WO2014097466A1 - 地域医療連携システム - Google Patents

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WO2014097466A1
WO2014097466A1 PCT/JP2012/083194 JP2012083194W WO2014097466A1 WO 2014097466 A1 WO2014097466 A1 WO 2014097466A1 JP 2012083194 W JP2012083194 W JP 2012083194W WO 2014097466 A1 WO2014097466 A1 WO 2014097466A1
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medical
patient
medical institution
regional
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俊太郎 由井
淳平 佐藤
木戸　邦彦
卓也 神山
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Hitachi Ltd
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Hitachi Ltd
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Publication date
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Priority to PCT/JP2012/083194 priority patent/WO2014097466A1/ja
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    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H80/00—ICT specially adapted for facilitating communication between medical practitioners or patients, e.g. for collaborative diagnosis, therapy or health monitoring

Definitions

  • the present invention relates to hospital information system technology in the medical field, and more particularly to a cooperation system between community medical hospitals.
  • Patent Document 1 refers to a system that refers to a medical cooperation database and selects and introduces a backward cooperation hospital (referral medical institution) suitable for a patient referral destination of an acute care hospital (referral medical institution). Selection conditions include patient medical condition, hospital ward, medication, facility, department, location, number of specialists, presence / absence of testing equipment and facilities, and the like.
  • Patent Document 1 Although it is a system that searches for a hospital that matches the search conditions, it does not consider the quality of medical care such as readmission.
  • a regional medical cooperation system that supports patient introduction from a referral medical institution to a referral medical institution in regional medical cooperation
  • the regional medical cooperation system includes a medical information system, a referral medical institution
  • the medical information system includes a medical information database that stores medical information including patient information
  • the regional medical cooperation server is included in the medical information database. Based on the medical information obtained from the medical information system linkage unit that acquires stored medical information and the medical information system linkage unit, the risk of readmission from the referral medical institution to the referral source medical institution is calculated.
  • the re-hospitalization risk calculation unit the server referral patient input unit that accepts input from the first referral patient, and the first referral patient Providing regional medical cooperation system characterized by having corresponding referrals medical institution and a server output unit for displaying the calculated screen and a first readmission risk, the.
  • Improving patient referrals including reducing the burden on patients, by determining the risk of patient referral in advance, including the readmission risk, which is the risk of re-hospitalization from the referral medical institution to the referral source medical institution. It becomes possible to realize the promotion of the regional medical cooperation system accompanying the increase in the number of patients. This increases patient turnover and contributes to hospital management.
  • the structure schematic of the regional medical cooperation system in this invention The 1st block diagram of the community medicine cooperation system in this invention.
  • the 1st flowchart which shows the flow of a process of the regional medicine cooperation system in this invention.
  • the 1st example which shows the screen of the medical institution which introduces the regional medical cooperation system in this invention.
  • the 1st figure showing the introduction patient registration database of the regional medicine cooperation system in this invention.
  • the 1st example which shows the screen of the referral destination medical institution of the regional medicine cooperation system in this invention.
  • the 1st flowchart which shows the flow of a process in the readmission risk calculation part of the community medicine cooperation system in this invention.
  • the 1st flowchart which shows the flow of a process in the referral difficulty degree calculation part of the regional medical cooperation system in this invention.
  • the 2nd example which shows the screen of the referral destination medical institution of the regional medicine cooperation system in this invention.
  • the 2nd example which shows the screen of the introduction medical institution of the regional medical cooperation system in this invention.
  • the flowchart which shows the flow of a process in the discharge delay risk calculation part of the regional medical cooperation system in this invention.
  • the 2nd flowchart which shows the flow of a process in the referral difficulty degree calculation part of the regional medical cooperation system in this invention.
  • FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a regional medical cooperation system according to the present invention.
  • the regional medical cooperation system shown in FIG. 1 includes a medical information system 10, a regional medical cooperation server 20, and a medical institution system 30.
  • a medical information system 10 When the regional medical cooperation server 20 is installed in the referral source medical institution and the medical institution system 30 is installed in the referral destination medical institution, a plurality of medical institution systems 30 often exist.
  • the regional medical cooperation server 20 may be installed in the data center, or only one medical institution system 30 may exist.
  • the regional medical cooperation server 20 and the medical institution system 30 are connected via a network.
  • FIG. 2 is a detailed configuration diagram of the regional medical cooperation system in the present invention.
  • the medical information system 10 includes an input / output unit 100, a control unit 101, and a medical information database 102.
  • the regional medical cooperation server 20 includes a medical information system cooperation unit 201, a readmission risk calculation unit 202, a readmission risk database 203, a facility environment database 204, an introduction difficulty calculation unit 205, and an introduction source screen configuration processing unit. 206, an introduction source input unit 207, an introduction source output unit 208, and an introduction patient registration database 209.
  • the medical institution system 30 includes an introduction destination screen configuration processing unit 301, an introduction destination input unit 302, and an introduction destination output unit 303.
  • the readmission risk is the risk of readmission from the referral medical institution to the referral source medical institution.
  • the referral difficulty level indicates the difficulty level for referral to a patient.
  • FIG. 3 shows a hardware configuration diagram for realizing the regional medical cooperation system (each component shown in FIG. 1) in the present invention.
  • the medical information database 102, the readmission risk database 203, the discharge delay risk database 204, and the referral patient registration database 209 are configured by an external storage device 604 represented by an HDD (Hard Disk Drive) device.
  • the control unit 101, the medical information system linkage unit 201, the readmission risk calculation unit 202, the referral difficulty calculation unit 205, the referral source screen configuration processing unit 206, and the referral destination screen configuration processing unit 301 include the central processing unit 603, the memory 602, and the like.
  • various processes can be realized by developing and starting a predetermined program.
  • the input / output unit 100, the introduction source output unit 208, and the introduction destination output unit 303 can be realized by a monitor using a liquid crystal display 601 or a CRT (Cathode-Ray Tube). Further, it may be output to a medium such as paper.
  • the input / output unit 100, the introduction source input unit 207, and the introduction destination input unit 302 can be realized by a keyboard 600, a mouse, or a pen tablet.
  • Fig. 4 shows a flowchart showing the outline of the regional medical cooperation system.
  • the referral patient group acquired via the medical information system cooperation unit 201 is displayed on the referral source output unit 207 of the regional medical cooperation server 20 (S401).
  • the referral destination medical institution candidate acquired from the referral difficulty calculation unit 205 and its referral difficulty level, facility information, and readmission
  • the referral source screen configuration processing unit 206 acquires the risk and displays it on the referral source output unit 208 (S402).
  • S402 particularly facility information, readmission risk, and referral difficulty will be described in detail with reference to FIGS.
  • the referral source user selects a referral destination medical institution candidate via the referral source input unit 207
  • the referral patient and the referral destination medical institution are registered in the referral patient registration database 209 (S403).
  • the referral destination screen configuration processing unit 301 acquires corresponding patient information from the referral patient registration database 209 and displays the corresponding patient on the referral destination output unit 303 (S404).
  • the user of the referral destination medical institution returns the patient acceptance determination requested by the referral source via the referral destination input unit 302 (S405).
  • FIG. 5 A display example of the introduction source output unit 208 is shown in FIG.
