JP2015076031A - 情報処理方法、装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】個々の患者に応じた薬を抽出する。【解決手段】本装置は、症状に対応付けて、誘因される副作用を含む複数の治療薬の情報を記憶する治療薬情報記憶部と、患者に対する治療薬の投与履歴を記憶する投与履歴記憶部と、ある症状の患者に対して投与する治療薬の候補を抽出する場合に、当該ある症状に対応づけて治療薬情報記憶部に記憶された複数の治療薬のうち、ある患者に対して投与済であって、副作用によって投与を中止したことが投与履歴記憶部に記憶された治療薬と同種の副作用が誘因される治療薬について表示態様を他の治療薬とは異なる表示態様とするか又は抽出対象から除外して出力する制御を行う制御部とを備える。【選択図】図２

Description

本発明は、医師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（本願では、飲むこと以外の注射、塗布、貼付などの摂取方法を含むものとする。）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。

一方、患者の立場からすると、治験薬は不安があるが従来薬で効き目が思わしくない場合には、治験薬を試してみたいという思いがある。但し、患者は、自分の疾病に対して用い得る従来薬についての知識を十分有しているわけではなく、他に良い従来薬が存在するのか否か、従来薬でも生じ得る副作用がどのようなものであるのか、患者にとって服用しやすいタイプの従来薬が存在するのか否かについて判断することは難しい。また、自分の疾病に対して用い得る従来薬を網羅的に試しても良いが、それには時間がかかる。たとえ試した場合でも、薬効、副作用の問題、従来薬のタイプなどからして満足できる従来薬が見つからないこともあり、結果として新薬の恩恵を受けるタイミングを逃すことにもなる。

なお、治験候補者を抽出する技術は存在しているが、投与し得る従来薬との関係で治験候補者を抽出するという観点に着目したものはない。

また、治験を行う前段階であっても、患者の症状に応じて投与し得る従来薬の中から、個々の患者に適した薬の候補を抽出できれば、医師の手間が少なくなる。また、薬の候補がほとんどないと認識できれば、治験を患者に勧めるという手段もとりうる。

特開２００４−１８５０６７号公報

従って、本発明の目的は、一側面によれば、個々の患者に応じた薬を抽出するための技術を提供することである。

本発明の第１の態様に係る情報処理装置は、（Ａ）症状に対応付けて、誘因される副作用を含む複数の治療薬の情報を記憶する治療薬情報記憶部と、（Ｂ）患者に対する治療薬の投与履歴を記憶する投与履歴記憶部と、（Ｃ）ある症状の患者に対して投与する治療薬の候補を抽出する場合に、当該ある症状に対応づけて治療薬情報記憶部に記憶された複数の治療薬のうち、ある患者に対して投与済であって、副作用によって投与を中止したことが投与履歴記憶部に記憶された治療薬と同種の副作用が誘因される治療薬について表示態様を他の治療薬とは異なる表示態様とするか又は抽出対象から除外して出力する制御を行う制御部とを備える。

本発明の第２の態様に係る情報処理装置は、（Ｄ）症状に対応付けて、誘因される副作用を含む複数の治療薬の情報を記憶する治療薬情報記憶部と、（Ｅ）患者に対する治療薬の投与履歴を記憶する投与履歴記憶部と、（Ｆ）ある症状の患者に対して投与する治療薬の候補を抽出する場合に、当該ある症状に対応づけて治療薬情報記憶部に記憶された複数の治療薬のうち、ある患者に対して投与済であって、副作用と薬剤タイプとのうち少なくともいずれかによって投与を中止したことが投与履歴記憶部に記憶された治療薬と同種の副作用が誘因される又は同種の薬剤タイプである治療薬を特定する制御部とを有する。

一側面によれば、個々の患者に応じた薬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、治験ＤＢに格納される他のデータの一例を示す図である。 図５は、薬ＤＢに格納されるデータの一例を示す図である。 図６は、投薬状況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、薬剤のリストの一例を示す図である。 図１１は、不満データを説明するための図である。 図１２は、薬剤のリストの状態変化を示す図である。 図１３は、治験候補者抽出処理の処理フローを示す図である。 図１４は、治験適性データの一例を示す図である。 図１５は、治験候補者抽出処理の処理フローを示す図である。 図１６は、治験候補者の表示データの一例を示す図である。 図１７は、第２の実施の形態に係る処理フローを示す図である。 図１８は、第２の実施の形態に係る処理フローを示す図である。 図１９は、コンピュータの機能ブロック図である。

［実施の形態１］
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、薬ＤＢ３５と、投薬状況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、投薬状況ＤＢ３６と、薬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、治験の実施期間とが登録されるようになっている。

また、治験ＤＢ３２には、図４に示すようなデータも格納されている。図４は、治験薬データであり、治験ＩＤと、疾病ＩＤと、薬剤名と、副作用状況（発熱、頭痛、眩暈、吐気などの副作用の可能性の有無について）を表すフラグと、薬剤タイプ（錠剤、液体、注射、貼付など）を表すフラグとが登録されるようになっている。なお、副作用も薬剤タイプも、投薬を妨げる要因となり得る。

