MDC7 経営セミナー資料

DPCデータ活用
クリニカルインディケータ（Clinical Indicator）について
臨床指標
臨床評価指標
アウトカム評価
○ 過去のCIの状況、諸外国の状況など。
○ DPC アウトカム評価・臨床指標/医療機能の変化に係る特別調査について（DPC導入による患者アウト
カムや医療プロセスの変化または影響及び医療機能の変化について、臨床指標等を活用し評価を行う）
○ QIP事業 /京都大学大学院医学研究科・医療経済学教室・・・DPCデータを利用して診療のプロセス・成
果や経済性を反映する客観的な数値指標（パフォーマンス指標）を測定
○ VHJ機構が実施しているDPC関係事業・・・アウトライヤー調査研究事業、経営・管理（マネージメント）臨
床評価に関する調査研究、DPCを活用したベンチマーク事業
○ DPC試行病院協会会のDPCデータ・アウトライヤー事業
○ 厚生労働省の「DPC評価のための調査」に関する情報・・・（1）7月から10月までの退院患者に係る調査、
（2）診断群分類の妥当性に関する調査（ＭＤＣ毎の作業班）、（3）再入院調査、（4）医療連携と退院後受療に
係る調査、（5）医薬品、医療材料に係る調査、（6）検査、画像診断に関する調査、（7）看護の必要度に係る特
別調査、（8）アウトカム評価・臨床指標/医療機能の変化に係る調査、（9）その他の調査：診断群分類を活用し
た医療サービスのコスト推計に関する調査
○ 東京都病院協会・全日本病院協会のクリニカルインディケーター事業
○ DPC試行病院協会会のDPCデータ・アウトライヤー事業
○ DPCデータ活用術：医療現場で試されるデータマイニング力
○ DPCとデータマイニングツール /OLAP解析
○ 顧客満足度調査（病院患者満足度）報告書・・・（外部顧客・患者満足度）の分析とベンチマーク結果報告
○ 臨床指標による大学病院の医療の質・安全・患者満足度に関する調査報告書
/2005年5月全国医学部長・病院長会議
クリニカルインディケータワーキンググループ
（Clinical Indicator Working Group）
●クリニカルインディケーター（臨床学的【評価】指標）
主病名：脳梗塞の死亡率 → 10％（団体、学会よりデータ、精度、統計学的にも裏付け）EBM
10％を目標に！医療機能評価などの機関にて管理
5％を目標に！
ISO認定、TQM、NDP活動など自主努力にて第三者評価へ対応
いくらまで減らせますか？
（現在の欧米）
各病院で競争
→
アウトカム評価事業（クリニカルインディケータ）、DPC対応可能
専門フタッフの配置、ハード面での投資、コーダーの養成など
●各団体、施設のクリニカルインディケーターの項目を参照に当院の指標を作成
●診療報酬上に影響：病院機能評価クリニカルインディケータの実施
第三者評価事業の活発化（ISOやNPO含む、それらの取り組み）
●電子カルテ事業医療機関CIOメルマガ過去ログ等をご参照ください。
医療CIO・DPC・医療経営・海外の医療情報のメルマガ
http://blog.mag2.com/m/log/0000182973/
http://www.melma.com/backnumber_143196/
【参考】「医療分野におけるICTの利活用に関する検討会」情報
http://www.soumu.go.jp/joho_tsusin/policyreports/chousa/iryou_ict/
・Ubiquitous社会における医療経営/IPv6、本人認証、www.jami.jp./ubi
・u-Japan（Ubiquitous、Universal、User-oriented、Unique）
u-Japan政策 http://www.soumu.go.jp/menu_02/ict/u-japan
医療ICT政策 http://www.soumu.go.jp/menu_02/ictseisaku
社会におけるｸﾘﾆｶﾙｲﾝﾃﾞｨｹｰﾀの位置付け
支援責任
政治
Nobles oblige
（貴き義務）
寄付
行政
義務責任
司法
経済
文化
スポーツ
奉仕
納税
ＩＳＯ9001
自己責任
ISO、機能評価、
TQM、NDP 病院機能評価
雇用
労働
ＩＳＯ18001
シンクタンク
環境保全・
産業廃棄物
ＩＳＯ14001
ボランティア活動
社会（福祉）
NPO、NGO等
ｸﾘﾆｶﾙｲﾝﾃﾞｨｹｰﾀ
質の保証
（アウトカム）
国際協力事業団
日米医学医療交流財団
学会・研究団体
地域社会
Clinical Indicator Working Group
●クリニカルインディケーター（臨床評価指標）について
・クリニカルインディケーター（ＣＩ）とは医療または診療の「結果」を客観的に評価する意
・欧米では医療の構造（ｽﾄﾗｸﾁｬ）、過程（ﾌﾟﾛｾｽ）、結果（ｱｳﾄｶﾑ）を互いに評価し競い合っている。
→日本：各国と比較できず。統計環境が未整備。電子カルテ化を契機に結果のコード化促進。
●信頼性の高いデータは比較対照が可能となり「医療の質」の向上を図ることができる
・質の高いデータ整備が医療の質を向上させる → 欧米ではデータ整備に経営資源を投入
専門フタッフの配置、ハード面での投資、コーダーの養成など
→日本：データ比較不可。弱点が発見できない。医療事故が改善されない。コーダー養成未熟。
●ＣＩが普及すると患者の病院選び、EBM（Evidence Based Medicine）の構築、標準型パスが完成
・第三者評価事業の活発化、根拠に基づいた医療（納得の医療）、標準化された医療
●クリニカルインディケータのメリット
（1）現在の医療水準や標準化された医療を医療従事者や患者に示す
（2）医療従事者は改善へのインセンティブを与えられる
（3）患者はインフォームドコンセントを行使する際の重要な判断根拠となる
（4）医療事故防止
医療を第三者の視点で評価 → 具体的でわかりやすい方法がCIと言われている。
医療の結果：治癒成績、患者の予後、合併の発生率、死亡率、患者満足度などを数値化させる。
クリニカルインディケーターでは、さらに経過や構造における評価項目も存在する。
Clinical Indicator Working Group
●22学会がまとめたクリニカルインディケーターの項目
22学会からアンケート回答のあったＣＩ全体像
【大分類】
A．構造 Structureに関する指標（計53項目）
A－1 職員数に関する指標（7）
A－2 症例数、論文数など間接的に職員の能力を表す指標（18）
A－3 施設基準、病床数など設備に関する指標（3）
A－4 検査可能項目数など機能に関する指標（4）
A－5 事故予防など安全に関する指標（4）
A－6 痺例検討会開催回数など質確保の体制に関する指標（15）
A－7 選択メニューの実施など患者アメニティに関する指標（2）
Ｂ．過程 Processに関する指標（計45項目）
B－1 救急における即応性に関する指標（5）
B－2 診断のための情報収集と記録の適切性に関する指標（9）
B－3 治療手技選択・治療過程の適切性に関する指標（24）
B－4 インフォームド・コンセント等患者の尊重に関する指標（7）
C．結果 Outcomeに関する指標（計95項目）
C－1 診断の精度、迅速性に関する指標（21）
C－2 予後から判定する治療の適切性に関する指標（67）
C－3 予後以外から間接的に治療の適切性を測る指標（7）
Clinical Indicator Working Group
●【抜粋】processの側面の具体的な項目について（1）
B-1 救急における即応性に関する指標の例として（5項目のうち4項目）
◇脳卒中患者または3・3・9度方式で2桁以上の意識障害を示す頭部単独外傷患者
について、初療からCTスキャンを行うまでの時間
◇急性心筋梗塞患者について発症後血栓溶解療法または再摩流療法を行うまでの時間
◇脳血管障害患者が頭部CT検査を受けるまでの時間
◇食道静脈癌破裂患者到着後内視鏡検査に入るまでの時間
B-2 診断のための情報収集と記録の適切性に関する指標の例として（9項目のうち5項
目）
◇救急隊要請（覚知）から病院到着（病者）に至る病院前救護（Prehospital Care）、
時間経過についてのカルテへの記載率
◇来院（救急患者搬入）時に診療した時刻と診療医師名についてのカルテへの記載率
◇来院（救急患者搬入）時のバイタルサイン（意識、呼吸、脈拍、血圧、体温）の
カルテへの記載率
◇CPAOA状態で搬入された患者について動脈血ガス分析をチェックした率
◇院内感染の起炎菌判明率
B-3 治療手技選択・治癒過程の適切性に関する指標（2/24）
◇抗てんかん薬血中濃度測定率
◇気管内挿管再挿管率
Clinical Indicator Working Group
●【抜粋】processの側面の具体的な項目について（2）
C-1 診断の精度、迅速性にかかわる指標（2/21）
◇大腸早期癌発見率
◇微小肝癌発見率
C-2 予後から判定する治療の適切性に関する指標（15/67）
◇来院時心肺停止（CPAOA）状態で搬入された患者の一次蘇生率
◇気管支喘息大発作（重積発作）を呈した患者（CPAOAを除く）の死亡率
◇重症外傷患者死亡率
◇stage2以上の悪性黒色腫生存率
◇院内感染発生率、術後感染症の発症率
◇新生児死亡率、周産期死亡率、胎児死亡率、死産率
◇ADL指標改善率
◇内視鏡検査の合併症発生率
◇中心静脈栄養のためのカテーテル感染症発生率
◇FHF（激症肝不全）の救命率
◇大腸・肛門癌の進行度別5年生存率
C-3 予後以外から間接的に治療の適切性をはかる指標（2/7）
◇リハ中の事故発生率
◇疾患別腸手術の術後在院日数
米国JCAHOのIMSytem のおけるクリニカルインディケーター（ＣI)
No
領
域
分母
分枝または絶対数
A1のうち2日以内に中枢神経系の合併症を併発した患者数
1
A1のうち2日以内に末梢神経系の異状を呈した患者数
2 術
麻酔を含む特定の手技を受けた
A1のうち2日以内に急性心筋梗塞を起こした患者数
3 後すべての患者数(A1)
CI
A1のうち2日以内に急性心停止を起こした患者数
4
A1のうち2日以内に病院内で死亡患者数
5
すべての分娩数
帝王切開による分娩数
6
7
以前帝王切開を行った患者数
8 産すべての出産数
科
的 2500ｇ以上体重でのすべての出
産数(A2)
9 CI
10
11
12
13
帝王切開後に至急から出産した患者数
2500ｇ未満の出生体重で出生した新生児数
A2のうち、5分間アプガーの採点法により4点未満であるか、1日以内に1
日以上新生児ICUへの入院が必要であるか、臨床的に母親の弛緩が有
るか、重度の出生時外傷が有るかの新生児数
1000gi以上2500g未満の体重の
A3のうち5分間のアプガーの採点法により4点未満である新生児数
すべての出生数(A3)
なし（割合ではなく絶対数）
CABGの最初の手術から退院までの日数
主診断が急性心筋梗塞で救急部門から送られた患者の救急部門到着
なし（割合ではなく絶対数）
時から血栓崩壊治療開始までの時間
退院時主診断がうっ血性心不全
A4のうち病院が記載されていた患者数
の患者数(A4)
心
血なし（割合ではなく絶対数）
14 管
系一つの血管にたいする大動脈冠
CI 動脈バイパス術（isolated CABG)
を行った患者数(A5)
15a
経皮的冠動脈形成術(PTCA)を
行った患者数
15b
退院時主診断が急性心筋梗塞
15c
である患者(A7)
経皮的冠動脈形成術（PTCA)を行った患者の、手技から退院までの日数
A5のうち院内で死亡した患者数
A6のうち院内で死亡した患者数
A7のうち院内で死亡した患者数
JCAHOのIMSytem のおけるクリニカルインディケーター（ＣI) 2
No
領
域
16
腫
瘍
学
18
的
CI
19
17
20
21a
21b
22
外
傷
の
24a
CI
23
24b
25a
25b
分母
分枝または絶対数
原発性の肺ガン、大腸/直腸癌、 A8のうち診療録の中で外科的病理学コンサルテーションレポートが作成
乳癌で切除術を行った患者数
されている数
ステージＩ以上の原発性乳癌で Aのうち管理する立場の医師によって腫瘍のステージが認定された数
主要な生検か切除術を行った患
A9のうち、診療録にエストロゲンレセプター分析の結果が記載されている
者数
患者数
原発性の非小細胞癌で開胸術を
A10のうち、完全に腫瘍が外科的切除術を行った数
行った患者数(A10)
原発性の大腸/直腸癌で切除術 A11のうち、管理する立場のいしによって、全大腸検査を含む術前評価が
を行った患者数（A11)
行われた患者数
救急部門への到着時及び、到着までの3時間は少なくとも1時間毎に、収
すべての外傷患者
縮期血圧、脈拍数、呼吸数が記載されている患者数
特定の頭蓋内損傷を有する外傷 A12のち、救急部門への到着時及び、到着までの3時間は少なくとも1時
患者数(A12)
間毎に、グラスゴースケール値が記載されている患者数
救急部門における特定の頭蓋内気管内挿管法または輪状甲状膜切開術の前に救急部門を退院したAの
損傷で昏睡状態の患者数(A13) 患者数
頭部CTスキャンの患者において、救急部門到着から最初のCTスキャン
までの時間
特定の神経外科的手技を行った患者において、救急部門到着から手技
なし（割合でなく絶対数）
までの時間
特定腹部の外科的手技を行った患者において、救急部門到着から手技
までの時間
気胸または血胸と診断された外
A14のうち、胸部フィステル形成または開胸術を行っていない患者数
傷患者で病院内の死亡数(A14)
収縮期血圧が70mmHg未満で救
急部門到着2時間以内の外傷患 A15のうち、開腹術または開胸術を行わなかった患者数
者で病院内での死亡数(A15)
JCAHOのIMSytem のおけるクリニカルインディケーター（ＣI) 3
No
領
域
26
27 薬
物
の
28 使
用
29a に
関
29b す
る
29c CI
29d
30
31 感
染
症
32
管
理
33 の
CI
34
分母
65歳以上の入院患者(A16)
なし（割合でなく絶対数）
退院時診断がインシュリン依存
性の糖尿病の入院患者(A17)
分枝または絶対数
A16のうちクレアチン・クリアランスが推定されているか測定されている患
者数
抗生物質の予防的静脈投与を受けている場合の選択的外科的手技；抗
生物質の予防的静脈投与のタイミング
A17のうち、退院前に自己血糖グルコース測定とインスリン管理を行った
患者または、糖尿病管理の退院時フォロー部門に紹介された患者数
A18のうち、対応した薬物レベルの測定をされなかった患者もしくは、特定
の限度を超えた
テオフィリンを受けた入院患者
A19のうち、対応した薬物レベルの測定をされなかった患者もしくは、特定
(A19)
の限度を超えた
フェニトインを受けた入院患者
A20のうち、対応した薬物レベルの測定をされなかった患者もしくは、特定
（A20)
の限度を超えた
A21のうち、対応した薬物レベルの測定をされなかった患者もしくは、特定
リチウムを受けた入院患者(A21)
の限度を超えた
なし（割合でなく絶対数）
退院時の処方箋数
選定された外科的手技を受けた
外科手術部位の感染によって合併症を併発した患者
入院及び外来患者(A22)
ICUにおける人工呼吸器に関連する肺炎のサーベイランス及び予防（ICU
なし（割合でなく絶対数）
を有する病院）
入院患者における人工呼吸の使 ICUにおける人工呼吸器に関連する肺炎のサーベイランス及び予防（ICU
用日
を有しない病院）
入院患者central or umbilical
入院患者central or umbilical line のうち、primaryな血中stream infection
line days
に発展した患者数
ジゴキシンを受けた入院患者
Clinical Indicator Working Group
クリニカルパスのメリット【重要】看護部、医局、診療サポート部署とのチーム医療
患者用のパスの利用（ア現状のアンケート調査な
イコン多用、用具や道具どでは、この効果は証明
を図示していてわかりやされていない。
患者（利用者）
すい）により、受ける医療
【パスの背景と理由】
の内容が理解しやすい。
米国で1983年から始まっ
検査や処置のオーダーや、それに伴う段取りの手間たDRG/PPS導入が影響。
がなくなり患者管理が簡便となる。
診断名が決まると医療
費が決定する為、病院収
医師
必要な検査や処置のオーダーの抜けがなくなる。
必要なオーダーが行われ不必要なオーダーがなくな益を上げる目的で患者を
早く退院させることを目指
るため医療適正化につながる。
業務の効率化がすすみ、看護業務の明確化となりわす。単に早い退院を図ると
かりやすくなる。
医療の質が低下するので
