論文 / 著書情報
Article / Book Information
論題(和文)

電子カルテシステムのオーダログデータ解析による医療行為の支援

Title(English)
著者(和文)

佐々木 夢, 荒堀 喜貴, 串間 宗夫, 荒木 賢二, 横田 治夫

Authors(English)

Yume Sasaki, Yoshitaka Arahori, Muneo Kushima, Kenji Araki, Haruo
Yokota

出典(和文)

第7回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム論文集, , ,Citation(English), , ,発行日 / Pub. date2015, 3

Powered by T2R2 (Science Tokyo Research Repository)DEIM Forum 2015 G5-1

電子カルテシステムのオーダログデータ解析による医療行為の支援
佐々木 夢†

荒堀 喜貴††

串間 宗夫†††

荒木 賢二†††

横田治夫††† 東京工業大学工学部情報工学科 〒 152–8552 東京都目黒区大岡山 2-12-1†† 東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻 〒 152–8552 東京都目黒区大岡山 2-12-1††† 宮崎大学医学部附属病院医療情報部 〒 889-1601 宮崎県宮崎市清武町木原 5200
E-mail: †sasaki@de.cs.titech.ac.jp
あらまし

近年，医療の現場では電子カルテシステムの利用が広く普及している．電子カルテシステムに蓄積されたログデータを解析することにより，様々な面での医療の支援をすることが可能である．例えば，患者毎のオーダログ
中のシーケンスを解析することで医療行為の推薦や検証を行うことができる．そのような医療行為のシーケンス解析
においては，医療行為の順番と同時に，行為間の間隔等の情報も重要である．本稿では，基準となる医療行為として手術に着目し，電子カルテシステムのオーダログデータに対して，術後の医療行為間の間隔を考慮したシーケンシャ
ルパターンマイニングを行い，得られた結果を用いて医療行為の支援を行う方法に関して検討する．
キーワード

データマイニング，シーケンシャルパターンマイニング，電子カルテ

1. は じ め に生成した．平野らの研究でクラスタリングされたものの中には，オーダ列を特定期間で区切ったことにより実際のクリニカルパ

1. 1 研 究 背 景スと外れてしまうものもあった．この結果の原因として，曜日

近年，医療の現場では電子カルテシステムが広く普及していなどの都合によるオーダの実施日時の変動が考えられる．このる．電子カルテシステムの利用は情報の素早い検索・閲覧を可

ように医療の現場ではオーダの実施日時の変動があるため，各能にし，医療の現場の効率化に貢献している．電子カルテの情

患者の入院 k 日目に行われたオーダをもとにして頻出なオーダ

報は機械的な処理に通すことが容易であるため，病院に蓄積さのパターンを抽出した場合，クラスタリングの精度が落ちる可

れた情報の活用方法について関心が集まっている．

能性がある．

電子的なクリニカルパスの利用も進んでいる [1]．クリニカル

牧原らの研究 [3] では，そうしたオーダの実施日時の変動にパスとは特定の病気の患者に対して行われる典型的なオーダのよる影響を回避するため，オーダ列を特定の期間ではなく，特時系列のことである．オーダとは医師が患者に実施する処置や定のオーダを基準に分割し，その前後における頻出なオーダの検査のことであり，“手術” や “点滴注射” などを指す．クリニ

パターンを抽出することで，クリニカルパスの候補を提示する

カルパスを導入し医療行為の標準化を図ることによって，医療手法を提案した．頻出するオーダのパターンを抽出する手法との効率の改善，医療にかかるコストや患者の入院期間を予測しして，アプリオリアルゴリズム [9] を元にした抽出アルゴリズやすくなるなどの効果が期待されている．クリニカルパスを作

ムをアクセスログデータに適用した．牧原らは基準となるオー

成する際には，医療関係者が過去のオーダをもとに検討を重ねダを設定することで平野らの問題点の解消を図ったが，マイニるなどしているが，事例が膨大であるためクリニカルパスの作

ングの際にオーダの順番のみを考慮したため，抽出したパター成にかかるコストは大きい．

ンからはオーダの実施日時に関する情報が失われてしまった．

クリニカルパスの作成には計算機による支援が求められおり，
これまでにも電子カルテデータを解析しクリニカルパスの作成を支援する研究が行われてきている．

1. 2 先 行 研 究

また，術後の頻出なパターン数が膨大になってしまうという問
題点もあった．

1. 3 本研究の目的
本研究ではクリニカルパスの作成を補助する目的で，オーダ

平野らの研究 [2] では，病院情報システムに蓄積されたオーダ

ログデータを解析し，ある疾患に対して行われる頻出な術後のログを横断的に分析し，全体を通じて典型的と考えられる（適オーダ列を抽出する手法を提案する．前節に述べた先行研究用率の高い）診療プロセスを半自動的に抽出する手法を提案しの結果を受けて，頻出なオーダ列の抽出数を抑えながら，オーた．平野らの手法では，オーダ列をある特定の期間毎にフェー

