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2025年6月の医療データ活用勉強会のご案内となります。
今回の勉強会では、京都府立医科大学附属病院 医療情報部の木村哲也様より、院内でのデータ活用による業務改善の取り組みをご紹介いただきます。
京都府立医科大学附属病院は京都市内にあり、34の診療科、1065床の病床を抱える大学病院です。同病院の医療情報部では院内の稼働や収益/費用のデータだけでなく、様々なデータを取り扱っていますが、現場から把握した声をデータとして表現し、現場業務の改善につなげていく取り組みを長年続けられています。
①院内の稼働、収益管理
②入院期間Ⅱ超え
③外来診療の適正化
④周術期抗菌薬使用状況の管理
⑤院内の研修受講管理
⑥医師事務作業補助者の最適配置
※取り組み事例につきましては、一部変更となる可能性もありますのでご了承ください。
ご参加登録はこちらからお願いします。お楽しみに!!
2025年6月25日(水)18:00-19:00
https://techplay.jp/event/981316
2025年5月の医療データ活用勉強会のご案内となります。
5月の勉強会では、中央社会保険医療協議会・総会で報告された2025年度の機能評価係数Ⅱの内訳データの分析を取り上げます。
昨年の勉強会でも機能評価係数Ⅱについては取り上げましたが、前年からの変化に着目してデータの可視化/分析を行ってみたいと思います。
【取り組むこと】
・係数毎の分布と自院の位置の可視化
・二次医療圏内、都道府県内などの近隣病院との比較
・昨年からの係数の変化、DPCデータを参照した原因についての検討
また、医療の質可視化アプリの作成進捗状況についてお話し致します。
様式1、Eファイル、Fファイルの取り込みは目途がついたため、今後は画面の開発に進んでいく予定です。
ご参加登録はこちらからお願いします。お楽しみに!!
5/28(水)18:00-19:00
https://techplay.jp/event/981039
3月31日(月)厚生労働省のサイトで令和5年度(R5)のDPC調査結果(令和4年度DPC導入の影響評価に係る調査「退院患者調査」の結果報告について)が公開されました。
https://www.mhlw.go.jp/stf/shingi2/newpage_00137.html
R4の施設数 5,919に比べ、R5では6,304と増えていましたが、これらの施設情報に、住所、二次医療圏、位置(緯度経度)を追記したExcelファイルを公開しました。追記の手順は以下の通りです。
〇追記等の手順
1. 施設概要表の通番を利用して、2024年に作成した施設概要表マスタ(住所、二次医療圏、緯度経度)の情報を付加
2. 施設名が変更されており、移転や開院とわかるものは新住所の情報に変更
3. 追加された施設は国土数値情報の医療機関のポイントデータを利用し、住所や緯度経度を取得。ない場合は、HPの住所からGoogle Mapで緯度経度を取得し追記。二次医療圏名も追加
住所や緯度経度は以下のサイトとGoogle Mapを利用して情報を取得し追加しました。
〇医療機関(国土数値情報)
http://nlftp.mlit.go.jp/ksj/
2025年4月23日(水)に予定している医療データ活用勉強会でも内容を解説します。
https://techplay.jp/event/977939
添付のExcelファイルにてダウンロードいただけます。
ちなみに、Qlik Senseに取り込むと下図のように施設のポイントを地図上にあらわすことができます。
2025年4月の医療データ活用勉強会のご案内となります。
4月の勉強会では厚生労働省から公開された令和5年度DPC「退院患者調査」データの活用を取り上げます。
令和5年度DPC「退院患者調査」(令和7年3月31日 厚生労働省)
https://www.mhlw.go.jp/stf/shingi/shingi-chuo_128164.html
【取り組むこと】
・疾患別手術別集計 MDC01-18の取り込み(令和5年度、令和4年度)
・二次医療圏、医療機関、疾患、手術に着目した実績の単純集計
・二次医療圏内のMDC別の医療需要の変化、それに対する同圏内の医療機関の実績の変化
また、医療の質可視化アプリの作成進捗状況についてお話し致します。
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4/23(水)18:00-19:00
https://techplay.jp/event/977939
2025年2月の医療データ活用勉強会のご案内となります。
今回の勉強会では、佐賀県医療センター好生館 医療情報部の峰和樹様より、同館での医療データ活用の取り組みを発表いただきます。
