データ提出加算の外来拡大と医療の質評価｜入力負担軽減への課題と展望

令和7年度第13回入院・外来医療等の調査・評価分科会において、データ提出加算と退院患者調査に関する検討結果が示されました。この検討は、令和4年度診療報酬改定で外来・在宅・リハビリテーション医療に拡大されたデータ提出加算について、医療機関における運用実態と課題を明らかにすることを目的としています。現状では、外来データ提出加算を算定していない理由として、病院・診療所ともに「入力のための人員が確保できない」が最も多く挙げられています。特に外来様式1で求められる検査値等の入力については、負担が大きいという指摘があります。この文章では、データ提出加算の制度拡充の経緯から外来データ提出の課題、そしてデータ活用による医療の質評価の可能性まで、分科会での検討内容を詳しく解説します。

分科会の検討により、データ提出加算制度の拡充経緯と現状の課題が明らかになりました。外来データ提出では人員確保が最大の障壁となっており、病院・診療所の双方で深刻な問題として認識されています。一方、収集されたデータを活用した外来医療の質評価では、糖尿病や脂質異常症の検査実施割合に医療機関ごとのばらつきが確認されました。分科会では、調査項目の見直しによる医療機関負担の軽減とともに、収集されたデータの活用範囲拡大について、施設基準届出における負担軽減や医療機関のベンチマーク、医療の質評価への活用を含めて検討すべきとの意見が示されました。

データ提出加算制度の拡充経緯と評価の仕組み

データ提出加算は、診療データに基づく適切な評価を推進するために設けられた制度です。この加算は、入院医療について診療等のデータを継続的に厚生労働省に提出している医療機関を評価するものとして始まりました。制度開始当初は入院医療のみが対象でしたが、収集するデータの内容は段階的に拡充されてきました。

この拡充は、MDC（主要診断群）ごとの診断群分類見直し技術班での検討や、データ提出加算を要件とする入院料の範囲拡大に伴って進められました。診療報酬上の評価は、一部について医療機関で集計された診療実績データを基に行われていますが、DPCデータ等による評価が可能なものも存在することが指摘されています。令和4年度診療報酬改定では、データに基づく適切な評価をさらに推進する観点から、対象範囲が大きく拡大されました。

この改定により、外来医療、在宅医療、リハビリテーション医療についても、診療等のデータを継続的に厚生労働省に提出している場合の評価が新設されました。外来様式1では、検査値等を含む多様な項目の入力が求められるようになり、医療機関における業務負担の増加が懸念されています。この制度拡充により、入院から外来まで切れ目のないデータ収集が可能となった一方で、医療機関の運用体制整備が新たな課題として浮上しました。

外来データ提出の現状と医療機関が直面する課題

外来データ提出加算の運用実態を調査したところ、医療機関が直面する課題が明確になりました。外来データ提出加算を算定していない理由を尋ねた調査では、病院・診療所ともに「入力のための人員が確保できない」が最も多い回答でした。すでに算定している医療機関においても、同様に人員確保の困難さを感じているケースが多く見られました。

この人員確保の問題は、外来様式1で求められる入力項目の多様性と関連しています。外来様式1では、診療行為や処方内容に加えて、検査値等の詳細なデータ入力が必要とされています。検査値等の入力については、特に負担が大きいとの指摘が分科会でありました。医療機関では日常診療業務に加えて、これらのデータ入力業務を担当する専任スタッフの配置が求められますが、人材確保や人件費の面で制約があります。

この状況に対して、分科会では調査項目の見直しを求める意見が出されました。データ入力が医療機関の負担となっている現状を踏まえ、真に必要な項目に絞り込むことで、医療機関の参加を促進できる可能性があります。ただし、データの質と量のバランスをどのように取るかは、今後の検討課題として残されています。

