JP4402033B2 - 情報処理システム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理システムに関する。

過去に蓄積された知識を利用して報告書などの各種レポートを作成する場合、従来は、何らかの方法で過去のレポートを検索してその内容を参照する必要があった。過去のレポートがテンプレートなどを用いて構造化されている場合は検索したレポートの全文を参照する必要はないが、レポート間の関係などについては膨大なデータを参照しながら見出していく必要があった。

例えば、医療機関において、いわゆる読影レポートを作成する際には、フリーフォーマットによって入力を行うと、放射線科の医師個人の癖によって、略語の使用や言い回しなどが大きく異なる。したがって、他の医師にとっては読み辛く、同じ症例についての読影レポートを作成する際に、他の放射線科の医師が作成した読影レポートを参考にして読影レポートを作成するといった作業は困難である。

このような問題に対して、各項目の空欄に対してプルダウン方式で充当する語句を選択するテンプレート表示を用いることで、読影レポートの作成を簡略化するように支援するシステムが提案されている（例えば、特許文献１）。

特許第３２１２９５７号明細書

しかしながら、上記特許文献１で提案されている技術では、医師が各項目の空欄に充当したい語句を単に準備するのみで、各項目の空欄に充当すべき語句の組合せなどといった各項目間における語句の関連性などは把握することができない。そのため、過去の知識に基づいて入力の指針を与えるなどといった、過去の知識の有効利用を図ることができず、的確かつ円滑な読影レポートの作成が困難であった。また、各項目の空白に充当すべき選択肢が限られているといった問題点があった。

これらの問題は、医療関係のレポート作成のみに限られるものではなく、例えば、営業レポートの作成など、種々のレポート作成一般に共通する。

本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、的確かつ円滑なレポート作成を支援する技術を提供することを目的とする。

上記の課題を解決するために、請求項１の発明は、情報処理システムであって、複数要素の項目に含まれる各項目間で、当該各項目にそれぞれ属する各要素が、相互に関連付けられた関連情報を記憶する関連情報データベースと、前記複数要素の項目に含まれる一つの項目に属する要素、又は前記複数要素の項目に含まれる一部の複数要素の項目にそれぞれ属する要素の組合せを指定する抽出条件のユーザーによる決定に応答して、前記関連情報データベースから、当該抽出条件で指定される前記一つの項目に属する要素又は前記一部の複数要素の項目にそれぞれ属する要素の組合せを含み且つ各項目間で相互に関連付けられた複数の要素の組合せを示す情報を抽出する情報抽出手段と、前記情報抽出手段によって抽出される情報に基づき、前記複数要素の項目のうちの前記抽出条件で使用された項目以外の項目毎に前記情報抽出手段によって抽出される情報に含まれる要素が列挙されるとともに、各項目間で、当該各項目に属する複数の要素どうしがネットワーク状に関連付けられたネットワーク情報の一覧表示を可視的に出力する表示手段と、前記一覧表示において、ユーザーによる入力に応答して、前記各項目に対し、それぞれ要素を指定する指定手段と、前記指定手段によって指定された要素を所定のレポートモデルに沿ったレポートを構成する要素として入力する要素入力手段とを備えることを特徴とする。

また、請求項２の発明は、情報処理システムであって、複数要素の項目に含まれる各項目間で、当該各項目にそれぞれ属する各要素が、相互に関連付けられた関連情報を記憶する関連情報データベースと、ユーザーによる入力操作に応答して、前記各項目間における当該各項目に属する要素どうしの関連に対応する入力情報を受け付ける情報受付手段と、前記入力情報に基づき、前記関連情報に対して、前記入力情報に含まれ且つ各項目間における前記複数要素の項目に属する要素どうしの関連を示す情報を追加することで、前記関連情報を更新する情報更新手段と、前記関連情報に基づき、前記複数要素の項目に含まれる少なくとも一部の項目について、項目毎に前記関連情報に含まれる要素が列挙されるとともに、各項目間で、当該各項目に属する複数の要素どうしがネットワーク状に関連付けられたネットワーク情報の一覧表示を可視的に出力する表示手段と、前記一覧表示において、ユーザーによる入力に応答して、前記各項目に対し、それぞれ要素を指定する指定手段と、前記指定手段によって指定された要素を所定のレポートモデルに沿ったレポートを構成する要素として入力する要素入力手段とを備えることを特徴とする。

また、請求項３の発明は、請求項１または請求項２に記載の情報処理システムであって、前記表示手段が、前記一覧表示において、前記複数要素以外の前記レポートモデルに沿ったレポートを構成する要素について、複数の要素選択肢を表示し、前記指定手段が、前記一覧表示において、ユーザーによる入力に応答して、前記複数の要素選択肢から一つの要素選択肢を指定し、前記要素入力手段が、前記一つの要素選択肢を前記レポートモデルに沿ったレポートを構成する要素として入力し、前記情報処理システムが、前記要素入力手段によって入力された要素に基づいて、前記レポートモデルに沿ったレポートを生成するレポート生成手段を更に備えることを特徴とする。

また、請求項４の発明は、請求項１から請求項３の何れか１つの請求項に記載の情報処理システムであって、前記指定手段が、前記一覧表示において、ユーザーによる入力に応答して、前記複数要素の項目のうちの一部の項目に対してそれぞれ要素を指定した際、前記ネットワーク情報において、前記一部の項目に対して既に指定された要素が、前記複数要素の項目のうちの前記一部の項目以外の残余の項目に属する一つの要素と一義的に関連付けられている場合には、当該残余の項目に対して当該一つの要素を指定することを特徴とする。

また、請求項５の発明は、請求項１から請求項４の何れか１つの請求項に記載の情報処理システムであって、複数のレポートデータを格納するレポートデータベースと、前記複数のレポートデータを対象として、各要素をどのような要素の項目に分解するのかを示すモデルデータを基準としつつ、前記レポートデータ毎に、レポートを構成する要素が属する項目を識別して項目毎に属する要素に分解するとともに前記各項目間で当該各項目にそれぞれ属する各要素を相互に関連付けることで、前記関連情報を生成する情報生成手段とを更に備えることを特徴とする。

また、請求項６の発明は、請求項５に記載の情報処理システムであって、ユーザーの操作に応答して、検索条件を入力する検索条件入力手段と、前記レポートデータベースに格納された複数のレポートデータから、前記検索条件に対応するレポートデータを検出するデータ検出手段とを更に備えることを特徴とする。

また、請求項７の発明は、請求項５または請求項６に記載の情報処理システムであって、前記複数のレポートデータが、複数の医療情報のレポートを示すデータを含むことを特徴とする。

また、請求項８の発明は、請求項７に記載の情報処理システムであって、前記複数の医療情報のレポートが、複数のインシデントレポートを含むことを特徴とする情報処理システム。

また、請求項９の発明は、請求項７に記載の情報処理システムであって、前記複数の医療情報のレポートが、複数の診断レポートを含むことを特徴とする。

また、請求項１０の発明は、請求項７に記載の情報処理システムであって、前記複数の医療情報のレポートが、複数の読影レポートを含むことを特徴とする。

また、請求項１１の発明は、請求項１０に記載の情報処理システムであって、前記複数要素の項目が、診断内容を含み、前記表示手段が、前記一覧表示において、前記診断内容に属する複数の要素を可視的に出力することを特徴とする。

また、請求項１２の発明は、請求項１０または請求項１１に記載の情報処理システムであって、前記複数要素の項目が、診断に係るカテゴリ、部位、および基本所見を含み、前記表示手段が、前記一覧表示において、前記カテゴリ、前記部位、および前記基本所見にそれぞれ属する複数の要素を空間順次に表示することを特徴とする。

また、請求項１３の発明は、請求項１０から請求項１２の何れか１つの請求項に記載の情報処理システムであって、前記複数要素の項目が、撮影条件を含み、前記表示手段が、前記一覧表示において、前記撮影条件に属する複数の要素を表示することを特徴とする。

請求項１に記載の発明によれば、複数要素の項目に含まれる各項目間で、当該各項目にそれぞれ属する各要素が、相互に関連付けられた関連情報を準備しておき、ユーザーによって指定された抽出条件に対応する一部関連情報を抽出して一覧表示するような構成により、ユーザーが一覧表示を参照することで過去の知識を利用しつつレポートを作成することができるため、的確かつ円滑なレポート作成を支援する技術を提供することができる。また、１項目の要素、又は２以上の項目の要素を指定する条件によって絞り込まれたネットワーク情報を一覧表示するため、過去に蓄積されたレポートの情報のうち、必要な情報を適切に切り出して一覧表示させることができる。また、ネットワーク情報の一覧表示において、ユーザーが各項目に対してそれぞれ要素を指定すると、指定された要素を所定のレポートモデルに沿ったレポートを構成する要素として入力する構成により、ユーザーは、レポートを構成する要素を容易に入力することができる。

また、請求項２に記載の発明によれば、複数要素の項目に含まれる各項目間で、当該各項目にそれぞれ属する各要素が、相互に関連付けられた関連情報を準備しておき、ユーザーによって入力される情報に基づいて、各項目間における要素どうしの関連付けを示す情報を追加することで、関連付けデータベースを更新するとともに、関連付けデータベースに基づくネットワーク情報を可視的に一覧表示する構成により、ユーザーが一覧表示を参照することで、時を経る毎に変化する知識を有効に生かしたレポート作成の支援が可能となるため、的確かつ円滑なレポート作成を支援する技術を提供することができる。また、ネットワーク情報の一覧表示において、ユーザーが各項目に対してそれぞれ要素を指定すると、指定された要素を所定のレポートモデルに沿ったレポートを構成する要素として入力する構成により、ユーザーは、レポートを構成する要素を容易に入力することができる。

