JP6911087B2 - Prescription drug management system, prescription drug management method and prescription drug management program - Google Patents

Prescription drug management system, prescription drug management method and prescription drug management program Download PDF

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Description

本発明は、処方薬剤管理システム、処方薬剤管理方法および処方薬剤管理プログラムに関する。 The present invention relates to a prescription drug management system, a prescription drug management method and a prescription drug management program.

近年、コンピュータ技術の発展に伴い、医療分野においても患者に関する各種の情報を、電子データで管理する技術が知られている。このような技術として下記特許文献1には、適正なタイミングで薬剤を投与することを目的とした薬剤の処方支援システムが開示されている。
このシステムでは、患者に関する情報と、当該患者に対して処方されている薬剤に関する情報と、を入力する。高齢者への特に注意を要する点として、潜在的に不適切な薬剤(PIM)の薬物有害事象(AEDs)の頻度の高い薬剤、重篤な薬物有害事象(AEDs)を来す薬剤の閲覧と認知、ポリファーマシー回避による処方の適正化を示唆することができる。
In recent years, with the development of computer technology, a technology for managing various information about patients with electronic data is known in the medical field as well. As such a technique, Patent Document 1 below discloses a drug prescription support system for the purpose of administering a drug at an appropriate timing.
The system inputs information about the patient and information about the medications prescribed for the patient. Of particular note to the elderly is the browsing of drugs with frequent adverse drug events (AEDs) of potentially inappropriate drugs (PIMs) and drugs that cause serious adverse drug events (AEDs). It can suggest the optimization of prescription by cognition and avoidance of polypharmacy.

特開2013−140524号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2013-140524

ところで、例えば高齢者においては、一時的な体調不良により薬剤を処方されたものの、例えば時間の経過とともに体調が回復することで、それらの薬剤を服用しないことがある。その結果、処方された薬剤が使用されることなく余剰薬剤として廃棄されているという問題がある。そして、薬剤療法に対するアドヒアランスの低下などによる余剰薬剤の発生している問題は、伸び続ける社会保障費の大きな一因ともなっている。 By the way, for example, elderly people may be prescribed drugs due to temporary illness, but may not take those drugs because their physical condition recovers with the passage of time, for example. As a result, there is a problem that the prescribed drug is discarded as a surplus drug without being used. And the problem of surplus drugs generated due to the decline in adherence to drug therapy is one of the major causes of the ever-increasing social security costs.

そこで、本発明は、適正な種類と量の薬剤を処方することができる処方薬剤管理システムを提供することを目的とする。 Therefore, an object of the present invention is to provide a prescription drug management system capable of prescribing an appropriate type and amount of drug.

本発明に係る処方薬剤管理システムは、医療機関、調剤薬局、又は介護施設において、患者および利用者の生活レベルを日常生活における行動様式に沿って定期的に評価した生活レベル評価データ、および入居者が処方された薬剤を示す処方薬剤データを受け付けるデータ受け付け部と、生活レベル評価データを参照して、処方薬剤データの変更を提案する薬剤提案部と、を備えている。 The prescription drug management system according to the present invention provides living level evaluation data in which the living levels of patients and users are regularly evaluated according to behavioral patterns in daily life at medical institutions, dispensing pharmacies, or nursing homes, and resident. It has a data receiving unit that receives prescription drug data indicating the prescribed drug, and a drug proposing unit that proposes a change in the prescription drug data by referring to the living level evaluation data.

また、データ受け付け部は、薬剤の副作用を示す副作用データ、および薬剤の使用が忌避されるべき使用者の状態を示す禁忌データのうちの少なくともいずれか一方を含む薬剤リスクデータを受け付け、薬剤提案部は、生活レベル評価データおよび薬剤リスクデータを参照して、処方薬剤データの変更を提案してもよい。 In addition, the data receiving unit receives drug risk data including at least one of side effect data indicating the side effect of the drug and contraindicated data indicating the state of the user who should avoid the use of the drug, and the drug proposal unit receives the drug risk data. May propose changes to prescription drug data with reference to life level assessment data and drug risk data.

また、薬剤提案部は、生活レベル評価データの経時的な変化から、罹患している可能性のある病態を推測するとともに、病態が、副作用データに示される副作用であって、入居者に処方された薬剤を、入居者が服用した場合に発症し得る副作用のいずれかに対応するか否かを判断することで、副作用と対応する薬剤の使用を制限してもよい。 In addition, the drug proposal department infers the pathological condition that may be affected from the change over time in the living level evaluation data, and the pathological condition is a side effect shown in the side effect data and is prescribed to the resident. The use of the drug corresponding to the side effect may be restricted by determining whether or not the drug corresponds to any of the side effects that may occur when the resident takes the drug.

また、薬剤提案部は、生活レベル評価データの経時的な変化から、罹患している可能性のある病態を推測するとともに、当該病態が、禁忌データに示される、使用が忌避される状態に該当するかどうかを判断することで、薬剤の使用を制限してもよい。 In addition, the Drug Proposal Department infers the pathological condition that may be affected from the change over time in the life level evaluation data, and the pathological condition corresponds to the state in which the use is avoided as shown in the contraindicated data. The use of the drug may be restricted by deciding whether or not to do so.

また、処方薬剤データとして、過去の薬歴データを記憶する薬歴記憶部を備え、薬剤提案部は、薬歴記憶部に記憶された過去の薬歴データを参照して、処方薬剤データの変更を提案してもよい。 In addition, as prescription drug data, a drug history storage unit that stores past drug history data is provided, and the drug proposal unit changes the prescription drug data by referring to the past drug history data stored in the drug history storage unit. May be proposed.

また、薬歴記憶部は、薬歴により特定される薬剤について、処方された分量を、その費用とともに記憶し、薬剤提案部は、薬歴記憶部に記憶された過去の薬剤費用と比較して、提案する薬剤の費用を算出してもよい。 In addition, the drug history memory unit stores the prescribed amount of the drug specified by the drug history together with the cost, and the drug proposal department compares it with the past drug cost stored in the drug history memory unit. , The cost of the proposed drug may be calculated.

また、本発明に係る処方薬剤管理ステップは、コンピュータが、医療機関、調剤薬局、又は介護施設において、患者および利用者の生活レベルを日常生活における行動様式に沿って定期的に評価した生活レベル評価データと、入居者が処方された薬剤を示す処方薬剤データと、を受け付ける受付ステップと、生活レベル評価データを参照して、処方薬剤データの変更を提案する薬剤提案ステップと、を実行する。 In addition, the prescription drug management step according to the present invention is a life level evaluation in which a computer periodically evaluates the life level of a patient and a user in a medical institution, a dispensing pharmacy, or a care facility according to a behavioral pattern in daily life. The reception step of accepting the data and the prescription drug data indicating the drug prescribed by the resident, and the drug proposal step of proposing a change of the prescription drug data with reference to the living level evaluation data are executed.

