JP2004024463A - Method for supporting edition of infectious disease knowledge base and program thereof - Google Patents

Method for supporting edition of infectious disease knowledge base and program thereof Download PDF

Info

Publication number
JP2004024463A
JP2004024463A JP2002183957A JP2002183957A JP2004024463A JP 2004024463 A JP2004024463 A JP 2004024463A JP 2002183957 A JP2002183957 A JP 2002183957A JP 2002183957 A JP2002183957 A JP 2002183957A JP 2004024463 A JP2004024463 A JP 2004024463A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
case data
index
editing
score
knowledge
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2002183957A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2004024463A5 (en
JP4133027B2 (en
Inventor
▲高▼田 英克
Hidekatsu Takada
Kazuyuki Shimada
島田 和之
Hideyuki Ban
伴  秀行
Hitoshi Otake
大竹  仁
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hitachi High Tech Corp
Original Assignee
Hitachi High Technologies Corp
Hitachi High Tech Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hitachi High Technologies Corp, Hitachi High Tech Corp filed Critical Hitachi High Technologies Corp
Priority to JP2002183957A priority Critical patent/JP4133027B2/en
Publication of JP2004024463A publication Critical patent/JP2004024463A/en
Publication of JP2004024463A5 publication Critical patent/JP2004024463A5/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP4133027B2 publication Critical patent/JP4133027B2/en
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Lifetime legal-status Critical Current

Links

Images

Landscapes

  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To support the edition of an infectious disease knowledge base so as to be easy by evaluating propriety of the knowledge base. <P>SOLUTION: When a disease case preparation part 106 prepares a disease case DB 300, a decision part 102 obtains a decision level showing the degree of a risk about a disease case data of each individual based on a decision knowledge DB 200. After a correct solution level by user decion is inputted to each disease case data, a simulation carrying out part 103 totals a number of cases of the disease case data about each combination of the decision level and the correct solution level about the disease case data of a disease case DB 300. When a discrimination knowledge editing part 104 edits a discrimination knowledge DB 200, an editing candidate presenting part 105 presents an editing candidate to a user. <P>COPYRIGHT: (C)2004,JPO

Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、感染症システム、臨床検査システム、診断支援システム、看護支援システム等の医療情報システムに関する。
【0002】
【従来の技術】
近年、医療分野全般において、今までの経験的な医療に代わり、EBM(根拠に基づく医療)が求められている。特に感染症分野においては、医師が感染症発症の原因となる起炎菌が判明しないまま治療方針を判断しなければならない場合が多いため、治療判断の根拠となる情報が強く求められている。
【0003】
この治療判断の根拠となる情報として考えられるものの1つに、患者の病態を客観的な指標として提示するという考え方がある。例えば、「A PREDICTION RULE TO IDENTIFY LOW−RISK PATIENTS WITH COMMUNITY−ACQUIRED PNEUMONIA (New England Journal of Medicine、Vol.346、No.4、P243−250、1997年)」では、市中肺炎患者の病態に影響を与えるファクターとして、性別、基礎疾患、身体所見、検査データをそれぞれスコア化し、これらの合計スコアによって、患者の病態を「リスククラス」という指標で5段階にクラス分けすることで、入院の適否を判断する。
【0004】
【発明が解決しようとする課題】
このような従来技術では、新しい医学的知見が得られた場合、ファクターの追加やスコアの修正等、知識ベースを変更する必要がある。しかし従来技術では、変更した知識の妥当性を検証することが困難であるため、知識の変更ができないという問題点があった。
【0005】
本発明の目的は、上記の知識ベースの妥当性を評価し、知識ベースの編集を容易にするように支援する技術を提供することにある。
【0006】
【課題を解決するための手段】
本発明は、感染症に対するリスクファクターごとに設定された得点と、これら得点に基づいてリスクの程度を段階的に表す第1の指標を決定するための判定基準とを有する知識データベースを評価しこの知識データベースの内容を編集する技術であって、記憶手段に格納された各個人別の症例データについて知識データベースに基づいて対応する第1の指標を判定して症例データと対応づけて記憶し、その症例データについてユーザにより判定されたリスクの程度を段階的に表す第2の指標を入力して症例データと対応づけて記憶し、複数の症例データについて第1の指標と第2の指標の組合せの各々について症例データの件数を集計して表示し、ユーザからの要求に応答して知識データベースの内容を編集する感染症知識ベース編集支援技術を特徴とする。
【0007】
【発明の実施の形態】
図1に、本発明の実施例である感染症知識ベース編集支援システムの構成図を示す。計算機100は、処理部として制御部101と、判定部102と、シミュレーション実行部103と、判定知識編集部104と、編集候補提示部105と、症例データ作成部106とを有し、データ部として記憶装置に格納された判定知識DB(データベース)200と、症例DB300とを有する。
【0008】
計算機100は、ネットワーク110を介して入出力端末120と通信する。また計算機100は、ネットワーク110を介して臨床検査システム、医事会計システム、オーダエントリシステム、電子カルテシステム等、他の医療情報システム130と通信する。
【0009】
ネットワーク110は、院内のネットワークを前提にしているが、地域のネットワークやより広域のネットワークでもよい。また医療情報システム130は、地域医療システムでもよい。
【0010】
入出力端末120は、キーボードやマウス等を入力機能、CRTディスプレイを出力機能とするパソコン等の情報機器を想定しているが、他の入出力機能を有していてもよい。また入出力端末120は、Webブラウザ機能を搭載した端末でもよい。また計算機100と入出力端末120は、別のハードウェアとして図示しているが、入出力端末120の入出力機能が計算機100に搭載されていてもよい。
【0011】
制御部101から症例データ作成部106までの処理部をハードウェアで構成してもよい。あるいは計算機100がCPUとメモリを備え、これらの処理部をプログラムとしてメモリに格納し、CPUによってこれらのプログラムを実行してもよい。また判定部102と症例データ作成部106を他の処理部を搭載する計算機100から分離し、別の計算機に搭載してもよい。また計算機100をサーバ、入出力端末120をクライアントとするクライアント・サーバ・システムにおいて、症例データ作成部106など一部の処理部を入出力端末120で実行してもよい。
【0012】
図2は、判定知識DB200のデータ構成例を示す図である。判定知識DB200は、患者もしくは健常者の感染症の原因となる細菌等の感染源に対する抵抗力に影響を与える項目であるリスクファクターを格納するリスクファクターDB210と、判定基準DB220とで構成される。
【0013】
リスクファクターDB210は、このリスクファクターの識別子であるリスクIDを格納するフィールド211と、リスクファクターのカテゴリを格納するフィールド212と、リスクファクターの感染源に対する抵抗力への影響度を定量化した係数であるスコアを格納するフィールド213と、リスクファクターの名称を格納するフィールド214と、リスクファクターの定義や該当条件を格納するフィールド215とで構成される。
【0014】
リスクファクターには、年齢、性別等の患者基本情報、アルコール摂取、喫煙等の生活習慣情報、高血圧、高脂血症、肝疾患、糖尿病、呼吸器疾患、膠原病、脳血管障害、腎疾患、膵疾患、貧血、低栄養、ネフローゼ、心疾患、熱傷、低グロブリン血症、低補体血症、血液悪性腫瘍、固形悪性腫瘍、エイズ、好中球機能不全、低出生体重児等の基礎疾患情報、健胃薬、降圧剤、広域抗菌薬、抗潰瘍薬、ステロイド剤、免疫抑制剤、抗がん剤、インスリン等の投薬情報、カテーテル、気管切開、レスピレータ、ドレーン等の処置デバイス情報、放射線療法、開胸・開腹手術、移植、摘脾、輸血等の治療情報、寝たきり、要ICU管理状態、SIRS状態等の状態情報、などを含んでもよい。
【0015】
またここではリスクIDとして独自コードを用いているが、ICD10等の国際疾病分類コード、厚生労働省院内感染対策サーベイランスの疾病分類コード、などを用いてもよい。
【0016】
判定基準DB220は、リスクレベルの判定基準の識別子である判定IDを格納するフィールド221と、判定基準となる算出スコアの下限値、上限値を格納するフィールド222、223と、リスクレベルを格納するフィールド224と、で構成される。
【0017】
図3は、症例DB300のデータ構成例を示す図である。症例DB300は、症例データを識別する症例IDを格納するフィールド301と、患者基本情報、生活習慣情報等の基礎情報を格納するフィールド302と、患者の既往歴、現病歴等の疾患に関する情報を格納するフィールド303と、投薬に関する情報を格納するフィールド304と、カテーテル、ドレーン等のデバイス装着や手術等の処置に関する情報と、寝たきり、要ICU管理等の状態に関する情報、の処置・状態情報を格納するフィールド305と、患者のバイタルサイン、臨床検査結果等の検査結果を格納するフィールド306と、その症例に対する正解レベルとして医師のリスクレベル判定結果を格納するフィールド307と、本システムの判定部102によるリスクレベル判定結果を格納するフィールド308と、症例ごとの算出スコアを格納するフィールド309と、最終更新日を格納するフィールド310と、で構成される。
【0018】
ここでは正解レベルとして医師のリスクレベル判定結果を用いているが、感染症名や発症部位等の感染症発症情報、感染症の原因である起炎菌情報、投与した抗菌薬情報、不変、治癒等の臨床効果情報、の1つもしくは複数の情報をもとに算出した判定結果を、正解レベルとして用いてもよい。また症例DB300が正解レベルのフィールド307を保持する代わりに、医療情報システム130が他の情報とともに保持していてもよい。
【0019】
図4は、症例データ作成時の計算機100の処理手順を表すフローチャートである。また図5に症例データ作成時の入出力端末120の画面例500を示す。
画面500は、患者ID入力エリア501と、患者情報取得ボタン502と、基礎情報入出力エリア503と、疾患入出力エリア504と、投薬入出力エリア505と、処置・状態入出力エリア506と、検査結果入出力エリア507と、正解レベル入出力エリア508と、判定レベル出力エリア509と、算出スコア出力エリア510と、リスクレベルの判定ボタン511と、症例DB書き込みボタン512と、で構成される。
【0020】
本システムが症例データ作成時の動作を開始すると、まず制御部101が症例データ作成部106を起動する。症例データ作成部106は、ユーザに患者ID入力エリア501に患者IDを入力させるステップ401を実行する。
【0021】
ここでユーザが患者情報取得ボタン502を押すと、症例データ作成部106は、患者ID入力エリア501に入力された患者IDをもとに、医療情報システム130から患者情報を取得し、入出力エリア503〜507の該当するエリアに出力するステップ402を実行する。
【0022】
次に症例データ作成部106は、ユーザに入出力エリア503〜507に表示された患者情報を編集させるステップ403を実行する。ユーザは、必要に応じて入出エリア503〜507に表示された患者情報について修正、追加、削除を加えることができる。ここでユーザがリスクレベルの判定ボタン511を押すと、制御部101は、判定部102を起動する。
【0023】
次に判定部102は、判定知識DB200から判定知識を読み出すステップ404を実行する。次に判定部102は、ステップ404で読み出した判定知識をもとに、入出力エリア503〜507に表示されている患者情報に対してリスクレベル判定を行うステップ405を実行する。すなわち表示されている患者情報のうちフィールド214(リスクファクター名称)及びフィールド215(定義・条件)に該当するリスクファクターについてスコアを求め、すべてのリスクファクターのスコアを合計して算出スコアを求める。次に判定基準DB220を参照してその算出スコアに該当するリスクレベルを求める。次に症例データ作成部106は、ステップ405で算出した判定レベルと算出スコアを判定レベル出力エリア509、算出スコア出力エリア510にそれぞれ出力するステップ406を実行する。
【0024】
次に症例データ作成部106は、ユーザに正解レベル入出力エリア508に正解レベルを入力させるステップ407を実行する。前述したように、感染症発症情報、起炎菌情報、抗菌薬情報、臨床効果情報、などをもとに算出した判定結果を正解レベルとして用いる場合は、ステップ402の時点で、症例データ作成部106が正解レベル入出力エリア508に正解レベルを出力してもよい。これにより、より客観的に正解レベルを設定できる。またユーザが正解レベルを入力する代わりに他の医療情報システム130から取得した正解レベルを正解レベル入出力エリア508に表示してもよい。
【0025】
次に症例データ作成部106は、ユーザに画面例500に表示されている情報を症例データとして症例DB300に書き込むかどうか判断させるステップ408を実行する。ここでユーザが症例DB書き込みボタン512を押すと、症例データ作成部106は、入出力エリア503〜507、正解レベル入出力エリア508、判定レベル出力エリア509、および算出スコア出力エリア510に表示されている情報を症例DB300に格納するステップ409を実行する。このとき症例データ作成部106は、自動的に症例IDを付加する。ステップ407の後、ユーザが処理終了を指示したとき、制御部101は症例データ作成時の処理を終了する。
【0026】
画面例500では、患者ID「P000003」の患者情報が基礎情報、疾患、投薬、処置・状態、検査結果、の各入出力エリアに入力されたことを示している。またこの患者情報に対する正解レベルが「4」、本システムのリスクレベル判定による判定レベルが「5」、算出スコアが「125」であることを示している。また図3では、画面例500に表示された情報が本システムによって症例ID「C000003」を付加され、症例DB300に格納されたことを示している。
【0027】
図6は、シミュレーション・知識編集時の計算機100の処理手順を表すフローチャートである。本システムがシミュレーション・知識編集時の動作を開始すると、まず制御部101は、症例DB300から症例データの全体を読み出すステップ601を実行する。次に制御部101は、判定知識DB200から現在のリスクレベル判定知識の全体を読み出すステップ602を実行する。次に制御部101は、ステップ602で読み出した判定知識をメモリ上に保存し、入出力端末120に出力するステップ603を実行する。
【0028】
図7は、ステップ603により判定知識が出力された入出力端末120の画面例800を示す。画面例800は、左側のフレームの上段に配置されたカテゴリ選択エリア801に、リスクファクターDB210のカテゴリ「疾患」が表示されている。このとき疾患情報に関するリスクファクター、スコアなどがリスクファクター表示エリア802に表示されている。またカテゴリ選択エリア801はプルダウンメニューになっており、ユーザが患者の基礎情報、疾患、投薬、処置・状態の各カテゴリを選択すると、リスクファクター表示エリア802の表示内容を選択されたカテゴリに属するものに変更できる。また左側のフレームの下段に配置された判定基準設定エリア803に、判定基準DB220の各レベルの算出スコアの上限、下限、それぞれの値が表示されている。また左側のフレームに表示されている判定知識は、常にメモリ上に保存されている。
【0029】
次に制御部101は、シミュレーション実行部103を起動する。ここでユーザがシミュレーション実行ボタン804を押すことにより、シミュレーション実行部103は、シミュレーションを実行するステップ604を実行する。シミュレーションの内容は、読み込んだ症例データの全体について、正解レベル(フィールド307)と判定レベル(フィールド308)の各組合せに該当する症例データの件数を集計する。その結果として正解レベルを行、判定レベルを列とする行列が生成される。この行列を以下、評価マップと呼ぶ。次にシミュレーション実行部103は、メモリ上に保存した結果を入出力端末120に出力するステップ605を実行する。
【0030】
図8は、シミュレーション実行後の入出力端末120の画面例900を示す。画面例900では、シミュレーション結果として、右側のフレームの上段に配置された評価マップ901が表示されている。評価マップ901は、縦方向に本システムのシミュレーションによる正解レベル、横方向に判定レベルに該当する症例データの件数を示している。即ち評価マップ901の太枠で囲まれた数字は、本システムのシミュレーションによる判定レベルと正解レベルが一致した症例データ数を示している。また太枠の下側のエリア902の数字は、本システムのシミュレーションによる判定レベルが正解レベルよりも低い症例データの数を示している。また太枠の上側のエリア903の数字は、本システムのシミュレーションによる判定レベルが正解レベルよりも高い症例データの数を示している。正解レベル分布画面ボタン904は、ユーザが正解レベル分布図の作成を要求するためのボタンであり、詳細は図15の説明とともに後述する。
【0031】
次に制御部101は、ユーザが判定知識の編集を開始したかどうかを検知するステップ606を実行する。ユーザが判定知識の編集を開始したとき、ステップ607へ行く。ステップ607では、ユーザは、シミュレーション結果および編集候補提示の支援を受けながら、リスクファクター、スコアおよび判定基準を自由に編集できる。ユーザが判定知識を編集すると、メモリ上の判定知識が追加、変更、削除される。
【0032】
リスクファクターの編集を行う場合、ユーザは、リスクファクター表示エリア802に表示されているリスクファクターをクリックして選択する。このとき制御部101は、判定知識編集部104を起動する。
【0033】
図9は、リスクファクター選択時の入出力端末120の画面例1000を示す。画面例1000では、ユーザがリスクファクター表示エリア802に表示されているリスクファクター「糖尿病(uncontrolled)」を選択したとき、「糖尿病(uncontrolled)」が太枠で囲まれ、選択状態になっていることを示している。また画面例1000では、選択されたリスクファクターのスコアおよび名称が、それぞれスコア入出力エリア1002およびリスクファクター名称入出力エリア1003に表示されていることを示している。この例では、リスクファクター「糖尿病(uncontrolled)」に定義・条件が設定されていないため、定義・条件入出力エリア1004には何も表示されていないが、定義・条件が設定されているリスクファクターに対しては、定義・条件入出力エリア1004に、設定された定義・条件が表示される。
【0034】
図10は、画面例1000で、ユーザがリスクファクター「糖尿病(uncontrolled)」について、スコアを「40」に変更し、「糖尿病薬使用かつ空腹時血糖が200mg/dL以上」という条件を加えたときの、入出力端末120の画面例1100を示す。
【0035】
まずユーザが、「30」と表示されているスコア入出力エリア1002に「40」と上書き入力する。次にユーザは、定義・条件入出力エリア1004に「糖尿病薬」と入力し、右側の「and」ボタンを押す。すると、定義・条件入出力エリア1004で、ユーザが入力した「糖尿病薬」の文字の右側に「&」が表示される。次にユーザは、検査項目選択エリア1103で、プルダウンメニューによって検査項目「空腹時血糖」を選択する。次にユーザは、下限値設定エリア1104に「200」を入力する。このとき、ユーザが定義・条件追加ボタン1105を押すと、定義・条件入出力エリア1004に「200mg/dL≦空腹時血糖」と表示される。最後に、ユーザは、表示内容更新ボタン1106を押す。以上により、リスクファクター表示エリア802のリスクファクター「糖尿病(uncontrolled)」のスコアおよび定義・条件の表示が変更される。
【0036】
リスクファクターDB210に含まれていない患者基礎情報、疾患、投薬、処置・状態、検査結果などをリスクファクターとして新たに追加する場合は、ユーザは、画面例1000において、リスクファクター表示エリア802に表示されているリスクファクターを選択せずに、スコア入出力エリア1002、リスクファクター名称入出力エリア1003または定義・条件入出力エリア1004に直接入力する。
【0037】
判定基準を編集する場合には、ユーザは、判定基準設定エリア803に表示された判定基準を編集する。
【0038】
ユーザが知識を編集し終えてシミュレーション実行ボタン804を押すと、制御部101は、再度ステップ604を実行する。ユーザは、シミュレーション実行ごとに更新される評価マップ901を参照し、適切なシミュレーション結果となるまで知識編集を繰り返す。適切なシミュレーション結果とは、症例データの件数が正解レベル、判定レベルを要素とする行列の対角要素にできるだけ集まるようなシミュレーション結果である。
【0039】
次に制御部101は、ユーザにエリア902もしくはエリア903を選択させることで、リスクファクターDBの編集候補を提示するかどうかを判断するステップ608を実行する。
【0040】
ステップ608において、ユーザがエリア902、903のどちらも選択しない場合、次に制御部101は、ユーザに正解レベル分布画面表示ボタン904を選択させることで、判定基準の候補を提示するかどうかを判断するステップ610を実行する。
【0041】
ステップ610において、ユーザが正解レベル分布画面表示ボタン904を選択しない場合、次に制御部101は、ユーザにより編集された判定知識を判定知識DB200に上書きすることが指示されたかどうか判断するステップ612を実行する。
【0042】
ユーザは、判定知識DB200に上書きする場合、判定知識DB更新ボタン1109を押す。これに伴い、判定知識編集部104は、編集された判定知識を判定知識DB200に上書きするステップ613を実行する。
【0043】
このように、ユーザがリスクファクター、スコア、リスクファクターの条件・定義を変更したり、判定基準を変更することによって、簡易にリスクレベルの判定知識を編集できる。またシミュレーションにより、簡易に判定知識の編集結果の妥当性を確認しながら判定知識を編集できる。
【0044】
またステップ608において、ユーザがエリア902、903のいずれかを選択すると、制御部101は、リスクファクターDBの編集候補を提示するステップ609を実行する。
【0045】
図11は、ステップ609実行時の処理手順を示すフローチャートである。まず制御部101は、編集候補提示部105を起動する。次に編集候補提示部105は、ユーザが評価マップ901上でエリア902とエリア903のいずれのエリアを選択したかを判定するステップ1201を実行する。
【0046】
ステップ1201で、ユーザがエリア902を選択した場合、編集候補提示部105は、症例DB300からエリア902で示される全ての症例データをメモリ上に読み出すステップ1202を実行する。次に編集候補提示部105は、エリア902の症例データに含まれ、かつリスクファクターDB210に格納されていない患者情報を、追加リスクファクターの候補として、入出力端末120に出力するステップ1203を実行する。次に編集候補提示部105は、エリア902の改善に関連する比較的にスコアの低いリスクファクターを、スコアを高くする編集候補として入出力端末120に出力するステップ1204を実行する。