また、請求項３に記載の発明によれば、ネットワーク情報の一覧表示において、複数要素以外のレポートモデルに沿ったレポートを構成する要素について、複数の要素選択肢を表示し、ユーザーの入力に応答して適宜要素選択肢を指定することで、指定された各項目に係る要素と指定された要素選択肢とに基づいて、所定のレポートモデルに沿ったレポートを生成する構成により、よりレポートの作成に係る操作を簡略化することができる。

また、請求項４に記載の発明によれば、ネットワーク情報の一覧表示において、一部の項目についてユーザーの入力に応答して指定された要素と一義的に関連付けられている残余の項目に属する要素を自動的に指定するため、更にレポートの作成に係る操作を簡略化することができる。

また、請求項５に記載の発明によれば、レポートデータベースに格納される複数のレポートデータを対象として、言語処理を含む所定の情報処理を施すことで、各項目間で、当該各項目にそれぞれ属する各要素が、相互に関連付けられた関連情報が生成されるため、過去に蓄積されたレポートデータを有効に利用して、的確かつ円滑なレポート作成を支援することができる。

また、請求項６に記載の発明によれば、ユーザーによって入力された検索条件に対応するレポートデータを、レポートデータベースから検出する機能を有するため、ユーザーは、適宜知りたい情報を得ることができる。

また、請求項７から請求項１０のいずれに記載の発明によっても、レポートデータベースに格納される複数のレポートデータが、複数の医療情報のレポートを示すデータを含むため、医療関係におけるレポート作成を支援することができる。

また、請求項１１に記載の発明によれば、ネットワーク情報の一覧表示において、診断内容に係る複数の要素が提示される構成により、過去の読影レポートにおいて診断内容を示す要素として使用された複数の要素を参照しつつ読影レポートを作成することができるため、より的確かつ円滑なレポート作成を図ることができる。

また、請求項１２に記載の発明によれば、ネットワーク情報の一覧表示において、診断に係るカテゴリを示す複数の要素、部位に係る複数の要素、及び基本所見に係る複数の要素を空間順次に表示する構成により、読影レポートにおいて記述する順序で表示された各項目に属する複数の要素を参照しつつ読影レポートを作成することができるため、更に的確かつ円滑なレポート作成を図ることができる。

また、請求項１３に記載の発明によれば、ネットワーク情報の一覧表示において、撮影条件に属する複数の要素を表示するため、撮影条件の入力も容易に行うことができる。

以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。

＜情報処理システムの概要＞
図１は、本発明の実施形態に係る情報処理システム１の概要を示す図である。

情報処理システム１は、例えば、病院内で診療情報を管理・処理するためのシステムであり、ＬＡＮ等のネットワーク回線ＮＴＷに、サーバ１００、及び端末２０，５０，６０が相互にデータ送受信可能に接続されている。また、サーバ１００には、記憶部２００がデータ送受信可能に接続され、更に、ネットワーク回線ＬＮを介して端末１０，３０，４０がデータ送受信可能に接続されている。

記憶部２００は、診療対象である多数の患者に係る医療情報（以下「診療情報」とも称する）を記憶する診療情報データベース（ＤＢ）２１０が格納されている。この診療情報ＤＢ２１０には、診療対象である多数の患者のリスト（患者リスト）が含まれる。

そして、診療情報ＤＢ２１０には、患者リストに列挙された患者を対象として放射線科で放射線による撮影によって得られた多数の画像データ、及び当該多数の画像データにそれぞれ対応する読影レポートを示すレポートデータが、患者リストに列挙された患者の名前と関連付けられて格納されている。診療情報ＤＢ２１０は、多数のレポートデータが格納されている点に着目すれば、多数のレポートデータが格納されたデータベース（レポートＤＢ）である。

また、診療情報ＤＢ２１０には、担当医からのオーダーリングや患者や検査に係る情報を示す属性情報が患者リストに列挙された患者の名前と関連付けられて格納されている。

サーバ１００は、診療情報ＤＢ２１０に対する各種情報の書き込み／読み出しを行うとともに、診療情報ＤＢ２１０に格納される各種情報に基づいた情報処理を行う。サーバ１００における情報情報は、端末（管理クライアント）１０によって適宜管理される。

情報処理システム１では、例えば、端末５０，６０が患者の担当医が使用する端末、端末４０が放射線科の読影医が読影レポートを入力する端末（入力クライアント）、及び端末３０が放射線科の技師が使用する端末である。端末５０，６０から放射線科の端末３０に対してオーダーが入ると、放射線科の技師がＭＲＩやＣＴ等によって患部の画像データを取得して、端末３０からサーバ１００を介して診療情報ＤＢ２１０に患部の画像データが格納される。その後、放射線科の医師が、入力クライアント４０において、診療情報ＤＢ２１０に格納される画像データを可視的に出力させた画面を参照しつつ、読影レポートを入力する。なお、ここでは、管理クライアント１０と入力クライアント４０とが別個の端末によって構成されたが、各クライアントの機能を併せ持った１つの端末によって構成されても良い。

サーバ１００は、診療情報ＤＢ２１０に既に格納されている読影レポート（既存読影レポート）を利用して、新規な読影レポートの入力を支援する情報（入力支援情報）を作成し、当該入力支援情報から必要な情報を抽出してテンプレート表示の形で端末４０に提供する。なお、サーバ１００において新規な読影レポートの入力を支援する機能を以下「入力支援機能」（後述）とも称する。

図２は、入力クライアント４０において新規な読影レポートを入力する状態を例示する図である。図２に示すように、入力クライアント４０では、放射線科の読影医が、診療情報ＤＢ２１０に格納される患者の画像データを可視的に出力した画面（画像表示画面）Ｍ１，Ｃ１を適宜参照しつつ、読影レポートの入力画面４０１において新規な読影レポートを入力する。

＜入力支援機能＞
入力支援機能は、診療情報ＤＢ２１０に格納された多数の読影レポートを過去の知識として、当該多数の読影レポートから、新規な読影レポートの入力に必要な要素を抽出してＲＤＦ(Resource Description Framework)等を利用して構造化することで、入力支援情報を作成し、適宜提示等を行う機能を有する。

以下、情報処理システム１の入力支援機能について説明する。

図３は、情報処理システム１のうち入力支援機能及び入力支援機能を利用した新規な読影レポートの入力に係る機能構成を示すブロック図である。なお、図３で示す機能構成は、サーバ１００、入力クライアント４０、及び管理クライアント１０において、それぞれハードディスク等の記憶部に記憶されるプログラムをＣＰＵ等で実行することで実現される。また、当該機能構成で実行される各種情報処理において一時的に記憶される各種データは、サーバ１００、入力クライアント４０、及び管理クライアント１０にそれぞれ内蔵されるＲＡＭ等に適宜一時記憶される。

入力支援機能によって実現される動作は、主に、入力支援情報を作成する動作（支援情報作成動作）、入力対象の新規な読影レポートに対応する患者の特定に係る動作（患者特定動作）、及び入力支援情報に基づいて新規な読影レポートの入力を実際に支援する動作（入力支援動作）の３つの動作を備えて構成される。

以下、図３を参照しつつ、支援情報作成動作、患者特定動作、及び入力支援動作について順次説明する。

＜支援情報作成動作＞
データ読込部１０１は、診療情報ＤＢ２１０から、既存読影レポートを示す情報（既存レポート情報）と、当該既存レポート情報に対応するオーダーリング、患者属性、及び検査属性に係る情報とを読み込む。そして、データ読込部１０１は、既存読影レポート情報を自然文構造化部１０２に送出する一方、オーダーリング、患者属性、及び検査属性に係る情報を情報加算部ＫＳに送出する。

自然文構造化部１０２は、既存読影レポートの自然文である所見文から必要な要素を抽出し、ＲＤＦを利用して構造化を行う。この既存読影レポートの要素の構造化は、機械学習部１０３、モデル入出力部１０４、及び識別部１０５の機能と、自然文構造化部１０２の機能とによって実現される。

機械学習部１０３は、例えば、教師データとして学習用コーパスなどが与えられることで、構造化の基準となる情報を学習する。

学習用コーパスは、読影レポートの所見文の形式（文章モデル）に準じた大量のテキストデータを含む。この文章モデルは、例えば、撮影条件→部位→基本所見（特徴−結語）→診断１（診断−結語）→診断２（診断−結語）といった具合に、読影レポートの所見文の構成を示すものである。そして、学習用コーパスでは、例えば、読影レポートのモデル（「レポートモデル」とも称する）に含まれる所見文の文章モデルを構成する各要素の分類項目名が各語句にタグ付けされている。

例えば、要素の分類項目としては「診断内容のカテゴリ（以下「カテゴリ」と略す）」「撮影条件」「部位」「基本所見」「概略診断内容（以下「診断１」と略す）」、及び「詳細診断内容（以下「診断２」と略す）」等が挙げられる。

