大阪保健医療大学 医療情報学２０１８
（保健医療学部リハビリテーション学科 理学療法学専攻）
自己紹介
http://researchmap.jp/medbb/医療情報の世界 医療情報技師の役割について
http://www.medbb.net/education/joho20150613/index.html
授業メニュー
第1回 情報学（Ⅰ）－情報とは
第2回 情報学（Ⅱ）－情報量の計算について
第3回 情報学（Ⅲ）－ネットワーク技術について
第4回 情報学（Ⅳ）－情報セキュリティ
第5回 保健医療情報システム（Ⅰ）－医用画像について
第6回 保健医療情報システム（Ⅱ）－電子カルテについて
第7回 保健医療情報システム（Ⅲ）－施設内の情報システムについて
第8回 保健医療情報システム（Ⅳ）－施設間の情報システムについて
第9回 統計基礎（Ⅰ）－尺度・度数分布について
第10回 統計基礎（Ⅱ）－代表値について
第11回 統計基礎（Ⅲ）－散布度について
第12回 医療統計（Ⅰ）－病院の統計資料
第13回 医療統計（Ⅱ）－比と率と割合
第14回 医療統計（Ⅲ）－相対危険度
第１回 情報学（Ⅰ）－情報とは
到達目標１－１これからの医療の情報化について考えることができる
１－２データ 情報 知識の違いを説明することが出来る
情報化された医療とは
情報化・・・情報の流通および事柄の記録が増えていくこと逆に情報化されていない医療って何？
不都合な未来～２０２５年の医療～（第29回日本医学会総会2015関西 学術テーマ展示「ITがもたらす情報化社会の新たな医療環境」）
https://www.youtube.com/watch?v=fq8-FQ_T8c4
ホームドクター2006－近未来の地域医療－（第23回日本医学会総会1991京都）
https://www.youtube.com/watch?v=5Fy17NuNG_k
|
私の思うところ 1991年に思い描く医療と2015年に思い描く医療の差分 医師（専門職）同士のネットワーク → 患者（住民）自身も医師（専門職）にアクセスできるネットワーク 1991年といえばインターネットなんて・・・ そのころ私はPC-VAN（300bps）触らしてもらう（昔は住民個人がネットワークに接続なんて・・・） 現在は何時でも何処からでもアクセスできる ちなみに、現状でも病院に患者さんから相談メールが届いたりします |
データと情報と知識の関係
（よりよい医療に貢献する医療情報技師の役割 より）
データ：
一次データと二次データの違い。
一次・・・ライブ。対象からダイレクト
二次・・・既に記録されたもの。まとめられたもの
情報：
データに意味を付与したもの
ただし受信者の特性に依存
知識：
情報を体系化したもの。
受信者の知性は当然だが、提供されているデータや情報としての理解の度合いや誤解によって知識構造体に違いが出てくる。
まとめるポイント
１）情報技術の進展がもたらした社会生活の変化は２）データと情報の違いとは
３）なぜ知識をそのまま他者に与えられないのか
４）医療分野において情報化は何をもたらしたか
授業後補足
第２回 情報学（Ⅱ）－情報量の計算について
到達目標２－１情報量bitと確率の関係について説明することが出来る
２－２情報量の計算が出来る
２－３補助単位について説明できる
２－４画像や音や文字などどのようにして情報化（デジタル情報化）されているか説明することが出来る
情報の量
bit：シャノンの情報理論AなのかAじゃないのか？明確に指定できる情報・・・1bit
事象の起こる確率によって決まる。確率の低い事象を確定する情報ほど大きくなる
Ｉ=-log２Ｐ 事象の起こる確率によって情報の量が決まる
それぞれの事象の起こる確率が等しいならば選択肢の数（Ｔ）に書き換えると Ｉ=log２Ｔ → 何が起こるのか想定しないと情報は取り扱えない・・・想定外の事象の情報量は計算できない（無限大）
デジタルの世界では１と０の情報の組み合わせであらゆるデータを取り扱っている
情報量が大きいほどより細かい事柄を表現できる
（情報通信技術の活用による効果的な学修環境の構築について より）
色深度（bpp）
1bit ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■
2bit ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■
3bit ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■
情報量の定義
yes/Noを区別（選択肢２つから１に）させる情報・・・1bit選択肢４つから１にさせる情報・・・2bit
選択肢８つから１にさせる情報・・・3bit
選択肢は２のるい乗（べき乗）になる。
対数（log）・・・るい乗（べき乗）を求めることが出来る→選択肢から情報量を求められる
文字の情報量
英数字・・・7bit＋カナ・・・8bit=(1byte)半角文字
漢字は倍の2yte（全角文字）
情報量は文字数×1文字あたりの情報量
（余談）ローマ字「ん」の後ろにbmpが来る場合、nではなくmで表記（ヘボン式）namba(なんば)
色の情報量
光の3原色・・RGBそれぞれ２５６階調とすると、一色8bit
3色で8×3で24bit
情報量はマス目（ピクセル）数×1マス（ピクセル）あたりの情報量
補助単位
補助単位はキリのいい数字・・・切りの良い数字とは？十進数の世界ち二進数の世界のキリのいい数字は異なる
十進数 10 二進数 1010
十進数 16 二進数 10000
K→M→G
十進数は1000
二進数は2^10=1024≒1000
キロ・・・kとK
音の情報量
空気の振動（粗密波）Hz
人間の可聴域は２０Hz～２０kHz
（余談）超音波とは可聴域を超えたところの周波数の音波・・・故に人には聞こえない（ハズ）
サンプリング周波数・・・どのぐらいの周期で音信号をひらっているか・・・CDは44.1kHz
情報量は音信号の情報量（16bit×2チャンネル＝4byte）×1秒あたりのサンプリング数×曲の長さ（秒数）
