CN112133446A - 信息处理设备和程序 - Google Patents

Abstract

公开了信息处理设备和程序。一种信息处理设备包括：提取单元，该提取单元从包括在文档中的每个句子中提取识别药物的药物信息、与症状有关的症状信息和表示患者的状况变化的变化信息；以及生成单元，该生成单元在所述药物被所述患者服用之后，根据由所述提取单元提取的所述信息来生成用于确定副作用的结构化信息。

Description

信息处理设备和程序

技术领域

本公开涉及一种信息处理设备和一种程序。

背景技术

药物可以在它们在临床试验中被测试并批准之后被用在医疗护理中。在临床试验中，对人类执行各种检查并收集关于药物的作用和安全性的信息。即使在一种药物被批准为新药物之后，也可以持续地收集关于副作用的信息以进行评估。如果已发生副作用的案例并且患有各种疾病的患者、医师或护士已报告了关于该事件的信息，则根据该信息评估严重性以及药物与症状之间的因果关系。如果副作用是严重的(即，症状很严重)，则可以执行安全作业，诸如向监管机构报告。

在日本未审查专利申请公开号2012-203772、2017-211772和2017-199351中公开了相关技术。

安全作业之一包括筛查作业，该筛查作业从诸如医学论文这样的文档提取信息，并且确定在使用药物之后出现的症状是否对应于副作用。筛查作业包括从医学论文提取已执行对副作用的确定所基于的信息(即，描述)。在现有技术中手动地执行提取信息的作业，即，提取被认为与副作用有关的描述的作业(也称为标记作业)。由于简单手动地提取的信息不是结构化的，所以难以处理它。信息的手动构造涉及工作量并且存在用作确定副作用的基础的信息逃脱检测的可能性。

发明内容

因此，本公开的目的是与当手动地构造与文档中描述的药物的副作用有关的信息时相比使得能够更高效地确定药物的副作用。

根据本公开的第一方面，提供了一种信息处理设备。该信息处理设备包括：提取单元，该提取单元从包括在文档中的每个句子提取识别药物的药物信息、与症状有关的症状信息和表示患者的状况变化的变化信息；以及生成单元，该生成单元在所述药物被所述患者服用之后，根据由所述提取单元提取的所述信息来生成用于确定副作用的结构化信息。

根据本公开的第二方面，通过分析所述文档，所述提取单元与所述信息一起提取关于所述药物是否已被服用的信息、关于是否已观察到所述症状的信息以及关于是否已发生所述变化的信息。

根据本公开的第三方面，所述信息处理设备还包括确定单元，该确定单元通过参考所述结构化信息来确定所述药物的副作用。

根据本公开的第四方面，提供了一种信息处理设备。该信息处理设备包括确定单元，该确定单元使用预先生成的学习模型来在药物被患者服用之后根据结构化信息确定副作用。所述结构化信息是从文档中的每个句子提取和生成的并且包括识别所述药物的药物信息、与症状有关的症状信息和表示所述患者的状况变化的变化信息。

根据本公开的第五方面，所述确定单元在每句子基础上确定所述副作用。

根据本公开的第六方面，所述确定单元根据多个句子或所述文档来确定所述副作用。

根据本公开的第七方面，所述确定单元确定所述副作用的严重性。

根据本公开的第八方面，所述确定单元确定所述副作用的新颖性。

根据本公开的第九方面，所述确定单元依照已响应于所述药物的使用而观察到所述症状的事实来确定所述副作用。

根据本公开的第十方面，所述信息处理设备还包括显示控制器，该显示控制器执行控制以显示由所述确定单元获得的确定结果。

根据本公开的第十一方面，所述显示控制器执行控制以关联形式显示所述句子中的每一个的结构化信息以及由所述确定单元从所述句子获得的所述确定结果。

根据本公开的第十二方面，所述显示控制器执行控制以显示所述确定单元据此确定所述副作用已被观察到的所述句子的药物信息、症状信息和变化信息。

根据本公开的第十三方面，所述显示控制器执行控制以显示参考所述文档对所述副作用的确定结果，所述确定结果是由所述确定单元从所述句子中的每一个的结构化信息获得的。

根据本公开的第十四方面，提供了一种程序。该程序使计算机执行用于处理信息的过程。该过程包括：从文档中的每个句子提取识别药物的药物信息、与症状有关的症状信息和表示患者的状况变化的变化信息；以及在所述药物被所述患者服用之后，从所提取的信息生成用于确定副作用的结构化信息。

