第２回病院経営データ分析入門セミナー資料_第２部/seminar2-2

２０２１年の５月２６日・２９日に実施した、
「第２回病院経営データ分析入門セミナー」にて使用した、
プレゼンテーション資料です。

医療データ分析ラボの代表を務める、
中村敦先生のご厚意で公開しております。

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９４枚目のスライドに記載されている連絡先にお願いします。

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#公開データ、#地域医療、#将来予測
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#病院経営、#病院原価計算、#データ分析、#プレゼン資料

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1. 取得したデータを用いた 分析資料の具体的事例 ～地域医療構想時代の病院の生き残り戦略～ 第２回病院経営データ分析入門セミナー 医療データ分析ラボ Medical Data Analysis Labo. 医療データサイエンティスト 中村 敦 E-mail : atsushi-nakamura@medalabo.net
2. 本日お話しすること Ⅱ.どんなデータ分析をするのか Ⅲ.どうやってデータ分析をすれば良いのか Ⅳ.おわりに 2 Ⅰ.なぜデータ分析が必要なのか ０.はじめに
3. 本日お話しすること Ⅱ.どんなデータ分析をするのか Ⅲ.どうやってデータ分析をすれば良いのか Ⅳ.おわりに 3 Ⅰ.なぜデータ分析が必要なのか ０.はじめに
4. ０.はじめに（いままで、こんなことしていました!!）  山口県済生会下関総合病院（1978～2017） （事務長 兼 企画・建設対策室長）  各種データ分析  病院移転新築事業  病院情報システム構築 ほか  山口県立総合医療センター（2017～2019） （企画調整室長）  病院情報システム更新  各種業務計画立案 ほか  山口県立病院機構（2019～2019） （経営企画室長）  県立病院経営管理 ほか
5. ０.はじめに（いま、こんなことしています!!）  山口県済生会下関総合病院（1978～2017）事務長  山口県立総合医療センター（2017～2019）企画調整室長  山口県立病院機構（2019～2019） 経営企画室長  医療データ分析ラボ（2019～ ）  医療データの各種分析と分析支援  医療データの分析技術の教育  医療データアナリストの育成  医療機関のマーケティング分析とその支援  医療データ分析を踏まえた助言  その他、医療データ分析に関わる各種業務 ★医療データ分析ソフトウェアの開発支援 ★病院情報システムの導入・運用に関する助言と指導
6. 本日お話しすること Ⅱ.どんなデータ分析をするのか Ⅲ.どうやってデータ分析をすれば良いのか Ⅳ.おわりに 6 ０.はじめに Ⅰ.なぜデータ分析が必要なのか
7. Ⅰ.なぜデータ分析が必要なのか -10% -5% 0% 5% 10% 2年前 1年前 現在 1年後 2年後 3年後 4年後 5年後 10年後 成 長 率 何 を す る の か
8. Ⅰ.なぜデータ分析が必要なのか -10% -5% 0% 5% 10% 2年前 1年前 現在 1年後 2年後 3年後 4年後 5年後 10年後 成 長 率 医療を取り巻く環境の変化 地域医療構想 診療報酬改定 医師の働き方改革 人口減少と少子高齢化 新型コロナウィルス感染症
9. Ⅰ.なぜデータ分析が必要なのか  医療を取り巻く環境の変化 a. 地域医療構想 b. 診療報酬改定 c. 医師の働き方改革 d. 人口減少と少子高齢化 e. 新型コロナウィルス感染症
10. ａ.地域医療構想 第10回 地域医療構想に関するワーキンググループ「地域医療構想の進め方に関する議論の整理」（2017年12月13日） - 10 -
11. 医療機能の判断基準 医療機能の名称 医療機能の内容 高度急性期機能 ◦ 急性期の患者に対し、状態の早期安定化に向けて、診療密度 が特に高い医療を提供する機能 ※高度急性期機能に該当すると考えられる病棟の例 救命救急病棟、集中治療室、ハイケアユニット、新生児集 中治療室、新生児治療回復室、小児集中治療室、総合周産期 集中治療室であるなど、急性期の患者に対して診療密度が特 に高い医療を提供する病棟急性期機能 急性期機能 ◦ 急性期の患者に対し、状態の早期安定化に向けて、医療を提 供する機能 回復期機能 ◦ 急性期を経過した患者への在宅復帰に向けた医療やリハビリ テーションを提供する機能。 ◦ 特に、急性期を経過した脳血管疾患や大腿骨頚部骨折等の患 者に対し、ＡＤＬの向上や在宅復帰を目的としたリハビリ テーションを集中的に提供する機能（回復期リハビリテー ション機能） 慢性期機能 ◦ 長期にわたり療養が必要な患者を入院させる機能 ◦ 長期にわたり療養が必要な重度の障害者（重度の意識障害者を含 む）、筋ジストロフィー患者又は難病患者等を入院させる機能 - 11 -
12. 病床機能報告制度と地域医療構想の違い 厚生労働省資料より - 12 -
13. 病床機能報告と必要病床数（広島県） 2019年病床機能報告 2025年各医療機関予定 2025年必要病床数 病床機能 全病床 全病床 全病床 高度急性期 4,287 # 4,314 # 2,989 急性期 12,165 # 11,561 # 9,118 回復期 5,546 # 6,515 # 9,747 慢性期 9,321 # 7,609 # 6,760 休棟等 764 # 387 # － 全体 32,083 30,386 28,614 2,989 9,118 9,747 6,760 0 5,000 10,000 2025年必要病床数 4,314 11,561 6,515 7,609 387 0 5,000 10,000 2025年予定数 4,287 12,165 5,546 9,321 764 0 5,000 10,000 2019年報告数 高度急性期 急性期 回復期 慢性期 休棟等 - 13 -