ダの実施日の変動による影響を考慮した抽出を目指す．頻出なズに分割し，すべての事例の情報をもとに，各フェーズにおいオーダ列の抽出数を抑えるために，本研究では飽和オーダ列とて各オーダ項目がどの程度の頻度で適用されているか，また，いう概念を導入する．また，オーダの実施日の変動による影響

隣接するフェーズ間で，どのオーダ組が連接関係として多用さを考慮するために，オーダ間の時間間隔に注目し，同じパターれているかを頻度ベースで集計し，これらをもとに各事例のンと見なす時間間隔に幅を持たせたマイニングを行う．そのよ

オーダ列の典型らしさを評価した．さらに，その典型らしさをうにして得られた頻出なオーダ列をクリニカルパスの候補としもとに事例のクラスタリングを行い，クリニカルパスの候補をて提示することでクリニカルパス作成のための補助を行う．

実験では宮崎大学医学部附属病院の電子カルテシステムのr − 1 個の定数 Tk により，下記のように与えられる r + 1 個のオーダログデータに本手法を適用し，その有用性を抽出パター

タイムインターバル Ij を用いて T I = {I0 , I1 , I2 , . . . , Ir } と定

ン数とオーダ実施日変動の考慮の点から評価する．

義する．

1. 4 本稿の構成•

本稿は以下の通り構成される．2. 章ではシーケンシャルパ•

I0 = {t | t = 0}
I1 = {t | 0 < t <= T1 }

ターンマイニングの基礎とともに，本手法のベースとなったタ•

Ij = {t | Tj−1 < t <= Tj }，ただし 1 < j < r − 1

イムインターバルシーケンシャルパターンマイニングについて•

Ir = {t | Tr−1 < t}

説明する．3. 章ではオーダログデータを解析し頻出な術後のオーダ列を抽出する手法について説明する．続く 4. 章では実際の電子カルテシステムに対して手法を適用し，結果に関する考察を行う．最後に 5. 章で本研究のまとめと今後の課題について述べる．

シーケンス．A = ((a1 , t1 ), (a2 , t2 ), . . . , (an , tn )) とするとき，

A はシーケンスである．ただし aj はアイテム，tj は aj が発生した時間を表し，2 <=j<= n において tj−1 <= tj である．同じ時間に発生したアイテムがある場合，それらは辞書順で並ぶものとする．

2. シーケンシャルパターンマイニング
シーケンシャルパターンマイニングとは，Agrawal らによって提案されたシーケンシャルデータベースから頻出シーケンスを抽出する手法である [8]．シーケンシャルデータベースはシー
ケンスとその識別子の組の集合である．シーケンスはアイテムの列からなる．またシーケンスはアイテムと時間の組の列からタイムインターバルシーケンス．I = {i1 , i2 , . . . , im } をアイテ
ム集合，T I = {I0 , I1 , I2 , . . . , Ir } をタイムインターバルセットとする．B = (b1 , &1 , b2 , &2 , . . . , bs−1 , &s−1 , bs ) とするとき，

B をタイムインターバルシーケンスと定義する．ただし bi ∈ I ，&i ∈ T I とする．

なることもある．シーケンシャルパターンマイニングの目的は，データベースにある割合以上含まれているすべてのシーケンス
を頻出シーケンスとして抽出することである．
本章では，本研究の背景知識としてシーケンシャルパターン
マイニングについて説明し，本研究で用いる用語を定義する．

2. 1 タイムインターバルシーケンシャルパターンマイニング
Agrawal らが初めに提案したシーケンシャルパターンマイニ
ングではシーケンス内のアイテムの時間の情報を考慮していな
かった．そのため，2015 年 1 月 1 日にコーヒーを購入し，そタ イ ム イ ン タ ー バ ル サ ブ シ ー ケ ン ス ．シ ー ケ ン ス A =((a1 , t1 ), (a2 , t2 ), . . . , (an , tn )) とタイムインターバルシーケ
ンス B = (b1 , &1 , b2 , &2 , . . . , bs−1 , &s−1 , bs ) について，以下の2 つの条件を満たすような整数列 {jk } が存在するとき，B は Aに含まれる，もしくは B は A のタイムインターバルサブシー
ケンスであるという．
（ 1 ） b1 = aj1 , b2 = aj2 , . . . , br = ajr（ 2 ） tji − tji−1 ∈ &i−1の翌日に牛乳を購入したというシーケンスと，2015 年 1 月 1（3） 1 <
= j1 < j2 < . . . < js <=n

日にコーヒーを購入し，その 1 年後に牛乳を購入したという

トランザクションはその識別子 sid とシーケンス s を組にしシーケンスは区別できなかった．これらのシーケンスを区別す

た (sid, s) によって表現される．シーケンシャルデータベース

るため，Chen らはアイテム間の時間間隔を考慮したタイムイ

S はトランザクションの集合で構成される．データベース S 中

ンターバルシーケンシャルパターンマイニングを提案した [11]．

における，タイムインターバルシーケンス α のサポートカウン

このマイニング手法は，シーケンシャルデータベースから頻出

トは次のように定義される．

なタイムインターバルシーケンスを抽出する．タイムインター
バルシーケンスは，シーケンス内のアイテムの順番の他に，アサポートカウント．support countS (α) = |{(sid, s)|(sid, s) ∈イテム間の時間間隔の情報を含んでいる．タイムインターバル