根据本公开的十五方面，提供了一种程序。该程序使计算机执行用于处理信息的过程。该过程包括使用预先生成的学习模型来在药物被患者服用之后根据结构化信息确定副作用。所述结构化信息是从文档中的每个句子提取和生成的并且包括识别所述药物的药物信息、与症状有关的症状信息和表示所述患者的状况变化的变化信息。

根据本公开的所述第一方面，与当手动地构造与文档中描述的药物的副作用有关的信息时相比，可以更高效地确定所述药物的副作用。

根据本公开的所述第二方面，可以澄清药物、被推测为副作用的症状和由副作用引起的变化的关系。

根据本公开的所述第三方面，可以确定所服用药物的副作用。

根据本公开的所述第四方面，与当手动地构造与文档中描述的药物的副作用有关的信息时相比，可以更高效地确定药物的副作用。

根据本公开的所述第五方面，可以依照每个句子的描述内容来确定副作用。

根据本公开的所述第六方面，可以依照多个句子或文档的组合来确定副作用。

根据本公开的所述第七方面，可以确定副作用的严重性。

根据本公开的所述第八方面，可以确定副作用的新颖性。

根据本公开的所述第九方面，可以依照药物和已观察到症状的事实来确定副作用。

根据本公开的所述第十方面，用户可以验证副作用的确定结果。

根据本公开的所述第十一方面，用户可以验证从每个句子中获得的副作用的确定结果。

根据本公开的所述第十二方面，用户可以验证副作用所基于的理由。

根据本公开的所述第十三方面，用户可以依照文档来验证副作用的确定结果。

根据本公开的所述第十四方面，与当手动地构造与文档中描述的药物的副作用有关的信息时相比，可以更高效地确定药物的副作用。

根据本公开的所述第十五方面，与当手动地构造与文档中描述的药物的副作用有关的信息时相比，可以更高效地确定药物的副作用。

附图说明

将基于以下图详细地描述本公开的示例性实施方式，其中：

图1是例示了示例性实施方式的信息处理设备的框图；

图2是例示了示例性实施方式的副作用确定过程的流程图；

图3具体地例示了示例性实施方式的副作用确定过程；

图4例示了示例性实施方式的结构化表的数据结构；

图5例示了由示例性实施方式的信息处理设备提供的标准画面的显示示例；

图6例示了当在示例性实施方式的标准画面上选择副作用提取按钮时显示的文档选择画面的显示示例；

图7例示了当在示例性实施方式的标准画面上选择副作用存在按钮时显示的副作用子画面的显示示例；

图8例示了当在示例性实施方式的标准画面上选择副作用不存在按钮时显示的副作用子画面的显示示例；

图9例示了当在示例性实施方式的副作用子画面上选择文档突出显示按钮时显示的文档显示画面的显示示例；

图10例示了当在示例性实施方式的标准画面上选择文档信息提取按钮时显示的文档选择画面；以及

图11例示了当在示例性实施方式的标准画面上选择文档信息显示按钮时显示的文档信息显示画面的显示示例。

具体实施方式

在下面参考附图描述本公开的示例性实施方式。

示例性实施方式的信息处理设备1通过相关技术的通用硬件配置(诸如个人计算机(PC))来实现。示例性实施方式的信息处理设备1因此包括中央处理单元(CPU)、存储器(诸如只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)和硬盘驱动器(HDD))和通信介质，诸如用户接口和网络接口。用户接口可以包括作为输入单元的鼠标和键盘以及显示器。用户接口可以包括用作输入单元和显示单元的触摸面板液晶面板。

图1是例示了示例性实施方式的信息处理设备1的框图。示例性实施方式的信息处理设备1包括用户界面(UI)处理控制器11、文档信息获取单元12、信息提取单元13、结构化信息生成单元14、确定单元15、词典存储器16、确定模型存储器17、结构化信息存储器18和文档信息存储器19。在附图中未例示未参考示例性实施方式描述的信息处理设备1的元件。