そして、学習用コーパスでは、例えば、「脳梗塞」「虚血性変化」・・・等の語句に対して要素の分類項目名「カテゴリ」がタグ付けされている。「Ｔ１画像」「Ｔ２画像」・・・等の語句に対して要素の分類項目名「撮影条件」がタグ付けされている。「前頭葉」「側頭葉」・・・等の語句に対して要素の分類項目名「部位」がタグ付けされている。「点状、斑状の高信号域」「点状の高信号域」・・・等の語句に対して要素の分類項目名「基本所見」がタグ付けされている。「陳旧性脳梗塞」「広範な陳旧性脳梗塞」・・・等の語句に対して要素の分類項目名「診断１」がタグ付けされている。「血栓性梗塞」「塞栓性梗塞」・・・等の語句に対して要素の分類項目名「診断２」がタグ付けされている。

なお、このような学習用コーパスが機械学習部１０３に対して外部から与えられる際、後述する新規な読影レポートを作成するために、結語についても代表的な表現については同じように学習用コーパスにタグ付けされて与えられる。

機械学習部１０３は、学習用コーパスから語句を抜き出し、対応する要素の分類項目毎にそれぞれ記憶する。つまり、機械学習部１０３では、学習用コーパスを含む教師データを学習教材とし、教師データを参照して要素の分類項目毎に各要素の分類項目に属する語句を学習して記憶する。このとき、機械学習部１０３では、語句や表現の振れをある程度正規化する。

更に、機械学習部１０３では、学習用コーパスにおける要素の出現パターンも学習して記憶する。例えば、部位「前頭葉」の後には「基本所見」に属する語句が出現する等といった、如何なる分類項目に属する如何なる語句が、どのような順で出現するのかといった出現パターンを学習して記憶する。

機械学習部１０３で、学習されて記憶されるデータは、既存読影レポートを構成する各要素をどのような要素の分類項目に分解するのかを示すモデルのデータ（モデルデータ）として使用される。

モデル入出力部１０４は、モデルデータを通信回線や記憶媒体等を介して外部のコンピュータに出力したり、外部のコンピュータで学習されたモデルデータを通信回線や記憶媒体等を介して入力するものである。よって、情報処理システム１において学習されたモデルデータを他の情報処理システムで利用したり、逆に、他の情報処理システムにおいて学習されたモデルデータを情報処理システム１で利用することができる。

識別部１０５は、機械学習部１０３で学習されたモデルデータ、又はモデル入出力部１０４を介して取得したモデルデータを基準としつつ、公知のＳＶＭ（Support Vector Machine）を用いて、自然文構造化部１０２に入力される既存読影レポートを対象として、要素の分類項目と実際に使用されている語句とを識別する。

なお、上述した機械学習の方法を用いると、予め教師データにおいて挙げられた要素（ここでは、語句）についてしか、要素の分類項目を識別することができないが、以下の機械学習の方法を利用することで、予め教師データにおいて挙げられていない要素についても、要素の分類項目を識別することができる。

例えば、機械学習部１０３が、学習用コーパスを形態素解析によって形態素に分解し、形態素毎に、形態素そのもの、形態素の品詞、形態素の活用形、前後（例えば前後２つ）の形態素の情報等を用いて、ある分類項目に属する形態素が出現するパターンを学習する。そして、識別部１０５が、当該パターンに従って、予め与えられていなかった要素（ここでは語句）についても、要素の分類項目を認識することができる。

より具体的には、例えば、機械学習部１０３は、学習用コーパスに「**に沿って」（「**」部には種々の語が入る）といった形の文が頻出する場合に、「**」の部分に部位を示す語句が頻出するときには、「**」の部分には部位を示す語句が入るというパターンを学習することができる。そして、識別部１０５は、このようなパターンを利用すれば、既存読影レポートを対象として、語の前後関係からフレーズ「下垂体／に／沿って」から「下垂体」を部位を示す語句として抽出することができる。なお、上記機械学習は、いわゆるＳＶＭ（Support Vector Machine）を利用することで実現することができる。このような機械学習によって自然言語処理の精度が向上する。

そして、自然文構造化部１０２では、識別部１０５で識別された情報に基づき、既存読影レポートを、要素の分類項目毎に属する語句（要素）に分解してＲＤＦで記述することで、既存読影レポートを構造化する。このとき、既存読影レポートにおける要素の出現パターンも認識することができるため、この出現パターンに関する情報を、識別部１０５で使用するモデルデータに反映させることで、モデルデータを進化させることができる。つまり、既存読影レポートを解析すればする程、モデルデータを進化させることができる。

自然文構造化部１０２で構造化された既存読影レポートは、情報加算部ＫＳに出力され、情報加算部ＫＳにおいて、データ読込部１０１から送出されたオーダーリング、患者属性、及び検査属性に係る属性情報が加えられて、ＲＤＦで記述された構造化データが作成される。

図４は、１つの既存読影レポートの要素（既存読影レポートの属性情報を構成する要素も含む）が構造化されたデータ（以下「単レポート構造化データ」とも称する）を例示する図である。図４に示すように、既存読影レポートのファイル「Ａ−０００１」に対して、ＲＤＦによって、要素の分類項目「カテゴリ」「撮影条件」「部位」「基本所見」「診断１」「診断２」をそれぞれ属性の項目とし、各属性に対して属性値「脳梗塞」「Ｔ２、ＲＬＡＩＲ画像」「前頭葉」「高信号域」「急性期脳梗塞」「前大脳動脈の閉塞」がぞれぞれ関連付けられて記述されている。また、属性情報に係る属性の項目「部位分類」「患者」「読影医師」「モダリティ」に対して「頭部（ＳＫＵＬＬ）」「特許太郎」「特許花子」「ＭＲＩ」がそれぞれ関連付けられ、更に、患者の属性に対して、属性の項目「性別」及び「年齢」について「Ｍ」と「５３」とがそれぞれ関連付けられて記述されている。なお、単レポート構造化データにおいて関連付けの対象となる属性の項目（属性項目）は、図４で示したものに限られず、例えば、検査属性の情報に含まれる他の属性項目を含めても良い。

このような単レポート構造化データを、自然文構造化部１０２、機械学習部１０３、モデル入出力部１０４、識別部１０５、及び情報加算部ＫＳの機能によって、診療情報ＤＢ２１０に格納された多数の既存読影レポート情報についてそれぞれ作成し、トランスレータ１０６に出力する。

トランスレータ１０６では、各単レポート構造化データにおいて１つのファイルに対して関連付けられている複数の属性値を、属性項目毎に並べて相互に関連付け直してＲＤＦで記述する処理を、多数の単レポート構造化データの全てについて行う。そして、この処理の結果として、複数の属性項目に含まれる属性項目毎に複数の属性値（ここでは、語句）が列挙されるとともに、各属性項目間で、各属性値どうしがネットワーク状に関連付けられた情報（以下「ネットワーク情報」とも称する）が作成される。このネットワーク情報は、所定の記憶部に記憶されることで、読影レポートの入力を支援する入力支援情報とされ、データベース（入力支援ＤＢ）１１０が構築される。

図５は、多数の既存読影レポートに係る要素が構造化された例を示す図であり、部位分類「頭部（ＳＫＵＬＬ）」についてのネットワーク情報を例示している。図５では、関連付けられた語句どうしを線で結んで示している。なお、図５では、図の複雑化を避けるために、語句を適宜「○○○」等と記載するとともに、関連付けを示す線も図中の比較的上部に位置するものを例示して、その他の線は省略している。

また、トランスレータ１０６で、ネットワーク情報を作成する際には、各単レポート構造化データにおいて関連付けられた各項目間における語句の組合せの回数をカウントし、当該カウント情報を、入力支援ＤＢ１１０に格納しておく。例えば、「頭部−ＭＲＩ−Ｍ−脳梗塞−Ｔ２，ＦＬＡＩＲ像−前頭葉−高信号域−急性期脳梗塞−前大動脈の閉塞」等と言った語句の組合せの回数がカウント情報に記憶される。

なお、ネットワーク情報とカウント情報とは、各項目間で、各項目に属する複数の語句どうしの関連付けを示す情報であるため、以下適宜「関連情報」と総称する。

入力支援ＤＢ１１０に格納されるネットワーク情報では、既存読影レポートにおいて、どのような語句がそれぞれ記述されたのかを、各属性項目間で、複数の語句どうしが関連付けられた態様で示される。そのため、当該ネットワーク情報を可視的に出力して、新規な読影レポートを入力する際に利用すると有効である。特に、各属性項目を入力する要素の項目（入力要素項目）とし、各属性項目に列挙される複数の語句を入力する候補（選択肢）として、テンプレート表示の形態で提供すれば有効である。

しかしながら、入力支援ＤＢ１１０に格納されるネットワーク情報では、各属性項目に列挙される語句について、同義語（例えば「Ｔ２強調画像」と「Ｔ２Ｗ１」等）が多いと、選択肢が増大し過ぎて、選択肢の指定が困難となる。そこで、同義語については、識別部１０５で、語句を検出する際に、代表的な１つの語句に置き換える処理を行う。また、属性項目に「結語」等がある場合には、結語等の表現の振れ（例えば「考える」と「考えます」等）が多いと選択肢が増大し過ぎて、選択肢の指定が困難となる。そこで、表現の振れについて、識別部１０５で、結語を検出する際に、代表的な１つの表現に置き換える処理を行う。