  • the screen shown in FIG. 5 includes a patient selection unit 501, a condition setting unit 502, an introduction destination medical institution candidate display unit 503, and an introduction request button 504.
  • the patient selection unit 501 displays the in-patients as an introductory patient group from the patient inpatient basic information table (described in detail in FIG. 10) that manages one-time entrance / exit information via the medical information system cooperation unit 201. .
  • the referral destination medical institution candidate and the referral difficulty level, facility information, and readmission risk that match the setting items of the patient selection unit 501 and the condition setting unit 502 are displayed on the linked hospital display unit 503. .
  • the referral destination medical institution candidate and the referral difficulty level, facility information, and readmission risk that match the setting items of the patient selection unit 501 and the condition setting unit 502 are displayed on the linked hospital display unit 503. .
  • three referral destination medical institution candidates are displayed.
  • the alignment display of the referral destination medical institution candidate display unit 503 may be controlled in accordance with the item order set by the user in the condition setting unit 502.
  • the referral destination medical institution candidate display unit 503 is arranged and displayed according to the referral difficulty level value.
  • FIG. 6 shows an example of the referral patient registration table of the referral patient registration database 209. In this example, a state where the patient P0 of the ischemic heart disease input in FIG. 5 is requested to the facility A is shown. In addition to this, if the patient needs urgent, it may be registered in the referral patient registration database 209.
  • the patient referral medical institution can be determined in consideration of the readmission risk, and the success of the patient referral can be promoted.
  • FIG. 7 includes a condition setting button 701, a condition display unit 702, an introduction patient display unit 703, an introduction approval button 704, and an introduction rejection button 705.
  • the condition setting button 701 is pressed to set a display condition such as a disease name
  • the set display condition is displayed on the condition display unit 702.
  • a patient matching the condition is extracted from the referral patient registration database 209 and displayed on the referral patient display unit 703.
  • the user selects an acceptable patient from the patients displayed on the referral patient display unit 703 and presses the referral approval button 704, it is transmitted to the referral source medical institution that the patient can be accepted.
  • the referral rejection button 705 when the referral rejection button 705 is pressed, it is transmitted that acceptance is difficult.
  • the reason for rejection may be input along with the introduction rejection button 705.
  • P0 and P20 are selected and the introduction approval button 704 is pressed.
  • FIG. 8 shows an example of a facility information table and a disease basic information table stored in the facility environment database 204.
  • the facility information table includes basic information of the referral medical institution.
  • the facility information table includes the facility name, the postal code, the number of beds, and the number of free beds.
  • the disease basic information table includes information for each facility and disease.
  • the disease basic information table includes the number of doctors and the total number of patients received so far.
  • the readmission risk is a risk that after the patient is transferred from the referral medical institution to the referral medical institution, the patient condition deteriorates and the patient is readmitted again to the referral medical institution.
  • FIG. 9 shows a flowchart for calculating the readmission risk.
  • the readmission risk calculation unit 202 calculates the readmission risk based on the information acquired from the medical information database 102 of the medical information system 10 via the medical information system cooperation unit 201 (S901). A specific calculation method will be described in the following paragraphs. Thereafter, the calculated readmission risk is accumulated in the readmission risk database 203 (S902). This re-hospitalization risk calculation process is not performed every time a patient is introduced, but is performed in advance by batch processing, for example, once a month.
  • the patient basic information table is a table for managing basic patient information, and has a patient code, sex, date of birth, and postal code.
  • the patient P0 is male, born in 1950, and has a postal code of 111-5214.
  • the patient admission basic information table is a table for managing information related to one hospital entry / exit, and includes a patient code, hospitalization date / discharge date, disease name, referral medical institution name, and readmission flag.
  • the readmission flag indicates that 1 is readmitted and 0 is not readmitted again. For example, when a patient is hospitalized five times, five records are generated. In this example, it is shown that the patient named P0 was hospitalized with ischemic heart disease from 1/10 to 1/14, was transferred to the A facility, and was not readmitted again. P1 has been hospitalized twice for liver cancer and ischemic heart disease, and has been re-hospitalized for ischemic heart disease.
  • the discharge date of P3, the name of the referral medical institution, and the readmission flag are “-”, which indicates that the patient is hospitalized.
  • the implementation action information table shown in FIG. 11 is a table for managing a medical practice implementation record, and includes a medical practice and its implementation date. In this example, a state where a patient P0, for example, has performed medical practices such as orientation and blood pressure confirmation is shown.
  • the patient basic information table, the patient admission basic information table, and the implementation action information table are input, and the strength of correlation between the risk of re-hospitalization, the medical care action, and the patient attributes is quantified.
  • quantification type 2 which is the first calculation method.
  • the explanatory variables are changed to gender, disease name, age, referral medical institution, As an act, an external standard (a variable to be predicted) is calculated as a readmission flag.
  • the re-hospitalization risk database 203 accumulates the category score calculated as a result of the quantification type 2 (also referred to as a discrimination coefficient, a criterion for discriminating whether to enter a certain group).
  • FIG. 12 shows a first example of a readmission risk table stored in the readmission risk database 203. In this example, it is shown that the category score of the category of male is 0.01. It can also be seen that the value of the category score for ischemic heart disease has a large impact on readmission risk.
  • the readmission risk can be calculated, and the referral destination medical institution can be determined in consideration of the readmission risk.
  • FIG. 13 is a flowchart relating to a method for calculating the readmission risk, and details S901.
  • association rule is generated by association rule mining (association analysis) (S9011).
  • association rule having a readmission flag of “1” in the correlation rule conclusion part is extracted, and all attribute groups other than the readmission flag are extracted from the extracted correlation rule (S9012).
  • the ratio of the readmission flag “1” is calculated using the number of all inpatients matching the attribute set as the denominator, and this is set as the readmission risk (S9013).
  • FIG. 10 is a flowchart relating to a method for calculating the readmission risk, and details S901.
  • FIG. 14 shows a readmission risk table stored in the readmission risk database 203.
  • This table shows the risk of readmission with gender, action (method), action (other), season, age, disease name, and facility name as explanatory variables. For example, the risk of readmission for patients with ischemic heart disease 65 years of age or older who are admitted to the B facility in winter is 30. “-” Indicates that the variable has little influence on the risk of readmission.
  • the referral difficulty level is the level of difficulty in referencing a patient between the referral destination and the referral source.
  • FIG. 15 is a flowchart regarding a method for calculating the referral difficulty level.
  • data is acquired from the readmission risk database 203 (FIGS. 12 and 14, etc.) and the facility environment database 204 (FIG. 8, etc.) (S1501).
  • the referral patient selected by the referral source input unit 207 is acquired via the referral source screen configuration processing unit 206 (S1502).
  • the patient attributes of the patient extracted in S1502 are acquired via the medical information system cooperation unit 201 (S1503).
  • the readmission risk of the corresponding patient is extracted for each facility from the patient attributes extracted in S1503 and the readmission risk table extracted in S1501 (S1504).
  • the category score is set as the readmission risk value.
  • the “risk” field is set as the readmission risk value, and if there is no record, it does not affect the readmission risk. The value of risk may be used.
  • a quantitative variable is extracted or converted from the facility information extracted in S1501, the patient attributes of the patient extracted in S1503, and the readmission risk calculated in S1504.