同館では、ご利用5年目で、Qlik Senseのアプリを150以上作成され、多様な業務での効率化、業務支援、レポート自動作成等で役立てていただいております。今回の発表では、同館でのデータ活用の取り組みについて幅広くお話しいただくとともに、以下の4つのケースを深掘りいただきます。
①特定薬剤投与患者の検査実施状況の確認
②診療科や病棟ごとの病床利用率・看護必要度等の経営指標をリアルタイムに院内ポータルサイトへ表示
③勤怠管理システムへの電子カルテ操作時刻の表示
④看護記録形式監査の実施補助ツール
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2/26(水)18:00-19:00
https://techplay.jp/event/971749
2025年1月の医療データ活用勉強会のご案内となります。
今回の勉強会では、DPCの様式1のペイロード方式のデータを分析で扱いやすいように変換するスクリプトを開発していきます。成果物はコミュニティで共有させていただく予定です。
また、2025年の勉強会の活動予定もご案内させていただきます。今年はQlik Senseをご利用されている医療関係者からの事例紹介なども行っていただく予定です。また、機能評価係数ⅡやDPC退院患者調査などのオープンデータの活用についても例年通り取り上げます。
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1/29(水)18:00-19:00
https://techplay.jp/event/969142
クリックテック・ジャパンでは、11月21日(木)~24日(日)に福岡で開催されます第44回医療情報学連合大会に参加します。
https://jcmi44.org/
・企業ブース展示(福岡国際会議場2階)
・スイーツセミナー(11月22日(金)15:20~16:20 福岡国際会議場 4階 C会場)
スイーツセミナーでは、佐賀県医療センター好生館、九州歯科大学附属病院でのQlik Senseの活用事例をご講演いただきます。当日7:30より1階のエントランスホールにて整理券の配布を行っておりますので、皆様ぜひご参加ください。
〇佐賀県医療センター好生館
当館の病院情報システム内には、電子カルテシステムを始めとした多数のシステムがあり、それぞれのデータベースでは、日々データが蓄積され、増え続けています。その膨大なデータを活用し、病院運営を改善するため、医療の質改善や病院経営、勤怠管理など幅広い分野でQlik 製品を活用している当館での事例をご紹介します。
1. 特定薬剤投与患者の検査実施状況の確認
2. 診療科や病棟ごとの病床利用率・看護必要度等の経営指標をリアルタイムに院内ポータルサイトへ表示
3. 勤怠管理システムへの電子カルテ操作時刻の表示
4. 看護記録形式監査の実施補助ツール
など、様々な部署や職種で利用できるデータに加工し、活用することで病院の運営の改善を後押ししています。
〇九州歯科大学附属病院
九州歯科大学附属病院では日々膨大データが生成される中、目的に合わせてどのようにデータを活用すべきか常に奮闘しています。必要なデータの収集、加工、データセットの作成、分析の一連の流れを迅速化、効率化するためにQlik Sense を活用しています。本講演では歯科治療における患者の安全性向上に焦点をあて、データを活用した事例をご紹介します。
本院では355 人の歯科医師を対象に32 ヶ月間にわたり、患者安全性を向上させるために4 段階の促進策を実施しましたが、医療安全に関する管理料の算定回数を収集・モニタリングして、院内で適切なプロモーションを行ったことで、歯科治療における患者の医療安全管理の環境が改善され、医療安全に関する管理料の算定回数も増加しました。さらに歯科医師と医師間の診療情報提供書での情報交換や患者の基礎疾患のスクリーニングによっても医療安全に寄与できたことをお話しします。
2024年10月の勉強会では先日公開されました「令和5年度病床機能報告オープンデータ」を取り上げます。病床機能報告のオープンデータには非常にたくさんの項目が掲載されていますが、項目のまとまりに従ってどのようにデータモデルを作るのか、また、参考となる指標をどう算出するのかなどを取り上げます。
・施設票、病棟票の関連付け
施設票と地域ごとに分割された病棟票を統合します。また、掲載された項目をまとめて、集計分析しやすい形にするにはどうすればよいかをご説明します。
・病棟機能ごとの病床利用率、平均在院日数の算出と二次医療圏内の病院の比較
急性期等の病棟機能ごと病床利用率と平均在院日数を算出し、二次医療圏内の病院で比較できるチャートを作成します。
・過去の病床機能報告のデータと関連づけをした経年比較
過去の病床機能報告と関連付けし、いくつかの指標を経年比較できるチャートを作成します。
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10/30(水)18:00-19:00
