(57)【要約】  【課題】  臨床検査結果等の数値データ列に対して、少ない母集団からでも分布形状の特徴を把握可能なデータ解析システムを提供する。  【解決手段】  複数の数値データで構成される数値データ列と、前記数値データ列を既定の割合で分割したときの終了点を示す複数の終了値で構成される終了値データ列と、前記終了値データ列をもとに前記数値データ列を複数の部分データ列に分割し、隣り合う前記部分データ列をもとに算出した値域で構成される区間を設定する区間設定手段と、前記区間毎に前記区間内に存在する前記数値データ列のデータ数を前記区間の値域から算出される区間幅で除算した結果を度数密度として算出する度数密度算出手段と、前記区間毎の度数密度と値域を出力する手段と、を有することを特徴とする。【選択図】  図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の数値データで構成される数値データ列と、前記数値データ列を既定の割合で分割したときの終了点を示す複数の終了値で構成される終了値データ列と、前記終了値データ列をもとに前記数値データ列を複数の部分データ列に分割し、隣り合う前記部分データ列をもとに算出した値域で構成される区間を設定する区間設定手段と、前記区間毎に前記区間内に存在する前記数値データ列のデータ数を前記区間の値域から算出される区間幅で除算した結果を度数密度として算出する度数密度算出手段と、前記区間毎の度数密度と値域を出力する手段と、を有することを特徴とするデータ解析システム。
【請求項２】
請求項１に記載のデータ解析システムにおいて、前記出力手段の出力結果である前記区間毎の度数密度と前記値域を用いて、前記数値データ列の分布形状をグラフ形式で表示する表示手段を有することを特徴とするデータ解析システム。
【請求項３】
請求項１又は２に記載のデータ解析システムにおいて、前記区間毎に前記区間に存在する前記数値データ列の統計値を算出し、前記区間の代表値として設定する代表値設定手段を有し、前記出力手段が前記区間毎の度数密度と前記代表値を出力することを特徴とするデータ解析システム。
【請求項４】
請求項３に記載のデータ解析システムにおいて、前記出力手段の出力結果である前記区間毎の度数密度と前記代表値を用いて、前記数値データ列の分布形状をグラフ形式で表示する表示手段を有することを特徴とするデータ解析システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、臨床検査結果等の数値データ列に対して、分布形状の特徴量を算出するためのデータ解析手法、及び分布形状の把握を支援するデータ解析システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
臨床検査結果等の数値データに対して、データの分布形状の特徴を把握する手法として、度数分布や散布図等が用いられる。
【０００３】
例えば、病院の臨床検査部門においては、自動分析装置が出力した生化学検査や免疫検査等の検査結果（以下、検査結果と示す）に対して、臨床検査技師（以下、技師と示す）が検査項目毎の評価基準により妥当性を評価し、妥当と判断した検査結果を医師に報告する。この評価基準は、施設や装置に特異的な情報を含んでおり、特開平８−１４７３９６号公報では、過去の実績検査データの度数分布あるいは散布図の分布形状の特徴をもとに、測定結果の妥当性を評価する手法が紹介されている。
【０００４】
【特許文献１】特開平８−１４７３９６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、母集団のデータ量が少ない場合や、度数をカウントする区間の幅が適切でない場合、度数０となる欠損区間が大量に出現する可能性がある。このため、例えば診療科毎、疾患毎、患者毎、のように、母集団を限定した場合、欠損区間の出現が顕著となり、分布形状の特徴を把握することが困難である、という課題を有していた。
【０００６】
本発明の目的は、臨床検査結果等の数値データ列に対して、少ない母集団からでも分布形状の特徴を把握可能なデータ解析システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために、本発明は、下記に示すような特徴を有する。
