JP2005346239A - Similar case search system, and program - Google Patents
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Abstract
Description
この発明は、患者の症状と類似する過去の症例をデータベースから抽出するためのシステム等に関し、特に、受けた検査項目が異なる患者間であっても、類似症例として検索することができる類似症例検索システム等に関する。 The present invention relates to a system for extracting past cases similar to a patient's symptoms from a database, and the like, in particular, a similar case search that can be searched as a similar case even between patients with different examination items. It relates to systems.
従来、患者の症状と類似した過去の症例をデータベースから検索する場合、患者が受けた検査項目の全部又は一部について、患者の測定値や測定値に幅を持たせた数値を検索条件に設定したクエリを生成し、生成したクエリに適合するデータを検索するのが一般的であった。 Conventionally, when searching past cases similar to the patient's symptoms from the database, the patient's measurement value or a numerical value with a wide range of the measurement value is set as the search condition for all or part of the examination items received by the patient It is common to generate a query that has been generated and to search for data that matches the generated query.
例えば、患者の基本情報を検索条件として類似した症例分類を抽出し、抽出した症例分類に関連するクリニカルパスを抽出し、抽出したクリニカルパスから最適クリニカルパスを選択させる等して、患者に適した診療計画の作成を可能とするクリニカルパス運用支援情報システムがある(特許文献1参照)。
しかし、上記のようなシステムは、患者と同じ検査項目のデータを有するサンプルデータを検索対象とするものであり、このようなシステムの場合、実は非常に類似した症例のデータであるにも拘わらず、サンプルデータにおける検査項目が異なるがために類似することを判別できないという問題が生じてしまう。 However, the system as described above searches for sample data having the same examination item data as the patient. In such a system, the data is actually very similar to the case data. However, since the inspection items in the sample data are different, there arises a problem that similarities cannot be determined.
本発明は、上記実状に鑑みてなされたものであり、患者の症状と類似する症例データの検索において、検査項目等のデータ項目が異なるサンプルデータについても、検索結果に反映することができる類似症例検索システム等を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above circumstances, and in the search of case data similar to the patient's symptoms, similar cases that can be reflected in the search results also for sample data with different data items such as examination items The purpose is to provide a search system and the like.
上記目的を達成するため、この発明の第1の観点に係る類似症例検索システムは、
過去の各症例に関するサンプルデータが登録されている症例データベースから、患者の症状と類似するサンプルデータを検索する類似症例検索システムであって、
相関度の高い2つのデータ項目について、各データ項目の項目名の情報と、各データ項目のデータ値の対応関係を示す対応関係情報と、を含む代用データ項目情報を記憶する代用データ項目データベースと、
複数のデータ項目からなるデータ項目群について、患者に関するデータ値を受け付ける受付手段と、
前記データ項目群のうち、前記代用データ項目データベースに登録されているデータ項目を検索して特定する特定手段と、
前記特定されたデータ項目について、前記代用データ項目データベースに記憶されている対応関係情報を用いて、前記患者に関するデータ値を、当該データ項目と相関度の高い他方のデータ項目である代用データ項目のデータ値に変換する変換手段と、
前記データ項目群におけるデータ項目の項目名及び患者に関するデータ値と、前記変換手段によりデータ値を変換した代用データ項目の項目名及びデータ値と、を用いてクエリを生成するクエリ生成手段と、
前記生成されたクエリに適合するサンプルデータを、前記症例データベースから検索する検索手段と、
前記検索手段による検索結果を出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする。
In order to achieve the above object, a similar case search system according to the first aspect of the present invention provides:
A similar case retrieval system for retrieving sample data similar to a patient's symptom from a case database in which sample data regarding each past case is registered,
A substitute data item database for storing substitute data item information including item name information of each data item and correspondence information indicating the correspondence between data values of each data item for two data items having a high degree of correlation; ,
For a data item group consisting of a plurality of data items, accepting means for accepting data values related to the patient,
A specifying means for searching and specifying a data item registered in the substitute data item database in the data item group;
Using the correspondence information stored in the substitute data item database for the identified data item, the data value related to the patient is changed to the data item of the substitute data item that is the other data item having a high degree of correlation with the data item. Conversion means for converting to data values;
Query generation means for generating a query using the item name of the data item in the data item group and the data value related to the patient, and the item name and data value of the substitute data item obtained by converting the data value by the conversion means,
Search means for searching sample data that matches the generated query from the case database;
Output means for outputting a search result by the search means;
It is characterized by providing.
各疾患について、疾患を特定する情報と、当該疾患の判断基準となるデータ項目と、が関連付けて登録される診断基準データベースと、
疾患を指定する情報を受け付ける手段と、
前記指定された疾患に対応するデータ項目を診断基準データベースから検索し、検索したデータ項目を前記データ項目群として特定する手段と、
をさらに備えてもよい。
For each disease, a diagnostic criteria database in which information identifying the disease and a data item that is a criterion for determining the disease are registered in association with each other,
Means for receiving information specifying a disease;
Means for searching a data item corresponding to the specified disease from a diagnostic criteria database, and specifying the searched data item as the data item group;
May be further provided.
前記クエリ生成手段は、前記データ項目群における各データ項目の項目名及びデータ値が検索条件として設定されたクエリと、前記データ項目群のうち、前記特定手段により特定されたデータ項目の一部又は全部を、それぞれ対応する代用データ項目に置換した場合のデータ項目群における各データ項目の項目名及びデータ値が検索条件として設定されたクエリと、を生成してもよい。 The query generation means includes a query in which an item name and a data value of each data item in the data item group are set as a search condition, and a part of the data item specified by the specifying means in the data item group or A query in which the item name and data value of each data item in the data item group when all are replaced with corresponding substitute data items may be generated as a search condition.
前記症例データベースに登録されているサンプルデータを構成するデータ項目について、データ項目を2つずつ抽出し、抽出されたデータ項目間の相関度を算出する手段と、
前記算出された相関度が所定値以上である2つのデータ項目について、各データ項目のデータ値の対応関係を示す対応関係情報を生成し、各データ項目の項目名と、前記対応関係情報と、を含む前記代用データ項目情報を生成する手段と、
前記生成した代用データ項目情報を前記代用データ項目データベースに登録する手段と、
をさらに備えてもよい。
For data items constituting sample data registered in the case database, means for extracting data items two by two and calculating the degree of correlation between the extracted data items;
For two data items with the calculated correlation degree equal to or greater than a predetermined value, correspondence information indicating the correspondence between the data values of each data item is generated, the item name of each data item, the correspondence information, Means for generating the surrogate data item information comprising:
Means for registering the generated substitute data item information in the substitute data item database;
May be further provided.
