JP2011039653A - Medical information generation device, medical information generation method and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、医療情報生成装置、医療情報生成方法およびプログラムに関する。 The present invention relates to a medical information generation device, a medical information generation method, and a program.
医療費の増加抑制の方策として、傷病の早期発見、保健指導による重病化予防が考えられている。保険者による保険指導においては、傷病と医療費の関係を把握することによって、予防効果のより高い傷病に対象を絞り込むターゲッティングが有効である。
現在、ターゲッティングの実現に必要な傷病と医療費の関係を把握する技術が存在する(例えば、特許文献1参照)。特許文献1に記載された技術は、各傷病の典型的な処方を予め規定しておき、診療報酬明細書(以下、「レセプト」という)に記載されている診療行為を傷病毎の典型的な処方とそれ以外の処方とに分離し、典型的な処方は対応する傷病に配分し、それ以外の処方は統計解析の手法を適用し各傷病に配分し、傷病毎の医療費を推計するというものである。
なお、レセプトには、患者、医療行為に係る情報、例えば、傷病名、診療行為名、使用薬品名、各診療行為の医療費、各使用薬品の医療費などが記載されるため、レセプトから医療費を算出できる。また、医療費は、点数形式で表現され、診療報酬点数の1点は10円に相当する。
As measures to control the increase in medical expenses, early detection of injury and illness and prevention of serious illness through health guidance are considered. In insurance guidance by an insurer, targeting by narrowing down the target to a disease with higher preventive effect by grasping the relationship between the disease and medical expenses is effective.
Currently, there is a technique for grasping the relationship between a medical condition and medical expenses necessary for realizing targeting (see, for example, Patent Document 1). The technology described in
In addition, information on patients and medical practices, such as names of wounds and medical treatments, names of drugs used, medical expenses for each medical practice, medical expenses for each chemical used, etc. are written on the receipt. Expenses can be calculated. The medical expenses are expressed in a score format, and one point of the medical fee is equivalent to 10 yen.
しかしながら、特許文献1に記載された技術では、傷病が併発する場合において、正確に傷病と医療費の関係を把握することができないという問題がある。従って、特許文献1に記載された技術では、傷病が併発する場面の医療費の増加を正確に把握できないため、効果的な保健指導ができないという問題がある。
つまり、例えば、糖尿病と高血圧を併発している患者は、糖尿病の治療と降圧薬の相互作用に配慮した治療を必要とするように、傷病の併発時には、各傷病の個々の診療行為に加え、併発によって必要になる新たな診療行為やより高度な診療行為が必要になる場合がある。傷病の併発は、上述の如く診療行為に制約を与えるため、一般に、傷病の併発時の医療費は、個々の診療行為のそれぞれの医療費を単純に合算した金額に比べて大きくなるといわれている。ところが、特許文献1に記載された技術は、傷病は独立に生じ、治療行為は傷病毎になされるという思想に基づいて医療費を各傷病に配分させるものであるから、特許文献1に記載された技術は、傷病の併発時の適用には限界がある。
However, the technique described in
In other words, for example, patients with both diabetes and hypertension need treatment that takes into account the interaction between diabetes treatment and antihypertensive drugs. There may be cases where a new medical practice or a more advanced medical practice is required due to the concurrent occurrence. Since the combination of injury and illness imposes restrictions on the medical treatment as described above, it is generally said that the medical expenses at the time of the concurrent occurrence of injury and illness are larger than the sum of the individual medical expenses for each medical treatment. . However, the technique described in
本発明は、このような状況に鑑みてなされたもので、傷病が併発する場合において、傷病と医療費の関係を正確に把握することができる技術を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of such a situation, and an object of the present invention is to provide a technique capable of accurately grasping the relationship between the wound and the medical expenses when the wound and the disease coexist.
上記問題を解決するために、本発明の一態様である医療情報生成装置は、少なくとも1以上の傷病情報と医療費を記載した複数のレセプト情報に基づいて、1以上の傷病から構成される傷病群別の平均医療費を算出する傷病群別医療費算出部と、前記傷病群別医療費算出部によって算出された一の傷病群の平均医療費と、前記一の傷病群を構成する全傷病および他の1つの傷病から構成される他の傷病群の平均医療費とに基づいて、前記一の傷病群と前記他の傷病群における平均医療費の差分である平均差分医療費を算出し、傷病群間の組合せの中から前記平均差分医療費が上位である傷病群間の組合せを抽出する医療費急増傷病群組合せ抽出部と、レセプト情報、および、前記医療費急増傷病群組合せ抽出部によって抽出された前記傷病群間の組合せに基づいて、医療費の増加に対する指導を要する被保険者を識別する情報、前記被保険者の現在の傷病を識別する情報、前記被保険者の予防すべき傷病を識別する情報を含む、指導対象情報を生成する指導対象情報生成部とを備えることを特徴とする。 In order to solve the above-described problem, a medical information generation apparatus according to one aspect of the present invention is based on a plurality of pieces of receipt information describing at least one or more wound information and medical expenses. A medical cost calculation unit for each wound and disease group that calculates an average medical cost for each group, an average medical cost for one wound and disease group calculated by the medical cost calculation unit for each wound and disease group, and all the wounds and diseases that constitute the one wound and disease group And an average medical cost that is a difference between an average medical cost in the one wound group and the other wound group based on an average medical cost in the other wound group composed of the other wound and disease, By a medical expense rapid increase disease group combination extraction unit that extracts a combination between the injury group and the disease group whose average differential medical cost is higher from among the combinations between injury groups, a receipt information, and the medical cost rapid increase disease group combination extraction unit Extracted wound group Information identifying an insured person who needs guidance for an increase in medical expenses, information identifying the current injuries of the insured person, and information identifying injuries to be prevented by the insured person And a guidance object information generation unit for generating guidance object information.
上記問医療情報生成装置において、前記傷病群別医療費算出部は、各傷病群を構成する傷病の組合せ間の類似度を、当該組み合わせを構成する傷病の要素の有無をベクトルとする各ベクトル間の角度として算出し、当該類似度に基づいて、一つの傷病群に集約し、集約後の傷病群別の平均医療費を算出するようにしてもよい。 In the medical information generation apparatus, the medical cost calculation unit for each sick and sick group uses a similarity between the sick and sick combinations constituting each sick and sick group as a vector between each vector having the presence or absence of the sick and sick elements constituting the combination. It is also possible to calculate the average medical cost for each wound and disease group after aggregation, based on the similarity.
上記問医療情報生成装置において、前記傷病群別医療費算出部は、前記算出した傷病群の全ての組み合わせの類似度について、傷病群をノード、所定の閾値以上の類似度有するノード同士の関係をエッジとして、ネットワークデータとする隣接行列データを作成し、当該隣接行列データから、全てのノードについてエッジを有するクリークのうち、取りうる最大のサイズを有する極大クリークを構成する傷病群をそれぞれ一つの傷病群として集約し、集約後の傷病群別の平均医療費を算出するようにしてもよい。 In the medical information generating apparatus, the medical cost calculation unit for each wound and disease group has a relationship between nodes having the similarity of a wound disease and disease group as a node and a similarity equal to or greater than a predetermined threshold for the similarity of all combinations of the calculated wound and disease group. Adjacency matrix data as network data is created as an edge, and from the adjacency matrix data, one injury and illness group that constitutes a maximum clique having the maximum possible size among cliques having edges for all nodes You may make it collect as a group and may calculate the average medical expenses according to the disease group after aggregation.
上記問医療情報生成装置は、一の傷病群を構成する各傷病を識別する情報と、前記一の傷病群を構成する各傷病および他の1つ傷病を識別する情報とに対応付けて、前記一の傷病群を構成する各傷病の発病中における前記他の1つの傷病の発病に対する予防内容を示す予防内容情報を記憶する予防内容記憶部と、前記指導対象情報生成部によって生成された前記指導対象情報と、前記予防内容記憶部に記憶されている前記予防内容情報に基づいて、前記指導を要する被保険者を識別する情報、前記被保険者の現在の傷病名、前記被保険者の予防すべき傷病名、前記予防すべき傷病に係る前記予防内容情報を含む、指導情報を出力する指導情報出力部とを更に備えるようにしてもよい。 The medical information generation device is associated with information for identifying each wound and disease constituting one wound and disease group, and information for identifying each wound and disease constituting the one wound and disease group, A preventive content storage unit for storing preventive content information indicating the preventive content for the onset of the other one of the wounds during the onset of each injured disease and disease group, and the guidance generated by the guidance target information generating unit Based on the target information and the preventive content information stored in the preventive content storage unit, information for identifying the insured who needs the guidance, the current injury / illness name of the insured, the prevention of the insured You may make it further provide the guidance information output part which outputs the guidance information including the said injury content information which should be prevented, and the said prevention content information which concerns on the said injury and sickness which should be prevented.
上記問題を解決するために、本発明の他の態様である医療情報生成方法は、少なくとも1以上の傷病情報と医療費を記載した複数のレセプト情報に基づいて、1以上の傷病から構成される傷病群別の平均医療費を算出する傷病群別医療費算出手段と、前記傷病群別医療費算出手段によって算出された一の傷病群の平均医療費と、前記一の傷病群を構成する全傷病および他の1つの傷病から構成される他の傷病群の平均医療費とに基づいて、前記一の傷病群と前記他の傷病群における平均医療費の差分である平均差分医療費を算出し、傷病群間の組合せの中から前記平均差分医療費が上位である傷病群間の組合せを抽出する医療費急増傷病群組合せ抽出手段と、レセプト情報、および、前記医療費急増傷病群組合せ抽出手段によって抽出された前記傷病群間の組合せに基づいて、医療費の増加に対する指導を要する被保険者を識別する情報、前記被保険者の現在の傷病を識別する情報、前記被保険者の予防すべき傷病を識別する情報を含む、指導対象情報を生成する指導対象情報生成手段とを備える。 In order to solve the above-described problem, a medical information generation method according to another aspect of the present invention includes at least one injury and illness based on at least one injury and illness information and a plurality of receipt information describing medical expenses. Medical cost calculation means by wound group for calculating the average medical cost by wound group, average medical cost of one wound group calculated by the medical cost calculation unit by wound group, and all the constituents of the one wound group Based on the average medical cost of the other wound group composed of the wound and the other one, the average differential medical cost that is the difference between the average medical cost in the one wound group and the other wound group is calculated. A medical expense rapid increase disease group combination extraction means for extracting a combination between the injury group and sickness group having the highest average differential medical expenses from among the combinations between the injury and disease groups, receipt information, and the medical expense rapid increase disease group combination extraction means Extracted by Based on the combination of the injured disease group, information for identifying an insured person who needs guidance for an increase in medical expenses, information for identifying the injured person's current injured condition, and identifying injured / injured condition for the insured person Guidance target information generating means for generating guidance target information including information to be provided.