また、薬ＤＢ３５に格納されるデータの一例を、図５に示す。図５の例では、レコード番号である項番と、疾病ＩＤと、薬剤名と、副作用状況を表すフラグと、薬剤タイプを表すフラグとが登録されるようになっている。図５の例では、１つの疾病ＩＤについてのデータのみを示しているが、他の疾病ＩＤについてのデータも登録されているものとする。薬剤タイプは患者によってはどうしても忌避したいものがあるためである。

また、投薬状況ＤＢ３６には、図６に示すようなデータが格納されている。図６の例では、レコード番号である項番と、疾病ＩＤと、患者ＩＤと、患者名と、投与薬剤名と、当該投与薬剤の適合又は不適合フラグと、薬剤変更理由についてのデータとが登録されるようになっている。薬剤変更理由については、効果（すなわち薬効）と、副作用と、薬剤タイプとに分けられる。効果については、薬効が不明又は効果以外の理由で変更した場合等を表す不明フラグと、薬効が不十分であることを表す不十分フラグと、薬効がないことを表すなしフラグとのいずれかがセットされる。副作用については、発熱、頭痛、眩暈、吐気などの該当する理由に対応するフラグがセットされる。薬剤タイプについては、錠剤、液体、注射、貼付といった該当する理由に対応するフラグがセットされる。

なお、例えば抽出部３３が、処理を行っていない時間等に、電子カルテＤＢ３７からデータを抽出して、投薬状況ＤＢ３６に対して図６に示すようなデータを登録するものとする。

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１６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１５を用いて説明する。

抽出部３３は、選択された治験に係る疾病の識別子（疾病ＩＤ）を、例えば治験ＤＢ３２に格納されているデータを用いて特定する（図９：ステップＳ３１）。そして、抽出部３３は、特定された疾病ＩＤで投薬状況ＤＢ３６を検索し、特定された疾病ＩＤに対応付けられている患者のデータを抽出する（ステップＳ３３）。例えば、疾病ＩＤ「Ｓ０１」の場合には、図６に示されるようなデータが抽出される。

その後、抽出部３３は、患者データが抽出できたか否かを判断する（ステップＳ３５）。患者データが抽出できなかった場合には、抽出部３３は、該当無しの治験候補者リストを生成する（ステップＳ３７）。そして処理は端子Ａを介して図７の処理に戻る。

一方、患者データが抽出できた場合には、抽出部３３は、特定された疾病ＩＤに対応する薬剤のリストを生成する（ステップＳ３９）。具体的には、薬ＤＢ３５を、特定された疾病ＩＤで検索して、特定された疾病ＩＤに対応付けられている薬剤名のリストを抽出する。例えば、図５のような薬ＤＢ３５の場合には、図１０のようなリストが生成される。図１０の例では、１５個の薬剤名が列挙された例を示す。なお、投与余地フラグについては、後の処理にて設定される。また、このリストについては、患者毎に用いるので、患者毎にリストをデータ格納部３４に格納する。

次に、抽出部３３は、抽出された患者データから未処理の患者を一人特定する（ステップＳ４１）。そして、抽出部３３は、抽出された患者データのうち、特定された患者のレコードから、不満データを生成する（ステップＳ４３）。本実施の形態に係る不満データは、投与継続を妨げる要因毎に当該要因に該当するか否かを表すビット列である。図１１の例では、副作用についての発熱、頭痛、眩暈及び吐気等、薬剤タイプについての錠剤、液体、注射及び貼付の各々について、過去にそれを理由に薬剤を変更したか否かを、１又は０で表す。患者ＩＤ「Ａ１０１」の高橋利之についての不満データは「１０１００００１０」となる。

その後、抽出部３３は、不満データと、生成された薬剤のリスト中の各薬剤についての副作用状況及び薬剤タイプとを照合することで、リスト中の各薬剤について投与余地フラグを設定する（ステップＳ４５）。具体的には、薬ＤＢ３５における副作用状況及び薬剤タイプのフラグをビット列として用いて、当該ビット列と不満データのビット列とのＡＮＤ演算を行って、演算結果のいずれかのビットが１となっている場合には、投与余地フラグを「無」に設定する。例えば、薬剤名「薬Ｂ」は薬剤タイプ「注射」のフラグが「１」となっているが、不満データのビット列でも薬剤タイプ「注射」に対応するビットが「１」となっているので、ＡＮＤ演算すると、このビットが「１」になる。よって、「薬Ｂ」の投与余地フラグには「無」が設定される。一方、薬剤名「薬Ｅ」は薬剤タイプ「液体」のフラグが「１」となっているが、不満データのビット列では薬剤タイプ「液体」に対応するビットは「０」となっているので、ＡＮＤ演算されても、全ビット「０」となる。よって、「薬Ｅ」の投与余地フラグには「無」は設定されない。このように本実施の形態では、投与余地無しに着目するので、「有」は設定しなくて良い。