【0047】
このときこのスコアを高くする編集候補のエリア902での出現頻度を同時に表示しても良い。またスコアを高くする編集候補をエリア902での出現頻度順に表示しても良い。またスコアを高くする編集候補のエリア902以外で出現頻度が低い順に表示しても良い。またスコアを高くする編集候補のエリア902以外での出現頻度を同時に表示しても良い。またこれらを組合せて、スコアを高くする編集候補を表示する順番を変更しても良い。
【0048】
図12は、ステップ1204実行後の入出力端末120の画面例1300を示す。ユーザは、追加リスクファクター候補出力エリア1302に出力されたリスクファクター候補や、スコア編集候補(低→高)出力エリア1303に出力されたスコア編集候補を参照しながら、リスクファクターの追加やスコアのアップなどの編集を行うことができる。
【0049】
このようにユーザがリスクファクターDB210に格納されていない患者情報をリスクファクターとして追加する、もしくはリスクファクターDB210に格納されているリスクファクターのスコアを高くする、という行為を効率的に支援できるので、ユーザは、より簡易に判定知識を編集できる。
【0050】
またステップ1201で、ユーザがエリア903を選択した場合、編集候補提示部は、症例DB300からエリア903で示される全ての症例データをメモリ上に読み出すステップ1205を実行する。次に編集候補提示部105は、エリア903の改善に関連する比較的にスコアの高いリスクファクターをスコアを低くする編集候補として、入出力端末120に出力するステップ1206を実行する。
【0051】
このときスコアを低くする編集候補のエリア903での症例データの出現頻度を同時に表示しても良い。またスコアを低くする編集候補をエリア903での出現頻度順に表示しても良い。またスコアを低くする編集候補のエリア903以外での出現頻度を同時に表示しても良い。またスコアを低くする編集候補をエリア903以外で出現頻度が低い順に表示しても良い。またこれらを組合せて、スコアを低くする編集候補を表示する順番を変更しても良い。
【0052】
図13は、ステップ1206実行後の入出力端末120の画面例1400を示す。ユーザは、スコア候補(高→低)出力エリア1402に出力されたリスクファクターコア編集候補を参照しながらスコアのダウンなどの編集を行うことができる。
【0053】
このようにユーザがリスクファクターDB210に格納されているリスクファクターのスコアを低くする、という行為を効率的に支援できるので、ユーザはより簡易に判定知識を編集できる。
【0054】
また提示された編集候補をユーザがクリックなどで選択した場合、選択されたリスクファクターを、画面例1300や1400の左側のフレームに本システムが自動的に表示してもよい。これにより、ユーザが入力する手順を削減できるので、より効率的に判定知識を編集できる。
【0055】
また、ステップ610において、ユーザが正解レベル分布画面表示ボタン904を選択すると、制御部101は、編集候補提示部105を起動し、判定基準編集候補を提示するステップ611を実行する。
【0056】
図14は、ステップ611実行時の本システムの動作を表すフローチャートである。まず編集候補提示部105は、各正解レベル別に算出スコアをカウントし、正解レベル分布画面を生成し、これを入出力端末120の評価マップ901が表示されていた位置に表示するステップ1501を実行する。次に編集候補提示部105は、正解レベル分布から各正解レベルの最低算出スコアを抽出し、判定基準候補を作成するステップ1502を実行する。
【0057】
次に編集候補提示部105は、ステップ1501〜1503の結果を、入出力端末120に出力するステップ1504を実行する。
【0058】
図15は、正解レベル分布画面1601表示後の入出力端末120の画面例1600を示す。画面例1600では、ステップ1502で作成された判定基準編集候補が判定基準編集候補出力エリア1602に出力される。評価マップ画面ボタン1604は、ユーザが評価マップ901の再表示を指示するためのボタンである。
【0059】
図16は、正解レベル分布画面1601の拡大図1700を示す。画面例1700は、横軸が算出スコア、縦軸が症例数を示している。また分布1701、分布1702、分布1703、分布1704、分布1705は、それぞれ正解レベル1〜5の症例データの集団を示している。またスコア1706、スコア1707、スコア1708、スコア1709は、それぞれ正解レベル1〜5の症例データの集団の最低算出スコアを示している。例えば医師がレベル3と判定した症例データの算出スコアは、最低35、最高110であることを示している。
【0060】
上記例では、最低、最高算出スコアとその分布図を表示しているが、正解率、本システムが正解レベルよりも低く判定した誤り率、本システムが正解レベルよりも高く判定した誤り率などを算出し、表示してもよい。
【0061】
ユーザは、画面例1600の右側のフレームに提示された判定基準編集候補を参照しながら左側のフレームで判定基準の編集作業を行うことができる。これにより、正解レベルよりも低く判定する誤りを避けるように判定基準が表示されるので、ユーザはより簡易に判定基準を編集できる。また提示された判定基準編集候補をクリックするなどしてユーザが選択した場合、選択された判定基準を判定基準設定エリア1603に、本システムが自動的に表示してもよい。これによりユーザが入力する手順を削減できるので、より効率的に判定知識を編集できる。
このようにシミュレーション結果をもとに判定基準の編集候補を提示することにより、より簡易に判定知識を編集することができる。
【0062】
なお知識DBが、各項目とその項目の抵抗力への影響度に応じて可変する影響度を定量化した係数を格納する項目DBと、各個人情報に該当する項目の係数から算出された感染源への抵抗力を数値的に示す点数をもとに各指標を判定するための判定基準を格納する判定基準DBとで構成されてもよい。
【0063】
また知識DBに各項目の抵抗力への影響度を示す複数の選択肢のうち選択された選択肢に応じて可変する係数を設けるようにしてもよい。
【0064】
【発明の効果】
以上述べたように本発明によれば、感染症の知識ベースの編集を容易にするように支援できる。また知識ベースの編集結果の妥当性を確認しながら、その編集を進めることができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の実施例である感染症知識ベース編集支援システムの構成図である。
【図2】判定知識DBのデータ構成例を示す図である。
【図3】症例DBのデータ構成例を示す図である。
【図4】実施例の症例データ作成時の処理手順を示すフローチャートである。
【図5】症例データ作成時の入出力端末の画面例を示す図である。
【図6】シミュレーション・知識編集時の処理手順を示すフローチャートである。
【図7】判定知識出力後の入出力端末の画面例を示す図である。
【図8】シミュレーション実行後の入出力端末の画面例を示す図である。
【図9】リスクファクター選択時の入出力端末の画面例を示す図である。
【図10】判定知識編集時の入出力端末の画面例を示す図である。
【図11】リスクファクターDB編集候補提示時の処理手順を示すフローチャートである。
【図12】ステップ1204後の入出力端末の画面例を示す図である。
【図13】ステップ1206後の入出力端末の画面例を示す図である。
【図14】判定基準編集候補提示時の処理手順を示すフローチャートである。
【図15】正解レベル分布画面表示時の入出力端末の画面例を示す図である。
【図16】正解レベル分布画面の例を示す図である。
【符号の説明】
100:計算機、102:判定部、103:シミュレーション実行部、104:判定知識編集部、105:編集候補提示部、106:症例データ作成部、120:入出力端末、200:判定知識DB、210:リスクファクターDB、220:判定基準DB、300:症例DB、901:評価マップ、1601:正解レベル分布画面
[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to a medical information system such as an infectious disease system, a clinical test system, a diagnosis support system, and a nursing support system.
[0002]
[Prior art]
2. Description of the Related Art In recent years, EBM (evidence-based medical care) has been required in the medical field in general, instead of empirical medical care. Particularly in the field of infectious diseases, doctors often have to determine a treatment policy without knowing the causative bacterium that causes the onset of infectious disease, and thus there is a strong demand for information as a basis for treatment decisions.
[0003]
One of the information that can be considered as the basis for this treatment decision is the idea of presenting the patient's condition as an objective index. For example, "A PREDICTION RULE TO IDENTIFY LOW-RISK PATENTTS WITH COMMUNICITY-ACQUIRED PNEUMONIA (New England Journal of Medicine, Vol. 346, No. 4, in the case of lung disease in the 19th year of the disease in the case of lung cancer, Vol. Gender, underlying disease, physical findings, and test data are each scored, and the patient's condition is classified into five stages using the index of "risk class" based on the total score of these scores. to decide.
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
In such a conventional technique, when a new medical finding is obtained, it is necessary to change the knowledge base such as adding a factor or correcting a score. However, in the related art, it is difficult to verify the validity of the changed knowledge, and thus there is a problem that the knowledge cannot be changed.
[0005]
An object of the present invention is to provide a technique for evaluating the validity of the above-mentioned knowledge base and assisting the editing of the knowledge base.
[0006]
[Means for Solving the Problems]
The present invention evaluates a knowledge database having scores set for each risk factor for infectious disease, and a criterion for determining a first index that indicates a degree of risk based on these scores. A technique for editing the contents of a knowledge database, wherein a first index corresponding to individual case data stored in a storage means is determined based on the knowledge database and stored in association with the case data. A second index indicating the degree of risk determined by the user in the case data is input in a stepwise manner, stored in association with the case data, and a combination of the first index and the second index for a plurality of case data. An infectious disease knowledge base editing support technology that compiles and displays the number of case data for each, and edits the contents of the knowledge database in response to user requests. The features.
[0007]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
FIG. 1 shows a configuration diagram of an infectious disease knowledge base editing support system according to an embodiment of the present invention. The computer 100 includes a control unit 101, a determination unit 102, a simulation execution unit 103, a determination knowledge editing unit 104, an edit candidate presentation unit 105, and a case data creation unit 106 as processing units, and a data unit as a data unit. It has a judgment knowledge DB (database) 200 and a case DB 300 stored in a storage device.
[0008]
The computer 100 communicates with the input / output terminal 120 via the network 110. The computer 100 communicates with another medical information system 130 such as a clinical examination system, a medical accounting system, an order entry system, an electronic medical record system, and the like via a network 110.
[0009]
The network 110 is based on an in-hospital network, but may be a regional network or a wider area network. The medical information system 130 may be a regional medical system.
[0010]
The input / output terminal 120 is assumed to be an information device such as a personal computer having a keyboard and a mouse as an input function and a CRT display as an output function, but may have other input / output functions. The input / output terminal 120 may be a terminal equipped with a Web browser function. Although the computer 100 and the input / output terminal 120 are illustrated as separate hardware, the input / output function of the input / output terminal 120 may be mounted on the computer 100.
[0011]
The processing units from the control unit 101 to the case data creation unit 106 may be configured by hardware. Alternatively, the computer 100 may include a CPU and a memory, store these processing units in the memory as programs, and execute these programs by the CPU. Further, the determination unit 102 and the case data creation unit 106 may be separated from the computer 100 equipped with another processing unit and mounted on another computer. In a client-server system in which the computer 100 is a server and the input / output terminal 120 is a client, some processing units such as the case data creation unit 106 may be executed by the input / output terminal 120.
[0012]
FIG. 2 is a diagram illustrating a data configuration example of the determination knowledge DB 200. The determination knowledge DB 200 includes a risk factor DB 210 that stores a risk factor that is an item that affects the resistance of a patient or a healthy person to an infection source such as a bacterium that causes an infection, and a determination criterion DB 220.
[0013]
The risk factor DB 210 includes a field 211 for storing a risk ID, which is an identifier of the risk factor, a field 212 for storing a category of the risk factor, and a coefficient quantifying the degree of influence of the risk factor on the resistance to an infection source. It comprises a field 213 for storing a certain score, a field 214 for storing the name of a risk factor, and a field 215 for storing the definition of a risk factor and corresponding conditions.
