DEIM Forum 2019 D1-1

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山田達大†小川 泰右†††

本田祐一†

松尾 亮輔†††

萱原 正彬††
山崎

友義†††

Le HieuHanh†
荒木 賢二†††

串間

宗夫†††

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 工学部情報工学科 〒 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 医療情報部 〒 889-1692 宮崎県宮崎市清武町木原 5200
E-mail: †yamada@de.cs.titech.ac.jp
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医療の質向上が期待されている．

我々は二次利用として，入院から退院までの標準的な医療指示の流れ「クリニカルパス」の抽出や，医療指示の流れの差異「クリニカルパスバリアント」の検出を試みてきた．本研究では，シーケンス ID 情報を保持するシーケンシャ
ルパターンマイニングによりクリニカルパスの抽出を行うことで，バリアント分析のための安全性・効率性を表す指標を電子カルテから取得可能とした。さらに，得られた各指標を統計的手法により評価し，視認性の高い Web アプリ
ケーションによる可視化ツールの作成を行うことで，最適なクリニカルパスバリアント選択を支援する．
キーワード シーケンシャルパターンマイニング, 電子カルテ, クリニカルパスバリアント, クリニカルパス可視化
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考1 はじめに
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，今後は中小規模の病院にも拡大していくことが予想される．また，国家レベルでの医療情報管理の必要性が認識され，電子カルテなどの医療・健康に関する記録を全国規模で一元的に集める「千年カルテプロジェクト」[1] が始まっている．これに伴い，蓄積された医療情報の二次利用による，根拠に基づく医療（Evidence-based medicine：EBM) [2] の実践が期待されている．二次利用の例として，特定の病気の患者に対しての典型的な医療行為の流れ「クリニカルパス」の抽出や，医療指示の流れの差異「クリニカルパスバリアント」の検出・分析が挙げられる．従来，クリニカルパスの作成は医療関係者
自身の医学的経験に基づいて行われており，過去の事例が膨大であるため，人力でクリニカルパスバリアントを収集・分析して改善するのは容易ではなかった．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から分析し，医療行為改善の支援を行う研究が始まった．
電子カルテからクリニカルパスバリアントの検出・分析を行い，従来のクリニカルパスの妥当性を確認することや新たなクリニカルパスの可能性を発見することは非常に有用であり，医療の質と効率の向上が見込まれる．

1. 2 関 連 研 究
牧原らの研究 [3] では，電子カルテのアクセスログから，ある患者に対して行った医療指示をアイテム，医療指示の流れをえることで，アプリオリアルゴリズム [4] を元にしたシーケン
シャルパターンマイニング (以下，SPM) を用いて頻出シーケ
ンスの抽出を行った．牧原らは手術といった重要な医療指示を基準として，その前後の部分シーケンスでそれぞれにマイニングを行った．これにより，基準とした医療指示の前後で行うべき医療指示を抽出出来ることを示した．しかし，牧原らの手法には基準となる医療指示の後の部分のマイニング結果が膨大になってしまうこと，医療指示間の時間間隔を考慮していないことという二つの問題点があった．
佐々木ら [5] は，この二つの問題点解決のため，飽和オーダー列と呼ばれる概念 [6] 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 [7](以下，TI-SPM) を

PrefixSpan [8] に用いることによって，二つのアイテム間の時間間隔を考慮した抽出を行った．しかし,TI-SPM はタイムイン
ターバル (以下，TI) を人為的に定めるため，最適な時間間隔を定めることが困難であるという問題点があった．また，これらの研究では注射のような薬剤情報を含む医療指示において，投与薬剤の種類の情報が含まれないという問題もあった．
浦垣ら [9] は，これらの問題解決のため，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，薬剤名でのマイニングでは得られなかった結果が抽出可能であると示した．さらにアイテム間の時間間隔を統計処理によって算出することで，予め最適な TI セットを求めなければならないという問題に対処した．保坂ら [10] は，三つのスコアリング手法を導入することで最適な TI セットを

事前に決定し，頻出シーケンスの抽出を行った．しかし，これタベース (以下，SDB) から頻出シーケンスを抽出する手法であらの先行研究には医学的に解析の価値が高い，クリニカルパス

る [4]．アイテムの順列をシーケンスと呼び，SDB はあるシー

バリアントに対しての処理がなされていない，出力結果が頻出

ケンス集合に属するシーケンスと，そのシーケンスを一意に決シーケンスの文字列であるため，クリニカルパスバリアントをめる識別子 (以下，sid) を組みとする要素からなる．

