各疾患又は手術等の医療的処置に対応して定められた医療行為に対する評価すべき分類項目を記録した評価用分類項目記憶手段と、システムに所属する各医療機関を特定する情報と、該各医療機関において前記各疾患又は医療的処置に対して実際に行われる個別の医療行為を示す個別医療行為データと、を取得して集計するデータ取得集計手段と、該データ取得集計手段により集計された前記個別医療行為データを、前記分類項目にしたがって統計的に処理するデータ処理手段と、前記データ処理手段により処理された処理データを前記各医療機関において取得する処理データ取得手段と、を備えたことを特徴とする医療行為ベンチマークシステム。前記データ処理手段は、システムに所属する一つの医療機関の前記個別医療行為データと、システムに所属する他の医療機関の前記個別医療行為データと、の対比を行い、前記処理データ取得手段は、前記処理データ比較手段による比較結果を取得することを特徴とする請求項1に記載の医療行為ベンチマークシステム。前記評価すべき分類項目は、在院日数、術前術後日数、及び医療資源にかかるコスト等の数値により表現される数値項目であることを特徴とする請求項1又は2に記載の医療行為ベンチマークシステム。前記各医療機関の個別の前記数値項目を平均化する平均化手段をさらに備え、前記処理データ取得手段は、該平均化手段による平均化の結果データを取得することを特徴とする請求項3に記載の医療行為ベンチマークシステム。前記各疾患又は手術等の医療的処置は、診断群分類DPCに定められたものであることを特徴とする請求項1~4の何れか1項に記載の医療行為ベンチマークシステム。しかしながら、上述の時系列に沿った医療行為を記録するシステムは、各医療機関単位で行われるものであり、当該各医療機関ごとで医療行為の検証を行うことができるものの、例えば、特定の医療機関で特定の疾患や手術等の医学的処置に対して行った医療行為が、同じ疾患や医学的処置に対して他の医療機関で行われる医療行為と比較することが困難であった。すなわち、各医療機関は独自の基準で行った医療行為を評価することはできるものの、他の医療機関のものと比較等という客観的な評価を行うことができなかった。特に、特許文献1に記載のシステムは特定の医療機関の内部のルールに従ったシステムの形態をとるものであり、異なる医療機関の間における医療行為の単純な比較を行うことが難しく、任意の医療機関に対して意味のある医療行為のベンチマークを設定することも困難であった。本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、各医療機関において行われる医療行為を、他の医療機関における医療行為と明確に対比することのできる医療行為ベンチマークシステムを提供することにある。上記課題を解決するために請求項1に記載の医療行為ベンチマークシステムは、各疾患又は手術等の医療的処置に対応して定められた医療行為に関する分類項目を記録した医療行為分類項目記憶手段と、システムに所属する各医療機関を特定する情報と、該各医療機関において前記各疾患又は医療的処置に対して実際に行われる個別の医療行為に関する個別医療行為データと、を取得して集計するデータ取得集計手段と、該データ取得集計手段により集計された前記個別医療行為データを、前記分類項目にしたがって統計的に整理を行うデータ処理手段と、前記各医療機関において前記データ処理手段により標準化された処理データを取得する処理データ取得手段と、を備えたことを特徴とする。これによれば、本システムに参画する各医療機関において、各疾患又は医学的処置に対して実際に行う医療行為が、データ取得集計手段により、各医療機関で使用されるクライアント端末を介してこの各医療機関の情報とともに取得されて集計される。そして、このデータ取得集計手段により集計されたデータが、上記評価用分類項目記憶手段に記録された評価すべき分類項目にしたがって統計的に処理される。なお、ここで、統計的な処理とは、データ取得集計手段により集計された個別医療行為データを上記分類項目に合わせて合計、平均などの統計的手法により整理することを意味する。そして、このように統計処理されたデータが、各医療機関が使用するクライアント端末により取得される。従って、各医療機関は、各疾患又は医学的処置に対応して行った或いは行う予定の医療行為を、標準的な医療行為或いは他の医療機関で行われている医療行為を指標として評価することができる。