はじめて Insights を使用する場合は、[Insights へようこそ] ウィンドウが開き、Insights で実行できることのリストが表示されます。

[ページに追加] ウィンドウが表示されます。 このウィンドウで、データセットを選択して新しいワークブックに追加できます。 ArcGIS 組織でホストされているデータ、コンピューター上にあるファイルのデータ、または ArcGIS Living Atlas of the World のデータを選択できます。

テーブルが [選択したデータ] ウィンドウに追加されます。

データがワークブックに追加され、このワークブックが画面上に初めて開きます。

この Excel ファイルには、シアトルを拠点にする医者からのパート D の薬の処方箋を含んでいる 1,308 レコードが含まれています。 この CSV ファイルは、ワークブックに追加したテーブルのさらに詳細な表示を提供します。 このテーブルから、次の情報を学習できます。

• 医者のオフィスは同じ時間に複数の患者をスケジュールすることが多いため、1 人の医者からの合計で 1,308 の処方箋は異常ではありません。
• [City] 列は、処方薬が調合された都市を表しており、必ずしも医者がいる都市ではありません。
• [Date] フィールドは、2015 年～ 2017 年の処方箋を表しています。
• [Type] フィールドは、他のタイプのパート D の薬を含んでいます。 リドカインは、そのうちの 1 つにすぎません。
• [X] フィールドおよび [Y] フィールドは、処方薬が調合された都市の位置を表しています。

これでワークブックが作成され、解析用のページおよびカードを追加できるようになりました。

各属性フィールドには、データ タイプを表すアイコンがあります。 データ タイプは、そのデータを使用して実行できる解析の種類を決定するため、重要です。 OID および Cost には数値シンボルがあるため、これらをカウントしてチャートのサイズを決定することができます。 City、State、および Type には、すべて文字列シンボル (小さいカラム チャート) が表示されており、これらは、マップ上の個別値シンボルとして、またはチャート内のデータのグループとして表示することができます。 X および Y は数値として表示されますが、位置を有効化した後に、これらを座標に変換することができます。

[WGS 1984 Web メルカトル (球体補正)] は、ArcGIS Online およびその他の Web アプリでの Web マップのデフォルトの座標系です。 他のオンライン マップ プロバイダーも、この座標系およびそのいくつかの変形を標準の Web マップとして使用します。

新しい [座標] フィールドが、[Washington state] レイヤーの上部に追加されます。

次に、マップ カードを作成して、ワシントン州の医者からの処方箋の空間分布を表示します。

青いチェック マークが、選択されたフィールドを示します。 複数のフィールドを選択してデータを結合し、複数の変数を含むチャートおよびテーブルを作成することができます。

米国西部のマップが、リドカイン処方薬が調合された場所を反映するオレンジ色の点とともに表示されます。

デフォルト ベースマップは、地形、水域フィーチャ、主要道などのさまざまなデータを表示する地形図です。 データ内の空間パターンをさらに適切に視覚化するために、ベースマップを、データに焦点を合わせるシンプルなベースマップに変更します。

ヒート マップは、頻度または分布を視覚化するのに使用されます。 ポイントが最も多いエリアは最もホットであり、明るい黄色および赤色で表示されます。 より薄い水色であるほど、発生レベルが低いことを表します。

調査対象の医者はシアトルを拠点にしているため、ヒート マップがワシントン州内でより強い色を表示していることは理にかなっています。

では、カリフォルニア州、ネバダ州、およびテキサス州を含む南西部で調合された処方薬についてはどうでしょうか？ それらの集中は、二重戸籍の退職者 (非公式にスノーバードと呼ばれる) によって説明できます。 二重戸籍の退職者は、州の所得税がなく、冬季の気候が暖かい地域に引き付けられます。 二重戸籍の退職者は自分の生まれた州に一時期住んでいるため、これらの人々の多くは、冬の別荘の近くの新しい医者との関係を築くのではなく、長年知っている医者との関係を維持することを好みます。

このデータはすぐには関係しないため、引き続きデータを分析し、タイプ別にパート D の薬を調べます。

ツリーマップは、四角形のサイズを使用して関連性を表示し、データの階層を表します。 リドカインは、この医者が最も多く処方したパート D の薬です。 ツリーマップのメリットは、異なる薬のタイプおよび数量を簡単に区別できることです。

注意:

カードを非アクティブにするには、別のカードまたは空のスペースをクリックします。 各カードには、作成された順序に基づいて「カード 1」などのデフォルトのタイトルが付けられます。 不正なテーブル、チャート、またはマップをページに追加した場合、それを削除するには、[その他] ボタンをクリックして、[削除] を選択します。

