JP2019109717A - Disease-based medical expense estimation device, method and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、レセプトなどに基づいて、傷病別の医療費を推計する傷病別医療費推計装置および方法並びにプログラムに関するものである。 The present invention relates to an injury-specific medical expense estimation apparatus and method, and a program for estimating medical expenses according to injury and illness based on a receipt and the like.
近年、医療保険制度を用いた医療費が年々増加傾向にあり、国、保険者および患者それぞれに対する負担が大きくなっている。今後、医療保険制度を健全な状態で維持するためには、傷病の予防、傷病の早期発見および早期治療を行い、医療費を抑制する必要がある。 In recent years, the medical expenses using the medical insurance system tend to increase year by year, and the burden on the country, the insurer and each patient is increasing. From now on, in order to maintain the health insurance system in a healthy state, it is necessary to prevent sickness and illness, early detection and early treatment of sickness and illness, and control medical expenses.
そして、医療費の抑制をより効率的に行うためには、どの傷病に対してどの程度の医療費がかかっているかを的確に把握する必要がある。 And in order to carry out control of medical expenses more efficiently, it is necessary to grasp exactly what medical expenses are spent for which diseases and diseases.
そこで、たとえば特許文献１および特許文献２においては、患者の傷病の情報、患者に対する医療行為の情報および医療費の情報を含むレセプトを用いて、傷病別の医療費を算出することが提案されている。 Therefore, for example, in Patent Document 1 and Patent Document 2, it is proposed to calculate a medical cost by disease by using a receipt including information on the patient's disease and illness, information on the medical practice for the patient and information on medical expenses. There is.
しかしながら、特許文献１および特許文献２に記載の手法は、レセプトに含まれる医療行為情報によって発生した医療費情報が、どの傷病によって発生したものなのかを判定したり、もしくはレセプトに含まれる複数の傷病情報に対する医療費情報の按分を判定したりして、集計する手法である。 However, the methods described in Patent Document 1 and Patent Document 2 are used to determine which medical care cost information generated by medical practice information included in a receipt is caused by which disease or disease, or a plurality of items included in a receipt. It is a method of determining the distribution of the medical cost information to the disease and illness information and totaling.
そのため、各医療行為情報と各傷病情報との連結を定義するマスタの整備とその更新が必要であった。たとえば新しい診療行為が増えたり、診療報酬制度が変更される度に新しいマスタに更新する必要があった。 Therefore, it was necessary to maintain and update a master that defines the connection between each medical practice information and each disease information. For example, every time new medical practice increased or medical fee system was changed, it was necessary to update to a new master.
また、医療行為情報が複数の傷病情報と関連性がある場合の処理や、傷病と関連性がない医療行為情報の処理も同様のロジックで集計されるため、結果の信ぴょう性に課題がある。 In addition, since the processing when medical practice information is associated with multiple illness information and the treatment of medical practice information not associated with illness and illness are also counted by the same logic, there is a problem in the reliability of the result.
本発明は、上記の問題に鑑み、マスタの整備および更新を必要とせず、より効率よく傷病別の医療費情報を推計することができる傷病別医療費推計装置および方法並びにプログラムを提供することを目的とする。 In view of the above problems, it is an object of the present invention to provide a disease cost-classified medical cost estimation device and method, and a program that can estimate medical cost information classified by disease more efficiently without requiring maintenance and updating of a master. To aim.
本発明の傷病別医療費推計装置は、患者の少なくとも１つの傷病情報、患者に対して施された少なくとも１つの医療行為情報および医療行為情報に関連する医療費情報を含む解析用情報を複数受け付け、その受け付けた複数の解析用情報に基づいて、各解析用情報に対するバランシングスコアを算出するバランシングスコア算出部と、各解析用情報に対するバランシングスコアに基づいて、傷病情報毎の医療費情報を推計する医療費推計部とを備える。 The medical expense estimating apparatus according to the present invention receives multiple analysis information including at least one disease information of the patient, at least one medical practice information given to the patient, and medical expense information related to the medical practice information. Based on the received plurality of analysis information, a balancing score calculation unit that calculates a balancing score for each analysis information, and medical cost information for each disease information based on the balancing score for each analysis information. And medical expenses estimation department.
また、上記本発明の傷病別医療費推計装置においては、複数の解析用情報の中にレセプト情報を含むことができる。 Further, in the medical expense estimating apparatus according to the present invention according to the present invention, receipt information can be included in the plurality of analysis information.
また、上記本発明の傷病別医療費推計装置においては、複数の解析用情報の中に電子カルテ情報を含むことができる。 Further, in the medical expense estimating apparatus according to the present invention according to the present invention, electronic medical record information can be included in a plurality of analysis information.
また、上記本発明の傷病別医療費推計装置においては、解析用情報から傷病情報を抽出する傷病情報抽出部を備えることができ、バランシングスコア算出部は、傷病情報抽出部によって抽出された傷病情報を用いてバランシングスコアを算出することができる。 Further, the medical expense estimating apparatus according to the present invention for medical treatment according to the present invention may comprise a diseased and diseased information extracting unit for extracting diseased and diseased information from the analysis information, and the balancing score calculating unit calculates diseased and diseased information extracted by the diseased and diseased information extracting unit. The balancing score can be calculated using
また、上記本発明の傷病別医療費推計装置においては、解析用情報から医療行為情報を抽出する医療行為情報抽出部を備えることができ、バランシングスコア算出部は、医療行為情報抽出部によって抽出された医療行為情報を用いてバランシングスコアを算出することができる。 Further, the medical expense estimating apparatus according to the present invention for medical treatment according to the present invention may comprise a medical practice information extraction unit for extracting medical practice information from analysis information, and the balancing score calculation unit is extracted by the medical practice information extraction unit. The balancing score can be calculated using the collected medical practice information.
また、上記本発明の傷病別医療費推計装置においては、解析用情報から医療費情報を抽出する医療費情報抽出部を備えることができ、バランシングスコア算出部は、医療費情報抽出部によって抽出された医療費情報を用いてバランシングスコアを算出することができる。 Further, the medical expense estimating apparatus according to the present invention according to the present invention may include a medical expense information extracting unit for extracting medical expense information from analysis information, and the balancing score calculating unit is extracted by the medical expense information extracting unit. The balancing score can be calculated using the medical cost information.
また、上記本発明の傷病別医療費推計装置においては、バランシングスコア算出部が、患者の健康診断情報および検診情報のうちの少なくとも一方を受け付け、その少なくとも一方の情報を用いてバランシングスコアを算出することができる。 Further, in the medical expense estimating apparatus according to the present invention according to the present invention, the balancing score calculation unit receives at least one of the patient's health checkup information and examination information and calculates the balancing score using at least one of the information. be able to.
また、上記本発明の傷病別医療費推計装置においては、バランシングスコアとして、傾向スコアを用いることができる。 Further, in the medical apparatus for estimating medical expenses by injury of the present invention, a tendency score can be used as a balancing score.
本発明の傷病別医療費推計方法は、患者の少なくとも１つの傷病情報、患者に対して施された少なくとも１つの医療行為情報および医療行為情報に関連する医療費情報を含む解析用情報を複数準備し、演算装置を用いて、複数の解析用情報に基づいて、各解析用情報に対するバランシングスコアを算出するとともに、その算出した各解析用情報に対するバランシングスコアに基づいて、傷病情報毎の医療費情報を推計する。 The method of estimating medical expenses by injury of the present invention prepares a plurality of analysis information including at least one disease information of a patient, at least one medical practice information given to a patient, and medical expense information related to the medical practice information. Then, using the computing device, the balancing score for each piece of analysis information is calculated based on the plurality of pieces of analysis information, and based on the calculated balancing score for each piece of analysis information, medical cost information for each disease information. Estimate
本発明の傷病別医療費推計プログラムは、コンピュータを、患者の少なくとも１つの傷病情報、患者に対して施された少なくとも１つの医療行為情報および医療行為情報に関連する医療費情報を含む解析用情報を複数受け付け、その受け付けた複数の解析用情報に基づいて、各解析用情報に対するバランシングスコアを算出するバランシングスコア算出部と、各解析用情報に対するバランシングスコアに基づいて、傷病情報毎の医療費情報を推計する医療費推計部として機能させる。 According to the program for calculating medical expenses by injury of the present invention, analysis information including a computer, medical expenses information related to at least one disease of the patient, at least one medical practice information given to the patient and medical practice information is provided. Receiving a plurality of data and calculating a balancing score for each analysis information based on the received plurality of analysis information, and medical cost information for each disease information based on the balancing score for each analysis information Function as a medical cost estimation unit to estimate
本発明の傷病別医療費推計装置および方法並びにプログラムによれば、患者の少なくとも１つの傷病情報、患者に対して施された少なくとも１つの医療行為情報および医療行為情報に関連する医療費情報を含む解析用情報を複数受け付け、その受け付けた複数の解析用情報に基づいて、各解析用情報に対するバランシングスコアを算出し、各解析用情報に対するバランシングスコアに基づいて、傷病情報毎の医療費情報を推計するようにしたので、従来の手法のようにマスタの整備および更新を行う必要がなく、より効率よく傷病別の医療費情報を推計することができる。 According to the device and method for estimating medical expenses by injury of the present invention and method and program, at least one injury information of a patient, at least one medical practice information given to a patient and medical expense information related to medical practice information are included. Accept multiple analysis information, calculate the balancing score for each analysis information based on the received multiple analysis information, and estimate the medical cost information for each disease information based on the balancing score for each analysis information Since it is not necessary to maintain and update the master as in the conventional method, it is possible to estimate medical cost information according to injury and illness more efficiently.
以下、本発明の傷病別医療費推計装置および方法並びにプログラムの一実施形態を用いた傷病別医療費推計システムについて、図面を参照しながら詳細に説明する。図１は、本実施形態の傷病別医療費推計システム１の概略構成を示すブロック図である。 Hereinafter, a system for estimating medical expenses by injury according to an embodiment of the medical device for estimating medical expenses by injury and disease and a program according to the present invention will be described in detail with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of the medical expenses by injury and illnesses estimating system 1 according to the present embodiment.
本実施形態の傷病別医療費推計システム１は、医療行為によって発生した医療費について、どの傷病によって発生した医療費なのかを解析し、傷病別の医療費を推計するシステムである。そして、本実施形態の傷病別医療費推計システム１は、従来のようなマスタを用いて傷病別医療費を推計するシステムとは異なり、患者のレセプト情報および電子カルテ情報などに基づいて、バランシングスコアの手法を用いて傷病別の医療費を推計するものである。具体的には、本実施形態の傷病別医療費推計システム１は、図１に示すように、傷病別医療費推計装置１０（本発明の演算装置に相当する）と、入力装置２０と、表示装置３０とを備えている。
The medical cost estimate system 1 according to the present embodiment is a system for analyzing the medical cost incurred due to a medical procedure with respect to the medical cost incurred due to the medical practice, and estimating the medical cost according to the disease based on the medical condition. And, unlike the system for estimating the medical expenses by injury and illness by using the conventional master as in the medical expenses by injury and illness estimation system 1 of the present embodiment, the balancing score is calculated based on the patient's receipt information and electronic medical record information. The medical expenses by injury and illness are estimated using the method of Specifically, as shown in FIG. 1, the medical cost estimate system according to injury / illness according to the present embodiment includes a medical cost estimation apparatus according to illness / injury (corresponding to the computing device of the present invention), an
傷病別医療費推計装置１０は、中央処理装置（ＣＰＵ（Central Processing Unit））、半導体メモリ、およびハードディスクやＳＳＤ(Solid State Drive)等のストレージデバイスを備えたコンピュータから構成されるものであり、コンピュータにインストールされた傷病別医療費推計プログラムが中央処理装置によって実行されることによって、図１に示す解析用情報取得部１１、バランシングスコア算出部１２、医療費推計部１３および表示制御部１４が動作する。
The medical
傷病別医療費推計プログラムは、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）およびＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）などの記録媒体に記録されて配布され、その記録媒体からコンピュータにインストールすることができる。または、傷病別医療費推計プログラムは、ネットワークに接続されたサーバコンピュータの記憶装置もしくはネットワークストレージに対して、外部からアクセス可能な状態で記憶される。そして、外部からの要求に応じてコンピュータにダウンロードされ、インストールすることができる。 The medical cost estimate program for diseases and diseases can be distributed by being recorded in a recording medium such as a digital versatile disc (DVD) and a compact disc read only memory (CD-ROM), and can be installed in a computer from the recording medium. Alternatively, the medical cost estimate program according to injury and illness is stored in an accessible state from outside with respect to the storage device or network storage of the server computer connected to the network. Then, it can be downloaded to a computer and installed in response to an external request.
