(57)【要約】【課題】クリニカルパスを用いた医療活動において、設定された目標との関係において、その目標とアウトカムとの関係を示せるようにする。【解決手段】木構造データ生成装置が、クリニカルパスのアウトカム毎に達成または未達成が記録されたクリニカルパス事例データを取得する事例データ取得部と、前記クリニカルパスを用いた医療活動に関して設定される評価対象を取得する評価対象取得部と、ノードが前記アウトカムを示し、ノードが示すアウトカムの達成または未達成に応じて分岐し、リーフが前記評価対象の値を示す木構造データを、前記クリニカルパス事例データおよび事例毎の評価対象の値に基づいて生成する木構造データ生成部と、を備える。【選択図】図１
2020061037.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
クリニカルパスのアウトカム毎に達成または未達成が記録されたクリニカルパス事例データを取得する事例データ取得部と、
前記クリニカルパスを用いた医療活動に関して設定される評価対象を取得する評価対象取得部と、
ノードが前記アウトカムを示し、ノードが示すアウトカムの達成または未達成に応じて分岐し、リーフが前記評価対象の値を示す木構造データを、前記クリニカルパス事例データおよび事例毎の評価対象の値に基づいて生成する木構造データ生成部と、
を備える木構造データ生成装置。
【請求項２】
前記クリニカルパスを用いた医療活動の事例毎かつ前記アウトカム毎に達成または未達成を示し、さらに前記事例毎に前記評価対象の値を示すデータであるデータテーブルを、複数の前記クリニカルパス事例データおよび事例毎の評価対象の値に基づいて生成するデータテーブル生成部をさらに備え、
前記木構造データ生成部は、前記データテーブルに基づいて前記木構造データを生成する、
請求項１に記載の木構造データ生成装置。
【請求項３】
前記木構造データ生成部は、
前記データテーブルにおける前記アウトカム毎に、そのアウトカムの達成と未達成との区別が前記評価対象の値を分類する度合いのスコアを算出し、前記スコアにて最もよく分類すると評価されるアウトカムを前記木構造データのルートに設定し、そのアウトカムの達成、未達成のそれぞれをルートからの経路に設定するルート設定部と、
前記木構造データのノードについて、前記データテーブルにおけるアウトカムのうち木構造データに取り込み済み以外のアウトカム毎に、ルートからそのノードまでの経路が示す条件の下で、そのアウトカムの達成と未達成との区別が前記評価対象の値を分類する度合いのスコアを算出し、前記スコアにて最もよく分類すると評価されるアウトカムをそのノードに設定し、そのノードが分岐終了条件を満たさない場合、そのアウトカムの達成、未達成のそれぞれをそのノードからの経路に設定するノード設定部と、
を備える、請求項２に記載の木構造データ生成装置。
【請求項４】
１つ以上の前記アウトカムの達成または未達成の実績データを取得する実績データ取得部と、
前記実績データを前記木構造データに適用してリーフに到達した場合、そのリーフが示す評価対象の値を出力する予測出力部と、
を備える請求項１から３のいずれか一項に記載の木構造データ生成装置。
【請求項５】
前記予測出力部は、前記実績データを複数の前記木構造データに適用してそれぞれリーフに到達した場合、それらリーフが示す評価対象の値に基づいて、複数の評価対象についての総合的な値を出力する、
請求項４に記載の木構造データ生成装置。
【請求項６】
クリニカルパスのアウトカム毎に達成または未達成が記録されたクリニカルパス事例データを取得する工程と、
前記クリニカルパスを用いた医療活動に関して設定される評価対象を取得する工程と、
ノードが前記アウトカムを示し、ノードが示すアウトカムの達成または未達成に応じて分岐し、リーフが前記評価対象の値を示す木構造データを、前記クリニカルパス事例データおよび前記評価対象に基づいて生成する工程と、
を含む木構造データ生成方法。
【請求項７】
コンピュータに、
クリニカルパスのアウトカム毎に達成または未達成が記録されたクリニカルパス事例データを取得する工程と、
前記クリニカルパスを用いた医療活動に関する評価対象を取得する工程と、
ノードが前記アウトカムを示し、ノードが示すアウトカムの達成または未達成に応じて分岐し、リーフが前記評価対象の値を示す木構造データを、前記クリニカルパス事例データおよび前記評価対象に基づいて生成する工程と、
を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、木構造データ生成装置、木構造データ生成方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
医療活動に際してクリニカルパスと呼ばれる診療計画が用いられる場合がある。クリニカルパスにはアウトカムと呼ばれる臨床上の目標が示されており、アウトカムの未達成はバリアンスと呼ばれている。
バリアンスに関して、特許文献１には、バリアンスの発生頻度と、バリアンスの影響度と、バリアンスの検知難易と、乖離度とを乗算してバリアンスの重要度を算出することが記載されている。また、特許文献１には、バリアンスの発生頻度と、バリアンスの影響度と、バリアンスの検知難易と、乖離度とをレーダーチャートにて表示することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−１０８８１４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
クリニカルパスを用いた医療活動において、例えば手術患者の入院日数等の評価対象との関係で、その評価対象とアウトカムとの関係を把握できることが好ましい。例えば、入院日など医療活動開始時からの幾つかのアウトカムを達成したか否かの実績データをもとに、評価対象の値についての見通しを予測できれば、評価対象の評価が低い場合（例えば目標未達成の見込みの場合）に対策を講じるといった対応が可能になる。