UI处理控制器11具有执行控制以在显示单元上显示各种图像的显示控制器的功能以及接收由使用输入单元的用户在显示画面上键入的信息的接收单元的功能。文档信息获取单元12从内部存储器(未例示)中或者经由网络获取由用户指定为关于副作用并包括安全信息的确定目标的文档(诸如医学论文)。至少经由网络获取到的文档被存储在文档信息存储器19中。

信息提取单元13从由文档信息获取单元12获取到的文档中提取被认为描述关于副作用的描述作为信息。示例性实施方式的信息提取单元13从包括在文档中的每个句子中提取识别文档中描述的药物的药物信息、关于症状的症状信息和表示患者的状况变化的变化信息。当信息被提取时，仍不清楚该信息是否与副作用有关。基于由确定单元15提供的确定结果来执行此确定。

结构化信息生成单元14生成结构化信息并将它存储在结构化信息存储器18中。结构化信息由信息提取单元13在每个句子的基础上提取并且包括药物信息、症状信息和变化信息。结构化信息用于确定当通过药物信息识别的药物被患者服用时的副作用。确定单元15不仅针对文档而且针对每个句子来分析所生成的结构化信息并且确定在文档中所写的药物的副作用。具体地，如果通过包括在每个句子的结构化信息中的药物信息识别的药物被患者服用，则确定单元15在每个句子的基础上确定副作用。因此确定单元15将附加地在结构化信息存储器18上与句子的副作用关联地登记针对每个句子的副作用的确定结果。示例性实施方式的确定单元15可以通过使用通过机器学习所产生的学习模型来确定副作用。依照示例性实施方式，使用学习模型对副作用的确定也被称为人工智能(AI)确定。

词典存储器16存储由信息提取单元13使用的多个词典。例如，信息提取单元13存储副作用词典，包括当信息提取单元13参考药物名称时参考的药物词典、当提取症状和疾病名称时参考的全疾病词典以及当搜索副作用时参考的监管活动医学词典(MedDRA)。词典存储器16还存储与医疗护理有关的指定词典，诸如医学术语词典。词典存储器16还存储用于说明单词变化的同义词的词典。在这里词典类型仅出于示例性目的而引用，并且本公开不限于这些词典。

如上所述，确定模型存储器17存储当确定单元15执行AI确定时使用的学习模型(在下文中称为“确定模型”)并且结构化信息存储器18存储由结构化信息生成单元14生成的结构化信息。文档信息存储器19存储用户已指定为副作用确定目标的文档的文档数据和文献信息。

当形成信息处理设备1的计算机和在计算机上的CPU上运行的程序彼此协同操作时实现信息处理设备1的元件，即，UI处理控制器11至确定单元15。词典存储器16至文档信息存储器19通过信息处理设备1上的硬盘驱动器(HDD)来实现。另选地，可以使用RAM或者可以经由网络使用信息处理设备1外部的存储器。

可以经由通信介质提供在示例性实施方式中使用的程序。还可以在非暂时性计算机可读记录介质(包括紧致盘只读存储器(CD-ROM)和通用串行总线(USB)存储器)中的一个上以记录形式提供程序。经由通信介质或记录介质提供的程序被安装在计算机上并且计算机中的CPU相继地执行程序。从而执行各种过程。

依照示例性实施方式，每种药物的副作用是通过从在确定药物的副作用(药物副作用)时参考的文档中自动地提取被认为包括副作用的描述的信息并且通过构造所提取的信息以及通过分析结构化信息来确定的。当确定药物的副作用时，使用AI。为了使用AI，提前产生确定模型。确定模型如下所述被产生。

被确定为包括药物副作用的描述的文档和被确定为不包括药物副作用的描述的文档被作为教师数据提前准备。确定模型是通过将教师数据键入到其来产生的。由于用作教师数据的文档可能包括与医疗护理和单词变化有关的技术术语，因此期望参考存储在词典存储器16中的各种词典。确定模型被提前产生并且期望重复学习过程以改进对副作用的确定的确定准确性。

