JP2014215935A - 情報処理方法、装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】薬効を確認するのに適した治験候補者を抽出する【解決手段】本方法は、（Ａ）患者の識別子に対応付けて疾病の識別子と治療期間を特定するためのデータとが格納されているデータ格納部において、治験に係る疾病の識別子が対応付けられている患者の識別子を特定し、（Ｂ）特定された患者の識別子から、データ格納部において対応付けられているデータから特定される治療期間が、治験に係る疾病についての基準日数を超えている患者の識別子を抽出し、（Ｃ）識別子が抽出された患者のリストを生成して、出力する処理を含む。【選択図】図２

Description

本発明は、治験を支援するための技術に関する。

一般的に、製薬会社が開発した治験薬は、複数の医療機関における医師を通じて、その治験の対象として好ましいと考えられ且つ自身がその治験を承諾する患者に提供され、そして当該患者によって服用される。また、治験薬は新薬になり得る可能性を秘めたものであるので、従来の薬では効果がなかった患者に服用させ、早く回復に向かわせたいという医師側及び患者側の強い希望もある。

治験は、第１相試験、第２相試験、第３相試験という３段階の試験を含む。この３段階の試験のうち第３相試験では、承認を求める治験薬を実際に使うことになりそうな患者を対象に、広く実施される。このような治験は医師から患者に紹介されることが多い。具体的には、医師は、自分が担当する患者の中で、治験薬使用により効果が期待される疾患又は疾病を有する患者に対して、治験を紹介する場合が多い。しかしながら、患者の数が多いと、適切な患者を抽出するのは手間が掛かる。

また、製薬会社としては、従来の薬で十分に効果のある患者に対して治験を行うよりも、従来の薬では効果の出にくい患者に対して治験を実施した方が、従来薬に対する優位性を検証しやすいため、従来の薬では効果の出にくい患者に対する治験が望ましい。しかしながら、このような患者を見つけることも難しい。

なお、治験候補者を抽出する技術は存在しているが、従来の薬では効果の出にくい患者という観点に着目したものはない。

特開２００７−２６１７２号公報 特開２００４−１８５０６７号公報 特開２００３−３３１０５６号公報 特表２００５−５３４０８２号公報

従って、本発明の目的は、一側面によれば、薬効を確認するのに適した治験候補者を抽出するための技術を提供することである。

本発明に係る情報処理方法は、（Ａ）患者の識別子に対応付けて疾病の識別子と治療期間を特定するためのデータとが格納されているデータ格納部において、治験に係る疾病の識別子が対応付けられている患者の識別子を特定し、（Ｂ）特定された患者の識別子から、データ格納部において対応付けられているデータから特定される治療期間が、治験に係る疾病についての基準日数を超えている患者の識別子を抽出し、（Ｃ）識別子が抽出された患者のリストを生成して、出力する処理を含む。

一側面によれば、薬効を確認するのに適した治験候補者を抽出できるようになる。

図１は、本実施の形態に係るシステムの概要を示す図である。 図２は、医療機関サーバの機能ブロック図である。 図３は、治験ＤＢに格納されるデータの一例を示す図である。 図４は、抽出条件ＤＢに格納されるデータの一例を示す図である。 図５は、薬の効果と入院期間との関係を表す図である。 図６は、統計ＤＢに格納されるデータの一例を示す図である。 図７は、本実施の形態の主要な処理フローを示す図である。 図８は、治験選択画面の一例を示す図である。 図９は、治験候補者抽出処理の処理フローを示す図である。 図１０は、抽出データの一例を示す図である。 図１１は、治験候補者抽出処理の処理フローを示す図である。 図１２は、治験候補者のリストの一例を示す図である。 図１３は、治験候補者の表示データの一例を示す図である。 図１４は、コンピュータの機能ブロック図である。

図１に、本実施の形態に係るシステムの概要を示す。インターネットと医療機関内ＬＡＮ（Local Area Network）などであるネットワーク１には、１又は複数の製薬会社端末７と、１又は複数の医療機関端末５と、医療機関サーバ３とが接続されている。