【０００５】
本発明は、上述の課題を解決することのできる木構造データ生成装置、木構造データ生成方法およびプログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の第１の態様によれば、木構造データ生成装置は、クリニカルパスのアウトカム毎に達成または未達成が記録されたクリニカルパス事例データを取得する事例データ取得部と、前記クリニカルパスを用いた医療活動に関して設定される評価対象を取得する評価対象取得部と、ノードが前記アウトカムを示し、ノードが示すアウトカムの達成または未達成に応じて分岐し、リーフが前記評価対象の値を示す木構造データを、前記クリニカルパス事例データおよび事例毎の評価対象の値に基づいて生成する木構造データ生成部と、を備える。
【０００７】
本発明の第２の態様によれば、木構造データ生成方法は、クリニカルパスのアウトカム毎に達成または未達成が記録されたクリニカルパス事例データを取得する工程と、前記クリニカルパスを用いた医療活動に関して設定される評価対象を取得する工程と、ノードが前記アウトカムを示し、ノードが示すアウトカムの達成または未達成に応じて分岐し、リーフが前記評価対象の値を示す木構造データを、前記クリニカルパス事例データおよび前記評価対象に基づいて生成する工程と、を含む。
【０００８】
本発明の第３の態様によれば、プログラムは、コンピュータに、クリニカルパスのアウトカム毎に達成または未達成が記録されたクリニカルパス事例データを取得する工程と、前記クリニカルパスを用いた医療活動に関する評価対象を取得する工程と、ノードが前記アウトカムを示し、ノードが示すアウトカムの達成または未達成に応じて分岐し、リーフが前記評価対象の値を示す木構造データを、前記クリニカルパス事例データおよび前記評価対象に基づいて生成する工程と、を実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【０００９】
この発明によれば、クリニカルパスを用いた医療活動において、設定された目標との関係において、その目標とアウトカムとの関係を示すことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施形態に係る木構造データ生成装置の機能構成の例を示す概略ブロック図である。
【図２】クリニカルパスの例を示す図である。
【図３】実施形態に係るデータテーブル生成部が生成するデータテーブルのデータ構造の例を示す図である。
【図４】実施形態に係るデータテーブルにおけるアウトカムの値の設定例を示す図である。
【図５】実施形態に係る木構造データ生成取得部が生成する木構造データの例を示す図である。
【図６】実施形態に係る木構造データ生成装置がクリニカルパス事例データに基づいてデータテーブルを生成する処理手順の例を示すフローチャートである。
【図７】実施形態に係る木構造データ生成装置がデータテーブルに基づいて木構造データを生成する処理手順の例を示すフローチャートである。
【図８】実施形態に係る木構造データ生成装置が木構造データを用いて評価対象の値を予測する処理手順の例を示す図である。
【図９】実施形態に係る木構造データ生成装置の構成の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の実施形態を説明するが、以下の実施形態は請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
図１は、実施形態に係る木構造データ生成装置の機能構成の例を示す概略ブロック図である。同図に示す構成で、木構造データ生成装置１００は、通信部１１０と、表示部１２０と、操作入力部１３０と、記憶部１８０と、制御部１９０とを備える。制御部１９０は、事例データ取得部１９１と、目標取得部１９２と、データテーブル生成部１９３と、木構造データ生成取得部１９４と、実績データ取得部１９７と、予測出力部１９８とを備える。木構造データ生成取得部１９４は、ルート設定部１９５と、ノード設定部１９６とを備える。
【００１２】
木構造データ生成装置１００は、クリニカルパス（Clinical Pathway）事例データを取得し、クリニカルパスとは別に評価対象の設定を受けて、クリニカルパスにおけるアウトカム（Outcome）の達成状況と評価対象の値との関係を示す木構造データを出力する。木構造データ生成装置１００は、例えばパソコン（Personal Computer；ＰＣ）またはワークステーション(Workstation)等のコンピュータを用いて構成される。
【００１３】
ここでいうクリニカルパスは、標準化された診療計画である。クリニカルパスには、「望ましい成果・結果」、「あるべき状態」、「達成すべき状態」など、「臨床上の目標」であるアウトカムが示されている。クリニカルパスを用いた医療活動の事案毎に、アウトカムの達成または未達成等の実績がクリニカルパスに記入されてクリニカルパス事例データが構成される。クリニカルパス事例データは、クリニカルパスを用いた医療活動の事案毎（事例毎）に、クリニカルパスに実績が記入されたデータである。例えば、看護師がパスシートと呼ばれる、クリニカルパスを示すシートを用いてクリニカルパスの診療記録をとる。
アウトカムの未達成は、バリアンス（Variance）とも呼ばれる。
【００１４】
図２は、クリニカルパスの例を示す図である。
図２の例では、手術前日、（手術当日の）手術前、（手術当日の）手術中等の経過（タイミング）毎に、達成目標と、治療・処置・薬剤との各欄が設けられている。木構造データ生成装置１００は、特に達成目標の欄の記載を用いる。