14. 病床機能報告と必要病床数（広島県広島） 2019年病床機能報告 2025年各医療機関予定 2025年必要病床数 病床機能 全病床 全病床 全病床 高度急性期 2,498 # 2,526 # 1,585 急性期 4,951 # 4,753 # 4,242 回復期 2,402 # 2,748 # 4,506 慢性期 3,477 # 2,828 # 2,730 休棟等 378 # 259 # － 全体 13,706 13,114 13,063 1,585 4,242 4,506 2,730 0 1,000 2,000 3,000 4,000 5,000 2025年必要病床数 2,526 4,753 2,748 2,828 259 0 1,000 2,000 3,000 4,000 5,000 2025年予定数 2,498 4,951 2,402 3,477 378 0 1,000 2,000 3,000 4,000 5,000 2019年報告数 高度急性期 急性期 回復期 慢性期 休棟等 - 14 -
15. - 15 -
16. - 16 - 2020/01/17より４３６病院
17. 再編対象病院の分布（広島県） 17
18. 再編対象病院の分布（山口県） 18
19. 地域包括ケアシステム - 19 -
20. ｂ.診療報酬改定(保険診療の流れと診療報酬の影響) ［日本内科学会雑誌105巻12号］
21. 診療報酬改定率の推移［1998～2020年度］ 1.500% 1.900% -1.300% 0.000% -1.360% 0.000% 1.550% 1.379% 0.630% 0.490% 0.550% 0.550% -2.800% -1.700% -1.400% -1.000% -1.800% -1.200% -1.360% -1.375% 0.730% -1.330% -1.740% -1.010% -1.300% 0.200% -2.700% -1.000% -3.160% -1.200% 0.190% 0.004% 1.360% -0.840% -1.190% -0.460% -3.50% -3.00% -2.50% -2.00% -1.50% -1.00% -0.50% 0.00% 0.50% 1.00% 1.50% 2.00% 1998年 2000年 2002年 2004年 2006年 2008年 2010年 2012年 2014年 2016年 2018年 2020年 診療報酬改定率 薬価等改定率 ネット改定率 - 21 -
22. ｃ.医師の働き方改革(時間外労働規制①) ［2019.03.29 医師の働き方改革に関する検討会 報告書］ - 22 -
23. 時間外労働規制② ［2019.03.29 医師の働き方改革に関する検討会 報告書］ - 23 -
24. 4.9% 5.3% 5.7% 6.3% 7.1% 7.9% 9.1% 10.3% 12.0% 14.5% 17.3% 20.1% 22.8% 26.3% 28.9% 30.0% 31.2% 32.8% 35.3% 36.8% 37.7% 38.0% 38.1% 38.4% 0 1,000 2,000 3,000 4,000 5,000 6,000 7,000 8,000 9,000 10,000 11,000 12,000 13,000 1950 1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050 2055 2060 2065 （百万人） ０～14歳 15～64歳 65～74歳 75歳以上 不詳 高齢化率 ｄ.人口減少と少子高齢化 - 24 -
25. 15,945,218 15,074,959 14,072,742 13,211,912 12,457,213 11,935,949 11,384,189 77,281,558 74,057,905 71,700,512 68,753,641 64,941,883 59,776,889 55,844,719 17,545,732 17,472,079 14,971,124 14,275,254 15,219,341 16,813,910 16,425,634 16,322,237 18,719,899 21,799,725 22,884,332 22,597,261 22,391,807 22,766,643 127,094,745 125,324,842 122,544,103 119,125,139 115,215,698 110,918,555 106,421,185 0 20,000,000 40,000,000 60,000,000 80,000,000 100,000,000 120,000,000 2015年 2020年 2025年 2030年 2035年 2040年 2045年 0-14歳 15-64歳 65-74歳 75歳以上 年齢階級別人口推計（全国） - 25 - （人）
26. 1.000 0.945 0.883 0.829 0.781 0.749 0.714 0.958 0.928 0.890 0.840 0.773 0.723 0.996 0.853 0.814 0.867 0.958 0.936 1.147 1.336 1.402 1.384 1.372 1.395 0.986 0.964 0.937 0.907 0.873 0.837 0.600 0.700 0.800 0.900 1.000 1.100 1.200 1.300 1.400 1.500 1.600 2015年 2020年 2025年 2030年 2035年 2040年 2045年 0-14歳 15-64歳 65-74歳 75歳以上 総計 年齢階級別人口推移（全国) - 26 - 2015年を100として
