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

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Title(English)
著者(和文)

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

Authors(English)

Keishirou Uragaki, Tomoyuki Hosaka, 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, , ,G7-5

Citation(English), , ,発行日 / Pub. date

2016, 3G7-5Powered by T2R2 (Science Tokyo Research Repository)DEIM Forum 2016 G7-5

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
浦垣啓志郎†

保坂 智之††
荒木

荒堀 喜貴††
賢二†††

串間

宗夫†††

山崎 友義†††

横田 治夫††† 東京工業大学 工学部情報工学科 〒 152-8565 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 〒 152-8565 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: †uragaki.k.aa@m.titech.ac.jp
あらまし

電子カルテの二次利用として, 蓄積された医療情報の解析による有効活用が期待されている. 我々は, 医療行為の履歴にシーケンシャルパターンマイニングを適用することで, 医療行為の典型的な流れである「クリニカルパス」抽出に向けた支援を試みてきた. 本研究では, 先行研究で扱って来なかった薬剤の情報を解析に取組むことを試み
る. 医療現場で実際に投与される薬剤の種類は多く, 単純に薬剤名を含めてマイニングを行うことはパターンを抽出する上で得策ではない. 我々は投与された薬剤の薬効に着目し, 医学的に有益なパターンを得るために利用する. 薬効を用いるか否かで出力がどのように変化するのかを比較することで手法の評価を行い, 医師が経験をもとに作成したク
リニカルパスとどの程度一致しているのか確認する.
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, 薬剤情報, 薬効1. は じ め に
1. 1 研 究 背 景

ニングを行った場合のパターン数が膨大となってしまうことと医療行為間の時間間隔を考慮していないことの二つの問題点があった.

大規模病院において広く普及している電子カルテは, 従来の佐々木ら [3] は, これら二つの問題点を解決した. パターン数

紙のカルテ比べて, 高速に検索・閲覧を可能とし, 医療行為の標の削減を行うため, 飽和オーダ列と呼ばれる概念 [4] を導入し準化に貢献している. 近年, 電子カルテはカルテとしての利用のた. 2 つのパターン A,B を比較した時に, A が B を含み, B のみに留まらず, 二次利用が期待されている.

サポート値が A のサポート値以下であれば, B は飽和ではない

二次利用の例として, 特定の病気の患者に対しての典型的なという飽和の性質に基づき, すべての 2 パターンに対して比較

医療行為の流れ「クリニカルパス」を抽出することが挙げられを行っていき, 飽和でないパターンを出力から削除するというる. 従来, クリニカルパスは医療関係者自身の医学的経験に基づ手法をとった. この結果, 出力の情報量を損なわずに出力数をいて作成されていたが, 人の手による作成は容易ではなかった.

減らすことができた. 医療行為間の時間間隔については, Chen

そのような背景のもとで, 計算機によって電子カルテをデータらが提案したタイムインターバル SPM [5](以下, TI-SPM) を

工学の観点から分析・抽出し医療行為改善の支援を目的とした

PrefixSpan [6] に用いることによって, 2 アイテム間の時間間隔研究が現れ始めた. 電子カルテデータを分析する研究によって,を考慮した抽出を行った. この手法により医療行為間の大まか

医療行為履歴からクリニカルパスが適切であると判断することな時間間隔を得ることができ, 従来より情報量の多いパターンは有用であり, 新たな医療行為の分岐「バリアント」の発見にを抽出することができた.

よりさらなる医療行為の改善が見込まれる.

しかし, TI-SPM は人為的に定めたタイムインターバル (以1. 2 先 行 研 究

下, TI) という特別な時間間隔内に注目する 2 アイテム間の時

牧原らの研究 [1] では, 電子カルテのアクセスログから, ある間間隔が収まっているのかを確認するというアルゴリズムであ患者に対して行った医療行為をアイテム, 医療行為の流れをシーるために, 定めた時間間隔によって結果が変わるという問題点

ケンス, すべての患者の医療行為の流れをデータベースとみるがあり, その結果, 最適な時間間隔を定める必要性があった.

ことで, アプリオリアルゴリズム [2] を元にしたシーケンシャル

また, 前述の二つの先行研究におけるアイテムは薬剤情報をパターンマイニング (以下, SPM) により, 頻出シーケンシャル

含んでいないものもしくは薬名の一部のみを含んでいるものだ

パターンの抽出を行った. 牧原らは, 手術といった特定の重要なけであった. このため, 先行研究において, 注射といった薬剤情医療行為を「基準イベント」と定め, 基準イベントの前後の部報を含んだ医療行為において, どの薬剤を投与するのかがわか

分シーケンスで独立にマイニングを行った. この手法によって,らないという問題点があった.

医療現場の都合でシーケンスの順序が変化したとしても, 基準

1. 3 本研究の目的

イベントの前後で行うべき医療行為を抽出することができた.

