症例データIDと関連付けて当該症例データにおける傷病名データを記憶する傷病名データ記憶手段と、症例データIDと関連付けて当該症例データにおける診療行為薬剤特定器材データと当該診療行為薬剤特定器材データに対応する医療費とを記憶する診療行為薬剤特定器材データ記憶手段と、診療行為薬剤特定器材データに関連づけて各診療行為薬剤特定器材データに適応する傷病名データと実績データとを記憶する診療行為薬剤特定器材データ適応傷病名データ記憶手段と、診療行為薬剤特定器材データ記憶手段から、1つの症例データIDで特定される診療行為薬剤特定器材データを読み出す診療行為薬剤特定器材データ読出し手段と、診療行為薬剤特定器材データ読出し手段により読み出された診療行為薬剤特定器材データに適応するすべての傷病名データを、診療行為薬剤特定器材適応傷病名データ記憶手段から抽出する傷病名データ抽出手段と、前記の症例データIDで特定される傷病名データを傷病名データ記憶手段から読み出して、該傷病名データと一致する傷病名データを、傷病名データ抽出手段により抽出された傷病名データの中から、関連付けられた診療行為薬剤特定器材データと実績データと共に抽出する診療行為薬剤特定器材データ抽出手段と、診療行為薬剤特定器材データ抽出手段により抽出された診療行為薬剤特定器材データに対応する傷病名データと、当該診療行為薬剤特定器材データに関連づけられた実績データとから、抽出された傷病名データに対する診療行為薬剤特定器材データの金額の配分比率を決定する金額配分比率決定手段と、金額配分比率決定手段により決定された配分比率に従って、傷病名データに対応する診療行為薬剤特定器材データの金額を、診療行為薬剤特定器材データ記憶手段で記憶されている前記の症例データIDで特定される診療行為薬剤特定器材データに関連付けられた医療費から計算し、傷病名データに対応する医療費として記憶する、傷病名対応医療費計算手段と、を備えた、医療費解析システム。コンピュータを、症例データIDと関連付けて当該症例データにおける傷病名データを記憶する傷病名データ記憶手段と、症例データIDと関連付けて当該症例データにおける診療行為薬剤特定器材データと当該診療行為薬剤特定器材データに対応する医療費とを記憶する診療行為薬剤特定器材データ記憶手段と、診療行為薬剤特定器材データに関連づけて各診療行為薬剤特定器材データに適応する傷病名データと実績データとを記憶する診療行為薬剤特定器材データ適応傷病名データ記憶手段と、診療行為薬剤特定器材データ記憶手段から、1つの症例データIDで特定される診療行為薬剤特定器材データを読み出す診療行為薬剤特定器材データ読出し手段と、診療行為薬剤特定器材データ読出し手段により読み出された診療行為薬剤特定器材データに適応するすべての傷病名データを、診療行為薬剤特定器材適応傷病名データ記憶手段から抽出する傷病名データ抽出手段と、前記の症例データIDで特定される傷病名データを傷病名データ記憶手段から読み出して、該傷病名データと一致する傷病名データを、傷病名データ抽出手段により抽出された傷病名データの中から、関連付けられた診療行為薬剤特定器材データと実績データと共に抽出する診療行為剤特定器材データ抽出手段と、診療行為薬剤特定器材データ抽出手段により抽出された診療行為薬剤特定器材データに対応する傷病名データと、当該診療行為薬剤特定器材データに関連づけられた実績データとから、抽出された傷病名データに対する診療行為薬剤特定器材データの金額の配分比率を決定する金額配分比率決定手段と、金額配分比率決定手段により決定された配分比率に従って、傷病名データに対応する診療行為薬剤特定器材データの金額を、診療行為薬剤特定器材データ記憶手段で記憶されている前記の症例データIDで特定される診療行為薬剤特定器材データに関連付けられた医療費から計算し、傷病名データに対応する医療費として記憶する、傷病名対応医療費計算手段と、して機能させるための医療費解析プログラム。コンピュータを、症例データIDと関連付けて当該症例データにおける傷病名データを記憶する傷病名データ記憶手段と、症例データIDと関連付けて当該症例データにおける診療行為薬剤特定器材データと当該診療行為薬剤特定器材データに対応する医療費とを記憶する診療行為薬剤特定器材データ記憶手段と、診療行為薬剤特定器材データに関連づけて各診療行為薬剤特定器材データに適応する傷病名データと実績データとを記憶する診療行為薬剤特定器材データ適応傷病名データ記憶手段と、診療行為薬剤特定器材データ記憶手段から、1つの症例データIDで特定される診療行為薬剤特定器材データを読み出す診療行為薬剤特定器材データ読出し手段と、診療行為薬剤特定器材データ読出し手段により読み出された診療行為薬剤特定器材データに適応するすべての傷病名データを、診療行為薬剤特定器材適応傷病名データ記憶手段から抽出する傷病名データ抽出手段と、前記の症例データIDで特定される傷病名データを傷病名データ記憶手段から読み出して、該傷病名データと一致する傷病名データを、傷病名データ抽出手段により抽出された傷病名データの中から、関連付けられた診療行為薬剤特定器材データと実績データと共に抽出する診療行為薬剤特定器材データ抽出手段と、診療行為薬剤特定器材データ抽出手段により抽出された診療行為薬剤特定器材データに対応する傷病名データと、当該診療行為薬剤特定器材データに関連づけられた実績データとから、抽出された傷病名データに対する診療行為薬剤特定器材データの金額の配分比率を決定する金額配分比率決定手段と、金額配分比率決定手段により決定された配分比率に従って、傷病名データに対応する診療行為薬剤特定器材データの金額を、診療行為薬剤特定器材データ記憶手段で記憶されている前記の症例データIDで特定される診療行為薬剤特定器材データに関連付けられた医療費から計算し、傷病名データに対応する医療費として記憶する、傷病名対応医療費計算手段と、して機能させるための医療費解析プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。本発明は、医療機関や保険者が医療費の分析を行うために、蓄積しているレセプトデータに基づいて、傷病ごとの医療費を精度高く算出できるシステムを提供することを目的とする。さらに、DPC点検システムにおいては、DPCレセプトデータに基づいて、傷病ごとの医療費を算出し最資源傷病を推定することで、DPCレセプトに記載された最資源傷病が適切であるかどうかを点検可能なシステムを提供することを目的とする。本発明による医療費解析システムは、症例データIDと関連付けて当該症例データにおける傷病名データを記憶する傷病名データ記憶手段と、症例データIDと関連付けて当該症例データにおける診療行為薬剤特定器材データと当該診療行為薬剤特定器材データに対応する医療費とを記憶する診療行為薬剤特定器材データ記憶手段と、診療行為薬剤特定器材データに関連づけて各診療行為薬剤特定器材データに適応する傷病名データと実績データとを記憶する診療行為薬剤特定器材データ適応傷病名データ記憶手段と、診療行為薬剤特定器材データ記憶手段から、1つの症例データIDで特定される診療行為薬剤特定器材データを読み出す診療行為薬剤特定器材データ読出し手段と、診療行為薬剤特定器材データ読出し手段により読み出された診療行為薬剤特定器材データに適応するすべての傷病名データを、診療行為薬剤特定器材適応傷病名データ記憶手段から抽出する傷病名データ抽出手段と、前記の症例データIDで特定される傷病名データを傷病名データ記憶手段から読み出して、該傷病名データと一致する傷病名データを、傷病名データ抽出手段により抽出された傷病名データの中から、関連付けられた診療行為薬剤特定器材データと実績データと共に抽出する診療行為薬剤特定器材データ抽出手段と、診療行為薬剤特定器材データ抽出手段により抽出された診療行為薬剤特定器材データに対応する傷病名データと、当該診療行為薬剤特定器材データに関連づけられた実績データとから、抽出された傷病名データに対する診療行為薬剤特定器材データの金額の配分比率を決定する金額配分比率決定手段と、金額配分比率決定手段により決定された配分比率に従って、傷病名データに対応する診療行為薬剤特定器材データの金額を、診療行為薬剤特定器材データ記憶手段で記憶されている前記の症例データIDで特定される診療行為薬剤特定器材データに関連付けられた医療費から計算し、傷病名データに対応する医療費として記憶する、傷病名対応医療費計算手段と、を備えている。また、本発明による医療費解析プログラムは、コンピュータを、症例データIDと関連付けて当該症例データにおける傷病名データを記憶する傷病名データ記憶手段と、症例データIDと関連付けて当該症例データにおける診療行為薬剤特定器材データと当該診療行為薬剤特定器材データに対応する医療費とを記憶する診療行為薬剤特定器材データ記憶手段と、診療行為薬剤特定器材データに関連づけて各診療行為薬剤特定器材データに適応する傷病名データと実績データとを記憶する診療行為薬剤特定器材データ適応傷病名データ記憶手段と、診療行為薬剤特定器材データ記憶手段から、1つの症例データIDで特定される診療行為薬剤特定器材データを読み出す診療行為薬剤特定器材データ読出し手段と、診療行為薬剤特定器材データ読出し手段により読み出された診療行為薬剤特定器材データに適応するすべての傷病名データを、診療行為薬剤特定器材適応傷病名データ記憶手段から抽出する傷病名データ抽出手段と、前記の症例データIDで特定される傷病名データを傷病名データ記憶手段から読み出して、該傷病名データと一致する傷病名データを、傷病名データ抽出手段により抽出された傷病名データの中から、関連付けられた診療行為薬剤特定器材データと実績データと共に抽出する診療行為剤特定器材データ抽出手段と、診療行為薬剤特定器材データ抽出手段により抽出された診療行為薬剤特定器材データに対応する傷病名データと、当該診療行為薬剤特定器材データに関連づけられた実績データとから、抽出された傷病名データに対する診療行為薬剤特定器材データの金額の配分比率を決定する金額配分比率決定手段と、金額配分比率決定手段により決定された配分比率に従って、傷病名データに対応する診療行為薬剤特定器材データの金額を、診療行為薬剤特定器材データ記憶手段で記憶されている前記の症例データIDで特定される診療行為薬剤特定器材データに関連付けられた医療費から計算し、傷病名データに対応する医療費として記憶する、傷病名対応医療費計算手段と、して、機能させる。