JP2011113428A

JP2011113428A - 医療情報処理装置およびプログラム

Info

Publication number: JP2011113428A
Application number: JP2009271057A
Authority: JP
Inventors: Minoru Ono; 実大野; Ryoji Soyama; 亮治祖山
Original assignee: Secom Co Ltd
Current assignee: Secom Co Ltd
Priority date: 2009-11-30
Filing date: 2009-11-30
Publication date: 2011-06-09
Anticipated expiration: 2029-11-30
Also published as: JP5361683B2

Abstract

【課題】各医療機関に適した「標準的な診療計画」の効率的な作成を支援する。
【解決手段】記憶部１２は、医療機関における一患者一回の入院から退院までを単位とした診療実績情報から取得され少なくとも診療項目およびその実施時を対応づけた診療データを記憶する。出現率算出手段１００は、診療データのうち標準化したい傷病等に関する診療データの総数に対する診療項目ごとの出現率を算出する。経過時間算出手段１０２は、診療データごとに、入院時から各診療項目の実施時までの時間間隔を算出する。標準偏差算出手段１０４は、診療項目ごとに前記時間間隔の標準偏差を算出する。標準診療候補抽出手段１０６は、出現率が標準化してもよい程度の値として予め設定された閾値以上であり、かつ、標準偏差が標準的な診療の実施タイミングであると推定可能な値として予め設定された閾値以下である診療項目を標準診療候補として抽出する。
【選択図】図１

Description

本発明は、医療情報処理装置およびプログラムに関する。

病院等の医療機関では、傷病等に応じて入院時の診療手順やスケジュールを予め標準化しておくことで、迅速かつ均質な医療サービスの提供が可能になる。ある傷病に対する「標準的な診療計画」の内容は、医療機関に勤務する医師や看護師により個人的な知識として認識されている場合がある。あるいは、医学書等において一般的な診療計画（クリニカルパスと呼称される）が提供されることもある。

標準的な診療計画の作成を支援する技術の例として、特許文献１には、疾患名が共通する診療手順(診療行為項目，入院日からの経過日数の組)の集合を平均化し、当該疾患についての標準的な診療手順を求める技術が開示されている。

また、特許文献２には、入院日からの経過日数を表す時間軸と診療行為項目とからなる２次元マトリクスで診療プロセスを表し、類似する診療プロセスの集合について診療プロセス（２次元マトリクス）の平均を計算することで標準的な診療計画を作成する技術が開示されている。

特開２００１−１１８０１４号公報特開２００８−４７１５４号公報

ところで、「標準的な診療計画」は、傷病や患者の状態・医療機関の設備・医療報酬制度・医療の科学的根拠等が複雑に絡み合って定まる。このため、各医療機関によって適した「標準的な診療計画」は異なる。

また、類似する診療手順または診療プロセスの平均を求める従来技術では、表示された平均値や診療計画の表中から「標準化可能な診療項目」および「標準化可能な診療項目の実施時」を医療従事者が判断して決定する必要がある。このため、標準的な診療計画の作成作業に負荷がかかり、効率的ではない。

本発明の目的は、各医療機関に適した「標準的な診療計画」の効率的な作成を支援する医療情報処理装置およびプログラムを提供することである。

本発明の一態様の医療情報処理装置は、医療機関における一患者一回の入院から退院までを単位とした診療実績情報から取得され少なくとも診療項目およびその実施時が対応づけられた診療データを記憶した記憶部と、前記診療データに基づき標準診療候補を抽出して表示部に表示する医療情報処理部と、を備え、前記医療情報処理部は、前記記憶部に記憶された診療データのうち標準化したい傷病等に関する診療データの総数に対する前記診療項目ごとの出現率を算出する出現率算出手段と、前記診療データごとに、入院時から各診療項目の実施時までの時間間隔を算出する経過時間算出手段と、前記診療項目ごとに、前記時間間隔の標準偏差を算出する標準偏差算出手段と、前記出現率算出手段にて算出した出現率が標準化してもよい程度の値として予め設定された閾値以上であり、かつ、前記標準偏差算出手段にて算出した標準偏差が標準的な診療の実施タイミングであると推定可能な値として予め設定された閾値以下である診療項目を標準診療候補として抽出する標準診療候補抽出手段と、前記標準診療候補を前記表示部に表示させる表示制御手段と、を有する、ことを特徴とした医療情報処理装置である。

前記標準偏差算出手段は、前記診療項目ごとに、前記時間間隔の平均時間を更に算出し、前記表示制御手段は、前記標準診療候補として抽出された診療項目の前記平均時間を用いて、入院時から退院時までの前記標準診療候補の実施の順番を識別可能な態様で前記標準診療候補を前記表示部に表示させてもよい。

また、前記表示制御手段は、入院時から退院時までの時間経過を表す時間軸を設定し、当該時間軸において前記標準診療候補の前記平均時間の位置に前記標準診療候補を配置して表示させてもよい。

本発明の一態様において、前記医療情報処理部は、前記診療データごとに、前記標準診療候補それぞれの実施時からその他の診療項目それぞれの実施時までの相対時間間隔を算出する相対経過時間算出手段と、前記標準診療候補とその他の診療項目との組み合わせごとに、前記相対時間間隔の標準偏差および前記相対時間間隔の平均時間を算出する第二の標準偏差算出手段と、前記標準診療候補とその他の診療項目との組み合わせごとに、前記総数に対する当該組み合わせの出現率を算出する第二の出現率算出手段と、前記第二の出現率算出手段にて算出した出現率が標準化してもよい程度の値として予め設定された閾値以上であり、かつ、前記第二の標準偏差算出手段にて算出した標準偏差が標準的な診療の実施タイミングであると推定可能な値として予め設定された閾値以下である組み合わせにおける前記その他の診療項目を相対標準診療候補として抽出する相対標準診療候補抽出手段と、を更に有し、前記表示制御手段は、前記標準診療候補と前記相対標準診療候補との組み合わせについて前記第二の標準偏差算出手段で算出された平均時間を用いて、入院時から退院時までの前記相対標準診療候補の実施の順番を識別可能な態様で、前記相対標準診療候補を前記標準診療候補と対応させて前記表示部に表示させてもよい。

