JP4250284B2 - Medical remuneration statement analysis system - Google Patents

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JP4250284B2
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Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、医療機関から支払基金、国保連合会に、支払基金、国保連合会から保険者へと主に紙で回付される診療報酬明細書を情報処理化して蓄積された診療報酬明細書データベース内の情報を統計処理し、標準的な診療行為から乖離している診療報酬明細書の抽出、医療機関ごとの相違を評価分析する診療報酬明細書分析システムに関するものである。
【0002】
【従来の技術】
病院、診療所をはじめとする医療機関で行われた保険診療に対する報酬は、医療機関が作成する診療報酬明細書を用いて請求される。診療報酬明細書は、医療機関から支払基金、国保連合会へ、そして、健康保険組合などの保険者へ回付される。現状この診療報酬明細書のほとんどは紙を用いている。支払基金、国保連合会、保険者は診療報酬明細書に記載されている診療明細の一部を手入力、OCRなどの手段を用いて電子化して計算機で各種集計処理を行なっている。
【0003】
支払基金においては、電子化された診療報酬明細書にしたがって、保険者別に分類し、保険者ごとの請求額を算出するとともに、医療機関別の支払額を算出する。また、医療機関分類別、保険種別等の確定件数、確定金額、確定件数推移、確定金額推移といった統計情報を公開している。また、保険者においては、年代別、地区別、疾病分類別の件数、金額といった統計情報をとっている。しかし、これらの統計情報は、保険者別の請求金額の算出といった本来の業務に必要な情報または状況把握の為の情報であり、自動的に異質値を発見したり、医療機関の評価を行なう情報ではない。
【0004】
また、汎用の統計解析パッケージを用いて、電子化された診療報酬明細書の統計解析を行なうことは可能であるが、効果的な分類の選定、データベース検索、統計解析パッケージの操作といった多方面の知識習熟と煩雑な操作が必要で現実的ではない。
【0005】
【発明が解決しようとする課題】
このように従来の統計情報から自動的に異質値を発見したり、医療機関の評価を行ったりすることはできなかった。
【0006】
また、従来の汎用統計解析パッケージを用いようとすると多方面の知識習熟と煩雑な操作が必要であり現実的でないという問題があった。
【0007】
この発明は上記のような問題点を解決するためになされたもので、診療内容が類似すると思われる分類ごとに標準値、異質値を統計解析により算出し、異質値に関しては診療内容に問題があるかもしれないので明細書との関連付けを可能とし、標準値に関しては医療機関ごとの数値との乖離度分析による評価に利用するといった一連の処理を提供する診療報酬明細書分析システムを実現することを目的とする。
【0008】
また、統計的に意味のある標本数確保と分類のバランス調整を試行錯誤しながら、異質値標準値の分析、評価をオンラインで行なう診療報酬明細書分析システムを実現することを目的とする。
【0009】
【課題を解決するための手段】
この発明に係る診療報酬明細書分析システムは、電子化された診療報酬明細書データベースと、
この診療報酬明細書データベースから性別、生年月日、疾病名、診療開始日、診療実日数、外来入院の区別、保険の種類等の患者属性、規模、地域等の医療機関属性、処方箋発行の有無、包括払いと推定される指導の有無等の診療行為属性の中からあらかじめ指定した属性によって選択・分類された診療報酬明細書レコード群の行為別診療報酬点数、合計診療報酬点数等の評価数値データに異質値検出アルゴリズムを適用して異質値リストと、平均、標準偏差、歪度、尖度、検定統計量等の分類別標準値統計データを計算して抽出する分類別標準値異質値抽出手段と、
前記異質値リストに該当する診療報酬明細書レコードを前記診療報酬明細書データベースから検索してその詳細情報を画面表示、または、帳票出力、または、磁気ディスク等の記録媒体へ出力する異質値表示手段と、
前記診療報酬明細書データベース内の各データと分類別標準値との乖離度の計算を行ない、医療機関評価等を行なう分析評価・表示手段と
を備えたものである。
【0010】
また、この発明に係る診療報酬明細書分析システムは、電子化された診療報酬明細書データベースと、
この診療報酬明細書データベースから性別、生年月日、疾病名、診療開始日、診療実日数、外来入院の区別、保険の種類等の患者属性、規模、地域等の医療機関属性、処方箋発行の有無、包括払いと推定される指導の有無等の診療行為属性の中からあらかじめ指定した属性によって選択・分類された診療報酬明細書レコード群の行為別診療報酬点数、合計診療報酬点数等の評価数値データに異質値検出アルゴリズムを適用して異質値リストと、平均、標準偏差、歪度、尖度、検定統計量等の分類別標準値統計データを計算して抽出する分類別標準値異質値抽出手段と、
前記異質値リストに該当する診療報酬明細書レコードを前記診療報酬明細書データベースから検索してその詳細情報を画面表示、または、帳票出力、または、磁気ディスク等の記録媒体へ出力する異質値表示手段と、
前記診療報酬明細書データベース内の各データと分類別標準値との乖離度の計算を行ない、医療機関評価等を行なう分析評価・表示手段と、
前記分類別標準統計データを疾病名、病院の規模、処方箋発行の有無などの分類ごとに帳票出力、磁気ディスク等の記録媒体への出力、多次元分析画面表示等を行なう分類別標準値統計データ表示手段とを備えたものである。
【0011】
また、この発明に係る診療報酬明細書分析システムは、異質値表示手段および分析評価・表示手段の出力は帳票出力、または、磁気ディスク等の記録媒体へ行い、オフラインで定型処理を行なうものである
【0012】
また、この発明に係る診療報酬明細書分析システムは、異質値表示手段または分析評価・表示手段は、帳票出力または磁気ディスク等の記録媒体へ出力を行い、オフラインで定型処理を行なうものである。
【0013】
また、この発明に係る分類別標準値異質値抽出手段は、電子化された診療報酬明細書データベースと、
この診療報酬明細書データベースから性別、生年月日、疾病名、診療開始日、診療実日数、外来入院の区別、保険の種類等の患者属性、規模、地域等の医療機関属性、処方箋発行の有無、包括払いと推定される指導の有無等の診療行為属性の中からあらかじめ指定した属性によって選択・分類された診療報酬明細書レコード群の行為別診療報酬点数、合計診療報酬点数等の評価数値データに異質値検出アルゴリズムを適用して異質値リストと、平均、標準偏差、歪度、尖度、検定統計量等の分類別標準値統計データを計算して抽出する分類別標準値異質値抽出手段と、
前記異質値リストに該当する診療報酬明細書レコードを前記診療報酬明細書データベースから検索してその詳細情報を画面表示、または、帳票出力、または、磁気ディスク等の記録媒体へ出力する異質値表示手段と、
前記診療報酬明細書データベース内の各データと分類別標準値との乖離度の計算を行ない、医療機関評価等を行なう分析評価・表示手段と、
ユーザがオンラインでレコードの選択、分類、すなわち分析軸の選択、分析対象の選択を指定するオンライン分析対象・分類指定手段と
を備えたものである。
【0014】
また、この発明に係る診療報酬明細書分析システムは、異質値表示手段は、診療報酬明細書詳細データベースを備え、診療報酬明細書データベースまたは前記診療報酬明細書詳細データベースから分類別標準値異質値抽出手段が抽出した異質値に該当する詳細データをオンラインで検索し、外部からの妥当である旨の指示入力により標準範囲内であるとして標準値を再計算するものである。
【0015】
また、この発明に係る診療報酬明細書分析システムは、異質値表示手段は、抽出された異質値に該当する診療報酬明細書を診療報酬明細書データベースからオンラインで検索してその詳細情報を画面表示するものである。
【0016】
【発明の実施の形態】
実施の形態1.
