JP5380197B2 - 医療情報生成装置、医療情報生成方法およびプログラム - Google Patents
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Description
現在、ターゲッティングの実現に必要な傷病と医療費の関係を把握する技術が存在する(例えば、特許文献1参照)。特許文献1に記載された技術は、各傷病の典型的な処方を予め規定しておき、診療報酬明細書(以下、「レセプト」という)に記載されている診療行為を傷病毎の典型的な処方とそれ以外の処方とに分離し、典型的な処方は対応する傷病に配分し、それ以外の処方は統計解析の手法を適用し各傷病に配分し、傷病毎の医療費を推計するというものである。
なお、レセプトには、患者、医療行為に係る情報、例えば、傷病名、診療行為名、使用薬品名、各診療行為の医療費、各使用薬品の医療費などが記載されるため、レセプトから医療費を算出できる。また、医療費は、点数形式で表現され、診療報酬点数の1点は10円に相当する。
つまり、例えば、糖尿病と高血圧を併発している患者は、糖尿病の治療と降圧薬の相互作用に配慮した治療を必要とするように、傷病の併発時には、各傷病の個々の診療行為に加え、併発によって必要になる新たな診療行為やより高度な診療行為が必要になる場合がある。傷病の併発は、上述の如く診療行為に制約を与えるため、一般に、傷病の併発時の医療費は、個々の診療行為のそれぞれの医療費を単純に合算した金額に比べて大きくなるといわれている。ところが、特許文献1に記載された技術は、傷病は独立に生じ、治療行為は傷病毎になされるという思想に基づいて医療費を各傷病に配分させるものであるから、特許文献1に記載された技術は、傷病の併発時の適用には限界がある。
但し、<v,w>はベクトルの内積、│v│,│w│はベクトルのノルムである。
(データ入力)
類似傷病群抽出部106は、入力データとして、グラフG=(V,E)を入力する。Vは{傷病組合せ,件数,総医療費}をノードとするときのノード集合、Eはノード間の類似関係をエッジとするときのエッジ集合である。つまり、ノード集合のノードは傷病組合せを表し、類似関係のある傷病組合せ間にエッジを張り(エッジを有りとする)、その隣接関係をN×Nの隣接行列で表現する。
(クリーク抽出)
類似傷病群抽出部106は、グラフGに対し、クリークを抽出する。クリークを抽出する方法としては種々の方法が存在するが、類似傷病群抽出部106は、例えば、以下の方法によってクリークを抽出する。
ステップ1:Vからノードvを1つ選択する。
ステップ2:ノードvとエッジが張られているノードのリストを作成し、サイズ2のクリークとしてテーブルに記憶する。この際、集合として同値な組合せはテーブルから除外する。
ステップ3:サイズ2のリストに記載されている各クリークに対し、クリーク内の全てのノードとエッジが張られているノードがある場合は、そのノードとクリーク内のノードのリストをサイズ3のクリークとしてテーブルに記憶する。
ステップ4:ステップ3をサイズ3、4、5、…と登録されるクリークが無くなる迄繰り返す。即ち、ステップ4終了時点で、ノードvを含むクリークが列挙される。
ステップ5:登録された各クリークについて、クリークに含まれていないノードを1つ追加した際に既に登録されているクリークと集合として同値な組合せになるものはリストから除外する。
以上の方法により、ノードvを含む極大クリークを列挙することができるので、ノード集合Vに含まれる全てのノードについてステップ1〜ステップ5を行うことで極大クリークを全て列挙することができる。
(データ入力)
医療費集計部102は、入力データとして、クリークCに含まれるノード集合Vcと出現頻度の閾値f(0≦f≦1)を入力する。なお、ノードは{傷病組合せ,件数、総医療費}である。
(クリーク抽出)
頻出するキーワード、即ち傷病の組合せを抽出する方法としては種々の方法が存在するが、医療費集計部102は、例えば、一定の頻度以上で現れるキーワードの抽出方法である以下の方法によってキーワードを抽出する。
ステップ1:傷病名マスタ情報から傷病名sを1つ選択する。
ステップ2:ノード集合Vcに含まれるノードのうち傷病名sを含むノード数をカウントし、Nsとする。
ステップ3:一定の頻度以上で現れた傷病名、即ち、Ns>f×│Vc│の場合、当該傷病名を頻出する傷病名として出力する。
以上の方法を傷病名マスタ情報に存在する傷病名数分繰り返す。
10…傷病名マスタ記憶部
20…予防内容マスタ記憶部
30…レセプトデータベース
40…レセプトデータベース
50…傷病群別レコード記憶部
60…傷病群間差分医療費レコード記憶部
70…上位差分医療費レコード記憶部
80…指導対象レコード記憶部
100…傷病群別医療費算出部
102…医療費集計部
104…類似度算出部
106…類似傷病群抽出部
110…医療費急増傷病群組合せ抽出部
112…差分医療費算出部
114…上位差分医療費抽出部