また、本発明に係る処方薬剤管理プログラムは、コンピュータに、医療機関、調剤薬局、又は介護施設において、患者および利用者の生活レベルを日常生活における行動様式に沿って定期的に評価した生活レベル評価データと、入居者が処方された薬剤を示す処方薬剤データと、を受け付ける受付機能と、生活レベル評価データを参照して、処方薬剤データの変更を提案する薬剤提案機能と、を実現させる。 In addition, the prescription drug management program according to the present invention periodically evaluates the living levels of patients and users according to the behavioral patterns in daily life at medical institutions, dispensing pharmacies, or nursing homes using a computer. The reception function for accepting the data and the prescription drug data indicating the drug prescribed by the resident, and the drug proposal function for proposing a change in the prescription drug data by referring to the living level evaluation data are realized.

本発明の処方薬剤管理システムによれば、薬剤提案部が、生活レベル評価データを参照して、処方薬剤データの変更を提案する。このため、入居者の一時的な状態ではなく、日々の日常生活において評価された生活レベルから、必要な薬剤を処方することで、実際に必要な薬剤だけを処方することができ、余剰薬剤の処方を抑えることができる。これにより、適正な種類と量の薬剤を処方することができる。 According to the prescription drug management system of the present invention, the drug proposal department refers to the living level evaluation data and proposes a change in the prescription drug data. Therefore, by prescribing the necessary drugs based on the living level evaluated in daily life, not the temporary condition of the resident, it is possible to prescribe only the drugs that are actually needed, and the surplus drugs can be prescribed. The prescription can be suppressed. This makes it possible to prescribe an appropriate type and amount of drug.

処方薬剤管理システムの構成の一例を示すシステム図である。It is a system diagram which shows an example of the structure of the prescription drug management system. 処方薬剤管理システムの実施形態の構成の一例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows an example of the structure of embodiment of the prescription drug management system. 処方薬剤管理システムの操作画面の第一例を示す図である。It is a figure which shows the 1st example of the operation screen of the prescription drug management system. 処方薬剤管理システムの操作画面の第二例を示す図である。It is a figure which shows the 2nd example of the operation screen of the prescription drug management system. 処方薬剤管理システムの操作画面の第三例を示す図である。It is a figure which shows the 3rd example of the operation screen of the prescription drug management system. 処方薬剤管理システムの操作画面の第四例を示す図である。It is a figure which shows the 4th example of the operation screen of the prescription drug management system. 処方薬剤管理システムの操作画面の第五例を示す図である。It is a figure which shows the 5th example of the operation screen of the prescription drug management system. 処方薬剤管理システムの操作画面の第六例を示す図である。It is a figure which shows the sixth example of the operation screen of the prescription drug management system. 処方薬剤管理システムの操作画面の第七例を示す図である。It is a figure which shows the 7th example of the operation screen of the prescription drug management system. 処方薬剤管理システムの操作画面の第八例を示す図である。It is a figure which shows the 8th example of the operation screen of the prescription drug management system. 処方薬剤管理システムの処理フローを説明する図である。It is a figure explaining the processing flow of the prescription drug management system.

以下、本発明の一実施態様について、図面を参照しながら説明する。
<概要>
図1は、本発明に係る処方薬剤管理システム1の構成の例を示すシステム図である。
本発明に係る処方薬剤管理システム1は、例えば、介護老人保健施設300(以下、老健施設300という)等の医療機関、調剤薬局、又は介護施設において、老健施設300に入居している入居者に処方される薬剤の最適化を実現するシステムである。なお、以下の説明では、老健施設300を例に挙げて説明するが、処方薬剤管理システム1は、医療機関や調剤薬局、又は介護老人保健施設以外の介護施設で使用されてもよい。
Hereinafter, one embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
<Overview>
FIG. 1 is a system diagram showing an example of the configuration of the prescription drug management system 1 according to the present invention.
The prescription drug management system 1 according to the present invention can be used by a resident who is resident in the Long-Term Care Health Facility 300 at a medical institution such as the Long-Term Care Health Facility 300 (hereinafter referred to as the Long-Term Care Health Facility 300), a dispensing pharmacy, or a long-term care facility. It is a system that realizes the optimization of prescribed drugs. In the following description, the elderly health facility 300 will be taken as an example, but the prescription drug management system 1 may be used in a medical institution, a dispensing pharmacy, or a nursing facility other than the Long-Term Care Health Facility.

ここで、老健施設300とは、主に医療ケアやリハビリを必要とする要介護者が入居できる施設を指す。老健施設300は、病院と自宅との中間的な役割があるため、在宅復帰を前提としたリハビリが中心となる。入所可能な期間もそれほど長くなく、3カ月〜1年程度であることが一般的ではあるが、この態様に限定されない。
また、薬剤の最適化とは、入居者に対して本当に必要な量の薬剤を提供することや、処方されたものの、使用が適さない薬剤の処方を変更することを指す。
Here, the LTCF 300 refers to a facility where a person requiring long-term care who mainly needs medical care or rehabilitation can move in. Since the LTCF 300 has an intermediate role between the hospital and home, rehabilitation centered on the premise of returning home. The period of admission is not so long, and it is generally about 3 months to 1 year, but it is not limited to this mode.
Drug optimization refers to providing the resident with the amount of drug that is really needed, or changing the prescription of a drug that has been prescribed but is not suitable for use.

図1に示すように、当該システムは、情報処理サーバ100として機能するユーザ端末10がネットワーク40を介して外部端末と接続されている。
外部端末としては、例えば地域総合医療情報データベース30や、老健施設300の医師、薬剤師の操作端末20等が挙げられる。また、処方薬剤管理システム1は、医薬品データ、副作用データ、および禁忌データを記憶する薬剤マスタ200とネットワーク40を介して接続されている。薬剤マスタ200については後述する。
なお、外部端末として、病院の電子カルテデータベースのような他の構成を含んでもよい。
As shown in FIG. 1, in the system, a user terminal 10 functioning as an information processing server 100 is connected to an external terminal via a network 40.
Examples of the external terminal include a regional comprehensive medical information database 30, a doctor's and pharmacist's operation terminal 20 of the LTCF 300, and the like. Further, the prescription drug management system 1 is connected to the drug master 200 that stores drug data, side effect data, and contraindication data via a network 40. The drug master 200 will be described later.
The external terminal may include another configuration such as a hospital electronic medical record database.

ユーザ端末10は、情報処理サーバ100と、表示装置50と、入力装置60と、を備えている。表示装置50はモニタであり、入力装置60は例えばキーボードやマウスである。情報処理サーバ100の構成については後述する。
ユーザ端末10は、図示のように、パーソナルコンピュータであってもよい。また、ユーザ端末10は、スマートフォンや、携帯端末、タブレット端末、その他の電子機器であってもよい。また、ユーザ端末10として、複数の端末を設けてもよい。
さらに、当該システムは、クラウドサービス(パブリッククラウド、プライベートクラウドいずれも含む)を用いてもよいし、対象の施設内に物理的に共用または専用の情報処理サーバ100を設けて処方薬剤の管理を行うサービスを提供してもよい。
The user terminal 10 includes an information processing server 100, a display device 50, and an input device 60. The display device 50 is a monitor, and the input device 60 is, for example, a keyboard or a mouse. The configuration of the information processing server 100 will be described later.
The user terminal 10 may be a personal computer as shown in the figure. Further, the user terminal 10 may be a smartphone, a mobile terminal, a tablet terminal, or other electronic device. Further, a plurality of terminals may be provided as the user terminal 10.
Further, the system may use a cloud service (including both a public cloud and a private cloud), or a physically shared or dedicated information processing server 100 is provided in the target facility to manage prescription drugs. Services may be provided.

