JP2005301600A - Case retrieval system - Google Patents

Case retrieval system Download PDF

Info

Publication number
JP2005301600A
JP2005301600A JP2004115828A JP2004115828A JP2005301600A JP 2005301600 A JP2005301600 A JP 2005301600A JP 2004115828 A JP2004115828 A JP 2004115828A JP 2004115828 A JP2004115828 A JP 2004115828A JP 2005301600 A JP2005301600 A JP 2005301600A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
time
unit
representative
time point
date
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2004115828A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Kumiko Seto
久美子 瀬戸
Takahiko Shintani
隆彦 新谷
Satoshi Mitsuyama
訓 光山
Satoshi Saito
聡 斎藤
Seisho Watabe
生聖 渡部
Yasushi Imai
靖 今井
Dobun Hayashi
同文 林
Koshiro Monzen
幸志郎 門前
Tsutomu Yamazaki
力 山崎
Ken Yamazaki
憲 山崎
Ryozo Nagai
良三 永井
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hitachi Ltd
University of Tokyo NUC
Original Assignee
Hitachi Ltd
University of Tokyo NUC
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hitachi Ltd, University of Tokyo NUC filed Critical Hitachi Ltd
Priority to JP2004115828A priority Critical patent/JP2005301600A/en
Publication of JP2005301600A publication Critical patent/JP2005301600A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/20ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a case retrieval system that assists physicians in analyzing data. <P>SOLUTION: The case retrieval system includes a time-series medical data storage part 121; a representative time point defining part 120 for defining processing requirements for extracting a certain point of time and the date corresponding to the certain point of time; an input part 100 for inputting predetermined retrieval items and the predetermined certain point of time defined in advance by the representative time point defining part 120; a representative time point retrieval part 110 for extracting the corresponding date by implementing the corresponding processing requirements of the representative time point defining part 120 in accordance with the certain point of time; a time-series data retrieval part 111 for extracting the value corresponding to the date with regard to the retrieval items; and an output part 101 for outputting the extraction results. <P>COPYRIGHT: (C)2006,JPO&NCIPI

Description

本発明は、データベースから診断根拠となる医療データを効率的に抽出し、医師や製薬会社のデータ解析を支援する症例検索システムに関する。   The present invention relates to a case retrieval system that efficiently extracts medical data as a basis for diagnosis from a database and supports data analysis of doctors and pharmaceutical companies.

近年、より質の高い保険医療サービスを提供するために、Evidence-Based Medicine(EBM)の実践が重要な考え方となっている。一方、システムのネットワーク化、診療データを電子的に管理する電子カルテシステム等の医療システムの普及に伴い、大規模な医療データベースが構築されつつある。これにより、データベースから動的に診断根拠を導出することが可能になり、今後は、各医療機関で、診断根拠の抽出や抽出された診断根拠の評価を行い、EBMを実践した質の高いサービスを提供することができる。診断根拠を抽出するための臨床研究においては、医学的知見をもとに医師が仮説を立て、必要なデータをデータベースより抽出し、それを統計学的に検証する手法が多く用いられている。そのため大量のデータに対して目的のデータを効率的に抽出し分析する技術が重要となる。   In recent years, the practice of evidence-based medicine (EBM) has become an important concept in order to provide higher-quality insurance medical services. On the other hand, as medical systems such as electronic medical record systems that electronically manage medical data are networked, large-scale medical databases are being built. As a result, it is possible to dynamically derive the diagnosis basis from the database, and in the future, each medical institution will extract the diagnosis basis and evaluate the extracted diagnosis basis and implement a high-quality service in which EBM is put into practice. Can be provided. In clinical research to extract the basis of diagnosis, doctors make hypotheses based on medical knowledge, extract necessary data from a database, and statistically verify it. Therefore, a technology for efficiently extracting and analyzing target data from a large amount of data is important.

既存のデータ分析技術としては、Online-Analytical-Processing(OLAP)を用いる方法があげられる。OLAPは、エンドユーザが直接データベースの検索・集計を行い、その中から問題点や課題を発見するためのもので、OLAPツールでは、様々な軸(次元)に沿って集計するための各種問い合わせ機能やデータ操作機能を提供する。例えば、Microsoft SQL Server 7.0のOLAPツールでは、(1)キューブの構築、検索実行、(2)キューブに基づくデータの参照、の機能を備える。ここでのキューブとは、分析の切り口となる次元や、集計対象を定義したものを示す。OLAPツールによる分析の手順としては、(1)に関しては予めデータベースに詳しい管理者が行い、エンドユーザは(2)において(1)で設計した次元の値を替えながら集計結果を参照する。診療データに対してOLAPツールを利用した公知例としては、「OLAP技術を活用した診療支援と病院経営支援システムの開発」(医療情報学 23(2),2003:159-164)がある。上記公知例では、各種業務システムより分析に必要なデータを抽出して分析用データベースを作成し、OLAPツールにより、診療行為や病名や薬剤等を次元として患者件数や平均診療報酬点数等の集計結果を容易に参照可能なシステムを構築している。   As an existing data analysis technique, there is a method using Online-Analytical-Processing (OLAP). OLAP is used by end users to search and aggregate the database directly, and find problems and issues from them. The OLAP tool provides various inquiry functions for aggregation along various axes (dimensions). And provide data manipulation functions. For example, the OLAP tool of Microsoft SQL Server 7.0 has the functions of (1) cube construction, search execution, and (2) data reference based on the cube. The cube here indicates a dimension that defines the starting point of analysis and a definition of an aggregation target. As an analysis procedure using the OLAP tool, an administrator who is familiar with the database in advance performs (1), and the end user refers to the aggregated result while changing the dimension value designed in (1) in (2). A well-known example of using an OLAP tool for medical data is “Development of medical support and hospital management support system using OLAP technology” (Medical Informatics 23 (2), 2003: 159-164). In the above known example, data necessary for analysis is extracted from various business systems, an analysis database is created, and the OLAP tool is used to calculate the number of patients and the average medical remuneration score based on the clinical practice, disease name, drug, etc. We are building a system that can be easily referenced.

