JP2021018812A - Medical fee analyzing device, medical fee analyzing method, and medical fee analyzing program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、診療報酬分析装置、診療報酬分析方法及び診療報酬分析プログラムに関する。 The present invention relates to a medical fee analyzer, a medical fee analysis method, and a medical fee analysis program.
従来、病院等の保険医療機関が保険診療を行った場合、提供した保険医療行為や、診断した疾患と処置の組み合わせ(DPC;Diagnosis Procedure Combination)に応じて、厚生労働省が定めた診療報酬点数表を基に、診療報酬が計算される。保険医療機関は、審査支払機関に診療報酬を請求するため、診療報酬明細書(レセプト)を作成し、審査支払機関に送付している。近年、医療事務の効率化や医療行為の透明化の観点から、電子化された診療報酬明細書(電子レセプト)の導入が進んでいる。さらに、DPC対象病院、DPC準備病院、データ提出加算を届け出ている病院などは「DPC導入の影響評価に係る調査(特別調査を含む)」に準拠したデータをDPC調査事務局に提出しており、レセプトデータ以外の診療情報データを保有している。 Conventionally, when an insurance medical institution such as a hospital provides medical treatment, a medical fee schedule set by the Ministry of Health, Labor and Welfare according to the medical treatment provided and the combination of diagnosed disease and treatment (DPC; Diagnosis Procedure Combination). The medical fee is calculated based on. The insurance medical institution prepares a medical fee statement (receipt) and sends it to the examination and payment institution in order to charge the examination and payment institution for medical fees. In recent years, from the viewpoint of improving the efficiency of medical office work and making medical practice transparent, the introduction of electronic medical fee statements (electronic receipts) is progressing. Furthermore, DPC target hospitals, DPC preparatory hospitals, hospitals that have submitted data submission additions, etc. have submitted data to the DPC investigation secretariat in accordance with the "Survey on Impact Assessment of DPC Introduction (including Special Survey)". , Has medical information data other than receipt data.
電子レセプトについて、例えば、下記特許文献1には、電子レセプトに貼付するメッセージを含む基本情報の基本登録画面と、点検対象の電子レセプトの抽出条件を設定する対象レコードの第1の登録画面と、点検対象の電子レセプトを特定するために参照する電子レセプトの抽出条件を設定する参照レコードの第2の登録画面とをクライアント端末に表示し、設定された抽出条件を、基本登録画面において設定された基本情報に関連付けて、点検項目として記録して、抽出した電子レセプトを、記録された点検項目を用いて点検するレセプト二次点検支援システムが記載されている。 Regarding the electronic receipt, for example, in Patent Document 1 below, a basic registration screen of basic information including a message to be attached to the electronic receipt, a first registration screen of a target record for setting extraction conditions of the electronic receipt to be inspected, and The second registration screen of the reference record for setting the extraction conditions of the electronic receipt to be referred to to specify the electronic receipt to be inspected is displayed on the client terminal, and the set extraction conditions are set on the basic registration screen. A receipt secondary inspection support system that records as inspection items in association with basic information and inspects the extracted electronic receipt using the recorded inspection items is described.
また、下記特許文献2には、診療報酬請求が適切に行われているか否か容易にチェックできる診療報酬評価システムが記載されている。具体的には、患者ごとのレセプトデータについて、所定の診療報酬項目に合致するデータが含まれているか否かの検索を行い、含まれている場合、当該診療報酬項目請求の対象患者としてカウントするとともに、当該患者のレセプトデータの請求項目として、当該診療報酬項目が含まれているか否かを検索し、所定の診療報酬項目の請求条件に合致する患者人数(対象患者数)に対する所定の診療報酬項目件数の比を算出する診療報酬評価システムが記載されている。 Further, Patent Document 2 below describes a medical fee evaluation system that can easily check whether or not a medical fee request is properly made. Specifically, the receipt data for each patient is searched for whether or not data matching a predetermined medical fee item is included, and if it is included, the patient is counted as a target patient for the medical fee item request. At the same time, it is searched whether or not the medical fee item is included as the billing item of the receipt data of the patient, and the predetermined medical fee for the number of patients (the number of target patients) that meets the billing conditions of the predetermined medical fee item. A medical fee evaluation system that calculates the ratio of the number of items is described.
更に、下記特許文献3には、外来電子レセプト(診療報酬明細書)の効率的な画面処理システムが記載され、例えば、図14には、標榜科別「外来電子レセプトER」の1医療機関あたり平均件数と審査対象医療機関の標榜科別「外来電子レセプトER」の請求件数とを示すグラフが示されている。 Further, Patent Document 3 below describes an efficient screen processing system for outpatient electronic receipts (statement of medical fees). For example, FIG. 14 shows one medical institution of "outpatient electronic receipt ER" according to the department of advocacy. A graph showing the average number of cases and the number of claims for "outpatient electronic receipt ER" by medical institution subject to examination is shown.
医療技術の進展とともに、医療が細分化、高度化してきている中、診療報酬点数表は、区分ごとにより詳細かつ膨大なものとなってきている。そのため、診療行為を提供する機会がありながら診療報酬算定の要件を認知していなかったために本来提供できたはずの診療行為を提供できない、あるいは実際に診療報酬の加算対象である特定の診療行為を提供しておきながら、診療報酬の算定に組み入れることすらなく見逃されたりするおそれがあった。 With the progress of medical technology, medical treatment is becoming more fragmented and sophisticated, and the medical fee schedule is becoming more detailed and enormous for each category. Therefore, although there is an opportunity to provide medical treatment, it is not possible to provide medical treatment that should have been provided because the requirements for calculating medical treatment fees were not recognized, or specific medical treatment that is actually subject to medical fee addition. Even though it was provided, it could be overlooked without even being included in the calculation of medical fees.
例えば、薬剤総合評価調整管理料といった算定項目は所定の条件、すなわち、「入院中の患者以外の患者であって、6種類以上の内服薬(特に規定するものを除く。)が処方されていたものについて、当該処方の内容を総合的に評価及び調整し、当該患者に処方する内服薬が2種類以上減少した場合に、月1回に限り所定点数を算定する」といった複雑な条件を満たした場合に限り、算定対象となる。この条件を医療関係者が認知できていなければ、実際に当該診療行為を行っていても未算定である、あるいは本来、対象の被保険者が必要と考えられ、かつ、保険医療機関が提供できていたはずの当該診療行為を提供できないおそれがあった。 For example, the calculation item such as the comprehensive drug evaluation adjustment management fee is a predetermined condition, that is, "a patient other than a hospitalized patient who has been prescribed 6 or more kinds of internal medicines (excluding those specified in particular)". When the complicated conditions such as "If the content of the prescription is comprehensively evaluated and adjusted, and the prescribed score is calculated only once a month when the number of internal medicines prescribed to the patient decreases by two or more types" As long as it is subject to calculation. If this condition is not recognized by medical personnel, it is uncalculated even if the medical practice is actually performed, or it is considered that the insured person is originally required and the insurance medical institution can provide it. There was a risk that the medical practice that should have been provided could not be provided.
このように被保険者が必要としている可能性のある医療サービスを保険医療機関が認知できていないことは、保険医療機関が本来得るべき診療報酬の減少を招くとともに、被保険者に本来提供することのできた診療行為を提供できないおそれがある。 The fact that the insured medical institution is not aware of the medical services that the insured may need in this way leads to a decrease in the medical fees that the insured medical institution should originally obtain, and also provides the insured with the original medical services. There is a risk that we will not be able to provide medical services that we were able to do.
更に本出願の発明者らは、レセプトデータ、もしくは、DPCデータの一方を精査した場合であっても、診療報酬に定める診療行為の適正な提供機会を把握することができない場合があることを発見した。 Furthermore, the inventors of the present application have discovered that even if one of the receipt data and the DPC data is scrutinized, it may not be possible to grasp the appropriate opportunity to provide medical treatment as stipulated in the medical treatment fee. did.
そこで、本発明は、保険医療機関が適正な診療行為や適正な診療報酬請求を実現することができるように診療報酬を分析する診療報酬分析装置、診療報酬分析方法及び診療報酬分析プログラムを提供する。 Therefore, the present invention provides a medical fee analysis device, a medical fee analysis method, and a medical fee analysis program that analyze medical fees so that an insurance medical institution can realize proper medical practice and proper medical fee billing. ..
本発明の一態様に係る診療報酬分析装置は、医療機関が保有する、電子レセプトデータ及びDPCデータの双方を含む診療情報由来のデータセットから、所定期間の診療情報由来のデータを取得する取得部と、所定期間の診療情報由来のデータのうち、所定の診療報酬に関する診療情報由来のデータを抽出する抽出部と、抽出された診療情報由来のデータに対応する複数の被保険者について、所定期間において所定の診療報酬の算定が可能な回数を算出する第1算出部と、所定の診療報酬が算定された回数を算定が可能な回数で除算することで、算定割合を算出する第2算出部と、を備える。 The medical fee reimbursement analyzer according to one aspect of the present invention is an acquisition unit that acquires data derived from medical information for a predetermined period from a data set derived from medical information including both electronic receipt data and DPC data held by a medical institution. And, among the data derived from the medical treatment information for the predetermined period, the extraction unit that extracts the data derived from the medical treatment information related to the predetermined medical fee, and the plurality of insured persons corresponding to the extracted data derived from the medical treatment information for the predetermined period. The first calculation unit that calculates the number of times a predetermined medical fee can be calculated, and the second calculation unit that calculates the calculation ratio by dividing the number of times a predetermined medical fee is calculated by the number of times that can be calculated. And.
