島根医学第巻第 号
〜
頁 ()

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つもとしゅう津本周つもとゆう津本優さく作)ひらのしょう平野章

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じ二)

こ子)

キーワード：データマイニング, 病院情報システム, 多重スケールマッチング,
ラフクラスタリング, 一般化線形モデル
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ルテによる ｢ゆりかごから墓場まで｣ なる個人データベースの蓄積も実現が近づきつつある｡ 検

診療情報の電子化が年代からはじめられて査データや医事会計情報に関しては, 的以来ほぼ年が経過し, 病院の医事会計情報からな手法によって, 一部が二次利用されてきている検査データを始めとした診療部門のデータ, さらが, データマイニングあるいは古典的な統計的手に数年前から大きく進んだ診療録の電子化に至る法等を含めた高度な二次利用についての議論はままで, ほとんどの診療データ, 特に, テキスト・だはじまったばかりである,)｡ 我々人間のデータ

数値形式のデータはデータベースとして蓄積され解析がどちらかといえば, 症例に対する深く短期るようになってきた)｡ 電子カルテの実装とその的な視野での考察が特徴的であるのに対し, 計算カルテの検索効率の向上が果たされれば, 電子カ機によるデータ解析で最も特徴的なことは ｢横断的解析｣ によって, 違った視野を獲得できる点で  ) 島根大学医学部医学科医療情報学講座
) 島根大学医学部看護学科基礎看護学講座
連絡先：〒 出雲市塩冶町−ある｡ 二次利用によって新たな視点で獲得された知識を利用し, 大学病院の特性をマクロでとらえ, いかなる経営と診療が将来望まれるかについ ての指針を得るためのツールとなることが期待される｡

  

なお, これらの解析は平野を除く, 著者が千葉大学医学部に在籍したこと, 千葉大学医学部附属

我々はこれまで病院情報システムの稼働から蓄病院が年代より検査データを蓄積しはじめた

積されてきた長期のデータから, いかなる情報が関係から, 比較的大規模なデータが蓄積されてき抽出でき, 将来の病院経営および診療の支援に役たという経緯から千葉大学のデータを使用した結立てることができるについて, 様々な視点から検果ではある｡ ただし, 解析手法については, デー討してきた,,)｡タの様式さえそろっていれば, 他大学, 他施設に病院経営に関する解析では, 千葉大学附属病院おいても適用可能である｡ 島根大学医学部附属病のデータを用いた結果ではあるが, 大学病院の特院についても, 平成年月に診療情報の電子化色として, 疾患の頻度をみると, 特殊な感染症やがほぼ完了し, 今後同様の手法の適用も考えてい悪性新生物を含めた専門的な治療を要する疾患がる｡

疾患の上位を占める一方, 病院の収入を決める第一因子が在院日数であることが明らかとなった｡



さらに, 疾患によって, 収益性が大きく異なるこ とが明らかとなったが, 疾患によっては, 入院日解析当時, 千葉大学病院では基幹系データベー数が正規分布に従わず, 対数正規分布をとるもの

スからデータを抽出して蓄積するデータウェアハが多く見られ, 従来の平均在院日数は, 収益性をウスは現在実装されていなかった｡ このため, 分表す指標としては不適切であることがわかった)｡

析に必要なデータは, 患者 
と入院日をキーに診療支援という面からでは, 本データの一部でして退院時要約と患者基本情報のシステムより,ある肝炎データが, 科研費特定領域研究 ｢データ抽出用のプログラムを作成して抽出した｡ 保険点マイニング｣ (平成年度〜平成年度) で共通数は患者 別月別に保存されているため, 患者データと提供され, データマイニングがいかに診人 入院あたりの総点数を計算したのち, 患者療支援に寄与できるかについての検討が進められ
と入院日をキーにして退院時要約のデータとた)｡結合させた｡

我々は本科研費研究班として, 類型化を通じて退院時要約のデータベースから抽出したデータ

時系列医療データの特徴を視覚的に表現, ユーザは, 年度〜年度の 年分で件との知識の発見を促すシステムの構築を目指し, 中なり, 保険点数を加えたデータは, 年度〜核となる系列の比較法および類型化法として多重年度の 年分でスケールマッチングとラフクラスタリングを取りは, この件となった｡ 本論文で件の解析について示す｡

