プログラミング初心者でも安心！ICD-9コードリストの取り扱いガイド
2024-07-27
ICD-9コードリストをXML、CSV、データベース形式で扱うプログラミング
このチュートリアルでは、ICD-9コードリストをXML、CSV、データベース形式で扱うためのプログラミング方法を解説します。
ICD-9コードリストとは
ICD-9コードリストは、国際疾病分類（International Classification of Diseases, 9th Revision）に基づく診断コードの集まりです。医療機関や公衆衛生機関で、疾病の統計や分析、医療費請求などに広く利用されています。
プログラミングで扱う利点
プログラミングを用いることで、以下の利点が得られます。
- 機械学習への応用
- レポートや可視化の作成
- 他の医療データとの連携
- データの検索・抽出・加工を効率化
必要なもの
- データベース管理システム（MySQL、PostgreSQLなど） - オプション
- プログラミング言語（Python、R、Javaなど）
手順
データの入手
ICD-9コードリストは、**世界保健機関（WHO）**のウェブサイトから無料でダウンロードできます。
- URL who icd 9 にアクセスし、最新版のコードリストをダウンロードします。
データの形式変換
ダウンロードしたコードリストは、通常TXT形式で提供されています。
- プログラミング言語を使用して、XML、CSV、データベース形式に変換する必要があります。
例：PythonによるCSV形式への変換
import csv
# コードリストファイルを読み込む
with open('icd9_codes.txt', 'r') as f:
lines = f.readlines()
# ヘッダー行を抽出
header = lines[0].strip().split(',')
# データ行を処理
data = []
for line in lines[1:]:
row = line.strip().split(',')
data.append(row)
# CSVファイルを作成
with open('icd9_codes.csv', 'w') as f:
writer = csv.writer(f)
writer.writerow(header)
writer.writerows(data)
データベースへの取り込み
データベース管理システムを使用する場合は、SQLクエリを用いてデータをテーブルに格納します。
例：MySQLへの取り込み
CREATE TABLE icd9_codes (
code VARCHAR(10) PRIMARY KEY,
description VARCHAR(255)
);
LOAD DATA LOCAL INFILE 'icd9_codes.csv'
INTO TABLE icd9_codes
FIELDS TERMINATED BY ','
LINES TERMINATED BY '\n'
IGNORE 1 LINES;
データの利用
変換されたデータは、様々なタスクに使用できます。
- 疾患の統計分析
- 特定の疾患コードの検索
# コードリストをCSVファイルから読み込む
import csv
data = []
with open('icd9_codes.csv', 'r') as f:
reader = csv.reader(f)
for row in reader:
data.append(row)
# 検索対象の疾患コード
target_code = '480.2'
# 該当するレコードを検索
for row in data:
if row[0] == target_code:
print(row)
注意事項
- 医療データを取り扱う場合は、個人情報保護に十分注意する必要があります。
- ICD-9コードリストは定期的に更新されます。最新版のコードリストを使用するようにしてください。
import csv
データの読み込み
data = []
with open('icd9_codes.csv', 'r') as f:
reader = csv.reader(f)
next(reader) # ヘッダー行をスキップ
for row in reader:
data.append(row)
target_code = '480.2'
for row in data:
if row[0] == target_code:
print(row)
from collections import Counter
# 疾患コードの出現回数をカウント
code_counts = Counter(row[0] for row in data)
# 上位10件の疾患コードと出現回数を表示
for code, count in code_counts.most_common(10):
print(f"{code}: {count}")
import pymysql
# データベース接続
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='password', database='medical')
cursor = conn.cursor()
# テーブル作成
cursor.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS icd9_codes (
code VARCHAR(10) PRIMARY KEY,
description VARCHAR(255)
);
""")
# データ挿入
for row in data:
cursor.execute("""
INSERT INTO icd9_codes (code, description)
VALUES (%s, %s)
""", (row[0], row[1]))
# コミットとクローズ
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()
説明
- データベース接続情報は、ご自身の環境に合わせて変更してください。
- 処理対象のCSVファイルは、
icd9_codes.csvという名前で、カレントディレクトリに配置されている必要があります。 - 上記のコードは、Python 3.7で動作確認しています。
スプレッドシート
- 集計、ソート、フィルタリングなどの基本的な操作は可能ですが、複雑な分析には不向きです。
- Excelなどのスプレッドシートソフトで、CSVファイルを直接読み込み、処理することができます。
データ可視化ツール
- 傾向や分布をわかりやすく表現するのに役立ちます。
- TableauやPower BIなどのツールを使用して、ICD-9コードデータを視覚化することができます。
機械学習
- 高度な分析には専門知識が必要ですが、医療研究などに活用できます。
- ICD-9コードデータを教師あり学習に用いることで、疾患の診断や予後予測などのモデルを構築することができます。
database medical
