(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータに、
所定の属性にしたがって分類される複数の患者それぞれに対する損益の程度を示す損益情報を取得し、
前記複数の患者のそれぞれを識別する患者識別子と、該患者識別子で識別される患者に対する処置とを対応づけて格納する記憶装置から、前記複数の患者のそれぞれになされた処置の内容を取得し、
前記複数の患者のそれぞれに対してなされた処置の内、前記損益の程度が他の処置がなされた患者よりも良好である処置を特定して出力する
ことを含む処理を実行させるプログラム。
【請求項２】
前記損益の程度が他の処置がなされた患者よりも良好である処置が複数ある場合に、前記損益の程度がより良好である処置を優先して出力する
ことを含む処理を実行させる請求項１記載のプログラム。
【請求項３】
コンピュータに、
所定の属性にしたがって分類される複数の患者それぞれに対する損益の程度を示す損益情報を取得し、
前記複数の患者のそれぞれを識別する患者識別子と、該患者識別子で識別される患者に対する処置を示す複数の処置項目とを対応づけて格納する記憶装置から、前記複数の患者のそれぞれの前記複数の処置項目それぞれの内容を取得し、
前記複数の処置項目のうち少なくとも一部に対し、該処置項目の内容と、前記損益の程度との相関を解析し、
前記相関が基準を満たす処置項目の内容を出力する
ことを含む処理を実行させるプログラムであって、
前記損益情報は、前記複数の患者の中での相対的な損益の程度を分類する複数の群のうちの１つを示す情報であり、
前記相関を解析する処理において、前記複数の処置項目の各々に対して、
当該処置項目と前記複数の群が相関しているか否かを、当該処置項目と前記損益の程度との他の相関を示す指標を用いて、決められた有意水準に照らして検定し、
当該処置項目と前記複数の群が相関しているという検定結果を得た場合には、当該処置項目の内容のうちで、前記損益の程度との前記相関が前記基準を満たすものがあるか否かを、当該処置項目の内容別かつ前記複数の群の群別の観測度数と、当該処置項目と前記複数の群が独立であると仮定した場合の内容別かつ群別の期待度数との残差を用いて判断し、
当該処置項目の内容のうち、前記相関が前記基準を満たすものがあれば、前記相関が前記基準を満たす当該内容を選択する
ことを含むことを特徴とするプログラム。
【請求項４】
前記所定の属性は、疾患に関する分類、性別、年齢、来院経路、身体的な計測値の少なくとも１つに起因して分類される属性であることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載のプログラム。
【請求項５】
前記患者に対する処置の少なくとも１つは、治療内容、検査内容、処方薬剤、担当医、または担当コ・メディカルスタッフにより表されることを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載のプログラム。
【請求項６】
所定の属性にしたがって分類される複数の患者それぞれに対する損益の程度を示す損益情報を取得する取得部と、
前記複数の患者のそれぞれを識別する患者識別子と、該患者識別子で識別される患者に対する処置とを対応づけて格納する記憶装置から、前記複数の患者のそれぞれになされた処置の内容を取得し、前記複数の患者のそれぞれに対してなされた処置の内、前記損益の程度が他の処置がなされた患者よりも良好である処置を特定する解析部と、
前記特定された処置を出力するための制御を行う出力制御部と、
を備えることを特徴とする分析装置。
【請求項７】
コンピュータが実行する方法であって、
所定の属性にしたがって分類される複数の患者それぞれに対する損益の程度を示す損益情報を取得し、
前記複数の患者のそれぞれを識別する患者識別子と、該患者識別子で識別される患者に対する処置とを対応づけて格納する記憶装置から、前記複数の患者のそれぞれになされた処置の内容を取得し、
前記複数の患者のそれぞれに対してなされた処置の内、前記損益の程度が他の処置がなされた患者よりも良好である処置を特定して出力する
ことを特徴とする方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医療機関の経営を支援する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
病院や診療所などの医療機関の経営を支援するための方法やシステムがいくつか提案されている。
例えば、様々な種類の統計資料を柔軟に提供できることを目的とした、以下のような病院経営支援システムも提案されている。
【０００３】
提案されている病院経営支援システムは、病院内で発生した医事会計情報、患者病歴情報および財務情報から、所定の複数の項目から構成される複数のレコードを作成するレコード構築部と、複数のレコードを保管する分析用データシステムを有する。また、病院経営支援システムは、分析用データシステムに保管されている複数のレコードを任意の検索条件に従って検索し、検索条件に対応する複数のレコードを選択的に読み出す検索部を有する。
【０００４】
さらに、病院経営支援システムは、読み出された複数のレコードを対象として任意の分析条件に応じた複数の統計値を計算する統計計算部と、複数の統計値からグラフを作成するグラフ作成部を有する。そして、病院経営支援システムは、作成されたグラフをグラフィカルユーザインタフェイス（ＧＵＩ）とともに表示するＧＵＩプロセッサを有する。
【０００５】
また、病院の経営状況を診断し、職員数、人件費、病床数、加算条件などを変数とし、医業収入または利益を最適化することを目的として、以下のような医療経営診断方法と医療経営最適化方法が提案されている。
【０００６】
提案されている医療経営診断方法は、医療機関の経営現状情報を取得し、経営現状情報から当該医療機関の入院動態を予測し、経営現状情報および予測から当該医療機関の経営状況を診断する方法である。また、提案されている医療経営最適化方法は、経営現状情報の少なくとも一つの項目を変数とし、変数の可変範囲を指定し、可変範囲内において変数を変化させ、上記医療経営診断方法にて経営状況を求め、経営状況が最適となる変数を探索する方法である。探索する方法としては、総当たり法または遺伝的アルゴリズムを用いることができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００５−４２６０号公報
【特許文献２】特開２００３−１０８７５０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
経営の現状を示す統計資料が単に提示されるだけでは、提示を受けたユーザは、経営改善のための具体的改善策を知ることができない。
また、医療機関の経営状況は、職員数や病床数などの、医療機関全体に関わる集約された数値に影響されるだけでなく、個々の患者ごとの損益にも当然ながら影響される。しかし、集約された数値だけに基づく分析では、「個々の患者に対して何をどのように変更することが経営改善の観点から見て好ましいのか」といった、より細かな粒度の情報は得られない。そのため、集約された数値だけに基づく分析の結果から、経営改善のための具体的対策を立てることは難しい。
【０００９】
そこで本発明は、患者ごとの粒度で経営改善に有益な情報を提示することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
一態様によるプログラムがコンピュータに実行させる処理は、所定の属性にしたがって分類される複数の患者それぞれに対する損益の程度を示す損益情報を取得することを含む。また、前記処理は、前記複数の患者のそれぞれを識別する患者識別子と、該患者識別子で識別される患者に対する処置を示す複数の処置項目とを対応づけて格納する記憶装置から、前記複数の患者のそれぞれの前記複数の処置項目それぞれの内容を取得することを含む。さらに、前記処理は、前記複数の処置項目のうち少なくとも一部に対し、該処置項目の内容と、前記損益の程度との相関を解析することを含む。そして、前記処理は、前記相関が基準を満たす処置項目の内容を出力することを含む。
【発明の効果】
【００１１】
上記の「処置項目」は、患者に対する処置を示すものである。また、相関の解析対象である上記の「損益の程度」とは、患者それぞれに対する損益の程度である。よって上記プログラムによれば、患者ごとの粒度での解析がなされる。
【００１２】
また、上記のプログラムによって出力される処置項目の内容は、損益の程度との相関が基準を満たすので、経営改善に有益な情報である。
したがって、上記プログラムによれば、患者ごとの粒度で経営改善に有益な情報を提示することが可能である。換言すれば、上記プログラムによれば、医学的に妥当な処置の内容の選択肢が複数あるときに、損益の観点から見てより好ましい内容が出力されるので、経営改善のための具体的対策が立てやすい。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】第１実施形態の分析処理のフローチャートである。
【図２】コンピュータの構成図である。
【図３】第１実施形態の分析システムの構成図である。
【図４】第１実施形態の分析システムのネットワーク配置図である。
【図５】第２実施形態の分析システムの構成図である。
【図６】図５に示した各種データの具体例を示す図である。
【図７】第２実施形態の分析処理のフローチャートである。
【図８】画面の例を示す図である。
【図９】分析装置が用いる内部データの例を示す図（その１）である。
【図１０】群分け処理のフローチャート（その１）である。
【図１１】群分け処理のフローチャート（その２）である。
【図１２】群分け処理のフローチャート（その３）である。
【図１３】基準群の抽出を説明するグラフである。
【図１４】良好群と不良群の抽出を説明するグラフである。
【図１５】患者プロファイルデータ集計処理のフローチャートである。
【図１６】分析装置が用いる内部データの例を示す図（その２）である。
【図１７】ｉ番目のプロファイル項目に関するクロス集計表である。
【図１８】項目影響判定処理のフローチャート（その１）である。
【図１９】項目影響判定処理のフローチャート（その２）である。
【図２０】項目影響判定処理のフローチャート（その３）である。
【図２１】項目影響判定処理のフローチャート（その４）である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、複数の実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。具体的には、まず、種々の実施形態に共通の事項について説明する。その後、図１〜４を参照して第１実施形態について説明し、カイ２乗検定を利用する第２実施形態について図５〜２１を参照して説明する。また、図示は省略したが、カイ２乗検定以外の手法を利用する第３〜５実施形態についても説明する。最後に、その他の実施形態についても説明する。
【００１５】
さて、近年、医療機関でも経営改善（換言すれば収支改善）が求められるようになっている。改善策を講じるためには、現状の経営を分析し、把握することが重要である。そこで、経営支援のため、医療機関の経営における様々な統計資料を作成し、統計情報をユーザへ提供するシステムも提案されている。なお、ユーザとは、例えば、医療機関の経営者、事務職員、医療スタッフ等である。
【００１６】
しかしながら、単に現状をユーザへ提示するだけでは、具体的な改善策の提示にはならない。よって、ユーザは、提示された現状を把握した後、経営を改善するための改善策を自ら考案する必要がある。
【００１７】
ところが、現状を示す統計資料から具体的改善策を考案することは、経営に関する多くの経験や深い知識がないユーザにとっては、困難である。そして、一般的傾向として、営利企業と比べて医療機関のユーザは、原価計算や収支分析になじみが薄いことが多いため、現状を示す統計資料から具体的改善策を自力で考案することが困難である。
【００１８】
また、病床数やスタッフ数など量的に表すことの可能な変数を用いて、例えばスタッフの最適配置人数を算出し、ユーザへ提示することも考えられる。つまり、経営改善策の一例として、スタッフの配置人数を提示することが考えられる。
【００１９】
しかしながら、医療機関の経営に大きな影響を及ぼす要素の中には、患者に処方された薬剤や手術の術式など、量的な変数で表すことのできない様々な要素がある。そのため、量的な変数で表すことのできる要素のみを用いた分析では、有効な経営改善策を得るには不十分である。つまり、医療機関の経営改善のためには、名義尺度で表される要素をも用いた分析が望まれる。
【００２０】
また、医療機関においては、部門別・診療科別・疾病別といった様々な単位で、多くの項目についての情報が業務データとして蓄積されていることがある。そして、業務データの集計や分析が行われることもある。例えば、原価計算による収支構造情報の出力を行うシステムもある。また、例えばＯＬＡＰ（OnLine Analytical Processing）分析システムのように、収支の原因分析を試みるシステムもある。
【００２１】
しかしながら、既存のシステムでは、経営を改善するための具体的改善策を得ることは難しい。その理由の一つは、既存のシステムでは、分析の切り口をユーザ自身が指定しなくてはならないためである。
【００２２】
経営についての経験や知識が豊富なユーザであれば、どの要素が収支結果（つまり損益）と関連性がありそうか、当たりをつけることも不可能ではない。よって、ユーザは、収支結果と関連しそうだと当たりをつけた要素を、「分析の切り口」としてシステムに指定することもできる。しかし、一般のユーザには、当たりをつけることが難しい。
【００２３】
すると、ユーザは、医療機関に蓄積された業務データに含まれる多数の項目を総当たりに指定せざるを得ず、非常に煩雑な作業を行わなくてはならない。そのような煩雑な作業が敬遠されて、結局は、経営を改善するための具体的改善策がうまく得られないことも多い。
【００２４】
また、上記のように、集約された情報（例えば、医療機関全体でのベッド数やスタッフ数）のみを使った分析からは、具体的な対応策が立てにくい。よって、患者ごとの粒度で対応策が立てやすいような形で解析結果が提示されることが望まれる。
【００２５】
以上説明したように、医療機関の経営支援システムには、様々な課題がある。そこで、後述の各実施形態は、医療機関の経営を分析し、医療機関の経営改善という観点から効果的な処置内容を提示することを目的の一つとしている。処置内容は患者ごとの粒度の情報であるから、後述の各実施形態による出力結果によれば、「経営改善という観点では、個々の患者に対してどのような処置をすることが好ましいのか」ということがユーザによく分かり、経営改善の対策も立てやすい。
【００２６】
もちろん、患者の容態等に応じて、経済的には効果的でない処置内容を採用することは、医療機関の特性上、しばしば生じ得る。しかし、医学的な観点から見て同程度に患者にとって効果的な複数の処置内容の選択肢がある場合に、「経営改善という切り口であれば、この処置内容が好ましい」ということをユーザに対して提案することは、経営改善に有益である。後述の各実施形態は、そのような提案をする分析技術に関する実施形態である。
【００２７】
なお、一般論として「営利企業だけでなく医療機関でも経営改善が望まれる」というだけでなく、日本の医療制度の変化に応じて、今後ますます医療機関での経営改善が重要になると予測される。よって、「経営改善という観点では、個々の患者に対してどのような処置をすることが好ましいのか」ということを提示する後述の各実施形態の分析技術は、今後ますます有用性を増すものと予測される。
【００２８】
すなわち、医療費の計算方法として、「診療報酬制度」と「ＤＰＣ（Diagnosis Procedure Combination；診断群分類）制度」とがあり、今後ＤＰＣ制度の広まりが予測されるため、ＤＰＣ制度の広まりとともに後述の各実施形態の分析技術の有用性も増すと予測される。その理由は以下のとおりである。
【００２９】
診療報酬制度では、患者に対する診療行為の内容や回数に起因して医療費が計算される。他方、ＤＰＣ制度では、患者の病気の種類によって一日あたりの医療費が決定され、実際の診療行為の内容や回数等によらず、入院期間に応じて費用が計算される。
【００３０】
そして、近年では、大学病院や一部の病院でＤＰＣ制度の導入が進められている。また、ＤＰＣ精度では医療費が病気ごとに一律に設定されるため、「ＤＰＣ制度が適用される医療機関では、なるべく効率的な治療を行う努力がなされる」と期待される。よって、政府も今後は医療費削減のために、よりＤＰＣ制度を広めると予測される。
【００３１】
そして、ＤＰＣ制度が適用される医療機関では、経営努力が今まで以上に必要となると予測される。つまり、ＤＰＣ制度が適用される医療機関では、効率的な診療（例えば、効率的な薬剤の使用や、効率的な治療方法の選択）、ベッド回転管理などを管理者が適切に計画しなければ、経営が不振状態に陥る可能性が高い。よって、ＤＰＣ制度が適用される医療機関では、経営不振回避のため、一層の経営努力が払われるであろう。
【００３２】
そこで、今後ＤＰＣ制度が広まるにつれて、様々な観点で、経営状態の現状を分析し、経営改善策を講じることが、医療機関にとっては重要になる。すなわち、後述の各実施形態において出力される内容は、以上のような医療制度の変化にも適した経営改善策の提案となり得る。
【００３３】
さて、以上説明したような医療機関の経営支援システムの様々な課題を解決し、医療制度の変化に鑑みても有益な各種実施形態について、以下では具体的に説明していく。
図１は、第１実施形態の分析処理のフローチャートである。第１実施形態によるプログラムは、分析装置として動作するコンピュータに、図１の分析処理を実行させる。
【００３４】
具体的には、ステップＳ１０１で、コンピュータは、所定の属性にしたがって分類される複数の患者それぞれに対する損益の程度を示す損益情報を取得する。ここで、上記「所定の属性」は、例えば、疾患に関する分類、性別、年齢、来院経路、身体的な計測値の少なくとも１つに起因して分類される属性であってもよい。
【００３５】
例えば、疾患に関する分類に起因して分類される属性としては、以下の（Ａ１）〜（Ａ７）のようなものが利用可能である。
（Ａ１）ＤＰＣコードの一部または全部が、「疾患に関する分類に起因して分類される属性」として利用されてもよい。ＤＰＣコードは１４桁で表され、桁ごとに表す内容が決められている。よって、ＤＰＣコードの全体が属性値として利用されてもよい。あるいは、ＤＰＣコードのうちの特定の桁（例えば、主要診断群を示す１〜２桁目と、最も医療資源を投入した傷病名の分類コードを示す３〜６桁目）のみが、属性値として利用されてもよい。
【００３６】
（Ａ２）国際疾病分類（International Classification of Diseases；ＩＤＣ）第１０版によるＩＤＣ１０コードの一部または全部が、「疾患に関する分類に起因して分類される属性」として利用されてもよい。なお、ＩＤＣ１０コードは、例えば「Ｃ１５．３」のような階層構造を有する。よって、ＩＤＣ１０コードの全体が属性値として利用されてもよいし、ＩＤＣ１０コードのうち上位階層にあたる一部のみ（例えば「Ｃ１５」のみ）が属性値として利用されてもよい。
【００３７】
（Ａ３）「胃潰瘍」のような具体的な傷病名、またはいくつかの傷病の上位概念を示す「消化器潰瘍」や「消化器系疾患」のような分類名が、「疾患に関する分類に起因して分類される属性」として利用されてもよい。
【００３８】
（Ａ４）もちろん、医療機関が独自に定義した、疾患に関する分類コードが「疾患に関する分類に起因して分類される属性」として利用されてもよい。
（Ａ５）また、患者は疾患に応じて適宜の診療科を受診するので、患者が受診した診療科が、「疾患に関する分類に起因して分類される属性」として利用されてもよい。
【００３９】
（Ａ６）副傷病の有無を示し、副傷病がある場合はさらに副傷病の内容と発生源をも示す情報が、「疾患に関する分類に起因して分類される属性」として利用されてもよい。副傷病の内容は、ＤＰＣコードまたはＩＤＣ１０コードを利用して示されてもよい。副傷病の発生源として、例えば「来院時に既に発生していた」、「院内感染によって発生した」、「手術後に発生した」、「その他の理由で入院後に発生した」などが上記情報により示されてもよい。
【００４０】
（Ａ７）既往症の有無を示し、既往症がある場合はさらに既往症の内容を示す情報が、「疾患に関する分類に起因して分類される属性」として利用されてもよい。
また、性別に起因して分類される属性は、「男性」または「女性」という属性値をとることができる。
【００４１】
年齢に起因して分類される属性は、年齢そのものを示す数値で表される属性であってもよいし、「１０代」、「２０代」のような順序尺度で表される属性であってもよい。
来院経路に起因して分類される属性は、例えば、以下の（Ｂ１）〜（Ｂ６）のような内容をそれぞれ示す属性値をとることができる。
【００４２】
（Ｂ１）紹介状を持って患者が来院した。
（Ｂ２）紹介状なしで患者が一般外来を受診した。
（Ｂ３）患者が救急車で搬送されてきた。
【００４３】
（Ｂ４）患者が他の医療機関から転院してきた。
（Ｂ５）自医療機関の外来患者が入院した。
（Ｂ６）一旦退院した患者が、すぐに（例えば３日といったような所定日数以内に）再入院することになった。
【００４４】
また、身体的な計測値に起因して分類される属性は、例えば、身長、体重、血圧、血糖値、尿酸値など、患者の身体に関する何らかの計測を行った結果として得られる属性である。
【００４５】
なお、上記「所定の属性」の１つとして、例えば、年齢と性別の２つに起因して分類される「３０代男性」のような属性値をとる属性を利用することもできる。また、「所定の属性」は、１つであってもよいし複数あってもよい。例えば、疾患に関する分類、性別、年齢、来院経路、身体的な計測値にそれぞれ起因して分類される５つの属性のすべてが「所定の属性」として利用されてもよい。
【００４６】
ところで、属性を利用する第１の理由は、医療機関の経営分析という分野の特性上、属性に応じて損益の傾向が異なることが経験的に分かっているためである。例えば、「耳鼻科は黒字になりやすいが救急救命科は赤字になりやすい」、「ある年代の患者は黒字になりやすいが他の年代の患者は赤字になりやすい」のように、属性によって損益の傾向が異なることがある。
【００４７】
そして、属性に応じてもともと損益の傾向自体が異なる患者同士を一律に比較したとしても、有益な分析結果を得ることは難しい。そのため、第１実施形態では、１つまたは複数の所定の属性が利用される。具体的には、ステップＳ１０１においてコンピュータは、例えば、所定の属性が特定の属性値をとる患者のみ（例えば指定された疾患の患者のみ）を処理対象として、処理対象の患者の損益情報を取得する。
【００４８】
また、属性を利用する第２の理由は、属性に応じて後述の処置項目の内容が異なるためである。詳しくは後述するが、処置項目とは患者に対する処置を示す項目である。処置項目の例は、例えば、患者に処方された薬剤を示す項目である。後述のステップＳ１０５では、損益の程度と一定の相関がある処置項目の内容が出力されるが、医療の特性上、属性に応じて処置項目の内容がまったく異なることがある。
【００４９】
例えば、産婦人科の患者のうち、ある特定の薬剤を処方された患者の損益の程度は、他の薬剤を処方された産婦人科の患者の損益の程度よりも良好かもしれない。この場合、後述のステップＳ１０５において、当該特定の薬剤が、損益の程度に対して正の相関がある処置項目の内容として出力され得る。
【００５０】
しかし、医学的見地から見ると、産婦人科の患者向けの当該薬剤は、他の診療科の患者に対しては処方の対象となり得ないことも多い。また、患者は、疾患等の属性に応じて、例えば、理学療法の対象となり得るかもしれないし、理学療法の対象にはならないかもしれない。つまり、属性に応じて、処置項目の内容はまったく異なることが多い。
【００５１】
したがって、たとえ特定の属性値の患者に対して、ある処置項目の特定の内容が損益の程度に大きく相関するとしても、他の属性値の患者に対しては、上記特定の内容の処置を施すことが医学的には妥当性を欠くかもしれない。すると、「上記特定の内容は損益の程度に大きく相関する」という情報がたとえ得られたとしても、他の属性値の患者の損益改善のためには、得られた情報がほとんど役に立たない可能性がある。
【００５２】
よって、コンピュータは、属性によらない一律の分析を行うのではなく、所定の属性にしたがって分類された、属性値が同一または類似の患者を対象として、分析を行う。換言すれば、コンピュータは、医学的見地から見て同一内容の処置を施す可能性があり得る患者を処理対象として選んで、分析を行う。
【００５３】
以上述べた２つの理由から、ステップＳ１０１でコンピュータは、１つまたは複数の所定の属性にしたがって分類される、上記所定の属性が特定の属性値をとる複数の患者について、各患者の損益情報を取得する。なお、特定の属性値は、予め定数として決められていてもよいし、ユーザ入力により指定されてもよい。
【００５４】
ところで、上記「損益情報」は、例えば、比例尺度で表されてもよいし、順序尺度で表されてもよい。下記の（Ｃ１）〜（Ｃ４）は、ある患者についての損益情報の例である。
（Ｃ１）当該患者についての損益の金額そのものを示す数値。
（Ｃ２）当該患者にかかった費用に対する損益率を示す数値。
【００５５】
（Ｃ３）複数の患者の中での相対的な損益の程度を分類する複数の群のうちのいずれに当該患者が属するのかを示す情報。例えば、複数の群とは、損益の観点から見た「良好群」と「基準群」と「不良群」という３つの群であってもよいし、「良好群」と「不良群」という２つの群であってもよい。なお、各患者をどの群に分類するかという基準は、実施形態に応じて様々であり、具体例については第２実施形態とともに後述する。
【００５６】
（Ｃ４）損益に応じて複数の患者を順位付けしたときの、当該患者の順位を示す数値。例えば、損益額または損益率に応じて複数の患者をソートしたときの、「当該患者は第何位か」または「当該患者は上位何％に入るか」を示す数値。
【００５７】
ところで、ステップＳ１０１においてコンピュータが損益情報を取得するための具体的処理は、損益情報の具体的形式に応じて異なり、また、分析装置として動作するコンピュータが分析システム内でどのように配置されるかに応じても異なる。
【００５８】
例えば、コンピュータは、患者から得られた収益と、患者にかかった費用をデータベースから読み出し、収益から費用を減じることで損益額を算出し、算出した損益額そのものを損益情報として取得してもよい。あるいは、患者ごとの損益額を記録した既存のデータベースが存在する場合は、コンピュータは、データベースから損益額を読み出すことにより、損益額を損益情報として取得してもよい。同様に、コンピュータは、損益情報としての損益率を、算出することにより取得してもよいし、既存のデータベースから読み出すことにより取得してもよい。
【００５９】
また、収益、費用、損益額または損益率が記録されたデータベースは、図１の処理を実行するコンピュータの記憶装置上にあってもよいし、ネットワークを介して接続された他のコンピュータの記憶装置上にあってもよい。データベースが他のコンピュータの記憶装置上にある場合、ステップＳ１０１の取得は、ネットワーク通信を含む処理である。
【００６０】
また、損益情報が上記（Ｃ３）または（Ｃ４）のような情報である場合、ステップＳ１０１においてコンピュータが損益情報を取得するための処理は、複数の患者についての統計処理を含む。すなわち、コンピュータは、所定の方針にしたがって、複数の群のうちのいずれか１つに、各患者を、当該患者の損益に応じて分類し、分類の結果を損益情報として取得してもよい。また、コンピュータは、所定の方針にしたがって、各患者を、当該患者の損益に応じて順位付けし、順位付けの結果を損益情報として取得してもよい。
【００６１】
さて、以上のようにしてステップＳ１０１で損益情報を取得すると、続いて、コンピュータは、ループ端Ｌ１０２ａとＬ１０２ｂで挟まれた繰り返しループ（以下、説明の便宜上「処置項目ループ」という）を実行する。処置項目ループに含まれる各ステップの処理は、患者に対する処置を示す複数の処置項目のそれぞれについて実行される。
【００６２】
以下、ある繰り返しにおいてコンピュータが処理対象として注目する処置項目を「注目処置項目」という。また、コンピュータがすべての処置項目に注目し終わると、処置項目ループも終了する。
【００６３】
なお、処置項目の例は下記の（Ｄ１）〜（Ｄ５）である。