この実施の形態では、分類をあらかじめ指定し、診療報酬明細書データベースを検索し、異質値検出アルゴリズムを適用して異質値リストと分類別標準値統計データを計算して抽出し、異質値リストを画面表示し、また、標準値をもとにした医療機関評価結果を出力する診療報酬明細書分析システムについて説明を行なう。
【0017】
図1は、この発明に係る診療報酬明細書分析システムの実施の形態1を示す構成図である。図において、1は電子化された診療報酬明細書のデータベース、2は1の診療報酬明細書データベースから異質値リストと標準値統計データを抽出・計算する分類別標準値異質値抽出手段で、あらかじめ指定した分類にしたがって診療報酬明細書データベースを検索する3の分類別データベース検索処理手段と、異質値検出アルゴリズムを適用して異質値リストを検出する4の異質値検出処理手段と、分類別標準値統計データを計算して抽出する5の分類別標準値統計データ計算処理手段から成り、6は分類別標準値異質値抽出手段2によって抽出された異質値のリスト、7は異質値リスト6を画面上に表示する異質値表示手段、8は分類別標準値異質値抽出手段2によって計算された分類別標準値の統計データ、9は診療報酬明細書データベース内の各データと分類別標準値との乖離度の計算を行ない、医療機関の評価等を行ない、画面に表示する分析評価・結果表示手段である。
【0018】
診療報酬明細書データベース1は、例えば、既存のリレーショナルデータベース管理システムを用いて実現され、指定された分類にしたがった集計処理などを行なう。通常紙で請求を行なう診療報酬明細書をどの程度電子化するかはトレードオフがあるが、ここでは、たとえば、図2に示すように、紙の診療報酬明細書と関連づけるためのユニークな整理番号(以降整理番号と呼ぶ)、診療年月、保険の種類、被保険者番号、性別、生年月日、医療機関番号、主病名分類、診察開始日、診療日数、行為別回数、行為別点数、合計点数がリレーショナルテーブルの項目として電子化されているものとする。
【0019】
また、分類別標準値異質値抽出手段2は、ユーザによって指定された分類にしたがって診療報酬明細書データベース1を検索する分類別データベース検索処理手段3と、異質値を検出する異質値検出処理手段4と、異質値を取り除いた標準値の統計データを計算する分類別標準値統計データ計算処理手段5から成る。
【0020】
まず、分類別データベース検索処理手段3に対して、診療報酬点数を決める要因として先験的に知られているものを、たとえば、パラメータファイルの形式で与える。先験的に知られている要因として、(a)保険の種類 (b)入院外来の区別 (c)医療機関の規模、たとえば病院と診療所 (d)疾病分類(e)投薬費用に影響を及ぼす院外・院内処方(f)投薬・検査・注射等が包括される指導管理料等の有無などがあげられる。たとえば、分析の注目点として、外来の老人保健で、処方箋発行なし、包括される指導管理料なしの診療報酬明細書レコードを選択し、病院/診療所別、疾病分類を分類として、合計点数を対象として分析を行なう場合、たとえば、図3に示すようなパラメータファイルで分類別データベース検索処理手段への入力として指定する。
【0021】
分類別データベース検索処理手段3は、入力されたパラメータファイルをもとにデータベースを検索する。図3で示したパラメータファイルの場合、以下に示すようなSQL文が自動生成されデータベースを検索する。
【0022】
SELECT "保険の種類", "入院外来の区別","病院/診療所","疾病分類","合計点数"
FROM "診療報酬明細書"
WHERE "保険の種類" = '老人保健' AND "入院/外来" = '外来' AND
"処方箋回数" = 0 AND "指導" < 735
処方箋の有無は、行為別回数の処方箋回数が0の場合を、包括される指導管理料として、外来の老人保健を対象としているので、老人慢性疾患外来総合診療料を想定して735点未満を包括なしと判断することとする。
【0023】
異質値検出処理手段4では、分類別データベース検索処理手段での検索結果に異質値検出アルゴリズムを適用する。異質値検出アルゴリズムとして、一般に広く知られている平均値との差から求める方法や、応用統計学Vol.25,No.1(1996)にある複数外れ値の簡易検出法をはじめとする統計的検出法が各種提案されている。たとえば、平均値との差が標準偏差の3倍を超える場合を異質値とみなすと定義し、平均値との差が標準偏差の3倍を超える合計点数がなくなるまであるいは指定した回数まで、異質値除去と平均値、標準偏差計算を繰り返して、異質値リスト6を求める。
【0024】
分類別標準値統計データ計算処理手段5は、異質値リスト6を除いた診療報酬明細書を対象として、分類別に、平均、標準偏差、歪度、尖度、検定統計量等の分類別標準値統計データを計算して、たとえばファイルあるいは診療報酬明細書データベースが格納されているリレーショナルデータベース管理システムにテーブルとして格納する。
【0025】
異質値リスト6は、2の分類別標準値異質値抽出手段によって作成された異質値を持つ診療報酬請求明細書の整理番号のリストで、たとえば、ファイル、テーブルあるいはプログラム上の配列などの形式で異質値表示手段、分析評価・結果表示手段に渡す。
【0026】
異質値表示手段7は、異質値リストに対応する診療報酬明細書データベース1に保管されているすべての情報をたとえば、表計算ソフトウェアなどの画面表示用ツールを用いて、画面上に表示する。図4に表示例を示す。診療報酬明細書テーブルの内容に加えて、該当する分類の種類、平均値、分類における標準偏差などを表示する。
【0027】
分類別標準値統計データ8は、分類別標準値異質値抽出手段によって計算された標準値統計データで、たとえば、ファイルあるいは診療報酬明細書データベースが格納されているリレーショナルデータベース管理システムに格納されており、図5に示すように、異質値を取り除いた標準値の平均、標準偏差、歪度、尖度等を分類別に要素として持つ。
【0028】
分析評価・結果表示手段9は、異質値リスト6を除いた診療報酬明細書データベースと分類別標準値統計データ8を用いて、さまざまな切り口で、標準値統計データとの差異を分析する。たとえば、医療機関ごとの分類別の合計点数の平均値とその偏差値を求め、順にならべて画面表示する。分類別表示の手段として、たとえば、多次元データを整理して表示することができるOLAPツールや表計算ソフトウェアを用いることができる。図6に医療機関ごとの疾病別合計点数の平均、偏差値の表示例を示す。
【0029】
次に、この実施の形態の診療報酬明細書分析システムの基本型の処理の流れについて、図7を用いて説明する。
図7は、この実施の形態の診療報酬明細書分析システムの基本型の処理の流れ図である。
まずステップ10(以下、ステップS**をS**という。ここではS10)において、先験的に知られている要因をもとにパラメータファイル等で指定された分類と集計項目について診療報酬明細書データベースを検索し、該当するレコードを取り出す。
【0030】
次に、S20において、S10で検索されたレコードに対して、異質値検出アルゴリズムを適用して、異質値リストを求める。次に、S30において、異質値を取り除いたレコードに対して統計処理を適用し、平均、標準偏差、歪度、尖度等をファイルあるいは診療報酬明細書データベースが格納されているリレーショナルデータベース管理システムに格納する。
【0031】
次に、S40において、S20で異質値が発見されなかった場合は、S60に、S20で異質値が発見された場合は、S50に進む判定を行なう。
【0032】
次に、S50において、S20で求めた異質値リストについてその詳細情報を診療報酬明細書データベース1から検索して、画面表示する。
【0033】
次に、S60において、診療報酬明細書データベース1から、S29で求めた異質値リストを取り除いたレコードを対象に、S30で求めた分類別標準値統計データとの乖離度をもとめ、たとえば、医療機関別の標準値からの乖離度を順序を付けて表示する。
【0034】
この実施の形態によれば、診療報酬合計点数を決める要因ごとに分類した分析評価が可能となる。また、異質値を統計解析により自動的に分離して統計価値を向上させることが可能となる。また、分類別標準値からの乖離度による医療機関別評価を実現することが可能となる。
【0035】
実施の形態2.
