JP2021064198A - 看護師の適正配置装置、適正配置方法、プログラム、および記録媒体 - Google Patents

看護師の適正配置装置、適正配置方法、プログラム、および記録媒体 Download PDF

Info

Publication number
JP2021064198A
JP2021064198A JP2019188760A JP2019188760A JP2021064198A JP 2021064198 A JP2021064198 A JP 2021064198A JP 2019188760 A JP2019188760 A JP 2019188760A JP 2019188760 A JP2019188760 A JP 2019188760A JP 2021064198 A JP2021064198 A JP 2021064198A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
total
ward
inpatients
pattern
nursing time
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2019188760A
Other languages
English (en)
Inventor
健人 相馬
Takehito Soma
健人 相馬
宏至 浅倉
Hiroshi Asakura
宏至 浅倉
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
NEC Solution Innovators Ltd
Original Assignee
NEC Solution Innovators Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by NEC Solution Innovators Ltd filed Critical NEC Solution Innovators Ltd
Priority to JP2019188760A priority Critical patent/JP2021064198A/ja
Publication of JP2021064198A publication Critical patent/JP2021064198A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Landscapes

  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)

Abstract

【課題】 客観的に病棟の看護師数の割り振りを決定できるシステムを提供する。【解決手段】 本発明の看護師の適正配置装置は、病院における一日毎の延べ入院患者の情報であり、延べ入院患者が入院している病棟の種類と複数の看護必要度項目のスコアセットとを含む患者情報および複数の病棟の総看護師数である看護師情報を記憶する記憶部、延べ入院患者を分類するパターン数を設定するパターン数設定部、スコアセットを用いたクラスター分析により延べ入院患者を設定したパターン数に分類し、各パターンのスコアセットを決定する分類部、病棟ごとに各パターンに属する延べ入院患者の数と分類された各パターンのスコアセットを示す患者に対して必要な一日あたりの看護時間とから、病棟に属する延べ入院患者の総看護時間を算出する総看護時間算出部、各病棟の総看護時間の比率に基づき総看護師数から各病棟への割り振り人数を算出する割り振り人数算出部を含む。【選択図】 図1

