JP2017199281A - 見積装置、見積方法、及び見積プログラム - Google Patents

見積装置、見積方法、及び見積プログラム Download PDF

Info

Publication number
JP2017199281A
JP2017199281A JP2016091475A JP2016091475A JP2017199281A JP 2017199281 A JP2017199281 A JP 2017199281A JP 2016091475 A JP2016091475 A JP 2016091475A JP 2016091475 A JP2016091475 A JP 2016091475A JP 2017199281 A JP2017199281 A JP 2017199281A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
predetermined
event
work
business
time
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
JP2016091475A
Other languages
English (en)
Inventor
彰 烏谷
Akira Karasutani
彰 烏谷
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.)
Fujitsu Ltd
Original Assignee
Fujitsu Ltd
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 Fujitsu Ltd filed Critical Fujitsu Ltd
Priority to JP2016091475A priority Critical patent/JP2017199281A/ja
Priority to US15/463,285 priority patent/US20170316365A1/en
Publication of JP2017199281A publication Critical patent/JP2017199281A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/06Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • G06Q10/06398Performance of employee with respect to a job function
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/06Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06311Scheduling, planning or task assignment for a person or group
    • G06Q10/063114Status monitoring or status determination for a person or group
    • 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
    • G16H40/00ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
    • G16H40/20ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the management or administration of healthcare resources or facilities, e.g. managing hospital staff or surgery rooms

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Child & Adolescent Psychology (AREA)
  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

【課題】一実施形態は、業務の作業時間を高い精度で見積もるための技術を提供する。
【解決手段】一実施形態に係る見積装置は、記憶部と、抽出部と、見積部とを含む。記憶部は、業務対象者に対して実施された少なくとも1つの所定業務を含む、業務対象者に生じた複数の事象と、複数の事象が発生した日時とを対応付けて記憶している。抽出部は、所定業務の第1の実施から、第1の実施の次に所定業務が実施される第2の実施までの期間に業務対象者に生じる少なくとも1つの事象を、複数の事象のうちから抽出する。見積部は、少なくとも1つの事象に基づいて、第2の実施の際の所定業務の作業時間を見積もる。
【選択図】図14