製薬会社端末７は、製薬会社の担当者からの指示に従って治験情報を医療機関サーバ３に登録する。医療機関サーバ３は、電子カルテについての処理を行うと共に、本実施の形態に係る治験候補者を抽出する処理を行う。医療機関端末５は、医師からの指示に従って、電子カルテのデータを医療機関サーバ３に登録したり、医療機関サーバ３に登録された電子カルテのデータを取得して、表示装置に表示する。さらに、医療機関端末５は、医師からの指示に従って、特定の治験について治験候補者のリストを、医療機関サーバ３に生成させて、当該治験候補者のリストを、表示装置に表示する。なお、医療機関端末５は、電子カルテのためのクライアントプログラム及び治験処理のためのクライアントプログラムを実行しているものとする。但し、医療機関サーバ３がウェブ（Ｗｅｂ）サーバ機能を有している場合には、医療機関端末５はＷｅｂブラウザを実行することで、以下で述べるような処理を行うようにしても良い。

図２に医療機関サーバ３の機能ブロック図を示す。医療機関サーバ３は、登録部３１と、治験データベース（ＤＢ）３２と、抽出部３３と、データ格納部３４と、抽出条件ＤＢ３５と、統計ＤＢ３６と、電子カルテＤＢ３７と、電子カルテ処理部３８とを有する。

登録部３１は、製薬会社端末７から治験情報を受信して、治験ＤＢ３２に登録する。電子カルテ処理部３８は、医療機関端末５からの要求に応じて、電子カルテＤＢ３７から電子カルテのデータを抽出して、要求元の医療機関端末５へ送信し、医療機関端末５から電子カルテのデータを受信すると、電子カルテＤＢ３７に登録する。電子カルテＤＢ３７及び電子カルテ処理部３８は、従来と同じであり、これ以上述べない。

抽出部３３は、医療機関端末５からの要求に応じて、特定の治験について治験候補者を抽出する処理を、統計ＤＢ３６と、抽出条件ＤＢ３５と、治験ＤＢ３２と、電子カルテＤＢ３７とに登録されているデータを用いて実行する。なお、抽出部３３は、処理途中のデータを、データ格納部３４に格納する。

治験ＤＢ３２に格納されているデータの一例を、図３に示す。図３の例では、治験ＩＤと、治験名と、治験対象の疾病の疾病ＩＤと、疾病名と、治験薬と、対照薬と、治験の実施期間とが登録されるようになっている。なお、対照薬は、治験において治験薬との比較の対象として用いられる薬である。なお、治験では、心因的な要因を除外するために、治験薬と対照薬とのいずれが投与されるのかは、医師及び治験患者の両方に分からないようになっている。

また、抽出条件ＤＢ３５に格納されるデータの一例を、図４に示す。図４の例では、疾病ＩＤと、疾病名と、判断時期係数とが登録されるようになっている。判断時期係数は、特定の疾病について、平均在院期間に対して、退院の目処が立つまで患者の病状が改善しているかどうかを判断する時期の割合を表す。平均在院期間×判断時期係数で、判断の基準日数が得られる。

本実施の形態では、従来の薬では効果が出にくい患者であるか否かを、入院日数で判断する。図５に、在院日数（入院日数）と薬の効果との関係を模式的に示す。図５において、縦軸は、薬による治癒の度合い又は改善の度合いを表しており、上に行くほど度合いが高くなっている。また、横軸は在院日数を表している。例えば、曲線Ａで示される患者は、早期に薬が効いて、入院日数が基準日数より短い時期に退院のめどがたって、退院している。また、曲線Ｂで示される患者は、入院日数がちょうど基準日数に達した時点で退院のめどがたって、退院している。一方、曲線Ｃで示される患者は、薬の効きが悪く、入院日数が基準日数を超えても退院の目処が立っていない。本実施の形態では、入院日数が基準日数を超えてしまっても退院できないような患者、すなわち曲線Ｃで表されるような患者を、従来の薬では効果が出にくく、治験薬の効果を確認するのに適した患者であるとして抽出することにする。

統計ＤＢ３６に格納されるデータの一例を、図６に示す。図６の例では、疾病ＩＤと、疾病名と、平均在院日数とが登録されるようになっている。

次に、本実施の形態に係るシステムの処理フローを図７乃至図１３を用いて説明する。

例えば、メニュー画面などにおいて、医師が、治験選択画面の表示要求を入力すると、医療機関端末５は、治験選択画面の表示要求を受け付け（図７：ステップＳ１）、治験選択画面のデータ要求を、医療機関サーバ３へ送信する（ステップＳ３）。

医療機関サーバ３の抽出部３３は、医療機関端末５から、治験選択画面のデータ要求を受信すると（ステップＳ５）、治験ＤＢ３２から、実施期間が未了の治験データを抽出する（ステップＳ７）。図３の例では、治験Ａ乃至Ｃのデータが抽出されるものとする。