Description

本発明は、看護師の適正配置装置、適正配置方法、プログラム、および記録媒体に関する。
複数の病棟を備える病棟の場合、病棟ごとで、看護師の勤務時間、および有休取得等にばらつきが生じる。このため、病棟ごとの看護師の割り振りは、非常に重要になっており、現場の看護師にインタビューを行い、調整が図られている。
医療現場では、看護師を適切に配置できていないことに起因し、病棟ごとに看護師の超過勤務時間や有給休暇取得数等に偏りがある、という問題がある。
そこで、本発明は、看護師を適切に配置できるシステムの提供を目的とする。
前記目的を達成するために、本発明の看護師の適正配置装置は、
記憶部、パターン数設定部、分類部、総看護時間算出部、および割り振り人数算出部を含み、
前記記憶部は、
患者情報、および看護師情報を記憶し、
前記患者情報は、病院における一日ごとの延べ入院患者の情報であり、前記延べ入院患者が入院している病棟の種類と、複数の看護必要度項目のスコアセットとを含み、
前記看護師情報は、前記病院の複数の病棟の総看護師数であり、
前記パターン数設定部は、
延べ入院患者を分類するパターン数を設定し、
前記分類部は、
前記スコアセットを用いたクラスター分析により、前記延べ入院患者を、前記設定したパターン数に分類し、各パターンのスコアセットを決定し、
前記総看護時間算出部は、
前記病棟ごとに、前記各パターンに属する延べ入院患者の数と、前記分類された各パターンのスコアセットを示す患者に対して必要な一日あたりの看護時間とから、前記病棟に属する延べ入院患者の総看護時間を算出し、
前記割り振り人数算出部は、
前記各病棟の総看護時間の比率に基づいて、前記総看護師数から前記各病棟への割り振り人数を算出する。
本発明の看護師の適正配置方法は、
記憶部を使用し、パターン数設定工程、分類工程、総看護時間算出工程、および割り振り人数算出工程を含み、
前記記憶部は、
患者情報、および看護師情報を記憶し、
前記患者情報は、病院における一日ごとの延べ入院患者の情報であり、前記延べ入院患者が入院している病棟の種類と、複数の看護必要度項目のスコアセットとを含み、
前記看護師情報は、前記病院の複数の病棟の総看護師数であり、
前記パターン数設定工程は、
延べ入院患者を分類するパターン数を設定し、
前記分類工程は、
前記スコアセットを用いたクラスター分析により、前記延べ入院患者を、前記設定したパターン数に分類し、各パターンのスコアセットを決定し、
前記総看護時間算出工程は、
前記病棟ごとに、前記各パターンに属する延べ入院患者の数と、前記分類された各パターンのスコアセットを示す患者に対して必要な一日あたりの看護時間とから、前記病棟に属する延べ入院患者の総看護時間を算出し、
前記割り振り人数算出工程は、
前記各病棟の総看護時間の比率に基づいて、前記総看護師数から前記各病棟への割り振り人数を算出する。
本発明の病棟の総看護時間の算出式生成装置は、
記憶部、パターン数設定部、分類部、および総看護時間算出式生成部を含み、
前記記憶部は、
患者情報を記憶し、
前記患者情報は、病院における一日ごとの延べ入院患者の情報であり、前記延べ入院患者が入院している病棟の種類と、複数の看護必要度項目のスコアセットとを含み、
前記パターン数設定部は、
述べ入院患者を分類するパターン数(n)を設定し、
前記分類部は、
前記スコアセットを用いたクラスター分析により、前記延べ入院患者を、前記設定したパターン数に分類し、各パターンのスコアセットを決定し、
前記総看護時間算出式生成部は、
病棟ごとの総看護時間の下記算出式1を生成し、
下記式において、aは、前記分類された各パターン(n)のスコアセットを示す患者に対して必要な一日当たりの看護時間であり、bは、前記パターンに属する延べ入院患者数である。
Figure 2021064198
本発明の病棟の総看護時間の算出式生成方法は、
記憶部を使用し、パターン数設定工程、分類工程、および総看護時間算出式生成工程を含み、
前記記憶部は、
患者情報を記憶し、
前記患者情報は、病院における一日ごとの延べ入院患者の情報であり、前記延べ入院患者が入院している病棟の種類と、複数の看護必要度項目のスコアセットとを含み、
前記パターン数設定工程は、
述べ入院患者を分類するパターン数(n)を設定し、
前記分類工程は、
前記スコアセットを用いたクラスター分析により、前記延べ入院患者を、前記設定したパターン数に分類し、各パターンのスコアセットを決定し、
前記総看護時間算出式生成工程は、
病棟ごとの総看護時間の前記算出式1を生成し、
下記式において、aは、前記分類された各パターン(n)のスコアセットを示す患者に対して必要な一日当たりの看護時間であり、bは、前記パターンに属する延べ入院患者数である。
本発明の看護師の適正配置装置は、
記憶部、総看護時間算出部、および割り振り人数算出部を含み、
前記記憶部は、
患者情報、看護師情報、および総看護時間算出式を記憶し、
前記患者情報は、病院における一日ごとの延べ入院患者の情報であり、前記延べ入院患者が入院している病棟の種類と、複数の看護必要度項目のスコアセットとを含み、
前記看護師情報は、前記病院の複数の病棟の総看護師数であり、
前記総看護時間算出部は、
前記病棟ごとに、前記総看護時間算出式に、前記各パターンに属する延べ入院患者の数を代入して、前記病棟に属する延べ入院患者の総看護時間を算出し、
前記割り振り人数算出部は、
前記各病棟の総看護時間の比率に基づいて、前記総看護師数から前記各病棟への割り振り人数を算出する。
本発明の看護師の適正配置方法は、
記憶部を使用し、総看護時間算出工程、および割り振り人数算出工程を含み、
前記記憶部は、
患者情報、看護師情報、および総看護時間算出式を記憶し、
前記患者情報は、病院における一日ごとの延べ入院患者の情報であり、前記延べ入院患者が入院している病棟の種類と、複数の看護必要度項目のスコアセットとを含み、
前記看護師情報は、前記病院の複数の病棟の総看護師数であり、
前記総看護時間算出工程は、
前記病棟ごとに、前記総看護時間算出式に、前記各パターンに属する延べ入院患者の数を代入して、前記病棟に属する延べ入院患者の総看護時間を算出し、
前記割り振り人数算出工程は、
前記各病棟の総看護時間の比率に基づいて、前記総看護師数から前記各病棟への割り振り人数を算出する。
本発明のプログラムは、前記本発明の看護師の適正配置方法、または前記本発明の病棟の総看護時間の算出式生成方法をコンピュータに実行させる。
本発明の記録媒体は、前記本発明のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
本発明によれば、看護師の主観的な意見とは関係なく、客観的な、病棟ごとの看護師数の割り振りを行い、適切な配置が可能になる。このように客観的な割り振りを提示できることから、例えば、看護師が希望する人数への増加が行われなかった場合でも、客観的な理解を促すことができる。また、病院の規模が大きくなればなるほど、割り振りは複雑で困難になるが、本発明によれば、容易な看護師の割り振りが可能になる。
図1は、実施形態1の適正配置装置の一例を示すブロック図である。 図2は、実施形態1の適正配置装置のハードウエア構成の一例を示すブロック図である。 図3は、実施形態1におけるシートの一例を示す概略図である。 図4は、実施形態1におけるシートの一例を示す概略図である。 図5は、実施形態1におけるシートの一例を示す概略図である。
本発明は、複数の病棟を有する病院において、看護師を各病棟に振り分ける際に利用できる。
本発明において、「延べ入院患者」とは、所定期間における一日ごとの入院患者である。すなわち、例えば、1日目の入院患者が、A、B、C、D、およびEであり、2日目の入院患者が、A、B、C、F、およびGであるとする。この場合、「実入院患者」は、A、B、C、D、E、F、およびGの7人であるが、「延べ入院患者」は、A、B、C、D、E、A、B、C、F、およびGの10人となる。このため、一日ごとの延べ入院患者の情報とは、1日目のA、B、C、D、およびEの情報と、2日目のA、B、C、F、およびGの情報となる。入院患者は、日々、容態が変わっていくため、本発明においては、実入院患者としての情報ではなく、延べ入院患者としての情報を利用する。
