閉域網の電子カルテにZoom等をオンプレミスで入れるのは、ある程度予算がないとできないので、Jitsiのようなオープンソースのビデオ会議システムは非常に助かる。IE8しかない端末はネックでしたが、Chromeをいれるのは抵抗感があるので、ChromiumベースのMicrosoft Edge がリリースされるのは、丁度いいですね。 工夫すれば、インストールしなくてもインストール済みのWindows 7からコピーしてちょっとしたショットカット等の設定をすれば、ポータルバージョンのように電子カルテシステムへの影響も最小限にできる。しかもPure Debian をいれている古い2011 macmini（弁当箱みたいなパソコン）に稼働しているので新たな投資は０円で済む。三密を避ける少人数が３～４か所から音声と画面の共有でのカンファレンスなら全然余裕でしょうね。 残念なのは、CTやレントゲンの画像の画面共有はmacminiのCPU使用率が５０％以下なのに貧弱のクライアントでは綺麗な共有画面が得られませんでした。高画質のカメラが２つオンした場合、macminiのCPUが８０％以上上がってしまいました。 2021年2月22日追記： Windows10のHyper-V仮想サーバでの実装はこちらへ（FQDNではなくIPのみでの稼働） JITSI.ORG Jitsi.org – develop and deploy full-featured video conferencing Free open-source video conferencing for web & mobil
投稿
閉域網の電子カルテにZoom等をオンプレミスで入れるのは、ある程度予算がないとできないので、Jitsiのようなオープンソースのビデオ会議システムは非常に助かる。IE8しかない端末はネックでしたが、Chromeをいれるのは抵抗感があるので、ChromiumベースのMicrosoft Edge がリリースされるのは、丁度いいですね。 工夫すれば、インストールしなくてもインストール済みのWindows 7からコピーしてちょっとしたショットカット等の設定をすれば、ポータルバージョンのように電子カルテシステムへの影響も最小限にできる。しかもPure Debian をいれている古い2011 macmini（弁当箱みたいなパソコン）に稼働しているので新たな投資は０円で済む。三密を避ける少人数が３～４か所から音声と画面の共有でのカンファレンスなら全然余裕でしょうね。 残念なのは、CTやレントゲンの画像の画面共有はmacminiのCPU使用率が５０％以下なのに貧弱のクライアントでは綺麗な共有画面が得られませんでした。高画質のカメラが２つオンした場合、macminiのCPUが８０％以上上がってしまいました。 2021年2月22日追記： Windows10のHyper-V仮想サーバでの実装はこちらへ（FQDNではなくIPのみでの稼働） JITSI.ORG Jitsi.org – develop and deploy full-featured video conferencing Free open-source video conferencing for web & mobil
なんだこれ！と思われそうですが、タイトルがないや使えないCSV、しかもカラムが256以下の汎用Mongodbインポートのコマンドとして紹介しようと思います。もっといい書き方あってもいい気がしますが。。。 C:\Users\user\Desktop>mongoimport /db:dpc /collection:mdc01ope256c /type:csv /file:MDC01_OPE.csv /fields:C001,C002,C003,C004,C005,C006,C007,C008,C009,C010,C011,C012,C013,C014,C015,C016,C017,C018,C019,C020,C021,C022,C023,C024,C025,C026,C027,C028,C029,C030,C031,C032,C033,C034,C035,C036,C037,C038,C039,C040,C041,C042,C043,C044,C045,C046,C047,C048,C049,C050,C051,C052,C053,C054,C055,C056,C057,C058,C059,C060,C061,C062,C063,C064,C065,C066,C067,C068,C069,C070,C071,C072,C073,C074,C075,C076,C077,C078,C079,C080,C081,C082,C083,C084,C085,C086,C087,C088,C089,C090,C091,C092,C093,C094,C095,C096,C097,C098,C099,C100,C101,C102,C103,C104,C105,C106,C107,C108,C109,C110,C111,C112,C113,C114,C115,C116,C117,C118,C119,C120,C121,C122,C123,C124,C125,C126,C127,C128,C129,C130,C131,C132,C133,C134,C135,C136,C137,C138,C139,C140,C141,C142,C143,C144,C145,C146,C147,C148,C149,C150,C151,C152,C153,C154,C155,C156,C157,C15
