JP2013089056A - Medical institution search system - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、医療関連データを用いて、医療機関の検索を支援する情報システムに関する。 The present invention relates to an information system that supports medical institution search using medical-related data.
近年、少子高齢化の進行、国民医療費の増加に伴い、企業健康保険組合などの保険者の財政状況は年々厳しくなっている。保険者としても、今までの被保険者(組合員)への保健施策に加え、より効果的な保健施策が求められている。 In recent years, with the declining birthrate and aging population and the increase in national medical expenses, the financial situation of insurers such as corporate health insurance associations has become severer year by year. As an insurer, more effective health measures are required in addition to the conventional health measures for insured persons (union members).
このような背景のもと、診療報酬明細書(レセプト)データを活用して、保健施策に活用する方法や技術が提案されている。 Against this background, methods and techniques for utilizing medical remuneration statement (receipt) data for health measures have been proposed.
例えば、特開2006−107298に記載の「健康情報表示システム」では、日付情報が含まれるレセプト等の健康情報を用いて、個人の健康情報を時系列表示する。 For example, in the “health information display system” described in JP-A-2006-107298, personal health information is displayed in time series using health information such as a receipt including date information.
また、特開2001−350838に記載の「レセプト管理システム」では、健康保険組合の組合員が、インターネットを介してレセプト情報を閲覧できる。 Further, in the “Receive Management System” described in Japanese Patent Laid-Open No. 2001-350838, members of the health insurance association can browse the receipt information via the Internet.
また、特開2001−175725に記載の「疾病別診療報酬明細書分析システム」では、診療報酬明細書をもとに、疾病別の行為別費用を算出し、医療機関評価等の分析を可能とする。 In addition, the “disease-specific medical fee specification analysis system” disclosed in JP-A-2001-175725 enables the analysis of medical institution evaluations, etc. by calculating the cost for each disease based on the medical fee specification. To do.
また、特開2001−319041に記載の「医療機関向け経営支援システム」では、レセプトデータをベンチマーク手法により分析し、分析結果を表示する。 Further, in the “management support system for medical institutions” described in Japanese Patent Laid-Open No. 2001-319041, the receipt data is analyzed by a benchmark method and the analysis result is displayed.
また、特開2008−112390に記載の「医療機関評価装置および医療機関情報提供システム」では、蓄積した過去の紹介状データに基づき医療機関をポイントで評価して、病名・症状等に応じた医療機関の情報を提供する。 Further, in the “medical institution evaluation apparatus and medical institution information providing system” described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2008-112390, the medical institution is evaluated with points based on the accumulated past referral data, and the medical treatment according to the disease name / symptom etc. Provide institutional information.
しかし、従来の技術では、医療機関の専門性や連携関係が判らず、身近な医療機関を選択することが困難であった。特に、集団検診や人間ドックなどで異常が発見され、職場付近や自宅付近など身近な診療所を受診したい場合に、どこにどのような診療所があるか、その診療所がどの専門病院と連携しているのか、どの程度連携が進んでいるのかが判らないため、身近な診療所を選択しにくい、という課題があった。その結果、診療機会を逸して病状を悪化させてしまい、重症化や合併症併発などで、より多くの医療費がかかってしまうという問題があった。 However, with the conventional technology, it is difficult to select a medical institution that is familiar because the expertise and cooperation of the medical institution are unknown. In particular, when an abnormality is found in a mass screening or a medical checkup and you want to visit a nearby clinic such as the workplace or home, what kind of clinic is located, where the clinic cooperates with which specialty hospital There is a problem that it is difficult to select a nearby clinic because it is not possible to know whether or not the cooperation is progressing. As a result, there has been a problem that the medical opportunity is lost, the medical condition is worsened, and more medical expenses are required due to the seriousness and complications.
本発明の目的は、レセプトデータ等の医療関連データから、診療所や病院等の医療機関間の連携度合いを指標化し、医療機関を効率的に検索できる情報システムを提供することである。 An object of the present invention is to provide an information system that can efficiently search medical institutions by indexing the degree of cooperation between medical institutions such as clinics and hospitals from medical related data such as receipt data.
上記の課題は、被保険者情報と、傷病名と、医療機関情報と、診療日付情報と、医療機関紹介フラグと、が互いに関連づけられたレセプトデータを含む診療報酬明細書の情報が格納されるレセプトデータベースと、入出力端末と、第一の被保険者情報が関連づけられた診療報酬明細書の情報をレセプトデータベースから抽出し、抽出された診療報酬明細書の情報に関連づけられている診療日付情報と傷病名とに基づいて、抽出された診療報酬明細書の情報に含まれているレセプトデータを第一の被保険者が関連づけられた傷病名毎に時系列に並べ替えた傷病名レセプトシーケンスを生成する傷病名レセプトシーケンス生成部と、傷病名レセプトシーケンスに含まれる医療機関紹介フラグに基づいて、第一の被保険者が関連づけられた傷病名毎に第一の医療機関情報から第一の医療機関情報と異なる第二の医療機関情報への第一の被保険者の紹介回数を算出して、紹介回数に基づいて傷病名毎に医療機関の相互関係表を生成する医療機関マトリクス生成部と、傷病名を含むキーワードの入力を受け付け、受け付けた入力に基づいて生成された医療機関の相互関係表を検索し、検索された医療機関の相互関係表に基づいて、紹介回数に基づく複数の医療機関間の連携情報とともに複数の医療機関情報を出力する入出力部と、を備えることを特徴とする医療機関検索システムにより、解決できる。 The above-mentioned problem is stored information of medical remuneration statement including receipt data in which insured person information, injury and illness name, medical institution information, medical treatment date information, and medical institution introduction flag are associated with each other. The medical treatment date information associated with the extracted medical fee statement information is extracted from the medical database of the medical fee statement information associated with the receipt database, the input / output terminal, and the first insured person information. And a disease name receipt sequence in which the receipt data included in the extracted information on the medical remuneration statement is rearranged in time series for each disease name associated with the first insured. Each wound name associated with the first insured based on the wound name / recept sequence generation unit to be generated and the medical institution introduction flag included in the wound name receipt sequence Calculate the number of referrals of the first insured person from the first medical institution information to the second medical institution information different from the first medical institution information. A medical institution matrix generation unit that generates a relation table, and accepts an input of a keyword including a name of a sick and sick, searches a correlation table of the medical institution generated based on the received input, and searches the correlation table of the searched medical institution And a medical institution search system comprising: an input / output unit that outputs a plurality of pieces of medical institution information together with linkage information between a plurality of medical institutions based on the number of introductions.