（Ｄ１）治療内容を示す処置項目。治療内容の例は、例えば、「手術をした」、「輸血をした」、「点滴をした」、「注射をした」、「薬剤を処方した」、「薬剤を塗布した」、「ガーゼを取り換えた」、「切開をした」、「縫合をした」、「理学療法を行った」、「歩行訓練を行った」、「栄養指導をした」などである。さらに、治療に用いた手技の詳細（例えば手術の術式など）を示す処置項目が利用されてもよい。また、輸血量、点滴や注射に使った薬剤の量などを示す、量的な処置項目がさらに利用されてもよい。
【００６４】
（Ｄ２）検査内容を示す処置項目。検査内容の例は、例えば「胸部レントゲン検査をした」などである。
（Ｄ３）処方薬剤を示す処置項目。処方された薬剤は、例えば、当該薬剤の商品名、一般名、またはコードにより示すことができる。また、処方された薬剤の量（全量でもよいし１日当たりの量でもよい）を示す量的な処置項目がさらに利用されてもよい。
【００６５】
（Ｄ４）担当医師を示す処置項目。なお、本明細書における「医師」には歯科医師も含まれる。また、主治医だけでなく、手術を行った場合は、手術執刀医や麻酔科医を担当医師に含めてもよい。
（Ｄ５）担当コ・メディカルスタッフを示す処置項目。コ・メディカルスタッフの例は、看護師、薬剤師、理学療法士、助産師などである。
【００６６】
さて、処置項目ループ内のステップＳ１０３で、コンピュータは、注目処置項目と損益の程度との相関を解析する。具体的には、コンピュータは、注目処置項目の特定の内容が、損益情報により表される損益の程度に対して、正または負の相関を持つか否かを解析する。ステップＳ１０３における解析には、様々な統計解析手法が適用可能である。
【００６７】
例えば、注目処置項目が上記（Ｄ３）のように処方薬剤を示す場合、ステップＳ１０３でコンピュータは、「特定の薬剤が、損益の程度に対して正の相関を持つか否か」を解析してもよい。すなわち、コンピュータは、「複数の患者の中で特定の薬剤が処方された患者は、他の薬剤が処方された患者と比べて、損益の程度が良好である」と言えるか否かを解析してもよい。特定の薬剤が、損益の程度に対して正の相関を持つ場合、その特定の薬剤は、損益の観点から見れば、積極的に採用することが好ましい薬剤である。
【００６８】
また、上記と同様に注目処置項目が上記（Ｄ３）のように処方薬剤を示す場合、ステップＳ１０３でコンピュータは、上記とは逆に、「特定の薬剤が、損益の程度に対して負の相関を持つか否か」を解析してもよい。すなわち、コンピュータは、「複数の患者の中で特定の薬剤が処方された患者は、他の薬剤が処方された患者と比べて、損益の程度が不良である」と言えるか否かを解析してもよい。特定の薬剤が、損益の程度に対して負の相関を持つ場合、その特定の薬剤は、損益の観点から見れば、避けた方が好ましい薬剤である。
【００６９】
もちろん、コンピュータは、「特定の薬剤が、損益の程度に対して正の相関を持つか否か」を解析するとともに、「特定の薬剤が、損益の程度に対して負の相関を持つか否か」を解析してもよい。
【００７０】
なお、ステップＳ１０３の解析のために、コンピュータは、複数の患者のそれぞれを識別する患者識別子と、当該患者識別子で識別される患者に対する処置を示す複数の処置項目とを対応づけて格納する記憶装置から、各患者の各処置項目の内容を取得する。コンピュータは、処置項目ループの開始前に、すべての処置項目の内容を一括して取得してもよいし、処置項目ループの内部で、各繰り返しにおける注目処置項目の内容を取得してもよい。
【００７１】
また、記憶装置がコンピュータに内蔵されている場合は、処置項目の内容を取得するための処理は、内蔵された記憶装置からのデータの読み取りにより実現される。他方、記憶装置がネットワークを介してコンピュータと接続されている場合は、処置項目の内容を取得するための処理は、ネットワークを介した通信により実現される。
【００７２】
いずれにしろ、コンピュータは、各患者の各処置項目の内容を取得することができるので、取得結果を用いてステップＳ１０３の解析を行う。
そして、次のステップＳ１０４でコンピュータは、注目処置項目の内容のうち、損益の程度との相関が基準を満たすものがあるか否かを判断する。ステップＳ１０３の解析の結果、注目処置項目の内容のうち、損益の程度との相関が基準を満たすものが見つかっていれば、処理はステップＳ１０５に移行する。他方、注目処置項目の内容のうち、損益の程度との相関が基準を満たすものがなければ、処置項目ループの今回の繰り返しが終了する。
【００７３】
なお、ステップＳ１０４における基準は、例えば、次の（Ｅ１）〜（Ｅ６）のいずれかであってもよい。また、次の（Ｅ１）〜（Ｅ６）における閾値は、予め決められた定数でもよいし、例えばユーザ設定が可能な可変の閾値でもよい。
【００７４】
（Ｅ１）損益の程度に対する相関が、閾値以上の大きさを持った正の相関である。
（Ｅ２）損益の程度に対する相関が、閾値以上の大きさを持った負の相関である。
（Ｅ３）正か負かを問わず、損益の程度に対する相関の大きさが閾値以上である。
【００７５】
（Ｅ４）注目処置項目の複数の内容の中で、損益の程度に対する相関が正の値をとるもののうち、相関の大きさの降順にソートしたときの順位が、閾値（例えば第３位）あるいはそれより上位の順位である。
【００７６】
（Ｅ５）注目処置項目の複数の内容の中で、損益の程度に対する相関が負の値をとるもののうち、相関の大きさの降順にソートしたときの順位が、閾値（例えば第３位）あるいはそれより上位の順位である。
【００７７】
（Ｅ６）注目処置項目の複数の内容の中で、相関の正負を問わずに相関の大きさの降順にソートしたときの順位が、閾値（例えば第３位）あるいはそれより上位の順位である。
例えば、注目処置項目が上記（Ｄ３）のように処方薬剤を示す場合、（Ｅ１）または（Ｅ４）の基準を満たす特定の内容（すなわち特定の薬剤）が見つかれば、見つかった特定の薬剤は、損益の観点から見れば積極的に採用することが好ましい薬剤である。逆に、（Ｅ２）または（Ｅ５）の基準を満たす特定の薬剤が見つかれば、見つかった特定の薬剤は、損益の観点から見れば避けることが好ましい薬剤である。そして、（Ｅ３）または（Ｅ６）の基準によれば、積極的に採用することが好ましい薬剤と避けることが好ましい薬剤の双方が検出可能である。
【００７８】
もちろん、患者に対する処置は損益の観点だけから決められるものではない。しかしながら、「ある状態の患者に対して、医学上の観点から見て適切な処置の選択肢が、複数ある」という状況もあり得る。そして、そのような状況下では、複数の選択肢のうち、損益の観点から見て相対的に好ましい選択肢を選択することが、医療機関の経営に好影響を与える。
【００７９】
例えば、効能がほぼ同じ２つの薬剤があり、２つの薬剤の価格が異なる場合、高価な方の薬剤の使用を控え、安価な方の薬剤を使用することで、医療機関の経営状態が改善すると予測される。例えば、上記２つの薬剤は、先発医薬品とジェネリック医薬品（後発医薬品）かもしれないし、先発医薬品とジェネリック医薬品の関係にはない２つの薬剤かもしれない。
【００８０】
もしステップＳ１０３の解析の結果、安価な方の薬剤が、ステップＳ１０４において例えば（Ｅ１）の基準を満たすと判断されれば、安価な方の薬剤を「経営改善の観点から推奨される薬剤」としてユーザに提示することは有益である。また、もしステップＳ１０３の解析の結果、高価な方の薬剤が、ステップＳ１０４において例えば（Ｅ２）の基準を満たすと判断されれば、高価な方の薬剤を「経営改善の観点から見て非推奨の薬剤」としてユーザに提示することは有益である。
【００８１】
また、上記のとおり一部の医療機関は、ＤＰＣ包括評価による医療費の定額支払い制度の対象である。よって、例えば、もし特定の治療を患者に施すことで患者の回復を早めることができるならば、その特定の治療によって入院日数を短縮し、それにより患者にかかる費用を抑えることが可能となる。したがって、医学的観点から見て妥当な複数の治療の選択肢がある場合に、上記特定の治療を採用することは、医療機関の経営状態の改善に有効である。
【００８２】
そして、注目処置項目が上記（Ｄ１）のように治療内容を示す場合、ステップＳ１０３の解析の結果、例えば、ある治療が上記（Ｅ１）の基準を満たすことが判明したとすると、当該治療は、上記のような費用抑制に有効な治療の可能性がある。よって、当該治療を特定して「経営改善の観点から推奨される治療法」としてユーザに提示することは有益である。
【００８３】
また、注目処置項目が上記（Ｄ４）や（Ｄ５）のように担当医療スタッフを示す項目である場合もある。このとき、例えば特定の医師が上記（Ｅ１）の基準を満たすことが判明したとしても、現実的には当該医師がすべての患者を担当することはできない。しかしながら、「当該医師が担当した患者の損益の程度が良好であるということは、当該医師独自の治療ノウハウや治療方針などに、何か損益の程度に好影響を与える要素があるからだろう」と考えられる。
【００８４】
そこで、注目処置項目が上記（Ｄ４）や（Ｄ５）のような項目である場合には、分析処理の出力結果に基づく「ドリルダウン」が行われることが好ましい。例えば、ドリルダウンの具体例は、特定された医療スタッフに対してインタビューを行い、独自の治療ノウハウや治療方針について聞き出すことである。
【００８５】
聞き出した情報を他の医療スタッフも共有することで、今後は、他の医療スタッフも、医学的に見て妥当な複数の選択肢がある場合に、損益の程度に良い影響を与えるような治療を行うことが可能となる。その結果、医療機関全体の経営状態の改善につながると期待される。
【００８６】
このように、注目処置項目が具体的に示す事柄が何であれ、もし注目処置項目の内容のうちある特定のものが、「損益の程度との相関が基準を満たす」とステップＳ１０４で判断されると、当該特定の内容は、経営改善のための具体的対策の候補となり得る。したがって、当該特定の内容をユーザに提示することは、医療機関の経営状態の改善のために有益である。なお「ユーザ」とは、例えば、医療機関の経営者、事務職員、医師、コ・メディカルスタッフのいずれであってもよい。
【００８７】
そこで、ステップＳ１０５でコンピュータは、注目処置項目の内容のうち、ステップＳ１０４において「基準を満たす」と判断した内容を、出力装置に出力する。なお、出力装置は、例えば、ディスプレイでもよいし、プリンタでもよいし、何らかの記憶装置でもよい。
【００８８】
あるいは、出力先は、ＯＬＡＰ分析システムなどの他のシステムであってもよい。例えば、ＯＬＡＰ分析の切り口を指定する入力として、処置項目の内容を受け取るシステムがあれば、出力先は、当該システムでもよい。
【００８９】
また、ステップＳ１０５における出力は、損益の程度との相関が基準を満たす内容を単に出力するだけの処理でもよいが、当該内容に基づく経営改善シミュレーション結果の出力を伴っていてもよい。すなわち、コンピュータは、ステップＳ１０５で出力する処置項目の内容の各々について、次のような統計情報同士の比較結果を、経営改善シミュレーション結果として出力してもよい。
【００９０】
出力する処置項目の内容の、損益の程度に対する相関が正の相関である場合は、コンピュータは、複数の患者のうち、出力する当該処置項目の当該内容に該当する患者の損益の統計情報を、複数の患者全体の損益の統計情報と比較した結果を出力してもよい。また、出力する処置項目の内容の、損益の程度に対する相関が負の相関の場合は、コンピュータは、複数の患者のうち、出力する当該処置項目の当該内容に該当しない患者の損益の統計情報を、複数の患者全体の損益の統計情報と比較した結果を出力してもよい。
【００９１】
上記「損益の統計情報」として、コンピュータは、例えば、損益額または損益率に関する、平均値、中央値、分位数（例えば第１四分位数と第３四分位数）などの代表値を出力してもよい。あるいは、コンピュータは、上記「損益の統計情報」として、損益額または損益率の分布を示すグラフを出力してもよい。
【００９２】
また、コンピュータは、上記「統計情報同士の比較結果」として、上記統計情報として用いる２つの代表値を単に一緒に出力するだけでもよいし、上記統計情報として用いる代表値同士の差分を出力してもよい、あるいは、コンピュータは、上記統計情報として用いるグラフを並べた画像を、上記「統計情報同士の比較結果」として出力してもよい。
【００９３】
そして、ステップＳ１０５の出力が完了すると、処置項目ループの今回の繰り返しが終了する。
なお、処置項目ループの今回の繰り返しが終了すると、コンピュータは、すべての処置項目に注目し終えたか否かを判断する。そして、まだ注目していない処置項目があれば、コンピュータは、次の処置項目に注目して、処置項目ループ内の処理を繰り返す。他方、すべての処置項目にコンピュータが注目し終えていれば、図１の分析処理も終了する。
【００９４】
以上説明した図１の分析処理によれば、ある処置項目の特定の内容が、損益の程度と相関する場合に、当該特定の内容が出力される。また、ステップＳ１０３の解析は、個々の患者の損益の程度を示す損益情報を用いて行われるので、検出される相関は、患者ごとの粒度での相関である。
【００９５】
患者ごとの粒度での相関が判明するということは、個々の患者に対して何をどのように変えれば経営改善につながるのか、といった具体的対策の候補が明示されるといったことにほかならない。したがって、医師やコ・メディカルスタッフは、経営改善のために自分が何をすればよいのか、具体的に理解することができる。このことは、第１実施形態の大きな利点である。その理由は次のとおりである。
【００９６】
仮に、患者ごとの粒度ではなく、医療機関全体の粒度で「職員数が多すぎる」または「平均入院日数が長すぎる」といったことが、経営状態の悪化要因として指摘されたとする。すると、個々の医師らは、「具体的に自分は何をどうすればよいのか」を容易に理解することができない。
【００９７】
他方、第１実施形態では、個々の患者に対する処置を示す処置項目の内容と損益の程度との相関に基づいて、損益の程度との相関が基準を満たす内容が出力される。よって、医師らは、処置項目の内容という具体的な情報を、経営状態改善のために自分ができる対策の手がかりとして得ることができる。したがって、個別具体的な対策の積み上げによって経営状態改善を図るのに、第１実施形態は有用である。
【００９８】
さて、図１の分析処理を実行するコンピュータは、例えば図２の構成図に示したコンピュータ１００であってもよい。
コンピュータ１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１と、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０２と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０３と、通信インタフェイス１０４を有する。また、コンピュータ１００は、入力装置１０５と、出力装置１０６と、記憶装置１０７と、可搬型記憶媒体１１０の駆動装置１０８を有する。そして、ＣＰＵ１０１、ＲＯＭ１０２、ＲＡＭ１０３、通信インタフェイス１０４、入力装置１０５、出力装置１０６、記憶装置１０７、および駆動装置１０８は、バス１０９で互いに接続されている。
【００９９】
ＣＰＵ１０１は、図１の分析処理のプログラムをＲＡＭ１０３にロードして、ＲＡＭ１０３をワークエリアとして用いながら、プログラムを実行する。プログラムは、予めＲＯＭ１０２または記憶装置１０７にインストールされていてもよい。記憶装置１０７は、例えば、ハードディスク装置などの不揮発性の記憶装置である。
【０１００】
あるいは、プログラムは、可搬型記憶媒体１１０に格納されて提供されてもよい。プログラムは、駆動装置１０８にセットされた可搬型記憶媒体１１０から記憶装置１０７にコピーされてからＲＡＭ１０３にロードされてもよいし、直接ＲＡＭ１０３にロードされてもよい。可搬型記憶媒体１１０は、例えば、不揮発性の半導体メモリカード、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ（Compact Disc）やＤＶＤ（Digital Versatile Disk）などの光ディスクのいずれかである。
【０１０１】
あるいは、プログラムは、通信インタフェイス１０４とネットワーク１１１を介してコンピュータ１００に接続された他のコンピュータ１１２により、提供されてもよい。つまり、プログラムは、他のコンピュータ１１２からネットワーク１１１を介してコンピュータ１００にダウンロードされてもよい。ネットワーク１１１は、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、インターネット、またはそれらの組み合わせである。
【０１０２】
なお、入力装置１０５は、例えば、キーボード、マウス等のポインティングデバイス、またはそれらの組み合わせである。出力装置１０６は、例えば、ディスプレイ、マイク、プリンタ、またはそれらの組み合わせである。
【０１０３】
ところで、図２のコンピュータ１００は、プログラムにしたがって図１の分析処理を実行することにより、分析装置として動作する。また、ステップＳ１０３の解析のため、分析装置は、患者識別子と複数の処置項目を対応づける情報を取得するが、当該情報は、分析装置と同一のコンピュータ上または分析装置とは異なるコンピュータ上の記憶装置に記憶されている。そして、ステップＳ１０５では、出力装置への出力が行われる。
【０１０４】
そこで、以下では図３と４を参照して、「上記分析装置、記憶装置、出力装置を含む分析システム」という観点から、第１実施形態について説明する。図３は、第１実施形態の分析システムの構成図である。
【０１０５】
図３の分析システム２００は、分析装置２１０と記憶装置２２０と出力装置２３０を含む。
分析装置２１０は取得部２１１を有し、取得部２１１は、図１のステップＳ１０１の処理を実行して損益情報２１２を取得する。また、分析装置２１０は、損益情報２１２を使ってステップＳ１０３の解析を行う解析部２１３を有する。また、分析装置２１０は、ステップＳ１０４〜Ｓ１０５の処理を行うことで出力装置２３０への出力を制御する出力制御部２１４を含む。
【０１０６】
また、記憶装置２２０は、患者識別子と複数の処置項目とを対応づけて患者プロファイル情報２２１として格納する。図３には、複数の処置項目のうち、第１処置項目と第２処置項目のみを示したが、処置項目の数は任意である。また、患者プロファイル情報２２１は、処置項目だけではなく、患者の分類に使われる属性を含んでいてもよい。解析部２１３は、ステップＳ１０３の解析において、損益情報２１２だけではなく、患者プロファイル情報２２１に含まれる処置項目の内容も用いる。
【０１０７】
図３の分析装置２１０は、図２のコンピュータ１００（特にその中のＣＰＵ１０１）によって実現される。つまり、ＣＰＵ１０１は、プログラムを実行することにより、取得部２１１、解析部２１３および出力制御部２１４として動作する。
【０１０８】
また、取得部２１１がネットワーク１１１を介して他の装置からデータを取得し、取得したデータを用いて損益情報２１２を算出する場合などには、取得部２１１を実現するためのハードウェアとして、さらに通信インタフェイス１０４が使われてもよい。そして、通信インタフェイス１０４は、出力制御部２１４を実現するためのハードウェアとしてさらに利用されてもよい。
【０１０９】
もちろん、実施形態によっては、分析装置２１０の一部または全部が、プログラムを実行する汎用のコンピュータ１００によってではなく、専用のハードウェア回路により実現されてもよい。
【０１１０】
また、図３の記憶装置２２０は、分析装置２１０としてのコンピュータ１００内のＲＡＭ１０３、記憶装置１０７または両者の組み合わせであってもよいが、ネットワーク１１１を介してコンピュータ１００と接続された他の記憶装置であってもよい。また、図３の出力装置２３０は、分析装置２１０としてのコンピュータ１００自身の出力装置１０６であってもよいが、ネットワーク１１１を介してコンピュータ１００と接続された他の出力装置であってもよい。
【０１１１】
以上のように、分析システム２００に含まれる分析装置２１０と記憶装置２２０と出力装置２３０の具体的配置は様々である。そこで、続いて図４を参照して、いくつかの配置の例について説明する。図４は、第１実施形態の分析システムのネットワーク配置図である。
【０１１２】
なお、図４では、類似の構成要素には添え字のみが異なる参照符号を付してある。例えば、図４の分析装置２１０ａ〜２１０ｇは、図３の分析装置２１０と同様の装置である。そして、図４に示した分析システム２００ａ〜２００ｇは、図３の分析システム２００の具体例である。
【０１１３】
分析システム２００ａは、スタンドアロンシステムである。つまり、１台のサーバ２４０ａが、分析装置２１０ａと記憶装置２２０ａと出力装置２３０ａをすべて含む。
例えば、サーバ２４０ａは図２のコンピュータ１００でもよい。この場合、分析装置２１０ａはＣＰＵ１０１である。そして、記憶装置２２０ａは、ＲＡＭ１０３、記憶装置１０７、またはそれらの組み合わせである。また、出力装置２３０ａは、出力装置１０６、記憶装置１０７、またはそれらの組み合わせである。
【０１１４】
分析システム２００ｂは、イントラネット２５０ｂ内のクライアントサーバシステムである。すなわち、イントラネット２５０ｂ内のサーバ２４０ｂが分析装置２１０ｂと記憶装置２２０ｂを含み、出力装置２３０ｂがサーバ２４０ｂと同じイントラネット２５０ｂに接続されていてもよい。
【０１１５】
例えば、サーバ２４０ｂは図２のコンピュータ１００でもよい。この場合、分析装置２１０ｂはＣＰＵ１０１であり、記憶装置２２０ｂはＲＡＭ１０３、記憶装置１０７、またはそれらの組み合わせである。出力装置２３０ｂは、例えば、クライアントＰＣ（Personal Computer）のディスプレイ、クライアントＰＣのハードディスク装置、プリンタなどである。サーバ２４０ｂは、クライアントＰＣからの依頼を契機として図１の分析処理を開始してもよいし、所定のスケジュール（例えば「１ヶ月に１回」、「半期に１回」など）にしたがって図１の分析処理を開始してもよい。
【０１１６】
分析システム２００ｃも、イントラネット２５０ｃ内のクライアントサーバシステムである。すなわち、分析システム２００ｃにおいては、分析装置２１０ｃ、記憶装置２２０ｃ、および出力装置２３０ｃが同じイントラネット２５０ｃに接続される。例えば、分析装置２１０ｃは、図１の分析処理を実行する処理サーバであってもよく、記憶装置２２０ｃは、患者プロファイル情報２２１を保持するデータベースサーバであってもよい。そして、出力装置２３０ｃは、クライアントＰＣ（より具体的には当該クライアントＰＣのディスプレイまたはハードディスク装置など）でもよいし、プリンタでもよい。
【０１１７】
分析システム２００ｄは、異なる複数のイントラネット２５０ｄ〜２５０ｆにまたがる分散システムである。３つのイントラネット２５０ｄ〜２５０ｆは、インターネット等のネットワーク２６０ｄを介して接続されている。分析システム２００ｄのような分散システムは、サーバが、クラウドコンピューティングによって分析ソフトウェアの機能をクライアントに提供するような、ＳａａＳ（Software as a Service）の一形態として実装されてもよい。
【０１１８】
例えば、分析システム２００ｄにおいては、サーバ２４０ｄは、ＡＳＰ（Application Service Provider）である分析センタのイントラネット２５０ｄ上にあり、分析装置２１０ｄと記憶装置２２０ｄを含む。分析センタは、複数の医療機関に対して、図１の分析処理による分析サービスを提供するＡＳＰである。したがって、記憶装置２２０ｄは、複数の医療機関それぞれの患者についての患者プロファイル情報２２１を格納する。
【０１１９】
また、出力装置２３０ｅは第１の医療機関のイントラネット２５０ｅ内にあり、出力装置２３０ｆは第２の医療機関のイントラネット２５０ｆ内にある。出力装置２３０ｅと２３０ｆのそれぞれは、クライアントＰＣ（より具体的には当該クライアントＰＣのディスプレイまたはハードディスク装置など）でもよいし、プリンタでもよい。
【０１２０】
なお、分析システム２００ｄにおいては、分析装置２１０ｄが、第１の医療機関に対しては、第１の医療機関の患者の患者プロファイル情報２２１のみを使った分析サービスを提供してもよい。
【０１２１】
あるいは、分析装置２１０ｄは、第１と第２の医療機関双方の患者の患者プロファイル情報２２１を使ってステップＳ１０３の解析を行うこともできる。つまり、分析システム２００ｄによれば、複数の医療機関全体での、損益の程度と処置項目の内容との相関の傾向を、医療機関によらない一種のベンチマークとして、分析システム２００ｄが抽出することもできる。なお、複数の医療機関それぞれの患者の患者プロファイル情報２２１をあわせて分析装置２１０ｄがステップＳ１０３の解析を行う場合、ステップＳ１０３における統計処理のサンプル数が増える。そのため、得られる結果の統計的な信頼度を高めるという効果も得られる。
【０１２２】
ところで、医療に関わる情報は、個人情報の中でもセンシティブ情報にあたる。そこで、クライアントサーバシステムにおいて、外部のサーバからの情報流出のリスクを避ける（あるいは、低減する）ために、医療機関のイントラネット内に記憶装置２２０が設けられてもよい。例えば、分析システム２００ｄにおいては、サーバ２４０ｄは、医療機関の外部にある。医療機関によっては、外部のサーバ２４０ｄ上の記憶装置２２０ｄに患者の個人情報を保存することを望まないかもしれない。
【０１２３】
例えば、上記の分析システム２００ａ〜２００ｃは、分析装置２１０、記憶装置２２０、および出力装置２３０が同一の医療機関のイントラネットの中にある分析システム２００の例である。医療機関のイントラネット内に記憶装置２２０が設けられる別の例は、図４の分析システム２００ｇである。
【０１２４】
分析システム２００ｇは、異なる複数のイントラネット２５０ｇ〜２５０ｉにまたがる分散システムであるという点では分析システム２００ｄと類似している。３つのイントラネット２５０ｇ〜２０５ｉは、インターネット等のネットワーク２６０ｇを介して接続されている。そして、分析センタのイントラネット２５０ｇに分析装置２１０ｇが設けられている。
【０１２５】
しかし、分析システム２００ｇでは、第３の医療機関の患者についての患者プロファイル情報２２１を格納する記憶装置２２０ｈは、第３の医療機関のイントラネット２５０ｈの中にある。また、第４の医療機関の患者についての患者プロファイル情報２２１を格納する記憶装置２２０ｉは、第４の医療機関のイントラネット２５０ｉの中にある。
【０１２６】
また、第３の医療機関のイントラネット２５０ｈは、さらに出力装置２３０ｈとＩ／Ｆ（インタフェイス）装置２７０ｈを含む。Ｉ／Ｆ装置２７０ｈの役割は後述するが、記憶装置２２０ｈと分析装置２１０ｇの間の通信および分析装置２１０ｇと出力装置２３０ｈの間の通信は、Ｉ／Ｆ装置２７０ｈを介して行われる。なお、記憶装置２２０ｈ、出力装置２３０ｈ、Ｉ／Ｆ装置２７０ｈは、独立した別個の装置でもよいし、１台のコンピュータに含まれていてもよい。
【０１２７】
そして、第４の医療機関のイントラネット２５０ｉは、さらに出力装置２３０ｉを含む。換言すれば、必ずしも第３の医療機関のようにＩ／Ｆ装置２７０ｈが使われなくてもかまわない。なお、記憶装置２２０ｉと出力装置２３０ｉは、独立した別個の装置でもよいし、１台のコンピュータに含まれていてもよい。
【０１２８】
分析システム２００ｇにおいては、分析装置２１０ｇが、第３の医療機関の患者についての患者プロファイル情報２２１を用いた図１の分析処理を完了した後で、分析に用いた患者プロファイル情報２２１を破棄する。破棄により、第３の医療機関のイントラネット２５０ｈ内の記憶装置２２０ｈに記憶されたデータが、イントラネット２５０ｈ外の分析装置２１０ｇに保存される時間を短時間に抑えることができる。したがって、第３の医療機関にとって外部のサーバである分析装置２１０ｇからの、データ漏洩のリスクを減らすことができる。なお、分析装置２１０ｇは、同様に、第４の医療機関の患者についての患者プロファイル情報２２１を用いた図１の分析処理を完了した後で、分析に用いた患者プロファイル情報２２１を破棄する。
【０１２９】
ところで、Ｉ／Ｆ装置２７０ｈは、データ変換のための変換インタフェイスを提供する装置であり、例えば、データ変換のための所定のプログラムを実行するコンピュータにより実現される。
【０１３０】
具体的には、Ｉ／Ｆ装置２７０ｈは、記憶装置２２０ｈから分析装置２１０ｇに患者プロファイル情報２２１のデータが送信されるとき、送信されるデータを変換して分析装置２１０ｇに送信する。また、Ｉ／Ｆ装置２７０ｈは、分析装置２１０ｇから分析結果のデータが返信されてきたとき、分析結果のデータを逆変換して出力装置２３０ｈに出力する。
