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1. 施設概要表の住所情報等の追加について④
• 緯度経度情報を取り込むと地図上でポイント位置を表示可能
• 緯度（ Latitude ）、経度（ Longitude ）
※GeoMakePoint 関数を利用することも可能です。
GeoMakePoint([Latitude], [Longitude])
GeoMakePoint() は、スクリプトとチャートの数式で緯度と経度を使って
ポイントを作成してタグ付けします。 GeoMakePoint は、経度、緯度の
順でポイントを返します。](https://image.slidesharecdn.com/qlik4720250423-250424004859-7e5384d2/85/Qlik-DPC-25-320.jpg)
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【Qlik 医療データ活用勉強会】令和５年度DPC「退院患者調査」データの活用（過年度と比較した二次医療圏の変化）
- 1. Qlik 医療データ活用勉強会 第 47回 令和５年度 DPC 「退院患者調査」データの活用 （過年度と比較した二次医療圏の変化） クリックテック・ジャパン株式会社 2025 年 4 月 23 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 前回の復習 令和５年度DPC 「退 院患者調査」データの 活用 01 02 03 04 05 アジェンダ 次回取り上げるテー マ ご参考情報 06
- 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. 2. 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
- 7.
- 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
- 10.
- 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！ 本日もありがとうございました。 データの取り込み手順を詳細に紹介してくれたの がよかったです。来月も参加したいと思います。 興味深く拝聴いたしました。質問ですが、 DPC データの 診療情報を、Qlik Sense のクラウド版を利用して分析し ている事例をご存じであれば、どのような構成でセキュリ ティを担保しているのかご教示いただきたいです。 病院内の診療情報ネットワークは外部に接続できないよう にしている病院が多いかと思われますが、その場合どのよ うに診療情報を Qlik Sense クラウドにあげているか、そ の方法を知りたいです。
- 13.
- 14. 14 院内での DPC データの活用のために DPCデータを取り込むのみで、医療の質の指標を算出、時系列把握などできるアプリを作成 様式 1 様式 3 E D 患者単位の簡易診療録情報 施設情報 診断群分類点数表により算定した 患者の診療報酬請求情報 入院患者の医科点数表に基づく 出来高点数算定情報 ペイロード 分析にしやすい 形式に変換 様式 1 データモデル ・様式 1 ・様式 3 ・ E ・ F ・ D 医療安全 の指標 感染管理 の指標 ケア の指標 ① 様式 1 の変換 ② データモデル作成 ③ 各種指標の作成 ④ テスト ⑤ アプリの公開 ⑥ ニーズに合わせ改良 ① ② ③ 医療の質の 9 つの指標を作成 4 つのデータを関連付け し 分析できるモデルを作成 ※ 医療の質の指標を可視化するために、 2016 年度の DPC データを利用してアプリを作成しま す。 必要な項目は新フォーマットでも変更されていないため、そのままご利用いただける想定で す。 再掲載 F
- 15. 15 1. 医療の質アプリ作成の課題と対応 o DPCデータはクラウドにはあげられない！ o Qlik Sense を試してみたいがライセンスを持っていない！ o DPC データのレコード数が多すぎて処理できないのでは？ o 勉強会の内容を自身で再現できるか不安。。 2. こんなアプリを作ろうとしています o 様式 1 は Join して、横持ちにして、 QVD を作成 o D, E, F ファイルの QVD 作成 • 元データに「見出しあり」版 • 元データに「見出しなし」版 o 様式 1 と D, E, F を結合 o 点数の変換ロジック 本日やること 課題への対応について解説 様式 1 の取り込みの試行 前回やったこと
- 16. 16 1. 本日の勉強会終了→アプリを修正 2. ご協力病院様にてデータ取り込みの検証→検証完了 3.Qlik Japan Healthcareコミュニティにアプリを公開 4. コミュニティからアプリをダウンロード 5. Qlik Sense とライセンスキーを取得 6. PC に Qlik Sense をインストール、ライセンスキーを適用 7. アプリを指定のフォルダに保存 8. アプリのロードスクリプト（データ接続部分）を変更 9. ファイル名や区切り文字の変更 10. DPC データを読み込み→ QVD 作成 11. QVD を読み込み DPC データ結合アプリの利用方法 QVF ファイル QVF ファイル Qlik Sense Desktop ライセンスキー QVD 作成 アプリケーション 医療の質 アプリケーション ※ 画面はまだ作成していません コミュニティ掲示板
- 17. 17 今回利用したサンプルデータでは下記のペイロード種別が複数件ありました。 • A006040 ：診断情報 / 併存症 • A006050 ： 診断情報 / 続発症 • A007010 ： 手術情報 • M050040 ： 心不全患者 / 血行動態的特徴（ 2024 年度では削除） 2024 年度版入力要領によると．．． A001030 患者プロファイル / 褥瘡 最大 3 件 A006040 診断情報 / 併存症 最大 10 件 A006050 診断情報 / 続発症 最大 10 件 A007010 手術情報 最大 10 件 ADL0030 ADL スコア / 地域包括ケア入棟・入室時 最大 3 件 ADL0040 ADL スコア / 地域包括ケア退棟・退室時 最大 3 件 FIM0010 FIM/ 入退棟日 最大 3 件 FIM0020 FIM/ 入棟中 最大 12 件 M180010 SOFA スコア / 特定集中治療室 最大 2 件 M180011 SOFA スコア / 敗血症 最大 2 件 M180020 pSOFA スコア / 特定集中治療室 最大 2 件 M180020 pSOFA スコア / 特定集中治療室 最大 2 件 M180021 pSOFA スコア / 敗血症 最大 2 件 様式１データロードの形式の検討 基本的には横持方式にテーブルを結合するが、複数件発生する可能性があるペイ ロードについては別テーブルとしてはどうか？ 横持にすると分析はしにくい でも 全部別テーブルにして QVD 保管するのは面倒 だから 最大件数が少ないものは Join して横持 多いものは別テーブル ではどうか？
- 18.