本発明である医療機関検索システムにより、被保険者は、医療機関を効率的に検索できる。特に、身近な診療所を受診したい場合に、病院との連携関係を簡単に把握できるので、診療所を効率的に選択することができる。 With the medical institution search system according to the present invention, the insured can efficiently search for a medical institution. In particular, when it is desired to visit a nearby medical office, the cooperative relationship with the hospital can be easily grasped, so that the medical office can be selected efficiently.
また、保険者は、被保険者が診療機会を逸することなく医療機関を受診できるので、重症化や合併症併発などによる医療費増加を抑制し、財政状況の健全化が可能となる。 In addition, since the insured can visit the medical institution without losing the medical opportunity, the insurer can suppress the increase in medical expenses due to the seriousness and complications, and the financial situation can be improved.
図1に、本発明の実施例である医療機関検索システムの構成図を示す。本システムは、データサーバ100と、入出力端末120と、ネットワーク140と、で構成される。
FIG. 1 shows a block diagram of a medical institution search system that is an embodiment of the present invention. This system includes a data server 100, an input /
本実施例では、前記入出力端末120は、キーボードやマウスなどの入力部とディスプレイなどの出力部と前記データサーバ100などと通信する通信部とを有する1つまたは複数のパーソナルコンピュータを利用する。また、入力部と出力部と通信部とを有するPDA、PHS、携帯電話、など可搬型端末も利用できる。
In the present embodiment, the input /
前記入出力端末120の利用者(以下ユーザとする)の例として、企業健康保険組合などの保険者が提供する保険に加入する被保険者(組合員)、もしくは被保険者が扶養している被扶養者(組合員の家族、具体的には配偶者、子供、父母など)を想定しているが、それに限定される物ではない。ユーザは、前記入出力端末120を操作し、本実施例で示されるシステムを用いて、医療機関検索を実施する。
As an example of a user (hereinafter referred to as a user) of the input /
前記データサーバ100は、制御部101と、メモリ102と、通信部103と、傷病名レセプトシーケンス生成部104と、医療機関マトリクス生成部105と、医療機関検索部106と、出力部107と、ユーザ情報データベース110と、レセプトデータベース111と、医療機関データベース112と、階層化傷病名データベース113と、で構成される。制御部101と、メモリ102と、通信部103と、傷病名レセプトシーケンス生成部104と、医療機関マトリクス生成部105と、医療機関検索部106は、プログラムに含められ、制御部101によって、読みだされることも出来る。
The data server 100 includes a
前記ネットワーク140は、前記データサーバ100と、前記入出力端末120と、が接続されている。前記データサーバ100は、前記ネットワーク140を介して、前記入出力端末120と、通信を行う。
The network 140 is connected to the data server 100 and the input /
前記ネットワーク140は、インターネットを想定しているが、携帯電話通信網、広域無線通信網、社内イントラネットなど、他のネットワークを利用することもできる。 The network 140 is assumed to be the Internet, but other networks such as a cellular phone communication network, a wide area wireless communication network, and an in-house intranet can also be used.
本システムはハードウエア構成として記載されているが、本システムの機能の一部をソフトウエアで構成することもできる。 Although this system is described as a hardware configuration, some of the functions of this system can also be configured by software.
図2に、前記ユーザ情報データベース110の例200を示す。前記データベース例200は、ユーザの個人情報等を管理するユーザ個人情報テーブル210で構成される。 FIG. 2 shows an example 200 of the user information database 110. The database example 200 includes a user personal information table 210 that manages user personal information and the like.
前記ユーザ個人情報テーブル210は、ユーザを識別するユーザIDを格納するユーザIDフィールド211と、ユーザがシステム利用時にユーザ認証を行うときに使用するユーザパスワードを格納するパスワードフィールド212と、氏名や自宅住所、職場住所等の個人情報を格納する個人情報フィールド213と、で構成される。 The user personal information table 210 includes a user ID field 211 for storing a user ID for identifying a user, a password field 212 for storing a user password used when the user performs user authentication when using the system, a name and a home address. And a personal information field 213 for storing personal information such as a work address.
例えば、前記テーブル例210のユーザ個人情報レコードの例210Aでは、ユーザID「user0001」、氏名「○田△之」、自宅住所「茨城県日立市…」、職場住所「東京都国分寺市…」のユーザが登録されていることを示している。 For example, in the example 210A of the user personal information record in the table example 210, the user ID “user0001”, the name “Akiyuki Oda”, the home address “Hitachi City, Ibaraki Prefecture”, and the workplace address “Kokubunji City, Tokyo…” Indicates that the user is registered.
図3に、前記レセプトデータベースの例300を示す。前記データベース例300は、診療報酬明細書(レセプト)を管理するレセプトデータテーブル310と、で構成される。 FIG. 3 shows an example 300 of the receipt database. The example database 300 is composed of a receipt data table 310 for managing a medical fee description (receipt).
