JP2023008745A - Apparatus and method for predicting demand for medicine in medical institution, and program thereof - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、医療機関における薬剤の需要を予測する装置、方法及びそのためのプログラムに関する。 TECHNICAL FIELD The present invention relates to an apparatus, method, and program for predicting drug demand in medical institutions.
薬局等の医療機関は、卸売業者等の販売業者から薬剤を仕入れ、来局する患者に対して、当該患者に処方された1又は複数の医薬品を必要に応じて調製し、交付する。医療機関は、患者の求めに応じて薬剤を交付する必要があることから、種類及び量ともに、十分な在庫を確保するよう努める。 Medical institutions such as pharmacies purchase medicines from distributors such as wholesalers, prepare and deliver one or more prescribed medicines to patients who visit the hospital as necessary. Since medical institutions need to dispense drugs in response to patient requests, they strive to secure sufficient inventories of both types and quantities.
薬剤には、各商品を識別するためのコードが付与されており、薬効成分が同一であっても、たとえば、製造業者が異なれば、別商品として異なるコードが設定されるものもある。実際の流通においては、一定の単位で各商品の販売がなされ、最小注文単位である販売包装単位、販売包装単位の商品を複数梱包した元梱包装単位等がある。これらの包装単位を識別するためのコードも付与されており、GS1と呼ばれるコード体系が国際的に用いられている。たとえば、「ロキソニン錠60mg」を10錠包装したPTP包装シート10枚という販売包装単位にはGS1体系に従ったコードとして「14987081105400」が設定されている。医療機関は、こうしたコードを指定して、必要な種類及び量の商品を仕入れる。 A code for identifying each product is attached to each medicine, and even if the medicinal ingredients are the same, there are some medicines with different codes set as different products if the manufacturer is different, for example. In actual distribution, each product is sold in a certain unit, and there are a sales packaging unit that is the minimum order unit and an original packaging unit that packs a plurality of products in the sales packaging unit. A code for identifying these packaging units is also assigned, and a code system called GS1 is used internationally. For example, a sales packaging unit of 10 PTP packaging sheets containing 10 "Loxonin tablets 60 mg" is assigned a code "14987081105400" according to the GS1 system. A medical institution designates such a code and purchases the necessary kind and quantity of goods.
しかしながら、現状において、医療機関はどの種類の薬剤に対してどの程度の需要がいつ発生するかを予測できておらず、過去の経験に基づいて発注処理を行っているため、在庫が不足して急遽配達を依頼したり、逆に過剰の在庫を抱えてしまったりする非効率が発生している。 However, at present, medical institutions cannot predict when and how much demand will occur for which type of drug, and order processing is based on past experience, so inventory is insufficient. Inefficiency is occurring, such as requesting delivery in a hurry and conversely having excessive inventory.
特許文献1には、医療機関において、医薬品の出庫の推移を学習し、学習結果に応じて当該医薬品の需要を予測する技術が記載されているものの、発明者らは、新たな着想を見出した。 Patent Literature 1 describes a technology for learning the transition of delivery of pharmaceuticals in medical institutions and predicting the demand for the pharmaceuticals according to the learning result, but the inventors found a new idea. .
本発明は、このような点に鑑みてなされたものであり、その目的は、従来にない、医療機関における薬剤の需要を予測する装置、方法及びそのためのプログラムを提供することにある。 SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made in view of these points, and its object is to provide an apparatus, method, and program therefor for predicting demand for medicines in medical institutions, which has never existed before.
このような目的を達成するために、本発明の第1の態様は、医療機関における薬剤の需要を予測する方法であって、前記医療機関が受け取った第1の処方箋に対応する処方情報を取得する第1のステップと、前記処方情報に含まれる各薬剤について、前記処方情報に関連づけられた患者の予測来局日及び予測需要数量を算出する第2のステップと、前記第1及び第2のステップを、前記医療機関が受け取った第2の処方箋について繰り返す第3のステップと、前記第1及び第2の処方箋に対応する処方情報に含まれる各薬剤について、初来局の患者の予測来局日及び予測需要数量を算出する第4のステップと、前記第3のステップ及び前記第4のステップにより得られた各薬剤に関する予測需要数量の各日における値に基づいて、予測需要数量の時系列を薬剤ごとに生成する第5のステップとを含む。 To achieve these objects, a first aspect of the present invention is a method for predicting drug demand in a medical institution, comprising obtaining prescription information corresponding to a first prescription received by the medical institution. a second step of calculating, for each drug included in the prescription information, a predicted visit date and a predicted demand quantity of the patient associated with the prescription information; and a third step of repeating the steps for a second prescription received by said medical institution; a fourth step of calculating a day and a forecast demand quantity; and a time series of the forecast demand quantity based on each day's value of the forecast demand quantity for each drug obtained by the third step and the fourth step. for each drug.
