第67巻第 3 号「厚生の指標」2020年 3 月

原死因確定作業についての実態・問題点の把握，ならびに正確・効率性向上に向けた機械学習の適用可能性と課題に関する調査研究
イマ イ

タケシ

ミョウジン

トモ ヤ

今井 健＊ 1 明神 大也＊ 2 ＊ 4
オオ イ ガワ

ヒト ミ

カ ガワ

リ ナ

イマムラ

トモアキ

大井川 仁美＊ 3 香川 璃奈＊ 6 今村 知明＊ 5
目的

人口動態調査は国勢調査と並ぶ国の主要統計で公衆衛生施策の中心的資料である。本研究ではこの中で死亡票に着目し，わが国における原死因確定作業の実態と問題点を明らかにすること，また，正確・効率性向上に向けた機械学習の適用可能性と課題について調査・検討を行う
ことを目的とした。

方法

まず，文献と厚生労働省担当者へのヒアリングを通じて，わが国における原死因確定プロセスの概要ならびに現状のオートコーディングシステムと人手確認作業の実態について調査を行った。次に，検証用に作成したダミーの死亡診断書ならびに原死因確定作業データを対象とし，諸外国で広く用いられているオートコーディングシステムIrisを用いた原死因確定作業の検証を行った。また，これらのプロセス分析結果を元に，正確・効率性向上のための機械学習の適用可能性について検討を行った。

結果

現行のオートコーディングシステムはルールに基づいた処理であること，同システムで

ICD-10コードが完全付与できないケースや付帯情報が含まれている場合については人手での目視確認による原死因確定作業が行われ，月約10万件の死亡票データのうち，約 4 割を占めていることが判明した。また死亡票ダミーデータを用いた分析から，特に付帯情報は最終原死因
コードの確定に大きく影響を及ぼし得ることが判明した。原死因確定作業のさらなる高精度化と効率化のための機械学習の適用については，①Ⅰ欄Ⅱ欄傷病名に対するICD-10コーディン
グや②ICD-10コードの組み合わせからの選択ルールに基づいた仮原死因確定作業については，
機械学習の適用が困難，あるいはメリットが大きくない一方で，③付帯情報を考慮した最終的な原死因確定プロセスについては，機械学習適用のメリットが大きいことが判明した。また，
機械学習の適用シナリオとしては，「プロセス全体に対する適用」と「プロセス分解による部
分的適用」の ２ つが考えられたが，後者は前者に比べて大幅な精度向上が期待できると共に，付帯情報の影響に特化して学習できる点からより適していると考えられた。
結論

今後，わが国の原死因確定プロセスに対し，上記のシナリオに準じ機械学習を部分適用する
ことによって，現状の月約 4 万件に及ぶ人手確認作業の大幅な効率化と高精度化が期待できると考えられた。

キーワード

人口動態調査，死亡票，原死因確定プロセス，ICD-10，機械学習＊ １ 東京大学大学院医学系研究科疾患生命工学センター准教授＊ ２ 奈良県立医科大学病理診断学講座医員＊ ３ 同MBT学講座博士課程＊ 5 同公衆衛生学講座教授＊ 4 同公衆衛生学講座博士課程＊ 6 筑波大学医学医療系医療情報マネジメント学講師― 17 ―