医療情報学23(2),2003:159-164Medical Informatics 23 (2), 2003: 159-164

臨床研究で用いるデータには、患者の検査結果等の数多くの時系列データが存在し、患者毎にある時点のデータを取り出して比較する横断的な研究や、ある時点とある時点のデータを取り出して比較する、又はある時点とある時点の間のデータの経時変動を比較するような縦断的な研究に利用される。上述の従来技術では、分析用データベースに格納された全てのレコードを対象に集計を行うために、上記のような分析を行うには、予め必要な時点のデータを取り出した形で分析用データベースを構築する必要がある。しかしながら、患者の時系列データは多々存在する上に、項目毎にどの時点をとるか(例えば検査値では、初回検査日の検査値をとる、初回検査日から半年後の値をとる等)は医師の研究デザインによって異なるため、予め予測される時点のデータを分析用データベースに格納することは難しい。そこで、従来は、OLAPツールを利用せずに、研究デザインに応じて、データベースに詳しい技術者が、必要とするデータをその都度プログラムにより抽出し提供するため、医師の時系列データ分析の効率が低下するという問題がある。   The data used in clinical studies includes a lot of time-series data such as patient test results. A cross-sectional study that extracts and compares data at a certain point for each patient, and extracts data at a certain point and a certain point in time. Or for longitudinal studies such as comparing changes in data over time between time points. In the above-described prior art, in order to perform the above-described analysis in order to perform aggregation for all records stored in the analysis database, the analysis database is stored in a form in which data at a necessary time is previously extracted. Need to build. However, there are many time series data of patients, and what time point is taken for each item (for example, the test value is the test value on the first test day, the value is half a year after the first test date, etc.) Since it differs depending on the research design of the doctor, it is difficult to store the data at the predicted time point in the analysis database. Therefore, in the past, engineers who are familiar with the database extract and provide the necessary data according to the research design according to the research design without using the OLAP tool. There is a problem of lowering.

本発明の目的は、時系列データの解析を支援するために、ユーザが、複数の時点からなる時系列データに対してある時点のデータを容易に抽出できる症例検索システムを提供することにある。   An object of the present invention is to provide a case search system in which a user can easily extract data at a certain time point from time-series data composed of a plurality of time points in order to support analysis of time-series data.

前記課題を解決するために、本発明の症例検索システムは、複数の時点からなる時系列医療データを格納する時系列医療データ記憶部と、ある一定時点を識別する代表時点識別情報と、代表時点に該当する日時を抽出するための処理条件を格納する代表時点定義部と、代表時点識別情報から所定の代表時点識別情報を選択する代表時点選択部と、所定の検索項目を入力する項目入力部と、選択された代表時点識別情報に従い代表時点定義部の該当処理条件を用いて処理することで、時系列医療データ記憶部より、検索単位毎に代表時点の日時を抽出する代表時点検索部と、入力された検索項目に従い、時系列医療データ記憶部より、代表時点検索部で抽出された日時に該当する値を抽出する時系列データ検索部を備えるようにした。   In order to solve the above problems, a case search system of the present invention includes a time-series medical data storage unit that stores time-series medical data including a plurality of time points, representative time point identification information that identifies a certain time point, and representative time points Representative time point defining unit for storing processing conditions for extracting the date and time corresponding to the above, a representative time point selecting unit for selecting predetermined representative time point identification information from the representative time point identification information, and an item input unit for inputting a predetermined search item And a representative time point search unit that extracts the date and time of the representative time point for each search unit from the time-series medical data storage unit by processing using the corresponding processing conditions of the representative time point definition unit according to the selected representative time point identification information; According to the input search items, a time series data search unit is provided for extracting values corresponding to the date and time extracted by the representative time point search unit from the time series medical data storage unit.

また、本発明の症例検索システムは、ある時点からの時間情報を入力する時間情報入力部を備え、代表時点検索部において抽出された代表時点の日時に対して、その時間情報を加算した加算日時を算出し、時系列医療データ記憶部より、検索単位毎にその加算日時に最も近い日時を抽出するようにした。   In addition, the case search system of the present invention includes a time information input unit that inputs time information from a certain point in time, and an addition date and time obtained by adding the time information to the date and time of the representative point extracted by the representative point search unit And the date and time closest to the addition date and time are extracted for each search unit from the time-series medical data storage unit.

また、本発明の症例検索システムは、時系列データに対して検索する始点を、代表時点設定部と時間情報入力部より入力する始点入力部と、検索する終点を、代表時点設定部と時間情報入力部より入力する終点入力部と、代表時点検索部において、始点入力部で入力された代表時点識別情報及び時間情報より始点日時を算出し、終点入力部で入力された代表時点識別情報及び時間情報時点より終点日時を算出し、入力された検索項目に従い、時系列医療データ記憶部より、代表時点検索部で抽出された始点日時と終点日時の間に含まれる全ての日時に該当する値を抽出するようにした。   In addition, the case search system of the present invention includes a start point input unit for inputting a start point to be searched for time series data from a representative time point setting unit and a time information input unit, and an end point to be searched for a representative time point setting unit and time information. In the end point input unit input from the input unit and the representative time point search unit, the start point date and time is calculated from the representative point time identification information and time information input in the start point input unit, and the representative time point identification information and time input in the end point input unit The end point date and time is calculated from the information point in time, and values corresponding to all the date and time included between the start point date and end point date and time extracted by the representative point time point search unit are extracted from the time series medical data storage unit according to the input search items. I tried to do it.

本発明の症例検索システムによれば、複数の時点から成る時系列医療データからユーザが時系列データ分析に必要なデータを効率的に抽出でき、臨床研究を加速することができる。   According to the case search system of the present invention, the user can efficiently extract data necessary for time-series data analysis from time-series medical data composed of a plurality of time points, and clinical research can be accelerated.

