DEIM Forum 2023 5a-2-3

COVID-19 に関する頻出医療指示パターンの時期による差異と差異発生時期の可視化
子泰†趙Le Hieu Hanh†

松尾

亮輔††

横田

治夫†

山崎

友義†

荒木

賢二†††

† 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 医学部附属病院 医療情報部 〒 889–1692 宮崎県宮崎市清武町木原 5200
E-mail: †{kotai,hanhlh}@de.cs.titech.ac.jp, †yokota@cs.titech.ac.jp,††matsuo@ldi.or.jp,† † †{yamazaki.cp,araki6925}@gmail.com
あらまし

電子カルテの普及に伴い, 蓄積された医療情報を解析することによる医療支援が期待されている. 例として

は, 電子カルテデータから頻出医療指示パターンを抽出する手法が提案されている. 本研究では, 疾病の異なる時期の医療指示パターンの差異を認識するために, 最長共通サブシーケンスバリアント (LCSV) と, それを用いた併合シーケ
ンスバリアント (MSV) を COVID-19 感染波の第一波から第五波までの医療指示シーケンスに適用し, 時期毎の医療指示パターンの差異を可視化した. また, 感染波間の医療指示パータンの差異発生時期を把握するために, スライディン
グウインドウを実装し, ウインドウサイズとスライド単位を調整することで, 時期的に異なる特徴を持つ頻出パターンを抽出し, 頻出パターン間の類似度を評価し, 差異発生の時期を可視化した.
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，シーケンスバリアント，異なる時期の医療指示の比較，COVID-19
既に COVID-19 の治療に関する電子カルテデータは蓄積され

1 序論
1. 1 研 究 背 景ており，それらを解析することにより，時期による治療パターンの違いと違いの発生時期を示すことが医療支援につながることが望まれる．

近年，紙のカルテに代わり電子カルテの普及と伴い，今後さらに国内外の電子カルテの普及率が増加していくことが予想さ

1. 2 研究の目的れる．これに伴い，蓄積された医療情報の二次利用が期待され本稿では，異なる時期の COVID-19 に対する医療指示シーている [1]．また，国として医療情報の二次利用の必要性が認

ケンスの違い及び違いの発生時期を可視化することで，変異識され，電子カルテなどの医療・健康に関する記録を全国規模

株や治療方法，利用薬剤の違いの医療指示シーケンスに及ぼで一元的に集める「千年カルテプロジェクト」[2] が始まっていす影響を把握し，医療支援を行うことを目指す．ここで示す

る, 二次利用の例としては, 特定の病気の患者に対して疾病毎の異なる時期の医療指示シーケンス解析のアプローチの対象は，典型的な医療指示の流れであるクリニカルパスの作成や改善支

COVID-19 に限らず，新たな感染症にも適用可能である．

援のため，電子カルテデータから頻出の医療指示パターンを抽

実際に入院し, 治療が受けられた COVID-19 の患者の電子カ出する手法が提案されている．従来，クリニカルパスの作成はルテデータを用い，複数の医療機関における第一波から第五波

医療関係者自身の医学的経験に基づいて行われており，人力でまでの頻出医療指示シーケンスをそれぞれ抽出し，時期による

クリニカルパスを収集・分析して改善するのは容易ではなかっ

違い及び違いの発生時期を可視化する．可視化のアプローチ

た．そのため，計算機によって電子カルテをデータ工学の観点として，異なる医療機関でのバリアントを含む頻出医療指示から電子カルテにを解析することで，医療行為改善の支援を行シーケンスの違いを示すために提案している [14]，最長共通サう研究が進められている．

ブシーケンスバリアント（LCSV）と，それを用いた併合シー

一方，COVID-19 の感染拡大に伴い，変異株の出現や，新た

ケンスバリアント（MSV）を，時期の異なる COVID-19 の電な治療方法・薬剤の開発が行われることにより，時期による医子カルテデータに適用し，時期による頻出の医療指示パターン

