(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１以上の傷病情報と医療費を記載した複数のレセプト情報に基づいて、１以上の傷病から構成される傷病群別の平均医療費を算出する傷病群別医療費算出部と、
前記傷病群別医療費算出部によって算出された一の傷病群の平均医療費と、前記一の傷病群を構成する全傷病および他の1つの傷病から構成される他の傷病群の平均医療費とに基づいて、前記一の傷病群と前記他の傷病群における平均医療費の差分である平均差分医療費を算出し、傷病群間の組合せの中から前記平均差分医療費が上位である傷病群間の組合せを抽出する医療費急増傷病群組合せ抽出部と、
レセプト情報、および、前記医療費急増傷病群組合せ抽出部によって抽出された前記傷病群間の組合せに基づいて、医療費の増加に対する指導を要する被保険者を識別する情報、前記被保険者の現在の傷病を識別する情報、前記被保険者の予防すべき傷病を識別する情報を含む、指導対象情報を生成する指導対象情報生成部と
を備えることを特徴とする医療情報生成装置。
【請求項２】
前記傷病群別医療費算出部は、
各傷病群を構成する傷病の組合せ間の類似度を、当該組み合わせを構成する傷病の要素の有無をベクトルとする各ベクトル間の角度として算出し、当該類似度に基づいて、一つの傷病群に集約し、集約後の傷病群別の平均医療費を算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の医療情報生成装置。
【請求項３】
前記傷病群別医療費算出部は、
前記算出した傷病群の全ての組み合わせの類似度について、傷病群をノード、所定の閾値以上の類似度有するノード同士の関係をエッジとして、ネットワークデータとする隣接行列データを作成し、当該隣接行列データから、全てのノードについてエッジを有するクリークのうち、取りうる最大のサイズを有する極大クリークを構成する傷病群をそれぞれ一つの傷病群として集約し、集約後の傷病群別の平均医療費を算出する
ことを特徴とする請求項２に記載の医療情報生成装置。  
【請求項４】
一の傷病群を構成する各傷病を識別する情報と、前記一の傷病群を構成する各傷病および他の１つ傷病を識別する情報とに対応付けて、前記一の傷病群を構成する各傷病の発病中における前記他の１つの傷病の発病に対する予防内容を示す予防内容情報を記憶する予防内容記憶部と、
前記指導対象情報生成部によって生成された前記指導対象情報と、前記予防内容記憶部に記憶されている前記予防内容情報に基づいて、前記指導を要する被保険者を識別する情報、前記被保険者の現在の傷病名、前記被保険者の予防すべき傷病名、前記予防すべき傷病に係る前記予防内容情報を含む、指導情報を出力する指導情報出力部とを
更に備えることを特徴とする請求項１から請求項３の何れか１項に記載の医療情報生成装置。
【請求項５】
少なくとも１以上の傷病情報と医療費を記載した複数のレセプト情報に基づいて、１以上の傷病から構成される傷病群別の平均医療費を算出する傷病群別医療費算出手段と、
前記傷病群別医療費算出手段によって算出された一の傷病群の平均医療費と、前記一の傷病群を構成する全傷病および他の１つの傷病から構成される他の傷病群の平均医療費とに基づいて、前記一の傷病群と前記他の傷病群における平均医療費の差分である平均差分医療費を算出し、傷病群間の組合せの中から前記平均差分医療費が上位である傷病群間の組合せを抽出する医療費急増傷病群組合せ抽出手段と、
レセプト情報、および、前記医療費急増傷病群組合せ抽出手段によって抽出された前記傷病群間の組合せに基づいて、医療費の増加に対する指導を要する被保険者を識別する情報、前記被保険者の現在の傷病を識別する情報、前記被保険者の予防すべき傷病を識別する情報を含む、指導対象情報を生成する指導対象情報生成手段と
を備えることを特徴とする医療情報生成方法。
【請求項６】
医療情報を生成する医療情報生成装置のコンピュータに、
少なくとも１以上の傷病情報と医療費を記載した複数のレセプト情報に基づいて、１以上の傷病から構成される傷病群別の平均医療費を算出する傷病群別医療費算出ステップと、
前記傷病群別医療費算出ステップによって算出された一の傷病群の平均医療費と、前記一の傷病群を構成する全傷病および他の１つの傷病から構成される他の傷病群の平均医療費とに基づいて、前記一の傷病群と前記他の傷病群における平均医療費の差分である平均差分医療費を算出し、傷病群間の組合せの中から前記平均差分医療費が上位である傷病群間の組合せを抽出する医療費急増傷病群組合せ抽出ステップと、
レセプト情報、および、前記医療費急増傷病群組合せ抽出ステップによって抽出された前記傷病群間の組合せに基づいて、医療費の増加に対する指導を要する被保険者を識別する情報、前記被保険者の現在の傷病を識別する情報、前記被保険者の予防すべき傷病を識別する情報を含む、指導対象情報を生成する指導対象情報生成ステップと
を実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医療情報生成装置、医療情報生成方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
医療費の増加抑制の方策として、傷病の早期発見、保健指導による重病化予防が考えられている。保険者による保険指導においては、傷病と医療費の関係を把握することによって、予防効果のより高い傷病に対象を絞り込むターゲッティングが有効である。
現在、ターゲッティングの実現に必要な傷病と医療費の関係を把握する技術が存在する（例えば、特許文献１参照）。特許文献１に記載された技術は、各傷病の典型的な処方を予め規定しておき、診療報酬明細書（以下、「レセプト」という）に記載されている診療行為を傷病毎の典型的な処方とそれ以外の処方とに分離し、典型的な処方は対応する傷病に配分し、それ以外の処方は統計解析の手法を適用し各傷病に配分し、傷病毎の医療費を推計するというものである。
なお、レセプトには、患者、医療行為に係る情報、例えば、傷病名、診療行為名、使用薬品名、各診療行為の医療費、各使用薬品の医療費などが記載されるため、レセプトから医療費を算出できる。また、医療費は、点数形式で表現され、診療報酬点数の１点は１０円に相当する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平１１−３５７４３７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載された技術では、傷病が併発する場合において、正確に傷病と医療費の関係を把握することができないという問題がある。従って、特許文献１に記載された技術では、傷病が併発する場面の医療費の増加を正確に把握できないため、効果的な保健指導ができないという問題がある。
つまり、例えば、糖尿病と高血圧を併発している患者は、糖尿病の治療と降圧薬の相互作用に配慮した治療を必要とするように、傷病の併発時には、各傷病の個々の診療行為に加え、併発によって必要になる新たな診療行為やより高度な診療行為が必要になる場合がある。傷病の併発は、上述の如く診療行為に制約を与えるため、一般に、傷病の併発時の医療費は、個々の診療行為のそれぞれの医療費を単純に合算した金額に比べて大きくなるといわれている。ところが、特許文献１に記載された技術は、傷病は独立に生じ、治療行為は傷病毎になされるという思想に基づいて医療費を各傷病に配分させるものであるから、特許文献１に記載された技術は、傷病の併発時の適用には限界がある。
【０００５】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたもので、傷病が併発する場合において、傷病と医療費の関係を正確に把握することができる技術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】
【０００６】