このような処理を実行すると、リストは図１２に示すような状態になる。投与余地フラグに「無」が設定されなかった薬剤は、「薬Ｅ」「薬Ｎ」のみとなる。なお、図１１からも分かるように、患者ＩＤ「Ａ１０１」の高橋利之は、「薬Ａ」「薬Ｃ」「薬Ｂ」「薬Ｄ」「薬Ｆ」「薬Ｈ」については試しているが、それ以外の薬剤については試していないが、この患者の副作用及び薬剤タイプという投与継続を妨げる要因から推定して、試さなくても投薬を妨げる要因がある薬剤については投与余地が「無」いものとして取り扱う。

さらに、抽出部３３は、特定された患者に投与済み薬剤の薬効状況に応じて、投与余地フラグを設定する（ステップＳ４７）。具体的には、薬剤変更理由（図１１）における効果において、不十分及び無しのフラグがセットされている薬剤については、投与余地フラグを「無」に設定する。このステップは、本来薬効から投与余地無しとされる部分に「無」を設定するものである。

図１１の例では、「薬Ａ」「薬Ｄ」「薬Ｈ」について投与余地フラグを「無」に設定するが、既にこれらの薬剤については「無」が設定されているので、図１２の状態は変化しない。

処理は端子Ｂを介して図１３の処理に移行して、抽出部３３は、投与余地率を算出し、データ格納部３４に格納する（ステップＳ４９）。投与余地率は、投与余地フラグが「無」となっていない薬剤の数を、リストに載っている薬剤の総数で除することで得られる。例えば、図１２の例では薬剤が１５個あり、投与余地フラグが「無」となっていない薬剤は「２」であるので、２／１５＝０．１３となる。なお、投与余地フラグが「無」になっている薬剤の数を、リストに載っている薬剤の総数で除することで得られるみなし投与率を算出しても良い。図１２の例では、０．８７になる。よって、判断基準となる閾値は、それぞれの場合に適切な値を設定することになる。

そして、抽出部３３は、不満データと、選択された治験に係る薬剤の副作用状況及び薬剤タイプとを照合することで、治験適性フラグを設定する（ステップＳ５１）。図４に示すような治験に係る薬剤の副作用状況及び薬剤タイプのフラグをビット列として用いて、当該ビット列と不満データのビット列とのＡＮＤ演算を行って、演算結果のいずれかのビットが１となっている場合には、治験適性フラグを「無」に設定する。

患者ＩＤ「Ａ１０１」の高橋利之の場合、副作用の頭痛及び吐気についてのビットは「０」であり、薬剤タイプの「錠剤」についてのビットも「０」であるから、治験適性フラグを「無」に設定することはない。

患者ＩＤ「Ａ１０１」の高橋利之を処理すると、図１４に示すようなデータがデータ格納部３４に格納される。図１４の例では、患者ＩＤと、患者名と、投与余地率と、治験適性フラグとが格納されるようになっている。

その後、抽出部３３は、抽出された患者データにおいて未処理の患者が存在するか判断する（ステップＳ５３）。未処理の患者が存在する場合には、処理は端子Ｃを介して図９のステップＳ４１に戻る。一方、未処理の患者が存在しない場合には、抽出された患者データにおける患者を全て未処理に変更した上で、抽出部３３は、再度、抽出された患者データにおいて未処理の患者を一人特定する（ステップＳ５５）。

そして、抽出部３３は、特定された患者の投与余地率が閾値（例えば０．１５）以下であるか否かを判断する（ステップＳ５７）。投与余地率が閾値より高い場合には、処理はステップＳ６３に移行する。一方、投与余地率が閾値以下である場合には、抽出部３３は、治験適性フラグが「無」となっているか否かを判断する（ステップＳ５９）。治験適性フラグが「無」となっている場合には、処理はステップＳ６３に移行する。

一方、治験適性フラグが「無」となっていない場合には、抽出部３３は、特定された患者の患者ＩＤを、例えばデータ格納部３４における治験候補者リストに登録する（ステップＳ６１）。

そして、抽出部３３は、抽出された患者データにおいて未処理の患者が存在するか判断する（ステップＳ６３）。未処理の患者が存在する場合には、処理はステップＳ５５に戻る。一方、未処理の患者が存在しない場合には、処理は端子Ｄを介して図１５の処理に移行する。

図１５の処理に移行して、抽出部３３は、患者ＩＤが治験候補者リストに登録されたか否かを判断する（ステップＳ６５）。患者ＩＤが全く登録されなかった場合には、抽出部３３は、該当無しの治験候補者リストを生成し、データ格納部３４に格納する（ステップＳ６７）。そして処理は呼出元の処理に戻る。

一方、患者ＩＤが治験候補者リストに登録されている場合には、抽出部３３は、治験候補者リストにおける登録患者を投与余地率の低い順にソートする（ステップ６９）。投与余地率が低いほど、患者は従来薬では満足できず、新薬に期待せざるを得ない状況にあるためであり、可能であれば治験に参加することが期待されるためである。そして処理は呼出元の処理に戻る。