そして、抽出部３３は、抽出データから、治験選択画面のデータを生成し、当該治験選択画面のデータを、医療機関端末５へ送信する（ステップＳ９）。医療機関端末５は、医療機関サーバ３から、治験選択画面のデータを受信し、表示装置に表示する（ステップＳ１１）。

例えば、図８に示すような治験選択画面が表示される。図８の例では、抽出された治験Ａ乃至Ｃの各々について、治験名と、対象疾病と、実施期間と、選択ボタンとが表示されるようになっている。そして、医師は、着目する治験についての選択ボタンをクリックする。

そうすると、医療機関端末５は、医師による治験選択を受け付け、選択された治験の識別子を含む治験選択結果を、医療機関サーバ３へ送信する（ステップＳ１３）。医療機関サーバ３の抽出部３３は、選択された治験の識別子を含む治験選択結果を受信する（ステップＳ１５）。そして、医療機関サーバ３の抽出部３３は、治験候補者抽出処理を実行する（ステップＳ１７）。この治験候補者抽出処理については、図９乃至図１２を用いて説明する。

まず、抽出部３３は、治験ＤＢ３２（又はステップＳ７で抽出されたデータ）から、選択された治験の疾病ＩＤを特定する（ステップＳ３１）。そして、抽出部３３は、疾病ＩＤで電子カルテＤＢ３７を検索して、該当患者のデータを抽出する（ステップＳ３３）。例えば、疾病ＩＤ「Ｓ０１」が特定されたとすると、図１０に示すようなデータが抽出され、データ格納部３４に格納される。図１０の例では、患者ＩＤと、病棟・病室と、患者名と、疾病ＩＤと、疾病名と、現在の投与薬と、入院日数とが抽出される。入院日数については、入院開始日が電子カルテＤＢ３７に登録されている場合には、現在日付との差から入院日数を算出しておく。

そして、抽出部３３は、ステップＳ３３で患者のデータが抽出されたか判断する（ステップＳ３５）。患者のデータが抽出されていない場合には、抽出部３３は、該当無しのリストを生成する（ステップＳ３７）。そして処理は端子Ａを介して呼出元の処理に戻る。

一方、患者のデータが抽出された場合には、抽出部３３は、抽出条件ＤＢ３５から、特定された疾病ＩＤに対応する判断時期係数を抽出する（ステップＳ３９）。疾病ＩＤ「Ｓ０１」の場合、図４の例では「０．７５」が抽出される。

また、抽出部３３は、統計ＤＢ３６から、特定された疾病ＩＤに対応する平均在院日数を抽出する（ステップＳ４１）。疾病ＩＤ「Ｓ０１」の場合、図６の例では「１７．１」が得られる。

さらに、抽出部３３は、判断時期係数×平均在院日数により、基準日数を算出する（ステップＳ４３）。この例では、基準日数＝０．７５×１７．１＝１２．８２５となる。そして処理は端子Ｂを介して図１１の処理に移行する。

図１１の処理に移行して、抽出部３３は、ステップＳ３３で抽出された患者のうち、未処理の患者を一人特定する（ステップＳ４５）。図１０のリストを例えば上から順番に処理する。

そして、抽出部３３は、特定された患者の入院日数は、基準日数より多いか否かを判断する（ステップＳ４７）。本実施の形態では、基準日数より入院日数が多い場合には、治療期間が長引いており、現在投与している薬の効果があまり芳しくないと予測されるので、治験薬の効果を確認するのに適していると判断される。

特定された患者の入院日数が、基準日数以下である場合には、処理はステップＳ５５に移行する。すなわち、特定された患者は、治験候補者として抽出されない。

一方、特定された患者の入院日数が、基準日数よりも多い場合には、抽出部３３は、現在の投与薬が、疾病ＩＤに対応付けられている対照薬と一致するか否かを判断する（ステップＳ４９）。疾病ＩＤ「Ｓ０１」の場合、図３の例では「薬Ｂ」が対照薬である。現在の投与薬と対照薬とが一致する場合には、仮に対照薬が投与されることになっても、現在の投与薬とは変わらないので、患者には悪影響はないと判断できる。

現在の投与薬が、対照薬と一致しない場合には、抽出部３３は、特定された患者のデータをリストに追加する（ステップＳ５１）。リストは、データ格納部３４に格納される。そして処理はステップＳ５５に移行する。

一方、現在の投与薬が、対照薬と一致する場合には、抽出部３３は、対照薬フラグと、特定された患者のデータとをリストに追加する（ステップＳ５３）。そして処理はステップＳ５５に移行する。