Description

本発明は、見積装置、見積方法、及び見積プログラムに関する。
例えば、在宅医療や在宅介護などにおいて、作業者が、業務の実施を受ける業務対象のもとに訪問して作業することがある。なお、業務対象は、例えば、患者や要介護者などであってよい。例えば、在宅医療では、訪問医や訪問看護師が患者のもとに訪問して訪問診療や看護を行う。また、在宅介護では、介護者が要介護者のもとに訪問して介護を行う。この場合、作業者は、例えば、業務対象を複数回にわたって訪れて、継続的に業務を実施することがある。そして、この様な業務の予定を立てる際などに、作業者がこれまでの経験から作業時間を見積もり、予定を立てることが行われている。
これに関し、効率よい修理作業順序を計画をするための技術が知られている(例えば、特許文献1)。また、問題の所在の特定をより容易にし、業務改善効果を定量的に評価することで業務改善の意義を明確にするための技術が知られている(例えば、特許文献2)。
特開2006−227751号公報 特開2006−260156号公報
上述のように、例えば、或る業務が業務対象に複数回にわたって継続的に実施されることがある。この場合、例えば、業務対象の状態が大きく変化していなければ、業務に掛かる時間は同じ程度の時間となることが推定される。しかしながら、業務対象に前回業務を行った後、何らかの状態の変化が生じた場合、次に業務を行う際に行う作業の内容が変わることがある。この場合、例えば、作業者が業務の予定を立てるために作業時間を見積もろうとしても、作業の内容が変わることに起因して、作業時間の見積もり精度が低くなることがある。1つの側面では、本発明は、業務の作業時間を高い精度で見積もることを目的とする。
本発明の一つの態様の見積装置は、記憶部と、抽出部と、見積部とを含む。記憶部は、業務対象者に対して実施された少なくとも1つの所定業務を含む、業務対象者に生じた複数の事象と、複数の事象が発生した日時とを対応付けて記憶している。抽出部は、所定業務の第1の実施から、第1の実施の次に所定業務が実施される第2の実施までの期間に業務対象者に生じる少なくとも1つの事象を、複数の事象のうちから抽出する。見積部は、少なくとも1つの事象に基づいて、第2の実施の際の所定業務の作業時間を見積もる。
業務の作業時間を高い精度で見積もることができる。
或る業務対象に生じた複数の事象のタイムラインを例示する図である。 実施形態に係る見積システムを例示する図である。 実施形態に係る見積装置の機能ブロック構成を例示する図である。 実施形態に係る事象情報を例示する図である。 実施形態に係る見積装置の制御部が実行する標準作業時間の設定処理を例示する図である。 標準作業時間情報を例示する図である。 実施形態に係る関連事象の抽出処理の動作フローを例示する図である。 実施形態に係る関連事象情報を例示する図である。 実施形態に係る差分時間分析処理を例示する図である。 関連事象差分時間情報を例示する図である。 回帰分析の式を例示する図である。 実施形態に係る係数情報を例示する図である。 依頼情報を例示する図である。 実施形態に係る作業時間見積処理を例示する図である。 実施形態に係る見積装置を実現するためのコンピュータのハードウェア構成を例示する図である。
以下、図面を参照しながら、本発明のいくつかの実施形態について詳細に説明する。なお、複数の図面において対応する要素には同一の符号を付す。また、以下の説明では、業務として在宅医療における訪問診療などを例に挙げるが、実施形態はこれに限定されるものではない。業務は、例えば、在宅介護の訪問看護などその他の業務であってもよい。また、業務は、例えば、同じ訪問診療の業務であっても、その作業の内容は異なってもよい。例えば、或る訪問診療では、問診と、血圧測定が行われ、別の訪問診療では、問診と、血圧測定に加えて、採血が行われてもよい。また、以下では、業務対象の例として患者を例に説明を行う。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではない。業務対象は、例えば、作業者による業務の実施を受ける対象であれば、患者や要介護者などの業務対象者、及びその他の対象を含んでもよい。
図1は、或る業務対象に生じた複数の事象のタイムラインを例示する図である。なお、図1では、業務対象に訪問診療101(101-1〜101-5)の業務が複数回にわたって継続して行われている。ここで、訪問診療101の作業時間は、例えば、業務対象の状態に大きな変化がなければ、業務の作業内容にも変化はなく、おおよそ同じ時間となることが推定される。例えば、図1では、訪問診療101-1、訪問診療101-2、訪問診療101-4の作業時間は、おおよそ同じ時間となっている。しかし、例えば、何らかの状況の変化が業務対象に生じた場合、いつもとは異なる作業となり、作業時間が変わることがある。そして、業務対象に生じた何らかの変化は、業務対象に関連する事象として表れることがある。例えば、業務対象が風邪をひくという変化が生じたとする。この場合、業務対象が病院に行ったり、薬局で薬を購入したりといった事象が生じることがある。こうした、業務対象に関係する事象を、以下では関連事象102と呼ぶ。
そして、関連事象102が起きた場合に、作業者がいつもとは異なる作業を実行し、その結果、診療時間が変わることがある。例えば、図1では、訪問診療101-2と訪問診療101-3との間の期間に、業務対象が他院の診療を受けたことを表す他院診療の関連事象102−1,2や、バイタルに変動があったことを示すバイタル変動の関連事象102−3が起きている。そして、訪問診療101-3では、例えば、作業者は、業務対象に起きた状態の変化の経過を観察するために、いつもとは異なる作業を実行し、その結果、診療時間が延びている。また同様に、訪問診療101-4と訪問診療101-5との間の期間でも、業務対象が看護を受けたことを示す看護記録の関連事象102−4が起きている。その結果、訪問診療101-5で、作業者はいつもとは異なる作業を実行し、診療時間が延びている。
この様に、例えば、業務対象に関連事象102が生じた場合、次の業務の作業内容が変わり、その結果、作業時間が変わることがある。この場合、作業者が業務の予定を決めるために作業時間を見積もろうとしても、作業時間の見積もり精度が低くなることがある。そして、作業時間の見積もり精度が低下の結果、例えば、5件の依頼しか受けられないにも関わらず、より多くの予定を入れてしまったりすることがある。或いは、例えば、実際には10件の業務を実施可能であるにも関わらず、8件の予定しか入れていなかったりすることもある。そのため、業務の作業時間を高い精度で見積もることのできる技術の提供が望まれている。
以下で述べる実施形態では、例えば、作業時間を見積もる際、見積もり対象の業務と、その1つ前に実施された同じ業務との間の期間に、業務対象に関連事象102が発生しているか否かが判定される。そして、関連事象102が発生している場合、その関連事象102に基づいて、見積もり対象の業務の作業時間が見積もられる。そのため、作業時間の見積もり精度を向上させることができる。それにより、例えば、一日の業務件数などを適切に設定でき、業務の機会の損失を減らすことができる。また、例えば、急患などの急な業務依頼を受けられるか否かの判断精度も向上させることができ、自信を持って業務依頼を受けることが可能になる。以下、図面を参照して実施形態を説明する。
図2は、実施形態に係る見積システム200を例示する図である。見積システム200は、例えば、見積装置201及びサーバ202を含む。見積装置201及びサーバ202は、例えば、ネットワーク205を介して通信してよい。見積装置201は、例えば、パーソナルコンピュータ(PC)、ノートPC、タブレット端末などのコンピュータであってよい。サーバ202は、例えば、所定の地域における業務対象に関する情報を登録しているサーバであってよい。例えば、地域医療では、複数の医療機関で患者に対して実施された診療、検査、及び看護などの業務記録(例えば、日時、業務項目、内容)を保管して、医療機関や看護ステーションで共有する地域医療ネットワークがある。一例では、サーバ202は、例えば、地域医療ネットワークの情報を提供するサーバであってよい。或いは、サーバ202は、マイナンバーや医療等ID(identifier)などの業務対象を一意に識別可能な情報に紐付けられている情報を提供するサーバであってもよい。見積装置201は、複数のサーバ202から情報を取得してもよい。見積装置201は、例えば、サーバ202から取得した業務対象に対する情報に基づいて、業務対象に実施する業務の作業時間を見積もってよい。
