JP2008146220A - 文書作成支援システム、および文書作成支援方法、並びにコンピュータ・プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】読影レポート等の文書の作成を効率的にかつ正確に行なうことを可能とするシステムを実現する。
【解決手段】例えば、患者の診断画像に基づく読影レポートなどの作成処理に際して、ユーザの入力した情報、例えば、診断画像の特徴情報に対応する単語に基づいてデータ検索を実行して、関連情報を提示するとともに、ユーザの入力した情報、例えば、診断画像の特徴情報に対応する単語に基づいてテー文の生成、具体的には「画像の形態表記」としての文章を自動生成する構成としたので、ユーザは単語の入力を行なうのみで、関連データの閲覧や入力文の生成が自動実行され、文書作成が容易となり、さらに関連情報を参照することで正確な診断や、文書記録が可能となる。
【選択図】図２

Description

本発明は、文書作成支援システム、および文書作成支援方法、並びにコンピュータ・プログラムに関する。例えば、患者の診断画像の解析レポートの作成処理などにおいて、既存のお手本となるレポートを検索して提示し、提示情報を利用した効率的なレポートを作成可能とした文書作成支援システム、および文書作成支援方法、並びにコンピュータ・プログラムに関する。

医療分野においては、様々な画像診断装置が利用されている。例えば、ＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｉｍａｇｅ）、ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）、ＣＲ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｒａｄｉｏｇｒａｐｈｙ）などの画像診断装置である。病院ではこれらの様々な画像診断装置を用いて撮影された患者の診断画像に基づいて病名の判定、治療法の決定などが行われる。

画像診断装置によって撮影された診断画像の解析を行い画像の特徴を記録するとともに、これらの特徴から判断される病名などを記録したレポートは「読影レポート」と呼ばれる。大きな病院では、この読影レポートの作成を専門とする読影医と呼ばれる専門医がおり、画像解析に基づく読影レポートの作成を行っている。

正しい治療のためには、画像の特徴抽出処理や、特徴に基づく疾患（病名）判定処理が誤りなく正確に行われることが必要であり、正確な読影レポートの記録が要求される。しかしながら、読影レポートの作成を行なうのは人であり、様々な主観による記録がなされることもあり、また判断ミスによる記録が行なわれる可能性がある。

正確な読影レポートの作成を支援する構成を開示した従来技術としては以下のようなものがある。
例えば特許文献１（特開２００６−１５５００２号公報）には、読影レポートに含まれる各項目（年齢、病名等）についてタグ情報を生成して、各項目の記録情報をタグ情報に対応付けた構造化レポート情報を生成してデータベースに保存し、レポート作成時には年齢や推定病名などの情報を用いて、構造化レポート情報の検索を行い、過去の読影レポートを提示してレポート作成の支援を行うシステムを開示している。

また、特許文献２（特開２００５−１４８９８９号公報）には、過去の読影レポートから典型的な文章構造を抽出することで読影レポート作成のためのテンプレートを容易に作成する技術を開示している。テンプレートは、過去の読影レポート中に多く出現した文章を抽出する。さらに病院内の読影レポートの文章構造を統一すること（標準化）で効率的で正確な文章抽出を実現している。

上記の従来技術は、いずれも過去の読影レポートをデータースに蓄積し、蓄積された過去の読影レポートを用いて、読影レポート作成に対する読影医の作業負担軽減を目的とする技術である。しかしながら、読影レポート作成にかかる診断候補の検索ならびに所見入力に関する問題点として以下のような問題点がある。

＊検索処理における問題点
読影レポート作成支援システムでは、診断画像から推定される診断結果を正しく記述するために必要となる有効な情報を提示することが重要となる。この情報提示のための具体的な処理としては、例えば、診断画像から推定される診断結果の候補をデータベースから抽出する処理が利用される。この検索処理には、診断画像に基づく情報を検索キーとした検索を実行しなければならない。上記の特許文献１は検索キーとして患者情報や画像特徴等を利用した構成を開示している。具体的には患者の性別、年齢、想定病名、所見を認める部位名や形状である。しかしながら、このような情報を検索キーとした検索を行なうと、診断候補を精度良く抽出して提示することができない。なぜなら想定される病名や、部位名、形状を検索キーにしたデータ検索を行なうと、多量のノイズを含む検索結果が抽出され、多量のノイズを含む検索結果を提示してしまう可能性が高くなり、同様の特徴を持つ多数の症例を提示することになるためである。

＊所見入力における問題点
所見の入力支援技術として、上記の特許文献２は、あらかじめ用意された文を選択させるテンプレート選択方式を開示している。テンプレート選択方式は、文を選択するだけで容易に文を入力でき、また表現方法が固定される（表記の標準化）ため、レポート作成にとって効率が良いと考えられている。しかしながら、上記の特許文献２に示す構成は、あらかじめ設定された文が登録されているため、入力したい内容と若干異なるときに文を編集したいという要求、または入力したい文を探すために多大な労力がかかるといった課題がある。実際、このようなテンプレート機能は利用せずに従来と同様、自由入力のほうが楽という読影医の意見がある。
特開２００６−１５５００２号公報 特開２００５−１４８９８９号公報

本発明は、例えば上記従来技術の問題点を解消する文書作成支援方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することを目的とするものであり、例えば、患者の診断画像の解析レポートの作成処理などにおいて、既存のお手本となるレポートを検索して提示し、提示情報を利用した効率的なレポートを作成可能とした文書作成支援システム、および文書作成支援方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することを目的とする。

本発明は、具体的には、
１．例えば患者の診断画像のチェック情報に基づいて想定される疾患をデータベースから検索して、疾患のお手本レポートを抽出して提示し、提示情報を参照して読影レポートの作成を可能とする。
２．単語を入力するだけで所見の文生成を行い、入力を容易にする構成を実現する。
これらの構成を実現する文書作成支援システム、および文書作成支援方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することを目的とする。

本発明の第１の側面は、
文書作成支援処理を実行する文書作成支援システムであり、
文書生成に適用する情報であり、単語ベースの入力情報を入力する入力手段と、
前記入力手段における入力情報に基づく検索キーを設定し、設定した検索キーによるデータ検索処理を実行する検索手段と、
前記検索手段における検索結果を表示部に出力する検索結果出力手段と、
前記入力手段における入力情報に基づいて文の生成処理を実行する文生成手段と、
前記文生成手段の生成文を、表示部に表示する文出力手段と、
を有することを特徴とする文書作成支援システムにある。

さらに、本発明の文書作成支援システムの一実施態様において、前記検索手段は、予め設定されたルールに従った構造化文書データを格納した構造化文書データベースの検索処理を実行する構成であり、前記入力手段における入力情報に基づく検索キーを、前記構造化文書データベースに格納されたデータ構造に対応する検索キーとして設定して、前記構造化文書データベースの検索処理を実行する構成であることを特徴とする。

さらに、本発明の文書作成支援システムの一実施態様において、前記入力手段は、画像診断装置による撮影画像の特徴を示す測定方法、信号強度、部位、病変の少なくともいずれかの特徴を示す特徴情報対応の単語を入力する構成であり、前記検索手段は、前記入力手段において入力された特徴情報対応の単語に基づく検索キーを設定し、設定した検索キーによるデータ検索処理を実行する構成であり、前記文生成手段は、前記入力手段において入力された特徴情報対応の単語に基づいて画像の形態表記を説明する文の生成処理を実行する構成であることを特徴とする。

さらに、本発明の文書作成支援システムの一実施態様において、前記検索手段は、検索によって得られた結果のランキング処理を実行する構成であり、前記検索結果出力手段は、前記検索手段におけるランキング結果に基づいてランキングリストを生成して検索結果を表示部に出力する構成であることを特徴とする。

さらに、本発明の文書作成支援システムの一実施態様において、前記検索手段は、前記入力手段における入力情報であり、画像診断装置による撮影画像の特徴を示す測定方法、信号強度、部位、病変の少なくともいずれかの特徴を示す特徴情報対応の単語に基づいて生成した検索キーによるデータベース検索を実行して、検索によって得られた結果としての病名のランキング処理を実行する構成であり、
（ａ）前記入力情報に対応する特徴が発生しやすい病名ランキング、
（ｂ）前記入力情報中の病変が、入力部位において発生しやすい病名ランキング処理、
（ｃ）前記入力情報中の部位において何らかの病変が発生しやすい病名ランキング処理、
（ｄ）前記入力情報中の病変に対応する経時変化を有する検索結果の数に従った病名ランキング、
上記（ａ）〜（ｄ）の少なくともいずれかのランキング結果を算出する処理を実行する構成であることを特徴とする。

さらに、本発明の文書作成支援システムの一実施態様において、前記検索手段は、検索結果に含まれるモダリティに基づく重み付けを実行してランキング算出を行なう構成であることを特徴とする。

さらに、本発明の文書作成支援システムの一実施態様において、前記文生成手段は、予め設定された文章構造に、前記入力手段における入力情報を入力して文生成処理を実行する構成であることを特徴とする。

さらに、本発明の文書作成支援システムの一実施態様において、前記文書作成支援システムは、さらに、文書情報の格納された文書データベースの格納データに基づいて構造化文書を生成する構造化文書生成手段を有し、前記構造化文書生成手段は、前記文書データベースの格納データに対して、予め定義されたタグを設定して構造化文書を作成し、設定したタグに応じたカテゴリ毎に区分した構造化文書データを生成して構造化文書データベースに格納する処理を実行する構成であることを特徴とする。