レセプトは、被保険者もしくは被保険者が扶養する被扶養者が、医療機関を受診した場合に、医療機関から診療月毎に発行され、保険者に提供される。レセプトには、被保険者を識別する被保険者記号、被保険者番号、診療月、1つ以上の傷病名、処置や投薬等の診療行為情報、等が記載されている。 The receipt is issued from the medical institution every medical month and provided to the insurer when the insured person or the dependent who is supported by the insured person visits the medical institution. The receipt includes an insured symbol for identifying the insured person, an insured person number, a medical care month, one or more names of injuries, medical treatment information such as treatment and medication, and the like.
前記レセプトデータテーブル310は、レセプトを識別するレセプトIDを格納するレセプトIDフィールド311と、被保険者を識別する被保険者IDを格納する被保険者IDフィールド312と、診療月を格納する診療月フィールド313と、医療機関を識別する医療機関IDと医療機関名称を格納する医療機関フィールド314と、1つ以上の傷病名を格納する傷病名フィールド315と、で構成される。また、診療情報提供料等、他の医療機関への紹介(例えば、診療所から病院への紹介)や逆紹介(例えば、病院から診療所への紹介)等の連携時に算定する診療行為の有無を格納する紹介フラグフィールド316と、日付情報を格納するフィールド317と、で構成される。
The receipt data table 310 includes a
例えば、レセプトID「0123456789」で識別されるレセプトデータの例310Aでは、被保険者ID「20090401」の被保険者が2010年4月に、医療機関ID「01010001」の医療機関「b診療所」で、糖尿病の診療を行ったことがわかる。また、他の医療機関への紹介のため、「診療情報提供料」を算定していることがわかる。
本実施例では、他の医療機関への紹介や逆紹介の有無を、診療報酬明細書(レセプト)に記載される「診療情報提供料」の有無をもとに判定しているが、診療報酬改定等により紹介/逆紹介に関する診療報酬の改定が行われた場合は、紹介/逆紹介に関する診療報酬に該当する情報を用いて判定することもできる。また、紹介/逆紹介の有無に応じてレセプトに記載される他の情報を用いることもできる。
For example, in the example 310A of the receipt data identified by the receipt ID “01234456789”, the insured person with the insured person ID “20090401” is the medical institution “b clinic” with the medical institution ID “01010001” in April 2010. It turns out that I have been diagnosed with diabetes. In addition, it is understood that the “medical information provision fee” is calculated for introduction to other medical institutions.
In this example, the presence or absence of referral to another medical institution or reverse referral is determined based on the presence or absence of the “medical information provision fee” described in the medical fee remuneration statement (receipt). When the medical fee related to the referral / reverse introduction is revised due to the revision or the like, it can also be determined using information corresponding to the medical fee related to the referral / reverse introduction. Also, other information described in the receipt can be used depending on the presence / absence of introduction / reverse introduction.
被保険者IDは、被保険者を識別する被保険者記号及び被保険者番号を利用することもできる。また、被保険者IDは、被保険者記号及び被保険者番号に、本人家族区分、性別、生年月日、氏名等、他の個人情報を組み合わせて利用することもできる。 The insured person ID can use an insured person symbol for identifying the insured person and an insured person number. Further, the insured person ID can be used by combining the insured person symbol and the insured person number with other personal information such as the family classification, sex, date of birth, and name.
図4に、前記医療機関データベースの例400を示す。前記データベース例400は、医療機関の情報として、診療所の情報を管理する診療所マスタテーブル410と、病院の情報を管理する病院マスタテーブル420と、で構成される。 FIG. 4 shows an example 400 of the medical institution database. The database example 400 includes, as medical institution information, a clinic master table 410 that manages clinic information, and a hospital master table 420 that manages hospital information.
前記診療所マスタテーブル410は、医療機関を識別する医療機関IDを格納するフィールド411と、医療機関名称を格納するフィールド412と、医療機関の住所情報を格納するフィールド413と、医療機関の座標(緯度経度)情報を格納するフィールド414と、診療日時や連絡先等の基本情報を格納するフィールド415と、で構成される。
The clinic master table 410 includes a
例えば、医療機関ID「01010001」で識別される医療機関(診療所)「a診療所」は、住所「東京都国分寺市日吉町4−1−2」で、緯度経度の座標では「緯度:35.708079、経度:139.463772」であることがわかる。また、診療日時が月曜から金曜が9時から19時、土日や祝日は休診日であることがわかる。 For example, the medical institution (clinic) “a clinic” identified by the medical institution ID “01010001” is the address “4-1-2 Hiyoshicho, Kokubunji, Tokyo”, and the latitude / longitude coordinates are “latitude: 35”. .708079, longitude: 139.446372 ”. It can also be seen that the medical treatment date is Monday through Friday from 9:00 to 19:00, and Saturdays, Sundays, and holidays are closed days.
前記病院マスタテーブル420は、医療機関を識別する医療機関IDを格納するフィールド421と、医療機関名称を格納するフィールド422と、医療機関の住所情報を格納するフィールド423と、医療機関の座標(緯度経度)情報を格納するフィールド424と、診療日時や連絡先等の基本情報を格納するフィールド425と、で構成される。 The hospital master table 420 includes a field 421 for storing a medical institution ID for identifying a medical institution, a field 422 for storing the name of the medical institution, a field 423 for storing address information of the medical institution, and coordinates (latitude of the medical institution). Longitude) field 424 for storing information, and field 425 for storing basic information such as medical date and time and contact information.
例えば、医療機関ID「02000124」で識別される医療機関(病院)「A病院」は、住所「東京都国分寺市西恋ヶ窪3−8−1」で、緯度経度の座標では「緯度:35.702753、経度:139.463904」であることがわかる。 For example, the medical institution (hospital) “A hospital” identified by the medical institution ID “02000124” is an address “3-8-1 Nishikoigakubo, Kokubunji-shi, Tokyo”, and the latitude / longitude coordinates are “latitude: 35.702753”. , Longitude: 139.4463904 ".