請求項2に記載の発明は、請求項1に記載の医療行為ベンチマークシステムにおいて、前記データ処理手段は、システムに所属する一つの医療機関の前記個別医療行為データと、システムに所属する他の医療機関の前記個別医療行為データと、の対比を行い、前記処理データ取得手段は、前記処理データ比較手段による比較結果を取得することを特徴とする。これによれば、各医療機関は、各疾患又は医学的処置に対応して自らが行う医療行為が、同じ各疾患又は医学的処置に対応して他の医療機関が行う医療行為と比較してどのような位置づけであるかをより明確に把握することができる。請求項3に記載の発明は、請求項2に記載の医療行為ベンチマークシステムにおいて、前記分類項目は、在院日数、術前術後日数、及び医療資源にかかるコスト等の数値により表現される数値項目であることを特徴とする。このように、上記医療行為に関する分類項目が数値により評価可能な項目として設定されることにより、医療行為に対する評価をより明確且つ客観的に行うことができる。請求項4に記載の発明は、請求項3に記載の医療行為ベンチマークシステムにおいて、前記各医療機関の個別の前記数値項目を平均化する平均化手段をさらに備え、前記処理データ取得手段は、該平均化手段による平均化の結果データを取得することを特徴とする。これによれば、平均的な医療行為として、システムに所属する多くの医療機関において実際に行われる医療行為に対して評価すべき数値の数平均を用いることで、評価の信頼性がより向上する。請求項5に記載の発明は、請求項1~4の何れか1項に記載の医療行為ベンチマークシステムにおいて、前記各疾患又は手術等の医療的処置は、診断群分類DPCに定められたものであることを特徴とする。これによれば、各疾患又は手術等の医療的処置の分類として広く普及している診断群分類DPC:DiagnosisProcedureCombinationを用いることで、本システムの構築が容易になるとともに、ベンチマークシステムとしての信頼性も向上する。本発明にかかる医療行為ベンチマークシステムによれば、各医療機関は、各疾患又は医学的処置に対応して行った或いは行う予定の医療行為を、標準的な医療行為或いは他の医療機関で行われている医療行為を指標として評価することができる。従って、各医療機関は、自ら行った医療行為の位置づけを他の医療機関のものと対比して評価することができるので、各医療機関に対して競争を助長し、延いては医療行為の質を向上させるための医療行為システムの改善や該医療行為にかかるコストの削減等、医療機関運営の改善のための運動に寄与することとなる。また、一方で、本システムによれば、各医療機関が他の医療機関と対比した上での位置づけを知ることで、結果として各医療機関の医療行為において、他の医療機関のものと比較した上での有利なアピールポイントを見出すことに対する補助となり得る。第1の実施の形態以下、本発明にかかる実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。図1は、本発明にかかる医療行為ベンチマークシステムのハードウェア構成を説明するブロック図である。図示のように医療行為ベンチマークシステム10は、主として、各医療機関に設置されるクライアント端末12-1~12-nと、このクライアント端末12とインターネット等のWANやLANで構成されるネットワーク100を介して接続された医療行為評価サーバ14と、により構成されている。クライアント端末12は、図示しないディスプレイ等の表示手段出力手段、マウスやキーボード等の入力手段、CPU等の演算制御手段、及びハードディスクやメモリ等の記憶手段を備えたパーソナルコンピュータで構成されており、特に、上記ネットワーク100を介した医療行為評価サーバ14とのネットワーク通信が可能で、医療行為評価サーバ14から受信したデータを上記ディスプレイに表示し、所定の入力を許容する種々のソフトウェアや及びハードウェアを備えている。ネットワーク100は、上述のようにWANやLANにより構成されているが、例えば、インターネット等の不特定多数の者が参加するネットワークで構成される場合には、VPNvirtualprivatenetwork等の仮想的な秘匿回線を用いて、上記クライアント端末12と医療行為評価サーバ14との通信を行うようにすることが好ましい。医療行為評価サーバ14は、ネットワーク100を介してクライアント端末12とデータの送受信を行う機能を備え、クライアント端末12と同様の構成を備えたパーソナルコンピュータにより構成されている。