DEIM Forum 2016 P4-4

電子カルテテキスト時系列データに基づく状態遷移グラフの抽出とその有用性検討
中嶋 航大†

田村哲嗣††

速水悟††

一宮尚志†††

紀ノ定保臣†††† 岐阜大学工学研究科応用情報学専攻 〒 501–1121 岐阜県岐阜市柳戸 1-1†† 岐阜大学工学部電気電子・情報工学科 〒 501–1121 岐阜県岐阜市柳戸 1-1††† 岐阜大学医学系研究科医療情報学分野 〒 501–1121 岐阜県岐阜市柳戸 1-1
E-mail: †nakajima@asr.info.gifu-u.ac.jp,††tamura@info.gifu-u.ac.jp,hayamizu@gifu-u.ac.jp,† † †{tk1miya,ykns}@gifu-u.ac.jp
あらまし

近年，電子カルテシステムの普及により，大規模な病院だけでなく診療所においても電子記録が一般的になりつつある．同時に電子カルテデータが蓄積され，これらを活用するマイニング技術が求められている．中でもコストを抑えた医療の質の向上に繋がるとして，患者が医療機関を受診してから治癒するまでの，診療プロセスの改善に注目が集まっている．そこで，本論文では診療所電子カルテ内のテキストデータと患者が診療所を受診する際の時系列情報を元にした，診療プロセスのマイニング手法を検討する．まず，医療用語を元に診療データを単語ベクトルへ変換し，クラスタリングを行う．続いて，診療所を複数回受診した患者データを用いてクラスタ間の遷移頻度を矢印線で可視化した．異なる 2 つの診療所電子カルテデータをもとに，クラスタ数を変化させつつ遷移グラフを抽出し，各クラスタや中心となる遷移に着目してその有用性を検証した．
キーワード

プロセスマイニング，診療プロセス，診療所電子カルテ，クラスタ分析

1. 研 究 背 景いる．
そこで本研究では，患者が診療所を受診し治癒するまでの診近年，大規模な医療機関のみならず中小規模の病院や診療所療の流れを「診療プロセス」とし，異なる 2 つの診療所から得においても電子カルテシステムの導入が進んでいる．電子カルられた電子カルテデータをもとに遷移グラフという形で診療プテの導入により電子的な医療記録が可能となると共に，膨大なロセスを可視化した．得られた遷移グラフに対して所見欄の内量の診療データが蓄積されるようになった．これにより蓄積さ容や医療用語をもとに考察し，有用性を検証する．

れた医療記録を利用してデータマイニングによる医療の質の向上への試みが広がっている．既に大きな病院では病院内の電子2. 関 連 研 究

カルテを一元管理し，分析へと繋げる試みがなされている［1］．

三浦ら [3] は退院時サマリの自由記述欄に記入されている副一方で規模の小さい病院や診療所では大規模な医療機関に比べ，作用の記述に着目し，副作用情報を機械学習手法によって自動蓄積された診療データ数が少ないという問題や，診療所毎に，的に発見・抽出する手法を提案した．ここで退院時サマリとは，カルテに記載される項目や書式の違いが見受けられ，効果的なある患者の入院から退院までの治療内容・経過を要約し作成す利用ができていないという問題がある．

る医療文書である．医療品による副作用を医薬品と症状の関係

また医療の現場では，医療の質を定量的に評価する仕組みがとして考え，副作用関係の情報抽出を行っている．荒牧ら [4]

求められている．Donabedian は医療の質を測る要素は「構造は退院時サマリデータを対象に，患者の情報を抽出して表形式(ストラクチャー)」，「診療過程 (プロセス)」，「成果・結果 (アウに可視化するシステムを提案した．退院時サマリに記載されてトカム)」の 3 つであるとしている [2]．構造 (ストラクチャー)