また、前記表示制御手段は、前記相対標準診療候補に対応する標準診療候補の実施時を表す位置を基準とし、当該標準診療候補と当該相対標準診療候補との組み合わせの前記平均時間に相当する位置に当該相対標準診療候補を配置して表示させてもよい。

本発明の一態様のプログラムは、コンピュータに、医療機関における一患者一回の入院から退院までを単位とした診療実績情報から取得され少なくとも診療項目およびその実施時が対応づけられた診療データを記憶した記憶部を参照させ、前記記憶部に記憶された診療データのうち標準化したい傷病等に関する診療データの総数に対する前記診療項目ごとの出現率を算出する出現率算出ステップと、前記診療データごとに、入院時から各診療項目の実施時までの時間間隔を算出する経過時間算出ステップと、前記診療項目ごとに、前記時間間隔の標準偏差を算出する標準偏差算出ステップと、前記出現率算出ステップにて算出した出現率が標準化してもよい程度の値として予め設定された閾値以上であり、かつ、前記標準偏差算出ステップにて算出した標準偏差が標準的な診療の実施タイミングであると推定可能な値として予め設定された閾値以下である診療項目を標準診療候補として抽出する標準診療候補抽出ステップと、前記標準診療候補を表示部に表示させる表示制御ステップと、を実行させる。

本発明によると、各医療機関に適した「標準的な診療計画」の効率的な作成を支援することができる。

医療情報処理装置の概略構成の例を示すブロック図である。記憶部に記憶される診療データの内容の例を示す図である。診療項目ごとに算出される入院時からの時間間隔の例を示す図である。診療項目ごとに算出される、出現率、標準偏差、および平均時間の例を示す図である。標準診療候補とその他の診療項目との組み合わせごとに算出される相対的な時間間隔の例を示す図である。標準診療候補とその他の診療項目との組み合わせごとに算出される、出現率、標準偏差、および平均時間の例を示す図である。表示部に表示される標準診療候補の例を示す図である。表示部に表示される標準診療候補および相対標準診療候補の例を示す図である。医療情報処理装置が行う処理の手順の例を示すフローチャートである。標準診療候補抽出処理の手順の例を示すフローチャートである。相対標準診療候補抽出処理の手順の例を示すフローチャートである。

図１に、本発明の一実施形態による医療情報処理装置の概略構成の例を示す。図１の医療情報処理装置１は、医療情報処理部１０、記憶部１２、入力部１４、および表示部１６を備える。

医療情報処理部１０は、記憶部１２に記憶された診療データを用いた処理を行う。医療情報処理部１０の詳細は後述する。

記憶部１２は、医療機関の医療情報システム等（図示せず）において記録された診療実績情報から取得される診療データを記憶する。記憶部１２は、例えば、コンピュータのハードディスクや、各種規格の可搬型の不揮発性記録媒体（例えば、ＣＤ、ＤＶＤ、フラッシュメモリ）等により実現される。診療データは、一患者一回の入院から退院までを単位として、少なくともその入院期間で実施した診療項目およびその実施時を対応づけた情報である。

図２に、記憶部１２に記憶される診療データの内容の例を示す。図２の表の１行は、１つの診療行為の実施履歴を表す。図２の表は、施設コード、データ識別番号、入院年月日、退院年月日、ＤＰＣコード、実施年月日、診療項目、および入院後回数の各項目を有する。施設コードは、診療データの基となる診療実績情報を記録した医療機関の施設の識別情報である。データ識別番号は、診療データの単位を識別するための番号である。図２の表において、同一のデータ識別番号を含む行は、同一の患者の一回の入院から退院までの間に実施された診療行為の情報を表す。データ識別番号として患者の識別情報を用いてもよい。入院年月日および退院年月日は、それぞれ、対応する患者が入院した年月日および退院した年月日を表す。このため、同一のデータ識別番号を含む行は、同一の入院年月日および退院年月日を含む。

ＤＰＣコードは、診療群分類（Diagnosis Procedure Combination, DPC）を表す番号であり、入院期間において最も資源を投入した傷病名、患者の年齢や手術の有無、重傷度等に基づいて決定される１４桁の番号である。ＤＰＣは、入院医療費の包括支払制度における傷病の分類に用いられる。医療費の包括支払制度では、実際に行われた検査や投薬の回数に関わらず、ＤＰＣコードが表す診断群分類に応じて包括化された診療報酬が定められる。ＤＰＣによる医療費の包括支払制度に従う医療機関では、ＤＰＣコードを用いて、患者に対する診療の実績を管理する。よって、一患者一回の入院から退院までの診療実績情報から、診療データの一項目としてＤＰＣコードを取得できる。

ＤＰＣでは、約２４５０の診断群分類が定義されており、ＤＰＣコードは、各診断群分類に割り当てられている。ＤＰＣコードの１４桁の各桁は、左から順に以下の内容を表す。

・１〜２桁目
ＭＤＣ（主要診断群，Major Diagnostic Category）２桁コード。ＭＤＣは、ＤＰＣを１６のグループに分類したコードである（例：ＭＤＣの「01」は神経系疾患、「02」は「眼科系疾患」等）。
・３〜６桁目
最も医療資源を投入した傷病名の４桁分類コード。
・７桁目
入院目的。２００６年４月改定より未使用。
・８桁目
特定の条件を表す。例えば、年齢条件、出生体重条件、ＪＣＳ（Japan Coma Scale）条件（意識障害レベルの指標）、Burn Index条件（熱傷の重症度を判断する指標）、ＧＡＦ（Global Assessment of Functioning）条件（心理的、社会的、職業的機能の全体的評価・尺度）。
・９〜１０桁目
手術情報。
・１１桁目
手術・処置等１の有無。
・１２桁目
手術・処置等２の有無。
・１３桁目
副傷病の有無。
・１４桁目
重症度等の有無。

なお、各桁において、該当する情報が存在しない場合、数字の代わりに「該当なし」を表す「x」が設定される。例えば、７桁目は未使用であるため「x」とされる。

以上、ＤＰＣコードについて説明した。同一のＤＰＣコードの診療データ群について後述の実施形態の分析を行うことで、同一症例における標準的な診療計画の作成を支援できる。

図２の表の実施年月日は、対応する診療項目の診療行為を実施した年月日を表す。診療項目は、実施された診療行為を表す。入院後回数は、対応する実施年月日および診療項目の診療行為の実施が入院後何回目であるかを表す。

