DEIM Forum 2023 5a-2-1

動的に医療指示を除外したシーケンス解析による異なる患者グループ間の治療パターン比較
黒川

健人†

Le Hieu Hanh†

松尾 亮輔††
横田

山崎

友義†

荒木

賢二†††

治夫†

† 東京工業大学 情報理工学院 〒 152–8552 東京都目黒区大岡山 2–12–1†† 一般社団法人ライフデータイニシアティブ 〒 606–0805 京都市左京区下鴨森本町 15††† 宮崎大学 医学部付属病院 医療情報部 〒 889–1692 宮崎県宮崎市清武町木原 5200
E-mail: †{kurokawa k, hanhlh}@de.cs.titech.ac.jp, †yamazaki.cp@gmail.com, †yokota@cs.titech.ac.jp,††matsuo@ldi.or.jp,† † †araki6925@gmail.com
あらまし近年, 電子カルテの普及により, 蓄積された医療情報の二次利用による有効活用が期待されている. 二次利用の例として, 先行研究では, 入院から退院までの標準的な医療指示の流れを表した頻出医療シーケンスの抽出や, 複
数病院間のシーケンスの比較などを行ってきた. 本研究では, 動的に医療指示を除外したシーケンス解析による, 異なる患者グループ間の治療パターンを比較する手法を提案する. 解析対象の医療指示を変更して解析を行うことで, 基礎疾患や既往症の有無などで分類した患者グループ間の治療パターンについて, 最長の治療パターンから最短の治療パターンまで、網羅的に治療パターンを比較することができる. 患者グループ間の治療パターンを比較して, 特徴的な治療パターンを明らかにすることで, 各患者に適した医療行為を行えるよう支援することを目的としている. 実験では,新型コロナウイルスの電子カルテに対して提案した手法を適用し, 基礎疾患の有無で分類した患者グループ間での治療パターンを比較する.
キーワード 電子カルテ, 医療支援, シーケンシャルパターンマイニング, 新型コロナウィルス
1. 2 本研究の目的

1 序論

1. 1 研 究 背 景
近年, 紙のカルテに代わり電子カルテが大規模病院を中心に普及しており, 今後さらに日本全国の電子カルテの普及率が増加していくことが予想される. 特に電子カルテなどの医療・健康に関する記録を全国規模で一元的に集める「千年カルテプロ
ジェクト」[1] の計画は, 電子カルテの普及に加えて, ビッグデー
タ解析としての医療情報の二次利用が期待されている [2]. 二次
利用の例として, 入院から退院までの標準的な医療行為の流れであるクリニカルパスの生成支援が挙げられる. 一般的に, ク
リニカルパスの作成は医療従事者の医学的経験に基づいて行われることが多いので, 高度な専門的知識と多くの労力が必要である. そのため, データ工学の観点から様々な手法を電子カルテに適用して解析することで, 医療行為改善の支援を行う研究が行われてきた. 本研究では, クリニカルパス生成支援のために, 異なる患者グループ間での医療シーケンスの解析により, 治療パターンを比較する. 基礎疾患や既往症の有無などで分類した患者グループ間における治療パターンを比較することで, 特徴的な治療パターンが明らかになり, 医療の効率化や安全性の向上が見込まれる.

本研究は, 基礎疾患や既往症の有無などを基に分類した, 二
つの患者グループ間での医療シーケンスの解析を行い, 治療パ
ターンを比較する.
アプローチとして, 電子カルテデータベースから二つの患者グループの医療指示データを対象として, シーケンシャルパ
ターンマイニング (Sequencial Pattern Mining 以下 SPM) をそれぞれの患者グループに適用して, 頻出治療パターンの抽出する. 電子カルテに含まれる医療指示はシーケンスとなるため, 医療指示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, 頻出治療パターンを抽出できる. 次に, それぞれの頻出治療パターンをシーケンスバリアントとして併合シーケン
スバリアント (Merged Sequence Variant 以下 MSV) の作成を行う. MSV の作成により, 頻出治療パターン同士の差異を表すことが可能である. さらに, MSV を基に医療指示を変更して, SPM, MSV の作成を繰り返すことで, MSV ネットワーク(Merged Sequence Variant NetWork, 以下 MSVNW) の作成を行い, MSV を網羅的に求める. 最後に網羅的に求めた MSVに対して, SV 間の治療パターンの差異の程度を MSV の特徴量として表現して, MSV のうち, 着目すべき MSV を決める.