達成目標の欄には、「患者および家族が手術の必要性を理解し、手術に同意している。」や、「手術の準備が整っている」等のアウトカムが示され、アウトカム毎に、「達成」または「未達成」の実績が示されている。
【００１５】
また、木構造データ生成装置１００では、クリニカルパスに示される個々のアウトカムとは別に評価対象が設定される。ここでの評価対象は、例えば入院日数といった定量的なものであってもよい。あるいは、ここでの評価対象は、入院日数が１２日以下、あるいは、入院患者が退院後に独立して生活できる（Activities of daily living；ＡＤＬ）などのように、達成または未達成等の２値で示されるものであってもよい。この評価対象を最終アウトカムとも称する。評価対象とアウトカムとは、目的変数と説明変数との関係にあると解することができる。アウトカムの値（達成または未達成）に応じて評価対象の値が変化し、アウトカムの値が評価対象の値の理由付けとなると考えられる。
【００１６】
通信部１１０は、他の装置と通信を行う。例えば、通信部１１０は、クリニカルパスを管理するシステム（例えば電子カルテシステム）と通信を行ってクリニカルパス事例データを含む信号を受信する。
表示部１２０は、例えば液晶パネルまたはＬＥＤ（Light Emitting Diode、発光ダイオード）パネル等の表示画面を備え、各種画像を表示する。例えば、表示部１２０は、木構造データ生成装置１００が生成する木構造データ、および、木構造データを用いて予測される評価対象の値の予測を表示する。
操作入力部１３０は、例えばキーボードおよびマウス等の記憶デバイスを備え、ユーザ操作を受け付ける。例えば、操作入力部１３０は、評価対象を設定するユーザ操作を受け付ける。
【００１７】
記憶部１８０は、各種データを記憶する。例えば、記憶部１８０は、木構造データ生成の基となるクリニカルパス事例データ、および、生成された木構造データを記憶する。
制御部１９０は、木構造データ生成装置１００の各部を制御して各種処理を行う。制御部１９０は、木構造データ生成装置１００が備えるＣＰＵ（Central Processing Unit、中央処理装置）が記憶部１８０からプログラムを読み出して実行することで構成される。
事例データ取得部１９１は、クリニカルパス事例データを取得する。例えば、事例データ取得部１９１は、通信部１１０の受信データからクリニカルパス事例データを抽出する。
【００１８】
上記のように、クリニカルパス事例データでは、クリニカルパスのアウトカム毎に達成または未達成が記録されている。
目標取得部１９２は、クリニカルパスを用いた医療活動に関して設定される評価対象を取得する。例えば、目標取得部１９２は、操作入力部１３０が受け付けるユーザ操作から、ユーザが指定する評価対象を抽出する。
データテーブル生成部１９３は、複数の前記クリニカルパス事例データに基づいてデータテーブルを生成する。データテーブル生成部１９３が生成するデータテーブルは、クリニカルパスを用いた医療活動の事例毎かつアウトカム毎に達成または未達成を示し、さらに、クリニカルパスを用いた医療活動の事例毎に評価対象の値を示すデータである。
【００１９】
図３は、データテーブル生成部１９３が生成するデータテーブルのデータ構造の例を示す図である。
図３の例で、データテーブルは、Ｃａｓｅ＿１〜Ｃａｓｅ＿ｒのｒ行、および、Ｏｕｔｃｏｍｅ＿１〜Ｏｕｔｃｏｍｅ＿ｎおよびＯｂｊｅｃｔｉｖｅのｎ＋１列のテーブル（表）形式に構成されている。
【００２０】
ｒは、対象のクリニカルパス（木構造データ生成対象になっているクリニカルパス）を用いた事例の個数を示す正の整数である。Ｃａｓｅ＿１〜Ｃａｓｅ＿ｒの各々は、対象のクリニカルパスを用いた事例を示す。
ｎは、対象のクリニカルパスに含まれるアウトカムの個数を示す正の整数である。Ｏｕｔｃｏｍｅ＿１〜Ｏｕｔｃｏｍｅ＿ｎの各々は、対象のクリニカルパスに含まれるアウトカムを示す。Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅは、評価対象（最終アウトカム）を示す。
【００２１】
Ｘｉ，ｊ（ｉは、１≦ｉ≦ｒの整数、ｊは、１≦ｊ≦ｎの整数）は、Ｃａｓｅ＿ｉにおけるＯｕｔｃｏｍｅ＿ｊの達成または未達成を示す。Ｃａｓｅ＿ｉにおけるＯｕｔｃｏｍｅ＿ｊが達成されている場合、Ｘｉ，ｊの値は「Ｓ」に設定される。Ｃａｓｅ＿ｉにおけるＯｕｔｃｏｍｅ＿ｊが未達成の場合、Ｘｉ，ｊの値は「Ｆ」に設定される。
【００２２】
Ｙｉは、Ｃａｓｅ＿ｉにおける評価対象の値を示す。評価対象が定量的なものである場合、Ｃａｓｅ＿ｉの値として評価対象の定量的な値（例えば、入院日数）が設定される。評価対象が達成または未達成で示される場合、Ｙｉの値は「Ｓ」または「Ｆ」に設定される。この場合、Ｙｉの値「Ｓ」は評価対象が達成されたことを示し、Ｙｉの値「Ｆ」は評価対象が未達成であることを示す。
【００２３】
図４は、データテーブルにおけるアウトカムの値（Ｘｉ，ｊの値）の設定例を示す図である。図４に示すクリニカルパスはＣａｓｅ＿ｉのクリニカルパスを示しており、このクリニカルパスに示されるアウトカムの達成または未達成に従って、データテーブルのＣａｓｅ＿ｉの行に値が設定されている。
図４の例では、Ｏｕｔｃｏｍｅ＿１は、８月４日（手術前日）におけるアウトカム「患者および家族が手術の必要性を理解し、手術に同意している。」を示している。このアウトカムが「達成」になっていることから、Ｃａｓｅ＿ｉの行かつＯｕｔｃｏｍｅ＿１の列の欄（Ｘｉ，１）の値は「Ｓ」に設定されている。
一方、Ｏｕｔｃｏｍｅ＿８は、８月５日の手術後におけるアウトカム「  疼痛コントロールができる。」を示している。このアウトカムが「未達成」になっていることから、Ｃａｓｅ＿ｉの行かつＯｕｔｃｏｍｅ＿８の列の欄（Ｘｉ，８）の値は「Ｆ」に設定されている。
