医療会計情報の戦略的活用についての一試論 : DPC指向の情報品質評価モデル

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〔研究ノート〕（北照高等学校教諭）

─ DPC指向の情報品質評価モデル ─

前　田　　瞬

医療会計情報の戦略的活用についての一試論

Ⅰ　はじめに

わが国の医療機関において，最近とみに“マネジメント”に対する関心が高まってきている。その背景はいくつか考えられる。例えば，国の医療費抑制政策のもとに，医療機関に支払われる診療報酬のマイナス改定が続いていることから，病院経営を安定化することが重要な関心事になってきている点が挙げられる。また，医師や看護師などといった医療従事者の慢性的な不足により，国レベルでも個別医療機関レベルでも，ヒト・モノ・カネ・情報といった医療資源の配分問題を今まで以上に戦略的に考慮しなければならなくなってきたことも挙げられる。医療機関も企業と同じく，経営戦略を立案し，医療（経営）資源の適正な配分を図っていく必要がある。何故ならば，そもそも病院経営が安定しないことには，品質の高い医療自体も提供しえないからである。そのためには，品質の高い医療会計情報に拠って，業績管理を行うことが肝要となる。このような認識のもと，本稿では，急性期入院医療に焦点を当てたDPC（Diagnosis Procedure Combination：診断群分類）手法に着目し，統計的品質管理（Statistical Quality Control）の観点から，医療会計情報の品質向上を図るひとつの方法を提案する。本稿の構成は，次の通りである。まず第2 節では，医療機関において行われる利益計算の方法をレビューする。第3節では，医業利益管理モデルを提案する。統計的品質管理の手法を用い，医業利益の管理と診療ケースの分析に役立たせるための医療会計情報の活用方法を提示する。最後に第4節では，今後の研究課題を示す。

Ⅱ　医療機関の利益計算

１．DPCに基づく収入計算 DPCは，2003年に導入された急性期入院医療における診療報酬計算法である。この方法では，疾病ごとにあらかじめ定められた諸係数から導き出される「包括払い費用」と呼ばれる診療報酬分と，「出来高払い分」と呼ばれる診療報酬分とを合算して1入院当たりの診療報酬を計算する（図表1）。 DPCは，単に医療費抑制政策としてのみではなく，「医療情報の標準化と可視化，そしてそれによる医療提供体制の適正化と医療の質向上に貢献する」（松田，2011，p.3）ものであると，期待されてもいる。図表1にある包括払い分というのは，入院基本料，検査，投薬，注射，画像診断などといった標準化が可能な（医療従事者の手技の影響を受けない）診療行為を診断群別に洗い出し，それらに対して，一括して診療報酬を設定する方式である。例えば，“ホテルの宿泊代”のような1日当たりの入院基本料は，誰が入院しても同じである。また，胸部レントゲン撮影や画像診断などは，医療従事者の手技の影響は受けないであろうし，それらは同じ手順，同じ費用で診療を行うことができる。実際には，それは「診断群分類別1日当たり点数×在院日数×医療機関別係数」という計算式で算出される。医療機関別係数の定義については後述する。従来の「出来高払い」からDPC導入によっ

