1月26日（水）18:00~19:00にオンライン勉強会を開催します。次回で10回目となります。

第10回目のヘルスケア勉強会ではDPCデータ分析の練習問題に取り組みます。
練習問題は、基礎編が7つ、応用編が7つあります。

• 基礎編：MDC別手術有無別患者数の集計、退院経路と転院率の集計など
• 応用編：在院日数の短縮、診療科別手術TOP3、後発品の使用促進など

一つずつ問題の内容を確認し、どのようなチャートを作成すると知見が得やすいかを考え、Qlik Senseでのチャート作成に取り組みます。
Qlik Senseの操作を含め、丁寧に（？）解説をしながら進めていく予定です。

お申し込みは、以下のTECH TALKのサイトからお願い致します。
https://techplay.jp/event/844762

12月22日（水）18:00~19:00にオンライン勉強会を開催します。次回で8回目となります。

第9回目のヘルスケア勉強会ではDPCデータの各ファイルを利用した分析がしやすくなるようにするには、どのようなデータモデルを作成すればよいかを取り上げます。
前回は、DPCファイルとはなにか、様式1やEFファイルがどのようなデータかについて見てみました。
今回はこれから行う分析の下準備として、各ファイルをどのようなキーで結合しデータモデルを作成すればよいのか、また、どのようなマスターファイルを結合するとより分析が行いやすくなるのかを試行してみます。
データ分析は下準備が重要ですが、これを乗り越えると分析に進めますね。分析の練習問題も2~3取り上げたいと思います。

お申し込みは、以下のTECH TALKのサイトからお願い致します。
https://techplay.jp/event/841580

11月27~28日に開催されます「第16回医療の質・安全学会学術集会」にて、ミニレクチャーという30分の講演枠でお話しさせていただきます。

日時：11月28日（日）11:00～11:30
教育セミナー5（ミニレクチャー）
「組織の安全文化の育成　－情報共有プラットフォーム活用の観点から－」
https://site2.convention.co.jp/16jsqsh/

今回は医療安全に関するQlikTechの海外の取り組み、オーストラリアで利用されているアプリのご紹介もさせていただく予定です。院内で発生する転倒、薬剤事故、褥瘡などの情報をどう把握、共有し、また改善に役立てていけるのかをお伝えできればと思っています。

学会にご参加されている方はぜひアクセスしてみてください（ミニレクチャーはウェビナーとなります）。

11月25日（木）16:00-17:15にアシスト社主催で開催されます「第3回医療情報活用ウェビナー」にて、QlikTechのヘルスケア業界での取り組みという内容でお話しさせていただきます。
海外の医療機関でのデータ活用の取り組みについてお話しさせていただきますが、日本と海外ではこういうところが違うかな、参考にできるところがあるなという視点でお話しさせていただく予定です。

お申し込みはこちらからお願い致します。
https://mp.ashisuto.jp/public/seminar/view/48278

11月24日（水）18:00~19:00にオンライン勉強会を開催します。次回で8回目となります。

第8回目からはDPCデータの様式1やEFファイル等を取り上げていきます。
とは言いましても、私たちは専門家ではありませんので、よちよち歩きです。まず、どのようなデータかの確認、各ファイルを分析しやすい形式にするにはどうしたらよいか、どのようなことを分析すべきかなど、参考図書などを見ながら少しずつやっていきます。

自院のデータを利用してみたいという方にはQlik Sense Desktopをお貸出ししますのでご連絡ください。
一度アプリを作っておくと、毎月生成されるデータの取り込みはボタンを一回押すだけになるので、分析に集中できますね。
分析したら、あの診療科部長に相談しよう、地域連携室にも相談しよう、やりたいことが膨らみますね！という世界にいきたいと思っています。

お申し込みは、以下のTECH TALKのサイトからお願い致します。
https://techplay.jp/event/837914

10月27日（水）18:00~19:00にオンライン勉強会を開催します。次回で7回目となります。皆様ぜひご参加ください。

第７回目のヘルスケア勉強会でも「探索編」「加工編」の2つのパートでお話しします。

探索編では、NDBオープンデータの第1回から第6回の処方薬のデータを利用して、後発品の普及状況について探索してみます。

加工編では、前回まで探索編で取り上げていた病床機能報告のアプリを作るには、どのようにデータを扱えばよいかを解説します。DPCの手術別疾患別集計データの取り込みを体験された方は簡単に思われるかもしれません！