27. 376,494 364,058 344,009 325,765 310,624 301,374 290,668 1,684,181 1,620,685 1,578,899 1,532,933 1,466,304 1,359,166 1,283,476 406,944 396,732 328,802 303,967 318,338 363,341 359,814 376,371 432,613 506,510 526,619 513,850 496,639 494,860 2,843,990 2,814,088 2,758,220 2,689,284 2,609,116 2,520,520 2,428,818 0 200,000 400,000 600,000 800,000 1,000,000 1,200,000 1,400,000 1,600,000 1,800,000 2,000,000 2,200,000 2,400,000 2,600,000 2,800,000 2015年 2020年 2025年 2030年 2035年 2040年 2045年 0-14歳 15-64歳 65-74歳 75歳以上 年齢階級別人口推計（広島県） - 27 - （人）
28. 1.000 0.967 0.914 0.865 0.825 0.800 0.772 0.962 0.937 0.910 0.871 0.807 0.762 0.975 0.808 0.747 0.782 0.893 0.884 1.149 1.346 1.399 1.365 1.320 1.315 0.989 0.970 0.946 0.917 0.886 0.854 0.600 0.700 0.800 0.900 1.000 1.100 1.200 1.300 1.400 1.500 1.600 2015年 2020年 2025年 2030年 2035年 2040年 2045年 0-14歳 15-64歳 65-74歳 75歳以上 総計 年齢階級別人口推移（広島県) - 28 - 2015年を100として
29. 189,266 184,815 175,709 167,586 161,140 157,529 152,958 840,176 824,730 814,421 796,248 764,579 712,395 676,502 182,700 178,275 148,705 144,459 159,178 184,686 182,699 152,992 186,067 226,188 238,829 236,871 235,525 242,910 1,365,134 1,373,887 1,365,023 1,347,122 1,321,768 1,290,135 1,255,069 0 100,000 200,000 300,000 400,000 500,000 600,000 700,000 800,000 900,000 1,000,000 1,100,000 1,200,000 1,300,000 1,400,000 2015年 2020年 2025年 2030年 2035年 2040年 2045年 0-14歳 15-64歳 65-74歳 75歳以上 年齢階級別人口推計（広島県広島医療圏） （人） - 29 -
30. 1.000 0.976 0.928 0.885 0.851 0.832 0.808 0.982 0.969 0.948 0.910 0.848 0.805 0.976 0.814 0.791 0.871 1.011 1.000 1.216 1.478 1.561 1.548 1.539 1.588 1.006 1.000 0.987 0.968 0.945 0.919 0.600 0.700 0.800 0.900 1.000 1.100 1.200 1.300 1.400 1.500 1.600 2015年 2020年 2025年 2030年 2035年 2040年 2045年 0-14歳 15-64歳 65-74歳 75歳以上 総計 年齢階級別人口推移（広島県広島医療圏) 2015年を100として - 30 -
31. 福山・府 中 広島中央 広島 広島西 呉 尾三 備北 ©2019 MeDAL A.Nakamura
32. ｅ.新型コロナウィルス感染症(医療費総額) ［2021年1月健保組合医療費の動向1］
33. ｅ.新型コロナウィルス感染症(1人当たり医療費) ［2021年1月健保組合医療費の動向2］
34. Ⅰ.なぜデータ分析が必要なのか -10% -5% 0% 5% 10% 2年前 1年前 現在 1年後 2年後 3年後 4年後 5年後 10年後 成 長 率 医療を取り巻く環境の変化 地域医療構想 診療報酬改定 医師の働き方改革 人口減少と少子高齢化 新型コロナウィルス感染症 医療を取り巻く環境の 変化に対応して 安定した病院運営を行う
35. 本日お話しすること Ⅲ.どうやってデータ分析をすれば良いのか Ⅳ.おわりに 35 Ⅰ.なぜデータ分析が必要なのか ０.はじめに Ⅱ.どんなデータ分析をするのか
36. Ⅱ.どんなデータ分析をするのか［孫子 謀攻篇］ 彼を知り己を知れば百戦殆からず。 彼を知らずして己を知れば、一勝一負す。 彼を知らず己を知らざれば、戦う毎に必ず 殆し。  敵と味方の実情を熟知していれば、百回戦っても負ける ことはない。  敵情を知らないで味方のことだけを知っているのでは、 勝ったり負けたりして勝負がつかない。  敵のことも味方のことも知らなければ必ず負ける。 - 36 -
37. まず、己を知る まず、己を知る （病院に関わる情報の重要性を認識する） 情報の確保 （情報を収集して整理する） 情報の分析 （収集した情報を様々な角度から分析する） 情報の活用 （分析した情報を利用して改善を行う） - 37 -
38. 自院を取り巻く医療環境の分析 医療需要と将来予測 自院の位置付け 機会と脅威の予見 自院の強みと弱み 自院のこれからの方向性の確認 強みと弱み、機会と脅威を整理・統合 自院の位置付け - 38 -
39. まず、己を知る 病院の 位置を知る 地域医療上の 医療レベル上の 地理上の どれだけ地域医療に貢献しているのか？ どの程度の医療ができているのか？ どのような場所にあるのか？ - 39 -
40. 本日お話しすること Ⅱ.どんなデータ分析をするのか Ⅳ.おわりに 40 Ⅰ.なぜデータ分析が必要なのか ０.はじめに Ⅲ.どうやってデータ分析をすれば良いのか