本発明における「電子レセプトデータ」とは、保険診療の診療報酬請求を主たる目的として、各患者が一か月に受けた診療項目と、診療項目について診療報酬点数表に基づいて算出された診療報酬を情報として含む、患者ごとに作成された電子的なデータをいう。電子レセプトデータはその目的から、退院時転帰などの情報が含まれない。 The "electronic receipt data" in the present invention refers to the medical treatment items received by each patient in one month and the medical treatment fees calculated based on the medical treatment fee score table for the main purpose of claiming medical treatment fees for insurance medical treatment. Refers to electronic data created for each patient, including information. For that purpose, electronic receipt data does not include information such as discharge outcomes.
本発明における「DPCデータ」とは、DPCの導入の影響評価及び今後のDPC制度の見直しを主たる目的として、「厚生労働大臣が指定する病院の病棟における療養に要する費用の額の算定方法」第5項第三号に基づき厚生労働省が収集し管理する情報である。電子レセプトデータは、その目的上、入院および外来の診療報酬の情報を含む一方で、DPCデータは、病院によっては外来の情報を含まない場合がある。 The "DPC data" in the present invention is "a method for calculating the amount of medical treatment in a hospital ward designated by the Minister of Health, Labor and Welfare" for the main purpose of assessing the impact of the introduction of DPC and reviewing the DPC system in the future. This information is collected and managed by the Ministry of Health, Labor and Welfare based on Paragraph 5, Item 3. For that purpose, electronic receipt data includes information on inpatient and outpatient medical fees, while DPC data may not include outpatient information in some hospitals.
この態様によれば、所定の診療報酬について、算定可能な回数に対する実際に算定された回数の割合を算出することで、どの程度の算定機会を逃しているのかを明らかにして、保険医療機関が適正な診療報酬請求を実現することができるように診療報酬を分析することができる。 According to this aspect, by calculating the ratio of the number of times actually calculated to the number of times that can be calculated for a predetermined medical fee, it is clarified how much the calculation opportunity is missed, and the insurance medical institution The medical fee can be analyzed so that an appropriate medical fee claim can be realized.
また、電子レセプトデータから適正な診療報酬を把握できない場合であっても、全く異なる目的で作成された、DPCデータと、電子レセプトデータという二種類のデータの双方に基づくことにより、一方のデータのみからではなし得ない診療報酬を分析する診療報酬分析装置を提供することが可能になる。 In addition, even if the appropriate medical fee cannot be grasped from the electronic receipt data, only one of the data can be obtained based on both the DPC data and the electronic receipt data, which are created for completely different purposes. It becomes possible to provide a medical fee analysis device that analyzes medical fees that cannot be achieved by the medical service.
上記態様において、第1算出部は、所定の診療報酬が算定可能か否かを判定するための複数の要件のうち少なくとも一部を満たす場合に、所定の診療報酬が算定可能と判定して、算定が可能な回数を算出してもよい。 In the above aspect, the first calculation unit determines that the predetermined medical fee can be calculated when at least a part of the plurality of requirements for determining whether or not the predetermined medical fee can be calculated is satisfied. The number of times that can be calculated may be calculated.
この態様によれば、算定可能か否かを判定するための複数の要件のうち、満たしているかどうか確かめることが困難な条件について満たしていると仮定して、所定の診療報酬が算定可能な回数の最大値を算出することができる。 According to this aspect, the number of times a predetermined medical fee can be calculated, assuming that the conditions for which it is difficult to confirm whether or not the medical fees are met are satisfied among the plurality of requirements for determining whether or not the medical fees can be calculated. The maximum value of can be calculated.
上記態様において、第1算出部は、所定の診療報酬が算定可能か否かを判定するための複数の要件のうち少なくとも一部を満たし、かつ、所定の診療報酬が算定不可能な要件を満たさない場合に、所定の診療報酬が算定可能と判定して、算定が可能な回数を算出してもよい。 In the above aspect, the first calculation unit satisfies at least a part of a plurality of requirements for determining whether or not a predetermined medical fee can be calculated, and satisfies a requirement that the predetermined medical fee cannot be calculated. If not, it may be determined that the predetermined medical fee can be calculated, and the number of times that the calculation is possible may be calculated.
この態様によれば、所定の診療報酬が算定不可能となる要件を満たしていないことを前提として、算定可能か否かを判定するための複数の要件のうち、満たしているかどうか確かめることが困難な要件について満たしていると仮定して、所定の診療報酬が算定可能な回数の最大値を算出することができる。 According to this aspect, it is difficult to confirm whether or not the predetermined medical fee meets the requirements for determining whether or not the medical fee can be calculated on the premise that the requirement is not satisfied. The maximum number of times a predetermined medical fee can be calculated can be calculated on the assumption that the above requirements are met.
上記態様において、算定割合を、1又は複数種類のグラフによって表示する表示部をさらに備えてもよい。 In the above aspect, a display unit that displays the calculation ratio by one or a plurality of types of graphs may be further provided.
この態様によれば、算定割合の大小を視覚的に認識することができ、より直感的に算定割合の大小を把握することができる。 According to this aspect, the magnitude of the calculation ratio can be visually recognized, and the magnitude of the calculation ratio can be grasped more intuitively.
上記態様において、表示部は、所定期間における算定割合を、円グラフによって表示してもよい。 In the above aspect, the display unit may display the calculation ratio in a predetermined period by a pie chart.
上記態様において、表示部は、所定期間を複数の部分期間に分割し、複数の部分期間毎に、算定割合の時間変化を表示してもよい。 In the above aspect, the display unit may divide the predetermined period into a plurality of subperiods and display the time change of the calculation ratio for each of the plurality of subperiods.
この態様によれば、算定割合の時間変化を視覚的に認識することができ、保険医療機関が適正な診療報酬請求を実現することができるように算定割合の時間変化を分析することができる。 According to this aspect, the time change of the calculation rate can be visually recognized, and the time change of the calculation rate can be analyzed so that the insurance medical institution can realize an appropriate medical fee billing.
上記態様において、表示部は、所定期間を複数の部分期間に分割し、複数の部分期間毎に、算定割合の時間変化を、積み上げ棒グラフによって表示してもよい。 In the above aspect, the display unit may divide the predetermined period into a plurality of sub-periods and display the time change of the calculation ratio for each of the plurality of sub-periods by a stacked bar graph.
上記態様において、診療報酬に関する公開情報に基づいて、所定の診療報酬に関する基準統計値を算出する第3算出部と、抽出された診療情報由来のデータに基づいて、所定の診療報酬に関する統計値を算出する第4算出部と、基準統計値及び統計値を、比較可能に表示する表示部と、をさらに備えてもよい。 In the above aspect, the third calculation unit that calculates the standard statistical value for the predetermined medical fee based on the public information about the medical fee, and the statistical value for the predetermined medical fee based on the data derived from the extracted medical information. A fourth calculation unit for calculation and a display unit for displaying the reference statistical value and the statistical value in a comparable manner may be further provided.
この態様によれば、他の保険医療機関について算出した所定の診療報酬に関する基準統計値と、分析対象としている保険医療機関について算出した所定の診療報酬に関する統計値とを比較して、分析対象としている保険医療機関が適正な診療報酬請求を実現することができるように診療報酬を分析することができる。 According to this aspect, the standard statistical value for the predetermined medical fee calculated for other insurance medical institutions is compared with the statistical value for the predetermined medical fee calculated for the insurance medical institution to be analyzed, and the analysis target is used. Medical fees can be analyzed so that the insured medical institution can realize a proper medical fee claim.
上記態様において、第3算出部は、公開情報のうち、医療機関が属する病床数区分のデータに基づいて、基準統計値を算出してもよい。 In the above aspect, the third calculation unit may calculate the reference statistical value based on the data of the number of beds classified by the medical institution among the public information.
この態様によれば、他の保険医療機関のうち病床数区分が分析対象としている保険医療機関と同じ機関について算出した所定の診療報酬に関する基準統計値と、分析対象としている保険医療機関について算出した所定の診療報酬に関する統計値とを比較して、分析対象としている保険医療機関が適正な診療報酬請求を実現することができるように診療報酬を分析することができる。 According to this aspect, the standard statistical value regarding the predetermined medical fee calculated for the same institution as the insurance medical institution whose bed number classification is the analysis target among other insurance medical institutions, and the insurance medical institution to be analyzed are calculated. It is possible to analyze the medical treatment fee so that the insurance medical institution to be analyzed can realize an appropriate medical treatment fee claim by comparing with the statistical value regarding the predetermined medical treatment fee.
上記態様において、第1算出部は、所定の電子レセプトデータと所定のDPCデータとを関連付ける情報に基づいて取得される、所定の被保険者についての電子レセプトデータを含むデータセットから抽出されたデータ及びDPCデータを含むデータセットから抽出されたデータに基づいて、算定が可能な回数を算出してもよい。 In the above aspect, the first calculation unit is data extracted from a data set including electronic receipt data about a predetermined insured person, which is acquired based on information associating the predetermined electronic receipt data with the predetermined DPC data. And the number of times that can be calculated may be calculated based on the data extracted from the data set including the DPC data.
