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Qlik医療データ活用勉強会_第43回_第44回医療情報学連合大会出展報告 ＆ 病床機能報告オープンデータの活用
- 1. Qlik 医療データ活用勉強会 第 43回 第 44 回医療情報学連合大会出展報告 ＆ 病床機能報告オープンデータの活用 クリックテック・ジャパン株式会社 2024 年 11 月 27 日
- 2. • 当イベントは録画して、 YouTubeに資料とともに公開予定です。 • 参加者のかたは、ご発言・ご質問・ご要望がある場合、 Zoom 画面下の QA ア イコンをクリックして入力をお願いします。 • また終了時にアンケートが表示されますので、感想や、テーマや運営について のご要望があれば、入力をお願いします。 勉強会の運営について
- 3. 勉強会の趣旨 Qlik Sense の概要 フィードバック コーナー 第44 回医療情報学 連合大会出展報告 前回の復習 令和５年度病床機能報告 オープンデータの活用 －続き－ 次回取り上げる テーマ 01 02 03 04 05 06 アジェンダ
- 4. 4 • Qlik Senseを利用して医療関連データの扱い方を学ぶ • 参加者が活用事例等を共有し、医療データの活用方法を学ぶ • 参加者が情報交換できる場をご提供する 本勉強会の趣旨
- 5. 1. Qlik Senseの概要 5
- 6. 6 Qlik Sense の概要 組織内外の膨大なデータを収集/ 統合 / 分析し、エビデンスに基づく意思決定を支援 【基本的な特長】 • 大量データ • 複数テーブルの統合 • 高速レスポンス • モバイル最適化 • ガバナンス • （柔軟なアクセス権設定） • 柔軟なデータ探索 【クラウド版での追加機能】 • アラート配信 • 帳票配信 • チャット • ワークフローの自動化 • 機械学習 • 生成 AI
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- 8. 8 Qlik Sense のデータ共有方法 ※SaaS/クラウド版、サーバ版の両環境でアプリの共有が可能です。 ※ ユーザはブラウザのみで、アプリの作成や閲覧が可能です。 ※ アプリのデータが更新されると、そのアプリへのアクセス権を持った全てのユーザが更新された情報を参照できます。 ※Qlik Sense Business のユーザ、もしくは、他の Qlik Sense で Professional User の権限を持っているユーザは Qlik Sense Desktop もご利用可能です。
- 9. Qlik ：ポートフォリオ概要 データウェアハウス /データレイク データソース RDBMS メインフレー ム クラウドサービ ス Web サービス ファイル 変換 変換 変 換 データ蓄積基盤 データ活用基盤 データ連携基盤 マスターデータ管理 アプリケーション自動化 データカタログ アナリティクス 機械学習 /AI データ準備 API 連携 バッチ連携 データ変換 • データクレンジング • データスチュワードシップ • プロセス連携 • 帳票配信自動化 • メタデータ検索 / 探索 , ビジネスグロッサリー , データリネージ • インパクト分析 , データプロファイリング , ドキュメンテーション • データインベントリ • データプレゼンテーション • データパイプライン • データ API 連携 Studio Studio データローダー Stitch リアルタイム連携 (CDC) データウェアハウス自動化 Replicate Compose Qlik Cloud Data Integration Data Quality Data Stewardship App Automation Reporting Service Data Catalog API Designer/Tester Studio Data Inventory Data Preparation Data Pipeline Qlik Sense AutoML 9 生成 AI Qlik Answers
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- 11. • アプリの開発や、調査・分析に関して、よくわからない、もう少し深めたいなどの、質 問やご要望に対して、一緒に考えていくコーナーです。 • アンケートやCommunity へのご質問などから取り上げていきます。 フィードバックコーナー 11