以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。図1は、本発明における症例検索システムのシステム構成例を示す図である。本例の症例検索システムは、入出力装置10、演算処理装置11、記憶装置12から構成される。入出力装置10は、入力部100と出力部101から構成され、入力部100には、代表時点選択部102、時間情報入力部103、項目設定部104を含む。演算処理装置11は、代表時点検索部110、時系列データ検索部111を含む。記憶装置12は、代表時点定義部120、時系列医療データ記憶部121を含む。   Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 is a diagram showing a system configuration example of a case search system according to the present invention. The case retrieval system of this example includes an input / output device 10, an arithmetic processing device 11, and a storage device 12. The input / output device 10 includes an input unit 100 and an output unit 101, and the input unit 100 includes a representative time point selection unit 102, a time information input unit 103, and an item setting unit 104. The arithmetic processing unit 11 includes a representative time point search unit 110 and a time series data search unit 111. The storage device 12 includes a representative time point definition unit 120 and a time-series medical data storage unit 121.

時系列医療データ記憶部121には、検査結果テーブル、処方情報テーブル等、解析に必要な様々な時系列の解析用医療データを格納したテーブルが含まれる。各テーブルは、患者IDで管理し、複数のテーブルにまたがる情報を検索する際には、患者IDをキーに各テーブルを連結して、該当するデータを検索する。図1には、時系列医療データの一例である検査結果テーブルを示した。検査結果テーブルには、各患者IDに対して複数の検査日時があり、それに対する検査値A(医療項目)等の検査結果(医療項目の値)を格納する。   The time series medical data storage unit 121 includes a table storing various time series analysis medical data necessary for analysis, such as a test result table and a prescription information table. Each table is managed by patient ID, and when searching for information across a plurality of tables, each table is linked using the patient ID as a key, and the corresponding data is searched. FIG. 1 shows a test result table that is an example of time-series medical data. In the examination result table, there are a plurality of examination dates and times for each patient ID, and examination results (medical item values) such as examination values A (medical items) are stored.

ここで代表時点とは、複数の時点からなる時系列データに対して、患者や薬剤や症例等のある検索単位に対して定義される一定の一時点を意味する。例えば、検査結果テーブルに対して、患者単位で検索する場合には、代表時点の例としては、初回検査日時、最新検査日時、検査値Aが最大値となる日時、等があげられる。   Here, the representative time point means a certain time point defined for a certain search unit such as a patient, a drug, or a case with respect to time-series data composed of a plurality of time points. For example, when searching for an examination result table on a patient basis, examples of representative time points include the first examination date and time, the latest examination date and time, the date and time when the examination value A is the maximum value, and the like.

代表時点検索部110は、代表時点選択部102や時間情報入力部103から入力された内容に従い、代表時点定義部120に格納された定義データと時系列医療データ記憶部121に記憶された医療データを用いて、代表時点に該当する時系列医療データの日時を抽出する。時系列データ検索部111は、項目設定部104から入力された医療項目に対して、時系列医療データ記憶部121より、代表時点検索部110で抽出した日時から該当する値を抽出する。抽出結果は、出力部101に表示される。   The representative time point search unit 110 defines the definition data stored in the representative time point definition unit 120 and the medical data stored in the time series medical data storage unit 121 according to the contents input from the representative time point selection unit 102 and the time information input unit 103. Is used to extract the date and time of the time-series medical data corresponding to the representative time point. The time series data search unit 111 extracts a corresponding value from the time and date extracted by the representative time point search unit 110 from the time series medical data storage unit 121 for the medical item input from the item setting unit 104. The extraction result is displayed on the output unit 101.

(第1の実施例)
図2は、本発明の第1の実施例における代表時点定義部120のテーブル構造を示す図である。代表時点定義部120には、検索単位20と、代表時点名21と、検索単位毎に代表時点名に該当する日時を抽出するための処理条件22を格納する。処理条件22は、データ抽出に必要な処理条件をテーブルの項目として分けて定義してもよく、また、図2の例のように、該当するデータベース問い合わせ文を直接定義してもよい。
(First embodiment)
FIG. 2 is a diagram showing a table structure of the representative time point defining unit 120 in the first embodiment of the present invention. The representative time point definition unit 120 stores a search unit 20, a representative time point name 21, and a processing condition 22 for extracting the date and time corresponding to the representative time point name for each search unit. The processing condition 22 may be defined by dividing processing conditions necessary for data extraction as table items, or a corresponding database query statement may be directly defined as in the example of FIG.

レコードの例を説明すると、「検索単位=患者」「代表時点名=初回検査」の場合は、「処理条件=SELECT 患者ID,MIN(検査日時) FROM 検査結果テーブルWHERE Group by 患者ID」となるが、本例の処理条件は、一般的にデータベースの定義や操作などを実現するためのデータベース言語として知られているSQL( Structured Query Language)で記述しており、患者別でみた場合に、最小値となる検査日時を抽出するデータベース問い合わせ文を示す。また、代表時点選択部100には、各検索単位20に該当する代表時点名21を選択肢として予め設定する。これにより、例えば、患者単位の検索において、「代表時点名=初回検査」が入力されると、上記処理条件を実行し、患者毎の初回検査日時を抽出する。   In the case of “search unit = patient” and “representative point name = initial examination”, “processing condition = SELECT patient ID, MIN (examination date) FROM examination result table WHERE Group by patient ID”. However, the processing conditions in this example are written in SQL (Structured Query Language), which is generally known as a database language for realizing database definitions and operations. Indicates a database query statement that extracts the examination date and time as a value. In the representative time point selection unit 100, a representative time point name 21 corresponding to each search unit 20 is preset as an option. Thus, for example, when “representative point name = first examination” is input in the search for each patient, the above processing conditions are executed, and the first examination date and time for each patient is extracted.

図3は、本発明の第1の実施例における処理手順を示す図である。ここでは、臨床研究において患者の遺伝子多型と検査値Aの関係を調べるために、検査値Aに対して代表時点として初回検査時のデータを検索する場合を説明する。   FIG. 3 is a diagram showing a processing procedure in the first embodiment of the present invention. Here, in order to investigate the relationship between the genetic polymorphism of a patient and the test value A in clinical research, a case will be described in which data at the first test is searched for the test value A as a representative time point.

ステップ300では、項目設定部104において検索したい医療項目「検査値A」を設定する。ステップ301では、代表時点選択部102において代表時点名「初回検査」を設定する。   In step 300, the medical item “examination value A” to be searched is set in the item setting unit 104. In step 301, the representative time point selection unit 102 sets the representative time point name “first inspection”.

