JP2014016846A - 情報処理装置および方法、並びにプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】より効果的に服薬に関する情報を提示することができるようにする。
【解決手段】抽出部は、記録部からユーザが服用している処方薬剤を示す情報、処方薬剤の処方日、および処方日数を抽出する。設定部は、処方薬剤ごとに忘却率を設定する。また、カレンダー生成部は、各日付けにおいてユーザが処方薬剤を服薬する服薬確率を示し、処方薬剤の処方日以降において服薬確率が漸減する服薬確率カレンダーを、処方薬剤ごとに生成する。時系列生成部は、服薬確率カレンダーに基づいて、処方薬剤の飲み合わせが発生する確率を示す飲み合わせ発生確率時系列情報を生成する。本技術は、携帯型端末装置に適用することができる。
【選択図】図２

Description

本技術は情報処理装置および方法、並びにプログラムに関し、特に、より効果的に服薬に関する情報を提示することができるようにした情報処理装置および方法、並びにプログラムに関する。

現在、医師が発行する処方せんや、薬局で発行されるお薬手帳は紙媒体で運用されているが、利便性や効率性向上の観点から、電子的に処方せんやお薬手帳を共有，管理する仕組みの構築が求められている。

そこで、薬剤の種類や服用時期などの情報を、２次元コードで予め薬袋に印刷しておく技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。この技術では、患者が薬を服用した後、薬袋の２次元コードを携帯端末に読み込ませて薬局側の装置に送信させると、薬局側の装置は携帯端末から患者ごとに薬剤とその服用に関する情報を得ることができるので、各患者の服薬一覧リストを生成することができる。

このような服薬一覧リストを参照すれば、薬剤師や医師等が併用禁忌とされている組み合わせの薬剤を患者に対して処方してしまうことを防止することが可能となる。

特開２０１０−１５８４７８号公報

ところで、服薬禁忌を含む医療行為への警告システムとして、患者の過去の服薬履歴に基づいて、患者が服用した全ての薬剤のなかから、併用による危険性のあるものを全てリストアップし、その結果を提示するシステムも提案されている。このようなシステムでは、過去に患者に対して処方された薬剤についての服薬履歴があれば、患者に対して薬剤併用の注意を提示することが可能である。例えば、服薬履歴は、上述した薬袋に印刷された２次元コードを読み込む技術により得ることができる。

しかし、超高齢化社会や初期の癌ですら治る社会、また日夜様々な医療手段が新たに追加される現代においては、過去に服薬した全薬剤の組み合わせから危険性のあるもの全てをリストアップすることは、情報の氾濫を引き起こしてしまうことになる。そのため、このような手法では、本当に必要な情報を埋もれさせてしまう危険性がある。

特に高齢者には１０数種類の薬を飲んでいる患者も少なくなく、過去に服用していた薬と合わせて数十種類の薬を服用しているとすると、その飲み合わせは１０００種以上におよぶことになる。そのような場合、それらの飲み合わせから、併用禁忌だけでなく併用注意となる飲み合わせについても注意書きを提示すると、提示される注意書き等の数が多すぎて、必要な注意書きがかえって患者に読まれなくなってしまう可能性がある。

本技術は、このような状況に鑑みてなされたものであり、より効果的に服薬に関する情報を提示することができるようにするものである。

本技術の一側面の情報処理装置は、ユーザに対して処方された処方薬剤を示す情報、前記処方薬剤の処方日、および前記処方薬剤の処方日数を取得する取得部と、前記処方日および前記処方日数に基づいて、各日付けにおいて前記ユーザが前記処方薬剤を服用した服薬確率を示し、前記処方日以降において前記服薬確率が減衰していく服薬確率カレンダーを生成するカレンダー生成部とを備える。

情報処理装置には、前記処方薬剤に関する情報、または前記ユーザの服薬履歴に関する情報に応じて、前記処方薬剤ごとに忘却率を設定する設定部をさらに設け、前記カレンダー生成部には、前記忘却率により定まる関数に基づいて、前記服薬確率カレンダーを生成させることができる。

前記設定部には、前記処方薬剤の薬効分類に基づいて前記忘却率を設定させることができる。

情報処理装置には、互いに異なる前記処方薬剤の前記服薬確率カレンダーに基づいて、前記互いに異なる前記処方薬剤の飲み合わせの発生確率を示す飲み合わせ発生確率時系列情報を生成する時系列生成部をさらに設けることができる。

情報処理装置には、前記飲み合わせ発生確率時系列情報に基づいて、前記飲み合わせの発生確率が高い順に、前記処方薬剤の組み合わせを表示する表示部をさらに設けることができる。

情報処理装置には、前記処方薬剤の組み合わせを示すマトリクスを生成し、前記マトリクスを表示させるマトリクス生成部をさらに設けることができる。

前記マトリクス生成部には、前記マトリクスにおける前記処方薬剤の組み合わせを、前記飲み合わせの発生確率に応じた表示形態で表示させることができる。

情報処理装置には、前記処方薬剤の飲み合わせの危険性に関する情報を取得する情報取得部をさらに設け、前記マトリクス生成部には、前記マトリクスにおける前記処方薬剤の組み合わせの欄に、前記処方薬剤の飲み合わせの危険性に関する情報を表示させることができる。

前記服薬確率カレンダーにおいて、前記処方日を含む前記処方日数の期間では、前記服薬確率は一定の値とされ、前記期間以降では、前記服薬確率は前記忘却率により定まる関数により求まる値とされるようにすることができる。

前記服薬確率カレンダーにおいて、前記期間以降では、前記忘却率により定まる関数により求まる値が所定の上限値を超える期間の前記服薬確率は、前記上限値とされるようにすることができる。

前記服薬確率カレンダーにおいて、前記処方日を含み、前記処方日数と所定の遅延日数とから定まる期間では、前記服薬確率は一定の値とされ、前記期間以降では、前記服薬確率は前記忘却率により定まる関数により求まる値とされるようにすることができる。

本技術の一側面の情報処理方法またはプログラムは、ユーザに対して処方された処方薬剤を示す情報、前記処方薬剤の処方日、および前記処方薬剤の処方日数を取得し、前記処方日および前記処方日数に基づいて、各日付けにおいて前記ユーザが前記処方薬剤を服用した服薬確率を示し、前記処方日以降において前記服薬確率が減衰していく服薬確率カレンダーを生成するステップを含む。

本技術の一側面においては、ユーザに対して処方された処方薬剤を示す情報、前記処方薬剤の処方日、および前記処方薬剤の処方日数が取得され、前記処方日および前記処方日数に基づいて、各日付けにおいて前記ユーザが前記処方薬剤を服用した服薬確率を示し、前記処方日以降において前記服薬確率が減衰していく服薬確率カレンダーが生成される。

本技術の一側面によれば、より効果的に服薬に関する情報を提示することができる。

情報処理システムの構成例を示す図である。 携帯型端末装置の構成例を示す図である。 時系列情報生成処理を説明するフローチャートである。 服薬確率カレンダーの一例を示す図である。 マトリクス表示処理を説明するフローチャートである。 飲み合わせマトリクスの一例を示す図である。 データセンタの構成例を示す図である。 時系列情報生成処理を説明するフローチャートである。 レセプトから抽出される情報について説明する図である。 時系列情報生成処理を説明するフローチャートである。 服薬確率カレンダーの一例を示す図である。 時系列情報生成処理を説明するフローチャートである。 服薬確率カレンダーの一例を示す図である。 コンピュータの構成例を示す図である。

以下、図面を参照して、本技術を適用した実施の形態について説明する。

〈第１の実施の形態〉
［本技術の概要について］
まず、本技術の概要について説明する。

例えば、患者であるユーザの薬歴に関する情報から、現在ユーザが服薬している、または過去にユーザが服薬した薬剤について、それらの薬剤の飲み合わせによる危険性を検出し、その検出結果をユーザに対して提示することを考える。

ユーザの薬歴から、ユーザに処方された薬剤の処方日と処方日数を抽出すれば、これらの処方日と処方日数とから、ユーザがどの期間にどのような薬剤を服用したかを特定することができるので、飲み合わせによる危険性を検出することができる。

このとき飲み合わせによる危険性の検出対象とする薬剤を、ユーザにより同時に服用された薬剤、例えば現時点においてユーザが服用している薬剤のみとし、それらの薬剤の飲み合わせのなかから、危険性のあるものを検出する方法が考えられる。この場合、過去に服用した薬剤があっても、その薬剤と他の薬剤の服用時期が重複しないときには、それらの薬剤の組み合わせについては、飲み合わせ禁忌や飲み合わせ注意など、飲み合わせについての危険性の検出は行なわれない。

