大変なのは、家計も病院経営も

今日発表された消費者物価指数（統計局ホームページ/消費者物価指数(CPI) 全国（最新の月次結果の概要））は、41年ぶりの上昇率だそうだ。

41年ぶりのことを報じた日経の記事
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消費者物価22年12月4.0%、41年ぶり上昇率　通年は2.3%: 日本経済新聞

今回のCBnewsの記事は、その消費者物価指数も含め、この1年の病院経営に対する急速な環境変化について、まとめたもの。

納得度の高い燃油サーチャージの制度 - CBnewsマネジメント

有料部分では人件費についても触れているので、お読みいただけると幸いだ。

社内ディスカッションメモ（MBS 医のココロ 「地域医療の未来」など）

今週のディスカッションネタ。（後者は、ディスカッションというより、雑談に近いか）

地域医療の未来 | 医のココロ presented by 沢井製薬 | MBS 毎日放送

すでにTVerで見ることもできたが、ノーカット版が10日から上記サイトで公開されている。

アステラス製薬・エーザイ・第一三共・武田薬品、環境負荷低減へ医薬品包装分野で連携: 日本経済新聞

上記は11日の日経産業新聞の記事。昨年10月の日経に、PTPシートの記事が載った際にも、社内で話題になった。　ちなみにPTPシートに薬が残っていると回収できないらしい。⇒ 薬の包装シートをリサイクル　第一三共系、横浜で実験: 日本経済新聞

これも関連ニュース ⇒ 薬の包装シート、アルミとプラに分別して再生　名古屋市立大が実証実験へ：中日新聞Web

「何でも屋」は便利だが、診療報酬制度を考えると業務整理を検討すべきでは

中小病院で急速に進む医師事務作業補助者の充実 - CBnewsマネジメント

新年最初の記事を掲載いただいた。医師事務作業補助者の充実は中小病院も例外でない。

中小病院では、「うちの規模で医師事務作業補助者がいるところなんて、まだまだ少ないでしょ？」、「医師事務作業補助者にしてもらう業務なんて、うちにはあまりないよ」、などと言われることが珍しくない。

ただ、やるところはしっかりやっている、ということを言いたくて、今回の記事に。

中小病院で、加算の届出をしているところは、「医師事務作業補助者を増やす」ことに長けているのではなく、「医師事務作業補助者がすべき業務」の整理に長けている印象が強い。看護師、薬剤師、医事課職員などが行っている業務が、実は医師の事務作業だった・・・ということが珍しくない。そうであれば、新たに医師事務作業補助者を採用せずとも、業務整理をすることで、診療報酬の要件を満たすことができる。

つまり、中小病院でありがちな「何でも屋」が気を利かせている状態（決して悪いわけではないのだが、診療報酬上のメリットがなく、属人的な業務が増えることでリスクの高い状態）を見直し、業務整理することで、医師をはじめとした資格職の生産性向上、医療の質向上につながるのでは、と考えている。

今回、記事の無料部分で、関連する内容に言及している社保審の取りまとめ資料を引用した。引用したのは直近の社保審の資料なので、よろしければ、そこだけでもどうぞ。

いまこそ身につけたいデータ分析のスキル

■新年に何か新しいことを始めるならば「データ分析」に挑戦を

第39回2022年新語・流行語大賞（https://www.jiyu.co.jp/singo/）で「リスキリング」がノミネートされた。自分の業務関連でこの用語を使うことがなかったため、流行している実感はあまりなかったものの、さまざまな媒体で見かけた。無理に流行り言葉を使う必要はないが、『リスキリングしなければ、企業内で「価値を生み続ける」人材として生き残れない』※という主張などには同意である。 

※経済産業省 第2回デジタル時代の人材政策に関する検討会 石原委員プレゼンテーション資料 第2回 デジタル時代の人材政策に関する検討会（METI/経済産業省）

週刊東洋経済 2022年10月22日号（https://www.amazon.co.jp/dp/B0BC15Q3XT）の特集「学び直し全ガイド 50代からの稼ぎが変わる」では、デジタル人材を目指したい人のターゲットとして「データ分析」「Webマーケティング」「情報セキュリティ」の3つが挙げられていた。以前から、データ分析のスキル不足は、EXCEL操作のような分析ツールに関するスキル不足（分析の「やり方」）と、課題抽出やデータの意味などを理解するスキル不足（分析の「使い方」）に分けられ、不足を補うには計画的に学んでいくことの重要性を述べてきた。例えば、病院で求められるデータ分析スキルを、下記のように整理している（図）。 

