JP7209935B2 - データ処理システム及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、医療機関のデータを用いたデータ処理システム及びプログラムに関する。

従来、企業の経営状況は、一般的に、決算書等により把握することが行われている。しかし、実際の経営状況を把握するためには、決算書等によるものだけでは十分でない。これは、病院等の医療機関においても同様である。
他方、医療機関における情報システムの活用として、標準診療計画の策定等の作業を支援する診療情報分析システムが開示されている（例えば、特許文献１）。

特許第４４８８８３３号公報

現在、デジタルトランスフォーメーション（ＤＸ）という、データとデジタル技術を活用して、顧客や社会のニーズを基に製品やサービス、ビジネスモデルを変革するとともに、業務そのものや、組織、プロセス、企業文化・風土を変革し、競争上の優位性を確立する、という取り組みが、各企業において盛んに行われつつある。
医療機関には、電子カルテやレセプト等、医療機関の経営状況を知る上で使用可能な様々なデータが既に膨大に存在している。しかし、それらのデータは、個々の装置（システム）にそれぞれ独立して存在するのが現状である。例えば、レセプトコンピュータ（レセコン）は病院の医事課、財務は病院の経理課、というように、担当する部署、課が異なり、院内が縦割りになっているため、システムもそれぞれ独立している。また、各データは、それぞれ独自のフォーマットである。

本発明者らは、医療機関にある様々な膨大なデータと、デジタル技術とを活用することにより、データを集約して様々な切り口から経営状況を含む様々な分析ができると考えた。また、様々な切り口から経営状況を含む様々な分析を行うニーズは、医療機関に限られない。本発明者らは、各業界に特化した様々な膨大なデータがある場合には、同様のデジタル技術を活用してデータを集約できるため、各業界においても経営状況を含む様々な分析ができると考えた。
本発明は、デジタル技術を活用して膨大なデータを用いての様々な分析を可能にするためのデータ処理システム等を提供することを目的とする。

本発明は、分析対象である医療機関の診療記録に係る医療記録データと、診療明細及び行為明細に係る支払明細データと、財務データとを取得するデータ取得手段と、マスタデータベースに有する項目と、前記データ取得手段により取得した各データのうち前記マスタデータベースに有する項目に対応する項目とを関連付けるマスタ関連付け手段と、前記マスタ関連付け手段により関連付けがされた各データを、データベースに格納するデータ格納手段と、を備える、データ処理システムに関する。

また、データ処理システムにおいて、前記データ取得手段は、前記医療記録データ及び前記支払明細データを含む診療報酬データを、前記診療報酬データを格納する装置から取得してもよい。

また、データ処理システムにおいて、前記データ取得手段は、介護報酬に係る介護報酬データをさらに取得してもよい。

また、データ処理システムにおいて、ファクタリングに係る支払通知データ及び用度に係る購買データを含む、経営指標に使用可能なデータを取得して、取得した各データを、他の装置との連携を可能にした領域に有する記憶部にそれぞれ格納する連携手段を備えてもよい。

また、本発明は、分析対象である各会計記録に係る記録データと、財務データとを取得するデータ取得手段と、マスタデータベースに有する項目と、前記データ取得手段により取得した各データのうち前記マスタデータベースに有する項目に対応する項目とを関連付けるマスタ関連付け手段と、前記マスタ関連付け手段により関連付けがされた各データを、データベースに格納するデータ格納手段と、を備える、データ処理システムに関する。

また、データ処理システムにおいて、前記マスタ関連付け手段は、前記データ取得手段により取得した各データに対して変換処理を行った後に、前記マスタデータベースに有する項目と関連付けてもよい。

また、データ処理システムにおいて、前記データベースに格納された各データから分析対象データを選択する対象データ選択手段と、前記対象データ選択手段により選択された前記分析対象データを含む、所定の分析処理を行うためのデータセットを生成するデータセット生成手段と、前記データセット生成手段により生成された前記データセットを用いて前記データベースから利用データを抽出し、可視化に対応したアプリケーションに前記利用データを出力するデータ出力手段と、を備えてもよい。

また、データ処理システムにおいて、分析軸の設定を受け付ける分析軸受付手段を備え、前記対象データ選択手段は、前記分析軸受付手段が受け付けた前記分析軸に基づいて、前記分析対象データを選択してもよい。

また、データ処理システムにおいて、各データを格納した各装置の格納位置を指定する格納位置指定手段を備え、前記データ取得手段は、前記格納位置指定手段により指定された前記格納位置に有する、各装置に対応する前記データを取得してもよい。

また、データ処理システムにおいて、前記格納位置に格納された各データを示すファイルと、各データの格納先とを含む操作画面を、各装置に出力する操作画面出力手段を備え、前記データ取得手段は、前記操作画面を介して前記ファイルを前記格納先に移動する操作を受け付けることで、前記ファイルに対応する各データを取得してもよい。

また、データ処理システムにおいて、各データから個人情報を削除する個人情報削除手段を備え、前記データ取得手段は、前記個人情報削除手段により前記個人情報を削除後の各データを取得してもよい。

