(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータに、
退院済みの患者の平均在院日数と該退院済みの患者の属性とを対応付けて記憶する第一記憶手段を参照し、入院中の患者に関する入院日数及び該入院中の患者の属性に基づき、前記入院中の患者の予想される残入院日数を算出する残入院日数算出ステップと、
前記入院中の患者に対して、前記入院日数の中で発生した医療行為の明細の量である第一明細量を取得する第一明細量取得ステップと、
前記第一記憶手段から前記入院中の患者と前記属性が同一の前記退院済みの患者への医療行為の明細の量である第二明細量を取得する第二明細量取得ステップと、
前記第二明細量に基づき、前記入院中の患者の残入院日数で発生する前記入院中の患者への医療行為の明細の量である第三明細量を算出する第三明細量算出ステップと、
前記第一明細量及び前記第三明細量に基づき、前記入院中の患者への医療行為の明細量を出力する出力ステップと
を実行させるための作業量見積プログラム。
【請求項２】
前記第一記憶手段は、複数の前記退院済みの患者のうち、入院日数が所定以上である退院済み患者群ごとに、該退院済み患者群における平均在院日数及び日ごとの前記第二明細量を記憶する
請求項１記載の作業量見積プログラム。
【請求項３】
前記第三明細量算出ステップは、前記第二明細量を、前記入院中の患者の残入院日数の日ごとに割り当てる
請求項１又は２記載の作業量見積プログラム。
【請求項４】
前記残入院日数算ステップにおいて、所定期間内の基準日からの前記残入院日数を算出し、
前記第一明細量取得ステップにおいて、前記所定期間内の前記基準日までの前記第一明細賞を取得し、
前記第三明細量算出ステップにおいて、前記所定期間の前記基準日からの前記第三明細量を算出し、
前記出力ステップにおいて、前記所定期間における前記入院中の患者への前記医療行為の明細量を出力することを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか一項に記載の作業量見積プログラム。
【請求項５】
前記残入院日数算出ステップと、前記第一明細量取得ステップと、前記第二明細量取得ステップと、前記第三明細量算出ステップとを、入院中の患者ごとに実行させ、前記入院中の患者への医療行為の明細の量の合計を算出させると共に、前記所定期間内の基準日までに退院済みの患者への医療行為の明細の量の合計及び前記所定期間内の基準日以降に入院が予想される予想患者への医療行為の明細の量の合計を算出させ、前記所定期間内における全ての患者への医療行為の明細の量の合計を出力する
請求項４記載の作業量見積プログラム。
【請求項６】
コンピュータによって実行される作業量見積方法であって、
前記コンピュータが、
入院中の患者に関する入院日数及び該入院中の患者の属性に基づき、退院済みの患者の平均在院日数と該退院済みの患者の属性とを対応付けて記憶する第一記憶手段から前記入院中の患者の予想される残入院日数を算出する残入院日数算出ステップと、
前記入院中の患者に対して、前記入院日数の中で発生した医療行為の明細の量である第一明細量を取得する第一明細量取得ステップと、
前記第一記憶手段から前記入院中の患者と前記属性が同一の前記退院済みの患者への医療行為の明細の量である第二明細量を取得する第二明細量取得ステップと、
前記第二明細量に基づき、前記入院中の患者の残入院日数で発生する前記入院中の患者への医療行為の明細の量である第三明細量を算出する第三明細量算出ステップと、
前記第一明細量及び前記第三明細量に基づき、前記入院中の患者への医療行為の明細の量を出力する出力ステップと
を実行することを特徴とする作業量見積方法。
【請求項７】
入院中の患者に関する入院日数及び該入院中の患者の属性に基づき、退院済みの患者の平均在院日数と該退院済みの患者の属性とを対応付けて記憶する第一記憶手段から前記入院中の患者の予想される残入院日数を算出する残入院日数算出手段と、
前記入院中の患者に対して、前記入院日数の中で発生した医療行為の明細の量である第一明細量を取得する第一明細量取得手段と、
前記第一記憶手段から前記入院中の患者と前記属性が同一の前記退院済みの患者への医療行為の明細の量である第二明細量を取得する第二明細量取得手段と、
前記第二明細量に基づき、前記入院中の患者の残入院日数で発生する前記入院中の患者への医療行為の明細の量である第三明細量を算出する第三明細量算出手段と、
前記第一明細量及び前記第三明細量に基づき、前記入院中の患者への医療行為の明細の量を出力する出力手段と
を有する作業量見積装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は点検作業に係る作業量を見積もる作業量見積プログラム、作業量見積方法及び作業量見積装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
医療機関は、患者の自己負担分以外の料金、すなわち医療保険負担分の料金を保険者である健康保険組合等に対して請求する。そして、請求する際、医療機関は、レセプト（診療報酬明細書）を提出する。レセプトは患者情報、診療報酬点数、レセプト摘要欄を有する。医療機関は被保険者である患者ごとに月単位でレセプトを作成し、前月分のレセプトを所定の期日までに提出することになっている。例えば、毎月１０日までに、医療機関で前月に発生したレセプトを全て提出しなければならない。
【０００３】
よって、医療機関のレセプト点検担当者は毎月１０日のレセプト提出へ向けて、レセプトの点検作業を行う。しかし、レセプト点検担当者はレセプトの点検作業以外の業務もあることが多く、レセプトの点検作業がレセプトの提出期限前に溜まりがちとなる。
【０００４】
作成したレセプトの数およびレセプト毎に記載されるレセプト摘要欄の記載量が多ければ、レセプトの点検作業に要する時間は長くなる。一方で、レセプト点検担当者はレセプトの提出期限までに点検作業を完了しなければならない。したがって、レセプト点検担当者はレセプトの点検作業に掛かる時間を見積もり、計画的にレセプトの点検作業を進めることが求められている。
【０００５】
特許文献１には、開発等の作業に掛かる所要期間を見積もる技術が開示されている（例えば特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開平９−１９８４４１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
レセプト点検担当者が、レセプトの点検作業に掛かる時間を把握することができれば、計画的にレセプトの点検作業を進めることができる。例えば、レセプト点検担当者が、当月分のレセプト点検を当月中に開始し、翌月の提出期限前に点検作業が集中しないようにするなどである。
【０００８】
ここで、レセプトのレセプト摘要欄には、患者への医療行為（処置、手術、投薬、注射、リハビリなど）の明細が記載される。多くの医療行為がなされた患者のレセプト摘要欄は、多くの明細が記載される。また、少しの医療行為がなされた患者のレセプト摘要欄は、少しの明細が記載される。なお、レセプトの点検作業の主対象はレセプト摘要欄である。
