JP2011253464A - 医療業務支援装置 - Google Patents

Abstract

【課題】最適な検査間隔の決定を支援するための技術を提供する。
【解決手段】医療業務支援装置１００において、統計データ記憶部１１４は、複数回の検査を受け、異変が認められた複数の被検者の検査データをもとに、異変の種類ごとに、検査間隔と、異変部位の状態を示すパラメータとの相関について統計処理した統計データを記憶する。抽出部１１６は、統計データ記憶部１１４に格納された統計データから、ユーザから指定された一の検査データと指定された条件において合致する統計データを抽出する。提示情報生成部１３０は、抽出部１１６が抽出した統計データにもとづいて、検査間隔と異変部位の状態を示すパラメータとの相関と、ユーザから指定された一の検査データとを用いて、ユーザに提示する情報を生成する。
【選択図】図１

Description

この発明は、医療業務支援技術に関し、特に、検査データを管理する医療業務支援装置に関する。

病院などの医療機関においては、適切な治療を行うために、各受診者について過去の検査結果や診療内容が記録され、管理されている。このような検査結果データ等の管理業務を支援するために、コンピュータが幅広く使われている。
例えば、特許文献１には、内視鏡装置で撮像された患者の内視鏡画像を患者情報に関連づけて記録することで、内視鏡画像および再検査予約を管理するファイリング装置が開示されている。
また、特許文献２には、入力された患者の個人情報、治療情報、治療経過情報、医療情報をデータベースとして記憶し、分類および統計処理を行う医療情報支援方法が開示されている。

また、「根拠に基づいた医療」（エビデンス・ベイスド・メディスン）の考え方が一般化している今日、蓄積された過去の医療データを、医師が病状の進行を予測する際の判断材料として提供することが行われている。
例えば、特許文献３には、病巣組織の自己増殖速度、組織間の転移頻度統計、臓器間の転移頻度統計に関するデータベースと、病変の組織の容量率から、任意の将来の時点の各内部組織ごとの病変組織の容量率を予測計算する病状予測システムが開示されている。

特開２００２−２０３０４６号公報 特開２００６−２２１４７１号公報 特開平５−２６６００２号公報

がんや動脈硬化などを含む疾病全般の治療にとって、早期発見が極めて重要である。したがって、軽微な異常が見つかり、経過観察が必要となった場合には、こまめにフォローアップ検査や診察をする必要がある。しかしながら、日本をはじめ先進国の財政事情は逼迫しており、医療費削減の圧力が強まっている。また、検査によって、検査を受ける被検者の体にも負担がかかるため、むやみに検査を繰り返すことは望ましくない。
そこで、検査間隔が短すぎず、長すぎず、最適な間隔で実施されることが求められている。

本発明はこうした状況に鑑みなされたものであり、その目的は、最適な検査間隔の決定を支援するための技術を提供することにある。

上記課題を解決するために、本発明のある態様の医療業務支援装置は、複数回の検査を受け、異変が認められた複数の被検者の検査データをもとに、異変の種類ごとに、検査間隔と、異変部位の状態を示すパラメータとの相関について統計処理した統計データを記憶する統計データ記憶部と、統計データ記憶部に格納された統計データから、ユーザから指定された一の検査データと指定された条件において合致する統計データを抽出する抽出部と、抽出部が抽出した統計データにもとづいて、検査間隔と異変部位の状態を示すパラメータとの相関と、ユーザから指定された一の検査データとを用いて、ユーザに提示する情報を生成する提示情報生成部とを備える。

なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラムなどの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。

本発明によると、最適な検査間隔の決定を支援することができる。

実施の形態にかかる医療業務支援装置を含む医療業務支援システムの構成を示すブロック図である。 一の被検者に関する検査データと、その検査データに基づいて図１の医療業務支援装置が生成した生成したサンプルデータの例を示す表である。 図１の医療業務支援装置が、横軸を検査間隔、縦軸をリスク点数としてグラフ上にプロットしたサンプルデータと、これらサンプルデータをもとに算出した推定曲線の例を示す図である。 図１の医療業務支援装置の描画部が生成し、出力部が出力する提示用画面の例を示す図である。 図１の医療業務支援装置の描画部が生成し、出力部が出力する提示用画面の別の例を示す図である。 図１の医療業務支援装置が統計データを生成する処理を説明するフローチャートである。 図１の医療業務支援装置による、次回検査時期決定を支援するための提示情報を生成する処理を説明するフローチャートである。

検査において、軽微な異常（以下、「異変」ともいう）が見つかり、経過観察が必要となったような場合、一般的に、医師が自らの経験をふまえて次回の検査日を決めている。実施形態にかかる医療業務支援装置は、蓄積された過去の検査データを統計的に処理し、医師が次回の検査日を決める際の判断材料を提示する。

