JP2014099114A - 判定プログラム、判定方法及び判定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】電子文書の分類を効果的に支援すること。
【解決手段】クライアント端末３０は、複数の表示媒体のそれぞれに表示された表示内容を読み込み、読み込んだ各表示内容について文字認識処理を行う。さらに、クライアント端末３０は、複数の表示媒体のうち、連続的に読み込まれていない関係にある第１の表示媒体と第２の表示媒体のそれぞれに共通する所定の位置に対応する文字認識処理の結果が、第１の整合率以上である場合に、該所定の位置に対応する文字認識結果が同じ識別情報を示すと判定する。また、クライアント端末３０は、複数の表示媒体のうち、連続的に読み込まれた関係にある第３の表示媒体と第４の表示媒体のそれぞれに共通する所定の位置に対応する文字認識処理の結果が、第１の整合率より低い第２の整合率以上である場合に、該所定の位置に対応する文字認識結果が同じ識別情報を示すと判定する。
【選択図】図２

Description

本発明は、判定プログラム、判定方法及び判定装置に関する。

紙文書の電子化が進んでいる。例えば、医療分野においては、電子カルテシステムの導入が進んでいる。電子カルテシステムが新規に導入された場合には、一例として、導入前に業務で生じていた紙文書をスキャンすることによって紙文書が画像データへ電子化される。このように紙文書が電子化された電子文書は、電子カルテシステム上で病院の関係者が手軽に閲覧できるように、患者名、文書名や診療科などのインデックスによって分類がなされる場合がある。

かかる電子文書の分類を支援する技術の一例として、スキャンが実行される紙文書のインデックス情報、例えば患者名、文書名や診療科を表すバーコードが印字された紙を紙文書とともにスキャンすることによって電子文書の分類を自動化する技術が知られている。

特開２００９−１１８７４号公報 特開２００７−８７０２１号公報

しかしながら、上記の技術では、紙文書がスキャンされる度にバーコードを作成した上で印字する手間や余分な紙が生じるので、電子文書の分類を効果的に支援するには自ずから限界がある。

１つの側面では、電子文書の分類を効果的に支援できる判定プログラム、判定方法及び判定装置を提供することを目的とする。

一態様の判定プログラムは、複数の表示媒体のそれぞれに表示された表示内容を読み込み、読み込んだ各表示内容について文字認識処理を行う処理をコンピュータに実行させる。さらに、前記コンピュータに、前記複数の表示媒体のうち、連続的に読み込まれていない関係にある第１の表示媒体と第２の表示媒体のそれぞれに共通する所定の位置に対応する文字認識処理の結果が、第１の整合率以上である場合に、該所定の位置に対応する文字認識結果が同じ識別情報を示すと判定する処理を実行させる。さらに、前記コンピュータに、前記複数の表示媒体のうち、連続的に読み込まれた関係にある第３の表示媒体と第４の表示媒体のそれぞれに共通する所定の位置に対応する文字認識処理の結果が、第１の整合率より低い第２の整合率以上である場合に、該所定の位置に対応する文字認識結果が同じ識別情報を示すと判定する処理を実行させる。

一実施形態によれば、電子文書の分類を効果的に支援できる。

図１は、実施例１に係る電子カルテシステムの構成を示す図である。 図２は、実施例１に係るクライアント端末の機能的構成を示すブロック図である。 図３は、キーワードデータの一例を示す図である。 図４は、文書管理マスタの一例を示す図である。 図５は、識別情報の抽出例を示す図である。 図６は、実施例１に係る読込処理の手順を示すフローチャートである。 図７は、実施例１に係る判定処理の手順を示すフローチャートである。 図８は、実施例１及び実施例２に係る判定プログラムを実行するコンピュータの一例について説明するための図である。

以下に添付図面を参照して本願に係る判定プログラム、判定方法及び判定装置について説明する。なお、この実施例は開示の技術を限定するものではない。そして、各実施例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

［システム構成］
図１は、実施例１に係る電子カルテシステムの構成を示す図である。図１に示す電子カルテシステム１では、クライアント端末３０Ａ〜３０Ｃ上で電子カルテの作成、編集および閲覧を実行させる電子カルテサービスがサーバ装置１０によって提供される。このように、電子カルテシステム１では、導入後に作成された電子カルテをサーバ装置１０に管理させる他、導入前には書類、書状や書籍等を表示媒体で管理していた病院の文書が電子化された電子文書についてもサーバ装置１０に管理させる。

図１に示すように、電子カルテシステム１には、サーバ装置１０と、クライアント端末３０Ａ、３０Ｂ及び３０Ｃとが収容される。以下では、クライアント端末３０Ａ〜３０Ｃの各端末を総称して「クライアント端末３０」と記載する場合がある。なお、図１の例では、３つのクライアント端末を図示したが、電子カルテシステム１が収容可能なクライアント端末の数は図示の数に限定されず、任意の数のクライアント端末を収容できる。