【０００９】
したがって、多くの医療行為がなされた患者のレセプトは、点検作業を行うレセプト摘要欄の明細の量（作業量）が多く、点検作業に長い時間を要することが多い。また、少しの医療行為がなされた患者のレセプトは、点検作業を行うレセプト摘要欄の明細の量（作業量）が少なく点検作業に短い時間を要することが多い。このように、レセプトの点検作業に掛かる時間はレセプト摘要欄の明細の量（作業量）によって左右される。
【００１０】
したがって、レセプトの点検作業に掛かる時間を精度良く見積もる為には、レセプト摘要欄の明細の量を精度良く予測しなければならなかった。しかし、レセプト摘要欄の明細の量は患者へなされる医療行為によって異なるため、精度良く予測することが非常に難しいという問題があった。
【００１１】
一方、特許文献１に記載の技術は、レセプト摘要欄の明細の量を考慮した仕事量を見積もることができない。
【００１２】
本発明の一実施形態は、点検作業に係る作業量を精度良く見積もることができる作業量見積プログラム、作業量見積方法及び作業量見積装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上記課題を解決するため、本発明の一実施形態は、コンピュータに、退院済みの患者の平均在院日数と該退院済みの患者の属性とを対応付けて記憶する第一記憶手段を参照し、入院中の患者に関する入院日数及び該入院中の患者の属性に基づき、前記入院中の患者の予想される残入院日数を算出する残入院日数算出ステップと、前記入院中の患者に対して、前記入院日数の中で発生した医療行為の明細の量である第一明細量を取得する第一明細量取得ステップと、前記第一記憶手段から前記入院中の患者と前記属性が同一の前記退院済みの患者への医療行為の明細の量である第二明細量を取得する第二明細量取得ステップと、前記第二明細量に基づき、前記入院中の患者の残入院日数で発生する前記入院中の患者への医療行為の明細の量である第三明細量を算出する第三明細量算出ステップと、前記第一明細量及び前記第三明細量に基づき、前記入院中の患者への医療行為の明細量を出力する出力ステップとを実行させるための作業量見積プログラムである。
【００１４】
なお、本発明の一実施形態の構成要素、表現又は構成要素の任意の組合せを、方法、装置、システム、コンピュータプログラム、記録媒体、データ構造などに適用したものも本発明の態様として有効である。
【発明の効果】
【００１５】
本発明の一実施形態によれば、点検作業に係る作業量を精度良く見積もることができる作業量見積プログラム、作業量見積方法及び作業量見積装置を提供可能である。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】ＰＣの一例のハードウェア構成図である。
【図２】本実施例の作業量見積装置の一例のブロック図である。
【図３】移動歴ＤＢの一例の構成図である。
【図４】会計カードＤＢの一例の構成図である。
【図５】患者ＤＢの一例の構成図である。
【図６】病名ＤＢの一例の構成図である。
【図７】傷病名マスタの一例の構成図である。
【図８】ＤＰＣ情報ＤＢの一例の構成図である。
【図９】ＤＰＣマスタの一例の構成図である。
【図１０】データ量格納ＤＢの一例の構成図である。
【図１１】分類マスタの一例の構成図である。
【図１２】中間ＤＢの一例の構成図である。
【図１３】本実施例の作業量見積装置が行うデータ量格納処理の一例のフローチャートである。
【図１４】本実施例の作業量見積装置が行う分類マスタ作成処理の一例のフローチャートである。
【図１５】ステップＳ１１で作成するレコードの一例の構成図である。
【図１６】図１１の分類マスタから取得した最低入院日数が１日と６日とのレセプトデータ量を表したグラフ図である。
【図１７】本実施例の作業量見積装置が行う予測処理の一例のフローチャートである。
【図１８】ステップＳ２１においてデータ量格納ＤＢ５８から抽出される退院年月日が空白のレコードの一例の構成図である。
【図１９】ステップＳ２３において分類マスタから抽出されるレコードの一例の構成図である。
【図２０】換算前と換算後のレセプトデータ量（平均）を表した一例の説明図である。
【図２１】換算前と換算後のレセプトデータ量（平均）を表した一例のグラフ図である。
【図２２】本実施例の作業量見積装置が行う中間ＤＢ作成処理の一例のフローチャートである。
【図２３】過去月に入院した気管支喘息の確定入院患者数を表したレコードである。
【図２４】本実施例の作業量見積装置が行う画面表示処理の一例のフローチャートである。
【図２５】作業量見積結果の画面の一例のイメージ図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
次に、本発明を実施するための形態を、以下の実施例に基づき図面を参照しつつ説明していく。なお、本実施例ではレセプトを例に説明するが、患者への医療行為によって明細の量が異なる如何なる書類やデータであってもよい。本実施例の作業量見積装置はレセプト点検装置などに適用可能である。
【実施例１】
【００１８】
（ハードウェア構成）
ここでは、作業量見積プログラムを実行するパーソナルコンピュータ（ＰＣ）を一例として説明する。作業量見積プログラムは作業量見積装置と同様の機能を有する。図１はＰＣの一例のハードウェア構成図である。
【００１９】
ＰＣ１０は入力装置２１、表示装置２２、ＰＣ本体２３を有する。ＰＣ本体２３はバス３７で相互に接続されている主記憶装置３１、演算処理装置３２、インターフェース装置３３、記録媒体読取装置３４及び補助記憶装置３５を有する。また、バス３７には入力装置２１及び表示装置２２が接続されている。
【００２０】
バス３７で相互に接続されている入力装置２１、表示装置２２、主記憶装置３１、演算処理装置３２、インターフェース装置３３、記録媒体読取装置３４及び補助記憶装置３５は、演算処理装置３２による管理下で相互にデータの送受を行うことができる。演算処理装置３２は、ＰＣ１０全体の動作制御を司る中央処理装置である。
【００２１】
インターフェース装置３３は他のＰＣ、サーバなどからのデータを受信し、そのデータの内容を演算処理装置３２に渡す。さらにインターフェース装置３３は演算処理装置３２からの指示に応じて他のＰＣ、サーバなどにデータを送信する。
【００２２】
補助記憶装置３５には、作業量見積装置と同様の機能をＰＣ１０に発揮させるプログラムの一部として、少なくとも作業量見積装置における作業量見積処理をコンピュータに実行させる作業量見積プログラムが記憶されている。
【００２３】
そして、演算処理装置３２が作業量見積プログラムを補助記憶装置３５から読み出して実行することで、作業量見積装置として機能するようになる。作業量見積プログラムは演算処理装置３２とアクセス可能な主記憶装置３１に格納されていても良い。入力装置２１は演算処理装置３２の管理下でデータの入力を受付ける。作業量見積プログラムはＰＣ１０が読み取り可能な記録媒体３６に記録しておくことができる。
