(57)【要約】      （修正有）【課題】事象変化が発生した時間区間を基準に、事前に各標本の時間軸を揃えなおし、同一の時間軸とする分析処理を効率的に行うデータ分析処理装置を提供する。【解決手段】経時的な事象の統計分析について、時間軸上の分節化された時間区間に事象の有無として表現し、複数の標本に対する異なる時間区間の事象を分析するため、経時的な事象変化が発生した各標本の時間区間を算出する機構を有することを特徴とするデータ分析処理装置である。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
経時的な事象の統計分析について、時間軸上の分節化された時間区間に事象の有無を表現し、複数の標本に対する異なる時間区間の事象を分析するため、経時的な事象変化が発生した各標本の時間区間を算出する機構を有することを特徴とするデータ分析処理装置。
【請求項２】
前記請求項１において、予め特定の事象変化の発生した各標本の時間区間を算出、保持し、効率的に分析処理を行うことを特徴とするデータ分析処理装置。
【請求項３】
経時的な事象変化の発生した時間区間の単数ないし複数の前後の区間の事象について分析結果を出力することを特徴とする前記請求項１、２に記載のデータ分析処理装置。
【請求項４】
時間区間毎の標本数について統計的有意性、推計誤差、誤り率を算出する機構を有することを特徴とする前記請求項１、２に記載のデータ分析処理装置。
【請求項５】
標本全体または一部について、事象の継続期間の最小値またはその２分の１を時間区間の長さに設定することを特徴とする前記請求項１、２に記載のデータ分析処理装置。
【請求項６】
事象に関する時間軸上の分析に適する時間区間長の定義を持ち、分析の対象とする事象について、該当する定義値を時間区間長に設定することを特徴とする請求項１、２に記載のデータ分析処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は経時的な事象を効率的に統計分析するデータ分析処理装置、データベース、情報処理方法及びプログラム記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】  経時的な事象を統計分析する場合は、経時的な事象変化が発生した時間区間を基準に、事前に各標本の時間軸を揃えなおし、同一の時間軸としたうえで、分析処理を行う必要があった。このような事前処理を効率的に行うデータ分析処理装置は従来なかったため、特にユーザーとの対話的なオンライン分析では、様々な事象変化を分析するため、大量データに対する分析は困難であった。【０００３】  また標本調査の性質上、一部時間区間のデータの欠損、不備がある場合でも、統計的有意性を検証し標本を有効に活用することができるが、そのための計算処理も追加して行う必要があった。【０００４】  一例を挙げると、医薬品の有用性、副作用の調査の目的で同一患者の処方データ、検査データを経時的に分析することが行われているが、複数の医師、医療機関からの処方があったり、患者容態に応じて、前倒しの診療、処方追加、変更があったりする。このような複雑性や、データの不備、欠損などの理由で、処方内容の変更や検査数値の変化のあった時間区間を患者毎に揃える作業は現在手作業で行われており、大規模な分析を効率的に行う上で課題である。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】  本発明は上記説明の従来の技術では解決されていない課題を解決するデータ処理制御装置である。
従来の技術による課題とは、経時的な事象を統計分析する場合、事象変化が発生した時間区間を基準に、事前に各標本の時間軸を揃えなおし、同一の時間軸とする分析処理を効率的に行うデータ分析処理装置がなかったため、標本データの統計的有意性の検証も含め処理、作業が非効率であるという点である。
【課題を解決するための手段】
【０００６】  本発明は上記従来の技術の課題を有効に解決するため、経時的な事象の統計分析について、時間軸上の分節化された時間区間に事象の有無として表現し、複数の標本に対する異なる時間区間の事象を分析するため、経時的な事象変化が発生した各標本の時間区間を算出する機構を有することを特徴とするデータ分析処理装置、データベース、情報処理方法及びプログラム記録媒体である。
【発明の効果】
【０００７】  本発明によれば、経時的な事象を統計分析する場合、機械的かつ効率的に分析処理を行うことが可能であり、また標本調査において統計的に有効に情報分析することが可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】  本発明を実施するための最良の形態では、実施例として本発明の装置構成と情報処理方法を説明する。なお以下実施例では医薬品の処方、検査情報などを例として挙げて説明する場合があるが、本発明は医療情報に限らず実施可能なものである。
【実施例】
【０００９】  図１は本発明の基本的な装置構成であり、図２は本発明の基本的な情報処理方法を表すフローチャートである。