また、本発明の第2の態様は、第1の態様の方法であって、前記第2のステップは、前記処方情報に含まれる1又は複数の薬剤が用いられる1又は複数の疾患を推定するステップを含み、前記予測来局日及び予測需要数量の少なくとも一方を、疾患別の予測モデルを用いて算出する。 A second aspect of the present invention is the method of the first aspect, wherein the second step estimates one or more diseases for which one or more drugs included in the prescription information are used. calculating at least one of the predicted visit date and the predicted quantity of demand using a disease-specific prediction model.
また、本発明の第3の態様は、第1の態様の方法であって、前記第2のステップは、前記処方情報に含まれる1又は複数の薬剤が用いられる単一の疾患を推定するステップと、前記患者が前記疾患に用いる1又は複数の薬剤のために再来局する予測回数を算出するステップと、前記予測回数が0回である場合に予測処理を終了し、前記予測回数が1回以上である場合に次回以降の予測来局日及び前記疾患に用いる1又は複数の薬剤の予測需要数量を算出するステップとを含む。 A third aspect of the present invention is the method of the first aspect, wherein the second step is the step of estimating a single disease for which one or more drugs included in the prescription information are used. and calculating the predicted number of times that the patient will revisit the hospital for one or more drugs used for the disease; and if the predicted number of times is 0, the prediction process is terminated, and the predicted number of times is 1. If the above is the case, the step of calculating the predicted dates of subsequent visits to the hospital and the predicted demand quantity of one or more medicines used for the disease.
また、本発明の第4の態様は、第1の態様の方法であって、前記第2のステップは、前記処方情報に含まれる1又は複数の薬剤が用いられる複数の疾患を推定するステップと、前記複数の疾患のそれぞれについて、前記患者が当該疾患に用いる1又は複数の薬剤のために再来局する予測回数を算出するステップと、前記予測回数が0回である場合に予測処理を終了し、前記予測回数が1回以上である場合に次回以降の予測来局日及び当該疾患に用いる1又は複数の薬剤の疾患別予測需要数量を算出するステップとを含み、前記第2のステップにより算出される予測需要数量は、前記複数の疾患のそれぞれに割り当てられた重みに応じた値を各疾患別予測需要数量に乗じて、前記複数の疾患について合計することにより算出する。 A fourth aspect of the present invention is the method of the first aspect, wherein the second step is a step of estimating a plurality of diseases for which one or more drugs included in the prescription information are used. , for each of the plurality of diseases, calculating the predicted number of times the patient will revisit the hospital for one or more drugs used for the disease; and ending the prediction process when the predicted number of times is 0. , when the predicted number of times is 1 or more, calculating the predicted visit date for the next and subsequent visits and the predicted demand quantity for each disease of one or more drugs used for the disease, and calculating by the second step The predicted demand quantity to be calculated is calculated by multiplying each disease-specific predicted demand quantity by a value corresponding to the weight assigned to each of the plurality of diseases, and totaling the results for the plurality of diseases.
また、本発明の第5の態様は、第3又は第4の態様の方法であって、前記第2のステップにおいて、前記患者の過去の処方情報の少なくとも一部を前記予測回数の算出に用いる。 A fifth aspect of the present invention is the method of the third or fourth aspect, wherein in the second step, at least part of the patient's past prescription information is used to calculate the predicted number of times. .
また、本発明の第6の態様は、第1から第5のいずれかの態様の方法であって、前記第2のステップは、疾患別の来局履歴を用いて前記予測来局日を算出する。 Moreover, a sixth aspect of the present invention is the method according to any one of the first to fifth aspects, wherein the second step calculates the predicted date of visit using the visit history for each disease. do.
また、本発明の第7の態様は、第1から第6のいずれかの態様の方法であって、前記第2のステップは、前記予測来局日を、次回以降の来局週と来局曜日とを個別に予測した結果に基づいて算出する。 Further, a seventh aspect of the present invention is the method according to any one of the first to sixth aspects, wherein the second step calculates the estimated date of visit to It is calculated based on the result of individually predicting the day of the week.
