JP5425686B2

JP5425686B2 - 医療情報処理装置およびプログラム

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Publication number: JP5425686B2
Application number: JP2010079202A
Authority: JP
Inventors: 実大野; 亮治祖山; 陽介島田
Original assignee: Secom Co Ltd
Current assignee: Secom Co Ltd
Priority date: 2010-03-30
Filing date: 2010-03-30
Publication date: 2014-02-26
Anticipated expiration: 2030-03-30
Also published as: JP2011210142A

Description

本発明は、患者に対して実施された診療行為の質の良否を評価し、その評価結果を出力する医療情報処理装置およびプログラムに関する。

医療機関の経営に関する情報を分析する技術が開発されている。例えば、特許文献１には、医事会計データおよび病歴データを統計処理して分析可能とするシステムにおいて、患者ごとの診療報酬を出来高評価およびＤＰＣ評価でそれぞれ演算し、ＤＰＣ評価の報酬から出来高評価の報酬を減算した値であるＤＰＣ差が負となる患者の情報を表示させる技術が開示されている。特許文献１に記載のシステムでは、縦軸にＤＰＣ差、横軸に特定の診療行為の費用をとり、患者ごとに各値をプロットした２次元グラフを生成し、表示する。

特開２００６−１８５３２号公報

患者ごとに出来高評価の報酬と包括評価の報酬との差額を求め、患者ごとの情報を表示させる技術では、出来高評価の報酬と包括評価の報酬との差を生じさせる要因となっている診療行為を特定したり、そのような診療行為を評価したりすることは困難である。

本発明の目的は、出来高評価の報酬と包括評価の報酬との差を生じさせる要因となり得る診療行為を特定し、診療行為の質の良否を評価することを支援する医療情報処理装置およびプログラムを提供することである。

本発明の一態様は、患者に対して行われた診療行為と各診療行為の診療報酬点数とを、１患者の１回の入院を単位とした診療レコードとして記憶した診療データベースを参照し、包括評価で算出された包括報酬額から出来高評価で算出された出来高報酬額を減算した値が、前記診療レコードの診療内容を標準的であると判断できる程度の範囲に予め設定された値の範囲内である診療レコードのグループである第１群、前記減算した値が負であり、かつ前記第１群に含まれない診療レコードのグループである第２群、および前記減算した値が正であり、かつ前記第１群に含まれない診療レコードのグループである第３群のそれぞれについて、診療行為ごとに、当該診療行為が行われた診療レコード数の割合である実施率を算出する算出手段と、診療行為ごとに算出された、前記第１群、前記第２群、および前記第３群それぞれにおける前記実施率を用いて、各診療行為の質の良否を評価する評価手段と、前記評価の結果を出力する出力手段と、を備えることを特徴とする医療情報処理装置である。

本発明の一態様において、前記評価手段は、診療行為ごとに算出された前記第１群における前記実施率および前記第２群における前記実施率を用いて、当該第２群の実施率の方が高い診療行為を過剰な診療行為である可能性がある診療行為と評価し、診療行為ごとに算出された前記第１群における前記実施率および前記第３群における前記実施率を用いて、当該第１群の実施率の方が高い診療行為を過少な診療行為である可能性がある診療行為と評価するものであってよい。

本発明の一態様において、前記算出手段は、さらに、前記第１群、前記第２群、および前記第３群のそれぞれについて、診療行為ごとに、１患者の１回の入院当たりの出来高報酬額である平均出来高を算出し、前記評価手段は、診療行為ごとに算出された前記第１群における前記実施率および前記平均出来高と前記第２群における前記実施率および前記平均出来高とを用いて、当該第２群の実施率と平均出来高との積が当該第１群の実施率と平均出来高との積よりも大きい診療行為を過剰な診療行為である可能性がある診療行為と評価し、診療行為ごとに算出された前記第１群における前記実施率および前記平均出来高と前記第３群における前記実施率および前記平均出来高とを用いて、当該第１群の実施率と平均出来高との積が当該第３群の実施率と平均出来高との積よりも大きい診療行為を過少な診療行為である可能性がある診療行為と評価するものであってよい。

本発明の一態様において、前記評価手段は、診療行為ごとに算出された、前記第１群、前記第２群、および前記第３群それぞれにおける前記実施率の値の組合せに応じた、診療行為の質の良否を評価するものであってよい。

本発明の一態様において、前記算出手段は、さらに、前記第１群、前記第２群、および前記第３群のそれぞれについて、診療行為ごとに、１患者の１回の入院当たりの出来高報酬額である平均出来高を算出し、前記評価手段は、診療行為ごとに算出された、前記第１群、前記第２群、および前記第３群それぞれにおける前記実施率および前記平均出来高の値の組合せに応じた、診療行為の質の良否を評価するものであってよい。

本発明の他の一態様は、コンピュータに、患者に対して行われた診療行為と各診療行為の診療報酬点数とを、１患者の１回の入院を単位とした診療レコードとして記憶した診療データベースを参照し、包括評価で算出された包括報酬額から出来高評価で算出された出来高報酬額を減算した値が、前記診療レコードの診療内容を標準的であると判断できる程度の範囲に予め設定された値の範囲内である診療レコードのグループである第１群、前記減算した値が負であり、かつ前記第１群に含まれない診療レコードのグループである第２群、および前記減算した値が正であり、かつ前記第１群に含まれない診療レコードのグループである第３群のそれぞれについて、診療行為ごとに当該診療行為が行われた診療レコード数の割合である実施率を算出するステップと、診療行為ごとに算出された、前記第１群、前記第２群、および前記第３群それぞれにおける前記実施率に基づいて、各診療行為を評価するステップと、前記評価の結果を出力するステップと、を実行させることを特徴とするプログラムである。