図3は、実施形態に係る見積装置201のブロック構成を例示する図である。見積装置201は、例えば、制御部301及び記憶部302を含む。制御部301は、例えば抽出部311、見積部312、取得部313、及び算出部314などを含む。記憶部302は、例えば、後述する事象情報400、標準作業時間情報600、関連事象情報800、関連事象差分時間情報1000、係数情報1200、及び依頼情報1300などの情報を記憶してよい。これらの各部の詳細及び記憶部302に格納されている情報の詳細については後述する。
図4は、実施形態に係る事象情報400を例示する図である。事象情報400には、業務対象に生じた事象に関する情報がエントリとして登録されている。事象情報400には、例えば、他院診療や看護記録などの業務対象に生じた関連事象に対応するエントリと、業務対象に複数回にわたって継続して行われている訪問診療などの業務に関するエントリとが登録されている。事象情報400において、エントリは、作業者、業務対象、事象、事象日時、及び作業時間の情報を含む。作業者は、例えば、エントリが業務に関するエントリである場合に、業務を実施した作業者を識別するための情報である。エントリが関連事象と対応するエントリである場合には、作業者には値が登録されていなくてもよい。業務対象は、エントリに対応する事象が生じた対象を識別するための情報であり、エントリが業務に関するエントリである場合には、業務対象は業務を受ける対象を識別するための情報である。事象は、エントリに対応する業務対象に生じた事象を識別するための情報である。事象日時は、例えば、エントリに対応する事象が起きた日時であってよい。作業時間は、エントリが業務に関するエントリである場合に、エントリと対応する業務に掛かった時間であってよい。エントリが関連事象と対応するエントリである場合には、作業時間には値が登録されていなくてもよい。
なお、図4の例では、エントリは、事象が生じた日時で昇降順(後のデータの方が日付が新しい)に並べられている。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、例えば、別の実施形態では、先のデータの方が日付が新しくなる順序でエントリが登録されていてもよい。また、事象情報400のエントリの情報は、例えば、サーバ202から取得されてよい。なお、見積装置201の制御部301は、複数のサーバ202から事象情報400のエントリの情報を取得してもよい。
一例では、事象の発生時に業務対象のIDカードが端末に読み込まれると、その情報が端末からサーバ202に通知され、サーバ202にエントリの情報が登録されてよい。この場合、例えば、事象日時は、業務対象のIDカードを端末に読み込ませた時刻であってよい。また、作業時間は、例えば、作業者が、業務の開始時にIDカードを端末に読み込ませた時刻から、業務の終了時にIDカードを端末に読み込ませた時刻までの時間であってよい。
図5は、実施形態に係る見積装置201の制御部301が実行する標準業務の標準作業時間の設定処理を例示する図である。なお、標準業務とは、例えば、業務対象に対して複数回にわたって継続的に或る業務が実施される場合に、その業務のうちで、1つ前に実施された同じ業務との間の期間に業務対象に関連事象102が発生していない業務であってよい。また、標準作業時間とは、標準業務を実施する場合に見積もられる作業時間を表してよい。そして、見積装置201の制御部301は、例えば、標準作業時間の取得処理の実行指示が入力されると、ユーザによって指定された所定の業務対象に実施される所定業務に対して、図5の動作フローを開始してよい。
ステップ501(以降、ステップを“S”と記載し、例えば、S501と表記する)において制御部301は、例えば、変数jの値を“0”に設定し、変数jを初期化する。なお、図5では変数jは、例えば、標準業務の数をカウントするための変数である。S502において制御部301は、例えば、変数iの値を“1”に設定し、変数iを初期化する。なお、変数iは、例えば、事象情報400に登録されているエントリのうち、所定の業務対象に対して実施された所定業務のエントリの数をカウントするための変数である。
S503において制御部301は、変数iに1を加算して変数iの値を更新し、更新後の変数iが、業務数O以下であるか否かを判定する。なお、制御部301は、業務数Oを、例えば、事象情報400に登録されているエントリのうちで、業務対象が所定の業務対象であり、且つ、事象が所定業務であるエントリの数をカウントすることで取得してよい。なお、事象情報400のエントリのうちで、業務対象が所定の業務対象であり、且つ、事象が所定業務であるエントリを、以降の説明では、所定の業務対象に対して実施される所定業務のエントリや、所定の業務対象に対する所定業務のエントリと呼ぶことがある。そして、制御部301は、S503の処理において、例えば、事象情報400に登録されている所定の業務対象に対して実施される所定業務のエントリうちで、未処理のエントリがあるか否かを判定する。変数iが業務数O以下である場合(S503がYES)、フローはS504に進む。
S504において制御部301は、所定の業務対象に対して実施される所定業務o(i−1)のエントリと、所定業務o(i)のエントリとの間の期間に、所定の業務対象に対する関連事象102のエントリがあるか否かを、事象情報400を参照して判定する。例えば、事象情報400のエントリは、昇降順(後のデータの方が日付が新しい)に並べられていてよく、制御部301は、所定の業務対象に対する所定業務のエントリのうち日付の古いエントリに1から順に変数iの値を割り振ってよい。そして、所定業務o(i−1)のエントリは、事象情報400に登録されている所定の業務対象に対する所定業務のうち、i−1番目の所定業務のエントリを表し、所定業務o(i)のエントリは、i番目の所定業務のエントリを表してよい。
所定の業務対象に対する所定業務o(i−1)のエントリと、所定業務o(i)のエントリとの間の期間に、所定の業務対象に対する関連事象102のエントリがある場合(S504がYES)、フローはS503に戻る。一方、所定の業務対象に対する所定業務o(i−1)のエントリと、所定業務o(i)のエントリとの間の期間に、関連事象102のエントリが無い場合(S504がNO)、フローはS505に進む。なお、この場合、所定業務o(i)のエントリは、例えば、標準業務のエントリとなる。
S505において制御部301は、変数jに1を加算して変数jの値を更新する。上述のように、図5では変数jは、例えば、1つ前に実施された所定業務との間の期間に関連事象102が発生していない標準業務の数をカウントするための変数である。S506において制御部301は、所定業務o(i)と対応する事象情報400のエントリの情報を標準業務としてs(j)に抽出し、フローはS503に戻る。
また、S503において変数iが業務数O以下ではなく(S503がNO)、制御部301が事象情報400に登録されている所定の業務対象に対する所定業務のエントリの全てに処理を実行している場合、フローはS507に進む。S507において制御部301は、抽出された標準業務s(j)のそれぞれの作業時間から標準業務の作業時間を代表する代表値を取得して、標準作業時間情報600に登録する。例えば、制御部301は、標準業務s(j)のそれぞれの作業時間を平均した平均値を、代表値として算出してよい。なお、代表値は平均値に限定されるものではなく、例えば、最大値、最小値、中央値、及び最頻値などのその他の統計値であってもよい。そして、制御部301は、所定の業務対象と、所定業務と、得られた代表値とを含むエントリを、標準作業時間情報600に登録し、本動作フローは終了する。
図6は、標準作業時間情報600を例示する図である。標準作業時間情報600のエントリは、例えば、業務対象、業務、及び標準作業時間を含む。業務対象は、例えば、エントリに対応する業務を受ける業務対象を示す情報である。また、業務は、例えば、エントリに対応する業務を示す情報である。なお、標準作業時間情報600の業務対象及び業務は、例えば、事象情報400の業務対象及び事象に登録されている業務とそれぞれ対応する情報であってよい。標準作業時間は、例えば、S507で算出されたエントリの業務の実施に掛かる作業時間を代表する代表値であってよい。なお、標準作業時間情報600は、例えば、記憶部302に記憶されていてよい。
以上で述べた様に、図5の動作フローにより制御部301は、例えば、標準業務の標準作業時間を見積もることができる。
続いて、事象情報400からの関連事象102のエントリの抽出を説明する。図7は、実施形態に係る関連事象102の抽出処理の動作フローを例示する図である。制御部301は、例えば、関連事象102の抽出処理の実行指示が入力されると、ユーザによって指定された所定の業務対象に対する所定業務に対して、図7の関連事象102の抽出処理を開始する。
S701において制御部301は、例えば、変数jの値を“0”に設定し、変数jを初期化する。なお、図7では変数jは、事象情報400のエントリのうちで、所定の業務対象に対して実施された複数の所定業務の間の期間に所定の業務対象に発生した関連事象102のエントリの数をカウントするための変数であってよい。
