(57)【要約】【課題】生成されたルールに、査定とは無関係な医療行為が含まれるのを防ぐことを目的とする。【解決手段】プロセッサとメモリを有する計算機で、複数の項目とイベントを含むことが可能なデータから、前記イベントと共起関係のある前記項目を抽出する分析方法であって、前記計算機が、前記データに含まれるイベントの数に応じて前記イベントに対応する第１のトピックを設定し、前記データにイベントを含まない第２のトピックを設定し、前記第１のトピックが出現するデータと、前記第１のトピックが出現しないデータに分離して、前記分離したデータのそれぞれについて前記項目と第１のトピックまたは第２のトピックの共起関係の発生確率を算出し、前記発生確率の大きさに基づいて、前記項目を前記第１のトピックまたは第２のトピックに割り当てて分類情報を生成する。【選択図】図１４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロセッサとメモリを有する計算機で、複数の項目とイベントを含むことが可能なデータから、前記イベントと共起関係のある前記項目を抽出する分析方法であって、
前記計算機が、前記データに含まれるイベントの数に応じて前記イベントに対応する第１のトピックを設定し、前記データにイベントを含まない第２のトピックを設定する第１のステップと、
前記計算機が、前記第１のトピックが出現するデータと、前記第１のトピックが出現しないデータに分離して、前記分離したデータのそれぞれについて前記項目と第１のトピックまたは第２のトピックの共起関係の発生確率を算出する第２のステップと、
前記計算機が、前記発生確率の大きさに基づいて、前記項目を前記第１のトピックまたは第２のトピックに割り当てて分類情報を生成する第３のステップと、
を含むことを特徴とする分析方法。
【請求項２】
請求項１に記載の分析方法であって、
前記計算機が、前記分類情報を入力として、前記イベントの発生の有無を判定する項目のルールを生成する第４のステップを、さらに含み、
前記第４のステップは、
前記第１のトピックまたは第２のトピックをラベルデータとし、
前記第１のトピックまたは第２のトピックと共起関係にある項目を入力データとし、
前期ラベルデータと入力データとを用いてパターン分析を行って、前記第１のトピックまたは第２のトピックの発生を判定する入力データのルールを抽出することを特徴とする分析方法。
【請求項３】
請求項１に記載の分析方法であって、
前記データは、医療情報を含むレセプトの情報であって、
前記第２のステップは、
前記第１のトピックについては、第１の発生確率で算出し、前記第２のトピックについては、第２の発生確率で算出し、
前記第１の発生確率は、前記レセプト中の前記第１のトピックの出現回数と、全レセプトを通じて前記項目が前記第１のトピックに割り当てられる回数と、全レセプトを通じた前記第１のトピックの出現回数から算出し、
前記第２の発生確率は、前記レセプト中の前記第２のトピックの出現回数と、レセプトの中の全項目数から算出することを特徴とする分析方法。
【請求項４】
請求項１に記載の分析方法であって、
前記データは、医療情報を含むレセプトの情報であって、
前記項目は、前記レセプトに記載された傷病名、診療行為、特定器材、医薬品の情報を含む医療情報であって、
前記イベントは、前記レセプトに記載された診療行為、特定器材、医薬品の情報を含む診療情報と、前記レセプトに対する事由情報の組合せからなる査定事例であることを特徴とする分析方法。
【請求項５】
プロセッサとメモリを有し、複数の項目とイベントを含むことが可能なデータから、前記イベントと共起関係のある前記項目を抽出する分析装置であって、
前記データに含まれるイベントの数に応じて前記イベントに対応する第１のトピックを設定し、前記データにイベントを含まない第２のトピックを設定し、前記第１のトピックが出現するデータと、前記第１のトピックが出現しないデータに分離して、前記分離したデータのそれぞれについて前記項目と第１のトピックまたは第２のトピックの共起関係の発生確率を算出するトピックモデル計算部を有し、
前記トピックモデル計算部は、
前記発生確率の大きさに基づいて、前記項目を前記第１のトピックまたは第２のトピックに割り当てて分類情報を生成することを特徴とする分析装置。
【請求項６】
請求項５に記載の分析装置であって、
前記分類情報を入力として、前記イベントの発生の有無を判定する項目のルールを生成するパターン抽出部を、さらに有し、
前記パターン抽出部は、
前記第１のトピックまたは第２のトピックをラベルデータとし、
前記第１のトピックまたは第２のトピックと共起関係にある項目を入力データとし、
前期ラベルデータと入力データとを用いてパターン分析を行って、前記第１のトピックまたは第２のトピックの発生を判定する入力データのルールを抽出することを特徴とする分析装置。
【請求項７】
請求項５に記載の分析装置であって、
前記データは、医療情報を含むレセプトの情報であって、
前記トピックモデル計算部は、
前記第１のトピックについては、第１の発生確率で算出し、前記第２のトピックについては、第２の発生確率で算出し、
前記第１の発生確率は、前記レセプト中の前記第１のトピックの出現回数と、全レセプトを通じて前記項目が前記第１のトピックに割り当てられる回数と、全レセプトを通じた前記第１のトピックの出現回数から算出し、
前記第２の発生確率は、前記レセプト中の前記第２のトピックの出現回数と、レセプトの中の全項目数から算出することを特徴とする分析装置。
【請求項８】
請求項５に記載の分析装置であって、
前記データは、医療情報を含むレセプトの情報であって、
前記項目は、前記レセプトに記載された傷病名、診療行為、特定器材、医薬品の情報を含む医療情報であって、