第67巻第 3 号「厚生の指標」2020年 3 月

Ⅰ 緒

亡届に着目した。

言

Ⅱ 方

わが国において，人口動態調査は国勢調査と法

並ぶ国の主要統計であることから，統計法によ

まず，文献調査と厚生労働省関係者へのヒア

り基幹統計調査として位置づけられており，公リングを元にして，わが国における原死因確定

衆衛生施策の中心的資料となっている。人口動プロセスの調査を行った（Ⅲ-（ 1 ）参照）
。調査

態調査に関する届出は出生届・死亡届・死産に用いた文献は以下のとおりである。

届・婚姻届・離婚届の ５ 種類ある。

①平成30年人口動態調査必携（厚生労働省政人口動態調査死亡票（または死産票）は，死策統括官編）

亡届（または死産届）に含まれる死亡診断書／②疾病，傷害及び死因の統計分類提要 ICD-

死体検案書（または死産証書／死胎検案書）を10（2013年版）準拠 第二巻 総論

もとに市区町村が作成し，さらにこの人口動態③ICDの改正に伴う人口動態死因オートコー

調査死亡票（または死産票）からICD-10コー

ディングシステム，人口動態データプロドに準拠したオートコーディングシステムと人

セッシングシステム等のシステム改修業務

手による確認作業を経て，原死因が確定されて調達仕様書1）いる。

①はわが国における人口動態調査の概要とどオートコーディングシステムの仕組みは二段のような流れで調査が行われているかを把握す

階構成となっており，①死亡票（または死産るため，②はWHOが定める死因コーディング

票）の「死亡の原因」Ⅰ欄とⅡ欄にある傷病名についてのルールおよびガイドラインの内容把に対するICDコードの付与，②原死因の選択

握のため，③は厚生労働省内にて用いられていルールに基づいた原死因の決定である。ただし， るオートコーディングシステムならびに目視確「死亡の原因」以外の付帯情報項目（死亡の種認による処理過程の調査のために用いた。また，類，傷害の発生日時・場所，手段及び状況，あ

文献だけでは明らかにならなかった詳細についるいは「その他特に付言すべきことがら」等）ては，厚生労働省関係者へのヒアリングによりに何らかの記載があったり，自動でのICDコー

調査を行った。

ド付与が困難であったり，原死因選択ルールに

次に，検証用データを用いてオートコーディ

則らなかったりするという理由により，職員がングシステムの挙動の調査を行った。厚生労働

手動で原死因確定作業を行わなければならない

省内のオートコーディングシステムは利用するケースも多く存在している。

ことができないが，類似のものとして無償公開

今後さらなる正確性向上と効率化のためには， され欧米で広く用いられているオートコーディ
近年発展目覚ましいAI関連技術，特に深層学

ングツールIrisを利用した。Irisは日本語病名

習をはじめとする機械学習技術の援用による，には対応していないが，Ⅰ欄Ⅱ欄傷病名のICD-

原死因確定プロセスの支援手法の確立が重要で

10コード入力に対応しており，これを用いてあると考えられる。そこで本研究では，原死因

オートコーディングの挙動をおおむね再現する

確定作業の実態と問題点を明らかにすること，ことができる。検証用データとしては，医師 ２

また，効率・正確性向上に向けた機械学習の適名（病理診断医，整形外科医）の協力を得て臨用可能性とそこにおける課題について調査・検床上の経験を元にダミーの死亡診断書18例を作討を行うことを目的とした。

成 し，WHOが 定 め る ル ー ル に 従 っ て 原 死 因

なお，人口動態調査によると2017年度 1 年間

コードを確定した。また，これとIrisによる出の死亡人数は1,340,397人，死産件数は20,358

力結果との比較を行うことで，現状の原死因確件であったことから，本研究では件数の多い死定プロセスにおける自動処理部分の挙動につい― 18 ―

第67巻第 3 号「厚生の指標」2020年 3 月て分析を行った（Ⅲ（2）
参照）。

因の種類，外因死の状況，生後 1 年未満死の追最後に，上記の結果を元に，原死因確定プロ
セスの支援における機械学習の適用可能性につ

加事項，その他付言すべきことがら）などの情報が記載されている。
厚生労働省では送付されたこれらの死亡票

いて検討を行った（Ⅳ参照）。

Ⅲ 結

データに対し，オートコーディングシステムに

果より，死亡票における死因（Ⅰ欄Ⅱ欄の各傷病名）のICD-10符号化，各種チェックリストの（ １ ） 文献とヒアリング調査に基づく原死因確定プロセスの現状

出力，データ修正および必要があれば人手による目視確認を経て，最終的な原死因コードを確

人口動態調査に関する届け出は出生届・死亡定している。このプロセスの詳細は公開情報が届・死産届・婚姻届・離婚届の ５ 種類あるが，極めて限定されているが，入手可能な文献資料