以上のような処理を行うことで、現在の副作用及び薬剤タイプといった投与継続の阻害要因と同一の阻害要因を有する従来薬については、実際に試すことなく投与余地がないとみなすことで、治験候補者の可能性の幅を広げて、実際に治験を行う患者を選びやすくすることができる。

なお、上では、投与余地率を算出するための薬剤のリストに投与余地フラグを設定した後に、治験適性フラグを設定するような処理を説明したが、先に治験適性フラグが「無」に設定されるか否かを判定して、「無」に設定されない患者について、薬剤のリストに投与余地フラグを設定して行くような処理にすることも可能である。同様に、ステップＳ５７とステップＳ５９の順番も入れ替えても良い。

図７の処理の説明に戻って、抽出部３３は、治験適性データ（図１４）に基づき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１６に示すような画面が表示される。図１６の例では、患者ＩＤと、患者名と、従来薬（既存薬品とも呼ぶ）の投与余地率と、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、従来薬の投与余地率が低い、すなわち従来薬に頼ることが難しい患者を見つけ出すことができるため、医師は手間なく治験候補者を絞り込むことができるようになる。患者側でも、従来薬を実際に網羅的に試す前でも治験候補者に挙げられるようになるので、早期に新薬を試して疾病を早期に直すことができるようになる可能性が高まる。

［実施の形態２］
上で述べた治験候補者を抽出する処理を応用することで、医師が患者に薬を処方する際に、副作用について配慮した薬剤の選択支援を実行する治療薬特定支援処理が実現可能である。

治療薬特定支援処理は、例えば、治療薬情報記憶部、投与履歴記憶部及び制御部を用いて処理される。

治療薬情報記憶部は、症状に対応付けて、誘因されたことのある副作用を含む複数の治療薬の情報を記憶する。例えば第１の実施の形態における薬ＤＢ３５（図５）が治療薬情報記憶部として用いられる。

投与履歴記憶部は、患者に対する治療薬の投与履歴を記憶する。例えば第１の実施の形態における投薬状況ＤＢ３６（図６）が投与履歴記憶部として用いられる。

制御部は、ある症状の患者に対して投与する治療薬の候補を抽出する場合に、当該ある症状に対応付けて治療薬情報記憶部に記憶された複数の治療薬のうち、当該ある患者に対して投与済であって、副作用によって投与を中止したことが投与履歴記憶部に記憶された治療薬と同種の副作用が誘因されたことのある治療薬について表示態様を他の治療薬とは異なる表示態様とするか、又は抽出対象から除外して出力する。制御部として、例えば第１の実施の形態における医療機関サーバ３の抽出部３３が用いられる。

このような処理を行うことで、制御部は、患者についての副作用を配慮した治療薬の、医師による選択を支援することが可能になる。

以下に図１７及び図１８を用いて具体的な処理を説明する。

医師が、ある症状の患者に薬を処方する際に、医療機関端末５を操作して、疾病の識別子（すなわち疾病ＩＤ）と患者の識別子（すなわち患者ＩＤ）を入力する。医療機関端末５は、医師から疾病ＩＤと患者ＩＤとの入力を受け付け（図１７：ステップＳ７１）、疾病ＩＤ及び患者ＩＤを含むデータを医療機関サーバ３へ送信する（ステップＳ７３）。

医療機関サーバ３の抽出部３３は、医療機関端末５から疾病ＩＤと患者ＩＤとを含むデータを受信すると（ステップＳ７５）、受信した疾病ＩＤと患者ＩＤとで投薬状況ＤＢ３６を検索し、疾病ＩＤと患者ＩＤとが一致する投薬状況データを抽出する（ステップＳ７７）。ステップＳ３３では患者ＩＤが検索条件ではなかったが、本ステップでは患者ＩＤをも検索条件となる。

そして、抽出部３３は、投薬状況データが抽出できたか否かを判断する（ステップＳ７９）。投薬状況データが抽出できなかった場合（ステップＳ７９：Ｎｏルート）には、今回の処理対象の症状に対して処理対象の患者への投薬はなされていないことになるため、抽出部３３は、投薬実績なしの通知を医療機関端末５に送信する（ステップＳ８１）。医療機関端末５は、投薬実績なしの通知を受信し、表示装置の画面に表示させる（ステップＳ８３）。

一方、投薬状況データが抽出できた場合（ステップＳ７９：Ｙｅｓルート）には、投与すべき薬の絞込み処理を以下で実行する。

すなわち、抽出部３３は、薬ＤＢ３５から疾病ＩＤが一致する薬剤のレコードを抽出して薬剤リストを生成する（ステップＳ８５）。

そして、抽出部３３は、抽出された投薬状況データから不満データを生成する（ステップＳ８７）。本ステップは、第１の実施の形態におけるステップＳ４３と同様である。すなわち、本実施の形態に係る不満データは、投与継続を妨げる要因毎に当該要因に該当するか否かを表すビット列である。

図１１の例では、副作用についての発熱、頭痛、眩暈及び吐気等、薬剤タイプについての錠剤、液体、注射及び貼付の各々について、過去にそれを理由に薬剤を変更したか否かを、１又は０で表す。患者ＩＤ「Ａ１０１」の高橋利之についての不満データは「１０１００００１０」となる。処理は、端子Ｅを介して図１８の処理に移行する。

