JP4992430B2 - バリアンス発生原因分析支援システム及びバリアンス発生原因分析方法 - Google Patents

Description

本発明は、医療分野における病院情報システム技術に係り、特に、標準的な診療計画と実際の診療との差異であるバリアンスの発生原因分析を支援するシステムに関する。

医療の質の向上と効率化を推進する社会情勢の中で、診療の標準化を実現して医療の質の改善を図るために、標準的な診療計画を表したクリニカルパス（クリティカルパスとも呼ばれる）が重要視されている。クリニカルパスを用いて医療の質の改善を図るためには、蓄積した診療データから抽出した根拠に基づいてクリニカルパスを改善する必要があるとされている。特に、クリニカルパスで記述された標準的な診療計画と実際の診療との差異であるバリアンスを収集して分析することで、バリアンスの発生頻度が低く診療効果が高いクリニカルパスの作成が実現できると考えられている。具体的には、在院日数・治療成績・コストなどの観点から、標準的な診療計画と異なる診療行為と臨床上望ましい成果および目標であるアウトカムが達成されなかったものとをバリアンスとして抽出して分析を行う。バリアンスの収集および分析方法として、バリアンスの粒度に応じて、退院時バリアンス方式、ゲートウェイバリアンス方式、センチネル方式、オールバリアンス方式が提案されている（「特許文献１」）。この中で、オールバリアンス方式は、バリアンスを詳細に分析するためにクリニカルパスで記載されている全ての診療行為やアウトカムとの差を分析する方式であり、クリニカルパスの改善効果が顕著になると考えられている。電子カルテの普及に伴い、大量のデータ収集が可能になり、オールバリアンス分析の実現への期待が高まっている。特に、クリニカルパスの改善効果が高いと考えられているバリアンスの発生原因分析の実現に対する期待が高まっている。その理由は、現在広く行われているバリアンスの発生原因分析を人手で行う方式では、バリアンスが発生する表面的な原因しか発見できないケースが多いためである。

次に、バリアンス分析およびバリアンスの発生頻度が低く診療効果が高いクリニカルパスの作成を支援するシステムに関連した従来例を示す。「非特許文献１」に記載されている方法（従来例１）では、まず、手術やICU(Intensive Care Unit)から一般病棟への移動など特定のイベントを予め設定する。次に、設定したイベントに対して、バリアンスの発生要因別など様々にスライシングしたバリアンスの発生頻度をグラフ表示する。「特許文献１」（従来例２）に記載されているシステムは、疾患の名称や術後の経過日毎に、臨床上望ましい成果および目標であるアウトカムや、アウトカムが達成されたかどうかの判断基準であるアセスメントを記述したファイルをデータベースとして備えた電子医療記録システムである。

次に、医療以外におけるあるイベントの発生原因分析に関連した従来例を示す。「特許文献２」（従来例３）に記載されているシステムは、ユーザが登録した災害事例を典型、類似、特殊または研究課題の各事例に分類し、所定のデータ形式でデータベースに登録する手段と、労働災害の直接原因に関連する因子を「設備」「作業方法」「人」「管理」に分類し利用者が災害の根本原因を究明するための根本原因の究明手段を備えた労働災害を対象とした安全設計支援システムである。根本原因の究明手段には、労働災害の直接原因に関連する因子リストと、事例に相当する典型的災害事例が選択されたときに、当該事例に関して最も関連性の高い直接原因のリストのそれぞれについて重要度の高い順番に出力する直接原因の提示手段などを備えた事を特徴としている。

バリアンスマネジメントシステム（ビイング・ネット・プレス）pp.26-27,pp.41-42 特開２００４−８６５０６号公報 特開２００４−３１８８４５号公報

前記従来技術におけるバリアンス分析では、バリアンスの収集や管理に重点が置かれていた。そのため、バリアンスの発生頻度が低く診療効果が高いクリニカルパスの作成や改善を目的としたバリアンス分析方法は十分考慮していなかった。特に、バリアンスが発生した原因を効率的に分析することは考慮されていなかった。また、オールバリアンス分析の場合、バリアンスが発生した原因候補は膨大になるため、全てのバリアンスを取得したとしてもその分析には多大な労力が必要であるという問題もあった。さらに、バリアンスが発生した症例が少ない場合、発生原因を分析するためには、類似した症例のバリアンス分析結果を参考にする必要があるため、多くの経験が必要であった。

従来例１では、バリアンスの発生状況把握に留まっており、発生したバリアンスの対策を立案するためには、個々の事例について更に詳細な検討が必要であった。また、バリアンスの状況把握において発生頻度に着目している。そのため、頻度は少ないが死亡につながるような重大なバリアンスの発見のためには、治療成績や在院日数への影響度の比較など、別のアプローチが必要であった。従来例２では、定量的なバリアンス分析を行うためのバリアンス収集に着眼しているが、収集したバリアンスの分析方法については十分な検討はされていない。また、オールバリアンス分析などバリアンス分析の対象数が莫大になることは考慮していない。