これらサーバ装置１０及びクライアント端末３０の間は、ネットワーク５を介して相互に通信可能に接続される。かかるネットワーク５の一例としては、有線または無線を問わず、インターネット（Internet）を始め、ＬＡＮ（Local Area Network）やＶＰＮ（Virtual Private Network）などの任意の通信網を採用できる。

クライアント端末３０は、上記の電子カルテサービスを利用する側のコンピュータである。例えば、クライアント端末３０は、電子カルテシステム１へのアカウントを持つ病院の関係者、例えば医師、看護師を始め、大学病院であれば講師、准教授や教授等によって使用される。かかるクライアント端末３０の一例としては、パーソナルコンピュータを始めとする固定端末の他、スマートフォン、携帯電話機、ＰＨＳ（Personal Handyphone System）やＰＤＡ（Personal Digital Assistants）などの携帯端末も採用できる。

サーバ装置１０は、上記の電子カルテサービスを提供する側のコンピュータである。かかるサーバ装置１０の一態様としては、パッケージソフトウェアやオンラインソフトウェアとして電子カルテサービスを提供する電子カルテプログラムを所望のコンピュータにインストールさせることによって実装できる。例えば、サーバ装置１０は、上記の電子カルテサービスを提供するＷｅｂサーバとして実装することとしてもよいし、アウトソーシングによって上記の電子カルテサービスを提供するクラウドとして実装することとしてもかまわない。

ここで、病院の紙文書は、例えば、図示しない病院の保管庫等に保管される。例えば、電子カルテシステム１が導入前である場合には、医師が患者から受け取った紹介状、診察内容が記入されたカルテ、検査や手術の同意書などの各種の紙文書がクリアファイル等の包袋で纏められて患者単位に保管される。このうち、紹介状や同意書などの紙文書は、院外の医師の署名や患者の署名が書面に記入されるので、一旦は、電子カルテシステム１の導入後であっても保管庫に保管される。このため、電子カルテシステム１が導入された後であっても紙文書は生じ、電子文書を分類する場面が発生する。上記の紙文書のように、診察室で外来の診察時に発生する紙文書の他、入院時や検査時に発生する紙文書についても、患者単位に包袋で纏めて管理される。

かかる保管庫で保管された病院の紙文書は、例えば、クライアント端末３０によって電子化される。例えば、クライアント端末３０は、複数の紙をスキャナに読み込ませることによって各々の紙文書のイメージデータを順次取得する。このとき、スキャナは、複数の表示媒体に含まれる各々の表示媒体に表示された表示内容を表示媒体がセットされた順に読み込むことによって表示媒体ごとのイメージデータを生成する。その後、クライアント端末３０は、表示媒体である紙文書のイメージデータに含まれる文字を認識した上で文字コードに変換する文字認識処理、いわゆるＯＣＲ（Optical Character Reader）処理を実行する。このようにＯＣＲ処理が実行されることによって、紙文書に含まれる文字のテキストデータが得られる。その上で、クライアント端末３０は、表示媒体である紙文書に含まれる文字認識結果を用いて、イメージデータ及びテキストデータを含む電子文書を分類するインデックスを抽出した上で各電子文書のインデックスとともにイメージデータ及びテキストデータをサーバ装置１０へアップロードする。

なお、本実施例では、電子文書を患者単位別に分類する場合を想定して以下の説明を行う。また、本実施例では、テキストデータの生成をクライアント端末３０に実行させる場合を例示するが、サーバ装置１０でテキストデータの生成を実行させることとしてもかまわない。また、本実施例では、クライアント端末３０が有するスキャナによって紙文書のイメージデータを読み取る場合を例示したが、スキャナをサーバ装置１０に接続することによってサーバ装置１０側でイメージデータを生成させることもできる。

［クライアント端末３０の構成］
続いて、本実施例に係るクライアント端末３０の機能的構成について説明する。図２は、実施例１に係るクライアント端末３０の機能的構成を示すブロック図である。図２に示すように、クライアント端末３０は、スキャナ３１と、通信Ｉ／Ｆ（interface）部３２と、記憶部３３と、制御部３５とを有する。なお、クライアント端末３０は、図２に示した機能部以外にも既知のコンピュータが有する各種の機能部、例えば各種の入出力デバイスなどを有することとしてもかまわない。

スキャナ３１は、表示媒体から表示媒体に表示された表示内容を読み込んで画像データへ変換する読込装置である。一態様としては、スキャナ３１は、読込対象とする紙などの表示媒体に光を照射して得られた反射光をＣＣＤ（Charge Coupled Devices）などで読み取ってデジタル信号の画像データに変換する。なお、スキャナ３１の一例としては、原稿である表示媒体を固定して読込装置を動かすタイプのものを採用することもできるし、また、原稿である表示媒体を固定して手動で動かすタイプのものを採用することもできる。