<構成>
以下、ユーザ端末10における情報処理サーバ100の構成について、図2を用いて説明する。図2は、情報処理サーバ100の機能構成の一例を示すブロック図である。
情報処理サーバ100は、通信部として、受信部110および送信部120を備えている。受信部110および送信部120は、ネットワーク40を介して、外部端末との通信を実行する機能を有する。当該通信は、有線、無線(例えば、Wi-Fi(Wireless Fidelity)、BLE(Bluetooth Low Energy)、ZigBeeなどの通信方式)のいずれでもよく、また、互いの通信が実行できるのであれば、どのような通信プロトコルを用いてもよい。
<Structure>
Hereinafter, the configuration of the information processing server 100 in the user terminal 10 will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a block diagram showing an example of the functional configuration of the information processing server 100.
The information processing server 100 includes a receiving unit 110 and a transmitting unit 120 as communication units. The receiving unit 110 and the transmitting unit 120 have a function of executing communication with an external terminal via the network 40. The communication may be wired or wireless (for example, a communication method such as Wi-Fi (Wireless Fidelity), BLE (Bluetooth Low Energy), ZigBee), and if mutual communication can be executed, any Communication protocol may be used.

受信部110および送信部120が通信するデータとしては、具体的には、例えば、地域総合医療情報データベース30から取得した入居者の過去の病歴情報や薬歴データ等である。
また、受信部110および送信部120が通信するデータとしては、例えば薬剤の効果や副作用、単価等の当該薬剤に関する一般的な内容を示す医薬品情報であってもよい。
また、受信部110および送信部120が通信するデータとしては、例えば老健施設300の管理医師が自身の操作端末20に入力した、新たな薬剤の処方に関する情報であってもよい。
Specific examples of the data communicated by the receiving unit 110 and the transmitting unit 120 include past medical history information and drug history data of the resident acquired from the regional comprehensive medical information database 30.
Further, the data communicated by the receiving unit 110 and the transmitting unit 120 may be drug information indicating general contents related to the drug, such as the effect and side effects of the drug and the unit price.
Further, the data communicated by the receiving unit 110 and the transmitting unit 120 may be, for example, information regarding the prescription of a new drug input to the operation terminal 20 by the managing doctor of the LTCF 300.

処理部140は、データ受け付け部141、および薬剤提案部142を含んで構成され、情報処理サーバ100の各部を制御する機能を有するプロセッサである。
また、処理部140は、薬剤提案部142が提案内容を作成すると、ユーザ端末10の表示装置50にテキスト、表またはグラフで表示するための表示データを生成する。
The processing unit 140 is a processor that includes a data receiving unit 141 and a drug proposal unit 142 and has a function of controlling each unit of the information processing server 100.
Further, when the drug proposal unit 142 creates the proposal content, the processing unit 140 generates display data for displaying as text, a table, or a graph on the display device 50 of the user terminal 10.

データ受け付け部141は、入居者の基本データを受け付ける。入居者の基本データとは、入居者を識別するための特徴を示す情報であって、例えば図3に示すような氏名や生年月日、性別、といった属性の他、身長や体重のように身体的特徴、体温や血圧のような健康状態、喫煙や飲酒に関する生活習慣、過去に発症した副作用の症状やアレルギー症状、病歴といった体質に関する内容も含まれている。また、入居者と特定する個人識別IDを同時に設定してもよい。ここで、図3は、処方薬剤管理システム1の操作画面の第一例を示す図であり、特に入居者の基本データを示す画面である。 The data receiving unit 141 receives the basic data of the resident. Resident's basic data is information showing characteristics for identifying a resident, for example, in addition to attributes such as name, date of birth, and gender as shown in FIG. 3, body such as height and weight. It also includes content related to physical characteristics, health conditions such as body temperature and blood pressure, lifestyles related to smoking and drinking, symptoms of side effects and allergic symptoms that have occurred in the past, and medical history. In addition, a personal identification ID that identifies the resident may be set at the same time. Here, FIG. 3 is a diagram showing a first example of an operation screen of the prescription drug management system 1, and in particular, a screen showing basic data of a resident.

データ受け付け部141はまた、入居者の生活レベルを日常生活における行動様式に沿って定期的に評価した生活レベル評価データを受け付ける。ここで、生活レベルとは、身体の機能に基づいて、日常生活において入居者自身が遂行できる活動の程度を示す指標である。 The data receiving unit 141 also receives living level evaluation data in which the living level of the resident is regularly evaluated according to the behavioral pattern in daily life. Here, the living level is an index indicating the degree of activity that the resident can carry out in daily life based on the function of the body.

そして、生活レベル評価データとは、図4に示すように、予め定められた日常生活における行動様式をどの程度本人が遂行できるかを評価したデータである。ここで、図4は、処方薬剤管理システム1の操作画面の第二例を示す図であり、特に生活レベルの評価内容を示す画面である。
本実施形態では、生活レベルの評価手法として、図4におけるICF(国際生活機能分類)を基礎として構築されたICFstaging(登録商標)のR4モデルを採用している。なお、生活レベルの評価手法としては、バーセル・インデックス(BI:Bathel Index)、フィム(FIM: functional independence measure)などの他のモデルを採用してもよい。
As shown in FIG. 4, the life level evaluation data is data that evaluates to what extent the person can carry out a predetermined behavioral pattern in daily life. Here, FIG. 4 is a diagram showing a second example of the operation screen of the prescription drug management system 1, and is a screen showing particularly the evaluation contents of the living level.
In this embodiment, the R4 model of ICF staging (registered trademark) constructed based on the ICF (International Classification of Functioning, Disability) in FIG. 4 is adopted as a living level evaluation method. As a living level evaluation method, other models such as Barthel Index (BI: Bathel Index) and FIM (functional independence measure) may be adopted.

この評価手法では、日常生活における例えば、基本(生活一般)、歩行、認知、嚥下、食事、排泄、入浴、整容、余暇、交流といった各項目に対して、入居者がこれらの動作をどの程度遂行することができるかを評価することで、入居者の生活レベルを評価する。
また、定期的に日常生活の行動様式を評価することで、入居者の健康状態がどのように推移しているのか、具体的には何らかの病態が表れているのか、あるいは回復に向かっているのか、を評価することができる。
In this evaluation method, to what extent the resident performs these actions for each item in daily life, such as basic (general life), walking, cognition, swallowing, eating, excretion, bathing, plastic surgery, leisure, and interaction. Evaluate the living standards of residents by assessing what they can do.
In addition, by regularly evaluating the behavioral patterns of daily life, how is the health condition of the resident changing, specifically, is there any pathological condition, or is it heading for recovery? , Can be evaluated.