療指示パターンが変わっている．時期による医療指示パターンの違いを示す．また, スライディングウインドウのアルゴリズの差異とその差異の発生時期を把握することは，今後の感染症ムを実装し, ウインドウサイズとスライド単位を調整すること

対策において有用であり，医療の改善に貢献する可能性がある．

で, 時期的に異なる特徴を持つ頻出パターンを抽出し, 頻出パ

ターン間の類似度を LSCV を用いて評価し,MSV を用いて差なバリアントは, シーケンスバリアント (SV) と呼ばれ, 患者の異発生の時期を示す. MSV による医療機関間での頻出医療指状態等によって生じる医療に対応する. 例えば, 医療指示列にお示パターンの差異の提示は我々の研究グループが提案する独自

いて分岐が発生すると, シーケンスバリアントが生じる. 例えば,の手法で，その手法を医療機関内での同一の疾病に対する異な（入院 → 手術 → 検体検査 → 退院）と（入院 → 看護タスク

る時期の間の差異及び差異発生時期に適用する本研究でのアプ→ 手術 → 処置 →退院）のようなシーケンスの中で, 検体検査

ローチも，他では行われていない新たな試みである．

と処置がバリアントと呼ばれる. このように, 複数のシーケンス

1. 3 本稿の構成
本稿は以下の通り構成される．2 節では本研究の関連研究について説明する．3 節では提案手法である異なる時期による治療パターンの差異と差異発生時期の可視化アプローチについて述べる.4 節では，3 節の手法を用いて実際の医療指示データを解析することと異なる時期による治療パターンと差異発生時期の MSV の作成を行う．5 節では, 提案手法に関する考察を述べる. 最後に 6 節でまとめと今後の課題について述べる.

2 関連研究をまとめてシーケンスバリアントと考えることができる.SV を解析結果として提示することは, 医療支援において重要であるとされている.
本田らは, 実際の電子カルテから医療指示の SV を抽出し, それらをグラフで表すことで, 医療従事者向けに視認性の高い可視化ツールを提供した [7]. また, 本田らは,SV に対して, 患者の性別や年齢などの静的情報と, 血圧や検査結果などの動的情報に対する多変量解析を行うことで, バリアントにおける分岐の発生要因を分析する手法を提案し, 実際の電子カルテを用いて効果を示した [11].
一方, 山田らは,SPM を適用する際に, シーケンスの識別子で本節では，本研究に関連するシーケンシャルバリアント（SV）,

あるシーケンス ID（SID）を保持しつつ, 頻出シーケンスがどのシーケンシャルパターンマイニング（SPM）,LCSV と MSV に

シーケンスと対応関係にあるかの情報を取得することで, 頻出ついて説明する．

シーケンスの抽出と同時に SID のセットを得ることができる.
そのため,SV の頻出シーケンスごとの安全性や効率性を指標化

2. 1 SPM
Agrawal らによって提案 [3] されたシーケンシャルパターンマ

し,SV の評価がスムーズかつ正確に行えるような可視化手法を提案し, 実際の電子カルテを用いて推薦結果の評価を行った [6].

イニング (SPM) は, シーケンスデータベース (SDB) から頻出

坂本らは, 分岐先頻度と実施時刻情報を用いたグループ化にするパターンを抽出する手法であり, 医療,E コマース, インターよる適正分岐候補の選択を行い, 頻出シーケンスの分岐先の適ネットなどの領域で注目されている [1]. アイテムの順列をシー

正候補の選択による併合シーケンスの生成を行った. また, 分岐

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要因である患者情報の拡充や, 併合シーケンスの分岐への要因と，シーケンスの識別子であるシーケンス ID を組みとする要素適用による医療指示推薦を提案した [12].

