JP2014013548A - レセプト分析システムおよび分析方法 - Google Patents

Abstract

【課題】傷病のレセプトから特定の患者についてのアクティブ／ノンアクティブな傷病名を識別するシステム、装置および方法を提供する。
【解決手段】レセプト分析システムは、第１の期間を含む第１のＤＢから特定の患者のデータを読み出す手段と、読み出された第１の期間に基づいて特定の患者についての関連付けデータを第２のＤＢから読み出す手段であって、当該関連付けデータは、所定の年月のレセプトから生成される特定の患者の識別子、傷病の情報、医薬品の情報および診療行為の情報を含む、手段と、読み出された関連付けデータに含まれる傷病の情報と、傷病名ＤＢとを比較し、一致する傷病の情報からアクティブな傷病名を特定する手段と、特定の患者についての全てのデータを第２のＤＢから読み出す手段と、読み出された全てのデータと、アクティブな傷病名であると特定された傷病の情報とを比較し、一致しない傷病の情報からノンアクティブな傷病名を特定する手段と、を備える。
【選択図】図１０

Description

本発明は、レセプト分析システムおよび分析方法に関する。より詳細に言えば、本発明は、レセプトに記載された医薬品および診療行為を傷病名に関連付けて記憶しているデータベースから、所定期間のデータを抽出することによって、患者ごとにアクティブな傷病名およびノンアクティブな傷病名（「不要傷病名」ともいう）を識別するためのレセプト分析システムおよび分析方法に関する。

患者が病院などの医療機関で診察を受けると、患者の病名・病状・診療行為・処方薬剤名などがカルテに記載される。カルテには、過去から現在までの患者の病名・病状・診療行為・処方薬剤名などが記載されている。レセプト（診療報酬明細書）は、カルテから作成される。また、調剤薬局は、医療機関によって発行された処方箋に基づいて患者に医薬品を渡すと共に、レセプトを作成する。

レセプトには、紙ベースのものと作成当初から電子データのものとがあるが、紙ベースのものはＯＣＲ変換技術などを使用して電子データとすることが可能である。レセプトには、医科レセプトおよび調剤レセプトがあり、傷病名並びに患者に対して行われた診療行為および投薬情報が記載されている。なお、診療行為とは、保険の請求点数として計上可能な全ての行為をいう。

図１は、レセプトの一例を示す図である。レセプトには、本人識別情報（保険者番号、記号、番号）、疾病情報（傷病名など）および摘要欄情報（処方調剤、診療行為など）が記載されている。

ここで、本人識別情報である保険者番号、記号および番号は、様々な保険者（例えば、企業が母体となる健康保険組合、市町村が運営する国民健康保険など）によって被保険者に発行される被保険者証に記されているものである。また、疾病情報である傷病名コードおよび傷病名は、所定のルールのもとで定められている傷病名と対応する傷病名識別番号を示す。摘要欄情報に含まれる処方調剤および診療行為は、それぞれ、所定のルールのもとで定められている医薬品コードおよび医薬品名称、並びに、診療行為コードおよび診療行為名を示す。

レセプトは、図２に示されるように、病院２０１や薬局２０２から審査機関２０３に送られ、審査機関２０３から保険者２０４に送られる。審査機関２０３は、レセプトの内容の審査、保険者毎への振り分け作業、および医療費業務（保険者への請求、医療機関への支払など）を行う。保険者２０４は、審査機関との間で請求・支払業務や被保険者に関する各種保険業務を行う。

従来から認識されている問題点として、レセプトはカルテから作成されるが、そのカルテには患者の過去の病名・病状・診療行為・処方薬剤名などが記載されているため、その月の診察に関係のない病名までレセプトに載ってきてしまうという問題があった。

