JP2015018462A - 医療カルテシステム及び医療カルテ検索方法 - Google Patents

Abstract

【課題】治療の順序を考慮し、より高度な医療カルテの検索を行う。
【解決手段】検索条件となる診療対象患者のカルテ情報内の経過記録情報が選択され、そのカルテと他患者のカルテ情報の経過記録情報との類似度を計算する。そして、診療対象患者の病名登録後、検索対象にした経過記録情報登録までの複数の治療情報を取得し、同様に他患者に対し、病名登録から類似度計算を行った経過記録情報登録までの複数の治療情報を取得する。これらの治療情報を時系列順序を考慮しながら類似度を計算し、経過記録情報の類似度と治療情報の類似度に基いて、カルテ情報の類似度を解析する。
【選択図】図６

Description

本発明は、電子医療カルテに関わる

従来から医療カルテの電子化が行われている。この電子化医療カルテシステムでは、単にカルテを電子した状態で保存、管理するのみならず、カルテに記載した事項を解析し、医師が所望するカルテに関連する情報を検索、取得することが可能である。例えば、特許文献１に記載の医療カルテシステムでは、電子カルテの記載事項（SOAP情報）を形態要素解析して関連性を評価し、関連性の高いデータから順に表示することが記載されている。

特開２０１３−９７６１９号公報

しかしながら、上記特許文献１では、カルテの情報の時系列的な順序性については考慮していない。症状や治療の順序は大きな意味を持ち、その順序が異なれば医療カルテとしての意味も異なる。

本発明は、上記課題に対し、時系列的な順序を考慮した医療カルテ管理技術を提供することを目的とする。

本発明は、上記課題を解決するために、検索条件となる診療対象患者のカルテ情報内の経過記録情報が選択され、そのカルテと他患者のカルテ情報の経過記録情報との類似度を計算する。そして、診療対象患者の病名登録後、検索対象にした経過記録情報登録までの複数の治療情報を取得し、同様に他患者に対し、病名登録から類似度計算を行った経過記録情報登録までの複数の治療情報を取得する。これらの治療情報を時系列順序を考慮しながら類似度を計算し、経過記録情報の類似度と治療情報の類似度に基いて、カルテ情報の類似度を解析する。

本発明によれば、患者に治療に役に立つ症例・治療例のカルテを検索する技術を提供し、医療技術を高めることができる。

本発明の一実施例にかかる医療カルテシステムの構成図である。 本発明の一実施例にかかる連想検索サーバの構成図である。 本発明の一実施例にかかるカルテ情報の構成図である。 本発明の一実施例にかかるカルテ情報の患者情報テーブルの例である。 本発明の一実施例にかかるカルテ情報の患者病名テーブルの例である。 本発明の一実施例にかかるカルテ情報の経過記録テーブルの例である。 本発明の一実施例にかかるカルテ情報の治療情報内の各種オーダーヘッダテーブルの例である。 本発明の一実施例にかかるカルテ情報の治療情報内の各種オーダー実態テーブルの例である。 本発明の一実施例にかかる画面表示の例である。 本発明の一実施例にかかる連想検索のシーケンス図である。 本発明の一実施例の類似症例検索にかかる診療対象患者のカルテ情報の一例である。 本発明の一実施例の類似症例検索にかかる他患者のカルテ情報の一例である。 本発明の一実施例にかかる検索結果の画面表示の例である。 本発明の一実施例にかかる検索結果の画面表示の例である。

以下、本発明の実施例を、図面を用いて説明する。

図１は、本発明の実施例にかかる医療カルテシステム１の構成図である。本システムは、ＡＰ（Application）サーバ２、連想検索サーバ３、ＤＢ（DataBase）サーバ４、ＤＢ５、を備え、クライアント端末６に通信可能に接続されている。これらの構成は、ネットワークや配線などにより、互いに通信可能に接続されている。

クライアント端末６は、医師など医療関係者を主とするユーザからの入力を受け付ける入力部（図示せず）や、画面表示を行うディスプレイ（図示せず）を備えた一般的なPC（Personal Computer）やタブレットで構成される。APサーバ２は、クライアント端末６と通信し、ユーザからの要求受付やのその返答を行う。すなわち、帳票・患者の情報・職員情報の抽出・閲覧・印刷や、他のシステムとの連携などの基本的な医療カルテシステムの業務を行う。DB５は、カルテ情報５０をはじめとする各種情報を格納する記憶装置であり、DBサーバ４は、DB５へのデータ入出力を管理したり、DB５内部のデータの検索などを行ったりする。