[0014]
Risk factors include patient basic information such as age and gender, lifestyle information such as alcohol intake and smoking, hypertension, hyperlipidemia, liver disease, diabetes, respiratory disease, collagen disease, cerebrovascular disease, renal disease, Basic diseases such as pancreatic disease, anemia, malnutrition, nephrosis, heart disease, burns, hypoglobulinemia, hypocomplementemia, hematological malignancies, solid malignancies, AIDS, neutrophil dysfunction, and low birth weight infants Information, stomachic, antihypertensive, broad-spectrum antimicrobial, anti-ulcer, steroid, immunosuppressant, anticancer, insulin, etc., treatment device information such as catheter, tracheostomy, respirator, drain, etc., radiation therapy And treatment information such as thoracotomy and laparotomy, transplantation, splenectomy, blood transfusion, etc., and status information such as bedridden, ICU management status, and SIRS status.
[0015]
Although a unique code is used here as the risk ID, an international disease classification code such as ICD10 or a disease classification code of the Ministry of Health, Labor and Welfare's hospital infection control surveillance may be used.
[0016]
The judgment criterion DB 220 stores a field 221 for storing a judgment ID which is an identifier of a risk level judgment criterion, fields 222 and 223 for storing a lower limit and an upper limit of a calculated score as a criterion, and a field for storing a risk level 224.
[0017]
FIG. 3 is a diagram illustrating a data configuration example of the case DB 300. The case DB 300 stores a field 301 for storing a case ID for identifying case data, a field 302 for storing basic information such as basic patient information and lifestyle information, and information on diseases such as a patient's medical history and current medical history. A field 303 for storing information on medication, a field 304 for storing information on medication, information on treatments such as mounting of devices such as catheters and drains and operations such as surgery, and information on conditions such as bedridden and ICU management are stored. A field 305, a field 306 for storing test results such as a patient's vital signs and clinical test results, a field 307 for storing a doctor's risk level determination result as a correct answer level for the case, and a risk A field 308 for storing the level determination result and a case A field 309 for storing the calculated scores, a field 310 for storing the last modification date, in constructed.
[0018]
Here, the doctor's risk level judgment result is used as the correct answer level, but information on the onset of infectious disease, such as the name of the infectious disease and the site of onset, information on the causative bacteria causing the infectious disease, information on the administered antimicrobial agent, unchanged, and cure The determination result calculated based on one or a plurality of pieces of clinical effect information such as the clinical effect information may be used as the correct answer level. Instead of the case DB 300 holding the field 307 of the correct answer level, the medical information system 130 may hold the field together with other information.
[0019]
FIG. 4 is a flowchart illustrating a processing procedure of the computer 100 when creating case data. FIG. 5 shows a screen example 500 of the input / output terminal 120 when the case data is created.
The screen 500 includes a patient ID input area 501, a patient information acquisition button 502, a basic information input / output area 503, a disease input / output area 504, a medication input / output area 505, a treatment / condition input / output area 506, and an examination. It comprises a result input / output area 507, a correct answer level input / output area 508, a judgment level output area 509, a calculated score output area 510, a risk level judgment button 511, and a case DB write button 512.
[0020]
When the system starts operation at the time of creating case data, the control unit 101 first activates the case data creating unit 106. The case data creating unit 106 executes Step 401 for prompting the user to enter a patient ID in the patient ID input area 501.
[0021]
When the user presses the patient information acquisition button 502, the case data creation unit 106 acquires patient information from the medical information system 130 based on the patient ID input to the patient ID input area 501, and Step 402 of outputting to the corresponding area of 503 to 507 is executed.
[0022]
Next, the case data creation unit 106 executes step 403 of allowing the user to edit the patient information displayed in the input / output areas 503 to 507. The user can correct, add, or delete the patient information displayed in the entry / exit areas 503 to 507 as necessary. Here, when the user presses the risk level determination button 511, the control unit 101 activates the determination unit 102.
[0023]
Next, the determination unit 102 executes step 404 of reading the determination knowledge from the determination knowledge DB 200. Next, the determining unit 102 executes step 405 of performing a risk level determination on the patient information displayed in the input / output areas 503 to 507 based on the determination knowledge read in step 404. That is, among the displayed patient information, scores are obtained for the risk factors corresponding to the field 214 (risk factor name) and the field 215 (definition / condition), and the scores of all the risk factors are summed to obtain a calculated score. Next, a risk level corresponding to the calculated score is determined with reference to the criterion DB 220. Next, the case data creating unit 106 executes Step 406 of outputting the judgment level and the calculated score calculated in Step 405 to the judgment level output area 509 and the calculated score output area 510, respectively.
[0024]
Next, the case data creating unit 106 executes Step 407 for allowing the user to input the correct answer level in the correct answer level input / output area 508. As described above, when the determination result calculated based on infectious disease onset information, causative bacteria information, antibacterial drug information, clinical effect information, and the like is used as the correct answer level, the case data creation unit 106 may output the correct answer level to the correct answer input / output area 508. Thereby, the correct answer level can be set more objectively. Instead of the user inputting the correct answer level, the correct answer level acquired from another medical information system 130 may be displayed in the correct answer level input / output area 508.
[0025]
Next, the case data creation unit 106 executes step 408 to allow the user to determine whether or not to write the information displayed on the example screen 500 as case data in the case DB 300. Here, when the user presses the case DB write button 512, the case data creation unit 106 displays the input / output areas 503 to 507, the correct answer level input / output area 508, the determination level output area 509, and the calculated score output area 510. Step 409 of storing the existing information in the case DB 300 is executed. At this time, the case data creation unit 106 automatically adds the case ID. After the step 407, when the user instructs the end of the process, the control unit 101 ends the process at the time of creating the case data.
[0026]
The screen example 500 indicates that the patient information of the patient ID “P000003” has been input to each of the input / output areas of the basic information, the disease, the medication, the treatment / state, and the test result. In addition, it shows that the correct answer level for this patient information is “4”, the judgment level by the risk level judgment of the present system is “5”, and the calculated score is “125”. FIG. 3 shows that the information displayed on the screen example 500 is added with the case ID “C000003” by the present system and stored in the case DB 300.
[0027]
FIG. 6 is a flowchart showing a processing procedure of the computer 100 at the time of simulation / knowledge editing. When the system starts the operation at the time of simulation / knowledge editing, the control unit 101 first executes step 601 of reading out the entire case data from the case DB 300. Next, the control unit 101 executes step 602 of reading the entire current risk level determination knowledge from the determination knowledge DB 200. Next, the control unit 101 executes step 603 in which the determination knowledge read in step 602 is stored in a memory and output to the input / output terminal 120.
[0028]
FIG. 7 shows a screen example 800 of the input / output terminal 120 to which the judgment knowledge has been output in step 603. In the screen example 800, the category “disease” of the risk factor DB 210 is displayed in the category selection area 801 arranged in the upper part of the left frame. At this time, a risk factor, a score, and the like relating to the disease information are displayed in the risk factor display area 802. The category selection area 801 is a pull-down menu, and when the user selects each category of basic information, disease, medication, and treatment / condition of the patient, the display contents of the risk factor display area 802 belong to the selected category. Can be changed to Further, the upper and lower limits and the respective values of the calculated score of each level of the criterion DB 220 are displayed in the criterion setting area 803 arranged in the lower part of the left frame. The judgment knowledge displayed in the left frame is always stored in the memory.
