DEIM Forum 2019 D1-5

患者の固有情報及び動的状況を考慮したクリニカルパス分岐要因推定
本田 祐一†小川山田達大†

泰右††† 松尾萱原正彬††

Le Hieu Hanh†

亮輔††† 山崎 友義††† 荒木

串間 宗夫†††

賢二††† 横田治夫†

† 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†† 東京工業大学 情報工学科 〒 152-8552 東京都目黒区大岡山 2-12-1††† 宮崎大学 医学部附属病院 病院 IR 部 〒 889–1692 宮崎県宮崎市清武町木原 5200
E-mail: †honda@de.cs.titech.ac.jp
あらまし 電子カルテデータの二次利用として, 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. 先行研
究では, 医療従事者への支援として, 医療指示の履歴に時系列データマイニングを適用することで, 医療指示の頻出ク
リニカルパス集合の抽出を行い, 抽出した頻出クリニカルパス集合からパス中で部分的に異なる医療指示であるクリニカルパス分岐を検出した. 本研究では, このクリニカルパス分岐の要因推定を行い, より各患者に合った医療の支援を試みるために, SPM で生成された頻出シーケンスの分岐要因推定をシーケンスの静的及び動的情報の両方を考慮して行う手法を提案する. 実験では宮崎大学医学部附属病院で使用されている実電子カルテのデータを用いて, クリニカ
ルパス分岐に対して静的情報として年齢や入院時期を, 動的情報として体重, 体温と血圧を用いてロジスティック回帰分析によるクリニカルパス分岐要因推定を行った. その結果, 有意な差を持つクリニカルパス分岐とその要因の推定をすることが出来た.
キーワード

電子カルテ, 多変量解析, クリニカルパス分岐
医療指示をアイテム, 医療指示の履歴をシーケンス, 全ての患者

1 はじめに
1. 1 研 究 背 景
近年, 病院での電子カルテの導入が進んでいる. 電子カルテを利用することによって, 対象となる患者の検索や医療指示の履歴閲覧の高速化を可能とし, 医療指示全体の標準化・改善に貢献している. また, 千年カルテプロジェクトが開始され複数の医療機関の電子カルテデータを一元的に管理されることが計画されている. そしてこのプロジェクトには, 管理されたデー
タをプライバシーを考慮してから研究機関に渡し, 研究などによる二次利用を行うことも含まれており, 電子カルテデータの二次利用としての情報活用が期待されている.
二次利用の例としては, ある病気の患者に対してクリニカルの医療指示の流れをデータベースと捉え, アイテム間の時間間隔を考慮した, 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 (以下, TI-SPM) を適用した. この方法により, 電子カ
ルテから頻出なクリニカルパスの抽出を行った.
以前の研究 [2] では, TI-SPM によって得られた頻出クリニカ
ルパス集合の共通部部分検出によって, パス同士の共通部分と非共通部分を区別することにより, パス中で部分的に異なる医療指示であるクリニカルパス分岐を検出する方法を提案し, 実
際の電子カルテに対して実験を行い, 分岐を検出を行った. しかし, この研究の課題として分岐の発生要因 (例えば, 患者の年
齢や入院時期等) については言及をしていないことが挙げられ
る. 分岐の発生要因を推定することによって, より患者にあった医療指示の実行の支援となる可能性がある.

パスと呼ばれる医療指示列の典型例を抽出することが挙げられる. 従来の典型クリニカルパスは, 医療従事者の医学的経験に基

1. 3 本研究の目的

づいて作成されていたが, 人が作成するのは容易ではなかった.

本研究は, 電子カルテシステムに記載されたある症例に対す

このような背景より, 電子カルテをデータ工学の観点においてるクリニカルパスから SPM によって抽出された頻出クリニカ

分析し医療指示の改善の支援を目的とした研究が行われている.

ルパスに存在するクリニカルパス分岐に対して, 分岐に影響し電子カルテのデータを分析する研究により, 医療指示履歴からた要因を推定することを目的とする. そのため, 患者の年齢や従来の典型クリニカルパスの妥当性の判断をすることは有用で入院時期などの静的情報と体温や血圧などの動的情報の両方をあり, またパス中で部分的に異なる医療指示であるクリニカル取り入れた多変量解析を行い, 分岐に影響した要因の推定手法

パス分岐を検出し, 分岐に影響した要因を推定することは, よりを提案する.

