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論題(和文)

医療履歴の時系列解析におけるシーケンス間類似度評価による時間間隔調整の導入

Title(English)
著者(和文)

保坂 智之, 浦垣啓志郎, 荒堀 喜貴, 串間 宗夫, 山崎 友義, 荒木 賢二, 横田治夫

Authors(English)

Tomoyuki Hosaka, Keishirou Uragaki, Yoshitaka Arahori, Muneo
Kushima, Tomoyoshi Yamazaki, Kenji Araki, Haruo Yokota

出典(和文)

第8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, , ,G7-6

Citation(English), , ,発行日 / Pub. date

2016, 3G7-6

Powered by T2R2 (Science Tokyo Research Repository)DEIM Forum 2016 G7-6

医療履歴の時系列解析におけるシーケンス間類似度評価による時間間隔調整の導入
保坂 智之†

浦垣啓志郎††

荒堀

荒木

賢二†††

喜貴†

串間 宗夫†††

山崎 友義†††

横田 治夫†† 東京工業大学情報理工学研究科 計算工学専攻 〒 152–8550 東京都目黒区大岡山 2–12–1†† 東京工業大学工学部 情報工学科 〒 152–8550 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 〒 889–1692 宮崎県宮崎市清武町木原 5200
E-mail: †hosaka@de.cs.titech.ac.jp
あらまし

近年，大学病院などの医療機関を中心に電子カルテシステムが広く普及している．電子カルテシステムには患者に対する治療履歴などが詳細に記録されており，システムに蓄積された膨大なデータを活用することにより，様々な面から医療行為の支援を行うことが可能である．本研究では，電子カルテシステムのデータに対し医療行為の時間間隔に着目したシーケンス解析を行い，医療行為の順序と行為間の時間間隔を含む，より実用的な治療スケジュー
ル（クリニカルパス）の抽出および推薦を目指す．また，従来のクリニカルパス適用患者のデータと抽出したクリニ
カルパスのシーケンスとしての類似度に着目し，タイムインターバルセットと呼ばれる入力パラメータを最適化する
方法を検討する．
キーワード

シーケンシャルパターンマイニング，電子カルテ，クリニカルパス，タイムインターバル

1. は じ め に案した．平野らの研究でクラスタリングされたパスの中には，
オーダー列を特定期間で区切ったことにより実際のクリニカル

1. 1 研 究 背 景

パスと外れてしまうものもあった．その原因として，曜日など

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の都合によるオーダーの実施日時の変動が考えられる．このよる．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

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ーを元にして頻出なオー報は従来の紙によるカルテと比較して，容易に計算機処理を施

ダー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すことが可能であるため，病院に蓄積されたデータの活用方法

る可能性がある．

について関心が高まっている．電子的なクリニカルパスの利用も進んでいる [1]．

牧原らの研究 [3] では，そうしたオーダーの実施日時の変動による影響を回避するため，オーダー列を特定の期間ではなくクリニカルパスとは特定の病気の患者に対して行われる典型

特定のオーダーを基準に分割し，その前後における頻出なオー的なオーダー系列のことである．オーダーとは医師が患者に実

ダーのパターンを抽出することで，クリニカルパスの候補を提施する処置や検査のことであり，“手術” や “点滴注射” などを示する手法を提案した．頻出するオーダーのパターンを抽出す指す．

る手法として，アプリオリアルゴリズムを元にしたアルゴリズ

クリニカルパスを導入し，医療行為の標準化を図ることに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

よって，医療の効率の改善，医療にかかるコストや患者の入院ダーを設定することで平野らの問題点の解消を図ったが，マイ期間を予測しやすくなるなどの効果が期待されている．クリニ

ニングの際にオーダーの順番のみを考慮したため，抽出したパカルパスを作成する際には，医療関係者が過去のオーダーを元ターンからはオーダーの実施日時に関する情報が失われてしに検討を重ねるなどしているが，事例が膨大であるためクリニ

まった．また，術後の頻出なパターン数が膨大になってしまう

カルパスの作成に掛かるコストは大きい．クリニカルパスの作という問題点もあった．

成には計算機による支援が求められており，これまでにも電子

佐々木らの研究 [4] では，実施日時に関する情報を保持した

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ままパターン抽出を行うため，タイムインターバルと呼ばれる行われてきている．

時間制約に基づくパターンマイニング手法を提案した．さらに，

1. 2 関 連 研 究

頻出パターン数が膨大になってしまうという問題を解決するた

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め，飽和という性質を満たすパターンのみを出力するような改ダー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

良を施し，出力パターン数を最大で数百分の一にまで削減した．

（適用率の高い）診療プロセスを半自動的に抽出する手法を提佐々木らの手法を適用する場合，マイニングの事前準備として，

タイムインターバルセットと呼ばれるパラメータの設定が必要

Chen らはアイテム間の時間間隔を考慮したタイムインターバとなるが，より精度の高い結果を得るために，どのようなタイ

ルシーケンシャルパターンマイニング [7] を提案した．この手

ムインターバルセットを与えるべきか，という問題はまだ未解法を用いると，シーケンシャルデータベースからアイテム間の決のままであった．

時間間隔の情報を含む頻出なアタイムインターバルシーケンス

1. 3 本研究の目的を抽出することができる．

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

はじめにタイムインターバルセット，シーケンス，タイムイ

ダーログデータを解析し，ある疾患に対して行われる頻出なンターバルシーケンス，タイムインターバルサブシーケンスを

オーダー列を抽出する手法を提案する．前節に述べた先行研究，

定義する．

とりわけ佐々木らの研究における問題点を解決するため，与えられたオーダーログデータごとに最適なタイムインターバル

タイムインターバルセット．r − 1 個の定数 Tk により下記のよセットを決定し，より精度の高いクリニカルパス候補を得るこうに与えられる r + 1 個のタイムインターバル Ij を用い，タイとを目指す．また，最適なタイムインターバル集合を決定する