SPM は最長の頻出治療パターンを抽出するアルゴリズムであるので, 異なる患者グループのそれぞれに対して SPM を適用して差異を表す MSV を作成することができるが, 最長の治

sj = (id, i), i ∈ I. id は S の中でユニークなインデックスとなる.

療パターン同士を比較することに限られていた. 本研究ではマ≺S は S 上の全順序関係である. ∀si , sj ∈ S, si ≺S sj ∨si ≺S sj .

イニング対象の医療指示を除外することで. 最長でない治療パ
ターン同士の差異を表した MSV を作成する. 網羅的に求めた

2. 2 SVMSV を基に, 基礎疾患の有無など異なる患者グループ間の治

定義 3. (シーケンスバリアント). アイテムセット I に対し, 束療パターンの比較を行い, 医療行為の改善に貢献することを目SV をシーケンスバリアントと定義し, 以下のように表す.

指す.

SV = ({sv1 , sv2 , · · · , svl }| ≺SV )1. 3 関 連 研 究

svj = (id, i), i ∈ I. id は SV の中でユニークなインデックスと山田ら [5] は, 頻出シーケンスに関する情報を, シーケンスの識別子であるシーケンス ID を保持しながらマイニングすることによって, 頻出シーケンスごとの安全性や効率性の指標を算出し, SV 評価が正確に行える可視化手法を提案した. 坂本ら [6]なる. ≺SV は SV 上の半順序関係である. また, SV が上限および下限を持っている.
以下，A, B, C のような大文字をアイテムとして説明する場
合，A, B, C は id 付きアイテムの name を指す．

は, 分岐先頻度と実施時間情報を用いたグループ化による適切分岐候補選択を行い, 頻出シーケンス分岐先の適性候補選択による併合シーケンスの生成を行った. また, 分岐要因である患者情報の拡充をし, 併合シーケンスの分岐への要因適用による医療指示推薦を提案した. 李ら [4] は, シーケンス間の共通部分を抽出し, 共通部分とシーケンスを併合して可視化することによって, 二つの医療機関の治療パターンの違いを明示する手法を提案した. 安光ら [7] は, クラスタリングを用いることで三つ以上の医療機関における頻出治療パターンの比較する手法を提シーケンスにおいて分岐が発生した場合，シーケンスバリア
ントになる．例として, A, B, C, D, E をアイテムとする, シーケ
ンス < A, B, C, E > と < A, B, D, E > に対して，C と D がバリアントと呼ばれ，この二つのシーケンスをまとめてシーケ
ンスバリアントと考える．また，A ≺ B, B ≺ C, B ≺ D, C ≺E, D ≺ E を，< A, B, (C, D), E > と表す．
SV を可視化する方法として，シーケンスバリアントグラフを定義する．

案した. 趙ら [8] は, 頻出治療パターンの時期による差異の可視

定義 4. (シーケンスバリアントグラフ). シーケンスバリアン化と差異の発生時期の推定に関する手法を提案した.

ト SV に対し, 有向非巡回グラフ G1 をシーケンスバリアント

1. 4 本稿の構成

グラフと定義し, 以下のように表す.

本稿は以下の通り構成される.2 節では本研究に関連する概念

G1 = (V1 , E1 )を背景知識として説明する.3 節では提案概念である, 動的な医療指示の除外の手法と, MSVNW を求めるアルゴリズム, 特徴
量の算出について述べる. 4 節では 3 節の手法を用いて実際のノード集合 V1 について SV のアイテム集合となる. また,∀e = (svout , svin ) ∈ E1 , svout ≺SV svin .

医療指示データを解析し, MSVNW の作成と比較した治療パシーケンスバリアントグラフを可視化することで，簡単にシーターンを示す. 5 節では, 提案手法に関する考察を述べる. 最後

ケンスバリアントを示すことができる．例として, A, B, C, D, Eに 6 節でまとめと今後の課題について述べる.