前記イベントは、前記レセプトに記載された診療行為、特定器材、医薬品の情報を含む診療情報と、前記レセプトに対する事由情報の組合せからなる査定事例であることを特徴とする分析装置。
【請求項９】
プロセッサとメモリを有する計算機で、複数の項目とイベントを含むことが可能なデータから、前記イベントと共起関係のある前記項目を抽出させるためのプログラムであって、
前記データに含まれるイベントの数に応じて前記イベントに対応する第１のトピックを設定し、前記データにイベントを含まない第２のトピックを設定する第１のステップと、
前記第１のトピックが出現するデータと、前記第１のトピックが出現しないデータに分離して、前記分離したデータのそれぞれについて前記項目と第１のトピックまたは第２のトピックの共起関係の発生確率を算出する第２のステップと、
前記発生確率の大きさに基づいて、前記項目を前記第１のトピックまたは第２のトピックに割り当てて分類情報を生成する第３のステップと、
を前記計算機に実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、審査自動化対象を抽出する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
事務で行われる業務として、多種多様な項目の中から、一部の項目を抜き出して審査を実施することが知られている。例えば、社会保険診療報酬支払基金（以下、支払基金）のレセプトの審査業務が挙げられる。
【０００３】
日本の保険診療において、医療機関は患者に行った検査や手術、投与した医薬品などの医療行為に係る費用のうち、一部費用を患者から受け取り、残りの費用を診療報酬として支払基金を通じて保険者から受け取っている。
【０００４】
医療機関は診療報酬を請求するために、１か月分の医療行為を患者毎にまとめた診療報酬明細書、通称レセプトと呼ばれる書類を作成し、支払基金へと提出する。支払基金は保険者からレセプトの審査業務の委託を受けており、医療機関から提出されたレセプトに記載された医療行為に対して診療報酬の算定を行う。
【０００５】
診療報酬の算定対象となる医療行為は健康保険法や、療養担当規則、診療報酬点数表といった保険診療のルールで細かく規定されており、支払基金は保険診療のルールと照合して請求内容の適正を判断する。審査の結果、レセプトの請求内容を適切、すなわち請求通りだと判断した場合、支払基金は診療報酬の支払対象としてレセプトを保険者へと送付する。
【０００６】
一方、レセプトの請求内容が不適切、すなわち査定だと判断した場合、支払基金は査定した医療行為の分の診療報酬を減額する。支払基金は、医療行為の適否の判断が難しい場合は返戻と呼ばれる措置を取り、レセプトを修正指示のコメントを付与した上で医療機関に差し戻す。
【０００７】
以上に述べた支払基金のレセプト審査のような業務では、膨大な件数の審査を行う必要があるため、自動化による業務効率化が求められる。自動化実現のためには審査結果とレセプトの記載内容のパターン抽出によるルールの生成が１つのアプローチとして考えられるが、審査はレセプトに記載された多種多様な項目のうち、一部の項目を抜き出して行われるため、従来のパターン抽出では審査と無関係な項目がルールとして含まれてしまうことが課題であった。
【０００８】
パターン抽出により生成したルールに、審査と無関係な項目が含まれる課題に対して、例えば特許文献１では、適応関係を示す辞書情報を使用して、レセプトの記載項目を適応関係毎にまとめ、査定された項目と適応関係にある項目のみを抽出することで、パターン抽出時に無関係な項目が含まれるのを防ぐことが可能である。しかし、審査委員が独自の判断で査定を実施するようなケースでは、適応関係を示す辞書情報が存在しないため、査定された項目と適応関係にある項目を抽出することができない。
【０００９】
また、非特許文献１で提案されているトピックモデルと呼ばれるクラスタリング手法を用い、査定された項目と共起関係にある項目を抽出することで、パターン抽出時に無関係な項目が含まれるのを防ぐことが可能である。
【００１０】
具体的には、トピックモデルは、複数の文書がある場合に、ユーザがクラスタ数を指定することで、単語の共起関係から、各クラスタに属する単語群を推定する手法である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１１】
【特許文献１】特開２００７−１７２１８７号公報
【非特許文献】
【００１２】
【非特許文献１】David M. Blei, Andrew Y. Ng, Michael I. Jordan  著, “Latent Dirichlet Allocation”、Journal of Machine Learning Research 3 (2003) 993-1022
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
しかし、レセプトには査定事例とは関係のない傷病名及び医療行為も存在する場合がある。上記従来の技術のトピックモデルでは、単語がいずれかのトピックに属することを想定しているため、これらの査定とは無関係の医療行為を、ｃとは切り離してクラスタリングすることが困難であり、相関関係の抽出の精度が悪化することがあった。
【００１４】
すなわち、レセプトの記載項目と審査結果をパターンマイニングしてルールを生成する際に、査定とは無関係な医療行為が、査定の有無を判定するルールの条件に含まれる、という問題があった。
【００１５】
そこで本発明は、上記問題点に鑑みてなされたもので、生成されたルールに、査定とは無関係な医療行為が含まれるのを防ぐことを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