さらに、本発明の第２の側面は、
情報処理装置において文書作成支援処理を実行する文書作成支援方法であり、
入力手段が、文書生成に適用する情報である単語ベースの入力情報を入力する入力ステップと、
検索手段が、前記入力ステップにおける入力情報に基づく検索キーを設定し、設定した検索キーによるデータ検索処理を実行する検索ステップと、
検索結果出力手段が、前記検索ステップにおける検索結果を表示部に出力する検索結果出力ステップと、
文生成手段が、前記入力ステップにおける入力情報に基づいて文の生成処理を実行する文生成ステップと、
文出力手段が、前記文生成ステップにおける生成文を、表示部に表示する文出力ステップと、
を有することを特徴とする文書作成支援方法にある。

さらに、本発明の文書作成支援方法の一実施態様において、前記検索ステップは、予め設定されたルールに従った構造化文書データを格納した構造化文書データベースの検索処理を実行するステップであり、前記入力ステップにおける入力情報に基づく検索キーを、前記構造化文書データベースに格納されたデータ構造に対応する検索キーとして設定して、前記構造化文書データベースの検索処理を実行するステップであることを特徴とする。

さらに、本発明の文書作成支援方法の一実施態様において、前記入力ステップは、画像診断装置による撮影画像の特徴を示す測定方法、信号強度、部位、病変の少なくともいずれかの特徴を示す特徴情報対応の単語を入力するステップであり、前記検索ステップは、前記入力ステップにおいて入力された特徴情報対応の単語に基づく検索キーを設定し、設定した検索キーによるデータ検索処理を実行するステップであり、前記文生成ステップは、前記入力ステップにおいて入力された特徴情報対応の単語に基づいて画像の形態表記を説明する文の生成処理を実行するステップであることを特徴とする。

さらに、本発明の文書作成支援方法の一実施態様において、前記検索手段は、さらに、検索によって得られた結果のランキング処理を実行するランキング処理ステップを実行し、前記検索結果出力ステップは、前記検索手段におけるランキング結果に基づいてランキングリストを生成して検索結果を表示部に出力することを特徴とする。

さらに、本発明の文書作成支援方法の一実施態様において、前記検索ステップは、前記入力手段における入力情報としての画像診断装置による撮影画像の特徴を示す測定方法、信号強度、部位、病変の少なくともいずれかの特徴を示す特徴情報対応の単語に基づいて生成した検索キーによるデータベース検索を実行するステップであり、前記検索手段は、さらに、検索によって得られた結果のランキング処理として、
（ａ）前記入力情報に対応する特徴が発生しやすい病名ランキング、
（ｂ）前記入力情報中の病変が、入力部位において発生しやすい病名ランキング処理、
（ｃ）前記入力情報中の部位において何らかの病変が発生しやすい病名ランキング処理、
（ｄ）前記入力情報中の病変に対応する経時変化を有する検索結果の数に従った病名ランキング、
上記（ａ）〜（ｄ）の少なくともいずれかのランキング結果を算出するランキング処理ステップを実行することを特徴とする。

さらに、本発明の文書作成支援方法の一実施態様において、前記ランキング処理ステップは、検索結果に含まれるモダリティに基づく重み付けを実行してランキング算出を行なうステップであることを特徴とする。

さらに、本発明の文書作成支援方法の一実施態様において、さらに、本発明の文書作成支援方法の一実施態様において、前記文生成ステップは、予め設定された文章構造に、前記入力手段における入力情報を入力して文生成処理を実行するステップであることを特徴とする。

さらに、本発明の文書作成支援方法の一実施態様において、前記文書作成支援方法は、さらに、構造化文書生成手段が、文書情報の格納された文書データベースの格納データに基づいて構造化文書を生成する構造化文書生成ステップを有し、前記構造化文書生成ステップは、前記文書データベースの格納データに対して、予め定義されたタグを設定して構造化文書を作成する処理を実行し、設定したタグに応じたカテゴリ毎に区分した構造化文書データを生成して構造化文書データベースに格納する処理を実行するステップであることを特徴とする。

さらに、本発明の第３の側面は、
情報処理装置において文書作成支援処理を実行させるコンピュータ・プログラムであり、
入力手段において文書生成に適用する情報である単語ベースの入力情報を検出させる入力ステップと、
検索手段に、前記入力ステップにおける入力情報に基づく検索キーを設定し、設定した検索キーによるデータ検索処理を実行させる検索ステップと、
検索結果出力手段に、前記検索ステップにおける検索結果を表示部に出力させる検索結果出力ステップと、
文生成手段に、前記入力ステップにおける入力情報に基づいて文の生成処理を実行させる文生成ステップと、
文出力手段に、前記文生成ステップにおける生成文を、表示部に表示させる文出力ステップと、
を実行させるステップであることを特徴とするコンピュータ・プログラムにある。

なお、本発明のコンピュータ・プログラムは、例えば、様々なプログラム・コードを実行可能なコンピュータシステムに対して、コンピュータ可読な形式で提供する記憶媒体、通信媒体、例えば、ＣＤやＦＤ、ＭＯなどの記録媒体、あるいは、ネットワークなどの通信媒体によって提供可能なコンピュータ・プログラムである。このようなプログラムをコンピュータ可読な形式で提供することにより、コンピュータシステム上でプログラムに応じた処理が実現される。

本発明のさらに他の目的、特徴や利点は、後述する本発明の実施例や添付する図面に基づくより詳細な説明によって明らかになるであろう。なお、本明細書においてシステムとは、複数の装置の論理的集合構成であり、各構成の装置が同一筐体内にあるものには限らない。

本発明の構成によれば、例えば、患者の診断画像に基づく読影レポートなどの作成処理に際して、ユーザの入力した情報、例えば、診断画像の特徴情報に対応する単語に基づいてデータ検索を実行して、関連情報を提示するとともに、ユーザの入力した情報、例えば、診断画像の特徴情報に対応する単語に基づいてテー文の生成、具体的には「画像の形態表記」としての文章を自動生成する構成としたので、ユーザは単語の入力を行なうのみで、関連データの閲覧や入力文の生成が自動実行され、文書作成が容易となり、さらに関連情報を参照することで正確な診断や、文書記録が可能となる。

以下、図面を参照しながら本発明の一実施形態に係る文書作成支援システム、および文書作成支援方法、並びにコンピュータ・プログラムの詳細について説明する。

本発明は、様々な文書についての作成支援を行なうシステムである。以下の実施例では、画像診断装置において撮影された患者の診断画像の特徴を記録する読影レポートの作成支援を行うシステムについて説明するが、本発明は、読影レポートのみならず、様々な文書作成処理に適用可能である。

読影レポートは、患者の診断画像に基づいて作成されるレポートである。読影レポートは、前述したように、例えば読影医によって患者の診断画像に基づいて作成されるレポートであり、レポートは、「所見」と「診断結果」に分類可能である。さらに「所見」は、
「画像の形態表記」、
「病状の記述」、
「診断結果（疾患名）の記述」
これらの構造に分類可能と言われている。

「画像の形態表記」は、診断画像、例えばＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｉｍａｇｅ）、ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）、ＣＲ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｒａｄｉｏｇｒａｐｈｙ）などの画像診断装置によって撮影された患者の診断画像の特徴を示す文である。「画像の形態表記」は、診断結果（疾患）を表す言語情報であり、他疾患との判別に利用可能な情報が含まれる。「画像の形態表記」には、画像診断装置を用いて撮影した診断画像に関する特徴情報が記述される。特徴情報の属性（カテゴリ）としては、例えば、［測定方式］、［信号強度］、［部位名］、［病変］といった属性があり、これらの属性を持つ特徴情報を含む文が「画像の形態表記」として記録される。
「画像の形態表記」の文は、以下の特徴を持つ。
特徴１）診断結果を特定するための情報である。
特徴２）文構造が比較的単純である。

「画像の形態表記」には、画像診断装置を用いて撮影した診断画像に関する特徴情報が記述される。特徴情報の属性（カテゴリ）としては、例えば、［測定方式］、［信号強度］、［部位名］、［病変］といった属性があり、これらの属性を持つ特徴情報を含む文が「画像の形態表記」として記録される。

具体的な、「画像の形態表記」の例について説明する。例えば、「画像の形態表記」の例文として、
［例文１］：「Ｔ１強調画像で両側側脳室周囲白質に点状の低信号領域が見られる。」
といった文が記録される。

上記［例文１］は、上述した「画像の形態表記」の特徴、すなわち、
特徴１）診断結果を特定するための情報である。
特徴２）文構造が比較的単純である。
これらの特徴を有する文である。

上記［例文１］の特徴について、上記の特徴１，２に各々について解析する。
特徴１）診断結果を特定するための情報である。
上記［例文１］のような画像の形態表記を診断画像から抽出することによって、多くの診断結果（疾患）を特定することが可能となる。実際、読影レポートの作成を行なう読影医は診断画像から読み取ることができる様々な特徴（画像の形態）から診断結果を推論している。また読影の教科書の疾患の解説には、画像の形態表記を適用した説明が記載されている。これらのことからも画像の形態表記中の情報は、診断結果の特定に有効な情報であるといえる。

特徴２）文構造が比較的単純である。
読影教科書や読影レポートを調べると、画像の形態表記は、前述したように多くの場合、［測定方式］、［信号強度］、［部位名］、［病変］の単語から成り立っている。つまり、上記例文１のように、画像の形態表記の文は、
「［測定方法］で［部位名］に［病変（形状）］の［信号強度］が見られる／見られない」
という構造で表すことができる。上記の［例文１］では、測定方式に「Ｔ１強調画像」、信号強度に「低信号領域」、部位名に「両側側脳室周囲白質」、病変に「点状」という特徴情報が含まれている。

本発明の一実施例に係る文書作成支援システムは、上述の「画像の形態表記」の特徴、すなわち、
特徴１）診断結果を特定するための情報である。
特徴２）文構造が比較的単純である。
これらの特徴を利用して、以下のような機能を備える文書（読影レポート）作成支援システムを提供する。
機能ａ）測定方式、信号強度、部位名、病変の構造化による診断結果の候補を検索する機能。
機能ｂ）「［測定方法］で［部位名］に［病変（形状）］の［信号強度］が見られる／見られない」という典型的な文型を使った半構造化による所見の文を生成する機能。
本発明のシステムでは、上記の［機能ａ］に基づいて、診断画像の診断候補の検索精度を向上させ、さらに、上記の［機能ｂ］に基づいて、所見文の入力の簡便さを実現する。