上記問題を解決するために、本発明の一態様である医療情報生成装置は、少なくとも１以上の傷病情報と医療費を記載した複数のレセプト情報に基づいて、１以上の傷病から構成される傷病群別の平均医療費を算出する傷病群別医療費算出部と、前記傷病群別医療費算出部によって算出された一の傷病群の平均医療費と、前記一の傷病群を構成する全傷病および他の１つの傷病から構成される他の傷病群の平均医療費とに基づいて、前記一の傷病群と前記他の傷病群における平均医療費の差分である平均差分医療費を算出し、傷病群間の組合せの中から前記平均差分医療費が上位である傷病群間の組合せを抽出する医療費急増傷病群組合せ抽出部と、レセプト情報、および、前記医療費急増傷病群組合せ抽出部によって抽出された前記傷病群間の組合せに基づいて、医療費の増加に対する指導を要する被保険者を識別する情報、前記被保険者の現在の傷病を識別する情報、前記被保険者の予防すべき傷病を識別する情報を含む、指導対象情報を生成する指導対象情報生成部とを備えることを特徴とする。
【０００７】
上記問医療情報生成装置において、前記傷病群別医療費算出部は、各傷病群を構成する傷病の組合せ間の類似度を、当該組み合わせを構成する傷病の要素の有無をベクトルとする各ベクトル間の角度として算出し、当該類似度に基づいて、一つの傷病群に集約し、集約後の傷病群別の平均医療費を算出するようにしてもよい。
【０００８】
上記問医療情報生成装置において、前記傷病群別医療費算出部は、前記算出した傷病群の全ての組み合わせの類似度について、傷病群をノード、所定の閾値以上の類似度有するノード同士の関係をエッジとして、ネットワークデータとする隣接行列データを作成し、当該隣接行列データから、全てのノードについてエッジを有するクリークのうち、取りうる最大のサイズを有する極大クリークを構成する傷病群をそれぞれ一つの傷病群として集約し、集約後の傷病群別の平均医療費を算出するようにしてもよい。
【０００９】
上記問医療情報生成装置は、一の傷病群を構成する各傷病を識別する情報と、前記一の傷病群を構成する各傷病および他の１つ傷病を識別する情報とに対応付けて、前記一の傷病群を構成する各傷病の発病中における前記他の１つの傷病の発病に対する予防内容を示す予防内容情報を記憶する予防内容記憶部と、前記指導対象情報生成部によって生成された前記指導対象情報と、前記予防内容記憶部に記憶されている前記予防内容情報に基づいて、前記指導を要する被保険者を識別する情報、前記被保険者の現在の傷病名、前記被保険者の予防すべき傷病名、前記予防すべき傷病に係る前記予防内容情報を含む、指導情報を出力する指導情報出力部とを更に備えるようにしてもよい。
【００１０】
上記問題を解決するために、本発明の他の態様である医療情報生成方法は、少なくとも１以上の傷病情報と医療費を記載した複数のレセプト情報に基づいて、１以上の傷病から構成される傷病群別の平均医療費を算出する傷病群別医療費算出手段と、前記傷病群別医療費算出手段によって算出された一の傷病群の平均医療費と、前記一の傷病群を構成する全傷病および他の１つの傷病から構成される他の傷病群の平均医療費とに基づいて、前記一の傷病群と前記他の傷病群における平均医療費の差分である平均差分医療費を算出し、傷病群間の組合せの中から前記平均差分医療費が上位である傷病群間の組合せを抽出する医療費急増傷病群組合せ抽出手段と、レセプト情報、および、前記医療費急増傷病群組合せ抽出手段によって抽出された前記傷病群間の組合せに基づいて、医療費の増加に対する指導を要する被保険者を識別する情報、前記被保険者の現在の傷病を識別する情報、前記被保険者の予防すべき傷病を識別する情報を含む、指導対象情報を生成する指導対象情報生成手段とを備える。
【００１１】
上記問題を解決するために、本発明の他の態様であるプログラムは、医療情報を生成する医療情報生成装置のコンピュータに、少なくとも１以上の傷病情報と医療費を記載した複数のレセプト情報に基づいて、１以上の傷病から構成される傷病群別の平均医療費を算出する傷病群別医療費算出ステップと、前記傷病群別医療費算出ステップによって算出された一の傷病群の平均医療費と、前記一の傷病群を構成する全傷病および他の１つの傷病から構成される他の傷病群の平均医療費とに基づいて、前記一の傷病群と前記他の傷病群における平均医療費の差分である平均差分医療費を算出し、傷病群間の組合せの中から前記平均差分医療費が上位である傷病群間の組合せを抽出する医療費急増傷病群組合せ抽出ステップと、レセプト情報、および、前記医療費急増傷病群組合せ抽出ステップによって抽出された前記傷病群間の組合せに基づいて、医療費の増加に対する指導を要する被保険者を識別する情報、前記被保険者の現在の傷病を識別する情報、前記被保険者の予防すべき傷病を識別する情報を含む、指導対象情報を生成する指導対象情報生成ステップとを実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、１以上の傷病から構成される傷病群別に医療費を算出するようにしているため、傷病が併発する場合の傷病と医療費の関係を正確に把握することができるようになる。また、本発明によれば、ある傷病群の医療費と、当該傷病群に傷病が１個追加したときの傷病群の医療費の差を算出するようにしているため、Ｎ個（Ｎは整数）の傷病から更に傷病が１個追加した場合の医療費増加分を正確に把握できるようになる。具体的には、傷病が追加し初めて併発となる場面、既に傷病が併発していて更に１つ追加する場面であっても、医療費の増加分を適切に把握できるようになる。従って、効果的な保健指導を行うことができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】医療情報生成装置１の構成図である。
【図２】記憶手段に記憶される情報の一例である。
【図３】記憶手段に記憶される情報の一例である。
【図４】記憶手段に記憶される情報の一例である。
【図５】記憶手段に記憶される情報の一例である。
【図６】傷病群別医療費算出部１００、医療費急増傷病群組合せ抽出部１１０、指導対象情報生成部１２０の動作の一例を示すフローチャートである。
【図７】傷病群別医療費算出部１００、医療費急増傷病群組合せ抽出部１１０、指導対象情報生成部１２０における各種情報の流れを示すＤＦＤ（Data Flow Diagram）である。
【図８】医療費集計部１０２の動作の一例を示すフローチャートである。
【図９】類似度算出部１０４の動作の一例を示すフローチャートである。
【図１０】類似度算出部１０４の動作を説明するための説明図である。
【図１１】類似傷病群抽出部１０６の動作の一例を示すフローチャートである。
【図１２】類似傷病群抽出部１０６の動作を説明するための説明図である。
【図１３】類似傷病群抽出部１０６の動作を説明するための説明図である。
【図１４】医療費集計部１０２の動作の一例を示すフローチャートである。
【図１５】差分医療費算出部１１２の動作の一例を示すフローチャートである。
【図１６】指導対象情報生成部１２０の動作の一例を示すフローチャートである。
【図１７】指導情報出力部１３０の動作の一例を示すフローチャート等である。
【図１８】医療費の急増ランキングの生成と応用の概念図である。
【図１９】傷病群の集約の概念を説明する説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明の一実施形態について図面を参照して詳細に説明する。本発明の一実施形態に係る医療情報生成装置１は、例えば、サーバコンピュータまたはパーソナルコンピュータであって、図１に示すように、入出力手段、演算手段、記憶手段を備える。医療情報生成装置１は、記憶手段として、傷病名マスタ記憶部１０、予防内容マスタ記憶部２０、レセプトデータベース３０、レセプトデータベース４０、傷病群別レコード記憶部５０、傷病群間差分医療費レコード記憶部６０、上位差分医療費レコード記憶部７０および指導対象レコード記憶部８０を備える。医療情報生成装置１は、演算手段として、傷病群別医療費算出部１００、医療費急増傷病群組合せ抽出部１１０、指導対象情報生成部１２０、指導情報出力部１３０およびメモリ１４０を備える。傷病群別医療費算出部１００は、医療費集計部１０２、類似度算出部１０４および類似傷病群抽出部１０６を備える。医療費急増傷病群組合せ抽出部１１０は、差分医療費算出部１１２および上位差分医療費抽出部１１４を備える。