そして、医療行為評価サーバ14は、各クライアント端末12から送信される各医療機関において行われた医療行為に関するデータを収集するデータ収集手段16と、収集されたデータを分類する分類項目を記憶した分類項目データベース17と、このデータ収集手段16により収集されたデータを分類項目データベース17に記憶された分類項目にしたがって統計的に整理を行うデータ処理手段18と、特にデータ処理手段18の機能であり、本システムに参画する全医療機関の特定の医療機関における医療行為と他の医療機関における医療行為とを比較する医療行為比較手段18aと、この比較結果を含む統計処理されたデータをクライアント端末12に送信するデータ送信手段24と、を備えている。以下、本実施の形態にかかる医療行為ベンチマークシステム10のより詳細な運用についてより詳細に説明する。図2は、本実施の形態にかかる医療行為ベンチマークシステム10の運用における流れを説明するフローチャートである。先ず、ステップS101において、各医療機関において使用されるクライアント端末12からネットワーク100を介して医療行為評価サーバ14に対して、該クライアント端末12を使用する医療機関である病院の情報が登録される。特に、上述のように、ネットワーク100がインターネット等の不特定多数が参加しているネットワークである場合には、各クライアント端末12と医療行為評価サーバ14との間でVPN等の秘匿通信を行うための設定や登録の処理もこの段階で行われる。ステップS102において、医療行為評価サーバ14のデータ収集手段16によりクライアント端末12へ上記個別医療行為データを入力するためのフォーマットが送信される。本実施の形態では、各疾患や手術等の医学的処置とこれらに対応する医療行為を定めた分類として広く知られているDPCDiagnosisProcedureCombination;診断群分類が用いられる。図3には、DPCにおいて定められる各疾患又は医学的処置の一例を示す。図に示す例では疾患として、心不全、鼠径ヘルニア、胃の悪性腫瘍全摘、及び子宮の悪性腫瘍手術等が挙げられ、医学的処置としては、心臓カテーテル検査、冠動脈大動脈バイパス移植術、内視鏡的大腸ポリープ切除術、及び人工膝関節置換術等が挙げられる。そして、例えば、上記医学的処置の一種である内視鏡的大腸ポリープ切除術の場合において、上記入力フォーマットには、3つの項目である在院日数、医療資源、及び食事開始日を入力する欄が設けられる。クライアント端末12を操作する者は、例えば、自らが所属する病院の電子カルテ等のデータに基づいてこれら項目に入力を行う。ここで在院日数とは、上記内視鏡的大腸ポリープ切除術における術前の管理、術後の管理等を含む当該手術を行った患者が平均で何日の間入院したかを表す数値である。また、医療資源とは、上記内視鏡的大腸ポリープ術を行った患者に対して適用される薬、注射、及び検査等を意味する。本実施の形態では、これら医療資源はかかった金額としてデータ化される。なお、勿論、金額ではなく、例えば、適用した薬の数、注射の回数、及び行われた検査の種類ごとの回数等をデータ化するようにしても良い。更に、食事開始日とは、上記内視鏡的大腸ポリープ術を行った患者が、手術後、食事を開始するまでの日数を表すものである。ステップS103において、各クライアント端末12から該端末12を使用する医療機関において行われた疾患や手術等の医学的処置に対応して行われた個別医療行為データが医療行為評価サーバ14に送信される。これは、例えば、クライアント端末12を操作する者が、マウスやキーボード等の入力手段を用いて上記フォーマットに適切に入力を行い送信操作を行うことにより実行される。なお、クライアント端末12を使用する医療機関において、電子カルテなどの医療情報の電子化のシステムが導入されている場合には、電子化されている医療情報の中から上記フォーマットに適用する情報を自動的に抽出して、サーバ14に送信するようにしても良い。ステップS104において、上記送信された個別医療行為データが医療行為評価サーバ14のデータ集計手段16において集計される。この集計は、例えば、内視鏡的大腸ポリープ術の場合、上記フォーマットの在院日数、医療資源、及び食事開始日という項目ごとに行われる。ステップS105において、データ集計手段16により集計されたデータに対してデータ処理手段18によりデータの統計処理が行われる。本実施の形態では、この統計処理において、データ処理手段18の医療行為比較手段18aにより、医療行為ベンチマークシステム10に所属する一つの医療機関の個別医療行為データと、医療行為ベンチマークシステム10に所属する他の医療機関の個別医療行為データと、の対比を行う。