（参考）なぜ650MBのCD-Rに74分の音楽が記録できるのでしょうか？
http://okwave.jp/qa/q2070273.html
まとめるポイント（到達度確認）
１）全角文字一文字で半角文字何文字の情報？２）ピクセルサイズ1600×1200 24bitカラーの画像データは全角文字で何文字分？
３）CD3分の曲データは２）で求めた画像データよりも大きいか小さいか？
授業後補足
授業では可聴域で終わってしまったので次週はそこの部分からはじめますまとめるポイント答え(補助単位に関しては1Kbyte=1000Byte 1Mbyte=1000Kbyteとしています)１）2文字 ２）1600[pix]×1200[pix]×3[byte]=57600[byte]=5.76[Mbyte] ３）曲の情報量 44100[Hz]×180[sec]×4[byte]=31752000[byte]=31.752[Mbyte] ∴画像データよりも大きい |
第3回 情報学（Ⅲ）－ネットワーク技術について
到達目標３－１ネットワークにはどのようなものがあるか挙げることが出来る
３－２コンピューターネットワークの速度の計算が出来る
デジタル化された情報の送受信→音 映像 写真 文字 どのような情報でもデジタル化すれば取り扱える
デジタル信号とアナログ信号の強さの違い
（アナログ）FMラジオ・・・ノイズが入ってもある程度聞こえる
（デジタル）ワンセグテレビ・・・ある程度まで見えていても急に画面が止まる
アナログ・・・連続している・・・情報そのまま（ノイズにより元の情報から変化）
デジタル・・・離散している・・・復号化しなくてはならない（ノイズにより元情報と違うものに変わってしまう恐れ）
ネットワークとは
繋がり（ノードとエッジの関係）世の中には様々な繋がりがある
人間関係・・・様々な情報が集まる
（余談）私のブログ・・・弱いこともいいことだ（御卒業おめでとうございます）・・・当時の卒業生へのメッセージ
http://medbb.exblog.jp/19464438/
電話（音声通信）ネットワーク・・・無線化（携帯電話）により開発国で整備が進む
高速道路ネットワーク
航空ネットワーク・・・ハブ空港の存在
ヨーロッパを舞う飛行機ルートを可視化（Yahoo）
http://videotopics.yahoo.co.jp/videolist/official/others/p2fa7e9e1ddcf091a4586fb2068d46390
東京駅から日本全国への「到達所要時間マップ」 - Yahoo! JAPANビッグデータレポート
https://www.youtube.com/watch?v=WvT8-LKQUJU&t=174s
テレビ局ネットワーク・・・各系列が広範囲に情報を
（余談）腸捻転
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E8%85%B8%E6%8D%BB%E8%BB%A
コンピューターネットワーク・・・様々な情報（文字・音・写真・音楽・映像）を流せる
インターネット・・・ネットワークとネットワークが繋がって形成（蜘蛛の巣状）・・・スケールフリーネットワーク →故障に強いが、攻撃には弱い
インターネット上で様々な（人的）ネットワークが作られている・・・LINE Facebook Twitter Mixi etc.
電話回線にも規格が決められているようにインターネットでも規約がある・・・プロトコル
通信速度
bps（秒あたりの情報量）・・・距離は関係ない1200bps・・・1秒当たり全角（日本語）７５文字を伝えることができる
（私が最初に経験した300bpsの時代は1秒当たり20文字・・・一行40文字とすると2秒かかってしまう）
携帯電話にみる通信速度の変遷
アナログの世界（通話）→デジタルの世界（通信）
アナログ携帯（第１世代）の通信速度（通話のみ）
https://www.youtube.com/watch?v=nY67yVDoKik
デジタル携帯（第２世代（PDC））の通信速度（2400bps→9600bps）
https://www.youtube.com/watch?v=gEhgRL9_1YY
デジタル携帯（第2.5世代cdmaOne）の通信速度（64kbps）
https://www.youtube.com/watch?v=djvB1pGaaDc
デジタル携帯（第3世代VGS/FOMA）の通信速度（7.2Mbps/384kbps）
https://www.youtube.com/watch?v=7V1E6QKJIvE
https://www.youtube.com/watch?v=DNxu-EoK6GU
デジタル携帯（第3.5世代FOMA Hispeed）の通信速度（14Mbps/5.7Mbps）
https://www.youtube.com/watch?v=Spju5CGMhmc
デジタル携帯（第3.9?世代4G-LTE）の通信速度（110Mbps/10Mbps）
https://www.youtube.com/watch?v=bjtQkthByNU
https://www.youtube.com/watch?v=LDyzk4ZAJAY
番外編
キター（ネット用語辞典「ネット王子」）
https://netyougo.com/2ch/12518.html
https://www.youtube.com/watch?v=tlkyC9RrEJg
https://www.youtube.com/watch?v=0O3FOyJo9WU
まとめるポイント（到達度確認）
１）１Mbyteのデータを1Mbpsの回線で転送するときにかかる時間は？（ネットワークの伝送効率は１００％とする）２）１Mbyteのデータを1Mbpsの回線で転送するときにかかる時間は？（ネットワークの伝送効率は２０％とする）
３）通信速度の向上はどのような事をもたらしたか
授業後補足
