JP2012008822A - オーダシステム及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】間違いやすいオーダ情報が発生した際の思い込みによるミスを防止する。
【解決手段】本発明に係るコンソール２によれば、オーダＤＢ２３１に記憶された過去の検査オーダ情報に基づいて予め定められた基準より発生頻度の高いオーダ情報を抽出し、抽出されたオーダ情報の項目の一部を変更したオーダ情報であって、前記発生頻度の高いオーダ情報に対して発生頻度が予め定められた基準より低いオーダ情報を間違いやすいオーダ情報として抽出し、抽出結果ファイル２３２に記憶する。そして、検査オーダ情報が受信されると、その検査オーダ情報が間違いやすいオーダ情報に該当するか否かを判断し、該当する場合に警告を出力する。
【選択図】図３

Description

本発明は、オーダシステム及びプログラムに関する。

従来よりオーダの間違いを防ぐための各種技術が提案されている。例えば、特許文献１には、過去の投薬間違いの履歴を記憶しておき、医師の投薬指示時に表示する技術が記載されている。また、特許文献２には、患者に対する投薬の注意事項を記憶しておき、不適当な投薬指示がなされた場合に警告を表示する技術が記載されている。

また、異常データ（はずれ値）については、非特許文献１に記載のように、あまり発生しないデータを感出する様々な手法が提案されている。

特開２００４−１１８５８８号公報 特開平８−３１５０４０号公報

山西健司著「データマイニングによる異常検知」共立出版、２００９年５月２３日 ｐ６０−６２

ところで、例えば、放射線科の検査においては、人体の複数の部位のなかからいくつかの検査対象の部位が指示され、指示された部位に関して検査（撮影）が行われる。このとき、検査をする技師等は検査オーダ情報を見てオーダの発生している部位について検査を行うが、検査オーダ情報においてオーダの発生している部位の組み合わせが頻出する組み合わせと似ている場合には、その組み合わせが頻出する組み合わせでないにもかかわらず頻出する組み合わせと思い込んでしまう可能性がある。例えば、腰椎Ａ→Ｐと腰椎側面の組み合わせがよくあるパターンである場合、腰椎Ａ−Ｐと胸腰椎側面が組み合わせてオーダされたにもかかわらず腰椎Ａ→Ｐと腰椎側面の組み合わせと思い込んでしまう可能性がある。

しかしながら、上述の従来の技術においては、いずれにおいても指示の間違いや禁止事項を警告するものであり、指示の受け手側の勘違いを指摘するものではない。

本発明の課題は、間違いやすいオーダ情報が発生した際の思い込みによるミスを防止することである。

上記課題を解決するため、請求項１に記載の発明は、
複数項目の組み合わせからなるオーダ情報を出力するオーダシステムであって、
過去に発生したオーダ情報を記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶された過去のオーダ情報に基づいて予め定められた基準により同時発生頻度の高い項目の組み合わせを抽出し、当該抽出された項目の組み合わせの一部を変更したオーダ情報であって、前記抽出された組み合わせからなるオーダ情報に対して予め定められた基準より発生頻度が低いオーダ情報を間違いやすいオーダ情報として抽出する抽出手段と、
入力されたオーダ情報が前記間違いやすいオーダ情報に該当するか否かを判断し、該当する場合に警告を出力する出力手段と、
を備える。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、
前記出力手段は、更に前記間違いやすいオーダ情報とともに前記同時発生頻度の高い項目の組み合わせを出力する。

請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の発明において、
前記抽出手段は、前記記憶手段から前記過去に発生したオーダ情報を読み出して前記過去に発生したオーダ情報における項目の組み合わせの発生頻度を示すヒストグラムを生成し、当該生成したヒストグラムに基づいて、前記同時発生頻度の高い項目の組み合わせを抽出する。

請求項４に記載の発明は、請求項１又は２に記載の発明において、
前記抽出手段は、前記記憶手段に記憶された前記過去に発生したオーダ情報をデータ解析して各オーダ情報の項目の組み合わせの発生頻度を推論することで、前記同時発生頻度の高い項目の組み合わせを抽出する。