  • the referral difficulty level is calculated (S1505). Only one of the extraction and conversion may be performed.
  • the zip code is a qualitative variable
  • the distance calculated from the patient zip code and the facility zip code is a quantitative variable.
  • the extraction of the quantitative variable is to extract a category that can be handled without performing a conversion process such as the number of empty beds as a quantitative variable.
  • the distance calculated from the patient's zip code and the facility zip code, the number of vacant beds, the total number of patients accepted (total number of patients accepted so far), and the risk of readmission Normalization is performed so that the value and standard deviation are the same (the distribution of different quantitative variables can be handled and compared using the same criteria), and the sum of these normalized values can be used as the introduction difficulty level.
  • the referral difficulty level is calculated when “select a referral patient via the referral source output unit 207 in S402”.
  • FIG. 16 is a second flowchart showing an outline of the regional medical cooperation system in the present invention.
  • the referral source user registers a referral patient via the referral source input unit 207 (S1601).
  • the referral difficulty obtained from the referral difficulty calculation unit 205 and the referral destination medical institution for a patient registered in S1601 and having a referral difficulty less than a threshold set by the referral source user and a risk of readmission.
  • the referral source screen configuration processing unit 206 acquires both candidates (S1602).
  • the referral source screen configuration processing unit 206 registers the acquired information in S1602 in the referral patient registration database 209 (S1603).
  • FIG. 17 shows a referral patient registration table stored in the referral patient registration database 209.
  • the categories in this table include facility name, patient name, disease name, readmission risk, geographical condition, referral difficulty level, acceptability of referral destination, and the number of categories is increased as compared with FIG. This is because various information is presented to the referral medical institution in S1604.
  • the referral destination screen configuration processing unit 301 acquires patient information corresponding to the own facility from the referral patient registration database 209, and displays the corresponding patient on the referral destination output unit 303 (S1604).
  • the referral user inputs the patient acceptance determination requested by the referral source via the referral destination input unit 302
  • the referral destination user registers in the referral patient registration database 209 via the referral destination screen configuration processing unit 301 ( S1605).
  • S1604, S1605 will be described in detail using the specific example of FIG.
  • FIG. 18 shows an example of a screen displayed on the introduction destination output unit 303.
  • the screen shown in FIG. 18 includes a condition setting button 1801, a condition display unit 1802, an introduction patient display unit 1803, an acceptable button 1804, and an unacceptable button 1805.
  • the set display condition is displayed on the condition display unit 1802. Furthermore, patients matching the conditions are extracted from the referral patient registration database 209 and displayed on the referral patient display unit 1803.
  • the referral user selects an acceptable patient from the patients displayed on the referral patient display unit 1803 and presses an acceptable button 1804, the referral source medical institution is informed that the patient can be accepted.
  • an unacceptable button 1805 is pressed, it is transmitted that acceptance is difficult.
  • P0 and P100 are selected, and the acceptable button 1804 is pressed.
  • the referral patient registration database 209 shown in FIG. 17 the referral destination acceptance / rejection category of P0 becomes “OK”.
  • the screen shown in FIG. 19 includes a patient selection unit 1901, a candidacy list 1902, a selected patient information display unit 1903, a selected introduction destination medical institution information display unit 1904, and an introduction approval button 1905.
  • introduction destination medical institution candidates that can be accepted (that is, the introduction destination acceptability category is “1”) are displayed in the candidacy list 1902.
  • the selected patient information display unit 1903 displays detailed information of the selected patient. Thereafter, when an introduction destination medical institution candidate is selected in the candidacy list 1902, detailed information of the selected introduction destination medical institution is displayed in the selected introduction destination medical institution information display unit 1904.
  • the introduction approval button 1905 is pressed after browsing these pieces of information, the introduction to the selected introduction destination medical institution is confirmed and the introduction to the other introduction destination medical institution candidates not selected is not performed.
  • FIG. 20 is a second configuration diagram showing an outline of the regional medical cooperation system in the present invention.
  • a discharge delay risk calculation unit 210 and a discharge delay risk database 211 are newly added, and the calculation method of the referral difficulty calculation unit 205 is changed. This is because even if the disease is the same, there may be cases where the length of hospital stay varies widely depending on the patient's condition, etc., and this may lead to readmission, etc. It becomes possible to consider the variation in the length of hospital stay.
  • the discharge delay risk calculation unit 210 of this configuration can realize various processes by developing and starting a predetermined program in the central processing unit 603 and the memory 602 shown in FIG.
  • the discharge delay risk database 211 includes the external storage device 604 shown in FIG.
  • FIG. 21 shows a flowchart of the discharge delay risk calculation unit 210.
  • data in the medical information database 102 in particular, hospital stay information shown in the patient admission basic information table of FIG. 10 is acquired via the medical information system cooperation unit 201 (S2101).
  • the deviation of the length of hospital stay is calculated for each disease from the acquired data (S2102).
  • the deviation calculated in S2102 is stored in the discharge delay risk database 211 as a discharge delay risk (S2103).
  • the deviation is calculated, but the variance or coefficient of variation may be used as the discharge delay risk.
  • FIG. 22 shows a second flowchart regarding the method of calculating the introduction difficulty level.
  • the difference from the flowchart shown in FIG. 15 is that the discharge delay risk is taken into consideration.
  • data is acquired from the readmission risk database 203, the facility environment database 204, and the discharge delay risk database 211 (S2201).
  • the referral patient selected by the referral source input unit 207 is acquired via the referral source screen configuration processing unit 206 (S2202).
  • the patient attributes of the patient extracted in S2202 are acquired via the medical information system cooperation unit 201 (S2203).
  • the readmission risk of the corresponding patient is calculated for each facility from the patient attributes extracted in S2203 and the readmission risk table extracted in S2201 (S2204).
  • S2202 to S2204 are the same processes as S1502 to S1504.
  • the discharge delay risk of the patient is calculated from the patient attributes extracted in S2203 and the discharge delay risk table extracted in S2201 (S2205).
  • This S2205 is a process added to consider the discharge delay risk.
  • the quantitative information is extracted or converted from the facility information extracted in S2201, the patient attributes of the patient extracted in S2204, the readmission risk calculated in S2204, and the discharge delay risk calculated in S2205.
  • the referral difficulty level is calculated for each facility from this quantitative variable (S2206).
  • the sum of the normalized values may be set as the introduction difficulty level.
  • the present invention relates to hospital information system technology in the medical field, and is particularly useful as a technology for supporting smooth cooperation between hospitals in community medicine.