ここまで足慣らし（？）で、第8回にはDPCの様式1やEFファイルの活用の方向にいきたいなと考えています。DPCの生データを取り込めるアプリを作っていこうかなと思いますので、皆さんと一緒に現場で役立てられるアプリができるとよいなと思ってます。

お申し込みは、以下のTECH TALKのサイトからお願い致します。
https://techplay.jp/event/834144

NDBオープンデータの第6回が公開されていますが、処方薬について、第1回から第6回までのデータを利用して、後発品の普及状況を見てみました。

都道府県別のデータのみですが、医薬品別に内服/外用/注射、外来（院内、院外）/入院、後発品区分などの情報も把握できるようになっています。薬効分類は薬価基準収載医薬品コードの上4桁を利用し、細分類まで見られるようにしました。

都道府県別、医薬品別に普及状況を見ますと、まだかなりばらつきがありますね。

Qlik Showcaseの「06.ヘルスケア」のスペースに"NDBオープンデータ（薬剤）から見る後発医薬品の普及状況"というアプリを公開していますので、ピコピコ触って、気になる医薬品について見てみてください。

国土数値情報ダウンロードサービスで、医療機関や医療圏のデータが更新されていました。

https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/index.html

二次医療圏のポリゴンはよく使うので、QVDにしてしまえ！と医療圏のポリゴンの全国版をダウンロードしてみたところ、1.13GBもありいや～な気分になりましたが、zipファイルを解凍すると、一次医療圏、三次医療圏のデータも入っており、GeoJSONのファイルも入れてくれてたのですね。以前と仕様が変わったのか。

使いたい二次医療圏のデータを抽出しようと、GeoAnalyticsコネクターを使ってShapefileを読み込みました（GeoJSONでもよいですが）。120MB程度あったShapefileのデータからあまり軽くすることができなかったので、コネクターの"Simplify"を使ってポリゴンを簡素化し、必要なデータをQVDにしたところ、10MBになりました。これくらいになると使いやすいですね。

Qlik Senseで読み込んでみると、下図のような感じで見ることができます。
アプリで利用するときに、もう少しポリゴンを簡素化して、画面の表示速度を上げたい場合はGeoReduceGeometry関数を使うのがよいですね。

QVDとマスタを添付しました。
QVDには二次医療圏コードとGeometry（ポリゴンのデータ）、エクセルファイルには二次医療圏コードと二次医療圏名の対応表が入っています。

※二次医療圏のポリゴンの公開にあたっては、「国土情報提供サイト運営事務局」より許可をいただいております。データのご利用にあたっては、以下の利用規約をご理解、順守ください。
https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/other/agreement.html

令和2年度の病床機能報告の結果のうち、病院のデータに住所と緯度経度を付けました（添付）。

全7,041件のうち、5,068件はDPC調査の施設概要表（R1）と一致していたので、施設ID（告示番号）を付けておきました。
施設概要表の位置データは以前公開していますが、それらと今回の施設情報を突合し、一致するものは施設概要表から位置情報を取得しました。一致しないものは、国土数値情報の医療機関のデータを検索し、住所と緯度経度を追記しました。

二次医療圏毎に施設の位置が間違っていないか（二次医療圏のポリゴンから施設のポイントがはみ出さないか）を確認していますので、間違いは少ないかなと思います。

なお、二次医療圏名が間違っている（と思われる）ものは修正しています。

9月29日（水）17:00~18:00にオンライン勉強会を開催します。次回で6回目となります。皆様ぜひご参加ください。

第６回目のヘルスケア勉強会でも「探索編」「加工編」の2つのパートでお話しします。

探索編では、令和元年度の報告結果を取り上げます。前回作成した施設票、病棟票のデータを利用したアプリに、各病院の施設位置と二次医療圏の推計人口も追加します。二次医療圏内での各病院の状況と今後の人口推移を同時に見られるようにし、医療圏内の状況を探索してみましょう。

加工編では、「疾患別手術別集計」のデータ加工の最終回です。前回までに加工した手術別疾患別集計のデータに、施設概要表、二次医療圏、電子点数表のDPC6桁コードを追加し、チャート作成までを行います。テーブルの関連付け方法やチャートの作成方法を体験してみましょう。