この実施の形態では、オンラインで(a)患者属性、医療機関属性、診療行為属性の値を指定することによるレコードの選択 (b)入院外来区別、疾病名等の同時に分析を行なう分類、すなわち分析軸選択と、分類が離散値データの場合、その区分の範囲の指定 (c)合計点数や行為別点数といった分析対象とする数値データを指定し、診療報酬明細書データベースを検索し、異質値検出アルゴリズムを適用して異質値リストと分類別標準値統計データを計算して抽出し、異質値リストを画面表示し、また、標準値をもとにした医療機関の評価結果を出力し、評価結果をもとにしてユーザが対象、分類を変更して、繰り返し分析を行なうことを可能とした診療報酬明細書分析システムについて説明を行なう。
【0036】
図8は、この発明の実施の形態2を示す診療報酬明細書分析システムの構成図の一例である。
図において、1から9は実施の形態1と同様で、1は電子化された診療報酬明細書のデータベース、2は1の診療報酬明細書から異質値リストと標準値統計データを抽出・計算する分類別標準値異質値抽出手段で、指定された分類にしたがって診療報酬明細書データベースを検索する3の分類別データベース検索処理手段と、異質値検出アルゴリズムを適用して異質値リストを検出する4の異質値検出処理手段と、分類別標準値統計データを計算して抽出する5の分類別標準値統計データ計算処理手段から成り、6は2によって抽出された異質値のリスト、7は異質値リスト6を画面上に表示する異質値表示手段、8は分類別標準値異質値抽出手段2によって計算された分類別標準値の統計データ、9は診療報酬明細書データベース内の各データと分類別標準値との乖離度の計算を行ない、医療機関評価等を行ない、画面に表示する分析評価・結果表示手段である。
【0037】
10は、実施の形態1に追加されたもので、ユーザがオンラインで、レコードの選択、分類、分析対象を指定し試行錯誤による分析ができるようにするためのオンライン分析対象・分類指定手段である。
【0038】
オンライン分析対象・分類指定手段10は、実施の形態1ではパラメータファイル等によってバッチで分析対象、分類を指定しているのに対して、オンラインで、(a)患者属性、医療機関属性、診療行為属性の値を指定することによるレコードの選択 (b)入院外来区別、疾病名等の同時に分析を行なう分類、すなわち分析軸選択と、たとえば年齢や床数のように分類が離散値データの場合、その区分の詳細度を示す範囲の指定 (c)合計点数や行為別点数といった分析対象とする数値データを指定し、その情報を、分類別標準値異質値抽出手段2に与える。
【0039】
たとえば、マウス操作、キーボード操作等により、図9に示すように、(a)レコード選択として、保険の種類が老人保健で、外来で、処方箋なしで、包括なし (b) 分類として、病院/診療所、疾病分類 (c)分析対象とする数値データとして、合計点数を指定し、その結果を引数として、分類別標準異質値抽出手段2に与える。
【0040】
次に、この実施の形態の診療報酬明細書分析システムの基本型の処理の流れについて、図10を用いて説明する。
図10は、この実施の形態の診療報酬明細書分析システムの処理の流れ図である。
まずS01において、オンラインで、(a)レコード選択のため、患者属性、医療機関属性、診療行為属性の値を入力(b)分類の指定のため、入院外来区別、疾病名等の同時に分析を行なう分類、すなわち分析軸選択と、分類が離散値データの場合、その区分の範囲を入力 (c)分析対象の指定のため、合計点数や行為別点数といった分析対象とする数値データの項目を入力し、分類別標準値異質値抽出手段2に与える。
【0041】
S10からS60までの処理は、前述した実施の形態1と同様のため、省略する。
S70において、表示された分析評価結果からユーザがさらに別の視点で分析を続けたいと画面から指定した場合、S01に戻る。S70において、ユーザが分析を終了すると画面から指定した場合は処理を終了する。
【0042】
この実施の形態によれば、実施の形態1による効果に加えて、異質値に対応する診療報酬明細書の原因追求がリアルタイムで可能となる。また、分析の視点を非定型的にオンラインで修正を加えながら分析することが可能となる。
【0043】
実施の形態3.
この実施の形態では、診療報酬明細書データベース中の分類別標準値異質値抽出手段2によって作成された異質値リストに該当するレコードをオンラインで検索することを可能とした診療報酬明細書分析システムについて説明を行なう。
【0044】
図11は、この発明の実施の形態3の診療報酬明細書分析システムの構成図の一例である。
図において、1から6、および8から10は実施の形態2と同様で、1は電子化された診療報酬明細書のデータベース、10はオンラインで分析対象・分類を指定するオンライン分析対象・分類指定手段で、2は、1の診療報酬明細書から異質値リストと標準値統計データをそれぞれ抽出・計算する分類別標準値異質値抽出手段で、ユーザによって指定された分類にしたがって診療報酬明細書データベースを検索する3の分類別データベース検索処理手段と、異質値検出アルゴリズムを適用して異質値リストを検出する4の異質値検出処理手段と、分類別標準値統計データを計算して抽出する5の分類別標準値統計データ計算処理手段から成り、6は分類別標準値異質値抽出手段2によって抽出された異質値のリスト、11は異質値リスト6に該当する異質値を持つ診療報酬明細書をオンラインで検索する異質値オンライン検索手段、8は分類別標準値異質値抽出手段2によって計算された分類別標準値の統計データ、9は診療報酬明細書データベース1内の各データと分類別標準値との乖離度の計算を行ない、医療機関評価等を行ない、画面に表示する分析評価・結果表示手段である。
【0045】
異質値オンライン検索手段11は、異質値リストに該当する診療報酬明細書について、(a)医療機関別表示 (b)偏差値順表示 (c)月次発生頻度推移など、検索、統計表示、異質値のチェックをオンラインの指定で行なう。チェックの結果、異質値ではなく妥当であると判断された場合は、異質値リストから除外する。これらの機能は、既知のデータベース検索技術を用いて容易に実現が可能であり、また、汎用のリレーショナルデータベース検索ツールを用いても実現可能である。
【0046】
異質値オンライン検索手段11を除く他の手段については、実施の形態2と同様のため、説明を省略する。
【0047】
次に、この実施の形態の診療報酬明細書分析システムの基本型の処理の流れについて、図12を用いて説明する。
図12は、この実施の形態の診療報酬明細書分析システムの基本型の処理流れ図である。
S01からS30までの処理は、実施の形態2と同様のため説明を省略する。
【0048】
S41において、次の操作を指示する。次の操作として、(a)異質値のオンライン検索 (b)分析評価 (c)新しい視点での分析 (d) 終了があり、ユーザの指定にしたがってそれぞれのステップに進む。
【0049】
S51において、オンラインで異質値リストに該当する診療報酬明細書について、(a)医療機関別表示 (b)偏差値順表示 (c)月次発生頻度推移などを検索・集計し、結果を画面表示する。ユーザは表示された結果を用いて分析作業を行ない、終了したらS41に戻る。
【0050】
S60において、診療報酬明細書データベースから、S29で求めた異質値リストを取り除いたレコードを対象に、S30で求めた分類別標準値統計データとの乖離度をもとめ、たとえば、医療機関別の標準値からの乖離度を順序を付けて表示する。ユーザは表示された結果を用いて分析作業を行ない、終了したらS41に戻る。
【0051】
S41において、新しい視点での分析を指定した場合は、S01にもどり、新たに、レコードの選択、分類、分析対象の指定を行ない、新しい視点での分析を続ける。S41において、終了を選択した場合は、処理を終了する。
【0052】
この実施の形態によれば、実施の形態1、2による効果に加えて、ユーザは診療報酬明細書データベース中の異質値リストに該当する診療報酬明細書をオンラインで分析することができる。また、分析の視点を非定型的にオンラインで修正を加えながら分析することが可能となる。
【0053】
実施の形態4.