本研究は, 電子カルテシステムに記録されたある症例に対す

しかし, 牧原らの手法には, 基準イベントの後の部分でマイる医療行為から頻出シーケンシャルパターンを抽出し, 飽和という性質を用いることで出力パターンの絞込を行い, クリニカ

（ 1 ） a1 = bj1 , a2 = bj2 , ..., an = bjt

ルパスの作成補助を目的とする. 宮崎大学医学部附属病院にお（2） n <=t<=m

ける電子カルテシステムに記録された医療行為データを用いる（3） 1 <
= j1 ＜ j2 ＜...＜ jt <=mことで, 従来研究では扱っていなかった薬剤情報を含んだ医学的に有益な頻出シーケンシャルパターンの抽出を行う. 単純に薬剤名のみを用いてのマイニングは, 実際に患者に対して投与される薬剤の種類はマイニングを行う上で多く, アイテムの種類が増大してしまうため, 注射や処方といった薬剤情報を含んだ医療行為がパターンに現れにくい. その為, 本研究では投与された薬剤の薬効に注目し, 医学的に有益なパターンの抽出を行う. 前節で問題点とした, 2 アイテム間の時間間隔については
外れ値処理を含んだ統計情報を提示する手法で解決を目指す.
実験では, まず患者に対する医療行為データを用いて頻出シー
ケンシャルパターンの抽出を行い, 出力パターン数, 平均パター
ン長, 薬剤が絡んだ医療行為を含んだパターンの割合の 3 つの指標に対して, 薬効を用いるか否かでどのような変化が現れるのか観察する. さらにその後, 抽出により得られた典型的な流れと医師が経験をもとに作成したクリニカルパスとがどの程度一致しているのか確認する.

1. 4 本稿の構成

定義 2. シーケンスとシーケンス集合の包含関係
シーケンス A = ＜ a1 , a2 , ..., an ＞ (ただし, ai はアイテム.

i = 1, 2, ..., n) に対して A⊂
B がシーケン=B となるシーケンス∑∑
ス集合
中に存在するとき, A はに含まれているといい,
∑
A⊂
と表す.
=
定義 3. 頻出シーケンシャルパターン
最小支持度 M inSup(0 <= M inSup <= 1), SDB である D が与えられ, シーケンス A = ＜ a1 , a2 , ..., an ＞ (ただし, ai はア
イテム. i = 1, 2, ..., n) において, | {Seq|A⊂=Seq, (sid, Seq) ∈D, sid は Seq の識別子 } |>= Size(D) × M inSup が成り立つ
とき, シーケンス A を D の最小支持度 M inSup における頻出
シーケンシャルパターンという.
ただし, Sup(ai ) はアイテム ai の D におけるサポート値,

Size(D) は D 中に存在するシーケンス数とする.
定義 4. 飽和頻出シーケンシャルパターン

本稿は以下の通り構成される. 2. 章では本研究の関連概念をSDB である D から抽出した頻出シーケンシャルパターン集合∑∑に属する A に対して, 以下の条件を満たす B ∈\A が存

背景知識と題して説明する. 3. 章で薬剤情報の取り扱い方法及在しないとき, A を飽和頻出シーケンシャルパターンであるとび薬剤投与の正確な時間間隔を求める手法の導入を提案手法という.

して述べる. 4. 章では, 3. 章の手法を用いて, ある症例における（ 1 ） A⊂=B

医療行為データを解析し, 薬効を用いた場合と用いない場合の（ 2 ） Sup(A) = Sup(B)

抽出でどの程度の差が出力に現れるのか比較実験を行う. さら

ここで頻出シーケンシャルパターンのサポート値 Sup(A) をにその後, 抽出により得られた典型的な流れと医師が経験を元Sup(A) ≡| {s | s⊂=Seq, Seq ∈ D} | と定義する.

に作成したクリニカルパスとがどの程度一致しているのか確認する. 最後に 5. 章でまとめと今後の課題について述べる.

2. 背 景 知 識

2. 2 TI-SPM
当初 Agrawal らが提案した手法 [2] は, 2 アイテム間の時間間隔を考慮していない頻出シーケンシャルパターンの抽出であった. 例えば, 2015 年 1 月 11 日に検査を行い, 同日に手術を行う

2. 1 SPM
Agrawal らによって提案された SPM はシーケンシャルデー
タベース (以下, SDB) から以下によって定義される頻出シーケ
ンシャルパターンを抽出する手法である [2]. アイテムの順列をシーケンスといい, SDB はあるシーケンス集合に属するシーケ
ンスと, そのシーケンスを一意に定める識別子を組とした要素からなる. 頻出シーケンシャルパターンの定義を行う前にサブシーケンス, シーケンスとシーケンス集合の包含関係の定義を行う. さらに, 頻出シーケンシャルパターンの包含関係と密接な関係にある飽和頻出シーケンシャルパターン [4] と呼ばれる概念について説明する. 飽和でない頻出シーケンシャルパター

シーケンスと, 2015 年 1 月 11 日に検査を行い, 1 年後に手術を行うシーケンスを同じ情報を持ったシーケンスと見なしていた.
こうした背景から Chen らは 2 アイテム間の時間間隔を考慮した TI-SPM と呼ばれる手法を提案した [5]. この手法によって,例として挙げた二つのシーケンスを異なるシーケンスと区別することができるようになった.

TI-SPM は, 時間情報を含んだ SDB である D, 最小支持度
M inSup(0 <= M inSup <= 1), TI-セットを入力として与えることによって TI-シーケンスから TI-頻出シーケンシャルパター
ンを得る. 以下のように, TI, TI-セット, TI-シーケンス, TI-サ
ブシーケンス, TI-頻出シーケンシャルパターンは定義される.

ンを削除することによって, 冗長なパターンを含まない出力を得ることができる.
定義 1. サブシーケンス

2 つのシーケンス A = ＜ a1 , a2 , ..., an ＞ (ただし, ai はアイテ
ム. i = 1, 2, ..., n) , B = ＜ b1 , b2 , ..., bm ＞ (ただし, bi はアイ
テム. i = 1, 2, ..., m) に対して, 以下が成り立つとき, A を Bのサブシーケンスといい, A⊂B と表す.
=

定義 5. TI

r − 1 個の定数 T1 , T2 , ..., Tr−1 を元に, TI Ik (k = 0, 1, ..., r −1, r) は以下によって定義される.
(k = 0) {0} {t | 0 ＜ t < T }(k = 1)
= 1
Ik ≡

<
T
}
(k
= 2, 3, ..., r − 1)
{t
|
T
＜
t

k−1
= k



{t | Tr−1 ＜ t}(k = r)定義 6. TI-セット（ 2 ） B は A′ の TI-サブシーケンスである.

r − 1 個の定数 T1 , T2 , ..., Tr−1 によって構成される r + 1 個の（ 3 ） A′ の後方 n − im 個のアイテムと A の後方 n − im 個

TI の集合を TI-セット V と定義する.