なお、診療データの項目は、図２に例示する項目だけでなく、診療報酬の算定に必要な各種の情報を表す項目をさらに含んでいてもよい。

再び図１を参照し、医療情報処理部１０は、出現率算出手段１００、経過時間算出手段１０２、標準偏差算出手段１０４、標準診療候補抽出手段１０６、第二の出現率算出手段１０８、相対経過時間算出手段１１０、第二の標準偏差算出手段１１２、相対標準診療候補抽出手段１１４、および表示制御手段１１６を備える。医療情報処理部１０は、コンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit、中央演算装置）等により実現される。例えば、図示しない記憶装置に後述の各手段による処理の手順を記述したプログラムを記憶させておき、このプログラムをＣＰＵにおいて記憶装置から読み出して実行させることで、ＣＰＵを医療情報処理部１０として機能させることができる。

出現率算出手段１００は、記憶部１２に記憶された診療データのうち標準化したい傷病等に関する診療データの総数に対する診療項目ごとの出現率を算出する。あるいは、記憶部１２に記憶された診療データのうち分析対象として選択された診療データの総数に対して、診療項目ごとの出現率を算出してもよい。例えば、ＤＰＣコードが「010060ｘ097ｘ3ｘｘ」の診療データが分析対象として選択された場合であって分析対象の診療データの総数が１００である場合に、診療項目「注射01」を含む診療データが９０存在すると、診療項目「注射01」の出現率は９０％となる。また、同一の診療項目に関し、入院後回数が異なるものを区別して出現率を求めてもよい。例えば、分析対象の診療データの総数が１００である場合に、ある診療項目「検査01」について、入院後回数が「１」である診療データが９２存在し、入院後回数が「２」である診療データが８９存在する場合を考える。このとき、入院後１回目の当該診療項目「検査01（１回目）」の出現率は９２％と算出され、入院後２回目の当該診療項目「検査01（２回目）」の出現率は８９％と算出される。なお、以下の説明では、出現率算出手段１００は、同一の診療項目であっても入院後回数が異なるものは区別して出現率を算出するものとする。また、同一の施設コードごとに、標準化したい傷病等に関する診療データの総数に対する診療項目ごとの出現率を算出してもよい。算出された出現率は、該当する診療項目（と入院後回数）に対応づけられて記憶部１２に登録される。

経過時間算出手段１０２は、診療データごとに、入院時から各診療項目の実施時までの時間間隔を算出する。この時間間隔は、各診療データの入院年月日から、当該診療データに含まれる各診療項目の実施年月日までの経過時間を求めることで算出できる。算出された時間間隔は、該当する診療項目に対応づけられて記憶部１２に登録される。経過時間算出手段１０２は、図２の表の各行に対して入院時からの時間間隔を算出することになる。

図３に、記憶部１２に登録される時間間隔のテーブルの例を示す。図３の表は、データ識別番号、ＤＰＣコード、基準となる診療項目、対象診療項目、および時間間隔の各項目を含む。このうち、「対象診療項目」は、経過時間算出手段１０２の処理の対象の診療項目であり、診療データ中の各診療項目に対応する。図３では、「対象診療項目」の値は、診療データ中の診療項目および入院後回数を表す情報を含む。「時間間隔」は、「対象診療項目」について経過時間算出手段１０２が算出した時間間隔である。「データ識別番号」および「ＤＰＣコード」については上記ですでに説明した、各レコードの基となった診療データと同一のデータである。また、「基準となる診療項目」は、「対象診療項目」の実施時までの「時間間隔」を経過時間算出手段１０２が算出する際の基準となる時点の診療項目を表す。経過時間算出手段１０２が算出する「時間間隔」は、入院時から「対象診療項目」の実施時までの時間間隔であるので、図３の表の各行において「基準となる診療項目」は「入院」に設定されている。

再び図１を参照し、標準偏差算出手段１０４は、記憶部１２に記憶された診療データについて、経過時間算出手段１０２にて算出された時間間隔を用いて、診療項目ごとに、上述の時間間隔の標準偏差を算出する。また、標準偏差算出手段１０４は、経過時間算出手段１０２にて算出された時間間隔を用いて、診療項目ごとに平均時間を算出する。算出された標準偏差および平均時間は、診療項目に対応づけられて記憶部１２に登録される。

図４は、記憶部１２に登録される、時間間隔の標準偏差および平均時間のテーブルの例を示す。図４の表では、図３の表と同様のＤＰＣコード、基準となる診療項目、および対象診療項目の組み合わせに対応づけて、その対象診療項目について標準偏差算出手段１０４が算出した時間間隔の平均時間および標準偏差が示される。この平均時間および標準偏差は、それぞれ、図３の表において同一の対象診療項目に対応づけられた複数の時間間隔の値の平均および標準偏差である。なお、図４では、各対象診療項目について出現率算出手段１００が算出した出現率も示す。

図１の説明に戻り、標準診療候補抽出手段１０６は、出現率算出手段１００にて算出した出現率が、標準化してもよい程度の値として予め設定された閾値以上（例えば、９０％以上）であり、かつ、標準偏差算出手段１０４が算出した標準偏差が、標準的な診療の実施タイミングであると推定可能な値として予め設定された閾値以下（例えば、０．６以下）である診療項目を標準診療候補として抽出する。ここで、「標準診療候補」とは、標準的な診療計画に含まれるべき診療項目の候補を意味する。例えば図４の表の場合、標準診療候補として、出現率が９０％以上であり標準偏差が０．６以下である対象診療項目「検査01（１回目）」、「投薬01（１回目）」、および「投薬01（２回目）」が抽出される（破線枠内）。なお、各閾値は、これに限定するものではない。また、利用者側で任意に閾値を設定できるようにしてもよい。

第二の出現率算出手段１０８は、標準診療候補抽出手段１０６が抽出した標準診療候補のそれぞれと、その他の診療項目のそれぞれと、の組み合わせについて、分析対象となっている診療データの総数に対する、当該組み合わせを含む診療データの出現率を算出する。例えば、図４を参照する上述の例の場合、標準診療候補の「検査01（１回目）」、「投薬01（１回目）」、および「投薬01（２回目）」のそれぞれと、その他の対象診療項目（「ＭＲＩ撮影（１回目）」，「注射01（１回目）」，「手術01（１回目）」，「検査03（１回目）」，「検査02（１回目）」）のそれぞれと、の組み合わせの出現率が算出される。