図１０に示したような患者が抽出された場合、入院日数が「１２日」である患者以外は、リストに登録される。また、患者「高橋三郎」は、現在の投与薬が「薬Ｂ」であり、対照薬が「薬Ｂ」であるから、対照薬フラグがセットされる。

より具体的には、図１２に示すようなリストが生成される。図１２の例では、患者ＩＤと、病棟・病室と、患者名と、入院日数と、対照薬フラグとが登録されるようになっている。

そして、抽出部３３は、未処理の患者が存在するか否かを判断する（ステップＳ５５）。未処理の患者が存在する場合には、処理はステップＳ４５に戻る。一方、未処理の患者が存在しない場合には、抽出部３３は、リストにおいて、入院日数で患者を昇順にソートする（ステップＳ５７）。入院日数が多いと、直ぐに退院してしまう可能性も高くなるので、入院日数が少ない方が治験にとっては好ましいからである。図１２の例では、既にソートされている。そして処理は呼出元の処理に戻る。

図７の処理の説明に戻って、抽出部３３は、治験候補者リストの表示データを生成し、医療機関端末５へ送信する（ステップＳ１９）。医療機関端末５は、医療機関サーバ３から、治験候補者リストの表示データを受信し、表示装置に表示する（ステップＳ２１）。

例えば図１３に示すような画面が表示される。図１３の例では、患者ＩＤと、病棟・病室と、患者名と、対照薬と投与薬とが一致するか否かを示すデータと、患者の電子カルテを表示させるための詳細ボタンとが設けられている。医師は、この表示から、個々の患者の詳細を検討して、治験候補者を絞り込むことになる。

このような処理を行うことで、治験薬の効果を確認するのに適していると推定される患者を、医師は手間なく見つけ出すことができ、治験候補者を絞り込むことができるようになる。製薬会社としても、治験薬の効果を確認するのに適している患者を見つけやすくなるので、効果的な治験を行うことができる。患者も、現在投与している薬とは異なる新たな薬を試す機会が得られやすくなる。医療機関にとっては、治験薬が服用していた対照薬より優位性があった場合、当該患者の在院日数を短縮することが期待でき、しいては入院患者全体の平均在院日数の短縮にもつながり、病院経営に貢献できる。

以上本発明の実施の形態を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、図２のような機能ブロック構成は一例であって、プログラムモジュール構成とは一致しない場合もある。データ格納態様も、ファイル構成とは一致しない場合もある。さらに、処理フローについても、処理結果が変わらない限り、処理順番を入れ替えたり、複数のステップを並列に実行する場合もある。

また、上では医療機関サーバ３を１台のコンピュータで実施する例を示したが、複数のコンピュータによって実施するようにしても良い。

さらに、上で述べた例では、入院日数（すなわち入院期間）を治療期間の一例として説明したが、通院日数を治療期間として用いても良い。さらに、入院日数と通院日数との和又は通院日数を入院日数に換算した結果又は入院日数を通院日数に換算した結果を、治療期間として取り扱うようにしても良い。

なお、上で述べた医療機関サーバ３、医療機関端末５、及び製薬会社端末７は、コンピュータ装置であって、図１４に示すように、メモリ２５０１とＣＰＵ（Central Processing Unit）２５０３とハードディスク・ドライブ（ＨＤＤ：Hard Disk Drive）２５０５と表示装置２５０９に接続される表示制御部２５０７とリムーバブル・ディスク２５１１用のドライブ装置２５１３と入力装置２５１５とネットワークに接続するための通信制御部２５１７とがバス２５１９で接続されている。オペレーティング・システム（ＯＳ：Operating System）及び本実施例における処理を実施するためのアプリケーション・プログラムは、ＨＤＤ２５０５に格納されており、ＣＰＵ２５０３により実行される際にはＨＤＤ２５０５からメモリ２５０１に読み出される。ＣＰＵ２５０３は、アプリケーション・プログラムの処理内容に応じて表示制御部２５０７、通信制御部２５１７、ドライブ装置２５１３を制御して、所定の動作を行わせる。また、処理途中のデータについては、主としてメモリ２５０１に格納されるが、ＨＤＤ２５０５に格納されるようにしてもよい。本技術の実施例では、上で述べた処理を実施するためのアプリケーション・プログラムはコンピュータ読み取り可能なリムーバブル・ディスク２５１１に格納されて頒布され、ドライブ装置２５１３からＨＤＤ２５０５にインストールされる。インターネットなどのネットワーク及び通信制御部２５１７を経由して、ＨＤＤ２５０５にインストールされる場合もある。このようなコンピュータ装置は、上で述べたＣＰＵ２５０３、メモリ２５０１などのハードウエアとＯＳ及びアプリケーション・プログラムなどのプログラムとが有機的に協働することにより、上で述べたような各種機能を実現する。