120…指導対象情報生成部
130…指導情報出力部
140…メモリ
Claims (6)
- 少なくとも1以上の傷病情報と医療費を記載した複数のレセプト情報に基づいて、1以上の傷病から構成される傷病群別の平均医療費を算出する傷病群別医療費算出部と、
前記傷病群別医療費算出部によって算出された一の傷病群の平均医療費と、前記一の傷病群を構成する全傷病および他の1つの傷病から構成される他の傷病群の平均医療費とに基づいて、前記一の傷病群と前記他の傷病群における平均医療費の差分である平均差分医療費を算出し、傷病群間の組合せの中から前記平均差分医療費が上位である傷病群間の組合せを抽出する医療費急増傷病群組合せ抽出部と、
レセプト情報、および、前記医療費急増傷病群組合せ抽出部によって抽出された前記傷病群間の組合せに基づいて、医療費の増加に対する指導を要する被保険者を識別する情報、前記被保険者の現在の傷病を識別する情報、前記被保険者の予防すべき傷病を識別する情報を含む、指導対象情報を生成する指導対象情報生成部と
を備えることを特徴とする医療情報生成装置。 - 前記傷病群別医療費算出部は、
各傷病群を構成する傷病の組合せ間の類似度を、当該組み合わせを構成する傷病の要素の有無をベクトルとする各ベクトル間の角度として算出し、当該類似度に基づいて、一つの傷病群に集約し、集約後の傷病群別の平均医療費を算出する
ことを特徴とする請求項1に記載の医療情報生成装置。 - 前記傷病群別医療費算出部は、
前記算出した傷病群の全ての組み合わせの類似度について、傷病群をノード、所定の閾値以上の類似度有するノード同士の関係をエッジとして、ネットワークデータとする隣接行列データを作成し、当該隣接行列データから、全てのノードについてエッジを有するクリークのうち、取りうる最大のサイズを有する極大クリークを構成する傷病群をそれぞれ一つの傷病群として集約し、集約後の傷病群別の平均医療費を算出する
ことを特徴とする請求項2に記載の医療情報生成装置。 - 一の傷病群を構成する各傷病を識別する情報と、前記一の傷病群を構成する各傷病および他の1つ傷病を識別する情報とに対応付けて、前記一の傷病群を構成する各傷病の発病中における前記他の1つの傷病の発病に対する予防内容を示す予防内容情報を記憶する予防内容記憶部と、
前記指導対象情報生成部によって生成された前記指導対象情報と、前記予防内容記憶部に記憶されている前記予防内容情報に基づいて、前記指導を要する被保険者を識別する情報、前記被保険者の現在の傷病名、前記被保険者の予防すべき傷病名、前記予防すべき傷病に係る前記予防内容情報を含む、指導情報を出力する指導情報出力部とを
更に備えることを特徴とする請求項1から請求項3の何れか1項に記載の医療情報生成装置。 - 少なくとも1以上の傷病情報と医療費を記載した複数のレセプト情報に基づいて、1以上の傷病から構成される傷病群別の平均医療費を算出する傷病群別医療費算出手段と、
前記傷病群別医療費算出手段によって算出された一の傷病群の平均医療費と、前記一の傷病群を構成する全傷病および他の1つの傷病から構成される他の傷病群の平均医療費とに基づいて、前記一の傷病群と前記他の傷病群における平均医療費の差分である平均差分医療費を算出し、傷病群間の組合せの中から前記平均差分医療費が上位である傷病群間の組合せを抽出する医療費急増傷病群組合せ抽出手段と、
レセプト情報、および、前記医療費急増傷病群組合せ抽出手段によって抽出された前記傷病群間の組合せに基づいて、医療費の増加に対する指導を要する被保険者を識別する情報、前記被保険者の現在の傷病を識別する情報、前記被保険者の予防すべき傷病を識別する情報を含む、指導対象情報を生成する指導対象情報生成手段と
を備えることを特徴とする医療情報生成方法。 - 医療情報を生成する医療情報生成装置のコンピュータに、
少なくとも1以上の傷病情報と医療費を記載した複数のレセプト情報に基づいて、1以上の傷病から構成される傷病群別の平均医療費を算出する傷病群別医療費算出ステップと、
前記傷病群別医療費算出ステップによって算出された一の傷病群の平均医療費と、前記一の傷病群を構成する全傷病および他の1つの傷病から構成される他の傷病群の平均医療費とに基づいて、前記一の傷病群と前記他の傷病群における平均医療費の差分である平均差分医療費を算出し、傷病群間の組合せの中から前記平均差分医療費が上位である傷病群間の組合せを抽出する医療費急増傷病群組合せ抽出ステップと、
レセプト情報、および、前記医療費急増傷病群組合せ抽出ステップによって抽出された前記傷病群間の組合せに基づいて、医療費の増加に対する指導を要する被保険者を識別する情報、前記被保険者の現在の傷病を識別する情報、前記被保険者の予防すべき傷病を識別する情報を含む、指導対象情報を生成する指導対象情報生成ステップと
を実行させることを特徴とするプログラム。
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