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て「包括払い」されるようになった図表1中の6つの項目は，過去の蓄積された疾病別の治療データをもとに，「この疾病の場合には，このくらいの医療資源を投下して診療を行うことができるはずである」という想定のもとに，医療機関に対してまとめて請求させるようにしたものである。厚生労働省は現在， 2,658の疾病について診断群分類（うち，包括評価対象は1,881分類）を作成し，診療報酬点数を定めている。ここで，DPCの仕組みを具体的に紹介しておくと次のようになる。包括評価制度の本質的な発想は，「患者の在院日数はできるだけ短い方が望ましい」と考える点にある。DPCでは，この精神を理解することが肝要である。 DPCでは，まず患者の総在院期間を3期に分けて考える。本稿では各期をそれぞれ「第 1入院期」，「第2入院期」，「第3入院期」と呼ぶことにする。第1入院期は，総在院期間のうちの最初の第1 ～ 11日をさす。第2入院期は次の第12 ～ 24日をさす。そして，第3入院期は最後の第25 ～ 56日をさす。第57日目以降は，“急性期”から外れた扱いになるので無視をする。このように総在院期間を3期に区分した上で，次に，各期別の診療報酬を計算するに当たってそれぞれの期に重みづけ係数（「点数」と呼んでいる）をあらかじめ設定しておく。ここで，1点は10円で換算する。この係数は，総在院期間が短いほど，最終的な診療報酬が高く出るように設定が工夫されている。いま，第k入院期の係数をwkと表すとすれば，各期の係数は， w1＞w2＞w3 の関係を満足するように設定される。この係数は，厚生労働省によって設定されるものである。次に，これらの重みづけ係数（点数）を基に各入院期の「入院点数」が以下のように計算される。いま，ある医療機関に入院した患者iの第k 入院期の入院日数をktiと表し，この患者の第 k入院期の入院点数をksiと表すことにすれば， ksi=wk×kti となる。ここで，医療機関における患者 i の在院日数（患者在院日数）を Tiとすると，である。これらの条件の下で，この医療機関に入院した患者iの包括評価払費用giが次のように計算される。ここで，rは医療機関の「医療機関別係数」とよばれるもので，これは，DPCの導入によって各医療機関の収入の間に格差が生じないように配慮しながら，医療機関の総合的な診療能力を表した数値である。この数値は厚生労働省が定める。この医療機関別係数は，「基礎係数」，「暫定調整係数」，「機能評価係入院基本料検査投薬注射画像診断 1000点未満の処置，他手術・麻酔指導管理料リハビリ 1000点以上の処置，他＜出来高払い制度＞包括払いへ出来高払いのまま手術・麻酔指導管理料リハビリ 1000点以上の処置，他【包括払い分】診断群分類別 1日当たり点数 × 在院日数 × 医療機関別係数＜ＤＰＣ制度＞ 図表1．出来高払い制度とDPC制度の違い 出所）山内編著，2012，p.122 を一部加筆・修正。

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数Ⅰ」，「機能評価係数Ⅱ」とよばれる4つの係数の合計として定義される１）_。例えば，ある病気で医療機関に入院した患者iの入院日数データならびにこの病院の医療機関別係数が図表2のようであったとする。一般に，この制度では，第k入院期の重みづけ係数kwは「入院点数k」とよばれる。すなわち，総入院期間のうちの第1 ～ 11日の間の係数を「入院点数1」，第12 ～ 24日の間の係数を「入院点数2」，第25 ～ 56日の間の係数を「入院点数3」とよぶ。現在の制度のもとでは，図表2にあるように「入院点数1，2，3」はそれぞれ3,536点，2,685点，2,282点と定められている。抑制につながるという意味で望ましい。実は，DPC の眼目はこの点にある。 ２．診療原価の計算 いま，ある医療機関に入院した患者iに対して行われた診療に費やした原価，すなわち診療原価をciとする。この診療原価ciは，次の2つのタイプに分類することができる。第1のタイプは，患者1 人に要した変動費的要素（例えば，注射の使用本数，レントゲンフィルムの使用枚数や使用した包帯の長さなど）である。いま，これをpiで表す。第2のタイプは，医療従事者の人件費，建物設備費，水道光熱費などといった，入院した患者iごとに割り出していかなければならない共通費的要素である。いま，これをqiで表す。そうすると，診療原価ciは次のようになる。 ci=pi+qi なお，共通費的要素qiの割り振り方は，法的に定められてはいない。割り振りは，医療機関ごとに自由に決めてよい。例えば，人件費の場合は，その病院の医師全体の収入を患者の人数で割ることにより患者1人に要した人件費の単価を算出する方法が採られる。また，患者1人あたりの建物設備費や水道光熱費は，例えば，リハビリテーション部門の1 ヶ月のその合計を，1 ヶ月当たり利用患者数で割ることにより，割り出すことができる。実際の患者1人あたりの診療費用の導き方については，病院原価計算の手順に従って，割り出されることになる。 ３．医療の質と経営の質の向上 前述の通り，DPC は入院期間の短縮を動機づけながら診療報酬の縮減を実現するための診療報酬の計算方法である。DPCに基づく診療報酬部分と出来高払いに基づく診療報酬部分の合計は，当該病院にとっての，1入院当たりの医業収入を表す。一方，この入院に要した費用は病院原価計算から導出される。 図表2．DPCの計算例 医療機関名 _＊＊＊＊患者名医療機関別係数 1.2116 重みづけ係数（点数）（入院点数1）（入院点数2）（入院点数3） 3,536点 2,685点 2,282点在院日数 30日第1入院期第2入院期第3入院期 11日 13日 6日この例の場合，この病院におけるこの患者の入院に係る包括評価払費用giは次のように計算される。すなわち， 106,007（点）×10（円／点）＝1,060,070（円）となる。以上から想像されるように，病院経営の観点からは，良質の医療によって急性期入院患者をできるだけ早く退院させ，患者の回転数（ベッドの回転数）を上げた方がよい。一国の医療制度全体の観点から見ても，医療費の