次のテーブルでは、コストを調べます。 これは「カード 3」になります。

これによって、サマリー テーブルが作成されます。 カードを再配置するには、ツールバーをクリックして、ページ上の新しい位置にドラッグします。 アクティブまたは非アクティブなカードのツールバーにポインターを合わせると、ポインターが 4 方向矢印に変わります。 ページの上部に沿って隣接するように、カード 1、2、および 3 を配置します。

これで、4 番目のカードを作成する準備ができました。

カードを拡大すると、2 年間にわたる各薬の処方箋の毎月のサマリーを確認することができます。 処方箋における予期しないスパイクは、異常な疑わしい傾向を識別するのに役立つ可能性があります。 さらに、個々のラインにポインターを合わせるとポップアップがアクティブになり、薬のタイプ、処方箋の数、および時間範囲の詳細が表示されます。

これで、5 番目のカードを作成する準備ができました。

カード 5 は、処方薬が調合された州を表示します。 各州にポインターを合わせて、正確な数を得ることができます。 ドーナツ チャートは、ワシントン州で処方薬の大部分が調合されたことを示します。

カードを作成した後に、データを明確にするために、それらの外観を変更できます。

このチャートは、ワシントン州内のリドカインの処方箋の数が、希釈薬として知られていない、より高価な局所麻酔薬であるリドカイン/プリロカインの組み合わせの処方箋の数の 2 倍であることを示しています。

このバー チャートでは、リドカインにポインターを合わせて、2015 年～ 2017 年にワシントン州内に 694 の処方箋が存在していたことを確認できます。 この数だけでは疑わしいとして警告されるほど十分な情報ではありません (これらのリドカインの処方箋の数が、この薬に関して書かれるこの医者の処方箋の数の正常な範囲内に収まっている可能性がまだあります)。さらに深い洞察を得るには、まだ他の情報が必要です。 他のカードを調べることで、さらに詳細を明らかにすることができます。

ワークブック ページには、現在 5 つのカードがあります。 ページをさらに意味のあるものにするために、カード名を変更することができます。

• [カード 1]:「分布ヒート マップ」
• [カード 2]:「タイプ別のツリーマップ」
• [カード 3]:「タイプ別のコスト バー チャート」
• [カード 4]:「タイプ別の時系列」
• [カード 5]:「州別の分布」

ページ名をより説明的な名前に変更することもできます。

現在ページは関連する 5 つのカードを含んでおり、これらのカードには、あなたおよび他のユーザーが解析を表示するのに役立つように、すべて明確なラベルが付けられています。 作成したモデルを使用して、データをさらに詳しく調べて、この医者が疑わしいかどうかを確認します。

ツールバーが表示されない場合は、カードを展開する必要があります。

クロス フィルターを使用して選択をフィルターに変えることによって、カード間でデータを関連付けることができます。 このフィルタリングによって、データを適切に比較および対比することができ、関連する情報を分離して、解析に焦点を合わせることができるようにします。

次に、データを調べて、リドカインの処方箋が、ワシントン州の医者をさらに調査することを正当化するかどうかを決定します。

高い濃度が都市の中心に集中しています。これは、リドカインが人口の多いエリア内で多く処方されているということを示唆しています。 これは理にかなっています。

クロス フィルターを有効化したので、マップおよび時系列カードが、リドカインの処方箋のデータのみを表示するように変更されます。

• [分布ヒート マップ] 内で、リドカインの処方箋は、他のタイプのパート D の薬とほぼ同じ位置に現れています。
• [タイプ別のコスト バー チャート] では、リドカインは、未処理の数に関して、最も多く処方された薬であるように反映されています。 これは、このリドカインが安価で、一般的に処方される薬であるという既知の情報を裏付けています。
• [タイプ別の時系列] では、トレンド ラインが、2 年間にわたって同じ範囲内に収まっており、医者が追加のリドカインの違法な処方に関与している場合に予想されるような、処方箋における短期間での突然の疑わしいスパイクが存在しないということを示しています。

このカードは、最も重要な検討対象である可能性があります。それはこのカードが、ワシントン州の医者からのリドカインおよびその他のパート D の薬の処方箋に異常なスパイクがなかったということを示す情報を提供するからです。

[解析ビュー] では、現在のワークフローをモデルとして視覚化し、各カードがどのように関連付けられているかを確認することができます。

• [タイトル] に「Lidocaine analysis」と入力します。
• [タグ] で [Insights] を削除し、「パート D」、「HHS」、および「リドカイン」を入力します (各タグの入力後に Enter を押します)。
• [説明] に「Possible Part D prescription abuse」と入力します。
• [次のグループと共有] の下で、組織の名前をオンにします。

新しいページが作成され、[ページに追加] ウィンドウが表示されます。

最初のセクションでは、カードを開発し、ワークフローを自動的に記録するモデルを共有しました。 このセクションでは、同じモデルを使用し、フロリダ州のデータを追加することによって、シアトルの医者およびオーランドの医者のリドカインに関する行動を比較する、カード間の有効な比較を作成します。