傷病別医療費推計装置１０の解析用情報取得部１１は、バランシングスコアの一種である傾向スコアの算出およびその傾向スコアに基づく傷病別の医療費情報の推計に用いられる解析用情報を取得するものである。
The analysis
解析用情報としては、たとえば図２に示すようなレセプト情報、電子カルテ情報および診療記録情報などがある。レセプト情報は、患者が受けた保険診療について、医療機関が保険者（国民健康保険組合や健康保険組合等）に請求する医療報酬の明細書（レセプト）の情報のことである。レセプトは、医科および歯科の場合には診療報酬明細書、薬局における調剤の場合には調剤報酬明細書、訪問看護の場合には訪問看護療養費明細書ともいう。なお、図２に示すレセプト情報は、診療報酬明細書の情報の概略を示すものであり、レセプト情報には、患者の少なくとも１つの傷病情報、患者に対して施された少なくとも１つの医療行為情報およびその医療行為情報に関連する医療費情報が含まれる。 The analysis information includes, for example, receipt information, electronic medical record information, and medical record information as shown in FIG. The receipt information is the information on the medical fee statement (recept) that the medical institution requests from the insurer (National Health Insurance Association, Health Insurance Association, etc.) about the insurance medical treatment received by the patient. The receipt is also referred to as a medical fee statement in the case of medicine and dentistry, a dispensing fee statement in the case of dispensing in a pharmacy, and a visiting nursing care cost statement in the case of home care. In addition, the receipt information shown in FIG. 2 shows the outline of the information of the medical treatment fee statement, and the receipt information includes at least one disease information of the patient and at least one medical practice information given to the patient. And medical cost information related to the medical practice information.
傷病情報とは、患者が罹患している疾病または外傷などの傷病を示す情報である。また、医療行為情報とは、患者に対して施された処置、手技、検査および手術などの診療内容を示す診療情報、患者に対して投与された薬剤を示す情報や、患者に使用された機器を示す情報などが含まれる。また、医療費情報とは、患者に対する診療内容、患者に投与された薬剤および患者に使用された機器などに要した医療費を示す情報である。医療費の情報としては、いわゆる売り上げの金額を示す情報でも良いし、医療原価を示す情報でもよいし、保険診療の点数を示す情報でもよい。 Disease information is information indicating a disease such as a disease or trauma that a patient suffers from. In addition, medical practice information refers to medical treatment information indicating medical treatment contents such as treatment, procedure, examination, and surgery performed on the patient, information indicating medicines administered to the patient, and devices used for the patient Contains information indicating Further, the medical expense information is information indicating medical expenses required for medical treatment contents for the patient, medicines administered to the patient, devices used for the patient, and the like. Information on medical expenses may be information indicating so-called sales, information indicating medical costs, or information indicating insurance medical care scores.
電子カルテ情報は、医師が患者を診察した際に、コンピュータなどを用いて情報を入力することによって作成される情報である。電子カルテ情報にも、図２に示すように、患者の少なくとも１つの傷病情報および患者に対して施された少なくとも１つの医療行為情報が含まれる。傷病情報および医療行為情報については、上述したとおりである。また、電子カルテ情報には、問診結果、所見、画像所見および検査値を示す情報なども含まれる。 The electronic medical record information is information created by inputting information using a computer or the like when a doctor examines a patient. The electronic medical record information also includes at least one disease information of the patient and at least one medical practice information given to the patient, as shown in FIG. The disease information and the medical practice information are as described above. Further, the electronic medical record information includes information indicating an inquiry result, a finding, an imaging finding, and a test value.
診療録情報は、情報の内容としては、基本的には電子カルテ情報と同様であるが、電子カルテ情報が、医療機関が有する電子カルテシステムによって定められたフォーマットから作成されたものであるのに対し、診療録情報は、電子カルテ情報のような定型のフォーマットから作成されたものではなく、たとえば医師などが手書きで紙などの記録媒体に記録した傷病情報および医療行為情報をコンピュータなどに入力することによって作成されたものでもよいし、上述した記録媒体をスキャナなどで光学的に読み取って取得された電子データでもよい。なお、診療記録情報としては、医師法に規定されている内容を含むことができる。 Although the medical record information is basically the same as the electronic medical record information as the content of the information, although the electronic medical record information is created from the format defined by the electronic medical record system possessed by the medical institution. On the other hand, medical record information is not created from a fixed format such as electronic medical record information, and for example, a doctor etc. inputs the disease information and medical practice information recorded on a recording medium such as paper by handwriting to a computer etc. Or the electronic data acquired by optically reading the above-described recording medium with a scanner or the like. The medical record information can include the contents defined in the doctor's law.