また、本発明の第8の態様は、第1から第7のいずれかの態様の方法であって、前記第2のステップは、疾患別の販売履歴を用いて前記予測需要数量を算出する。 Moreover, an eighth aspect of the present invention is the method according to any one of the first to seventh aspects, wherein the second step calculates the predicted demand quantity using the sales history for each disease.
また、本発明の第9の態様は、コンピュータに、医療機関における薬剤の需要を予測する方法を実行させるためのプログラムであって、前記方法は、前記医療機関が受け取った第1の処方箋に対応する処方情報を取得する第1のステップと、前記処方情報に含まれる各薬剤について、前記処方情報に関連づけられた患者の予測来局日及び予測需要数量を算出する第2のステップと、前記第1及び第2のステップを、前記医療機関が受け取った第2の処方箋について繰り返す第3のステップと、前記第1及び第2の処方箋に対応する処方情報に含まれる各薬剤について、初来局の患者の予測来局日及び予測需要数量を算出する第4のステップと、前記第3のステップ及び前記第4のステップにより得られた各薬剤に関する予測需要数量の各日における値に基づいて、予測需要数量の時系列を薬剤ごとに生成する第5のステップとを含む。 A ninth aspect of the present invention is a program for causing a computer to execute a method of predicting drug demand in a medical institution, wherein the method corresponds to a first prescription received by the medical institution. a first step of obtaining prescription information to be used; a second step of calculating, for each drug included in the prescription information, a predicted visit date and a predicted demand quantity of the patient associated with the prescription information; a third step of repeating steps 1 and 2 for a second prescription received by the medical institution; a fourth step of calculating the patient's predicted visit date and predicted demand quantity; and a fifth step of generating a time series of quantity demanded for each drug.
また、本発明の第10の態様は、医療機関における薬剤の需要を予測する装置であって、前記医療機関が受け取った第1の処方箋に対応する処方情報を取得して、前記処方情報に含まれる各薬剤について、前記処方情報に関連づけられた患者の再来局の予測来局日及び予測需要数量を算出し、予測来局日及び予測需要数量の前記算出を前記医療機関が受け取った第2の処方箋について繰り返し、前記第1及び第2の処方箋に対応する処方情報に含まれる各薬剤について、初来局の患者の予測来局日及び予測需要数量を算出し、得られた各薬剤に関する予測需要数量の各日における値に基づいて、予測需要数量の時系列を薬剤ごとに生成する。 A tenth aspect of the present invention is a device for predicting drug demand in a medical institution, which acquires prescription information corresponding to a first prescription received by the medical institution, and obtains prescription information included in the prescription information. for each drug, the predicted visit date and predicted demand quantity for the patient's return visit associated with the prescription information are calculated, and the medical institution receives the calculation of the predicted visit date and predicted demand quantity; Predictive demand for each drug obtained by repeating prescriptions, calculating the predicted visit date and predicted demand quantity of the patient who visited the clinic for the first time, for each drug contained in the prescription information corresponding to the first and second prescriptions A time series of forecast demand quantity is generated for each drug based on each day's value of quantity.
本発明の一態様によれば、薬局が受け取った複数の処方箋に対応する処方情報を取得して、今後当該薬局に再来局する患者による需要と初来局する患者による需要とを区別して別個に予測を行うことによって、従来にない、医療機関における薬剤の需要を予測する新たな手法を提供することができる。 According to one aspect of the present invention, prescription information corresponding to a plurality of prescriptions received by a pharmacy is acquired, and demand by a patient who visits the pharmacy again in the future is distinguished from demand by a patient who visits the pharmacy for the first time. By making predictions, it is possible to provide a new method of predicting the demand for drugs in medical institutions, which has never existed before.