このような問題に対して、レセプトに記載された診療行為や処方医薬品などの医療費をそれぞれの傷病名に関連づける医療費分解解析装置および方法（特許文献１）を使用することが知られている。特許文献１には、レセプトに記載された複数の傷病に対して、処方された医薬品や行われた診療行為と傷病との対応付けを行い、過去受診したが当月は受診していない傷病名を除外した上で、傷病名別に正しい当月分の医療費の集計を行うことが可能な装置および方法が開示されている。特許文献１に開示されている装置および方法を利用することで、当月分として、傷病名別にどのような医薬品が使用されたのか、あるいはどのような診療行為が行われたのかを把握することが可能となっている。

特許第４３１２７５７号公報

傷病の種類によっては中長期に亘る受診および投薬が必要となるが、薬の一般的な処方期間が最長９０日であることから、必ずしも毎月医療機関に出向いて受診する必要はない。このため、特許文献１に記載された装置および方法は、当月分のレセプトから当月に行われた診察の病名、診療行為および処方医薬品を関連づけることができるだけなので、中長期に亘る傷病のレセプトから特定の患者についてのアクティブな傷病名およびノンアクティブな傷病名を識別することが困難であった。

本発明は、このような課題に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、中長期に亘る傷病のレセプトから特定の患者についてのアクティブな傷病名およびノンアクティブな傷病名を識別するためのシステム、装置および方法を提供することにある。

上記の課題を解決するために、本発明に係るレセプト分析システムは、第１の期間を含む第１のＤＢから特定の患者のデータを読み出す手段と、読み出された前記第１の期間に基づいて特定の患者についての関連付けデータを第２のＤＢから読み出す手段であって、前記関連付けデータは、所定の年月のレセプトから生成される特定の患者の識別子、傷病の情報、医薬品の情報および診療行為の情報を含む、手段と、読み出された前記関連付けデータに含まれる傷病の情報と、傷病名ＤＢとを比較し、一致する傷病の情報からアクティブな傷病名を特定する手段と、特定の患者についての全てのデータを第２のＤＢから読み出す手段と、読み出された前記全てのデータと、前記アクティブな傷病名であると特定された傷病の情報とを比較し、一致しない傷病の情報からノンアクティブな傷病名を特定する手段と、を備えたことを特徴とする。

また、本発明に係るレセプト分析方法は、第１の期間を含む第１のＤＢから特定の患者のデータを読み出すステップと、読み出された前記第１の期間に基づいて特定の患者についての関連付けデータを第２のＤＢから読み出すステップであって、前記関連付けデータは、所定の年月のレセプトから生成される特定の患者の識別子、傷病の情報、医薬品の情報および診療行為の情報を含む、ステップと、読み出された前記関連付けデータに含まれる傷病の情報と、傷病名ＤＢとを比較し、一致する傷病の情報からアクティブな傷病名を特定するステップと、特定の患者についての全てのデータを第２のＤＢから読み出すステップと、読み出された前記全てのデータと、前記アクティブな傷病名であると特定された傷病の情報とを比較し、一致しない傷病の情報からノンアクティブな傷病名を特定するステップと、を備えたことを特徴とする。

本発明によれば、中長期に亘る傷病のレセプトから特定の患者についてのアクティブな傷病名およびノンアクティブな傷病名を識別することができる。また、本発明に係るレセプト分析システムおよび方法を使用すると、以下のような効果を得ることができる。

病院などの医療機関にとっては、不要傷病名が削除されたデータを得ることができるので、患者データベースの管理業務の精度向上を図ることができ、また、不要傷病名を削除したレセプトを審査機関に送ることができるので、審査機関および保険者の審査の精度向上に貢献することができるとともに、審査機関からの査定返礼の対象件数を従来よりも減らすことができる。

保険者は、審査機関から審査後のレセプトを受け取っているが、単月のレセプトチェックおよび複数月分のレセプトの縦覧チェックの精度向上を図ることができる。また、保険者にとっては、個々の患者に対する受診勧奨などの保険事業サービスに活用することができる。