本発明において、「看護必要度項目」とは、入院患者の必要な看護の程度を評価するのに使用される項目であり、スコア化できるものであればよく、特に、様々な病院において使用される標準的な項目であることが好ましい。前記看護必要度項目は、2019年度の現時点において、例えば、診療報酬を決定するための指標として導入された「重症度、医療・看護必要度」が利用できる。前記「重症度、医療・看護必要度」は、「モニタリングおよび処置等」に関するA項目、患者の状態等に関する「B項目」、手術等の医学的状況に関する「C項目」からなり、各項目は、複数の小項目が含まれ、それぞれが、0点、1点、2点で評価され、A項目、B項目およびC項目のそれぞれのスコアとして表される。本発明においては、以下、診療報酬に使用されている前記「重症度、医療・看護必要度」を例にあげて説明するが、これには制限されず、例えば、これらの項目が改訂されたものであっても、将来的に異なる項目となった場合でも、適用することができる。
本発明において、看護師の適正配置とは、複数の病棟に割り振る看護師の人数の適正化であるため、看護師の割り振り人数の適正化ともいえる。本発明のユーザは、例えば、病院であり、具体的には、看護師の割り振り人数の決定権を有する担当者(人事、看護師長等)である。
本発明の実施形態について、以下に例をあげて説明する。以下の実施形態においては、前記看護必要度項目として、前述した「重症度、医療・看護必要度」のA項目、B項目、およびC項目を例にあげて説明するが、本発明は、これには制限されない。以下の各図において、同一部分には、同一符号を付している。各実施形態の説明は、特に言及がない限り、互いの説明を援用できる。さらに、各実施形態の構成は、特に言及がない限り、組合せ可能である。
[実施形態1]
本実施形態は、本発明の第1の看護師の適正配置装置および適正配置方法について例示する。図1は、本実施形態の看護師の適正配置装置(以下、適正配置装置という)の一例の構成を示すブロック図である。適正配置装置10は、例えば、図1(A)に示すように、記憶部11、パターン数設定部12、分類部13、総看護時間算出部14、および割り振り人数算出部15を含む。適正配置装置10は、例えば、さらに出力部16を含んでもよい。適正配置装置10は、例えば、適正配置システムともいう。適正配置装置10は、例えば、前記各部を含む1つの装置でもよいし、前記各部が、通信回線網を介して接続可能な装置でもよい。前記通信回線網は、例えば、後述の例示と同様である。適正配置装置10は、例えば、各部の処理のうち一部または全部の処理がクラウド上で行われてもよい。
適正配置装置10は、例えば、外部機器と通信回線網を介して接続可能である。前記外部機器は、例えば、サーバ、PC(パーソナルコンピュータ)、その他に、タブレット、スマートフォン、携帯電話、腕時計型、眼鏡型、指輪型、および衣服型等の身に着けられるまたは着用できるウエアラブルデバイス等の端末である。後述するように、適正配置装置10の記憶部11には、患者情報111が記憶される。図1(B)に示すように、適正配置装置10は、例えば、端末40およびPC50等の外部機器と、通信回線網20を介して接続可能である。前記外部機器から、例えば、患者情報111および看護師情報112が、適正配置装置10に入力されてもよいし、また、適正配置装置10から、適正配置装置10による結果が、通信回線網20を介して出力されてもよい。
また、適正配置装置10は、例えば、サーバ(図示せず)と、通信回線網20を介して接続可能であってもよい。この場合、例えば、患者情報111および看護師情報112は、サーバに記憶され、適正配置装置10の使用時において、記憶部11に記憶されてもよく、また、適正配置装置による結果は、サーバに記憶されてもよい。
通信回線網20は、特に制限されず、公知の通信回線網を使用でき、有線でも無線でもよい。前記通信回線網は、例えば、インターネット回線、電話回線、LAN(Local Area Network)、WiFi(Wireless Fidelity)等があげられる。
記憶部11は、患者情報111、および看護師情報112を記憶する。患者情報111は、病院における一日ごとの延べ入院患者の情報であり、前記一日ごとの延べ入院患者の情報は、例えば、延べ入院患者の数、前記延べ入院患者それぞれの氏名、入院理由、病歴、日ごとの容態のいずれか一つを少なくとも含む。また、患者情報111は、入院している病棟の種類と、複数の看護必要度項目(A項目、B項目、C項目)のスコアセットとを含む。看護師情報112は、前記病院に勤める看護師の総数、前記病院の一以上の病棟のそれぞれに配属される看護師の数、前記病院の複数の病棟の総看護師数である。
患者情報111は、例えば、病院において、最終的に看護師を割り振る対象となる全病棟に入院している述べ入院患者の情報である。割り振る対象となる病棟の数(m)は、特に制限されず、前述のように、2以上である。具体例として、前記所定期間が1カ月の場合、例えば、毎日の延べ入院患者の情報を蓄積したものが、患者情報111となる。患者情報111は、例えば、看護師、医師等によって入力され、記憶部11に記憶される。延べ入院患者の情報であるため、例えば、同じ患者であっても、日によって、病棟の種類、および前記看護必要度項目のスコアセットが変わる場合がある。
パターン数設定部12は、延べ入院患者を分類するための数値であるパターン数を設定する。前記パターン数は、ユーザが任意に設定できる。前記パターン数は、その下限が、例えば、2以上であり、その上限が、例えば、10以下であり、具体例としては、5である。前記パターン数は、例えば、ユーザが、適正配置装置10に入力することによって設定できる。すなわち、例えば、パターン数設定部12は、ユーザが端末を介して入力した数値を受け付け、当該受け付けた数値を、延べ入院患者を分類するためのパターン数として設定する。
分類部13は、前記スコアセットを用いたクラスター分析により、前記延べ入院患者を、前記設定したパターン数に分類し、各パターンのスコアセットを決定する。前記延べ入院患者の各情報は、例えば、A項目スコア、B項目スコア、およびC項目スコアをスコアセットとして含む。このため、これらについてクラスター分析を行い、前記設定したパターン数への分類を行うことで、各パターンに含まれる延べ入院患者群のスコアセットを決定することができる。
総看護時間算出部14は、前記病棟ごとに、前記各パターンに属する延べ入院患者の数と、前記分類された各パターンのスコアセットを示す患者に対して必要な一日あたりの看護時間とから、前記病棟に属する延べ入院患者の総看護時間を算出する。患者情報111には、前記延べ入院患者それぞれについて入院している病棟が含まれている。このため、前記病棟ごとに、例えば、前記所定期間に入院している前記延べ入院患者が抽出される。そして、患者情報111には、前記延べ入院患者それぞれについてスコアセットも含まれている。このため、前記病棟の延べ入院患者を、それらのスコアセットに基づいて、前記パターンのいずれかに分類することで、各パターンの人数が抽出される。このため、前記各病棟について、前記パターンの人数と一日あたり必要な看護時間とを掛け合わせ、前記パターンの合計を求めることで、前記各病棟についての、総看護時間が算出できる。前記総看護時間の算出式は、例えば、下記式1で表すこともできる。下記式1において、nは、設定されたパターンの数(2以上の正の整数)であり、aは、各パターンのスコアセットを示す患者に対して必要な一日当たりの看護時間、bは、各病棟における各パターンに属する述べ患者数を示す。
Figure 2021064198
前記総看護時間の算出は、例えば、モデルを用いて行うことができる。この場合、総看護時間算出部14は、例えば、各病棟の前記各パターンに属する延べ入院患者の数および各病棟の総看護時間を学習データとして学習したモデルを含み、前記モデルに、前記各パターンに属する入院患者数を入力し、前記総看護時間を予測結果として算出する。前記学習によるモデルの作製には、例えば、重回帰分析等の統計的手法が利用できる。