からなる．SPM では, 設定された最小支持度 (minsup) よりも出現頻度が高いシーケンスを頻出パターンとして抽出する. 例え

2. 3 複数医療機関の SV の比較

ば,minsup が 0.2 の場合, 全シーケンスのうち 20% 以上のシー

それまでの解析は, 単一の医療機関を対象としていたが,Li ら

ケンスに含まれているパターンが抽出する.minsup を下げるとは, 異なる医療機関において異なるシーケンスバリアントを含より多くのパターンが抽出されるが, 下げすぎると有意義な情報

む頻出の医療指示シーケンスの違いを示すために, 二つの SV

が多数のパターンに埋もれてしまう可能性がある.SPM を抽出すの最長共通サブシーケンスバリアント（LCSV）を抽出し, それるアルゴリズムとしては,Apriori [4],PreﬁxSpan [10],CSpan [8]を使用した併合シーケンスバリアント（MSV）の概念と導出などが提案されている.

アルゴリズムを提案した. さらに, 実際の 2 つの医療機関の電子

2. 1. 1 SPM を用いた医療情報の解析

カルテデータにこれらを適用することで, 医療機関間の治療パ

SPM は, 医療情報の特に医療指示シーケンスに適用されるターンの違いを示した.

研究で多く取り上げられている. 佐々木らは, 実際の電子カルテ

LCSV は, 従来の最長共通サブシーケンス (LCS) では SV を

データにタイムインターバル SPM [5] を適用し, 時間間隔を考扱えないために,SV 間で最も長い共通のシーケンスバリアン

慮した頻出する医療指示パターンを抽出した. Le らは, 効率的トを導出するものである. さらに,LCSV を使用して SV のシー

な SPM である CSpan を拡張し, タイムインターバルの統計

ケンスをラベル（色）付きで含む MSV を導出することで, 医情報を収集する T-CSPan を提案し, 実際の電子カルテデータ

療機関間の SV の違いを可視化することができる.LCSV およに適用した [9]. また, 医療指示パターンの抽出方法に加えて, 電

び MSV の正確な定義と導出アルゴリズムについては, 参考文

子カルテ解析におけるプライバシー保護に関して,Le らは差分

献 [14] を参照されたい.

プライバシーの概念を適用する手法を提案している [6].

3 提案手法2. 2 SV の解析
上記の SPM で抽出された頻出医療指示パターンには, パターンの一部が異なるバリアントが存在することがある. このよう本節では，関連研究の異なる医療機関間の差異を示すために提案された LCSV と MSV を医療機関内の同一の疾病に対して，異なる時期に行われた医療指示間の差異の可視化, スライ

時間間隔ウインドウでは，シーケンス数が少ない期間に対して，

ディングウインドウを適用した差異発生時期の可視化について

SPM を適用しても何も抽出できない可能性がある. そのため，提案手法の概要を説明する.

本論文では，シーケンス数ウインドウを提案する.

3. 1 医療従事者の情報に基づくデータの前処理による適正化
医療従事者の情報に基づいて前処理によって以下の医療指示
を除外する

•

データベースのシーケンスデータを時間順でソートし, ウイ
ンドウサイズ分のシーケンスに SPM を適用し, 頻出パターンを抽出する.

医学的に有用ではない医療指示を除外する「調剤料計算」，「食事療養」など治療行為とは関係が薄い医療指示を除外する•

3. 4. 2 シーケンス数ウインドウ

を用いることで, 感染波の中でピークとなる時期における特徴

治療中に高頻度行われる医療指示を除外する

出現頻度が高く, シーケンス中の出現回数が多い医療指示がある場合, 重要な医療指示が隠されて出てこない可能性がある(例: 末梢血液一般検査, 経皮的動脈血酸素飽和度測定). そのため, 出現頻度が高いかつシーケンス中の出現回数が多い医療指示を除外する必要がある. T O/S(term occurence per sequence)
はある医療指示がシーケンスに出現する平均回数を表せる指標であり, これを用いて除外する医療指示を決定する [15].