前記検索手段は、前記データ項目群の各データ項目における、前記検索されたサンプルデータのデータ値と、前記患者に関するデータ値と、の差を算出し、各データ項目について算出した差を用いて、サンプルデータと前記患者の症例との類似度を示す類似スコアを算出する類似スコア算出手段をさらに備えてもよく、
前記出力手段は、前記検索されたサンプルデータを前記類似スコアに基づいて出力する手段をさらに備えてもよい。
The search means calculates the difference between the data value of the searched sample data and the data value related to the patient in each data item of the data item group, and uses the difference calculated for each data item, It may further comprise a similarity score calculating means for calculating a similarity score indicating the degree of similarity between the sample data and the case of the patient,
The output means may further comprise means for outputting the searched sample data based on the similarity score.
前記類似スコア算出手段は、前記データ項目群のデータ項目のうち、前記検索されたサンプルデータにデータ値が設定されていないデータ項目がある場合、当該データ項目に対応する代用データ項目のデータ値を前記検索されたサンプルデータから取り出し、当該代用データ項目のデータ値を、前記代用データ項目データベースにおける対応関係情報を用いて、当該代用データ項目に対応するデータ項目のデータ値に変換して前記類似スコアの算出に用いてもよい。 When there is a data item for which no data value is set in the retrieved sample data among the data items of the data item group, the similarity score calculation means calculates the data value of the substitute data item corresponding to the data item. The similarity score is extracted from the retrieved sample data, the data value of the substitute data item is converted into the data value of the data item corresponding to the substitute data item using the correspondence information in the substitute data item database You may use for calculation of.
また、この発明の第2の観点に係るプログラムは、
コンピュータに、
複数のデータ項目からなるデータ項目群について、患者に関するデータ値を受け付ける受付ステップ、
相関度の高い2つのデータ項目に関し、各データ項目の項目名の情報と、各データ項目のデータ値の対応関係を示す対応関係情報と、を含む代用データ項目情報を記憶する代用データ項目データベースについて、前記データ項目群のうち、当該代用データ項目データベースに登録されているデータ項目を検索して特定する特定ステップ、
前記特定されたデータ項目について、前記代用データ項目データベースに記憶されている対応関係情報を用いて、前記患者に関するデータ値を、当該データ項目と相関度の高い他方のデータ項目である代用データ項目のデータ値に変換する変換ステップ、
前記データ項目群におけるデータ項目の項目名及び患者に関するデータ値と、前記変換手段によりデータ値を変換した代用データ項目の項目名及びデータ値と、を用いてクエリを生成するクエリ生成ステップ、
前記生成されたクエリに適合するサンプルデータを、過去の各症例に関するサンプルデータが登録されている症例データベースから検索する検索ステップ、
前記検索手段による検索結果を出力する出力ステップ、
を実行させることを特徴とする。
A program according to the second aspect of the present invention is
On the computer,
An accepting step for accepting a data value related to a patient for a data item group comprising a plurality of data items;
Regarding a substitute data item database that stores substitute data item information including item name information of each data item and correspondence information indicating a correspondence relationship of data values of each data item with respect to two data items having a high degree of correlation , A specific step of searching and specifying a data item registered in the substitute data item database among the data item group,
Using the correspondence information stored in the substitute data item database for the identified data item, the data value related to the patient is changed to the data item of the substitute data item that is the other data item having a high degree of correlation with the data item. A conversion step to convert to a data value,
A query generation step of generating a query using the item name of the data item in the data item group and the data value related to the patient, and the item name and data value of the substitute data item obtained by converting the data value by the conversion unit;
A search step of searching for sample data matching the generated query from a case database in which sample data relating to past cases is registered;
An output step of outputting a search result by the search means;
Is executed.
前記コンピュータに、
疾患を指定する情報を受け付けるステップ、
前記指定された疾患に対応するデータ項目を、各疾患について疾患を特定する情報と当該疾患の判断基準となるデータ項目とが関連付けて登録される診断基準データベースから検索し、検索したデータ項目を前記データ項目群として特定するステップ、
をさらに実行させてもよい。
In the computer,
Receiving information specifying a disease;
The data item corresponding to the specified disease is searched from a diagnostic criteria database in which information specifying the disease for each disease and a data item that is a criterion for the disease are registered in association with each other, and the searched data item is Identifying as data items,
May be further executed.
前記クエリ生成ステップは、前記データ項目群における各データ項目の項目名及びデータ値が検索条件として設定されたクエリと、前記データ項目群のうち、前記特定手段により特定されたデータ項目の一部又は全部を、それぞれ対応する代用データ項目に置換した場合のデータ項目群における各データ項目の項目名及びデータ値が検索条件として設定されたクエリと、を生成してもよい。 The query generation step includes a query in which an item name and a data value of each data item in the data item group are set as a search condition, and a part of the data item specified by the specifying unit in the data item group or A query in which the item name and data value of each data item in the data item group when all are replaced with corresponding substitute data items may be generated as a search condition.
前記症例データベースに登録されているサンプルデータを構成するデータ項目について、データ項目を2つずつ抽出し、抽出されたデータ項目間の相関度を算出するステップ、
前記算出された相関度が所定値以上である2つのデータ項目について、各データ項目のデータ値の対応関係を示す対応関係情報を生成し、各データ項目の項目名と、前記対応関係情報と、を含む前記代用データ項目情報を生成するステップ、
前記生成した代用データ項目情報を前記代用データ項目データベースに登録するステップ、
をさらに実行させてもよい。
For the data items constituting the sample data registered in the case database, extracting the data items two by two and calculating the degree of correlation between the extracted data items;
For two data items with the calculated correlation degree equal to or greater than a predetermined value, correspondence information indicating the correspondence between the data values of each data item is generated, the item name of each data item, the correspondence information, Generating the surrogate data item information comprising:
Registering the generated substitute data item information in the substitute data item database;
May be further executed.
前記検索ステップは、前記データ項目群の各データ項目における、前記検索されたサンプルデータのデータ値と、前記患者に関するデータ値と、の差を算出し、各データ項目について算出した差を用いて、サンプルデータと前記患者の症例との類似度を示す類似スコアを算出する類似スコア算出ステップをさらに備えてもよく、
前記出力ステップは、前記検索されたサンプルデータを前記類似スコアに基づいて出力するステップをさらに備えてもよい。
The search step calculates the difference between the data value of the searched sample data and the data value related to the patient in each data item of the data item group, and uses the difference calculated for each data item, The method may further comprise a similarity score calculating step for calculating a similarity score indicating the degree of similarity between the sample data and the patient's case,
The output step may further include a step of outputting the searched sample data based on the similarity score.
