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医療ビッグデータ勉強会 第2回 国立病院機構における診療情報分析について
国立病院機構における診療情報分析について @医療ビッグデータ勉強会 第2回 http://peatix.com/event/71536 以前、第36回データマイニング+WEB＠東京でお話した内容を改変したものです
医療ビッグデータ勉強会 第2回 国立病院機構における診療情報分析について
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- 2. ⾃⼰紹介⾃⼰紹介 川島直美です• 川島直美です – (独)国⽴病院機構本部 総合研究センター 診療情報分析部 システム開発専⾨職診療情報分析部 システム開発専⾨職 – GitHUB: imoan1983 • 情報処理学会誌 デジタルプラクティス情報処理学会誌 デジタルプラクティス 特集「ヘルスケアの現場を⽀えるIT」 『国⽴病院機構における診療情報分析システム について―構築と運⽤に関する現状と課題―』 2
- 3. 今⽇のお話今⽇のお話 1 診療情報分析部について1. 診療情報分析部について 2.収集データの処理 3. 処理によって得られた効果3. 処理によって得られた効果 3
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- 5. 診療情報分析部 since 2010 機構143病院の診療デ タを収集分析• 機構143病院の診療データを収集・分析 – 医療の可視化・⽐較 – 医療の質の向上・均てん化への貢献 5
- 6. MIA Medical Information Analysisdatabank デ タ収集基盤• データ収集基盤 – テキストファイル収集・RDB化 – SQLで⾃由分析 OracleOracle 6
- 7. MIA収集データMIA収集デ タ 業務で作成するデ タを⼆次利⽤•業務で作成するデータを⼆次利⽤ 1. DPC調査データ Diagnosis Procedure Combinationg 2. レセプトデータ2. レセプトデ タ 7
- 8. MIA収集データ 1.DPC調査データ の前に DPC/PDPSについて• の前に、DPC/PDPSについて DiagnosisProcedure Combination/Per-Diem Payment System – 包括的な診療報酬⽀払い制度 • 従来：出来⾼算定• 従来：出来⾼算定 ⼊院患者を2000種 のDPCに分類– ⼊院患者を2000種＋のDPCに分類 • 病名、⼿術、処置 – 急性期病院を中⼼に参加 8
- 9. MIA収集データ 1.DPC調査データ DPC/PDPS参加病院に作成 提出義務• DPC/PDPS参加病院に作成・提出義務 –⼊院サマリ＋⽇々の診療⾏為– ⼊院サマリ＋⽇々の診療⾏為 – タブ区切り⾏列 体系的なコードの記載– 体系的なコードの記載 – 曖昧なデータにはペナルティ ＼リッチで正確、分析しやすいデータ／ でも参加病院が少ない 機構67/全国1700+ 9
- 10. 2.レセプトデータ の前に⽇本の健康保険制度のおさらい (診療報酬明細書) • の前に⽇本の健康保険制度のおさらい 治療治療 被保険者 治療治療 ⼀部⽀払い⼀部⽀払い 被保険者 (みなさんのこと) 医療機関 治療明細提出治療明細提出審査・残額⽀払審査・残額⽀払保険料納付保険料納付 審査⽀払機関 保険者 請求請求 審査⽀払機関 保険者 (健康保険組合等) 残額⽀払残額⽀払 10
- 11. MIA収集データ 2.レセプトデータ(診療報酬明細書) 保険診療をする全医療機関が⽉ 作成• 保険診療をする全医療機関が⽉⼀作成 ○○という病名でした、××をしました、□□円です ⼆次利⽤は念頭にない仕様orz... – 請求⽤の⼀意なだけのコード – ⾏列ではないCSV⾏列ではないCSV – 審査の都合で… でも作成病院が多い 機構143/全国9万 11