この態様によれば、所定の電子レセプトデータと所定のDPCデータとを関連付ける情報を利用するから、所定の被保険者についての電子レセプトデータに加えて、同じ被保険者についてのDPCデータに基づくデータに基づいて、算定が可能な回数を算出することが可能になる。 According to this aspect, since the information associating the predetermined electronic receipt data with the predetermined DPC data is used, in addition to the electronic receipt data for the predetermined insured person, the data based on the DPC data for the same insured person. Based on, it becomes possible to calculate the number of times that can be calculated.
本発明の他の態様に係る診療報酬分析方法は、医療機関が保有する、電子レセプトデータ及びDPCデータの双方を含む診療情報由来のデータセットから、所定期間の診療情報由来のデータを取得することと、所定期間の診療情報由来のデータのうち、所定の診療報酬に関する診療情報由来のデータを抽出することと、抽出された診療情報由来のデータに対応する複数の被保険者について、所定期間において所定の診療報酬の算定が可能な回数を算出することと、所定の診療報酬が算定された回数を算定が可能な回数で除算することで、算定割合を算出することと、を含む。 The medical fee analysis method according to another aspect of the present invention is to acquire data derived from medical information for a predetermined period from a data set derived from medical information including both electronic receipt data and DPC data held by a medical institution. And, from the data derived from medical information for a predetermined period, data derived from medical information related to a predetermined medical fee is extracted, and a plurality of insured persons corresponding to the data derived from the extracted medical information are subjected to a predetermined period. This includes calculating the number of times a predetermined medical fee can be calculated and dividing the number of times a predetermined medical fee has been calculated by the number of times the predetermined medical fee can be calculated to calculate the calculation ratio.
本発明における「医療機関」とは、医療を提供する施設を示し、具体的には、病院、診療所、介護老人保健施設または調剤を実施する薬局その他の医療を提供する施設(在宅専門施設等)を示す。 The “medical institution” in the present invention refers to a facility that provides medical care, and specifically, a hospital, a clinic, a nursing care facility for the elderly, a pharmacy that performs dispensing, or other facility that provides medical care (home-based specialized facility, etc.). ) Is shown.
本発明における「診療報酬」とは、「医科診療報酬」、「歯科診療報酬」または「調剤報酬」を示し、好ましくは「医科診療報酬」または「調剤報酬」を示す。 The "medical treatment fee" in the present invention indicates a "medical treatment fee", a "dental treatment fee" or a "dispensing fee", and preferably a "medical treatment fee" or a "dispensing fee".
この態様によれば、所定の診療報酬について、算定可能な回数に対する実際に算定された回数の割合を算出することで、どの程度の算定機会を逃しているのかを明らかにして、保険医療機関が適正な診療報酬請求を実現することができるように診療報酬を分析することができる。 According to this aspect, by calculating the ratio of the number of times actually calculated to the number of times that can be calculated for a predetermined medical fee, it is clarified how much the calculation opportunity is missed, and the insurance medical institution The medical fee can be analyzed so that an appropriate medical fee claim can be realized.
また、電子レセプトデータから適正な診療報酬を把握できない場合であっても、全く異なる目的で作成された、DPCデータと、電子レセプトデータという二種類のデータの双方に基づくことにより、一方のデータのみからではなし得ない診療報酬を分析する診療報酬分析方法を提供することが可能になる。 In addition, even if the appropriate medical fee cannot be grasped from the electronic receipt data, only one of the data can be obtained based on both the DPC data and the electronic receipt data, which are created for completely different purposes. It becomes possible to provide a medical fee analysis method for analyzing medical fees that cannot be achieved by the medical service.
本発明の他の態様に係る診療報酬分析プログラムは、診療報酬分析装置に備えられた演算部を、医療機関が保有する、電子レセプトデータ及びDPCデータの双方を含む診療情報由来のデータセットから、所定期間の診療情報由来のデータを取得する取得部、所定期間の診療情報由来のデータのうち、所定の診療報酬に関する診療情報由来のデータを抽出する抽出部、抽出された診療情報由来のデータに対応する複数の被保険者について、所定期間において所定の診療報酬の算定が可能な回数を算出する第1算出部、及び所定の診療報酬が算定された回数を算定が可能な回数で除算することで、算定割合を算出する第2算出部、として機能させる。 In the medical treatment fee analysis program according to another aspect of the present invention, the calculation unit provided in the medical treatment fee analysis device is held by a medical institution from a data set derived from medical treatment information including both electronic receipt data and DPC data. An acquisition unit that acquires data derived from medical information for a predetermined period, an extraction unit that extracts data derived from medical information related to a predetermined medical fee among data derived from medical information for a predetermined period, and data derived from the extracted medical information. For the corresponding multiple insured persons, the first calculation unit that calculates the number of times that the prescribed medical fee can be calculated in a predetermined period, and the number of times that the prescribed medical fee is calculated are divided by the number that can be calculated. Then, it functions as a second calculation unit that calculates the calculation ratio.
この態様によれば、所定の診療報酬について、算定可能な回数に対する実際に算定された回数の割合を算出することで、どの程度の算定機会を逃しているのかを明らかにして、保険医療機関が適正な診療報酬請求を実現することができるように診療報酬を分析することができる。 According to this aspect, by calculating the ratio of the number of times actually calculated to the number of times that can be calculated for a predetermined medical fee, it is clarified how much the calculation opportunity is missed, and the insurance medical institution The medical fee can be analyzed so that an appropriate medical fee claim can be realized.
また、電子レセプトデータ又はDPCデータのみから適正な診療報酬を把握できない場合であっても、全く異なる目的で作成されたDPCデータと電子レセプトデータという二種類のデータの双方に基づくことにより、一方のデータのみからではなし得ない診療報酬を分析する診療方法分析プログラムを提供することが可能になる。 In addition, even if the appropriate medical fee cannot be grasped only from the electronic receipt data or the DPC data, one of them can be obtained based on both the DPC data and the electronic receipt data created for completely different purposes. It will be possible to provide a medical treatment method analysis program that analyzes medical treatment fees that cannot be achieved from data alone.
本発明によれば、保険医療機関が適正な診療行為や適正な診療報酬請求を実現することができるように診療報酬を分析する診療報酬分析装置、診療報酬分析方法及び診療報酬分析プログラムを提供することができる。 According to the present invention, there is provided a medical fee analysis device, a medical fee analysis method, and a medical fee analysis program that analyze medical fees so that an insurance medical institution can realize proper medical practice and proper medical fee billing. be able to.
添付図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。なお、各図において、同一の符号を付したものは、同一又は同様の構成を有する。 Embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. In each figure, those having the same reference numerals have the same or similar configurations.
[第1実施形態]
図1は、本発明の実施形態に係る診療報酬分析システム100のネットワーク構成を示す図である。診療報酬分析システム100は、診療報酬分析装置10、医療機関端末20、診療報酬オープンデータDB1及び電子レセプトデータベースDB2を含む。診療報酬分析装置10、医療機関端末20及び診療報酬オープンデータDB1は、インターネット等の通信ネットワークNを介して互いに通信可能に接続される。電子レセプトデータベースDB2は、医療機関端末20とイントラネット等により互いに通信可能に接続される。
[First Embodiment]
FIG. 1 is a diagram showing a network configuration of the medical treatment
診療報酬分析装置10は、所定の保険医療機関において記録された電子レセプト又はDPCを医療機関端末20から取得し、保険医療機関が適正な診療報酬請求を実現することができるように診療報酬を分析する。診療報酬分析装置10は、汎用のコンピュータで構成されてよい。
The medical
医療機関端末20は、診療報酬分析装置10による分析の対象となる医療機関に備えられた端末であり、汎用のコンピュータで構成されてよい。電子レセプトデータベースDB2は、所定の保険医療機関において記録された電子レセプトに関するデータベースであり、医療機関端末20に接続される。本実施形態では、診療報酬分析装置10によって電子レセプトを分析する場合について説明するが、診療報酬分析装置10は、DPCを分析してもよい。
The
診療報酬オープンデータDB1は、診療報酬に関する公開情報のデータベースである。診療報酬オープンデータDB1は、例えば、社会医療診療行為別統計であってよい。 The medical fee open data DB1 is a database of public information regarding medical fees. The medical fee open data DB1 may be, for example, statistics by social medical treatment practice.
