定の計算を実行するデータ計算システムであって、オペレータからの入力を受け取り処理結果を出力する入出力手段と、所定の計算の基準となるマスタデータ情報のリビジョンを定める基準時を含む入出力手段からの計算対象データを送信する送信手段と、送信手段により送信された計算対象データに対し実行された計算処理結果を受信して出力する出力手段とを含む端末と、登録時におけるマスタデータ情報を格納する計算マスタデータ、および計算マスタデータの更新内容を含むリビジョンデータを格納するデータベースと、端末から受信した計算対象データから計算基準時を抽出する手段と、登録時におけるマスタデータ情報を格納する計算マスタデータ、および計算マスタデータの更新内容を格納するリビジョンデータにアクセスして、リビジョンデータに含まれるマスタ補完データに基づいてマスタ補完アルゴリズムを適用する手段と、マスタ補完アルゴリズムを適用する手段により適用された計算基準時におけるマスタデータ情報により所定の計算処理を実行して計算結果を取得する手段とを含むデータ計算サーバとを備えたことを特徴とするデータ計算装置。

請求項１６に記載の発明は、コンピュータに、マスタデータ情報により計算対象データに対する所定の計算を実行するデータ計算方法を実行させるプログラムであって、データ計算方法は、端末から入力された計算対象データから計算基準時を抽出するステップと、登録時におけるマスタデータ情報を格納する計算マスタデータ、および計算マスタデータの更新内容を格納するリビジョンデータにアクセスして、リビジョンデータに含まれるマスタ補完データに基づいてマスタ補完アルゴリズムを適用するステップと、マスタ補完アルゴリズムを適用するステップにより適用された計算基準時におけるマスタデータ情報により、計算対象データに対する計算処理を実行して計算結果を取得するステップとを備えたことを特徴とする。

以上説明したように、本発明によれば、端末から入力された計算対象データから計算基準時を抽出するステップと、登録時におけるマスタデータ情報を格納する計算マスタデータ、および計算マスタデータの更新内容を格納するリビジョンデータにアクセスして、リビジョンデータに含まれるマスタ補完データに基づいてマスタ補完アルゴリズムを適用するステップと、マスタ補完アルゴリズムを適用するステップにより適用された計算基準時におけるマスタデータ情報により、計算対象データに対する計算処理を実行して計算結果を取得するステップとを備えているので、必要なときに必要な時点の基礎データを生成することにより、メモリ資源を無駄にせずシステムにも負担をかけないでデータ計算処理することが可能となる。

（第１実施形態）
以下、図面を参照して本発明の一実施形態について詳細に説明する。
本実施形態は、与えられた計算対象データに対してマスタデータ情報に基づく所定の計算を行うものであり、処理の主な実行主体であるサーバ１０１、登録時におけるマスタデータ情報を格納する計算マスタデータ、および計算マスタデータの更新内容を含むリビジョンデータを格納するデータベース１０２、処理の指示や処理結果の表示をする端末１０３および対象データの入力１０５がＬＡＮ等のネットワークで接続されている。このネットワークをさらに外部のインターネットやイントラネットなどのネットワークにも接続して、外部との種々のデータのやり取りを行うこともできる。

以下、本実施形態の例としてレセプトの作成システムについて説明する。本例では、電子カルテ等のシステムにより入力された患者の診療情報が計算対象データとして入力され、診療報酬表等を基礎データとして対象となった診療の診療報酬を計算する。一般に診療は医師等による診療行為と使用した薬剤や材料等の物品により特定され、医療行為は回数や時間に、物品は使用した数量に基準点数を乗じることによって適用される診療報酬が決定される。

診療報酬を算出する際には、各医療行為、物品ごとに種々の制約条件が付されており、同じ項目であっても条件によって点数が異なることもあるため、制約条件を考慮にいれて算出する必要がある。しかし、診療報酬表等で定められている制約条件は、従来の医療慣習等を前提としている等の理由で、その条件のみではコンピュータによる算出は困難である。例えば、簡単な例として医療行為の「初診」の点数を適用しようとする場合、単に「初診日」であるという条件だけで計算を行うと、同じ日に複数診療を受けたとき、初診の点数をその分加算してしまうから、これに対処するよう制約条件を修正しておく必要がある。さらに、診療報酬表は定期的、例えば１年に１回改定が行われ、また不定期に小規模な変更が行われたりするため、基本データを計算処理に適用するにあたっては、その時点の最新の情報を使用しなければならないが、その際に上記の制約条件はさらに修正を要することとなる。