【０１３１】
なお、記憶装置２２０ｈは、分析装置２１０ｇ内の取得部２１１が損益情報２１２を取得するのに必要な情報をさらに記憶していてもよい。Ｉ／Ｆ装置２７０ｈは、取得部２１１が損益情報２１２を取得するのに必要な情報が記憶装置２２０ｈから分析装置２１０ｇに送信されるときは、必要に応じて、変換を行ってもよいし、行わなくてもよい。
【０１３２】
Ｉ／Ｆ装置２７０ｈによる変換は、具体的には、フォーマット変換でもよいし、変換辞書を参照して行われる書き換えであってもよい。
例えば、記憶装置２２０ｈと２２０ｉは、互いに異なるフォーマットでそれぞれの医療機関の患者の患者プロファイル情報２２１のデータを保持しているかもしれない。しかし、各フォーマットに応じた変換インタフェイスを提供するＩ／Ｆ装置が各医療機関のイントラネット内に備えられていれば、複数の医療機関から同じ分析装置２１０ｇを利用することができる。
【０１３３】
例えば、Ｉ／Ｆ装置２７０ｈは、記憶装置２２０ｈから分析装置２１０ｇへデータが送信されるとき、第３の医療機関独自のフォーマットから、分析装置２１０ｇが扱う共通フォーマットへの変換を行う。そして、Ｉ／Ｆ装置２７０ｈは、分析装置２１０ｇから出力装置２３０ｈへデータが送信されるときは逆変換を行う。
【０１３４】
また、Ｉ／Ｆ装置２７０ｈは、記憶装置２２０ｈから分析装置２１０ｇへデータが送信されるとき、患者プロファイル情報２２１の生データを、データの意味が推測困難なように、変換辞書を用いて変換してもよい。その場合、Ｉ／Ｆ装置２７０ｈは、分析装置２１０ｇから返される分析結果のデータを、変換辞書を用いて逆変換する。
【０１３５】
変換辞書は、名称から意味が明らかな「薬剤」などの処置項目名と、「処置項目１」のように名称からは意味が推測不能な処置項目名とを対応づける情報を含んでもよい。また、変換辞書は、名義尺度または順序尺度の項目に関しては、値から意味が明らかな「ニトログリセリン錠」のような処置項目値と、「処置項目値１Ａ」のように値からは意味が推測不能な処置項目値とを対応づける情報を含んでもよい。Ｉ／Ｆ装置２７０ｈは、変換辞書を参照して、処置項目名の変換および逆変換、ならびに処置項目値の変換および逆変換を行うことができる。
【０１３６】
上記のような変換辞書を用いた変換と逆変換をＩ／Ｆ装置２７０ｈが行う場合、第３の医療機関は、具体的な処置項目名や処置項目値を、外部機関である分析センタに対して隠しておくことができる。すなわち、第３の医療機関は、分析装置２１０ｇによる分析をサービスとして提供する外部機関に対して、診療の実態を完全にさらさなくても、経営改善に有益な情報を得ることができる。
【０１３７】
続いて、図５〜２１を参照して第２実施形態について説明する。第２実施形態は、以下の（Ｆ１）〜（Ｆ３）のような点で第１実施形態をより具体化した実施形態である。
（Ｆ１）第１実施形態では、例えば上記（Ｃ１）〜（Ｃ４）のような様々な情報が損益情報２１２として利用され得るが、第２実施形態では、具体的に、（Ｃ３）のような情報が損益情報として使われる。
【０１３８】
（Ｆ２）第１実施形態では、取得部２１１が損益情報２１２を取得する方法は、特に限定されていない。他方、第２実施形態では、損益情報は、患者ごとの収支に関する情報を分析装置が分析することにより、取得される。
【０１３９】
（Ｆ３）第１実施形態では、解析部２１３がステップＳ１０３で行う解析の手法は、特に限定されていない。他方、第２実施形態では、より具体的な解析手法として、カイ２乗検定を利用した解析が行われる。
【０１４０】
以下では、第１実施形態との比較を交えながら、第２実施形態について説明する。図５は、第２実施形態の分析システムの構成図である。
第１実施形態の分析システム２００が分析装置２１０を含むのと同様に、第２実施形態の分析システム３００は分析装置３１０を含む。分析装置２１０と同様に、分析装置３１０も、例えばコンピュータ１００が所定のプログラムを実行することにより実現することができる。
【０１４１】
また、第２実施形態では、損益情報の取得のために、患者ごとの収支に関する情報を格納した収支ＤＢ（データベース）３２１が利用される。収支ＤＢ３２１も分析システム３００に含まれる。収支ＤＢ３２１は、分析装置３１０を実現するコンピュータ１００内の記憶装置１０７に格納されていてもよいし、分析装置３１０を実現するコンピュータ１００とネットワーク１１１を介して接続された記憶装置に格納されていてもよい。
【０１４２】
そして、第１実施形態の分析システム２００は、患者プロファイル情報２２１を格納した記憶装置２２０を含むが、第２実施形態の分析システム３００では、患者プロファイル情報２２１と類似の情報を格納した患者プロファイルＤＢ３２２が利用される。患者プロファイルＤＢ３２２を格納する、図５には不図示の記憶装置は、第１実施形態の記憶装置２２０に対応する。
【０１４３】
なお、図４に示したとおり、第１実施形態では分析装置２１０と記憶装置２２０と出力装置２３０の配置は様々である。同様に、第２実施形態においても、患者プロファイルＤＢ３２２は、分析装置３１０を実現するコンピュータ１００内の記憶装置１０７に格納されていてもよいし、分析装置３１０を実現するコンピュータ１００とネットワーク１１１を介して接続された記憶装置に格納されていてもよい。また、患者プロファイルＤＢ３２２を格納する記憶装置と分析装置３１０との間に、Ｉ／Ｆ装置２７０ｈのようなＩ／Ｆ装置が設けられていてもよい。
【０１４４】
また、第１実施形態の分析システム２００は出力装置２３０を含むが、第２実施形態の分析システム３００は、出力装置２３０の具体例として、分析結果ＤＢ３３１、プリンタ３３２、ディスプレイ３３３のうち少なくとも１つを含む。
【０１４５】
分析結果ＤＢ３３１は、分析装置３１０による分析結果のデータを格納するデータベースである。分析結果ＤＢ３３１は、分析装置３１０を実現するコンピュータ１００内の記憶装置１０７に格納されていてもよいし、分析装置３１０を実現するコンピュータ１００とネットワーク１１１を介して接続された記憶装置に格納されていてもよい。なお、収支ＤＢ３２１と患者プロファイルＤＢ３２２と分析結果ＤＢ３３１は、同じ記憶装置（例えば分析装置３１０を実現するコンピュータ１００の記憶装置１０７など）に格納されていてもよいし、複数の異なる記憶装置に格納されていてもよい。
【０１４６】
プリンタ３３２は、分析装置３１０を実現するコンピュータ１００とネットワーク１１１を介して接続されている。また、ディスプレイ３３３は、分析装置３１０を実現するコンピュータ１００が備える、出力装置１０６に相当するディスプレイでもよいし、他のコンピュータのディスプレイでもよい。例えば、分析システム３００がクライアントサーバシステムとして実現される場合、サーバにより分析装置３１０が実現され、クライアントがディスプレイ３３３を備えていてもよい。
【０１４７】
また、図５に示すように、分析装置３１０は、抽出部３１１、群分け部３１２、集計部３１３、項目選択部３１４、予測部３１５、および出力制御部３１６を有する。第１実施形態の分析装置２１０と比較すると、抽出部３１１と群分け部３１２が取得部２１１に対応し、抽出部３１１と集計部３１３と項目選択部３１４と予測部３１５が解析部２１３に対応する。また、出力制御部３１６は出力制御部２１４に対応する。
【０１４８】
抽出部３１１は、収支ＤＢ３２１から、所定の属性の値が指定された条件に該当する患者のデータのみを抽出して、抽出したデータを群分け部３１２に出力する。また、抽出部３１１は、患者プロファイルＤＢ３２２から、所定の属性の値が指定された条件に該当する患者のデータのみを抽出して、抽出したデータを集計部３１３に出力する。
【０１４９】
抽出部３１１は、ＣＰＵ１０１がプログラムを実行することにより実現される。また、収支ＤＢ３２１と患者プロファイルＤＢ３２２がどの記憶装置に保存されるかに応じて、さらに通信インタフェイス１０４が抽出部３１１の一部として利用されてもよい。
【０１５０】
また、抽出部３１１を実現するためには、抽出の対象を指定する入力を受け取るためのハードウェアもさらに利用される。上記入力を受け取るためのハードウェアは、例えば、分析装置３１０を実現するコンピュータ１００の入力装置１０５でもよいし、他のコンピュータ１１２からの入力を受け取る通信インタフェイス１０４であってもよい。
【０１５１】
群分け部３１２は、抽出部３１１から出力されたデータを用いて、当該データに含まれる患者を、相対的な損益の程度の観点から「良好群」と「基準群」と「不良群」という３つの群に分類する。群分け部３１２は、分類を行うことにより、「各患者がどの群に属するか」という情報を、損益情報として取得する。なお、詳しくは後述するが、第２実施形態では、後続の処理の精度向上のため、抽出部３１１によりデータが抽出された患者のうちの一部は、群分け部３１２により、「３つのどの群にも属さない無効なデータ」としてラベルづけされることがある。
【０１５２】
集計部３１３は、抽出部３１１から出力されたデータと、群分け部３１２が取得した損益情報とを用いて、患者プロファイルＤＢ３２２の項目ごとに、小分類別かつ群別に患者数をカウントしたクロス集計表を作成する。なお、詳しくは後述するが、「小分類」とは、質的な項目値そのもの、または量的な項目値を質的な値に変換したもののことである。
【０１５３】
そして、項目選択部３１４は、作成されたクロス集計表を使ってカイ２乗検定を行い、損益の程度と相関のある項目および小分類を選択する。すると、予測部３１５は、項目選択部３１４により選択された項目および小分類にしたがって、１種の経営改善シミュレーションを行い、損益がどれほど改善されるかを予測する。
【０１５４】
なお、群分け部３１２、集計部３１３、項目選択部３１４、および予測部３１５は、ＣＰＵ１０１がプログラムを実行することにより実現される。
そして、出力制御部３１６は、項目選択部３１４により選択された項目および小分類を、予測部３１５による予測結果と対応づけた分析結果のデータを出力するための制御を行う。上記のとおり、分析結果のデータの出力先は、分析結果ＤＢ３３１、プリンタ３３２、ディスプレイ３３３のうち少なくとも１つである。
【０１５５】
出力制御部３１６は、例えば、出力装置１０６または記憶装置１０７への出力を制御するプログラムをＣＰＵ１０１が実行することにより、実現されてもよい。あるいは、分析装置３１０を実現するコンピュータ１００が、ネットワーク１１１を介して分析結果ＤＢ３３１、プリンタ３３２、またはディスプレイ３３３に接続されている場合、出力制御部３１６は、ＣＰＵ１０１と通信インタフェイス１０４により実現されてもよい。
【０１５６】
ところで、分析装置３１０は、分析装置３１０内の処理で使うための種々の内部データを、分析装置３１０を実現するコンピュータ１００の内部に保持する。図５には、内部データの一部として、分析条件マスタ３１７、項目名マスタ３１８、および集計項目ＤＢ３１９を図示した。分析条件マスタ３１７は、群分け部３１２が参照する定数を定義する。項目名マスタ３１８と集計項目ＤＢ３１９は、患者プロファイルＤＢ３２２で使われる各項目についての情報を管理するためのデータを含み、集計部３１３と項目選択部３１４により参照される。図５では省略されている他の内部データ（例えばクロス集計表など）については、図９、１６、１７とともに後述する。
【０１５７】
さて、図６は、図５に示した各種データの具体例を示す図である。
収支ＤＢ３２１は、複数の患者に対応する複数のエントリを含む。各エントリは、患者識別子（以下「患者ＩＤ」という）と、疾患名と収益と費用のフィールドを含む。なお、収支ＤＢ３２１の各エントリは、例えば初診日などの、日付に関するフィールドをさらに含んでいてもよい。
【０１５８】
例えば、図６の１つ目のエントリは、「０００１２３４５」という患者ＩＤの患者の疾患が循環器系の疾患であり、当該患者から医療機関が得た収益は１２７，５００円であり、当該患者にかかった費用は７６，３８０円であることを示す。
【０１５９】
なお、第１実施形態に関して説明したように、患者の属性に応じて、損益の傾向が大きく異なることがある。また、患者の属性に応じて、処置項目の内容も、適用可能だったり、適用することが医学的に想定され得なかったりする。よって、分析装置３１０は、属性が同じ（あるいは類似）の患者を対象として分析を行う。
【０１６０】
他方、あまりに細分化された属性に基づいて分析装置３１０が分析対象の患者を絞り込んでしまうと、サンプル数の不足が原因で、統計解析の１種であるカイ２乗検定の信頼性が低下する。そこで、第２実施形態では、ある程度のサンプル数を確保しつつ、意味のある分析結果が得られるようにするために、「循環器系」や「筋骨格系」などのレベルでの疾患の分類が、分析対象の患者を絞り込むための属性として利用される。
【０１６１】
もちろん、分析対象の患者を絞り込むための属性は、図６に例示したような疾患名でなくてもよく、第１実施形態に関して述べたように、疾患に関する分類、性別、年齢、来院経路、身体的な計測値の少なくとも１つに起因して分類される属性であってよい。例えば、分析対象の患者を絞り込むための属性として、診療科が用いられてもよいし、より細分化されたレベルでの疾患の分類が用いられてもよい。
【０１６２】
例えば、大規模の病院の患者数は多い。また、長期間にわたって蓄積された収支ＤＢ３２１のデータが分析に用いられる場合は、患者の延べ数も多い。なぜなら、同じ患者が複数回同じ医療機関を受診する場合もあるからである。このように、患者の延べ数が多い場合は、収支ＤＢ３２１の疾患名は、より細かなレベルの疾患分類であってもよい。
【０１６３】
さて、患者プロファイルＤＢ３２２も、複数の患者に対応する複数のエントリを含む。患者プロファイルＤＢ３２２の各エントリは、収支ＤＢ３２１と同様に患者ＩＤと疾患名のフィールドを含み、さらに、第１実施形態で説明した「処置項目」に相当するフィールド、およびその他の属性に相当するフィールドを含む。以下では、患者プロファイルＤＢ３２２における患者ＩＤと疾患名以外のフィールドのことを「プロファイル項目」ともいう。
【０１６４】
なお、患者プロファイルＤＢ３２２の各エントリは、図６には不図示の他のプロファイル項目をさらに含んでいてもよい。例えば、年齢、性別、来院経路などの属性がプロファイル項目として使われてもよいし、上記（Ｄ１）、（Ｄ２）、（Ｄ５）に例示したような処置項目がさらに使われてもよい。
【０１６５】
あるいは、患者に適用されたクリニカルパス、院内感染の有無、患者の看護必要度、要介護度などが、プロファイル項目として使われてもよい。また、手術が行われた場合は、受診から手術までの日数、手術から現在まで（あるいは退院まで）の日数、術後感染症の有無なども、プロファイル項目として利用可能である。
【０１６６】
また、収支ＤＢ３２１と同様に、患者プロファイルＤＢ３２２の各エントリも、例えば初診日などの、日付に関するフィールドをさらに含んでいてもよい。収支ＤＢ３２１と患者プロファイルＤＢ３２２が日付に関するフィールドを含む場合、分析装置３１０の抽出部３１１は、ある特定の時期（例えば、「直近の半年間」など）のデータのみを分析対象として抽出してもよい。
【０１６７】
ところで、図６では、処置項目のフィールドとして、具体的には、手術の有無、主要薬剤、入院日数、および担当医師というフィールドが例示されている。また、他の属性に相当するフィールドとして、ＤＰＣ分類のフィールドが例示されている。
【０１６８】
例えば、図６において患者プロファイルＤＢ３２２の１つ目のエントリは、「０００１２３４５」という患者ＩＤの患者の疾患が循環器系の疾患であり、具体的には「１２０」というＤＰＣ分類（つまりＤＰＣコードの最初の３桁）で示される疾患であることを示す。また、この１つ目のエントリは、当該患者に対する手術がなされていないこと、当該患者に処方された主要薬剤はニトログリセリン錠であること、当該患者の入院日数は３日であること、当該患者を担当する医師の氏名は「鈴木一郎」であることも示す。
【０１６９】
ところで、処置項目は、患者に対する処置を表すので、いわば、医療機関がコントロール可能な事項についての項目である。それに対し、患者の疾患、年齢、性別などの属性は医療機関にとっては所与の事柄である。
【０１７０】
よって、第１実施形態では、図１の処置項目ループに示すように、各処置項目について損益の程度との相関が解析される。すると、解析結果として出力されるのは、損益の程度と相関のある処置項目の内容であるから、医療機関がコントロール可能な事項が、損益の改善のための対策のヒントとして得られる。
【０１７１】
しかし、第２実施形態では、処置項目に加えて、さらに、属性に相当するプロファイル項目中の項目に関しても、損益の程度との相関が解析される。その理由は、患者の所与の属性自体を医療機関がコントロールすることはできないにしても、例えば、患者の年齢が損益の程度と相関する場合に、当該相関の存在が明らかになることは無意味ではないからである。例えば、特定の年代の患者が損益の観点から見て好ましいことが判明すれば、「当該年代の患者向けの検査メニューを充実させて、当該年代の患者が来院しやすい環境を整える」等の対処をすることも可能となる。
【０１７２】
もちろん、医療機関には患者を治療するという社会的使命があるので、ある特定の属性値の患者のみを受け入れるといった対処は論外である。しかし、ある属性と損益の程度に相関があることが分かるだけでも、損益に影響する要因を把握することが可能となるので、医療機関の経営に有益である。そのため、第２実施形態では、各プロファイル項目が、処置項目に相当するか所与の属性に相当するかによらず、損益の程度との相関を解析する対象として扱われる。
【０１７３】
また、例えば患者の体重は、患者の属性の一例であるが、栄養指導等で徐々にコントロールすることは可能である。したがって、もし仮に、患者の体重が多すぎることが損益の程度に対して負の相関があることが判明すれば、「本来の治療に加えて、体重を減らすための栄養指導等を行うことが、経営改善に有効かもしれない」といった知見が得られる可能性がある。このような可能性にも鑑みて、第２実施形態では、属性に相当するプロファイル項目も、損益の程度との相関を解析する対象として扱われる。
【０１７４】
さて、分析条件マスタ３１７は、上記のとおり群分け部３１２が参照する定数を定義する。図６の例では、「解析開始条件データ数」が「６３」と定義されており、「群分け境界指数」（以下、記号「α」で表すことがある）が「０．１２」と定義されており、「群最低データ数」が「２０」と定義されている。これらの定数の意味は、図１０〜１４とともに後述する。
【０１７５】
もちろん、図６に示した値は例示のための値に過ぎず、他の値が使われてもよい。また、図６に示した以外の定数がさらに分析条件マスタ３１７において定義されていてもよい。
【０１７６】
項目名マスタ３１８は、患者プロファイルＤＢ３２２で使われる各プロファイル項目についての情報を管理するためのデータを含む。すなわち、項目名マスタ３１８に含まれる各エントリは、患者プロファイルＤＢ３２２の各プロファイル項目に対応する。そして、項目名マスタ３１８の各エントリは、項目名、小分類数、刻み値、および開始値というフィールドを有する。
【０１７７】
項目名は、患者プロファイルＤＢ３２２におけるプロファイル項目の項目名を示す。小分類数は、当該プロファイル項目が質的な項目の場合は、当該プロファイル項目がとり得る値の数を示す。逆に、当該プロファイル項目が量的な項目の場合は、小分類数は、適宜の区間に区切って量的な項目値を質的な値に変換した場合に、変換された質的な値が何通りあるかを示す。そして、刻み値と開始値は、当該プロファイル項目が量的な項目の場合の区切りのための刻み値と開始値を示す。
【０１７８】
なお、当該プロファイル項目が質的な項目の場合は、刻み値と開始値は、意味を持たない。そこで、当該プロファイル項目が質的な項目か否かが刻み値の値によって判別可能となるように、当該プロファイル項目が質的な項目の場合は、刻み値は「０」などの所定の無意味な値に設定され、開始値も所定の値（例えば「０」など）に設定される。
【０１７９】
例えば、図６の例では、患者プロファイルＤＢ３２２がＤＰＣ分類、手術の有無、主要薬剤、入院日数、担当医師というプロファイル項目を含むので、項目名マスタ３１８はこれらのプロファイル項目にそれぞれ対応するエントリを有する。そして、これらのプロファイル項目のうち、入院日数のみが数値で表される量的な項目であり、他は質的な項目である。よって、図６の項目名マスタ３１８では、入院日数のエントリにおいてのみ、刻み値が１に設定されている。
【０１８０】
例えば、項目名マスタ３１８の１つ目のエントリは、「ＤＰＣ分類」という項目名のプロファイル項目に関するエントリである。また、１つ目のエントリでは刻み値が「０」なので、ＤＰＣ分類が質的な項目であることが示されている。そして、１つ目のエントリの小分類数は、図６では「７」であるが、後述するように、小分類数のフィールドは、動的に設定される。
【０１８１】
すなわち、分析対象の患者が疾患名によって指定された後で、患者プロファイルＤＢ３２２において、指定された疾患名のエントリの中でＤＰＣ分類の値が何通りあるかが調べられる。そして、調べられた結果が小分類数として設定される。
【０１８２】
また、項目名マスタ３１８の４つ目のエントリは、「入院日数」という項目名のプロファイル項目に関するエントリである。また、４つ目のエントリでは刻み値が「１」なので、入院日数が量的な項目であることが示されている。そして、４つ目のエントリの開始値は「０」である。よって、４つ目のエントリは、「０を開始値として、１ずつの刻みで、入院日数がどの区間に属するかを区分けする」ということを示している。
【０１８３】
また、小分類数は上記のように動的に設定される。すなわち、分析対象の患者が疾患名によって指定された後で、患者プロファイルＤＢ３２２において、指定された疾患名のエントリの中で、上記の区分けによって入院日数がいくつの区間に分かれるかが調べられる。そして、調べられた結果が小分類数として設定される。
【０１８４】
なお、図６には示していないが、例えば、輸血量をミリリットル単位で示すプロファイル項目がある場合に、例えば刻み値が「１００」などの値であってもよい。また、開始値も、プロファイル項目に応じて様々であってよい。例えば、最低限の輸血量が開始値として設定されてもよい。
【０１８５】
さて、集計項目ＤＢ３１９も、患者プロファイルＤＢ３２２で使われる各プロファイル項目についての情報を管理するためのデータを含む。また、項目名マスタ３１８では小分類数が動的に設定されるが、集計項目ＤＢ３１９は、全体が動的に設定される。つまり、分析対象の患者が疾患名によって指定された後で、集計項目ＤＢ３１９の全エントリが設定される。
【０１８６】
図６に示すように、集計項目ＤＢ３１９の各エントリは、疾患名、項目名、および小分類というフィールドを有する。
疾患名は、分析対象の絞り込みのために指定された疾患名を示す。よって、第２実施形態においては、集計項目ＤＢ３１９の全エントリの疾患名の値は等しいので、疾患名のフィールドは省略されてもよい。
【０１８７】
項目名は、患者プロファイルＤＢ３２２のプロファイル項目の項目名が設定される。
小分類は、患者プロファイルＤＢ３２２において、指定された疾患名のエントリの中で存在し得る小分類の値である。すなわち、項目名に示されたプロファイル項目が質的な項目であれば、患者プロファイルＤＢ３２２において、指定された疾患名のエントリの中で当該プロファイル項目がとり得る値のうちの１つが、小分類として設定される。逆に、項目名に示されたプロファイル項目が量的な項目であれば、患者プロファイルＤＢ３２２において、指定された疾患名のエントリの中で当該プロファイル項目が区分けによって分類され得る区間のうちの１つが、小分類として設定される。
【０１８８】
例えば、疾患名として「循環器系」が指定されたとする。また、患者プロファイルＤＢ３２２において、疾患名が「循環器系」のエントリのみを対象として、「主要薬剤」のとり得る値を調べると、とり得る値が「ニトログリセリン錠」、「カルシウム拮抗薬」、「ベトリロール」の３つだったとする。すると、集計項目ＤＢ３１９には、疾患名が「循環器系」で項目名が「主要薬剤」と設定された３つのエントリが作られ、３つのエントリの小分類は、それぞれ「ニトログリセリン錠」、「カルシウム拮抗薬」、「ベトリロール」と設定される。
【０１８９】
また、患者プロファイルＤＢ３２２における量的なプロファイル項目（例えば入院日数）に関しては、当該プロファイル項目に関して項目名マスタ３１８に定義された刻み値と開始値にしたがって区分けが行われる。例えば、疾患名として「循環器系」が指定されたとすると、患者プロファイルＤＢ３２２において、疾患名が「循環器系」のエントリのみを対象として、当該プロファイル項目に関する区分けが行われる。そして、区分けの結果、１人以上の患者の当該プロファイル項目の値が該当することが判明した区間のそれぞれに対して、適宜の小分類名が自動生成され、生成された小分類名が小分類フィールドに設定されたエントリが作成される。
【０１９０】
例えば、項目名マスタ３１８によれば、入院日数の刻み値は１で開始値は０である。よって、区間としては、「０以上１未満」、「１以上２未満」、「２以上３未満」などがあり得る。一方で、例えば、患者プロファイルＤＢ３２２において、循環器系の患者の入院日数として実際に存在する値が、０、２、３、７、１０の５通りだったとする。すると、区分けの結果、１人以上の患者の値が該当することが判明する区間は、「０以上１未満」、「２以上３未満」、「３以上４未満」、「７以上８未満」、「１０以上１１未満」の５つである。
【０１９１】
よって、例えば抽出部３１１が、これら５つの区間それぞれを示す小分類名を自動生成する。抽出部３１１は、刻み値が１の場合は、区間の下限の数を示す文字列を小分類名として生成してもよい。つまり、抽出部３１１は、７以上８未満の区間に対しては、「７」という小分類名を生成してもよい。刻み値が１でなければ、抽出部３１１は、例えば「１００以上２００未満」のように上限と下限を含む文字列を小分類名として生成してもよい。
【０１９２】
続いて、上記図６の各種データを用いて分析装置３１０が行う処理について、図７〜９を参照して概要を説明し、図１０〜２１を参照して詳細を説明する。
なお、分析システム３００における分析装置３１０と記憶装置と出力装置（分析結果ＤＢ３３１、プリンタ３３２、ディスプレイ３３３のうちの少なくとも１つ）のネットワーク配置は、第１実施形態と同様に、様々であってよい。しかし以下では説明の簡略化のため、下記（Ｇ１）と（Ｇ２）のように仮定する。
【０１９３】
（Ｇ１）分析システム３００は、分析システム２００ａのようなスタンドアロンシステムであり、コンピュータ１００により実現される。
（Ｇ２）出力装置としてはディスプレイ３３３が使われる。つまり、仮定（Ｇ１）より、ディスプレイ３３３は、具体的には、コンピュータ１００の出力装置１０６である。
【０１９４】
分析システム３００のネットワーク配置に応じて、以下に説明する処理は適宜変更されてよい。例えば、入力装置１０５からの入力を受け付ける処理が、ネットワーク１１１を介してクライアントからの入力を受け付ける処理に置き換えられてもよい。
【０１９５】
さて、図７は、第２実施形態の分析処理のフローチャートである。ステップＳ２０１〜Ｓ２０５は前処理であり、ステップＳ２０６は損益情報を取得するための処理であり、ステップＳ２０７とＳ２０８が損益の程度とプロファイル項目の内容との相関を解析する処理であり、ステップＳ２０９〜Ｓ２１２は出力に関する処理である。
【０１９６】
ステップＳ２０１で抽出部３１１は、疾患を選択する入力を受け付ける。仮定（Ｇ１）のもとでは、具体的には、抽出部３１１は、ステップＳ２０１で入力装置１０５からの入力を受け付ける。
【０１９７】
また、次のステップＳ２０２で抽出部３１１は、処理開始命令を受け付ける。具体的には、抽出部３１１は、入力装置１０５からの入力を処理開始命令として受け付ける。
例えば、分析装置３１０は、図８に示すようなＧＵＩ（Graphical User Interface）を提供してもよい。図８の画面４００は、ディスプレイ３３３に表示される。
【０１９８】
画面４００は、左ペイン４０１と右ペイン４０２を含む。なお、図７の分析処理が開始された時点では、右ペイン４０２は白紙状態である。右ペイン４０２が図８のように表示されるのは、後述のステップＳ２１１においてである。よって、右ペイン４０２の詳細についてはステップＳ２１１とあわせて後述する。
【０１９９】
ステップＳ２０１とＳ２０２における入力の受け付けは、例えば、左ペイン４０１のＧＵＩを介して行われてもよい。左ペイン４０１は、分析条件を設定するようユーザに促すＧＵＩとして、具体的には、分析対象の疾患を選択するためのプルダウンリスト４０３と、実行ボタン４０４を含む。
