JP4990410B1 - 医療費解析システム - Google Patents

Abstract

【課題】医療機関や保険者が医療費の分析を行うために、蓄積しているレセプトデータに基づいて、傷病ごとの医療費を精度高く算出できるシステムを提供する。さらに、ＤＰＣ点検システムにおいては、ＤＰＣレセプトデータに基づいて、傷病ごとの医療費を算出し最資源傷病を推定する。
【解決手段】症例データＩＤと関連付けて傷病名データを記憶する傷病名データ記憶手段と、症例データＩＤと関連付けて診療行為薬剤特定器材データと対応する医療費とを記憶する診療行為薬剤特定器材データ記憶手段と、各診療行為薬剤特定器材に適応する傷病名データと実績データとを記憶する診療行為薬剤特定器材データ適応傷病名データ記憶手段と、から、診療行為薬剤特定器材データに対応する傷病名データと、傷病名データに対する診療行為薬剤特定器材データの金額の配分比率を決定し、当該症例データＩＤの傷病名データに対応する診療行為薬剤特定器材データの金額を、上記医療費から計算する。
【選択図】図６

Description

本願発明は、医療機関で作成する診療報酬明細書（以下、「レセプト」という）のデータやその他の傷病名や診療行為等についての組み合わせのデータに基づいて、医療費を解析するシステムに関する。

レセプトは、患者が医療機関で受けた診療について、医療機関が保険者（ここでは、公的医療保険の保険者、公的医療保険とは、具体的には、国民健康保険、全国健康保険協会管掌健康保険、組合管掌健康保険、共済組合、など）に医療費を請求するために提出する医療費の明細書であり、被保険者（患者）毎、月単位、入院外来別に作成される。現在では、レセプト作成の電子化が進み、レセプトを電子媒体により保険者に提出することが主流になっている。

医療機関の収入の大部分は、レセプトで請求される医療費からなっている。従って、医療機関の経営効率の向上や業務改善のために過去の医療費の分析を行う場合、レセプトの電子データ（以下、「レセプトデータ」という）を活用することが期待される。また、保険者においても、レセプトデータからその被保険者が受けた医療が把握できるため、被保険者に対する適切な保健事業計画の策定のために、レセプトデータを活用することが期待される。

その際、傷病ごとの医療費を把握することは非常に重要であるが、単にレセプトデータのみでは、傷病ごとの医療費を直接算出することが出来ないという問題がある。この点について、以下、図７を参照しながら具体的に説明する。

図７は、レセプト（医科入院用）のフォームの例を示す。レセプトは、医師が作成するカルテに基づいて作成される。本願発明は、レセプトデータを利用したシステムに関するものであるが、レセプトに記載される事項は紙のフォームを示して説明した方がわかりやすいので、図７を参照しながら、レセプトの記載内容について説明する。

図７中、（Ａ）で示す部分には、当該レセプトの発行年月や、当該医療機関のコード等が記入され、（Ｂ）で示す部分には、受診者（被保険者）の基本情報（氏名、生年月日、性別、保険者番号、記号番号など）が記載される。

図７中、（Ｃ）で示す部分には、受診者の傷病名が記載される。複数の傷病名が記載されることも多い。それぞれの診療開始日や転帰（治癒、中止、死亡など）も記載される。

図７中、（Ｄ）で示す部分の左側は点数欄と言われ、定められた区分（初診、再診、投薬、注射、処置、手術・麻酔、検査、画像診断、入院、など）ごとに、診療報酬点数表に従って、診療行為・薬剤・特定器材の内容と回数が記載される。ここで診療行為・薬剤・特定器材（以下「診療行為薬剤特定器材」という）とは、厚生労働省が策定した診療報酬点数表において点数が定められた全ての項目を指し、初・再診料、入院料、検査料、調剤・処方料、注射料、処置料、手術料、麻酔料、薬剤料、特定保険医療材料料を含む。また、（Ｄ）で示す部分の右側は、摘要欄と言われ、診療行為薬剤特定器材の詳細な内容と点数と回数が記載される。なお、点数は、通常は１点＝１０円であり、点数は医療費を表すものとみることができる。

図７中、（Ｅ）で示す部分は、合計点数欄で、受診者が当該医療機関で受けた診療行為の合計点数が記載される。

ここで、（Ｃ）に複数の傷病名が記載される一般的な場合を考える。（Ｄ）では当該複数の傷病に対して行われた診療行為薬剤特定器材とその診療報酬点数（以下「医療費」で表す）が詳細に記載される。しかし、個々の医療費がどの傷病に対してどのくらい使われたのかは記載されていない。レセプトは、医療費を診療報酬点数制度に基づいて請求するためのものであるから、請求する医療費と傷病名との関連づけについて記載されていなくても支障はない。従って、単にレセプトデータのみでは、傷病ごとの医療費を直接算出することは出来ない。

また、ＤＰＣ／ＰＤＰＳ（診断群分類に基づく１日当たり定額報酬算定制度）による診療報酬請求を行う医療機関（以下「ＤＰＣ病院」という）では、入院に関する大部分の医療費を「医療資源（医療資源とは概略医療費と同義と考えてよい）を最も投入した傷病」（以下「最資源傷病」という）を軸として請求するが、その最資源傷病を医師は通常十分な客観的データなしに決定せざるを得ない状況にある。傷病ごとの医療費を算出することができるのならば、そのなかで最も高額となる医療費の傷病を最資源傷病とし、これと医師が決定した最資源傷病とを比較することでその適切性を医療機関あるいは保険者や第三者機関が検証することが可能であるが、上記の通り、傷病毎の医療費は算出することができないため、その実施は困難である。

ＤＰＣ病院では、間違いを検出して最資源傷病を訂正することにより請求可能な医療費を適正化することが期待できる。一方、保険者では、間違いを検出して最資源傷病を訂正することにより請求された医療費（支出）の過払いを防止することが期待できる。従って、いずれの側にとっても、レセプトデータを分析することにより、最資源傷病を客観的に推定できるシステム（具体的には、ある入院に関する傷病ごとの医療費を算出し、その中で最も高額となる医療費の傷病を最資源傷病とし提示できるシステム）が望まれる。

この問題に関連して、レセプトに記載された医療費を傷病名毎に分解するための医療費分解解析装置が以下の特許文献１に記載されている。

特許文献１では、個々のレセプトを識別するためのレセプトＩＤに関連付けて当該レセプトに記載された傷病名を記憶するデータと、レセプトＩＤに関連付けて当該レセプトに記載された診療行為あるいは医薬品と医療費とを記憶するデータとから、診療行為あるいは医薬品と傷病名とを関連づけたマスタを利用して、レセプトに記載された傷病名と診療行為あるいは医薬品を関連づけることによって医療費を傷病ごとに分解する医療費分解解析装置が開示されている。