いる時間情報や治療，検査の文章を元に独自のアノテーションは医師のレベルやスタッフの人数，どんな医療機材を完備しての枠組みを作成し，表形式で可視化を行った．実験を行い評価いるのかといった，医療を提供するための体制のことを示してしたところ，70〜80%ほどの再現率で情報を可視化することをおり，プロセスは医師によって施された検査や治療の内容の評可能にした．これらの研究は情報抽出や診療情報を表形式に構価，成果・結果 (アウトカム) は診察によって得られた成果のこ造化するのみにとどまり，また退院時サマリや看護記録を対象とを示している．3 要素の中でも構造 (ストラクチャー) を強化にした研究は存在するが，診療所の電子カルテを対象にした研するには，機材の導入，医療スタッフの増員などコストがかか究は少ない．

る．また成果・結果 (アウトカム) に関しても，患者の病気がまた健康診断記録を用いた研究もなされている．個人の健康改善したのか悪化したのかという事実のみである．このことか状態を記録する健康診断の結果は，患者の健康状態を表すデー

ら現在 3 つの要素の中でも，コストのかからない改善・向上がタとして重要であり，特定の疾病が発症する兆候を発見する手行えるとして，診療過程 (プロセス）の改善に注目が集まって掛かりとなる．患者の健診記録を利用し，疾病間の関係性や特定の処置を施した際の患者への影響を調査するといった研究が行われている．健康診断記録を用いて回帰分析や決定木などのマイニングを施すことにより，健康診断記録からの規則性発見や疾病の発症予測モデルの考案を試みた研究［5］や隠れマル
コフモデルを用いて患者の健康状態の推移のモデル化を行う研究 [6]，問診データと検診結果との関係性を調査した研究［7］も存在するがいずれも検査値を用いいたマイニングを行ってお図 2 診療データの例

り，本研究で扱うような構造化がなされていないテキストデー

B 診療所タを扱った研究は少ない．そこで本研究では 2 つの診療所のテキストデータに対して患者が診療所に訪れるたびに作成される電子カルテのテキスト情報と患者のもつ時系列情報をもとにしたプロセスマイニングを行っている．

3. 診療所電子カルテデータ
本研究では 2 つの診療所の電子カルテデータを用いた．電子カルテには 9 項目（診療日・患者 ID・生年月日・年齢・性別・受診形態（時間内，時間外など）・初再診（初診，再診，その図 3 各診療所診療回数他）・病名・既往歴・所見）にわたって記録がなされており，ある患者が複数回同じ診療所を受診した場合，同じ ID の電子カルテが作成される．所見欄はフリーテキスト形式で書かれておに含まれない「Hb1Ac」など 42 語を補間語リストとして追加しり，診療所毎に書き方の違いが見られた．各診療所の電子カル

た．薬剤名リスト，病名リスト，補間語リスト内の一例，詳細テデータの詳細と一例を表 1 と図 1，図 2 に示す．なお個人情を表 2 に示す．なお，医療用語リストには単語だけでなく「胃報保護の観点から患者 ID と年齢は記載していない．また，各炎の疑い」などの句単位での登録もされている．

診療所の患者の診療回数を示すグラフを図 3 に示す．診療デー
タを収集した期間の違いから，A 診療所は１回２回診療回数が最も多く，B 診療所は 1 回 2 回の患者も多いものの，10 回以上

表2
リスト名

リスト内用語の一例

総用語数

薬剤名リスト アイケア，アクトス，アザニン，ア11244 語の患者も 55 名と多く見られる．

A 診療所
B 診療所

医療用語辞書の詳細

スベリン，セイブル，ディオバン

表 1 診療所電子カルテデータ詳細
診療データ
件数
期間
受診人数
男性
2009/5/29〜
798 名
3826 件2009/9/3
2011 名 (39.7%)
2009/8/17〜
124 名
3273 件2009/11/2
2011 名 (45.9%)

病名リスト

胃炎の疑い，胃けいれん，胃痛，高62546 語

脂血症，甲状腺腫，糖尿病，微熱
女性1213 名(60.3%)
146 名(54.1%)