入れた時系列の比較分類法を開発した,)｡ これらの方法により, の推移パターンの特徴, 血

小板数と肝炎進行度の関係など, 新たな知見を獲

退院時要約のデータは, 患者基本情報 (性別・得し報告した｡ 本論文ではこれらの解析結果も報年齢・職業) ・転帰・入院日数・疾患の内訳, 治告する｡

療法についてのデータが含まれており, これに保   

険点数のデータも加えて入院費用とそれに関連する項目について, 記述統計, 探索的データ解析,統計学的検定, 多変量解析 (回帰分析, 一般化線形モデル, 対応分析, クラスタ分析) の手法を用いて解析した｡ 分析には  (版),  を用いた｡

..入院日数の分布
全症例による入院日数の分布をみると (図 ),
右に長く尾をひいてかなり歪んでおり, 対数をと

ると正規分布に近くなることがわかった (図 )｡
この傾向は, 感染症をのぞき, ほとんどの疾患で見られ, 新生物全体, さらに新生物の下位に属する悪性腫瘍 (肺, 胃, 肝) においても同様の傾向が見られた｡ これらの結果は, 在院日数が対数正規分布をとることを予想させる｡
..入院費用に関する分布患者 入院あたりの保険点数の総計を入院費用とし, その分布について検討した｡ 保険点数の総計はセキュリティ上の理由で用いず, 各症例の総点数を全症例の中央値で割った値を中央値指数として表した｡ 平均値ではなく中央値を用いたの

は, 保険点数の分布が正規分布に従っていなかったためである｡ 図 に中央値指数の分布を, 図 に対数変換した指数の分布をヒストグラムで示した｡ 図に示されたごとく, 入院費用の分布も入院日数と同様に対数正規分布を示している｡ この傾向は新生物等の下位階層の分類においても同様であった｡
次節で示すように, 入院費用と入院日数とには強い相関関係があり, これらの対数正規分布に近い疾患は, 入院日数を反映していると考えられる｡

!  ..入院日数と費用との相関・単回帰分析
...相関分析
対数変換した入院日数と対数変換した入院費用(中央値指数) との相関係数に関して, 全症例,新生物, および症例数の多い悪性新生物 種の場合について, 表 に相関係数の値を示した｡ 表に示したように, 手術を施行した症例の方が手術を施行しなかった症例よりも相関係数の値が低い｡
これは, 分布の記述統計から考察すれば, 手術施行例の方が分散が高いことに由来すると考えられる｡ 特に, これは肝・肝内胆管の悪性新生物に関して, 著名な傾向を示している｡

..対数正規分布についての考察
記述統計から得られた分布の性質は, これらの実際に, 症例全体および肺の悪性新生物の手術有および手術無しの場合での, この二つの変量の分布が対数正規分布をとることを支持している散布図を図 − に示した｡

が, より客観的には, 他の分布と 
に関し...単回帰分析て定量的な比較が必要であり, 今後詳細な検討を報告する予定である｡

相関分析で得られた結果をより詳細に検討するために, 会計点数を目的変量, 入院日数を説明変たとえ対数正規分布をとらないにしても, この量として単回帰分析を行った｡ 各点数は, 前節同ような歪度の高い分布をなすことの意義は重要で様, コード 桁の病名毎に分けて分析をおある｡ 従来, 病院を評価する指標として, 平均在こなった (表 )｡ 表に示すごとく, 高い乗値

院日数が使われてきたが, 平均値は, 分布が正規分布あるいはそれに近似できる分布でなければその頑健性が低いことが知られており, 中央値の方ో૕ᚻⴚ䈅䉍ᚻⴚ䈭䈚ో∝଀

0.837

0.8290.779がより頑健性が高いことが知られている｡ 特に,

ᣂ↢‛

0.867

0.844

0.826

平均在院日数は, その定義から長期在院日数が必⢖䊶᳇▤ᡰ䈱ᖡᕈ
ᣂ↢‛

0.838

0.648

0.903

⢗䈱ᖡᕈᣂ↢‛

0.827

0.738

0.801

⢄䊶⢄ౝ⢙▤䈱ᖡ
ᕈᣂ↢‛

0.711

0.577

0.755

要な疾患の罹患者のみを切り捨てることで, 容易に改善させることができ, 数字的な操作のみの改善で, 医療の質の向上の改善に関係しないことがありうる｡ これに対し, 中央値はその病院の体制 R2㱎ቯᢙᮡḰ⺋Ꮕ