請求項５に記載の発明は、請求項４に記載の発明において、
前記抽出手段は、統計的手法により前記データ解析を行う。

請求項６に記載の発明は、請求項５に記載の発明において、
前記抽出手段は、学習アルゴリズムを用いて前記データ解析を行う。

請求項７に記載の発明は、請求項６に記載の発明において、
前記抽出手段は、変分ベイズ法を用いた混合ベルヌーイ分布モデルにより発生頻度を抽出する。

請求項８に記載の発明は、請求項１〜７の何れか一項に記載の発明において、
前記複数の項目からなるオーダ情報は、検査オーダ情報、投薬情報、処置オーダ情報の何れか又はその組み合わせである。

請求項９に記載の発明のプログラムは、
複数項目の組み合わせからなるオーダ情報を出力するオーダシステムに用いられるコンピュータを、
記憶手段に記憶された過去のオーダ情報に基づいて予め定められた基準により同時発生頻度の高い項目の組み合わせを抽出し、当該抽出された項目の組み合わせの一部を変更したオーダ情報であって、前記抽出された組み合わせからなるオーダ情報に対して予め定められた基準より発生頻度が低いオーダ情報を間違いやすいオーダ情報として抽出する抽出手段、
入力されたオーダ情報が前記間違いやすいオーダ情報に該当するか否かを判断し、該当する場合に警告を出力する出力手段、
として機能させる。

本発明によれば、間違いやすいオーダ情報が発生した際の思い込みによるミスを防止することができる。

本発明の実施の形態におけるオーダシステムの全体構成を示す図である。 図１のオーダ生成装置の機能的構成を示すブロック図である。 図２の制御部により実行される間違いやすいオーダ抽出処理を示すフローチャートである。 検査オーダ情報のデータ構成例を示す図である。 図２の制御部により実行されるオーダ表示処理を示すフローチャートである。 図２の表示部に表示されるオーダ選択画面の一例を示す図である。 図２の表示部に表示されるオーダ選択画面の他の例を示す図である。 図２の制御部により実行される間違いやすいオーダ抽出処理Ｂを示すフローチャートである。 オーダシステムの他の例を示す図である。

［第１の実施の形態］
以下、図面を参照して本発明に係る実施の形態を詳細に説明する。ただし、発明の範囲は、図示例に限定されない。なお、本実施の形態においては、医療施設の放射線科に使用されるオーダシステムを例にとり説明するが、これに限定されるものではない。

図１に、本実施の形態におけるオーダシステム１００の全体構成例を示す。
図１に示すように、オーダシステム１００は、オーダ生成装置１、コンソール２がＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）等の通信ネットワークＮを介したＨＩＳ(病院情報システム(Hospital Information System))，ＲＩＳ放射線科情報システム(Radiology Information System)を使用して相互にデータの送受信が可能に接続されて構成されている。コンソール２には、Ｘ線撮影装置３が接続されている。なお、各装置の台数は、特に限定されない。

以下、オーダシステム１００を構成する各装置について説明する。
オーダ生成装置１は、オペレータによる登録操作に応じて検査オーダ情報を生成し、生成した検査オーダ情報をコンソール２に送信する。

コンソール２は、オーダ生成装置１から送信された検査オーダ情報を受信して表示し、オペレータの操作により選択された検査オーダ情報に基づいてＸ線撮影装置３を制御する。また、Ｘ線撮影装置３から送信された医用画像に画像処理を施して表示するとともに、検査オーダ情報と医用画像とを対応付けて記憶する。

Ｘ線撮影装置３は、Ｘ線照射部を備え、コンソール２から入力される指示によりＸ線照射部からＸ線を照射し、撮影を行う。撮影により得られた医用画像は、コンソール２に送信される。

図２に、コンソール２の機能構成例を示す。
コンソール２は、図２に示すように、制御部２１、ＲＡＭ２２、記憶部２３、操作部２４、表示部２５、通信部２６、Ｉ／Ｆ２７等を備えて構成されており、各部はバス２８により接続されている。

制御部２１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等により構成され、記憶部２３に
記憶されているシステムプログラムや処理プログラム等の各種プログラムを読み出してＲＡＭ（Random Access Memory）２２に展開し、展開されたプログラムに従って、後述する間違いやすいオーダ抽出処理、オーダ表示処理をはじめとする各種処理を実行する。

ＲＡＭ２２は、制御部２１により実行制御される各種処理において、記憶部２３から読み出された制御部２１で実行可能な各種プログラム、入力若しくは出力データ、及びパラメータ等の一時的に記憶するワークエリアを形成する。