- 12. 12 ご意見、ご感想ありがとうございます！ 今年の 6 月からDPC データは形式が変更になり ました。年度をまたいだ集計などで異なる形式 のデータを扱う場合は Qlik ではどのようなやり 方が良いのでしょうか。 久々にリアルタイムで参加することができました。内容 もですが、鈴木さんの冷静なコメントとそれを村田さん が受け流す一連の流れが流石だなぁと感じました。業務 でちょこちょこ中座しながらの視聴でしたので、配信動 画を再度確認してみます。 複数年データの分析について、以前 QlikView で DPC 公 開データに対する PPM 分析を行っていた際に単一施設 のポジション推移をみてました。診療傾向の把握に多少 役立つかと。 ありがとうございました。 病床機能報告のように列が沢山あるデータをピ ボット解除するとき、全てのデータを取り込ん でいました。最初は手間ですが、小分けにした ほうが良いことが分かりました。
- 13. Qlik Sense では中間ファイル(QVD) を利用してデータ形式の変更に対応することもできます。 新データ取得時に、中間ファイル作成アプリを変更するだけで、可視化アプリをそのまま使うことができます。この 場合は新旧共通項目のみ可視化となります。 また、新旧両データのデータを合わせて可視化することもできます。 中間ファイル 作成アプリ 旧データ 新データ 中間ファイル 中間ファイル 作成アプリ 可視化 アプリ 旧データ運用時 新データ運用時 変更 新旧データで同じテーブルを作成する場合 中間ファイル 中間ファイル 作成アプリ 可視化 アプリ 新規作成 新旧両データのそれぞれを可視化したい場合 中間ファイル データ形式変更への対応 旧データ 新データ 旧データ運用時 新データ運用時 中間ファイル 作成アプリ 中間ファイル 作成アプリ
- 14. 旧形式のデータから消去された項目も、新形式のデータに追加された項目も、同じアプリケーションに含めて参照す ることができます。同様のアプリケーションを新旧で作り分ける必要はありません。 下記は項目 B が５月で消去、項目C が６月から追加される例です。 中間ファイル 作成アプリ データ形式変更への対応 旧データ形式 中間ファイル 項目 A, B 新データ形式 中間ファイル 項目 A, C 4 月 5 月 6 月 7 月 8 月 項目 A 10 20 30 40 50 項目 B 5 6 - - - 項目 C - - 90 80 70 項目 A 項目 B 項目 C
- 15. 受注データと出荷データを結合 異なる形式のテーブルの結合 Concatenate 受注 _ 出荷: Load * FROM 受注データ ; Concatenate ( 受注 _ 出荷 ) Load * FROM 出荷データ ; 項目が同じ複数のテーブルは自動的に連結して 1 テーブルとなります。 強制連結の場合は、項目、行数は双方のテーブルの項目を合わせたものとなります。 受注コー ド 明細コー ド 製品コード 取引先コー ド 受注数 量 受注金 額 1 1 S1 T1 10 1000 1 2 S2 T1 20 2000 1 3 S3 T1 30 3000 2 1 S4 T2 40 4000 2 2 S5 T2 50 5000 出荷番号 受注コー ド 製品コー ド 出荷先コー ド 出荷数量 11 1 S1 SS1 8 12 1 S1 SS2 2 13 1 S3 SS1 10 14 2 S4 SS3 20 Concatenate を使って項目の異なるテーブルを強制連結することができます。 受注コー ド 明細コー ド 製品コー ド 取引先 コード 受注数量 受注金額 出荷番号 出荷先 コード 出荷数量 1 1 S1 T1 10 1000 - - - 1 - S1 - - - 11 SS1 8 1 - S1 - - - 12 SS2 2 1 2 S2 T1 20 2000 - - - 1 3 S3 T1 30 3000 - - - 1 - S3 - - - 13 SS1 10 2 1 S4 T2 40 4000 - - - 2 - S4 - - - 14 SS3 20 2 2 S5 T2 50 5000 - - - 受注コード別に、受注数量 も出荷数量も集計可能 Concatenate あるある できるはずのテーブルがで きていなかったら、自動連 結されてひとつになってい ないか確認