このような語句の代表的な語句への置き換えについては、教師データに、複数の語句と代表的な語句とを対応付けたテーブルを含ませることで、実現することができる。なお、表現の振れについては、表現の振れを正規化して、最も使用頻度の高いものに全て置き換えるようにしても良い。また、同義語についても最も使用頻度の高いものに全て置き換えるようにしても良い。

読影レポートでは、属性項目「部位」について、大分類、小分類、接頭辞、及び接尾辞が複合したフレーズ（部位フレーズ）を用いる場合が多い。例えば、部位フレーズ「右前頭葉の白質」は、大分類「前頭葉」、小分類「白質」、接頭辞「右」が複合したものである。このように、部位フレーズは、大分類、小分類、接頭辞、及び接尾辞による多数の組合せによって構成されるため、選択肢が増大し過ぎて、選択肢の指定が困難となる。そこで、属性項目「部位」については、部位フレーズを分解して、ネットワーク情報では、属性項目「部位」に対して大分類の語句を列挙するとともに、ネットワーク情報とは別に、図６に示すように、大分類の用語に対して部位フレーズを関連付ける。

図７は、入力支援情報作成動作の動作フローを示すフローチャートである。本動作フローは、サーバ１００において、入力支援機能を実現するためのプログラムが実行されることで実現される。

ステップＳＴ１では、データ読込部１０１によって、診療情報ＤＢ２１０から、読影レポートを示すデータが属性情報とともに読み込まれる。

ステップＳＴ２では、自然文構造化部１０２、機械学習部１０３、モデル入出力部１０４、及び識別部１０５の機能によって、読影レポートが構造化される。

ステップＳＴ３では、情報加算部ＫＳの機能によって、構造化された読影レポートに属性情報が追加されて、図４に示すような単レポート構造化データが作成される。

ステップＳＴ４では、診療情報ＤＢ２１０に格納されている全ての読影レポートについて単レポート構造化データが作成されたか否か判定する。ここで、全ての読影レポートについて単レポート構造化データが作成されていない場合には、ステップＳＴ１に戻り、次の読影レポートを示すデータ等が読み込まれて単レポート構造化データが作成される。また、全ての読影レポートについて単レポート構造化データが作成された場合には、ステップＳＴ５に進む。

ステップＳＴ５では、全ての読影レポートについての単レポート構造化データに基づいて、ネットワーク情報が作成され、本動作フローが終了する。

ところで、診療情報ＤＢ２１０に蓄積される読影レポートは、入力クライアント４０からの入力に応じて新たな読影レポートが作成される度に増加する。この時間とともに更に蓄積されていく読影レポートも過去の知識として利用できれば有効である。特に、これまでにない所見文等が新たに蓄積された読影レポートに含まれる場合には、過去の知識が更に進化するため、より有効である。

そこで、例えば、新たな読影レポートを示すデータがデータ書込部１３２から診療情報ＤＢ２１０に書き込まれる度に、図７で示したネットワーク情報の作成動作フローと類似した動作フローを実行することで、ネットワーク情報を新たな読影レポートを反映させたものに更新する。

図８は、ネットワーク情報の更新動作フローを示すフローチャートである。本動作フローは、サーバ１００において、入力支援機能を実現するためのプログラムが実行されることで実現される。

ステップＳＰ１では、データ読込部１０１により、ユーザーの入力操作に応答して、データ書込部１３２から診療情報ＤＢ２１０に対して追加された新規な読影レポートを示すデータが属性情報とともに読み込まれる。

ステップＳＰ２では、自然文構造化部１０２、機械学習部１０３、モデル入出力部１０４、及び識別部１０５の機能によって、ステップＳＰ１で読み込まれた読影レポートが構造化される。

ステップＳＰ３では、情報加算部ＫＳの機能によって、構造化された読影レポートに属性情報が追加されて、図４に示すような単レポート構造化データが作成される。

ステップＳＰ４では、トランスレータ１０６によりステップＳＰ３で作成された構造化データに基づき、既に入力支援ＤＢ１１０に格納されていたネットワーク情報に対して、新規な読影レポートに係る各属性項目に属する語句どうしの関連を示す情報が追加されることで、ネットワーク情報が更新される。このとき、カウント情報に格納される回数情報も勿論更新される。

＜患者特定動作＞
次に、入力クライアント４０において、新規な読影レポートを入力する画面（読影レポート入力画面）を表示させて、新規な読影レポートを入力させる場合に、入力支援機能によって実現される患者特定動作について説明する。

データ読込部１０１は、診療情報ＤＢ２１０から検査リストを読み込み、タスク管理部１５０に転送する。タスク管理部１５０は、管理クライアント１０を介して、入力クライアント４０に対して検査リストを提供する。これにより、入力クライアント４０では、読影レポート入力画面上に検査リストが表示される。

図９は、読影レポート入力画面Ｇ１を例示する図である。図９に示すように、読影レポート入力画面Ｇ１は、主に、依頼内容（オーダーリング情報）が表示される領域（依頼内容表示領域）Ａ１、検査リストが表示される領域（検査リスト表示領域）Ａ２、検査情報が表示される領域（検査情報表示領域）Ａ３、読影レポートの入力及び作成を行う領域（レポート作成領域）Ａ４、所見文が表示される領域（所見表示領域）Ａ５、メモを記述する領域（メモ領域）Ａ６、代表的な画像を添付する領域（画像添付領域）Ａ７、コマンドを入力するためのアイコンが列挙される領域（コマンド入力領域）Ａ８によって構成されている。

そして、入力クライアント４０では、読影レポート入力画面Ｇ１の検査リスト表示領域Ａ２に、例えば、図１０に示すような検査リストが表示される。検査リストには、患者の氏名が上から順に列挙され、各患者の氏名に対して、性別と、検査ＩＤと、読影レポートの作成について未処理か既処理かを示す状態とがそれぞれ記述される。

よって、検査リスト表示領域Ａ２に検査リストが表示された状態で、読影医が入力クライアント４０のマウス等を適宜操作することで、検査リストから所望の患者を指定することができる。そして、当該指定された患者氏名を示す情報が、管理クライアント１０の医師・タスク管理部１１の機能を介して、タスク管理部１５０に出力される。このとき、タスク管理部１５０は、指定された患者氏名に対応する、新規な読影レポートの作成に係るタスクを特定する。

また、タスク管理部１５０の制御下で、データ読込部１０１は、診療情報ＤＢ２１０から指定された患者氏名に対応するオーダリング、患者属性、及び検査属性に係る属性情報を読み込む。そして、この読み込まれたオーダリング、患者属性、及び検査属性に係る属性情報が、支援情報検索部１２０を介して、入力クライアント４０に提供される。このとき、提供されたオーダリング、患者属性、及び検査属性に係る情報に基づいて、読影レポート入力画面Ｇ１では、例えば、依頼内容表示領域Ａ１に図１１に示すようなオーダリング情報が表示されるとともに、検査情報表示領域Ａ３に図１２に示すような患者属性及び検査属性に係る属性情報が表示される。

＜入力支援動作＞
入力支援動作では、上述の如く作成されたネットワーク情報を、レポート作成領域Ａ４においてテンプレート表示の形態で可視的に出力し、当該テンプレート表示における語句の選択肢が適宜指定されることで、新規な読影レポートの入力を行う。

但し、各属性項目に列挙される複数の語句を選択肢として、単にネットワーク情報の全体（全体ネットワーク情報）を図５に示すように一覧表示するテンプレート表示の形態で提供すれば、列挙される選択肢の数が膨大過ぎて、選択肢の選択が困難となる。

そこで、例えば、全体ネットワーク情報のうち「男性、頭部、ＭＲＩ、脳梗塞」に関する情報に絞り込んだとすると、例えば、図１３に示すような一部のネットワーク情報（一部ネットワーク情報）を抽出することができる。図１３に示す一部ネットワーク情報では、各入力要素項目「部位」「基本所見」「診断１」「診断２」間で、各入力要素項目に属する複数の選択肢どうしがネットワーク状に関連付けられた情報となっている。

そして、図１３で示したような一部ネットワーク情報を一覧表示するテンプレート表示では、列挙される選択肢の数はある程度限定されているため、選択肢が見易くなり、選択肢の選択が容易となる。また、列挙される入力要素項目は、読影レポートの所見文の入力に必要な項目が網羅されており、テンプレート表示に示されるネットワーク情報を絞り込んでも、所見文の入力が容易となるだけで、特に不都合を生じない。

ここで、全体ネットワーク情報から一部のネットワーク情報を抽出する手法について説明する。

図１４は、全体ネットワーク情報から所望の一部のネットワーク情報を抽出するための抽出条件を決定するテンプレート表示（抽出条件決定テンプレート表示）ＴＰ１を例示する図である。

上述の如く、患者特定動作によって、患者が特定されると、読影レポート入力画面Ｇ１（図９）では、例えば、依頼内容表示領域Ａ１にオーダリング情報（図１１）が、検査情報表示領域Ａ３に患者及び検査に係る属性情報（図１２）が表示される。そして、支援情報検索部１２０の機能によって、レポート作成領域Ａ４に、抽出条件決定テンプレート表示ＴＰ１が表示される。

図１４に示すように、抽出条件決定テンプレート表示ＴＰ１では、全体ネットワーク情報における全属性項目のうち一部の属性項目「部位分類」「モダリティ」「性別」「カテゴリ」について、語句（選択肢）を各１つずつ選択することで、選択肢の組合せを抽出条件として指定することができる。このとき、抽出条件は、入力クライアント４０からの入力に応答して、支援情報検索部１２０に与えられる。