図2は、本実施形態に係る診療報酬分析装置10の機能ブロックを示す図である。診療報酬分析装置10は、取得部11、抽出部12、第1算出部13、第2算出部14、第3算出部15、第4算出部16及び表示部10fを備える。
FIG. 2 is a diagram showing a functional block of the medical
取得部11は、医療機関が保有する、診療情報由来のデータセットから、所定期間の診療情報由来のデータを取得する。ここで、診療情報由来のデータセットは、電子レセプトデータ及びDPCデータの少なくともいずれかを含んでよい。診療情報由来のデータセットは、分析対象とする医療機関が保有する電子レセプトデータ及びDPCデータの少なくともいずれかを含んでよい。本実施形態では、診療情報由来のデータセットが、電子レセプトデータである場合について説明する。診療情報由来のデータセットは、データの記録日及び算定された診療報酬を表す情報を少なくとも含むデータセットである。
The
抽出部12は、所定期間の診療情報由来のデータのうち、所定の診療報酬に関する診療情報由来のデータを抽出する。抽出部12は、診療情報由来のデータを、指定された期間及び指定された診療報酬項目で絞り込み、診療情報由来のデータを抽出してよい。
The
第1算出部13は、抽出された診療情報由来のデータに対応する複数の被保険者について、所定期間において所定の診療報酬の算定が可能な回数を算出する。診療報酬の算定が可能か否かは、厚生労働省が公表する診療報酬算定要件に基づいて判定される。
The
第1算出部13は、所定の診療報酬が算定可能か否かを判定するための複数の要件のうち少なくとも一部を満たす場合に、所定の診療報酬が算定可能と判定して、算定が可能な回数を算出してよい。診療報酬算定要件には、満たすか否かを診療情報由来のデータのみから判定することが困難な要件が含まれることがある。このような場合であっても、第1算出部13によれば、算定可能か否かを判定するための複数の要件のうち、満たしているかどうか確かめることが困難な要件について満たしていると仮定して、所定の診療報酬が算定可能な回数の最大値を算出することができる。
The
第1算出部13は、所定の診療報酬が算定可能か否かを判定するための複数の要件のうち少なくとも一部を満たし、かつ、所定の診療報酬が算定不可能な要件を満たさない場合に、所定の診療報酬が算定可能と判定して、算定が可能な回数を算出してもよい。診療報酬算定要件には、満たさないことが要求される要件が含まれることがある。このような場合であっても、第1算出部13によれば、所定の診療報酬が算定不可能となる要件を満たしていないことを前提として、算定可能か否かを判定するための複数の要件のうち、満たしているかどうか確かめることが困難な要件について満たしていると仮定して、所定の診療報酬が算定可能な回数の最大値を算出することができる。
The
第2算出部14は、所定の診療報酬が算定された回数を算定が可能な回数で除算することで、算定割合を算出する。第1算出部13により算出された、所定の診療報酬の算定が可能な回数をNと表し、所定の診療報酬の算定された回数をnと表すとき、第2算出部14は、R=n/Nにより、算定割合Rを算出する。
The
本実施形態に係る診療報酬分析装置10によれば、所定の診療報酬について、算定可能な回数に対する実際に算定された回数の割合を算出することで、どの程度の算定機会を逃しているのかを明らかにして、保険医療機関が適正な診療報酬請求を実現することができるように診療報酬を分析することができる。
According to the medical
第3算出部15は、診療報酬に関する公開情報に基づいて、所定の診療報酬に関する基準統計値を算出する。第3算出部15は、診療報酬オープンデータDB1に基づいて、所定の診療報酬の算定回数に関する基準統計値を算出してよい。
The
第4算出部16は、抽出部12により抽出された診療情報由来のデータに基づいて、所定の診療報酬に関する統計値を算出する。第4算出部16は、分析対象とする医療機関において記録された所定の診療報酬の算定回数に関する統計値を算出してよい。
The
表示部10fは、基準統計値及び統計値を、比較可能に表示する。これにより、他の保険医療機関について算出した所定の診療報酬に関する基準統計値と、分析対象としている保険医療機関について算出した所定の診療報酬に関する統計値とを比較して、分析対象としている保険医療機関が適正な診療報酬請求を実現することができるように診療報酬を分析することができる。なお、表示部10fは、後に詳細に説明するように、算定割合のグラフを表示してもよく、基準統計値や統計値とともに算定割合を表示してもよい。
The
また、第3算出部15は、公開情報のうち、医療機関が属する病床数区分のデータに基づいて、基準統計値を算出してよい。これにより、他の保険医療機関のうち病床数区分が分析対象としている保険医療機関と同じ機関について算出した所定の診療報酬に関する基準統計値と、分析対象としている保険医療機関について算出した所定の診療報酬に関する統計値とを比較して、分析対象としている保険医療機関が適正な診療報酬請求を実現することができるように診療報酬を分析することができる。
In addition, the
図3は、本実施形態に係る診療報酬分析装置10の物理的構成を示す図である。診療報酬分析装置10は、演算部に相当するCPU(Central Processing Unit)10aと、記憶部に相当するRAM(Random Access Memory)10bと、記憶部に相当するROM(Read only Memory)10cと、通信部10dと、入力部10eと、表示部10fと、を有する。これらの各構成は、バスを介して相互にデータ送受信可能に接続される。なお、本例では診療報酬分析装置10が一台のコンピュータで構成される場合について説明するが、診療報酬分析装置10は、複数のコンピュータが組み合わされて実現されてもよい。また、図3で示す構成は一例であり、診療報酬分析装置10はこれら以外の構成を有してもよいし、これらの構成のうち一部を有さなくてもよい。
FIG. 3 is a diagram showing a physical configuration of the medical
CPU10aは、RAM10b又はROM10cに記憶されたプログラムの実行に関する制御やデータの演算、加工を行う制御部である。CPU10aは、分析対象とする保険医療機関に関する診療情報由来のデータセットに基づいて、所定の診療報酬の算定割合を算出するプログラム(診療報酬分析プログラム)を実行する演算部である。CPU10aは、入力部10eや通信部10dから種々のデータを受け取り、データの演算結果を表示部10fに表示したり、RAM10bに格納したりする。
The
RAM10bは、記憶部のうちデータの書き換えが可能なものであり、例えば半導体記憶素子で構成されてよい。RAM10bは、CPU10aが実行するプログラム、分析対象とする保険医療機関に関する診療情報由来のデータ等を記憶してよい。なお、これらは例示であって、RAM10bには、これら以外のデータが記憶されていてもよいし、これらの一部が記憶されていなくてもよい。
The
ROM10cは、記憶部のうちデータの読み出しが可能なものであり、例えば半導体記憶素子で構成されてよい。ROM10cは、例えば診療報酬分析プログラムや、書き換えが行われないデータを記憶してよい。
The
通信部10dは、診療報酬分析装置10を他の機器に接続するインターフェースである。通信部10dは、インターネット等の通信ネットワークNに接続されてよい。
The communication unit 10d is an interface for connecting the medical
入力部10eは、ユーザからデータの入力を受け付けるものであり、例えば、キーボード及びタッチパネルを含んでよい。
The
表示部10fは、CPU10aによる演算結果を視覚的に表示するものであり、例えば、LCD(Liquid Crystal Display)により構成されてよい。表示部10fは、算定割合を表すグラフや統計値を示すグラフを表示してよい。
The
診療報酬分析プログラムは、RAM10bやROM10c等のコンピュータによって読み取り可能な記憶媒体に記憶されて提供されてもよいし、通信部10dにより接続される通信ネットワークを介して提供されてもよい。診療報酬分析装置10では、CPU10aが診療報酬分析プログラムを実行することにより、図2を用いて説明した様々な動作が実現される。なお、これらの物理的な構成は例示であって、必ずしも独立した構成でなくてもよい。例えば、診療報酬分析装置10は、CPU10aとRAM10bやROM10cが一体化したLSI(Large-Scale Integration)を備えていてもよい。
The medical fee analysis program may be stored in a storage medium readable by a computer such as
図4は、本実施形態に係る診療報酬分析装置10の分析対象となるデータの一例を示す図である。本例では、分析対象とした保険医療機関を受診し、てんかんの診断がされた患者について、「てんかん指導料」が算定された件数と、算定されていない件数とを示している。
FIG. 4 is a diagram showing an example of data to be analyzed by the medical
本例のデータにおいて、てんかんの診断がされた患者の外来件数は「32,355件(3,416人)」であり、そのうち「てんかん指導料」の算定対象となる外来件数は「28,189件(2,477人)」である。本例の場合、「てんかん指導料」が所定の診療報酬であり、「てんかん指導料」の算定対象となる外来件数が、第1算出部13により算出される所定の診療報酬の算定が可能な回数である。
In the data of this example, the number of outpatients diagnosed with epilepsy is "32,355 (3,416)", of which the number of outpatients for which the "epilepsy guidance fee" is calculated is "28,189". Cases (2,477 people) ". In the case of this example, the "epilepsy guidance fee" is the prescribed medical fee, and the number of outpatients for which the "epilepsy guidance fee" is to be calculated can be calculated by the
「てんかん指導料」の算定対象となる外来件数のうち、実際に「てんかん指導料」の算定がされた件数は「9,551件(834人)」であり、算定がない件数は「18,638件(2,079人)」である。第2算出部14は、「てんかん指導料」が算定された回数(9,551件)を算定が可能な回数(28189件)で除算して、算定割合を33.9%と算出する。
Of the number of outpatients for which the "epilepsy guidance fee" is calculated, the number of cases for which the "epilepsy guidance fee" was actually calculated was "9,551 (834 people)", and the number without calculation was "18, 638 cases (2,079 people) ". The
図5は、本実施形態に係る診療報酬分析装置10により算出された算定割合の円グラフを示す図である。同図では、図4に示した「てんかん指導料」のデータに基づき算出された算定割合を円グラフによって示している。
FIG. 5 is a diagram showing a pie chart of the calculation ratio calculated by the medical
図5によると、「てんかん指導料」の算定割合P1は、33.9%であり、その件数は9,551件である。一方、「てんかん指導料」が算定されなかった割合P2は、66.1%であり、その件数は18,638件である。 According to FIG. 5, the calculation ratio P1 of the “epilepsy guidance fee” is 33.9%, and the number of cases is 9,551. On the other hand, the ratio P2 for which the "epilepsy guidance fee" was not calculated was 66.1%, and the number of cases was 18,638.