これらの届を市町村が取りまとめて最終的に厚とヒアリングの結果，以下のような処理手順で生労働省と法務省に提出される。このうち，死あることが判明した（図 １ ）。

亡届は市区町村で死亡調査票になり，保健所・

1）

都道府県を経て厚生労働省に送付される。死亡

フェーズⅠでは，誤字脱字処理と，死亡票のフェーズⅠ処理（ICD-10コード付与）

届には死亡診断書（死体検案書）が含まれておⅠ欄Ⅱ欄傷病名に対するICD-10コードの付与

り，基本的な情報（氏名，生年月日，死亡日時， が行われる。死亡票データの収集についてはほ場所等），死亡の原因（Ⅰ欄Ⅱ欄傷病名），以外

ぼ100％近く（98％）が電子的に収集されていに各種の付帯情報（手術解剖の有無と所見，死るが，中には死亡診断書からの転記時エラーやOCRの読み取りミスによる誤字

図 1 原死因確定プロセスのフロー
OCR調査票脱 字 の 存 在（ 例：「 肝 不 全 」 を

ONLINE調査票「月干不全」とするなど）が存在する。このような事例に対し，一

フェーズⅠ

文字
編集

誤字・特殊文字処理要素

文字の要素分解

辞書
調査票内に
1つ

ICD符号決定

各傷病名にICD
コードを付与フェーズⅡ

定義

全傷病名に対するICD-10コード

ICD符号数符号間因果関係確認
符号修正ルール適用

ICD コード間の因果関係を確認，
原死因として選択するべきもの
を抽出

フェーズＮ
新生物処理

システム内コード変換

新生物だけはルールが複雑なので別処理原死因符号決定
確認用
リスト

データマージの付与処理については，システム
内の辞書（病名の語幹と修飾語を含む）へのマッチングを行い，与えられた傷病名文字列を辞書内の形態素で被覆しようとするルール
ベースのアルゴリズムと推察された。 こ の 時，A完 全 被 覆 で き←Ｃリスト

ICD-10コード付与可能なケース，
B傷病名の一部のみマッチング可

修正入力
修正入力
確認用リスト

行っている。
死亡票のⅠ欄Ⅱ欄に記載された

2 つ以上
定義

定の誤字脱字や特殊文字の処理を

人手確認処理←Ｄリスト

原死因確定後，OCR調査票とONLINE調査票データをマージし， 1 ファイルにして人口動態データプロセッ
シングシステムに投入

注 「ICDの改正に伴う人口動態死因オートコーディングシステム，人口動態データプロ
セッシングシステム等のシステム改修業務調達仕様書」別添資料1）より引用。一部改変― 19 ―能でICD-10コードが仮付与されるケース，C全くの未知語であり
ICD-10コード付与不可能なケースが考えられるが，ABを合わせ「何らかのICD-10コードが付与／
仮付与できるもの」が全体の約98

第67巻第 3 号「厚生の指標」2020年 3 月

図 2 競合する因果関係がある場合の原死因選択例％ということであった。ただし，Bの仮付与，
あるいはCの付与不可能なケースはチェックフ
ラグが立てられ，人手確認に回される。