S ∧ αが s に含まれる }|シーケンシャルパターンマイニングによって次のようなパターンを抽出することができる．(1) ある客は 1 週間ごとにウェブ

タイムインターバルシーケンス α のサポートカウントが最低

サイト A を訪れる．(2) 手術 X を行った患者は，2 週間以内に支持度の割合以上であるとき，α はタイムインターバルシーケ

ウィルス Y に感染しやすい．

ンシャルパターンである．

タイムインターバルシーケンシャルパターンマイニングでは，

2. 2 I-プレフィックススパン

シーケンシャルデータベース，抽出したいタイムインターバル

Chen らはタイムインターバルシーケンシャルパターンを抽シーケンスの最低支持度，タイムインターバルセットを与え，出するために，I-プレフィックススパンというアルゴリズムをサポートカウントが最低支持度以上のタイムインターバルシー

提案した．I-プレフィックススパンは，シーケンシャルパター

ケンスをタイムインターバルパターンとして抽出する．初めにンを効率よくマイニングする手法のプレフィックススパン [10]タイムインターバルセット，シーケンス，タイムインターバル

を，タイムインターバルを考慮するように拡張したものである．

シーケンス，タイムインターバルサブシーケンスを定義する．

ここでは I-プレフィックススパンに関する主要な定義について説明した後，例とともにアルゴリズムを説明する．

タイムインターバルセット．タイムインターバルセット T I は

表 1 シーケンシャルデータベース

タ イ ム イ ン タ ー バ ル プ レ フィック ス ．シ ー ケ ン ス α =sid((a1 , t1 ), (a2 , t2 ), . . . , (an , tn ))，タイムインターバルシーケン
ス β = (b1 , &1 , b2 , &2 , . . . , &m−1 , bm ) (m <= n) が以下の条件

10((a, 1), (c, 3), (a, 4), (b, 4), (a, 6), (e, 6), (c, 10))20((d, 5), (a, 7), (b, 7), (e, 7), (d, 9), (e, 9), (c, 14), (d, 14)30((a, 8), (b, 8), (e, 11), (d, 13), (b, 16), (c, 16), (c, 20))40((b, 15), (f, 17), (e, 18), (b, 22), (c, 22))を満たすとき，β は α のタイムインターバルプレフィックスでsequence

ある．
（1） 1 <=i<= m において bi = ai（2） 1 < i <= m − 1 において ti − ti−1 ∈ &i−1

くつのトランザクションに含まれているかを数え，長さ 1 の頻

射影シーケンス．シーケンス α = ((a1 , t1 ), (a2 , t2 ), . . . , (an , tn ))して，(a), (b), (c), (d), (e) の 5 パターンを得る．

出パターンを得る．これによりアイテム数 1 の頻出パターンとと α のタイムインターバルサブシーケンスであるようなタイ

次に，得られたそれぞれのアイテムによってデータベースを

ムインターバルシーケンス β = (b1 , &1 , b2 , &2 , . . . , &s−1 , bs )射影する．射影する際には，その時間の情報を保持する．例え(s <= n) を考える．また aik = bk (1 <=k<= s) とする．α のサブば，パターン (a) によってデータベースを射影した場合，表 2= ((a′1 , t′1 ), (a′2 , t′2 ), . . . , (a′p , t′p ))(p = s + n − is )に示す射影データベースが得られる．これをもとにパターン

シーケンス α′′が以下の条件を満たすとき，α は α の β に関する射影シーケ(a) をプレフィックスとするアイテム数 2 の頻出パターンを抽ンスである．

出していく．
′（ 1 ） β は α のタイムインターバルプレフィックス．
（ 2 ） α′ の後方 n − is 個のアイテムと α の後方 n − is 個のアイテムが等しい．

表2

射影データベース S|(a)sid : time

projected sequence

10 : 1((c, 3), (a, 4), (b, 4), (a, 6), (e, 6), (c, 10))= ((a′1 , t′1 ), (a′2 , t′2 ), . . . ,10 : 4((b, 4), (a, 6), (e, 6), (c, 10))(a′p , t′p )) を α の β = (b1 , &1 , b2 , &2 , . . . , &s−1 , bs ) に関する射

10 : 6((e, 6), (c, 10))

20 : 7((b, 7), (e, 7), (d, 9), (e, 9), (c, 14), (d, 14))30 : 8((b, 8), (e, 11), (d, 13), (b, 16), (c, 16), (c, 20))

タイムインターバルポストフィックス．α′

影シーケンスとするとき，γ = ((a′s+1 , t′s+1 ), (a′s+2 , t′s+2 ), . . . ,(a′p , t′p )) はプレフィックス β に関する α のポストフィックスである．

アイテム数が 2 以上のパターンの場合，アイテムが一致する
最後に，シーケンシャルデータベース S のシーケンスを α でほかにタイムインターバルの条件も満足する必要がある．そこ