[0029]
Next, the control unit 101 activates the simulation execution unit 103. Here, when the user presses the simulation execution button 804, the simulation execution unit 103 executes step 604 of executing the simulation. As for the contents of the simulation, the number of case data corresponding to each combination of the correct answer level (field 307) and the determination level (field 308) is totaled for the entire read case data. As a result, a matrix having the correct level as a row and the determination level as a column is generated. This matrix is hereinafter referred to as an evaluation map. Next, the simulation execution unit 103 executes Step 605 of outputting the result stored in the memory to the input / output terminal 120.
[0030]
FIG. 8 shows a screen example 900 of the input / output terminal 120 after the execution of the simulation. In screen example 900, an evaluation map 901 arranged in the upper part of the right frame is displayed as a simulation result. The evaluation map 901 indicates the correct answer level by the simulation of the present system in the vertical direction and the number of case data corresponding to the determination level in the horizontal direction. That is, the numbers surrounded by a thick frame in the evaluation map 901 indicate the number of case data in which the determination level obtained by the simulation of the present system and the correct answer level match. The number in the area 902 below the bold frame indicates the number of case data whose judgment level by the simulation of the present system is lower than the correct answer level. The number in the area 903 above the bold frame indicates the number of case data for which the determination level by the simulation of the present system is higher than the correct answer level. The correct answer level distribution screen button 904 is a button for the user to request creation of a correct answer level distribution chart, and the details will be described later with reference to FIG.
[0031]
Next, the control unit 101 executes step 606 for detecting whether or not the user has started editing the determination knowledge. When the user starts to edit the judgment knowledge, the procedure goes to step 607. In step 607, the user can freely edit the risk factor, the score, and the criterion while receiving support of the simulation result and the editing candidate presentation. When the user edits the judgment knowledge, the judgment knowledge on the memory is added, changed, or deleted.
[0032]
When editing a risk factor, the user clicks and selects a risk factor displayed in the risk factor display area 802. At this time, the control unit 101 activates the determination knowledge editing unit 104.
[0033]
FIG. 9 shows a screen example 1000 of the input / output terminal 120 when the risk factor is selected. In the example screen 1000, when the user selects the risk factor “undiagnosed” displayed in the risk factor display area 802, “diabetes (uncontrolled)” is surrounded by a bold frame and is in a selected state. Is shown. The screen example 1000 shows that the score and the name of the selected risk factor are displayed in the score input / output area 1002 and the risk factor name input / output area 1003, respectively. In this example, since no definition / condition is set for the risk factor “diabetes (uncontrolled)”, nothing is displayed in the definition / condition input / output area 1004, but the risk factor for which the definition / condition is set , The set definition / condition is displayed in the definition / condition input / output area 1004.
[0034]
FIG. 10 is a screen example 1000 when the user changes the score to “40” for the risk factor “diabetes (uncontrolled)” and adds a condition “diabetic drug used and fasting blood glucose is 200 mg / dL or more”. 5 shows a screen example 1100 of the input / output terminal 120.
[0035]
First, the user overwrites and inputs "40" in the score input / output area 1002 where "30" is displayed. Next, the user inputs “diabetic drug” in the definition / condition input / output area 1004 and presses the “and” button on the right side. Then, in the definition / condition input / output area 1004, "&" is displayed on the right side of the character of "diabetic drug" input by the user. Next, in the test item selection area 1103, the user selects a test item “fasting blood glucose” from a pull-down menu. Next, the user inputs “200” in the lower limit setting area 1104. At this time, if the user presses the definition / condition addition button 1105, “200 mg / dL ≦ fasting blood glucose” is displayed in the definition / condition input / output area 1004. Finally, the user presses a display content update button 1106. As described above, the display of the score and the definition / condition of the risk factor “diabetes (uncontrolled)” in the risk factor display area 802 is changed.
[0036]
When newly adding basic patient information, disease, medication, treatment / condition, test results, and the like that are not included in the risk factor DB 210 as risk factors, the user is displayed in the risk factor display area 802 in the screen example 1000. Instead of selecting the risk factor, the user directly inputs the score input / output area 1002, the risk factor name input / output area 1003, or the definition / condition input / output area 1004.
[0037]
When editing the criterion, the user edits the criterion displayed in the criterion setting area 803.
[0038]
When the user finishes editing the knowledge and presses the simulation execution button 804, the control unit 101 executes step 604 again. The user refers to the evaluation map 901 updated every time the simulation is executed, and repeats the knowledge editing until an appropriate simulation result is obtained. The appropriate simulation result is a simulation result in which the number of case data is collected as much as possible on diagonal elements of a matrix having the correct answer level and the judgment level as elements.
[0039]
Next, the control unit 101 executes step 608 of making the user select the area 902 or the area 903 to determine whether to present an editing candidate of the risk factor DB.
[0040]
If the user does not select any of the areas 902 and 903 in step 608, the control unit 101 determines whether or not to present a candidate for the determination criterion by prompting the user to select the correct answer level distribution screen display button 904. Step 610 is performed.
[0041]
If the user does not select the correct answer level distribution screen display button 904 in step 610, the control unit 101 determines in step 612 whether it is instructed to overwrite the judgment knowledge DB 200 with the judgment knowledge edited by the user. Execute.
[0042]
When overwriting the judgment knowledge DB 200, the user presses the judgment knowledge DB update button 1109. Along with this, the judgment knowledge editing unit 104 executes Step 613 of overwriting the edited judgment knowledge on the judgment knowledge DB 200.
[0043]
As described above, the user can easily edit the risk level determination knowledge by changing the risk factor, the score, the condition and definition of the risk factor, and changing the determination criterion. In addition, the determination knowledge can be edited easily by checking the validity of the editing result of the determination knowledge by simulation.
[0044]
When the user selects one of the areas 902 and 903 in step 608, the control unit 101 executes step 609 of presenting an editing candidate of the risk factor DB.
[0045]
FIG. 11 is a flowchart illustrating a processing procedure when step 609 is executed. First, the control unit 101 activates the editing candidate presentation unit 105. Next, the editing candidate presentation unit 105 executes Step 1201 to determine which of the area 902 and the area 903 has been selected by the user on the evaluation map 901.
[0046]
When the user selects the area 902 in step 1201, the editing candidate presentation unit 105 executes step 1202 of reading out all the case data indicated by the area 902 from the case DB 300 into the memory. Next, the editing candidate presentation unit 105 executes Step 1203 of outputting patient information included in the case data in the area 902 and not stored in the risk factor DB 210 to the input / output terminal 120 as a candidate for an additional risk factor. . Next, the editing candidate presentation unit 105 executes step 1204 of outputting a risk factor having a relatively low score related to the improvement of the area 902 to the input / output terminal 120 as an editing candidate for increasing the score.
[0047]