のアイテムが一致する.

TI-SPM においては, シーケンスの要素をアイテムとそのア

定義 12. TI-ポストフィックス

イテムの発生した時刻との組で表し, 同じ時刻に発生したアイ

シーケンス A = ＜ (a1 , t1 ), (a2 , t2 ), ..., (an , tn ) ＞ の TI-シーケ

テムは辞書順に並ぶものとした.

ンス B = ＜ b1 , &1 , b2 , ..., bm−1 , &m−1 , bm ＞ に関する射影シー
ケンスを A′ = ＜ (a′1 , t′1 ), (a′2 , t′2 ), ..., (a′n′ , t′n′ ) ＞ とする. この

定義 7. TI-シーケンス
アイテム集合 I, TI-セット V が与えられたとき, 以下の B を

TI シーケンスと定義する.
{＜ b1 ＞
B=＜ b1 , &1 , b2 , &2 , ..., bk−1 , &k−1 , bk ＞

とき, A′B = ＜ (a′m+1 , t′m+1 ), (a′m+2 , t′m+2 ), ..., (a′n′ , t′n′ ) ＞ をB に関する A の TI-ポストフィックスと定義する.
定義 13. 射影 SDB(k = 1)(k >= 2)

ただし, ∀i = 1, 2, ..., k について bi ∈ I とし, ∀v = 1, 2, ..., k − 1
について &v ∈ V とする.

SDB D が与えられた時, D 中のすべてのシーケンスの α に関する TI-ポストプレフィックスの集合を射影 SDB D |α と定義
する.

I-PrefixSpan は SDB D, 最低支持度 M inSup と TI-セット

定義 8. TI-サブシーケンス

I を入力とする. まず初めに D 中の頻出シーケンシャルパター

シーケンス A = ＜ (a1 , t1 ), (a2 , t2 ), ..., (an , tn ) ＞ と TI-シーケ

ンを求め, それらを元に射影 SDB を構成する. その後, α でンス B = ＜ b1 , &1 , b2 , &2 , ..., bm−1 , &m , bm ＞ について, 以下

射影することによって構成された射影 SDB において, すべての条件を満たす 1 <= j1 ＜ j2 ＜...＜ jm <= n となるような整数列のアイテム β に対し, I 中の TI 毎のサポート値を求め, 特定{jm } が存在するとき, B は A の TI-サブシーケンスであるとの TI & における値が Size(D) × M inSup 以上であれば, ＜いい, B ⊂A と表す.
=
（ 1 ） b1 = aj1 , b2 = aj2 , ..., bm = ajm

α & β ＞ を TI-シーケンシャルパターンとして出力する. その（ 2 ） tji − tji−1 ∈ &i−1

ンシャルパターンを求めるというアルゴリズムである.

後, ＜α & β ＞ で射影を行うという操作を繰り返し, TI-シーケ(i = 2, 3, ..., s)

定義 9. TI-頻出シーケンシャルパターン

SDB D, 最小支持度 M inSup (0 <= M inSup <= 1) が与えられ>たとき, TI-シーケンス α が | {(sid, s) | (sid, s) ∈ D, α⊂=s} |=
Size(D) × M inSup を満たすとき, α を TI-頻出シーケンシャ
ルパターンと定義する.

3. 提 案 手 法
本章では従来研究にはなかった薬剤情報を取り入れる手法と医療行為間の時間間隔を統計的に導出する手法について説明する.

3. 1 医療行為の取り扱い

これらの概念を定義し, Chen らは PrefixSpan [6] を, TI を本研究ではマイニングにおけるアイテムを (大別 Type, 詳し

考慮するように拡張した, I-PrefixSpan というアルゴリズムをい説明 Explain, 薬効コード Code, 薬剤名 Name) の 4 つ組に提案した [5]. 以下では, I-PrefixSpan における概念とともに,よって構成する. 薬剤情報に絡まない医療行為の場合は Code

I-PrefixSPan のアルゴリズムを述べる.

及び Name は「null」と記述する. 薬効コードによって薬効が一意に定まる. 例えば, 「処方」である「内服薬剤」において,

定義 10. TI-プレフィックス
シーケンス A = ＜ (a1 , t1 ), (a2 , t2 ), ..., (an , tn ) ＞, TI-シーケ
ンス B = ＜ b1 , &1 , b2 , ..., bm−1 , &m−1 , bm ＞ が次の条件を満たすとき, B を A の TI-プレフィックスと定義する.
（1） m <
=n

薬効コードが「613」の薬剤「セフゾン細粒小児用１０％」を投与した時, (処方, 内服薬剤, 613, セフゾン細粒小児用１０％)と表され, 薬剤情報に絡まない医療行為である「看護タスク」の「シーツ交換」は (看護タスク, シーツ交換,null,null) と表される. ここで, 薬効コードが「613」の場合, 薬効は「主として（ 2 ） ai = bi (1 <= m)=i<
（ 3 ） ti − ti−1 ∈ &i−1 (1 ＜ i <= m − 1)

グラム陽性・陰性菌に作用するもの」となる.