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これらの差額がこの病院にとっての，この入院から獲得できる医業利益ということになるので，病院経営戦略的観点からはこれができるだけ大きくなるように，あらゆる医療資源の投入を統制していかなければならない。この場合，次に述べる2つの視点を統合することが重要である。第1の視点は，医業利益それ自体を病院経営の立場から適正な範囲にどう収めていくかという問題である。第2 の視点は，その医業利益管理を医療の質の管理それ自体にどのように繋げていくかという問題である。換言すれば，「経営の質」と「医療の質」の2つの“質”の両立を図っていくことが課題となる。病院経営にとって医業利益をできるだけ大きくすることは重要なことである。そのために医業収入ができるだけ大きくなるように経営努力を払い，逆に診療原価をできるだけ低く抑えようと経営努力を払うことは当然のことである。しかし，社会的通念として医業収入を闇雲に大きくすることには批判が起きるであろう。また，そもそもDPCに組み込まれた制度設計理念，すなわち入院期間をできるだけ短縮するよう医療機関を動機づけ，医療費の抑制を図るという狙いからして，それは不可能である。一方，診療原価については，病院がそのカッティングのために経営努力を行うことは，一般論として国・地方自治体財政の立場からも，もとより患者の立場からしても大いに好ましことである。しかし，それが行き過ぎると，医療の質そのものの低下につながる危険性を孕んでいる。このように，経営の質向上と医療の質向上という2つの視点の両立を図ることができるように，医療会計情報の一つである医業利益の品質を高めていかなければならない。情報システムあるいは情報技術を使っての医療情報の利用の究極目標はこの点，すなわち情報品質を高めるという点にこそ置かれなければならないと考える。Wang （1998）は，情報品質を「情報の消費者による利用にとっての適合性」（Wang, 1998, p.60）と定義している。この定義に依って立つならば，経営の質向上と医療の質向上の両立を図るために医業利益という医療情報を活用できて初めて，その情報品質の高さが証明されたということになる。次節では，経営の質向上と医療の質向上という2つの視点の両立を図ることを目指す医業利益管理の一つのモデルを提案することとする。

Ⅲ 医業利益管理モデル

前項で触れたように，病院経営において医業利益を管理していくに際しては，病院経営の視点のみならず，それと医療の質向上の視点をも考慮していかなければならない。本節では，このような狙いを実現する医業利益管理のモデルを提案する。患者iから得られる医業収入は，先に定義したように，包括費用分をgi，この診療の出来高払い分をdiとしたとき，医業収入は， gi + di と表される。そうすると，医業利益xiは，次のように表現できる。 xi = （ gi + di ） - ci この病院にとってgi + diはDPC方式と出来高払い方式を併用して計算された医業収入であり，ciはそれに要した診療原価である。病院経営の観点からは，一般的には医業利益xiが大きければ大きいほど好ましい。この医業利益xiを大きくするためには，医業収入 gi + diを大きくするか，診療原価ciを低く抑えればよい。しかし，先述のように，社会的通念として，医業収入を闇雲に大きくすることには限界があるし，一方，診療原価を抑制するにも限界がある。このように考えると，改めて言及するまでもなく，病院経営における利益管理，すなわち医業利益xiの管理においては，病院経営を成り立たせながら，なおかつ医療の質も落とさないようにこれを適正