特許文献１による医療費分解解析装置は、レセプトに傷病名が一つしか記載されていない場合や、傷病名と診療行為あるいは医薬品とが常に一対一でのみ関連づけることが出来れば、問題なく運用できる。しかしながら、レセプトに傷病名が一つしか記載されない場合はむしろ少数である。また、一つの診療行為や医薬品が、複数の傷病に適応する場合がしばしば存在する。このような場合にどのように処理するかについて、特許文献１は何ら開示していない。従って、特許文献１に記載された医療費分解解析装置によりレセプトの医療費を解析すると、十分な精度で傷病ごとの医療費を算出できない場合が多く発生すると考えられる。なお、本願発明と、特許文献１に開示されている発明との相違については、発明を実施する形態の欄において、さらに詳細に説明する。

特開２００７−１７２１８７号公報

本発明は、医療機関や保険者が医療費の分析を行うために、蓄積しているレセプトデータに基づいて、傷病ごとの医療費を精度高く算出できるシステムを提供することを目的とする。さらに、ＤＰＣ点検システムにおいては、ＤＰＣレセプトデータに基づいて、傷病ごとの医療費を算出し最資源傷病を推定することで、ＤＰＣレセプトに記載された最資源傷病が適切であるかどうかを点検可能なシステムを提供することを目的とする。

本発明による医療費解析システムは、症例データＩＤと関連付けて当該症例データにおける傷病名データを記憶する傷病名データ記憶手段と、症例データＩＤと関連付けて当該症例データにおける診療行為薬剤特定器材データと当該診療行為薬剤特定器材データに対応する医療費とを記憶する診療行為薬剤特定器材データ記憶手段と、診療行為薬剤特定器材データに関連づけて各診療行為薬剤特定器材データに適応する傷病名データと実績データとを記憶する診療行為薬剤特定器材データ適応傷病名データ記憶手段と、診療行為薬剤特定器材データ記憶手段から、１つの症例データＩＤで特定される診療行為薬剤特定器材データを読み出す診療行為薬剤特定器材データ読出し手段と、診療行為薬剤特定器材データ読出し手段により読み出された診療行為薬剤特定器材データに適応するすべての傷病名データを、診療行為薬剤特定器材適応傷病名データ記憶手段から抽出する傷病名データ抽出手段と、前記の症例データＩＤで特定される傷病名データを傷病名データ記憶手段から読み出して、該傷病名データと一致する傷病名データを、傷病名データ抽出手段により抽出された傷病名データの中から、関連付けられた診療行為薬剤特定器材データと実績データと共に抽出する診療行為薬剤特定器材データ抽出手段と、診療行為薬剤特定器材データ抽出手段により抽出された診療行為薬剤特定器材データに対応する傷病名データと、当該診療行為薬剤特定器材データに関連づけられた実績データとから、抽出された傷病名データに対する診療行為薬剤特定器材データの金額の配分比率を決定する金額配分比率決定手段と、金額配分比率決定手段により決定された配分比率に従って、傷病名データに対応する診療行為薬剤特定器材データの金額を、診療行為薬剤特定器材データ記憶手段で記憶されている前記の症例データＩＤで特定される診療行為薬剤特定器材データに関連付けられた医療費から計算し、傷病名データに対応する医療費として記憶する、傷病名対応医療費計算手段と、を備えている。

また、本発明による医療費解析プログラムは、コンピュータを、症例データＩＤと関連付けて当該症例データにおける傷病名データを記憶する傷病名データ記憶手段と、症例データＩＤと関連付けて当該症例データにおける診療行為薬剤特定器材データと当該診療行為薬剤特定器材データに対応する医療費とを記憶する診療行為薬剤特定器材データ記憶手段と、診療行為薬剤特定器材データに関連づけて各診療行為薬剤特定器材データに適応する傷病名データと実績データとを記憶する診療行為薬剤特定器材データ適応傷病名データ記憶手段と、診療行為薬剤特定器材データ記憶手段から、１つの症例データＩＤで特定される診療行為薬剤特定器材データを読み出す診療行為薬剤特定器材データ読出し手段と、診療行為薬剤特定器材データ読出し手段により読み出された診療行為薬剤特定器材データに適応するすべての傷病名データを、診療行為薬剤特定器材適応傷病名データ記憶手段から抽出する傷病名データ抽出手段と、前記の症例データＩＤで特定される傷病名データを傷病名データ記憶手段から読み出して、該傷病名データと一致する傷病名データを、傷病名データ抽出手段により抽出された傷病名データの中から、関連付けられた診療行為薬剤特定器材データと実績データと共に抽出する診療行為・剤特定器材データ抽出手段と、診療行為薬剤特定器材データ抽出手段により抽出された診療行為薬剤特定器材データに対応する傷病名データと、当該診療行為薬剤特定器材データに関連づけられた実績データとから、抽出された傷病名データに対する診療行為薬剤特定器材データの金額の配分比率を決定する金額配分比率決定手段と、金額配分比率決定手段により決定された配分比率に従って、傷病名データに対応する診療行為薬剤特定器材データの金額を、診療行為薬剤特定器材データ記憶手段で記憶されている前記の症例データＩＤで特定される診療行為薬剤特定器材データに関連付けられた医療費から計算し、傷病名データに対応する医療費として記憶する、傷病名対応医療費計算手段と、して、機能させる。