また、解析用情報取得部１１における解析用情報の取得方法としては、たとえばレセプト情報や電子カルテ情報については、レセプト情報が記憶されているレセプトサーバおよび電子カルテシステムにおいて電子カルテ情報が記憶されている電子カルテサーバなどから、インターネット回線またはＬＡＮなどの通信回線を介して取得するようにしてもよいし、入力装置２０を用いて設定入力するようにしてもよい。また、診療録情報についても、レセプト情報および電子カルテ情報と同様に、診療録情報が記憶された所定のサーバから読み出して取得してもよいし、入力装置２０を用いて設定入力するようにしてもよいし、上述したようにスキャナなどを用いて読み取られた電子データを取得するようにしてもよい。
In addition, as a method for acquiring analysis information in the analysis
また、解析用情報取得部１１によって取得される解析用情報は、必ずしも１つの医療機関内に保存されているものでなくてもよく、一人の患者の解析用情報を複数の異なる医療機関から収集して取得するようにしてもよい。また、投薬された薬剤を示す情報については、調剤薬局などのサーバに保存された情報を取得するようにしてもよい。
In addition, the analysis information acquired by the analysis
また、解析用情報取得部１１によって取得される解析用情報の範囲としては、たとえば患者単位、医療施設の単位、保険者の単位、地域単位または所定の属性の単位の範囲で解析用情報を取得するようにすればよい。患者単位で解析用情報を取得する場合には、患者毎に設定された識別情報をレセプト情報、電子カルテ情報および診療記録情報などの解析用情報にそれぞれ付与しておき、その識別情報を用いて、患者単位での解析用情報を収集するようにすればよい。患者毎に設定される識別情報としては、たとえば診療券番号または被保険者番号、もしくはこれらと生年月日および/または性別などを組み合わせた情報などがあるが、個人を特定できる情報であれば如何なる情報でもよい。なお、患者単位で解析用情報を取得する場合には、一人の患者ではなく、ある一定の人数からなる集団の単位で解析用情報が取得される。
Further, as a range of analysis information acquired by the analysis
医療施設単位で解析用情報を取得する場合には、医療施設毎に設定された識別情報をレセプト情報、電子カルテ情報および診療記録情報などの解析用情報にそれぞれ付与しておき、その識別情報を用いて、医療施設単位での解析用情報を収集するようにすればよい。医療施設毎に設定される識別情報としては、たとえば医療機関番号などがあるが、医療施設を特定できる情報であれば如何なる情報でもよい。 When acquiring analysis information in medical facility units, identification information set for each medical facility is added to analysis information such as medical certificate information, medical chart information, and medical record information, and the identification information is used. It may be used to collect information for analysis in a medical facility unit. The identification information set for each medical facility is, for example, a medical institution number or the like, but any information may be used as long as it can identify the medical facility.
また、月単位および年単位などといった時間の範囲も設定して解析用情報を取得するようにしてもよい。この場合、解析用情報に対してその作成年月日などの時間を特定できる情報を付与しておくようにすればよい。 Further, the analysis information may be acquired by setting a time range such as monthly and yearly. In this case, information for identifying the time such as the date of creation may be added to the analysis information.
バランシングスコア算出部１２は、上述した解析用情報を複数受け付け、その受け付けた複数の解析用情報に基づいて、バランシングスコアを算出するものである。本実施形態においては、バランシングスコアとして傾向スコアを算出する。傾向スコアは、上述したレセプト情報、電子カルテ情報および診療記録情報などの各解析用情報に対してそれぞれ算出される。 The balancing score calculation unit 12 receives a plurality of pieces of analysis information described above, and calculates a balancing score based on the received plurality of analysis information. In the present embodiment, a tendency score is calculated as a balancing score. The tendency score is calculated for each of the analysis information, such as the above-described receipt information, electronic medical record information, and medical record information.
バランシングスコア算出部１２は、図１に示すように情報抽出部１２ａを備えている。本実施形態において、情報抽出部１２ａは、本発明の傷病情報抽出部、医療行為情報抽出部および医療費情報抽出部に相当するものである。情報抽出部１２ａは、解析用情報取得部１１によって取得された複数の解析用情報のそれぞれから傷病情報、医療行為情報および医療費情報を抽出するものである。
The balancing score calculator 12 includes an
解析用情報から傷病情報を抽出する方法としては、たとえばＩＣＤ１０（国際疾病分類第１０版）や標準病名番号などの傷病を特定するコードを解析用情報から抽出するようにしてもよいし、文字認識処理などを用いて傷病名自体を抽出するようにしてもよい。また、医療行為情報についても、同様に、各医療行為に対して予め設定されたコード情報を抽出するようにしてもよいし、医療行為を示す文字自体を抽出するようにしてもよい。また、医療費情報については、レセプト情報のように予め定められたフォーマットで作成され、医療費の情報が記入された部分が特定できる場合には、その部分から医療費情報を抽出するようにすればよい。 As a method of extracting disease information from analysis information, for example, a code specifying an injury or illness such as ICD 10 (international disease classification 10th edition) or a standard disease name number may be extracted from analysis information, or character recognition The disease name itself may be extracted using a process or the like. Further, with regard to the medical practice information, similarly, code information preset for each medical practice may be extracted, or characters themselves indicating the medical practice may be extracted. In addition, medical expense information is prepared in a predetermined format such as receipt information, and when a portion where information on medical expenses is entered can be identified, medical expense information can be extracted from the portion. Just do it.
また、上述したように電子カルテ情報および診療記録情報には、基本的には医療費情報は含まれていない。したがって、電子カルテ情報および診療記録情報については、たとえば電子カルテ情報および診療記録情報と、これらに対応する医療費の情報を含む会計情報とを予め設定された番号などを介して紐づけしておき、会計情報が保存された会計サーバから読み出すことによって、電子カルテ情報および診療記録情報に対応する医療費情報を取得するようにすればよい。 Further, as described above, the electronic medical record information and the medical record information basically do not include the medical cost information. Therefore, for electronic medical record information and medical care record information, for example, electronic medical record information and medical care record information and accounting information including information on medical expenses corresponding thereto are linked via a preset number or the like. The medical cost information corresponding to the electronic medical record information and the medical record information may be acquired by reading out from the accounting server in which the accounting information is stored.