その後、抽出部３３は、不満データと、薬剤リスト中の各薬剤についての副作用状況及び薬剤タイプとを照合することで、薬剤リスト中の各薬剤について投与余地フラグを設定する（ステップＳ８９）。本ステップは、第１の実施の形態におけるステップＳ４５に対応する。

具体的には、薬ＤＢ３５における副作用状況及び薬剤タイプのフラグをビット列として用いて、当該ビット列と不満データのビット列とのＡＮＤ演算を行って、演算結果のいずれかのビットが１となっている場合には、投与余地フラグを「無」に設定する。例えば、薬剤名「薬Ｂ」は薬剤タイプ「注射」のフラグが「１」となっているが、不満データのビット列でも薬剤タイプ「注射」に対応するビットが「１」となっているので、ＡＮＤ演算すると、このビットが「１」になる。よって、「薬Ｂ」の投与余地フラグには「無」が設定される。一方、薬剤名「薬Ｅ」は薬剤タイプ「液体」のフラグが「１」となっているが、不満データのビット列では薬剤タイプ「液体」に対応するビットは「０」となっているので、ＡＮＤ演算されても、全ビット「０」となる。よって、「薬Ｅ」の投与余地フラグには「無」は設定されない。このように本実施の形態では、投与余地無しに着目するので、「有」は設定しなくて良い。

このような処理を実行すると、薬剤リストは図１２に示すような状態になる。投与余地フラグに「無」が設定されなかった薬剤は、「薬Ｅ」「薬Ｎ」のみとなる。なお、図１１からも分かるように、患者ＩＤ「Ａ１０１」の高橋利之は、「薬Ａ」「薬Ｃ」「薬Ｂ」「薬Ｄ」「薬Ｆ」「薬Ｈ」については試しているが、それ以外の薬剤については未だ処方していないが、この患者の副作用及び薬剤タイプという投与継続を妨げる要因から推定して、投薬を妨げる要因がある薬剤については処方する薬の対象外に判定する。

また、抽出部３３は、受信した患者ＩＤの患者に投与済み薬剤の薬効状況に応じて、投与余地フラグを設定する（ステップＳ９１）。具体的には、薬剤変更理由（図１１）における効果において、不十分及び無しのフラグがセットされている薬剤については、投与余地フラグを「無」に設定する。このステップは、本来薬効から投与余地無しとされる部分に「無」を設定するものである。

図１１の例では、「薬Ａ」「薬Ｄ」「薬Ｈ」について投与余地フラグを「無」に設定するが、既にこれらの薬剤については「無」が設定されているので、図１２の状態は変化しない。

そして、抽出部３３は、ある症状に対して薬効がある薬と、その薬に対応付けた投与余地フラグとを含む薬剤リストのデータを医療機関端末５に送信する（ステップＳ９３）。

これに対して、医療機関端末５は、医療機関サーバ３から、投与余地フラグを含む薬剤リストを受信する（ステップＳ９５）。医療機関端末５は、受信した薬剤リストのうち、投与余地フラグが「無」に設定されている薬と、投与余地フラグが「無」以外に設定されている薬とが識別可能になるような状態で、表示装置の画面に表示させる（ステップＳ９７）。識別可能になるような状態とは、投与余地フラグが「無」の薬と投与余地フラグが「無」以外に設定されている薬とが表示されている場合において、視覚的に区別可能な状態である。例えば、図１２のリストのうちの「薬剤名」と「投与余地」とを表示しても良い。また、投与余地フラグが「無」以外の薬剤のみを列挙するようにしても良いし、これらの薬剤のみを選択可能に表示しても良い。

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。

なお、投与余地率やみなし投与率といった割合ではなく、投与余地のある薬剤数やみなし投与数という指標値に基づき、治験候補者とするか否かを判断するようにしても良い。

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１９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。

本実施の形態の第１の態様に係る情報処理装置は、（Ａ）症状に対応付けて、誘因される副作用を含む複数の治療薬の情報を記憶する治療薬情報記憶部と、（Ｂ）患者に対する治療薬の投与履歴を記憶する投与履歴記憶部と、（Ｃ）ある症状の患者に対して投与する治療薬の候補を抽出する場合に、当該ある症状に対応づけて治療薬情報記憶部に記憶された複数の治療薬のうち、ある患者に対して投与済であって、副作用によって投与を中止したことが投与履歴記憶部に記憶された治療薬と同種の副作用が誘因される治療薬について表示態様を他の治療薬とは異なる表示態様とするか又は抽出対象から除外して出力する制御を行う制御部とを備える。