さらに、本発明による医療費解析プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、コンピュータを、症例データＩＤと関連付けて当該症例データにおける傷病名データを記憶する傷病名データ記憶手段と、症例データＩＤと関連付けて当該症例データにおける診療行為薬剤特定器材データと当該診療行為薬剤特定器材データに対応する医療費とを記憶する診療行為薬剤特定器材データ記憶手段と、診療行為薬剤特定器材データに関連づけて各診療行為薬剤特定器材データに適応する傷病名データと実績データとを記憶する診療行為薬剤特定器材データ適応傷病名データ記憶手段と、診療行為薬剤特定器材データ記憶手段から、１つの症例データＩＤで特定される診療行為薬剤特定器材データを読み出す診療行為薬剤特定器材データ読出し手段と、診療行為薬剤特定器材データ読出し手段により読み出された診療行為薬剤特定器材データに適応するすべての傷病名データを、診療行為薬剤特定器材適応傷病名データ記憶手段から抽出する傷病名データ抽出手段と、前記の症例データＩＤで特定される傷病名データを傷病名データ記憶手段から読み出して、該傷病名データと一致する傷病名データを、傷病名データ抽出手段により抽出された傷病名データの中から、関連付けられた診療行為薬剤特定器材データと実績データと共に抽出する診療行為薬剤特定器材データ抽出手段と、診療行為薬剤特定器材データ抽出手段により抽出された診療行為薬剤特定器材データに対応する傷病名データと、当該診療行為薬剤特定器材データに関連づけられた実績データとから、抽出された傷病名データに対する診療行為薬剤特定器材データの金額の配分比率を決定する金額配分比率決定手段と、金額配分比率決定手段により決定された配分比率に従って、傷病名データに対応する診療行為薬剤特定器材データの金額を、診療行為薬剤特定器材データ記憶手段で記憶されている前記の症例データＩＤで特定される診療行為薬剤特定器材データに関連付けられた医療費から計算し、傷病名データに対応する医療費として記憶する、傷病名対応医療費計算手段と、機能させる。

本発明によれば、従来の技術に比して高い精度で、蓄積したレセプトデータ及びその他の診療明細データから傷病ごとの医療費を算出することが可能となり、医療機関や保険者の医療費の分析のために信頼性の高いデータを提供することが出来る。ＤＰＣ点検システムにおいても、ＤＰＣレセプトに記載された最資源傷病が適切であるかどうかを点検するための有効なツールを提供することができる。

本発明による医療費解析システムの概略構成を示すブロック図である。 診療明細データファイル４２に記憶されたデータの内容を表形式で示した図である。 傷病名データファイル４３に記憶されたデータの内容を表形式で示した図である。 診療行為薬剤特定器材適応傷病名マスタ４４に記憶されたデータの内容を表形式で示した図である。 医療費解析データファイル４５に記憶されたデータの内容を表形式で示した図である。 本発明による医療費解析システムの処理の流れの概要と、利用するデータファイルとの関係と、を示した図である。 レセプト（医科入院用）のフォームの例を示す図である。

以下、図面を参照しながら、本発明による医療費解析システム（以下、「本システム」という）の実施の形態について説明する。最初に、本システムによる基本的な実施の形態について説明し、次いで、他の実施の形態について説明する。

＜基本的な実施の形態＞
図１は、この医療費解析システムの概略構成を示すブロック図である。サーバ１は、医療機関あるいは保険者等に設置され、レセプトデータ及びその他の診療明細データに基づいて医療費の解析を実行するコンピュータである。サーバ１は、データの入出力・記録・読み出しをはじめとするコンピュータ全体の動作を制御するＣＰＵ２、ＣＰＵ２が直接アクセス可能な主記憶装置であって処理に必要なデータやプログラムを格納するメモリ３、本システムにおける処理を実行するためのプログラムやデータ等を格納するハードディスク等の記憶部４、データを入力するためのキーボードやマウスなどの入力部５、データ入力画面や解析結果等を表示するＣＲＴディスプレイや液晶ディスプレイなどの表示部６、解析結果や各種データを出力するプリンタなどの出力部７、ネットワークを介して他のコンピュータ等と通信するための通信インターフェイス８を備えている。

記憶部４は、本システムの処理の実行に必要なプログラム４１、処理の実行に必要なデータを蓄積する診療明細データファイル４２と傷病名データファイル４３と診療行為薬剤特定器材適応傷病名マスタ４４、医療費解析処理を実行した結果生成されるデータを蓄積する医療費解析データファイル４５、を有している。記憶部４に保存されているプログラムは必要に応じてサーバ１のメモリ３にロードされ、ＣＰＵ２を含むサーバ１のハードウェアと協働して、本システムの処理を実行する。なお、記憶部４に保存されているデータファイルやマスタは、通信インターフェイス８を介して、外部のコンピュータから取り込むようにしてもよい。

次に、記憶部４が有しているデータファイルやマスタの内容について、図２〜図５を用いてさらに詳しく説明する。

図２は、診療明細データファイル４２に記憶されたデータの内容を表形式で示したものである。診療明細データファイル４２では、症例データＩＤに対して、その症例データＩＤが特定する症例において実施された診療行為薬剤特定器材（診療内容の明細）とその医療費とが記憶されている。

ここで、症例データとは、患者毎・一定単位毎に診療行為薬剤特定器材とその医療費及び傷病名が含まれているデータであって、本システムのためにあらかじめ収集し蓄積されたファイルであってもよいし、レセプトデータ（ＤＰＣレセプトデータを含む）や、ＤＰＣ病院で提出を義務付けられているＦファイルと様式１ファイルなどが、症例データとして利用できる。

本システムでは、ある患者のある単位（１レセプト、１入院、１年間など）で実施された診療行為薬剤特定器材の医療費をその患者及びその単位ごとに分析するものであり、患者毎かつ単位毎に症例データを特定する症例データＩＤは、分析単位や目的に応じて設定される。例えば、患者毎に月単位で外来または入院の医療費を分析する場合には、症例データＩＤは、各レセプトを識別するレセプトＩＤとなる。また、ＤＰＣ病院において、患者毎に入院単位で医療費を分析する場合には、症例データＩＤは、患者毎・入院毎に付与される入院ＩＤとなる。

図２では、わかりやすくするために診療行為薬剤特定器材の内容を文字で示しているが、実際にはこれら文字で表示されている内容を示すデータ（例えば、すべての診療行為薬剤特定器材がコード化されている場合の該当コード）が蓄積されている。図２の例によれば、症例データＩＤ０００１で特定される症例に関しては、そのＩＤが特定する診療行為薬剤特定器材データより、入院基本料、ＺＺ錠100 100mg、内視鏡的大腸ポリープ切除術、胃・十二指腸ファイバースコピー、に対するそれぞれの医療費が請求されたことがわかる。

診療明細データファイル４２は、症例データＩＤと診療行為薬剤特定器材とその医療費のデータが最低限含まれているファイルであれば、特に本システムのために用意されたデータファイルでなくてもよく、レセプトデータや、ＤＰＣ病院であれば提出を義務づけられているＦファイルを、診療明細データファイル４２として利用することが出来る。

図３は、傷病名データファイル４３に記憶されたデータの内容を表形式で示したものである。傷病名データファイル４３では、症例データＩＤに対して、その症例データＩＤで特定される症例データの傷病名の欄に記載されているすべての傷病名が記録されている。

図３では、わかりやすくするために傷病名を文字で示しているが、実際にはこれら文字で表示されている内容を示すデータ（例えば、すべての傷病名がコード化されている場合の該当コード）が蓄積されている。