お申し込みは、以下のTECH TALKのサイトからお願い致します。
https://techplay.jp/event/831495

ヘルスケア勉強会にいただいた質問に対する対応案です。サンプルアプリも添付します。（勉強会動画）

IntervalMatchを使って入院日、退院日の間の日付のデータを作ることで、日別に集計できるようになります。IntervalMatchは、不連続数値を1つ以上の数値間隔に一致させるテーブルを作成します。

基本構文：IntervalMatch (不連続の数値が含まれた項目)  ロード文　または　Select 文

処理の手順です。

1. 入院日・退院日を持つテーブルをロードする
2. カレンダーをロードする（参考：  Qlik Sense のマスターカレンダー作成テンプレート） 
3. IntervalMatchを使って、日付毎に入退院日を持つテーブルを作る

　　　Inner Join (入退院日) IntervalMatch ( 日付 )

　　　LOAD 入院日, 退院日

　　　Resident 入退院日;

　　　（IntervalMatchで作成されるテーブルと元のテーブルで合成キーができるのでJoinしています。）

IntervalMatchについては下記でもご紹介しています。

Qlik Tips 2021/08/17

Qlikヘルスケア勉強会でご紹介している、厚生労働省の疾患別手術別データのExcelファイルを読み込み、分析に使用できるように加工するアプリを公開します。

軸となる項目が横に並んでいる、見出しがすべての列についていない、18ファイルに分かれているなどに対応し、分析用にひとつのテーブルを作成するところまでのアプリとなっています。

詳細は勉強会の動画をご覧ください。資料のリンクもついています。

Qlik ヘルスケア勉強会 YouTube playlist 

医療のオープンデータ等を利用するとき、医療施設の統一IDがあればよいと常々思っていますが、なかなか出てきませんね。
DPC調査の施設概要表の住所と緯度経度は以前掲載しましたが、病床機能報告のほうもやってみようと取り組んでいます。

令和元年度（R1）DPC調査の"施設概要表"に住所と緯度経度を付けました

せっかく作成した施設概要表のデータを生かしたかったので、まずは、病床機能報告の医療機関コードの隣に施設概要表の施設コードを付けてみました。一致した施設は5068件。ズレが出るのは仕方がないのでしょうか。

R2 病床機能報告の医療機関数（病院ファイルのほう）：7041
R1 DPC調査の施設数：5143
一致した施設数：5068

一致確認の方法としては、施設名称の突合（完全一致）、施設名称を整形しての突合（スペース削除や略称の整形）、一致した施設が同じ市町村であるか確認のような手順で行いました。

対照表のイメージはこんな感じです。Excelファイルを公開していますので、ご参照ください。

8月18日（水）17:00~18:00にオンライン勉強会を開催します。次回で5回目となります。皆様ぜひご参加ください。

第５回目のヘルスケア勉強会でも「探索編」「加工編」の2つのパートでお話しします。

探索編では、令和元年度の報告結果を取り上げます。施設票、病棟票のデータを関連付けし、病院の機能と診療実績を同時に見られるようにします。
二次医療圏でのベンチマーク、気になる都道府県内の病院の状況を確認し、データで深掘りしてみましょう。

加工編では、前回の続きで、「疾患別手術別集計」データの加工方法を解説します。
前回までに、複雑なエクセルファイルの形式を分析しやすいように加工するために、横持ちデータの縦持ち変換、不要なデータの削除、複数のテーブルの結合を行い、シンプルにまとめ直しました。今回はMDC01～18までのエクセルファイルを一気に取り込む方法をご紹介します。一度作っておけば、過去のデータにも適用でき、また、今後公開されるファイルにも適用できる応用力の高さをご実感ください。

お申し込みは、以下のTECH TALKのサイトからお願い致します。
https://techplay.jp/event/825882

7/15~7/30にWeb開催されています第23回日本医療マネジメント学会学術総会にオンライン出展しております。

昨年は京都で開催された学会にブース出展しましたが、今年は新型コロナ感染の再拡大に伴い、学会自体が全面的にWeb開催に移行し、オンライン出展のみとなりました。
https://www.congre.co.jp/jhm2021/

弊社では、医療機関でのQlik Senseの活用事例や医療向けのソリューションのご紹介資料を掲載しております。また、Qlik Senseによる厚生労働省の国民向けサイト事例紹介動画、海外の医療機関でどのようにQlik製品が活用されているかを解説した動画も公開していますので、ぜひアクセスしてみてください。