本実施形態では、基本条件チェックルールを適用して、このような制約条件のみでは適切に処理が行えない場合に対応する。すなわち、上記の例で説明すると、「初診」という制約条件に加え、計算条件として「初診日であり」かつ「その日に１回しか使用しない」という基本条件チェックルールを予め設定しておくことにより、その後改定があっても、基本条件チェックルールを適用すれば改定のたびに制約条件を修正しなくてもよいシステムとすることができる。具体的には、本実施形態では診療報酬表の情報に基づいて、以下の表１に示すように、診療項目として、「初診」を定めている。ここで、診療報酬の点数は２７０点（カラムunit_pointsで示される）であり、何らかの改定により２００６年４月１日から新たな情報が適用されることが理解される（カラムrevision_start_date=2006/4/1）。上述の通り、ここでは単に初診について定められているだけなので、この情報のみで特定の患者の診療情報により機械的に診療報酬を計算すると、例えば同日に２回別の診療科で診療を受けている場合、２回とも初診としてしまう可能性がある。

従来のシステムでは、オペレータがこれを考慮して入力を行っていたため、計算処理の自動化が困難な場合があった。そこで、これに対応したシステムの一部では表１のような診療項目のデータそのものに、実際の適用時に必要な条件（上述のように初診は１日１回のみ算定といった条件）を組み込んで対応している。しかし、このような対応によると、マスタデータ情報が改定されるたびに、このような条件を毎回組み込まなければならなかった。

本実施形態では、例えば以下の表２のような基礎条件チェックルールをマスタデータ情報とは別個に持たせることにより、従来技術の問題点を克服している。このような基礎条件チェックルールは表２に示すようにルビーのプログラム断片により記述することにより、改定等が行われた結果、基礎条件チェックルールも変更する必要が生じた場合その部分を切り離して作成することが容易となるが、これに限られることなく本技術分野で知られた任意の方法で実装することができる。

このように、本願発明では、医療機関用のレセプト処理に限らず、マスタデータ情報が必ずしもそのままコンピュータ処理に使用できないような場合、あるいは元々の基本情報がコンピュータ処理を想定しないような場合でも、そのような情報に基づいて適切なコンピュータ処理を実行することができるようにするため、マスタデータ等の基本情報を補完する基本条件チェックルールを改定の更新ごとに変化する部分と、変化しない部分とに分け、変化する部分を基本情報の更新情報に関連付けて保存しておくことにより更新ごとに基本情報自体を毎回修正することなく対応することができる。

（基本条件チェック処理）
図２は、本実施形態のデータベース１０２の構造を示す図である。データベース１０２は、現状どのような改定または変更が行われたかを示す改定履歴２０１、各改定時の具体的改定内容を示す改定データ２０２、初期マスタデータ２０３および基本条件ルールの固定部分である基本条件ルールチェックアルゴリズム２０４を備えている。改定データ２０２は、改定若しくは変更ごとにその内容を格納したものとすることもでき、または最初からの改定若しくは変更内容を累積させたものとすることができる。すなわち、任意の時点におけるマスタデータ情報を得るために、前者の場合は最初の改定から順次改定データを初期マスタデータに適用して最新のデータを得るが、後者の場合初期マスタデータに任意時点で最新の改定データを１度適用することによりその時点のマスタデータ情報が得られる。本実施形態では両者のうち、いずれの方法も使用することができるので、システムに合わせて構成することができる。また、図２おいてデータベース１０２は改定履歴２０１、改定データ２０２および初期マスタデータ２０３を別々に備えるように示しているが、具体的な実装の際は、初期マスタデータに改定ごとに改定データを、例えばコラムのように付加し１つのテーブルとして管理するようにすることもできる。すなわち、１つのレコードに初期マスタデータおよびその履歴が一体となった形でデータベースを構成することができるが、このようなデータ構造以外でも本技術分野で知られたいずれかの方法によって本実施形態のデータベースを実装することができる。