まず、図１を参照して本発明の文書作成支援システムの実行する処理の概要について説明する。図１に示す処理フローは、ＭＲＩなどの画像診断装置において撮影された患者の診断画像に基づく読影レポートの生成を、本発明の文書作成支援システムを利用して行なう場合の処理シーケンスを示している。

まず、ステップＳ１０１において、画像診断装置において撮影された患者の診断画像に基づいて、「画像の形態表記」を入力する。画像の形態表記は、前述したように多くの場合、［測定方式］、［信号強度］、［部位名］、［病変］、これらの特徴情報から成り立っている。本発明のシステムでは、これらの各特徴情報に対応する単語を個別に入力する設定とし、文としての入力を不要としている。

つまり、上記例文１のように
［例文１］：「Ｔ１強調画像で両側側脳室周囲白質に点状の低信号領域が見られる。」
といった文を入力させるのではなく、
上記の［例文１］の場合、
測定方式：「Ｔ１強調画像」、
信号強度：「低信号領域」、
部位名：「両側側脳室周囲白質」、
病変：「点状」
という特徴情報を示す単語を入力する構成としている。

ステップＳ１０２において、文生成／所見入力処理を実行する。ステップＳ１０１において入力された情報から画像の形態表記の文を生成し、所見フォームに生成された文を入力する。
すなわち、
測定方式：「Ｔ１強調画像」、
信号強度：「低信号領域」、
部位名：「両側側脳室周囲白質」、
病変：「点状」
という特徴情報を示す単語に基づいて、
「Ｔ１強調画像で両側側脳室周囲白質に点状の低信号領域が見られる。」
といった文を生成して、予め設定された所見フォームに記録する。

ステップＳ１０３の「診断候補検索」では、ステップＳ１０１における画像の形態表記の入力処理において入力された情報を検索キーとして、診断候補の検索を行う。
すなわち、上記の［例文１］の場合、
測定方式：「Ｔ１強調画像」、
信号強度：「低信号領域」、
部位名：「両側側脳室周囲白質」、
病変：「点状」
という特徴情報を示す単語を検索キーとして、診断候補の検索を行う。検索対象は、あらかじめ構造化されているお手本（もしくは過去）の読影レポートを格納したデータベース（構造化文書データベース）である。

ステップＳ１０４における「お手本所見の提示」は、ステップＳ１０３における検索結果を提示する処理であり、検索キーに基づく検索結果としてヒットしたお手本（もしくは過去）の読影レポートの所見を提示する処理である。なお、検索結果として提示される例えば「お手本所見」には、診断結果の代表画像が添付されているため、レポートの作成者（例えば読影医）は、現在診察している診断画像と比較しながら、診断候補を絞り込むことができる。ユーザは、ステップＳ１０２における画像の形態表記入力によって生成された文の他に、ステップＳ１０５において、お手本所見に含まれる文を追補することが可能であり、これらの処理によって、効率的にかつ正確な所見の入力が完了し、ステップＳ１０６において所見を完成させることができる。

次に、図２を参照して本発明の一実施例に係る文書作成支援システムの構成例について説明する。本発明の一実施例に係る文書作成支援システムは図２に示すように、文書作成支援手段１２０、データベース手段１１０から構成される。基本的な処理は、文書作成支援手段１２０において実行され、データベース手段１１０は、文書作成支援手段１２０における検索手段１２２によるデータ検索において利用される。

入力手段１２１は、例えばキーボードやマウスなどによって構成されるデータ入力部であり、図１におけるステップＳ１０１のデータ入力を実行する。本処理例では、診断画像に対する「画像の形態表記」の特徴情報、すなわち、［測定方式］、［信号強度］、［部位名］、［病変］、これらの特徴情報に対応する単語を入力する。

検索手段１２２は、入力手段１２１から入力された情報から検索キーを作成し、構造化文書ＤＢ１１３を検索し、検索結果を取得する。検索結果出力手段１２３は、検索手段１２２が保持する構造化文書ＤＢ１１３の検索結果に対して、検索結果のＩＤを基に医療文書ＤＢ１１１中の同じＩＤを持つ医療文書を抽出し、提示する手段である。

医療文書ＤＢ１１１は、多数の医療文書が格納されているデータベースである。医療文書ＤＢ１１１には、過去の読影レポートやお手本の読影レポートなど読影レポート作成時に参照される様々な医療文書が格納されており、各医療文書には識別子（ＩＤ）が付与されている。
構造化文書ＤＢ１１３は、医療文書ＤＢ１１１に格納された医療文書に基づいて生成される構造化データを格納したデータベースである。構造化文書生成手段１１２が、医療文書ＤＢ１１１に格納された医療文書に基づいて構造化データを生成して構造化文書ＤＢ１１３に格納する処理を実行する。

構造化文書生成手段１１２は、医療文書ＤＢ１１１に格納される医療文書を対象に、タグセットを用いて医療文書レコードごとに構造化文書を生成する手段である。構造化文書ＤＢ１１３は、構造化文書生成手段１１２によって生成された医療文書の構造化文書が格納されるデータベースである。

医療文書ＤＢ１１１と、構造化文書ＤＢ１１３の格納データの具体例については後述するが、構造化文書ＤＢ１１３には、医療文書ＤＢ１１１に格納された各医療文書に基づいて生成された構造化データ、具体的には、［測定方式］、［信号強度］、［部位名］、［病変］、これらの特徴情報毎の単語データが格納されている。構造化文書ＤＢ１１３に格納されたデータにも識別子（ＩＤ）が付与されており、このＩＤは、医療文書ＤＢ１１１に格納された医療文書と一致するＩＤとされ、構造化文書ＤＢ１１３に格納されたデータに設定されたＩＤに基づいて、医療文書ＤＢ１１１に格納された対応する医療文書を抽出可能な構成となっている。

文生成手段１２４は、入力手段１２１で入力される情報を用いて、読影レポート中に設定される［所見欄・診断結果欄］の所見フォームに入力する「画像の形態表記」の文章を自動生成する手段である。すなわち、先に説明したように、
測定方式：「Ｔ１強調画像」、
信号強度：「低信号領域」、
部位名：「両側側脳室周囲白質」、
病変：「点状」
という特徴情報を示す単語が入力された場合、
「Ｔ１強調画像で両側側脳室周囲白質に点状の低信号領域が見られる。」
といった文を生成する。

文出力手段１２５は、文生成手段１２４で生成された文章、すなわち本実施例では、「画像の形態表記」を、読影レポート中に設定される［所見欄・診断結果欄］の所見フォームに表示する。さらに、文出力手段１２５は、検索結果出力手段１２３において、データベースの検索によって抽出され提示された医療文書からユーザの選択した文や、ユーザが作成した文を読影レポート中に設定される［所見欄・診断結果欄］の所見フォームに表示する。

以下、本発明の文書作成支援システムの具体的な処理例について説明する。図３は、本発明の文書作成支援システムを利用した１つの例である読影レポートの作成画面（ユーザインタフェース）の例である。

図３に示す読影レポート作成支援システムのインタフェースは、以下の６つの表示部に区分される。
Ｉ：診断画像ビューワ部２０１
ＩＩ：画像の形態表記入力部２０２
ＩＩＩ：診断候補検索結果表示部２０３
ＩＶ：お手本レポート一覧表示部２０４
Ｖ：お手本レポート表示部２０５
ＶＩ：所見欄・診断結果欄２０６

診断画像ビューワ部２０１には、ＭＲＩなどの画像診断装置において撮影された診断画像と、患者のプロフィールが表示される。ユーザは、診断画像ビューワ部２０１に表示される診断画像を見ながら、画像の特徴を、画像の形態表記入力部２０２に入力する。

図４に、画像の形態表記入力部２０２の詳細構成例を示す。画像の形態表記入力部２０２は、図４に示すように、前述した「画像の形態表記」に含まれる特徴情報としての［測定方法］、［信号強度］、［部位］、［病変］の各特徴情報を個別に入力可能な形式となっており、ユーザは、診断画像の特徴を、これらの特徴情報毎に入力する。

図２に示す入力手段１２１を介して、ユーザが、「画像の形態表記」に含まれる特徴情報としての［測定方法］、［信号強度］、［部位］、［病変］の各特徴情報を個別に入力し、さらに、［肯定／否定情報］、［所見入力］欄に入力を行なう。［肯定／否定］欄は、画像特徴を認めるか認めないかのフラグである。インタフェースは、このように否定のチェックボックスを備えている。ユーザは、画像特徴を認めない場合に、否定のチェックボックスを有効にする。チェックボックスにチェックすると、データ構造には否定の情報が入力される。チェックなしの場合、データ構造には肯定の情報が入力される。［所見入力］欄は、所見として記録するか否かのチェックフラグである。

なお図４に示す［検査種別／検査名］の欄は、画像診断装置において撮影される診断画像データの属性情報からデータが取得され自動的に入力される。
図４に示す［画像診断結果］の欄は、診断画像に基づいて特徴情報を入力する欄であり、ユーザ（読影医）が診断画像から特徴を見出して入力する。具体的には、「画像の形態表記」に含まれる特徴情報としての［測定方法］、［信号強度］、［部位］、［病変］の各特徴情報を個別に入力する。