表示部10fは、所定の診療報酬に関する算定割合を、1又は複数種類のグラフによって表示してよく、本例のように、所定期間における算定割合を、円グラフによって表示してよい。算定割合をグラフ表示することで、算定割合の大小を視覚的に認識することができ、より直感的に算定割合の大小を把握することができる。
The
図6は、本実施形態に係る診療報酬分析装置10により算出された診療報酬の算定が可能な回数のうち、実際に算定された回数と未算定の回数を示す図である。同図では、図4に示した「てんかん指導料」のデータに基づき算出された算定回数を積み上げ棒グラフG1によって示している。
FIG. 6 is a diagram showing the number of times the medical fee is calculated by the
図6では、2017年度4月から2018年度9月までについて、「てんかん指導料」が算定された回数と、「てんかん指導料」が算定されなかった回数とを積み上げ棒グラフG1によって示している。積み上げ棒グラフG1では、「てんかん指導料」が算定された回数がグラフの下部に示され、「てんかん指導料」が算定されなかった回数がグラフの上部に示されている。例えば、2018年度4月について、「てんかん指導料」が算定された回数は29回であり、「てんかん指導料」が算定されなかった回数は74回である。 In FIG. 6, from April 2017 to September 2018, the number of times the “epilepsy guidance fee” was calculated and the number of times the “epilepsy guidance fee” was not calculated are shown by a stacked bar graph G1. In the stacked bar graph G1, the number of times the "epilepsy guidance fee" was calculated is shown at the bottom of the graph, and the number of times the "epilepsy guidance fee" was not calculated is shown at the top of the graph. For example, in April 2018, the number of times the "epilepsy guidance fee" was calculated was 29, and the number of times the "epilepsy guidance fee" was not calculated was 74 times.
図7は、本実施形態に係る診療報酬分析装置10により算出された算定割合の積み上げ棒グラフG2を示す図である。同図では、図4に示した「てんかん指導料」のデータに基づき算出された算定割合を積み上げ棒グラフG2によって示している。
FIG. 7 is a diagram showing a stacked bar graph G2 of the calculation ratio calculated by the medical
図7では、2017年度4月から2018年度9月までについて、「てんかん指導料」が算定された割合と、「てんかん指導料」が算定されなかった割合とを積み上げ棒グラフG2によって示している。積み上げ棒グラフG2では、「てんかん指導料」が算定された割合がグラフの下部に示され、「てんかん指導料」が算定されなかった割合がグラフの上部に示されている。例えば、2018年度4月について、「てんかん指導料」が算定された割合は28.2%であり、「てんかん指導料」が算定されなかった回数は71.8%である。 In FIG. 7, from April 2017 to September 2018, the ratio of the “epilepsy guidance fee” calculated and the ratio of the “epilepsy guidance fee” not calculated are shown by the stacked bar graph G2. In the stacked bar graph G2, the ratio at which the "epilepsy guidance fee" was calculated is shown at the bottom of the graph, and the ratio at which the "epilepsy guidance fee" was not calculated is shown at the top of the graph. For example, in April 2018, the percentage of "epilepsy guidance fees" calculated was 28.2%, and the number of times the "epilepsy guidance fees" were not calculated was 71.8%.
このように、表示部10fは、所定期間を複数の部分期間に分割し、複数の部分期間毎に、算定割合の時間変化を表示してよい。本例の場合、所定期間は2017年度4月から2018年度9月までであり、部分期間は、1ヶ月である。もっとも、所定期間や部分期間の選び方は任意である。表示部10fは、所定期間を複数の部分期間に分割し、複数の部分期間毎に、算定割合の時間変化を、積み上げ棒グラフによって表示してもよい。このように算定割合の時間変化をグラフ表示することで、算定割合の時間変化を視覚的に認識することができ、保険医療機関が適正な診療報酬請求を実現することができるように算定割合の時間変化を分析することができる。
In this way, the
図8は、本実施形態に係る診療報酬分析装置10により実行される算定割合算出処理のフローチャートである。はじめに、診療報酬分析装置10は、医療機関の電子レセプトデータベースDB2から、所定期間の電子レセプトを取得する(S10)。なお、診療報酬分析装置10は、医療機関のDPCデータを取得してもよく、以下同様である。
FIG. 8 is a flowchart of the calculation ratio calculation process executed by the medical
診療報酬分析装置10は、所定の診療報酬に関する電子レセプトを抽出し(S11)、抽出された電子レセプトに対応する複数の被保険者について、所定期間において所定の診療報酬の算定が可能な回数を算出する(S12)。所定期間において所定の診療報酬の算定が可能な回数を算出する処理については、次図を用いて詳細に説明する。
The medical
その後、診療報酬分析装置10は、所定の診療報酬が算定された回数を算定が可能な回数で割ることで、算定割合を算出する(S13)。そして、診療報酬分析装置10は、算定割合を、1又は複数種類のグラフによって表示する(S14)。
After that, the medical
図9は、本実施形態に係る診療報酬分析装置10により実行される算定可能回数算出処理のフローチャートである。同図では、図8の処理S12の詳細を示しており、「てんかん指導料」の算定可能回数を算出する例を示している。なお、「てんかん指導料」の算定要件は、以下の4つである。(1)小児科、神経科、神経内科、精神科、脳神経外科又は心療内科を標榜する保険医療機関において、入院中以外のてんかん患者または家族に対して、治療計画に基づき療養上必要な指導を行った場合、月1回に限り算定できる。(2)第1回目のてんかん指導料は初診料を算定した初診の日又は当該保険医療機関から退院した日からそれぞれ起算して1か月を経過した日以降に算定できる。(3)特定疾患療養管理料、小児科療養指導料、小児悪性腫瘍患者指導管理料を算定している患者については算定できない。(4)在宅療養指導管理料の各区分に係る指導管理を受けている患者には算定できない。
FIG. 9 is a flowchart of the calculateable number of times calculation process executed by the medical
診療報酬分析装置10は、初診の日又は退院の日から1ヶ月経過しているか否かを判定する(S121)。初診の日又は退院の日から1ヶ月経過している場合(S121:YES)、診療報酬分析装置10は、特定疾患療養管理料、小児科療養指導料又は小児悪性腫瘍患者指導管理料を算定しているか判定する(S122)。特定疾患療養管理料、小児科療養指導料又は小児悪性腫瘍患者指導管理料を算定しているかという要件は、所定の診療報酬が算定不可能な要件に相当する。
The medical
特定疾患療養管理料、小児科療養指導料又は小児悪性腫瘍患者指導管理料を算定していない場合(S122:NO)、診療報酬分析装置10は、在宅療養指導管理料の各区分に係る指導管理を受けているか否かを判定する(S123)。在宅療養指導管理料の各区分に係る指導管理を受けているかという要件は、所定の診療報酬が算定不可能な要件に相当する。
When the specific disease medical treatment management fee, the pediatric medical treatment guidance fee, or the pediatric malignant tumor patient guidance management fee is not calculated (S122: NO), the
在宅療養指導管理料の各区分に係る指導管理を受けていない場合(S123:NO)、診療報酬分析装置10は、所定の診療報酬(本例の場合、てんかん指導料)が算定可能な回数を加算する(S124)。そして、診療報酬分析装置10は、全ての診療機会を判定していない場合(S125:NO)、処理S121〜S124を再び実行する。一方、全ての診療機会を判定した場合(S125:YES)、所定の診療報酬が算定可能な回数の算出処理を終える。
When not receiving guidance management related to each category of home medical treatment guidance management fee (S123: NO), the medical
図10は、本実施形態に係る診療報酬分析装置10により算出された基準統計値と分析対象としている保険医療機関について算出した統計値とを示す図である。同図では、公開情報のうち、病床数が100から199の医療機関に関するデータに基づいて算出した基準統計値と、分析対象とする医療機関に関する統計値とを示す棒グラフG3を示している。棒グラフG3は、診療報酬分析装置10の表示部10fに表示される。なお、公開情報のうち分析に用いる医療機関の病床数は、分析対象とする医療機関の病床数と同程度となるように選択されてよい。
FIG. 10 is a diagram showing a reference statistical value calculated by the medical
本例で示す基準統計値は、各診療項目に関する算定回数の合計値を初・再診の回数で除算した値である。同様に、分析対象とする医療機関に関する統計値は、各診療項目に関する算定回数の合計値を初・再診の回数で除算した値である。棒グラフG3では、各診療項目の上部に公開情報に基づいて算出した基準統計値を示し、下部に分析対象とする医療機関に関する統計値を示している。 The standard statistical value shown in this example is a value obtained by dividing the total number of calculations for each medical treatment item by the number of initial / return visits. Similarly, the statistical value for the medical institution to be analyzed is the value obtained by dividing the total number of calculations for each medical treatment item by the number of initial / return visits. In the bar graph G3, the standard statistical value calculated based on the public information is shown at the upper part of each medical treatment item, and the statistical value regarding the medical institution to be analyzed is shown at the lower part.