ここで、改定データ２０２には、上述の基本条件ルールの可変部分をアルゴリズムに適用するデータの形で保存しておき、マスタデータ情報を生成する場合に使用する。この基本条件ルールの可変部分と、データベース１０２に備えられた変化しない部分である基本チェックアルゴリズム２０４とを用いることにより改定のたびに初期マスタデータの制約条件を修正しなくても適切な計算が可能となる。改定データ２０２は、例えば図７〜１４に示すような診療報酬改定表に基づいて作成される。

図３は、本実施形態で使用するサーバ１０１のハードウェア構成を示す図である。サーバ１０１は、インタフェース部３０１、ＣＰＵ３０２、ＲＯＭ、ＲＡＭ３０３およびデータベース３０４を備えるが、データベース３０４はデータを保存できる記憶装置であれば、ハードディスクドライブのような固定記憶装置やＤＶＤのような取外し可能な記憶装置等いずれのものを使用することもでき、システムに必要な記憶容量を持っていればよい。サーバ１０１は、通常のサーバ機能を持つ装置、例えばパーソナルコンピュータやメインフレームなどいずれのコンピュータ装置も使用することができ、これらの装置が一般に備えているＣＰＵ等以外に、液晶やＣＲＴのディスプレイ、やプリンタその他の出力機器を備えることができる。

このようなサーバ１０１は、基本的にソフトウェアプログラムがＣＰＵ３０２上で実行されて種々の処理が行われる。図４は、サーバ１０１の機能モジュールの構成を示す図である。本実施形態では、ソフトウェアプログラムは各主要な処理ごとに、モジュール化されており、図４に示すような各処理モジュールが実行されて全体としてサーバ１０１が機能するが、ここに示すモジュール分けに限られるわけではなく、種々の組み合わせやさらなる機能の分割など、サーバ１０１が全体としてその機能を達成することができれば、どのように機能モジュールを定めることもできる。

サーバ１０１は、各機能モジュールとして端末から送られたデータから計算基準時を抽出する計算基準時抽出部４０１、データベース１０２に格納された改定データのうち計算対象データに関連する改定データを抽出する関連改定データ抽出部４０２、抽出した改定データを初期マスタデータ２０３に基礎条件チェックルールを適用して計算基準時におけるマスタデータ情報を生成する基礎条件チェックルール適用部４０３および生成されたマスタデータ情報に基づいて計算処理を行う計算処理部４０４を備える。ここで、計算基準時は種々の形態でサーバ１０１に届けられ、端末からの要求データの中に含まれていることもあるし、抽出するまでもなく直接計算基準時のみ受信することもある。また、適用する、抽出するといった場合、具体的な処理は本技術分野で知られたいずれの方法により処理することができる。

本実施形態では、以上の構成により所定の計算処理が実行されるが、以下にその処理について説明する。

（本実施形態の処理）
図５は、本実施形態の一例であるレセプト作成処理を示すフローチャートである。本例では一度作成されたレセプトに対して健保組合などから再度見直しの指示（返戻）が来た場合を想定しており、このような返戻がデータとして提供されることを想定している。したがって、従来の紙による返戻等、データとして入手できない場合は、後述する第２実施形態により対応することとなる。また、本例では、返戻の処理について説明するが、これは返戻の処理の場合計算基準時を最初にレセプトを作成した時点にする必要があるという点で、比較的理解しやすいからであるが、これに限られず新規にレセプトを作成する場合も計算基準時を意識しなければならない点で同様であるから、本実施形態の処理を用いることができる。

まず、返戻データを受信すると（Ｓ５０２）返戻データで示されるレセプトの最初の作成日を抽出する（Ｓ５０３）。次に、抽出した作成日が改定履歴２０１に存在するか否かを判定し（Ｓ５０４）、存在しない場合は最も近い改定日を決定し（Ｓ５０５）、初期マスタデータに改定データの内容を適用して計算基準時におけるマスタデータ情報を生成する（Ｓ５０７）。この際、基本条件ルールチェックアルゴリズムも同時に適用するが、その改定データについて変化部分も保存されているときは決定された改定データも合わせて適用する。上記の「初診」の例でいうと、初診について基本条件ルールチェックアルゴリズムが存在するかどうかを判定して、必要な場合はこのアルゴリズム、すなわち「初診日であり」かつ「その日に１回しか使用しない」という基本条件チェックルールを適用する。この場合、ある時期の改定により「その日に１回しか使用しない」という条件が「その日に２回まで認める」という条件に改定された場合は、改定データに変化分のデータとして、「２回」が保存されているので、そのデータを合わせてアルゴリズムに用いることにより基本条件チェックルールが変化した場合にも対応することができる。