在下面描述示例性实施方式的过程。依照示例性实施方式，通过分析文档来确定药物副作用。图2是例示了示例性实施方式的副作用确定过程的流程图。图3具体地例示了示例性实施方式的副作用确定过程的具体示例。参考图2和图3，在下面描述副作用确定过程。

用作副作用确定目标的文档包括多个句子，而不管与副作用有关的描述是否存在于文档中。如果通过用户的预定操作指定了识别用作副作用确定目标的文档的信息(诸如文档名称)，则UI处理控制器11接收该文档名称。稍后描述被用于用户指定文档名称并用于响应于用户操作而显示信息的用户界面。文档信息获取单元12从与文档名称一起指定的存储目的地中获取与由用户所指定的文档名称相对应的文档(步骤S101)。

信息提取单元13对包括在由文档信息获取单元12获取到的文档中的每个句子执行在下面描述的过程。为此，信息提取单元13从文档提取未处理的一个句子(步骤S102)。句子提取的次序不限于任何特定次序。可以首先从文档的顶部起按照出现的次序简单地提取句子。

信息提取单元13在参考词典存储器16上登记的词典中的每一个的同时分析所提取的句子。因此信息提取单元13提取与包括在句子中的药物名称、症状和变化相对应的单词作为药物信息、症状信息和变化信息(步骤S103)。参考图3，读为“药物a12被服用但是观察到肿胀并且给药被暂停”的句子被提取。从这些句子中，单词“药物a12”被提取为药物名称，单词“肿胀”被提取为症状，并且单词“暂停”被提取为变化。

“药物名称”是在医学词典中登记的药物的名称。“症状”指代疾病或疾病的状况。依照示例性实施方式，症状具有广义。可以将在副作用词典中登记的疾病或疾病本身的名称(即疾病名称)提取为症状。“变化”指代患者的症状变化。该信息基本上是医学术语词典中登记的单词。该信息不限于这些单词。可以将变化信息的过去提取的结果存储为数据库并且可以通过参考数据库来提取信息。

因此与药物名称、症状和变化相对应的单词被提取。信息提取单元13参照所指定的词典和同义词的词典并且修改所提取的单词以说明单词变化(步骤S104)。图3例示了说明单词变化的示例，其中“药物a12”被修改为“药物A”并且“肿胀”被修改为“水肿”。

在步骤S103中，简单地提取与药物名称、症状和变化相对应的单词并且仍不清楚每个单词在每个句子中如何被使用。例如，单独利用“药物a12”，不清楚该药物是否已被真正地使用。如果该药物尚未被使用，则对“药物a12”的描述不会导致确定已观察到副作用。

信息提取单元13对处理目标执行自然语言处理，诸如词法分析，以确定药物是否已被使用。指示药物的使用的术语包括“使用”、“给药”和其它单词。可以通过参考医学术语词典和单词的过去使用结果来确定关于单词是否对应于单词含义使用。依照示例性实施方式，意指药物的使用的表达通常通过“使用”来表达。由于在图3中通过句子“药物a12被服用”来确认药物的使用，所以存在副作用的可能性。因此信息提取单元13确定通过“药物名称”识别的“药物”与“使用”有关系。依照示例性实施方式，被确定为具有关系的结果通过单词“真”来指示，而被确定为不具有关系的结果通过单词“假”来指示。

类似地，单独的单词“水肿”不能澄清是否已观察到水肿。因此信息提取单元13对处理目标语句执行自然语言处理，诸如词法分析，以确定是否已实际地观察到水肿。对症状的检测可以通过单词“出现”和“发作”来表达。以与单词“使用”相同的方式，通过参考医学术语词典来做出确定。依照示例性实施方式，旨在意味着症状出现的一般表达通常被称为“出现”。图3中的句子“出现肿胀”意味着水肿的出现因此被辨识并且存在副作用的可能性。信息提取单元13因此确定“症状”与“出现”之间的关系为真。如果出现在不使用药物A的情况下的症状(诸如头痛)，则在药物A与症状之间没有关系。由于在药物A与副作用之间没有关系，所以信息提取单元13根据句子确定该关系为“假”。

