Japan Association for Medical Informatics

[4-P-2-01] COVID-19の影響による入院患者数変化(2019-2020年)の可視化

*Yoshiharu Yamamoto1 (1.公益財団法人 大原記念倉敷中央医療機構 臨床医学研究所 臨床研究支援センター)

COVID-19, Number of inpatients, GIS

[演題名] COVID-19の影響による入院患者数変化(2019-2020年)の可視化 [背景・目的] 病院には様々な情報(入院患者数・病名等)が存在し、データ可視化の必要性が求められている。2020年はコロナの影響がみられ入院患者数の変化を地域毎に地図上(都道府県・市区町村(岡山県内)・倉敷市内地区)に可視化した。 [方法] 当院の2018年1月から2020年12月入院患者(延べ)約9万件を対象とした。患者の郵便番号を使用した。 郵便番号・住所・都道府県・市区町村は日本郵便株式会社、日本地図は国土地理院、市町村地図は国土交通省、県内小地域(町丁・字等別)はe-Stat、から得た。地理情報システムはQGISを用いた。 コロナ影響の有無を以下の様に判断した。2018年を基準に2019年の患者数変化率を求めた。患者数変化率は一定と仮定し、2020年患者数予測値を「2019年患者数×(1+患者数変化率)」、予測値範囲(上限・下限)を「2020年患者数予測値×(1±患者数変化率絶対値×2)」とした。2020年実測値が予測値範囲外であればコロナ影響有りとした。但し地域の2018年患者数が20人以上を対象とした。 [結果] コロナ影響有りは、岡山県(2048人減少)など7都道府県、倉敷市(1003人減少)など13市町村、倉敷地区(678人減少)など3倉敷市内地区であった。 [まとめ] 要約では市区町村内の地域→市区町村→都道府県と地域単位が広くなると情報が切捨てられ、逆に地域単位が細かくなると要約の意味がなくなるため、課題の明確化が重要である。可視化は数値の変化が分り易く、地理的可視化は地域特性が理解し易く状況把握・業務展開の参考になる。また、インフルエンザ・コロナの可視化は各地域の流行状況の把握・感染予防の注意につなげられると考える。