上記問題を解決するために、本発明の他の態様であるプログラムは、医療情報を生成する医療情報生成装置のコンピュータに、少なくとも1以上の傷病情報と医療費を記載した複数のレセプト情報に基づいて、1以上の傷病から構成される傷病群別の平均医療費を算出する傷病群別医療費算出ステップと、前記傷病群別医療費算出ステップによって算出された一の傷病群の平均医療費と、前記一の傷病群を構成する全傷病および他の1つの傷病から構成される他の傷病群の平均医療費とに基づいて、前記一の傷病群と前記他の傷病群における平均医療費の差分である平均差分医療費を算出し、傷病群間の組合せの中から前記平均差分医療費が上位である傷病群間の組合せを抽出する医療費急増傷病群組合せ抽出ステップと、レセプト情報、および、前記医療費急増傷病群組合せ抽出ステップによって抽出された前記傷病群間の組合せに基づいて、医療費の増加に対する指導を要する被保険者を識別する情報、前記被保険者の現在の傷病を識別する情報、前記被保険者の予防すべき傷病を識別する情報を含む、指導対象情報を生成する指導対象情報生成ステップとを実行させることを特徴とする。 In order to solve the above problem, a program according to another aspect of the present invention is based on a plurality of pieces of receipt information describing at least one or more injury information and medical expenses in a computer of a medical information generation apparatus that generates medical information. The medical cost calculation step by wound and disease group for calculating the average medical cost by wound and disease group composed of one or more wounds and sickness, and the average medical cost of one wound and disease group calculated by the medical cost calculation step by wound and disease group and , Based on the average medical cost of the other wound group consisting of all the wounds and other diseases that constitute the one wound group, the average medical cost of the one wound group and the other wound group An average difference medical cost that is a difference is calculated, and a medical cost rapid injury group combination extraction step for extracting a combination between wound groups having the highest average differential medical cost among combinations between wound groups, receipt information, and And information for identifying an insured person who needs guidance for an increase in medical expenses based on the combination between the injured disease groups extracted by the medical expense suddenly injured disease group combination extracting step, A guidance target information generating step for generating guidance target information including information for identifying and information for identifying the injury or illness to be prevented of the insured person is executed.
本発明によれば、1以上の傷病から構成される傷病群別に医療費を算出するようにしているため、傷病が併発する場合の傷病と医療費の関係を正確に把握することができるようになる。また、本発明によれば、ある傷病群の医療費と、当該傷病群に傷病が1個追加したときの傷病群の医療費の差を算出するようにしているため、N個(Nは整数)の傷病から更に傷病が1個追加した場合の医療費増加分を正確に把握できるようになる。具体的には、傷病が追加し初めて併発となる場面、既に傷病が併発していて更に1つ追加する場面であっても、医療費の増加分を適切に把握できるようになる。従って、効果的な保健指導を行うことができるようになる。 According to the present invention, medical costs are calculated for each wound group composed of one or more wounds, so that it is possible to accurately grasp the relationship between the wounds and medical expenses when wounds occur simultaneously. Become. In addition, according to the present invention, since the difference between the medical expenses of a certain wound group and the medical expenses of the wound group when one wound is added to the wound group, N pieces (N is an integer) ), It is possible to accurately grasp the increase in medical expenses when one additional disease is found. Specifically, it is possible to appropriately grasp an increase in medical expenses even in a scene where a sickness and disease are added for the first time and a situation where a sickness and disease are already occurring and one more is added. Therefore, effective health guidance can be performed.
以下、本発明の一実施形態について図面を参照して詳細に説明する。本発明の一実施形態に係る医療情報生成装置1は、例えば、サーバコンピュータまたはパーソナルコンピュータであって、図1に示すように、入出力手段、演算手段、記憶手段を備える。医療情報生成装置1は、記憶手段として、傷病名マスタ記憶部10、予防内容マスタ記憶部20、レセプトデータベース30、レセプトデータベース40、傷病群別レコード記憶部50、傷病群間差分医療費レコード記憶部60、上位差分医療費レコード記憶部70および指導対象レコード記憶部80を備える。医療情報生成装置1は、演算手段として、傷病群別医療費算出部100、医療費急増傷病群組合せ抽出部110、指導対象情報生成部120、指導情報出力部130およびメモリ140を備える。傷病群別医療費算出部100は、医療費集計部102、類似度算出部104および類似傷病群抽出部106を備える。医療費急増傷病群組合せ抽出部110は、差分医療費算出部112および上位差分医療費抽出部114を備える。
Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. A medical
傷病名マスタ情報記憶部10は、傷病名マスタ情報を記憶する領域である。傷病名マスタ情報の各レコードは、図2(a)に示すように、傷病コード、傷病名の各項目を有する。傷病コードは、傷病を識別する識別情報である。なお、図2(a)のレコードAは、傷病コード「S01」に対応付けて傷病名「A」を記憶している。
The wound and disease name master
予防内容マスタ情報記憶部20は、予防内容マスタ情報を記憶する領域である。予防内容マスタ情報の各レコードは、第1の情報群、第2の情報群、予防内容情報の各項目を有する。項目「第1の情報群」には、1以上の傷病から構成される傷病群を構成する各傷病を識別する各傷病コードが記憶され、項目「第2の情報群」には、第1の情報群によって識別される各傷病を識別する各傷病コードおよび他の1つの傷病を識別する傷病コードが記憶され、項目「予防内容情報」には、第1の情報群によって識別される各傷病を発病している場合における上記他の1つの傷病の発病に対する予防内容を示す情報が記憶される。例えば、項目「予防内容情報」には、「高血圧を避けるため、減塩食の指導を行う。」「体重増加を抑制するため、定期的な運動(ウォーキング)を指導する。」などのテキストデータが記憶される。なお、予防内容は、保険者または医療機関による被保険者への指導内容である。
The prevention content master
即ち、予防内容マスタ情報の各レコードは、図2(b)に示すように、第1の情報群に相当する、現在発病している各傷病を識別する情報である現在傷病コードリスト、第2の情報群に相当する、現在発病している各傷病および将来発病する可能性のある他の1つの傷病を識別する情報である将来傷病コードリスト、現在傷病コードリストによって識別される各傷病を発病している場合における、将来傷病コードリストに存在し現在傷病コードリストに存在しない傷病コードによって識別される傷病の発病に対する予防内容を示す予防内容情報の各項目を有する。なお、図2(b)のレコードBは、現在傷病コードリスト「S01」および将来傷病コードリスト「S01,S02」に対応付けて、傷病コード「S01」によって識別される傷病を発病している場合における、傷病コード「S02」によって識別される傷病の発病に対する予防内容を示す予防内容情報を記憶している。 That is, each record of the prevention content master information includes, as shown in FIG. 2B, a current injury code list, information corresponding to the first information group, which is information for identifying each disease that is currently active, Corresponding to the information group of, the future wound code list that is information for identifying each wound that is presently affected and one other disease that is likely to develop in the future, each wound that is identified by the current wound code list In this case, each item of the prevention content information indicating the prevention content for the occurrence of the injury or illness identified by the injury or illness code that is present in the future injury or illness code list but is not present in the injury or illness code list is included. In the case where the record B in FIG. 2B is associated with the current wound code list “S01” and the future wound code list “S01, S02”, the wound is identified by the wound code “S01”. , The prevention content information indicating the prevention content for the onset of the injury and illness identified by the injury and illness code “S02” is stored.