図5に、前記階層化傷病名データベースの例500を示す。前記データベース例500は、検索時に用いられる疾患名毎に階層化された傷病名データを格納する階層化傷病名データテーブル510で構成される。前記階層化傷病名データテーブル510は、検索時に用いられる疾患名を格納するフィールド511と、レセプトに記載される傷病名や傷病名コードを疾患名に対応して階層化して格納するフィールド512と、で構成される。
FIG. 5 shows an example 500 of the hierarchical disease name database. The database example 500 includes a hierarchical disease name data table 510 that stores injury name data hierarchized for each disease name used in the search. The hierarchized wound name data table 510 stores a field 511 for storing a disease name used at the time of searching, a
ここでは、「疾患名」をユーザが選択するときの疾患や病気の名称、「傷病名」「傷病名コード」をそれぞれレセプトに記載される「傷病名」「傷病名コード」とする。 Here, the name of the disease or illness when the user selects the “disease name”, and the “wound and disease name” and “wound and disease name code” are the “wound and disease name” and “wound and disease name code” described in the receipt, respectively.
前記テーブル例510では、疾患名「糖尿病」に階層化された傷病名として、レセプトに記載される傷病名「糖尿病」「2型糖尿病」「糖尿病性腎症」等が対応付けられて格納されている。
In the table example 510, wound names “diabetes”, “
図6に、前記メモリ102の例600を示す。前記メモリ102には、疾患名毎の医療機関の相互関係表(医療機関マトリクス)が記憶される。 FIG. 6 shows an example 600 of the memory 102. The memory 102 stores a medical institution correlation table (medical institution matrix) for each disease name.
前記メモリの例600では、医療機関マトリクスの例として、疾患名「糖尿病」に関する医療機関マトリクスの例610が記憶されている。医療機関マトリクスの例610は、医療機関間の相互の連携関係の情報を格納する連携度フィールド611と、レセプトデータから算出された医療機関の統計データを格納する統計データフィールド612と、で構成される。
In the memory example 600, a medical institution matrix example 610 relating to the disease name “diabetes” is stored as an example of the medical institution matrix. The medical institution matrix example 610 includes a cooperation degree field 611 that stores information on mutual cooperation between medical institutions, and a
例えば、医療機関マトリクスの例611では、「b診療所」から「A病院」に7回紹介している(連携度データ611bA)、逆に「A病院」から「b診療所」に2回逆紹介している(連携度データ611Ab)、という連携関係情報が記憶されていることがわかる。また、「a診療所」は、130人の被保険者(患者)が来院している、ということを示している。 For example, in the example 611 of the medical institution matrix, “b clinic” introduces to “A hospital” seven times (cooperation degree data 611bA), conversely, “A hospital” reverses twice to “b clinic”. It can be seen that the cooperative relationship information that is introduced (cooperation degree data 611Ab) is stored. In addition, “a clinic” indicates that 130 insured persons (patients) are visiting the hospital.
前記統計データフィールド612には、被保険者(患者)の人数の他、患者の平均年齢など、レセプトデータを利用して算出できる他の統計データを記憶することもできる。
In the
次に、本システムの動作を、フローチャートを用いて説明する。 Next, the operation of this system will be described using a flowchart.
図7に、前記データサーバ100の医療機関マトリクス生成時の動作を表すフローチャートを示す。まず、前記制御部101は、前記階層化傷病名データベース113から階層化傷病名データテーブル510を読み出すステップ701を実行する。
FIG. 7 is a flowchart showing the operation of the data server 100 when generating a medical institution matrix. First, the
次に、前記制御部101は、前記ステップ701で読み出した前記マスタテーブル510の疾患名について、疾患名毎に処理を繰り返すステップ702を実行する。本実施例では、疾患名が「糖尿病」の場合を例として説明する。
Next, the
次に、前記制御部101は、前記レセプトデータベース111から、疾患名が「糖尿病」に対応する傷病名が前記傷病名フィールド315に記載されたレセプトデータを抽出して読み出すステップ703を実行する。
Next, the
例えば、前記レセプトデータベース111の場合、傷病名フィールド315に疾患名「糖尿病」に該当する傷病名「糖尿病」「糖尿病性腎症」を含むレセプトデータ310A、310B、310C、310Dが抽出されることになる。
For example, in the case of the receipt database 111, the
次に、前記制御部101は、前記ステップ703で読み出したレセプトデータをもとに、医療機関毎の被保険者数を「患者数」として、統計データを算出するステップ704を実行する。
Next, the
次に、前記制御部101は、前記傷病名レセプトシーケンス生成部104を起動し、前記ステップ703で読み出したレセプトデータをもとに、同一被保険者毎に、レセプトデータを抽出し、診療日付情報をもとに時系列に並べ替えた傷病名レセプトシーケンスを生成するステップ705を実行する。
Next, the
図9に、被保険者ID「20090401」の被保険者の傷病名レセプトシーケンスを生成するときの概念図を示す。被保険者ID「20090401」のレセプトデータは、疾患名「糖尿病」に関して、2010年4月に「b診療所」、2010年5月に「A病院」、2010年6月に「b診療所」を受診したことを示している。これを時系列に並べると「b診療所」と「A病院」と医療機関間を相互に利用している関係がわかる。 FIG. 9 shows a conceptual diagram when generating an injury / injury name receipt sequence for the insured with the insured ID “20090401”. The receipt data of the insured ID “20090401” is “b clinic” in April 2010, “A hospital” in May 2010, and “b clinic” in June 2010 regarding the disease name “diabetes”. Indicates that she has visited. If this is arranged in time series, the relationship between “b clinic”, “A hospital” and the medical institution can be understood.