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Abstract

　紹介元医療機関から紹介先医療機関へのスムーズな患者紹介を支援する、特に、単純な患者属性だけでは判断困難な事例や医療の質に起因する再入院などを防止するシステムを提供することが課題である。この課題を解決するため、紹介困難度算出手段では、再入院リスク算出手段にて算出した再入院リスクと、患者と紹介先医療機関の地理的距離、総受入患者数、空きベッド数を考慮して、紹介先が見つからない事に起因して患者が退院できないリスクを数値化した紹介困難度を算出する。この紹介困難度を、紹介元医療機関や紹介先医療機関の出力手段に出力する。

Description

地域医療連携システム
　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、地域医療病院間における連携システムに関する。
　患者の大病院・専門医志向の結果、二次医療圏や三次医療圏の医療機関に、日常的に患者が集中する傾向がみられ、また、生活習慣病などの疾病構造の変化により、在宅を含む長期の療養を必要とする患者が増加している。そのため、医療機関の機能分化を進め、地域の医療連携体制を一層推進する必要がある。そのためには、急性期病院と後方連携病院との間において地域ネットワークを構築し、スムーズに患者が連携される環境構築が望まれている。
　特許文献１では、医療連携データベースを参照して、急性期病院（紹介元医療機関）の患者の紹介先に相応しい後方連携病院（紹介先医療機関）を選択し紹介するシステムである。選択条件として、患者の病状、病院の空き病棟、投薬、施設、診療科、所在地域、専門医の数、検査機器や設備の有無等がある。
特開２００５－２５８８５４号公報
　前述のようにこれまでの地域医療連携システムでは、紹介元医療機関から紹介先医療機関への患者紹介の際、患者情報を共有し、所在地・症状などで紹介先医療機関を検索し、紹介元医療機関と紹介先医療機関とのインタラクティブなマッチング（受入要求・許可を管理）を実現するシステムがあった。しかし患者紹介の際、紹介先が見つからない事に起因して患者が退院できないという問題があった。例えば、紹介先が見つかったとしても容態が悪化して再入院してしまう等、単純な患者属性だけでは判断困難な事例に起因する紹介困難性（退院日の予測が困難な疾患では、高度なベッドコントロールの技術が必要となり、紹介先の受入が難しい）、などがあった。そのため、この問題解決が課題となっている。
　前述の特許文献１の場合、検索条件に合致した病院を検索するシステムではあるが、再入院など医療の質までは考慮していない。
　以上のようにスムーズな地域医療連携を実現するためには、従来開示されている技術では十分な効果を得る事が困難であった。
　上記課題を解決するため、地域医療連携における紹介元医療機関から紹介先医療機関への患者紹介を支援する地域医療連携システムであって、地域医療連携システムは、医療情報システムと、紹介元医療機関における地域医療連携サーバと、紹介先医療機関における医療機関システムとを含み、医療情報システムは、患者情報を含む医療情報を格納する医療情報データベースを有し、地域医療連携サーバは、医療情報データベースに格納された医療情報を取得する医療情報システム連携部と、医療情報システム連携部から取得した医療情報に基づいて、紹介先医療機関から紹介元医療機関に再入院するリスクである再入院リスクを算出する再入院リスク算出部と、第一の紹介患者の入力を受け付けるサーバ紹介患者入力部と第一の紹介患者に対応する紹介先医療機関と第一の再入院リスクとを算出し画面に表示するサーバ出力部と、を有することを特徴とする地域医療連携システムを提供する。
　事前に患者紹介のリスクを、紹介先医療機関から紹介元医療機関に再入院するリスクである再入院リスクを含めて判定する事で、患者への負担低減を含めた患者紹介を改善し、紹介患者数の増加に伴う地域医療連携体制の推進を実現する事が可能になる。これにより、患者の回転率が上がり病院経営に寄与する。
本発明における地域医療連携システムの構成概略図。 本発明における地域医療連携システムの第１の構成図。 本発明における地域医療連携システムのハードウエア構成図。 本発明における地域医療連携システムの処理の流れを示す第１のフローチャート。 本発明における地域医療連携システムの紹介元医療機関の画面を示す第１の例。 本発明における地域医療連携システムの紹介患者登録データベースを表す第１の図。 本発明における地域医療連携システムの紹介先医療機関の画面を示す第１の例。 本発明における地域医療連携システムの施設環境データベースを表す図。 本発明における地域医療連携システムの再入院リスク算出部における処理の流れを示す第１のフローチャート。 本発明における地域医療連携システムの医療情報データベースを表す第１の図。 本発明における地域医療連携システムの医療情報データベースを表す第２の図。 本発明における地域医療連携システムの再入院リスクデータベースを表す第１の図。 本発明における地域医療連携システムの再入院リスク算出部における処理の流れを示す第２のフローチャート。 本発明における地域医療連携システムの再入院リスクデータベースを表す第２の図。 本発明における地域医療連携システムの紹介困難度算出部における処理の流れを示す第１のフローチャート。 本発明における地域医療連携システムの処理の流れを示す第２のフローチャート。 本発明における地域医療連携システムの紹介患者登録データベースを表す第２の図。 本発明における地域医療連携システムの紹介先医療機関の画面を示す第２の例。 本発明における地域医療連携システムの紹介元医療機関の画面を示す第２の例。 本発明における地域医療連携システムの第２の構成図。 本発明における地域医療連携システムの退院遅延リスク算出部における処理の流れを示すフローチャート。 本発明における地域医療連携システムの紹介困難度算出部における処理の流れを示す第２のフローチャート。
　以下、本発明を実施するための最良の形態を説明する。
　図１は、本発明における地域医療連携システムの構成概略図である。図１に示す地域医療連携システムは、医療情報システム１０と、地域医療連携サーバ２０と、医療機関システム３０から構成される。地域医療連携サーバ２０は紹介元医療機関に、医療機関システム３０は紹介先医療機関に設置する場合は、医療機関システム３０は複数個存在することが多い。しかし、地域医療連携サーバ２０はデータセンタに設置してもよいし、医療機関システム３０は１個だけ存在してもよい。さらに、地域医療連携サーバ２０と医療機関システム３０はネットワークを介して接続されている。
　図２は、本発明における地域医療連携システムの詳細な構成図である。医療情報システム１０は、入出力部１００と、制御部１０１と、医療情報データベース１０２から構成される。地域医療連携サーバ２０は、医療情報システム連携部２０１と、再入院リスク算出部２０２と、再入院リスクデータベース２０３と、施設環境データベース２０４と、紹介困難度算出部２０５と、紹介元画面構成処理部２０６と、紹介元入力部２０７と、紹介元出力部２０８と、紹介患者登録データベース２０９から構成される。医療機関システム３０は、紹介先画面構成処理部３０１と、紹介先入力部３０２と、紹介先出力部３０３から構成される。ここで、再入院リスクとは、紹介先医療機関から紹介元医療機関に再入院するリスクである。また、紹介困難度は、患者紹介における困難度を示している。