ところが、飲み忘れ等の理由により、処方された薬剤をユーザ（患者）が服薬の日程通りに服用しなかったり、薬剤の服用後にも体内残留により服用した薬剤の影響が及ぶ状態であったりすることがある。そのため、同時に服用している薬剤のみを検出対象とする場合には、薬剤の飲み合わせの危険性に関する情報として、充分な情報を得ることができない。

これに対して、現在および過去において、ユーザが服薬したことのある全ての薬剤の組み合わせについて、飲み合わせの危険性、つまり飲み合わせ禁忌や飲み合わせ注意の検出を行なうことが考えられる。しかし、この場合、ユーザが服用した薬剤の数が多いと、飲み合わせも膨大な数となってしまい、飲み合わせの危険性の検出結果を提示しても、ユーザが全ての注意書き等を読むことは大変であり、かえって提示した注意書き等が読まれなくなってしまう可能性がある。

そこで本技術では、薬剤の飲み合わせの危険性等について考えた場合に、薬剤の服用時から時間が経過するほど他の薬剤との関係性が低くなる事象に注目し、薬剤の関係性が漸減する評価関数を、ユーザの服薬に関する情報として生成する。

具体的には、本技術では薬剤の服用に関する情報として、処方薬剤が各日に服用される確率を示す服薬確率カレンダーが生成される。この服薬確率カレンダーでは、処方日以降においては、漸減的に服薬確率が減衰していく。

このような各処方薬剤の服薬確率カレンダーを利用すれば、服薬期間が重複する薬剤のみの飲み合わせや、過去全ての薬剤の飲み合わせではなく、各処方薬剤の時系列的な遠近関係を加味した飲み合わせの危険性の検出結果を提示することができるようになる。

例えば、薬剤のなかには、効果が１日より長い期間残存するものがあったり、患者によっては受け取った処方薬剤をすぐには飲まなかったりする場合がある。

本技術によれば、薬剤の効果期間がレセプト上の処方日数よりも長くなり、かつその効果が時間の経過とともに漸減していく服薬確率カレンダーが得られる。したがって、この服薬確率カレンダーを用いれば、処方薬剤の飲み合わせについて、注意喚起の必要性の優劣計算を行なうことができるので、各薬剤の飲み合わせの危険性について優先順位を付けて、より効果的に情報を提示することができる。

しかも、本技術では、優劣計算の結果等に応じて、表示する情報を強調したり、目立たなくしたりすることでさらに効果的に情報提示を行なうことができる。このように、本技術によれば、網羅性と識別性を兼ね備えた表示が可能となる。

なお、服薬確率カレンダーから得られる各処方薬剤の飲み合わせに関する情報は、それ自体でも様々なデータ分析における危険度評価値として利用したり、重要性の並び変えに利用したりすることができる。

［情報処理システムの構成例］
次に、本技術を適用した具体的な実施の形態について説明する。

図１は、本技術を適用した情報処理システムの一実施の形態の構成例を示す図である。

図１の情報処理システムは、携帯型端末装置１１、薬局内システム１２、病院内システム１３、およびデータセンタ１４から構成され、薬局内システム１２乃至データセンタ１４は、インターネットなど、有線や無線のネットワークからなる通信網１５を介して、相互に接続されている。

携帯型端末装置１１は、ユーザが所持する携帯型電話機などからなり、図示せぬ通信網や通信網１５を介して薬局内システム１２乃至データセンタ１４と通信し、必要に応じて情報の授受を行なう。

薬局内システム１２は、ユーザが処方された薬剤を購入する薬局内に設けられており、１または複数の装置から構成されている。薬局内システム１２は、携帯型端末装置１１と通信して、携帯型端末装置１１と必要な情報の授受を行なったり、薬剤師等の入力操作に応じて各種の処理を行なったりする。

また、薬局内システム１２には、患者であるユーザの個人情報や、薬歴に関するデータ（以下、薬歴データと称する）、薬局内システム１２を特定する調剤薬局ＩＤなどからなる個人／薬歴情報や、薬剤レセプト情報などがユーザごとに記録されている。

各ユーザの薬歴データには、薬局等においてユーザのために調剤された薬剤に関する情報や、その薬剤の処方せんに関する情報、薬歴データを特定する薬歴ＩＤなどが含まれている。より具体的には、例えば薬歴データには、処方された薬剤を示す情報や、薬剤の処方日や処方日数、薬歴ＩＤなどの情報が含まれている。

また、薬剤レセプト情報は電子化されたレセプトであり、薬剤レセプトには、ユーザに処方された薬剤の名称、処方日、処方日数などの情報が含まれている。

薬局内システム１２は、必要に応じて個人／薬歴情報や薬剤レセプト情報を生成して記録したり、個人／薬歴情報に含まれる薬歴データや薬剤レセプト情報等をデータセンタ１４に送信したりする。

病院内システム１３は、患者であるユーザが通院する病院内に設けられており、１または複数の装置から構成されている。病院内システム１３は、携帯型端末装置１１と通信して、携帯型端末装置１１と必要な情報の授受を行なったり、医師等の入力操作に応じて各種の処理を行なったりする。

また、病院内システム１３には、患者であるユーザの個人情報や、診察に関するデータ（以下、診察データと称する）、病院内システム１３を特定する医療機関ＩＤなどからなる個人／診察情報や、医科レセプト情報、DPC（Diagnosis Procedure Combination）レセプト情報などがユーザごとに記録されている。例えば、診察データは電子カルテなどとされる。

なお、例えば医科レセプト情報やDPCレセプト情報には、患者であるユーザに処方された薬剤名や薬剤の処方日、処方日数などの情報が含まれている。

病院内システム１３は、必要に応じて個人／診察情報や、医科レセプト情報、DPCレセプト情報を生成して記録したり、個人／診察情報に含まれる診察データや、医科レセプト情報、DPCレセプト情報をデータセンタ１４に送信したりする。

データセンタ１４は、１または複数の装置から構成される。データセンタ１４は、薬局内システム１２および病院内システム１３から薬歴データや診察データ、薬剤レセプト情報、医科レセプト情報、DPCレセプト情報などを受信して記録したり、それらのデータを要求に応じて薬局内システム１２や病院内システム１３、携帯型端末装置１１に送信したりする。すなわち、データセンタ１４に記録される薬歴データや診察データなどの各情報は、各薬局内システム１２や病院内システム１３、携帯型端末装置１１によって共有される。

データセンタ１４は、薬歴データや診察データを受信すると、ユーザ薬歴情報を更新する。ユーザ薬歴情報には、ユーザの個人識別ＩＤ、調剤薬局ＩＤまたは医療機関ＩＤ、薬歴データまたは診察データ、ユーザの電子メールアドレス等の連絡先等が含まれている。また、データセンタ１４は、同時に服用すると危険性のある薬剤の組み合わせについて、各薬剤の組み合わせと、その危険性に関する情報とからなるデータベースを予め記録している。

［携帯型端末装置の構成例］
続いて、図１の携帯型端末装置１１のより詳細な構成について説明する。図２は、携帯型端末装置１１のより詳細な構成例を示す図である。

携帯型端末装置１１は、通信部４１、入力部４２、制御部４３、記録部４４、および表示部４５から構成される。

通信部４１は、データセンタ１４などの外部の装置と通信し、各種のデータを受信して制御部４３に供給したり、制御部４３から供給されたデータを送信したりする。入力部４２は、例えば入力ボタンやタッチパネルなどからなり、ユーザにより入力された情報を制御部４３に供給する。

制御部４３は、携帯型端末装置１１全体の動作を制御する。制御部４３は、抽出部５１、設定部５２、カレンダー生成部５３、時系列生成部５４、情報取得部５５、およびマトリクス生成部５６を備えている。

抽出部５１は、記録部４４に記録されている薬歴データから、処方された薬剤に関する情報、例えば薬剤名や処方日、処方日数などを抽出する。設定部５２は、薬歴データに基づいて、処方薬剤ごとに忘却率ρを設定する。

忘却率ρは、ユーザが処方薬剤を飲み忘れる度合い、すなわち服薬の遅延度合いを示しており、忘却率ρは服薬確率カレンダーの生成に用いられる。服薬確率カレンダーにより示される薬剤の服薬確率は、忘却率ρに応じて漸減していく。