また、本発明のデータ処理システムとしてコンピュータを機能させるためのプログラムであってもよい。

本発明は、デジタル技術を活用して膨大なデータを用いての様々な分析を可能にするためのデータ処理システム等を提供することができる。

実施形態に係るデータ処理システムの全体構成図である。 本実施形態に係るデータ処理サーバのブロック図である。 本実施形態に係るデータ処理サーバのマスタデータベースが有するマスタの例を示す図である。 本実施形態に係るデータ処理サーバのデータ収集処理を示すフローチャートである。 本実施形態に係る各端末で使用する操作画面の例を示す図である。 本実施形態に係るデータ処理サーバの事前設定処理を示すフローチャートである。 本実施形態に係るデータ処理サーバのデータ活用処理を示すフローチャートである。 変形形態に係るデータ処理システムの機能構成図である。

以下、本発明を実施するための形態について、図を参照しながら説明する。なお、これは、あくまでも一例であって、本発明の技術的範囲はこれに限られるものではない。
（実施形態）
〔データ処理システム１００の全体構成〕
図１は、本実施形態に係るデータ処理システム１００の全体構成図である。
データ処理システム１００は、各医療機関と、各医療機関に対して経営状況に係る助言等を行う経営コンサルティング会社とが、主に使用するシステムである。データ処理システム１００は、各医療機関が有する様々なデータを分析用に集約して、各医療機関及び医療機関全体の経営状況を把握するために、様々な経営の切り口で医療機関のデータを可視化するために用いる。

図１に示すデータ処理システム１００は、データ処理サーバ１と、データストレージ４（データベース）と、カルテ端末５と、レセプト端末６と、経理端末７と、分析端末８及び分析端末９とを備える。データ処理サーバ１とデータストレージ４との間、及び、データ処理サーバ１と各端末（カルテ端末５、レセプト端末６、経理端末７、分析端末８及び分析端末９）とは、例えば、通信ネットワークを介して通信可能に接続されている。以降の説明において、カルテ端末５、レセプト端末６、経理端末７、分析端末８及び分析端末９を区別しない場合には、単に「端末」という。

データ処理サーバ１と、データストレージ４とは、例えば、データ処理システム１００を運営する企業が有する装置である。
カルテ端末５と、レセプト端末６と、経理端末７とは、各医療機関に設置された端末（装置）であり、分析端末８は、医療機関等に設置された端末である。分析端末８は、例えば、医療機関の経営層等、医療機関の経営状況を、例えば、俯瞰して把握したい者等が用いる。
ここで、各医療機関とは、例えば、医療法人において本店及び支店の関係にある１つ以上の病院等をいう。また、医療機関の経営層とは、例えば、当該医療法人の経営部門をいう。図１は、複数の医療機関により構成される１つの医療法人についての全体構成を表している。しかし、データ処理システム１００は、複数の医療法人で用いることができるものであり、その場合は、医療法人ごとにカルテ端末５から分析端末８までを備える。

分析端末９は、医療機関に対してこのデータ処理システム１００の利用を促し、データ処理システム１００を用いて医療機関の経営コンサルティング会社等が使用する。
通信ネットワークは、例えば、インターネット等の通信回線網等である。通信ネットワークは、構内通信網（ＬＡＮ）や、広域通信網（ＷＡＮ）等を含むものであってもよく、有線であるか無線であるかを問わない。

次に、各装置について説明する。
〔データストレージ４〕
データストレージ４は、各医療機関から収集したデータを格納するデータベースサーバである。データストレージ４は、データ処理システム１００を利用する全ての医療機関が有する所定のデータを格納するため、大容量の記憶領域を有する。図１では、１台のコンピュータが示されているが、複数台のコンピュータで構成されていてもよい。
図示しないが、データストレージ４は、大容量の記憶領域の他、制御部と、通信ＩＦ（インタフェース）部等とを備える。

〔端末〕
端末は、例えば、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）である。なお、カルテ端末５、レセプト端末６、経理端末７のうちの少なくとも一部は、ＰＣよりも処理能力の高いサーバであってもよい。また、分析端末８又は分析端末９は、その他、スマートフォンやタブレットに代表される携帯端末等であってもよい。
図示しないが、端末は、それぞれ制御部と、記憶部と、入力部と、表示部と、通信ＩＦ部等とを備える。

カルテ端末５は、電子カルテに代表される診療記録に係る医療記録データを有する。医療記録データは、様式１ファイルともいい、厚生労働省に提出をするＤＰＣ（Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ Ｐｒｏｃｅｄｕｒｅ Ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ）データの１つである。医療記録データは、入退院情報、病名情報等を有する。より具体的には、医療記録データは、簡易版の退院サマリと言われるものであり、患者の性別や生年月日、入退院年月日、病名手術情報、各種疾病の重症度等の様々な診療録（カルテ）情報を有する。医療記録データを用いることで、患者がどのような状態で入院し、どのような手術を受け、何日間入院して、どのような状態で退院していったか、が把握できる。

レセプト端末６は、レセコン（レセプトコンピュータ）ともいい、レセプトに代表される診療明細及び行為明細に係る支払明細データを有する。支払明細データは、ＥＦファイルともいい、厚生労働省に提出をするＤＰＣデータの１つである。支払明細データは、医科点数表に基づく出来高支払いのデータである。支払明細データを用いることで、「どのような診療行為を」、「いつ」、「どれだけ」実施したかが分かり、診療プロセスを時系列で把握できる。つまり、例えば、手術日等を起点として、その前後の診療内容がわかる。また、支払明細データを用いることで、患者の支払額や保険負担額が把握できる。

経理端末７は、会計処理端末である。経理端末７は、例えば、一般的な会計ソフトから出力される財務データを有する。財務データは、例えば、貸借対照表（ＢＳ）や、損益計算書（ＰＬ）のデータを含む決算書のデータである。
カルテ端末５、レセプト端末６及び経理端末７は、各端末のデータをデータ処理サーバ１にアップロードするためのプログラムであるアップローダを、記憶部に有する。

