JP2019057170A - コンピュータプログラム、レセプト分析装置、端末装置及び遠隔診療案内方法 - Google Patents

Abstract

【課題】遠隔診療が可能な患者を抽出することができるコンピュータプログラム、レセプト分析装置、端末装置及び遠隔診療案内方法を提供する。【解決手段】コンピュータプログラムは、コンピュータに、複数の患者それぞれの第１期間に亘るレセプトデータを取得する処理と、取得したレセプトデータに含まれる任意の患者に係る傷病名又は診療行為に基づいて、患者の区分を第１期間より短い第２期間毎に判定する処理と、患者の第２期間毎の区分が第１期間に亘って所定条件を充足するか否かに応じて、患者が遠隔診療候補患者であるか否かを判定する処理とを実行させる。【選択図】図１

Description

本発明は、コンピュータプログラム、レセプト分析装置、端末装置及び遠隔診療案内方法に関する。

国民医療費は年々増加の傾向を示し、企業の健康保険組合のみならず患者にも大きな負担となっており、医療費を抑制する必要に迫られている。このような状況において、レセプト（医療報酬明細）を分析して組合員の医療費を算出するサービスが提供されている。

例えば、特許文献１には、レセプトの診療行為コードと同じ分類コードに関連付けられた傷病名コードを読み出し、診療行為コードと関連付けられた医療費を傷病名コードと関連付けることにより、医療費分解を従来よりも正確に行うことができる医療費分解解析装置が開示されている。

特許第４３１２７５７号公報

医療費を抑制するためには、医療費を正確に算出することも重要であるが、具体的な施策を行うことが必要である。例えば、非感染症疾患である生活習慣病が重症化すると医療費が長期に亘って発生するので、生活習慣病患者の重症化を避けることが望まれている。また、軽度の生活習慣病患者の場合には、通院診療だけでなく遠隔診療を行うことも可能である。

本発明は、斯かる事情に鑑みてなされたものであり、遠隔診療が可能な患者を抽出することができるコンピュータプログラム、レセプト分析装置、端末装置及び遠隔診療案内方法を提供することを目的とする。

本発明の実施の形態に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、レセプトを分析させるためのコンピュータプログラムであって、コンピュータに、複数の患者それぞれの第１期間に亘るレセプトデータを取得する処理と、取得したレセプトデータに含まれる任意の患者に係る傷病名又は診療行為に基づいて、前記患者の区分を前記第１期間より短い第２期間毎に判定する処理と、前記患者の前記第２期間毎の区分が前記第１期間に亘って所定条件を充足するか否かに応じて、前記患者が遠隔診療候補患者であるか否かを判定する処理とを実行させる。

本発明の実施の形態に係るレセプト分析装置は、複数の患者それぞれの第１期間に亘るレセプトデータを取得する取得部と、該取得部で取得したレセプトデータに含まれる任意の患者に係る傷病名又は診療行為に基づいて、前記患者の区分を前記第１期間より短い第２期間毎に判定する区分判定部と、前記患者の前記第２期間毎の区分が前記第１期間に亘って所定条件を充足するか否かに応じて、前記患者が遠隔診療候補患者であるか否かを判定する候補患者判定部とを備える。

本発明の実施の形態に係る端末装置は、表示画面を備え、遠隔診療候補患者が使用する端末装置であって、遠隔診療サービスの案内を受信する受信部と、該受信部で受信した案内を前記表示画面に表示する表示制御部とを備える。

本発明の実施の形態に係る遠隔診療案内方法は、レセプト分析装置による遠隔診療案内方法であって、前記レセプト分析装置は、複数の患者それぞれの第１期間に亘るレセプトデータを取得し、取得されたレセプトデータに含まれる任意の患者に係る傷病名又は診療行為に基づいて、前記患者の区分を前記第１期間より短い第２期間毎に判定し、前記患者の前記第２期間毎の区分が前記第１期間に亘って所定条件を充足するか否かに応じて、前記患者が遠隔診療候補患者であるか否かを判定し、判定された遠隔診療候補患者に対して遠隔診療サービスの案内を出力する。

本発明によれば、遠隔診療が可能な患者を抽出することができる。

本実施の形態のレセプト分析システムの構成の一例を示すブロック図である。 医科レセプトの主なレコード構成の一例を示す説明図である。 対象者抽出条件の一例を示す説明図である。 本実施の形態のレセプト分析装置が生成する報告書の第１例を示す説明図である。 本実施の形態のレセプト分析装置が生成する報告書の第２例を示す説明図である。 本実施の形態の患者選別用ファイルの一例を示す説明図である。 本実施の形態の区分判定部による月単位での区分判定の一例を示す模式図である。 本実施の形態の候補患者判定部による候補患者判定の第１例を示す模式図である。 本実施の形態の候補患者判定部による候補患者判定の第２例を示す模式図である。 本実施の形態のレセプト分析装置が生成する遠隔診療候補患者の一覧の一例を示す説明図である。 本実施の形態のレセプト分析装置が生成する遠隔診療サービスの案内文書の第１例を示す模式図である。 本実施の形態のレセプト分析装置が生成する遠隔診療サービスの案内文書の第２例を示す模式図である。 本実施の形態のレセプト分析装置が生成する遠隔診療サービスの案内文書の第３例を示す模式図である。 本実施の形態のレセプト分析装置が生成する遠隔診療サービスの案内文書の第４例を示す模式図である。 本実施の形態のレセプト分析装置によるレセプト分析処理手順の一例を示すフローチャートである。 本実施の形態のレセプト分析装置による遠隔診療候補患者の抽出処理手順の一例を示すフローチャートである。

以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。図１は本実施の形態のレセプト分析システムの構成の一例を示すブロック図である。本実施の形態のレセプト分析システムは、レセプト分析装置５０、患者が使用する端末装置１０などを備える。レセプト分析装置５０及び端末装置１０は、通信ネットワーク１を介してお互いに接続されている。なお、図１では便宜上、端末装置１０を二つだけ図示しているが、端末装置１０は、患者の数に相当する数だけ存在する。

端末装置１０は、例えば、例えば、スマートフォン、タブレット、ノート型パーソナルコンピュータ等で構成される。端末装置１０は、装置全体を制御する制御部１１、通信部１２、表示制御部１３、表示画面１４、操作部１５などを備える。