https://techplay.jp/event/961383
2024年9月の勉強会も、前回に続いて、QIの作成を取り上げます。
今回の内容は以下の通りです。
・入院患者の転倒・転落の予防
DPCデータから転倒転落で起こる外傷について抽出し、年齢階層別に発生率をモニタリングすることで、どの年齢層に注意して対応すべきかを検討します。
・救急体制の改善
脳梗塞を早期に診断し、治療介入することで死亡率の低下につながると言われますが、DPCデータから脳梗塞の発症日や退院時転帰(死亡)を抽出し、救急体制の見直しにつながるアウトカムのモニタリングについて検討します。
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9/25(水)18:00-19:00
https://techplay.jp/event/957608
2024年7月の勉強会で作成しましたQlik Senseのアプリ(脳梗塞患者のスタチン処方割合)を公開しました。Qlik Senseが利用できる環境があれば、アプリをご覧いただくことができます。
また、ロードスクリプトも付いていますので、自院のDPCデータ(様式1, EF等)を取り込んで、同じアプリ画面で自院のスタチン処方割合を確認することができます。時系列で割合を確認できるチャートや対象の患者さんを確認できるチャートも入れていますので、ぜひご覧ください。
※ロードスクリプトを動かすには、読み込むファイルの参照先の変更やマスタの準備等が必要になりますのでご注意ください。ご不明な点はお問い合わせください。
2024年8月の勉強会も、前回に続いて、QIの作成を取り上げます。
今回の内容は以下の通りです。
・院内で作成した大腿骨頸部骨折のクリニカルパスの運用(『DPCデータ活用術』を参考)
・大腿骨頸部骨折症例に対する地域連携の実施割合(日本病院会の指標を参考)
また、Qlikの生成AIを組み込んだ最新ソリューション Qlik Answers (非構造化データの活用)もご紹介しますのでお楽しみに!!
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8/28(水)18:00-19:00
https://techplay.jp/event/954689
2024年7月の勉強会では、前回に続いて、クオリティ・インディケーター(QI)の作成を取り上げます。
『DPCデータ活用術』を参考に、QIの作成に関する練習問題をやってみます。
・薬剤投与の施行率(急性心筋梗塞を例に)
・クリニカルパスの遵守率(大腿骨頸部骨折を例に)
・院内での予期せぬ転倒や転落の発生率
テキストに付属のDPCデータのサンプルを利用して、上記の練習問題を解いていきます。院内では一度指標を作成すると終わりというわけではなく、モニタリング、原因分析等が必要になるかと思います。毎月のデータ取り込みや集計作業を自動化し、分析や院内での改善活動に専念できる環境についても考えてみたいと思います。
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7/31(水)18:00-19:00
https://techplay.jp/event/951736
2024年6月の勉強会では、DPCの様式1やEFファイルを利用した医療の質を表すクオリティ・インディケーター(QI)の作成を取り上げます。また、Qlik Senseと生成AIとの連携についても取り上げたいと考えています。
これまでDPCの生データの活用については『DPCデータ活用術』を参考にしていましたが、同書の2022年版ではQIの作成の章が追加されていました。このテキストの内容に沿って、QIを作成するとともに、モニタリング、課題把握、原因分析ができる仕組みについて試行してみたいと思います。
また、Qlik Senseと生成AIとの連携(構造化データを読み込んで回答を返してくれる?)についても試行してみたいと思います。
ご参加登録はこちらからお願いします。お楽しみに!!
6/26(水)18:00-19:00
https://techplay.jp/event/947251
2024年5月の勉強会では、引き続き、DPC退院患者調査のデータ活用を取り上げます。
テーマは2つです。
疾患別手術別集計の実績データのアプリのブラッシュアップ
施設分類を追加して、二次医療圏内の同種の医療機関の比較を容易にする。
疾患別手術別集計の中で不必要と思われるデータのクレンジングを行う。
救急搬送や他院からの紹介などのデータを関連付けしたアプリの作成
医療機関に患者がどのように入ってくるのか(救急搬送、他院からの紹介、入院経路)、退院後の退院先のデータを組み合わせ、二次医療圏内の医療機関がどのような役割分担を行っているのかなどを分析する。
ご参加登録はこちらからお願いします。お楽しみに!!
