分析可能なデータを抽出するための3つのアプローチ

はじめに

　本稿では，電子カルテシステム，訪問看護システムや医事会計システム等，医療情報システムに蓄積された診療記録・看護記録・医事会計データ，すなわち医療リアルワールドデータを2次利用することで，臨床業務や管理業務改善のための基礎となるデータを得たり，学術的な新たな知見を得たりするための分析用データセットを抽出する方法について述べる。なお一般に，医療リアルワールドデータには，学会等が実施する症例レジストリデータや，DPC導入の影響評価に係る調査のデータも含まれるが，本稿では医療情報システムについて取り上げる。

　医療情報システムの中に格納されているリアルワールドデータを抽出するには，データが格納されているデータベースの構造を知っておく必要がある。データを抽出するためのクエリ言語や，取り出したデータからさらに加工するためには，コンピュータプログラムの知識が必要である。また，分析過程においてデータの意味を解釈するには，臨床現場におけるデータの発生に関する運用の知識や医学・医療に関する前提知識が必要である。さらに，そもそもは将来的なデータ2次利用を考慮して，抽出しやすいように形式の揃った，すなわちある程度「標準化」された情報を，日常業務において入力する必要がある。すなわち，分析可能なデータセットを抽出するには，抽出前のアプローチ（データの標準化，運用の標準化など），抽出時のアプローチ（問い合わせ言語やコンピュータプログラムによるデータの抽出），抽出後のアプローチ（データの加工，異なるデータソースから抽出したデータの突合，分析結果の解釈など）がある。以降，解説を試みたい。