レセプト分析装置５０は、装置全体を制御する制御部５１、取得部５２、区分判定部５３、候補患者判定部５４、記憶部５５、通信部５６、案内情報生成部５７、算出部５８、対象者抽出部５９などを備える。

レセプト分析装置５０は、例えば、生活習慣病に特化した遠隔診療サービスを促進するための機能を提供する。また、レセプト分析装置５０は、例えば、生活習慣病にかかっている患者を当該患者のレセプトを分析することにより、遠隔診療に向く候補患者を抽出する機能を提供するとともに、抽出した候補患者に対して遠隔診療サービスの案内を出力する機能を提供する。

まず、遠隔診療サービスを促進するためのレセプト分析機能について説明する。

取得部５２は、所要期間に亘る複数の患者それぞれのレセプトデータを取得する。所要期間は、統計情報を算出するのに必要な期間とすることができ、適宜決定すればよい。レセプトデータは、電子レセプト５（診療報酬明細）に記載されたデータである。電子レセプト５は、ＣＳＶ形式のテキストで電子的に記録されたレセプトであり、例えば、医科レセプト、調剤レセプト、歯科レセプト、入院レセプトなどの種類がある。ここでは、取得部５２は、例えば、６か月間の医科レセプト及び調剤レセプトのレセプトデータを取得する。

図２は医科レセプトの主なレコード構成の一例を示す説明図である。図２に示すように、レコード構成は、レセプト種別、主なレコード内容などの欄で構成される。レコード種別としては、例えば、レセプト管理、医療機関情報、レセプト共通、保険者、傷病名、診療行為、医薬品などがある。傷病名については、傷病名毎に傷病名コードが定義され、診療行為についても診療行為毎に診療行為コードが定義されている。

対象者抽出部５９は、取得したレセプトデータに含まれる任意の患者に係る傷病名又は診療行為に基づいて、所定疾患の患者を抽出する。具体的には、レセプトデータから患者の氏名、保険者番号、傷病名（傷病名コード）、診療行為（診療行為コード）、診療費、調剤費などを読み込み、医科レセプトと調剤レセプトとを名寄せする。そして、対象となる患者（対象者）を抽出するための各レコード条件を設定し、対象者を絞り込む。所定疾患の患者は、例えば、生活習慣病の患者とすることができる。

図３は対象者抽出条件の一例を示す説明図である。複数の患者から対象となる患者（例えば、生活習慣病の患者）を抽出するための項目とし、例えば、傷病名、診療行為、年齢などを挙げることができる。また、設定する条件としては、例えば、傷病名については、糖尿病、高血圧、脂質異常症などとし、診療行為については、血液検査、尿検査などとし、年齢としては、４０代以上などとすることができる。なお、対象者抽出条件は、図３に例示したものに限定されるものではなく、適宜設定を変えることができる。

対象者抽出部５９は、絞り込んだ対象者の属性を分析する。例えば、対象者の医療費、調剤費、通院している地域による分類などを行うことができる。

算出部５８は、対象者の統計情報を算出する。なお、統計情報には、対象者の氏名等の個人情報を含まないようにすることができる。具体的には、算出部５８は、所定疾患（対象者）の患者数又は複数の患者の数に対する所定疾患の患者数の割合を算出することができる。また、算出部５８は、所定疾患の患者数に基づいて医療費の削減額を算出することができる。

対象者抽出部５９は、算出部５８で算出した統計情報に基づき、報告書を作成することができる。なお、報告書は紙媒体で出力してもよく、表示画面に表示するようにしてもよい。

図４は本実施の形態のレセプト分析装置５０が生成する報告書の第１例を示す説明図である。図４の例では、患者数（生活習慣病以外）と生活習慣病患者数の絶対値、相対的な割合が示されている。なお、図４に示す数値、パーセント（％）は一例であって、これに限定されない。このように、生活習慣病の患者の統計情報を得ることができ、生活習慣病の患者の人数を把握することができる。

図５は本実施の形態のレセプト分析装置５０が生成する報告書の第２例を示す説明図である。図５の例では、所定疾患の患者（対象者）として絞り込まれた患者数を１５００人とした場合に、対象者の遠隔診療サービスへの参加率を変えたときの、現状一人あたりの平均医療費（例えば、通院の場合）と遠隔診療に切り替えたときの医療費の削減予想額とを対比させて示す。このように、生活習慣病の医療費を、通院の場合と遠隔診療の場合とで比較することにより、遠隔診療サービスを導入することにより医療費削減効果を把握することができる。

次に、遠隔診療に向く遠隔診療候補患者を抽出する機能について説明する。まず、月単位の区分判定について説明する。

取得部５２は、複数の患者それぞれの複数月（第１期間）に亘るレセプトデータを取得する。ここでは、取得部５２は、医科レセプト、調剤レセプト及び歯科レセプトのレセプトデータを取得する。第１期間としての複数月は、例えば、６か月、１２か月などとすることができる。また、第１期間は、５０日、１００日、１５０日などの複数日でもよい。本実施の形態では、６か月として説明する。

区分判定部５３は、取得したレセプトデータに含まれる任意の患者に係る傷病名又は診療行為に基づいて、患者の区分を第２期間単位（第２期間毎）に判定する。以下では、第２期間を１月として説明するが、第２期間は、例えば、１週間、２週間、１０日など適宜決定することができる。区分は、例えば、患者を遠隔診療候補の対象とするか、あるいは対象外とするかを層別するためのものである。遠隔診療候補の対象は、例えば、遠隔診療に向く比較的軽度の疾患の患者であり、食事療法又は運動療法によって症状が改善する可能性が高く、遠隔診療サービスを利用する可能性が高いといえる。一方、対象外は遠隔診療に適さない比較的重度の疾患の患者であり、既に医師の指導を受けている、あるいは別の病気を持ち医師の指導が必要であるため、食事療法又は運動療法によって症状が改善する可能性が低く、遠隔診療サービスを利用する可能性が低いといえる。患者を対象患者とするか対象外患者とするかは、患者選別用の情報を用いる。