患者にあった医療指示の実行の支援となることが見込まれる.

1. 2 先 行 研 究
Le ら [1] は, 電子カルテの履歴から, ある患者に対して行った

1. 4 本稿の構成
本稿は以下の通り構成される. 2. 章では電子カルテの二次利用に関する研究について述べる. 3. 章では本研究に関連する概念を背景知識として説明する. 4. 章では提案手法として, SPM

3. 2 TI-SPM

で生成された頻出シーケンスの分岐要因推定をシーケンスの静

当初 Agrawal らが提案手法 [6] では, アイテム間の時間間隔

的及び動的情報の両方を考慮して行う手法について述べる. 5.

は考慮しない頻出シーケンシャルパターンの抽出であった. 例え

章では, 提案手法を電子カルテに適用する場合の各種データのば,2017 年 1 月 1 日に処方を行い, その翌日に手術を行うような扱いについて説明する. 6. 章では提案手法を用いて, 実症例にシーケンスと 2017 年 1 月 1 日に処方を行い, その 1 カ月後に手対して実験を行い結果の考察を行う. 最後に 7. 章でおわりにと術を行うシーケンスを同一のシーケンスとみなしていた. 医療

題してまとめと今後の課題について述べる.

指示のような順番だけでなく, アイテム間の時間間隔も重要な情報となるシーケンスに対するマイニングの手法として,Chen

2 関連研究電子カルテの二次利用に関する研究としては, 以下のようなものがある. 若宮ら [3] は, 電子カルテの二次利用に必要な機能についてを提案した. また, 平野ら [4] は典型らしさ指標を用いて医療指示のクラスタリングとクリニカルパスの候補を生成す
る研究を行った.
また, 電子カルテからシーケンシャルパターンマイニング (以下, SPM) を用いて, 頻出クリニカルパスの抽出を行う研究も行われている. 牧原ら [5] の研究では, 電子カルテの履歴から, ある患者に対して行った医療指示をアイテム, 医療指示の履歴をシーケンス, 全ての患者の医療指示の流れをデータベースと捉えることで, アプリオリアルゴリズム [6] を元にした SPM を適用し, 頻出なクリニカルパスの抽出を行った.
佐々木ら [7] は, 飽和オーダー列と呼ばれる概念 [8] の導入で出力の情報量を損なわずに出力数を削減し, タイムインターバ
ル SPM [9](以下, TI-SPM) を PrefixSpan [10] に用いることによって, 二つのアイテム間の時間間隔が考慮された抽出を行い,医療情報には重要な時間の概念を取り入れた.
浦垣ら [11] は, アイテムを (大別 Type , 詳しい説明 Explain, 薬効コード Code , 薬剤名 Name) の四つ組によって構成することで, 薬剤情報を取り入れた抽出を行った. また, 薬剤の効果

らは TI-SPM と呼ばれる手法を提案した [9]. この手法により,
上記の二つのシーケンスを異なるシーケンスと捉えることが可能となる.

TI-SPM は, 時間間隔を含んだ 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で,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.

3. 3 T-PrefixSpan
TI-SPM である I-PrefixSpan [9] はアイテム間の時間間隔が固定となりやすいデータに対して用いられるアルゴリズムであり,TI-セットとして事前に設定した入力が必要となる. このためアイテム間の時間間隔は定めた TI-セットによって変化してしまい, 正確なものにならないという問題点が存在した. 浦垣ら
は TI-SPM の問題点を解決するべく,T-PrefixSpan [11] を導入
した.

T-PrefixSpan は 2 アイテム間の時間間隔を外れ値処理を含む統計情報を用いて表現を行った. これにより,TI-セットを事前に決定する必要なく, 時間間隔情報を含んだパターンの抽出を可能とした.

3. 4 T-CSpan
T-PrefixSpan は PrefixSpan を元にしているため, 計算時間を表す薬効コードに基づくマイニングを行うことで, 薬剤名でが長いという問題がある. Le らはその解決のため, CSpan をのマイニングでは得られなかった結果を抽出可能であると示し元にした, T-CSpan [1] を導入した. T-CSpan も T-PrefixSpan

た. さらに, 予め時間間隔集合を設定せず統計処理によって, 決と同様に時間間隔は統計情報を用いているため, TI-セットを必定する T-PrefixSpan を提案した. 保坂ら [12] は, 三つのスコア

要としない. 以下に T-CSpan に関する概念の定義と, T-CSpan

リング手法を導入し, そのスコアの結果によって最適な TI セッの説明を行う.