【００１５】
傷病名マスタ情報記憶部１０は、傷病名マスタ情報を記憶する領域である。傷病名マスタ情報の各レコードは、図２（ａ）に示すように、傷病コード、傷病名の各項目を有する。傷病コードは、傷病を識別する識別情報である。なお、図２（ａ）のレコードＡは、傷病コード「Ｓ０１」に対応付けて傷病名「Ａ」を記憶している。
【００１６】
予防内容マスタ情報記憶部２０は、予防内容マスタ情報を記憶する領域である。予防内容マスタ情報の各レコードは、第１の情報群、第２の情報群、予防内容情報の各項目を有する。項目「第１の情報群」には、１以上の傷病から構成される傷病群を構成する各傷病を識別する各傷病コードが記憶され、項目「第２の情報群」には、第１の情報群によって識別される各傷病を識別する各傷病コードおよび他の１つの傷病を識別する傷病コードが記憶され、項目「予防内容情報」には、第１の情報群によって識別される各傷病を発病している場合における上記他の１つの傷病の発病に対する予防内容を示す情報が記憶される。例えば、項目「予防内容情報」には、「高血圧を避けるため、減塩食の指導を行う。」「体重増加を抑制するため、定期的な運動（ウォーキング）を指導する。」などのテキストデータが記憶される。なお、予防内容は、保険者または医療機関による被保険者への指導内容である。
【００１７】
即ち、予防内容マスタ情報の各レコードは、図２（ｂ）に示すように、第１の情報群に相当する、現在発病している各傷病を識別する情報である現在傷病コードリスト、第２の情報群に相当する、現在発病している各傷病および将来発病する可能性のある他の１つの傷病を識別する情報である将来傷病コードリスト、現在傷病コードリストによって識別される各傷病を発病している場合における、将来傷病コードリストに存在し現在傷病コードリストに存在しない傷病コードによって識別される傷病の発病に対する予防内容を示す予防内容情報の各項目を有する。なお、図２（ｂ）のレコードＢは、現在傷病コードリスト「Ｓ０１」および将来傷病コードリスト「Ｓ０１，Ｓ０２」に対応付けて、傷病コード「Ｓ０１」によって識別される傷病を発病している場合における、傷病コード「Ｓ０２」によって識別される傷病の発病に対する予防内容を示す予防内容情報を記憶している。
【００１８】
レセプトデータベース３０は、過去一定期間分のレセプトに基づく情報であるレセプト情報を記憶する領域である。レセプト情報は、少なくとも１以上の傷病情報と医療費が記載されている情報である。過去一定期間分のレセプトに基づくレセプト情報の各レコードは、図２（ｃ）に示すように、レセプトＩＤ、被保険者名、傷病コードリスト、診療報酬点数の各項目を有する。レセプトＩＤは、個々のレセプト情報を識別する情報である。なお、図２（ｃ）のレコードＣは、レセプトＩＤ「Ｒ０８０００１」に対応付けて、被保険者名「保険太郎」、傷病コードリスト「Ｓ０２」および診療報酬点数「５００」を記憶している。
【００１９】
レセプトデータベース４０は、今年度分のレセプトに基づく情報であるレセプト情報を記憶する領域である。今年度分のレセプトに基づくレセプト情報の各レコードは、図２（ｄ）に示すように、レセプトＩＤ、被保険者名、傷病コードリスト、診療報酬点数の各項目を有する。なお、図２（ｄ）のレコードＤは、レセプトＩＤ「Ｒ０９０００１」に対応付けて、被保険者名「保険太郎」、傷病コードリスト「Ｓ０１」および診療報酬点数「２１０」を記憶している。
【００２０】
傷病群別レコード記憶部５０、傷病群間差分医療費レコード記憶部６０、上位差分医療費レコード記憶部７０および指導対象レコード記憶部８０については後述する。
【００２１】
傷病群別医療費算出部１００は、複数のレセプト情報に基づいて、１以上の傷病から構成される傷病群別の平均医療費を算出する。具体的には、傷病群別医療費算出部１００は、類似する傷病群同士を１つの傷病群に集約し、集約後の傷病群別の平均医療費を算出する。例えば、傷病群別医療費算出部１００は、各傷病群を構成する傷病の組合せ間の類似度を、当該組み合わせを構成する傷病の要素の有無をベクトルとする各ベクトル間の角度として算出し、当該類似度に基づいて、一つの傷病群に集約し、集約後の傷病群別の平均医療費を算出する。より詳細には、傷病群別医療費算出部１００は、算出した傷病群の全ての組み合わせの類似度について、傷病群をノード、所定の閾値以上の類似度有するノード同士の関係をエッジとして、ネットワークデータとする隣接行列データを作成し、当該隣接行列データから、全てのノードについてエッジを有するクリークのうち、取りうる最大のサイズを有する極大クリークを構成する傷病群をそれぞれ一つの傷病群として集約し、集約後の傷病群別の平均医療費を算出する。
【００２２】
以下、傷病群別医療費算出部１００が備える医療費集計部１０２、類似度算出部１０４および類似傷病群抽出部１０６について説明する。まず、傷病群別医療費算出部１００が備える医療費集計部１０２は、レセプトデータベース３０および傷病群別レコード記憶部５０を参照し、傷病群別の平均医療費を集計する。具体的には、医療費集計部１０２は、少なくとも、傷病コードリストおよび傷病群別の平均医療費を含む、傷病群別レコードを生成し、傷病群別レコード記憶部５０に記憶する。図３（ａ）は、医療費集計部１０２によって生成および記憶される傷病群別レコードの一例である。なお、図３（ａ）に示す傷病群別レコードは、各傷病コードリストを識別するリストＩＤ、傷病コードリスト、件数、総医療費および平均医療費の各項目を有する。なお、図３（ａ）のレコードＡは、リストＩＤ「Ｌ００１」に対応付けて、傷病コードリスト「Ｓ０１」、件数「８００」、総医療費「１６００００」および平均医療費「２００」を記憶している。
【００２３】
傷病群別医療費算出部１００が備える類似度算出部１０４は、傷病群別レコード記憶部５０を参照し、各傷病群を構成する各傷病組合せ間の類似度をそれぞれ算出する。例えば、類似度算出部１０４は、予め設定した類似尺度を用いて、各傷病群を構成する傷病の組合せの類似度を算出する。傷病の組合せの類似度を算出した類似度算出部１０４は、傷病の組合せの類似度を示す情報を生成する。但し、類似度算出部１０４は、比較対象の傷病の組合せ同士の平均医療費の差が閾値以上である場合、傷病の組合せの類似度を示す情報において、当該傷病の組合せ同士の類似度を０に書き込む。なお、上記類似尺度は、例えば、コサイン類似度、ハミルトン距離、ハミング距離、編集距離などである。
【００２４】
傷病群別医療費算出部１００が備える類似傷病群抽出部１０６は、類似度算出部１０４によって算出された各傷病群を構成する傷病の組合せの類似度を示す情報、および、傷病群別レコード記憶部５０を参照し、傷病の組合せの類似度が閾値以上である傷病群同士を類似傷病群として抽出する。例えば、類似傷病群抽出部１０６は、隣接行列を生成し、極大クリーク抽出アルゴリズムを用いて、傷病の組合せの類似度が閾値以上である傷病群同士を類似傷病群として抽出する。当該閾値を調整することによって、類似傷病群に含まれる傷病群の数、即ち、傷病群の集約の程度を調整することができる。なお、任意の２ノード間にエッジがあるグラフを完全グラフというが、完全グラフである部分グラフをクリークという。即ち、あるグラフＨが完全グラフであってグラフＧの部分グラフであるとき、グラフＨはグラフＧのクリークとなる。また、極大クリークとは、ノードを１つでも増やすとクリークではなくなるクリークをいう。なお、極大クリーク抽出アルゴリズムを用いて類似傷病群を抽出することによって、傷病コードが異なっていても、類似傷病群として一律に扱い、抽出すべき傷病間の差分を取得しやすくしている。つまり、医師や診療機関によって表記のブレがあり、同一・類似の傷病であっても異なった傷病コードを割り当てられることがあるが、表記のブレを考慮した上で傷病組合せと医療費の関係を把握することが望ましい。表記のブレを考慮した上で傷病組合せと医療費の関係を把握するための手段として、傷病組合せ間（ノード）の類似性に着目し、互いに類似している傷病組合せを一つの群として抽出している。