なお、区分判定部５３で任意の患者について区分判定する場合、当該任意の患者を予め抽出しておくこともできる。例えば、対象者抽出部５９により、傷病名が「糖尿病」の患者、診療行為で「ＨｂＡ１ｃ」の項目の血液検査を受けている患者、年齢が４０代以上の患者、歯科に通院している患者、降圧剤を服用している患者などを抽出し、抽出した患者について区分判定を行うようにしてもよい。

図６は本実施の形態の患者選別用ファイルの一例を示す説明図である。患者選別用ファイルは、患者を対象患者とするか対象外患者とするか選別するための基準となる情報を含む。図６に示すように、患者選別用ファイルは、項目名、コード、判定、名称の各欄で構成されている。判定の欄で「該当」とあるのは、患者を対象患者とするという意味であり、「除外」とあるのでは、患者を対象外患者（遠隔診療候補から除外）とするという意味である。

図６に示すように、２型糖尿病、高血圧症は、比較的軽度の疾患であるため、判定は「該当」となっており、遠隔診療候補の対象となる傷病名である。一方、傷病名が胃癌、甲状腺癌などは重篤な疾患であり、判定は「除外」となっている。また診療行為が生活習慣病管理料は、既に生活習慣病の指導を受けているので、判定は「除外」となっている。なお、コード、判定、名称の各欄の内容は図６の例に限定されるものではなく、実際には、コード、判定、名称等はさらに多くの内容を含めることができる。

区分判定部５３は、任意の患者に係る傷病名又は診療行為が所定の傷病名又は診療行為である場合、患者の月単位の区分を遠隔診療候補患者から除外する除外区分であると判定する（判定が「除外」であること）。

所定の傷病名又は診療行為は、図６に示したように、例えば、癌などの医師の指導が必要なもの、重症な疾患、感染症又は精神疾患などの遠隔診療に適さないもの、既に生活習慣指導を受けているもの等を含む。これにより、遠隔診療が可能な患者を適切に抽出することができる。

図７は本実施の形態の区分判定部５３による月単位での区分判定の一例を示す模式図である。患者Ａのレセプトデータには、４月に傷病名コード１、傷病名コード２の記録があり、例えば、２箇所の医療機関を受診していることが分かる。また、５月には、記録がないので、医療機関を受診していないことが分かる。また、６月には、傷病名コード３、診療行為コード４の記録がある。なお、コード１〜４は便宜上の数値であり、実際のコードは複数桁の数値である。また、コード１〜４について、患者選別用ファイルには、コード２、４の判定が「該当」であり、コード３の判定が「除外」であり、コード１の判定がブランクであるが、これは患者選別用ファイルにコード１が存在しないことを便宜上示す。

区分判定部５３は、月単位で以下の処理を行う。（１）「患者判定」変数を初期値の「なし」にセットする。（２）傷病名コードを読み込み、患者選別用ファイルにコードがない場合、「患者判定」変数を変更しない。（３）傷病名コードを読み込み、患者選別用ファイルの「該当」にあたるコードであって、「患者判定」変数が「除外」になっていない場合、「患者判定」変数を「該当」に変更する。（４）傷病名コードを読み込み、患者選別用ファイルの「該当」にあたるコードであって、「患者判定」変数が「除外」になっている場合、「患者判定」変数を「除外」のままとする。（５）傷病名コードを読み込み、患者選別用ファイルの「除外」にあたるコードである場合、「患者判定」変数を「除外」に変更する。全ての傷病名について同様の処理を行う。全ての傷病名の処理が終了した場合、診療行為コードを読み込み、傷病名コードの場合と同様の処理を行う。

例えば、図７に示すように、４月の区分判定を行う場合、まず「患者判定」変数を「なし」にセットする。傷病名コード１を読み込み、傷病名コード１は患者選別用ファイルにない（「該当」でも「除外」でもない）ので、「患者判定」変数は「なし」のままである。次に、傷病名コード２を読み込み、傷病名コード２は「該当」にあたるコードであり、「患者判定」変数は「なし」なので（「除外」になっていないので）、「患者判定」変数を「該当」に変更する。４月の傷病名コード、診療行為コードは他にないので、４月の区分は「該当」となる。

５月の区分の区分判定を行う場合、まず「患者判定」変数を「なし」にセットする。４月の傷病名コード、診療行為コードはないので、５月の区分は「なし」となる。

６月の区分の区分判定を行う場合、まず「患者判定」変数を「なし」にセットする。傷病名コード３を読み込み、傷病名コード３は「除外」にあたるコードであるので、「患者判定」変数を「除外」に変更する。診療行為コード４を読み込み、患者選別用ファイルの「該当」にあたるコードであるが、「患者判定」変数が「除外」になっているので、「患者判定」変数を「除外」のままとする。６月の傷病名コード、診療行為コードは他にないので、６月の区分は「除外」となる。

上述のように、区分判定部５３は、１か月分のレセプトデータに任意の患者に係る複数の傷病名又は診療行為が含まれ、複数の傷病名又は診療行為のうちの一の傷病名又は診療行為が所定の傷病名又は診療行為である場合、患者の月単位の区分を除外区分（「除外」）であると判定する。

患者によっては、１か月の間に複数の医療機関を受診することがあり、一の医療機関では、軽度の生活習慣病に関する疾患について診療を受け、他の医療機関では、比較的重症な疾患について診療を受けている場合がある。１か月当たりの複数の傷病名又は診療行為のうちの一の傷病名又は診療行が所定の傷病名又は診療行為であるか否かを判定することにより、遠隔診療が可能な患者の抽出漏れを防ぐとともに遠隔診療に向かない患者を誤って抽出することを防止することができる。

各患者の月単位の区分判定の結果が得られると、次は月単位の区分判定結果に基づいて複数月に亘る判定を行って遠隔診療候補患者（最終候補者）を抽出する。以下、遠隔診療候補患者を抽出する方法について説明する。

候補患者判定部５４は、患者の月単位の区分（「該当」又は「除外」など）が複数月に亘って所定条件を充足するか否かに応じて、患者が遠隔診療候補患者であるか否かを判定する。

患者は、毎月病院などの医療機関に行くとは限らない。例えば、生活習慣病患者の場合には、２〜３か月に１度の割合で医療機関に受診することも多い。そこで、患者の月毎の区分を複数月に亘って判定することにより、遠隔診療が可能な患者を適切に抽出することができる。