次に、代表時点検索部110では、ステップ302とステップ303を実行する。ステップ302では、代表時点選択部102から入力された値より、代表時点定義部120を検索し、該当する処理条件を抽出する。ステップ303では、ステップ302で抽出した処理条件を実行し、時系列医療データ記憶部121を検索し、患者毎に該当する検査日時を抽出する。抽出結果は、図1の検査結果テーブルでは、各患者の初回検査日時となる網掛け表示の部分、即ち、(ID1,2003/06/05)(ID2,2003/04/25)(ID3,2003/05/06)(ID4,2003/08/01)(ID5,2003/03/22)となる。   Next, the representative time point search unit 110 executes Step 302 and Step 303. In step 302, the representative time point definition unit 120 is searched from the value input from the representative time point selection unit 102, and the corresponding processing condition is extracted. In step 303, the processing conditions extracted in step 302 are executed, the time series medical data storage unit 121 is searched, and the examination date and time corresponding to each patient is extracted. In the examination result table of FIG. 1, the extraction result is a shaded display portion that is the date and time of the first examination of each patient, that is, (ID1,2003 / 06/05) (ID2,2003 / 04/25) (ID3,2003 / 05/06) (ID4, 2003/08/01) (ID5, 2003/03/22)

すると、時系列データ検索部111では、ステップ304とステップ305を実行する。ステップ304では、項目設定部104から入力された医療項目「検査値A」に対して、時系列医療データ記憶部121を検索し、ステップ303で抽出された検査日時に該当する値を抽出する。抽出結果は、(ID1,2003/06/05,Value1)(ID2,2003/04/25,Value4)(ID3,2003/05/06, Value6)(ID4,2003/08/01, Value8)(ID5,2003/03/22, Value10)となる。ステップ305では、ステップ304で得られた抽出結果を出力部101に表示する。   Then, the time series data search unit 111 executes Step 304 and Step 305. In step 304, the time-series medical data storage unit 121 is searched for the medical item “examination value A” input from the item setting unit 104, and a value corresponding to the examination date and time extracted in step 303 is extracted. Extraction results are (ID1,2003 / 06/05, Value1) (ID2,2003 / 04/25, Value4) (ID3,2003 / 05/06, Value6) (ID4,2003 / 08/01, Value8) (ID5 , 2003/03/22, Value10). In step 305, the extraction result obtained in step 304 is displayed on the output unit 101.

以上から、本実施例では、熟練したデータベース管理者でないエンドユーザが、研究デザインに応じてある一定の時点における患者の時系列データを容易に抽出することができる。また、予め代表時点を抽出する処理条件を定義することで、例えば、疾患再発等の臨床イベント発生のような複雑な代表時点を定義することができ、様々な研究デザインに適用できる。   From the above, in this embodiment, an end user who is not a skilled database administrator can easily extract patient time-series data at a certain point in time according to the study design. In addition, by defining processing conditions for extracting representative time points in advance, for example, complicated representative time points such as occurrence of clinical events such as disease recurrence can be defined, which can be applied to various research designs.

(第2の実施例)
図4は、本発明の第2の実施例における入出力装置10の入力部100を示す図である。入力部100は、項目設定部104と代表時点選択部102と時間情報入力部103を含み、時間情報入力部103は、代表時点加算時間設定部40と代表時点加算時間マージン設定部41から構成される。項目設定部104と代表時点選択部102は、横の矢印をクリックすると複数の医療項目あるいは複数の代表時点がプルダウン表示され、適当なものを選択できるようになっている。
(Second embodiment)
FIG. 4 is a diagram illustrating the input unit 100 of the input / output device 10 according to the second embodiment of the present invention. The input unit 100 includes an item setting unit 104, a representative time point selection unit 102, and a time information input unit 103. The time information input unit 103 includes a representative time point addition time setting unit 40 and a representative time point addition time margin setting unit 41. The In the item setting unit 104 and the representative time point selection unit 102, when a horizontal arrow is clicked, a plurality of medical items or a plurality of representative time points are displayed in a pull-down manner so that appropriate items can be selected.

代表時点加算時間設定部40と代表時点加算時間マージン設定部41は、代表時点選択部102で抽出された時点に対して前後の時点を設定する場合に利用する。例えば、代表時点加算時間「+6ヶ月」と代表時点加算時間マージン「±14日」は、代表時点名に該当する時点の6ヶ月後の日時に対して、その前後14日で最も近い日時をとることを意味する。代表時点加算時間設定部40では、「±」以外に「+」あるいは「−」を選択することができ、「ヶ月」以外に「年」「週」「日」を選択することもできる。代表時点加算時間マージン設定部41も同様である。そのため、例えば、「初回検査日+1年±1週間」といった指定の仕方も可能である。   The representative time point addition time setting unit 40 and the representative time point addition time margin setting unit 41 are used when the time points before and after the time point extracted by the representative time point selection unit 102 are set. For example, the representative time addition time “+6 months” and the representative time addition time margin “± 14 days” are closest to the date and time 14 months before and after 6 months after the time corresponding to the representative time name. Means that. In the representative time addition time setting unit 40, “+” or “−” can be selected in addition to “±”, and “year”, “week”, and “day” can be selected in addition to “month”. The same applies to the representative time addition time margin setting unit 41. Therefore, for example, a designation method such as “first inspection date + 1 year ± 1 week” is also possible.

図5は、本発明の第2の実施例における処理手順を示す図である。ここでは、薬剤投与の治療効果をみるために検査値Aの半年後の値を調べるとし、初回検査日時より半年後の値を取り出す例をとって説明する。   FIG. 5 is a diagram showing a processing procedure in the second embodiment of the present invention. Here, in order to examine the therapeutic effect of drug administration, it is assumed that the value of the test value A after half a year is examined, and an example in which the value after half a year from the initial test date is taken out will be described.