トを決定することで, 最適な TI セットを事前に決定し, 頻出な
クリニカルパスの抽出を行った.

Le ら [1] は, TI-SPM を他の SPM よりも計算時間の短い
CSpan [14] に用いた T-CSpan を提案し, T-PrefixSpan に比べ定義 1. 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.

て短時間で処理が行えることを示した.
定義 2. タイムシーケンス s

3 背景知識3. 1 SPM
Agrawal らによって提案された SPM はシーケンシャルデー

タイムアイテムからなる順列 s をタイムシーケンスと定義し以下のように表す.

s =< (i1 , t1 ), (i2 , t2 ), …, (in , tn ) >タベース (以下,SDB) から以下によって定義がされる頻出シー

タイムシーケンス s の長さを length(s) を length(s) ≡ n とケンシャルパタンを抽出する手法である [6]. アイテムの順列をし, シーケンス Os =< i1 , i2 , …, in > を s のオリジナルシーケ

シーケンス,SDB はあるシーケンス集合に属するシーケンスと,ンスと呼ぶ

そのシーケンスを一意に決定する識別子を組みとする要素からなる.

定義 3. 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 は次で定義される T Ik ≡ tk+1 −tk (k = 1, 2, …

, n − 2, n − 1)
定義 4. タイム SDB D
タイムシーケンス集合 S が与えられたとき, タイム SDB は以下で定義される.

なる k = 1, 2, …, n − 1,1 <= j1 < j 2 < … < j n <= m が存在す
る. このとき, 全ての Tk = (mink , modk , avek , medk , maxk ),Tj′k= (min′jk , mod′jk , ave′jk , med′jk , max′jk ) に 対 し て,′′mink >= minjk かつ maxk <= maxjk を成立する.
(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

D ≡ {(sid, s) | sid は識別子, s ∈ S}

Sup(A) を Sup(A) ≡| {s | s ⊆ S, (sid, S) ∈ D, sid は S の識

ただし,D の任意の 2 要素の識別子 sid は異なる値を持つ.

別子 } | と定義される.

タイム SDB に含まれる全てのタイムシーケンスから構成さ

T-CSpan は SDBD, 最低支持度 M inSup を入力とする. 初れるオリジナルシーケンスからなる SDB をオリジナル SDB

めに D 中の全ての頻出な単一タイムシーケンスを決定する. 次と定義したとき, タイム SDB から抽出されるタイム頻出シーケに, 各 k-タイムシーケンスにおいて, 射影データベースを構成

ンシャルパターン及びを飽和タイム頻出シーケンシャルパター

し, 射影データベース内で頻出なアイテムを見つけ, タイムシー

ンを以下のように定義する.

ケンスを生成し, 最後に生成された頻出タイムシーケンスに対

定義 5. タイム頻出シーケンシャルパターン P
最 小 支 持 度 M inSup (0 <= M inSup <= 1), タ イ
ム SDB D が 与 え ら れ た と き, P =< i1 , X1 , i2 , …

, in−1 , Xn−1 , in > (∀j ij はアイテム, ∀k Xk は 5 つの値の組 (mink , modk , avek , medk , maxk )) に つ い て, シ ー ケ ン ス

OP =< i1 , i2 , …, in−1 , in > を考えた時,OP が D のオリジ
ナル SDB の最小支持度 M inSuup において頻出シーケンシャ
ルパターンであれば, タイム頻出シーケンシャルパターンとする
た だ し,mink , modk , avek , medk , maxk は 以 下 に 示 す も のと す る. オ リ ジ ナ ル シ ー ケ ン ス を 構 成 し た と き,OP を サ ブ
シーケンスとするような D に存在する全てのタイムシー
ケ ン ス S =< i′1 , t1 , i′2 , t2 , …, i′m−1 , tm−1 , i′m > に お い て,

ik = i′jk , ik+1 = i′jk+1 を 満 た す,k = 1, 2, …, n − 1,1 <=j1 < j2 < … < jn−1 < jn <
m
を
考
え
た
と
き
,
時
=

して, 各アイテム間の時間間隔の結果を計算する. T-CSpan は,発生チェックを利用して計算結果に飽和タイム頻出シーケンシャ
ルパターンのみを追加するため, 効率的なアルゴリズムとなっている.