連想検索サーバ３は、カルテ検索を高性能化するためのサーバである。図２に、連携検索サーバの構成を示す。情報取得部３１は、他の装置に情報要求を送信し、情報を受信する。経過記録解析部３２は、経過記録情報５３の解析を行い、特徴語の抽出やその重み付けを行う。経過記録類似度計算部３３、患者類似度計算部３４、主病名類似度計算部３５、治療類似度計算部３６は、各々、後述のカルテ情報に含まれる経過記録情報５３、患者情報５１、主病名情報５２、治療情報５４同士の類似度を計算する。治癒経過解析部３７は、計算した複数の類似度に基いて、患者ごとのカルテ情報全体としての類似度を算出するとともに、病気が回復しているか悪化しているか治療成績によってカルテ情報を分類する。これらは、例えば、プロセッサ上で稼動するプログラムによって実現される。

特徴語類似語辞書情報３８は、ユーザが編集可能なシソーラス（分類語彙表）であり、上記各テーブルに記載される医療を特徴付ける用語が特徴語が記憶されている。また、その用語に同一又は類似する用語を対応付けて記憶している。これは、後述の検索や類似度計算の際に、経過記録情報を記載する医師による表記の揺らぎを吸収して精度を高めるためのものである。

図３に、DB５が格納している患者ごとに割り当てられるカルテ情報５０の構造を示す。DB内では、患者ごとに患者情報５１、病名情報５２、経過記録情報５３、治療情報５４（オーダーヘッダーテーブル５５とオーダー実態テーブル５６を有する）が格納されている。これらの情報は、いずれも患者番号を有しており、同一の患者番号を有するものは、同一の患者に対する情報である。ＤＢ５内では、複数の患者の情報が各情報ごとに集められて、それぞれが各情報に対応付けられた特定の記憶領域に保存されている。

また、図４（ａ）〜（ｅ）に、一例として各情報のテーブルを示す。

図４（ａ）示す患者情報テーブル５１には、患者番号と、生年月日（ここから年齢が算出される）と、性別が記載され、必要に応じて身長や体重なとも記憶されている。患者がすでに死亡している場合には死亡済フラグとその日付が記憶される。

図４（ｂ）に示す患者病名テーブル５２には、患者番号と、病名コード（病名に対応付けられている）と、その登録日と、転帰区分と、その登録日などが記憶されている。転帰とは、病気の進行具合であり、例えば治癒、中止や死亡がある。

図４（ｃ）に示す経過記録テーブル５３は、患者番号と、経過登録日と、経過記録と、診療科の科コードとを記憶している。経過記録には、問診の結果・検査の結果・医師の見解・今後の治療計画を医師が入力した情報などが記載される。

治療情報５４として、図４（ｄ）にオーダーヘッダテーブル５５を、図４（ｅ）にオーダー実態テーブル５６を示す。オーダーヘッダテーブル５５には、患者番号と、オーダー登録日と、オーダー番号が記憶されている。オーダー実態テーブル５６には、患者番号と、オーダー番号と、治療内容が記憶されている。治療情報が二つに分割され、オーダー番号で結び付けられている。分割されているのは、データ間の整合性を保つためにデータベースを正規化しているためである。オーダーヘッダテーブル及びオーダ実態テーブルは、処方業務や注射業務など各業務毎に存在している。

患者病名テーブル５２、経過記録テーブル５３、治療情報５４のテーブル５５，５６は、疾病、診療、治療の度に作成されていくので、患者一人に対し複数存在してよい。患者情報テーブル５１は、患者の一人につき一つが原則である。

図５に、本実施例の画面表示の例を示す。Ｓ（Subject）には、医師の問診により患者から聞き出した自覚症状が記載され、Ｏ（Object）には客観的な診療や検査結果が記載され、Ａ（Assessment）には医師の見識が記載され、Ｐ（Plan）には今後の治療計画が記載される。これらは合わせてSOAP欄と呼ばれる。左上は、経過記録情報にかかる症状が表示されている。左下は、経過記録情報としてレントゲンの結果及び「ＣＴの予約」が記載されており、その下に身体情報が表示されている。右下には、治療情報として検体検査・処方・次の診療予約が表示されている。