ステップ500では、項目設定部104において検索したい医療項目「検査値A」を設定する。ステップ501では、代表時点選択部102において代表時点名「初回検査」を設定する。ステップ502では、代表時点加算時間設定部40において代表時点加算時間「+6ヶ月」と、代表時点加算時間マージン設定部41において代表時点加算時間マージン「±14日」を設定する。   In step 500, the medical item “test value A” to be searched is set in the item setting unit 104. In step 501, the representative time point selection unit 102 sets the representative time point name “first inspection”. In step 502, the representative time addition time setting unit 40 sets a representative time addition time “+6 months”, and the representative time addition time margin setting unit 41 sets a representative time addition time margin “± 14 days”.

すると、代表時点検索部110では、ステップ503〜507を実行する。ステップ503では、代表時点選択部102から入力された内容より、図3のステップ302とステップ303を実行し、患者毎に該当する検査日時を抽出する。抽出結果は、(ID1,2003/06/05)(ID2,2003/04/25)(ID3,2003/05/06)(ID4,2003/08/01)(ID5,2003/03/22)となる。ステップ504では、ステップ503の各検査日時の結果に対して、代表時点加算時間設定部40で入力された「+6ヶ月」を加算した日時を算出する。算出結果は、(ID1,2003/12/05)(ID2,2003/10/25)(ID3,2003/11/06)(ID4,2004/02/01)(ID5,2003/09/22)となる。ステップ505では、代表時点加算時間マージンが設定されているかを判定し、設定されている場合はステップ506を、設定されていない場合はステップ507を実行する。本例では、「±14日」が設定されているため、ステップ506へ進む。ステップ506では、ステップ504の加算日時の結果に基づき、時系列医療データ記憶部121を検索し、各患者の検査日時に対して、上記加算日時の前後14日で上記加算日時に最も近い日時を抽出する。抽出結果は、ID4,ID5には該当日時が無く、(ID1,2003/12/10)(ID2,2003/10/22)(ID3,2003/11/05)となる。   Then, the representative time point search unit 110 executes Steps 503 to 507. In Step 503, Step 302 and Step 303 in FIG. 3 are executed from the contents input from the representative time point selection unit 102, and the examination date and time corresponding to each patient is extracted. The extraction results are (ID1,2003 / 06/05) (ID2,2003 / 04/25) (ID3,2003 / 05/06) (ID4,2003 / 08/01) (ID5,2003 / 03/22) Become. In step 504, the date and time obtained by adding “+6 months” input by the representative time addition time setting unit 40 to the result of each inspection date and time in step 503 is calculated. The calculation results are (ID1,2003 / 12/05) (ID2,2003 / 10/25) (ID3,2003 / 11/06) (ID4,2004 / 02/01) (ID5,2003 / 09/22) Become. In step 505, it is determined whether a representative time addition time margin is set. If it is set, step 506 is executed, and if it is not set, step 507 is executed. In this example, since “± 14 days” is set, the process proceeds to step 506. In step 506, the time-series medical data storage unit 121 is searched based on the result of the addition date / time in step 504, and the date / time closest to the addition date / time is 14 days before and after the addition date / time for each patient's examination date / time. Extract. As a result of extraction, ID4 and ID5 have no corresponding date and time, and are (ID1, 2003/12/10) (ID2, 2003/10/22) (ID3, 2003/11/05).

なお、ステップ507では、ステップ504の加算日時の結果に基づき、解析用医療データ記憶部121を検索し、各患者の検査日時に対して、上記加算日時に最も近い日時を抽出する。   In step 507, the analysis medical data storage unit 121 is searched based on the result of the addition date and time in step 504, and the date and time closest to the addition date and time is extracted for the examination date and time of each patient.

次に、時系列データ検索部111では、ステップ508とステップ509を実行する。ステップ508では、項目設定部104から入力された医療項目「検査値A」に対して、時系列医療データ記憶部121を検索し、ステップ506又はステップ507で抽出された検査日時に該当する値を抽出する。本例における抽出結果は、(ID1,2003/12/10,Value3)(ID2,2003/10/22,Value5)(ID3,2003/11/05,Value7)となる。ステップ509では、ステップ508で得られた抽出結果を出力部101に表示する。   Next, the time-series data search unit 111 executes Step 508 and Step 509. In step 508, the time-series medical data storage unit 121 is searched for the medical item “examination value A” input from the item setting unit 104, and a value corresponding to the examination date and time extracted in step 506 or step 507 is set. Extract. The extraction result in this example is (ID1, 2003/12/10, Value3) (ID2, 2003/10/22, Value5) (ID3, 2003/11/05, Value7). In step 509, the extraction result obtained in step 508 is displayed on the output unit 101.

以上から、本実施例では、ある一定の時点を開始点としてその前後の任意の観測時点のデータを容易に抽出することができ、前向き・後ろ向き調査における分析の効率が向上する。   As described above, in this embodiment, it is possible to easily extract data at an arbitrary observation time point before and after a certain time point as a starting point, thereby improving the efficiency of analysis in the forward / backward investigation.

(第3の実施例)
図6は、本発明の第3の実施例における入出力装置10の入力部100を示す図である。入力部100は、項目設定部104と始点入力部60と終点入力部61を含み、始点入力部60及び終点入力部61は、図4の代表時点選択部102と時間情報入力部103で構成される。なお、ここでの始点とは、時系列データにおける検索期間の開始点となる時点を示し、終点とは、検索終了点となる時点を示す。始点入力部60及び終点入力部61は、図4の代表時点選択部102のみで構成してもよい。
(Third embodiment)
FIG. 6 is a diagram illustrating the input unit 100 of the input / output device 10 according to the third embodiment of the present invention. The input unit 100 includes an item setting unit 104, a start point input unit 60, and an end point input unit 61. The start point input unit 60 and the end point input unit 61 include the representative time point selection unit 102 and the time information input unit 103 shown in FIG. The Here, the start point indicates the time point that is the start point of the search period in the time series data, and the end point indicates the time point that is the search end point. The start point input unit 60 and the end point input unit 61 may include only the representative time point selection unit 102 in FIG.