具体的には、候補患者判定部５４は、以下の処理を行う。（１）ある患者の最初の月の区分判定の結果を読み込み、「総合判定」変数にセットする。例えば、区分判定が「該当」であれば、「総合判定」変数を「該当」にセットし、区分判定が「なし」であれば、「総合判定」変数を「その他」にセットする。また、区分判定が「除外」であれば、「総合判定」変数を「除外」にセットして、次の患者の処理を行う。（２）次の月の区分判定の結果を読み込み、区分判定が「該当」であって、先月までの「総合判定」変数が「該当」又は「その他」であれば、「総合判定」変数を「該当」にセットする。区分判定が「なし」であって、先月までの「総合判定」変数が「該当」であれば、「総合判定」変数を「該当」にセットする。区分判定が「該当」であって、先月までの「総合判定」変数が「その他」であれば、「総合判定」変数を「その他」にセットする。区分判定が「除外」であれば、「総合判定」変数を「除外」にセットして、次の患者の処理を行う。同様の処理を最後の月まで行う。ある患者の処理が終了すれば、次の患者についても同様の処理を行い、全ての患者について処理を行う。

図８は本実施の形態の候補患者判定部５４による候補患者判定の第１例を示す模式図である。図８に示すように、患者Ｂについて、４月から９月までの区分判定結果が得られているとする。すなわち、患者Ｂの区分判定は、４月から９月について、順番に「該当」、「なし」、「該当」、「なし」、「該当」、「該当」であるとする。

図８に示すように、４月の区分判定が「該当」であるので、４月までの総合判定は「該当」となる。次に、５月の区分判定が「なし」であり、４月までの総合判定が「該当」であるので、５月までの総合判定は「該当」となる。次に、６月の区分判定が「該当」であるので、６月までの総合判定は「該当」となる。次に、７月の区分判定が「なし」であり、６月までの総合判定が「該当」であるので、７月までの総合判定は「該当」となる。次に、８月の区分判定が「該当」であるので、８月までの総合判定は「該当」となる。最後に、９月の区分判定が「該当」であるので、最終的な総合判定は「該当」となる。

図９は本実施の形態の候補患者判定部５４による候補患者判定の第２例を示す模式図である。図９に示すように、患者Ｃについて、４月から９月までの区分判定結果が得られているとする。すなわち、患者Ｃの区分判定は、４月から９月について、順番に「該当」、「該当」、「除外」、「なし」、「該当」、「該当」であるとする。

図９に示すように、４月の区分判定が「該当」であるので、４月までの総合判定は「該当」となる。次に、５月の区分判定が「該当」であるので、５月までの総合判定は「該当」となる。次に、６月の区分判定が「除外」であるので、６月までの総合判定は「除外」となり、患者Ｃについては処理を終了するので、最終的な総合判定は「除外」となる。

上述のように、候補患者判定部５４は、複数月のうちの一の月で患者の月毎の区分が除外区分である場合、患者は遠隔診療候補患者でないと判定する。

患者は、毎月病院などの医療機関に行くとは限らない。また、複数月に亘って異なる医療機関を受診する場合もある。そこで、複数月のうちの一の月でも遠隔診療に適さない疾患等を受診している患者を遠隔診療候補患者から除外することにより、遠隔診療に向かない患者を誤って抽出することを防止することができる。

また、候補患者判定部５４は、複数月に亘って除外区分が存在しない場合、患者は遠隔診療候補患者であると判定する。これにより、遠隔診療が可能な患者を適切に抽出することができる。

次に、遠隔診療に向く候補患者に対して遠隔診療サービスの案内を出力する機能について説明する。

案内情報生成部５７は、遠隔診療候補患者の一覧を生成する。

図１０は本実施の形態のレセプト分析装置５０が生成する遠隔診療候補患者の一覧の一例を示す説明図である。図１０に示すように、レセプト分析に基づく遠隔診療候補患者リストには、例えば、被保険者証記号、非保険者証番号、氏名、生年月日、性別、傷病名、診療報酬費、調剤費などの情報を含めることができる。

案内情報生成部５７は、遠隔診療候補患者への通知用データを生成する。図１０に示すように、遠隔診療候補患者の一覧と、住所又はメールアドレスなどの連絡先が記載された社員名簿とで名寄せを行うことによって、遠隔診療候補患者への通知用データを生成することができる。通知用データには、例えば、被保険者証記号、非保険者証番号、氏名、メールアドレス、住所、性別、傷病名、診療報酬費、調剤費などの情報を含めることができる。これにより、遠隔診療に向く患者の人数を把握することができる。また、遠隔診療に向く患者に対して遠隔診療サービスの案内を通知することができる。

また、案内情報生成部５７は、遠隔診療候補患者に対して遠隔診療サービスの案内データを生成することができる。案内データとは、例えば、遠隔診療サービスの案内文書を生成するためのデータである。案内文書を印刷する場合には、案内情報生成部５７が生成した案内データに基づいて、別個の印刷用プログラムによって印刷データを生成し、紙媒体に印刷することができる。この場合、案内情報生成部５７は、印刷用データを生成する機能を具備しなくてもよい。また、案内文書を表示画面に表示する場合には、案内情報生成部５７が生成した案内データに基づいて、別個の表示用プログラムによって表示用データを生成し、表示画面に表示することができる。この場合、案内情報生成部５７は、表示用データを生成する機能を具備しなくてもよい。

図１１は本実施の形態のレセプト分析装置５０が生成する遠隔診療サービスの案内文書の第１例を示す模式図である。案内文書は、紙媒体に記録したものでもよく、あるいは表示画面に表示されたものでもよい。紙媒体の場合、案内文書は、両面印刷され、中央部の点線で折り返すことができる。案内文書は封書に封入してもよく、圧着はがきでもよい。図１１に示すように、表面の２頁、裏面（内側）に２頁の合計４頁で構成することができる。個人別の情報は裏面に記載することが望ましい。なお、案内文書は電子メールで送信することもできる。その場合には、図１１に示す各頁が送信先の装置の表示画面に表示される。

表面の１頁目には、宛先、案内文などが記載されている。宛先の箇所には、封書の透明の窓枠から見える位置に住所及び氏名が記載される。案内文の箇所には、例えば、「生活習慣病の方へスマートフォンで受けられる便利な遠隔診療サービスのご案内です」、「今ならポイントプレゼントキャンペーン中」などの文言を記載することができる。