具体的には、実施形態にかかる医療業務支援装置は、過去の検査データを異変の種類によって分類し、それぞれの場合について、異変部分のサイズ、大きさ、数などの異変部位の状態を示すパラメータが、日時経過とともにどのように変化しているのか統計的に調査する。そして、手術などの処置が必要なレベルまで異変が進行する時期や、異変部位の状態を示すパラメータが急激に変化する時期などを統計的に求める。

実施形態にかかる医療業務支援装置は、医師などのユーザから指示されたときに、その被検者のケースと同様のケースの統計データを利用して、次回の検査日を決める際の判断材料を提示する。実施形態にかかる医療業務支援装置はまた、推奨される次回の検査時期を計算し、提示してもよい。

以下、図面を参照して実施の形態にかかる医療業務支援装置１００の構成について説明する。
図１は、本発明の実施の形態にかかる医療業務支援装置１００を含む医療業務支援システム１０の構成を示すブロック図である。
医療業務支援システム１０は、医療業務支援装置１００、被検者情報記憶部２１０、検査データ記憶部２２０、操作部２３０および表示装置２４０を備える。

被検者情報記憶部２１０は、検査を受けた複数の被検者の属性情報を格納する。被検者の属性情報とは、例えば、各被検者を一意に識別する被検者識別情報（以下、「被検者ＩＤ」ともいう）、被検者の生年月日、性別、連絡先、病歴、既往症、検査記録など被検者に関する情報であって、病院などの医療機関で、被検者への連絡や診察の際に必要とされる情報である。

検査データ記憶部２２０は、各被検者の検査データを格納する。検査データとは例えば、各検査について、各検査を一意に識別する検査識別情報（以下、「検査ＩＤ」ともいう）、検査日付、検査種別、被検者ＩＤ、検査で観察された異変の部位や形状、サイズ、医師の所見、および画像などである。

操作部２３０は、ユーザが、手入力や音声入力などにより医療業務支援装置１００に対する指示を入力可能であるように構成される。表示装置２４０は、医療業務支援装置１００が生成したユーザに提示すべき情報を表示する。
操作部２３０および表示装置２４０は、ユーザが使用するユーザ端末の一部として構成されてもよい。図１においては、一の操作部２３０および表示装置２４０が図示されているが、操作部２３０および表示装置２４０は複数備えられてもよい。また、表示装置２４０に代えてプリンタやスピーカ等、他の出力手段が備えられてもよい。
これらの構成要素は、イントラネット、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、仮想プライベートネットワーク（ＶＰＮ）、インターネットなどのネットワークにより通信可能に接続される。

医療業務支援装置１００は、指示受付部１１０、統計処理部１１２、統計データ記憶部１１４、抽出部１１６、条件登録部１１８、条件保持部１２０、および、提示情報生成部１３０を備える。
指示受付部１１０は、ユーザが操作部２３０から入力した指示を受け付ける。
例えば指示受付部１１０は、ユーザが操作部２３０から、蓄積された検査データを統計処理するよう指示する統計処理指示を入力すると、その統計処理指示を受け付け、統計処理部１１２に通知する。

なお、統計処理指示は、定期的に統計処理を行うことを指示するものであってもよい。その場合、指示受付部１１０は、例えば、１日、一週間、一ヶ月などの設定された期間が経過する度に、統計処理指示を統計処理部１１２に通知する。

あるいは、統計処理指示は、検査データが、統計処理を行うのに適した所定量追加されたタイミングで、統計処理を行うことを指示するものであってもよい。この場合、指示受付部１１０は例えば、新たに得られた検査データを検査データ記憶部２２０に格納する指示が、あらかじめ設定された統計処理トリガー件数分受け付けられたときに、検査データの統計処理指示を統計処理部１１２に通知する。しきい値となる統計処理トリガー件数は、システムの規模や検査頻度、統計処理にかかるシステム利用コストなどにもとづき、例えば、１０件、１００件、１０００件など、経験や実験により適宜定めてよい。

また、指示受付部１１０は、新たに得られた検査データを検査データ記憶部２２０に格納する指示が入力された都度、検査データを格納する指示を検査データ登録部（図示せず）に送信すると同時に、統計処理指示を生成し、統計処理部１１２に送信してもよい。

統計処理部１１２は、統計処理指示を受信すると、被検者情報記憶部２１０を検索して、複数回の検査を受けている被検者を抽出し、検査データ記憶部２２０を検索して、抽出した被検者のうち少なくとも一の検査で異変が認められた被検者に関する検査データを取得する。
ここで、「異変が認められた」とは、例えば、検査において腫瘍や、がんが発見された場合など、経過観察または処置が必要な程度に、何らかの異常が認められたことをいう。