看護婦
質の向上・患者満足度の
看護婦の責任分担が明確となりの看護意識と責任
感の向上につながる。
改善（サービス向上）とコ
チーム医療への積極的な参加による質の向上が期
スト削減という相矛盾する
待される。
コメディカル
ことを解決するために、な
んらかの医療管理手法が
業務に対する院内の理解の向上に繋がる。
必要となってきたことがク
医療の質の向上とコストの管理につながり、経営の
リニカルパスの歴史的背
改善に寄与。
景となる。
病院間同士で比較検討ができる、一種の比較ツー
ルとなる。
医療管理部門
パス法の退院後への適パス法の発展的展開とし
用により、情報の共有がて期待される。
容易になり、病診連携
Clinical Indicator Working Group
【パスの段階】
●第一段階
ケア導入を時間単位で書き出しと業務の計画化に伴う
●第二段階
医療ケアの標準化、医療ケアの均質化の段階に始めてはいる。
【方法調査の流れ参照】
患者アンケート（ＰＳ）の調査、実施分析（時間、内容、コスト）文献的考察(EBM)
※ここまで来て初めて、在院日数の短縮につながる。チーム医療の推進、ケアの質
の向上も本格的に進み始める
●第三段階
・バリアンスの分析、データ活用により改善が進む(TQM）。
・病院全体の改善点の明確化(CQI、効率化）・本格的なパス法の利点の推進
主な利点
患者中心在院日数チーム医ケアの質
第１段階
ケア導入を時間単位で書き出す
○
業務の計画化
第二段階
医療ケアの標準化
○
医療ケアの均質化
第三段階
バリアンス、データの活用
○～◎
TQM
病院全体の改善点の明確化
×
○
○
△～○
◎
○～◎
◎
◎
◎
Clinical Indicator Working Group
クリニカルパス導入の５つのポイント（ペンシルバニア大学病院の例）
1.作成導入時における医師の関与
2.関連職種すべてがチームを組む
3.患者を巻き込む → 患者用資料の作成や患者満足度調査の実施など
4.バリアンスの収集と解析
5.管理部門による支援
【具体例】頭頚部がんのクリニカルパス
このパスはペンシルバニア大学病院で1995年に導入。導入の理由は、高い再入院率、長い平均
在院日数、一症例あたりのコストが高い、抗生剤投与などの重要な部分が不統一、患者満足度で
改善の余地がみられた、ケアコーディネーションの必要性が高かったことから。パス導入プロジェクト
チーム構成は、医師5名、薬剤師1名、理学療法士4名、言語療法士2名。
クリニカルパス導入前
再入院率（退院後14日後）
17%
平均在院日数
16.4日
一症例あたりのコスト
105,410ドル
投与薬剤
重要な部分が不統一
患者満足度
改善の余地がある
管理体制・医療内容
→
クリニカルパス導入後
6.1%
10.3～6.5日
26,000ドル
標準化
改善
異なる領域間のコミュニケーションが向上
時期をえた治療の開始
医療の質
→
合併症の発生率、院内死亡率は不変
＝平均在院日数減少から→医療の質は向上
Clinical Indicator Working Group
クリニカルパスの導入のための調査の流れ
ケアカテゴリーの設定
↓
[ワーキンググループの開催]
【医療資源導入項目などの把握と標準化】
・標準的な状態像の確認
・医師の診療行為の把握
・看護職のケア行為の把握
・薬剤の品目及び投与量、投与方法の把握
↓
[アンケート調査]
医療資源投入量・稼働率の把握、稼働状況調査
労務時間調査、材料使用量などの調査
↓
[CPに基づく原価算定]
【施設特性による原価変動要素・範囲の分析】　・コスト把握単位別集計
・コスト分析区分別集計
・1入院/入院経過日数別集計
↓
損益分析
↓
CPに基づく収入の想定]
・CPに基づく診療報酬請求点数の計算
●クリカルパスと原価計算
病院経営では患者別のコスト（原価計算）が重
要。施設別パス別の原価・損益分析比較が主流。
1）ケアカテゴリーの設定
原価計算を正確に実施するために、発生する全
てのケア内容をCP上にもれなく記載
すべてのケア項目を網羅するケアカテゴリーを
設定しこれに基づいてCPを作成
2）CPの作成
医師・看護婦の参加によるワーキング会議
CPの対象となる標準的状態像を確認
その治療内容をもっとも効率的な入院期間内に
整理してCPを完成
3）医療資源投入量・稼働率の把握
CPにおける医師看護婦の労務時間の想定調査
調査機器・材料使用量の調査（検査単価・材料
費の把握）
4）CPに基づく原価計算及び損益分析
CPに記載された費用項目を合算し原価の算定
医事部門による診療報酬請求点数の算出と損
益分析
Clinical Indicator Working Group
●バリューコンパス
米国ではパス導入後の分析結果を医師へレポート（フィードバック）する。ほとんどの
病院ではパス専門のナースがおり、パスの進行をチェックしている。
【例1】
1.満足度
総合、推薦、医師、看護、患者満足度退院後について前後で比較
2.合併症の発生指数合併症の発生率を評価するとき大切なことは対象となる患者
さんの重症度レベル。軽い方ばかりすれば当然発生率は減り、重症ばかりすれ
ば高くなる。そのため重症度補正「Complication Deviation」が必要となる。
3.ＣＰ適応率
実績と目標の比較図示
4.一人あたりの費用・在院日数
コスト（原価）の計算は院内のみで報告せずレセプト点数のみ報告
他の病院のデータと比較して出される
【例2】
QOL、PS、Outcome（再入院率、死亡率など）、Costの4項目についてレポートして
いる。
メリーランド病院協会の急性期病院のClinical Indicator
Maryland Hospital Associationが急性期入院医療のベンチマーキングで用いるインディケーター
●世界中が注目するメリーランド病院協会のクリニカルインディケータ
クリニカルインディケータ（ＣＩ）で最も先進的な取り組みを行なっている米国メリーランド
病院協会では、病院機能をモジュール化（急性期病院、慢性期病院、救急外来など）し
てそれぞれにＣＩを設定し、世界中から約2,000病院の賛同を経て病院機能の評価事業
を行っている。同様の試みは豪ＡＣＨＳ(Australian Council for Healthcare standards)や欧
州、日本でも広がっている。
●世界ではアウトカム評価が常識
米国では医療機関の評価・認定を行うJCAHO(Joint Commission on Accreditation of
Healthcare Organizations)、HMO(Health Maintenance Organization)の評価・認定を行
うNCQA(National Committee on Quality Assurance)等があり、それぞれが独自の視点
から評価・認定を行っている。これらは組織体としての医療機関、保健システムの評
価を行うもので、インディケーターを設定しアウトカムから評価を行う試みとしては、国
際的にも病院機能全般を対象にしたMaryland Hospital Association、オーストラリア連
邦政府が代表的なものとなっている。医療機能の特定分野を対象にしたもので有名
なものは、院内感染症を対象にしたCDC(Centers for Disease Control and Prevention)
のNNIS(National Nosocomial Infection Surveillance)、ICU機能を対象にしたオランダ
NICE Projectなどもある。
メリーランド病院協会の急性期病院のClinical Indicator
①
Maryland Hospital Associationが急性期入院医療のベンチマーキングで用いるインディケーター
急性期病院の臨床指標
内容
領域
病棟のタイプ別、患者のリスク別の院内感染症発生率
例　院内感染症/1,000人・入院日
院内感染症発生率菌血症/中心静脈を使用した1,000人・入院日
肺炎/人工呼吸器を使用した1,000人・入院日
尿路感染/膀胱留置カテーテルを使用した1,000人・入院日
病棟タイプ別の機器使用頻度
ICUにおけるデバイ例　中心静脈を使用した延べ患者数/全延べ患者数
スの使用率
人工呼吸器を使用した延べ患者数/全延べ患者数
膀胱留置カテーテルを使用した延べ患者数/全延べ患者数
以下の術式での手術創感染症
手術創の感染率
［1］CABG［2］股関節形成術［3］膝関節形成術［4］腹式子宮摘出術
全入院患者
TIAを伴わない脳血管障害(DRG014)
呼吸器系の感染と炎症、17歳以上、合併症・併発症を伴うもの(DRG079)
慢性閉塞性肺疾患(DRG088)
肺炎、17歳以上、合併症・併発症を伴うもの(DRG089)
心不全とショヅク(DRG127)
入院死亡率
消化管出血、合併症・併発症を伴うもの(DRG174)
腎不全(DRG316)
敗血症、17歳以上(DRG416)
人工呼吸器を必要とする呼吸器系の疾患(DRG475)
HIV、主要な病態を伴うもの(DRG489)
その他のすべてのDRG
出生体重別、入院経路別の死亡率
新生児死亡率
出生体重:750g以下、1,000g以下、1,800g以下、1,801g以上
入院経路:病院内出産、他院からの転送
周手術期死亡率全手術患者、麻酔リスク別(ASA1-5)の周手術死亡率
分娩管理
帝王切開率(総、初回、2回目以降)、帝王切開後の経膣分娩
メリーランド病院協会の急性期病院のClinical Indicator
②
Maryland Hospital Associationが急性期入院医療のベンチマーキングで用いるインディケーター
内容
領域
期間別、疾患別の予定しない再入院率
期間別:1 5 日以内、3 1 日以内
疾患別:全疾患
呼吸器系の感染と炎症、1 7 歳以上、合併症・併発症を伴うもの(DRG0 7 9 )
予定しない再入院
慢性閉塞性肺疾患(DRG0 8 8 )
肺炎、1 7 歳以上、合併症・併発症を伴うもの(DRG0 8 9 )
心不全とショック(DRG1 2 7 )
狭心症、腹部痛及び関連病態(DRG1 4 0 ,1 4 3 )
処置別、入院目的別の予定しない入院率
外来処置後の予定処置別:［ 1 ］心臓カテーテル、［ 2 ］消化管・呼吸器・泌尿器系の内視鏡検査、［ 3 ］すべて
しない入院
の外来手術
入院目的別:入院治療、様子観察、両者の合計
予定しないICUへの再入室
予定しない手術室への再入室
全手術患者、麻酔リスク別(ASA1 - 5 )の死亡率
CABGによる死亡率
ただしCABGは単独に行われたもののみが対象
抑制数:件数、患者実数、2 回以上抑制患者数
抑制時間別件数:時間以内、4 時間以内、1 6 時間以内、2 4 時間以内、2 4 時間超
抑制
理由別抑制件数:認識障害、治療の円滑化、転倒の危険、破壊・粗暴行為、その他
時間帯別挽制件数:7 :0 0 - 1 4 :5 9 ,1 5 :0 0 - 2 2 :5 9 ,2 3 :0 0 - 6 :5 9
件数:転倒・転落件数
理由別:患者の健康状態、治療に伴うもの、環境、その他
転倒・転落
傷害別:傷害を伴うもの、傷害程度(se ve rity sc ore )1 - 3
回数別:2 回以上の件数
重症度・治療の必要度別の件数
［ 1 ］酸素投与を必要としたもの、［ 2 ］酸素飽和度の中等度の低下を認めたもの、［ 3 ］酸
鎮静・麻酔に伴う素飽和度の高度低下を認めたもの、［ 4 ］覚醒のために薬剤投与を必要としたもの、［ 5 ］
合併症
誤嚥を生じたもの、［ 6 ］気道閉塞を生じたもの、［ 7 ］収縮期血圧の2 0 % 以上の低下を認め
たもの、［ 8 ］麻酔科医又は医師の治療を必要としたもの、［ 9 ］予期しない意識障害を生じ
たもの
メリーランド病院協会の急性期病院のClinical Indicator
③
Maryland Hospital Associationが急性期入院医療のベンチマーキングで用いるインディケーター
放射線部業務の機能評価指標
訴訟件数、医療事故件数、インシデント報告数、装置故障件数、放射線診療従事者被曝
リスクマネジメント
線量
正確性:再撮影率
診療支援
迅速性:至急撮影の画像到達時間(TAT)
効率性:デシタル化率
患者サービス
撮影待ち時間、予約待ち日数、苦情(投書)件数
検査件数/労働量の経時的変化、特定機能材料コスト、造影剤コスト、感光材料コスト、
収益性
機器修理コスト、検査件数
検査部業務の機能評価指標
正確性(精度管理):外部及び内部精度管理による評価、異常値・極端値の報告数
迅速性:緊急/一般/細菌/病理/輸血検査のTAT
診療支援
病理業務:病珪解剖数、手術検体数、迅速標本診断数
輸血業務:輸血製剤の適正使用率
緊急検査体制:緊急待ち時間(術中病理検査等を含む)
リスクマネジメント輸血ミス、インシデント報告数、医療事故数、訴訟件数
患者サービス
検査(採血)待ち時間、予約待ち日数、苦情(投書)件数
検査数/労働量の経時的変化、試薬コスト、受託検査、外部委託の選択と収益性評価、
収益性
検査件数、検査室稼働率、在庫数
メリーランド病院協会の急性期病院のClinical Indicator
④
Maryland Hospital Associationが急性期入院医療のベンチマーキングで用いるインディケーター
看護部業務の機能評価指標
資格:看護師、準看護師、助産師、保健師
資質と設備
専門看護師数、定着率、退職率
設備:看護用具/器材
看護体制:2:1(I群の1)、夜間勤務等看護加算
体制
看護師(長)の専任制:現任教育、臨床実習指導、電算、RMT、ICT、治験コーディネー
標準ケアー達成度、パス導入度、目標管理、看護計画立案率と達成率
業務
在宅支援における退院援功:在宅介護準備のための家族指導数、訪問看護師と連携
在宅療養指導料件数：自己注射、自己腹膜還流、在宅血液透析、在宅酸素療法、在宅
看護量
日常生活援功の業務、診療介助への業務、環境整備への業務、器械器具に関する業
アウトカム
医療事故数(患者安全性):院内感染、褥瘡、プレアポイド、転棟/転落抑制数、看護必要
教育:就労前の技術研修、卒後研修(基礎研修Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ、リーダー研修I・Ⅱ・Ⅲ)、基本
看護実践能力評価:知識・判断・行為・行為の結果
教育
改善提言:年度別目標管理、日常管理、年度毎の各委員会活動
看護研究:論文、学会報告
学生、研修生受入れ数
薬剤部業務の機能評価指標
内容
領域
リスクマネージメント医薬品に関する医療訴訟件数、並びに医療事故件数、プレアボイド件数、疑義照会件
(誤薬対策)
数、インシデント報告数
感染対策
院内感染発生件数、抗菌薬採用品目数、無菌製剤(TPN)処理件数、消毒薬採用品目数
薬剤管理指導料算定件数.(退院時服薬指導、麻薬管理指導加算)、特定薬剤治療管理
料算定件数、無菌製剤処鋤口算件数(TPN、抗悪性腫瘍剤)、入院患者指導件数(糖尿
診療支援
病等)、外来患者指導件数(ワーファリン、喘息、抗ガン剤投与患者の痩痛管理)、入院患
者の個人セット件数(内服薬、注射薬)、ユニットドーズ件数、製剤調整件数(院内、特殊、
生物学的、PET)
医薬晶情報提供件数(患者、医師)、適応外(禁忌)薬剤使用数量、CPGの非遵守薬剤使
適正使用
用数量、CPG掲載致
採用医薬品品目数、薬剤費、在庫数、期限切れ廃棄数、値引率、部署別業務量/労働
収益性
量の経時変化、外部委託業務の選択と収益性評価
メリーランド病院協会の急性期病院のClinical Indicator
⑤
●アウトカムの意義
（1）他病院との比較検討が可能なデータの採集
（2）病院における患者の疾病と状態像に関するデータベースの構築
（3）クリニカルインディケーターの設定にもとづいた医療の質の改善
（4）調査環境の整備と相関する標準化の進展
【重要】アウトカム調査を正確に進めるうえでは各種の診療統計を確保するために診療情報の管
理体制を整えることが求められる。さらに疾病管理を行なうためにコーディングを導入する必要も
あるほか医療情報の共有化、標準化の促進を行なわなければならない。
●アウトカム分析と評価
アウトカムとは死亡退院率などの転帰（診療の帰趨）、重症度やＡＤＬ、あるいは在院日数や医
療費といった、診療の結果と投入された医療資源にかかわるデータを統計や指標に表したものを
意味する。アウトカムを統計上に示し評価を行なうことによって、その医療機関の医療の質の測
定可能。アウトカムを比較分析することによって、診療上の問題点とその原因したがって改善す
べき課題や臨床における指標を導くことができ、診療過程を改善することによって診療の結果（医
療の質）を高められる。
また、診療過程の管理の質を向上させることは、医療事故の予防につながり医療安全に寄与。