41. 自院を取り巻く医療環境の分析 様々な公開データを活用して構想区域（二次 医療圏）内での自院の位置付けを確認する。  地域医療上の位置付け 地域での患者のシェア等  医療レベル上の位置付け 在院日数の平均の差等  地理上の位置付け 人口や医療機関などの分布等
42. 自院を取り巻く医療環境の分析 様々な公開データを活用して構想区域（二次 医療圏）内での自院の位置付けを確認する。 DPC導入の影響評価に係る調査「退院患者調査」 病床機能報告 医療機能情報提供制度（医療情報ネット） 患者調査 国勢調査 将来人口推計 など
43. DPC導入の影響評価に係る調査「退院患者調査」 https://www.mhlw.go.jp/stf/shingi2/0000196043_00004.html
44. 病床機能報告 https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/0000055891.html
45. 医療機能情報提供制度（医療情報ネット） https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/kenkou_iryou/ iryou/teikyouseido/index.html
46. 医療機能情報提供制度（医療情報ネット：広島県） http://www.qq.pref.hiroshima.jp/qq34/qqport/kenmintop/
47. 将来人口推計 http://www.ipss.go.jp/pp-shicyoson/j/shicyoson18/t-page.asp
48. 自院を取り巻く医療環境の分析 様々な公開データを活用して構想区域（二次 医療圏）内での自院の位置付けを確認する。  地域医療上の位置付け 地域での患者のシェア等  医療レベル上の位置付け 在院日数の平均の差等  地理上の位置付け 人口や医療機関などの分布等
49. 地域医療上の位置付け
50. DPC退院患者の医療圏内シェア（広島県広島） 広島市民病院 18,801 14.80% 広島大学病院 16,532 13.01% 県立広島病院 15,126 11.91% 安佐市民病院 13,855 10.91% 広島原爆 病院 10,799 8.50% 土谷総合病院 4,999 3.94% マツダ病院 4,458 3.51% ＪＲ広島病院 4,164 3.28% 舟入市民病院 3,796 2.99% 広島記念病院 3,193 2.51% 広島共立病院 2,933 2.31% 中電病院 2,727 2.15% 済生会広島 2,657 2.09% 原田病院 2,532 1.99% たかの橋中央 1,975 1.55% その他 18,491 14.56% ［DPC退院患者調査 2018年］ ©2019 MeDAL A.Nakamura DPC退院患者調査
51. MDC2別の医療圏内シェア（広島市民病院） 神経 眼科 耳鼻 呼吸器 循環器 消化器 筋骨格 皮膚 乳房 内分泌 腎尿路 女性 血液 新生児 小児 外傷 精神 その他 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% 45% 50% 55% 60% 0 500 1,000 1,500 2,000 2,500 3,000 3,500 4,000 4,500 地域シェア率（％） 退院患者数（人） ［DPC退院患者調査 2018年］ ©2019 MeDAL A.Nakamura DPC退院患者調査
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53. 06 消化器系疾患の地域シェア（広島県広島） 広島市民病院 4,337 13.3% 広島大学病院 4,103 12.6% 安佐市民病院 4,056 12.5% 県立広島病院 2,876 8.8% 広島原爆病院 2,615 8.0% 広島記念病院 2,447 7.5% 舟入市民病院 1,261 3.9% マツダ病院 1,202 3.7% 中電病院 1,110 3.4% ＪＲ広島病院 1,098 3.4% 広島共立病院 987 3.0% 済生会広島 983 3.0% その他 5,488 16.9% ［DPC退院患者調査 2018年］ ©2019 MeDAL A.Nakamura DPC退院患者調査
54. 06 消化器系疾患の地域シェア（広島市民病院） 食道の悪性腫瘍 胃の悪性腫瘍 小腸、腹膜の悪性… 結腸の悪性… 直腸肛門の悪性腫瘍 肝・肝内胆管の悪性… 胆嚢、肝外胆管の悪性… 膵臓、脾臓の… 胃の良性腫瘍 小腸大腸の良性疾患 穿孔または膿瘍を伴わない憩室性… 食道、胃、十二指腸、他腸の炎症 胃十二指腸潰瘍、胃憩室症、幽門狭窄（穿孔を伴わないもの） 胃十二指腸潰瘍、胃憩室症、幽門狭窄（穿孔を伴うも… 虫… 鼠径ヘル… 閉塞、壊疽のない腹腔のヘルニア 潰瘍性大腸炎 虚血性腸炎 ヘルニアの記載のない腸… 劇症肝炎、急性肝不全、急性… 慢性… 肝… 肝… 胆嚢… 胆嚢水腫、胆嚢… 胆管結石、胆… 急性… 慢性… 腹膜炎、腹腔内… その他の消化管の… 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 550 600 650 700 750 800 850 900 950 100010501100 地域シェア率（％） 退院患者数（人） ［DPC退院患者調査 2018年］ ©2019 MeDAL A.Nakamura DPC退院患者調査
56. 救急車搬送入院数の推移（広島県広島） 広島大学病院 2,452 2,724 2662 3,018 3,043 たかの橋中央 1813 1911 2180 2298 2555 県立広島病院 2259 2181 2161 2352 2506 土谷総合病院 1078 1199 1507 1553 1614 広島市民病院 1005 921 974 979 1088 槇殿順記念 886 890 719 689 751 広島原爆病院 542 516 580 598 682 0 500 1,000 1,500 2,000 2,500 3,000 2014年度 2015年度 2016年度 2017年度 2018年度 救 急 車 搬 送 入 院 患 者 数 （ 人 ） DPC退院患者調査 ［DPC退院患者調査 2018年］ ©2019 MeDAL A.Nakamura