基準時のマスタデータ情報が取得できたらそれに基づき、返戻データを用いてレセプトの再計算を行い結果を出力する（Ｓ５０９）。以上の処理により、返戻データから自動的に対象となっているレセプトを再計算することができるのである。本実施形態では、説明の都合上改定履歴２０１、改定データ２０２および初期マスタデータ２０３を別々に備え初期マスタデータに履歴内容を適用することにより任意の時点のマスタデータを生成した後、レセプトの計算処理を行っているが、これに限られることなく種々の方法で計算処理を行うことができる。

例えば、上述の図２を参照して説明したように改定履歴２０１、改定データ２０２および初期マスタデータ２０３を別々に備えるのではなく、改定されたデータをコラムとして有する１つのテーブルで管理するようにし、各医療項目ごとに点数を計算するときは、該当するコラムを探索して行うようにすることもできる。具体的には、改定データを新たにコラムに記録する場合その改定の適用時期を記録しておく必要があるので、例えばその前の改定時の改定データを示すコラムの適用時期の終期を同時に格納することにより、適用されるべき期日がその初期と終期の間にあるコラムを探索してそのコラムの改定データを適用して計算処理することができる。すなわち、対象となる各医療項目ごとに適用すべき条件を探索して計算処理を行う。

このように、各項目で適用すべき改定データを探索して計算を順次行い、すべての項目について計算処理を行えば、全体として適用されるべき期日におけるマスタデータを生成して計算処理を行ったのと同様の作用を得ることができる。したがって、本願発明の技術的思想が盛り込まれていれば具体的な実装がいずれの態様であっても本願発明の範囲に含まれる。

（その他のルールの適用）
以上が、基本的な本実施形態の処理であり、返戻レセプト処理に限らず、種々のデータ計算に用いることができるが、レセプト作成処理では、このような基本的な処理に加えて、他に併算定禁止ルールおよび自動追加ルールなどの更なるルールを適用することができる。このような他のルールは、基本的にはレセプト作成用のものであるが、類似の計算処理のいずれにも同様に適用することができるのはいうまでもない。

併算定禁止ルールとは、マスタデータ情報で規定されている診療項目が相互に重複するような場合に重複計算を禁止するルールである。例えば、「小児科外来診療」を例に取ると、この診療項目にはいくつかの診療項目が含まれるので、その他の診療項目は計算から除外するようにするよう併算定禁止ルールを定めておく必要がある。このような併算定禁止ルールアルゴリズムとしては、以下の表３に示すような「小児科外来診療」を優先的診療項目に設定しておき、他の項目を排除するというものが可能である。

また、他のアルゴリズムとしては、以下の表４に示すような小児科外来以外のすべての項目が対象でない（小児科外来で定められていない診療を行なった等の）場合、排除する診療項目を列記しておいてそれ以外は算定に含めてよいようにするものが可能である。

次に、自動追加ルールとは、診療項目として本来算定することができるのに、オペレータが明示的に算定していない場合や指定する前に、設定された診療項目から自動的に必要な項目を抽出して追加するルールである。例えば、以下の表５に示すような設定を行っておき、初診であるのに「初診」という診療項目がまだ入力されていない場合、他の条件を見ることにより初診であることを判定することができるから、自動的に追加するようにする。

これと同様に、今度は初診時に規定時間を超える診療が行われたことが入力データからわかるときは、以下の表６のように設定しておくことで、時間外加算を自動的に追加することができる。

これによりオペレータの作業が効率的になり、ミスや漏れを減らすことができる。ここで、オペレータの入力状況により自動追加ルールが働くように説明したが、上記の例のように返戻データのようなデータをもとに計算処理する場合も、以前のレセプト作成で漏れていた診療項目を追加して再計算することもできる。