また、データ受け付け部141は、処方薬剤データを受け付ける。処方薬剤データとは、図5に示すように、入居者が処方された薬剤を、処方された日付とともに示すデータである。ここで、図5は、処方薬剤管理システム1の操作画面の第三例を示す図であり、特に処方薬剤データを表示する画面である。
処方薬剤データには、入居者が診断を受けた日時や病院、処方薬剤とそれに関するメモが記入されている。処方薬剤については、医薬品データベースに記憶された医薬品データから取得されている。
図6に示すように、医薬品データベースに記憶された医薬品データには、各薬品に関する詳細が登録されている。図6は、処方薬剤管理システム1の操作画面の第四例を示す図であり、特に医薬品データベースに記憶された医薬品データを表示する画面である。
In addition, the data receiving unit 141 receives prescription drug data. As shown in FIG. 5, the prescription drug data is data showing the drug prescribed by the resident together with the date of prescription. Here, FIG. 5 is a diagram showing a third example of the operation screen of the prescription drug management system 1, and is a screen for displaying prescription drug data in particular.
The prescription drug data includes the date and time when the resident was diagnosed, the hospital, the prescription drug and notes related to it. Prescription drugs are obtained from drug data stored in the drug database.
As shown in FIG. 6, details about each drug are registered in the drug data stored in the drug database. FIG. 6 is a diagram showing a fourth example of an operation screen of the prescription drug management system 1, and is a screen for displaying drug data stored in a drug database in particular.

また、データ受け付け部141は、図7に示すように、過去の薬歴データを受け付ける。ここで、図7は、処方薬剤管理システム1の操作画面の第五例を示す図であり、特に薬歴データを表示する画面である。
過去の薬歴データには、入居者が過去に処方された薬剤の情報が記載されている。そして、現在使用中かどうかを確認することができる。過去の薬歴データは、過去に処方された処方箋に基づいて、例えば老健施設300のスタッフが入力してもよい。
In addition, as shown in FIG. 7, the data receiving unit 141 receives past drug history data. Here, FIG. 7 is a diagram showing a fifth example of the operation screen of the prescription drug management system 1, and is a screen for displaying drug history data in particular.
The past drug history data contains information on the drugs prescribed by the resident in the past. Then, it can be confirmed whether or not it is currently in use. The past drug history data may be input by, for example, the staff of the LTCF 300 based on the prescription prescribed in the past.

ここで、薬剤マスタ200について説明する。薬剤マスタ200は、図8および図9に示される医薬品データ、副作用データ、および禁忌データを備えたデータベースである。
ここで、図8は、処方薬剤管理システム1の操作画面の第六例を示す図であり、特に副作用データと禁忌データとを表示する画面である。図9は、処方薬剤管理システム1の操作画面の第七例を示す図であり、特に入居者に対して禁忌データが適用されている状態を示す画面である。
Here, the drug master 200 will be described. The drug master 200 is a database containing the drug data, side effect data, and contraindication data shown in FIGS. 8 and 9.
Here, FIG. 8 is a diagram showing a sixth example of the operation screen of the prescription drug management system 1, and is a screen for displaying side effect data and contraindication data in particular. FIG. 9 is a diagram showing a seventh example of the operation screen of the prescription drug management system 1, and is a screen showing a state in which contraindication data is particularly applied to the resident.

副作用データおよび禁忌データを薬剤リスクデータと呼ぶ。薬剤リスクデータとは、薬剤の使用により想定されるリスクに関するデータである。本実施形態では、データ受け付け部141は、薬剤リスクデータとして、副作用データおよび禁忌データのうちの少なくともいずれか一方を受け付ける。
副作用データは、薬剤の副作用を示す情報である。すなわち、処方された薬剤を服用することによって、直接患者が発症し得る弊害(病態)を指す。医薬品データには、薬剤の情報として、名称や使用される病態や効能とともに、副作用の情報が記載されている。
Side effect data and contraindication data are called drug risk data. Drug risk data is data on the risks assumed by the use of drugs. In the present embodiment, the data receiving unit 141 accepts at least one of side effect data and contraindicated data as drug risk data.
Side effect data is information indicating the side effects of a drug. That is, it refers to an adverse effect (pathological condition) that a patient can directly develop by taking a prescribed drug. In the drug data, information on side effects is described as information on the drug, along with the name, pathological condition and efficacy used.

禁忌データは、薬剤の使用が忌避されるべき使用者の状態を示す情報であり、薬剤の服用により間接的に弊害(病態)を誘発する可能性のある特定の条件を指す。すなわち、薬剤の副作用を誘発する可能性のある病態や、同時に服用することで副作用を発症させる薬剤の組み合わせ等の情報が記載されている。例えば、認知症の患者には、抗精神病薬の投与が懸念されることが一般に知られている。このような情報は、例えば日本老年薬学会が公開している情報を活用することができる。
図8において、禁忌情報は、推奨される使用法の欄に記載されている。そして、図9に示すように、使用を忌避すべき旨が表示される。
Contraindication data is information that indicates the state of the user in which the use of the drug should be avoided, and refers to a specific condition that may indirectly induce an adverse effect (pathological condition) by taking the drug. That is, information such as a pathological condition that may induce side effects of a drug and a combination of drugs that cause side effects when taken at the same time is described. For example, it is generally known that patients with dementia are concerned about the administration of antipsychotic drugs. For such information, for example, information published by the Japan Geriatrics Society can be utilized.
In FIG. 8, contraindication information is provided in the Recommended Usage column. Then, as shown in FIG. 9, it is displayed that the use should be avoided.

データ受け付け部141が受け付けた各種のデータのうち基本データ、薬歴データおよび処方薬剤データを記憶部130が記憶する。また、記憶部130は、薬歴により特定される薬剤について、処方された分量を、その費用とともに記憶している。すなわち、記憶部130は、薬歴データベースとして機能する。
記憶部130はまた、情報処理サーバ100が動作するうえで必要とする各種プログラム、データおよびパラメータを記憶する機能を有する。
Of the various data received by the data receiving unit 141, the storage unit 130 stores basic data, drug history data, and prescription drug data. In addition, the storage unit 130 stores the prescribed amount of the drug specified by the drug history together with the cost. That is, the storage unit 130 functions as a drug history database.
The storage unit 130 also has a function of storing various programs, data, and parameters required for the information processing server 100 to operate.

記憶部130は、典型的には、HDD(Hard Disc Drive)、SSD(Solid State Drive)、フラッシュメモリ(SD(Secure Digital)メモリーカード)等各種の記録媒体により実現される。 The storage unit 130 is typically realized by various recording media such as an HDD (Hard Disc Drive), an SSD (Solid State Drive), and a flash memory (SD (Secure Digital) memory card).

そして、処理部140における薬剤提案部142は、生活レベル評価データを参照して、処方薬剤データの変更を提案する。
薬剤提案部142は、生活レベル評価データの経時的な変化から、入居者が罹患している可能性のある病態を推測する。この際、薬剤提案部142は、生活レベル評価データにより想定される生活レベルの変化と、生活レベルの変化において推測される病態と、の関係を学習した病態推測モデルを用いた機械学習を行う。
Then, the drug proposal unit 142 in the processing unit 140 proposes a change in the prescription drug data with reference to the living level evaluation data.
The drug proposal unit 142 infers the pathological condition that the resident may be suffering from from the change over time in the living level evaluation data. At this time, the drug proposal unit 142 performs machine learning using a pathological condition estimation model that learns the relationship between the change in the living level assumed from the living level evaluation data and the pathological condition estimated by the change in the living level.