データ活用による外来医療の質評価の可能性

収集された外来データを活用した医療の質評価について、具体的な分析結果が示されました。厚労科研「DPC制度の適切な運用及びDPCデータの活用に資する研究」研究班から提出された資料を基に、外来データによる集計が行われました。この分析では、外来医療の質を評価する指標として、「外来で糖尿病の治療管理をしている症例に対し、HbA1C検査を実施している割合」と「外来で脂質異常症の投薬治療管理をしている症例に対し、脂質異常症に関する検査を実施している割合」が用いられました。

この分析の結果、これらの指標について医療機関ごとに大きなばらつきがあることが明らかになりました。糖尿病や脂質異常症は、定期的な検査による適切な管理が重要な疾患です。検査実施割合のばらつきは、医療機関によって診療の質に差がある可能性を示唆しています。このようなデータを可視化することで、各医療機関が自施設の診療状況を客観的に把握し、改善につなげることができます。

この分析結果を受けて、分科会では外来データ提出加算の重要性を再確認する意見が出されました。医療の標準化において外来データは重要な役割を果たすため、積極的にデータを収集すべきとの指摘がありました。収集されたデータについては、医療機関のベンチマークや、データを用いた医療の質評価への活用も含めて検討すべきとの意見も示されました。

分科会で示された今後の方向性と期待される展開

分科会での議論を通じて、データ提出加算制度の今後の方向性が示されました。医療機関の負担軽減と、データ活用の推進という二つの課題について、バランスの取れた対応が求められています。調査項目の見直しについては、特に外来データ提出加算における検査値等の入力負担を軽減する方向での検討が必要との認識が共有されました。

データ活用の観点からは、提出されたデータを施設基準の届出等における医療機関の負担軽減に活用する可能性が指摘されました。現在、施設基準の届出では、医療機関が独自にデータを集計して提出する必要がありますが、データ提出加算で収集されたデータを活用できれば、この作業負担を大幅に削減できます。このような活用方法は、医療機関にとってデータ提出のメリットを実感しやすくする効果も期待できます。

医療の標準化とベンチマーク評価についても、積極的な意見が出されました。外来データ提出加算は、医療の標準化において重要な役割を果たすため、より多くの医療機関からデータを収集することが望ましいとの指摘がありました。収集されたデータを用いて、医療機関が自施設の診療状況を他施設と比較できるベンチマーク機能や、医療の質を客観的に評価する仕組みの構築についても、今後検討を進めるべきとの方向性が示されました。

まとめ

データ提出加算制度は、入院医療から外来・在宅・リハビリテーション医療へと対象範囲を拡大し、診療データに基づく適切な評価を推進してきました。外来データ提出では、人員確保の困難さと検査値入力の負担が課題として明確になりましたが、収集されたデータを活用した医療の質評価では、医療機関ごとのばらつきが可視化され、標準化への貢献が期待されています。今後は、調査項目の見直しによる医療機関負担の軽減と、施設基準届出への活用やベンチマーク評価など、データ活用範囲の拡大を両立させる方向での検討が進められます。