図7は、本発明の第3の実施例における処理手順を示す図である。ここでは、薬剤投与の治療効果をみるために検査値Aの半年間の経時変動を調べるとし、初回検査日時から初回検査日時の半年後の期間に含まれる値を取り出す例をとって説明する。   FIG. 7 is a diagram showing a processing procedure in the third embodiment of the present invention. Here, in order to examine the therapeutic effect of drug administration, it is assumed that the change over time of the test value A for six months is examined, and an example in which a value included in a period half a year after the first test date is extracted from the first test date is described.

ステップ700では、項目設定部104において検索したい医療項目「検査値A」を設定する。ステップ701では、始点入力部60における代表時点選択部102において代表時点名「初回検査」を設定する。代表時点加算時間設定部40及び代表時点加算時間マージン設定部41は設定しない。ステップ702では、終点入力部61における代表時点選択部102において代表時点名「初回検査」と、代表時点加算時間設定部40において代表時点加算時間「+6ヶ月」と、代表時点加算時間マージン設定部41において代表時点加算時間マージン「±14日」を設定する。   In step 700, the medical item “examination value A” to be searched is set in the item setting unit 104. In step 701, the representative time point name “initial examination” is set in the representative time point selection unit 102 in the start point input unit 60. The representative point addition time setting unit 40 and the representative point addition time margin setting unit 41 are not set. In step 702, the representative point name “initial examination” in the representative point selection unit 102 in the end point input unit 61, the representative point addition time “+6 months” in the representative point addition time setting unit 40, and the representative point addition time margin setting unit 41. The representative time addition time margin “± 14 days” is set in FIG.

すると、代表時点検索部110では、ステップ703と704を実行する。ステップ703では、始点入力部60から入力された内容より、図5のステップ503からステップ507を実行し、患者毎に該当する検査日時を抽出する。抽出結果は、(ID1,2003/06/05)(ID2,2003/04/25)(ID3,2003/05/06)(ID4,2003/08/01)(ID5,2003/03/22)となる。ステップ704では、終点入力部60で入力された内容より、図5のステップ503からステップ507を実行し、患者毎に該当する検査日時を抽出する。抽出結果は、(ID1,2003/12/10)(ID2,2003/10/22)(ID3,2003/11/05)となる。   Then, the representative time point search unit 110 executes steps 703 and 704. In Step 703, Steps 503 to 507 in FIG. 5 are executed from the contents input from the starting point input unit 60, and the examination date and time corresponding to each patient is extracted. The extraction results are (ID1,2003 / 06/05) (ID2,2003 / 04/25) (ID3,2003 / 05/06) (ID4,2003 / 08/01) (ID5,2003 / 03/22) Become. In Step 704, Steps 503 to 507 in FIG. 5 are executed from the contents input by the end point input unit 60, and the examination date and time corresponding to each patient is extracted. The extraction result is (ID1, 2003/12/10) (ID2, 2003/10/22) (ID3, 2003/11/05).

次に、時系列データ検索部111では、ステップ705とステップ706を実行する。
ステップ705では、項目設定部104から入力された医療項目「検査値A」に対して、時系列医療データ記憶部121を検索し、ステップ703で抽出された始点検査日時とステップ704で抽出された終点検査日時の間に含まれる検査日時に該当する値を抽出する。抽出結果は、(ID1,2003/06/05,Value1)(ID1,2003/08/06,Value2)(ID1,2003/12/10,Value3)(ID2,2003/04/25,Value4)(ID2,2003/10/22,Value5)(ID3,2003/05/06,Value6)(ID3,2003/11/05, Value7)となる。ステップ706では、ステップ705で得られた抽出結果を出力部101に表示する。
Next, the time-series data search unit 111 executes Steps 705 and 706.
In step 705, the time-series medical data storage unit 121 is searched for the medical item “examination value A” input from the item setting unit 104, and the starting examination date and time extracted in step 703 and extracted in step 704. A value corresponding to the inspection date and time included between the end point inspection date and time is extracted. Extraction results are (ID1,2003 / 06/05, Value1) (ID1,2003 / 08/06, Value2) (ID1,2003 / 12/10, Value3) (ID2,2003 / 04/25, Value4) (ID2 , 2003/10/22, Value5) (ID3, 2003/05/06, Value6) (ID3, 2003/11/05, Value7). In step 706, the extraction result obtained in step 705 is displayed on the output unit 101.

なお、上記実施例はいずれも患者単位で検索する場合を説明したが、他の検索単位に対しても同様の処理手順を実行する。例えば、特定薬剤についての副作用等の傾向をみるためには、薬剤単位で検索することが必要となる。その場合は、図1に示す時系列医療データとして、患者の処方情報を格納する処方テーブルを検索する。処方テーブルは、各薬剤が複数の患者に投与されることから、各薬剤IDに対して複数の投与開始日時がある。また、代表時点選択部102では、図2の代表時点定義部120における「検索単位=薬剤」に該当する代表時点名21を表示する。このうち、例えば、各薬剤の代表時点として「初回副作用日時」が選択されると、該当問い合わせ文22より、前述の処方テーブルを検索し、各薬剤IDに対して最初に副作用が出た投与開始日時を抽出する。   In addition, although the said Example demonstrated the case where it searched with a patient unit, the same process sequence is performed also with respect to another search unit. For example, in order to see a tendency such as a side effect for a specific drug, it is necessary to search by drug unit. In that case, a prescription table storing patient prescription information is searched as time-series medical data shown in FIG. In the prescription table, since each drug is administered to a plurality of patients, there are a plurality of administration start dates for each drug ID. Further, the representative time point selection unit 102 displays the representative time point name 21 corresponding to “search unit = drug” in the representative time point definition unit 120 of FIG. Among these, for example, when “first side effect date and time” is selected as the representative time point of each drug, the above-mentioned prescription table is searched from the corresponding inquiry sentence 22, and the administration start with the first side effect for each drug ID is started. Extract date and time.

以上から、本実施例では、代表時点とその前後の任意の観測時点を、始点と終点として定めることで、その間にある時系列データを容易に抽出でき、時系列データの経時的変動の分析を効率的に行うことができる。   From the above, in this embodiment, by defining the representative time point and any observation time points before and after it as the start point and the end point, it is possible to easily extract the time series data between them, and to analyze the temporal variation of the time series data. Can be done efficiently.