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な範囲に抑え込んでいくことが大切である。つまり，「医療の質向上」と「病院経営の質向上」という相対立する命題を両立させる手法を考えることが大切である。この目的を実現するための一つの方法として統計学の手法に基づく品質管理手法を応用することができる。以下，その方法について概要を説明しておく。このモデルは，大きく2つの情報活用の局面を想定する。第1の局面は「医業利益の管理」であり，第2の局面は「診療ケースの分析」である。【医業利益の管理】局面いま，ある医療機関に診療に訪れる患者から得られる医業利益を，正規分布に従う一つの確率変数と考え，これをXと表す。もし，この分布に特段の変化がなければ，この病院経営の質は安定していると考えることにする。病院経営がこのような状況に置かれているときには，一般に，それは統計的管理状態にあるといわれる。しかし，逆に，図表3の（a）に示されているように確率変数Xの分布がずれていたり，あるいは同図（b）に示されているように，バラツキの程度それ自体が変わってしまって確率変数Xの分布そのものが変わってしまったような場合には，病院経営になにがしかの変化が進行していると考えるのが至当であろう。このような場合には，早急に病院経営のあり様を点検しなければならないであろう。一般に，統計的検定の理論を使って生産工程の異常を検知する手法を品質管理というが，これを医業利益の管理に応用するというのが本稿での着想である。いま，病院経営が統計的管理状態に置かれているとしたときの，確率変数Xの平均をμ ，分散をσ2_{とする。一般的には，平均μお} よび分散σ2_{は知りようがないので，実際に} は，この病院が達成した過去の医業利益の中から大きさnの標本を抜き取り，その標本から平均μと分散σ2_{を推定する。} いま，ある単位期間（1 日，1 週，1 月あるいは1 年間など）における，この医療機関に入院したn人の患者を標本として抽出し，その標本についての医業利益xiの平均をx ─ とすると，となる。ここで，一般に，平均μ，分散がσ2_の母集団から抽出された大きさnの標本の平均（標本平均）X─は，正規分布に従うことが知られている。この場合，標本平均 X─がとの間にある確率は 0.99 となる。すなわち，である。 図表3．医業利益Xの想定分布

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以上から，標本平均x─がとの間にあるる限り，抽出したn個の標本は正常な病院経営の下で達成された医業利益と考えられる。つまり，「病院経営は正常である（標本は平均μ，分散σ2_{の母集団から抽出さ} れたものである）」という仮説は棄却されないことになる。逆に，標本平均x─がとの範囲内にない場合には，「病院経営は正常である」という仮説は危険率1％で棄却される。このことから図表4に示すように，大きさ nの標本を定期的に取り出して標本平均x─を求め，それがとの間にあるかどうかを監視していれば，医業利益をインディケータとして病院経営が正常か否かを経常的にチェックしていくことができる。図表 4をX─管理図とよび，このような監視方法を3 シグマ（σ）法という。その場合のとをそれぞれ下方管理限界（Lower Control Limit : LCL），上方管理限界（Upper Control Limit : UCL）とよぶ。ここで，管理限界はとするのが良いことが経験的に知られている。上述の方法に従って病院経営の様子を監視していくためには，上方管理限界と下方管理限界を定めなければならないが，母平均μおよび母分散σ2_{は知ること} ができない。これらは実際には次のようにして推定される。まず母平均μについては，標本平均x─をその推定値（近似値）として用いる。また，母分散σ2_{については，次のようにしてその推} 定値を得る。母集団から抽出した大きさnの標本の分散（標本分散）をs2_{としたとき，} となる。この標本分散 s2_{を母分散の推定値} として用いることはできず，実際にはを母分散σ2_{の推定値として用いなければな} らないことが統計理論的に知られている。v2 は母分散σ2_{の不偏分散とよばれる。} 【診療ケースの分析】局面医療会計情報活用の第2局面は「診療ケースの分析」である。上述のごとく統計的品質管理手法を導入すれば，病院経営が統計的管理状態にあるかどうかを監視することができる。しかし，医業利益の安定度を監視できたからと言って，その安定が医療の質の安定度あるいは高さを示しているとは限らない。このように，先のX─管理図からだけでは医療の質が適正に保たれているかどうかは判断ができない。病院経営の質向上と医療の質向上の両立を図るために，本稿では，品質管理手法に基づく分析を糸口として医療の質分析 μ μ 図表4．X─管理図