At this time, the appearance frequency of the editing candidate for which the score is increased in the area 902 may be displayed at the same time. Also, the editing candidates for increasing the score may be displayed in the order of appearance frequency in the area 902. In addition, it may be displayed in an order other than the appearance frequency in areas other than the editing candidate area 902 having a higher score. Also, the frequency of appearance of the editing candidates for increasing the score in areas other than the area 902 may be displayed at the same time. Also, by combining these, the order in which the editing candidates for increasing the score are displayed may be changed.
[0048]
FIG. 12 shows a screen example 1300 of the input / output terminal 120 after execution of step 1204. The user adds a risk factor or increases a score while referring to the risk factor candidate output to the additional risk factor candidate output area 1302 and the score editing candidate output to the score editing candidate (low → high) output area 1303. Editing can be performed.
[0049]
As described above, the user can efficiently support the act of adding patient information not stored in the risk factor DB 210 as a risk factor, or increasing the score of the risk factor stored in the risk factor DB 210. Can edit the judgment knowledge more easily.
[0050]
If the user selects the area 903 in step 1201, the editing candidate presentation unit executes step 1205 of reading out all the case data indicated by the area 903 from the case DB 300 into the memory. Next, the editing candidate presentation unit 105 executes Step 1206 of outputting a risk factor having a relatively high score related to the improvement of the area 903 to the input / output terminal 120 as an editing candidate for lowering the score.
[0051]
At this time, the appearance frequency of the case data in the editing candidate area 903 whose score is lowered may be displayed at the same time. Alternatively, the editing candidates whose scores are lowered may be displayed in the order of appearance frequency in the area 903. Also, the appearance frequency of the editing candidate whose score is lowered in areas other than the area 903 may be displayed at the same time. Alternatively, the editing candidates whose scores are to be lowered may be displayed in an order other than the area 903 in order of decreasing appearance frequency. Also, by combining these, the order in which the editing candidates for lowering the score are displayed may be changed.
[0052]
FIG. 13 shows a screen example 1400 of the input / output terminal 120 after execution of step 1206. The user can perform editing such as a decrease in score while referring to the risk factor core editing candidate output to the score candidate (high → low) output area 1402.
[0053]
As described above, since the user can efficiently support the act of lowering the score of the risk factor stored in the risk factor DB 210, the user can edit the judgment knowledge more easily.
[0054]
When the user selects the presented editing candidate by clicking or the like, the selected risk factor may be automatically displayed by the present system in the left frame of the screen example 1300 or 1400. As a result, the number of procedures input by the user can be reduced, so that the determination knowledge can be edited more efficiently.
[0055]
When the user selects the correct level distribution screen display button 904 in step 610, the control unit 101 activates the editing candidate presenting unit 105 and executes step 611 of presenting a criterion editing candidate.
[0056]
FIG. 14 is a flowchart showing the operation of the present system when step 611 is executed. First, the editing candidate presentation unit 105 executes Step 1501 of counting the calculated score for each correct answer level, generating a correct answer level distribution screen, and displaying this at the position of the input / output terminal 120 where the evaluation map 901 was displayed. . Next, the editing candidate presentation unit 105 extracts the minimum calculation score of each correct answer level from the correct answer level distribution, and executes step 1502 of creating a criterion candidate.
[0057]
Next, the editing candidate presentation unit 105 executes step 1504 of outputting the results of steps 1501 to 1503 to the input / output terminal 120.
[0058]
FIG. 15 shows a screen example 1600 of the input / output terminal 120 after the correct answer level distribution screen 1601 is displayed. In screen example 1600, the criterion editing candidate created in step 1502 is output to criterion editing candidate output area 1602. The evaluation map screen button 1604 is a button for the user to instruct redisplay of the evaluation map 901.
[0059]
FIG. 16 shows an enlarged view 1700 of the correct answer level distribution screen 1601. In screen example 1700, the horizontal axis indicates the calculated score, and the vertical axis indicates the number of cases. A distribution 1701, a distribution 1702, a distribution 1703, a distribution 1704, and a distribution 1705 indicate a group of case data having correct answer levels 1 to 5, respectively. The scores 1706, 1707, 1708, and 1709 indicate the lowest calculated scores of the group of case data having the correct answer levels 1 to 5, respectively. For example, the calculated score of the case data determined by the doctor to be level 3 is 35 at the minimum and 110 at the maximum.
[0060]
In the above example, the lowest and highest calculated scores and their distribution charts are displayed, but the correct answer rate, the error rate determined by the system to be lower than the correct level, the error rate determined by the system to be higher than the correct level, etc. It may be calculated and displayed.
[0061]
The user can edit the criterion in the left frame while referring to the criterion editing candidate presented in the right frame of the screen example 1600. Accordingly, the criterion is displayed so as to avoid an error in which the criterion is lower than the correct answer level, so that the user can edit the criterion more easily. In addition, when the user makes a selection by clicking on the presented criterion editing candidate or the like, the system may automatically display the selected criterion in the criterion setting area 1603. As a result, the number of procedures input by the user can be reduced, so that the determination knowledge can be edited more efficiently.
In this way, by presenting the editing candidate of the judgment criterion based on the simulation result, the judgment knowledge can be edited more easily.
[0062]
Note that the knowledge DB stores an item DB that stores a coefficient quantifying the degree of influence of each item and the degree of influence of the item on resistance, and an infection calculated from the coefficient of the item corresponding to each personal information. A criterion DB that stores a criterion for determining each index based on a score numerically indicating the resistance to the source may be used.
[0063]
Further, the knowledge DB may be provided with a coefficient that varies according to the selected option among a plurality of options indicating the degree of influence of each item on the resistance.
[0064]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, it is possible to assist the editing of the knowledge base of infectious diseases. The user can proceed with editing the knowledge base while checking the validity of the editing result.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a configuration diagram of an infectious disease knowledge base editing support system according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a diagram illustrating a data configuration example of a judgment knowledge DB.
FIG. 3 is a diagram illustrating a data configuration example of a case DB.
FIG. 4 is a flowchart illustrating a processing procedure when creating case data according to the embodiment;
FIG. 5 is a diagram showing an example of a screen of an input / output terminal when creating case data.
FIG. 6 is a flowchart showing a processing procedure at the time of simulation / knowledge editing.
FIG. 7 is a diagram showing an example of a screen of the input / output terminal after outputting determination knowledge.
FIG. 8 is a diagram showing an example of a screen of the input / output terminal after executing a simulation.
FIG. 9 is a diagram showing an example of a screen of the input / output terminal when a risk factor is selected.
FIG. 10 is a diagram showing an example of a screen of the input / output terminal at the time of determination knowledge editing.
FIG. 11 is a flowchart showing a processing procedure when presenting a risk factor DB editing candidate.
FIG. 12 is a diagram showing an example of a screen of the input / output terminal after step 1204.
FIG. 13 is a diagram showing an example of a screen of the input / output terminal after step 1206.
FIG. 14 is a flowchart showing a processing procedure at the time of presenting a judgment reference editing candidate.
FIG. 15 is a diagram showing an example of a screen of the input / output terminal when displaying a correct answer level distribution screen.
FIG. 16 is a diagram showing an example of a correct answer level distribution screen.
[Explanation of symbols]
100: Computer, 102: Judgment Unit, 103: Simulation Execution Unit, 104: Judgment Knowledge Editing Unit, 105: Edit Candidate Presentation Unit, 106: Case Data Creation Unit, 120: Input / Output Terminal, 200: Judgment Knowledge DB, 210: Risk factor DB, 220: judgment criterion DB, 300: case DB, 901: evaluation map, 1601: correct answer level distribution screen