Type 中の文字列に「処方」もしくは「注射」を含まない医定義 11. 射影シーケンス

療行為で扱っている薬剤は医学的に有用でないとして, Codeシ ー ケ ン ス A = ＜ (a1 , t1 ), (a2 , t2 ), ..., (an , tn ) ＞, A の及び Name を「null」とする. さらに, Type の内容が「検体検TI-サ ブ シ ー ケ ン ス で あ る よ う な TI-シ ー ケ ン ス B =＜ b1 , &1 , b2 , ..., bm−1 , &m−1 , bm ＞ が m <= n か つ aik =<<bk (1 = k = m) を 満 た す と き, A の サ ブ シ ー ケ ン ス

査」である場合は Code 及び Name に加え Explain も有用では

A′ = ＜ (a′1 , t′1 ), (a′2 , t′2 ), ..., (a′n′ , t′n′ ) ＞ が次の条件を満たすと為の説明文をそのままマイニングに用いるとアイテムの種類数

き, A′ は A の B に関する射影シーケンスであると定義する.

が増大してしまうことから, 佐々木ら [3] の研究で用いられ「短′（ 1 ） n = n + m − im を満たす im
する.

(0 <
= im <= n) が存在ないとして, 「null」とする.

Explain に関して, 電子カルテシステムに記録された医療行

縮オーダ」と呼ばれる概念を導入することで, 説明文の短縮化を行った. 短縮オーダは電子カルテシステムに記録された説明

文の前半部分にその医療行為を特徴づける記述が行われていることに着目し, スペースや’·’, ’。’ といった不定の区切り文字の前半部分のみを抽出する手法である. 例えば, 本来電子カルテシ
ステム中に「皮膚レーザー照射療法（色素レーザー照射療法）」
および「皮膚レーザー照射療法（色素レーザー照射療法），皮膚レーザー照射療法（色素レーザー照射療法），フィシザ」とシーケンス, タイム SDB を定義する.
定義 14. タイムアイテム (i, t)
アイテム集合 I が与えられ, アイテム i ∈ I の発生した時刻が tであるとき, i と t の組 (i, t) をタイムアイテムと定義する.
定義 15. タイムシーケンス s

記録された説明文をどちらも同じ「皮膚レーザー照射療法」と

タイムアイテムからなる順列 s をタイムシーケンスとし定義し,みなすことができ, マイニングの効率化を図ることができる.

以下で表す.

最後に, あるシーケンスに属するすべてのアイテムの Types = ＜ (i1 , t1 ), (i2 , t2 ), ..., (in , tn ) ＞

を見た時, クリニカルパスにおいて重要な医療行為である「手同じ時刻に発生したタイムアイテムは辞書順に並ぶものとする.

術」と一致する Type が存在しなければ, 医学的に有益なシー

また, タイムシーケンス s の長さ length(s) を length(s) ≡ n

ケンスでないとして削除してよい.

とし, シーケンス Os = ＜ i1 , i2 , ..., in ＞ を s のオリジナルシー

Code 及び Name に関しては後述する.
3. 2 薬効医療現場では異なる患者に同一の薬効, 異なる薬剤名称の薬剤を投与することが多く, Type, Explain, Code, Name の 4 つの属性すべてを用いてアイテムの一致判定を行う「薬名分類」
では抽出できないパターンが存在する.
ここで, 薬剤情報を用いてマイニングを行う関連研究として,ケンスと呼ぶ.
定義 16. 時間間隔 T Ik
タイムシーケンス s = ＜ (i1 , t1 ), (i2 , t2 ), ..., (in , tn ) ＞ において, 時間間隔 T Ik を次で定義する.

T Ik ≡ tk+1 − tk (k = 1, 2, ..., n − 2, n − 1)
定義 17. タイム SDB D

Wright らの研究が存在する [8]. この研究では, 薬剤分類に着目

タイムシーケンス集合 S が与えられた時, タイム SDB D を以し, 薬剤分類が同一であれば同一アイテムとみなす手法により,下で定義する.

糖尿病患者に投与した薬剤をアイテムとするシーケンスによっD ≡ {(sid, s) | sid は識別子, s ∈ S}て構成される SDB から頻出シーケンシャルパターンの抽出を行った. その結果, 薬剤分類に着目した方法の方が, 薬剤名が同

ただし, D の任意の 2 要素の識別子 sid は異なる値を持つこと一であれば同一アイテムとみなす素朴な方法よりも, 高い確率とする.

で次に投与するアイテムを予測できた. 本研究ではこの結果に基づき, 薬剤の薬効に着目し, 薬剤が絡んだアイテムについて,

Name が異なっていても Type,Explain,Code が同一であれば同一アイテムとみなす手法「薬効分類」を提案し, 「薬名分類」
では抽出できないパターンの抽出を試みる.

3. 3 薬剤投与における時間間隔の導出

タイム SDB に含まれるすべてのタイムシーケンスから構成されるオリジナルシーケンスからなる SDB をオリジナル SDBと定義したとき, タイム SDB から抽出されるタイム頻出シー
ケンシャルパターンを以下のように定義する. さらに, 本研究において飽和タイム頻出シーケンシャルパターンを定義する.