本発明は、プロセッサとメモリを有する計算機で、複数の項目とイベントを含むことが可能なデータから、前記イベントと共起関係のある前記項目を抽出する分析方法であって、前記計算機が、前記データに含まれるイベントの数に応じて前記イベントに対応する第１のトピックを設定し、前記データにイベントを含まない第２のトピックを設定する第１のステップと、前記計算機が、前記第１のトピックが出現するデータと、前記第１のトピックが出現しないデータに分離して、前記分離したデータのそれぞれについて前記項目と第１のトピックまたは第２のトピックの共起関係の発生確率を算出する第２のステップと、前記計算機が、前記発生確率の大きさに基づいて、前記項目を前記第１のトピックまたは第２のトピックに割り当てて分類情報を生成する第３のステップと、を含む。
【発明の効果】
【００１７】
したがって、本発明は、査定（イベント）と相関のある項目を抽出することで、パターン分析により生成されたルールに、査定とは無関係な医療行為が含まれるのを防ぐ。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の実施例を示し、医療データ分析システムの一例を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施例を示し、傷病名情報の一例を示す図である。
【図３】本発明の実施例を示し、診療行為情報の一例を示す図である。
【図４】本発明の実施例を示し、医薬品情報の一例を示す図である。
【図５】本発明の実施例を示し、特定器材情報の一例を示す図である。
【図６】本発明の実施例を示し、事由情報の一例を示す図である。
【図７】本発明の実施例を示し、整形情報の一例を示す図である。
【図８】本発明の実施例を示し、分類情報の一例を示す図である。
【図９】本発明の実施例を示し、パターン情報の一例を示す図である。
【図１０】本発明の実施例を示し、審査ルール生成処理の一例を示すフローチャートである。
【図１１】本発明の実施例を示し、トピックモデル計算処理の一例を示すフローチャートである。
【図１２】本発明の実施例を示し、トピックリストの一例を示す図である。
【図１３】本発明の実施例を示し、審査ルールを表示する画面イメージの一例を示す図である。
【図１４】本発明の実施例を示し、パターン情報を生成する処理の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、本発明の実施形態を添付図面に基づいて説明する。
【００２０】
＜概要＞
本実施例では、医療機関が支払基金へ提出したレセプトの記載項目の中から、査定と関連性の高い項目を抽出することで、パターン抽出により生成したルールに査定と無関係な項目が含まれるのを防ぐ例を示す。
【００２１】
＜システム全体の構成＞
本発明の実施例１における医療データ分析システムの構成の一例を図１に示す。図１は、医療データ分析システムの一例を示すブロック図である。
【００２２】
医療データ分析システムは、医療データ分析装置１０と、データベース２０とで構成される。
【００２３】
医療データ分析装置１０は、演算装置１４０と、メモリ１５０と、出力部１６０と、入力部１７０と、記憶装置１８０から構成される。入力部１７０は、マウスや、キーボードなどのユーザインターフェースであり、医療データ分析装置１０への入力を受け付ける。
【００２４】
出力部１６０は、医療データ分析装置１０による演算結果を出力するディスプレイやプリンタで構成される。記憶装置１８０は、磁気ディスクドライブや不揮発性メモリなどの不揮発性記憶装置で構成され、本発明を実現する各種プログラムと、プログラムの実行結果を保持する。メモリ１５０には、記憶装置１８０に格納されたプログラムが展開される。演算装置１４０は、ＣＰＵあるいはＧＰＵなどのプロセッサを指し、メモリ１５０上に展開されたプログラムを実行する。
【００２５】
データベース２０は、医療情報格納部２１０と、分類情報格納部２３０と、パターン格納部２４０と、整形情報格納部２５０とを有している。医療情報格納部２１０は、入力部１７０に入力された医療データを格納する。医療データは、レセプト情報を含む。レセプト情報は、傷病名情報３２０、診療行為情報３３０、医薬品情報３４０、特定器材情報３５０、及び事由情報３６０を含む。
【００２６】
なお、レセプト情報は、上記以外にも入院または外来、点数、症状詳記、コメントなどの情報も含むが、本実施例の説明には不要のため、記載を省略する。
【００２７】
整形情報格納部２５０と、パターン格納部２４０と、分類情報格納部２３０は、本発明のプログラムが生成する整形情報３７０と、パターン情報４００と、分類情報３８０と、トピックリスト３９０をそれぞれ保持する。データベース２０に保持されている情報は、必ずしもデータベース２０上で保持される必要はなく、医療データ分析装置１０の記憶装置１８０に保持してもよい。
【００２８】
記憶装置１８０には、データ整形部１１０と、トピックモデル計算部１２０と、パターン抽出部１３０と、可視化部１３５の各機能部がプログラムとして格納され、メモリ１５０にロードされる。
【００２９】
演算装置１４０は、各機能部のプログラムに従って処理することによって、所定の機能を提供する機能部として稼働する。例えば、演算装置１４０は、データ整形部プログラムに従って処理することでデータ整形部１１０として機能する。他のプログラムについても同様である。さらに、演算装置１４０は、各プログラムが実行する複数の処理のそれぞれの機能を提供する機能部としても稼働する。計算機及び計算機システムは、これらの機能部を含む装置及びシステムである。
【００３０】