通信Ｉ／Ｆ部３２は、他の装置、例えばサーバ装置１０や他のクライアント端末３０との間で通信制御を行うインタフェースである。かかる通信Ｉ／Ｆ部３２の一態様としては、ＬＡＮカードなどのネットワークインタフェースカードを採用できる。例えば、通信Ｉ／Ｆ部３２は、イメージデータ及びテキストデータを含む電子文書をサーバ装置１０へ送信したり、あるいはサーバ装置１０から閲覧対象とする電子カルテや電子文書を受信したりする。

記憶部３３は、制御部３５で実行されるＯＳ（Operating System）や後述の判定プログラムなどの各種プログラムを記憶する記憶デバイスである。記憶部３３の一態様としては、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置が挙げられる。また、記憶部３３は、上記の種類の記憶装置に限定されるものではなく、ＲＡＭ（Random Access Memory)、ＲＯＭ（Read Only Memory)であってもよい。

記憶部３３は、制御部３５で実行される各種のプログラムに用いられるデータの一例として、イメージデータ３３ａ、テキストデータ３３ｂ、キーワードデータ３３ｃ及び文書管理マスタ３３ｄなどを記憶する。なお、図２に図示されたデータ以外にも、他の電子データ、例えばスキャナ３１における読取画像の解像度の設定やＯＣＲ処理に用いる文字認識のアルゴリズムの設定なども併せて記憶することもできる。

イメージデータ３３ａは、紙文書が電子化された画像データである。かかるイメージデータ３３ａの一態様としては、スキャナ３１によって複数の紙が読み込まれた場合に、各紙文書の画像が所定のファイル形式で登録される。例えば、イメージデータ３３ａのファイル形式には、ＴＩＦＦ（Tagged Image File Format）、ＪＰＥＧ（Joint Photographic Experts Group）、ＧＩＦ（Graphic Interchange Format）やＰＤＦ（Portable Document Format）などの任意のファイル形式を採用できる。

テキストデータ３３ｂは、紙文書のイメージデータがテキスト化されたデータである。かかるテキストデータ３３ｂは、スキャナ３１によって各紙文書ごとに生成されたイメージデータに含まれる文字がＯＣＲ処理によってテキストデータへ変換された後に表示媒体ごと、すなわちページ単位ごとに登録される。

キーワードデータ３３ｃは、電子文書を分類するインデックスを抽出するためのキーワードが定義されたデータである。かかるキーワードは、電子文書の閲覧時にインデックスとして用いられる識別情報の近傍に位置する属性情報が定義される。キーワードデータ３３ｃの一態様としては、キーワードＩＤ（identifier）及びキーワードなどの項目が対応付けられたデータを採用できる。図３は、キーワードデータ３３ｃの一例を示す図である。図３には、一例として、患者の名称を表す文字列を識別情報（属性値）として得るために、患者の名称の記入を促す属性情報に関する各種のキーワードが図示されている。図３に示すように、患者の名称を表す文字列を識別情報として抽出する場合には、患者の名称の記入を促す属性情報の各種の表記「患者氏名」、「患者名」や「入院患者名」などのキーワードが検索されることを意味する。なお、ここでは、患者の名称を表す文字列を識別情報として抽出する場合を例示したが、文書名や診療科を表す文字列を抽出する場合には、同様に、文書名または診療科の記入を促す属性情報の各種の表記がキーワードとして用いられる。

文書管理マスタ３３ｄは、紙文書が電子化された電子文書を管理するために用いられるマスタデータである。かかる文書管理マスタ３３ｄの一態様としては、レコード番号、画像ＩＤ、テキストＩＤ及び属性情報などの項目が対応付けられたデータを採用できる。ここで言う「レコード番号」とは、文書管理マスタ３３ｄが持つレコードを識別する識別情報の一態様であり、ここでは、例えば、シーケンシャルな連番によって表される。また、「画像ＩＤ」は、イメージデータを識別する識別情報を指し、また、「テキストＩＤ」は、テキストデータを識別する識別情報を指す。また、「属性情報」は、電子文書の閲覧時にインデックスとして用いられる識別情報の近傍に位置する属性情報を指す。

図４は、文書管理マスタ３３ｄの一例を示す図である。図４には、スキャナ３１によって５枚の紙が読み込まれた場合の文書管理マスタ３３ｄを例示している。図４に示すように、１番目に読み込まれた紙文書の画像ＩＤが「G001」であり、テキストＩＤが「T001」であり、図３に示したキーワードと相対する所定の位置、例えばキーワードの右隣の位置から患者名の属性値「吉田太郎」が抽出されたことを意味する。また、図４に示すように、２番目に読み込まれた紙文書の画像ＩＤが「G002」であり、テキストＩＤが「T002」であり、図３に示したキーワードの右隣の位置から患者名の属性値「吉×太郎」が抽出されたことを意味する。さらに、図４に示すように、３番目に読み込まれた紙文書の画像ＩＤが「G003」であり、テキストＩＤが「T003」であり、キーワードの右隣の位置から患者名の属性値「吉田太×」が抽出されたことを意味する。