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サマリー

データ提出加算の外来拡大に伴う医療の質評価に関する課題と展望について議論されています。現場のデータ入力負担が医療の質にどのように影響するかが探られています。

データ提出加算の背景と課題

こんにちは。 上野議論では、あなたが共有してくださった資料、データ提出加算の外来拡大と医療の質評価、これに関する文学界の検討結果を深掘りしていきたいと思います。

これは日本の医療機関が診療データを国に提出する制度ですよね。 今まで入院が主だったのが外来にも広がったと。

目的はデータを使って医療の質を評価するってことなんですが、実際のところ現場ではどんなことが起きてるんでしょうか。

早速見ていきましょうか。

このデータ提出加算というのは、おっしゃる通り診療データを提出する医療機関への診療報酬上の評価制度なんですけど、もともとは入院医療がメインだったんですね。

それが令和4年度の診療報酬改定で外来とか、あと在宅医療なんかにも対象が拡大されたと。

これで入院から外来、在宅まで一貫したデータを集めましょうという体制を目指しているわけですね。

なるほど、データ提出が診療報酬にも関わってくると、そういうことなんですね。

ただ資料を読んでいるとこの拡大、結構大きな課題もあるみたいですけど。

まさにその通りなんです。

一番大きな課題として上がっているのが、やっぱりデータ入力のための人手不足ですね。

入力のための人員が確保できないという声が病院だけじゃなくて診療所からも双方から最も多く聞かれていますね。

特に外来で新たに求められるようになった、例えば検査地とか、そういう詳細なデータ入力があるんですが、

これ外来様式1っていう特定の書式なんですけど、これが現場の負担をかなり重くしてるんじゃないかという指摘が多いです。

なるほど、データ自体は重要相でもその入力する人がいなかったらもう始まりませんもんね。

それは現場にとってはかなり切実な問題でしょうね。

一方で苦労して集められたデータからは何か具体的な発見とかあったんでしょうか。

ここが非常に興味深い点なんですけど、実際に集まった外来データを使って、例えばですけど、糖尿病の患者さんへのHbA1c検査、これの実施率なんかを分析したんですね。

そうすると医療機関によってかなり大きなばらつきがあるっていうことがわかってきたんです。

あと、支出異常症に関する検査の実施率でも似たような傾向が見られましたね。

そういう基本的な検査の実施率にそんなに差があるっていうのはちょっと驚きですね。

それは具体的にその患者さんへのケアの質っていう点でどういう可能性を示唆していると考えられますか。

ええ、まさにその医療の質自体にばらつきがあるんじゃないかという可能性を示唆してるんですね。

糖尿病とか支出異常症みたいないわゆる生活習慣病っていうのはやっぱり定期的な検査に基づいて継続的に管理していくことが非常に重要じゃないですか。

このデータが浮きぶりにしたのは、そういうある意味基本的なケアにおいてさえもしかしたら標準化があまり進んでいないのかもしれないっていうそういう課題ですね。

ただ逆に言えばですね、このデータを活用することで各医療機関がその自分たちの診療を客観的に見直すとか、

あるいはその医療全体の質向上に向けた取り組みを進める上で重要なヒントが得られるということでもあると思うんです。

なるほど。データ提出の負担は確かにあるけど、でもそれによって医療の質の現在地みたいなものが見えてきて改善につなげられる可能性もあると。

今後の方向性と展望

いやーこれは非常に悩ましいバランスの問題ですね。今後の方向性としてはどういうことが検討されてるんでしょうか。

はい。分解会ではですね、大きく2つの方向性が示されていますね。

1つはやはりその現場の負担軽減です。調査項目を見直して特に負担が大きいと言われている検査地などの入力をもう少し簡素化できないかとかですね。

そういった検討が進められています。で、もう1つは集めたデータのさらなる活用ですね。

例えば施設基準の届出とか、他の事務的な手続きでこのデータを利用することでトータルな負担を減らせないかとか、

あとは医療機関同士がお互いの診療内容なんかを比較できるようなそういうベンチマーク情報として提供していくなんてことも考えられていますね。

なるほど。今回の資料からはその医療の質向上のためのデータ活用っていう大きな可能性とそれを支える現場の負担というまさに表裏一体な課題がはっきりと見えてきた感じがしますね。

そうですね。データ入力の負担というのはもちろん無視できないんですけど、ただそれによって診療のばらつき、つまり質の課題かもしれないものが可視化されたっていう意義はやっぱり大きいと思うんですよ。

今後のその医療の標準化とか質向上を考えていく上でこれは重要な一歩と言えるんじゃないでしょうかね。

最後にですね、あなたに一つ問いを投げかけてみたいと思います。質の高い医療を実現するためには客観的なデータっていうのは不可欠なのかもしれません。

しかしそのデータを集める現場の負担は、じゃあどうすれば軽減できるのか。この2つの要請のバランスをどう取るべきなのか。

そしてそもそも医療の質を測る上で本当に不可欠なデータとは一体何なのか。ちょっと立ち止まって考えてみるのも面白いかもしれませんね。