第 224 回 月例セミナー

病院内各種システムの情報統合による診療・経営の可視化－病院に埋もれるビッグデータの活用－

平成 27 年 10 月 26 日（月）15:00 ～17:00

日比谷コンベンションホール
主催：一般財団法人医療関連サービス振興会

伊藤

（いとう

月例セミナー（伊藤講師）

講師

由希子

ゆきこ）

東京学芸大学 人文社会科学系 経済学分野 准教授

講師経歴
■ 学歴
2001 年

東京大学 経済学部卒業

2006 年

Brown University, Department of Economics, Ph.D.
（米国 ブラウン大学 経済学研究科 博士課程 博士号（経済学））■ 職歴2006 年

東京経済大学 経済学部 専任講師

2009 年

東京学芸大学 人文社会科学系 経済学分野 准教授（現在に至る）

2015 年

内閣府経済財政諮問会議専門委員会「経済・財政一体改革推進委員会」委員（社会保障ワーキング・グループ）■ 専門分野・研究内容
医療経済学、国際貿易論、産業組織論■ 講演実績
・『予防医学から医療経済を考える』日本心臓病学会 特別企画講演 2015 年
・『病院を中心とする街づくり』日本公衆衛生学会総会 教育講演 2013 年■ 著書・論文など
・『病院を中心とする街づくり

まちなか集積医療の提言』（共同研究）＜東京学芸大学＞ 2013 年～ 2015 年

・『「まちなか集積医療」の提言 －医療は地域が解決する－』（共同研究）＜総合研究開発機構＞ 2010 年

振興会通信 Vol.138 December 2015

1

はじめに
私は経済学を専門としており、中でも応用経済学と呼ばれる実証研究を行っています。一言で言えば、データがあれば何でもする、という何でも屋です。最近は病院グループからデータを頂いたり自治体のデータを収集したりして、医療情報や地域情報の活用を行っております。
本日は、長いタイトルで大変恐縮ですが、「病院内各種システムの情報統合による診療・経営の可視化−病院に埋もれるビックデータの活用−」というテーマでお話をしたいと思います。病院内には各種のシステムがあるということ自体は、医療機関関連のお仕事をされている皆様にはあえて申し上げるまでもないことと思います。ただ、この中で実際に各種システムの内容を全て把握していらっしゃる方はおいででしょうか?
存在を知っていても、なかなか見ることができない、というのが病院のシステムではないかと思います。見ることができないのは閲覧の権限上の問題もありますが、何より日々の業務の忙しさの問題もあると思います。病院というのは、特に都内の病院では、頻繁に患者がやってきて、日々色々なトラブルがおこり、それらを日々処理していくうちに時間がたちます。そこでは確かに業務の量に応じて情報は発生するものの、見ないでそのまま放って置かれ、古い情報はどんどん埋もれるという状態になります。
しかし、本当に埋もれさせておいてよいのか、というのが、私の素朴な疑問です。見るべきものを見ないで診療したり、経営をしたりしてよいのでしょうか?今日はそのような観点から、病院で日々発生するデータを見直してみたいと考えています。
本日は、データシステム会社のウイングアーク1st株式会社にもご協力いただいています。病院にはどんなデータがあるのかということと、病院にあるデータをつなげるとどんな面白い情報を見ることができるのかということを、同社の集計ツールを用いて、詳しくお話しできればと思っております。

なぜ、埋もれるのか、そしてどのように、掘り起こせるのか? なにを、改善できるのか?

まず、どうして情報は埋もれてしまうのか、を考えましょう。もちろん、忙しいから放っている場
合もあるわけですが、「つながらない構造がある」から埋もれるという側面があることをご紹介します。さらに「なぜつながらないのか」ということを、少し突き詰
めてみますと、実は原因は単純で、もっと簡単に解決ができるのではないかということをご提案します。
情報をつなげることの価値というのはなかなか目に見えませ資料 1ん。例えば、清掃サービスはきれ
いにしなければサービスとして成り立ちません。検体検査であれば検査をして結果を出さなければサービスとして成り立ちません。また、仮にサービスを怠れば、今日明日にもすぐに悪影響が出てしまいますので、スピードも重視するでしょう。
一方、情報というのは、何をもって活用したのか、
2

振興会通信 Vol.138 December 2015

データはある、しかし埋もれている

資料2（円グラフ：左側）は、一般社団法人日本病院会による、「どのような
情報からQI（ クオリティ
インディケーター）を作っていますか」というアンケートです。クオリティ
インディケーターには診療記録が必要ですので、
電子カルテが思い浮かぶと思います。しかし、実際には、電子カルテデー
タを使っている病院というのは、全病院のわずか
21.4%しかないという結果がでています。
資料 2
そして、資料 2（表：右側）は公益社団法人全日本病院協会による、病院における情報化の発展段階に関する分類です。第
一段階は、まずは情報を電子化することです。紙で行っていた話をなるべく電子化して保存し、どこでも見られるようにするという取り組みであり、これはある程度普及しています。第二段階は、院内LANによる情報共有です。病院内の複数のシステムをPC内で立ち上げて、複数の画面でそれぞれの情報を見比べるということです。同協会の調査によると、大部分の病院は、この第二段階までは終わっているようです。ただ、第三段階が大きなハードルになっています。それは、
「データの
二次利用」
。つまり、別々のシステム内で稼働しているデータの中から、必要な情報を取り出し、出所が異なる複数の情報を加工して利用することです。そこまで活用できている病院が非常に少ないのが現状です。しかしながら、この第三段階が実現できなければ、病院内の情報は宝の持ち腐れです。他の医療機関との連携等は到底不可能で絵に描いた餅のような話になってしまいます。その意味では病院の情報化は非常に遅れていて、これから改善が必要であると思います。（資料2）振興会通信 Vol.138 December 20153

月例セミナー（伊藤講師）

何をもって成果なのかということが見えにくく、後回しにしたとしても目に見える形では困りません。ですので、真面目に結果を求める人と、真面目に結果を出す人の双方が限られています。しかし、情報というのは実は宝の宝庫であると思っています。
今回お話する横断的な情報活用というのは、日本では進んでおりません。アメリカでは、企業同士が相互の情報を交換してサービスを作っていきます。一方、中国では、国が統制をきかせて情報を集め情報活用を行っています。何でも情報の互換性が高くなるように仕様が整えられらます。日本では、細かいサービスにこだわるあまり、情報のフォーマットが分化しすぎています。政府も本当に本気になって情報を活用する気があるのかというと、行政の役割分担があるのか、十分ではないようです。つまり、企業の力も政府の力もイマイチというところでしょうか。
まずは、実際にデータをつなげるとどのようなムダ・ムリ・ムラが見えるのか、多くの事例をご紹介していきたいと思います。サンプルデータとソフトウェアの提供をウイングアーク1st株式会
社にお願いをしています。（資料1）データはある、しかしつながらない