- 16. 16 全てを横持ちにして１テーブルにしている場合 例えば手術情報が３から５に増えるとテーブルのレイアウト変更が発生し、スクリプトも変更が必要 DPC データの正規化の検討 様式１の例 施設コード 識別番号・・・ 手術日 1 手術日 2 手術日 3 施設コー ド 識別番号 ・・・ 手術日 1 手術日 2 手術日 3 手術日 4 手術日 5 Load 施設コード , 識別番号 , : 手術日 1, 手術日 2, 手術日 3 Load 施設コード , 識別番号 , : 手術日 1, 手術日 2, 手術日 3, 手術日 4, 手術日 5
- 17. 17 施設コード 識別番号 手術日 施設コード識別番号 手術日 手術情報を別テーブルにして手術ごとにデータを持っていると変更が不要 例えば手術情報が３から５に増えても、可視化部分のスクリプトの変更は不要 DPC データの正規化の検討 様式１の例 施設コード 識別番号 ・・・ Load 施設コード , 識別番号 , ： 施設コード 識別番号 手術日 Load 施設コード , 識別番号 , 手術日 ＋ 手術日が増えてもスクリプトは変わらない
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- 19. 3. 第 44回医療情報学連合大会 出展報告 19
- 20. 20 第 44 回医療情報学連合大会in 福岡 ブース出展とスイーツセミナーで参加 Qlik ブース スイーツセミ ナー 50 名以上 ２０ 0 名以上
- 21. 21 今回取り上げた内容 データのリアルタイム複製、統 合 データロード /ETL/ クレンジン グ 診療状況照会/ アドホックな分 析 Qlik Replicate Talend Data Management Qlik Sense • リアルタイムにデータを複製（ CDC*1 ） • 異種間データベース移行 • 複数のデータベースを統合 • GUI ベースでデータ統合 / データ連携 • 並列処理と拡張性 • データ品質、クレンジング、カタログの提供 • 複数メーカーに対応したテンプレート *2 • 大量データ、高速、柔軟な探索 • アドホックな分析にも対応 *1 CDC…Change Data Capture 現システムの DB 群 新システムへ データ移行 クラウド DWH 等へ 電子カルテ 医事会計 *2 株式会社麻生情報システム提供。 診療状況照会テンプレー ト • ダッシュボード • 患者状況 • 手術状況 • 病床状況 • 看護必要度 • 診療費状況 • データ抽出 • 構造変換 • データ加工 • コード変換 • データロード アドホックな分析 • クリニカルパス分析 • 紹介 / 逆紹介 • 算定率モニタリング • 看護業務支援 • 地域医療連携 • DPC データソース 使える形式へ ローコード / ノーコード で データ変換 複数の DB を 統合
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- 23. 23 －病院データ活用の最前線－ 〇佐賀県医療センター好生館 様 Qlik Senseで膨大なデータを自由自在に可視化し、病院運営を改善する！ 〇九州歯科大学附属病院 様 大学附属病院における診療情報の解析による医療安全向上の取り組み 〇株式会社インサイトテクノロジー 様 リアルタイムデータ複製による病院データの新たな活用可能性 第 44 回医療情報学連合大会 in 福岡 11 月 22 日（金）スイーツセミナー 15:20 ～ 16:20 福岡国際会議場 4 階 C 会議場
- 24. 24 佐賀県医療センター好生館 医療情報部 峰様 QlikSense で膨大なデータを自由自在に可視化し、病院運営を改善する！ • 150 件以上のアプリが稼働 • 特定薬剤投与患者の検査実施状況 • リアルタイム経営指標の表示 • 勤怠管理システムへの電子カルテ操 作時刻の表示 • 看護記録形式監査の自動化
- 25. 25 九州歯科大学附属病院 病院長補佐 守下様 大学附属病院における診療情報の解析による医療安全向上の取り組み •診療系： 経営分析、 RWD 研究の展開 • 教育・研究系： 教育 IR 、 AI の活用可 能性 • データドリブンな医療安全、算定率向 上の取り組み • 「私は xxx で人生変わりました」