【００２４】
ＰＣ１０で読み取り可能な記録媒体３６には、磁気記録媒体、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリなどがある。磁気記録媒体には、ＨＤＤ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープ（ＭＴ）などがある。光ディスクには、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ）、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ  −  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＤ−Ｒ（Ｒｅｃｏｒｄａｂｌｅ）／ＲＷ（ＲｅＷｒｉｔａｂｌｅ）などがある。また、光磁気記録媒体には、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ  −  Ｏｐｔｉｃａｌ  ｄｉｓｋ）などがある。
【００２５】
作業量見積プログラムを流通させる場合には、例えば、作業量見積プログラムが記録されたＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭなどの可搬型の記録媒体３６を販売することが考えられる。
【００２６】
そして作業量見積プログラムを実行するＰＣ１０は、例えば記録媒体読取装置３４が作業量見積プログラムを記録した記録媒体３６から作業量見積プログラムを読み出す。演算処理装置３２は、読み出された作業量見積プログラムを主記憶装置３１若しくは補助記憶装置３５に格納する。そして、ＰＣ１０は自己の記憶装置である主記憶装置３１若しくは補助記憶装置３５から作業量見積プログラムを読み取り、作業量見積プログラムに従った処理を実行する。
【００２７】
（ブロック構成）
以下では、少なくともＰＣ１０に作業量見積プログラムがインストールされている作業量見積装置４０を例に説明していく。
【００２８】
なお、本実施例においては、所定期間に発生する作業量を見積もる。例えば、作業量見積装置４０は、一ヶ月あたりに発生するレセプト明細量を見積もる。さらに、所定期間内のある基準日に作業量見積処理（後述）を実行した場合、作業量見積装置４０が、所定期間の初めから基準日までに発生した作業量と、基準日から所的期間の終わりまでに発生するであろう作業量とを加算する。そして、加算した値を、作業量見積装置４０は、所定期間内に発生する作業量とする。以上のような仕組みによって、レセプト点検担当者は、例えば一ヶ月ごとに発生する作業量を把握することができる。
【００２９】
なお、本実施例では、１ヶ月単位のレセプトをまとめて提出することに鑑み、一ヶ月単位の作業量を見積もるとして説明するが、これに限られるものではない。したがって、国等が定めた単位期間が、所定期間にあたる。
【００３０】
図２は本実施例の作業量見積装置の一例のブロック図である。図２の作業量見積装置４０は、データ量格納処理部４１、分類マスタ作成処理部４２、予測処理部４３、中間ＤＢ作成処理部４４、画面表示処理部４５、移動歴データベース（ＤＢ）５１、会計カードＤＢ５２、患者ＤＢ５３、病名ＤＢ５４、傷病名マスタ５５、ＤＰＣ情報ＤＢ５６、ＤＰＣマスタ５７、データ量格納ＤＢ５８、分類マスタ５９、中間ＤＢ６０を有する。
【００３１】
データ量格納処理部４１、分類マスタ作成処理部４２、予測処理部４３、中間ＤＢ作成処理部４４、画面表示処理部４５は、演算処理装置３２が作業量見積プログラムを実行することにより実現される。
【００３２】
データ量格納処理部４１は、移動歴ＤＢ５１、会計カードＤＢ５２、病名ＤＢ５４及び傷病名マスタ５５からデータ量格納ＤＢ５８を作成する。分類マスタ作成処理部４２は、データ量格納ＤＢ５８から分類マスタ５９を作成する。予測処理部４３は、データ量格納ＤＢ５８及び分類マスタ５９を用いて、入院中の患者のレセプトのレセプト摘要欄の明細の量を予測する。以下では、レセプトのレセプト摘要欄の明細の量を、単にレセプトデータ量と呼ぶ。
【００３３】
中間ＤＢ作成処理部４４は、例えば深夜に日次バッチ処理を行う。中間ＤＢ作成処理部４４は、データ量格納ＤＢ５８及び分類マスタ５９を用いて、該当年月に退院済みの患者のレセプトデータ量を計算すると共に、該当年月に入院中の患者及び該当年月に入院が予想される患者のレセプトデータ量を予測し、点検作業が必要な該当年月のレセプトデータ量の予測として中間ＤＢ６０に格納する。
【００３４】
画面表示処理部４５は、中間ＤＢ６０から作業量見積結果の画面を作成して表示装置２２に表示させる。作業量見積結果の画面は、例えば該当年月のレセプトデータ量を、レセプトの点検作業に係る作業量の見積りとして含む。以下では、レセプトの点検作業に係る作業量を、単に作業量と呼ぶ。
【００３５】
移動歴ＤＢ５１は患者の入院年月日や退院年月日などの移動歴情報を格納している。会計カードＤＢ５２は患者への医療行為の明細を表す会計カード情報を格納している。患者ＤＢ５３は患者情報を格納している。病名ＤＢ５４は患者の傷病名を各種コードで表す病名情報を格納している。傷病名マスタ５５は、病名ＤＢ５４に含まれるコードと対応付けて傷病名を格納している。ＤＰＣ情報ＤＢ５６はＤＰＣ名称を各種コードで表すＤＰＣ情報を格納している。ＤＰＣマスタ５７は、ＤＰＣ情報ＤＢ５６に含まれるコードと対応付けてＤＰＣ名称を格納している。
【００３６】
データ量格納ＤＢ５８は患者の入院ごとのレセプトデータ量を表すレコードを格納している。分類マスタ５９はデータ量格納ＤＢ５８に格納されているレコードから抽出された同一の分類Ｋｅｙを有するレコードに基づいて作成される。分類マスタ５９は、ある分類Ｋｅｙにより分類される入院のレセプトデータ量の平均を格納している。中間ＤＢ６０は点検作業が必要な該当年月のレセプトデータ量の予測を表すレコードを格納している。
【００３７】
図３は移動歴ＤＢの一例の構成図である。図３の移動歴ＤＢ５１は患者ＩＤ、入院年月日及び退院年月日を有する移動歴情報を格納している。患者ＩＤは患者の識別情報を表している。入院年月日及び退院年月日は患者の入院年月日及び退院年月日である。移動歴ＤＢ５１は入院時に患者ＩＤ及び入院年月日がセットされ、退院時に退院年月日がセットされる。移動歴ＤＢ５１は患者ごとに入退院年月日を格納している。
【００３８】
図４は会計カードＤＢの一例の構成図である。図４の会計カードＤＢ５２は年月、患者ＩＤ、明細、日ごとの明細の量を有する会計カード情報を格納している。明細は患者になされた医療行為を表している。日ごとの明細の量は、例えば患者になされた医療行為の件数、量、点数などにより表される。なお、図４において日ごとの明細の量として表されている「−」は左欄と同一であることを表している。会計カードＤＢ５２は診療、処置、薬剤投与時等に、年月、患者ＩＤ、明細及び日ごとの明細の量がセットされる。会計カードＤＢ５２は年月、入院ごとの明細の量を日ごとに表している。
【００３９】