補間語リスト インスリン，コレステロール，レン42 語

トゲン，HbA1c，ECG，BMI

5. プロセスマイニング手法
本章では本研究で用いたプロセスマイニング手法に関して，4段階に分けて説明する．まずは本手法の概要図を図 4 に示す．

図1

診療データの例

A 診療所

4. 医療用語辞書
本研究ではクラスタリングに用いる単語ベクトルを抽出する
際，医療用語辞書を作成し，辞書を元に医療用語による単語ベクトルを抽出した．使用した医療用語辞書には JAPIC データ
ベース及び ICD10 より薬剤名リスト，病名リストを作成し用いている．さらに診療データに頻出する用語のうち薬剤名．病名

図4

プロセスマイニング手法概要図

5. 1 診療データの整形処理回だったとすると，どちらも総遷移回数における割合が 20%と本研究で使用した診療所の電子カルテデータは平文で構成さなるので，2 つの遷移を表す矢印線は同じ太さで表される．遷れていた．そこで扱いを簡単にするために XML 形式のデータ

移頻度統計に対する割合が 10%を下回る遷移は図に示していへに変換し，各項目ごとに構造化を行う．

ない．

5. 2 単語ベクトルの抽出
続いて，診療データから単語ベクトルを抽出する処理を行う．

6. 実験結果について

単語ベクトルは診療データ毎に抽出し，病名・既往歴欄・所見作成した遷移グラフや各クラスタをもとに以下の 5 つの情報欄のテキストから医療用語を元に，単語ベクトルを抽出する．

を集計・抽出し実験結果に記載している．これらの情報に所見

この際，同じ診療データ内の医療用語の出現頻度は考えず，0,1欄の内容を加えて実験結果の考察を主観的に行った．

のみで単語ベクトルの抽出を行った．対象データ群に，一回以遷移グラフ上出現する総単語数を N とすると，診療データ Ei の単語ベク

楕円内の数字はクラスタ ID を示しており，全ての実験結果

トル Vi = vi, j は式 (1) で表される．なお w j は j 番目の医療用語を表現している (1 <= j<= N)．
 1 (if wj in Ei )Vi, j =  0 (otherwise)を通して同じクラスタ ID のクラスタは共通である．
データ数
各クラスタに含まれる診療データの総件数である．

(1)

男性・女性の人数
各クラスタの診療データから受診した患者数を男性，女性に分けて集計し，記載した．

5. 3 クラスタリング
各診療データから抽出した単語ベクトルを元に，全診療デー初再診率

タを複数のクラスタに分類するクラスタリングを行う．まず単マイニングに用いなかった客観的データとして，各診療デー

語ベクトル vi のみを要素とする要素数 1 の初期クラスタを作成

タに記載されている初再診情報を用いた．各クラスタに含まれする．i 番目の初期クラスタを Ci とすると式（2）で表される．

る診療データから初再診情報を集計し，初診，再診，その他のCi = Vi

3 種類に分けて分類した．
(2)

医療用語頻度

次に最も距離の小さいクラスタ同士を統合する．まずは統合

クラスタリングに用いた単語ベクトルをもとに各クラスタにする 2 つのクラスタを決定する．i 番目のクラスタの重心ベク

頻出する医療用語を調査した．ある医療用語が出現する診療トルを gi とした時，式 (3) を満たすようなクラスタ C p 及び Cq

データ数をクラスタ全体の診療データ数で割り，その出現率をを求める．クラスタ間の距離尺度にはハミング距離を用いる．

計算した．各クラスタ毎に医療用語それぞれの出現率を求め，(p, q) = argmin(p,q) ||g p − gq ||上位 5 単語を一例として実験結果に示す．

(3)

次にクラスタ C p 及び Cq を統合して新しいクラスタ C とする．

C = C p ∪ Cq

7. 実

験

第 5 章のプロセスマイニング手法を用いて，A，B，2 つの診(4)療所を対象にプロセスマイニングを行った．クラスタの数が 4，これによりクラスタの総数が N − 1 個となる．この操作をクラ8，12 個となるようにクラスタ数を増加させながら，遷移グラスタ数が 1 になるまで繰り返す．このようにして階層的にクラフを作成し，分析を行った．実験条件を表 3 に示す。また A，スタリングを行い，単語ベクトルの類似度毎に分類される様子