相対経過時間算出手段１１０は、標準診療候補抽出手段１０６で抽出した標準診療候補ごとに、標準診療候補の実施時から、その他の診療項目それぞれの実施時までの相対時間間隔を算出する。この相対時間間隔は、標準診療候補を含む診療データごとに、当該標準診療候補の実施年月日から、当該標準診療候補の他の各診療項目の実施年月日までの経過時間を求めることで算出できる。標準診療候補の実施時の前に実施された他の診療項目については、相対時間間隔を負の値として算出すればよい。算出された相対時間間隔は、標準診療候補と診療項目との組み合わせに対応づけられて記憶部１２に登録される。

図５に、記憶部１２に登録される相対時間間隔のテーブルの例を示す。図５の表に含まれる項目は、上述の図３の表（入院時からの時間間隔のテーブル）と同様である。ただし、図５の表では、「基準となる診療項目」として、「入院」ではなく、対応する標準診療候補が登録される。図５の表の行ａは、ある診療データにおいて、標準診療候補「検査01（１回目）」の実施時から対象診療項目「検査02（１回目）」の実施時までの時間間隔が２日であったことを表す。同様に、行ｂ，ｃは、対応する２つの診療データのそれぞれにおいて「検査01（１回目）」の実施時と「検査02（１回目）」の実施時との間の時間間隔が２日および３日であったことを表す。また、行ｄ，ｅは、対応する２つの診療データのそれぞれにおいて、標準診療候補「投薬01（１回目）」の実施時から対象診療項目「投薬01（２回目）」の実施時までの時間間隔が、いずれも、１日であったことを表す。

図１の説明に戻り、第二の標準偏差算出手段１１２は、診療データ中の各標準診療候補とその他の各診療項目との組み合わせごとに、相対経過時間算出手段１１０が算出した相対時間間隔の標準偏差を算出する。また、第二の標準偏差算出手段１１２は、相対経過時間算出手段１１０にて算出された相対時間間隔を用いて、上述の組み合わせごとに平均時間を算出する。算出された標準偏差および平均時間は、標準診療候補と他の診療項目との組み合わせに対応づけられて記憶部１２に登録される。

図６は、記憶部１２に登録される、相対時間間隔の標準偏差および平均時間のテーブルの例を示す。図６の表は、図４の表（入院時からの時間間隔の標準偏差および平均時間のテーブル）と同様の項目を含む。ただし、図６の表では、「基準となる診療項目」として、「入院」ではなく標準診療候補が登録される。そして、「基準となる診療項目」と「対象診療項目」との組が、標準診療候補と他の診療項目との組み合わせを表す。この各組み合わせに対応する平均時間および標準偏差は、図５の表において当該組み合わせに対応づけられた複数の相対時間間隔の値の平均および標準偏差である。なお、図６では、各組み合わせについて第二の出現率算出手段１０８が算出した出現率も示す。

なお、以上の説明で参照した図３〜図６の表は、医療情報処理部１０の各手段が記憶部１２に登録する情報の具体的な態様を限定するものではない。例えば、時間間隔のテーブルにおいて、図３および図５に示す項目に加えてデータ識別番号を含んでいてよい。また例えば、経過時間算出手段１０２および相対経過時間算出手段１１０が算出して記憶部１２に登録する時間間隔のテーブルについて、上記では図３および図５に分けて説明したが、これらを１つのテーブルに纏めて記憶部１２に登録しておいてもよい。図４および図６に示す平均時間、標準偏差、および出現率のテーブルも同様に、１つのテーブルに纏めて記憶部１２に登録してよい。

再び図１を参照し、相対標準診療候補抽出手段１１４は、第二の出現率算出手段１０８にて算出した出現率が、標準化してもよい程度の値として予め設定された閾値以上（例えば、９０％以上）であり、かつ、第二の標準偏差算出手段１１２が算出した標準偏差が、標準的な診療の実施タイミングであると推定可能な値として予め設定された閾値以下（例えば、０．６以下）である対象診療項目を相対標準診療候補として抽出する。ここで、「相対標準診療候補」とは、上述の標準診療候補の実施時を基準としたときに、標準的に実施されると考えられる診療行為を表す。図６の例の場合、行ｆおよび行ｇのいずれも出現率が９０％以上であり標準偏差が０．６以下であることから、行ｆ，ｇの対象診療項目「検査02（１回目）」，「投薬01（２回目）」が抽出される。なお、各閾値は、これに限定するものではない。また、利用者側で任意に閾値を設定可能にする構成でもよい。さらに、各閾値は、標準診療候補抽出手段１０６における出現率および標準偏差の閾値と異なる値としてもよい。

表示制御手段１１６は、医療情報処理部１０における処理の結果を表示部１６に表示させる処理を行う。例えば、標準診療候補抽出手段１０６が抽出した標準診療候補を表示部１６に出力して表示させる。表示の態様は特に限定されず、標準診療候補の項目名のみを表示させてもよいし、標準偏差算出手段１０４にて算出された平均時間を基に標準診療候補の実施順を表示させてもよい。また、標準診療候補を実施順に並べた上で、その平均時間と関連づけて表示させてもよい。あるいは、図７に例示するような表示態様でもよい。図７は、標準的な診療計画において標準診療候補が実施される入院時からの日数を示す。図７の表の各行の「対象診療項目」は、標準診療候補抽出手段１０６が抽出した標準診療候補の項目名（図４の破線参照）を表す。図７の表の各列の「日数」は、入院時からの日数を表す。各対象診療項目の行において斜線を引いた升目に対応する列の日数は、当該行の標準診療候補について算出された平均時間に対応する。平均時間が小数点以下の値を含んで算出される場合、例えば小数点以下を四捨五入して整数で表した日数を表示させればよい。以上より、図７の表は、標準的な診療計画において、「投薬01（１回目）」が入院後３日目に行われ、「投薬01（２回目）」が入院後４日目に行われ、「検査01（１回目）」が入院後８日目に行われることを表す。また、図７の表において、「投薬01（１回目）」と「投薬01（２回目）」のように、入院後回数が異なる診療項目については、実施順がわかるように表示しさえすれば、１つの行に表示させてもよい。