そして、バランシングスコア算出部１２は、上述したようにして情報抽出部１２ａによって抽出された傷病情報、医療行為情報および医療費情報を用いて、各解析用情報に対する傾向スコアを算出する。以下、傾向スコアの算出方法に具体例として、糖尿病の医療費を推計するために用いる傾向スコアの算出方法について説明する。
Then, the balancing score calculation unit 12 calculates the tendency score for each piece of analysis information using the disease and illness information, the medical practice information and the medical cost information extracted by the
まず、解析用情報の中に、着目する傷病である糖尿病が含まれているか否かを示す傷病別変数として、ｚ＝０（糖尿病なし）およびｚ＝１（糖尿病あり）を設定する。 First, z = 0 (without diabetes) and z = 1 (with diabetes) are set as the injury-specific variables indicating whether or not the diabetes that is the targeted injury is included in the analysis information.
次に、解析用情報に含まれる可能性のある医療行為情報のうち、着目する傷病（ここでは糖尿病）と医療費の両方に関連のある医療行為情報で、傷病と１対１で対応するものは除外して、交絡因子として適切だと思われる医療行為情報を共変量ｘ＝（ｘ１，ｘ２,ｘ３，・・・）として選び出す。この交絡因子に相当する、医療行為情報を示す変数（共変量）は、０または１でもよいし、連続変数を用いるようにしてもよい。まは、この医療行為情報を示す変数は通常、ｘ１，ｘ２，ｘ３，・・・というように複数である。 Next, among the medical practice information that may be included in the analysis information, medical practice information that is related to both the sickness (here, diabetes) to be focused on and the medical expenses, and that corresponds to the sickness and illness one to one Excluding and select medical practice information that is considered to be appropriate as a confounding factor as a covariate x = (x 1 , x 2 , x 3 ,...). The variable (covariate) indicating medical practice information corresponding to the confounding factor may be 0 or 1, or a continuous variable may be used. Or, there are usually a plurality of variables indicating this medical practice information such as x 1 , x 2 , x 3 ,.
そして、解析用情報に含まれる医療費情報をｙとして、糖尿病なしの場合の医療費をｙ０、糖尿病ありの場合の、医療費ｙ１として設定する。 Then, the medical cost information included in the information for analysis is y, the medical cost without diabetes is set as y 0 , and the medical cost with diabetes is set as y 1 .
そして、上述したような事前準備の下、実際に取得された解析用情報に含まれる各情報に基づいて、傾向スコアを算出する。 And based on each information contained in the information for analysis actually acquired under the above-mentioned prior preparation, a tendency score is calculated.
図３は、解析用情報がレセプト情報１である場合におけるｘ，ｙ，ｚの値について説明する図である。図３に示すレセプト情報１である場合には、傷病情報である「傷病１」および「傷病２」の中に糖尿病が含まれる場合にはｚ＝１となり、糖尿病が含まれない場合にはｚ＝０となる。また、医療行為情報である「診療行為Ａ」、「診療行為Ｂ」、「診療行為Ｃ」および「薬品Ｄ」（投薬された薬剤）の中に、交絡因子に相当する医療行為情報が含まれるか否かによって、共変量ｘ＝（ｘ１，ｘ２,ｘ３，・・・）の各変数の値が設定される。また、医療費情報である「医療費Ｙ円」のＹがｙの値として設定される。 FIG. 3 is a diagram for explaining the values of x, y, and z when the analysis information is the receipt information 1. In the case of the receipt information 1 shown in FIG. 3, z = 1 if diabetes is included in the “infection and illness 1” and “infection and illness 2” which are the illness and illness information, and z is not included if diabetes is not included. It becomes = 0. In addition, the medical practice information corresponding to the confounding factor is included in the medical practice information "medical treatment act A", "medical treatment act B", "medical treatment act C" and "drug D" (medicated drug) The value of each variable of covariate x = (x 1 , x 2 , x 3 ,...) Is set depending on whether or not Moreover, Y of "medical expenses Y yen" which is medical expense information is set as a value of y.
図３に示すレセプト情報１と同様にして、その他のレセプト情報、電子カルテ情報および診療記録情報などの解析用情報についても、ｘ，ｙ，ｚの値が設定される。 As in the case of the receipt information 1 shown in FIG. 3, values of x, y, z are set also for other pieces of analysis information such as receipt information, electronic medical record information and medical record information.
そして、解析用情報取得部１１によって取得された複数の解析用情報を用いて、ｘを説明変数とし、ｚを被説明変数とするようにして、ロジスティック回帰分析を行い、具体的にはニュートン・ラフソン法などの数値計算により、各係数βを推定する。その後で、下式から、各解析用情報ｉに対する傾向スコアeｉを算出する。
図１に戻り、医療費推計部１３は、バランシングスコア算出部１２において算出された各解析用情報に対する傾向スコアに基づいて、傷病情報毎の医療費情報を推計するものである。本実施形態の医療費推計部１３は、マッチング法を用いて傷病毎の医療費情報を推計する。
Returning to FIG. 1, the medical
具体的には、まず、着目する傷病（ここでは糖尿病）に対して、ｚ＝１の群とｚ＝０の群に分けて、各群から同じ傾向スコアになった対象を選び出してペアを作る。なお、傾向スコアが厳密に同じ値になる事は難しいので、どれほど傾向スコアの値が近い場合に同じ値のペアとみなすかについては、予め設定しておけばよい。また、傾向スコアが同じ値のペアが1対1ではなく多対多となった場合にどうするかは、事前に決めておけばよい。具体的には、２点間距離が最も短いものをペアとする最近傍マッチングや、予め設定した距離以上離れている場合にはペアとしないキャリパーマッチングなどを用いるようにすればよい。 Specifically, first, with respect to a target disease (diabetes in this case), the subject is divided into a group of z = 1 and a group of z = 0, and subjects having the same tendency score from each group are selected to form a pair . Since it is difficult for the tendency score to have exactly the same value, it may be set in advance about how close the tendency score is to be regarded as the same value pair. In addition, what to do when pairs of values having the same tendency score are not one to one but many to many may be determined in advance. Specifically, nearest neighbor matching in which the shortest distance between two points is a pair, caliper matching which is not in pairs when separated by a predetermined distance or more, or the like may be used.
また、もし所定の傾向スコアについて、ペアとなる対象がない場合は、後述する医療費の差の計算は行わず、ペアのないデータ自体を破棄する。 In addition, if there is no target to be a pair for a predetermined tendency score, the difference in medical expenses described later is not calculated, and the data without a pair is discarded.