射影したそれぞれのポストフィックスを集めたものを射影デー

で I-プレフィックススパンでは，タイムインターバルとアイテム

タベース S|α とする．

をそれぞれ行と列にもつテーブルを作成する．射影された各ト

I-プレフィックススパンのもとになったプレフィックススパンはランザクションの時間差を計算し，その時間差が含まれるセルの次のアルゴリズムで頻出パターンを抽出する．初めに α = null

値に 1 を加える．値が最低支持度以上になったセルのタイムインに設定し，S|α から頻出な長さ 1 のパターンを抽出する．S|α

ターバルとアイテムをパターンに加えることで，アイテム数が 1′のそれぞれのパターンを α に結合し α とし，S|α′ を構成する．
′

多いパターンを得ることができる．表 2 からは表 3 に示す Table

その後 S|α′ から頻出なパターンを抽出し，α に結合して再びが得られる．Table の結果から (I0 , b), (I0 , e), (I1 , e), (I3 , c) が射影データベースを構成することを繰り返し，S 中のすべての頻出なセルと分かる．プレフィックス (a) にこれらを加えるこ

シーケンシャルパターンを抽出する．

I-プレフィックススパンではタイムインターバルを考慮するために，射影データベースを構成する際に表 Table を用いる．
その表は列がアイテムに，行がタイムインターバルに対応している．表中のそれぞれのセル T able(Ii , b) は，b を含み，b と αとで，(a, I0 , b), (a, I0 , e), (a, I1 , e), (a, I3 , c) の 4 つのパターンが得られる．
表3

S|(a) における Table

Table a

b

c d e

I0

0 3 0 0 2

I1

1 1 1 1 3ザクション数を示す．T able(Ii , b) の値が与えられた最低支持

I2

1 0 1 1 1

度を超えるとき，(Ii , b) を α に結合した α′ をタイムインターI3

0 1 3 1 0の最後のアイテムとの時間間隔が Ii を満たす S|α 内のトラン

バルシーケンシャルパターンとして得る．さらに S|α′ を構成し，繰り返すことで S 中のすべてのタイムインターバルシーケ
ンシャルパターンを抽出する．

続いてパターン (a, I0 , b) によって射影すると，表 4 に示す射影データベースが得られる．

例として I0 : t = 0, I1 : 0 < t <= 6, I3 : 6 < t= 3, I2 : 3 < t <先ほどと同様に Table を構成すると表 5 が得られる．(I1 , e)とし，タイムインターバルセットを T I = {I0 , I1 , I2 , I3 }，最低と (I3 , c) が頻出なセルとなるので (a, I0 , b, I1 , e), (a, I0 , b, I3 , c)

支持度を 50%として，表 1 に示すシーケンシャルデータベースの 2 つのパターンが得られる．このように探索を続け，タイムについて考える．

インターバルシーケンシャルパターンのマイニングを行う．

はじめに，データベースを 1 度読み取り，あるアイテムがいすべての枝で，射影されるシーケンスの数が 0 になったとき

表 4 射影データベース S|(a,I0 ,b)

sid : timeが頻出な術後のオーダ列の抽出のため，必要である．具体的な

projected sequence

データベース構築方法について説明する．まず解析の対象とす

10 : 4(a, 6), (e, 6), (c, 10))る疾患をキーとして，ログデータからその疾患を患った患者の20 : 7(e, 7), (d, 9), (e, 9), (c, 14), (d, 14))

患者 ID をすべて取得する．次に，取得した患者 ID を持つ患30 : 8(e, 11), (d, 13), (b, 16), (c, 16), (c, 20))から取得する．得られたデータをもとに患者 ID 毎にシーケン

表 5 S|(a,I0 ,b) における Table

Table

b

c

者へ実施したオーダとそのオーダの実施日をオーダログデータ
スを構成する．シーケンスのオーダ内に “手術” を表すオーダ

e

I0

0 0 1

が含まれていない場合，そのシーケンスを破棄する．そうでな

I1

0 0 3

い場合，そのシーケンスと患者 ID を組としてトランザクショ

I2

0 1 0

ンとする．そのようにして得たトランザクションを集める，目

I3

1 2 0

的のデータベースを構築する．
データベースを構築した後は，構築したデータベースから頻出な術後のオーダ列を抽出する．抽出手法にはタイムインター

I-プレフィックススパンの探索は終了となる．

バルシーケンシャルパターンマイニングを用いる．頻出な術後3. 提 案 手 法のオーダ列を抽出するために，I-プレフィックススパンを適用す

2. 章では一般的なシーケンシャルデータベースから頻出シーる際，最初は “手術” を表すオーダのみで射影を行う．2 回目以ケンスをマイニングする手法について説明した．本章では，術降の射影は通常の I-プレフィックススパンと同様に，射影デー

後の頻出なオーダ列を抽出するために，シーケンシャルパター

タベース内で頻出なオーダすべてで行う．初めの射影を “手術”ンマイニングの技術を電子カルテシステムへ適用する手法につを表すオーダのみで行うことにより，マイニングの結果得られいて説明する．また本章では，抽出パターン数を効果的に削減るパターンは必ず “手術” を表すオーダから始まるようになるするために飽和オーダ列の導入を行う．