【０２００】
例えば、ユーザが入力装置１０５を介してプルダウンリスト４０３から「循環器系」という疾患名を選択すると、ステップＳ２０１で抽出部３１１は、「循環器系」を選択する入力を受け取る。また、ユーザが入力装置１０５を介して実行ボタン４０４をクリックすると、ステップＳ２０２で抽出部３１１は、処理開始命令を受け取る。なお、実施形態によっては、ステップＳ２０１とＳ２０２が一体化されていてもよい（つまり、抽出部３１１は、疾患名を選択する入力を、処理開始命令と同時に受け付けてもよい）。
【０２０１】
ここで図７の説明に戻る。ステップＳ２０１とＳ２０２に続いて、ステップＳ２０３で抽出部３１１は、疾患名をキーにして、選択された疾患に該当する患者のエントリを収支ＤＢ３２１と患者プロファイルＤＢ３２２から抽出する。抽出部３１１は、抽出したエントリのデータを、例えばＲＡＭ１０３に記憶する。
【０２０２】
以下では説明の便宜上、ステップＳ４０１で「循環器系」という疾患名が選択されたとする。図６の例では、収支ＤＢ３２１から、疾患名が「循環器系」である１つ目と３つ目のエントリが抽出され、疾患名が「筋骨格系」である２つ目のエントリは抽出されない。同様に、患者プロファイルＤＢ３２２からも、疾患名が「循環器系」である１つ目と３つ目のエントリが抽出され、疾患名が「筋骨格系」である２つ目のエントリは抽出されない。
【０２０３】
ところで、第２実施形態では、後述の処理に備えて、抽出部３１１は、収支ＤＢ３２１から抽出したデータを、図９の群分けデータ５０１のような形式で記憶する。図９は、分析装置が用いる内部データの例を示す図（その１）である。図示の都合上、他の内部データの例は図１６に示した。また、図９には群分けデータ５０１と改善指針データ５０２が例示されているが、改善指針データ５０２については後述する。
【０２０４】
以下では説明の便宜上、ステップＳ４０３においてＭ人の患者に対応するエントリが収支ＤＢ３２１と患者プロファイルＤＢ３２２からそれぞれ抽出されたとする。この場合、群分けデータ５０１は、Ｍ個のエントリを有する。
【０２０５】
群分けデータ５０１の各エントリは、収支ＤＢ３２１から抽出された患者ＩＤ、収益、および費用をそれぞれ記憶するための、「患者ＩＤ」、「収益」、および「費用」というフィールドを含む。ステップＳ４０３において抽出部３１１は、収支ＤＢ３２１から抽出したエントリにおける患者ＩＤ、収益、および費用の値を、群分けデータ５０１のエントリの患者ＩＤ、収益、および費用としてコピーする。
【０２０６】
また、群分けデータ５０１の各エントリは、「群」と「有効フラグ」というフィールドも含む。「群」フィールドは、当該エントリの患者が後述の３つの群のうちのいずれに属するかを示すフィールドだが、ステップＳ４０３では、抽出部３１１により、どの群にもあたらない特別な初期値に初期化される。また、「有効フラグ」フィールドは、ステップＳ２０３において抽出部３１１により、有効を示す値（例えば「Ｔｒｕｅ」）に初期化される。例えば、後述の処理において、外れ値のデータと判断されたエントリの有効フラグは、無効を示す値（例えば「Ｆａｌｓｅ」）に設定しなおされる。
【０２０７】
なお、以下では説明の便宜上、収益を記号「Ｙ」で表し、費用を記号「Ｘ」で表すことがある。また、ｍ番目（１≦ｍ≦Ｍ）のエントリにおける患者ＩＤ、収益、費用、群、および有効フラグのそれぞれを、「ＩＤｍ」、「Ｘｍ」、「Ｙｍ」、「Ｇｍ」、「Ｆｌａｇｍ」と表す。
【０２０８】
なお、図示は省略したが、抽出部３１１は、ステップＳ２０３で患者プロファイルＤＢ３２２から抽出したデータについては、患者プロファイルＤＢ３２２と同様の形式でＲＡＭ１０３上に記憶するものとする。
【０２０９】
ここで再び図７の説明に戻る。ステップＳ２０３での抽出の後、ステップＳ２０４で抽出部３１１は、選択された疾患に応じて、項目名マスタ３１８の小分類数を更新し、集計項目ＤＢ３１９を初期化する。なお、集計項目ＤＢ３１９は、ステップＳ２０４の実行前には空である。
【０２１０】
具体的には、抽出部３１１は、各プロファイル項目について、以下の処理を行う（なお、このステップＳ２０４の説明においては、便宜上、処理対象のプロファイル項目を「注目項目」と呼ぶことにする）。
【０２１１】
注目項目が質的な項目のとき、抽出部３１１は、患者プロファイルＤＢ３２２から抽出したエントリの中に、注目項目の値として実際に出現している値のそれぞれについて、当該値を小分類のフィールドに設定したエントリを集計項目ＤＢ３１９に追加する。なお、抽出部３１１は、ステップＳ４０１で選択された「循環器系」という値と、注目項目の項目名を、それぞれ、集計項目ＤＢ３１９に追加するエントリにおける疾患名と項目名として設定する。
【０２１２】
また、注目項目が質的な項目のとき、抽出部３１１は、患者プロファイルＤＢ３２２から抽出したエントリの中に実際に出現している値が何通りあるかを数える。そして、抽出部３１１は、数えた結果を、注目項目に相当する項目名マスタ３１８のエントリの小分類数に設定する。
【０２１３】
逆に、注目項目が量的な項目のとき、抽出部３１１は、項目名マスタ３１８から注目項目の刻み値と開始値を読み出し、刻み値と開始値にしたがって、患者プロファイルＤＢ３２２から抽出したエントリの中に、注目項目の値として実際に出現している各値がどの区間に属するかを判別する。
【０２１４】
そして、抽出部３１１は、判別した区間を示す小分類名を持つエントリがまだ集計項目ＤＢ３１９になければ、判別した区間を示す小分類名を生成し、生成した小分類名を小分類のフィールドに設定したエントリを集計項目ＤＢ３１９に追加する。なお、抽出部３１１は、ステップＳ４０１で選択された「循環器系」という値と、注目項目の項目名を、それぞれ、集計項目ＤＢ３１９に追加するエントリにおける疾患名と項目名として設定する。
【０２１５】
また、注目項目が量的な項目のとき、抽出部３１１は、患者プロファイルＤＢ３２２から抽出した全エントリに関して以上の処理を終えた後、項目名マスタ３１８における注目項目に相当するエントリの小分類数を更新する。すなわち、抽出部３１１は、注目項目に関して集計項目ＤＢ３１９に追加したエントリの数を、小分類数として設定する。
【０２１６】
そして、次のステップＳ２０５では、予測部３１５が、改善後の損益の状態との比較対象としての現状の損益の状態を求める。具体的には、予測部３１５は、抽出部３１１が収支ＤＢ３２１からデータを抽出したＭ人の患者全員の平均損益額Ｑを、以下の式（１）により計算する。
【０２１７】
【数１】
0005764914.tif 000002
【０２１８】
さて、以上のステップＳ２０１〜Ｓ２０５の前処理が済むと、次のステップＳ２０６で群分け部３１２が、図１０〜１４とともに後述する群分け処理を行う。群分け部３１２は、群分け処理によってＭ人の患者のデータを、損益の観点から見た「良好群」、「基準群」、「不良群」に分類する。より詳しくは、第２実施形態では、群分け部３１２は、一部の患者のデータを、外れ値にあたると判断して、どの群にも属さない無効なデータとして扱うこともある。
【０２１９】
なお、群分け部３１２は、群分け処理の結果に応じて、群分けデータ５０１の「群」フィールドと「有効フラグ」フィールドを更新する。「群」フィールドは、第１実施形態の損益情報２１２に相当する。
【０２２０】
そして、次のステップＳ２０７で集計部３１３が、図１５〜１７とともに後述する患者プロファイルデータ集計処理を行う。患者プロファイルデータ集計処理は、群分け部３１２による群分けの結果（すなわち更新された群分けデータ５０１）と、抽出部３１１が患者プロファイルＤＢ３２２から抽出したデータを用いて、プロファイル項目ごとにクロス集計表を作成する処理である。
【０２２１】
その後、ステップＳ２０８で項目選択部３１４と予測部３１５が協働して、図１８〜２１とともに後述する項目影響判定処理を行う。具体的には、集計部３１３によって作成されたクロス集計表に基づいて、どのプロファイル項目のどの小分類が損益の程度と相関するのかを項目選択部３１４が解析する。予測部３１５は項目選択部３１４による解析結果に基づいて、損益の改善予測を行う。
【０２２２】
もし、解析の結果として、あるプロファイル項目の特定の小分類が損益の程度に対して正または負の相関を持つと判明すれば、図９の改善指針データ５０２のエントリが作成される。なお、改善指針データ５０２は、図７の分析処理が開始された時点では空であり、損益の程度に対して正または負の相関を持つ小分類が見つからなければ空のままである。
【０２２３】
ここで、再度図９を参照すると、改善指針データ５０２は、プロファイル項目名と小分類と改善方法と改善効果の各フィールドを有するエントリを含むデータである。
図９の例では、１つ目のエントリは、「主要薬剤」という質的なプロファイル項目の値が「ニトログリセリン錠」であるような患者を増やすと、損益の平均値が１０５，８００円改善されると予測されることを示す。また、２つ目のエントリは、「担当医師」という質的なプロファイル項目の値が「鈴木一郎」であるような患者を減らすと、損益の平均値が９３，６２０円改善されると予測されることを示す。
【０２２４】
また、３つ目のエントリは、「入院日数」という量的なプロファイル項目に関する。図９は、項目名マスタ３１８の刻み値と開始値にしたがって「入院日数」の値が区分けされたときの、「７以上８未満」という区間の小分類名として、「７」が使われる場合の例である。したがって、この３つ目のエントリは、「入院日数」が「７以上８未満」という区間に該当する患者を増やすと、損益の平均値が１１２，９４５円改善されると予測されることを示す。
【０２２５】
なお、詳しくは後述するが、項目影響判定処理で用いる所定の変数の正負の符号によって、改善指針データ５０２の改善方法を表すことができる。そのため、図９では便宜的に「増やす（＋）」または「減らす（−）」のように図示してある。
【０２２６】
さて、ここで図７の説明に戻る。項目影響判定処理が終わると、ステップＳ２０９で出力制御部３１６は、有効な項目が見つかったか否かを判断する。なお、ステップＳ２０９での「有効な項目」とは、プロファイル項目のうち、当該プロファイル項目の特定の小分類が、損益の程度に対して正または負の相関を持つようなもののことである。換言すれば、「有効な項目」とは、図９の改善指針データ５０２のいずれかのエントリにプロファイル項目名が記録されたプロファイル項目のことである。
【０２２７】
つまり、ステップＳ２０９で出力制御部３１６は、改善指針データ５０２が空か否かを判断する。そして、改善指針データ５０２が１つ以上のエントリを含むとき、出力制御部３１６は、有効な項目があると判断し、次にステップＳ２１０の処理を実行する。逆に、改善指針データ５０２が空のとき、出力制御部３１６は、有効な項目がないと判断し、次にステップＳ２１２の処理を実行する。
【０２２８】
ステップＳ２１０で出力制御部３１６は、改善指針データ５０２を、改善効果の降順にソートする。
そして、次のステップＳ２１１で出力制御部３１６は、ステップＳ２１０でのソート結果を画面に表示するための制御を行う。すると、ディスプレイ３３３は、ソート結果を表示する。具体的にステップＳ２１１で出力される画面は、例えば、図８の画面４００のようになる。
【０２２９】
ここで、再度図８を参照すると、ステップＳ２１１での制御の対象になるのは、右ペイン４０２である。また、右ペイン４０２には、分析結果４０５として、改善指針データ５０２のソート結果がテーブル形式で表示される。すなわち、効果の高い順に改善指針が表示される。
【０２３０】
なお、分析結果４０５は、改善指針データ５０２の各エントリに対応する行を含むが、分析結果４０５の各行は、当該エントリに含まれる各フィールドの値に加えて、図９に示すような詳細ボタン４０６〜４０８をさらに含んでもよい。詳細ボタン４０６〜４０８は、それぞれに対応するプロファイル項目についての詳細表示を呼び出すためのＧＵＩ部品である。
【０２３１】
例えば、分析装置３１０を実現するコンピュータ１００のＣＰＵ１０１は、入力装置１０５を介して詳細ボタン４０６がクリックされると、そのクリックを検出する。そして、検出したクリックを契機として、ＣＰＵ１０１は、詳細ボタン４０６が対応づけられている「入院日数」というプロファイル項目に関する詳細をディスプレイ３３３に表示するための制御を行う。
【０２３２】
例えば、ＣＰＵ１０１は、抽出部３１１がステップＳ２０３で抽出したデータに基づいて、入院日数の小分類ごとに、下記（Ｈ１）〜（Ｈ３）のような処理を行い、処理結果をディスプレイ３３３に表示させてもよい。
【０２３３】
（Ｈ１）費用Ｘと収益Ｙを座標軸とした散布図を生成する。
（Ｈ２）損益（Ｙ−Ｘ）についての代表値（例えば、平均、標準偏差、中央値、分位数など）を計算する。
（Ｈ３）損益（Ｙ−Ｘ）についてのヒストグラムを生成する。
【０２３４】
あるいは、ＣＰＵ１０１は、詳細ボタン４０６がクリックされたことを検出した場合、不図示の他の既存の収支分析システムに対して、「入院日数」というプロファイル項目を切り口にして収支分析を行うよう、命令してもよい。収支分析システムは、分析結果をディスプレイ３３３に表示してもよい。
【０２３５】
また、図８の例では、右ペイン４０２にさらにいくつかの備考が表示されている。例えば、出力制御部３１６は、「対象疾患」として、ステップＳ２０１で選択された疾患名である「循環器系」を右ペイン４０２に表示させてもよい。
【０２３６】
また、上記のように収支ＤＢ３２１と患者プロファイルＤＢ３２２が日付に関するフィールドを含む場合、抽出部３１１は、疾患名に加えて、さらに日付に関する条件にもしたがって、抽出対象のエントリを絞り込んでもよい。日付に関する条件は、例えば「直近の半年間のエントリを抽出する」などの、予め決められた条件でもよい。あるいは、不図示の入力インタフェイスを介して入力装置１０５から指定される日付の範囲が、日付に関する条件として使われてもよい。
【０２３７】
図８の例では、２０１０年１月から２０１０年６月の範囲の日付を持つエントリが抽出部３１１によって抽出されたことを示す、「分析期間：２０１０年１月〜２０１０年６月」という文字列が右ペイン４０２に表示されている。出力制御部３１６はこのような文字列を右ペイン４０２に表示するための制御をステップＳ２１１で行ってもよい。
【０２３８】
さらに、出力制御部３１６は、抽出部３１１によってデータが抽出された患者の数を「対象データ数」として右ペイン４０２に表示するための制御をステップＳ２１１で行ってもよい。図８の例では、Ｍ＝５４２であることを示す「対象データ数：５４２個」という文字列が表示されている。
【０２３９】
ここで再度図７の説明に戻る。例えば上記に例示したような表示がステップＳ２１１で行われると、図７の分析処理は終了する。
また、出力制御部３１６は、ステップＳ２０９において有効な項目がないと判断した場合には、ステップＳ２１２で、「有効な解析結果が得られない」旨のエラーメッセージを表示するための制御を行う。例えば、出力制御部３１６は、分析結果４０５の代わりにエラーメッセージを右ペイン４０２に表示するよう、ディスプレイ３３３を制御する。そして、図７の分析処理は終了する。
【０２４０】
なお、詳しくは後述するが、ステップＳ２０６の群分け処理の途中で、「統計的に信頼性のある解析ができない」と判明する場合もある。その場合も、出力制御部３１６は、群分け部３１２からの通知にしたがって、ステップＳ２１２で、上記と同様にしてエラーメッセージを表示するための制御を行う。
【０２４１】
続いて、以上図７〜９を参照して概要を説明した処理の詳細について、図１０〜２１を参照して説明する。
図１０〜１２は、ステップＳ２０６の群分け処理のフローチャートである。また、図１３〜１４は、群分け処理を説明するグラフである。具体的には、図１３は、基準群の抽出を説明するグラフであり、図１４は、良好群と不良群の抽出を説明するグラフである。
【０２４２】
さて、図１０のステップＳ３０１で群分け部３１２は、ステップＳ２０３で抽出部３１１がデータを抽出した患者数（すなわち図９のＭ）が、分析条件マスタ３１７で定義された解析開始条件データ数以上であるか否かを判断する。以下では、図６のように分析条件マスタ３１７で解析開始条件データ数が６３と定義されているとして説明する。
【０２４３】
もし、Ｍ＜６３ならば、群分け部３１２は、「信頼性のある統計解析はできない」と判断し、エラーメッセージを表示するための制御を行うよう、出力制御部３１６に通知する。そして、処理は図７のステップＳ２１２へと移行する。他方、６３≦Ｍならば、処理は図１０のステップＳ３０２に移行する。
【０２４４】
なお、「６３」という解析開始条件データ数の値は一例であり、実施形態に応じて任意に変更可能である。ただし、第２実施形態では、「１つの群に属するサンプル数が約２０以下だと、解析が不安定化する」という経験的知見に基づき、６３（＝（２０＋１）×３）という値が解析開始条件データ数として設定されている。なおここで３を掛ける理由は、群分け部３１２がデータを３つの群に分類するからである。
【０２４５】
ステップＳ３０２で群分け部３１２は、Ｍ人の患者についての図９の群分けデータ５０１の費用Ｘと収益Ｙから、最小２乗法により、式（２）における係数ａ０、ｂ０、およびｃ０を計算する。
【０２４６】
Ｙ＝ａ０Ｘ２＋ｂ０Ｘ＋ｃ０              （２）
【０２４７】
式（２）で表される曲線の具体例は、図１３のグラフ６００に示した近似曲線６０１である。なお、グラフ６００の横軸は費用Ｘであり、縦軸は収益Ｙである。また、Ｍ人の患者それぞれの費用Ｘと収益Ｙが、小さな丸印によってグラフ６００中に示されている。近似曲線６０１は、Ｍ人の患者における費用Ｘに対する収益Ｙの傾向を示すが、グラフ６００に例示されるように、Ｍ個の丸印すべてが近似曲線６０１のすぐ近くにあるわけではない。
【０２４８】
そこで、群分け部３１２は、近似曲線６０１の近くにある丸印にあたる患者を基準群に分類する。具体的には、群分け部３１２は、近似曲線６０１を中心とする、上限曲線６０２と下限曲線６０３で挟まれた範囲６０４に含まれる丸印にあたる患者を、基準群に分類する。
【０２４９】
また、群分け部３１２は、グラフ６００において範囲６０４よりも上にある丸印のうち、基準群との差があまりない丸印と外れ値に相当する丸印とを除いた、残りの丸印にあたる患者を、良好群に分類する。同様に、群分け部３１２は、グラフ６００において範囲６０４よりも下にある丸印のうち、基準群との差があまりない丸印と外れ値に相当する丸印とを除いた、残りの丸印にあたる患者を、不良群に分類する。良好群と不良群への分類の準備として、群分け部３１２は、範囲６０４よりも上の範囲６０５に含まれる丸印にあたる患者を、暫定的に良好群に分類し、範囲６０４よりも下の範囲６０６に含まれる丸印にあたる患者を、暫定的に不良群に分類する。
【０２５０】
上記の、基準群への分類と、良好群または不良群への暫定的な分類は、具体的には、図１０のループ端Ｌ３０３ａとＬ３０３ｂで挟まれた繰り返しループ（以下、説明の便宜上「患者ループ」という）において行われる。患者ループに含まれる各ステップの処理は、Ｍ人の患者それぞれについて実行される。
【０２５１】
以下、ある繰り返しにおいて群分け部３１２が処理対象として注目する患者を「注目患者」という。また、説明の便宜上、注目患者はｍ人目（１≦ｍ≦Ｍ）の患者であるとする。なお、群分け部３１２がＭ人すべての患者に注目し終わると、患者ループも終了する。
【０２５２】
具体的には、患者ループ内のステップＳ３０４で群分け部３１２は、群分けデータ５０１において注目患者に対応するエントリから、費用Ｘｍと収益Ｙｍの値を読み取る。そして、群分け部３１２は、読み取った費用Ｘｍと収益Ｙｍが、式（３）を満たすか否かを判断する。
【０２５３】
（１−α）（ａ０Ｘｍ２＋ｂ０Ｘｍ＋ｃ０）≦Ｙｍ              （３）
【０２５４】
なお、式（３）における「α」は、分析条件マスタ３１７で定義されている群分け境界指数αのことである。群分け境界指数αは、０＜α＜１の範囲で実施形態に応じて適宜決められてよい。
【０２５５】
群分け境界指数αは、「近似曲線６０１からどの程度の乖離までを、基準群に含まれるものとして許容するか」ということを規定する定数である。つまり、群分け境界指数αは、近似曲線６０１と上限曲線６０２の隔たりと、近似曲線６０１と下限曲線６０３の隔たりを規定することで、範囲６０４の大きさを規定する。具体的には、上限曲線６０２は式（４）により表され、下限曲線６０３は式（５）により表される。
【０２５６】
Ｙ＝（１＋α）（ａ０Ｘ２＋ｂ０Ｘ＋ｃ０）              （４）
【０２５７】
Ｙ＝（１−α）（ａ０Ｘ２＋ｂ０Ｘ＋ｃ０）              （５）
【０２５８】
ステップＳ３０４において、式（３）が成立しない場合、処理はステップＳ３０５に移行する。逆に、式（３）が成立する場合、処理はステップＳ３０６に移行する。
【０２５９】
ステップＳ３０５で群分け部３１２は、注目患者を暫定的に不良群に分類する。すなわち、群分け部３１２は、群分けデータ５０１における注目患者の群Ｇｍを、不良群を示す値に設定する。ステップＳ３０５の実行により、患者ループの今回の繰り返しが終了する。
【０２６０】
なお、患者ループの今回の繰り返しが終了すると、群分け部３１２は、Ｍ人すべての患者について注目し終えたか否かを判断する。そして、まだ注目していない患者がいれば、群分け部３１２は、次の患者に注目して、患者ループ内の処理を繰り返す。他方、すべての患者に注目済みであれば、処理はステップＳ３０９に移行する。
【０２６１】
さて、ステップＳ３０６で群分け部３１２は、注目患者の費用Ｘｍと収益Ｙｍが、式（６）を満たすか否かを判断する。
【０２６２】
Ｙｍ≦（１＋α）（ａ０Ｘｍ２＋ｂ０Ｘｍ＋ｃ０）              （６）
【０２６３】
式（６）が成立しない場合、処理はステップＳ３０７に移行する。逆に、式（６）が成立する場合、処理はステップＳ３０８に移行する。
【０２６４】
ステップＳ３０７で群分け部３１２は、注目患者を暫定的に良好群に分類する。すなわち、群分け部３１２は、群分けデータ５０１における注目患者の群Ｇｍを、良好群を示す値に設定する。ステップＳ３０７の実行により、患者ループの今回の繰り返しが終了する。
【０２６５】
また、ステップＳ３０８で群分け部３１２は、注目患者を基準群に分類する。すなわち、群分け部３１２は、群分けデータ５０１における注目患者の群Ｇｍを、基準群を示す値に設定する。ステップＳ３０８の実行により、患者ループの今回の繰り返しが終了する。
【０２６６】
以上説明した患者ループの実行により、すべての１≦ｍ≦Ｍについて、式（７）が成立する患者は暫定的に不良群に分類され、式（８）が成立する患者は基準群に分類され、式（９）が成立する患者は暫定的に良好群に分類される。
【０２６７】
Ｙｍ＜（１−α）（ａ０Ｘｍ２＋ｂ０Ｘｍ＋ｃ０）              （７）
【０２６８】
（１−α）（ａ０Ｘｍ２＋ｂ０Ｘｍ＋ｃ０）≦Ｙｍ
≦（１＋α）（ａ０Ｘｍ２＋ｂ０Ｘｍ＋ｃ０）              （８）
【０２６９】
（１＋α）（ａ０Ｘｍ２＋ｂ０Ｘｍ＋ｃ０）＜Ｙｍ              （９）
【０２７０】
続いて、ステップＳ３０９で群分け部３１２は、各群の患者数が、分析条件マスタ３１７で定義された群最低データ数を超えているか否かを判断する。すなわち、群分け部３１２は、下記（Ｉ１）〜（Ｉ３）の条件がすべて成立するか否かを判断する。
【０２７１】
（Ｉ１）群分けデータ５０１において、「群」フィールドが不良群を示すエントリの数が、群最低データ数を超えている。
（Ｉ２）群分けデータ５０１において、「群」フィールドが基準群を示すエントリの数が、群最低データ数を超えている。
【０２７２】
（Ｉ３）群分けデータ５０１において、「群」フィールドが良好群を示すエントリの数が、群最低データ数を超えている。
なお、第２実施形態では、「１つの群に属するサンプル数が約２０以下だと、解析が不安定化する」という経験的知見に基づき、群最低データ数が「２０」と設定されているが、「２０」という値は一例に過ぎない。実施形態に応じて、群最低データ数の値は様々であってよい。
【０２７３】
３つの条件（Ｉ１）〜（Ｉ３）がすべて成立する場合、処理は図１１のステップＳ３１０に移行する。
逆に、３つの条件（Ｉ１）〜（Ｉ３）のうち１つでも成立しないものがあれば、群分け部３１２は、「信頼性のある統計解析はできない」と判断し、エラーメッセージを表示するための制御を行うよう、出力制御部３１６に通知する。そして、処理は図７のステップＳ２１２へと移行する。
【０２７４】
さて、図１１に示す各ステップは、暫定的に不良群に分類された患者から、外れ値に相当する患者と、基準群との差が小さい患者をふるい落とすための処理ステップである。
ステップＳ３１０で群分け部３１２は、暫定的に不良群に分類した患者の費用Ｘと収益Ｙから、最小２乗法により、式（１０）における係数ａ１、ｂ１、およびｃ１を計算する。つまり、群分け部３１２は、群分けデータ５０１の中から、群Ｇｍが、不良群を示す値に設定されているエントリのデータのみを使って、係数ａ１、ｂ１、およびｃ１を計算する。
【０２７５】
Ｙ＝ａ１Ｘ２＋ｂ１Ｘ＋ｃ１              （１０）
【０２７６】
式（１０）で表される曲線の具体例は、図１４のグラフ７００に示した近似曲線７０１である。なお、グラフ７００中の小さな丸印は、グラフ６００中の小さな丸印と同様に、Ｍ人の患者それぞれの費用と収益を示す。
【０２７７】
ところで、図１４において、基準群の下限曲線６０３と、式（１０）の近似曲線７０１との間にあり、かつ近似曲線７０１から比較的隔たった位置にある丸印に対応する患者は、基準群には属さないが、基準群との差が顕著ではない。具体的には、基準群の下限曲線６０３よりも下にあり、かつ不良群の上限曲線７０２（近似曲線７０１よりも上に設定される曲線）よりも上にある丸印に対応する患者は、基準群との差があまりなく、典型的な不良群の患者とは言い難い。
【０２７８】
また、近似曲線７０１よりも下にあり、かつ近似曲線７０１から比較的隔たった位置にある丸印に対応する患者は、暫定的に不良群に分類された患者の中でも極端に損益の悪い患者である。具体的には、不良群の下限曲線７０３（近似曲線７０１よりも下に設定される）よりもさらに下にある丸印に対応する患者は、典型的な不良群の患者とは言い難い。
【０２７９】
結局、典型的な不良群の患者と言えるのは、上限曲線７０２と下限曲線７０３で挟まれた範囲７０４に含まれる丸印に対応する患者である。よって、基準群の下限曲線６０３よりも下でかつ不良群の上限曲線７０２よりも上の範囲７０５にある丸印、または、不良群の下限曲線７０３よりも下の範囲７０６にある丸印に対応する患者のデータは、解析に用いないことが好ましい。
【０２８０】
そこで、具体的には、ループ端Ｌ３１１ａとＬ３１１ｂで挟まれた繰り返しループ（以下、説明の便宜上「不良群ループ」という）において、典型的な不良群の患者ではない患者のデータがふるい落とされる。不良群ループに含まれる各ステップの処理は、暫定的に不良群に分類された患者（つまり、群分けデータ５０１の中で、群Ｇｍが、不良群を示す値に設定されているエントリの患者）のそれぞれについて実行される。
【０２８１】
以下、ある繰り返しにおいて群分け部３１２が処理対象として注目する患者を「注目患者」という。また、説明の便宜上、注目患者はｍ人目（１≦ｍ≦Ｍ）の患者であるとする。なお、暫定的に不良群に分類されたすべての患者に群分け部３１２が注目し終わると、不良群ループも終了する。
【０２８２】
具体的には、不良群ループ内のステップＳ３１２で群分け部３１２は、群分けデータ５０１において注目患者に対応するエントリから、費用Ｘｍと収益Ｙｍの値を読み取る。そして、群分け部３１２は、読み取った費用Ｘｍと収益Ｙｍが、式（１１）を満たすか否かを判断する。
【０２８３】
（１−α）（ａ１Ｘｍ２＋ｂ１Ｘｍ＋ｃ１）≦Ｙｍ              （１１）
【０２８４】
なお、式（１１）における「α」も、分析条件マスタ３１７で定義されている群分け境界指数αのことである。つまり、群分け境界指数αは、不良群の範囲７０４の大きさも規定する。具体的には、上限曲線７０２は式（１２）により表され、下限曲線７０３は式（１３）により表される。
【０２８５】
Ｙ＝（１＋α）（ａ１Ｘ２＋ｂ１Ｘ＋ｃ１）              （１２）
【０２８６】
Ｙ＝（１−α）（ａ１Ｘ２＋ｂ１Ｘ＋ｃ１）              （１３）
【０２８７】
ステップＳ３１２において、式（１１）が成立する場合、処理はステップＳ３１３に移行する。逆に、式（１１）が成立しない場合、処理はステップＳ３１４に移行する。
【０２８８】