なんだこれ！と思われそうですが、タイトルがないや使えないCSV、しかもカラムが256以下の汎用Mongodbインポートのコマンドとして紹介しようと思います。もっといい書き方あってもいい気がしますが。。。 C:\Users\user\Desktop>mongoimport /db:dpc /collection:mdc01ope256c /type:csv /file:MDC01_OPE.csv /fields:C001,C002,C003,C004,C005,C006,C007,C008,C009,C010,C011,C012,C013,C014,C015,C016,C017,C018,C019,C020,C021,C022,C023,C024,C025,C026,C027,C028,C029,C030,C031,C032,C033,C034,C035,C036,C037,C038,C039,C040,C041,C042,C043,C044,C045,C046,C047,C048,C049,C050,C051,C052,C053,C054,C055,C056,C057,C058,C059,C060,C061,C062,C063,C064,C065,C066,C067,C068,C069,C070,C071,C072,C073,C074,C075,C076,C077,C078,C079,C080,C081,C082,C083,C084,C085,C086,C087,C088,C089,C090,C091,C092,C093,C094,C095,C096,C097,C098,C099,C100,C101,C102,C103,C104,C105,C106,C107,C108,C109,C110,C111,C112,C113,C114,C115,C116,C117,C118,C119,C120,C121,C122,C123,C124,C125,C126,C127,C128,C129,C130,C131,C132,C133,C134,C135,C136,C137,C138,C139,C140,C141,C142,C143,C144,C145,C146,C147,C148,C149,C150,C151,C152,C153,C154,C155,C156,C157,C1
MongoDBはスキーマを定義しなくても下記のように簡単にコマンド一行でCSVをインポートできます。 C:\Users\user\Desktop>mongoimport /db:dpc /collection:facilities /type:csv /file:facilities.csv /headerline 2020-09-01T14:49:28.410+0900 connected to: localhost 2020-09-01T14:49:29.428+0900 [#####...................] dpc.facilities 144KB/659KB (21.9%) 2020-09-01T14:49:30.485+0900 [#######################.] dpc.facilities 659KB/659KB (100.0%) 2020-09-01T14:49:30.486+0900 imported 4764 documents MongoDBシェルで二つのコレクションをJOINさせる のもいいのですが、データのJOINに強いBIツール、Spotfireを使えば、複雑なシェルやSqlを書く必要もなくなります。 MongoDBは普通のSqlを使うデータベースのようにBIツールから接続するには、 有償のODBCドライバー もありますが、こちらは 無償のBIコネクター を使います。 ただ、このコネクターは、 MySQL ODBC Unicode Driver に依存しているのと、Mysqlのドライバーのインストールは、 Visual Studio 2015、2017、および 2019 用 Microsoft Visual C++ 再頒布可能パッケージ が必要なので、両方も用意しましょう。 MongoDBがインストールされている前提で話を進みたいので、インストールは下記のページを参考してください。個人的にTB単位の外付けSSDをMongoDBを持ち歩くので、ポータルバージョンを使っています。 Node.js & MongoDB portable 持ち歩くポータブルバージョン for windows まず、BIコネクターに下記のコマンドで schem