(図 2)．以上のようにして，ある疾患の頻出な術後のオーダ列

3. 1 頻出な術後のオーダ列の抽出

をオーダの実施日の変動による影響を考慮して抽出する．なお，

本研究では，オーダの実施日の変動による影響を考慮した頻医療行為は 1 日を単位として患者に実施することが多いため，出な術後のオーダ列の抽出を行うために，オーダ間の時間間隔

本手法ではタイムインターバルの単位を 1 日とする．

に注目し，同じパターンと見なす時間間隔に幅を持たせたマイ
ニングを行う．そのようなマイニングを行うために，2. 1 節で紹介したタイムインターバルシーケンシャルパターンマイニン
グを本手法のベースにした．タイムインターバルシーケンシャ
ルパターンマイニングの用語は，本手法において表 6 のように対応している．
本手法の概要を図 1 に示す．本手法は電子カルテシステムのログデータから必要な情報を取り出してデータベースを構築する段階と，データベースをマイニングして頻出な術後のオーダ列を抽出する段階の 2 つの段階に分かれている．以下ではそれぞれの段階について説明する．
初めにマイニングの対象とするシーケンシャルデータベース

図2

本手法のプレフィックススパンの流れの構築について説明する．ここでは以下の 2 点の性質をもつ
シーケンシャルデータベースを構築する．(1) 各トランザクショ
ンはある疾患を患った患者に対して施されたオーダ列を入院期間毎に切り分けられている．(2) 各シーケンスはオーダの中に“手術” を表すオーダを含む．2 つ目の性質は，本手法の目的

3. 2 飽和オーダ列の抽出
前節で説明した頻出なオーダ列の抽出では，図 3 に示すパターン B のように別の頻出なオーダ列に含まれているオーダ列も頻出なオーダ列として抽出するため，膨大な数のオーダ列が抽出されてしまう．本節ではそのような冗長なオーダ列を削除

表 6 語の対応関係する手法について説明する．
シーケンシャルパターンマイニングの分野には飽和シーケン

2. 1 節手法

本手法

シーケンス

入院期間中のオーダ列スというものがある．飽和シーケンスとは，抽出されるシー

アイテム

オーダ

ケンスの中でサポート値が等しく，かつ他のシーケンスのサブ

アイテム発生時間

オーダ実施日シーケンスとならないシーケンスのことである．3. 1 節の手法

タイムインターバルシーケンシャルパターン

頻出なオーダ列で抽出した頻出なオーダ列はタイムインターバルシーケンス

sid

患者 ID

によって表現される．飽和オーダ列を抽出するには飽和タイム

図1

本手法の概要ているパターンを P から取り除く．これを全組み合わせについて行った後，P に残ったパターンは飽和オーダ列となる．

4. 実

験

これまで，電子カルテシステムにシーケンシャルパターンマ
図 3 抽出オーダ例

イニングを適用し頻出な術後のオーダ列を抽出する手法について述べてきた．本章では，実際の電子カルテシステムのオーダ

インターバルシーケンスを定義する必要がある．ここでは飽和
タイムインターバルシーケンスを抽出するために，タイムイン
ターバルシーケンスに包含関係を定義する．

ログデータに対して手法を適用し，本手法の有用性を次の 2 点に注目して評価する．(1) 飽和オーダ列の抽出によってどれだ
けパターン数を絞り込めたか．(2) オーダ実施日の変動を考慮した抽出を行えたか．

定 義 ．2 つ の タ イ ム イ ン タ ー バ ル シ ー ケ ン ス A=(a1 , &1 , a2 , &2 , . . . , &i−1 , ai ), B = (b1 , &′1 , b2 , &′2 , . . . , &′j−1 , bj )について以下の条件を満たすとき B は A に含まれるという．

1 <| I0 を満たす k を昇順に並べた数列を= k <= i − 1, &k =<<{kp }m，1lj−
1, &′l =| I0 を満たす l を昇順に並べた数
p=1= =列を {lq }nq=1 とし，これらを用いてタイムインターバルシーケ
ンス A，B をそれぞれ次のように A′ ，B ′ に変形する．A′ =((a1 , a2 , . . . , ak1 ), &k1 , (ak1 +1 , ak1 +2 , . . . , ak2 ), &k2 , . . . , &km ,(akm +1 , akm +2 , . . . , ai )) B ′ = ((b1 , b2 , . . . , bl1 ), &′l1 , (bl1 +1 ,bl1 +2 , . . . , bl2 ), &′l2 , . . . , &′ln , (bln +1 , bln +2 , . . . , bj )) A′ ，B ′ のなかでアイテムの集合を表している部分をそれぞれ a′p , b′q で置き換える．すなわち A′ = (a′1 , &k1 , a′2 , &k2 , . . . , &km , a′m+1 ), B ′ =(b′1 , &′l1 , b′2 , &′l2 , . . . , &′ln , b′n+1 ) となる．1 <= x <= n + 1, 1 <=′′′< n において ax ⊃bx ，&y = &y を満たすときタイムインターy==バルシーケンス B はタイムインターバルシーケンス A に含まれる．
以上の定義に基づくと，図 3 に示したパターン A はパター