具体的には、図１４に示す抽出条件決定テンプレート表示ＴＰ１では、入力クライアント４０のマウスの操作に応答して動作するマウスポインタＭＰによってリストＰＬ１〜ＰＬ４から、属性値（選択肢）を各１つずつ選択することができる。そして、各属性項目について、各１つずつの選択肢を選択して、条件決定ボタンＤＢにマウスポインタＭＰを合わせてマウスを左クリックすることで、４つの属性項目についての選択肢（語句）の組合せを指定する抽出条件を決定することができる。

支援情報検索部１２０は、入力クライアント４０からの抽出条件の指定に応答して、入力支援ＤＢ１１０を検索する。そして、全体ネットワーク情報から、抽出条件に対応する一部ネットワーク情報を、レポート作成領域Ａ４にテンプレート表示として一覧表示するための情報（以下「表示用ネットワーク情報」とも称する）として抽出する。このとき、支援情報検索部１２０は、入力支援ＤＢ１１０に格納されるカウント情報を参照することで、全体ネットワーク情報から、抽出条件を満たす一部ネットワーク情報を抽出することができる。このとき、カウント情報から、抽出される一部ネットワーク情報に対応する一部のカウント情報も抽出する。なお、一部ネットワーク情報と一部のカウント情報とを、適宜「一部関連情報」とも総称する。

また、図１４における部位、モダリティー、性別、カテゴリの選択については、検査リストを選択することにより、オーダーリング情報（図１１）、患者及び検査に係る属性情報（図１２）から自動的に選択され入力されるようにすることもできる。

図１５は、表示対象の情報の絞り込み動作フローを示すフローチャートである。本動作フローは、サーバ１００において、入力支援機能を実現するためのプログラムが実行されることで実現される。

ステップＳＴ１１では、図１４に示したような抽出条件決定テンプレート表示ＴＰ１がレポート作成領域Ａ４に表示される。

ステップＳＴ１２では、抽出条件決定テンプレート表示ＴＰ１上における選択肢の指定に応答して、抽出条件が入力される。例えば、読影医は、読影レポート入力画面Ｇ１に表示されるオーダリング情報（図１１）を参照することで、部位分類「頭部」、モダリティ「ＭＲＩ」、及び性別「男性（Ｍ）」を特定し、更に、画像表示画面Ｍ１，Ｃ１を見ることで、カテゴリ「脳梗塞」を特定することができる。そして、４つの項目「部位分類」「モダリティ」「性別」「カテゴリ」について、部位分類「頭部」−モダリティ「ＭＲＩ」−性別「Ｍ」−カテゴリ「脳梗塞」の組合せを抽出条件として入力することができる。

ステップＳＴ１３では、支援情報検索部１２０により、ステップＳＴ１２で入力された抽出条件に合致する一部ネットワーク情報を、入力支援ＤＢ１１０から抽出する。

ステップＳＴ１４では、レポート作成領域Ａ４において、ステップＳＴ１３で抽出された一部ネットワーク情報が可視的に一覧表示されたテンプレート表示が提供される。なお、ここで提供されるテンプレート表示は、新規な読影レポートの所見文の入力を支援するものであるため、以下「入力支援テンプレート表示」とも称する。

図１６は、入力支援テンプレート表示ＴＰ２の表示例を示す図である。なお、後述する入力支援テンプレート表示ＴＰ２における各種入力及び指定は、読影医による入力クライアント４０における操作に応答してレポート入力部４１から出力される信号に基づいて行われる。

図１６に示すように、入力支援テンプレート表示ＴＰ２では、上から３／４程度の領域において、左から順に、項目「カテゴリ」「撮影条件」「部位」「基本所見」「診断１」「診断２」についての複数の語句Ｆ１〜Ｆ６がそれぞれ表示される。具体的には、属性項目「カテゴリ」については、複数の語句（「脳梗塞」「虚血性変化」・・・）Ｆ１が、属性項目「撮影条件」については、複数の語句（「Ｔ１画像」・・・「Ｔ２，ＦＬＡＩＲ像」）Ｆ２が、属性項目「部位」については、複数の語句（「前頭葉＞」・・・「橋」）Ｆ３が、属性項目「基本所見」については、複数の語句（「点状、斑状の高信号域」・・・「散在性の高信号域」）Ｆ４が、属性項目「診断１」については、複数の語句（「陳旧性脳梗塞」・・・「多発性脳梗塞」）Ｆ５が、属性項目「診断２」については、複数の語句（「血栓性梗塞」・・・「中大脳動脈の塞栓性閉塞」）Ｆ６が列挙される。

ここで、項目「カテゴリ」については、上記抽出条件で指定された語句（図１６では「脳梗塞」）に合わせて色付き四角カーソルＫＳ１が表示される。つまり、入力支援テンプレート表示ＴＰ２では、項目「カテゴリ」について既に絞り込んだ条件（語句）を確認的に示している。

項目「撮影条件」については、左方の検査情報表示領域Ａ３に示される検査情報（図１２）と合致する撮影条件をマウスポインタＭＰを合わせて左クリックすることで、所望の語句（図１６では「Ｔ２，ＦＬＡＩＲ像」）に合わせて色付き四角カーソルＫＳ２が表示される。なお、項目「撮影条件」に係る語句の指定については、支援情報検索部１２０が、検査情報と合致する撮影条件を自動的に指定するようにしても良い。

４項目「部位」「基本所見」「診断１」「診断２」については、抽出条件に沿って抽出された一部ネットワーク情報に基づき、各項目間で、相互に関連付けられた語句どうしが線（ここでは、破線）によって結ばれた状態で表示される。このようにして、ある程度絞られた一部ネットワーク情報が可視的に一覧表示される。よって、ユーザーは過去の知識が一見して分かるような一覧表示を参照することができる。

そして、４項目「部位」「基本所見」「診断１」「診断２」の各項目について、複数の語句から１つの語句にマウスポインタＭＰを合わせて左クリックすることで、新規な読影レポートの所見文を構成する各項目に対応する語句を指定することができる。

なお、語句「前頭葉＞」などのように「＞」の付いている語句は、更に小要素（部位フレーズ）があることを示しており、「＞」の付いている語句にマウスポインタＭＰを合わせて右クリックをすると、コマンドのリストが出現し、当該コマンドのリストで「小要素の設定」を指定すると、図６に示す構造化データに基づいて、小要素「右前頭葉」「左前頭葉」「右前頭葉の白質」「左前頭葉の白質」などが列挙される。そして、所望の小要素をマウスポインタＭＰによって指定することができる。

各項目に対応する語句を指定する際には、入力支援テンプレート表示ＴＰ２の下部に表示される読影レポートの所見文の文章モデルＭＤを参照する。この文章モデルＭＤは、教師データ等と併せて外部から与えられたレポートモデル（ここでは、文章モデル）のデータに基づいて表示される。

この文章モデルＭＤは、「空白欄Ｗ３において空白欄Ｗ４を認める。／認めない。空白欄Ｗ５を疑う。空白欄Ｗ６を疑う。」といった読影レポートの所見文のモデルを示している。そして、空白欄Ｗ３〜Ｗ６には、要素「部位」「基本所見」「診断１」「診断２」に係る語句がそれぞれ当てはまる。つまり、読影医による語句の指定により、複数の語句（選択肢Ｆ３）のうちの１つの語句（例えば「前頭葉」）が空白欄Ｗ３に充当され、複数の語句（選択肢Ｆ４）のうちの１つの語句（例えば「高信号域」）が空白欄Ｗ４に充当され、複数の語句（選択肢Ｆ５）のうちの１つの語句（例えば「急性期脳梗塞」）が空白欄Ｗ５に充当され、複数の語句（選択肢Ｆ６）のうちの１つの語句（例えば「前大脳動脈の閉塞」）が空白欄Ｗ６に充当されることになる。

４項目に対してそれぞれ語句を指定する際、まず、４項目のうちのいずれか１つの項目に属する語句（指定語句）にマウスポインタＭＰを合わせると、支援情報検索部１２０により、一部ネットワーク情報に対応する一部のカウント情報を参照して、指定語句を含む選択肢の組合せの回数が所定数（例えば、１０回）以上である場合には、当該指定語句を含む選択肢の組合せを示す線が太線で強調される。

例えば、図１６に示すように、項目「診断１」に属する１つの語句「ラクナ梗塞」が指定された場合、「ラクナ梗塞」が属する項目「診断１」以外の３項目「部位」「基本所見」「診断２」に属する複数の語句については、「ラクナ梗塞」との関連性の強さに応じて太線で示すなど表示態様が変更される。このような表示態様の変更によって、既存の読影レポートにおいて使用頻度が高い語句の組合せを一目で把握することができる。このため、使用頻度が高い語句の組合せに沿って語句を選択すれば、的確かつ円滑な読影レポートの作成を図ることができる。また、この４項目について、特に語句を指定する順番は問われない。よって、直感的に指定し易い語句にマウスポインタＭＰを合わせて、使用頻度等を参照しつつ、適切な語句を選択することができるため、読影レポートの作成が更に容易になる。