制御部３５は、各種の処理手順を規定したプログラムや制御データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。制御部３５は、図２に示すように、文字認識部３５ａと、判定部３５ｂと、出力部３５ｃとを有する。

文字認識部３５ａは、ＯＣＲソフトウェアを実行する処理部である。一態様としては、文字認識部３５ａは、スキャナ３１によって紙文書が読み込まれてイメージデータ生成される度に、当該紙文書のイメージデータに対し、当該イメージデータに含まれる文字を認識した上で文字コードに変換するＯＣＲ処理を実行する。このようにＯＣＲ処理が実行されることによって、表示媒体である紙文書に含まれる文字のテキストデータが得られる。その後、文字認識部３５ａは、イメージデータに画像ＩＤを採番するとともに、テキストデータにテキストＩＤを採番する。その上で、文字認識部３５ａは、イメージデータ及びテキストデータを記憶部３３へ登録する。なお、ここでは、イメージデータに含まれる文字をテキストファイルへ変換する場合を例示したが、ＨＴＭＬファイル、ＸＭＬファイルやＲＴＦ（Rich Text Format）ファイルへ変換することとしてもよい。

判定部３５ｂは、各紙文書間で共通する所定の位置に対応する文字認識結果を用いて、当該文字認識結果が同じ識別情報を示すか否かを判定する処理部である。一態様としては、判定部３５ｂは、文字認識部３５ａによってテキストデータが生成される度に、当該テキストデータからキーワードデータ３３ｃに定義されたキーワードと一致する文字列を検索する。このとき、判定部３５ｂは、キーワードと一致する文字列が検索された場合には、当該キーワードと一致する文字列から所定の位置、例えばキーワードの右隣の位置に対応する患者名の文字認識結果を抽出する。その上で、判定部３５ｂは、文書管理マスタ３３ｄのレコード番号、画像ＩＤ及びテキストＩＤとともに、属性情報の属性値として患者名の文字認識結果を対応付けて文書管理マスタ３３ｄへ登録する。その後、判定部３５ｂは、スキャナ３１によって全ての紙文書が読み取られるまで、患者名の文字認識結果を抽出して文書管理マスタ３３ｄへ登録する処理を繰り返し実行する。

図５は、識別情報の抽出例を示す図である。図５には、図４に示したレコード番号１およびレコード番号２の識別情報が抽出される場合を図示している。図５に示すように、紙文書のイメージデータ５１ＡにＯＣＲ処理が実行された場合には、テキストデータ５２Ａが得られる。その後、テキストデータ５２Ａから図３に示したキーワード「患者氏名」、「患者名」や「入院患者名」などが検索される。この結果、テキストデータ５２Ａからは、「患者氏名」が検索される。この場合には、キーワード「患者氏名」の右隣に位置する文字認識結果「吉田太郎」が抽出される。また、紙文書５１ＢにＯＣＲ処理が実行された場合には、テキストデータ５２Ｂが得られる。その後、テキストデータ５２Ｂから図３に示したキーワード「患者氏名」、「患者名」や「入院患者名」などが検索される。この結果、テキストデータ５２Ｂからは、「患者氏名」が検索される。この場合には、キーワード「患者氏名」の右隣に位置する文字認識結果「吉×太郎」が抽出される。このように、紙文書が横書きの文書である場合には、患者の名称の記入を促す属性情報から見て右側や下側に患者の名称が並べて記入されることが多い。このため、テキスト化がなされた後には、キーワードに対応する文字列の右側に続けて識別情報の文字列が発現する可能性が高い。このことから、紙文書が横書きの文書である場合には、キーワードに対応する文字列の右側の文字認識結果が抽出される。

全ての紙文書を対象に患者名の文字認識結果を抽出して文書管理マスタ３３ｄへ登録した後に、判定部３５ｂは、連続的に読み込まれた関係にある紙文書の間でテキストデータに含まれるキーワードの右隣の文字認識結果が同一の識別情報を示すか否かを判定する。このとき、判定部３５ｂは、連続的に読み込まれた関係にある紙文書の間で文字認識結果の整合率を算出する。例えば、判定部３５ｂは、患者の名称を構成する文字列のうち文字列を構成する互いの文字が一致する割合を整合率として算出する。図５の例で言えば、テキストデータ５２Ａから抽出された文字認識結果「吉田太郎」と、テキストデータ５２Ｂから抽出された文字認識結果「吉×太郎」との間では、「吉」、「太」及び「郎」の３文字の認識結果が一致する。このため、整合率は、「３÷４×１００＝７５％」と算出される。