統計処理部１１２は、次に、抽出した検査データを、認められた異変の種類によって複数のカテゴリに分類する。異変の種類とは例えば、検査種別、異変の部位、異変から予期される疾病の種類などを含む。検査種別が、大腸がんの内視鏡検査である場合、異変の部位としては、例えば、「大腸」に分類されてもよく、あるいはさらに細かく、「虫垂開口部」、「盲腸」、「上行結腸」、「横行結腸」、「下行結腸」、「Ｓ字結腸」、「直腸」などに分類されてもよい。また、この場合に予期される疾病の種類としては「大腸の早期がん」に分類されてもよく、あるいはさらに細かく、「Ｉ型（隆起型）」、「ＩＩ型（表面型）」、「ＩＩＩ型（陥凹型）」などに細かく分類されてもよい。

なお、抽出したデータの分類にあたっては、異変の種類に加えて、他の要素が用いられてもよい。例えば、被検者の性別、年齢など、被検者の属性情報に含まれる項目によって分類されてもよい。

そして、統計処理部１１２は、分類した各カテゴリごとに、そのカテゴリに属する検査データから、統計処理に用いるサンプルデータを生成する。
サンプルデータは、例えば、「検査間隔」と「異変部位の状態を示すパラメータ」とを含む。

ここで、「検査間隔」は、統計処理に際して、ある異変部位が、検査で観察された状態に進行するまでにかかると考えられる期間を示す指標として用いられ、典型的には、一の被検者が受けた複数の検査のうちの二の検査の間隔として定義される。
例えば、検査間隔は、異変の発見されなかった検査のうち直近の検査と、サンプルとして用いる検査との間の期間として定義される。あるいは、検査間隔は、初めて異変が発見された検査と、サンプルとして用いる検査との間の期間として定義されてもよい。

「異変部位の状態を示すパラメータ」は、統計処理に際して、異変が、なんらかの処置を必要とする疾病であると判断されるまでの進行を示す指標として用いられる。以下、異変部位の状態を示すパラメータのことを、「進行度指標」ともいう。進行度指標としては、例えば腫瘍の大きさ、腫瘍の数、腫瘍の深達度、などの検査値をそのまま用いてもよく、また、検査値を変換して、各検査について点数（以下、「リスク点数」とよぶ）化したものを用いてもよい。

図２の表３００は、統計処理部１１２が取得したある被検者に関する検査データと、統計処理部１１２が検査データに基づいて生成したサンプルデータの例を示す。
統計処理部１１２が取得した一の被検者に関する検査データ３１０は、検査ＩＤ、検査日、腫瘍の大きさ、診断結果の項目を含む。ここでは、進行度指標として用いるリスク点数を導出するための検査データ項目として、腫瘍の大きさを用いた例を示している。

統計処理部１１２が生成したサンプルデータ３１２は、検査間隔およびリスク点数の項目を含む。
統計処理部１１２は、検査データ３１０に記録される各検査日にもとづいて、検査間隔を算出する。
図２においては、異常なしと診断された検査日のうち異変が発見されるひとつ前の検査を基準として、検査間隔を算出した例を示している。すなわち図２の例においては、検査ＩＤ”ＡＢＣ０１”の検査日２００９年２月１０日を基準日として、この日から各検査日までの経過日数を検査間隔として示している。

図２の例では、進行度指標として、腫瘍の大きさから計算されるリスク点数を示している。このように、検査で得られる値を変換して、各検査についてリスク点数を決定し、リスク点数を進行度指標として用いてもよい。これにより、複数の検査項目にもとづく複数の進行度指標を提示する際に、各進行度指標のスケールや時間変化特性を揃えて、ユーザが複数の指標を比較しやすい形で提示することができる。また複数の進行度指標を複合的に用いて次回検査時期を予測する際などに、各進行度指標の時間変化特性の違いを吸収した状態で計算に用いることも可能となる。

なお、リスク点数を用いることなく、例えば腫瘍の大きさなどの検査で得られる値をそのまま進行度指標として用いてもよい。これにより、直感的に理解し易く、また客観的なデータをユーザに提示することができる。

図２においては、腫瘍の大きさが０ｍｍであるときをリスク点数０、腫瘍の大きさが２０ｍｍであるときを、リスク点数１０として、腫瘍の大きさとリスク点数が比例するようにリスク点数を定めた例を示している。
このように、検査値とリスク点数とが比例するようにリスク点数を定めることにより、リスク点数を直感的にイメージしやすい値とすることができる。また、簡単に各進行度指標のスケールを揃えることができる。各進行度指標のスケールを揃えることで、例えば統計処理したデータをユーザに提示する際に、複数種類のリスク点数を一のグラフにプロットする等、見やすい形で提示することができる。