図６に、本実施例による類似症例カルテ検索のシーケンス図を示す。

まず、ユーザである医師は、患者のカルテ情報をクライアント端末６に表示させ、患者の診察を行う。診察後、本カルテシステムは、医師から診察結果を経過記録情報５３として記入を受け付ける。診察結果は、クライアント端末６、APサーバ２、DBサーバ４を介してDB５に記録される。その後、この患者の記録経過情報５３は、患者治療方針の決定の参考とするための類似するカルテ情報を検索するクエリとして選択され、類似症例のカルテ情報の検索要求がクライアント端末３に入力される（S601）。選択される経過記録情報５３は、その患者の最新の経過記録情報が望ましいが、それ以外の経過記録情報をクエリとして選択することもできる。また、検索を行うのは、診察の直後でなくてもよい。

そして、APサーバ２は、経過記録情報の選択と検索要求を受け付けると、当該選択に基く経過記録情報と検索要求を連想検索サーバ３に送信する（S602）。

連想検索サーバ３は、経過記録情報５３を受信し、他の患者の経過記録情報５３の検索を行う。まずは、経過記録解析部３２が、受信した経過記録情報５３の内容を解析する（S603）。具体的には、経過記録情報５３から、症状に記載されている特徴語を抽出し、その重み付けを行う。特徴語抽出には、特徴語類似語辞書情報３８を用い、重み付けには、当該辞書情報でその特徴語につけられた重み、出現頻度、その特徴語を修飾する修飾語、医師がハイライトするために記入した印（マーカ）などを用いて行う。このときに類似語が対応付けられて記憶されている特徴語類似語辞書情報３８をシソーラスとしても用い、表記の揺らぎを吸収して解析精度を高める。

クエリとしての経過記録情報の解析を行った後、類似する他の患者の経過記録情報５３の検索を行う。まず、連想検索サーバ３の情報取得部３１は、DBサーバ４へ他患者経過記録取得要求を送信する（Ｓ604）。DBサーバ４は、これを受信し、DB５内から経過記録情報５３を取得し、連想検索サーバ３へ送信する（Ｓ605）。連想検索サーバ３は、受信した他患者の経過記録情報を、クエリとした経過記録情報に対しての類似度計算（以後、第1の類似度計算と称す）を行う（Ｓ606）。他患者の経過記録情報も同様に解析（特徴語抽出及び重み付け）を行い、その後、他患者の経過記録情報の特徴語及びクエリとした経過記録情報の特徴語を比較し、重み付けを考慮して、類似度を計算する。一致する特徴語が多く、その重みの値が大きいほど類似度は大きくなる。

その後、類似度の大きい他患者経過記録情報５３を連想検索サーバ３内の記憶部に保存する。処理速度向上のために、一定の閾値より類似度が小さい他患者経過記録情報は保存せず、この後の処理の対象から除外する。以降の処理は、保存した経過記録情報に記載された患者番号を基に、対象とする情報を特定する。このように他患者経過記録情報の取得、類似度計算を繰り返し、連想検索サーバ内に類似度の高い他患者経過記録情報を収集していく。保存の条件（どの程度の類似度まで保存するか）は、類似度の閾値や、保存する経過記録情報の数、システムの性能、症例検索の重要度などにより任意に決定することができる。

次に、連想検索サーバ３は、患者の属性による検索を行う。情報取得部３１は、クエリ対象の患者情報５１を、経過記録情報５３及び患者情報５１に含まれる患者番号に基いて、患者情報要求を送信し、DBサーバ４を介してDB５から取得する（Ｓ607、Ｓ608）（これに代えて、検索要求時にAPサーバ２から送るようにしてもよい）。さらに他の患者の患者情報５１も取得し、年齢、性別に基く類似度計算（第2の類似度計算）を行い、類似度の高い患者情報を連想検索サーバ３内に保存する（Ｓ609）。年齢は、治療対象患者または他患者の自己の経過記録情報５３の登録時の年齢を用い、患者情報５１の生年月日と経過記録５３の登録日から年齢を算出し、患者情報の類似度は第1の類似度計算に基いて保存された経過記録情報５３ごとに計算される。年齢差が小さく、性別が同じ方が類似度は高くなる。ここでさらに患者情報内に記憶されている身長、体重なども類似度計算に用いてもよい。