カレンダー生成部５３は、薬剤の処方日、処方日数、および忘却率ρに基づいて、処方薬剤ごとに、その処方薬剤が各日付けにおいて服薬される確率を示す時系列情報である服薬確率カレンダーを生成する。

時系列生成部５４は、各処方薬剤の服薬確率カレンダーに基づいて、処方薬剤同士の飲み合わせの可能性を示す飲み合わせ発生確率時系列情報を生成する。飲み合わせ発生確率時系列情報は、各日付けにおいて処方薬剤同士の飲み合わせが発生する確率を示す時系列情報である。

情報取得部５５は、例えば飲み合わせ禁忌や飲み合わせ注意など、処方薬剤の飲み合わせの危険性に関する情報を、通信部４１を介して外部の装置から取得する。マトリクス生成部５６は、情報取得部５５により取得された情報と、飲み合わせ発生確率時系列情報とに基づいて、飲み合わせの危険性の検出結果を示す飲み合わせマトリクスを生成する。

記録部４４は、制御部４３により実行されるプログラムや各種のデータを記録しており、必要に応じてそれらのデータを制御部４３に供給する。例えば、記録部４４には、データセンタ１４等から取得された薬歴データなどが、ユーザのお薬手帳として記録されている。

表示部４５は、液晶表示パネルなどからなり、制御部４３から供給されたデータに基づいて、飲み合わせマトリクスなどの各種の画像を表示する。

［時系列情報生成処理の説明］
ところで、ユーザが携帯型端末装置１１を操作し、薬剤の飲み合わせの危険性の通知に関するアプリケーションプログラムを起動させると、携帯型端末装置１１は時系列情報生成処理を開始して、飲み合わせ発生確率時系列情報を生成する。

以下、図３のフローチャートを参照して、携帯型端末装置１１による時系列情報生成処理について説明する。

ステップＳ１１において、抽出部５１は、記録部４４に記録されている薬歴データから、ユーザに処方された薬剤を示す処方薬剤情報を抽出（取得）する。例えば、処方薬剤情報として、薬剤名や、薬効中分類などの薬剤の種別を示す情報が抽出される。

ステップＳ１２において、抽出部５１は、記録部４４に記録されている薬歴データから、処方薬剤情報として抽出された薬剤の処方日および処方日数を抽出（取得）する。

ステップＳ１３において、設定部５２は、記録部４４に記録されている薬歴データと、抽出部５１により抽出された処方薬剤情報とに基づいて、処方薬剤ごとに忘却率ρを設定する。

例えば、設定部５２は、処方薬剤が属する薬効中分類に基づいて忘却率ρを設定する。具体的には、薬効中分類３１に属すビタミン剤であれば、飲み忘れによる影響は少ないので、ビタミン剤の忘却率ρは高い値とされる。また、例えば薬効中分類３４に属す人工透析剤は、飲み忘れによる人体への影響は大きいので飲み忘れが少ないとされ、人工透析剤の忘却率ρは低い値とされる。その他、処方薬剤の作用や剤形、用法などにより忘却率ρが定められてもよい。

また、例えば設定部５２は、薬歴データから把握可能なユーザの服薬履歴に関する情報に基づいて、処方薬剤ごとに忘却率ρを設定する。具体的には、定期的に同じ処方薬剤が服薬（処方）されている場合、忘却率ρは低い値とされ、不定期に同じ処方薬剤が服薬されている場合には、忘却率ρは高い値とされる。その他、処方薬剤の処方回数や処方日程に応じてユーザごとに各処方薬剤の忘却率ρが定められてもよい。

なお、忘却率ρは、薬効中分類等の薬剤に関する情報と、ユーザの服薬履歴に関する情報との何れか一方に基づいて定められてもよいし、それらの両方の情報に基づいて定められるようにしてもよい。また、同一処方で複数の薬剤が処方されている場合には、それらの薬剤の忘却率ρは、各薬剤の忘却率ρのうちの最小のもが、最終的な各薬剤の忘却率ととされる。したがって、同一処方内の各処方薬剤の忘却率は同じ値とされる。

ステップＳ１４において、カレンダー生成部５３は、処方薬剤の処方日および処方日数と、忘却率ρとに基づいて、各処方薬剤の服薬確率カレンダーを生成する。

例えば、所定の処方薬剤Ａの処方日、処方日数、および忘却率が、それぞれＤ_ａ、Ｍ_ａ、およびρ_ａであるとする。この場合、カレンダー生成部５３は、処方薬剤Ａの服薬確率Ｐ_ａ（但し、０≦Ｐ_ａ≦１）を次のようにして求める。

すなわち、カレンダー生成部５３は、処方日Ｄ_ａ以前の日付けの服薬確率Ｐ_ａを、服薬確率Ｐ_ａ＝０とし、処方日Ｄ_ａから、処方日Ｄ_ａを含む処方日数Ｍ_ａの期間、つまり処方日Ｄ_ａからＤ_ａ＋Ｍ_ａ−１の期間の服薬確率Ｐ_ａを、服薬確率Ｐ_ａ＝１とする。

さらに、カレンダー生成部５３は、Ｄ_ａ＋Ｍ_ａ以降の日付けの服薬確率Ｐ_ａを、次式（１）により求まる確率とする。つまり、服薬確率Ｐ_ａは、忘却率ρ_ａにより定まる関数によって求まる値とされる。但し、式（１）において、ｔは日付けを示しており、Ｄ_ａ＋Ｍ_ａ≦ｔである。また、式（１）において、ｋおよびＡは定数であり、ｅｘｐ（−Ａｔ）はネイピア数を底とする指数関数である。

Ｐ_ａ＝ｋ×Ｍ_ａ×ρ_ａ×ｅｘｐ（−Ａｔ） ・・・（１）

これにより、例えば図４に示す服薬確率カレンダーが得られる。なお、図４では、縦軸は処方薬剤Ａの服薬確率Ｐ_ａの値を示しており、横軸は日付けを示している。

この例では、処方薬剤Ａの処方日Ｄ_ａよりも前の日付けの服薬確率Ｐ_ａは０となっており、Ｄ_ａからＤ_ａ＋Ｍ_ａ−１までの日付けの服薬確率Ｐ_ａは１となっている。これは、処方日Ｄ_ａ以降では、処方日数Ｍ_ａの期間、ユーザが処方薬剤Ａを服薬する可能性が極めて高いからである。また、Ｄ_ａ＋Ｍ_ａ以降は、処方薬剤Ａの服薬確率Ｐ_ａが、忘却率ρ_ａにしたがってｋＭ_ａρ_ａから徐々に減衰していき、ほぼ０の値となる。

このように、各日付けの服薬確率Ｐ_ａを示す関数が、処方薬剤Ａの服薬確率カレンダーとされる。

なお、Ｄ_ａからＤ_ａ＋Ｍ_ａ−１までの期間の服薬確率Ｐ_ａは必ずしも１である必要はない。また、Ｄ_ａからＤ_ａ＋Ｍ_ａ−１までの期間の服薬確率Ｐ_ａは１などの一定の値である必要もない。さらに、服薬確率カレンダーにおいて、服薬確率が１とされる期間の開始日や、その期間の長さは、処方薬剤の種類やユーザ個人の薬歴等も考慮して定められるようにしてもよい。

図３のフローチャートの説明に戻り、薬歴データから抽出された処方薬剤ごとに服薬確率カレンダーを生成すると、その後、処理はステップＳ１４からステップＳ１５へと進む。

ステップＳ１５において、時系列生成部５４は、各処方薬剤の服薬確率カレンダーに基づいて、各処方薬剤の組み合わせごとに飲み合わせ発生確率時系列情報を生成する。

例えば、処方薬剤Ａの服薬確率カレンダーとして、各日付けの服薬確率Ｐ_ａが得られ、処方薬剤Ｂの服薬確率カレンダーとして、各日付けの服薬確率Ｐ_ｂが得られたとする。この場合、時系列生成部５４は、各日付けにおける服薬確率Ｐ_ａと服薬確率Ｐ_ｂの積を、処方薬剤Ａと処方薬剤Ｂの飲み合わせ発生確率Ｃ_ａｂとする。

このようにして得られた、各日付けの飲み合わせ発生確率Ｃ_ａｂを示す関数が、飲み合わせ発生確率時系列情報とされる。飲み合わせ発生確率Ｃ_ａｂは、処方薬剤Ａと処方薬剤Ｂの飲み合わせ、つまりそれらの処方薬剤が同時に服薬される確率を示している。