【００２４】
木構造データ生成取得部１９４は、クリニカルパス事例データおよび事例毎の評価対象の値に基づいて木構造データを生成する。木構造データ生成取得部１９４が生成する木構造データでは、ノードがアウトカムを示し、ノードが示すアウトカムの達成または未達成に応じて分岐し、リーフがデータテーブル生成部１９３の値を示す。木構造データ生成取得部１９４は、データテーブル生成部１９３が生成するデータテーブルに基づいて木構造データを生成する。
【００２５】
図５は、木構造データ生成取得部１９４が生成する木構造データの例を示す図である。
図５の例で、ノードＮ１、Ｎ２、Ｎ３は、それぞれＯｕｔｃｏｍｅ＿１２、Ｏｕｔｃｏｍｅ＿１５、Ｏｕｔｃｏｍｅ＿６を示している。
また、リーフであるノードＮ４〜Ｎ７は、それぞれ、評価対象である入院日数の統計データを示している。ノードＮ４は、データテーブルに示される事例のうち、Ｏｕｔｃｏｍｅ＿１２、Ｏｕｔｃｏｍｅ＿１５、Ｏｕｔｃｏｍｅ＿６がいずれも達成されている事例における、入院日数を示している。ノードＮ５は、データテーブルに示される事例のうち、Ｏｕｔｃｏｍｅ＿１２およびＯｕｔｃｏｍｅ＿１５が達成されており、Ｏｕｔｃｏｍｅ＿６が未達成である事例における、入院日数を示している。ノードＮ６は、データテーブルに示される事例のうち、Ｏｕｔｃｏｍｅ＿１２が達成されており、Ｏｕｔｃｏｍｅ＿１５が未達成である事例における、入院日数を示している。ノードＮ７は、データテーブルに示される事例のうち、Ｏｕｔｃｏｍｅ＿１２が未達成である事例における、入院日数を示している。
【００２６】
これらリーフの各々では、下側の線が下限値を示し、上側の線が上限値を示し、矩形の下辺および上辺が四分位数を示し、矩形における太線がメジアン（Median、中央値）を示している。
ノードＮ４では、線Ｌ１１１が下限値を示しており、１０日となっている。また、矩形の下辺による四分位数とメジアンとが重なって線Ｌ１１２となっており、１１日となっている。また、矩形の上辺による四分位数と上限値とが重なって線Ｌ１１３となっており、１２日となっている。
【００２７】
ノードＮ５では、下限値と矩形の下辺による四分位数とが重なって線Ｌ１２１となっており、１２日となっている。また、線Ｌ１２２がメジアンを示し、１２．５日となっている。また、矩形の上辺による四分位数と上限値とが重なって線Ｌ１２３となっており、１３日となっている。
【００２８】
ノードＮ６では、下限値と矩形の下辺による四分位数とメジアンとが重なって線Ｌ１３１となっており、１２日となっている。また、線Ｌ１３２が矩形の上辺による四分位数を示しており、１３．５日となっている。また、線Ｌ１３３が上限値を示しており、１４日となっている。
【００２９】
ノードＮ７では、線Ｌ１４１が下限値を示しており、１２日となっている。また、線Ｌ１４２が矩形の下辺による四分位数を示しており、１２．５日となっている。また、線Ｌ１４３が中央値を示しており、１３．５日となっている。また、線Ｌ１４４が矩形の上限による四分位数を示しており、１５．５日となっている。また、線Ｌ１４５が上限値を示しており、１７日となっている。
【００３０】
図５の木構造データは、入院日数の予測に用いることができる。予測出力部１９８がこの木構造データを用いて入院日数を予測する場合、ルートであるノードＮ１から、予測対象の事案でＯｕｔｃｏｍｅ＿１２、Ｏｕｔｃｏｍｅ＿１５、Ｏｕｔｃｏｍｅ＿６それぞれが達成されているか未達成かに従って木を辿り、リーフに至る。予測出力部１９８は、到達したリーフに示される入院日数を、予測対象の事案における入院日数の予測値として用いることができる。
【００３１】
例えば、ノードＮ４に到達した場合、予測出力部１９８は入院日数を１０〜１２日と予測する。また、ノードＮ５に到達した場合、予測出力部１９８は入院日数を１２〜１３日と予測する。また、ノードＮ６に到達した場合、予測出力部１９８は入院日数を１２〜１４日と予測する。また、ノードＮ７に到達した場合、予測出力部１９８は入院日数を１２〜１７日と予測する。
【００３２】
例えば、入院日数が１２日以下であればその事案について病院が黒字となると見込まれ、入院日数が１２日より長ければその事案について病院が赤字となると見込まれるとする。この場合、予測出力部１９８がノードＮ４に到達すれば、入院日数予測対象の事案について病院が黒字になると見込まれる。一方、予測出力部１９８がノードＮ５〜Ｎ７の何れかに到達すれば、入院日数予測対象の事案について病院が赤字になると見込まれる。
【００３３】
図５の木構造を用いれば、遅くともＯｕｔｃｏｍｅ＿１２、Ｏｕｔｃｏｍｅ＿１５およびＯｕｔｃｏｍｅ＿６の各々が達成か未達成か確定すれば、他のＯｕｔｃｏｍｅが達成か未達成かの確定を待つ必要なしに、入院日数を予測することができる。
病院の担当者は、担当する事案が黒字となるか赤字となるかの見込みを早い段階で知ることで、赤字になりそうな事案に対して看護師を集中的に対応させる、または、転院先を早めに見つける等の対策を検討することができる。
【００３４】
ルート設定部１９５は、木構造データのルートにアウトカムを設定し、そのアウトカムの達成、未達成をそれぞれルートからの経路に設定する。
具体的には、ルート設定部１９５は、データテーブルにおけるアウトカム毎に、そのアウトカムの達成と未達成との区別が評価対象の値を分類する度合いのスコアを算出する。このスコアとして、決定木分析におけるエントロピーを用いることができるが、これに限定されない。
次に、ルート設定部１９５は、算出したスコアにて評価対象の値を最もよく分類すると評価されるアウトカムを木構造データのルートに設定する。そして、ルート設定部１９５は、ルートに設定したアウトカムの達成、未達成のそれぞれをルートからの経路に設定する。