3. 5 SID を保持する SPM
山田ら [13] は, SPM によって得られたデータを分析する際に抽出元のデータベースの情報が必要である場合があることに着目し, SPM 時に, データベースのシーケンス ID(以下, SID とする) を保持しながら行う方法を提案した.

4 提案手法
本章では, SPM で生成された頻出シーケンスの分岐要因推定をシーケンスの静的及び動的情報の両方を考慮して行う手法について説明する. 前提として, オリジナルシーケンス集合から間 間 隔 T Ik = t′jk+1 − t′jk の 集 合 を SetT Ik を 構 成 で き

SPM により頻出シーケンス集合が抽出されており, さらにそる.

の頻出シーケンス集合から分岐検出により分岐を考慮した頻出

こ の と き,Xk = (mink , modk , avek , medk , maxk ) に お

い て, mink = min SetT Ik ,modk を SetT Ik に お け る 最 頻
値,avek を SetT Ik における平均値, medk を SetT Ik における中央値,modk = max SetT Ik とする. ここで, 時間間隔

シーケンスが作成されているものとする.
その分岐を考慮した頻出シーケンスに対して適用する本提案
手法は, 大きく３つのステップに分けられる.

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

1. 分岐に対応するオリジナルシーケンス集合の特定て,minj = maxj が成り立つとき, アイテム ij 及び ij+1 の時

2. 多変量解析に必要な静的及び動的情報の抽出

間間隔は一定となる. 特に minj = maxj = 0 の場合は, 同日に

3. 多変量解析による有意差を持つ分岐の特定発生することを示す.

以下, ステップ毎に説明を行う.

また,OP を P のオリジナルパターンとする.

4. 1 分岐に対応するオリジナルシーケンス集合の特定
定義 6. 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 Σ に属する A に対し, 以下の条件を満たす

B ∈ Σ \ A が存在しないとき, A を飽和タイム頻出シーケンシャ
ルパターンと定義する.

(1)A,B のオリジナルパターンをそれぞれ A’,B’ としたとき,A′ ⊆ B ′ が成り立つ(2) 条件 (1) が成り立つとき,
A =< a1 , T1 , a2 , T2 , …, an−1 , Tn−1 , an >,B =< b1 , T1′ , b2 , T2′ ,′…, bm−1 , Tm−1
, bm > としたとき, ak = bjk , ak+1 = bjk+1 と分岐に対応するオリジナルシーケンス集合の特定は, さらに二つの手続きに分けれれる.

(1) 分岐に対応する頻出シーケンスを特定(2) その頻出シーケンスに対応するオリジナルシーケンス集
合の特定である. これらの手続きは共に対応する識別子の取得によって行われる.

(1) は, 分岐検出時における分岐後の要素に対応する頻出シー
ケンスの識別子の取得する(2) は, SID を保持する SPM [13] によって付与された頻出

1

2
3
1

1

4
3
1





1



 

4

2 3

(

(

)

)

)

)

(

(

)

)

)

)

(

(

)

)

)

)

(

(

)

)

)

)

(

(

)

)

)

)

(

(

)

)

)

)

(

3

24

1
1

 
 
 

図 1 シーケンス情報テーブル

(

3

24

1
1

図 2 解析情報テーブル

シーケンスに対応するオリジナルシーケンス集合の識別子を取得する

これにより, 分岐時のオリジナルシーケンスの情報区分を求める.

これにより, 頻出シーケンスの分岐に対応するオリジナルシー
ケンス集合を特定することが出来る.

4. 3 多変量解析による有意差を持つ分岐の特定
前節で得られたシーケンス情報を用いて多変量解析を行うこ

4. 2 多変量解析に必要な静的及び動的情報の抽出とで有意差持つ分岐の特定が可能となる. まず, 全オリジナル

頻出シーケンスの分岐要因と考えられるものとして,

シー

シーケンスのシーケンス情報テーブル, オリジナルシーケンス

ケンスの静的情報と動的情報が挙げられる. 以下に, その定義とその対応頻出シーケンスの情報から解析情報テーブルを作成

を示す.