前記総看護時間の算出において、前記分類された各パターンのスコアセットを示す患者に対して必要な一日あたりの看護時間は、予め設定した時間を、ユーザが、適正配置装置10に入力してもよいし、記憶部11に記憶しておいてもよい。また、一日あたりの看護時間は、例えば、前記モデルを用いて算出することもできる。前記モデルは、前述のように、例えば、各パターンに属する延べ入院患者の数および各病棟の総看護時間を学習データとして、学習により生成される。このため、例えば、パターン1に属する患者に必要な一日あたりの看護時間を求める場合は、前記式1において、患者数として、パターン1のb=1人のみを代入し、他の患者数をゼロとすることで、前記看護時間を算出できる。このように算出した一日あたりの看護時間を、例えば、入力したり、記憶部11に記憶させておくことができる。
割り振り人数算出部15は、前記各病棟の総看護時間の比率に基づいて、前記総看護師数から前記各病棟への割り振り人数を算出する。
出力部16は、看護師の前記各病棟への割り振り人数を出力する。
図2に、適正配置装置10のハードウエア構成のブロック図を例示する。適正配置装置10は、例えば、CPU(中央処理装置)101、メモリ102、バス103、入力装置104、ディスプレイ105、通信デバイス106、記憶装置107等を有する。適正配置装置10の各部は、それぞれのインターフェース(I/F)により、バス103を介して、相互に接続されている。
CPU101は、適正配置装置10の全体の制御を担うプロセッサであり、CPUには限定されず、他のプロセッサでもよい。適正配置装置10において、CPU101により、例えば、本発明のプログラムやその他のプログラムが実行され、また、各種情報の読み込みや書き込みが行われる。
適正配置装置10は、例えば、バス103に接続された通信デバイス106により、通信回線網に接続でき、前記通信回線網を介して、外部機器とも接続できる。前記外部機器は、特に制限されず、例えば、端末40、PC50等である。適正配置装置10と前記外部機器との接続方式は、特に制限されず、例えば、有線による接続でもよいし、無線による接続でもよい。前記有線による接続は、例えば、コードによる接続でもよいし、通信回線網を利用するためのケーブル等による接続でもよい。前記無線による接続は、例えば、通信回線網を利用した接続でもよいし、無線通信を利用した接続でもよい。前記通信回線網は、特に制限されず、例えば、公知の通信回線網を使用でき、前述と同様である。
メモリ102は、例えば、メインメモリを含み、前記メインメモリは、主記憶装置ともいう。CPU101が処理を行う際には、例えば、後述する補助記憶装置に記憶されている、本発明のプログラム等の種々の動作プログラム108を、メモリ102が読み込み、CPU101は、メモリ102からデータを受け取って、プログラム108を実行する。前記メインメモリは、例えば、RAM(ランダムアクセスメモリ)である。メモリ102は、例えば、さらに、ROM(読み出し専用メモリ)を含む。
記憶装置107は、例えば、前記メインメモリ(主記憶装置)に対して、いわゆる補助記憶装置ともいう。記憶装置107は、例えば、記憶媒体と、前記記憶媒体に読み書きするドライブとを含む。前記記憶媒体は、特に制限されず、例えば、内蔵型でも外付け型でもよく、HD(ハードディスク)、CD−ROM、CD−R、CD−RW、MO、DVD、フラッシュメモリー、メモリーカード等があげられ、前記ドライブは、特に制限されない。記憶装置107は、例えば、記憶媒体とドライブとが一体化されたハードディスクドライブ(HDD)も例示できる。記憶装置107には、例えば、前述のように、プログラム108が格納され、前述のように、CPU101を実行させる際、メモリ102が、記憶装置107からプログラム108を読み込む。また、記憶装置107は、例えば、記憶部11を含み、各種情報を記憶してもよい。前記モデルは、例えば、記憶装置107に格納されてもよい。
適正配置装置10は、例えば、さらに、入力装置104、ディスプレイ105を有してもよい。入力装置104は、例えば、スキャナー、タッチパネル、キーボード等である。ディスプレイ105は、例えば、LEDディスプレイ、液晶ディスプレイ等があげられる。
つぎに、本実施形態の適正配置方法は、記憶部を使用し、パターン数設定工程、分類工程、総看護時間算出工程、および割り振り人数算出工程を含む。本実施形態の適正配置方法は、例えば、図1および図2に示す適正配置装置10を用いて実施できる。なお、本実施形態の適正配置方法は、適正配置装置10の使用には限定されない。
本実施形態の適正配置方法において使用する記憶部および各種情報は、前述の通りであって、例えば、適正配置装置10の記憶部11と、それに記憶した情報が使用できる。
前記パターン数設定工程は、延べ入院患者を分類するパターン数を設定する工程である。この工程は、例えば、適正配置装置10のパターン数設定部12により実行できる。
前記分類工程は、前記スコアセットを用いたクラスター分析により、前記延べ入院患者を、前記設定したパターン数に分類し、各パターンのスコアセットを決定する。この工程は、例えば、適正配置装置10の分類部13により実行できる。
前記総看護時間算出工程は、前記病棟ごとに、前記各パターンに属する延べ入院患者の数と、前記分類された各パターンのスコアセットを示す患者に対して必要な一日あたりの看護時間とから、前記病棟に属する延べ入院患者の総看護時間を算出する。この工程は、例えば、適正配置装置10の総看護時間算出部14により実行できる。前記総看護時間算出工程は、例えば、前記モデル、すなわち、各病棟の前記各パターンに属する延べ入院患者の数および各病棟の総看護時間を学習データとして学習したモデルを使用し、前記モデルに、前記各パターンに属する入院患者数を入力し、前記総看護時間を予測結果として算出してもよい。
前記割り振り人数算出工程は、前記各病棟の総看護時間の比率に基づいて、前記総看護師数から前記各病棟への割り振り人数を算出する。この工程は、例えば、適正配置装置10の割り振り人数算出部15により実行できる。
本実施形態の適正配置方法は、例えば、さらに、算出した割り振り人数を出力する出力工程を含んでもよい。この工程は、例えば、適正配置装置10の出力部16により実行できる。
つぎに、本実施形態の適正配置装置および適正配置方法について、パターン数を5とする例をあげて説明する。なお、本発明は、これには制限されない。
まず、図3に、適正配置装置10の記憶部11に記憶される情報を示す。図3は、所定期間において、病院に入院している述べ入院患者の、病棟の種類、ならびに重症度、医療・看護必要度のA項目(モニタリングおよび処置等)、B項目(患者の状態等)、およびC項目(手術等の医学的状況)のスコアセットが入力されたシートである。これらの情報は、ユーザによって入力され、蓄積される。なお、図3は、例示であって、一部の延べ入院患者の情報を示すのみである。本例においては、1カ月間の情報の記憶として例示する。
そして、ユーザは、決定したパターン数を、適正配置装置10に入力する。適正配置装置10は、パターン数設定部12により、延べ入院患者を分類するパターン数を、ユーザに入力された数(本例では5)に設定し、分類部13により、蓄積された所定期間の延べ入院患者情報(スコアセット)を用いて、クラスター分析を行う。これにより、適正配置装置10は、延べ入院患者を、スコアセットによって5つのパターンに分類する。この分類は、スコアセットによるものであるため、各パターンのスコアセットが、決定されることになる。ここで、図4に、5つの各パターンに属するスコアセットを例示する。図4において、例えば、左上の表は、Aが0−10、Bが0−12、Cが0である組合せ、右上の表は、Aが0−10、Bが0−12、Cが2である組合せ、左下の表は、Aが0−10、Bが0−12、Cが1である組合せ、右下の表は、Aが0−10、Bが0−12、Cが3である組合せであり、同じパターンに属するスコアセットは、同じ網掛けで示されている。また、各パターンに属する患者に必要な一日当たりの看護時間(H)を、図4に合わせて示す。
つぎに、適正配置装置10は、総看護時間算出部14により、病棟に属する延べ入院患者の総看護時間を算出する。総看護時間算出部14は、前述のように、例えば、前記モデルを含む。前記モデルは、各病棟の前記各パターンに属する延べ入院患者の数および各病棟の総看護時間を学習データとして学習したモデルである。このため、総看護時間算出部14は、前記モデルに、前記各パターンに属する入院患者数を入力することで、前記総看護時間を予測結果として算出できる。前記モデルにより、例えば、前記式1で表される総看護時間の算出式が生成できる。