S702において制御部301は、変数iを“1”に設定する。なお、変数iは、例えば、事象情報400に登録されている所定の業務対象に対する所定業務のエントリの数をカウントするための変数である。
S703において制御部301は、変数iに1を加算して変数iの値を更新し、更新後の変数iが業務数O(p)以下であるか否かを判定する。なお、制御部301は、業務数Oを、例えば、事象情報400に登録されているエントリのうちで、業務対象が所定の業務対象であり、且つ、事象が所定業務であるエントリの数をカウントすることで取得してよい。変数iが業務数O以下である場合(S703がYES)、フローはS704に進む。
S704において制御部301は、所定の業務対象に対して実施される所定業務o(i−1)と、所定業務o(i)のエントリの間の期間に、所定の業務対象に対する未処理の関連事象102のエントリがあるか否かを事象情報400を参照して判定する。例えば、事象情報400のエントリは、昇降順(後のデータの方が日付が新しい)に並べられていてよく、制御部301は、所定の業務対象に対する所定業務のエントリのうち日付の古いエントリに1から順に変数iの値を割り振ってよい。そして、所定業務o(i−1)のエントリは、事象情報400に登録されている所定の業務対象に対する所定業務のうち、i−1番目の所定業務のエントリを表し、所定業務o(i)のエントリは、i番目の所定業務のエントリを表してよい。
所定の業務対象に対する所定業務o(i−1)のエントリと、所定業務o(i)のエントリとの間の期間に、所定の業務対象に対する未処理の関連事象102のエントリがない場合(S704がNO)、フローはS703に戻る。一方、所定の業務対象に対する所定業務o(i−1)のエントリと、所定業務o(i)のエントリとの間の期間に、所定の業務対象に対する未処理の関連事象102のエントリがある場合(S704がYES)、フローはS705に進む。
S705において制御部301は、変数jに1を加算して変数jの値を更新する。上述のように、図7では変数jは、1つ前に実施された所定業務との間の期間に所定の業務対象に発生した関連事象102のエントリの数をカウントするための変数である。S706において制御部301は、所定業務o(i−1)と所定業務o(i)との間の期間に存在する関連事象102をS706の処理を実行する度に古い側から順に1つ抽出する。そして、制御部301は、S706で関連事象102を抽出する度に、関連事象102に変数jの値を割り振ってよい。制御部301は、j番目の関連事象102と対応するエントリの情報を事象情報400から関連事象r(j)として抽出し、所定の業務対象に対して実施される所定業務と対応する関連事象情報800に登録して、フローはS704に戻る。また、S703において変数iが業務数O以下でない場合(S703がNO)、本動作フローは終了する。
図8は、実施形態に係る業務対象:患者Aの業務:訪問診療に対して作成された関連事象情報800を例示する図である。関連事象情報800は、例えば、項番、業務対象、関連事象、及び事象日時を含む。項番は、関連事象r(j)のjと対応しており、関連事象情報800には、例えば、図7の動作フローのS706で抽出された関連事象r(j)がエントリとして登録されている。また、図8の業務対象、関連事象、及び事象日時は、事象情報400の業務対象、関連事象、及び事象日時と対応する情報である。図8の関連事象情報800は、例えば、所定の業務対象に対して実施された所定業務毎に生成され、記憶部302に記憶されてよい。また、図8の例では、エントリは、事象日時で昇降順(後のデータの方が日付が新しい)に並べられている。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、別の実施形態では、先のデータの方が日付が新しくなる順序でエントリが関連事象情報800に登録されていてもよい。
以上で述べた様に、制御部301は、図7の動作フローにより、例えば、所定の業務対象に対して実施された複数の所定業務の間に生じた所定の業務対象に対する関連事象102を関連事象情報800に抽出することができる。
なお、図7の動作フローにおいて制御部301は、例えば、取得部313として動作する。
続いて、関連事象102が生じている場合の業務の作業時間と、標準作業時間との差分時間の分析処理を説明する。図9は、実施形態に係る差分時間分析処理を例示する図である。制御部301は、例えば、差分時間分析処理の実行指示が入力されると、ユーザによって指定された所定の業務対象に実施される所定業務に対して、図9の差分時間分析処理を開始してよい。
S901において制御部301は、例えば、変数j及び変数flgの値を“0”に設定し、変数j及び変数flgを初期化する。なお、図9では、変数jは、関連事象情報800の関連事象r(j)に割り振られた項番を表す値であってよい。変数flgについては後述する。S902において制御部301は、変数jの値を1加算して変数jの値を更新し、変数jの値が関連事象数R以下であるか否かを判定する。なお、制御部301は、例えば、所定の業務対象に実施される所定業務に対する関連事象情報800に登録されているエントリの総数を、関連事象数Rとして取得してよい。変数jの値が関連事象数R以下である場合(S902がYES)、フローはS903に進む。
S903において制御部301は、例えば、関連事象r(j)と対応する業務oを抽出する。例えば、制御部301は、関連事象r(j)の事象日時を関連事象情報800から取得する。そして、制御部301は、関連事象r(j)の事象日時の後に最初に実施された所定の業務対象に対する所定業務を所定業務oとして事象情報400から抽出してよい。
S904において制御部301は、変数flgの値が0か否かを判定する。変数flgの値が0である場合(S904がYES)、フローはS905に進む。S905において制御部301は、変数flgの値を“j”に設定する。なお、変数flgは、例えば、所定業務oの前に生じた関連事象102の集合の抽出中であることを示すフラグである。例えば、変数flgの値が0であれば、関連事象102の集合の抽出中では無いことを表してよく、値が“j”であれば関連事象102の集合の抽出中であることを表してよい。S905において制御部301が変数flgの値を“j”に設定すると、フローはS902に戻る。
また、S904において変数flgの値が0で無い場合(S904がNO)、フローはS906に進む。S906において制御部301は、S902からS906までのループの今回のループのS903で関連事象r(j)に対して抽出された所定業務oが、前回のループのS903で関連事象r(j−1)に対して抽出された所定業務o’と一致するか否かを判定する。なお、一致する場合は、関連事象r(j)と関連事象r(j−1)とが、S903で抽出された所定の業務対象に対する所定業務oの実施から、その1つ前の所定の業務対象に対する所定業務の実施までの期間に生じた関連事象102の集合に含まれることを表す。
S906において関連事象r(j)に対する所定業務oが、前回の関連事象r(j−1)に対する所定業務o’と一致する場合(S906がYES)、フローはS902に戻る。一方、関連事象r(j)に対する所定業務oが、前回の関連事象r(j−1)に対する所定業務o’と一致しない場合(S906がNO)、フローはS907に進む。
S907において制御部301は、所定業務oの作業時間を事象情報400の作業時間から抽出する。S908において制御部301は、抽出した所定業務oの作業時間と、標準作業時間情報600において所定業務oと対応付けられている標準作業時間との差分を抽出する。S909において制御部301は、jの値から1を減算する。S910において制御部301は、例えば、関連事象r(flg)から関連事象r(j)までの関連事象の集合と、差分時間との組を含むエントリを関連事象差分時間情報1000に保存する。なお、例えば、S905でflg=jと設定されており、flgの値は、関連事象102の集合の抽出開始時のjの値である。そのため、関連事象r(flg)から関連事象r(j)までの関連事象の集合は、所定の業務対象に対する所定業務oの実施から、1つ前の所定の業務対象に対する所定業務の実施までの期間に生じた所定業務対象に対する関連事象102の集合である。