以下、本発明の実施形態を図面を参照して詳細に説明する。 BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
図1は、本発明の一実施形態にかかる需要予測装置である。装置100は、複数の処方箋に対応する処方情報を取得し、当該処方情報に含まれる各薬剤の予測需要数量の時系列を生成する。処方情報は、薬局が受け取った処方箋に記載された二次元コードを、当該薬局に設置された撮像素子を有する機器で撮像して生成し、生成された処方情報を装置100に有線又は無線で入力することで取得したり、薬局が受け取った処方箋に対応する処方情報を装置100がIPネットワーク等のコンピュータ・ネットワークを介して通信可能な機器から電子的に受信することで取得したりすることができる。予測需要数量の時系列は、各薬剤の日単位の一連の予測需要数量とすることができる。装置100は、複数の薬局に対して需要予測サービスを提供するサーバであることが好ましい。
FIG. 1 is a demand forecasting device according to one embodiment of the present invention. The
装置100は、通信インターフェースなどの通信部101と、プロセッサ、CPU等の処理部102と、メモリ、ハードディスク等の記憶装置又は記憶媒体を含む記憶部103とを備え、処理部102において、各処理を行うためのプログラムを実行することによって構成することができる。装置100は、1又は複数の装置、コンピュータないしサーバを含むことがある。当該プログラムは、1又は複数のプログラムを含むことがあり、また、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記録して非一過性のプログラムプロダクトとすることができる。当該プログラムは、記憶部103又は装置100からIPネットワークを介してアクセス可能なデータベース104等の記憶装置又は記憶媒体に記憶しておき、処理部102において実行することができる。以下で記憶部103に記憶されるものとして記述されるデータはデータベース104に記憶してもよく、またその逆も同様である。
The
図2に、本発明の一実施形態にかかる需要予測方法の概略を示す。装置100は、薬局が受け取った複数の処方箋に対応する処方情報を取得する(S201)。次いで、装置100は、同一疾患の治療のために今後当該薬局に再来局する患者による需要と初来局する患者による需要とを区別して別個に予測を行う(S202、S203)。そして、各薬剤に関する予測結果の各日における値の和を算出することで、最終的な予測需要数量の時系列を薬剤ごとに生成する(S204)。図2では、再来局患者に関する予測の次に初来局患者に関する予測を示しているが、順序は問わない。また、図2では、最初に処方情報を取得した上で予測処理を行う順序が示されているが、処方情報は予測処理に必要な際に順次取得するようにしてもよい。また、各日における和を算出することで時系列を生成するものとして説明したが、より一般に、各薬剤に関する予測結果の各日における値に基づいて各日の最終的な予測需要数量を算出することで、予測需要数量の時系列を生成すればよい。
FIG. 2 shows an outline of a demand forecasting method according to one embodiment of the present invention. The
以下では、再来局患者に関する予測をまず説明し、次いで初来局患者に関する予測を説明する。このように再来局患者に関する予測と初来局患者に関する予測を別個に行う理由は、発明者らは、これらの予測は独立性が高いことを見出したことにある。 In the following, predictions for returning patients are described first, followed by predictions for first-time patients. The reason why predictions for returning patients and first-time patients are made separately in this way is that the inventors have found that these predictions are highly independent.
本明細書において説明する各種の予測ないし推定は、いずれも確率的な要素を考慮し、期待値並びに信頼区間の上限及び下限を結果として算出することが好ましい。たとえば、予測時需要数量について、正規分布を仮定することができ、そうすることで、予測需要数量の期待値は、再来局患者に関して予測された期待値と初来局患者に関して予測された期待値の和により求められる。また、正規分布における分散の加法性から、再来局患者に関して得られる分散と初来局患者に関して得られる分散の平方根により、標準偏差が求められ、当該標準偏差を用いて信頼区間が定まる。しかしながら、本明細書において説明する各種の予測ないし推定のすべてにおいて、確率的な要素を考慮しなければならないわけではない。 Any of the various predictions or estimates described in this specification should preferably take into account probabilistic elements and calculate expected values and upper and lower limits of confidence intervals as a result. For example, a normal distribution can be assumed for the forecasted demand quantity, so that the expected value of the forecasted demand quantity is the predicted expected value for returning patients and the predicted expected value for first-time patients. It is calculated by the sum of In addition, from the additivity of the variance in the normal distribution, the standard deviation is obtained from the square root of the variance obtained for the returning patients and the variance obtained for the first-time patients, and the confidence interval is determined using the standard deviation. However, probabilistic factors need not be considered in all of the various predictions or estimates described herein.