病院で求められるデータ分析スキル

週刊東洋経済の特集において、データ分析の詳細記事では、「データ分析をする立場でなく、データ分析を基に判断をする立場だとしても、それを正しく読み取る力が必要になってくる」と述べられている。これは、データ分析自体に加え、データ分析をどう使うかがいかに重要かを強調しており、上図の「使い方」は分析作業を行う以外の人もスキルとして身につけていくべきだろう。

■何から手をつければ分からない人は、統計局のウェブサイトへ

これまで業務上まったくデータ分析と縁のない人は、初学者向けの簡単な統計やデータ分析の書籍からスタートしてみてはどうだろうか。いきなり書籍を手にするのはハードルが高いようであれば、総務省統計局の「データサイエンス・スクール」をおすすめする。 

総務省統計局 データサイエンス・スクール 統計力向上サイト
（https://www.stat.go.jp/dss/index.html）

このサイトには、統計に関する基礎的な知識について、ポイントを押さえてくれていることに加え、実践的なオンライン講座などもある。現在、「社会人のためのデータサイエンス演習」が開講中、「誰でも使える統計オープンデータ」が受講者を募集中である。このような講座は、院内システムの操作方法を教えてくれるわけではない。DPCデータ分析やレセプトデータ分析でもない。そのため、明日からの自分の業務に役立つ知識ではないかもしれない。しかし、このような知識の獲得は、基礎体力の増強となり、今まで利用していたBIツール上で、新たな発見が生まれたり、会議での発言に説得力が増したりするかもしれない。

■そもそもなぜデータ分析が必要なのだろう？と思ったときや息抜きにおすすめする本、5選

今からデータ分析を学ぶのは億劫と思う人や、力みすぎて疲れてしまった人に向けて、データ分析に関連する本を紹介する。いままで読んできた書籍と異なるジャンルにチャレンジするのも、新たなスキルを身につける第一歩になるのではないだろう。

FACTFULNESS（ハンス・ロスリング）

言わずとしれたベストセラー。思い込みではなく、データを見ることの重要性を再認識させられる。多くの人が気づきを得るためのデータの見せ方を学ぶこともできる。https://www.amazon.co.jp/dp/4822289605

「原因と結果」の経済学（中室 牧子、津川 友介）

相関関係と因果関係を理解する。ロジカルな考え方を学ぶのに有益な書籍。https://www.amazon.co.jp/dp/447803947X

イシューからはじめよ（安宅和人）

データ分析の前にすべきことは、問題を見極めること。その徹底こそが分析の充実につながることを理解できる。https://www.amazon.co.jp/dp/4862760856

Google流 資料作成術（コール・ヌッスバウマー・ナフリック）

原題は「Storytelling with Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals」。Google流とついてしまったせいで、軽い感じの本になってしまっているが、元々はデータによるストーリーテリングのための本。ビジュアライゼーションの本はさまざまあるが、本質的なことを理解するには最適な本。https://www.amazon.co.jp/dp/4534054726

数字力×EXCELで最強のビジネスマンになる本（田中耕比古）

タイトルにはEXCELとあるものの、EXCELではなくデータを活かすことの基本を理解するのに有益な本。 https://www.amazon.co.jp/dp/4798144118

本年もどうぞよろしくお願いいたします

昨年末は、11年以上使っているキーボードの掃除を。何かをこぼし汚れてしまったせいで、一部のキーの戻りがおかしかったので分解・洗浄。無事、元の感触に戻った。

11年使い込んだキーボードはなかなか手放せない

洗浄しても治らなかったり、分解したものが戻せなかったりしたら大変と思い、同じキーボードを買っておこうとAmazonのサイトを見たのだが、11年前に2000円で買ったキーボード＆マウスセットは6000円もしていた（しかも中古品で）。さすがに6000円は出せない。

結局、うまく直って良かった。今年も、この使い込んだ良き相棒とともに、分析に注力していく所存である。