MongoDBはスキーマを定義しなくても下記のように簡単にコマンド一行でCSVをインポートできます。 C:\Users\user\Desktop>mongoimport /db:dpc /collection:facilities /type:csv /file:facilities.csv /headerline 2020-09-01T14:49:28.410+0900 connected to: localhost 2020-09-01T14:49:29.428+0900 [#####...................] dpc.facilities 144KB/659KB (21.9%) 2020-09-01T14:49:30.485+0900 [#######################.] dpc.facilities 659KB/659KB (100.0%) 2020-09-01T14:49:30.486+0900 imported 4764 documents MongoDBシェルで二つのコレクションをJOINさせる のもいいのですが、データのJOINに強いBIツール、Spotfireを使えば、複雑なシェルやSqlを書く必要もなくなります。 MongoDBは普通のSqlを使うデータベースのようにBIツールから接続するには、 有償のODBCドライバー もありますが、こちらは 無償のBIコネクター を使います。 ただ、このコネクターは、 MySQL ODBC Unicode Driver に依存しているのと、Mysqlのドライバーのインストールは、 Visual Studio 2015、2017、および 2019 用 Microsoft Visual C++ 再頒布可能パッケージ が必要なので、両方も用意しましょう。 MongoDBがインストールされている前提で話を進みたいので、インストールは下記のページを参考してください。個人的にTB単位の外付けSSDをMongoDBを持ち歩くので、ポータルバージョンを使っています。 Node.js & MongoDB portable 持ち歩くポータブルバージョン for windows まず、BIコネクターに下記のコマンドで schem
インストール： Node.js & MongoDB portable 持ち歩くポータブルバージョン for windows startMongoDB.bat（MongoDBポータルの起動） REM set PATH=%PATH%;%~dp0\bin bin\mongod --quiet --bind_ip 127.0.0.1 --logpath %~dp0\log\MongoDB.log --logappend --dbpath %~dp0\data --directoryperdb --install net start "MongoDB" dir %~dp0 stopMongoDB.bat（MongoDBポータルの停止） net stop "MongoDB" bin\mongod --remove Mysqlのようにポート3307にサービス mongodrdl.exe --host localhost --db dpc --out schema.drdl mongosqld.exe
インストール： Node.js & MongoDB portable 持ち歩くポータブルバージョン for windows startMongoDB.bat（MongoDBポータルの起動） REM set PATH=%PATH%;%~dp0\bin bin\mongod --quiet --bind_ip 127.0.0.1 --logpath %~dp0\log\MongoDB.log --logappend --dbpath %~dp0\data --directoryperdb --install net start "MongoDB" dir %~dp0 stopMongoDB.bat（MongoDBポータルの停止） net stop "MongoDB" bin\mongod --remove Mysqlのようにポート3307にサービス mongodrdl.exe --host localhost --db dpc --out schema.drdl mongosqld.exe
テキストエディターはいろいろありますが、個人的に使い慣れているのは EmEditorのフリーバージョン です。なければ、生きていけないほどではないが、かなり手間をかけてデータを処理しなければならないことは間違いありません。 一つの例として、厚労省DPC公開データの 施設概要表（Excel：533KB） にしてみましょう。これをCSVに吐き出して、MongoDBにいれてみたいと思いますが、タイトルの米印※と改行が邪魔ですね。分析としてはいけてないデータです。（ https://www.mhlw.go.jp/stf/shingi2/0000196043_00003.html ） なぜなら、CSVに保存しなおすと中身が下記の形になってしまいますから。。。 "告示番号 ※1","通番 ※2",市町村番号,"都道 府県",施設名,病院類型,"DPC算定病床数 ※3","DPC算定病床の入院基本料 ※4","DPC算定病床割合 ※5",回復期リハビリテーション病棟入院料病床数,地域包括ケア病棟入院料病床数,"精神病床数 ※6",療養病床数,結核病床数,"病床総数 ※7","平成30年度 提出月数 ※8" 10001,10001,01101,北海道,札幌医科大学附属病院,平成15年度DPC参加病院,832,特定機能7対1,94.5%,0,0,42,0,6,880,12 10002,10002,01102,北海道,北海道大学病院,平成15年度DPC参加病院,869,特定機能7対1,92.5%,0,0,70,0,0,939,12 10003,10003,01204,北海道,旭川医科大学病院,平成15年度DPC参加病院,571,特定機能7対1,94.9%,0,0,31,0,0,602,12 では、「正規表現」で置換しましょう。まずは、正規表現 \n※[1-9] を使います。これは改行米印数字を空っぽに置換することになります。 すると、下記の画像のように改行米印数字が消えました。 それから、今度は「正規表現」で置換の抽出方法です。正規表現」 (".*)\n(.*") から $1$
テキストエディターはいろいろありますが、個人的に使い慣れているのは EmEditorのフリーバージョン です。なければ、生きていけないほどではないが、かなり手間をかけてデータを処理しなければならないことは間違いありません。 一つの例として、厚労省DPC公開データの 施設概要表（Excel：533KB） にしてみましょう。これをCSVに吐き出して、MongoDBにいれてみたいと思いますが、タイトルの米印※と改行が邪魔ですね。分析としてはいけてないデータです。（ https://www.mhlw.go.jp/stf/shingi2/0000196043_00003.html ） なぜなら、CSVに保存しなおすと中身が下記の形になってしまいますから。。。 "告示番号 ※1","通番 ※2",市町村番号,"都道 府県",施設名,病院類型,"DPC算定病床数 ※3","DPC算定病床の入院基本料 ※4","DPC算定病床割合 ※5",回復期リハビリテーション病棟入院料病床数,地域包括ケア病棟入院料病床数,"精神病床数 ※6",療養病床数,結核病床数,"病床総数 ※7","平成30年度 提出月数 ※8" 10001,10001,01101,北海道,札幌医科大学附属病院,平成15年度DPC参加病院,832,特定機能7対1,94.5%,0,0,42,0,6,880,12 10002,10002,01102,北海道,北海道大学病院,平成15年度DPC参加病院,869,特定機能7対1,92.5%,0,0,70,0,0,939,12 10003,10003,01204,北海道,旭川医科大学病院,平成15年度DPC参加病院,571,特定機能7対1,94.9%,0,0,31,0,0,602,12 では、「正規表現」で置換しましょう。まずは、正規表現 \n※[1-9] を使います。これは改行米印数字を空っぽに置換することになります。 すると、下記の画像のように改行米印数字が消えました。 それから、今度は「正規表現」で置換の抽出方法です。正規表現」 (".*)\n(.*") から
私のITのルーツは、パソコンゲームからでした。IBM PC/XT、PC/ATのごろだったと思います。当時はメモリーのあるところをロックすれば、キャラのHPは殴られても減らなく無敵になったのです。 初めて買ってもらったパソコンはACERで当時は5万台湾ドルもする高価のものでした。確かにIBMのパソコンは10万台湾ドル以上、当時大卒の初任給は2万台湾ドル弱でした。 いまでもはっきり覚えましたが、パソコン屋さんが送ってきたあと、「ちょっと起動してみませんか？」と聞かれたら、「起動でなんですか？」と聞き返しました。５．２５インチの フロッピー ディスクをドライブにいれて、電源をオンにすると、黒い画面に白い文字ができてき、最後 A:> が出た記憶です。 当時は大学1年生、もちろんインターネットもなくパソコンのコースはあるかどうかもはっきり覚えていません。頼りになるのは、自分にとってものすごく理解しにくい雑誌と自分の独学の根性でした。 その後、大学のコンピューター関係のサークルに入って、みんなであるパソコン屋のお姉さんにdBase III plusを教えてもらいました。半年後、初めてのITアルバイトとしてこの dBase III plusを使って 団子の町工場のための受注帳票ツールを作って8千台湾ドルをもらいました。すごくうれしい体験でしたね。
私のITのルーツは、パソコンゲームからでした。IBM PC/XT、PC/ATのごろだったと思います。当時はメモリーのあるところをロックすれば、キャラのHPは殴られても減らなく無敵になったのです。 初めて買ってもらったパソコンはACERで当時は5万台湾ドルもする高価のものでした。確かにIBMのパソコンは10万台湾ドル以上、当時大卒の初任給は2万台湾ドル弱でした。 いまでもはっきり覚えましたが、パソコン屋さんが送ってきたあと、「ちょっと起動してみませんか？」と聞かれたら、「起動でなんですか？」と聞き返しました。５．２５インチの フロッピー ディスクをドライブにいれて、電源をオンにすると、黒い画面に白い文字ができてき、最後 A:> が出た記憶です。 当時は大学1年生、もちろんインターネットもなくパソコンのコースはあるかどうかもはっきり覚えていません。頼りになるのは、自分にとってものすごく理解しにくい雑誌と自分の独学の根性でした。 その後、大学のコンピューター関係のサークルに入って、みんなであるパソコン屋のお姉さんにdBase III plusを教えてもらいました。半年後、初めてのITアルバイトとしてこの dBase III plusを使って 団子の町工場のための受注帳票ツールを作って8千台湾ドルをもらいました。すごくうれしい体験でしたね。