【０００８】
（１）本発明のデータ解析システムは、複数の数値データで構成される数値データ列と、前記数値データ列を既定の割合で分割したときの終了点を示す複数の終了値で構成される終了値データ列と、前記終了値データ列をもとに前記数値データ列を複数の部分データ列に分割し、隣り合う前記部分データ列をもとに算出した値域で構成される区間を設定する区間設定手段と、前記区間毎に前記区間内に存在する前記数値データ列のデータ数を前記区間の値域から算出される区間幅で除算した結果を度数密度として算出する度数密度算出手段と、前記区間毎の度数密度と値域を出力する手段と、を有することを特徴とする。
【０００９】
これにより、少ない母集団に対しても適切な区間を設定しつつ、ユーザはデータが集中している区間を把握できるので、解決できる。
【００１０】
（２）前記（１）のデータ解析システムにおいて、前記出力手段の出力結果である前記区間毎の度数密度と前記値域を用いて、前記数値データ列の分布形状をグラフ形式で表示する表示手段を有することを特徴とする。
【００１１】
これにより、分布形状の特徴をユーザが直感的に把握できるので、ユーザの利便性を向上しつつ、解決できる。
【００１２】
（３）前記構成のデータ解析システムにおいて、前記区間毎に前記区間に存在する前記数値データ列の統計値を算出し、前記区間の代表値として設定する代表値設定手段を有し、前記出力手段が前記区間毎の度数密度と前記代表値を出力することを特徴とする。
【００１３】
これにより、区間を点として表現することで、ユーザは近傍にデータが集中している値を把握できるので、解決できる。
【００１４】
（４）前記（３）のデータ解析システムにおいて、前記出力手段の出力結果である前記区間毎の度数密度と前記代表値を用いて、前記数値データ列の分布形状をグラフ形式で表示する表示手段を有することを特徴とする。
【００１５】
これにより、分布形状の特徴をユーザがより直感的に把握できるので、ユーザの利便性を向上しつつ、解決できる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、臨床検査結果等の数値データ列に対して、少ない母集団からでも分布形状の特徴を把握可能なデータ解析システムを実現できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、本発明の実施例を、図面に基づいて詳述する。
【００１８】
図１に、本発明の一実施例であるデータ解析システムの構成を示す。
【００１９】
本システム１００は、制御部１０１と、一時記憶装置１０２と、検査ＤＢ読み出し部１０３と、データソート部１０４と、分布区間設定部１０５と、度数密度算出部１０６と、代表値設定部１０７と、出力部１０８と、で構成される。
【００２０】
本システム１００は、ハードウェア構成として記載しているが、本システム１００の機能をソフトウェアで構成してもよい。
【００２１】
本システム１００は、ネットワーク１２０を介して、検査ＤＢ１３０と通信できる。また、本システム１００は、ネットワーク１２０を介して、入出力端末１４０と通信できる。
【００２２】
ネットワーク１２０は、検査施設内のネットワークを前提としているが、検査部門を有する医療施設内のネットワークでもよい。
【００２３】
検査ＤＢ１３０は、本システム１００とは別のハードウェアとして記載しているが、本システム１００と検査ＤＢ１３０は、１つのハードウェアとして構成されていてもよい。また、検査ＤＢ１３０は、臨床検査システム、オーダリングシステム、電子カルテシステム等の病院情報システムが管理するものでもよい。
【００２４】
入出力端末は、表示部１４１を備えている。また、入出力端末１４０は、キーボードやマウス等を入力機能、ＣＲＴディスプレイを出力機能とするパソコン等の情報機器を想定しているが、他の入出力機能を有していてもよい。また、入出力端末１４０は、Ｗｅｂブラウザ機能を搭載した端末でもよい。また、入出力端末１４０は、本システム１００とは別のハードウェアとして記載しているが、本システム１００と入出力端末１４０は、１つのハードウェアとして構成されていてもよい。また、入出力端末１４０は、検査ＤＢ１３０とは別のハードウェアとして記載しているが、検査ＤＢ１３０と入出力端末１４０は、１つのハードウェアとして構成されていてもよい。