前記モデルを用いることによって、例えば、前記各パターンに属する患者に必要な一日当たりの看護時間が算出できる。前記一日あたりの看護時間は、例えば、予め前記モデルにより算出しておき、各パターンと紐付けて、記憶部11で記憶してもよい。そして、総看護時間算出部14は、総看護時間を算出する際、例えば、記憶部11から一日あたりの看護時間を抽出し、病棟ごとに、前記各パターンに属する延べ入院患者の数と掛け合わせ、トータルを求めることで、病棟ごとの総看護時間を算出することもできる。
本例においては、一日あたりの看護時間について、パターン1が、1.34時間、パターン2が5.96時間、パターン3が7.41時間、パターン4が10.48時間、パターン5が、4.78時間として、以下、説明する。なお、これらは例示であって、本発明を制限するものではない。
各病棟の延べ入院患者の患者情報には、それぞれスコアセットが含まれるため、各延べ入院患者がいずれのパターンに属するかが決定され、各病棟について、各パターンに属する述べ入院患者の人数が決定される。これらの決定は、例えば、ユーザによって行われ、適正配置装置10に入力されると、記憶部11は、患者情報として記憶する。そして、総看護時間算出部14は、例えば、前記算出式1に基づいて、各病棟の総看護時間を算出する。すなわち、前記式1は、本例において、以下のように表される。下記式において、yは、一つの病棟の総看護時間であり、bは、パターン1の述べ入院患者の人数、bは、パターン2の述べ入院患者の人数、bは、パターン3の述べ入院患者の人数、bは、パターン4の述べ入院患者の人数、bは、パターン5の述べ入院患者の人数である。
総看護時間y=(1.34×b1) + (5.96×b2) + (7.41×b3) + (10.48×b4)+(4.78×b5)
その結果、例えば、図5のシートに示すように、各病棟の総看護時間、具体的には1カ月間の総看護時間が得られる。これが、病棟間の総看護時間の比率となる。図5のシートには、A〜Nの計14病棟の総看護時間(H)を示す。図5のシートには、あわせて、各病棟における、パターン1〜5のそれぞれに該当する述べ入院患者数、各病棟の延べ入院患者総数も示す。図5において、「エラー」は、看護必要度の値が誤っている患者の数である。
そして、適正配置装置10は、割り振り人数算出部15により、各病棟の総看護時間の比率に基づいて、前記総看護師数から前記各病棟への割り振り人数を算出する。本例においては、総看護師数が500人であることから、これを前記比率で割ることにより、各病棟への割り振り人数が算出され、例えば、図5の「必要看護師数(人)」として表すことができる。これらの結果は、適正配置装置10の出力部16により、出力される。
[実施形態2]
本実施形態は、本発明の第2の看護師の適正配置装置および適正配置方法、ならびに、本発明の病棟の総看護時間の算出式生成装置および生成方法について例示する。本実施形態は、特に示さない限り、前記実施形態1の記載を援用できる。すなわち、本実施形態は、例えば、前記実施形態1に関して、例えば、総看護師時間を算出するための算出式の生成と、その算出式を用いて算出した総看護師時間による看護師の割り振りとが、それぞれ別個に行われる例ともいえる。
本実施形態における算出式生成装置は、
記憶部、パターン数設定部、分類部、および総看護時間算出式生成部を含み、
前記記憶部は、
患者情報を記憶し、
前記患者情報は、病院における一日ごとの延べ入院患者の情報であり、前記延べ入院患者が入院している病棟の種類と、複数の看護必要度項目のスコアセットとを含み、
前記パターン数設定部は、
述べ入院患者を分類するパターン数(n)を設定し、
前記分類部は、
前記スコアセットを用いたクラスター分析により、前記延べ入院患者を、前記設定したパターン数に分類し、各パターンのスコアセットを決定し、
前記総看護時間算出式生成部は、
病棟ごとの総看護時間の下記算出式1を生成し、
下記式において、aは、前記分類された各パターン(n)のスコアセットを示す患者に対して必要な一日当たりの看護時間であり、bは、前記パターンに属する延べ入院患者数である。
Figure 2021064198
本実施形態における算出式生成方法は、例えば、前記算出式生成装置を使用でき、具体的には、記憶部を使用し、パターン数設定工程、分類工程、および総看護時間算出式生成工程を含み、
前記記憶部は、
患者情報を記憶し、
前記患者情報は、病院における一日ごとの延べ入院患者の情報であり、前記延べ入院患者が入院している病棟の種類と、複数の看護必要度項目のスコアセットとを含み、
前記パターン数設定工程は、
述べ入院患者を分類するパターン数(n)を設定し、
前記分類工程は、
前記スコアセットを用いたクラスター分析により、前記延べ入院患者を、前記設定したパターン数に分類し、各パターンのスコアセットを決定し、
前記総看護時間算出式生成工程は、
病棟ごとの総看護時間の下記算出式1を生成し、
下記式において、aは、前記分類された各パターン(n)のスコアセットを示す患者に対して必要な一日当たりの看護時間であり、bは、前記パターンに属する延べ入院患者数である。
また、本実施形態における適正配置装置は、
記憶部、総看護時間算出部、および割り振り人数算出部を含み、
前記記憶部は、
患者情報、看護師情報、および総看護時間算出式を記憶し、
前記患者情報は、病院における一日ごとの延べ入院患者の情報であり、前記延べ入院患者が入院している病棟の種類と、複数の看護必要度項目のスコアセットとを含み、
前記看護師情報は、前記病院の複数の病棟の総看護師数であり、
前記総看護時間算出部は、
前記病棟ごとに、前記総看護時間算出式に、前記各パターンに属する延べ入院患者の数を代入して、前記病棟に属する延べ入院患者の総看護時間を算出し、
前記割り振り人数算出部は、
前記各病棟の総看護時間の比率に基づいて、前記総看護師数から前記各病棟への割り振り人数を算出する。前記総看護時間算出式は、前記算出式の生成方法により生成されてものを使用できる。
本実施形態における適正配置方法は、例えば、前記適正配置装置を使用でき、具体的には、記憶部を使用し、総看護時間算出工程、および割り振り人数算出工程を含み、
前記記憶部は、
患者情報、看護師情報、および総看護時間算出式を記憶し、
前記患者情報は、病院における一日ごとの延べ入院患者の情報であり、前記延べ入院患者が入院している病棟の種類と、複数の看護必要度項目のスコアセットとを含み、
前記看護師情報は、前記病院の複数の病棟の総看護師数であり、
前記総看護時間算出工程は、
前記病棟ごとに、前記総看護時間算出式に、前記各パターンに属する延べ入院患者の数を代入して、前記病棟に属する延べ入院患者の総看護時間を算出し、
前記割り振り人数算出工程は、
前記各病棟の総看護時間の比率に基づいて、前記総看護師数から前記各病棟への割り振り人数を算出する。
[実施形態3]
本実施形態のプログラムは、前記本発明の第1または第2看護師の適正配置方法、又は前記本発明の病棟の総看護時間の算出式生成方法を、コンピュータ上で実行可能なプログラムである。または、本実施形態のプログラムは、例えば、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。前記記録媒体としては、特に限定されず、例えば、前述のような記憶媒体等があげられる。
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は、上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
<付記>
上記の実施形態および実施例の一部または全部は、以下の付記のように記載されうるが、以下には限られない。
(付記1)
記憶部、パターン数設定部、分類部、総看護時間算出部、および割り振り人数算出部を含み、
前記記憶部は、
患者情報、および看護師情報を記憶し、
前記患者情報は、病院における一日ごとの延べ入院患者の情報であり、前記延べ入院患者が入院している病棟の種類と、複数の看護必要度項目のスコアセットとを含み、
前記看護師情報は、前記病院の複数の病棟の総看護師数であり、
前記パターン数設定部は、
延べ入院患者を分類するパターン数を設定し、
前記分類部は、
前記スコアセットを用いたクラスター分析により、前記延べ入院患者を、前記設定したパターン数に分類し、各パターンのスコアセットを決定し、
前記総看護時間算出部は、