また、文章モデルＭＤでは、４つの項目以外の所定の文章モデルに沿った自然文を構成する結語について２つの選択肢ＶＳが表示される。ここでは、２つの選択肢ＶＳのうち、何れか一方の選択肢の左方に設けられたラジオボタンをマウスポインタＭＰを用いて選択することで、１つの選択肢（図１６では、「認める」）を指定することができる。なお、結語に係る選択肢は３つ以上であっても良いし、形容詞や副詞など自然文を構成する他の語句についても選択的に指定することができるようにしても良い。

上記のようにして、レポート入力部４１によって４項目及び結語についてそれぞれ指定された語句は、入力支援テンプレート表示ＴＰ２の最下部の領域（指定語句列挙領域）ＳＳに表示される。このとき、レポート入力部４１からの入力に応答して、レポート構成部１３１に対して、指定語句列挙領域ＳＳに表示された語句が、所定のルールである文章モデルＭＤに沿った読影レポートの所見文を構成する要素として入力される。レポート構成部１３１では、指定語句列挙領域ＳＳに表示された語句に基づいて、所定のルールに沿った新規な読影レポートの所見文が生成される。

なお、レポート構成部１３１で生成された新規な読影レポートの所見文は、入力クライアント４０に対して与えられ、所見表示領域Ａ５に表示される。このとき、入力クライアント４０の操作に応答してコマンド入力領域Ａ８のコマンド「所見登録」が指定されると、レポート構成部１３１で生成された新規な読影レポートがデータ書込部１３２によって診療情報ＤＢ２１０に追加登録される。そして、上述したネットワーク情報の更新動作によって、ネットワーク情報が更新される。また、ネットワーク情報の更新に伴って、抽出条件に応じて抽出される一部ネットワーク情報の一覧表示においても、語句間を関連付ける線が増加したり、使用頻度に応じた表示態様が変化する。

以上のように、本発明の実施形態に係る情報処理システム１では、所定のレポートに係る複数要素の項目に含まれる各項目間で、当該各項目に属する各要素（ここでは語句）どうしが関連付けられた情報を入力支援ＤＢ１１０に蓄積しておく。そして、ユーザーによって指定された抽出条件に対応する一部の情報を入力支援ＤＢ１１０から抽出して一覧表示する。このような構成により、ユーザーが一覧表示を参照することで過去の知識を利用しつつレポートを作成することができるため、的確かつ円滑なレポート作成を支援することができる。

また、ユーザーによって入力される新規な読影レポートの情報に基づき、入力支援ＤＢ１１０に蓄積された情報において、各項目間における要素（ここでは語句）どうしの関連情報を追加することで、入力支援ＤＢ１１０に蓄積された情報を更新する。このため、時を経る毎に変化する過去の知識を有効に生かしたレポート作成の支援が可能となる。

また、ユーザーによって要素（ここでは語句）どうしの関連に対応する新規な読影レポートの情報が入力される度に、各項目間における要素どうしを関連付けた情報を入力支援ＤＢ１１０に追加して、入力支援ＤＢ１１０を更新する。このため、ユーザーは、常に最新の情報を参照しつつ、レポートを作成することができる。

また、入力支援ＤＢ１１０に蓄積される要素（ここでは語句）間を関連付ける情報がＲＤＦで記述されているため、容易にネットワーク情報を記述することができる。

また、レポート作成領域Ａ４に可視的に表示されるネットワーク情報の一覧表示が出力された状態で、ユーザーが各項目に対してそれぞれ要素（ここでは語句）を指定すると、指定された要素を読影レポートの所見文に係る所定のレポートモデルに沿ったレポートを構成する要素として入力する。このような構成により、ユーザーは、読影レポートを構成する要素を容易に入力することができる。

また、レポート作成領域Ａ４に可視的に表示されるネットワーク情報の一覧表示において、複数の属性項目以外の読影レポートの所見文（自然文）を構成する要素（例えば、結語）について複数の選択肢を表示して、ユーザーによって適宜選択肢が指定される。すると、指定された各項目に係る要素（ここでは語句）と指定された選択肢とに基づいて、所定のレポートモデルに沿った読影レポートを生成する。このような構成により、よりレポートの作成に係る操作を簡略化することができる。

また、診療情報ＤＢ２１０に格納される複数のレポートデータに含まれる各レポートデータを言語処理することで、各項目間で、当該各項目に属する要素（ここでは語句）どうしが関連付けられた情報が生成される。このため、過去に蓄積されたレポートデータを有効に利用して、的確かつ円滑なレポート作成を支援することができる。

また、診療情報ＤＢ２１０に格納される複数のレポートデータは、複数の医療情報のレポートを示すデータを含むため、医療関係におけるレポート作成を支援することができる。

また、レポート作成領域Ａ４において、読影レポートに係る属性情報（例えば、属性項目「部位分類」「モダリティ」「性別」等の情報）によって絞り込まれたネットワーク情報を一覧表示する。このため、過去に蓄積された読影レポートに係る情報のうち、必要な情報を適切に切り出して一覧表示させることができる。

また、レポート作成領域Ａ４で提示される一覧表示において、診断内容に属する複数の要素（ここでは語句）が提示される。このような構成を採用することで、過去の読影レポートにおいて診断内容を示す要素として使用された複数の要素を参照しつつ読影レポートを作成することができるため、より的確かつ円滑なレポート作成を図ることができる。

また、レポート作成領域Ａ４で提示される一覧表示において、診断に係るカテゴリを示す複数の要素、部位に係る複数の要素、及び基本所見に係る複数の要素を空間順次に表示する。このような構成により、読影レポートにおいて記述する順序で表示された各項目に属する複数の要素を参照しつつ読影レポートを作成することができるため、更に的確かつ円滑なレポート作成を図ることができる。

また、レポート作成領域Ａ４で提示される一覧表示において、適宜、撮影条件の候補群を一覧表示に表示するため、撮影条件の入力も容易に行うことができる。

＜変形例＞
以上、この発明の実施形態について説明したが、この発明は上記説明した内容のものに限定されるものではない。

◎例えば、上記実施形態では、全体ネットワーク情報を作成して入力支援ＤＢ１１０に格納しておき、抽出条件の入力に応じた一部ネットワーク情報を抽出して一覧表示した。しかしながら、これに限られず、以下のような他の態様であっても良い。

例えば、入力支援ＤＢ１１０に、診療情報ＤＢ２１０に格納された全ての既存読影レポートについて図４に示したような単レポート構造化データを作成して蓄積することで、関連情報を準備しておく。そして、抽出条件の入力に応じて、支援情報検索部１２０が、抽出条件に合致する単レポート構造化データを収集する。ここで、４つの項目「部位分類」「モダリティ」「性別」「カテゴリ」について、部位分類「頭部」−モダリティ「ＭＲＩ」−性別「Ｍ」−カテゴリ「脳梗塞」の組合せが抽出条件として入力されたと仮定すると、当該属性情報の組合せを有する全ての単レポート構造化データが入力支援ＤＢ１１０から検出される。そして、当該検出された多数の単レポート構造化データに基づいて、図１３に示すように、抽出条件で使用された項目以外の属性項目毎に属性値（語句等）を列挙するとともに、各属性項目間で各属性項目に属する複数の属性値どうしがネットワーク状に関連付けられたネットワーク情報を作成する。このネットワーク情報を作成する際には、各単レポート構造化データにおいて関連付けられた各項目間における語句の組合せの回数をカウントして、当該カウント情報を、入力支援ＤＢ１１０に格納しておく。そして、当該作成されたネットワーク情報をレポート作成領域Ａ４に表示して、読影レポートの入力を支援するテンプレート表示を提供する。

このような構成であっても、上記実施形態と同様な効果を得ることができる。

なお、ここでは、入力支援ＤＢ１１０に格納されている多数の単レポート構造化データを全体として見ると、各属性項目間で、各属性項目に属する複数の属性値どうしがネットワーク状に関連付けられたネットワーク情報と見ることもできる。このような見方をすると、抽出条件に応答して全ネットワーク情報の一部にあたる一部ネットワーク情報を抽出して、可視的に一覧表示していると見ることもできる。

また、このような構成であれば、入力支援ＤＢ１１０に蓄積された多数の単レポート構造化データを利用した検索が可能となる。例えば、単にキーワードを入力クライアント４０から入力すると、支援情報検索部１２０によって当該キーワードに合致する語句を含む読影レポートを入力支援ＤＢ１１０内に蓄積された多数の単レポート構造化データに基づいて検出し、当該検出された読影レポートを診療情報ＤＢ２１０から抽出して入力クライアント４０に表示するようにしても良い。また、項目「部位」の語句が「前頭葉」、項目「診断１」の語句が「ラクナ梗塞」といった２つの条件を満たす読影レポートを、入力支援ＤＢ１１０内に蓄積された多数の単レポート構造化データに基づいて検出し、当該検出された読影レポートを入力クライアント４０に表示するようにしても良い。

このように、ユーザーによって入力された検索条件に対応するレポートデータを、複数のレポートデータを格納するデータベースから検出する機能を有するため、ユーザーは、適宜、知りたい情報を得ることができる。

◎また、上記実施形態では、入力支援ＤＢ１１０に格納される全ネットワーク情報の一部のネットワーク情報に基づいて、レポート作成領域Ａ４に一覧表示が提示されるが、これに限られず、例えば、全ネットワーク情報における項目の数及び、各項目に属する要素の数がある程度少ない時には、入力支援ＤＢ１１０に格納される全ネットワーク情報の全ての情報に基づいて、レポート作成領域Ａ４に一覧表示が提示されても良い。