ムインターバルセット T I を T I = {I0 , I1 , I2 , ..., Ir } として定ための尺度として，評価用オーダーログデータとの比較に基づ義する．ここで，t はアイテム間の時間間隔を表し，あらゆる t

く，いくつかのスコアリング手法を提案する．実験では，宮崎は T I のいずれかの区間に含まれる．

大学医学部附属病院の電子カルテシステムのオーダーログデー•

タに本手法を適用し，前述のスコアリング手法により得られた•

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

評価値や実際に得られたマイニング結果などからその有用性を•

Ij = {t | Tj−1 < t <= Tj }，ただし 1 < j < r検証する．最終的には，本手法により得られた最適なタイムイ•

Ir = {t | Tr−1 < t}

ンターバル集合を用いてシーケンシャルパターンマイニングをシーケンス．A = ⟨(a1 , t1 ), (a2 , t2 ), ..., (an , tn )⟩ とするとき，A行い，出力された頻出オーダー列をクリニカルパスの候補としはシーケンスである．aj (1 <=j<= n) はアイテム，tj (1 <=j<=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．

n) は aj が発生した時間を表す．また tj−1 <= tj (1 < j <= n) で

1. 4 本稿の構成ある．同じ時間に発生したアイテムがある場合，それらは辞書

本稿は以下のとおり構成される．2. 節ではシーケンシャル

順で並ぶものとする．

パ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

タイムインターバルシーケンス．I = {i1 , i2 , . . . , im } をアイテ

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と飽和

ム集合，T I = {I0 , I1 , I2 , . . . , Ir } をタイムインターバルセット

オーダー列について説明する．3. 節では本研究が提案するいとする．B = ⟨b1 , &1 , b2 , &2 , . . . , bs−1 , &s−1 , bs ⟩ とするとき，

くつかのスコアリング手法と，それを用いた最適なタイムイン

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 ，

ターバルセットの決定について説明する．続く 4. 節では実際の&i ∈ T I とする．

電子カルテシステムに対し本手法を適用し，結果に関する考察

タ イ ム イ ン タ ー バ ル サ ブ シ ー ケ ン ス ．シ ー ケ ン ス A =を行う．最後に 5. 節で本研究のまとめと今後の課題について述⟨(a1 , t1 ), (a2 , t2 ), . . . , (an , tn )⟩ とタイムインターバルシーケ

べる．

ンス B = ⟨b1 , &1 , b2 , &2 , . . . , bs−1 , &s−1 , bs ⟩ について，以下の

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 [6] とは，Agrawal らに条件を満たすような整数列 1 <= j 1 < j2 < · · · < js <= n 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言う．

よって提案されたシーケンスデータベースから頻出シーケンス（ 1 ） b1 = aj1 , b2 = aj2 , ..., bs = ajsを抽出する手法である．シーケンスデータベースはシーケンス（ 2 ） tji − tji −1 ∈ &i−1 ，ただし 1 < i <=s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，もしくはアイテムと時間の組の列からなる．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シャルパターンを頻出パターンとして抽出することである．本節では，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 らが当初提案したシーケンシャルパターンマイニン

トランザクションはその識別子 sid とシーケンス s を組にした (sid, s) によって表現される．シーケンスデータベース 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 のサポートカウントは次のように定義される．
サポートカウント．support countS (α) = |{(sid, s)|(sid, s) ∈S ∧ αが s に含まれる }|グでは，シーケンス内のアイテムが発生した時間に関しては考慮されておらず，2016 年 1 月 1 日にコーヒーを購入し，その翌日に牛乳を購入したというシーケンスと，2016 年 1 月 1 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るため，

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支持度（min sup として与えられる）の割合以上であるとき，α は頻出なタイムインターバルシーケンスである．つまり，support countS (α) >= |S| × min sup を満たすような α はシーケンスデータベース S において頻出である．

表 1 シーケンスデータベース

2. 2 I-PrefixSpan

sid

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

10⟨(a, 1), (c, 3), (a, 4), (b, 4), (a, 6), (e, 6), (c, 10)⟩出するために，I-PrefixSpan [7] というアルゴリズムを提案し

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)⟩

た．I-PrefixSpan は，シーケンシャルパターンを効率よくマイニングする PrefixSpan というアルゴリズムを，タイムインター

sequence

バルを扱うために拡張したものである．ここでは I-PrefixSpan

表2

射影データベース S|(a)に関する主要な概念を定義した後，例とともにアルゴリズムを

sid : time

説明する．

10 : 1⟨(c, 3), (a, 4), (b, 4), (a, 6), (e, 6), (c, 10)⟩

10 : 4⟨(b, 4), (a, 6), (e, 6), (c, 10)⟩

タ イ ム イ ン タ ー バ ル プ レ フィック ス ．シ ー ケ ン ス α =10 : 6⟨(e, 6), (c, 10)⟩⟨(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

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)⟩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projected sequence

表3

ある．

S|(a) における Tablebcd（ 1 ） bi = ai ，ただし 1 <=i<=mTable a
I0

0 3

0

0 2

e

（ 2 ） ti − ti−1 ∈ &i−1 ，ただし 1 < i <
=m

I1

1

1

1

1 3

射影シーケンス．シーケンス α = ⟨(a1 , t1 ), (a2 , t2 ), . . . , (an , tn )⟩

I2

1

0

1

1

1

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ムイ

I3

0

1

3 1

0

ンターバルシーケンス β = ⟨b1 , &1 , b2 , &2 , . . . , &s−1 , bs ⟩ (s <=n) を考える．また aik = bk (1 <=k<= s) とする．αのサブシー