Claims (5)

感染症に対するリスクファクターごとに設定された得点と、前記得点に基づいてリスクの程度を段階的に表す第1の指標を決定するための判定基準とを有する知識データベースを評価し前記知識データベースの内容を編集する方法であって、
記憶手段に格納された各個人別の症例データについて前記知識データベースに基づいて対応する前記第1の指標を判定して前記症例データと対応づけて記憶し、前記症例データについてユーザにより判定されたリスクの程度を段階的に表す第2の指標を入力して前記症例データと対応づけて記憶し、複数の前記症例データについて前記第1の指標と前記第2の指標の組合せの各々について前記症例データの件数を集計して表示し、ユーザからの要求に応答して前記知識データベースの内容を編集することを特徴とする感染症知識ベース編集支援方法。
Evaluating a knowledge database having a score set for each risk factor for infectious disease and a criterion for determining a first index indicating a degree of risk stepwise based on the score, the content of the knowledge database To edit the
The first index corresponding to the individual case data stored in the storage means is determined based on the knowledge database and stored in association with the case data, and the risk determined by the user for the case data is determined. A second index indicating the degree of the graduation is input and stored in association with the case data, and the case data is stored for each of a combination of the first index and the second index for a plurality of the case data. And editing the contents of the knowledge database in response to a request from a user.
前記第1の指標より前記第2の指標が低い前記症例データについて前記得点が比較的低い前記リスクファクターを高くするための編集候補として表示し、前記第1の指標より前記第2の指標が高い前記症例データについて前記得点が比較的高い前記リスクファクターを低くするための編集候補として表示することを特徴とする請求項1記載の感染症知識ベース編集支援方法。The case data whose second index is lower than the first index is displayed as an editing candidate for increasing the risk factor whose score is relatively low, and the second index is higher than the first index. The infectious disease knowledge base editing support method according to claim 1, wherein the case data is displayed as an editing candidate for lowering the risk factor having a relatively high score. 前記判定基準は、前記第1の指標が前記得点の前記症例データごとの合計値の範囲によって決定されるように設定されており、前記症例データと対応づけられる前記第2の指標が決定されるような前記合計値の範囲を前記判定基準編集の候補として算出して表示することを特徴とする請求項1記載の感染症知識ベース編集支援方法。The criterion is set so that the first index is determined by a range of the total value of the scores for each case data, and the second index associated with the case data is determined. 2. The method according to claim 1, wherein the range of the total value is calculated and displayed as a candidate for the criterion editing. 計算機に、感染症に対するリスクファクターごとに設定された得点と、前記得点に基づいてリスクの程度を段階的に表す第1の指標を決定するための判定基準とを有する知識データベースを評価し前記知識データベースの内容を編集する機能を実現させるためのプログラムであって、
計算機に、記憶手段に格納された各個人別の症例データについて前記知識データベースに基づいて対応する前記第1の指標を判定して前記症例データと対応づけて記憶する機能、前記症例データについてユーザにより判定されたリスクの程度を段階的に表す第2の指標を入力して前記症例データと対応づけて記憶する機能、複数の前記症例データについて前記第1の指標と前記第2の指標の組合せの各々について前記症例データの件数を集計して表示する機能、およびユーザからの要求に応答して前記知識データベースの内容を編集する機能を実現させるためのプログラム。
The computer evaluates a knowledge database having a score set for each risk factor for infectious disease and a criterion for determining a first index indicating a degree of risk stepwise based on the score. A program for realizing the function of editing the contents of the database,
A function of determining the first index corresponding to the individual case data stored in the storage means on the basis of the knowledge database and storing the case data in association with the case data; A function of inputting a second index indicating the determined degree of risk in a stepwise manner and storing it in association with the case data, a combination of the first index and the second index for a plurality of the case data A program for realizing a function of totalizing and displaying the number of case data items for each, and a function of editing contents of the knowledge database in response to a request from a user.
さらに計算機に、前記第1の指標より前記第2の指標が低い前記症例データについて前記得点が比較的低い前記リスクファクターを高くするための編集候補として表示する機能、および前記第1の指標より前記第2の指標が高い前記症例データについて前記得点が比較的高い前記リスクファクターを低くするための編集候補として表示する機能を実現させるための請求項4記載のプログラム。Further, a function of displaying the case data having the second index lower than the first index as an editing candidate for increasing the risk factor, wherein the score is relatively low, and The program according to claim 4, which realizes a function of displaying the case data having a high second index as an editing candidate for reducing the risk factor having a relatively high score.
JP2002183957A 2002-06-25 2002-06-25 Infectious disease knowledge base editing support method and program thereof Expired - Lifetime JP4133027B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2002183957A JP4133027B2 (en) 2002-06-25 2002-06-25 Infectious disease knowledge base editing support method and program thereof