図4には、内視鏡的大腸ポリープ切除術を行った場合の医療行為の一つである在院入院に対応して定められた分類項目の在院日数を統計処理した例を説明する図である。上記統計処理では、各病院から集められた個別医療行為データに含まれる在院日数のデータに対して平均化処理を行い平均在院日数の分布を求め、図のように度数分布グラフで表示した。なお、図では階級幅を最大値-最小値/20としている。このグラフでは、縦軸に病院数、横軸に日数がとられており、該グラフを参照すれば内視鏡的大腸ポリープ切除術を行った場合において、平均的にどの程度の在院日数となるかが一目して理解される。なお、図に示すDPCコードとは、約2660種ある全ての診断群分類に対して14桁で構成される番号であり、上記内視鏡的大腸ポリープ切除術の場合は、060100x02x0xxとなる。また、図5~図7には、上記平均在院日数の従属分類である在院日数分布、期間II越え割合、及び術前術後日数の統計処理された例が示されている。先ず、図5aに示される在院日数分布とは、本システム10に所属するある病院において内視鏡的大腸ポリープ術の行われた患者が、どの程度の日数の間在院するかの分布を示している。当図では、縦軸に内視鏡的大腸ポリープ術の行われた件数、横軸に在院の日数がとられている。図では、例えば、内視鏡的大腸ポリープ術を行った患者の内、1日間在院した患者は、3人であり、2日間在院した患者は526人、3日間在院した患者は160人である。更に、図5bにおいては、システムに所属する全病院における在院日数分布を示している。図示のように、本実施の形態では、例えば、システムに所属する全病院において内視鏡的大腸ポリープ術を行った患者の内、一日間在院した患者は、120人、2日間在院した患者は18652人、3日間在院した患者は11750人である。また、図6に示される期間II越え割合は、上記内視鏡的大腸ポリープ術を行った患者の内、DPCにおいて定められる期間II平均在院期間を超えた患者数の分布を示している。具体的に、全病院の内、期間IIを越えた患者の割合ごとに該当する病院の数を表している。例えば、図に示されたデータでは、5.0以下の患者の在院期間が期間IIを越えた病院数は、74病院であり、5.0を超えて10以下の患者の在院期間が期間IIを越えた病院数は、41病院である。更に、図7に示されるように術前術後日数は、上記内視鏡的大腸ポリープ術を行った患者が術前に何日、術後に何日在院したかの分布を示している。図に示されたデータでは、例えば、術前日数が0.3日以下である病院数は、118病院であり、術前日数が0.3日を超えて0.5日以下である病院数は39病院である。上述のように本実施の形態にかかる医療行為ベンチマークシステム10においては、医学的処置である内視鏡的大腸ポリープ術に対応して定められた入院という医療行為に対して、評価すべき分類項目である平均在院日数にしたがって統計的処理が行われる。すなわち、本実施の形態では、集計した個別医療行為データを平均在院日数という指標に基づいてグラフ化して整理している。また、上記内視鏡的大腸ポリープ術に対応して定められた入院という医療行為に対する分類項目である平均在院日数の他にも、医療資源や食事開始日などの分類項目が存在する。図8においては、内視鏡的大腸ポリープ術に対応する医療行為の分類項目の一例を示している。なお、分類項目の種類は図に示したものに限られるものではない。また、上述のように、本実施の形態では各疾患又は手術等の医学的処置はDPCにしたがって定められたものであるので、内視鏡的大腸ポリープ術以外にも想定される医学的処置が当然に存在する。例えば、医学的処置については、図3に示した心臓カテーテル検査や人工膝関節置換術である。一方で、各疾患については、心不全や肺炎等の種々のものがある。本実施の形態では、DPC分類に基づき、このような疾患又は医学的処置のそれぞれに対応して定められた医療行為に対する評価対象の分類項目が、全て分類項目データベース17に記録されており、この分類項目に基づき、集計された全病院の個別医療行為データが統計処理される。なお、図9には、特定の疾患、例えば、乳房の悪性腫瘍に対応して定められた医療行為に対する評価すべき分類項目を説明する図である。乳房の悪性腫瘍に対応して定められた医療行為は、例えば、入院及び医療資源の適用である。