で S 中のすべてのタイムインターバルシーケンスを抽出する．

ケンス α′ = ⟨(a′1 , t′1 ), (a′2 , t′2 ), . . . , (a′p , t′p )⟩ (p = s + n − is ) が例 と し て ，タ イ ム イ ン タ ー バ ル セット T I = {I0 : t =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ン

0, I1 : 0 < t <= 3, I2 : 3 < t <= 6, I3 : 6 < t}，最低支持度スである．

min sup = 50% とし，表 1 に示すシーケンスデータベースを（ 1 ） β は α′ のタイムインターバルプレフィックス．

考える．はじめに，最低支持度よりも多く出現するアイテムを検（ 2 ） α′ の後方 n − is 個のアイテムと α の後方 n − is 個の索し，アイテム数 1 の頻出パターンとして，(a), (b), (c), (d), (e)アイテムが等しい．

の 5 パターンを得る．次に，得られたそれぞれのアイテムによっ

タイムインターバルポストフィックス．α′ = ⟨(a′ 1, t′ 1), (a′ 2, t′ 2),てデータベースを射影する．たとえば，パターン (a) によって. . . , (a′ p, t′ p)⟩ を α の β = ⟨b1 , &1 , b2 , &2 , . . . , &s−1 , bs ⟩ に関す

データベースを射影した場合，表 2 に示す射影データベースがる射影シーケンスとするとき，γ = ⟨(a′s+1 , t′s+1 ), (a′s+2 , t′s+2 ),得られる．これを元にパターン (a) をプレフィックスとするアイ. . . , (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

テム数 2 の頻出パターンを抽出していく．アイテム数が 2 以上スである．

のパターンの場合，アイテムの一致だけでなくタイムインター
バルの条件も満足する必要があるため，タイムインターバルとシーケンスデータベース S のシーケンスを α で射影したそれ

アイテムをそれぞれ行と列にもつ表 T able を作成する．表 2 かぞれのポストフィックスを集めたものを射影データベース S|α

らは表 3 に示す T able が得られ，(I0 , b), (I0 , e), (I1 , e), (I3 , c)とする．I-PrefixSpan の元になった PrefixSpan は次のアルゴが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

リズムで頻出パターンを抽出する．はじめに α = null に設定

ことで，(a, I0 , b), (a, I0 , e), (a, I1 , e), (a, I3 , c) の 4 つのパター

し，S|α から頻出な長さ 1 のパターンを抽出する．S|α のそれンが得られる．

ぞれのパターンを α に結合し α′ とし，S|′α を構成する．その同様の探索とパターンの拡張を繰り返し，タイムインターバ

後 S|′α から頻出なパターンを抽出し，α′ に結合して再び射影

ルシーケンスのマイニングを行う．すべての枝で，射影される

データベースを構成することを繰り返し，S 中のすべてのシー

シーケンスの数が 0 になったとき I-PrefixSpan の探索は終了

ケンシャルパターンを抽出する．

となる．

I-PrefixSpan ではタイムインターバルを考慮するために，射2. 3 飽和オーダー列

影データベースを構成する際に表 T able を用いる．表 T able は単にシーケンシャルパターンマイニングの手法を適用し頻出

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

オーダー列を抽出する場合，その結果として得られるパターン

中のそれぞれのセル T able(Ii , b) は，b を含み，b と α の最後のが膨大な数になってしまうことがある．得られた膨大なパター

アイテムとの時間間隔 t が t ∈ Ii を満たす S|α 内の射影シーケ

ンの中には，別の頻出パターンに含まれるような頻出パターン

ンス数を示す．T able(Ii , b) の値が与えられた最低支持度を超えも数多く含まれており，そうした冗長なパターンを取り除くた′るとき，(Ii , b) を α に結合した α を新たなタイムインターバ
ルシーケンスとして得る．さらに S|′α を構成し，繰り返すこと

めの飽和という性質に基づくパターンの削減手法が提案されている [10]．飽和シーケンシャルパターンとは，抽出されたシーケンシャルパターンの中でも，同じサポート値を持ち，かつそのシーケンシャルパターンを含むような上位シーケンシャルパ
ターンが存在しないシーケンシャルパターンのことである．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．
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 ,b j ⟩ を 考 え る ．1 <| I0 を 満 た す k= k <= i − 1, &k =<<を A で の 出 現 順 に 並 べ た 数 列 を {kp }m
p=1 ，1 = l = j −図1

最適なタイムインターバルセットを決定するフロー

1, &′l =| I0 を 満 た す l を B で の 出 現 順 に 並 べ た 数 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
′

′

表4

シーケンス

0042F 05B . . .

⟨(生理検査, 心電図心電図検査, null, 0),(看護タスク, 同意書確認, null, 0), . . . ,(処方, 内服薬剤, 613, 2)⟩′

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 ′ の中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．このとき，ある整数
u (0 <=u<= m − n) が存在し，すべての整数 r (1 <=r<
= n + 1)′′′とすべての整数 s (1 <=s<= n) に対し，ar+u ⊃= br と &s+u = &sを満たすとき，タイムインターバルシーケンス B はタイムイ
ンターバルシーケンス A に含まれる．
前述の包含関係に基づき，本手法では飽和オーダー列を次の手順で抽出する．(1) I-PrefixSpan により頻出なオーダ列を抽出し，パターン集合 P を作成する．(2) P からサポート値が等
しい 2 つのパターンを取り出し，(2-1) と (2-2) を行う．(2-1)

2 つのパターンの包含関係を確認する．(2-2) 2 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ているパター
ンを P から取り除く．(3) 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ー列となる．