（第２実施形態）
上記の第１実施形態では、返戻がデータで指示された場合について説明したが、実際には文書など電子データ以外の方法で指示される場合が多く、また返戻ではなく最初からレセプトを作成する場合も電子カルテシステムが整備されていない医療機関では紙のカルテからオペレータがデータを入力しつつレセプトを作成しなければならないので、本実施形態では、そのような計算対象データがない場合、あるいはデータが不足している場合の計算処理を行うシステムについて説明する。

本実施形態において、システム構成は第１実施形態の図１に示すものと同様であるが、本実施形態の端末１０３は、単なる処理の指示や出力のみではなく、計算処理のデータを対話的に入力する入力手段として機能する。すなわち、レセプトを作成する場合、診療項目などから点数を対応させるが、本実施形態ではオペレータが診療項目を入力するので、それに応じて制約条件を当てはめ点数を決定して計算処理を進める。したがって、対話的に順次データが入力されるのであるが、この点以外の基準時に沿ったマスタデータ情報を生成して、制約条件を当てはめ点数を決定してレセプトを作成する点、およびその他のルールについても第１実施形態と同様とすることができる。

図６は、本実施形態の一例であるレセプト作成処理を示すフローチャートである。本例では一度作成されたレセプトに対して健保組合などから再度見直しの指示（返戻）が来た場合を想定しており、このような返戻が紙ベースで提供されることを想定している。また、本例では、返戻の処理について説明するが、これは返戻の処理の場合計算基準時を最初にレセプトを作成した時点にする必要があるという点で、比較的理解しやすいからであるが、これに限られず新規にレセプトを作成する場合も計算基準時を意識しなければならない点で同様であるから、本実施形態の処理を用いることができる。

まず、オペレータが返戻情報を参照し入力した、処理対象である返戻の作成された日付を受け取る（Ｓ６０３）。次に、入力された作成日が改定履歴２０１に存在するか否かを判定し（Ｓ６０４）、存在しない場合は最も近い改定日を決定し（Ｓ５０５）、初期マスタデータに改定データの内容を適用して計算基準時におけるマスタデータ情報を生成する（Ｓ５０７）。この際、基本条件ルールチェックアルゴリズムも同時に適用するが、その改定データについて変化部分も保存されているときは決定された改定データも合わせて適用する。上記の「初診」の例でいうと、初診について基本条件ルールチェックアルゴリズムが存在するかどうかを判定して、必要な場合はこのアルゴリズム、すなわち「初診日であり」かつ「その日に１回しか使用しない」という基本条件チェックルールを適用する。この場合、ある時期の改定により「その日に１回しか使用しない」という条件が「その日に２回まで認める」という条件に改定された場合は、改定データに変化分のデータとして、「２日」が保存されているので、そのデータを合わせてアルゴリズムに用いることにより基本条件チェックルールが変化した場合にも対応することができる。

本実施形態でも上述の第１実施形態と同様に、説明の都合上改定履歴２０１、改定データ２０２および初期マスタデータ２０３を別々に備え初期マスタデータに履歴内容を適用することにより任意の時点のマスタデータを生成した後、レセプトの計算処理を行っているが、これに限られることなく種々の方法で計算処理を行うことができる。例えば、上述の図２を参照して説明したように改定履歴２０１、改定データ２０２および初期マスタデータ２０３を別々に備えるのではなく、改定されたデータをコラムとして有する１つのテーブルで管理するようにし、オペレータから入力された医療項目ごとに、該当するコラムを探索して計算処理を行うようにすることもできる。具体的には、改定データを新たにコラムに記録する場合その改定の適用時期を記録しておく必要があるので、例えばその前の改定時の改定データを示すコラムの適用時期の終期を同時に格納することにより、適用されるべき期日がその初期と終期の間にあるコラムを探索してそのコラムの改定データを適用して計算処理することができる。すなわち、オペレータから入力された医療項目ごとに適用すべき条件を探索して計算処理を行う。

基準時のマスタデータ情報が取得できたらそれに基づき、端末１０３に対し必要な情報の入力を促す（Ｓ６０５）。オペレータが返戻情報を参照し端末１０３を使用して入力した患者情報や診療情報が、まとめてあるいは順次、サーバ１０１に送信されると（Ｓ６０６）、受信したデータを用いてレセプトの再計算を行い結果を出力する（Ｓ６０６）。以上の処理により、端末１０３から入力されたデータにより自動的に、対象となっているレセプトを再計算することができる。なお、本実施形態の端末１０３の動作、オペレータの入力方法などは、本技術分野で知られたいずれの方法も使用することができる。また、本実施形態では、基準時を取得した後、その基準時におけるマスタデータ情報を生成してから患者情報や診療情報を受け取るように説明したが、マスタデータの処理中に一部の情報を端末から受信したり、必要に応じてサーバ側から端末に情報を提供してオペレータを支援したりすることもできる。