さらに、本発明による医療費解析プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、コンピュータを、症例データIDと関連付けて当該症例データにおける傷病名データを記憶する傷病名データ記憶手段と、症例データIDと関連付けて当該症例データにおける診療行為薬剤特定器材データと当該診療行為薬剤特定器材データに対応する医療費とを記憶する診療行為薬剤特定器材データ記憶手段と、診療行為薬剤特定器材データに関連づけて各診療行為薬剤特定器材データに適応する傷病名データと実績データとを記憶する診療行為薬剤特定器材データ適応傷病名データ記憶手段と、診療行為薬剤特定器材データ記憶手段から、1つの症例データIDで特定される診療行為薬剤特定器材データを読み出す診療行為薬剤特定器材データ読出し手段と、診療行為薬剤特定器材データ読出し手段により読み出された診療行為薬剤特定器材データに適応するすべての傷病名データを、診療行為薬剤特定器材適応傷病名データ記憶手段から抽出する傷病名データ抽出手段と、前記の症例データIDで特定される傷病名データを傷病名データ記憶手段から読み出して、該傷病名データと一致する傷病名データを、傷病名データ抽出手段により抽出された傷病名データの中から、関連付けられた診療行為薬剤特定器材データと実績データと共に抽出する診療行為薬剤特定器材データ抽出手段と、診療行為薬剤特定器材データ抽出手段により抽出された診療行為薬剤特定器材データに対応する傷病名データと、当該診療行為薬剤特定器材データに関連づけられた実績データとから、抽出された傷病名データに対する診療行為薬剤特定器材データの金額の配分比率を決定する金額配分比率決定手段と、金額配分比率決定手段により決定された配分比率に従って、傷病名データに対応する診療行為薬剤特定器材データの金額を、診療行為薬剤特定器材データ記憶手段で記憶されている前記の症例データIDで特定される診療行為薬剤特定器材データに関連付けられた医療費から計算し、傷病名データに対応する医療費として記憶する、傷病名対応医療費計算手段と、機能させる。本発明によれば、従来の技術に比して高い精度で、蓄積したレセプトデータ及びその他の診療明細データから傷病ごとの医療費を算出することが可能となり、医療機関や保険者の医療費の分析のために信頼性の高いデータを提供することが出来る。DPC点検システムにおいても、DPCレセプトに記載された最資源傷病が適切であるかどうかを点検するための有効なツールを提供することができる。以下、図面を参照しながら、本発明による医療費解析システム以下、本システムというの実施の形態について説明する。最初に、本システムによる基本的な実施の形態について説明し、次いで、他の実施の形態について説明する。<基本的な実施の形態>図1は、この医療費解析システムの概略構成を示すブロック図である。サーバ1は、医療機関あるいは保険者等に設置され、レセプトデータ及びその他の診療明細データに基づいて医療費の解析を実行するコンピュータである。サーバ1は、データの入出力記録読み出しをはじめとするコンピュータ全体の動作を制御するCPU2、CPU2が直接アクセス可能な主記憶装置であって処理に必要なデータやプログラムを格納するメモリ3、本システムにおける処理を実行するためのプログラムやデータ等を格納するハードディスク等の記憶部4、データを入力するためのキーボードやマウスなどの入力部5、データ入力画面や解析結果等を表示するCRTディスプレイや液晶ディスプレイなどの表示部6、解析結果や各種データを出力するプリンタなどの出力部7、ネットワークを介して他のコンピュータ等と通信するための通信インターフェイス8を備えている。記憶部4は、本システムの処理の実行に必要なプログラム41、処理の実行に必要なデータを蓄積する診療明細データファイル42と傷病名データファイル43と診療行為薬剤特定器材適応傷病名マスタ44、医療費解析処理を実行した結果生成されるデータを蓄積する医療費解析データファイル45、を有している。記憶部4に保存されているプログラムは必要に応じてサーバ1のメモリ3にロードされ、CPU2を含むサーバ1のハードウェアと協働して、本システムの処理を実行する。なお、記憶部4に保存されているデータファイルやマスタは、通信インターフェイス8を介して、外部のコンピュータから取り込むようにしてもよい。次に、記憶部4が有しているデータファイルやマスタの内容について、図2~図5を用いてさらに詳しく説明する。図2は、診療明細データファイル42に記憶されたデータの内容を表形式で示したものである。診療明細データファイル42では、症例データIDに対して、その症例データIDが特定する症例において実施された診療行為薬剤特定器材診療内容の明細とその医療費とが記憶されている。ここで、症例データとは、患者毎一定単位毎に診療行為薬剤特定器材とその医療費及び傷病名が含まれているデータであって、本システムのためにあらかじめ収集し蓄積されたファイルであってもよいし、レセプトデータDPCレセプトデータを含むや、DPC病院で提出を義務付けられているFファイルと様式1ファイルなどが、症例データとして利用できる。