本発明によると、出来高評価の報酬と包括評価の報酬との差を生じさせる要因となり得る診療行為を特定し、診療行為の質の良否を評価することを支援することができる。

医療情報処理装置の概略構成の例を示すブロック図である。記憶部に記憶される診療データの内容の一部の例を示す図である。記憶部に記憶される診療データの内容の一部の例を示す図である。包括報酬の算出に用いられる情報テーブルの内容の例を示す図である。選別手段が各診療行為を診療データ群に選別した結果の例を示す図である。過剰である可能性がある診療行為を特定する処理を説明するための図である。過少である可能性がある診療行為を特定する処理を説明するための図である。各診療行為を評価した結果の例を示す図である。医療情報処理装置で行われる処理の手順の例を示すフローチャートである。医療情報処理装置で行われる処理の部分的な手順の例を示すフローチャートである。各診療行為が分類される評価区分の例を示す図である。各診療行為を評価した結果の他の例を示す図である。

＜第１実施形態＞
図１に、本発明の第１実施形態による医療情報処理装置の概略構成の例を示す。図１の医療情報処理装置１は、医療情報処理部１０、記憶部１２、入力部１４、および表示部１６を備える。

医療情報処理部１０は、記憶部１２に記憶された診療データを用いた処理を行う。医療情報処理部１０の詳細は後述する。

記憶部１２は、医療機関の医療情報システム等（図示せず）において記録された診療実績情報から取得される診療データを記憶する。記憶部１２は、例えば、コンピュータのハードディスクや、各種規格の可搬型の不揮発性記録媒体（例えば、ＣＤ、ＤＶＤ、フラッシュメモリ）等により実現される。診療データは、１人の患者の１回の入院から退院までを単位として、少なくともその入院期間で実施した診療項目およびその費用を対応づけた情報である。

図２に、記憶部１２に記憶される診療データの内容の一部の例を示す。図２の表の１行は、１人の患者の１回の入院に関する情報を表す。図２の表は、医療機関ＩＤ、データＩＤ、入院日、退院日、入院期間、ＤＰＣコード、年齢、性別、および入院時併存症の各項目を有する。医療機関ＩＤは、診療データの基となる診療実績情報を記録した医療機関の識別情報である。データＩＤは、診療データの単位を識別するための識別情報である。データＩＤとして患者の識別情報を用いてもよい。入院日および退院日は、それぞれ、対応する患者が入院した年月日および退院した年月日を表す。入院期間は、対応するデータＩＤの患者が入院していた期間を日数で表す。

ＤＰＣコードは、診療群分類（Diagnosis Procedure Combination, DPC）を表す番号であり、入院期間において最も資源を投入した傷病名、患者の年齢や手術の有無、重傷度等に基づいて決定される１４桁の番号である。ＤＰＣは、入院医療費の包括支払制度における傷病の分類に用いられる。医療費の包括支払制度では、実際に行われた検査や投薬の回数に関わらず、ＤＰＣコードが表す診断群分類に応じて包括化された診療報酬が定められる。ＤＰＣによる医療費の包括支払制度に従う医療機関では、ＤＰＣコードを用いて、患者に対する診療の実績を管理する。よって、１人の患者の１回の入院から退院までの診療実績情報から、診療データの一項目としてＤＰＣコードを取得できる。

ＤＰＣでは、約２４５０の診断群分類が定義されており、ＤＰＣコードは、各診断群分類に割り当てられている。ＤＰＣコードの１４桁の各桁は、左から順に以下の内容を表す。
・１〜２桁目
ＭＤＣ（主要診断群，Major Diagnostic Category）２桁コード。ＭＤＣは、ＤＰＣを１６のグループに分類したコードである（例：ＭＤＣの「01」は神経系疾患、「02」は「眼科系疾患」等）。
・３〜６桁目
最も医療資源を投入した傷病名の４桁分類コード。
・７桁目
入院目的。２００６年４月改定より未使用。
・８桁目
特定の条件を表す。例えば、年齢条件、出生体重条件、ＪＣＳ（Japan Coma Scale）条件（意識障害レベルの指標）、Burn Index条件（熱傷の重症度を判断する指標）、ＧＡＦ（Global Assessment of Functioning）条件（心理的、社会的、職業的機能の全体的評価・尺度）。
・９〜１０桁目
手術情報。
・１１桁目
手術・処置等１の有無。
・１２桁目
手術・処置等２の有無。
・１３桁目
副傷病の有無。
・１４桁目
重症度等の有無。

なお、各桁において、該当する情報が存在しない場合、数字の代わりに「該当なし」を表す「x」が設定される。例えば、７桁目は未使用であるため「x」とされる。

以上、ＤＰＣコードについて説明した。同一のＤＰＣコードの診療データ群について後述の処理を行うことで、同一症例における診療行為を評価できる。

なお、各診療データがどのような傷病におけるデータであるのかを識別可能にするものであれば、１４桁のＤＰＣコードの他のコードを登録しておいてもよい。例えば、ＤＰＣコードの最初の６桁分だけを登録しておいてもよい。あるいは、例えば、ＤＰＣコードの代わりに、米国で開発された診断群分類のコードであるＤＲＧ（Diagnosis Related Group）コードを登録しておいてもよい。

図２の表の年齢および性別の各項目には、対応するデータＩＤの患者の年齢および性別が登録される。入院時併存症は、対応するデータＩＤの患者が、入院での主な治療目的となる傷病の他に入院時に患っていた傷病を表す。

記憶部１２に記憶される診療データは、図２に示す表のデータ内容に加えて、図２に示す各データＩＤの患者に対して実施された診療行為および各診療行為の診療報酬点数を含む。診療行為および各診療行為の診療報酬点数の例を図３に示す。図３に例示する表の１行は、１人の患者に対して実施された１回の診療行為に関する情報を表す。図３の表は、データＩＤ、診療行為、診療報酬点数、および実施日の各項目を含む。データＩＤは、図２に示すデータＩＤに対応し、図３の表において同一のデータＩＤを含む行は、同一の患者に対して、当該患者の入院期間中に実施された診療行為の情報を表す。診療行為の項目は、実施された診療行為の名称を表す。診療報酬点数の項目は、対応する診療行為の診療報酬点数を表す。診療報酬点数とは、病院や医師が患者に対して行う各種の診療行為やサービスにつけられた点数であり、厚生労働大臣により定められる。診療行為やサービスの費用（医療費）は、診療報酬点数の１点当り１０円として計算される。したがって、図３の表の診療報酬点数の項目は、対応する診療行為の費用を表す情報であると言える。また、図３の表において、各診療行為の診療報酬点数を登録しておく代わりに、診療報酬点数の値を１０倍して診療行為の費用の金額を登録しておいてもよい。実施日の項目には、対応する診療行為が実施された年月日が登録される。