ここでは、ペアｊが合計でＮ組出来たとし、同じ傾向スコアのペアｊについて、下式のとおり医療費の差（ｙ１ｊ−ｙ０ｊ）を計算する。
そして、下式のとおり、差Ｗｊの平均値Ｅ(ｙ1−ｙ0)を算出し、これを着目する傷病（ここでは糖尿病）の医療費情報の推計値とする。
なお、上記の例では、糖尿病の医療費情報を推計するようにしたが、その他の傷病についても、その傷病が解析用情報に含まれているか否かを示す傷病別変数として、ｚ＝０（着目する傷病なし）およびｚ＝１（着目する傷病あり）を設定することによって、傷病情報毎の医療費情報を推計することができる。 In the above example, medical cost information for diabetes is estimated, but as for other illnesses and diseases, z = 0 (diversity-specific variable indicating whether the illness or illness is included in the analysis information). Medical cost information for each piece of disease and illness information can be estimated by setting no attention to disease or illness) and z = 1 (presence or absence of attention or illness).
表示制御部１４は、医療費推計部１３によって推計された傷病情報毎の医療費情報の値を表示装置３０に表示させるものである。また、表示制御部１４は、解析用情報取得部１１によって取得されたレセプト情報、電子カルテ情報および診療記録情報、並びにバランシングスコア算出部１２において算出すれた傾向スコアを表示装置３０に表示させるものである。
The
入力装置２０は、キーボードおよびマウスなどのデバイスを備えたものである。表示装置３０は、液晶ディスプレイなどのデバイスを備えたものである。入力装置２０と表示装置３０をタッチパネルから構成して兼用するようにしてもよい。
The
上記実施形態の傷病別医療費推計システムによれば、患者の少なくとも１つの傷病情報、患者に対して施された少なくとも１つの医療行為情報および医療行為情報に関連する医療費情報を含む解析用情報を複数受け付け、その受け付けた複数の解析用情報に基づいて、各解析用情報に対するバランシングスコアを算出し、各解析用情報に対するバランシングスコアに基づいて、傷病情報毎の医療費情報を推計するようにしたので、従来の手法のようにマスタの整備および更新を行う必要がなく、より効率よく傷病別の医療費情報を推計することができる。 According to the medical cost estimate system according to the above embodiment, analysis information including at least one disease information of the patient, at least one medical practice information given to the patient and medical expense information related to the medical practice information Based on the received plurality of analysis information, calculate the balancing score for each analysis information, and estimate the medical cost information for each disease information based on the balancing score for each analysis information. As a result, there is no need to maintain and update the master as in the conventional method, and medical cost information on injury and illness can be estimated more efficiently.
なお、上記実施形態の傷病別医療費推計システム１においては、交絡因子として適切だと思われる医療行為情報を共変量ｘ＝（ｘ１，ｘ２,ｘ３，・・・）として選び出すようにしたが、解析用情報が、上述した電子カルテ情報や診療記録情報である場合には、問診結果、所見、画像所見および検査値を示す情報も含まれているので、これらについても共変量に含めるようにしてもよい。問診結果および所見については、たとえば「咳がある」などといった症状の有無の情報を数値として共変量としたり、画像所見については、たとえば画像内に「腫瘤がある」などといった疾病の有無の情報を数値として共変量とすればよい。 In the disease cost and disease medical cost estimate system 1 of the above embodiment, medical practice information that is considered to be appropriate as a confounding factor is selected as a covariate x = (x 1 , x 2 , x 3 ,...) However, if the information for analysis is the above-mentioned electronic medical record information or medical record information, it also includes information indicating the results of medical inquiry, findings, imaging findings, and test values, so these should be included in the covariates as well. You may do so. For questions and findings, for example, information on the presence or absence of symptoms such as “cough present” is used as a covariate as a numerical value, and for imaging findings, information on the presence or absence of diseases such as “mass is present” is displayed. It may be a covariate as a numerical value.
また、逆に、レセプト情報については、上述したような問診結果、所見、画像所見および検査値を示す情報は含まれていないので、たとえばレセプト情報の対象患者の健康診断情報および検診情報のうちの少なくとも一方を別途取得し、その情報から問診結果、所見、画像所見および検査値を示す情報などを抽出し、共変量に含めるようにしてもよい。これにより共変量の情報を増やすことができるので、より適切な傾向スコアを算出することができ、傷病情報毎の医療費情報をより高精度に推計することができる。 Also, conversely, as the receipt information does not include the information indicating the inquiry result, the findings, the imaging findings and the test value as described above, for example, among the medical examination information and the examination information of the target patient of the receipt information. At least one of them may be separately acquired, and information indicating an inquiry result, a finding, an imaging finding, and a test value may be extracted from the information and included in the covariate. Since the information of covariates can be increased by this, a more appropriate tendency score can be calculated, and medical cost information for each disease and illness information can be estimated with higher accuracy.
また、レセプト情報には、患者に医療を提供するための医療機関の機能に関する情報が含まれる。この情報は医療の提供体制や疾病に関連する機能も含まれるため、レセプト情報からこの情報を抽出し、共変量に含めるようにしてもよい。 In addition, the receipt information includes information on the function of the medical institution for providing medical treatment to the patient. Since this information includes the medical delivery system and functions related to diseases, this information may be extracted from the receipt information and included in covariates.
また、上記実施形態の傷病別医療費推計システム１においては、ロジスティック回帰分析を用いて傾向スコアを算出するようにしたが、傾向スコアの算出方法としては、これに限られるものではない。傾向スコアとしては、基本的に、下式で定義されるｅｉであれば如何なる算出方法でもよい。下式におけるｘｉは、解析用情報ｉの共変量の値であり、ｚｉは割り当て変数（上記実施形態では傷病別変数、傷病の有無によって１ or 0）の値であり、群１へ割り当てられる確率ｅｉが傾向スコアである。
たとえば上記実施形態のようなロジスティック回帰モデルではなく、プロビット回帰モデルを用いるようにしてもよい。また、LASSO（スパース推定）を用いた方法およびカーネル回帰モデルから求める方法なども用いることができる。 For example, a probit regression model may be used instead of the logistic regression model as in the above embodiment. Also, a method using LASSO (sparse estimation), a method of obtaining from a kernel regression model, or the like can be used.
