JP5885030B2 - データ解析装置、プログラムおよびデータ解析方法 - Google Patents
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Description
医師が、システムに、項目の数値を入力した際の時間粒度を記録し、その際に項目と時間粒度を同時に保存することで、これらを関連付ける。この関連付けられた時間粒度から、関連する時間範囲(以下有効時間範囲と呼称する。)を機械的に計算する。第1の手法の基本ステップは、以下の通りである。
(2)上記を全てのデータについて行なえば、各々の項目の時間粒度との関係がわかる。
(3)一般的に人体をシステムとしてとらえると、投薬が入力であり、検査が出力である。またこれはフィードバックシステムとなっており、検査の値から投薬が再度決定される。ある時間粒度との関連性の強い投薬を入力した際に、その時間粒度に応じて決定される時間幅内に特定の検査の値が変化している場合、それらの投薬を表す項目と検査を表す項目との間には関係性がある。さらに検査の項目値が変化している場合、時間粒度から決定される時間幅内に投薬がなされていれば、それらの項目は関係がある。これらが連続しておこっている場合、投薬⇒検査⇒投薬といった形になり、最初と最後の投薬も関連性があると考える(これも時間粒度によって決定される時間幅内にこのイベントが発生している場合に限る)。これを任意のn回まで繰り返せば良い。
(4)各々の項目同士について、以下に示す2×2表を用いた項目同士の関連性判断手法を用いる。
(5)医師が項目を選んだ際に上記で決定された関連性の高い項目を上位に表示する。
データの性質に応じて、時間粒度ごとの情報量を算出する。高い情報量を持った時間粒度が当該項目における最適な時間粒度である。特定の拡大率のグラフの情報量を概要情報量と詳細情報量の和に分けて考える。
2 操作履歴記録部
3 最適時間粒度計算部
4 医療データ保持部
5 効果時間計算部
6 項目・効果時間保持部
7 特定値抽出部
8 値比較部
9 平均値計算部
10 値カウント部
11 関係性推定部
12 2項目選択部
13 基準時間計算部
Claims (10)
- 電子カルテシステムに適用され、時系列に沿って入力された複数のデータ間の関係性を解析するデータ解析装置であって、
データを特定する項目およびそのデータを閲覧する際の最適な時間幅である最適時間粒度を関連付けて格納する最適時間粒度保持部と、
前記最適時間粒度から有効な時間範囲を決定する有効時間範囲決定部と、
前記項目および前記項目とは異なる別項目のうち、前記決定された有効時間範囲内で数値が変化した項目をカウントする異常値検出部と、
前記数値が変化した項目のカウント数と前記数値が変化しなかった項目のカウント数とを用いてクロス集計表に基づく独立性検定を行なうことによって、項目間の関係性を計算する関係性計算部と、を備えることを特徴とするデータ解析装置。 - 前記計算した関係性の高い項目から順に表示する表示部を更に備えることを特徴とする請求項1記載のデータ解析装置。
- 前記独立性検定は、2×2表分析であることを特徴とする請求項2記載のデータ解析装置。
- 入力インタフェースを介したユーザの操作に基づいて、データを入力した際の時間粒度を記録してカウントする時間粒度記録部を更に備えることを特徴とする請求項1から請求項3のいずれかに記載のデータ解析装置。
- 時系列データの時間粒度毎の概要を示すための情報量である概要情報量と、時系列データの時間粒度毎の詳細を示すための情報量である詳細情報量とを計算することにより特定の時間粒度における情報量を算出する情報量計算部と、
前記算出された情報量のうち、最も高い情報量を有する時間粒度を、特定項目の最適な時間粒度であると推定する最適時間粒度推定部と、を更に備えることを特徴とする請求項1記載のデータ解析装置。 - 前記概要情報量は、前記時系列データの分散と視認できるデータ数との関数によって決定され、
前記詳細情報量は、指定された時間範囲内に実際に存在するデータ量の関数によって決定されることを特徴とする請求項5記載のデータ解析装置。 - 電子カルテシステムに適用され、時系列に沿って入力された複数のデータ間の関係性を解析するプログラムであって、
データを特定する項目およびそのデータを閲覧する際の最適な時間幅である最適時間粒度を関連付けて格納する処理と、
前記最適時間粒度から有効な時間範囲を決定する処理と、
前記項目および前記項目とは異なる別項目のうち、前記決定された有効時間範囲内で数値が変化した項目をカウントする処理と、
前記数値が変化した項目のカウント数と前記数値が変化しなかった項目のカウント数とを用いてクロス集計表に基づく独立性検定を行なうことによって、項目間の関係性を計算する処理と、の一連の処理を、コンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。 - 前記独立性検定は、2×2表分析であることを特徴とする請求項7記載のプログラム。
- 電子カルテシステムに適用され、時系列に沿って入力された複数のデータ間の関係性を解析するデータ解析方法であって、
データを特定する項目およびそのデータを閲覧する際の最適な時間幅である最適時間粒度を関連付けて格納するステップと、
前記最適時間粒度から有効な時間範囲を決定するステップと、
前記項目および前記項目とは異なる別項目のうち、前記決定された有効時間範囲内で数値が変化した項目をカウントするステップと、
前記数値が変化した項目のカウント数と前記数値が変化しなかった項目のカウント数とを用いてクロス集計表に基づく独立性検定を行なうことによって、項目間の関係性を計算するステップと、を少なくとも含むことを特徴とするデータ解析方法。 - 前記独立性検定は、2×2表分析であることを特徴とする請求項9記載のデータ解析方法。
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