◎また、上記実施形態では、病院内のネットワークＮＴＷ等によってサーバ１００と、各端末１０〜６０とがデータ送受信可能に接続され、病院内に蓄積された読影レポートを過去の知識として利用した入力支援機能を提供したが、これに限られず、例えば、図１７に示すように、サーバ１００を読影レポートの入力を支援するサービスを提供する業者や特定の病院が有し、当該サーバ１００にインターネット回線ＩＮ等を通じて各病院の読影医が端末（例えば、レポート入力用の端末４０Ａ）でアクセスして、入力支援機能を利用することができるようにしても良い。なお、このとき、サーバ１００を有する業者等が、各病院等の画像や読影レポート等を保管するサービスを提供するようにしても良い。

◎また、上記実施形態では、全体ネットワーク情報の複数の属性項目に含まれる一部の項目についての要素の組合せを指定する抽出条件に基づいて、全体ネットワーク情報から一部ネットワーク情報を抽出したが、これに限られず、例えば、全体ネットワーク情報の複数の属性項目に含まれる１の項目（例えば、カテゴリ）についての要素を指定する抽出条件に基づいて、全体ネットワーク情報から一部ネットワーク情報を抽出するようにしても良い。このような構成としても、一覧表示される情報量を制限できるため、テンプレート表示の見易さを改善することができる。

◎また、上記実施形態では、新たな読影レポートが入力される度に、過去の知識が変化するため、データ書込部１３２がレポート構成部１３１から新たな入力情報としての新規読影レポートの入力を受け付ける毎に、各項目に属する各要素どうしの関連付けを変更することで、一覧表示を進化させた。しかしながら、このような態様とすると、ユーザーは、常に最新の情報を参照しつつ、レポートを作成することができるが、レポート作成領域Ａ４の一覧表示が頻繁に変わると、使い難いと感じるユーザーも有り得る。そこで、例えば、一週間や一ヶ月に一度等の所定のタイミングにおいて、新規に入力された入力情報に基づいて、各項目に属する各要素どうしの関連付けを変更するようにしても良い。つまり、ある程度の期間、新規な入力情報を貯めておいて、まとめて過去の知識に反映させるバッチ処理を行っても良い。このような構成とすると、一覧表示が短時間のうちに変化することによって生じる操作性の悪さを回避することができる。

◎また、上記実施形態では、読影レポートの入力を支援する例を挙げて説明し、過去の知識として多数の読影レポートに係るレポートデータを利用したが、これに限られず、例えば、インシデントレポートや診断レポート等といった他の医療情報のレポートの入力を支援するために、過去の知識として多数のインシデントレポートや診断レポートや看護日誌等といった他の医療情報のレポートを利用するようにしても良い。

更に、本発明は、医療機関における医療情報のレポートの入力を支援する場合以外に、例えば、営業レポートの入力や種々のレポートの入力を支援する場合一般に適用することができる。

◎また、上記実施形態では、既存読影レポートを分析することで入力支援ＤＢ１１０に蓄積される情報を作成したが、これに限られず、例えば、医学的な知識から各項目に対して語句を与えることで、入力支援ＤＢ１１０に蓄積される情報の一部または全てを作成するようにして、知識を蓄積するようにしても良い。また、項目を適宜追加する機能を追加するようにしても良い。

◎また、上記実施形態では、識別部１０５での処理は、表現の振れや同義語について、最も使用頻度の高いものに全て置き換えるように行ったが、例えば、識別部１０５での処理は、最も使用頻度の高いものに全て置き換えるようにしつつも、各入力クライアントにおいて、使用者の癖に合わせて、レポート作成領域Ａ４や読影レポートにおける要素（表現や語句など）をカスタマイズして表示できるようにしても良い。

◎また、上記実施形態では、４項目「部位」「基本所見」「診断１」「診断２」の各項目について、複数の語句から１つの語句にマウスポインタＭＰを合わせて左クリックすることで、新規な読影レポートの所見文を構成する各項目に対応する語句を指定したが、これに限られない。

例えば、図１５に示すように、４つの項目のうちの一部の項目にあたる項目「診断１」について語句「ラクナ梗塞」を新規読影レポートを構成する要素として指定した際に、入力支援テンプレート表示ＴＰ２に可視的に出力されたネットワーク情報において、４つの項目のうちの一部の項目「診断１」以外の残余の項目「部位」「基本所見」「診断２」に対する語句が、一部の項目「診断１」に対して既に指定された語句「ラクナ梗塞」と一義的に関連付けられている場合には、当該残余の項目「部位」「基本所見」「診断２」に対して当該一義的に関連付けられている語句（例えば、図１５では、語句「ラクナ梗塞」と太線で関連付けられる語句「点状の高信号域」及び語句「前大能動脈の塞栓性閉塞」）を、自動的に新規読影レポートを構成する要素として指定するようにしても良い。

なお、ここでは、既に指定された語句に対して一義的に関連付けられている語句を自動的に指定する動作について具体例を示して説明したが、他の項目、他の語句について同様な動作を適用しても良い。また、上記具体例では、太線によって一義的に関連付けられている使用頻度の高い組合せの語句を自動的に指定したが、破線によって一義的に関連付けられている使用頻度の低い組合せの語句を自動的に指定するようにしても良い。

このように、一部の項目についてユーザーの操作に応答して指定された要素（ここでは語句）と一義的に関連付けられている残余の項目に属する要素を自動的に指定するような構成を採用することで、更にレポートの作成に係る操作を簡略化することができる。

◎また、上記実施形態では、入力支援ＤＢ１１０において、各項目に属する複数の要素としての複数の語句が各項目間で相互に関連付けられて格納されたが、これに限られず、例えば、レポートに図や画像等の語句以外の要素を含ませるようにした場合に、各項目に属する複数の要素に、複数の図や画像等といった語句以外の要素を含めるようにしても良い。

具体的には、例えば、項目「診断１」に属する各語句に対して特徴的な症例の図や画像が関連付け、読影レポート入力画面Ｇ１で、例えば、項目「診断１」について語句「ラクナ梗塞」が指定された場合に、画像添付領域Ａ７等に、「ラクナ梗塞」に関連付けられている特徴的な症例の図や画像（例えば図１８）等が自動的に表示されたり、挿入されたりするようにしても良い。なお、この特徴的な症例の図や画像等の表示は、マウスポインタＭＰを語句「ラクナ梗塞」に合わせると、ポップアップ形式で表示されるようにしても良い。

また、項目「部位」に属する複数の語句の代わりに、複数の語句に対応する部位を示す複数の図を採用するようにしても良い。例えば、脳の３つの部位「前頭葉」「後頭葉」「頭頂葉」を、図１９に示すような図で表現するようにしても良く、レポート作成領域Ａ４で複数の語句の代わりに、図１９に示すような図を用いると、患者のＣＴやＭＲ像などを見ながら読影レポートを作成する際に、直感的に部位を選択し易くなる。なお、部位を示す図や画像等としては、図１９に示したものに限られず、例えば、図２０に示すような肺の部位を示す図等、種々の部位を示す図や画像等を採用することができる。

また、レポート作成時に、項目「診断１」について、例えば、梗塞や腫瘍等のサイズを入力したい場合があるが、この場合、図２１に示すようなサイズ（ここでは、図中黒丸部によって特定）を示す図を採用するようにしても良い。例えば、「３×３ｃｍの腫瘍」といった語句に変わりに、図２１（ａ）に示すような図を採用しても良い。

このように、入力支援ＤＢ１１０において、図等を含めて各項目に属する複数の要素を各項目間で相互に関連付けるとき、例えば、入力支援ＤＢ１１０に格納される全体ネットワーク情報をＲＤＦで記述するものとすると、図の情報そのものは別途記憶しておきつつ当該図をＵＲＬを用いて記述することで、語句と図の情報とを関連付けることができる。なお、このような入力支援ＤＢ１１０に格納される情報に図等の情報を盛り込むためには、既存のレポートを解析して、レポートを構成する各要素を関連付けて構造化する際に、図等の情報を抽出して関連付ける必要性がある。

この手法としては、まず機械学習において、学習用コーパスに各種図の情報を追加した教師データを準備して機械学習を行うようにすれば良い。そして、機械学習した情報を用いて、既存のレポートを解析する際にも、各項目について、語句の抽出を行うとともに、パターンマッチング等の手法を用いて、図の情報も抽出して、図も含めた単レポート構造化データを作成することができる。

また、入力支援ＤＢ１１０に格納される全体ネットワーク情報に、オリジナルの所見文やオリジナルの読影レポートそのもの等といった、全体ネットワーク情報を作成する際に用いた既存のレポートに関する情報（属性情報）全てを要素として関連付けるようにしても良い。例えば、オリジナルの所見文を関連付けた場合には、全体ネットワーク情報を用いた検索機能等により、各項目に属する要素を絞っていくことで、容易にオリジナルの所見文等を引っ張り出してくることができ、結果として、容易にオリジナルの所見文等を修正、変更することができる。

◎また、上記実施形態では、図５に示すネットワーク情報においては項目「性別」に係る情報が含まれていたが、単レポート構造化データに含まれる他の情報、例えば項目「年齢」に係る情報もネットワーク情報に含めるようにしても良いのは勿論である。また、全体ネットワーク情報から一部のネットワーク情報を抽出する際の抽出条件に、例えば、項目「年齢」に関する条件を加えるようにしても良い。このように、年齢を条件に加えることで、若年、中年等によって症状の傾向が異なる場合に、読影レポートを作成する際などにおいて、より読影レポートの作成を容易にすることができる。