次に、連想検索サーバ３は、主病名による検索を行う。情報取得部３１は、クエリ対象の患者病名情報５２を、経過記録情報５３及び患者情報５１に含まれる患者番号に基いてDBサーバ４を介してDB５から、またはAPサーバ３から取得する（Ｓ610、Ｓ611）。情報取得部３１は、さらに他の患者の患者病名情報５２もＤＢ５から取得し、病名コードに基く類似度計算（第３の類似度計算）を行い、類似度の高い患者病名情報５２を連想検索サーバ３内に保存する（Ｓ612）。病名情報５２は、経過記録情報５３に対応つけられている。これは、経過記録情報５３に、対応する病名情報５２のIDを含ませてもよいし、同一患者に対して、直近の病名情報５２（病名情報が複数ある場合、経過記録情報よりも時系列で前で有り、遅い方の病名情報５２）が経過記録情報５３に対応する経過記録情報としてもよい。対応付けは、検索対象とする病名情報５２の限定や、後述の治癒解析に用いる。類似度計算は、病名コード同士の類似度を記憶した病名類似テーブル（図示せず）に基いて行う。

次に、連想検索サーバ３は、治療情報５４による検索を行う。情報取得部３１は、診療対象患者の治療情報５４（オーダーヘッダテーブル５５及びオーダー実態テーブル５６）を、経過記録情報５３などに含まれる患者番号に基いてDBサーバ４を介してDB５から、またはAPサーバ３から取得する（Ｓ613、Ｓ614）。ここで、治療情報５４は一患者につき複数になるが、その登録日が、主病名の登録日以降でありクエリとして選択した経過記録情報５３の登録日より前の治療情報５４にする。対象となる治療情報５４の期間は、前の工程にて取得した経過記録情報５３の登録日及び病名情報５２の登録日から算出し、その後対象期間に登録日がある診療対象患者の治療情報５４を取得する。さらに、ＤＢ５から、他の患者の治療情報を取得する。このときも同様に、その登録日が主病名の登録日以降であり経過記録情報５３の登録日までの治療情報に限定し、同様に取得する。このときの経過記録情報５３は、経過記録類似度計算にて類似度が高かった経過記録情報５３に限定してもよい。同じ患者でもその経過記録情報５３が変われば、対象期間が変わるので、治療情報５４の組み合わせが変わることがある（対象となる治療情報５４の数が変わる）。また、転帰区分に治癒が登録されている場合には、主病名登録以降、治癒の登録までに限定する。

次いで、治療情報５４の類似度計算（第４の類似度計算）を行い、類似度の高い治療情報５４を連想検索サーバ内に保存する（Ｓ615）。具体的には、治療情報５４に含まれている治療内容（治療名称やその量など）を比較する。計算対象の類似度情報は、患者ごとに複数の治療情報を治療順に並べた治療情報のシリーズ（一連の組み合わせ）にして比較する。計算対象の治療順と完全に合致する（または類似度が高い）情報が存在しない場合、シリーズを分割して単位を小さくし、分割したそれぞれの治療情報のシリーズに対して類似度計算を行う。

治療類似度計算が終了したら、４つの類似度計算の値を用いて、患者単位でのカルテ情報の類似度を計算することで、治癒解析を行う（S616）。具体的には、診療対象の患者のカルテ情報５０と、他患者のカルテ情報５０との類似度を算出して、類似するカルテ情報を類似度順に抽出する。このときに、患者情報５１の死亡済みフラグや病名情報５２の転帰区分を基いて、抽出したカルテ情報を治療成績ごとに整理してもよい。

まず、連想検索サーバ３に保存してある経過記録類似度の高い経過記録情報とその類似度を選択する。これに対応する患者情報５１の患者類似度、患者病名情報５２の病名類似度、治療情報５４の治療類似度を取得し、各類似度に基いて、カルテ情報としての類似度を算出する。また、患者情報５１の死亡済みフラグや病名情報５２の転帰区分を基いて、カルテ情報を治療成績ごとに整理してもよい。このとき、転帰区分を調べるために、類似度計算対象となった経過記録情報５４よりも後に登録された経過記録情報５４をさらに調べてもよい。例えば、転帰区分が治癒になっている場合には、治療成績が良いになり、死亡フラグが記入されている場合には、治癒成績は悪いになる。このようにして、成績区分ごとに類似度の高い順にカルテ情報５４を抽出する。