この実施の形態では、異質値を取り除いて計算された平均、標準偏差、歪度、尖度、検定統計量等の分類別標準統計を疾病名、病院の規模、処方箋の有無などの分類ごとに、帳票出力、磁気ディスク等の記録媒体への出力、多次元分析画面表示等を可能とした診療報酬明細書分析システムについて説明を行なう。
【0054】
図13は、この発明の実施の形態4の診療報酬明細書分析システムの構成図の一例である。
図において、12の分類別標準値統計データ表示手段が追加されたことを除いて、実施の形態3と同様なため、説明を省略する。12は分類別標準値異質値抽出手段2の出力である分類別標準値統計データ8を分類ごとに多次元表示する分類別標準値統計データ表示手段である。
【0055】
分類別標準値統計データ表示手段12は、分類別標準値統計データの内容を、既存の多次元分析ツール、あるいは、表計算ツールに表示し、さまざまな視点からの分析を可能にする。たとえば、図14に、老人保健、病院、外来、処方箋なし、包括なしの疾病分類ごとの標準値統計データを、表計算ツールに表示した例を示す。
【0056】
次に、この実施の形態の診療報酬明細書分析システムの処理の流れについて、図15を用いて説明する。
図15は、この実施の形態の診療報酬明細書分析システムの処理の流れ図である。
S52の処理が追加されたことを除いて、実施の形態3と同様のためS52以外の処理については、説明を省略する。
【0057】
S41において標準値分析が選択された場合S52にすすむ。
S52において、分類別標準値統計データを帳票出力、磁気ディスク等の記録媒体への出力、多次元分析ツール表示等画面出力を行なう。ユーザは出力された結果を用いて分析作業を行ない、終了したらS41に戻る。
【0058】
この実施の形態によれば、実施の形態1、2、3による効果に加えて、ユーザは分類別標準値統計データを分析することができる。
【0059】
【発明の効果】
この発明によれば、 患者属性、医療機関属性、診療行為属性によって診療報酬明細書を分類、選択するので、診療報酬合計点数を決める要因ごとに分類した分析評価が可能となる。
【0060】
また、この発明によれば、異質値を統計解析により自動的に分離するので、統計価値を向上させることが可能となる。
【0061】
また、この発明によれば、異質値リストをキーとして電子化された診療報酬明細書を検索するので、異質値に対応する診療報酬明細書の原因追求がリアルタイムで可能となる。
【0062】
また、この発明によれば、異質値に対応する診療報酬明細書の原因追求の結果妥当であると判断された場合は異質値リストから取り除いて標準値統計データを再計算するので、標準範囲内として評価対象とすることが可能となる。
【0063】
また、この発明によれば、分類別に標準値の統計データを求めるので、分類別標準値からの乖離度による医療機関別評価を実現することが可能となる。
【0064】
また、この発明によれば、試行錯誤的にユーザの指定にしたがって分析の視点を変えて繰り返し統計処理を行なうので、分析の視点を非定型的にオンラインで修正を加えながら分析することが可能となる。
【0065】
また、この発明によれば、結果をすべて帳票出力、あるいは磁気ディスク等の記録媒体への出力を選択指定するので、定型的分析処理のための統計処理をオフラインで行なうことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図1】 この発明に係る診療報酬明細書分析システムの実施の形態1を示す構成図である。
【図2】 診療報酬明細書データベースのテーブル構造の一例を示す図である。
【図3】 分類別異質値標準値抽出手段に入力するパラメータファイルの一例を示す図である。
【図4】 異質値表示手段の出力例を示す図である。
【図5】 分類別標準値統計データの保存用テーブルの構造の一例を示す図である。
【図6】 分析・評価結果表示手段の出力の一例を示す図である。
【図7】 この発明の実施の形態1の診療報酬明細書分析システムの基本型の処理の流れ図である。
【図8】 この発明の実施の形態2のオンライン分析対象・分類指定手段を加えた診療報酬明細書分析システムの構成図の一例である。
【図9】 オンライン分析対象・分類指定手段におけるパラメータ入力画面の一例を示す図である。
【図10】 この発明の実施の形態2のオンライン分析対象・分類指定手段を加えた診療報酬明細書分析システムの流れ図である。
【図11】 この発明の実施の形態3の異質値オンライン検索手段を加えた診療報酬明細書分析システムの構成図の一例である。
【図12】 この発明の実施の形態3の異質値オンライン検索手段を加えた診療報酬明細書分析システムの流れ図である。
【図13】 この発明の実施の形態4の分類別標準値統計データ表示手段を加えた診療報酬明細書分析システムの構成図の一例である。
【図14】 分類別標準値統計データ表示手段の出力の一例を示す画面である。
【図15】 この発明の実施の形態4の分類別標準値統計データ表示手段を加えた診療報酬明細書分析システムの流れ図である。
【符号の説明】
1 診療報酬明細書データベース、 2 分類別標準値異質値抽出手段、 3分類別データベース検索処理手段、 4 異質値検出処理手段、 5 分類別標準値統計データ計算処理手段、 6 異質値リスト、 7 異質値表示手段、8 分類別標準値統計データ、 9 分析評価・結果表示手段、 10 オンライン分析対象・分類指定手段、 11 異質値オンライン検索手段、12 分類別標準値統計データ表示手段。
[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention is a medical treatment fee statement accumulated by processing information processing of a medical treatment fee statement mainly distributed by paper from a medical institution to a payment fund, a national health insurance association, and a payment fund, from the national health insurance association to an insurer. The present invention relates to a medical fee statement analysis system that statistically processes information in a database, extracts a medical fee statement that deviates from a standard medical practice, and evaluates and analyzes differences between medical institutions.
[0002]
[Prior art]
Remuneration for insurance medical care conducted at medical institutions such as hospitals and clinics is billed using a medical remuneration statement prepared by the medical institution. The medical remuneration statement is distributed from the medical institution to the payment fund, the National Health Insurance Federation, and to an insurer such as a health insurance association. Currently, most of the medical remuneration statement uses paper. Payment funds, National Health Insurance Federations, and insurers manually input a part of the medical treatment details described in the medical treatment remuneration statement, digitize it using means such as OCR, and perform various tabulation processes on the computer.
[0003]
In the payment fund, according to the electronic medical fee description, it is classified for each insurer, the amount charged for each insurer is calculated, and the amount paid for each medical institution is calculated. Statistical information such as the number of confirmed cases by medical institution classification, insurance type, etc., confirmed amount, confirmed number of changes, and confirmed amount transition is disclosed. Insurers also collect statistical information such as the number and amount of money by age, district, and disease category. However, these statistical information is information necessary for the original work such as calculation of the invoice amount for each insurer or information for grasping the situation, and automatically discovers a foreign value or evaluates a medical institution. It is not information.
[0004]
In addition, it is possible to perform statistical analysis of electronic medical treatment remuneration statements using a general statistical analysis package, but there are many aspects such as effective classification selection, database search, and operation of statistical analysis package. Knowledge learning and cumbersome operations are necessary and not realistic.
[0005]
[Problems to be solved by the invention]
As described above, it has been impossible to automatically find a foreign value from conventional statistical information or to evaluate a medical institution.
[0006]
In addition, when using the conventional general-purpose statistical analysis package, there is a problem that it is not practical because it requires a variety of knowledge learning and complicated operations.