データ活用が遅れていると言いつつも、病院は実に様々なデータを蓄積しています。私は病院経営の専門家ではないのですが、平均して30以上、大きい病院では70以上の情報システムが存在していると言われています。例えば、どの病院でもあるのが医事会計。医事会計がないとお金を請求できません。そして再来受付、電子カルテ、それから、検体検査、細菌検査、服薬指導、輸血、病理検査、調剤、透析といった様々な診療や管理に関わるシステムがあります。このように病院の中でも様々なシステムが回っています。
ただ、システムの入れ方を病院の多くがどのように行っているかというと、必要なものから入れていき、順次足していくのが通例です。必要になった時点で、相見積りをとって、手を挙げた会社の中から選んで外注するというようなプロセスを繰り返します。それぞれのシステムにそれぞれのシステムベンダーのサポートがあります。しかし、あるシステムベンダーは、他のシステムベン
ダーが作った他のサービスのことはわかりません。例えて言えば、タンスにたくさん引き出しを持っていて、それぞれ中身がありますが、肝心の引き出しには鍵がかかっていて取り出すのが非常に大変だという状態です。もちろん、情報抽出のシステムをつくり込みでやってくださっているシ
ステムベンダーもあると思いますが、会社によっては取り出すだけで数百万円かかるとか、さらに新たなサービスになるので見積りをとらせてくださいというようなことを言われて、「じゃあ、いらないよ。」という話になってしまうことがありうるのではないかと思われます。（資料3）

資料 3

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病院はアウトソーシング体制に満足しているのか?①

病院はアウトソーシング体制に満足しているのか?②

一 方 で 資 料5で す。医療情報サービスについては、「何 か を 売 り 込 み にやってきて使ってはみた」けれども、「満足しているのかというと、いまいち掴めない」ようです。
「満足+まあ満足」という回答が半分以下になります。
「医業経営コンサル
ティング」も情報活用の一部ですが、「満足+まあ満足」は6割です。「院内情報コンピュータ・シス
テム」もやはり6割です。
形が見えるサービスに比資料 5
べて、形が見えない情報
サービスは、何が悪くて何が良くなったのか見えにくく、結果的に病院の評価は低くなっているという現状です。（資料5）

振興会通信 Vol.138 December 20155

月例セミナー（伊藤講師）

資 料4は、一 般 財 団 法
人医療関連サービス振興会が平成24年度に調査を行った「医療関連サービ
ス実態調査」です。1,337
病院から回答を得た状況
で、「ア ウ ト ソ ー シ ン グ
体制に満足しています
か」というアンケート結果です。例えば、検体検
査、滅菌消毒、患者等給食、患者搬送、医療機器
保守点検、それから医療用ガス供給設備保守点
検、寝具類洗濯、院内清掃の業務について。これ
資料 4らはサービスの形が目に見えるし、日々それぞれのサービスが回っていかなければ、病院の診療自体が成り立たない死活問題です。やるべきことが統一化されていてシステム化されている。こういったものは、「満足+まあ満足」という回答が少なくとも7割、多いところで8割、9割を占めており、比較的良好な結果が見られています。（資料4）アウトソーシング比率からみた、医療関連サービスの病院内普及度

資料6は、病院において、どういうサービスを導入している割合が高いのかを概略的に示しています。傾向は非常に明らかで、例えば、寝具類洗濯や検体検査は、タスク単位でオーダーが明確で、アウトソーシングはしやすく、結果も見やすいです。病院にとっても必要不可欠ですので、かなり導入が進んで、成熟期に入っているサービスであろうと思われます。
一方で、医療情報サービスの6.0%は非常に低いですね。また、医業経営コンサルティングは
13.7%、院内情報コンピュータ・システムは35.7%となっております。よく言えば、成長期にあるとも言えますが、悪く言えば、まだまだ低迷しているとも言えるわけです。つまり、病院にとって、まだまだ医療情報サービスの必要性が明確に意識できません。
「どれ位メリットが有るかわからないものを導入するほどのゆとりはない。必要不可欠な財とは言い難い。」という位置づけかと思います。しかし、情報を使わないというのは実にもったいない話です。情報の価値がわからない、情報を使わない、ということの問題を我々はもう少し意識して変えていかなければいけないのではないかと思います。（資料6）

資料 6

6

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複数の情報がつながらない理由は、実は単純振興会通信 Vol.138 December 20157

月例セミナー（伊藤講師）

情報がつながらない理由とい うの は、そ れ ぞ れ 鍵 が かかっているからだと申し上げました。それぞれのシステム
がそれぞれのデータ構造を持っています。これが情報がつながらない一番の理由です
が、裏を返せば、これさえど
うにかすればよいのです。
ですので、まず、データ構
造の持ち方を変えます。そして、何と何の情報をつなげるのかという意識をはっきりさせて、定義や情報の形を統一し、この情報セットのこれ
資料 7とあの情報セットのあれをマッチングさせるという作業をします。そしてさらに、見える形に置き換える。この三つの工程をふむ必要があります。（資料7）なぜデータが活用できないのか

例えば、現在のレ
セプトシステムのフォーマットがまさに 資 料 8 の よう な
フォーマットになっています。年月日、患者の保険証番号等があり、検査項目・点数・加算、どんどん
縦に情報がつながっていきます。これは、多くのデータを使うほど、非常に使いにくい構造であるということです。見やすいデータというのは、右側にあるよう
資料 8に「フ ィ ー ル ド 」と呼ばれる項目の情報がどんどん横につながっていくかたちです。ある人のある時点での情報としてまとめられるものは随時横に足していけばよいという考えです。つまり、着せ替え人形で遊ぶと
きに、帽子ばかりある、Tシャツばかりある、スカートばかりある、靴下ばかりある、靴ばかりあるというような状況が左側です。たまに、マフラーだけの引き出しや手袋だけの引き出しもあるよ
うな状態です。これでは、情報がどこにどれだけあるのかわかりません。それよりも右側のように「この人形はこの帽子で、このTシャツで、このズボンで、この靴下で、この靴です。
」という情報のほうがつながりがあります。その人形に付随している洋服の数も種類もすぐにわかります。つまり左側のようなデータでなければ、加工がしづらいということになります。
今お話ししたデータ構造変換のことを、縦持ちから横持ちへという言い方をします。横持ちにすることによって、データの可視化のステップが上がるということになります。その点からすると、
縦のデータを横にするような作業をしなくてもよいようにレセプトフォーマットをきちんと作って欲しいと思うのですが、診療報酬のデータというのは非常に特殊で、頻繁に規則が変わったりします。タグ型（縦持ち）の方が情報を足しやすいとおっしゃる方もいますが、少数派だと私は思います。本来は、横持ち構造でデータを持った方が、分析上の手間は大いに省けます。
資料8に記載のように多くのデータが縦持ちの構造になっているので、データをつなげようと思うと、どのフォルダのどのデータを出すのかというようなことで、ファイル数だけでも何百とあるわけです。そうすると、何かつなげる作業をしようと思うだけで嫌になり、あたかも我慢大会をさせられているというようなハードルがあります。（資料8）8