こうしたアウトカムを分析・評価して診療過程の改善につなげる手法を、アウトカムアプローチとい
います。アウトカムアプローチとしてよく使われる方法としてはベンチマーキングがあり、統計面の
アウトプット（成果物）としては患者（疾患別）データベースがあります。ＤＲＧは患者（疾患別）デー
タベースの重要な１つです。
●ベンチマーク（benchmark）
データを使って対象の特性を競合する他者などとの相対関係で把握する方法として使われます。
メリーランド病院協会の急性期病院のClinical Indicator
⑥
●アウトカム評価事業のそれぞれ（米国、豪、日本での代表的なアウトカム評価事業）
M aryland H ospital
A ssociation（米国）
参加病院数
参加形態
参加費用
約2000
全米各州、国単位にスポン
サー（州病院協会）を設
定。病院はスポンサーを介
して参加する形をとる。米
国以外では、政府、大学な
どがスポンサーとなり参加
する（ただし、比較を可能に
するために１か国からの参
加は５病院以上が必要）
H aw aii H ealth
Inform ation C orporation
（米国）
22
ハワイ州の全病院。病院
の自由意思による参加の
形態を取っているが、発
足時より全病院が参加し
ており、参加継続に対す
る圧力は比較的強い。
A ustralian C ouncil for
東京都病院協会（日本）
H ealth S tandards（豪）
約600
４年間有効の認定を受
けた病院は、自動的に
A C H S の会員となりアウ
トカム評価、およびコン
サルティングのサービス
を受けることができる。
あり（スポンサーはM H A のあり
あり（参加料金、コンサ
料金に上乗せして料金を参
ルティング料金は認定
加病院に請求できる）
費用に含まれている。）
参加病院への当該病院及び他病院につ参加全病院の個別データ当該病院及び他病院に
情報提供
いては集積データ
ついては集積データ
集積データの公行っていない
行っている
行っている
表（統計数値）
認定業務
認定はJC A H O が実施（関認定はJC A H O が実施
認定機関を兼ねる
係なし）
（関係なし）
組織形態
M H A が所有する株式会社 N on-profit organization N on-profit organization
が行う
約20
東京都病院協会への申し
込み（東京都内病院は会
員に、東京都以外の病院
は賛助会員になる必要が
ある）
なし
当該病院及び他病院につ
いては集積データ
行なう予定
認定は日本医療機能評
価機構が実施（関係なし）
N on-profit organization
Clinical Indicator Working Group
●東京都病院協会のインディケーター（指標）を用いた評価の内容について
各参加病院から四半期ごとに提出。主要２４疾患による入院患者の診療録の主な内容および病院
全体の診療内容に関わるデータ（院内感染症、抑制、転倒・転落）を基に分析を実施。
●主要24疾患
●分析項目
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
胃の悪性新生物
結腸の悪性新生物
気管支・肺の悪性新生物
急性心筋梗塞
肺炎
喘息
脳梗塞
脳出血
糖尿病
大腿骨骨折
胃潰瘍
急性腸炎
主要２４疾患についての分析
平均在院日数
死亡率
予定しない再入院率
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
分娩
急性虫垂炎
胆石症
前立腺肥大症
白内障
痔核
子宮筋腫
狭心症
腎結石及び尿管結石
乳房の悪性新生物
膝関節症
そけいヘルニア
病院全体についての分析
院内感染症発生率
抑制率
転倒・転落率
Clinical Indicator Working Group
●東京都病院協会のインディケーター（指標）を用いた評価の内容について（入力トップ画面）
トップ画面
Clinical Indicator Working Group
●東京都病院協会のインディケーター（指標）を用いた評価の内容について（診療録情報の入力画面）
東京都病院協会のインディケーター ■結果をネットで公表■
●疾患別平均在院日数（2002年4月～6月）
退院者数
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
胃の悪性新生物
結腸の悪性新生物
気管支・肺の悪性新生物
急性心筋梗塞
肺炎
喘息
脳梗塞
脳出血
糖尿病
大腿骨骨折
胃潰瘍
急性腸炎
分娩
急性虫垂炎
胆石症
前立腺肥大症
白内障
痔核
子宮筋腫
狭心症
腎結石及び尿管結石
乳房の悪性新生物
膝関節症
そけいヘルニア
全疾患合計
87
53
72
55
439
110
244
124
182
179
64
93
263
89
99
38
231
15
56
108
75
22
14
87
2799
在院日数
平均値標準偏差
26.74
27.48
29.13
24.19
45.64
53.65
20.24
29.68
17.82
22.86
11.57
12.18
41.56
43.66
50.02
53.52
25.86
32.44
49.32
43.77
18.59
15.44
7.51
6.95
7.62
7.14
10.35
10.87
20.14
19.88
22.03
35.89
8.61
11.07
5.93
3.03
12.09
5.44
20.17
45.62
6.2
7.98
30.32
42.27
39.5
16.44
6.36
4.2
22.17
32.44
東京都病院協会のインディケーター ■結果をネットで公表■
●疾患別平均在院日数（2002年4月～6月）
東京都病院協会のインディケーター ■結果をネットで公表■
●疾患別死亡率（2002年4月～6月）
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
胃の悪性新生物
結腸の悪性新生物
気管支・肺の悪性新生物
急性心筋梗塞
肺炎
喘息
脳梗塞
脳出血
糖尿病
大腿骨骨折
胃潰瘍
急性腸炎
分娩
急性虫垂炎
胆石症
前立腺肥大症
白内障
痔核
子宮筋腫
狭心症
腎結石及び尿管結石
乳房の悪性新生物
膝関節症
そけいヘルニア
全疾患合計
退院者数死亡者数死亡率
87
10
11.49%
53
10
18.87%
72
16
22.22%
55
7
12.73%
439
38
8.66%
110
1
0.91%
244
22
9.02%
124
19
15.32%
182
0
0.00%
179
1
0.56%
64
3
4.69%
93
0
0.00%
263
0
0.00%
89
0
0.00%
99
1
1.01%
38
0
0.00%
231
0
0.00%
15
0
0.00%
56
0
0.00%
108
1
0.93%
75
0
0.00%
22
0
0.00%
14
0
0.00%
87
0
0.00%
2799
129
4.61%
性別、年齢別、症状別、など
→個人情報も入力されていれ
ば・・・
住民基本台帳（国民総背番
号制）11桁
ゆりかごから墓場まで
情報通信技術（ＩＴ）戦略本部
（総理）首相官邸
バイオ、ゲノム、オーダーメー
ド医療へ発展ライフサイエン
ス・・・へと
東京都病院協会のインディケーター ■結果をネットで公表■
●疾患別死亡率（2002年4月～6月）
東京都病院協会のインディケーター ■結果をネットで公表■
●疾患別予定しない再入院率
（2002年4月～6月）
退院者数
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
胃の悪性新生物
結腸の悪性新生物
気管支・肺の悪性新生物
急性心筋梗塞
肺炎
喘息
脳梗塞
脳出血
糖尿病
大腿骨骨折
胃潰瘍
急性腸炎
分娩
急性虫垂炎
胆石症
前立腺肥大症
白内障
痔核
子宮筋腫
狭心症
腎結石及び尿管結石
乳房の悪性新生物
膝関節症
そけいヘルニア
全疾患合計
87
53
72
55
439
110
244
124
182
179
64
93
263
89
99
38
231
15
56
108
75
22
14
87
2799
予定しない予定しない
再入院者数再入院率
0
0.00%
0
0.00%
0
0.00%
0
0.00%
2
0.46%
1
0.91%
0
0.00%
0
0.00%
1
0.55%
0
0.00%
1
1.56%
0
0.00%
0
0.00%
0
0.00%
0
0.00%
0
0.00%
0
0.00%
0
0.00%
0
0.00%
1
0.93%
1
1.33%
0
0.00%
0
0.00%
0
0.00%
7
0.25%
東京都病院協会のインディケーター ■結果をネットで公表■
●疾患別予定しない再入院率（2002年4月～6月）
東京都病院協会のインディケーター ■結果をネットで公表■
●院内感染症発生率（2002年4月～6月）
※院内感染症：入院後に病原微生物の感染を生じ治療を必要とするものをいいます。
入院後に発症したものは該当しません。
病院外で感染が成立し、
院内感染症発生率
延べ入院院内感染症
患者数
発生件数
2002年4月～6月結果
97,866
124
院内感染症
発生率
1.27%
●抑制率（2002年4月～6月）
※抑制：物理的・化学的（薬剤など）を問わず、患者の自由を制限する一切の行為をいいます。抑制
の理由としては認識障害（徘徊など）、治療の円滑化、転倒の危険、破壊・粗暴行為等があります。
抑制率
2002年4月～6月結果
延べ入院
患者数
抑制
発生件数
抑制
発生率
97,866
44
0.45%
東京都病院協会のインディケーター ■結果をネットで公表■
●転倒・転落率（2002年4月～6月）
※転倒・転落：病院内で発生した一切の転倒・転落をいいます。転倒・転落の原因としては、患者
の健康障害（歩行障害など）、治療に伴うもの（画像検査に際しての壇上からの転落など）、環境
（滑りやすい廊下など）等があります。
転倒・転落率
2002年4月～6月結果
延べ入院
患者数
転倒・転落
発生件数
転倒・転落
発生率
97,866
109
1.11%
東京都病院協会のインディケーター ■結果をネットで公表■
●疾患別の主な指標（2002年4月～6月）
人数
(人)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
胃の悪性新生物
結腸の悪性新生物
気管支・肺の悪性新生物
急性心筋梗塞
肺炎
喘息
脳梗塞
脳出血
糖尿病
大腿骨骨折
胃潰瘍
急性腸炎
分娩
急性虫垂炎
胆石症
前立腺肥大症
白内障
痔核
子宮筋腫
狭心症
腎結石及び尿管結石
乳房の悪性新生物
膝関節症
そけいヘルニア
全疾患合計・
平均
87
53
72
55
439
110
244
124
182
179
64
93
263
89
99
38
231
15
56
108
75
22
14
87
2,799
平均
男性
年齢
割合
(歳)
(％)
69 72.40%
72 56.60%
72 70.80%
72 61.80%
52 49.70%
34 50.90%
74 52.90%
66 46.80%
63 52.20%
81 21.80%
68 59.40%
35 48.40%
30
0.00%
32 52.80%
65 49.50%
75 100.00%
76 32.90%
53 53.30%
45
0.00%
68 57.40%
52 72.00%
59
0.00%
73 14.30%
47 73.60%
59 44.90%
入院
日数
(日)
27
29
46
20
18
12
42
50
26
49
19
8
8
10
20
22
9
6
12
20
6
30
40
6
22
合併死亡率医療費
症有
(％)
(点)
(％)
14.90% 11.50% 98,652
15.10% 18.90% 120,861
11.10% 22.20% 113,382
7.30% 12.70% 215,732
11.60%
8.70% 44,025
9.10%
0.90% 38,742
12.30%
9.00% 98,603
13.70% 15.30% 187,675
15.90%
0.00% 50,401
10.10%
0.60% 103,740
7.80%
4.70% 51,322
3.20%
0.00% 32,562
3.00%
0.00% 28,241
4.50%
0.00% 46,603
6.10%
1.00% 69,760
0.00%
0.00% 43,224
2.20%
0.00% 38,318
0.00%
0.00% 18,275
3.60%
0.00% 46,445
5.60%
0.90% 146,112
6.70%
0.00% 32,049
0.00%
0.00% 76,730
7.10%
0.00% 155,461
3.40%
0.00% 27,255
8.40%
4.60% 71,876
疾患別の医療費、ALOS調査
人数
01
02
03
04
05
06
07
08
09
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
糖尿病の血糖ｺﾝﾄﾛｰﾙ
急性期の脳梗塞（
手術なし）
急性期の脳出血（
手術なし）
気管支喘息
高血圧症
胃潰瘍（
手術なし）
急性腸炎
肺炎
急性心筋梗塞
冠動脈・
大動脈ﾊﾞｲﾊﾟｽ術
正常分娩
胃悪性腫瘍手術（
切除）
結腸半側切除術
虫垂切除術
腹腔鏡下胆嚢摘除術
開腹胆嚢摘切除術
そけいヘルニア手術
大腿骨骨折観血的手術
体外衝撃波・
尿管結石破砕術
経尿道的前立腺手術
経尿道的膀胱悪性腫瘍手術
白内障手術（
一眼、全身麻酔なし）
内視鏡的ポリープ切除
痔核根治手術
子宮筋腫核出術（
腹式）
子宮全摘術（
子宮筋腫に対する）
声帯結節（
ポリープ）
切除術
合　計
1,563
2,902
856
1,271
355
638
764
3,099
657
516
2,770
312
77
641
945
162
772
642
662
277
155
1,243
1,585
350
75
291
153
23,733
全日本病院協会が59病院を対象に
患者2万3733人のﾃﾞｰﾀを収集
在院死亡退院医療費
年齢
期間
（
％）（
千円）
20.4
29.8
31.9
10.1
19.2
17.1
7.2
16.7
22.0
35.5
7.0
41.3
42.5
9.7
13.5
28.7
7.7
50.0
6.3
14.3
18.9
5.6
3.7
14.8
12.4
17.9
10.4
16.8
1.0
5.6
22.0
1.1
1.4
1.3
0.5
10.0
13.0
2.9
0.0
2.6
2.7
0.0
0.0
0.6
0.0
1.9
0.0
0.4
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
3.5
448.3
969.0
903.5
274.8
545.2
468.2
195.9
485.1
2076.7
4593.8
283.8
1735.3
1926.8
445.0
746.3
1090.1
299.4
1633.5
477.7
593.7
765.3
346.2
160.8
380.2
488.2
729.4
526.7
681.6
59.3
71.3
68.5
38.4
70.3
60.8
43.5
56.4
66.5
66.8
29.3
66.9
64.0
31.0
54.3
64.8
55.4
75.4
51.0
70.6
67.8
71.8
61.9
48.1
39.3
45.5
50.2
56.0
性別合併症ＡＤＬ
男
あり自立
（
％）（
％）（
％）
57.0
39.0
92.0
57.0
35.0
54.0
51.0
35.0
34.0
46.0
17.0
77.0
44.0
35.0
83.0
62.0
23.0
86.0
49.0
14.0
92.0
55.0
27.0
57.0
70.0
34.0
83.0
73.0
44.0
84.0
0.0
6.1 100.0
66.0
21.0
93.0
49.0
22.0
86.0
55.0
9.4
97.0
42.0
11.0
99.0
54.0
33.0
90.0
78.0
6.7
94.0
33.0
37.0
30.0
66.0
3.5
98.0
100.0
14.0
97.0
72.0
10.0
97.0
42.0
19.0
95.0
70.0
7.8
99.0
54.0
4.3
99.0
0.0
1.3 100.0
0.0
8.9 100.0
350
37.0
17.0
99.