医療データ分析装置１０の各機能を実現するプログラム、テーブル等の情報は、ストレージサブシステムや不揮発性半導体メモリ、ハードディスクドライブ、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）等の記憶デバイス、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の計算機読み取り可能な非一時的データ記憶媒体に格納することができる。
【００３１】
以下、各種情報、及び各部について詳細を説明する。
【００３２】
＜医療データ（レセプト情報）＞
以下、本実施例で使用するレセプト情報について説明する。
【００３３】
図２は、傷病名情報３２０の構成の一例を示す図である。傷病名情報３２０は、検索番号１００１と、行番号１００２と、傷病名コード１２０１と、傷病名１２０２をひとつのエントリに含んでいる。
【００３４】
検索番号１００１は、レセプトを一意に識別するための識別子である。行番号１００２は当該情報がレセプトに記載される行番号である。傷病名コード１１０１は、レセプトに記載される傷病名コードである。傷病名１２０２は、当該傷病名コード１２０１に対応する傷病の名称である。
【００３５】
図３は、診療行為情報３３０の構成の一例を示す図である。診療行為情報３３０は、検索番号１００１と、行番号１００２と、診療行為コード１３０１と、診療行為名１３０２と、点数１３０３とをひとつのエントリに含んでいる。
【００３６】
検索番号１００１は、レセプトを一意に識別するための識別子であり、傷病名情報３２０の検索番号１００１（図２）と同じ番号を用いる。行番号１００２は当該情報がレセプトに記載される行番号である。
【００３７】
診療行為コード１３０１は、レセプトに記載された診療行為を識別するための識別子である。点数１３０３は、当該診療行為の保険点数である。診療行為名１３０２は、当該診療行為コードに対応する診療行為の名称である。
【００３８】
図４は、医薬品情報３４０の構成の一例を示す図である。医薬品情報３４０は、検索番号１００１と、行番号１００２と、医薬品コード１４０１と、医薬品名１４０２と、点数１４０３とをひとつのエントリに含んでいる。
【００３９】
検索番号１００１は、レセプトを一意に識別するための識別子であり、傷病名情報３２０の検索番号１００１（図２）と同じ番号を用いる。行番号１００２は当該情報がレセプトに記載される行番号である。医薬品コード１４０１は、レセプトに記載された医薬品を識別するための医薬品コードである。医薬品名１４０２は、当該医薬品コードに対応する医薬品の名称である。点数１４０３は、当該医薬品の保険点数である。
【００４０】
図５は、特定器材情報３５０の構成の一例を示す図である。特定器材情報３５０は、検索番号１００１と、行番号１００２と、特定器材コード１５０１と、特定器材名１５０２と、点数１５０３とを構成項目として含んでいる。
【００４１】
検索番号１００１は、レセプトを一意に識別するための識別子であり、傷病名情報３２０の検索番号１００１（図２）と同じ番号を用いる。行番号１００２は当該情報がレセプトに記載される行番号である。特定器材コード１５０１は、レセプトに記載された特定器材を識別するための特定器材コードである。特定器材名１５０２は、当該特定器材コードに対応する特定器材の名称である。点数１５０３は、当該特定器材の保険点数である。
【００４２】
図６は、事由情報３６０の構成の一例を示す図である。事由情報は、審査の結果補正を受けたレコードに関する情報を含み、レセプトの請求時でなく審査時にレセプトに付与される。
【００４３】
事由情報３６０は、検索番号１００１と、行番号１００２と、補正区分１６０１と、補正対象行番号１６０２と、事由コード１６０３と、補正後行番号１６０４をひとつのエントリに含んでいる。
【００４４】
検索番号１００１は、レセプトを一意に識別するための識別子であり、傷病名情報３２０の検索番号１００１（図２）と同じ番号を用いる。行番号１００２は当該情報がレセプトに記載される行番号である。
【００４５】
補正対象行番号１６０２は、補正を受けたレコードの行番号を示す。補正区分１６０１は、補正を受けたレコードに対する補正内容を表しており、追加、修正、削除のいずれかの情報が記載される。事由コード１６０３は、補正理由を表すコード情報が記載される。
【００４６】
補正理由を表す事由コード１６０３の例として、“Ａ”はレセプトの内容が医学的に適応の認められないことを表し、“Ｂ”はレセプトの内容が過剰であることを表す。補正後行番号１６０４は、補正の結果、レセプトに追記されたレコードの行番号を表す。
【００４７】
なお、以降は診療行為コード、特定器材コード、医薬品コードを総称する際は、簡単のため医療行為と呼ぶ。
【００４８】
＜整形情報＞
以下、データ整形部の処理の概要と、データ整形部１１０が生成する整形情報３７０について述べる。
【００４９】
データ整形部１１０は、傷病名情報３２０と、診療行為情報３３０と、医薬品情報３４０と、特定器材情報３５０と、事由情報３６０を入力として、検索番号１００１及び行番号を結合し、集計のキーとして突合せ及び集計を行い、整形情報３７０を出力する。
【００５０】
図７は、整形情報３７０の構成の一例を示す図である。 整形情報３７０は、検索番号１００１と、項目一覧１７０１と、事由コード１７０２をひとつのエントリに含んでいる。
【００５１】
検索番号１００１は、レセプトを一意に識別するための識別子であり、傷病名情報３２０の検索番号１００１（図２）と同じ番号を用いる。項目一覧１７０１は、検索番号１００１を検索キーとして、傷病名情報３２０の傷病名コード１２０１と、診療行為情報３３０の診療行為コード１３０１と、医薬品情報３４０の医薬品コード１４０１と、特定器材情報３５０の特定器材コード１５０１の一覧を取得したものである。
【００５２】