分析端末８及び分析端末９は、データ処理サーバ１による分析結果を出力するための端末である。分析端末８と分析端末９とでは、分析内容を異なるものにしてもよい。例えば、医療機関の経営層が使用する分析端末８には、経営に関係する情報を開示し、コンサルティング会社が使用する分析端末９には、様々な切り口の情報を開示するようにしてもよい。
分析端末８及び分析端末９は、分析内容を表示するためのプログラムである分析アプリケーション（図示せず）を、記憶部に有する。分析アプリケーションは、例えば、ダッシュボード等のユーザインタフェースであり、様々なデータをグラフィカルにまとめ、一目で理解できるようにするデータ可視化ツールである。

〔データ処理サーバ１〕
データ処理サーバ１は、例えば、サーバである。データ処理サーバ１は、その他、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）に代表される端末等であってもよい。
また、データ処理サーバ１は、１台のコンピュータで構成されていてもよいし、複数台のコンピュータで構成されていてもよい。複数台のコンピュータを用いる場合には、これらのコンピュータは、例えば、通信ネットワークを介して接続される。また、データ処理サーバ１は、例えばクラウド上に設けられる仮想サーバ（仮想マシン）として構成してもよい。

図２は、本実施形態に係るデータ処理サーバ１の機能ブロック図である。
図２に示すように、データ処理サーバ１は、制御部１０と、記憶部３０と、通信ＩＦ部３９とを備えている。
制御部１０は、情報の演算、処理を行う情報演算処理装置（ＣＰＵ）であり、当該データ処理サーバ１の全体の制御を行う。制御部１０は、記憶部３０に記憶されたオペレーティングシステム（ＯＳ）や各種のアプリケーションプログラムを適宜読み出して実行することにより、上述のハードウェアと協働し、各種機能を実行する。

具体的には、本実施形態では、プログラムをコンピュータに実行させることによって、データ処理サーバ１を実現する態様を例にあげて説明する。プログラムは、コンパクトディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、光磁気ディスク、ディジタルビデオディスク、磁気テープ、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＯＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、半導体メモリ等のコンピュータ読み取り可能な非一時的（ｎｏｎ－ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ）情報記録媒体に記録することができる。この情報記録媒体は、コンピュータとは独立して配布及び販売することができる。

一般には、コンピュータは、非一時的情報記録媒体に記録されたプログラムを、記憶部３０に含まれる一時的（ｔｅｍｐｏｒａｒｙ）記憶装置であるＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）に読み出してから、制御部１０としてのＣＰＵが読み出されたプログラムに含まれる指令を実行する。
なお、プログラムは、プログラムが実行されるコンピュータとは独立して、通信ネットワーク等の一時的伝送媒体を介して、プログラム配布サーバ等（図示せず）からコンピュータ等へ配布及び販売することができる。

また、プログラムを、電子回路の動作レベル記述用のプログラミング言語によって記述することも可能である。この場合には、電子回路の動作レベル記述用のプログラミング言語によって記述されるプログラムから、電子回路の配線図やタイミングチャート等、各種の設計図が生成され、当該設計図に基づいて、上記のデータ処理サーバ１を構成する電子回路を作成することができる。例えば、電子回路の動作レベル記述用のプログラミング言語によって記述されるプログラムから、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）技術によって再プログラム可能なハードウェア上に、上記データ処理サーバ１を、構成することができるほか、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）技術によって、特定用途専用の電子回路を構成することも可能である。

データ処理サーバ１は、制御部１０が以下に示す各構成部を制御することにより、本実施形態に説明する各処理を実行するように構成される。
制御部１０は、データ収集部１１と、マスタ関連付け部１６（マスタ関連付け手段）と、データ格納部１７（データ格納手段）と、事前設定部２１と、データ活用部２５とを備える。

データ収集部１１は、各医療機関から所定のデータを収集する制御部である。
データ収集部１１は、操作画面出力部１２（操作画面出力手段）と、操作受付部１３と、個人情報削除部１４（個人情報削除手段）と、データ取得部１５（データ取得手段）とを備える。
操作画面出力部１２は、カルテ端末５、レセプト端末６及び経理端末７に対して、各データをアップロードするための操作画面を出力する。
操作受付部１３は、アップロードするデータを示すファイルを指定し、指定したファイルを、例えば、データ処理サーバ１の指定のフォルダに移動させる操作を受け付ける。
個人情報削除部１４は、データ処理サーバ１に指定したデータをアップロードする際に、個人情報を削除する処理を行う。ここで、個人情報とは、例えば、患者名等をいう。
データ取得部１５は、指定のフォルダに格納されたデータを取得する。データ取得部１５は、例えば、ＦＴＰ（Ｆｉｌｅ Ｔｒａｎｓｆｅｒ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）を利用して端末からデータ処理サーバ１にデータを移動させる。