本発明の症例検索システムのシステム構成例を示す図。The figure which shows the system configuration example of the case search system of this invention. 本発明の第1の実施例の代表時点定義部のテーブル構造を説明する図。The figure explaining the table structure of the representative time point definition part of 1st Example of this invention. 本発明の第1の実施例における処理の手順を示すフローチャート。The flowchart which shows the procedure of the process in 1st Example of this invention. 本発明の第2の実施例における入出力装置の入力部を示す図。The figure which shows the input part of the input / output device in 2nd Example of this invention. 本発明の第2の実施例における処理の手順を示すフローチャート。The flowchart which shows the procedure of the process in 2nd Example of this invention. 本発明の第3の実施例における入出力装置の入力部を示す図。The figure which shows the input part of the input / output device in the 3rd Example of this invention. 本発明の第3の実施例における処理の手順を示すフローチャート。The flowchart which shows the procedure of the process in the 3rd Example of this invention.

符号の説明Explanation of symbols

10…入出力装置、11…演算処理装置、12…データベース、100…入力部、101…出力部、102…代表時点選択部、103…時間情報入力部、104…項目設定部、110…代表時点検索部、111…時系列データ検索部、120…代表時点定義部、121…時系列医療データ記憶部、40…代表時点加算時間設定部、41…代表時点加算時間マージン設定部、60…始点入力部、61…終点入力部。 DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 ... Input / output device, 11 ... Arithmetic processing device, 12 ... Database, 100 ... Input part, 101 ... Output part, 102 ... Representative time point selection part, 103 ... Time information input part, 104 ... Item setting part, 110 ... Representative time point Retrieval part 111 ... Time series data retrieval part 120 ... Representative time point definition part 121 ... Time series medical data storage part 40 ... Representative time point addition time setting part 41 ... Representative time point addition time margin setting part 60 ... Start point input 61, an end point input unit.

Claims (4)

患者IDと日時と医療項目の値とを含む複数のレコードを格納した医療データ記憶部と、
検索単位毎の代表時点を表す代表時点識別情報と、前記医療データ記憶部から当該代表時点に該当する日時を抽出するための処理条件とを格納した代表時点定義部と、
前記代表時点識別情報により前記代表時点を選択する代表時点選択部と、
検索すべき医療項目を入力する項目入力部と、
前記代表時点選択部によって選択された代表時点識別情報に対応する処理条件を用いて、前記医療データ記憶部より前記検索単位毎に前記代表時点の日時を抽出する代表時点検索部と、
前記医療データ記憶部より、前記代表時点検索部で抽出された日時に該当するレコードの前記検索医療項目の値を抽出するデータ検索部とを備えることを特徴とする症例検索システム。
A medical data storage unit storing a plurality of records including a patient ID, a date and time, and a value of a medical item;
A representative time point defining unit that stores representative time point identifying information representing a representative time point for each search unit, and a processing condition for extracting a date and time corresponding to the representative time point from the medical data storage unit,
A representative time point selection unit for selecting the representative time point according to the representative time point identification information;
An item input unit for inputting medical items to be searched;
Using a processing condition corresponding to the representative time point identification information selected by the representative time point selection unit, a representative time point search unit that extracts the date and time of the representative time point for each search unit from the medical data storage unit;
A case search system comprising: a data search unit for extracting a value of the search medical item of a record corresponding to a date and time extracted by the representative time point search unit from the medical data storage unit.
請求項1記載の症例検索システムにおいて、
時間情報を入力する時間情報入力部を備え、
前記代表時点検索部は、抽出した前記代表時点の日時に対して、前記時間情報入力部から入力された時間情報を加算した日時を算出し、前記医療データ記憶部より、前記検索単位毎に前記加算日時に最も近い日時を抽出することを特徴とする症例検索システム。
The case search system according to claim 1,
A time information input unit for inputting time information is provided.
The representative time point search unit calculates a date and time by adding the time information input from the time information input unit to the extracted date and time of the representative time point, and from the medical data storage unit, for each search unit, A case search system characterized by extracting the date and time closest to the addition date and time.
患者IDと日時と医療項目の値とを含む複数のレコードを格納した医療データ記憶部と、
検索単位毎の代表時点を表す代表時点識別情報と、前記医療データ記憶部から当該代表時点に該当する日時を抽出するための処理条件とを格納した代表時点定義部と、
検索すべき医療項目を入力する項目入力部と、
前記代表時点識別情報により前記代表時点を選択する代表時点選択部を有し、検索の始点を入力する始点入力部と、
前記代表時点識別情報により前記代表時点を選択する代表時点選択部を有し、検索の終点を入力する終点入力部と、
前記始点入力部の前記代表時点選択部によって選択された代表時点識別情報に対応する処理条件を用いて、前記医療データ記憶部より前記検索単位毎に前記代表時点の日時を抽出し、前記終点入力部の前記代表時点選択部によって選択された代表時点識別情報に対応する処理条件を用いて、前記医療データ記憶部より前記検索単位毎に前記代表時点の日時を抽出する代表時点検索部と、
前記医療データ記憶部より、前記検索単位毎に、前記代表時点検索部で抽出された始点日時と前記代表時点検索部で抽出された終点日時の間に含まれる全ての日時に該当するレコードの前記検索医療項目の値を抽出するデータ検索部とを備えることを特徴とする症例検索システム。
A medical data storage unit storing a plurality of records including a patient ID, a date and time, and a value of a medical item;
A representative time point defining unit that stores representative time point identifying information representing a representative time point for each search unit, and a processing condition for extracting a date and time corresponding to the representative time point from the medical data storage unit,
An item input unit for inputting medical items to be searched;
A representative time point selection unit for selecting the representative time point based on the representative time point identification information, and a start point input unit for inputting a search start point;
A representative time point selection unit for selecting the representative time point according to the representative time point identification information, and an end point input unit for inputting a search end point;
Using the processing condition corresponding to the representative time point identification information selected by the representative time point selection unit of the start point input unit, the date and time of the representative time point is extracted for each search unit from the medical data storage unit, and the end point input Using a processing condition corresponding to the representative time point identification information selected by the representative time point selection unit, a representative time point search unit that extracts the date and time of the representative time point for each search unit from the medical data storage unit;
The search of records corresponding to all the dates and times included between the start date and time extracted by the representative time point search unit and the end point date and time extracted by the representative time point search unit from the medical data storage unit for each search unit. A case search system comprising a data search unit for extracting a value of a medical item.
請求項3記載の症例検索システムにおいて、
前記始点入力部及び前記終点入力部はそれぞれ時間情報を入力する時間情報入力部を有し、
前記代表時点検索部は、前記始点入力部の前記代表時点選択部によって選択された代表時点識別情報に対応する処理条件を用いて、前記医療データ記憶部より前記検索単位毎に前記代表時点の日時を抽出し、抽出した前記代表時点の日時に対して、前記時間情報入力部から入力された時間情報を加算した日時を算出し、前記医療データ記憶部より、前記検索単位毎に前記加算日時に最も近い日時を抽出し、また、前記終点入力部の前記代表時点選択部によって選択された代表時点識別情報に対応する処理条件を用いて、前記医療データ記憶部より前記検索単位毎に前記代表時点の日時を抽出し、抽出した前記代表時点の日時に対して、前記時間情報入力部から入力された時間情報を加算した日時を算出し、前記医療データ記憶部より、前記検索単位毎に前記加算日時に最も近い日時を抽出することを特徴とする症例検索システム。
The case search system according to claim 3,
Each of the start point input unit and the end point input unit has a time information input unit for inputting time information,
The representative time point search unit uses the processing conditions corresponding to the representative time point identification information selected by the representative time point selection unit of the start point input unit, and the date and time of the representative time point for each search unit from the medical data storage unit. And the date and time calculated by adding the time information input from the time information input unit to the extracted date and time of the representative time point is calculated, and the addition date and time is calculated for each search unit from the medical data storage unit. The nearest date and time is extracted, and the representative time point for each search unit is retrieved from the medical data storage unit using processing conditions corresponding to the representative time point identification information selected by the representative time point selection unit of the end point input unit. The date and time of the representative point in time is extracted, and the date and time calculated by adding the time information input from the time information input unit is calculated, and the detection is performed from the medical data storage unit. Case search system and extracts the nearest date to the added time for each unit.
JP2004115828A 2004-04-09 2004-04-09 Case retrieval system Pending JP2005301600A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2004115828A JP2005301600A (en) 2004-04-09 2004-04-09 Case retrieval system