記憶部２３は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）や半導体の不揮発性メモリ等により構成さ
れる。記憶部２３には、前述のように各種プログラムが記憶されている。
また、記憶部２３は、オーダ生成装置１から送信された検査オーダ情報を格納するためのオーダＤＢ（Data Base）２３１を記憶している。
更に、記憶部２３は、後述する間違いやすいオーダ抽出処理の抽出結果を格納するための抽出結果ファイル２３２を記憶している。

操作部２４は、カーソルキー、数字入力キー、及び各種機能キー等を備えたキーボードと、マウス等のポインティングデバイスを備えて構成され、キーボードで押下操作されたキーの押下信号とマウスによる操作信号とを、入力信号として制御部２１に出力する。

表示部２５は、例えば、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）やＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等のモニタを備えて構成されており、制御部２１から入力される表示信号の指示に従って、各種画面を表示する。例えば、表示部２５は、制御部２１からの指示に従って、検査オーダ情報や医用画像を表示する。

通信部２６は、ＬＡＮカード等により構成され、通信ネットワークＮに接続されたオーダ生成装置１との間でデータの送受信を行う。

Ｉ／Ｆ２７は、通信ケーブル等を介してＸ線撮影装置３とデータ送受信を行うためのインターフェースである。

次に、コンソール２の動作について説明する。
本実施の形態において、コンソール２は、定期的に図３に示す間違いやすいオーダ抽出処理を行い、オーダＤＢ２３１に蓄積された検査オーダ情報から間違いやすい検査オーダ情報を抽出し、抽出結果を抽出結果ファイル２３２に格納する。そして、オーダ生成装置１から送信された検査オーダ情報を表示する際には、抽出結果ファイル２３２が参照され、表示対象の検査オーダ情報が間違いやすい検査オーダ情報であるか否かを判断し、間違いやすい検査オーダ情報である場合には警告を表示する。

ここで、検査オーダ情報は、図４に示すように、複数Ｎ（Ｎは正の整数）の項目、具体的にはＮ個の部位の項目を有し、オーダが発生している部位を「１」、オーダの発生していない部位を０で示したバイナリデータである。
検査オーダ情報のように複数の項目に対するオーダの組み合わせからなるオーダ情報の場合、比較的高頻度で同時に発生する組み合わせに一部の項目が該当しているだけで、そのオーダを高頻度で発生する別の組み合わせと思い込んでしまう間違いが発生しやすい。例えば、検査部位として腰椎Ａ→Ｐ（正面）と腰椎側面を組み合わせたオーダが比較的高頻度で同時に発生している場合、撮影技師等のオペレータは、コンソール２に表示された検査オーダ情報に「腰椎Ａ→Ｐ」を見つけると、「腰椎ＡＰ」と「腰椎側面」の組み合わせでなくてもその組み合わせと思い込む間違いが発生しやすい。

そこで、コンソール２では、検査オーダ情報が「発生頻度の低いあるいは過去に一度も発生していないオーダの組み合わせであり、かつ、その組み合わせの一部を変更することで同時発生頻度の高い組み合わせと同一になる組み合わせ」である場合、その検査オーダ情報を間違いやすい検査オーダ情報として抽出する。

以下、図３を参照して間違いやすいオーダ抽出処理の流れについて説明する。
まず、オーダＤＢ２３１に格納されている検査オーダ情報が読み込まれ、過去の検査オーダ情報のクラスタリングが行われる（ステップＳ１）。ここでは混合ベルヌーイ分布によるクラスタリングを用いた手法を挙げる。また、以下ではその推論方法として変分ベイズ法（Variational Bayes Method)を用いた場合を例として挙げる。混合分布の推定方法については例えば、ＥＭアルゴリズムのように最尤推定法に基づくものやベイズ法のサンプリングによる解法であるＭＣＭＣなどを用いてもよい。このクラスタリングにより、オーダＤＢ２３１に記憶されている複数の検査オーダ情報が同時発生頻度の高い組み合わせを集めた部分集合（コンポーネント）に分類される。

ここで、ベルヌーイ分布について説明する。
混合ベルヌーイ分布は潜在クラス解析に用いられる分布として知られており、２ 値データのクラスタリングやレコメンデーションシステムなどの応用に広く用いられている。さらにベルヌーイ分布の事前分布が後述するようにひとつのハイパーパラメータであるため、実験・解析が容易である。ベルヌーイ分布の確率密度関数は以下の式（１）によって与えられる。