前記類似スコア算出ステップは、前記データ項目群のデータ項目のうち、前記検索されたサンプルデータにデータ値が設定されていないデータ項目がある場合、当該データ項目に対応する代用データ項目のデータ値を前記検索されたサンプルデータから取り出し、当該代用データ項目のデータ値を、前記代用データ項目データベースにおける対応関係情報を用いて、当該代用データ項目に対応するデータ項目のデータ値に変換して前記類似スコアの算出に用いてもよい。 When there is a data item for which no data value is set in the retrieved sample data among the data items of the data item group, the similarity score calculating step calculates the data value of the substitute data item corresponding to the data item. The similarity score is extracted from the retrieved sample data, the data value of the substitute data item is converted into the data value of the data item corresponding to the substitute data item using the correspondence information in the substitute data item database You may use for calculation of.
本発明によれば、患者の症状と類似する症例データの検索において、検査項目等のデータ項目が異なるサンプルデータについても、検索結果に反映することができる。 According to the present invention, sample data with different data items such as examination items can be reflected in the search results in the search for case data similar to the patient's symptoms.
以下、本発明の実施形態に係る類似症例検索システムについて図面を参照して説明する。
本発明に係る実施形態の類似症例検索システムの構成例を図1に示す。類似症例検索システムは、例えば、症例DB(データベース)1と、管理サーバ2と、ユーザ端末3と、を備え、これらの装置は、ネットワーク10を介して接続可能に構成されている。なお、ネットワーク10は、LAN(local area network)、インターネット等の各種ネットワークを含む。
Hereinafter, a similar case search system according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
An example of the configuration of a similar case search system according to an embodiment of the present invention is shown in FIG. The similar case search system includes, for example, a case DB (database) 1, a
症例DB1は、多数の過去の症例のサンプルデータが登録されているデータベースである。サンプルデータは、各症例に関し、サンプルを特定するためのサンプルIDと、複数のデータ項目と、を含む。ここで複数のデータ項目は、当該症例の患者の属性情報、各種検査項目の測定値等の項目を含み、例えば、年齢、性別、最高血圧、血糖値、ヘマトクリット、BMI、遺伝子型1、ヘモグロビン等の項目を含む。サンプルデータの一例を図2に示す。
The case DB 1 is a database in which sample data of many past cases are registered. The sample data includes, for each case, a sample ID for specifying the sample and a plurality of data items. Here, the plurality of data items include items such as patient attribute information of the case, measurement values of various test items, and the like, for example, age, sex, systolic blood pressure, blood glucose level, hematocrit, BMI,
管理サーバ2は、例えば図3に示すように、制御部21と、記憶部22と、入力部23と、表示部24と、通信制御部25と、を備えるコンピュータから構成される。
For example, as shown in FIG. 3, the
制御部21は、CPU(Central Processing Unit)、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)等から構成され、記憶部22に予め記憶された動作プログラム等を読み出して実行することにより、クエリ生成・検索部211、代用データ項目抽出部212等を論理的に実現する。
The
クエリ生成・検索部211は、ユーザ端末3からの検索要求に応答して、症例DB1を検索するためのクエリ(問い合わせ)を生成し、生成したクエリを用いて症例DB1を検索する類似症例検索処理を行う。この類似症例検索処理の詳細については後述する。また、クエリ生成・検索部211は、疾患名等のデータを診断基準要求とともにユーザ端末3から受信すると、受信データが示す疾患名に対応する診断基準データを診断基準DB221から読み出して、ユーザ端末3に送信する処理を行う。
The query generation /
代用データ項目抽出部212は、症例DB1に登録されているサンプルデータを構成するデータ項目のうち、データ値の相関度が予め設定された値以上である2つのデータ項目を相関度が高いデータ項目のペアと判断して抽出し、抽出した2つのデータ項目に関するデータ(代用データ項目情報)を、記憶部22のデータベースに登録する代用データ項目抽出処理を行う。この代用データ項目抽出処理の詳細については後述する。
The substitute data
記憶部22は、例えば、ハードディスク装置等から構成され、制御部21が実行するための動作プログラム及び処理に必要な各種データ等が記憶される。
また、記憶部22は、診断基準DB221、代用データ項目DB222等を備える。
診断基準DB221には、例えば図4に示すような、各疾患の疾患名と、当該疾患の診断の基準となるデータ項目を示す診断基準データと、が疾患毎に関連付けられて登録されている。
代用データ項目DB222には、症例DB1に登録されているサンプルデータを構成するデータ項目のうち、データ値の相関度が所定値以上である2つのデータ項目に関する代用データ項目情報が登録されている。代用データ項目情報は、例えば図5に示すように、相関度が高い(所定値以上)である2つのデータ項目について、一方のデータ項目の項目名、他方のデータ項目の項目名、各データ項目のデータ値の相関係数、各データ項目のデータ値の対応関係を示す対応関係情報等のデータを含む。対応関係情報は、例えば、一方のデータ項目のデータ値から他方のデータ項目のデータ値を算出するための変換式(回帰式等)等の情報を含む。なお、本実施形態では、この代用データ項目DB222に登録されている相関度が高い2つのデータ項目について、一方のデータ項目に対応する他方のデータ項目のことを代用データ項目と呼ぶ。
The
The
In the
In the substitute
入力部23は、例えば、キーボード、ポインティング・デバイス等の入力装置から構成され、入力データを制御部21に送信する。
表示部24は、例えば、ディスプレイ装置等の表示装置から構成され、制御部21からの指示に従って各種データ等を出力する。
通信制御部25は、制御部21からの指示に従って、ネットワーク10を介した他の装置との通信を制御する。
The
The
The
ユーザ端末3は、例えば図6に示すように制御部31と記憶部32と表示部33と入力部34と通信制御部35を備えるコンピュータから構成される。