57. 予定外・救急医療入院数の推移（広島県広島） 予 定 予 定 外 救 急 医 療 18,022 18,122 18,295 18,373 18,482 15,165 14,902 15,775 16,047 16,336 13,943 14,086 14,206 15,025 14,801 12,270 12,689 13,049 13,315 13,739 10,583 10,938 11,164 11,119 10,685 5,262 5,451 5,181 4,953 4,867 4,906 4,968 4,402 4,578 4,458 4,538 4,060 4,366 4,396 4,152 3,394 3,512 3,539 3,398 3,794 3,992 3,540 3,318 3,420 3,193 0 2,000 4,000 6,000 8,000 10,000 12,000 14,000 16,000 18,000 2014 2015 2016 2017 2018 2014 2015 2016 2017 2018 2014 2015 2016 2017 2018 2014 2015 2016 2017 2018 2014 2015 2016 2017 2018 2014 2015 2016 2017 2018 2014 2015 2016 2017 2018 2014 2015 2016 2017 2018 2014 2015 2016 2017 2018 2014 2015 2016 2017 2018 広島市民病院 広島大学病院 県立広島病院 安佐市民病院 広島原爆病院 土谷総合病院 マツダ病院 ＪＲ広島病院 舟入市民病院 広島記念病院 ［DPC退院患者調査 2018年］ ©2019 MeDAL A.Nakamura DPC退院患者調査
58. 他院の紹介あり入院数の推移（広島県広島） 紹 介 な し 紹 介 あ り 18,443 18,466 18,635 18,700 18,801 15,458 15203 16004 16272 16,532 14,199 14,396 14,569 15,349 15,126 12,428 12,825 13,192 13,455 13,855 10,678 11,005 11,294 11,230 10,799 5,439 5,637 5,334 5,109 4,999 4,983 5,012 4,408 4,584 4,458 4,615 4,131 4,463 4,478 4,164 1,699 3,543 3,558 3,408 3,796 3,992 3,540 3,320 3,423 3,193 0 1,000 2,000 3,000 4,000 5,000 6,000 7,000 8,000 9,000 10,000 11,000 12,000 13,000 14,000 15,000 16,000 17,000 18,000 2014 2015 2016 2017 2018 2014 2015 2016 2017 2018 2014 2015 2016 2017 2018 2014 2015 2016 2017 2018 2014 2015 2016 2017 2018 2014 2015 2016 2017 2018 2014 2015 2016 2017 2018 2014 2015 2016 2017 2018 2014 2015 2016 2017 2018 2014 2015 2016 2017 2018 広島市民病院 広島大学病院 県立広島病院 安佐市民病院 広島原爆病院 土谷総合病院 マツダ病院 ＪＲ広島病院 舟入市民病院 広島記念病院 ［DPC退院患者調査 2018年］ ©2019 MeDAL A.Nakamura DPC退院患者調査
59. 医療機関別退院時転帰数の推移（広島県広島） 治 癒 ・ 軽 快 寛 解 不 変 DPC傷病の死亡 DPC傷病以外の死亡 そ の 他 18,443 18,466 18,635 18,700 18,801 15,458 15,203 16,004 16,272 16,532 14,199 14,396 14,569 15,349 15,126 12,428 12,825 13,192 13,455 13,855 10,678 11,005 11,294 11,230 10,799 5,439 5,637 5,334 5,109 4,999 4,983 5,012 4,408 4,584 4,458 4,615 4,131 4,463 4,478 4,164 1,699 3,543 3,558 3,408 3,796 0 1,000 2,000 3,000 4,000 5,000 6,000 7,000 8,000 9,000 10,000 11,000 12,000 13,000 14,000 15,000 16,000 17,000 18,000 2014 2015 2016 2017 2018 2014 2015 2016 2017 2018 2014 2015 2016 2017 2018 2014 2015 2016 2017 2018 2014 2015 2016 2017 2018 2014 2015 2016 2017 2018 2014 2015 2016 2017 2018 2014 2015 2016 2017 2018 2014 2015 2016 2017 2018 広島市民病院 広島大学病院 県立広島病院 安佐市民病院 広島原爆病院 土谷総合病院 マツダ病院 ＪＲ広島病院 舟入市民病院 DPC退院患者調査 ［DPC退院患者調査 2018年］ ©2019 MeDAL A.Nakamura
60. 病床機能別病床利用率（広島県広島） ［病床機能報告 2018年］ ©2019 MeDAL A.Nakamura 病床機能報告