ここで ｘ = （ｘ_１，…，ｘ_Ｍ）^Tはデータ、μ= （μ_１，… ，μ_Ｍ）^T、Ｍはそれぞれパラメータとデータの次元である。このとき、混合ベルヌーイ分布は以下の式（２）によって定義される。

ただし、π はＢ（ｘ｜ｘ_ｋ） の混合比を表し、K はコンポーネント数を表す。次にデータｘに対する隠れ変数を導入する。隠れ変数ｚはデータｘがどの分布から発生したかを示す競合的ベクトルz = （0，… ，1，… ，0）として表される。このとき、隠れ変数ｚおよびデータｘの分布の事前分布として共役事前分布であるディリクレ分布とベータ分布を用いるとZ = （ｚ_１，…，ｚ_Ｎ），Ｘ =（ｚ_１，…，ｚ_Ｎ），π およびθの分布はそれぞれ以下の式（３）〜（６）によって与えられる。

（a，b） は事前分布ｐ（π）、ｐ（θ）のパラメータでハイパーパラメータと呼ばれる。

ハイパーパラメータａは、ディリクレ分布のパラメータであり、事前分布の混合比を決定する。ハイパーパラメータｂは、ベータ分布のパラメータであり、事前分布において混合される分布の分散値の大小を決定する。

次に、変分ベイズ法について説明する。
本節では、Ｙによりパラメータを含むすべての隠れ変数、Ｘですべての観察可能な変数を表す。このとき、任意の確率分布ｑ（Ｙ）と事後分布ｐ（Ｙ｜Ｘ） に対して式（７）が成り立つ。

ここでＣ１，Ｃ２は正規化定数である。上式は互いの分布による平均値の計算を含んでいる。したがって、変分ベイズ法による学習は（７）および（８）の逐次的繰り返し演算により実行される。

次に、混合ベルヌーイ分布の変分ベイズ法について説明する。
前節で導いた変分ベイズ法の一般更新式（１４）、（１５）を前述の混合ベルヌーイ分布の説明における設定のもとで計算することで以下の混合ベルヌーイ分布の変分ベイズ学習アルゴリズムVB e-step及びVB m-stepを得る。
以下の式（１６）、（１７）は、VB e-stepを示す。以下の式（１８）〜（２０）はVB m-stepを示す。

ここで、以下の式（２１）とする。ただし、ψはディガンマ関数と呼ばれ、式（２２）が成り立つ。

以上、式（１６）〜（２２）によるアルゴリズムを実行することで事後分布が得られる。事後分布は、以下の式（２３）、（２４）によって得られる。

なお「学習」とは、変分ベイズ法等のアルゴリズムによって提供されるVB e-step及びVB m-stepによる演算処理をさす。本例では、事前分布ｐ（π）、ｐ（θ）のパラメータであるハイパーパラメータ（ａ，ｂ）により事前分布を決定し、学習を行う。

ハイパーパラメータの設定については、その事前分布の性質から一般に、ハイパーパラメータａが大きい値をとる場合、より多くのコンポーネント（例えばサンプルデータ等）を含む事後分布が構成され、ハイパーパラメータａが小さい値をとる場合、事後分布を構成するためのコンポーネントの数の絞込みが行われる。ハイパーパラメータａが小さい値をとる場合の例として、ハイパーパラメータａを次元（Ｍ）に１を加算した値を２で除算した値以下にすることで、コンポーネント数の絞込みが行われることが実験により得られている。

一方、ハイパーパラメータｂを小さくとるとより確率的に確実性が高いものを集めたグループを構成することで、小さいコンポーネントを見つけることができ、ハイパーパラメータｂを大きくとると、その逆に小さなコンポーネントを検出せず、大きな傾向をみることができる傾向をもつ。

以上の例に示すアルゴリズムに基づき、コンソール２は、オーダＤＢ２３１の内容に基づくクラスタリング処理を行う。
上記ステップＳ１では、例えば、ハイパーパラメータａ、ｂについてａ = b = 0.0001 としてオーダＤＢ２３１に格納されている検査オーダ情報に対して学習を行い、同時発生頻度の高い部位を集めたコンポーネントに分類する。