リスク点数は図２に示す例に限られず、様々な方法を用いて定めてよい。
例えば、各検査日が、基準日と悪性腫瘍と診断された検査日との間のどこに位置するかによって、リスク点数と検査間隔とが比例関係となるようにリスク点数を定めてもよい。

この方式を図２の例に適用する場合、例えば、基準日から第４回目の検査日までの期間３１３日間を均等に、ただし端数は四捨五入して１０の期間に分ける。そして、基準日に近い第１期間、すなわち基準日から１〜３１日までの期間に実施された検査リスク点数を１点、それと隣り合う第２期間におけるリスク点数は２点とし、以下、順次隣り合う期間でリスク点数が１点ずつ増加するように定める。図２の例では、リスク点数は、検査ＩＤ”ＡＢＣ０１”の第１回検査について０点、検査ＩＤ”ＡＢＣ０２”の第２回検査について３点、検査ＩＤ”ＡＢＣ０３”の第３回検査について７点、検査ＩＤ”ＡＢＣ０４”の第４回検査について１０点のように決定される。
この例においては、進行度指標の期間依存性が一律に比例関係となる。

リスク点数の期間依存性は、比例関係以外にも、複数ある進行度指標間で一律となるように定めることが可能である。この場合、例えば、後述する推定曲線を導出した後に、複数ある進行度指標の推定曲線が同じ形となるように、変換式を定める。

このようにリスク点数の算出方法を定めることにより、各異変部位の状態を示すパラメータの期間依存性の違いを吸収することができる。よって、統計処理したデータをユーザに提示する際に、複数種類のリスク点数を一のグラフにプロットして比較しやすい形で提示することができる。また、次回検査時期を予測する際に、複数の進行度指標を各進行度指標の時間変化特性の違いを吸収した状態で予測に反映させることができる。

続いて統計処理部１１２は、分類したそれぞれのカテゴリに含まれる複数のサンプルデータを用いて、各進行度指標ごとに、検査間隔と進行度指標との相関関係を決定する。例えば、統計処理部１１２は、横軸を検査間隔、縦軸を進行度指標とするグラフ上にサンプルデータをプロットして、検査間隔と進行度指標との相関関係を示す推定曲線の式を算出する。推定曲線の式を算出するにあたっては、様々な既知の方法がもちいられてよい。例えばモデル関数として多項式関数を想定し、フィッティング方法としては最小二乗法を用いて多項式の係数を求めてもよい。

図３は、横軸を検査間隔、縦軸をリスク点数にとり、グラフ上にプロットしたサンプルデータと、これらサンプルデータをもとに算出した推定曲線の例を示す。

統計処理部１１２はさらに、算出した推定曲線において、再検査の時期を決定するにあたって目安となる点を決定する。本明細書において、この点を「変化ポイント」ともいう。
図３に示す推定曲線において、統計処理部１１２が決定した変化ポイントに○印が付されている。変化ポイントは、例えば、推定曲線の傾きが大きく変化する点、傾きが急になる点、リスク点数が閾値以上になる点として定義される。

推定曲線の傾きが大きく変化する点を変化ポイントとする場合、例えば、推定曲線の傾きの変化率が極大となる点、すなわち推定曲線を示す関数の２回微分が極大値をとる点を変化ポイントとして定める。
推定曲線の傾きが急になる点を変化ポイントとする場合、推定曲線の傾き、すなわち、推定曲線を示す関数の１回微分が設定された閾値以上になる点として定める。

推定曲線の算出にあたって想定するモデル関数やフィッティング方法、および変化ポイントを決定するさいに用いるリスク点数や推定曲線の傾きの閾値は、統計や経験にもとづき、適宜定めればよい。これらは、あらかじめ定められ、あるいはユーザによって設定されて条件保持部１２０に格納される。統計処理部１１２は、条件保持部１２０からこれらの関数や方法を読み出して用いる。

推定曲線の算出にもちいるモデル関数やフィッティング方法、変化ポイントの算出方法などがユーザによって設定される場合、指示受付部１１０は、ユーザが操作部２３０から入力した設定を受け付けると、条件登録部１１８に送信する。条件登録部１１８は、指示受付部１１０から受けとった設定を、条件保持部１２０に格納する。

このようにして、統計処理部１１２は、検査種別や、異変の部位、検査結果から疑われる疾病の種類などの異変の種類ごとに、検査間隔と、進行度指標との相関について統計処理し、得られた統計データを統計データ記憶部１１４に格納する。