がアイテムで, SV =< A, B, (C, D), E > のシーケンスバリア
ントグラフが図 1 のように示されている. シーケンスバリアン

2 背景知識本節では, 本研究に関連するシーケンシャルパターンマイニ
ング (SPM), 併合シーケンスバリアント (MSV) について説明する.

2. 1 シーケンス

図 1: シーケンスバリアントグラフ

定義 1. (アイテムセット) アイテムセット I を以下のように定義する.

トとシーケンスバリアントグラフは互いに変換可能であるため，

I = {i1 , i2 , · · · , in }ij ∈ I がアイテムとなる.
アイテムを解釈するとき, i をアイテム i の name とも呼ぶ.

以下両者を同じものと扱う．

2. 3 LCSV・MSV
李ら [4] は二つの SV の差異を示すために, SV 間の共通部分を抽出する最長共通サブシーケンスバリアント (以下 LCSV)

定義 2. (シーケンス). アイテムセット I に対し, シーケンス Sと, SV 間の差異を表現する併合シーケンスバリアント (以下を以下のように定義する.

MSV) を考案した.

S = ({s1 , s2 , · · · , sm }| ≺S )

3 提案手法
本節では, 動的な医療指示の除外アルゴリズム, 網羅的に求めた MSV を表現するネットワーク構造とその作成アルゴリズム,
治療パターンの差異に基づいた特徴量の算出手法, 特徴量を基に着目すべき MSV の決定方法提案する. 前提としてマイニン
グ対象とする医療指示を全て含む SDB から, SPM によって頻出シーケンスを抽出し, SV が生成可能であるものとする.
図 2: SV1 と SV2 による LCSV と MSV の例

3. 1 動的な医療指示の除外アルゴリズム
本研究ではマイニング対象の医療指示について最小限の除外

2. 3. 1 LCSV
定義 5. (共通サブシーケンスバリアント (CSV)). シーケン
スバリアント SVα と SVβ に対し, 共通サブシーケンスバリ

により, MSV を網羅的に求めるための手法として, 動的に医療指示を除外する手法を提案する.

3. 1. 1 除外する医療指示の候補

アント CSV を下記の条件を満たすシーケンスバリアントとMSV に含まれる医療指示が除外する候補である. すなわち定義する. ∀csvi , csvj ∈ CSV, csvi , csvj ∈ SVα ∩ SVβ かつ

以下の条件を満たすアイテム集合 Iα を除外する医療指示の候

csvi ≺CSV csvj ⇐⇒ csvi ≺α csvj ∧ csvi ≺β csvj .

補とする.

CSV のサブシーケンスバリアントも CSV となるので，CSV∀Iα = ({iα1 , · · · , iαn }|∃iαj ∈ M SV ) ∈ SDB

は複数存在する．そのため，最長共通サブシーケンスバリアン
トを定義する．

ここで iαj は全て同じ医療行為を表す医療指示であるものとする.

定義 6. (最長共通サブシーケンスバリアント (LCSV)). シーケ

ここで除外する医療指示の候補として, MSV を構成する医療

ンスバリアント SVα と SVβ に対し, 最長共通サブシーケンスバ

指示を考慮すれば十分である理由を述べる. 今回, 用いたマイリアント LCSV を下記の条件を満たすシーケンスバリアント

ニングアルゴリズムはアプリオリベースの SPM であり, 最長と定義する. SVα と SVβ に対する任意の共通サブシーケンスの頻出治療パターンのみが抽出される. ここで, 最長頻出治療

バリアント CSV に対し, |CSV | ≦ |LCSV |. |CSV | は CSV

パターンを構成しない医療指示を除外して SPM を行った場合のノード数を表す.

は, 抽出される最長治療パターンに影響を及ぼさないので, 頻2. 3. 2 MSV
定義 7. (併合シーケンスバリアント (MSV)). シーケンスバ
リアント SVα , SVβ とその LCSV に対し, 併合シーケンスバ
リアント M SV を下記の条件を満たすシーケンスバリアントと定義する. ∀svi , svj ∈ SVα ∪ SVβ , svi , svj ∈ M SV かつ

svi ≺M SV svj ⇐⇒ svi ≺α svj ∧ svi ≺β svj . ∀msvi , msvj ∈出治療パターン同士を併合した MSV も除外する前後で同様のMSV が作成される. したがって, MSV を網羅的に求めるためには, MSV を構成する医療指示をマイニング対象から除外すれば十分である.