本システムでは、ある患者のある単位1レセプト、1入院、1年間などで実施された診療行為薬剤特定器材の医療費をその患者及びその単位ごとに分析するものであり、患者毎かつ単位毎に症例データを特定する症例データIDは、分析単位や目的に応じて設定される。例えば、患者毎に月単位で外来または入院の医療費を分析する場合には、症例データIDは、各レセプトを識別するレセプトIDとなる。また、DPC病院において、患者毎に入院単位で医療費を分析する場合には、症例データIDは、患者毎入院毎に付与される入院IDとなる。図2では、わかりやすくするために診療行為薬剤特定器材の内容を文字で示しているが、実際にはこれら文字で表示されている内容を示すデータ例えば、すべての診療行為薬剤特定器材がコード化されている場合の該当コードが蓄積されている。図2の例によれば、症例データID0001で特定される症例に関しては、そのIDが特定する診療行為薬剤特定器材データより、入院基本料、ZZ錠100100mg、内視鏡的大腸ポリープ切除術、胃十二指腸ファイバースコピー、に対するそれぞれの医療費が請求されたことがわかる。診療明細データファイル42は、症例データIDと診療行為薬剤特定器材とその医療費のデータが最低限含まれているファイルであれば、特に本システムのために用意されたデータファイルでなくてもよく、レセプトデータや、DPC病院であれば提出を義務づけられているFファイルを、診療明細データファイル42として利用することが出来る。図3は、傷病名データファイル43に記憶されたデータの内容を表形式で示したものである。傷病名データファイル43では、症例データIDに対して、その症例データIDで特定される症例データの傷病名の欄に記載されているすべての傷病名が記録されている。図3では、わかりやすくするために傷病名を文字で示しているが、実際にはこれら文字で表示されている内容を示すデータ例えば、すべての傷病名がコード化されている場合の該当コードが蓄積されている。図3の例によれば、症例データID00001で特定される症例に関しては、そのIDで特定される傷病名データより、代謝性疾患糖尿病を除く。と小腸大腸の良性疾患良性腫瘍を含む。と胃の良性腫瘍の3つの傷病名が記載されていたことがわかる。また、傷病名データファイル43では、医師が決定した最資源傷病を識別できるデータ例えば、フラグを立てる等を入力できるようにしてもよい。傷病名データファイル43は、症例データIDと傷病名に該当するデータが最低限含まれているファイルであれば、特に本システムのために用意されたデータファイルでなくてもよい。レセプトデータや、DPC病院であれば様式1のデータを、傷病名データファイル43として利用することが出来る。図4は、診療行為薬剤特定器材適応傷病名マスタ44に記憶されたデータの内容を表形式で示したものである。診療行為薬剤特定器材適応傷病名マスタ44は、適応傷病をもつ診療行為薬剤特定器材と、これらの診療行為薬剤特定器の適応傷病名と、相対実績数とが、対応づけられて記憶されている。なお、適応傷病がない診療行為薬剤特定器材の具体例としては、入院基本料や初診料などがあげられる。本システムにおいて、傷病ごとの医療費をどの程度精度よく算出できるかは、この診療行為薬剤特定器材適応傷病名マスタ44の整備方法とそのマスタを用いた傷病ごとの医療費の算出方法処理の手順に左右される。本願発明者らは、以下に記載する方法で診療行為薬剤特定器材適応傷病名マスタ44を整備した。従来も、このマスタに類似するマスタは存在したが例えば、先行技術文献として記載した特許文献1にもこのようなマスタが記載されている、以下の方法で整備されたマスタおよび以下に記載する算出方法を使用した発明者らによるシミュレーションでは、高い精度で傷病ごとの医療費を算出することが可能であることが実証されている。[診療行為薬剤特定器材適応傷病名マスタ整備方法]I.医療用医薬品の添付文書や、診療報酬点数表の手術術式の完全解説医学通信社発行などの書籍からの情報に基づいて、各々の診療行為薬剤特定器材に対して適応傷病を付与する。II.各々の診療行為薬剤特定器材に対して、診断群分類点数表をもとに、適応傷病を付与するDPCコードは14桁で表され、最初の6桁は最資源傷病名を示すコードで、9~12桁目は実施された手術処置注射放射線治療等の診療行為薬剤特定器材を表すコードとなっており、厚生労働省策定の診断群分類点数表で、このDPCコードは定義されている。これを利用し、DPCコード毎に、DPC9~12桁目を定義する診療行為薬剤特定器材に対し、当該DPCコードの最初の6桁が示す傷病を適応傷病とする。III.各診療行為薬剤特定器材に対し、DPC実績情報をもとに、適応傷病を付与するここでDPC実績情報とは、DPC病院にて各DPC入院に対し作成された情報で、各DPC入院中に実施された複数の診療行為薬剤特定器材と当該DPC入院に対し付与された1つの最資源傷病を含む。これを利用し、当該診療行為薬剤特定器材に対し、当該最資源傷病を適応傷病とする。IV.3つの異なる方法上記したI、II及びIIIで蓄積された各診療行為薬剤特定器材に対する適応傷病のデータを集約し、一つの診療行為薬剤特定器材適応傷病名マスタとして整備する。V.