【００３５】
このように、ルート設定部１９５が、評価対象の値を最もよく分類すると評価されるアウトカムをルートに設定することで、ルートのアウトカムは、評価対象に対する影響が最も大きいアウトカムであるといえる。評価対象に対する影響が最も大きいアウトカムを、評価対象に対するクリティカルインディケータ、あるいは単にクリティカルインディケータと称する。
医師および看護師等は、評価対象に対するクリティカルインディケータを把握しておくことで、評価対象を高評価とするために（例えば、評価対象の達成のために）クリティカルインディケータの達成または未達成に注意を払うことができる。
【００３６】
ノード設定部１９６は、木構造データのノードのうちルート以外のノードにアウトカムを設定する。具体的には、ノード設定部１９６は、データテーブルにおけるアウトカムのうち木構造データに取り込み済み以外のアウトカム毎に、ルートからそのノードまでの経路が示す条件の下で、そのアウトカムの達成と未達成との区別が評価対象の値を分類する度合いのスコアを算出する。このスコアとして、決定木分析におけるエントロピーを用いることができるが、これに限定されない。
【００３７】
次に、ノード設定部１９６は、算出したスコアにて評価対象の値を最もよく分類すると評価されるアウトカムをそのノードに設定する。アウトカムを設定したノードが分岐終了条件を満たさない場合、ノード設定部１９６は、そのアウトカムの達成、未達成のそれぞれをそのノードからの経路に設定する。ここでの分岐終了条件として、データテーブルに示される事例のうち、そのノードに到達する事例の全てで評価対象の値が同じである、あるいは、そのノードに到達する事例の個数が所定の閾値（例えば４つ）以下である、といった条件を用いることができるが、これに限定されない。
【００３８】
このように、ノード設定部１９６は、残りのアウトカム（木構造データに取り込み済み以外のアウトカム）のうち、評価対象の値を最もよく分類すると評価されるアウトカムをルートに設定する。これにより、ノード設定部１９６がノードに設定するアウトカムは、評価対象に対する影響が大きいアウトカムであるといえる。
ルートの場合と同様、医師および看護師等は、ノード設定部１９６がノードに設定したアウトカムを把握しておくことで、評価対象の値を高評価とする（例えば、ある目標を達成する）の達成のために、このアウトカムの達成または未達成に注意を払うことができる。
ノード設定部１９６がノードに設定するアウトカムも、評価対象に対するクリティカルインディケータ、あるいは単にクリティカルインディケータと称する。
【００３９】
実績データ取得部１９７は、評価対象の値を予測する対象の事案について、１つ以上の前記アウトカムの達成または未達成の実績データを取得する。
予測出力部１９８は、実績データ取得部１９７が取得した実績データを木構造データに適用してリーフに到達した場合、そのリーフが示す値を、評価対象の値の予測として出力する。このリーフが示す値は、評価対象の値の実績を示す値であるといえる。
【００４０】
予測出力部１９８が、複数の評価対象の予測値を出力するようにしてもよい。この場合、木構造データ生成取得部１９４は、評価対象毎に木構造データを生成しておく。予測出力部１９８は、評価対象に得られる値を纏めた値を、実績データ取得部１９７が取得した実績データを複数の前記木構造データそれぞれに適用する。それぞれリーフに到達した場合、予測出力部１９８は、それらリーフが示す評価対象の値に基づいて、複数の評価対象についての総合的な値を出力する。
【００４１】
例えば、２つの評価対象がいずれも達成または未達成の２値をとる場合、予測出力部１９８が、両方の評価対象について達成のリーフに到達したときのみ、達成との予測値を出力するようにしてもよい。この場合、予測出力部１９８は、いずれか一方でも評価対象について未達成のリーフに到達したときは、未達成との予測値を出力する。
【００４２】
次に、図６から図８を参照して木構造データ生成装置１００の動作について説明する。
図６は、木構造データ生成装置１００がクリニカルパス事例データに基づいてデータテーブルを生成する処理手順の例を示すフローチャートである。木構造データ生成装置１００は、例えば、データテーブルの生成を指示するユーザ操作を受けた場合に図６の処理を開始する。
図６の処理で、データテーブル生成部１９３は、変数ｉの値を１に設定する（ステップＳ１１１）。ここでの変数ｉは、データテーブルの行を示すインデックスである。変数ｉの値は１≦ｉ≦ｒの整数であり、事例を識別する。
【００４３】
次に、データテーブル生成部１９３は、変数ｊの値を１に設定する（ステップＳ１１２）。ここでの変数ｊは、データテーブルの列を示すインデックスである。変数ｊの値は１≦ｊ≦ｎの整数であり、アウトカムを識別する。
次に、データテーブル生成部１９３は、ｉ，ｊの観察項目（Ｃａｓｅ＿ｉにおけるＯｕｔｃｏｍｅ＿ｊ）が達成されているか否かを判定する（ステップＳ１１３）。ｉ，ｊの観察項目が達成されていると判定した場合（ステップＳ１１３：ＹＥＳ）、データテーブル生成部１９３は、データテーブルのｉ行目かつｊ列目の欄（Ｘｉ，ｊ）の値を「Ｓ」に設定する（ステップＳ１１４）。
【００４４】
次にデータテーブル生成部１９３は、変数ｊの値を１増加させる（ステップＳ１１６）。
そして、データテーブル生成部１９３は、変数ｊの値がｎよりも大きいか否かを判定する（ステップＳ１１７）。上記のように、ｎは、対象のクリニカルパスに含まれるアウトカムの個数を示す正の整数である。
変数ｊの値がｎ以下であるとデータテーブル生成部１９３が判定した場合（ステップＳ１１７：ＮＯ）、処理がステップＳ１１３へ戻る。
【００４５】