次週で情報学編が終了するので簡単な確認テストを20分程度で行います．よろしくですまとめるポイント答え(補助単位に関しては1Kbyte=1000Byte 1Mbyte=1000Kbyteとしています)１）1[Mbyte]×8[bit/byte]／(1[Mbit/sec]×1)=8[sec] ２）1[Mbyte]×8[bit/byte]／(1[Mbit/sec]×0.2)=40[sec] |
第4回 情報学（Ⅳ）－情報セキュリティ
到達目標４－１情報セキュリティの定義（３要素）について説明出来る
４－２暗号化の必要性について説明できる
技術的な話が良く出てくるが、どうしても人が絡むところ（運用）が弱くなる
情報セキュリティ・・・情報の機密性、完全性、可用性の確保
http://www.soumu.go.jp/main_sosiki/joho_tsusin/security/intro/security/index.html
キーワード：ウイルス（普通のウイルスとの違い）https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%B3%E3%83%B3%E3%83%94%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%A6%E3%82%A4%E3%83%AB%E3%82%B9、電子掲示板（普通の掲示板との違い）、SNS、脆弱性、認証、セキュリティポリシー
技術的な話
インターネットの世界は公共の場 → トンネル → 暗号化通信 例：SSL通信(https)
（データを「わかりやすく」と「わかりにくく」と －医療分野の情報化－ より）
平文→暗号文 暗号化
暗号文→平文 復号化
http://www.soumu.go.jp/main_sosiki/joho_tsusin/security/basic/structure/02.html
暗号の例
転置式暗号・・・文字の並べ替え
換字式暗号・・・ポリュビオスの暗号表・・・ポケベル
＜参考＞
ポケットベル（通信用語の基礎知識）
https://www.wdic.org/w/WDIC/%E3%83%9D%E3%82%B1%E3%83%83%E3%83%88%E3%83%99%E3%83%AB
ポケベルCM
https://www.youtube.com/watch?v=03qGc2LlJ0E
運用上の話
【資料】ＳＮＳ時代における個人情報保護と情報セキュリティhttp://www.medbb.net/wiki/index.php?sp%2F20140829kosakawh
【資料】特別講義 漏洩と拡散の危機から情報を守る考え方
http://www.medbb.net/education/joho20150724/index.html
その警告メッセージ、信じて大丈夫？ ブラウザの“偽警告”にご用心！ （IPA）
設定と管理のあり方－ IDとパスワード（総務省安心してインターネットを使うために）
http://www.soumu.go.jp/main_sosiki/joho_tsusin/security/basic/privacy/01-2.html
この中で、パスワードの定期変更の話が出てくるが、近年では変えない方が妥当という考え方
パスワード「90日ごとに変更」は間違い？ ルール提唱者が「後悔」（ITmedia）
http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1708/18/news072.html
まとめるポイント（到達度確認）
１）
（データを「わかりやすく」と「わかりにくく」と －医療分野の情報化－ より）
２）パスワードを使う上で注意することを３つあげよ
授業後補足
確認テスト状況 確認テスト講評問１（第2回 情報学（Ⅱ）－情報量の計算について）〇 情報量の問題 単位をキチンと 問２（第2回 情報学（Ⅱ）－情報量の計算について） － 2進数と10進数の変換問題 問３（第1回 情報学（Ⅰ）－情報とは） △ データと情報と知識に関する問題 問４（第2回 情報学（Ⅱ）－情報量の計算について） ◎ 情報量の問題（画像） 情報量は単位当たりの情報量×単位数 で ここでは倍率を求めるので・・・ 問５（第3回 情報学（Ⅲ）－ネットワーク技術について） － 情報の伝送速度問題 bpsは一秒あたりどれだけの情報を伝送できるか．距離は関係ない 問６（第4回 情報学（Ⅳ）－情報セキュリティ） 〇 シーザー暗号．暗号文と平文の関係を整理する事 問７（第4回 情報学（Ⅳ）－情報セキュリティ） ◎＋ ポリュビオスの換字表．ポケベル世代の人達は使いこなしていた |
第5回 保健医療情報システム（Ⅰ）－医用画像について
到達目標５－１DICOM規格について説明できる
５－２画像検査の種類や特徴について説明できる
DICOM
医用画像のデジタル保存・伝送に関する規格 http://medical.nema.org/Dicom/about-DICOM.htmlデファクトスタンダード
http://e-words.jp/w/%E3%83%87%E3%83%95%E3%82%A1%E3%82%AF%E3%83%88%E3%82%B9%E3%82%BF%E3%83%B3%E3%83%80%E3%83%BC%E3%83%89.html放射線を利用した画像について
被曝の話PET検査と放射線について（PET検査ネット）
http://www.pet-net.jp/pet_html/treat/radioactivity.html
外部被曝と内部被曝の違いを整理しておいてください（宇宙から 大地から が外部被ばく。空気中（吸入） 食べ物（摂取））
X線写真
アナログからデジタルへ移行（銀塩写真→デジタルカメラ）反射光を記録するのではなく透過光を記録
物質により透過具合が違う
造影剤は画像の濃淡を増強させるため
画像を取得しながらそのまま治療 → IVR
愛知医科大学IVR 治療を受けることになりました。どのような治療ですか？
CT
コンピューター断層撮影（アナログの）断層撮影もあるが、全く違うロジック
→アナログでは成立しなかった画像
横から見ているのに上から見た状況を推測
（「医療とコンピュータ」これまでとこれからと より）
CT MRI動画 （メディカルトピア草加病院）