次いで、全てのコンポーネントから予め定められた閾値、例えば、８０％以上の確率をもつ部位が抽出される（ステップＳ２）。なお、コンポーネントの混合比が多いもののみにこのステップの処理を行うこととしてもよい。

次いで、各コンポーネントにおいて８０％以上の確率をもつ部位が予め定められた基準数以下（例えば、４）であるか否かが判断され、予め定められた基準数以下であると判断された場合、その８０％以上の確率をもつ部位が頻出部位とされる（ステップＳ３）。なお、ステップＳ３は計算を簡単にするために行われるものであるため、省略も可能である。

次いで、オーダＤＢ２３１から頻出部位のオーダが同時に発生している（頻出部位の全てが「１」である）検査オーダ情報の数が取得され、CNT＿OKに設定される（ステップＳ４）。次いで、頻出部位の組み合わせの一部（ここでは、一つ）を他の部位に変更した検査オーダ情報の数がオーダＤＢ２３１に基づいて算出され、CNT＿NGに設定される（ステップＳ５）。なお、上述の基準数に応じて他の部位に変更する項目数は可変可能である。

次いで、CNT＿OK に対するCNT＿NG の発生頻度が予め定められた基準より低いか否かが判断される。具体的には、0＜CNT_NG/CNT_OK＜0.05であるか否かが判断される。ここで、「0＜」という条件をつければ過去に実際に間違いが生じている組み合わせのみを抽出することができるので好ましいが、CNT_NG/CNT_OK＜0.05としてもかまわない。0＜CNT_NG/CNT_OK＜0.05であると判断されると、上記の頻出部位の一つを他の部位に変更した検査オーダ情報が間違いやすい検査オーダ情報として取得される（ステップＳ６）。そして、取得された間違いやすい検査オーダ情報と、頻出部位の組み合わせとが抽出結果ファイル２３２に記憶され（ステップＳ７）、間違いやすいオーダ抽出処理は終了する。

次に、コンソール２において通信部２６によりオーダ生成装置１から検査オーダ情報が受信された際に、制御部２１と記憶部２３に記憶されているプログラムとの協働により実行されるオーダ表示処理について説明する。図５に、オーダ表示処理の流れを示す。

まず、受信された検査オーダ情報がオーダＤＢ２３１に記憶されるとともに（ステップＳ１１）、表示部２５のオーダ選択画面２５１（図６参照）に検査オーダ情報が表示される（ステップＳ１２）。

次いで、抽出結果ファイル２３２が参照され、受信された検査オーダ情報が間違いやすい検査オーダ情報に該当するか否かが判断される（ステップＳ１３）。受信された検査オーダ情報が間違いやすい検査オーダ情報に該当しないと判断されると（ステップＳ１３；ＮＯ）、オーダ表示処理は終了する。

一方、受信された検査オーダ情報が間違いやすい検査オーダ情報に該当すると判断されると（ステップＳ１３；ＹＥＳ）、表示された検査オーダ情報の近傍に、受信された検査オーダ情報が間違いやすい検査オーダ情報であることを通知する警告メッセージが表示され（ステップＳ１４）、本処理は終了する。

図６は、ステップＳ１４においてオーダ選択画面２５１に表示される警告メッセージ２５１ａの一例を示す図である。オーダ選択画面２５１は、撮影すべき検査オーダ情報を表示し、撮影技師が選択するための画面である。撮影技師は、このオーダ選択画面２５１において撮影すべき部位を確認し、撮影を行う。ここで、腰椎正面（Ａ→Ｐ）と腰椎側面の組み合わせがよくあるオーダである場合、今回はそれとは異なる腰椎Ａ→Ｐと胸腰椎側面の組み合わせのオーダであるのに、腰椎正面（Ａ→Ｐ）と腰椎側面と思い込んでこの組み合わせ撮影を行ってしまう可能性がある。そこで、図６に示すように「腰椎正面−胸腰椎側面の組です。注意してください（発生率０．１％）。」等の警告メッセージ２５１ａを表示することで、撮影技師の思い込みを防止することができる。