制御部31は、記憶部32に予め記憶された動作プログラム等を読み出して実行することにより、患者の症例に類似するサンプルデータの検索を要求するための検索要求処理を行う。この検索要求処理では、制御部31は、所定の入力操作に従って、サンプルデータの検索に使用するデータ項目群(データ項目群A)を特定するための情報の入力を受け付ける。例えば、特定の疾患を指定する旨の入力が有った場合には指定された疾患の疾患名等の情報を管理サーバ2に送信して、この疾患に対応するデータ項目の情報(診断基準データ)を受信し、受信データが示すデータ項目をデータ項目群Aとする。また、データ項目が指定入力された場合には、指定されたデータ項目をデータ項目群Aとする。そして、特定されたデータ項目群Aについて、患者に関するデータ値の入力を受け付け、データ項目群Aのデータ入力されたデータ値と、検索要求を管理サーバ2に送信する。そして、管理サーバ2から検索結果のデータを受信して表示部34に表示する。
As shown in FIG. 6, for example, the
The
記憶部32は、例えば、ハードディスク装置等から構成され、制御部31が実行するための動作プログラム及び処理に必要な各種データ等が記憶される。
入力部33は、例えば、キーボード、ポインティング・デバイス等の入力装置から構成され、入力データを制御部31に送信する。
表示部34は、例えば、ディスプレイ装置等の表示装置から構成され、制御部31からの指示に従って各種データ等を出力する。
通信制御部35は、制御部31からの指示に従って、ネットワーク10を介した他の装置との通信を制御する。
The
The
The
The
次に、管理サーバ2のクエリ生成・検索部211による類似症例検索処理について図7のフローチャートを参照して説明する。
クエリ生成・検索部211は、データ項目群Aの項目名及び患者のデータ値と、検索要求と、をユーザ端末3から受信すると、これに応答して、受信したデータ項目群Aの各データ項目について代用データ項目DB222を検索し、該当する代用データ項目情報を読み出し、読み出した代用データ項目情報に基づいて、データ項目群Aに対応するデータ項目群Bを特定する(ステップS1)。具体的には、データ項目群Aの各データ項目の項目名が設定されている代用データ項目情報を代用データ項目DB222から検索して読み出す。そして、この読み出した代用データ項目情報において、データ項目群Aに対応する代用データ項目の群をデータ項目群Bとする。
Next, similar case search processing by the query generation /
When the query generation /
次に、クエリ生成・検索部211は、受信したデータ項目群Aについての患者のデータ値と、代用データ項目DB222から読み出した代用データ項目情報と、を用いて、患者の症状と類似する症例を検索するためのクエリを生成し、生成したクエリを用いて検索を行うクエリ生成・検索処理を行う(ステップS2)。
Next, the query generation /
このクエリ生成・検索処理の詳細を図8のフローチャートを参照して説明する。
まず、クエリ生成・検索部211は、データ項目群Aの各データ項目について、患者のデータ値に適切な幅を設定することにより、検索条件に設定するデータの範囲を求める(ステップS11)。幅の設定方法は任意である。例えば、予め設定された幅の算出式に従って算出してもよく、予め設定された数値を用いてもよく、また、ユーザからの入力を受け付けるようにしてもよい。例えば、標準偏差を用いて幅を求めてもよく、この場合、クエリ生成・検索部211は、例えば、症例DB1に登録されているサンプルデータを用いて各データ項目毎に予め算出されて記憶部22等に記憶される各データ項目の標準偏差のデータから、データ項目群Aに属する各データ項目の標準偏差のデータを取り出して、(患者のデータ値±標準偏差)を各データ項目について算出することにより、データ項目群Aのそれぞれのデータ項目についてのデータ範囲を求める。
Details of the query generation / retrieval process will be described with reference to the flowchart of FIG.
First, the query generation /
次に、クエリ生成・検索部211は、データ項目群Bについて、ステップS11で設定されたデータ項目群Aの各データ項目のデータ範囲に対応するデータ範囲を、データ項目群Bの代用データ項目情報における対応関係情報を用いて取得する(ステップS12)。
次に、クエリ生成・検索部211は、データ項目群Aにおける各データ項目の項目名とステップS11で定めたデータ範囲とを検索条件とするクエリと、データ項目群Aにおけるデータ項目を、データ項目群Bの一部又は全部で置換した場合のデータ項目群の全パターンを求め、各パターンのデータ項目群について、それぞれの項目名とステップS11やS12で取得したデータ範囲とを検索条件とするクエリと、を生成する(ステップS13)。
Next, for the data item group B, the query generation /
Next, the query generation /
例えば図9(A)に示すように、データ項目群Aの各データ項目についての項目名とデータ値が設定されている場合、クエリ生成・検索部211は、データ項目群Aについてデータ範囲を設定する。そして、図9(B)に示すように、代用データ項目DB222から読み出した代用データ項目情報について、データ項目群Bのデータ範囲を設定する。そして、図9(C)に示すように、データ項目群Aにおける各データ項目の項目名とデータ範囲を検索条件とするクエリ(クエリ番号1)と、データ項目群Aにおけるデータ項目を、データ項目群Bの一部又は全部で置換した場合のデータ項目群における各データ項目の項目名とデータ範囲を検索条件とするクエリ(クエリ番号2〜8)と、を生成する。なお、データ項目群Aにおけるデータ項目を、データ項目群Bの一部又は全部で置換した場合のデータ項目群の全パターンを生成する処理では、例えば、データ項目群Bからn個(n=1、2、・・・、(データ項目群Bの総項目数))のデータ項目を抽出した場合の全ての組み合わせを求め、各組み合わせにおけるデータ項目を、データ項目群Aにおいて対応するデータ項目と置換する処理を行ってもよい。
For example, as shown in FIG. 9A, when an item name and a data value are set for each data item of the data item group A, the query generation /
ステップS13でクエリを生成した後、クエリ生成・検索部211は、データ項目群Aと、データ項目群Aのデータ項目をデータ項目群Bの一部又は全部で置換した場合のデータ項目群と、について、データ値が設定されているサンプルデータを症例DB1から検索して抽出する(ステップS14)。
次に、クエリ生成・検索部211は、ステップS14で抽出したサンプルデータについて、ステップS13で生成したクエリに適合するサンプルデータ(類似サンプルデータ)を検索する(ステップS15)。
次に、クエリ生成・検索部211は、ステップS15で検索した各類似サンプルデータについて、ユーザ端末3から受信した患者のデータとの類似度スコアを算出する類似度スコア算出処理を行う(ステップS16)。この類似度スコア算出処理の詳細については後述する。そして、クエリ生成・検索部211は、ステップS16で算出した類似度スコアの高い順に類似サンプルデータをソートして(ステップS17)、メインフローに戻る。
ステップS3のクエリ生成・検索処理の後、クエリ生成・検索部211は、類似度スコアの高い順にソートされた類似サンプルデータを、検索要求元のユーザ端末3に送信して(ステップS3)、本処理を終了する。
After generating the query in step S13, the query generation /
Next, the query generation /
Next, the query generation /
After the query generation / search process in step S3, the query generation /
次に、上記クエリ生成・検索処理における類似度スコア算出処理を図10のフローチャートを参照して説明する。
まず、クエリ生成・検索部211は、一の類似サンプルデータを取り出し(ステップS20)、データ項目群Aのデータ項目数の値を変数Nに設定し、また、変数S、Iにそれぞれ0を設定する等の初期化処理を行う(ステップS21)。
Next, the similarity score calculation process in the query generation / search process will be described with reference to the flowchart of FIG.