3. 提 案 手 法
本研究の目的とは，佐々木らの研究で未解決とされた最適なタイムインターバルセットの決定を実現することであった．本
節では，その目的を達成するため，複数のタイムインターバル
セットの候補生成と，その中からタイムインターバルセットを決定する際の基準となるいくつかのスコアリング手法を導入する．また，実際の電子カルテデータに対しマイニングを行う
際に必要となる前処理や，マイニング対象とするレコード中のフィールドの選択など，その具体的詳細についてもここで述べる．
本研究におけるクリニカルパスのマイニングは，次のようなフローで行われる．(1) 何らかの方法で少しずつ内容が異なる
タイムインターバルセットを複数生成し，それらをタイムイン
ターバルセットの候補とする．(2) (1) で生成した各タイムイ
ンターバルセットを使い，同一の入力データに対しマイニングを行う．(3) (2) で得たパターンの集合を何らかの手法でスコ

入力データの例

匿名化患者 ID

アリングする．(4) (3) で得たスコアが最大あるいは最小となるようなタイムインターバルセットを最適なタイムインターバ
ルセットとし，当該タイムインターバルセットを使ってマイニングしたときのパターン集合を出力する．図 1 は，このフローをダイアグラムに書き起こしたものである．

3. 1 オーダー列の抽出と整形本研究では，宮崎大学から提供されたオーダーログデータ（オーダー ID，匿名化された患者 ID，オーダー種別，オーダー
詳細，オーダー実施日を含む）の他に，オーダーログに 1 対

N で関連付けられた処方データ（オーダー ID，薬剤コードを含む）を利用してマイニングを行う．具体的には，浦垣らの研究 [5] で提案されている手法を適用し，薬剤コードから薬効コー
ドを取り出し，これをマイニング対象とする．また，オーダー
詳細に関しては，佐々木らの研究で提案されているものを利用
し，短縮オーダー化してオーダー種別などと組み合わせる．これらの前処理の結果，オーダーログデータと処方データの組から表 4 のような入力データを得ることができる。
入力データの 1 レコードは，匿名化された患者 ID とそれに関連付けられた（オーダー種別，短縮オーダー，薬効コード，実施日）の 4 つ組の列で表現される．ここで，薬効コードが不要なオーダーの場合は薬効コードの欄が “null” となることと，実施日が入院からの相対的な日付になっている点に注意されたい．

3. 2 タイムインターバルセットの候補生成
本節では，3. 節の冒頭で紹介したクリニカルパスのマイニ
ングフローにおいて，その最初の段階に相当する，タイムイン
ターバルセットの候補生成アルゴリズムについて述べる．予め，
タイムインターバルセットの要素数 N と，タイムインターバ
ルセットにおける各要素の変化範囲を表すパラメータ P を決める．図 2 に示す擬似コードで，タイムインターバルセットの候補となる T I1 , T I2 , . . . , T IP N −2 を定める．最終的に生成されるタイムインターバルセットの候補数は P N −2 個となる．
ここで，end(Ik ) は Ik の範囲の終端となる値を表す．たとえば end(1 < t <= 2) = 2 である．また，digit(i, P, j) は i を

の ア イ テ ム を p 個 ，A の 末 尾 の ア イ テ ム を q 個 削った タ

function gen_tis(N, P) {イ ム イ ン タ ー バ ル シ ー ケ ン ス A′ を 作 る ．す な わ ち A′ =for (i = 0; i < P^(N-2); i++) {for (j = 1; j <= N-2; j++) {Ij : end(Ij−1 ) < t <= end(Ij−1 ) + digit(i, P, j) + 1⟨a1+p , &1+p , a2+p , &2+p , . . . , &n−q−1 , an−q ⟩ である．ただし，′′
0<= p, q <= n, p + q <= n とする．このとき，A ⊂= B ならば A
は A と B の共通部分列である．共通部分列の長さは A′ 中の}アイテム数で与えられる．さらに，A と B の共通部分列の中IN −1 : end(IN −2 ) < t

で，最長のものを最長共通部分列と定義し，LCS(A, B) で表

I0 : t = 0

T Ii+1 = {I0 , I1 , . . . , IN −1 }す．また，最長共通部分列の長さは |LCS(A, B)| で表す．

}
return {T I1 , T I2 , . . . , T IP N −2 }これを元に，最長共通部分列によるスコア score LCS(P, S)}を次のように定義する．

図 2 タイムインターバルセットの候補生成

score LCS(P, S) =P 進数表記したときの下から j 桁目の数値を表す．たとえばdigit(5, 3, 2) = digit((012)3 , 3, 2) = 1 である．

∑ ∑ |LCS(p, s)|p∈P s∈S|P | × |S|

最長共通部分列によるスコアが大きければ大きいほど，パ

3. 3 包含関係によるスコアリング

ターン集合と評価用データが類似していると考えられる．

スコアリングの目的は，マイニングの結果得られたパターン

3. 5 編集距離によるスコアリング

集合に何らかの評価値を与えることである．本研究では，本節ある列とある列の類似度を調べる手法としては，最長共通部

で説明する方法を含め 3 つのスコアリング方式を提案するが，分列による方法の他に，編集距離 [11]（レーベンシュタイン距

そのいずれもが出力パターンの集合と評価用データの類似度も離とも呼ばれる）による方法が知られている．ここでは，編集

しくは距離を計算するものである．つまり，マイニングの結果

距離のアイデアをベースとしたスコアリング方式を考える．編

得られた各パターンが，評価用データの各シーケンスに似てい集距離とは，簡単にいえば，あるシーケンスを編集し，あるタ

れば似ているほど，よりよいスコアを与えるというものである．

イムインターバルシーケンスに一致させるために必要な最小の集合同士の類似度を測る尺度としては Jaccard 係数 [11] など

編集コストのことである．

が知られている．Jaccard 係数のアイデアを元に，あるタイム

ここで，シーケンス A = ⟨(a1 , t1 ), (a2 , t2 ), . . . , (an , tn )⟩ とタ

インターバルシーケンス p とシーケンスデータベース S の類似

イムインターバルシーケンス B = ⟨b1 , &1 , b2 , &2 , . . . , &s−1 , bs ⟩度 sim(p, S) を以下のように考える．

