2026年2月の勉強会では「AI で医療現場はどう変わる？エージェンティック AI 試してみたお！」と題して、エージェンティックAIを取り上げます。

医療現場においても医師の文書作成支援や診療報酬算定の効率化など、生成AIの活用が進んでいます。そこで、2月10日にエージェンティックAIとしてアップデートされたQlik Answersを使って医療現場でのAI活用の方向性を探ってみたいと思います。

Qlik Answersでは次のようなことができます。
・日本語で質問して日本語で回答を得る
・日本語の質問でグラフやダッシュボードを作る
・データと文書類を区別せず質問して双方から回答を得る
・回答には数値だけでなく背景や要因などを含む
・根拠となったデータや文書を明示する

院内には、業務に関するさまざまな文書や、多くのシステムに蓄積された大量のデータが存在しています。
これらをAIで横断的に活用できれば、日々の業務効率化だけでなく、院内の意思決定のあり方や、そのための準備作業そのものも大きく変えられるのではないかと考えています。
今回の勉強会では、実際の医療関連データや文書を用いながら、AIに質問するとどのような回答が得られるのかを試してみたいと思います。
業務の現場や判断プロセスに、どのような変化の可能性があるのかを探ってみましょう！

ご参加登録はこちらからお願いします。お楽しみに！！
2026年2月25日（水）18:00-19:00
https://techplay.jp/event/992424

1. FF1のロードとQVD作成
2. EFのロードとQVD作成
3. 医療の質

• 転倒・転落発生率
• 転倒転落によるインシデント影響度分類レベル3b以上の発生率
• リスクレベルが「中」以上の手術を施行した患者の肺血栓塞栓症の予防対策の実施率

• 血液培養2セット実施率
• 広域スペクトル抗菌薬使用時の細菌培養実施率
• 手術開始前1時間以内の予防的抗菌薬投与率

ケア

• d2（真皮までの損傷）以上の褥瘡発生率
• 65歳以上の患者の入院早期の栄養アセスメント実施割合
• 身体的拘束の実施率

• 様式１ FF1.txt　（ペイロード方式）
• EFファイル EF.txt
• 計測手順　別表Excelファイル　 https://jq-qiconf.jcqhc.or.jp/event/kashika_project_2025/
  • 肺塞栓の予防　別表(手術リスト・ 抗凝固薬剤リスト）FY25_MSM03_master20250331_v1.0.xlsx
  • 広域抗菌薬使用時の細菌培養　別表(抗菌薬リスト・検査リスト)　FY25_IFC02_master20250331_v1.0.xlsx

 

 

2026年最初の勉強会のご案内となります。
今回のテーマは、「医療の質可視化アプリの公開－その２－」として、以下の内容を取り上げます。

DPCデータを取り込むだけで、医療の質の9指標（"医療安全"、"感染管理"、"ケア"）の詳細が把握できるアプリの作成を行っていますが、試作したアプリでのデータ取り込みのテストを終え、それぞれの指標を表示するダッシュボードも作成しました。
今回の勉強会では自院のDPCデータの取り込み方や作成した画面をご紹介します。
勉強会のあとにはアプリを公開しますので、ぜひ自院のDPCデータでお試しください。

また、Qlikのラスベガスでの2026年キックオフイベントから持ち帰った最新情報もお届けしますので皆様、ぜひご参加ください。

ご参加登録はこちらからお願いします。お楽しみに！！
2026年1月28日（水）18:00-19:00
https://techplay.jp/event/991165

2025年9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データ活用術』のテキストに戻り、医療の質の分析を行ってみたいと思います。

取り上げるテーマとしては、PCI（経皮的冠動脈形成術）施行後の予後をどのように測定するか、入院後のPCI施行までの経過日数、PCIの施行（レセプト電算コードからどのように抽出するか）、予後の測定などいくつかの条件を踏まえ、様式1やEFファイルをどのように扱うべきかを『DPCデータ活用術』のテキストを参考に考えてみたいと思います。

11月に姫路市で開催されます第45回医療情報学連合大会への企業ブース出展も決まりましたので、その内容などもご案内させていただきます。

下の画像は以前作成した「予期せぬ転倒・転落」の予防に関するアプリです。
↓↓↓

ご参加登録はこちらからお願いします。お楽しみに！！
2025年9月24日（水）18:00-19:00
https://techplay.jp/event/986516

2025年8月の勉強会でご紹介しましたDPC分析ツールキットを公開しましたので、以下の動画や資料をもとに、DPCデータを読み込んで院内でご利用されてみてください。
データ読み込み等に関して課題などあれば、このポストにご質問いただくか、サイト右上のメールマークからお問い合わせください。