以上で説明した図２および図３の表において同一のデータＩＤに関連づけられた情報は、１人の患者の１回の入院から退院までを単位とする１つの診療レコードに含まれる情報であると言える。つまり、記憶部１２には、複数の診療レコードを含む診療データベースが記憶されると言える。

なお、図２および図３の表は、診療データの具体的な態様を限定するものではない。例えば、図２および図３の表を１つの表に纏めた形式で診療データとして記憶部１２に記憶させておいてよい。また、図２および図３の表は、それぞれ、上述の例の項目だけでなく、診療報酬の算定に必要な各種の情報を表す項目をさらに含んでいてもよい。あるいは、図２および図３の表において、それぞれ、上述の例の項目の一部を省略してもよい。例えば、図２における患者の入院日、退院日、入院期間、年齢、性別、および入院時併存症、ならびに図３における実施日は、後述の処理に用いない場合は省略してよい。また、同一の医療機関において記録された診療データのみを扱う場合、医療機関ＩＤも省略可能である。

再び図１を参照し、医療情報処理部１０は、算出手段１００、選別手段１０２、評価手段１０４、および出力手段１０６を備える。医療情報処理部１０は、コンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit、中央演算装置）等により実現される。例えば、図示しない記憶装置に後述の各手段による処理の手順を記述したプログラムを記憶させておき、このプログラムをＣＰＵにおいて記憶装置から読み出して実行させることで、ＣＰＵを医療情報処理部１０として機能させることができる。

算出手段１００は、記憶部１２に記憶された診療データのうち、処理対象として指定された診療データについて、診療データごとの包括報酬および出来高報酬を算出する。

包括報酬は、傷病の分類ごとに予め定められた基準に従って包括評価により算出される。本例では、算出手段１００は、図４に示すような、ＤＰＣコードごとに定められた、入院期間と１日当りの報酬点数とを表す情報テーブルを用いて診療データごとの包括報酬を算出する。図４の表には、各ＤＰＣコードに関連づけて、３種類の入院期間（Ｉ〜ＩＩＩ）と各入院期間における１日当りの報酬点数とが登録されている。図４の表において、入院期間Ｉ，ＩＩ，ＩＩＩの各項目の値は、入院の何日目から何日目までを当該入院期間として扱うかを表す。例えば、図４の表のＤＰＣコード「010010xx99x00x」の行を参照すると、入院から１日目〜３日目を「入院期間Ｉ」、４日目〜７日目を「入院期間ＩＩ」、８日目〜２１日目を「入院期間ＩＩＩ」とすることが表される。また、「入院期間Ｉ点数／日」，「入院期間ＩＩ点数／日」，「入院期間ＩＩＩ点数／日」は、対応する各入院期間における１日当たりの診療報酬点数を表す。本実施形態では、図４のような情報テーブルを記憶部１２に予め記憶させておき、診療データに含まれるＤＰＣコードおよび入院期間の値と当該情報テーブルとを用いて当該診療データの包括報酬を算出する。例えば、図２を参照し、ＤＰＣコードが「050050x9901xx」であり、入院期間が１５日間であるデータＩＤ「111111」の診療データの場合、図４の表のＤＰＣコード「050050x9901xx」の行の情報を用いて包括報酬が算出される。すなわち、入院期間Ｉに該当する１日目〜３日目の報酬点数の合計は、３４８１（入院期間Ｉ点数／日）×３日＝１０４４３点であり、入院期間ＩＩに該当する４日目〜９日目の報酬点数の合計は、２８００（入院期間ＩＩ点数／日）×６日＝１６８００点であり、入院期間ＩＩＩに該当する１０日目〜１５日目の報酬点数の合計は、２３８０（入院期間ＩＩＩ点数／日）×６日＝１４２８０点であり、これらの各入院期間の報酬点数の合計４１５２３（＝１０４４３＋１６８００＋１４２８０）を包括報酬として算出する。

出来高報酬の算出は、例えば、当該診療データに含まれる診療行為の診療報酬点数（図３参照）の合計を算出することで行われる。算出手段１００は、さらに、診療データごとに、包括報酬と出来高報酬との間の差を算出する。本実施形態では、包括報酬から出来高報酬を減算した値を求め、この値を「包括出来高差」と呼ぶ。

算出手段１００は、また、後述の選別手段１０２において選別（グループ分け）された診療データ群ごとに、各診療行為の実施率を算出する。診療行為の実施率は、当該診療行為を含む診療データ（つまり、当該診療行為が患者に対して実施されたことを表す診療データ）の数を、選別手段１０２によって選別された診療データ群に含まれる診療データの総数で除算することで求められる。例えば、ある診療データ群の診療データの総数が１００であり、そのうち、８５の診療データに診療行為「投薬Ａ」が含まれる場合、診療行為「投薬Ａ」の実施率は８５％となる。実施率として、診療行為が実施された診療データの数を選別された診療データの総数で除算した値を用いることで、ある診療行為がある患者に対して偏って実施された場合と、複数の患者に対して満遍なく実施された場合とを区別することができる。算出手段１００は、さらに、診療データ群ごとに、各診療行為の出来高報酬の平均値である平均出来高を算出する。各診療行為の平均出来高は、ある診療データ群に含まれる診療データの出来高報酬を診療行為ごとに合計し、その合計を当該診療データ群に含まれる診療データの総数で除算することで求められる。また、算出手段１００は、診療データ群ごとに求めた各診療行為の実施率および平均出来高の積を算出する。