3. 3. 1 TI-SPM の問題点

定義 18. タイム頻出シーケンシャルパターン P

薬剤を投与する際の時間間隔は医学的に重要であるため, 正

最小支持度 M inSup (0 <= M inSup <= 1), タイム SDB D

確に求める必要がある. しかし, 従来研究で用いられた TI-SPMが与えられたとき, P = ＜ i1 , X1 , i2 , X2 , ..., in−1 , Xn−1 , in

である I-PrefixSpan [5] はアイテム間の時間間隔が固定となり＞やすいデータに用いられるアルゴリズムであり, TI-セットを構(mink , modk , avek , medk , maxk ) について, シーケンス OP =成するにあたって人為的な入力を与える必要がある. そのため,＜ i1 , i2 , ..., in−1 , in ＞ を考えた時, OP が D のオリジナル SDB

アイテム間の時間間隔が人為的に定めた TI-セットによって変の最小支持度 M inSup において頻出シーケンシャルパターン

化してしまい, 正確なものとならない問題点がある. そこで, 本であれば, タイム頻出シーケンシャルパターンと定義する.

研究では次節で説明する外れ値処理を含んだ統計情報を用いてた だ し, mink , modk , avek , medk , maxk は 以 下 で 示 す も の

2 アイテム間の時間間隔を求める手法を導入することで薬剤投と す る. オ リ ジ ナ ル シ ー ケ ン ス を 構 成 し た 時, OP を サ ブ

与における正確な時間間隔の導出を行う.

シーケンスとするような D に存在するすべてのタイム(∀jij は ア イ テ ム,∀k

Xk は 5 つ の 値 の 組

3. 3. 2 T-PrefixSpan

シ ー ケ ン ス S = ＜ i′1 , t1 , i′2 , t2 , ..., i′m−1 , tm−1 , i′m ＞ に お い

本研究では, 前章で説明した TI-SPM の問題点を解消するべて, ik = i′jk , ik+1 = i′jk+1 を 満 た す k = 1, 2, ..., n − 1

く, Huang [7] らが提案した手法を参考に T-PrefixSpan を導入
する. Huang らの手法との相違点はアイテム間の時間間隔の, 1 <= j1 ＜ j2 ＜...＜ jn−1 ＜ jn <= m を 考 え た 時, 時 間′′
間 隔 T Ik = tjk+1 − tjk の 集 合 SetT Ik を 構 成 で き る.

最小値と最大値の他に, 最頻値, 中央値, 平均値の 3 つの指標をこ の と き, Xk = (mink , modk , avek , medk , maxk ) に お い

加えて導出する点である. まずはじめに, T-PrefixSpan に関連て,mink = min SetT Ik , modk を SetT Ik に お け る 最 頻 値,

する概念の定義を行い, T-PrefixSpan の説明を行う. 以下のよ

avek を SetT Ik に お け る 平 均 値, medk を SetT Ik に お け

うにタイムアイテム, タイムシーケンス, 時間間隔, タイムサブ

る 中 央 値, maxk = max SetT Ik と す る. こ こ で, 時 間 間 隔

Xj = (minj , modj , avej , medj , maxj ) (1 <= j ＜ n) に対し

ム頻出シーケンシャルパターンである. 次に, ＜ A, B ＞ にて, minj = maxj が成り立つとき, アイテム ij 及び ij+1 の時

おけるアイテム A とアイテム B の時間間隔を考えた時, D

間間隔は一定としてよく, 特に minj = maxj = 0 のときは同から求められる時間間隔の集合は {2, 3, 3, 4, 5} となるため,日に起こるとして良い.

その最小値, 最頻値, 平均値, 中央値, 最大値を考えると,また, OP を P のオリジナルパターンとする.

＜ A, (2, 3, 3, 3, 5), B ＞ がタイム頻出シーケンシャルパターンとなり, ＜ B, E ＞,＜ A, B, E ＞ についても同様にタイム頻出

定義 19. 飽和タイム頻出シーケンシャルパターン
タイム SDB である D から抽出したタイム頻出シーケンシャ∑
ルパターン集合に属する A に対して, 以下の条件を満たす∑
B ∈\A が存在しないとき, A を飽和タイム頻出シーケン
シャルパターンであるという.
（ 1 ） A.B のオリジナルパターンをそれぞれ A′ , B ′ とした′時, A′ ⊂
=B が成り立つ.

′, b m ＞ と 表 し た 時,
＜ b1 , T1′ , b2 , T2′ , ..., bm−1 , Tm−1

B

=

ak

= bjk , ak+1 = bjk+1 と な る k = 1, 2, ..., n − 1,<
こ の 時,= j1 ＜ j2 ＜...＜ jn <= m が 存 在 す る.
= (mink , modk , avek , medk , maxk ), Tj′k(min′jk , mod′jk , ave′jk , med′jk , max′jk ) に 対 し て, mink′
min′j かつ maxk <= maxj を成立する.
k

終 的 に D の 最 小 支 持 度 M inSup= 0.4 に お け る タ

イ ム 頻 出 シ ー ケ ン シャル パ タ ー ン は ＜ A ＞,＜ B ＞,＜ E ＞,＜ A, (2, 3, 3, 3, 5), B ＞,＜ B, (3, 5, 5, 5, 7), E ＞,
＜ A, (2, 2, 2, 2, 3), B, (3, 5, 5, 5, 7), E ＞ と な る.

また, 飽 和＜ A, (2, 3, 3, 3, 5), B ＞,＜ A, (2, 2, 2, 2, 3), B, (3, 5, 5, 5, 7), E ＞

A = ＜ a1 , T1 , a2 , T2 , ..., an−1 , Tn−1 , an ＞,

す べ て の Tk,＜ A, (2, 2, 2, 2, 3), B, (3, 5, 5, 5, 7), E ＞ と な る. よって, 最タ イ ム 頻 出 シ ー ケ ン シャル パ タ ー ン は ＜ A ＞,＜ B ＞,

（ 2 ） 上の条件 (1) が成り立つとき,

1

シーケンシャルパターンを求めると,＜ B, (3, 5, 5, 5, 7), E ＞

=
>
=

k

（ 3 ） Sup(A) <= Sup(B)
ここでタイム頻出シーケンシャルパターンのサポート値 Sup(A)を Sup(A) ≡| {s | s⊂=S, (sid, S) ∈ D, sid は S の識別子 } | と
定義する.