指示受付部１１０は、ユーザが操作部２３０から入力した次回検査時期決定支援指示を受け付けると、抽出部１１６に通知する。
次回検査時期決定支援は、調査の対象となる特定の被検者（以下、「調査対象者」ともいう）のケースと類似する過去のケースの統計データの提示と、調査対象者について次回の検査推奨時期の提示いずれか一であってもよく、これらの両方を含んでもよい。

具体的には例えば、ユーザは操作部２３０から検査ＩＤを入力することにより、一の検査を指定する。ユーザは、被検者ＩＤを入力することにより、その被検者の直近の検査を指定してもよい。
指示受付部１１０は、入力された被検者ＩＤや検査ＩＤを受け付け、抽出部１１６に通知する。抽出部１１６は、被検者情報記憶部２１０および検査データ記憶部２２０から、被検者ＩＤで指定された被検者の直近の検査データまたは検査ＩＤで指定された検査データを抽出する。抽出部１１６はまた、被検者ＩＤで指定された被検者、または検査ＩＤで指定された検査データから読み取った被検者の被検者情報も抽出する。

抽出部１１６は、条件保持部１２０から、複数の進行度指標のうち、ユーザに提示する提示情報を生成する際に用いる指標（以下、「キー指標」ともいう）を取得する。抽出部１１６はまた、被検者情報の項目や検査データの項目のうち、提示情報を生成する際に用いる項目（以下、「キー項目」ともいう）を取得する。
抽出部１１６はまた、条件保持部１２０から検査推奨時期を算出する際に用いる算出条件などを取得する。

キー指標やキー項目、算出条件等の提示情報を生成する際に用いる条件は、あらかじめ指定され、あるいはユーザによって指定されて条件保持部１２０に格納されている。
これらがユーザによって指定される場合、指示受付部１１０は、ユーザが操作部２３０から入力したキー指標やキー項目、算出条件を指定する指示を受け付けると、条件登録部１１８に送信し、条件登録部１１８は、受信したキー指標やキー項目、算出条件を条件保持部１２０に格納する。

抽出部１１６は、条件保持部１２０から取得したキー項目を参照し、被検者情報記憶部２１０および検査データ記憶部２２０から抽出した被検者情報および直近の検査データから、調査対象である被検者のキー項目に該当するデータを取得する。

抽出部１１６はまた、統計データ記憶部１１４に格納された統計データから、キー指標が合致し、および調査対象者のキー項目に該当するデータと合致する統計データを取得する。
例えば、キー指標が「腫瘍の大きさ」であり、キー項目が、疑われる疾病の種類と性別であり、調査対象者のキー項目に該当するデータがそれぞれ「大腸がん」、「男」であると仮定する。このとき、抽出部１１６は、過去の検査のうち、カテゴリ「大腸がん」、「男」に分類された検査データを元に生成された統計データを参照し、その統計データのうち、進行度指標「腫瘍の大きさ」に関して導出された推定曲線の式や変化ポイント等の統計データを取得する。そして、取得した統計データを提示情報生成部１３０に送信する。

なお、キー指標および調査対象者のキー項目に該当するデータの両方が合致する統計データが統計データ記憶部１１４に存在しない場合、抽出部１１６は、統計処理部１１２に指示して、必要とする統計データを生成させ、生成された統計データを取得してもよい。

図１に戻る。
提示情報生成部１３０は、描画部１３２、検査間隔算出部１３４、および、出力部１３６を含む。
描画部１３２は、抽出部１１６から受信した統計データをもとに、過去の検査データにおける検査間隔と進行度指標との相関や、調査対象者の直近の検査データを、ユーザに提示するための画面や印刷用フォーマットを生成する。そして、出力部１３６は、提示情報生成部１３０が生成した提示情報を例えば表示装置２４０に表示させることにより出力する。

図４は、描画部１３２が生成し、出力部１３６が出力する提示用画面４００の例を示す。
図４においては、過去の検査データの統計から求めた複数の進行度指標と検査間隔との相関が示されている。具体的には、腫瘍の大きさ、数、到達深度の３つの進行度指標をそれぞれリスク点数で表し、横軸を検査間隔、縦軸をリスク点数にとったグラフ上に、それぞれの進行度指標の推定曲線を表示している。また、各進行度指標の推定曲線上には、それぞれ変化ポイントを示している。そして、調査対象者の直近の検査結果における進行度指標を、縦軸であるリスク点数のスケールをグラフと揃えて提示している。