3. 1. 2 医療指示除外アルゴリズム
上記の除外する医療指示の候補に基づいて, MSV を網羅的に

M SV, msvi ≺M SV msvj =⇒ (msvi , msvj ∈ SVα ∧msvi ≺α

求めるアルゴリズムを以下に示す.

msvj ) ∨ (msvi , msvj ∈ SVβ ∧ msvi ≺β msvj )1. 電子カルテにおける二つの患者グループを対象としてそれ

以下 SV1 と SV2 による MSV の具体的な例を図??に示す.

ぞれ SPM を適用して, 頻出シーケンスを基に MSV の作
成をする.

2. 4 SPM
SPM はシーケンシャルデータベース (以下，SDB) から頻出
シーケンスを抽出する手法 [3] である. アイテムの順列をシーケ
ンスと呼び，SDB はあるシーケンス集合に属するシーケンスと，シーケンスの識別子であるシーケンス ID を組とする要素からなる．Agrawal は利用者により設定された最小支持度 (以下 minsup) を満足するシーケンスを SDB から抽出する手法として, アプリオリベースの SPM を提案した. 基本的な考え方
は, アイテム集合のある要素の支持度が minsup を満たしていなければ, その要素を組み合わせた場合の支持度も minsup を満たすことはないという事象を基にしている [2].

2. MSV に対して, 除外する医療指示の候補を抽出する.
3. 2. の候補からいずれか一つの医療指示を除外した上で,SPM を適用して, MSV の作成をする.
4. 以下, 任意の MSV に対して, 2. を行い, 候補となる医療指示のそれぞれに対して, 3. を行う. 新たに MSV を作成できなくなった時点でアルゴリズムを終了する.

. 医療指示除外アルゴリズムの例を示す.
M SV0 =< OTday0 , IN Sday0 , (IN Sday1 , DTday0 ), OTday1 >とする. OT = {OTday0 , OTday1 }, IN S = {IN Sday0 , IN Sday1 }, DT ={DTday0 , DTday1 }, M T = {M Tday0 , M Tday1 } として,OT, IN S, DT, M T

が医療指示であり, 日付を考慮した同一の医療行為の集合を示

8. v = j + 1 と組合せが一致したノードを v = v ′ に対して,すものとする (表 3 参照). この場合, M SV0 に含まれる医療指e = {i, v ′ } を生成して, e に除外した医療指示を付与する.

示は, Iα = OT ∨ IN S ∨ DT であるので, 除外する医療指示のまた, e = {i, j + 1} と v = j + 1 を削除する. 5. に戻る.

候補も Iα である.
こ こ で, M SV0 か ら OT を 除 外 し た と き, M SV1 =<M Tday0 , IN Sday0 , (IN Sday1 , DTday0 ), M Tday1 > が作成された と す る.

こ の 場 合 , 除 外 す る 医 療 指 示 の 候 補 は , Iα =M T ∨ IN S ∨ DT である. 以下, 任意の MSV に対して, 候補となる医療指示をそれぞれ除外して, MSV を網羅的に求めることができる.

. 7. , 8. の結果, あるノードについて id=0 から辿った経路が複数あるとき, 除外した医療指示の組合せが同じで, 除外した順
序が異なる MSV であることを表している.

MSVNW をアルゴリズムに基づいて作成した例を示す.
id = 0 の MSV について, OT または DT が除外する医療指示であるとき, MSVNW は図 3 のように表現される.
また, 図 3 の id = 1 は, INS または DT が除外する医療指示で

3. 2 MSV ネットワーク (MSVNW)
上記に示した医療指示除外アルゴリズムを適用して, 網羅的あり, id = 2 は, OT が除外する医療指示であるとき, MSVNW
は図 4 のように表現される.