事由コード１７０２は、項目一覧１７０１が補正された理由を表すコード情報であり、診療行為情報３３０と、医薬品情報３４０と、特定器材情報３５０と、事由情報３６０を検索番号１００１と行番号１００２を結合キーとして結合した情報である。
【００５３】
図示の例では、検索番号１００１＝「１１」の項目一覧１７０１＝「ＳＩ００１」は、診療行為情報３３０の行番号１００２＝「３０」であり、事由情報３６０の検索番号１００１＝「１１」、補正対象行番号１６０２＝「３０」に対応して、査定の事由コード１６０３＝「Ａ」が整形情報３７０の事由コード１７０２に設定される。
【００５４】
なお、以降は項目一覧１７０１と事由コード１７０２の組み合わせのことを、簡単のため査定事例と呼ぶ。
【００５５】
以上のように、データ整形部１１０は、複数のテーブルからなるレセプト情報を、検索番号１００１をキーとして統合し、識別子毎に項目一覧１７０１と事由コード１７０２をまとめたテーブルに整形する。
【００５６】
＜分類情報＞
以下、トピックモデル計算部１２０の処理の概要と、トピックモデル計算部が生成する分類情報３８０について述べる。
【００５７】
トピックモデル計算部１２０は、データ整形部１１０が生成した整形情報３７０を入力とし、後述するトピックモデル計算処理を行うことで、分類情報３８０を出力する。
【００５８】
図８は、分類情報３８０の構成例を示す図である。分類情報３８０は、査定事例１８０１と、関連項目１８０２と、関連度１８０３を含んでいる。査定事例１８０１は、整形情報３７０の項目一覧１７０１と事由コード１７０２の組合せであり、補正対象となった医療行為と補正理由を表す。
【００５９】
関連項目１８０２は、後述するトピックモデル計算処理の結果、査定事例１８０１と関連性（関連度）が高いと判定された項目一覧１７０１である。関連度１８０３は、関連項目１８０２と査定事例１８０１との関連の度合いを数値化したものであり、値が大きいほど関連項目１８０２が査定事例１８０１と関連性が高いことを表す。
【００６０】
関連度１８０３は、後述するように、関連項目１８０２が出現したときに査定事例１８０１が発生する確率などを用いることができ、本実施例においては、事象の発生確率をトピックモデルを用いて算出する例を示す。本実施例のトピックモデルでは、例えば、ＬＤＡ（Latent Dirichlet Allocation）を採用することができる。また、関連項目１８０２が出現したときに査定事例（イベント）１８０１が発生する関係を、共起関係とする。
【００６１】
＜パターン情報＞
以下、パターン抽出部１３０の処理の概要と、パターン抽出部１３０が生成するパターン情報４００について述べる。
【００６２】
パターン抽出部１３０は、査定される傷病名及び医療行為のパターンを抽出するための決定木やアソシエーション分析といった分析処理と、分析処理に入力するデータの項目を絞り込むための、分類情報３８０を参照する処理とを含む。
【００６３】
パターン抽出部１３０が、パターン情報４００を生成する処理のフローチャートの例を図１４に示す。
【００６４】
まず、データ整形部１１０は、医療情報格納部２１０に格納されたレセプト情報のうち、査定されたレセプトを対象として、整形情報３７０を生成する。すなわち、データ整形部１１０は、事由情報３６０を読み込んで、検索番号１００１の識別子と、補正対象行番号１６０２の行番号を取得し、診療行為情報３３０と、医薬品情報３４０と、特定器材情報３５０から識別子に対応するコードを取得して整形情報３７０を生成する。データ整形部１１０は、行番号に対応する項目一覧１７０１のエントリの事由コード１７０２に、事由情報３６０から読み込んだ事由コード１６０３の値を設定する。
【００６５】
トピックモデル計算部１２０は、整形情報３７０と全てのレセプトを入力とし、後述するように、分類情報３８０を生成する（ステップＳ８０１）。
【００６６】
次に、パターン抽出部１３０は、査定された診療行為を含む全てのレセプト情報を対象として、傷病名コード１２０１と、医療行為と、事由コード１６０３を取得する（ステップＳ８０２）。
【００６７】
また、パターン抽出部１３０は、分類情報３８０を参照して、ステップＳ８０２で取得した項目のうち、査定事例と関連のある項目のみに絞り込んで取得する（ステップＳ８０３）。
【００６８】
次に、パターン抽出部１３０は、ステップＳ８０３で絞り込んだ項目を入力データとし、査定事例をラベルデータとして決定木またはアソシエーション分析を行い、関連項目１８０２の接続関係と査定事例１８０１の有無を示すパターン情報４００を生成する（ステップＳ８０４）。なお、パターン抽出部１３０が実施するパターン情報４００の生成手法については、上記決定木やアソシエーション分析に限定されるものではなく、公知または周知の技術を適用すればよい。
【００６９】
図９は、パターン情報４００の構成の一例を示す図である。図に示した例では、項目の有無（含むまたは含まない）のみで査定の有無を判定しているが、例えば数量の情報や算定日に関する情報をステップＳ８０２の入力データとして取得し、パターン情報４００に含んでもよい。また、図９では簡単のため決定木の形式を示したが、パターン情報４００は、項目を組み合わせたリスト形式や、テーブル形式で保持してもよい。
【００７０】
＜審査ルール抽出処理の概要＞
以下、本医療データ分析システムによる審査ルールの生成の概要について述べる。図１０は本医療データ分析システムで行われる審査ルール生成のフローチャートの一例を示す。
【００７１】
まず、データ整形部１１０は、医療情報格納部２１０に格納されたレセプト情報を入力とし、査定されたレセプトのみ対象として整形情報３７０を生成する（ステップＳ９０１）。すなわち、データ整形部１１０は、事由情報３６０に検索番号１００１が格納されたレセプト情報から項目を取得して整形情報３７０を生成する。
【００７２】