図10は、関連事象差分時間情報1000を例示する図である。関連事象差分時間情報1000は、例えば、項番、業務対象、関連事象の集合、及び差分時間を含む。項番は、関連事象差分時間情報1000のエントリに振られた番号である。また、業務対象は、差分時間分析処理の実行指示の入力の際に指定された所定の業務対象であってよい。関連事象差分時間情報1000の関連事象の集合と、差分時間は、図9のS910で組として取得された関連事象の集合と差分時間であってよい。関連事象の集合は、対応する所定業務oの実施から、その一つ前の所定業務の実施までの期間において生じた関連事象102の集合である。また、差分時間は、エントリに登録されている関連事象の集合に起因して生じた所定業務oの標準作業時間からのズレを表す時間である。例えば、図10の項番1のエントリでは、所定の業務対象「患者A」に生じた関連事象の集合「歯科診療、歯科検査、バイタル非定常検出」に起因して、作業時間が22分延びたことを示している。
続いて、図9の動作フローのS911において制御部301は、変数flgを値“0”に設定し、フローはS902に戻る。なお、変数flgの値“0”は、関連事象102の集合の抽出中では無いことを表す。
また、S902において、変数jに1を加算して変数jの値を更新した後、変数jの値が関連事象数R以下でない場合(S902がNO)、フローはS912に進む。S912において制御部301は、関連事象差分時間情報1000に登録されている各エントリの関連事象の集合と、差分時間との組を用いて回帰分析を行う。
なお、回帰分析を実行する際に、回帰分析で用いる偏回帰係数に割り当てる関連事象102は、作業時間に与える影響に関して互いに相関がなく独立な関連事象102であれば任意に設定されてよい。また、偏回帰係数の個数も任意に設定されてよい。例えば、関連事象情報800の関連事象に登録されている関連事象102のそれぞれに対して係数を割り当てることもできる。また、例えば、関連事象情報800に登録されている関連事象102のうちで、作業時間に影響を与える可能性が低い関連事象102については係数を割り当てなくてもよい。或いは、いくつかの類似する関連事象102に対して1つの係数を割り当ててもよい。偏回帰係数の個数は、例えば、回帰分析に用いるコンピュータの処理速度や、実施形態の利用の場面に応じて求められる作業時間の見積もり精度などに応じて設定されてよい。
図11は、回帰分析の式を例示する図である。例えば、偏回帰係数をa〜fとしたとする。この場合に、例えば、係数aは回帰分析のY切片とする。また、例えば、係数bに関連事象情報800の歯科診療、係数cに歯科検査、係数dにバイタル非定常検出、係数eに内科検査、係数fに内科診療を割り当てたとする。この場合に、関連事象差分時間情報1000から、制御部301は、回帰分析の式を生成することができる。
図11の差分時間の理論値に示される回帰分析の式において、係数a〜fに対して付された数字は、その係数に対応する関連事象102の発生回数を表している。例えば、図11の項番2では、差分時間23分=a+(1b+0c+0d+1e+2f)の式が生成されている。この式は、関連事象差分時間情報1000の項番2のエントリと対応しており、内科診療が2回発生しているので、内科診療に割り当てた係数fに掛かる数字は2となる。同様に、内科検査に割り当てた係数eに掛かる数字は1、歯科診療に割り当てた係数bに掛かる数字は1に、他の係数に掛かる数字は0になる(aは除く)。そして、関連事象差分時間情報1000の他のエントリについても同様に式をつくることが可能である。
そして、制御部301は、例えば、図11から作成された複数の回帰分析の式を用いて回帰分析を行うことで、a〜fの係数の値を決定してよい。制御部301は、例えば、重回帰分析により、図11の差分時間と、差分時間の理論値との差の二乗和が最小になるように、偏回帰係数を求めてよい。そして、制御部301は、例えば、S912において回帰分析の結果得られた係数の値を、その係数と、係数に対応する関連事象と対応付けて係数情報1200に保存し、本動作フローは終了する。
図12は、実施形態に係る係数情報1200を例示する図である。係数情報1200は、例えば、差分時間分析処理の実行指示の入力の際に指定された所定の業務対象と、所定業務との組に対して図9の動作フローにより生成される。係数情報1200は、例えば、関連事象、係数(パラメータ)、及び値を含む。係数情報1200の関連事象は、関連事象情報800に登録されている関連事象102のうちで、エントリの係数と対応付けられている関連事象102を含む。係数情報1200の係数(パラメータ)は、回帰分析で関連事象102に割り当てた係数(パラメータ)であり、係数情報1200の値は、その係数に対して回帰分析の結果得られた値である。
以上で述べた様に、図9の動作フローにより、制御部301は、各関連事象102に対する回帰分析の係数(パラメータ)を得ることができる。得られた係数は、例えば、制御部301が、所定の業務対象に対する所定業務の作業時間を見積もるために利用することができる。なお、図9の動作フローを、様々な業務対象に対する業務に実行することで、業務対象に対する業務のそれぞれの係数情報1200を得ることができる。
上述の図9の動作フローにおいて制御部301は、例えば、算出部314として動作する。
続いて、図13及び図14を参照して、作業時間の見積もり処理を説明する。図13は、作業者に依頼された業務についての情報を含む依頼情報1300を例示する図である。例えば、業務の依頼が入った際、その依頼に関するエントリが依頼情報1300に登録されてよい。依頼情報1300は、例えば、作業者、業務対象、業務、業務予定日時、及び作業時間の情報を含む。依頼情報1300の作業者は、例えば、エントリに対応する業務を依頼された作業者を識別するための情報である。また、依頼情報1300の業務対象は、例えば、依頼された業務の実施を受ける対象を識別するための情報である。依頼情報1300の業務は、依頼された業務を示す情報である。依頼情報1300の業務予定日時は、依頼された業務の実施予定日時を示す情報である。作業時間は、後述する図14の処理で見積もられたエントリに対応する業務の作業時間が登録される。なお、作業時間の見積もりが未だ行われていないエントリの作業時間には値が登録されていなくてもよい。また、制御部301は、依頼情報1300に登録されている依頼された業務に掛かる作業時間を、以下で述べる作業時間見積処理で、見積もってよい。
図14は、実施形態に係る作業時間見積処理を例示する図である。制御部301は、例えば、作業時間見積処理の実行指示が入力された場合に、図14の作業時間見積処理を開始してよい。
S1401において制御部301は、例えば、依頼情報1300において作業時間の見積もりを未だしていない未処理のエントリがあるか否かを判定する。依頼情報1300に未処理のエントリが登録されている場合(S1401がYES)、未処理のエントリを1つ選択し、フローは1402に進む。
S1402において制御部301は、選択したエントリで指定された業務対象(以降、本動作フローで所定の業務対象と呼ぶ)と指定された業務(以降、本動作フローで所定業務と呼ぶ)との組に対応する標準作業時間を、標準作業時間情報600から取得する。S1403において制御部301は、取得した標準作業時間を、選択したエントリの作業時間に設定する。S1404において制御部301は、選択したエントリで指定された所定の業務対象に対する所定業務に関連事象102があるか否かを判定する。例えば、制御部301は、選択したエントリで指定された所定業務と、その1つ前にエントリの業務対象に対して実施された所定業務との間の期間に、所定の業務対象に関連事象102が生じているか否かを、事象情報400を参照して特定してよい。そして、関連事象102が生じていない場合(S1404がNO)、フローは、S1401に戻る。一方、関連事象102が生じている場合(S1404がYES)、フローはS1405に進む。
S1405において制御部301は、例えば、選択したエントリで指定された所定の業務対象に対する所定業務の関連事象102を抽出する。例えば、制御部301は、選択したエントリで指定された所定の業務対象に対する所定業務と、その1つ前に実行された所定の業務対象に対する所定業務との間の期間に、所定の業務対象に生じた事象を関連事象102として事象情報400から抽出してよい。S1406において制御部301は、抽出した関連事象102と対応する偏回帰係数と、その値とを係数情報1200から取得する。なお、制御部301は、例えば、別の実施形態では、S1406において、係数が所定の閾値以上の関連事象102のみを更に抽出して、抽出された関連事象102の係数を用いて以降の処理を実行してもよい。
S1407において制御部301は、例えば、取得した係数と、その値とを用いて、関連事象102に起因して生じる標準作業時間からのズレである差分時間を推定する。例えば、制御部301は、S1405で抽出した関連事象102のそれぞれの実行回数と、その関連事象102に対応してS1406で取得した係数の値とを、S912で用いた回帰分析の式に代入して、差分時間を算出してよい。なお、回帰分析の式において、S1405で抽出されていない関連事象102の係数については、例えば、0を代入してよい。