- 26. 26 世の中にはいろんな医療データ分析サービスはありますが… 経営分析 A サービス DPC分析 B サービス レセプト分析 C サービス • データ提供すればすぐに利用 • 提供機関のノウハウを活用 VS • やりたいことはほぼできてしまう柔軟性 • やればやるほど ROI 爆上がり
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- 28. 28 来年もよろしくお願いします！！ 2025 年 11月 12 日～ 15 日 兵庫県姫路市
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- 32. 32 オープンデータの形式と使い方⑤ • ロードスクリプトを利用した実際のやり方 ①1 ファイルすべてのデータをロード（項目の取得） ②キーと分析したい項目をコピペし、縦横変換。必要な項目があるだけ繰り返す ③ 病院属性と分析したい項目をキーで連結（再度ロードするとキーで連結される） ① データをすべてロード ② 分析したい項目を抽出し縦横変換 ③ データをリロードし、キーで連結
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- 34. 34 2023 年度（令和 5年度）病床利用率と平均在院日数
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- 36. 36 R1 5 年分のデータで経年比較 年度 施設数 R1(2019)7,139 R2(2020) 7,041 R3(2021) 7,019 R4(2022) 6,959 R5(2023) 6,974 病院属性 オープンデータ 医療機関コード R2 R3 R4 R5 最新のオープンデータ 医療機関コード 直近 5 年の 様式 1 病棟票 施設数の推移 厚労省 HP から ダウンロード 1. 最新の施設票データを読み込み 2. 各年の様式 1 病棟票（必要項目のみ）で QVD を 作成 3. 各年の QVD を読み込み 4. モデルビューワでテーブルの結合を確認 5. 画面を作成
- 37. 37 1. 最新の施設票データを読み込み • 単純にデータロード •二次医療圏コードはテキストに変換 • （施設の位置を把握したいので、緯度経度を追加しまし た）
- 38. 38 2. 各年の様式 1病棟票（必要項目のみ）で QVD を作成 • 年度を設定（①） • 病床利用率等の算出に必要な項目 を読み込み（②） • 様式 1 病棟票（地方別に分割され ているファイル）を一括読み込み （③） • 不要なデータを削除（④） • QVD に出力し保存（⑤） • R5 から R1 まで同じことを繰り 返す（⑥） ③ ④ ② ⑤ ① ⑥
- 39. 39 （参考） QVD の利用 R5様式 1 の病棟票 7 ファイル 読み込むと、 48 秒 QVD にまとめておくと 読み込みが早く 開発効率が上がります
- 40. 40 3. 各年の QVDを読み込み • 各年の QVD ファイルを読み込む ※項目名は一致させておく必要があります。
- 41. 41 4. モデルビューワでテーブルの結合を確認 • メインのデータは黄色囲みの2 つのファイル • 他は項目の中の値の並び順や地理情報のデータ
- 42. 42 5. 画面を作成 •二次医療圏の病床機能区分で、医療機関別に秒 利用率の推移を比較 仙台医療圏 高度急性期
- 43. 43 • DPC 様式1 （ペイロード）の変換（ Qlik Sense ユーザなら誰でも使えます） • もう 1 回、病床機能報告 • 『 DPC データ活用術（第 3 版）』を参考に、クオリティ・インディケーターを作成してみる o 救急体制の改善 o PCI 施行後の予後の測定 など • 日本医療機能評価機構”医療の質向上のための体制整備事業”で示された DPC データを用いた QI の作成 • こんなことできないかなどのリクエストにご回答します！（可能な範囲で） 今後
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- 46. 46 次回の開催予定とテーマ 2025 年 1月 29 日（水） 18:00-19:00 オンライン（ Zoom ） ※Tech Play でフォローしていただくと開催案内が届きます。 • DPC 様式 1 （ペイロード）の変換 • クオリティ・インディケーターの作成 （救急体制の改善、 PCI 施行後の予後の測定）