病態推測モデルとしては、LSTM(Long short-term memory)等のニューラルネットワーク(パーセプトロン)や、SVM(support Vector Machine)等を用いることができる。また、その他の学習モデルを用いてもよい。
すなわち、所定の病態に罹患した際に、生活レベルが変化することを示すデータを学習データとして学習させておくことで、生活レベルの変化が確認された際に、所定の病態への罹患を推測することができる。
As the pathological condition estimation model, a neural network (perceptron) such as LSTM (Long short-term memory), an SVM (support Vector Machine), or the like can be used. Moreover, other learning model may be used.
That is, by learning as learning data data indicating that the living level changes when suffering from a predetermined pathological condition, it is estimated that the living level will change when the change in the living level is confirmed. can do.

そして薬剤提案部142は、推測された病態を改善するための薬剤を薬剤データから確認することで、処方薬剤データに記載された処方薬剤が適切かどうかを判断する。
そして、処方薬剤データに処方された薬剤の種類や量が不適切である場合には、処方薬剤データの変更を提案する。
Then, the drug proposal unit 142 determines whether or not the prescription drug described in the prescription drug data is appropriate by confirming the drug for improving the presumed pathological condition from the drug data.
Then, if the type or amount of the prescribed drug is inappropriate in the prescription drug data, it is proposed to change the prescription drug data.

また、薬剤提案部142は、薬剤リスクデータを参照して、処方薬剤データの変更を提案してもよい。ここで、薬剤リスクデータを用いる場合について詳述する。
まず、薬剤提案部142が、薬剤リスクデータのうち、副作用データを用いる場合には、薬剤提案部142は、推測した病態が、副作用データに示される副作用であって、入居者に処方された薬剤を、入居者が服用した場合に発症し得る副作用のいずれかに対応するか否かを判断する。そして、病態推測モデルを用いて推測した病態が、所定の薬剤の副作用に対応する場合には、当該薬剤の使用を制限するように、処方薬剤データの変更を提案する。
In addition, the drug proposal unit 142 may propose a change in the prescription drug data with reference to the drug risk data. Here, the case of using drug risk data will be described in detail.
First, when the drug proposal unit 142 uses the side effect data among the drug risk data, the drug proposal unit 142 has the estimated pathological condition as the side effect shown in the side effect data, and the drug prescribed to the resident. To determine whether or not it corresponds to any of the side effects that may occur when the resident takes it. Then, when the pathological condition estimated using the pathological condition estimation model corresponds to the side effect of a predetermined drug, it is proposed to change the prescription drug data so as to limit the use of the drug.

次に、薬剤提案部142が、薬剤リスクデータのうち、禁忌データを用いる場合には、薬剤提案部142は、当該病態が、禁忌データに示される、使用が忌避される状態に該当するかどうかを判断する。そして、病態推測モデルを用いて推測した病態が、禁忌データに示される、使用が忌避される状態に該当する場合には、当該薬剤の使用を制限するように、処方薬剤データの変更を提案する。 Next, when the drug proposal unit 142 uses contraindicated data among the drug risk data, the drug proposal unit 142 determines whether or not the pathological condition corresponds to the state in which the use is avoided as shown in the contraindicated data. To judge. Then, when the pathological condition estimated using the pathological condition estimation model corresponds to the condition shown in the contraindicated data in which the use is avoided, it is proposed to change the prescription drug data so as to limit the use of the drug. ..

また、薬剤提案部142は、記憶部130に記憶された過去の薬剤費用と比較して、提案する薬剤の費用を算出する。また、薬剤提案部142は、記憶部130に記憶された過去の薬歴データを参照して、処方薬剤データの変更を提案することもできる。これにより、図10に示すように、各薬剤の費用も含めた集計を確認することができる。ここで、図10は、処方薬剤管理システム1の操作画面の第八例を示す図であり、特に薬剤に要する費用を表示する画面である。 In addition, the drug proposal unit 142 calculates the cost of the proposed drug by comparing it with the past drug cost stored in the storage unit 130. In addition, the drug proposal unit 142 can also propose a change in the prescription drug data by referring to the past drug history data stored in the storage unit 130. As a result, as shown in FIG. 10, it is possible to confirm the total including the cost of each drug. Here, FIG. 10 is a diagram showing an eighth example of an operation screen of the prescription drug management system 1, and is a screen for displaying a cost particularly required for a drug.

<動作>
ここで、処方薬剤管理システム1の動作について図11を用いて説明する。
図11は、処方薬剤管理システム1が実行する処理の一例を示すフローチャートである。
図11に示すように、まず、データ受け付け部141が、受け付けステップの初工程として、生活レベル評価データを受け付ける(ステップS10)。
<Operation>
Here, the operation of the prescription drug management system 1 will be described with reference to FIG.
FIG. 11 is a flowchart showing an example of processing executed by the prescription drug management system 1.
As shown in FIG. 11, first, the data receiving unit 141 receives the living level evaluation data as the first step of the receiving step (step S10).

生活レベル評価データは、ICFstaging、BI、FIMなどの各項目を、入居者がどの程度遂行可能かを確認することで取得される。生活レベル評価データの取得は、例えば数か月や四半期に一度のように、定期的に行われ、その都度更新される。
生活レベル評価データは、例えば老健施設300の介護担当者により、ユーザ端末10の入力部装置から入力される。
Living level evaluation data is acquired by confirming how well the resident can perform each item such as ICF staging, BI, and FIM. The acquisition of living level evaluation data is performed regularly, for example, once every few months or quarters, and is updated each time.
The living level evaluation data is input from the input unit device of the user terminal 10 by, for example, the caregiver of the LTCF 300.

次に、データ受け付け部141が、受け付けステップの次工程として、処方薬剤データを受け付ける(ステップS11)。処方薬剤データは、例えば、老健施設300の医師、薬剤師により、それぞれの操作端末から入力される。処方薬剤データは、過去の薬歴データも含めて入力されることが好ましい。この際、処方薬剤データは、処方された分量を、その費用とともに入力されることが好ましい。 Next, the data receiving unit 141 receives the prescription drug data as the next step of the receiving step (step S11). The prescription drug data is input from each operation terminal by, for example, a doctor and a pharmacist of the LTCF 300. The prescription drug data is preferably input including past drug history data. At this time, it is preferable that the prescribed amount of the prescription drug data is input together with the cost.

次に、データ受け付け部141が、受付ステップの最終工程として、薬剤マスタ200から取得した薬剤リスクデータを受け付ける(ステップS12)。本実施形態では、薬剤リスクデータとして、副作用データ、および禁忌データが用いられる。 Next, the data receiving unit 141 receives the drug risk data acquired from the drug master 200 as the final step of the receiving step (step S12). In this embodiment, side effect data and contraindication data are used as drug risk data.

次に、薬剤提案部142が、薬剤提案ステップの初工程として、生活レベルデータを参照して、罹患している可能性のある病態を推測する(ステップS13)。
この際、薬剤提案部142は、生活レベルデータの経時的な変化から、病態推測モデルを用いて入居者が罹患している可能性のある病態を推測する。
Next, the drug proposal unit 142 estimates the pathological condition that may be affected by referring to the life level data as the first step of the drug proposal step (step S13).
At this time, the drug proposal unit 142 estimates the pathological condition that the resident may be affected by using the pathological condition estimation model from the change over time in the living level data.