S1408において制御部301は、S1403で設定した作業時間に、S1407で推定した差分時間を加えて得られた見積時間を、依頼情報1300において選択したエントリの作業時間に設定し、フローはS1401に戻る。
なお、図14の動作フローにおいて、S1404〜S1405の処理において制御部301は、例えば、抽出部311として動作してよい。S1403、及びS1406〜S1408の処理において制御部301は、例えば、見積部312として動作してよい。また、S1406において、係数が所定の閾値以上の関連事象102のみを更に抽出する処理を実行する場合、この抽出処理において、制御部301は、抽出部311として動作してよい。
以上で述べた様に、実施形態によれば制御部301は、所定の作業対象に対する所定業務の第1の実施から、次に所定業務が実施される第2の実施までの期間に生じた関連事象102に基づいて、第2の実施における所定業務の作業時間を推定する。そのため、所定業務の第1の実施から第2の実施までの期間に生じた関連事象102の影響を考慮して第2の実施の際の所定業務の作業時間を見積もることができる。その結果、作業時間の見積もり精度を高めることができる。
ここで、関連事象102は、例えば、業務対象に実施された所定業務以外の他の業務であってもよく、制御部301は、所定業務の作業時間の見積もりの際に、業務対象に実施された所定業務以外の他の業務の影響を考慮して、作業時間の見積もることができる。
また、実施形態によれば制御部301は、業務対象に対して実施された少なくとも1つの所定業務のうちで、1つ前に実施された業務対象に対する所定業務との間の期間に事象が発生していない所定業務の作業時間から、所定業務の標準作業時間を取得する。そのため、関連事象102の影響を受けていない所定業務の標準的な作業時間を見積もることができる。
また、制御部301は、業務対象に対して実施された少なくとも1つの所定業務のうちで、1つ前に実施された所定業務との間の期間に発生している関連事象102がある所定業務を抽出する。そして、制御部301は、抽出した所定業務の作業時間と標準作業時間との差分時間と、抽出した所定業務に対する関連事象102との関係を分析し、関連事象102と対応する係数(パラメータ)の値を算出する。そのため、制御部301は、係数(パラメータ)の値を用いて、関連事象102の発生に応じた所定業務の作業時間を高い精度で見積もることができる。
また、実施形態によれば制御部301は、1つ前に実施された所定の業務対象に対する所定業務との間の期間に発生している関連事象102のうちで、係数(パラメータ)の値が所定の閾値以上の関連事象102を用いて作業時間を見積もる。それにより、例えば、作業時間に与える影響の小さい関連事象102についての計算を省略することができる。
以上で述べた様に、実施形態によれば、作業時間の見積もり精度を向上させることができる。
なお、上述の処理では、関連事象102に対する係数の値の算出と、係数の値を用いた作業時間の見積もりとを見積装置201で実行する場合を例示している。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、例えば、上述の一部の処理が見積装置201とは異なる他の装置で実行されてもよい。例えば、上述の関連事象102に対応付けられた係数の値の算出までの処理は、他の装置で実行されてもよい。
以上において、実施形態を例示したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、上述の動作フローは例示であり、実施形態はこれに限定されるものではない。可能な場合には、動作フローは、処理の順番を変更して実行されてもよく、別に更なる処理を含んでもよく、又は、一部の処理が省略されてもよい。例えば、図7のS701とS702の処理は順序を入れ替えて実行されてもよい。
図15は、実施形態に係る見積装置201を実現するためのコンピュータ1500のハードウェア構成を例示する図である。図15の見積装置201を実現するためのハードウェア構成は、例えば、プロセッサ1501、メモリ1502、記憶装置1503、読取装置1504、通信インタフェース1506、及び入出力インタフェース1507を備える。なお、プロセッサ1501、メモリ1502、記憶装置1503、読取装置1504、通信インタフェース1506、入出力インタフェース1507は、例えば、バス1508を介して互いに接続されている。
プロセッサ1501は、メモリ1502を利用して例えば上述の動作フローの手順を記述したプログラムを実行することにより、上述した制御部301の全部又は一部の機能を提供する。例えば、プロセッサ1501は、例えば、記憶装置1503に格納されているプログラムを読み出して実行することで、抽出部311、見積部312、取得部313、及び算出部314として動作する。また、記憶部302は、例えばメモリ1502、記憶装置1503、及び着脱可能記憶媒体1505を含む。見積装置201の記憶装置1503は、例えば、事象情報400、標準作業時間情報600、関連事象情報800、関連事象差分時間情報1000、係数情報1200、及び依頼情報1300を記憶してよい。
メモリ1502は、例えば半導体メモリであり、RAM領域及びROM領域を含んでいてよい。記憶装置1503は、例えばハードディスク、フラッシュメモリ等の半導体メモリ、又は外部記憶装置である。なお、RAMは、Random Access Memoryの略称である。また、ROMは、Read Only Memoryの略称である。
読取装置1504は、プロセッサ1501の指示に従って着脱可能記憶媒体1505にアクセスする。着脱可能記憶媒体1505は、例えば、半導体デバイス(USBメモリ等)、磁気的作用により情報が入出力される媒体(磁気ディスク等)、光学的作用により情報が入出力される媒体(CD−ROM、DVD等)などにより実現される。なお、USBは、Universal Serial Busの略称である。CDは、Compact Discの略称である。DVDは、Digital Versatile Diskの略称である。
通信インタフェース1506は、プロセッサ1501の指示に従ってネットワーク1520を介してデータを送受信する。入出力インタフェース1507は、例えば、入力装置及び出力装置との間のインタフェースであってよい。入力装置は、例えばユーザからの指示を受け付けるキーボードやマウスなどのデバイスであってよい。出力装置は、例えばディスプレーなどの表示装置、及びスピーカなどの音声装置であってよい。
実施形態に係る各プログラムは、例えば、下記の形態で見積装置201に提供される。
(1)記憶装置1503に予めインストールされている。
(2)着脱可能記憶媒体1505により提供される。
(3)プログラムサーバなどのサーバ1530から提供される。
なお、図15を参照して述べた見積装置201を実現するためのコンピュータ1500のハードウェア構成は、例示であり、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、上述の機能部の一部または全部の機能がFPGA及びSoCなどによるハードウェアとして実装されてもよい。なお、FPGAは、Field Programmable Gate Arrayの略称である。SoCは、System-on-a-chipの略称である。
以上において、いくつかの実施形態が説明される。しかしながら、実施形態は上記の実施形態に限定されるものではなく、上述の実施形態の各種変形形態及び代替形態を包含するものとして理解されるべきである。例えば、各種実施形態は、その趣旨及び範囲を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できることが理解されよう。また、前述した実施形態に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせることにより、種々の実施形態が実施され得ることが理解されよう。更には、実施形態に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除して又は置換して、或いは実施形態に示される構成要素にいくつかの構成要素を追加して種々の実施形態が実施され得ることが当業者には理解されよう。
200 見積システム
201 見積装置
202 地域情報サーバ
205 ネットワーク
301 制御部
302 記憶部
311 抽出部
312 見積部
313 取得部
314 算出部
1500 コンピュータ
1501 プロセッサ
1502 メモリ
1503 記憶装置
1504 読取装置
1505 着脱可能記憶媒体
1506 通信インタフェース
1507 入出力インタフェース
1508 バス
1520 ネットワーク
1530 サーバ