振興会通信 Vol.138 December 2015

振興会通信 Vol.138 December 20159

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そして次に、データ定義の統一についてです。これは非常に細かいと思われる
かもし れ ませ ん が、
我々の世界ではとても大 事 なことで す。
例えば、「欠損値」なのか、欠損値にしても「NULL」というふうに表すのか、あるいは空欄なのか、ゼロなのか、それにより情報としての意味
合いが 全 然違います。例えば、血圧を測れず情報がないとき
資料 9に、NULLであれば、測るべき情報がなかったことになり、空欄であれば、血圧が計測する対象ではなかったことになり、仮にゼロであれば、血圧の値がゼロだったということになります。最後の例は実際にはありませんが。
そしてもう一つ、これは日本語を使う以上、どうしても避けて通れない課題があります。日本語というのは非常に情報の統一化には不向きなデータセットでして、例えば、私の名前を漢字で「伊藤由希子」と書くか、片仮名で「イトウユキコ」と書くか、平仮名で「いとうゆきこ」と書くか、「イ
トウユキコ」の片仮名でも半角にするのかどうか、「伊藤」と「由希子」の間に一マス空けるのか、半角空けるのかというようなことで、一人の名前の書き方に関しても何十通りも書き方があって、これが全て、例えば、先ほどの鍵のかかった引き出しで「伊藤由希子」という情報の記名の仕方が別々に書かれていると、それだけでもつながらないわけです。今、厚生労働省の健診のデータとレセプ
トチェックシステムのデータが2割ぐらいしかつながらないという、笑えない話があります。あれ
はごく初期のデータ設計において、初歩的な知識すら無い発注者か受注者が担当したことによる
お粗末な事態だとおもいます。半角と全角の情報をそれぞれ別々に暗号化してしまったために、せっかくの全国データベースの8割が失われました。そして、復旧・改善のためにまた予算を計上するという情けない無駄も発生します。
その他にも、資料9に記載の検査結果の判定事例では、「+」、「（+）」、「異常」と表記されるのかも、
各社でフォーマットが違うと、同じような情報を使っているにも関わらず、つながらないのです。
あと、単位で「ml」か「l」なのかということや日付フォーマットです。レセプトシステムだと、まだ生年月日に「昭和=3」や「平成=4」というコードを使っています。
あるいは、薬品一つでも、薬品コードなのか物品コードなのかを使うことによって、あるいは、商品名なのか薬剤名なのかということを使うことによって、同じ薬剤のはずなのに全然つながらないということがあります。そのためにまずは、クリーニング作業をしなくてはいけないということです。こういうのをどこかで統一してくれればよいのですけれども、各社で別々なものを作っています。別々のフォーマットを統一するという仕事は地道ながらも大変な仕事で、もっと評価されても良いと思う反面、本来ならば省ける手間に時間を掛けているわけで、優秀なSEさんは、もっと別のことに時間を使うべきだと思っています。（資料9）資料10は、データ検索と可視化についてです。スプレッドシートでは、人間が読み取れる情報が限られていますので、検索条件を分類してデータセットを出したら、そのデータセットからグラフがつくれ、可視化ができ、非常に意味のある分析になるかと思います。例えば、複数のデータを比較対象として取り出して、一番典型的な分析は時系列で変化を見るということです。例えば、医師というのは、その日に来院した患者のその日の症状を聞いて、「ああそうですね。ではこういう薬を出しましょう。
」ということで、3分間診療とまでは言わないものの、日々、左から流れてくるものを何とかして右に流すというような流れ作業を行っているわけです。流れ作業の中では、なかな
か時系列というものを振り返る機会がありません。カルテの画面で見られるのは、診療内容にもよりますが、一般的には過去数回程度の情報です。ですので、当の医師が自分が診察・診療した結果がわからない、ということも結構あるわけです。しかし、情報としては当然たまっているはずですから、たまった情報を時系列化して、「こういう症状で推移されていますね。
では、こういう薬を使ってみましょうか。」というような診療の精度を高めることが、診療機能や経営のスピードにおいても非常に重要になるかと思います。（資料10）

資料 10

10

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データ定義の統一例：患者ID+受診日からなるフィールド資料 11

振興会通信 Vol.138 December 201511

月例セミナー（伊藤講師）

データ定義の統一例をご紹介したいと思います。まず、データをつなげる核となるのはやはり医療機関であれば、患者のIDになります。患者と受診日というのが一つのまとまったインデックスになります。電子カルテであれば患者IDに受診日、処方（薬品）、注射オーダーというようなデータが加わります。一方で、検体検査システムでは、やはり患者IDと受診日を受け取って、例えば、血液検査の情報が蓄積されています。例えば、資料11の右側はリウマチのデータです。リウマチの炎症反応を血液検査結果のマーカーの数値から判断する際に検体検査システムの情報が必要です。
資料11の下側は診療科ごとのリウマチ診療支援システムです。やはり患者IDと受診日、そして関節の活動性の評価指標を使うということです。これは、診療科ごとにカスタムメイドが必要なので、こういうところはシステムベンダーの出番です。医師の診療機能にとって本当に必要なものを設計することに付加価値を見出すというのが本来ではないかと思います。
資料11では、
電子カルテ、
検体検査システム、診療支援マーカーの三つをつなげています。（資料11）

診療科ごとに適用している診断基準・システムとの互換性

そして、少し医学的な説明になります。例えば、リウマチですと、痛みが発生している関節の数、血液検査の結果、そして痛みはどれくらいかといった患者の問診情報をもとに症状の重症度を判定します。重症度を測る複数のスコアが学会のガイドラインで定められており、これらの数値が高いということであれば重症で、数値が下がればよくなっている状態を指標化することができます。
（資料12）

資料 12

12

振興会通信 Vol.138 December 2015

データ検索と可視化例（1）：受診日を時系列指標にした可視化

先ほどの電子カルテのデータと検体検査結果のデータとリウマチ診療支援システムのデータの三つをつなげますと、一つのグラフになって表れてきます。棒グラフが薬剤の処方データで、上から二番目の折れ線グラフが血沈反応やC反応蛋白です。そして、上から一番目の折れ線グラフが痛みのスケールです。そして、痛みが治まっているかどうかを示す情報は時系列に可視化できるということになります。この作業をすることによって、投薬と検査結果と診断結果が接続できます。
（資料13）

月例セミナー（伊藤講師）

資料 13

振興会通信 Vol.138 December 201513

データ検索と可視化例（2）：受診日の時系列+複数患者ID

そして、資料13の発展的な展開として、例えば、患者によって薬剤の効果の表れ方はどのくらい違うのだろうということも、複数の患者の診療結果を上下に並べて比較することができます。例えば、資料
14は、棒グラフが薬剤の投与量です。かなり多めの薬剤を長期的に投入してようやく検査結果が下がった患者と、一旦少し薬を増やしてみたらすぐに結果が表れた患者とで、どのように効果の発現が違うのかということを比較することができます。
（資料14）