されたICD-10コードの組み合わせから「疾病，
傷害及び死因の統計分類提要 ICD-10（2013年
版）準拠 第二巻 総論」（インストラクション

ア Ａ疾患

イ Ｂ疾患 Ｃ疾患

イ Ｂ疾患 Ｃ疾患

イ Ｂ疾患

Ⅰ欄

フェーズⅡでは，Ⅰ欄Ⅱ欄傷病名に対し付与

ア Ａ疾患
Ⅰ欄

フェーズⅡ処理（原死因選択）

ア Ａ疾患
Ⅰ欄

2）

Ｃ

Ｂ

Ａ

ウ

ウ Ｄ疾患 Ｅ疾患

ウ Ｃ疾患 Ｄ疾患

エエエ Ｅ疾患 Ｆ疾患
Ｆ

Ｅ

Ｄのルールならびに修正ルールが適用され，ルーイ Ｂ疾患 Ｃ疾患

イ Ｂ疾患 Ｃ疾患

イ Ｂ疾患 Ｃ疾患

Ⅰ欄

ア Ａ疾患

Ⅰ欄

ア Ａ疾患

Ⅰ欄

マニュアル）に示されている原死因選択のため

ア Ａ疾患

ルベースで仮の原死因（最終確定ではない）が

ウ Ｄ疾患 Ｅ疾患

ウ Ｄ疾患 Ｅ疾患

ウ Ｄ疾患 Ｅ疾患選択される。

エ Ｆ疾患 Ｇ疾患

エ Ｆ疾患

エ Ｆ疾患

WHOが定めた原死因選択の一般原則は，「死亡診断書に多数の病態が記載されている場合に

注 「疾病，傷害及び死因の統計分類提要 ICD-10（2013年版）準拠
第二巻 総論」より引用

はⅠ欄の最下欄に単独で記載された病態が，その上欄に記載されたすべての病態を引き起こす

よっては，Ⅰ欄Ⅱ欄の傷病名以外に原死因が変可能性がある場合に限り，その病態を選ぶ」と更される可能性があるためである。何らかの付されている。ただし，この一般原則に従わない

帯情報があるものは全体の約33％を占める。

場合（因果関係が複数ある，因果関係が同定で4）きないなど）には別途の選択ルールが存在し，

月平均して約10.8万件の死亡票のうち，これ原死因確定処理

上記「総論」には，このようなイレギュラーなまでの工程で，フェーズⅠにてすべての傷病名

事例について，多岐にわたり非常に細かく規則にICD-10コードが完全に付与され，フェーズが示されている。一例として図 ２ に「複雑な因Ⅱで仮の原死因選択が可能であり，また付帯情

果関係における原死因選択ルール」の例を示す。 報が無い場合は，人手チェックが行われず自動
四角囲みのものが選択するべき原死因である。

的にシステムが選択したICD-10コードにて原オートコーディングシステムでは，このような死因が確定される（約6.8万件／月・64％）。そ多くの規則を網羅的にルールテーブル化し，Ⅰれ以外は，傷病名にICD-10コードが付与でき

欄のアとイ，イとウ，ウとエの傷病名の因果関ない，原死因が選択できないか疑義がある，何係のチェックなどを行い，原死因を確定していらかの付帯情報が存在するという原因によりＣるということであった。しかし本処理で自動的

リスト，Ｄリストと呼ばれる確認用リストとしに原死因が決定できない，あるいは疑義が残るて出力され，職員による目視確認を経たのちに場合にはフェーズⅠ同様，リジェクト／ワーニ

最終的な原死因が確定される（約 4 万件／月・ングコードが付与され，人手確認に回される。

36％）。
また，付帯情報を人手で確認し原死因が変わ

例えば「老衰」が年齢とあっていない，希少疾るケースとしては，例えばⅠ欄（ア）に肺炎，手患であるなど多くのケースが存在する。
3）

付帯情報の有無チェック

術欄に「胃悪性腫瘍切除術・ 1 週間前」とある

さらに，「死亡の原因」Ⅰ欄Ⅱ欄傷病名の他場合は，本来Ⅰ欄（イ）に胃癌と書くべきとみなに，何らかの付帯情報（手術解剖の有無と所見， しこれを原死因として選択する。あるいはⅠ欄
外因死の追加事項，生後 1 年未満死の追加事項， （ア）で損傷の記述があっても，手段・状況欄で
その他付言すべきことがら等）の記述が存在す

自殺，飛び降り，あるいは交通事故とわかるとる場合は，チェックフラグが立てられて，人手それを外因として優先する。また，病名に「細確認処理に回される。これは付帯情報の内容に菌性肺炎」とあるが解剖欄の情報で菌の種類が― 20 ―