https://www.youtube.com/watch?v=jqaJIKOdc6o
CTで撮影する際の注意とMRIの場合の違いなど見ておいてください
くも膜顆粒のCT、MRI画像所見 （画像診断チャンネル）
https://www.youtube.com/watch?v=fQXhrDiVa_A
一緒な部分の撮影でもCTとMRIで異なる
MRI
強力な磁場の中で電磁波（ラジオ波）を利用。放射線を使わない。磁力は感じなくても音のすごさに驚く検査
ＨＯＷ ＴＯ サイエンス （９）からだの中を見る方法 MRI（サイエンスチャンネル）
https://www.youtube.com/watch?v=yeoIE5BmSrc
MRIで硬さを調べる以降は自宅でご覧ください
アクシデント
失敗百選 ～MRIにボンベが引き込まれて男児に衝突～
http://www.sydrose.com/case100/257/
核医学検査
放射性同位元素を体内に投与代謝を見る
そこから出てくる放射線（γ線 PETは消滅放射線）を外側で検出
ガンマカメラ
γ線を検出して平面像を得る
SPECT
ガンマカメラのCT版
PET
陽電子放出核種を利用
科学医療フロンティア （１１）核医学検査（サイエンスチャンネル）
https://www.youtube.com/watch?v=KvYZLS3sTm0
超音波
音波を利用反射するまでの時間を距離に変換
救急腹部エコー検査（日経BP）
https://www.youtube.com/watch?v=IldE_FzvQwI
4Dエコー写真と生まれてきた赤ちゃんの顔は本当に同じなのか？ (mizunaTV)
https://www.youtube.com/watch?v=sCg00Mt5Q7A
音の反射時間から立体動画が作成される時代
内視鏡
国内機器メーカーが圧倒的シェア上記の医用画像との違いは、体の中を診るのに体外からアプローチしていたのを、体内に機械を放り込むところ
生検が可能
到達度確認
（データを「わかりやすく」と「わかりにくく」と －医療分野の情報化－ より）
授業後補足
第6回 保健医療情報システム（Ⅱ）－電子カルテについて
到達目標６－１カルテに記載される情報について説明できる
６－２電子カルテの必要な要件について説明できる
６－３電子カルテの意義と問題点について説明できる
カルテ
法令で「カルテ」なる言葉は出てこない。 「診療録」のことを指す
東京都衛生部 都立病院における診療録等記載マニュアル
http://www.byouin.metro.tokyo.jp/hokoku/guideline/documents/sinryoroku.pdf
診療録等の定義と関連法規・記載の原則と留意事項（P1-P6）をよく読んで理解すること
・医師法＜資格法＞で作成や保存について定められている。
・治療に関すること以外の記載もある
電子カルテ
医療情報システムの安全管理に関するガイドライン第5版（平成２９年５月）厚生労働省https://www.mhlw.go.jp/file/05-Shingikai-12601000-Seisakutoukatsukan-Sanjikanshitsu_Shakaihoshoutantou/0000166260.pdf
「7 電子保存の要求事項について」の部分（P94-P110）をよく読むこと
法的に保存義務のある文書等の電子保存の要件
・真正性・見読性
・保存性
電子カルテの意義と問題点
新たな事が出来るようになると同時に、新たな事案も発生する（ゆえに、状況を把握し理解する力が必要）
・データ入力：手書き文字からの開放
・データ活用：情報の共有
・データ保存：データの紛失防止・長期保存
＜導入例＞ 慶應義塾大学病院（富士通）
http://www.fujitsu.com/jp/solutions/business-technology/security/secure/casestudies/2012/hospkeio/
ISOUKAIx 医療情報 ①黒田知宏先生 「それって『電子カルテ』ですか？」
https://www.youtube.com/watch?v=0jvcfrEol7g
電子カルテを単体ではなくで繋ぐことで利便性の向上と活用できる環境へ（次回に続く）
まとめるポイント（到達度確認）
１）保険医が診療録に記載しなくてはならない情報をまとめよ２）電子カルテに必要な３用件をまとめよ
授業後補足
|
講義冒頭に紹介しました電子カルテシステムのランサムウェア感染の件ですが，病院からプレスリリースがでています 電子カルテシステムの障害発生について(お詫び)（宇陀市立病院） https://www.city.uda.nara.jp/udacity-hp/oshirase/change-info/press-release.html |
第7回 保健医療情報システム（Ⅲ）－施設内の情報システムについて
到達目標７－１病院内の情報システムにどのようなものがあるか説明できる
７－２オーダーエントリーシステムと電子カルテの情報の違いについて説明できる
７－３病院情報システムに求められる用件を説明できる
病院情報システム
HIS（Hospital Information System）狭義のHIS・・・オーダーエントリーシステム
広義のHIS・・・電子カルテも含めた病院全体のシステム
電子カルテの導入は病院全体の話
ISOUKAIx 医療情報 ②竹村匡正先生 「失敗するプロジェクト ～電子カルテ導入物語～」
https://www.youtube.com/watch?v=pSYM9u6yveY
病院情報システムの発展の歴史
医事会計システム（レセコン＝レセプトコンピュータ）がスタート（レセプト・・・診療報酬明細書）
医療機関からの請求。電子化が進む
患者の知らない診療明細 レセプト（ロハス・メディカル）
http://lohasmedical.jp/archives/2009/03/post-39.php
医療情報システム（オーダエントリ・電子カルテシステム）導入調査（JAHIS 一般社団法人 保健医療福祉情報システム工業会）