資料 14

14

振興会通信 Vol.138 December 2015

データ検索と可視化例（3）：受診日の時系列+薬剤種別

例えば、内科の医師ですと別の薬を使ってみましょうかというよう判断に至ることはあるかと思います。このグラフでは、ある薬で「効き目が捗々しくないです、あまり変わりませんね。
」というやり取りがあったのか、新しい薬が導入されています。結果的にどれ位で検査結果がよくなってきたのかという推移を資料15に記載のグラフで見ることができます。電子カルテの情報も取り込
むことができるので、時間や手間をかけずに診療に役立つ情報が瞬時に手に入れられます。こう
いったことにこそ情報を活用する価値が出てくるのではないかと思われます。（資料15）

月例セミナー（伊藤講師）

資料 15

振興会通信 Vol.138 December 201515

情報を接続→ムダ・ムリ・ムラを掘り起こす→改善する

まとめますと、情報を接続するということは、非常に単純で、初期設定がとても大変なのですが、スキルとコツさえつ
かめば接続はできます。そ う す る と、ムダ・ムリ・ムラを掘り起こし、改善につながります。
例えば、ムダを省
くとはどういうことか、例 え ば、効 か な
くなった薬をやめる
タイミングを考えてみる、ということで資料 16す。薬の効き目の出やすい患者と出にくい患者とを区別して、平均より著しく効き目の弱い患者にムリに薬を飲ませて、副作用に苦しむというようなことがないようにしましょうということです。情報がたくさん集
まると、所見の似ている患者に対する治療を標準化することができ、つまり、ムラをなくすことができます。この「ムダ・ムリ・ムラをなくす」というのはトヨタ方式の有名なキーワードです。まさに病院の中にも当てはめられる話ではないかと思います。
医療というのは、そもそもは医師と患者の相対の関係があり、人間はもちろん患者の症状も様々で複雑です。したがって、医師に言わせれば、非常に複雑で多様性があり、患者によって状況が様々なので、医師の経験と勘と度胸という要素が重視されていたわけですが、いつまで経っても何がわ
るくてどう改善すればよいのか、わかりません。やはり、毎日の診療で出ている単純な情報をつなげるということをなくして、改善ということはありえないのです。
経験と勘で改善する方もいれば、経験と勘に頼っても改善しない方もやはりいらっしゃいます。医療界全体としての取り組みとしては多くの症例の検証による標準化こそが有効になると思います。（資料16）

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振興会通信 Vol.138 December 2015

物流における事例：復路のトラックを空にしない振興会通信 Vol.138 December 201517

月例セミナー（伊藤講師）

これからするお話
は余談になります。
もう既に同じようなことは色々なビジネスで行われているということをご紹介します。今からお話する こ と は ウイン グ
ア ーク1s t株 式 会 社の方でサポートされた案件の中の一つです。もちろん多数あるわけですが、非常に面白いと思ったものをいくつかピックアップさせていただ
きます。
資料 17
資料17は物流会社の例です。物流では、東京に物が集まります。例えば、名古屋から出荷して東京にトラックで物を運びます。でも、帰りは空のトラックで帰ってくる状態も多くありました。例えば、病院関連のサービスの場合、検体や患者の寝具を運んだ後、もう仕事は終わったと空の車で帰ってくるということが、日々あるかと思います。それは実はもったいないことです。例えば、このサービスでは、東京に行って空になったトラックに何か物を詰めて名古屋に帰れないかというマッチングをしています。そうすると、トラックの空車情報と、荷主の貨物を名古屋に送ってほしいというような情報をマッチングすることによって、トラックの稼働率、そして人材の稼働率が同時に上がるということです。これもやはり、その時々の情報を瞬時に反映させるシステムが必要ですから、ドライバーがそれぞれダッシュボードを携帯して、空き情報を一覧表示して、それぞれ現場で情報源そのものにアクセスして、コンタクトをとって運んで帰ってくるということを実際に実現化したシステムです。（資料17）

教育における事例：入試から就職までの傾向分析

次に、私が非常にうらやましく思っております明治学院大学の教育における事例についてご紹介します。先ほどの物流の話というのは、メーカーであれば死活問題だからできる話でもあります。でも実は、教育の分野
でも情報活用は非常に有効ですし大切なものです。どういうことを明治学院大学
は行っているかというと、入試から就職
資料 18までの傾向を分析することです。当たり前かと思われるかもしれませんが、私は大学内部の人間なので、これが難しいということは非常によくわかります。入試の成績というのは入試課が大部分を持っていて門外不出です。そして、学業の成績は学務課というところが持っています。これも学生の成績なので他に出すものではありません。そして、就職状況に関しては就職課とかキャリアセンターが一生懸命にアンケートを取っています。同じ学生で同じ大学にいるにも関わらず、入試は入試課、学業は学務課、就職は就職課で、それぞれ全然情報がつながらないのです。
私も、入試で優秀だった学生は、
ちゃんと学業成績も順調で就職も順調なのかと、逆に、指定校推薦やAO入試等、新しく取り入れてみた入試の学生がその後どのようなキャリアをたどったのかというのは、非常に興味深く思っています。我々教員ですら、というか一教員だからこそ、その内実を見ることはできません。例えば、「外に出して（入試の）分析をしてもらったら?」と言うと、「そんなことはできません。」と、「では、課内でやったら?」と言うと「そんな時間もありません。
」というふうにおっしゃいます。
「では、私がやりましょうか?」と言うと、「何で伊藤先生、そんな情報が必要なのですか?」というふうに怪訝な顔で見られてしまいます。結局、貴重な情報なのに誰も使わずにそのまま置いてあるというのが教育現場の実態です。
明治学院大学は、これまで全くつながっていなかった学生情報を一元化して、いわゆる教員やス
タッフの経験や勘に頼らない教育プログラムや就職の支援プログラムをスタートさせていらっ
しゃるそうです。これらのサービスで使っているのが、MotionBoardというダッシュボードとDr.
SUM EAという分析・可視化のソフトです。これなら、情報自体を外に漏らすことなく、少ない時間でもサクサクと情報を検索できます。（資料18）