单独的单词“暂停”不能澄清是否已实际地暂停给药。因此执行自然语言过程以确定是否已实际地暂停给药。对于单词“变化”，如果已“发生”变化，则关系为真，而如果尚未“发生”变化，则关系为假。由于图3中的句子指示单词“暂停”定义了给药的暂停，所以存在副作用的可能性。因此信息提取单元13确定单词“变化”与单词“发生”之间的关系为真。

如果参考学术专用词典，则与药物名称和症状相对应的单词就不会那么难以提取。指示变化的单词不限于技术术语。通过输入文本结构分析的过去结果经由AI生成的词典被登记在词典存储器16上并且可以提取与单词“变化”相对应的单词。以这种方式，单词变化被适当地提取。

如先前描述的，对药物的副作用的确定涉及已实际地使用了药物的事实。另外，对药物的副作用的确定涉及已通过使用的药物触发的变化。信息提取单元13提取关于药物、症状和变化的信息，使得该信息澄清关于已通过药物的使用触发的症状和变化的事实。

当信息提取单元13提取信息时，结构化信息生成单元14通过聚集所提取的信息来生成结构化信息并且将该结构化信息登记在结构化信息存储器18上(步骤S106)。结构化信息包括关于药物名称、症状和变化之间的关系的存在与否的信息。不管关系为真还是假，结构化信息生成单元14都生成结构化信息并将它登记在结构化信息存储器18上。

图4例示了示例性实施方式的结构化表的数据结构。依照示例性实施方式，结构化信息被以如图4中所例示的表的形式管理，然后被显示给用户。形式为表的结构化信息在下文中被称为“结构化表”。

结构化信息是在每个句子的基础上生成的。图4中的结构化信息例示了分别附到用作信息生成目标的句子的句子编号以及与句子相关联的结构化信息。包括在结构化信息中的药物名称是由信息提取单元13从所对应的句子中提取的药物名称。由信息提取单元13提取的症状被键入到疾病/症状/疾病名称项目列或副作用(包括结果)列中。由信息提取单元13提取的变化被键入到副作用(包括结果)项目列或变化项目列中。

例如，糖尿病不是副作用而是疾病名称。过敏是疾病并且也可能是副作用。取决于句子的上下文，将键入单词的项目列变得不同。由于此原因，由结构化信息生成单元14生成的结构化信息不一定正确。因此可以允许用户校正结构化表，或者结构化信息生成单元14可以具有附加地登记信息项目的功能。可以稍后描述包括在结构化表中的用于AI确定的项目。

当生成结构化信息时，确定单元15参考上下文，特别是单词(即，药物名称、症状和变化)的关系并且通过使用确定模型来根据句子确定副作用(步骤S107)。可以首先考虑使用药物的事实与副作用的出现之间的关系并且变化可以是接下来要考虑的信息。注意的是，确定单元15参考变化以最终确定副作用是否已出现。例如，如果已发生任何变化，则引起副作用的可能性较高。依照示例性实施方式，变化被作为与副作用有关的特征量输入到确定模型。

依照示例性实施方式，表达“确定副作用”包括不仅基于事实(诸如症状的发生)来确定是否已使用药物并且确定是否存在副作用，而且还确定副作用的水平，诸如副作用的严重性。尽管在图4中未列举这样的因素，但是也可以考虑副作用的新颖性。副作用的新颖性意味着在药物所附文档中没有对药物的任何副作用的描述。新颖性被划分成已知作用和未知作用。已知作用指代在药物所附文档中描述的副作用。另一方面，未知副作用指代在所附文档中未描述的副作用。

图4列出两种类型的确定，即，指示副作用的存在或不存在的“副作用AI确定”和指示副作用是否严重的“严重AI确定”。这与药物的副作用有关。如果在句子中没有关于任何药物名称的描述，则针对副作用的用作确定目标的药物是未知的并且确定单元15确定不存在副作用。如果在句子中存在对药物名称的描述，则确定单元15通过将药物名称、症状以及变化和关系信息输入到确定模型来针对药物的副作用执行AI确定。

表示关系的存在或不存在的“真”信息和“假”信息被包括在结构化信息中，但是未被包括在显示给用户的结构化表中。关系的存在或不存在可以被包括在结构化表中。如果关系的存在或不存在被包括在结构化表中，则显示的整个表难以查看。因此，在没有关系的存在或不存在的情况下显示结构化表。然而，当确定副作用时确定单元15参考指示关系的存在或不存在的信息。如果AI确定的结果通过“是”来表示，则药物与疾病之间的关系被推测为存在。