マスタ関連付け部１６は、データ収集部１１により取得した各データに対して変換処理を行う。ここでの変換処理とは、エンコードを含み、所定の項目に並び替える処理をいう。例えば、医療記録データについて、カルテ端末５から抽出したデータそのものは、エディタで見ても文字化けしたデータであり、内容が把握できない。また、医療記録データは、カルテ端末５のベンダーによりフォーマットが異なるものである。そこで、マスタ関連付け部１６は、文字化けを解消した上で、項目とデータとを対応付ける。支払明細データや財務データについても、ベンダーによりフォーマット等が異なるため、マスタ関連付け部１６は、同様に、項目とデータとを対応付ける処理を行う。
また、マスタ関連付け部１６は、マスタデータベース３２（後述する）に記憶されている各マスタのデータ項目と、変換処理後の各データの項目とを関連付ける。
データ格納部１７は、マスタ関連付け部１６により関連付けがされた各データを、データストレージ４に格納する。

事前設定部２１は、データ活用のための前段階の処理を行う。事前設定部２１は、分析軸受付部２２（分析軸受付手段）と、対象データ選択部２３（対象データ選択手段）と、データセット生成処理部２４（データセット生成手段）とを備える。
分析軸受付部２２は、例えば、コンサルティング会社や、医療機関の経営層が分析をしたいと考えている分析軸の設定を受け付ける。分析軸として、例えば、財務分析としては、複数期の決算書トレンド、収益性（ＲＯＥ）、効率性（各種回転日数）、成長性（増減比）、安全性（債権債務回転率）、生産性（１人当たり比率）等がある。また、分析軸として、例えば、診療報酬分析としては、入外日当円・実患者数・病床稼働率、科別・病棟・診療科別収益推移、手術症例分析、入退院経路分析・患者所在マップ、薬剤・医材分析、他施設ＢＭ差異分析等がある。そして、分析軸受付部２２は、受け付けた分析軸を、分析軸記憶部３３に記憶する。

対象データ選択部２３は、分析軸受付部２２が受け付けた分析軸に基づいて、データストレージ４に記憶されたデータから使用するデータ項目を、分析対象データとして選択する。
データセット生成処理部２４は、対象データ選択部２３により選択された分析対象データから分析軸による所定の分析処理を行うためのデータセットを生成する。データセットとは、データストレージ４のデータを記憶部３０（メモリ）で扱えるようにするデータ構造をいう。データセット生成処理部２４は、生成したデータセットを、データセット記憶部３４に記憶する。

データ活用部２５は、分析端末８や分析端末９から分析に係る操作がされたことに応じた処理を行う制御部である。
データ活用部２５は、データセット要求受付部２６と、データ出力部２７（データ出力手段）とを備える。
データセット要求受付部２６は、分析アプリケーションを介して、分析端末８又は分析端末９からデータセットの要求を受け付ける。
データ出力部２７は、データセット要求受付部２６が受け付けた要求に対応するデータセットを、データセット記憶部３４から抽出する。そして、データ出力部２７は、抽出したデータセットを用いてデータストレージ４から、分析アプリケーションで用いる利用データを抽出し、要求元である分析端末８又は分析端末９の分析アプリケーションに抽出した利用データを送信する。

記憶部３０は、制御部１０が各種の処理を実行するために必要なプログラム、データ等を記憶するためのハードディスク、半導体メモリ素子等の記憶領域である。
記憶部３０は、プログラム記憶部３１と、マスタデータベース３２と、分析軸記憶部３３と、データセット記憶部３４とを備える。
プログラム記憶部３１は、各種のプログラムを記憶する記憶領域である。プログラム記憶部３１は、データ収集プログラム３１ａと、事前設定プログラム３１ｂと、データ活用プログラム３１ｃとを含む。

データ収集プログラム３１ａは、上述した制御部１０のデータ収集部１１に係る機能を実行するためのプログラムである。事前設定プログラム３１ｂは、上述した制御部１０のマスタ関連付け部１６、データ格納部１７及び事前設定部２１に係る機能を実行するためのプログラムである。データ活用プログラム３１ｃは、上述した制御部１０のデータ活用部２５に係る機能を実行するためのプログラムである。
なお、データ収集プログラム３１ａ、事前設定プログラム３１ｂ及びデータ活用プログラム３１ｃのように個々の機能ごとにプログラムを有さずともよく、全ての機能を合わせたプログラムであってもよい。

マスタデータベース３２は、各種のマスタを記憶した記憶領域である。
図３は、本実施形態に係るデータ処理サーバ１のマスタデータベース３２が有するマスタの例を示す図である。
図３に例示する各種のマスタは、例えば、厚生労働省の診療報酬情報提供サービスにより提供されるデータ等をマスタとして登録したものである。
図２の分析軸記憶部３３は、各種の分析軸を記憶する記憶領域である。
データセット記憶部３４は、分析軸に対応付けて、データセットを記憶する記憶領域である。
通信ＩＦ部３９は、データストレージ４や、カルテ端末５、レセプト端末６、経理端末７、分析端末８及び分析端末９までとの間での通信を行うためのインタフェースである。

なお、コンピュータとは、制御部、記憶装置等を備えた情報処理装置をいい、データ処理サーバ１、データストレージ４及び各端末は、いずれも制御部、記憶部等を備えた情報処理装置であり、コンピュータの概念に含まれる。

〔処理の説明〕
次に、データ処理サーバ１における処理を説明する。
まず、各医療機関からデータを収集する処理について説明する。
図４は、本実施形態に係るデータ処理サーバ１のデータ収集処理を示すフローチャートである。
図５は、本実施形態に係る各端末で使用する操作画面５０の例を示す図である。