18

振興会通信 Vol.138 December 2015

病院内外の情報を「つなげる→見える→改善する」事例

振興会通信 Vol.138 December 201519

月例セミナー（伊藤講師）

病 院の話に 戻 すと、病院内外の情報をつなげる、そして見える化をするだけ
でなく、やはり改善するということまで
もっていかなければ
い け ま せ ん。「つ なげる→見える」の段
階で、富士山を登る
かの如くハードルが高く、その先が嫌になってしまうわけです。な る べ く「つ なげる→見える」のところはできるだけ省
力 化、手 軽 に し て、
資料 19
「改善する」ところに
智恵と時間を費やすのが大切です。
例えば、病院が活用できる情報にはどのようなものがあるかといいますと、医療費の請求情報、検査結果は診療のために不可欠です。それに人材の管理情報も非常に重要だと思います。医療現場
は人が足りないといいますが、人の使い方、人の配置を改善しようともせず、旧態依然の勤務表のようなものでまだ勤務調整をしているというようなことが多いのではないかと思います。また、薬剤・器材・機器の管理情報です。診療機能が回っていれば、次はこの薬剤、この機器がいる、この
薬剤はそろそろ使用期限が切れているから処分しようとか、
自動的に情報管理が可能です。
そして、医療機器の保守も、病院には非常に稼働している医療機器とあまり稼働していない医療機器があります。やみくもメンテナンスをするのではなくて、使用頻度に応じたメンテナンスサービスを行
なうことが効率的です。
また、病院外にも面白い情報があります。例えば、地域特性です。病院というのは、患者が何千キロも旅をして来るところではありません。基本的には地場産業ですから、要は地域の中でその病院にニーズがあるのかということが大事なわけです。自分の病院の周りの人口分布、交通網、そして土地利用、それと病院へのアクセス、病院への需要はどのように変遷しているのかということを知るうえで大事な情報になります。
制度改正情報も重要です。新規収載医薬品、診療報酬改定、これはDPCが導入されたことによって、ある程度情報の変換は簡単になりましたけれども、システム等で入れ替えるだけでもシステム
ベンダーはすごく高いお金をとったりして、非常にハードルが高くなっています。
他医療機関のデータも当然重要です。やはり、同じ地域の中でどうやって競争したり、そして協力をしたりしていける関係なのかということを、見極めなければいけません。例えば、自院のDPCと、集計情報であるの地域の病院のDPCの情報は、両方つなげて活用することで非常に価値が増す情報でもあります。（資料19）

病院におけるDPC方式の普及

DPCというのは、一日当たり定額報酬算定制度で、診療科の主傷病ごとに診療報酬を決めて入院日数に応じて払うという支払いシステムです。従来のレセプトに比べますと、病名が明記され、診療科ごとに、傷病ごとに情報がつながります。
非常に普及が進んでおりまして、全国で90万床あるうちの、病床数の比率でいうところの53.8%
が、直近ですでにDPCを導入しています。このDPCを見れば病院ごとも当然わかりますし、疾患分類ごとの情報、それから平均在院日数ですとか、病院単位の機能評価係数、つまりどれくらい複雑な治療をしているのか、どれくらい地域の医療に貢献しているのかというような係数も分かります。それから、緊急入院や救急搬送の件数、全身麻酔を伴うような手術の件数等がわかります。それによって、病院差ももちろんわかりますし、地域差も可視化できるというようなシステムになっています。
活用例の一つとして、今回十何個か例を出します。一つずつご紹介していきたいと思います。
（資料20）

資料 20

20

振興会通信 Vol.138 December 2015

活用例①同じ病名・同じ処方→疾患重症度別に整理

資料 21

振興会通信 Vol.138 December 201521

月例セミナー（伊藤講師）

資料21の例です。治験というのは色々な適応条件があります。年齢が適応条件である場合や、現状使っている薬剤や体調等のようなものが色々なスクリーニングの条件となって、どの方を治験の候補者とするのかが決まります。当然治験をするわけですから、前後情報の比較というのが死活問題になります。前後情報の比較をどの程度簡単に行うことができるのかというは、医療機関の診療機能にとって非常に重要な問題なわけです。ここでは、検索条件を入力して、患者IDを検索します。そしてこの患者IDに合致する様々な検査結果や処方履歴を見ます。お話をすると、非常に簡単に聞こえてしまうのですけれども、それぞれ病院の中でカルテはここ、検査はここ等というようなことを行っていますと、それぞれのところに持って行って問い合わせをして、そして取り出すにあ
たって、必要な患者の情報はどれかと探します。とにかく情報を探すだけで結構時間がかかっていたということです。私も研究者の端くれなので、すごくよくわかります。情報をたくさんもらえるのはとてもうれしいですけれども、やはりその中で必要な情報を探すのに、ひと手間かかり、これをやれるかどうかでまず踏み絵のようにやる気が試されています。
でも、やる気が試された頃には、少し疲れてしまうというのが現状かと思います。早くつなげることができれば、本当に必要な分析
ベースの話に自分のエネルギーをもっていくことができるというような良い点がございます。
（資料21）

活用例②DPC個票の所在地情報から診療圏を分析

資料22の地図に記載されている丸は患者の住所で、豊島区や新宿区等おなじみの区です。丸が患者の所在地、そして丸の大きさが患者の数を示しています。例えば、ここからきている患者はどういう患者なのかというようなことでカーソルを合わせますと、年齢構成や男女比がわかるというようなシステムになっています。つまり、DPCの情報に郵便番号情報が載っていますから、郵便番号情報からそれを地図に落とし込むと、一体どこから患者が来ているのかということがわかります。病院がここにあるとすると、自分の病院から3キロ圏内の患者は何人ぐらいなのだろうというようなことです。
医療機関での医師というのは非常に目の前の必要最低限の情報を処理するのに忙しいですから、一体患者がどこに住んでいて、どれくらい手間暇をかけてここに来ているのかということまではわからないけれども、自分の診療科ごとに出してもらえると、これだけでも「へえ、知らなかった」というような情報になるのかと思います。（資料22）

資料 22

22

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活用例③入院前後の地域連携のあり方の分析

資料 23

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資料23もやはり地図情報です。どういうロジックで行っているかというと、入院した経路はどういう経路だったのかということです。これは、DPCの様式 1というファイルに書かれていることです。そして、例えば、予定入院だったのか、緊急入院だったのか、他の病院からの紹介だったのか、
救急車による搬送だったのか。さらに、緊急入院の内容やどのような事情によって緊急入院をしたのか、そして退院情報です。介護施設に転院されたのか自宅に帰られたのか、そして在宅なのか有料老人ホームなのかといった転帰先がわかるということです。
病院の診療というのは、一体この患者はどういう原因があってこの病院にやってきて、どういう状態で退院されたのかということをゆっくりと見直す時間がないわけです。それをDPCのデータを使うことによって見ることができるということです。
例えば、診療科別に一番緊急入院が多いとすると外科、循環器科、整形外科というような順番になり、それを傷病ごとに見ると消化器科、そして、ある一定の特定の地域からいらっしゃっている
ことが割合も含めてわかります。さらに細かく検索条件を指定すると、例えば、薬物中毒でいらっ
しゃった方等特定的に見ることができるわけです。（資料23）

活用例④他の医療機関の立地・昨日と患者所在地

資料24の例です。自分の病院の情報だけではなく、他の病院情報も大事です。東京には多くの病院があり、情報を見るのは大変だと思います。資料24は、都内の100床以上、400床以下の中堅規模の病院のデータを拾ったものを表しています。都内だけでこれだけの病院があります。資料24は実例の中から抽出したサンプルデータで、これは「ウイング病院（サンプルデータ）」での患者数です。
当然、入院患者なので、入院予後を考えて、どのような転院先や外来機能を持ったどういった場所の病院であれば紹介可能なのか、連携可能なのかということを模索するうえで、このような地図化が役に立ちます。「こちらにお住まいなのですね。通院可能な中ではこの病院の機能が比較的よいと思いますので、こちらにご紹介しましょう。
」といったような形で、診療をしていく意味でも、こういった画面が目の前にあれば、患者へのサービスという点で非常に価値が向上するというような効果が生まれます。（資料24）