T O/S =

感染波の中でピークとなる時期の前後のシーケンスは, 最も時期的な特徴を有していると考えられる. これらのシーケンス

その医療指示の総出現回数
シーケンスの総数

3. 2 最小支持度の設定
有意な LCSV と MSV を得るためには，対象期間に対する最小支持度 (minsup) をどのように設定するかが問題となる．適
切な minsup の選択は重要な課題であるが，まずは minsup を変化させながら抽出された SV を観察し，最も有意と判断できる SV が得られる minsup を用いることにする．

3. 3 感染波毎の頻出医療指示パータンの抽出的なパターンを把握することができる. そのため, 時期的に異なる特徴を持つ頻出パターンを抽出するためには, 感染波の中でピークとなる時期の前後のデータから標準偏差σを算出し, 片側のデータの約 95 ％を含む 2 倍標準偏差を採用する. その後,ピークの幅となる 4 倍の標準偏差をその時期のウインドウサイ
ズにすることで, その時期の特徴を持つ頻出パターンを抽出することができると考えられる. ここで，ウインドウサイズは整数でなければならないため，標準偏差から算出したウインドウ
サイズの値は，最も近い整数に丸める.
また, 各感染波の最初及び最後において, 入院患者数が収束しているため, 対応する期間のシーケンスデータも減少することになる. これにより, スライド単位が大きい場合, 次の感染波の先頭のシーケンスをスキップすることになるため, 先頭時期において時期的に異なる特徴を持つ医療指示パターンを抽出できなない可能性がある.
そのため，本論文では，スライド単位を動的に変更するための時間 · シーケンス数ウインドウを提案する．

3. 4. 3 時間 · シーケンス数ウインドウ

頻出医療指示パターンの時期による差異を示すために, まず，

時間 · シーケンス数ウインドウでは，シーケンス数ウインド

各医療機関の対象疾病に対する異なる期間の電子カルテデータ

ウをベースに，後続期間のシーケンス数が考慮する. 以下，スのセットに対して SPM を適用し，期間毎の SV を導出する．

ライド単位を動的に変更するアプローチについて説明する.

次に，期間間の差異を示すために，それらの SV 間の共通部分（ 1 ） まず，デフォルトのスライド単位を設定する必要があである LCSV を抽出する．さらに，求めた LCSV と元の SV

る. スライド単位を初期化する方法はいろいろあるが，本稿ではを用いて期間毎のラベル（色）の付いた MSV を導出する．

評価実験として, ウインドウサイズの半分に設定する. ここで，計算されたスライド単位が整数でない場合は，最も近い整数に3. 4 スライディングウインドを適用した時期的な SV の抽出
スライディングウインドを移動させる際にウインドズ間の比較について説明する.
時期的に特徴を持つ頻出パターンを抽出するために，本論文ではスライディングウインドウを実装する. ここで，適切なウ

丸めることになる.
（ 2 ） ウインドウの先頭から設定された後続時期範囲のシーケンス数を調べる（ 3 ） シーケンス数がデフォルトのスライド単位より小さい
場合のみ, スライド単位をシーケンス数と同じように取る.

インドウの種類，ウインドウサイズ，スライド単位をどう設定（ 4 ） ウインドウをスライド単位分で移動し, 新たなウイン

するかが問題である．

ドウ内のデータに再度 SPM を適用する.

本論文では, 時間間隔ウィンドウ，シーケンス数ウィンドウと時間・シーケンス数ウィンドウの３種類のスライディングウィ
ンドウを提案する.

3. 5 ウインドズ間の頻出パターンの比較
隣接のウインドウを一つずつ比較することで, 治療パターン

3. 4. 1 時間間隔ウインドウが切り替わる時期を検出可能となる. LCSV は,LCS の拡張であウインドウのサイズをある時間範囲に設定し，その時間範囲

り,LCS の間の比較方法を同様に拡張し,LCSV の比較が可能に内のシーケンスに SPM を適用し，頻出パターンを抽出する. そなる. これにより, 以下の SV S(Sequence V ariant Similarity)の後，設定したスライド単位でウインドウを移動させ，新しいの式で,LCSV 間の比較を行うことができるようになる.

ウインドウ内のデータに対して再度 SPM を適用する. しかし，

SV S(SV 1, SV 2) =2|LCSV |, (0 <= SV S <= 1)|SV 1| + |SV 2|

ここで,|LCSV |,|SV 1| と |SV 2| は, それぞれ LCSV のノード

表2
略号

AT

数,SV1 のノード数と SV2 のノード数である.