図３の例によれば、症例データＩＤ００００１で特定される症例に関しては、そのＩＤで特定される傷病名データより、「代謝性疾患（糖尿病を除く。）」と「小腸大腸の良性疾患（良性腫瘍を含む。）」と「胃の良性腫瘍」の３つの傷病名が記載されていたことがわかる。また、傷病名データファイル４３では、医師が決定した最資源傷病を識別できるデータ（例えば、フラグを立てる等）を入力できるようにしてもよい。

傷病名データファイル４３は、症例データＩＤと傷病名に該当するデータが最低限含まれているファイルであれば、特に本システムのために用意されたデータファイルでなくてもよい。レセプトデータや、ＤＰＣ病院であれば様式１のデータを、傷病名データファイル４３として利用することが出来る。

図４は、診療行為薬剤特定器材適応傷病名マスタ４４に記憶されたデータの内容を表形式で示したものである。診療行為薬剤特定器材適応傷病名マスタ４４は、適応傷病をもつ診療行為薬剤特定器材と、これらの診療行為薬剤特定器の適応傷病名と、相対実績数とが、対応づけられて記憶されている。なお、適応傷病がない診療行為薬剤特定器材の具体例としては、入院基本料や初診料などがあげられる。

本システムにおいて、傷病ごとの医療費をどの程度精度よく算出できるかは、この診療行為薬剤特定器材適応傷病名マスタ４４の整備方法とそのマスタを用いた傷病ごとの医療費の算出方法（処理の手順）に左右される。本願発明者らは、以下に記載する方法で診療行為薬剤特定器材適応傷病名マスタ４４を整備した。従来も、このマスタに類似するマスタは存在したが（例えば、先行技術文献として記載した特許文献１にもこのようなマスタが記載されている）、以下の方法で整備されたマスタおよび以下に記載する算出方法を使用した発明者らによるシミュレーションでは、高い精度で傷病ごとの医療費を算出することが可能であることが実証されている。

［診療行為薬剤特定器材適応傷病名マスタ整備方法］
Ｉ．医療用医薬品の添付文書や、「診療報酬点数表の手術術式の完全解説」（医学通信社発行）などの書籍からの情報に基づいて、各々の診療行為薬剤特定器材に対して適応傷病を付与する。
II．各々の診療行為薬剤特定器材に対して、診断群分類点数表をもとに、適応傷病を付与する（ＤＰＣコードは１４桁で表され、最初の６桁は最資源傷病名を示すコードで、９〜１２桁目は実施された手術・処置・注射・放射線治療等の診療行為薬剤特定器材を表すコードとなっており、厚生労働省策定の診断群分類点数表で、このＤＰＣコードは定義されている。これを利用し、ＤＰＣコード毎に、ＤＰＣ９〜１２桁目を定義する診療行為薬剤特定器材に対し、当該ＤＰＣコードの最初の６桁が示す傷病を適応傷病とする）。
III．各診療行為薬剤特定器材に対し、ＤＰＣ実績情報をもとに、適応傷病を付与する（ここでＤＰＣ実績情報とは、ＤＰＣ病院にて各ＤＰＣ入院に対し作成された情報で、各ＤＰＣ入院中に実施された複数の診療行為薬剤特定器材と当該ＤＰＣ入院に対し付与された１つの最資源傷病を含む。これを利用し、当該診療行為薬剤特定器材に対し、当該最資源傷病を適応傷病とする）。
ＩＶ．３つの異なる方法（上記したＩ、II及びIII）で蓄積された各診療行為薬剤特定器材に対する適応傷病のデータを集約し、一つの診療行為薬剤特定器材適応傷病名マスタとして整備する。
Ｖ．さらに、各診療行為薬剤特定器材に対し、ＤＰＣ実績情報をもとに、相対実績数を付与する（各診療行為薬剤特定器材と適応傷病との組に対し、一定数のＤＰＣ実績情報上で当該診療行為薬剤特定器材が実施されたＤＰＣ入院の最資源傷病が当該適応傷病と一致するＤＰＣ入院数を集計し、その集計数を当該診療行為薬剤特定器材が実施されたＤＰＣ入院の総数で除した数を当該診療行為薬剤特定器材と適応傷病の組毎の相対実績数とする。つまり、ある診療行為薬剤特定器材と適応傷病の組の相対実績数は、当該診療行為薬剤特定器材が実施された際に当該適応傷病が最資源傷病となる確率を表すことになる）。

上記のように整備されたマスタの特徴は、診療行為薬剤特定器材を包括的に一つのマスタで検索できるように整備されていることと、伝統的・学術的あるいは公式ガイド的な観点（Ｉ）からだけでなく実際の医療機関における実績という観点（II、III）からも適応傷病を診療行為薬剤特定器材に対して付与していること、さらに相対的な実績度のデータを診療行為薬剤特定器材と適応傷病に関連づけて記憶している点（Ｖ）である。

図４では、わかりやすくするために診療行為薬剤特定器材や傷病名の内容を文字で示しているが、図２及び図３と同様に、実際にはこれら文字で表示されている内容を示すデータが蓄積されている。

図５は、医療費解析データファイル４５に記憶されたデータの内容を表形式で示したものである。上記のとおり、本システムによりレセプトの医療費解析処理を実行した結果生成されるデータを蓄積するものである。症例データＩＤに対して、診療行為薬剤特定器材毎に、該当する傷病名と当該傷病に配分されるべき当該診療行為薬剤特定器材の医療費が記録され、傷病名と紐付かない診療行為薬剤特定器材の医療費との合計が、当該症例データの合計金額（具体的にはレセプトの合計請求金額や、入院毎の合計請求金額など）と一致するように計算される。これにより、当該症例データにおいて、傷病ごとの医療費が算出可能となり、またその結果、どの傷病が最資源傷病であるかを推定することが可能になる。

次に、図６を用いて、本システムの処理の手順について説明する。図６は、本システムの処理の流れの概要と、利用するデータファイルとの関係とを示した図である。図６の右側に表示された各データファイルでは、シンプルなデータサンプルを記載したので、以下、それらのサンプルを用いながら説明を行う。

処理が開始されると、まず、サーバ１は、診療明細データファイル４２にアクセスし、特定の症例データＩＤについて、全ての診療行為薬剤特定器材のデータを読み出す（Ｓ１）。図６に従えば、症例データＩＤがＸであるレセプトの診療行為薬剤特定器材であるＡとＢとＣを、症例データＩＤのＸと共に読み出す。