このように、調査対象者の検査データと、過去の類似するケースの検査データの統計とを並べて表示させ、また、再検査時期の目安となる変化ポイントを示すことで、調査対象者の検査データと過去の統計を比較しやすい形でデータを提示することができる。また、複数の進行度指標を同時に表示させることにより、医師がケースに応じて、どの進行度指標を用いて次回検査時期や治療方針を決定すべきか、判断するための材料を比較しやすい形で提示することができる。
これにより、医師による妥当かつ効率的な次回検査時期や治療方針に関する意思決定を支援することができる。

指示受付部１１０が、調査対象となる特定の被検者について次回の検査推奨時期推定指示を受け付けている場合、検査間隔算出部１３４は、推奨される次回検査時期までの期間である標準検査間隔を算出する。具体的には、検査間隔算出部１３４は、条件保持部１２０から次回の検査推奨時期を算出する際に用いる算出条件を取得し、取得した条件を用いて、抽出部１１６が抽出した統計データと調査対象者の直近の検査データをもとに、標準検査間隔を算出する。そして、出力部１３６は、検査間隔算出部１３４が算出した標準検査間隔を反映させて、提示情報を表示装置２４０に出力する。

標準検査間隔を算出する際に用いる算出条件としては、例えば、推定曲線上でキー指標が調査対象者のキー指標の値と等しい点から、変化ポイントまでの期間を標準検査間隔と定めてもよい。また、推定曲線上でキー指標が調査対象者のキー指標の値と等しい点から、推定曲線がガン等の疾病として判断される可能性のあるしきい値に達する点までの期間を標準検査間隔と定めてもよい。

図５は、描画部１３２が生成し、出力部１３６が出力する提示用画面４００の別の例を示す。
この例においては、がん等の疾病として判断される可能性のある境界を示すしきい値が境界線４０２として示されており、境界線と推定曲線との交点を次回検査推奨時期４０６として示している。標準検査間隔は、調査対象者のキー指標の値に該当する時期４０４から、次回検査推奨時期４０６までの期間であり、直近の検査日に標準検査間隔を加えた年月日が、次回推奨検査日欄４１０に表示されている。

なお、検査間隔算出部１３４は、複数の進行度指標のそれぞれについて標準検査間隔を算出してもよい。この場合、出力部１３６は、複数の進行度指標のそれぞれについての標準検査間隔を画面に反映させて提示情報を出力する。

複数の進行度指標に関する情報を提示する際、出力部１３６は、複数の進行度指標のそれぞれについてのグラフや標準検査間隔を、操作部２３０からのユーザの指示により、切り替えて表示させてもよい。
これにより、医師などのユーザは、そのケースについて参考とすべきと考える進行度指標を、自らの経験により選択し、単独で見やすい状態で表示させることができるとともに、念のため、他の進行度指標を確認する作業も容易に行うことができる。

また、出力部１３６は、複数の進行度指標のうち、ユーザが操作部２３０を介して指定した任意の組み合わせの進行度指標についてのグラフおよび標準検査間隔についてのみ切り替え可能に表示させてもよい。これにより、ユーザは、そのケースについて不要と思われる進行度指標は表示させず、確認の必要な進行度指標の確認に集中して、どの進行度指標を用いるべきか、判断をくだすことができる。

出力部１３６は、また、複数の進行度指標のそれぞれについてのグラフおよび標準検査間隔を一の画面に表示させてもよい。この際、一のグラフに複数の進行度指標と検査間隔との間の相関関係を表示させることにより、ユーザが、それぞれの進行度指標を容易に比較して、最適な進行度指標を選択することができる。また、ユーザが複数の進行度指標から導出された標準検査間隔を比較検討して、最適な次回検査時期について判断することが容易となる。

また、出力部１３６は、複数の進行度指標のうち、ユーザが操作部２３０を介して指定した任意の組み合わせの進行度指標についてのグラフおよび標準検査間隔を一の画面に表示させてもよい。これにより、ユーザは、自らの経験により、そのケースについて考慮すべきと思われる進行度指標のみを選択して、見やすい形で比較検討のために表示させることができる。

出力部１３６は、複数の進行度指標に関する提示情報が作成された場合にも、あらかじめ指定され、あるいはユーザによって指定されて条件保持部１２０に格納されている条件に従って、一の進行度指標のグラフおよび一の進行度指標から求めた標準検査間隔を画面に反映させて提示情報を出力してもよい。

一の進行度指標の選択にあたっては、例えば、検査間隔算出部１３４が算出した標準検査間隔のうち、最小の標準検査間隔を有する進行度指標に関する情報を反映させて、提示情報を出力するように条件が定められてもよい。これにより、疾病の進行度が、指定された進行度指標のうちの一にしか依存しないような場合に、適した標準検査間隔を算出し、提示することができる。