医療機関では、所定のタイミング（例えば、月１回等）で、データ処理サーバ１にデータをアップロードする作業を行う。
以下において、カルテ端末５での作業による、医療記録データのアップロード処理について説明するが、レセプト端末６や、経理端末７での作業も同様である。
医療機関では、アップロードをする者（以下、操作者という。）が、カルテ端末５を操作し、データアップロード用の操作画面を開く操作をすることで、図４のステップＳ（以下、「ステップＳ」を、単に「Ｓ」という。）１１において、データ処理サーバ１の制御部１０（操作画面出力部１２）は、データアップロード用の操作画面５０を、カルテ端末５に出力する。
図５は、操作画面５０の例を示す。操作画面５０は、ストレージ側フォルダ部５１と、端末側フォルダ部５２とを含む。まず、操作者は、ストレージ側フォルダ部５１で格納対象のフォルダである格納先フォルダ５１ａを選択する操作をする。次に、操作者は、端末側フォルダ部５２を操作して、対象ファイル５２ａを表示させる。その後、表示させた対象ファイル５２ａを選択して、操作に対応して動くシンボル（図示せず）によって操作者が指定箇所５９にドラッグアンドドロップの操作をすることで、対象ファイル５２ａが、ストレージ側フォルダ部５１が示す格納先フォルダ５１ａに格納される。

Ｓ１２において、制御部１０（操作受付部１３）は、カルテ端末５から操作を受け付け、操作対象データを受信する。
Ｓ１３において、制御部１０（個人情報削除部１４）は、受信した操作対象データから個人情報を削除する処理を行う。
Ｓ１４において、制御部１０（データ取得部１５）は、個人情報を削除後のデータを取得する。
Ｓ１５において、制御部１０（マスタ関連付け部１６）は、エンコード処理を行う。
Ｓ１６において、制御部１０（マスタ関連付け部１６）は、マスタデータベース３２との関連付け処理を行う。
Ｓ１７において、制御部１０（データ格納部１７）は、データストレージ４に関連付け後のデータを格納する。その後、制御部１０は、本処理を終了する。

データ処理サーバ１は、カルテ端末５がアップロードした操作対象データを受信し、個人情報を削除し、エンコードをし、さらにマスタデータベース３２との関連付けをして、データストレージ４に医療記録データを格納する。レセプト端末６から受信した操作対象データについても、個人情報を削除し、エンコードをし、さらにマスタデータベース３２との関連付けをして、支払明細データをデータストレージ４に格納する。さらに、経理端末７から受信した操作対象データについても、マスタデータベース３２との関連付けをして、財務データをデータストレージ４に格納する。

よって、医療機関にある各種のデータを、データストレージ４に一元的に格納することができる。また、各種のデータは、個人情報が削除されたものであるので、データセキュリティ性が向上する。さらに、各種のデータは、マスタデータベース３２に関連付けがされているので、データを活用する場合に、扱いやすいものにできる。

次に、データを分析するための事前設定処理について説明する。
図６は、本実施形態に係るデータ処理サーバ１の事前設定処理を示すフローチャートである。
図６のＳ２１において、データ処理サーバ１の制御部１０（分析軸受付部２２）は、分析軸を受け付ける。分析軸は、例えば、コンサルティング会社や、医療機関の経営層からヒアリング等をすることで確定したものである。そして、例えば、データ処理サーバ１を運営する企業の担当者が、確定した分析軸を、例えば、図示しない端末からデータ処理サーバ１に登録することで受け付ける。

Ｓ２２において、制御部１０（分析軸受付部２２）は、受け付けた分析軸が分析軸記憶部３３に登録されているか否かを判断する。分析軸記憶部３３に登録されている場合（Ｓ２２：ＹＥＳ）には、制御部１０は、本処理を終了する。他方、分析軸記憶部３３に登録されていない場合（Ｓ２２：ＮＯ）には、制御部１０は、処理をＳ２３に移す。
ここで、分析軸が既に分析軸記憶部３３に記憶されている場合には、分析軸に対応したデータセットが既に生成されていることを示す。そのため、制御部１０は、データセットを生成する処理を行わなくてよい。
Ｓ２３において、制御部１０（分析軸受付部２２）は、受け付けた分析軸を、分析軸記憶部３３に登録する。

Ｓ２４において、制御部１０（対象データ選択部２３）は、受け付けた分析軸に基づいて、対象データの項目を、データストレージ４から抽出する。
Ｓ２５において、制御部１０（データセット生成処理部２４）は、抽出した対象データの項目を用いてデータセットを生成する。
Ｓ２６において、制御部１０（データセット生成処理部２４）は、生成したデータセットを、分析軸に対応付けてデータセット記憶部３４に記憶する。その後、制御部１０は、本処理を終了する。

この事前設定処理によって、分析軸に対応したデータセットを生成して記憶させる。よって、以降のデータを分析したり、可視化したりする処理において、データセットを用いればよく、処理の効率化を図ることができる。

次に、データを分析して分析結果を出力する処理について説明する。
図７は、本実施形態に係るデータ処理サーバ１のデータ活用処理を示すフローチャートである。
以下の説明において、分析端末９からの依頼による処理として記載するが、分析端末８からの依頼による処理であっても同様である。
まず、分析端末９では、分析アプリケーションを起動させ、予め設定した分析軸による分析を依頼する。
そうすると、分析端末９の制御部は、データ処理サーバ１にデータセットの要求を送信するので、図７のＳ３１において、制御部１０（データセット要求受付部２６）は、分析端末９からデータセットの要求を受け付ける。