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2004115828A JP2005301600A (en) 2004-04-09 2004-04-09 Case retrieval system

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2005301600A true JP2005301600A (en) 2005-10-27

Family

ID=35333066

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2004115828A Pending JP2005301600A (en) 2004-04-09 2004-04-09 Case retrieval system

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2005301600A (en)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2011048812A1 (en) 2009-10-21 2011-04-28 オリンパスメディカルシステムズ株式会社 Medical work supporting system
JP2011113429A (en) * 2009-11-30 2011-06-09 Secom Co Ltd Medical information processing apparatus and program
JP2014061280A (en) * 2012-08-30 2014-04-10 Canon Inc Diagnosis support device and method
JP2016035698A (en) * 2014-08-04 2016-03-17 富士通株式会社 Examination or treatment method choice support program, examination or treatment method choice support method and information processor

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2011048812A1 (en) 2009-10-21 2011-04-28 オリンパスメディカルシステムズ株式会社 Medical work supporting system
JP4879368B2 (en) * 2009-10-21 2012-02-22 オリンパスメディカルシステムズ株式会社 Medical work support device
CN102473204A (en) * 2009-10-21 2012-05-23 奥林巴斯医疗株式会社 Medical work supporting system
US8417548B2 (en) 2009-10-21 2013-04-09 Olympus Medical Systems Corp. Medical service support apparatus
CN102473204B (en) * 2009-10-21 2015-04-29 奥林巴斯医疗株式会社 Medical work supporting system
JP2011113429A (en) * 2009-11-30 2011-06-09 Secom Co Ltd Medical information processing apparatus and program
JP2014061280A (en) * 2012-08-30 2014-04-10 Canon Inc Diagnosis support device and method
JP2016035698A (en) * 2014-08-04 2016-03-17 富士通株式会社 Examination or treatment method choice support program, examination or treatment method choice support method and information processor

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Wisner et al. The electronic health record’s impact on nurses’ cognitive work: An integrative review
JP6101563B2 (en) Information structuring system
CN110459320B (en) Knowledge graph-based auxiliary diagnosis and treatment system
US7917525B2 (en) Analyzing administrative healthcare claims data and other data sources
JP5663599B2 (en) Medical support system and medical support method
US20060069514A1 (en) Methods, systems, computer program products and data structures for hierarchical organization of data associated with medical events in databases
US10593428B2 (en) Diagnosis support apparatus and method, and non-transitory computer readable medium
US10395766B2 (en) Diagnostic process analysis system
US9679105B2 (en) System and method for the visualization of medical data
Chennamsetty et al. Predictive analytics on electronic health records (EHRs) using hadoop and hive
Dentler et al. Barriers to the reuse of routinely recorded clinical data: a field report
JP2004185547A (en) Medical data analysis system and medical data analyzing method
US8954473B2 (en) Parallel agents and manager method
US20130254225A1 (en) Device, method, and non-transitory computer-readable medium for medical information search
JP4645143B2 (en) Medical information system and medical information display method
WO2012085734A1 (en) Method for stepwise review of patient care
JPH0756947A (en) Case data base and its retrieval display method
Hirano et al. Mining typical order sequences from ehr for building clinical pathways
JP2005301600A (en) Case retrieval system
CN113096795B (en) Multi-source data-aided clinical decision support system and method
JP3969943B2 (en) Computer system and display information generation method
JP5276819B2 (en) Electronic medical record system and search program
Wright et al. The Rare Disease InfoHub Portal: Actionable Knowledge Appropriately Delivered
Yamashita et al. A proposal for pharmacovigilance data restructuring at the teaching hospital
Gall et al. Extracting a statistical data matrix from electronic patient records

Legal Events

Date Code Title Description
A521 Written amendment

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20050920