5/29(水)18:00-19:00
https://techplay.jp/event/945543
国土数値情報の行政区域 第3.1版(令和4年、令和5年)の全国版をQVDにしました。
Zipで440MB程度あったファイルをSimplifyでポリゴンの頂点を簡略化し、12MB程度のファイルにしました。特定の行政区とデータを連携させて見る場合によいかもしれません。
https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-N03-v3_1.html
行政区域コード(N03_007)をキーにしてExcelファイルのマスタと紐づけると下図のように市区町村からの検索も可能です。
5月21日(火)14:00-15:00に以下のウェビナーが開催されます。
生成AI どう使う?ChatGPTの機能と限界と活用事例~ChatGPTは歯科医師国家試験に合格するのか?~
九州歯科大学 守下昌輝様
https://techplay.jp/event/942715
守下先生は九州歯科大学附属病院にて医療情報システムの運営・管理にも携わっておられ、Qlik Senseも使われています。
今回はChatGPTの教育現場での活用可能性などについてお話しいただきます。
皆様、ぜひご参加ください。
2024年4月の勉強会では、3月28日に公開されましたDPC退院患者調査のデータ活用を取り上げます。
https://www.mhlw.go.jp/stf/shingi2/newpage_39119.html
3月の勉強会では令和4年度のデータがまだ公開されていなかったため、令和3年度までのデータを利用し、活用方法をご紹介しましたが、今回は最新のデータも取り込みます。主に利用するデータは、施設概要表と参考資料2の疾患別手術別集計 MDC01~18のデータとなります。件数や在院日数の経年変化、二次医療圏内での施設の比較ができるアプリをご紹介します。
勉強会後にはアプリをQlik Showcaseにアップしますので、ぜひ皆さんも触ってみてください。
また、3月30日に令和4年度の施設概要表に住所と緯度経度をつけて公開しましたが、この手順についても解説する予定です。
ご参加登録はこちらからお願いします。お楽しみに!!
4/24(水)18:00-19:00
https://techplay.jp/event/941501
3月28日(木)厚生労働省のサイトで令和4年度(R4)のDPC調査結果(令和4年度DPC導入の影響評価に係る調査「退院患者調査」の結果報告について)が公開されました。
https://www.mhlw.go.jp/stf/shingi2/newpage_39119.html
昨年の公開データに比べは施設数は増え、5,919施設になっていました。これらの住所、二次医療圏、位置(緯度経度)を施設概要表に追記しました。手順は以下の通りです。
〇追記等の手順
1.施設概要表の通番を利用して、2023年に作成した施設概要表マスタ(住所、二次医療圏、緯度経度)の情報を付加
2.施設名が変更されており、移転や開院とわかるものは新住所の情報に変更
3.追加された施設は国土数値情報の医療機関のポイントデータを利用し、住所や緯度経度を取得。ない場合は、HPの住所からGoogle Mapで緯度経度を取得し追記。二次医療圏名も追加
住所や緯度経度は以下のサイトとGoogle Mapを利用して情報を取得し追加しました。
〇医療機関(国土数値情報)
http://nlftp.mlit.go.jp/ksj/
2024年4月24日(水)に予定している医療データ活用勉強会でも内容を解説します。
https://techplay.jp/community/qlik_hc
添付のExcelファイルをダウンロードしてご利用ください。
ちなみに、Qlik Senseに取り込むと下図のように施設のポイントを地図上にあらわすことができます。
2024年3月の勉強会は、例年ですと3月20日前後に公開されるDPC退院患者調査のデータ活用を取り上げます。
昨年は令和3年度のデータを利用して、参考資料2の疾患別手術別集計 MDC01~18の明細データを取り込み、全国のDPC病院の実績を可視化するアプリを作成しました。また、過去3年分のデータも取り込み、経年の変化をみられるようにしました。
今回も同様に、令和4年度の疾患別手術別集計 MDC01~18の明細データを追加し、経年の変化をみられるようにします。また、前回の勉強会では、機能評価係数Ⅱを取り上げましたが、効率性係数に関連する在院日数の変化の見せ方なども検討(試行錯誤)してみたいと思います。
ご参加登録はこちらからお願いします。お楽しみに!!
3/27(水)18:00-19:00
https://techplay.jp/event/938620
2月28日(水)の勉強会では、前回に続いて機能評価係数Ⅱを取り上げます。
前回作成したQlik Senseのアプリの作り方の解説を行うとともに、特定の係数が前年に比べ相対的に上がった/落ちた原因をどのように探るのか、DPC退院患者調査のオープンデータ等を利用して試行してみたいと思います。
アプリの作り方では、データの準備、データの取り込み、チャートの作成について解説します。Qlik Senseの環境をお持ちでしたらQVFファイルをご提供しますので、ご自身の環境で動かして、試行錯誤してみてください。
また、特定の係数の変化の原因を探るほうでは、DPC患者退院調査(オープンデータ)を利用して、実績の変化が係数の変化にどう影響しているのかを実際に詳細データを見ながら確認してみたいと思います。そこから自院の対策につなげられるような知見が得られるとよいですよね。
ご参加登録はこちらからお願いします。お楽しみに!!
2/28(水)18:00-19:00
https://techplay.jp/event/936326