また、表示制御手段１１６は、相対標準診療候補抽出手段１１４にて抽出した相対標準診療候補をさらに表示部１６に出力することもある。表示の態様は、標準診療候補との関係および相対標準診療候補の実施順がユーザにとって理解可能な態様であればよい。例えば、図８に示すように、図７の表と同様の態様で、標準診療候補と相対標準診療候補との双方を表示させてもよい。図８を参照し、「投薬01（１回目）」、「投薬01（２回目）」、および「検査01（１回目）」は、図７と同様の標準診療候補である。「検査02（１回目）」は、相対標準診療候補抽出手段１１４が抽出した相対標準診療候補の項目名（図６参照）である。相対標準診療候補の実施時の表示には、抽出処理の際に基準となった標準診療候補の実施時からの相対時間間隔の平均時間を用いる。例えば、図６の表を参照すると、対象診療項目「検査02（１回目）」について、基準となる診療項目は「検査01（１回目）」であり、平均時間は「２．１」である。このため、図８の表では、「検査02（１回目）」の実施時は、「検査01（１回目）」の実施時である８日目から２．１日経過した時点に相当する１０日目として示されている。また、本例において、「投薬01（１回目）」は、標準診療候補としても相対診療候補としても抽出されている（図４および図６参照）。このような診療項目の実施時の表示には、標準診療候補について算出された平均時間を用いてもよいし、相対標準診療候補について算出された平均時間を用いてもよい。

また、図７および図８のような態様で表示を行う場合、各対象診療項目の実施時を表す升目の色や塗潰しの態様を互いに異なるものとしてもよい。一例として、当該対象診療項目について算出された時間間隔の標準偏差に応じて異なる色とすることが考えられる。例えば、対応する標準偏差が小さいほど升目の色を濃くすると、当該升目に対応する日数が当該対象診療項目の実施時として標準的である可能性がより高いことを視覚的に表現できる。また例えば、実施時に対応する升目において、当該対象診療項目について算出された平均時間および標準偏差の少なくとも一方の数値を表示させてもよい。数値を表示させる場合、塗潰された升目に重畳させて表示させてもよいし、升目の塗潰しを行わずに数値のみを表示させてもよい。あるいは、表示画面上でマウスのポインタにより指示された場合など、入力部１４を用いてユーザが特定の升目を指示した場合のみ、当該升目に対応する数値を表示させるようにしてもよい。また、診療項目の種類に応じて異なる色としてもよい。例えば、図７において、１回目および２回目の「投薬01」の実施時を表す升目を同じ色で表示し、「検査01」の実施時を表す升目を「投薬01」と異なる色で表示してもよい。また、診療項目の種類に応じて異なるアイコン画像で表示してもよい。また、ある診療データにおいて、同一の日に複数の対象診療項目が実施されていた場合、表中の対応する日数の升目において、複数の異なる色調または模様の領域を設け、当該同一の日に実施された複数の診療項目を区別可能に表示させてもよい。

再び図１を参照し、入力部１４は、ユーザの入力を受け付けて医療情報処理部１０に渡す。ユーザは、入力部１４を用いて医療情報処理装置１に対する各種の指示を入力する。入力部１４は、キーボードやマウス、タッチパネル等の入力装置により実現される。

表示部１６は、表示制御手段１１６に制御され、医療情報処理部の処理結果を表示する。表示部１６は、例えば、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイや液晶ディスプレイ等の表示装置により実現される。

以下、医療情報処理装置１における処理の手順の例を説明する。図９は、医療情報処理装置１が行う処理の手順の例を示すフローチャートである。医療情報処理装置１は、例えば、入力部１４を介してユーザから処理開始の指示を受け付けた場合に、図９の例の手順の処理を開始する。

まず、医療情報処理部１０は、医療機関の医療情報システム等（図示しない）から出力された診療実績情報を読み込む（ステップＳ１）。例えば、インターネットまたはＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワーク経由で、医療情報システム等が備えるデータベースから診療実績情報を取得すればよい。あるいは、例えば、ＣＤまたはＤＶＤ等の可搬型記憶媒体に記録された診療実績情報を、その記憶媒体に応じた読取装置により読み取ってもよい。

医療情報処理部１０は、ステップＳ１で取得した診療実績情報から、医療情報処理部１０の各手段における処理に必要な情報を抽出し、記憶部１２に診療データとして記憶させる（ステップＳ２）。記憶部１２に記憶される診療データのテーブルは、図２を参照して説明したとおりの表であってよい。なお、ステップＳ２において、医療情報処理部１０は、診療データ中の項目として登録される値自体を診療実績情報から抽出するだけでなく、診療実績情報に含まれる各種の情報に基づいて診療データ中の項目の値を求めることもある。例えば、医療機関において記録される診療実績情報において、図２に例示する項目のうち「入院後回数」の値は含まれず、その他の項目の値は含まれるとする。この例では、医療情報処理部１０は、一単位の診療データに対応する情報（一患者一回の入院から退院までの情報）において同一の診療項目が複数含まれていれば、それぞれの実施年月日を確認し、実施年月日の早い順に入院後回数を「１」から順に１ずつ増加させて設定する。また、一単位の診療データに対応する情報において、ある診療項目が１つだけ含まれていれば、その診療項目の入院後回数を「１」とする。

診療データを記憶部１２に記憶させると、医療情報処理部１０は、記憶部１２内の診療データを参照し、標準診療候補抽出処理を行う（ステップＳ３）。ステップＳ３は、出現率算出手段１００、経過時間算出手段１０２、標準偏差算出手段１０４、および標準診療候補抽出手段１０６により実行される。ステップＳ３の詳細手順は後述する。

ステップＳ３で標準診療候補が抽出されると、医療情報処理部１０は、相対標準診療候補抽出処理を行う（ステップＳ４）。ステップＳ４は、第二の出現率算出手段１０８、相対経過時間算出手段１１０、第二の標準偏差算出手段１１２、および相対標準診療候補抽出手段１１４により実行される。ステップＳ４の詳細手順は後述する。