次に、ステップＳ１で読み出されたＡ、Ｂ、Ｃのデータをキーとして、診療行為薬剤特定器材適応傷病名マスタ４４にアクセスし、当該診療行為薬剤特定器材データの適応傷病名データをすべて抽出する（Ｓ２）。図６のサンプルに従えば、ステップＳ１で読み出されたＡの適応傷病名データＤ１とＤ２、同じくＢの適応傷病名データＤ３とＤ４が、診療行為薬剤特定器材適応傷病名マスタ４４から抽出される。Ｃは、診療行為薬剤特定器材適応傷病名マスタ４４の診療行為薬剤特定器材データ中にないので、適応傷病を持たない診療行為薬剤特定器材データとして処理される。

次に、ステップＳ２で診療行為薬剤特定器材データ毎に抽出された傷病名データをキーとして、傷病名データファイル４３にアクセスし、当該症例データＩＤで特定される傷病名データと一致する傷病名データ（以下「該当適応傷病名データ」という）のみを抽出する（Ｓ３）。図６のサンプルに従えば、診療行為薬剤特定器材データＡに関しては、ステップＳ２で抽出された傷病名データのＤ１、Ｄ２は、傷病名データファイル４３の症例データＩＤがＸである傷病名データＤ１、Ｄ２、Ｄ３に含まれるので、Ｄ１、Ｄ２を抽出する。診療行為薬剤特定器材データＢに関しては、ステップＳ２で抽出された傷病名データのＤ３、Ｄ４のうち、傷病データファイル４３の症例データＩＤがＸである傷病名データＤ１、Ｄ２、Ｄ３と一致するＤ３のみを抽出する。

次に、ステップＳ３で診療行為薬剤特定器材データ毎に抽出された傷病名データ毎に対応する相対実績数を、診療行為薬剤特定器材適応傷病名マスタ４４から抽出する（Ｓ４）。図６のサンプルに従えば、診療行為薬剤特定器材データＡに関する傷病名データＤ１に対しては相対実績数データαが、診療行為薬剤特定器材データＡに関する傷病名データＤ２に対しては相対実績数データβが、診療行為薬剤特定器材データＢに関する傷病名データに対しては相対実績数データγが、抽出される。

次に、ステップＳ４で抽出されたそれぞれの診療行為薬剤特定器材データに関するそれぞれの該当適応傷病名データの相対実績数データから、当該診療行為薬剤特定器材に関する当該該当適応傷病名データに対応する医療費の配分比率を、当該該当適応傷病名データの相対実績数データを当該診療行為薬剤特定器材データに関する全該当適応傷病名データに対応する相対実績数データの和で除することによって求める（Ｓ５）。図６のサンプルに従えば、ステップＳ４で抽出された診療行為薬剤特定器材データＡの全該当適応傷病名データはＤ１とＤ２であるから、Ｄ１に対して配分される医療費の配分比率は、α／α＋βであり、Ｄ２に対して配分される医療費の配分比率は、β／α＋βである。また、ステップＳ４で抽出された診療行為薬剤特定器材データＢの全該当適応傷病名データはＤ３のみであるから、Ｄ３に対して配分される医療費の配分比率は、γ／γ、すなわち１であり、診療行為薬剤特定器材データＢの医療費全額がＤ３へ配分される。

次に、ステップＳ５で求めたそれぞれの傷病名データの医療費の配分比率に従って、診療明細データファイル４２に記録されているそれぞれの診療行為薬剤特定器材データの医療費からそれぞれの傷病名に配分される医療費を算出し、該当適応傷病名を持たない診療行為薬剤特定器材データとともに、医療費解析データファイル４５に記録する（Ｓ６）。図６のサンプルに従えば、症例データＩＤがＸのレセプトに記載された診療行為薬剤特定器材データＡの医療費ａのうち傷病名データＤ１へ配分される医療費はａ×（α／α＋β）、傷病名データＤ２へ配分される医療費はａ×（β／α＋β）、症例データＩＤがＸのレセプトに記載された診療行為薬剤特定器材データＢの医療費ｂのうち傷病名データＤ３へ配分される医療費はｂ×（γ／γ）、となる。さらに、ステップＳ２で該当適応傷病がないデータとして処理された診療行為薬剤特定器材データＣに対応するのは医療費ｃであり、これらが医療費解析データファイル４５に書き込まれる。これにより、医療費解析データファイル４５に記録された症例データＩＤのＸで特定される医療費の合計は、診療明細データファイル４２に記録された症例データＩＤのＸで特定される医療費の合計と一致することになる。ここで、症例データＩＤのＸで特定される医療費を傷病名データのＤ１、Ｄ２、Ｄ３毎に集計することにより、症例データＩＤのＸに関する傷病名ごとの医療費を算出することができる。ここで、最も高い医療費が配分された傷病名データを特定することにより、どの傷病名データが最資源傷病であるかを推定することが可能となる。

上記の本システムの処理の手順と特許文献１で示されている処理の手順とで、大きく異なる点は、個々の診療行為薬剤特定器材の医療費を各傷病に配分する方法にある。本発明者によるシミュレーションでは、個々の診療行為薬剤特定器材の医療費の配分先となる該当適応傷病（個々の診療行為薬剤特定器材の適応傷病のうち、その症例に対して記載されている傷病と一致するもの。上記ステップＳ２の結果抽出される傷病と同一）が複数となる場合（例えば、「内視鏡的ポリープ切除術」の医療費の配分先として「大腸ポリープ」と「胃腫瘍」との２つの該当適応傷病がある場合）は多く、その配分方法によって傷病ごとの医療費の精度が大きく異なることが実証されている。しかし、特許文献１で、このような配分先の該当適応傷病が複数となる場合の配分方法は明示されていない。対して、本発明では、個々の診療行為薬剤特定器材の医療費を、各該当適応傷病に対し、その相対実績数に応じて配分する方法（以下「実績比例配分の方法」という）をとっている。

ここで、本発明の配分方法によって、傷病ごとの医療費の精度が、既存技術に比して向上することを明確にみるために、既存技術における配分方法として、診療行為薬剤特定器材の医療費を複数の該当適応傷病に等配分する方法を仮定する。該当適応傷病が複数あるということは、当該診療行為薬剤特定器材が、その複数の該当適応傷病に対して実施された可能性があるということである。このため、当該診療行為薬剤特定器材の医療費は、全ての該当適応傷病に配分せざるを得ない。また、本発明の通り相対実績数等の他の関連情報を整備しないのであれば（特許文献１では、他の関連情報を整備している記載はない）、その配分割合は等しくせざるを得ず（等しくしない根拠がない）、結果、等配分する方法のみが考えられる。実際、同特許出願人の平成２３年３月期第２四半期決算説明会資料によれば、同特許出願人は等配分の方法をとっていることが分かる。