含む場合の視認性が悪いという二つの問題点があった．
本田ら [11] はこの二つの問題解決のため，シーケンス同士の2. 2 TI-SPM

共通部分を医療指示が出される日の情報を考慮して検出してい当初 Agrawal らの提案手法 [4] は，アイテム間の時間間隔をくことによって、共通部分を持つシーケンスの差異「シーケン考慮していなかった．例えば，2019 年 1 月 1 日に注射を行い，スバリアント（以下，SV）」を検出し，グラフで表現して医療従事者への視認性の高い可視化ツールの提供を行った．しかし，

SV に対しての分析を行っていない等の問題があった．この問題に対して，本田ら [12] は SV が発生する原因をロジスティッ
ク回帰分析により発見する研究を行っているが，どの SV が患者や病院にとって良いのかといったことは考えられていない．

1. 3 本研究の目的

その翌日に手術を行うようなシーケンスと 2019 年 1 月 1 日に注射を行い，その 1 カ月後に手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．この 2 つを異なるものとして扱うべきである医療指示のよう時間間隔が重要なシーケンスに対するマイニング手法として，Chen らは TI-SPM と呼ばれる手法を提案した [7]．TI-SPM は，時間間隔を含んだ SDB D，最小支持度 M inSup(0 <= 1)，事前に設定した時間間隔= M inSup <TI-セットを入力とすることで，TI-頻出シーケンスを出力する．

本研究では，電子カルテシステムに記載された医療指示デー
タに SPM を行って抽出した頻出シーケンスから検出した SV

2. 3 T-PrefixSpanを評価することによる，根拠に基づいたクリニカルパスの選択

TI-SPM である I-PrefixSpan [7] はアイテム間の時間間隔が支援を目的とする．SV 評価は，SV の元になった頻出シーケ

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ンスごとの情報に対して統計的評価を行うため，頻出シーケン

り，予め最人為的に最適な TI セットを求めなければならないとスに対応する SDB のシーケンスの情報が必要である．しかし，いう問題があった．浦垣らは TI-SPM の問題点を解決するべく，各頻出シーケンスと SDB のシーケンスとの対応関係を一つず

2 アイテム間の時間間隔を外れ値処理を含んだ統計情報を用い

つ確認していくのは，非常に計算コストが高いと考えられる．

て表現した T-PrefixSpan [9] を導入した．以下に T-PrefixSpan

そこで，頻出シーケンスがどのシーケンスと対応関係にあるのに関する概念の定義と，T-PrefixSpan の説明を行う．

かという情報を，シーケンスの識別子であるシーケンス ID（以定義 1. タイムアイテム (i, t)

下，SID）を保持しながらマイニングすることによって，頻出アイテム集合 I が与えられ，アイテム i ∈ I の発生時刻が t でシーケンス抽出と同時に取得する手法を提案する．さらに，頻あるとき，i と t の組 (i, t) をタイムアイテムと定義する．

出シーケンスごとの指標の算出・評価方法と SV 評価が円滑か
つ正確に行える可視化手法を提案し，クリニカルパスバリアン

定義 2. タイムシーケンス s

ト評価の場合に適用する．実験では，SID 情報を保持する SPM

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，を用いて飽和頻出シーケンス (以下，頻出パス) を抽出し，共通

以下のように表す．

部分検出によって得た SV に対して安全性・効率性を表す指標を設定し，統計的手法によって評価を行う．また，実験結果を

s =< (i1 , t1 ), (i2 , t2 ), …, (in , tn ) >考慮した可視化を行い，結果が医療従事者への視認性が高く，また，タイムシーケンス s の長さ length(s) を length(s) ≡ n

有意義なものであるかを確認する．

とし，シーケンス Os =< i1 , i2 , …, in > を s のオリジナルシー

1. 4 本稿の構成
本稿は以下の通り構成される．2 章では本研究に関連する概ケンスと呼ぶ．
定義 3. 時間間隔 T Ik

念を背景知識として説明する．3 章では SV を評価するために

タイムシーケンス s =< (i1 , t1 ), (i2 , t2 ), …, (in , tn ) > におい考案した SID 情報を保持する SPM や，評価に用いる指標の算て, 時間間隔 T Ik を以下のように定義する．

出・評価方法，可視化手法を提案手法として述べ，本研究で行うクリニカルパスバリアント評価の場合を示す．4 章では，3

T Ik ≡ tk+1 − tk (k = 1, 2, …, n − 2, n − 1)

章の手法を用いて実際の医療指示データを解析することで得ら

定義 4. タイム SDB D

れた SV に対する評価と，実験結果を用いた可視化ツールの紹

タイムシーケンス集合 S が与えられたとき，タイム SDBD を介を行う．最後に 5 章でまとめと今後の課題について述べる．

以下のように定義する．

2 背景知識2. 1 SPM
Agrawal らによって提案された SPM はシーケンシャルデー

D ≡ {(sid, s) | sid は識別子, s ∈ S}
ただし，任意の 2 要素の識別子 sid は異なる値を持つ．

タイム SDB に含まれる全てのタイムシーケンスのオリジナ

め，D から α,β 間の X を算出し，< α, X, β > をタイム頻出

ルシーケンスからなる SDB をオリジナル SDB と定義したとシーケンスとして出力する．その後，< α, β > で射影を行う.