ラズベリーパイやLinux、Macのターミナル、WindowsのUbutuなど、大きな動画ファイルを変換するとき、特にブラウザから処理するプログラムが二重起動されてしまうことを防ぐ。 #!/bin/bash echo $1 check=`lsof ~/mypath/* 2>&1|awk '{gsub(" ","\\ ",$0); print $0}'|grep -c $1` if [ $check -lt 1 ] then MP4Box -fps 30 -quiet -add "$1" "$1.mp4" mv "$1" ~/mypath/finished/ rm "$1" chmod a+w "$1.mp4" else echo "$1 using..." fi なお、ファイル名にスペースが入っている場合は、awkのところを修正する必要があるかもしれない。
ラズベリーパイやLinux、Macのターミナル、WindowsのUbutuなど、大きな動画ファイルを変換するとき、特にブラウザから処理するプログラムが二重起動されてしまうことを防ぐ。 #!/bin/bash echo $1 check=`lsof ~/mypath/* 2>&1|awk '{gsub(" ","\\ ",$0); print $0}'|grep -c $1` if [ $check -lt 1 ] then MP4Box -fps 30 -quiet -add "$1" "$1.mp4" mv "$1" ~/mypath/finished/ rm "$1" chmod a+w "$1.mp4" else echo "$1 using..." fi なお、ファイル名にスペースが入っている場合は、awkのところを修正する必要があるかもしれない。
シュルはループをしなくても下記の例のように、ファイル一覧から、ファイル名をパラメーターにして、自分のプログラムに渡して順番に実行することができます。まあ、一番いい方法かどうかは置いといて、やりたいことができるならわるくないとは思います。 #!/bin/bash TD=/tmp/all2mp4-$$ ls -l ~/myfiles/*.anyext | awk '{print "bash ~/myprogram.sh " gsub(/ /,"\\ ",$9)}'> $TD bash $TD sleep 1 rm $TD しかし、ファイル名にスペースが入っている場合、上記のawkからちゃんとファイルを取得することができなかったので、下記に書き直しました。それから、自分のプログラムに渡した場合、スペースを¥（バックスラッシュ）でエスケープしないとちゃんとパラメーターとして渡せない点を注意する必要がありますね。 #!/bin/bash TD=/tmp/all2mp4-$$ ls -l ~/myfiles/*.anyext | awk '{tmp=$1;for (i = 2; i <= 8; i++) tmp=tmp " " $i; gsub(" "," ",$0); gsub(tmp " ","",$0); gsub(" ","\\ ",$0); print "bash ~/myprogram.sh " $0}'> $TD bash $TD sleep 1 rm $TD 【註】$$ 実行されたシェル自身のプロセスIDです。 (日付が一桁のとき、2連スペースになるため、2連スペースを一つスペースに置換する修正しました)
シュルはループをしなくても下記の例のように、ファイル一覧から、ファイル名をパラメーターにして、自分のプログラムに渡して順番に実行することができます。まあ、一番いい方法かどうかは置いといて、やりたいことができるならわるくないとは思います。 #!/bin/bash TD=/tmp/all2mp4-$$ ls -l ~/myfiles/*.anyext | awk '{print "bash ~/myprogram.sh " gsub(/ /,"\\ ",$9)}'> $TD bash $TD sleep 1 rm $TD しかし、ファイル名にスペースが入っている場合、上記のawkからちゃんとファイルを取得することができなかったので、下記に書き直しました。それから、自分のプログラムに渡した場合、スペースを¥（バックスラッシュ）でエスケープしないとちゃんとパラメーターとして渡せない点を注意する必要がありますね。 #!/bin/bash TD=/tmp/all2mp4-$$ ls -l ~/myfiles/*.anyext | awk '{tmp=$1;for (i = 2; i <= 8; i++) tmp=tmp " " $i; gsub(" "," ",$0); gsub(tmp " ","",$0); gsub(" ","\\ ",$0); print "bash ~/myprogram.sh " $0}'> $TD bash $TD sleep 1 rm $TD 【註】$$ 実行されたシェル自身のプロセスIDです。 (日付が一桁のとき、2連スペースになるため、2連スペースを一つスペースに置換する修正しました)