等配分の方法に対し、実績比例配分の方法によって傷病ごとの医療費の精度が上がる根拠は、実績比例配分の方法では、診療現場において各診療行為薬剤特定器材がどのような傷病に対して実際は実施されているかという情報を加味している点にある。該当適応傷病が複数あるということは、上記の通り、当該診療行為薬剤特定器材が、複数の傷病に対して実施された可能性があるということだが、その個々の確率は一般に等しくない。その背景として、例えば、薬剤Ａの添付文書に、その適応傷病として、効果がある複数の傷病Ｄ１とＤ２とが記載されているが、そのうちの傷病Ｄ２に関しては、より効果が高い薬剤Ｂが存在し、Ｄ２の治療に薬剤Ａが処方される確率はほとんどない場合があげられる。このような場合、該当適応傷病としてＤ１とＤ２とがあっても、薬剤ＡはＤ２に対して処方される確率はほとんどなく、精度高く傷病ごとの医療費を算出する観点からは、薬剤Ａの医療費は、傷病Ｄ２にほとんど配分すべきではないということになる。しかし、等配分の方法を用いると、薬剤Ａの医療費の半分をＤ２に配分してしまい、傷病Ｄ２の医療費を過剰評価することとなる。対して、実績比例配分の方法を用いれば、薬剤Ａに関するＤ１の相対実績数は、薬剤Ａに関するＤ２の相対実績数よりも大幅に大きい値となるため、薬剤Ａの殆どの医療費は傷病Ｄ１に配分され、傷病Ｄ２へは正しくほとんど医療費を配分せず、精度高く傷病ごとの医療費を算出できることとなる。本発明者によるシミュレーションでは、このように実際の診療現場で各診療行為薬剤特定器材がどのような傷病に対して実施されているかという情報を加味しないと精度高く傷病ごとの医療費を算出できない場合が多く発生することが判明しており、本発明の実績比例配分の方法の重要性を確認している。

ここまでで、基本的な実施の形態についての説明を終わる。以下、特に医療費の配分方法について、基本的な実施の形態における機能を補い、より効果的な機能を追加するための、他の実施の形態１．〜５．について説明する。
＜他の実施形態＞
１．医療機関がレセプトで「一連の行為」として記載する、複数の診療行為薬剤特定器材がセットで実施される場合の医療費の配分
セットで行われた診療行為薬剤特定器材データに関しては、セットであることを識別するデータがレセプトデータに入力されている。診療明細データファイル４２がこの識別するデータも保持するようにした後に、診療明細データファイル４２にアクセスして、セットであることが識別された場合には、そのセットで行われた診療行為薬剤特定器材データ中で、最も医療費が高い診療行為薬剤特定器材を特定して、診療行為薬剤特定器材適応傷病名マスタ４４から対応する適応傷病を抽出し、傷病名データファイル４３で、該当する適応傷病があるか否か判断する。該当適応傷病がある場合は、基本の実施の形態と同様に、当該診療行為薬剤特定器材データと該当適応傷病の相対実績数データからセットの合計医療費を該当適応傷病へ配分する。セット中最も医療費が高い診療行為薬剤特定器材に該当適応傷病がなかった場合には、セット中２番目に医療費が高い診療行為薬剤特定器材を特定して、同様にこの診療行為薬剤特定器材データに関する該当適応傷病があるか否か判断する。該当適応傷病がある場合は、基本の実施の形態と同様に、当該診療行為薬剤特定器材データと該当適応傷病の相対実績数データからセットの合計医療費を該当適応傷病へ配分する。２番目に医療費が高い診療行為薬剤特定器材に対する該当適応傷病名がなかった場合には、３番目以降の医療費が高い診療行為薬剤特定器材に対して同様の処理を繰り返す。

このセットによる具体例を説明する。「大腸ポリープ」を傷病に持つレセプトで、「内視鏡的大腸ポリープ切除術（長径２ｃｍ未満）」「オピスタン注射液３５ｍｇ ３．５％１ｍＬ」「サイレース静注２ｍｇ」のセットがある場合が考えられる。ここで、「オピスタン注射液３５ｍｇ ３．５％１ｍＬ」と「サイレース静注２ｍｇ」とは、内視鏡による手術時の疼痛軽減／鎮静目的のために使用されたため、一連の行為として「内視鏡的大腸ポリープ切除術（長径２ｃｍ未満）」とセットでレセプトに記載されている。このセット中で最も医療費が高い診療行為薬剤特定器材は、「内視鏡的大腸ポリープ切除術（長径２ｃｍ未満）」であり、該当適応傷病は「大腸ポリープ」となる。このため、「大腸ポリープ」を直す手術の疼痛軽減／鎮静目的のために要した「オピスタン注射液３５ｍｇ ３．５％１ｍＬ」と「サイレース静注２ｍｇ」との医療費を含む、このセットの総額の医療費は、「大腸ポリープ」の傷病名に正しく配分される。一方、セットで扱われないと、「オピスタン注射液３５ｍｇ ３．５％１ｍＬ」は、鎮痛用の薬剤で適応傷病に「大腸ポリープ」を持たないため、その医療費を適切にその発生原因となった傷病である「大腸ポリープ」に配分できないこととなる。つまり、セットで扱うことによって、傷病ごとの医療費をより精度高く算出することができるようになる。

２．小児入院医療管理料など、多くの個別診療行為薬剤特定器材を包括する診療行為を含む症例の医療費の配分
このような多くの個別診療行為薬剤特定器材を包括する診療行為（例えば、小児入院医療管理料。以下「包括診療行為」という）を含む症例に関しては、そのレセプト上に当該包括診療行為が包括対象とする手術・処置・薬剤等の適応傷病を持つ個別診療行為薬剤特定器材は記載されず、特定の適応傷病を持たない当該包括診療行為のみが記載される。このため、そのレセプトの情報をもとに構成される診療明細データファイル４２も同様のデータのみを保持することとなる。また、このような包括診療行為は、多くの個別診療行為薬剤特定器材を包括することから、その医療費は、症例全体の医療費の大部分を占めることとなるため、症例全体の医療費の大部分を占める医療費を傷病へ分配できず、当該症例に関する傷病ごとの医療費を適切に算出できないこととなる。

