JP4359588B2 - 処方せん、院内オーダー、調剤、レセプトにおける業務処理支援システム - Google Patents
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ここで医療機関とは保健医療機関を含む医療機関を総称していうものである。また、薬局とは薬事法第6条により薬局開設許可を受けた店舗を指すものであり、調剤施設がない、薬剤師のいないチェーンドラッグストアなどは含まない。
2)前記履歴データを検査して、その結果を検査結果として蓄える検査ステップ、
3)前記検査結果の精査を行い、前記業務処理が適切に行われている場合を特徴づける項目と項目値もしくは項目の組み合わせと各項目がとる項目値の傾向パターン(複数)を抽出し、それぞれの傾向パターン毎に適切さを判別する値、値の範囲、あるいはその組み合わせを精査結果として蓄える精査ステップ、
4)前記精査結果を検定し、前記業務処理の適切さを判定する基準として採用する精査結果(複数)を採用し、該精査結果を評価基準として採用し蓄える基準設定ステップ、
5)前記検査ステップ、精査ステップ、そして基準設定ステップを定期的に繰り返す更新ステップ、
6)ユーザがある特定患者の薬物治療データを処方する入力ステップ、
7)前記入力ステップにおける入力データを前記評価基準を参照し、該入力ステップにおける業務処理の適切さを数値化する評価ステップ、
8)該評価ステップで数値化された評価値に応じて前記ユーザに注意メッセージの出力または入力補助の出力を行う出力ステップ、
以上のステップを構成要素として含み、前記業務処理の適切さに応じて前記ユーザを支援することを特徴とする。
ここで採用可能な計算手法としては、四則演算、ベクトル・行列演算と転置、固有値、ソート、テーブルのマージ、行や列の入れ替え、要素抽出と併合、条件抽出、複素演算、IEEのspecial value、グラム・シュミット分解、コレスキー分解、特異値分解、固有値解析、行列式、ノルム、条件数の推定、線型方程式の解、LAPACKパッケージに基づく行列演算、乱数発生(一様分布、正規分布、対数正規分布、ベータ分布、コーシー分布、χ2乗分布、F分布、t分布、ガンマ分布、ロジスティック分布、ポアッソン分布、安定分布、幾何分布、2項分布、負の2項分布、ワイブル分布)、基本統計量(合計、平均、分散、最大、最小、メディアン、モード、上下ヒンジ、変動、度数、百分率、パーセンタイル、標準偏差、標準誤差、Z得点、はずれ値、ブートストラップ法、ジャックナイフ法、クロス集計)、回帰分析(最小2乗法回帰、非線形回帰、ステップワイズ回帰、ロバスト回帰、スプライン近似、超平滑化、核型平滑化、一般化線形モデル、一般化加法モデル、尤離度によるモデルの比較、交替条件付き期待値による回帰、加法型分散安定化変換による回帰、射影追跡回帰、残差2乗中央回帰、回帰木、交差検証など)、自己相関、自己回帰、ARIMAモデル、AICによる次数選択、ベクトルARモデル、1変量および多変量スペクトル分析、高速フーリエ変換、フィルタリング、古典的およびロバストな多数のスムージング手法、決定木分析、相関分析(積率、順位を含む)、正準相関分析、多次元尺度法、対数線形モデル、デンドログラム、最短距離木、マハラノビス距離、コレスポンデンス分析、アソシエーションルール分析、自己組織化マップ分析、オッズ比、k-NN分析、構造方程式モデリング、因子分析、クラスタ分析、ニューラルネットモデル、数量化I類、数量化II類、数量化III類、判別分析、主成分分析、対応分析、潜在クラス分析、サポートベクターマシーン、コレスポンデンス分析、分散分析(一元・二元配置分散分析、チューキー法、ラテン方格法、要因計画、一元・二元ロバスト分散分析)、混合効果モデル(線形、非線形)、Coxの比例ハザード回帰、ポアッソン回帰、Anderson-Gillによる修正Coxモデル、Kaplan-Meier法、Fleming-Harrington法による生存時間解析、多重比較(Fisher、Tukey、Dunnett、Sidak、Bonferroni、Scheff)、クロス集計、分散、多重パーセプトロン、遺伝的アルゴリズム、記憶ベース推論、テキストマイニング、パス解析、散布図、箱ひげ図、円グラフ、棒グラフ、ヒストグラム、ドットチャート、時系列散布図、各種分布に関するQ-Qプロット、対散布図、チャーノフの顔、星型図などの多変量グラフィックス、ベイズの定理、ベイジアンネットワークのいずれか、もしくはその組み合わせを採用することが可能である。
より具体的には、請求項5に記載された発明のように計算する統計量を、所定の項目が取る項目値に対して他の所定の項目がある項目値を取るときの支持率もしくはオッズ比とするとよい。
前記精査結果の出現率による判別、前記精査結果の相関値を利用した判別、前記精査結果の組み合わせの頻度による判別、前記精査結果の推定値による判別、前記精査結果のt検定、前記精査結果のF検定、前記精査結果のχ2乗検定、前記精査結果の尤度比検定、前記精査結果の独立性検定、前記精査結果の適合度検定、前記精査結果の赤池情報基準(AIC)、前記精査結果のWald検定、前記精査結果のLM検定のいずれか、もしくはその組み合わせであることを特徴とする。
そして、S33の検定ステップにおいて、それら統計量が検定される。
処方ステップS1において、ある特定患者の薬物治療データがモニターに表示された入力画面から入力される。図6はその入力画面である。ここでは、年月日、患者ID、医師ID、薬ID、用量しか表示されていないが、本発明のシステムは、これに限らず上記履歴データを構成するすべての項目を採用することが可能である。
102 データ分析部
103 分析結果格納部
104 支援動作部