図５は患者ＤＢの一例の構成図である。図５の患者ＤＢ５３は患者ＩＤ、生年月日、性別を有する患者情報を格納している。生年月日及び性別は患者の生年月日及び性別を表している。患者ＤＢ５３は患者ごとに生年月日及び性別を表している。
【００４０】
図６は病名ＤＢの一例の構成図である。図６の病名ＤＢ５４は患者ＩＤ、入院年月日、傷病名コード、ＩＣＤ１０を有する病名情報を格納している。傷病名コードは患者の傷病名を識別するものであり、傷病名マスタ５５の傷病名コードと対応付けられている。ＩＣＤ１０は患者の傷病名を識別するものであり、図示しないＩＣＤ１０マスタのＩＣＤ１０と対応付けられている。病名ＤＢ５４は患者ごとに入院年月日及び傷病名を表すコードを表している。
【００４１】
図７は傷病名マスタの一例の構成図である。図７の傷病名マスタ５５は傷病名コード及び傷病名を格納している。傷病名コードは傷病名の識別情報である。傷病名マスタ５５は傷病名コードごとに傷病名を表している。
【００４２】
図８はＤＰＣ情報ＤＢの一例の構成図である。図８のＤＰＣ情報ＤＢ５６は患者ＩＤ、入院年月日、ＤＰＣコードを有するＤＰＣ情報を格納している。ＤＰＣコードは患者のＤＰＣ名称を識別するものである。ＤＰＣ情報ＤＢ５６のＤＰＣコードは、ＤＰＣマスタ５７のＤＰＣコードと対応付けられている。ＤＰＣ情報ＤＢ５６は患者ごとに入院年月日及びＤＰＣ名称を表すＤＰＣコードを表している。
【００４３】
図９はＤＰＣマスタの一例の構成図である。図９のＤＰＣマスタ５７はＤＰＣコード及びＤＰＣ名称を格納している。ＤＰＣコードはＤＰＣ名称の識別情報である。ＤＰＣマスタ５７はＤＰＣコードごとにＤＰＣ名称を表している。
【００４４】
図１０はデータ量格納ＤＢの一例の構成図である。図１０のデータ量格納ＤＢ５８は患者ＩＤ、分類Ｋｅｙ、入院日数、入院年月日、退院年月日、レセプトデータ量を有するレコードを格納している。分類Ｋｅｙはデータ量格納ＤＢ５８が格納するレコードを分類するための情報である。入院日数、入院年月日及び退院年月日は患者の入院日数、入院年月日及び退院年月日を表している。なお、図１０は分類Ｋｅｙとして傷病名を使用する例を表しているが、年齢、性別、ＩＣＤ１０、ＤＣＰコード等を利用してもよい。また、分類Ｋｅｙは傷病名、年齢、性別、ＩＣＤ１０、ＤＣＰコード等を組み合わせたものを利用してもよい。
【００４５】
レセプトデータ量は入院（１日目）から退院（ｎ日目）までの日ごとのレセプトデータ量を表している。データ量格納ＤＢ５８は患者の入院ごとのレセプトデータ量を日ごとに表している。
【００４６】
図１１は分類マスタの一例の構成図である。図１１の分類マスタ５９は分類Ｋｅｙ、最低入院日数、平均在院日数、日ごとのレセプトデータ量（平均）を有するレコードを格納している。最低入院日数は、入院日数がｎ（図１１の例ではｎ＝１〜１０）日以上の該当レコードを対象としていることを表している。該当レコードとは、データ量格納ＤＢ５８に格納されているレコードから抽出された同一の分類Ｋｅｙを有するレコードである。
【００４７】
平均在院日数は、入院日数がｎ日以上の該当レコードの入院日数の平均である。日ごとのレセプトデータ量（平均）は入院日数がｎ日以上の該当レコードの入院から退院までの日ごとのレセプトデータ量の平均である。分類マスタ５９は入院日数がｎ日以上の該当レコードごとに、平均在院日数及び日ごとのレセプトデータ量（平均）を表している。
【００４８】
図１２は中間ＤＢの一例の構成図である。図１２の中間ＤＢ６０は診療年月日、分類Ｋｅｙ、確定入院患者数、予想入院患者数、診療年月日以降の予想入院患者数、診療年月日以前の日毎のレセプトデータ量の和、診療年月日以降の日毎のレセプトデータ量の和、診療年月のレセプトデータ量の和、日ごとのレセプトデータ量を有するレコードを格納している。
【００４９】
診療年月日は作業量を見積もる基準日を表している。確定入院患者数は診療年月日より前に入院した患者のうち、診療（該当）年月に一日でも入院した患者の数である。予想入院患者数は診療年月に入院が予想される患者の数である。予想入院患者数は例えば前年同月の入院患者数などから求める。なお、予想入院患者数は医療機関の規模の拡大や患者数の増加率などを加味して求めてもよい。診療年月日以降の予想入院患者数は予想入院患者数から確定入院患者数を引いた数である。
【００５０】
診療年月日以前の日毎のレセプトデータ量の和は診療年月日以前の確定した日ごとのレセプトデータ量の和である。診療年月日以降の日毎のレセプトデータ量の和は診療年月日以降の予想される日ごとのレセプトデータ量の和である。診療年月のレセプトデータ量の和は、診療年月日以前の日毎のレセプトデータ量の和と、診療年月日以降の日毎のレセプトデータ量の和とを加算した数である。日ごとのレセプトデータ量は、診療年月の日毎の確定した又は予想されるレセプトデータ量を表している。
【００５１】
中間ＤＢ６０は、点検作業が必要な診療年月の日毎の確定した又は予想されるレセプトデータ量から算出した、診療年月日以前の確定分のレセプトデータ量、診療年月日以降の予想分のレセプトデータ量、診療年月の全体分のレセプトデータ量を格納している。
【００５２】
（処理フロー）
図１３は本実施例の作業量見積装置が行うデータ量格納処理の一例のフローチャートである。作業量見積装置４０のデータ量格納処理部４１はステップＳ１に進み、診療年月をキーとして移動歴ＤＢ５１から患者ＩＤ及び入院年月日を取得する。また、データ量格納処理部４１は移動歴ＤＢ５１から退院年月日が格納されていない移動履歴情報の患者ＩＤ及び入院年月日を取得する。データ量格納処理部４１は取得した患者ＩＤ及び入院年月日をデータ量格納ＤＢ５８にセットする。
【００５３】
ステップＳ２に進み、データ量格納処理部４１は患者ＩＤ、診療年月日をキーとして会計カードＤＢ５２から明細の量を取得してカウントし、データ量格納ＤＢ５８の該当患者ＩＤの該当日目のレセプトデータ量としてセットする。
【００５４】
ステップＳ３に進み、データ量格納処理部４１は患者ＩＤ、入院年月日をキーとして取得した分類Ｋｅｙを、データ量格納ＤＢ５８の該当患者ＩＤの分類Ｋｅｙとしてセットする。例えば図６の病名ＤＢ５４及び図７の傷病名マスタ５５の場合、データ量格納処理部４１は患者ＩＤ、入院年月日をキーとして病名ＤＢ５４から傷病名コードを取得し、その傷病名コードをキーとして傷病名マスタ５５から病名を取得し、病名をデータ量格納ＤＢ５８の該当患者ＩＤの分類Ｋｅｙとしてセットする。
【００５５】
ステップＳ４に進み、データ量格納処理部４１はステップＳ１で取得した患者ＩＤの退院年月日があれば移動歴ＤＢ５１から取得する。ステップＳ５に進み、データ量格納処理部４１は入院年月日及び退院年月日からカウントした入院日数を取得する。退院年月日が存在しない場合は、入院日数は空白となる。データ量格納処理部４１は取得した退院年月日及び入院日数を該当患者ＩＤの退院年月日及び入院日数としてデータ量格納ＤＢ５８にセットする。
【００５６】
図１３に示したフローチャートの処理により、データ量格納処理部４１は図１０に示すようなデータ量格納ＤＢ５８を作成できる。
【００５７】