再来局患者に関する予測
図3に、本発明の一実施形態にかかる再来局患者に関する需要予測方法の流れを示す。装置100は、需要予測の対象である薬局が受け取った複数の処方箋のそれぞれに対応する処方情報について、需要予測を行い、それらの結果が一連の予測需要数量として時系列をなす。図3は、各処方箋に対応する処方情報に対して行われる処理を示している。
Forecasting for Returning Patients FIG. 3 shows the flow of a demand forecasting method for returning patients according to one embodiment of the present invention. The
まず、装置100は、取得した処方情報に含まれる1又は複数の薬剤が用いられる疾患を推定する(S301)。処方箋rには患者が治療中である疾患dについて記載はないものの、患者の1又は複数の疾患を治療するために1又は複数の薬剤が処方されているのであるから、処方情報に含まれる1又は複数の薬剤に基づいて、当該患者の1又は複数の疾患を推定することが理論的に可能である。本実施形態では、一例として、1又は複数の薬剤と各薬剤を用い得る1又は複数の疾患との結びつきの強さとの対応づけを記憶部103に記憶しておき、処方情報に含まれる各薬剤に基づいて当該対応づけを参照して、各疾患との結びつきの強さを判定することができる。そして、処方情報に含まれるすべての薬剤について判定した各疾患との結びつきの強さを疾患ごとに合計して、上位N個(Nは1以上の整数)の疾患を患者の疾患として推定すればよい。各薬剤を用い得る1又は複数の疾患との結びつきの強さの値は、たとえば、各薬剤が各疾患に対して過去に用いられた頻度に応じて決定することができる。
First, the
当該対応づけにより保持される薬剤mと疾患dとの結びつきの強さは、当該強さの値を重みωm,dとして表すことができる。処方箋rに含まれる1又は複数の薬剤の集合をMr、疾患ごとに合計した値ωdは、次式により表すことができる。 The strength of the connection between the drug m and the disease d held by the association can be expressed as a weight ω m,d . A set of one or more drugs included in prescription r, M r , and a total value ω d for each disease can be expressed by the following equation.
以下の表は、薬剤mAが疾患d1と2.0の強さで結びつき、疾患d2と1.5の強さで結びついており、薬剤mBが疾患d1と3.0の強さで結びつき、疾患d3と強さ1.0の強さで結びついていることを示している。 The table below shows that drug mA was associated with disease d 1 with a strength of 2.0, disease d 2 with a strength of 1.5, and drug m B was associated with disease d 1 with a strength of 3.0. , indicating that it is associated with disease d 3 with a strength of 1.0.
疾患ごとに合計すれば、疾患d1について5.0、疾患d2について1.5、疾患d3について1.0となる。上位1個を基準とすれば疾患d1が推定され、上位2個を基準とすれば疾患d1及びd2が推定される。以下では、上位1個を疾患として推定する例で主に説明する。なお、N個(Nは2以上の整数)の疾患が推定された場合には、それぞれの疾患dnについての疾患別予測需要数量に当該疾患dnに割り当てられた重みωdnに応じた値anを乗じて和を算出することで、1つの処方箋rに基づく各薬剤の予測需要数量とすることができる。例として、各疾患dnに割り当てられた重みωdnに応じた値anは、次式で表すことができる。 Summed for each disease, 5.0 for disease d1, 1.5 for disease d2 , and 1.0 for disease d3. Disease d 1 is estimated based on the top one, and diseases d 1 and d 2 are estimated based on the top two. In the following, an example in which the top one is estimated as a disease will be mainly described. When N ( N is an integer equal to or greater than 2) diseases are estimated, a value corresponding to the weight ω dn assigned to the disease dn in the prediction demand quantity by disease for each disease dn By multiplying by an and calculating the sum, it is possible to obtain the predicted demand quantity of each medicine based on one prescription r. As an example, the value a n according to the weight ω dn assigned to each disease d n can be expressed as:
次に、装置100は、疾患別の予測モデルに処方情報の少なくとも一部を入力して、当該処方情報に関連づけられた患者の再来局回数を予測する(S202)。入力されるデータとしては、年齢、性別、診療科等が挙げられる。0回であれば、予測処理は終了し、n回(nは1以上の整数)であれば、1回目の来局日を予測し(S303)、需要数量を予測する(S304)。nが2以上であれば必要に応じて2回目からn回目の来局日及び需要数量を予測する。たとえば、風邪、インフルエンザ等の急性疾患であれば再来局がなく、初回の来局で治療が完了することがある。糖尿病等の慢性疾患であれば、数回以上の再来局が見込まれる。
Next, the
再来局回数の予測モデルは、教師あり学習によって生成することができ、より具体的には、LightGBM、XGBoost等の勾配ブースティングを用いた教師あり学習により生成することができるが、現在利用可能であり、今後利用可能となる任意の機械学習の手法によって生成すればよい。また、再来局回数の予測モデルは、機械学習により生成されるものに限らず、処方情報の少なくとも一部が入力され、それに応じて、再来局回数が出力される任意のモデルとしてもよい。入力されるデータには、当該処方情報に関連づけられた患者の過去の処方情報の少なくとも一部も含めることがより高い精度を得る上で好ましいことがある。 A predictive model for the number of revisit stations can be generated by supervised learning, more specifically by supervised learning using gradient boosting such as LightGBM and XGBoost, but it is currently available. Yes, it can be generated by any machine learning method that will be available in the future. In addition, the prediction model of the number of revisits is not limited to one generated by machine learning, and may be any model in which at least part of the prescription information is input and the number of revisits is output accordingly. For higher accuracy, it may be preferable to include at least a portion of the patient's past prescription information associated with the prescription information in the input data.