レセプトデータベース30は、過去一定期間分のレセプトに基づく情報であるレセプト情報を記憶する領域である。レセプト情報は、少なくとも1以上の傷病情報と医療費が記載されている情報である。過去一定期間分のレセプトに基づくレセプト情報の各レコードは、図2(c)に示すように、レセプトID、被保険者名、傷病コードリスト、診療報酬点数の各項目を有する。レセプトIDは、個々のレセプト情報を識別する情報である。なお、図2(c)のレコードCは、レセプトID「R080001」に対応付けて、被保険者名「保険太郎」、傷病コードリスト「S02」および診療報酬点数「500」を記憶している。
The
レセプトデータベース40は、今年度分のレセプトに基づく情報であるレセプト情報を記憶する領域である。今年度分のレセプトに基づくレセプト情報の各レコードは、図2(d)に示すように、レセプトID、被保険者名、傷病コードリスト、診療報酬点数の各項目を有する。なお、図2(d)のレコードDは、レセプトID「R090001」に対応付けて、被保険者名「保険太郎」、傷病コードリスト「S01」および診療報酬点数「210」を記憶している。
The
傷病群別レコード記憶部50、傷病群間差分医療費レコード記憶部60、上位差分医療費レコード記憶部70および指導対象レコード記憶部80については後述する。
The
傷病群別医療費算出部100は、複数のレセプト情報に基づいて、1以上の傷病から構成される傷病群別の平均医療費を算出する。具体的には、傷病群別医療費算出部100は、類似する傷病群同士を1つの傷病群に集約し、集約後の傷病群別の平均医療費を算出する。例えば、傷病群別医療費算出部100は、各傷病群を構成する傷病の組合せ間の類似度を、当該組み合わせを構成する傷病の要素の有無をベクトルとする各ベクトル間の角度として算出し、当該類似度に基づいて、一つの傷病群に集約し、集約後の傷病群別の平均医療費を算出する。より詳細には、傷病群別医療費算出部100は、算出した傷病群の全ての組み合わせの類似度について、傷病群をノード、所定の閾値以上の類似度有するノード同士の関係をエッジとして、ネットワークデータとする隣接行列データを作成し、当該隣接行列データから、全てのノードについてエッジを有するクリークのうち、取りうる最大のサイズを有する極大クリークを構成する傷病群をそれぞれ一つの傷病群として集約し、集約後の傷病群別の平均医療費を算出する。
The medical
以下、傷病群別医療費算出部100が備える医療費集計部102、類似度算出部104および類似傷病群抽出部106について説明する。まず、傷病群別医療費算出部100が備える医療費集計部102は、レセプトデータベース30および傷病群別レコード記憶部50を参照し、傷病群別の平均医療費を集計する。具体的には、医療費集計部102は、少なくとも、傷病コードリストおよび傷病群別の平均医療費を含む、傷病群別レコードを生成し、傷病群別レコード記憶部50に記憶する。図3(a)は、医療費集計部102によって生成および記憶される傷病群別レコードの一例である。なお、図3(a)に示す傷病群別レコードは、各傷病コードリストを識別するリストID、傷病コードリスト、件数、総医療費および平均医療費の各項目を有する。なお、図3(a)のレコードAは、リストID「L001」に対応付けて、傷病コードリスト「S01」、件数「800」、総医療費「160000」および平均医療費「200」を記憶している。
Hereinafter, the medical cost totaling unit 102, the
傷病群別医療費算出部100が備える類似度算出部104は、傷病群別レコード記憶部50を参照し、各傷病群を構成する各傷病組合せ間の類似度をそれぞれ算出する。例えば、類似度算出部104は、予め設定した類似尺度を用いて、各傷病群を構成する傷病の組合せの類似度を算出する。傷病の組合せの類似度を算出した類似度算出部104は、傷病の組合せの類似度を示す情報を生成する。但し、類似度算出部104は、比較対象の傷病の組合せ同士の平均医療費の差が閾値以上である場合、傷病の組合せの類似度を示す情報において、当該傷病の組合せ同士の類似度を0に書き込む。なお、上記類似尺度は、例えば、コサイン類似度、ハミルトン距離、ハミング距離、編集距離などである。
The
傷病群別医療費算出部100が備える類似傷病群抽出部106は、類似度算出部104によって算出された各傷病群を構成する傷病の組合せの類似度を示す情報、および、傷病群別レコード記憶部50を参照し、傷病の組合せの類似度が閾値以上である傷病群同士を類似傷病群として抽出する。例えば、類似傷病群抽出部106は、隣接行列を生成し、極大クリーク抽出アルゴリズムを用いて、傷病の組合せの類似度が閾値以上である傷病群同士を類似傷病群として抽出する。当該閾値を調整することによって、類似傷病群に含まれる傷病群の数、即ち、傷病群の集約の程度を調整することができる。なお、任意の2ノード間にエッジがあるグラフを完全グラフというが、完全グラフである部分グラフをクリークという。即ち、あるグラフHが完全グラフであってグラフGの部分グラフであるとき、グラフHはグラフGのクリークとなる。また、極大クリークとは、ノードを1つでも増やすとクリークではなくなるクリークをいう。なお、極大クリーク抽出アルゴリズムを用いて類似傷病群を抽出することによって、傷病コードが異なっていても、類似傷病群として一律に扱い、抽出すべき傷病間の差分を取得しやすくしている。つまり、医師や診療機関によって表記のブレがあり、同一・類似の傷病であっても異なった傷病コードを割り当てられることがあるが、表記のブレを考慮した上で傷病組合せと医療費の関係を把握することが望ましい。表記のブレを考慮した上で傷病組合せと医療費の関係を把握するための手段として、傷病組合せ間(ノード)の類似性に着目し、互いに類似している傷病組合せを一つの群として抽出している。
The similar wound / patient
更に、医療費集計部102は、類似傷病群抽出部106によって抽出された類似傷病群を示す情報を参照し、類似する傷病群同士を1つの傷病群として集約し、傷病群別の平均医療費を再集計する。換言すれば、医療費集計部102は、集約後の傷病群に基づいて、傷病群別レコード記憶部50に記憶されている傷病群別レコードを再生成、即ち、類似する傷病群同士を集約した傷病群別レコードを生成する。図3(b)は、医療費集計部102によって生成および記憶される、集約後の傷病群別レコードの一例である。なお、図3(b)のレコードDは、図3(a)のレコードB、レコードCを集約したレコードである。
Furthermore, the medical expenses totaling unit 102 refers to the information indicating the similar wounds and sick groups extracted by the similar wounds and disease
以上の様に、傷病群別医療費算出部100は、各傷病群を構成する傷病の組合せにおける類似度を定量化し、類似度が閾値以上であって、かつ、各傷病群の平均医療費の差が所定値以下である、類似する傷病群同士を1つの傷病群として集約し、集約後の傷病群別の平均医療費を算出する。
As described above, the medical
医療費急増傷病群組合せ抽出部110は、傷病群別医療費算出部100によって算出された一の傷病群の平均医療費と、当該一の傷病群を構成する全傷病および他の1つの傷病から構成される他の傷病群の平均医療費とに基づいて、当該一の傷病群と当該他の傷病群における平均医療費の差分である平均差分医療費を算出し、傷病群間の組合せの中から平均差分医療費が上位である傷病群間の組合せを抽出する。即ち、医療費急増傷病群組合せ抽出部110は、平均差分医療費に基づいて、1つの傷病の追加によって平均医療費が急増する、追加前の傷病群と追加後の傷病群との組合せを抽出する。
The medical expenses rapid injury group
より詳細には、まず、医療費急増傷病群組合せ抽出部110が備える差分医療費算出部112は、傷病群別レコード記憶部50に記憶されている傷病群別レコード、即ち、集約後の傷病群別レコードを参照し、一の傷病群の平均医療費と、当該一の傷病群を構成する全傷病および他の1つの傷病から構成される他の傷病群の平均医療費とに基づいて、当該一の傷病群と当該他の傷病群における平均医療費の差分である平均差分医療費を算出する。具体的には、差分医療費算出部112は、平均差分医療費を含む、傷病群間差分医療費レコードを生成し、傷病群間差分医療費レコード記憶部60に記憶する。図4(a)は、差分医療費算出部112によって生成および記憶される傷病群間差分医療費レコードの一例である。なお、図4(a)に示す傷病群間差分医療費レコードは、現在傷病コードリスト、将来傷病コードリスト、平均差分医療費の各項目を有する。なお、図4(a)のレコードAは、現在傷病コードリスト「S01」および将来傷病コードリスト「S01,S02」に対応付けて、平均差分医療費「600」を記憶している。
More specifically, first, the differential medical cost calculation unit 112 included in the medical cost rapid increase injured disease group
医療費急増傷病群組合せ抽出部110が備える上位差分医療費抽出部114は、傷病群間差分医療費レコード記憶部60を参照し、平均医療費が急増する傷病群間の組合せとして、平均差分医療費が大きい上位所定数の傷病群間の組合せを抽出する。具体的には、上位差分医療費抽出部114は、傷病群間差分医療費レコード記憶部60から平均差分医療費が大きい上位所定数の傷病群間差分医療費レコードを抽出し、上位差分医療費レコードとして位差分医療費レコード記憶部70に記憶する。図4(b)は、上位差分医療費抽出部114によって記憶される上位差分医療費レコードの一例である。なお、図4(b)に示す上位差分医療費レコードは、現在傷病コードリスト、将来傷病コードリスト、平均差分医療費の各項目を有する。
The high-order differential medical
指導対象情報生成部120は、レセプトデータベース40および上位差分医療費レコード記憶部70を参照し、保健指導の対象である指導対象を抽出する。具体的には、指導対象情報生成部120は、少なくとも、被保険者名、現在傷病コードリストおよび将来傷病コードリストを含む、指導対象レコードを生成し、指導対象レコード記憶部80に記憶する。換言すれば、指導対象情報生成部120は、今年度分のレセプト情報、および、医療費急増傷病群組合せ抽出部110によって抽出された平均医療費が急増する傷病群間の組合せに基づいて、医療費の増加に対する指導を要する被保険者、換言すれば医療費が急増する恐れがある被保険者、当該被保険者の現在の傷病を識別する情報、当該被保険者の予防すべき傷病を識別する情報を含む、指導対象レコードを生成し、指導対象レコード記憶部80に記憶する。図5(a)は、指導対象情報生成部120によって生成および記憶される指導対象レコードの一例である。なお、図5(a)に示す指導対象レコードは、被保険者名、現在傷病コードリスト、将来傷病コードリスト、平均差分医療費である平均増加医療費の項目を有する。なお、図5(a)のレコードAは、被保険者名「保険太郎」、現在傷病コードリスト「S01」および将来傷病コードリスト「S01,S02」に対応付けて、平均差分医療費「600」を記憶している。
The guidance target
指導情報出力部130は、指導対象レコード記憶部80、傷病名マスタ情報記憶部10、予防内容マスタ情報記憶部20を参照し、保健指導に係る情報である指導情報を生成、出力する。具体的には、指導情報出力部130は、少なくとも、被保険者名、現在の傷病名、予防すべき傷病名、予防内容情報を含む、指導情報を生成し、入出力手段に供給する。換言すれば、指導情報出力部130は、指導対象情報生成部120によって生成された指導対象レコードと、予防内容マスタ情報記憶部20に記憶されている予防内容マスタ情報に基づいて、医療費の増加に対する指導、つまり急増する医療費に対する指導を要する被保険者、当該被保険者の現在の傷病名、当該被保険者の予防すべき傷病名、予防内容情報を含む、指導情報を生成、出力する。図5(b)(c)は、指導情報出力部130によって生成および出力される指導情報の一例である。
The guidance information output unit 130 refers to the guidance target
なお、図5(b)に示す指導情報は、被保険者を指定しない場合の出力であって、被保険者名、現在の傷病名、同傷病コード、予防すべき傷病名、同傷病コード、平均差分医療費である平均増加医療費、予防内容情報の各項目を有する。なお、図5(b)の欄Bは、被保険者名「保険太郎」、現在の傷病名「A」、現在の傷病の傷病コード「S01」、予防すべき傷病名「B」、予防すべき傷病の傷病コード「S02」、平均増加医療費「600」、予防内容情報を記憶している。 Note that the guidance information shown in FIG. 5B is output when the insured is not designated, and the insured name, current injury / illness name, injury / injury disease code, injury / morbidity name to be prevented, injury / injury disease code, Each item includes an average increased medical cost, which is an average differential medical cost, and prevention content information. In FIG. 5B, column B includes the insured name “Insurance Taro”, the current wound name “A”, the current wound code “S01”, the wound name “B” to be prevented, and the prevention. Injury / disease code “S02”, average increase medical cost “600”, and prevention content information are stored.