治癒経過解析が終了したら、連想検索サーバ３はその結果をAPサーバ２に送信し、APサーバ２は結果を画面表示用に編集し、クライアント端末６に送って表示させる（Ｓ617、S618）。送信情報としては、表示に用いる検索結果のカルテ情報のIDとなる患者番号やカルテのサムネイルなど基本のみとし、ユーザの要求に応じてカルテ情報５０全体を送るが、はじめからカルテ情報５０全体を送ってもよい。

以上、類似症例の検索のシーケンスを説明した。ここで、図７（ａ）（ｂ）に、カルテ情報５０に含まれる情報と、その中で類似症例検索に用いる情報とを示す。図７（ａ）は診療対象患者のカルテ情報であり、図７（ｂ）は他患者のカルテ情報である。カルテ情報５０内の情報を登録が早い順位に上から記載してある。また、類似症例検索に用いる情報は実線で示し、用いない情報は破線で囲んである。

まず、患者情報５１、病名情報５２は検索に使用する。ここで病名情報が複数ある場合には、選択した経過記録情報５３に対応する病名情報５２を使用し、現在の病気より以前に他の病気を患っていた場合、以前の病名情報は使用しない。診療対象患者の経過記録情報５３は、選択した（最新の）情報である経過記録情報（１４）のみ使用する。他患者では、これに経過記録情報（２３）が類似度が高かった場合の例を示している。診療対象患者の治療情報５４は、病名情報が登録されてから選択された経過記録情報（１４）が登録される前のものを使用する。登録日が同日の場合に使用するかどうかは適宜設定できる。他患者の場合には、経過記録情報５３はいずれも経過記録類似計算の対象となる。類似度の高かった経過記録情報（２３）に対して、直前の病名情報５２の病名登録以降であり経過記録情報（２３）以前に登録の治癒情報５４が選択され、治療類似計算の対象となる。図７（ｂ）のように、経過記録情報（２３）以降の治療情報や経過記録情報を有するカルテ情報が症例検索で検索で見つかると、非常に有用である。

近年、クリニカルパスという考え方が医療機関内で重要視されてきている。クリニカルパスとは、一定の疾患や検査毎に治療の段階及び最終的に患者が目指す状態に向け、最適と考えられる治療内容をスケジュール表にしたものである。クリニカルパスを作成する際には、担当医や各分野の専門スタッフの経験と知識を元に作成されている。クリニカルパス適用後は、評価・改善を行う事で、医療の質を向上させることが可能となる。したがって、順序性を考慮した類似症例をユーザへ提示することは、クリニカルパスを作成するにあたり、非常に重要な指標となると考える。クリニカルパスを作成しないまでも、順序性を意識し治療を行う場を提供することで、今後の医療の質を高める役割を担えることが出来ると考える。

本発明においては、病気の概要が判明した病名情報５２の登録と、現在の症状である最新の経過記録情報５３と、その間における複数の治療情報５４を順序性を考慮して検索することで、診療対象としている患者と類似の年齢・性別、病気を有し、類似の治療を行われ、現在または過去の症状が類似する他の患者のカルテ情報を、コンピュータリソースを効率的に用いて検索することができる。

主病名登録以前は病名が不明なので、治療がその病気に厳密に適合していない汎用の治療を行っていることが多い。従って、病名登録後に治療情報５４を限定することで、検索精度を高くなる。

病名登録以降は、経過記録情報よりも治療情報を重視する。経過記録情報には、患者の自覚症状（Ｓ）には個人差が有り、客観的な診察結果（Ｏ）や見識（Ａ）や今後の治療計画（Ｐ）には医師により表記のゆれがある。しかしながら、治療情報は、Ｓ，Ｏ，Ａ，Ｐを総括した反映結果であると共に、その種類が限られる分類を明確に行われており、類似度計算を行うのには非常に適している。従って、大量の他患者のカルテ情報から患者の経時的な変化も考慮しながら適度な負荷で精度の高い類似度計算を行うには、治療情報を重視した方が好都合である。