ステップＳ３１３で群分け部３１２は、注目患者の費用Ｘｍと収益Ｙｍが、式（１４）を満たすか否かを判断する。
【０２８９】
Ｙｍ≦（１＋α）（ａ１Ｘｍ２＋ｂ１Ｘｍ＋ｃ１）              （１４）
【０２９０】
式（１４）が成立する場合、不良群ループの今回の繰り返しが終了する。逆に、式（１４）が成立しない場合、処理はステップＳ３１４に移行する。
【０２９１】
ステップＳ３１４で群分け部３１２は、注目患者のデータを無効化する。すなわち、群分け部３１２は、群分けデータ５０１における注目患者の有効フラグＦｌａｇｍを、無効を示す値に書き換える。そして、不良群ループの今回の繰り返しが終了する。
【０２９２】
なお、不良群ループの今回の繰り返しが終了すると、群分け部３１２は、暫定的に不良群に分類したすべての患者について注目し終えたか否かを判断する。そして、まだ注目していない患者がいれば、群分け部３１２は、次の患者に注目して、不良群ループ内の処理を繰り返す。他方、暫定的に不良群に分類したすべての患者に群分け部３１２が注目済みであれば、処理は図１２のステップＳ３１５に移行する。
【０２９３】
以上説明した図１１の各ステップの処理により、暫定的に不良群に分類された患者のうち、式（１５）または（１６）が成立する患者のデータは無効化され、以後のカイ２乗検定には用いられないようになる。
【０２９４】
Ｙｍ＜（１−α）（ａ１Ｘｍ２＋ｂ１Ｘｍ＋ｃ１）              （１５）
【０２９５】
（１＋α）（ａ１Ｘｍ２＋ｂ１Ｘｍ＋ｃ１）＜Ｙｍ              （１６）
【０２９６】
すなわち、暫定的に不良群に分類された患者のうち、式（１７）を満たす典型的な不良群の患者のデータのみが、以後のカイ２乗検定で利用される。
【０２９７】
（１−α）（ａ１Ｘｍ２＋ｂ１Ｘｍ＋ｃ１）≦Ｙｍ
≦（１＋α）（ａ１Ｘｍ２＋ｂ１Ｘｍ＋ｃ１）              （１７）
【０２９８】
さて、図１２に示す各ステップは、暫定的に良好群に分類された患者から、外れ値に相当する患者と、基準群との差が小さい患者をふるい落とすための処理ステップである。
【０２９９】
ステップＳ３１５で群分け部３１２は、暫定的に良好群に分類した患者の費用Ｘと収益Ｙから、最小２乗法により、式（１８）における係数ａ２、ｂ２、およびｃ２を計算する。つまり、群分け部３１２は、群分けデータ５０１の中から、群Ｇｍが、良好群を示す値に設定されているエントリのデータのみを使って、係数ａ２、ｂ２、およびｃ２を計算する。なお、式（１８）で表される曲線の具体例は、図１４のグラフ７００に示した近似曲線７０７である。
【０３００】
Ｙ＝ａ２Ｘ２＋ｂ２Ｘ＋ｃ２              （１８）
【０３０１】
ところで、図１４において、基準群の上限曲線６０２と、式（１８）の近似曲線７０７との間にあり、かつ近似曲線７０７から比較的隔たった位置にある丸印に対応する患者は、基準群には属さないが、基準群との差が顕著ではない。具体的には、基準群の上限曲線６０２よりも上にあり、かつ良好群の下限曲線７０９（近似曲線７０７よりも下に設定される）よりも下にある丸印に対応する患者は、基準群との差があまりなく、典型的な良好群の患者とは言い難い。
【０３０２】
また、近似曲線７０７よりも上にあり、かつ近似曲線７０７から比較的隔たった位置にある丸印に対応する患者は、暫定的に良好群に分類された患者の中でも極端に損益の良い患者である。具体的には、上限曲線７０８（近似曲線７０７よりも上に設定される）よりもさらに上にある丸印に対応する患者は、典型的な良好群の患者とは言い難い。
【０３０３】
結局、典型的な良好群の患者と言えるのは、上限曲線７０８と下限曲線７０９で挟まれた範囲７１０に含まれる丸印に対応する患者である。よって、基準群の上限曲線６０２よりも上でかつ良好群の下限曲線７０９よりも下の範囲７１１にある丸印、または、良好群の上限曲線７０８よりも上の範囲７１２にある丸印に対応する患者のデータは、解析に用いないことが好ましい。
【０３０４】
そこで、具体的には、ループ端Ｌ３１６ａとＬ３１６ｂで挟まれた繰り返しループ（以下、説明の便宜上「良好群ループ」という）において、典型的な良好群の患者ではない患者のデータがふるい落とされる。良好群ループに含まれる各ステップの処理は、暫定的に良好群に分類された患者（つまり、群分けデータ５０１の中で、群Ｇｍが、良好群を示す値に設定されているエントリの患者）のそれぞれについて実行される。
【０３０５】
以下、ある繰り返しにおいて群分け部３１２が処理対象として注目する患者を「注目患者」という。また、説明の便宜上、注目患者はｍ人目（１≦ｍ≦Ｍ）の患者であるとする。なお、暫定的に良好群に分類されたすべての患者に群分け部３１２が注目し終わると、良好群ループも終了する。
【０３０６】
具体的には、良好群ループ内のステップＳ３１７で群分け部３１２は、群分けデータ５０１において注目患者に対応するエントリから、費用Ｘｍと収益Ｙｍの値を読み取る。そして、群分け部３１２は、読み取った費用Ｘｍと収益Ｙｍが、式（１９）を満たすか否かを判断する。
【０３０７】
（１−α）（ａ２Ｘｍ２＋ｂ２Ｘｍ＋ｃ２）≦Ｙｍ              （１９）
【０３０８】
なお、式（１９）における「α」も、分析条件マスタ３１７で定義されている群分け境界指数αのことである。つまり、群分け境界指数αは、良好群の範囲７１０の大きさも規定する。具体的には、上限曲線７０８は式（２０）により表され、下限曲線７０９は式（２１）により表される。
【０３０９】
Ｙ＝（１＋α）（ａ２Ｘ２＋ｂ２Ｘ＋ｃ２）            （２０）
【０３１０】
Ｙ＝（１−α）（ａ２Ｘ２＋ｂ２Ｘ＋ｃ２）            （２１）
【０３１１】
ステップＳ３１７において、式（１９）が成立する場合、処理はステップＳ３１８に移行する。逆に、式（１９）が成立しない場合、処理はステップＳ３１９に移行する。
【０３１２】
ステップＳ３１８で群分け部３１２は、注目患者の費用Ｘｍと収益Ｙｍが、式（２２）を満たすか否かを判断する。
【０３１３】
Ｙｍ≦（１＋α）（ａ２Ｘｍ２＋ｂ２Ｘｍ＋ｃ２）            （２２）
【０３１４】
式（２２）が成立する場合、良好群ループの今回の繰り返しが終了する。逆に、式（２２）が成立しない場合、処理はステップＳ３１９に移行する。
【０３１５】
ステップＳ３１９で群分け部３１２は、注目患者のデータを無効化する。すなわち、群分け部３１２は、群分けデータ５０１における注目患者の有効フラグＦｌａｇｍを、無効を示す値に書き換える。そして、良好群ループの今回の繰り返しが終了する。
【０３１６】
なお、良好群ループの今回の繰り返しが終了すると、群分け部３１２は、暫定的に良好群に分類したすべての患者について注目し終えたか否かを判断する。そして、まだ注目していない患者がいれば、群分け部３１２は、次の患者に注目して、良好群ループ内の処理を繰り返す。他方、暫定的に良好群に分類したすべての患者に群分け部３１２が注目済みであれば、処理はステップＳ３２０に移行する。
【０３１７】
以上説明した図１２のステップＳ３１５および良好群ループ内の各ステップの処理により、暫定的に良好群に分類された患者のうち、式（２３）または（２４）が成立する患者のデータは無効化され、以後のカイ２乗検定には用いられないようになる。
【０３１８】
Ｙｍ＜（１−α）（ａ２Ｘｍ２＋ｂ２Ｘｍ＋ｃ２）              （２３）
【０３１９】
（１＋α）（ａ２Ｘｍ２＋ｂ２Ｘｍ＋ｃ２）＜Ｙｍ              （２４）
【０３２０】
すなわち、暫定的に良好群に分類された患者のうち、式（２５）を満たす典型的な良好群の患者のデータのみが、以後のカイ２乗検定で利用される。
【０３２１】
（１−α）（ａ２Ｘｍ２＋ｂ２Ｘｍ＋ｃ２）≦Ｙｍ
≦（１＋α）（ａ２Ｘｍ２＋ｂ２Ｘｍ＋ｃ２）            （２５）
【０３２２】
さて、ステップＳ３２０で群分け部３１２は、各群の有効な患者数が、分析条件マスタ３１７で定義された群最低データ数を超えているか否かを判断する。ステップＳ３２０の判断はステップＳ３０９の判断と類似である。
【０３２３】
すなわち、群分け部３１２は、群分けデータ５０１の「有効フラグ」フィールドが有効を示すエントリの中で、「群」フィールドが不良群、基準群、良好群を示すエントリの数をそれぞれ数える。そして、無効化されずに残っている３つの群それぞれの患者数がいずれも分析条件マスタ３１７で定義された群最低データ数を超えていれば、図１０〜１２の群分け処理も終了する。逆に、有効な患者数が群最低データ数以下の群が１つでもあれば、群分け部３１２は、「信頼性のある統計解析はできない」と判断し、エラーメッセージを表示するための制御を行うよう、出力制御部３１６に通知する。そして、処理は図７のステップＳ２１２へと移行する。
【０３２４】
なお、群分け部３１２が、ステップＳ３０９の判断に加えてさらにステップＳ３２０の判断も行う理由は、次のとおりである。
すなわち、群分け部３１２が、不良群と良好群に関して非典型的な患者を無効化して除外した結果として、各郡の患者数が群最低データ数以下になってしまうことがあり得る。すると、解析が不安定化するおそれがある。そこで、群分け部３１２は、非典型的な患者の無効化を行った後で、再度、ステップＳ３２０において群の大きさに関する判断を行う。
【０３２５】
また、群分け部３１２が最後にステップＳ３２０の判定を行うにもかかわらず、前もってステップＳ３０９の判定も行う理由は、次のとおりである。
非典型的な患者を除外するまでもなく、図１０の患者ループが終了した時点で既に、いずれかの群の患者数が明らかに少なければ、図１１〜１２の各ステップの処理を行うまでもなく、群分け部３１２は群分け処理を終了してよい。したがって、無駄な処理を避けるため、群分け部３１２はステップＳ３０９の判断を行う。
【０３２６】
また、後述するように、実施形態によっては、非典型的な患者を除外するための図１１〜１２の各ステップが省略されてもよい。図１１〜１２の各ステップが省略される場合は、患者ループが終了した時点で各郡の患者数が確定するので、群分け部３１２が患者ループの終了直後のステップＳ３０９で群の大きさに関する判断を行うことが適切である。
【０３２７】
以上、図１０〜１４を参照して説明した群分け処理により、抽出されたＭ人の患者それぞれのデータは、不良群、基準群、良好群のいずれかに分類されるか、または無効化される。そして、有効な患者のエントリ（すなわち、群分けデータ５０１内で、有効フラグＦｌａｇｍが初期値のまま有効を示しているエントリ）においては、群Ｇｍが損益情報に相当する。
【０３２８】
すなわち、ｍ人目の患者のエントリが有効な場合、当該エントリの群Ｇｍは、「抽出されたＭ人の患者全体での損益の傾向に照らして、ｍ人目の患者の損益の程度は、Ｍ人の中で相対的に良いのか、標準的なのか、それとも悪いのか」ということを示す。
【０３２９】
例えば、指定された疾患名は、全般的に赤字になりやすい疾患かもしれない。しかし、全般的な赤字傾向の中でも、「多少は黒字の患者」、「赤字だがＭ人の患者の中では損失の大きさは相対的に小さめの患者」、「Ｍ人の患者の中で相対的に見ても非常に赤字額の大きい患者」などが混在している。上記の群分け処理によれば、抽出されたＭ人の患者中での相対的な損益の程度に応じた群分けが可能である。
【０３３０】
以上のようにして群分け処理が行われ、損益情報が取得されると、続いて、図７のステップＳ２０７の患者プロファイルデータ集計処理が行われる。以下、患者プロファイルデータ集計処理について、図１５〜１７を参照して説明する。
【０３３１】
図１５は、患者プロファイルデータ集計処理のフローチャートである。
患者プロファイルデータ集計処理では、集計部３１３が、図６の項目名マスタ３１８に項目名が登録されているプロファイル項目のそれぞれについて、同様の処理を繰り返す。以下では説明の便宜上、各プロファイル項目についての繰り返しループを「プロファイル項目ループ」という。プロファイル項目ループは、図１５においてループ端Ｌ４０１ａとＬ４０１ｂで挟まれている。
【０３３２】
以下、ある繰り返しにおいて集計部３１３が処理対象として注目するプロファイル項目を「注目項目」という。また、集計部３１３がすべてのプロファイル項目に注目し終わると、プロファイル項目ループも終了する。
【０３３３】
さて、プロファイル項目ループ内のステップＳ４０２において、集計部３１３は、注目項目にあわせてクロス集計表を初期化する。すなわち、集計部３１３は、注目項目の項目名を検索キーにして集計項目ＤＢ３１９を検索し、注目項目に対応する小分類の集合を得る。そして、集計部３１３は、得られた小分類と３つの群とのすべての組み合わせについての観測度数を集計するためのクロス集計表を記憶する領域をＲＡＭ１０３上に確保し、各観測度数と合計値を０に初期化する。
【０３３４】
なお、図６などに関して説明したとおり、注目項目が質的な項目の場合は、小分類は、注目項目がとり得る項目値そのものである。また、注目項目が量的な項目の場合は、小分類は、項目名マスタ３１８で定義された開始値と刻み値にしたがって区分けされた区分のことである。
【０３３５】
説明の便宜上、以下では、項目名マスタ３１８に項目名が登録されているプロファイル項目の数をＰとし、注目項目はｉ番目のプロファイル項目であるとする（１≦ｉ≦Ｐ）。また、ｉ番目のプロファイル項目の項目名を有する、項目名マスタ３１８のエントリにおける、小分類数の値をｎ（ｉ）とする。すなわち、集計部３１３が集計項目ＤＢ３１９から得た集合の要素数はｎ（ｉ）である。
【０３３６】
よって、ステップＳ４０２で集計部３１３は、具体的には、ｎ（ｉ）個の小分類と３つの群のすべての組み合わせに対応する３ｎ（ｉ）通りの場合についてそれぞれ観測度数を数えるためのクロス集計表を初期化する。ここで、クロス集計表の具体例と一般形について、図１６〜１７を参照して説明する。
【０３３７】
図１６は、分析装置が用いる内部データの例を示す図（その２）である。また、図１７は、ｉ番目のプロファイル項目に関するクロス集計表である。なお、図１６中のクロス集計表以外の各種データの例については後述する。
【０３３８】
図１６には、図６に例示したものとは別の患者プロファイルＤＢのデータから得られるクロス集計表８０１が例示されている。また、図１６には、図６に例示したものとも異なり、クロス集計表８０１を得るのに用いられたものとも異なる患者プロファイルＤＢのデータから得られるクロス集計表８１１も例示されている。
【０３３９】
図１６のクロス集計表８０１と８１１は、図１５の患者プロファイルデータ集計処理が完了した時点の状態を示す。
例えば、クロス集計表８０１は、「主要薬剤」というプロファイル項目に対応し、「主要薬剤」の小分類が「薬剤Ａ」と「薬剤Ｂ」と「薬剤Ｃ」の３つである場合（つまりｎ（ｉ）＝３の場合）の例である。したがって、クロス集計表８０１は、３個の小分類と３個の群のすべての組み合わせに対応する９通りの場合について、それぞれ観測度数を数えるための、９個のセルを含む。また、クロス集計表８０１は、小分類ごとの合計値と、群ごとの合計値と、すべての小分類およびすべての群を通しての総計を記録するためのセルも含む。
【０３４０】
上記のようなクロス集計表８０１の初期化とは、具体的には、９通りそれぞれの観測度数を記録するためのセルと、小分類ごとの合計値と、群ごとの合計値と、総計をそれぞれ記録するためのセルのための記憶領域をＲＡＭ１０３上に確保することを含む。また、初期化は、各セルの値を０に設定することを含む。
【０３４１】
なお、図１６や図１７では、説明の便宜上クロス集計表をテーブル形式で示してあり、本明細書でも「セル」という用語を用いている。しかし、クロス集計表を実装するためのデータ構造は、もちろん実施形態に応じて任意であり、例えばアレイでもリストでもテーブルでもよい。
【０３４２】
また、クロス集計表８１１は、「担当医師」というプロファイル項目に対応し、「担当医師」の小分類が「医師Ａ」と「医師Ｂ」と「医師Ｃ」と「医師Ｄ」と「医師Ｅ」の５つである場合（つまりｎ（ｉ）＝５の場合）の例である。したがって、クロス集計表８１１は、５個の小分類と３個の群のすべての組み合わせに対応する１５通りの場合について、それぞれ観測度数を数えるための、１５個のセルを含む。また、クロス集計表８１１は、小分類ごとの合計値と、群ごとの合計値と、すべての小分類およびすべての群を通しての総計を記録するためのセルも含む。そして、クロス集計表８１１の初期化とは、上記各セルのための記憶領域をＲＡＭ１０３上に確保し、各セルの値を０に設定する処理のことである。
【０３４３】
つまり、一般化して説明すると、ｉ番目（１≦ｉ≦Ｐ）のプロファイル項目に関するクロス集計表は、図１７のクロス集計表８２１のような各セルを含む。図１７ではｉ番目のプロファイル項目を「ｐｒｏｆｉ」と示してあり、プロファイル項目ｐｒｏｆｉのｊ番目（１≦ｊ≦ｎ（ｉ））の小分類を「ｖａｌｉ，ｊ」と示してある。また、図１７では、良好群、基準群、不良群をそれぞれ「ｇｒｏｕｐ１」、「ｇｒｏｕｐ２」、「ｇｒｏｕｐ３」と示してある。
【０３４４】
したがって、クロス集計表８２１は、ｎ（ｉ）個の小分類と３個の群のすべての組み合わせに対応する３ｎ（ｉ）個のセルと、小分類ごとの合計値に対応するｎ（ｉ）個のセルと、群ごとの合計値に対応する３個のセルと、総計に対応する１個のセルを含む。
【０３４５】
以下では、小分類ｖａｌｉ，ｊと群ｇｒｏｕｐｋ（１≦ｋ≦３）の組み合わせに対応する観測度数を「ｆｒｅｑｉ，ｊ，ｋ」と表記する。
また、プロファイル項目ｐｒｏｆｉのｊ番目（１≦ｊ≦ｎ（ｉ））の小分類ｖａｌｉ，ｊについての合計値を「ｃｆｒｅｑｉ，ｊ，ｋ」と表記する。合計値ｃｆｒｅｑｉ，ｊ，ｋは、式（２６）のように表すことができる。
【０３４６】
【数２】
0005764914.tif 000003
【０３４７】
また、群ｇｒｏｕｐｋ（１≦ｋ≦３）についての合計値を「ｇｓｉｚｅｋ」と表記し、総計値を「ｔｏｔａｌ」と表記する。合計値ｇｓｉｚｅｋおよび総計値ｔｏｔａｌは、プロファイル項目に依存しない（つまりｉに依存しない）。よって、合計値ｇｓｉｚｅｋは式（２７）と（２８）により表すことができ、総計値ｔｏｔａｌは式（２９）により表すことができる。
【０３４８】
【数３】
0005764914.tif 000004
【０３４９】
【数４】
0005764914.tif 000005
【０３５０】
【数５】
0005764914.tif 000006
【０３５１】
なお、式（２６）〜（２９）で表される各種合計値の具体例は、図１６のクロス集計表８０１と８１１の「合計」列と「合計」行の各セルに示されている。
ここで、図１５の説明に戻る。集計部３１３は、以上説明したようなクロス集計表の初期化をステップＳ４０２で行った後、続いて、ループ端Ｌ４０３ａとＬ４０３ｂで挟まれた繰り返しループ（以下、説明の便宜上「小分類ループ」という）を実行する。小分類ループに含まれる各ステップの処理は、注目項目に対応して集計項目ＤＢ３１９に登録されている小分類（つまり集計部３１３がステップＳ４０２で取得した小分類）のそれぞれについて実行される。
【０３５２】
以下、ある繰り返しにおいて集計部３１３が処理対象として注目する小分類を「注目小分類」という。また、説明の便宜上、注目小分類はｊ番目（１≦ｊ≦ｎ（ｉ））の小分類であるとする。なお、集計部３１３がすべての小分類に注目し終わると、小分類ループも終了する。
【０３５３】
さて、小分類ループでは、集計部３１３が、良好群、基準群、および不良群の３つの群のそれぞれについて同様の処理を繰り返す。以下では説明の便宜上、各群についての繰り返しループを「群ループ」という。群ループは、図１５においてループ端Ｌ４０４ａとＬ４０４ｂで挟まれている。
【０３５４】
以下、ある繰り返しにおいて集計部３１３が処理対象として注目する群を「注目群」という。また、また、説明の便宜上、注目群はｋ番目（１≦ｋ≦３）の群であるとする。なお、集計部３１３がすべての群に注目し終わると、群ループも終了する。
【０３５５】
そして、群ループでは、集計部３１３が、データが有効な患者（つまり、群分けデータ５０１において有効フラグが有効なエントリの患者）のそれぞれについて、同様の処理を繰り返す。以下では説明の便宜上、データが有効な各患者についての繰り返しループを「患者ループ」という。患者ループは、図１５においてループ端Ｌ４０５ａとＬ４０５ｂで挟まれている。
【０３５６】
以下、ある繰り返しにおいて集計部３１３が処理対象として注目する患者を「注目患者」という。また、説明の便宜上、注目患者はｍ番目（１≦ｍ≦Ｍ）の患者であるとする（したがって、患者ループに関する説明より、群分けデータ５０１における有効フラグＦｌａｇｍは、有効を示す値である）。なお、集計部３１３がすべての有効な患者に注目し終わると、患者ループも終了する。
【０３５７】
さて、患者ループ内のステップＳ４０６で集計部３１３は、下記の条件（Ｊ１）と（Ｊ２）がともに成立するか否かを判断する。
（Ｊ１）注目患者は、注目群ｇｒｏｕｐｋに属する。
【０３５８】
（Ｊ２）注目患者は、注目項目ｐｒｏｆｉが注目小分類ｖａｌｉ，ｊに該当する。
具体的には、集計部３１３は、群分けデータ５０１内の注目患者のエントリを参照する。そして、集計部３１３は、当該エントリの群Ｇｍが注目群ｇｒｏｕｐｋを示していれば「条件（Ｊ１）が成立する」と判断し、群Ｇｍが注目群ｇｒｏｕｐｋ以外の群を示していれば「条件（Ｊ１）が成立しない」と判断する。
【０３５９】
また、集計部３１３は、図７のステップＳ２０３で抽出部３１１によって患者プロファイルＤＢ３２２から抽出されたデータのうち、注目患者の患者ＩＤであるＩＤｍを有するエントリの、注目項目ｐｒｏｆｉの値を参照する。
【０３６０】
そして、注目項目ｐｒｏｆｉが項目名マスタ３１８において質的な項目であると定義されている場合、集計部３１３は、参照した注目項目ｐｒｏｆｉの値が注目小分類ｖａｌｉ，ｊと一致するか否かを判断する。両者が一致する場合、集計部３１３は「条件（Ｊ２）が成立する」と判断し、両者が一致しない場合、集計部３１３は「条件（Ｊ２）が成立しない」と判断する。
【０３６１】
また、注目項目ｐｒｏｆｉが項目名マスタ３１８において量的な項目であると定義されている場合、集計部３１３は、参照した注目項目ｐｒｏｆｉの値が注目小分類ｖａｌｉ，ｊの範囲に含まれるか否かを判断する。なお、集計部３１３はステップＳ４０２で集計項目ＤＢ３１９から小分類名を取得している。よって、集計部３１３は、例えば「２００以上３００未満」のような小分類名に基づいて、参照した注目項目ｐｒｏｆｉの値が注目小分類ｖａｌｉ，ｊの範囲に含まれるか否かを判断することができる。
【０３６２】
もし、参照した注目項目ｐｒｏｆｉの値が注目小分類ｖａｌｉ，ｊの範囲に含まれれば、集計部３１３は「条件（Ｊ２）が成立する」と判断する。逆に、参照した注目項目ｐｒｏｆｉの値が注目小分類ｖａｌｉ，ｊの範囲に含まれなければ、集計部３１３は「条件（Ｊ２）が成立しない」と判断する。
【０３６３】
そして、条件（Ｊ１）と（Ｊ２）がともに成立する場合、処理はステップＳ４０７に移行する。逆に、少なくとも一方の条件が成立しない場合、患者ループの今回の繰り返しが終了する。
【０３６４】
ステップＳ４０７で集計部３１３は、クロス集計表の注目小分類ｖａｌｉ，ｊの注目群ｇｒｏｕｐｋの観測度数ｆｒｅｑｉ，ｊ，ｋを１だけ増やすとともに、対応する各種合計値をそれぞれ１だけ増やす。つまり、集計部３１３は、注目小分類ｖａｌｉ，ｊに関する合計値ｃｆｒｅｑｉ，ｊ，ｋを１だけ増やし、注目群ｇｒｏｕｐｋに関する合計値ｇｓｉｚｅｋを１だけ増やし、総計値ｔｏｔａｌを１だけ増やす。そして、患者ループの今回の繰り返しが終了する。
【０３６５】
患者ループの今回の繰り返しが終了すると、集計部３１３は、データが有効なすべての患者に注目し終えたか否かを判断する。そして、データが有効な患者のうちで、まだ注目していない患者がいれば、集計部３１３は、次の患者に注目して、患者ループ内の処理を繰り返す。
【０３６６】
他方、データが有効なすべての患者に集計部３１３が注目し終えた場合は、群ループの今回の繰り返しが終了する。すなわち、この段階で、図１７のクロス集計表８２１における注目小分類ｖａｌｉ，ｊと注目群ｇｒｏｕｐｋの組み合わせに対応する観測度数ｆｒｅｑｉ，ｊ，ｋが判明する。
【０３６７】
群ループの今回の繰り返しが終了すると、集計部３１３は、３つの群すべてに注目し終えたか否かを判断する。そして、まだ注目していない群があれば、集計部３１３は、次の群に注目して、群ループ内の処理を繰り返す。
【０３６８】
他方、集計部３１３がすべての群に注目し終えた場合は、小分類ループの今回の繰り返しが終了する。すなわち、この段階で、図１７のクロス集計表８２１における、注目小分類ｖａｌｉ，ｊの行の全セルの値の設定が完了する。
【０３６９】
小分類ループの今回の繰り返しが終了すると、集計部３１３は、注目項目に関して集計項目ＤＢ３１９に登録されているすべての小分類に注目し終えたか否かを判断する。そして、まだ注目していない小分類があれば、集計部３１３は、次の小分類に注目して、小分類ループ内の処理を繰り返す。
【０３７０】
他方、集計部３１３がすべての小分類に注目し終えた場合は、プロファイル項目ループの今回の繰り返しが終了する。すなわち、この段階で、注目項目ｐｒｏｆｉに対応する図１７のクロス集計表８２１が完成する。
【０３７１】
プロファイル項目ループの今回の繰り返しが終了すると、集計部３１３は、項目名マスタ３１８に項目名が登録されているＰ個すべてのプロファイル項目に注目し終えたか否かを判断する。そして、まだ注目していないプロファイル項目があれば、集計部３１３は、次のプロファイル項目に注目して、プロファイル項目ループ内の処理を繰り返す。
【０３７２】
他方、集計部３１３がすべてのプロファイル項目に注目し終えた場合は。図１５の患者プロファイルデータ集計処理も終了する。この段階で、Ｐ個のプロファイル項目にそれぞれ対応するＰ個のクロス集計表が完成する。
【０３７３】
こうして完成したクロス集計表の一例が、前述した図１６のクロス集計表８０１と８１１である。なお、クロス集計表８０１と８１１における個別のセルの値は図１６に示したとおりである。
【０３７４】
さて、以上のようにして患者プロファイルデータ集計処理が行われ、Ｐ個のクロス集計表のデータが得られると、続いて、図７のステップＳ２０８の項目影響判定処理が行われる。以下、図１８〜２１のフローチャートと図１６〜１７のデータ例を参照して、項目影響判定処理の詳細について説明する。
【０３７５】
項目影響判定処理では、項目選択部３１４（より正確には、項目選択部３１４と、場合によってはさらに予測部３１５）が、図６の項目名マスタ３１８に項目名が登録されているＰ個のプロファイル項目のそれぞれについて、同様の処理を繰り返す。以下では説明の便宜上、各プロファイル項目についての繰り返しループを「プロファイル項目ループ」という。プロファイル項目ループは、図１８のループ端Ｌ５０１ａと図１９のループ端Ｌ５０１ｂで挟まれている。
【０３７６】
以下、ある繰り返しにおいて項目選択部３１４が処理対象として注目するプロファイル項目を「注目項目」という。また、説明の便宜上、注目項目はｉ番目のプロファイル項目であるとする（１≦ｉ≦Ｐ）。なお、項目選択部３１４がＰ個すべてのプロファイル項目に注目し終わると、プロファイル項目ループも終了し、項目影響判定処理も終了する。
【０３７７】
プロファイル項目ループの１回の繰り返しは、大まかに分けると下記（Ｋ１）〜（Ｋ４）の各処理を含む。
（Ｋ１）注目項目が、全体として損益の程度と相関するか否かを、カイ２乗検定を使って調べるための、ステップＳ５０２〜Ｓ５０３の処理。
【０３７８】
（Ｋ２）上記（Ｋ１）の処理により、注目項目が全体として損益の程度とは相関しないと判明した場合に行われる、ステップＳ５０４の処理。
（Ｋ３）上記（Ｋ１）の処理により、注目項目が全体として損益の程度と相関すると判明した場合に行われる処理。具体的には、ステップＳ５０５の前処理、およびステップＳ５０６〜Ｓ５１８における、損益の程度と相関する小分類を良好群についてのデータに基づいて調べ、損益の程度と相関する小分類が見つかれば経営改善効果を予測する処理。
【０３７９】
（Ｋ４）上記（Ｋ３）の処理において、損益の程度と相関する小分類が見つからなかった場合に行われる処理。具体的には、ステップＳ５１９〜Ｓ５３１における、損益の程度と相関する小分類を不良群についてのデータに基づいて調べ、損益の程度と相関する小分類が見つかれば経営改善効果を予測する処理。
【０３８０】
具体的には、ステップＳ５０２で項目選択部３１４は、注目項目のクロス集計表から、カイ２乗値を計算する。以下、図１７の記法を用いた式と、図１６の具体例とを参照しながら、ステップＳ５０２における計算の詳細を説明する。
【０３８１】