そこで、このような症例データに対しては年齢区分別罹患確率マスタを用いて、包括診療行為の医療費を分配する。ここで年齢区分別罹患確率マスタとは、「患者年齢区分」と「傷病名」と「罹患確率」とが関連付けられたマスタであり、患者の年齢を条件に、ある傷病に罹患する確率の情報を保持する（このマスタは各ＤＰＣ入院の患者の年齢の情報も持つＤＰＣ実績情報をもとに作成が可能である）。このマスタを利用し、ある症例の包括診療行為の医療費は次のように各傷病へ配分できる。まず当該症例データＩＤに基づいて傷病名データファイル４３にアクセスし、当該症例の傷病名を抽出する。次にこれらの抽出した傷病名それぞれに関して、当該症例の患者の年齢（レセプトの情報より別途取得する）に基づいて年齢区分別罹患確率マスタにアクセスして当該患者の年齢区分における当該傷病名の罹患確率を抽出する。最後に、このように抽出された当該症例の各傷病の罹患確率の比に応じて、当該包括診療行為の医療費を各傷病に対して配分する。

従来の方法では、小児入院医療管理料が算定されている症例に関しては、症例データに医療費の配分先の傷病に関する情報が含まれないため、傷病ごとの医療費を算出することは不可能であった。しかし、本方法によれば、患者の年齢という情報をもとに、傷病ごとの医療費を算出することが可能となる。また、本発明者のシミュレーションによって、その統計値（一定数の小児入院医療管理料を含む症例に関する、傷病ごとの医療費の合計値）の精度も高いことが確認されている。

３．複数の記載傷病が上位傷病と下位傷病の関係にある場合は、上位の傷病に下位の傷病の医療費を統括した方が妥当である場合の医療費の配分
例えば、「糖尿病性増殖性網膜症」と「硝子体疾患」、「糖尿病性増殖性網膜症」と「緑内障」、「糖尿病性増殖性網膜症」と「脈絡膜の疾患」がそれぞれ傷病名として記載されている場合、「硝子体疾患」、「緑内障」及び「脈絡膜の疾患」は、いずれも「糖尿病性増殖性網膜症」が原因の結果、現れた症状である。この場合、単純に医療費を配分してしまうと、枝葉である症状の傷病に医療費が配分されることになり、「糖尿病性増殖性網膜症」という傷病がこれらの症状の原因であって医療費を要している傷病であると捉えることが出来なくなる。

このような不都合を生じさせないため、上位傷病と下位傷病とを関連づけたマスタを設ける。上記の例では、「糖尿病性増殖性網膜症」が上位傷病となり、「硝子体疾患」、「緑内障」及び「脈絡膜の疾患」が下位傷病となる。基本の実施の形態により、傷病名に対する医療費の配分処理が完了した後、複数の傷病名中、上位傷病と下位傷病とを関連づけたマスタに該当する組み合わせがあるか否か判断する。マスタにある上位傷病と下位傷病との組み合わせに該当した場合には、下位傷病に配分された医療費を上位傷病に配分し直す。

この結果、枝葉である症状の傷病に医療費が配分されることなく、原因の傷病に医療費が配分されることとなるため、精度高く傷病ごとの医療費の算出が可能となる。

４．入院料の医療費の配分
基本の実施の形態では、入院料など特定の傷病に関連づけられない診療行為薬剤特定器材の医療費は、傷病への配分を行っていない。このうち入院料に関しては、診断群分類点数表から取得できるＤＰＣ１４桁毎の入院日数の平均値および偏差値をマスタとして備えておけば、以下のような方法で、その医療費の配分が可能となる。

まず、ある入院に関する症例データＩＤに該当する傷病（複数）を抽出し、該当する傷病毎に、当該傷病が最資源傷病であった場合の入院日数の平均値および偏差値を同定する。これらの値は、当該傷病を「最資源傷病」としたＤＰＣ１４桁を診断群分類点数表に従い同定し、当該ＤＰＣ１４桁に基づいて上記のマスタにアクセスすることにより得ることができる。この際、ＤＰＣ１４桁を決定するために必要となる当該症例に関する診療行為薬剤特定器材の情報は、診療明細データファイル４２より得る。以降は、２つの方法に分かれる。

第１番目の方法は、上記の通り同定された、当該症例データＩＤに該当する傷病が最資源傷病であった場合の入院日数の平均値および偏差値と、当該症例データＩＤに該当する入院日数（当該症例の入院日数のこと。診療明細データから得ることができる）とから、当該症例の入院で当該傷病が最資源傷病である確率を算出し、算出されたそれぞれの傷病ごとの確率の比に応じて、入院料の医療費を、それぞれの傷病に対して配分する。

第２番目の方法では、入院初日から退院日までのそれぞれの入院日の入院料を以下の通り配分する。ある第ｎ日目の入院日（ｎは１から当該症例データＩＤに該当する入院日数までの整数の値をとる）に関しては、ｎと上記の通り同定された当該症例データＩＤに該当する傷病が最資源傷病であった場合の入院日数の平均値とを比較し、その平均値がｎ以下であった傷病へ、第ｎ日目の入院料を等配分する。具体的には、ある症例データＩＤに該当する傷病がＤ１、Ｄ２、Ｄ３、と３傷病あり、それぞれが最資源傷病であった場合の入院日数の平均値が２日、４日、８日、であり、当該症例の入院日数が５日であった場合、入院初日から２日目までの２日間の入院料は、傷病Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３、で３等分し、３日目から４日目までの２日間の入院料は、傷病Ｄ２、Ｄ３で２等分し、５日目の入院料は、傷病Ｄ３に全額配分する。

５．診療行為薬剤特定器材からのみでは判別しにくい複数の傷病名が症例データにある場合の医療費の配分
ある症例において、その医療費の多くを占める診療行為薬剤特定器材の適応傷病が複数の傷病となる場合、基本的な実施の形態では、このような医療費は、これらの傷病の相対実績数に応じて配分されることになる。だが、特定の傷病の組み合わせの場合は、入院日数の情報を加味すれば、実際にはどちらの傷病を目的に入院したか、つまりその症例の医療費をどちらの傷病に配分すべきであるか特定できる。例えば、「急性心筋梗塞」と「狭心症」とであれば、実施される診療行為薬剤特定器材がほとんど共通するが、その入院日数は大きく異なる。このため、入院日数から判別可能な傷病の組み合わせをマスタ化し、そのマスタ上の傷病の組み合わせを症例データＩＤに該当する傷病（複数）が含む場合は、それらの傷病に分配される診療行為薬剤特定器材の医療費を相対実績数ではなく、入院日数に応じて、上記４．の第１番目の方法により配分する。