SV S は,2 つのグループ間の治療パターンの類似度を示す指標である.SV S 値が大きい場合,2 つのグループの治療パターン

BIL
CBC

はより類似しており, 逆に SV S 値が小さい場合,2 つのグルー

医療指示名称
アセトアミノフェン錠(解熱鎮痛剤)
ビリルビン検査(血液検査)
末梢血液一般検査(血液検査)

略号

MT
MTT
OT

カモスタットメルシ

プの治療パターンは異なっている.
CM

4 実

本稿で使用する医療指示名称の略号と薬効

酸塩錠

PCT

(経口蛋白分解酵素阻害剤)

験

C-リアクディブ・

本節では，提案手法の有効性を確認するため，COVID-19 の

CRP

CTD

験を行う．なお, 感染波の間の差異に関しては, 既に第 42 回医療情報学連合大会にて発表を行っているため、詳しくはそちらを参照されたい [13].

D-DDT

4. 1 対象データ
今回の実験では，「COVID-19 感染の診療への影響調査と予測モデル開発」に関する研究の研究協力機関である 2 医療機関

FRTN
HBsAG

(医療機関 A，B) から提供された，COVID-19 に対する実電子
カルテデータ中の医療指示データを対象とした．本実験では，両医療機関の電子カルテデータの中で COVID-19 を特定する

LTために，ICD-10 コードを用いている．COVID-19 の場合は，ICD-10 コードが U071 の患者のシーケンスを抽出する．また，COVID-19 の各波に対応する入院期間によってデータを分けTMR

D-ダイマー検査(血液検査)
デカドロン(ステロイド剤)
フェリチン定量(血液検査)
HBs 抗原(血液検査)
ルネスタ錠(不眠症治療薬)

PT
RO
ST
VWFAg
XP

MM

LL

第一波

(2020.04.01-2021.06.30)
第二波（2020.07.01-2020.10.31）
第三波（2020.11.01-2021.02.28）
第四波（2021.03.01-2021.06.30）
第五波(2021.07.01-2021.09.30)

医療機関 B

患者

Seq

患者

Seq

42

49

10

10

52

63

35

35

96

108

55

57

89

99

24

24

98

104

35

35

メトクロプラミド錠(消化器機能異常治療剤)
酸素吸入

PCT 半定量(血液検査)
プレドニゾロン錠(ステロイド剤)
プロトロンビン時間検査(血液検査)
リスペリドン内用液(抗精神病剤)
センノシド錠(緩下剤)
VWF 抗原(血液検査)
単純撮影
ロキソプロフェン

LS

ナトリウム

(鎮痛・抗炎症・解熱剤)

湯エキス(腹が冷えて痛み、ST

マグミット錠(制酸・緩下剤)
リリカ OD 錠(疼痛治療剤)

AS

ダイフェン(合成抗菌剤)SM

AA

酸化マグネシウム錠(制酸・緩下剤)
アセトアミノフェン錠(解熱鎮痛剤)

バイアスピリン

(抗血小板剤)
オルベスコ

OB(吸入ステロイド
喘息治療剤)

表 1 COVID-19 の波毎の患者数とシーケンス数
医療機関 A(咳止め剤)

腹部膨満感のあるもの)のシーケンスを構成することがあるため，シーケンス数が患者数より増えている．

コンピューター断層診断

メジコン錠

ツムラ大建中る．医療機関 A と医療機関 B の第一波から第五波までの各波における患者数とシーケンス数を表 1 に示す．同一患者が複数

PSL(血液検査)

第一波から第五波までの実電子カルテデータを用いて，それぞれの感染波の間の差異及び差異発生時期を MSV として示す実

プロテイン

医療指示名称

イグザレルト錠

IZ(選択的直接作用型
第 Xa 因子阻害剤)

CT

CT 撮影

4. 2 実験環境と設定
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．解析を行う東京工業大学のメンバーは，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
クラウド上で実行し，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．この研究は，宮崎大学の倫理委員会およ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．