61. 病床機能別病床数と病床利用率（広島県広島） 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 110% 0 10 20 30 40 50 60 病床利用率（％） 病床数（床） 高度急性期 急性期 回復期 慢性期 ［病床機能報告 2018年］ ©2019 MeDAL A.Nakamura 病床機能報告
62. 主要医療機関の機能評価係数Ⅱ（広島県広島） 医療機関名 効率性 複雑性 カバー率 救急医療 地域医療 体制評価 定量評価 （小児） 定量評価 （小児以外） 広島市民病院 0.01913 0.00715 0.01979 0.01363 0.02351 0.01011 0.00789 0.00552 広島大学病院 0.01910 0.01688 0.01378 0.00585 0.01434 0.00725 0.00314 0.00396 県立広島病院 0.02169 0.01309 0.01625 0.01882 0.01884 0.01011 0.00427 0.00446 安佐市民病院 0.02058 0.01189 0.01557 0.01852 0.01501 0.00795 0.00257 0.00449 広島原爆病院 0.01715 0.03763 0.02575 0.02108 0.01462 0.01090 0.00134 0.00237 土谷総合病院 0.01880 0.01257 0.00771 0.00905 0.00940 0.00746 0.00091 0.00102 マツダ病院 0.01924 0.01449 0.01194 0.01182 0.00890 0.00730 0.00037 0.00123 ＪＲ広島病院 0.01347 0.01082 0.01045 0.00689 0.00497 0.00287 0.00105 0.00106 広島記念病院 0.01474 0.00912 0.00808 0.01484 0.00336 0.00245 0.00006 0.00085 広島共立病院 0.01413 0.01749 0.00846 0.01063 0.00781 0.00598 0.00106 0.00076 中電病院 0.00843 0.01629 0.00771 0.00510 0.00405 0.00324 0.00012 0.00069 済生会広島 0.00757 0.01655 0.00721 0.00687 0.00154 0.00074 0.00005 0.00075 全国平均 0.01451 0.01666 0.01124 0.01496 0.01244 0.00626 0.00295 0.00323 医療圏平均 0.01222 0.02008 0.00928 0.01118 0.00787 0.00509 0.00122 0.00156 機能評価係数Ⅱの内訳
63. 機能評価係数Ⅱ各係数の偏差値比較（凡例） 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 地域患者への対応 を評価（小児） 救急医療係数 複雑性係数 定量評価係数 （小児以外） カバー率係数 効率性係数 定量評価係数 （小児） 体制評価係数 在院日数の 短縮努力を評価 重篤な疾患の患者の 積極的受入を評価 緊急入院患者への 積極的治療を評価 5疾病5事業等での 入院診療の評価 地域患者への対応 を評価（小児以外） 全国平均の偏差値 さまざまな疾患への 入院診療対応を評価 二次医療圏平均の偏差 値 ［2020年度 機能評価係数Ⅱの内訳］ ©2019 MeDAL A.Nakamura
64. 機能評価係数Ⅱ各係数の偏差値比較（広島市民病院） ［2020年度 機能評価係数Ⅱの内訳］ 56.85 39.06 61.68 48.46 61.38 60.43 56.22 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 全国平均 広島平均 広島市民病院 救急医療係数 複雑性係数 定量評価係数 （小児以外） カバー率係数 効率性係数 定量評価係数 （小児） 体制評価係数 ©2019 MeDAL A.Nakamura 機能評価係数Ⅱの内訳
66. 1,879 514 619 1,100 1,788 1,944 3,266 5,656 2,896 467 0 500 1,000 1,500 2,000 2,500 3,000 3,500 4,000 4,500 5,000 5,500 00-09 10-19 20-29 30-39 40-49 50-59 60-69 70-79 80-89 90- 退院患者数（人） 年齢階級（歳） 退院患者総数 20,129人 ［仮想平均年齢 58.9歳］ 年齢階級別DPC退院患者数の比較（広島市民病院） ［2019年度 病院情報の公表data］ ©2019 MeDAL A.Nakamura 病院情報の公表
67. <page##>
68. 初発の5大癌のUICC病期分類別並びに再発患者数(広島大学病院) ［2019年度 病院情報の公表data］ 681 150 207 338 52 41 60 237 47 289 20 34 22 100 109 28 43 8 144 79 56 7 21 13 27 31 24 10 154 365 857 318 505 796 921 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 550 600 650 700 750 800 850 900 胃癌 大腸癌 乳癌 肺癌 肝癌 退院患者数（人） 初発 Stage I 初発 Stage II 初発 Stage III 初発 Stage IV ©2019 MeDAL A.Nakamura 病院情報の公表