また、前記従来技術における医療以外におけるあるイベントの発生原因分析について言及した従来例３では、分析対象事例と関連が高い典型的災害事例を利用者が選択し、「なぜ」等のキーワード群を用いた繰り返し質問することで災害事例の根本原因を追究するものである。しかし、利用者が予め関連が高い典型的災害事例を選択する必要があり、分析負荷の軽減については言及されていない。

以上のように、収集した大量のバリアンスの効果的な分析と、クリニカルパスの改善効果が高いバリアンスの発生原因を効率的に分析するためには、上述した従来例では十分な効果を得ることが困難であった。

そこで、本発明の目的は、実施情報や過去に実施した発生原因分析の履歴から、同じバリアンスの症例が少なくても、バリアンスが発生した発生原因の候補を適切に抽出することを支援するバリアンス発生原因分析支援システムを提供することにある。

上記目的を達成するため、本発明のバリアンス発生原因分析支援システムは、クリニカルパスと実際の診療との差異であるバリアンスの発生原因分析をするバリアンス発生原因分析支援システムであって、入力手段及び表示手段及び処理装置を備え、前記処理装置は、患者に対して実施した診療行為の履歴や患者状態に関する経過記録を記述した実施記録データが蓄積されている電子カルテデータベースを有する電子カルテシステムと連携する電子カルテ連携手段と、前記入力手段を通じて取り込まれたバリアンスの結果、前記結果の原因の組合せから構成されるバリアンス発生原因分析の履歴データから、前記履歴データの頻度情報である使用頻度を付加した因果関係候補を蓄積する原因候補辞書を生成する原因候補辞書構築手段と、前記入力手段を通じて選択された分析対象バリアンスが発生した患者が有する前記実施記録データを前記電子カルテ連携手段を介して取得し、前記実施記録データと前記原因候補辞書とを比較し、当該実施記録データに合致し、かつ前記使用頻度を原因候補評価値として前記原因候補評価値が高い該因果関係候補を、当該分析対象事例のバリアンスが発生した原因候補として抽出するバリアンス原因候補抽出手段と、前記表示手段は、前記因果関係候補を表示することを特徴とする。

また、前記処理装置は、前記実施記録データから、相関分析によって、結論部にバリアンスを含む相関関係を生成する相関関係生成手段を有し、前記バリアンス原因候補抽出手段では、前記入力手段を通じて選択された分析対象バリアンスが発生した患者が有する前記実施記録データと、前記原因候補辞書または前記相関関係とを比較し、当該実施記録データに合致し、かつ前記使用頻度または前記相関関係の確信度を原因候補評価値として前記原因候補評価値が高い該因果関係候補を、当該分析対象事例のバリアンスが発生した原因候補として抽出することを特徴とする。

また、前記処理装置は、前記電子カルテデータベースに蓄積されている標準的な診療計画であるクリニカルパスの類似度であるパス類似度を、

から算出するパス類似度算出手段を有し、前記バリアンス原因候補抽出手段では、前記パス類似度と前記使用頻度から原因候補評価値を算出し、前記原因候補評価値を用いてバリアンスが発生した原因候補として抽出することを特徴とする。

また、前記バリアンス原因候補抽出手段は、前記バリアンス原因候補抽出手段にて抽出した当該原因候補からバリアンスの因果関係の階層構造を記述した階層構造テーブルを逐次的に生成する階層構造生成手段を有し、前記階層構造生成手段では、前記原因候補のバリアンスに関連する結果と前記階層構造テーブルの結果の原因とを比較し、当該前記階層構造テーブルの結果と一致する場合は、当該因果関係候補を、当該階層構造テーブルの結果を有する因果関係候補の子ノードとして、新たに前記階層構造テーブルに蓄積し、当該前記階層構造テーブルの結果と一致しない場合は、当該因果関係候補を、前記入力手段を通じて取り込まれたバリアンスの子ノードとして、新たに前記階層構造テーブルに蓄積することを特徴とする。