そして、薬剤提案部142は、薬剤提案ステップの次工程として、推測した病態が、副作用データに示される副作用であって、入居者に処方された薬剤を、入居者が服用した場合に発症し得る副作用のいずれかに対応するか否かを判断する(ステップS14)。
そして推測した病態が、処方された薬剤を処方した場合に発症し得る副作用に該当する場合には、当該薬剤の処方を制限するように、処方薬剤データを変更する(ステップS16)。
一方、推測した病態が、処方された薬剤を処方した場合に発症し得る副作用に該当しない場合には、処方薬剤データの変更は行わない。
Then, as the next step of the drug proposal step, the drug proposal unit 142 may develop the estimated pathological condition as a side effect shown in the side effect data when the resident takes the drug prescribed to the resident. It is determined whether or not to deal with any of the side effects (step S14).
Then, when the estimated pathological condition corresponds to a side effect that may occur when the prescribed drug is prescribed, the prescription drug data is changed so as to limit the prescription of the drug (step S16).
On the other hand, if the estimated pathological condition does not correspond to the side effects that may occur when the prescribed drug is prescribed, the prescription drug data is not changed.

また、薬剤提案部142は、薬剤提案ステップの最終工程として、推測した病態が、禁忌データに示される、使用が忌避される状態に該当するかどうかを判断する。そして、推測した病態が、禁忌データに示される、使用が忌避される状態に該当する場合には、当該薬剤の処方を制限するように、処方薬剤データを変更する。一方、推測した病態が、禁忌データに示される、使用が忌避される状態に該当しない場合には、処方薬剤の変更は行わない。これにより、処方薬剤管理システム1の処理が終了する。なお、症例の改善させるために副作用データを用いて薬剤の変更を提案した場合に、提案した薬剤が禁忌データに抵触する場合には、副作用データを用いた変更を優先してもよいし、禁忌データを用いた変更を優先してもよい。 In addition, the drug proposal unit 142 determines, as the final step of the drug proposal step, whether or not the estimated pathological condition corresponds to the state in which the use is avoided as shown in the contraindication data. Then, when the inferred pathological condition corresponds to the condition shown in the contraindicated data in which the use is avoided, the prescription drug data is changed so as to limit the prescription of the drug. On the other hand, if the inferred pathology does not correspond to the condition shown in the contraindication data that the use is avoided, the prescription drug is not changed. As a result, the processing of the prescription drug management system 1 is completed. If a drug change is proposed using side effect data to improve the case and the proposed drug conflicts with the contraindication data, the change using the side effect data may be prioritized or contraindicated. Changes using data may be prioritized.

以上説明したように、本実施形態に係る処方薬剤管理システム1によれば、データ受け付け部141が受け付けた生活レベル評価データに基づいて、薬剤提案部142が、処方薬剤データの変更を提案する。このため、入居者の一時的な状態ではなく、日々の日常生活において評価された生活レベルから、必要な薬剤を推定することで、実際に必要な薬剤だけを処方することができ、余剰薬剤の処方を抑えることができる。これにより、適正な種類と量の薬剤を処方することができる。 As described above, according to the prescription drug management system 1 according to the present embodiment, the drug proposal unit 142 proposes a change of the prescription drug data based on the life level evaluation data received by the data reception unit 141. Therefore, by estimating the necessary drugs from the living level evaluated in daily life, not from the temporary condition of the resident, it is possible to prescribe only the drugs that are actually needed, and it is possible to prescribe only the drugs that are actually needed. The prescription can be suppressed. This makes it possible to prescribe an appropriate type and amount of drug.

また、薬剤提案部142は、生活レベル評価データの経時的な変化から、罹患している可能性のある病態を推測し、推測した病態が、入居者に処方された薬剤を、入居者が服用した場合に発症し得る副作用のいずれかに対応するか否かを判断する。これにより、副作用が発症している入居者の状態を即座に把握して、処方薬剤を見直すことができるばかりでなく、時宜を得た対応をすることができる。 In addition, the drug proposal unit 142 estimates the pathological condition that may be affected from the change over time in the living level evaluation data, and the resident takes the drug prescribed to the resident based on the estimated pathological condition. Determine if it corresponds to any of the side effects that may occur. As a result, not only can the state of the resident who is experiencing side effects be immediately grasped and the prescription drug can be reviewed, but also a timely response can be taken.

また、薬剤提案部142は、病態が、禁忌データに示される、使用が忌避される状態に該当するかどうかを判断することで、前記薬剤の使用を制限する。これにより、使用が忌避される状態の入居者を把握することができ、薬剤の使用により発生しうるリスクを事前に排除することができる。 In addition, the drug proposal unit 142 limits the use of the drug by determining whether the pathological condition corresponds to the state in which the use is avoided as shown in the contraindication data. As a result, it is possible to grasp the resident in a state where the use is avoided, and it is possible to eliminate the risk that may occur due to the use of the drug in advance.

また、薬剤提案部142は、薬歴記憶部に記憶された過去の薬歴データを参照して、処方薬剤データの変更を提案する。これにより、過去の薬歴データの経緯を把握して、大きく逸脱しないような薬剤を提案することができる。 In addition, the drug proposal unit 142 proposes a change in the prescription drug data with reference to the past drug history data stored in the drug history storage unit. As a result, it is possible to grasp the history of past drug history data and propose a drug that does not deviate significantly.

また、薬歴記憶部が、薬歴により特定される薬剤について、処方された分量を、その費用とともに記憶し、薬剤提案部142が、薬歴記憶部に記憶された過去の薬剤費用と比較して、提案する薬剤の費用を算出する。これにより、処方薬剤に要する費用を、過去の実績と比較しながら確認することができ、利便性を向上することができる。 In addition, the drug history memory unit stores the prescribed amount of the drug specified by the drug history together with the cost, and the drug proposal unit 142 compares it with the past drug cost stored in the drug history memory unit. And calculate the cost of the proposed drug. As a result, the cost required for the prescription drug can be confirmed while comparing with the past results, and the convenience can be improved.

(その他)
本発明に係る処方薬剤管理システム1は、医療機関等と連動して、遠隔医療の一環として利用することができる。
例えば、記憶部130に記憶するユーザDBの中に各ユーザが係る医療機関、医師等の情報を記憶し、測定・検査結果DBの更新の際等に当該DBの測定値および検査結果データを上記医療機関等に送信し、医師等は、当該送信されたデータに基づいて、患者が自宅にいても遠隔から健康に関する診察、指導等を行うことができる。
(others)
The prescription drug management system 1 according to the present invention can be used as a part of telemedicine in cooperation with a medical institution or the like.
For example, the information of the medical institution, the doctor, etc. related to each user is stored in the user DB stored in the storage unit 130, and the measurement value and the test result data of the DB are stored in the user DB when the measurement / test result DB is updated. It is transmitted to a medical institution, etc., and the doctor, etc. can remotely perform health-related examinations, guidance, etc. even when the patient is at home, based on the transmitted data.