表面の２頁目には、遠隔診療サービスを申し込むにあたっての利用規約、ＦＡＸ又は郵送での申込書、インターネット経由で申し込む場合のホームページのＵＲＬ又はＱＲコード（登録商標）などが記載されている。

裏面の１頁目には、遠隔診療の説明、生活改善支援の説明などが記載されている。遠隔診療の説明箇所には、例えば、保険対象、医師との初回対面診療、アプリをダウンロードしたスマートフォンを使用、完全予約制、クレジット決済可、自己採血による血液検査などに関する説明が記載されている。また、生活改善支援の説明箇所には、担当医、保健師が監修、栄養管理士が担当、チャットにより週１回の遠隔サポート、運動支援及び食事支援などのプログラム紹介などが記載され、通知先本人の病状にお勧めのプログラムはアンダラインなどを付して目立つように記載されている。

裏面の２頁目には、現状医療費について、申し込み後の医療費などが記載されている。現状医療費についての箇所には、レセプト分析した医療費、調剤費、自己負担額などが記載されている。また、申し込み後の医療費の箇所には、遠隔診療に切り替えたときの想定医療費自己負担額、自己採血した場合の費用などが記載されている。

上述の構成により、封書又は電子メールを介して案内を通知することができる。なお、個人別の情報は、例えば、被保険者証をパスワードとして暗号化してもよく、個人のＩＤ及びパスワード認証が必要なホームページで開示してもよい。

図１２は本実施の形態のレセプト分析装置５０が生成する遠隔診療サービスの案内文書の第２例を示す模式図である。案内文書は、上段の欄、中段の欄、下段の欄に分けて記載箇所が配置されている。

上段の欄には、遠隔診療候補患者に対する共通の案内文が記載されている。例えば、「＜遠隔診療のご案内＞」、「ビデオ通話で医師の診察が受けられます」、「あらかじめ予約できるので便利です」などの文言が記載されている。

中段の欄には、遠隔診療候補患者それぞれの個別の案内文が記載されている。例えば、「あなたの傷病名は糖尿病です」、「遠隔診療に参加できる可能性があります（最終的に医師の対面判断が必要です）」などの文言が記載されている。

下段の欄には、個別のメニューが記載されている。例えば、「あなたにお勧めの生活改善メニューです」、「医師・保健師がサポートします」、「運動プログラム−ウォーキングコース」、「運動プログラム−エクササイズコース」、「食事改善プログラム−カロリー制限」などの文言が記載され、二重丸は必須メニューであり、丸は推奨メニューであることが示されている。また、ホームページにアクセスするためのＱＲコード（登録商標）が記載されている。

図１３は本実施の形態のレセプト分析装置５０が生成する遠隔診療サービスの案内文書の第３例を示す模式図である。案内文書の構成は図１２の例と同様である。図１３では、中段の欄の個別の案内文には、「あなたの脂質異常症です」、「遠隔診療に参加できる可能性があります（最終的に医師の対面判断が必要です）」などの文言が記載されている。また、下段の欄の個別のメニューには、食事改善プログラムが必須メニューであり、運動プログラムが推奨メニューであることが記載されている。

上述のように、案内情報生成部５７は、案内データに含まれる、遠隔診療候補患者に個別の案内文（案内情報）又は個別の生活改善メニュー（生活改善対策情報）を生成することができる。これにより、遠隔診療候補患者に対して遠隔診療サービスへの参加を促すことができる。

図１４は本実施の形態のレセプト分析装置５０が生成する遠隔診療サービスの案内文書の第４例を示す模式図である。図１４は、遠隔診療候補患者に対する個別の案内文の例であり、例えば、「あなたの○月の医療費は○○○円です。うち調剤費は○○円です」、「遠隔診療サービスでは×××円になります」、「詳細は医師の診察の上で決まります」などの文言が記載されている。

上述のように、案内情報生成部５７は、案内データに含まれる、遠隔診療候補患者に関する遠隔診療利用前後の医療費情報を生成する。例えば、遠隔診療利用前の医療費情報として、特定の月の医療費、あるいは１か月平均の医療費、又は調剤費などを含めることができる。また、遠隔診療利用後の医療費情報として、遠隔診療サービスの費用を含めることができる。これにより、遠隔診療候補患者に対して遠隔診療サービスへの参加を促すことができる。

通信部５６は、通信ネットワーク１を介して端末装置１０との間の通信機能を有する。通信部５６は、案内情報生成部５７で生成した案内データを端末装置１０へ出力（送信）することができる。

記憶部５５は、患者選別用ファイル、社員名簿、取得部５２で取得したレセプトデータ、案内情報生成部５７で生成した案内データ、レセプト分析装置５０での各処理で得られた情報（例えば、遠隔診療候補患者リスト、通知用データなど）等を記憶する。

次に、端末装置１０について説明する。

通信部１２は、通信ネットワーク１を介してレセプト分析装置５０との間の通信機能を有する。通信部１２は、レセプト分析装置５０から遠隔診療サービスの案内データを受信（取得）することができる。

表示制御部１３は、通信部１２で受信した案内データに基づいて案内文書を表示画面１４に表示する。例えば、図１１、図１２、図１３、図１４に例示した案内文書を表示することができる。

より具体的には、表示制御部１３は、案内データに含まれる、遠隔診療候補患者に個別の案内文（案内情報）又は個別の生活改善メニュー（生活改善対策情報）を表示することができる。これにより、遠隔診療候補患者に対して遠隔診療サービスへの参加を促すことができる。

また、表示制御部１３は、案内データに含まれる、遠隔診療候補患者に関する遠隔診療利用前後の医療費情報を生成する。例えば、遠隔診療利用前の医療費情報として、特定の月の医療費、あるいは１か月平均の医療費、又は調剤費などを含めることができる。また、遠隔診療利用後の医療費情報として、遠隔診療サービスの費用を含めることができる。これにより、遠隔診療候補患者に対して遠隔診療サービスへの参加を促すことができる。