前記病棟ごとに、前記各パターンに属する延べ入院患者の数と、前記分類された各パターンのスコアセットを示す患者に対して必要な一日あたりの看護時間とから、前記病棟に属する延べ入院患者の総看護時間を算出し、
前記割り振り人数算出部は、
前記各病棟の総看護時間の比率に基づいて、前記総看護師数から前記各病棟への割り振り人数を算出する、看護師の適正配置装置。
(付記2)
前記総看護時間算出部は、各病棟の前記各パターンに属する延べ入院患者の数および各病棟の総看護時間を学習データとして学習したモデルと、前記各パターンに属する入院患者数とに基づいて、前記総看護時間を予測結果として算出する、付記1に記載の適正配置装置。
(付記3)
前記看護必要度の項目が、A項目、B項目およびC項目である、付記1または2に記載の適正配置装置。
(付記4)
前記パターン数が、2〜10である、付記1から3のいずれかに記載の適正配置装置。
(付記5)
記憶部を使用し、パターン数設定工程、分類工程、総看護時間算出工程、および割り振り人数算出工程を含み、
前記記憶部は、
患者情報、および看護師情報を記憶し、
前記患者情報は、病院における一日ごとの延べ入院患者の情報であり、前記延べ入院患者が入院している病棟の種類と、複数の看護必要度項目のスコアセットとを含み、
前記看護師情報は、前記病院の複数の病棟の総看護師数であり、
前記パターン数設定工程は、
延べ入院患者を分類するパターン数を設定し、
前記分類工程は、
前記スコアセットを用いたクラスター分析により、前記延べ入院患者を、前記設定したパターン数に分類し、各パターンのスコアセットを決定し、
前記総看護時間算出工程は、
前記病棟ごとに、前記各パターンに属する延べ入院患者の数と、前記分類された各パターンのスコアセットを示す患者に対して必要な一日あたりの看護時間とから、前記病棟に属する延べ入院患者の総看護時間を算出し、
前記割り振り人数算出工程は、
前記各病棟の総看護時間の比率に基づいて、前記総看護師数から前記各病棟への割り振り人数を算出する、看護師の適正配置方法。
(付記6)
前記総看護時間算出工程は、各病棟の前記各パターンに属する延べ入院患者の数および各病棟の総看護時間を学習データとして学習したモデルと、前記各パターンに属する入院患者数とに基づいて、前記総看護時間を予測結果として算出する、付記5に記載の適正配置方法。
(付記7)
前記看護必要度の項目が、A項目、B項目およびC項目である、付記5または6に記載の適正配置方法。
(付記8)
前記パターン数が、2〜10である、付記5から7のいずれかに記載の適正配置方法。
(付記9)
記憶部、パターン数設定部、分類部、および総看護時間算出式生成部を含み、
前記記憶部は、
患者情報を記憶し、
前記患者情報は、病院における一日ごとの延べ入院患者の情報であり、前記延べ入院患者が入院している病棟の種類と、複数の看護必要度項目のスコアセットとを含み、
前記パターン数設定部は、
述べ入院患者を分類するパターン数(n)を設定し、
前記分類部は、
前記スコアセットを用いたクラスター分析により、前記延べ入院患者を、前記設定したパターン数に分類し、各パターンのスコアセットを決定し、
前記総看護時間算出式生成部は、
病棟ごとの総看護時間の下記算出式1を生成し、
下記式において、aは、前記分類された各パターン(n)のスコアセットを示す患者に対して必要な一日当たりの看護時間であり、bは、前記パターンに属する延べ入院患者数である、病棟の総看護時間の算出式生成装置。
Figure 2021064198
(付記10)
前記総看護時間算出式生成部は、各病棟の前記各パターンに属する延べ入院患者の数および各病棟の総看護時間を学習データとして学習したモデルである、付記9に記載の算出式生成装置。
(付記11)
前記看護必要度の項目が、A項目、B項目およびC項目である、付記9または10に記載の算出式生成装置。
(付記12)
前記パターン数が、2〜10である、付記9から11のいずれかに記載の算出式生成装置。
(付記13)
記憶部を使用し、パターン数設定工程、分類工程、および総看護時間算出式生成工程を含み、
前記記憶部は、
患者情報を記憶し、
前記患者情報は、病院における一日ごとの延べ入院患者の情報であり、前記延べ入院患者が入院している病棟の種類と、複数の看護必要度項目のスコアセットとを含み、
前記パターン数設定工程は、
述べ入院患者を分類するパターン数(n)を設定し、
前記分類工程は、
前記スコアセットを用いたクラスター分析により、前記延べ入院患者を、前記設定したパターン数に分類し、各パターンのスコアセットを決定し、
前記総看護時間算出式生成工程は、
病棟ごとの総看護時間の下記算出式1を生成し、
下記式において、aは、前記分類された各パターン(n)のスコアセットを示す患者に対して必要な一日当たりの看護時間であり、bは、前記パターンに属する延べ入院患者数である、病棟の総看護時間の算出式生成方法。
Figure 2021064198
(付記14)
前記総看護時間算出式生成工程は、各病棟の前記各パターンに属する延べ入院患者の数および各病棟の総看護時間を学習データとして学習したモデルを使用する、付記13に記載の算出式生成方法。
(付記15)
前記看護必要度の項目が、A項目、B項目およびC項目である、付記13または14に記載の算出式生成方法。
(付記16)
前記パターン数が、2〜10である、付記13から15のいずれかに記載の算出式生成方法。
(付記17)
記憶部、総看護時間算出部、および割り振り人数算出部を含み、
前記記憶部は、
患者情報、看護師情報、および総看護時間算出式を記憶し、
前記患者情報は、病院における一日ごとの延べ入院患者の情報であり、前記延べ入院患者が入院している病棟の種類と、複数の看護必要度項目のスコアセットとを含み、
前記看護師情報は、前記病院の複数の病棟の総看護師数であり、
前記総看護時間算出部は、
前記病棟ごとに、前記総看護時間算出式に、前記各パターンに属する延べ入院患者の数を代入して、前記病棟に属する延べ入院患者の総看護時間を算出し、
前記割り振り人数算出部は、
前記各病棟の総看護時間の比率に基づいて、前記総看護師数から前記各病棟への割り振り人数を算出する、看護師の適正配置装置。
(付記18)
前記看護必要度の項目が、A項目、B項目およびC項目である、付記17に記載の適正配置装置。
(付記19)
前記パターン数が、2〜10である、付記17または18に記載の適正配置装置。
(付記20)
記憶部を使用し、総看護時間算出工程、および割り振り人数算出工程を含み、
前記記憶部は、
患者情報、看護師情報、および総看護時間算出式を記憶し、
前記患者情報は、病院における一日ごとの延べ入院患者の情報であり、前記延べ入院患者が入院している病棟の種類と、複数の看護必要度項目のスコアセットとを含み、
前記看護師情報は、前記病院の複数の病棟の総看護師数であり、
前記総看護時間算出工程は、
前記病棟ごとに、前記総看護時間算出式に、前記各パターンに属する延べ入院患者の数を代入して、前記病棟に属する延べ入院患者の総看護時間を算出し、
前記割り振り人数算出工程は、
前記各病棟の総看護時間の比率に基づいて、前記総看護師数から前記各病棟への割り振り人数を算出する、看護師の適正配置方法。
(付記21)
前記看護必要度の項目が、A項目、B項目およびC項目である、付記20に記載の適正配置方法。
(付記22)
前記パターン数が、2〜10である、付記20または21に記載の適正配置方法。
(付記23)
付記5から8もしくは付記20から22のいずれかに記載の看護師の適正配置方法、または付記13から16のいずれかに記載の算出式生成方法をコンピュータに実行させる、プログラム。
(付記24)
付記23に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
本発明によれば、看護師の主観的な意見とは関係なく、客観的な、病棟ごとの看護師数の割り振りを行い、適切な配置が可能になる。このように客観的な割り振りを提示できることから、例えば、看護師が希望する人数への増加が行われなかった場合でも、客観的な理解を促すことができる。また、病院の規模が大きくなればなるほど、割り振りは複雑で困難になるが、本発明によれば、容易な看護師の割り振りが可能になる。
10 看護師の適正配置装置
11 記憶部
12 パターン数設定部
13 分類部
14 総看護時間算出部
15 割り振り人数算出部
16 出力部