[0007]
The present invention was made to solve the above-described problems. The standard value and the heterogeneous value are calculated by statistical analysis for each classification in which the medical treatment contents are considered to be similar. To realize a medical fee statement analysis system that provides a series of processing that can be associated with the statement as it may be, and that is used for evaluation by analyzing the degree of deviation of the standard value from each medical institution. With the goal.
[0008]
It is another object of the present invention to realize a medical fee remuneration statement analysis system that performs analysis and evaluation of heterogeneous standard values online while trial-and-error for securing a statistically meaningful sample number and adjusting the balance of classification.
[0009]
[Means for Solving the Problems]
The medical fee statement analysis system according to the present invention includes an electronic medical fee statement database,
From this medical remuneration statement database, gender, date of birth, name of illness, start date of medical treatment, number of actual treatment days, distinction of outpatient admission, patient attributes such as type of insurance, scale, attributes of medical institutions such as region, presence / absence of prescription , Evaluation numerical data such as the number of medical treatment fees by action and the total number of medical treatment fees selected and classified according to the attributes specified in advance from the attributes of medical treatment activities such as the presence of guidance presumed to be comprehensive payment A categorical standard value alien value extraction means that calculates and extracts alien value list and categorical standard value statistical data such as mean, standard deviation, skewness, kurtosis, test statistic, etc. When,
Heterogeneous value display means for retrieving a medical fee statement record corresponding to the heterogeneous value list from the medical fee statement database and displaying the detailed information on a screen, a form output, or a recording medium such as a magnetic disk When,
Analytical evaluation / display means for calculating the degree of divergence between each data in the medical remuneration statement database and the standard value by classification, and performing medical institution evaluation, etc.
It is equipped with.
[0010]
Moreover, the medical fee remuneration statement analysis system according to the present invention includes an electronic medical fee remuneration statement database,
From this medical remuneration statement database, gender, date of birth, name of illness, start date of medical treatment, number of actual treatment days, distinction of outpatient admission, patient attributes such as type of insurance, scale, attributes of medical institutions such as region, presence / absence of prescription , Evaluation numerical data such as the number of medical treatment fees by action and the total number of medical treatment fees selected and classified according to the attributes specified in advance from the attributes of medical treatment activities such as the presence of guidance presumed to be comprehensive payment A categorical standard value alien value extraction means that calculates and extracts alien value list and categorical standard value statistical data such as mean, standard deviation, skewness, kurtosis, test statistic, etc. When,
Heterogeneous value display means for retrieving a medical fee statement record corresponding to the heterogeneous value list from the medical fee statement database and displaying the detailed information on a screen, a form output, or a recording medium such as a magnetic disk When,
Analytical evaluation / display means for calculating the degree of divergence between each data in the medical remuneration statement database and the standard value by classification, and performing medical institution evaluation,
Standard statistical data for each category that performs standardized statistical data for each category such as disease name, hospital scale, whether or not prescriptions are issued, output to a recording medium such as a magnetic disk, multidimensional analysis screen display, etc. Display means.
[0011]
In the medical remuneration statement analysis system according to the present invention, the output of the heterogeneous value display means and the analysis evaluation / display means is output to a form output or a recording medium such as a magnetic disk, and the standard processing is performed off-line.
[0012]
In the medical fee remuneration statement analysis system according to the present invention, the heterogeneous value display means or the analysis evaluation / display means outputs a form output or a recording medium such as a magnetic disk, and performs a standard processing offline.
[0013]
Further, the classification-specific standard value heterogeneous value extraction means according to the present invention includes an electronic medical fee detailed statement database,
From this medical remuneration statement database, gender, date of birth, name of illness, start date of medical treatment, number of actual treatment days, distinction of outpatient admission, patient attributes such as type of insurance, scale, attributes of medical institutions such as region, presence / absence of prescription , Evaluation numerical data such as the number of medical treatment fees by action and the total number of medical treatment fees selected and classified according to the attributes specified in advance from the attributes of medical treatment activities such as the presence of guidance presumed to be comprehensive payment A categorical standard value alien value extraction means that calculates and extracts alien value list and categorical standard value statistical data such as mean, standard deviation, skewness, kurtosis, test statistic, etc. When,
Heterogeneous value display means for retrieving a medical fee statement record corresponding to the heterogeneous value list from the medical fee statement database and displaying the detailed information on a screen, a form output, or a recording medium such as a magnetic disk When,
Analytical evaluation / display means for calculating the degree of divergence between each data in the medical remuneration statement database and the standard value by classification, and performing medical institution evaluation,
Online analysis target / classification designation means that allows the user to select and classify records online, that is, to select the analysis axis and to select the analysis target
It is equipped with.
[0014]
Also, the medical fee specification analysis system according to the present invention is characterized in that the heterogeneous value display means includes a medical fee specification detailed database, and extracts the standard value heterogeneous value by classification from the medical fee specification database or the medical fee specification detailed database. The detailed data corresponding to the heterogeneous value extracted by the means is searched online, and the standard value is recalculated as being within the standard range by inputting an instruction from the outside to be valid.
[0015]
Further, in the medical fee remuneration statement analysis system according to the present invention, the heterogeneous value display means searches the medical remuneration statement database online for the medical remuneration statement corresponding to the extracted heterogeneous value, and displays the detailed information on the screen. To do.
[0016]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Embodiment 1 FIG.
In this embodiment, the classification is designated in advance, the medical remuneration statement database is searched, the heterogeneous value detection algorithm is applied and the heterogeneous value list and the standard value statistical data for each classification are calculated and extracted. A medical fee description analysis system that displays a screen and outputs a medical institution evaluation result based on a standard value will be described.
[0017]
FIG. 1 is a block diagram showing Embodiment 1 of a medical fee remuneration statement analysis system according to the present invention. In the figure, 1 is an electronic medical fee specification database, 2 is a classification-specific standard value heterogeneous value extracting means for extracting and calculating a heterogeneous value list and standard value statistical data from 1 medical fee specification database, 3 classification-specific database search processing means for searching the medical remuneration statement database according to the specified classification, 4 foreign value detection processing means for detecting the foreign value list by applying the foreign value detection algorithm, and standard value for each classification It comprises 5 classification standard value statistical data calculation processing means for calculating and extracting statistical data, 6 is a list of heterogeneous values extracted by classification standard value heterogeneous value extraction means 2, and 7 is a screen for displaying the heterogeneous value list 6. Heterogeneous value display means to be displayed above, 8 is statistical data of classification standard values calculated by classification standard value heterogeneity value extracting means 2, and 9 is medical remuneration statement data Performs discrepancy calculation of the classification by the standard value and the data in the over scan, performs evaluation of medical institutions, an analysis evaluation and result display means for displaying on the screen.
[0018]
The medical fee detailed statement database 1 is realized by using, for example, an existing relational database management system, and performs a tabulation process according to a designated classification. There is a trade-off in how much the medical fee billing statement that is normally billed is electronic, but here, for example, as shown in Figure 2, a unique serial number for associating with the paper medical fee statement (Hereinafter referred to as the reference number), date of medical treatment, type of insurance, insured number, gender, date of birth, medical institution number, main disease name classification, start date of medical examination, number of medical treatment days, number of actions, points by action, Assume that the total score is digitized as a relational table item.
[0019]
Further, the classification-specific standard value heterogeneous value extraction means 2 includes a classification-specific database search processing means 3 for searching the medical fee detailed statement database 1 according to the classification designated by the user, and a heterogeneous value detection processing means 4 for detecting the heterogeneous value. And classified standard value statistical data calculation processing means 5 for calculating standard value statistical data from which extraneous values are removed.