その上で、判定部３５ｂは、連続的に読み込まれていない関係にある第１の表示媒体および第２の表示媒体の間でテキストデータに含まれるキーワードの右隣の文字認識結果が同じ識別情報を示すと判定するのに用いる第１の整合率より低い第２の整合率を先に算出された整合率と比較する。例えば、連続的に読み込まれた関係にある表示媒体のうち後で読み込まれた表示媒体のテキストデータからキーワードの右隣の文字認識結果が抽出できなかった場合などには、文字認識結果が得られた表示媒体まで比較対象とする表示媒体がとばされる場合がある。この場合には、連続的に読み込まれていない関係にある第１の表示媒体および第２の表示媒体の間でテキストデータに含まれるキーワードの右隣の文字認識結果が同じ識別情報を示すか否かが判定されることなる。かかる場合には、上記の第１の整合率が閾値として用いられることになる。

このように、第１の整合率よりも第２の整合率の値を低くするのは、連続的に読み込まれた関係にある第３の表示媒体および第４の表示媒体の間で患者の名称が類似する場合には、連続的に読み込まれていない関係にある第１の表示媒体および第２の表示媒体の間で患者の名称が類似する場合よりも、２つの表示媒体が同一の患者に関する紙文書である可能性が高いからである。なぜなら、病院の保管庫等で管理される紙文書等の表示媒体は、包袋によって患者単位で保管されており、各表示媒体が患者単位で重ねられた状態でスキャナ３１へセットされる可能性が高いからである。なお、本実施例では、第１の整合率が９０％であり、第２の整合率が７０％である場合を想定して以下の説明を行う。

図５の例で言えば、テキストデータ５２Ａから抽出された文字認識結果「吉田太郎」と、テキストデータ５２Ｂから抽出された文字認識結果「吉×太郎」との整合率「７５％」が第２の整合率以上である。このため、テキストデータ５２Ａから抽出された文字認識結果「吉田太郎」と、テキストデータ５２Ｂから抽出された文字認識結果「吉×太郎」とは、同じ識別情報を示すと同定する。その上で、判定部３５ｂは、先に読み込まれていた紙文書のテキストデータ５２Ａから抽出された文字認識結果「吉田太郎」を、後に読み込まれた紙文書のテキストデータ５２Ｂから抽出された文字認識結果へ上書きする。この結果、図４に示したレコード番号２の属性情報の属性値が「吉田太郎」と更新されることになる。すると、レコード番号２及びレコード番号３の間で文字認識結果の整合率が算出された場合にも、「吉」、「田」及び「太」の３文字の認識結果が一致する結果、第２の整合率「７０％」以上の整合率「３÷４×１００＝７５％」が算出される。このため、先に読み込まれていたレコード番号２の文字認識結果「吉田太郎」が、後に読み込まれたレコード番号３の文字認識結果へ上書きされる。このように、連続的に読み込まれた関係にある表示媒体のうち一方の表示媒体でキーワードに対応する位置の文字認識に誤認識等が発生した場合でも、他方の表示媒体の文字認識結果で補間して同じ識別情報を示すことが判定できるので、電子文書を患者単位で効果的に分類できる。

出力部３５ｃは、サーバ装置１０に対するデータの出力制御を実行する処理部である。一態様としては、出力部３５ｃは、判定部３５ｂによる判定処理が終了した後に、記憶部３３に記憶されたイメージデータ３３ａ及びテキストデータ３３ｂを含む電子文書と、記憶部３３に記憶された文書管理マスタ３３ｄとをサーバ装置１０へアップロードする。これによって、サーバ装置１０では、文書管理マスタ３３ｄに含まれる属性情報の属性値である識別情報「患者名」をインデックスとして電子文書を分類することができる。

なお、制御部３５には、各種の集積回路や電子回路を採用できる。また、制御部３５が有する機能部の一部を別の集積回路や電子回路とすることもできる。例えば、集積回路としては、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）が挙げられる。また、電子回路としては、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）などが挙げられる。

［処理の流れ］
続いて、本実施例に係るクライアント端末３０の処理の流れについて説明する。なお、ここでは、クライアント端末３０によって実行される（１）読込処理を説明した後に、（２）判定処理を説明することとする。

（１）読込処理
図６は、実施例１に係る読込処理の手順を示すフローチャートである。この読込処理は、複数の紙がスキャナ３１にセットされた状態で図示しない入力デバイス等を介して読込指示を受け付けた場合に処理が起動される。

図６に示すように、表示媒体である紙文書を読み込むと（ステップＳ１０１）、スキャン３１は、紙文書のイメージデータを生成する（ステップＳ１０２）。続いて、文字認識部３５ａは、紙文書のイメージデータに含まれる文字を認識した上で文字コードに変換するＯＣＲ処理を実行することによって紙文書のテキストデータを生成する（ステップＳ１０３）。

そして、文字認識部３５ａは、イメージデータに画像ＩＤを採番するとともに、テキストデータにテキストＩＤを採番する（ステップＳ１０４）。その上で、文字認識部３５ａは、イメージデータ及びテキストデータを記憶部３３へ登録する（ステップＳ１０５）。