また、一の標準検査間隔として、検査間隔算出部１３４が算出した標準検査間隔のうち、最大の標準検査間隔を反映させて提示情報を出力するように条件を定めてもよい。これにより、疾病の進行度が、指定された進行度指標のうちのすべてに依存するような場合に適した標準検査間隔を算出することができる。

また、検査間隔算出部１３４は、抽出部１１６が抽出した複数の進行度指標に対する推定曲線に、各進行度指標に対する重み付け処理を施した上で、合算して一の推定曲線を算出し、また、この一の推定曲線から、一の標準検査間隔を算出してもよい。
この場合、出力部１３６は、複数の進行度指標を用いて求めた一の進行度指標のグラフおよび標準検査間隔を画面に反映させて提示情報をする。

この際、検査間隔算出部１３４は、条件保持部１２０から重み付け処理の条件などを取得して用いる。
重み付け処理の条件は、あらかじめ指定され、あるいはユーザによって指定されて条件保持部１２０に格納されている。
ユーザによって指定される場合、指示受付部１１０は、ユーザが操作部２３０から入力した重み付け処理条件を指定する指示を受け付けると、条件登録部１１８に送信し、条件登録部１１８は、受信した重み付け処理条件を条件保持部１２０に格納する。

これにより、疾病の進行度が、複数の進行度指標に依存するが、依存の度合いが進行度指標によって異なるような場合に適した判断材料を提示することができる。また、このような場合に適した標準検査間隔を算出することができる。また、標準的なモデルがあてはまらないような場合に、医師が自分の経験や特定の被検者の経過等を加味して、標準検査間隔を算出することが可能となる。

図１に示す各ブロックは、ハードウェア的には、コンピュータのＣＰＵをはじめとする素子や機械装置で実現でき、ソフトウェア的にはコンピュータプログラム等によって実現されるが、ここでは、それらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックはハードウェア、ソフトウェアの組合せによっていろいろなかたちで実現できることは、当業者には理解されるところである。

以上の構成による動作は以下のとおりである。
図６は、図１の医療業務支援装置１００が統計データを生成する処理を説明するフローチャートである。

まず、指示受付部１１０は、ユーザが操作部２３０から入力した、蓄積された検査データの統計処理指示を受け付け（Ｓ１０）、統計処理部１１２に通知する。統計処理部１１２は、被検者情報記憶部２１０と検査データ記憶部２２０とに格納されたデータから、複数回の検査を受けており、少なくとも一の検査で異変が認められた被検者を抽出し、抽出された被検者に関するこれまでの検査データを取得する（Ｓ１２）。

統計処理部１１２は、抽出したデータを、検査種別、異変の部位、種類などにより、複数のカテゴリに分類する（Ｓ１４）。そして、それぞれのカテゴリに属する各検査について（Ｓ１６）、検査間隔と進行度指標とを含むサンプルデータを生成する（Ｓ１８）。そして統計処理部１１２は、これら複数のサンプルデータを用いて、検査間隔と進行度指標との相関関係を示す推定曲線の式を算出する（Ｓ２０）。そして、統計処理部１１２は、再検査の時期を決定するにあたって目安となる変化ポイントを決定し（Ｓ２２）、推定曲線の式や変化ポイント等の統計データを統計データ記憶部１１４に格納する（Ｓ２４）。統計処理部１１２は、ステップＳ１６からステップＳ２２の統計処理を各カテゴリのデータについて実行し（Ｓ２４）、統計処理が終了する。

図７は、図１の医療業務支援装置１００が、調査対象者の次回検査時期決定を支援するための提示情報を生成する処理を説明するフローチャートである。
指示受付部１１０は、ユーザが操作部２３０から入力した検査時期決定支援指示を受け付けると（Ｓ３０）、抽出部１１６に通知する。抽出部１１６は、被検者情報記憶部２１０および検査データ記憶部２２０から、調査対象として指定された被検者の直近の検査データや被検者情報を抽出する（Ｓ３２）。

抽出部１１６は条件保持部１２０から、ユーザに提示する情報を生成する際に用いるキー指標やキー項目、次回の検査推奨時期を算出する際に用いる算出条件などを取得する（Ｓ３４）。なお、ステップＳ３４のキー指標等の取得は、ステップＳ３２の検査データ等の取得の前に処理されてもよく、また、ステップＳ３２の検査データ等の取得と並行して処理されてもよい。

キー指標と調査対象者のキー項目に該当するデータとの両方が合致する統計データが統計データ記憶部１１４に存在すれば（Ｓ３６のＹ）、抽出部１１６は、その統計データ、すなわち推定曲線の式や変化ポイント等を取得する（Ｓ４０）。キー指標と調査対象者のキー項目に該当するデータとの両方が合致する統計データが統計データ記憶部１１４に存在しない場合（Ｓ３６のＮ）、抽出部１１６は、統計処理部１１２に指示して、キー指標および調査対象者のキー項目に該当するデータと合致する統計データを生成させ（Ｓ３８）、生成された統計データを取得する（Ｓ４０）。