また、前記処理装置は、前記階層構造テーブルに蓄積された前記階層構造の個々のレコードを始端に表示する矢印をそれぞれ生成し、生成した前記矢印の終端に、当該レコードの親ノードのレコードを始端に表示する矢印を表示する画面を構成し、前記表示手段に表示することを特徴とする
さらに、上記目的を達成するため、本発明のバリアンスの発生原因分析方法は、電子カルテデータから取り込まれたバリアンスの結果、前記結果の原因の組合せから構成されるバリアンス発生原因分析の履歴データから、前記履歴データの頻度情報である使用頻度を付加した因果関係候補を蓄積した原因候補辞書を用い、処理手段が、入力手段によって選択された分析対象バリアンスが発生した患者に関する実施記録データを、電子カルテデータベースから取得する工程と、 前記実施記録データと前記原因候補辞書とを比較し、前記実施記録データに合致し、かつ、前記使用頻度と原因候補評価値として前記原因候補評価値の高い因果関係候補を、当該分析対象事例のバリアンスが発生した原因候補として抽出する工程とを行い、表示手段が、抽出された前記原因候補を表示することを特徴とする。

また、前記実施記録データから、相関分析によって、結論部にバリアンスを含む相関関係を生成した相関テーブルを用い、前記処理手段は、前記実施記録データと前記原因候補辞書または前記相関関係とを比較し、前記実施記録データに合致し、かつ、前記使用頻度または前記相関関係の確信度を原因候補評価値として前記原因候補評価値の高い因果関係候補を、当該分析対象事例のバリアンスが発生した原因候補として抽出する工程を有することを特徴とする。

また、前記処理手段は、前記電子カルテデータデータベースに蓄積されているクリニカルパスの類似度であるパス類似度を、

から算出する工程を有し、前記パス類似度と前記使用頻度から原因候補評価値を算出し、前記原因候補評価値を用いてバリアンスが発生した原因候補として抽出することを特徴とする。

また、前記処理手段は、前記抽出した当該原因候補からバリアンスの因果関係の階層構造を記述した階層構造テーブルを逐次的に生成する工程を有し、前記原因候補のバリアンスに関連する結果と前記階層構造テーブルの結果の原因とを比較し、当該前記階層構造テーブルの結果と一致する場合は、当該因果関係候補を、当該階層構造テーブルの結果を有する因果関係候補の子ノードとして、新たに前記階層構造テーブルに蓄積し、当該前記階層構造テーブルの結果と一致しない場合は、当該因果関係候補を、前記入力手段を通じて取り込まれたバリアンスの子ノードとして、新たに前記階層構造テーブルに蓄積しておくことを特徴とする。

また、前記処理手段は、前記階層構造テーブルを用い、前記原因候補から前記因果関係を構築し、表示手段は、前記原因候補と共に因果関係を表示することを特徴とする。

本発明によれば、実施情報や過去に実施した発生原因分析の履歴から、同じバリアンスの症例が少なくても、バリアンスが発生した発生原因の候補を適切に抽出することを支援するバリアンス発生原因分析支援システムを提供することが可能になる。

以下、本発明の実施例について、図面を参照して詳述する。

図１は、電子カルテシステムと、本発明におけるバリアンス発生原因分析支援システムの構成図である。図１に示す電子カルテシステムは、電子カルテ入出力手段１００と、電子カルテ制御手段１０１と、電子カルテデータベース１０２から構成される。バリアンス発生原因分析支援システムは、電子カルテ連携手段１０３と、バリアンス原因候補抽出手段１０４と、原因候補辞書データベース１０５と、原因候補辞書構築手段１０６と、画面構成処理手段１０７と、表示手段１０８と、入力手段１０９から構成される。

本構成のハードウエア構成について述べる。図２に、バリアンス発生原因分析支援システムを実現するハードウエア構成図を示す。電子カルテデータベース１０２は、HDD（Hard Disk Drive）装置２０１４などにより構成される。同様に、原因候補辞書データベース１０５は、HDD装置２０２４などにより構成される。電子カルテ制御手段１０１は、中央処理装置２０１３やメモリ２０１２などにおいて、所定のプログラムが展開・起動することで各種の処理を実現することができる。同様に、電子カルテ連携手段１０３とバリアンス原因候補抽出手段１０４と原因候補辞書構築手段１０６と画面構成処理手段１０７は、中央処理装置２０２３やメモリ２０２２などにおいて、所定のプログラムが展開・起動することで各種の処理を実現することができる。表示手段１０８は、液晶ディスプレイ２０２１やCRT（Cathode−Ray Tube）などを利用したモニタにより実現することができる。入力手段１０９は、キーボード２０２０やマウスやペンタブレットにより実現することができる。同様に、電子カルテ入出力手段１００は、液晶ディスプレイ２０１１とキーボード２０１０などにより実現することができる。