【００２５】
本システム１００と、検査ＤＢ１３０と、入出力端末１４０は、それぞれ別のハードウェアとして記載しているが、１つのハードウェアとして構成されていてもよい。
【００２６】
図２に、データ解析システム１００の動作を表すフローチャートを示す。
【００２７】
本システムが動作を開始する直前に、一時記憶装置１０２には、予め設定した複数の割合を示すデータ列Ｐ（ｘ）（ただし０＜Ｐ（ｘ）＜１）が保存されている。
【００２８】
図３に、本システムが動作を開始する直前の一時記憶装置１０２の例を示す。図３では、データ列Ｐ（ｘ）がＰ（１）＝０.１、Ｐ（２）＝０.２、・・・、Ｐ（９）＝０.９、のように、０.１（１０パーセント）間隔で一時記憶装置１０２にデータ列３０１として保存されているのがわかる。
【００２９】
本システムが動作を開始すると、まず、制御部１０１は、検査ＤＢ読み出し部１０３を起動し、検査ＤＢ１３０に格納されたＮ個のデータを読み出し、一時記憶装置１０２にデータ列ｄ（ｎ）（ただし、ｎ＝１、２、・・・、Ｎ）として保存するステップ２０１を実行する。
【００３０】
図４に、Ｎ＝９９と設定したときのステップ２０１実行後の一時記憶装置１０２の例を示す。図４では、ステップ２０１で９９個のデータが読み出され、一時記憶装置１０２にデータ列４０１として保存されていることがわかる。
【００３１】
次に、制御部１０１は、データソート部１０４を起動し、一時記憶装置１０２に保存されたデータ列ｄ（ｎ）を、小さい方から昇順ソートし、一時記憶装置１０２にデータ列Ｄ（ｎ）（ただし、ｎ＝１、２、・・・、Ｎ、且つＤ（１）≦Ｄ（２）≦・・・≦Ｄ（Ｎ））として保存するステップ２０２を実行する。
【００３２】
図５に、ステップ２０２実行後の一時記憶装置１０２の例を示す。図５では、図４のデータ列４０１が、ステップ２０２で昇順ソートされ、０.５、０.７、・・・、２.７、３.０、のように、一時記憶装置１０２にデータ列５０１として保存されていることがわかる。
【００３３】
次に、制御部１０１は、分布区間設定部１０５を起動し、一時記憶装置１０２に保存されたデータ列Ｄ（ｎ）に対して、Ｐ（ｘ）を用いて、下記の（数１）で定義される点Ｓ（ｘ）をもとに、分布区間Ｌ（ｘ）を設定し、一時記憶装置１０２に保存するステップ２０３を実行する。
【００３４】
Ｓ（ｘ）＝（１−ａ）×Ｄ（ｋ−ａ）＋ａ×Ｄ（ｋ−ａ＋１）      ・・・（数１）
（ただし、ｋ＝（Ｎ＋１）×Ｐ（ｘ）とし、ｋの小数部分をａとする）
このとき、データ列Ｐ（ｘ）をＸ個設定し（ｘ＝１、２、・・・、Ｘ−１、Ｘ）、Ｓ（ｘ）を小さい方からＳ（１）≦Ｓ（２）≦・・・≦Ｓ（Ｘ）のように並べたとき、最小値≦Ｌ（１）≦Ｓ（１）、Ｓ（１）＜Ｌ（２）≦Ｓ（２）、・・・、Ｓ（Ｘ−１）＜Ｌ（Ｘ）≦Ｓ（Ｘ）、Ｓ（Ｘ）＜Ｌ（Ｘ＋１）≦最大値、すなわち、Ｓ（ｘ−１）＜Ｌ（ｘ）≦Ｓ（ｘ）で表されるＸ＋１個の区間を分布区間Ｌ（ｘ）と定義する。すなわち、分布区間Ｌ（ｘ）は、Ｓ（ｘ−１）より大きく、Ｓ（ｘ）以下という値域で定義する。ただし、最初の分布区間Ｌ（１）のみ、最小値以上、Ｓ（１）以下という値域で定義する。
【００３５】
図６に、ステップ２０３実行後の一時記憶装置１０２の例を示す。図６では、ステップ２０３で設定された分布区間Ｌ（ｘ）が、０.５≦Ｌ（１）≦１.０、１.０＜Ｌ（２）≦１.３、・・・、２.５＜Ｌ（１０）≦３.０、のように、一時記憶装置１０２にデータ列６０１として保存されていることがわかる。
【００３６】
次に、制御部１０１は、分布区間設定部１０５を起動し、一時記憶装置に保存された全ての分布区間Ｌ（ｘ）に対して、区間幅（Ｓ（ｘ）−Ｓ（ｘ−１））が０かどうか、すなわち、Ｓ（ｘ）＝Ｓ（ｘ−１）かどうかを判定するステップ２０４を実行する。
【００３７】
ステップ２０４の結果が偽であった場合、制御部１０１が、度数密度算出部１０６を起動し、一時記憶装置１０２に保存された分布区間Ｌ（ｘ）毎に、Ｌ（ｘ）内に存在するデータの度数Ｍ（ｘ）を算出して、一時記憶装置１０２に保存するステップ２０５を実行する。
【００３８】