レセプトの一例を示す図である。 レセプトの流れおよび付随する業務の流れを示す図である。 本発明に係るレセプト分析システムの全体構成を説明する図である。 医療費分解装置のシステム構成を説明するブロック図である。 傷病名ＤＢ、医薬品ＤＢおよび診療行為ＤＢの一例を示す図である。 分解後データの一例のフォーマットを示す図である。 個人マスタの一例を示す図である。 各月におけるレセプトの発生有無、および分解後データに関連付けデータが有るか無いかの関係を示す図である。 患者ごとの分析対象期間のアップデート処理を説明するフロー図である。 患者の傷病名のうちいずれがアクティブなのかどうかを特定する処理のフロー図である。 アクティブ傷病名識別装置のシステム構成を説明する図である。

以下、本発明の実施形態について詳細に説明する。図３は、本発明に係るレセプト分析システム３００の全体構成を説明する図である。レセプト分析システム３００は、医療費分解装置３１０、分解後データ３２０およびアクティブ傷病名識別装置３３０を備える。

医療費分解装置３１０は、従来技術である医療費分解解析装置であり、レセプトに記載された複数の傷病に対して、処方された医薬品や行われた診療行為と傷病との対応付けを行い、当月分の受診におけるアクティブな傷病名、診療行為および医薬品を識別する。ここで、「アクティブ」とは、実際に生きている傷病を意味する。

分解後データ３２０は、医療費分解装置３１０によって識別された当月分のアクティブな傷病名、診療行為および医薬品の関連付けデータを蓄積するデータベース（ＤＢ）である。

アクティブ傷病名識別装置３３０は、分解後データ３２０から読み出された中長期に亘る関連付けデータから特定の患者についてのアクティブな傷病名およびノンアクティブな傷病名を識別する。

以下、レセプト分析システム３００に含まれるそれぞれの構成について詳細に説明する。なお、図３ではレセプト分析システム３００が上記した構成要素３１０〜３３０を含む構成で説明しているが、実装形態に応じて別々のシステム・装置とする構成であってもよい。

図４は、医療費分解装置３１０のシステム構成を説明するブロック図である。医療費分解装置３１０は、制御部４０１、主記憶部４０２、補助記憶部４０３、インターフェース（Ｉ／Ｆ）部４０４、表示部４０５、レセプトＤＢ４０６、傷病名ＤＢ４０７、医薬品ＤＢ４０８、診療行為ＤＢ４０９、および分解後データ３２０を含む。これらの構成要素４０１〜４０９および３２０は、バス４２０によって相互に接続されており、各構成要素は、制御部４０１によって統括して制御される。なお、図４では、説明の便宜上、分解後データ３２０が医療費分解装置３１０の内部に描かれているが、医療費分解装置３１０と分解後データ３２０が別々のシステム・装置とする構成であってもよい。

制御部４０１は、中央処理装置（ＣＰＵ）とも呼ばれ、上記各構成要素の制御やデータの演算を行い、また、補助記憶部４０３に格納されている各種プログラムを主記憶部４０２に読み出して実行する。主記憶部４０２は、メインメモリとも呼ばれ、医療費分解装置３１０が受信した各種データ、コンピュータ実行可能な命令および当該命令による演算処理後のデータなどを記憶する。

補助記憶部４０３は、ハードディスク（ＨＤＤ）などに代表される記憶装置であり、データやプログラムを長期的に保存する際に使用される。主記憶部４０２は、補助記憶部４０３よりも記憶容量が相対的に小さいため、一時的なデータの記憶や演算処理などに使用されるのに対し、補助記憶部４０３は、必要なデータや情報の長期的な記憶・保存のために使用される。つまり、制御部４０１がプログラムを実行してデータの演算を行う場合には、補助記憶部４０３から必要なデータやプログラムを主記憶部４０２に読み出し、演算結果のデータを長期的に記憶・保存するには制御部４０１が補助記憶部４０３に演算結果のデータを書き込むこととなる。