再来局日の予測についても、機械学習又はその他の現在利用可能であり、今後利用可能となる任意の手法により生成した予測モデルによって行うことができるが、当該処方情報が関連づけられた患者又は当該処方情報が関連づけられた疾患を有する患者の疾患別の過去の来局履歴から得られる来局間隔分布を用いて行うこともできる。来局間隔分布は、日数の単位で算出してもよいが、週数の単位で算出し、さらに来局曜日分布も用いることで、具体的な来局日を予測するようにしてもよい。 Prediction of return visit dates may also be made by predictive models generated by machine learning or any other currently available and future available method, but the patient or prescription with which the prescription information is associated It can also be performed using a visit interval distribution obtained from past visit histories for each disease of a patient having a disease with which information is associated. The station visit interval distribution may be calculated in units of days, but may be calculated in units of weeks, and by using the station visit day-of-the-week distribution, a specific date of visit may be predicted.
再来局日の予測は、発明者らの検討から、週数単位の来局間隔の予測と来局曜日の予測は独立性が高いことを用いることが好ましい。これらを別個に予測した結果に基づいて、積事象である再来局日の予測を行うことができる。 Based on the study of the inventors, it is preferable to use the fact that the prediction of the interval between visits to the station in units of weeks and the prediction of the day of the week to visit the station are highly independent. Based on the results of predicting these separately, it is possible to predict the return date, which is a product event.
需要数量の予測についても、機械学習又はその他の現在利用可能であり、今後利用可能となる任意の手法により生成した予測モデルによって行うことができるが、たとえば、当該処方情報が関連づけられた疾患を有する患者に対する疾患別の過去の販売履歴から得られる販売数量分布を用いて行うこともできる。 Demand volume forecasts can also be made by forecasting models generated by machine learning or any other currently available or later available technique, e.g. It can also be performed using the sales volume distribution obtained from the past sales history for each disease for patients.
初来局患者に関する予測
初来局患者の来局日及び需要数量は、薬局に関連づけられた過去の処方情報に基づいて、適宜時系列予測アルゴリズムを用いて予測をすればよい。
Prediction of First-Time Patients The arrival date and demand quantity of first-time patients may be predicted using an appropriate time-series prediction algorithm based on past prescription information associated with the pharmacy.
薬局に関連づけられた処方情報は、需要予測の対象である薬局が受け取った処方箋に基づくもののほか、当該薬局と関連づけられた別の薬局が受け取った処方箋に基づくものを含んでもよい。たとえば、当該薬局と同一地域の他の1又は複数の薬局が受け取った処方箋に基づく処方情報を用いることで、当該地域における薬剤需要の季節性を判定し、当該季節性に基づいて初来局患者に関する予測を行うことができる。 Prescription information associated with a pharmacy may include information based on prescriptions received by the pharmacy that is the target of the demand forecast, as well as information based on prescriptions received by other pharmacies associated with the pharmacy. For example, by using prescription information based on prescriptions received by one or more other pharmacies in the same area as the pharmacy, the seasonality of drug demand in the area is determined, and based on the seasonality, first-time patients can make predictions about
なお、上述の説明では、薬局を例に主に説明しているが、薬局に限らず、医療機関が受け取る処方箋に対応する処方情報を用いることができ、その場合には「来局」と記載した箇所は「来訪」と理解すればよい。 In the above explanation, the pharmacy is mainly explained as an example, but the prescription information corresponding to the prescription received by the medical institution can be used without being limited to the pharmacy. It should be understood as "visit".