飲み合わせ発生確率Ｃ_ａｂの算出に用いられる服薬確率は、忘却率ρ、つまり薬剤の飲み忘れによる服薬遅延等の時間的な影響も考慮して求められている。したがって、そのような服薬確率から求まる飲み合わせ発生確率Ｃ_ａｂを用いて、飲み合わせの危険性を検出すれば、単純に同時に服用した薬剤について、飲み合わせの危険性を検出する場合よりも、より網羅的に潜在的な飲み合わせの危険性を検出することができる。

また、飲み合わせ発生確率Ｃ_ａｂは、処方薬剤の時系列的な遠近関係も考慮されたものである。そのため、飲み合わせ発生確率Ｃ_ａｂを用いれば、各薬剤の飲み合わせに対して、飲み合わせ発生の優劣の度合いを付けて、飲み合わせの危険性についての注意喚起の提示等を行なうことができる。したがって、膨大な飲み合わせがある場合にも、飲み合わせの発生の可能性の高いものや影響が大きいものを優先的に提示することが可能となる。これにより、単純に過去に服用された全薬剤の飲み合わせの危険性を検出し、その検出結果を全て表示する場合と比べて、より効果的に注意喚起を行なうことができる。

なお、服薬確率Ｐ_ａと服薬確率Ｐ_ｂの積分値が、処方薬剤Ａと処方薬剤Ｂの飲み合わせ発生確率Ｃ_ａｂとされるようにしてもよい。

ステップＳ１６において、表示部４５は、各処方薬剤の飲み合わせ発生確率を表示し、時系列情報生成処理は終了する。

例えば、制御部４３は、時系列生成部５４により算出された飲み合わせ発生確率のうち、所定の閾値以上であるものを抽出し、飲み合わせ発生確率の値が高い順に並べる。そして、制御部４３は、順番に並べられた飲み合わせ発生確率と、その飲み合わせ発生確率の処方薬剤の組み合わせとの一覧を生成し、表示部４５に供給する。表示部４５は、制御部４３から供給された一覧を、各処方薬剤の飲み合わせ発生確率として表示する。

以上のようにして、携帯型端末装置１１は、薬歴データから処方薬剤情報や処方日、処方日数などの情報を抽出し、処方薬剤ごとに設定した忘却率を用いて服薬確率カレンダーを生成する。また、携帯型端末装置１１は、得られた服薬確率カレンダーに基づいて、飲み合わせ発生確率時系列情報も生成する。

このように、薬剤の飲み忘れによる服薬遅延等の時間的な影響を考慮して、服薬確率が漸減的に減衰していく服薬確率カレンダーを生成することで、より簡単に、服薬に関する適切な情報を得ることができる。これにより、服薬確率カレンダー自体や、服薬確率カレンダーを用いて得られる、薬剤の飲み合わせに関する情報など、薬剤の服薬に関する情報をより効果的に提示することができるようになる。

［マトリクス表示処理の説明］
ところで、以上の時系列情報生成処理により得られた服薬確率カレンダーや、飲み合わせ発生確率時系列情報は、飲み合わせの危険性に関する情報をユーザに対して提示する場合など、様々な用途で利用することができる。

例えば、服薬確率カレンダーと飲み合わせ発生確率時系列情報は、飲み合わせの危険性の検出結果を示す飲み合わせマトリクスを生成して提示する処理に利用することができる。以下、図５のフローチャートを参照して、携帯型端末装置１１が飲み合わせマトリクスを表示する処理である、マトリクス表示処理について説明する。

ステップＳ４１において、マトリクス生成部５６は、図３のステップＳ１１の処理で各処方薬剤情報として抽出された処方薬剤を、それらの処方薬剤の特定の日付けにおける服薬確率が高い順にソートする（並び替える）。ここで、ソートの対象となる処方薬剤は、抽出された全薬剤、つまり現在および過去に処方された全薬剤であってもよいし、特定の日付けにおいて服薬確率が閾値以上である薬剤であってもよい。

なお、服薬確率が同じである処方薬剤が複数ある場合には、処方日が新しいものが、より上側（服薬確率がより高いものが並ぶ側）に配置される。また、服薬確率も処方日も同じ処方薬剤が複数ある場合には、それらの処方薬剤を処方順に並べればよい。すなわち、より先に処方された処方薬剤をより上側に配置すればよい。

ステップＳ４２において、情報取得部５５は、ソート対象とした各処方薬剤の飲み合わせの危険性に関する情報を、通信部４１を介してデータセンタ１４から取得する。

例えば、情報取得部５５は、ソート対象とした各処方薬剤を示す情報を通信部４１に供給し、その情報をデータセンタ１４に送信させるとともに、処方薬剤の飲み合わせの危険性に関する情報の検索を要求する。

データセンタ１４は、携帯型端末装置１１の要求に応じて、携帯型端末装置１１から受信した情報に示される処方薬剤同士の組み合わせについて、予め記録しているデータベースを参照して、それらの処方薬剤の飲み合わせの危険性を検出する。

例えば、携帯型端末装置１１から受信した情報に、薬剤としてワーファリンを示す情報とダーゼン（登録商標）を示す情報が含まれている場合、データセンタ１４では、薬剤「ワーファリン」と薬剤「ダーゼン」の飲み合わせは禁忌である旨の検出結果が得られる。

データセンタ１４は、このようにして各処方薬剤の飲み合わせの危険性の検出を行なうと、その検出結果を携帯型端末装置１１に送信する。携帯型端末装置１１の通信部４１は、データセンタ１４から送信されてきた検出結果を受信して、制御部４３の情報取得部５５に供給する。

ステップＳ４３において、マトリクス生成部５６は、情報取得部５５により取得された飲み合わせの危険性の検出結果と、ソートした処方薬剤とに基づいて飲み合わせマトリクスを生成する。

例えば、ソート対象の処方薬剤Ａ乃至処方薬剤Ｄとして、「ダーゼン」、「ロキソニン」（登録商標）、「ＰＬ顆粒」（登録商標）、および「ワーファリン」が得られ、それらの各処方薬剤の服薬確率Ｐ_ａ乃至Ｐ_ｄが、Ｐ_ａ＝Ｐ_ｂ＝Ｐ_ｃ＝1.0，Ｐ_ｄ＝0.3であったとする。また、処方薬剤Ａ乃至処方薬剤Ｃの処方日は何れも同じ日であり、それらの薬剤の処方順は処方薬剤Ａ乃至処方薬剤Ｃであるとする。そのような場合、例えば図６に示す飲み合わせマトリクスが得られる。

図６の例では、各処方薬剤が服薬確率の高い順に図中、上側から下方向、および図中、左側から右方向に順番に並べられている。この例では、処方薬剤Ａ乃至処方薬剤Ｃの服薬確率は全て１であるので、これらの薬剤が処方順に、つまり処方薬剤Ａ乃至処方薬剤Ｃの順に並べられている。また、この飲み合わせマトリクスでは、各処方薬剤の剤形も示されている。

さらに、飲み合わせマトリクスでは、処方薬剤の組み合わせの欄の輝度、つまり背景色の濃淡は、その処方薬剤の組み合わせについて求めた、飲み合わせ発生確率に応じた輝度とされている。換言すれば、処方薬剤の組み合わせの欄は、飲み合わせ発生確率に応じた表示形態で表示される。

例えば、処方薬剤Ａと処方薬剤Ｂの組の飲み合わせ発生確率Ｃ_ａｂは、上述したように処方薬剤Ａの服薬確率Ｐ_ａと、処方薬剤Ｂの服薬確率Ｐ_ｂとから求まり、飲み合わせ発生確率Ｃ_ａｂの最大値は１であり、最小値は０である。さらに、出力機器である表示部４５の色有効領域の取り得る値の範囲がＹ_ｍｉｎ乃至Ｙ_ｍａｘであるとする。つまり、色有効領域の最小値がＹ_ｍｉｎであり、最大値がＹ_ｍａｘである。

この場合、マトリクス生成部５６は、次式（２）を計算することで、飲み合わせマトリクスにおける、処方薬剤Ａと処方薬剤Ｂの組の飲み合わせの欄の表示輝度Ｙ_ａｂを算出し、得られた表示輝度で処方薬剤Ａと処方薬剤Ｂの組み合わせの欄が表示されるようにする。