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2002183957A JP4133027B2 (en) 2002-06-25 2002-06-25 Infectious disease knowledge base editing support method and program thereof

Publications (3)

Publication Number Publication Date
JP2004024463A true JP2004024463A (en) 2004-01-29
JP2004024463A5 JP2004024463A5 (en) 2005-09-22
JP4133027B2 JP4133027B2 (en) 2008-08-13

Family

ID=31179976

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2002183957A Expired - Lifetime JP4133027B2 (en) 2002-06-25 2002-06-25 Infectious disease knowledge base editing support method and program thereof

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP4133027B2 (en)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005267042A (en) * 2004-03-17 2005-09-29 Sysmex Corp Diabetes mellitus medical care support system
JP2008176473A (en) * 2007-01-17 2008-07-31 Toshiba Corp Patient condition variation predicting device and patient condition variation-managing system
JP2009178266A (en) * 2008-01-29 2009-08-13 Rumiko Matsuoka Simulation system for a plurality of diseases
JP2019046398A (en) * 2017-09-07 2019-03-22 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 Hospital information system and hospital information utilization program
CN113496780A (en) * 2020-03-19 2021-10-12 北京中科闻歌科技股份有限公司 Method, device, server and storage medium for predicting number of confirmed diagnoses of infectious diseases
WO2023053669A1 (en) * 2021-09-28 2023-04-06 株式会社アルム Infectious disease countermeasure system, infectious disease countermeasure apparatus, and infectious disease countermeasure program

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005267042A (en) * 2004-03-17 2005-09-29 Sysmex Corp Diabetes mellitus medical care support system
JP4547173B2 (en) * 2004-03-17 2010-09-22 シスメックス株式会社 Diabetes care support system
JP2008176473A (en) * 2007-01-17 2008-07-31 Toshiba Corp Patient condition variation predicting device and patient condition variation-managing system
JP2009178266A (en) * 2008-01-29 2009-08-13 Rumiko Matsuoka Simulation system for a plurality of diseases
JP2019046398A (en) * 2017-09-07 2019-03-22 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 Hospital information system and hospital information utilization program
JP7123534B2 (en) 2017-09-07 2022-08-23 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 Hospital information system and hospital information utilization program
CN113496780A (en) * 2020-03-19 2021-10-12 北京中科闻歌科技股份有限公司 Method, device, server and storage medium for predicting number of confirmed diagnoses of infectious diseases
CN113496780B (en) * 2020-03-19 2023-11-03 北京中科闻歌科技股份有限公司 Method, device, server and storage medium for predicting number of infectious disease diagnostician
WO2023053669A1 (en) * 2021-09-28 2023-04-06 株式会社アルム Infectious disease countermeasure system, infectious disease countermeasure apparatus, and infectious disease countermeasure program
JP2023048879A (en) * 2021-09-28 2023-04-07 株式会社アルム Infectious disease countermeasure system, infectious disease countermeasure device, and infectious disease countermeasure program

Also Published As

Publication number Publication date
JP4133027B2 (en) 2008-08-13

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Bly et al. A model of pressure, oxygenation, and perfusion risk factors for pressure ulcers in the intensive care unit
JP6367092B2 (en) Information collecting device, operating method and operating program for information collecting device, and information collecting system
JP4826743B2 (en) Information presentation system
JP5809128B2 (en) Medical data acquisition and patient management system
JP4273036B2 (en) Medication support program, medication support device, recording medium recording medication support program, and medication support system
JP6162027B2 (en) Medical information display control device, operating method of medical information display control device, and medical information display control program
JP5317496B2 (en) HEALTH DISEASE MANAGEMENT SUPPORT DEVICE AND METHOD, AND MEDICAL NETWORK SYSTEM
TWI433047B (en) Online integrating system for anamnesis
US20090099872A1 (en) System and method for integrating datawith guidelines to generate displays containing the guidelines and data
JP6347755B2 (en) Medical support device, operating method and program of medical support device, medical support system
US20110246216A1 (en) Online Pre-Registration for Patient Intake
WO2014084294A1 (en) Medical inspection result display device, method for operating same, and program
JP6408436B2 (en) Medical support device, its operating method and operating program, and medical support system
JP2007287027A (en) Medical planning support system
WO2004053770A2 (en) A system for analyzing and processing orders related to healthcare treatment or services
JP2004534975A5 (en)
JP6527771B2 (en) INFORMATION ANALYSIS SUPPORT DEVICE, ITS OPERATION METHOD, OPERATION PROGRAM, AND INFORMATION ANALYSIS SUPPORT SYSTEM
AU2005285611B2 (en) Computer installation for establishing a diagnosis
JP2004185547A (en) Medical data analysis system and medical data analyzing method
WO2020017291A1 (en) Medical questionnaire generation assist device, method and program
JP4133027B2 (en) Infectious disease knowledge base editing support method and program thereof
JP2009244980A (en) Medical practice support device and computer program
Puzzo et al. Using the National Diabetes Audit to improve the care of diabetes in secure hospital in-patient settings in the UK
JP4132839B2 (en) Infectious disease system
JPWO2019102949A1 (en) Medical support device and its operation method and operation program

Legal Events

Date Code Title Description
A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20050412

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20050412

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20080507

A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20080602

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110606

Year of fee payment: 3

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 4133027

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110606

Year of fee payment: 3

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120606

Year of fee payment: 4

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120606

Year of fee payment: 4

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130606

Year of fee payment: 5

S531 Written request for registration of change of domicile

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313531

S533 Written request for registration of change of name

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533

R350 Written notification of registration of transfer

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350

EXPY Cancellation because of completion of term