第67巻第 3 号「厚生の指標」2020年 3 月

わかる場合は，詳細化してICD-10コードを付

ついては，付帯情報の中身を加味した上で原死与するなど多様な事例が存在することが判明し

因コードの人手修正が必要であることも確認さた。

れた。この付帯情報には「 2 月 5 日自宅で高所

ただし，この過程では「確認後得られた最終のものを取ろうとしていすから誤って転落し，的な原死因コード」のみが電子的に記録されて受傷。四肢麻痺となり，救急要請した」といっおり，その他の中間情報（どの付帯情報とどのた状況説明など，自然言語文章の意味を解釈し病名をあわせて考慮したか，など判断過程に関ないと正しくコーディングできないケースも多する情報，ICD-10コードが自動付与できない

く，この処理が現状のオートコーディングシス

病名に対する正しいコード，入力データの誤り

テムの自動処理では実現できていない大きな課に対する修正結果など）は電子的に記録されて題であることが判明した。

いない。

Ⅳ 考

（ ２ ） 死亡診断書例とIrisを用いた原死因確定
プロセスの検討察

本節では，機械学習の適用可能性について考

わが国では，人口動態死因オートコーディン

察する。Ⅲ-（ 1 ）より，原死因確定プロセスでグシステムを独自に開発・運用しているが，世は，まずフェーズⅠのⅠ欄Ⅱ欄傷病名に対する界では近年，“Iris” とよばれるオートコーディ

ICD-10コード付与とフェーズⅡのルールベー

ングシステムを利用する国が増えており，現在スによる原死因選択処理を経て問題なく自動でヨーロッパを中心に約20カ国で使用されている。 仮原死因が決定され，かつ付帯情報が無いもの開発は仏，独，伊，ハンガリー，米の 5 カ国の（約 6 割）についてはオートコーディングシス

保健機関を中心としたIRIS INSTITUTEであテ ム の 出 力 結 果 が 採 用 さ れ て い る。 一 方，り2008年から運用が開始されている。Irisは日フェーズⅠ，Ⅱで問題がある，あるいは何らか

本語をサポートしていないが，Ⅰ欄Ⅱ欄傷病名の付帯情報があるもの（約 4 割）については，をICD-10コーディングした結果を入力すれば， 人手確認により最終原死因確定処理が行われて原死因選択ルール処理の動作を確認することはいる。従って機械学習を適用することによって可能である。今回，検証用データとして作成し原死因確定プロセスの高精度化・効率化を図る

たダミーの死亡診断書18例を用い，付帯情報を場合は，後者に対する支援が必要であるが，そ除いた病名部分をICD-10コード化し，Irisに入れには以下のような要素が考えられる。