例えば、「薬剤情報提供料」に関するデータD1によると、公開情報に基づいて算出した基準統計値は10.20であり、分析対象とする医療機関に関する統計値は1.76である。すなわち、分析対象としている医療機関は、他の医療機関に比べて、「薬剤情報提供料」を17%程度しか請求できていないことが読み取れる。このようにして、他の保険医療機関について算出した所定の診療報酬に関する基準統計値と、分析対象としている保険医療機関について算出した所定の診療報酬に関する統計値とを比較して、分析対象としている保険医療機関が適正な診療報酬請求を実現することができるように診療報酬を分析することができる。 For example, according to the data D1 regarding the “drug information provision fee”, the standard statistical value calculated based on the public information is 10.20, and the statistical value regarding the medical institution to be analyzed is 1.76. That is, it can be read that the medical institution to be analyzed can only charge about 17% of the "drug information provision fee" compared to other medical institutions. In this way, the standard statistical value for the predetermined medical fee calculated for other insurance medical institutions is compared with the statistical value for the predetermined medical fee calculated for the insurance medical institution to be analyzed, and the analysis target is used. The medical fees can be analyzed so that the insurance medical institution can realize a proper medical fee claim.
図11は、本実施形態に係る診療報酬分析装置10により実行される統計値算出処理のフローチャートである。はじめに、診療報酬分析装置10は、診療報酬に関するオープンデータ(診療報酬オープンデータDB1)のうち、医療機関が属する病床数区分のデータを抽出する(S20)。
FIG. 11 is a flowchart of the statistical value calculation process executed by the medical
診療報酬分析装置10は、抽出したデータに基づいて、所定の診療報酬に関する基準統計値を算出する(S21)。そして、診療報酬分析装置10は、抽出された電子レセプトに基づいて、所定の診療報酬に関する統計値を算出する(S22)。
The medical
最後に、診療報酬分析装置10は、基準統計値及び統計値を、比較可能に表示する(S23)。
Finally, the medical
[第2実施形態]
以下、本発明の第2実施形態について説明する。なお、同一又は類似の機能又は構成を有する要素については、同一又は類似の符号を付して、重複する部分については説明を省略又は簡略化し、異なる部分を中心に説明をする。
[Second Embodiment]
Hereinafter, a second embodiment of the present invention will be described. Elements having the same or similar functions or configurations are designated by the same or similar reference numerals, overlapping parts will be omitted or simplified, and different parts will be mainly described.
図12は、本発明の第2実施形態に係る診療報酬分析システム100Aのネットワーク構成を示す図である。診療報酬分析システム100Aは、診療報酬分析装置10A、医療機関端末20A、診療報酬オープンデータDB1、電子レセプトデータベースDB2、DPCデータベースDB3及び統合データベースDB4を含む。電子レセプトデータベースDB2、DPCデータベースDB3及び統合データベースDB4は、医療機関端末20とイントラネット等により互いに通信可能に接続される。
FIG. 12 is a diagram showing a network configuration of the medical treatment
診療報酬分析装置10Aは、所定の保険医療機関において記録された電子レセプトデータ、DPCデータ及び統合データを医療機関端末20Aから取得し、保険医療機関が適正な診療報酬請求を実現することができるように診療報酬を分析する。
The medical
電子レセプトデータベースDB2に格納される電子レセプトデータは、所定のフォーマットに従って構成されており、レセプト共通情報として、例えば、2バイトの「レコード識別情報」、6バイト以下の「レセプト番号」情報、4バイトの「レセプト種別」情報、5バイトの「診療年月」情報、40バイト以下の「氏名」情報、20バイト以下の「カルテ番号等」情報を含む。ここで、「カルテ番号等」には、カルテ番号又は患者ID番号等を記録することとし、その記録は、任意とされている。 The electronic medical record data stored in the electronic medical record database DB2 is configured according to a predetermined format, and as the common medical record information, for example, 2 bytes of "record identification information", 6 bytes or less of "receipt number" information, and 4 bytes. Includes "receipt type" information, 5-byte "medical treatment date" information, 40-byte or less "name" information, and 20-byte or less "medical record number, etc." information. Here, the medical record number, the patient ID number, etc. are recorded in the "medical record number, etc.", and the recording is arbitrary.
DPCデータベースDB3に格納されるDPCデータは、電子レセプトデータとは異なるフォーマットに従って構成されており、かつ、電子レセプトデータとは異なる情報を含んでいる。但し、DPCデータは、電子レセプトデータと同一の情報を含んでもよい。具体的には、DPCデータは、患者別匿名化情報と、施設情報を含む。患者別匿名化情報は、診療録情報、医科保険診療以外のある症例調査票、カルテからの日別の匿名化情報、診療報酬請求情報を含んでいる。診療録情報は、データ属性等に係る情報として、データ識別番号、入退院情報として、入院年月日、退院年月日、予定・救急医療情報等、診断情報として主傷病名、入院の契機となった傷病名等、手術情報として、手術名、手術日、麻酔の種類等、診療情報として、患者の身長、体重、喫煙指数等の情報を含んでいる。なお、患者別匿名化情報は、氏名、被保険者証等の記号及び番号等、特定の個人を識別することができる情報を含んでいない。 The DPC data stored in the DPC database DB3 is configured according to a format different from the electronic receipt data, and contains information different from the electronic receipt data. However, the DPC data may include the same information as the electronic receipt data. Specifically, the DPC data includes patient-specific anonymization information and facility information. Patient-specific anonymization information includes medical record information, certain case questionnaires other than medical insurance medical treatment, daily anonymization information from medical records, and medical fee billing information. The medical record information is information related to data attributes, such as a data identification number, hospitalization / discharge information such as hospitalization date, discharge date, schedule / emergency medical information, etc., and diagnostic information such as main injury / illness name and hospitalization trigger. The surgical information such as the name of the injury or illness includes the surgical name, the date of the operation, the type of anesthesia, etc., and the medical information includes information such as the height, weight, and smoking index of the patient. The patient-specific anonymization information does not include information that can identify a specific individual, such as a name, a symbol and a number of an insured person's card, and the like.
以上のとおりであるから、電子レセプトデータとDPCデータは、同一の患者について、同一の医療機関が異なる目的で作成する診療情報由来の二種類のデータセットである。また、両データは、データのフォーマット、容量が異なる。更に、両データは、いずれにも含まれる情報(例えば、傷病名に関する情報)、電子レセプトデータのみが含む情報(例えば、出来高方式に基づく診療情報、患者の氏名に関する情報等)、DPCデータのみが含む情報(例えば、退院日に関する情報や退院時転帰等)、が存在する。 As described above, the electronic receipt data and the DPC data are two types of data sets derived from medical information created by the same medical institution for different purposes for the same patient. In addition, both data have different data formats and capacities. Furthermore, both data include only information contained in both (for example, information on injury / illness name), information contained only in electronic receipt data (for example, medical information based on volume method, information on patient's name, etc.), and DPC data. There is information that includes (eg, information about the date of discharge, outcome at discharge, etc.).
統合データベースDB4は、同一の患者に関する電子レセプトデータとDPCデータとを関連付ける情報を取得する。例えば、統合データベースDB4は、同一の患者について、電子レセプトデータの「カルテ番号等」に関する情報と、DPCデータの「データ識別番号」情報を関連付けるテーブル情報を記録する。 The integrated database DB4 acquires information relating the electronic receipt data and the DPC data regarding the same patient. For example, the integrated database DB4 records table information for associating information on the "medical record number, etc." of the electronic receipt data with the "data identification number" information of the DPC data for the same patient.
なお、DPCデータを作成するときに、DPCデータの「データ識別番号」情報を、電子レセプトデータに含まれる情報に基づいて作成するように構成してもよい。即ち、電子レセプトデータは、第1識別情報を含み、DPCデータは、第2識別情報を含み、この第2識別情報は、第1識別情報に基づいて生成されるように、各データを構成してもよい。このように、電子レセプトデータとは全く異なる目的を有し、匿名化処理されるDPCデータを生成する際に、第2識別情報を第1識別情報に基づいて生成することにより、同一の患者に関する電子レセプトデータとDPCデータを確実に取得させることが可能になる。 When creating the DPC data, the "data identification number" information of the DPC data may be configured to be created based on the information included in the electronic receipt data. That is, the electronic receipt data includes the first identification information, the DPC data includes the second identification information, and the second identification information constitutes each data so as to be generated based on the first identification information. You may. As described above, when the DPC data to be anonymized, which has a completely different purpose from the electronic receipt data, is generated, the second identification information is generated based on the first identification information, thereby relating to the same patient. It is possible to reliably acquire the electronic receipt data and the DPC data.
診療報酬分析装置10Aの機能ブロックは、診療報酬分析装置10の機能ブロックと同様に、取得部、抽出部、第1算出部、第2算出部、第3算出部、第4算出部及び表示部を備える。以下では、異なる機能を発揮する部分について説明し、同様の機能を発揮する部分については説明を省略又は簡略化する。
The functional blocks of the medical
取得部は、DPCデータベースDB3からDPCデータ、電子レセプトデータベースDB2から電子レセプトデータをそれぞれ取得する。また、統合データベースDB4からDPCデータと電子レセプトデータとを関連付けるテーブル情報を取得する。但し、所定のロジックに基づいて、DPCデータに含まれる第2識別情報を、電子レセプトデータに含まれる第1識別情報に基づいて生成している場合、取得部は、そのようなロジックを利用することにより、両データを関連付ける情報を取得しなくてもよい。 The acquisition unit acquires DPC data from the DPC database DB3 and electronic receipt data from the electronic receipt database DB2, respectively. In addition, the table information that associates the DPC data with the electronic receipt data is acquired from the integrated database DB4. However, when the second identification information included in the DPC data is generated based on the first identification information included in the electronic receipt data based on a predetermined logic, the acquisition unit uses such logic. As a result, it is not necessary to acquire the information relating both data.