4. 1 実験対象データ
本研究の実験には宮崎大学医学部附属病院の電子カルテシ
ステムに蓄積された 2012 年 1 月 1 日から 2013 年 12 月 31 日
までのオーダログデータを使用する．このオーダログデータ
は，宮崎大学医学部附属病院で使われている電子カルテシステ
ム WATATUMI [5], [6], [7] によって取得した．このオーダログ
データは個人情報保護の点から患者の名前を含んでいない．ある患者に対して行われたオーダを抽出する際には，匿名化された患者 ID を用いて抽出を行った．なお，当該オーダログデータ
を医療行為改善の研究に用いることは，宮崎大学病院の HP [4]にてオプトアウトしており，宮崎大学の倫理審査委員会および東京工業大学の疫学研究等倫理審査委員会の承認を得ている．
オーダログデータの 1 レコードには患者 ID，オーダ種別，
オーダ内容，オーダ実施日などの情報が含まれている (表 7)．
オーダ種別には実施したオーダの内容の情報が “生理検査” や“手術” のように記録されている．オーダ内容にはオーダの手技や，処方した薬剤とその量など，オーダ種別より細かい情報がン B を含んでいる．そのため，ここから飽和オーダ列を抽出す

記録されている．オーダ種別は 58 種類から選択し記録されてるとパターン A のみが得られることになる．

いるデータであり，オーダ内容は手技の後に部位や薬剤，用量

本手法では飽和オーダ列を以下の手順で抽出する．まず 3. 1などが記録されているテキストデータである．

節で説明した手法を用いて頻出なオーダ列を抽出し，パターン

オーダ情報としてオーダ種別を用いる場合，クラスタリング

集合 P を作成する．P からサポート値が等しい 2 つのパターの粒度が大きいため適切なパターンを抽出できない可能性が考ンを取り出し，その 2 つのパターンの包含関係を確認する．2

えられる．一方でオーダ内容をオーダ情報として用いる場合，つのパターンが包含関係にあるとき，他方のパターンに含まれ微妙な表記の差によって異なるオーダと判断されてしまうた4. 2 実 験 内 容

表 7 オーダログデータの例

本節では，飽和オーダ列の抽出による抽出オーダ数の削減の
匿名化患者 ID

16ed67321d1

オーダ種別 オーダ実施日
手術2012-09-01

...

オーダ内容

...

子宮附属器腫瘍摘出術（両）（開腹）＜卵巣両側腟

いた 2 種類の抽出実験を行った．1 つは 3. 1 節の手法を適用し

排除術

大塚生

た頻出なオーダ列の抽出実験，もう 1 つは 3. 2 節の手法を適用

食注

１ Ｌ（1

した飽和オーダ列の抽出実験である．飽和オーダ列を抽出する

瓶）

イソジン
２５

０ｍｌ／本（150...

細菌培養同定検放射線単純2012-04-23...

受性検査，塗抹実験で得られたパターンの内容を異なるタイムインターバル

顕微鏡検査（一セット間で比較することにより確認する．

4. 3 飽和オーダ列抽出による削減効果

単純撮影（デジ撮影（イ）の写色の点線と実線の差が冗長なパターンの数を表す．これら 3 つ

管理加算（単純の疾患について，最低支持度の低下に伴い冗長なパターンが増撮影）単純-胸腹加していくことが確認できる．

胸部

呼気のみ Ａ → Ｐ
坐位

表8

...

...

実験で使用したトランザクション数
卵巣腫瘍 右白内障

トランザクション数

29

心不全

52

表 10 に，各疾患の最低支持度 85%における頻出オーダ列数から飽和オーダ列数への削減率を示す．

ダミーフ

ィルム（1 枚）...

3. 1，3. 2 節の手法により得られた頻出オーダ列と飽和オーダ
列の抽出数を図 4 から図 6 に示す．それぞれのグラフ内の同じ

真診断 電子画像部...

ターバルセットの設定を変化させて行った．
オーダ実施日の変動の考慮については，飽和オーダ列の抽出

タル撮影） 単純...

出数をどれだけ削減できたか評価する．実験は卵巣腫瘍・右白査，細菌薬剤感

般細菌）

3f3e1889f82

場合としない場合を比較し，飽和オーダ列を抽出した場合に抽内障・心不全の 3 種類の疾患に対して最低支持度とタイムインｍＬ）

2012-10-13飽和オーダ列の抽出による抽出オーダ数の削減の効果を評価

式卵巣嚢腫内容

液１０％

細菌検査

るための実験内容について説明する．
するため，実際の電子カルテシステムのオーダログデータを用

部分切除＞2743e7204e1

効果と，オーダ実施日の変動を考慮した抽出であるかを確認す

表 10

飽和シーケンスによる抽出数の削減率

タイムインターバルセット

卵巣腫瘍 右白内障

心不全

TI1

89.5%

98.9%

35.1%

TI2

89.7%

99.5%

38.9%

TI3

90.0%

99.7%

33.3%

47

表 10 から，3 つの疾患すべてについて抽出パターン数を削
表 9 タイムインターバルセット
タイムインターバルセット TI1

0 日, 1 日後, 2 日後, 3 日後, 4 日
後, 5 日後, 6 日以降

タイムインターバルセット TI2
タイムインターバルセット TI3減できていることが分かる．飽和オーダ列の抽出はパターン数の削減に有効であることが分かった．特に右白内障での抽出パ