する (図 2). その解析情報テーブルから, 分岐毎に目的変数と定義 7. シーケンス静的情報及び動的情報

説明変数セットを選ぶことによって多変量解析を行う.
多変量解析では説明変数としてオリジナルシーケンスに対応

シーケンスの静的情報とは, シーケンスのどの要素を参照しても同じ値が得られる情報を指す.
シーケンスの動的情報とは, シーケンスの参照する要素によって得られる値が異なる情報を指す.
また本研究において単にシーケンス情報といった場合には,シーケンスの静的情報と動的情報の両方を指すものとする.
静的・動的情報の両方が分岐要因となる可能性があるため,する頻出シーケンスを用いる. これは, 直感的には分岐の方向を示す指標となっている. また, 説明変数セットは, 4.2 節で得られた分岐時の情報区分を用いて取得するシーケンス情報となる. この多変量解析をシーケンス中の各分岐に対して行うこと
で, 有意差を持つ分岐とその要因を特定する. 図 2 では, 赤く囲
まれた部分が目的変数, 緑色で囲まれた部分が説明変数セットとして選ばれている状態を示す.

要因推定を行う際には静的・動的情報の両方を多変量解析の説

5 電子カルテへの適用

明変数として利用する必要がある.
本節では, シーケンス情報の表現方法の導入を行い, 抽出方法についてを説明をする. 本研究において, シーケンス情報はシーケンスの各属性を行として, シーケンス情報区分を列とし本章では, 前章で説明した提案手法を電子カルテデータに対して適用する際のデータの扱いを説明する.

5. 1 医療指示の取り扱い

たシーケンス情報テーブルによって表現する (図 1).
シーケンス情報区分とは, その情報区分に属する全ての要素

本研究では [11] と同様に, 各医療指示を (大別 Type , 詳しの全シーケンス情報の値が等しくなるように, シーケンスの要

い説明 Explain , 薬効コード Code , 薬剤名 Name) の四つ組

素を分けた時の区分である.

によって構成する. 薬剤情報を含まない医療指示においては

この時, 静的情報の値はシーケンス情報区分によらず一定のCode,Name は「null」となる. 例えば薬剤情報を含む「注射」

ため行内で同じ値を示す (図 1 中 attr1,2). 一方動的情報の値の「静脈内注射」において, 薬効コードが「331」の薬剤「ラクは情報区分によって変わるため, 行内で値が変化する (図 1 中

テック注」を投与した際は,(注射, 静脈内注射,331, ラクテック

attr3,4).

注) となり, 薬剤情報を含まない「看護タスク」の「全身清拭」

多変量解析の説明変数としてシーケンス情報（特に, 動的情報）を利用するには, 分岐時のオリジナルシーケンスの情報区分を求めることが必要である. しかし, オリジナルシーケンス

は (看護タスク, 全身清拭,null,null) となる. ここで, 薬効コード
が「331」の場合の薬効は「血液代用剤」である.

Type が「処方」もしくは「注射」を含まない医療指示で扱っの分岐箇所を求めて情報区分を得ることは難しいため, 以下のている薬剤は医学的には有用ではないとして,Code,Name はような方法をとる.

「null」とする.

まず, 全シーケンスに共通な基準要素を設定する.

次に, その基準要素の情報区分と頻出シーケンス上の分岐位置の情報区
分から距離を求め, 最後にそれを用いてオリジナルシーケンス
上の基準要素の情報区分と求めた距離からオリジナルシーケン
ス上の分岐時のシーケンス中の情報区分を類推する.

この各医療指示がシーケンスにおける要素に, クリニカルパ
スがシーケンスにあたる.

5. 2 医療指示実施日の取り扱い
頻出クリニカルパス集合における医療指示実施日は, パスの

表1

CPU

表 3 TUR Bt の最長の飽和タイム頻出シーケンシャルパターン情報

実行環境

患者数

342

8 GB

平均医療指示数48.8

3 GHz Intel Core i7

MemoryOS X Yosemite ver.10.10.5 64bit

平均在院日数7日

Java.verJava 1.8.0 45

最小支持度

0.2

R.ver

R 3.3.1

OS

表 4 利用する患者情報一覧
表 2 TUR Bt 詳細情報
患者数

342

平均医療指示数48.8

平均在院日数

7日

最小支持度

0.2

患者固有情報年齢, 入院時期

患者状況情報体重, 体温, 収縮期血圧

6. 2 実 験 内 容
電子カルテデータに対して TI-SPM と分岐検出を行い, 分岐

主医療指示の実施日を 0 日とした, 主医療指示との相対日時で表現する. 主医療指示ではないある医療指示において, 実施日が「-1 日目」である場合は, 主医療指示の前日に行う医療指示であることを指し, 同様に実施日が「2 日目」である場合は, 主
医療指示の二日後に行う医療指示であることを指す. 主医療指示が基準要素に, 医療指示実施日がシーケンス情報区分となる.