以下、本発明の最も重要な構成要素であるバリアンス原因候補抽出手段１０４における処理の流れを中心に各構成要素についてさらに詳細に説明する。

バリアンス原因候補抽出手段１０４では、着目しているバリアンスが発生した原因候補を、過去にユーザが行ったバリアンス発生分析の結果から抽出する。図３にバリアンス原因候補抽出手段１０４にてバリアンス原因候補を抽出して表示手段１０８に表示するフローチャートを示す。まず始めに、入力手段１０９を介して選択した分析対象バリアンスが発生した患者に関する実施記録データを、電子カルテ連携手段１０３を介して取得する（Ｓ３０１）。実施記録データと電子カルテ連携手段１０３は後述する。次に、入力手段１０９を介してユーザが分析候補抽出ボタンを押下すると（Ｓ３０２）、Ｓ３０１にて取得した着目患者の実施行為やアウトカムと原因候補辞書データベース１０５に蓄積されている原因候補辞書データベースを比較し、分析対象バリアンスの原因候補群として抽出する（Ｓ３０３）。抽出するにあたり、原因候補辞書データベースにおける使用頻度が高い因果関係を抽出することとする。原因候補辞書データベースについては、後述する。最後に、構築した因果関係を、画面構成処理手段１０７を介して表示手段１０８に表示する（Ｓ３０４）。これらの処理の中で、分析対象バリアンスの原因候補群の抽出（Ｓ３０３）については、後ほど詳細に述べる。

ここで、実施記録データと電子カルテ連携手段１０３について述べる。電子カルテ連携手段１０３では、電子カルテシステムからマスタデータや実施記録データを取得する。図４に、電子カルテデータベース１０２に蓄積された実施記録データを表す実施記録テーブルと、患者基本情報を表す患者テーブルを示す。実施記録データとは、患者に対して実施した診療行為の履歴や患者状態に関する経過記録などに関するデータである。実施記録テーブルには、患者毎に診療行為を実施した日や発生したバリアンスに関するデータが記されている。

次に、原因候補辞書テーブルについて述べる。原因候補辞書テーブルとは、過去にユーザがバリアンスを分析した結果を基に、診療行為や患者状態などの事象間の因果関係の使用頻度を記述したテーブルである。図５に因果候補辞書テーブルと因果候補詳細テーブルを示す。因果候補詳細テーブルには、診療行為や患者状態などの事象間の因果関係を記述している。例えば、出血が起きた原因は、シース抜去とカテーテルの挿入を失敗した時である様子を示している。また、因果候補辞書テーブルには、過去にユーザがバリアンスを分析した際に、因果候補詳細テーブルにて記述した因果関係を使用した頻度を記述している。本例では、過去に発生した様々なバリアンスにおいて、因果候補詳細テーブルの因果候補群が「出血１」で表されている因果関係が成り立つものが１７件あった事を示している。

図６に、ユーザがバリアンスを分析した結果を蓄積したテーブルである発生原因テーブルを示す。本例では、「穿刺」という診療行為に対して「出血」というバリアンスが発生したケースの分析を行っている。ノードIDでは、因果関係を表している。例えば、「出血」の原因は「シース自然抜去」と「カテーテル挿入失敗」である様子を記述している。

次に、分析対象バリアンスの原因候補群の抽出（Ｓ３０３）について詳細に述べる。図７に、分析対象バリアンスの原因候補群の抽出（Ｓ３０３）の詳細なフローチャートを示す。本フローチャートでは、まず始めに、着目項目配列として、分析対象のバリアンスを代入する（Ｓ７０１）。次に、ある決められた回数（MAX）に達するまで次の処理を行う（Ｓ７０３−Ｓ７０７）。まず始めに、因果候補詳細テーブルから、着目項目配列と一致する結果知識条件をもつレコードを取得する（Ｓ７０３）。次に、取得したレコードから、着目患者の実施行為やアウトカムと一致する原因知識条件を持つレコードを、因果候補詳細テーブルと同じデータ構造である仮候補テーブルに追加する（Ｓ７０４）。次に、仮候補テーブルに保存したレコードから、使用頻度が最も高いレコードを原因候補群テーブルに追加し保存する（Ｓ７０５）。

図８に原因候補群テーブルを示す。原因候補群テーブルでは、抽出した分析対象バリアンスの発生原因を記述したものである。本例では、「血腫あり」というバリアンスの発生原因が「カテーテル挿入失敗」と「シース自然抜去」であり、「カテーテル挿入失敗」の発生原因が「リアルタイムUSガイド無し」と「深部体温の低下」である様子を示している。最後に、着目項目配列として、原因候補群テーブルに最後に保存したレコードの原因知識条件を代入する（Ｓ７０６）。仮候補テーブルを用いる事で、因果候補辞書テーブルにおける使用頻度が高い因果関係の抽出の時に、因果候補辞書テーブルの全てのレコードに対して使用頻度に関する整列処理を行う必要がなくなる。そのため、使用頻度が高い因果関係の抽出に関する計算量を削減することができる。また、着目項目配列により、因果候補辞書テーブルの中から仮候補テーブルに必要な適切なレコードを追加することが可能となる。

