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- 1. 1
- 2. 2 勉強会イベント運営について • 当イベントは録画して、YouTubeに資料とともに公開予定です。 • 参加者のかたは、ご発言・ご質問・ご要望がある場合、Zoom画面下のQA アイコンをクリックして入力をお願いします。 • また終了時にアンケートが表示されますので、感想や、テーマや運営について のご要望があれば、入力をお願いします。
- 4. 4 1. 本勉強会の趣旨 2. Qlik Senseの概要 3. 第11回の内容（振り返り） 4. DPCデータ分析 練習問題（応用編1~） 5. Q&A 6. ご参考情報と次回のテーマ アジェンダ
- 5. 5 1. 本勉強会の趣旨 • Qlik Senseを利用して医療関連データの扱い方を学ぶ • 参加者が活用事例等を共有し、医療データの活用方法を学ぶ • 参加者が情報交換できる場をご提供する
- 7. 7 組織内外の膨大なデータを収集/統合/分析し、エビデンスに基づく意思決定を支援 データソース 社内システム クラウド CSV Excel DWH データレーク データ準備 インメモリエンジン 連想技術 拡張知能 データ準備 データ接続 共用データ モデル ビジュアライゼーション 分析・共有 セキュリティ パフォーマンス 管理性 拡張性 再利用性（共有ライブラリ） 接続定義 拡張機能 軸・計算式 チャート データ加工 画面作成 Qlik Sense Qlik Senseの概要
- 8. 8 Qlik Senseの利用形態に応じた製品ラインアップ デスクトップ版 SaaS/クラウド版 ソフトウェア版 Qlik Sense Desktop (QSD) Qlik Sense Business (QSB) Qlik Sense Enterprise SaaS Qlik Sense Enterprise Client-Managed 利用形態 製 品 名 ※QSDは他の製品/サービスを購入すると付属。
- 9. 9 3. 第11回の内容
- 11. 11 参考図書を道標にして進めます 『すべてExcelでできる! 経営力・診療力を高めるDPC データ活用術 増補改訂版』 2017/5/26 日経BP社 12,000+税 監修：伏見 清秀 執筆：今井 志乃ぶ 編集：日経ヘルスケア • 第1章”自院のDPCデータを活用する”をもとに進めます。 • 参考図書に添付のデモデータを利用しています。 再掲載
- 14. 14 毎月生成されるデータを蓄積し活用 QVD QVD QVD QVD 様式1 Dファイル EFファイル Hファイル x月 y月 z月 x月 y月 z月 x月 y月 z月 x月 y月 z月 某月のファイル QSに取り込み QSでチャート作成 QSでQVD化 • QSの独自形式のフォーマット • 通常の読み込みの10~100倍高速 • 各ファイル毎に蓄積 再掲載
- 16. 16 コミュニティでの勉強会用アプリの公開 ※URL:勉強会用DPCデータ分析アプリの公開 データ チャート 数式 スクリプト 勉強会で作成したアプリ チャート 数式 スクリプト 公開したアプリ お手元で使うとき チャート 数式 スクリプト お手元の データ 合体 • データを除いたアプリの枠のみを公開しています • アプリ等をダウンロードし、手元のデータと合体させて、勉強会で使用しているアプリを作成できます ※合体の際はデータの接続定義の変更が必要。 再掲載
- 18. 18 分析の応用編1~ 1. 当院は平均在院日数がなかなか短縮できません。どうすればよいでしょうか？ 2. 診療科別の主要手術トップ3の術式について、症例数、術前・術後日数、転院率、平均年齢を 自院のホームページに掲載します。どういう手順で進めればよいでしょうか？ 3. 予定入院の患者には、できる限り入院前に必要な画像診断を実施しておきたいと思います。何か いい方法はあるでしょうか？ 続けて、応用編の1~3をやってみます
- 19. 19 練習問題 応用編1 当院は平均在院日数がなかなか短縮できません。どうすればよいでしょうか？ A MDCごとに在院日数の平均値のほか、最大値や最小値を確認しながら、平均在院日数が長く なっている要因を分析し対策を講じてみましょう メモ： • MDC別に平均在院日数等を把握 • MDCごとに箱ひげ図、分布プロットで要因分析 • 極端に在院日数の長い患者について見てみる • MDC別 • 平均在院日数 • 在院日数の最小値、最大値
- 20. 20 前回作成のチャート
- 21. 21 箱ひげ図（ボックスプロット）の四分位数 四分位数： • データを小さい順に並べている • データを中央値を境に4等分している • チャート内の表示 ‒ ボックス終了（外れ値を除いた最大値） ‒ 第3四分位数（75%） ‒ 第2四分位数（中央値） ‒ 第1四分位数（25%） ‒ ボックス開始（外れ値を除いた最小値）
- 23. 23 練習問題 応用編1の続き 術前日数 術後日数 様式1開始日 様式1終了日 手術日 • 術前日数＝手術日－様式1開始日 • 術後日数＝様式1終了日－手術日 • 在院日数＝術前日数+術後日数 メモ： • 手術有無別に在院日数の外れ値をみてみる • 患者別に手術前、手術後の日数をみてみる
- 24. 24 練習問題 応用編2 診療科別の主要手術トップ3の術式について、症例数、術前・術後日数、転院率、平均 年齢を自院のホームページに掲載します。どういう手順で進めればよいでしょうか？ A 「様式1」からは、手術様式の点数表コード（Kコード）による集計や、手術が行われた場合の術 前・術後日数の算出が可能です。その点に着目して準備を進めましょう メモ： • 「病院情報の公表」では主たる手術のみをカウン トすればよいので、「手術1」のみをカウント • 点数表コードで実施件数の多い術式を特定 • 点数表コード（Kコード） • 症例数 • 術前・術後日数 • 転院率 • 平均年齢