70. 5大癌の手術の有無別退院患者数（広島県広島） 胃癌・手術あり 胃癌・手術なし 大腸癌・手術あり 大腸癌・手術なし 乳癌・手術あり 乳癌・手術なし 肺癌・手術あり 肺癌・手術なし 肝癌・手術あり 肝癌・手術なし 2,510 2,386 1,654 1,524 1,112 551 533 0 250 500 750 1,000 1,250 1,500 1,750 2,000 2,250 2,500 広島市民病院 広島大学病院 県立広島病院 安佐市民病院 広島原爆病院 広島記念病院 マツダ病院 退院患者数（人） 肝癌・手術なし 肝癌・手術あり 肺癌・手術なし 肺癌・手術あり 乳癌・手術なし 乳癌・手術あり 大腸癌・手術なし 大腸癌・手術あり 胃癌・手術なし 胃癌・手術あり ［DPC退院患者調査 2018年］ ©2019 MeDAL A.Nakamura DPC退院患者調査
71. 一般病床100床当たりの5大癌の手術の有無別退院患者数 胃癌・手術あり 胃癌・手術なし 大腸癌・手術あり 大腸癌・手術なし 乳癌・手術あり 乳癌・手術なし 肺癌・手術あり 肺癌・手術なし 肝癌・手術あり 肝癌・手術なし 351.0 329.6 251.8 289.2 203.7 275.5 197.4 0.0 50.0 100.0 150.0 200.0 250.0 300.0 350.0 広島市民病院 広島大学病院 県立広島病院 安佐市民病院 広島原爆病院 広島記念病院 マツダ病院 病床100床当たりの退院患者数（人/100床） 肝癌・手術なし 肝癌・手術あり 肺癌・手術なし 肺癌・手術あり 乳癌・手術なし 乳癌・手術あり 大腸癌・手術なし 大腸癌・手術あり 胃癌・手術なし 胃癌・手術あり ［DPC退院患者調査 2018年］ ©2019 MeDAL A.Nakamura DPC退院患者調査
72. 5大癌の手術有無別医療圏内シェア（広島市民病院） 胃癌・手術あり 胃癌・手術なし 大腸癌・手術あり 大腸癌・手術なし 乳癌・手術あり 乳癌・手術なし 肺癌・手術あり 肺癌・手術なし 肝癌・手術あり 肝癌・手術なし 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 550 600 650 地域シェア率（％） 退院患者数（人） ［DPC退院患者調査 2018年］ ©2019 MeDAL A.Nakamura DPC退院患者調査
74. 医療レベル上の位置付け
75. 平均在院日数に関する指標の意味 • ある病院の傷病名（ DPC ）別の平均在院日数を全国平均の平 均在院日数に置き換えて、診断分類（ MDC ）全体の平均在院 日数を再計算すると、そもそも長期間の入院を要する傷病の患 者割合が多い病院のほうが、 MDC 全体の平均在院日数も長く なる。 • 患者構成指標が１よりも大きい病院は、治療に長期間を要する 傷病の患者の割合が平均よりも多いと判断できる。 患者構成指標 （全国平均＝ １） • ある病院の診断分類（ MDC ）内の傷病名（ DPC ）別患者構 成割合を全国平均に置き換えて、診断分類（ MDC ）全体の平 均在院日数を再計算すると、各傷病の平均在院日数が短い病院 ほど、 MDC 全体の平均在院日数も短くなる。 • 在院日数指標は分子分⺟を逆にして算出しているので、在院日 数指標が１よりも大きい病院は、同じ傷病で比べると平均より も患者を早期に退院させていると判断できる。 • 病院の治療能力を客観的に判断するには、「在院日数指標」が ３つの指標の中では最も適していると考えられる。 在院日数指標 （全国平均＝ １） - 75 -
76. ▪治療期間を要す傷病割合 多 ▪同一傷病の平均在院日数 長 ▪治療期間を要す傷病割合 少 ▪同一傷病の平均在院日数 長 ▪治療期間を要す傷病割合 多 ▪同一傷病の平均在院日数 短 ▪治療期間を要す傷病割合 少 ▪同一傷病の平均在院日数 短 在院日数の平均の差（各指標の多少・長短） 少 治療期間を要す傷病割合（患者構成指標） 多 短 同 一 傷 病 の 平 均 在 院 日 数 （ 在 院 日 数 指 標 ） 長 - 76 -
77. ▪治療期間を要す傷病割合 多 ▪同一傷病の平均在院日数 長 ▪治療期間を要す傷病割合 少 ▪同一傷病の平均在院日数 長 ▪治療期間を要す傷病割合 多 ▪同一傷病の平均在院日数 短 ▪治療期間を要す傷病割合 少 ▪同一傷病の平均在院日数 短 在院日数の平均の差（各指標の多少・長短） 比較的 治療成績が良い 重症度の高い疾患を 多く診ている割には、 在院日数が短い。 比較的 治療成績が悪い 重症度の低い疾患を 多く診ている上、 在院日数が長い。 ※疾患毎に様々な状況が考えられるが、概ね右上のエリア（第一象限）の疾患は治療成 績が良く、左下のエリア（第三象限）の疾患は治療成績が悪い傾向にあると思われる。 - 77 -
78. 在院日数の平均の差（広島市民病院） ▪治療期間を要す傷病割合 少 ▪同一傷病の平均在院日数 短 ▪治療期間を要す傷病割合 多 ▪同一傷病の平均在院日数 長 ▪治療期間を要す傷病割合 多 ▪同一傷病の平均在院日数 短 ▪治療期間を要す傷病割合 少 ▪同一傷病の平均在院日数 長 神経 眼科 耳鼻 呼吸器 循環器 消化器 筋骨格 皮膚 乳房 内分泌 腎尿路 女性 血液 新生児 小児 外傷 その他 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 在院日数指標 患者構成指標 ［DPC退院患者調査 2018年］ ©2019 MeDAL A.Nakamura DPC退院患者調査
80. 在院日数の平均の差（MDC06 消化器系） ▪治療期間を要す傷病割合 少 ▪同一傷病の平均在院日数 短 ▪治療期間を要す傷病割合 多 ▪同一傷病の平均在院日数 長 ▪治療期間を要す傷病割合 多 ▪同一傷病の平均在院日数 短 ▪治療期間を要す傷病割合 少 ▪同一傷病の平均在院日数 長 広島市民病院 広島大学病院 県立広島病院 安佐市民病院 広島原爆病院 土谷総合病院 マツダ病院 ＪＲ広島病院 舟入市民病院 広島記念病院 広島共立病院 中電病院 済生会広島 原田病院 たかの橋中央 日比野病院 吉島病院 山﨑病院 太田川病院 福島生協病院 安芸太田病院 安芸市民病院 槇殿順記念 広島逓信病院 ヒロシマ平松 北広島病院 恒和会松石 MP野村病院 光仁会梶川 広島厚生病院 高陽ＮＴ病院 荒木脳神経 吉田総合病院 五日市記念 シムラ病院 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 在院日数指標 患者構成指標 ［DPC退院患者調査 2018年］ ©2019 MeDAL A.Nakamura DPC退院患者調査