が一致するとは，次が成り立つことである．

sim(p, S) =（1） n = ssupport countS (p)|S|（ 2 ） a1 = b1 , a2 = b2 , ..., an = bn

これを元に，パターン集合 P とシーケンス集合 S に対し，
包含関係によるスコア score subseq(P, S) を次のように定義する．

（ 3 ） ti − ti−1 ∈ &i−1 ，ただし 1 < i <=n
編集操作としてはシーケンスに対するアイテムの追加・削除とタイムスタンプの書き換えのみが許されるとする．追加・削

score subseq(P, S) =∑ sim(p, S)
p∈P

除・タイムスタンプの書き換えに対し，それぞれ次のコストを

|P |

与える．

包含関係によるスコアが大きければ大きいほど，パターン集

Wadd (b, t) = Wdel (b, t) = 1, Wsub (t, t′ ) =合と評価用データが類似していると考えられる．

3. 4 最長共通部分列によるスコアリング
包含関係によるスコアリングでは，パターン p のサポートカ
ウントを元にスコアを定義したが，このスコアにはパターン p
を部分的に含むようなシーケンスの存在が反映されていないという欠点がある．この欠点を解決するため，包含関係によるスコアリングの拡張として最長共通部分列 [11] によるスコアリン
グを提案する．ただし，ここで言う最長共通部分列とは，タイムインターバルシーケンスとシーケンスとの間に定義される概念であるため，一般の最長共通部分列とは異なる定義になっていることに注意されたい．

|t′ − t|tn − t1

Wadd (b, t) はシーケンスにアイテム b ∈ I とタイムスタンプt からなる組を追加したときのコストを，Wdel (b, t) はシーケンスから同じくアイテム b ∈ I とタイムスタンプ t からなる組を削除したときのコストを，Wsub (t, t′ ) はシーケンスの要素中のタイムスタンプ t を t′ に書き換えたときのコストを意味する．
また，Wsub の定義に登場する tn は編集元シーケンス中の最も大きいタイムスタンプを表し，また t1 は編集元シーケンス中の最も小さいタイムスタンプを表す．
シーケンス A をタイムインターバルシーケンス B に一致させるための編集操作列が {op1 , op2 , ..., opn } であるとき，A とB 間の編集距離 ED(A, B) は，次の式で表される．

定 義 ．あ る タ イ ム イ ン タ ー バ ル シ ー ケ ン ス A=⟨a1 , &1 , a2 , &2 , . . . , &n−1 , an ⟩ と あ る シ ー ケ ン ス B=⟨(b1 , t1 ), (b2 , t2 ), . . . , (bs , ts )⟩ を 考 え る ．こ こ で ，A の 先 頭

表6

表 5 α の編集過程

実験環境

α

β

CPU

Intel Core i7 870 2.93GHz（8 スレッド）⟨(i1 , 1), (i2 , 2)⟩⟨i1 , 1 < t <= 2, i2 , 0 < t <= 1, i3 ⟩<⟨i1 , 1 < t = 2, i2 , 0 < t <= 1, i3 ⟩メモリ

DDR3 1333 8GB

OSWindows 7 Professional SP1Java バージョン

1.8.0 65-b17⟨(i1 , 1), (i2 , 3)⟩⟨(i1 , 1), (i2 , 3), (i3 , 4)⟩ ⟨i1 , 1 < t <= 2, i2 , 0 < t <= 1, i3 ⟩Wadd (b, t)n ∑ED(A, B) =W (b, t)
 del
i=1 


Wsub (t, t′ )表 7 タイムインターバルセットの候補(opi は組 (b, t) の追加)
(opi は組 (b, t) の削除)
(opi は t の t′ への置換)

これを元に，編集距離によるスコア score ED(P, S) を次のように定義する．

score ED(P, S) =∑ ∑ ED(s, p)p∈P s∈S|P | × |S|

I0
T I1
T I2
T I3
T I4
T I5
T I64

I1

I2

t=0 0<t<=1 1<t<=2<
t=0 0<t=1 1<t<=2
<1 1<t<t=0 0<t=
=2

I3

I4

2<t<
=3
2<t<
=4

3<t
4<t

2<t<
=5
2<t<
=6

5<t
<
t=0 0<t<
1
1
<
t
2
6<t
=
=
<
<
t=0 0<t<
1
1
<
t
3
3
<
t
4
4<t
=
=
=
...
<4 4<t=<8 8<t<t=0 0<t== 12 12 < t

表 5 は，シーケンス α = ⟨(i1 , 1), (i2 , 2)⟩ をタイムインター

る．ただし，この方法で得られた出力パターンからは，頻出ア

バルシーケンス β = ⟨i1 , I2 : 1 < t <= 2, i2 , I1 : 0 < t <= 1, i3 ⟩イテムの情報が完全に抜け落ちてしまっているため，何らかのに一致させるまでの編集過程を示している．前述のコスト定義

方法で削除された頻出アイテムを補完するような後処理を行うを用いると，α と β の編集距離は Wsub (2, 3) + Wadd (i3 , 4) =ことが望ましいと考えられる．