このようにすれば、医師は、治験とは無関係に又は関係して、個々の患者に適した治療薬を容易に認識できるようになる。

本発明の第２の態様に係る情報処理装置は、（Ｄ）症状に対応付けて、誘因される副作用を含む複数の治療薬の情報を記憶する治療薬情報記憶部と、（Ｅ）患者に対する治療薬の投与履歴を記憶する投与履歴記憶部と、（Ｆ）ある症状の患者に対して投与する治療薬の候補を抽出する場合に、当該ある症状に対応づけて治療薬情報記憶部に記憶された複数の治療薬のうち、ある患者に対して投与済であって、副作用と薬剤タイプとのうち少なくともいずれかによって投与を中止したことが投与履歴記憶部に記憶された治療薬と同種の副作用が誘因される又は同種の薬剤タイプである治療薬を特定する制御部とを有する。

このようにすれば、医師は、個々の患者の特性に応じて、投与に適さない治療薬を容易に特定できるようになる。

また、上で述べた制御部は、投与履歴記憶部に投与薬の投与履歴が格納され且つ治験に係る疾病と同一の症状の複数の患者の各々について、治験に係る疾病と同一の症状に対する治療薬を特定し、複数の患者から、特定された治療薬の数に基づき、治験の候補者を抽出する場合もある。

このようにすれば、特定された治療薬、すなわち従来薬の投与余地が少ない患者を治験の候補者として特定できるようになる。

さらに、上で述べた制御部が、複数の患者から、治験に係る疾病と同一の疾病に対応付けて治療薬情報記憶部に記憶された治療薬の数に対する上記特定された薬の数の割合が第１の閾値以上である患者、又は治験に係る疾病と同一の疾病に対応付けて治療薬情報記憶部に記憶された同一疾病治療薬の数に対する同一疾病治療薬のうち上記特定された治療薬以外の治療薬の割合が第２の閾値以下である患者を抽出する場合もある。

このような指標であれば、治験に適切な患者を候補として特定できるようになる。

本実施の形態の第３の態様に係る治験候補者抽出方法は、（Ａ）各患者について、投与された各薬剤の効果と当該薬剤の投与継続を妨げる要因とに関するデータを疾病毎に格納する第１のデータ格納部から、治験に係る疾病と同一の疾病についてのデータを抽出し、（Ｂ）抽出されたデータにおける患者毎に、当該患者について抽出されたデータと、疾病及び薬剤毎に当該薬剤の投与を妨げる要因に関するデータを格納する第２のデータ格納部における、治験に係る疾病と同一の疾病のための１又は複数の薬剤についてのデータとから、当該１又は複数の薬剤の各々について当該薬剤の投与適否を判断し、（Ｃ）抽出されたデータにおける患者から、１又は複数の薬剤の各々に対する投与適否の判断結果に基づき治験の候補者を抽出する処理を含む。

このようにすれば、実際に試していなくても従来薬の投与適否を判定でき、当該投与適否の判断結果によれば、従来薬に頼ることが難しい患者を適切に抽出できるようになる。

また、上で述べた判断する処理が、（ｂ１）患者について抽出されたデータに含まれ且ついずれかの薬剤の投与継続を妨げる要因に関するデータに対応する、上記薬剤の投与を妨げる要因に関するデータが第２のデータ格納部に格納されている薬剤について、投与不適と判断する処理を含むようにしても良い。患者にとって不都合な要因がある従来薬については、実際に投与していなくても投与不適と判断することで、治験に対する患者の負担を減らすことができる。

さらに、上で述べた判断する処理が、（ｂ２）１又は複数の薬剤のうち、患者について抽出されたデータに含まれる薬剤の効果に関するデータが、効果が無いことを表す薬剤と同一の薬剤について、投与不適と判断する処理を含むようにしても良い。既に試した従来薬も、効果がない場合には、投与不適と判断できる。

さらに、上で述べた治験候補者抽出方法は、（Ｄ）抽出されたデータにおける患者から、抽出されたデータに含まれ且ついずれかの薬剤の投与継続を妨げる要因に関するデータが、治験に係る薬剤の投与を妨げる要因に関するデータに対応する患者を除外する処理をさらに含むようにしても良い。そもそも治験に係る薬剤が投与不適となる患者であれば、候補となり得ないためである。

また、上で述べた治験候補者を抽出する処理が、１又は複数の薬剤のうち投与不適とされた薬剤の割合が第１の閾値以上（例えばみなし投与率）又は１又は複数の薬剤のうち投与不適とされなかった薬剤の割合（例えば投与余地率）が第２の閾値以下である患者を抽出する処理を含むようにしても良い。具体的な指標の例を示すものである。

さらに、上で述べた要因が、副作用の種別と薬剤タイプとの少なくともいずれかを含むようにしても良い。

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）
症状に対応付けて、誘因される副作用を含む複数の治療薬の情報を記憶する治療薬情報記憶部と、
患者に対する治療薬の投与履歴を記憶する投与履歴記憶部と、
ある症状の患者に対して投与する治療薬の候補を抽出する場合に、当該ある症状に対応づけて前記治療薬情報記憶部に記憶された前記複数の治療薬のうち、前記ある患者に対して投与済であって、副作用によって投与を中止したことが前記投与履歴記憶部に記憶された治療薬と同種の副作用が誘因される治療薬について表示態様を他の治療薬とは異なる表示態様とするか又は抽出対象から除外して出力する制御を行う制御部と、
を備えたことを特徴とする情報処理装置。