さらに、各診療行為薬剤特定器材に対し、DPC実績情報をもとに、相対実績数を付与する各診療行為薬剤特定器材と適応傷病との組に対し、一定数のDPC実績情報上で当該診療行為薬剤特定器材が実施されたDPC入院の最資源傷病が当該適応傷病と一致するDPC入院数を集計し、その集計数を当該診療行為薬剤特定器材が実施されたDPC入院の総数で除した数を当該診療行為薬剤特定器材と適応傷病の組毎の相対実績数とする。つまり、ある診療行為薬剤特定器材と適応傷病の組の相対実績数は、当該診療行為薬剤特定器材が実施された際に当該適応傷病が最資源傷病となる確率を表すことになる。上記のように整備されたマスタの特徴は、診療行為薬剤特定器材を包括的に一つのマスタで検索できるように整備されていることと、伝統的学術的あるいは公式ガイド的な観点Iからだけでなく実際の医療機関における実績という観点II、IIIからも適応傷病を診療行為薬剤特定器材に対して付与していること、さらに相対的な実績度のデータを診療行為薬剤特定器材と適応傷病に関連づけて記憶している点Vである。図4では、わかりやすくするために診療行為薬剤特定器材や傷病名の内容を文字で示しているが、図2及び図3と同様に、実際にはこれら文字で表示されている内容を示すデータが蓄積されている。図5は、医療費解析データファイル45に記憶されたデータの内容を表形式で示したものである。上記のとおり、本システムによりレセプトの医療費解析処理を実行した結果生成されるデータを蓄積するものである。症例データIDに対して、診療行為薬剤特定器材毎に、該当する傷病名と当該傷病に配分されるべき当該診療行為薬剤特定器材の医療費が記録され、傷病名と紐付かない診療行為薬剤特定器材の医療費との合計が、当該症例データの合計金額具体的にはレセプトの合計請求金額や、入院毎の合計請求金額などと一致するように計算される。これにより、当該症例データにおいて、傷病ごとの医療費が算出可能となり、またその結果、どの傷病が最資源傷病であるかを推定することが可能になる。次に、図6を用いて、本システムの処理の手順について説明する。図6は、本システムの処理の流れの概要と、利用するデータファイルとの関係とを示した図である。図6の右側に表示された各データファイルでは、シンプルなデータサンプルを記載したので、以下、それらのサンプルを用いながら説明を行う。処理が開始されると、まず、サーバ1は、診療明細データファイル42にアクセスし、特定の症例データIDについて、全ての診療行為薬剤特定器材のデータを読み出すS1。図6に従えば、症例データIDがXであるレセプトの診療行為薬剤特定器材であるAとBとCを、症例データIDのXと共に読み出す。次に、ステップS1で読み出されたA、B、Cのデータをキーとして、診療行為薬剤特定器材適応傷病名マスタ44にアクセスし、当該診療行為薬剤特定器材データの適応傷病名データをすべて抽出するS2。図6のサンプルに従えば、ステップS1で読み出されたAの適応傷病名データD1とD2、同じくBの適応傷病名データD3とD4が、診療行為薬剤特定器材適応傷病名マスタ44から抽出される。Cは、診療行為薬剤特定器材適応傷病名マスタ44の診療行為薬剤特定器材データ中にないので、適応傷病を持たない診療行為薬剤特定器材データとして処理される。次に、ステップS2で診療行為薬剤特定器材データ毎に抽出された傷病名データをキーとして、傷病名データファイル43にアクセスし、当該症例データIDで特定される傷病名データと一致する傷病名データ以下該当適応傷病名データというのみを抽出するS3。図6のサンプルに従えば、診療行為薬剤特定器材データAに関しては、ステップS2で抽出された傷病名データのD1、D2は、傷病名データファイル43の症例データIDがXである傷病名データD1、D2、D3に含まれるので、D1、D2を抽出する。診療行為薬剤特定器材データBに関しては、ステップS2で抽出された傷病名データのD3、D4のうち、傷病データファイル43の症例データIDがXである傷病名データD1、D2、D3と一致するD3のみを抽出する。次に、ステップS3で診療行為薬剤特定器材データ毎に抽出された傷病名データ毎に対応する相対実績数を、診療行為薬剤特定器材適応傷病名マスタ44から抽出するS4。図6のサンプルに従えば、診療行為薬剤特定器材データAに関する傷病名データD1に対しては相対実績数データαが、診療行為薬剤特定器材データAに関する傷病名データD2に対しては相対実績数データβが、診療行為薬剤特定器材データBに関する傷病名データに対しては相対実績数データγが、抽出される。次に、ステップS4で抽出されたそれぞれの診療行為薬剤特定器材データに関するそれぞれの該当適応傷病名データの相対実績数データから、当該診療行為薬剤特定器材に関する当該該当適応傷病名データに対応する医療費の配分比率を、当該該当適応傷病名データの相対実績数データを当該診療行為薬剤特定器材データに関する全該当適応傷病名データに対応する相対実績数データの和で除することによって求めるS5。図6のサンプルに従えば、ステップS4で抽出された診療行為薬剤特定器材データAの全該当適応傷病名データはD1とD2であるから、D1に対して配分される医療費の配分比率は、α/αβであり、D2に対して配分される医療費の配分比率は、β/αβである。