次に、トピックモデル計算部１２０は、ステップＳ９０１で生成した整形情報３７０から査定事例１８０１を入力とし、分類情報３８０を生成する（ステップＳ９０２）。トピックモデル計算部１２０は、事由情報３６０の検索番号１００１から「査定」となったレセプト情報のみを取得して、査定事例１８０１と関連項目１８０２の関連度１８０３を算出して分類情報３８０を生成する。
【００７３】
次に、パターン抽出部１３０は、医療情報格納部２１０に格納されたレセプト情報から、査定事例の一覧を抽出する（ステップＳ９０３）。パターン抽出部１３０は、抽出した査定事例の一覧の中から、査定事例を１つ選択する（ステップＳ９０４）。
【００７４】
パターン抽出部１３０は、医療情報格納部２１０のレセプト情報から、選択した査定事例において査定された医療行為を含むレセプトを取得し、かつ分類情報３８０を参照して、査定事例と関連のある項目のみに絞り込んだうえで、パターン分析を実施し、パターン情報４００を生成する（ステップＳ９０６）。
【００７５】
次に、パターン抽出部１３０は、ステップＳ９０３で抽出した査定事例の一覧の全てについて処理が終わったか否かを判定する（ステップＳ９０６）。処理が終わっていない場合、パターン抽出部１３０は、ステップＳ９０４に戻り、次の査定事例を選択して上記処理を繰り返す。一方、パターン抽出部１３０は、処理が終わっている場合は、生成したパターン情報４００を審査ルールとしてパターン格納部２４０に出力し、審査ルール生成の処理を終了する。
【００７６】
＜トピックモデル計算処理の詳細＞
以下、トピックモデル計算部１２０が実施する、トピックモデル計算処理の詳細について述べる。図１１は、トピックモデル計算処理のフローチャートを示す。この処理は、図１０のステップＳ９０２で行われる。なお、本実施例では、トピックモデルとしてＬＤＡ（Latent Dirichlet Allocation）を採用した例を示す。
【００７７】
トピックモデル計算部１２０は、整形情報３７０とレセプト情報を入力として受け取ると、整形情報３７０に含まれる査定事例の数を抽出し、査定事例の数に１を追加した数を、トピック数として定義する（ステップＳ７０１）。
【００７８】
この際に、トピックモデル計算部１２０は、中間テーブルとして、図１２に示すトピックリスト３９０を生成する。トピックリスト３９０は、トピック番号２００２とトピック名２００１とで構成される。トピック番号２００２はトピックモデル計算部１２０がステップＳ７０１で算出したトピック数を最大値とした１から始まる識別子である。トピック名２００１には整形情報３７０に含まれる査定事例の情報が設定され、それに加え、「査定とは無関係」というトピック名２００１のエントリが１つだけ追加される。
【００７９】
トピックモデル計算部１２０は、上述のように、項目一覧１７０１と事由コード１７０２の組み合わせを査定事例として生成し、トピック名２００１に設定する。本実施例においては、項目一覧１７０１と、事由コード１７０２を含む査定の内容をトピックとして扱う。なお、査定（イベント）は、レセプトに記載された診療行為、特定器材、医薬品の情報を含む診療情報と、レセプトに対する事由情報３６０の組合せからなる査定事例である。
【００８０】
次に、トピックモデル計算部１２０は、整形情報３７０及び査定のないレセプトの各項目に、トピックリスト３９０のトピック番号２００２を初期状態としてランダムで割り当てる（ステップＳ７０２）。すなわち、トピックモデル計算部１２０は、査定の有無にかかわらず、医療情報格納部２１０に格納されたレセプト（例えば、診療行為情報３３０、医薬品情報３４０、特定器材情報３５０）の各項目にトピック番号２００２を割り当てる。
【００８１】
ただし、トピックモデル計算部１２０は、整形情報３７０の項目一覧１７０１と事由コード１７０２を検索キーとしてトピックリスト３９０を検索し、一致するエントリがある場合には、ランダムにではなく、一致するエントリのトピック番号２００２を項目一覧１７０１に割り当てる。
【００８２】
次に、トピックモデル計算部１２０は、初期状態としてランダムにトピック番号２００２を割り当てたレセプトの項目について、トピック番号２００２の更新処理を行い、これをトピックモデルの予測性能が収束するまで繰り返す（ステップＳ７０３〜ステップＳ７１５）。予測性能の測定方法としては、トピックモデルの予測性能に関する一般的な評価尺度を用いる。一般的な評価尺度の例として、パープレキシティが挙げられる。パープレキシティは負の対数尤度を用いた計算値で、パープレキシティが低いほど高い予測精度を持つことを示す。例えば、パープレキシティの値を以前のモデルのパープレキシティの値と比較して、値が低くならないようであればモデルの予測性能が収束したと判定できる。
【００８３】
トピックモデル計算部１２０は、まず、レセプトから検索番号１００１を１つ指定してレセプトを選択する（ステップＳ７０３）。この処理は、例えば、整形情報３７０や各レセプトの先頭のエントリから順次選択すればよい。
【００８４】
次に、トピックモデル計算部１２０は、該当するレセプトから１つの項目を選択する（ステップＳ７０４）。
【００８５】
次に、トピックモデル計算部１２０は、選択した項目に割り当てるトピック番号２００２を更新する。トピック番号２００２の更新処理は、トピックリスト３９０の各エントリの中から、最も発生確率の高いトピックを割り当てる（ステップＳ７０５〜ステップＳ７１２）。以下、各トピックの発生確率の計算方法について述べる。
【００８６】
トピックモデル計算部１２０は、まず、トピックリスト３９０から１つのエントリを選択する（ステップＳ７０５）。トピックモデル計算部１２０は、選択したエントリのトピック名２００１が「査定とは無関係」でなく、かつ、ステップＳ７０３で選択したレセプトの査定事例として出現するか否かを判定する（ステップＳ７０６）。