First, the query generation /
次に、クエリ生成・検索部211は、Iに1だけ加算し(ステップS22)、処理対象の類似サンプルデータに、データ項目群Aのデータ項目DA(I)について、データ値が設定されているかを判別する(ステップS23)。
処理対象の類似サンプルデータにデータ値が設定されている場合(ステップS23:YES)、データ項目DA(I)について、患者のデータ値と、処理対象の類似サンプルデータのデータ値と、の差を示す差違スコアs(I)を求める(ステップS24)。差違スコアの算出方法は任意であり、データ値の差(例えば、一方のデータ値から他方のデータ値を引いた数値の絶対値)について所定の演算処理を行った値を用いてもよい。例えば、データ値の差違をデータ項目DA(I)の標準偏差等の所定の値で除算等して、標準偏差を単位とする数値を求めてもよい。また、データ値の差をそのまま差違スコアとして用いてもよい。
Next, the query generation /
When a data value is set for the similar sample data to be processed (step S23: YES), for the data item DA (I), the difference between the patient data value and the data value of the similar sample data to be processed is calculated. A difference score s (I) is obtained (step S24). The calculation method of the difference score is arbitrary, and a value obtained by performing a predetermined calculation process on a difference between data values (for example, an absolute value of a numerical value obtained by subtracting the other data value from one data value) may be used. For example, the numerical value having the standard deviation as a unit may be obtained by dividing the difference between the data values by a predetermined value such as the standard deviation of the data item DA (I). Further, the difference between the data values may be used as it is as the difference score.
また、ステップS23において、データ項目群Aにおけるデータ項目DA(I)について、類似サンプルデータにデータ値が設定されていない場合(ステップS23:NO)、データ項目群Bについての代用データ項目情報を参照して、データ項目DA(I)の代用データ項目を特定し、類似サンプルデータにおける、その特定された代用データ項目のデータ値を、対応関係情報を用いてデータ項目DA(I)のデータ値に変換(射影)して(ステップS25)、ステップS24に移行する。 In step S23, if no data value is set in the similar sample data for the data item DA (I) in the data item group A (step S23: NO), refer to the substitute data item information for the data item group B. Then, the substitute data item of the data item DA (I) is specified, and the data value of the specified substitute data item in the similar sample data is converted into the data value of the data item DA (I) using the correspondence information. Conversion (projection) is performed (step S25), and the process proceeds to step S24.
ステップS24の後、クエリ生成・検索部211は、求めた差違スコアs(I)をSに加算する(ステップS26)。そして、「I<N」が満たされか判別し、満たされる場合には(ステップS27:YES)、ステップS22に移行する。
また、「I<N」が満たされない場合には(ステップS27:NO)、例えば1/Sなどとして類似度スコアを算出する(ステップS28)。
After step S24, the query generation /
If “I <N” is not satisfied (step S27: NO), the similarity score is calculated as 1 / S, for example (step S28).
そして、全ての類似サンプルデータについて上記処理が完了したかを判別し(ステップS29)、完了した場合には(YES)、類似度スコア算出処理を終了して、クエリ生成・検索処理に戻り、また、完了していない場合には(NO)、ステップS20に移行する。 Then, it is determined whether or not the above process has been completed for all similar sample data (step S29). If completed (YES), the similarity score calculation process is terminated, and the process returns to the query generation / search process. If not completed (NO), the process proceeds to step S20.
次に、管理サーバ2の代用データ項目抽出部212による代行データ項目抽出処理を図11のフローチャートを参照して説明する。なお、この代行データ項目抽出処理は、内部タイマを用いて予め設定された時間毎に又は入力部からの所定の入力指示に応じて定期的に実行される。
Next, proxy data item extraction processing by the proxy data
代用データ項目抽出部212は、症例DB1に登録されるサンプルデータにおけるデータ項目数を取得して変数Nに設定し(ステップS31)、症例DB1のサンプルデータにおけるデータ項目から2つのデータ項目を取り出し、データ項目の組み合わせCを生成し、その組み合わせ数Mに、(N×(N−1)/2)の値を設定する(ステップS32)。また、変数Iに0を設定する(ステップS33)。
The surrogate data
次に、代用データ項目抽出部212は、Iに1だけ加算し(ステップS34)、一の組み合わせC(I)を取り出して、この組み合わせが示すデータ項目双方についてデータ値が設定されているサンプルデータを抽出する(ステップS35)。
そして、代用データ項目抽出部212は、ステップS35で抽出したサンプル数が相関関係を求めるのに十分なサンプル数があるかを判別する(ステップS36)。具体的な判別内容は任意であり、例えば、抽出したサンプル数が予め設定された所定値以上であるか判別してもよい。
Next, the substitute data
Then, the substitute data
ステップS36で十分なサンプル数があると判別された場合(ステップS36:YES)、代用データ項目抽出部212は、組み合わせC(I)が示すデータ項目間の相関度(相関係数)を算出する(ステップS37)。そして、算出した相関度が、閾値を超えているかを判別し(ステップS38)、超えている場合には、各データ値の対応関係を示す対応関係情報を生成する(ステップS39)。具体的には、例えば、一方のデータ項目から他方のデータ項目(代用データ項目)のデータ値を得るための回帰式等を算出して求める。
そして、各データ項目の項目名、相関度、対応関係情報等のデータを含む代用データ項目情報を生成し、代用データ項目DB222に登録する(ステップS40)。そして、「I<M」が満たされるかを判別し(ステップS41)、満たされる場合(YES)、ステップS34に移行し、満たされない場合(NO)、本処理を終了する。
When it is determined in step S36 that there is a sufficient number of samples (step S36: YES), the substitute data
Then, substitute data item information including data such as the item name, correlation degree, and correspondence information of each data item is generated and registered in the substitute data item DB 222 (step S40). Then, it is determined whether or not “I <M” is satisfied (step S41). If satisfied (YES), the process proceeds to step S34, and if not satisfied (NO), this process is terminated.