Florida テーブルがデータ ウィンドウに追加されますが、再利用しているモデルによって作成されたページ上のカードには、まだ関連付けられていません。 ページ名およびカード名は、モデルとして共有するために使用された Washington state ページに一致します。 次のセクションでは、データを使用してモデルを更新します。

• [データセットの選択]: [Florida.Table]
• [置換フィールド] [X]: [X_coordinate]
• [置換フィールド] [Y]: [Y_coordinate]

インポートされたモデルが、先ほどインポートした Florida Excel ファイルのデータで更新され、すべてのカードがフロリダ州のデータを参照するようになります。

Florida テーブル内のデータは、Washington state テーブルと同じ形式で整理されています。 ただし、このテーブルには 2,584 レコードが含まれているという点が異なっており、これは、フロリダ州の医者によって書かれた処方箋の数のほうが著しく多いということを示しています。 ワシントン州内の医者は、同じ期間中に、1,308 の処方箋を書きました。

これで、ワシントン州のデータを調査したのと同じ方法で、フロリダ州のデータを非常に詳細に調査する準備ができました。

ワシントン州とは異なり、フロリダ州内の密集度の高い地域は、すべてが市に集まっているわけではありません (実際、それらの集中の多くは、農業、かんきつ類、および畜牛によって占められているフロリダ州中部の一部の田園地帯を含んでいます)。 加えて、フロリダ州中部には、麻薬密売の歴史があります。

カードが、選択した薬に関連して変更されます。 他のカードが更新された後に、次のデータ パターンが明らかになります。

• [分布ヒート マップ] では、リドカインの処方箋のホット スポットが、他のパート D の薬と比較して、全体的に不規則な位置に現れています。
• [タイプ別のコスト バー チャート] では、リドカインの処方箋の数 (1,395) が、リドカイン/プリロカイン (希釈薬として麻薬中毒者に使用されないより高価な薬) の処方箋の数 (594) の 2 倍を少し上回っています。 やはり最初のセクションと同様に、これは、未知のことを何も伝えていません。つまり、リドカインは一般的であり、安価な薬です。
• [州別の分布] は、リドカイン処方薬が調合された州を反映しています。 フロリダ州は、この医者に関する調合された処方薬の数が群を抜いて最も多い州であり、2 番目と 3 番目には、オクラホマ州とアーカンソー州が位置しています。 これは問題ではありません。
• しかし、[タイプ別の時系列] は、まだ観察されていないことを明らかにしています。つまり、2017 年 3 月以降、この医者からのリドカインの処方箋の数が、予想外に大きく急増しています。

リドカインのラインにカーソルを合わせると、ポップアップがアクティブになり、月別ではなく週別に詳細化されたさらに具体的な数を表示します。

2017 年 3 月 5 日の週以降、この医者およびリドカインの処方箋に関わる何かが起きました。 1 週間で処方箋の数が 3 から 31 に急増したことを確認できますが、その理由がわかりません。

このカードは、この急増が、この医者からのパート D の薬の処方箋の通常のパターンとは大きく異なることを明確に示しています。

フロリダ州の医者に関わる発見に関する可能性のある背景情報を確認するために、Washington state ページに切り替え、シアトルの医者のリドカインの履歴とオーランドの医者のリドカインの履歴の間で有効な比較を行うことができるようにします。

やはり、最初のセクションで学習したように、ワシントン州の医者は、タイプ別の時系列カードに示されているように、2015 ～ 2017 の期間中にリドカインの処方箋における予想外の急増を示していません。 これは、リドカインの処方箋が 2017 年 3 月に劇的かつ予想外に急増したフロリダ州の医者とはまったく対照的です。

フロリダ州は、違法薬物の主要な供給源または産地である中南米に近いため、歴史的にコカインの密輸の侵入地点でした。 そのため、より大きな背景において、フロリダ州の医者が麻薬の不法取引に使用される薬の処方に関わっている可能性が高いということは、理にかなっています。 時間とともに、コカインの混合物の死亡率は変化しましたが、リドカインは、主な希釈薬のうちの 1 つとして根強く残っているように見えます。

[タイプ別の時系列] において明らかにされた情報に基づいて、疑わしいリドカインの処方箋に関してオーランドの医者を警戒する正当な理由があるということを決定しました。 あなたは、追加調査が正当化されると感じ、この結果を管理者と共有したいと思っています。

ワークブックが閉じられ、Insights のホーム ページが表示されます。

[ワークブック] ページには、設定に応じて、自分のワークブック、自分と共有されたワークブック、またはその両方が表示されます。

これで、読み取り専用のワークブックを、組織のメンバーが使用できるようになります。