上述の実施形態において、「××のみに基づいて」、「××のみに応じて」、「××のみの場合」というように「のみ」との記載がなければ、本明細書においては、付加的な情報も考慮し得ることが想定されていることに留意されたい。また、一例として、「aの場合にbする」という記載は、明示した場合を除き、「aの場合に常にbする」こと、「aの直後にbする」ことを必ずしも意味しないことに留意されたい。また、「Aを構成する各a」という記載は、必ずしもAが複数の構成要素によって構成されることを意味するものではなく、構成要素が単数であることを含む。 In the above-described embodiments, if there is no description of "only" such as "based on XX only", "only in response to XX", or "only in case of XX", in this specification, Note that it is envisioned that additional information may also be considered. Also, as an example, it should be noted that the statement ``do b in the case of a'' does not necessarily mean ``always do b in the case of a'' or ``do b immediately after a'' unless explicitly stated otherwise. want to be Moreover, the description of "each a constituting A" does not necessarily mean that A is composed of a plurality of constituent elements, but includes that the constituent elements are singular.
また、念のため、なんらかの方法、プログラム、端末、装置、サーバ又はシステム(以下「方法等」)において、本明細書で記述された動作と異なる動作を行う側面があるとしても、本発明の各態様は、本明細書で記述された動作のいずれかと同一の動作を対象とするものであり、本明細書で記述された動作と異なる動作が存在することは、当該方法等を本発明の各態様の範囲外とするものではないことを付言する。 Also, just in case, any method, program, terminal, device, server, or system (hereinafter "method, etc."), even if there is an aspect that operates differently from the operations described in this specification, each of the present invention Aspects are directed to acts that are identical to any of the acts described herein, and that there are acts that are different from those described herein, the methods, etc. It should be added that it is not out of the scope of the embodiments.
また、図2及び3において示される「開始」及び「終了」は、一例を示すものに過ぎず、本実施形態にかかる方法が図示された手順で必ず開始され、図示された手順で必ず終了することを意味するものではない。 In addition, "start" and "end" shown in FIGS. 2 and 3 are merely examples, and the method according to the present embodiment is always started by the illustrated procedure and always ends by the illustrated procedure. does not mean that
100 装置
101 通信部
102 処理部
103 記憶部
104 データベース
100
Claims (8)
前記医療機関が受け取った第1の処方箋に対応する処方情報を取得する第1のステップと、
前記処方情報に含まれる各薬剤について、前記処方情報に関連づけられた患者の予測来局日及び予測需要数量を算出する第2のステップと、
前記第1及び第2のステップを、前記医療機関が受け取った第2の処方箋について繰り返す第3のステップと、
前記第1及び第2の処方箋に対応する処方情報に含まれる各薬剤について、初来局の患者の予測来局日及び予測需要数量を算出する第4のステップと、
前記第3のステップ及び前記第4のステップにより得られた各薬剤に関する予測需要数量の各日における値に基づいて、予測需要数量の時系列を薬剤ごとに生成する第5のステップと
を含む。 A method of predicting drug demand in a medical institution, comprising:
a first step of obtaining prescription information corresponding to a first prescription received by the medical institution;
a second step of calculating, for each drug contained in the prescription information, a predicted patient visit date and a predicted demand quantity associated with the prescription information;
a third step of repeating said first and second steps for a second prescription received by said medical institution;
a fourth step of calculating a predicted visit date and a predicted quantity demanded by a patient who visits for the first time for each drug included in the prescription information corresponding to the first and second prescriptions;
and a fifth step of generating a time series of predicted demand quantity for each drug based on the daily value of the predicted demand quantity for each drug obtained in the third step and the fourth step.
前記第2のステップは、
前記処方情報に含まれる1又は複数の薬剤が用いられる1又は複数の疾患を推定するステップを含み、
前記予測来局日及び予測需要数量の少なくとも一方を、疾患別の予測モデルを用いて算出する。 The method of claim 1, wherein
The second step is
estimating one or more diseases for which one or more drugs included in the prescribing information are used;
At least one of the predicted visit date and the predicted demand quantity is calculated using a prediction model for each disease.