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を行う方法を提案する。その概要は次のとおりである。まず，平均μ，分散がσ2_{の母集団から抽} 出した大きさnの標本平均x─は3種類の分析対象にグルーピングされる。第1の分析対象グループは管理限界内に収まっている標本の集合である。第2の分析対象グループは上方管理限界を超える標本の集合である。そして，第3の分析対象グループは下方管理限界を下回る標本の集合である。それぞれを順に Am，Au，Alで表すことにする。先のX─管理図は，あくまでも標本の平均からのバラツキの状態を表すに過ぎないので，上の集合Am，Au，Alそれぞれには，各標本

における医業利益の平均x─自体は次のいずれかのケースが考えられる。 x ─ < 0, x─ = 0, x─ > 0 そこで，いまn人の標本それぞれをxiの値に応じて上の3つのケースのいずれかに振り分けることにし，それぞれの部分集合をB< ，B= ，B> で表すことにする。第1の分析対象グループと第2の分析対象グループを組み合わせると，図表5に示すように都合9つの積集合が出来上がる。病院経営の立場からすると，医業利益が非負であり，それが管理限界内に収まっている（図表5の点線で囲った2つのセル）のが理想的である。しかし，医療の質向上を目指すという観点からは，これら2つのセルはもとより，その他のセルに属する診療ケースについても診療の質を詳細に分析をしてみなければならない。点線で囲われた2つのセルに分類される診療ケースの中には十分な診療成果が得られなかったものもあるかもしれないであろう。逆に，Al∩B<やAu∩B<に入らない診療ケースの中には十分な診療成果が得られたものもあるかもしれない。その診療ケースの分析のためには，医業利益データの分析のような病院経営の質分析を踏まえて，例えばいわゆるクリニカルパスや電子カルテなどから得られる診療情報の分析も試みなければならない。本稿では，図表5に示したように，医業利益の分類パタンの開発を試みた。しかし，この分類パタンから得られるデータを利活用するためには，図表5のパタンに応じた診療ケースの具体的な分析方法の開発が必要である。この課題が解決できてはじめて，医療情報の分析力が向上し，病院経営における競争優位性が向上するものと考える（Davenport and Harris，2007，村井訳，2008）。

Ⅳ おわりに

本稿では，統合的品質管理の分野の一手法である統計的品質管理手法を用いて，医業利益管理モデルを提案した。このモデルは，病院経営の質向上と医療の質向上という，相反する2つの視点の両立を図ることを指向したものであり，医療会計情報の戦略的な活用方法を例示するものである。本稿で示したモデルを，現実の医療機関において医療情報品質管理のために実装するためには，次に示す2つの課題を解決しなければならない。第1に，本稿で示した利益管理モデルは，急性期入院医療を対象としたDPC手法を利用している。そのため，外来診療や回復期医療，維持期医療などといった診療行為には適用することができない。病院経営の質向上を図るためには，急性期入院医療以外にも適用できるようにDPC手法を改善していく必要がある。第2に，第3節で示した医業利益管理モデルを「診療ケースの分析」に実際に使っていくためには，データ収集や分析のためのデータベースの構築，分析のための運用組織の設計方法についての研究が進められなければなら 図表5．医業利益の分類パタン μ μ μ μ