0 日, 1 日以降 2 日以内, 3 日後,

ターン数の削減効果が顕著であった．一方，心不全に対しては

4 日後, 5 日後, 6 日以降

抽出パターン数の削減効果が低い結果となった．

0 日, 1 日以降 3 日以内, 4 日後,
5 日後, 6 日以降

飽和オーダ列抽出の削減効果の違いについて考察する．図 7に最低支持度 85%の条件における疾患毎の頻出オーダ列の平均
アイテム数を示す．図 7 によると右白内障の頻出オーダ列の平め，必要以上にクラスタリングされてしまう可能性がある．そ均アイテム数が他の疾患と比べ多いことが分かる．その後に卵こで本研究では，オーダ内容の先頭部分にオーダの手技が記録

巣腫瘍が続き，最も平均アイテム数が少ないのは心不全となっされることが多いことに着目し，オーダ内容を空白で区切ったている．この順番は飽和オーダ列抽出によるパターン数の削減

ときの先頭部分を短縮オーダと名付け，オーダの分類に使用し効果が大きかった疾患の順である．アイテム数の多いオーダ列た．例えば表 7 の匿名化患者 ID“16ed67321d1” の短縮オーダ

ほど包含関係にあるオーダ列が多くなる．そのため飽和オーダ

は “子宮附属器腫瘍摘出術（両）（開腹）＜卵巣両側部分切除

列抽出によるパターン数削減効果が高くなると考えられる．

＞” となる．

4. 4 オーダ実施日の変動の考慮

表 8 に実験に使用した疾患名とトランザクション数を，表 9

同一パターンと見なす時間の幅を広く取ることによりオーダにタイムインターバルセットの詳細を示す．タイムインターバ

実施日の変動を考慮できた例として図 8 と図 9 を示す．これら

ルセットは TI1 が時間に関する制約が最も厳しく，TI2，TI3の図は最低支持度 85%とし，図 8 はタイムインターバルセットの順に制約が緩くなるように設定した．

を TI2，図 9 はタイムインターバルセットを TI3 として抽出した心不全の飽和オーダ列をチャートのような形で表現し，“手図4

抽出数（卵巣腫瘍）

図 5 抽出数（右白内障）

図 6 抽出数（心不全）

鏡検査（前眼部及び後眼部）” のオーダが，心不全では “中心静脈注射” のオーダが抽出されるパターンの後半で連続して現れる．このとき例えば卵巣腫瘍において，TI3 で < 点滴注射
，1 日以降 3 日以内，点滴注射 > と抽出されるパターンは TI1
では，< 点滴注射, 1 日後, 点滴注射 >, < 点滴注射, 2 日後, 点
滴注射 >, < 点滴注射, 3 日後, 点滴注射 > のように時間的に細かい分類で抽出されやすくなる．そのためどの疾患においてもTI1 での抽出数が他のタイムインターバルセットと比べて多くなったと考えられる．
タイムインターバルセットの制約が厳しいほど得られるパターンの時間間隔の情報が詳細になるが，オーダの実施日の変
図 7 最低支持度 85%における頻出オーダ列の平均アイテム数

動による影響を受けやすくなる．タイムインターバルセットの選択は，抽出シーケンスの種類とオーダ間の時間の正確さに影術” のオーダの後に続く飽和オーダ列の一部を拡大したもので響を与える．パターン抽出の際には適切なタイムインターバル

ある．ノードはオーダを表し，ノードとノードは矢印によってを設定することが重要である．

接続されている．矢印はノード間のタイムインターバルとサ5. まとめと今後の課題

ポート値の情報を持つ．例えばノード A が “1∼3 86” の矢印
でノード B へ接続されている場合，オーダ A が行われてから本研究ではクリニカルパスの作成を補助する目的で，電子カ

1 日以降 3 日以内にオーダ B が行われるパターンはデータベー

ルテシステムのオーダログデータを解析し，ある疾患に対してス中の 86%のトランザクションにサポートされていることを示行われる頻出な術後のオーダ列を抽出する手法を提案した．本す．また，ノード C が “6∼ 94” の矢印でノード C へ接続され手法ではオーダの実施日の変動による影響を考慮した抽出を目ている場合，オーダ C が行われてから 6 日以降にノード C が指すため，オーダ間の時間間隔に注目し，同じパターンと見な行われるパターンはデータベース中の 94%のトランザクション

す時間間隔に幅を持たせたマイニングを行った．また，オーダにサポートされていることを示す．同一のオレンジのブロック

列の抽出数を効果的に削減するために飽和オーダ列を導入した．

内にあるノードは同日に行われることを示している．

実際の電子カルテシステムのオーダログデータに手法を適用

図 8 と図 9 の “中心静脈注射” から次のブロックへの遷移をし，飽和オーダ列の抽出による抽出オーダ数の削減の効果の評比較すると，図 8 には図 9 で青で囲った “内服薬剤” にあたる