カイ２乗検定は、観測度数と期待度数とのずれである残差を用いる検定手法である。すなわち、カイ２乗検定は、期待度数からのずれが偶然に起き得るものか否かを分析することで、分析対象の要因との相関の有無を判定する手法である。
【０３８２】
具体的には、第２実施形態では、項目選択部３１４が、「注目項目ｐｒｏｆｉの各小分類ｖａｌｉ，１〜ｖａｌｉ，ｎ（ｉ）の相対頻度には、良好群ｇｒｏｕｐ１と基準群ｇｒｏｕｐ２と不良群ｇｒｏｕｐ３の間で差がない」という仮説を検証する。換言すれば、項目選択部３１４は「注目項目ｐｒｏｆｉと群は独立している」という仮説を検証する。
【０３８３】
例えば、図１６のクロス集計表８０１に関して、項目選択部３１４は、「主要薬剤として薬剤Ａ、薬剤Ｂ、薬剤Ｃがそれぞれ選択される患者の相対頻度には、３つの群の間で差がない」という仮説を検証する。また、クロス集計表８１１に関しては、項目選択部３１４は、「担当医師がそれぞれ医師Ａ、医師Ｂ、医師Ｃ、医師Ｄ、医師Ｅである患者の相対頻度には、３つの群の間で差がない」という仮説を検証する。
【０３８４】
上記仮説の検証のため、項目選択部３１４は、クロス集計表のデータを使って、注目項目ｐｒｏｆｉのｎ（ｉ）個の小分類と３つの群のすべての組み合わせについて、期待度数を計算する。注目項目ｐｒｏｆｉのｊ番目（１≦ｊ≦ｎ（ｉ））の小分類ｖａｌｉ，ｊと群ｇｒｏｕｐｋの組み合わせの期待度数は、次の式（３０）で表される。
【０３８５】
【数６】
0005764914.tif 000007
【０３８６】
式（３０）にしたがって図１６のクロス集計表８０１の各観測度数から計算された結果が、期待度数８０２として図１６に示されている。期待度数８０２は、「主要薬剤と群が独立している」という仮定（すなわち「主要薬剤として薬剤Ａ、薬剤Ｂ、薬剤Ｃがそれぞれ選択される患者の相対頻度には、３つの群の間で差がない」という仮定）のもとでの期待度数を示す。
【０３８７】
次に、項目選択部３１４は、注目項目ｐｒｏｆｉのｎ（ｉ）個の小分類と３つの群のすべての組み合わせについて、観測度数から期待度数を引いた残差を計算する。注目項目ｐｒｏｆｉのｊ番目（１≦ｊ≦ｎ（ｉ））の小分類ｖａｌｉ，ｊと群ｇｒｏｕｐｋの組み合わせに対応する残差は、次の式（３１）で表される。
【０３８８】
【数７】
0005764914.tif 000008
【０３８９】
式（３１）にしたがってクロス集計表８０１の観測度数と期待度数８０２から計算された結果が、残差８０３として図１６に示されている。
【０３９０】
そして、項目選択部３１４は、注目項目ｐｒｏｆｉのｎ（ｉ）個の小分類と３つの群のすべての組み合わせについて、残差を期待度数の平方根で割った標準化残差を計算する。注目項目ｐｒｏｆｉのｊ番目（１≦ｊ≦ｎ（ｉ））の小分類ｖａｌｉ，ｊと群ｇｒｏｕｐｋの組み合わせに対応する標準化残差は、次の式（３２）で表される。
【０３９１】
【数８】
0005764914.tif 000009
【０３９２】
式（３２）にしたがって残差８０３と期待度数８０２から計算された結果が、標準化残差８０４として図１６に示されている。
さらに、項目選択部３１４は、注目項目ｐｒｏｆｉのｎ（ｉ）個の小分類と３つの群のすべての組み合わせについての標準化残差の２乗和を、カイ２乗値として計算する。カイ２乗値は、次の式（３３）で表される。
【０３９３】
【数９】
0005764914.tif 000010
【０３９４】
式（３３）のカイ２乗値は、観測度数が期待度数からかけ離れているほど値が大きくなる。つまり、注目項目ｐｒｏｆｉと群の間に何らかの相関があるために、「注目項目ｐｒｏｆｉと群が独立している」と仮定したときの期待度数からの観測度数のずれが大きくなればなるほど、式（３３）のカイ２乗値も大きくなる。換言すれば、注目項目ｐｒｏｆｉと群の間の相関が強いほど、式（３３）のカイ２乗値も大きくなる。
【０３９５】
なお、式（３３）の左辺には「χ２（３−１）（ｎ（ｉ）−１）」と表記したが、この下付きの添え字は、自由度を示す。すなわち、群が３個あり、小分類がｎ（ｉ）個あるので、自由度は式（３４）のとおりである。
【０３９６】
ｄｏｆ＝（３−１）×（ｎ（ｉ）−１）              （３４）
【０３９７】
さて、項目選択部３１４は、以上のようにしてステップＳ５０２でカイ２乗値を計算すると、次にステップＳ５０３で、上記仮説を棄却するか否かを判断する。
【０３９８】
具体的には、項目選択部３１４は、式（３３）により計算したカイ２乗値と、式（３４）の自由度を用いて、カイ２乗分布から上側確率を計算する。上側確率は、カイ２乗値が、上記の計算により得られた値より大きな値をとり得る確率を示す。
【０３９９】
そして、項目選択部３１４は、計算した上側確率が所定の有意水準（例えば５％）未満か否かを判断する。なお、有意水準は、項目選択部３１４を実現するコンピュータ１００が実行するプログラムに定数として定義されていてもよいし、分析条件マスタ３１７に定義されていてもよい。
【０４００】
上側確率が有意水準以上の値であれば、項目選択部３１４は「注目項目ｐｒｏｆｉと群は独立している」という仮説を棄却せず、「注目項目ｐｒｏｆｉと群には有意な相関がない」と判断する。そして、処理はステップＳ５０４に移行する。
【０４０１】
逆に、上側確率が有意水準未満の値であれば、項目選択部３１４は、「注目項目ｐｒｏｆｉと群は独立している」という仮説を棄却し、「注目項目ｐｒｏｆｉと群は相関している」と判断する。そして、処理はステップＳ５０５に移行する。
【０４０２】
例えば、図１６の標準化残差８０４の２乗和は約７１．４７である。そして、標準化残差８０４の計算に用いたクロス集計表８０１では主要薬剤の小分類数が３であるから、自由度は４（＝（３−１）×（３−１））である。したがって、項目選択部３１４は、カイ２乗分布から上側確率を計算し、約１．１１２×１０−１４という値を得る。仮に有意水準が５％とすると、上側確率は有意水準未満である。したがって、項目選択部３１４は「主要薬剤と群が独立している」という仮説を棄却する。
【０４０３】
さて、仮説を棄却しなかったとき、ステップＳ５０４で項目選択部３１４は、注目項目のクロス集計表のデータをメモリ（例えばＲＡＭ１０３）から削除する。そして、プロファイル項目ループの今回の繰り返しが終了する。
【０４０４】
なお、プロファイル項目ループの今回の繰り返しが終了すると、項目選択部３１４は、項目名マスタ３１８に項目名が登録されているすべてのプロファイル項目に注目し終えたか否かを判断する。そして、まだ注目していないプロファイル項目があれば、項目選択部３１４は、次のプロファイル項目に注目して、プロファイル項目ループ内の処理を繰り返す。他方、項目選択部３１４がすべてのプロファイル項目に注目し終えた場合は、項目影響判定処理も終了する。
【０４０５】
また、仮説を棄却した場合、ステップＳ５０５で項目選択部３１４は、注目項目の小分類のうちのどれが損益の程度と最も相関が強いのかを調べるための前処理として、Ｈａｂｅｒｍａｎ法に基づいて調整後残差を計算する。具体的には、項目選択部３１４は、クロス集計表の各セルに対応して、注目項目ｐｒｏｆｉのｎ（ｉ）個の小分類と３つの群のすべての組み合わせについて、式（３５）の調整後残差を計算する。
【０４０６】
【数１０】
0005764914.tif 000011
【０４０７】
なお、標準化残差では、群ごとの合計値ｇｓｉｚｅｋの群間での差（つまりｋによる差）や、小分類ごとの合計値ｃｆｒｅｑｉ，ｊ，ｋの小分類間での差（つまりｊによる差）が考慮されていない。よって、それらの差を考慮に入れて後の処理を行うため、項目選択部３１４は式（３５）の調整後残差を計算する。
【０４０８】
式（３５）にしたがって、クロス集計表８０１の合計値と標準化残差８０４から計算された結果が、調整後残差８０５として図１６に示されている。図１６にはさらに、クロス集計表８１１に基づいて計算された調整後残差８１５も例示されている。
【０４０９】
ステップＳ５０５での調整後残差の計算後、上記（Ｋ３）のとおり、項目選択部３１４は、損益の程度（換言すれば群の違い）と相関する小分類を、良好群についてのデータに基づいて調べる。そして、もし損益の程度と相関する小分類が見つかれば、予測部３１５が経営改善効果を予測する。具体的には以下のとおりである。
【０４１０】
ステップＳ５０６で項目選択部３１４は、「選択小分類」を無効な値に初期化する。なお、項目選択部３１４は、後述の繰り返しループの中で、もし損益の程度と有意に相関する小分類があれば、その中で最も大きな相関を示す小分類を選択し、「選択小分類」として記憶する。よって、もし、損益の程度と有意に相関する小分類がなければ、「選択小分類」は無効な値のままである。
【０４１１】
次にステップＳ５０７で項目選択部３１４は、絶対値が最大の調整後残差を示す変数ｍａｘを０に初期化する。
そして、項目選択部３１４は、図１８のループ端Ｌ５０８ａと図１９のループ端Ｌ５０８ｂで挟まれた繰り返しループ（以下、説明の便宜上「良好群の小分類ループ」という）を実行する。良好群の小分類ループに含まれる各ステップの処理は、注目項目に対応して集計項目ＤＢ３１９に登録されている小分類のそれぞれについて実行される。
【０４１２】
以下、ある繰り返しにおいて項目選択部３１４が処理対象として注目する小分類を「注目小分類」という。また、説明の便宜上、注目小分類はｊ番目（１≦ｊ≦ｎ（ｉ））の小分類であるとする。なお、項目選択部３１４がすべての小分類に注目し終わると、良好群の小分類ループも終了する。
【０４１３】
さて、良好群の小分類ループ内では、まずステップＳ５０９において、項目選択部３１４は、良好群の注目小分類のセルに対応する調整後残差の絶対値が所定の値（以下では説明の便宜上、１．９６とする）より大きいか否かを判断する。すなわち、項目選択部３１４は、式（３６）が成り立つか否かを判断する。そして、式（３６）が成り立つ場合、処理はステップＳ５１０に移行する。
【０４１４】
｜ａｄｊｒｅｓｉ，ｊ，１｜＞１．９６              （３６）
【０４１５】
例えば、図１６の調整後残差８０５を使って項目選択部３１４が良好群の小分類ループを実行しており、注目小分類が薬剤Ａの場合、図１６によれば、調整後残差の値は−５．３２０５１なので、式（３６）が成立する。よって、処理はステップＳ５１０に移行する。なお、上記の１．９６という値は、項目選択部３１４を実現するためにコンピュータ１００が実行するプログラムに定数として定義されていてもよいし、分析条件マスタ３１７に定義されていてもよい。
【０４１６】
ここで、上記の１．９６という値の根拠を説明すると、次のとおりである。
調整後残差は標準正規分布に従うと見なせる。そして、上記の１．９６という所定の値は、標準正規分布の２．５％点のことである。つまり、式（３６）が成り立つ場合、項目選択部３１４は、「小分類ｖａｌｉ，ｊと良好群ｇｒｏｕｐ１の組み合わせに対応する観測度数ｆｒｅｑｉ，ｊ，１は、有意水準５％の両側検定で、期待度数ｅｘｐｅｃｔｅｄｉ，ｊ，１とは有意な差がある」と判断する。
【０４１７】
逆に、ステップＳ５０９において式（３６）が成り立たない場合、項目選択部３１４は、「観測度数ｆｒｅｑｉ，ｊ，１は、期待度数ｅｘｐｅｃｔｅｄｉ，ｊ，１とは有意な差があるとは言えない」と判断する。そして、良好群の小分類ループの今回の繰り返しが終了する。
【０４１８】
なお、良好群の小分類ループの今回の繰り返しが終了すると、項目選択部３１４は、注目項目に関して集計項目ＤＢ３１９に登録されているすべての小分類に注目し終えたか否かを判断する。そして、まだ注目していない小分類があれば、項目選択部３１４は、次の小分類に注目して、良好群の小分類ループ内の処理を繰り返す。他方、項目選択部３１４がすべての小分類に注目し終えた場合は、処理は図１９のステップＳ５１３に移行する。
【０４１９】
さて、式（３６）が成立する場合、項目選択部３１４はステップＳ５１０で、「現在注目している良好群の注目小分類のセルに対応する調整後残差が、不良群の注目小分類のセルに対応する調整後残差とは異符号か否か」を判断する。つまり、項目選択部３１４は、同じ小分類ｖａｌｉ，ｊに関して、良好群に対応する調整後残差ａｄｊｒｅｓｉ，ｊ，１と不良群に対応する調整後残差ａｄｊｒｅｓｉ，ｊ，３の正負の符号が異なるか否かを調べる。
【０４２０】
２つの調整後残差の符号が等しい場合とは、下記（Ｌ１）または（Ｌ２）の場合である。逆に、２つの調整後残差の符号が異なる場合とは、下記（Ｌ３）または（Ｌ４）の場合である。
【０４２１】
（Ｌ１）良好群においても不良群においても、注目項目ｐｒｏｆｉに関しては、注目小分類ｖａｌｉ，ｊに該当する患者の数が、期待度数よりも多い。そのため、２つの調整後残差の符号はいずれも正である。
【０４２２】
（Ｌ２）良好群においても不良群においても、注目項目ｐｒｏｆｉに関しては、注目小分類ｖａｌｉ，ｊに該当する患者の数が、期待度数よりも少ない。そのため、２つの調整後残差の符号はいずれも負である。
【０４２３】
（Ｌ３）注目項目ｐｒｏｆｉに関しては、良好群では注目小分類ｖａｌｉ，ｊに該当する患者の数が期待度数よりも多いが、不良群では注目小分類ｖａｌｉ，ｊに該当する患者の数が期待度数よりも少ない。そのため、良好群に対応する調整後残差ａｄｊｒｅｓｉ，ｊ，１の符号は正だが、不良群に対応する調整後残差ａｄｊｒｅｓｉ，ｊ，３の符号は負である。
【０４２４】
（Ｌ４）注目項目ｐｒｏｆｉに関しては、良好群では注目小分類ｖａｌｉ，ｊに該当する患者の数が期待度数よりも少ないが、不良群では注目小分類ｖａｌｉ，ｊに該当する患者の数が期待度数よりも多い。そのため、良好群に対応する調整後残差ａｄｊｒｅｓｉ，ｊ，１の符号は負だが、不良群に対応する調整後残差ａｄｊｒｅｓｉ，ｊ，３の符号は正である。
【０４２５】
すなわち、２つの調整後残差の符号が等しい場合、注目小分類ｖａｌｉ，ｊに該当する患者の多寡の傾向は、良好群と不良群の間で同じである。よって、２つの調整後残差の符号が等しい場合、項目選択部３１４は、「注目小分類ｖａｌｉ，ｊは損益の程度と相関しない」と判断する。そして、良好群の小分類ループの今回の繰り返しが終了する。
【０４２６】
逆に、２つの調整後残差の符号が異なる場合、注目小分類ｖａｌｉ，ｊに該当する患者の多寡の傾向は、良好群と不良群の間で逆である。よって、２つの調整後残差の符号が異なる場合、項目選択部３１４は、「注目小分類ｖａｌｉ，ｊは損益の程度と相関する」と判断する。そして、処理は図１９のステップＳ５１１に移行する。なお、相関の有意性は既にステップＳ５０９で確認済みである。
【０４２７】
例えば、図１６の調整後残差８０５を使って項目選択部３１４が良好群の小分類ループを実行しているものとし、注目小分類が薬剤Ａであるとする。この場合、図１６によれば、上記（Ｌ４）に該当するので、処理は図１９のステップＳ５１１に移行する。また、注目小分類が薬剤Ｃの場合は、上記（Ｌ３）に該当するので、同じく処理はステップＳ５１１に移行する。
【０４２８】
さて、ステップＳ５１１で項目選択部３１４は、良好群の注目小分類のセルに対応する調整後残差の絶対値が、変数ｍａｘの絶対値よりも大きいか否かを判断する。すなわち、項目選択部３１４は、式（３７）が成り立つか否かを判断する。
【０４２９】
｜ａｄｊｒｅｓｉ，ｊ，１｜＞｜ｍａｘ｜              （３７）
【０４３０】
式（３７）が成り立つとき、処理はステップＳ５１２に移行する。他方、式（３７）が成り立たないとき、良好群の小分類ループの今回の繰り返しが終了する。
【０４３１】
ステップＳ５１２で項目選択部３１４は、注目小分類を選択小分類として記憶する。さらに、項目選択部３１４は、良好群の注目小分類のセルに対応する調整後残差を、変数ｍａｘに代入する。そして、良好群の小分類ループの今回の繰り返しが終了する。
【０４３２】
以上の良好群の小分類ループの繰り返しにより、注目項目ｐｒｏｆｉのｎ（ｉ）個の小分類のうち、損益の程度と有意に相関するものがもしあれば、その中で最も相関の大きさが大きなものが、選択小分類として記憶される。また、選択小分類と良好群の組み合わせに対応する調整後残差が変数ｍａｘに記憶される。逆に、注目項目ｐｒｏｆｉのｎ（ｉ）個の小分類のうち、損益の程度と有意に相関するものが見つからなければ、選択小分類は無効な値のままであり、変数ｍａｘの値も０のままである。
【０４３３】
例えば、図１６の調整後残差８１５を使って項目選択部３１４が良好群の小分類ループを実行する場合、次のように良好群の小分類ループが繰り返される。
まず、医師Ａに対応する調整後残差は式（３６）を満たさない。よって、注目小分類が医師Ａのとき、選択小分類と変数ｍａｘは更新されない。
【０４３４】
次に、医師Ｂに対応する調整後残差は式（３６）を満たし、上記（Ｌ４）の場合に該当する。よって、選択小分類が医師Ｂに更新され、変数ｍａｘも更新される。
そして、医師Ｃに対応する調整後残差は、式（３６）を満たし、上記（Ｌ３）の場合に該当する。また、医師Ｃに対応する調整後残差の絶対値は、医師Ｂに対応する調整後残差（変数ｍａｘに記憶されている）の絶対値よりも大きい。よって、選択小分類は医師Ｃに更新され、変数ｍａｘも更新される。
【０４３５】
次の医師Ｄに対応する調整後残差は、式（３６）を満たさない。よって、注目小分類が医師Ｄのとき、選択小分類と変数ｍａｘは更新されない。
最後に、医師Ｅに対応する調整後残差は、式（３６）を満たし、上記（Ｌ４）の場合に該当する。しかし、医師Ｅに対応する調整後残差の絶対値は、医師Ｃに対応する調整後残差（変数ｍａｘに記憶されている）の絶対値以下である。よって、注目小分類が医師Ｅのとき、選択小分類と変数ｍａｘは更新されない。
【０４３６】
したがって、良好群の小分類ループが終了した時点では、選択小分類として医師Ｃが選択されている。また、変数ｍａｘには、医師Ｃと良好群の組み合わせに対応する調整後残差６．２６９６８６が格納されている。
【０４３７】
さて、以上説明したような良好群の小分類ループの実行後、ステップＳ５１３で項目選択部３１４は、変数ｍａｘの絶対値が０より大きいか否かを判断する。
変数ｍａｘの絶対値が０より大きい場合とは、１回以上ステップＳ５１２が実行された場合であり、換言すれば「良好群のデータに基づく調査を行ったら、損益の程度と有意に相関する小分類が見つかった」という場合である。よって、変数ｍａｘの絶対値が０より大きい場合、選択小分類に関する経営改善シミュレーションを行うため、処理はステップＳ５１４に移行する。
【０４３８】
他方、変数ｍａｘの絶対値が０の場合とは、ステップＳ５１２が１回も実行されなかった場合であり、換言すれば「良好群のデータに基づく調査を行ったが、損益の程度と有意に相関する小分類が見つからなかった」という場合である。しかしながら、注目項目自体は、既にステップＳ５０３において「損益の程度に相関する」と判断されている。そこで、項目選択部３１４は、「不良群のデータに基づく調査を行うことで、損益の程度と有意に相関する小分類が見つかるのではないか」と判断する。そして、処理は図２０のステップＳ５１９に移行する。
【０４３９】
さて、ステップＳ５１４で予測部３１５は、変数ｍａｘが０より大きいか否かを判断する。なお、ステップＳ５１３で既に変数ｍａｘの絶対値は０ではないことが確認されているので、変数ｍａｘは、０より大きくない場合は必ず負である。
【０４４０】
変数ｍａｘが正の場合とは、良好群と選択小分類の組み合わせに対応する調整後残差が正の場合であり、すなわち、選択小分類が注目小分類として注目されたときに上記（Ｌ３）が成立した場合である。この場合、良好群では選択小分類に該当する患者の数が期待度数よりも多いが、不良群では選択小分類に該当する患者の数が期待度数よりも少ない。
【０４４１】
よって、「選択小分類に該当する患者の方が、選択小分類に該当しない患者よりも、全般的な傾向として、損益の程度が良いのではないか」という推測が成り立つ。そこで、変数ｍａｘが正の場合、この推測に基づく経営改善シミュレーションを行うため、処理はステップＳ５１５に移行する。
【０４４２】
逆に、変数ｍａｘが負の場合とは、良好群と選択小分類の組み合わせに対応する調整後残差が負の場合であり、すなわち、選択小分類が注目小分類として注目されたときに上記（Ｌ４）が成立した場合である、この場合、良好群では選択小分類に該当する患者の数が期待度数よりも少ないが、不良群では選択小分類に該当する患者の数が期待度数よりも多い。
【０４４３】
よって、「選択小分類に該当しない患者の方が、選択小分類に該当する患者よりも、全般的な傾向として、損益の程度が良いのではないか」という推測が成り立つ。そこで、変数ｍａｘが負の場合、この推測に基づく経営改善シミュレーションを行うため、処理はステップＳ５１６に移行する。
【０４４４】
ステップＳ５１５で予測部３１５は、データが無効化された患者も含めた、抽出部３１１によって抽出されたＭ人の全患者の中で、注目項目の値が選択小分類に該当する患者の平均損益額を、予測平均損益額Ｒとして算出する。つまり、予測部３１５は、群分けデータ５０１において有効フラグが有効か無効かに関係なく、患者プロファイルＤＢ３２２から抽出された不図示の内部データにおける注目項目の値が選択小分類に該当する患者の平均損益額を、予測平均損益額Ｒとして算出する。そして、処理はステップＳ５１７に移行する。
【０４４５】
例えば、注目項目が「主要薬剤」であり、選択小分類が「薬剤Ｃ」である場合は、予測部３１５は、Ｍ人の患者のうち、「主要薬剤」フィールドの値が「薬剤Ｃ」の患者の平均損益額を、群分けデータ５０１の費用と収益から計算する。なお、このような平均損益額の計算が簡易的な経営改善シミュレーションと見なせる理由は次のとおりである。
【０４４６】
例えば、注目項目が「主要薬剤」であり選択小分類が「薬剤Ｃ」の場合、上記推測とは、「主要薬剤が薬剤Ｃの患者の方が、主要薬剤が薬剤Ｃでない患者よりも、全般的な傾向として、損益の程度が良いのではないか」という推測である。予測部３１５の目的は、この推測にしたがって、「主要薬剤が薬剤Ｃの患者の患者を増やしたらどうなるか」を予測（つまり、シミュレート）することである。
【０４４７】
一方で、患者プロファイルＤＢ３２２の各エントリは複数のプロファイル項目を含むので、中には注目項目と依存関係のあるプロファイル項目もあるかもしれない。よって、主要薬剤が現に薬剤Ｃ以外である患者について、主要薬剤を薬剤Ｃに変えたと仮定した場合に、当該患者に関わる費用と収益が具体的にどのように変化するかを厳密にシミュレートすることは非常に難しい。そこで発明者は、観点を変えて、主要薬剤が現に薬剤Ｃである患者の集合に着目することにし、次のような考察を得た。
【０４４８】
主要薬剤が現に薬剤Ｃである患者の中には、不良群に属する患者も、基準群に属する患者も、良好群に属する患者もいるかもしれない。しかしながら、項目選択部３１４による分析によれば、薬剤Ｃは損益の程度と正の相関がある。
【０４４９】
よって、Ｍ人全員の患者の集合と主要薬剤が現に薬剤Ｃである患者の集合を比較すると、良好群に属する（または良好群よりさらに損益の程度が良い）患者の割合は、後者の集合の方において、より高いと推測される。また、不良群に属する（または不良群よりさらに損益の程度が悪い）患者の割合は、後者の集合の方において、より低いと推測される。換言すれば、Ｍ人全員の患者の集合における平均損益額よりも、主要薬剤が現に薬剤Ｃである患者の集合の平均損益額の方が、高いと推測される。
【０４５０】
また、主要薬剤が現に薬剤Ｃである患者の、主要薬剤以外のプロファイル項目の値は、様々に異なるはずである。よって、主要薬剤以外のプロファイル項目の値のばらつきが平均損益額に及ぼす影響は、主要薬剤が現に薬剤Ｃである患者のデータだけを使っても（つまり、Ｍ人全員の患者のデータをすべて使わなくても）、ある程度は平均損益額に反映されるはずである。
【０４５１】
以上より、発明者は、「主要薬剤が薬剤Ｃの患者をＭ人全員にまで増やした場合の、Ｍ人の平均損益額の近似値として、主要薬剤が現に薬剤Ｃである患者の平均損益額を利用することは、妥当である」との考察を得た。この考察によれば、主要薬剤が現に薬剤Ｃである患者の平均損益額は、近似的には、主要薬剤が薬剤Ｃの患者をＭ人全員にまで増やした場合の、Ｍ人の平均損益額の予測値として利用可能である。
【０４５２】
したがって、ステップＳ５１５で予測部３１５は「注目項目が選択小分類に該当する患者をＭ人全員にまで増やすとＭ人の平均損益額がいくらになるか」を示す予測平均損益額Ｒとして、注目項目が現に選択小分類に該当する患者の平均損益額を利用する。
【０４５３】
さて、ステップＳ５１６で予測部３１５は、データが無効化された患者も含めた、抽出部３１１によって抽出されたＭ人の全患者の中で、注目項目の値が選択小分類に該当しない患者の平均損益額を、予測平均損益額Ｒとして算出する。つまり、予測部３１５は、群分けデータ５０１において有効フラグが有効か無効かに関係なく、患者プロファイルＤＢ３２２から抽出された不図示の内部データにおける注目項目の値が選択小分類に該当しない患者の平均損益額を、予測平均損益額Ｒとして算出する。そして、処理はステップＳ５１７に移行する。
【０４５４】
例えば、注目項目が「担当医師」であり、選択小分類が「鈴木一郎」である場合は、予測部３１５は、Ｍ人の患者のうち、担当医師が「鈴木一郎」氏以外の患者の平均損益額を、群分けデータ５０１の費用と収益の２つのフィールドを利用して計算する。
【０４５５】
ステップＳ５１６の計算も、ステップＳ５１５に関して述べたのと同様の考察に基づく。つまり、ステップＳ５１６が実行されるのは、選択小分類が項目選択部３１４によって「損益の程度に対して負の相関がある」と判断された場合である。この場合についても、発明者は、上記考察と同様にして、「『選択小分類に該当する患者を０人にまで減らしたら、平均損益額がいくらになるか』ということは、注目項目が現に選択小分類に該当しない患者の平均損益額によって近似可能である」との考察を得た。
【０４５６】
よって、ステップＳ５１６で予測部３１５は、「注目項目が選択小分類に該当する患者を０人にまで減らしたら、Ｍ人の平均損益額がいくらになるか」を示す予測平均損益額Ｒとして、注目項目が現に選択小分類に該当しない患者の平均損益額を利用する。
【０４５７】
さて、ステップＳ５１７で予測部３１５は、ステップＳ５１５またはＳ５１６で算出した予測平均損益額Ｒから、図７のステップＳ２０５で予め算出しておいた全患者の平均損益額Ｑを減じることで、改善効果Ｓを算出する。
【０４５８】
そして、次のステップＳ５１８で予測部３１５は、注目項目と選択小分類と変数ｍａｘの符号と改善効果Ｓを組にした新たなエントリを作成し、作成した新たなエントリを改善指針データ５０２に追加する。
【０４５９】
なお、変数ｍａｘが正の場合とは、「選択小分類は損益の程度に対して正の相関を持つ」という判断のもとで、「選択小分類に該当する患者を増やしたらどうなるか」を予測部３１５が予測した場合である。よって、変数ｍａｘが正の場合、予測部３１５は、改善指針データ５０２の「改善方法」フィールドに正の符号を設定することで、「増やす」という改善方法を表すことができる。
【０４６０】
逆に、変数ｍａｘが負の場合とは、「選択小分類は損益の程度に対して負の相関を持つ」という判断のもとで、「選択小分類に該当しない患者を増やしたらどうなるか」を予測部３１５が予測した場合である。換言すれば、変数ｍａｘが負の場合とは、「選択小分類に該当する患者を減らしたらどうなるか」を予測部３１５が予測した場合である。よって、変数ｍａｘが負の場合、予測部３１５は、改善指針データ５０２の「改善方法」フィールドに負の符号を設定することで、「減らす」という改善方法を表すことができる。
【０４６１】
そして、予測部３１５がステップＳ５１８で新たなエントリを改善指針データ５０２に追加すると、プロファイル項目ループの今回の繰り返しが終了する。プロファイル項目ループの今回の繰り返しが終了した場合の処理については、ステップＳ５０４とあわせて既に述べたとおりである。
【０４６２】
ところで、上記ステップＳ５１３において、変数ｍａｘの絶対値が０だった場合、処理は図２０のステップＳ５１９に移行する。そして、ステップＳ５１９で項目選択部３１４は、ステップＳ５０６と同様に、「選択小分類」を再度無効な値に初期化する。
【０４６３】
そして、次のステップＳ５２０で項目選択部３１４は、変数ｍａｘを再度０に初期化する。
続いて、項目選択部３１４は、図２０のループ端Ｌ５２１ａと図２１のループ端Ｌ５２１ｂで挟まれた繰り返しループ（以下、説明の便宜上「不良群の小分類ループ」という）を実行する。不良群の小分類ループに含まれる各ステップの処理は、注目項目に対応して集計項目ＤＢ３１９に登録されている小分類のそれぞれについて実行される。
【０４６４】
以下、ある繰り返しにおいて項目選択部３１４が処理対象として注目する小分類を「注目小分類」という。また、説明の便宜上、注目小分類はｊ番目（１≦ｊ≦ｎ（ｉ））の小分類であるとする。なお、項目選択部３１４がすべての小分類に注目し終わると、不良群の小分類ループも終了する。