【００２５】
更に、医療費集計部１０２は、類似傷病群抽出部１０６によって抽出された類似傷病群を示す情報を参照し、類似する傷病群同士を１つの傷病群として集約し、傷病群別の平均医療費を再集計する。換言すれば、医療費集計部１０２は、集約後の傷病群に基づいて、傷病群別レコード記憶部５０に記憶されている傷病群別レコードを再生成、即ち、類似する傷病群同士を集約した傷病群別レコードを生成する。図３（ｂ）は、医療費集計部１０２によって生成および記憶される、集約後の傷病群別レコードの一例である。なお、図３（ｂ）のレコードＤは、図３（ａ）のレコードＢ、レコードＣを集約したレコードである。
【００２６】
以上の様に、傷病群別医療費算出部１００は、各傷病群を構成する傷病の組合せにおける類似度を定量化し、類似度が閾値以上であって、かつ、各傷病群の平均医療費の差が所定値以下である、類似する傷病群同士を１つの傷病群として集約し、集約後の傷病群別の平均医療費を算出する。
【００２７】
医療費急増傷病群組合せ抽出部１１０は、傷病群別医療費算出部１００によって算出された一の傷病群の平均医療費と、当該一の傷病群を構成する全傷病および他の１つの傷病から構成される他の傷病群の平均医療費とに基づいて、当該一の傷病群と当該他の傷病群における平均医療費の差分である平均差分医療費を算出し、傷病群間の組合せの中から平均差分医療費が上位である傷病群間の組合せを抽出する。即ち、医療費急増傷病群組合せ抽出部１１０は、平均差分医療費に基づいて、１つの傷病の追加によって平均医療費が急増する、追加前の傷病群と追加後の傷病群との組合せを抽出する。
【００２８】
より詳細には、まず、医療費急増傷病群組合せ抽出部１１０が備える差分医療費算出部１１２は、傷病群別レコード記憶部５０に記憶されている傷病群別レコード、即ち、集約後の傷病群別レコードを参照し、一の傷病群の平均医療費と、当該一の傷病群を構成する全傷病および他の１つの傷病から構成される他の傷病群の平均医療費とに基づいて、当該一の傷病群と当該他の傷病群における平均医療費の差分である平均差分医療費を算出する。具体的には、差分医療費算出部１１２は、平均差分医療費を含む、傷病群間差分医療費レコードを生成し、傷病群間差分医療費レコード記憶部６０に記憶する。図４（ａ）は、差分医療費算出部１１２によって生成および記憶される傷病群間差分医療費レコードの一例である。なお、図４（ａ）に示す傷病群間差分医療費レコードは、現在傷病コードリスト、将来傷病コードリスト、平均差分医療費の各項目を有する。なお、図４（ａ）のレコードＡは、現在傷病コードリスト「Ｓ０１」および将来傷病コードリスト「Ｓ０１，Ｓ０２」に対応付けて、平均差分医療費「６００」を記憶している。
【００２９】
医療費急増傷病群組合せ抽出部１１０が備える上位差分医療費抽出部１１４は、傷病群間差分医療費レコード記憶部６０を参照し、平均医療費が急増する傷病群間の組合せとして、平均差分医療費が大きい上位所定数の傷病群間の組合せを抽出する。具体的には、上位差分医療費抽出部１１４は、傷病群間差分医療費レコード記憶部６０から平均差分医療費が大きい上位所定数の傷病群間差分医療費レコードを抽出し、上位差分医療費レコードとして位差分医療費レコード記憶部７０に記憶する。図４（ｂ）は、上位差分医療費抽出部１１４によって記憶される上位差分医療費レコードの一例である。なお、図４（ｂ）に示す上位差分医療費レコードは、現在傷病コードリスト、将来傷病コードリスト、平均差分医療費の各項目を有する。
【００３０】
指導対象情報生成部１２０は、レセプトデータベース４０および上位差分医療費レコード記憶部７０を参照し、保健指導の対象である指導対象を抽出する。具体的には、指導対象情報生成部１２０は、少なくとも、被保険者名、現在傷病コードリストおよび将来傷病コードリストを含む、指導対象レコードを生成し、指導対象レコード記憶部８０に記憶する。換言すれば、指導対象情報生成部１２０は、今年度分のレセプト情報、および、医療費急増傷病群組合せ抽出部１１０によって抽出された平均医療費が急増する傷病群間の組合せに基づいて、医療費の増加に対する指導を要する被保険者、換言すれば医療費が急増する恐れがある被保険者、当該被保険者の現在の傷病を識別する情報、当該被保険者の予防すべき傷病を識別する情報を含む、指導対象レコードを生成し、指導対象レコード記憶部８０に記憶する。図５（ａ）は、指導対象情報生成部１２０によって生成および記憶される指導対象レコードの一例である。なお、図５（ａ）に示す指導対象レコードは、被保険者名、現在傷病コードリスト、将来傷病コードリスト、平均差分医療費である平均増加医療費の項目を有する。なお、図５（ａ）のレコードＡは、被保険者名「保険太郎」、現在傷病コードリスト「Ｓ０１」および将来傷病コードリスト「Ｓ０１，Ｓ０２」に対応付けて、平均差分医療費「６００」を記憶している。
【００３１】
指導情報出力部１３０は、指導対象レコード記憶部８０、傷病名マスタ情報記憶部１０、予防内容マスタ情報記憶部２０を参照し、保健指導に係る情報である指導情報を生成、出力する。具体的には、指導情報出力部１３０は、少なくとも、被保険者名、現在の傷病名、予防すべき傷病名、予防内容情報を含む、指導情報を生成し、入出力手段に供給する。換言すれば、指導情報出力部１３０は、指導対象情報生成部１２０によって生成された指導対象レコードと、予防内容マスタ情報記憶部２０に記憶されている予防内容マスタ情報に基づいて、医療費の増加に対する指導、つまり急増する医療費に対する指導を要する被保険者、当該被保険者の現在の傷病名、当該被保険者の予防すべき傷病名、予防内容情報を含む、指導情報を生成、出力する。図５（ｂ）（ｃ）は、指導情報出力部１３０によって生成および出力される指導情報の一例である。
【００３２】
なお、図５（ｂ）に示す指導情報は、被保険者を指定しない場合の出力であって、被保険者名、現在の傷病名、同傷病コード、予防すべき傷病名、同傷病コード、平均差分医療費である平均増加医療費、予防内容情報の各項目を有する。なお、図５（ｂ）の欄Ｂは、被保険者名「保険太郎」、現在の傷病名「Ａ」、現在の傷病の傷病コード「Ｓ０１」、予防すべき傷病名「Ｂ」、予防すべき傷病の傷病コード「Ｓ０２」、平均増加医療費「６００」、予防内容情報を記憶している。
【００３３】
また、図５（ｃ）に示す指導情報は、被保険者を指定した場合の出力であって、被保険者名、現在の傷病名、同傷病コード、予防すべき傷病名、同傷病コード、平均差分医療費である平均増加医療費、予防内容情報の各項目を有する。なお、図５（ｃ）の欄Ｃは、傷病コード「Ｓ０１」により識別される傷病名「Ａ」を発症している被保険者名「保険太郎」について、予防すべき傷病名「Ｂ」、予防すべき傷病の傷病コード「Ｓ０２」、平均増加医療費「６００」、予防内容情報を記憶している。
【００３４】
続いて、図６乃至図１６を用いて、傷病群別医療費算出部１００、医療費急増傷病群組合せ抽出部１１０、指導対象情報生成部１２０の動作、および、傷病群別医療費算出部１００、医療費急増傷病群組合せ抽出部１１０、指導対象情報生成部１２０における各種情報の流れを説明する。なお、図６に示すフローチャートは、例えば、入力手段を介して指導対象レコードを生成すべき旨の命令を取得した場合、または、所定の時刻に開始する。また、図７のＤＦＤおいて、プロセス「医療費集計」は医療費集計部１０２によって実行されるプロセスであって図７のステップＳ１００の処理に相当し、プロセス「類似度算出」は類似度算出部１０４によって実行されるプロセスであってステップＳ２００の処理に相当し、プロセス「類似傷病群抽出」は医療費集計部１０６によって実行されるプロセスであってステップＳ３００の処理に相当し、プロセス「傷病群集約」は医療費集計部１０２によって実行されるプロセスであってステップＳ４００の処理に相当し、プロセス「平均差分医療費算出」は差分医療費算出部１１２によって実行されるプロセスであってステップＳ５００の処理に相当し、プロセス「上位抽出」は上位差分医療費抽出部１１４によって実行されるプロセスであってステップＳ６００の処理に相当し、プロセス「指導対象抽出」は指導対象情報生成部１２０によって実行されるプロセスであってステップＳ７００の処理に相当する。