ステップＳ４の後、入力部１４を介したユーザによる指示に従って、医療情報処理部１０は、標準診療計画を作成する（ステップＳ５）。ユーザは、表示部１６に表示される標準診療候補および相対標準診療候補を参照し、入力部１４を用いて、標準的な診療計画に含めるべき診療項目とその実施時とを指示する。この指示を受け付けた医療情報処理部１０は、指示された診療項目と各診療項目の実施時とを含む情報を標準診療計画として記憶部１２に記憶させる。

ステップＳ５の後、図９の例の手順の処理は終了する。

図１０は、図９のステップＳ３の詳細手順の例を示すフローチャートである。ステップＳ３が開始されると、医療情報処理部１０は、図１０の例の手順の処理を開始する。

まず、医療情報処理部１０は、分析対象の診療データ群の選択を受け付ける（ステップＳ３０１）。例えば、入力部１４を介して、診療データ群を指定するユーザの入力を受け付ける。本実施形態では、診療データ群の指定は、ＤＰＣコードの１４桁により行われる。

医療情報処理部１０は、ステップＳ３０１で選択された診療データ群を記憶部１２から読み出し、読み出した診療データ群に含まれる全ての診療項目のそれぞれに対して、以下に述べるステップＳ３０２〜Ｓ３０８の処理を行う。以下、図２に例示するＤＰＣコード「010060x097x3xx」の診療データが分析対象として記憶部１２から読み出された場合を例にとりステップＳ３０２〜ステップＳ３０８の処理を説明する。

まず、図２の表の１行の診療項目を処理対象として、出現率算出手段１００により、当該処理対象の診療項目の出現率が算出される（ステップＳ３０２）。本例では、入院後回数を区別して出現率を算出する。よって、例えば、図２の診療項目「ＭＲＩ撮影」の行の場合、まず、分析対象の診療データのうち、診療項目が「ＭＲＩ撮影」であり入院後回数が「１」である実施履歴を含む診療データの数を求める。そして、求めた診療データ数を分析対象の診療データの総数で除算することで出現率を算出する。

ステップＳ３０２で算出した出現率が予め設定された閾値（所定出現率）よりも小さければ（ステップＳ３０３でＮＯ）、医療情報処理部１０は、現在の処理対象の診療項目に対してステップＳ３０４以降の処理を行わずに、未処理の診療項目と入院後回数との組（図２の表の他の１行に含まれる）を処理対象としてステップＳ３０２以下の処理を行う。

ステップＳ３０２で算出した出現率が所定出現率以上であれば（ステップＳ３０３でＹＥＳ）、経過時間算出手段１０２により、入院時から処理対象の診療項目の実施時までの時間間隔が算出される（ステップＳ３０４）。ステップＳ３０４では、分析対象の診療データから、処理対象の診療項目および入院後回数の実施履歴（図２の表の１行の情報に対応）をすべて抽出し、抽出した実施履歴のそれぞれについて、入院時から実施時までの時間間隔を算出する。図２の例の場合、抽出した行のそれぞれに対し、入院年月日から実施年月日までの経過時間を算出する。ステップＳ３０４で算出された時間間隔は、上述の図３の例のような表として記憶部１２に登録される。

次に、ステップＳ３０４で算出された時間間隔の標準偏差が標準偏差算出手段１０４により算出される（ステップＳ３０５）。算出された標準偏差は、現在の処理対象の診療項目および入院後回数に対応づけられて記憶部１２に登録される（図４参照）。

ステップＳ３０５で算出された標準偏差が予め設定された閾値（所定標準偏差）を超えていれば（ステップＳ３０６でＮＯ）、医療情報処理部１０は、現在の処理対象の診療項目に対してステップＳ３０７以降の処理を行わずに、未処理の診療項目と入院後回数との組を処理対象としてステップＳ３０２以下の処理を行う。

ステップＳ３０５で算出された標準偏差が所定標準偏差以下であれば（ステップＳ３０６でＹＥＳ）、標準偏差算出手段１０４は、ステップＳ３０４で算出された時間間隔の平均時間を算出する（ステップＳ３０７）。算出された平均時間は、現在の処理対象の診療項目および入院後回数に対応づけられて記憶部１２に登録される（図４参照）。

ステップＳ３０７の後、現在の処理対象の診療項目は、標準診療候補抽出手段１０６により標準診療候補として記憶部１２に登録される（ステップＳ３０８）。処理対象の診療項目について出現率が所定出現率以上であり（ステップＳ３０３でＹＥＳ）、かつ、入院時からの時間間隔の標準偏差が所定標準偏差以下である（ステップＳ３０６でＹＥＳ）場合に、ステップＳ３０８の処理が実行されるため、このステップで当該診療項目を標準診療候補とする。

ステップＳ３０８の後、未処理の診療項目および入院後回数の組があれば、未処理の組についてステップＳ３０２以降の処理が繰り返され、全ての診療項目および入院後回数の組について処理済であれば、処理はステップＳ３０９に進む。

ステップＳ３０９では、表示制御手段１１６により、標準診療候補の表示部１６への表示が行われる。表示の態様の例は図７を参照して説明したとおりである。

ステップＳ３０９の後、標準診療候補抽出処理は終了し、処理は図９のステップＳ４へ進む。

図１１は、図９のステップＳ４の詳細手順の例を示すフローチャートである。ステップＳ４が開始されると、医療情報処理部１０は、図１１の例の手順の処理を開始する。

図１１を参照し、抽出された全ての標準診療候補のそれぞれと、分析対象の診療データ群に含まれる他の診療項目のそれぞれと、の診療データ中における組み合わせ全てついて、ステップＳ４０１〜ステップＳ４０７の処理が行われる。

まず、標準診療候補のうちの１つと、その他の診療項目のうちの１つと、の組み合わせを処理対象とし、第二の出現率算出手段１０８により、分析対象の診療データ群における当該組み合わせの出現率が算出される（ステップＳ４０１）。例えば、標準診療候補「検査01（１回目）」と、その他の診療項目のうちの１つ「ＭＲＩ撮影（１回目）」と、の組み合わせが処理対象であれば、一単位の診療データにおいて「検査01（１回目）」と「ＭＲＩ撮影（１回目）」との両方を含む診療データの数を分析対象の診療データの総数で除算することで処理対象の組み合わせの出現率が算出される。

