JP2015080512A - 薬剤チェック支援装置 - Google Patents

Abstract

【課題】薬剤の種類や数量を間違えて薬袋に入れて患者に手渡してしまう事を防止すること。【解決手段】薬剤チェック支援装置は、例えば、調剤薬局の薬剤師が患者に薬剤を手渡す直前に、薬袋、薬剤、薬剤説明書の画像を読取機によって画像データに変換する。そして、薬袋、薬剤、薬剤説明書のそれぞれの画像データをＯＣＲ認識等することにより画像データから薬剤の処方情報の読取りを行う。そして、読取った処方情報が、薬袋、薬剤、薬剤説明書それぞれに記載されている内容で矛盾しないかを検証することによって、薬剤の種類や数量を間違えて薬袋に入れて患者に手渡してしまう事を防止する。【選択図】図１

Description

本発明は、調剤薬局などにおいて調剤された薬剤を薬袋に入れる際に、薬剤の種類や数量を間違えて薬袋に入れる事を防止するための、薬剤チェック支援装置に関するものである。

調剤薬局などにおいては、薬剤師が、患者から渡された処方箋に基づいて薬剤を処方し、処方した薬剤を患者に手渡すという作業が行われている。

処方箋は患者を診察した医師によって作成され、患者の症状に合わせて必要な薬剤名称や数量、服用方法などの処方が記載されている。薬剤師は処方箋に記載された処方に従って、必要な薬剤のピッキング作業や薬剤の混和などの調剤を行う。そして、必要な薬剤を揃えた上で、薬剤を薬袋に入れて患者に手渡す。

薬剤師による薬剤の処方は処方箋の記載内容に従って行われるが、どの薬剤を処方するかについては薬剤師の裁量で行えるものもある。具体的には、ジェネリック薬を処方する場合は、処方箋にジェネリック薬への変更を禁止する旨の記載がなく、患者がジェネリック薬の処方を希望した場合に、薬剤師の裁量で、処方箋に記載された薬剤と同一の効能を持つ後発医薬品であるジェネリック薬を処方することができる。

また、薬剤師は患者に薬剤を手渡す際には、調剤した薬剤の適正な使用のために必要な情報を提供することになっている。そのため、薬袋に薬剤の服用方法や効能・効用を記載したり、薬剤の服用方法や効能・効用を記載された薬剤説明書を患者に手渡したりしている。

多くの調剤薬局では、処方した薬剤を患者に手渡す際に、薬袋と調剤した薬剤および薬剤説明書をカウンターに並べて、処方した薬の効能・効用や、服用方法を患者に薬剤ごとに口頭で説明を行い、説明を行った後に薬剤を薬袋に入れて手渡すという作業を行っている。

これは、調剤した薬剤の適正な使用のために必要な情報を提供しなければならない事に加えて、薬剤のピッキングミスや患者間違いなどにより処方された薬剤と異なる薬剤を手渡してしまう事や、手渡す薬剤の数量の間違いを防止する事を目的とするものである。

このように処方した薬剤を手渡しする際に、薬剤の種類の間違いや数量の間違いをチェックする事を支援する方法として、例えば、特許文献１においては、薬剤の包装表面上に印刷されている印刷情報の薬剤名を読み取って処方した薬剤の名称が正しいものであるかを認識する薬剤認識装置が開示されている。

また、特許文献２においては、処方箋から調剤指示書を作成し、調剤指示書に印刷されたコードと薬剤の包装を続けて読み込む事によって、薬剤の包装に印字された薬剤名がコードに関連付けられた処方箋情報に含まれているか否かを検査する薬剤監査装置が開示されている。

特開２００４−１６７１５８号公報 特開２００５−３４４７９号公報

従来技術で開示されているような装置を利用する事によって、調剤ミスを防止することができる。例えば、ピッキングした薬剤が処方箋に記載された薬剤と一致するものであるかといった検証を行うことができる。

しかし、先に述べたようなジェネリック薬を処方する場合などは、処方箋に記載された薬剤名称と、実際にピッキングして調剤する薬剤名称が異なる場合がある。また、従来技術のような装置で処方した薬剤が正しいものであるかをチェックできたとしても、調剤薬局では、患者に薬剤を手渡す前に薬剤の説明を患者に行うという業務が行われている。

そのため、複数の薬剤を処方した場合は、従来技術のような装置で薬剤のチェックを行った後に患者に対して薬剤の説明をしている間に間違えて、服用方法の異なる薬剤を間違った薬袋に入れてしまう可能性がある。これによって、患者に手渡した薬は正しかったとしても、患者が間違った薬剤を服用してしまうという問題が発生する場合もある。

本発明は、以上の点に鑑み調剤薬局において、薬剤師が患者に薬剤を手渡す際に、薬剤の種類や数量を間違えて薬袋に入れて患者に手渡してしまう事を防止することを目的としている。

上記課題を解決するために、本発明における薬剤チェック支援装置は、薬剤の情報を薬剤の印字名称または識別コードと対応付けて記憶する薬剤情報記憶手段と、少なくとも薬袋と当該薬袋に袋入する薬剤および薬剤処方説明書を含む領域を画像データに変換する画像変換手段と、前記画像変換手段で変換された画像データから薬剤の処方情報が記載されている領域の画像と薬剤の画像を抽出する画像抽出手段と、前記画像抽出手段で抽出された薬剤の処方情報が記載されている領域の画像から薬剤の処方情報を読み取る薬剤処方情報読取手段と、前記画像抽出手段で抽出された薬剤の画像から薬剤の印字名称または識別コードを読み取り、読み取った印字名称または識別コードに対応する薬剤の情報を前記薬剤情報記憶手段から取得する薬剤情報読取手段と、前記薬剤情報読取手段で取得した薬剤の情報が、前記薬剤処方情報読取手段で読み取った処方情報と一致するかを判定する薬剤チェック手段とを具備することを特徴とする。