Ｓ３２において、制御部１０は、要求に対応したデータセットを、データセット記憶部３４から抽出する。
Ｓ３３において、制御部１０は、抽出したデータセットを用いて、データストレージ４から利用データを抽出する。
Ｓ３４において、制御部１０（データ出力部２７）は、抽出した利用データを、分析端末９に送信する。その後、制御部１０は、本処理を終了する。
データを受信した分析端末９は、受信したデータを、分析アプリケーションに取り込むことで、分析端末９の制御部は、分析軸についての分析結果を、可視化したグラフや表として出力する。

〔データ活用例〕
分析軸の設定により、分析アプリケーションにより出力する分析結果データには、例えば、以下のようなものがある。
診療科別の売上の把握：医療記録データから診療科が把握できる。また、支払明細データと医療記録データとを組み合わせることで、診療に係る金額が把握できる。診療に係る金額を、診療科で分類することで、診療科ごとの売上を算出する。

医師別の売上の把握：医療記録データから担当医が把握できる。また、支払明細データと医療記録データとを組み合わせることで、診療に係る金額が把握できる。診療に係る金額を、医師で分類することで、医師ごとの売上を算出する。
医師の能力の把握：支払明細データにある診療識別コード（初診、再診、投薬、注射、処置、手術、リハビリ、検査等）と、医療記録データから把握する担当医との関係により、名医を把握する。例えば、再診が多い医師は、リピータが多いと推定でき、手術が多い医師は、腕がよい可能性が高いと推定できる。

レセプト査定率の把握：支払明細データの集計と、財務データの売上とを突き合わせることで、支払明細データに対する財務データの割合を算出する。これは、支払明細データ（レセプトのデータ）が、ほぼ査定減になることによる。例えば、患者に医師が１回の診察の際に２０枚湿布薬を渡した場合、診療明細・報酬では２０枚／回と記載するが、レセプトの査定では１０枚／回しか認められない。その結果、患者に請求した金額と、医療保険が適用される金額との範囲とが異なることになり、病院側がそのマイナス分を負担することになる。言い換えれば、支払明細データに基づいた金額と、実際の財務データの金額とが合わないことがあり、これが、病院経営が分かりにくくなる点（経営の実態がよく分からない）になっている。

薬価の情報の把握：マスタデータベース３２に薬価収載マスタを記憶し、支払明細データと医療記録データとを用いて、医療材料や医薬品といった原価と薬価から薬価差益を算出することで、粗利の分析が可能になる。

このように、本実施形態のデータ処理サーバ１によれば、以下のような効果がある。
（１）分析対象の各医療機関が有する医療記録データ、支払明細データ及び財務データを取得し、取得したデータの項目と、マスタデータベース３２の項目とを関連付けて、データストレージ４に格納する。
よって、各医療機関に有する様々なデータを、１つのデータストレージ４に記憶できるので、データの活用に便利である。また、各医療機関に有する様々なデータの項目を、マスタデータベース３２の項目に関連付けるので、各データでの項目が異なっていても、統一した項目として扱うことができる。

（２）各医療機関から取得した各データに対して変換処理をした後に、マスタデータベース３２の項目と関連付ける。よって、各データが、異なる文字コードのものであったり、項目の並びが異なったりする場合であっても、変換処理によって、異なっている部分を統一したものにできる。
（３）データストレージ４に格納された各データから分析対象データを選択し、選択した分析対象データを含む、所定の分析処理を行うためのデータセットを生成する。そして、データセットを用いてデータストレージ４から利用データを抽出し、可視化に対応した分析アプリケーションに出力する。
よって、出力したデータセットを用いて分析処理が行え、分析結果をグラフ等で出力できる。
（４）分析軸の設定を受け付け、受け付けた分析軸に基づいて分析対象データを選択する。よって、分析軸の設定に対応したデータセットを生成できる。

（５）各端末に操作画面５０を出力し、操作画面５０を介してカルテ端末５から医療記録データを取得し、レセプト端末６から支払明細データを取得し、経理端末７から財務データを取得する。よって、操作画面５０を用いてデータを取得できる。また、操作画面５０で表示されたデータのファイルを、例えば、ドラッグアンドドロップによって格納先にデータをアップロードできるので、簡単である。
（６）各データをアップロードする際に個人情報を削除するので、データのセキュリティ性が向上する。

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態に限定されるものではない。また、実施形態に記載した効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、実施形態に記載したものに限定されない。なお、上述した実施形態及び後述する変形形態は、適宜組み合わせて用いることもできるが、詳細な説明は省略する。

（変形形態）
（１）本実施形態では、各医療機関で操作画面を使用してアップロードの作業を行うものを例に説明したが、これに限定されない。例えば、各端末において、格納位置指定手段により、各データを示すファイルの格納位置を指定しておき、データ取得手段が、指定された格納位置に有するデータを取得するようにしてもよい。実際には、例えば、指定された格納位置に有するデータを取得するＡＰＩが格納位置指定手段やデータ取得手段の機能を有することで、ＡＰＩによって、データのアップロードができる。そのようにすれば、データ処理サーバは、指定した格納位置に記憶されたデータを取得でき、各端末からデータ分析に必要なデータを収集できる。

（２）本実施形態では、各医療機関でアップロードの作業を行うものを例に説明したが、これに限定されない。アップロード作業を自動で行うようにしてもよい。その場合、各端末に、例えば、データを抽出する処理と、抽出したデータをアップロードする処理とを行うバッチファイルを用意して、指定した時刻になったら起動するようにすればよい。そのようにすれば、医療機関での手間をかけることなく、データ分析に必要なデータを収集できる。