- 25. 25 練習問題 応用編3 予定入院の患者には、できる限り入院前に必要な画像診断を実施しておきたいと思います。 何かいい方法はあるでしょうか？ A 入院初日に画像診断が多いMDC（主要診断群分類）を確認した上で、入院前に画像診断 を実施するクリニカルパスの作成が可能かどうかを検討していきましょう。 メモ： • まず関連するデータを並べて見てましょう • 入院年月日 • 実施年月日 • データ区分（70 画像診断）
- 27. 27 複数の条件に合致する患者を抽出したい テキストでは、 1. EFファイルで、入院初日に診療行為が行われたケースを特定 2. EFファイルで、入院初日に画像診断が行われた患者を特定 3. EFファイルで特定した患者を、様式1に転記 4. 様式1で特定した患者をMDC別に集計する
- 28. 28 複数の条件に合致する患者を抽出したい こういう式を作りたい： sum(if(Aggr(入院年月日=min(実施年月日),分析ID),1,0)) 何を意味しているか： 1. 入院年月日=min(実施年月日) 2. Aggr(入院年月日=min(実施年月日),分析ID) 3. If(xxx,1,0) 4. Sum(xxx) 5. {<データ区分={70}>}を追加追加 最終形はこういう式を作りたい： 最終形：sum(if(Aggr(入院年月日=min({<データ区分={70}>}実施年月日),分析ID),1,0)) 入院年月日と実施年月日が一致しているのはどれか？ 分析IDごとに真偽を判定 こんな仮想テーブルができるイメージ 真は-1、偽は0 途中にデータ区分を70（画像診断）で 固定するSet文を挿入
- 29. 29 Aggr関数とは Aggr関数は、指定した軸別に計算結果の仮想テーブルを返す集計関数です。この仮想 テーブルに集計処理を行って結果を出力する、多段階の集計処理が可能です。 関数 用途 基本的な記述方法 Aggr 軸別に計算を実施し仮想テーブルを取得 Aggr(計算式, 軸)
- 30. 30 今後 1. 令和2年度 DPC公開データ 2. DPCデータ分析（続き） • 応用編 • プロセスマトリクスチャート 3. 今後の検討 • SCR（標準化レセプト出現比）を使った分析 • 医療データの統計分析（QlikとR等の連携） • QS活用事例セッション 次回 検討
- 31. 31 5. Q&A
- 32. 32 Q&A ご質問： 以前QlinkViewを使用していましたが、個人でソフトを購入できるのでしょうか？ サブするクリプションでの利用でも構わないのですが、個人で利用できるサービスをお教えください。 ご回答： • 弊社HPの右上横の「無料お試し版」にご登録いただきますと Qlik Sense Businessがご利用いただけます。 • Qlik Sense Businessのハブ画面、右上横にご自身のアカ ウントを設定いただくボタンがございます。こちらから1年間のサ ブスクリプションをクレジットカードでご購入いただけるようになっ ています。 • 1アカウント＝43,368円/年。 • ちなみに、Qlik Sense Desktopもご利用いただけます。 ご参考リンク： Qlik Sense Business(SaaS版)の無料トライアル開始手順 Qlik Sense Desktopの無料トライアル利用開始手順 弊社HP(https://www.qlik.com/ja-jp) Qlik Sense Businessの画面 ご 購 入
- 34. 34 Qlik Japan Healthcareコミュニティ https://community.qlik.com/t5/Japan-Healthcare/gh-p/japan-healthcare-group 【最近の投稿】 2/26 3/23（水）ヘルスケア勉強会（DPC関連） 2/26 日付データの取り扱いに関するTips 2/22 2/16開催ヘルスケア勉強会のDPC分析アプリの公開 2/5 【2/16（水） Qlik ヘルスケア勉強会】DIYでDPCデータを活用~ 様式1、EFファイルで作るセルフメイドダッシュボード 第４回 2/5 勉強会用DPCデータ分析アプリの公開 1/13 【1/26（水） Qlik ヘルスケア勉強会】DIYでDPCデータを活用~ 様式1、EFファイルで作るセルフメイドダッシュボード 第3回
- 36. 36 医療学会への参加（検討中） 第24回 日本医療マネジメント学会学術総会 2022年7月8日~9日、 兵庫県神戸市 第58回 日本赤十字社医学会総会 2022年10月6日~7日、北海道旭川市 第42回 医療情報学連合大会 2022年11月17日~20日、北海道札幌市 出展 確定
- 37. 37 Qlik TECH TALK TECH PLAYのQlikコミュニティサイト: https://techplay.jp/community/qlik イベントの最新情報をお届けしま すので、Qlikのイベントコミュニ ティを是非フォローください。
- 38. 38 その他技術情報 Qlik Community Japan セミナー動画・事例紹介・デモ動画 新機能紹介動画 Qlik Japan Youtube チャネル 製品や技術に関するQ&A、アイデア投稿 Qlik Showcase 日本語アプリの公開 Qlik Japan Blog 製品・技術情報の公開 準備中 150以上のサンプルアプリを操作可能。 ヘルスケアについてのアプリも掲載
- 39. 39 技術イベント Qlik Japanプリセールスチームではオンラインの技術情報提供を推進しています。 セミナー（毎週火曜日） トレーニング（不定期） LT形式のTips共有（月次） 技術イベント（不定期） https://techplay.jp/community/qlik フォローしていただくと通知が届きます。
Notes de l'éditeur
- ian