ステップＳ４０１で算出した出現率が予め設定された閾値（所定出現率）よりも小さければ（ステップＳ４０２でＮＯ）、医療情報処理部１０は、現在の処理対象の組み合わせに対してステップＳ４０３以降の処理を行わずに、未処理の組み合わせを処理対象としてステップＳ４０１以下の処理を行う。

ステップＳ４０１で算出した出現率が所定出現率以上であれば（ステップＳ４０２でＹＥＳ）、相対経過時間算出手段１１０により、処理対象の組み合わせにおける標準診療候補の実施時から当該組み合わせにおける他の診療項目の実施時までの時間間隔が相対時間間隔として算出される（ステップＳ４０３）。ステップＳ４０３では、分析対象の診療データのうち、処理対象の組み合わせを含む診療データをすべて抽出し、抽出した診療データのそれぞれについて、当該組み合わせにおける標準診療候補の実施時から当該組み合わせにおける他の診療項目の実施時までの時間間隔を算出する。ステップＳ４０３で算出された相対時間間隔は、上述の図５の例のような表として記憶部１２に登録される。

次に、ステップＳ４０３で算出された相対時間間隔の標準偏差が第二の標準偏差算出手段１１２により算出される（ステップＳ４０４）。算出された標準偏差は、現在の処理対象の組み合わせに対応づけられて記憶部１２に登録される（図６参照）。

ステップＳ４０４で算出された標準偏差が予め設定された閾値（相対所定標準偏差）を超えていれば（ステップＳ４０５でＮＯ）、医療情報処理部１０は、現在の処理対象の組み合わせに対してステップＳ４０６以降の処理を行わずに、未処理の組み合わせを処理対象としてステップＳ４０１以下の処理を行う。

ステップＳ４０４で算出された標準偏差が相対所定標準偏差以下であれば（ステップＳ４０５でＹＥＳ）、第二の標準偏差算出手段１１２は、ステップＳ４０３で算出された相対時間間隔の平均時間を算出する（ステップＳ４０６）。算出された平均時間は、現在の処理対象の組み合わせに対応づけられて記憶部１２に登録される（図６参照）。

ステップＳ４０６の後、現在の処理対象の組み合わせにおける標準診療候補の他の診療項目は、相対標準診療候補抽出手段１１４により相対標準診療候補として記憶部１２に登録される（ステップＳ４０７）。処理対象の組み合わせについて出現率が所定出現率以上であり（ステップＳ４０２でＹＥＳ）、かつ、相対時間間隔の標準偏差が相対所定標準偏差以下である（ステップＳ４０５でＹＥＳ）場合にステップＳ４０７が実行されるため、このステップで、当該組み合わせにおける他の診療項目を相対標準診療候補とする。

ステップＳ４０７の後、未処理の組み合わせがあれば、未処理の組み合わせについてステップＳ４０１以降の処理が繰り返され、全ての組み合わせについて処理済であれば、処理はステップＳ４０８に進む。

ステップＳ４０８では、表示制御手段１１６により、相対標準診療候補の表示部１６への表示が行われる。この表示の態様の例は、図８を参照して上述したとおりである。

ステップＳ４０８の後、相対標準診療候補抽出処理は終了し、処理は図９のステップＳ５へ進む。

以上で説明した実施形態によると、特定の医療機関で記録された診療実績情報から得られる診療データを記憶部１２に記憶させて分析対象とすることで、当該医療機関に適した標準診療候補を抽出できる。また、標準診療候補抽出処理（図１０参照）によると、標準化可能と考えられる診療行為である標準診療候補が自動的に抽出されて表示されるため、標準的な診療計画の作成作業の効率化を図ることができる。また、相対標準診療候補抽出処理（図１１参照）によると、入院時から実施時までの経過時間を考慮して抽出した標準診療候補を用いて、標準診療候補の実施時を基準とした場合に標準化可能と考えられる診療行為である相対標準診療候補を自動的に抽出して表示できる。これにより、入院時からの経過時間のみを考慮して標準的な診療行為を抽出する技術と比較して、特定の診療項目の実施時にだけ強い相関のある診療項目をより確実に抽出できる。

上述の実施形態は、本発明の実施の形態の一例に過ぎず、各種の変形例があってよい。例えば、上述の実施形態では、ＤＰＣコード１４桁を用いていて診療データを分類するが、各診療データがどのような傷病におけるデータであるのかを識別可能にするものであれば、異なるコードを用いてもよい。例えば、ＤＰＣコードの最初の６桁分だけを用いて分析対象の診療データ群を指定し、上述の実施形態と同様の処理を行うことができる。あるいは、ＤＰＣコードの代わりに、米国で開発された診断群分類のコードであるＤＲＧ（Diagnosis Related Group）コードを用いてもよい。

また、上述の実施形態では、入院時および各診療項目の実施時は日付で記録され、入院時からの時間間隔および標準診療候補の実施時からの相対時間間隔は、日単位で求められる。他の例では、入院および実施の日付だけでなく時刻をさらに記録しておき、時刻も考慮して時間間隔および相対時間間隔を求めてもよい。

また、医療情報処理装置１の全体的な処理の手順（図９）において、標準診療候補抽出処理（ステップＳ３）の後、相対標準診療候補抽出処理（ステップＳ４）の実行を省略してもよい。あるいは、例えば、相対標準診療候補抽出処理の実行の有無についてユーザの選択を受け付けてもよい。

また、標準診療候補抽出処理および相対標準診療候補抽出処理を、図１０および図１１と異なる手順に従って行ってもよい。

例えば、上述の実施形態では、標準診療候補抽出処理（図１０）において、ユーザによる分析対象の診療データの選択を受け付け（ステップＳ３０１）、選択された診療データについて分析処理を行う。他の例では、ユーザが選択した分析対象の診療データの総数が、分析により有意な結果が得られない可能性がある値として予め設定された閾値以下である場合に、分析処理の実行を中止したり、警告を表示して処理続行の可否をユーザに問い合わせたりしてもよい。さらに他の例では、ユーザによる選択を受け付ける処理を省略し、記憶部１２に記憶された診療データのすべてを分析対象としてもよい。また、診療データの施設コードごとに分析対象としてもよい。