B 診療所の 4 クラスタの実験結果を図 5，図 6 に，8 クラスタをデンドログラム (樹形図) として生成する．最後に，生成したの実験結果を図 7，図 8 に，12 クラスタの実験結果を図 9，図デンドログラムを用いて，任意の数のクラスタを生成する．例

10 に示す．

えば L 個のクラスタに分割するときは，葉の数が L となるまで

表3

実験条件

距離に応じて木構造のデンドログラムを根からたどっていけばA 診療所 B 診療所

よい．

5. 4 クラスタ間遷移の抽出

データ件数

3826 件3273 件

単語ベクトル次元数

517 次元489 次元

クラスタ数

最後に，診療所を複数回受診した患者の時系列データを用い4，8，12てクラスタ間の遷移回数を算出し，クラスタ間の患者の行き来を可視化する．具体的には同じ患者 ID の複数の診療データを用いて 5.3 節のクラスタリングで得られたクラスタ間の遷移回

8. 考

察数を求め，クラスタ間の遷移を矢印で表すことにする．この時

8. 1 考察【A 診療所 4 クラスタ】

矢印線の太さは，そのクラスタからの遷移頻度の総量に対するID7642 は約 92%が再診患者である再診患者クラスタとなっ相対的な大きさを示している．例えばクラスタ C x からの総遷た．胸部，呼吸器，背部など身体の部位に関して診察を行ってい移回数が 10 回，Cy からの総遷移回数が 50 回存在したとする．

る例が多く見られた．ID7643 は咽頭，扁桃，胸部に続きハザロ

その際 C x から Cy への遷移が 2 回，Cy から C x への遷移が 10

インなど咳や呼吸器に関する患者のクラスタとなった．ID7646

検査のクラスタであることがわかる．

8. 2 考察【B 診療所 4 クラスタ】
ID6488 は約 96%が再診患者の再診患者のクラスタであり，PL や GOT など血液に関する単語が多いことから血液検査のクラスタである事がわかる．ID6539 は 83.8%が再診患者が占め，最もデータ数の大きいクラスタではあるが，医療用語には大きな特徴は見られず，定義が難しいクラスタとなった．ID6540 は98.5%の患者が再診の再診患者クラスタである．血圧や血液に関する薬であるノルバスクやバイアスピリン，リピトールなどが出現する診療データが多く見られ血液患者の中でも更に投薬治療を行っている患者のクラスタであることがわかる．ID6541
は 77.5%が初診患者の初診クラスタである．身体の部位に関する記述が多く存在した．

8. 3 考察【4 クラスタ 全体】
2 つの遷移グラフ，クラスタを比較すると A 診療所の ID7647と B 診療所の ID6488 はどちらも血中物質や血液検査の検査値の単語が多く存在し，同じような治療が行われている事がわかる．同じように種類は違うが投薬情報が多く存在するクラスタや腹部や胸部と言った身体の部位に関する単語が多く存在するクラスタなどは A,B 診療所共通して抽出された．一方でクラスタ数 4 では，ID6539 などデータ数の偏りが起因して大きな特図 5 実験結果：A 診療所 4 クラスタ徴が得られないクラスタも存在している．

8. 4 考察【A 診療所 8 クラスタ】
ID7549 は「A 市健康査定」が 136 件と全体の 95%程を占めており，健康診断を受診した患者のクラスタとなっている．ID7608
はビタミン E を補い，血行や手足のしびれ，神経痛に効果のあるユベラの処方が他のクラスタ異なっており，独立したと思われる．ID7638 は ID7608 に同じく血管を広げ狭心症や心筋梗塞に効果のあるニトロールの処方が他のクラスタ異なっており，独立したと思われる．ID7639 は LDL，HDH，GOT などコレステロールや血中物質に関する記述が見られ，血液の状態を記す記述が多く見られる．過半数のデータに末梢一般血液検査を行った記述が見られることから血液検査のクラスタである．