き，タイム SDB から抽出されるタイム頻出シーケンス及びをという操作を繰り返していき，タイム頻出シーケンスを求める

飽和タイム頻出シーケンスを以下のように定義する．

というアルゴリズムである．

定義 5. タイム頻出シーケンス P

2. 4 シーケンスバリアント（SV）の検出

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 , …

ケンスのうち，相対処置日毎のアイテム数が同じもの同士の共, in−1 , Xn−1 , in > (∀j ij はアイテム，∀k Xk は 5 つの値

通部分検出を行った．ただし，事前に定めたアイテムを相対処の 組 (mink , modk , avek , medk , maxk )) の OP =< i1 , i2 , …

, in−1 , in > を 考 え た 時 ，OP が D の オ リ ジ ナ ル SDB の
M inSuup において頻出シーケンスであれば，タイム頻出シー

本田ら [11] は，SV を検出する方法として飽和タイム頻出シー

置日の基準日 (0 日) とし，基準アイテムと同日のアイテムの相対処置日は「0 日目」，前日のアイテムの相対処置日は「-1 日目」となる．以下に共通部分検出に関連する概念の定義を行う．

ケンスとする．ただし，mink , modk , avek , medk , maxk は以
定義 7. タイムアイテムブロック B

下に示す．
オリジナルシーケンスを構成したとき，OP をサブシー

n 個のタイムアイテム (i1 , t1 ), (i2 , t2 ), …, (in , tn ) が,t1 = t2 =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… = tn の場合, タイムアイテムの集合 B をタイムアイテムブ

ス S =< i′1 , t1 , i′2 , t2 , …, i′m−1 , tm−1 , i′m > にお い て，ik =ロックと定義し, その発生時刻を tB とする. このときの n 個の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
間間隔
=

タイムアイテムに順序関係は存在しない.

T Ik = t′jk+1 − t′jk の集合 SetT Ik を構成できる．このとき，

定義 8. SV を考慮した頻出シーケンス集合 e

Xk = (mink , modk , avek , medk , maxk ) において，mink を

k 個のタイムアイテムブロックの順列 < B1 , B2 , …, Bk > で任意の 0 <= tBm が成り立っ=l<m<= k なる l, m に対して tBl <SetT Ik における最小値，modk を SetT Ik における最頻値，ているものを SV を考慮した頻出シーケンス集合 e と定義し，

avek を SetT Ik における平均値，medk を SetT Ik における中e の集合を E と表す．このとき，頻出シーケンスは e 内の全て

央値，maxk を SetT Ik における最大値とする．ここで，時間間の B の要素数が 1 であるものである．

隔 Xj = (minj , modj , avej , medj , maxj ) (1 <= j < n) に対して,minj = maxj が成り立つとき，アイテム ij 及び ij+1 の時
間間隔は一定となる．特に minj = maxj = 0 の場合は，同日に起こるとする．また，OP を P のオリジナルパターンとする．

例えば，A, B, C, D, E をタイムアイテムとすると，SV を考慮した頻出シーケンス集合 e = [[A], [B], [C, D], [E]] は図 1 のようなグラフを意味する．

定義 6. 飽和タイム頻出シーケンス
タイム SDB D から抽出したタイム頻出シーケンス集合 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スと定義する．

図 1 SV を考慮した頻出シーケンス集合 e（ 1 ） A,B のオリジナルパターンを A’,B’ としたとき，A′ ⊆ B ′ が成り立つ．
（ 2 ） (1) が 成 り 立 つ と き ，A=<a1 , T 1 , a 2 , …

′, an−1 , Tn−1 , an >,B =< b1 , T1′ , b2 , …, bm−1 , Tm−1
, bm > とし た と き ，ak = bjk , ak+1 = bjk+1 と 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′
min′jk かつ maxk <= maxjk が成立する．

>=（ 3 ） Sup(A) <= Sup(B)
こ こ で タ イ ム 頻 出 シ ー ケ ン ス の サ ポ ー ト 値 Sup(A) をSup(A) ≡| {s | s ⊆ S, (sid, S) ∈ D, sid は S の識別子 } |と定義する．

3 提案手法
本章では，頻出シーケンスがどのシーケンスと対応関係にあるのかという情報を SID 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抽出と同時に取得する手法や，SV 評価に用いる指標の算出・評価方法，可視化手法について説明する．