インターフェース（Ｉ／Ｆ）部４０４は、医療費分解装置３１０の外部にある１つ以上のコンピュータ装置および１つ以上のＤＢを含むストレージとの間でデータを送受信する際のインターフェースの役割を果たす。外部から受信したデータは、主記憶部４０２に一時的に記憶される。また、インターフェース部４０４は、システムオペレータより各種コマンドや入力データ（各種マスタ、テーブルなど）を受け付けるインターフェース（入力画面などのアプリケーションプログラム）を提供する。表示部４０５は、医療費分解装置３１０によって処理されたデータを表示する表示画面を提供する。

レセプトＤＢ４０６は、外部から受信したレセプトのデータを格納する。格納されるレセプトのデータは、図１に示されるような、本人識別情報、疾病情報および摘要欄情報を少なくとも含めばよく、特定のフォーマットに限定されることはない。

ここで、図５（Ａ）〜（Ｃ）を参照すると、傷病名ＤＢ４０７、医薬品ＤＢ４０８および診療行為ＤＢ４０９の一例が示されている。

傷病名ＤＢ４０７は、レセプトに含まれる傷病名コード５０１、傷病名５０２および傷病名総称５０３を含む。医師によってはカルテに具体的な傷病名５０２を記載する者もいれば、傷病の総称で記載する者もいるので、傷病名５０２および傷病名総称５０３のいずれか一方から傷病名コード５０１を識別できるようにするためである。

医薬品ＤＢ４０８は、レセプトに含まれる医薬品コード５１１、医薬品名５１２および医薬品総称５１３を含む。傷病名と同じ理由で医薬品名５１２および医薬品総称５１３が含まれている。

診療行為ＤＢ４０９は、レセプトに含まれる診療行為コード５２１、診療行為５２２および診療行為総称５２３を含む。傷病名と同じ理由で診療行為５２２および診療行為総称５２３が含まれている。

分解後データ３２０は、医療費分解装置３１０によって識別された当月分のアクティブな傷病名、診療行為および医薬品の関連付けデータを蓄積するが、ここで、当該関連付けデータが生成される処理の限定的ではない一つの実施例について説明する。

まず、制御部４０１が、レセプトＤＢ４０６からレセプトデータを読み出し、読み出されたレセプトデータの診療行為コードを診療行為ＤＢ４０９の診療行為コード５２１と照合する。なお、診療行為コードではなく、診療行為５２２または診療行為総称５２３を使用して照合することも可能である。

そして、一致した診療行為コード５２１に対応する傷病名コード５０１を診療行為ＤＢ４０９から読み出す。読み出された傷病名コード５０１と、傷病名ＤＢ４０７中の傷病名コード５０１とを照合し、一致する傷病名コード５０１に関連付けられる傷病名５０２および傷病名総称５０３を識別する。

また、制御部４０１が、レセプトＤＢ４０６からレセプトデータを読み出し、読み出されたレセプトデータの医薬品コードを医薬品ＤＢ４０８の医薬品コード５１１と照合する。なお、医薬品コードではなく、医薬品名５１２および医薬品総称５１３を使用して照合することも可能である。

そして、一致した医薬品コード５１１に対応する傷病名コード５０１を医薬品ＤＢ４０８から読み出す。読み出された傷病名コード５０１と、傷病名ＤＢ４０７中の傷病名コード５０１とを照合し、一致する傷病名コード５０１に関連付けられる傷病名５０２および傷病名総称５０３を識別する。

上記２つの処理によって、当月分のアクティブな傷病名、診療行為および医薬品の関連付けデータが生成される。なお、診療行為によっては医薬品が処方されないケース（例えば、投薬なしで検査のみ）もあることに留意されたい。生成された当月分のアクティブな傷病名、診療行為および医薬品の関連付けデータは、重複データが除かれた上で分解後データ３２０に格納される。