https://www.jahis.jp/action/id=57?contents_type=23
発展の鍵は費用対効果？
医事会計電子化・・・デジタル加算（アナログ減算）
オーダーエントリー・・・コスト漏れが防げる
電子カルテ・・・？
オーダーエントリーシステムと電子カルテの機能の違い
オーダー伝達と結果参照の話電子カルテの定義に関する日本医療情報学会の見解（日本医療情報学会）
http://www.jami.jp/medicalFields/Documents/eKarte.pdf
電子カルテの位置づけと機能のところがポイント
PACS
Picture Archiving and Communication SystemDICOM規格の話
（画像の発生と転送時間の計算が出来るように）
病院情報システムに求められる用件
・処理の確実性システムが肥大化しており影響も広範囲に
・システムの頑健性
いまさら代替手段がない
・データの冗長化
無駄なように見えて無駄じゃない
・データの継続性
csv（Comma-Separated Values）に出来ればなんとかなる
・データの機密性
公的な性質を持つ情報システムほど機微な情報が集まる
・分かりやすい操作性
特別な教育がなくとも使える
・早いレスポンス
クライアント側で処理させるか、サーバーサイドで処理させるか、プリフェッチ（事前に読み込み）
・低コスト性
全体のコストで見ないと
システム運用のメリットデメリット
システム運用のメリット
情報伝達が迅速転帰や再入力が不要
閲覧様式が自在
正確な情報収集
検索・集計が容易
保存スペースが小さく長期保存可
情報へのアクセスが迅速
紛失リスクが少ない
紙運用のメリット
情報収集の柔軟性近くの人への情報伝達の手軽さ
真正性の確保（甘さ？）
運用変更への対応
情報の分散管理
情報システム間の連携
IHE - 医療情報統合化への挑戦（日本IHE協会）http://www.ihe-j.org/movie/index.html
繋がり始めるとメリットがあれば施設内にとどまる必要はないので施設を飛び越える
授業後補足
|
次週で保健医療情報システム編が終了するので簡単な確認テストを20分程度で行います．よろしくです |
第8回 保健医療情報システム（Ⅳ）－施設間の情報システムについて
到達目標８－１遠隔医療の類型にどのようなものがあるか説明できる
８－２地域医療連携情報システムが
遠隔医療
とりあえず映像をサイエンスニュース２０１０「科学技術政策ニュース」（４０）ライフイノベーション 遠隔医療 研究の現場から（サイエンス チャンネル）
https://www.youtube.com/watch?v=JyzGjxjzOvE
遠隔医療システムの類型
DtoD(Telemedicine)
医療者対医療者一人の医療者が全ての専門知識を持っているわけでは無い
専門医制度
http://www.japan-senmon-i.jp/
テレラジオロジー（放射線科医による読影）（ビデオ）
テレパソロジー（病理医による病理診断）術中迅速診断
テレカンファレンス（他施設の医療者との症例検討）
DtoP(Telecare)
医療者対患者医師法第20条の解釈
各論的事項 №16 「遠隔医療」（日本医師会）
http://www.med.or.jp/doctor/member/kiso/d16.html
遠隔医療拡大に対応し職能追求を（薬事日報）
https://www.yakuji.co.jp/entry63463.html
PtoP
患者対患者Communication Network Analysis in Maternity Hospital Bulletin Board System
Journal of Medical Systems(31/2)141-148 Shunji Suto, Nobuyuki Ashida, Terumasa Higashi, Hideo Takemura, Koji Kurimoto and Shiro Yorifuji
地域医療連携情報システム
目的：病院完結型医療ではなく、地域完結型医療を達成するにあたって医療機関間のスムーズな連携の支援地域により事情が異なるのでシステムの持つ機能は様々
ICT を利用した全国地域医療連携の概況(2016 年度版) 日医総研ワーキングペーパーより作成
医療情報連携基盤
医療機関において保存されている患者ID に紐づけられる情報を対象とした情報連携基盤（情報連携基盤・・・「番号」に係る個人情報を情報保有機関間でやりとりするための電子情報処理組織）
平たく言うと，診療情報は医療機関単位で記録・管理・利用される診療情報であるが利用は地域の他の医療施設でも可能とするもの
電子化することで可能となる（紙だと物理的に困難）
そのためには医療施設ごとに異なるIDをどのように読み替えるか・・・地域共通ID→医療等ID
＜参考＞
医療情報連携ネットワーク支援Navi（厚生労働省）
http://renkei-support.mhlw.go.jp/
被保険者番号を「医療等ID」として運用へ 厚労省が仕様まとめる（Med IT Tech）
https://medit.tech/mhlw-announced-scheme-of-medical-id/
まとめるポイント（到達度確認）
１）遠隔医療の進展は医療従事者（医師）にどのような負担が低減するか２）遠隔医療の進展は医療従事者（医師）にどのような負担が増加するか
３）医療情報連携基盤とはどのようなものか
授業後補足
確認テスト状況(1-2回分合算) 確認テスト状況(今回) 確認テスト講評問１（第5回保健医療情報システム（Ⅰ）－医用画像について）〇 規格名 問２（第7回 保健医療情報システム（Ⅲ）－施設内の情報システムについて） － システム名称 問３（第7回 保健医療情報システム（Ⅲ）－施設内の情報システムについて） － オーダーエントリーシステムと電子カルテ 問４（第6回 保健医療情報システム（Ⅱ）－電子カルテについて） ◎＋電子カルテに必要な３用件 問５（第6回 保健医療情報システム（Ⅱ）－電子カルテについて） ◎＋受診者氏名 △ 受診者既往歴 〇 保険者所在地 ◎ 受診者本籍地 ◎ 受診者生年月日 |