構成処理手段１０７では、バリアンスの発生原因を分析する画面レイアウトを構成して表示手段１０８にデータを受け渡し、入力手段１０９を介して取り込まれた情報を取得する。

次に、表示手段１０８にて提示する画面レイアウトについて述べる。図９は、画面レイアウトの例である。本例は、バリアンス分析対象部９０１とバリアンス発生原因提示部９０２から構成される。ここで画面操作例について述べる。バリアンス分析対象部９０１にて、分析対象となる患者、バリアンスを選択して分析ボタンを押下すると、図３に示すフローチャートに従って、発生原因分析結果をバリアンス発生原因提示部９０２に構築する。図９では、「血腫有り」というバリアンスが発生した原因をリスト形式で表示している。

このようにバリアンスの発生原因を自動的に構築し提示することで、不慣れなユーザでもバリアンス分析が可能になる。また、過去にバリアンス分析した結果を、効果的に再利用することが可能になる。

図１０は、本発明におけるバリアンス発生原因分析支援システムの構成図である。特に、バリアンス発生時における特異的な診療行為、患者状態、バリアンスなどに関する知識をバリアンスの発生原因候補に追加するため、図１に示した構成図に相関関係生成手段１１０を新たに追加したものである。相関関係生成手段１１０は、図２に示す中央処理装置２０２３やメモリ２０２２などにおいて、所定のプログラムが展開・起動することで各種の処理を実現することができる。

図１１に、相関関係生成手段１１０にて生成される知識を示すテーブルの一例を示す。本実施例では、「穿刺」という診療行為に対して「出血」というバリアンスの発生と相関が高い事象を相関ルールとして記録しており、二つの相関ルールを示している。一つ目は、「６５歳以上」の患者かつ「バルン挿入」の診療行為を行った場合「出血」が起きるという相関ルールの確信度は８０％であることを表している。二つ目は、「シース固定不十分」かつ「体位変動が多い」患者の場合「出血」が起きるという相関ルールの確信度は９０％であることを表している。

次に、相関関係生成手段１１０にて生成された知識を活用したバリアンス発生原因候補抽出手段１０４の処理ついて述べる。図１２に、図３で示したフローチャートの中で、分析対象バリアンスの原因候補群の抽出（Ｓ３０３）について詳細化したフローチャートを示す。本フローチャートでは、まず始めに、着目項目配列として、分析対象のバリアンスを代入する（Ｓ１２０１）。次に、ある決められた回数（MAX）に達するまで次の処理を行う（Ｓ１２０３−Ｓ１２０７）。まず始めに、相関テーブルから、着目項目配列と一致する結果知識条件をもつレコードを取得する（Ｓ１２０３）。次に、取得したレコードから、着目患者の実施行為やアウトカムと一致する原因知識条件を持つレコードを、因果候補詳細テーブルと同じデータ構造を持つ仮候補テーブルに追加する（Ｓ１２０４）。次に、仮候補テーブルに保存したレコードから、確信度が最も高いレコードを原因候補群テーブルに追加し保存する（Ｓ１２０５）。最後に、着目項目配列として、原因候補群テーブルに最後に保存したレコードの原因知識条件を代入する（Ｓ１２０６）。

このようにバリアンス発生時における特異的な診療行為、患者状態、バリアンスなどに関する知識を用いることで、因果候補辞書テーブルに十分なデータがない場合でも適切な発生原因候補を探索することが可能になる。

図１３は、本発明におけるバリアンス発生原因分析支援システムの構成図である。特に、症例数が少ない場合に、類似症例のバリアンス分析の活用を可能とするため、図１０に示した構成図にパス類似度算定手段１１１を新たに追加したものである。パス類似度算定手段１１１は、図２に示す中央処理装置２０２３やメモリ２０２２などにおいて、所定のプログラムが展開・起動することで各種の処理を実現することができる。

図１４に、バリアンス原因候補抽出手段１０４にてバリアンス原因候補を抽出して表示手段１０８に表示するフローチャートを示す。特に、類似症例を算出するため、パス類似度テーブルから着目患者のパスを含むレコードを取得する処理（Ｓ１４０２）を、図３のフローチャートに追加した。パス類似度テーブルとは、図１５に示すように、クリニカルパス間の類似度を記述したものである。ここで、クリニカルパスP1とクリニカルパスP2との類似度を

に示す計算式を用いて算出する。パス類似度テーブルから着目患者のパスを含むレコードを取得する処理（Ｓ１４０２）を追加したため、分析対象バリアンスの原因候補群の抽出（Ｓ１４０４）の詳細なフローも異なる。