が全体として最適化されない限り, 値が改善されో∝଀

0.701

0.854

2.405

0.004

ᣂ↢‛

0.752

0.913

2.278

0.007

ず, 長期療養者数に関しても一定量, 許容されう⢖䊶᳇▤ᡰ䈱ᖡᕈᣂ↢‛

0.702

0.823

2.581

0.024

るという意味で, より良い指標といえる｡⢗䈱ᖡᕈᣂ↢
‛

0.683

0.994

2.0840.036⢄䊶⢄ౝ⢙▤
䈱ᖡᕈᣂ↢‛

0.505

0.875

2.407

0.047

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

が得られ, 入院日数が目的変量を説明するに比較的十分な変量であることが示された｡ また, 表から説明変量の係数が各疾患の点数の特性, 各疾患での収益性をとらえていると考えられた｡
これらの結果は対数変換していることから, 入院日数と入院費用とに関しては, べき乗のモデルがあると推定できる｡ 例えば, 日数をｘ, 費用をｐ, 定数をｃとすれば,
＝ ＋ より,
 β＝ とできる｡ ここで, 両辺をｘで微分すれば,

−＝入) は, かなりの部分が入院日数に依存しているが, その依存度は, 日数が経つにしたがって漸減していく形を取っていることが判明した｡ これらの解析結果は, 本来, 各疾患にわたって詳細に検−が得られ, 日あたりの費用は  にて近似討すべきであるが, 上記のようなデータでも, マが 日あたりのできる｡ 特に, β〜では, クロ的に, 病院の収益構造を検討することが可能費用に相当する｡

である｡ 今後, 入院医療は, 厚生労働省の方針に

以上のように, 入院費用 (＝入院時の病院の収より, 包括医療がその主流となるが, 包括医療下 においては, このような分析が不可欠なものとなっていくと思われる｡

 

もう一つ重要なことは, 予想以上に, 医療のば前節では, 病院のデータから病院の特性をマクらつきが少なかったということである｡ つまり,ロ的にとらえるためにデータマイニングの手法を各疾患においての治療のばらつきは, このデータ用いたが, 病院に蓄積されたデータのもう一つのにおいては少ないことが予想できる｡

利用方法はそれを診療支援に役立てることであ..一般化線形モデルる｡ 特に, 年以上の経過を呈する慢性疾患にお上小節に示したごとく, 入院費用は入院日数にける病態の変化は今まで検討されてこなかった

著しく依存しているが, 他の因子との関連はどうが, 今後, 検査データが電子的に蓄積されることなっているであろうか？ このことを評価するたで, そのような病態を明らかにする糸口がつかめ

めに, 入院費用を目的変数とし, 説明変数に転ることが期待できる｡

帰・治療法・病名大分類・入院日数を含めて, 一このような目的を掲げて, 科研費特別領域研究

般化線形モデルによる分析を行った｡ 表 にＦ値

｢データマイニング｣ (平成年度〜平成年度)の大きい順に有意な説明変数個を示した｡ 表にでは, 上記病院情報システムから抽出された長期示されたごとく, 入院日数によって説明できる部

時系列データ (通称 肝炎データ) を用いて, と高い値を示した｡ こ分が大きく, 乗値はの研究班が, 時系列データの解析に取り組んだ)｡

れに対し, 二番目以降の属性も入院日数が長期化

我々のグループでは, 時系列医療データの主な特することに関連すると思われる属性が多く, 全体徴は, ()データの収集間隔と収集期間が個々のとして, 手術以外には, 入院日数にまさる因子が患者で異なる不均質系列であること, ()慢性変ないことが示された｡

化, 急性変化など異なる期間で生じるイベントが同一系列中に混在していること, の 点に着目し, これらの課題を克服すべく, ()構造的類似 !"#$%&'()!*#+,-./012345F-୯性に着目した不均質時系列の多重スケール比較法, ()多重スケール比較とラフクラスタリングに基づくクラスタ分析システムを開発し, 慢性肝౉㒮ᣣᢙ1590.3