(3 − 2)/(2 − 1) + 1 = 2 となる．
編集距離によるスコアが小さければ小さいほど，パターン集
合と評価用データが類似していると考えられる．

4. 実

験

本節では，実際に電子カルテデータに対し提案手法を適用

3. 6 頻出アイテムの削除

し，スコアリング手法の違いにより最適と判断されるタイムイ

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は，

ンターバルセットがどのように変化するか，また各タイムイン

アイテムとタイムインターバルの組み合わせで頻出パターンを

ターバルセットで出力されるパターン集合にどのような変化が検索するため，単なるシーケンシャルパターンマイニングと比あるかを確認する．実験の実行環境を表 6 に示す．

較して速度面で不利となることがある．より高速にマイニング

4. 1 実験対象データを行なうためには，マイニングの際に与える最低支持度を大き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

くすればよいが，そうすると医学的に有益なオーダーよりも，テムに蓄積された 1991 年 11 月 19 日から 2015 年 10 月 4 日ま(検体検査,null,null,*) などの極端に頻出なオーダーの割合が多でのオーダーログデータを使用する．このオーダーログデータ

くなってしまう．これらの極端に頻出アイテムはクリニカルパ

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

ス作成を補助する目的からするとノイズとも考えられ，出力さム WATATUMI [12] によって取得されたものである．このオーれるパス候補の精度が低くなる要因とも捉えられる．

ダー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

ここでは，何らかの尺度でアイテムの優先度付けを行い，特に頻出なアイテムを削除することを考える．情報検索の分野ない．ある患者に対して行われたオーダーを抽出する際には，匿名化された患者 ID を用いて抽出を行った．

で使われている TF-IDF を参考に，次の式で表される尺度 SF

タイムインターバルセットの候補としては，3. 2 節で導入し（Sequence Frequency，シーケンス頻度）を導入する．SF (b)た gen tis という関数にパラメータ N = 5, P = 4 を与え，表 7の値が大きくなるようなアイテム b は多くのオーダー列に現れに示すような計 64 個のタイムインターバルセットを生成した．

る一般的なアイテムであるため，相対的に重要性が低いと考えられる．

実験用のデータセットとしては (1) 膀胱全摘，(2) 停留精巣，(3) TUR-Bt という 3 つのクリニカルパスが適用された患者のオーダー列を用いる．膀胱全摘と停留精巣は患者によらずオー

SF (b) = |{(sid, s)|(sid, s) ∈ S ∧ b が s に含まれる }|この方法では，データセットから SF の値が大きい順に N 個のアイテムを削除する．削除するアイテムの個数は，段々とアイテムを減らしていったとき，マイニングされた出力パターン
数の減少率が最も大きくなる点から決定する．
頻出アイテムを削除することで，データセット中のシーケン
スが短くなることから，マイニングの処理速度向上が期待される．また，データセット中の本質的でないアイテムを無視できることから，スコアリングの観点からも精度の向上が期待され

ダー列の変化が少ないクリニカルパスのモデルケースとして，

TUR-Bt は比較的患者によりオーダー列の変化が多いクリニカ
ルパスのモデルケースとして選んだ．各データセットからランダムに選んだ 80%のシーケンスをマイニング対象とし，残りの 20%のシーケンスをスコアリングに使用する評価用データとした．実験前の前処理として，3. 1 節にあるように薬効情報の抽出を行う．オーダー列の各要素にはオーダー種別と短縮オー
ダー，薬効コード，実施日などが含まれる．これらデータセッ
トの統計情報を表 8 に示す．ただし，表 8 中の削除アイテム数

表 10

表 8 データセットの統計情報
膀胱全摘
症例数

131

平均アイテム数

104.191

最適なタイムインターバルセット
膀胱全摘

停留精巣 TUR-Bt

265

488

19.16249.889

削除アイテム数

1

1

1

最低支持度

0.4

0.1

0.3

0<t<
=4
0<t<
=4

4<t<
=8
4<t<
=5

8<t<
=9
5<t<
=6

9<t

4<t<
=6
4<t<
=5

6<t<
= 10
5<t<
=7

10 < t

t=0

0<t<
=4
0<t<
=4

t=0

0<t<
=4

4<t<
=5

5<t<
=7

7<t

パターン数

T I61

t=0

平均パス長

T I49

t=0

包含関係

T I56

t=0

LCS

T I50

編集距離

T I50

6<t
7<t

停留精巣

表 9 頻出アイテム削除の効果

4<t<
=5
1<t<
=2

5<t<
=6
2<t<
=3

6<t

4<t<
=5
4<t<
=5

5<t<
=6
5<t<
=6

6<t

t=0

0<t<
=4
0<t<
=4

t=0

0<t<
=1

1<t<
=2

2<t<
=3

3<t

TUR-Bt0<t<=4 4<t<
=8

8<t<
=9
5<t<
=6

9<t

4<t<
=5
5<t<
=6

5<t

3<t<
=4

4<t

T I49

t=0

差

平均パス長

T I1

t=0

N/A 1.872

N/A

包含関係

T I49

t=0

3.961 -0.105 1.100 -0.871

LCS

T I49

-435

3.809 -0.152 0.785 -0.217

編集距離

T I1

1238

-159

3.820

753

-485

3.457 -0.363 0.429 -0.248

差

平均パス長

0

2742 N/A

4.066

1

1832

-910

2

1397

3
4
5

0<t<
=4
0<t<
=1

パターン数

時間

削除数 パターン数

520

-233

差

0.011 0.677 -0.108

3.242 -0.215 0.340 -0.088
...