Qlikデータソン医療関連アプリの紹介、DPC分析ツールキットの提供（動画）
https://www.youtube.com/watch?v=up6ufpuOyQk

Qlikデータソン医療関連アプリの紹介、DPC分析ツールキットの提供（資料）
https://www.slideshare.net/slideshow/qlik-qlik-dpc/282739891

2025年8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、第5回Qlikデータソンに出品された医療関連アプリのご紹介と病院のDPCデータを取り込むとすぐに分析できるDPC分析ツールキットのご提供についてお話しします。

第5回Qlikデータソン（Data Design Duel）がダッシュボードの美学をテーマに開催され、様々なテクニックとデザインを駆使した58本のアプリが出品されました。その中からご参考にしていただけそうな医療関連のアプリをピックアップしご紹介致します。
【開催報告】Data Design Duel – 第 5 回 Qlik データソン

また、DPC分析ツールキットとして、院内のDPCデータを取り込んですぐに分析できるアプリをご提供します。平均在院日数、主要手術、退院経路、転院率などの各種指標を把握し、患者レベルの詳細データも見られる仕組みとなっています。日本医療機能評価機構の"医療の質"指標についても今後このアプリに取り込んでいく予定です。

ご参加登録はこちらからお願いします。お楽しみに！！
2025年8月27日（水）18:00-19:00
https://techplay.jp/event/985115

このたび、Qlik Sense における分析業務をより柔軟かつ効率的に拡張する実用的なツールをご紹介する対面セッションを、東京にて開催いたします。

本セッションでは、AnyChart 社 CEO の Anton Baranchuk が登壇し、Qlik Sense 向けの最新拡張機能を実演を交えてご紹介いたします。これらの拡張機能は、日々のデータ分析ワークフローを改善し、より的確な意思決定をサポートすることを目的としています。

当日ご紹介する拡張機能は以下の通りです：
• スプレッドシート：Qlik ダッシュボード内で直接編集できる Excel 風のテーブル
• 分解ツリー：KPI から要因の特定までを数クリックで導くインタラクティブな可視化
• ガントチャート：Qlik 内でプロジェクトやリソースを管理するためのタイムライン表示

本セッションでは、ライブデモや質疑応答の時間を設けております。
終了後には軽食をご用意しております。

📅 開催日： 2025年8月6日（水）
🕒 時間： 午前11時〜午後1時
🌐 使用言語： 日本語および英語
📍 会場： 京王プラザホテル「ムーンライト」ルーム
〒160-8330 東京都新宿区西新宿2丁目2-1

参加費無料。
👉 参加をご希望の方は、LinkedInの「参加」ボタンをクリックし、お気軽にお問い合わせください。

***

AnyChart Kaizen: Spreadsheets, Decomposition Tree, and Gantt Chart Extensions for Qlik

We are pleased to invite you to an in-person session in Tokyo introducing practical tools to enhance your Qlik analytics environment.

Anton Baranchuk, CEO of AnyChart, will present the latest innovations in Qlik Extensions, demonstrating how they can enhance analysis workflows and support more informed, data-driven decision-making.

The following extensions for Qlik Sense will be introduced:
• Spreadsheets — Familiar Excel-style spreadsheets embedded directly into Qlik dashboards
• Decomposition Tree — Interactive visual breakdowns guiding users from KPIs to root causes in seconds
• Gantt Chart — Flexible planning for managing projects and tracking resources over time

The session will include live demonstrations and an open Q&A, followed by lunch.

📅 Date: Wednesday, August 6, 2025
🕒 Time: 11:00 AM – 1:00 PM
🌐 Languages: Japanese and English
📍 Location: Keio Plaza Hotel, Moonlight Room
2-2-1 Nishi-Shinjuku, Shinjuku-ku, Tokyo 160-8330, Japan

Participation is free of charge.
👉 Please register by clicking “Attend” on LinkedIn and do not hesitate to contact us with any questions.

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。

ご参加登録はこちらからお願いします。お楽しみに！！
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

ご参加登録はこちらからお願いします。お楽しみに！！
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。

ご参加登録はこちらからお願いします。お楽しみに！！
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。

ご参加登録はこちらからお願いします。お楽しみに！！
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。

ご参加登録はこちらからお願いします。お楽しみに！！
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！！

ご参加登録はこちらからお願いします。お楽しみに！！
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。

ご参加登録はこちらからお願いします。お楽しみに！！
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