【０４６５】
さて、不良群の小分類ループ内では、まずステップＳ５２２において、項目選択部３１４は、不良群の注目小分類のセルに対応する調整後残差の絶対値が所定の値（以下では説明の便宜上、ステップＳ５０９と同様に１．９６とする）より大きいか否かを判断する。すなわち、項目選択部３１４は、式（３８）が成り立つか否かを判断する。
【０４６６】
｜ａｄｊｒｅｓｉ，ｊ，３｜＞１．９６              （３８）
【０４６７】
式（３８）が成り立つ場合、項目選択部３１４は、「小分類ｖａｌｉ，ｊと不良群ｇｒｏｕｐ３の組み合わせに対応する観測度数ｆｒｅｑｉ，ｊ，３は、有意水準５％の両側検定で、期待度数ｅｘｐｅｃｔｅｄｉ，ｊ，３とは有意な差がある」と判断する。そして、処理はステップＳ５２３に移行する。なお、１．９６という値の根拠はステップＳ５０９に関して述べたとおりである。
【０４６８】
また、式（３８）が成り立たない場合、項目選択部３１４は、「観測度数ｆｒｅｑｉ，ｊ，３は、期待度数ｅｘｐｅｃｔｅｄｉ，ｊ，３とは有意な差があるとは言えない」と判断する。そして、不良群の小分類ループの今回の繰り返しが終了する。
【０４６９】
なお、不良群の小分類ループの今回の繰り返しが終了すると、項目選択部３１４は、注目項目に関して集計項目ＤＢ３１９に登録されているすべての小分類に注目し終えたか否かを判断する。そして、まだ注目していない小分類があれば、項目選択部３１４は、次の小分類に注目して、不良群の小分類ループ内の処理を繰り返す。他方、項目選択部３１４がすべての小分類に注目し終えた場合は、処理は図２１のステップＳ５２６に移行する。
【０４７０】
さて、式（３８）が成立する場合、項目選択部３１４はステップＳ５２３で「現在注目している不良群の注目小分類のセルに対応する調整後残差が、良好群の注目小分類のセルに対応する調整後残差とは異符号か否か」を判断する。ステップＳ５２３の判断は、ステップＳ５１０の判断と同様である。
【０４７１】
つまり、２つの調整後残差の符号が等しい場合とは、上記（Ｌ１）または（Ｌ２）の場合である。よって、２つの調整後残差の符号が等しい場合、項目選択部３１４は、「注目小分類ｖａｌｉ，ｊは損益の程度と相関しない」と判断する。そして、不良群の小分類ループの今回の繰り返しが終了する。
【０４７２】
逆に、２つの調整後残差の符号が異なる場合とは、上記（Ｌ３）または（Ｌ４）の場合である。よって、２つの調整後残差の符号が異なる場合、項目選択部３１４は、「注目小分類ｖａｌｉ，ｊは損益の程度と相関する」と判断する。そして、処理は図２１のステップＳ５２４に移行する。なお、相関の有意性は既にステップＳ５２２で確認済みである。
【０４７３】
さて、ステップＳ５２４で項目選択部３１４は、不良群の注目小分類のセルに対応する調整後残差の絶対値が、変数ｍａｘの絶対値よりも大きいか否かを判断する。すなわち、項目選択部３１４は、式（３９）が成り立つか否かを判断する。
【０４７４】
｜ａｄｊｒｅｓｉ，ｊ，３｜＞｜ｍａｘ｜              （３９）
【０４７５】
式（３９）が成り立つとき、処理はステップＳ５２５に移行する。他方、式（３９）が成り立たないとき、不良群の小分類ループの今回の繰り返しが終了する。
【０４７６】
ステップＳ５２５で項目選択部３１４は、注目小分類を選択小分類として記憶する。さらに、項目選択部３１４は、不良群の注目小分類のセルに対応する調整後残差を、変数ｍａｘに代入する。そして、不良群の小分類ループの今回の繰り返しが終了する。
【０４７７】
そして、不良群の小分類ループの実行後、ステップＳ５２６で項目選択部３１４は、変数ｍａｘの絶対値が０より大きいか否かを判断する。
変数ｍａｘの絶対値が０より大きい場合とは、「不良群のデータに基づく調査を行ったら、損益の程度と有意に相関する小分類が見つかった」という場合である。よって、変数ｍａｘの絶対値が０より大きい場合、選択小分類に関する経営改善シミュレーションを行うため、処理はステップＳ５２７に移行する。
【０４７８】
他方、変数ｍａｘの絶対値が０の場合とは、「良好群のデータに基づく調査のみならず不良群のデータに基づく調査をも行ったが、損益の程度と有意に相関する小分類が見つからなかった」という場合である。この場合、プロファイル項目ループの今回の繰り返しが終了する。
【０４７９】
さて、ステップＳ５２７で予測部３１５は、変数ｍａｘが０より小さいか否か（つまり変数ｍａｘが負か正か）を判断する。
変数ｍａｘが負の場合とは、不良群と選択小分類の組み合わせに対応する調整後残差が負の場合であり、すなわち、選択小分類が注目小分類として注目されたときに上記（Ｌ３）が成立した場合である。この場合、不良群では選択小分類に該当する患者の数が期待度数よりも少ないが、良好群では選択小分類に該当する患者の数が期待度数よりも多い。
【０４８０】
よって、「選択小分類に該当する患者の方が、選択小分類に該当しない患者よりも、全般的な傾向として、損益の程度が良いのではないか」という推測が成り立つ。そこで、変数ｍａｘが負の場合、この推測に基づく経営改善シミュレーションを行うため、処理はステップＳ５２８に移行する。
【０４８１】
逆に、変数ｍａｘが正の場合とは、不良群と選択小分類の組み合わせに対応する調整後残差が正の場合であり、すなわち、選択小分類が注目小分類として注目されたときに上記（Ｌ４）が成立した場合である。この場合、不良群では選択小分類に該当する患者の数が期待度数よりも多いが、良好群では選択小分類に該当する患者の数が期待度数よりも少ない。
【０４８２】
よって、「選択小分類に該当しない患者の方が、選択小分類に該当する患者よりも、全般的な傾向として、損益の程度が良いのではないか」という推測が成り立つ。そこで、変数ｍａｘが正の場合、この推測に基づく経営改善シミュレーションを行うため、処理はステップＳ５２９に移行する。
【０４８３】
ステップＳ５２８で予測部３１５は、データが無効化された患者も含めた、抽出部３１１によって抽出されたＭ人の全患者の中で、注目項目の値が選択小分類に該当する患者の平均損益額を、予測平均損益額Ｒとして算出する。ステップＳ５２８における予測平均損益額Ｒの算出はステップＳ５１５と同様なので、詳しい説明は割愛する。予測平均損益額Ｒの算出後、処理はステップＳ５３０に移行する。
【０４８４】
また、ステップＳ５２９で予測部３１５は、データが無効化された患者も含めた、抽出部３１１によって抽出されたＭ人の全患者の中で、注目項目の値が選択小分類に該当しない患者の平均損益額を、予測平均損益額Ｒとして算出する。ステップＳ５２９における予測平均損益額Ｒの算出はステップＳ５１６と同様なので、詳しい説明は割愛する。予測平均損益額Ｒの算出後、処理はステップＳ５３０に移行する。
【０４８５】
そして、ステップＳ５３０で予測部３１５は、ステップＳ５２８またはＳ５２９で算出した予測平均損益額Ｒから、図７のステップＳ２０５で予め算出しておいた全患者の平均損益額Ｑを減じることで、改善効果Ｓを算出する。
【０４８６】
続いて、ステップＳ５３１で予測部３１５は、注目項目と、選択小分類と、変数ｍａｘの符号とは逆の符号と、改善効果Ｓとを組にした新たなエントリを作成し、作成した新たなエントリを改善指針データ５０２に追加する。
【０４８７】
なお、良好群に関する処理とは逆に、ステップＳ５３１において変数ｍａｘが正の場合とは、「選択小分類は損益の程度に対して負の相関を持つ」という判断のもとで、「選択小分類に該当しない患者を増やしたらどうなるか」を予測部３１５が予測した場合である。換言すれば、変数ｍａｘが正の場合とは、「選択小分類に該当する患者を減らしたらどうなるか」を予測部３１５が予測した場合である。よって、変数ｍａｘが正の場合、予測部３１５は、変数ｍａｘとは逆の符号（つまり負の符号）を改善指針データ５０２の「改善方法」フィールドに設定することで、「減らす」という改善方法を表すことができる。
【０４８８】
逆に、変数ｍａｘが負の場合とは、「選択小分類は損益の程度に対して正の相関を持つ」という判断のもとで、「選択小分類に該当する患者を増やしたらどうなるか」を予測部３１５が予測した場合である。よって、変数ｍａｘが負の場合、予測部３１５は、変数ｍａｘとは逆の符号（つまり正の符号）を改善指針データ５０２の「改善方法」フィールドに設定することで、「増やす」という改善方法を表すことができる。
【０４８９】
そして、予測部３１５がステップＳ５３１で新たなエントリを改善指針データ５０２に追加すると、プロファイル項目ループの今回の繰り返しが終了する。プロファイル項目ループの今回の繰り返しが終了した場合の処理については、ステップＳ５０４とあわせて既に述べたとおりである。
【０４９０】
以上説明した項目影響判定処理の結果として、例えば図９に例示したような改善指針データ５０２が作成される。よって、項目影響判定処理に続く図７のステップＳ２０９以降の処理により、例えば図８の右ペイン４０２に例示したような分析結果４０５が画面４００に表示される。
【０４９１】
なお、以上説明した第２実施形態は、以下のように様々な観点から変形されてもよい。
例えば、図５の分析システム３００において、分析装置３１０は、図４の分析システム２００ｇにおける分析装置２１０ｇのように、収支ＤＢ３２１や患者プロファイルＤＢ３２２とは異なるイントラネットにあってもよい。
【０４９２】
その場合、抽出部３１１は、分析装置３１０の代わりに、収支ＤＢ３２１や患者プロファイルＤＢ３２２のあるイントラネット内の装置にあってもよい。例えば、収支ＤＢ３２１と患者プロファイルＤＢ３２２を管理するデータベースサーバが、抽出部３１１を含んでいてもよい。その場合、抽出部３１１は、さらにＩ／Ｆ装置２７０ｈと同様の変換および逆変換を行ってもよい。
【０４９３】
また、予測部３１５は、ステップＳ５１８とＳ５３１において、改善効果Ｓが正であることを確認してから改善指針データ５０２に追加してもよい。
また、ステップＳ５０２の実行前に、項目選択部３１４は、クロス集計表８２１中の観測度数を記録するための３ｎ（ｉ）個のセルのうち、観測度数ｆｒｅｑｉ，ｊ，ｋが所定の値（例えば１０）未満のセルの割合を調べてもよい。そして、調べた割合が所定の割合（例えば２０％）以上の場合は、項目選択部３１４は、「注目項目に関しては信頼性のある統計解析はできない」と判断し、プロファイル項目ループの今回の繰り返しを終えてもよい。もちろん、調べた割合が上記所定の割合未満であれば、処理はステップＳ５０２に移行する。
【０４９４】
なお、上記の「１０」や「２０％」などの値は、例えば分析条件マスタ３１７に定義されていてもよいし、項目選択部３１４を実現するためにコンピュータ１００が実行するプログラムに定数として定義されていてもよい。また、別の値が使われてもよいことは無論である。
【０４９５】
いずれにせよ、ステップＳ５０２の実行前に項目選択部３１４が上記のような処理を行うことで、カイ２乗検定の信頼度が一定以上に保たれる。したがって、分析装置３１０は、統計的により信頼性の高い分析結果をユーザに対して提供することができる。
【０４９６】
ただし、観測度数が所定の値未満のセルの割合を項目選択部３１４がチェックすることは、必ずしも必須の処理というわけではない。その理由は、多少統計的な信頼性が低い情報であっても、何らかの改善指針がユーザに提示されることには、「ユーザに対して経営改善のためのヒントを与える」という点で意味があるからである。
【０４９７】
また、上記のとおり第２実施形態では、群分け部３１２が、ステップＳ３０２、Ｓ３１０、およびＳ３１５において、収益Ｙを費用Ｘの２次式で表して最小２乗法によって係数を計算する（式（２）、（１０）、および（１８）を参照）。しかし、群分け部３１２は、ステップＳ３０２において、式（２）の代わりに例えば式（４０）のような１次式を用いて、最小２乗法により係数ａ３とｂ３を計算してもよい。
【０４９８】
Ｙ＝ａ３Ｘ＋ｂ３              （４０）
【０４９９】
もちろん、式（４０）がステップＳ３０２で利用される場合、ステップＳ３０４とＳ３０６の２次式の部分も適宜１次式に置き換えられる。ステップＳ３０２だけでなく、ステップＳ３１０とＳ３１５でも同様に、１次式が使われてもよい（その場合、ステップＳ３１２、Ｓ３１３、Ｓ３１７、Ｓ３１８もあわせて適宜変形される）。
【０５００】
また、式（２）のような費用Ｘの２次式、あるいは式（４０）のような１次式の代わりに、費用Ｘの任意の関数が、回帰式として使われてもよい。
あるいは、式（２）や（４０）のように収益Ｙそのものを目的変数とし、費用Ｘを説明変数とする回帰式以外の回帰式が使われてもよい。すなわち、例えば式（４１）または（４２）のような、収益Ｙの関数で表されるＺを目的変数とし、費用Ｘを説明変数とする、例えば式（４３）のような回帰式の係数を、群分け部３１２が計算してもよい。
【０５０１】
Ｚ＝Ｙ−Ｘ              （４１）
【０５０２】
Ｚ＝（Ｙ−Ｘ）／Ｘ              （４２）
【０５０３】
Ｚ＝ａ４Ｘ２＋ｂ４Ｘ＋ｃ４              （４３）
【０５０４】
つまり、式（４１）の損益額または式（４２）の損益率を、費用Ｘの関数で表した式（例えば式（４３）のような費用Ｘの２次式）に関して、ステップＳ３０２で群分け部３１２が最小２乗法により係数を計算してもよい。そして、ステップＳ３０２で使う式の違いに応じて、ステップＳ３０４とＳ３０６の２次式の部分も適宜置き換えられる。
【０５０５】
また、式（４３）の右辺は費用Ｘの２次式だが、式（４０）に例示したように、費用Ｘの２次式以外の他の関数が使われてもよい。さらに、ステップＳ３０２だけでなく、ステップＳ３１０とＳ３１５に関しても同様の変形が可能である（その場合、ステップＳ３１２、Ｓ３１３、Ｓ３１７、Ｓ３１８もあわせて適宜変形される）。
【０５０６】
また、第２実施形態では、ステップＳ３０４、Ｓ３０６、Ｓ３１２、Ｓ３１３、Ｓ３１７、およびＳ３１８で同じ値の群分け境界指数αが使われるが、上記各ステップでそれぞれ別の定数が使われてもよい。あるいは、ステップＳ３０４とＳ３０６では同じ第１の値が使われ、ステップＳ３１２とＳ３１３では同じ第２の値が使われ、ステップＳ３１７とＳ３１８では同じ第３の値が使われてもよい。つまり、分析条件マスタ３１７には、異なる複数の群分け境界指数が定義されていてもよい。
【０５０７】
また、第２実施形態では、群分け部３１２が一部の患者のデータを無効化する。しかし、群分け部３１２は、解析に用いるサンプル数を多く確保することを優先して、データの無効化を行わないようにしてもよい。つまり、図１１中のステップと図１２中のステップは省略されてもよい。
【０５０８】
また、群分け部３１２は、ステップＳ３０２で式（２）の係数を計算した後、図１０〜１２に示す処理の代わりに、次のようにして群分け処理を行ってもよい。すなわち、群分け部３１２は、ｍ人目（１≦ｍ≦Ｍ）の患者について、例えば式（４４）で表されるような損益良好度の指標Ｉｄｘｍを計算してもよい。
【０５０９】
Ｉｄｘｍ＝Ｙｍ／（ａ０Ｘｍ２＋ｂ０Ｘｍ＋ｃ０）              （４４）
【０５１０】
あるいは、群分け部３１２は、上記のように式（４３）の係数を計算した場合は、式（４５）で表されるような損益良好度の指標Ｉｄｘｍを計算してもよい。
【０５１１】
Ｉｄｘｍ＝Ｚｍ／（ａ４Ｘｍ２＋ｂ４Ｘｍ＋ｃ４）              （４５）
【０５１２】
なお、式（４５）の「Ｚｍ」は、群分け部３１２が係数の計算に用いた式（４３）におけるＺ（例えば式（４１）または（４２）で定義される）を、ｍ番目の患者について計算した値を示す。また、式（４４）または（４５）における費用Ｘｍの２次式の部分は、群分け部３１２が式（２）以外の関数の係数を計算した場合は、当該関数にあわせて適宜置き換えられる。
【０５１３】
そして、群分け部３１２は、例えば式（４４）または（４５）によって計算した指標Ｉｄｘｍに基づいて患者を分類してもよい。例えば、群分け部３１２は、指標Ｉｄｘｍの値が上位２５％以内の患者を良好群に分類し、指標Ｉｄｘｍの値が下位２５％以内の患者を不良群に分類し、残りの患者を基準群に分類してもよい。もちろん、「上位２５％」と「下位２５％」という上記の数値は例示に過ぎず、実施形態に応じて適宜変更可能である。
【０５１４】
また、以上説明した種々の変形を２つ以上組み合わせて第２実施形態に適用することも、もちろん可能である。いずれにせよ、上記第２実施形態およびその変形例では、各プロファイル項目（処置項目または属性に相当する）の各々に対して、以下の処理が行われる。
【０５１５】
つまり、項目選択部３１４は、処理対象として注目している当該項目と３つの群が相関しているか否かを、当該項目と損益の程度との相関を示す指標としてのカイ２乗値χ２（３−１）（ｎ（ｉ）−１）を用いて、決められた有意水準に照らして検定する。この検定は、ステップＳ５０２とＳ５０３に関して説明したとおりである。
【０５１６】
そして、もし「当該項目と３つの群が相関している」という検定結果を得た場合には、項目選択部３１４は、当該項目の内容（つまり小分類）のうちで、損益の程度との相関が基準を満たすものがあるか否かを判断する。この判断には、当該項目の内容別かつ群別の観測度数ｆｒｅｑｉ，ｊ，ｋと、当該項目と３つの群が独立であると仮定した場合の内容別かつ群別の期待度数ｅｘｐｅｃｔｅｄｉ，ｊ，ｋとの残差ｒｅｓｉ，ｊ，ｋが用いられる。より具体的には、項目選択部３１４は、残差ｒｅｓｉ，ｊ，ｋから調整後残差ａｄｊｒｅｓｉ，ｊ，ｋを計算し、調整後残差ａｄｊｒｅｓｉ，ｊ，ｋを用いて、ステップＳ５０６〜Ｓ５１３およびＳ５１９〜Ｓ５２６で上記判断を行う。
【０５１７】
つまり、項目選択部３１４は、ステップＳ５０９〜Ｓ５１０またはＳ５２２〜Ｓ５２３において、当該項目の内容（つまり小分類ｖａｌｉ，１〜ｖａｌｉ，ｎ（ｉ））のうち、相関が基準を満たすものがあるか否かを判断する。そして、損益との程度との相関が基準を満たす内容がもしあれば、項目選択部３１４は、ステップＳ５１２またはＳ５２５で当該内容を選択する。選択された内容は、最終的に、例えば画面４００内の分析結果４０５として出力される。
【０５１８】
さて、続いて第３実施形態について、第１実施形態の図３などに基づいて、相違点を中心に説明する。第３実施形態では、図３の解析部２１３が、数量化Ｉ類による解析を行うように構成される。
【０５１９】
また、第３実施形態においては、図３の損益情報２１２は、数値で表される量的な情報である。以下、説明の便宜上、第３実施形態における損益情報２１２を「Ｚ」という記号で表す。また、第２実施形態と同様に費用を「Ｘ」で表し、収益を「Ｙ」で表すことにする。
【０５２０】
例えば、第３実施形態における損益情報２１２は、上記の式（４１）で表される損益額でもよいし、上記の式（４２）で表される損益率でもよい。
あるいは、取得部２１１は、第２実施形態またはその変形例における群分け部３１２と同様に、ステップＳ３０２の最小２乗法による係数の計算を行ってもよい。そして、取得部２１１は、例えば、上記の式（４４）または（４５）と同様に定義される損益良好度の指標を、第３実施形態における損益情報２１２（つまりＺ）として計算してもよい。
【０５２１】
なお、第３実施形態では、第１実施形態と同様に患者プロファイル情報２２１が使われてもよい。あるいは、第２実施形態と同様に、処置項目に相当するプロファイル項目と属性に相当するプロファイル項目をともに含む患者プロファイルＤＢ３２２が使われてもよい。
【０５２２】
以下では説明の便宜上、患者プロファイルＤＢ３２２が使われるものとする。また、第２実施形態と同様に、第３実施形態でも、項目名マスタ３１８の刻み値と開始値の定義にしたがって、量的なプロファイル項目の項目値が質的な小分類に分類されるものとする。
【０５２３】
以上より、第３実施形態の解析部２１３は、損益情報２１２を目的変数とする数量化Ｉ類の解析を行うことができる。つまり、数量化Ｉ類における「アイテム」は、患者プロファイルＤＢ３２２の個々のプロファイル項目であり、数量化Ｉ類における「カテゴリ」は、各プロファイル項目の小分類である。
【０５２４】
なお、解析部２１３は、カテゴリウェイト（カテゴリスコアともいう）の規準化も行う。すると、解析部２１３は、「損益情報２１２は式（４６）のように表せる」という解析結果を得る。
【０５２５】
【数１１】
0005764914.tif 000012
【０５２６】
なお、式（４６）において、「Ｐ」と「ｎ（ｉ）」は第２実施形態に関して説明したとおり、それぞれ、プロファイル項目の数と、ｉ番目のプロファイル項目の小分類数を示す。また、「ｄｉ，ｊ」は、ｉ番目のアイテムのｊ番目のカテゴリ（すなわちｉ番目のプロファイル項目のｊ番目の小分類）に対応する説明変数であり、ｉ番目のプロファイル項目がｊ番目の小分類に該当すれば１、該当しなければ０という値をとる。そして、「ｅｉ，ｊ」は、ｉ番目のアイテムのｊ番目のカテゴリの、規準化されたカテゴリウェイトである。また、「ｅ０」はＺ切片である。
【０５２７】
なお、解析部２１３は、式（４６）の当てはまり具合（つまり式（４６）のモデルとしての妥当性）を判定することが望ましい。判定には、重相関係数または決定係数（つまり重相関係数の２乗値）が利用可能である。
【０５２８】
例えば、解析部２１３は、式（４６）にしたがって重相関係数を計算し、重相関係数が所定の閾値（例えば０．５）以上か否かを判定してもよい。そして、重相関係数が閾値未満の場合は、第２実施形態のステップＳ２１２と同様にエラーメッセージを出力するための制御を行うよう、解析部２１３は出力制御部２１４に命令する。
【０５２９】
逆に、重相関係数が閾値以上であれば、解析部２１３は、続いて、どのプロファイル項目のどの小分類が損益の程度と相関するのかを判断する。具体的には、解析部２１３は、まずアイテム（つまりプロファイル項目）の有効性を判断してから、有効なアイテム内でカテゴリ（つまり小分類）を選択する。
【０５３０】
一般に、数量化Ｉ類による解析においては、アイテムの有効性は、範囲（レンジ）や偏相関係数などによって判断される。よって、解析部２１３は、範囲が所定の閾値以上のプロファイル項目を有効と判断してもよいし、偏相関係数が所定の閾値以上のプロファイル項目を有効と判断してもよい。
【０５３１】
そして、有効と判断したプロファイル項目があった場合、解析部２１３は、当該プロファイル項目の小分類の中から、損益の程度との相関が大きいものを１つ選択する。例えば、解析部２１３は、ｉ番目のプロファイル項目を有効と判断した場合、ｉ番目のプロファイル項目に対応するｎ（ｉ）個のカテゴリウェイトｅｉ，１〜ｅｉ，ｎ（ｉ）の中で絶対値が最大のものを選択してもよい。そして、解析部２１３は、選択したカテゴリウェイトに対応する小分類を、損益の程度に相関する小分類と判断してもよい。
【０５３２】
また、上記の例では、損益情報２１２として使われる目的変数Ｚは、正のとき利益を示し、負のとき損失を示す。よって、解析部２１３は、選択したカテゴリウェイトが正であれば、選択したカテゴリウェイトに対応する小分類を、損益の程度に正の相関があると判断することができる。逆に、選択したカテゴリウェイトが負であれば、解析部２１３は、選択したカテゴリウェイトに対応する小分類を、損益の程度に負の相関があると判断することができる。
【０５３３】
また、第３実施形態の分析装置２１０も、第２実施形態と同様の予測部３１５を備えていてもよい。そして、解析部２１３が損益の程度に相関する小分類を見つけ出した場合には、予測部３１５は、相関が正ならばステップＳ５１５やＳ５２８と同様の予測を行い、相関が負ならばステップＳ５１６やＳ５２９と同様の予測を行ってもよい。
【０５３４】
そして、「損益の程度と相関する」と解析部２１３によって判断された当該小分類を含むプロファイル項目と、当該小分類と、相関の正負と、予測部３１５によって予測された改善効果が、第２実施形態と同様の改善指針データ５０２として記憶されてもよい。すると、第３実施形態においても、出力制御部２１４は、出力装置２３０に図８の画面４００のような出力を行わせることができる。
【０５３５】
続いて、第４実施形態について、第１実施形態の図３などに基づいて、相違点を中心に説明する。第４実施形態では、図３の解析部２１３が、数量化ＩＩ類による解析を行うように構成される。
【０５３６】
また、第４実施形態においては、図３の損益情報２１２は、第２実施形態と同様に、Ｍ人の患者の中での相対的な損益の程度を分類する複数の群のうちの１つを示す情報である。具体的には、第４実施形態では、取得部２１１が、第２実施形態（またはその変形例）の群分け部３１２と同様の処理を行う。ただし、第４実施形態では、基準群の患者のデータは不要なので、取得部２１１は、基準群に分類した患者のデータを無効化する。
【０５３７】
なお、第４実施形態では、第１実施形態と同様に患者プロファイル情報２２１が使われてもよい。あるいは、第２実施形態と同様に、処置項目に相当するプロファイル項目と属性に相当するプロファイル項目をともに含む患者プロファイルＤＢ３２２が使われてもよい。
【０５３８】
以下では説明の便宜上、患者プロファイルＤＢ３２２が使われるものとする。また、第２実施形態と同様に、第４実施形態でも、項目名マスタ３１８の刻み値と開始値の定義にしたがって、量的なプロファイル項目の項目値が質的な小分類に分類されるものとする。
【０５３９】
以上より、第４実施形態での解析部２１３は、良好群と不良群の患者のデータを用いて、２つの群のいずれに患者が属するかを示す損益情報２１２を目的変数とする、数量化ＩＩ類の解析を行うことができる。つまり、数量化ＩＩ類における「アイテム」は、患者プロファイルＤＢ３２２の個々のプロファイル項目であり、数量化ＩＩ類における「カテゴリ」は、各プロファイル項目の小分類である。また、上記のとおり、数量化ＩＩ類の解析に使われるデータは、良好群と不良群の２つの群のデータである。
【０５４０】
以上より、第４実施形態の解析部２１３は、数量化ＩＩ類の解析により、カテゴリウェイトを規準化した判別式（つまり式（４６）の右辺と同様の形式の式）を求めることができる。
【０５４１】
さらに、解析部２１３は、求めた判別式の妥当性を検証することが望ましい。例えば、解析部２１３は、相関比と所定の閾値を比較し、相関比が閾値以上であるときに「求めた判別式は妥当である」と判断してもよい。あるいは、解析部２１３は、求めた判別式を使って、良好群と不良群に属する各患者について、群の判別予測を行ってもよい。そして、解析部２１３は、判別式から予測された群と実際の群が一致する患者の割合（つまり判別の正解率）を計算し、計算した割合が所定の閾値以上であるときに「求めた判別式は妥当である」と判断してもよい。
【０５４２】
解析部２１３は、「求めた判別式は妥当ではない」と判断した場合、第２実施形態のステップＳ２１２と同様にエラーメッセージを出力するための制御を行うよう、出力制御部２１４に命令する。逆に、解析部２１３は、「求めた判別式は妥当である」と判断した場合には、続いて、どのプロファイル項目のどの小分類が損益の程度と相関するのかを判断する。
【０５４３】
具体的には、解析部２１３は、第３実施形態と同様に、範囲（レンジ）または偏相関係数を使ってアイテム（つまりプロファイル項目）の有効性を判断する。そして、有効と判断したプロファイル項目があった場合、解析部２１３は、当該プロファイル項目の小分類の中から、第３実施形態と同様にして、損益の程度との相関が大きい小分類を１つ選択する。
【０５４４】
また、求めた判別式が、不良群に対するよりも良好群に対して大きな判別値を与えるものであるとすると、カテゴリウェイトが正ならば、当該カテゴリウェイトに対応する小分類は損益の程度に正の相関がある。逆に、カテゴリウェイトが負ならば、当該カテゴリウェイトに対応する小分類は損益の程度に負の相関がある。よって、解析部２１３は、相関の正負も判断することができる。したがって、第３実施形態と同様に、第４実施形態においても、解析部２１３が判断した相関の正負に応じて、予測部３１５が改善効果の予測をしてもよい。
【０５４５】
続いて、第５実施形態について、第１実施形態の図３などに基づいて、相違点を中心に説明する。第５実施形態では、図３の解析部２１３が、情報量エントロピーを利用して、損益の程度との相関を解析する。
【０５４６】
また、第５実施形態においては、図３の損益情報２１２は、第４実施形態と同様に、良好群または不良群を示す情報である。つまり、第４実施形態と同様に、第５実施形態においても、取得部２１１は、患者の群分け処理を行い、基準群に分類した患者のデータを無効化する。そして、解析部２１３は、良好群と不良群の患者のデータのみを使って解析を行う。
【０５４７】