図１４は本実施例の作業量見積装置が行う分類マスタ作成処理の一例のフローチャートである。ステップＳ１１に進み、分類マスタ作成処理部４２はデータ量格納ＤＢ５８の入院日数が存在するレコードから、分類Ｋｅｙをキーとして患者ＩＤ、入院日数及びレセプトデータ量を取得する。分類マスタ作成処理部４２はキーとした分類Ｋｅｙ、取得した患者ＩＤ、入院日数及びレセプトデータ量を含むレコードを作成する。
【００５８】
ステップＳ１２に進み、分類マスタ作成処理部４２は作成したレコードのうち、最低入院日数までレセプトデータ量が存在するレコードを抽出する。なお、最低入院日数の初期値は１日とする。
【００５９】
ステップＳ１３に進み、分類マスタ作成処理部４２は抽出したレコードに対して、最低入院日数以降のレセプトデータ量の平均を日ごとに計算する。分類マスタ作成処理部４２は、分類マスタ５９のレコードに、分類Ｋｅｙ、最低入院日数、日ごとのレセプトデータ量（平均）をセットする。
【００６０】
ステップＳ１４に進み、分類マスタ作成処理部４２は抽出したレコードに対して、入院日数の平均を計算し、ステップＳ１３でセットした分類マスタ５９のレコードに平均在院日数としてセットする。ステップＳ１５に進み、分類マスタ作成処理部４２は最低入院日数に１日を足す。ステップＳ１６に進み、分類マスタ作成処理部４２はステップＳ１１で作成したレコードに含まれる入院日数から最大入院日数を求める。
【００６１】
そして、分類マスタ作成処理部４２は最低入院日数が最大入院日数より大きいか否かを判定する。最低入院日数が最大入院日数より大きくなければ、分類マスタ作成処理部４２はステップＳ１２に戻り、処理を続ける。分類マスタ作成処理部４２は最低入院日数が最大入院日数より大きければ、図１４に示すフローチャートの処理を終了する。
【００６２】
図１５はステップＳ１１で作成するレコードの一例の構成図である。図１５のレコードは図１０のデータ量格納ＤＢ５８の入院日数が存在するレコードから、分類Ｋｅｙ「気管支喘息」をキーとして患者ＩＤ、入院日数及びレセプトデータ量を取得し、作成されたものである。
【００６３】
例えば図１５の一番目のレコードは、分類Ｋｅｙ「気管支喘息」をキーとしてデータ量格納ＤＢ５８から取得された患者ＩＤ「０３」と、入院日数「５」と、入院１日目から５日目までの日ごとのレセプトデータ量「５」「６」「３」「３」「２」とを含む。図１５のレコードの場合、ステップＳ１６で求める最大入院日数は１０日となる。
【００６４】
図１５のレコードの場合、ステップＳ１２〜Ｓ１６の処理は最低入院日数「１日」から「１０日」まで繰り返される。最低入院日数「１日」のときのステップＳ１２の処理では１日目までレセプトデータ量が存在するレコードとして、全てのレコードが抽出される。
【００６５】
したがって、分類マスタ作成処理部４２はステップＳ１３において、全てのレコードの１日目から１０日目のレセプトデータ量をそれぞれ平均し、分類マスタ５９の１日目から１０日目のレセプトデータ量（平均）としてセットする。また、最低入院日数「２日」のときのステップＳ１２の処理では２日目までレセプトデータ量が存在するレコードとして最低入院日数「１日」のときと同様、全てのレコードが抽出される。
【００６６】
したがって、分類マスタ作成処理部４２はステップＳ１３において、全てのレコードの２日目から１０日目のレセプトデータ量をそれぞれ平均し、分類マスタ５９の１日目から９日目のレセプトデータ量（平均）としてセットする。また、最低入院日数「３日」のときのステップＳ１２の処理では３日目までレセプトデータ量が存在するレコードとして患者ＩＤ「１２」のレコードを除くレコードが抽出される。
【００６７】
したがって、分類マスタ作成処理部４２はステップＳ１３において、患者ＩＤ「１２」のレコードを除くレコードの３日目から１０日目のレセプトデータ量をそれぞれ平均し、分類マスタ５９の１日目から８日目のレセプトデータ量（平均）としてセットする。
【００６８】
また、最低入院日数「４日」のときのステップＳ１２の処理では、４日目までレセプトデータ量が存在するレコードとして、最低入院日数「３日」のときと同様、患者ＩＤ「１２」のレコードを除くレコードが抽出される。したがって、分類マスタ作成処理部４２はステップＳ１３において、患者ＩＤ「１２」のレコードを除くレコードの４日目から１０日目のレセプトデータ量をそれぞれ平均し、分類マスタ５９の１日目から７日目のレセプトデータ量（平均）としてセットする。
【００６９】
また、最低入院日数「５日」のときのステップＳ１２の処理では、５日目までレセプトデータ量が存在するレコードとして、最低入院日数「３日」のときと同様、患者ＩＤ「１２」のレコードを除くレコードが抽出される。したがって、分類マスタ作成処理部４２はステップＳ１３において、患者ＩＤ「１２」のレコードを除くレコードの５日目から１０日目のレセプトデータ量をそれぞれ平均し、分類マスタ５９の１日目から６日目のレセプトデータ量（平均）としてセットする。
【００７０】
また、最低入院日数「６日」のときのステップＳ１２の処理では、６日目までレセプトデータ量が存在するレコードとして、患者ＩＤ「０３」「１２」のレコードを除くレコードが抽出される。したがって、分類マスタ作成処理部４２はステップＳ１３において、患者ＩＤ「０３」「１２」のレコードを除くレコードの６日目から１０日目のレセプトデータ量をそれぞれ平均し、分類マスタ５９の１日目から５日目のレセプトデータ量（平均）としてセットする。
【００７１】
また、最低入院日数「７日」のときのステップＳ１２の処理では、７日目までレセプトデータ量が存在するレコードとして、患者ＩＤ「０４」「０５」のレコードが抽出される。
【００７２】
したがって、分類マスタ作成処理部４２はステップＳ１３において、患者ＩＤ「０４」「０５」のレコードの７日目から１０日目のレセプトデータ量をそれぞれ平均し、分類マスタ５９の１日目から４日目のレセプトデータ量（平均）としてセットする。
【００７３】
また、最低入院日数「８日」のときのステップＳ１２の処理では、８日目までレセプトデータ量が存在するレコードとして、最低入院日数「７日」のときと同様、患者ＩＤ「０４」「０５」のレコードが抽出される。
【００７４】
したがって、分類マスタ作成処理部４２はステップＳ１３において、患者ＩＤ「０４」「０５」のレコードの８日目から１０日目のレセプトデータ量をそれぞれ平均し、分類マスタ５９の１日目から３日目のレセプトデータ量（平均）としてセットする。
【００７５】
また、最低入院日数「９日」のときのステップＳ１２の処理では、９日目までレセプトデータ量が存在するレコードとして、患者ＩＤ「０４」のレコードが抽出される。
【００７６】
したがって、分類マスタ作成処理部４２はステップＳ１３において、患者ＩＤ「０４」のレコードの９日目から１０日目のレセプトデータ量をそれぞれ平均し、分類マスタ５９の１日目から２日目のレセプトデータ量（平均）としてセットする。
【００７７】
また、最低入院日数「１０日」のときのステップＳ１２の処理では、１０日目までレセプトデータ量が存在するレコードとして、最低入院日数「９日」のときと同様、患者ＩＤ「０４」のレコードが抽出される。