資料 24

24

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活用例③続主疾病（ICD-10）別患者数

資料25のグラフは、横軸が診療科で、診療科の入院件数が多い順に並べています。例えば、グラ
フの縦軸の中で、実際はどういう疾患であるのかというような分布ができますし、資料25のグラフ
内にA・B・Cと書いてありますように、Aのエリア（一番目の内側）はいわゆるコアの診療科の部門、Bのエリア（二番目の内側）はサポートとなる部門、そしCのエリア（三番目の内側）は周辺の部門です。重点的に改革をすべき診療科というのが、件数が多いAのエリアです。つまり、件数が多ければ情報の標準化が可能で、いわゆるムダ・ムリ・ムラを省くような検証もたくさんできます。自分の病院はどういう診療構成になっているのだろうかということを、こういった情報データベース
でグラフ化することによって可視化をするということが、一つの試みとして有効ではないかと思います。（資料25）

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資料 25

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活用例⑤診療科別ADL（Activities of Daily Living）指標変化

資料26はADL（Activities of Daily Living）
スコアと言いまして、日常生活でどれくらいのことがどれだけできますかという指標のスコアです。DPCで入院日数が短縮化された、経営が効率化されたという話は、皆さんはよくご存じだと思いますが、一方で問題になるのが、経営の効率化を優先して、あまりよくなっていない患者を外に出してしまっているのではないかという懸念です。例
えば、地方の自治体病院に行きますと、「民間病院は経営効率優先だからサクサク退院させるけれ
ど、家の病院は家に帰っても見てくれる人がいないので不安だとか、他の医療機関で受け手がいな
いとか、そういう患者の受け皿になっています。行政が住民を見捨てたと言われたりしても困りますし。」というお話を受けることもあります。そういう差もあるので、やはり入退院時のADLスコアを比較して、果たして改善しているのか、悪化しているのかは確認、比較すべきです。
資料26の表の見方は、入退院時の状況です。例えば、入院時に軽度、高度の介助が必要だった状態から全介助になってしまったというような方は、いわゆる悪化した状態で退院することになります。一方で、入院時には全介助だったけれども、退院時には自立して帰られたというのは非常に改善した事例になります。病院としては、やはり診療機能を売りにするのであれば、改善して帰られた資料26の薄いグレーのセルというのが、悪化して帰られた濃いグレーのセルをはるかに上回るような状態で、入院から退院までのサービスを提供するというのが大事になってくるかと思います。これを、瞬時にピボットテーブルにしてくれるのがこちらの機能です。例えば、移動できま
すか、それから階段をのぼることができますか、平らなところを歩くことができますか、トイレを一人でできますかというような様々な評価項目におけるADLを比較して、当然患者ごとの比較もできますので、例えば、治せなかった、つまり悪化された患者にはどういったケアの問題があったのかということを、このようなデータから見ることができるかと思います。（資料26）

資料 26

26

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活用例⑥自院と他院（全国平均・同一地域内病院等）

棒グラフ（濃い色）：診療科別平均在院日数
棒グラフ（薄い色）：診療科別平均在院日数の全国平均との差
資料 27

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資料27に記載のものは、多くの医業経営コンサルティングの方がすでに行っていらっしゃる内
容かと思います。「病院の入院日数を見てみましょう。
」というものです。今は全国平均の主傷病ごとの入院日数というのが出てきますし、傷病ごとに入院日数、しきい値というのが決められていまして、ある標準入院日数を超えると、非常に診療報酬が下がるという基準があります。したがって、
入院日数のコントロールというのは非常に大事な経営課題になっているわけです。
例えば、資料27に記載している病院のデータですと、脳神経外科はかなり標準に比べて早期の退院ができています。標準のDPCの入院日数に比べて7日も短縮できています。リウマチも6日短縮
できています。一方でかなり長いのが、皮膚科、形成外科、そして精神科の入院です。DPCの平均値よりかなり長くなっているということで、一体どの診療科の入院が問題なのかということを出してくれるわけです。これらは、小さな規模の病院ですとDPCのデータは、医師が入力したものが月ごとに集まり、今度は月末か月初くらいに事務方のスタッフがエクセルデータを見ながらグラフを作り、もう一方で全国平均のDPC情報を参照して、丸一日かけてようやく作っていたようなグラフだと思います。経験上、小さな病院で人手が貴重なところほど、IT化が未整備で手作業が多いです。全部のシステムを先ほど申し上げたようなCSVの横持ち構造で取り込んでおけば、こういったデータセットは早く作ることができるのです。IT化は労働力何人分もの価値があるのです。
（資料27）

活用例⑦医師ID別の担当入院患者・診療行為分類

資料28は、医師別の診療行為実績です。DPCのデータを時系列で見ていますと、医師が一人退職されて手術数が半分に減るというような病院が大病院でも結構あるのです。なので、そういう情報を知らないでいると、なぜこの病院は手術数が急に半減したのだろうかと思います。意外に理屈は簡単な場合もあり、このように医師がいつどこで何をしたのかというような情報を整理すれば、ベストですね。医師は、当然、専門も違いますし、やって来た患者の特性に応じて、手術や、診療する内容は違ってきます。例えば、この先生は手術が多い先生ですね。この先生は検査が多い先生ですね。手術が多い先生には、こういう手術システムのこういうバージョンがよいですよ、たくさん検査をされる先生には、やはりこの検査の保守点検が大事ですよというように、医師ごとにかなりカスタムメイドされたサービスを提供していけると、医師としては大助かりと言えるでしょう。私は、DPCの個票で医師コードはもちろんあるのですけれども、病名も複数ありますし、機器や検査の頻度ごとに整理して情報を見ることが簡単にはできませんでした。このサービスをつかえば、そういう抽出も自動でできますね。（資料28）

資料 28

28

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活用例⑧救急医療体制の強化が必要な診療科は?