　本システムのハードウエア構成について述べる。図３に、本発明における地域医療連携システム（図１に示した各構成要素）を実現するハードウエア構成図を示す。医療情報データベース１０２と再入院リスクデータベース２０３と退院遅延リスクデータベース２０４と紹介患者登録データベース２０９は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｋ　Ｄｒｉｖｅ）装置に代表される外部記憶装置６０４などにより構成される。制御部１０１と医療情報システム連携部２０１と再入院リスク算出部２０２と紹介困難度算出部２０５と紹介元画面構成処理部２０６と紹介先画面構成処理部３０１は、中央処理装置６０３やメモリ６０２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。入出力部１００と紹介元出力部２０８と紹介先出力部３０３は、液晶ディスプレイ６０１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。また、紙などの媒体に出力してもよい。入出力部１００と紹介元入力部２０７と紹介先入力部３０２は、キーボード６００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。
　図４に、地域医療連携システムの概要を示したフローチャートを示す。まず初めに、地域医療連携サーバ２０の紹介元出力部２０７に、医療情報システム連携部２０１を介して取得した紹介患者群を表示する（Ｓ４０１）。次に、紹介元医療機関のユーザが、紹介元入力部２０７を介して紹介患者を選択すると、紹介困難度算出部２０５から取得した紹介先医療機関候補とその紹介困難度・施設情報・再入院リスクを紹介元画面構成処理部２０６は取得し、紹介元出力部２０８に表示する（Ｓ４０２）。Ｓ４０２、特に施設情報・再入院リスク・紹介困難度は、図８から図１５を用いて詳細に述べる。次に、紹介元ユーザが、紹介元入力部２０７を介して紹介先医療機関候補を選択すると、紹介患者と紹介先医療機関が紹介患者登録データベース２０９に登録される（Ｓ４０３）。その後、紹介先医療機関の医療機関システム３０において、紹介先画面構成処理部３０１は紹介患者登録データベース２０９から該当する患者情報を取得し、紹介先出力部３０３に該当患者を表示する（Ｓ４０４）。紹介先医療機関のユーザは、紹介先入力部３０２を介して、紹介元から依頼された患者の受入判断を返答する（Ｓ４０５）。
　ここで紹介元医療機関のユーザの操作の流れ（Ｓ４０１～Ｓ４０３）を詳細に示す。紹介元出力部２０８の表示例を図５に示す。図５に示す画面は、患者選択部５０１と、条件設定部５０２と、紹介先医療機関候補表示部５０３と、紹介依頼ボタン５０４から構成される。患者選択部５０１では、医療情報システム連携部２０１を介して、１回の入退院情報を管理する患者入院基本情報テーブル（図１０にて詳細に述べる）から、入院中患者を紹介患者群として表示する。ユーザが紹介患者を選択すると、患者選択部５０１や条件設定部５０２の設定項目と一致する紹介先医療機関候補とその紹介困難度・施設情報・再入院リスクを、連携病院表示部５０３に表示する。本例では、虚血性心疾患の患者Ｐ０を選択すると、紹介先医療機関候補が３施設表示している様子を示している。
　このようにして、再入院リスクを考慮した紹介先医療機関の候補を表示することが出来、紹介患者数の増加に伴う地域医療連携体制の推進を実現する事が可能になる。
　その後、ユーザが紹介先医療機関候補を一つ選択して紹介依頼ボタン５０４を押下すると、紹介患者と紹介先医療機関が紹介患者登録データベース２０９に登録される。また、条件設定部５０２にてユーザが設定した項目順序に従って、紹介先医療機関候補表示部５０３の整列表示を制御してもよい。例えば図５の例では、ユーザが条件設定部５０２にて紹介困難度を最初に設定すると、紹介困難度の値に応じて紹介先医療機関候補表示部５０３を整列表示した様子を示している。図６は紹介患者登録データベース２０９の紹介患者登録テーブルの一例を示す。本例では、図５で入力した虚血性心疾患の患者Ｐ０をＡ施設に依頼した様子を示している。この他に、緊急を要する患者であれば、紹介患者登録データベース２０９に登録できるようにしてもよい。
　このようにして、再入院リスクとともに表示された紹介先医療機関を選択することで、再入院リスクを考慮して患者紹介先医療機関を決定し、患者紹介の成功を促進することが出来る。
　次に、紹介先医療機関のユーザの操作の流れ（Ｓ４０４～Ｓ４０５）を示す。紹介先出力部３０３の表示例を図７に示す。図７に示す画面は、条件設定ボタン７０１と、条件表示部７０２と、紹介患者表示部７０３と、紹介承認ボタン７０４と、紹介却下ボタン７０５から構成される。条件設定ボタン７０１を押下して疾患名などの表示条件を設定すると、条件表示部７０２には設定した表示条件が表示される。更に、紹介患者登録データベース２０９から、条件に合致した患者が抽出され、紹介患者表示部７０３に表示される。ユーザは紹介患者表示部７０３に表示された患者から受入可能な患者を選択し、紹介承認ボタン７０４を押下すると、紹介元医療機関に受入可能であることが伝達される。一方、紹介却下ボタン７０５を押下すると、受入が困難であることが伝達される。また紹介却下ボタン７０５に伴い、却下理由を入力するようにしてもよい。本例では、Ｐ０とＰ２０が選択され、紹介承認ボタン７０４を押下された様子を示している。
　このようにして、再入院リスクを考慮して選択された紹介先医療機関と紹介元医療機関の間の意思疎通を簡便に行うことが出来る。
　ここで、図４フローチャートＳ４０２の施設情報・再入院リスク・紹介困難度について、図８から図１５を用いて詳細に述べる。まず、施設情報について述べる。図８は施設環境データベース２０４に蓄積されている施設情報テーブルと疾患基本情報テーブルの一例を示す。施設情報テーブルでは、紹介先医療機関の基本的な情報を有しており、本例では施設名、郵便番号、ベッド数、空きベッド数を施設情報テーブルは有している。疾患基本情報テーブルでは、施設・疾患毎の情報を有しており、本例では医師数・これまでに受けいれた総受入患者数を疾患基本情報テーブルは有している。
　次に、再入院リスクについて述べる。再入院リスクとは、紹介元医療機関から紹介先医療機関に患者を転院させた後に、患者状態が悪化して紹介元医療機関に再入院するリスクである。図９は再入院リスク算出に関するフローチャートを示す。まず初めに、再入院リスク算出部２０２にて、医療情報システム連携部２０１を介して医療情報システム１０の医療情報データベース１０２から取得した情報に基づいて、再入院リスクを算出する（Ｓ９０１）。具体的な算出方法は、次段落以降にて述べる。その後、算出した再入院リスクを再入院リスクデータベース２０３に蓄積する（Ｓ９０２）。この再入院リスク算出処理は、患者紹介時に毎回行うのではなく、例えば月一回など、事前にバッチ処理などで行う。