[0020]
First, what is known a priori as a factor for determining the medical fee score is given to the classified database search processing means 3 in the form of a parameter file, for example. Factors known a priori include: (a) type of insurance (b) distinction between outpatients and outpatients (c) size of medical institutions, e.g. hospitals and clinics (d) disease classification (e) impact on medication costs In-hospital / in-hospital prescriptions (f) Presence / absence of instruction / management fees that include medication, examination, injection, etc. For example, as a focus of analysis, select a medical fee statement record without prescription issuance and no comprehensive guidance management fee for outpatient geriatric health care, classify hospital / clinic, disease classification, and total score When performing analysis as an object, for example, it is specified as an input to the classified database search processing means by a parameter file as shown in FIG.
[0021]
The classified database search processing means 3 searches the database based on the input parameter file. In the case of the parameter file shown in FIG. 3, the following SQL sentence is automatically generated and the database is searched.
[0022]
SELECT “Insurance Type”, “Inpatient / Outpatient Distinguishing”, “Hospital / Clinic”, “Disease Classification”, “Total Score”
FROM "Medical fee statement"
WHERE "Insurance Type" = 'Geriatric Health' AND "Hospital / Outpatient" = 'Outpatient' AND
"Number of prescriptions" = 0 AND "Teaching"<735
Presence / absence of prescription is less than 735 points assuming outpatient general health care for elderly patients with chronic illness because it is targeted for outpatient health care as a comprehensive instruction and management fee when the number of prescriptions for each act is 0 It will be judged that there is no inclusion.
[0023]
The extraneous value detection processing means 4 applies an extraneous value detection algorithm to the search result in the classified database search processing means. Statistical methods such as the method for obtaining the extraordinary value detection method based on the difference from the generally known average value and the simple detection method for multiple outliers in Applied Statistics Vol.25, No.1 (1996) Various detection methods have been proposed. For example, if the difference from the average value exceeds 3 times the standard deviation, it is defined as a foreign value, and the difference between the average value and the average value exceeds 3 times the standard deviation. The heterogeneous value list 6 is obtained by repeating the value removal, the average value, and the standard deviation calculation.
[0024]
The standard value statistical data calculation processing means 5 for each category is a standardized value for each category such as mean, standard deviation, skewness, kurtosis, test statistic, etc. Statistical data is calculated and stored as a table in a relational database management system in which, for example, a file or medical fee description database is stored.
[0025]
The heterogeneous value list 6 is a list of serial numbers of medical remuneration billing specifications having heterogeneous values created by the two classification standard value heterogeneous value extracting means, for example, in the form of a file, a table, an array on a program, or the like. Passed to foreign value display means, analysis evaluation / result display means.
[0026]
The extraneous value display means 7 displays all information stored in the medical fee detailed statement database 1 corresponding to the extraneous value list on the screen using a screen display tool such as spreadsheet software. FIG. 4 shows a display example. In addition to the contents of the medical remuneration statement table, the type of classification, average value, standard deviation in classification, and the like are displayed.
[0027]
The classified standard value statistical data 8 is the standard value statistical data calculated by the classified standard value heterogeneous value extraction means, and is stored in, for example, a relational database management system in which a file or medical fee statement database is stored. As shown in FIG. 5, the average of standard values from which extraneous values are removed, standard deviation, skewness, kurtosis, and the like are provided as elements for each category.
[0028]
The analysis evaluation / result display means 9 analyzes the difference from the standard value statistical data in various ways using the medical fee detailed statement database excluding the heterogeneous value list 6 and the standard value statistical data 8 classified by classification. For example, the average value and the deviation value of the total score for each medical institution by classification are obtained and displayed in order on the screen. For example, an OLAP tool or spreadsheet software that can organize and display multidimensional data can be used as a means for displaying by classification. FIG. 6 shows a display example of the average and deviation values of the total score by disease for each medical institution.
[0029]
Next, the basic processing flow of the medical remuneration statement analysis system according to this embodiment will be described with reference to FIG.
FIG. 7 is a flowchart of basic processing of the medical fee remuneration statement analysis system according to this embodiment.
First, in step 10 (hereinafter, step S ** is referred to as S **, here S10), the medical fee details for the classification and total items specified in the parameter file or the like based on factors known a priori. Search the document database and retrieve the corresponding record.
[0030]
Next, in S20, the heterogeneous value detection algorithm is applied to the record searched in S10 to obtain a heterogeneous value list. Next, in S30, statistical processing is applied to the record from which the extraneous values are removed, and the average, standard deviation, skewness, kurtosis, etc. are stored in the relational database management system in which the file or medical fee description database is stored. Store.
[0031]
Next, in S40, if no foreign value is found in S20, the process proceeds to S60. If a foreign value is found in S20, the process proceeds to S50.
[0032]
Next, in S50, detailed information on the heterogeneous value list obtained in S20 is retrieved from the medical fee detailed statement database 1 and displayed on the screen.
[0033]
Next, in S60, for the record from which the heterogeneous value list obtained in S29 is removed from the medical fee detailed statement database 1, the degree of divergence from the classified standard value statistical data obtained in S30 is obtained. Display the degree of deviation from another standard value in order.
[0034]
According to this embodiment, it is possible to perform analysis and evaluation classified for each factor that determines the total number of medical fees. In addition, it is possible to improve the statistical value by automatically separating heterogeneous values by statistical analysis. In addition, it is possible to realize evaluation by medical institution based on the degree of deviation from the standard value by classification.
[0035]
Embodiment 2. FIG.
In this embodiment, online (a) record selection by specifying values of patient attributes, medical institution attributes, and medical practice attributes (b) classification for simultaneous analysis of inpatient / outpatient distinction, disease name, etc. When the axis selection and classification are discrete value data, specify the range of the category (c) Specify numerical data to be analyzed such as total score and score by action, search the medical remuneration statement database, and detect foreign value Applying algorithm to calculate and extract heterogeneous value list and standard value statistical data by classification, display heterogeneous value list on screen, and output evaluation result of medical institution based on standard value, evaluation result An explanation will be given of a medical fee remuneration statement analysis system that enables a user to repeatedly perform analysis by changing the target and classification based on the above.
[0036]
FIG. 8 is an example of a configuration diagram of a medical fee remuneration statement analysis system showing Embodiment 2 of the present invention.
In the figure, 1 to 9 are the same as in the first embodiment, 1 is an electronic medical fee specification database, and 2 is a heterogeneous value list and standard value statistical data extracted and calculated from one medical fee specification. The classification-specific standard heterogeneity value extraction means, the classification-specific database search processing means for retrieving the medical fee detailed statement database according to the specified classification, and the heterogeneous value detection algorithm to detect the heterogeneous value list. It comprises heterogeneous value detection processing means and 5 classification standard value statistical data calculation processing means for calculating and extracting standard value statistical data by classification, 6 is a list of heterogeneous values extracted by 2, 7 is a heterogeneous value list 6 is a heterogeneous value display means for displaying 6 on the screen, 8 is the statistical data of the standard value by classification calculated by the standard value extraneous value extraction means 2 by classification, and 9 is each data in the medical fee description database. Performs discrepancy calculation of the motor and the categorical standard value, performs medical institutions evaluation, etc., the analysis evaluation and result display means for displaying on the screen.
[0037]
10 is an on-line analysis target / classification designation means that is added to the first embodiment and allows a user to select a record, specify a classification, and an analysis target online, and perform analysis by trial and error. .
[0038]
In the first embodiment, the online analysis target / classification designation means 10 designates the analysis target and classification in batches by a parameter file or the like, while online (a) patient attribute, medical institution attribute, medical practice Selection of records by specifying attribute values (b) Classification for simultaneous analysis of inpatient / outpatient distinction, disease name, etc., that is, analysis axis selection and when classification is discrete value data such as age and bed number, Specification of the range indicating the degree of detail of the classification (c) The numerical data to be analyzed, such as the total score and the score by action, is specified, and the information is given to the standard value heterogeneous value extraction means 2 by classification.