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- 13. レセプトデータとの戦いレセプトデ タとの戦い 1 請求⽤コド1. 請求⽤コード – 体系的なコードに変換しよう！ 2 ⾏列ではないCSV2. ⾏列ではないCSV – 成形しよう！ 3 審査の都合で病名多すぎ3. 審査の都合で病名多すぎ – どうしよう！ 13
- 14. レセプトデータとの戦いレセプトデ タとの戦い 1 請求⽤コド1. 請求⽤コード – 体系的なコードに変換しよう！ 2. ⾏列ではないCSV2. ⾏列ではないCSV – 成形しよう！ 3. 審査の都合で病名多すぎ – どうしよう！ 14
- 15. レセプトデータって 2011年度から原則電⼦運⽤ IR,1,13,1,9999905,,サンプル医科病院,42405,00,03-9999-9999 RE,61,1119,42404,サンプル ６ １,1,3160927,,4240124,,,,,sample-ika- 061,,,,,,,,14,,,,,,,,,,,,,, HO,06132013,１２３４５６７,６１,7,16794,,20,13150,,,44400,,,, ,, , , ,, , ,,, ,,, SY,4319018,4240124,1,,,01, SY,8839792,4240124,1,,,, SY,8120005,4240124,1,8002,,, … IY,21,1,613330003,3,,3,,,,,,,,,,1,1,1,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, IY,,1,620002332,1,4,3,,,,,,,,,,1,1,1,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,… CO,90,1,840000013,２４０４０７ SI 90 1 190118610 7 1 1 1 1 1 1 1 社会保険診療報酬⽀払基⾦WEBサイトより抜粋 SI,90,1,190118610,,,7,,,,,,,1,1,1,1,1,1,1,,,,,,,,,,,,,,,,,,… こころの⽬で⾒ると… 15
- 16. レセプトデータとの戦い 請求⽤コード 請求⽤マスタで⽇本語に翻訳• 請求⽤マスタで⽇本語に翻訳 請求⽤マスタ請求⽤マスタ レセプト電算処理コードレセプト電算処理コード//印字例印字例請求⽤マスタ請求⽤マスタレセプト電算処理コ ドレセプト電算処理コ ド//印字例印字例 診療⾏為 160020910 中性脂肪(検査) 特定器材 700080000 四ツ切(レントゲンフィルム) 医薬品 610444041 ガスターＤ錠１０ｍｇ 傷病名 0703025 C型慢性肝炎 修飾 疑修飾語 8002 の疑い コメント 840000013 退 院 年 ⽉ ⽇ 体系的な体系的な コードへコードへ 16 コ ドへコ ドへ
- 17. 体系的なコードに変換しよう！ 薬剤(約20,000種) 様々な薬品のためのコ ド• 様々な薬品のためのコード –薬価基準収載医薬品コード – HOTコード – JANコード– JANコード • 何をもって１種類の薬？ – 薬効(解熱鎮静剤/⾎圧降下剤…) – 剤形(飲み薬/注射/塗り薬…)剤形(飲み薬/注射/塗り薬 ) – 製造元(先発メーカー/後発メーカー…) 17
- 18. 体系的なコードに変換しよう！ 例えば薬価基準収載医薬品コード IY 21 1610444041 3 3 2IY,21,1,610444041,3,3,2,,,,,… ガスターガスターDD錠錠10mg10mg 2 3 2 5 0 0 3 F 3 0 3 5 • 2*：個々の器官系医薬品2 ：個々の器官系医薬品 • 23*：消化器官⽤薬 • 232*：消化性潰瘍剤 • 2325*：H2遮断剤 • 2325003*：ファモチジン • 2325003F*：の 飲み薬• 2325003F*：の、飲み薬 • 2325003F3035：アステラス製薬のガスターD錠10mg 18 任意の粒度で集計・分析任意の粒度で集計・分析
- 19. 体系的なコードに変換しよう 傷病名コード(約25,000種) 世界的な傷病統計⽤コ ド• 世界的な傷病統計⽤コード –ICDコード International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems 疾病及び関連保健問題の国際統計分類 19