［測定方法］は、予め設定された測定方法が複数存在するため、ポップダウンメニューが用意され、ユーザはポップダウンメニューから実際に実行された測定方法を選択入力する。
［信号強度］については、高、低の２種類のみであり、これらのいずれかをチェックボックスにチェックして入力する。
［部位］は、診断画像の特徴を持つ部位を記録する領域である。
［病変］は、部位において指摘した箇所の変化状態を入力する領域である。
［否定］は、［病変］に記録した状態が見られないといった表現を行なう場合にチェックボックスにチェックを入力する。
［所見入力］は、［画像診断結果］欄に記録した［測定方法］、［信号強度］、［部位］、［病変］の各特徴情報を含む「画像の形態表記」を、文章として設定して、診断レポート入力フォーム２０６（図３参照）の所見欄に記録するか否かの情報を記録する欄であり、チェックボックスにチェックを入れることで、［画像診断結果］欄に記録した［測定方法］、［信号強度］、［部位］、［病変］の各特徴情報を含む文章の生成処理がなされて、診断レポート入力フォーム２０６（図３参照）の所見欄に記録される。文章の生成処理を行なうのは、図２に示す文生成手段１２４である。

［疑いのある診断結果］の欄は、ユーザ（読影医）が診断画像当から判断した診断結果情報を入力する欄である。検索キー２１１は、［画像診断結果］の欄に記入された「画像の形態表記」に含まれる特徴情報としての［測定方法］、［信号強度］、［部位］、［病変］の各特徴情報を検索キーとして図２に示す構造化文書―タベース１１３の検索処理を開始する際にユーザによって操作されるキーである。この検索キー２１１の操作に基づいて、図２に示す検索手段１２２が、［画像診断結果］の欄に記入された［測定方法］、［信号強度］、［部位］、［病変］の各特徴情報を検索キーとして図２に示す構造化文書―タベース１１３の検索処理を開始する。

図５は、画像の形態表記入力部２０２に対するデータの入力例である。例えば、ユーザ（読影医）は、診断画像を鑑別し、図５に示すように画像の形態表記情報を入力する。図６は、図５の情報を入力したときに、検索手段１２２が生成するデータ構造である。なお、否定文の指定の有無に関しては、画像の形態表記入力部２０２の否定チェックボックスのチェック状況によって判別する。検索手段１２２は、図６に示すように、「画像の形態表記」に含まれる特徴情報としての［測定方法］、［信号強度］、［部位］、［病変］の各特徴情報を区分し、さらに、肯定、否定情報を含む構造化データを生成する。検索処理に際しては、この構造化データに含まれる単語等を検索キーとして設定した検索処理を実行する。

次に、医療文書に基づく構造化文書の作成処理について説明する。前述したように、図２に示す医療文書ＤＢ１１１は、多数の医療文書が格納されているデータベースであり、医療文書ＤＢ１１１には、過去の読影レポートやお手本の読影レポートなど読影レポート作成時に参照される様々な医療文書が格納されており、各医療文書には識別子（ＩＤ）が付与されている。また、構造化文書ＤＢ１１３には、医療文書ＤＢ１１１に格納された医療文書に基づいて生成される構造化データが格納されている。構造化文書生成手段１１２が、医療文書ＤＢ１１１に格納された医療文書に基づいて構造化データを生成して構造化文書ＤＢ１１３に格納する。

構造化文書ＤＢ１１３には、医療文書ＤＢ１１１に格納された各医療文書に基づいて生成された構造化データ、具体的には、［測定方式］、［信号強度］、［部位名］、［病変］、これらの特徴情報毎の単語データが格納されている。構造化文書ＤＢ１１３に格納されたデータにも識別子（ＩＤ）が付与されており、このＩＤは、医療文書ＤＢ１１１に格納された医療文書と一致するＩＤとされ、構造化文書ＤＢ１１３に格納されたデータに設定されたＩＤに基づいて、医療文書ＤＢ１１１に格納された対応する医療文書を抽出可能な構成となっている。

例えば、図７に示す読影レポートが医療文書ＤＢ１１１に蓄積されていたとする。構造化文書生成手段１１２は、医療文書ＤＢ１１１から図７の読影レポートを取得する。取得後、あらかじめ定義されているタグセットに基づいて、医療文書の情報を抽出して、構造化文書を作成する。所見部分に関しては、所見に構文解析を施し、構文解析結果を利用してタグの付与を行う。

図８は、図７の読影レポートに基づいて、構造化文書生成手段１１２が生成した構造化文書の例である。構造化分署は、読影レポートに含まれる要素に対して、タグを設定し、各要素の持つ属性を識別可能とした構成を持つ。具体的には、［測定方法］、［信号強度］、［部位］、［病変］の各特徴情報に対応するタグが設定され、これらの特徴情報が識別可能なデータとして生成される。

構造化文書生成手段１１２は、構造化文書を作成し、さらに、構造化文書に基づいてデータ構造を生成する。図９に構造化文書に基づいて生成されるデータ構造の例を示す。構造化文書から生成されるデータ構造は、先に、図６を参照して説明したと同様の構成、すなわち検索手段１２２が生成するデータ構造と同様の構成を有する。すなわち、図９に示すように、「画像の形態表記」に含まれる特徴情報としての［測定方法］、［信号強度］、［部位］、［病変］の各特徴情報を区分し、さらに、肯定、否定情報を含む構造化データを生成する。

なお、医療文書ＤＢ１１１に格納された医療文書には、識別情報としてのＩＤが設定され、さらに診断結果情報としての［病名］が含まれている。構造化文書生成手段１１２は、これらの情報も含めて、［ＩＤ］、［病名］、［測定方法］、［信号強度］、［部位］、［病変］、［肯定／否定］の各情報を区分した構造化データを生成して、構造化文書データベース１１３に格納する。構造化文書データベース１１３に格納されたエントリに設定されたＩＤに基づいて、そのエントリの生成元となった医療文書を医療文書ＤＢ１１１から抽出することができる。

検索手段１２２では、入力手段１２１によって入力された情報に基づいて生成されるデータ構造（図６参照）中のカラムごとに検索キーを作成し、構造化文書ＤＢ１１３を検索し、検索結果を取得する。なお、複数の検索結果が得られた場合、検索結果にスコアを設定してランキングを行ってユーザに提示する構成としてもよい。ランキングの手法としては、例えば、以下に説明する検索結果ランキング算出方法のいずれかを用いることができる。よりランキングの高いものから順に、図３に示す診断候補検索結果表示部２０３に表示する。

検索結果ランキング算出方法の例について、以下、４つの異なるランキング算出処理例について説明する。

（ランキング算出処理例１）
検索キーとして用いたデータ「測定方法、信号強度、部位、病変、肯定／否定」の全てが完全に一致した検索結果の場合、検索病名ごとに計数し、完全一致の総数から検索病名の割合を求める。
例えば、検索キーとして用いたデータ「測定方法、信号強度、部位、病変、肯定／否定」の全てが完全に一致した検索結果に含まれるエントリ中、病名毎のエントリ数が、以下のような結果である場合、
検索結果抽出エントリ数：１２０件
病名：多発性脳血管障害：６０件
病名：脳梗塞＝３０件
病名：ラクナ梗塞：２０件
病名：その他：１０件

これらの各病名毎の割合を算出する。
病名：多発性脳血管障害：６０件＝５０％
病名：脳梗塞＝３０件＝２５％
病名：ラクナ梗塞：２０件＝１７％
病名：その他：１０件＝８％
これらの病名ごとの割合をランキング情報として適用する。上記例の場合、ランキング順に、
１．多発性脳血管障害
２．脳梗塞
３．ラクナ梗塞
これらの病名情報が、図３に示す診断候補検索結果表示部２０３に表示されることになる。

（ランキング算出処理例２ａ）
次に、ランキング算出処理例２ａについて説明する。本処理例では、まず、検索キーとして用いたデータの一部である「測定方法、信号強度、肯定／否定」が一致するエントリを構造化文書ＤＢ１３３から抽出する。これらの抽出エントリから、
「入力病変が入力部位に現れる検索病名の割合」
を求める。
具体的な処理シーケンスについて説明する。
ステップ２ａ−１
「測定方法、信号強度、肯定／否定」が一致するエントリとして構造化文書ＤＢ１３３から抽出されたエントリの「検索病名、部位、病変」の３つの情報の組をすべて抽出する。
ステップ２ａ−２
「検索病名、部位、病変」の３つの情報の組を検索病名ごとに分類する。
ステップ２ａ−３
検索病名ごとに、オントロジー辞書を用いて、部位を下位概念として上位概念ごとにまとめる。オントロジー辞書は、語彙辞書の一種であり、上位概念と下位概念との語関係を記述した辞書であり、ある単語の上位概念の単語、下位概念の単語が関連付けられて登録されている。
ステップ２ａ−４
検索病名ごとに、入力病変が入力部位に現れる検索病名の割合を求める。
入力病変が入力部位に現れる検索病名の割合
＝入力部位と入力病変が一致するエントリ（検索結果）数／入力部位が一致するエントリ（検索結果）総数

上記処理の具体例について説明する。
例えば、肺の病気に関する検索処理を行っている場合、画像の形態表記入力部２０２に対する入力データとして、以下のデータが入力され、検索キーとして適用された場合を想定する。
入力病変＝点状
入力部位＝肺上部

上記の検索処理では、「測定方法、信号強度、肯定／否定」が一致するエントリが抽出され、「病変」、「部位」については必ずしも一致しないエントリが構造化文書ＤＢ１１３から抽出されている。検索されたエントリ中の病名としては、例えば、
肺がん
肺血種
肺結核
などの様々な病名が検索される。

これらの様々な検索病名について、上記のステップ２ａ−４の処理、すなわち、検索病名ごとに、入力病変が入力部位に現れる検索病名の割合を求める処理を行なう。
具体的には、入力病変［点状］が入力部位［肺上部］に現れる検索病名［肺がん］［肺血種］［肺結核］の割合を求める。
例えば、部位として肺上部、肺中部、肺下部の３部位がある場合、検索結果として抽出されたエントリから
［肺がん］［肺血種］［肺結核］これらの検索病名の各々について、
入力病変［点状］が入力部位［肺上部］に現れる割合を算出する。