（３）本実施形態では、カルテ端末が有する医療記録データと、レセプト端末が有する支払明細データとを用いるものを例に説明するが、これに限定されない。例えば、レセプト端末（装置）が出力する診療報酬データを用いてもよい。診療報酬データは、レセプト端末が出力可能なデータであって、具体的には、診療報酬明細書情報及び診療報酬請求書情報として厚生労働省に提出する「ＲＥＣＥＩＰＴＣ．ＵＫＥ」ファイルである。この診療報酬データは、厚生労働省に毎月提出する必要があるデータのため、毎月必ず作成される。毎月必ず作成される診療報酬データを用いても、上記の実施形態で説明したデータを用いた場合と同様の機能を実現できる。そのため、診療報酬データを用いれば、当該分析のために新たにデータを作成する必要がなくて便利である。

（４）本実施形態では、医療記録データと、支払明細データとを用いるものを例に説明したが、これに限定されない。例えば、介護報酬に係る介護報酬データをさらに取得して、マスタデータベースと関連付けてもよい。介護報酬データは、医療記録データ及び支払明細データと同様のデータを有する。そのようにすれば、医療機関だけでなく、介護施設においても、データベースに格納された各データを用いて、様々な切り口から経営状況を含む様々な分析を行うことができる。

（５）本実施形態では、各医療機関の経営をモニタリングするためのものとして、様々な切り口で分析するためにデータセットを生成するものを例に説明したが、これに限定されない。例えば、経営指標に使用できるファクタリングに係る支払通知データや、用度に係る購買データを同様に取得して、他の装置との連携をするようにしてもよい。より具体的には、連携手段が、上記したデータをそれぞれ取得して、取得した各データを、他の装置との連携を可能にした領域に有する記憶部にそれぞれ格納する。ここで、他の装置とは、例えば、ファクタリングに係る支払通知データであれば、ファクタリング会社の端末であり、用度に係る購買データであれば、購買代行会社の端末である。

また、他の装置との連携を可能にした領域に有する記憶部は、支払通知データが記憶されたものであれば、ファクタリング会社の端末がアクセス可能であり、購買データが記憶されたものであれば、購買代行会社の端末がアクセス可能である。そのようにすれば、データ処理サーバは、経営指標に使用できるファクタリングに係る支払通知データや、用度に係る購買データを取得することにより、経営分析に当該データを用いることができる。また、他の装置からの連携を行うことで、例えば、ファクタリング会社の端末において、ファクタリングの手続を容易に行うことができる。

（６） （３）～（５）に記載の変形形態の説明
図８は、変形形態に係るデータ処理システム１００－２の機能構成図である。図８は、本実施形態に対して、上記（３）～（５）に記載の変形形態に係る構成に変更したものである。データ処理システム１００－２は、医療機関の他、介護施設での利用も想定している。データ処理システム１００－２は、各医療機関と、各医療機関に対して経営状況に係る助言等を行う経営コンサルティング会社との他、介護施設や、ファクタリング会社、購買代行会社が使用するシステムである。

端末１５１は、支払通知データをデータ処理サーバ１－２に送信する端末である。端末１５１は、他の端末との兼用端末であってもよい。また、支払通知データは、支払基金等に送信する請求データや、支払基金等から受信した受領データに基づき作成される支払通知書に係るデータである。
レセプト端末６は、診療報酬データをデータ処理サーバ１－２に送信する端末である。
介護報酬端末１５２は、介護報酬データをデータ処理サーバ１－２に送信する端末である。
経理端末７は、財務データをデータ処理サーバ１－２に送信する端末である。
用度端末１５３は、購買データをデータ処理サーバ１－２に送信する端末である。用度端末１５３は、他の端末との兼用端末であってもよい。また、購買データは、用度品等の請求書に係るデータである。

支払通知データは、データ処理サーバ１－２の記憶部３０－２に有するファクタリング記憶部に格納される。ファクタリング記憶部は、ファクタリング会社の端末１９１に連携可能であり、支払通知データを使用したファクタリングを可能にする。ファクタリング記憶部に記憶されるデータのうち少なくとも一部のデータは、データストレージ４に格納可能である。
診療報酬データや介護報酬データ、財務データは、データストレージ４に格納される。
購買データは、データ処理サーバ１－２の記憶部３０－２に有する購買データ記憶部に格納される。購買データ記憶部は、購買代行会社の端末１９２に連携可能であり、例えば、医療資材買掛金の管理を行う。購買データ記憶部に記憶されるデータのうち少なくとも一部のデータは、データストレージ４に格納可能である。
データストレージ４に格納された各データを用いての処理については、上記の実施形態での説明と同様である。

（７）本実施形態では、医療機関にある様々な膨大なデータと、デジタル技術とを活用しデータを集約することで、様々な切り口から経営状況を含む様々な分析ができるものを説明したが、これに限定されない。医療機関以外の他の業界であっても同様に、様々な切り口から経営状況を含む様々な分析を行うことができる。その場合、データ取得手段が、分析対象である会計記録に係る各記録データと財務データとを取得し、マスタ関連付け手段が、マスタデータベースに有する項目と、取得した各データのうちマスタデータベースに有する項目に対応する項目とを関連付け、データ格納手段が、関連付けがされた各データを、データベースに格納すればよい。そうすれば、データベースに格納された各データを用いて、様々な切り口から経営状況を含む様々な分析を行うことができる。