【００８７】
トピックモデル計算部１２０は、選択したトピック名２００１がレセプトの査定事例として出現しない場合は、該当するトピックの発生確率を０として、トピックリスト３９０から次のエントリを選択し、ステップＳ７０５の処理を実施する（Ｓ７０７）。
【００８８】
トピックモデル計算部１２０は、選択したトピック名２００１がレセプトの査定事例として出現する場合は、選択したエントリのトピック名２００１が「査定と無関係」であるか否かを判定する（ステップＳ７０８）。
【００８９】
トピックモデル計算部１２０は、選択したエントリのトピック名２００１が「査定と無関係」でない場合は、以下の更新式１を用いて該当エントリのトピック発生確率を計算し、ステップＳ７１１へ進む（Ｓ７０９）。
【００９０】
【数１】
2020024584.tif 000003
【００９１】
ただし、
【００９２】
【数２】
2020024584.tif 000004
は、上記ステップＳ７０３で選択したレセプトの中に、ステップＳ７０５で選択したトピックが出現する回数を示す。
【００９３】
【数３】
2020024584.tif 000005
は、全てのレセプト情報を通して、ステップＳ７０４で選択した項目が、ステップＳ７０５で選択したトピックに割り当てられている回数を示す。
【００９４】
【数４】
2020024584.tif 000006
は、全てのレセプトを通して、ステップＳ７０５で選択したトピックが出現する回数を示す。
【００９５】
α、β、Ｖは、ハイパーパラメータを示す。
【００９６】
トピックモデル計算部１２０は、選択したエントリのトピック名２００１が「査定と無関係」である場合は、以下の更新式２を用いて該当エントリのトピック発生確率を計算し、ステップＳ７１１へ進む（ステップＳ７１０）。
【００９７】
【数５】
2020024584.tif 000007
【００９８】
ただし、
【００９９】
【数６】
2020024584.tif 000008
は、上記ステップＳ７０３で選択したレセプトの中に、ステップＳ７０５で選択したトピックが出現する回数を示す。
【０１００】
【数７】
2020024584.tif 000009
は、上記ステップＳ７０３で選択したレセプトの中の全項目数を示す。
【０１０１】
γは、ハイパーパラメータを示す。
【０１０２】
次に、トピックモデル計算部１２０は、トピックリスト３９０の全てのトピックについて発生確率の計算が完了したか否かの判定を行う（ステップＳ７１１）。トピックモデル計算部１２０は、全てのトピックの発生確率の計算が完了していない場合は、ステップＳ７０５に戻り、上述したようにトピックリスト３９０から次のエントリを選択して処理を行う。
【０１０３】
一方、全てのトピックの発生確率の計算が完了している場合、トピックモデル計算部１２０は、全トピックの中から最も発生確率の高いトピックを、ステップＳ７０４で選択した項目に割り当てる（ステップＳ７１２）。
【０１０４】
次に、トピックモデル計算部１２０は、上記ステップＳ７０３で選択した整形情報３７０の全ての項目一覧１７０１の項目について、トピック番号２００２の更新処理が終了したか否かの判定を行う（ステップＳ７１３）。
【０１０５】
トピックモデル計算部１２０は、全ての項目のトピック更新処理が終了していない場合、ステップＳ７０４へ戻り、次の項目を選択して上記処理を繰り返す。一方、全ての項目のトピック更新処理が終了している場合、トピックモデル計算部１２０は、全ての整形情報３７０に対して処理が完了しているか否かの判定を行う（ステップＳ７１４）。
【０１０６】
全てのレセプトの処理が完了していない場合、トピックモデル計算部１２０は、ステップＳ７０３へ戻り、上記処理を繰り返す。一方、全てのレセプトの処理が完了している場合、トピックモデル計算部１２０は、各トピックの割り当てに関してトピックのモデルの予測性能が前回のループと比較して収束しているか否かを判定する（ステップＳ７１５）。
【０１０７】
トピックモデル計算部１２０は、ステップＳ７１５まで進んだのが初めてか、あるいは予測性能が収束していない場合、ステップＳ７０３へと戻り、全てのレセプト及び項目に関して、処理を再度実施する。
【０１０８】
一方、トピックのモデルの予測性能が収束している場合、トピックモデル計算部１２０は、各トピックに割り当てられた医療行為（関連項目１８０２）の割合を集計し、分類情報３８０を生成してトピックモデル計算処理を終了する（ステップＳ７１６）。なお、分類情報３８０の生成は、トピックモデル計算部１２０が、ステップＳ７１２で項目に割り当てたトピック番号２００２に対応するトピック名２００１を査定事例１８０１に設定し、当該項目の値を関連項目１８０２に設定し、当該トピック番号２００２に対応する発生確率を関連度１８０３に設定する。
【０１０９】
本実施例のトピックモデル計算処理と、従来のトピックモデルとの差分を図１１中の点線で示す。従来のトピックモデルでは、トピック数は分析を行うユーザが指定する必要があるが、本実施例では項目一覧１７０１と事由コード１７０２の組合せの数に「１」を足した数をトピック数として自動的に決定する（ステップＳ７０１）。
【０１１０】
トピック数に「１」を加算する理由としては、レセプトには査定とは影響のない項目が記載されており、これを「査定とは無関係」なトピックとして定義するためである。また、従来のトピックモデルにおける各トピックの発生確率の更新は、上記更新式１のみを使って行われるが、本実施例では「査定とは無関係」のトピックの発生確率の計算に、更新式２を用いる（ステップＳ７０８〜ステップＳ７１０）。
【０１１１】