【掲載資料の例】
・医療機関での活用事例
・SDMを利用した標準化DWH構築
・診療状況照会システム（国内電子カルテ、医事会計システム連携）

【掲載動画の例】
・Qlik Senseによる厚生労働省の国民向けサイト事例紹介
・NHSマーカムベイ大学病院（イギリス）
・ニューサウスウェールズ州保険省（オーストラリア）

7月21日（水）17:00~18:00にオンライン勉強会を開催します。

第４回目のヘルスケア勉強会でも「探索編」「加工編」の2つのパートでお話しします。

探索編では、病床機能報告を取り上げ、公開されているデータの説明、それを利用して作成したアプリをご紹介します。

加工編では、前回の続きで、「疾患別手術別集計」データの加工方法を解説します。
前回は複雑なエクセルファイルの形式を分析しやすいように加工する最初のステップとして、3段重ねの項目を分解し、横持ちから縦持ちに変換しました。今回は、分解してできた複数のテーブルの再結合と不要なデータを一括で削除し、データを軽くする方法をご説明します。

あの使いにくい「疾患別手術別集計」のファイル群を利用しやすい形式に変換するための踏ん張りどころです。概念がわかれば案外簡単なロードスクリプトですので、ご一緒にいじってみましょう。

お申し込みは、以下のTECH TALKのサイトからお願い致します。
https://techplay.jp/event/822334

6月23日（水）17:00~18:00にオンライン勉強会を開催します。

第3回目のヘルスケア勉強会でも令和元年度のDPC調査のデータを取り上げます。
今回から「探索編」「加工編」の2つのパートに分けてお話します。

まず、探索編では、シナリオに沿って、データの見方、データ探索の仕方を前回と同様に取り上げます。

その次はデータ加工編です。
データを活用する前に苦戦するのがデータ加工です。
特に、「疾患別手術別集計」データはDPC6桁コードや手術分類があり、件数や在院日数があり、それらが入れ子になっており、使えるデータにするにはどうすればよいか迷うかもしれません。
そのために、他院とのベンチマークを行う際に、必要とするデータのみをエクセルで切り貼りして、要件が変われば、また切り貼りし直して、、とご苦労されていませんか。

今回から3回程度に分けて「疾患別手術別集計」データを使えるデータにするためのデータ加工のポイントを解説し、最終的にMDC01-18のファイルを一気に使えるデータに加工します。概念がわかれば案外簡単なロードスクリプトをご一緒にいじってみましょう。

お申し込みは、以下のTECH TALKのサイトからお願い致します。

https://techplay.jp/event/816243

6/15（火）10:00~17:30に"Qlik TechFest"を開催します。
ヘルスケア関連としては、以下のような講演がございます。

・Qlik Senseによる厚生労働省の国民向けサイト事例紹介（東芝情報システム）
・Qlikの営業支援システムでの活用（第一三共エスファ）
・qvfもソースコードも全部見せます！ ユーザが作るExtension（プレサスキューブ）
・QFD（品質機能展開）のためのVOC情報（顧客の声）の見える化（オリンパスメディカルシステムズ）

景品が当たるQlikクイズ大会もあります。Qlikの夏祭り、ぜひご参加ください！

お申し込みはこちら：
https://techplay.jp/event/816428

5月26日（水）17:00~18:00にオンライン勉強会を開催します。

第2回目のヘルスケア勉強会でも令和元年度のDPC調査のデータを取り上げます。
二次医療圏の中で施設間のMDC別、疾患別、手術別の件数、在院日数の比較を行うことがあるかと思います。
今回は厚労省のDPC調査、参考資料2の（8）疾患別手術別集計のデータを利用し、医療圏内での値の比較、もしくは圏域を広げての比較、その際にどのようなチャートを使うと理解しやすいかなどをお話しします。
また、データ探索の方法についてシナリオ形式でご紹介します。ぜひ、ご一緒に考えてみましょう。

お申し込みは、以下のTECH TALKのサイトからお願い致します。

https://techplay.jp/event/816243

5月10日～12日にオンラインで開催されますQlikTech最大の年次イベント Qlik World 2021では以下のヘルスケア関連のセッションもございます。皆様、ぜひご参加ください。