なお、図７に示すように、上記警告メッセージ２５１ａとともに、これに類似するよくある組み合わせパターンからなる検査オーダ情報２５１ｂ（頻出部位の組み合わせからなる検査オーダ情報）を併せて表示することとしてもよい。このようにすれば、撮影技師等のユーザが表示されている検査オーダ情報が何と間違いやすいから注意しなければならないのかを容易に認識することができる。なお、図７に示すように、よくあるパターンの検査オーダ情報２５１ｂとともにその検査オーダ情報への変更を指示できるような操作ボタンを配置して、ユーザが正しい検査オーダ情報を確認の上変更できるようにしてもよい。

［第２の実施の形態］
次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。
第２の実施の形態におけるオーダシステム１００は、第１の実施の形態で説明したものと同様であるので説明を援用する。第２の実施の形態においては、上述の間違いやすいオーダ抽出処理が異なるので、以下、第２の実施の形態における間違いやすいオーダ抽出処理（間違いやすいオーダ抽出処理Ｂとする）について説明する。

図８は、制御部２１において間違いやすいオーダ抽出処理Ｂの流れを示すフローチャートである。
まず、オーダＤＢ２３１に記憶されている全検査オーダ情報が読み出され、検査オーダ情報において同時に発生しているオーダの組み合わせ（「１」が発生している部位の組み合わせ）の頻度を示すヒストグラムが作成される（ステップＳ３１）。ここで、検査オーダ情報の項目数（即ち、部位数）がＮ個存在していた場合、検査オーダ情報において発生する可能性のあるオーダの数は２^Ｎ個存在することになる。

次いで、発生頻度の高い上位Ｋ個のオーダの組み合わせが抽出され（ステップＳ３２）、抽出されたＫ個の組み合わせのそれぞれにおいて、当該組み合わせに含まれる部位数が予め定められた基準数以下（例えば、４部位以下）であるか否かが判断される。予め定められた基準数以下であると判断された場合、その組み合わせは頻出部位の組み合わせとされる（ステップＳ３３）。なお、ステップＳ３は計算を簡単にするために行われるものであるため、省略も可能である。

次いで、頻出部位のオーダが同時に発生している検査オーダ情報の数が取得され、CNT＿OKに設定される（ステップＳ３４）。次いで、上記頻出部位の組み合わせの一部（ここでは、一つ）を他の部位に変更した検査オーダ情報の数が取得され、CNT＿NGに設定される（ステップＳ３５）。なお、上述の基準数に応じて他の部位に変更する数は可変可能である。

次いで、CNT＿OK に対するCNT＿NG の発生頻度が予め定められた基準より低いか否かが判断される。具体的には、0＜CNT_NG/CNT_OK＜0.05であるか否かが判断される。ここで、「0＜」の条件をつければ過去に実際に間違いが生じている組み合わせのみを抽出することができるので好ましいが、CNT_NG/CNT_OK＜0.05としてもかまわない。0＜CNT_NG/CNT_OK＜0.05であると判断されると、上記の頻出部位の組み合わせの一つを他の部位に変更した組み合わせからなる検査オーダ情報が間違いやすい検査オーダ情報として取得される（ステップＳ３６）。取得された間違いやすい検査オーダ情報と、上記頻出の組み合わせは、抽出結果ファイル２３２に記憶され（ステップＳ３７）、間違いやすいオーダ抽出処理は終了する。

オーダ生成装置１から検査オーダ情報が送信された際に実行されるオーダ表示処理については、第１の実施の形態で説明したものと同様であるので説明を援用する。

上記第１の実施の形態においては、頻出の組み合わせを変分ベイズ法を用いた混合ベルヌーイ分布モデルにより推測する。従って、未だ発生しなくても発生しやすい検査オーダ情報を予測することができる。また、ヒストグラムを用いる場合のように過去の全てのデータを必要とするわけではないので、データベースの記憶容量や処理負荷が少なくてすむ。
一方、上記第２の実施の形態においては、オーダＤＢ２３１に記憶されている検査オーダ情報に基づいて、検査オーダ情報において同時にオーダが発生している部位の組み合わせの頻度を示すヒストグラムを作成し、ヒストグラムに基づいて頻出の組み合わせを抽出する。従って、過去に実際に発生した検査オーダ情報に基づき間違いやすい検査オーダ情報を抽出するので、その医療施設における検査オーダ情報の傾向に合わせて間違いやすい検査オーダ情報を抽出し、警告を行うことができる。