5. 3 患者情報の種別
本研究で用いるシーケンス情報は患者情報となる. また患者情報は, (1) 患者固有情報と (2) 患者状況情報の二つに分けられる.

(1) 患者固有情報とは, クリニカルパス中で一般に固定値である情報を指す. 患者の年齢などのクリニカルパス内で値の変化しない情報が該当する.

(2) 患者状況情報とは, クリニカルパス中で変化する情報を指す. 患者の体温などの日々値が更新される情報が該当する.
本研究においては, 単に患者情報といった場合は, 患者固有情報と患者状況情報の両方を指す.
また, 電子カルテの規格である「様式 1」と呼ばれるものに記載される情報や入院中に行われた検査項目とその結果などが患者情報の対象となる. また, 長い周期で定期的に変化する属性は, クリニカルパス中では一定であると考えられるため, 患者
固有情報に含めることが出来る. 今回の例では年齢がこれにあ
たる.

6 実

を考慮した頻出シーケンスを抽出する. TI-SPM においては

T-CSpan を用いて飽和タイム頻出シーケンシャルパターンを求める.
そして得られる分岐を考慮した頻出シーケンスに提案手法を適用し得られた要因推定の結果に対して考察を行う.
実験環境を表 1 に示す.

6. 3 実験対象のデータ
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1991 年 11 月 19 日から 2015 年 10 月 4 日までに記録された, 実際に使われているクリニカルパスを元に行った医療指示データを対象とする. この医療支持データは宮崎大学医学部附属病院で使用されている電子カルテシステム WATATUMI [15](49GB)
によって取得されており, 個人情報保護の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. ある患者に対して行った
医療指示を抽出する際には, 連結不可能な匿名化患者 ID を用いている. なお, 本研究で宮崎大学医学部附属病院の電子カルテ
データを医療従事者支援に用いることは宮崎大学の HP [16] に記載がされており, 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 TUR Bt という医療指示を含む医療指示データを対象のデータセットとして, 4 章の提案手法を適用する. TUR Bt は術後の医療指示の流れがあまり定まっていないものであるため, 今回の要因推定の対象として適切であると考えデータセットとして選んだ. TUR Bt に関す験る詳細情報は表 2 に示す.
また, この TUR Bt データセットに対して頻出シーケンスをこれまでに本研究で用いる, クリニカルパス分岐の要因推定抽出する T-CSpan の最小支持度と抽出された飽和タイム頻出に関する導入を行った. 本章では, 宮崎大学医学部附属病院か

シーケンシャルパターンのうち, 今回の実験で扱う最長の飽和ら提供される電子カルテデータに対して, 提案手法を適用して

タイム頻出シーケンシャルパターンの情報を表 3 に示す。最長

実験と考察を行う.

のパターンのみを扱うのは, パターンとして情報量の多いもの

6. 1 実 験 目 的
実際の症例に対する医療指示から抽出した頻出シーケンシャ
ルパターン集合から, クリニカルパス分岐を検出し, 提案手法によって得られた動的状況を考慮したクリニカルパス分岐要因推定について考察を行う.

を利用するためである.
また多変量解析の手段としては, 医学情報の解析手法として一般的なロジスティック回帰分析を用いた. また有意水準は 0.05とし, この有意水準を下回った分岐を有意差を持つ分岐とした.
多変量解析の説明変数として扱う患者情報については, 患者固有情報として患者年齢と入院時期の二種類, 患者状況情報として体重, 体温, 収縮期血圧の三種類の計 5 種類 (表 4) を用いた.