ᱫ੢

347.7

♖␹㓚ኂ

264.4

ᅧᆼಽᇂว૬∝241.7

くとして, 本稿ではその成果の概要とその成果を

ᓴⅣ♽∔ᖚ

228.2

元に慢性疾患の予後を以下に推定したかという追ᚻⴚ

119.4

加解析部分について報告する｡

๟↥ᦼ⊒↢䈱∛ᘒ

98.2

Ⴧᖡ

56.2

ᴦ≮䈠䈱ઁ

53.9

␹⚻♽∔ᖚ

52.1

炎データに適用した｡
技術的な詳細については )を参照していただ



血小板は, その産生を促進する造血因子 (トロンボポエチン) が肝臓で産生されることから, 肝   

機能の障害状態を反映する指標として注目されて

. ウイルス型及び 治療の有無によるデーいる)｡ 肝臓の線維化度と血小板数の関係についタセットの分割：例のデータをウイルス型ては, 各ステージの患者群において血小板数に差に基づきＢ型例とＣ型例に分割し, Ｃ型例をさがみられ, 線維化が進んでいるほど血小板数が減らに 治療の有無に基づき治療有例と治療少していることが明らかとなっている)｡ しかし無例に分割する｡ 各々の例数は, Ｂ型例,ながら, 同一患者の血小板数を時系列的に追跡Ｃ型 
治療有 例, Ｃ型 治療無例

し, 線維化の進展と血小板数の減少傾向の関連をである｡ これらをそれぞれＢ型サブセット, Ｃ調査した例は少なく, また, Ｂ型とＣ型で経過に型
有サブセット, Ｃ型 無サブセット

どのような相違があるかも明らかではない｡ 本研と呼ぶ｡ 以降の処理は各サブセットごとに実施

究では, それらを調査する基礎段階として, 改良する｡

型多重スケールマッチングを用いて血小板数系列

. 改良型多重スケールマッチングによる系列比の類型化を行い, 経時推移にどのような傾向が見較と相違度行列の作成：サブセットから つのられるかを調べた｡

系列を取り出し, 改良型多重スケールマッチングを適用して系列間相違度を算出する｡ 同じ操

作をサブセットに含まれる全ての系列組に対し対象は, 共通データセットに含まれる血小板て適用し, 全系列の系列間相違度をまとめた相データ例のうち, 肝生検情報が付随しない違度行列を生成する｡

例および検査期間が 週間以下 (補間後の構成点

. 階層型クラスタリング法による類型化とクラ数が 点以下) の例を除外した例である｡

スタ分析：相違度行列に基づき階層型クラスタ類型化の手続きを以下に示す｡

リングを適用して樹状図を生成し, クラスタ分

. 系列の再構成：各患者の血小板数の時系列を析を行う｡ なお, 今回の実験では結合基準とし週間間隔の等間隔時系列に再構成する｡ 最頻て群間平均を用いた｡

検査曜日を基準に 週間ごとサンプリングを行い, 当該曜日にデータが存在しない場合は直近検査日のデータにより線形補間する｡

無の各図 に, Ｂ型, Ｃ型 有, Ｃ型 
左：Ｂ型肝炎, 中央：Ｃ型 (治療なし), 右：Ｃ型 (治療あり) 



サブセットにおいて得られた樹状図を示す｡ 類型の特徴を失わない程度まで併合を進め, それぞれ, , クラスタを得た｡ 同図水平線にて分割位置を示す｡ この中で, 上記分割により生成された各クラスタにおける線維化度別の例構成比 (Ｃ型有) を表 に示す｡ 表において, 最左列はクラスタ番号, 続いてＦからＦまでの各ステージに層別した例数, 最右列はそのクラスタに属する例の総数である｡ 全体的に, 線維化度の高い例を多数含むクラスタあるいは低い例を多数含   䉪䊤䉴䉺⇟ภ

F0F1F2F3F4଀ᢙ403100450212611601011380969164090300031001013511224893461212210634220041005220200132311341019

むクラスタのいずれかとなる傾向が強い｡ クラス
タ , については, 図 , に具体的な時系列データを示した (クラスタは全データの一部)｡
以下に得られた知見をまとめる｡
. Ｂ型, Ｃ型のいずれにおいても, 線維化度が高い, 特にＦ例の構成比が高いクラスタでは, 血小板数が慢性的に基準下限を下回る例が多数を占める｡ また, 線維化度がＦあるいはＦでも, Ｆ例と同様に低値推移を呈する例が存在する (Ｂ型クラスタＣ型 有クラスタ )｡!"#$%& ' ()#*+,-,.,/,0*+,.,-,.,1