厚労省が公開したデータがいけていない（さらに複雑な分析ができない）からDPC公開データのクレンジングのためにExcel のVBAプログラミングで簡単なツールを作りました。 https://www.mhlw.go.jp/stf/shingi2/0000196043_00003.html 抽出手順 １．データの範囲を検知（行数、列数） ２．表頭を値として取得 ３．値が２種類（件数、在院日数。8/4=2）があるから同時に２列を書き出す ４．次の表頭グループからデータを抽出 Excelファイルを下記からダウンロードできます。 Excel xlsm 公開するか未定ですが、自動的に厚労省のURLからダウンロードして、表側と表頭を自動的に判別してCSVに吐き出すか、データベースに入れる拡張をする予定です。 【20210309追記】 MDC04の表の場合、件数・在院日数の下位項目数は均等ではない（４列か３列か）以前公開のExcelでは処理できないことが判明しました。修正バージョンは下記にアップロードしました。昨年１０月に直したのに、アップロードするのはずっと忘れていました。 修正版
厚労省が公開したデータがいけていない（さらに複雑な分析ができない）からDPC公開データのクレンジングのためにExcel のVBAプログラミングで簡単なツールを作りました。 https://www.mhlw.go.jp/stf/shingi2/0000196043_00003.html 抽出手順 １．データの範囲を検知（行数、列数） ２．表頭を値として取得 ３．値が２種類（件数、在院日数。8/4=2）があるから同時に２列を書き出す ４．次の表頭グループからデータを抽出 Excelファイルを下記からダウンロードできます。 Excel xlsm 公開するか未定ですが、自動的に厚労省のURLからダウンロードして、表側と表頭を自動的に判別してCSVに吐き出すか、データベースに入れる拡張をする予定です。 【20210309追記】 MDC04の表の場合、件数・在院日数の下位項目数は均等ではない（４列か３列か）以前公開のExcelでは処理できないことが判明しました。修正バージョンは下記にアップロードしました。昨年１０月に直したのに、アップロードするのはずっと忘れていました。 修正版
ワークシートを配列（左からのワークシートの順番）か、あるいはワークシート名で指定し、コピー元を特定できる Range(Worksheets(1).Cells(1, 1), Worksheets(1).Cells(6, 6)).Copy 貼り付け先もRange(cells(1,1),Cells(6,6)).Addressで行番と列番で指定できる (1) 配列指定 Worksheets(3).Paste Destination:=Worksheets(3).Range(Range(Cells(1, 1), Cells(1, 100)).Address) ‘ (2) ワークシート名指定 Worksheets(“出力”).Paste Destination:=Worksheets(3).Range(Range(Cells(1, 1), Cells(1, 100)).Address) (3) ワークシートのオブジェクト名指定 Sheet4.Paste Destination:=Worksheets(3).Range(Range(Cells(1, 1), Cells(1, 100)).Address)
ワークシートを配列（左からのワークシートの順番）か、あるいはワークシート名で指定し、コピー元を特定できる Range(Worksheets(1).Cells(1, 1), Worksheets(1).Cells(6, 6)).Copy 貼り付け先もRange(cells(1,1),Cells(6,6)).Addressで行番と列番で指定できる (1) 配列指定 Worksheets(3).Paste Destination:=Worksheets(3).Range(Range(Cells(1, 1), Cells(1, 100)).Address) ‘ (2) ワークシート名指定 Worksheets(“出力”).Paste Destination:=Worksheets(3).Range(Range(Cells(1, 1), Cells(1, 100)).Address) (3) ワークシートのオブジェクト名指定 Sheet4.Paste Destination:=Worksheets(3).Range(Range(Cells(1, 1), Cells(1, 100)).Address)