49.0
21.0
80.0
痴呆
なし
（
％）
95.0
84.0
80.0
97.0
94.0
93.0
97.0
85.0
95.0
98.0
100.0
95.0
97.0
99.0
100.0
97.0
97.0
69.0
100.0
99.0
99.0
98.0
100.0
99.0
100.0
100.0
100.0
93.0
医療機能評価などでも問われている“Clinical Indicator”
アウトカム重視の評価（診療意思決定のコンプライアンス：法令順守）
・米国AHRQ（The Agency for Healthcare Research and Quality）、NGC（National Guideline
Clearinghouse）のガイドラインが有名。EBMによる臨床ガイドラインが診療の質を上げている。
・臨床家がこれらの支援を受けて意思決定を変えるかという臨床受容性（Clinical Compliance）につい
ても研究されている。
◆クリニカルインディケータワーキンググループ（日本の医療に適合
した医療品質の指標を検討する：臨床評価指標）の創設活発化
※（CIのデータマイニングにて・・・）ｺﾝｻﾙﾀﾝﾄ、ﾗｲﾌｻｲｴﾝｽ、ﾋﾞｼﾞﾈｽ、ﾉｳﾊｳの展開
医療機能評価においても
診療の質や効率に関する分析や指標化が行われ組織的に検討されている
院内死亡率、クリニカル・インディケータ、疾患別在院日数分析など
・「国際的な動向」＝アウトカム評価に対してプロセス評価の重要性（ＩＳＱｕａ）、International Society for
QualityヘルスケアグループのＡＬＰＨＡプログラムが各国の認定機関を認定する活動をしている。財団
法日本医療機能評価機構自体もＡＬＰＨＡプログラムで認定を受けている。また、ＩＳＯにおいてもＩＳＯ
14001（地球環境等）、ＩＳＯ9001（質向上、医療安全等）の認証があり、機能評価よりは常に継続して改
善する仕組みを持っている。日本医療機能評価機構は、ある一定水準を越えているか越えていないか
というところにスタンダードが定められている。
【時代の流れ】日本での取組み
現在はＶＨＪ機構
一歩先の客観評価をめざす先進的な取組み事例
病院が外部の施設の手術成功率といった診療結果を報告・比較しあって
「医療の質」を高めようというプロジェクト。国内の先進的な民間１４病院
（ＶＨＪ研究会）が1999年から始める。同研究会がメリーランド病院協会
（米国）が実施する病院評価システムを参照に国内で実施。
内
容
・すべての退院例について、「麻酔の種類」など数十
問（Ａ４で５枚）の診療データを報告。
・提携先の第三者機関として京都大学医学部が分
析し、病気別の死亡率や在院日数などを数値化。
各病院に全病院（VHJ）分のデータを送る。
・各病院がこの「結果」と実績を見比べ是正を図る。
・膨大で詳細なデータを貯めて、今後は個々の患者
の遺伝子パターンの違いなど、患者ごとに適した治
療を研究する。
・将来は個別の丁寧な治療を患者の評価アップさら
には経営の安定につなげる狙いがある。
・全病院のデータは現在、一般公開されていない。
・非公開理由は「重度の患者が集まりやすい病院が
『死亡率が高い』と誤解されかねない」など。しかし
将来は公開し、病院を選ぶ判断材料にする予定。
当時
VHJ(Voluntary Hospital of Japan)研究会
医療法人渓仁会手稲渓仁会病院
医療法人社団カレスアライアンス日鋼記念病院
財団法人竹田綜合病院
医療法人立川メディカルセンター立川綜合病院
医療法人鉄蕉会亀田総合病院
医療法人財団河北総合病院
社会福祉法人聖隷福祉事業団聖隷浜松病院
特別医療法人財団恵寿総合病院
医療法人洛和会音羽病院
医療法人仁生会細木病院
トヨタ記念病院
財団法人倉敷中央病院
麻生セメント(株)飯塚病院
特定医療法人雪の聖母会聖マリア病院
内外の医療施設との客観評価（情報交流）や医療情報公開の準備が必要
Clinical Indicator Working Group
●【医療の質改善】第三者評価事業の活発化／患者さまのニーズを中心とする医療へ
病院経営でも重要な認定へ：今後ますます報酬上でも厚みを増し多様化
（現在の３項目）医療機能評価またはＩＳＯ9001の認定にて
緩和ケア病棟入院料： 3,780点／日
緩和ケア診療加算：
250点／日
外来化学療法加算：
300点／日（15歳未満500点／日）
◆日本医療機能評価機構
◆ＩＳＯ（国際規格）シリーズ
・ＩＳＯ9001
・ＩＳＯ14001 ・ＩＳＯ15189（臨床検査室全体の品質保証）：新設
◆厚生労働省医薬局委託事業日本薬剤師会「薬局機能評価検討事業」
●ISO認定のメリット
（1）診療報酬上でのメリット（ISO9001認定）
（2）院内外への効果取得は財産となる
・全体的な医療の質を向上、医療事故防止、コストダウン
廃棄物処理費、燃料費、消耗品材料費などのコスト削減も可能
・広告の規制緩和により対外的に宣伝できる
・第三者機関による国際規格認証で対外信用向上
（3）継続的な医療の質向上
ISO9001の「内部監査」「マネジメントレビュー」により継続的改善が可能。
（4）戦略的な医療経営戦略
ISOを介して医療経営のマネジメント化が可能
（5）標準化契約社会に適合、今後の医療制度改革に対応
Clinical Indicator Working Group
■ISOの概要（1）
●ISOとは
ISO（International Organization for Standardization）は日本では国際標準化機構と呼ばれ、電気
関係を除く事項についての医療・ビジネス・テクノロジー等、あらゆる分野の規格を国際的統一化にす
るため1946年に設立された国際連合規格調整委員会（UNSCC：United Nations Standards
Coordinating Committee）を母体にして発展させた非政府組織（NGO）。本部はスイスのジュネーブに
あり、様々な国際規格の設定を行っている。日本では経済産業省の工業技術院に設置されおり、現在
の医療機関へのISO認証では、ISO9001とISO14001、15189（2003年より）、18001が主なものとされ
る。
●ISO9001とは
ISO9001とは「品質マネジメント規格」のことで1987年に初めて発行され、1994年、2000年に改訂さ
れた。ISO9001/2000というのは2000年改定バージョンを意味している。これは顧客に対して品質管理
が十分にされている素晴らしい企業であることの保証であり、国内の企業で認定を受けている数は約2
万社に上る。医療機関に求められるものは主にトータル的リスクマネジメントであり、重要な項目として
は主に次のようなものがある。（1）クリティカルパス＝ISO9001：4.2.3項、（2）品質計画ＥＢＭ＝7.5.2
項、（3）チーム医療＝5.5項責任、権限及びコミュニケーションなど
●ISO14001とは
ISO14001とは「環境マネジメント規格」のことで、1992年に行われたサミットで問題となった地球環境
への取り組みとして、ISOがTC207(環境マネジメントに関する専門委員会)を開催し、1996年に
ISO14001として発足させたもの。日本での認証は2000年4月現在で国内3,548件、世界では12,279
件と、日本が世界一の認定数を誇っている。1996年9月にこの規格が発足して以来、3年足らずで取
得件数が一万件を超えたことは世界が環境問題を重要と捉えている証拠だと言える。
Clinical Indicator Working Group
■ISOの概要（2）
●ISO15189とは
ISO15189とは「臨床検査室の品質管理規格」のことで、今まではISOの専門委員会TC212で議論され
ていたが、2003年より医療分野専門としては初めてとなる臨床検査室の品質管理規格(ＱＭ)に関する
規格認証が認証開始となる予定。ISO15189では臨床検査室における人材、運営、技術的管理の質を
求めている。
●ISO12100とは
機械安全にかかわる安全規定。医療現場とは稀薄。
●ISO16000とは
労働安全衛生に関するISO規格ができた場合の番号と言われていたが、ISO18000の登場で幻の
ISO16000となった。1996年9月のOHS（労働安全衛生）に関する国際ワークショップでISO規格化の必
要性などが議論されたが、ISO16000をべ一スに英国規格（BS規格）BS8800規格、OHSAS18000など
が融合したものがISO18000の労働安全衛生マネジメントシステムと認識されるのが一般的。
●ISO18000（OHSAS）とは
まだ日本での広がりが浅いが、全産業を対象とした労働安全衛生に関する規格。労働環境の改善と
してのリスクの軽減や継続的なリスクの回避を目的としている労働安全衛生マネジメントシステム。医療
機関の取得が増えることが予測されている。（Occupational Health and Safety Management System）
●各国のISO14001認証取得件数累計(2001年10月現在)
1位
2位
3位
4位
5位
日本
英国
ドイツ
スウェーデン
米国
7155
2500
2400
1926
1580
日本の企業は環境面（国際的な動向）への取り組みに敏感
→ 病院も例外ではない
＝病院が選ばれる時代
Clinical Indicator Working Group
■ISOの概要（3）
その他、医療機関のみ重要なISO関連を列挙
（1）ISO9001：2000 品質に関するマネジメントシステムとして法人必須の規格
（2）ISO14001：1996 環境に関するマネジメントシステム
（3）ISO18001：OHSAS（2001）労働安全衛生マネジメントシステム
（4）BS7799/ISMS/JIS Q 15001 情報セキュリティに関するマネジメントシステム
・BS7799 イギリスの国家規格で業種に関わらず認証取得が可能
・ISO/IEC 17799（JIS X 5080）：通称、ISMS BS7799をISO規格化したもの
・JIS Q 15001：通称、Pマーク
個人情報保護に関するコンプライアンス・プログラム日本固有の規格。
Clinical Indicator Working Group
●医療の質の確保
米国では全病院の8割の5200病院が第三者評価を受け、カルテ管理やインフォームドコンセント実
績などを調査。
医療施設認定合同委員会（ＪＣＡＨＯ）、連邦医療財政庁（ＨＣＦＡ）、研修医受け入れ病院をチェックす
る卒後臨床教育認定委員会（ＡＣＧＭＥ）など
●評価項目をネットで閲覧アウトカム評価の重視
ネット上で、出身校や卒業年度、研修を受けた病院、専門分野、発表論文数、病院での懲罰歴、医療
過誤などの項目が瞬時にわかる。
●2004年3月までにＥＢＭ提供開始／日本医療機能評価機構
日本医療機能評価機構はこのほど、ＥＢＭ医療情報提供の事業化とスケジュールの構想を公表し
た。それによると事業内容は大きく、データベースの整備と診療ガイドライン（ＧＬ）作成支援からなる。
国内外の医学文献やＧＬを評価した上で構築するデータベースは一般臨床家、国民、専門家を各対
象に３種類を整備する。運営機関として機構内に「ＥＢＭ医療情報サービスセンター」を設け、運営委
員会を設置する。ＧＬの評価選定のためにＧＬ選定委員会を、医学文献の評価選定のために医学文
献評価選定委員会をこの10月にそれぞれ設置、選定基準などの検討を開始する。平成15年度から
ＧＬの評価選定を開始、年間およそ20疾患の評価選定を実施する。15年度中にシステムと利用者へ
の対応体制を整備し、データベースの提供を開始する。ＧＬ作成支援については16年度から体制を
整え、17年度末までに60疾患の診療ガイドラインの情報提供の開始を目指すとしている。
Clinical Indicator コーディネート業務
Clinical Indicator コーディネート業務
Clinical Indicator コーディネート業務
Clinical Indicator コーディネート業務
Clinical Indicator コーディネート業務
Clinical Indicator コーディネート業務
Clinical Indicator コーディネート業務
Clinical Indicator コーディネート業務
Clinical Indicator コーディネート業務
Clinical Indicator コーディネート業務
Clinical Indicator 臨床指標～新たな医療計画資料より～
医療計画の見直し等に関する検討会
○（現在、最新）第１４回「医療計画の見直し等に関する検討会」資料
http://www.mhlw.go.jp/shingi/2005/12/s1209-8.html
○ 第13回「医療計画の見直し等に関する検討会」資料
http://www.mhlw.go.jp/shingi/2005/11/s1130-9.html
○ 第12回「医療計画の見直し等に関する検討会」資料・議事
http://www.mhlw.go.jp/shingi/2005/10/s1028-7.html
議事録 http://www.mhlw.go.jp/shingi/2005/10/txt/s1028-2.txt
○「医療計画の見直し等に関する検討会」中間まとめについて
http://www.mhlw.go.jp/shingi/2005/07/s0727-11.html
○ 第11回「医療計画の見直し等に関する検討会」資料・議事
http://www.mhlw.go.jp/shingi/2005/07/s0711-7.html
議事録 http://www.mhlw.go.jp/shingi/2005/07/txt/s0711-1.txt
○ 第10回「医療計画の見直し等に関する検討会」資料・議事
http://www.mhlw.go.jp/shingi/2005/06/s0620-8.html
議事録 http://www.mhlw.go.jp/shingi/2005/06/txt/s0620-3.txt
○ 第9回「医療計画の見直し等に関する検討会」資料・議事
http://www.mhlw.go.jp/shingi/2005/05/s0530-4.html
議事録 http://www.mhlw.go.jp/shingi/2005/05/txt/s0530-2.txt
○ 第8回「医療計画の見直し等に関する検討会」資料・議事
http://www.mhlw.go.jp/shingi/2005/04/s0422-6.html
議事録 http://www.mhlw.go.jp/shingi/2005/04/txt/s0422-3.txt
○ 第7回「医療計画の見直し等に関する検討会」資料・議事
http://www.mhlw.go.jp/shingi/2005/03/s0328-9.html
議事録 http://www.mhlw.go.jp/shingi/2005/03/txt/s0328-4.txt
○ 第6回「医療計画の見直し等に関する検討会」資料・議事
http://www.mhlw.go.jp/shingi/2005/02/s0214-6.html
○ 第5回「医療計画の見直し等に関する検討会」資料・議事
http://www.mhlw.go.jp/shingi/2005/01/s0125-6.html
○ 第4回「医療計画の見直し等に関する検討会」資料・議事
http://www.mhlw.go.jp/shingi/2004/12/s1227-10.html
○ 第3回「医療計画の見直し等に関する検討会」資料・議事
http://www.mhlw.go.jp/shingi/2004/11/s1126-17.html
○ 第2回「医療計画の見直し等に関する検討会」資料・議事
http://www.mhlw.go.jp/shingi/2004/10/s1012-5.html
○ 第1回「医療計画の見直し等に関する検討会」資料・議事
http://www.mhlw.go.jp/shingi/2003/08/s0801-6.html
議事録 http://www.mhlw.go.jp/shingi/2003/08/txt/s0801-2.txt
医療計画の見直し等に関する検討会ワーキンググループ
「医療計画の見直し等に関する検討会」第４回ワーキンググループ議事次第
http://www.mhlw.go.jp/shingi/2005/09/s0926-6.html
議事録 http://www.mhlw.go.jp/shingi/2005/09/txt/s0926-1.txt
新しい医療計画の作成に向けた都道府県と国との懇談会
新しい医療計画の作成に向けた都道府県と国との懇談会（第３回）議事次第
http://www.mhlw.go.jp/shingi/2005/11/s1117-4.html
議事録 http://www.mhlw.go.jp/shingi/2005/11/txt/s1117-3.txt
Clinical Indicator 臨床指標～新たな医療計画資料より～
第８回「医療計画の見直し等に関する検討会」議事次第
http://www.mhlw.go.jp/shingi/2005/04/s0422-6.html
医療計画と臨床指標
http://www.mhlw.go.jp/shingi/2005/04/s0422-6b.html
第８回「医療計画の見直し等に関する検討会」議事録
http://www.mhlw.go.jp/shingi/2005/04/txt/s0422-3.txt
2005年04月22日
東邦大学医学部医療政策・経営科学長谷川友紀先生
Clinical Indicator 臨床指標～新たな医療計画資料より～
Clinical Indicator 臨床指標～新たな医療計画資料より～
Clinical Indicator 臨床指標～新たな医療計画資料より～
Clinical Indicator 臨床指標～新たな医療計画資料より～
Clinical Indicator 臨床指標～新たな医療計画資料より～
Clinical Indicator 臨床指標～新たな医療計画資料より～
Clinical Indicator 臨床指標～新たな医療計画資料より～
Clinical Indicator 臨床指標～新たな医療計画資料より～
Clinical Indicator 臨床指標～新たな医療計画資料より～
Clinical Indicator 臨床指標～新たな医療計画資料より～
Clinical Indicator 臨床指標～新たな医療計画資料より～
Clinical Indicator 臨床指標～新たな医療計画資料より～
Clinical Indicator
アウトカム評価・クリニカルインディケータ（臨床指標）
臨床指標の実際
医療の質をはかるために
ISBN:4840734607
医療マネジメント学会じほう 2005/09出版
26cm １３６ｐ
[B5 判] NDC分類:492 販売価:¥2,100(税込)
(本体価:¥2,000)
書名民間病院におけるDPC導入事例集
商品コード 34860
編著東京医科歯科大学大学院助教授・伏
見清秀，産業医大教授・松田晋哉／編著
版型 B5
発行日 2005年9月
ページ 140
定価 ¥2,100
ＤＰＣデータを活用するClinical Indicator
病院可視化ネットワーク
代表・東京医科歯科大学大学院・川渕孝一教授）
データ分析は医療コンサルタント会社「アイブレイン（社長：今西陽一郎）」
加盟21病院のデータ分析
【化学療法による肺がん治療の場合】
入院日数で7倍以上、医療費で4倍近い差が判明。
【入院後の院内感染・褥瘡発生率】
患者25人に1人の割合と高い。