Claims (7)
- 処方せん、院内オーダー、調剤、レセプトのいずれかに関する業務処理の履歴データを保管する履歴データ保管手段を備える医療機関もしくは薬局におけるユーザの前記業務処理を支援するシステムであって、
特定患者の薬物治療を処方するための複数項目の項目値、患者を特定する患者項目、医師を特定する医師項目を含む処方せんデータを入力する入力手段と、
患者を特定するデータと患者に関するデータを含む患者データと、医師を特定するデータと医師に関するデータとを含む医師データと、を記憶する記憶手段と、
前記入力手段が入力した処方せんデータを履歴データとして前記記憶手段に記録する動作を実行する記録手段と、
前記記録手段に蓄積された前記履歴データを検査してその結果を検査結果として前記記憶手段に蓄える検査ステップと前記検査ステップにより前記記憶手段に蓄えられた前記検査結果を精査して履歴データに固有の傾向を項目と項目値もしくは項目の組み合わせと各項目がとる項目値の傾向パターンとして抽出し精査結果として前記記憶手段に蓄える精査ステップと前記精査ステップにより前記記憶手段に蓄えられた前記精査結果を検定し前記業務処理の適切さを判定する基準として採用し蓄える基準設定ステップとからなる基準設定処理を定期的に繰り返し実行する基準設定手段と、
前記入力手段により入力されたデータを、前記基準値設定手段により設定された基準と比較して該入力処理における業務処理の適切さもしくは不適切さを表す評価値に数値化する評価ステップを実行する評価手段と、
前記評価手段による評価ステップで数値化された評価値に応じて、前記ユーザに注意メッセージの出力または入力補助の出力を行う出力ステップを実行する支援出力手段と、
を含み、
前記基準設定手段が検査ステップで実行する前記検査は、前記記憶手段に記憶されている処方せんデータについて、その処方せんデータの患者項目を照会し、その項目値が前記記憶手段に記憶されている患者情報データにリンクしているか否かを判別し、リンクしていない場合、又は、そのデータの医師項目を照会し、その項目値が前記記憶手段に記憶されている医師情報データにリンクしているか否かを判別し、リンクしていない場合、当該処方せんデータを、前記基準設定手段による前記精査ステップの処理の対象から外す処理であり、
前記基準設定手段が精査ステップで実行する前記精査は、前記検査手段により蓄えられた前記検査結果から複数の項目の組合せパターンを検出し、該処方せんデータに出現する当該組合せパターンについて、条件確率と支持率とオッズのいずれかを含む統計量を計算し、精査結果として前記記憶手段に蓄える処理であり、
前記基準設定手段が検定ステップで実行する前記検定は、各組み合わせパターンについての統計上の所定の信頼区間を計算し、該信頼区間と前記基準設定手段が精査ステップにおいて計算した統計量を比較し、該統計量が該信頼区間にない傾向パターンを基準設定の対象から外し、外されなかった組合せパターンを、前記業務処理の適切さもしくは不適切さを判定する基準とし、注意メッセージ又は入力補助を出力すべき場合の評価値と関連づけて前記記憶手段に蓄える処理であり、
前記評価手段が実行する前記評価ステップは、前記基準設定手段の検定ステップにより前記基準とされた組合せパターンと前記入力手段により入力された業務処理に係わる入力データが有する組合せパターンとを比較して、該当する基準に関連づけられた評価値を引き出す処理であり、
以上の手段の動作により前記業務処理の適切さに応じて前記ユーザを支援することを特徴とする支援システム。 - 前記履歴データを構成する項目は、
患者(年齢、性別、生年月日を含む)、薬名、用量、用法、処方時刻、処方日時、処方医師、診療科、医療機関、薬剤師、受付時刻、受付日付、入力終了フラグ、薬局情報、監査終了フラグ、交付終了フラグ、郵送終了フラグ、処方日数、調剤日数、日数回数、薬情報、メーカー情報のいずれか、もしくは組み合わせから構成されることを特徴とする請求項1記載の支援システム。 - 前記検査は、
判子処方、予製剤、小分け処方、厚生省コードが正しく入っていない薬、欠測値、はずれ値、少ない出現頻度のケースのいずれか、もしくはその組み合わせを除くことによって行われることを含むことを特徴とする請求項1又は2に記載の支援システム。 - 前記統計量は、所定の項目が取る項目値に対して他の所定の項目がある項目値を取るときの支持率もしくはオッズ比であることを特徴とする請求項1乃至3のいずれかに記載の支援システム。
- 前記検定は、
前記精査結果の出現率による判別、前記精査結果の相関値を利用した判別、前記精査結果の組み合わせの頻度による判別、前記精査結果の推定値による判別、前記精査結果のt検定、前記精査結果のF検定、前記精査結果のχ2乗検定、前記精査結果の尤度比検定、前記精査結果の独立性検定、前記精査結果の適合度検定、前記精査結果の赤池情報基準(AIC)、前記精査結果のWald検定、前記精査結果のLM検定のいずれか、もしくはその組み合わせであることを特徴とする請求項1乃至4のいずれかに記載の支援システム。 - 前記評価は、システムが蓄積したデータを精査、検定した結果により抽出した本支援システムが設けられた医療機関もしくは薬局に固有の傾向を基準としたものであって、該システムの外部から評価のためのルールを予め設定する必要がないことを特徴とする請求項1乃至5のいずれかに記載の支援システム。
- 前記注意メッセージの出力は、前記入力ステップが該当する項目と項目値もしくは項目の組み合わせと各項目がとる項目値の前記傾向パターンを視覚化した表現を含むことを特徴とする請求項1乃至6のいずれかに記載の支援システム。
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