資料29のグラフは、診療科別の緊急・予定入院の内訳です。予定入院の方が多いわけですけれど
も、予定外入院や緊急手術を必要とする状態等とかがわかってきます。
例えば、資料29のグラフで一番濃い色の箇所というのは、緊急手術を必要とする状態で、整形外科・循環器内科で多いことがわかります。また、緊急入院に至った背景次第では精神科のサポートも必要です。それが、データで見ることができるわけです。資料29は、ごく限られたサンプルデー
タですから、データ数が積み重なればもっと統計的に多いところが出てくるかと思います。少なく
とも、病院の今の状況をサクっと見るという意味では、非常に面白い情報の解析の仕方になるかと思います。（資料29）

月例セミナー（伊藤講師）

資料 29

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活用例⑨どの後発医薬品がどの傷病で用いられているか

資料30は、後発医薬品の使用実績状況です。現在、診療報酬の改定作業が丁度進んでいます。後
発医薬品の使用状況がある程度達成できたところには、後発医薬品使用体制加算というようなものがついて、診療報酬としても評価しようとしていますし、当然、後発医薬品を使った方が医薬品単価は安いので、後発医薬品を使うというのが経営的には成り立つ判断となりますけれども、現場の医師は意外に先発医薬品支持派が多いということです。後発医薬品というのは多数あり、MRの真面目度というのでしょうか、やはり先発医薬品のMRの方が真面目に売り込んできます。サポー
トも充実していますし、副作用情報もきちんと提供してくれます。医師の現場としては、信頼感がある先発医薬品の方が使いやすいというような傾向が見られます。うっ血性心不全ですとか循環器内科、それから産科でやはり後発医薬品よりも先発医薬品の方が支持されています。ただ、これも診療科によって結構違います。私が分析した別のデータの場合、内科の医師は薬にこだわるので割と先発医薬品が多いのですが、外科の医師は、手術をしてなんぼという領域ですので、後発医薬品で、「とにかく薬で数値をコントロールできれば何でもよいです。」というようはことで後発医薬品の使用比率が高いような状況があります。こういったことも、疾患名ごとに見てもよいですし、
診療科ごとに見てもよいですし、あるいは、同じ薬効をもった薬剤ごとに見ることもできるかと思
います。

資料 30

30

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振興会通信 Vol.138 December 201531

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資料30は、具体名が入っていますので、あまり数値を出すとよろしくないのかもしれませんが、やはり後発剤の中で見ると、医薬分業が進んだということもあって、外来はほとんど薬剤を手渡しはしないわけですけれども、入院はやはり薬剤の管理というのが大事な領域になってきます。オーダーとして何がいつどこでオーダーされているという状況をある段階でグラフ化してみないと、
本当に経営判断に有効な薬剤の処方、薬剤のオーダーというのには結びつかないでしょうし、在薬を抱えたり、重複投薬をしたりというようなことも病院として考えていかなければならないので、やはり薬剤情報を整理するというのは大事だということです。この薬剤情報というのは、今画面なので非常に簡単にできているのですけれども、実際やろうとすると頭の痛い作業です。当然、一日に3回薬を飲んだりすると一日3回同じ薬剤の情報が出てきて、これは何単位なのだろうという数の計算の数えあわせですとか、あるいは、処方量ですね、25ミリとか15ミリとか、当然症状に応じて薬剤の使っている単価が違うものですから、どれとどれが同じでどれとどれが違うのだろうということを眺めているだけで嫌になるというのが薬剤情報なのですが、ここでは割とサクっとやられていて、そのあたりもうらやましいなと思うところです。
こうやって見やすくする情報にも色々ツールがありまして、ある統一コートで全ての薬剤情報を一つにまとめるということを背景ではやっているわけです。ただ、背景でやっているような作業は医師や事務方がやることでもないので、やはり任せられるものはITに任せようというのがソフ
ト屋の発想になっているかと思います。（資料30）

活用例⑩入院時薬剤管理指導の診療科別状況

資料31も病院の経営判断というか、入院の診療機能に関わる話です。患者の入院から退院までというのは非常に流れ作業なもので、それを後から振り返る、つまり、ある疾患の入院患者にどこまでの治療をして何をして送り出したのかということをきちんと振り返るという機会が大事なわけです。例えば、退院時の診療情報をちゃんと提供したのか、薬剤管理は何と何で入れたのかということです。がん患者の場合、放射線治療をどうやって計画するのかという説明もしなくてはいけな
いですし、当然、抗がん剤の治療の服薬管理もしなければならないです。場合によっては麻薬管理です。痛み止めというか緩和ケア的な意味で麻薬の管理というのも当然入れなければいけません。
その患者に応じて必要な薬学管理の指導をしているのか、逆に、指導をしないで退院させてしまった患者の例はないかといったことを、あとから精査することも、医療の管理、経営の管理の両面で大事なことだと思います。
資料31は、サンプルデータなので件数はすごく小さいですけれども、もっと本来は何百件も入院があって、当然たくさんの指導料、提供料というものが入ってきます。そうすると、1件、2件ぐらいだったら当然目視もできるのですけれども、月に何百人も患者が退院する中で、実際にちゃんと指導をしたのかというような管理を後づけで精査できているかというと、やはりほんとできていない病院が多いかと思います。これも全部似たような名前が付いてしまうので、非常に整理するのが大変です。診療情報提供ですから、薬剤管理は非常に多いです。本来であれば、これからの予後に向けた、例えば、肺血栓塞栓症予後管理料ですとかこういったものも、きちんと治して患者を出すという意味ではしなければいけないことだと思います。つまり、DPCだからといって退院させて終わりではなくて、ちゃんと次に向けた指導管理をしていくというようなことで、こういった予
後管理をきちんとしているのかということを確認するデータセットの作り込みというのが大事になってくるかと思います。（資料31）

資料 31

32

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活用例⑪診療科・傷病別の入院と収入状況

資料 32

振興会通信 Vol.138 December 201533

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今からお話することも同じ話になりますけれども、より喫緊度というか、今度は人材管理に関係する部門かと思います。いわゆる救急入院をどういう部門で受け取って、どういう疾患の治療をしているのかということです。そして、例えば、ハイケアユニットつまりICUに入院管理をすることによる管理料の算定や、特定集中治療室の管理料等については、不謹慎な言い方かもしれませんけ
れども、病院にとっては非常に利益率を上げなければいけないところです。
救急というのは、
スタッ
フの投入、それから医療機器の投入が常時24時間体制で必要になりますので、病院としては非常にコストがかかる部門です。コストがかかる部門であるからこそ、きちんと加算を取っていかなければいけないということです。これは、高いところでは一日当たりの入院で13万円ぐらい取れるようになり、病院にもよりますが、経営上の影響が大きいようです。救急指定病院において、救急という機能がコストとして足を引っ張ってしまってはいけないわけです。したがって、救急の部門でちゃんと利益を上げていく意味で入院管理加算は取らなければならないし、そのためには何が必要かというと、やはり人材の配置です。スタッフが多く救急医が一つの窓口になって、例えば循環器内科や神経内科に送る、脳神経外科に送るというようなさばきをうまくしていく必要があります。今お話ししたような点で、例えば入院管理料だけで見て、自分の医療機関の疾患、治療内容を標準化する、スタッフの配置を考えるということが、一つの経営の見直しのきっかけになるかと思います。（資料32）