図１のデータ分析処理装置１０２は標本データベース１０３と共に従来からあるデータ分析処理装置を構成するものである。分析の対象となる事象、標本は関連するマスター情報と共に標本データベース１０３に記録されている。経時事象分析装置１０４は当発明を特徴付ける情報処理を行う機構であり、標本データベース１０３を操作し、標本毎の事象変化発生時間区間を算出したり、その結果を経時事象データベース１０５に記録、保持したりする。データ分析処理装置１０２は標本データベース１０３を直接操作したり、経時事象分析装置１０４に命令をして、分析結果１０６を得て出力する。
以下、図２のフローチャートに沿って、情報処理方法を説明する。【００１０】  図２の分析命令の受付ステップ２０１は、図１においてデータ分析処理装置１０２が分析命令１０１を受付けることに相当する。
データ分析処理装置１０２は、分析命令１０１を経時事象分析装置１０４に送る。【００１１】  ステップ２０２において、経時事象分析装置１０４は、受付けた分析命令に基き、分析の対象となる事象変化の発生した時間区間の情報が経時事象データベース１０５に記録保持されているか判断する。保持されている場合はステップ２０３に進む。保持されていない場合はステップ２０４に進む。【００１２】  ステップ２０３では保持情報を検索、取得しステップ２０７に進む。【００１３】  ステップ２０４において、分析の対象となる事象について時間区間長を設定する。時間区間長に関する定義情報は経時事象分析装置１０４のプログラム、メモリ中、または経時事象データベース１０５のマスター情報として記録しておくことが可能である。【００１４】  例として薬剤の場合でいうと、数ヶ月以上服用する薬剤では時間区間は週単位で十分であり、抗生物質などでは２日、３日の時間長とする。【００１５】  また時間軸を週単位の区間とする場合、区間として処方日を含む週、処方日に処方日数を加えた日を区間として含む週、その間に存在する週を処方が有効に存在した区間と算定することができる。また両端区間においては、４日以上の処方日が存在していればその区間を有効とし、３日以下であれば無効とする算定方法をとることも可能である。【００１６】  なお予め、時間区間長についての定義が定められていない場合は、標本から事象の継続時間の最小値を求めたり、標本の一定割合をカバーする値としてもよい。後者では通常統計的に例えば平均±標凖偏差の２倍から３倍の範囲が設定されることが多い。【００１７】  また事象の継続時間についてのより精度の高い分析が必要な場合では、さらに区間長を２分の１として、出力結果における継続時間の信頼度を向上させる。このような定義情報も、経時事象分析装置１０４のプログラム、メモリ中、または経時事象データベース１０５のマスター情報として記録しておくことが可能である。【００１８】  なお以降の説明を簡略化するため、時間区間は過去から未来への自然な整数表現であるとする。【００１９】  ステップ２０５において、処理を簡素化し、機械的に処理できるように、定量的な事象も事象として区別の上、各標本毎、各時間区間毎に事象の有無として表現し直し、経時事象データベース１０５に表現、記憶する。【００２０】  例えば医薬品の処方では患者別に、薬剤または有効成分の名称と、１日用量または１回用量の組合せを事象とする。アスピリン１日用量１０００ｍｇという処方とアスピリン１日用量１５００ｍｇという処方は異なる事象として区別される。時間区間を週単位で表現する場合であれば、処方日を含む週と処方日に処方日数を足した日を含む週、およびその間の週について、患者Ａ氏、アスピリン１日用量１０００ｍｇなどのように表現する。【００２１】  この簡素化により同一時間区間で事象表現が重複しても構わない。実際のところ処方は前回の処方と若干日数の重複があり、週単位の時間表現とした場合、処方変更があった場合、変更前のものと、変更後のものの両方が重複して表現される。先のアスピリンの例では、アスピリン１０００ｍｇからアスピリン１５００ｍｇに変更された場合、変更のあった週ではアスピリン１０００ｍｇとアスピリン１５００ｍｇの両方、すなわちアスピリン２５００ｍｇという表現となり得るが、簡素化によるこのような弊害は、分析結果を出力するステップ２１０で取り除くことが可能である。【００２２】  なお経時事象データベース１０５と標本データベース１０３は物理的に同一のデータベース、磁気ディスクその他記憶装置にあってもかまわない。【００２３】  ステップ２０６では、各標本の事象変化の発生した時間区間を算出し、経時事象データベース１０５に記録、保持する。【００２４】  各標本の経時的な事象変化の発生した時間区間は、事象変化および付帯条件について検索条件を指定した、時間区間の単純な最大、最小値検索により求めることができる。【００２５】  例えば、ある薬剤が処方されていた時間区間の最小値、すなわち最も古い時間区間は、その処方の開始された時間区間を表し、ある薬剤が処方されていた時間区間の最大値、すなわち最も新しい時間区間は、その処方が中止された時間区間を表す。