ここで、レセプトデータ310Aの紹介フラグ316が「1」、すなわち診療行為「診療情報提供料」が算定されているため、b診療所からA病院への紹介、すなわち連携関係があることがわかる。一方、レセプトデータ310Bの紹介フラグ316も「1」であるため、A病院からb診療所への逆紹介、すなわち連携関係があることがわかる。 このように、傷病名毎に、同一被保険者についてレセプトを並べ替えた傷病名レセプトシーケンスを用いることで、医療機関間の連携関係を簡易に表現することができる。
Here, since the
以上の処理を、被保険者IDの人数分繰り返し、複数の傷病名レセプトシーケンスを生成する。 The above process is repeated for the number of insured IDs to generate a plurality of wound name receipt sequences.
次に、前記制御部101は、前記医療機関マトリクス生成部105を起動し、前記ステップ705で生成した複数の傷病名レセプトシーケンスをもとに、医療機関間の相互の連携関係を示す一覧表(医療機関マトリクス)を生成するステップ706を実施する。
Next, the
図9の場合、図中の矢印901や903のように、b診療所からA病院への紹介があった場合に、b診療所からA病院への連携関係に対応する紹介連携度フィールド(611bA)に1を加算する。また、図中の矢印902のように、A病院からb診療所への逆紹介があった場合に、A病院からb診療所への連携関係に対応する逆紹介連携度フィールド(611Ab)に1を加算する。 以上の処理を、複数の傷病名レセプトシーケンスの個数分繰り返し、糖尿病に関する医療機関マトリクスを生成する。
In the case of FIG. 9, when there is an introduction from b clinic to A hospital as indicated by
同様に、他の疾患名についても、傷病名レセプトシーケンスを生成し、医療機関マトリクスを生成する。 Similarly, for other disease names, a wound name receipt sequence is generated, and a medical institution matrix is generated.
このように傷病名レセプトシーケンスを用いて医療機関マトリクスを生成することで、医療機関間の相互の連携関係を簡易に表現することができる。 As described above, by generating the medical institution matrix using the wound name receipt sequence, it is possible to easily express the mutual relationship between the medical institutions.
紹介連携度の算出は、紹介のみで逆紹介がない場合を除外して算出することもできる。すなわち、図9の場合、図中の矢印901のみの場合は紹介連携度として加算せず、902までの場合に、b診療所からA病院への連携関係に対応する紹介連携度フィールド(611bA)に1を加算する。
The degree of referral cooperation can also be calculated by excluding the case where there is only a referral and no reverse referral. That is, in the case of FIG. 9, in the case of only the
これにより、紹介/逆紹介という医療機関間の相互の連携関係を明確に表現することができる。 Thereby, it is possible to clearly express the mutual cooperation relationship between medical institutions called introduction / reverse introduction.
次に、前記制御部101は、前記ステップ706で生成した医療機関マトリクスと、前記ステップ704で算出した統計データを前記メモリ102に格納するステップ707を実行する。
Next, the
これにより、前記メモリ102の例600が記憶されることになる。 Thus, the example 600 of the memory 102 is stored.
図8に、前記データサーバ100のユーザ利用時の動作を表すフローチャートを示す。まず、前記制御部101は、ユーザ情報等の入力を受付、前記ユーザ個人情報テーブル210のユーザIDとパスワードを用いてユーザ認証を行うステップ801を実行する。
FIG. 8 is a flowchart showing the operation of the data server 100 when used by the user. First, the
前記ステップ801で、ユーザが認証されると、次に制御部101は、検索条件を入力させるステップ802を実行する。
If the user is authenticated in
図11に、前記ステップ802で、ユーザが検索条件を入力するときの前記入出力端末120の画面例1000を示す。本画面例1000は、前記ステップ801で認証されたユーザに関する氏名等の個人情報を表示する個人情報表示エリア1010と、疾患名選択エリア1020と、検索地域選択エリア1030と、検索ボタン1040と、検索した医療機関情報を表示する医療機関情報表示エリア1050と、で構成される。
FIG. 11 shows an
例えば、ユーザが特定健診等で血糖値に異常があり受診勧奨をされたときに、糖尿病に関する医療機関を職場付近3km圏内で検索したい場合、前記疾患名選択エリア1020のプルダウンメニューから「糖尿病」を選択し、検索地域選択エリア1030から「職場付近」を選択、検索圏選択ボックス1035で「3km圏内」を選択する。
For example, when a user has an abnormal blood glucose level at a specific medical examination or the like and is recommended to receive a medical checkup, if he / she wants to search for a medical institution related to diabetes within a 3 km area near the workplace, “Diabetes” is selected from the pull-down menu in the disease
ここで、ユーザが前記検索ボタン1040を押すと、前記制御部101は、前記医療機関検索部106を起動し、前記ステップ802で入力された検索条件をもとに、医療機関を検索するステップ803を実行する。
Here, when the user presses the search button 1040, the
図11に、前記ステップ803実行後の前記入出力端末120の画面例1200を示す。まず、検索条件として「職場付近」が選択されたため、前記ユーザ個人情報フィールド213の「職場住所」に格納された住所情報をもとに、前記医療機関情報表示エリア1050に、住所情報の地点を中心点とした地域の地図を表示する。次に、住所情報から座標(緯度経度)を算出し、前記診療所マスタ410の座標フィールド414の座標(緯度経度)情報をもとに、検索圏選択ボックス1035で入力された検索圏内(本実施例では3km圏内)の診療所を抽出する。
FIG. 11 shows a screen example 1200 of the input /
次に、抽出された診療所の住所フィールド423の住所情報をもとに、前記医療機関情報表示エリア1050の地図上に、住所情報に対応した位置に表示する。本実施例では、「a診療所」「b診療所」「c診療所」が抽出されており、それぞれ「a」「b」「c」と表示されている。このとき、医療機関マトリクスに記憶された人数情報をもとに、大きさを変えて表示することが出来る。
Next, on the map of the medical institution
次に、検索条件で選択された疾患名に関する医療機関マトリクスを、前記メモリ600から読み出し、抽出された診療所との連携関係情報が記憶されている病院を抽出する。前記医療機関マトリクスの例611では、「c診療所」は「B病院」と「C病院」とを抽出することになる。
Next, the medical institution matrix relating to the disease name selected by the search condition is read from the
次に、抽出された病院について、前記病院マスタ420の住所フィールド423の住所情報をもとに、前記検索結果表示エリア1050の地図上に、住所情報に対応した位置に表示する。検索圏内から距離が離れすぎている等、前記検索結果表示エリア1050の表示エリアに表示しきれないほど距離のある病院の場合は、中心点から同じ方角で、表示エリアの一番外側に表示することもできる。本実施例では、B病院のように表示することもできる。
