Power BIで行うヘルスケア分析

ケーススタディ：Power BI でヘルスケアデータを分析する

Lyndsay Girard

Healthcare Analytics Consultant

ケーススタディとは？

• Power BIスキルを適用
• 既習コンセプトを統合
• 実務的な課題を解く

前提コース：

• Data Visualization in Power BI
• DAX Functions in Power BI

ケーススタディの目標

架空のコンサル会社（HealthStat）が、病院の効率化の示唆を求めてあなたを採用しました。

• 匿名化された病院データを分析。
• Power BIで魅力的なダッシュボードを作成。

医療の質のフレームワーク

• 医療の質の分析フレームワーク。
• 本ケースの焦点は「効率」領域。

¹ https://www.ahrq.gov/talkingquality/measures/six-domains.html

病院の効率を測る

在院日数（LOS）は、患者が病院に滞在した日数です。

• LOSを短縮すると、コスト削減・収容力向上・スループット改善につながる。
• 影響要因：年齢、健康状態、処置、合併症、死亡リスク、病院規模など。

¹ https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5898738/

用語の概要

• 入院患者：病床に入院した人。
• 退院：医療者により病院の治療を終了し退院すること。
• 退院先（ディスポジション）：退院時の行き先・状態。
• 待機的（選択的）：予定手術（救急ではない）。

分析対象の患者集団

待機的な股関節置換術

• 関節炎などの股関節痛で、待機的置換術が必要な場合がある。
• 損傷した骨・軟骨を除去し、人工物で置換する。
• 0日目に入院・手術、在院は0〜2日。

¹ https://orthoinfo.aaos.org/en/treatment/total-hip-replacement/

データセット

主な特徴

• 2016年のニューヨーク州全体の退院データ。
• 待機的股関節置換術の患者。
• 30列の単一テーブル。
• 各行は1回の入院（= 退院）を表す。

データセットのアウトカム属性

ケーススタディの主要アウトカム属性

Column name	Description
length_of_stay	手術・回復を含む在院総日数。
total_costs	入院の総費用。

データセットの説明変数

ケーススタディの主要説明変数

Column name	Description
facility_id	各病院を識別する一意ID。
age_group	退院時の年齢区分。
patient_disposition	退院時の行き先・状態。
ccs_diagnosis_description	入院の主診断コードの説明。
apr_severity_of_illness_description	重症度（1=軽度〜4=極度）の標準スコア。
apr_risk_of_mortality	死亡リスク（1=軽度〜4=極度）の標準スコア。

最終成果物

利害関係者が次を行えるダッシュボードを作成：

• 論理的な流れで主要な示唆を把握。
• 簡潔で有益なビジュアルを閲覧。
• 効率改善の意思決定に必要なデータを入手。

さあ、分析を始めましょう！

ケーススタディ：Power BI でヘルスケアデータを分析する