一方、ステップＳ１１３で、ｉ，ｊの観察項目が未達成であると判定した場合（ステップＳ１１３：ＮＯ）、データテーブル生成部１９３は、データテーブルのｉ行目かつｊ列目の欄（Ｘｉ，ｊ）の値を「Ｆ」に設定する（ステップＳ１１４）。ステップＳ１１４の後、処理がステップＳ１１６へ進む。
このように、ステップＳ１１１からＳ１１７の処理でデータテーブル生成部１９３は、事例ｉについて変数ｊのループを回し、データテーブルの該当欄（Ｘｉ，ｊ）に「Ｓ」または「Ｆ」の値を設定する。
【００４６】
一方、ステップＳ１１７でｊの値がｎよりも大きいと判定した場合（ステップＳ１１７：ＹＥＳ）、データテーブル生成部１９３は、評価対象のタイプが達成または未達成の２値のタイプか否かを判定する（ステップＳ１１８）。
評価対象のタイプが達成または未達成の２値のタイプであると判定した場合（ステップＳ１１８：ＹＥＳ）、データテーブル生成部１９３は、評価対象の観察項目が達成されているか否か（評価対象の値が「達成」か否か）を判定する（ステップＳ１１９）。
【００４７】
なお、評価対象は、例えば、ＡＤＬ：入院患者が退院時に日常生活を送れるようになっているか否か、感染症の発症の有無、合併所の発症の有無、創治癒の遅れの有無などであり、通常、クリニカルパスには示されていない。評価対象がクリニカルパスに示されていない場合、木構造データ生成装置１００は、例えばカルテデータなどクリニカルパス以外のデータから評価対象の値を読み出す。
【００４８】
ステップＳ１１９で、評価対象の観察項目が達成されていると判定した場合（ステップＳ１１９：ＹＥＳ）、データテーブル生成部１９３は、データテーブルの該当欄（Ｙｉ）の値を「Ｓ」に設定する（ステップＳ１２０）。
そして、データテーブル生成部１９３は、変数ｉの値を１増加させる（ステップＳ１２３）。
次に、データテーブル生成部１９３は、変数ｉの値がｒより大きいか否かを判定する（ステップＳ１２４）。変数ｉの値がｒより大きいとデータテーブル生成部１９３が判定した場合（ステップＳ１２４：ＮＯ）、処理がステップＳ１１２へ戻る。
【００４９】
一方、ステップＳ１１９で、評価対象の観察項目が未達成であると判定した場合（ステップＳ１１９：ＮＯ）、データテーブル生成部１９３は、データテーブルの該当欄（Ｙｉ）の値を「Ｆ」に設定する（ステップＳ１２１）。ステップＳ１２１の後、処理がステップＳ１２３へ進む。
一方、ステップＳ１１８で、評価対象のタイプが達成または未達成の２値のタイプではないと判定した場合（ステップＳ１１８：ＮＯ）、データテーブル生成部１９３は、データテーブルの該当欄（Ｙｉ）に評価対象の観測値を入力する（ステップＳ１２２）。ステップＳ１２２の後、処理がステップＳ１２３へ進む。
【００５０】
このように、ステップＳ１１８からＳ１２２の処理で、データテーブル生成部１９３は、評価対象の該当欄（Ｙｉ）に値を入力する。例えば、評価対象が入院日数である場合、データテーブル生成部１９３は、該当欄に入院日数を入力する。評価対象が達成または未達成の２値のタイプである場合、データテーブル生成部１９３は、評価対象が達成されていれば該当欄に「Ｓ」を入力し、未達成であれば「Ｆ」を入力する。例えば、評価対象が感染症の発症の有無である場合、データテーブル生成部１９３は、対象となる患者が感染症を発症している場合は該当欄に「Ｓ」を入力し、発症していなければ「Ｆ」を入寮する。
一方、ステップＳ１２４で、変数ｉの値がｒより大きいと判定した場合（ステップＳ１２４：ＹＥＳ）、木構造データ生成装置１００は、図６の処理を終了する。
【００５１】
図７は、木構造データ生成装置１００がデータテーブルに基づいて木構造データを生成する処理手順の例を示すフローチャートである。木構造データ生成装置１００は、例えば木構造データの生成を指示するユーザ操作を受けると、図７の処理を開始する。
図７の処理で、ルート設定部１９５は、データテーブルにおけるアウトカム毎に、そのアウトカムの達成と未達成との区別が評価対象の値を分類する度合いのスコアを算出する（ステップＳ２１１）。このスコアとして、決定木分析におけるエントロピーを用いることができるが、これに限定されない。
【００５２】
次に、ルート設定部１９５は、算出したスコアに基づいて木構造データのルートを設定する（ステップＳ２１２）。具体的には、ルート設定部１９５は、算出したスコアにて評価対象の値を最もよく分類すると評価されるアウトカムを木構造データのルートに設定する。
そして、ルート設定部１９５は、ルートからの経路を設定する（ステップＳ２１３）。具体的には、ルート設定部１９５は、ルートに設定したアウトカムの達成、未達成のそれぞれをルートからの経路に設定する。
【００５３】
次に、ノード設定部１９６は、木構造データにおける未設定のノードの有無を判定する（ステップＳ２１４）。例えば、ルート設定部１９５がルートおよびルートからの経路を設定した状態では、ルートからの経路の到達先のノードが未設定である。この場合、ノード設定部１９６は、未設定のノードありと判定する。
未設定のノードありと判定した場合（ステップＳ２１４：ＹＥＳ）、ノード設定部１９６は、ルートから設定対象のノードまでの経路を示す条件を取得する（ステップＳ２１５）。ここでの設定対象のノードは、ステップＳ２１４で未設定のノードと判定されたノード（複数ある場合は、そのうちの何れか１つ）である。
【００５４】
次に、ノード設定部１９６は、データテーブルにおけるアウトカムのうち木構造データに取り込み済み以外のアウトカム毎に、ルートからそのノードまでの経路が示す条件の下で、そのアウトカムの達成と未達成との区別が評価対象の値を分類する度合いのスコアを算出する（ステップＳ２１６）。このスコアとして、決定木分析におけるエントロピーを用いることができるが、これに限定されない。
【００５５】