Next, the extracted hospital is displayed at a position corresponding to the address information on the map of the search
次に、医療機関マトリクスの相互関係をもとに、医療機関間の連携度合いを、線と矢印等を用いて表示する。例えば、a診療所からA病院に紹介があり、A病院からa診療所に逆紹介がない場合は、a診療所からA病院に向けて一方向の矢印を表示する。また、例えば、b診療所からA病院に紹介があり、A病院からb診療所に逆紹介がある場合は、b診療所とA病院とに双方向の矢印を表示する。 Next, based on the mutual relationship of the medical institution matrix, the degree of cooperation between the medical institutions is displayed using lines and arrows. For example, when there is an introduction from A clinic to A hospital and there is no reverse introduction from A hospital to a clinic, a one-way arrow is displayed from a clinic to A hospital. Also, for example, when there is an introduction from hospital b to clinic A and there is a reverse introduction from hospital A to clinic b, a bidirectional arrow is displayed between clinic b and hospital A.
これにより、ユーザは、医療機関間の連携関係を視覚的に把握できるので、医療機関の検索をより効率的に支援できる。 Thereby, since the user can visually grasp the cooperative relationship between the medical institutions, it is possible to more efficiently support the search for the medical institutions.
また、矢印の太さは、医療機関間の連携度合いの指標である総合連携度に応じて変えて表示するようにしてもよい。 Further, the thickness of the arrow may be changed and displayed according to the total cooperation degree which is an index of the cooperation degree between medical institutions.
例えば、総合連携度を、診療所と病院間の紹介/逆紹介の合計人数として算出する場合、矢印の太さは、10人未満であれば「1ポイント」、10人以上50人未満であれば「2ポイント」、50人以上であれば「3ポイント」として表示する。また、矢印以外の表現を用いることも出来る。 For example, when calculating the total cooperation level as the total number of referrals / reverse referrals between clinics and hospitals, the thickness of the arrow should be “1 point” if it is less than 10 people, or 10 or more and less than 50 people. For example, “2 points” is displayed, and “50 points” is displayed as “3 points”. Also, expressions other than arrows can be used.
これにより、ユーザは、医療機関間の連携度合いを視覚的に把握できるので、医療機関の検索をより効率的に支援できる。 Thereby, since the user can visually grasp the degree of cooperation between medical institutions, it is possible to more efficiently support the search for medical institutions.
次に、前記制御部101は、前記ステップ803で生成した画面を前記入出力端末120に出力するステップ804を実行する。
Next, the
以上の処理により、図1に示す前記入出力端末120の画面例が表示される。
With the above processing, the screen example of the input /
ユーザが、医療機関をクリックすると、医療機関の基本情報や統計データが表示される。例えば、a診療所をクリックした場合、前記医療機関データベース400を検索し、a診療所に関する基本情報を抽出して表示する。また、前記メモリ600に記憶された医療機関マトリクスを検索し、a診療所に関する人数情報等の統計データを抽出し、患者数などとして表示される。
When the user clicks on a medical institution, basic information and statistical data of the medical institution are displayed. For example, when a clinic is clicked, the
これにより、受診したい医療機関の基本情報や統計データを簡単に参照できるので、医療機関の検索をより効率的に支援できる。 This makes it possible to easily refer to the basic information and statistical data of the medical institution that wants to consult, so that the search for the medical institution can be more efficiently supported.
以上、本発明である医療機関検索システムにより、被保険者は、健診受診後に異常と判定された疾患に関する医療機関を簡単に検索でき、迅速かつ適切に治療を受けられる。また、被保険者は、職場付近や自宅付近などの身近な診療所を受診したい場合に、病院との連携関係を簡単に把握できるので、診療所を効率的に選択することができる。 As described above, the medical institution search system according to the present invention allows an insured person to easily search for a medical institution related to a disease determined to be abnormal after receiving a medical examination, and to receive treatment promptly and appropriately. In addition, the insured can easily grasp the cooperative relationship with the hospital when he / she wants to visit a nearby clinic such as the workplace or the home, so the clinic can be selected efficiently.
また、保険者は、被保険者が診療機会を逸することなく医療機関を受診できるので、健診機関での早期発見から医療機関での早期治療へ円滑に進めるとともに、重症化や合併症併発などによる医療費増加を抑制し、財政状況の健全化が可能となる。 Insurers can also go to a medical institution without losing the opportunity for medical care, so they can smoothly move from early detection at a medical examination institution to early treatment at a medical institution, as well as complications of severity and complications. It is possible to control the increase in medical expenses due to such factors as sound financial conditions.