- 47. 47 Qlik Japan Healthcareコミュニティ 【最近の投稿】 11/8 Qlik Sense 活用事例講演：佐賀県医療センター好生館、九 州歯科大学附属病院 10/21 10/30 （水） Qlik 医療データ活用勉強会（令和５年度病床 機能報告オープンデータの活用） 9/20 9/25 （水）医療データ活用勉強会（入院患者の転倒・転落 の予防、救急体制の改善（ QI の作成－その４－）） 8/21 Qlik Sense アプリの公開（ DPC ：脳梗塞患者のスタチン処 方割合） 8/19 8/28 （水）医療データ活用勉強会（大腿骨頸部骨折のクリ ニカルパスと地域連携割合（ QI の作成－その３－）） 7/21 7/31 （水）医療データ活用勉強会（医療の質を表すクオリ ティ・インディケーター（ QI ）の作成 －その２－）
- 48. 参加予定の医療系の学会 第 26 回日本医療マネジメント学会学術総会 2024年 6 月 21 日、 22 日 福岡国際会議場、福岡サンパレス 第 44 回医療情報学連合大会 2024 年 11 月 21 日～ 24 日 福岡国際会議場、福岡サンパレス 48 終了 終了 ご来場ありがとうございました！ また、来年も出展できるよう頑張ります！
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- 50. Web セミナーやイベントにご参加ください！ 技術セミナー LT 形式Tips 共有 技術イベント 医療・ヘルスケア関連 トレーニング
- 51. https://techplay.jp/event/962717 Qlik ユーザーミートアップ 2024 年12 月 11 日（水） 15:30 - 17:30 （懇親会 17:30 - 19:00 ） 東京：銀座周辺 ユーザー事例発表 日立建機のデータ利活用の状況紹介 ～ QlikView から Qlik Sense への移行とクラウドシフトの課題～ 日立建機株式会社 Qlik Cloud へ絶賛移行中！ 万葉倶楽部における顧客情報の収集および分析環境の 構築と分析情報の社内活用の取組のご紹介 万葉倶楽部株式会社 データを情報に昇華させ価値に繋げ 本田技研工業株式会社
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- 55. 55 Qlik Tips プレイリスト Qlik使用のちょっとした技術やコツを短い動画でご紹介しています。 https://www.youtube.com/playlist?list=PLTGfcjhh8Hh5a6vjjOlBa7mAtL2H0hw7K
- 56. Qlik Sense Business入門ハンズオン Web セミナー ハンズオン Web セミナー Qlik Sense Business のセットアップから分析・コラボレーション まで一通りの分析ワークロードを 1 時間ほどで体験いただき、基 本的な機能や操作について理解いただける内容となっています。 ※Qlik Sense Business と Qlik Sense Enterprise Client-Managed では基本的な 操作はほぼ同じですが、一部画面や手順が異なる場合もあります。 https://pages.qlik.com/JPN_QSBeginner_Webinar.html?utm_medium=inter nal&utm_source=QlikWeb&utm_team=Web Qlik Sense アプリ開発アドバンスト Qlik Sense 売上管理ダッシュボードの作成 架空の会社の CEO とセールスマネージャーの要件をもとに、 Qlik Sense で売上管理のアプリを作成します。ビジネスア ナリスト向けの実践的なアプリ開発の実習として、データは 既にデータアーキテクトにより整理されているものとし、 ロードスクリプトによる加工は行いません。 ・要件の理解 ・ KPI 、軸、メジャーの決定 ・データマネージャーによるデータ準備 ・ダッシュボード画面の作成（画面設計、チャートの選択、 マスターアイテムの登録、数式の記述など） Qlik Sense のアプリ開発における基本的な操作を学習した 方に向けて、より実践的なアプリ開発のスキルを学習でき るハンズオンセミナーを実施します。 ・ロードスクリプトによるデータ取込 ・データモデリング ・基本的な集計関数 ・自由な集計を実現する SET 分析 ・頻出のチャート関数 ・ QVD ファイル https://pages.qlik.com/QlikHandsonWebinarSeries_Registratio n.html 56