なお、第５実施形態では、第１実施形態と同様に患者プロファイル情報２２１が使われてもよい。あるいは、第２実施形態と同様に、処置項目に相当するプロファイル項目と属性に相当するプロファイル項目をともに含む患者プロファイルＤＢ３２２が使われてもよい。
【０５４８】
以下では説明の便宜上、患者プロファイルＤＢ３２２が使われるものとする。なお、第５実施形態では、第２実施形態などと同様に、量的なプロファイル項目の項目値が質的な小分類に分類されてから使われてもよいし、量的なプロファイル項目と質的なプロファイル項目が混在したままの状態のデータが解析に使われてもよい。
【０５４９】
具体的には、第５実施形態において解析部２１３は、情報エントロピーに基づく評価値を使って、損益の程度との相関を解析する。情報エントロピーに基づく評価値としては、Ｃ４．５などの決定木学習アルゴリズムで使われるＧａｉｎまたはＧａｉｎ  Ｒａｔｉｏが利用可能であるが、第５実施形態ではＧａｉｎ  Ｒａｔｉｏが使われる。
【０５５０】
なお、以下では第２実施形態の図１７と同様の記号を使って数式を示すが、第２実施形態と異なり第５実施形態では基準群が使われないので、第２実施形態の小分類別合計頻度ｃｆｒｅｑｉ，ｊと総計値ｔｏｔａｌの代わりに、第５実施形態では、式（４７）の小分類別合計頻度とｃｆｉ，ｊと式（４８）の総計値ｔｏｔが使われる。
【０５５１】
ｃｆｉ，ｊ＝ｆｒｅｑｉ，ｊ，１＋ｆｒｅｑｉ，ｊ，３              （４７）
【０５５２】
【数１２】
0005764914.tif 000013
【０５５３】
なお、Ｃ４．５において質的な特徴と量的な特徴を混在させた学習が可能なのは、学習中に、量的な特徴に関して動的に閾値が決定されるからである。同様に、第５実施形態では、解析部２１３が適宜の閾値を解析中に決定することで、量的なプロファイル項目を２つ以上の小分類に分類する。そのため、患者プロファイルＤＢ３２２に量的なプロファイル項目が含まれていても、式（４７）のような小分類別合計頻度が定義可能である。
【０５５４】
さて、第５実施形態の解析部２１３は、具体的には以下のようにして解析を行う。
まず、解析部２１３は、取得部２１１によって分類された良好群と不良群の患者のデータのエントロピーＥを式（４９）により計算する。
【０５５５】
【数１３】
0005764914.tif 000014
【０５５６】
エントロピーＥは、良好群と不良群の群分けの、無秩序の度合を示す。例えば、良好群に属する確率と不良群に属する確率が同じならば、エントロピーＥは最大である。
なお、第５実施形態では、Ｍ人の患者全体から最小２乗法により求めた式を基準にして群分けが行われるので、損益額または損益率の絶対的な値ではなく、Ｍ人の中での相対的な損益の程度に応じて群分けが行われる。よって、良好群と不良群にそれぞれ属する患者の数に大きな偏りは生じにくく、バランスのとれたデータを使った解析が可能である。
【０５５７】
また、解析部２１３は、ｉ番目（１≦ｉ≦Ｐ）のプロファイル項目に対して、式（５０）のＧａｉｎＲａｔｉｏｉを計算する。
【０５５８】
【数１４】
0005764914.tif 000015
【０５５９】
式（５０）の右辺において、分子の「Ｇａｉｎｉ」は、ｉ番目のプロファイル項目によって患者を分類すると、群分けの無秩序の度合がどの程度減らせるのかを示す。
例えば、もし「ｉ番目のプロファイル項目によって患者を分類すると、小分類ごとに一意に群が決まってしまう」のだとすれば、ｉ番目のプロファイル項目によって群分けの無秩序の度合をまったくなくすことができるので、Ｇａｉｎｉの値は大きい。つまり、ｉ番目のプロファイル項目が群分けと完全に相関していれば、Ｇａｉｎｉの値は大きい（具体的にはエントロピーＥに等しい）。逆に、ｉ番目のプロファイル項目が群分けと全く相関していなければ、ｉ番目のプロファイル項目による分類をしても、群分けの無秩序の度合はまったく減らないので、Ｇａｉｎｉの値は０である。
【０５６０】
また、式（５０）の右辺において、分母の「ＳｐｌｉｔＩｎｆｏｉ」は、小分類数が異なるプロファイル項目同士を適切に比較することができるようにするための、規準化のために使われる。
【０５６１】
そして、具体的には、式（５０）のＧａｉｎｉは、次の式（５１）により定義され、式（５１）中の「Ｅｉ，ｊ」は式（５２）により定義される。また、式（５０）のＳｐｌｉｔＩｎｆｏｉは式（５３）により定義される。
【０５６２】
【数１５】
0005764914.tif 000016
【０５６３】
【数１６】
0005764914.tif 000017
【０５６４】
【数１７】
0005764914.tif 000018
【０５６５】
ここで、式（５２）の「Ｅｉ，ｊ」は、「ｉ番目のプロファイル項目ｐｒｏｆｉがｊ番目の小分類ｖａｌｉ，ｊに分類される」という条件のもとでの条件付エントロピーである。上記のように、第５実施形態では、患者プロファイルＤＢ３２２には量的なプロファイル項目と質的なプロファイル項目が混在していてよく、解析部２１３は量的なプロファイル項目と質的なプロファイル項目が混在した状態のまま解析を行う。
【０５６６】
具体的には、ｉ番目のプロファイル項目が質的なプロファイル項目の場合、小分類ｖａｌｉ，１〜ｖａｌｉ，ｎ（ｉ）とは、ｉ番目のプロファイル項目の各項目値そのものである。
【０５６７】
また、ｉ番目のプロファイル項目が量的なプロファイル項目の場合、解析部２１３は、ｉ番目のプロファイル項目がとり得る値の集合を調べ、その集合に基づいて１つまたは複数の閾値を生成する。そして、解析部２１３は、ｉ番目のプロファイル項目の値を、生成した閾値と比較することにより、各患者を小分類に分類し、分類結果に応じて式（５１）のＧａｉｎｉを計算する。解析部２１３は、様々な閾値を生成して、生成のたびにＧａｉｎｉを計算し、Ｇａｉｎｉが最大になるときの閾値とＧａｉｎｉを採用する。
【０５６８】
例えば、ｉ番目のプロファイル項目がとり得る値の集合が｛１，３，１０，１５｝であるとし、簡単のため解析部２１３は閾値を１つだけ生成するものとする。この場合、解析部２１３は、下記（Ｍ１）〜（Ｍ３）の３通りのＧａｉｎｉを計算し、Ｇａｉｎｉが最大になるときの閾値とＧａｉｎｉを採用する。
【０５６９】
（Ｍ１）１と３の間の値（例えば２）を閾値にして患者を２つの小分類に分類した場合のＧａｉｎｉ
（Ｍ２）３と１０の間の値（例えば６．５）を閾値にして患者を２つの小分類に分類した場合のＧａｉｎｉ
（Ｍ３）１０と１５の間の値（例えば１２．５）を閾値にして患者を２つの小分類に分類した場合のＧａｉｎｉ
以上のように定義される式（５０）のＧａｉｎＲａｔｉｏｉを、解析部２１３は各プロファイル項目に対して計算する。そして、解析部２１３は、ＧａｉｎＲａｔｉｏｉが閾値以上のプロファイル項目を選ぶ。あるいは、解析部２１３は、ＧａｉｎＲａｔｉｏｉがＰ個の中で相対的に上位（例えば「上位１位のみ」でもよいし、「上位３位まで」など複数でもよい）のプロファイル項目を選ぶ。
【０５７０】
そして、解析部２１３は、選んだプロファイル項目の中で、条件付エントロピーが最小の小分類を選ぶ。説明の便宜上、ｉ番目のプロファイル項目が選ばれたとし、その中ではｊ番目の小分類の条件付エントロピーＥｉ，ｊが最小だとする。条件付エントロピーＥｉ，ｊが最小ということは、「ｉ番目のプロファイル項目の中では、ｊ番目の小分類に分類される患者が、最も良好群と不良群の群分けが偏っている」ということを示すので、ｊ番目の小分類と損益の程度の相関が大きいということである。
【０５７１】
そして、解析部２１３は、選んだｉ番目のプロファイル項目と、選んだｊ番目の小分類と、良好群（ｋ＝１）の組み合わせに対して、式（５４）の期待度数を計算する。
【０５７２】
【数１８】
0005764914.tif 000019
【０５７３】
もし、良好群の観測度数ｆｒｅｑｉ，ｊ，１が期待度数ｅｘｐｅｃｔｅｄｉ，ｊ，１より大きければ、解析部２１３は、「ｉ番目のプロファイル項目においてｊ番目の小分類の患者を増やすことが経営改善策となる」と判断する。この場合、第２実施形態のステップＳ５１５やＳ５２８と同様に予測部３１５が予測平均損益額を計算する。
【０５７４】
逆に、良好群の観測度数ｆｒｅｑｉ，ｊ，１が期待度数ｅｘｐｅｃｔｅｄｉ，ｊ，１より小さければ、解析部２１３は、「ｉ番目のプロファイル項目においてｊ番目の小分類の患者を減らすことが経営改善策となる」と判断する。この場合、第２実施形態のステップＳ５１６やＳ５２９と同様に予測部３１５が予測平均損益額を計算する。
【０５７５】
したがって、第５実施形態においても、第２実施形態と同様の改善指針データ５０２を得ることが可能であり、出力制御部２１４は、第２実施形態と同様の画面４００を出力装置２３０に出力させることができる。
【０５７６】
なお、解析部２１３は、上記のように良好群の観測度数と期待度数を比較する代わりに、不良群（ｋ＝３）の観測度数と期待度数を比較してもよい。予測部３１５は、観測度数の方が大きければステップＳ５１６やＳ５２９と同様の計算を行い、観測度数の方が少なければステップＳ５１５やＳ５２８と同様の計算を行えばよい。
【０５７７】
ところで、本発明は上記実施形態に限られるものではない。上記の説明においてもいくつかの変形について説明したが、上記実施形態は、さらに例えば下記の観点から様々に変形することもできる。
【０５７８】
また、上記および下記の変形は、相互に矛盾しない限り、任意に組み合わせることが可能である。例えば、分析装置は、カイ２乗検定に基づく解析と、数量化Ｉ類に基づく解析と、数量化ＩＩ類に基づく解析と、Ｇａｉｎ  Ｒａｔｉｏに基づく解析のすべてを行い、それらの解析結果をマージして、改善指針として提示してもよい。
【０５７９】
さて、変形の第１の観点は、分析装置が解析に利用する手法に関する。第５実施形態の例からも理解されるように、損益の程度と相関するプロファイル項目と小分類の選出のためには、必ずしも統計的な有意度の検定が行われなくてもよい。つまり、損益の程度との相関に関して、処置項目（またはプロファイル項目）同士を比較し、１つの項目の中で複数の内容（例えば小分類）同士を比較することが可能であれば、任意の評価基準が利用可能である。
【０５８０】
もちろん、統計的な有意度の検定が行われることには、出力される内容の信頼度を確保するという点で、より好ましい。しかし、ユーザに経営改善の指針ないしヒントを与えるという目的は、第５実施形態のように特に検定を伴わない実施形態によっても果たすことができる。
【０５８１】
なお、有意度の検定が行われなくてもよいという観点から第２実施形態を説明すれば、以下のとおりである。
通常のカイ２乗検定そのものでは、クロス集計表の１行全体（つまり、３つの群すべてを含む１つの小分類全体）についての指標が特に定義されてはいない。つまり、小分類同士を直接的に比較する指標がない。よって、第２実施形態では、小分類全体ではなく、小分類と群の組み合わせに対して定義される指標としての調整後残差を使って、損益の程度と相関する小分類が選択される。そして、第２実施形態では、調整後残差を使うことによって、「小分類の有意性をより厳密に判断することができる」という有益な効果が付随的に得られる。
【０５８２】
以上説明したように、実施形態に応じて解析手法は様々であってよいが、様々な解析手法に求められる共通点について概観すれば、下記（Ｎ１）〜（Ｎ５）のとおりである。
（Ｎ１）母集団の分布について特定の前提を設けないノンパラメトリックな手法であること。なぜなら、多種多様な処置項目（あるいはプロファイル項目）について特定の分布を前提とすることは非現実的なためである。
【０５８３】
（Ｎ２）名義尺度で表される項目を扱うことが可能な手法であること。なぜなら、処置項目（またはプロファイル項目）の中には、名義尺度で表される多くの項目があり、その中には、薬剤や手術の術式など、医療機関にとって重要な項目も含まれるからである。なお、解析手法は、１つまたは複数の名義尺度の項目を扱うことができればよい。１つしか名義尺度の項目を扱うことができない手法の場合は、名義尺度で表される複数の項目のそれぞれについて、順次、当該項目が損益の程度と相関するか否かの判断を分析装置が行えばよい。
【０５８４】
（Ｎ３）量的な（つまり比例尺度か間隔尺度で表される）項目と質的な（つまり順序尺度か名義尺度で表される）項目の双方を取り扱うために、必要に応じて、量的な項目の項目値を質的な値に変換するためのルールが決められていること。例えば、第２実施形態では、変換のためのルールとして、刻み値と開始値が項目名マスタ３１８に定義されている。また、第５実施形態では、「解析部２１３が動的に閾値を複数生成して、閾値によって量的な値を分類する」というルールが決められており、解析部２１３はルールにしたがって動作する。
【０５８５】
（Ｎ４）処置項目（またはプロファイル項目）の影響度（換言すれば、損益の程度との相関）が数値として算出可能であること。例えば、上記各実施形態では、調整後残差の絶対値、レンジ、偏相関係数、Ｇａｉｎ  Ｒａｔｉｏなどの数値が算出される。
【０５８６】
（Ｎ５）ある１つの処置項目（またはプロファイル項目）の複数の内容（例えば小分類）の中で、損益の程度への当該項目の影響度に対する要因が最大のものを特定することが可能なこと。ある処置項目（またはプロファイル項目）が損益の程度と相関すると判明するだけでは、経営改善の指針としては不十分である。そこで、上記実施形態では、例えば、調整後残差の絶対値、カテゴリウェイトの絶対値、条件付エントロピーなどにしたがって、項目内での影響度の大小が比較される。
【０５８７】
（Ｎ６）好ましくは、上記（Ｎ５）で述べたようにして特定された内容が損益の程度に与える影響の大きさを、他の処置項目（またはプロファイル項目）の内容が損益の程度に与える影響の大きさと比較することが可能であること。例えば、調整後残差やカテゴリウェイトは規準化（つまり正規化）されているので、処置項目（またはプロファイル項目）をまたいだ比較が可能である。
【０５８８】
さて、変形の第２の観点は、量的なプロファイル項目の質的な小分類への変換の仕方に関する。例えば、第２実施形態では、項目名マスタ３１８で予め定義されている開始値と刻み値にしたがって、量的なプロファイル項目の項目値が小分類へと変換される。しかし、実施形態によっては、開始値と刻み値が使われなくてもよい。
【０５８９】
例えば、小分類の数が予め決められていてもよい。そして、解析に使われる患者のデータ（つまり抽出されたうちで無効化されていない患者のデータ）を、例えば集計部３１３が項目値順にソートし、ソート順に応じて小分類に分類してもよい。例えば、小分類の数が「４」と決められていれば、集計部３１３は、３つの四分位数を閾値として使って、患者のデータをプロファイル項目の項目値に応じて４つの小分類のいずれかに分類することができる。
【０５９０】
この場合、刻み値や開始値が定義されている必要はなく、また、小分類ごとの患者の数のバランスをとることができる。よって、クロス集計表において極端に観測度数の少ないセルが生じる蓋然性を低減することができる。
【０５９１】
変形の第３の観点は、群の数に関する。上記のように、実施形態に応じて、群の数は、２つでもよいし３つでもよい。あるいは、実施形態によっては、患者が４つ以上の群（「とても良好な群」、「やや良好な群」、「やや不良な群」、「とても不良な群」など）に分けられてもよい。
【０５９２】
また、良好群と不良群の２つの群だけを利用する実施形態においては、第４実施形態に関して説明したように、取得部２１１または群分け部３１２は、一旦、基準群も含む３つの群に患者を分けた後で基準群の患者のデータを無効化してもよい。あるいは、取得部２１１または群分け部３１２は、単純に、Ｍ人の患者から求めた回帰式（例えば式（２））を使った計算結果よりも実際の収益Ｙｍの方が大きい患者を良好群に分類し、残りを不良群に分類してもよい。
【０５９３】
なお、第２実施形態を、良好群と不良群の２つだけを利用するように変形することも可能である。しかし、上記のように基準群も含めた３つの群が第２実施形態において使われることには、次のような利点がある。
【０５９４】
すなわち、あるプロファイル項目の中で、基準群に大きく患者が偏っているような小分類があるかもしれない。しかし、基準群に大きく患者が偏っているような小分類は、経営改善とはあまり関係ないと考えられるので、解析の対象から除外することが好ましい。そして、第２実施形態のように３つの群を定義し、図１８〜２１のような処理を項目選択部３１４が行うことで、基準群に大きく患者が偏っている小分類を除外することができる。
【０５９５】
なお、群の数によらず、取得部２１１または群分け部３１２は、非典型的なデータ（例えば外れ値）の無効化を、してもよいし、しなくてもよい。
また、第２実施形態において、群分け部３１２は、基準群についても、ステップＳ３０８で基準群に分類した患者のデータのみから再度回帰式の係数を計算しなおすようにしてもよい。そして、群分け部３１２は、良好群や不良群についての処理と同様に、群分け境界指数αを使って、基準群としては非典型的なデータ（つまり良好群または不良群に近いデータ）を無効化する処理を行ってもよい。
【０５９６】
変形の第４の観点は、閾値との比較に関する。閾値との比較を行うステップをいくつか例示したが、閾値との比較処理は、実施形態により適宜変更されてよい。つまり、閾値との比較処理は、「比較対象の数値が、閾値を超えるか否か」を判断する処理でもよいし、「比較対象の数値が、閾値以上か否か」を判断する処理でもよい。
【０５９７】
変形の第５の観点は、データ形式に関する。図面中では、各種データをテーブル形式で示したが、各種データは他の形式で保持されてもよい。例えば、テーブル形式のリレーショナルデータベースの代わりに、ＸＭＬ（Extensible Markup Language）データベースが用いられてもよい。また、分析装置内部のデータは、アレイやリストなどの形でＲＡＭ１０３上に保持されてもよい。
【０５９８】
変形の第６の観点は、処理順序、処理の省略、および処理の追加に関する。上記各フローチャートに示した処理の実行順は、矛盾が生じない限り入れ替えることもできるし、いくつかの処理を並列化することもできる。また、一部の処理は省略されてもよい。逆に、上記の例では特定の場合に行われるだけの処理を、他の場合にも行われるようにしてもよい。
【０５９９】
例えば、図１１の処理の前に図１２の処理が行われてもよいし、図１１の処理と図１２の処理が並列化されてもよい。また、例えば、図１１のステップＳ３１２とＳ３１３の順序は逆でもよいし、図７のステップＳ２０４は、ステップＳ２０３とＳ２０７の間の任意の時点で実行されさえすればよい。ステップＳ２０５の実行も、ステップＳ２０３より後かつ、ステップＳ５１７またはＳ５３０の前の任意の時点であってよい。
【０６００】
また、図１５の患者プロファイルデータ集計処理では、集計部３１３が、各プロファイル項目についてステップＳ４０２を先に実行し、その後、各患者についてのループを実行してもよい。そして、集計部３１３は、患者についてのループの中では、注目患者について各プロファイル項目に順に注目して、注目したプロファイル項目に対応するクロス集計表に対して、注目したプロファイル項目の項目値に応じたセルのインクリメントをステップＳ４０７と同様に行ってもよい。つまり、実施形態によっては、集計部３１３が行う処理は、図１５とはループの入れ子構造が異なったものでもよい。
【０６０１】
また、項目影響判定処理において、ステップＳ５０５の実行後、不良群に関するステップＳ５１９〜Ｓ５３１が先に実行されてもよい。そして、ステップＳ５２６で変数ｍａｘの絶対値が０だった場合に、良好群に関するステップＳ５０６〜Ｓ５１８が実行されてもよい。あるいは、変数ｍａｘの絶対値が０か否かによらず、常にステップＳ５０６〜Ｓ５１８とＳ５１９〜Ｓ５３１の双方が実行されてもよい。その場合、予測部３１５は、もし良好群と不良群から重複して同じ改善指針データ５０２のエントリを得た場合は、一方を改善指針データ５０２から削除すればよい。
【０６０２】
さらに、上記の項目影響判定処理では、項目選択部３１４が、変数ｍａｘを用いて、ある１つのプロファイル項目の中で１つの小分類のみを選択する。しかし、ステップＳ５０９とＳ５１０の条件をともに満たす小分類（またはステップＳ５２２とＳ５２３の条件をともに満たす小分類）が複数ある場合、項目選択部３１４は、それらの複数の小分類を選択してもよい。そして、予測部３１５が、複数の小分類についてそれぞれ改善効果の予測を行ってもよい。
【０６０３】
例えば、項目選択部３１４は、「処方薬剤というプロファイル項目の中では、損益の程度との相関が１番大きいのは薬剤Ｃであり、相関が２番目に大きいのは薬剤Ａである」というように、２つの小分類を選択してもよい。そして、予測部３１５が２つの小分類それぞれに対して予測を行ってもよい。
【０６０４】
最後に、上記の種々の実施形態に関して、さらに下記の付記を開示する。
（付記１）
コンピュータに、
所定の属性にしたがって分類される複数の患者それぞれに対する損益の程度を示す損益情報を取得し、
前記複数の患者のそれぞれを識別する患者識別子と、該患者識別子で識別される患者に対する処置を示す複数の処置項目とを対応づけて格納する記憶装置から、前記複数の患者のそれぞれの前記複数の処置項目それぞれの内容を取得し、
前記複数の処置項目のうち少なくとも一部に対し、該処置項目の内容と、前記損益の程度との相関を解析し、
前記相関が基準を満たす処置項目の内容を出力する
ことを含む処理を実行させるプログラム。
（付記２）
前記損益情報は、前記複数の患者の中での相対的な損益の程度を分類する複数の群のうちの１つを示す情報であり、
前記相関を解析する処理において、前記複数の処置項目の各々に対して、
当該処置項目と前記複数の群が相関しているか否かを、当該処置項目と前記損益の程度との他の相関を示す指標を用いて、決められた有意水準に照らして検定し、
当該処置項目と前記複数の群が相関しているという検定結果を得た場合には、当該処置項目の内容のうちで、前記損益の程度との前記相関が前記基準を満たすものがあるか否かを、当該処置項目の内容別かつ前記複数の群の群別の観測度数と、当該処置項目と前記複数の群が独立であると仮定した場合の内容別かつ群別の期待度数との残差を用いて判断し、
当該処置項目の内容のうち、前記相関が前記基準を満たすものがあれば、前記相関が前記基準を満たす当該内容を選択する
ことを含むことを特徴とする付記１に記載のプログラム。
（付記３）
前記処置項目と前記複数の群が独立しているか否かの検定は、
当該処置項目の内容別に、かつ、前記複数の群の群別に、前記複数の患者のうち何人が該当するか、人数を集計することで、内容別かつ群別の前記観測度数を得、
前記複数の群のいずれに属するかによらずに当該処置項目の内容別に、前記複数の患者のうち何人が該当するか、人数を集計することで、内容別の観測度数を得、
当該処置項目の内容によらずに前記複数の群の群別に、前記複数の患者のうち何人が該当するか、人数を集計することで、群別の観測度数を得、
前記内容別の観測度数と前記群別の観測度数から、内容別かつ群別の前記期待度数を計算し、
当該処置項目の内容別に、かつ、前記複数の群の群別に、前記観測度数と前記期待度数との差を、前記残差として計算し、
計算により得られた複数の内容別および群別の前記残差をそれぞれ標準化し、
標準化により得られた複数の値から、前記指標を計算する
ことを含むことを特徴とする付記２に記載のプログラム。
（付記４）
前記損益情報の取得は、
各患者に関する収益または該収益の関数として表される値を目的変数とし、各患者に関する費用を説明変数とする回帰式の係数を計算し、
各患者について、
前記説明変数の値と、計算した前記係数とを用いて、前記回帰式の値を計算し、
計算した前記回帰式の前記値と、前記目的変数の値に基づいて、当該患者を、前記複数の患者の中での相対的な損益の程度を分類する複数の群のうちの１つに分類し、
前記複数の群のうち、当該患者を分類した１つの群を示す情報を、当該患者についての前記損益情報として取得する
ことを含むことを特徴とする付記１から３のいずれか１項に記載のプログラム。
（付記５）
前記処置項目を出力する処理において、該処置項目の内容の各々について、前記相関が前記損益の程度に対する正の相関である場合は、前記複数の患者のうち、出力する当該処置項目の当該内容に該当する患者の損益の統計情報を、前記複数の患者全体の損益の統計情報と比較した結果を出力し、
前記相関が前記損益の程度に対する負の相関である場合は、前記複数の患者のうち、出力する当該処置項目の当該内容に該当しない患者の損益の統計情報を、前記複数の患者全体の損益の統計情報と比較した結果を出力する
ことを前記処理がさらに含むことを特徴とする付記１から４のいずれか１項に記載のプログラム。
（付記６）
前記所定の属性は、疾患に関する分類、性別、年齢、来院経路、身体的な計測値の少なくとも１つに起因して分類される属性であることを特徴とする付記１から５のいずれか１項に記載のプログラム。
（付記７）
前記複数の処置項目には、治療内容、検査内容、処方薬剤、担当医、または担当コ・メディカルスタッフを示す処置項目が含まれることを特徴とする付記１から６のいずれか１項に記載のプログラム。
（付記８）
前記基準は、
前記相関が前記損益の程度に対する正の相関であるという第１の基準、
前記相関が前記損益の程度に対する負の相関であるという第２の基準、
前記相関の大きさが閾値より大きいという第３の基準
のうちの少なくとも１つであることを特徴とする付記１から７のいずれか１項に記載のプログラム。
（付記９）
所定の属性にしたがって分類される複数の患者それぞれに対する損益の程度を示す損益情報を取得する取得部と、
前記複数の患者のそれぞれを識別する患者識別子と、該患者識別子で識別される患者に対する処置を示す複数の処置項目とを対応づけて格納する記憶装置から、前記複数の患者のそれぞれの前記複数の処置項目それぞれの内容を取得し、前記複数の処置項目のうち少なくとも一部に対し、該処置項目の内容と、前記損益の程度との相関を解析する解析部と、
前記相関が基準を満たす処置項目の内容を出力するための制御を行う出力制御部と、
を備えることを特徴とする分析装置。
（付記１０）
コンピュータが実行する方法であって、
所定の属性にしたがって分類される複数の患者それぞれに対する損益の程度を示す損益情報を取得し、
前記複数の患者のそれぞれを識別する患者識別子と、該患者識別子で識別される患者に対する処置を示す複数の処置項目とを対応づけて格納する記憶装置から、前記複数の患者のそれぞれの前記複数の処置項目それぞれの内容を取得し、
前記複数の処置項目のうち少なくとも一部に対し、該処置項目の内容と、前記損益の程度との相関を解析し、
前記相関が基準を満たす処置項目の内容を出力する
ことを特徴とする方法。
【符号の説明】
【０６０５】
１００  コンピュータ
１０１  ＣＰＵ
１０２  ＲＯＭ
１０３  ＲＡＭ
１０４  通信インタフェイス
１０５  入力装置
１０６  出力装置
１０７  記憶装置
１０８  駆動装置
１０９  バス
１１０  可搬型記憶媒体
１１１、２６０  ネットワーク
１１２  他のコンピュータ
２００、２００ａ〜２００ｇ、３００  分析システム
２１０、２１０ａ〜２１０ｇ、３１０  分析装置
２１１  取得部
２１２  損益情報
２１３  解析部
２１４  出力制御部
２２０、２２０ａ〜２２０ｉ  記憶装置
２２１  患者プロファイル情報
２３０、２３０ａ〜２３０ｉ  出力装置
２４０ａ〜２４０ｄ  サーバ
２５０、２５０ｄ〜２５０ｉ  イントラネット
２７０ｈ  Ｉ／Ｆ装置
３１１  抽出部
３１２  群分け部
３１３  集計部
３１４  項目選択部
３１５  予測部
３１６  出力制御部
３１７  分析条件マスタ
３１８  項目名マスタ
３１９  集計項目ＤＢ
３２１  収支ＤＢ
３２２  患者プロファイルＤＢ
３３１  分析結果ＤＢ
３３２  プリンタ
３３３  ディスプレイ
４００  画面
４０１  左ペイン
４０２  右ペイン
４０３  プルダウンリスト
４０４  実行ボタン
４０５  分析結果
４０６〜４０８  詳細ボタン
５０１  群分けデータ
５０２  改善指針データ
６００、７００  グラフ
６０１、７０１、７０７  近似曲線
６０２、７０２、７０８  上限曲線
６０３、７０３、７０９  下限曲線
６０４〜６０６、７０４〜７０６、７１０〜７１２  範囲
８０１、８１１、８２１  クロス集計表
８０２  期待度数
８０３  残差
８０４  標準化残差
８０５、８１５  調整後残差
【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１３】
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【図１４】
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