図11に、前記医療機関情報表示エリア1050に、優先項目を選択して医療機関情報を表示するときの前記入出力端末120の画面例1100を示す。画面例1100では、ユーザが医療機関を選択するときに優先したい項目を選択する優先項目選択ボックス1110が表示される。例えば、前記ボックス1110で、「連携優先」が選択された場合は、総合連携度の最も高い「c診療所」が強調表示される。本実施例では、強調表示として、輪郭を太く表示しているが、色を変える、点滅する、大きさが変わって点滅する、立体表示される等、他の強調表示方法を用いてもよい。
FIG. 11 shows a screen example 1100 of the input /
これにより、ユーザは、優先したい項目に応じて医療機関を簡単に選択できるので、医療機関の検索をより効率的に支援できる。 Thereby, since the user can easily select a medical institution according to an item to be prioritized, the search for the medical institution can be supported more efficiently.
図12に、前記医療機関情報表示エリア1050に、優先項目毎に医療機関情報を一覧形式で表示するときの前記入出力端末120の画面例1200を示す。画面例1200では、選択できる優先項目毎に、医療機関が順番に表示されている。
FIG. 12 shows a screen example 1200 of the input /
これにより、ユーザは、優先したい項目を選択することなく医療機関を簡単に選択できるので、医療機関の検索をより効率的に支援できる。 Thereby, since the user can easily select a medical institution without selecting an item to be prioritized, the search for the medical institution can be more efficiently supported.
100 データサーバ
101 制御部
102 メモリ
103 通信部
104 傷病名レセプトシーケンス生成部
105 医療機関マトリクス生成部
106 医療機関検索部
107 出力部
110 ユーザ情報データベース
111 レセプトデータベース
112 医療機関データベース
113 階層化傷病名データベース
120 入出力端末
140 ネットワーク
200 ユーザ情報データベースの例
210 ユーザ個人情報テーブル
300 レセプトデータベースの例
310 レセプトデータテーブル
400 医療機関データベースの例
410 診療所マスタテーブル
420 病院マスタテーブル
500 階層化傷病名データベースの例
510 階層化傷病名データテーブル
600 メモリの例
610 医療機関マトリクスの例
900 傷病名レセプトシーケンスの概念図
DESCRIPTION OF SYMBOLS 100
Claims (7)
入出力端末と、
第一の被保険者情報が関連づけられた診療報酬明細書の情報を前記レセプトデータベースから抽出し、前記抽出された診療報酬明細書の情報に関連づけられている診療日付情報と傷病名とに基づいて、前記抽出された診療報酬明細書の情報に含まれているレセプトデータを前記第一の被保険者が関連づけられた傷病名毎に時系列に並べ替えた傷病名レセプトシーケンスを生成する傷病名レセプトシーケンス生成部と、
前記傷病名レセプトシーケンスに含まれる医療機関紹介フラグに基づいて、前記第一の被保険者が関連づけられた傷病名毎に第一の医療機関情報から前記第一の医療機関情報と異なる第二の医療機関情報への前記第一の被保険者の紹介回数を算出して、前記紹介回数に基づいて傷病名毎に医療機関の相互関係表を生成する医療機関マトリクス生成部と、
傷病名を含むキーワードの入力を受け付け、前記受け付けた入力に基づいて前記生成された医療機関の相互関係表を検索し、前記検索された医療機関の相互関係表に基づいて、前記紹介回数に基づく複数の医療機関間の連携情報とともに複数の医療機関情報を出力する入出力部と、
を備えることを特徴とする医療機関検索システム。 A receipt database that stores information on medical remuneration statements including receipt data in which insured information, injury and illness name, medical institution information, medical treatment date information, and medical institution introduction flag are associated with each other;
An input / output terminal;
Based on the medical treatment date information and injury / illness name associated with the extracted medical fee description information, the information of the medical fee specification associated with the first insured person information is extracted from the receipt database. Injury / sickness name receipt for generating a wound / sickness name receipt sequence in which the receipt data included in the extracted medical remuneration statement information is rearranged in time series for each wound / sickness name associated with the first insured person A sequence generator;
Based on a medical institution introduction flag included in the injury / injury name receipt sequence, a second different from the first medical institution information from the first medical institution information for each injury / illness name associated with the first insured person. Calculating the number of referrals of the first insured person to medical institution information, and generating a medical institution matrix generation unit for each injury name based on the number of referrals;
Accepts an input of a keyword including a name of a sickness, searches a correlation table of the generated medical institution based on the received input, and based on the number of introductions based on the interrelation table of the searched medical institution An input / output unit for outputting a plurality of medical institution information together with linkage information between a plurality of medical institutions;
A medical institution search system comprising:
前記医療機関情報は、前記医療機関の識別子を含み、
前記医療機関の識別子と、前記医療機関の識別子で識別される医療機関の住所情報と、を格納する医療機関データベースをさらに有し、
前記入出力部は、前記複数の医療機関情報を出力する際に、前記医療機関データベースから前記出力される医療機関の識別子に基づいて住所情報を抽出し、前記抽出された住所情報に基づいて前記出力される医療機関情報を出力すること
を特徴とする医療機関検索システム。 The medical institution search system according to claim 1,
The medical institution information includes an identifier of the medical institution,
A medical institution database storing the identifier of the medical institution and address information of the medical institution identified by the identifier of the medical institution;
The input / output unit extracts address information based on the identifier of the output medical institution from the medical institution database when outputting the plurality of medical institution information, and based on the extracted address information A medical institution search system that outputs medical institution information to be output.