この結果、入院日数から判別可能な傷病を含む症例の場合、その傷病毎の医療費の精度が高くなる。

１ サーバ
２ ＣＰＵ
３ メモリ
４ 記憶部
５ 入力部
６ 表示部
７ 出力部
８ 通信インターフェイス
４１ プログラム
４２ 診療明細データファイル
４３ 傷病名データファイル
４４ 診療行為薬剤特定器材適応傷病名マスタ
４５ 医療費解析データファイル

Claims (3)

1. 症例データＩＤと関連付けて当該症例データにおける傷病名データを記憶する傷病名データ記憶手段と、
   症例データＩＤと関連付けて当該症例データにおける診療行為薬剤特定器材データと当該診療行為薬剤特定器材データに対応する医療費とを記憶する診療行為薬剤特定器材データ記憶手段と、
   診療行為薬剤特定器材データに関連づけて各診療行為薬剤特定器材データに適応する傷病名データと実績データとを記憶する診療行為薬剤特定器材データ適応傷病名データ記憶手段と、
   診療行為薬剤特定器材データ記憶手段から、１つの症例データＩＤで特定される診療行為薬剤特定器材データを読み出す診療行為薬剤特定器材データ読出し手段と、
   診療行為薬剤特定器材データ読出し手段により読み出された診療行為薬剤特定器材データに適応するすべての傷病名データを、診療行為薬剤特定器材適応傷病名データ記憶手段から抽出する傷病名データ抽出手段と、
   前記の症例データＩＤで特定される傷病名データを傷病名データ記憶手段から読み出して、該傷病名データと一致する傷病名データを、傷病名データ抽出手段により抽出された傷病名データの中から、関連付けられた診療行為薬剤特定器材データと実績データと共に抽出する診療行為薬剤特定器材データ抽出手段と、
   診療行為薬剤特定器材データ抽出手段により抽出された診療行為薬剤特定器材データに対応する傷病名データと、当該診療行為薬剤特定器材データに関連づけられた実績データとから、抽出された傷病名データに対する診療行為薬剤特定器材データの金額の配分比率を決定する金額配分比率決定手段と、
   金額配分比率決定手段により決定された配分比率に従って、傷病名データに対応する診療行為薬剤特定器材データの金額を、診療行為薬剤特定器材データ記憶手段で記憶されている前記の症例データＩＤで特定される診療行為薬剤特定器材データに関連付けられた医療費から計算し、傷病名データに対応する医療費として記憶する、傷病名対応医療費計算手段と、
   を備えた、医療費解析システム。
2. コンピュータを、
   症例データＩＤと関連付けて当該症例データにおける傷病名データを記憶する傷病名データ記憶手段と、
   症例データＩＤと関連付けて当該症例データにおける診療行為薬剤特定器材データと当該診療行為薬剤特定器材データに対応する医療費とを記憶する診療行為薬剤特定器材データ記憶手段と、
   診療行為薬剤特定器材データに関連づけて各診療行為薬剤特定器材データに適応する傷病名データと実績データとを記憶する診療行為薬剤特定器材データ適応傷病名データ記憶手段と、
   診療行為薬剤特定器材データ記憶手段から、１つの症例データＩＤで特定される診療行為薬剤特定器材データを読み出す診療行為薬剤特定器材データ読出し手段と、
   診療行為薬剤特定器材データ読出し手段により読み出された診療行為薬剤特定器材データに適応するすべての傷病名データを、診療行為薬剤特定器材適応傷病名データ記憶手段から抽出する傷病名データ抽出手段と、
   前記の症例データＩＤで特定される傷病名データを傷病名データ記憶手段から読み出して、該傷病名データと一致する傷病名データを、傷病名データ抽出手段により抽出された傷病名データの中から、関連付けられた診療行為薬剤特定器材データと実績データと共に抽出する診療行為・剤特定器材データ抽出手段と、
   診療行為薬剤特定器材データ抽出手段により抽出された診療行為薬剤特定器材データに対応する傷病名データと、当該診療行為薬剤特定器材データに関連づけられた実績データとから、抽出された傷病名データに対する診療行為薬剤特定器材データの金額の配分比率を決定する金額配分比率決定手段と、
   金額配分比率決定手段により決定された配分比率に従って、傷病名データに対応する診療行為薬剤特定器材データの金額を、診療行為薬剤特定器材データ記憶手段で記憶されている前記の症例データＩＤで特定される診療行為薬剤特定器材データに関連付けられた医療費から計算し、傷病名データに対応する医療費として記憶する、傷病名対応医療費計算手段と、
   して機能させるための医療費解析プログラム。
3. コンピュータを、
   症例データＩＤと関連付けて当該症例データにおける傷病名データを記憶する傷病名データ記憶手段と、
   症例データＩＤと関連付けて当該症例データにおける診療行為薬剤特定器材データと当該診療行為薬剤特定器材データに対応する医療費とを記憶する診療行為薬剤特定器材データ記憶手段と、
   診療行為薬剤特定器材データに関連づけて各診療行為薬剤特定器材データに適応する傷病名データと実績データとを記憶する診療行為薬剤特定器材データ適応傷病名データ記憶手段と、
   診療行為薬剤特定器材データ記憶手段から、１つの症例データＩＤで特定される診療行為薬剤特定器材データを読み出す診療行為薬剤特定器材データ読出し手段と、
   診療行為薬剤特定器材データ読出し手段により読み出された診療行為薬剤特定器材データに適応するすべての傷病名データを、診療行為薬剤特定器材適応傷病名データ記憶手段から抽出する傷病名データ抽出手段と、
   前記の症例データＩＤで特定される傷病名データを傷病名データ記憶手段から読み出して、該傷病名データと一致する傷病名データを、傷病名データ抽出手段により抽出された傷病名データの中から、関連付けられた診療行為薬剤特定器材データと実績データと共に抽出する診療行為薬剤特定器材データ抽出手段と、
   診療行為薬剤特定器材データ抽出手段により抽出された診療行為薬剤特定器材データに対応する傷病名データと、当該診療行為薬剤特定器材データに関連づけられた実績データとから、抽出された傷病名データに対する診療行為薬剤特定器材データの金額の配分比率を決定する金額配分比率決定手段と、
   金額配分比率決定手段により決定された配分比率に従って、傷病名データに対応する診療行為薬剤特定器材データの金額を、診療行為薬剤特定器材データ記憶手段で記憶されている前記の症例データＩＤで特定される診療行為薬剤特定器材データに関連付けられた医療費から計算し、傷病名データに対応する医療費として記憶する、傷病名対応医療費計算手段と、
   して機能させるための医療費解析プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

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