确定单元15以这种方式执行AI确定并且将确定结果附加地登记到信息提取单元13已响应于作为处理目标的句子而生成的结构化信息上(步骤S108)。

对包括在文档中的每个句子重复上述过程(步骤S109中的否路径)。当对文档中的所有句子完成过程(步骤S109中的是路径)时，确定单元15针对文档确定副作用(步骤S110)。具体地，如果对句子执行副作用AI确定并且指示副作用的结果的数量是一，则确定单元15确定对于该句子观察到副作用。如果指示副作用的结果的数量是零，则确定单元15确定对于该句子未观察到副作用。

如上所述，依照示例性实施方式，对每个句子执行副作用确定过程。另选地，可以在仅每文档基础上执行副作用确定过程。然而，在那种情况下，用户可能无法辨识为什么已根据文档观察到副作用的原因。依照示例性实施方式，对每个句子进行副作用确定过程并且因此将副作用确定结果与药物信息、症状信息和变化信息一起显示。因此用户可以能够辨识为什么已根据文档(以及已从中观察到副作用的句子)观察到副作用的原因。依照示例性实施方式，因此实现了“可说明的AI”。

导致药物具有副作用的确定的句子的描述意味着在文档中存在与副作用有关的描述。“根据文档确定副作用”意指关于在文档中是否存在副作用的描述的确定。

在下面描述示例性实施方式的用户界面。图5至图11中例示的图像是显示的图像的示例。图像中显示的结构化信息的信息项目值不一定与包括在图4中的结构化表中的信息项目值一致。

图5例示了由示例性实施方式的信息处理设备1提供的标准画面的显示示例。如果预定操作由希望确定文档中描述的药物的副作用的用户执行，则UI处理控制器11响应于用户操作而执行控制以在显示器上显示图5中的标准画面。该标准画面包括可以被指定为处理目标的文档、关于该文档的信息以及显示区域50，该显示区域50显示对文档执行的副作用确定过程的确定结果。显示区域50包括列出显示名称、登记者、登记日期、更新者、更新日期、副作用和文档信息提取的列。名称列列出存储作为处理的目标并响应于过去的用户操作而被提前登记的文件的文件夹的名称(文件夹名称)或作为处理的目标并响应于过去的用户操作而被提前登记的文档的名称(文档名称)。“登记者”列列出识别已登记文件夹或文档的用户的信息(诸如用户名称)。登记日期列列出指示文件夹或文档已被登记的时间和日期的信息。更新者列列出识别已更新存储在所登记的文件夹中的文档的用户的信息(诸如用户名称)。更新日期列列出识别文档已被更新的时间和日期的信息。当文件夹或文档被登记在名称列中时前述信息被自动地设置和显示。下文描述副作用和文档信息提取列。

参考图5，文件夹生成按钮51、文档登记按钮52、副作用提取按钮53和信息提取按钮54被显示在显示区域50上方。下文描述通过选择这些按钮51至54中的每一个而触发的过程。

当用户选择文件夹生成按钮51时，UI处理控制器11使输入画面显示在显示器上。输入画面指示文件夹被创建的文件夹的位置和文件夹名称。如果文件夹是在用户已在输入画面上键入预定项目的情况下创建的，则UI处理控制器11在名称列处附加地显示所创建的文件夹的文件夹名称。

当用户选择文档登记按钮52时，UI处理控制器11使输入画面显示。输入画面用于接收用作登记目的地的文件夹和在该文件夹中新登记的文档名称。当用户指定要在输入画面上键入的预定项目时，UI处理控制器11使指定文件夹中的指定文档显示在名称列处。用户界面可以使用户免于键入文件夹名称和文档名称，然后可以显示现有文件夹和文档的列表，使得用户可以从该列表中选择一个。

显示删除、拷贝、移动和更名按钮的菜单画面(未例示)被提前准备。当用户右键点击名称列中显示的文件夹名称或文档名称并执行与由用户选择的菜单画面上的按钮相对应的过程时，UI处理控制器11引起菜单画面。