に MSV 同士の関係を表現するため, MSV ネットワーク (以下MSVNW) を導入する.
定義 8. MSV ネットワーク (MSVNW). 網羅的に求めた MSVを表現するネットワーク構造として, 有向非巡回グラフ G2 を定義し, 以下のように表す.
図 3: MSVNW の作成例 1

G2 = (V2 , E2 )ノード集合 V2 について, 以下の条件を満たすものとする.

∀v = id ∈ V2 . ここで, id はある MSV の識別子を表すものとする. また, エッジ集合 E2 について, 以下の条件を満たすものとする. ∀e = ({{vi , vj }, Iα }|∃vi , vj ∈ V2 |∃Iα ∈ SDB) ∈ E2 .
次に, MSVNW を作成するアルゴリズムについて述べる. 以下,

v について MSV の識別子 (0, 1, 2, · · · ) を用いて, v = 0, 1, 2, · · ·と表す. また, e についても同様に MSV の識別子のみを用いて,

e = {0, 1}, {0, 2}, {1, 3}, · · · と表す.

図 4: MSVNW の作成例 2

1. V2 = ϕ, E2 = ϕ とする. 医療指示を一切除外せずに, SPM
で抽出された治療パターンの差異を表す MSV に識別子として id = 0 を与える.

2. id = 0 に対応するノード v = 0 を生成する.
3. 医療指示を除外したことで作成される MSV に対して,
id = 1 を与える.

3. 3 特徴量の算出
ネットワーク構造で網羅的に表現された MSV に対して, 治療パターンの差異に基づいて着目すべき MSV を決定する. ここで, 治療パターンの差異の程度を表す指標が存在しないため,

MSV のノードに基づいた特徴量を差異の程度を表す指標とし

4. id = 1 に対応する v = 1 を生成して, e = {0, 1} となるて定義する. MSV の表す治療パターンの差異の程度として二エッジを生成する. また, e に除外した医療指示を付与する.

つの観点で見たときに, SV 間差分 (以下 DiﬀSV), SV 間共通

5. v = i である任意の MSV から, 医療指示を除外したことで作成される MSV に対して, 生成済みのノードの最大値を

v = j として, id = j + 1 を与える. 新たに MSV が作成されなくなった時点でアルゴリズムを終了する.

6. MSV に対応する v = j + 1 を生成して, e = {i, j + 1} となるエッジを生成する. また, e に除外した医療指示を付与
する.

7. v = j + 1 ついて, v = 0 から v = j + 1 までを結んだ経路に付与された医療指示について, v = 0, · · · , j のいずれかのノードで v = 0 から結んだ経路に付与された医療指示と組合せが一致している場合について 8. に進む. 上記を満たさない場合には, 5. に戻る.

度 (以下 CmnSV), SV 間類似度 (以下 SimSV) を MSV の特徴
量と定義することができる. 算出された特徴量は MSVNW のノードに付与されるものとする.
まずは治療パターンの差異の程度について二つの観点を説明する.

1. 数量ベース異なる患者グループ間の治療パターンの差異について SV間のノードの数量に基づいて考える.

2. 割合ベース異なる患者グループ間の治療パターンの差異について SV間のノードの割合に基づいて考える.

それぞれの観点での特徴量を考える. 以下, シーケンスバリア
ント SVα と SVβ における, LCSV が既知であるとする. また,|SV | は SV のノード数を表す.
3. 3. 1 数量ベースでの特徴量 DiﬀSV・CmnSV
SV 間のノードの数量に基づいた治療パターンの差異を表す指標として DiﬀSV と CmnSV を定義する.
定義 9. (SV 間差分 (DiﬀSV)). SVα と SVβ 間の治療パターンの差異が大きいことを表す指標を, SV 間差分 Dif f SV として
以下のように定義する.

図 5: 特徴量を付与した MSVNW の例

Dif f SV = |SVα | + |SVβ | − 2|LCSV |隠れていた治療パターンを比較できる可能性がある. 隠れていここで, DiﬀSV の値が大きいほど, SVα と SVβ 間の治療パターンの差異が大きいと考える.

た治療パターンを含む特徴的な治療パターンに着目することで,
クリニカルパスの改善などの医療支援に貢献することができる.