凡例

Type

薬効Code一覧

下剤, 浣腸剤

235

Explain

331

血液代用剤

Code

613

主としてグラム陽性・陰性菌に作用するもの

Name
Date

処方

緊急検査

外用薬剤

WBC

235
グリセリン浣腸
「オヲタ」
day : 0start

day : 0

検体検査

血液型関連検査

看護タスク

看護タスク

看護タスク

看護タスク

服薬指導

手術

注射

注射

注射

注射

注射

注射

注射

総蛋白

ABO式血液型

観察フローシート

観察フローシート

観察フローシート

観察フローシート

薬剤管理指導料3

膀胱悪性腫瘍手術

静脈内注射

静脈内注射

静脈内注射

静脈内注射

静脈内注射

静脈内注射

静脈内注射

613

613

331

331

331

613

613

セファゾリンNa

セファゾリンNa

ラクテック注

ラクテック注

セファゾリンNa

点滴静注用

ラクテック注

セファゾリンNa

点滴静注用

点滴静注用

点滴静注用

day : 0day : 0day : 0day : 0day : 1day : 1day : 1day : -1

day : -1

day : -1

day : -1

day : -1

処方

クロスマッチ（Ｔ＆Ｓ）検査

内服薬剤

Ｔ＆Ｓ検査

day : -1

day : -1

プルゼニド錠day : -1

day : 0

処方

検体検査

外用薬剤

総蛋白

end

day : 1235
グリセリン浣腸

235

「オヲタ」

day : -1

day : -1

day : 0day : 1

緊急検査
WBC

day : 0

図 3 TUR Bt 全体概要図

5

B

6

  

  
3

  

  
01

C

20

  

7

  

:

3:3

6
  

図 4 クリニカルパス分岐（A）
表5

図5

クリニカルパス分岐（A）データ分布

要因種別
患者数

クリニカルパス分岐（B）

表 6 クリニカルパス分岐（B）データ分布

入院時期

要因種別

7

75

95%信頼区間2012.8 〜 2013.5

2013.5 〜 2013.9

データ平均

2013.1

2013.7

6. 4 実 験 結 果

患者年齢

患者数

10

30

95%信頼区間56.6 〜 74.0

54.5 〜 61.3

データ平均

65.3

57.9

医療指示を行うか行わないかの選択肢がある部分であるという事前実験で得たデータセットに対して, 分岐グラフを作成し点において共通点がある. 実医療においては, 基礎となる典型

提案手法によってクリニカルパス分岐の要因推定を行った結果的なクリニカルパスは安全やより多くの患者に当てはまるようを図 3 に示す. 各四角ノードが医療指示を示し, 矢印で医療指に考慮して, ある程度多くの医療指示を入れておくことが自然示の流れを示している. 図中の赤い矢印が推定の結果, 分岐要である. 実際に行われる医療指示は, そこから医療従事者の経因が存在すると推定された部分になる. 今回の実験では, 六ヶ験をもとに, 対象の患者に不必要であると考えられる医療指示所存在するクリニカルパス分岐の中で, 二カ所のクリニカルパを削除したものとなる. この点に関して, 提案手法によってクス分岐において有意差が存在すると推定された.

リニカルパス分岐（A）得られた及び（B）のような部分に有図 45（クリニカルパス分岐（A）及び（B））は、実験によって有意差あると推定されたクリニカルパス分岐部分（図 3 の赤意差が表れる結果になったことと実医療に差異はないと考えられる.

矢印が含まれる部分）を拡大し, 推定要因とそれぞれの患者数

表 5 及び 6 を観察すると, クリニカルパス分岐（A）では, 入を付加したものである. また, 表 5,6 は, それぞれにおける要院時期が新しいほど「緊急検査」を行う傾向にあり, クリニカ因となった患者情報の”患者情報種別”, ”患者数”, ”95%信頼区

ルパス分岐（B）では, 患者の年齢が高いと「検体検査」を行わ間”と”平均値”をまとめたものである。

ない傾向にあることが分かる.

クリニカルパス分岐（A）では、主として手術前に「緊急検また, 一部のクリニカルパス分岐では有意差が生じなかった.

査」を行う場合が多いが一部行わない場合が存在する. 同様に,

これは, 今回の実験で用いた TUR Bt のデータセットにおけるクリニカルパス分岐（B）では, 「セファゾリン Na の点滴注

患者数（データ数）が少なくデータの分布に特徴が出るまで行射」を行う前に「検体検査」を行っているが, 一部行わない場

かなかったこと, また今回扱った患者情報以外のものが分岐の合が存在している.

要因となっていることが考えられる. 患者数を増やして実験を有意差が生じたクリニカルパス分岐（A）及び（B）は, ある行う, または扱う患者情報の種類を増やすした実験を行うこと

で新たに有意差が生じる場合があると考えられる.