3 の提案手法で述べたように，有意な SV を抽出するために

図 3

図1

医療機関 A の第四波 (2021.03.01-2021.06.30) の SV

（minsup=0.2）

図2

医療機関 A の第五波 (2021.07.01-2021.09.30) の SV

（minsup=0.2）

医療機関 A の第五波 (2021.07.01-2021.09.30) の SV（TO/S 値が高い指示除外せず，

minsup=0.2）

治療に関係の薄い医療指示や出現頻度が高く, シーケンス中の第四波第五波間（黄色）の LCSV を図 4 に示す．さらに，導出出現回数が多い医療指示を除く必要がある．今回の実験では，した LCSV を基に，隣接しているそれぞれの期間の MSV を図

医療関係者からのアドバイスのよって，医療機関 A で TO/S

5 に示す．図 5 の MSV では，第四波第五波間の LCSV を黄色

値が 1.17 以上，医療機関 B で 1.04 以上の医療指示を除外した.

で，第四波を青色，第五波を赤色で示している．このように色minsup の設定に関しては，実際にいくつかの値に設定して SV

でラベル付けし，LCSV とそれぞれの期間を対応する色でラベを抽出して内容を確認した結果，感染波毎の頻出パターンの抽ル付けすることで，隣接する期間の頻出医療指示パターンの違出については, 医療機関 A ては 0.2 を，医療機関 B では 0.25

いを可視化することができる．

を採用することにした. 差異発生時期を探すために適用したス

図 5 を詳細に見てみると，第 4 波では DT が 9 回（Day3-

ライディングウインド内の minsup についてでは, 医療機関 A

Day11）出現しているのに対し，第 5 波では DT が 4 回（Day5-と医療機関 B では両方 0.2 を採用することにした. 実験結果のDay8）しか出現していないことがわかる. したがって，日本の図に使用した医療指示の名称の略称と薬効を表 2 に示す.

第 5 波の DT は，第 4 波に比べて減少していることがわかる.

4. 3 実 験 結 果
4. 3. 1 期間毎の SV の抽出
医療機関 A と医療機関 B の電子カルテデータを用い，表 1 に示す期間毎に COVID-19 の患者の医療指示データから TO/S
値が高い医療指示を除いた後，医療指示シーケンスに SPM を適用し，SV を求めた．ここで両医療機関の全ての期間の SVを示すのはページ数の関係で困難なことから，医療機関 A で

minsup を 0.2 とした場合の第四波，第五波の SV を，それぞれ図 1，図 2 に示す．TO/S 値が高い医療指示の除外の効果を示すため，除外しなかった場合の第五波の SV を図 3 に示す．
図 2 と図 3 を比較すると分かるように，除外しなかった場合には同じ minsup では，特徴的と思われる MT (メジコン錠) の投薬が SV に出現しないことが分かる．

4. 3. 2 異なる期間の LCSV と MSV の導出
医療機関 A の第四波と第五波の SV に対して，隣接している

医療関係者からのフィードバックによって，これは，高齢者へのワクチン効果と中和抗体薬の投与により，COVID-19 による重篤な肺障害症例が少なくなったことが原因として考えられる [18]. また，第 5 波では OT ありとなしの分岐があるが，第 4 波ではそのような分岐はない. 医療関係者からのフィード
バックによって，OT を必要とするバリアントではステロイド剤 DT と経過観察を実施する必要がある. 酸素吸入の必要のないとするバリアントでは咳止め薬である MT を投薬するという頻出パターンとなっている．

4. 3. 3 差異発生時期の可視化
医療機関 A の第 1 波から第 5 波までのデータに時間間隔ウ
インドウを適用し，遷移図は図 7 に示す. ウインドウの大きさ
は一か月，スライド単位は一週に設定した.
シーケンス数ウインドウでは，時期的に特徴を持つ頻出パ
ターンを完全に抽出できないため，本論文ではシーケンス数ウ

図4

医療機関 A の第四波第五波間の LCSV

図5

医療機関 A の第四波と第五波の MSV

インドウの実験結果は割愛する.