また例えば、図１０および図１１の手順では、それぞれ、診療項目の出現率または組み合わせの出現率が所定出現率以上の場合にのみ時間間隔の算出が行われ（ステップＳ３０３，Ｓ４０２でＹＥＳ）、時間間隔の標準偏差が（相対）所定標準偏差以下の場合にのみ平均時間の算出が行われる（ステップＳ３０６，Ｓ４０５でＹＥＳ）。他の例の手順では、まず、処理対象となる診療項目および組み合わせの全てについて、出現率、時間間隔、標準偏差、および平均時間を算出して記憶部１２に記憶させておき、その後、出現率および標準偏差の閾値との比較を行って標準診療候補および相対標準診療候補を抽出してもよい。

また、標準診療候補の表示（図１０のステップＳ３０９）および相対標準診療候補（図１１のステップＳ４０８）において、上記で説明した各種の表示の態様をユーザが選択できるようにしてもよい。例えば、標準診療候補および相対標準診療候補の項目名のみをリストとして表示させるか、図７および図８に例示するようなマトリクス表示にするか、入力部１４を介してユーザの選択を受け付け、選択された態様で表示部１６に表示させる。また例えば、標準診療候補と相対標準診療候補との双方が表示されている場合に両者を区別して表示させるか、区別せずに表示させるかを選択させてもよい。あるいは、標準診療候補を表示せずに相対標準診療候補のみを表示させることを選択可能としてもよい。

なお、以上で説明した実施形態および変形例の医療情報処理装置１は、１台のコンピュータにより実現してもよいし、各部または各手段の機能を互いに接続された複数のコンピュータに分散させて実現してもよい。

１医療情報処理装置、１０医療情報処理部、１２記憶部、１４入力部、１６表示部、１００出現率算出手段、１０２経過時間算出手段、１０４標準偏差算出手段、１０６標準診療候補抽出手段、１０８第二の出現率算出手段、１１０相対経過時間算出手段、１１２第二の標準偏差算出手段、１１４相対標準診療候補抽出手段、１１６表示制御手段。

Claims

医療機関における一患者一回の入院から退院までを単位とした診療実績情報から取得され少なくとも診療項目およびその実施時が対応づけられた診療データを記憶した記憶部と、
前記診療データに基づき標準診療候補を抽出して表示部に表示する医療情報処理部と、
を備え、
前記医療情報処理部は、
前記記憶部に記憶された診療データのうち標準化したい傷病等に関する診療データの総数に対する前記診療項目ごとの出現率を算出する出現率算出手段と、
前記診療データごとに、入院時から各診療項目の実施時までの時間間隔を算出する経過時間算出手段と、
前記診療項目ごとに、前記時間間隔の標準偏差を算出する標準偏差算出手段と、
前記出現率算出手段にて算出した出現率が標準化してもよい程度の値として予め設定された閾値以上であり、かつ、前記標準偏差算出手段にて算出した標準偏差が標準的な診療の実施タイミングであると推定可能な値として予め設定された閾値以下である診療項目を標準診療候補として抽出する標準診療候補抽出手段と、
前記標準診療候補を前記表示部に表示させる表示制御手段と、を有する、
ことを特徴とした医療情報処理装置。
前記標準偏差算出手段は、前記診療項目ごとに、前記時間間隔の平均時間を更に算出し、
前記表示制御手段は、前記標準診療候補として抽出された診療項目の前記平均時間を用いて、入院時から退院時までの前記標準診療候補の実施の順番を識別可能な態様で前記標準診療候補を前記表示部に表示させる、請求項１に記載の医療情報処理装置。
前記表示制御手段は、入院時から退院時までの時間経過を表す時間軸を設定し、当該時間軸において前記標準診療候補の前記平均時間の位置に前記標準診療候補を配置して表示させる、請求項２に記載の医療情報処理装置。
前記医療情報処理部は、
前記診療データごとに、前記標準診療候補それぞれの実施時からその他の診療項目それぞれの実施時までの相対時間間隔を算出する相対経過時間算出手段と、
前記標準診療候補とその他の診療項目との組み合わせごとに、前記相対時間間隔の標準偏差および前記相対時間間隔の平均時間を算出する第二の標準偏差算出手段と、
前記標準診療候補とその他の診療項目との組み合わせごとに、前記総数に対する当該組み合わせの出現率を算出する第二の出現率算出手段と、
前記第二の出現率算出手段にて算出した出現率が標準化してもよい程度の値として予め設定された閾値以上であり、かつ、前記第二の標準偏差算出手段にて算出した標準偏差が標準的な診療の実施タイミングであると推定可能な値として予め設定された閾値以下である組み合わせにおける前記その他の診療項目を相対標準診療候補として抽出する相対標準診療候補抽出手段と、を更に有し、
前記表示制御手段は、前記標準診療候補と前記相対標準診療候補との組み合わせについて前記第二の標準偏差算出手段で算出された平均時間を用いて、入院時から退院時までの前記相対標準診療候補の実施の順番を識別可能な態様で、前記相対標準診療候補を前記標準診療候補と対応させて前記表示部に表示させる、請求項２または３に記載の医療情報処理装置。
前記表示制御手段は、前記相対標準診療候補に対応する標準診療候補の実施時を表す位置を基準とし、当該標準診療候補と当該相対標準診療候補との組み合わせの前記平均時間に相当する位置に当該相対標準診療候補を配置して表示させる、請求項４に記載の医療情報処理装置。
コンピュータに、
医療機関における一患者一回の入院から退院までを単位とした診療実績情報から取得され少なくとも診療項目およびその実施時が対応づけられた診療データを記憶した記憶部を参照させ、
前記記憶部に記憶された診療データのうち標準化したい傷病等に関する診療データの総数に対する前記診療項目ごとの出現率を算出する出現率算出ステップと、
前記診療データごとに、入院時から各診療項目の実施時までの時間間隔を算出する経過時間算出ステップと、
前記診療項目ごとに、前記時間間隔の標準偏差を算出する標準偏差算出ステップと、
前記出現率算出ステップにて算出した出現率が標準化してもよい程度の値として予め設定された閾値以上であり、かつ、前記標準偏差算出ステップにて算出した標準偏差が標準的な診療の実施タイミングであると推定可能な値として予め設定された閾値以下である診療項目を標準診療候補として抽出する標準診療候補抽出ステップと、
前記標準診療候補を表示部に表示させる表示制御ステップと、
を実行させる、プログラム。