本発明にかかる一実施形態のシステム構成を示す図である。本実施形態のデータベース１０２の構造を示す図である。本実施形態で使用するサーバのハードウェア構成を示す図である。本実施形態のサーバの機能ブロックの構成を示す図である。本実施形態の返戻データを使用した処理の流れを説明するフローチャートである。本実施形態のオペレータからの入力データを使用した処理の流れを説明するフローチャートである。本発明の一実施形態の改定データの基礎となる改定・変更情報の一例を示す図である。本発明の一実施形態の改定データの基礎となる改定・変更情報の一例を示す図である。本発明の一実施形態の改定データの基礎となる改定・変更情報の一例を示す図である。本発明の一実施形態の改定データの基礎となる改定・変更情報の一例を示す図である。本発明の一実施形態の改定データの基礎となる改定・変更情報の一例を示す図である。本発明の一実施形態の改定データの基礎となる改定・変更情報の一例を示す図である。本発明の一実施形態の改定データの基礎となる改定・変更情報の一例を示す図である。本発明の一実施形態の改定データの基礎となる改定・変更情報の一例を示す図である。

符号の説明

１０１サーバ
１０２データベース
１０３端末装置
１０４ネットワーク
１０５データ入力部
３０１インタフェース部
３０２ＣＰＵ
３０３ＲＯＭ、ＲＡＭ
３０４記憶装置
４０１計算基準抽出部
４０２関連改定データ抽出部
４０３計算基準時マスタデータ生成部
４０４計算処理部