力してオートコーディング処理の検証を行った。
結果，18例中で12例は人手による原死因確定結（ 1 ） 各病名に対するICD-10コード付与

果と一致，残りの 6 例のうち，入力から付帯情フェーズⅠで，Ⅰ欄Ⅱ欄傷病名に対しICD-10

報を除外したため判断材料が足らずにリジェク

コードが自動的に付与できない事例への支援でト（“Not to be used for underlying cause（see

あるが，これは自動ICD-10コーディングとしvolume 2 chapter 4.2.5）”）とされたものが 4て良く知られているタスクであり古くから多く

例，Irisにより原死因が確定されたものの，付の研究がなされている。これまでの手法は大き帯情報を考慮すると人手による原死因確定結果

く分けてAICD-10のカテゴリ分類に関する知と異なるものが 2 例という結果となった。

識（ルール）を計算機処理可能な形式で記述し，検証データが少ないという限界はあるが，付これに基づいて自動分類を行うもの（知識ベー

帯 情 報 が 影 響 を 与 え な い 場 合 に つ い て は，

ス2）-4））とBICD-10コードが既知である疾患名

WHOの原死因選択ルールセットに基づいて，との類似度計算など統計的手法によりICD-10

Irisにて適切に原死因が確定されることが確認

コードを自動付与するもの（用例ベース5）6））

された。また，付帯情報が影響を与えた 6 例にが存在し，わが国でも知識ベース7），用例ベー

― 21 ―

第67巻第 3 号「厚生の指標」2020年 3 月

ス8）双方の研究が行われている。知識ベース手

ンテナンスが行われていることから，今後の法の利点は，件数が少ない事例についてもルー

ルールテーブルのメンテナンスコストやICD-

ル化により自動コード付与が可能であること，

11導入の際の更新コストを考えると，Irisの積

欠点は知識ベースを構築するコストがかかるこ

極的な活用は有力な選択肢と考えられる。

とである。用例ベース手法の利点は知識ベース

一方，この過程で人手確認が必要なのは選択構築に関するコストが削減できること，欠点はルールでも原死因が決定できない，あるいは疑既知の用例が存在しないと自動コード付与がで義がある場合である。しかし，付帯情報の影響きないこと，また，頻度に依存するため用例がではなく，純粋に原死因選択ルールに起因して少ないコードへは正しくコーディングしづらい

リジェクト・ワーニング出力されるものは非常ことである。

に数が少なく，対処がケースバイケースである。

現在のオートコーディングシステムは知識

例えば，極めて稀な疾患である，あるいは生年

ベースの手法を用いている。これを昨今進展著

月日や死亡日時の入力ミスにより「老衰」が年しい機械学習技術を用いて用例ベースの手法で齢と合わないという場合は人手確認が必要であ再構築した場合，年間130万件の死亡票データ

り，自動的に対処を行うことは困難である。

が存在し頻度情報は十分に得られるため，欠点

従ってこれらを支援する際に機械学習は適さなである「用例が少ないコードへの分類問題」はい。むしろこのようなケースこそ人手確認する

ある程度解消されることが予想される。しかしべき事例であると考えられる。

ながらヒアリングによると，ICD-10コードが自動付与できない傷病名があるために人手確認（ 3 ） 付帯情報を考慮した最終的な原死因確定
プロセスを行った場合も，正しいICD-10コードは記録されておらず，電子的に保存されているのはあ

何らかの付帯情報が含まれる場合は，必ず人

くまで「最終的な原死因確定結果」のみという手確認が行われる。これは月に約 4 万件行われことであった。従って死亡票データから直接的

る人手確認の理由の大多数を占め，機械学習適に学習に必要な教師データを得ることができず， 用による支援は極めてメリットが大きい。ここ
別途未コード化傷病名に対する膨大なコード付

では，手術，解剖欄，手段及び状況，付言欄の与作業が必要となるため，ICD-10コード付与

自然言語文章の解釈を加味した上での最終的なプロセスについて機械学習を適用することは難原死因確定が大きな課題である。仮に統計法33

しいと考えられた。

条に基づき死亡票データの提供を受けたとしても，オートコーディングシステムの内部処理過（ 2 ） 原死因の選択処理

程データ（中間生成物）を入手することはできフェーズⅡでは，WHOが定めたルールに基ない。従ってこのプロセスに対し機械学習を行づき原死因選択処理が行われる。Ⅲ（ 2 ）の結う際には，入手可能なAⅠ欄Ⅱ欄の傷病名の組果から，厚生労働省のオートコーディングシス

み合わせ，B各種付帯情報，C最終的に確定さテムと同様に，一般公開されているIrisでもこれた（修正された場合を含む）原死因コードの

れらのルール処理が実現されていることが確認みで行う必要がある。ここから以下の ２ つの機できた。仮に，人手確認に回らず原死因確定に械学習適用ストーリーが考えられた。