価と，オーダ実施日の変動を考慮した抽出ができているかを確遷移が存在しない．同一パターンと見なす時間の幅を広く取る

認する実験を行った．

ことによりオーダ実施日の変動を考慮できた一例であると言える．

実験の結果，すべての疾患について飽和オーダ列の抽出による抽出数の削減は有効であることが分かった．また，同一の疾4. 5 タイムインターバルセット

患の異なるタイムインターバルセットの抽出パターンを比較

本節ではタイムインターバルセットの設定が抽出できるパ

した結果，制約の緩いタイムインターバルセットによる抽出パ

ターンに与える影響について議論する．
頻出オーダ列の抽出実験の結果によると，どの疾患も抽出されたパターン数は TI1 が最も多く，TI3 が最も少なかった．

ターンの中に，制約の厳しいタイムインターバルセットによる抽出では得ることのできなかったパターンを抽出できている例があることを確認できた．

これは疾患のオーダログデータに，同じ内容のオーダが何日

今後の課題として，今回の研究で抽出したパターンの医学的にも渡って連続する特徴があることが原因と考えられる．実際な有用性に関する評価が必要である．評価の方法としては，クに得られたパターンを観察すると，卵巣腫瘍では “点滴注射”

リニカルパスが十分に確立された疾患を用いた実験や，医療関のオーダが，右白内障では “眼圧測定・精密” と “細隙燈顕微係者からの反応をもとにした評価などが考えられる．また，今回の研究では 3 つの疾患へ手法を適用したが，他の疾患につ図9

飽和オーダ列グラフ：心不全（85%，TI3）

図 8 飽和オーダ列グラフ：心不全（85%，TI2）

いても手法を適用し，検証を重ね抽出手法の改善を目指していきたい．最後に，今回の研究では 3 種類のタイムインターバル
セットを用いて進めたが，最適なタイムインターバルの決め方[7]については議論できていない．適切なタイムインターバルを決定する手法についての検討も行っていきたい．

謝

[8]

辞

本研究の一部は，日本学術振興会科学研究費補助金基盤研究[9]（A）（#25240014）の助成により行われた．
また，本研究で宮崎大学医学部附属病院の電子カルテオーダ
ログを医療行為改善の研究に用いることは，宮崎大学の HP に

[10]てオプトアウトしており，宮崎大学の倫理審査委員会および東京工業大学の疫学研究等倫理審査委員会の承認を得ている．関係各位の協力に感謝する．
[11]

文

献

[1] Osamu Okada, Naoki Ohboshi, Tomohiro Kuroda, Keisuke
Nagase, and Hiroyuki Yoshihara. Electronic Clinical Path
System Based on Semistructured Data Model Using Personal Digital Assisant for Onsite Access. Journal of Medical
Systems, Vol. 29, No. 4, pp. 379-389, 2005
[2] Shoji Hirano and Shusaku Tsumoto. Clustering of Order Sequences Based on the Typicalness index for Finding Clinical
Pathway Candidates. ICDM Workshops, 2013.
[3] 牧原健太郎，荒堀喜貴，渡辺陽介，串間宗夫，荒木賢二，横田治
夫．電子カルテシステムの操作ログデータの時系列分析による頻出シーケンスの抽出．DEIM Forum 2014, F6-2, 2014.
[4] 宮崎大学医学部附属病院医療情報部．http://www.med.miyazakiu.ac.jp/home/jyoho/[5] 電子カルテシステム WATATUMI．http://www.corecreate.com/02 01 izanami.html[6] 串間宗夫，荒木賢二，鈴木斎王，荒木早苗，田村宏樹，淡野公一，
外山貴子，石塚興彦，池田満．マイニング技法を活用した電子

カルテ (IZANAMI) のネットワーク可視化．電子情報通信学会
技術研究報告．CAS，回路とシステム 108(338), pp. 187-192,
2009.
串間宗夫，荒木賢二，鈴木斎王，荒木早苗，仁鎌照絵．電子カル
テネットワークシステム (IZANAMI) のテキストデータ分析．電子情報通信学会技術研究報告．IN, 情報ネットワーク 109(449),
pp. 383-388, 2010.
Rakesh Agrawal and Ramakrishnan Srikant. Mining Sequential Patterns. Proceedings of 1995 International Conference on Data Engineering, pp. 3-14, 1995.
Rakesh Agrawal and Ramakrishnan Srikant. Fast algorithms for mining association rules in large databases. Proceeding of the 20th Intervational Conference on Very Large
Data Bases, pp. 487-499, 1994.
Jian Pei, Jiawei Han, Behzad Mortazavi-Asl, Helen Pinto,
Qiming Chen, Umeshwar Dayal and Mei-Chun Hsu. PrefixSpan: Mining Sequential Patterns Eﬃciently by PrefixProjected Pattern Growth. Proceeding of 2001 International
Conference on Data Engineering, pp. 215-224, 2001.
Yen-Liang Chen, Mei-Ching Chiang, Ming-Tat Ko. Discovering time-interval sequential patterns in sequence
databases. Expert Systems with Applications 25, pp. 343354, 2003.