Claims (5)

  1. 業務対象者に対して実施された少なくとも1つの所定業務を含む、前記業務対象者に生じた複数の事象と、前記複数の事象が発生した日時とを対応付けて記憶している記憶部と、
    前記所定業務の第1の実施から、前記第1の実施の次に前記所定業務が実施される第2の実施までの期間に前記業務対象者に生じる少なくとも1つの事象を、前記複数の事象のうちから抽出する抽出部と、
    前記少なくとも1つの事象に基づいて、前記第2の実施の際の前記所定業務の作業時間を見積もる見積部と、
    を含む、ことを特徴とする見積装置。
  2. 前記記憶部は、更に、前記業務対象者に実施された前記少なくとも1つの所定業務の作業時間を記憶しており、
    前記見積装置は、更に、
    前記少なくとも1つの所定業務のうちで、1つ前に実施された前記所定業務との間の期間に事象が発生していない所定業務の作業時間から、前記所定業務の標準作業時間を取得する取得部と、
    前記少なくとも1つの所定業務のうちで、1つ前に実施された前記所定業務との間の期間に発生している関連事象がある所定業務の作業時間と、前記標準作業時間との差分を計算して得られた差分時間と、前記関連事象との関係を分析して、前記関連事象と対応するパラメータの値を算出する算出部と、
    を含み、
    前記見積部は、前記関連事象と対応するパラメータの値うちで、前記少なくとも1つの事象と対応するパラメータの値を用いて、前記所定業務の前記第2の実施の際の作業時間を見積もる、
    ことを特徴とする請求項1に記載の見積装置。
  3. 前記抽出部は、前記第1の実施から前記第2の実施までの期間に前記業務対象者に生じた事象のうちで、前記パラメータの値が所定の閾値以上の事象を、前記少なくとも1つの事象として抽出する、
    ことを特徴とする請求項2に記載の見積装置。
  4. 業務対象者に対して実施された少なくとも1つの所定業務を含む、前記業務対象者に生じた複数の事象と、前記複数の事象が発生した日時とを対応付けて記憶している記憶部の前記複数の事象のうちで、前記所定業務の第1の実施から、前記第1の実施の次に前記所定業務が実施される第2の実施までの期間に前記業務対象者に生じる少なくとも1つの事象を抽出し、
    前記少なくとも1つの事象に基づいて、前記第2の実施の際の前記所定業務の作業時間を見積もる、
    処理をコンピュータに実行させる見積プログラム。
  5. 業務対象者に対して実施された少なくとも1つの所定業務を含む、前記業務対象者に生じた複数の事象と、前記複数の事象が発生した日時とを対応付けて記憶している記憶部の前記複数の事象のうちで、前記所定業務の第1の実施から、前記第1の実施の次に前記所定業務が実施される第2の実施までの期間に前記業務対象者に生じる少なくとも1つの事象を抽出する工程と、
    前記少なくとも1つの事象に基づいて、前記第2の実施の際の前記所定業務の作業時間を見積もる工程と、
    を含む、コンピュータが実行する見積方法。
JP2016091475A 2016-04-28 2016-04-28 見積装置、見積方法、及び見積プログラム Pending JP2017199281A (ja)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2016091475A JP2017199281A (ja) 2016-04-28 2016-04-28 見積装置、見積方法、及び見積プログラム
US15/463,285 US20170316365A1 (en) 2016-04-28 2017-03-20 Estimation device, estimation method, and estimation program