以上説明したように、コンソール２によれば、オーダＤＢ２３１に記憶された過去の検査オーダ情報に基づいて同時発生頻度の高い項目（即ち、部位）の組み合わせを抽出し、抽出された組み合わせの一部を変更した検査オーダ情報であって、抽出された組み合わせの検査オーダ情報に対して発生頻度が予め定められた基準より低い検査オーダ情報を間違いやすい検査オーダ情報として抽出し、抽出結果ファイル２３２に記憶する。そして、検査オーダ情報が受信されると、その検査オーダ情報が間違いやすい検査オーダ情報に該当するか否かを判断し、該当する場合に警告を出力する。

従って、発生頻度の高い組み合わせの一部を変更した発生頻度の低い検査オーダ情報が発生したときに、撮影技師等のオペレータがそのオーダを同時発生頻度の高い部位の組み合わせからなる検査オーダ情報であると思い込むことにより発生するミスを防止することが可能となる。

また、間違いやすい検査オーダ情報に対して、同時発生頻度の高い部位の組み合わせを併せて表示することで、撮影技師等のオペレータは、何と間違いやすいのかを確認して注意することができる。

また、過去に発生した検査オーダ情報におけるオーダの発生した部位の組み合わせを示すヒストグラムを生成し、生成したヒストグラムに基づき同時発生頻度の高い組み合わせを抽出することで、その医療施設における検査オーダ情報の傾向に合わせて間違いやすい検査オーダ情報を抽出し、警告を行うことができる。

また、過去に発生した検査オーダ情報をデータ解析して項目の組み合わせの発生頻度を推論することで、未だ発生しなくても発生しやすい検査オーダ情報を予測することができる。また、ヒストグラムを用いる場合のように過去の全てのデータを必要とするわけではないので、データベースの記憶容量や処理負荷が少なくてすむ。

なお、上記実施の形態における記述内容は、本発明の好適な一例であり、これに限定されるものではない。
例えば、上記実施の形態においては、放射線科の撮影システムにおいて間違いやすい検査オーダ情報を警告する場合を例にとり説明したが、これに限定されるものではなく、図８に示す電子カルテシステムにおいて発生する処置オーダ、投薬情報、検査オーダ情報、又はこれらの組み合わせについても適用可能である。ここで、処置オーダは、血液検査や尿検査等における複数の検査項目を有し、オーダの発生した検査項目を「１」、オーダの発生していない検査項目を「０」で示した情報である。投薬情報は、複数の薬剤項目を有し、オーダの発生した薬剤項目を「１」、オーダの発生していない薬剤項目を「０」で示した情報である。例えば、喘息の場合、ザジテンシロップと併せてワセリンなどの投薬が行われることが多い。しかし、必ずしもこの組み合わせに限るものではなく、場合によっては患者の要望によって異なる皮膚薬や、胃腸薬などが出される場合もある。このような場合においても、処置オーダや投薬情報を対象として上記間違いやすいオーダ抽出処理やオーダ表示処理を実行し、警告を行えば、検査担当者や薬剤師の思い込みによる間違いを防止することが可能となる。

また、本発明の技術思想は、医療施設以外で発生する各種オーダ情報についても適用可能である。ここで、飲食店におけるオーダ情報は、複数のメニュー項目を有し、オーダの発生したメニュー項目を「１」、オーダの発生していないメニュー項目を「０」で示した情報である。例えば、ギョーザとビールはよく組み合わせて注文されるメニューである。しかし、必ずしもこの組み合わせに限るものではなく、例えばギョーザとジュースが注文される場合もある。このような場合においても、例えば、厨房等のＰＣでメニューのオーダを対象として上記間違いやすいオーダ抽出処理やオーダ表示処理を実行し、警告を行えば、店員の思い込みによる間違いを防止することが可能となる。

また、上記抽出された間違いやすいオーダ情報は、同時発生頻度の高い組み合わせのオーダ情報であるとのユーザの思い込みを防止するための警告に利用するだけでなく、オーダ入力時の確認に使用することもできる。例えば、オーダ情報を生成させるオーダ生成装置において、入力されたオーダ情報が間違いやすいオーダ情報であった場合には、同時発生頻度の高い組み合わせからなるオーダ情報と類似しているため、同時発生頻度の高い組み合わせを表示して、入力されたオーダ情報の確認を促すこととしてもよい。