例えば、肺がんの場合、検索結果エントリから病名が［肺がん］となるエントリを選択し、さらに、
入力病変［点状］と入力部位［肺上部］の一致するエントリ数／入力部位［肺上部］の一致するエントリ数
上記の割合を算出する。
この算出結果は、
［肺がん］において、入力病変［点状］が入力部位［肺上部］に現れる可能性を示すことになる。
これらを全ての検索病名［肺がん］［肺血種］［肺結核］についてそれぞれ求める。例えば、算出結果が、
肺がん：５０％
肺血種：３０％
肺結核：５％
となった場合、
入力病変［点状］が入力部位［肺上部］に現れる場合の病名は、肺がんの可能性が最も高く、ついで肺血種であり、肺結核の可能性は低いと判断することができる。

これらの病名ごとの割合をランキング情報として適用する。上記例の場合、ランキング順に、
１．肺がん
２．肺血種
３．肺結核
これらの病名情報が、図３に示す診断候補検索結果表示部２０３に表示されることになる。

（ランキング算出処理例２ｂ）
次に、ランキング算出処理例２ｂについて説明する。本処理例は、上述したランキング算出処理例２ａの変形例であり、［病変］を考慮しない処理手法である。本処理例でも、まず、検索キーとして用いたデータの一部である「測定方法、信号強度、肯定／否定」が一致するエントリを構造化文書ＤＢ１３３から抽出する。これらの抽出エントリから、
「入力部位における検索病名の起こる割合」
を求める。
具体的な処理シーケンスについて説明する。
ステップ２ｂ−１
「測定方法、信号強度、肯定／否定」が一致するエントリとして構造化文書ＤＢ１３３から抽出されたエントリの「検索病名、部位」のペアをすべて抽出する。
ステップ２ｂ−２
「検索病名、部位」のペアを検索病名ごとに分類する。
ステップ２ｂ−３
検索病名ごとに、オントロジー辞書を用いて、部位を下位概念として上位概念ごとにまとめる。
ステップ２ｂ−４
検索病名ごとに、入力部位における検索病名の起こる割合を求める。
入力部位における検索病名が起こる割合
＝入力部位と一致する下位概念の部位を持つエントリ（検索結果）数／入力部位の上位概念の部位と一致致するエントリ（検索結果）総数

上記処理の具体例について説明する。
例えば、肺の病気に関する検索処理を行っている場合、画像の形態表記入力部２０２に対する入力データとして、以下のデータが入力され、検索キーとして適用された場合を想定する。
入力病変＝点状
入力部位＝肺上部

上記の検索処理では、「測定方法、信号強度、肯定／否定」が一致するエントリが抽出され、「病変」、「部位」については必ずしも一致しないエントリが構造化文書ＤＢ１１３から抽出されている。検索されたエントリ中の病名としては、例えば、
肺がん
肺血種
肺結核
などの様々な病名が検索される。

これらの様々な検索病名について、上記のステップ２ｂ−４の処理、すなわち、検索病名ごとに、「入力部位における検索病名が起こる割合」を求める処理を行なう。
具体的には、入力部位［肺上部］において検索病名［肺がん］［肺血種］［肺結核］が起こる割合を求める。
例えば、入力部位［肺上部］の上位概念の部位として［肺］があるとする。検索結果として抽出されたエントリから
［肺がん］［肺血種］［肺結核］これらの検索病名の各々について、
「入力部位における検索病名が起こる割合」を求める。

例えば、肺がんの場合、検索結果エントリから病名が［肺がん］となるエントリを選択し、さらに、
入力部位［肺上部］（下位概念）の一致するエントリ数／入力部位［肺上部］の上位概念［肺］の一致するエントリ数
上記の割合を算出する。
この算出結果は、
「入力部位［肺上部］における検索病名［肺がん］が起こる割合」を示すことになる。
これらを全ての検索病名［肺がん］［肺血種］［肺結核］についてそれぞれ求める。例えば、算出結果が、
肺がん：５０％
肺血種：３０％
肺結核：５％
となった場合、
「入力部位［肺上部］において、検索病名［肺がん］［肺血種］［肺結核］が起こる割合は、［肺がん］＞［肺血種］＞［肺結核］の順に高いと判断することができる。

これらの病名ごとの割合をランキング情報として適用する。上記例の場合、ランキング順に、
１．肺がん
２．肺血種
３．肺結核
これらの病名情報が、図３に示す診断候補検索結果表示部２０３に表示されることになる。

（ランキング算出処理例３）
次に、ランキング算出処理例３について説明する。本処理例でも、まず、検索キーとして用いたデータの一部である「測定方法、信号強度、肯定／否定」が一致するエントリを構造化文書ＤＢ１３３から抽出する。これらの抽出エントリから、
「入力病変が入力部位に現れる検索病名の割合」
を求める。
具体的な処理シーケンスについて説明する。
ステップ３−１
「測定方法、信号強度、肯定／否定」が一致するエントリとして構造化文書ＤＢ１３３から抽出されたエントリの「検索病名、部位、病変」の３つの情報の組をすべて抽出する。
ステップ３−２
「検索病名、部位、病変」の３つの情報の組を検索病名ごとに分類する。
ステップ３−３
部位ごとに病変を分類する。
ステップ３−４
検索病名ごとに、入力病変が入力部位に現れる検索病名の割合を求める。
入力病変が入力部位に現れる検索病名の割合
＝入力部位に出現する入力病変が一致するエントリ（検索結果）数／入力部位が一致するエントリ（検索結果）総数

上記処理の具体例について説明する。
例えば、肺の病気に関する検索処理を行っている場合、画像の形態表記入力部２０２に対する入力データとして、以下のデータが入力され、検索キーとして適用された場合を想定する。
入力病変＝点状
入力部位＝肺上部

上記の検索処理では、「測定方法、信号強度、肯定／否定」が一致するエントリが抽出され、「病変」、「部位」については必ずしも一致しないエントリが構造化文書ＤＢ１１３から抽出されている。検索されたエントリ中の病名としては、例えば、
肺がん
肺血種
肺結核
などの様々な病名が検索される。

これらの様々な検索病名について、上記のステップ３−４の処理、すなわち、検索病名ごとに、入力病変が入力部位に現れる検索病名の割合を求める処理を行なう。
具体的には、入力病変［点状］が入力部位［肺上部］に現れる検索病名［肺がん］［肺血種］［肺結核］の割合を求める。
例えば、部位として肺上部、肺中部、肺下部の３部位がある場合、検索結果として抽出されたエントリから
［肺がん］［肺血種］［肺結核］これらの検索病名の各々について、
入力病変［点状］が入力部位［肺上部］に現れる割合を算出する。

例えば、肺がんの場合、検索結果エントリから病名が［肺がん］となるエントリを選択し、さらに、
入力部位［肺上部］に出現する入力病変［点状］が一致するエントリ（検索結果）数／入力部位［肺上部］が一致するエントリ（検索結果）総数
上記の割合を算出する。
この算出結果は、
［肺がん］において、入力部位［肺上部］に現れる様々な病変中、入力病変［点状］が現れる割合を示すことになる。
これらを全ての検索病名［肺がん］［肺血種］［肺結核］についてそれぞれ求める。例えば、算出結果が、
肺血種：４０％
肺がん：３０％
肺結核：５％
となった場合、
入力部位［肺上部］に現れる様々な病変において、入力病変［点状］が現れる割合の最も高い病名は肺血種であり、次いで肺がんであり、肺結核の可能性は低いと判断することができる。

これらの病名ごとの割合をランキング情報として適用する。上記例の場合、ランキング順に、
１．肺血種
２．肺がん
３．肺結核
これらの病名情報が、図３に示す診断候補検索結果表示部２０３に表示されることになる。

（ランキング算出処理例４）
次に、ランキング算出処理例４について説明する。本処理例は、病変の経時変化の解析により、検索病名のランキングを行なう処理例である。すなわち、様々な患者の時系列の複数の読影レポートが医療文書ＤＢ１１１に格納され、これを用いることができるときは、同一患者の読影レポートの推移を解析して検索病名のランキングを行なう処理例である。

まず、作成しようとする読影レポートに入力された入力部位と一致するエントリを検索結果エントリとして抽出し、検索結果エントリにおける同一患者のレポートから形状変化、すなわち［部位］と［病変］を抽出する。次に、病名ごとに、様々な［病変］（形状変化）が起こる割合を求める。
例えば、同一患者の複数の読影レポートを抽出し、
過去のレポートで、「肺に小結節状」と記述され、
後日のレポートで「肺に結節状」と記述され「肺癌」と診断されたとする。
このとき「肺癌」の形状変化の特徴として「小結節状から結節状への変化」があったことが証明される。

ここでは、同一患者の時系列レポートを用いて、病変中のデータから「Ａ→Ｂ」、診断結果「Ｃ」の３つの情報の組を抽出し、このような変化が起こるときの病気の割合を求める。
割合＝「病変Ａ→病変Ｂ」に変化する各疾患数／「病変Ａ→病変Ｂ」に変化する疾患の総数

具体例について説明する。作成しようとする読影レポートに入力された入力部位、例えば［肺上部］と一致するエントリを検索結果エントリとして抽出し、これらのエントリにおける同一患者のレポートの組を選択し、［病変］の推移を解析した結果として、［小結節状］から［結節状］に変化する［病名］（疾患）が、疾患「Ｘ」と疾患「Ｙ」が抽出され、抽出エントリ数は、
疾患［Ｘ］＝１００件、
疾患［Ｙ］＝１５０件、
であったとする。