图6例示了当在示例性实施方式的标准画面上选择副作用提取按钮53时显示的文档选择画面的显示示例。如果用户选择副作用提取按钮53，则UI处理控制器11提取仅存储尚未经历副作用确定的文档的文件夹和该文档，并且在文档选择画面上显示列表。

用户从列表中选择用作副作用确定目标的文件夹或文档。参考图6，用户可以选择多个文件夹或文档。对文件夹的选择意指对包括在文件夹中的所有文档(排除已经历确定的文档)的选择。如果用户已在选择文件夹或文档之后选择了键入按钮60，则执行副作用确定过程。

AI确定结果是通过副作用确定过程来获得的。UI处理控制器11使确定结果显示在标准画面上。参考图5，如果副作用被确定为存在，则与用作确定目标的文档关联地显示副作用存在按钮55，并且如果无副作用被确定为存在，则与用作确定目标的文档关联地显示副作用不存在按钮56。破折号57指示所对应的文档尚未被选择为副作用确定目标。

通过参考指示副作用的存在或不存在的项目列，用户辨识已执行AI确定以及确定结果。为了获取确定结果的进一步细节，用户可以选择按钮55或56。

图7例示了当在示例性实施方式的标准画面上选择了副作用存在按钮55时显示的副作用子画面的显示示例。图8例示了当在示例性实施方式的标准画面上选择副作用不存在按钮56时显示的副作用子画面的显示示例。参照图7，UI处理控制器11从结构化信息存储器18上的与副作用存在按钮55相对应的文档的结构化信息中提取被确定为副作用存在的句子的结构化信息然后。UI处理控制器11使所提取的结构化信息显示在副作用子画面上。参考图8，UI处理控制器11从结构化信息存储器18上的与副作用不存在按钮56相对应的文档的结构化信息中提取被确定为副作用不存在的句子的结构化信息。然后UI处理控制器11使所提取的结构化信息显示在副作用子画面上。

参考图7和图8，副作用列列出每个句子的副作用AI确定。药物列列出包括在结构化信息中的药物名称，即，用作副作用确定目标的药物的药物名称。症状列列出包括在结构化信息中的症状。

依照示例性实施方式，信息项目被从变化信息中提取并被显示在副作用子画面上。要提取的信息项目不限于这些项目。不是提取这些项目，而是可以显示包括在结构化表中的所有信息项目。可以以混合形式显示确定结果，而无需将图7中的副作用存在确定与图8中的副作用不存在确定分开。

图9例示了当在示例性实施方式的副作用子画面上选择文档突出显示按钮61时显示的文档显示画面的显示示例。如果用户选择文档突出显示按钮61，则UI处理控制器11使文档信息获取单元12获取用作处理目标的文档。然后UI处理控制器11使所获取到的文档显示在文档显示画面上。然后UI处理控制器11突出显示文档中的对应单词。对应单词是与显示在副作用子画面上的药物和症状相对应的单词。示例性实施方式不限于此示例。例如，对应单词可以是包括在结构化信息中的所有单词。参考图9，对应单词被突出显示，使得它们与文档的其余部分区分开。可以采用除突出显示以外的显示形式。例如，可以改变字符的颜色，使得在所显示的文档中容易查看对应单词。

图10例示了当在示例性实施方式的标准画面上选择文档信息提取按钮54时显示的文档选择画面。如果用户选择文档信息提取按钮54，则UI处理控制器11提取仅存储仍然尚未产生文档信息的文档的文件夹和该文档。图5中的标准画面上的文档信息提取列中的破折号58指示还没有为文档产生文档信息。具体地，与破折号58相对应的文档(以及包括该文档的文件夹的名称)被显示在文档选择画面上的列表中。

如果在用户选择文件夹或文档之后选择了键入按钮62，则文档信息获取单元12从UI处理控制器11接收所选择的文档名称(或文件夹名称)。文档信息获取单元12通过分析文档来针对图11中例示的每个列提取消息并且将信息作为文档信息存储在文档信息存储器19中。响应于来自文档信息获取单元12的指令，UI处理控制器11使文档信息显示按钮59显示在标准画面上的文档信息提取列处的与作为处理对象的文档相对应的位置处。