更新式２を用いる理由としては、上記ステップＳ７０３で選択した整形情報３７０の中に、ステップＳ７０５で選択したトピックが出現する回数（ｎｔ｜ｒ）及び上記ステップＳ７０３で選択した整形情報３７０の中の全項目数（ｎｍ）を更新式１、２に用いることで、特定の医療行為に対して「査定とは無関係」なトピックの発生確率が割り当てられるのを防ぎ、分類情報３８０の精度を向上させるためである。
【０１１２】
なお、更新式１には、レセプトの項目に対するトピックの発生確率の計算要素として、レセプト中のトピックの出現回数と、全レセプトを通じて項目がトピックに割り当てられる回数と、全レセプトを通じたトピックの出現回数が含まれていればよい。
【０１１３】
また、更新式２には、レセプトの項目に対するトピックの発生確率の計算要素として、レセプト中のトピックの出現回数が含まれていればよく、必ずしも表記の通りの式でなくてもよい。例えば、これらの値に対数を乗じたり、その他のハイパーパラメータや係数が使用されていてもよい。
【０１１４】
なお、トピックモデル計算処理は、前回の分類情報３８０と比較を行わない場合では、ステップＳ７１５のトピックモデルの予測性能の判定を省略しても良い。
【０１１５】
＜可視化＞
本実施例の実施例により生成したルールの表示例を図１３に示す。図１３は、可視化部１３５が出力部１６０に表示する画面２０００の一例を示す。
【０１１６】
画面２０００は、パターン情報４００を表示する領域と、トピックモデル計算部１２０が生成した分類情報３８０の一部を表示する領域と、トピックモデル計算部１２０が査定との関連がないとして除外した項目のリスト３９０Ａを表示する領域を含む。
【０１１７】
これにより、医療データ分析装置１０を利用するユーザは、審査ルールがどのような経緯及び分類に基づいて生成されたかを把握することができ、審査ルールの採用可否を判断することができる。
【０１１８】
以上の本実施例において、査定（イベント）と相関（共起関係）のある項目を抽出することで、パターンマイニングにより生成したルールに、査定とは無関係な医療行為が含まれるのを防ぎ、誤判定を防ぐことが可能となる。
【０１１９】
さらに、本実施例では、査定が発生したレセプトと、査定が発生しないレセプト（請求通り）とを分離して、査定が発生したトピック（第１のトピック）に加えて査定が発生しないトピック（第２のトピック）を設定し、各トピックについてレセプトの項目との共起関係の発生確率を算出する。そしてトピックモデル計算部１２０は、当該発生確率（関連度１８０３）の大きさに応じて、レセプトの項目を査定が発生したトピックまたは査定が発生しないトピックに項目を割り当てて分類情報３８０を生成する。これにより、分類情報３８０に基づいて生成するルールには、査定とは無関係な医療行為の項目が含まれるのを防ぐことができる。
【０１２０】
なお、本実施例では、各項目に発生確率（関連度１８０３）が最も高いトピックを割り当てて分類情報３８０を生成することで、項目とトピックの共起関係の抽出を高精度で実現することができる。
【０１２１】
なお、本発明の実施例は、汎用コンピュータ上で稼動するソフトウェアで実装しても良いし専用ハードウェア又はソフトウェアとハードウェアの組み合わせで実装しても良い。
【０１２２】
上記の説明では「テーブル」形式によって本実施例の各情報について説明したが、これら情報は必ずしもテーブルによるデータ構造で表現されていなくても良く、リスト、ＤＢ、キュー等のデータ構造やそれ以外で表現されていても良い。そのため、データ構造に依存しないことを示すために「テーブル」、「リスト」、「ＤＢ」、「キュー」等について単に「情報」と呼んでもよい。
【０１２３】
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に記載したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加、削除、又は置換のいずれもが、単独で、又は組み合わせても適用可能である。
【０１２４】
また、上記の各構成、機能、処理部、及び処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、及び機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。
【０１２５】
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
【符号の説明】
【０１２６】
１０  医療データ分析装置
２０  データベース
２１０  医療情報格納部
２５０  整形情報格納部
２３０  分類情報格納部
２４０  パターン格納部
１１０  データ整形部
１２０  トピックモデル計算部
１３０  パターン抽出部
１３５  可視化部
３１０  レセプト共通情報
３２０  傷病名情報
３３０  診療行為情報
３４０  医薬品情報
３５０  特定器材情報
３６０  事由情報
３７０  整形情報
【図１】
2020024584.tif 000010
【図２】
2020024584.tif 000011
【図３】
2020024584.tif 000012
【図４】
2020024584.tif 000013
【図５】
2020024584.tif 000014
【図６】
2020024584.tif 000015
【図７】
2020024584.tif 000016
【図８】
2020024584.tif 000017
【図９】
2020024584.tif 000018
【図１０】
2020024584.tif 000019
【図１１】
2020024584.tif 000020
【図１２】
2020024584.tif 000021
【図１３】
2020024584.tif 000022
【図１４】
2020024584.tif 000023