◎また、上記実施形態では、レポート作成領域Ａ４に表示された各項目に属する要素を指定することで、新規な読影レポートを作成することができ、その結果として、各項目間における各項目に属する要素どうしの関連に対応する新規な情報を入力することができた。しかしながら、これに限られず、例えば、レポート作成領域Ａ４に表示された複数の項目の一部又は全部について、各項目に属する表示要素を指定することなく、ユーザーが各項目に対して直接語句等の要素を入力するようにしても良い。

具体的には、レポート作成領域Ａ４に表示される複数の語句Ｆ３〜Ｆ６から語句を指定することなく、ユーザーがキーボード入力等によって空白欄Ｗ３〜Ｗ６に直接語句を入力することで、各項目に属する語句を指定するようにしても良い。このような構成によれば、例えば、図１６に示す画面において、項目「部位」「診断１」「診断２」についての複数の語句Ｆ３，Ｆ５，Ｆ６から各項目に属する語句を指定しつつ、項目「基本所見」については、空白欄Ｗ４に直接語句を入力することで、各項目間における各項目に属する要素どうしの関連に対応する情報を入力することができる。そして、このようにして入力された各項目間における各項目に属する要素どうしの関連に対応する新規な入力情報によっても、過去の知識が変化するため、支援ＤＢ１１０が適宜進化する。

本発明に係る情報処理システムの概要を示す図である。 読影レポートを入力する状態を例示する図である。 入力支援機能に関する機能構成を示すブロック図である。 読影レポートに係る要素が構造化された例を示す図である。 多数の読影レポートに係る要素が構造化された例を示す図である。 大分類と部位フレーズとの関連を示す図である。 ネットワーク情報の作成動作フローを示すフローチャートである。 ネットワーク情報の更新動作フローを示すフローチャートである。 読影レポート入力画面を例示する図である。 検査リストの表示例を示す図である。 オーダリング情報の表示例を示す図である。 患者及び検査に係る属性情報の表示例を示す図である。 一部ネットワーク情報を例示する図である。 抽出条件決定テンプレート表示を例示する図である。 表示対象の情報の絞り込み動作を示すフローチャートである。 入力支援テンプレート表示の表示例を示す図である。 変形例に係る情報処理システムの概要を示す図である。 変形例に係る表示要素を例示する図である。 変形例に係る表示要素を例示する図である。 変形例に係る表示要素を例示する図である。 変形例に係る表示要素を例示する図である。

符号の説明

１ 情報処理システム
１０〜６０ 端末
４１ レポート入力部
１００ サーバ
１０１ データ読込部
１０２ 自然文構造化部
１０５ 識別部
１０６ トランスレータ
１１０ 入力支援データベース
１２０ 支援情報検索部
１３１ レポート構成部
１３２ データ書込部
２１０ 診療情報データベース
４０１ 入力画面

Claims (13)

1. 情報処理システムであって、
   複数要素の項目に含まれる各項目間で、当該各項目にそれぞれ属する各要素が、相互に関連付けられた関連情報を記憶する関連情報データベースと、
   前記複数要素の項目に含まれる一つの項目に属する要素、又は前記複数要素の項目に含まれる一部の複数要素の項目にそれぞれ属する要素の組合せを指定する抽出条件のユーザーによる決定に応答して、前記関連情報データベースから、当該抽出条件で指定される前記一つの項目に属する要素又は前記一部の複数要素の項目にそれぞれ属する要素の組合せを含み且つ各項目間で相互に関連付けられた複数の要素の組合せを示す情報を抽出する情報抽出手段と、
   前記情報抽出手段によって抽出される情報に基づき、前記複数要素の項目のうちの前記抽出条件で使用された項目以外の項目毎に前記情報抽出手段によって抽出される情報に含まれる要素が列挙されるとともに、各項目間で、当該各項目に属する複数の要素どうしがネットワーク状に関連付けられたネットワーク情報の一覧表示を可視的に出力する表示手段と、
   前記一覧表示において、ユーザーによる入力に応答して、前記各項目に対し、それぞれ要素を指定する指定手段と、
   前記指定手段によって指定された要素を所定のレポートモデルに沿ったレポートを構成する要素として入力する要素入力手段と、
   を備えることを特徴とする情報処理システム。
2. 情報処理システムであって、
   複数要素の項目に含まれる各項目間で、当該各項目にそれぞれ属する各要素が、相互に関連付けられた関連情報を記憶する関連情報データベースと、
   ユーザーによる入力操作に応答して、前記各項目間における当該各項目に属する要素どうしの関連に対応する入力情報を受け付ける情報受付手段と、
   前記入力情報に基づき、前記関連情報に対して、前記入力情報に含まれ且つ各項目間における前記複数要素の項目に属する要素どうしの関連を示す情報を追加することで、前記関連情報を更新する情報更新手段と、
   前記関連情報に基づき、前記複数要素の項目に含まれる少なくとも一部の項目について、項目毎に前記関連情報に含まれる要素が列挙されるとともに、各項目間で、当該各項目に属する複数の要素どうしがネットワーク状に関連付けられたネットワーク情報の一覧表示を可視的に出力する表示手段と、
   前記一覧表示において、ユーザーによる入力に応答して、前記各項目に対し、それぞれ要素を指定する指定手段と、
   前記指定手段によって指定された要素を所定のレポートモデルに沿ったレポートを構成する要素として入力する要素入力手段と、
   を備えることを特徴とする情報処理システム。
3. 請求項１または請求項２に記載の情報処理システムであって、
   前記表示手段が、
   前記一覧表示において、前記複数要素以外の前記レポートモデルに沿ったレポートを構成する要素について、複数の要素選択肢を表示し、
   前記指定手段が、
   前記一覧表示において、ユーザーによる入力に応答して、前記複数の要素選択肢から一つの要素選択肢を指定し、
   前記要素入力手段が、
   前記一つの要素選択肢を前記レポートモデルに沿ったレポートを構成する要素として入力し、
   前記情報処理システムが、
   前記要素入力手段によって入力された要素に基づいて、前記レポートモデルに沿ったレポートを生成するレポート生成手段、
   を更に備えることを特徴とする情報処理システム。
4. 請求項１から請求項３の何れか１つの請求項に記載の情報処理システムであって、
   前記指定手段が、
   前記一覧表示において、ユーザーによる入力に応答して、前記複数要素の項目のうちの一部の項目に対してそれぞれ要素を指定した際、前記ネットワーク情報において、前記一部の項目に対して既に指定された要素が、前記複数要素の項目のうちの前記一部の項目以外の残余の項目に属する一つの要素と一義的に関連付けられている場合には、当該残余の項目に対して当該一つの要素を指定することを特徴とする情報処理システム。
5. 請求項１から請求項４の何れか１つの請求項に記載の情報処理システムであって、
   複数のレポートデータを格納するレポートデータベースと、
   前記複数のレポートデータを対象として、各要素をどのような要素の項目に分解するのかを示すモデルデータを基準としつつ、前記レポートデータ毎に、レポートを構成する要素が属する項目を識別して項目毎に属する要素に分解するとともに前記各項目間で当該各項目にそれぞれ属する各要素を相互に関連付けることで、前記関連情報を生成する情報生成手段と、
   を更に備えることを特徴とする情報処理システム。
6. 請求項５に記載の情報処理システムであって、
   ユーザーの操作に応答して、検索条件を入力する検索条件入力手段と、
   前記レポートデータベースに格納された複数のレポートデータから、前記検索条件に対応するレポートデータを検出するデータ検出手段と、
   を更に備えることを特徴とする情報処理システム。
7. 請求項５または請求項６に記載の情報処理システムであって、
   前記複数のレポートデータが、
   複数の医療情報のレポートを示すデータを含むことを特徴とする情報処理システム。
8. 請求項７に記載の情報処理システムであって、
   前記複数の医療情報のレポートが、
   複数のインシデントレポートを含むことを特徴とする情報処理システム。
9. 請求項７に記載の情報処理システムであって、
   前記複数の医療情報のレポートが、
   複数の診断レポートを含むことを特徴とする情報処理システム。
10. 請求項７に記載の情報処理システムであって、
    前記複数の医療情報のレポートが、
    複数の読影レポートを含むことを特徴とする情報処理システム。
11. 請求項１０に記載の情報処理システムであって、
    前記複数要素の項目が、
    診断内容を含み、
    前記表示手段が、
    前記一覧表示において、前記診断内容に属する複数の要素を可視的に出力することを特徴とする情報処理システム。
12. 請求項１０または請求項１１に記載の情報処理システムであって、
    前記複数要素の項目が、
    診断に係るカテゴリ、部位、および基本所見を含み、
    前記表示手段が、
    前記一覧表示において、前記カテゴリ、前記部位、および前記基本所見にそれぞれ属する複数の要素を空間順次に表示することを特徴とする情報処理システム。
13. 請求項１０から請求項１２の何れか１つの請求項に記載の情報処理システムであって、
    前記複数要素の項目が、
    撮影条件を含み、
    前記表示手段が、
    前記一覧表示において、前記撮影条件に属する複数の要素を表示することを特徴とする情報処理システム。