また、図5(c)に示す指導情報は、被保険者を指定した場合の出力であって、被保険者名、現在の傷病名、同傷病コード、予防すべき傷病名、同傷病コード、平均差分医療費である平均増加医療費、予防内容情報の各項目を有する。なお、図5(c)の欄Cは、傷病コード「S01」により識別される傷病名「A」を発症している被保険者名「保険太郎」について、予防すべき傷病名「B」、予防すべき傷病の傷病コード「S02」、平均増加医療費「600」、予防内容情報を記憶している。 The guidance information shown in FIG. 5 (c) is an output when an insured person is designated, and the insured person name, current injury / illness name, injury / injury disease code, injury / morbidity name to be prevented, injury / injury disease code, Each item includes an average increased medical cost, which is an average differential medical cost, and prevention content information. The column C in FIG. 5C shows the name of the injured person “Insurance Taro” who has developed the injured name “A” identified by the injured code “S01”. The wound code of the wound to be prevented is “S02”, the average medical cost is “600”, and the prevention content information is stored.
続いて、図6乃至図16を用いて、傷病群別医療費算出部100、医療費急増傷病群組合せ抽出部110、指導対象情報生成部120の動作、および、傷病群別医療費算出部100、医療費急増傷病群組合せ抽出部110、指導対象情報生成部120における各種情報の流れを説明する。なお、図6に示すフローチャートは、例えば、入力手段を介して指導対象レコードを生成すべき旨の命令を取得した場合、または、所定の時刻に開始する。また、図7のDFDおいて、プロセス「医療費集計」は医療費集計部102によって実行されるプロセスであって図7のステップS100の処理に相当し、プロセス「類似度算出」は類似度算出部104によって実行されるプロセスであってステップS200の処理に相当し、プロセス「類似傷病群抽出」は医療費集計部106によって実行されるプロセスであってステップS300の処理に相当し、プロセス「傷病群集約」は医療費集計部102によって実行されるプロセスであってステップS400の処理に相当し、プロセス「平均差分医療費算出」は差分医療費算出部112によって実行されるプロセスであってステップS500の処理に相当し、プロセス「上位抽出」は上位差分医療費抽出部114によって実行されるプロセスであってステップS600の処理に相当し、プロセス「指導対象抽出」は指導対象情報生成部120によって実行されるプロセスであってステップS700の処理に相当する。
Subsequently, using FIG. 6 to FIG. 16, the operation of the medical
図6において、医療費集計部102は、レセプトデータベース30に記憶されている過去一定期間分のレセプト情報、傷病群別レコード記憶部50に記憶されている傷病群別レコードを参照し、傷病群別の平均医療費を集計する(ステップS100)。具体的には、医療費集計部102は、図7に示すように、過去一定期間分のレセプト情報および傷病群別レコードを参照し、傷病群別レコードを生成し、傷病群別レコード記憶部50に記憶する。なお、図7において「傷病群別レコード(集約前)」は集約前の傷病群別レコード、「傷病群別レコード(集約後)」は集約後の傷病群別レコードを示す。
In FIG. 6, the medical expense totaling unit 102 refers to receipt information for a certain period in the past stored in the
ステップS100に係る処理を詳細化した図8に示すフローチャートを用いて、ステップS100に係る処理を更に説明する。図8において、医療費集計部102は、レセプトデータベース30から1件のレコードを取得する(ステップS110)。医療費集計部102は、傷病群別医療費レコード記憶部50を参照し、取得レコードの傷病コードリストと同一の傷病コードリストである傷病群別医療費レコードが存在するか否かを判断する(ステップS120)。
The process according to step S100 will be further described using the flowchart shown in FIG. 8 that details the process according to step S100. In FIG. 8, the medical expenses totaling unit 102 acquires one record from the receipt database 30 (step S110). The medical expense totaling unit 102 refers to the medical expense
医療費集計部102は、取得レコードの傷病コードリストと同一の傷病コードリストである傷病群別医療費レコードが存在しないと判断した場合(ステップS120:No)、取得レコードに基づいて、傷病群別医療費レコードを生成する(ステップS130)。具体的には、医療費集計部102は、項目「傷病コードリスト」に取得レコードの項目「傷病コードリスト」の値を書き込み、項目「件数」に1を書き込み、項目「総医療費」および項目「平均医療費」に取得レコードの項目「診療報酬点数」の値を書き込み、傷病群別医療費レコードを生成し、傷病群別医療費レコード記憶部50に記憶する。
When it is determined that there is no medical cost record for each wound and disease group that is the same wound and disease code list as the wound and disease code list of the acquired record (step S120: No), the medical expenses totaling unit 102 A medical expense record is generated (step S130). Specifically, the medical expenses totaling unit 102 writes the value of the item “wound and illness code list” of the acquired record in the item “wound and illness code list”, writes 1 in the item “number of cases”, the item “total medical expenses” and the item The value of the item “medical remuneration score” of the acquisition record is written in “average medical cost”, a medical cost record for each sick and sick group is generated, and stored in the medical cost
医療費集計部102は、取得レコードの傷病コードリストと同一の傷病コードリストである傷病群別医療費レコードが存在すると判断した場合(ステップS120:Yes)、取得レコード等に基づいて、当該傷病群別医療費レコードを更新する(ステップS140)。具体的には、医療費集計部102は、当該傷病群別医療費レコードの項目「件数」の値に1を加算し、項目「総医療費」の値に取得レコードの項目「診療報酬点数」の値を加算し、加算後の診療報酬点数と加算後の件数とから平均医療費を算出し、項目「平均医療費」に書き込み。 When it is determined that there is a medical expense record for each wound and disease group that is the same wound and disease code list as the wound and sickness code list of the acquired record (step S120: Yes), the medical expenses totaling unit 102 Another medical expense record is updated (step S140). Specifically, the medical expense totaling unit 102 adds 1 to the value of the item “number of cases” of the medical expense record for each disease group and the item “total medical expenses”, and the item “medical reward points” of the acquisition record. The average medical cost is calculated from the medical remuneration score after the addition and the number after the addition, and written in the item “Average medical cost”.
ステップS130またはステップS140に続いて、医療費集計部102は、レセプトデータベース30から全てのレコードを取得したか否かを判断する(ステップS150)。医療費集計部102は、レセプトデータベース30から全てのレコードを取得していないと判断した場合(ステップS150:No)、ステップS110に戻って、レセプトデータベース30から次の1件のレコードを取得する(ステップS110)。 Subsequent to step S130 or step S140, the medical expenses totaling unit 102 determines whether or not all records have been acquired from the receipt database 30 (step S150). When it is determined that the medical expenses totaling unit 102 has not acquired all the records from the receipt database 30 (step S150: No), the medical cost totaling unit 102 returns to step S110 and acquires the next one record from the receipt database 30 ( Step S110).
医療費集計部102は、レセプトデータベース30から全てのレコードを取得したと判断した場合(ステップS150:Yes)、傷病群別医療費レコードを傷病群順にソートする(ステップS160)。医療費集計部102は、ソート後の各傷病群別医療費レコードの項目「リストID」にコードを昇順に書き込む。これにより、図3(a)に示すような傷病群別医療費レコードが生成される。そして本フローチャートは終了する。 When it is determined that all the records have been acquired from the receipt database 30 (step S150: Yes), the medical cost totaling unit 102 sorts the medical cost records by wound group according to the wound group (step S160). The medical expense totaling unit 102 writes the codes in ascending order in the item “list ID” of the medical expense record for each wound group after sorting. As a result, a medical expense record for each wound group as shown in FIG. And this flowchart is complete | finished.