- 19. 19 令和 5 年度DPC 「退院患者調査」の公開
- 20. 20 DPC 「退院患者調査」を取り上げた会 年 テーマ 2024• 令和４年度 DPC 「退院患者調査」データの活用（実績、救急、紹介、退院） • 令和４年度 DPC 「退院患者調査」データの活用（在院日数の比較など） 2023 • －続－令和３年度 DPC 「退院患者調査」データの活用 • －速報－令和３年度 DPC 「退院患者調査」データの活用 2022 • 令和２年度 DPC 「退院患者調査」データの活用 2021 • R1 病床機能報告（探索編３回目） +DPC 調査疾患別手術別集計（加工編４回目） • R1 病床機能報告の活用 ( データ探索編 )+ 疾患別手術別集計の加工編３ • データ探索編（厚労省 病床機能報告） + 加工編２（厚労省 DPC 調査） • 厚労省 DPC 調査 「疾患別手術別集計」のデータ探索編 + 加工編 • Qlik Sense で実施する厚労省 DPC 調査 「疾患別手術別集計」の活用 • Qlik Sense ではじめる DPC 分析－令和元年度 DPC 退院調査－ ← 疾患別手術別集計の 取り込みスクリプトの 解説
- 21. 21 1. 施設概要表の住所情報等の追加について 2. 疾患別手術別集計（R4, R5 ）の QVD 作成について 3. 前年実績と比較するには 4. 件数、在院日数の比較アプリの作成 本日やること
- 22.
- 23.
- 24. 24 1. 施設概要表の住所情報等の追加について③ 住所、市区町村、二次医療圏、緯度経度を追加 • 令和５年度の施設数：6,304 施設（前年： 5,919 施設） • 追加された施設について、住所、市区町村、二次医療圏、緯度経度を追加 ※ 医療機関のポイントデータは国土数値情報や Google Map から取得。 • 移転や開院とわかる施設については新住所の情報に変更
- 25. 25 1. 施設概要表の住所情報等の追加について④ • 緯度経度情報を取り込むと地図上でポイント位置を表示可能 •緯度（ Latitude ）、経度（ Longitude ） ※GeoMakePoint 関数を利用することも可能です。 GeoMakePoint([Latitude], [Longitude]) GeoMakePoint() は、スクリプトとチャートの数式で緯度と経度を使って ポイントを作成してタグ付けします。 GeoMakePoint は、経度、緯度の 順でポイントを返します。
- 26. 26 2. 疾患別手術別集計（ R4,R5 ）の QVD 作成について① R5 施設概要表 R5 疾患別手術別集計 R4 疾患別手術別集計 Excel 17 ファイル R5 の告示番号 Excel 17 ファイル R4 の告示番号 告示番号（施設 ID として利用） 通番（ R4 の告示番号） QVD QVD 件数、在院日数 実績比較アプリ R5 の告示番号 で書き換え
- 27. 27 2. 疾患別手術別集計（ R4,R5 ）の QVD 作成について② 疾患別手術別集計の Excel ファイルを 1 つのテーブルに集約するアプリ 疾患別手術別データ加工アプリの公開 • 厚生労働省の Web サイトからダウンロードした Excel ファイルを 1 つのテーブルに集約 o 施設 ID 、 DPC6 桁、手術有無等、件数、在院日数 • アプリ利用時の注意点 o Qlik Sense が必要 o ファイルの保管場所を決め、どこからデータを取り込む か指定することが必要 o QVD としてファイルを出力する場所の指定が必要 • その他の注意点 o 施設概要表の告示番号（施設 ID ）の重複がある場合、 ユニークにする必要あり ※R5 では 2 つの告示番号が合併分割により重複 ※30596, 30924 →枝番をつけてユニークに。
- 28. 28 2. 疾患別手術別集計（ R4,R5 ）の QVD 作成について③ ① For ： 対象ファイルのパスを指定 ② セクション： ファイル内の項目の分解 ③ 結合と加工： 項目の再結合 ④ Next ： ループ処理（ 17 ファイルを順々に自動処理） （参考） QVD 化 作成したテーブル名 “ データ作成”で作成した フォルダ名 QVD で保存するファイル名 ※ ダウンロードしたアプリの データロードエディタの内容
- 29. 29 2. 疾患別手術別集計（ R4,R5 ）の QVD 作成について④ 対象ファイル データロード 処理後
- 30. 30 2. 疾患別手術別集計（ R4,R5 ）の QVD 作成について⑤ 念のため、 R5 の Excel ファイルと出力した QVD で差異がないか確認 Excel ファイルから計算 MDC 別の総件数 アプリから出力 MDC 別の総件数 ＝ ※ それぞれ” 97 （輸血以外の再掲）”を含む。
- 31. 31 3. 前年実績と比較するには① R5 施設概要表R4 施設概要表 R5 の施設 ID R4 の施設 ID R4 の施設 ID R3 の施設 ID • 告示番号は当該年度の施設 ID （一部重複あり） • 通番は前年度の施設 ID （一部重複あり） • R4 の疾患別手術別集計の告示番号を R5 の通番を参照して、 R5 の告示番号に変換 ←同施設の実績を比較可能に