至った約 6 割のデータを用いれば，「ICD-10
コードの組み合わせから最終的な原死因コード

ストーリー 1 ：プロセス全体に対する機械学習の適用を選択するルールの総体」を機械学習モデルで置換することも可能と考えられるが，既に実現

上記のABの全情報を入力として，Cを出力されている処理を再学習するメリットは薄い。

とするペアを学習用教師データとして機械学習

むしろ現状のIrisは複数国が参加して開発・メを適用するパターンである。現行のオートコー― 22 ―

第67巻第 3 号「厚生の指標」2020年 3 月

ディングシステムはAについてICD-10コード

ことによって，あとは仮の原死因が付帯情報にを完全付与／部分付与／付与できないのケース

よってどのように最終的な原死因コードへ変化

があり，この中間生成物は取得することが困難

するのか，あるいはしないのかという点のみにである。従ってこの学習にICD-10コードを用特化して学習することが可能である。

いることはできない。また，ICD-10コードの問題は全病名に対してICD-10コーディング

組み合わせによる原死因選択ルールも用いるこが行えていることを仮定していることである。

とができず，付帯情報がⅠ欄Ⅱ欄のどの傷病名

前述のとおり，ICD-10コーディングの学習をについて述べたものであるか，という情報も不死亡票データのみによって行うことは不可能で明である。しかしながら十分な件数があることあることから，これに代わる方法としてICD-10

からABから直接Cを導き出す深層学習等の適対応電子カルテ用標準病名マスター（以下，標用により，ある程度の精度で学習が行える可能

準病名マスター）の利用が考えられる。標準病性がある。実際にはABに対する分散表現を

名マスターは厚生労働省標準規格の 1 つであり，

word2vecなど別な機械学習により事前に獲得

23,000を超える傷病名数，94,000を超える索引しておき，これらを入力ベクトルとし，Cの約語を含み，約2,000の修飾語との組み合わせで，14,000次元のベクトルを出力ベクトルとする

病名を表現することが可能で，またICD-10コー

ニューラルネットワークを訓練するなどの手法

ドに紐付けられている。電子カルテへの搭載がが考えられる。全体の約 6 割は既存のオート進んでいるが，死亡診断書などの自由記載病名

コーディングシステムでも自動処理が可能な対においては必ずしも用いられていない。死亡票

象（確定的に原死因が決定できるケース）であ

データに対し，この標準病名マスターを用いてり，これらを含むことによって，真に学習する

ICD-10コードが完全付与できたものを選択しべき対象（人手による確認が必要なケース）のて対象とすることで，Ⅰ欄Ⅱ欄傷病名にICD-10

相対件数が減ってしまうことによって，頻度がコードが完全付与された状況で付帯情報の影響多いケースに引きずられ，うまく学習できないのみに特化して学習することが可能となる。こ

可能性が考えられる。またBの付帯情報は患者の場合に使用できる情報は以下のとおりである。

の非常に多様な背景情報（産後 ３ カ月であった，

AⅠ欄Ⅱ欄の傷病名の組み合わせ

あるいは傷害が生じた状況など）が含まれ，そ（A-2）Aに対する完全付与ICD-10コードの他のパラメータも非常に多いことも考えると，（A-3）Irisに（A-2）を入力して得られる仮原死因コード

次に述べるストーリー 2 よりも大幅に精度が落B各種付帯情報

ちる可能性があることには留意するべきである。

C最終的に確定された（修正された場合を含む）原死因コードストーリー 2 ：プロセスの分解による部分的機ストーリー 1 に比較して，（A-2）（A-3）を用

械学習の適用
プロセス全体のうち，現行のオートコーディ

いることができること，また，B付帯情報がングシステム，あるいはIrisの利用により確定（A-3）の仮原死因コードに影響を与えるかどう的に決定できる部分は機械学習の対象とせず，かに学習を特化させることができるため，より人手による解釈が必要とされる部分にのみ注力

精緻な学習ができると考えられる。「影響を与して機械学習を適用するパターンである。日本

える場合，最終原死因コードは何に変わるか」

語環境であっても，仮にⅠ欄Ⅱ欄の全傷病名にまで学習できれば理想であるが，仮に「影響を対してICD-10コーディングが可能であれば，Iris

与えるか否か」の ２ 値分類を高精度で学習できを用いて仮原死因（付帯情報を考慮しない原死るだけでも人手確認作業を大幅な削減すること

因選択ルール適用結果）を定めることが可能でができるため極めて有用である。標準病名マスある。従って，このようなケースに対象を絞る

ターでICD-10コードが完全付与できたケース― 23 ―

第67巻第 3 号「厚生の指標」2020年 3 月に絞ることでストーリー 1 よりも学習に使用でらより良いと考えられた。今後，このストーきる件数が減ることが欠点であるが，死亡票リーに準じて昨今進展著しい深層学習を始めとデータは十分な量があるため，さほど影響が大した機械学習を適用することによって，原死因