定義 10. (SV 間共通度 (CmnSV)). SVα と SVβ 間の治療パター

他の利点としては, ネットワーク構造で MSV の変化が推移

ンの差異が小さいことを表す指標として SV 間共通度 CmnSV

的に表現されたので, マイニング対象の医療指示の変化と治療として, 以下のように定義する.

パターンの変化の関係が捉えやすい点である. 特定の MSV と,CmnSV = 2|LCSV |ここで, CmnSV の値が大きいほど, SVα と SVβ 間の治療パターンの差異が小さいと考える.

そこから医療指示を除外することで得られた MSV を比較した
場合について, MSV の特徴量が大きく変化していれば治療パターンの差異も大きく変化していると考えられるので, 除外した医療指示が治療パターンの差異に大きく影響を及ぼしている

3. 3. 2 割合ベースでの特徴量 SimSVと考えられる. 医療指示の除外による MSV の変化を知ること

SV 間のノードの割合に基づいた治療パターンの差異を表す

で, 特徴的な治療パターンを明らかにして, クリニカルパスの改指標として SimSV を定義する.

善などの医療支援に貢献することができる.

定義 11. (SV 間類似度 (SimSV)). SVα と SVβ 間の治療パター

4 実ンの差異を表す SV 間類似度 SimSV を指標として, 以下のよ験

本節では, 実際の電子カルテデータに対して提案手法を適用

うに定義する.

SimSV =

2|LCSV ||SVα | + |SVβ |ここで, SimSV の値が小さいほど, SVα と SVβ 間の治療パターンの差異が大きいと考える. 一方で, SimSV の値が大きい
ほど, SVα と SVβ 間の治療パターンの差異が小さいと考える.
以下の図 5 に基づいて, 着目すべき MSV についての例を示す.
まず, 数量ベースでの抽出では, DiﬀSV が最大であるノード
は id=0 であり, CmnSV が最大であるノードは id=2 であるので, それぞれ二つの患者グループ間で最も差異が大きい治療パ
ターンと最も差異が小さい治療パターンである。
次に, 割合ベースでの抽出では, SimSV が最小であるノード
は id=1 であり, 二つの患者グループ間で最も差異が大きい治療パターンである. また, SimSV が最大であるノードは id=2 と

id=3 であり, 二つの患者グループ間で最も差異が小さい治療パ

し, 基礎疾患の有無による治療パターンの比較を行う.

4. 1 実 験 環 境
個人情報保護のために，利用者を限定した実験環境として，
宮崎大学医学部附属病院が管轄するクラウド環境を用いる．解析を行うメンバーは，匿名化された電子カルテデータをクラウドから取り出して解析するのではなく，解析プログラムのDocker Image を作成して，その Docker Image をクラウド上で実行する. 個別の患者情報を含まない頻出医療指示パターンのみ含む結果を取り出すことで，情報セキュリティとプライバ
シー保護を確保している．

4. 2 パラメータの設定
電子カルテデータに SPM を適用したとき, MSV の構成は
データの中身に加えて SPM のパラメータにも依存する. 用い
る SPM はアプリオリベースであり, minsup の設定と, 最長のターンである.

頻出シーケンシャルパターン以外のパターンを生成するべき3. 4 提案手法の利点

かの設定が可能である. minsup については, 全体の二割以上提案手法を用いる利点は, 網羅的にを MSV 作成することで,隠れている治療パターンについても比較できる点である. マイ
ニング対象の医療指示を除外しない場合や, 医学的な経験則に基づいて医療指示を除外する場合と比べると, 満遍なく MSVの作成が可能であり, 医学的に一般的な治療パターンに加えて,のシーケンスに含まれるアイテム要素は頻出であると仮定し,minsup=0.2 を設定する. minsup を極端に低くすることで頻出でないアイテム要素を出現させることも可能であるが, 頻出の治療パターンの抽出という目的には不適切である. minsupの変更については一考の余地があり, 複数の minsup で実験を行ったり, 医療従事者との相談により決定するのが望ましいと

医療指示の決定と医療指示の同一視については, 医療従事者の考えられる. また, 今回は最長の頻出シーケンシャルパターン

アドバイスに基づいて行った.