そして、ノード設定部１９６は、設定対象のノードの設定を行う（ステップＳ２１７）。具体的には、ノード設定部１９６は、算出したスコアにて評価対象の値を最もよく分類すると評価されるアウトカムをそのノードに設定する。
次に、ノード設定部１９６は、設定対象のノード（アウトカムを設定したノード）が分岐終了条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ２１８）。
【００５６】
分岐終了条件を満たさないと判定したい場合（ステップＳ２１８：ＮＯ）、ノード設定部１９６は、設定対象のノードからの経路を設定する（ステップＳ２１９）。具体的には、ノード設定部１９６は、ステップＳ２１７でノードに設定したアウトカムの達成、未達成のそれぞれを、設定対象のノードからの経路に設定する（ステップＳ２１９）。ステップＳ２１９の後、処理がステップＳ２１４へ戻る。
一方、ステップＳ２１８で設定対象のノードが分岐終了条件を満たすとノード設定部１９６が判定した場合（ステップＳ２１８：ＹＥＳ）処理がステップＳ２１４へ戻る。
一方、ステップＳ２１４で、未設定のノードが無いと判定した場合（ステップＳ２１４：ＮＯ）、木構造データ生成装置１００は、図７の処理を終了する。
【００５７】
図８は、木構造データ生成装置１００が木構造データを用いて評価対象の値を予測する処理手順の例を示す図である。木構造データ生成装置１００は、評価対象の予測を指示するユーザ操作を受けると図８の処理を開始する。
図８の処理で、予測出力部１９８は、評価対象の値を予測する対象の事案について、１つ以上のアウトカムの観測値を取得する（ステップＳ３１１）。例えば、通信部１１０が、評価対象の値を予測する対象の事案のクリニカルパス事例データを含むデータ受信する。予測出力部１９８は、通信部１１０の受信データから、評価対象の値を予測する対象の事案のクリニカルパス事例データを抽出する。この場合、対象の事案について医療活動が進行中であり、クリニカルパス事例データは作成途中である。従って、予測出力部１９８は、クリニカルパスに示されるアウトカムの全てについて結果（達成または未達成の値）を得られるとは限らない。
【００５８】
次に予測出力部１９８は、木構造データにアウトカムの観測値を適用する（ステップＳ３１２）。具体的には、予測出力部１９８は、アウトカムの観測値に従って木構図データの経路を辿る。
そして、予測出力部１９８は、木構造データのリーフに到達したか否かを判定する（ステップＳ３１３）。リーフに到達したと判定した場合（ステップＳ３１３：ＹＥＳ）、予測出力部１９８は、到達先のリーフが示す評価対象の値を、評価対象の予測値としてユーザに通知する（ステップＳ３１４）。例えば、予測出力部１９８は、リーフから読み出した値を表示部１２０に表示させる。
ステップＳ３１４の後、木構造データ生成装置１００は、図８の処理を終了する。
【００５９】
一方、ステップＳ３１３でリーフに到達していないと判定した場合（ステップＳ３１３：ＮＯ）、予測出力部１９８は、リーフに到達していない旨をユーザに通知する（ステップＳ３１５）。例えば、予測出力部１９８は、リーフに到達していない旨のメッセージを表示部１２０に表示させる。
ステップＳ３１５の後、木構造データ生成装置１００は、図８の処理を終了する。
【００６０】
以上のように、事例データ取得部１９１は、クリニカルパスのアウトカム毎に達成または未達成が記録されたクリニカルパス事例データを取得する。目標取得部１９２は、クリニカルパスを用いた医療活動に関して設定される評価対象を取得する。木構造データ生成取得部１９４は、クリニカルパス事例データおよび目標に基づいて木構造データを生成する。木構造データ生成取得部１９４が生成する木構造データは、ノードがアウトカムを示し、ノードが示すアウトカムの達成または未達成に応じて分岐し、リーフが評価対象の値を示す。
【００６１】
木構造データ生成取得部１９４が生成する木構造データでは、リーフが、ルートからリーフまでの経路が示す条件（アウトカムの達成または未達成）を満たす場合の目標の値の統計データを示し、この統計データを目標の予測値として用いることができる。このように、木構造データ生成装置１００によれば、クリニカルパスを用いた医療活動において、設定された目標との関係において、その目標とアウトカムとの関係を示すことができる。
【００６２】
また、データテーブル生成部１９３は、データテーブルを、複数のクリニカルパス事例データおよび事例毎の評価対象の値に基づいて生成する。データテーブル生成部１９３が生成するデータテーブルは、クリニカルパスを用いた医療活動の事例毎かつアウトカム毎に達成または未達成を示し、さらに事例毎に評価対象の値を示すデータである。木構造データ生成取得部１９４は、データテーブル生成部１９３が生成するデータテーブルに基づいて木構造データを生成する。
これにより、木構造データ生成装置１００は、データテーブルの列を参照してアウトカム毎に評価対象の分類の度合いを評価することができる。
【００６３】
ここで、クリニカルパスでは、同じスケジュールを複数の対象（医療活動）に適用する。これに対し、例えば、建築やシステム開発等では、構築する物が事案毎に異なり、それに応じてスケジュールも事案毎に異なる。仮に、木構造データ生成装置１００を建築またはシステム開発等に用いようとした場合、事案毎にアウトカムが異なり、データテーブルを生成して木構造データを生成する手法をそのまま用いることはできない。
このように、同じスケジュールを複数の対象に適用するというクリニカルパスの特性により、木構造データ生成装置１００のようにデータテーブルを生成して木構造データを生成することができる。
【００６４】