【００７８】
したがって、分類マスタ作成処理部４２はステップＳ１３において、患者ＩＤ「０４」のレコードの１０日目のレセプトデータ量を、分類マスタ５９の１日目のレセプトデータ量（平均）としてセットする。
【００７９】
図１５のレコードの場合、分類マスタ５９の最大入院日数の行及びレセプトデータ量の日数の列が、ステップＳ１６で求める最大入院日数である「１０」となる。分類マスタ５９の日ごとのレセプトデータ量（平均）をセットするマトリックスは、図１５のレコードの場合、１０×１０のマトリックスとなる。
【００８０】
なお、ステップＳ１４の処理はステップＳ１３の処理と同様、ステップＳ１２で抽出されたレコード（例えば最低入院日数「１日」のとき、１日目までレセプトデータ量が存在する全てのレコード）の入院日数の平均「６．２日」を求める。分類マスタ作成処理部４２は求めた入院日数の平均「６．２日」を、分類マスタ５９の最低入院日数「１日」のレコードの平均在院日数としてセットする。
【００８１】
ここでは、最低入院日数「６日」のときのステップＳ１２〜Ｓ１４の処理について図１５のレコードを例として具体的に説明する。最低入院日数「６日」のとき、分類マスタ作成処理部４２はステップＳ１２において、６日目までレセプトデータ量が存在する（６日以上入院している患者の）レコードとして患者ＩＤが「０４」「０５」「０９」のレコードを抽出する。
【００８２】
分類マスタ作成処理部４２は、ステップＳ１３において、抽出した患者ＩＤが「０４」「０５」「０９」のレコードの最低入院日数以降の６日目のレセプトデータ量である「１８」「６」「５」の平均「９．６７」を計算し、分類マスタ５９の最低入院日数「６」の行のレセプトデータ量（平均）の「１日目」の列にセットする。
【００８３】
また、分類マスタ作成処理部４２は、抽出した患者ＩＤが「０４」「０５」「０９」のレコードの７日目のレセプトデータ量である「８」「５」「０」の平均「４．３３」を計算して分類マスタ５９の最低入院日数「６」の行のレセプトデータ量（平均）の「２日目」の列にセットする。
【００８４】
また、分類マスタ作成処理部４２は、抽出した患者ＩＤが「０４」「０５」「０９」のレコードの８日目のレセプトデータ量である「２」「２」「０」の平均「１．３３」を計算して分類マスタ５９の最低入院日数「６」の行のレセプトデータ量（平均）の「３日目」の列にセットする。
【００８５】
また、分類マスタ作成処理部４２は、抽出した患者ＩＤが「０４」「０５」「０９」のレコードの９日目のレセプトデータ量である「３」「０」「０」の平均「１．００」を計算して分類マスタ５９の最低入院日数「６」の行のレセプトデータ量（平均）の「４日目」の列にセットする。
【００８６】
また、分類マスタ作成処理部４２は、抽出した患者ＩＤが「０４」「０５」「０９」のレコードの１０日目のレセプトデータ量である「２」「０」「０」の平均「０．６７」を計算して分類マスタ５９の最低入院日数「６」の行のレセプトデータ量（平均）の「５日目」の列にセットする。
【００８７】
さらに、分類マスタ作成処理部４２は、抽出した患者ＩＤが「０４」「０５」「０９」のレコードの入院日数である「１０」「８」「６」の平均「８」を計算して分類マスタ５９の最低入院日数「６」の行の平均在院日数にセットする。
【００８８】
なお、患者ＩＤが「０４」「０５」「０９」の患者は最低入院日数６日、言い換えれば６日以上入院している。したがって、最低入院日数６日の患者の平均在院日数は６日以上となる。
【００８９】
作業量を見積もる場合は、分類Ｋｅｙと最低入院日数とをキーとして図１１の分類マスタ５９のレセプトデータ量を参照すればよい。図１６は図１１の分類マスタから取得した最低入院日数が１日と６日とのレセプトデータ量を表したグラフ図である。最低入院日数が１日のレセプトデータ量は全患者の平均となり、早期に退院した患者のレセプトデータ量も含まれる。一方、最低入院日数が６日のレセプトデータ量は６日以上入院した患者の６日目以降のレセプトデータ量の平均となる。入院日数が６日経った時点では、最低入院日数が１日のレセプトデータ量（Ｆｂ，１（ｔ））でなく、最低入院日数が６日のレセプトデータ量（Ｆｂ，６（ｔ））を用いる。
【００９０】
図１７は本実施例の作業量見積装置が行う予測処理の一例のフローチャートである。ステップＳ２１に進み、予測処理部４３はデータ量格納ＤＢ５８から退院年月日が空白のレコードを抽出する。つまり、ステップＳ２１では入院中の患者のレコードが抽出される。
【００９１】
ステップＳ２２に進み、予測処理部４３はステップＳ２１で抽出したレコードからレセプトデータ量が格納されている日数を取得する。ステップＳ２３に進み、予測処理部４３はステップＳ２２で取得した日数と分類Ｋｅｙとをキーとして、分類マスタ５９の最低入院日数と分類Ｋｅｙとを検索し、一致するレコードを抽出する。
【００９２】
ステップＳ２４に進み、予測処理部４３はステップＳ２３で抽出したレコードの平均在院日数から最低入院日数を引いた残入院日数を計算する。ステップＳ２５に進み、予測処理部４３はステップＳ２３で抽出したレコードの日数（レセプトデータ量（平均）が格納されている日数）を、残入院日数で割った単位日数を求める。予測処理部４３はステップＳ２３で抽出したレコードの日目を、求めた単位日数で割る。
【００９３】
ステップＳ２６に進み、予測処理部４３はステップＳ２５で行った割り算の結果である換算前の日目に小数点が存在する場合、小数点の繰り上げを行い、換算後の日目を算出する。ステップＳ２７に進み、予測処理部４３は換算前の日目が整数でなく、且つ、換算後の日目が、それ以前の日目と異なるか否かを判定する。
【００９４】
換算前の日目が整数でなく、且つ、換算後の日目が、それ以前の日目と異なれば、予測処理部４３はステップＳ２８に進み、（繰上後の日目−１−繰上前の日目の前日）／（繰上前の日目−繰上前の日目の前日）を按分比とし、繰上前の日目のレセプトデータ量に掛ける。予測処理部４３は按分比を掛けた繰上前の日目のレセプトデータ量を繰上後の日目のレセプトデータ量に足す。また、予測処理部４３は按分比を掛けた繰上前の日目のレセプトデータ量の残りを繰上後の日目の後日のレセプトデータ量に足す。
【００９５】
一方、換算前の日目が整数であり、又は、換算後の日目が、それ以前の日目と異ならなければ、予測処理部４３はステップＳ２９に進み、換算前の日目のレセプトデータ量を換算後の日目のレセプトデータ量に足す。ステップＳ２８、Ｓ２９に続いてステップＳ３０に進み、予測処理部４３は次の日目があればステップＳ２７に戻り、次の日目について処理を行う。予測処理部４３は次の日目がなければ、図１７に示すフローチャートの処理を終了する。なお、図１７に示すフローチャートはデータ量格納ＤＢ５８の退院年月日が空白のレコードについて順次行われる。
【００９６】
図１８はステップＳ２１においてデータ量格納ＤＢ５８から抽出される退院年月日が空白のレコードの一例の構成図である。図１８のレコードは２０１０年１月２６日から気管支喘息で入院している患者のものである。図１８のレコードは１日目（２０１０年１月２６日）から６日目（２０１０年１月３１日）のレセプトデータ量がセットされている。