また、ステップS4で抽出された診療行為薬剤特定器材データBの全該当適応傷病名データはD3のみであるから、D3に対して配分される医療費の配分比率は、γ/γ、すなわち1であり、診療行為薬剤特定器材データBの医療費全額がD3へ配分される。次に、ステップS5で求めたそれぞれの傷病名データの医療費の配分比率に従って、診療明細データファイル42に記録されているそれぞれの診療行為薬剤特定器材データの医療費からそれぞれの傷病名に配分される医療費を算出し、該当適応傷病名を持たない診療行為薬剤特定器材データとともに、医療費解析データファイル45に記録するS6。図6のサンプルに従えば、症例データIDがXのレセプトに記載された診療行為薬剤特定器材データAの医療費aのうち傷病名データD1へ配分される医療費はa×α/αβ、傷病名データD2へ配分される医療費はa×β/αβ、症例データIDがXのレセプトに記載された診療行為薬剤特定器材データBの医療費bのうち傷病名データD3へ配分される医療費はb×γ/γ、となる。さらに、ステップS2で該当適応傷病がないデータとして処理された診療行為薬剤特定器材データCに対応するのは医療費cであり、これらが医療費解析データファイル45に書き込まれる。これにより、医療費解析データファイル45に記録された症例データIDのXで特定される医療費の合計は、診療明細データファイル42に記録された症例データIDのXで特定される医療費の合計と一致することになる。ここで、症例データIDのXで特定される医療費を傷病名データのD1、D2、D3毎に集計することにより、症例データIDのXに関する傷病名ごとの医療費を算出することができる。ここで、最も高い医療費が配分された傷病名データを特定することにより、どの傷病名データが最資源傷病であるかを推定することが可能となる。上記の本システムの処理の手順と特許文献1で示されている処理の手順とで、大きく異なる点は、個々の診療行為薬剤特定器材の医療費を各傷病に配分する方法にある。本発明者によるシミュレーションでは、個々の診療行為薬剤特定器材の医療費の配分先となる該当適応傷病個々の診療行為薬剤特定器材の適応傷病のうち、その症例に対して記載されている傷病と一致するもの。上記ステップS2の結果抽出される傷病と同一が複数となる場合例えば、内視鏡的ポリープ切除術の医療費の配分先として大腸ポリープと胃腫瘍との2つの該当適応傷病がある場合は多く、その配分方法によって傷病ごとの医療費の精度が大きく異なることが実証されている。しかし、特許文献1で、このような配分先の該当適応傷病が複数となる場合の配分方法は明示されていない。対して、本発明では、個々の診療行為薬剤特定器材の医療費を、各該当適応傷病に対し、その相対実績数に応じて配分する方法以下実績比例配分の方法というをとっている。ここで、本発明の配分方法によって、傷病ごとの医療費の精度が、既存技術に比して向上することを明確にみるために、既存技術における配分方法として、診療行為薬剤特定器材の医療費を複数の該当適応傷病に等配分する方法を仮定する。該当適応傷病が複数あるということは、当該診療行為薬剤特定器材が、その複数の該当適応傷病に対して実施された可能性があるということである。このため、当該診療行為薬剤特定器材の医療費は、全ての該当適応傷病に配分せざるを得ない。また、本発明の通り相対実績数等の他の関連情報を整備しないのであれば特許文献1では、他の関連情報を整備している記載はない、その配分割合は等しくせざるを得ず等しくしない根拠がない、結果、等配分する方法のみが考えられる。実際、同特許出願人の平成23年3月期第2四半期決算説明会資料によれば、同特許出願人は等配分の方法をとっていることが分かる。等配分の方法に対し、実績比例配分の方法によって傷病ごとの医療費の精度が上がる根拠は、実績比例配分の方法では、診療現場において各診療行為薬剤特定器材がどのような傷病に対して実際は実施されているかという情報を加味している点にある。該当適応傷病が複数あるということは、上記の通り、当該診療行為薬剤特定器材が、複数の傷病に対して実施された可能性があるということだが、その個々の確率は一般に等しくない。その背景として、例えば、薬剤Aの添付文書に、その適応傷病として、効果がある複数の傷病D1とD2とが記載されているが、そのうちの傷病D2に関しては、より効果が高い薬剤Bが存在し、D2の治療に薬剤Aが処方される確率はほとんどない場合があげられる。このような場合、該当適応傷病としてD1とD2とがあっても、薬剤AはD2に対して処方される確率はほとんどなく、精度高く傷病ごとの医療費を算出する観点からは、薬剤Aの医療費は、傷病D2にほとんど配分すべきではないということになる。しかし、等配分の方法を用いると、薬剤Aの医療費の半分をD2に配分してしまい、傷病D2の医療費を過剰評価することとなる。対して、実績比例配分の方法を用いれば、薬剤Aに関するD1の相対実績数は、薬剤Aに関するD2の相対実績数よりも大幅に大きい値となるため、薬剤Aの殆どの医療費は傷病D1に配分され、傷病D2へは正しくほとんど医療費を配分せず、精度高く傷病ごとの医療費を算出できることとなる。