続いて、判定部３５ｂは、ステップＳ１０３で生成されたテキストデータからキーワードデータ３３ｃに定義されたキーワードと一致する文字列を検索する（ステップＳ１０６）。なお、キーワードと一致する文字列が検索されなかった場合（ステップＳ１０７Ｎｏ）には、ステップＳ１１０の処理へ移行する。

このとき、キーワードと一致する文字列が検索された場合（ステップＳ１０７Ｙｅｓ）には、判定部３５ｂは、次のような処理を実行する。すなわち、判定部３５ｂは、当該キーワードと一致する文字列から所定の位置、例えばキーワードの右隣の位置に対応する患者名の文字認識結果を抽出する（ステップＳ１０８）。

その上で、判定部３５ｂは、文書管理マスタ３３ｄのレコード番号、ステップＳ１０４で採番された画像ＩＤ及びテキストＩＤとともに、ステップＳ１０８で抽出された患者名の文字認識結果を対応付けて文書管理マスタ３３ｄへ登録する（ステップＳ１０９）。

その後、スキャナ３１によって全ての紙文書が読み込まれるまで（ステップＳ１１０Ｎｏ）、上記のステップＳ１０１〜ステップＳ１０９までの処理が繰り返し実行される。そして、スキャナ３１によって全ての紙文書が読み込まれた場合（ステップＳ１１０Ｙｅｓ）に、処理を終了する。

（２）判定処理
図７は、実施例１に係る判定処理の手順を示すフローチャートである。この判定処理は、例えば、図６に示した読込処理が終了した場合に処理が起動される。なお、上記の判定処理は、文書管理マスタ３３ｄのうち少なくとも連続的に読み込まれた関係にある２つのレコードに各々の文字認識結果が抽出された場合に文字認識結果が抽出されたレコードを対象に処理を起動して実行することもできる。

図７に示すように、判定部３５ｂは、文書管理マスタ３３ｄのレコード番号をカウントするカウンタＮを初期値、例えばゼロに初期化する（ステップＳ３０１）。続いて、判定部３５ｂは、レコード番号のカウンタＮを１つインクリメントする（ステップＳ３０２）。

そして、判定部３５ｂは、レコード番号Ｎにおける患者名の文字認識結果と、レコード番号Ｎ＋１における患者名の文字認識結果とを比較して連続的に読み込まれた関係にある２つの紙文書の間で互いのテキストデータに含まれるキーワードの右隣の文字認識結果の整合率を算出する（ステップＳ３０３）。

ここで、ステップＳ３０３で算出された整合率が所定の閾値、例えば第２の整合率である７０％以上である場合（ステップＳ３０４Ｙｅｓ）には、判定部３５ｂは、次のような処理を実行する。すなわち、判定部３５ｂは、レコード番号Ｎの文字認識結果をレコード番号Ｎ＋１の文字認識結果へ設定する（ステップＳ３０５）。なお、ステップＳ３０３で算出された整合率が第２の整合率未満である場合（ステップＳ３０４Ｎｏ）には、上記のステップＳ３０５の処理は実行せずに、ステップＳ３０６の処理へ移行する。

その後、レコード番号Ｎ＋１の次のレコード、すなわちレコード番号Ｎ＋２のレコードが存在する限り（ステップＳ３０６Ｙｅｓ）、上記のステップＳ３０２〜ステップＳ３０５までの処理を繰り返し実行する。そして、レコード番号Ｎ＋１の次のレコード、すなわちレコード番号Ｎ＋２のレコードがなくなった場合（ステップＳ３０６Ｎｏ）に、処理を終了する。

［実施例１の効果］
上述してきたように、本実施例に係るクライアント端末３０は、複数の表示媒体のそれぞれに表示された表示内容を読み込み、読み込んだ各表示内容について文字認識処理を行う。そして、本実施例に係るクライアント端末３０は、複数の表示媒体のうち、連続的に読み込まれていない関係にある第１の表示媒体と第２の表示媒体のそれぞれに共通する所定の位置に対応する文字認識処理の結果が、第１の整合率以上である場合に、該所定の位置に対応する文字認識結果が同じ識別情報を示すと判定し、複数の表示媒体のうち、連続的に読み込まれた関係にある第３の表示媒体と第４の表示媒体のそれぞれに共通する所定の位置に対応する文字認識処理の結果が、第１の整合率より低い第２の整合率以上である場合に、該所定の位置に対応する文字認識結果が同じ識別情報を示すと判定する。

