患者調査の傷病符号付けプロセスの最適化と効率化に資する研究

文献情報

• 文献番号: 202506021A
• 報告書区分: 総括
• 研究課題名: 患者調査の傷病符号付けプロセスの最適化と効率化に資する研究
• 研究課題名（英字）: -
• 課題番号: 25CA2021
• 研究年度: 令和7(2025)年度
• 研究代表者(所属機関): 荒井 康夫(北里大学 未来工学部データサイエンス学科)

研究分担者(所属機関)

• 西本　寛(国立研究開発法人　国立がん研究センター　がん登録センター)
• 阿南　誠(独立行政法人国立病院機構九州医療センター医療情報管理センター)
• たら澤　邦男(東北大学大学院　医学系研究科　医療管理学分野)
• 來島　裕太(山口県立総合医療センター　医療企画室)
• 森藤　祐史(地方独立行政法人大阪府立病院機構大阪急性期・総合医療センター　医療情報部)
• 石割　大範(国立健康危機管理研究機構　システム基盤整備局)

• 研究区分: 厚生労働行政推進調査事業費補助金 行政政策研究分野 厚生労働科学特別研究
• 研究開始年度: 令和7(2025)年度
• 研究終了予定年度: 令和7(2025)年度
• 研究費: 1,261,000円
• 研究者交替、所属機関変更: -

研究報告書（概要版）

研究目的

患者調査は統計法に基づく基幹統計であり、医療機関を利用する患者の傷病状況を把握し、保健医療行政の基礎資料を得るために実施される。同調査では、医療機関が調査票に自由記述した傷病名にICD-10準拠統計基準のコード（ICD-10コード）を付与する。自由記述の傷病名は表記揺れ、曖昧性、複合的病態表現を含むため、辞書照合のみでは符号化は完結しない。令和5年度患者調査では、過去調査データによる辞書自動符号付け、形態素解析が候補を提示した語に対する手付け符号付け、目視による手付け符号付けの3工程で構成された。本研究の目的は、患者調査における傷病名符号付けについて、統計結果の精度および経年継続性を考慮しつつ最適化・効率化に資する基礎的知見を得るとともに、患者統計システムの更新方針の検討に供する基礎資料を提示することにある。最適化とは符号化判断の妥当性、一貫性および検証可能性の向上を、効率化とは用手的確認に伴う負担の軽減ならびに確認対象の重点化を意味する。

研究方法

本研究は、令和5年患者調査の傷病名の種類数112,133語および各語に確定したICD-10コードを共通試料とし、5課題の分担研究を相補的に実施した。主研究では、患者調査符号照合アルゴリズムPCMAおよび患者調査符号照合指数PCMIをPythonで試作した。基幹統計として符号化の再現性、説明可能性および判定根拠の明示性を重視し、PCMAは生成AIおよび機械学習を採用しないルールベース構成とした。照合源は、厚生労働省標準規格として医療現場で広く利用されるICD-10対応標準病名マスターとした。PCMAは傷病名と標準病名を文字列近似照合し、標準病名のICD-10コードを候補とした。候補は、文字列類似度、語順、文字列長、n-gram類似度および形態素一致等の指標に重み係数を付与して算出したPCMIにより第5位まで提示した。標準病名は修飾語付加により多様な病態表現に対応する構造をもつため、付加後に当該ICD-10コードが妥当でない場合がある。文字列近似照合のみでは、文字列の一部相違や語順差に起因する臨床概念上の不整合も排除しえない。PCMAでは、簡易的なICD-10準拠統計基準のコードの内容例示に基づく概念点検を組み合わせ、疾病分類学的整合性を確認する構造とした。補完的分担研究として、AI類似度判定の試行、ICD大分類別出現要因分析、不一致パターンクラスタリング、診療情報管理士による盲検下符号化の予備的検証を実施した。