また、上記実施形態の傷病別医療費推計システム１においては、各解析用情報の傾向スコアを算出した後、マッチング法を用いて傷病情報毎の医療費情報を推計するようにしたが、傷病別情報毎の医療費情報の推計の手法としてはマッチング法に限らず、その他の如何なる手法を用いてもよい。 Moreover, in the medical expenses estimation system according to injury and illness according to the above embodiment, after calculating the tendency score of each analysis information, the medical expenses information for each illness and illness information is estimated using the matching method. The method of estimating medical cost information for each information is not limited to the matching method, and any other method may be used.
具体的には、層別解析および共分散分析を用いた方法などを用いることができる。層別解析では、傾向スコアによってK個のサブクラス（サブクラスのサイズは同じにする）に分けて、マッチングと同様のことを行い、最後に差分の平均値を取ることで医療費の差分の推定値とする。また、共分散分析を用いた方法は、傷病あり群となし群の割り付け変数zと傾向スコアeを説明変数として、目的変数を医療費として線形回帰分析を行う方法である。また、ＩＰＷ（Inverse probability weighting）法およびＤＲ（Doubly Robust）法を用いることもできる。さらに、たとえばＩＰＷ法を用いた場合には、医療費情報として、傷病ありの群の平均医療費y1および傷病なしの群の平均医療費y0並びにその分散などを推計するようにしてもよい。 Specifically, methods using stratification analysis and covariance analysis can be used. In stratified analysis, the tendency score is divided into K subclasses (the sizes of the subclasses are the same), the same as matching is performed, and the average value of differences is finally taken to estimate the difference in medical expenses I assume. Further, the method using covariance analysis is a method of performing linear regression analysis with the objective variable as a medical cost, using the assignment variable z and tendency score e of the injured and non-illness group as the explanatory variable. Alternatively, the Inverse probability weighting (IPW) method and the Doubly Robust (DR) method can be used. Furthermore, for example, when the IPW method is used, the average medical cost y1 of the group with disease and illness and the average medical cost y0 of the group without disease and illness may be estimated as medical cost information.
なお、どの手法を用いて傷病情報毎の医療費情報を推計するかについては、着目した傷病情報と、入手できた解析用情報のデータの性質やデータ構造、およびその利用目的（傷病ありとなしの差分だけでよいのか、個別に推定したいのかなど）から、適宜選択される。 In addition, with regard to which method is used to estimate the medical cost information for each illness and illness information, the nature and data structure of the illness and illness information focused and the data of the information for analysis that can be obtained, and the purpose of use (with and without illness and illness It is selected as appropriate depending on whether it is sufficient only for the difference of
また、上記実施形態の傷病別医療費推計システム１においては、バランシングスコアとして傾向スコアを用いるようにしたが、傾向スコアに限らず、その他のバランシングスコアを用いるようにしてもよい。 Moreover, although the tendency score is used as the balancing score in the medical cost by injury type disease estimation system 1 of the above-described embodiment, not only the tendency score but another balancing score may be used.
具体的には、傷病あり群（ｚｉ=1）となし群（ｚｉ=0）に対して、それらを特徴づければ互いに独立となるような全ての共変量ｘｉをそのまま「ベクトル」としてバランシングスコアとしてもよい。すなわち、上記実施形態においては、選択した共変量ｘｉを使って、傷病あり群（ｚｉ=1）へのロジスティック回帰分析をして傾向スコアを算出するようにしたが、この作業を省き、（ｘ１, ｘ２, … , ｘｎ）というベクトルをそのままバランシングスコアとして、全く同じベクトルを持つペアを着目する傷病ありなし群から選び出し、マッチングを行うようにしてもよい。 Specifically, for the diseased group (z i = 1) and the none group (z i = 0), all covariates x i that become independent of one another by characterizing them are “vectors” as they are It may be a balancing score. That is, in the above embodiment, using the selected covariate x i , the tendency score is calculated by performing a logistic regression analysis on a group with injury (z i = 1), but this operation is omitted, The vector (x 1 , x 2 ,..., X n ) may be used as a balancing score as it is, and pairs having exactly the same vector may be selected from the group with or without disease and illness to which attention is paid.
バランシングスコアについては、たとえば「“Causal Inference for Statistics, Social, and Biomedical Sciences: An Introduction” Guido W. Imbens,Donald B. Rubin著」において定義されるバランシングスコアを用いることができる。 As the balancing score, for example, the balancing score defined in “Causal Inference for Statistics, Social and Biomedical Sciences: An Introduction” by Guido W. Imbens, Donald B. Rubin can be used.
１ 傷病別医療費推計システム
１０ 傷病別医療費推計装置
１１ 解析用情報取得部
１２ バランシングスコア算出部
１２ａ 情報抽出部
１３ 医療費推計部
１４ 表示制御部
２０ 入力装置
３０ 表示装置
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 medical system for medical expenses estimation according to diseases and
Claims (10)
前記各解析用情報に対するバランシングスコアに基づいて、前記傷病情報毎の前記医療費情報を推計する医療費推計部とを備えた傷病別医療費推計装置。 Receiving a plurality of analysis information including at least one disease information of a patient, at least one medical practice information given to the patient, and medical cost information related to the medical practice information, the received plurality of analysis information A balancing score calculation unit that calculates a balancing score for each piece of analysis information based on
And a medical cost estimating device for medical expenses classified by medical expenses estimation unit that estimates the medical expenses information for each of the disease and illness information based on a balancing score for each of the analysis information.