　ここで再入院リスクの算出方法に関して、まず入力データとなる医療情報データベース１０２の具体例について述べ、２種類の算出方法について述べる。図１０と図１１は医療情報データベース１０２に蓄積された患者基本情報テーブル、患者入院基本情報テーブル、実施行為情報テーブルの一例を示す。患者基本情報テーブルとは患者の基本的な情報を管理するテーブルであり、患者コード・性別・生年月日・郵便番号を有している。本例では、Ｐ０という患者は男性、１９５０年生まれ、郵便番号が１１１－５２１４である様子を示している。患者入院基本情報テーブルとは一回の入退院に関する情報を管理するテーブルであり、患者コード・入院日・退院日・疾患名・紹介先医療機関名・再入院フラグを有している。再入院フラグは、１は再入院した事を、０は再入院しなかった事を示している。また、例えばある患者が５回入院すると、５レコード生成される。本例では、Ｐ０という患者は１／１０から１／１４まで虚血性心疾患で入院し、Ａ施設に転院し、再入院することは無かった事を示している。Ｐ１は肝がんと虚血性心疾患の２回入院しており、虚血性心疾患では再入院した様子を示している。Ｐ３の退院日、紹介先医療機関名、再入院フラグは「－」となっているが、これは入院中であることを示している。図１１に示す実施行為情報テーブルは、医療行為の実施記録を管理するテーブルであり、診療行為とその実施日などを有している。本例では、例えばＰ０という患者がオリエンテーションや血圧確認などの医療行為を実施された様子を示す。
　次に再入院リスクの２種類の算出方法について述べる。どちらの方法でも、患者基本情報テーブル、患者入院基本情報テーブル、実施行為情報テーブルを入力し、再入院するリスクと診療行為や患者属性との相関の強さを数値化したものである。まず一つ目の算出方法である数量化２類を用いた方法について述べる。本例では、入力データとなる患者基本情報テーブル、患者入院基本情報テーブル、実施行為情報テーブルのうち、説明変数（外的基準を説明する変数）を性別・疾患名・年齢・紹介先医療機関・行為とし、外的基準（予測したい変数）を再入院フラグとして算出する。再入院リスクデータベース２０３には、数量化２類の結果算出したカテゴリースコア（判別係数とも呼ばれる、あるグループに入るか判別するための基準）を蓄積する。図１２は再入院リスクデータベース２０３に蓄積される再入院リスクテーブルの第１の例を示す。本例では、男というカテゴリのカテゴリースコアは０．０１である様子を示している。また、虚血性心疾患のカテゴリースコアの値が大きいため、再入院リスクに大きな影響を及ぼすこともわかる。
　このようにして、再入院リスクを算出することが出来、再入院リスクを考慮した紹介先医療機関の決定が可能となる。
　次に、二つ目の算出方法である相関ルールマイニングを用いた方法について述べる。図１３は、再入院リスクの算出方法に関するフローチャートであり、Ｓ９０１を詳細化したものである。まず、医療情報データベース１０２のデータを入力として、相関ルールマイニング（アソシエーション分析）により相関ルールを生成する（Ｓ９０１１）。次に、相関ルール結論部の再入院フラグが「１」である相関ルールを抽出し、抽出した相関ルールから再入院フラグ以外の属性の組を全て抽出する（Ｓ９０１２）。最後に、Ｓ９０１２にて抽出した属性の組毎に、当該属性の組みに合致する全ての入院患者数を分母として、再入院フラグが「１」の割合を算出し、再入院リスクとする（Ｓ９０１３）。図１４は再入院リスクデータベース２０３に蓄積されている再入院リスクテーブルを示す。本テーブルは、性別・行為（術式）・行為（その他）・季節・年齢・疾患名・施設名を説明変数として、再入院リスクを示している。例えば、冬にＢ施設に入院し、６５歳以上の虚血性心疾患の患者の再入院リスクは３０である。なお、「－」は再入院リスクに影響が少ない変数であることを示している。
　一つ目の算出方法と本手法を比較すると、再入院リスクに影響を及ぼすカテゴリとその組合せのみ抽出しているため、より効果的なカテゴリの組合せのみ再入院リスクデータベース２０３に蓄積する事が可能になる。これにより、データベースの容量削減と、次に述べる紹介困難度抽出時の再入院リスク算出（Ｓ１５０４）高速化を実現することが可能になる。
　最後に紹介困難度について述べる。紹介困難度とは、紹介先と紹介元との間の患者紹介における困難度である。図１５は紹介困難度の算出方法に関するフローチャートである。まず初めに、再入院リスクデータベース２０３（図１２や図１４など）と施設環境データベース２０４（図８など）からデータを取得する（Ｓ１５０１）。次に、紹介元画面構成処理部２０６を介して、紹介元入力部２０７にて選択された紹介患者を取得する（Ｓ１５０２）。次に、Ｓ１５０２にて抽出した患者の患者属性を、医療情報システム連携部２０１を介して取得する（Ｓ１５０３）。次に、Ｓ１５０３にて抽出した患者属性と、Ｓ１５０１にて抽出した再入院リスクテーブルから、施設毎に該当患者の再入院リスクを抽出する（Ｓ１５０４）。図１２に示した再入院リスクテーブルの場合、カテゴリースコアを再入院リスクの値とする。図１４に示した再入院リスクテーブルの場合、該当するレコードがある場合は「リスク」フィールドを再入院リスクの値とし、無い場合は再入院リスクに影響を及ぼさないため、「０」を再入院リスクの値とすればよい。最後に、Ｓ１５０１にて抽出した施設情報と、Ｓ１５０３にて抽出した患者の患者属性と、Ｓ１５０４にて算出した再入院リスクから量的変数を抽出、もしくは変換し、この量的変数から施設毎に紹介困難度を算出する（Ｓ１５０５）。この抽出や変換は、どちらか一方だけでもよい。量的変数の変換とは、例えば、郵便番号は質的変数であるが当該患者の郵便番号と施設の郵便番号から算出される距離は量的変数となる。また量的変数の抽出とは、空きベッド数など、変換などの処理をすることなく扱うことが可能なカテゴリを、量的変数として抽出することである。紹介困難度の算出例として、当該患者の郵便番号と施設の郵便番号から算出される距離、空きベッド数、総受入患者数（これまでに受入れた患者の合計数）、再入院リスクを、平均値と標準偏差が同じになるように正規化（異なる量的変数の分布を同じ基準で扱い比較可能にすること）し、この正規化した値の総和を紹介困難度とすればよい。この紹介困難度は「Ｓ４０２の紹介元出力部２０７を介して紹介患者を選択」した時に算出する。
　さらに紹介困難度の算出にて、総受入患者数を考慮することで、施設毎の経験値を評価することができるため、医療の質を向上することが可能になる。
　このような地域医療連携システムにより、過去のデータに基づいて再入院リスクを算出して紹介先医療機関を決定することができ、紹介の成功を促進し、紹介患者数の増加に伴う地域医療連携体制の推進を実現する事が可能になる。さらに紹介困難度の算出にて、総受入患者数を考慮することで、施設毎の経験値を評価することができるため、医療の質を向上することが可能になる。
　図１６は、本発明における地域医療連携システムの概要を示した第２のフローチャートである。まず、紹介元ユーザは、紹介元入力部２０７を介して、紹介患者を登録する（Ｓ１６０１）。次に、Ｓ１６０１にて登録され、かつ、紹介元ユーザが予め設定した閾値以下の紹介困難度と再入院リスクを持つ患者に関して、紹介困難度算出部２０５から取得した紹介困難度と紹介先医療機関候補とを共に紹介元画面構成処理部２０６は取得する（Ｓ１６０２）。次に、紹介元画面構成処理部２０６はＳ１６０２の取得情報を紹介患者登録データベース２０９に登録する（Ｓ１６０３）。図１７に紹介患者登録データベース２０９に蓄積されている紹介患者登録テーブルを示す。本テーブルのカテゴリは、施設名・患者名・疾患名・再入院リスク・地理条件・紹介困難度・紹介先受入可否を有しており、図６と比較するとカテゴリ数が増えている。これは、Ｓ１６０４にて紹介先医療機関に様々な情報を提示するためである。