以上述べた本実施の形態をまとめると、以下のようになる。

本実施の形態に係る情報処理方法は、（Ａ）患者の識別子に対応付けて疾病の識別子と治療期間を特定するためのデータとが格納されているデータ格納部において、治験に係る疾病の識別子が対応付けられている患者の識別子を特定し、（Ｂ）特定された患者の識別子から、データ格納部において対応付けられているデータから特定される治療期間が、治験に係る疾病についての基準日数を超えている患者の識別子を抽出し、（Ｃ）識別子が抽出された患者のリストを生成して、出力する処理を含む。

このような基準で患者を抽出することで、従来の薬では効果が出ていない患者、すなわち治験薬の効果を確認するのに適した患者が抽出できるようになる。

さらに、本情報処理方法は、（Ｄ）疾病毎に平均治療日数を格納する第２データ格納部から、治験に係る疾病についての平均治療期間を特定し、（Ｅ）疾病毎に、平均治療日数に対する基準日数の割合を格納する第３データ格納部から、治験に係る疾病についての割合を特定し、（Ｆ）特定された平均治療期間に対して、特定された割合を乗じることで、治験に係る疾病についての基準日数を算出する処理をさらに含むようにしても良い。このようにすれば、基準日数を適切に算出することができるようになる。

さらに、上で述べた治療期間が、入院期間、通院期間、又は入院期間及び通院期間から特定される場合もある。

また、上で述べたデータ格納部において、患者の識別子に対応付けて投与薬がさらに格納されているようにしても良い。この場合、本情報処理方法は、（Ｇ）治験毎に当該治験に係る対照薬を格納する第４データ格納部から、治験に係る対照薬を特定し、（Ｈ）抽出された患者の識別子に対応付けられている投与薬と、特定された対照薬とが一致するか否かを判定する処理をさらに含むようにしても良い。さらにこの場合、上で述べた患者のリストに、判定結果が含まれる場合もある。このように、対照薬と投与薬とが一致する場合には、治験薬ではなく対照薬が投与されることになっても、影響が少ないため、好ましい場合があるためである。

さらに、患者のリストにおいて、治療期間が短い順に患者がソートされている場合もある。治療期間が基準日数を超えている場合には、治療が終了する可能性も高くなるので、できるだけ基準日数を超えている期間が短い方が治験候補者としては好ましいためである。

なお、上で述べたような処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを作成することができ、当該プログラムは、例えばフレキシブル・ディスク、ＣＤ−ＲＯＭなどの光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリ（例えばＲＯＭ）、ハードディスク等のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体又は記憶装置に格納される。なお、処理途中のデータについては、ＲＡＭ等の記憶装置に一時保管される。

以上の実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）
患者の識別子に対応付けて疾病の識別子と治療期間を特定するためのデータとが格納されているデータ格納部において、治験に係る疾病の識別子が対応付けられている患者の識別子を特定し、
特定された前記患者の識別子から、前記データ格納部において対応付けられているデータから特定される治療期間が、前記治験に係る疾病についての基準日数を超えている患者の識別子を抽出し、
識別子が抽出された患者のリストを生成して、出力する
処理を、コンピュータに実行させるためのプログラム。

（付記２）
疾病毎に平均治療日数を格納する第２データ格納部から、前記治験に係る疾病についての平均治療期間を特定し、
疾病毎に、平均治療日数に対する基準日数の割合を格納する第３データ格納部から、前記治験に係る疾病についての割合を特定し、
特定された前記平均治療期間に対して、特定された前記割合を乗じることで、前記治験に係る疾病についての基準日数を算出する
処理を、さらに前記コンピュータに実行させるための付記１記載のプログラム。

（付記３）
前記治療期間が、入院期間、通院期間、又は入院期間及び通院期間から特定される
付記１又は２記載のプログラム。

（付記４）
前記データ格納部において、前記患者の識別子に対応付けて投与薬がさらに格納されており、
治験毎に当該治験に係る対照薬を格納する第４データ格納部から、前記治験に係る対照薬を特定し、
抽出された前記患者の識別子に対応付けられている投与薬と、特定された前記対照薬とが一致するか否かを判定する
処理を前記コンピュータにさらに実行させ、
前記患者のリストに、前記判定結果が含まれる
付記１乃至３のいずれか１つ記載のプログラム。