図７（ｂ）のように、経過記録情報（２３）以降の治療情報（２３）や経過記録情報（２４）を有するカルテ情報が症例検索で検索で見つかると、医師はこの治療情報や経過記録情報を参考に今後の治療方針を決定することができる。例えば、この他患者が治癒していれば、診療対象患者に今後どのような治療をしていけばよいかがわかり、大いに役立つ。また、他患者の治癒までのどのくらい期間がかかっているかにより、診療対象患者が、現在、治癒までどの程度の位置にいるかがわかる。もし、他患者が死亡していた場合、異なる治療を選ぶことで、病気の悪化を避けることができる。

なお、経過記録類似度を計算するときに、他患者の最新の経過記録情報５３を除外してその前の経過記録情報５３に限定すれば、図７（ｂ）のように現在の患者の症状よりも進み、より新しい治療情報や経過記録情報を持つ他患者のカルテ情報に検索を限定することができる。治癒経過解析時や検査結果の送信や出力時に、より新しい経過記録情報があるカルテ情報のみに限定することも可能である。

上記説明した情報取得、第1〜第４の類似度計算は、上記説明した通りの順序でもよいし、順序を入れ替えることも可能である。また、使用しないとしたカルテ情報内の情報も、コンピュータリソースに余裕があれば使用してもよい。但し、重み付けにおいては、使用するとした情報を重く重み付けを行う。なお、使用しないほうが、検索の処理負荷を小さくすることができる。また、治療情報においては、治療情報５４は、病名情報が登録されてから選択された経過記録情報５４が登録される前のもの全部を使用する必要はなく、治療情報の数が多い場合には、一部の治療情報の使用を省略することができる。

図８、９に、検索結果の画面表示の例を示す。

図８は、検索結果であるカルテ情報を、治療成績のよいもの、ふつうのもの、わるいものに分類し、それぞれについて類似度の高いものから上から順に表示してある。各カルテ情報は、患者名など主な情報と類似度の高かったまたは最新の経過記録情報等のカルテサムネイルで表示されており、各カルテ情報５０を選択することにより、そのカルテ情報５０の詳細表示行うことができる。

図９は、カルテ情報の詳細表示の一例である。左側に選択したカルテ情報の詳細を表示し、右側には、検索結果の他のカルテ情報が表示してある。

１・・・医療カルテシステム、２・・・ＡＰサーバ、３・・・連想検索サーバ、４・・・ＤＢサーバ、５・・・ＤＢ、６・・・クライアント端末、３１・・・情報取得部、３２・・・経過記録解析部、３３・・・経過記録類似度計算部、３４・・・患者類似度計算部、３５・・・主病名類似度計算部、３６・・・治療類似度計算部、３７・・・治癒経過解析部、３８・・・特徴語類似語辞書、５０・・・カルテ情報、５１・・・患者情報、５２・・・病名情報、５３・・・経過記録情報、５４・・・治療情報。

Claims (12)