- 20. 体系的なコードに変換しよう ICDコード SY,1513002,4240124,1,8002,,, 胃底部癌胃底部癌胃底部癌胃底部癌 C161 任意の粒度で任意の粒度で • C*：新⽣物 • C16*：胃の悪性新⽣物 集計・分析集計・分析 •C16*：胃の悪性新⽣物 • C161：胃の悪性新⽣物, 胃底部 20
- 21. 体系的なコードに変換したいのに 未コード化傷病名 マスタは全病名を網羅してはいない• マスタは全病名を網羅してはいない – 新種の病気 何とも診断がかな 状態– 何とも診断がつかない状態 不明コード＋テキスト病名不明 キ SY,0000999,4240124,1,,二型糖尿病,, 『『25000152500015 22型糖尿病型糖尿病』』では？では？ ⼊⼒時に検索できてない 21
- 22. 体系的なコードに変換しよう！ テキスト病名で集計はしたくない DPC調査デ タの病名欄• DPC調査データの病名欄 –診断病名 ＋ ICDコード DPCDPC調査データ調査データ ICDICD 病名病名 レセプトデータレセプトデータ 病名病名 ICDICDICDICD 病名病名 E119 2型糖尿病 E119 II型糖尿病 病名病名 ICDICD 2型糖尿病 NULL ⼆型糖尿病 NULL E119 E119 E119 ⼆型糖尿病 E119 糖尿病(２型） イ リ ⾮依存性糖尿病 2型糖尿病合併症なし NULL E119 インスリン⾮依存性糖尿病 医師の知⾒を医師の知⾒を 利⽤利⽤ 22
- 23. レセプトデータとの戦いレセプトデ タとの戦い 1 請求⽤コド1. 請求⽤コード – 体系的なコードに変換しよう！ 2. ⾏列ではないCSV2. ⾏列ではないCSV – 成形しよう！ 3. 審査の都合で病名多すぎ – どうしよう！ 23
- 24. 成形しよう！ 記載の省略 -最低限記載主義- IY,21,1,620004915,1,,… IY, ,1,620003619,1,,… IY1 620000167 1 21 21埋める！ IY, ,1,620000167,1,,… IY, ,1,610443053,1,,… IY 1 620002429 1 15 … 21 21 21 24 IY, ,1,620002429,1,15,…21
- 25. 成形しよう！ ⾏ごとに異なる種類の情報 RE,61,1119,42404,サンプル ６１,1,3160927… HO,06132013,１２３４５６７,６１,7,16794,,20,… SY,4319018,4240124,1,,,01, SY 88397924240124 1 …SY,8839792,4240124,1,,,, … SI,13,1,180016110,,250,1,,,,,,,,,,,,,1,,,,,,,,,,,… IY,21,1,613330003,3,3,2,,,,,,,,1,1,,,,,,,,,,,,,,,… 分割！ 医療⾏為医療⾏為プロフィールプロフィール 病名病名 医療⾏為医療⾏為 病院ID 患者ID プロフィールプロフィール 病院ID 患者ID 病名病名 病院ID 患者ID 診療⽉ 医療⾏為 診療⽉ ⽣年⽉⽇ 診療⽉ 病名 25 性別
- 26. 成形しよう！ 1⽇の情報、2⽇の情報、3⽇の情報…31⽇の情報 22⽇の情報⽇の情報 11⽇の情報⽇の情報 22⽇の情報⽇の情報 33⽇の情報⽇の情報 IY,21,1,620004915,1,,11,,,,,,,1,1,1,1,1,1,5… IY 1 6200036191 11 1 1 1 1 1 1 5…IY,,1,620003619,1,,11,,,,,,,1,1,1,1,1,1,5 IY,,1,620000167,1,,11,,,,,,,1,1,1,1,1,1,5… 実施⽇実施⽇ 医療⾏為医療⾏為 数数実施⽇実施⽇ 医療⾏為医療⾏為 数数 2014/04/01 620004915 1 2014/04/02 620004915 1 縦積み！縦積み！ 2014/04/02 620004915 1 2014/04/03 620004915 1 … 620004915 … 縦積み！縦積み！ 26 2014/04/07 620004915 5