Claims (10)

  1. 記憶部、パターン数設定部、分類部、総看護時間算出部、および割り振り人数算出部を含み、
    前記記憶部は、
    患者情報、および看護師情報を記憶し、
    前記患者情報は、病院における一日ごとの延べ入院患者の情報であり、前記延べ入院患者が入院している病棟の種類と、複数の看護必要度項目のスコアセットとを含み、
    前記看護師情報は、前記病院の複数の病棟の総看護師数であり、
    前記パターン数設定部は、
    延べ入院患者を分類するパターン数を設定し、
    前記分類部は、
    前記スコアセットを用いたクラスター分析により、前記延べ入院患者を、前記設定したパターン数に分類し、各パターンのスコアセットを決定し、
    前記総看護時間算出部は、
    前記病棟ごとに、前記各パターンに属する延べ入院患者の数と、前記分類された各パターンのスコアセットを示す患者に対して必要な一日あたりの看護時間とから、前記病棟に属する延べ入院患者の総看護時間を算出し、
    前記割り振り人数算出部は、
    前記各病棟の総看護時間の比率に基づいて、前記総看護師数から前記各病棟への割り振り人数を算出する、看護師の適正配置装置。
  2. 前記総看護時間算出部は、各病棟の前記各パターンに属する延べ入院患者の数および各病棟の総看護時間を学習データとして学習したモデルと、前記各パターンに属する入院患者数とに基づいて、前記総看護時間を予測結果として算出する、請求項1に記載の適正配置装置。
  3. 前記看護必要度の項目が、A項目、B項目およびC項目である、請求項1または2に記載の適正配置装置。
  4. 前記パターン数が、2〜10である、請求項1から3のいずれか一項に記載の適正配置装置。
  5. 記憶部を使用し、パターン数設定工程、分類工程、総看護時間算出工程、および割り振り人数算出工程を含み、
    前記記憶部は、
    患者情報、および看護師情報を記憶し、
    前記患者情報は、病院における一日ごとの延べ入院患者の情報であり、前記延べ入院患者が入院している病棟の種類と、複数の看護必要度項目のスコアセットとを含み、
    前記看護師情報は、前記病院の複数の病棟の総看護師数であり、
    前記パターン数設定工程は、
    延べ入院患者を分類するパターン数を設定し、
    前記分類工程は、
    前記スコアセットを用いたクラスター分析により、前記延べ入院患者を、前記設定したパターン数に分類し、各パターンのスコアセットを決定し、
    前記総看護時間算出工程は、
    前記病棟ごとに、前記各パターンに属する延べ入院患者の数と、前記分類された各パターンのスコアセットを示す患者に対して必要な一日あたりの看護時間とから、前記病棟に属する延べ入院患者の総看護時間を算出し、
    前記割り振り人数算出工程は、
    前記各病棟の総看護時間の比率に基づいて、前記総看護師数から前記各病棟への割り振り人数を算出する、看護師の適正配置方法。
  6. 前記総看護時間算出工程は、各病棟の前記各パターンに属する延べ入院患者の数および各病棟の総看護時間を学習データとして学習したモデルと、前記各パターンに属する入院患者数とに基づいて、前記総看護時間を予測結果として算出する、請求項5に記載の適正配置方法。
  7. 前記看護必要度の項目が、A項目、B項目およびC項目である、請求項5または6に記載の適正配置方法。
  8. 前記パターン数が、2〜10である、請求項5から7のいずれか一項に記載の適正配置方法。
  9. 請求項5から8のいずれか一項に記載の看護師の適正配置方法をコンピュータに実行させる、プログラム。
  10. 請求項9に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