また、ステップS36で十分なサンプル数が無いと判別された場合(ステップS36:NO)や、ステップS38で相関度が閾値を超えていないと判別された場合(ステップS38:NO)には、ステップS34に移行する。 If it is determined in step S36 that there is not a sufficient number of samples (step S36: NO), or if it is determined in step S38 that the correlation does not exceed the threshold value (step S38: NO), step The process proceeds to S34.
次に、本発明の実施形態に係る類似症例検索システムの処理動作を、患者Pについて類似症例を検索する場合を例に、図12のフローチャートを参照して説明する。
まず、ユーザ端末3は、ユーザによる所定の入力操作に応答して、類似サンプルデータの検索に使用するデータ項目群(データ項目群A)を特定するための情報の入力を受け付ける(ステップS41)。具体的には、例えば、ユーザ端末3は、データ項目名を入力する入力欄、疾患名を入力する入力欄等を備える入力画面を表示して、データ項目群Aの属するデータ項目の項目名や、類似サンプルデータを検索するにあたり特に着目したい疾患の疾患名の入力を受け付ける。
Next, the processing operation of the similar case search system according to the embodiment of the present invention will be described with reference to the flowchart of FIG.
First, in response to a predetermined input operation by the user, the
次に、ユーザ端末3は、特定の疾患を指定する旨の入力が有ったかを判別し(ステップS42)、特定の疾患を指定する旨の入力が有った場合には(YES)、指定された疾患の疾患名等の情報を診断基準要求とともに管理サーバ2に送信する(ステップS43)。
これに応じて管理サーバ2は、受信した疾患名に対応する診断基準データを診断基準DB221から読み出してユーザ端末3に送信する(ステップS44)。
ユーザ端末3は、管理サーバ2から診断基準データを受信し、それが示すデータ項目をデータ項目群Aとして設定する(ステップS45)。
Next, the
In response to this, the
The
また、ステップS42において、特定の疾患を指定する旨の入力が無かった場合(ステップS42:NO)、ユーザにより入力指定されたデータ項目をデータ項目群Aとして設定する(ステップS46)。 In step S42, when there is no input for designating a specific disease (step S42: NO), the data item designated by the user is set as the data item group A (step S46).
次に、ユーザ端末3は、設定したデータ項目群Aについて、患者Pの測定値等のデータ値の入力を受け付けて、データ項目群Aのデータ項目名及び入力されたデータ値を検索要求とともに管理サーバ2に送信する(ステップS47)。
管理サーバ2は、ユーザ端末3からの検索要求に応答して、類似症例検索処理を実行する。類似症例検索処理の詳細は上述のとおりであるため、ここでは、主な処理についてのみ簡単に説明する。
Next, the
In response to the search request from the
管理サーバ2は、受信したデータ項目群Aの各データ項目について代用データ項目DB222を検索し、該当する代用データ項目情報を読み出して、データ項目群Bを特定する(ステップS48)。そして、データ項目群Aについての患者のデータ値と、代用データ項目DB222から読み出した代用データ項目情報と、を用いて、クエリを生成し(ステップS49)、生成したクエリを用いて症例DB1の検索を行う(ステップS50)。そして、管理サーバ2は、検索した類似サンプルデータについて類似度スコアを算出し、算出した類似度スコアの情報とともに、検索結果として検索要求元のユーザ端末3に送信する(ステップS51)。
ユーザ端末3は、管理サーバ2から受信した検索結果、即ち、患者Pの症状に類似する症例のサンプルデータを表示する(ステップS52)。
The
The
以上説明したように、本発明によれば、指定されたデータ項目群と相関度が所定値以上であるデータ項目群を特定し、それらも検索条件に設定したクエリを生成することにより、データ項目が異なるサンプルデータからも類似症例を検索することができる。 As described above, according to the present invention, by specifying a data item group whose correlation degree is equal to or greater than a predetermined value with the specified data item group, and generating a query in which the search condition is also set, the data item Similar cases can be searched from different sample data.
なお、本発明は種々の変形及び応用が可能である。
例えば、上記実施形態におけるクエリ生成・検索処理では、データ項目群Aについてデータ値を持つサンプルデータ、又は、データ項目群Aのデータ項目をデータ項目群Bのデータ項目で置換したデータ項目群についてデータ値を持つサンプルデータであって、それらのデータ値が、予め設定されたデータ範囲に入るサンプルデータのみが類似度スコアの算出対象になっていたが、これに限定されず、データ項目群Aについてデータ値を持つサンプルデータと、データ項目群Aのデータ項目をデータ項目群Bのデータ項目で置換したデータ項目群についてデータ値を持つサンプルデータと、の全てについて類似度スコアを算出するようにしてもよい。この場合のクエリ生成・検索処理について図13のフローチャートを参照して説明する。
The present invention can be variously modified and applied.
For example, in the query generation / retrieval process in the above embodiment, sample data having a data value for the data item group A or data item group obtained by replacing the data item of the data item group A with the data item of the data item group B Sample data having values, and only those sample data whose data values fall within a preset data range are targets for calculating the similarity score. However, the present invention is not limited to this, and the data item group A The similarity score is calculated for all of the sample data having the data value and the sample data having the data value for the data item group obtained by replacing the data item of the data item group A with the data item of the data item group B. Also good. The query generation / retrieval process in this case will be described with reference to the flowchart of FIG.