（付記２）
症状に対応付けて、誘因される副作用を含む複数の治療薬の情報を記憶する治療薬情報記憶部と、
患者に対する治療薬の投与履歴を記憶する投与履歴記憶部と、
ある症状の患者に対して投与する治療薬の候補を抽出する場合に、当該ある症状に対応づけて前記治療薬情報記憶部に記憶された前記複数の治療薬のうち、前記ある患者に対して投与済であって、副作用と薬剤タイプとのうち少なくともいずれかによって投与を中止したことが前記投与履歴記憶部に記憶された治療薬と同種の副作用が誘因される又は同種の薬剤タイプである治療薬を特定する制御部と、
を有する情報処理装置。

（付記３）
前記制御部は、
前記投与履歴記憶部に投与薬の投与履歴が格納され且つ治験に係る疾病と同一の症状の複数の患者の各々について、前記治験に係る疾病と同一の症状に対する治療薬を特定し、
前記複数の患者から、特定された治療薬の数に基づき、前記治験の候補者を抽出する
付記２記載の情報処理装置。

（付記４）
前記制御部が、
前記複数の患者から、前記治験に係る疾病と同一の疾病に対応付けて前記治療薬情報記憶部に記憶された治療薬の数に対する前記特定された薬の数の割合が第１の閾値以上である患者、又は前記治験に係る疾病と同一の疾病に対応付けて前記治療薬情報記憶部に記憶された同一疾病治療薬の数に対する前記同一疾病治療薬のうち前記特定された治療薬以外の治療薬の割合が第２の閾値以下である患者を抽出する
付記３記載の情報処理装置。

（付記５）
症状に対応付けて、誘因される副作用を含む複数の治療薬の情報を記憶する治療薬情報記憶部と、患者に対する治療薬の投与履歴を記憶する投与履歴記憶部とにアクセス可能なコンピュータが、
ある症状の患者に対して投与する治療薬の候補を抽出する場合に、当該ある症状に対応づけて前記治療薬情報記憶部に記憶された前記複数の治療薬のうち、前記ある患者に対して投与済であって、副作用によって投与を中止したことが前記投与履歴記憶部に記憶された治療薬と同種の副作用が誘因される治療薬について表示態様を他の治療薬とは異なる表示態様とするか又は抽出対象から除外して出力する、
処理を実行する情報処理方法。

（付記６）
症状に対応付けて、誘因される副作用を含む複数の治療薬の情報を記憶する治療薬情報記憶部と、患者に対する治療薬の投与履歴を記憶する投与履歴記憶部とにアクセス可能なコンピュータが、
ある症状の患者に対して投与する治療薬の候補を抽出する場合に、当該ある症状に対応づけて前記治療薬情報記憶部に記憶された前記複数の治療薬のうち、前記ある患者に対して投与済であって、副作用と薬剤タイプとのうち少なくともいずれかによって投与を中止したことが前記投与履歴記憶部に記憶された治療薬と同種の副作用が誘因される又は同種の薬剤タイプである治療薬を特定する
処理を実行する情報処理方法。

（付記７）
症状に対応付けて、誘因される副作用を含む複数の治療薬の情報を記憶する治療薬情報記憶部と、患者に対する治療薬の投与履歴を記憶する投与履歴記憶部とにアクセス可能なコンピュータに、
ある症状の患者に対して投与する治療薬の候補を抽出する場合に、当該ある症状に対応づけて前記治療薬情報記憶部に記憶された前記複数の治療薬のうち、前記ある患者に対して投与済であって、副作用によって投与を中止したことが前記投与履歴記憶部に記憶された治療薬と同種の副作用が誘因される治療薬について表示態様を他の治療薬とは異なる表示態様とするか又は抽出対象から除外して出力する制御を行う
処理を実行させるためのプログラム。

（付記８）
症状に対応付けて、誘因される副作用を含む複数の治療薬の情報を記憶する治療薬情報記憶部と、患者に対する治療薬の投与履歴を記憶する投与履歴記憶部とにアクセス可能なコンピュータに、
ある症状の患者に対して投与する治療薬の候補を抽出する場合に、当該ある症状に対応づけて前記治療薬情報記憶部に記憶された前記複数の治療薬のうち、前記ある患者に対して投与済であって、副作用と薬剤タイプとのうち少なくともいずれかによって投与を中止したことが前記投与履歴記憶部に記憶された治療薬と同種の副作用が誘因される又は同種の薬剤タイプである治療薬を特定する
処理を実行させるためのプログラム。

３１ 登録部
３２ 治験ＤＢ
３３ 抽出部
３４ データ格納部
３５ 薬ＤＢ
３６ 投薬状況ＤＢ
３７ 電子カルテＤＢ
３８ 電子カルテ処理部

Claims (8)