3. 1 医療行為の取り扱い
本研究では浦垣ら [9] の研究と同様に，マイニングにおいてアイテムを (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．薬剤情報を含まない医療指示においては Code，Name は「null」となる．ここで，T-PrefixSpan はタイム SDB D，最低支持度 M inSup を

Type が「処方」もしくは「注射」を含まない医療指示で扱っ入力とし，まず D のオリジナル SDB(以下，Original(D))ている薬剤は医学的には有用ではないとして，Code，Name はからシーケンス長 1 の頻出シーケンス (α) を求める．そし「null」とする．また，シーケンスにクリニカルパスにおいて重て，(α) を元に Original(D) の射影 SDB を構成し，そこから要な医療行為である「手術」がない場合は医学的に有益なシーSup(β) >= Size(D) × M inSup となる頻出シーケンス (β) を求

ケンスでないとして削除する．

3. 2 SID 情報を保持する SPM
SDB から頻出シーケンスを抽出し，その分岐解析を行う場

},{<

E

1, 2, 3, 4, 5

>, <

1, 2

>},{<

A, (2, 3, 3, 3, 5), B>},{<

B, (3, 5, 5, 5, 7), E

>, <

1, 2

>, <
>},{<

合，頻出シーケンスごとの比較したい情報 (指標) に対して統計

A, (2, 2, 2, 2, 3), B, (3, 5, 5, 5, 7), E >, < 1, 2 >} となる．また，的手法を用いるため，頻出シーケンスに対応する元の SDB の飽和タイム頻出シーケンスは {< A >, < 1, 2, 3, 4, 5 >},{< B >シーケンスの情報が必要である．しかし，各頻出シーケンスと, < 1, 2, 3, 4, 5 >},{< A, (2, 3, 3, 3, 5), B >, < 1, 2, 3, 4, 5 >SDB のシーケンスとの対応関係を一つずつ確認していく場合，},{< A, (2, 2, 2, 2, 3), B, (3, 5, 5, 5, 7), E >, < 1, 2 >} となる．

SDB のシーケンス数を N ，頻出シーケンス数を M ，シーケン

これにより，SID 情報をもとに電子カルテデータから必要な情スの平均長を L とすると，計算コストは N × M × L を要する

報を取得することが可能となる．

と考えられる．そこで，頻出シーケンスがどのシーケンスと対応関係にあるのかという情報を，SID 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抽出と同時に取得する手法を提案する．これにより計算コストは，M のスペースコストと

SID 情報を追加するコストで済むと考えられる．そのため，大規模な SDB や頻出シーケンスの数が大きくなる場合，提案手法は非常に有効である．以下の Algorithm1 に SID を保持する

SPM を PrefixSpan に適用した場合を示す．なお，シーケンス
s の β に対するポストフィックスを postf ix(s, β) で表す．
Algorithm 1 SID-PrefixSpan
SDB D, 最小支持度 M inSup

Input :
Output :Call :

3. 3 SV 評価に用いる指標の算出・評価方法
前節によって SV 分析に必要な SID 情報を取得できたが，図2 のように SV の元になった頻出シーケンス間で共通の SID が存在する場合があり，正確な統計的評価ができない．そこでまず，前処理として比較する頻出シーケンス間で共通している

SID の除外を行う．そして，指標を共通 SID を除外した SID
情報から得られる情報によって算出し，指標のデータの種類や分布，比較する頻出シーケンスの数に適した統計的手法で評価する．なお，指標は頻出シーケンスに対応するもとのシーケン
スの数を N ，頻出シーケンスに対応する元のシーケンス k の情報の集計値を index(k) とすると，以下の式で表せる．

頻出シーケンス P と SetsidP {P, SetsidP } の集合

SID-PrefixSpan(<>, D, <>)Procedure : SID-PrefixSpan(α,D |α ,Setsidα )∑N
指標 IN DEX =k=1 index(k)N

1: B ← {{β, Setsidαβ } | (< sidα , s >⊆ D |α , β ∈ s) ∧ (Sup(β) >=Size(D) × M insup), Setsidαβ ← ∀sidα such that β ∈ s}
2: for {β, Setsidαβ } ∈ B do
3:

R ← {αβ, Setsidαβ }4:return R5:

D |αβ ← {< sidα , s′ >∈ D |α | s′ = postf ix(s, β)}6:Call SID-PrefixSpan(αβ, D |αβ , Setsidαβ )7: end for

本研究では電子カルテから得られる医療指示データに対して，

SID を保持する T-PrefixSpan を行う．例として，表 1 のようなタイム SDB D において，最小支持度 M inSup = 0.4 におけるマイニングを考える．