参加登録：
https://www.qlik.com/qlikworld/jp/?sourceID1=Tch1-JPN-OFT

タイトル：Antibiotics Prescribing Analytics
スピーカー：Keck Medicine of USC
概要：
2020年1月1日より、Joint-Commission認定の外来医療機関に対して、新たな抗菌薬スチュワードシップ要件が提示されました。外来患者向け抗菌スチュワードシッププログラム（ASP）の開始に備えて、当院ではベースラインの処方パターンを評価できる手段を必要としていました。ダッシュボードは、最も一般的に処方されている抗生物質、最も一般的に処方されている抗生物質の適応症、最も多くの抗生物質を処方している専門家や医療従事者などの情報を提供してくれます。外来ASPの取り組みのアイデアのきっかけにもなっています。また、ダッシュボードでは様々な方法でデータを可視化することができるので、ASPの取り組みに対する医療機関の賛同を得るのに役立っています。さらに、時間的な傾向を見ることで、我々の取り組みが外来患者の抗生物質使用量に影響を与えたかどうかを評価することができます。

タイトル：Changing the Future of Healthcare with Qlik Sense and DataRobot
スピーカー：University Hospitals of Morecambe Bay NHS Foundation Trust
概要：
人工知能は、人類と私たちが住む世界に大きな恩恵をもたらす可能性を秘めています。自律的な機械学習は、企業にとってますます魅力的になっています。新種の既製製品は、コスト削減、導入期間短縮、高い成功率で迅速に導入できます。さらに一歩進んで、Qlik Senseとの緊密な統合により、この機能を組織の中心に統合することで、大きな競争力を得ることができます。この分科会では、NHSがどのようにQlik SenseとDataRobotを使用してテクノロジー主導の医療変革を支え、医療提供に関する従来の考え方を変革しているか、実際のデモをご覧いただきます。このデモでは、すべての急性期医療機関で簡単に再現できるような、実際の使用例を紹介します。続いて、DataRobot のモデリング、Qlik Connectors を利用した緊密なデータ統合、直感的な Qlik Sense アプリの開発を紹介するデモを行い、医療機関が患者のアウトカムを向上させ、不要なばらつきを減らして効率を改善するために、変革的なアナリティクスがどのように支援できるかを説明します。

タイトル：Delivering Analytic Insights for health plans: Embedding Qlik to improve Employer-sponsored healthcare
スピーカー：BHI
概要：
このセッションでは、Blue Health Intelligence社がWhyzen Analyticsソリューションでどのようにヘルスケアの標準を設定しているかをご紹介します。Whyzen Analyticsは、Qlik Senseを組み込んで、ブルー・ヘルス・プラン、雇用者、ブローカーにアカウント分析とレポート作成のソリューションを提供します。Blue Health Intelligence社のプロダクトマネジメント担当副社長であるKevin O'Mara氏が、Whyzen Analyticsの概要、ユーザーコミュニティと採用状況、複雑なデータモデルについての洞察、将来のロードマップを紹介します。また、Whyzen Analyticsプラットフォームの詳細なデモンストレーションでは、コミュニティの作業組織や「カスタム」コミュニティのコンセプトなど、いくつかのユニークな機能について詳しく説明します。Whyzen社のプラットフォームでは、人工知能を組み込んだ連想データモデルを採用しており、機械学習を活用した段階的な分析により、時間の経過とともに精度と実用性が向上します。

タイトル：How to Manage Qlik in an Enterprise environment with Platform Manager
スピーカー：COOK Medical
概要：
グローバルな環境では、Qlikアプリケーションのライフサイクルを管理することは難しいことです。本セッションでは、クックメディカルがどのようにPlatform Managerを導入して開発ワークフローを効率化し、アプリのライフサイクル管理、拡張機能の管理、リロードタスク、複数の開発者によるアプリ開発などの面で共通の障害を克服したかを詳しくご紹介します。

タイトル：Lessons Learned from Operation Warp Speed
スピーカー：U.S. Department of Health and Human Services
概要：
Operation Warp Speedは、これまで不可能と思われていたCOVID-19ワクチン2種の開発・製造・FDA承認を9ヶ月で達成しました。なぜ彼らはそれを成し遂げることができたのか？また、世界に影響を与える他の複雑な課題を解決するために、彼らの成果をどのように再現することができるのでしょうか？米国保健社会福祉省のModerna Product Coordination Teamのワクチンプロジェクトマネージャーであるビクター・スアレス大佐が、オペレーション・ワープ・スピードから学んだ3つの大きな教訓を紹介します。- スアレス大佐は、複雑な課題を解決するために必要なイノベーションを加速させるためには、意思決定、チーム文化、データリテラシーがいかに重要であるかという彼の見解に基づき、インタラクティブなディスカッションを行います。