のみを生成する. 最長以外のパターンの生成により, 多くの医表 3: マイニング対象とする医療指示療指示で MSV を構成することも可能であるが, 最長と最長以外のパターンが混在して, 差異を適切に求められない欠点があ

医療指示種類略号

説明る. ただし, 今回の提案手法は, 最長以外のパターンでも適用で

インスリン

INS

血糖値の上昇を防ぐ

アセトアミノフェン

AA

解熱鎮痛剤

デキサメタゾンDT

PR と比べて強いステロイド剤

プレドニゾロンPR

DT と比べて弱いステロイド剤

デキストロメトルファン

MT

咳止め剤

リン酸コデイン散

CP

咳止め剤

ヘパリン Ca

HP

血液凝固阻害作用

人工呼吸

AR

HF と比べて重症患者を対象

示データを対象とする. この医療指示データは個人情報保護のハイフローセラピー

HF

AR と比べて軽症患者を対象

観点より患者を一意に特定できるような情報を含まない. なお,

中心静脈注射IVH 心臓付近に薬・栄養を補給

本研究は東京工業大学の人を対象とする研究倫理審査委員会の

酸素吸入

OT

ている医療指示データを用いた. 医療指示データには医療指示略号同一視した医療指示行為の情報, 日付に関する情報が含まれており, これらの情報を

INS インスリン, ノボリン, ノボラピッド

きるので, 設定を変えて実験することも可能である.

4. 3 データセット
本研究のデータは「COVID-19 感染の診療への影響調査と予測モデル開発」における, 23 の研究協力機関の 1 つである,
医療機関 A で実際に使用されているクリニカルパスの医療指

低酸素状態の改善承認を得ている.
本実験では, COVID-19 の第 4 波 (2021 年 3 月 1 日から 2021
年 6 月 30 日) を対象として, この期間に入院から退院を完了し

表 4: 同一視した医療指示, ヒューマログ, ヒューマリン

基に SPM を適用した. また, 本実験は基礎疾患を持つ患者と基礎疾患を持たない患者との間での治療パターンの特徴の抽出が目的であり, COVID-19 の患者データを基礎疾患の有無で二つの患者グループに分けた. 基礎疾患について, 医療従事者のアAA

アセトアミノフェン錠, カロナール

MT

デキストロメトルファン臭化水素酸塩錠, メジコン錠

DT

デキサメタゾン, デキサート注射液, デカドロン錠

PR

プレドニゾロン錠, プレドニン

ドバイスに基づいて表 1 を選択した. また, 二つの患者グルー
プのシーケンス数は表 2 に示した.

4. 5 実 験 結 果
表 1: 基礎疾患名称
高血圧症

慢性心不全

糖尿病・糖尿病性合併症なし

うっ血性心不全

２型糖尿病・糖尿病性合併症あり 非弁膜症性心房細動
２型糖尿病・糖尿病性合併症なし 特発性拡張型心筋症

4. 5. 1 MSVNW の作成
前処理を行った医療指示データに対して MSVNW を作成する. 結果は図 6 に示す.

4. 5. 2 治療パターンの比較
MSVNW に基づいて患者グループ間の治療パターンの比較

耐糖能異常

労作性狭心症

慢性腎不全

アルツハイマー型初老期認知症を行う. 図 6 で丸で囲ったノードが着目すべき MSV であり, 特

末期腎不全

高尿酸尿症

徴的な治療パターンである. 図 7 から図 13 に示す.

急性間質性肺炎の疑い

高尿酸血症

まず, 数量ベースで比較を行う場合, 最も差異の大きい治療パ
ターンの二つを, 図 8, 図 10 に示す. 基礎疾患ありのグループ
では IVH や AR を含んだ治療パターンが抽出された. 基礎疾

表 2: 基礎疾患の有無によるシーケンス数

患なしのグループでは, 図 8 で INS, DT, HP を含んだ治療パ

患者グループ シーケンス数

ターンが抽出されて, 図 10 では, 図 8 から DT を除外した治療

基礎疾患あり 88

パターンが抽出された. また, 最も共通している治療パターン

基礎疾患なし 134の二つを, 図 7, 図 9 に示す. どちらのパターンにおいても OTが共通の治療パターンとして抽出された.