【００３５】
図６において、医療費集計部１０２は、レセプトデータベース３０に記憶されている過去一定期間分のレセプト情報、傷病群別レコード記憶部５０に記憶されている傷病群別レコードを参照し、傷病群別の平均医療費を集計する（ステップＳ１００）。具体的には、医療費集計部１０２は、図７に示すように、過去一定期間分のレセプト情報および傷病群別レコードを参照し、傷病群別レコードを生成し、傷病群別レコード記憶部５０に記憶する。なお、図７において「傷病群別レコード（集約前）」は集約前の傷病群別レコード、「傷病群別レコード（集約後）」は集約後の傷病群別レコードを示す。
【００３６】
ステップＳ１００に係る処理を詳細化した図８に示すフローチャートを用いて、ステップＳ１００に係る処理を更に説明する。図８において、医療費集計部１０２は、レセプトデータベース３０から１件のレコードを取得する（ステップＳ１１０）。医療費集計部１０２は、傷病群別医療費レコード記憶部５０を参照し、取得レコードの傷病コードリストと同一の傷病コードリストである傷病群別医療費レコードが存在するか否かを判断する（ステップＳ１２０）。
【００３７】
医療費集計部１０２は、取得レコードの傷病コードリストと同一の傷病コードリストである傷病群別医療費レコードが存在しないと判断した場合（ステップＳ１２０：Ｎｏ）、取得レコードに基づいて、傷病群別医療費レコードを生成する（ステップＳ１３０）。具体的には、医療費集計部１０２は、項目「傷病コードリスト」に取得レコードの項目「傷病コードリスト」の値を書き込み、項目「件数」に１を書き込み、項目「総医療費」および項目「平均医療費」に取得レコードの項目「診療報酬点数」の値を書き込み、傷病群別医療費レコードを生成し、傷病群別医療費レコード記憶部５０に記憶する。
【００３８】
医療費集計部１０２は、取得レコードの傷病コードリストと同一の傷病コードリストである傷病群別医療費レコードが存在すると判断した場合（ステップＳ１２０：Ｙｅｓ）、取得レコード等に基づいて、当該傷病群別医療費レコードを更新する（ステップＳ１４０）。具体的には、医療費集計部１０２は、当該傷病群別医療費レコードの項目「件数」の値に１を加算し、項目「総医療費」の値に取得レコードの項目「診療報酬点数」の値を加算し、加算後の診療報酬点数と加算後の件数とから平均医療費を算出し、項目「平均医療費」に書き込み。
【００３９】
ステップＳ１３０またはステップＳ１４０に続いて、医療費集計部１０２は、レセプトデータベース３０から全てのレコードを取得したか否かを判断する（ステップＳ１５０）。医療費集計部１０２は、レセプトデータベース３０から全てのレコードを取得していないと判断した場合（ステップＳ１５０：Ｎｏ）、ステップＳ１１０に戻って、レセプトデータベース３０から次の１件のレコードを取得する（ステップＳ１１０）。
【００４０】
医療費集計部１０２は、レセプトデータベース３０から全てのレコードを取得したと判断した場合（ステップＳ１５０：Ｙｅｓ）、傷病群別医療費レコードを傷病群順にソートする（ステップＳ１６０）。医療費集計部１０２は、ソート後の各傷病群別医療費レコードの項目「リストＩＤ」にコードを昇順に書き込む。これにより、図３（ａ）に示すような傷病群別医療費レコードが生成される。そして本フローチャートは終了する。
【００４１】
図６において、類似度算出部１０４は、傷病群別レコード記憶部５０に記憶されている集約前の傷病群別レコードを参照し、各傷病群を構成する傷病の組合せの類似度を算出する（ステップＳ２００）。具体的には、類似度算出部１０４は、図７に示すように、集約前の傷病群別レコードを参照し、傷病の組合せの類似度を示す情報を生成し、メモリ１４０に記憶する。
【００４２】
ステップＳ２００に係る処理を詳細化した図９に示すフローチャートなどを用いて、ステップＳ２００に係る処理を更に説明する。図９において、類似度算出部１０４は、傷病群別レコード記憶部５０から１件のレコードをリストＩＤの昇順に比較元レコードとして取得する（ステップＳ２１０）。類似度算出部１０４は、傷病群別レコード記憶部５０から比較元レコードとして最後レコードを取得したか否かを判断する（ステップＳ２２０）。類似度算出部１０４は、傷病群別レコード記憶部５０から比較元レコードとして最後レコードを取得したと判断した場合（ステップＳ２２０：Ｙｅｓ）、本フローチャートは終了する。類似度算出部１０４は、傷病群別レコード記憶部５０から比較元レコードとして最後レコードを取得していないと判断した場合（ステップＳ２２０：Ｎｏ）、最後に実行したステップＳ２１０において取得した比較元レコード、即ち、最後に取得した比較元レコードを基点に、傷病群別レコード記憶部５０から他の１件のレコードをリストＩＤの昇順に比較先レコードとして取得する（ステップＳ２３０）。
【００４３】
ステップＳ２３０に続いて、類似度算出部１０４は、比較元レコードの傷病コードリストと比較先レコードの傷病コードリストとの類似度を算出する（ステップＳ２４０）。具体的には、まず、類似度算出部１０４は、傷病コードリストを、傷病コードリストに含まれる傷病コード毎のダミー変数、即ち、図１０（ａ）に示すように、０−１ベクトルによって表現する。なお、図１０（ａ）は、各リストＩＤによって示される各傷病コードリストの０−１ベクトル表現である。例えば、行Ａは、リストＩＤ「Ｌ００１」によって示される傷病コードリスト「Ｓ０１」の０−１ベクトル表現であって、項目「Ｓ０１」には１、他の項目には０を書き込む。また、例えば、行Ｂは、リストＩＤ「Ｌ０１１」によって示される傷病コードリスト「Ｓ０１，Ｓ０３」の０−１ベクトル表現であって、項目「Ｓ０１」「Ｓ０３」には１、他の項目には０を書き込む。
【００４４】
傷病コードリストを０−１ベクトル表現した類似度算出部１０４は、０−１ベクトル間の類似度を測る尺度を用いて、比較対象の傷病コードリスト同士の類似度、即ち、一の傷病コードリストによって示される傷病の組合せと、他の傷病コードリストによって示される傷病の組合せの類似度を算出する。例えば、類似度算出部１０４は、下記式（１）によって示されるコサイン類似度を用いて、比較対象の傷病コードリスト同士の類似度を算出する。
【００４５】
コサイン類似度ｓ（ｖ，ｗ）：＝＜ｖ，ｗ＞／（│ｖ││ｗ│）・・・（１）
但し、＜ｖ，ｗ＞はベクトルの内積、│ｖ│，│ｗ│はベクトルのノルムである。
【００４６】
比較対象の傷病コードリスト同士の類似度、即ち、比較対象の傷病の組合せ同士の類似度を算出した類似度算出部１０４は、傷病の組合せの類似度を示す情報を生成する（ステップＳ２５０）。具体的には、類似度算出部１０４は、比較対象の傷病の組合せ同士の平均医療費の差、即ち、比較対象の傷病群同士の平均医療費の差が所定値以下である場合、当該傷病の組合せ同士の類似度としてステップＳ２４０において算出した類似度を書き込み、比較対象の傷病群同士の平均医療費の差が所定値超である場合、当該傷病の組合せ同士の類似度として０を書き込むことによって、図１０（ｂ）に示すような、傷病の組合せの類似度を示す情報を生成する。なお、図１０（ｂ）のレコードＡは、傷病コードリスト「Ｌ００１」および傷病コードリスト「Ｌ００２」の類似度に対応付けて、類似度「０．２」を記憶している。即ち、傷病コードリスト「Ｌ００１」によって識別される傷病の組合せと、傷病コードリスト「Ｌ００２」によって識別される傷病の組合せとの類似度が０．２である旨を記憶している。
【００４７】