図６は、分解後データ３２０の一例のフォーマットを示す。分解後データ３２０は、年月６０１、個人ＩＤ６０２、傷病名コード５０１、医薬品コード５１１および診療行為コード５２１を含む。年月６０１は、レセプトの対象月を示す。個人ＩＤ６０２は、図７に例示される個人マスタ７００に含まれる保険者番号７０１、記号７０２、番号７０３および氏名７０４によって識別される個人ＩＤである。個人マスタ７００は、図３に示される医療費分解装置３１０の内部に位置することも、あるいはネットワーク接続された外部装置に位置することもできる。保険者番号７０１、記号７０２、番号７０３および氏名７０４は、被保険者証に示されている個人を特定するための情報である。

図８は、各月におけるレセプトの発生有無、並びにそれぞれの病名がレセプトに記載されており、分解後データ３２０に関連付けデータが存在するかしないかの関係を示す図である。図８によれば、レセプトは奇数月（１、３、５、７月）に発生している（すなわち、患者が受診している）が、医療費分解装置３１０による解析の結果、病名Ａについては奇数月（１、３、５、７月）に関連付けデータが発生しているものの、病名Ｂについては１月と７月のみ関連付けデータが発生していることが示されている。

このようなケースでは、病名Ａについては、少なくとも２ヶ月分のデータを分析すれば当該患者について病名Ａがアクティブな傷病名であると識別されるが、病名Ｂについては、５ヶ月分のデータを分析したとしても当該患者について病名Ｂがノンアクティブな傷病名であると識別されることもありうる。

以後、詳細に説明するが、本発明に係るレセプト分析システム３００を使用すると患者ごとにアクティブ／ノンアクティブ傷病名を識別することが従来よりも一層高精度に行うことが可能となる。

図８に示したように、患者の傷病ごとに分析対象となるデータ期間は異なるため、図９に示すように、患者ごとの分析対象期間を特定する。図９は、患者ごとの分析対象期間のアップデート処理を説明するフロー図である。

ステップＳ９０１では、アクティブ傷病名識別装置３３０は、個人マスタ７００から読み出した特定の患者についてのデータを分解後データ３２０から読み出す。ここで読み出されるデータは、分解後データ３２０に格納されているその患者についての全データである。

ステップＳ９０２では、アクティブ傷病名識別装置３３０は、分解後データ３２０から読み出されたデータに含まれる１つ以上の傷病名コードを識別し、識別された傷病名コードに基づいて傷病名ＤＢ４０７にアクセスして得られた期間５０４のうち最大値を特定する。ここで、傷病名ＤＢ４０７は、期間５０４も含むが、この期間５０４は、当該傷病の平均的な受診間隔を示す。例えば、ある病気が隔月の受診が標準的な通院間隔である場合、傷病名ＤＢ４０７の期間５０４には「２」が格納される。

ステップＳ９０３では、アクティブ傷病名識別装置３３０は、分解後データ３２０から読み出されたデータに含まれる１つ以上の医薬品コードを識別し、識別された医薬品コードに基づいて医薬品ＤＢ４０８にアクセスして得られた期間５１４のうち最大値を特定する。ここで、医薬品ＤＢ４０８は、期間５１４も含むが、この期間５１４は、当該医薬品の最大処方期間を示す。例えば、ある医薬品が患者に対して９０日分処方される場合には、医薬品ＤＢ４０８の期間５１４には「３」が格納される。

ステップＳ９０４では、アクティブ傷病名識別装置３３０は、ステップＳ９０２、Ｓ９０３において特定された期間のうち最大値を識別する。

ステップＳ９０５では、アクティブ傷病名識別装置３３０は、ステップＳ９０４で得られた期間のデータで個人マスタ７００の期間７０５をアップデートする。アップデートにより、最新のレセプトデータに基づく患者ごとの分析対象期間を得ることができる。なお、他の実施形態では、患者が何らかの理由で受診を翌月に変えることもありえるため、アップデートされる期間を１ヶ月分加算して更新するようにしてもよい。