抽出部は、所定期間の診療情報由来のデータのうち、所定の診療報酬に関する電子レセプトデータ及びDPCデータを抽出する。電子レセプトデータ及びDPCデータは、共通する情報として、傷病名に関する情報を含んでいるため、同一の診療報酬に関する情報(例えば、所定の診療報酬項目に関する情報)を抽出することが可能になる。 The extraction unit extracts electronic receipt data and DPC data related to a predetermined medical fee from the data derived from the medical information for a predetermined period. Since the electronic receipt data and the DPC data include information on the name of injury or illness as common information, it is possible to extract information on the same medical fee (for example, information on a predetermined medical fee item).
第1算出部は、抽出された電子レセプトデータ及びDPCデータに対応する複数の被保険者について、所定期間において所定の診療報酬の算定が可能な回数を算出する。 The first calculation unit calculates the number of times that a predetermined medical fee can be calculated for a plurality of insured persons corresponding to the extracted electronic receipt data and DPC data in a predetermined period.
具体的には、第1算出部は、統合データベースDB4に格納されている、同一の患者に関する電子レセプトデータとDPCデータとを関連付ける情報又はロジックに基づいて、同一の患者に関する第1識別情報と第2識別情報を取得することが可能になる。従って、第1算出部は、同一の患者及び同一の診療報酬に関する電子レセプトデータ及びDPCデータを特定し、診療報酬算定要件に必要な情報を、これら電子レセプトデータ及びDPCデータから取得することが可能になる。 Specifically, the first calculation unit sets the first identification information and the first identification information about the same patient based on the information or logic that associates the electronic receipt data and the DPC data about the same patient stored in the integrated database DB4. 2 It becomes possible to acquire identification information. Therefore, the first calculation unit can specify the electronic receipt data and the DPC data regarding the same patient and the same medical fee, and can acquire the information necessary for the medical fee calculation requirement from the electronic receipt data and the DPC data. become.
ここで本出願の発明者らは、電子レセプトデータには、診療報酬算定要件に必要な情報が含まれていない場合がある点に着目した。 Here, the inventors of the present application have noted that the electronic receipt data may not include the information necessary for the medical fee calculation requirements.
例えば、上述した「てんかん指導料」の算定要件には、「(2)第1回目のてんかん指導料は初診料を算定した初診の日又は当該保険医療機関から退院した日からそれぞれ起算して1か月を経過した日以降」であることを含んでいる。しかしながら、「保険医療機関から退院した日」を示す情報は、電子レセプトデータには含まれていない。このため、電子レセプトデータからは、上記算定要件を正しく判定できず、本来、「てんかん指導料」を算定してはならない場合にもかかわらず、算定すべきとする誤判定を招く可能性がある。同様に、算定要件によっては、本来算定すべきにもかかわらず、算定してはならないとする誤判定を招く可能性がある。 For example, the above-mentioned calculation requirements for the "epilepsy guidance fee" include "(2) Is the first epilepsy guidance fee 1 from the day of the first medical examination when the initial medical examination fee was calculated or the day of discharge from the insurance medical institution? It includes "after the day when the month has passed". However, the information indicating "the date of discharge from the insurance medical institution" is not included in the electronic receipt data. For this reason, the above calculation requirements cannot be correctly determined from the electronic receipt data, which may lead to an erroneous determination that the "epilepsy guidance fee" should be calculated even though it should not be calculated. .. Similarly, depending on the calculation requirements, it may lead to a misjudgment that the calculation should not be performed even though it should be calculated.
そこで本出願の発明者らは、試行錯誤の結果、DPCデータには、電子レセプトデータに含まれていない情報を含む場合が多いことに着眼した。 Therefore, as a result of trial and error, the inventors of the present application have noticed that the DPC data often contains information that is not included in the electronic receipt data.
例えば、第1算出部は、「てんかん指導料」の算定要件(2)の判定において、「初診の日」(診療開始日)に関する情報を電子レセプトデータに含まれるデータから取得し、「退院した日」に関する情報をDPCデータに含まれるデータから取得し、算定要件(2)の充足を判定する。従って、第1算出部は、精度良く、所定の診療報酬の算定が可能な回数を算出することが可能になる。 For example, in the determination of the calculation requirement (2) of the "epilepsy guidance fee", the first calculation department acquires information on the "first medical examination date" (medical treatment start date) from the data included in the electronic receipt data and "discharges the hospital". Information on "day" is acquired from the data included in the DPC data, and the satisfaction of the calculation requirement (2) is determined. Therefore, the first calculation unit can accurately calculate the number of times that a predetermined medical fee can be calculated.
なお、第1算出部は、DPCデータと電子レセプトデータに共通する情報が含まれる場合(例えば、診療行為の日付に関する情報)、両者から取得した情報を照合してもよい。このように構成することにより、異なる診療報酬に関する情報を混同する可能性を小さくすることが可能になる。 When the first calculation unit includes information common to the DPC data and the electronic receipt data (for example, information regarding the date of medical practice), the first calculation unit may collate the information acquired from both. With this configuration, it is possible to reduce the possibility of confusing information on different medical fees.
第1算出部は、第1算出部13と同様に、所定の診療報酬が算定可能か否かを判定するための複数の要件のうち少なくとも一部を満たす場合に、所定の診療報酬が算定可能と判定して、算定が可能な回数を算出してよい。このように構成することによって、所定の診療報酬が算定可能な回数の最大値を算出することができる。更に、第1算出部は、所定の診療報酬が算定可能か否かを判定するための複数の要件のうち全てを満たす場合に、所定の診療報酬が必ず算定可能と判定して、必ず算定が可能な回数を算出してよい。このように、算定可能性を有する最大回数と、必ず算定可能な回数とを、それぞれ算出し、表示部に表示させることにより、精度の高い診療報酬の分析が可能になる。
Similar to the
第2算出部、第3算出部、第4算出部及び表示部は、それぞれ、第2算出部14、第3算出部15、第4算出部16及び表示部10fと同様の機能を発揮するので、説明を省略する。
The second calculation unit, the third calculation unit, the fourth calculation unit, and the display unit exhibit the same functions as the
また、診療報酬分析装置10Aの物理的構成は、診療報酬分析装置10の物理的構成と同様であるため、説明を省略する。
Further, since the physical configuration of the medical
更に、上述した演算処理を実行するための所定の診療報酬の算定割合を算出するためのコンピュータプログラム(診療報酬分析プログラム)は、半導体メモリ等の情報記録媒体に格納され、CPU等のプロセッサにより実行される。 Further, a computer program (medical fee analysis program) for calculating the calculation ratio of a predetermined medical fee for executing the above-mentioned arithmetic processing is stored in an information recording medium such as a semiconductor memory and executed by a processor such as a CPU. Will be done.
図13は、本実施形態に係る診療報酬分析装置10Aにより実行される算定割合算出処理のフローチャートである。はじめに、診療報酬分析装置10Aは、医療機関の電子レセプトデータベースDB2から、所定期間の電子レセプトを取得し(ステップS20)、DPCデータベースDB3から、DPCデータを取得する(ステップS21)。
FIG. 13 is a flowchart of the calculation ratio calculation process executed by the medical
診療報酬分析装置10Aは、所定の診療報酬に関する電子レセプトデータを抽出し(ステップS22)、同じ診療報酬に関する電子レセプトデータを抽出する(ステップS23)。
The medical
次いで、統合データベースDB4から、所定の電子レセプトデータと所定のDPCデータとを関連付ける情報を取得する(ステップS24)。 Next, the information for associating the predetermined electronic receipt data with the predetermined DPC data is acquired from the integrated database DB4 (step S24).
診療報酬分析装置10Aは、この情報に基づいて、同一の被保険者に関する電子レセプトデータ及びDPCデータを特定する(ステップS25)。なお、診療報酬分析装置10Aは、ステップS24を実行せずに、所定の電子レセプトデータと所定のDPCデータとを関連付けるロジックに基づいて、同一の被保険者に関する電子レセプトデータ及びDPCデータを特定し、算定可能回数を算出するために必要なデータを取得してもよい。その場合、電子レセプトデータに第1識別情報を含ませ、第1識別情報に基づいて生成された第2識別情報をDPCデータに含ませることにより、同一の患者の同一の診療報酬に関する情報を取得することが可能になる。
The medical
ステップS26乃至ステップS28は、ステップS12乃至ステップS14とそれぞれ同様であるため、説明を省略する。但し、表示部は、「てんかん指導料」等の所定の診療報酬を、算定できる可能性を有する最大回数と、確実に算定できる回数と、算定されなかった回数とを、直接的又は間接的に示す情報(最大回数に関する比率を示す情報を含む。)を表示してもよい。 Since steps S26 to S28 are the same as steps S12 to S14, the description thereof will be omitted. However, the display unit directly or indirectly determines the maximum number of times that a predetermined medical fee such as "epilepsy guidance fee" can be calculated, the number of times that can be reliably calculated, and the number of times that is not calculated. Information to be indicated (including information indicating a ratio regarding the maximum number of times) may be displayed.