さらに、本発明に係る処方薬剤管理システム1は、同様に医師や薬剤師、製薬会社等による遠隔での投薬観察(処方した薬をのんでいるか)や薬物代謝チェック(処方された薬が効くかどうかのチェック)、薬局から健康状態や医師の処方に合わせて処方された薬を配達するサービスや遠くにいる家族の健康チェック等にも利用することもできる。 Further, the prescription drug management system 1 according to the present invention also performs remote medication observation (whether the prescribed drug is taken) and drug metabolism check (whether the prescribed drug works) by a doctor, a pharmacist, a pharmaceutical company, or the like. It can also be used for services such as delivering medicines prescribed according to the health condition and doctor's prescription from the pharmacy, and health checks for families far away.

また、本発明に係る処方薬剤管理システム1は、製薬会社や健康保険組合のシステムと連携して、本発明に係る処方薬剤管理システム1の記憶部130に記憶する測定・検査結果情報から生成した時系列のバイタルデータをデータマーケティング事業に利用することもできる。
同様に、保険会社や健康保険組合のシステムと連携して、どうやったら医療費を削減できるかのシミュレーションにもバイタルデータを利用することができる。
Further, the prescription drug management system 1 according to the present invention is generated from the measurement / test result information stored in the storage unit 130 of the prescription drug management system 1 according to the present invention in cooperation with the system of the pharmaceutical company or the health insurance association. Time-series vital data can also be used for data marketing business.
Similarly, vital data can be used to simulate how medical costs can be reduced in collaboration with insurance companies and health insurance association systems.

また、当該生成したバイタルデータと、処方薬剤管理システム1と連携するウェアラブル機器で記録される日々のライフログを結びつけることによって、より個別具体的な健康および美容アドバイスを提供するサービスに利用することも出来る。
また、バイタルデータとライフログを結びつけることで、例えば、どういう健康状態の人間がどういう生活していくのかのモデリングにも利用することができる。
In addition, by linking the generated vital data with the daily life log recorded by the wearable device linked with the prescription drug management system 1, it can be used for a service that provides more individual and specific health and beauty advice. You can.
In addition, by linking vital data and life logs, it can be used, for example, for modeling what kind of health people are living and what kind of life they are.

さらに、これらのモデリング情報は、当該モデリングによって予想した健康状態の情報を保険会社等に提供し、保険会社等は当該予想情報に基づき、加入可否や保険料などを検討、決定する際の情報として利用することができる。 Furthermore, these modeling information provides information on the health condition predicted by the modeling to the insurance company, etc., and the insurance company, etc. uses the forecast information as information when considering and deciding whether or not to enroll and insurance premiums. It can be used.

情報処理サーバ100、ユーザ端末10の各機能部は、集積回路(IC(IntegratedCircuit)チップ、LSI(LargeScaleIntegration))等に形成された論理回路(ハードウェア)や専用回路によって実現してもよいし、CPU(CentralProcessingUnit)およびメモリを用いてソフトウェアによって実現してもよい。
また、各機能部は、1または複数の集積回路により実現されてよく、複数の機能部の機能を1つの集積回路により実現されることとしてもよい。LSIは、集積度の違いにより、VLSI、スーパーLSI、ウルトラLSIなどと呼称されることもある。
なお、ここで「回路」は、コンピュータによるデジタル処理、すなわち、ソフトウェアによる機能的処理としての意味合いを含んでもよい。また、当該回路は、再構築可能な回路(例えば、FPGA:FieldProgrammableGateAway)により実現されてもよい。
Each functional unit of the information processing server 100 and the user terminal 10 may be realized by a logic circuit (hardware) or a dedicated circuit formed in an integrated circuit (IC (Integrated Circuit) chip, LSI (LargeScaleIntegration)) or the like. It may be realized by software using a CPU (CentralProcessingUnit) and a memory.
Further, each functional unit may be realized by one or a plurality of integrated circuits, and the functions of the plurality of functional units may be realized by one integrated circuit. LSIs are sometimes called VLSIs, super LSIs, ultra LSIs, etc., depending on the degree of integration.
Here, the "circuit" may include a meaning as digital processing by a computer, that is, functional processing by software. Further, the circuit may be realized by a reconstructable circuit (for example, FPGA: FieldProgrammableGateAway).

情報処理サーバ100、ユーザ端末10の各機能部をソフトウェアにより実現する場合、情報処理サーバ100、ユーザ端末10の各機能部は、各機能を実現するソフトウェアである表示情報生成プログラムの命令を実行するCPU、上記健康モニタリングプログラムおよび各種データがコンピュータ(またはCPU)で読み取り可能に記録されたROM(ReadOnlyMemory)または記憶装置(これらを「記録媒体」と称する)、上記健康モニタリングプログラムを展開するRAM(RandomAccessMemory)などを備えている。
そして、コンピュータ(またはCPU)が上記健康モニタリングプログラムを上記記録媒体から読み取って実行することにより、本発明の目的が達成される。上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。
When each functional part of the information processing server 100 and the user terminal 10 is realized by software, each functional part of the information processing server 100 and the user terminal 10 executes an instruction of a display information generation program which is software for realizing each function. A CPU, a ROM (ReadOnlyMemory) or storage device (referred to as a "recording medium") in which various data are readablely recorded by a computer (or CPU), and a RAM (RandomAccessMemory) for deploying the health monitoring program. ) Etc. are provided.
Then, the object of the present invention is achieved when the computer (or CPU) reads and executes the health monitoring program from the recording medium. As the recording medium, a "non-temporary tangible medium", for example, a tape, a disk, a card, a semiconductor memory, a programmable logic circuit, or the like can be used.

また、上記健康モニタリングプログラムは、当該健康モニタリングプログラムを伝送可能な任意の伝送媒体(通信ネットワークや放送波等)を介して上記コンピュータに供給されてもよい。本発明は、上記健康モニタリングプログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。 Further, the health monitoring program may be supplied to the computer via an arbitrary transmission medium (communication network, broadcast wave, etc.) capable of transmitting the health monitoring program. The present invention can also be realized in the form of a data signal embedded in a carrier wave, in which the health monitoring program is embodied by electronic transmission.

なお、上記健康モニタリングプログラムは、例えば、ActionScript、JavaScript(登録商標)などのスクリプト言語、Objective-C、Java(登録商標)などのオブジェクト指向プログラミング言語、HTML5などのマークアップ言語などを用いて実装できる。 The above health monitoring program can be implemented using, for example, a script language such as ActionScript or JavaScript (registered trademark), an object-oriented programming language such as Objective-C or Java (registered trademark), or a markup language such as HTML5. ..