[0039]
For example, by mouse operation, keyboard operation, etc., as shown in Fig. 9, (a) As a record selection, the insurance type is geriatric health, outpatient, no prescription, no inclusion (b) As a classification, hospital / clinical Location, disease classification (c) The total score is designated as numerical data to be analyzed, and the result is given as an argument to the standardized heterogeneous value extraction means 2 by classification.
[0040]
Next, the basic processing flow of the medical remuneration statement analysis system according to this embodiment will be described with reference to FIG.
FIG. 10 is a flowchart of the process of the medical remuneration statement analysis system according to this embodiment.
First, in S01, online (a) enter patient attribute, medical institution attribute, and medical practice attribute values for record selection. (B) specify inpatients, and analyze hospitalization distinction, disease name, etc. at the same time. If the classification, that is, analysis axis selection, and the classification is discrete value data, enter the range of the category. (C) To specify the analysis target, enter the numerical data items to be analyzed, such as the total score and score by action. The classification-specific standard value heterogeneous value extraction means 2 is provided.
[0041]
The processes from S10 to S60 are the same as those in the first embodiment described above, and are therefore omitted.
In S70, when the user designates from the screen that he wants to continue the analysis from a different viewpoint from the displayed analysis evaluation result, the process returns to S01. In S70, when the user designates from the screen when the analysis is finished, the process is finished.
[0042]
According to this embodiment, in addition to the effects of the first embodiment, the cause of the medical fee remuneration statement corresponding to the heterogeneous value can be pursued in real time. In addition, it is possible to analyze the viewpoint of analysis while atypically modifying it online.
[0043]
Embodiment 3 FIG.
In this embodiment, a medical fee remuneration statement analysis system that enables online searching for records corresponding to the different value list created by the classification-specific standard value heterogeneous value extraction means 2 in the medical fee remuneration statement database. Give an explanation.
[0044]
FIG. 11 is an example of a configuration diagram of the medical fee remuneration statement analysis system according to the third embodiment of the present invention.
In the figure, 1 to 6 and 8 to 10 are the same as in the second embodiment, 1 is an electronic medical fee specification database, and 10 is an online analysis target / classification designation that designates an analysis target / classification online. Means 2 is a classification-specific standard value heterogeneous value extraction means for extracting and calculating the heterogeneous value list and the standard value statistical data from one medical fee description, and the medical fee description database according to the classification designated by the user 3 database search processing means classified by category, 4 foreign value detection processing means detecting a heterogeneous value list by applying a heterogeneous value detection algorithm, and 5 calculating and extracting standard value statistical data classified by classification The classification-specific standard value statistical data calculation processing means comprises 6 a list of foreign values extracted by the classification-specific standard value foreign value extraction means 2, and 11 a foreign value list 6. Heterogeneous value online search means for online searching for medical fee remuneration specifications having relevant heterogeneous values, 8 is the statistical data of classification standard values calculated by the standard value heterogeneous value extracting means 2 by classification, and 9 is the medical fee description It is an analysis evaluation / result display means for calculating the degree of divergence between each data in the database 1 and the standard value for each classification, performing medical institution evaluation, etc., and displaying it on the screen.
[0045]
The heterogeneous value online search means 11 performs search, statistical display, heterogeneity, such as (a) display by medical institution (b) display in order of deviation value (c) monthly occurrence frequency transition, etc. Check the value with online specification. As a result of the check, if it is determined that the value is not a heterogeneous value but valid, it is excluded from the heterogeneous value list. These functions can be easily realized by using a known database search technique, and can also be realized by using a general-purpose relational database search tool.
[0046]
Since the other means excluding the heterogeneous value online search means 11 are the same as those in the second embodiment, description thereof will be omitted.
[0047]
Next, the basic processing flow of the medical fee remuneration statement analysis system of this embodiment will be described with reference to FIG.
FIG. 12 is a basic process flowchart of the medical fee remuneration statement analysis system according to this embodiment.
Since the processing from S01 to S30 is the same as that of the second embodiment, the description thereof is omitted.
[0048]
In S41, the next operation is instructed. The next operation is (a) on-line search for foreign values (b) analysis and evaluation (c) analysis from a new viewpoint (d) termination, and proceed to each step according to the user's specification.
[0049]
In S51, (a) Display by medical institution, (b) Display by order of deviation value, (c) Monthly occurrence frequency transition, etc. for medical fee remuneration statements corresponding to the heterogeneous value list online, and display the results on the screen To do. The user performs analysis work using the displayed result, and returns to S41 when finished.
[0050]
In S60, for the record from which the heterogeneous value list obtained in S29 is removed from the medical remuneration statement database, the degree of deviation from the standard value statistical data classified by classification obtained in S30 is obtained. For example, the standard value for each medical institution The degree of deviation from is displayed in order. The user performs analysis work using the displayed result, and returns to S41 when finished.
[0051]
If the analysis from a new viewpoint is designated in S41, the process returns to S01, and a record is newly selected, classified, and the analysis target is designated, and the analysis from the new viewpoint is continued. If the end is selected in S41, the process ends.
[0052]
According to this embodiment, in addition to the effects of the first and second embodiments, the user can analyze online the medical fee description corresponding to the heterogeneous value list in the medical fee description database. In addition, it is possible to analyze the viewpoint of analysis while atypically modifying it online.
[0053]
Embodiment 4 FIG.
In this embodiment, standard statistics by classification such as mean, standard deviation, skewness, kurtosis, test statistic, etc. calculated by removing extraneous values are classified for each classification such as disease name, hospital size, presence of prescription, etc. An explanation will be given of a medical fee detailed statement analysis system that can output a form, output to a recording medium such as a magnetic disk, and display a multidimensional analysis screen.
[0054]
FIG. 13 is an example of a configuration diagram of the medical fee remuneration statement analysis system according to the fourth embodiment of the present invention.
In the figure, except for the addition of 12 classification standard value statistical data display means, it is the same as in the third embodiment, so the description thereof is omitted. Reference numeral 12 denotes classification standard value statistical data display means for displaying the classification standard value statistical data 8 output from the classification standard value heterogeneous value extraction means 2 in a multidimensional manner for each classification.
[0055]
The classified standard value statistical data display means 12 displays the contents of the classified standard value statistical data on an existing multidimensional analysis tool or a spreadsheet tool, and enables analysis from various viewpoints. For example, FIG. 14 shows an example in which the standard value statistical data for each disease classification including geriatric health, hospital, outpatient, no prescription, and no inclusion is displayed on a spreadsheet tool.
[0056]
Next, the flow of processing of the medical remuneration statement analysis system of this embodiment will be described with reference to FIG.
FIG. 15 is a flowchart of the process of the medical remuneration statement analysis system according to this embodiment.
Except for the addition of the process of S52, the process is the same as that of the third embodiment, and the description of the processes other than S52 is omitted.
[0057]
If the standard value analysis is selected in S41, the process proceeds to S52.
In S52, the standard value statistical data for each category is output as a form, output to a recording medium such as a magnetic disk, and a screen output such as a multidimensional analysis tool display. The user performs analysis work using the output result, and returns to S41 when finished.
[0058]
According to this embodiment, in addition to the effects of the first, second, and third embodiments, the user can analyze the standard value statistical data by classification.
[0059]
【The invention's effect】
According to the present invention, since the medical remuneration statement is classified and selected according to the patient attribute, the medical institution attribute, and the medical practice attribute, the analysis evaluation classified according to the factors determining the total medical remuneration score becomes possible.
[0060]
Further, according to the present invention, the heterogeneous values are automatically separated by statistical analysis, so that the statistical value can be improved.