前記バランシングスコア算出部が、前記傷病情報抽出部によって抽出された傷病情報を用いて前記バランシングスコアを算出する請求項１から３いずれか１項記載の傷病別医療費推計装置。 And a disease and disease information extraction unit for extracting the disease and disease information from the analysis information;
The medical cost estimating device according to any one of claims 1 to 3, wherein the balancing score calculation unit calculates the balancing score using the disease information extracted by the disease information extraction unit.
前記バランシングスコア算出部が、前記医療行為情報抽出部によって抽出された医療行為情報を用いて前記バランシングスコアを算出する請求項１から４いずれか１項記載の傷病別医療費推計装置。 A medical practice information extraction unit for extracting the medical practice information from the analysis information;
The medical cost estimation device according to any one of claims 1 to 4, wherein the balancing score calculation unit calculates the balancing score using the medical practice information extracted by the medical practice information extraction unit.
前記バランシングスコア算出部が、前記医療費情報抽出部によって抽出された医療費情報を用いて前記バランシングスコアを算出する請求項１から５いずれか１項記載の傷病別医療費推計装置。 A medical cost information extraction unit for extracting the medical cost information from the analysis information;
The medical cost estimation device according to any one of claims 1 to 5, wherein the balancing score calculation unit calculates the balancing score using the medical cost information extracted by the medical cost information extraction unit.
演算装置を用いて、前記複数の解析用情報に基づいて、前記各解析用情報に対するバランシングスコアを算出するとともに、該算出した各解析用情報に対するバランシングスコアに基づいて、前記傷病情報毎の前記医療費情報を推計する傷病別医療費推計方法。 Preparing a plurality of analysis information including at least one disease information of a patient, at least one medical activity information given to the patient, and medical cost information related to the medical activity information;
The computing device is used to calculate a balancing score for each piece of analysis information based on the plurality of pieces of analysis information, and the medical care for each disease information based on the calculated balancing score for each piece of analysis information. Method of estimating medical expenses by injury and illness to estimate cost information.
患者の少なくとも１つの傷病情報、前記患者に対して施された少なくとも１つの医療行為情報および前記医療行為情報に関連する医療費情報を含む解析用情報を複数受け付け、該受け付けた複数の解析用情報に基づいて、前記各解析用情報に対するバランシングスコアを算出するバランシングスコア算出部と、
前記各解析用情報に対するバランシングスコアに基づいて、前記傷病情報毎の前記医療費情報を推計する医療費推計部として機能させる傷病別医療費推計プログラム。 Computer,
Receiving a plurality of analysis information including at least one disease information of a patient, at least one medical practice information given to the patient, and medical cost information related to the medical practice information, the received plurality of analysis information A balancing score calculation unit that calculates a balancing score for each piece of analysis information based on
A medical cost-specific medical cost estimation program that functions as a medical cost estimation unit that estimates the medical cost information for each disease and illness information based on a balancing score for each of the analysis information.
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2020017540A1 (en) | 2018-07-17 | 2020-01-23 | 株式会社アマダホールディングス | Upper die stocker |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2013232247A (en) * | 2013-08-22 | 2013-11-14 | Ntt Data Corp | District medical coordination assist server, district medical coordination assist method and district medical coordination assist program |
| JP2014225176A (en) * | 2013-05-17 | 2014-12-04 | 株式会社日立製作所 | Analysis system and health business support method |
| JP2014225175A (en) * | 2013-05-17 | 2014-12-04 | 株式会社日立製作所 | Data analyzer and health care business support method |
| JP2014225177A (en) * | 2013-05-17 | 2014-12-04 | 株式会社日立製作所 | Analysis system and analysis method |
| JP2015090689A (en) * | 2013-11-07 | 2015-05-11 | 株式会社日立製作所 | Medical data analysis system and medical data analysis method |
| WO2015132903A1 (en) * | 2014-03-05 | 2015-09-11 | 株式会社日立製作所 | Medical data analysis system, medical data analysis method, and storage medium |
| JP2017049790A (en) * | 2015-09-01 | 2017-03-09 | 国立大学法人東北大学 | Medical expense analysis system |
-
2017
- 2017-12-19 JP JP2017242295A patent/JP6537121B1/en active Active
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2014225176A (en) * | 2013-05-17 | 2014-12-04 | 株式会社日立製作所 | Analysis system and health business support method |
| JP2014225175A (en) * | 2013-05-17 | 2014-12-04 | 株式会社日立製作所 | Data analyzer and health care business support method |
| JP2014225177A (en) * | 2013-05-17 | 2014-12-04 | 株式会社日立製作所 | Analysis system and analysis method |
| JP2013232247A (en) * | 2013-08-22 | 2013-11-14 | Ntt Data Corp | District medical coordination assist server, district medical coordination assist method and district medical coordination assist program |
| JP2015090689A (en) * | 2013-11-07 | 2015-05-11 | 株式会社日立製作所 | Medical data analysis system and medical data analysis method |
| WO2015132903A1 (en) * | 2014-03-05 | 2015-09-11 | 株式会社日立製作所 | Medical data analysis system, medical data analysis method, and storage medium |
| JP2017049790A (en) * | 2015-09-01 | 2017-03-09 | 国立大学法人東北大学 | Medical expense analysis system |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 松田晋哉: "医療保険・介護保険レセプトと特定健診データの連結分析システムの開発", [ONLINE], vol. 第3号, JPN6018047196, 9 August 2017 (2017-08-09), pages 69 - 91, ISSN: 0004016214 * |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2020017540A1 (en) | 2018-07-17 | 2020-01-23 | 株式会社アマダホールディングス | Upper die stocker |
| WO2020017532A1 (en) | 2018-07-17 | 2020-01-23 | 株式会社アマダホールディングス | Tool for press brake |
| WO2020017537A1 (en) | 2018-07-17 | 2020-01-23 | 株式会社アマダホールディングス | Tool changer |
| WO2020017539A1 (en) | 2018-07-17 | 2020-01-23 | 株式会社アマダホールディングス | Tool for press brake |
| WO2020017541A1 (en) | 2018-07-17 | 2020-01-23 | 株式会社アマダホールディングス | Method for fitting divided upper die to upper die holder provided on upper table of press brake, die exchanging device, and die stocker |
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