結果と考察

辞書照合で符号化されなかった75,101語を、形態素解析およびPCMAの符号提示状況で層別化した。両者一致の第1層は41,754語（55.60％、正答率93.03％）、両者不一致の第2層は17,621語（23.46％）、PCMA単独の第3層は15,693語（20.89％）、層別判定不能は33語であった。第1層は手付け符号化の負担軽減に、第2層および第3層は用手的確認の対象重点化に資する判断材料となり得る。辞書照合の不一致要因を多変量ロジスティック回帰により分析し、Uコード等を不一致出現要因として同定した（OR=5.963）。不一致病名のうち上位4分類が42.16％を占め、K-means法によりk=8に分割した。符号化方針相違事例（n=124）の盲検下検証では、一致先は標準病名マスターICD 64.5％、患者調査ICD 27.4％、κ=0.577（3桁分類）、κ=0.778（章分類）であった。

結論

(1)コーディングの最適化・効率化に向けた基盤構築：PCMAの試作により、標準病名マスターを補助的参照とし、形態素解析とは異なる照合原理に基づく補助的判定根拠を提示する基盤を構築した。(2)辞書ファイル等を含む傷病符号付けに関する更新の方向性提示：傷病名の表記揺れすべてに辞書登録で対応するには限界がある一方、近似照合で高い正答率が得られる語は辞書登録だけに依存せず符号候補を提示できる可能性が示された。(3)傷病符号付けチェックプログラム精緻化への貢献：PCMAで実装した概念点検の考え方は既存のチェックプログラムに応用し得ることを示し、不一致病名の上位分類およびクラスタ構造を整理してチェック対象重点化の基礎資料を得た。(4)統計調査公表の効率化に向けた基盤形成：手付け符号化を要する語の量的縮減可能性を示し、傷病符号付け作業の効率化を検討する基礎資料を得た。作業時間は測定していない。(5)次期統計処理システム導入への準備：標準病名マスターを照合源とする傷病符号照合アルゴリズムの統計処理への適用可能性を示した。本研究は傷病符号付けの検証可能性と再現性を高める技術的基盤を提示した点に意義があり、今後の課題は独立参照基準の構築および過年度データによる外的妥当性検証である。

公開日・更新日

• 公開日: 2026-07-29
• 更新日: -

行政効果報告

• 文献番号: 202506021C

成果

• 専門的・学術的観点からの成果: 患者調査符号照合アルゴリズムをPythonで試作し、患者調査の符号化プロセスに変更を加えず、医療機関から得られた自由記述を含む傷病名を対象として、補助的な符号化を提示する基盤の構築を試みた。生成AI・機械学習を用いないルールベースにより、基幹統計に求められる再現性と説明可能性を重視した。患者調査符号化プロセスと異なる原理により、傷病名と医療機関に普及する標準病名マスターを文字列近似照合した上で、概念点検により疾病分類学的整合性を確認することで、符号付け工程の最適化・効率化に寄与し得る知見を得た。
• 臨床的観点からの成果: 統計調査研究であり、患者を直接対象とする臨床研究ではない。
• ガイドライン等の開発: ガイドライン等の開発は行っていない。
• その他行政的観点からの成果: 患者調査における傷病名の符号付け（ICDコードの付与）について、その最適化と効率化に資する知見を得た。最適化の面では、符号付けの判断を助ける材料を示し、判断の妥当性と一貫性を高め、その根拠を確認しやすくすることに寄与し得ることを示した。効率化の面では、人手による確認の負担を減らし、確認すべき対象を絞り込むための基礎資料を得た。
• その他のインパクト: 特許の出願および取得は該当しない。

発表件数

• 原著論文（和文）: 0件
• 原著論文（英文等）: 0件
• その他論文(和文): 0件
• その他論文(英文等): 0件
• 学会発表(国内学会): 0件
• 学会発表(国際学会等): 0件
• その他成果(特許の出願): 0件
• その他成果(特許の取得): 0件
• その他成果(施策への反映): 0件
• その他成果(普及・啓発活動): 0件

公開日・更新日

• 公開日: 2026-07-29
• 更新日: -

収支報告書

• 文献番号: 202506021Z