4. 4 前 処 理
本実験では, 基礎疾患の有無による治療パターンの比較を行うため, 治療に寄与しない医療指示は前処理の段階で除外した.
表 3 の 11 種の医療指示をマイニング対象とした. 実験結果では表 3 の略号を用いて表すこととする. また, 医療指示について名称の異なる, 同一の医療指示である場合がある. そこで表 4のように医療指示を同一視した. なお, マイニング対象とする

次に, 割合ベースで比較を行う場合, 最も差異の大きい治療パターンのうち, 三つを, 図 8, 図 10, 図 11 に示す. 図 8 と図

10 は前述の通りである. 図 11 の基礎疾患ありのグループでは,AR を含んだ治療パターンが抽出されて, 基礎疾患なしのグルー
プでは AA を含んだ治療パターンが抽出された. また, 最も共通している治療パターンの二つを, 図 12, 図 13 に示す. 図 12
では DT が, 図 13 では HF が基礎疾患ありと基礎疾患なしのグループ間に共通する治療パターンとして完全に一致している.

図 6: 医療指示データを基に作成した MSVNW

MSVNW の作成アルゴリズム, SV 間の治療パターンの差異の

5 考察・評価
本手法では, 最長の治療パターン同士の比較だけでなく, 最長
でない治療パターンを比較することも可能であり, 網羅的に治療パターンを比較することが可能である. 実際に本実験により,定量化を提案した. 実際の電子カルテデータに対して提案手法を適用して, MSVNW の作成を行い, 基礎疾患の有無による治療パターンの比較まで行った.

6. 2 今後の課題

最長の治療パターンに含まれない, インスリンや人工呼吸など

今後の課題として, まず適切な minsup を決定する指針に対で構成された治療パターンを比較することができた. また, 特して検討を進める必要がある. minsup の値の大小と, 多様な治徴量の算出について, 二つの観点で特徴量の算出を行ったが, 数

療パターンの抽出はトレードオフの関係にあり, 医療従事者に量ベースでは MSV のノード数が多い治療パターンが抽出されよるアドバイスや, 複数の minsup での実験が重要である. まて, 割合ベースではノード数が少ない治療パターンが抽出された, 特徴量の算出について検討を進める必要がある. 本研究のる傾向があった. そのため, 医療従事者が数量による差異と割DiﬀSV, CmnSV, SimSV は, 医療シーケンスのノード数のみに合による差異のどちらの観点を重視するかにより, MSV の特徴

基づいた算出であり, 治療パターンの差異の程度をより適切に量を選択してもらうことにする.

表した指標を決める必要がある.

さらに, 本手法の結果について医療従事者にも確認してもらったところ, 網羅的に治療パターンを比較するのは科学的手法と謝

辞して適切であり, 医学的に一般的でない治療パターンが得られる可能性がある点が興味深いとのコメントを頂いている.

本研究の一部は，日本学術振興会科学研究費 (#20H04192，#21K17746) の助成及び「COVID-19 感染の診療への影響調

6 結論

査と予測モデル開発」からの支援によって行われた．データを提供頂いた研究協力機関に感謝の意を表する．

6. 1 ま と め
本研究は, シーケンス解析を用いて患者グループ間の治療パターンを比較して, 特徴的な治療パターンが明らかになることで医療の改善支援に貢献することを目的とした. マイニン
グ対象とする医療指示を除外する手法, 医療指示を変更したときの MSV をネットワーク構造で網羅的に表現する MSVNW,

文

献[1] 吉原博幸. 千年カルテプロジェクト:本格的日本版 EHR と医療デー
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図 7: CmnSV 最大の治療パターン 1 (id=0)

図 8: DiﬀSV 最大の治療パターン 1・SimSV 最小の治療パターン 1 (id=1)

図 9: CmnSV 最大の治療パターン 2 (id=2)

図 10: DiﬀSV 最大の治療パターン 2・SimSV 最小の治療パターン 2 (id=7)

図 11: SimSV 最小の治療パターン 3 (id=41)

図 12: SimSV 最大の治療パターン 1 (id=44)

図 13: SimSV 最大の治療パターン 2 (id=47)