そこで、分析対象バリアンスの原因候補群の抽出（Ｓ１４０４）について詳細に述べる。図１６に、分析対象バリアンスの原因候補群の抽出（Ｓ１４０４）の詳細なフローチャートを示す。本フローチャートでは、まず始めに、着目項目配列として、分析対象のバリアンスを代入する（Ｓ１６０１）。次に、ある決められた回数（MAX）に達するまで次の処理を行う（Ｓ１６０３−Ｓ１６０８）。まず始めに、因果候補詳細テーブルから、着目項目配列と一致する結果知識条件をもつレコードを取得する（Ｓ１６０３）。次に、取得したレコードから、着目患者の実施行為やアウトカムと一致する原因知識条件を持つレコードを仮候補テーブルに追加する（Ｓ１６０４）。次に、新たに仮候補テーブルに追加したレコードの原因候補評価値を使用頻度とパス類似度から算出する（Ｓ１６０５）。具体的には、使用頻度とパス類似度の二乗和を原因候補表価値とする。次に、仮候補テーブルに保存したレコードから、原因候補評価値が最も高いレコードを原因候補群テーブルに追加し保存する（Ｓ１６０６）。最後に、着目項目配列として、原因候補群テーブルに最後に保存したレコードの原因知識条件を代入する（Ｓ１６０７）。このように仮候補テーブルを用いる事で、パスの類似度を加味した発生原因候補の抽出を行う時でも、原因候補評価値の算出処理を軽減することが可能となる。

このようにパスの類似度を加味した発生原因候補の抽出を行う事で、症例数が少ない場合でも、類似症例のバリアンス分析の活用ができるため、分析経験が少ないユーザでもバリアンスの発生原因を探索することが可能となる。

図１７は、本発明におけるバリアンス発生原因分析支援システムの構成図である。特に、分析対象のバリアンスが発生した因果関係の階層構造を構築するため、図１３に示した構成図に階層構造生成手段１１２を追加したものである。階層構造生成手段１１２は、図２に示す中央処理装置２０２３やメモリ２０２２などにおいて、所定のプログラムが展開・起動することで各種の処理を実現することができる。

図１８に、バリアンス原因候補抽出手段１０４にてバリアンス原因候補を抽出して表示手段１０８に表示するフローチャートを示す。特に、因果関係の階層構造を構築するため、原因候補群から因果関係の階層構造を構築する処理（Ｓ１８０５）を、図１４のフローチャートに追加した。

ここで、因果関係の階層構造の構築（Ｓ１８０５）について詳細に述べる。図１９に、因果関係の階層構造の構築（Ｓ１８０５）の詳細なフローチャートを示す。本フローチャートでは、分析対象のバリアンスが発生した原因に関して、図６に示す発生原因テーブルと同じデータ構造をもつ階層構造テーブルを自動的に作成することが目的である。本フローチャートでは、図１６に示すフローチャートに基づいて生成した原因候補群テーブルの全レコードに対して、抽出レコードの結果知識条件と一致する階層構造テーブルの根本原因テキストが存在するか否かを判断する。存在する場合は、抽出したレコードの原因知識条件を、該根本原因テキストのレコードの子ノードとして発生原因候補テーブルに登録する。存在しない場合は、抽出したレコードの原因知識条件を、分析対象バリアンスの子ノードとして階層構造テーブルに登録する。この処理により、バリアンスが発生した因果関係の階層構造を生成することができ、さらにはバリアンスの根本原因を探索する事が可能となる。

ここで、表示手段１０８にて提示する画面レイアウトについて二例述べる。

図２０は、画面レイアウトの第一の例である。本例は、バリアンス分析対象部２００１とバリアンス発生原因分析構築部２００２から構成される。ここで画面操作例について述べる。バリアンス分析対象部２００１にて、分析対象となる患者、バリアンスを選択すると、図１８に示すフローチャートに従って、発生原因分析結果をバリアンス発生原因分析構築部２００２に提示する。図２０では、図右部の特性要因図で記述した同じ内容が、木構造の形式で図左部に表示されている。このようにバリアンスの発生原因を自動的に構築し提示することで、不慣れなユーザでもバリアンス分析が可能になる。

図２１は、画面レイアウトの第二の例である。本例は、実施データ提示部２１０１とバリアンス発生原因分析構築部２１０２から構成される。ここで図２２のフローチャートを用いて画面操作例について述べる。図２２のフローチャートは、図１８のフローチャートにハイライト処理（Ｓ２２０６、Ｓ２２０７）を追加したものである。実施データ提示部２２０１にあるハイライトボタンを押下すると、着目している患者の実施データの中で、バリアンス発生原因分析構築部２２０２にて構築したバリアンスの発生原因をハイライトで表示する。これにより、着目している患者の膨大な実施データから、発生原因候補を自動抽出することができるため、バリアンス分析の労力を軽減することが可能となる。