JP2019188760A 2019-10-15 2019-10-15 看護師の適正配置装置、適正配置方法、プログラム、および記録媒体 Pending JP2021064198A (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019188760A JP2021064198A (ja) 2019-10-15 2019-10-15 看護師の適正配置装置、適正配置方法、プログラム、および記録媒体

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019188760A JP2021064198A (ja) 2019-10-15 2019-10-15 看護師の適正配置装置、適正配置方法、プログラム、および記録媒体

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2021064198A true JP2021064198A (ja) 2021-04-22

Family

ID=75487953

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2019188760A Pending JP2021064198A (ja) 2019-10-15 2019-10-15 看護師の適正配置装置、適正配置方法、プログラム、および記録媒体

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2021064198A (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115910313A (zh) * 2022-12-28 2023-04-04 江苏汇智达信息科技有限公司 网络应用程序随机选择系统

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115910313A (zh) * 2022-12-28 2023-04-04 江苏汇智达信息科技有限公司 网络应用程序随机选择系统
CN115910313B (zh) * 2022-12-28 2023-10-24 北京东方瀚海拍卖有限公司 网络应用程序随机选择系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9953385B2 (en) System and method for measuring healthcare quality
US20130253942A1 (en) Methods and Apparatus for Smart Healthcare Decision Analytics and Support
US20160253463A1 (en) Simulation-based systems and methods to help healthcare consultants and hospital administrators determine an optimal human resource plan for a hospital
US20090319297A1 (en) Workplace Absenteeism Risk Model
AU2012245343A1 (en) Predictive modeling
US20200082941A1 (en) Care path analysis and management platform
Mustapha et al. Impact of industry 4.0 on healthcare: a systematic literature review (SLR) from the last decade
JP2018180993A (ja) データ分析支援システム及びデータ分析支援方法
Lafta et al. An intelligent recommender system based on predictive analysis in telehealthcare environment
US20070118401A1 (en) System and method for real-time healthcare business decision support through intelligent data aggregation and data modeling
US20170351822A1 (en) Method and system for analyzing and displaying optimization of medical resource utilization
EP2656256A1 (en) Learning and optimizing care protocols.
US8762171B2 (en) Medical resource estimation and simulation system
US11783262B2 (en) Automatic detection and generation of medical imaging data analytics
US9104391B2 (en) Adaptively optimizing order entry system
JP2021064198A (ja) 看護師の適正配置装置、適正配置方法、プログラム、および記録媒体
Jean et al. Predictive modelling of telehealth system deployment
CN117038039A (zh) 一种基于深度学习的智慧病房资源调度方法和系统
CN102103734A (zh) 医疗信息整合系统及方法
Corallo et al. Application of process mining in teleconsultation healthcare: Case study of puglia hospital
Suhaimi et al. Building a flexible simulation model for modeling multiple outpatient orthopedic clinics
JP2016071764A (ja) 経営分析装置及び経営分析用プログラム
US20210287781A1 (en) Health care facility unit computer simulation system
WO2023224085A1 (ja) 情報処理システムおよび情報処理方法
US12002557B2 (en) Creating and updating problem lists for electronic health records

Legal Events

Date Code Title Description
RD04 Notification of resignation of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424

Effective date: 20191025