また一定期間ある薬剤の処方がなくその後処方されたという事象を検索することも、標準的なデータベース操作言語であるＳＱＬにより表現可能である。【００２６】  実際に事象変化のあった時間区間は標本毎に異なるが、経時事象分析装置１０４は事象変化が発生した時間区間を基準、例えば０として、時間区間を揃え直して以降の処理を行う。また事象変化が発生した時間区間を標本毎に経時事象データベース１０５に記録、保持したりする。例えば、ある標本Ａで時間区間１２週である事象変化が発生した場合、１２週を０週として、すなわち時間区間から１２を減じた時間軸により以降の処理を行う。【００２７】  標本調査では、個別の標本ではすべての時間区間の情報を得ることが出来ない場合がある。例えば医学、疫学上の生涯モデルを作成する場合、個々人を数十年にわたり追跡調査することは簡単ではない。また個別の標本単位では、一部時間区間のデータが無効ないし欠損し、すべての時間区間の情報を得ることが出来ない場合がありうる。【００２８】  しかし、各時間区間を構成する標本が一定ではないとしても、ある事象変化および付帯条件に適う標本、複数例について、事象変化の発生した時間区間を基準に時間区間を揃え、様々な事象の出現頻度を統計的に分析し、統計的な有意な傾向を把握したり、個別標本の分析による限界を超えることができる。【００２９】  そこで、必要に応じて、目的とする事象の統計分析において各時間区間の標本数が有効数に達しているかを、統計学における公式、数１により検証することが可能かつ有用である。検証結果は経時事象データベース１０５に記録し、分析結果を出力するステップ２１０で他の結果と共に出力したり、また標本数が有効数に達していない場合は、処理を中断したり、また中断をユーザーに問い合わせたりすることも可能である。また有効性の検証以外にも、数１を応用し推定誤差や信頼度を求めることも同様に可能である。
【数１】
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ただし、
Ｎは母数（母集団の件数）
ｐは頻度（事象の出現頻度）
ｄは信頼度に応じた係数（信頼度９５％では１．９６となる）
ｅは推定誤差（推定誤差の許容値）
ｎは標本数（以上の条件における必要な標本数）【００３０】  事象の出現頻度を算出するステップ２０９からは経時事象分析装置１０４、経時事象データベース１０５から出力された、事象変化に関する各標本毎の時間区間の基凖に基き、従来からあるデータ分析装置１０２と標本データベース１０３から、時間区間別の様々な事象の出現頻度などの分析結果を算出する。この出現頻度の算出方法は事象の有った標本数を全標本数で割った値を求めるなどであり、従来通りである。【００３１】  分析結果を出力するステップ２１０では、単純には、事象の出現頻度を算出するステップ２０９の分析結果を出力するのみであるが、先に述べたように、事象変化の発生した時間区間では異なる事象表現が重複して表現されている可能性がある。その弊害を解消するため、以下の処理を行うことも可能である。【００３２】  事象の重なりは時間の経過と共に解消されることに注目し、事象変化のあった前後の区間の違いを分析結果として出力する。変化のあった週を０週とするならば、その直前の週である、−１週と、直後の週である、＋１週の違いを出力する。また経時データとして出力する場合は０週のデータを飛ばす。目的、用途に応じて、同様に、直前直後以外の区間の結果、例えば−２週と＋２週、また前後の複数区間の結果、例えば−２週から−１週の平均と＋１週から＋２週の平均を出力してもよい。分析結果の出力についての定義は、経時事象分析装置１０４のプログラム、メモリ中、経時事象データベース１０５のマスター情報として記録しておくことが可能である。【００３３】  図２のフローチャートに沿って説明した本発明の分析処理は、実用的には標本データベース１０３ないし経時事象データベース１０５に記憶される共通プログラムとしても利用される場合があるが、論理的な装置構成は図１と変わりはない。
また当発明はバッチ処理としても、オンライン処理としても実施可能であるが、オンライン処理ではユーザーが分析結果を見て、分析条件を少しずつ変更して、繰り返し分析処理を行うので、当発明による効率向上の効果は特に高い。【００３４】  当実施例で説明したように、時間区間長を適切に設定し、事象の有無として表現しなおすという簡素化により、経時的な事象変化の発生時間区間を機械的に算出することが可能となり、かつ簡素化の弊害も取り除き分析結果を出力することができる。
例えば薬剤の１日用量、服用期間と検査値の関係、相関、ある薬剤の処方開始後、追加されて処方される薬剤の情報などを、当発明により効率的に分析処理されるものである。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】本発明の基本的な装置構成
【図２】分析処理を表すフローチャート
【符号の説明】
【００３６】  １０１分析命令
１０２データ分析処理装置
１０３標本データベース
１０４経時事象分析装置
１０５経時事象データベース
１０６分析結果
２０１分析命令の受付ステップ
２０２事象変化発生時間区間の保持を確認するステップ
２０３保持情報を検索するステップ
２０４時間区間長を設定するステップ
２０５事象の有無を時間区間に表現するステップ
２０６各標本の事象変化発生時間区間を算出、保持するステップ
２０７標本の時間区間を揃えるステップ
２０８数１による統計的有意性を検証するステップ
２０９事象の出現頻度を算出するステップ
２１０分析結果を出力するステップ
【図１】
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【図２】
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