本発明者によるシミュレーションでは、このように実際の診療現場で各診療行為薬剤特定器材がどのような傷病に対して実施されているかという情報を加味しないと精度高く傷病ごとの医療費を算出できない場合が多く発生することが判明しており、本発明の実績比例配分の方法の重要性を確認している。ここまでで、基本的な実施の形態についての説明を終わる。以下、特に医療費の配分方法について、基本的な実施の形態における機能を補い、より効果的な機能を追加するための、他の実施の形態1.~5.について説明する。<他の実施形態>1.医療機関がレセプトで一連の行為として記載する、複数の診療行為薬剤特定器材がセットで実施される場合の医療費の配分セットで行われた診療行為薬剤特定器材データに関しては、セットであることを識別するデータがレセプトデータに入力されている。診療明細データファイル42がこの識別するデータも保持するようにした後に、診療明細データファイル42にアクセスして、セットであることが識別された場合には、そのセットで行われた診療行為薬剤特定器材データ中で、最も医療費が高い診療行為薬剤特定器材を特定して、診療行為薬剤特定器材適応傷病名マスタ44から対応する適応傷病を抽出し、傷病名データファイル43で、該当する適応傷病があるか否か判断する。該当適応傷病がある場合は、基本の実施の形態と同様に、当該診療行為薬剤特定器材データと該当適応傷病の相対実績数データからセットの合計医療費を該当適応傷病へ配分する。セット中最も医療費が高い診療行為薬剤特定器材に該当適応傷病がなかった場合には、セット中2番目に医療費が高い診療行為薬剤特定器材を特定して、同様にこの診療行為薬剤特定器材データに関する該当適応傷病があるか否か判断する。該当適応傷病がある場合は、基本の実施の形態と同様に、当該診療行為薬剤特定器材データと該当適応傷病の相対実績数データからセットの合計医療費を該当適応傷病へ配分する。2番目に医療費が高い診療行為薬剤特定器材に対する該当適応傷病名がなかった場合には、3番目以降の医療費が高い診療行為薬剤特定器材に対して同様の処理を繰り返す。このセットによる具体例を説明する。大腸ポリープを傷病に持つレセプトで、内視鏡的大腸ポリープ切除術長径2cm未満オピスタン注射液35mg3.51mLサイレース静注2mgのセットがある場合が考えられる。ここで、オピスタン注射液35mg3.51mLとサイレース静注2mgとは、内視鏡による手術時の疼痛軽減/鎮静目的のために使用されたため、一連の行為として内視鏡的大腸ポリープ切除術長径2cm未満とセットでレセプトに記載されている。このセット中で最も医療費が高い診療行為薬剤特定器材は、内視鏡的大腸ポリープ切除術長径2cm未満であり、該当適応傷病は大腸ポリープとなる。このため、大腸ポリープを直す手術の疼痛軽減/鎮静目的のために要したオピスタン注射液35mg3.51mLとサイレース静注2mgとの医療費を含む、このセットの総額の医療費は、大腸ポリープの傷病名に正しく配分される。一方、セットで扱われないと、オピスタン注射液35mg3.51mLは、鎮痛用の薬剤で適応傷病に大腸ポリープを持たないため、その医療費を適切にその発生原因となった傷病である大腸ポリープに配分できないこととなる。つまり、セットで扱うことによって、傷病ごとの医療費をより精度高く算出することができるようになる。2.小児入院医療管理料など、多くの個別診療行為薬剤特定器材を包括する診療行為を含む症例の医療費の配分このような多くの個別診療行為薬剤特定器材を包括する診療行為例えば、小児入院医療管理料。以下包括診療行為というを含む症例に関しては、そのレセプト上に当該包括診療行為が包括対象とする手術処置薬剤等の適応傷病を持つ個別診療行為薬剤特定器材は記載されず、特定の適応傷病を持たない当該包括診療行為のみが記載される。このため、そのレセプトの情報をもとに構成される診療明細データファイル42も同様のデータのみを保持することとなる。また、このような包括診療行為は、多くの個別診療行為薬剤特定器材を包括することから、その医療費は、症例全体の医療費の大部分を占めることとなるため、症例全体の医療費の大部分を占める医療費を傷病へ分配できず、当該症例に関する傷病ごとの医療費を適切に算出できないこととなる。そこで、このような症例データに対しては年齢区分別罹患確率マスタを用いて、包括診療行為の医療費を分配する。ここで年齢区分別罹患確率マスタとは、患者年齢区分と傷病名と罹患確率とが関連付けられたマスタであり、患者の年齢を条件に、ある傷病に罹患する確率の情報を保持するこのマスタは各DPC入院の患者の年齢の情報も持つDPC実績情報をもとに作成が可能である。このマスタを利用し、ある症例の包括診療行為の医療費は次のように各傷病へ配分できる。まず当該症例データIDに基づいて傷病名データファイル43にアクセスし、当該症例の傷病名を抽出する。次にこれらの抽出した傷病名それぞれに関して、当該症例の患者の年齢レセプトの情報より別途取得するに基づいて年齢区分別罹患確率マスタにアクセスして当該患者の年齢区分における当該傷病名の罹患確率を抽出する。最後に、このように抽出された当該症例の各傷病の罹患確率の比に応じて、当該包括診療行為の医療費を各傷病に対して配分する。