【００９７】
２０１０年１月のレセプトデータ量は確定した１日目から６日目のレセプトデータ量を加算することで求まる。ここでは２月１日（月初）において、２０１０年２月のレセプトデータ量を予測する処理について説明する。ステップＳ２１において図１８のレコードが抽出された場合はステップＳ２２において、レセプトデータ量が格納されている日数として６日が取得される。
【００９８】
ステップＳ２３では、分類Ｋｅｙ「気管支喘息」とレセプトデータ量が格納されている日数「６日」とをキーとして、図１１の分類マスタ５９の最低入院日数と分類Ｋｅｙとを検索し、一致する図１９のレコードを抽出する。
【００９９】
図１９はステップＳ２３において分類マスタから抽出されるレコードの一例の構成図である。図１９のレコードは６日以上、気管支喘息で入院している患者に対応している。ステップＳ２４では、残り何日入院するかを残入院日数と定義し、図１９のレコードの平均在院日数「８日」から最低入院日数「６日」を引いた残入院日数「２日」を計算する。
【０１００】
患者が退院するまでに予想されるレセプトデータ量は図１９のレコードの場合、１日目から５日目のレセプトデータ量（平均）を足した「１７」である。患者の残入院日数が２日である場合、１日ごとのレセプトデータ量は５日目分のうちの２．５日目分のレセプトデータ量で換算される。
【０１０１】
図１９のレコードの場合、ステップＳ２５ではレセプトデータ量（平均）が格納されている日数「５日」を残入院日数「２日」で割った単位日数「２．５日」を算出する。すなわち、換算前の２．５日は換算後の１日に該当する。そして、図１９のレコードの換算前の日にち（１日目から５日目）は単位日数「２．５日」で割る。
【０１０２】
例えば１日目の換算前の日目は、１／２．５＝０．４日目となる。２日目の換算前の日目は２／２．５＝０．８日目となる。３日目の換算前の日目は３／２．５＝１．２日目となる。４日目の換算前の日目は、４／２．５＝１．６日目となる。５日目の換算前の日目は５／２．５＝２．０日目となる。
【０１０３】
図１９のレコードの場合、ステップＳ２６ではステップＳ２５で算出した換算前の日目に小数点が存在するため、小数点く繰り上げを行い、換算後の日目を算出する。例えば１日目の換算後の日目は０．４日目の繰り上げにより１．０日目となる。２日目の換算後の日目は０．８日目の繰り上げにより１．０日目となる。３日目の換算後の日目は１．２日目の繰り上げにより２．０日目となる。４日目の換算後の日目は１．６日目の繰り上げにより２．０日目となる。５日目の換算後の日目は２．０日目の繰り上げにより２．０日目となる。
【０１０４】
ステップＳ２７では、１日目から５日目までの換算前の日目及び換算後の日目から換算前の日目が整数でなく、且つ、換算後の日目が、それ以前の日目と異なる日目として、３日目の換算前の日目「１．２日目」及び換算後の日目「２．０日目」を抽出する。３日目以外のレセプトデータ量（平均）はステップＳ２９の処理により、換算後の日目のレセプトデータ量に足し込む。
【０１０５】
例えば１日目のレセプトデータ量（平均）は、換算後の日目「１．０日目」に足し込まれる。また、２日目のレセプトデータ量（平均）は換算後の日目「１．０日目」に足し込まれる。また、４日目のレセプトデータ量（平均）は換算後の日目「２．０日目」に足し込まれる。また、５日目のレセプトデータ量（平均）は、換算後の日目「２．０日目」に足し込まれる。
【０１０６】
３日目のレセプトデータ量（平均）はステップＳ２７の処理により、換算後の１日目と２日目とに按分される。図１９のレコードの場合、換算前の０．８日目から１．２日目までのレセプトデータ量（平均）が「１．３３」なので、０．８日目から１．０日目までのレセプトデータ量（平均）は以下の式（１）で求められる。
【０１０７】
（1.0−0.8）／（1.2−0.8）×1.33＝0.2／0.4×1.33＝0.67…（１）
式（１）で求められたレセプトデータ量（平均）である「０．６７」は換算後の日目である「１．０日目」のレセプトデータ量（平均）として足し込まれる。また、１．０日目から１．２日目までのレセプトデータ量（平均）は以下の式（２）で求められる。
【０１０８】
1.33−0.67＝0.66…（２）
式（２）で求められたレセプトデータ量（平均）である「０．６６」は換算後の日目である「２．０日目」のレセプトデータ量（平均）として足し込まれる。図２０は換算前と換算後のレセプトデータ量（平均）を表した一例の説明図である。また、図２１は換算前と換算後のレセプトデータ量（平均）を表した一例のグラフ図である。
【０１０９】
図１７に示す予測処理では、入院中の患者が退院するまでの日数を、同一の分類Ｋｅｙにより分類される退院済みの患者の平均在院日数から予測し、同一の分類Ｋｅｙにより分類される退院済みの患者のレセプトデータ量（平均）から入院中の患者のレセプトデータ量を予測するため、レセプトデータ量の予測を日ごとに精度良く行うことができる。
【０１１０】
図２２は本実施例の作業量見積装置が行う中間ＤＢ作成処理の一例のフローチャートである。ステップＳ４１に進み、中間ＤＢ作成処理部４４はデータ量格納ＤＢ５８から診療年月日をキーとして、入院年月日が該当年月のレコード及び退院年月日が空白のレコードを抽出する。
【０１１１】
ステップＳ４２に進み、中間ＤＢ作成処理部４４はステップＳ４１で抽出したレコードに含まれる分類Ｋｅｙを１つ設定する。ステップＳ４３に進み、中間ＤＢ作成処理部４４はステップＳ４１で抽出したレコードのうち退院年月日がセットされているレコードについてステップＳ４４の処理を行う。また、中間ＤＢ作成処理部４４はステップＳ４１で抽出したレコードのうち退院年月日がセットされていないレコードについてステップＳ４５の処理を行わせる。
【０１１２】
ステップＳ４４では、中間ＤＢ作成処理部４４が、ステップＳ４１で抽出した退院年月日がセットされているレコードの該当年月の日ごとのレセプトデータ量（確定値）を取得すると共に、該当年月に退院済みの入院患者数（確定）を計算する。
【０１１３】
ステップＳ４５では、中間ＤＢ作成処理部４４が、図１７に示した予測処理を予測処理部４３に行わせて、診療年月日以降のレセプトデータ量を予測する。ステップＳ４４又はＳ４５に続いてステップＳ４６に進み、中間ＤＢ作成処理部４４はフーリエ変換などの統計的・数理的手法により、該当年月に入院が予想される患者の数（予想入院患者数）を計算し、更に診療年月日以降の予想入院患者数を計算する。
【０１１４】
ステップＳ４７に進み、中間ＤＢ作成処理部４４は診療年月日と月末との中央値を予想入院患者の予想入院年月日として取得する。中間ＤＢ作成処理部４４は分類Ｋｅｙと最低入院日数「１日」となるレコードを分類マスタ５９から取得する。中間ＤＢ作成処理部４４は取得したレコードの１日目からｎ日目までのレセプトデータ量（平均）に予想入院患者数を掛けた計算結果の和を求める。
【０１１５】