また、ルート設定部１９５は、データテーブルにおけるアウトカム毎に、そのアウトカムの達成と未達成との区別が評価対象の値を分類する度合いのスコアを算出する。そして、ルート設定部１９５は、算出したスコアにて最もよく分類すると評価されるアウトカムを木構造データのルートに設定する。さらにルート設定部１９５は、ルートに設定したアウトカムの達成、未達成のそれぞれをルートからの経路に設定する。ノード設定部１９６は、データテーブルにおけるアウトカムのうち木構造データに取り込み済み以外のアウトカム毎に、ルートからそのノードまでの経路が示す条件の下で、そのアウトカムの達成と未達成との区別が評価対象の値を分類する度合いのスコアを算出する。そして、ノード設定部１９６は、算出したスコアにて評価対象の値を最もよく分類すると評価されるアウトカムをそのノードに設定する。そのノードが分岐終了条件を満たさない場合、ノード設定部１９６は、そのアウトカムの達成、未達成のそれぞれをそのノードからの経路に設定する。
【００６５】
このように、ルート設定部１９５およびノード設定部１９６が、評価対象の値をよく分類するアウトカムを木構造データのノードに設定することで、比較的少ない段数の木で評価対象の値を分類することができる。
また、木構造データ生成装置１００が生成する木構造データのノードは、評価対象の値をよく分類するアウトカムを示す。従って、医師および看護師等は、評価対象を達成する為に木構造データのノードに示されるアウトカムに注意すればよいことを把握できる。
【００６６】
ここで、木構造データ生成装置１００が生成する木構造データと、他のクラス分類手法とを比較する。例えば、サポートベクタマシンやニューラルネットワークでは、木構造データのノードに示されるアウトカムのような、評価対象を高評価とする為に（例えば、評価対象の達成のために）注意すべきアウトカムを得ることはできない。
また、回帰分析の場合、全てのアウトカムの達成または未達成が決まった段階で判定を行うことになるため、判定のタイミングが比較的遅くなる。
このように、木構造データ生成装置１００が生成する木構造データによれば、評価対象を高評価とする為に注意すべきアウトカムを得ることができ、また、ノードに出現するアウトカムについて達成または未達成が決まれば、判定（評価対象の予測）を行うことができる。
【００６７】
また、実績データ取得部１９７は、１つ以上のアウトカムの達成または未達成の実績データを取得する。予測出力部１９８は、データを木構造データに適用してリーフに到達した場合、そのリーフが示す評価対象の値を出力する。
木構造データ生成装置１００によれば、ユーザは、対象の事案における条件（アウトカムの達成または未達成）に応じた評価対象の統計的な値を取得することができ、この値を評価対象の予測値として用いることができる。
【００６８】
また、予測出力部１９８は、実績データを複数の木構造データに適用してそれぞれリーフに到達した場合、それらリーフが示す評価対象の値に基づいて、複数の評価対象についての総合的な値を出力する。
木構造データ生成装置１００によればユーザは、複数の評価対象の値を比較的容易に管理することができる。
【００６９】
次に、図９を参照して、本発明の実施形態の構成について説明する。
図９は、実施形態に係る木構造データ生成装置の構成の例を示す図である。図９に示す木構造データ生成装置１０は、事例データ取得部１１と、評価対象取得部１２と、木構造データ生成部１３とを備える。
かかる構成にて、事例データ取得部１１は、クリニカルパスのアウトカム毎に達成または未達成が記録されたクリニカルパス事例データを取得する。評価対象取得部１２は、クリニカルパスを用いた医療活動に関して設定される評価対象を取得する。木構造データ生成部１３は、ノードが前記アウトカムを示し、ノードが示すアウトカムの達成または未達成に応じて分岐し、リーフが評価対象の値を示す木構造データを、クリニカルパス事例データおよび事例毎の評価対象の値に基づいて生成する。
木構造データ生成部１３が生成する木構造データでは、リーフが、ルートからリーフまでの経路が示す条件（アウトカムの達成または未達成）を満たす場合の目標の値の統計データを示し、この統計データを目標の予測値として用いることができる。このように、木構造データ生成装置１０によれば、クリニカルパスを用いた医療活動において、設定された目標との関係において、その目標とアウトカムとの関係を示すことができる。
【００７０】
なお、制御部１９０が行う処理の全部または一部を実行するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより各部の処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。
【００７１】
以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【符号の説明】
【００７２】
１００  木構造データ生成装置
１１０  通信部
１２０  表示部
１３０  操作入力部
１８０  記憶部
１９０  制御部
１９１  事例データ取得部
１９２  目標取得部
１９３  データテーブル生成部
１９４  木構造データ生成取得部
１９５  ルート設定部
１９６  ノード設定部
１９７  実績データ取得部
１９８  予測出力部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
2020061037.tif 000006
【図５】
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【図６】
2020061037.tif 000008
【図７】
2020061037.tif 000009
【図８】
2020061037.tif 000010
【図９】
2020061037.tif 000011