このため、本実施例に係るクライアント端末３０では、連続的に読み込まれた関係にある表示媒体のうち一方の表示媒体で所定の位置の文字の認識率が低下した場合でも、他方の表示媒体の文字認識結果で補間して同じ識別情報を示すことが判定できる。それゆえ、本実施例に係るクライアント端末３０では、病院の関係者に文字認識結果を目視の上で識別情報である文字認識結果を入力させたり、紙文書を改めて読み込ませて文字認識を再実行させたりする手間を抑制できる。したがって、本実施例に係るクライアント端末３０によれば、電子文書の分類を効果的に支援できる。例えば、手書きで患者の名称が紙文書へ記入される場合などには、文字の認識率の低下は発生しやすいが、紙文書へ手書きによって文字が書き込まれる場合でも、電子文書の分類を効果的に支援できる。

さて、これまで開示の装置に関する実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では、本発明に含まれる他の実施例を説明する。

［応用例］
上記の実施例１では、連続的に読み込まれた関係にある２つの表示媒体の間で識別情報を同定する場合を例示したが、連続的に読み込まれた関係にある表示媒体の数が３つ以上である場合にも互いの識別情報が同じ識別情報を示すことを同定できる。例えば、クライアント端末３０は、第３の表示媒体、第４の表示媒体、第５の表示媒体の３つの表示媒体の間で識別情報を同定することもできる。

これを説明すると、クライアント端末３０は、上記の３つの表示媒体のうち中央に位置する第４の表示媒体と、第４の表示媒体の前に位置する第３の表示媒体との間でそれぞれに共通する所定の位置に対応する文字認識処理の結果の整合率を算出する。さらに、クライアント端末３０は、第４の表示媒体と、第４の表示媒体の後に位置する第５の表示媒体との間でそれぞれに共通する所定の位置に対応する文字認識処理の結果の整合率を算出する。ここで、クライアント端末３０は、第３の表示媒体と第４の表示媒体との間で算出された文字認識処理の結果の整合率および第４の表示媒体と第５の表示媒体との間で算出された文字認識処理の結果の整合率の両方が第２の整合率より低かったとしても、第２の整合率より低い第３の整合率、例えば５０％以上であれば、第３の表示媒体、第４の表示媒体および第５の表示媒体の間で所定の位置に対応する文字認識結果が同じ識別情報を示すと判定することもできる。これによって、同じ患者に関する表示媒体によって挟まれて読み込まれた表示媒体に含まれる所定の位置に対応する文字の認識率が低下した場合でも、前後に位置する表示媒体の文字認識結果で補間して同じ識別情報を示すことが判定できる。

［適用範囲］
上記の実施例１では、病院におけるカルテ等の紙文書が電子化された電子文書を分類する場合を例示したが、複数の紙をまとめて読み込んだ電子文書を分類する場合、例えば銀行窓口で受け付けられた各種の紙伝票が電子化された電子文書を顧客別に分類する場合などにも、制御部３５内の各機能部３５ａ〜３５ｃで実行される処理を同様に適用することができる。この場合には、例えば、キーワードデータ３３ｃに「氏名」、「お客様のご氏名」、「お名前」や「御名前」などのキーワードを定義しておくことができる。

［分散および統合］
また、図示した各装置の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、文字認識部３５ａ、判定部３５ｂまたは出力部３５ｃをクライアント端末３０の外部装置としてネットワーク経由で接続するようにしてもよい。また、文字認識部３５ａ、判定部３５ｂまたは出力部３５ｃを別の装置がそれぞれ有し、ネットワーク接続されて協働することで、上記のクライアント端末３０の機能を実現するようにしてもよい。

［判定プログラム］
また、上記の実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図８を用いて、上記の実施例と同様の機能を有する判定プログラムを実行するコンピュータの一例について説明する。

図８は、実施例１及び実施例２に係る判定プログラムを実行するコンピュータの一例について説明するための図である。図８に示すように、コンピュータ１００は、操作部１１０ａと、スピーカ１１０ｂと、カメラ１１０ｃと、ディスプレイ１２０と、通信部１３０とを有する。さらに、このコンピュータ１００は、ＣＰＵ１５０と、ＲＯＭ１６０と、ＨＤＤ１７０と、ＲＡＭ１８０とを有する。これら１１０〜１８０の各部はバス１４０を介して接続される。

ＨＤＤ１７０には、図８に示すように、上記の実施例１で示した文字認識部３５ａ、判定部３５ｂ及び出力部３５ｃと同様の機能を発揮する判定プログラム１７０ａが予め記憶される。この判定プログラム１７０ａについては、図２に示した各々の文字認識部３５ａ、判定部３５ｂ及び出力部３５ｃの各構成要素と同様、適宜統合又は分離しても良い。すなわち、ＨＤＤ１７０に格納される各データは、常に全てのデータがＨＤＤ１７０に格納される必要はなく、処理に必要なデータのみがＨＤＤ１７０に格納されれば良い。