図 2 共通 SID の除外

本研究では，SV 評価において医療に求められている安全性・効率性に着目する．安全性の指標として，全ての症例に対して

表 1 タイム SDB D

有効で電子カルテデータ解析という後ろ向き研究で入手可能な

sid

タイムシーケンス

ものといった観点から併発症発生リスク IR を設定する．さら1＜ (A, 1), (B, 3), (C, 7), (E, 10) ＞に，併発症の重篤度や一人の患者が複数の併発症を発症した場

2＜ (A, 1), (B, 4), (E, 7) ＞

合に対応するため，重篤を考慮したリスク SR を用いる．効率3＜ (A, 2), (B, 6), (B, 9) ＞

性の指標としては病院経営の立場から削減が求められており，

4＜ (A, 2), (B, 5), (F, 10) ＞

電子カルテから入手可能な平均在院日数 LOSave と平均費用

5＜ (A, 2), (B7) ＞

Costave を指標として設定する．以下に各指標を定義し，指標算出に必要な情報の取得方法とあわせて述べる．

T-PrefixSpan で は ，抽 出 さ れ る タ イ ム 頻 出 シ ー ケ ン ス は

3. 3. 1 併発症発生リスク IR< A >, < B >, < E >, < A, (2, 3, 3, 3, 5), B >, <頻出パスの処置を受けた患者数が N ，併発症発生者数が NC

B, (3, 5, 5, 5, 7), E >, < A, (2, 2, 2, 2, 3), B, (3, 5, 5, 5, 7), E >のとき，併発症発生リスク IR を以下のように定義する．

となる．また，飽和タイム頻出シーケンスは < A >, < B >, <A, (2, 3, 3, 3, 5), B >, < A, (2, 2, 2, 2, 3), B, (3, 5, 5, 5, 7), E >

IR =

NC
N

と な る ．提 案 手 法 で は ，タ イ ム 頻 出 シ ー ケ ン ス は ，また，IR 算出に必要な情報は頻出パスの SID 情報 Setsid と，{< A >, < 1, 2, 3, 4, 5 >},{< B >, < 1, 2, 3, 4, 5 >マイニングに使用した医療指示データ，電子カルテ内の DPC 情∑N

報病名データから以下の図 3 のように取得する．ここで，DPC

Costave =とは診断群分類に基づく包括支払い方式で，DPC データの診断名には主病名だけではなく，併存合併症が含まれている．

i=1 Cost(i)N

また，Costave 算出に必要な情報は医療指示データとオーダーアイテム情報，基本マスターを用いて，図 5 のように取得する．
ここで，基本マスターとは診療報酬を電子レセプトにより請求する際に用いるマスターデータであり，医科診療行為や医薬品などについて個々にコードを設定し，そのコードを基本として単価等各種の情報を付加したものである．

図 3 IR 算出に必要な情報の取得方法

3. 3. 2 重篤度を考慮したリスク SR
頻出パスの処置を受けた患者数が N ，患者 Xi (i = 1, ..., N )が発症した併発症の重篤度の合計が Sev(Xi ) の時，重篤度を考図 5 Costave 算出に必要な情報の取得方法

慮したリスク SR を以下のように定義する．ここで，重篤度は併発症を主傷病名とした時の治療に要する平均在院日数とする．

∑N

i=1 Sev(Xi )SR =N
また，SR 算出に必要な情報は DPC 情報病名データと ICD10-

3. 3. 4 平均在院日数 LOSave
頻出パスの処置を受けた患者 Xi (i = 1, ..., N ) の入院日

IndateXi と退院日 OutdateXi が得られたとき，平均在院日数に取得する．なお，平均在院日数は同じ傷病でも治療方法等

LOSave を以下のように定義する．
∑N
i=1 (OutdateXi − IndateXi + 1)
LOSave =N

により様々であるが，本研究では最もコストが大きいものを用

なお，頻出パスの処置を受けた患者の入院日と退院日は，マイいる．ここで，ICD は WHO が作成した傷病に関する分類でニングに用いる医療指示データから取得する．

MDC 分類対応表，診断群分類電子点数表を用いて図 4 のようあり，MDC 分類コードは DPC コードの病名を表す上 6 桁でさらに本研究では，上記で定めた各指標を統計的手法によって差の検定を行うことで SV 評価を行う．IR は名義変数，SR，ある．

Costave ，LOSave は連続変数であり，各々の指標のデータ分布
はノンパラメトリックである．そこで二群比較の場合，IR の評価には Fisher の直接確率法を，SR，Costave ，LOSave にはMann-Whitney 検定を用いる．多群比較の場合には，有意水準
0.05 で n 回検定を繰り返すと有意水準 α = 1 − (1 − 0.05)n となる多重性の問題が生じる．そこで，IR の評価には Fisher の直接確率法に Holm 法を適用し，SR，Cost，LOS は Steel-Dwass
法を用いる．表 2 に各指標に用いる統計的手法をまとめる．
表 2 各指標の評価に用いる統計的手法
指標