また、他の実施形態として、診療行為ＤＢ４０９に含まれる期間５２４を上記処理に適用して個人マスタ７００のアップデートに利用してもよい。例えば、投薬がなく検査だけの場合には、分解後データ３２０の関連付けデータには、医薬品コードが存在せず、診療行為コードのみが存在するからである。

図１０は、アクティブ傷病名識別装置３３０によって行われる、ある患者の傷病名のうちいずれがアクティブなのかどうかを特定する処理のフロー図である。

ステップＳ１００１では、アクティブ傷病名識別装置３３０は、個人マスタ７００から特定の患者のデータを読み出す。読み出されたデータには個人ＩＤ６０２の他に期間７０５が含まれている。

ステップＳ１００２では、アクティブ傷病名識別装置３３０は、特定の患者についてのデータを、ステップＳ１００１で読み出した期間７０５の年月分だけ分解後データ３２０から読み出す。例えば、ある患者の場合には６ヶ月分のデータが読み出され、別の患者の場合には３ヶ月分のデータが読み出される。

ステップＳ１００３では、アクティブ傷病名識別装置３３０は、ステップＳ１００２で読み出された分解後データ３２０の関連付けデータに含まれる傷病名コードと、傷病名ＤＢ４０７とを照合し、一致する傷病名を特定する。一致した傷病名は、中長期に亘る受診において実際に診療行為が行われ、あるいは医薬品の処方が行われているアクティブな傷病名であることが分かる。

ステップＳ１００４では、アクティブ傷病名識別装置３３０は、特定の患者についての全データを分解後データ３２０から読み出す。

ステップＳ１００５では、アクティブ傷病名識別装置３３０は、ステップＳ１００４で識別される全ての傷病名コードと、ステップＳ１００３でアクティブ傷病名と識別された傷病名コードとを照合し、一致しない傷病名を特定する。一致しない傷病名は、過去にアクティブな傷病名であったが、現時点ではノンアクティブな傷病名であると判断されるものであることが分かる。

図１１は、アクティブ傷病名識別装置３３０のシステム構成を説明する図である。アクティブ傷病名識別装置３３０は、制御部１１０１、主記憶部１１０２、補助記憶部１１０３、インターフェース（Ｉ／Ｆ）部１１０４、表示部１１０５、個人マスタ７００、傷病名ＤＢ４０７、医薬品ＤＢ４０８および診療行為ＤＢ４０９を含む。これらの構成要素は、バス１１１０によって相互に接続されており、各構成要素は、制御部１１０１によって統括して制御される。

アクティブ傷病名識別装置３３０の制御部１１０１、主記憶部１１０２、補助記憶部１１０３、インターフェース（Ｉ／Ｆ）部１１０４および表示部１１０５は、医療費分解装置３１０の制御部４０１、主記憶部４０２、補助記憶部４０３、インターフェース（Ｉ／Ｆ）部４０４および表示部４０５と同様の機能を有するので、詳細な説明は省略する。また、傷病名ＤＢ４０７、医薬品ＤＢ４０８および診療行為ＤＢ４０９は、アクティブ傷病名識別装置３３０と医療費分解装置３１０との間で所定のタイミングで同期が取られている。

（まとめ）
上述の実施形態で説明した方法、機能および手段は、コンピュータ実施可能なプログラムとして実装することも可能であり、また、当該プログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体として実施することも可能である。

上記で説明した実施形態はあくまでも例示であり、本発明は上記の実施形態に限定されることはなく、様々な変形が可能である。すなわち、特許請求の範囲に記載された技術的思想に基づくものである限り、その変形は本発明の技術範囲内に含まれる。

３００ レセプト分析システム
３１０ 医療費分解装置
３２０ 分解後データ
３３０ アクティブ傷病名識別装置
４０１ 制御部
４０２ 主記憶部
４０３ 補助記憶部
４０４ インターフェース（Ｉ／Ｆ）部
４０５ 表示部
４０６ レセプトＤＢ
４０７ 傷病名ＤＢ
４０８ 医薬品ＤＢ
４０９ 診療行為ＤＢ
７００ 個人マスタ