このような結果が得られた場合、上記の割合算出式に当てはめて、各病名に対応する病変の推移（形状変化）が現れる各疾患（病名）ごとの割合を求める。すなわち、
割合＝「病変Ａ→病変Ｂ」に変化する各疾患数／「病変Ａ→病変Ｂ」に変化する疾患の総数
上記式に上記数値を当てはめる。この結果は、以下のようになる。
疾患「Ｘ」の割合＝１００／（１００＋１５０）＝０．４０
疾患「Ｙ」の割合＝１５０／（１００＋１５０）＝０．６０

上記の例では、入力部位［肺上部］が、［小結節状］から［結節状］に変化する疾患としては、疾患［Ｘ］［Ｙ］があるが、疾患［Ｘ］の方が疾患［Ｙ］よりもその可能性が高いと判別される。これらの病名ごとの割合をランキング情報として適用する。上記例の場合、ランキング順に、
１．疾患［Ｘ］
２．疾患［Ｙ］
これらの病名情報が、図３に示す診断候補検索結果表示部２０３に表示されることになる。

なお、過去の読影レポートについて診断結果の確率を表すモダリティを考慮して、診断結果の出現率が算出されるようにしておいてもよい。モダリティは、例えば、「〜である。」、「〜の可能性は高い。」、「〜の疑いがある。」、「〜の可能性は低い。」などのレポートに記載された表現であり、「〜」に診断結果名が入る。
構造化文書に含まれる診断結果名についてのモダリティを抽出し、モダリティに対応する確率値を取得する。様々なモダリティに、それぞれ確率値を設定する。例えば、
「である。」の確率値は、０．９０、
「の可能性は高い。」は０．８０、
「の疑いがある。」は０．５０、
「の可能性は低い。」は０．２０
上記のように、断定表現であるほど大きな値を確率値として設定する。このモダリティの確率値は、上記の疾患ごとの割合の計算時の「「Ａ→Ｂ」に変化する各疾患数」の算出に適用する。すなわち、以下のような重み付けを行なう。
重み付け＝Σ（各モダリティの数×確率値）

具体的な例について説明する。上記の例と同様、作成しようとする読影レポートに入力された入力部位、例えば［肺上部］と一致するエントリを検索結果エントリとして抽出し、これらのエントリにおける同一患者のレポートの組を選択し、［病変］の推移を解析した結果として、［小結節状］から［結節状］に変化する［病名］（疾患）が、疾患「Ｘ」と疾患「Ｙ」が抽出され、抽出エントリ数は、
疾患［Ｘ］＝１００件、
疾患［Ｙ］＝１５０件、
であったとする。

さらに、検索結果エントリのモダリティ解析を行い、
疾患［Ｘ］の「である。」の件数＝８０（確率値＝０．９０）
疾患［Ｘ］の「の可能性は高い。」の件数＝２０（確率値＝０．８０）
疾患［Ｙ］の「の疑いがある。」の件数＝１００（確率値＝０．５０）
疾患［Ｙ］の「の可能性は低い。」の件数＝５０（確率値＝０．２０）
であったとする。

このような結果が得られた場合、モダリティに基づく重み付けを考慮して上記の割合算出式を適用して、各病名に対応する病変の推移（形状変化）が現れる各疾患（病名）ごとの割合を求める。すなわち、
疾患「Ｘ」の割合＝（８０×０．９０＋２０×０．８０）／（１００＋１５０）＝０．３２５
疾患「Ｙ」の割合＝（１００×０．５０＋５０×０．２０）／（１００＋１５０）＝０．２４

上記の例では、入力部位［肺上部］が、［小結節状］から［結節状］に変化する疾患としては、疾患［Ｘ］［Ｙ］があるが、疾患［Ｘ］の方が疾患［Ｙ］よりもその可能性が高いと判別される。これらの病名ごとの割合をランキング情報として適用する。上記例の場合、ランキング順に、
１．疾患［Ｘ］
２．疾患［Ｙ］
これらの病名情報が、図３に示す診断候補検索結果表示部２０３に表示されることになる。

上述したように、検索手段１２２は、検索結果について、様々な手法によりランキング処理を実行し、このランキング結果に基づいて、図３に示す診断候補検索結果表示部２０３に、ランキング順に診断候補情報が表示される。なお、上述したランキング処理例１〜４をまとめると以下の解析によるランキングであると言える。
各処理例は、「入力情報の検索病名の起こりやすさ」、「入力部位における検索病名の起こりやすさ」、「入力部位における入力病変が引き起こる検索病名の起こりやすさ」、「病変の経時変化が起因する検索病名の起こりやすさ」
これらの解析によるランキング処理であると言える。

より具体的に説明すると、
（ａ）処理例１は、入力情報に対応する特徴が発生しやすい病名ランキング、
（ｂ）処理例２ａ，３は、入力情報中の病変が、入力部位において発生しやすい病名ランキング処理、
（ｃ）処理例２ｂは、入力情報中の部位において何らかの病変が発生しやすい病名ランキング処理、
（ｄ）処理例４は、入力情報中の病変に対応する経時変化を有する検索結果の数に従った病名ランキング、
これらのランキング処理に相当する。

検索結果出力手段１２３は、検索手段１２２において得られた検索結果のランキング情報に基づいて検索結果を降順に並べ替えた結果を、診断結果の候補として出力する。なお、ランキング手法は、上記処理例１〜４のいずれか、あるいは複数の方法を組み合わせた処理を行なう構成としてもよい。複数の処理例を組み合わせて適用する場合は、例えば、各検索病名ごとに、上記処理例１〜４の複数のランキング方法の各々で得られた値を加算し、総合ランキングを算出する方法や、複数のランキング方法で得られた値を乗算し、総合ランキングを算出する。

図３に示す診断候補検索結果表示部２０３に、検索手段１２２が検索し、ランキングした結果がリスト表示される。図３に示すお手本レポート一覧表示部２０４は、診断候補検索結果表示部２０３で表示される病名がユーザによって選択されたときに、その病名のお手本となる読影レポートの情報を表示する。お手本レポートは、あらかじめ専門家によって作成されたレポートや過去に作成済みの読影レポートであり、医療文書ＤＢ１１１に格納されている。構造化文書ＤＢ１１３から得られた検索結果としてのエントリに設定されたＩＤに対応するＩＤが、医療文書ＤＢ１１１に格納された医療文書には設定されており、このＩＤに基づいて検索結果に対応する医療文書を抽出することができる。

図３に示すお手本レポート表示部２０５は、お手本レポート一覧表示部２０４に表示されるお手本レポートがユーザによって選択されたときに、お手本レポートの内容を表示する領域である。上述のＩＤに基づいてレポートが医療文書ＤＢ１１１から読み出されて表示される。これらの一連の処理は、図２に示す検索結果出力手段１２３の処理として実行される。

図２に示す文生成手段１２４では、入力手段１２１において入力された情報に基づいて、画像の形態表記文を生成する。入力手段１２１は、前述したように例えばキーボードやマウスなどによって構成されるデータ入力部であり、本処理例では、図あに示すインタフェース中の画像の形態表記入力部２０２に、診断画像に対する「画像の形態表記」の特徴情報、すなわち、［測定方式］、［信号強度］、［部位名］、［病変］、これらの特徴情報に対応する単語を入力する。

文生成手段１２４では、入力手段１２１において入力されたこれらの情報に基づいて、画像の形態表記文を生成する。すなわち、図３に示す所見欄・診断結果欄２０６の所見フォームに入力する「画像の形態表記」の文章を自動生成する。すなわち、先に説明したように、
測定方式：「Ｔ１強調画像」、
信号強度：「低信号領域」、
部位名：「両側側脳室周囲白質」、
病変：「点状」
という特徴情報を示す単語が入力された場合、
「Ｔ１強調画像で両側側脳室周囲白質に点状の低信号領域が見られる。」
といった文を生成する。

文生成手段１２４における文生成処理について、図１０を参照して説明する。文生成手段１２４における文の生成には、入力手段１２１において入力された各情報、すなわち、データ構造の各カラムを対象として文を生成する。例えば、以下の文構造を用いて、文を生成する。
文構造：「［測定方法］で［部位名］に［病変（形状）］の［信号強度］が見られる／見られない」

データ構造中の各カラムに格納されている、各項目（［測定方法］、［信号強度］、［部位名］、［病変（形状）］、［肯定／否定］）の情報を、文章構造に入力させて、文を完成させる。例えば、入力手段１２１において入力された情報が、図１０（ａ）に示すデータ構造を持つ場合、すなわち、
測定方式：「Ｔ１強調画像」、
信号強度：「低信号領域」、
部位名：「両側側脳室周囲白質」、
病変：「点状」
という特徴情報からなるデータ構造を持つ場合、上記の文構造、すなわち、
文構造：「［測定方法］で［部位名］に［病変（形状）］の［信号強度］が見られる／見られない」
上記文構造を適用して、図１０（ｂ）に示す文、すなわち、
「Ｔ１強調画像で両側側脳室周囲白質に点状の低信号領域が見られる。」
といった文を生成する。

文生成手段１２４で生成された画像の形態表記文は、図３に示すインタフェース中の画像の形態表記入力部２０２の、「所見入力」チェックボックスを選択することによって、所見欄・診断結果欄２０６中の所見フォームに入力、表示される。この処理は、図２に示す文出力手段１２５が実行する。

このようにして、ユーザ、すなわち本処理例では読影レポート作成者は、基本的に、患者の診断画像の解析によって得られる特徴情報、すなわち、［測定方法］、［信号強度］、［部位名］、［病変（形状）］、［肯定／否定］、これらの情報を、図３に示す画像の形態表記入力部２０２に単語ベースで入力するという処理を行ない、その後は、これらの入力情報に基づく検索処理の実行により参考とするレポートやお手本情報を参照することが可能となり、さらに、所見として記録する画像の形態表記の文章の作成も自動的に実行され、ユーザの負担が軽減され、正確な所見を記録することが可能となる。