また、上記第１及び第２の実施の形態で用いたパラメータ、閾値、基準数、基準値（CNT_NG/CNT_OK）は実験的経験的に求めたものであるが、一例にすぎず、これに限定されるものではない。例えば、これらのパラメータ、閾値、基準数、基準値をユーザが設定変更可能な構成としてもよい。これにより、オーダ情報を使用する各施設の状況に応じた抽出を行うことが可能となる。

また、例えば、上記の説明では、本発明に係るプログラムのコンピュータ読み取り可能な媒体としてＨＤＤや半導体の不揮発性メモリ等を使用した例を開示したが、この例に限定されない。その他のコンピュータ読み取り可能な媒体として、ＣＤ-ＲＯＭ等の可搬型記録媒体を適用することが可能である。また、本発明に係るプログラムのデータを通信回線を介して提供する媒体として、キャリアウエーブ(搬送波)も適用される。

その他、オーダシステム１００を構成する各装置の細部構成及び細部動作に関しても、発明の趣旨を逸脱することのない範囲で適宜変更可能である。

１００ オーダシステム
１ オーダ生成装置
２ コンソール
３ Ｘ線撮影装置
２１ 制御部
２２ ＲＡＭ
２３ 記憶部
２３１ オーダＤＢ
２３２ 抽出結果ファイル
２４ 操作部
２５ 表示部
２６ 通信部
２７ Ｉ／Ｆ
２８ バス
Ｎ 通信ネットワーク

Claims (9)

1. 複数項目の組み合わせからなるオーダ情報を出力するオーダシステムであって、
   過去に発生したオーダ情報を記憶する記憶手段と、
   前記記憶手段に記憶された過去のオーダ情報に基づいて予め定められた基準により同時発生頻度の高い項目の組み合わせを抽出し、当該抽出された項目の組み合わせの一部を変更したオーダ情報であって、前記抽出された組み合わせからなるオーダ情報に対して予め定められた基準より発生頻度が低いオーダ情報を間違いやすいオーダ情報として抽出する抽出手段と、
   入力されたオーダ情報が前記間違いやすいオーダ情報に該当するか否かを判断し、該当する場合に警告を出力する出力手段と、
   を備えるオーダシステム。
2. 前記出力手段は、更に前記間違いやすいオーダ情報とともに前記同時発生頻度の高い項目の組み合わせを出力する請求項１に記載のオーダシステム。
3. 前記抽出手段は、前記記憶手段から前記過去に発生したオーダ情報を読み出して前記過去に発生したオーダ情報における項目の組み合わせの発生頻度を示すヒストグラムを生成し、当該生成したヒストグラムに基づいて、前記同時発生頻度の高い項目の組み合わせを抽出する請求項１又は２に記載のオーダシステム。
4. 前記抽出手段は、前記記憶手段に記憶された前記過去に発生したオーダ情報をデータ解析して各オーダ情報の項目の組み合わせの発生頻度を推論することで、前記同時発生頻度の高い項目の組み合わせを抽出する請求項１又は２に記載のオーダシステム。
5. 前記抽出手段は、統計的手法により前記データ解析を行う請求項４に記載のオーダシステム。
6. 前記抽出手段は、学習アルゴリズムを用いて前記データ解析を行う請求項５に記載のオーダシステム。
7. 前記抽出手段は、変分ベイズ法を用いた混合ベルヌーイ分布モデルにより発生頻度を抽出する請求項６に記載のオーダシステム。
8. 前記複数の項目からなるオーダ情報は、検査オーダ情報、投薬情報、処置オーダ情報の何れか又はその組み合わせである請求項１〜７の何れか一項に記載のオーダシステム。
9. 複数項目の組み合わせからなるオーダ情報を出力するオーダシステムに用いられるコンピュータを、
   記憶手段に記憶された過去のオーダ情報に基づいて予め定められた基準により同時発生頻度の高い項目の組み合わせを抽出し、当該抽出された項目の組み合わせの一部を変更したオーダ情報であって、前記抽出された組み合わせからなるオーダ情報に対して予め定められた基準より発生頻度が低いオーダ情報を間違いやすいオーダ情報として抽出する抽出手段、
   入力されたオーダ情報が前記間違いやすいオーダ情報に該当するか否かを判断し、該当する場合に警告を出力する出力手段、
   として機能させるためのプログラム。

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