7 おわりに[5]

7. 1 ま と め
本研究では, SPM と分岐検出によって生成された分岐を考慮[6]した頻出シーケンスに分岐要因を推定する方法を提案した. 本
提案は, 頻出シーケンスに含まれる静的情報だけなく, 動的情報
も要因推定の対象とすることが可能となっている.

[7]

また, 提案手法を実際に使用されている電子カルテに記載された TUR Bt という症例に対するデータセットについて適用[8]

した. 実験の結果, 有意差のあるクリニカルパス分岐とその要因を得ることが出来た.

[9]

7. 2 今後の課題
今回の実験で説明変数として利用した患者情報は限定的なも[10]のであるため, より多くの患者情報を用いた時にどのような結果が得られるかを観察する必要がある. 同様に, 他症例においても実験を行い考察をする必要がある.
そして, 今回の結果がどの程度医学的に有益なのか医療従事[11]者と確認する必要がある.
また, 本提案はクリニカルパス分岐の要因についてのみに言及しているが [13] では, 分岐の安全性についても言及している.
クリニカルパス分岐の要因と安全性の両方を考慮することで,より医療従事者へ有益な情報を提供することができる可能性が

[12]

ある.

謝

辞

[13]

本研究の一部は, 厚生労働行政推進調査補助金政策科学推進
研究事業「ナショナルデータベース (NDB) データ分析におけ[14]

る病名ロジック作成のための研究」の助成により行われた. また, 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指示支援に用いることは宮崎大学の HP [16] に記載されてお[15]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.

文献[1] Hieu Hanh Le, Henrik Edman, Yuichi Honda, Muneo Kushima, Tomoyoshi Yamazaki, Kenji Araki, Haruo
Yokota., “Fast Generation of Clinical Pathways Including
Time Intervals in Sequential Pattern Mining on Electronic
Medical Record Systems.” Proceeding of the fourth International Conference on Computational Science and Computational Intelligence (CSCI 2017), , pp. 1726-1731, 2017.12.
[2] Y. Honda, M. Kushima, T. Yamazaki, K. Araki, H. Yokota.
“Detection and Visualization of Variants in Typical Medical
Treatment Sequences” the 3rd VLDB Workshop on DataManagement and Analytics for Medicine and Healthcare(DMAH). Springer, pp. 88-101,2017.
[3] Shunji Wakamiya and Kazunobu Yamauchi. What are thestandard functions of electronic clinical pathways? International Journal of Medical Informatics 78, pp. 543-550, 2009.
[4] Shoji Hirano and Shusaku Tsumoto. Clustering of order[16]

sequences based on the typicalness index for finding clinical pathway candidates. IEEE International Conference on
Data Mining (ICDM Workshops), 2013.
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時系列分析による頻出シーケンスの抽出” DEIM Forum 2014, F6-2, 2014.
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.
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.
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.
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.
Jian Pei, Jiawei Han, Behzad Mortazavi-Asl, Helen Pinto,
Qiming Chen, Umeshwar Dayal, Mei-Chun Hsu., “PrefixSpan: Mining Sequential Patterns Eﬃciently by Prefix- Projected Pattern Growth.” Proceeding of 2001 International
Conference on Data Engineering, pp. 215-224, 2001.
Keishiro Uragaki, Tomoyuki Hosaka, Yoshitaka Arahori,
Muneo Kushima, Tomoyoshi Yamazaki, Kenji Araki andHaruo Yokota. “Sequential pattern mining on electronic
medical records with handling time intervals and the eﬃcacy of medicines.” First IEEE Workshop on ICT Solutionsfor Health, Proc. 21st IEEE International Symposium on
Computers and Communications, pp. 20-25, 2016.
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., “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” DEIM Forum 2016, G7-5
2016.
山田達大, 本田祐一, 萱原正彬,Le Hieu Hanh, 串間宗夫, 小川泰右, 松尾亮輔, 山崎友義, 荒木賢二, 横田治夫., “SID を保持する
シーケンシャルパターンマイニングによるクリニカルパスバリ
アント分析” DEIM Forum 2019, 2019.
V. P. Raju, G. S. Varma. “Mining Closed Sequential Patterns in Large Sequence Databases.” International Journalof Database Management Systems, vol.7, no.1, pp.29-39,
2015.
電子カルテシステム WATATUMI., http://www.corecreate.com/02
01 izanami.html
宮崎大学医学部附属病院病院 IR 部, http://www.med.miyazakiu.ac.jp/home/jyoho/