- 57. セミナー動画・事例紹介 ・デモ・新機能紹介 Qlik Japan Youtube QlikCommunity Japan 製品・技術 Q&A 、製品関連資料 Qlik Showcase 日本語アプリの公開 Qlik Japan Blog 製品・技術情報の公開 その他の情報もご利用ください。 57
- 58. 「 Qlik Sense参考書」好評発売中 Qlik Sense ユーザーのためのデータ分析実践バイブル ・判型： B5 変 ・総ページ数：～ 480 ページ程度 ・予価本体： 4,200 円 (+ 税 ) • QlikSpace の記事をベースに、書籍用に大幅 にカスタマイズ＆加筆 • 1 冊で Qlik Sense の基本をマスターし（＝基 本編）、ニーズの高い分析例（＝応用編）を できるだけ丁寧に紹介 58
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Editor's Notes
- #12 Q1について ・様式1は退院患者のみ、EFは入院中の患者、退院患者の行為が細かく記載されている ・退院日が00000000のものは入院中 ・例えば、8月退院の患者で、7月のEFに行為が記載されている場合もあり、場合によっては除外する必要がある ・ただし、QIにおいては、どう分子と分母を計算するかに合わせ、除外すべきかを判断する必要があるのでは？という回答
- #13 従来のBIとQlikを比較した図 左側が従来のBI さまざまな機能が関与する 分析データを抽出して加工しデータウェアハウスにロードする機能、Extract Transform Load – ETL データウェアハウスを目的別や部門別にわけてデータマートを構築 クエリーやOLAPツール、そしてUser I/Fのレポートやダッシュボード 右側がQlikView 従来型のBIのもつさまざまな機能をすべて一つの製品でカバー データソースから情報を取り込んで、インメモリですべて処理をする。分析用に特にDBを構築する必要はない、その都度メモリー上で集計するので、中キューブや中間マートは不要。 ポイント）従来型ＢＩは複雑、なぜならばそもそも個別の製品だったものを買収して組み合わせて販売しているから MicrostrstegyやIBM Cognos、SAP Business Object、Oracle BIなど クリックビューは非常にシンプル １つの製品で実現する
- #14 従来のBIとQlikを比較した図 左側が従来のBI さまざまな機能が関与する 分析データを抽出して加工しデータウェアハウスにロードする機能、Extract Transform Load – ETL データウェアハウスを目的別や部門別にわけてデータマートを構築 クエリーやOLAPツール、そしてUser I/Fのレポートやダッシュボード 右側がQlikView 従来型のBIのもつさまざまな機能をすべて一つの製品でカバー データソースから情報を取り込んで、インメモリですべて処理をする。分析用に特にDBを構築する必要はない、その都度メモリー上で集計するので、中キューブや中間マートは不要。 ポイント）従来型ＢＩは複雑、なぜならばそもそも個別の製品だったものを買収して組み合わせて販売しているから MicrostrstegyやIBM Cognos、SAP Business Object、Oracle BIなど クリックビューは非常にシンプル １つの製品で実現する
- #15 Qlikではレイアウトの異なるテーブルも強制連結することができます。ご覧のテーブルは一方にのみ都道府県があり項目が異なるのでそのままでは別テーブルとなり合成キーが作成されていますが、Concatenateを使用するとひとつのテーブルになります。項目は双方のテーブルのすべての項目と行を含みます。 連結は基本的に SQL UNIONステートメントと同じですが、2 つの相違点があります。 Concatenateプレフィックスは、テーブルに同一名の項目名が含まれているかどうかに関わらず使用できます。 Concatenateプレフィックスで同一レコードが削除されることはありません。 ロードされた複数のテーブルの項目名と項目数が完全に合致する場合、これらのテーブルは自動で一つに纏められます。