1. カルテ情報を管理する医療カルテシステムにおいて、
   患者ごとに、患者情報と、病名が登録された病名情報と、症状を記憶した経過記録情報と、行われた治療を記憶した治療情報と、を有するカルテ情報を複数記憶したDBと、
   検索条件となる患者のカルテ情報に基いて、前記DBに保存された他患者のカルテ情報を検索するとともに、検索条件となるカルテ情報と検索した他の患者のカルテ情報の類似性を解析して出力する検索部と、
   前記カルテ情報の類似性の解析結果を出力する出力部と、を備え、
   前記検索条件となる患者のカルテ情報内の経過記録情報が選択されており、
   前記検索部は、
   前記選択された患者の経過記録情報と前記他患者の経過記録情報との類似度である経過記録類似度を計算する経過記録類似度計算部と、
   前記患者の治療情報と前記他患者の治療情報との類似度である治療類似度を計算する治療類似度計算部と、
   前記計算した経過記録類似度と、治療類似度とに基いて、前記患者のカルテ情報と他患者のカルテ情報との類似性を解析する治癒経過解析部と、を備え、
   前記治療類似度計算部は、前記検索条件となる患者のカルテ情報として、前記選択された経過記録情報とそれに対応する前記病名情報とに時系列的に間にある複数の治療情報を用い、当該複数の治療情報の時系列順序を考慮して前記治療類似度を計算することを特徴とする医療カルテシステム。
2. 請求項１において、
   前記治療類似度解析部は、前記他患者のカルテ情報として、前記選択された経過記録情報に対して前記経過記録類似度が計算された前記経過記録情報とそれに対応する病名情報とに時系列的に間にある複数の治療情報を用いることを特徴とする医療カルテシステム。
3. 請求項２において、
   前記経過記録類似度が計算された前記経過記録情報よりも新しい経過記録情報を有する他患者のカルテ情報に限定して、前記類似度解析結果を出力する機能を有する医療カルテシステム。
4. 請求項１乃至３のいずれかにおいて、
   前記治癒経過解析部は、前記類似性の解析結果には、治療成績が含まれることを特徴とする医療カルテシステム
5. 請求項１乃至４のいずれかにおいて、
   前記患者情報には、患者の生年月日と性別とが含まれており、
   前記検索部は、
   前記生年月日及び前記性別に基いて、前記患者の患者情報と前記他患者の患者情報との類似度である患者類似度を計算する患者類似度計算部と、
   前記患者の病名情報と前記他患者の病名情報との類似度である病名類似度を計算する病名類似度計算部と、
   を有し、
   治癒経過解析部は、前記計算した経過記録類似度と、患者類似度と、治療類似度と、病名類似度とに基いて、前記類似性を解析することを特徴とする医療カルテシステム。
6. 請求項５において、
   前記患者類似度計算部は、前記生年月日と前記経過記録情報の登録日に基いて、当該登録日における年齢を算出し、当該年齢と前記性別とに基いて、前記患者類似度を計算する患者類似度計算部ことを特徴とする医療カルテシステム。
7. 経過記録情報、患者情報、病名情報及び治療情報を含むカルテ情報を格納するＤＢから、検索条件となる患者のカルテ情報に基いて、前記DBに保存された他患者のカルテ情報を検索するとともに、検索条件となるカルテ情報と検索した他の患者のカルテ情報の類似性を解析して出力する医療カルテ検索方法において、
   前記検索部は、
   前記検索条件となる患者の経過記録情報と前記他患者の経過記録情報との類似度である経過記録類似度を計算する経過記録類似度計算工程と、
   前記患者の治療情報と前記他患者の治療情報との類似度である治療類似度を計算する治療類似度計算工程と、
   前記計算した経過記録類似度と、治療類似度とに基いて、前記患者のカルテ情報と他患者のカルテ情報との類似性を解析する治癒経過解析工程と、
   を行い、
   前記治療類似度計算工程では、前記検索条件となる患者のカルテ情報として、前記選択された経過記録情報とそれに対応する前記病名情報とに時系列的に間にある複数の治療情報を用い、当該複数の治療情報の時系列順序を考慮して前記治療類似度を計算することを特徴とする医療カルテ検索方法。
8. 請求項７において、
   前記治療類似度解析工程では、前記他患者のカルテ情報として、前記選択された経過記録情報に対して前記経過記録類似度が計算された前記経過記録情報とそれに対応する病名情報とに時系列的に間にある複数の治療情報を用いることを特徴とする医療カルテ検索方法。
9. 請求項８において、
   前記経過記録類似度が計算された前記経過記録情報よりも新しい経過記録情報を有する他患者のカルテ情報に限定して、前記類似度解析結果を出力する機能を有する医療カルテ検索方法。
10. 請求項７乃至９のいずれかにおいて、
    前記治癒経過解析工程では、前記類似性の解析結果には、治療成績が含まれることを特徴とする医療カルテ検索方法。
11. 請求項７乃至１０のいずれかにおいて、
    前記患者情報には、患者の生年月日と性別とが含まれており、
    前記検索部は、
    前記生年月日及び前記性別に基いて、前記患者の患者情報と前記他患者の患者情報との類似度である患者類似度を計算する患者類似度計算工程と、
    前記患者の病名情報と前記他患者の病名情報との類似度である病名類似度を計算する病名類似度計算工程と、
    を行い、
    治癒経過解析工程では、前記計算した経過記録類似度と、患者類似度と、治療類似度と、病名類似度とに基いて、前記類似性を解析することを特徴とする医療カルテ検索方法。
12. 請求項１１において、
    前記患者類似度計算部は、前記生年月日と前記経過記録情報の登録日に基いて、当該登録日における年齢を算出し、当該年齢と前記性別とに基いて、前記患者類似度を計算する患者類似度計算部ことを特徴とする医療カルテシステム。

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