これらにより、膨大なデータの中からバリアンスが発生した原因を効率よく探索することができる。また、因果関係の階層構造化により、バリアンスの根本原因分析が効果的に実施する事が可能になる。このように発生原因を把握することで、バリアンスの発生頻度が低く診療効果が高いクリニカルパスへの改善が実現できると考えられる。

本発明におけるバリアンス発生原因分析支援システムの第一の構成図である。 本発明におけるバリアンス発生原因分析支援システムのハードウエアの構成図である。 本発明においてバリアンス発生原因分析支援システムに関する第一のフローチャートである。 本発明において電子カルテシステムにおける実施記録テーブルを表す図である。 本発明において原因候補辞書テーブルを表す図である。 本発明において発生原因テーブルを表す図である。 本発明におけるバリアンス原因候補抽出手段に関する第一のフローチャートである。 本発明において原因候補群テーブルを表す図である。 本発明におけるバリアンス発生原因分析支援システムにおける画面を示す第一の例である。 本発明におけるバリアンス発生原因分析支援システムの第二の構成図である。 本発明において相関テーブルを表す図である。 本発明におけるバリアンス原因候補抽出手段に関する第二のフローチャートである。 本発明におけるバリアンス発生原因分析支援システムの第三の構成図である。 本発明においてバリアンス発生原因分析支援システムに関する第三のフローチャートである。 本発明においてパステーブルとパス類似度テーブルを表す図である。 本発明におけるバリアンス原因候補抽出手段に関する第三のフローチャートである。 本発明におけるバリアンス発生原因分析支援システムの第四の構成図である。 本発明においてバリアンス発生原因分析支援システムに関する第四のフローチャートである。 本発明における階層構造生成手段に関するフローチャートである。 本発明におけるバリアンス発生原因分析支援システムにおける画面を示す第二の例である。 本発明におけるバリアンス発生原因分析支援システムにおける画面を示す第三の例である。 本発明においてバリアンス発生原因分析支援システムに関する第五のフローチャートである。

符号の説明

１００…電子カルテ入出力手段、１０１…電子カルテ制御手段、１０２…電子カルテデータベース、１０３…電子カルテ連携手段、１０４…バリアンス原因候補抽出手段、１０５…原因候補辞書データベース、１０６…原因候補辞書構築手段、１０７…画面構成処理手段、１０８…表示手段、１０９…入力手段、１１０…相関関係生成手段、１１１…パス類似度算定手段、１１２…階層構造生成手段、２０１０…キーボード、２０１１…ディスプレイ、２０１２…メモリ、２０１３…中央処理装置、２０１４…HDD装置、２０２０…キーボード、２０２１…ディスプレイ、２０２２…メモリ、２０２３…中央処理装置、２０２４…HDD装置、９０１…バリアンス分析対象部、９０２…バリアンス発生原因提示部、２００１…バリアンス分析対象部、２００２…バリアンス発生原因分析構築部、２１０１…実施データ提示部、２１０２…バリアンス発生原因分析構築部。

Claims (10)

1. クリニカルパスと実際の診療との差異であるバリアンスの発生原因分析をするバリアンス発生原因分析支援システムであって、入力手段及び表示手段及び処理装置を備え、
   前記処理装置は、
   患者に対して実施した診療行為の履歴や患者状態に関する経過記録を記述した実施記録データが蓄積されている電子カルテデータベースを有する電子カルテシステムと連携する電子カルテ連携手段と、
   前記入力手段を通じて取り込まれたバリアンスの結果、前記結果の原因の組合せから構成されるバリアンス発生原因分析の履歴データから、前記履歴データの頻度情報である使用頻度を付加した因果関係候補を蓄積する原因候補辞書を生成する原因候補辞書構築手段と、
   前記電子カルテデータベースに蓄積されている標準的な診療計画であるクリニカルパスの類似度であるパス類似度を算出するパス類似度算出手段と、
   前記入力手段を通じて選択された分析対象バリアンスが発生した患者が有する前記実施記録データを、前記電子カルテ連携手段を介して取得し、前記使用頻度と前記パス類似度の二乗和を前記因果関係候補毎に原因候補評価値として算出し、前記実施記録データと前記原因候補辞書とを比較し、前記実施記録データに合致し、かつ前記原因候補評価値が高い該因果関係候補を、前記分析対象事例のバリアンスが発生した原因候補として抽出するバリアンス原因候補抽出手段と、
   を有し、
   前記表示手段は、前記因果関係候補を表示することを特徴とするバリアンス発生原因分析支援システム。
2. 請求項１に記載のバリアンス発生原因分析支援システムにおいて、
   前記処理装置は、
   前記実施記録データから、相関分析によって、結論部にバリアンスを含む相関関係を生成し、前記相関関係の結論部を結果、前記相関関係の前底部を原因、前記相関関係の確信度を頻度情報として前記原因候補辞書に蓄積する相関関係生成手段をさらに有することを特徴とするバリアンス発生原因分析支援システム。
3. 請求項１に記載のバリアンス発生原因分析支援システムにおいて、
   前記パス類似度算出手段は、前記パス類似度を、
   