前記第2のステップは、
前記処方情報に含まれる1又は複数の薬剤が用いられる単一の疾患を推定するステップと、
前記患者が前記疾患に用いる1又は複数の薬剤のために再来局する予測回数を算出するステップと、
前記予測回数が0回である場合に予測処理を終了し、前記予測回数が1回以上である場合に次回以降の予測来局日及び前記疾患に用いる1又は複数の薬剤の予測需要数量を算出するステップと
を含む。 The method of claim 1, wherein
The second step includes
estimating a single disease for which one or more drugs included in the prescribing information are used;
calculating a predicted number of return visits for said patient for one or more medications used for said disease;
When the number of times of prediction is 0, the prediction process is terminated, and when the number of times of prediction is 1 or more, the predicted date of next visit to the hospital and the predicted demand quantity of one or more drugs used for the disease are calculated. and the step of
前記第2のステップは、
前記処方情報に含まれる1又は複数の薬剤が用いられる複数の疾患を推定するステップと、
前記複数の疾患のそれぞれについて、
前記患者が当該疾患に用いる1又は複数の薬剤のために再来局する予測回数を算出するステップと、
前記予測回数が0回である場合に予測処理を終了し、前記予測回数が1回以上である場合に次回以降の予測来局日及び当該疾患に用いる1又は複数の薬剤の疾患別予測需要数量を算出するステップと
を含み、
前記第2のステップにより算出される予測需要数量は、前記複数の疾患のそれぞれに割り当てられた重みに応じた値を各疾患別予測需要数量に乗じて、前記複数の疾患について合計することにより算出する。 The method of claim 1, wherein
The second step includes
estimating a plurality of diseases for which one or more drugs included in the prescription information are used;
For each of the plurality of diseases,
calculating the expected number of times the patient will return for one or more medications for the disease;
When the number of times of prediction is 0, the prediction process is terminated, and when the number of times of prediction is 1 or more, the predicted date of next visit to the hospital and the predicted demand quantity for each disease of one or more drugs used for the disease and calculating
The predicted demand quantity calculated in the second step is calculated by multiplying the predicted demand quantity for each disease by a value corresponding to the weight assigned to each of the plurality of diseases, and totaling the results for the plurality of diseases. do.
前記第2のステップにおいて、前記患者の過去の処方情報の少なくとも一部を前記予測回数の算出に用いる。 A method according to claim 3 or 4,
In the second step, at least part of the patient's past prescription information is used to calculate the predicted number of times.
前記第2のステップは、疾患別の販売履歴を用いて前記予測需要数量を算出する。 A method according to any one of claims 1 to 5,
The second step calculates the predicted demand quantity using the sales history for each disease.
グラムであって、前記方法は、
前記医療機関が受け取った第1の処方箋に対応する処方情報を取得する第1のステップと、
前記処方情報に含まれる各薬剤について、前記処方情報に関連づけられた患者の予測来局日及び予測需要数量を算出する第2のステップと、
前記第1及び第2のステップを、前記医療機関が受け取った第2の処方箋について繰り返す第3のステップと、
前記第1及び第2の処方箋に対応する処方情報に含まれる各薬剤について、初来局の患者の予測来局日及び予測需要数量を算出する第4のステップと、
前記第3のステップ及び前記第4のステップにより得られた各薬剤に関する予測需要数量の各日における値に基づいて、予測需要数量の時系列を薬剤ごとに生成する第5のステップと
を含む。 A program for causing a computer to execute a method of predicting drug demand in a medical institution, the method comprising:
a first step of obtaining prescription information corresponding to a first prescription received by the medical institution;
a second step of calculating, for each drug contained in the prescription information, a predicted patient visit date and a predicted demand quantity associated with the prescription information;
a third step of repeating said first and second steps for a second prescription received by said medical institution;
a fourth step of calculating a predicted visit date and a predicted quantity demanded by a patient who visits for the first time for each drug included in the prescription information corresponding to the first and second prescriptions;
and a fifth step of generating a time series of predicted demand quantity for each drug based on the daily value of the predicted demand quantity for each drug obtained in the third step and the fourth step.
前記医療機関が受け取った第1の処方箋に対応する処方情報を取得して、前記処方情報に含まれる各薬剤について、前記処方情報に関連づけられた患者の再来局の予測来局日及び予測需要数量を算出し、
予測来局日及び予測需要数量の前記算出を前記医療機関が受け取った第2の処方箋について繰り返し、
前記第1及び第2の処方箋に対応する処方情報に含まれる各薬剤について、初来局の患者の予測来局日及び予測需要数量を算出し、
得られた各薬剤に関する予測需要数量の各日における値に基づいて、予測需要数量の時系列を薬剤ごとに生成する。 A device for predicting drug demand in a medical institution, comprising:
Prescription information corresponding to the first prescription received by the medical institution is obtained, and for each drug included in the prescription information, a predicted visit date and a predicted demand quantity of the patient's revisit associated with the prescription information. to calculate
repeating the calculation of the predicted visit date and predicted demand quantity for a second prescription received by the medical institution;
For each drug included in the prescription information corresponding to the first and second prescriptions, calculate the predicted visit date and predicted demand quantity of the patient who visited the hospital for the first time,
Based on the obtained values of the predicted demand quantity for each drug for each day, a time series of the predicted demand quantity is generated for each drug.
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