また、発症の有無で1人当たりの医療費が3倍近い差となる。
【白内障の場合】
平均入院日数最短3.6日最長12.5
一人平均の医療費最短の病院26万円
最長の病院39万円
白内障手術
・1986年から日本で開始。
・「日帰り白内障手術」が急増
・日本では平成4年に眼内レンズ手術が
健康保険の対象に認定
68
・手術件数は年間で約100万人以上。
診断群分類番号 0201103*01*000
白内障、水晶体の疾患白内障手術＋眼内レンズ挿入術手術・処置等２なし副傷病なし片眼
全国平均５．７７日
・入院期間「２５７８→１９０６」部分が持出し
・5日目以降のパスでは疾患別日当点が縮小
・米国の事例のように、白内障手術の締め付け強化が予想
米国での事例（1983年DRG導入後）
→原則、白内障入院手術は許可しない
・米国37州で白内障手術が事前審査対象疾患へ
・眼科手術はメディケア全体の手術コストの20％を占めていた。DRG施行前
の1980年に眼科手術の87％が入院手術であったのに対し，DRG施行2年後
の1985年には眼科入院手術の割合は20％にまで激減
・さらに、646病院を対象にした調査で83年にこの646病院で1万5,000件あっ
た入院白内障の手術が 85年には2,000件まで減少。この646病院における入
院総数減少の 54％が白内障手術減少
69
診断群分類番号 0201103*01*000
白内障、水晶体の疾患白内障手術＋眼内レンズ挿入術手術・処置等２なし副傷病なし片眼
18
16
14
12
10
8
6
5.77
4
2
0
北海道宮城
群馬
千葉
東京
東京石川県愛知
大阪
大阪
島根
山口
亀田
戸田中央
岐阜社保
マツダ
沼田脳神経
北里大学
福岡鹿児島
2.0
2.1
2.9
2.9
3.1
3.1
浜松医大
九州大学
岩手県医
和歌山県医70
産業医大
13.5
13.7
13.8
15.5
17.6
診断群分類番号 0201103*01*001
白内障、水晶体の疾患白内障手術＋眼内レンズ挿入術手術・処置等２なし副傷病なし両眼
25
20
15
10
10.08
5
0
北北秋埼東東東富岐愛三大大兵和岡福長
海海田玉京京京山阜知重阪阪庫歌山岡崎
道道
山
戸田中央
北里大学
岐阜社保
藤田保健
マツダ病院
中野総合
慶応大学
3.0
3.4
4.2
5.0
5.0
5.1
5.6
防衛医大
福岡大学
三重大学
岩手医大
九州大学71
和歌山医大
17.5
17.8
18
19.7
21.1
21.2
DPC
RUG
72
病床の機能分化のイメージ
＜現行＞
その他病床
＜将来＞
集救急
中命性
治救期
療急医
一般病床
急性期医療、セ療
周ンの
例肺炎の治療、骨折の産タ
例
治療、脳梗塞の治療、期
ー
悪性腫瘍の手術等
医、
療
例糖尿病の治療、在宅医療
等
の後方支援等
長
期
療
養
・
在
宅
療
養
療養型病床群
難急
病性
医
療期
、か
緩ら
和長
ケ
ア期
、療
脳
卒養
中に
等わ
のた
リる
ハ
ビ例
リ
テ
ー
シ
ョ
ン
等
療養病床
在宅・老健等
一般病床
特
定
の
機
能
を
担
う
病
棟
、
在
宅
療
養
等
集救急
中命性
急性期医療治救期
例肺炎の治療、療急医
、セ療
骨折の治療、
周ンの
産タ例
脳梗塞の治療、
悪性腫瘍の手術等期ー
医、
療
例糖尿病の治療、等
在宅医療の後方支援等
長
期
療
養
・
在
宅
療
養
療養病床
難急
病性
医期
療か
、ら
緩長
和期
ケ療
ア養
、に
脳
卒わ
中た
等る
の例
リ
ハ
ビ
リ
テ
ー
シ
ョ
ン
等
在宅・老健等
73
※上記では、一般病床、療養病床以外の病床（精神病床、感染症病床、結核病床）については、簡略化するため省略している
特
定
の
機
能
を
担
う
病
棟
、
在
宅
療
養
等
臨床指標、クリニカルインディケータの活用
厚生労働省が目指す医療の姿
ＤＰＣ導入により医療機関の競争による医療の質向上
医療機関の
個別情報
医療機関を客観的
に比較可能な情報
地域中核病院
医療と医療機関
選択
患者様の選択
公開されるＤＰＣ情報が「医療
競
争
選
択
さ
れ
る
た
め
に
急性期医療に特化
した地域中核病院
機能分化が進み、
質の高い医療の
提供できる医療
機関の増加
の質」そのものを示す物では
ないが、患者様の選択基準に
なりうる
地域中核病院
急性期医療に特化
74
した地域中核病院
DPCレセプトで作成可能なCI（ｸﾘﾆｶﾙｲﾝﾃﾞｨｹｰﾀ）
諸外国における臨床指標(CI)の例（米国AHRQやIMSystemの臨床指標）
AHRQ(ボリューム)
食道摘出術の症例数
膵臓切除術の症例数
小児心臓手術の症例数
腹部大動脈瘤(AAA)の症例数
冠動脈バイパス手術(CABG)の症例数
経皮的冠動脈形成術(PTCA)の症例数
内頸動脈血栓摘除術(CEA)の症例数
入院患者に対する手術における
インディケータ
食道摘出術の死亡率
膵臓切除術の死亡率
小児心臓手術の死亡率
腹部大動脈瘤(AAA)の死亡率
冠動脈バイパス手術(CABG)の死亡率
経皮的冠動脈形成術(PTCA)の死亡率
内頸動脈血栓摘除術(CEA)の死亡率
開頭術死亡率
大腿骨頸部骨折手術後死亡率
入院患者の疾患別死亡率
インディケータ
急性心筋梗塞(AMI)死亡率
うっ血性心不全(CHF)死亡率
急性期脳卒中死亡率
消化管出血死亡率
大腿骨頸部骨折死亡率
肺炎死亡率
利用インディケータ
帝王切開による分娩数
帝王切開後の経膣分娩(VBAC〉
腹腔鏡視下胆嚢摘出術施行数
DPCのデータから医療の質そのものを評価する臨床指標、クリニカルインディケータ
75
が作れる。この臨床指標が意昧を持つためには診断の正確性が重要になってくる。
診断群分類コード（14桁）
→世界主要18カ国のDRG情報とコネクト可能
共通言語として変換可能
★患者を集めてくる力
★アウトカム指標（リスク調整死亡率、術後合
併症の発生率、院内感染症の発生率、等）
★難易度の高い手術・処置をする力
★複雑な症例を診る力
76
DRG-Familie
ベースはＩＣＤコーディング（国際疾病分類）
2003年日本 21の専門学会の先生方にて分類作成
1860 （DPC575、分類2720）
1727 （DPC591、分類3100）
入院カバー率94％
分類数・約3100はカナダCMG3300に次いで世界2番目に多い数
Land
Land
System
Land
System
System
Portugal
HCFA-DRG
15.0
Großbritanien
HRG, HBG
Tschechien
AP-DRG
Rumänien
AP-DRG
Irland
HCFA-DRG
12.0
Costa Rica
HCFA-DRG
11.1
Schweden
NordDRG
Italien
HCFA-DRG
14.0
Finnland
NordDRG
Schweiz
AP-DRG
Kanada
CMG
Bulgarien
AP-DRG
Singapur
AN-DRG
Neuseeland
APR-DRG
Spanien
verschiedene
Projekte
Deutschland
G-DRG
Niederlande
DBC
Wales
HRG
Norwegen
NordDRG
Österreich
LDF
Dänemark
NordDRG
AR-DRG
Belgien
APR-DRG
AN-DRG
Skandinavien
Nord-DRG
HCFA-DRG
USA
SR-DRG
RDRG
APR-DRG
Australien
Ungarn
HBC
Honkong
77 PRG
保険者機能強化・・・被保険者の代理人としての機能
個々の医療施設に関する情報(診療科目やアウトカムなど)を分
析し、そのような情報を被保険者である国民に提供できる。
日本にはレセプトというすばらしい情報源がありながら、その標準化ができていな
かったためにそれを活用できてこなかった。DPCという標準的な情報体系が導入され
たことにより、これが可能になる。DPCレセプトは本質的に電子レセプトであり、保
険者側がその気になれば前頁のようなアウトカム指標を作ることが可能。
現在、都道府県レベルで社会保険協議会が設置され、国民健康保険と職域健康保険
の保険者が共同で種々の事業を行う体制が整備されつつある。このような場でDPCレ
セプトが今後共同で分析されるようになるのかもしれない。DPCをベ一スとした情報
が作成されることで、保険者が被保険者の代理人として、質の高い医療サービスを
効率的に提供するための議論をデータに基づいて医療側と行っていくことが期待さ
れている。
DPCという標準的な情報体系が導入さることにより個々の医療施設に関する情報を分
析し、国民に提供することができるようになる。
78
ＤＰＣベンチマークプロジェクト開始／厚労省・松田研究班
2005.7.4「医療経済情報紙 Japan Medicine Web情報サービス」より
厚生労働省研究班（診断群分類を活用した医療サービスのコスト推計に関する研究）
主任研究者：松田晋哉産業医大公衆衛生学教室教授
２年計画でＤＰＣによる包括評価施設のベンチマーキングのあり方に関する検討プロジェクト
今回のベンチマーキング検討プロジェクトの参加要件
(1)ＤＰＣの本体調査（基礎調査と特別調査）に参加している
(2)同研究班のコスト調査に参加している―の２点が必須。
●クリニカルインディケーター（臨床評価指標）
（１）手術や処置の件数といったボリューム関連の項目
（２）入院患者に対する手術のインディケーター
（３）入院患者の疾患別死亡率や合併症発生率など
※死亡率などはリスク調整が必要であり当面用いない予定
ＤＰＣを用いたベンチマーキング事業については種々の組織によって始まっているが、同研究班の事
業はそれらとは競合しない形で展開。
●データマネージメント可能な人材育成が必要
ＤＰＣが導入されて３年目。今後の課題は、「経営に対する情報を加工できる人材の育成が不可欠
だ。その上で、情報の標準化を進めていくことが大事だと考えている」
特にデータに基づき臨床の質的向上が考えられる事務職員の育成に期待を寄せた。「ＤＰＣ導入を契
機に、データマネージメントができる人材が徐々に育っていることも事実だ。こうした人材の潜在的能
79
力を引き出すためにも、ベンチマーキングのあるべき姿の研究は意義がある」とし、
「統一臨床指標案」を策定／国立大学附属病院長会議
国立大学附属病院長会議常置委員会（運営改善問題小委員会）
(委員長井口昭久名古屋大病院長）
42の国立大学病院のマネジメントツールとして活用予定。
ツールは武澤純座長(名古屋大学救急・集中治療医学教授)中心にて作成作業中。
統一臨床指標は計668項目で構造、過程、アウトカムの視点から評価。データ記載は
（１）管理会計ソフトから引き出す項目 ●経営指標
（２）厚生労働省に提出しているDPCデータから活用する項目 ●クリニカルインディケータ
（３）両者に該当せず手入力する項目 ●サービスインディケータ
－－に分類。
「構造」評価項目
病院の敷地・建築面積、
病床数(一般病床総数、回復期リハ、ICU、NICU、PICU、HCUなど)、
職員数(常勤医師、非常勤医師、病院所属以外の医師など全職種での調査）、
学会認定指導医数やリスクマネジャー、ボランテイア数、教育(研修医数など)
入院・外来患者数についての地域連携機能評価項目も設定。
「アウトカム」評価項目
退院患者からみた自施設での診断群分類トップ20
病床機能別の病床稼働状況、退院後15日、31日以内を条件にした再入院患者数の動向
疾患別の死亡退院患者数－－など。
手術に関する設問、高度医療、カルテ管理
臨床評価指標は、国内でも全国医学部長病院長会議、独立行政法人国立病院機構、
ＶＨＪ機構、徳洲会、中央医科グループなど、いくつかのグループが検討を進めている。
80
国立病院の「クリニカルインディケーター調査」概要（1）
２００３年～
【基本項目】
1 患者満足度調査
2 一般病床の平均在院日数
（重心、筋ジス、神経難病を除く）
3 死亡退院率
4 手術 ※１に関連した平均術前・術後在院日数
5 手術 ※１に関連した合併症の発生率
6 クリティカルパスの実施状況
7 臨床検査に係る精度管理手法
8 迅速検査評価手法
【政策医療】
9 救急患者数（小児救急患者数）
10 難病患者、重症難病患者
11 小児難病患者
12 高度医療機器の共同利用
13 高度専門検査の受託
14 紹介率（逆紹介を含む）
15 疾病の種類
【安全な医療】
16 医療安全管理者及び医療安全推進担当者の配置
17 職員に対する医療安全に関する研修
18 安全管理委員会において原因分析を行った事例
19 医療事故報告件数
20 患者・家族からの相談への対応
21 院内感染防止対策委員会の開催
22 院内感染の発生件数及びサーベイランスの実施状況
23 医薬品の安全使用
81
国立病院の「クリニカルインディケーター調査」概要（2）
がん疾患（
外科系）
【各分野指標】
がん 1 胃癌患者総数
がん 2 胃癌治療関連死数及び率
がん 3 胃癌切除例５年生存率（stageⅢ）
がん 4 EMR施行例（実施件数）
がん 5 乳癌全患者数（治療法を問わず）
がん 6 乳癌の乳房温存手術率
がん 7 乳癌治療関連死率
がん 8 乳癌の10年生存率（stageⅡ）
がん 9 大腸癌全患者数（全入院治療例）
がん 10 大腸癌治療関連死亡率
がん 11 大腸癌の５年生存率（stageⅢ）
がん 12 大腸癌ポリペクトミー（実施件数）
がん 13 放射線治療実施患者総数
がん 14 根治照射実施率
がん 15 子宮癌手術治療関連死率
がん 16 子宮頚癌の５年生存率（stageⅢ）
がん 17 オピオイド使用例に対する服薬指導件数
82
国立病院の「クリニカルインディケーター調査」概要（3）
循環器系疾患
【各分野指標】
循 1 カテーテル検査の件数
（心血管造影検査数、大動脈・末梢血管造影検査数、脳血管造影検査数）
循 2 冠動脈インターベンション件数
（総数とステント件数およびこの内訳を緊急件数と待機件数に区分）
循 3 急性心筋梗塞に対する再潅流療法（％）
循 4 ペースメーカー植込件数
循 5 心臓手術（冠動脈バイパス術、開心術、大血管手術）件数
循 6 脳血管外科手術
（破裂動脈瘤、脳血管カテーテル手術、頸動脈内膜剥離術）件数
循 7 急性心筋梗塞の件数、年齢、重症度別死亡率
循 8 脳卒中（急性期）の件数、病型、年齢、重症度別死亡率
循 9 心臓手術（冠動脈バイパス術）の死亡率
循 10 破裂動脈瘤手術の重症度別死亡率
83
国立病院の「クリニカルインディケーター調査」概要（4）
神経系疾患
【各分野指標】
神経 1 神経・筋疾患に該当する疾患の年間新患数
神経 2 神経・筋疾患に該当する疾患の年間入退院数
神経 3 神経・筋疾患に該当する疾患剖検数
神経 4 アンケートによる主観的ＱＯＬ改善調査
神経 5 遺伝カウンセリング実施数
神経 6 筋生検・神経生検件数
神経 7 嚥下造影実施件数＋嚥下障害栄養指導実施件数＋胃ろう造設件数の合計
神経 8 神経・筋疾患に該当する疾患のリハビリテーション実施件数
神経 9 神経・筋疾患に該当する疾患の入院人工呼吸器装着患者数
神経 10 神経・筋疾患に該当する疾患の在宅人工呼吸器装着患者数
精神
精神
精神
精神
精神
精神
1
2
3
4
5
6
合併症数（他科、他病院からの転入）
平均在院日数
転倒・転落件数
リエゾン件数
精神科救急対応件数
難治例の受入件数
84
国立病院の「クリニカルインディケーター調査」概要（5）
小児系疾患
【各分野指標】
成育 1 急性虫垂炎（8歳未満）の診断精度
成育 2 急性虫垂炎（8歳未満）の創感染率
成育 3 中心静脈カテーテル管理における感染発生率
成育 4 気管支喘息で年間２回以上入院した率
成育 5 低身長で成長ホルモン補充療法開始後３年経過時に身長が－２SD以上となった率
成育 6 Ⅰ型糖尿病でHbA1c＜７％の割合
成育 7 小児救急患者の入院率
成育 8 NICU全入院患者におけるMRSA感染による発病率
成育 9 全低出生体重児（2500g未満）の死亡率
成育 10 摂食障害で入院治療開始後６ヶ月後の体重が開始時より５％以上増加した率
成育 11 外来あるいは入院治療開始後、１年以内に週１回以上登校可能になった率
成育 12 川崎病発症後1ヶ月で冠動脈瘤を認める率
成育 13 子宮内膜症で不妊、妊孕能温存手術症例の術後1年の時点における自然妊娠率
成育 14 子宮筋腫で不妊、妊孕能温存手術症例の術後1年の時点における自然妊娠率
成育 15 出生前に構造（形態）異常が診断されている率
成育 16 完全母乳栄養率（１か月健診時）
成育 17 出生体重1000ｇ以上1500ｇ未満の院内出生児の生存率（生後28日以内） 85
国立病院の「クリニカルインディケーター調査」概要（6）
腎臓系疾患
【各分野指標】
腎 1 腎疾患医療機関連携（延べ患者数）
腎 2 腎疾患教育指導数（延べ患者数）
腎 3 腎生検実施数
腎 4 腎移植実施数
腎 5 献腎移植希望登録（紹介）数
腎 6 年間透析導入数／透析扱い患者数
腎 7 透析合併症治療数／透析扱い患者数
腎 8 腎疾患患者生存退院率
腎 9 腎生検における合併症発生率
腎 10 腎疾患患者△reciprocal Cr値／年
腎 11 腎移植急性拒絶反応治癒率（発生数も参考とする）
腎 12 腎移植生着生存率内・代 1 糖尿病教育入院及び外来療養指導の実施数
86
国立病院の「クリニカルインディケーター調査」概要（7）
内分泌・代謝系疾患
【各分野指標】
内・代 2 Ⅰ型糖尿病患者の糖尿病患者（外来受診）に占める割合
内・代 3 血糖自己測定患者のインスリン治療患者に占める割合
内・代 4 足病変（壊疽、潰瘍）患者の糖尿病患者に占める割合
内・代 5 Ⅰ型及びⅠ型以外の糖尿病患者における治療中のHbA1cが８％以上の割合
内・代 6 糖尿病患者（外来受診）における血圧の管理状況（140/90mmHg以下の割合）
内・代 7 糖尿病患者（外来受診）における血中脂質の管理状況
（総CHOまたはLDL-、HDL-CHO値）
内・代 8 糖尿病患者の定期的眼科受診率
内・代 9 顕性腎症の糖尿病患者の割合
内・代 10 治療中の甲状腺疾患における甲状腺ホルモン正常化の割合
内・代 11 甲状腺疾患以外の内分泌疾患の入院患者数
87
国立病院の「クリニカルインディケーター調査」概要（8）
整形外科系疾患
【各分野指標】
骨 1 年間総手術件数
骨 2 総手術件数に対する全身麻酔件数の比率
骨 3 理学療法の年間件数
骨 4 整形外科総入院患者数
骨 5 医師１名当たりの入院患者数
骨 6 手術合併症の発生頻度
骨 7 医師１名当たりの新患患者数
骨 8 紹介患者率
骨 9 転倒事故発生率
骨 10 褥瘡発生率
骨 11 腓骨神経麻痺発生率
骨 12 リハ合併症発生率
88
国立病院の「クリニカルインディケーター調査」概要（9）
呼吸器系疾患
【各分野指標】
呼吸 1 入院ＤＯＴ実施比率
呼吸 2 外科的肺生検実施例数
呼吸 3 結核入院例数／都道府県内結核発生例数
呼吸 4 排菌陽性例数／結核入院例数
呼吸 5 多剤耐性結核入院例数
呼吸 6 排菌陽性結核平均在院日数
呼吸 7 PZAを含む４剤標準治療の完遂率
呼吸 8 治療的外科手術例数／肺がん入院例数
呼吸 9 在宅酸素療法導入開始例数
呼吸 10 人工呼吸器装着例での褥瘡発生率
89
国立病院の「クリニカルインディケーター調査」概要（10）
免疫系疾患
【各分野指標】
免疫 1 アレルギー・リウマチ疾患（気管支喘息［小児・成人］・アトピー性皮膚炎［小児
・成人］・花粉症［小児・成人］・関節リウマチ・膠原病）患者数
免疫 2 喘息患者複数回発作入院率
免疫 3 アレルギー性疾患（気管支喘息・アトピー性皮膚炎・花粉症）重症度改善患者率