きくないと考えられる。

確定における月約 4 万件に及ぶ人手確認作業のⅤ 結

大幅な効率化と高精度化が期待できると考えら語れる。

本研究では，死亡票に着目し，原死因確定作

本研究の内容は，厚生労働統計協会の平成30業の実態と問題点を明らかにすること，また，

年度調査研究委託事業（主任研究者：今井健）

正確性向上に向けた機械学習の適用可能性と課に基づいている。

題について調査・検討を行うことを目的とした。
文献調査とヒアリングの結果，現行のオート文

献コーディングシステムはルールベースの処理で１ ）ICDの改正に伴う人口動態死因オートコーディングあること，同システムでICD-10コードが完全システム，人口動態データプロセッシングシステ
ム 等 の シ ス テ ム 改 修 業 務 調 達 仕 様 書．（https://

付与できないケースや付帯情報が含まれている

www.mhlw.go.jp/sinsei/chotatu/chotatu/kankei

場合については，人手での目視確認による原死
因確定作業が行われ，月約10万件の死亡票デー
タのうち約 4 割を占めていることが判明した。

bunsho/20150831︲1/index.html）2019．11．1．
２ ）Fabry P, Baud R, Ruch P, et al. A framebased
representation of ICD︲10. Stud Health Technol In-

また，検証用の死亡票ダミーデータを用いた分
析から，付帯情報，特に自然言語文の解釈が最終原死因コードの確定に大きく影響を及ぼし得

form. 2003；95：433︲8．
3 ）Héja G, Surja＇n G, Luka＇csy G, et al. GALEN
based formal representation of ICD10. Int J Medることが判明した。

Inform. 2007 Feb︲Mar；76（ ２ ︲ 3 ）：118︲23．

原死因確定作業のさらなる高精度化と効率化

4 ）Jiang G, Pathak J, Chute CG. Formalizing ICDのための機械学習の適用については，調査の結coding rules using Formal Concept Analysis. J

果，①Ⅰ欄Ⅱ欄傷病名に対するICD-10コーディ

Biomed Inform. 2009 Jun；42（ 3 ）：504︲17．

ングや②ICD-10コードの組み合わせからの選

5 ）Pakhomov SV, Buntrock JD, Chute CG. Automating the assignment of diagnosis codes to patient択ルールに基づいた仮原死因確定作業について

encounters using example︲based and machineは機械学習の適用が困難，あるいはメリットがlearning techniques. J Am Med Inform Assoc.

大きくない一方で，③付帯情報を考慮した最終的な原死因確定プロセスについては，機械学習
適用のメリットが大きいことが判明した。また，2006 Sep︲Oct；13（ 5 ）：516︲25．
6 ）Tagliabue G, Maghini A, Fabiano S, et al. Consistency and accuracy of diagnostic cancer codes③について機械学習を適用するストーリーとしgenerated by automated registration：comparisonては，「Aプロセス全体に対する機械学習の適with manual registration. Popul Health Metr

用」と「Bプロセス分解による部分的機械学習の適用」の ２ つが考えられた。後者は，標準病名マスターですべての傷病名についてICD-10

2006； 4 ：10．
7 ）Imai T, Kajino M, Sato M, et al. Development ofstructured ICD︲10 and its application to comput-

コードが完全付与された事例に限定し，Irisで

er︲assisted ICD coding. Stud Health Technol In-

仮原死因コードを決定した後に，付帯情報による原死因コードの変更の有無を学習させるもの

form. 2010；160（Pt ２ ）：1080︲4．
8 ）Aramaki E, Imai T, Kajino M, et al. Statistical se-である。前者に比べて大幅な精度向上が期待できると共に，主に人手での確認作業が必要とされる付帯情報の影響に特化して学習できる点か― 24 ―

lector of the best multiple ICD︲coding method.
Stud Health Technol Inform. 2007；129（Pt １ ）：645︲9．