Ｙ_ａｂ＝（Ｙ_ｍａｘ−Ｙ_ｍｉｎ）×Ｃ_ａｂ＋Ｙ_ｍｉｎ ・・・（２）

これにより、処方薬剤の飲み合わせの発生の確率が高い薬剤の組の欄ほど、高い輝度で表示されて目立つので、よりユーザの注意を惹くことができる。

例えば、図６の例では、処方薬剤Ａ乃至処方薬剤Ｃの服薬確率は１であり、処方薬剤Ｄの服薬確率は０．３であるから、処方薬剤Ｄと他の処方薬剤の組み合わせの欄が、他の薬剤の組み合わせの欄よりも低い輝度で表示されている。

また、飲み合わせマトリクスでは、処方薬剤の組み合わせの欄には、その処方薬剤の飲み合わせの危険性の検出結果が示されている。例えば、処方薬剤Ａと処方薬剤Ｄの組み合わせの欄には、飲み合わせの危険性の検出結果を示す文字「禁忌」が表示されている。したがって、この文字「禁忌」を見たユーザは、処方薬剤Ａと処方薬剤Ｄの飲み合わせが禁忌とされていることを直ちに把握することができる。

また、飲み合わせマトリクスにおいて、処方薬剤Ｂと処方薬剤Ｃの組み合わせの欄には、飲み合わせの危険性の検出結果を示す文字「注意」が表示されている。この文字「注意」は、処方薬剤Ｂと処方薬剤Ｃの飲み合わせが、飲み合わせ注意とされていることを示している。マトリクス生成部５６は、データセンタ１４から取得された、飲み合わせの危険性の検出結果に基づいて、各欄にその検出結果を示す文字を表示させる。

なお、各欄に表示される、飲み合わせの危険性の検出結果を示す文字は、例えば絶対禁忌、原則禁忌、併用注意など、その飲み合わせの危険の重大レベルに応じて異なる色で表示されるようにしてもよい。例えば、絶対禁忌は赤色で表示され、原則禁忌は黄色で表示され、併用注意は黒色で表示されるようにしてもよい。これにより、ユーザは飲み合わせにより発生する危険の度合いを瞬時に把握することができる。

また、以上では、式（２）により表示輝度Ｙ_ａｂを求めると説明したが、飲み合わせ発生確率Ｃ_ａｂが低い場合でも、ある程度目立つ輝度で表示されるように、オフセットＹ_{ｏｆｆｓｅｔ}が加算されるようにしてもよい。そのような場合、表示輝度Ｙ_ａｂは、例えば次式（３）により算出される。

Ｙ_ａｂ＝（Ｙ_ｍａｘ−Ｙ_ｍｉｎ−Ｙ_{ｏｆｆｓｅｔ}）×Ｃ_ａｂ＋Ｙ_ｍｉｎ＋Ｙ_{ｏｆｆｓｅｔ} ・・・（３）

この場合、飲み合わせ発生確率Ｃ_ａｂが低くても、少なくともＹ_ｍｉｎ＋Ｙ_{ｏｆｆｓｅｔ}以上の輝度値で、薬剤の組み合わせの欄が表示されることになる。

また、飲み合わせマトリクスが紙等に印刷される場合には、逆に飲み合わせ発生確率の低い欄ほど、より濃い色で印刷されるようにしてもよい。そのような場合、例えば飲み合わせ発生確率が１である欄は網掛け０％で印刷され、飲み合わせ発生確率が０である欄は網掛けＮ_ｍａｘ％で印刷される。また、飲み合わせ発生確率がＣ_ａｂである欄の網掛け度Ｎ_ａｂ％は、次式（４）の計算により求められる。

Ｎ_ａｂ＝Ｎ_ｍａｘ×（１−Ｃ_ａｂ） ・・・（４）

図５のフローチャートの説明に戻り、飲み合わせマトリクスが生成されると、マトリクス生成部５６は、生成した飲み合わせマトリクスを表示部４５に供給する。

ステップＳ４４において、表示部４５は、マトリクス生成部５６から供給された飲み合わせマトリクスを表示して、マトリクス表示処理は終了する。

以上のようにして、携帯型端末装置１１は、各処方薬剤について求められた服薬確率カレンダーと飲み合わせ発生確率時系列情報とに基づいて、飲み合わせの危険性を示す飲み合わせマトリクスを生成して表示する。

特に、飲み合わせマトリクスにおいて、服薬確率の高い順に各処方薬剤を並べるとともに、飲み合わせ発生確率に応じて表示輝度を変化させたり、危険性の重大レベルに応じて文字の色を変化させたりすることで、より効果的な表示を行なうことができる。すなわち、より発生の確率が高いものや危険度が高いものについて、優先的にユーザに注意喚起を行なうことができる。

また、服薬確率や飲み合わせ発生確率を導入して飲み合わせマトリクスを生成し、提示することで、より実用性の高い注意喚起を行なうことができる。

具体的には、例えばユーザに対して、２００８年２月１４日にデプロメール（登録商標）錠が１４日分処方され、２００８年２月２８日にテルネリン（登録商標）錠が５日分処方されたとする。また、薬学的に、デプロメール錠とテルネリン錠を同時に服用すると、テルネリン錠の血中濃度が上昇してしまうため、これらの薬剤は併用禁忌であることが知られている。

この場合、デプロメール錠の服用期間は、２月１４日から２７日までであるので、デプロメール錠とテルネリン錠の服用期間は重複しない。そのため、単純に同時に服用した薬剤について、飲み合わせの危険性を検出すると、デプロメール錠とテルネリン錠の飲み合わせの危険性は検出されなくなってしまう。

これに対して、本技術では、デプロメール錠の服薬確率は、２月２７日以降は漸減していくが０にはならないので、デプロメール錠とテルネリン錠の飲み合わせの危険性を検出することができる。

また、例えばユーザが、アモバン（登録商標）錠やヒルナミン（登録商標）錠など、過去に特定の２４種類の薬剤を服用している場合、それらの薬剤の組み合わせでは、併用注意となる飲み合わせが１６７種類にも及ぶことになる。

そのため、１６７個という膨大な数の注意書き等の情報を表示しても、それらの情報全てがユーザに読まれる可能性は低くなってしまう。

これに対して、本技術では、服薬確率や飲み合わせ発生確率に基づいて、それらの情報の優先度の高い順に表示したり、優先度の高い情報を強調表示したりするなど、効果的に情報を提示することができる。例えば、併用注意に関する情報として、「相加的に中枢神経抑制作用が増強」や、「ニトラゼパムの作用が増強、投与しないことが望ましいが、やむを得ず投与する場合には慎重に投与すること」などを抜粋して表示させるなど、情報の選別や強調を行なうことができる。

〈第２の実施の形態〉
［データセンタの構成例］
なお、以上においては、携帯型端末装置１１において、服薬確率カレンダーや飲み合わせ発生確率時系列情報を生成する例について説明したが、携帯型端末装置１１とは異なる他の装置がそれらの情報を生成するようにしてもよい。

例えば、データセンタ１４が、服薬確率カレンダーおよび飲み合わせ発生確率時系列情報を生成する場合、データセンタ１４は図７に示すように構成される。なお、図７において、図２における場合と対応する部分には同一の符号を付してあり、その説明は省略する。

図７のデータセンタ１４は、通信部８１、入力部８２、制御部８３、記録部８４、および表示部８５を備えている。

通信部８１は、携帯型端末装置１１などの装置と通信し、各種のデータを受信して制御部８３に供給したり、制御部８３から供給されたデータを送信したりする。入力部８２は、データセンタ１４の管理者等の操作に応じた信号を制御部８３に供給する。

制御部８３は、データセンタ１４全体の動作を制御する。制御部８３は、抽出部５１、設定部５２、カレンダー生成部５３、および時系列生成部５４を備えている。

記録部８４は、制御部８３により実行されるプログラムや各種のデータを記録しており、必要に応じてそれらのデータを制御部８３に供給する。例えば、記録部８４は、ユーザ薬歴情報や、薬剤レセプト情報、医科レセプト情報、DPCレセプト情報などを記録している。表示部８５は、液晶表示パネルなどからなり、制御部８３から供給されたデータに基づいて、各種の画像を表示する。

［時系列情報生成処理の説明］
次に、図８のフローチャートを参照して、データセンタ１４により行なわれる時系列情報生成処理について説明する。

ステップＳ７１において、抽出部５１は、記録部８４に記録されている薬歴データ、薬剤レセプト情報、医科レセプト情報、またはDPCレセプト情報から、ユーザに処方された薬剤を示す処方薬剤情報を抽出する。例えば、処方薬剤情報として、薬剤名や、薬効中分類などの薬剤の種別を示す情報が抽出される。