図 4 SR 算出に必要な情報の取得方法

二群比較

多群比較

IR

Fisher の直接確率法

Fisher の直接確率法+Holm 法

SRMann-Whitney 検定

Steel-Dwass 法

CostaveMann-Whitney 検定

Steel-Dwass 法

LOSaveMann-Whitney 検定

Steel-Dwass 法

3. 3. 3 平均費用 Costave
頻出パスの処置を受けたある患者 Xi (i = 1, ..., N ) が受

3. 4 頻出シーケンスの SV 評価に適した可視化手法

けた医療指示が Oj (j = 1, 2, ..., k)，Oj の費用が cost(Oj )，∑Cost(i) = kj=1 cost(Oj ) の時，パスの処置を受けた患者に要も結果として出力としてしまうという問題がある．例えば，する平均費用 Costave を以下のように定義する．

< A, B, C, D, E > と < A, F, C, G, E > から SV を検出して本田ら [11] の従来手法では，SPM で抽出されなかった SV

可視化表現する場合，図 6 のようになるが，実際には抽出されていない < A, B, C, G, E > と < A, F, C, D, E > も同様に表用いてタイム頻出シーケンスと SID 情報を抽出し，飽和の概念

現されてしまう．この情報は新たなパスの発見という観点からによって出力を削減する．実験環境を表 3 に示す．

みれば有意義であるが，実際にはデータが存在しないため，根拠に基づいた SV 評価を行うことが出来ない．そこで本研究では従来手法に加えて，プロセスや時間の進行にともなう物事の表3 実験環境CPUIntel(R) Core(TM) i7-7700 CPU @ 3.60GHz

Memory8 GB

流れ方を流量とともに視覚化するための表現手法であるサンOS

Windows10 Home 64bit

キー・ダイアグラムの概念を導入する．これにより，SPM で抽Java.verJava 1.8.0 151

出された頻出シーケンスとそうではないものを区別できることに加えて，従来手法では考慮されていない，SV となっている
アイテム間の優先度 (支持度) の情報も有方向パスの幅の大き4. 3 実験対象のデータさによって表現できる．さらにマウス操作によって，優先度の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正確な数値や各指標とその検定結果を表示可能とすることで，1991 年 11 月 19 日から 2015 年 10 月 4 日までに記録された，実正確かつ円滑な SV 評価結果の把握を可能とする．

際に使用さ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．この医療指示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 [13](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
医療指示データを抽出する際には，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 [14] に記載がされており，宮崎大学の倫理審査委員会及び
図6

従来の可視化手法の問題点

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．本実験では電子カルテシステムに記録された TUR Bt

本研究では，有方向パスの幅の大きさによって頻出パスの処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置を受けた人数を表し，マウス操作によって表示可能となる指する．TUR Bt は術後の医療指示の流れがあまり定まっていな

標は IR，SR，Costave ，LOSave である．なお，従来通り医療

いものであるため，SV の検出が行いやすいのではないかと予指示の (大別 type) は全体の流れを把握する上で必要な情報と測しデータセットとして選択した．対象データセット TUR Bt

なるため，大別毎にノードに色の設定を行い色分けをし，視認に関する詳細情報を表 4 に示す．

性を高め，同様に (処置日 day) もノード上部に大別と共に常に

表 4 対象データセット TUR Bt

表示する．さらに，各医療指示の細かな分析のために必要と思のべ対象患者数394

われる補足情報として，(詳しい説明 Explain , 薬剤名 Name)

患者一人に対する医療指示の最大数179をクリック等のマウス操作により表示可能とする．

患者一人に対する医療指示の平均数 49.79

4 実験

最大在院日数20

平均在院日数

7.40

本章では，宮崎大学医学部附属病院から提供された実際の電子カルテデータに対して提案手法を適用し，有効性を確認する．

4. 1 実 験 目 的
実際の医療指示データに SID 情報を保持した SPM を行い，共通部分検出によって取得した SV に対して提案手法の結果を確認する．また，提案した可視化ツールがクリニカルパスバリ
アント分析に有意義なものになっているのかを確認する．

4. 2 実 験 内 容

4. 4 実 験 結 果
4. 4. 1 T-PrefixSpan と SID 情報を保持する T-PrefixSpanの実行時間
1 T-PrefixSpan を行い，⃝
2 抽
表 4 の対象データデットに⃝出結果が SDB のどのシーケンスから得られたか探索したもの
3 SID 情報を保持する T-PrefixSpan（SIDT-PefixSpan）と，⃝の 5 回の実行時間の平均値を以下の表 5 に示す．
表 5 より，MinSup が小さくなるにつれて提案手法の方が効