パターン数

T I61

t=0

平均パス長

T I49

t=0

包含関係

T I33

t=0

LCS

T I49

t=0

編集距離

T I17

t=0

0<t<
=4
0<t<
=3

4<t<
=5
3<t<
=4

0<t<
=4
0<t<
=2

4<t<
=5
2<t<
=3

3<t
6<t

6<t
6<t

は 4. 2 節の予備実験から決定した値である．
表 11

4. 2 予 備 実 験
3. 6 節で述べた手法の効果を予備実験により検証する．デー
タセット TUR-Bt に対し，削除するアイテムを増やしながらマ
イニングを行い，(1) 出力パターン数 (2) 出力パターンの平均

各スコアリングに要した時間（秒）マイニング時間（参考）

包含関係

LCS

編集距離

膀胱全摘

74.9434.972

10.374

9.489

停留精巣

701.972

106.974 673.030 1629.409

TUR-Bt128.14453.621 170.715

212.735

パス長 (3) マイニング時間の変化を確認する．実行結果を表 9に示す．
パターン数の差を見ると，N = 1 としたときに減少率が最も大きくなっていることが分かる．この結果を参考に，データ
セット TUR-Bt の削除アイテム数は 1 に設定する．同様に，膀
胱全摘の削除アイテム数は 1，停留精巣の削除アイテム数は 1に設定する．マイニングに要する時間が，頻出アイテムの削除により大きく減少していることも注目すべき点である．

4. 3 実 験 内 容
膀胱全摘，停留精巣，TUR-Bt の 3 つのデータセットに対し，

64 通りのタイムインターバルセットでマイニングを行い，(1)
出力パターン数 (2) 出力パターンの平均パス長 (3) 包含関係によるスコア (4) 最長共通部分列によるスコア (5) 編集距離によるスコアを計算し，各スコアで選択されるタイムインターバル
セットを確認する．また，64 通りのタイムインターバルセット
で各スコアを計算するのに要した時間の合計を比較する．更に，
データセット TUR-Bt を用い，最適なタイムインターバルセッ
トを選択した際に得られたパターンの内，最長のパスが妥当な結果になっているかどうかを検討する．

4. 4 最適タイムインターバルセットの決定
各スコアリング手法を適用した結果，最適と判断されたタイ
ムインターバルセットを表 10 に示す．ここで，“最適なタイム
インターバルセット” とは，編集距離によるスコアリングではスコア最小となるタイムインターバルセットのことであり，それ以外のスコアリング手法ではスコア最大となるタイムイン
ターバルセットのことである．
最適なタイムインターバルセットの傾向がデータセットにより異なることから，“あらゆるデータセットに対し有効なタイ
ムインターバルセット” というものは存在しないことが示唆される．

4. 5 タイムインターバルセット候補の評価時間
各スコアリング手法で 64 通りのタイムインターバルセットを評価するのに要した時間を表 11 に示す．

LCS による方法と比べると，包含関係による方法は比較的高速である．編集距離による方法は，高速に処理が可能な場合もあるものの，データセットによる処理時間のばらつきが大きい．
なお，表 11 中には記載していないが，出力パターン数や出力パターンの平均パス長をスコアに用いる場合，出力パターンの統計情報を取るだけで処理が完了するため，高速にタイムイン
ターバルセットの決定を行うことができる．

4. 6 オーダー列抽出例
データセット TUR-Bt に対し，LCS によるスコアリングを用いた場合に得られたパス候補のうち，長さが最長となるものを図 3 に示す．同様に，編集距離によるスコアリングを用いた場合に得られたパス候補のうち，長さが最長となるものを
図 4 に示す．比較検討のため，実際に医療機関で使われている

TUR-Bt に対するクリニカルパスを図 5 に示す．
図 3 と図 4 に関して，各オーダーの間に入る 2 つの数字は，前後のオーダー間のタイムインターバル（範囲の始点と終点）を示している．抽出されたパターンはどちらの図においてもほぼ同様であるが，オーダー間のタイムインターバルが異なっている．今回の場合，より範囲の狭いタイムインターバルが結果として得られた方が情報量が多いと考えられるため，編集距離によるスコアを用いて得られた結果が最も好ましいものであると判断できる．
また，どちらの図においても，手術の前後で行われた検査
や，投与された薬品の情報がパターンとして抽出できている．