ステップＳ７２において、抽出部５１は、記録部８４に記録されている薬歴データ、薬剤レセプト情報、医科レセプト情報、またはDPCレセプト情報から、処方薬剤情報として抽出された薬剤の処方日および処方日数を抽出する。

処方薬剤情報と、処方日および処方日数とが抽出されると、その後、ステップＳ７３乃至ステップＳ７５の処理が行なわれて、服薬確率カレンダーおよび飲み合わせ発生確率時系列情報が生成される。なお、これらの処理は図３のステップＳ１３乃至ステップＳ１５の処理と同様であるので、その説明は省略する。

飲み合わせ発生確率時系列情報が生成されると、制御部８３は、生成された服薬確率カレンダーおよび飲み合わせ発生確率時系列情報を、通信部８１に供給する。

そして、ステップＳ７６において、通信部８１は、制御部８３から供給された服薬確率カレンダーおよび飲み合わせ発生確率時系列情報を、携帯型端末装置１１に送信し、時系列情報生成処理は終了する。送信された服薬確率カレンダーおよび飲み合わせ発生確率時系列情報は、携帯型端末装置１１において、図５を参照して説明したマトリクス表示処理などの各種の処理に利用される。

以上のようにして、データセンタ１４は、処方薬剤ごとに設定した忘却率を用いて服薬確率カレンダーを生成するとともに、服薬確率カレンダーに基づいて、飲み合わせ発生確率時系列情報を生成する。このように、薬剤の飲み忘れによる服薬遅延等の時間的な影響を考慮して、服薬確率が漸減的に減衰していく服薬確率カレンダーを生成することで、より簡単に、服薬に関する適切な情報を得ることができる。これにより、服薬確率カレンダーや、飲み合わせマトリクスなど、服薬に関する情報をより効果的に提示することができるようになる。

なお、ユーザに処方される薬剤によっては、必ず医師やコメディカルの立会いのもとで服薬されるものもあるので、そのような薬剤については服薬日程が特定できれば、服薬確率を処方日以降に漸減させていく必要はない。

例えば、服薬確率カレンダーや飲み合わせ発生確率時系列情報を生成する時系列情報生成処理が、データセンタ１４や、病院内システム１３などで行なわれる場合には、処方薬剤に関する情報が、レセプトから抽出されることが考えられる。

医科レセプト情報には、図９に示すようにレセプト種別コードや医薬品レコードが含まれており、それらの情報から医師等の立会いのもとで服薬（投薬）されたかを特定することが可能である。

具体的には、医科レセプト情報には図９の矢印Ａ１１に示すレセプト種別コードの何れかが含まれており、このレセプト種別コードから患者が入院していたか、入院外であったかが特定可能である。例えば、レセプト種別コードが「１１１１」である場合には、患者が入院していたことが特定される。

また、医科レセプト情報には、矢印Ａ１２に示す医薬品レコードが含まれており、医薬品レコードの「診療識別」の欄には、矢印Ａ１３に示す診療識別コードの何れかが含まれている。この診療識別コードから、患者が入院していたか、入院外であったかや、医師等の立会いのもと投薬が行なわれたかなどが特定可能である。例えば、診療識別コードが「５４」である場合には、医師等の立会いのもと投薬（麻酔）が行なわれたことが分かる。

このように、医科レセプト情報などから、医師等の立会いのもとで処方薬剤が服薬されたことが特定できる場合には、その処方薬剤の服薬確率は、処方日以降に漸減しないようにしてもよい。

具体的には、処方薬剤Ａが、医師等の立会いのもとで服薬されたと特定されたとする。この場合、図８のステップＳ７４において、例えばデータセンタ１４のカレンダー生成部５３は、処方薬剤Ａの処方日Ｄ_ａからＤ_ａ＋Ｍ_ａ−１の期間の服薬確率を１とし、他の日付けの服薬確率を０とする。

〈第３の実施の形態〉
［時系列情報生成処理の説明］
さらに、以上においては、処方薬剤の処方日を開始日とする処方日数の期間後は、処方薬剤の服薬確率が漸減していくと説明したが、期間終了直後の日付けの服薬確率が高すぎる場合もある。

そこで、処方日数の期間後における服薬確率の上限値Ｐ_ｍａｘを設け、処方日数の期間後においては、上述した式（１）により求まる服薬確率が上限値Ｐ_ｍａｘを超える期間については、その期間の服薬確率が上限値Ｐ_ｍａｘとされるようにしてもよい。

そのような場合、携帯型端末装置１１は、図１０に示す時系列情報生成処理を行なう。以下、図１０のフローチャートを参照して、携帯型端末装置１１による時系列情報生成処理について説明する。

なお、ステップＳ１１１乃至ステップＳ１１３の処理は、図３のステップＳ１１乃至ステップＳ１３の処理と同様であるので、その説明は省略する。

ステップＳ１１４において、カレンダー生成部５３は、処方薬剤の処方日、処方日数、忘却率ρ、および上限値Ｐ_ｍａｘに基づいて各処方薬剤の服薬確率カレンダーを生成する。

例えば、所定の処方薬剤Ａの処方日、処方日数、および忘却率が、それぞれＤ_ａ、Ｍ_ａ、およびρ_ａであるとする。この場合、カレンダー生成部５３は、処方日Ｄ_ａ以前の日付けの服薬確率Ｐ_ａを、服薬確率Ｐ_ａ＝０とし、処方日Ｄ_ａからＤ_ａ＋Ｍ_ａ−１の期間の服薬確率Ｐ_ａを、服薬確率Ｐ_ａ＝１とする。

さらに、カレンダー生成部５３は、Ｄ_ａ＋Ｍ_ａ以降の日付けの服薬確率Ｐ_ａを、式（１）により求まる確率とする。但し、式（１）により求まる確率が上限値Ｐ_ｍａｘを超える日付けがある場合には、その日付けにおける服薬確率Ｐ_ａは、上限値Ｐ_ｍａｘの値とされる。これにより、Ｄ_ａ＋Ｍ_ａ以降の日付けの服薬確率Ｐ_ａが上限値Ｐ_ｍａｘよりも大きくなることがなくなる。以上のようにして得られた各日付けの服薬確率を示す関数が服薬確率カレンダーとされる。

このように、上限値Ｐ_ｍａｘにより服薬確率Ｐ_ａを制限することで、より適切な服薬確率Ｐ_ａを得ることができるようになる。このようなステップＳ１１４の処理により、例えば図１１に示す服薬確率カレンダーが得られる。なお、図１１では、縦軸は処方薬剤Ａの服薬確率Ｐ_ａの値を示しており、横軸は日付けを示している。また、曲線Ｃ１１および曲線Ｃ１２は、各日付けの服薬確率Ｐ_ａを示している。

例えば、図中、上側の曲線Ｃ１１により示される服薬確率Ｐ_ａでは、処方薬剤Ａの処方日Ｄ_ａよりも前の日付けの服薬確率Ｐ_ａは０となっており、Ｄ_ａからＤ_ａ＋Ｍ_ａ−１までの日付けの服薬確率Ｐ_ａは１となっている。

また、点線ＯＶ１１の部分は、式（１）により求まる確率を示しており、この部分の期間の各日付けでは、求められた確率が上限値Ｐ_ｍａｘを超えているので、この期間の各日付けにおける服薬確率Ｐ_ａは上限値Ｐ_ｍａｘとなっている。つまり、日付けがＤ_ａ＋Ｍ_ａからｔ１１までの期間では、服薬確率Ｐ_ａは上限値Ｐ_ｍａｘとなっている。

そして、ｔ１１以降の日付けでは、式（１）により求まる確率の値が、曲線Ｃ１１により示される服薬確率Ｐ_ａの値となっている。このように、曲線Ｃ１１に示す各日付けの服薬確率Ｐ_ａを示す関数が、処方薬剤Ａの服薬確率カレンダーとされる。

また、図中、下側の曲線Ｃ１２により示される服薬確率カレンダーの例では、処方薬剤Ａの処方日Ｄ_ａよりも前の日付けの服薬確率Ｐ_ａは０となっており、Ｄ_ａからＤ_ａ＋Ｍ_ａ−１までの日付けの服薬確率Ｐ_ａは１となっている。