操作部１５は、タッチパネル等で構成され、文字の入力、表示画面１４上のアイコン、ボタン、メニュバー、ウィンドウ、カーソル等に対する操作を行うことができる。

図１５は本実施の形態のレセプト分析装置５０によるレセプト分析処理手順の一例を示すフローチャートである。レセプト分析装置５０は、レセプト（例えば、医科レセプト及び調剤レセプト）を読み込み（Ｓ１１）、患者毎のレセプトデータを取得する（Ｓ１２）。

レセプト分析装置５０は、生活習慣病対象者条件を設定する（Ｓ１３）。生活習慣病対象者条件の設定は、例えば、図３に示すような条件の設定である。レセプト分析装置５０は、対象者を抽出し（Ｓ１４）、抽出した対象者の属性（例えば、対象者の医療費、調剤費、通院している地域による分類など）を分析する（Ｓ１５）。

レセプト分析装置５０は、統計情報を生成し（Ｓ１６）、処理を終了する。統計情報は、例えば、図４、図５に示すような情報である。

図１６は本実施の形態のレセプト分析装置５０による遠隔診療候補患者の抽出処理手順の一例を示すフローチャートである。レセプト分析装置５０は、レセプト（例えば、医科レセプト、調剤レセプト及び歯科レセプト）を読み込み（Ｓ２１）、患者毎のレセプトデータを取得する（Ｓ２２）。

レセプト分析装置５０は、患者選別用ファイルを読み込み（Ｓ２３）、患者毎に月単位の区分判定を行う（Ｓ２４）。レセプト分析装置５０は、複数月に亘る区分判定に基づいて、遠隔診療候補患者を抽出し（Ｓ２５）、遠隔診療候補患者のリストを生成する（Ｓ２６）。

レセプト分析装置５０は、遠隔診療候補患者に対する遠隔診療サービスの案内データを生成し（Ｓ２７）、生成した案内データを端末装置１０に出力（送信）し（Ｓ２８）、処理を終了する。

本実施の形態のレセプト分析装置５０は、ＣＰＵ（プロセッサ）、ＲＡＭなどを備えたコンピュータを用いて実現することもできる。すなわち、図１５、図１６に示すような、各処理の手順を定めたコンピュータプログラムをコンピュータに備えられたＲＡＭにロードし、コンピュータプログラムをＣＰＵ（プロセッサ）で実行することにより、コンピュータ上でレセプト分析装置５０を実現することができる。

上述のように、本実施の形態によれば、生活習慣病に特化した遠隔診療サービスに向く軽度の患者の統計情報（例えば、患者数）を把握することができ、また遠隔診療による医療費の削減効果を把握することができる。また、通院診療を行っている患者の中で、比較的軽度の生活習慣病患者（遠隔診療候補患者）を適切に抽出することができる。また、遠隔診療の候補者に対して、食事指導又は運動指導などの生活習慣の改善プログラムへの参加を促すことができ、生活習慣病の重症化を予防することができる。

上述の実施の形態において、遠隔診療候補患者、すでに生活習慣指導を受けている患者、癌などの医師の指導が必要な重症患者それぞれの患者数を把握するとともに、各患者のレセプトを分析することのより、遠隔診療候補患者、すでに生活習慣指導を受けている患者、癌などの医師の指導が必要な患者又は重症患者（例えば、インスリン注射を受けている患者）それぞれの医療費を統計情報として算出してもよい。

本実施の形態に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、レセプトを分析させるためのコンピュータプログラムであって、コンピュータに、複数の患者それぞれの第１期間に亘るレセプトデータを取得する処理と、取得したレセプトデータに含まれる任意の患者に係る傷病名又は診療行為に基づいて、前記患者の区分を前記第１期間より短い第２期間毎に判定する処理と、前記患者の前記第２期間毎の区分が前記第１期間に亘って所定条件を充足するか否かに応じて、前記患者が遠隔診療候補患者であるか否かを判定する処理とを実行させる。

本実施の形態に係るレセプト分析装置は、複数の患者それぞれの第１期間に亘るレセプトデータを取得する取得部と、該取得部で取得したレセプトデータに含まれる任意の患者に係る傷病名又は診療行為に基づいて、前記患者の区分を前記第１期間より短い第２期間毎に判定する区分判定部と、前記患者の前記第２期間毎の区分が前記第１期間に亘って所定条件を充足するか否かに応じて、前記患者が遠隔診療候補患者であるか否かを判定する候補患者判定部とを備える。

本実施の形態に係る遠隔診療案内方法は、レセプト分析装置による遠隔診療案内方法であって、前記レセプト分析装置は、複数の患者それぞれの第１期間に亘るレセプトデータを取得し、取得されたレセプトデータに含まれる任意の患者に係る傷病名又は診療行為に基づいて、前記患者の区分を前記第１期間より短い第２期間毎に判定し、前記患者の前記第２期間毎の区分が前記第１期間に亘って所定条件を充足するか否かに応じて、前記患者が遠隔診療候補患者であるか否かを判定し、判定された遠隔診療候補患者に対して遠隔診療サービスの案内を出力する。

コンピュータプログラム（取得部）は、複数の患者それぞれの第１期間に亘るレセプトデータを取得する。第１期間は、例えば、６か月、１２か月などの複数月でもよく、あるいは、５０日、１００日、１５０日などの複数日でもよい。レセプトデータは、レセプト（診療報酬明細）に記載されたデータであり、診療年月、患者の氏名、傷病名（傷病名コード）、診療行為（診療行為コード）などを含む。

コンピュータプログラム（区分判定部）は、取得したレセプトデータに含まれる任意の患者に係る傷病名又は診療行為に基づいて、患者の区分を第１期間より短い第２期間毎に判定する。区分は、例えば、患者を遠隔診療候補の対象とするか、あるいは対象外とするかを層別するためのものである。第２期間は、例えば、月、１週間、２週間、１０日など適宜決定することができる。遠隔診療候補の対象は、例えば、遠隔診療に向く比較的軽度の疾患の患者であり、対象外は遠隔診療に適さない比較的重度の疾患の患者とすることができる。

コンピュータプログラム（候補患者判定部）は、患者の第２期間毎の区分が第１期間に亘って所定条件を充足するか否かに応じて、患者が遠隔診療候補患者であるか否かを判定する。