図6において、類似度算出部104は、傷病群別レコード記憶部50に記憶されている集約前の傷病群別レコードを参照し、各傷病群を構成する傷病の組合せの類似度を算出する(ステップS200)。具体的には、類似度算出部104は、図7に示すように、集約前の傷病群別レコードを参照し、傷病の組合せの類似度を示す情報を生成し、メモリ140に記憶する。
In FIG. 6, the
ステップS200に係る処理を詳細化した図9に示すフローチャートなどを用いて、ステップS200に係る処理を更に説明する。図9において、類似度算出部104は、傷病群別レコード記憶部50から1件のレコードをリストIDの昇順に比較元レコードとして取得する(ステップS210)。類似度算出部104は、傷病群別レコード記憶部50から比較元レコードとして最後レコードを取得したか否かを判断する(ステップS220)。類似度算出部104は、傷病群別レコード記憶部50から比較元レコードとして最後レコードを取得したと判断した場合(ステップS220:Yes)、本フローチャートは終了する。類似度算出部104は、傷病群別レコード記憶部50から比較元レコードとして最後レコードを取得していないと判断した場合(ステップS220:No)、最後に実行したステップS210において取得した比較元レコード、即ち、最後に取得した比較元レコードを基点に、傷病群別レコード記憶部50から他の1件のレコードをリストIDの昇順に比較先レコードとして取得する(ステップS230)。
The process according to step S200 will be further described using the flowchart shown in FIG. 9 in which the process according to step S200 is detailed. In FIG. 9, the
ステップS230に続いて、類似度算出部104は、比較元レコードの傷病コードリストと比較先レコードの傷病コードリストとの類似度を算出する(ステップS240)。具体的には、まず、類似度算出部104は、傷病コードリストを、傷病コードリストに含まれる傷病コード毎のダミー変数、即ち、図10(a)に示すように、0−1ベクトルによって表現する。なお、図10(a)は、各リストIDによって示される各傷病コードリストの0−1ベクトル表現である。例えば、行Aは、リストID「L001」によって示される傷病コードリスト「S01」の0−1ベクトル表現であって、項目「S01」には1、他の項目には0を書き込む。また、例えば、行Bは、リストID「L011」によって示される傷病コードリスト「S01,S03」の0−1ベクトル表現であって、項目「S01」「S03」には1、他の項目には0を書き込む。
Subsequent to step S230, the
傷病コードリストを0−1ベクトル表現した類似度算出部104は、0−1ベクトル間の類似度を測る尺度を用いて、比較対象の傷病コードリスト同士の類似度、即ち、一の傷病コードリストによって示される傷病の組合せと、他の傷病コードリストによって示される傷病の組合せの類似度を算出する。例えば、類似度算出部104は、下記式(1)によって示されるコサイン類似度を用いて、比較対象の傷病コードリスト同士の類似度を算出する。
The
コサイン類似度s(v,w):=<v,w>/(│v││w│)・・・(1)
但し、<v,w>はベクトルの内積、│v│,│w│はベクトルのノルムである。
Cosine similarity s (v, w): = <v, w> / (| v || w |) (1)
However, <v, w> is an inner product of vectors, and | v |, | w | are vector norms.
比較対象の傷病コードリスト同士の類似度、即ち、比較対象の傷病の組合せ同士の類似度を算出した類似度算出部104は、傷病の組合せの類似度を示す情報を生成する(ステップS250)。具体的には、類似度算出部104は、比較対象の傷病の組合せ同士の平均医療費の差、即ち、比較対象の傷病群同士の平均医療費の差が所定値以下である場合、当該傷病の組合せ同士の類似度としてステップS240において算出した類似度を書き込み、比較対象の傷病群同士の平均医療費の差が所定値超である場合、当該傷病の組合せ同士の類似度として0を書き込むことによって、図10(b)に示すような、傷病の組合せの類似度を示す情報を生成する。なお、図10(b)のレコードAは、傷病コードリスト「L001」および傷病コードリスト「L002」の類似度に対応付けて、類似度「0.2」を記憶している。即ち、傷病コードリスト「L001」によって識別される傷病の組合せと、傷病コードリスト「L002」によって識別される傷病の組合せとの類似度が0.2である旨を記憶している。
The
ステップS250に続いて、類似度算出部104は、傷病群別レコード記憶部50から比較先レコードとして最後レコードを取得したか否かを判断する(ステップS260)。類似度算出部104は、傷病群別レコード記憶部50から比較先レコードとして最後レコードを取得していないと判断した場合(ステップS260:No)、ステップS230に戻って、傷病群別レコード記憶部50から次の1件のレコードを比較先レコードとして取得する(ステップS230)。類似度算出部104は、傷病群別レコード記憶部50から比較先レコードとして最後レコードを取得したと判断した場合(ステップS260:Yes)、ステップS210に戻って、傷病群別レコード記憶部50から次の1件のレコードを比較元レコードとして取得する(ステップS210)。
Subsequent to step S250, the
図6において、類似傷病群抽出部106は、メモリ140に記憶されている傷病の組合せの類似度を示す情報、および、傷病群別レコード記憶部50に記憶されている集約前の傷病群別レコードを参照し、各傷病群を構成する傷病の組合せにおける類似度が閾値以上である傷病群同士を類似傷病群として抽出する(ステップS300)。具体的には、類似度算出部104は、図7に示すように、傷病の組合せの類似度を示す情報および集約前の傷病群別レコードを参照し、類似傷病群を示す情報を生成し、メモリ140に記憶する。
In FIG. 6, the similar wound
ステップS300に係る処理を詳細化した図11に示すフローチャートなどを用いて、ステップS300に係る処理を更に説明する。図11において、類似傷病群抽出部106は、メモリ140に記憶されている傷病の組合せの類似度を示す情報から、傷病コードリスト(i)と傷病コードリスト(j)の類似度を取得する(ステップS310)。具体的には、例えば、類似傷病群抽出部106は、傷病の組合せの類似度を示す情報の各レコードを上から順番に取得し、取得レコードから上記類似度を取得する。例えば、類似傷病群抽出部106は、最初に、図10(b)のレコードAを取得し、傷病コードリスト(1)とする比較元リストIDの傷病コードリスト「L001」と傷病コードリスト(2)とする比較先リストID「L002」の類似度「0.2」を取得する。
The process according to step S300 will be further described using the flowchart shown in FIG. 11 in which the process according to step S300 is detailed. In FIG. 11, the similar wound
傷病コードリスト(i)と傷病コードリスト(j)の類似度を取得した類似傷病群抽出部106は、傷病コードリスト(i)と傷病コードリスト(j)の類似度が閾値(例えば0.5)以上であるか否かを判断する(ステップS320)
The similar wound
類似傷病群抽出部106は、傷病コードリスト(i)と傷病コードリスト(j)の類似度が閾値未満であると判断した場合(ステップS320:No)、N×Nの隣接行列の第(i,j)要素と第(j,i)要素に0を書き込む(ステップS330)。例えば、類似傷病群抽出部106は、傷病コードリスト(1)である傷病コードリスト「L001」と、傷病コードリスト(2)である傷病コードリスト「L002」の類似度「0.2」が閾値「0.5」未満であると判断した場合、図12に示すように、隣接行列の(1,2)要素である要素Aと、隣接行列の(2,1)要素である要素Bに0を書き込む。
If the similar wound
類似傷病群抽出部106は、傷病コードリスト(i)と傷病コードリスト(i)の類似度が閾値以上であると判断した場合(ステップS320:Yes)、N×Nの隣接行列の第(i,j)要素と第(j,i)要素に1を書き込む(ステップS340)。例えば、類似傷病群抽出部106は、傷病コードリスト(3)である傷病コードリスト「L003」と、傷病コードリスト(4)である傷病コードリスト「L004」の類似度「0.8」が閾値「0.5」以上であると判断した場合、図12に示すように、隣接行列の(3、4)要素である要素Cと、隣接行列の(4,3)要素である要素Dに1を書き込む。なお、類似傷病群抽出部106は、ステップS330またはステップS340を最初に実行するときにメモリ140に隣接行列を生成する。
If the similar wound
ステップS330またはステップS340に続いて、類似傷病群抽出部106は、傷病コードリストの全ての組合せの類似度を取得したか否かを判断する(ステップS350)。類似傷病群抽出部106は、傷病コードリストの全ての組合せの類似度を取得していないと判断した場合(ステップS350:No)、ステップS310に戻って、メモリ140から傷病コードリスト(i)と傷病コードリスト(j)の類似度を取得する(ステップS310)。
Subsequent to step S330 or step S340, the similar wound
類似傷病群抽出部106は、傷病コードリストの全ての組合せの類似度を取得したと判断した場合(ステップS350:Yes)、N×Nの隣接行列を参照し、極大クリークアルゴリズムにより類似傷病群を抽出し、類似傷病群を示す情報を生成する(ステップS360)。そして本フローチャートは終了する。具体的には、類似傷病群抽出部106は、N×Nの隣接行列から、傷病コードリストをノード、傷病コードリスト同士の類似関係をエッジとする、図13(a)に示すようなグラフを生成し、極大クリークアルゴリズムにより、図13(b)に示すように、類似傷病群として極大クリークを抽出し、図13(c)に示すような、類似傷病群を示す情報を生成する。なお、図13(c)のレコードAは、傷病コードリスト「L003」および傷病コードリスト「L004」が類似傷病群である旨を記憶している。
When the similar wound
極大クリークを抽出について説明する。
(データ入力)
類似傷病群抽出部106は、入力データとして、グラフG=(V,E)を入力する。Vは{傷病組合せ,件数,総医療費}をノードとするときのノード集合、Eはノード間の類似関係をエッジとするときのエッジ集合である。つまり、ノード集合のノードは傷病組合せを表し、類似関係のある傷病組合せ間にエッジを張り(エッジを有りとする)、その隣接関係をN×Nの隣接行列で表現する。
(クリーク抽出)
類似傷病群抽出部106は、グラフGに対し、クリークを抽出する。クリークを抽出する方法としては種々の方法が存在するが、類似傷病群抽出部106は、例えば、以下の方法によってクリークを抽出する。
ステップ1:Vからノードvを1つ選択する。
ステップ2:ノードvとエッジが張られているノードのリストを作成し、サイズ2のクリークとしてテーブルに記憶する。この際、集合として同値な組合せはテーブルから除外する。
ステップ3:サイズ2のリストに記載されている各クリークに対し、クリーク内の全てのノードとエッジが張られているノードがある場合は、そのノードとクリーク内のノードのリストをサイズ3のクリークとしてテーブルに記憶する。
ステップ4:ステップ3をサイズ3、4、5、…と登録されるクリークが無くなる迄繰り返す。即ち、ステップ4終了時点で、ノードvを含むクリークが列挙される。
ステップ5:登録された各クリークについて、クリークに含まれていないノードを1つ追加した際に既に登録されているクリークと集合として同値な組合せになるものはリストから除外する。
以上の方法により、ノードvを含む極大クリークを列挙することができるので、ノード集合Vに含まれる全てのノードについてステップ1〜ステップ5を行うことで極大クリークを全て列挙することができる。
The extraction of the maximum clique will be described.