選別手段１０２は、算出手段１００が求めた診療データごとの包括出来高差（＝包括報酬−出来高報酬）を用いて、診療データのグループ分けを行う。本実施形態の選別手段１０２は、各診療データを、標準群、過剰群、および過少群の３つの診療データ群のいずれかに選別する。標準群には、算出手段１００の処理対象の診療データのうち、包括出来高差が、その診療データの診療内容を標準的であると判断できる程度の範囲に予め設定された値の範囲内である診療データが選別される。過剰群には、包括出来高差が負である診療データであって標準群に含まれない診療データが選別される。過剰群に含まれる診療データは、その出来高報酬が包括報酬よりも大きいことから、標準的な診療内容と比較してより多くの診療行為が患者に対して行われたことを表すと考えられる。また、過少群には、包括出来高差が正である診療データであって標準群に含まれない診療データが選別される。過少群に含まれる診療データは、その出来高報酬が包括報酬よりも小さいことから、標準的な診療内容と比較してより少ない診療行為が患者に対して行われたことを表すと考えられる。

なお、選別手段１０２による各診療行為の診療データ群への選別は、例えば、以下の［例１］の規則に従って行われる。

［例１］
標準群：包括出来高差が包括報酬の±ｐ％以内
過剰群：包括出来高差が負であり、包括出来高差の絶対値が包括報酬のｐ％より大きい
過少群：包括出来高差が正であり、包括出来高差の絶対値が包括報酬のｐ％より小さい

上記の［例１］において、ｐの値は、例えば、ｐ＝５．０に設定しておけばよい。[例１]は、診療データ群への選別規則の一例に過ぎず、他の規則に従って選別を行ってもよい。例えば、以下の［例２］のような規則が考えられる。

［例２］
標準群：包括出来高差が０
過剰群：包括出来高差が負
過少群：包括出来高差が正

また、選別手段１０２は、必ずしも、算出手段１００が包括出来高差を求めた診療データの全てについて各診療データ群に選別しなくてもよい。例えば、以下の［例３］の規則に従って選別してもよく、この場合、いずれの診療データ群にも選別されない診療データが存在し得る。

［例３］
標準群：包括出来高差の絶対値の小さい順に上位１０％
過剰群：包括出来高差が負であり、その絶対値の大きい順に上位１０％
過少群：包括出来高差が正であり、その絶対値の大きい順に上位１０％

［例１］〜［例３］を参照して上述したような選別の規則は、システムの管理者などにより予め設定されて記憶部１２に記憶される。

選別手段１０２は、各診療データを診療データ群に選別すると、その結果を各診療データに関連づけて記憶部１２に記憶させる。図５に、選別手段１０２による選別の結果の例を示す。図５の表には、各データＩＤの診療データに含まれる医療機関ＩＤおよび入院日が示されると共に、各データＩＤの診療データについて算出手段１００が算出した包括報酬、出来高報酬、および包括出来高差が示される。さらに、図５の表では、各データＩＤに関連づけて、当該データＩＤの診療データを選別手段１０２が選別した診療データ群を示す。算出手段１００による算出および選別手段１０２による選別の結果を図５のような表の形式で記憶部１２に記憶させておいてもよい。

図１の説明に戻り、評価手段１０４は、選別手段１０２が選別した診療データ群ごとに算出手段１００が求めた各診療行為の実施率および平均出来高を用いて、各診療行為の質の良否を評価する。本実施形態において、評価手段１０４は、標準群について算出された各診療行為の実施率および平均出来高と、過剰群について算出された各診療行為の実施率および平均出来高と、を用いて、過剰な診療行為である可能性がある診療行為かを評価する。また、評価手段１０４は、標準群について算出された各診療行為の実施率および平均出来高と、過少診療群について算出された各診療行為の実施率および平均出来高と、を用いて、過少な診療行為である可能性がある診療行為かを評価する。

以下、図６および図７を参照し、過剰な診療行為である可能性がある診療行為および過少な診療行為である可能性がある診療行為の評価について説明する。

図６は、標準群および過剰群のそれぞれについて、診療行為ごとに算出手段１００が算出した実施率および平均出来高の例を示す。図６の表の１行は、１つの診療行為に関する情報を表す。図６の表では、標準群および過剰群の各項目は、診療データ数、実施データ数、実施率（Ｒ）、平均出来高（Ａ）、およびＲ×Ａの下位項目を含む。診療データ数は、対応する診療データ群に含まれる診療データの数を表す。図６の表では、標準群および過剰群のいずれも、診療データ数は「１００」である。実施データ数は、対応する診療データ群に含まれる診療データのうち、対応する行の診療行為を含む診療データの数を表す。実施率（Ｒ）は、対応する診療データ群における、対応する行の診療行為の実施率を表す。図６の表に示す実施率の値は、対応する診療データ群における、対応する行の実施データ数を診療データ数で除算してパーセント表示した値である。平均出来高（Ａ）は、対応する診療データ群における、対応する行の診療行為の平均出来高を表す。平均出来高は、対応する診療データ群に含まれる診療データにおいて対応する行の診療行為の診療報酬点数の合計を、対応する行に示された診療データ数で除算した値である。Ｒ×Ａは、対応する群の対応する行に示された実施率と平均出来高との積を表す。図６の表において、実施率、平均出来高、およびＲ×Ａの値は、算出手段１００により算出された値である。図６の表は、さらに、各診療行為について、過剰群のＲ×Ａの値から標準群のＲ×Ａの値を減算した値を示す（過剰（Ｒ×Ａ）−標準（Ｒ×Ａ））。この値も算出手段１００が算出してよい。過剰群のＲ×Ａから標準群のＲ×Ａを減算した値（過剰群および標準群についての積の差）が大きい診療行為は、過剰群の診療データにおいて、標準群の診療データと比較してより多く実施された診療行為であると言える。したがって、評価手段１０４は、過剰群および適正群についての積の差が他の診療行為と比較して特に大きいと言える診療行為を、過剰な診療行為である可能性がある診療行為と評価する。例えば、各診療行為の過剰群および標準群についての積の差の平均および標準偏差を求め、平均値に標準偏差のｍ倍（ｍの値は、例えば、１．０〜２．０の範囲で予め設定しておく）を加算した値を超える積の差を有する診療行為を過剰である可能性がある診療行為と評価すればよい。例えば図６の例では、「注射Ｂ」および「検査Ｃ」が過剰な診療行為である可能性がある診療行為として評価される。