   

   から算出することを特徴とするバリアンス発生原因分析支援システム。
4. 請求項１乃至３いずれかに記載のバリアンス発生原因分析支援システムにおいて、
   前記バリアンス原因候補抽出手段は、前記バリアンス原因候補抽出手段にて抽出した前記原因候補から、バリアンスの因果関係の階層構造を記述した階層構造テーブルを逐次的に生成する階層構造生成手段を有し、
   前記階層構造生成手段の逐次的に生成する処理では、前記バリアンス原因候補抽出手段にて抽出した前記因果関係候補のある原因候補において、前記原因候補と一致する前記階層構造テーブルの項目を探索し、
   前記原因候補と一致する前記階層構造テーブルの項目が存在する場合は、前記原因候補を、前記階層構造テーブルの項目の子ノードとして、新たに前記階層構造テーブルに蓄積し、
   前記原因候補と一致する前記階層構造テーブルの項目が存在しない場合は、前記原因候補を、前記入力手段を通じて取り込まれたバリアンスの子ノードとして、新たに前記階層構造テーブルに蓄積することを特徴とするバリアンス発生原因分析支援システム。
5. 請求項４に記載のバリアンス発生原因分析支援システムにおいて、
   前記処理装置は、前記階層構造テーブルに蓄積された前記階層構造の個々のレコードを始端に表示する矢印をそれぞれ生成し、生成した前記矢印の終端に、前記レコードの親ノードのレコードを始端に表示する矢印を表示する画面を構成し、前記表示手段に表示することを特徴とするバリアンス発生原因分析支援システム。
6. クリニカルパスと実際の診療との差異であるバリアンスの発生原因分析方法であって、
   電子カルテデータから取り込まれたバリアンスの結果、前記結果の原因の組合せから構成されるバリアンス発生原因分析の履歴データから、前記履歴データの頻度情報である使用頻度を付加した因果関係候補を蓄積した原因候補辞書を用い、
   処理手段が、
   入力手段によって選択された分析対象バリアンスが発生した患者に関する実施記録データを、電子カルテデータベースから取得する工程と、前記電子カルテデータベースに蓄積されている標準的な診療計画であるクリニカルパスの類似度であるパス類似度を算出する工程と、前記使用頻度と前記パス類似度の二乗和を前記因果関係候補毎に原因候補評価値として算出し、前記実施記録データと前記原因候補辞書とを比較し、前記実施記録データに合致し、かつ、前記使用頻度と原因候補評価値として前記原因候補評価値の高い因果関係候補を、前記分析対象事例のバリアンスが発生した原因候補として抽出する工程とを行い、
   表示手段が、抽出された前記原因候補を表示することを特徴とするバリアンスの発生原因分析方法。
7. 請求項６に記載のバリアンスの発生原因分析方法であって、
   前記実施記録データから、相関分析によって、結論部にバリアンスを含む相関関係を生成し、前記相関関係の結論部を結果、前記相関関係の前底部を原因、前記相関関係の確信度を頻度情報として前記原因候補辞書に蓄積する工程をさらに有することを特徴とするバリアンスの発生原因分析方法。
8. 請求項６に記載のバリアンスの発生原因分析方法であって、前記処理手段は、
   前記パス類似度を算出する工程の際に、
   

   

   から算出することを特徴とするバリアンスの発生原因分析方法。
9. 請求項６に記載のバリアンスの発生原因分析方法であって、前記処理手段は、
   前記抽出した前記原因候補から、バリアンスの因果関係の階層構造を記述した階層構造テーブルを逐次的に生成する工程を有し、
   前記逐次的に生成する工程では、前記バリアンス原因候補抽出手段にて抽出した前記因果関係候補のある原因候補において、前記原因候補と一致する前記階層構造テーブルの項目を探索し、
   前記原因候補と一致する前記階層構造テーブルの項目が存在する場合は、前記原因候補を、前記階層構造テーブルの項目の子ノードとして、新たに前記階層構造テーブルに蓄積し、
   前記原因候補と一致する前記階層構造テーブルの項目が存在しない場合は、前記原因候補を、前記入力手段を通じて取り込まれたバリアンスの子ノードとして、新たに前記階層構造テーブルに蓄積しておくことを特徴とするバリアンスの発生原因分析方法。
10. 請求項９に記載のバリアンスの発生原因分析方法であって、前記処理手段は、前記階層構造テーブルを用い、前記原因候補から前記因果関係を構築し、表示手段は、前記原因候補と共に因果関係を表示することを特徴とするバリアンスの発生原因分析方法。

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