. Ｂ型, Ｃ型のいずれにおいても, 線維化度が低い, 特にＦ例の構成比が高いクラスタにおいて, 血小板数が基準範囲内で推移する例が多数を占める (Ｂ型クラスタ , , , Ｃ型
有クラスタ, , )｡ また, 線維化度がＦでも基準範囲内を維持する例が存在する(同) が, その数は血小板の水準が高いクラスタほど低くなる (Ｂ型クラスタ＞＞, Ｃ
有クラスタ＝＞)｡型
. Ｃ型において, 血小板数が基準値から持続的に減少を続け, やがて, 基準範囲を下回る例がＦ, Ｆを含めて存在する (Ｃ型 有クラスタ , , 無クラスタ )｡ また, -+!"#$%-- ' ()#-.2*+,-,.,/,0*.,.0,3,4,/   

治療無の例では, 基準下限に至らないものを含病院情報システムに電子カルテが実装されれば,めて, より広範に多くの例で減少傾向が見られこれらの所見と検査結果との対応付けなど, さまる (Ｃ型 無クラスタ , )｡

ざまな医療に関する問題を検討する機会が到来す. Ｃ型 有において, 血小板数が基準範囲ることになる｡ データマイニングの手法は, このより低値から持続的に増加を続け, やがて, 基問題を検討するための極めて有効な技術となりう準範囲内に至るＦ例が存在する (Ｃ型 

る可能性がある｡ また, 従来の手法で解決できなクラスタ)｡

かった問題の解決を図る新たな手法を開発するポ

これらの結果をもとに, 血小板数に基づく肝硬テンシャルをもった分野であり, 今後の発展が期変 (Ｆ) までの到達年数とステージ間の経過年待される｡ 本論文では, 近来, 実装されるように数の解析を行った｡ その結果の一部は , ) になった情報系データベース (  )報告したが, ステージ間の経過年数がほぼ全てのをデータマイニングのフロントエンドとして扱う群において平均で − 年 程度であると方法にはふれなかった｡

いう結果を得た｡ 他の文献との比較のため年数を要性は, 病院情報システムの構築においてもすでベースにした速度に単純に変換すると, 例えばＣに実証されてきている｡型  無 の 例 で ＝   と な  の重

島根大学医学部附属病院の病院情報システムに  を介して,り, すでに千葉大のグループから報告されている

おいても, 現在,±   と比べるとかなり速く線データマイニングを行うシステムを開発してお維化が進むことになる｡ 今回の解析では, ()血り, 今後, この適用例についても報告して行く予

小板数が継続的に基準下限を下回ることをもって定である｡

Ｆと見なしていること, ()増悪が続いて血小板数が増加しない例のみを選択していること,

()飲酒歴等, 個々の事例の背景要素を考慮に入本研究は, 津本優子が千葉大学医学部大学院在れている訳ではないこと, など, 多くの前提を置学中の研究結果に拠った｡ また, 本研究後半も,いているため知見を一般化することはできない

千葉大学医学部附属病院医療情報部からのデータが, 輸血時などＦを仮定した時点からではな提供による｡ 千葉大学里村名誉教授および千葉大

く, ある程度線維化が進んだ状態から同一患者の学医学部附属病院情報企画部高林克日己教授に謝データを元にステージ進行に要する経過年数を算意を表したい｡

出するアプローチにより, 興味深い結果が得られたと考える｡
なお, 本研究後半は, 文部科学省科学研究費補助金特定領域研究 ｢情報洪水時代におけるアクティブマイニングの実現 (領域番号) の計画

病院情報システムからデータを抽出した後, 大研究 ｢ラフ集合に基づくアクティブマイニングに学病院の収益に関する特性解析および長期時系列よる診療情報生成システムの開発｣ (課題番号

データに関する類型化の方法を報告した｡ 今後,) の助成による｡

     ) 里村洋一：電子カルテが医療を変える日経 ,       -' ) 津本周作：データマイニング技術の臨床応用最新医,&     "

学 ()：− *) 津本周作, 平野章二：｢複合医工学｣ としてのデータ) 元田 浩：情報洪水時代におけるアクティブマイニン

マイニング人工知能学会誌 ()：− 

グの実現平成年度科学研究費補助金 特定領域研究)             !
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洋 ： ト ロ ン ボ ポ エ チ ン の 将 来 展 望 !
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  ( ).,   '  ! !
0 0-( )  ( ))   ) 宮 崎

1'  2 .( ,- %.

,/,,     -, 研究成果報告書