ID7640 はデータ数が多くこのクラスタに集中し，比較的医療用語頻度に偏りが存在しなかった．一方で多くの患者にノルバ
スク，クレストールなどの同じような処方をしていることが読み取れる．ID7641 と ID7642 は投薬情報が少なく，比較的容体も安定している患者のクラスタである．2 つのクラスタの違い
は ID7641 は薬に関しての医療用語が少なく患者の状況や血液の状態をより多く記しており，ID7643 は咽頭や扁桃など喉に関する医療用語や感冒薬が出現していることから風邪クラスタであることがわかる．

8. 5 考察【B 診療所 8 クラスタ】
ID6283 はインフルエンザ・風疹混合ワクチン・麻疹・HBV
図 6 実験結果：B 診療所 4 クラスタなどの予防接種の患者が集まるクラスタとなった。予防接種には頻出の医療用語の上位 5 単語が薬の内容を占め，記述にも処関する記述はある程度定型化されており、同じような診察を記方のみを行ったものが多いことから投薬治療のクラスタである述を行ったため一つのクラスタに分離したのではないかと予想ことがわかる．ID7647 は LDL，HDH，GOT, コレステロールされる．ID6510 は咳、咳嗽、急性気管支炎、気管支炎などの咳など血中の物質や血液検査の検査値の単語が多く含まれ，血液や喉に関する医療用語が抽出され、ムコダインなどの感冒薬が処方されている．風邪やインフルエンザの症状を訴える患者が図 7 実験結果：A 診療所 8 クラスタ多く存在した。ID6524 と ID6536 はそれぞれ全体の約 80%，約

図 8 実験結果：B 診療所 8 クラスタる事ができた．

73%が初診の患者のデータであり，患者の身体の状況や尿検査

8. 7 考察【A 診療所 12 クラスタ】の結果が記述されていた．ID6537 はデータ数が最も多くこの

ID7614 と ID7619 は再診患者が殆どを占める再診患者クラクラスタに集中した．医療用語は全体の約 4 割に血液検査といスタであり，似たような医療用語が抽出されている．一方でう医療用語が存在しているが，データ数そのものが多いためこID7614 には中性脂肪と尿酸という医療用語が存在しこの単語のクラスタを解釈することは難しい．ID6534 は B 診療所のクの出現の違いにより違いがでたクラスタであると推察できる．

ラスタの中で最も薬の処方が多いクラスタである．血圧や血糖ID7630 は全体の約 61%以上の診療データが 0 歳〜19 歳のもの

値を下げるような処方がなされており，診療所全体から見て薬と若年層が多く占めており，若年層の風邪を診察するクラスタの処方が少ないことから独立したと思われる．ID6533 は血圧，であることがわかる．一方で ID7633 は ID7630 と頻出する医療血液検査など血液に関する記述に加えて血圧降下剤であるノル用語が近いが，広い年代の患者がこのクラスタに存在し，一般バスクや血液を固まりにくくするバイアスピリンなどが存在す的な風邪患者クラスタであるこがわかる．ID7634 と ID7636 はることから高血圧症や高脂質血症患者のクラスタであると考え同じような用語が抽出され大きな区別は出来なかった．ID7636

られる．ID6488 は血小板数，GOT やクレアチニンなどの肝機は ID7634 に比べデータ数が少なく，処方が異なるため分離し能を調べるための血中物質が存在していることから血液検査クたものだと考える．ID7635 は 1376 件と全体の約 35%のデータラスタであると言える．

が集まるクラスタとなり主に薬名が多く抽出された．カルテ内

8. 6 考察【8 クラスタ 全体】の内容としては 1 件あたりの記述が少なく，それに応じてあまクラスタ数 8 の結果からは，健康診断や予防接種など病気へり医療用語が存在しない診療データが集まっていた．ID7637 はの直接的な治療とは異なる，診療内容を区別することができた．