指示受付部１１０が、次回の検査推奨時期推定指示を受け付けている場合（Ｓ４２のＹ）、検査間隔算出部１３４は、推奨される次回までの検査間隔である標準検査間隔を算出する（Ｓ４４）。指示受付部１１０が、次回の検査推奨時期推定指示を受け付けていない場合（Ｓ４２のＮ）、検査間隔算出部１３４は標準検査間隔を算出しない。描画部１３２は、過去の検査データにおける検査間隔と進行度指標との相関を示す推定曲線や、調査対象者の直近の検査データを用いて、提示情報を生成する（Ｓ４６）。出力部１３６は、提示情報生成部１３０が生成した提示情報を表示装置２４０に表示させるなどして、出力する（Ｓ４８）。この際、指示受付部１１０が次回の検査推奨時期推定指示を受け付けている場合には、出力部１３６は、検査間隔算出部１３４が決定した標準検査間隔を反映させて、提示情報を出力する（Ｓ４８）。

以上の構成と動作による本装置の利用シーンは以下のとおりである。
まず、医師や検査データ処理担当者等のユーザは、医療業務支援装置１００に、蓄積された検査データの統計処理を指示する。医療業務支援装置１００は、図６の手続きを経て、検査データを統計処理する。この結果、過去の検査データが分類され、分類された各カテゴリについて、異変の平均的な進行経過を示す推定曲線や変化点などが算出される。

医師等のユーザは、例えば、被検者の検査がおわったときに、医療業務支援装置１００に対して、その被検者の次回の検査時期決定支援を指示する。医療業務支援装置１００は、図７の手続きを経て、表示装置に、調査対象者の検査データと、過去の類似するカテゴリに属する統計データとを並べて表示させ、また、再検査時期の目安となる変化ポイントを示す。医療業務支援装置１００はさらに、推奨される次回検査までの期間や推奨される次回検査時期を表示させてもよい。医師等のユーザは、表示された提示情報をみて、次回の検査日を、統計にもとづいて効率的に決定することができる。

以上、本発明について実施例をもとに説明した。実施の形態は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。

１００ 医療業務支援装置、 １１２ 統計処理部、 １１４ 統計データ記憶部、 １１６ 抽出部、 １３０ 提示情報生成部、 １３４ 検査間隔算出部、 １３６ 出力部、 ２１０ 被検者情報記憶部、 ２２０ 検査データ記憶部、 ３１２ サンプルデータ。

Claims (4)

1. 複数回の検査を受け、異変が認められた複数の被検者の検査データをもとに、異変の種類ごとに、検査間隔と、異変部位の状態を示すパラメータとの相関について統計処理した統計データを記憶する統計データ記憶部と、
   前記統計データ記憶部に格納された統計データから、ユーザから指定された一の検査データと指定された条件において合致する統計データを抽出する抽出部と、
   前記抽出部が抽出した統計データにもとづいて、検査間隔と異変部位の状態を示すパラメータとの相関と、ユーザから指定された一の検査データとを用いて、ユーザに提示する情報を生成する提示情報生成部とを備えることを特徴とする医療業務支援装置。
2. 前記提示情報生成部は、
   前記抽出部が抽出した統計データと、ユーザから指定された一の検査データとにもとづいて、推奨される次回までの検査間隔である標準検査間隔を算出する検査間隔算出部と、
   前記検査間隔算出部が算出した標準検査間隔を反映させて提示情報を出力する出力部とを有することを特徴とする請求項１に記載の医療業務支援装置。
3. 前記統計データ記憶部が記憶する統計データは、検査間隔と、異変の状態を示す複数のパラメータとの相関について統計処理した統計データであり、
   前記検査間隔算出部は、複数のパラメータのそれぞれについて標準検査間隔を算出し、
   前記出力部は、前記検査間隔算出部が算出した標準検査間隔のうち、最小の標準検査間隔を反映させて提示情報を出力することを特徴とする請求項２に記載の医療業務支援装置。
4. 複数の被検者の属性情報を格納する被検者情報記憶部と、
   複数の被検者の検査データを格納する検査データ記憶部と、
   前記被検者情報記憶部と前記検査データ記憶部とから読み出したデータをもとに、異変の種類ごとに、検査間隔と、異変部位の状態を示すパラメータとの相関について統計処理する統計処理部をさらに備え、
   前記統計データ記憶部は、前記統計処理部の処理した統計データを格納することを特徴とすることを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の医療業務支援装置。

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