第9回 統計基礎（Ⅰ）－尺度・度数分布について
到達目標９－１記述統計と推測統計について説明できる
９－２４つの尺度について説明できる
９－３度数分布表が作成できる
統計とは
私の考える統計学
『気づかせてくれるもの。うすうす気づいていることを確認するもの』私の考える医療統計学（2015）
『ある事象のなかで一般化出来るもの（法則性）を見いだすことは、その個別の事例にとどまらず広く利用できる知見をもたらす。そのためには複数の事例を集めて検討する統計処理が必要になる。それゆえ、統計処理は個別の事情を発生頻度により排除する主義に基づく。
私達の周りで起こる様々な事象は自然現象によるものだけではなく人間活動などの人工的な要因の影響を受けるものも多く、そのため法則性を見いだすにはそれぞれの領域の目的に応じた統計処理が必要となる。
医療統計学は、単に生物としてだけではなく活動状況も多様な集団である人に対して、提供する医療が及ぼす影響やその要因に関する法則性を見いだす方法を探求する学問分野である。』
（複雑なため確定的な事象はなく確率的に取り扱う必要がある）
統計の分類
記述統計と推測統計に分類される記述統計とは
・収集したデータを要約してその集団の状況を表す・そこにあるデータは全体（母集団）
・度数（分布）・代表値・散布度など
推測統計とは
事象の起こる確率を仮定した上で全体（過去・現在だけではなく未来も含む）を推測する。推定と検定に分類される。推定とは
・収集したデータを基にしてその集団の状況を表す・そこにあるデータは一部（標本）
・点推定・区間推定
検定とは（この領域の具体的な部分は２年次開講「統計学」にてエクセル使いながら）
・収集したデータを基にしてその集団の状況を仮定に従ってyes/Noで判断する・そこにあるデータは一部（標本）
・t検定・カイ二乗検定など
母集団とは
対象としている集団の全体を指し示すときに「母」を最初に付ける。無限母集団と有限母集団からなる。
対象が有限か無限に増殖するかの違い
標本とは
母集団の一部。昆虫標本を思い浮かべると、偏りに注意する必要があることは自明。
参考
標本調査はサンプル抽出が命（The Huffington Post Japan）http://www.huffingtonpost.jp/nissei-kisokenkyujyo/sample-survey_b_5878832.html
変量(データ)の分類
変量は様々なものがあるがそれらの性質をとりまとめ分類することが出来る。それぞれを尺度と呼び、4つに分類するのが一般的である
１名義尺度
２順序尺度
３間隔尺度
４比例尺度
１，２を質的変量（定性的）
３，４を量的変量（定量的）
性質としては上位互換性があり
４＞３＞２＞１
度数分布表
それぞれのデータ（変量）の数（出現頻度）をまとめたもの変量が名義尺度の時は多い順（お作法として。但しその他を出すなら一番最後）
順序尺度以降であれば順（名義尺度でも比較のためにお作法を破ることはある）
度数 ・・・出現頻度
累積度数・・・上位の変量の度数もあわせた度数
相対度数・・・総出現頻度を1（100%）としたときのそのぞれの度数のしめる割合
累積相対度数・・・累積度数の相対版
度数分布図
度数分布表をグラフ化したもの縦棒グラフだが量的変量に限っては「ヒストグラム」その棒の部分の面積が度数を示している
（奈良県立医科大学 生物統計学２０１７ 第1回 オリエンテーション より）
到達度確認 ２）統計があなたの人生に幸せをもたらす可能性の程度（確率）を示し、あわせてその理由を述べよ の結果
スタージェスの公式
量的変量の度数分布表・図作成の時に階級幅設定の参考になる公式K（階級数）＝1＋log2（サンプル数）
今回の配付資料のサンプル数は50なので
1+5.64=6.64
7ぐらいが適当
上記を参考にしながら階級幅を決めるとよい（かも程度で）
参考：ヒストグラムは怖い－スタージェスの公式（高校数学の問題を作る －工夫・コツとデータ－ ）
http://www10.plala.or.jp/mondai/columun/hist.pdf
（経験則に基づいたものだとばかり思っていたのでビックリ）
まとめるポイント（到達度確認）
１）４つの尺度について例を挙げ説明せよ２）下記の度数分布表の空欄部を埋め完成せよ
| 階級 | 階級値 | 度数 | 相対度数 | 累積度数 | 累積相対度数 |
|---|---|---|---|---|---|
| 0.5～1.0 | |||||
| 1.0～1.5 | 6 | 0.325 | |||
| 1.5～2.0 | 0.1 | 17 | |||
| 2.0～2.5 | 0.65 | ||||
| 2.5～3.0 | 7 | ||||
| 3.0～3.5 | 0.125 | ||||
| 3.5～4.0 | |||||
| 計 | ----- | 1.00 | ----- | ----- |
授業後補足
第10回 統計基礎（Ⅱ）－代表値について
到達目標１０－１代表値にどのようなものがあるか説明・計算することが出来る
１０－２度数分布表から平均値などの算出が出来る
代表値と散布度があると（構成数nもですが）その集団がどんなものか想像出来る（マラソン実況）
代表値
average（その集団を数値一つで表す。excelはaverage関数で算術平均を出すが、まぁ代表値の代表ということだからと解釈しています）算術平均
mean（算術平均以外にも相乗平均（積して累乗根をとる）などもあります）1/n・Σxi
正社員男性の平均給与「527万円」 引き上げているのは誰なのか？（BLOGOS-キャリコネニュース2014年10月04日）
http://blogos.com/article/95831/
加重平均
重みづけ平均例えば ミニテストと期末試験の平均をとる → そのままの平均で良いの？ 応用例
度数分布表から算術平均を計算
Σ（階級値×度数）／構成数
中央値
median（別名第二四分位数）量的変量を順序尺度で処理した代表値
順番に並べたとき真ん中の順位にきた個体の値