ほとんどの診療データ中で処方のみを行っており，処方だけをまた，遷移グラフと医療用語割合を比較することで，風邪など行うのクラスタとなっている．の急性疾患と糖尿病や高脂血症などの慢性疾患を区別，発見す図 9 実験結果：A 診療所 12 クラスタ

図 10

実験結果：B 診療所 12 クラスタ

8. 8 考察【B 診療所 12 クラスタ】

な特徴を見て取ることができた．具体的には ID7630 と ID7633

ID6485 と ID6511 はどちらも処方に関する医療用語が多く抽の診察対象の年代の違いや，ID6524 と ID6531 の患者の訴える出される傾向にあった．2 つのクラスタの違いは ID6485 はユー症状による初診の診療データの記述に違いが見られることなどロジン，リーゼと言った寝付きを良くするものや気分をリラッを発見することが出来た．一方で ID7634 と ID7636 や ID6485

クスさせる作用のある処方が見られ，慢性疾患を抱える患者のと ID6511 など類似したクラスタが生成され一つ一つのクラス

中でも特殊な処方のされ方をしている患者が属するものと思わタの診療内容の差異が捉えづらくなる傾向にあった．

れる．ID6515 は 82%以上が初診患者が占める初診患者クラスタである．その他にも ID6524 と ID6531 はどちらも初診患者の9. ま と め

割合が高く，同じような医療用語が抽出されているが，ID6524

本研究では診療所電子カルテデータを元に，テキストデータは咳や気管支炎など呼吸器に関する用語が抽出され，ID6531 はと患者の時系列情報を使って初診から治癒までのプロセスを導症状の中でも下痢や嘔気，嘔吐などの症状を訴える患者データ

く，診療プロセスマイニングを行った．2 つの診療所の電子カが集まっている．ID6522 は血液検査の説明をしているものが多ルテデータをもとにクラスタ数を 4，8，12 個と変化させながく，血液検査結果に関する単語が多く存在した．ID6530 は全体ら遷移グラフを作成し，プロセスマイニング結果に対して初再の 28%を占め，医療用語も分散しており大きな特徴は見て取れ

診情報，所見欄の内容，医療用語頻度をもとに主観的に評価をない．こちらも A 診療所の ID7635 と同様に比較的記述量の少行った．

ない診療データが集まっている．

クラスタ数を 4 にした場合，薬の処方のクラスタや血液検査

8. 9 考察【12 クラスタ 全体】のクラスタであったりと大別した視点で診療所全体の中でどうクラスタ数を 12 にした場合では各診療プロセスのより細かいった治療が行われているのかを明らかにした．一方で 1 つの

クラスタ含まれるデータ件数が多く，そのクラスタの意味付けが難しい結果となった．クラスタ数 8 の場合では，遷移グラフから高脂質血症や糖尿病などの慢性疾患，風邪等の急性疾患をある程度見分けることができるようになり，また直接治療とは関係のない予防接種や健康診断を行っている治療も発見した．
クラスタ数 12 の場合では年代によるクラスタの違いや，患者の細かな症状別の違いを見て取ることができるようになった．
一方で類似したクラスタが生成されることによって，遷移グラフの複雑化や分析の煩雑さが増す結果となった．
本研究では様々な情報が入り交じる電子カルテのテキストデータからクラスタリングと遷移解析によって遷移グラフを導くことで，慢性疾患や急性疾患，処方のみの診察や予防接種などの治療といった診療所の診療プロセスを可視化することができることを確認した．クラスタ数を変化させながら実験を行ったところ，クラスタ数の違いから粒度の異なる情報を可視化することができる一方，現状の分析方法には課題が残る結果となった．また本研究で用いた 2 つの診療所のデータは，収集期間やデータ数，患者数に偏りが存在する．今回の実験ではこれらの偏りを補正する処理は行っていないため，今後さらに診療プロセスを比較するためには診療所間の補正処理を検討する必要がある．

文
[1]

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[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

献

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