免疫 4 喘息日記、ピークフローモニタリング実施率
免疫 5 局所ステロイド薬（吸入・軟膏）処方
免疫 6 食物・薬物アレルギーの原因アレルゲン確定患者数
免疫 7 関節リウマチ関連手術患者数
免疫 8 ステロイド大量療法実施患者数
免疫 9 身体障害１，２級患者数
免疫 10 特定疾患治療研究事業（公費対象４５疾患）に指定されているリウマチ・膠原
病患者数
免疫 11 ADL、QOL改善リウマチ患者数
90
国立病院の「クリニカルインディケーター調査」概要（11）
感覚系疾患
【各分野指標】
感覚 1 耳鼻咽喉科疾患（感覚器）の機能検査に関する状況
感覚 2 施設基準の取得と専門的な診療体制
感覚 3 特殊外来及び専門的診療
感覚 4 専門的な手術件数
感覚 5 急性感音難聴の診療状況
感覚 6 診療治療計画（クリティカルパス）の実施状況
感覚 7 リハビリテーション及び検診への取組
感覚 8 紹介率
感覚 9 中耳手術の手術
感覚 10 平均在院日数
感覚 1 視覚障害を有する受診者への対応状況
感覚 2 眼科専門医師による診療体制
感覚 3 視能訓練による専門性の高い検査体制
感覚 4 観血的手術件数、特殊手術件数
感覚 5 レーザー治療件数
感覚 6 視覚検査実施状況（蛍光眼底検査実施件数）
感覚 7 視覚検査実施状況（精密視野検査実施率、矯正視力検査実施率）
感覚 8 クリティカルパスの作成、実施対象疾患数、患者数
感覚 9 患者紹介率、外来患者数
91
感覚 10 手術合併症発生状況（白内障手術後の眼内炎発生率）
国立病院の「クリニカルインディケーター調査」概要（12）
血液系疾患
【各分野指標】
血液 1 無菌室の有無（数）
血液 2 白血病細胞表面マーカー検索
血液 3 免疫抑制剤の院内血中濃度測定
血液 4 急性白血病、悪性リンパ腫の標準的治療プロトコール準拠度
血液 5 急性白血病、悪性リンパ腫の年間患者数（初発）、寛解率、５年生存率
血液 6 悪性リンパ腫の外来における化学療法実施状況
血液 7 造血幹細胞移植実施数（同種、自家）
血液 8 造血幹細胞採取数（骨髄、末梢血）
血液 9 造血幹細胞移植後６か月以内の早期死亡率、患者生存率（各疾患、病期ごと）
血液 10 凝固異常患者数
血液 11 特発性血小板減少性紫斑病（ITP）の患者数（年間新患数）
92
国立病院の「クリニカルインディケーター調査」概要（13）
肝臓系疾患
【各分野指標】
肝 1 Ｃ型慢性肝炎に対するインターフェロン（ＩＦＮ）治療患者数
肝 2 Ｃ型慢性肝炎に対するＩＦＮ治療患者での著効率
肝 3 Ｃ型慢性肝炎に対するＩＦＮ治療患者での肝細胞癌発生率
肝 4 Ｂ型慢性肝炎に対するラミブジン(LAM)治療患者数
肝 5 Ｂ型慢性肝炎に対するLAM治療患者での臨床的治癒率
肝 6 新規に発生した肝細胞癌の入院患者数
肝 7 肝細胞癌に対する肝動脈塞栓術（ＴＡＥ）件数
肝 8 肝細胞癌に対する超音波下局所療法件数
肝 9 肝細胞癌に対する肝切除件数
肝 10 肝細胞癌の生存率
93
国立病院の「クリニカルインディケーター調査」概要（14）
HIV系疾患
【各分野指標】
エ 1 ＨＩＶ感染者の死亡退院率
エ 2 抗ＨＩＶ療法成功率
エ 3 ＨＩＶ感染者の平均在院日数
エ 4 ＨＩＶ感染者の紹介率
エ 5 ＨＩＶ感染者受診者数
エ 6 ＨＩＶ／ＡＩＤＳ患者の受診中断率
エ 7 ＨＩＶ／ＡＩＤＳ患者の社会資源活用率
エ 8 ＨＩＶ／ＡＩＤＳ患者用クリティカルパスの運用率
エ 9 ＨＩＶ／ＡＩＤＳ患者の他科受診率
エ 10 ＨＩＶ／ＡＩＤＳ患者の服薬指導実施率
救急体制・災害対策
【各分野指標】
災害 1 救急医療カンファレンス
災害 2 救急患者取扱件数
災害 3 ＩＣＵ収容数（％）
災害 4 ヘリポート・ドクターカー利用数
災害 5 災害マニュアル
災害 6 地域防災計画への参加
災害 7 派遣実績
災害 8 災害研修実績
94
国立病院の「クリニカルインディケーター調査」概要（15）
その他
【各分野指標】
高度 1 高額医療診療点数の患者数（8,000点以上の手術件数含む）
高度 2 保険外診療の先進・先端的医療患者数（診察法、治療法）率
高度 3 平均在院日数
高度 4 救急車による受入患者率、時間外臨時手術件数・実施率
高度 5 合併症・感染症による死亡率
高度 6 紹介率、逆紹介率
高度 7 研修医、レジデント等受入人数、看護師等他医療機関等研修受入人数
高度 8 治験契約件数
高度 9 在宅療養指導件数
高度 10 年間再入院患者数率
高度 11 臨床研究院外発表数
高度 12 高額医療機器稼働率
高度 13 褥創発生率・治癒率
高度 14 剖検率
高度 15 年間特別食数率
95
国立病院機構
ＣＩをＢＳＣなどマネジメントツールとして活用
26項目による臨床分析、経営分析
1.
2.
3.
4.
5.
6.
病床数、結核、精神、感染症、重心、筋ジス、その他一般
ＡＬＯＳ：全体、結核、精神、重心、筋ジス、その他一般
経常収入：一床あたり、職員一人あたり、医師一人あたり、看護師一人あたり
経常収支：一床あたり、職員一人あたり、医師一人あたり、看護師一人あたり
収支率（経常収入/経常支出）
職員数（定員）：総数、医師、看護師
100床あたり職員数：全職員、医師、看護師
7. 政策医療（機能類型）、高度専門、基幹、専門、その他
8. 臨床研究部の研究発表（学会、論文）：国内・国外別学会発表件数、国内・国外
論文発表件数、国内・国外別論文（筆頭）発表件数
100床あたり発表件数：学会発表合計、論文発表合計、国外学会、国外論文
9. 治験実施状況：件数、契約金額、治験管理室の有無
一床あたり治験契約金額、一件あたり治験契約金額、医師一人あたり治験契約金額
10. 基幹医療施設（がん、循環器）の手術基準取得状況：取得数、取得率
11.手術基準取得率
・
・
96
・
97
98
99
分析結果もフィードバック
100
分析結果もフィードバック
レダーチャート分析
上位6病院分析
101
評価指標の限界・・・多様な分析が行える環境へ
医療の質や収入・費用に関する詳細なデータを分析するには様々な分析手法が必要
患者の属性・重症度等を計測できるケースミックスの開発
一定の患者を治療するのに要した投入コストや医療資源を計測する尺度の開発
治療成果を計測する尺度の開発・・・データマイニング
科別・医師別、ＩＣＤ別、ＤＰＣ別、のベンチマーク
クリニカル・インディケータ
いつでも解析できる体制を築く
互換性あり、質の担保、統括ＣＩＯ設置
質のよい真正性あるデータ蓄積は原則 ⇒
102
ＤＰＣデータの収集
ＤＷＨの運用が順調に進んだ
次の対策として
医療版ＡＢＣ/ＡＢＭ分析
を行う
臨床指標を経営的に有効活用にさせるには、評価の基礎となる会計
測定が不可欠。そのコスト分析手法にＡＢＣ/ＡＢＭ分析を用いる。
103
『ABC/ABM』とは・・・時代の変化に素早く適応するマネジメントシステム
様々な業務を可視化、コスティング（コスト算出）し、そのデータをもとに病院の持つ強みの「最大化」、現存する経営資
源の「最適化」、そしてコストの「最小化」を実現することで組織の価値を継続的に高めていくソリューション。
● ABC(Activity Based Costing)「活動基準原価計算」
病院業務を活動レベルに分解し、それぞれの活動にかかるコストを算出。その上で、業務の課題や改善点を抽出す
る。このプロセスによって病院の業務を詳細に把握（可視化）することができ、またその業務にどれだけのコストが費
やされているかが明らかになる。
● ABM(Activity Based Management)
ABC分析の結果をもとに、経営資源の最適化を実行するのがABM（活動管理、活動基準経営管理）です。業務の可視
化、コスティングなどABC分析で判明した自社の強みや弱み、重要顧客とそうでない顧客の整理と対策、あるべき業
務の構造と必要な経営資源などトータルな視野で組織を再構築し、企業の総合力や付加価値向上につなげていく経
営手法です。
電子カルテ・オーダーリング等が浸透すると・・・『EDI/EAI』
ABC/ABMによって明らかになった「あるべき業務プロセス」
をEDI/EAIによって既存のシステム資産を活用しながら、最
小の投資で病院業務の電子化や異なるアプリケーション間
でのデータ連携を可能にし、病院の業務プロセスを最適化
させる。ＤＰＣデータを有効活用させる。科別、医師別やＤ
ＰＣグループ、ＩＣＤグループなど疾患別によるＡＢＭ
●EDI(Electronic Data Interchange)
EDIは異なる病院間で患者情報を通信回線を介して標準的
な規約を用いてコンピューター間で交換する技術。
●EAI(Enterprise Application Integration)
EAIは異なるアプリケーション間でのデータ連携を実現する
基盤ソフトおよび基盤技術。
104
アクティビティ分析
各種経営情報をアクティビティと関連付けて
改善・改革を計画実行する
病院の方向性、戦略、
競争力、患者様に対
する付加価値
戦略性分析
役割・ミッション
分析
モチベーション
分析
部門と担当者のアウトソース
最適な
アクティビティ
コスト
高単価
＝または
低単価
必要なスキルは何か
スキル分析
仕事がワクワクできるか
時間増
×または
時間減
回数増
×または
回数減
105
能力に応じた適正な業務配分
ABC/ABMのメリット
• 競争力の源泉を把握
• 改善課題を容易に抽出、効果の試算可
能
• 医療資源を試算、最適化
• 院内スタッフ等の理解、説得が容易
• 院内スタッフへのコスト意識が浸透
コスト削減と競争力向上を両立
させるためにABC/ABM分析を
積極的に取り入れていくべきである
106
改善活動の実行
削減された
コスト
人的資源
プロセス改善（BPR）
コスト
削減
拠点業務処理の統合（シェアドサービス）
専門会社への移管（アウトソージング）
人員配備最適化（リソースマネジメント）
コスト
最適
業績・技能ベース給与制度
利益・プライシング管理（CPS）
サービス別の患者様ニーズ分析
戦略的
強み構築
競争力源泉サービス強化
医療のコア・コンピタンスを活かす活動
107
core competence・・・顧客に対して価値提供する組織内部の一連のスキルや技術の中で他がまねできない、その組織ならではの力
ＤＰＣデータの収集
ＤＷＨの運用が順調に進んだ
ケース
データマイニング
臨床指標を経営的に有効活用にさせるには、評価の基礎となる測定
が不可欠。データ活用にはデータマイニングツールを用いる。
108
109
保険者機能強化・・・被保険者の代理人としての機能
個々の医療施設に関する情報(診療科目やアウトカムなど)を分析し、そ
のような情報を被保険者である国民に提供できる。
日本にはレセプトというすばらしい情報源がありながら、その標準化がで
きていなかったためにそれを活用できてこなかった。DPCという標準的な
情報体系が導入されたことにより、これが可能になる。DPCレセプトは本
質的に電子レセプトであり、保険者側がその気になれば前頁のようなアウ
トカム指標を作ることが可能。
現在、都道府県レベルで社会保険協議会が設置され、国民健康保険と職域
健康保険の保険者が共同で種々の事業を行う体制が整備されつつある。こ
のような場でDPCレセプトが今後共同で分析されるようになるのかもしれ
ない。DPCをベ一スとした情報が作成されることで、保険者が被保険者の
代理人として、質の高い医療サービスを効率的に提供するための議論を
データに基づいて医療側と行っていくことが期待されている。
DPCという標準的な情報体系が導入さることにより個々の医療施設に関す
る情報を分析し、国民に提供することができるようになる。
110
「DPCとデータマイニングツール /OLAP解析」（1）
DPCコアメンバーの伏見清秀先生
DPC病院の５～１０年後、OLAP※によるデータ解析・データマイニングが主流となります。
※OLAP ( online analytical processing )
いかにOLAP解析・データマイニングへの対応ができるかが病院経営を左右することでしょう。
DPC作業班コアメンバーの一人、伏見清秀先生が第一人者ですので、
下記書籍等を購入して一読されてください。
●DPCと病院マネジメント
http://www.jiho.co.jp/shop/goods/goods.asp?goods=34488
http://www.jiho.co.jp/books/34488/contents.html
商品コード 34488 編著産業医科大学教授松田晋哉／編著
発行日 2005年7月
ページ 240
定価 \2,940
●民間病院におけるDPC導入事例集
http://www.jiho.co.jp/shop/goods/goods.asp?goods=34860
商品コード 34860
編著東京医科歯科大学大学院助教授・伏見清秀，産業医大教授・松田晋哉／編著
発行日 2005年9月
ページ 140
定価 \2,100
●臨床指標の実際医療の質をはかるために
http://www.jiho.co.jp/shop/goods/goods.asp?goods=34607
商品コード 34607
編著医療マネジメント学会／監
発行日 2005年08月
ページ 150
定価 \2,100
111
「DPCとデータマイニングツール /OLAP解析」（2）
DPCコアメンバーの伏見清秀先生
●診断群分類に関する国際会議（DPC国際会議）概要
http://www.mhlw.go.jp/shingi/2005/03/dl/s0323-4c.pdf
P２５～を必読
OLAPシステムはDPCの分析のために構築されたものである。
Microsoft Excelを含む様々なソフトウェアが、OLAPの分析のために使用可能
●厚生の指標：OLAPによるDPCデータの解析 /伏見清秀
http://www.hws-kyokai.or.jp/ronbun/0509/200509-5.htm
●DPCによる医療評価と医療マネージメント
http://www.cs-oto.com/jcmi2004/paper/jcmi24/paper/x10406/p10406.html
●病院経営改善を目的とした診療行為歴分析システムの開発
http://www.jcmi2002.med.kyushu-u.ac.jp/jcmi-kakunin/JCMI22/3-B-1-5/paper.html
方法：調査データからリレーショナルデータベースと多次元データキュー
ブを構築し、ネットワークおよびローカルファイルを介してクライアントソフ
トを用いてOLAP解析
OLAPキューブは定義表の項目に沿って7から26個の集計軸を設定し、
病名集計軸に関してはICD10コード、DPC傷病名分類、MDC分類レベル
の３段階の粒度で集計する設計。
副傷病は併存症と続発症に分けてその影響度を集計。
112
「DPCとデータマイニングツール /OLAP解析」（3）
DPCコアメンバーの伏見清秀先生
●VHJ３つの事業 http://www.vhj.jp/npo/dpc.html
●日本における薬剤処方データベースの構築と実証研究
http://www.jpma.or.jp/opir/news/news-13.pdf
●OLAP解析例／伏見清秀先生 DPCによる医療評価と医療マネージメント
http://www.cs-oto.com/jcmi2004/paper/jcmi24/paper/x10406/p10406.html
リレーショナルデータベースマシン・・・
Microsoft SQL Server 2000 SP3(R)にて構築
解析用キューブの構築・・・
Microsoft Analysis Services
およびCognos PowerPlay Transformer
解析クライアント・・・
Crystal Decisions社のCrystal Analysis Professional
およびMicrosoft Excel Pivot Anaysis
結果：システム構築、分析の実施、データの配布の実現可能性と有用性が確認された。
対話的な分析により、手術グループの差異による在院日数への影響の違い、化学療法、
放射線療法などの在院日数、診療報酬点数への影響の違いなどが示された。
また、副傷病の解析では、DPC傷病分類レベルの集計によって循環器系疾患において
は呼吸不全、腎不全の影響が大きく、消化器系疾患においては肺炎の影響が大きいな
ど、主たる疾患によって医療資源必要度に影響を与える副傷病が異なることが示された。
結論：DPC調査データの解析におけるOLAP法の活用の実現可能性と有用性が示され
た。特に現在のDPC定義表では十分に整理されていない副傷病の評価については意
義が大きいと考えられる。DPCの恒常的な見直し作業にOLAP法が活用され、データに
基づく医療評価の１つのツールとしての地位が確立されることが期待される。
113
「DPCとデータマイニングツール /OLAP解析」（4）
DPCコアメンバーの伏見清秀先生
●ＤＰＣ（診断群分類）ワーキンググループメンバー会社
・富士通 http://jp.fujitsu.com/
・ＮＥＣ http://www.nec.co.jp/
・東芝住電医療情報システムズ http://www.tsmed.co.jp/tsmed/
・日本ＩＢＭ http://www.ibm.com/jp/
・三洋電機 http://www.sanyo.co.jp/
・日立製作所 http://www.hitachi.co.jp/
・日立メディカルコンピュータ http://www.hitachi-mc.co.jp/
・ＮＴＴデータ http://www.nttdata.co.jp/
・インテック http://www.intec.co.jp/
・日本事務器（NJC） http://www.njc.co.jp/index.html
・健康保険医療情報総合研究所（PRRISM） http://www.prrism.com/
抜粋：OLAPキューブは定義表の項目に沿って7から26個の集計軸を設定し病名集計軸に関しては
ICD10コード、DPC傷病名分類、MDC分類レベルの3段階の粒度で集計する設計
●ＤＰＣ解析用ＯＬＡＰキューブのディメンジョン構成
ディメンジョン名称／ディメンジョン数／階層数／定義
ＤＰＣ／１／３／ＭＤＣ・ＤＰＣコード
入院目的／１／１／検査・診断・その他診療
手術／１／２／手術グループ・手術コード
手術・処置等／１～２０／１／手術・処置等名称
併存症／１／３／ＭＤＣ・ＤＰＣ・ＩＣＤコード
合併症／１／３／ＭＤＣ・ＤＰＣ・ＩＣＤコード
調査年／１／１／２００２～
114
「DPCとデータマイニングツール /OLAP解析」（5）
DPCコアメンバーの伏見清秀先生
第24回医療情報学連合大会一般口演ＤＲＧ／ＰＰＳ・ＥＢＭ
http://www.cs-oto.com/jcmi2004/paper/jcmi24/category.htm#007
第25回医療情報学連合大会プログラム詳細版
http://www.jahis.jp/jcmi2005/program1012.html
10285 2-F-4-5 テキストマイニングによるＤＰＣ自動判定の試み
情報の力と働きから見た電子カルテシステム-岐阜大学病院の事例からDPCコーディング時に入力されたデータを利用したOLAP分析
http://www.cs-oto.com/jcmi2004/paper/jcmi24/paper/x30302/p30302.html
ＤＷＨ構築（Dr.Sum/Standard）サービス
http://www.qnes.co.jp/enavigator/reaf/reafret.asp?code=dwdwred1