個体数が偶数の時は真ん中2つの数値の平均値
スキージャンプの飛型点は中央値的なノリで算術平均している
スキージャンプを知ろう！！ルール解説（ジャンプ雪印メグミルク）
https://www.meg-snow.com/jump/rule/rule.html
最頻値
mode（流行，はやり）違う意味で数の理論（多数決）の世界
量的変量を名義尺度で処理した代表値
名義尺度でわかることは一緒か違うか
階級毎に度数をカウント
一番多いところの階級値
一位が同点の時は併記（平均をとると えっオレ優勝！？状態になる）
まとめるポイント（到達度確認）
１）前回作成した度数分布表より平均を求めよ２）以下の個票データより平均値，中央値，最頻値を求めよ
第11回 統計基礎（Ⅲ）－散布度について
到達目標１１－１散布度にどのようなものがあるか説明・計算することが出来る
散布度・・・dispersion
最大値と最小値を使う
最大値と最小値がわかればその集団のバラツキがわかる最大値maximum excel max関数
最小値minimum excel min関数
範囲
RangeR=最大値－最小値
特徴
外れ値もひらう
算出が用意
四分位数を使う
Quartile小さい順（昇順）に並べて集団を4分割
第１四分位数 First Quartile:Q1 = 25th percentile 25%タイル値
第２四分位数 Second Quartile:Q2 = 50th percentile 50%タイル値 ＝ Median 中央値
第３四分位数 Third Quartile:Q3 = 75th percentile 75%タイル値
四分位数の求め方・・・厳密には数種類ある
授業では以下の方法
四分位数の求め方注意：順序の話とその順位のラベル（数値）をこんがらがってしまわないように例：テストの点 １６，５，１２，１６，１３，１５，１５，１８，２０，１０，２０ 昇順に並べて順位（カッコ書き）をつける ５（１），１０（２），１２（３），１３（４），１５（５），１５（６），１６（７），１６（８），１８（９），２０（１０），２０（１１） n数（１１）を４で割る 第１四分位数・・・１／４の順位・・・１１／４×１＝２．７５個に分割する場所に相当する数値 第２四分位数・・・２／４の順位・・・１１／４×２＝５．５個に分割する場所に相当する数値 第３四分位数・・・３／４の順位・・・１１／４×３＝８．２５個に分割する場所に相当する数値 ２．７５個に分割した場所の出し方 ＋１／４番目の数値＝３番目＝１２ ５．５個に分割した場所の出し方 ＋２／４番目の数値＝６番目＝１５ ８．２５個に分割した場所の出し方 ＋３／４番目の数値＝９番目＝１８ |
四分位範囲
IQR(interquartile range)IQR=Q3-Q1
四分位偏差
QD(Quartile Deviation)QD=IQR/2
範囲は個々の値のバラツキをイメージ
偏差はある値からのズレをイメージ
平均値を使う
mean偏差
Deviationもともとは標準となる数値からのズレ（偏り）を意味するものだが統計の世界では集団の平均値からのズレを示す
偏差の平均をとれば集団内の各々のズレっぷりがわかる → 合計は常に０ 故に平均も常に０
分散
varianceV excel関数はVAR
偏差の二乗したものの平均
標準偏差
Standard Deviation記号は標本s 母集団σ
s=√V
（故にVはs^2やσ^2で表現する）
到達度確認
１）前回の個票データより 範囲，四分位範囲，四分位偏差，分散，標準偏差を求めよ２）偏差値は平均の時を５０，平均から１標準偏差分大きい場合６０，1標準偏差分小さいとき４０となる指標である．
平均点６５点 標準偏差８だった場合
a)65点の時の偏差値は
b)81点の時の偏差値は
c)偏差値が35だった時の点は
第12回 医療統計（Ⅰ）－病院の統計資料
医療を提供することで発生するデータのとりまとめる到達目標
１２－１統計資料にどのようなものがあるか説明・計算・情報収集をすることが出来る
１２－２既存の資料から必要なデータを抽出することが出来る
運営上必要なもの
医療費の請求出来高払い
レセプト（診療報酬明細書）http://www.ssk.or.jp/yoshiki/yoshiki_05.html
DPC/PDPS
http://www.igaku-shoin.co.jp/paperDetail.do?id=PA02930_03義務に基づくもの
・医療施設調査（医療施設調査規則）http://www.mhlw.go.jp/toukei/list/79-1.html
静態調査と動態調査に分かれる
・病院報告（統計法に基づく一般統計調査 医療法施行令）
http://www.mhlw.go.jp/toukei/list/80-1.html
・患者調査（統計法に基づく基幹統計）
http://www.mhlw.go.jp/toukei/list/10-20.html
一月分（9月）のデータ
届出上必要なもの
施設基準の届出https://kouseikyoku.mhlw.go.jp/kantoshinetsu/shinsei/shido_kansa/shitei_kijun/tokukei_shinryo.html
経営管理上必要なもの
人件費率 など（ちなみに病院の場合５０～６０％ うち医師で１２～１５％ぐらい）様々な調査データとの比較
例）病院経営管理指標
http://www.mhlw.go.jp/topics/bukyoku/isei/igyou/igyoukeiei/kannri.html
病床規模であったり開設母体別であったり
医療機能を評価する上で必要なもの
平均在院患者数
一泊二日を入院日数2日と数えている平均外来患者数
平均在院患者数の日数と違い診療日で除する平均在院日数
入退院データから算出する方法と、患者票の「入院年月日」と「退院年月日」から直接差引き計算により在院日数を求める方法がある平均病床利用率
100%が良いというわけでもない病床回転率
平均在院日数と関係する死亡率
低い方が望ましいが、単純に比較してはならない新生児死亡率
出生数あたり参考