図７は、標準群および過少群のそれぞれについて、診療行為ごとに算出手段１００が算出した実施率および平均出来高の例を示す。図７の表の各項目の意味は、図６の表と同様である。評価手段１０４は、標準群の実施率と平均出来高との積から過少群の実施率と平均出来高との積を減算した値（標準群および過少群についての積の差）が他の診療行為と比較して特に大きいと言える診療行為を、過少な診療行為である可能性がある診療行為と評価する。標準群および過少群についての積の差が大きい診療行為は、過少群の診療データにおいて、標準群の診療データと比較してあまり実施されていない診療行為であると言えるためである。過少群および標準群についての積の差が「他の診療行為と比較して特に大きい」診療行為の特定は、過剰な診療行為である可能性のある診療行為の評価について上述した例と同様に、積の差の平均値および標準偏差を用いて行えばよい。図７の例では、「検査Ｅ」および「画像検査Ｆ」が過少な診療行為である可能性がある診療行為として評価される。

図１の説明に戻り、出力手段１０６は、評価手段１０４による評価の結果を出力する処理を行う。例えば、評価手段１０４において過剰である可能性のある診療行為と評価された診療行為と、過少である可能性のある診療行為と評価された診療行為と、を表示部１６に表示させる処理を行う。例えば、図６および図７を参照する上述の例のように、過剰である可能性のある診療行為として「注射Ｂ」および「検査Ｃ」が特定され、過少である可能性のある診療行為として「検査Ｅ」および「画像検査Ｆ」が特定された場合、出力手段１０６は、図８のような表を表示部１６に表示させる。図８では、算出手段１００、選別手段１０２、および評価手段１０４における処理対象の診療データの医療機関ＩＤおよびＤＰＣコードと共に、「過剰診療行為」として「注射Ｂ」および「検査Ｃ」を、「過少診療行為」として「画像検査Ｆ」および「検査Ｅ」を表す。なお、出力手段１０６による出力先は、表示部１６に限られず、医療情報処理装置１に接続された他の情報処理装置に対して評価結果を出力してもよい。

再び図１を参照し、入力部１４は、ユーザの入力を受け付けて医療情報処理部１０に渡す。ユーザは、入力部１４を用いて医療情報処理装置１に対する各種の指示を入力する。入力部１４は、キーボードやマウス、タッチパネル等の入力装置により実現される。

表示部１６は、出力手段１０６により出力された医療情報処理部１０の処理結果を表示する。表示部１６は、例えば、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイや液晶ディスプレイ等の表示装置により実現される。

以下、医療情報処理装置１における処理の手順の例を説明する。図９は、医療情報処理装置１が行う処理の手順の例を示すフローチャートである。医療情報処理装置１は、例えば、入力部１４を介してユーザから処理開始の指示を受け付けた場合に、図９の例の手順の処理を開始する。

まず、医療情報処理部１０は、医療機関の医療情報システム等（図示しない）から出力された診療実績情報を読み込む（ステップＳ１）。例えば、インターネットまたはＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワーク経由で、医療情報システム等が備えるデータベースから診療実績情報を取得すればよい。あるいは、例えば、ＣＤまたはＤＶＤ等の可搬型記憶媒体に記録された診療実績情報を、その記憶媒体に応じた読取装置により読み取ってもよい。

医療情報処理部１０は、ステップＳ１で取得した診療実績情報から、医療情報処理部１０の各手段における処理に必要な情報を抽出し、記憶部１２に診療データとして記憶させる（ステップＳ２）。記憶部１２に記憶される診療データのテーブルは、図２および図３を参照して説明したとおりの表であってよい。

診療データを記憶部１２に記憶させると、医療情報処理部１０は、処理対象の診療データ群の選択を受け付ける（ステップＳ３）。例えば、入力部１４を介して、診療データ群を指定するユーザの入力を受け付ける。診療データ群の指定は、例えば、ＤＰＣコードの１４桁により行われる。また例えば、医療機関ＩＤを指定する入力や、ある期間内の入院日または退院日を含む診療データ群を指定する入力を受け付けてもよい。あるいは、患者の年齢、性別、または入院時併存症の各項目の値によって診療データ群を指定してもよい。また、上述の各例を複数組み合わせて指定しても良い（例えば、「特定のＤＰＣコード、特定の年齢、かつ特定の入院時併存症」など）。

次に、診療データを選別し、実施率および平均出来高を算出する処理が行われる（ステップＳ４）。図１０に、ステップＳ４の詳細手順の例を示す。

図９のステップＳ４が開始されると、図１０の手順の処理が開始され、算出手段１００は、選択された診療データ群を記憶部１２から読み出す（ステップＳ４００）。つまり、図４のステップＳ３で指定された条件（ＤＰＣコード、入院日または退院日、患者の年齢、性別、入院時併存症などの条件）に該当するデータＩＤの診療データを記憶部１２から読み出す。

読み出した診療データの中から１つ選択して注目データとする（ステップＳ４０２）。つまり、読み出した診療データのデータＩＤのうちの１つが選択され、選択されたデータＩＤの診療データが注目データとなる。

注目データを定めると、算出手段１００は、注目データの包括報酬を算出する（ステップＳ４０４）。ステップＳ４０４では、図４を参照して上記で説明したとおり、注目データに含まれるＤＰＣコードに応じて包括的な評価により定まる包括報酬が算出される。

また、算出手段１００は、注目データの出来高報酬を算出する（ステップＳ４０６）。注目データの出来高報酬は、注目データに含まれる各診療行為の診療報酬点数（図３参照）の合計を求めることで算出される。

さらに、算出手段１００は、ステップＳ４０４で求めた包括報酬とステップＳ４０６で求めた出来高報酬との間の差である包括出来高差を算出する（ステップＳ４０８）。本実施形態では、ステップＳ４０８で、包括報酬から出来高報酬を減算した値を包括出来高差とする。