まず、クエリ生成・検索部211は、データ項目群Bについて、データ項目群Aのデータ項目のデータ値に対応するデータ値を、代用データ項目情報における対応関係情報を用いて算出する(ステップS61)。
次に、クエリ生成・検索部211は、データ項目群Aにおける各データ項目の項目名を検索条件とするクエリと、データ項目群Aにおけるデータ項目を、データ項目群Bの一部又は全部で置換した場合のデータ項目群の全パターンを求め、各パターンのデータ項目群について、それぞれの項目名を検索条件とするクエリと、を生成する(ステップS62)。
次に、クエリ生成・検索部211は、生成したクエリに適合するサンプルデータを症例DB1から検索して抽出する(ステップS63)。
次に、クエリ生成・検索部211は、抽出したサンプルデータについて、ユーザ端末3から受信した患者のデータとの類似度スコアを算出する類似度スコア算出処理を行う(ステップS64)。
次に、クエリ生成・検索部211は、算出した類似度スコアが所定の閾値を超えるサンプルデータを類似サンプルデータとして抽出する(ステップS65)。
次に、クエリ生成・検索部211は、類似度スコアの高い順に類似サンプルデータをソートし(ステップS66)、メインフローに戻る。
First, the query generation /
Next, the query generation /
Next, the query generation /
Next, the query generation /
Next, the query generation /
Next, the query generation /
また、代用データ項目情報における対応関係情報として、例えば図14に示すように、一方のデータ項目について設定された各データ範囲と、他方のデータ項目について設定された各データ範囲と、を対応付けた情報を用いてもよい。このような対応関係情報を用いる場合、クエリ生成・検索部211は、クエリ生成・検索処理において、データ項目群Bについてデータ範囲を取得する場合(ステップS12)、該当する代用データ項目情報を参照し、一方のデータ項目(データ項目群Aのデータ項目)について、患者のデータ値が入るデータ範囲を特定し、その特定したデータ範囲に対応する、他方のデータ項目のデータ範囲を、データ項目群Bのデータ項目のデータ範囲として取得してもよい。
As correspondence information in the substitute data item information, for example, as shown in FIG. 14, each data range set for one data item is associated with each data range set for the other data item. Information may be used. When such correspondence information is used, the query generation /
また、上記実施形態におけるシステム構成は一例であり、例えば、管理サーバ2が症例DB1を備える構成としてもよい。
また、管理サーバ2が、症例DB1に登録されているサンプルデータの各データ項目の分布について正規化する処理を行って、各データ項目のデータのばらつきを調整するようにしてもよい。
In addition, the system configuration in the above embodiment is an example, and for example, the
In addition, the
なお、この発明のシステムは、専用のシステムによらず、通常のコンピュータシステムを用いて実現可能である。例えば、上述の動作を実行するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体(FD、CD−ROM、DVD等)に格納して配布し、該プログラムをコンピュータにインストールすることにより、上述の処理を実行する管理サーバ2、ユーザ端末3等を構成してもよい。また、インターネット等のネットワーク上のサーバ装置が有するディスク装置に格納しておき、例えばコンピュータにダウンロード等するようにしてもよい。
また、上述の機能を、OSが分担又はOSとアプリケーションの共同により実現する場合等には、OS以外の部分のみを媒体に格納して配布してもよく、また、コンピュータにダウンロード等してもよい。
The system of the present invention can be realized using a normal computer system, not a dedicated system. For example, a program for executing the above operation is stored in a computer-readable recording medium (FD, CD-ROM, DVD, etc.) and distributed, and the program is installed in the computer to execute the above processing. The
In addition, when the OS realizes the above functions by sharing the OS or jointly with the OS and the application, etc., only the part other than the OS may be stored and distributed in the medium, or may be downloaded to the computer. Good.
1 症例DB
2 管理サーバ
3 ユーザ端末
10 ネットワーク
21 制御部
211 クエリ生成・検索部
212 代用データ項目抽出部
22 記憶部
221 診断基準DB
222 代用データ項目DB
23 入力部
24 表示部
25 通信制御部
3 ユーザ端末
31 制御部
32 記憶部
33 表示部
34 入力部
35 通信制御部
1 Case DB
2
222 Substitute data item DB
DESCRIPTION OF
Claims (12)
相関度の高い2つのデータ項目について、各データ項目の項目名の情報と、各データ項目のデータ値の対応関係を示す対応関係情報と、を含む代用データ項目情報を記憶する代用データ項目データベースと、
複数のデータ項目からなるデータ項目群について、患者に関するデータ値を受け付ける受付手段と、
前記データ項目群のうち、前記代用データ項目データベースに登録されているデータ項目を検索して特定する特定手段と、
前記特定されたデータ項目について、前記代用データ項目データベースに記憶されている対応関係情報を用いて、前記患者に関するデータ値を、当該データ項目と相関度の高い他方のデータ項目である代用データ項目のデータ値に変換する変換手段と、
前記データ項目群におけるデータ項目の項目名及び患者に関するデータ値と、前記変換手段によりデータ値を変換した代用データ項目の項目名及びデータ値と、を用いてクエリを生成するクエリ生成手段と、
前記生成されたクエリに適合するサンプルデータを、前記症例データベースから検索する検索手段と、
前記検索手段による検索結果を出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする類似症例検索システム。 A similar case retrieval system for retrieving sample data similar to a patient's symptom from a case database in which sample data regarding each past case is registered,
A substitute data item database that stores substitute data item information including information on the item names of the data items and correspondence information indicating the correspondence between the data values of the data items for two data items having a high degree of correlation; ,
For a data item group consisting of a plurality of data items, accepting means for accepting data values related to the patient,
A specifying means for searching and specifying a data item registered in the substitute data item database in the data item group;
Using the correspondence information stored in the substitute data item database for the identified data item, the data value related to the patient is changed to the data item of the substitute data item that is the other data item having a high degree of correlation with the data item. Conversion means for converting to data values;
Query generation means for generating a query using the item name of the data item in the data item group and the data value related to the patient, and the item name and data value of the substitute data item obtained by converting the data value by the conversion means,
Search means for searching the case database for sample data that matches the generated query;
Output means for outputting a search result by the search means;
A similar case retrieval system comprising:
疾患を指定する情報を受け付ける手段と、
前記指定された疾患に対応するデータ項目を診断基準データベースから検索し、検索したデータ項目を前記データ項目群として特定する手段と、
をさらに備えることを特徴とする請求項1に記載の類似症例検索システム。 For each disease, a diagnostic criteria database in which information identifying the disease and a data item that is a criterion for determining the disease are registered in association with each other,
Means for receiving information specifying a disease;
Means for searching a data item corresponding to the specified disease from a diagnostic criteria database, and specifying the searched data item as the data item group;
The similar case search system according to claim 1, further comprising:
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の類似症例検索システム。 The query generation means includes a query in which an item name and a data value of each data item in the data item group are set as a search condition, and a part of the data item specified by the specifying means in the data item group or A query in which the item name and the data value of each data item in the data item group in the case of replacing all with the corresponding substitute data items are set as search conditions,
The similar case search system according to claim 1 or 2, wherein
前記算出された相関度が所定値以上である2つのデータ項目について、各データ項目のデータ値の対応関係を示す対応関係情報を生成し、各データ項目の項目名と、前記対応関係情報と、を含む前記代用データ項目情報を生成する手段と、
前記生成した代用データ項目情報を前記代用データ項目データベースに登録する手段と、
をさらに備えることを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載の類似症例検索システム。 For data items constituting sample data registered in the case database, means for extracting data items two by two and calculating the degree of correlation between the extracted data items;
For two data items with the calculated correlation degree equal to or greater than a predetermined value, correspondence information indicating the correspondence between the data values of each data item is generated, the item name of each data item, the correspondence information, Means for generating the surrogate data item information comprising:
Means for registering the generated substitute data item information in the substitute data item database;
The similar case search system according to any one of claims 1 to 3, further comprising:
前記出力手段は、前記検索されたサンプルデータを前記類似スコアに基づいて出力する手段をさらに備える、
ことを特徴とする請求項1乃至4のいずれか1項に記載の類似症例検索システム。 The search means calculates the difference between the data value of the searched sample data and the data value related to the patient in each data item of the data item group, and uses the difference calculated for each data item, Similar score calculation means for calculating a similarity score indicating the degree of similarity between sample data and the patient's case,
The output means further comprises means for outputting the searched sample data based on the similarity score.