　次に、紹介先画面構成処理部３０１は紹介患者登録データベース２０９から自施設に該当する患者情報を取得し、紹介先出力部３０３に該当患者を表示する（Ｓ１６０４）。次に、紹介先ユーザが、紹介先入力部３０２を介して、紹介元から依頼された患者の受入判断を入力すると、紹介先画面構成処理部３０１を介して紹介患者登録データベース２０９に登録する（Ｓ１６０５）。これら二つの処理（Ｓ１６０４、Ｓ１６０５）について、図１８の具体例を用いて詳細に説明する。図１８に紹介先出力部３０３に表示される画面例を示す。図１８に示す画面は、条件設定ボタン１８０１と、条件表示部１８０２と、紹介患者表示部１８０３と、受入可ボタン１８０４と、受入不可ボタン１８０５から構成される。条件設定ボタン１８０１で疾患名などの表示条件を設定すると、条件表示部１８０２には設定した表示条件が表示される。更に、紹介患者登録データベース２０９から、条件に合致した患者が抽出され、紹介患者表示部１８０３に表示される。紹介先ユーザは紹介患者表示部１８０３に表示された患者から受入可能な患者を選択し、受入可ボタン１８０４を押下すると、紹介元医療機関に受入可能であることが伝達される。一方、受入不可ボタン１８０５を押下すると、受入が困難であることが伝達される。本例では、Ｐ０とＰ１００が選択され、受入可ボタン１８０４を押下された様子を示している。これにより、図１７に示した紹介患者登録データベース２０９では、Ｐ０の紹介先受入可否カテゴリが「可」となる。
　最後に、紹介患者登録データベース２０９から取得した受入判断を紹介元出力部２０８に表示し、紹介元ユーザが、紹介先ユーザが返答した結果を、紹介元入力部２０７を介して承認する（Ｓ１６０６）。この処理について、図１９の画面例を用いて詳細に説明する。図１９に示す画面は、患者選択部１９０１と、立候補リスト１９０２と、選択患者情報表示部１９０３と、選択紹介先医療機関情報表示部１９０４と、紹介承認ボタン１９０５から構成される。ユーザが患者選択部１９０１から患者を選択すると、立候補リスト１９０２に受入可能な紹介先医療機関候補（つまり、紹介先受入可否カテゴリが「１」）が表示される。同時に、選択患者情報表示部１９０３には選択した患者の詳細情報が表示される。その後、紹介先医療機関候補を立候補リスト１９０２にて選択すると、選択紹介先医療機関情報表示部１９０４に選択した紹介先医療機関の詳細情報が表示される。これらの情報を閲覧した後、紹介承認ボタン１９０５を押下すると、選択された紹介先医療機関への紹介が確定すると共に、その他の選択されなかった紹介先医療機関候補への紹介は行われない。
　ここで図４に示したフローチャートと図１６に示したフローチャートの違いについて述べる。図４に示すフローチャートでは、紹介元医療機関にて再入院リスクや紹介困難度を予め参照して紹介依頼をし、紹介先医療機関では依頼された患者のみが表示される。一方図１６に示すフローチャートでは、紹介元医療機関にて登録した患者のうち、予め設定した閾値を下回る再入院リスクや紹介困難度を満たす紹介先医療機関のみに、該当する患者が表示される。
　このような地域医療連携システムにより、紹介元医療機関では患者を登録するだけで、再入院リスクを考慮して紹介先医療機関と紹介元医療機関との紹介成功を増進する、適切な紹介先医療機関への紹介依頼を実現することが可能になる。また、紹介先医療機関に紹介困難度が閾値より低い患者のみが紹介されことになるため、再入院低減に向けた施策など、医療機関の医療技術進歩のモチベーションを向上することが可能になる。
　図２０は、本発明における地域医療連携システムの概要を示した第２の構成図である。図２に示した構成図に、退院遅延リスク算出部２１０と退院遅延リスクデータベース２１１を新たに追加し、紹介困難度算出部２０５の算出方法を変更したものである。これは、同じ疾患であっても、例えば患者状態などにより、在院日数が大きくばらつくケースがあり、これにより再入院などが起こる事があるため、本構成により、紹介困難度の算出の際に在院日数のばらつきを考慮することが可能になる。本構成の退院遅延リスク算出部２１０は、図３に示す中央処理装置６０３やメモリ６０２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。また退院遅延リスクデータベース２１１は、図３に示す外部記憶装置６０４などにより構成される。
　次に、図２１に退院遅延リスク算出部２１０のフローチャートを示す。まず、医療情報システム連携部２０１を介して、医療情報データベース１０２のデータ、特に図１０の患者入院基本情報テーブルに示す在院日数情報を取得する（Ｓ２１０１）。次に、取得したデータから、疾患毎に在院日数の偏差を算出する（Ｓ２１０２）。最後に、Ｓ２１０２にて算出した偏差を退院遅延リスクとして退院遅延リスクデータベース２１１に蓄積する（Ｓ２１０３）。本例では偏差を算出したが、分散や変動係数を退院遅延リスクとしてもよい。
　図２２に、紹介困難度の算出方法に関する第２のフローチャートを示す。図１５に示すフローチャートとの違いは、退院遅延リスクを考慮した点である。まず始めに、再入院リスクデータベース２０３と施設環境データベース２０４と退院遅延リスクデータベース２１１からデータを取得する（Ｓ２２０１）。次に、紹介元画面構成処理部２０６を介して、紹介元入力部２０７にて選択された紹介患者を取得する（Ｓ２２０２）。次に、Ｓ２２０２にて抽出した患者の患者属性を、医療情報システム連携部２０１を介して取得する（Ｓ２２０３）。次に、Ｓ２２０３にて抽出した患者属性と、Ｓ２２０１にて抽出した再入院リスクテーブルから、施設毎に該当患者の再入院リスクを算出する（Ｓ２２０４）。このＳ２２０２～Ｓ２２０４はＳ１５０２～Ｓ１５０４と同じ処理である。次に、Ｓ２２０３にて抽出した患者属性と、Ｓ２２０１にて抽出した退院遅延リスクテーブルから、該当患者の退院遅延リスクを算出する（Ｓ２２０５）。このＳ２２０５は退院遅延リスクを考慮するために追加した処理である。最後に、Ｓ２２０１にて抽出した施設情報と、Ｓ２２０４にて抽出した患者の患者属性と、Ｓ２２０４にて算出した再入院リスクと、Ｓ２２０５にて算出した退院遅延リスクから量的変数を抽出、もしくは変換し、この量的変数から施設毎に紹介困難度を算出する（Ｓ２２０６）。例えば、当該患者の郵便番号と施設の郵便番号から算出される距離、空きベッド数、総受入患者数、再入院リスク、退院遅延リスクを、平均値と標準偏差が同じになるように正規化し、その正規化した値の総和を紹介困難度とすればよい。
　このような地域医療連携システムにより、退院遅延リスクを算出・利用する事で、同じ疾患であっても、在院日数が大きくばらつくケースを考慮する事が可能になる。これにより紹介先医療機関は来院予定日とその変動リスクを予測することが可能になり、紹介先医療機関のベッドコントロールが容易になる。さらに、紹介元医療機関と紹介先医療機関との間の患者紹介の成功を増進することが可能になる。
　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、特に地域医療の病院間におけるスムーズな連携を支援する技術として有用である。
１０　医療情報システム
１００　入出力部
１０１　制御部
１０２　医療情報データベース
２０　地域医療連携サーバ
２０１　医療情報システム連携部
２０２　再入院リスク算出部
２０３　再入院リスクデータベース
２０４　施設環境データベース
２０５　紹介困難度算出部
２０６　紹介元画面構成処理部
２０７　紹介元入力部
２０８　紹介元出力部