となる.
本研究では PrefixSpan [6] を元にタイム SDB からタイム頻出シーケンシャルパターンを導出する T-PrefixSpan を導入した. T-PrefixSpan のアルゴリズムは以下の Algorithm 1 の通りである. ただし, タイム SDB D のオリジナル SDB を

Original(D), タイムシーケンス S のオリジナルシーケンスをOriginal(S) と表し, シーケンス A とシーケンス B の連接を
AB と表記する. また集合 X の n 番目の要素を Xn , シーケン
ス S の n 番目の要素を Sn , タイムシーケンス A の n 番目のタ
イムアイテムにおける時刻をを T (An ) とする. 時間間隔集合における外れ値については, Smirnov-Grubbs 検定 [9] を用いて

例えば, 表 1 のようなタイム SDB D において, 最小支持度

M inSup = 0.4 におけるマイニングを考える.

有意水準 α = 0.05 で除去した.
医療行為データにおける (大別 Type, 詳しい説明 Explain,
薬効コード Code, 薬剤名称 Name) の 4 つ組をアイテムと見な

表 1 タイム SDB D

し, これに医療行為を行った時刻 t を与えることでタイムアイ

sid

タイムシーケンス

10＜ (A, 1), (B, 3), (C, 7), (E, 10) ＞

20＜ (A, 1), (B, 4), (E, 7) ＞

タイムアイテムを要素としたタイムシーケンスを構成する. 入30＜ (A, 2), (B, 6), (B, 9) ＞

退院期間が異なれば, 同じ患者であったとしても別タイムシー

40＜ (A, 2), (B, 5) ＞

ケンスとした. タイムシーケンスにおいて同時刻に発生したタ50＜ (A, 2), (B, 7) ＞

イムアイテムは, アイテムが同一であればシーケンスからの削テムとした. その後, ある患者に対して入院から退院まで行った除を行い, その後 Type, Explain, Code, Name の順に辞書順に
このとき, SDB のオリジナル SDB OD は表 2 のようになるた

ソートを行う. このように構成したタイムシーケンスからタイめ, OD の最小支持度 M inSup = 0.4 における頻出シーケンシャ

ム SDB を構成し, T-PrefixSpan を適用することで, 薬剤情報

ルパターンは, ＜ A ＞,＜ B ＞,＜ E ＞,＜ A, B ＞,＜ B, E ＞,とアイテム間の時間間隔情報を含んだパターンを得られる.

＜ A, B, E ＞ となる.
表2

4. 実
D のオリジナル SDB OD

sid タイムシーケンス験

これまで本研究で用いる薬剤情報の取り扱いについて説明した. 本章では, 宮崎大学医学部附属病院から提供される電子カ

10＜ A, B, C, E ＞

20＜ A, B, E ＞

ルテデータに対し, 提案手法を適用し, 薬剤情報の取り扱いに

30＜ A, B, B ＞

よって実験結果がどのように変化するのかを観察し, 出力とし

40

＜ A, B ＞て得られた典型的な流れと医師が経験をもとに作成したクリニ

50＜ A, B ＞

カルパスとの比較を行う.

4. 1 実験対象データ
OD において要素が一つである頻出シーケンシャルパター

本研究では宮崎大学医学部附属病院の電子カルテシステムにンは, D においてそのままタイム頻出シーケンシャルパター

1991 年 11 月 19 日から 2015 年 10 月 4 日までに記録された,ンとなるため, ＜ A ＞,＜ B ＞,＜ E ＞ は D においてタイ

実際に使われているクリニカルパスを元に行った医療行為デー

の医療行為の流れはあまり定まっていないパスであるため, こAlgorithm 1 T-PrefixSpan
Output :Call :

れら 2 つのクリニカルパスを選んだ.

タイム SDB D, 最小支持度 M inSup

Input :

タイム頻出シーケンシャルパターンの集合 P

4. 2 実 験 内 容

T-PrefixSpan(＜＞,D)

適当に定めた最小支持度を用いて, 薬剤名称を用いてのマイProcedure : T-PrefixSpan(α,D |α )ニング方法「薬名分類」と薬剤名を用いずに薬効に着目したマ

1: D ′ |α = Original(D |α )イニング方法「薬効分類」での比較を行う. マイニングにおい

2: if α ! = null thenては, T-PrefixSpan を用いてタイム頻出シーケンシャルパター

P ← GetProperTime(α, D |α , D ′ |α )3:ンを求め, その後飽和タイム頻出シーケンシャルパターンのみ

4: end if
5: B ← {β | (s⊂D ′ |α , β ∈ s) ∧ (Sup(β) >= Size(D) × M insup)}=6: for β ∈ B do
7:
D |αβ ← { ＜ sid, s ＞ ∈ D |α | αβ ⊂= Original(s)}8:Call T-PrefixSpan(αβ, D |αβ )9: end for

比較実験の後, 抽出により得られた典型的な流れと医師が経

return α験をもとに作成したクリニカルパスとがどの程度一致している

3: end if← {k | ＜ sid, s ＞ ∈ D |α ,Original(s)∈ D′

行為を含むパターンの割合の比較を行う. 「薬剤が絡んだ医療
医療行為を含むパターンの割合を表す.