［その他の実施例］
以下、上述した実施例と異なる複数の実施例について説明する。

（部位・病変の単語入力支援構成を持つ実施例）
上記実施例では、ユーザは、患者の診断画像の解析によって得られる特徴情報、すなわち、［測定方法］、［信号強度］、［部位名］、［病変（形状）］、［肯定／否定］、これらの情報を、図３に示す画像の形態表記入力部２０２に単語ベースで入力するという処理を行っていたが、この入力支援構成を持つ実施例について、図１１を参照して説明する。

図１１に示すユーザインタフェースは、図３に示す画像の形態表記入力部２０２と同様のデータ入力画面を示している。図１１に示すユーザインタフェース３００は、単語の一部を入力し、仮名漢字変換すると、入力単語に後続する単語候補リスト３０１が表示され、ユーザが入力したい単語を簡単に選ぶことができる。単語入力支援では、インクリメンタル検索機能と医療用専門用語ＤＢを構成に追加する。なお、インクリメンタル検索機能の技術については、例えば「高林 哲，小松 弘幸，増井 俊之：Ｍｉｇｅｍｏ：日本語のインクリメンタル検索，情報処理学会論文誌，Ｖｏｌ．４３，Ｎｏ．１２，ｐｐ．３６９８−３７０５，Ｄｅｃｅｍｂｅｒ，２００２．」に記載されており、この技術を適用することができる。

このように、部位・病変の単語入力支援構成を持たせることで、専門用語を入力するための利便性が向上し、ユーザの負担をさらに軽減させることができる。

（形態表記入力部に性別・年齢を追加し、検索手段の検索キーとして用いる実施例）
次に、形態表記入力部に性別・年齢を追加し、検索手段の検索キーとして用いる実施例について、図１２を参照して説明する。図１２に示すユーザインタフェースは、図３に示す画像の形態表記入力部２０２と同様のデータ入力画面を示している。図１２に示すユーザインタフェース３１０は、性別入力欄３１１、年齢入力欄３１２を有している。

性別・年齢は、診断画像や電子カルテの属性情報から自動的に抽出して入力される。検索手段１２２は、画像の形態表記入力部２０２に入力される［測定方法］、［信号強度］、［部位名］、［病変（形状）］、［肯定／否定］、これらの情報のみならず、性別入力欄３１１、年齢入力欄３１２に入力される性別や年齢情報も検索キーとした検索を実行する。なお、年齢を検索キーとした検索処理については、検査時年齢±５のように、任意で設定可能な範囲の値を設けて、検索対象の検査時年齢に加減計算を施し、検索を行う。このように、年齢や性別を考慮した検索を実行することで、診断候補をより絞り込むことができる。

（新規読影レポートを医療文書ＤＢに登録し、構造化文書を生成し、構造化文書ＤＢに登録する実施例）
次に、新規読影レポートを医療文書ＤＢに登録し、構造化文書を生成し、構造化文書ＤＢに登録する実施例について、図１３を参照して説明する。本実施例は、文出力手段１２５の処理によって生成された新規の文書（実施例では読影レポート）を医療文書データベース１１１に格納する。構造化文書生成手段１１２は、新たに医療文書データベース１１１に格納されたデータに基づく構造化データを生成して構造化文書データベース１１３に格納する。この処理によって、構造化文書ＤＢ１１３のデータ数を増やすことができ、また最新の読影レポートを検索結果として出力することができる。

最後に、上述した処理を実行する文書作成支援システムを構成する情報処理装置のハードウェア構成例について、図１４を参照して説明する。文書作成支援システムを構成する情報処理装置は、ハードウェアとしては例えばＰＣによって実現可能であり、上述した処理を実行するプログラムを実行させることによってデータ検索および表示データの生成、出力が可能である。ＣＰＵ（Central Processing Unit）７０１は、ＯＳ（Operating System)に対応する処理や、上述の実施例において説明したデータ構造生成処理、検索処理、表示データ生成処理などを実行する。これらの処理は、各情報処理装置のＲＯＭ、ハードディスクなどのデータ記憶部に格納されたコンピュータ・プログラムに従って実行される。

ＲＯＭ（Read Only Memory）７０２は、ＣＰＵ７０１が使用するプログラムや演算パラメータ等を格納する。ＲＡＭ（Random Access Memory）７０３は、ＣＰＵ７０１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を格納する。これらはＣＰＵバスなどから構成されるホストバス７０４により相互に接続されている。

ホストバス７０４は、ブリッジ７０５を介して、ＰＣＩ(Peripheral Component Interconnect/Interface)バスなどの外部バス７０６に接続されている。キーボード７０８、ポインティングデバイス７０９は、ユーザにより操作される入力デバイスである。ディスプレイ７１０は、液晶表示装置またはＣＲＴ（Cathode Ray Tube）などから成り、各種情報をテキストやイメージで表示する。

ＨＤＤ（Hard Disk Drive）７１１は、ハードディスクを内蔵し、ハードディスクを駆動し、ＣＰＵ７０１によって実行するプログラムや情報を記録または再生させる。ハードディスクは、例えば、検索データ、辞書などの格納手段などに利用され、さらに、データ処理プログラム等、各種コンピュータ・プログラムが格納される。

ドライブ７１２は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体５２１に記録されているデータまたはプログラムを読み出して、そのデータまたはプログラムを、インタフェース７０７、外部バス７０６、ブリッジ７０５、およびホストバス７０４を介して接続されているＲＡＭ７０３に供給する。

接続ポート７１４は、外部接続機器７２２を接続するポートであり、ＵＳＢ，ＩＥＥＥ１３９４等の接続部を持つ。接続ポート７１４は、インタフェース７０７、および外部バス７０６、ブリッジ７０５、ホストバス７０４等を介してＣＰＵ７０１等に接続されている。通信部７５１５は、ネットワークに接続され、例えば外部のデータベース８０１との通信によりデータ検索を実行する。

なお、図１４に示す情報処理装置のハードウェア構成例は、ＰＣを適用して構成した装置の一例であり、本発明の文書作成支援システムは、図１４に示す構成に限らず、上述した実施例において説明した処理を実行可能な構成であればよい。

以上、特定の実施例を参照しながら、本発明について詳解してきた。しかしながら、本発明の要旨を逸脱しない範囲で当業者が該実施例の修正や代用を成し得ることは自明である。すなわち、例示という形態で本発明を開示してきたのであり、限定的に解釈されるべきではない。本発明の要旨を判断するためには、特許請求の範囲の欄を参酌すべきである。

なお、明細書中において説明した一連の処理はハードウェア、またはソフトウェア、あるいは両者の複合構成によって実行することが可能である。ソフトウェアによる処理を実行する場合は、処理シーケンスを記録したプログラムを、専用のハードウェアに組み込まれたコンピュータ内のメモリにインストールして実行させるか、あるいは、各種処理が実行可能な汎用コンピュータにプログラムをインストールして実行させることが可能である。

例えば、プログラムは記録媒体としてのハードディスクやＲＯＭ（Read Only Memory)に予め記録しておくことができる。あるいは、プログラムはフレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ(Compact Disc Read Only Memory)，ＭＯ(Magneto optical)ディスク，ＤＶＤ(Digital Versatile Disc)、磁気ディスク、半導体メモリなどのリムーバブル記録媒体に、一時的あるいは永続的に格納（記録）しておくことができる。このようなリムーバブル記録媒体は、いわゆるパッケージソフトウエアとして提供することができる。

なお、プログラムは、上述したようなリムーバブル記録媒体からコンピュータにインストールする他、ダウンロードサイトから、コンピュータに無線転送したり、ＬＡＮ(Local Area Network)、インターネットといったネットワークを介して、コンピュータに有線で転送し、コンピュータでは、そのようにして転送されてくるプログラムを受信し、内蔵するハードディスク等の記録媒体にインストールすることができる。

なお、明細書に記載された各種の処理は、記載に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。また、本明細書においてシステムとは、複数の装置の論理的集合構成であり、各構成の装置が同一筐体内にあるものには限らない。

以上、説明したように、本発明の構成によれば、例えば、患者の診断画像に基づく読影レポートなどの作成処理に際して、ユーザの入力した情報、例えば、診断画像の特徴情報に対応する単語に基づいてデータ検索を実行して、関連情報を提示するとともに、ユーザの入力した情報、例えば、診断画像の特徴情報に対応する単語に基づいてテー文の生成、具体的には「画像の形態表記」としての文章を自動生成する構成としたので、ユーザは単語の入力を行なうのみで、関連データの閲覧や入力文の生成が自動実行され、文書作成が容易となり、さらに関連情報を参照することで正確な診断や、文書記録が可能となる。

本発明の文書作成支援システムの処理シーケンスについて説明する図である。 本発明の文書作成支援システムの構成例について説明する図である。 本発明の文書作成支援システムにおいて提示されるユーザインタフェースの構成例について説明する図である。 本発明の文書作成支援システムにおいて提示されるユーザインタフェース中の画像の形態表記入力部の構成例について説明する図である。 本発明の文書作成支援システムにおいて提示されるユーザインタフェース中の画像の形態表記入力部に対するデータ入力例について説明する図である。 検索手段が生成するデータ構造の構成例を示す図である。 医療文書ＤＢに蓄積されている読影レポートの例を示す図である。 読影レポートに基づいて、構造化文書生成手段が生成する構造化文書の例について説明する図である。 構造化文書に基づいて生成されるデータ構造の例を示す図である。 文生成手段における文生成処理について説明する図である。 部位・病変の単語入力支援構成を持つユーザインタフェースの例について説明する図である。 形態表記入力部に性別・年齢を追加し、検索手段の検索キーとして用いる実施例について説明する図である。 新規読影レポートを医療文書ＤＢに登録し、構造化文書を生成し、構造化文書ＤＢに登録する実施例について説明する図である。 本発明の一実施形態に係る文書作成支援システムを構成する情報処理装置のハードウェア構成例について説明する図である。