さらに被保険者情報を、被保険者の識別子と前記被保険者の住所位置情報と前記被保険者の職場位置情報と関連づけて格納するユーザ情報データベースを有し、
前記入出力部は、検索地域と検索圏とを選択する入力を受け付け、前記受け付けた検索地域に対応する住所位置情報又は/及び職場位置情報を前記ユーザ情報データベースから抽出し、前記出力される医療機関情報のうち、前記抽出した住所位置情報又は/及び職場位置情報から前記受け付けた検索圏の範囲内に位置する医療機関情報を出力すること
を特徴とする医療機関検索システム。 The medical institution search system according to claim 1,
In addition, the user information database for storing the insured person information in association with the insured person identifier, the insured person address position information and the insured person work position information,
The input / output unit receives an input for selecting a search area and a search area, extracts address position information or / and workplace position information corresponding to the received search area from the user information database, and outputs the medical data A medical institution search system that outputs medical institution information located within the range of the accepted search area from the extracted address position information and / or workplace position information among the institution information.
疾患名と前記疾患名に属する傷病名とを互いに関連づけた階層化傷病名データを格納する階層化傷病名データベースをさらに有し、
前記傷病名レセプトシーケンス生成部は、前記階層化傷病名データベースから、前記抽出された診療報酬明細書の情報に関連付けられている傷病名に対応する疾患名を検索し、前記検索された疾患名に関連付けられた傷病名を抽出し、前記抽出された診療報酬明細書の情報に関連づけられている診療日付情報と前記抽出された傷病名とに基づいてレセプトデータを抽出し、前記抽出された診療報酬明細書の情報に関連付けられている傷病名毎に、前記抽出されたレセプトデータを時系列に並べ替えた傷病名レセプトシーケンスを生成することを特徴とする医療機関検索システム。 The medical institution search system according to claim 1,
Further comprising a hierarchical wound disease name database storing hierarchical wound disease name data in which disease names and wound names belonging to the disease names are associated with each other;
The wound name / recept sequence generation unit searches a disease name corresponding to the wound name associated with the extracted medical fee description information from the hierarchical wound disease name database, and sets the searched disease name An associated wound name is extracted, and receipt data is extracted based on the medical date information and the extracted wound name associated with the extracted medical fee description information, and the extracted medical fee is extracted. A medical institution search system characterized by generating a wound / disease name receipt sequence obtained by rearranging the extracted receipt data in time series for each wound / disease name associated with information in the specification.
前記医療機関マトリクス生成部は、前記医療機関の相互関係表を生成する際に、前記レセプトデータベースから、前記医療機関に関連づけられた被保険者情報に基づいて統計情報を生成して前記医療機関の相互関係表に加え、
前記入出力部は、前記複数の医療機関情報を出力する際に、前記複数の医療機関情報に基づいて前記統計情報も加えて出力すること
を特徴とする医療機関検索システム。 The medical institution search system according to claim 1,
The medical institution matrix generation unit generates statistical information based on insured information associated with the medical institution from the receipt database when generating the interrelation table of the medical institution, and In addition to the interrelation table,
The input / output unit outputs the statistical information based on the plurality of medical institution information when outputting the plurality of medical institution information.
前記入出力部は、前記出力する複数の医療機関情報の優先順位の入力を受付け、前記受け付けた優先順位に従って、前記出力する複数の医療機関情報の表示方法を異ならせることを特徴とする医療機関検索システム。 The medical institution search system according to claim 1,
The input / output unit receives an input of a priority order of the plurality of medical institution information to be output, and changes a display method of the plurality of medical institution information to be output according to the received priority order. Search system.
第一の被保険者情報が関連づけられた診療報酬明細書の情報を前記レセプトデータベースから抽出し、前記抽出された診療報酬明細書の情報に関連づけられている診療日付情報と傷病名とに基づいて、前記抽出された診療報酬明細書の情報に含まれているレセプトデータを前記第一の被保険者が関連づけられた傷病名毎に時系列に並べ替えた傷病名レセプトシーケンスを傷病名レセプトシーケンス生成部によって生成する工程と、
前記傷病名レセプトシーケンスに含まれる医療機関紹介フラグに基づいて、前記第一の被保険者が関連づけられた傷病名毎に第一の医療機関情報から前記第一の医療機関情報と異なる第二の医療機関情報への前記第一の被保険者の紹介回数を算出して、前記紹介回数に基づいて傷病名毎に医療機関の相互関係表を医療機関マトリクス生成部によって生成する工程と、
傷病名を含むキーワードの入力を受け付け、前記受け付けた入力に基づいて前記生成された医療機関の相互関係表を検索し、前記検索された医療機関の相互関係表に基づいて、前記紹介回数に基づく複数の医療機関間の連携情報とともに複数の医療機関情報を入出力部によって出力する工程と、
を有することを特徴とする医療機関検索方法。 Receipt database and input terminal for storing information on medical remuneration statement including receipt data in which insured person information, injury and illness name, medical institution information, medical treatment date information, and medical institution introduction flag are associated with each other And a medical institution search method using the medical institution information extracted from the receipt database and associated with the extracted information on the medical remuneration statement. Based on the medical treatment date information and the name of the sick and sick, the receipt data included in the extracted information of the medical fee description is rearranged in time series for each sick and sick name associated with the first insured person A wound name / recept name sequence generated by the wound name / recept sequence generation unit;
Based on a medical institution introduction flag included in the injury / injury name receipt sequence, a second different from the first medical institution information from the first medical institution information for each injury / illness name associated with the first insured person. Calculating the number of referrals of the first insured person to medical institution information, and generating a medical institution correlation table for each wound name based on the number of referrals by a medical institution matrix generation unit;
Accepts an input of a keyword including a name of a sickness, searches a correlation table of the generated medical institution based on the received input, and based on the number of introductions based on the interrelation table of the searched medical institution Outputting a plurality of medical institution information together with linkage information between a plurality of medical institutions by an input / output unit;
The medical institution search method characterized by having.
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