従来の方法では、小児入院医療管理料が算定されている症例に関しては、症例データに医療費の配分先の傷病に関する情報が含まれないため、傷病ごとの医療費を算出することは不可能であった。しかし、本方法によれば、患者の年齢という情報をもとに、傷病ごとの医療費を算出することが可能となる。また、本発明者のシミュレーションによって、その統計値一定数の小児入院医療管理料を含む症例に関する、傷病ごとの医療費の合計値の精度も高いことが確認されている。3.複数の記載傷病が上位傷病と下位傷病の関係にある場合は、上位の傷病に下位の傷病の医療費を統括した方が妥当である場合の医療費の配分例えば、糖尿病性増殖性網膜症と硝子体疾患、糖尿病性増殖性網膜症と緑内障、糖尿病性増殖性網膜症と脈絡膜の疾患がそれぞれ傷病名として記載されている場合、硝子体疾患、緑内障及び脈絡膜の疾患は、いずれも糖尿病性増殖性網膜症が原因の結果、現れた症状である。この場合、単純に医療費を配分してしまうと、枝葉である症状の傷病に医療費が配分されることになり、糖尿病性増殖性網膜症という傷病がこれらの症状の原因であって医療費を要している傷病であると捉えることが出来なくなる。このような不都合を生じさせないため、上位傷病と下位傷病とを関連づけたマスタを設ける。上記の例では、糖尿病性増殖性網膜症が上位傷病となり、硝子体疾患、緑内障及び脈絡膜の疾患が下位傷病となる。基本の実施の形態により、傷病名に対する医療費の配分処理が完了した後、複数の傷病名中、上位傷病と下位傷病とを関連づけたマスタに該当する組み合わせがあるか否か判断する。マスタにある上位傷病と下位傷病との組み合わせに該当した場合には、下位傷病に配分された医療費を上位傷病に配分し直す。この結果、枝葉である症状の傷病に医療費が配分されることなく、原因の傷病に医療費が配分されることとなるため、精度高く傷病ごとの医療費の算出が可能となる。4.入院料の医療費の配分基本の実施の形態では、入院料など特定の傷病に関連づけられない診療行為薬剤特定器材の医療費は、傷病への配分を行っていない。このうち入院料に関しては、診断群分類点数表から取得できるDPC14桁毎の入院日数の平均値および偏差値をマスタとして備えておけば、以下のような方法で、その医療費の配分が可能となる。まず、ある入院に関する症例データIDに該当する傷病複数を抽出し、該当する傷病毎に、当該傷病が最資源傷病であった場合の入院日数の平均値および偏差値を同定する。これらの値は、当該傷病を最資源傷病としたDPC14桁を診断群分類点数表に従い同定し、当該DPC14桁に基づいて上記のマスタにアクセスすることにより得ることができる。この際、DPC14桁を決定するために必要となる当該症例に関する診療行為薬剤特定器材の情報は、診療明細データファイル42より得る。以降は、2つの方法に分かれる。第1番目の方法は、上記の通り同定された、当該症例データIDに該当する傷病が最資源傷病であった場合の入院日数の平均値および偏差値と、当該症例データIDに該当する入院日数当該症例の入院日数のこと。診療明細データから得ることができるとから、当該症例の入院で当該傷病が最資源傷病である確率を算出し、算出されたそれぞれの傷病ごとの確率の比に応じて、入院料の医療費を、それぞれの傷病に対して配分する。第2番目の方法では、入院初日から退院日までのそれぞれの入院日の入院料を以下の通り配分する。ある第n日目の入院日nは1から当該症例データIDに該当する入院日数までの整数の値をとるに関しては、nと上記の通り同定された当該症例データIDに該当する傷病が最資源傷病であった場合の入院日数の平均値とを比較し、その平均値がn以下であった傷病へ、第n日目の入院料を等配分する。具体的には、ある症例データIDに該当する傷病がD1、D2、D3、と3傷病あり、それぞれが最資源傷病であった場合の入院日数の平均値が2日、4日、8日、であり、当該症例の入院日数が5日であった場合、入院初日から2日目までの2日間の入院料は、傷病D1、D2、D3、で3等分し、3日目から4日目までの2日間の入院料は、傷病D2、D3で2等分し、5日目の入院料は、傷病D3に全額配分する。5.診療行為薬剤特定器材からのみでは判別しにくい複数の傷病名が症例データにある場合の医療費の配分ある症例において、その医療費の多くを占める診療行為薬剤特定器材の適応傷病が複数の傷病となる場合、基本的な実施の形態では、このような医療費は、これらの傷病の相対実績数に応じて配分されることになる。だが、特定の傷病の組み合わせの場合は、入院日数の情報を加味すれば、実際にはどちらの傷病を目的に入院したか、つまりその症例の医療費をどちらの傷病に配分すべきであるか特定できる。例えば、急性心筋梗塞と狭心症とであれば、実施される診療行為薬剤特定器材がほとんど共通するが、その入院日数は大きく異なる。このため、入院日数から判別可能な傷病の組み合わせをマスタ化し、そのマスタ上の傷病の組み合わせを症例データIDに該当する傷病複数が含む場合は、それらの傷病に分配される診療行為薬剤特定器材の医療費を相対実績数ではなく、入院日数に応じて、上記4.の第1番目の方法により配分する。この結果、入院日数から判別可能な傷病を含む症例の場合、その傷病毎の医療費の精度が高くなる。