ステップＳ４０８で算出された包括出来高差を用いて、選別手段１０２は、注目データを診療データ群（標準群、過剰群、または過少群）へ選別する（ステップＳ４１０）。ステップＳ４１０の選別は、注目データの包括出来高差の値に応じて、上述の［例１］〜［例３］のいずれかの規則に従って行えばよい。

ステップＳ４１０の後、ステップＳ４００で読み出された処理対象の診療データのすべてについて処理済みであるか否かを判定する（ステップＳ４１２）。処理対象の診療データのすべてについて処理済みであれば（ステップＳ４１２でＹｅｓ）、ステップＳ４１４に進む。未処理の診療データがあれば（ステップＳ４１２でＮｏ）、ステップＳ４０２に戻って未処理の診療データのうちの１つを選択して新たな注目データとし、この注目データに対してステップＳ４０４以降の処理を行う。

なお、上述した図５の表は、ステップＳ４０２〜Ｓ４１２を含むループ処理を行った結果、各診療データについて決定される診療データ群の例を示す。

処理対象の診療データのすべてについて診療データ群への選別が終了すると（ステップＳ４１２でＹｅｓ）、算出手段１００は、診療データ中の診療行為を抽出する（ステップＳ４１４）。ステップＳ４１４では、例えば、読み出した診療データのそれぞれから診療行為（図３参照）を抽出し、抽出した診療行為のうち重複するものを削除すればよい。

また、算出手段１００は、ステップＳ４１４で抽出された診療行為のうちの１つを選択して注目行為とする（ステップＳ４１６）。

次に、算出手段１００は、標準群、過剰群、および過少群の各診療データ群について、注目行為の実施率を算出し、記憶部１２に記憶させる（ステップＳ４１８）。例えば、標準群に含まれる診療データのうち注目行為を含む診療データの数を標準群に含まれる診療データの総数で除算した値を、標準群における注目行為の実施率とする。過剰群および過少群についても、同様に注目行為の実施率を算出する。

さらに、算出手段１００は、標準群、過剰群、および過少群の各診療データ群について、注目行為の平均出来高を算出し、記憶部１２に記憶させる（ステップＳ４２０）。例えば、標準群に含まれる診療データにおける注目行為の診療報酬点数の合計を求め、求めた合計を標準群に含まれる診療データの総数で除算した値を、標準群における注目行為の平均出来高とする。過剰群および過少群についても、同様に注目行為の平均出来高を算出する。

標準群、過剰群、および過少群の各診療データ群について、注目行為の実施率と平均出来高との積を算出し、記憶部１２に記憶させる（ステップＳ４２２）。ステップＳ４２２で求められる積は、上述した図６および図７の表における「Ｒ×Ａ」の値である。

算出手段１００は、標準群についてステップＳ４２２で求めた積と、過剰群および過少群のそれぞれについてステップＳ４２２で求めた積と、の間の差を算出する（ステップＳ４２４）。本実施形態では、ステップＳ４２４で、過剰群について求めた積から標準群について求めた積を減算した値（過剰群および標準群についての積の差）と、標準群について求めた積から過少群について求めた積を減算した値（標準群および過少群についての積の差）と、を求める。図６および図７の表における「過剰（Ｒ×Ａ）−標準（Ｒ×Ａ）」および「標準（Ｒ×Ａ）−過少（Ｒ×Ａ）」の各項目の値は、ステップＳ４２４で算出される値の例である。

ステップＳ４２４の後、未処理の診療行為があれば（ステップＳ４２６でＮｏ）、ステップＳ４１６に戻って未処理の診療行為のうちの１つを選択して注目行為とし、この注目行為に対してステップＳ４１８以降の処理を行う。

すべての診療行為について処理済であれば（ステップＳ４２６でＹｅｓ）、図１０の例の手順の処理を終了する。

再び図９を参照し、ステップＳ４（図１０）の処理が終了すると、評価手段１０４は、ステップＳ４の処理の結果を用いて、各診療行為を評価する（ステップＳ５）。本実施形態では、評価手段１０４は、図１０のステップＳ４２４で算出された、診療行為ごとの過剰群および標準群についての積の差を用いて、過剰な診療行為である可能性がある診療行為かを評価する。さらに、図１０のステップＳ４２４で算出された、診療行為ごとの標準群および過少群についての積の差を用いて、過少な診療行為である可能性がある診療行為かを評価する。過剰（過少）な診療行為である可能性がある診療行為かを評価する処理の詳細の例は、図６および図７を参照して上述したとおりである。

ステップＳ５の後、出力手段１０６は、ステップＳ５の結果を表示部１６に表示させる（ステップＳ６）。例えば、過剰（過少）な診療行為である可能性がある診療行為と評価された診療行為の情報を表示部１６に表示させる。図８は、ステップＳ６で表示部１６に表示される情報の一例である。ステップＳ６の後、図９の手順の処理は終了する。

以下、第１実施形態の変形例を説明する。上述の第１実施形態の処理では、診療行為ごとの過剰群および標準群についての積の差（診療行為ごとの標準群および過少群についての積の差）が他の診療行為と比較して特に大きいと言える診療行為を過剰（過少）である可能性がある診療行為と評価する。一変形例では、診療行為ごとの過剰群および標準群についての積の差（診療行為ごとの標準群および過少群についての積の差）が予め設定された閾値よりも大きい診療行為を過剰（過少）である可能性がある診療行為と評価してもよい。あるいは、診療行為ごとの過剰群および標準群についての積の差（診療行為ごとの標準群および過少群についての積の差）が大きい順に診療行為を順位付けし、上位ｋ％内あるいは上位ｌ位以内（ｋ，ｌは予め設定しておく。例えば、ｋ＝５．０，ｌ＝３など）の診療行為を過剰（過少）である可能性がある診療行為と評価してもよい。