(Data input)
The similar wound
(Creek extraction)
The similar wound
Step 1: One node v is selected from V.
Step 2: Create a list of nodes with nodes v and edges, and store them in the table as cliques of size 2. At this time, combinations equivalent to the set are excluded from the table.
Step 3: For each clique listed in the size 2 list, if there are nodes with edges and all nodes in the clique, the list of nodes in the clique and the nodes in the clique will be displayed. As a table.
Step 4: Repeat step 3 until there are no cliques registered as size 3, 4, 5,. That is, at the end of step 4, cliques including the node v are listed.
Step 5: For each registered clique, when one node that is not included in the clique is added, a combination that is equivalent to the set of already registered cliques is excluded from the list.
By the above method, the maximal cliques including the node v can be enumerated, so that all maximal cliques can be enumerated by performing
図6において、医療費集計部102は、メモリ140に記憶されている類似傷病群を示す情報、および、傷病群別レコード記憶部50に記憶されている集約前の傷病群別レコードを参照し、類似する傷病群同士を1つの傷病群として集約し、傷病群別の平均医療費を再集計する(ステップS400)。具体的には、医療費集計部102は、図7に示すように類似傷病群を示す情報および集約前の傷病群別レコードを参照し、傷病群別レコード記憶部50に記憶されている傷病群別レコードを再生成、即ち、類似する傷病群同士を集約した傷病群別レコードを生成する。
In FIG. 6, the medical expense totaling unit 102 refers to the information indicating the similar wound group stored in the
ステップS400に係る処理を詳細化した図14に示すフローチャートを用いて、ステップS400に係る処理を更に説明する。図14において、医療費集計部102は、メモリ140に記憶されている類似傷病群を示す情報、および、傷病群別レコード記憶部50に記憶されている集約前の傷病群別レコードを参照し、各類似傷病群内の各傷病群に共通する傷病コードを抽出する(ステップS410)。換言すれば、医療費集計部102は極大クリーク内で頻出する傷病の組合せを抽出する。例えば、医療費集計部102は、類似傷病群内の傷病群のうち、所定の割合(例えば、60%)以上の傷病群に共通して現れている傷病コードを抽出する。
The process according to step S400 will be further described using the flowchart shown in FIG. 14 that details the process according to step S400. In FIG. 14, the medical expense totaling unit 102 refers to the information indicating the similar wound group stored in the
クリーク内で頻出する傷病の組合せの抽出について説明する。
(データ入力)
医療費集計部102は、入力データとして、クリークCに含まれるノード集合Vcと出現頻度の閾値f(0≦f≦1)を入力する。なお、ノードは{傷病組合せ,件数、総医療費}である。
(クリーク抽出)
頻出するキーワード、即ち傷病の組合せを抽出する方法としては種々の方法が存在するが、医療費集計部102は、例えば、一定の頻度以上で現れるキーワードの抽出方法である以下の方法によってキーワードを抽出する。
ステップ1:傷病名マスタ情報から傷病名sを1つ選択する。
ステップ2:ノード集合Vcに含まれるノードのうち傷病名sを含むノード数をカウントし、Nsとする。
ステップ3:一定の頻度以上で現れた傷病名、即ち、Ns>f×│Vc│の場合、当該傷病名を頻出する傷病名として出力する。
以上の方法を傷病名マスタ情報に存在する傷病名数分繰り返す。
The extraction of combinations of wounds and diseases that frequently appear in the creek will be described.
(Data input)
The medical expense totaling unit 102 inputs the node set Vc included in the clique C and the appearance frequency threshold f (0 ≦ f ≦ 1) as input data. The node is {wound and disease combination, number of cases, total medical expenses}.
(Creek extraction)
There are various methods for extracting frequently occurring keywords, that is, combinations of injuries and sicknesses, but the medical cost totaling unit 102 extracts keywords by, for example, the following method, which is a method for extracting keywords that appear at a certain frequency or higher. To do.
Step 1: One wound name s is selected from the wound name master information.
Step 2: Count the number of nodes including injury / sickness name s among the nodes included in the node set Vc, and set it as Ns.
Step 3: If the wound name appears at a certain frequency or higher, that is, if Ns> f × | Vc |, the wound name is output as a frequent wound name.
The above method is repeated for the number of wound names existing in the wound name master information.
医療費集計部102は、傷病群別レコードにおいて、類似傷病群内の傷病群同士を集約する(ステップS420)。具体的には、医療費集計部102は、例えば、傷病群別レコード記憶部50に記憶されている集約前の傷病群別レコードにおいて、類似傷病群内の傷病群のうちリストIDが最小の一のレコードに、当該類似傷病群内の他の傷病群のレコードの内容を統合させることによって、類似傷病群内の傷病群同士を集約する。これにより、例えば、図3(a)に示す集約前の傷病群別医療費レコードから図3(b)に示すような集約後の傷病群別医療費レコードが生成される。そして本フローチャートは終了する。なお、図3に示す例において、リストID「L003」「L004」に示すレコードはリストID「L003」に集約され、リストID「L011」「L012」に示すレコードはリストID「L011」に集約され、リストID「L020」「L021」に示すレコードはリストID「L020」に集約されている。なお、集約後の傷病群別医療費レコードの項目「傷病コードリスト」にはステップS410において抽出した共通する傷病コードを書き込み、共通する傷病コードの数が集約前の傷病群別医療費レコードの対応するレコードの傷病コードの数から減少した場合には、項目「総医療費」、項目「平均医療費」を共通する傷病コードに基づいて再計算し、更新する。
The medical expenses totaling unit 102 aggregates the wounds and sickness groups in the similar wounds and sickness groups in the records for the wounds and sickness groups (step S420). Specifically, the medical expense totaling unit 102, for example, in the wound and disease group record before aggregation stored in the wound and disease group
図6において、差分医療費算出部112は、傷病群別レコード記憶部50に記憶されている集約後の傷病群別レコードを参照し、一の傷病群と他の傷病群との平均差分医療費を算出する(ステップS500)。具体的には、差分医療費算出部112は、図7に示すように、集約後の傷病群別レコードを参照し、傷病群間差分医療費レコードを生成し、傷病群間差分医療費レコード記憶部60に記憶する。
In FIG. 6, the differential medical expenses calculation unit 112 refers to the consolidated records of wounds and diseases stored in the wound and disease groups
ステップS500に係る処理を詳細化した図15に示すフローチャートを用いて、ステップS500に係る処理を更に説明する。図14において、差分医療費算出部112は、傷病群別レコード記憶部50から1件のレコードをリストIDの昇順に比較元レコードとして取得する(ステップS510)。差分医療費算出部112は、傷病群別レコード記憶部50から比較元レコードとして最後レコードを取得したか否かを判断する(ステップS520)。差分医療費算出部112は、傷病群別レコード記憶部50から比較元レコードとして最後レコードを取得したと判断した場合(ステップS520:Yes)、本フローチャートは終了する。差分医療費算出部112は、傷病群別レコード記憶部50から比較元レコードとして最後レコードを取得していないと判断した場合(ステップS520:No)、最後に実行したステップS510において取得した比較元レコード、即ち、最後に取得した比較元レコードを基点に、傷病群別レコード記憶部50から他の1件のレコードをリストIDの昇順に比較先レコードとして取得する(ステップS530)。
The process according to step S500 will be further described with reference to the flowchart shown in FIG. 15 which details the process according to step S500. In FIG. 14, the differential medical cost calculation unit 112 acquires one record as a comparison source record in ascending order of the list ID from the wound disease group record storage unit 50 (step S <b> 510). The differential medical cost calculation unit 112 determines whether or not the last record has been acquired as the comparison source record from the
ステップS530に続いて、差分医療費算出部112は、比較先レコードの傷病コードリスト内の各傷病コードは、比較元レコードの傷病コードリスト内の全傷病コードを含み、かつ、比較先レコードの傷病コードリスト内の傷病コードの数は、比較元レコードの傷病コードリスト内の傷病コードの数よりも1つ多いか否かを判断する(ステップS540)。即ち、差分医療費算出部112は、比較先レコードの傷病コードは、比較元レコードの傷病コードに1つ傷病コードを追加したものであるか否かを判断する。差分医療費算出部112は、比較先レコードの傷病コードは、比較元レコードの傷病コードに1つ傷病コードを追加したものであると判断した場合(ステップS540:Yes)、比較元レコードおよび比較先レコードから平均差分医療費を算出し、図4(a)に示すような、傷病群間差分医療費レコードを生成し、傷病群間差分医療費レコード記憶部60に記憶する(ステップS550)。なお、傷病群間差分医療費レコードの項目「現在傷病コードリスト」には比較元レコードの傷病コードリスト、項目「将来傷病コードリスト」には比較先レコードの傷病コードリスト、項目「平均差分医療費」には算出した平均差分医療費を記憶する。差分医療費算出部112は、比較先レコードの傷病コードは、比較元レコードの傷病コードに1つ傷病コードを追加したものでないと判断した場合(ステップS540:No)、ステップS550は飛ばしてステップS560に進む。
Subsequent to step S530, the differential medical cost calculation unit 112 includes each injury / illness code in the injury / illness code list of the comparison source record and each injury / illness code in the injury / illness code list of the comparison source record. It is determined whether or not the number of wound codes in the code list is one more than the number of wound codes in the wound code list of the comparison source record (step S540). That is, the differential medical cost calculation unit 112 determines whether the injury / illness code of the comparison target record is obtained by adding one injury / illness code to the injury / illness code of the comparison source record. If the difference medical cost calculation unit 112 determines that the injury / illness code of the comparison target record is obtained by adding one injury / illness code to the injury / illness code of the comparison source record (step S540: Yes), the comparison source record and the comparison destination An average differential medical cost is calculated from the record, a differential medical cost record between wounds and sick groups as shown in FIG. 4A is generated, and stored in the differential medical cost
ステップS550またはステップS540(No)に続いて、差分医療費算出部112は、傷病群別レコード記憶部50から比較先レコードとして最後レコードを取得したか否かを判断する(ステップS560)。差分医療費算出部112は、傷病群別レコード記憶部50から比較先レコードとして最後レコードを取得していないと判断した場合(ステップS560:No)、ステップS530に戻って、傷病群別レコード記憶部50から次の1件のレコードを比較先レコードとして取得する(ステップS530)。差分医療費算出部112は、傷病群別レコード記憶部50から比較先レコードとして最後レコードを取得したと判断した場合(ステップS560:Yes)、ステップS510に戻って、傷病群別レコード記憶部50から次の1件のレコードを比較元レコードとして取得する(ステップS510)。