まず，実際の医療指示データに対して薬剤名称によるマイニ率が良くなっている．これは，SDB のシーケンス数を N ，頻出ングを行い，共通部分を検出する．次に，得られた SV の元にシーケンス数を M ，シーケンスの平均長を L とした時，Min-なった頻出パスに対して IR と重篤度を考慮したリスク SR，Sup を小さくすると M が大きくなり，計算コスト (N × M × L)

平均費用 Costave ，平均在院日数 LOSave を算出し，統計的手が提案手法の計算コスト (M のスペースコスト+SID 情報を追法によって評価する．そして可視化したものを医療従事者へ提加するコスト) より大きくなるためだと考えられる．

示する．マイニングでは SID 情報を保持する T-PrexSpan を表 5 T-PrefixSpan と SIDT-PefixSpan の実行時間

MinSup

1 [s]
⃝

2 [s]
⃝

1
2 [s]
⃝+
⃝

3 [s]
⃝

3 ⃝+
1
2 [s]
⃝-(
⃝)

0.1

379.22

192.89572.11403.58-168.53

0.2

70.87

16.71

87.58

75.93

-11.65

0.3

17.49

2.37

19.86

18.85

-1.01

0.4

5.03

0.48

5.51

5.46

-0.05

0.5

1.68

0.15

1.83

1.95

0.12

0.6

0.63

0.05

0.68

0.86

0.18

0.7

0.20

0.02

0.22

0.27

0.05

図 8 SV の可視化図 2

4. 4. 2 頻出パスの抽出と SV の検出結果
表 4 の対象データデットに SID 情報を保持する T-PrefixSpanを行い，飽和の概念によって出力の情報量を損なわずに出力数を削減して得た頻出パスと，頻出パスに対して共通部分検出を行った結果を表 6 に示す．なお，シーケンス長が大きいパスの方が医学的に有意義であるため，飽和の概念では削除しない，< A, B >∈< A, B.C >, sup(< A, B >) > sup(< A, B, C >)図 9 図 7 の拡大図の < A, B > のような頻出パスは前処理として削除した．
表6

頻出パスの抽出と共通部分検出結果

最小支持度

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

頻出パス数

5569 1249

347

73

11

最大頻出パス長

13

12

10

8

4

平均頻出パス長

6.93

5.86

5.19 4.22 2.64

SV を考慮した頻出パス集合数

210

97

48

15

3

SV の検出がなかった頻出パス数

24

17

11

6

2
図 10 図 8 の拡大図

4. 4. 3 SV 評価とその可視化

表 7 図 8 の SV 評価結果

まず，前節で取得した SV を考慮した頻出パス集合を提案手法によって可視化した結果の例を図 7，図 8 に示す．ツールの

指標

Seq1

Seq2

(人数：63)(人数：55)

P値

作成に関しては D3.js [18] を用いて，Web アプリケーションと

IR

0.175

0.091

0.28

して開発している．

SR

6.94

7.44

0.25

LOSave

8.08

7.95(LOSsd )(2.46)(2.80)

Costave6.60 × 106

4.29 × 106(Costsd )(3.00 × 107 )(2.55 × 107 )0.64
0.0012

表 7 から Seq1 と Seq2 は費用において統計的有意差があり，

Seq2 の方が費用が低いことが分かった．ここで，図 10 の部分に着目すると，セファゾリン Na は抗生物質であり，他の薬剤
図 7 SV の可視化図 1と比べて高価であるため，医学者は使用回数が減ることを望んでいたが，セファゾリン Na を 2 回より 3 回注射した方が全体

図 7 より，実際に抽出された頻出パスとされていないものとでの費用は抑制できる可能性があることがいえる．このようなの区別ができていることが確認できた．さらに，SV となって有意差のある SV を発見し，深く分析すべき対象を見つけるこ