4. 3. 4 医療機関間の差異

医療機関 A の第 1 波から第 5 波までのデータに時間 · シーケ

同じ期間であっても，医療機関によって頻出医療指示パター

ンス数ウインドウを適用し，遷移図は図 8 に示す. 時間的特徴

ンが異なる．紙面の関係で全ての期間での比較を示すことはでの異なる頻出パターンを抽出するために，ピークとなる時期のきないが，第三波における医療機関 A と医療機関 B の MSV

前後のシーケンス数の 4 倍標準偏差をウインドウサイズとし，を図 6 に示す.

評価実験としてデフォルトスライド単位をウインドウサイズの半分に設定した.

図 6 の MSV では，LCSV のノード数が 2 つしかなく，他の医療指示がほ全部異なることがわかる. そのため，同じ第三波

遷移図では, 第一波は紫色で, 第二波を水色, 第三波を緑色, 第における両医療機関の頻出医療指示パターンが異なっているこ

四波を青色, 第五波を赤色で示している. また,COVID-19 に関とが分かる．特に，医療機関 A では CM の使用に対して，医する診療手引きにより, 全五波の感染人数のピークとなる時期

療機関 B では IZ が使用されていた. また，医療機関 A のみス

及び第 1,2 回のワクチン接種開始日を図 8 に括弧と矢印を付け

テロイド剤の DT を使用していた. 一方，医療機関 B では消化ている. さらに, 投薬の増減,OT の増減, 検査のみのパターンへ

器機能異常治療剤である MTT 投与の医療指示が頻出医療指示の変更及び投薬の変化を図に示している.

パターンとして出現していた．

図 8 の時間間隔ウインドウの遷移図を詳細に見てみると，ピー

差異発生時期の可視化について, 医療機関 B ではシーケンス

ク 1 では CM が出ているが, ピーク 1 の時期を過ぎると,CM がが少ない時期が多いため, 時間間隔ウインドウを用いて SPM を使用されなくなったことがわかる. しかし, ピーク 2 の時期では適用すると何も抽出できない場合がある. そのため, 医療機関 B

CM を再びメイン投薬として投与し始めたことになった. 第三では時間 · シーケンス数ウインドウだけ実験を行った. 医療機

波のピークの後においては, 第一, 二回目のワクチン接種開始日

関 B の時間 · シーケンス数ウインドウによって得た遷移図は図の後に,CM が出てこないことが分かる. その代わりとして，第9 に示す.

四波からステロイド剤の DT が出てきたことが分かる. 医療関

図 9 の遷移図により, 医療機関 B が第二波から第五波まで

係者からのフィードバックによって，第一波から第三波の時期

PSL を使用していたことがわかる. 医療関係者からのフィードに CM を使用する理由はカモスタットがコロナウイルスの治療

バックによって，早期にプレドニゾロンの投与を開始した根拠に有効だとの報告 [20] があり，使用されていたと考えられる．

として, 診療の手引き 2 版 [19] を参考にしたと考えられる. ましかし，2021 年 6 月に効果ない判定 [16] を受けていたため，投た,PSL の長期使用については, 医療機関 B の医師が PSL の使薬を停止した．一方，ステロイド剤の使用は，呼吸器学会で示用に慣れている可能性がある.

されている大規模なランダム化比較試験での結果 [17] に基づいていると思われる．ピーク 4 とピーク 5 では SM と MT が出

4. 3. 5 時間間隔ウインドウと時間 · シーケンス数ウインド
ウの違いてきたと分かる. また, 波の途中でも他の投薬パターンに切り替

同じ感染波であっても, ウインドウの種類によって遷移図がわることもあるため, 同じ感染波内でもパターンが変わること

異なることがわかる. 例えば, 時間間隔ウインドウの第一波と第があると分かる.