処方-内服薬剤-235

─

─

─

─

看護タスク-観察フローシート-null

─ 0..0 ─

─
─
─

─

─
手術-膀胱悪性腫瘍手術-null

─

─
0..0

─
─

注射-静脈内注射-613

──

処方-外用薬剤-235

─ 1..4 ── 手術麻酔-閉鎖循環式全身麻酔-null ──

注射-静脈内注射-331──

注射-静脈内注射-613

─ 0..0 ─

─ 0..0 ─

注射-静脈内注射-613

─ 0..0 ─

処方-外用薬剤-235

─ 1..4 ─

注射-静脈内注射-331──

手術-膀胱悪性腫瘍手術-null──

注射-静脈内注射-331

─ 0..0 ──

処方-外用薬剤-235

─ 1..4 ──

注射-静脈内注射-331

─ 0..0 ───

処方-外用薬剤-235

─

─
─

1..4

─

─ 0..0 ─ クロスマッチ（Ｔ＆Ｓ）検査-Ｔ＆Ｓ検査-null ─ 1..4 ─

注射-静脈内注射-331

─

─

─

─

注射-静脈内注射-613

─
─

0..0

─
─

─

─

─

看護タスク-観察フローシート-null

─ 0..0 ─

─
─
─

─

─
手術-膀胱悪性腫瘍手術-null

─

─
0..0

注射-静脈内注射-613

──

処方-外用薬剤-235

─ 1..2 ── 手術麻酔-閉鎖循環式全身麻酔-null ──

注射-静脈内注射-331──

注射-静脈内注射-613

─ 0..0 ─

─ 0..0 ─

注射-静脈内注射-613

─ 0..0 ─

処方-外用薬剤-235

─ 1..2 ──手術-膀胱悪性腫瘍手術-null──

注射-静脈内注射-331

─ 0..0 ──

処方-外用薬剤-235

─ 1..2 ──

注射-静脈内注射-331

─ 0..0 ───

処方-外用薬剤-235

─

─
─

1..2

─

─ 0..0 ─ クロスマッチ（Ｔ＆Ｓ）検査-Ｔ＆Ｓ検査-null ─ 1..2 ─

注射-静脈内注射-331

─

─

─

─

注射-静脈内注射-613

─
─

0..0

─
─

­1日目

─

─

­1日目
検体検査-［尿定性］-null

─

─

­1日目
看護タスク-観察フローシート-null

null­1..1日目
指導管理・文書料-肺血栓塞栓症予防管理料-null

null

─

─

­1..2日目
─ 血液型関連検査-ＡＢＯ式血液型-null ─

0日目

注射-静脈内注射-331
ラクテック注

善の研究に用いることは，宮崎大学の倫理審査委員会および東トアウト手段を提供している．関係各位の協力に感謝する．

null

0日目

0..1日目─­1日目
クロスマッチ（Ｔ＆Ｓ）検査-Ｔ＆Ｓ検査-null

0日目─

崎大学医学部附属病院の電子カルテオーダーログを医療行為改た，宮崎大学病院のウェブサイト [13] にて対象患者向けのオプ

─

null

null

（A）（#25240014）の助成により行われた．なお，本研究で宮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．まnull

手術-膀胱悪性腫瘍手術-null

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

注射-静脈内注射-613

─

図 4 編集距離によるスコアから得られたパスの例

処方-内服製剤-235
─
センノシド錠１２ｍｇ「ＹＤ」

辞

─

─

─

─

─

─

注射-静脈内注射-331

─

─

─

─ 手術麻酔-閉鎖循環式全身麻酔-null ─

─

─

─

─

服薬指導-薬剤管理指導料３-null

─
1..2

─

注射-静脈内注射-331

アイテムの情報も含む形でパス候補を提示することが望ましい

謝

─

─

最終的なクリニカルパスの生成を目指す上では，削除した頻出現する手法についても今後検討を進めていきたい．

──

得られたパス候補の中に頻出アイテムが一切含まれていないが，と考えられる．出力パターンに対する頻出アイテムの補完を実注射-静脈内注射-613

─

図 3 LCS によるスコアから得られたパスの例

処方-内服薬剤-235

今回の実験では，前処理で頻出アイテムを削除しているため，─── 手術麻酔-閉鎖循環式全身麻酔-null ─

─

─

─

─

─

─

─

注射-静脈内注射-331

─

─

─

─

服薬指導-薬剤管理指導料３-null─1..4

注射-静脈内注射-613
─
セファゾリンＮａ点滴静注用１ｇバッグ「オーツカ」

処方-外用薬剤-235
グリセリン浣腸「オヲタ」６０─

1日目
検体検査-総蛋白-nullnull

図 5 TUR-Bt に対する既存クリニカルパス（抜粋）特に，“看護タスク-観察フローシート-null” や “注射-静脈内注
射-613”，“注射-静脈内注射-331” など，手術前後の処方に関連する重要なオーダーが，薬効コードや手術日との位置関係も含め正確に抽出できていることは注目に値する．

5. まとめと今後の課題
従来手法の “事前にタイムインターバルセットを決めなければならない” という問題を解決するため，3 つのスコアリング
手法を導入し，スコアの比較により最適なタイムインターバル
セットを決定する枠組みを提案した．4. 節では，これらの枠組
みにより最適なタイムインターバルセットを決定し，有効なク
リニカルパス候補が得られることを実験により示した．予備実
験では，頻出アイテムの削除により，大幅なマイニングの高速化が可能であることを示した．既存クリニカルパスとの比較により，少なくとも従来のクリニカルパスを再現するという意味
で，提案手法により得られたクリニカルパス候補が医学的にも妥当であることが示された．
今後の課題としては，本研究で提案したスコアリング手法で上位となるタイムインターバルセットから得られるパターンが，果たして医学的に有用なパス候補となっているのかどうか，十分な裏付けが得られていないことが挙げられる．そのため，どのスコアリング方式が妥当なのか，現段階では確実な判断を下すことが難しい．これに関しては，今回得られた結果を踏まえ，実際に電子カルテシステムを利用している医師らと更なる議論を深めていく必要があろう．

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
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[2] Shoji Hirano and Shusaku Tsumoto. Clustering of Order Sequences Based on the Typicalness index for Finding Clinical
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[4] 佐々木夢，荒堀喜貴，串間宗夫，荒木賢二，横田治夫．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．
DEIM Forum 2015, G5-1, 2015.
[5] 浦垣啓志郎，保坂智之，荒堀喜貴，串間宗夫，山崎友義，荒木賢二，横田治夫．電子カルテの投薬履歴における薬効に着目した
医療行為パターンの抽出．DEIM Forum 2016, G7-5，未刊行.
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Qiming Chen, Umeshwar Dayal and Mei-Chun Hsu. PrefixSpan: Mining Sequential Patterns Eﬃciently by PrefixProjected Pattern Growth. Proceeding of 2001 International
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[11] Jure Leskovec, Anand Rajaraman and Jeﬀ Ullman. Miningof Massive Datasets. Cambridge University Press, 2011.
[12] 電子カルテシステム WATATUMI．
http://www.corecreate.com/02 01 izanami.html[13] 宮崎大学医学部附属病院医療情報部．
http://www.med.miyazakiu.ac.jp/home/jyoho/