次に、制御部１０１は、度数密度算出部１０６を起動し、一時記憶装置１０２に保存された分布区間Ｌ（ｘ）毎に、下記の（数２）で示す度数密度Ｃ（ｘ）を算出し、一時記憶装置１０２に保存するステップ２０６を実行する。
【００３９】
Ｃ（ｘ）＝Ｍ（ｘ）／｛Ｓ（ｘ）−Ｓ（ｘ−１）｝          ・・・（数２）
図７に、ステップ２０６実行後の一時記憶装置１０２の例を示す。図７では、ステップ２０６で算出された度数密度Ｃ（１）〜Ｃ（１０）が、２４、３６．７、・・・、９０、１８、のように、一時記憶装置１０２に度数密度を示すデータ列７０１として保存されていることがわかる。
【００４０】
次に、制御部１０１は、代表値設定部１０７を起動し、一時記憶装置１０２に保存された分布区間Ｌ（ｘ）毎に、区間内に存在するデータの平均値を代表値Ｒ（ｘ）として算出し、一時記憶装置１０２に保存するステップ２０７を実行する。
【００４１】
図８に、ステップ２０７実行後の一時記憶装置１０２の例を示す。図８では、ステップ２０７で算出された代表値Ｒ（１）〜Ｒ（１０）が、０.８４、１.２５、・・・、２.５０、２.６８、のように、一時記憶装置１０２に代表値を示すデータ列８０１として保存されていることがわかる。
【００４２】
次に、制御部１０１は、出力部１０８を起動し、一時記憶装置１０２に保存された分布区間Ｌ（ｘ）毎の度数密度Ｃ（ｘ）を、分布区間Ｌ（ｘ）の範囲、代表値Ｒ（ｘ）と共に入出力端末１４０に出力するステップ２０８を実行する。以上で、本システムは動作を終了する。
【００４３】
図９に、ステップ２０８実行後に、入出力端末１４０が取得したデータを表示部１４１が表示したときの画面例を示す。図９では、分布区間Ｌ（ｘ）に対する度数密度Ｃ（ｘ）を矩形で表示したグラフ９０１、及び代表値Ｒ（ｘ）に対する度数密度Ｃ（ｘ）を折れ線で表示したグラフ９０２、の２種類のグラフで出力されているのがわかる。グラフ９０２では、グラフの両端のｘ座標は、図５における元のデータ列５０１の最小値０.５、および最大値３.０であり、このときの度数密度を０としている。グラフ９０１により、ユーザは、分布区間Ｌ（９）付近、およびＬ（５）付近の度数密度が高く、データが集中していることが視覚的に認識でき、分布形状の特徴を把握することが可能となる。更に、グラフ９０２により、ユーザは、分布区間Ｌ（８）、及びＬ（５）の範囲内で、それぞれ代表値Ｒ（９）、Ｒ（５）近傍にデータが集中していることが視覚的に認識でき、より正確な分布形状の特徴を把握することが可能となる。
【００４４】
また、図２において、ステップ２０４の結果が真であった場合、制御部１０１は、区間設定部１０５を起動し、Ｌ（ｘ）を隣接するＬ（ｘ−１）と結合し、新たな分布区間Ｌ´（ｘ）としてＳ（ｘ−２）＜Ｌ´（ｘ）≦Ｓ（ｘ）を一時記憶装置１０２に保存するステップ２０９を実行し、再度ステップ２０４に進む。
【００４５】
これにより、幅が０の分布区間に対しても、隣接する分布区間との総合的な度数密度を算出することが可能となる。
【００４６】
本実施例では、解析対象を検査ＤＢ１３０に格納された検査データとしたが、年齢、時間、金額等、他の数値データを解析対象としてもよい。
【００４７】
本実施例では、ステップ２０２でデータを値の大小に応じてソートしているが、ステップ２０２を実行せずに、検査ＤＢ１３０が予めソート済みのデータを格納していてもよい。これにより、本システムの処理速度が向上する。
【００４８】
本実施例では、ステップ２０２でデータを昇順でソートしているが、降順でソートしてもよい。これにより、高値域が重要な意味をもつデータ列に対して、高値域の分布形状の特徴を把握することができる。
【００４９】
本実施例では、ステップ２０３で、点Ｓ（ｘ）を（数１）で定義したが、以下の（数３）、または（数４）で定義してもよい。
【００５０】
Ｓ（ｘ）＝Ｄ（ｋ’）           ・・・（数３）
（ただし、ｋ’はＮ×Ｐ（ｘ）を超えない整数とする）
Ｓ（ｘ）＝Ｄ（ｋ’’）         ・・・（数４）
（ただし、ｋ’’はＮ×Ｐ（ｘ）＋１を超えない整数とする）
本実施例では、分布区間Ｌ（ｘ）をＳ（ｘ−１）＜Ｌ（ｘ）≦Ｓ（ｘ）と定義したが、Ｓ（ｘ−１）≦Ｌ（ｘ）＜Ｓ（ｘ）と定義してもよい