Claims (8)

1. 第１の期間を含む第１のＤＢから特定の患者のデータを読み出す手段と、
   読み出された前記第１の期間に基づいて特定の患者についての関連付けデータを第２のＤＢから読み出す手段であって、前記関連付けデータは、所定の年月のレセプトから生成される特定の患者の識別子、傷病の情報、医薬品の情報および診療行為の情報を含む、手段と、
   読み出された前記関連付けデータに含まれる傷病の情報と、傷病名ＤＢとを比較し、一致する傷病の情報からアクティブな傷病名を特定する手段と、
   特定の患者についての全てのデータを第２のＤＢから読み出す手段と、
   読み出された前記全てのデータと、前記アクティブな傷病名であると特定された傷病の情報とを比較し、一致しない傷病の情報からノンアクティブな傷病名を特定する手段と
   を備えたことを特徴とするレセプト分析システム。
2. 前記第１の期間は、第２のＤＢから読み出された前記関連付けデータに含まれる前記傷病の情報を元に前記傷病名ＤＢにアクセスして得られる第２の期間と、第２のＤＢから読み出された前記関連付けデータに含まれる前記医薬品の情報を元に医薬品ＤＢにアクセスして得られる第３の期間とを比較し、より長い期間を示すデータに基づいて決定され、
   前記第２の期間は、傷病の平均的な受診間隔を示し、
   前記第３の期間は、医薬品の最大処方期間を示す、
   ことを特徴とする請求項１に記載のレセプト分析システム。
3. 前記第１の期間は、第２のＤＢから読み出された前記関連付けデータに含まれる前記診療行為の情報を元に診療行為ＤＢにアクセスして得られる第４の期間にさらに基づいて決定されることを特徴とする請求項２に記載のレセプト分析システム。
4. 前記第１の期間は、所定の条件を満たす場合に増加されることを特徴とする請求項２に記載のレセプト分析システム。
5. 第１の期間を含む第１のＤＢから特定の患者のデータを読み出すステップと、
   読み出された前記第１の期間に基づいて特定の患者についての関連付けデータを第２のＤＢから読み出すステップであって、前記関連付けデータは、所定の年月のレセプトから生成される特定の患者の識別子、傷病の情報、医薬品の情報および診療行為の情報を含む、ステップと、
   読み出された前記関連付けデータに含まれる傷病の情報と、傷病名ＤＢとを比較し、一致する傷病の情報からアクティブな傷病名を特定するステップと、
   特定の患者についての全てのデータを第２のＤＢから読み出すステップと、
   読み出された前記全てのデータと、前記アクティブな傷病名であると特定された傷病の情報とを比較し、一致しない傷病の情報からノンアクティブな傷病名を特定するステップと
   を備えたことを特徴とするレセプト分析方法。
6. 前記第１の期間は、第２のＤＢから読み出された前記関連付けデータに含まれる前記傷病の情報を元に前記傷病名ＤＢにアクセスして得られる第２の期間と、第２のＤＢから読み出された前記関連付けデータに含まれる前記医薬品の情報を元に医薬品ＤＢにアクセスして得られる第３の期間とを比較し、より長い期間を示すデータに基づいて決定され、
   前記第２の期間は、傷病の平均的な受診間隔を示し、
   前記第３の期間は、医薬品の最大処方期間を示す、
   ことを特徴とする請求項５に記載のレセプト分析方法。
7. 前記第１の期間は、第２のＤＢから読み出された前記関連付けデータに含まれる前記診療行為の情報を元に診療行為ＤＢにアクセスして得られる第４の期間にさらに基づいて決定されることを特徴とする請求項６に記載のレセプト分析方法。
8. 前記第１の期間は、所定の条件を満たす場合に増加されることを特徴とする請求項６に記載のレセプト分析方法。

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