Subsequent to step S550 or step S540 (No), the differential medical expenses calculation unit 112 determines whether or not the last record has been acquired as the comparison target record from the wound disease group record storage unit 50 (step S560). When it is determined that the last medical record has not been acquired as the comparison target record from the
図6において、上位差分医療費抽出部114は、傷病群間差分医療費レコード記憶部60に記憶されている傷病群間差分医療費レコードを参照し、平均医療費が急増する傷病群間の組合せとして、平均差分医療費が大きい上位所定数の傷病群間の組合せを抽出する(ステップS600)。具体的には、上位差分医療費抽出部114は、図7に示すように、傷病群間差分医療費レコードを参照し、当該傷病群間差分医療費レコードから平均差分医療費が大きい上位所定数の傷病群間差分医療費レコードを抽出し、上位差分医療費レコードとして上位差分医療費レコード記憶部70に記憶する。なお、上位差分医療費抽出部114は、上位差分医療費レコードを平均差分医療費の降順にソートしてもよい。
In FIG. 6, the higher-order differential medical
図6において、指導対象情報生成部120は、レセプトデータベース40に記憶されている今年度分のレセプト情報、および、上位差分医療費レコード記憶部70に記憶されている上位差分医療費レコードを参照し、指導対象を抽出する(ステップS700)。具体的には、指導対象情報生成部120は、図7に示すように、今年度分のレセプト情報および上位差分医療費レコードを参照し、指導対象レコードを生成し、指導対象レコード記憶部80に記憶する。そして、図6に示すフローチャートは終了する。
In FIG. 6, the guidance target
ステップS700に係る処理を詳細化した図16に示すフローチャートを用いて、ステップS700に係る処理を更に説明する。図16において、指導対象情報生成部120は、レセプトデータベース40から被保険者1名のレコードを取得する(ステップS710)。指導対象情報生成部120は、上位差分医療費レコード記憶部70を参照し、取得レコードの傷病コードリストと同一の現在傷病コードリストである上位差分医療費レコードが存在するか否かを判断する(ステップS720)。
The process according to step S700 will be further described with reference to the flowchart shown in FIG. 16 which details the process according to step S700. In FIG. 16, the guidance target
指導対象情報生成部120は、取得レコードの傷病コードリストと同一の現在傷病コードリストである上位差分医療費レコードが存在すると判断した場合(ステップS720:Yes)、上位差分医療費レコードおよび取得レコードに基づいて、指導対象レコードを生成する(ステップS730)。具体的には、指導対象情報生成部120は、項目「被保険者名」の値に取得レコードの項目「被保険者名」を転記し、項目「現在傷病コードリスト」の値に当該上位差分医療費レコードの項目「現在傷病コードリスト」の値を転記し、項目「将来傷病コードリスト」の値に当該上位差分医療費レコードの項目「将来傷病コードリスト」の値を転記し、項目「平均差分医療費」の値に当該上位差分医療費レコードの項目「平均差分医療費」の値を転記して、指導対象レコードを生成し、指導対象レコード記憶部80に記憶する。
When the guidance target
ステップS730またはステップS720(No)に続いて、指導対象情報生成部120は、レセプトデータベース40から全てのレコードを取得したか否かを判断する(ステップS740)。指導対象情報生成部120は、レセプトデータベース40から全てのレコードを取得していないと判断した場合(ステップS740:No)、ステップS710に戻って、レセプトデータベース40から被保険者1名のレコードを取得する(ステップS710)。指導対象情報生成部120は、レセプトデータベース40から全てのレコードを取得したと判断した場合(ステップS740:Yes)、本フローチャートは終了する。
Subsequent to step S730 or step S720 (No), the guidance target
続いて、図17を用いて、指導情報出力部130の動作、および、指導情報出力部130における各種情報の流れを説明する。図17(a)において、指導情報出力部130は、入出力手段から指導情報を出力する旨の命令を取得したか否かを判断する(ステップS810)。指導情報出力部130は、入出力手段から指導情報を出力する旨の命令を取得していないと判断した場合(ステップS810:No)、本フローチャートは終了する。 Next, the operation of the guidance information output unit 130 and the flow of various information in the guidance information output unit 130 will be described with reference to FIG. In FIG. 17A, the guidance information output unit 130 determines whether or not an instruction to output guidance information has been acquired from the input / output means (step S810). If the instruction information output unit 130 determines that an instruction to output instruction information from the input / output means has not been acquired (step S810: No), this flowchart ends.
指導情報出力部130は、入出力手段から指導情報を出力する旨の命令を取得したと判断した場合(ステップS810:Yes)、当該命令において被保険者の指定はあるか否かを判断する(ステップS820)。指導情報出力部130は、被保険者の指定はないと判断した場合(ステップS820:No)、指導対象レコード、傷病マスタ情報、予防内容マスタ情報を参照し、図5(b)に示すような、全保険者の指導情報である一覧情報を生成し、入出力手段に出力する(ステップS830)。そして本フローチャートは終了する。指導情報出力部130は、被保険者の指定はあると判断した場合(ステップS820:Yes)、指導対象レコード、傷病マスタ情報、予防内容マスタ情報を参照し、図5(c)に示すような、当該保険者の指導情報を生成し、入出力手段に出力する(ステップS840)。そして本フローチャートは終了する。なお、図17(b)に示すDFDのプロセス「指導情報出力」は、ステップS730およびステップS740の処理に相当する。 When the instruction information output unit 130 determines that an instruction to output instruction information from the input / output means has been acquired (step S810: Yes), the instruction information output unit 130 determines whether or not an insured person is specified in the instruction ( Step S820). When the guidance information output unit 130 determines that there is no designation of the insured (step S820: No), the guidance information output unit 130 refers to the guidance target record, the injury / illness master information, and the prevention content master information, as illustrated in FIG. Then, list information as guidance information for all the insurers is generated and output to the input / output means (step S830). And this flowchart is complete | finished. When the guidance information output unit 130 determines that the insured person is designated (step S820: Yes), the guidance information output unit 130 refers to the guidance target record, the injury and illness master information, and the prevention content master information, as illustrated in FIG. The guidance information of the insurer is generated and output to the input / output means (step S840). And this flowchart is complete | finished. Note that the DFD process “guidance information output” illustrated in FIG. 17B corresponds to the processing in steps S730 and S740.
医療情報生成装置1によれば、1以上の傷病から構成される傷病群別に医療費を算出するようにしているため、傷病が併発する場合の傷病と医療費の関係を正確に把握することができるようになる。また、医療情報生成装置1によれば、ある傷病群の医療費と、当該傷病群に傷病が1個追加したときの傷病群の医療費の差を算出するようにしているため、N個(Nは整数)の傷病から更に傷病が1個追加した場合の医療費増加分を正確に把握できるようになる。具体的には、傷病が追加し初めて併発となる場面、既に傷病が併発していて更に1つ追加する場面であっても、医療費の増加分を適切に把握できるようになる。従って、効果的な保健指導、主に医療費の急増に対する指導を行うことができるようになる。
According to the medical
換言すれば、医療情報生成装置1は、傷病毎に医療行為、即ち医療費を分割するのではなく、レセプトに記載されている全ての傷病、医療行為名を1つの組合せと捉え、複数の傷病が併発している状況下においても正確に医療費を算出、分析することができるため、例えば、図18に示すように、新たな傷病の併発による、医療費の急増ランキングを出力し、急増ランキングの上位の被保険者に対し、効率的に、保健指導、主に医療費の急増に対する指導を実施することができる。
In other words, the medical
更に、医療情報生成装置1によれば、類似する傷病群同士を1つの傷病群に集約し、集約後の傷病群別の平均医療費を算出するようにしているため、実質的に同一である傷病のレセプト記載上のばらつきを吸収し、実情に即して合理的に処理することができるようになる。例えば、医療情報生成装置1によれば、図19に示す、傷病名に「糖尿病」「高血圧」「神経障害」と記載され、診療報酬点数160点と記載されたレセプトAと、傷病名に「糖尿病」「高血圧」「抹消神経障害」と記載され、診療報酬点数165点と記載されたレセプトBとを同一視することができる。また、実情に即して合理的に処理する利点に加え、傷病群の種類の無用な増加を防止する利点もある。
Furthermore, according to the medical
なお、上記実施形態では、医療情報生成装置1は、図1に示すように指導情報出力部130を内部に備え、指導情報を出力したが、医療情報生成装置1は、指導情報を生成する指導情報出力部130を内部に備えなくてもよい。即ち、医療情報生成装置1は、指導対象情報を生成、記憶する迄を担当し、指導情報出力部130と同様の機能を備える外部装置が指導対象レコード記憶部を参照し、指導情報を生成してもよい。
In the above embodiment, the medical
なお、本発明の一実施形態による医療情報生成装置1の各処理を実行するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、当該記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、本発明の一実施形態による医療情報生成装置1に係る上述した種々の処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、OSや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。また、「コンピュータシステム」は、WWWシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境(あるいは表示環境)も含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、CD−ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
In addition, a program for executing each process of the medical
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ(例えばDRAM(Dynamic Random Access Memory))のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク(通信網)や電話回線等の通信回線(通信線)のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル(差分プログラム)であっても良い。 Further, the “computer-readable recording medium” means a volatile memory (for example, DRAM (Dynamic DRAM) in a computer system that becomes a server or a client when a program is transmitted through a network such as the Internet or a communication line such as a telephone line. Random Access Memory)), etc., which hold programs for a certain period of time. The program may be transmitted from a computer system storing the program in a storage device or the like to another computer system via a transmission medium or by a transmission wave in the transmission medium. Here, the “transmission medium” for transmitting the program refers to a medium having a function of transmitting information, such as a network (communication network) such as the Internet or a communication line (communication line) such as a telephone line. The program may be for realizing a part of the functions described above. Furthermore, what can implement | achieve the function mentioned above in combination with the program already recorded on the computer system, and what is called a difference file (difference program) may be sufficient.