また、点線ＯＶ１２の部分は、式（１）により求まる確率を示しており、この部分の期間の各日付けでは、求められた確率が上限値Ｐ_ｍａｘを超えているので、この期間の各日付けにおける服薬確率Ｐ_ａは上限値Ｐ_ｍａｘ＝１となっている。つまり、日付けがＤ_ａ＋Ｍ_ａからｔ１２までの期間では、服薬確率Ｐ_ａは上限値Ｐ_ｍａｘとなっている。そして、ｔ１２以降の日付けでは、式（１）により求まる確率の値が、曲線Ｃ１２により示される服薬確率Ｐ_ａの値となっている。

図１０のフローチャートの説明に戻り、服薬確率カレンダーが生成されると、その後、ステップＳ１１５およびステップＳ１１６の処理が行なわれて、時系列情報生成処理は終了する。なお、これらの処理は図３のステップＳ１５およびステップＳ１６の処理と同様であるので、その説明は省略する。

以上のようにして、携帯型端末装置１１は、処方薬剤ごとに設定した忘却率と上限値Ｐ_ｍａｘを用いて服薬確率カレンダーを生成するとともに、服薬確率カレンダーに基づいて、飲み合わせ発生確率時系列情報を生成する。このように、上限値Ｐ_ｍａｘを用いて服薬確率カレンダーを生成することで、処方期間以降の服薬確率が大きくなりすぎてしまうことを防止し、より適切な服薬確率カレンダーを得ることができる。

〈第４の実施の形態〉
［時系列情報生成処理の説明］
ところで、患者であるユーザが処方薬剤を服薬するときに、病状や個人によっては、処方薬剤を処方日から服用せずに、様子を見てから服用するユーザもいる。そこで、このような服用開始日の遅延を加味して服薬確率を求めるようにしてもよい。

そのような場合、例えば遅延日数Ｌを定め、服薬確率カレンダーにおいて、服薬確率が１となる日付けの範囲を実際の処方日数よりも遅延日数Ｌにより定まる日数分だけ長くすればよい。なお、遅延日数Ｌは、予め定められた日数としてもよいし、処方薬剤の種別やユーザ個人の薬歴などに応じて定められるようにしてもよい。

遅延日数Ｌが加味されて服薬確率カレンダーが生成される場合、例えば携帯型端末装置１１は、図１２に示す時系列情報生成処理を行なう。以下、図１２のフローチャートを参照して、携帯型端末装置１１による時系列情報生成処理について説明する。

なお、ステップＳ１４１乃至ステップＳ１４３の処理は、図３のステップＳ１１乃至ステップＳ１３の処理と同様であるので、その説明は省略する。

ステップＳ１４４において、カレンダー生成部５３は、処方薬剤の処方日、処方日数、忘却率ρ、上限値Ｐ_ｍａｘ、および遅延日数Ｌに基づいて各処方薬剤の服薬確率カレンダーを生成する。

例えば、所定の処方薬剤Ａの処方日、処方日数、および忘却率が、それぞれＤ_ａ、Ｍ_ａ、およびρ_ａであるとする。この場合、カレンダー生成部５３は、処方日Ｄ_ａ以前の日付けの服薬確率Ｐ_ａを、服薬確率Ｐ_ａ＝０とし、処方日Ｄ_ａからＤ_ａ＋Ｍ_ａ（１＋Ｌ）−１の期間の服薬確率Ｐ_ａを、服薬確率Ｐ_ａ＝１とする。

さらに、カレンダー生成部５３は、Ｄ_ａ＋Ｍ_ａ（１＋Ｌ）以降の日付けの服薬確率Ｐ_ａを、式（１）により求まる確率とする。但し、式（１）により求まる確率が上限値Ｐ_ｍａｘを超える日付けがある場合には、その日付けにおける服薬確率Ｐ_ａは、上限値Ｐ_ｍａｘの値とされる。これにより、Ｄ_ａ＋Ｍ_ａ（１＋Ｌ）以降の日付けの服薬確率Ｐ_ａが上限値Ｐ_ｍａｘよりも大きくなることがなくなる。

カレンダー生成部５３は、以上のようにして得られた各日付けの服薬確率を示す関数を服薬確率カレンダーとする。

このようなステップＳ１４４の処理により、例えば図１３に示す服薬確率カレンダーが得られる。なお、図１３では、縦軸は処方薬剤Ａの服薬確率Ｐ_ａの値を示しており、横軸は日付けを示している。また、曲線Ｃ２１は、各日付けの服薬確率Ｐ_ａを示している。

例えば、曲線Ｃ２１により示される服薬確率Ｐ_ａでは、処方薬剤Ａの処方日Ｄ_ａよりも前の日付けの服薬確率Ｐ_ａは０となっており、Ｄ_ａからＤ_ａ＋Ｍ_ａ（１＋Ｌ）−１までの日付けの服薬確率Ｐ_ａは１となっている。

また、点線ＯＶ２１の部分は、式（１）により求まる確率を示しており、この部分の期間の各日付けでは、求められた確率が上限値Ｐ_ｍａｘを超えているので、この期間のＤ_ａ＋Ｍ_ａ（１＋Ｌ）−１以降の各日付けにおける服薬確率Ｐ_ａは上限値Ｐ_ｍａｘとなっている。つまり、日付けがＤ_ａ＋Ｍ_ａ（１＋Ｌ）からｔ２１までの期間では、服薬確率Ｐ_ａは上限値Ｐ_ｍａｘとなっている。

そして、ｔ２１以降の日付けでは、式（１）により求まる確率の値が、曲線Ｃ２１により示される服薬確率Ｐ_ａの値となっている。このように、曲線Ｃ２１に示す各日付けの服薬確率Ｐ_ａを示す関数が、処方薬剤Ａの服薬確率カレンダーとされる。

なお、ここでは、服薬確率が１とされる期間を、Ｍ_ａＬ日だけ延長させる場合を例として説明したが、単純に遅延日数Ｌだけ延長させるようにしてもよい。そのような場合、例えばＤ_ａからＤ_ａ＋Ｍ_ａ＋Ｌ−１までの日付けの服薬確率Ｐ_ａが１とされるようにすればよい。

図１２のフローチャートの説明に戻り、服薬確率カレンダーが生成されると、その後、ステップＳ１４５およびステップＳ１４６の処理が行なわれて、時系列情報生成処理は終了する。なお、これらの処理は図３のステップＳ１５およびステップＳ１６の処理と同様であるので、その説明は省略する。

以上のようにして、携帯型端末装置１１は、処方薬剤ごとに設定した忘却率と、上限値Ｐ_ｍａｘおよび遅延日数Ｌとを用いて服薬確率カレンダーを生成するとともに、服薬確率カレンダーに基づいて、飲み合わせ発生確率時系列情報を生成する。このように、上限値Ｐ_ｍａｘおよび遅延日数Ｌを用いて服薬確率カレンダーを生成することで、処方期間以降の服薬確率が大きくなりすぎてしまうことを防止するとともに、ユーザの服薬日程の遅延を考慮した、より適切な服薬確率カレンダーを得ることができる。

なお、以上においては、服薬確率カレンダーを生成するために、薬歴データや薬剤レセプト情報などから薬剤を示す情報、処方日、処方日数等を抽出すると説明したが、これらの薬剤を示す情報や処方日などが抽出される情報は、どのような情報であってもよい。例えば、電子お薬手帳や電子薬歴システムなどから薬剤を示す情報、処方日、処方日数などが抽出されてもよい。

ところで、上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行することもできるし、ソフトウェアにより実行することもできる。一連の処理をソフトウェアにより実行する場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、コンピュータにインストールされる。ここで、コンピュータには、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータや、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどが含まれる。

図１４は、上述した一連の処理をプログラムにより実行するコンピュータのハードウェアの構成例を示すブロック図である。

コンピュータにおいて、CPU（Central Processing Unit）２０１，ROM（Read Only Memory）２０２，RAM（Random Access Memory）２０３は、バス２０４により相互に接続されている。

バス２０４には、さらに、入出力インターフェース２０５が接続されている。入出力インターフェース２０５には、入力部２０６、出力部２０７、記録部２０８、通信部２０９、及びドライブ２１０が接続されている。

入力部２０６は、キーボード、マウス、マイクロホン、撮像素子などよりなる。出力部２０７は、ディスプレイ、スピーカなどよりなる。記録部２０８は、ハードディスクや不揮発性のメモリなどよりなる。通信部２０９は、ネットワークインターフェースなどよりなる。ドライブ２１０は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリなどのリムーバブルメディア２１１を駆動する。