The similar case search system according to any one of claims 1 to 4, wherein:
ことを特徴とする請求項5に記載の類似症例検索システム。 When there is a data item for which no data value is set in the retrieved sample data among the data items of the data item group, the similarity score calculation means calculates the data value of the substitute data item corresponding to the data item. The similarity score is extracted from the retrieved sample data, the data value of the substitute data item is converted into the data value of the data item corresponding to the substitute data item using the correspondence information in the substitute data item database Used to calculate
The similar case search system according to claim 5.
複数のデータ項目からなるデータ項目群について、患者に関するデータ値を受け付ける受付ステップ、
相関度の高い2つのデータ項目に関し、各データ項目の項目名の情報と、各データ項目のデータ値の対応関係を示す対応関係情報と、を含む代用データ項目情報を記憶する代用データ項目データベースについて、前記データ項目群のうち、当該代用データ項目データベースに登録されているデータ項目を検索して特定する特定ステップ、
前記特定されたデータ項目について、前記代用データ項目データベースに記憶されている対応関係情報を用いて、前記患者に関するデータ値を、当該データ項目と相関度の高い他方のデータ項目である代用データ項目のデータ値に変換する変換ステップ、
前記データ項目群におけるデータ項目の項目名及び患者に関するデータ値と、前記変換手段によりデータ値を変換した代用データ項目の項目名及びデータ値と、を用いてクエリを生成するクエリ生成ステップ、
前記生成されたクエリに適合するサンプルデータを、過去の各症例に関するサンプルデータが登録されている症例データベースから検索する検索ステップ、
前記検索手段による検索結果を出力するステップ、
を実行させるためのプログラム。 On the computer,
An accepting step for accepting a data value related to a patient for a data item group comprising a plurality of data items;
Regarding a substitute data item database that stores substitute data item information including item name information of each data item and correspondence information indicating a correspondence relationship of data values of each data item with respect to two data items having a high degree of correlation , A specific step of searching and specifying a data item registered in the substitute data item database among the data item group,
Using the correspondence information stored in the substitute data item database for the identified data item, the data value related to the patient is changed to the data item of the substitute data item that is the other data item having a high degree of correlation with the data item. A conversion step to convert to a data value,
A query generation step of generating a query using the item name of the data item in the data item group and the data value related to the patient, and the item name and data value of the substitute data item obtained by converting the data value by the conversion unit;
A search step of searching for sample data matching the generated query from a case database in which sample data relating to past cases is registered;
Outputting a search result by the search means;
A program for running
疾患を指定する情報を受け付けるステップ、
前記指定された疾患に対応するデータ項目を、各疾患について疾患を特定する情報と当該疾患の判断基準となるデータ項目とが関連付けて登録される診断基準データベースから検索し、検索したデータ項目を前記データ項目群として特定するステップ、
をさらに実行させるための請求項7に記載のプログラム。 In the computer,
Receiving information specifying a disease;
The data item corresponding to the specified disease is searched from a diagnostic criteria database in which information specifying the disease for each disease and a data item that is a criterion for the disease are registered in association with each other, and the searched data item is Identifying as data items,
The program according to claim 7 for further executing
ことを特徴とする請求項7又は8に記載のプログラム。 The query generation step includes a query in which an item name and a data value of each data item in the data item group are set as a search condition, and a part of the data item specified by the specifying unit in the data item group or A query in which the item name and the data value of each data item in the data item group in the case of replacing all with the corresponding substitute data items are set as search conditions,
The program according to claim 7 or 8, characterized in that.
前記算出された相関度が所定値以上である2つのデータ項目について、各データ項目のデータ値の対応関係を示す対応関係情報を生成し、各データ項目の項目名と、前記対応関係情報と、を含む前記代用データ項目情報を生成するステップ、
前記生成した代用データ項目情報を前記代用データ項目データベースに登録するステップ、
をさらに実行させるための請求項7乃至9のいずれか1項に記載のプログラム。 For the data items constituting the sample data registered in the case database, extracting the data items two by two and calculating the degree of correlation between the extracted data items;
For two data items with the calculated correlation degree equal to or greater than a predetermined value, correspondence information indicating the correspondence between the data values of each data item is generated, the item name of each data item, the correspondence information, Generating the surrogate data item information comprising:
Registering the generated substitute data item information in the substitute data item database;
The program according to any one of claims 7 to 9, for further executing
前記出力ステップは、前記検索されたサンプルデータを前記類似スコアに基づいて出力する出力ステップをさらに備える、
ことを特徴とする請求項7乃至10のいずれか1項に記載のプログラム。 The search step calculates the difference between the data value of the searched sample data and the data value related to the patient in each data item of the data item group, and uses the difference calculated for each data item, A similarity score calculating step for calculating a similarity score indicating the degree of similarity between the sample data and the case of the patient;
The output step further includes an output step of outputting the searched sample data based on the similarity score.
The program according to any one of claims 7 to 10, wherein:
ことを特徴とする請求項11に記載のプログラム。
When there is a data item for which no data value is set in the retrieved sample data among the data items of the data item group, the similarity score calculating step calculates the data value of the substitute data item corresponding to the data item. The similarity score is extracted from the retrieved sample data, the data value of the substitute data item is converted into the data value of the data item corresponding to the substitute data item using the correspondence information in the substitute data item database Used to calculate
The program according to claim 11.
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