二波では, 時間 · シーケンス数ウインドウウインドウで出てこない投薬 TMR , MM , LL , OB が出ていることがわかる. 時図6

第五波の医療機関 A(minsup=0.2) と医療機関 B(minsup=0.25) の MSV

図7

図8

医療機関 A のパターン類似度の遷移図 (時間間隔ウインドウ)

医療機関 A のパターン類似度の遷移図 (時間 · シーケンス数ウインドウ)

間 · シーケンス数ウインドウでは, 主要な投薬の遷移状況は時数ウインドウを使うべきである.

間間隔ウインドウと同じであるが, 投薬量の増減や OT の増減については時間間隔ウインドウよりも変化の頻度が少ないことがわかる. また, 出現する薬の種類も時間間隔ウインドウより少ないことがわかる.
時間間隔ウインドウでは, 治療パターンが頻繁に変化し, 投薬の種類も多く出現している. 一方, 時間 · シーケンス数ウインド
ウでは, 変化が少ないため, 各時期の主要な投薬の使用状況の変化がよりわかりやすくなる. したがって, 時間間隔ウインドウ
は, 各時期の投薬量の変化を捉え, より詳細な投薬の使用状況を把握する場合, 時間間隔ウインドウを使うべきである. また, 各
時期の主要な投薬の遷移状況を捉える場合, 時間 · シーケンス

5 考

察

3 の提案手法で述べたように，適切な minsup の設定は課題として残っている．例として，minsup を実験で用いた値より小さくすると，SV の長さが大きく増加してしまう．また, 今回
は minsup を少しずつ変更しながら SV を抽出し，有意である
かどうかで判断しているが，この判断自体が自明ではない．実験において，頻出する医療指示を除外することで，特徴的な投薬の医療指示が SV に出現するようになるが，重症度リスク因子を判定する CRP などの医療指示を除外し，抽出した SV に
それらが含まれないのは，要因分析の面からも，必ずしも適切図9

医療機関 B のパターン類似度の遷移図 (時間 · シーケンス数ウインドウ)とは言えない．医学的な面を考慮しながら適切な minsup と除COVID-19 第一波から第五波までのみ解析を行ったが, 今後は外する医療指示の選択は，今後の重要な課題である．

他の疾病と感染波に対する適用する必要がある.

一方, 適切なウインドウの種類及びウインドウサイズの設定
も課題の一つだと考えられる. ウインドウサイズとスライド単
位を変更すると, 抽出されるパターンの細部が若干異なることろがある. 例として，シーケンスウインドウのウインドウサイ
ズを実験で用いた値より小さくすると，投薬の量が変わることになる. どの組み合わせが最も医学的に意味があるかを決めるのは困難だが，試した組み合わせを医療従事者に示し，有用な組み合わせを選んでもらうことができる．

6 結論

6. 1 ま と め
本稿では，同一疾病の異なる期間における頻出医療指示パ
ターンの差異を可視化するために，COVID-19 の第一波から第五波までの電子カルテデータに対して，期間毎のシーケンスバ
リアント SV を抽出し，隣接期間間の最長の共通サブシーケン
スバリアントである LCSV と，LCSV にそれぞれの期間の SV
をラベル（色）付きで融合した MSV を求めた．また, 二種類のスライディングウインドウを適用し, 時期的に異なる特徴を持つ頻出パターンを抽出し, 頻出パターン間の類似度を評価することで, 治療パターンが切り替わる時期を可視化した. その結果，呼吸器学会で報告されている方針等と合致する期間毎の医療指示パターンの違いを示すことができた．また，同じ時期の医療機関毎の対応の違い及び医療機関毎のパターンの遷移状況も示すことができた．

6. 2 今後の課題
今後の課題として，まず適切な minsup と除外すべき医療指示に関する検討も進める必要がある．また, 適切に時期的な特徴を持つ頻出パターンを抽出するために, どんなスライディン
グウインド及びそのウインドウのサイズとスライド単位に関しても検討を行う必要がある. 一方, 提案手法は他の疾病または感染波を対象にすることができるが, データベースの関係で

謝

辞本研究の一部は，日本学術振興会科学研究費 (20H04192，

21K17746) の助成により実施された．また，本研究も「COVID19 感染の診療への影響調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．
文

献

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