1 処方薬剤提案システム
100情報処理サーバ
110受信部(通信部)
120送信部(通信部)
130記憶部(薬歴記憶部)
140処理部
141データ受け付け部
142薬剤提案部
200薬剤マスタ
1 Prescription drug proposal system 100 Information processing server 110 Receiver (communication section)
120 Transmitter (communication unit)
130 memory (medicine history memory)
140 Processing unit 141 Data receiving unit 142 Drug proposal unit 200 Drug master

Claims (8)

医療機関、調剤薬局、又は介護施設において、患者および利用者の生活レベルを日常生活における行動様式に沿って定期的に評価した生活レベル評価データ、および前記患者および利用者が処方された薬剤を示す処方薬剤データ、を受け付けるデータ受け付け部と、
生活レベルの変化と、当該生活レベルの変化において推測される病態との関係を予め学習した病態推測モデルと、前記データ受け付け部によって受け付けた生活レベル評価データとに基づいて、前記患者および利用者の病態を分析し、当該分析された病態を改善する薬剤を薬剤データに基づいて確定し、前記データ受け付け部によって受け付けた処方薬剤データが不適切の場合には、前記処方薬剤データの変更を提案する薬剤提案部と、
を備えている処方薬剤管理システム。
Shows life level evaluation data in which the living levels of patients and users are regularly evaluated according to behavioral patterns in daily life at medical institutions, dispensing pharmacies, or long-term care facilities, and the drugs prescribed by the patients and users. Data receiving department that accepts prescription drug data,
Based on the pathological condition estimation model in which the relationship between the change in living level and the pathological condition estimated in the change in living level is learned in advance, and the living level evaluation data received by the data receiving unit, the patient and the user The pathological condition is analyzed, the drug for improving the analyzed pathological condition is determined based on the drug data, and if the prescription drug data received by the data receiving unit is inappropriate, it is proposed to change the prescription drug data. Drug Proposal Department and
Prescription drug management system equipped with.
前記データ受け付け部は、
前記薬剤の副作用を示す副作用データ、および前記薬剤の使用が忌避されるべき使用者の状態を示す禁忌データのうちの少なくともいずれか一方を含む薬剤リスクデータを受け付け、
前記薬剤提案部は、前記生活レベル評価データおよび前記薬剤リスクデータを参照して、前記処方薬剤データの変更を提案することを特徴とする請求項1に記載の処方薬剤管理システム。
The data receiving unit
Accepting drug risk data that includes at least one of side effect data indicating the side effects of the drug and contraindication data indicating the condition of the user to which the use of the drug should be avoided.
The prescription drug management system according to claim 1, wherein the drug proposal unit proposes a change in the prescription drug data with reference to the life level evaluation data and the drug risk data.
前記薬剤提案部は、前記生活レベル評価データの経時的な変化から、罹患している可能性のある病態を推測するとともに、
前記病態が、前記副作用データに示される副作用であって、前記患者および利用者に処方された薬剤を、前記患者および利用者が服用した場合に発症し得る副作用のいずれかに対応するか否かを判断することで、前記副作用と対応する前記薬剤の使用を制限することを特徴とする請求項2に記載の処方薬剤管理システム。
The drug proposal department infers the pathological condition that may be affected from the change over time of the life level evaluation data, and at the same time,
Whether or not the pathological condition corresponds to any of the side effects shown in the side effect data and which may occur when the drug prescribed to the patient and the user is taken by the patient and the user. The prescription drug management system according to claim 2, wherein the use of the drug corresponding to the side effect is restricted by determining the above.
前記薬剤提案部は、前記生活レベル評価データの経時的な変化から、罹患している可能性のある病態を推測するとともに、
当該病態が、前記禁忌データに示される、使用が忌避される状態に該当するかどうかを判断することで、前記薬剤の使用を制限することを特徴とする請求項2又は3に記載の処方薬剤管理システム。
The drug proposal department infers the pathological condition that may be affected from the change over time of the life level evaluation data, and at the same time,
The prescription drug according to claim 2 or 3, wherein the use of the drug is restricted by determining whether or not the pathological condition corresponds to a state in which use is avoided as shown in the contraindication data. Management system.
前記処方薬剤データとして、過去の薬歴データを記憶する薬歴記憶部を備え、
前記薬剤提案部は、前記薬歴記憶部に記憶された過去の薬歴データを参照して、前記処方薬剤データの変更を提案することを特徴とする請求項1から4のいずれか1項に記載の処方薬剤管理システム。
As the prescription drug data, a drug history storage unit for storing past drug history data is provided.
The drug proposal unit according to any one of claims 1 to 4, wherein the drug proposal unit proposes a change of the prescription drug data with reference to the past drug history data stored in the drug history storage unit. Described prescription drug management system.
前記薬歴記憶部は、前記薬歴により特定される薬剤について、処方された分量を、その費用とともに記憶し、
前記薬剤提案部は、前記薬歴記憶部に記憶された過去の薬剤費用と比較して、提案する薬剤の費用を算出することを特徴とする請求項5に記載の処方薬剤管理システム。
The drug history storage unit stores the prescribed amount of the drug specified by the drug history together with the cost.
The prescription drug management system according to claim 5, wherein the drug proposal unit calculates the cost of the proposed drug as compared with the past drug cost stored in the drug history storage unit.
コンピュータが、
医療機関、調剤薬局、又は介護施設において、患者および利用者の生活レベルを日常生活における行動様式に沿って定期的に評価した生活レベル評価データと、前記患者および利用者を示す処方薬剤データと、を受け付ける受付ステップと、
生活レベルの変化と、当該生活レベルの変化において推測される病態との関係を予め学習した病態推測モデルと、前記受付ステップによって受け付けた生活レベル評価データとに基づいて、前記患者および利用者の病態を分析し、当該分析された病態を改善する薬剤を薬剤データに基づいて確定し、前記受付ステップによって受け付けた処方薬剤データが不適切の場合には、前記処方薬剤データの変更を提案する薬剤提案ステップと、
を実行する処方薬剤管理方法。
The computer
Life level evaluation data that regularly evaluates the living levels of patients and users according to their behavioral patterns in daily life at medical institutions, dispensing pharmacies, or long-term care facilities, and prescription drug data indicating the patients and users. Reception step to accept and
Based on the pathological condition estimation model in which the relationship between the change in living level and the pathological condition estimated in the change in living level is learned in advance, and the living level evaluation data received by the reception step, the pathological condition of the patient and the user. Is analyzed, the drug that improves the analyzed pathological condition is determined based on the drug data, and if the prescription drug data received by the reception step is inappropriate, a drug proposal that proposes a change in the prescription drug data is proposed. Steps and
Prescription drug management method to carry out.
コンピュータに、
医療機関、調剤薬局、又は介護施設において、患者および利用者の生活レベルを日常生活における行動様式に沿って定期的に評価した生活レベル評価データと、前記患者および利用者が処方された薬剤を示す処方薬剤データと、を受け付ける受付機能と、
生活レベルの変化と、当該生活レベルの変化において推測される病態との関係を予め学習した病態推測モデルと、前記受付機能によって受け付けた生活レベル評価データとに基づいて、前記患者および利用者の病態を分析し、当該分析された病態を改善する薬剤を薬剤データに基づいて確定し、前記受付機能によって受け付けた処方薬剤データが不適切の場合には、前記処方薬剤データの変更を提案する薬剤提案機能と、
を実現させる処方薬剤管理プログラム。
On the computer
Shows life level evaluation data in which the living levels of patients and users are regularly evaluated according to behavioral patterns in daily life at medical institutions, dispensing pharmacies, or long-term care facilities, and the drugs prescribed by the patients and users. Prescription drug data, reception function to accept,
The pathological condition of the patient and the user based on the pathological condition estimation model in which the relationship between the change in the living level and the pathological condition estimated in the change in the living level is learned in advance and the living level evaluation data received by the reception function. Is analyzed, the drug that improves the analyzed pathological condition is determined based on the drug data, and if the prescription drug data received by the reception function is inappropriate, a drug proposal that proposes a change in the prescription drug data is proposed. Function and
A prescription drug management program that realizes.
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