Cyberspace としての病院情報システム

(1)

Cyberspace

としての病院情報システム

Hospital Information System as Cyberspace

津本周作，平野章二，阿部秀尚

∗

Shusaku Tsumoto, Shoji Hirano, Hidenao Abe

島根大学医学部医療情報学講座

Department of Medical Informatics, Faculty of Medicine, Shimane University

Abstract: This paper shows the status of hospital information system in which all the clinical

data are stored: this can be viewed as mapping all the clinical records into cyberspace composed of huge spatiotemporal databases. Thus, spatiotemporal data mining plays an important role in analyzing complex data, which will lead to a new style of hospital management.

1 はじめに

診療情報の電子化に伴い，すべての診療行為とその結果が病院情報システムに蓄積される時代が来ようとしている．たとえば，島根大学医学部付属病院 (外来: のべ 1000 人/日，病床数 618) は，図 1 で示されるようなシステムが平成 19 年 5 月から稼働しており，さまざまな部門のデータが分散型データベースシステムとして蓄積されている．現在稼働しているシステムで調査したところでは，診療報酬に伴う診療行為が 1 日あたり 7000 件登録され， 1 日あたりで約 160MB のテキストデータと約 10GB の画像データが蓄積されている．これは一年で，それぞれ 10GB, 3TB のデータとなり，これらのデータの有効活用は今後の病院情報システムでの大きな課題となってきているが，大きくは次の二つの目標があげられよう．診療支援これまで，我々は慢性疾患の病像をスナップショット的にしか観測することができなかった．長期間に蓄積された慢性疾患のデータをマイニングすることで，その慢性疾患の全体像 (治療例/未治療例を含めて) を把握することが可能となる．慢性疾患の長期予後についての知識を発見することで，より質のよい診療を支援できうる．さらには，全体像を横断的に調べることで，医師が直観的に把握していた疾患の概念，および疾患分類について，その概念の再構築も期待できる．病院管理一方，これまででも報道されて問題となっている院内感染および医療事故についても，診療行為の電子化によって蓄積されたデータをマイニングする ∗_{連絡先：島根大学医学部医療情報学講座} 〒 693-8501 出雲市塩冶町 89-1 [email protected] ことで，これらの事象のパターンを抽出し，感染・事故を防止することが可能となってきている．ここで用いられるデータは診療資源の配置に関わる病院管理のデータであり，ここでのマイニング技術の適用はデータに基づいた病院管理という新たな展開を生む．したがって，人という大規模系 (複雑系) と病院という大規模系 (複雑系) についてのデータが病院情報システムとして蓄積され，それぞれの複雑系 (あるいは複合系) についての情報を再利用でき，それぞれについての知識がデータマイニングによって発見できる．この意味で，病院情報システムという対象は直接的に人間を扱うものではないが，間接的な形で複合医工学の対象となりうるものである．著者らは，この二つの視点に着目し，前者については，実際に病院情報システムに蓄積された検査データを元にしたデータマイニングによる診療支援および後者については，紙媒体で蓄積されたデータを電子化したデータを元にした病院管理として，プロトタイプ的な研究を重ねてきた [津本 05, 津本 07b, 津本 07a]．本稿では，これまで蓄積されたデータから病院全体の業務がどのように見えるかを概観する．

2 Cyberspace

からの病院の観測

2.1 オーダ

病院におけるすべての臨床行為は，異なる職種間のオーダを介している．これまでオーダは伝票を介して伝えられてきたが，この伝票を電子化することが病院情報システムの当初の目的であった．例えば，処方箋は，医師から薬剤師へのオーダと考えることができる．患者は医師から処方箋を受け取り，それを薬剤師と医人工知能学会研究会資料 SIG-DMSM-A703-03 (2/28)

(2)