用户现在通过所显示的文档信息显示按钮59来辨识文档信息的产生。如果用户选择文档信息显示按钮59，则UI处理控制器11经由文档信息获取单元12获取与所选择的文档信息显示按钮59相对应的文档的文档信息并且使该文档信息显示在文档信息显示画面上。图11例示了当选择文档信息显示按钮59时显示的文档信息显示画面的示例。

依照示例性实施方式，与被确定为副作用存在的文档有关的信息因此被显示。

已出于例示和描述的目的提供了本公开的示例性实施方式的前面的描述。它不旨在为详尽的或者将本公开限于所公开的精确形式。显然，许多修改和变化对于本领域技术人员而言将是显而易见的。实施方式被选取和描述以便最好地说明本公开的原理及其实际应用，从而使得本领域技术人员能够针对各种实施方式并且用如适于设想的特定使用的各种修改来理解本公开。本公开的范围旨在由以下权利要求及其等同物限定。

Claims (15)

1.一种信息处理设备，该信息处理设备包括：

提取单元，该提取单元从文档中的每个句子中提取识别药物的药物信息、与症状有关的症状信息和表示患者的状况变化的变化信息；以及

生成单元，该生成单元在所述药物被所述患者服用之后，根据由所述提取单元提取的信息来生成用于确定副作用的结构化信息。

2.根据权利要求1所述的信息处理设备，其中，通过分析所述文档，与所述信息一起，所述提取单元提取关于所述药物是否已被服用的信息、关于是否已观察到所述症状的信息以及关于是否已发生所述变化的信息。

3.根据权利要求2所述的信息处理设备，该信息处理设备还包括确定单元，该确定单元通过参考所述结构化信息来确定所述药物的副作用。

4.一种信息处理设备，该信息处理设备包括确定单元，该确定单元使用预先生成的学习模型来在药物被患者服用之后根据结构化信息确定副作用，其中，所述结构化信息是从文档中的每个句子中提取并生成的并且包括识别所述药物的药物信息、与症状有关的症状信息和表示所述患者的状况变化的变化信息。

5.根据权利要求3和4中的一项所述的信息处理设备，其中，所述确定单元在每句子基础上确定所述副作用。

6.根据权利要求3和4中的一项所述的信息处理设备，其中，所述确定单元根据多个句子或所述文档来确定所述副作用。

7.根据权利要求3和4中的一项所述的信息处理设备，其中，所述确定单元确定所述副作用的严重性。

8.根据权利要求3和4中的一项所述的信息处理设备，其中，所述确定单元确定副作用的新颖性。

9.根据权利要求3和4中的一项所述的信息处理设备，其中，所述确定单元依照已响应于所述药物的使用而观察到所述症状的事实来确定所述副作用。

10.根据权利要求3和4中的一项所述的信息处理设备，该信息处理设备还包括显示控制器，该显示控制器执行控制以显示由所述确定单元获得的确定结果。

11.根据权利要求10所述的信息处理设备，其中，所述显示控制器执行控制以关联形式显示所述句子中的每一个的结构化信息以及由所述确定单元从所述句子获得的所述确定结果。

12.根据权利要求10所述的信息处理设备，其中，所述显示控制器执行控制以显示所述句子的药物信息、症状信息和变化信息，其中，所述确定单元根据所述句子的药物信息、症状信息和变化信息来确定已观察到的所述副作用。

13.根据权利要求10所述的信息处理设备，其中，所述显示控制器执行控制以显示参考所述文档对所述副作用的确定结果，所述确定结果是由所述确定单元从所述句子中的每一个的结构化信息获得的。

14.一种使计算机执行用于处理信息的过程的程序，该过程包括：

从文档中的每个句子中提取识别药物的药物信息、与症状有关的症状信息和表示患者的状况变化的变化信息；以及

在所述药物被所述患者服用之后，根据所提取的信息生成用于确定副作用的结构化信息。

15.一种使计算机执行用于处理信息的过程的程序，该过程包括：利用预先生成的学习模型来在药物已被患者服用之后根据结构化信息确定副作用，其中，所述结构化信息是从文档中的每个句子中提取并生成的并且包括识别所述药物的药物信息、与症状有关的症状信息和表示所述患者的状况变化的变化信息。

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