ステップＳ２５０に続いて、類似度算出部１０４は、傷病群別レコード記憶部５０から比較先レコードとして最後レコードを取得したか否かを判断する（ステップＳ２６０）。類似度算出部１０４は、傷病群別レコード記憶部５０から比較先レコードとして最後レコードを取得していないと判断した場合（ステップＳ２６０：Ｎｏ）、ステップＳ２３０に戻って、傷病群別レコード記憶部５０から次の１件のレコードを比較先レコードとして取得する（ステップＳ２３０）。類似度算出部１０４は、傷病群別レコード記憶部５０から比較先レコードとして最後レコードを取得したと判断した場合（ステップＳ２６０：Ｙｅｓ）、ステップＳ２１０に戻って、傷病群別レコード記憶部５０から次の１件のレコードを比較元レコードとして取得する（ステップＳ２１０）。
【００４８】
図６において、類似傷病群抽出部１０６は、メモリ１４０に記憶されている傷病の組合せの類似度を示す情報、および、傷病群別レコード記憶部５０に記憶されている集約前の傷病群別レコードを参照し、各傷病群を構成する傷病の組合せにおける類似度が閾値以上である傷病群同士を類似傷病群として抽出する（ステップＳ３００）。具体的には、類似度算出部１０４は、図７に示すように、傷病の組合せの類似度を示す情報および集約前の傷病群別レコードを参照し、類似傷病群を示す情報を生成し、メモリ１４０に記憶する。
【００４９】
ステップＳ３００に係る処理を詳細化した図１１に示すフローチャートなどを用いて、ステップＳ３００に係る処理を更に説明する。図１１において、類似傷病群抽出部１０６は、メモリ１４０に記憶されている傷病の組合せの類似度を示す情報から、傷病コードリスト（ｉ）と傷病コードリスト（ｊ）の類似度を取得する（ステップＳ３１０）。具体的には、例えば、類似傷病群抽出部１０６は、傷病の組合せの類似度を示す情報の各レコードを上から順番に取得し、取得レコードから上記類似度を取得する。例えば、類似傷病群抽出部１０６は、最初に、図１０（ｂ）のレコードＡを取得し、傷病コードリスト（１）とする比較元リストＩＤの傷病コードリスト「Ｌ００１」と傷病コードリスト（２）とする比較先リストＩＤ「Ｌ００２」の類似度「０．２」を取得する。
【００５０】
傷病コードリスト（ｉ）と傷病コードリスト（ｊ）の類似度を取得した類似傷病群抽出部１０６は、傷病コードリスト（ｉ）と傷病コードリスト（ｊ）の類似度が閾値（例えば０．５）以上であるか否かを判断する（ステップＳ３２０）
【００５１】
類似傷病群抽出部１０６は、傷病コードリスト（ｉ）と傷病コードリスト（ｊ）の類似度が閾値未満であると判断した場合（ステップＳ３２０：Ｎｏ）、Ｎ×Ｎの隣接行列の第（ｉ，ｊ）要素と第（ｊ，ｉ）要素に０を書き込む（ステップＳ３３０）。例えば、類似傷病群抽出部１０６は、傷病コードリスト（１）である傷病コードリスト「Ｌ００１」と、傷病コードリスト（２）である傷病コードリスト「Ｌ００２」の類似度「０．２」が閾値「０．５」未満であると判断した場合、図１２に示すように、隣接行列の（１，２）要素である要素Ａと、隣接行列の（２，１）要素である要素Ｂに０を書き込む。
【００５２】
類似傷病群抽出部１０６は、傷病コードリスト（ｉ）と傷病コードリスト（ｉ）の類似度が閾値以上であると判断した場合（ステップＳ３２０：Ｙｅｓ）、Ｎ×Ｎの隣接行列の第（ｉ，ｊ）要素と第（ｊ，ｉ）要素に１を書き込む（ステップＳ３４０）。例えば、類似傷病群抽出部１０６は、傷病コードリスト（３）である傷病コードリスト「Ｌ００３」と、傷病コードリスト（４）である傷病コードリスト「Ｌ００４」の類似度「０．８」が閾値「０．５」以上であると判断した場合、図１２に示すように、隣接行列の（３、４）要素である要素Ｃと、隣接行列の（４，３）要素である要素Ｄに１を書き込む。なお、類似傷病群抽出部１０６は、ステップＳ３３０またはステップＳ３４０を最初に実行するときにメモリ１４０に隣接行列を生成する。
【００５３】
ステップＳ３３０またはステップＳ３４０に続いて、類似傷病群抽出部１０６は、傷病コードリストの全ての組合せの類似度を取得したか否かを判断する（ステップＳ３５０）。類似傷病群抽出部１０６は、傷病コードリストの全ての組合せの類似度を取得していないと判断した場合（ステップＳ３５０：Ｎｏ）、ステップＳ３１０に戻って、メモリ１４０から傷病コードリスト（ｉ）と傷病コードリスト（ｊ）の類似度を取得する（ステップＳ３１０）。
【００５４】
類似傷病群抽出部１０６は、傷病コードリストの全ての組合せの類似度を取得したと判断した場合（ステップＳ３５０：Ｙｅｓ）、N×Ｎの隣接行列を参照し、極大クリークアルゴリズムにより類似傷病群を抽出し、類似傷病群を示す情報を生成する（ステップＳ３６０）。そして本フローチャートは終了する。具体的には、類似傷病群抽出部１０６は、N×Ｎの隣接行列から、傷病コードリストをノード、傷病コードリスト同士の類似関係をエッジとする、図１３（ａ）に示すようなグラフを生成し、極大クリークアルゴリズムにより、図１３（ｂ）に示すように、類似傷病群として極大クリークを抽出し、図１３（ｃ）に示すような、類似傷病群を示す情報を生成する。なお、図１３（ｃ）のレコードＡは、傷病コードリスト「Ｌ００３」および傷病コードリスト「Ｌ００４」が類似傷病群である旨を記憶している。
【００５５】
極大クリークを抽出について説明する。
（データ入力）
類似傷病群抽出部１０６は、入力データとして、グラフＧ＝（Ｖ，Ｅ）を入力する。Ｖは｛傷病組合せ，件数，総医療費｝をノードとするときのノード集合、Ｅはノード間の類似関係をエッジとするときのエッジ集合である。つまり、ノード集合のノードは傷病組合せを表し、類似関係のある傷病組合せ間にエッジを張り（エッジを有りとする）、その隣接関係をＮ×Ｎの隣接行列で表現する。
（クリーク抽出）
類似傷病群抽出部１０６は、グラフＧに対し、クリークを抽出する。クリークを抽出する方法としては種々の方法が存在するが、類似傷病群抽出部１０６は、例えば、以下の方法によってクリークを抽出する。
ステップ１：Ｖからノードｖを１つ選択する。
ステップ２：ノードｖとエッジが張られているノードのリストを作成し、サイズ２のクリークとしてテーブルに記憶する。この際、集合として同値な組合せはテーブルから除外する。
ステップ３：サイズ２のリストに記載されている各クリークに対し、クリーク内の全てのノードとエッジが張られているノードがある場合は、そのノードとクリーク内のノードのリストをサイズ３のクリークとしてテーブルに記憶する。
ステップ４：ステップ３をサイズ３、４、５、…と登録されるクリークが無くなる迄繰り返す。即ち、ステップ４終了時点で、ノードｖを含むクリークが列挙される。
ステップ５：登録された各クリークについて、クリークに含まれていないノードを１つ追加した際に既に登録されているクリークと集合として同値な組合せになるものはリストから除外する。
以上の方法により、ノードｖを含む極大クリークを列挙することができるので、ノード集合Ｖに含まれる全てのノードについてステップ１〜ステップ５を行うことで極大クリークを全て列挙することができる。
【００５６】
図６において、医療費集計部１０２は、メモリ１４０に記憶されている類似傷病群を示す情報、および、傷病群別レコード記憶部５０に記憶されている集約前の傷病群別レコードを参照し、類似する傷病群同士を１つの傷病群として集約し、傷病群別の平均医療費を再集計する（ステップＳ４００）。具体的には、医療費集計部１０２は、図７に示すように類似傷病群を示す情報および集約前の傷病群別レコードを参照し、傷病群別レコード記憶部５０に記憶されている傷病群別レコードを再生成、即ち、類似する傷病群同士を集約した傷病群別レコードを生成する。
【００５７】
ステップＳ４００に係る処理を詳細化した図１４に示すフローチャートを用いて、ステップＳ４００に係る処理を更に説明する。図１４において、医療費集計部１０２は、メモリ１４０に記憶されている類似傷病群を示す情報、および、傷病群別レコード記憶部５０に記憶されている集約前の傷病群別レコードを参照し、各類似傷病群内の各傷病群に共通する傷病コードを抽出する（ステップＳ４１０）。換言すれば、医療費集計部１０２は極大クリーク内で頻出する傷病の組合せを抽出する。例えば、医療費集計部１０２は、類似傷病群内の傷病群のうち、所定の割合（例えば、６０％）以上の傷病群に共通して現れている傷病コードを抽出する。
