Hospital Rankingとは、厚生労働省が提供するDPCデータに基づき、病院を客観的に評価し、
あなたにピッタリな病院選びがスムーズに行われるよう手助けするサイトです！
DPCデータとは
Hospital Rankingでは、DPCデータを活用し、独自の方法でランキングを算出し、
利用者の病院探しの手助けをいたします。
ランキング評価項目の解説
Hospital Rankingでは、以下５つの祭典項目を使用し、あなたにピッタリな病院の提案を行っております。以下の採点項目を使用する事により、症例数に限らず、質の高い医療を提供している病院を選定し、安心の検索結果をお届けしております。
症例数
各病状に対する症例数は、その病院の診療実績としてみる事ができます。病院の実績や実力を見る際、最も一目瞭然な指標となります。しかし、症例数のみでは、表面上の数値しか見えないので、これのみで病院の良し悪しを判断することはできません。
他院からの
紹介
他院からの紹介率は、その病院が他の病院や先生にどう思われているかを垣間みることができます。他院からの紹介による診療が多い病院は、診療実績や成功例の多さの他にも、病院外のドクターからの信頼が大きいといえるでしょう。
再入院の
割合
退院後に再入院するということは、病院側が何かを見落としていた、又は、病院側の都合やずさんな管理により、退院のタイミングを早めすぎたなどの理由があげられます。再入院の割合が高い病院は注意が必要となります。
平均
在院日数
各病院の退院までの入院日数をDPC参加全病院の平均在院日数と比べることにより、病床確保のために、患者さんの体に負担がかかるような無理な退院をさせていないか、また、その反面で長すぎる入院により患者さんへの経済面や生活面での負担が多すぎないかを確認するための目安となります。
退院時転帰
退院時転帰とは、患者さんの退院後の経過を表すものです。当サイトでは、退院後転帰の治癒と軽快の割合を算出しています。治癒は退院後全く来院の必要がない状態、警戒は退院後の来院はあるものの、定期的な検診のみで治療の必要はない状態を表します。
医療ビッグデータとは
医療の世界には、非常に大量のデータがあふれています。皆さんが、自分が患者となって診療を受けたときのことを思い浮かべていただけると分かりますが、まず、皆さんの年齢、性別、慎重、体重、既往歴、現病歴、症状、所見というデータがあります。そしてその初期データの上に、〇月○日に△△という検査をしたら□□という値であった、その結果に基づいて、Ａ医師がＢという治療をしたらＣという結果になった、等々です。日本人１年間の平均受診日数は１０日前後ですから、１日あたり３５０万人が医療機関を受診しており、その大半が保険請求され、日々そのデータが積みあがっていることになります。
こういったデータを詳細に分析していけば、例えば、それまでは糖尿病の薬だと思って使っていたものが心臓や脳の疾患の予防に効果があるとか、それまでは無関係だと思っていたある症状がある疾患を診断する決め手になるとかといった有用な情報が見出せる可能性は非常にあり、実際にこの分野の先進国であるアメリカでは、メディケア・メディケイドという保険データを電子化・データベース化して研究用に公開され、大きな効果を上げています。
日本では、制度的な制約や、患者の個人情報への配慮もあってこの分野が非常に立ち遅れていましたが、政府は内閣府健康・医療戦略推進本部の次世代医療ICT基盤協議会において、匿名処理したデータをデータベース化し（National Data Base：NDB）、２０１８年には、様々な目的の分析・研究への提供を開始する計画を打ちだしています。
ＤＰＣデータ（Diagnosis Procedure Combination：DPC）は、現在その先駆けとして一般に公開され、自由な分析・研究の対象となっています。我々iDoctorは、この公開されているＤＰＣデータを、高度な医療知識とデータ解析能力、更に蓄積したノウハウに基づいて分析し、客観的ビッグデータに基づいて病院の質を評価する手法を確立して、皆様のお役に立つサービスを提供させていただきたいと考えております。 また、医療ビッグデータは、技術の進歩と政府の方針が相まって、今後利用できる情報の範囲とリソースが加速度的に拡大することが見込まれており、iDoctor社も、常に、時代の先を行く、より質の高い、より有用な、より新しいサービスを開発・提供させていただくべく全力で取り組んで参ります。
