プログラミング応用課題：その4

さて、前日の気づきにより、再検討を行い、方向性はかたまりつつあります。

対象データを決める

だんだん分からなくなってきたので、整理をします。

Q1：
そもそも何をしたいのか？
A1：
日本の医療費の現状を知りたい。
長期的な推移を知りたい。

Q2：
A1のためには、何が必要？
A2：
できるだけ粒度が細かいデータが必要です。
そこで厚労省提供のNDBオープンデータを使うことにしました。
NDBオープンデータとは、レセプトに基づいて整備されたデータです。つまり、粒度としては最小単位です。また電子化されたレセプトが対象となっており、どの公的医療保険制度に加入しているかは関係ありません。つまり全国民のレセプトが対象です。
なお電子化されたレセプトが対象であるため、手書きレセプトは含まれません。ただし、現在、電子化レセプトの普及率は医科ではほぼ100％近い状況です。

Q3：
NDBオープンデータは色々公開されているけど、どのデータを使う？
A3：
これがなかなか難しいですね。
色々検討しましたが、「クロス表」にある次の3つのデータを主に使うことにします。
【初診】都道府県性年齢別算定回数
【再診】都道府県性年齢別算定回数
【外来診療料】都道府県性年齢別算定回数
【オンライン診療】都道府県性年齢別算定回数

というわけで、ここからさらに続きがありますが、後ほど。