以上のように構成されるコンピュータでは、CPU２０１が、例えば、記録部２０８に記録されているプログラムを、入出力インターフェース２０５及びバス２０４を介して、RAM２０３にロードして実行することにより、上述した一連の処理が行われる。

コンピュータ（CPU２０１）が実行するプログラムは、例えば、パッケージメディア等としてのリムーバブルメディア２１１に記録して提供することができる。また、プログラムは、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線または無線の伝送媒体を介して提供することができる。

コンピュータでは、プログラムは、リムーバブルメディア２１１をドライブ２１０に装着することにより、入出力インターフェース２０５を介して、記録部２０８にインストールすることができる。また、プログラムは、有線または無線の伝送媒体を介して、通信部２０９で受信し、記録部２０８にインストールすることができる。その他、プログラムは、ROM２０２や記録部２０８に、あらかじめインストールしておくことができる。

なお、コンピュータが実行するプログラムは、本明細書で説明する順序に沿って時系列に処理が行われるプログラムであっても良いし、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要なタイミングで処理が行われるプログラムであっても良い。

また、本技術の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本技術の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。

例えば、本技術は、１つの機能をネットワークを介して複数の装置で分担、共同して処理するクラウドコンピューティングの構成をとることができる。

また、上述のフローチャートで説明した各ステップは、１つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。

さらに、１つのステップに複数の処理が含まれる場合には、その１つのステップに含まれる複数の処理は、１つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。

さらに、本技術は、以下の構成とすることも可能である。

［１］
ユーザに対して処方された処方薬剤を示す情報、前記処方薬剤の処方日、および前記処方薬剤の処方日数を取得する取得部と、
前記処方日および前記処方日数に基づいて、各日付けにおいて前記ユーザが前記処方薬剤を服用した服薬確率を示し、前記処方日以降において前記服薬確率が減衰していく服薬確率カレンダーを生成するカレンダー生成部と
を備える情報処理装置。
［２］
前記処方薬剤に関する情報、または前記ユーザの服薬履歴に関する情報に応じて、前記処方薬剤ごとに忘却率を設定する設定部をさらに備え、
前記カレンダー生成部は、前記忘却率により定まる関数に基づいて、前記服薬確率カレンダーを生成する
［１］に記載の情報処理装置。
［３］
前記設定部は、前記処方薬剤の薬効分類に基づいて前記忘却率を設定する
［２］に記載の情報処理装置。
［４］
互いに異なる前記処方薬剤の前記服薬確率カレンダーに基づいて、前記互いに異なる前記処方薬剤の飲み合わせの発生確率を示す飲み合わせ発生確率時系列情報を生成する時系列生成部をさらに備える
［１］乃至［３］の何れかに記載の情報処理装置。
［５］
前記飲み合わせ発生確率時系列情報に基づいて、前記飲み合わせの発生確率が高い順に、前記処方薬剤の組み合わせを表示する表示部をさらに備える
［４］に記載の情報処理装置。
［６］
前記処方薬剤の組み合わせを示すマトリクスを生成し、前記マトリクスを表示させるマトリクス生成部をさらに備える
［４］または［５］に記載の情報処理装置。
［７］
前記マトリクス生成部は、前記マトリクスにおける前記処方薬剤の組み合わせを、前記飲み合わせの発生確率に応じた表示形態で表示させる
［６］に記載の情報処理装置。
［８］
前記処方薬剤の飲み合わせの危険性に関する情報を取得する情報取得部をさらに備え、
前記マトリクス生成部は、前記マトリクスにおける前記処方薬剤の組み合わせの欄に、前記処方薬剤の飲み合わせの危険性に関する情報を表示させる
［６］または［７］に記載の情報処理装置。
［９］
前記服薬確率カレンダーにおいて、前記処方日を含む前記処方日数の期間では、前記服薬確率は一定の値とされ、前記期間以降では、前記服薬確率は前記忘却率により定まる関数により求まる値とされる
［２］乃至［８］の何れかに記載の情報処理装置。
［１０］
前記服薬確率カレンダーにおいて、前記期間以降では、前記忘却率により定まる関数により求まる値が所定の上限値を超える期間の前記服薬確率は、前記上限値とされる
［９］に記載の情報処理装置。
［１１］
前記服薬確率カレンダーにおいて、前記処方日を含み、前記処方日数と所定の遅延日数とから定まる期間では、前記服薬確率は一定の値とされ、前記期間以降では、前記服薬確率は前記忘却率により定まる関数により求まる値とされる
［２］乃至［８］の何れかに記載の情報処理装置。

１１ 携帯型端末装置， １３ 病院内システム， １４ データセンタ， ４１ 通信部， ４３ 制御部， ４４ 記録部， ４５ 表示部， ５１ 抽出部， ５２ 設定部， ５３ カレンダー生成部， ５４ 時系列生成部， ５５ 情報取得部， ５６ マトリクス生成部

Claims (13)

1. ユーザに対して処方された処方薬剤を示す情報、前記処方薬剤の処方日、および前記処方薬剤の処方日数を取得する取得部と、
   前記処方日および前記処方日数に基づいて、各日付けにおいて前記ユーザが前記処方薬剤を服用した服薬確率を示し、前記処方日以降において前記服薬確率が減衰していく服薬確率カレンダーを生成するカレンダー生成部と
   を備える情報処理装置。
2. 前記処方薬剤に関する情報、または前記ユーザの服薬履歴に関する情報に応じて、前記処方薬剤ごとに忘却率を設定する設定部をさらに備え、
   前記カレンダー生成部は、前記忘却率により定まる関数に基づいて、前記服薬確率カレンダーを生成する
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記設定部は、前記処方薬剤の薬効分類に基づいて前記忘却率を設定する
   請求項２に記載の情報処理装置。
4. 互いに異なる前記処方薬剤の前記服薬確率カレンダーに基づいて、前記互いに異なる前記処方薬剤の飲み合わせの発生確率を示す飲み合わせ発生確率時系列情報を生成する時系列生成部をさらに備える
   請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記飲み合わせ発生確率時系列情報に基づいて、前記飲み合わせの発生確率が高い順に、前記処方薬剤の組み合わせを表示する表示部をさらに備える
   請求項４に記載の情報処理装置。
6. 前記処方薬剤の組み合わせを示すマトリクスを生成し、前記マトリクスを表示させるマトリクス生成部をさらに備える
   請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記マトリクス生成部は、前記マトリクスにおける前記処方薬剤の組み合わせを、前記飲み合わせの発生確率に応じた表示形態で表示させる
   請求項６に記載の情報処理装置。
8. 前記処方薬剤の飲み合わせの危険性に関する情報を取得する情報取得部をさらに備え、
   前記マトリクス生成部は、前記マトリクスにおける前記処方薬剤の組み合わせの欄に、前記処方薬剤の飲み合わせの危険性に関する情報を表示させる
   請求項６に記載の情報処理装置。
9. 前記服薬確率カレンダーにおいて、前記処方日を含む前記処方日数の期間では、前記服薬確率は一定の値とされ、前記期間以降では、前記服薬確率は前記忘却率により定まる関数により求まる値とされる
   請求項２に記載の情報処理装置。
10. 前記服薬確率カレンダーにおいて、前記期間以降では、前記忘却率により定まる関数により求まる値が所定の上限値を超える期間の前記服薬確率は、前記上限値とされる
    請求項９に記載の情報処理装置。
11. 前記服薬確率カレンダーにおいて、前記処方日を含み、前記処方日数と所定の遅延日数とから定まる期間では、前記服薬確率は一定の値とされ、前記期間以降では、前記服薬確率は前記忘却率により定まる関数により求まる値とされる
    請求項２に記載の情報処理装置。
12. ユーザに対して処方された処方薬剤を示す情報、前記処方薬剤の処方日、および前記処方薬剤の処方日数を取得し、
    前記処方日および前記処方日数に基づいて、各日付けにおいて前記ユーザが前記処方薬剤を服用した服薬確率を示し、前記処方日以降において前記服薬確率が減衰していく服薬確率カレンダーを生成する
    ステップを含む情報処理方法。
13. ユーザに対して処方された処方薬剤を示す情報、前記処方薬剤の処方日、および前記処方薬剤の処方日数を取得し、
    前記処方日および前記処方日数に基づいて、各日付けにおいて前記ユーザが前記処方薬剤を服用した服薬確率を示し、前記処方日以降において前記服薬確率が減衰していく服薬確率カレンダーを生成する
    ステップを含む処理をコンピュータに実行させるプログラム。

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