符号の説明

１１０ データベース手段
１１１ 医療文書データベース（ＤＢ）
１１２ 構造化文書生成手段
１１３ 構造化文書データベース（ＤＢ）
１２０ 文書作成支援手段
１２１ 入力手段
１２２ 検索手段
１２３ 検索結果出力手段
１２４ 文生成手段
１２５ 文出力手段
２０１ 診断画像ビューワ部
２０２ 画像の形態表記入力部
２０３ 診断候補検索結果表示部
２０４ お手本レポート一覧表示部
２０５ お手本レポート表示部
２０６ 所見欄・診断結果欄
３００ ユーザインタフェース
３０１ 単語候補リスト
３１０ ユーザインタフェース
３１１ 性別入力欄
３１２ 年齢入力欄
７０１ ＣＰＵ(Central Processing Unit)
７０２ ＲＯＭ（Read-Only-Memory）
７０３ ＲＡＭ（Random Access Memory）
７０４ ホストバス
７０５ ブリッジ
７０６ 外部バス
７０７ インタフェース
７０８ キーボード
７０９ ポインティングデバイス
７１０ ディスプレイ
７１１ ＨＤＤ（Hard Disk Drive）
７１２ ドライブ
７１４ 接続ポート
７１５ 通信部
７２１ リムーバブル記録媒体
７２２ 外部接続機器
８０１ データベース

Claims (17)

1. 文書作成支援処理を実行する文書作成支援システムであり、
   文書生成に適用する情報であり、単語ベースの入力情報を入力する入力手段と、
   前記入力手段における入力情報に基づく検索キーを設定し、設定した検索キーによるデータ検索処理を実行する検索手段と、
   前記検索手段における検索結果を表示部に出力する検索結果出力手段と、
   前記入力手段における入力情報に基づいて文の生成処理を実行する文生成手段と、
   前記文生成手段の生成文を、表示部に表示する文出力手段と、
   を有することを特徴とする文書作成支援システム。
2. 前記検索手段は、
   予め設定されたルールに従った構造化文書データを格納した構造化文書データベースの検索処理を実行する構成であり、
   前記入力手段における入力情報に基づく検索キーを、前記構造化文書データベースに格納されたデータ構造に対応する検索キーとして設定して、前記構造化文書データベースの検索処理を実行する構成であることを特徴とする請求項１に記載の文書作成支援システム。
3. 前記入力手段は、画像診断装置による撮影画像の特徴を示す測定方法、信号強度、部位、病変の少なくともいずれかの特徴を示す特徴情報対応の単語を入力する構成であり、
   前記検索手段は、
   前記入力手段において入力された特徴情報対応の単語に基づく検索キーを設定し、設定した検索キーによるデータ検索処理を実行する構成であり、
   前記文生成手段は、
   前記入力手段において入力された特徴情報対応の単語に基づいて画像の形態表記を説明する文の生成処理を実行する構成であることを特徴とする請求項１に記載の文書作成支援システム。
4. 前記検索手段は、
   検索によって得られた結果のランキング処理を実行する構成であり、
   前記検索結果出力手段は、前記検索手段におけるランキング結果に基づいてランキングリストを生成して検索結果を表示部に出力する構成であることを特徴とする請求項１に記載の文書作成支援システム。
5. 前記検索手段は、
   前記入力手段における入力情報であり、画像診断装置による撮影画像の特徴を示す測定方法、信号強度、部位、病変の少なくともいずれかの特徴を示す特徴情報対応の単語に基づいて生成した検索キーによるデータベース検索を実行して、検索によって得られた結果としての病名のランキング処理を実行する構成であり、
   （ａ）前記入力情報に対応する特徴が発生しやすい病名ランキング、
   （ｂ）前記入力情報中の病変が、入力部位において発生しやすい病名ランキング処理、
   （ｃ）前記入力情報中の部位において何らかの病変が発生しやすい病名ランキング処理、
   （ｄ）前記入力情報中の病変に対応する経時変化を有する検索結果の数に従った病名ランキング、
   上記（ａ）〜（ｄ）の少なくともいずれかのランキング結果を算出する処理を実行する構成であることを特徴とする請求項１に記載の文書作成支援システム。
6. 前記検索手段は、
   検索結果に含まれるモダリティに基づく重み付けを実行してランキング算出を行なう構成であることを特徴とする請求項５に記載の文書作成支援システム。
7. 前記文生成手段は、
   予め設定された文章構造に、前記入力手段における入力情報を入力して文生成処理を実行する構成であることを特徴とする請求項１に記載の文書作成支援システム。
8. 前記文書作成支援システムは、さらに、
   文書情報の格納された文書データベースの格納データに基づいて構造化文書を生成する構造化文書生成手段を有し、
   前記構造化文書生成手段は、
   前記文書データベースの格納データに対して、予め定義されたタグを設定して構造化文書を作成し、設定したタグに応じたカテゴリ毎に区分した構造化文書データを生成して構造化文書データベースに格納する処理を実行する構成であることを特徴とする請求項１に記載の文書作成支援システム。
9. 情報処理装置において文書作成支援処理を実行する文書作成支援方法であり、
   入力手段が、文書生成に適用する情報である単語ベースの入力情報を入力する入力ステップと、
   検索手段が、前記入力ステップにおける入力情報に基づく検索キーを設定し、設定した検索キーによるデータ検索処理を実行する検索ステップと、
   検索結果出力手段が、前記検索ステップにおける検索結果を表示部に出力する検索結果出力ステップと、
   文生成手段が、前記入力ステップにおける入力情報に基づいて文の生成処理を実行する文生成ステップと、
   文出力手段が、前記文生成ステップにおける生成文を、表示部に表示する文出力ステップと、
   を有することを特徴とする文書作成支援方法。
10. 前記検索ステップは、
    予め設定されたルールに従った構造化文書データを格納した構造化文書データベースの検索処理を実行するステップであり、
    前記入力ステップにおける入力情報に基づく検索キーを、前記構造化文書データベースに格納されたデータ構造に対応する検索キーとして設定して、前記構造化文書データベースの検索処理を実行するステップであることを特徴とする請求項９に記載の文書作成支援方法。
11. 前記入力ステップは、画像診断装置による撮影画像の特徴を示す測定方法、信号強度、部位、病変の少なくともいずれかの特徴を示す特徴情報対応の単語を入力するステップであり、
    前記検索ステップは、
    前記入力ステップにおいて入力された特徴情報対応の単語に基づく検索キーを設定し、設定した検索キーによるデータ検索処理を実行するステップであり、
    前記文生成ステップは、
    前記入力ステップにおいて入力された特徴情報対応の単語に基づいて画像の形態表記を説明する文の生成処理を実行するステップであることを特徴とする請求項９に記載の文書作成支援方法。
12. 前記検索手段は、さらに、検索によって得られた結果のランキング処理を実行するランキング処理ステップを実行し、
    前記検索結果出力ステップは、前記検索手段におけるランキング結果に基づいてランキングリストを生成して検索結果を表示部に出力することを特徴とする請求項９に記載の文書作成支援方法。
13. 前記検索ステップは、前記入力手段における入力情報としての画像診断装置による撮影画像の特徴を示す測定方法、信号強度、部位、病変の少なくともいずれかの特徴を示す特徴情報対応の単語に基づいて生成した検索キーによるデータベース検索を実行するステップであり、
    前記検索手段は、さらに、検索によって得られた結果のランキング処理として、
    （ａ）前記入力情報に対応する特徴が発生しやすい病名ランキング、
    （ｂ）前記入力情報中の病変が、入力部位において発生しやすい病名ランキング処理、
    （ｃ）前記入力情報中の部位において何らかの病変が発生しやすい病名ランキング処理、
    （ｄ）前記入力情報中の病変に対応する経時変化を有する検索結果の数に従った病名ランキング、
    上記（ａ）〜（ｄ）の少なくともいずれかのランキング結果を算出するランキング処理ステップを実行することを特徴とする請求項９に記載の文書作成支援方法。
14. 前記ランキング処理ステップは、
    検索結果に含まれるモダリティに基づく重み付けを実行してランキング算出を行なうステップであることを特徴とする請求項１３に記載の文書作成支援方法。
15. 前記文生成ステップは、
    予め設定された文章構造に、前記入力手段における入力情報を入力して文生成処理を実行するステップであることを特徴とする請求項９に記載の文書作成支援方法。
16. 前記文書作成支援方法は、さらに、
    構造化文書生成手段が、文書情報の格納された文書データベースの格納データに基づいて構造化文書を生成する構造化文書生成ステップを有し、
    前記構造化文書生成ステップは、
    前記文書データベースの格納データに対して、予め定義されたタグを設定して構造化文書を作成する処理を実行し、設定したタグに応じたカテゴリ毎に区分した構造化文書データを生成して構造化文書データベースに格納する処理を実行するステップであることを特徴とする請求項９に記載の文書作成支援方法。
17. 情報処理装置において文書作成支援処理を実行させるコンピュータ・プログラムであり、
    入力手段において文書生成に適用する情報である単語ベースの入力情報を検出させる入力ステップと、
    検索手段に、前記入力ステップにおける入力情報に基づく検索キーを設定し、設定した検索キーによるデータ検索処理を実行させる検索ステップと、
    検索結果出力手段に、前記検索ステップにおける検索結果を表示部に出力させる検索結果出力ステップと、
    文生成手段に、前記入力ステップにおける入力情報に基づいて文の生成処理を実行させる文生成ステップと、
    文出力手段に、前記文生成ステップにおける生成文を、表示部に表示させる文出力ステップと、
    を実行させるステップであることを特徴とするコンピュータ・プログラム。