いる医療指示間の人数を図 9 のようにエッジにカーソルを合わとはクリニカルパス改善の手助けになると考えられる．

せることによって正確に分かるようになった．また，本例では最後に，表 7 を可視化ツールで表した様子を図 11 に示す．図

人数差が僅かなため有方向パスの幅の差が視認できないが，極11 から指標のボタンをクリックすることによって各指標の値と端に少ない場合や多い場合は迅速に把握できる．

検定結果を表示できている．また，表示順は結果の良いパスが次に，図 8 の SV 評価のために算出した各指標を評価結果とともに以下の表 7 に示す．

上側にくるようになっており，文字の色と有方向パスの色が対応していることで結果の把握がしやすくなっている．

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

図 11 図 8 の SV 評価結果の可視化

5 まとめと今後の課題
5. 1 ま と め
本研究では，電子カルテから検出した SV の評価を行うことによるクリニカルパスの選択支援を目指し，SID 情報を保持す
る SPM や頻出シーケンスごとの指標の算出・評価方法，可視化手法を提案し，提案手法をクリニカルパスバリアント評価の場合に適用した．実験の結果，頻出シーケンス抽出と同時に頻出シーケンスが SDB のどのシーケンスと対応関係にあるのかという情報を効率よく取得でき，設定した併発症発生リスクや重篤度を考慮したリスク，平均費用，平均在院日数において有意差があることを確認できた．さらに可視化結果が医療従事者
にとって分かりやすく表現できていることを確認した．以上により，クリニカルパスバリアントの安全性・効率性の評価が円
滑かつ正確に行える基盤を提供できたといえる．

5. 2 今後の課題
本研究では，SV 評価の際に調査したい因子以外で結果に影響を与える交絡因子を考慮できていない．そのため，性別や年
齢，入院時併存症などの患者の背景因子のどれが交絡因子であるかを発見し，統一して評価を行う必要がある．また，本実験で行った統計的手法による評価は一つの大学病院のデータに対して行ったため，十分なサンプル数が得られておらず，正確な評価ができないものも存在する．現在始動している千年カルテ
プロジェクトによって入手可能な大量のデータによる提案手法の確認を行う必要があるといえる．さらに，今回確認を行ったのは TUR Bt のみであるため，他のデータセットに対しても同様の実験を行う必要がある．そして，この SV 評価や可視化がどの程度医学的に有益なのか医療従事者と確認し，提案手法の評価を行う必要もある．

謝

辞本研究の一部は，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）データ分析における病名決定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用いることは宮崎大学の HP [14] に記載されており，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

献[1] 吉原博幸. 千年カルテプロジェクト：本格的日本版 EHR と医療データの 2 次利用に向けて. 情報管理, vol.60, no.11, pp.
767-778, 2018.
[2] G.Guyatt. Evidence-based medicine. ACP J Club, vol.114,
no.2, pp.A16, 1991.
[3] 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の時系列分析による頻出シーケンスの抽出. DEIM Forum 2014, F6-2, 2014.
[4] R. Agrawal, R. 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.
[5] 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.
[6] X. Yan, J. Han, R.Afshar. CloSpan: Mining closed sequential patterns in large databases. Proc.SIAM Int’1 Conf. Data
Mining (SDM ’03), pp. 166-177, May 2003.
[7] Y. Chen, M. Chiang, M. Ko. Discovering time-interval sequential patterns in sequence databases. Expert Systems
with Applications 25, pp. 343-354, 2003.
[8] J. Pei, J. Han, B. Mortazavi-Asl, H. Pinto, Q. Chen, U.
Dayal, M. Hsu. PrefixSpan: Mining sequential patterns efficiently by prefix-projected pattern growth. Proceeding of2001 international conference on data engineering, pp. 215224, 2001.
[9] K. Uragaki, T. Hosaka, Y. Arahori, M. Kushima, T. Yamazaki, K. Araki, H. Yokota. Sequential pattern mining onelectronic medical records with handling time intervals andthe eﬃcacy of medicines. First IEEE workshop on ICT solutions for health, proc. 21st IEEE international symposium
on computers and communications, pp. 20-25, 2016.
[10] 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.
[11] Y. Honda, M. Kushima, T. Yamazaki, K. Araki, H. Yokota.
Detection and visualization of variants in typical medical
treatment sequences. Proceeding of the 3rd VLDB workshop on data management and analytics for medicine andhealthcare. Springer, pp. 88-101,2017.
[12] 本田祐一, 山田達大, 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. 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. DEIM
Forum 2019.
[13] 電子カルテシステム WATATUMI.
http://www.corecreate.com/02 01 izanami.html[14] 宮崎大学医学部附属病院医療情報部.
http://www.med.miyazakiu.ac.jp/home/jyoho/[15] 診療報酬情報提供サービス 基本マスター.
http://www.iryohoken.go.jp/shinryohoshu/kaitei/[16] Z. Huang, X. Lu, H. Duan. On mining clinical pathway
patterns from mediacal behaviors. Artificial intelligence in
medicine 56 (2012) 35-65, 2012.
[17] A.P. Wright, A.T. Wright, A.B. McCoy, D.F. Sittig. The
use of sequential pattern mining to predict next prescribed
medications. Journal of biomedical informatics 53(2015) 7380, 2015.
[18] D3.js. https://d3js.org[19] DPC Web 辞書：診断群分類の解説. http://bone.jp/dpc/