内視鏡検査室内視鏡検査室 _病理部_病理部病院情報システム病院情報システム薬剤部生理・内視鏡オーダ放射線オーダ輸血オーダ処置オーダ診療情報システムＤＰＣオーダ手術部手術部カルテ記載ツールカルテ表示ツールスタンプ機能患者選択看護管理支援システム看護業務支援システム栄養管理室栄養管理室中央放射線部各撮影機器インターフェース画像読影レポーティングシステム参照画像・所見入力システム放射線業務システム理学療法部理学療法部医療情報部医事会計システム (医事会計・仮レセチェック）臨床検査システム細菌検査システム心電図ファイリングシステム肺機能ファイリングシステム超音波システム輸血部輸血部中央検査部中央検査部シェーマツール中央採血室電子カルテシステム電子カルテシステム検査オーダ食事オーダ入退院オーダ処方オーダ予約オーダ病名オーダ病理オーダ注射オーダリハビリオーダ _{診療文書・ファイル取込} クリニカル・パス電子ファイリングシステムデータマイニングシステム給食システム薬品在庫管理システム薬剤部業務システム薬剤管理指導支援システム治験実施管理システム注射自動払出システム散在監査システム麻薬管理システム病理検査システム内視鏡画像システム輸血管理システム採血管準備BCロボリハビリシステム画像システム地域連携システム手術部門システム経営分析システム診療録管理システムインシデントレポート物流システム医事システム手術オーダ感染症コントロールシステム生理検査システム自動精算支払機再来受付機データウェアハウス診察券発行機（エンボス）看護支援システム電子カルテ入力支援システムオーダシステムベッドサイドエントリメモ記入ツール退院サマリ管理図 1: 島根大学医学部附属病院病院情報システム概要療事務に渡すことによって，薬を受け取り，処方代を支払う．この処方箋の流れは: 1. 診察 2. 処方箋の記入 3. 処方箋を事務へ 4. 処方箋を薬局へ 5. 薬局での薬の選択/ 詰め合わせ 6. 薬を患者様へとなる．この流れは，処方箋が電子化されれば，ネットワークを介して，その電子化文書を送ることで，診察，薬の梱包，薬の引き渡しを除いて，自動化できることがわかる．この自動化がオーダエントリシステムと呼ばれる病院情報システムの重要な骨格をなしている．これは処方業務の省力化という目的があったが，一方，上記の各ステップの情報が時間情報とともに計算機に蓄積されることで，その業務の時間の流れを把握できることになる．また，そのオーダにおける業務の実態を病院全体の統計情報として把握できる．例えば，図 2 は島根大学の 2006 年 11 月から 2008 年 2 月 8 日までのオーダ数を，図 3 には，2008 年 2 月 4 日から 2 月 8 日に時間あたりのオーダー平均数をプロットした．これらから，一日のどの部分に業務が集中しているか，ということが明らかにできるが，一方，計算機への負荷がどこにあるかをも知ることができる．また，処方箋の流れが一つのパケットに対応していることを考えれば，パケット数を計測することで，その業務数を計測できる可能性がある．以上のように，病院情報システムに蓄積されたデータを利用することで，病院の業務を計量化する可能性が見えてくる．

2.2 ログイン数

図 4 は島根大学の 2007 年 8 月から 2008 年 2 月 8 日までの時間あたりの平均ログイン数を，図 5 には，病棟別のログイン数をプロットした．

参考文献

[津本 05] 津本周作, 平野章二, 高林克日己：ラフ集合に基づくアクティブマイニングによる診療情報生成システムの開発, 人工知能学会誌, Vol. 20, No. 2, pp. p.203–210 (2005) 16

(3)

図 2: オーダ数 (2006 年 11 月 1 日から 2008 年 2 月 8 日) [津本 07a] 津本周作：リスクマイニングとその医療応用, 人工知能学会誌, Vol. 22, No. 5, pp. p.677–682 (2007) [津本 07b] 津本周作, 平野章二：複合医工学としてのデータマイニング, 人工知能学会誌, Vol. 22, No. 2, pp. p.201–207 (2007)

(4)

図 3: オーダ数 (2008 年 2 月 4 日から 2008 年 2 月 8 日)

図 4: 平均ログイン数 (2007 年 8 月から 2008 年 2 月 8 日)

(5)