[0061]
Further, according to the present invention, since the electronic medical fee description is searched using the heterogeneous value list as a key, the cause of the medical fee specification corresponding to the heterogeneous value can be pursued in real time.
[0062]
Further, according to the present invention, when it is determined that the result of pursuing the cause of the medical fee remuneration statement corresponding to the heterogeneous value is appropriate, it is removed from the heterogeneous value list and the standard value statistical data is recalculated. Can be evaluated.
[0063]
Further, according to the present invention, since the statistical data of the standard value is obtained for each classification, it is possible to realize the evaluation for each medical institution by the degree of deviation from the standard value for each classification.
[0064]
In addition, according to the present invention, since statistical analysis is repeatedly performed by changing the viewpoint of analysis according to the user's specification on a trial and error basis, it is possible to analyze the viewpoint of analysis while atypically modifying it online. Become.
[0065]
In addition, according to the present invention, all results are output as a form or output to a recording medium such as a magnetic disk, so that statistical processing for routine analysis processing can be performed offline.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing Embodiment 1 of a medical fee remuneration statement analysis system according to the present invention.
FIG. 2 is a diagram showing an example of a table structure of a medical fee remuneration statement database.
FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a parameter file input to a categorical heterogeneous value standard value extraction unit.
FIG. 4 is a diagram showing an output example of a heterogeneous value display means.
FIG. 5 is a diagram showing an example of the structure of a table for storing standard value statistical data by classification.
FIG. 6 is a diagram illustrating an example of an output of an analysis / evaluation result display unit.
FIG. 7 is a flowchart of basic processing of the medical remuneration statement analysis system according to the first embodiment of the present invention.
FIG. 8 is an example of a configuration diagram of a medical remuneration statement analysis system to which an online analysis target / classification designation unit according to Embodiment 2 of the present invention is added.
FIG. 9 is a diagram showing an example of a parameter input screen in the online analysis target / classification designation unit.
FIG. 10 is a flowchart of a medical remuneration statement analysis system to which an on-line analysis target / classification designation unit according to Embodiment 2 of the present invention is added.
FIG. 11 is an example of a configuration diagram of a medical fee remuneration statement analysis system to which extraneous value online search means according to Embodiment 3 of the present invention is added.
FIG. 12 is a flowchart of a medical fee statement analysis system to which extraneous value online search means according to Embodiment 3 of the present invention is added.
FIG. 13 is an example of a configuration diagram of a medical remuneration statement analysis system to which classification standard value statistical data display means according to the fourth embodiment of the present invention is added.
FIG. 14 is a screen showing an example of the output of the classification-specific standard value statistical data display means.
FIG. 15 is a flowchart of a medical fee remuneration statement analysis system to which standardized standard value statistical data display means according to the fourth embodiment of the present invention is added.
[Explanation of symbols]
1 medical remuneration statement database, 2 standard value heterogeneous value extraction means by classification, 3 database search processing means by classification, 4 heterogeneous value detection processing means, 5 standard value statistical data calculation processing means by classification, 6 heterogeneous value list, 7 heterogeneous Value display means, 8 classification standard value statistical data, 9 analysis evaluation / result display means, 10 online analysis target / classification designation means, 11 foreign value online search means, 12 classification standard value statistical data display means.

Claims (4)

電子化された診療報酬明細書データが整理番号毎に保存された診療報酬明細書データベースと、
診療報酬点数を決める要因毎に分類された分類情報を基に前記診療報酬明細書データベースから前記分類情報に対応する整理番号毎の診療報酬明細書データを検索する分類別データベース検索処理手段と、前記分類別データベース検索処理手段により検索された前記分類情報に対応する整理番号毎の診療報酬明細書データの中から異質値検出アルゴリズムを用いて異質値を持つ診療報酬明細書データを検出し、この診療報酬明細書データに対応する整理番号のリストである異質値リストを検出する異質値検出処理手段と、前記分類別データベース検索処理手段により検索された前記分類情報に対応する整理番号毎の診療報酬明細書データの中から前記異質値検出処理手段により検出された前記異質値リストの整理番号に対応する診療報酬明細書データを除いた異質値診療報酬明細書データ除外診療報酬明細書データの前記分類情報別の分類別標準値統計データを計算する分類別標準値統計データ計算処理手段とを有する分類別標準値異質値抽出手段と、
前記異質値検出処理手段により検出された前記異質値リストに対応する診療報酬明細書データを表示する異質値表示手段と、
前記分類別標準値統計データ計算処理手段により計算された前記分類別標準値統計データと前記異質値診療報酬明細書データ除外診療報酬明細書データとの前記分類情報別の差異を分析をし、この分析結果を表示する分析評価・結果表示手段と、を備えたことを特徴とする診療報酬明細書分析システム。
A medical fee statement database in which electronic medical fee statement data is stored for each reference number;
A database search processing unit for each category that searches medical fee detailed statement data for each reference number corresponding to the classification information from the medical fee detailed statement database based on the classification information classified for each factor that determines the medical fee points, and The medical fee remuneration statement data having a heterogeneous value is detected from the medical fee remuneration statement data for each reference number corresponding to the classification information searched by the classification database search processing means , using a heterogeneous value detection algorithm , and this medical treatment is detected. A foreign matter value detection processing means for detecting a foreign value list that is a list of reference numbers corresponding to the remuneration statement data, and a medical fee detail specification for each reference number corresponding to the classification information searched by the classification database search processing means reimbursement item corresponding to the reference number of the heterogeneous value list which is detected by the foreign value detection processing unit from the write data Categorical standard value heterogeneity value and a categorical standard value statistical data computing processing means for calculating said classification information different categorical standard value of heterogeneous values reimbursement specification data exclude reimbursement specification data statistics data excluding data Extraction means;
Heterogeneous value display means for displaying medical fee detailed statement data corresponding to the foreign value list detected by the foreign value detection processing means;
Analyzing the difference for each classification information between the classification standard value statistical data calculated by the classification standard value statistical data calculation processing means and the heterogeneous medical fee specification data exclusion medical fee specification data , A medical fee statement analysis system comprising: an analysis evaluation / result display means for displaying an analysis result.
前記分類情報をオンラインで入力するオンライン分析対象・分類指定手段を備え、
前記分類別データベース検索処理手段は、前記オンライン分析対象・分類指定手段により入力された前記分類情報を基に前記診療報酬明細書データベースから前記分類情報に対応する整理番号毎の診療報酬明細書データを検索することを特徴とする請求項1記載の診療報酬明細書分析システム。
Online analysis target / classification designation means for inputting the classification information online,
The database search processing unit classified by category is based on the classification information input by the online analysis target / classification specifying unit, and stores medical fee description data for each reference number corresponding to the classification information from the medical fee specification database. The medical remuneration statement analysis system according to claim 1, wherein the system is searched.
前記異質値検出処理手段により検出された前記異質値リストに対応する診療報酬明細書データの検索や異質値のチェックをオンラインで実行する異質値オンライン検索手段を備えたことを特徴とする請求項1又は請求項2記載の診療報酬明細書分析システム。  2. The heterogeneous value online search means for performing online search of medical fee detailed statement data and heterogeneous value check corresponding to the heterogeneous value list detected by the heterogeneous value detection processing means. Or the medical remuneration statement analysis system according to claim 2. 前記分類別標準値統計データ計算処理手段により計算された前記分類別標準値統計データを表示分類ごとに多次元表示する分類別標準値統計データ表示手段を備えたことを特徴とする請求項1〜請求項3のいずれかに記載の診療報酬明細書分析システム。  The classification standard value statistical data display means for displaying the classification standard value statistical data calculated by the classification standard value statistical data calculation processing means for each display classification in a multidimensional manner. The medical remuneration statement analysis system according to claim 3.
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