1: if length(α) == 1 then

4: K

実験では薬効分類と薬名分類に対して, 出力飽和タイム頻出
シーケンシャルパターン数, 平均パターン長, 薬剤が絡んだ医療行為を含むパターンの割合」とは全出力に対する薬剤が絡んだ

Subroutine : GetProperTime(α, D |α , D ′ |α )2:を出力パターンとした.

|α

, k⊂
=s,Original(k) == α}のか確認する.
実行環境は以下の通りである.

5: T = {{}, {}, ..., {}}(| T |= length(α) − 1)•

OS : Windows7 Professional 64bit

6: for k ∈ K do•

CPU : Intel(R) Xeon(R) CPU E3-1241 v3 @

7:
8:
9:

for i = 0, ..., length(k − 1) do
Ti ← T (ki+1 ) − T (ki )end for

10: end for
11: W = ＜α0 , α1 , ..., αlength(α)−1 ＞
12: for i = 0, ..., length(α) − 2 do

3.65GHz(8CPUs)•

Memory : 16GB•

Java 1.8.0 45

前節で説明した 2 つのデータセット (1) 停留精巣固定術 ,(2)TUR-Bt の薬名分類, 薬効分類におけるシーケンス数, 平均

13:

Ti から時間間隔の外れ値を除去

シーケンス長, 最小シーケンス長, 最大シーケンス長は以下表 3

14:mini = min Tiの通りである.

15:

modi = (Ti の最頻値)

16:avei = (Ti の平均値)

17:medi = (Ti の中央値)

18:maxi = max Ti

19:

Xi = (mini , modi , avei , med[ i], max[ i])20:W = ＜α0 , ..., αi , Xi , αi+1 ..., αlength(α)−1 ＞

21: end for
22: return W

タを対象とする. この医療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 [10] によって取得されており, 個人情報保護の観点から患者を一意に特定す

表 3 対象データセット
データセット
分類方法

停留精巣固定術

TUR-Bt薬名分類 薬効分類

薬名分類 薬効分類

シーケンス数平均シーケンス長

265
19.64

19.16

488
53.21

49.89

最小シーケンス長

10

9

11

11

最大シーケンス長

460

465

655

485

4. 3 実験結果と考察
出力パターン数は図 1, 図 2, 平均パターン長は図 3, 図 4, 薬剤が絡んだ医療行為を含むパターンの割合は図 5, 図 6 に示す.

る情報を含んでいない. ある患者に対して行った医療行為を抽出する際には, 連結不可能な匿名化患者 ID を用いた. なお, 本研究で宮崎大学医学部附属病院の電子カルテデータを医療行為支援に用いることは宮崎大学の HP [11] に記載されており, 宮崎大学の倫理審査委員会及び東京工業大学の人を対象とする研究倫理審査委員会の承認を得ている.
電 子 カ ル テ シ ス テ ム に 記 録 さ れ た (1) 停 留 精 巣 固 定 術,

(2)TUR-Bt という 2 つのクリニカルパスを元に行った医療行為データを対象データセットとして, 3. 章で説明した薬剤の取り扱いを行う. (1) 停留精巣固定術は医療行為の流れが固定化しているクリニカルパスで, それに対し (2)TUR-Bt の術後

図 1 停留精巣固定術 出力パターン数

上の結果を受けて, 考察を行う. 実験結果より, 停留精巣固定

図 2 TUR-Bt 出力パターン数

図 6 TUR-Bt 薬剤が絡んだ医療行為を含むパターンの割合

なる薬効の薬剤を投与していることが頻繁に見られることを意味している. 薬剤が絡んだ医療行為を含むパターンの割合が大きくなっているのは, 薬名分類では抽出することができなかった薬剤が絡んだ医療行為を多く抽出できたためといえる.
実際に最小支持度 0.02 から最小支持度 1.0 までの抽出によって得られたすべての出力に対して, 手術を 0 日目として各実施日に起こったアイテムをまとめると下図 7 のような医療行為の流れにほぼすべてのパターンが含まれることがわかった. 青枠
図 3 停留精巣固定術 平均パターン長が手術, 赤枠が薬剤が絡んだ医療行為, 緑枠が薬剤が絡んでいない医療行為を表す. 2 アイテム間の時間間隔の最小値と最大値が一致するとき, その 2 アイテム間の時間間隔が一定となることを用いて”目視”で作成した. 図 7 は同日におこったアイテム
を日毎の集合として大まかに表しており, 実施日が不定の医療行為は除いてある.
医師が経験を元に作成したクリニカルパスを図 8 に示す. ク
リニカルパスの図においても実施日が不定のアイテムは除いてある. 実施日とアイテムが両方一致しているものを赤丸で, 実
施日は異なるがクリニカルパス中には存在するアイテムを橙色

図 4 TUR-Bt 平均パターン長三角で表す. 図 7 と図 8 確認してみると, 薬剤情報を含まない
医療行為についてはアイテムと実施日の両方が一致している比率が高いが, 薬剤情報を含むアイテムの場合は実施日が一致していないものが多いことがわかる. これは医療関係者が想定した医療行為の流れと実際に患者に行っている医療行為の流れにはある程度差異がある一方で, 薬剤が絡まない医療行為については本手法によって医師が望む結果を抽出できることを意味する. クリニカルパスで用いられている薬剤を本研究の手法では抽出することができなかったのは, 最低支持度 M inSup = 0.02と極小さな値によるマイニングによっても得られることが出来

図5

停留精巣固定術 薬剤が絡んだ医療行為を含むパターンの割合なかったため, データセットによるものといえる. 図 8 のクリ
ニカルパスに現れず, 図 7 にのみ現れた医療行為については, ク

術と TUR-Bt のどちらでも出力パターン数が薬名分類より薬リニカルパス上で実施日が不定であるかそもそも現れないもの

効分類の方が大きくなっている. 本来薬名で区別していたアイである. このため, 図 7 においてクリニカルパスと一致していテムを薬効が同じであれば同一アイテムと見たために, サポー

ない部分が果たして医学的に有益なのかを医療関係者と議論すト計算を行う際に最小支持度を超えるアイテムの種類数が増える必要がある.