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ない。これら2つの研究課題については，向後の研究に俟つこととする。注 1）「基礎係数」は，医療機関を「特定機能病院」，「専門病院」，「その他の一般病院」の 3 つの病院群に分類し，それぞれの病院群が最低限備えておくべき医療機関としての機能を満たしているかどうかを評価したものである。「暫定調整係数」は，2003 年度の制度創設時に医療機関ごとに設定されていた「調整係数」という係数から「基礎係数」を差し引いたものである。「機能評価係数Ⅰ」は，医療従事者の人員配置や医療設備の充実度を評価したものである。「機能評価係数Ⅱ」は，次の 6 つの項目についての評価指数を合計したものである。 ①データ提出指数：厚生労働省に対して，診療データを正確に提出しているか。 ②効率性指数：平均在院日数を短くする努力をしているか。 ③複雑性指数：治療が困難な症例（例えば，がんや神経難病など）をどのくらい扱っているか。 ④カバー率指数：様々な疾病に対応できる医療体制になっているか。 ⑤地域医療指数：地域医療（例えば，地域連携パスやへき地医療）に貢献しているか。 ⑥救急医療指数：入院 2 日以下の短期の救急入院患者が病院全体の入院患者に占める割合は何%なのか。 謝辞 本稿を執筆するにあたり，札幌大学経営学部の八鍬幸信教授にご指導をいただいた。記して謝意を表す。もちろん，内容について起こりうる誤謬は，筆者に帰せられるべきものである。

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参考文献・Web サイト 荒井耕（2009），『病院原価計算－医療制度適応への経営改革－』中央経済社。今中雄一（2003），「患者別・診断群別原価計算方法の概要」available online at http://med-econ.umin.ac.jp/ costing/costing-slide-final.pdf，2012 年 12 月 8日確認。下野遼子・水流聡子・飯塚悦功（2011），「病院業務プロセス記述モデルの開発」『品質』Vol.41，No.2，pp.213-224。関口恭毅編著（2009），『情報品質の研究』中央経済社。日医工 MPS チーム（2012），「2012 年度 DPC 対象病院と準備病院 1634 施設のリスト」available online at http://www. nichiiko.co.jp/stu-ge/mps/mps03. php， 2012 年 12 月 20 日確認。福井次矢監修・聖路加国際病院 QI 委員会編（2011），『「医療の質」を測り改善する－聖路加国際病院の先端的試み』インターメディカ。副島秀久監修・済生会熊本病院パスプロジェクト編（2004），『医療記録が変わる！決定版クリニカルパス』医学書院。前田瞬・八鍬幸信（2012），「DPC の普及条件に関する会計情報論的検討－情報品質研究の視点から－」『日本情報経営学会第 65 回全国大会予稿集』 pp.117-120。松田晋哉（2008），「DPC とは何か」『リハビリテーション医学：日本リハビリテーション医学会誌』Vol.45，No.5，pp.278-284。松田晋哉（2011），『基礎から読み解くDPC －実践的に活用するために－（第 3 版）』医学書院。山内一信編著（2012），『入門医療経営情報学』同友館。 Davenport, T. H. and J. G. Harris （2007）, Competing on Analytics : The new science of winning, Harvard Business School Publishing Corp.

（村井章子訳（2008），『分析力を武器とする企業－強さを支える新しい戦略の科学－』日経 BP 社。）

Donabedian, A. （1988）, “Quality Assessment and Assurance: Unity of Purpose, Diversity of Means,” Inquiry 25, pp.173-192.

Donabedian, A. （2005）, “Evaluating the Quality of Medical Care,” The Milbank Quarterly, Vol.83, No.4, pp.691-729.

Wang, R. Y. and D. M. Strong （1996）, “Beyond Accuracy: What Data Quality Means to Data Consumers,” Journal of Management Information Systems, Vol.12, No.4, pp.5-34. Wang, R. Y. （1998）, “A Product Perspective

o n T o t a l D a t a Q u a l i t y Management,” Communications of the ACM, Vol.41, No.2, pp.58-65.