82. 地理上の位置付け
83. 広島県の構想区域と人口分布・医療機関分布 尾三 広島中央 福山・府中 呉 広島 備北 広島西 - 83 - <page##> 国勢調査 保険医療機関届出
84. 84 病床機能報告
85. 新入院患者数（広島県） 尾三 福山・府中 呉 備北 広島西 広島中央 広島 ［病床機能報告 2018年］ ©2019 MeDAL A.Nakamura 病床機能報告
86. 病床機能報告 医療機能情報提供制度
87. 医師・看護師の分布（山口県：100床以上） ［やまぐち医療情報ネット］ ©2019 MeDAL A.Nakamura 医療機能情報提供制度
88. その他の分析
89. 0 100,000 200,000 300,000 400,000 500,000 600,000 700,000 800,000 1996 1999 2002 2005 2008 2011 2014 2017 2020 2025 2030 2035 2040 2045 （人） 西暦（年） Mall M00-14 M15-64 M65-74 M75- Fall F00-14 F15-64 F65-74 F75- （推計）入院患者数の推移（全国） ［人口動態、患者調査等 1996～2017年］ 将来推計 ©2019 MeDAL A.Nakamura 患者調査 将来推計人口
90. 0.00 0.20 0.40 0.60 0.80 1.00 1.20 1.40 1.60 1.80 2.00 2.20 2.40 2.60 1996 1999 2002 2005 2008 2011 2014 2017 2020 2025 2030 2035 2040 2045 西暦（年） Mall M00-14 M15-64 M65-74 M75- Fall F00-14 F15-64 F65-74 F75- （推計）入院患者数（1996年対）の推移（全国） 将来推計 ［人口動態、患者調査等 1996～2017年］ 将来推計 ©2019 MeDAL A.Nakamura
92. 本日お話しすること Ⅳ.おわりに 92 Ⅱ.どんなデータ分析をするのか Ⅲ.どうやってデータ分析をすれば良いのか Ⅰ.なぜデータ分析が必要なのか ０.はじめに
93.  公開されている様々なデータを活用して、他の 医療機関と比較した自分の病院の立ち位置を把 握する。  自院のデータを利用して、来院患者の範囲や傾 向を把握する。  自院の立ち位置や来院患者傾向等から「強み」 「弱み」を把握し、増患計画等の経営戦略等を 立案し、実行する。  これらの分析を継続的に行うためにも、情報を 活用できる人材の育成・確保を行う。 Ⅳ.おわりに
94. ご清聴ありがとうございました 医療データ分析ラボ Medical Data Analysis Labo. 医療データサイエンティスト 中村 敦 E-mail : atsushi-nakamura@medalabo.net
95. 付録① 使用している地理情報システムQGIS 95 https://qgis.org/ja/site/
96. 付録① 地理情報システムQGIS 96 https://gis-oer.github.io/gitbook/book/materials/QGIS/QGIS.html
97. 付録① 地理情報システムQGIS 97 これで使えるQGIS入門 地図データの入手から編集・印刷まで GISのフリーソフト「QGIS」の使い方を、 人文・社会系の初学者のために平易に解説。 難しい概念の説明は必要最小限に、QGISで できること、そのインストールの手順から、 わかりやすい説得力のある地図づくり、 各種アウトプットの方法まで、GISの学習を あきらめていた人でも確実にQGISの操作 スキルを身につけることができます。 金 徳謙 ナカニシヤ出版
98. 付録② 医師等に資料を見て納得してもらう方策 98  データを視覚化する 表への数値の羅列ではなく、図やグラフ等で視覚化し 直感的に理解してもらう。  根気よく事実を伝える 何度でも諦めずに繰り返し伝えると共に、情報の一部 を意図的に隠したりせず、正確に伝えて、理解を得る 努力を怠らない。  分析結果等に正当性を与える 分析結果を病院外の勉強会や学会等で発表し、内容と 共に発表者の評価も得た上で、改めて院内で提示する。
99. 付録③ Microsoft Excel の参考書 99 Excel 最強の教科書 ［完全版］ 誰でもすぐに活用できる業務直結のノウハウを 一冊に凝縮!Excelの実践スキルは、一生役立つ 武器になる。 藤井 直弥、大山 啓介 SBクリエイティブ
100. 付録④ データ視覚化の参考書 100 データビジュアライゼーション の教科書 データ分析の結果を正しく表現し、適切に伝えら れていますか? 本書は、データを効果的に表現するコミュニケー ションの技術を、考え方(理論編)とテクニック (実践編)に分け、実践編では、悪い例と改良例の 比較形式で示した72通りの実例を用いて、わかり やすく伝授します。第7章では、人気のBIツール Tableau(タブロー)を用いて、実践的に解説して います。 藤 俊久仁、渡部 良一 秀和システム 秀和システム
101. 最後に 101 ご紹介した公開情報のような外部情報だけではなく、 病院内に蓄積されている様々な内部情報は、どれひとつ とっても、非常に価値のあるものです。 ただ、そのままでは役に立つとは思えない情報が多い ですが、ほんの少し手を加えるだけで、それに新しい価 値を見い出すことができます。 データ分析には様々な手法がありますが、まずは手始 めに、Excelなどを使って簡単な棒グラフや折れ線グラ フしてみましょう。それだけでも、いままでとは違った ものが見えてきます。 医療データ分析ラボ 医療データサイエンティスト 中村 敦