患者は、第２期間毎に病院などの医療機関に行くとは限らない。例えば、生活習慣病患者の場合には、２〜３か月に１度の割合で医療機関に受診することも多い。そこで、患者の第２期間毎の区分を第１期間に亘って判定することにより、遠隔診療が可能な患者を適切に抽出することができる。

本実施の形態に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、前記任意の患者に係る傷病名又は診療行為が所定の傷病名又は診療行為である場合、前記患者の前記第２期間毎の区分を遠隔診療候補患者から除外する除外区分であると判定する処理を実行させる。

コンピュータプログラムは、任意の患者に係る傷病名又は診療行為が所定の傷病名又は診療行為である場合、患者の第２期間毎の区分を遠隔診療候補患者から除外する除外区分であると判定する。

所定の傷病名又は診療行為は、例えば、癌などの医師の指導が必要なもの、重症な疾患、感染症又は精神疾患などの遠隔診療に適さないもの、既に生活習慣指導を受けているもの等を含む。これにより、遠隔診療が可能な患者を適切に抽出することができる。

本実施の形態に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、前記第２期間分のレセプトデータに前記任意の患者に係る複数の傷病名又は診療行為が含まれ、前記複数の傷病名又は診療行為のうちの一の傷病名又は診療行が所定の傷病名又は診療行為である場合、前記患者の前記第２期間毎の区分を前記除外区分であると判定する処理を実行させる。

コンピュータプログラムは、第２期間分のレセプトデータに任意の患者に係る複数の傷病名又は診療行為が含まれ、複数の傷病名又は診療行為のうちの一の傷病名又は診療行が所定の傷病名又は診療行為である場合、患者の第２期間毎の区分を除外区分であると判定する。

患者によっては、第２期間の間に複数の医療機関を受診することがあり、一の医療機関では、軽度の生活習慣病に関する疾患について診療を受け、他の医療機関では、比較的重症な疾患について診療を受けている場合がある。第２期間当たりの複数の傷病名又は診療行為のうちの一の傷病名又は診療行が所定の傷病名又は診療行為であるか否かを判定することにより、遠隔診療が可能な患者の抽出漏れを防ぐとともに遠隔診療に向かない患者を誤って抽出することを防止することができる。

本実施の形態に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、前記第１期間のうちの一の第２期間で前記患者の前記第２期間毎の区分が前記除外区分である場合、前記患者は遠隔診療候補患者でないと判定する処理を実行させる。

コンピュータプログラムは、第１期間のうちの一の第２期間で患者の第２期間毎の区分が除外区分である場合、患者は遠隔診療候補患者でないと判定する。

患者は、第２期間毎に病院などの医療機関に行くとは限らない。また、第１期間に亘って異なる医療機関を受診する場合もある。そこで、第１期間のうちの一の第２期間でも遠隔診療に適さない疾患等を受診している患者を遠隔診療候補患者から除外することにより、遠隔診療に向かない患者を誤って抽出することを防止することができる。

本実施の形態に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、前記第１期間に亘って前記除外区分が存在しない場合、前記患者は遠隔診療候補患者であると判定する処理を実行させる。

コンピュータプログラムは、第１期間に亘って除外区分が存在しない場合、患者は遠隔診療候補患者であると判定する。これにより、遠隔診療が可能な患者を適切に抽出することができる。

本実施の形態に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、前記遠隔診療候補患者の一覧を生成する処理を実行させる。

コンピュータプログラムは、遠隔診療候補患者の一覧を生成する。遠隔診療候補患者の一覧は、例えば、患者の氏名、連絡先（住所又はメールアドレス等）などを含む。これにより、遠隔診療に向く患者の人数を把握することができる。また、遠隔診療に向く患者に対して遠隔診療サービスの案内を通知することができる。

本実施の形態に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、前記遠隔診療候補患者に対して遠隔診療サービスの案内データを出力する処理を実行させる。

本実施の形態に係る端末装置は、表示画面を備え、遠隔診療候補患者が使用する端末装置であって、遠隔診療サービスの案内データを受信する受信部と、該受信部で受信した案内データに基づく案内文書を前記表示画面に表示する表示制御部とを備える。

コンピュータプログラムは、遠隔診療候補患者に対して遠隔診療サービスの案内データを出力する。案内データとは、例えば、遠隔診療サービスの案内文書を生成するためのデータである。案内文書は、紙媒体に記録したものでもよく、あるいは表示画面に表示されたものでもよい。これにより、封書又は電子メールを介して案内を通知することができる。

本実施の形態に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、前記案内データに含まれる、前記遠隔診療候補患者に固有の案内情報又は生活改善対策情報を生成する処理を実行させる。

本実施の形態に係る端末装置において、前記表示制御部は、前記遠隔診療候補患者に固有の案内情報又は生活改善対策情報を表示する。

コンピュータプログラムは、案内データに含まれる、遠隔診療候補患者に固有の案内情報又は生活改善対策情報を生成する。固有の案内情報は、例えば、遠隔診療候補患者に固有の傷病名、遠隔診療に参加できる可能性を示す情報などを含む。固有の生活改善対策情報は、例えば、遠隔診療候補患者に最適な生活改善プログラム（例えば、必須又は推奨の運動プログラム、食事改善プログラムなど）を含む。これにより、遠隔診療候補患者に対して遠隔診療サービスへの参加を促すことができる。

本実施の形態に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、前記案内データに含まれる、前記遠隔診療候補患者に関する遠隔診療利用前後の医療費情報を生成する処理を実行させる。

本実施の形態に係る端末装置において、前記表示制御部は、前記遠隔診療候補患者に関する遠隔診療利用前後の医療費情報を表示する。

コンピュータプログラムは、案内データに含まれる、遠隔診療候補患者に関する遠隔診療利用前後の医療費情報を生成する。例えば、遠隔診療利用前の医療費情報として、特定の月の医療費、あるいは１か月平均の医療費、又は調剤費などを含めることができる。また、遠隔診療利用後の医療費情報として、遠隔診療サービスの費用を含めることができる。これにより、遠隔診療候補患者に対して遠隔診療サービスへの参加を促すことができる。

本実施の形態に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、取得したレセプトデータに含まれる任意の患者に係る傷病名又は診療行為に基づいて、所定疾患の患者を抽出する処理と、前記所定疾患の患者数又は前記複数の患者の数に対する前記所定疾患の患者数の割合を含む統計情報を算出する処理とを実行させる。