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2016091475A JP2017199281A (ja) 2016-04-28 2016-04-28 見積装置、見積方法、及び見積プログラム

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2017199281A true JP2017199281A (ja) 2017-11-02

Family

ID=60156903

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2016091475A Pending JP2017199281A (ja) 2016-04-28 2016-04-28 見積装置、見積方法、及び見積プログラム

Country Status (2)

Country Link
US (1) US20170316365A1 (ja)
JP (1) JP2017199281A (ja)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6712934B2 (ja) * 2016-08-31 2020-06-24 株式会社日立ソリューションズ データ分析装置及びデータ分析方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5166569B2 (ja) * 2011-04-15 2013-03-21 株式会社東芝 業務連携支援システムおよび業務連携支援方法
US10891565B2 (en) * 2014-03-14 2021-01-12 Tower Rock Technologies, Llc Works timing

Also Published As

Publication number Publication date
US20170316365A1 (en) 2017-11-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9953385B2 (en) System and method for measuring healthcare quality
US11232856B2 (en) Methods for automatic cohort selection in epidemiologic studies and clinical trials
US20190005410A1 (en) Unsupervised machine learning models in healthcare episode prediction
KR20190022623A (ko) 지리적 지역들에 걸친 분석용 건강 데이터를 수정 및 편집하기 위한 시스템 및 방법
US11276495B2 (en) Systems and methods for predicting multiple health care outcomes
WO2018188533A1 (zh) 用于健康评估的健康模型构建方法、终端及存储介质
JP2015203920A (ja) 類似症例検索システム、類似症例検索方法及びプログラム
KR20160043777A (ko) 질환 발병 예측 방법 및 그 장치
WO2020187987A1 (en) Population-level gaussian processes for clinical time series forecasting
US20210090739A1 (en) Aggravation estimation device and storage medium
JP2014106776A (ja) 検査方法提示装置
EP3356970A1 (en) Challenge value icons for radiology report selection
JP2014225177A (ja) 分析システム及び分析方法
JP2015170039A (ja) 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
JP7076967B2 (ja) データ処理装置、データ処理方法及びデータ処理プログラム
JP2017199281A (ja) 見積装置、見積方法、及び見積プログラム
JP7382741B2 (ja) 医療機関選定支援装置
US11983947B2 (en) Generating document content by data analysis
Tzeng et al. Predicting emergency departments visit rates from septicemia in Taiwan using an age–period–cohort model, 1998 to 2012
JP5119821B2 (ja) 同義疾患名選定装置
JP2019153015A (ja) 疾病注意情報提供支援システム
JP5201290B2 (ja) 疾患名選定装置
JP2015170040A (ja) 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
JP6231657B2 (ja) サービス利用効果予測方法及びサービス利用効果予測装置
CN113223677A (zh) 针对患者的医生匹配方法及装置