- 32. 32 3. 前年実績と比較するには② アプリへのデータロードの際に • R5施設概要表の告示番号と通番を取り込み • 必要のない脚注を除外（ where ） • R5 疾患別手術別集計の QVD を取り込み、 97 の再掲を除外 （ where ） • R4 疾患別手術別集計の QVD を取り込み時に ApplyMap で R4 の 施設 ID を R5 の施設 ID に変換 R5 の疾患別手術別集計 2023 年を追加 R4 の疾患別手術別集計 2022 年を追加 変換用にロードした 施設概要表を削除 ApplyMap で変換をかける 一時テーブル
- 33. 33 3. 前年実績と比較するには③ データモデル 施設別の実績の比較が可能に ※R4はあったが、 R5 にはない施設あり。 ※ 疾患別手術別集計では値を持たない施設も多数あり。
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- 35. 35 患者マーケット・シェアの分析 テキストの散布図（『 DPC データ活用術（第3 版）』） 前年との比較ができるように軸を修正してみる
- 36. 36 患者マーケット・シェアの分析 前年との比較し、二次医療圏内の MDC 別の件数がどう増減したか？ 前年との比較し、 自院のMDC 別 の件数はどう増 減したか？
- 37. 37 • 医療の質可視化アプリの作成（続き！！） • そろそろでるか？！機能評価係数Ⅱ •『 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 • 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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- 40. 40 次回の開催予定とテーマ 2025 年 5月 28 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。 医療の質可視化アプリの作成 （ DPC データの取り込み検証、画面作成）
- 41. 41 Qlik Japan Healthcareコミュニティ 【最近の投稿】 2025/4/22 令和５年度（ R5 ） DPC 調査の " 施設概要表 " に住所と緯 度経度を付けました 2025/4/13 2025/4/23 （水） Qlik 医療データ活用勉強会（令和５年度 DPC 「退院患者調査」データの活用（過年度と比較した二 次医療圏の変化）） 2025/2/6 2025/2/26 （水） Qlik 医療データ活用勉強会（佐賀県医療 センター好生館 データ活用事例発表） 2025/1/15 2025/1/29 （水） Qlik 医療データ活用勉強会（ 2025 年の 活動計画！ DPC データ活用で院内業務のアップデートを図 る） 2024/11/8 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）
- 42. 参加予定の医療系の学会 第 27 回日本医療マネジメント学会学術総会 2025年 7 月 18 日、 19 日 仙台国際センター展示棟、江陽グランドホテル 第 45 回医療情報学連合大会 2025 年 11 月 12 日～ 15 日 アクリエひめじ 42 出展決定 !! 検討中 麻生情報システム社と共同出展
- 43. 43 佐賀県医療センター好生館 事例講演 YouTubeで配信中 YouTube: 【佐賀県医療センター好生館登壇】病院運営を改善する！ Qlik で膨大なデータを自由自在に可 視化 https://www.youtube.com/watch?v=lYnwSxAETNk&list=PLTGfcjhh8Hh6Sm0gFbZCIMNDdCIvPOJeo&index
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- 45. 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 医療・ヘルスケア関連 トレーニング 技術イベント
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- 49. 49 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
- 50. 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 50 リニューアル
- 51. 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。 51
- 52. 「 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 52
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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