（付記５）
前記患者のリストにおいて、前記治療期間が短い順に患者がソートされている
付記１乃至４のいずれか１つ記載のプログラム。

（付記６）
患者の識別子に対応付けて疾病の識別子と治療期間を特定するためのデータとが格納されているデータ格納部において、治験に係る疾病の識別子が対応付けられている患者の識別子を特定し、
特定された前記患者の識別子から、前記データ格納部において対応付けられているデータから特定される治療期間が、前記治験に係る疾病についての基準日数を超えている患者の識別子を抽出し、
識別子が抽出された患者のリストを生成して、出力する
処理を含み、コンピュータにより実行される情報処理方法。

（付記７）
患者の識別子に対応付けて疾病の識別子と治療期間を特定するためのデータとが格納されているデータ格納部において、治験に係る疾病の識別子が対応付けられている患者の識別子を特定する手段と、
特定された前記患者の識別子から、前記データ格納部において対応付けられているデータから特定される治療期間が、前記治験に係る疾病についての基準日数を超えている患者の識別子を抽出する手段と、
識別子が抽出された患者のリストを生成して、出力する手段と、
を有する情報処理装置。

３１ 登録部
３２ 治験ＤＢ
３３ 抽出部
３４ データ格納部
３５ 抽出条件ＤＢ
３６ 統計ＤＢ
３７ 電子カルテＤＢ
３８ 電子カルテ処理部

Claims (7)

1. 患者の識別子に対応付けて疾病の識別子と治療期間を特定するためのデータとが格納されているデータ格納部において、治験に係る疾病の識別子が対応付けられている患者の識別子を特定し、
   特定された前記患者の識別子から、前記データ格納部において対応付けられているデータから特定される治療期間が、前記治験に係る疾病についての基準日数を超えている患者の識別子を抽出し、
   識別子が抽出された患者のリストを生成して、出力する
   処理を、コンピュータに実行させるためのプログラム。
2. 疾病毎に平均治療日数を格納する第２データ格納部から、前記治験に係る疾病についての平均治療期間を特定し、
   疾病毎に、平均治療日数に対する基準日数の割合を格納する第３データ格納部から、前記治験に係る疾病についての割合を特定し、
   特定された前記平均治療期間に対して、特定された前記割合を乗じることで、前記治験に係る疾病についての基準日数を算出する
   処理を、さらに前記コンピュータに実行させるための請求項１記載のプログラム。
3. 前記治療期間が、入院期間、通院期間、又は入院期間及び通院期間から特定される
   請求項１又は２記載のプログラム。
4. 前記データ格納部において、前記患者の識別子に対応付けて投与薬がさらに格納されており、
   治験毎に当該治験に係る対照薬を格納する第４データ格納部から、前記治験に係る対照薬を特定し、
   抽出された前記患者の識別子に対応付けられている投与薬と、特定された前記対照薬とが一致するか否かを判定する
   処理を前記コンピュータにさらに実行させ、
   前記患者のリストに、前記判定結果が含まれる
   請求項１乃至３のいずれか１つ記載のプログラム。
5. 前記患者のリストにおいて、前記治療期間が短い順に患者がソートされている
   請求項１乃至４のいずれか１つ記載のプログラム。
6. 患者の識別子に対応付けて疾病の識別子と治療期間を特定するためのデータとが格納されているデータ格納部において、治験に係る疾病の識別子が対応付けられている患者の識別子を特定し、
   特定された前記患者の識別子から、前記データ格納部において対応付けられているデータから特定される治療期間が、前記治験に係る疾病についての基準日数を超えている患者の識別子を抽出し、
   識別子が抽出された患者のリストを生成して、出力する
   処理を含み、コンピュータにより実行される情報処理方法。
7. 患者の識別子に対応付けて疾病の識別子と治療期間を特定するためのデータとが格納されているデータ格納部において、治験に係る疾病の識別子が対応付けられている患者の識別子を特定する手段と、
   特定された前記患者の識別子から、前記データ格納部において対応付けられているデータから特定される治療期間が、前記治験に係る疾病についての基準日数を超えている患者の識別子を抽出する手段と、
   識別子が抽出された患者のリストを生成して、出力する手段と、
   を有する情報処理装置。

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