２０９　紹介患者登録データベース
２１０　退院遅延リスク算出部
２１１　退院遅延リスクデータベース
３０　医療機関システム
３０１　紹介先画面構成処理部
３０２　紹介先入力部
３０３　紹介先出力部
５０１　患者選択部
５０２　条件設定部
５０３　紹介先医療機関候補表示部
５０４　紹介依頼ボタン
６００　キーボード
６０１　液晶ディスプレイ
６０２　メモリ
６０３　中央処理装置
６０４　外部記憶装置
７０１　条件設定ボタン
７０２　条件表示部
７０３　紹介患者表示部
７０４　紹介承認ボタン
７０５　紹介却下ボタン
１８０１　条件設定ボタン
１８０２　条件表示部
１８０３　紹介患者表示部
１８０４　受入可ボタン
１８０５　受入不可ボタン
１９０１　患者選択部
１９０２　立候補リスト
１９０３　選択患者情報表示部
１９０４　選択紹介先医療機関情報表示部
１９０５　紹介承認ボタン

Claims (13)

  1. 　地域医療連携における紹介元医療機関から紹介先医療機関への患者紹介を支援する地域医療連携システムであって、
    　患者情報と前記紹介先機関の情報とを含む医療情報を格納する医療情報データベースと、
    　前記医療情報に基づいて、前記紹介先医療機関から前記紹介元医療機関に再入院するリスクである再入院リスクを算出する再入院リスク算出部と、
    　第一の紹介患者の入力を受け付けるシステム紹介患者情報入力部と、
    　前記第一の紹介患者に対応する紹介先医療機関と第一の再入院リスクとを算出し画面に表示するシステム出力部と、
    　を有することを特徴とする地域医療連携システム。
  2. 　請求項１に記載の地域医療連携システムであって、
    　前記紹介先医療機関を選択する入力を受け付ける医療機関選択入力部をさらに有し、
    　前記選択された紹介先医療機関の医療機関システムに対して前記第一の紹介患者を提示する医療機関システム出力部を有することを特徴とする地域医療連携システム。
  3. 　請求項１に記載の地域医療連携システムであって、
    　前記患者情報は、前記紹介先医療機関を介して前記紹介元医療機関に再入院したか否かを示す再入院フラグを含み、
    　前記再入院リスク算出部は、数量化II類法を用い、前記再入院フラグを予測したい変数である外的基準とし、前記紹介先医療機関を前記外的基準に対する説明変数として、判別基準であるカテゴリースコアを算出し、前記算出されたカテゴリースコアに基づいて再入院リスクを算出することを特徴とする地域医療連携システム。
  4. 　請求項１に記載の地域医療連携システムであって、
    　前記患者情報は、前記紹介先医療機関を介して前記紹介元医療機関に再入院したか否かを示す再入院フラグを含み、
    　再入院リスク算出部は、前記医療情報システムに格納されたデータに対して相関ルールマイニングにより相関ルールを生成し、前記相関ルールの中から、前記再入院フラグを含む相関ルールを抽出し、前記相関ルールの中から再入院フラグ以外の属性の組を抽出し、前記抽出した属性の組毎に、前記属性の組に合致する全ての入院患者に対して、再入院した割合を再入院リスクとして算出することを特徴とする地域医療連携システム。
  5. 　請求項１に記載の地域医療連携システムであって、
    　前記地域医療連携システムは、
    　紹介先医療機関の施設情報を格納する施設情報データベースと、
    　前記患者情報と前記再入院リスクと前記施設情報とから、患者紹介における困難度を示す紹介困難度を算出する紹介困難度算出部と、をさらに有し、
    　前記システム出力部は、前記第一の紹介患者に対応する紹介先医療機関と第一の再入院リスクと第一の紹介困難度とを算出し画面に表示することを特徴とする地域医療連携システム。
  6. 　請求項５に記載の地域医療連携システムであって、
    　前記紹介困難度算出部は、前記患者情報と前記再入院リスクと前記施設情報から量的変数を抽出し、前記抽出した量的変数を、平均値と標準偏差とが同じになるように正規化し、前記正規化した値の総和を前記紹介困難度として算出することを特徴とする地域医療連携システム。
  7. 　請求項１に記載の地域医療連携システムであって、
    　前記システム出力部は、予め定められた閾値より前記第一の再入院リスクが低い場合、前記第一の紹介患者を前記紹介先医療機関の医療機関システムの医療機関システム出力部に提示することを特徴とする地域医療連携システム。
  8. 　請求項５に記載の地域医療連携システムであって、
    　前記地域医療連携システムは、前記紹介患者の在院日数のばらつきである退院遅延リスクを算出する退院遅延リスク算出部を有し、
    　前記紹介困難度算出部では、前記退院遅延リスクと前記患者情報と前記再入院リスクと前記施設情報から、前記紹介困難度を算出することを特徴とする地域医療連携システム。
  9. 　地域医療連携における紹介元医療機関から紹介先医療機関への患者紹介を支援する地域医療連携システムであって、
    　前記地域医療連携システムは、医療情報システムと、紹介元医療機関における地域医療連携システムと、を含み、
    　前記医療情報システムは、患者情報を含む医療情報を格納する医療情報データベースを有し、
    　前記地域医療連携システムは、
    　前記医療情報データベースに格納された前記医療情報を取得する医療情報システム連携部と、
    　前記医療情報システム連携部から取得した前記医療情報に基づいて、前記紹介先医療機関から前記紹介元医療機関に再入院するリスクである再入院リスクを算出する再入院リスク算出部と、
    　第一の紹介患者の入力を受け付けるシステム紹介患者情報入力部と、
    　前記第一の紹介患者に対応する紹介先医療機関と第一の再入院リスクとを算出し画面に表示するシステム出力部と、
    　を有することを特徴とする地域医療連携システム。
  10. 　請求項９に記載の地域医療連携システムであって、
    　さらに紹介先医療機関における医療機関システムと、
    　前記紹介先医療機関を選択する入力を受け付ける医療機関選択入力部とをさらに有し、
    　前記選択された紹介先医療機関の医療機関システムに対して前記第一の紹介患者を提示する医療機関システム出力部を有することを特徴とする地域医療連携システム。
  11. 　請求項１０に記載の地域医療連携システムであって、
    　前記紹介先医療機関の前記医療機関システムは、前記第一の紹介患者の受入可否情報の入力を受け付け、前記地域連携システムは前記受入可否情報を取得することを特徴とする地域医療連携システム。
  12. 　請求項１０に記載の地域医療連携システムであって、
    　前記地域連携システムは、表示条件情報の入力を受け付け、
    　前記システム出力部は、前記表示条件に基づいて前記第一の紹介患者に対応する紹介先医療機関と前記第一の再入院リスクとを画面に表示することを特徴とする地域医療連携システム。
  13. 　請求項１に記載の地域医療連携システムであって、
    　前記紹介先医療機関の医療機関システムは、受入条件情報の入力を受け付け、前記受入条件情報に基づいて、前記紹介先医療機関の医療機関システムの医療機関システム出力部での前記第一の紹介患者の提示の可否を判定することを特徴とする地域医療連携システム。
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