本実施例では、ステップ２０７で、区間内に存在するデータの平均値を代表値としたが、幾何平均値を代表値として設定してもよい。これにより、横軸を対数軸に変換した場合でも、適切な代表値を設定することができる。
【００５１】
また、ステップ２０８で、図９のグラフ９０２を、スプライン曲線やベジエ曲線等で補完してもよい。スプライン曲線で補完することより、補完された曲線が全ての代表値を通過するので、代表値を正確に示しつつ、滑らかな分布形状を表現できるため、ユーザは、直感的に分布形状の特徴を把握できる。また、ベジエ曲線で補完することにより、補完された曲線が開始点と終了点を通過し、他の代表値の近傍を通過するので、より滑らかな分布形状を表現できるため、ユーザは、より直感的に分布形状の特徴を把握できる。
【００５２】
本実施例では、図９で、グラフ９０１と９０２を同時に表示しているが、どちらか一方を表示してもよい。
【００５３】
以上詳述したように、本発明のデータ解析システムにより、数値データ列に対して、どの区間にデータが集中しているかを表す度数密度を算出し、出力するので、ユーザは、診療科毎、疾患毎、患者毎のような、少ない母集団からでも、分布形状の特徴を把握することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１】本発明の一実施例であるデータ解析システムの構成を説明する図。
【図２】本発明のデータ解析システムの動作を表すフローチャート図。
【図３】本発明のデータ解析システムが動作を開始する直前の一時記憶装置の例を示す図。
【図４】図２のフローチャート中のステップ２０１実行後の一時記憶装置の例を示す図。
【図５】図２のフローチャート中のステップ２０２実行後の一時記憶装置の例を示す図。
【図６】図２のフローチャート中のステップ２０３実行後の一時記憶装置の例を示す図。
【図７】図２のフローチャート中のステップ２０６実行後の一時記憶装置の例を示す図。
【図８】図２のフローチャート中のステップ２０７実行後の一時記憶装置の例を示す図。
【図９】図２のフローチャート中のステップ２０８実行後におけるデータ表示部の画面例を示す図。
【符号の説明】
【００５５】
１００…データ解析システム、１０１…制御部、１０２…一時記憶装置、１０３…検査ＤＢ読み出し部、１０４…データソート部、１０５…分布区間設定部、１０６…度数密度算出部、１０７…代表値設定部、１０８…出力部、１２０…ネットワーク、１３０…検査ＤＢ、１４０…入出力端末、１４１…表示部、２０１…検査ＤＢから検査データを読み出して一時記憶装置にデータ列ｄ（ｎ）として保存するステップ、２０２…データ列ｄ（ｎ）をソートして一時記憶装置にデータ列Ｄ（ｎ）として保存するステップ、２０３…データ列Ｄ（ｎ）に対して分布区間を設定して一時記憶装置に保存するステップ、２０４…分布区間の幅が０かどうを判定するステップ、２０５…分布区間内に存在するデータの度数を算出して一時記憶装置に保存するステップ、２０６…分布区間毎に度数密度を算出して一時記憶装置に保存するステップ、２０７…分布区間毎に代表値を設定して一時記憶装置に保存するステップ、２０８…分布区間毎に度数密度を入出力端末に出力するステップ、２０９…幅が０の分布区間を隣接する分布区間と結合した新たな分布区間を設定して一時記憶装置に保存するステップ、３０１…本システムが動作を開始する直前の一時記憶装置上の割合を示すデータ列、４０１…ステップ２０１実行後の一時記憶装置上のデータ列、５０１…ステップ２０２実行後の一時記憶装置上のデータ列、６０１…ステップ２０３実行後の一時記憶装置上の分布区間を示すデータ列、７０１…ステップ２０６実行後の一時記憶装置上の度数密度を示すデータ列、８０１…ステップ２０７実行後の一時記憶装置上の各分布区間の代表値を示すデータ列、９０１…ステップ２０８実行後に入出力端末が表示した分布区間に対する度数密度を矩形で表示したグラフ、９０２…ステップ２０８実行後に入出力端末が表示した代表値に対する度数密度を折れ線で表示したグラフ。
【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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