この入院及び医療資源の適用に対する評価すべき分類項目は、平均在院日数従属分類として、在院人数分布、期間II越え割合と医療資源従属分類として、投薬、注射、処置、検査、及び画像である。上述の内視鏡的大腸ポリープ術の場合には、評価すべき分類項目として食時開始日というデータがあったが、乳房の悪性腫瘍については一般的に治療中に食事ができない期間が生じることが少ないので、この分類項目は採用されない。従って、当然ではあるが、各疾患又は医学的処置の種類に応じて定められた医療行為も異なり、この種々の医療行為に対応する評価すべき分類項目も多様なものとなる。適切な分類項目の決定は、結果として得られる指標がベンチマークとして有効なものとなるように経験的に行われるものである。次に、ステップS106において、ステップS105で統計処理されたデータが、ステップS101において登録を行ったクライアント端末12に送信される。本実施の形態では、特に、このクライアント端末12を有する病院において行われた医療行為に対して評価すべき分類項目に基づき得られた位置づけを、他の医療機関における対応する分類項目に基づき対比する形で処理されており、この処理されたデータがディスプレイ等の表示手段に表示される或いは、印刷手段により印刷される。具体的に、図5~7にも記載されているように、自病院が含まれるグラフの部分を網掛け表示するなどして、自病院の位置づけが他の病院の位置づけと比較してより明確化されている。なお、図8、図9のように、各疾患又は医学的処置に対して評価すべき分類項目をクライアント端末12にツリー状に表示し、これら表示された項目に対して図5~図7に示されるような対応するグラフデータをリンクさせるようにしても良い。これにより、クライアント端末12を操作する者により各分類項目に関して処理された統計データが一見して明確に把握される。従って、該クライアント端末12を使用する病院に所属する者は、上記表示されたデータ及びこのデータに基づいて、自ら行った医療行為の位置づけを他の病院のものと対比して評価することができる。以上により、本実施の形態にかかる医療行為ベンチマークシステムにより、医療行為にかかる自病院の位置づけが極めて明確に把握されることとなるので、各病院に対して客観的な指標が与えられ、各病院同士の競争効果が助長され、延いては医療行為の質を向上させるための医療行為システムそのものの改善や該医療行為にかかるコストの削減等、医療機関運営の改善のための運動に寄与することとなる。また、一方で、本システムは、各病院が他の病院と対比した上での位置づけを知ることで、他の病院には無い独自のアピールポイントを見出すことの補助にもなり得る。更に、図5aに記載されている自病院の在院日数分布を示すグラフ、及び図5bに記載されている全病院の在院日数分布を示すグラフを、クライアント端末12のディスプレイに対比して表示するなど、各病院の他病院との比較結果を端末12に表示することにより、各病院は、自病院の医療行為が、他の病院のものと比較してどのような位置づけであるかを視覚的に明確に把握することができる。なお、本発明は、上記実施の形態に限定されるものではなく、発明の要旨の範囲内で種々の変更が可能である。例えば、上記実施の形態では、本システムにおいて集計統計処理されてクライアント端末12に表示されるデータに対応する項目である各疾患又は医学的処置の分類例を示している。これは、上述のDPCのデータ構造に対応するものである。すなわち、内視鏡的大腸ポリープ術以外にも当図に記載された種々の疾患又は医学的処置に対応する医療行為のデータを集計統計処理しクライアント端末12に表示しても良い。更に、図10には、他のクライアント端末12におけるデータの表示態様を示している。なお、図では平均値が50、標準偏差が10となるように各項目に対応する数値を規格化している。l図示のように、自病院における評価対象の分類項目ごとに得られた数値をプロットして折れ線グラフに示す一方で図の実線参照、自病院を含むシステムに参画する全病院における評価対象の分類項目に対する数値を平均化処理して得られた数値をプロットして折れ線グラフとして示すことで図の破線参照、自病院の医療行為に対応する分類項目において得られた数値が、該分類項目において得られた全病院の平均的な数値が一見して比較されることとなるので、自病院の医療行為に関する位置づけがより簡潔に理解されることとなる。また、疾患又は医学的処置については、上記DPCにおいて定められたもののみに限定されるものではなく、他の種々のデータソースを用いることもできる。