コンピュータプログラムは、取得したレセプトデータに含まれる任意の患者に係る傷病名又は診療行為に基づいて、所定疾患の患者を抽出する。所定疾患の患者は、例えば、生活習慣病の患者とすることができる。

コンピュータプログラムは、所定疾患の患者数又は複数の患者の数に対する所定疾患の患者数の割合を含む統計情報を算出する。これにより、生活習慣病の患者の統計情報を得ることができ、生活習慣病の患者の人数を把握することができる。

本実施の形態に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、前記所定疾患の患者数に基づいて医療費の削減額を算出する処理を実行させる。

コンピュータプログラムは、所定疾患の患者数に基づいて医療費の削減額を算出する。例えば、生活習慣病の医療費を、通院の場合と遠隔診療の場合とで比較することにより、遠隔診療サービスを導入することによる医療費削減効果を把握することができる。

１ 通信ネットワーク
５ レセプト
１０ 端末装置
１１ 制御部
１２ 通信部
１３ 表示制御部
１４ 表示画面
１５ 操作部
５０ レセプト分析装置
５１ 制御部
５２ 取得部
５３ 区分判定部
５４ 候補患者判定部
５５ 記憶部
５６ 通信部
５７ 案内情報生成部
５８ 算出部
５９ 対象者抽出部

Claims (16)

1. コンピュータに、レセプトを分析させるためのコンピュータプログラムであって、
   コンピュータに、
   複数の患者それぞれの第１期間に亘るレセプトデータを取得する処理と、
   取得したレセプトデータに含まれる任意の患者に係る傷病名又は診療行為に基づいて、前記患者の区分を前記第１期間より短い第２期間毎に判定する処理と、
   前記患者の前記第２期間毎の区分が前記第１期間に亘って所定条件を充足するか否かに応じて、前記患者が遠隔診療候補患者であるか否かを判定する処理と
   を実行させるコンピュータプログラム。
2. コンピュータに、
   前記任意の患者に係る傷病名又は診療行為が所定の傷病名又は診療行為である場合、前記患者の前記第２期間毎の区分を遠隔診療候補患者から除外する除外区分であると判定する処理を実行させる請求項１に記載のコンピュータプログラム。
3. コンピュータに、
   前記第２期間分のレセプトデータに前記任意の患者に係る複数の傷病名又は診療行為が含まれ、前記複数の傷病名又は診療行為のうちの一の傷病名又は診療行が所定の傷病名又は診療行為である場合、前記患者の前記第２期間毎の区分を前記除外区分であると判定する処理を実行させる請求項２に記載のコンピュータプログラム。
4. コンピュータに、
   前記第１期間のうちの一の第２期間で前記患者の前記第２期間毎の区分が前記除外区分である場合、前記患者は遠隔診療候補患者でないと判定する処理を実行させる請求項２又は請求項３に記載のコンピュータプログラム。
5. コンピュータに、
   前記第１期間に亘って前記除外区分が存在しない場合、前記患者は遠隔診療候補患者であると判定する処理を実行させる請求項４に記載のコンピュータプログラム。
6. コンピュータに、
   前記遠隔診療候補患者の一覧を生成する処理を実行させる請求項１から請求項５のいずれか一項に記載のコンピュータプログラム。
7. コンピュータに、
   前記遠隔診療候補患者に対して遠隔診療サービスの案内データを出力する処理を実行させる請求項１から請求項６のいずれか一項に記載のコンピュータプログラム。
8. コンピュータに、
   前記案内データに含まれる、前記遠隔診療候補患者に固有の案内情報又は生活改善対策情報を生成する処理を実行させる請求項７に記載のコンピュータプログラム。
9. コンピュータに、
   前記案内データに含まれる、前記遠隔診療候補患者に関する遠隔診療利用前後の医療費情報を生成する処理を実行させる請求項７又は請求項８に記載のコンピュータプログラム。
10. コンピュータに、
    取得したレセプトデータに含まれる任意の患者に係る傷病名又は診療行為に基づいて、所定疾患の患者を抽出する処理と、
    前記所定疾患の患者数又は前記複数の患者の数に対する前記所定疾患の患者数の割合を含む統計情報を算出する処理と
    を実行させる請求項１から請求項９のいずれか一項に記載のコンピュータプログラム。
11. コンピュータに、
    前記所定疾患の患者数に基づいて医療費の削減額を算出する処理を実行させる請求項１０に記載のコンピュータプログラム。
12. 複数の患者それぞれの第１期間に亘るレセプトデータを取得する取得部と、
    該取得部で取得したレセプトデータに含まれる任意の患者に係る傷病名又は診療行為に基づいて、前記患者の区分を前記第１期間より短い第２期間毎に判定する区分判定部と、
    前記患者の前記第２期間毎の区分が前記第１期間に亘って所定条件を充足するか否かに応じて、前記患者が遠隔診療候補患者であるか否かを判定する候補患者判定部と
    を備えるレセプト分析装置。
13. 表示画面を備え、遠隔診療候補患者が使用する端末装置であって、
    遠隔診療サービスの案内データを受信する受信部と、
    該受信部で受信した案内データに基づく案内文書を前記表示画面に表示する表示制御部と
    を備える端末装置。
14. 前記表示制御部は、
    前記遠隔診療候補患者に固有の案内情報又は生活改善対策情報を表示する請求項１３に記載の端末装置。
15. 前記表示制御部は、
    前記遠隔診療候補患者に関する遠隔診療利用前後の医療費情報を表示する請求項１３又は請求項１４に記載の端末装置。
16. レセプト分析装置による遠隔診療案内方法であって、
    前記レセプト分析装置は、
    複数の患者それぞれの第１期間に亘るレセプトデータを取得し、
    取得されたレセプトデータに含まれる任意の患者に係る傷病名又は診療行為に基づいて、前記患者の区分を前記第１期間より短い第２期間毎に判定し、
    前記患者の前記第２期間毎の区分が前記第１期間に亘って所定条件を充足するか否かに応じて、前記患者が遠隔診療候補患者であるか否かを判定し、
    判定された遠隔診療候補患者に対して遠隔診療サービスの案内を出力する遠隔診療案内方法。
    

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