病院内外データシステムの活用

活用例としてたくさんの例をご紹介しま し た が、結 局、情報をつなげて見える化をするという結論
としてはそれだけなのです。病院を取り巻く情報というのは非常に多種多様で
あ っ て、例 え ば、後発医薬品一つ取り出
しただけでも一日分析ができるし、特定入院管理料だけでも取り出して分析できる、入院管理料も人材の配置を考えるう
資料 33
えで非常に重要な
データセットになっているということです。ただ、やはり、これはDPCの例なので、いわゆる一それ以外の外来で同じスピードで情報が解析できるかは、データセットの作り込み次第です。少なくともDPCであれば、加工の程度は、いわゆる外来のレセプトよりは傷病ごとに分類ができて、入院日数ごとに分類ができて、患者ごとに分類ができるという点では非常に有用なデータセットになっています。特に、DPCデータを使いますと、どの病院でどの疾患でどれだけの患者がいるのか、在院日数もわかります。それから、マーケティングにおける自分の商業圏分析のように、地図化してプロットすることで、来院患者エリアMAPを作るというデータは非常に面白いと思います。
そして、地域連携という点で言いますと、自分の病院がどれだけ地域の中で救急搬送を引き受けているのかということも、地域における自分の医療機関の役割を見るうえで大事でありますし、緊急入院が多いのであれば緊急入院を受け入れるだけの体制を整えなければなりませんし、当然、ス
タッフや機器もそろえなければならないということで、色々改善すべき課題が出てきます。
また、今日は直接的にはご紹介しませんでしたけれども、「紹介／逆紹介」が今話題の地域連携、
地域包括ケアシステムにおいて、非常に死活問題になってくるかと思います。つまり、病院が全部の機能をオールインワンでつくることはできないので、機能分化をして自分の病院ならばこうして、逆に、自分の病院ならばこうはしないということを明確に判断して、「紹介／逆紹介」のルートをきちんと確立しなければいけないということです。そういった時に、逆紹介先と患者との関係性を見るというのが非常に大事な診療行為になるかと思います。（資料33）

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情報を「つなげる」と何が改善できるのか?

振興会通信 Vol.138 December 201535

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情報をつなげることで何が改善できるのかというお話のおさらいになります。
まずは、情報収集のスピードが改善できること。今までは患者を治療してから治療した結果をいつか振り返るという、そのいつかが非常に長かったわけです。け
れども、データのソフトウェアを使え
ば、どの特性の患者にはどのような治療が有効なのかという
資料 34のをほぼ即時に把握することができます。そして、今の患者、また、さっき退院した患者の入院日数は果たして平均より長かったのか、短かったのかを見直すと、いわゆる病診連携ですとかクリニカルパスの改善が可能かどうかということがわかります。やはり病院ですから、治療を改善するということが情報を活用する第一義ではないかと思います。
そして、治療を改善するということは、やはり経営の改善とも両立するわけです。経営資源の投入に対して見合う収入が得られているのか、つまり、適切な指導をする、適切な入院日数を確保す
る、そういうことに関して努力を続けていれば、人材や器材の投入に対して見合う収入が得られているかどうかも、同時に確認することができるわけです。
この二つがうまく連鎖し、治療が改善して経営も改善すると関連サービスの改善意欲が生まれます。普通の病院で30、大きな病院では70ぐらいあると言われる全てのシステムを、「それぞれ違う会社に委ねているのに、統一可能なのか。
」という課題の解決、それができるようになるのでな
いかと思います。私は最近、ある大手のシステムの会社の方と話しましたが、そこは事業部制をとっていて、同じ会社なのに他の事業部でどういう人材の回し方をしているのかわからないそうです。
そうすると、うちの部は人が足りないから他の部から欲しいと思っても、他の部で何をしているのかわかりません。そして非常にアナログな解決なのですが、同期ごとにメールで連絡を取り合って「そっちの事業部はどう?手助けをしてくれる人はいない?」というようなことをやっているそうです。大きな会社、しかもシステムの会社ですら内情を見てみると意外にアナログというか、まだまだ情報を活用できていないのです。情報のプラットホームがあって、「うちの事業部は、今はこのプロジェクトに取り掛かっているけれども、このプロジェクトはこれくらいには方が付くから、それ以降ならば人材を他に回す余力がありますよ。」というようなことが、社内で共有できるということが、大事なことではないかと思います。
統一プラットホーム・情報統合システムというのは、「現状ではそんなものなくてもなんとかなっているよ。うちの病院には患者が来ているよ。」というような病院が都内では割と多いと思います
けれども、地方病院に行きますと、これは結構な死活問題です。昔は、同じ小さな街にある三つの病院がそれぞれ患者を分け合って仲良くやって来たのですけれども、段々人が減ってきて患者の取り合いになってきます。そうすると、黙っていれば患者が来る時代は既に終わっています。その中で、統一プラットホーム・情報統合システムというのは、先駆けて導入すべきもので、病院の力になるのかなと思っています。
先ほどの話と関連しますけれども、何で情報を活用することがそれほど大事なのかというと、情報を活用してムダをなくしていけば、それは人材の活用につながるからです。つまり、日本で一番高いのは、情報よりも人件費です。人が足りないというのは、非常に不幸な循環を生むわけです。
しかし、内情を病院でも他の業界でも見ますけれども、本当に人がいないのではなくて、働き方が悪いのです。ある人のアイドルタイムが大きいですとか、あるいは、ある人が意外に余計な仕事を抱え込んでしまっているというようなことが多いのです。つまり、先ほどのトラックの例もありましたように、積み荷を運ぶのが仕事で、一方向に運ぶだけが仕事であれば帰り道に何をしていてもよかったわけですけれども、「帰り道にもこういう仕事があるよ。
」と言うと、その人は東京から名古屋を単純に空のトラックで帰るだけではなくて仕事を持って帰るわけです。そういった一人一人の時間をうまく仕事とセットにして使うことというのは、労働生産性を上げる第一の方法ではないかと思います。
そして、働き方が変わると、働き方を改善する意欲自体を改善できるというのが、多分一番大きな結果なのかなと思います。つまり、改善のスピードが改善できるということです。私も研究者なのでデータをたくさん扱います。本当にデータのクリーニングが大変で、それをやっているだけで時間をつぶしてしまう、そこでもうやりたくなくなってしまうわけです。そこが速くできれば「よし、あれもやろう。これもやろう。」というふうにどんどん気持ちが変わっていきます。先ほどの、教育界においていかに情報が回っていないかという話も同じです。
やはり情報が回って知りたかったことが見える、そして、例えば、「こういう生徒には、こういう教育をしてこういう就職傾向があるのね。
」ということがわかるというのは、それだけで何かしようという気持ちにつながるわけです。
統計的に話すことが非常に難しい話ですけれども、やはり、実際に多くの企業の話を聞いてデー
タを頂いて、解決策をお話していますと一番大きいのはこれです。やはり余計な仕事を減らすということです。医療系のシステムベンダーも、より有効なところに、本当に自分がスキルを培ったところに時間や力を投入できるということは、人の働き方を最も効率的にする方法ではないかと思います。
ということで、サクセスストーリーというか、よい話に終始してしまった感がありますけれども、やはり情報を集めるということはとても大事なことです。まず現場からということで、病院の情報というのは、実は宝の宝庫なのだという気づきから、今回の私のつたない話を何らかの形で生かしていただければと思います。（資料34）
丁度時間になりましたので、これで私の話を終わりたいと思います。どうもありがとうございました。

※ 当日配布資料のカラー版は、当会のホームページよりダウンロードが可能です。
■（一財）
医療関連サービス振興会ホームページ（https://ikss.net/about_ikss/seminar.html）
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