以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。 The embodiment of the present invention has been described in detail with reference to the drawings. However, the specific configuration is not limited to this embodiment, and includes designs and the like that do not depart from the gist of the present invention.
1…医療情報生成装置
10…傷病名マスタ記憶部
20…予防内容マスタ記憶部
30…レセプトデータベース
40…レセプトデータベース
50…傷病群別レコード記憶部
60…傷病群間差分医療費レコード記憶部
70…上位差分医療費レコード記憶部
80…指導対象レコード記憶部
100…傷病群別医療費算出部
102…医療費集計部
104…類似度算出部
106…類似傷病群抽出部
110…医療費急増傷病群組合せ抽出部
112…差分医療費算出部
114…上位差分医療費抽出部
120…指導対象情報生成部
130…指導情報出力部
140…メモリ
1 ... Medical information generation device
DESCRIPTION OF
Claims (6)
前記傷病群別医療費算出部によって算出された一の傷病群の平均医療費と、前記一の傷病群を構成する全傷病および他の1つの傷病から構成される他の傷病群の平均医療費とに基づいて、前記一の傷病群と前記他の傷病群における平均医療費の差分である平均差分医療費を算出し、傷病群間の組合せの中から前記平均差分医療費が上位である傷病群間の組合せを抽出する医療費急増傷病群組合せ抽出部と、
レセプト情報、および、前記医療費急増傷病群組合せ抽出部によって抽出された前記傷病群間の組合せに基づいて、医療費の増加に対する指導を要する被保険者を識別する情報、前記被保険者の現在の傷病を識別する情報、前記被保険者の予防すべき傷病を識別する情報を含む、指導対象情報を生成する指導対象情報生成部と
を備えることを特徴とする医療情報生成装置。 Based on a plurality of receipt information that describes at least one or more wound information and medical expenses, a medical expenses calculation unit for each wound group that calculates an average medical cost for each wound group composed of one or more wounds,
The average medical cost of one wound and disease group calculated by the medical expenses calculation unit for each wound and disease group, and the average medical cost of another wound and disease group composed of all wounds and other diseases that constitute the one wound and disease group Based on the above, the average difference medical cost that is the difference between the average medical costs in the one wound group and the other wound group is calculated, and the average differential medical cost is higher in the combination between the wound groups A medical expenses suddenly injured disease group combination extractor for extracting combinations between groups;
Based on the receipt information and the combination between the wound and disease groups extracted by the medical expenses suddenly injured disease group combination extraction unit, information for identifying the insured who needs guidance for an increase in medical expenses, the current state of the insured A medical information generation apparatus comprising: a guidance target information generation unit that generates guidance target information including information for identifying a wound and illness and information for identifying a wound and illness to be prevented by the insured.
各傷病群を構成する傷病の組合せ間の類似度を、当該組み合わせを構成する傷病の要素の有無をベクトルとする各ベクトル間の角度として算出し、当該類似度に基づいて、一つの傷病群に集約し、集約後の傷病群別の平均医療費を算出する
ことを特徴とする請求項1に記載の医療情報生成装置。 The medical cost calculation unit for each disease group is
The degree of similarity between the combinations of wounds and diseases constituting each wound group is calculated as an angle between each vector with the presence / absence of the elements of the wounds constituting the combination as a vector, and based on the degree of similarity, a single wound group is obtained. The medical information generation apparatus according to claim 1, wherein the medical information is aggregated and an average medical cost for each disease group after the aggregation is calculated.
前記算出した傷病群の全ての組み合わせの類似度について、傷病群をノード、所定の閾値以上の類似度有するノード同士の関係をエッジとして、ネットワークデータとする隣接行列データを作成し、当該隣接行列データから、全てのノードについてエッジを有するクリークのうち、取りうる最大のサイズを有する極大クリークを構成する傷病群をそれぞれ一つの傷病群として集約し、集約後の傷病群別の平均医療費を算出する
ことを特徴とする請求項2に記載の医療情報生成装置。 The medical cost calculation unit for each disease group is
With regard to the similarity of all combinations of the calculated disease and disease groups, the adjacent matrix data is created as network data using the injury and disease groups as nodes and the relationship between nodes having similarities equal to or higher than a predetermined threshold as edges. From the cliques that have edges for all nodes, the wound groups that make up the maximum clique with the maximum size that can be taken are aggregated as one wound group, and the average medical cost for each wound group is calculated. The medical information generation apparatus according to claim 2.
前記指導対象情報生成部によって生成された前記指導対象情報と、前記予防内容記憶部に記憶されている前記予防内容情報に基づいて、前記指導を要する被保険者を識別する情報、前記被保険者の現在の傷病名、前記被保険者の予防すべき傷病名、前記予防すべき傷病に係る前記予防内容情報を含む、指導情報を出力する指導情報出力部とを
更に備えることを特徴とする請求項1から請求項3の何れか1項に記載の医療情報生成装置。 Each of the constituents of the one wound and disease group is associated with information for identifying each wound and disease constituting one wound and disease group, and information for identifying each wound and disease constituting the one wound and disease group A preventive content storage unit for storing preventive content information indicating the preventive content for the onset of the other one of the wounds during the onset of the wound;
Information identifying the insured person who needs the instruction based on the instruction object information generated by the instruction object information generating unit and the prevention content information stored in the prevention content storage unit, the insured person And a guidance information output unit for outputting guidance information including the current injury and illness name, the injury and illness name to be prevented by the insured, and the prevention content information related to the illness to be prevented. The medical information generation apparatus according to any one of claims 1 to 3.
前記傷病群別医療費算出手段によって算出された一の傷病群の平均医療費と、前記一の傷病群を構成する全傷病および他の1つの傷病から構成される他の傷病群の平均医療費とに基づいて、前記一の傷病群と前記他の傷病群における平均医療費の差分である平均差分医療費を算出し、傷病群間の組合せの中から前記平均差分医療費が上位である傷病群間の組合せを抽出する医療費急増傷病群組合せ抽出手段と、
レセプト情報、および、前記医療費急増傷病群組合せ抽出手段によって抽出された前記傷病群間の組合せに基づいて、医療費の増加に対する指導を要する被保険者を識別する情報、前記被保険者の現在の傷病を識別する情報、前記被保険者の予防すべき傷病を識別する情報を含む、指導対象情報を生成する指導対象情報生成手段と
を備えることを特徴とする医療情報生成方法。 Based on a plurality of receipt information in which at least one or more wound information and medical expenses are described, a medical cost calculation means for each wound group that calculates an average medical cost for each wound group composed of one or more wounds,
The average medical cost of one wound and disease group calculated by the medical cost calculation means for each wound and disease group, and the average medical cost of another wound and disease group composed of all wounds and other diseases that constitute the one wound and disease group Based on the above, the average difference medical cost that is the difference between the average medical costs in the one wound group and the other wound group is calculated, and the average differential medical cost is higher in the combination between the wound groups Medical cost rapid injury group extraction means for extracting combinations between groups;
Information identifying the insured person who needs guidance for an increase in medical expenses based on the receipt information and the combination between the wounded disease and disease groups extracted by the medical expenses suddenly injured disease group combination extracting unit; A medical information generation method comprising: guidance target information generation means for generating guidance target information including information for identifying a wound and illness and information for identifying a wound and illness to be prevented by the insured.
少なくとも1以上の傷病情報と医療費を記載した複数のレセプト情報に基づいて、1以上の傷病から構成される傷病群別の平均医療費を算出する傷病群別医療費算出ステップと、
前記傷病群別医療費算出ステップによって算出された一の傷病群の平均医療費と、前記一の傷病群を構成する全傷病および他の1つの傷病から構成される他の傷病群の平均医療費とに基づいて、前記一の傷病群と前記他の傷病群における平均医療費の差分である平均差分医療費を算出し、傷病群間の組合せの中から前記平均差分医療費が上位である傷病群間の組合せを抽出する医療費急増傷病群組合せ抽出ステップと、
レセプト情報、および、前記医療費急増傷病群組合せ抽出ステップによって抽出された前記傷病群間の組合せに基づいて、医療費の増加に対する指導を要する被保険者を識別する情報、前記被保険者の現在の傷病を識別する情報、前記被保険者の予防すべき傷病を識別する情報を含む、指導対象情報を生成する指導対象情報生成ステップと
を実行させることを特徴とするプログラム。 To the computer of the medical information generation device that generates medical information
Based on a plurality of receipt information describing at least one or more wound information and medical costs, a medical cost calculation step for each wound group that calculates an average medical cost for each wound group composed of one or more wounds,
The average medical cost of one wound and disease group calculated by the medical cost calculation step for each wound and disease group, and the average medical cost of another wound and disease group composed of all wounds and other diseases that constitute the one wound and disease group Based on the above, the average difference medical cost that is the difference between the average medical costs in the one wound group and the other wound group is calculated, and the average differential medical cost is higher in the combination between the wound groups A medical expense rapid injury group combination extraction step for extracting a combination between groups;
Based on the receipt information and the combination between the wound and disease groups extracted by the medical expense rapid injury group combination extraction step, information for identifying an insured person who needs guidance for an increase in medical expenses, the current state of the insured person A program for executing instruction target information generating step for generating instruction object information, including information for identifying a person's injury and illness, and information for identifying an injured person to be prevented.
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