- 27. 成形しよう！ だんだん集計できそうになってきたけど… 集計の単位は何？• 集計の単位は何？ – のべ⼈⽉？ –ユニーク患者数？ • 医療者が知りたいのは症例数 – 発症/治療開始〜治癒/治療終了 – 便宜上、⼊院〜退院便宜上、⼊院 退院 27
- 28. 成形しよう！ 1⼊院1レコード化 RE 1 111542604 国病太郎 1 358311 4260225RE,1,1115,42604,国病太郎,1,358311,,4260225,… … CO 90 1 840000013 ２６０３０１CO,90,1,840000013,２６０３０１ CO,,1,840000014,２６０３０５ ⼊退院⽇を抽出してソート 病院病院IDID 患者患者IDID ⼊院⽇⼊院⽇ 退院⽇退院⽇ 123456789 000000123 2014/02/25 2014/03/01 123456789 000000123 2014/03/05 NULL123456789 000000123 2014/03/05 NULL 123456789 000000246 2014/03/01 2014/03/04 123456789 000000482 2014/03/05 2014/03/07 28 / / / / 和暦和暦→→⻄暦へ⻄暦へ
- 29. レセプトデータとの戦いレセプトデ タとの戦い 1 請求⽤コド1. 請求⽤コード – 体系的なコードに変換しよう！ 2. ⾏列ではないCSV2. ⾏列ではないCSV – 成形しよう！ 3. 審査の都合で病名多すぎ – どうしよう！ 29
- 30. どうしよう！ 病名の記載多すぎ 病名/医療⾏為の整合性審査• 病名/医療⾏為の整合性審査 – その病名の患者にそれをすべきだったか？ •病名別 ⼊院患者数 上位病名別 ⼊院患者数 上位 – ⾼⾎圧症 – ⾼脂⾎症 れら 治療 ためれら 治療 ため ⾼脂⾎症 – 糖尿病 便秘症 これらの治療のためのこれらの治療のための ⼊院ではないはず！⼊院ではないはず！ – 便秘症 – 不眠症 30
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- 33. どうしよう！ 主病名が選べても… 様々な患者状態像• 様々な患者状態像 – 重症/軽症/ –初期/末期 – 急性期/慢性期– 急性期/慢性期 – ⼀時的/永続的 初発 発 混ぜたら混ぜたら – 初発/再発 – ⼿術あり/なし たらたら ⽐較出来ない⽐較出来ない – 合併症あり/なし 33
- 34. どうしよう！ 解決策１ 丁寧な患者抽出ロジックで集団を捕捉 学会の治療ガイドライン• 学会の治療ガイドライン •専⾨医の知⾒専⾨医の知⾒ 重症/軽症– 重症/軽症 • この病気の重症者に投与される注射薬は？ – 急性期/慢性期 • この病気で⼿術ありということは急性期？ 34
- 35. どうしよう！ 解決策２ DPCでグループ化 DPC• DPC –メインの病名、⼿術、処置 処置なし 合併症なし 胃がん ⼿術なし 合併症あり 処置あり ⼿術あり 処置なし ⼊院患者を重複なく2000種＋に分類 35
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- 37. コード変換、成形による効果 各種統計との⽐較 DPC導⼊の影響評価に関する調査• DPC導⼊の影響評価に関する調査 – 国病以外の病院との⽐較 •国勢調査/患者調査/ – 地域の推計患者数 • 将来推計⼈⼝ 将来推計患者数– 将来推計患者数 平成24年度 診療機能分析レポートより抜粋 37 推計患者数におけるシェア
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- 39. 終わりに データとの戦いは続く デ タの⼆次利⽤ ゴミ箱あさり•データの⼆次利⽤ ＝ ゴミ箱あさり – 綺麗なゴミを捨てて下さいとは⾔えず… • ゴミの⼭ ＝ 宝の⼭ゴミの⼭ 宝の⼭ – 磨けば光ると信じて • JSON化＋Riak実験中 b– GitHub kuenishi/meddatum/src/rezept_parser.erl 39
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