【００５８】
クリーク内で頻出する傷病の組合せの抽出について説明する。
（データ入力）
医療費集計部１０２は、入力データとして、クリークＣに含まれるノード集合Ｖｃと出現頻度の閾値ｆ（０≦ｆ≦１）を入力する。なお、ノードは｛傷病組合せ，件数、総医療費｝である。
（クリーク抽出）
頻出するキーワード、即ち傷病の組合せを抽出する方法としては種々の方法が存在するが、医療費集計部１０２は、例えば、一定の頻度以上で現れるキーワードの抽出方法である以下の方法によってキーワードを抽出する。
ステップ１：傷病名マスタ情報から傷病名ｓを１つ選択する。
ステップ２：ノード集合Ｖｃに含まれるノードのうち傷病名ｓを含むノード数をカウントし、Ｎｓとする。
ステップ３：一定の頻度以上で現れた傷病名、即ち、Ｎｓ＞ｆ×│Ｖｃ│の場合、当該傷病名を頻出する傷病名として出力する。
以上の方法を傷病名マスタ情報に存在する傷病名数分繰り返す。
【００５９】
医療費集計部１０２は、傷病群別レコードにおいて、類似傷病群内の傷病群同士を集約する（ステップＳ４２０）。具体的には、医療費集計部１０２は、例えば、傷病群別レコード記憶部５０に記憶されている集約前の傷病群別レコードにおいて、類似傷病群内の傷病群のうちリストＩＤが最小の一のレコードに、当該類似傷病群内の他の傷病群のレコードの内容を統合させることによって、類似傷病群内の傷病群同士を集約する。これにより、例えば、図３（ａ）に示す集約前の傷病群別医療費レコードから図３（ｂ）に示すような集約後の傷病群別医療費レコードが生成される。そして本フローチャートは終了する。なお、図３に示す例において、リストＩＤ「Ｌ００３」「Ｌ００４」に示すレコードはリストＩＤ「Ｌ００３」に集約され、リストＩＤ「Ｌ０１１」「Ｌ０１２」に示すレコードはリストＩＤ「Ｌ０１１」に集約され、リストＩＤ「Ｌ０２０」「Ｌ０２１」に示すレコードはリストＩＤ「Ｌ０２０」に集約されている。なお、集約後の傷病群別医療費レコードの項目「傷病コードリスト」にはステップＳ４１０において抽出した共通する傷病コードを書き込み、共通する傷病コードの数が集約前の傷病群別医療費レコードの対応するレコードの傷病コードの数から減少した場合には、項目「総医療費」、項目「平均医療費」を共通する傷病コードに基づいて再計算し、更新する。
【００６０】
図６において、差分医療費算出部１１２は、傷病群別レコード記憶部５０に記憶されている集約後の傷病群別レコードを参照し、一の傷病群と他の傷病群との平均差分医療費を算出する（ステップＳ５００）。具体的には、差分医療費算出部１１２は、図７に示すように、集約後の傷病群別レコードを参照し、傷病群間差分医療費レコードを生成し、傷病群間差分医療費レコード記憶部６０に記憶する。
【００６１】
ステップＳ５００に係る処理を詳細化した図１５に示すフローチャートを用いて、ステップＳ５００に係る処理を更に説明する。図１４において、差分医療費算出部１１２は、傷病群別レコード記憶部５０から１件のレコードをリストＩＤの昇順に比較元レコードとして取得する（ステップＳ５１０）。差分医療費算出部１１２は、傷病群別レコード記憶部５０から比較元レコードとして最後レコードを取得したか否かを判断する（ステップＳ５２０）。差分医療費算出部１１２は、傷病群別レコード記憶部５０から比較元レコードとして最後レコードを取得したと判断した場合（ステップＳ５２０：Ｙｅｓ）、本フローチャートは終了する。差分医療費算出部１１２は、傷病群別レコード記憶部５０から比較元レコードとして最後レコードを取得していないと判断した場合（ステップＳ５２０：Ｎｏ）、最後に実行したステップＳ５１０において取得した比較元レコード、即ち、最後に取得した比較元レコードを基点に、傷病群別レコード記憶部５０から他の１件のレコードをリストＩＤの昇順に比較先レコードとして取得する（ステップＳ５３０）。
【００６２】
ステップＳ５３０に続いて、差分医療費算出部１１２は、比較先レコードの傷病コードリスト内の各傷病コードは、比較元レコードの傷病コードリスト内の全傷病コードを含み、かつ、比較先レコードの傷病コードリスト内の傷病コードの数は、比較元レコードの傷病コードリスト内の傷病コードの数よりも１つ多いか否かを判断する（ステップＳ５４０）。即ち、差分医療費算出部１１２は、比較先レコードの傷病コードは、比較元レコードの傷病コードに１つ傷病コードを追加したものであるか否かを判断する。差分医療費算出部１１２は、比較先レコードの傷病コードは、比較元レコードの傷病コードに１つ傷病コードを追加したものであると判断した場合（ステップＳ５４０：Ｙｅｓ）、比較元レコードおよび比較先レコードから平均差分医療費を算出し、図４（ａ）に示すような、傷病群間差分医療費レコードを生成し、傷病群間差分医療費レコード記憶部６０に記憶する（ステップＳ５５０）。なお、傷病群間差分医療費レコードの項目「現在傷病コードリスト」には比較元レコードの傷病コードリスト、項目「将来傷病コードリスト」には比較先レコードの傷病コードリスト、項目「平均差分医療費」には算出した平均差分医療費を記憶する。差分医療費算出部１１２は、比較先レコードの傷病コードは、比較元レコードの傷病コードに１つ傷病コードを追加したものでないと判断した場合（ステップＳ５４０：Ｎｏ）、ステップＳ５５０は飛ばしてステップＳ５６０に進む。
【００６３】
ステップＳ５５０またはステップＳ５４０（Ｎｏ）に続いて、差分医療費算出部１１２は、傷病群別レコード記憶部５０から比較先レコードとして最後レコードを取得したか否かを判断する（ステップＳ５６０）。差分医療費算出部１１２は、傷病群別レコード記憶部５０から比較先レコードとして最後レコードを取得していないと判断した場合（ステップＳ５６０：Ｎｏ）、ステップＳ５３０に戻って、傷病群別レコード記憶部５０から次の１件のレコードを比較先レコードとして取得する（ステップＳ５３０）。差分医療費算出部１１２は、傷病群別レコード記憶部５０から比較先レコードとして最後レコードを取得したと判断した場合（ステップＳ５６０：Ｙｅｓ）、ステップＳ５１０に戻って、傷病群別レコード記憶部５０から次の１件のレコードを比較元レコードとして取得する（ステップＳ５１０）。
【００６４】
図６において、上位差分医療費抽出部１１４は、傷病群間差分医療費レコード記憶部６０に記憶されている傷病群間差分医療費レコードを参照し、平均医療費が急増する傷病群間の組合せとして、平均差分医療費が大きい上位所定数の傷病群間の組合せを抽出する（ステップＳ６００）。具体的には、上位差分医療費抽出部１１４は、図７に示すように、傷病群間差分医療費レコードを参照し、当該傷病群間差分医療費レコードから平均差分医療費が大きい上位所定数の傷病群間差分医療費レコードを抽出し、上位差分医療費レコードとして上位差分医療費レコード記憶部７０に記憶する。なお、上位差分医療費抽出部１１４は、上位差分医療費レコードを平均差分医療費の降順にソートしてもよい。
【００６５】
図６において、指導対象情報生成部１２０は、レセプトデータベース４０に記憶されている今年度分のレセプト情報、および、上位差分医療費レコード記憶部７０に記憶されている上位差分医療費レコードを参照し、指導対象を抽出する（ステップＳ７００）。具体的には、指導対象情報生成部１２０は、図７に示すように、今年度分のレセプト情報および上位差分医療費レコードを参照し、指導対象レコードを生成し、指導対象レコード記憶部８０に記憶する。そして、図６に示すフローチャートは終了する。
【００６６】
ステップＳ７００に係る処理を詳細化した図１６に示すフローチャートを用いて、ステップＳ７００に係る処理を更に説明する。図１６において、指導対象情報生成部１２０は、レセプトデータベース４０から被保険者１名のレコードを取得する（ステップＳ７１０）。指導対象情報生成部１２０は、上位差分医療費レコード記憶部７０を参照し、取得レコードの傷病コードリストと同一の現在傷病コードリストである上位差分医療費レコードが存在するか否かを判断する（ステップＳ７２０）。
【００６７】