さらに他の変形例では、実施率だけを用いて診療行為を評価してもよい。この場合、例えば、過剰群における実施率が標準群における実施率と比較して予め設定された閾値以上大きい診療行為を、過剰である可能性がある診療行為と評価し、標準群における実施率が過少群における実施率と比較して予め設定された閾値以上大きい診療行為を、過少である可能性がある診療行為と評価すればよい。あるいは、例えば、処理対象の診療行為について、過剰群における実施率と標準群における実施率との間の差分の平均および標準偏差と、標準群における実施率と過少群における実施率との間の差分の平均および標準偏差と、を求め、この差分と標準偏差を用いて、この差分が他の診療行為と比較して特に大きいと言える診療行為を過剰（過少）診療行為と評価してもよい。また例えば、この差分が大きい順に診療行為を順位付けし、上位ｋ％以内あるいは上位ｌ位以内（ｋ，ｌは予め設定しておく。例えば、ｋ＝５．０，ｌ＝３など）の診療行為を過剰（過少）である可能性がある診療行為と評価してもよい。

＜第２実施形態＞
本発明の第２実施形態において、医療情報処理装置１の構成は、図１に示す第１実施形態の例と同様である。以下では、第２実施形態について、第１実施形態との相違点を中心に説明する。

第２実施形態では、評価手段１０４において、過剰である可能性のある診療行為および過少である可能性のある診療行為かを評価する代わりに、各診療行為を、診療データ群ごとに求められた実施率および平均出来高の値の組合せに応じた評価区分に分類する。評価区分は、診療行為の良否の質を表すものである。これらの値の組合せと評価区分との対応づけは、予め決定されて記憶部１２に記憶される。

図１１に、診療データ群ごとに求められた実施率および平均出来高の値の組合せと当該組合せに応じた評価区分との例を示す。図１１の表の１行は、１つの評価区分の情報を表す。図１１において、過少群、標準群、および過剰群のそれぞれの実施率および平均出来高に対応する欄には、文字「Ｈ」、「Ｌ」、または「＊」が示される。文字「Ｈ」は、対応する値が比較的大きいことを表し、「Ｌ」は、対応する値が比較的小さいことを表す。「＊」は、当該値が評価区分への分類において考慮されないことを表す。例えば、図１１の行ｌ１は、過少群の実施率が「Ｈ」、標準群の実施率が「Ｈ」、および過剰群の実施率が「Ｈ」である診療行為を、各診療データ群における平均出来高の値に関係なく、評価区分「必要不可欠な行為」に分類することが表される。この評価区分には、過少群、標準群、および過剰群のすべての診療データ群において、実施率が高い診療行為が分類される。よって、この評価区分に分類される診療行為は「必要不可欠な行為」であると考えられる。また例えば、行ｌ２は、すべての診療データ群において実施率が高く、かつ過剰群のみにおいて平均出来高が大きい診療行為を評価区分「必要な診療行為だが、過剰群は内容が過剰」に分類することを表す。行ｌ３は、すべての診療データ群において実施率が高く、かつ過少群のみにおいて平均出来高が小さい診療行為を評価区分「必要な診療行為だが、過少群は内容が過少」に分類することを表す。行ｌ４は、過少群のみで実施率が小さい診療行為を評価区分「過少群で必要な診療が行われていない」に分類することを表し、行ｌ５は、過剰群のみで実施率が高い診療行為を評価区分「過剰群で不必要な診療が行われている」に分類することを表す。行ｌ６は、すべての診療データ群において実施率が低い診療行為を評価区分「不必要な診療行為」に分類することを表す。また、行ｌ７は、過剰群においてのみ実施率が低い診療行為を、評価区分「この診療行為を行わないことで患者状態が悪化した可能性」に分類することを表す。過剰群の診療データは、包括報酬よりも出来高報酬の方が大きいものである。よって、過少群および標準群で実施率が高いにもかかわらず過剰群で実施率が低い診療行為について、当該診療行為を行わないことが出来高報酬を上げる要因となった可能性があると言える。また、行ｌ８は、過少群においてのみ実施率が高い診療行為を、評価区分「この診療行為を行うことで患者状態が良化した可能性」に分類することを表す。過少群の診療データは、包括報酬よりも出来高報酬の方が小さいものである。よって、標準群および過剰群で実施率が低いにもかかわらず過少群で実施率が高い診療行為について、当該診療行為を行うことが出来高報酬を下げる要因となった可能性があると言える。

なお、評価手段１０４は、各診療行為の各診療データ群における実施率および平均出来高の値が「Ｈ」（または「Ｌ」）に該当するか否かを、例えば、実施率および平均出来高のそれぞれについて予め設定された閾値を超えるか否かによって判定する。あるいは、例えば、処理対象の診療行為についての各診療データ群における実施率および平均出来高の値の組合せにおいて、他の値との比較に応じて「Ｈ」および「Ｌ」のいずれに該当するかを判定してもよい。例えば、過少群の実施率、標準群の実施率、および過剰群の実施率について、ある診療データ群の実施率に対する他の２つの診療データ群の実施率の比を求め、これらの比を用いて、３つの診療データ群の実施率が同水準である（比の値がいずれも１．０前後）こと、ある１つの診療データ群の実施率が他の２つの診療データ群と比較して高い（比の値がいずれも所定の閾値θ_H（＞１．０）以上）こと、または、ある１つの診療データ群の実施率が他の２つの診療データ群と比較して低い（比の値がいずれも所定の閾値θ_L（＜１．０）以下）ことを判定する。この判定の結果により、例えば、各診療データ群の実施率のうち、いずれか１つのみが「Ｌ（またはＨ）」であることを判定できる。平均出来高についても同様である。

第２実施形態においても、医療情報処理装置１が行う処理は、図９および図１０に例示するフローチャートに従って行われる。ただし、図９のステップＳ５において、過剰および過少である可能性がある診療行為を特定する代わりに、第２実施形態の評価手段１０４は、各診療行為を図１１に例示するような評価区分に分類する。