ステップＳ４８に進み、中間ＤＢ作成処理部４４は月初めから診療年月日の日ごとのレセプトデータ量（確定値）の和を計算する。また、中間ＤＢ作成処理部４４は診療年月日から月末の日ごとのレセプトデータ量（予想値）の和を計算する。
【０１１６】
ステップＳ４９に進み、中間ＤＢ作成処理部４４は診療年月日、分類Ｋｅｙ、確定入院患者数、予想入院患者数、診療年月日以降の予想入院患者数、診療年月日以前の日毎のレセプトデータ量の和、診療年月日以降の日毎のレセプトデータ量の和、診療年月のレセプトデータ量の和、日ごとのレセプトデータ量を中間ＤＢ６０に出力する。
【０１１７】
ステップＳ５０に進み、中間ＤＢ作成処理部４４は中間ＤＢ６０を参照し、全ての分類Ｋｅｙの確定入院患者数、予想入院患者数、診療年月日以降の予想入院患者数、診療年月日以前の日毎のレセプトデータ量の和、診療年月日以降の日毎のレセプトデータ量の和、診療年月のレセプトデータ量の和、日ごとのレセプトデータ量の合計を計算し、分類Ｋｅｙ「合計」の確定入院患者数、予想入院患者数、診療年月日以降の予想入院患者数、診療年月日以前の日毎のレセプトデータ量の和、診療年月日以降の日毎のレセプトデータ量の和、診療年月のレセプトデータ量の和、日ごとのレセプトデータ量として中間ＤＢ６０に出力する。
【０１１８】
ステップＳ５１に進み、中間ＤＢ作成処理部４４は他に分類ＫｅｙがあればステップＳ４２に戻り、処理を続ける。他に分類Ｋｅｙがなければ、中間ＤＢ作成処理部４４は図２２のフローチャートの処理を終了する。
【０１１９】
ステップＳ４６では例えば以下のように予想入院患者数を計算する。中間ＤＢ作成処理部４４はデータ量格納ＤＢ５８から過去月に入院した確定入院患者数を分類Ｋｅｙごとに算出する。図２３は、過去月に入院した気管支喘息の確定入院患者数を表したレコードである。
【０１２０】
ステップＳ４６では該当年月の入院患者数を過去月に入院した気管支喘息の確定入院患者数から統計的・数理的手法により算出する。ステップＳ４６では該当年月の過去同月の平均から該当年月の入院患者数を算出しても、指数平滑法によって求めてもよい。ここでは、該当年月の入院患者数を過去同月で平均したものを代入し、過去全体を高速フーリエ変換することで、該当年月の入院患者数が求められる。
【０１２１】
図２３の例では、２０１０年２月の予想入院患者数は高速フーリエ変換すると２４人と求まる。該当年月の残りの予想入院患者数は、予想入院患者数から該当年月に入院した患者数を引いて求める。例えば２０１０年２月５日までに３人入院している場合、２０１０年２月６日から２０１０年２月２８日までに入院する予想入院患者数は、２０１０年２月の予想入院患者数「２４人」から、２０１０年２月５日までに入院している確定入院患者数「３人」を引いた「２１人」となる。
【０１２２】
該当年月の残りの期間（診療年月日から月末まで）で入院が予想される患者は、該当年月の残りの期間の中央値の日付を予想入院患者の予想入院年月日と期待する。ステップＳ４７の処理では、予想入院年月日から予想入院患者が入院した場合、分類Ｋｅｙ及び最低入院日数「１日」となる分類マスタ５９のレコードを参照し、予想入院患者数をレセプトデータ量（平均）に掛けることで、レセプトデータ量を予測できる。
【０１２３】
例えば図１１の分類マスタ５９の場合は、分類Ｋｅｙ「気管支喘息」及び最低入院日数「１日」となる分類マスタ５９のレセプトデータ量（平均）の加算値に、２０１０年２月６日から２０１０年２月２８日までに入院する予想入院患者数「２１人」を掛けることで診療年月日以降の日毎のレセプトデータ量の和を予測できる。
【０１２４】
また、図２４は本実施例の作業量見積装置が行う画面表示処理の一例のフローチャートである。ステップＳ６１に進み、画面表示処理部４５は診療年月日をキーとして中間ＤＢ６０から確定入院患者数、予想入院患者数、診療年月日以降の予想入院患者数、診療年月日以前の日毎のレセプトデータ量の和、診療年月日以降の日毎のレセプトデータ量の和、診療年月のレセプトデータ量の和、日ごとのレセプトデータ量を取得する。
【０１２５】
ステップＳ６２に進み、画面表示処理部４５は作業量見積結果の画面を作成して確定入院患者数、予想入院患者数、診療年月日以降の予想入院患者数をセットする。ステップＳ６３に進み、画面表示処理部４５は作業量見積結果の画面に日ごとのレセプトデータ量をセットする。
【０１２６】
ステップＳ６４に進み、画面表示処理部４５は作業量見積結果の画面に、診療年月日以前の日毎のレセプトデータ量の和、診療年月日以降の日毎のレセプトデータ量の和、診療年月のレセプトデータ量の和をセットしたあと、例えば表示装置２２に表示させる。
【０１２７】
図２５は作業量見積結果の画面の一例のイメージ図である。図２５の作業量見積結果の画面１００はレセプトデータ量を作業量として表示している。画面１００上の部分１０１は日ごとのレセプトデータ量を表示している。画面１００上の部分１０２は診療年月日以前の日毎のレセプトデータ量の和を表している。画面１００上の部分１０３は診療年月日以降の日毎のレセプトデータ量の和を表している。画面１００上の部分１０４は診療年月のレセプトデータ量の和を表している。
【０１２８】
画面１００上の部分１０５は確定入院患者数を表している。画面１００上の部分１０６は診療年月日以降の予想入院患者数を表している。画面１００上の部分１０７は診療年月の予想入院患者数を表している。
【０１２９】
画面１００上の部分１０８は初期値として分類Ｋｅｙ「全体」が選択されている。部分１０８のコンボボックスから分類Ｋｅｙが選択されると、画面表示処理部４５は画面１００上の部分１０１〜１０７に表示する内容を分類Ｋｅｙに基づいて変更する。
【０１３０】
本実施例における作業量見積プログラムは、パッケージソフトの他、ＷＥＢサービス等によっても提供可能である。
【０１３１】
なお、特許請求の範囲に記載されている残入院日数算出手段、第一明細量取得手段、第二明細量取得手段、第三明細量算出手段は予測処理部４３に相当する。また、出力手段は中間ＤＢ作成処理部４４に相当する。
【符号の説明】
【０１３２】
１０    ＰＣ
２１    入力装置
２２    表示装置
２３    ＰＣ本体
３１    主記憶装置
３２    演算処理装置
３３    インターフェース装置
３４    記録媒体読取装置
３５    補助記憶装置
３６    記録媒体
３７    バス
４０    作業量見積装置
４１    データ量格納処理部
４２    分類マスタ作成処理部
４３    予測処理部
４４    中間ＤＢ作成処理部
４５    画面表示処理部
５１    移動歴データベース（ＤＢ）
５２    会計カードＤＢ
５３    患者ＤＢ
５４    病名ＤＢ
５５    傷病名マスタ
５６    ＤＰＣ情報ＤＢ
５７    ＤＰＣマスタ
５８    データ量格納ＤＢ
５９    分類マスタ
６０    中間ＤＢ
１００    作業量見積結果の画面
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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