そして、ＣＰＵ１５０が、判定プログラム１７０ａをＨＤＤ１７０から読み出してＲＡＭ１８０に展開する。これによって、図８に示すように、判定プログラム１７０ａは、判定プロセス１８０ａとして機能する。この判定プロセス１８０ａは、ＨＤＤ１７０から読み出した各種データを適宜ＲＡＭ１８０上の自身に割り当てられた領域に展開し、この展開した各種データに基づいて各種処理を実行する。なお、判定プロセス１８０ａは、図２に示した文字認識部３５ａ、判定部３５ｂ及び出力部３５ｃにて実行される処理、例えば図６〜図７に示す処理を含む。また、ＣＰＵ１５０上で仮想的に実現される各処理部は、常に全ての処理部がＣＰＵ１５０上で動作する必要はなく、処理に必要な処理部のみが仮想的に実現されれば良い。

なお、上記の判定プログラム１７０ａについては、必ずしも最初からＨＤＤ１７０やＲＯＭ１６０に記憶させておく必要はない。例えば、コンピュータ１００に挿入されるフレキシブルディスク、いわゆるＦＤ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」に各プログラムを記憶させる。そして、コンピュータ１００がこれらの可搬用の物理媒体から各プログラムを取得して実行するようにしてもよい。また、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ１００に接続される他のコンピュータまたはサーバ装置などに各プログラムを記憶させておき、コンピュータ１００がこれらから各プログラムを取得して実行するようにしてもよい。

１ 電子カルテシステム
５ ネットワーク
１０ サーバ装置
３０ クライアント端末
３１ スキャナ
３２ 通信Ｉ／Ｆ部
３３ 記憶部
３３ａ イメージデータ
３３ｂ テキストデータ
３３ｃ キーワードデータ
３３ｄ 文書管理マスタ
３５ 制御部
３５ａ 文字認識部
３５ｂ 判定部
３５ｃ 出力部

Claims (4)

1. 複数の表示媒体のそれぞれに表示された表示内容を読み込み、読み込んだ各表示内容について文字認識処理を行い、
   前記複数の表示媒体のうち、連続的に読み込まれていない関係にある第１の表示媒体と第２の表示媒体のそれぞれに共通する所定の位置に対応する文字認識処理の結果が、第１の整合率以上である場合に、該所定の位置に対応する文字認識結果が同じ識別情報を示すと判定し、
   前記複数の表示媒体のうち、連続的に読み込まれた関係にある第３の表示媒体と第４の表示媒体のそれぞれに共通する所定の位置に対応する文字認識処理の結果が、第１の整合率より低い第２の整合率以上である場合に、該所定の位置に対応する文字認識結果が同じ識別情報を示すと判定する、
   処理をコンピュータに実行させることを特徴とする判定プログラム。
2. 前記第４の表示媒体は、前記第３の表示媒体との間で連続的に読み込まれた関係にあるともに第５の表示媒体との間で連続的に読み込まれた関係にあり、
   前記文字認識結果の識別情報を判定する処理として、
   前記第３の表示媒体と前記第４の表示媒体のそれぞれに共通する所定の位置に対応する文字認識処理の結果が前記第２の整合率より低い第３の整合率以上であり、かつ前記第４の表示媒体と前記第５の表示媒体のそれぞれに共通する所定の位置に対応する文字認識処理の結果が前記第３の整合率以上である場合に、該所定の位置に対応する文字認識結果が同じ識別情報を示すと判定することを特徴とする請求項１に記載の判定プログラム。
3. コンピュータが、
   複数の表示媒体のそれぞれに表示された表示内容を読み込み、読み込んだ各表示内容について文字認識処理を行い、
   前記複数の表示媒体のうち、連続的に読み込まれていない関係にある第１の表示媒体と第２の表示媒体のそれぞれに共通する所定の位置に対応する文字認識処理の結果が、第１の整合率以上である場合に、該所定の位置に対応する文字認識結果が同じ識別情報を示すと判定し、
   前記複数の表示媒体のうち、連続的に読み込まれた関係にある第３の表示媒体と第４の表示媒体のそれぞれに共通する所定の位置に対応する文字認識処理の結果が、第１の整合率より低い第２の整合率以上である場合に、該所定の位置に対応する文字認識結果が同じ識別情報を示すと判定する、
   処理を実行することを特徴とする判定方法。
4. 複数の表示媒体のそれぞれに表示された表示内容を読み込み、読み込んだ各表示内容について文字認識処理を行う文字認識部と、
   前記複数の表示媒体のうち、連続的に読み込まれていない関係にある第１の表示媒体と第２の表示媒体のそれぞれに共通する所定の位置に対応する文字認識処理の結果が、第１の整合率以上である場合に、該所定の位置に対応する文字認識結果が同じ識別情報を示すと判定し、前記複数の表示媒体のうち、連続的に読み込まれた関係にある第３の表示媒体と第４の表示媒体のそれぞれに共通する所定の位置に対応する文字認識処理の結果が、第１の整合率より低い第２の整合率以上である場合に、該所定の位置に対応する文字認識結果が同じ識別情報を示すと判定する判定部と
   を有することを特徴とする判定装置。

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