以上のとおりであるから、診療報酬分析装置10A及びこれにより実行させる診療報酬分析方法によれば、一方のデータのみからではなし得ない診療報酬を分析することが可能になる。
As described above, according to the medical
以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。実施形態が備える各要素並びにその配置、材料、条件、形状及びサイズ等は、例示したものに限定されるわけではなく適宜変更することができる。また、異なる実施形態で示した構成同士を部分的に置換し又は組み合わせることが可能である。例えば、診療報酬分析装置10の表示部10fは、診療報酬分析装置10Aの表示部と同様の情報を表示するように構成してもよい。
The embodiments described above are for facilitating the understanding of the present invention, and are not for limiting and interpreting the present invention. Each element included in the embodiment and its arrangement, material, condition, shape, size, etc. are not limited to those exemplified, and can be changed as appropriate. In addition, the configurations shown in different embodiments can be partially replaced or combined. For example, the
10、10A…診療報酬分析装置、10a…CPU、10b…RAM、10c…ROM、10d…通信部、10e…入力部、10f…表示部、11…取得部、12…抽出部、13…第1算出部、14…第2算出部、15…第3算出部、16…第4算出部、20…医療機関端末、100、100A…診療報酬分析システム、DB1…診療報酬オープンデータ、DB2…電子レセプトデータベース、DB3…DPCデータベース、DB4…統合データベース 10, 10A ... Medical fee analyzer, 10a ... CPU, 10b ... RAM, 10c ... ROM, 10d ... Communication unit, 10e ... Input unit, 10f ... Display unit, 11 ... Acquisition unit, 12 ... Extraction unit, 13 ... First Calculation unit, 14 ... 2nd calculation unit, 15 ... 3rd calculation unit, 16 ... 4th calculation unit, 20 ... Medical institution terminal, 100, 100A ... Medical fee analysis system, DB1 ... Medical fee open data, DB2 ... Electronic receipt Database, DB3 ... DPC database, DB4 ... Integrated database
Claims (13)
前記所定期間の診療情報由来のデータのうち、所定の診療報酬に関する診療情報由来のデータを抽出する抽出部と、
抽出された前記診療情報由来のデータに対応する複数の被保険者について、前記所定期間において前記所定の診療報酬の算定が可能な回数を算出する第1算出部と、
前記所定の診療報酬が算定された回数を前記算定が可能な回数で除算することで、算定割合を算出する第2算出部と、
を備える診療報酬分析装置。 An acquisition department that acquires data derived from medical information for a predetermined period from a data set derived from medical information including both electronic receipt data and DPC data held by a medical institution.
An extraction unit that extracts data derived from medical information related to a predetermined medical fee from the data derived from medical information for a predetermined period, and an extraction unit.
For a plurality of insured persons corresponding to the extracted data derived from the medical treatment information, a first calculation unit for calculating the number of times that the predetermined medical treatment fee can be calculated in the predetermined period, and
The second calculation unit that calculates the calculation ratio by dividing the number of times the predetermined medical fee is calculated by the number of times that the calculation is possible, and
Medical fee analyzer equipped with.
請求項1に記載の診療報酬分析装置。 The first calculation unit determines that the predetermined medical fee can be calculated when at least a part of the plurality of requirements for determining whether or not the predetermined medical fee can be calculated is satisfied. Calculate the number of times that can be calculated,
The medical fee reimbursement analyzer according to claim 1.
請求項2に記載の診療報酬分析装置。 The first calculation unit satisfies at least a part of a plurality of requirements for determining whether or not the predetermined medical fee can be calculated, and does not satisfy the requirement that the predetermined medical fee cannot be calculated. In this case, it is determined that the predetermined medical fee can be calculated, and the number of times the calculation is possible is calculated.
The medical fee reimbursement analyzer according to claim 2.
請求項1から3のいずれか一項に記載の診療報酬分析装置。 A display unit for displaying the calculation ratio by one or a plurality of types of graphs is further provided.
The medical fee reimbursement analyzer according to any one of claims 1 to 3.
請求項4に記載の診療報酬分析装置。 The display unit displays the calculation ratio in the predetermined period by a pie chart.
The medical fee reimbursement analyzer according to claim 4.
請求項4又は5に記載の診療報酬分析装置。 The display unit divides the predetermined period into a plurality of subperiods, and displays the time change of the calculation ratio for each of the plurality of subperiods.
The medical fee reimbursement analyzer according to claim 4 or 5.
請求項6に記載の診療報酬分析装置。 The display unit divides the predetermined period into a plurality of subperiods, and displays the time change of the calculation ratio for each of the plurality of subperiods by a stacked bar graph.
The medical fee reimbursement analyzer according to claim 6.
抽出された前記診療情報由来のデータに基づいて、前記所定の診療報酬に関する統計値を算出する第4算出部と、
前記基準統計値及び前記統計値を、比較可能に表示する表示部と、をさらに備える、
請求項1から7のいずれか一項に記載の診療報酬分析装置。 The third calculation unit that calculates the standard statistical value for the predetermined medical treatment fee based on the public information about the medical treatment fee, and
A fourth calculation unit that calculates statistical values related to the predetermined medical treatment fee based on the extracted data derived from the medical treatment information.
A display unit for displaying the reference statistical value and the statistical value in a comparable manner is further provided.
The medical fee reimbursement analyzer according to any one of claims 1 to 7.
請求項8に記載の診療報酬分析装置。 The third calculation unit calculates the reference statistical value based on the data of the number of beds classified by the medical institution in the public information.
The medical fee reimbursement analyzer according to claim 8.
請求項1に記載の診療報酬分析装置。 The first calculation unit is extracted from a data set including the electronic receipt data for the predetermined insured person, which is acquired based on the information associating the predetermined electronic receipt data with the predetermined DPC data. It is configured to calculate the number of times the calculation is possible based on the data and the data extracted from the data set including the DPC data.
The medical fee reimbursement analyzer according to claim 1.
前記DPCデータは、前記第1識別情報に基づいて生成された第2識別情報を含み、
前記第1算出部は、前記電子レセプトデータから抽出されたデータと、前記電子レセプトデータに含まれる所定の前記第1識別情報に基づいて生成された前記第2識別情報を含む前記DPCデータから抽出されたデータとに基づいて、前記算定が可能な回数を算出するように構成される、
請求項1に記載の診療報酬分析装置。 The electronic receipt data includes the first identification information.
The DPC data includes a second identification information generated based on the first identification information.
The first calculation unit extracts from the data extracted from the electronic receipt data and the DPC data including the second identification information generated based on the predetermined first identification information included in the electronic receipt data. It is configured to calculate the number of times the calculation is possible based on the obtained data.
The medical fee reimbursement analyzer according to claim 1.
前記所定期間の診療情報由来のデータのうち、所定の診療報酬に関する診療情報由来のデータを抽出することと、
抽出された前記診療情報由来のデータに対応する複数の被保険者について、前記所定期間において前記所定の診療報酬の算定が可能な回数を算出することと、
前記所定の診療報酬が算定された回数を前記算定が可能な回数で除算することで、算定割合を算出することと、
を含む診療報酬分析方法。 To acquire data derived from medical information for a predetermined period from a data set derived from medical information including both electronic receipt data and DPC data held by a medical institution.
Extracting the data derived from the medical information related to the predetermined medical fee from the data derived from the medical information for the predetermined period, and
For a plurality of insured persons corresponding to the extracted data derived from the medical treatment information, the number of times that the predetermined medical treatment fee can be calculated in the predetermined period is calculated.
By dividing the number of times the prescribed medical fee has been calculated by the number of times the calculation is possible, the calculation ratio can be calculated.
Medical fee analysis method including.
医療機関が保有する、電子レセプトデータ及びDPCデータの双方を含む診療情報由来のデータセットから、所定期間の診療情報由来のデータを取得する取得部、
前記所定期間の診療情報由来のデータのうち、所定の診療報酬に関する診療情報由来のデータを抽出する抽出部、
抽出された前記診療情報由来のデータに対応する複数の被保険者について、前記所定期間において前記所定の診療報酬の算定が可能な回数を算出する第1算出部、及び
前記所定の診療報酬が算定された回数を前記算定が可能な回数で除算することで、算定割合を算出する第2算出部、として機能させる診療報酬分析プログラム。 The calculation unit provided in the medical fee analyzer
An acquisition department that acquires data derived from medical information for a predetermined period from a data set derived from medical information including both electronic receipt data and DPC data held by a medical institution.
An extraction unit that extracts data derived from medical information related to a predetermined medical fee from the data derived from medical information for a predetermined period.
For a plurality of insured persons corresponding to the extracted data derived from the medical treatment information, the first calculation unit that calculates the number of times that the predetermined medical treatment fee can be calculated in the predetermined period, and the predetermined medical treatment fee are calculated. A medical fee analysis program that functions as a second calculation unit that calculates the calculation ratio by dividing the number of times that has been calculated by the number of times that can be calculated.
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