OLAPツールよりも手軽にローコストで汎用的に導入
日本電気株式会社テキストマイニングエンジン「TopicAnalyzer」を開発
http://www.keyman.or.jp/search/news/MG04/20008867.html
http://www.cognos.co.jp/jp/news/releases/2004/0323_2.html
岐阜大学医学部附属病院の事例：
診療情報データのCDR(Clinical Data Repository)化
一患者、一入院について、診療科別、医師別の収入、支出分析などが、OLAP機能などを
用いて容易に評価可能で、診療記録についても、検索評価が可能である。
115
「DPCとデータマイニングツール /OLAP解析」（6）
岐阜大学医学部附属病院の事例
電子カルテ画面
http://www.cs-oto.com/jcmi2004/paper/jcmi24/paper/x30302/p30302.html
116
「DPCとデータマイニングツール /OLAP解析」（6）
岐阜大学医学部附属病院の事例 CDRを利用したOLAP分析例
CDRを利用したOLAP分析例
http://www.cs-oto.com/jcmi2004/paper/jcmi24/paper/x30302/p30302.html
117
DPCデータ活用術：医療現場で試されるデータマイニング力（1）
5年後に医療現場で試されるデータマイニング力生の臨床データ活用に向けて
～医療情報の“ナレッジマネジメント”で期待される「ライフサイエンス」分野への活用～
今後、日本の数々の医療IT化プロジェクトやDPCの普及、アウトカム医療の普
及、医療計画における地域医療連携の推進などが進めば、膨大で“標準化”さ
れた医療データの活用を各病院では迫られることとなります。限られた範囲
データでのOLAP分析やクエリー、レポーティングシステム等の活用を行いなが
ら、DWH内にある全てデータを余すところなく分析し、各種パターンを発見でき
るデータマイニングをいかに実践できるかがこれからの病院経営の重要な目標
です。このようなしっかりとしたデータマネジメントにより出された結果はＥＢＭ
（Evidence Based Medicine）の基礎となり、近い将来は現在以上に特許も絡
んだ●●病院方式、●●先生術などがドンドン出てくることになるでしょう。
そのためにもデータマイニングが行える環境づくり、将来的なソフト購入計画、
マイニングツール情報の収集、ベンダーチョイスなどは病院生き残り策としても、
今から備えていくことが重要です。最終的にはOLAP分析、データマイニングを
行う上で、情報の質を向上させるために、核となる人材の配置（CIO）を行うこと
や、医療現場独特のナレッジマネジメントを運用させるためにCKOの配置など
が必要となるでしょう。病院（企業）格差は“人材格差”と言われるように、いか
に情報管理に精通した人材を適材適所へ配置させるかが重要となります。経
営者の手腕が問われるところです。
http://www.melma.com/backnumber_143196_2423837/
118
DPCデータ活用術：医療現場で試されるデータマイニング力（2）
5年後に医療現場で試されるデータマイニング力生の臨床データ活用に向けて
～医療情報の“ナレッジマネジメント”で期待される「ライフサイエンス」分野への活用～
その最も端的な米国でのデータマイニング活用病院例を挙げれば、2年前にも
ホームページで掲載したりメルマガで特集も組みましたが、Mayo Clinicや
Harvardの事例があります。特にミネソタ州ロチェスターに本部を持つ非営利
の医療機関メイヨークリニック（入外来患者数年間約50万人、勤務医師・研究
者は約2400人）が、2004年にそれまで世界最速スーパーコンピュータの座を
長きにわたり君臨していたNEC製「地球シミュレータ」を追い抜き現在も断トツ
で世界一であるIBM製スーパーコンピューター「Blue Gene」を巨額な資金を投
じて購入し、IBMと2001年から共同開発したデータマイニングシステムにて、
個々の患者に合わせた治療法に関する特許申請レベルでのデータ結果が
次々と抽出されている件などでは、カスタマイズされた各疾患情報から医師の
臨床研究、ＥＢＭなどに有効に活用されており、果てはゲノム分析に至るまで
最大限の医療情報の利用が行われている状況です。ちなみに日本でもそれに
追いつけ追い越せと関係省庁の補助金事業を中心に、各大学等で医療・薬品
分野へデータ（テキスト）マイニング技法を使った研究も進んでいます。
DPCデータ活用術：医療現場で試されるデータマイニング力（1）
http://www.melma.com/backnumber_143196_2432357/
DPCデータ活用術：医療現場で試されるデータマイニング力（2）
http://www.melma.com/backnumber_143196_2432426/
119
DPCデータ活用術：医療現場で試されるデータマイニング力（3）
5年後に医療現場で試されるデータマイニング力生の臨床データ活用に向けて
～医療情報の“ナレッジマネジメント”で期待される「ライフサイエンス」分野への活用～
【メイヨークリニックのデータ（テキスト）マイニング戦略】
医療のブレークスルーを目指すメイヨー・クリニックとIBM
http://www-06.ibm.com/jp/solutions/lifesciences/news/2004/0804.html
http://japan.cnet.com/news/ent/story/0,2000047623,20070259,00.htm
http://www.mayoclinic.org/news2004-rst/2380.html
http://www.mayoclinic.org/spotlight/mayoibmcollaboration.html
IBM, Cleveland Clinic Team Up On Data-Mining Project
http://www.ihealthbeat.org/index.cfm?Action=dspItem&itemID=105998
Mayo Clinic, IBM Aim to Drive Medical Breakthroughs
http://www.c-enter.hu/center/0227945.html
http://www.allbusiness.com/periodicals/article/264402-1.html
メイヨークリニックでデータ(テキスト）マイニングを得意としている医師達
●Nina Schwenk
http://mayoresearch.mayo.edu/mayo/research/staff/schwenk_nm.cfm
●Casey S. Husser, M.D.
http://www.c-enter.hu/center/0227945.html
http://www.mayo.edu/pmts/mc4400-mc4499/mc4409-0905.pdf
●Piet C. de Groen, M.D.
http://mayoresearch.mayo.edu/mayo/research/staff/de_groen_pc.cfm
120
DPCデータ活用術：医療現場で試されるデータマイニング力（4）
5年後に医療現場で試されるデータマイニング力生の臨床データ活用に向けて
～医療情報の“ナレッジマネジメント”で期待される「ライフサイエンス」分野への活用～
●KDD（knowledge-discovery in databases）
タンパク質データのサルベージについて本件のmayoの事例や「Harvard's MedGene Data Base」の
紹介などをされています。
情報ベース医療（Information-Based Medicine）に向けて大きく前進したメイヨークリニック 2005/05
http://www-06.ibm.com/jp/solutions/lifesciences/pdf/lsbro_11.pdf
IBM ライフサイエンス資料ダウンロード Japan - Japan
http://www-06.ibm.com/jp/solutions/lifesciences/pdf/
業界初、ライフサイエンス分野でテキストマイニング技術を実用化
http://www-06.ibm.com/jp/press/2002/09053.html
テキストマイニングの機能を実現した例 -IBM TAKMIhttp://www.trl.ibm.com/projects/textmining/takmi/takmi.htm
IBM テキスト・マイニングプロジェクトの概要
http://www.trl.ibm.com/projects/textmining/index.htm
IBMライフサイエンス - Japan
https://www-06.ibm.com/jp/solutions/lifesciences/
メイヨークリニックでは検索時間が月単位から秒単位に短縮
https://www-06.ibm.com/jp/solutions/lifesciences/pdf/lsbro_10.pdf
・様々な場所にあり、フォーマットも異なる重症患者と研究データの膨大な蓄積を効率的に分析。
・医療データへのアクセスと、将来のジェノミクスおよびプロテオミクスのデータへのアクセスを統合。
121
DPCデータ活用術：医療現場で試されるデータマイニング力（4）-1
5年後に医療現場で試されるデータマイニング力生の臨床データ活用に向けて
～医療情報の“ナレッジマネジメント”で期待される「ライフサイエンス」分野への活用～
テキストマイニングの機能を実現した例として、TAKMI(Text Analysis and Knowledge Mining)
http://www.trl.ibm.com/projects/textmining/takmi/takmi.htm
テキストデータの中から概念（キーワードとな
る文字列とそのカテゴリー）を抽出し、定型情
報と共にさまざまな統計量を計算した上で、そ
の結果をさまざまな観点からユーザーに提示
するものです。以下のようなマイニング機能及
びビューを提供
122
DPCデータ活用術：医療現場で試されるデータマイニング力（4）-2
5年後に医療現場で試されるデータマイニング力生の臨床データ活用に向けて
～医療情報の“ナレッジマネジメント”で期待される「ライフサイエンス」分野への活用～
テキストマイニングの機能を実現した例として、TAKMI(Text Analysis and Knowledge Mining)
http://www.trl.ibm.com/projects/textmining/takmi/takmi.htm
傾向分析ではあるカテゴリーに含まれるキー
ワードの時系列での推移を見ることが出来る。
１９９８年１月から１９９９年２月にかけての
ソフトウエアに関する傾向を表している。
ソフトウエアのカテゴリーの中には、「アッ
プグレード」「DOS」等のキーワードを見る
ことが出来る。その中でも、１９９８年６月
にWindows98の問い合わせが急増して
いることが分かる。
Windows98の中で，どのような
お問合せが多いか、実際に
Windows98に対する問い合わ
せが多かった月（6月以降）の
「ソフトウエア･･･質問」というカテ
ゴリーを見ると、「Windows98を
（自分のPCに）導入可能か？」
「（自分のPCが）Windows98に
対応するか？」という内容が多
いということが分かる。
123
DPCデータ活用術：医療現場で試されるデータマイニング力（4）-3
5年後に医療現場で試されるデータマイニング力生の臨床データ活用に向けて
～医療情報の“ナレッジマネジメント”で期待される「ライフサイエンス」分野への活用～
テキストマイニングの機能を実現した例として、TAKMI(Text Analysis and Knowledge Mining)
http://www.trl.ibm.com/projects/textmining/takmi/takmi.htm
トピック抽出では、ある文書集合に含まれる
キーワード群や定型項目の時系列でのトピック
を調べることが出来る。トピック抽出は単に頻
度の多いものを表示するのではなく、常に一定
の頻度で出現するようなキーワードはトピックと
は見なされない。
124
DPCデータ活用術：医療現場で試されるデータマイニング力（4）-4
5年後に医療現場で試されるデータマイニング力生の臨床データ活用に向けて
～医療情報の“ナレッジマネジメント”で期待される「ライフサイエンス」分野への活用～
テキストマイニングの機能を実現した例として、TAKMI(Text Analysis and Knowledge Mining)
http://www.trl.ibm.com/projects/textmining/takmi/takmi.htm
２Ｄマップ（相関分析）
２Dマップと呼ばれる機能では、あるカテゴリーに属するキーワード群と、他のカテゴリーに属する
キーワード群との対応関係を見ることが出来る｡ここで、専門用語（要望）とハードウエア（主に装置
の名称等）を２次元の表にして見ることが出来る。
いづれのカテゴリーのキーワードも自然言語処理によってコールセンターの応対者の書いた文書
から抽出される。
「専門用語…要望」というカテゴリは、専門用語に分類されるキーワードと要望に関する表現（主に
動詞の付属語に含まれる表現から判断される）が同じ文中の係り受け関係にあるものが文中から
抽出されたもの。図中では縦軸がソフトウエア、横軸が専門用語…要望を示している。
このように、ある機種に特化した問題や質問を膨大な質問の中から発見することが出来る。
125
DPCデータ活用術：医療現場で試されるデータマイニング力（5）
5年後に医療現場で試されるデータマイニング力生の臨床データ活用に向けて
～医療情報の“ナレッジマネジメント”で期待される「ライフサイエンス」分野への活用～
04/03/27 医療を支える情報基盤シンポジウム議事録
医療を支える情報基盤～ともに考えるシンポジウム
－今後の医療ＩＴの展望と課題－
医政局研究開発振興課医療技術情報推進室
http://www.mhlw.go.jp/shingi/2004/03/txt/s0327-1.txt
（抜粋）メイヨークリニックやコロンビア大学の電子カルテを見てまいりましたけれ
ども、やはり元の紙のカルテがきちんと書かれるようになってきておりますから、中
身が充実しているわけです。
［米国ワシントンD.C. 2005年11月8日(現地時間)発］
IBMR、世界有数のがんセンターとの協力により、研究、診断、治療を促進。メモリアル・スローン・ケタ
リングがんセンター、Molecular Profiling Institute、
Sainte-Justine Research Centerと協力体制を確立
http://www-06.ibm.com/jp/press/20051110003.html
・テキストマイニングおよび関連する分析機能を利用し、病院データを統一的な情報管理環境に統合
する総合情報システムを整備
・病理学レポート用の検索可能なデータベースを作成
・新しい病理検索とマイニング機能により、これまで以上の深いレベルのデータ活用
・個々の患者の病気について、はるかに詳細なレベルで特徴を解明する私たちの能力と、分子データ
をマイニングおよび解釈する研究パートナーの能力が一体化して、患者治療への応用が促進される。
・・・・・IBMから300万ドル相当のテクノロジーとサービスの助成を受けるMSKCCは、テキスト・マイニ
ングおよび関連する分析機能を利用し、病院データを統一的な情報管理環境に統合する総合情報シ
ステムを整備して、治療改善に弾みをつける。さらに、MSKCCの病理学者はIBMの研究者との緊密
な協力のもと、病理学レポート用の検索可能なデータベースを作成。
http://www.stjude.org/ (英語)
126
DPCデータ活用術：医療現場で試されるデータマイニング力（6）
5年後に医療現場で試されるデータマイニング力生の臨床データ活用に向けて
～医療情報の“ナレッジマネジメント”で期待される「ライフサイエンス」分野への活用～
【日本の医療機関のデータ（テキスト）マイニング戦略】
国内での医療関連のデータ（テキスト）マイニング事例報告は、主に日本医療情報学会や情報処理学
会など数々の情報系学会を中心にして発表が行われております。文部科学省の科学研究費補助事
業として研究報告も多数あり、下記にその例を列挙している通りそこそこ諸外国と比べても進んでいる
感はあります。
とりあえず下記情報等をご覧になられてください。素晴らしいツールには何れ全国規模な治験事業・製
薬会社、遺伝子研究施設、はたまた文部科学省リーディングプロジェクト「オーダーメイド医療実現化
プロジェクト」などにも関連してくると思われます。夢が広がりますね。
オーダーメイド医療実現化プロジェクト http://biobankjp.org/
【学会】
日本医療情報学会 http://www.jami.jp/
情報処理学会 http://www.ipsj.or.jp/
日本学術会議 http://www.scj.go.jp/
応用統計学会 http://www.applstat.gr.jp/
応用生態工学会 http://www.ecesj.com/
など、他多数。
127
DPCデータ活用術：医療現場で試されるデータマイニング力（7）
5年後に医療現場で試されるデータマイニング力生の臨床データ活用に向けて
～医療情報の“ナレッジマネジメント”で期待される「ライフサイエンス」分野への活用～
情報洪水時代におけるアクティブマイニングの実現科学研究補助金「特定領域研究（Ｂ）」
領域代表者元田浩（大阪大学・産業科学研究所・教授）
http://www.ar.sanken.osaka-u.ac.jp/activemining/info.html
研究期間平成13年度～16年度情報洪水時代の救世主：アクティブマイニング
収集・発掘・洗練の統合による知の上昇スパイラル実現
平成１７年度科学研究費補助金「特定領域研究」に係る研究経過等の報告書（最終ヒアリング用報
告書） http://www.ar.sanken.osaka-u.ac.jp/activemining/report.pdf
文部科学省科学研究費補助事業
http://www.mext.go.jp/a_menu/shinkou/hojyo/main5_a5.htm
平成１７年度科学研究費補助金「特定領域研究」に係る研究経過等の報告書（最終ヒアリング用報告書）
http://www.ar.sanken.osaka-u.ac.jp/activemining/report.pdf
科学研究補助金「特定領域研究（Ｂ）」情報洪水時代におけるアクティブマイニングの実現
http://www.ar.sanken.osaka-u.ac.jp/activemining/info.html
科学研究費補助金審査部会における中間・事後評価について [特定領域研究の事後評価－10]
http://www.mext.go.jp/b_menu/houdou/17/12/05121301/005/010.htm
128
●集積情報からパターン解析データマイニング医療分野に応用医療や薬品の分野にデータマイニング技法を利用
http://www.tokyo-np.co.jp/00/sci/20050906/ftu_____sci_____000.shtml
DPCデータ活用術：医療現場で試されるデータマイニング力（7）-1