（８）本実施形態では、コンサルティング会社等が指定した分析軸の設定を行い、データセットを生成するものを例に説明したが、これに限定されない。システムを構築する際に、予め分析軸を設定し、データセットを生成しておき、コンサルティング会社等は、用意された分析軸から必要なものを選択するようにしてもよい。そうすることで、設定した分析軸に基づくデータセットの生成の手間を省くことができ、各ユーザにおけるシステム導入時の作業の負荷を減らすことができる。

１，１－２ データ処理サーバ
４ データストレージ
５ カルテ端末
６ レセプト端末
７ 経理端末
８，９ 分析端末
１０ 制御部
１２ 操作画面出力部
１４ 個人情報削除部
１５ データ取得部
１６ マスタ関連付け部
１７ データ格納部
２２ 分析軸受付部
２３ 対象データ選択部
２４ データセット生成処理部
２７ データ出力部
３０，３０－２ 記憶部
３１ａ データ収集プログラム
３１ｂ 事前設定プログラム
３１ｃ データ活用プログラム
３２ マスタデータベース
３３ 分析軸記憶部
３４ データセット記憶部
５０ 操作画面
１００，１００－２ データ処理システム

Claims (10)

1. 分析対象である医療機関の診療記録に係る医療記録データ及び診療明細及び行為明細に係る支払明細データを含む診療報酬データを、前記診療報酬データを出力する装置から取得し、財務データを会計処理の装置から取得するデータ取得手段と、
   マスタデータベースに有する項目と、前記データ取得手段により取得した各データのうち前記マスタデータベースに有する項目に対応する項目とを関連付けるマスタ関連付け手段と、
   前記マスタ関連付け手段により関連付けがされた各データを、データベースに格納するデータ格納手段と、
   各種の分析軸に基づいて生成された、前記データベースに格納された各データから選択した分析対象データを含む所定の分析処理を行うためのデータセットを、前記各種の分析軸の各々に対応付けて記憶するデータセット記憶部と、
   前記データセット記憶部に記憶された前記データセットを用いて前記データベースから利用データを抽出し、可視化に対応したアプリケーションに前記利用データを出力するデータ出力手段と、
   を備え、
   前記マスタ関連付け手段は、前記データ取得手段により取得した各データに対して、各装置に対応したエンコードを含む変換処理を行った後に、前記マスタデータベースに有する項目と関連付ける、データ処理システム。
2. 請求項１に記載のデータ処理システムにおいて、
   各装置は、外部ネットワークを介して接続され、
   各装置からのアップロードの際に各データから個人情報を削除する個人情報削除手段を備え、
   前記データ取得手段は、前記個人情報削除手段により前記個人情報を削除後の各データを取得する、データ処理システム。
3. 請求項１又は請求項２に記載のデータ処理システムにおいて、
   分析軸を受け付ける分析軸受付手段と、
   前記分析軸受付手段が受け付けた前記分析軸に対応する前記データセットが、前記データセット記憶部に記憶されているか否かを確認する手段と、
   を備え、
   前記データ出力手段は、前記確認する手段により前記データセットが前記データセット記憶部に記憶されていることを確認した場合に、確認した前記データセットを用いて前記データベースから利用データを抽出し、可視化に対応したアプリケーションに前記利用データを出力する、データ処理システム。
4. 請求項３に記載のデータ処理システムにおいて、
   前記確認する手段により前記データセットが前記データセット記憶部に記憶されていないことを確認した場合に、前記分析軸受付手段が受け付けた前記分析軸に基づいて、前記データベースに格納された各データから分析対象データを選択する対象データ選択手段と、
   前記対象データ選択手段により選択された前記分析対象データを含む前記データセットを生成するデータセット生成手段と、
   前記データセット生成手段により生成された前記データセットを、前記データセット記憶部に登録する手段と、
   を備える、データ処理システム。
5. 請求項３又は請求項４に記載のデータ処理システムにおいて、
   前記分析軸は、診療科別の売上の把握、医師別の売上の把握、医師の能力の把握、レセプト査定率の把握及び薬価の情報の把握を分析するためのもの含む、データ処理システム。
6. 請求項１から請求項５までのいずれかに記載のデータ処理システムにおいて、
   前記データ取得手段は、介護報酬に係る介護報酬データをさらに取得する、データ処理システム。
7. 請求項１から請求項６までのいずれかに記載のデータ処理システムにおいて、
   前記データ取得手段は、ファクタリングに係る支払通知データ及び用度に係る購買データを含む、経営指標に使用可能なデータを、各々のデータを記憶する装置から取得し、
   取得した各データを、他の装置との連携を可能にした領域に有する記憶部にそれぞれ格納する連携手段を備える、データ処理システム。
8. 請求項１から請求項７までのいずれかに記載のデータ処理システムにおいて、
   各データを格納した各装置の格納位置を指定する格納位置指定手段を備え、
   前記データ取得手段は、前記格納位置指定手段により指定された前記格納位置に有する、各装置に対応する各データを取得する、データ処理システム。
9. 請求項８に記載のデータ処理システムにおいて、
   前記格納位置に格納された各データを示すファイルと、各データの格納先とを含む操作画面を、各装置に出力する操作画面出力手段を備え、
   前記データ取得手段は、前記操作画面を介して前記ファイルを前記格納先に移動する操作を受け付けることで、前記ファイルに対応する各データを取得する、データ処理システム。
10. 請求項１から請求項９までのいずれかに記載のデータ処理システムとしてコンピュータを機能させるためのプログラム。

Images