1. 症状に対応付けて、誘因される副作用を含む複数の治療薬の情報を記憶する治療薬情報記憶部と、
   患者に対する治療薬の投与履歴を記憶する投与履歴記憶部と、
   ある症状の患者に対して投与する治療薬の候補を抽出する場合に、当該ある症状に対応づけて前記治療薬情報記憶部に記憶された前記複数の治療薬のうち、前記ある患者に対して投与済であって、副作用によって投与を中止したことが前記投与履歴記憶部に記憶された治療薬と同種の副作用が誘因される治療薬について表示態様を他の治療薬とは異なる表示態様とするか又は抽出対象から除外して出力する制御を行う制御部と、
   を備えたことを特徴とする情報処理装置。
2. 症状に対応付けて、誘因される副作用を含む複数の治療薬の情報を記憶する治療薬情報記憶部と、
   患者に対する治療薬の投与履歴を記憶する投与履歴記憶部と、
   ある症状の患者に対して投与する治療薬の候補を抽出する場合に、当該ある症状に対応づけて前記治療薬情報記憶部に記憶された前記複数の治療薬のうち、前記ある患者に対して投与済であって、副作用と薬剤タイプとのうち少なくともいずれかによって投与を中止したことが前記投与履歴記憶部に記憶された治療薬と同種の副作用が誘因される又は同種の薬剤タイプである治療薬を特定する制御部と、
   を有する情報処理装置。
3. 前記制御部は、
   前記投与履歴記憶部に投与薬の投与履歴が格納され且つ治験に係る疾病と同一の症状の複数の患者の各々について、前記治験に係る疾病と同一の症状に対する治療薬を特定し、
   前記複数の患者から、特定された治療薬の数に基づき、前記治験の候補者を抽出する
   請求項２記載の情報処理装置。
4. 前記制御部が、
   前記複数の患者から、前記治験に係る疾病と同一の疾病に対応付けて前記治療薬情報記憶部に記憶された治療薬の数に対する前記特定された薬の数の割合が第１の閾値以上である患者、又は前記治験に係る疾病と同一の疾病に対応付けて前記治療薬情報記憶部に記憶された同一疾病治療薬の数に対する前記同一疾病治療薬のうち前記特定された治療薬以外の治療薬の割合が第２の閾値以下である患者を抽出する
   請求項３記載の情報処理装置。
5. 症状に対応付けて、誘因される副作用を含む複数の治療薬の情報を記憶する治療薬情報記憶部と、患者に対する治療薬の投与履歴を記憶する投与履歴記憶部とにアクセス可能なコンピュータが、
   ある症状の患者に対して投与する治療薬の候補を抽出する場合に、当該ある症状に対応づけて前記治療薬情報記憶部に記憶された前記複数の治療薬のうち、前記ある患者に対して投与済であって、副作用によって投与を中止したことが前記投与履歴記憶部に記憶された治療薬と同種の副作用が誘因される治療薬について表示態様を他の治療薬とは異なる表示態様とするか又は抽出対象から除外して出力する、
   処理を実行する情報処理方法。
6. 症状に対応付けて、誘因される副作用を含む複数の治療薬の情報を記憶する治療薬情報記憶部と、患者に対する治療薬の投与履歴を記憶する投与履歴記憶部とにアクセス可能なコンピュータが、
   ある症状の患者に対して投与する治療薬の候補を抽出する場合に、当該ある症状に対応づけて前記治療薬情報記憶部に記憶された前記複数の治療薬のうち、前記ある患者に対して投与済であって、副作用と薬剤タイプとのうち少なくともいずれかによって投与を中止したことが前記投与履歴記憶部に記憶された治療薬と同種の副作用が誘因される又は同種の薬剤タイプである治療薬を特定する
   処理を実行する情報処理方法。
7. 症状に対応付けて、誘因される副作用を含む複数の治療薬の情報を記憶する治療薬情報記憶部と、患者に対する治療薬の投与履歴を記憶する投与履歴記憶部とにアクセス可能なコンピュータに、
   ある症状の患者に対して投与する治療薬の候補を抽出する場合に、当該ある症状に対応づけて前記治療薬情報記憶部に記憶された前記複数の治療薬のうち、前記ある患者に対して投与済であって、副作用によって投与を中止したことが前記投与履歴記憶部に記憶された治療薬と同種の副作用が誘因される治療薬について表示態様を他の治療薬とは異なる表示態様とするか又は抽出対象から除外して出力する制御を行う
   処理を実行させるためのプログラム。
8. 症状に対応付けて、誘因される副作用を含む複数の治療薬の情報を記憶する治療薬情報記憶部と、患者に対する治療薬の投与履歴を記憶する投与履歴記憶部とにアクセス可能なコンピュータに、
   ある症状の患者に対して投与する治療薬の候補を抽出する場合に、当該ある症状に対応づけて前記治療薬情報記憶部に記憶された前記複数の治療薬のうち、前記ある患者に対して投与済であって、副作用と薬剤タイプとのうち少なくともいずれかによって投与を中止したことが前記投与履歴記憶部に記憶された治療薬と同種の副作用が誘因される又は同種の薬剤タイプである治療薬を特定する
   処理を実行させるためのプログラム。

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