るために出力数が増大していると言える. また, 最小支持度を超えるアイテムの種類数が増えると T-PrefixSpan の再帰回数が5. まとめと今後の課題

増えるため, 薬効分類のほうが実行時間も大きくなる. どちら

5. 1 ま と めのデータセットについても薬名分類より薬効分類の方が平均パ

本研究では医療行為データから生成される SDB において, 従ターン長は大きくなる傾向にあるのは, 患者毎に同一の薬名, 異来研究では考慮していなかった薬剤情報に着目した提案手法を抽出した典型的な流れは目視による確認の元行ったため, 医療行為の分岐「バリアント」を考慮した適切な形で医療関係者に出力を提示する手法を検討する必要がある. 今回確認を行ったのは停留精巣固定術のみであるため, TUR-Bt のみならず他のクリニカルパスでも確認を行わなければならない.
最後に, 出力がどの程度医学的に有益なのかを評価を行い, 医療関係者と議論する必要がある. 評価を行う際に最小値及び最大値を用いることが予測されるが, 最頻値, 平均値, 中央値を評価に組み込むことも考えられる.

謝

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(A) (#25240014) の助成により行われた. なお, 本研究で宮崎
図 7 停留精巣固定術 抽出により得られた典型的な流れ

大学医学部附属病院の電子カルテデータを医療行為支援に用いることは宮崎大学の HP [11] に記載されており, 宮崎大学の倫理審査委員会及び東京工業大学の人を対象とする研究倫理審査委員会の承認を得ている. 関係者各位の協力に感謝する.
文

図 8 停留精巣固定術 クリニカルパス適用した. 提案手法を用いた実験の結果, 薬効分類の方が薬名分類よりも薬剤情報を含むパターンを多く抽出できた.
また, 医療行為間の時間間隔を最小値, 最頻値, 平均値, 中央
値, 最大値の 5 つの指標によって提示することで, 医師がクリニカルパスを作成する場合の支援ができるようになった.
さらに, 停留精巣固定術の典型的な流れをおおまかに示すことができ, これは薬剤情報が絡まない医療行為に関して, 医師が経験をもとに作成したクリニカルパスと類似した結果であった.

5. 2 今後の課題
今回タイム頻出シーケンシャルパターンの概念を PrefixS-

pan [6] に適用したが, T-PrefixSpan では実時間で計算することができない低い最低支持度でマイニングを行うためには, 高速なアルゴリズムを導入する必要があることが挙げられる. 飽
和頻出シーケンシャルパターンを高速に求めるアルゴリズムとして, CloSpan [4],Clasp [12],CSpan [13] が存在するため, これらのアルゴリズムを拡張することが考えられる.
また, 今回の研究では 2 つのクリニカルパス適用患者に行った医療行為に対して手法を適用したが, 他のクリニカルパスに対しても同様の手法を適用し, 改善を目指していきたい.
本研究では, T-PrefixSpan と TI-SPM の比較を行っていな
いため, 今後行う必要がある.

献[1] 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.
[2] Rakesh Agrawal and Ramakrishnan Srikant. Fast algorithms for mining association rules in large databases. Proceeding of the 20th International Conference on Very Large
Data Bases, pp. 487-499, 1994.
[3] 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.
[4] X. Yan, J. Han and R.Afshar. CloSpan: Mining closed sequential patterns in large databases. Proc.SIAM Int’1 Conf.
Data Mining (SDM ’03), pp. 166-177, May 2003.
[5] Yen-Liang Chen, Mei-Ching Chiang and Ming-Tat Ko.
Discovering time-interval sequential patterns in sequence
databases. Expert Systems with Applications 25, pp. 343354, 2003.
[6] Jian Pei, Jiawei Han, Behzad Mortazavi-Asl, Helen Pinto,
Qiming Chen, Umeshwar Dayal, Mei-Chun Hsu. PrefixSpan: Mining Sequential Patterns Eﬃciently by PrefixProjected Pattern Growth. Proceeding of 2001 International
Conference on Data Engineering, pp. 215-224, 2001.
[7] Zhengxing Huang, Xudong Lu and Huilong Duan. On mining clinical pathway patterns from medical behaviors. Artificial Intelligence in Medicine 56 (2012) 35-65, 2012.
[8] Aileen P. Wright, Adam T. Wright, Allison B. McCoy and
Dean F.Sittig. The use of sequential pattern mining to predict next prescribed medications. Journal of Biomedical Informatics 53(2015) 73-80, 2015.
[9] http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/Grubbs/Grubbs.html[10] 電子カルテシステム WATATUMI.
http://www.corecreate.com/02 01 izanami.html[11] 宮崎大学医学部附属病院医療情報部.
http://www.med.miyazaki-u.ac.jp/home/jyoho/[12] Antonio Gomariz, Manuel Campos, Roque Marin and Bart
Goethals. Clasp: An eﬃcient algorithm for mining frequent
closed sequences. PAKDD 2013, LNAI7818, Part I, pp. 5061, 2013.
[13] V.Purushothama Raju and G.P. Saradhi Varma. MINING CLOSED SEQUENTIAL PATTERNS IN LARGE SEQUENCE DATABASES. International Journal of Database
Management Systems ( IJDMS ) Vol.7, No.1, February
2015.