図１２は、図９のステップＳ６において出力手段１０６が表示部１６に表示させる結果の例である。図１２では、図１１の評価区分ごとに予め設定されて記憶部１２に記憶されたメッセージと共に、当該評価区分に分類された診療行為の名称を示す。図１２の表において、行ｍ１，ｍ２，ｍ３，ｍ４，ｍ５は、それぞれ、図１１の行ｌ５，ｌ４，ｌ３，ｌ２，ｌ８の評価区分に対応する。

図９のステップＳ６の表示処理では、各診療行為が分類された評価区分のすべてについて表示させる代わりに、ユーザが入力部１４を介して指定した評価区分についてのみ、当該評価区分とこれに分類された診療行為とを表示させてもよい。

なお、評価区分は、各診療データ群における実施率のみの値の組合せに応じて定義してもよい。例えば図１１の表において各診療データ群の平均出来高を考慮しない評価区分（行ｌ１，ｌ４〜ｌ８）だけを用いて各診療行為を評価してもよい。

以上で説明した第１実施形態および第２実施形態において、各処理を医療機関ＩＤごとに行い、医療機関ごとに求めた結果（特定した過剰（過少）診療行為あるいは評価区分への分類結果）を表示させてもよい。これにより、異なる医療機関の間の比較を行うことができる。

また、以上で説明した第１実施形態および第２実施形態の評価手段１０４の処理の両方を行ってもよい。例えば、第１実施形態の処理により特定された過剰診療行為および過少診療行為に対して、第２実施形態のように評価区分に分類する処理を行うことが考えられる。

また、以上で説明した第１実施形態および第２実施形態では、包括報酬および出来高報酬を報酬点数で表すが、報酬点数を１０倍して金額（円単位）で表してもよい。

なお、以上で説明した各実施形態および変形例の医療情報処理装置１は、１台のコンピュータにより実現してもよいし、各部または各手段の機能を互いに接続された複数のコンピュータに分散させて実現してもよい。

１医療情報処理装置、１０医療情報処理部、１２記憶部、１４入力部、１６表示部、１００算出手段、１０２選別手段、１０４評価手段、１０６出力手段。

Claims

患者に対して行われた診療行為と各診療行為の診療報酬点数とを、１患者の１回の入院を単位とした診療レコードとして記憶した診療データベースを参照し、包括評価で算出された包括報酬額から出来高評価で算出された出来高報酬額を減算した値が、前記診療レコードの診療内容を標準的であると判断できる程度の範囲に予め設定された値の範囲内である診療レコードのグループである第１群、前記減算した値が負であり、かつ前記第１群に含まれない診療レコードのグループである第２群、および前記減算した値が正であり、かつ前記第１群に含まれない診療レコードのグループである第３群のそれぞれについて、診療行為ごとに、当該診療行為が行われた診療レコード数の割合である実施率を算出する算出手段と、
診療行為ごとに算出された、前記第１群、前記第２群、および前記第３群それぞれにおける前記実施率を用いて、各診療行為の質の良否を評価する評価手段と、
前記評価の結果を出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする医療情報処理装置。
請求項１に記載の医療情報処理装置において、
前記評価手段は、
診療行為ごとに算出された前記第１群における前記実施率および前記第２群における前記実施率を用いて、当該第２群の実施率の方が高い診療行為を過剰な診療行為である可能性がある診療行為と評価し、
診療行為ごとに算出された前記第１群における前記実施率および前記第３群における前記実施率を用いて、当該第１群の実施率の方が高い診療行為を過少な診療行為である可能性がある診療行為と評価する、
ことを特徴とする医療情報処理装置。
請求項１に記載の医療情報処理装置において、
前記算出手段は、さらに、前記第１群、前記第２群、および前記第３群のそれぞれについて、診療行為ごとに、１患者の１回の入院当たりの出来高報酬額である平均出来高を算出し、
前記評価手段は、
診療行為ごとに算出された前記第１群における前記実施率および前記平均出来高と前記第２群における前記実施率および前記平均出来高とを用いて、当該第２群の実施率と平均出来高との積が当該第１群の実施率と平均出来高との積よりも大きい診療行為を過剰な診療行為である可能性がある診療行為と評価し、
診療行為ごとに算出された前記第１群における前記実施率および前記平均出来高と前記第３群における前記実施率および前記平均出来高とを用いて、当該第１群の実施率と平均出来高との積が当該第３群の実施率と平均出来高との積よりも大きい診療行為を過少な診療行為である可能性がある診療行為と評価する、
ことを特徴とする医療情報処理装置。
請求項１に記載の医療情報処理装置において、
前記評価手段は、診療行為ごとに算出された、前記第１群、前記第２群、および前記第３群それぞれにおける前記実施率の値の組合せに応じた、診療行為の質の良否を評価する、
ことを特徴とする医療情報処理装置。
請求項４に記載の医療情報処理装置において
前記算出手段は、さらに、前記第１群、前記第２群、および前記第３群のそれぞれについて、診療行為ごとに、１患者の１回の入院当たりの出来高報酬額である平均出来高を算出し、
前記評価手段は、診療行為ごとに算出された、前記第１群、前記第２群、および前記第３群それぞれにおける前記実施率および前記平均出来高の値の組合せに応じた、診療行為の質の良否を評価する、
ことを特徴とする医療情報処理装置。
コンピュータに、
患者に対して行われた診療行為と各診療行為の診療報酬点数とを、１患者の１回の入院を単位とした診療レコードとして記憶した診療データベースを参照し、包括評価で算出された包括報酬額から出来高評価で算出された出来高報酬額を減算した値が、前記診療レコードの診療内容を標準的であると判断できる程度の範囲に予め設定された値の範囲内である診療レコードのグループである第１群、前記減算した値が負であり、かつ前記第１群に含まれない診療レコードのグループである第２群、および前記減算した値が正であり、かつ前記第１群に含まれない診療レコードのグループである第３群のそれぞれについて、診療行為ごとに当該診療行為が行われた診療レコード数の割合である実施率を算出するステップと、
診療行為ごとに算出された、前記第１群、前記第２群、および前記第３群それぞれにおける前記実施率を用いて、各診療行為を評価するステップと、
前記評価の結果を出力するステップと、
を実行させることを特徴とするプログラム。