◎仲濱正大・納富一宏（神奈川工科大）・斎藤恵一・外山比南子（国際医療福祉大）

2003年より始まった急性期入院医療を対象とした診療報酬の包括評価制度により，患者の疾病別医療行為等の診療情報が標準化され，分析可能な全国統一形式の患者臨床情報であるDPCデータが収集可能となった．我々は過去のDPCデータを対象に，自己組織化マップ（SOM：Self-Organizing Maps）を用いた新しい患者の在院日数予測を試みている．
本稿では，在院日数別の領域を生成することを目的に，DPCデータからSOM学習用の属性ベクトルへのエンコーディング方法，属性ベクトルの構成を検討し，それらが在院日数の視覚化に与える影響について考察する．また，システムの試作と動作確認結果について言及する．