厚生労働統計に用いる主な比率及び用語の解説http://www.mhlw.go.jp/toukei/kaisetu/index-hw.html
奈良県立医科大学 概要
http://www.naramed-u.ac.jp/university/gaiyo/shokai/gaiyo.html
第13回 医療統計（Ⅱ）－比と率と割合
医療を提供することで発生するデータのとりまとめる到達目標
１３－１比と率と割合について説明できる
１３－２人年法について説明や計算が出来る
比
ratio異なるもので割ったもの・・・単位は無次元の場合もある
例）BMI(Body Mass Index)
身長の二乗（m^2）に対する体重(kg)の比
身長170cmで体重70kgの人のBMI・・・７０／（１．７＾２）≒２４．２
検査表の見方（日本人間ドック学会）
http://www.ningen-dock.jp/public/method
率
rate時間に対する何かの量の比・・・単位は無次元の場合もある
変化を表す指標
例）時速
マラソン（42.195km）を2時間6分で走った場合の時速・・・４２．１９５／２．１≒２０．１km/h
100m走を10秒で走った場合の時速・・・０．１／（１０／３６００）＝３６km/h
無次元の例としては稼働率
稼働率（JIT基本用語集）
http://www.lean-manufacturing-japan.jp/jit/cat241/post-74.html
時間を時間で割るので無次元
割合（比率）
proportion全体に対してその一部がどの程度占めるか割ったもの・・・単位は無次元になる
０～１の間の値をとるpercentで表示したりする。100%を超えるのは本来おかしい
例）日本人の血液型の割合
A型 約40%
B型 約20%
O型 約30%
AB型 約10%
人年法
一人の人を一年観察したとき１人年人年に対する何かの量の比・・・率になる
例）5人の患者を1年間観察していた時に二人死亡
Aさん 1年後生存
Bさん 3ヶ月後に死亡
Cさん 9ヶ月後に死亡
Dさん 1年後生存
Eさん 1年後生存
＜本来の死亡率算出＞
観察人年＝1+0.25+0.75+1+1=4人年
その間の死亡数が２なので
2/4=0.5 「1人年対0.5の死亡率」
＜年央人口を用いる方法だと＞
6ヶ月経過の時点での生存者4人
1年経過後の集団の死亡数が２なので
2/4=0.5 「1人年対0.5の死亡率」
＜参考＞
厚生労働統計に用いる主な比率及び用語の解説（厚生労働省）
http://www.mhlw.go.jp/toukei/kaisetu/index-hw.html
人年法の計算と利用方法,青木伸雄,日本循環器管理研究協議会雑誌 26(1),64-66,1991
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jjcdp1974/26/1/26_1_64/_article/-char/ja/
第14回 医療統計（Ⅲ）－相対危険度
どれだけ危険になるのか？効果があるのか？を知る指標Relative Risk
到達目標
１４－１相対危険度を示す指標にどのようなものがあるか説明できる
１４－２状況に応じて適切な相対危険度を示す指標を選択できる
この授業では相対危険度=Relative Risk は一般的な用語であり、その算出指標の一つに相対危険＝リスク比（Risk Ratio）があると整理します
一般的にはここらへんの言葉ゴチャゴチャです。
説明用データ
| 疾病発症 | 疾病無 | 計 | |
|---|---|---|---|
| 曝露有 | A | B | A+B |
| 曝露無 | C | D | C+D |
| 計 | A+C | B+D |
相対危険
Risk Ratio(RR)「リスク比」と言った方がわかりよい（と思うが）
曝露（介入）の有る時と無の時の危険を示す指標の比
危険を示す指標には罹患率やら有病率やら死亡率やら
A～D:疾病発生頻度（頻度以外に罹患率やら有病率・・・）
曝露有群の発症リスク＝A/(A+B)
曝露無群の発症リスク＝C/(C+D)
リスク比＝A/(A+B)／C/(C+D)
もし、発生頻度が低ければA+B≒B C+D≒D
リスク比＝A/B／C/D＝AD/BC
----------
＜参考＞寄与危険
Attributeable Risk
相対危険は関係性（比で関係性を見る）
寄与危険は影響の大きさ（差でインパクトを見る）
リスク差（Risk Difference）=A/(A+B)－C/(C+D)
----------
オッズ比
Odds Ratio(OR)「リスク比」を出せない場合でも出せる（リスク比はそれぞれの群のリスクがわかっていないと出せない）
危険な事象が起きた場合と起きなかった場合度数の比（＝オッズ）について曝露（介入）の有無毎に求め比をとったもの
発症有群の曝露オッズ＝A/C
発症無群の曝露オッズ＝B/D
オッズ比＝A/C／B/D
＝AD/BC
上記のように発症頻度が低ければオッズ比とリスク比の近似値となる
前向き（コホート研究）と後ろ向き（症例対照研究）
同じものを眺めるとき向きが違うとスタート地点も変わってしまう因果関係を観察する場合は時間軸が必ず必要・・・時間の世界で前後ろの話
（後ろ向きの場合は既に罹患しているわけで。疾病発症を症例群 疾病無を対照群と読替えて）
前向きの場合：スタート時点では正確な情報を集められるがゴールでは・・・
前向きの場合：結果＝発症リスク
後向きの場合：スタート時点では正確な情報を集められるが遡ると記憶が・・・
後向きの場合：結果≠発症リスク
近似誤差と発症頻度の関係を取りまとめた論文
オッズ比と相対危険の関係,横山徹爾 田中平三 ,日本循環器管理研究協議会雑誌33(1),36-39,1998
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jjcdp1974/33/1/33_1_36/_article/-char/ja
授業後補足
|
ここまでで次週ミニテストします その都合で13-14回は一週で実施しました |