5年後に医療現場で試されるデータマイニング力生の臨床データ活用に向けて
～医療情報の“ナレッジマネジメント”で期待される「ライフサイエンス」分野への活用～
文部科学省情報洪水時代におけるアクティブマイニングの実現科学研究補助金「特定領域研究（Ｂ）」
http://www.ar.sanken.osaka-u.ac.jp/activemining/report.pdf 一部抜粋（詳細はＨＰ参照のこと
http://www.ar.sanken.osaka-u.ac.jp/activemining/
平成１６年度研究成果報告書 P486（48.3MB）
http://www.ar.sanken.osaka-u.ac.jp/activemining/report_04_home_page.pdf
129
DPCデータ活用術：医療現場で試されるデータマイニング力（7）-2
5年後に医療現場で試されるデータマイニング力生の臨床データ活用に向けて
～医療情報の“ナレッジマネジメント”で期待される「ライフサイエンス」分野への活用～
文部科学省情報洪水時代におけるアクティブマイニングの実現科学研究補助金「特定領域研究（Ｂ）」
http://www.ar.sanken.osaka-u.ac.jp/activemining/report.pdf 一部抜粋（詳細はＨＰ参照のこと
http://www.ar.sanken.osaka-u.ac.jp/activemining/
130
DPCデータ活用術：医療現場で試されるデータマイニング力（7）-3
5年後に医療現場で試されるデータマイニング力生の臨床データ活用に向けて
～医療情報の“ナレッジマネジメント”で期待される「ライフサイエンス」分野への活用～
文部科学省情報洪水時代におけるアクティブマイニングの実現科学研究補助金「特定領域研究（Ｂ）」
http://www.ar.sanken.osaka-u.ac.jp/activemining/report.pdf 一部抜粋（詳細はＨＰ参照のこと
131
http://www.ar.sanken.osaka-u.ac.jp/activemining/
DPCデータ活用術：医療現場で試されるデータマイニング力（7）-4
5年後に医療現場で試されるデータマイニング力生の臨床データ活用に向けて
～医療情報の“ナレッジマネジメント”で期待される「ライフサイエンス」分野への活用～
文部科学省情報洪水時代におけるアクティブマイニングの実現科学研究補助金「特定領域研究（Ｂ）」
http://www.ar.sanken.osaka-u.ac.jp/activemining/report.pdf 一部抜粋（詳細はＨＰ参照のこと
平成１６年度研究成果報告書 P486（48.3MB）
http://www.ar.sanken.osaka-u.ac.jp/activemining/report_04_home_page.pdf
「ＷＷＷにおけるメタ情報源の獲得」
山田誠二国立情報学研究所
小野田崇電力中央研究所
高間康史東京都立科学技術大学工学部
村田剛志国立情報学研究所
132
DPCデータ活用術：医療現場で試されるデータマイニング力（7）-5
5年後に医療現場で試されるデータマイニング力生の臨床データ活用に向けて
～医療情報の“ナレッジマネジメント”で期待される「ライフサイエンス」分野への活用～
文部科学省情報洪水時代におけるアクティブマイニングの実現科学研究補助金「特定領域研究（Ｂ）」
http://www.ar.sanken.osaka-u.ac.jp/activemining/report.pdf 一部抜粋（詳細はＨＰ参照のこと
平成１６年度研究成果報告書 P486（48.3MB）
http://www.ar.sanken.osaka-u.ac.jp/activemining/report_04_home_page.pdf
情報ストリーム４週分
「ＷＷＷにおけるメタ情報源の獲得」
山田誠二国立情報学研究所
小野田崇電力中央研究所
高間康史東京都立科学技術大学工学部
村田剛志国立情報学研究所
133
DPCデータ活用術：医療現場で試されるデータマイニング力（7）-6
5年後に医療現場で試されるデータマイニング力生の臨床データ活用に向けて
～医療情報の“ナレッジマネジメント”で期待される「ライフサイエンス」分野への活用～
文部科学省情報洪水時代におけるアクティブマイニングの実現科学研究補助金「特定領域研究（Ｂ）」
http://www.ar.sanken.osaka-u.ac.jp/activemining/report.pdf 一部抜粋（詳細はＨＰ参照のこと
ヒューマン・システム・イ
平成１６年度研究成果報告書 P486（48.3MB）
ンタラクションに基づく知
http://www.ar.sanken.osaka-u.ac.jp/activemining/report_04_home_page.pdf
識の評価と選択
肝炎の男性患者についての結果研究メンバー
大澤幸生: 筑波大学ビジ
ネス科学研究科
寺野隆雄: 東京工業大
学総合理工学研究科
寺野隆雄: 筑波大学ビジ
ネス科学研究科
134
DPCデータ活用術：医療現場で試されるデータマイニング力（7）-7
5年後に医療現場で試されるデータマイニング力生の臨床データ活用に向けて
～医療情報の“ナレッジマネジメント”で期待される「ライフサイエンス」分野への活用～
文部科学省情報洪水時代におけるアクティブマイニングの実現科学研究補助金「特定領域研究（Ｂ）」
http://www.ar.sanken.osaka-u.ac.jp/activemining/report.pdf 一部抜粋（詳細はＨＰ参照のこと
ヒューマン・システ
平成１６年度研究成果報告書 P486（48.3MB）
ム・インタラクショ
http://www.ar.sanken.osaka-u.ac.jp/activemining/report_04_home_page.pdf
ンに基づく知識の
Ｂ型肝炎患者データについてのKeyGraphの結果
評価と選択
研究メンバー
大澤幸生: 筑波大
学ビジネス科学研
究科
寺野隆雄: 東京工
業大学総合理工
学研究科
寺野隆雄: 筑波大
学ビジネス科学研
究科
135
DPCデータ活用術：医療現場で試されるデータマイニング力（7）-8
5年後に医療現場で試されるデータマイニング力生の臨床データ活用に向けて
～医療情報の“ナレッジマネジメント”で期待される「ライフサイエンス」分野への活用～
文部科学省情報洪水時代におけるアクティブマイニングの実現科学研究補助金「特定領域研究（Ｂ）」
http://www.ar.sanken.osaka-u.ac.jp/activemining/report.pdf 一部抜粋（詳細はＨＰ参照のこと
ヒューマン・システ
平成１６年度研究成果報告書 P486（48.3MB）
ム・インタラクショ
http://www.ar.sanken.osaka-u.ac.jp/activemining/report_04_home_page.pdf
ンに基づく知識の
評価と選択
繊維化プロセスにおける検査データの可視化
研究メンバー
大澤幸生: 筑波大
学ビジネス科学研
究科
寺野隆雄: 東京工
業大学総合理工
学研究科
寺野隆雄: 筑波大
学ビジネス科学研
究科
136
DPCデータ活用術：医療現場で試されるデータマイニング力（7）-9
5年後に医療現場で試されるデータマイニング力生の臨床データ活用に向けて
～医療情報の“ナレッジマネジメント”で期待される「ライフサイエンス」分野への活用～
文部科学省情報洪水時代におけるアクティブマイニングの実現科学研究補助金「特定領域研究（Ｂ）」
http://www.ar.sanken.osaka-u.ac.jp/activemining/report.pdf 一部抜粋（詳細はＨＰ参照のこと
平成１６年度研究成果報告書 P486（48.3MB）
http://www.ar.sanken.osaka-u.ac.jp/activemining/report_04_home_page.pdf
結果はＨＰをご覧ください http://www.ar.sanken.osaka-u.ac.jp/activemining/report.pdf
これら研究成果はP72～論文掲載、国内外の学会・研究会発表、ヨーロッパ機械学習国際会議、
ヨーロッパ知識予見会議、データマイニング国際会議などの情報からも閲覧できます。
・情報処理学会 http://www.ipsj.or.jp/index.html
・The Institute of Electrical and Electronics Engineers
137
http://www.ieee.org/portal/site
http://www.ar.sanken.osaka-u.ac.jp/activemining/
DPCデータ活用術：医療現場で試されるデータマイニング力（8）
5年後に医療現場で試されるデータマイニング力生の臨床データ活用に向けて
～医療情報の“ナレッジマネジメント”で期待される「ライフサイエンス」分野への活用～
下記一部抜粋詳細は ⇒http://www.ar.sanken.osaka-u.ac.jp/activemining/
●大阪大、慶応大など十大学のグループの成果
http://www.ar.sanken.osaka-u.ac.jp/activemining
情報洪水時代におけるアクティブマイニングの実現
http://www.ar.sanken.osaka-u.ac.jp/activemining/info.html
医学情報のページ・医学分野の情報を対象としたアクティブマイニングを実施
http://www.ar.sanken.osaka-u.ac.jp/activemining/medinfo.html
●大阪大産業科学研究所・元田浩教授
「アクティブマイニングプロジェクト」・慢性肝炎の検査データを検証
http://www.ar.sanken.osaka-u.ac.jp/~motoda/motoprjp.html
●千葉大医学部・高林克日己教授
http://www.ho.chiba-u.ac.jp/medinf/medinf.html
時系列決定木による分類学習 /2003年度人工知能学会全国大会（第17回）
http://www-kasm.nii.ac.jp/jsai2003/programs/PDF/000193.PDF
・三十種の血液検査データによって、肝臓の病変の進行度（線維化度）を約９０％の精度で予測できる
・横浜国大グループから、肝炎から肝硬変に病気が進展する患者は、アミラーゼの検査値が高いことを
発見。
●慶応大理工学部・山口高平教授
メタ学習機構に基づくアクティブマイニング
http://www.yamaguti.comp.ae.keio.ac.jp/japanese/paper/2001/
山口研究室/データマイニング
http://www.yamaguti.comp.ae.keio.ac.jp/japanese/study/KDD/index.html
詳細は ⇒http://www.ar.sanken.osaka-u.ac.jp/activemining/
http://www.ar.sanken.osaka-u.ac.jp/activemining/info.html
138
DPCデータ活用術：医療現場で試されるデータマイニング力（9）
5年後に医療現場で試されるデータマイニング力生の臨床データ活用に向けて
～医療情報の“ナレッジマネジメント”で期待される「ライフサイエンス」分野への活用～
富士通における医療分野でのICT利活用イメージについて
富士通株式会社富士通研究所2005年12月15日資料
http://www.soumu.go.jp/joho_tsusin/policyreports/chousa/iryou_ict/pdf/051215_2_5.pdf
大量の画像から知識を発見するイメージマイニング技術を開発株式会社富士通研究所
http://pr.fujitsu.com/jp/news/2001/11/19.html
製薬・医療・食品分野のバイオ研究向け富士通株式会社
遺伝子間の関連性発見を支援するソフトウェア「XminerTM-Lite」販売開始
http://pr.fujitsu.com/jp/news/2003/04/9.html
バイオ関連文献マイニングツールを国立遺伝学研究所に納入日本電気株式会社
http://www.nec.co.jp/press/ja/0405/1703.html
http://www.sw.nec.co.jp/igovcom/necworks/educ/
医療のIT化を推進するシステムソリューションＮＴＴコムウェア
http://www.nttcom.co.jp/terra/terra19/pdf/p11-14.pdf
http://www.nttcom.co.jp/terra/terra19/
SPSS、より高速、正確なテキストマイニングを実現する「Text Mining for Clementine 2.2J」を出荷
～係り受け解析処理を高速化、新たに文境界推定機能を追加しビジネス用途に対応～
http://www.spss.co.jp/company/press2005/press20051215.html
139
DPCデータ活用術：医療現場で試されるデータマイニング力（9）-1
5年後に医療現場で試されるデータマイニング力生の臨床データ活用に向けて
～医療情報の“ナレッジマネジメント”で期待される「ライフサイエンス」分野への活用～
富士通における医療分野でのICT利活用イメージについて富士通株式会社富士通研究所2005年12月15日資料
http://www.soumu.go.jp/joho_tsusin/policyreports/chousa/iryou_ict/pdf/051215_2_5.pdf
総務省第２回「医療分野におけるＩＣＴの利活用に関する検討会」議事要旨 20051215 140
http://www.soumu.go.jp/joho_tsusin/policyreports/chousa/iryou_ict/051215_2.html
DPCデータ活用術：医療現場で試されるデータマイニング力（9）-2
5年後に医療現場で試されるデータマイニング力生の臨床データ活用に向けて
～医療情報の“ナレッジマネジメント”で期待される「ライフサイエンス」分野への活用～
富士通における医療分野でのICT利活用イメージについて富士通株式会社富士通研究所2005年12月15日資料
http://www.soumu.go.jp/joho_tsusin/policyreports/chousa/iryou_ict/pdf/051215_2_5.pdf
医療安全管理として活用
総務省第２回「医療分野におけるＩＣＴの利活用に関する検討会」議事要旨 20051215 141
http://www.soumu.go.jp/joho_tsusin/policyreports/chousa/iryou_ict/051215_2.html
DPCデータ活用術：医療現場で試されるデータマイニング力（9）-3
5年後に医療現場で試されるデータマイニング力生の臨床データ活用に向けて
～医療情報の“ナレッジマネジメント”で期待される「ライフサイエンス」分野への活用～
富士通における医療分野でのICT利活用イメージについて富士通株式会社富士通研究所2005年12月15日資料
http://www.soumu.go.jp/joho_tsusin/policyreports/chousa/iryou_ict/pdf/051215_2_5.pdf
総務省第２回「医療分野におけるＩＣＴの利活用に関する検討会」議事要旨 20051215 142
http://www.soumu.go.jp/joho_tsusin/policyreports/chousa/iryou_ict/051215_2.html
DPCデータ活用術：医療現場で試されるデータマイニング力（9）-4
5年後に医療現場で試されるデータマイニング力生の臨床データ活用に向けて
～医療情報の“ナレッジマネジメント”で期待される「ライフサイエンス」分野への活用～
富士通における医療分野でのICT利活用イメージについて富士通株式会社富士通研究所2005年12月15日資料
http://www.soumu.go.jp/joho_tsusin/policyreports/chousa/iryou_ict/pdf/051215_2_5.pdf
総務省第２回「医療分野におけるＩＣＴの利活用に関する検討会」議事要旨 20051215 143
http://www.soumu.go.jp/joho_tsusin/policyreports/chousa/iryou_ict/051215_2.html
DPCデータ活用術：医療現場で試されるデータマイニング力（9）-5
5年後に医療現場で試されるデータマイニング力生の臨床データ活用に向けて
～医療情報の“ナレッジマネジメント”で期待される「ライフサイエンス」分野への活用～
富士通における医療分野でのICT利活用イメージについて富士通株式会社富士通研究所2005年12月15日資料
http://www.soumu.go.jp/joho_tsusin/policyreports/chousa/iryou_ict/pdf/051215_2_5.pdf
総務省第２回「医療分野におけるＩＣＴの利活用に関する検討会」議事要旨 20051215 144
http://www.soumu.go.jp/joho_tsusin/policyreports/chousa/iryou_ict/051215_2.html
DPCデータ活用術：医療現場で試されるデータマイニング力（9）-6
5年後に医療現場で試されるデータマイニング力生の臨床データ活用に向けて
～医療情報の“ナレッジマネジメント”で期待される「ライフサイエンス」分野への活用～
富士通における医療分野でのICT利活用イメージについて富士通株式会社富士通研究所2005年12月15日資料
http://www.soumu.go.jp/joho_tsusin/policyreports/chousa/iryou_ict/pdf/051215_2_5.pdf
ＩＣＴとマイニング技術による医療リスクマネジメント
総務省第２回「医療分野におけるＩＣＴの利活用に関する検討会」議事要旨 20051215 145
http://www.soumu.go.jp/joho_tsusin/policyreports/chousa/iryou_ict/051215_2.html
長与専斎
（日本の医療・衛生行政制度の創始者）の旧宅（市文化財）
大村市立病院
Omura Municipal Hospital
〒856-8561
長崎県大村市古賀島町133番地22
TEL0957-52-2161 FAX0957-52-2199
玖島城（大村城）跡／（大村公園）
大村市立病院
医療情報企画室
副室長
福田行弘（HIM）
赤心（せきしん）
赤米を原料とした日本酒。
淡い赤色と甘い香りが特徴です。
自治体病院協議会雑誌寄稿論文(平成17年2月号)
「次期診療報酬制度対策 DPC対応への取り組みの重要性」
http://www.jmha.or.jp/magazine/zassi/z0502.html
DPC研究会事務局 [email protected]
http://yokohama.cool.ne.jp/medical_record/00.htm
診療情報管理士の広場
146
http://www.h2.dion.ne.jp/~kanrishi/

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