Claims

コンピュータによって、不完全なマスタデータ情報により計算対象データに対する所定の計算を実行するデータ計算方法であって、
計算基準時抽出手段によって、端末から入力された計算対象データから計算基準時を抽出するステップと、
マスタデータ情報生成手段によって、登録時におけるマスタデータ情報を格納する計算マスタデータ、および該計算マスタデータの更新内容を格納するリビジョンデータにアクセスして、該リビジョンデータに含まれるマスタ補完データに基づいてマスタ補完アルゴリズムを適用するステップと、
前記マスタ補完アルゴリズムを適用するステップにより適用された前記計算基準時におけるマスタデータ情報により、前記計算対象データに対する計算処理を実行して計算結果を取得するステップと
を備えたことを特徴とするデータ計算方法。
前記計算基準時は、前記計算対象データが最初に生成された時であることを特徴とする請求項１に記載のデータ計算方法。
前記計算基準時は、予め前記計算対象データに前記端末において埋め込まれることを特徴とする請求項１に記載のデータ計算方法。
前記計算マスタデータの更新があると、更新時と関連付けて前記更新内容である更新情報を前記リビジョンデータに格納するステップをさらに備えたことを特徴とする請求項１、２、または３に記載のデータ計算方法。
前記計算結果を取得するステップは、前記端末から別途入力される計算対象データを受け取るステップを含み、当該受け取った計算対象データと、前記基準時におけるマスタデータ情報とにより計算処理を施すことを特徴とする請求項１ないし４のいずれかに記載のデータ計算方法。
前記所定の計算は、所定の作業により発生するコストを評価することであり、該所定の作業を作業項目および該所定の作業に関連して使用される物品ごとに点数を割当てられており、前記コストは作業項目ごとの作業時間および物品の数量と、それぞれに割当てられた点数とに基づいて計算されることを特徴とする請求項１ないし５のいずれかに記載のデータ計算方法。
前記計算対象データを受け取るステップは、前記端末に前記計算対象データとして組み合わされて同時に使用することができる複数の物品を指示する情報を受け取る場合、予め物品の組み合わせのパターンを格納した物品パターンデータベースを検索して受け取った物品の組み合わせがあるときは、全体として物品の個数を調整することを特徴とする請求項６に記載のデータ計算方法。
不完全なマスタデータ情報により計算対象データに対する所定の計算を実行するデータ計算装置であって、
登録時におけるマスタデータ情報を格納する計算マスタデータ、および該計算マスタデータの更新内容を含むリビジョンデータを格納するデータベースと、
端末から入力された計算対象データから計算基準時を抽出する手段と、
登録時におけるマスタデータ情報を格納する計算マスタデータ、および該計算マスタデータの更新内容を格納するリビジョンデータにアクセスして、該リビジョンデータに含まれるマスタ補完データに基づいてマスタ補完アルゴリズムを適用する手段と、
前記マスタ補完アルゴリズムを適用する手段により適用された前記計算基準時におけるマスタデータ情報により、前記計算対象データに対する計算処理を実行して計算結果を取得する手段と
を備えたことを特徴とするデータ計算装置。
前記計算基準時は、前記計算対象データが最初に生成された時であることを特徴とする請求項８に記載のデータ計算装置。
前記計算基準時は、予め前記計算対象データに前記端末において埋め込まれることを特徴とする請求項８に記載のデータ計算装置。
前記計算マスタデータの更新があると、更新時と関連付けて前記更新内容である更新情報を前記リビジョンデータに格納する手段をさらに備えたことを特徴とする請求項８、９、または１０に記載のデータ計算装置。
前記計算結果を取得する手段は、前記端末から別途入力される計算対象データを受け取る手段を含み、当該受け取った計算対象データと、前記基準時におけるマスタデータ情報とにより計算処理を施すことを特徴とする請求項８ないし１１のいずれかに記載のデータ計算装置。
前記所定の計算は、所定の作業により発生するコストを評価することであり、該所定の作業を作業項目および該所定の作業に関連して使用される物品ごとに点数を割当てられており、前記コストは作業項目ごとの作業時間および物品の数量と、それぞれに割当てられた点数とに基づいて計算されることを特徴とする請求項８ないし１２のいずれかに記載のデータ計算装置。
前記計算対象データを受け取る手段は、前記端末に前記計算対象データとして組み合わされて同時に使用することができる複数の物品を指示する情報を受け取る場合、予め物品の組み合わせのパターンを格納した物品パターンデータベースを検索して受け取った物品の組み合わせがあるときは、全体として物品の個数を調整することを特徴とする請求項１３に記載のデータ計算装置。
不完全なマスタデータ情報により所定の計算を実行するデータ計算システムであって、
オペレータからの入力を受け取り処理結果を出力する入出力手段と、前記所定の計算の基準となるマスタデータ情報のリビジョンを定める基準時を含む該入出力手段からの計算対象データを送信する送信手段と、当該送信手段により送信された計算対象データに対し実行された計算処理結果を受信して出力する出力手段とを含む端末と、
登録時におけるマスタデータ情報を格納する計算マスタデータ、および該計算マスタデータの更新内容を含むリビジョンデータを格納するデータベースと、前記端末から受信した計算対象データから計算基準時を抽出する手段と、登録時におけるマスタデータ情報を格納する計算マスタデータ、および該計算マスタデータの更新内容を格納するリビジョンデータにアクセスして、該リビジョンデータに含まれるマスタ補完データに基づいてマスタ補完アルゴリズムを適用する手段と、前記マスタ補完アルゴリズムを適用する手段により適用された前記計算基準時におけるマスタデータ情報により前記所定の計算処理を実行して計算結果を取得する手段とを含むデータ計算サーバと
を備えたことを特徴とするデータ計算装置。
コンピュータに、マスタデータ情報により計算対象データに対する所定の計算を実行するデータ計算方法を実行させるプログラムであって、前記データ計算方法は、
計算基準時抽出手段によって、端末から入力された計算対象データから計算基準時を抽出するステップと、
マスタデータ情報生成手段によって、登録時におけるマスタデータ情報を格納する計算マスタデータ、および該計算マスタデータの更新内容を格納するリビジョンデータにアクセスして、該リビジョンデータに含まれるマスタ補完データに基づいてマスタ補完アルゴリズムを適用するステップと、
前記マスタ補完アルゴリズムを適用するステップにより適用された前記計算基準時におけるマスタデータ情報により、前記計算対象データに対する計算処理を実行して計算結果を取得するステップと
を備えたことを特徴とするプログラム。