指導対象情報生成部１２０は、取得レコードの傷病コードリストと同一の現在傷病コードリストである上位差分医療費レコードが存在すると判断した場合（ステップＳ７２０：Ｙｅｓ）、上位差分医療費レコードおよび取得レコードに基づいて、指導対象レコードを生成する（ステップＳ７３０）。具体的には、指導対象情報生成部１２０は、項目「被保険者名」の値に取得レコードの項目「被保険者名」を転記し、項目「現在傷病コードリスト」の値に当該上位差分医療費レコードの項目「現在傷病コードリスト」の値を転記し、項目「将来傷病コードリスト」の値に当該上位差分医療費レコードの項目「将来傷病コードリスト」の値を転記し、項目「平均差分医療費」の値に当該上位差分医療費レコードの項目「平均差分医療費」の値を転記して、指導対象レコードを生成し、指導対象レコード記憶部８０に記憶する。
【００６８】
ステップＳ７３０またはステップＳ７２０（Ｎｏ）に続いて、指導対象情報生成部１２０は、レセプトデータベース４０から全てのレコードを取得したか否かを判断する（ステップＳ７４０）。指導対象情報生成部１２０は、レセプトデータベース４０から全てのレコードを取得していないと判断した場合（ステップＳ７４０：Ｎｏ）、ステップＳ７１０に戻って、レセプトデータベース４０から被保険者１名のレコードを取得する（ステップＳ７１０）。指導対象情報生成部１２０は、レセプトデータベース４０から全てのレコードを取得したと判断した場合（ステップＳ７４０：Ｙｅｓ）、本フローチャートは終了する。
【００６９】
続いて、図１７を用いて、指導情報出力部１３０の動作、および、指導情報出力部１３０における各種情報の流れを説明する。図１７（ａ）において、指導情報出力部１３０は、入出力手段から指導情報を出力する旨の命令を取得したか否かを判断する（ステップＳ８１０）。指導情報出力部１３０は、入出力手段から指導情報を出力する旨の命令を取得していないと判断した場合（ステップＳ８１０：Ｎｏ）、本フローチャートは終了する。
【００７０】
指導情報出力部１３０は、入出力手段から指導情報を出力する旨の命令を取得したと判断した場合（ステップＳ８１０：Ｙｅｓ）、当該命令において被保険者の指定はあるか否かを判断する（ステップＳ８２０）。指導情報出力部１３０は、被保険者の指定はないと判断した場合（ステップＳ８２０：Ｎｏ）、指導対象レコード、傷病マスタ情報、予防内容マスタ情報を参照し、図５（ｂ）に示すような、全保険者の指導情報である一覧情報を生成し、入出力手段に出力する（ステップＳ８３０）。そして本フローチャートは終了する。指導情報出力部１３０は、被保険者の指定はあると判断した場合（ステップＳ８２０：Ｙｅｓ）、指導対象レコード、傷病マスタ情報、予防内容マスタ情報を参照し、図５（ｃ）に示すような、当該保険者の指導情報を生成し、入出力手段に出力する（ステップＳ８４０）。そして本フローチャートは終了する。なお、図１７（ｂ）に示すＤＦＤのプロセス「指導情報出力」は、ステップＳ７３０およびステップＳ７４０の処理に相当する。
【００７１】
医療情報生成装置１によれば、１以上の傷病から構成される傷病群別に医療費を算出するようにしているため、傷病が併発する場合の傷病と医療費の関係を正確に把握することができるようになる。また、医療情報生成装置１によれば、ある傷病群の医療費と、当該傷病群に傷病が１個追加したときの傷病群の医療費の差を算出するようにしているため、Ｎ個（Ｎは整数）の傷病から更に傷病が１個追加した場合の医療費増加分を正確に把握できるようになる。具体的には、傷病が追加し初めて併発となる場面、既に傷病が併発していて更に１つ追加する場面であっても、医療費の増加分を適切に把握できるようになる。従って、効果的な保健指導、主に医療費の急増に対する指導を行うことができるようになる。
【００７２】
換言すれば、医療情報生成装置１は、傷病毎に医療行為、即ち医療費を分割するのではなく、レセプトに記載されている全ての傷病、医療行為名を１つの組合せと捉え、複数の傷病が併発している状況下においても正確に医療費を算出、分析することができるため、例えば、図１８に示すように、新たな傷病の併発による、医療費の急増ランキングを出力し、急増ランキングの上位の被保険者に対し、効率的に、保健指導、主に医療費の急増に対する指導を実施することができる。
【００７３】
更に、医療情報生成装置１によれば、類似する傷病群同士を１つの傷病群に集約し、集約後の傷病群別の平均医療費を算出するようにしているため、実質的に同一である傷病のレセプト記載上のばらつきを吸収し、実情に即して合理的に処理することができるようになる。例えば、医療情報生成装置１によれば、図１９に示す、傷病名に「糖尿病」「高血圧」「神経障害」と記載され、診療報酬点数１６０点と記載されたレセプトＡと、傷病名に「糖尿病」「高血圧」「抹消神経障害」と記載され、診療報酬点数１６５点と記載されたレセプトＢとを同一視することができる。また、実情に即して合理的に処理する利点に加え、傷病群の種類の無用な増加を防止する利点もある。
【００７４】
なお、上記実施形態では、医療情報生成装置１は、図１に示すように指導情報出力部１３０を内部に備え、指導情報を出力したが、医療情報生成装置１は、指導情報を生成する指導情報出力部１３０を内部に備えなくてもよい。即ち、医療情報生成装置１は、指導対象情報を生成、記憶する迄を担当し、指導情報出力部１３０と同様の機能を備える外部装置が指導対象レコード記憶部を参照し、指導情報を生成してもよい。
【００７５】
なお、本発明の一実施形態による医療情報生成装置１の各処理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、当該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、本発明の一実施形態による医療情報生成装置１に係る上述した種々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であってもよい。また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。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、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、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。
【００７６】
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。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い。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、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【００７７】
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】
【００７８】
１…医療情報生成装置  
１０…傷病名マスタ記憶部
２０…予防内容マスタ記憶部
３０…レセプトデータベース
４０…レセプトデータベース
５０…傷病群別レコード記憶部
６０…傷病群間差分医療費レコード記憶部
７０…上位差分医療費レコード記憶部
８０…指導対象レコード記憶部
１００…傷病群別医療費算出部
１０２…医療費集計部
１０４…類似度算出部
１０６…類似傷病群抽出部
１１０…医療費急増傷病群組合せ抽出部
１１２…差分医療費算出部
１１４…上位差分医療費抽出部
１２０…指導対象情報生成部
１３０…指導情報出力部
１４０…メモリ
【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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