また、本発明における薬剤チェック支援装置の別の態様としては、前記薬剤情報読取手段で取得した薬剤の情報に含まれる薬剤の種類が錠剤またはカプセル剤であった場合に、前記画像抽出手段で抽出された薬剤の画像に含まれている錠剤またはカプセル剤の形状部分を抽出することにより、薬剤の数を算出する薬剤数抽出手段と、前記錠剤数抽出手段で算出した薬剤の数が、前記薬剤処方情報読取手段で読み取った処方情報に含まれる処方薬剤の数と一致するかを判断する薬剤数チェック手段とを更に具備することを特徴とする。

また、本発明における薬剤チェック支援装置の別の態様としては、前記薬剤情報記憶手段は薬剤の画像に含まれている錠剤またはカプセル剤の形状部分の面積情報をさらに記憶し、前記薬剤数抽出手段は前記画像抽出手段で抽出された薬剤の画像に含まれている錠剤またはカプセル剤の形状部分の面積の合計値を算出し、前記薬剤数チェック手段は前記薬剤処方情報読取手段で読み取った薬剤の処方情報および前記薬剤情報記手段に記憶されている薬剤情報に基づいて、前記画像抽出手段で抽出された薬剤の画像に含まれる錠剤またはカプセル剤の形状部分の面積の合計値を算出し、算出した面積の合計値が前記薬剤数抽出手段で算出した面積の合計値と一致するかを判断することによって、薬剤の画像に含まれる錠剤またはカプセル剤の数が前記薬剤処方情報読取手段で読み取った処方情報に含まれる処方錠剤の数と一致するかを判断することを特徴とする。

上述のような構成を取ることによって、本発明における薬剤チェック支援装置では、薬剤を薬袋に入れる直前に、薬袋に入れる薬剤が間違っていないかを、薬袋または薬剤処方説明書に記載された情報に基づいてチェックすることができる。これによって、薬袋に入れる薬剤の入れ間違いを防止することが可能となる。

さらには、薬剤の情報を読み取る際に、薬剤の形状から薬袋に入れる薬剤の数量を抽出することによって、薬袋に入れる薬剤の種類のチェックだけでなく、薬剤の数の間違いまでをもチェックすることができる。手渡しする薬剤の数量は、薬剤の画像から薬剤の形状部分を抽出して行うだけでなく、薬剤の画像から形状部分の面積の合計値を算出してチェックすることにより、薬剤の画像に種類の異なる複数の薬剤が含まれている場合であっても薬剤数のチェックを行うことができる。

また、薬剤名称や薬剤の数量が正しいか否かのチェックは、薬袋または薬剤処方説明書に記載された情報に基づいてチェックするため、処方箋情報が記録された他の装置やシステムと連携することなく、簡易的に薬剤のチェックを行うことができる。

薬剤チェック支援装置のシステム構成例を示した図である。 オーバーヘッドスキャナ装置の設置例を示した図である。 薬袋の一例を表した図である。 薬剤の一例を表した図である。 薬剤説明書の一例を表した図である。 読取装置で読取った画像データの一例を表した図である。 読取装置で読取った画像データの一例を表した図である。 画像抽出条件データ構造の例を図示したものである。 画像データの読取り領域の範囲の例を図示したものである。 薬袋の画像データをＯＣＲ認識した状態の一例を表した図である。 薬袋の画像データをＯＣＲ認識した状態の一例を表した図である。 薬剤説明書の画像データをＯＣＲ認識した状態の一例を表した図である。 処方情報抽出パターン定義のデータ構造の例を図示したものである。 薬剤情報データのデータ構造の例を図示したものである。 文字列からの相対位置により読取領域を特定してＯＣＲ認識する場合の一例を図示したものである。 処方情報記載位置定義データのデータ構造の例を図示したものである。 薬剤の画像データをＯＣＲ認識した状態の一例を表した図である。 薬剤の画像データからコード領域を認識した状態の一例を表した図である。 薬剤の画像データから薬剤の輪郭部分を強調表示した状態の一例を表した図である。 読取情報データ構造の一例を図示したものである。 薬袋に入れる薬剤のチェックを行う場合の処理フロー図である。

以下、本発明の実施の形態について詳細に説明する。なお、以下では、調剤薬局において薬剤を患者に手渡す場合に、薬剤のチェックを行う装置の例について説明するが、本発明における薬剤チェック支援装置は調剤薬局での利用に限られるものではなく、例えば病院などにおいて、薬剤を薬袋に入れて手渡しする業務を行う場合などにおいても同様に適用することができる。

はじめに、一般的な調剤薬局の業務について説明する。調剤薬局では、薬剤師が患者から処方箋を受け取ると、一般的にレセプトコンピュータ（以下、レセコンという）と呼ばれるシステムに患者情報や処方箋情報の入力を行う。一般的に調剤薬局では調剤報酬明細を作成するためにレセコンを利用するが、レセコンの機能として処方チェック機能や薬袋印刷機能、薬剤説明書印刷機能を有するものなどがある。

薬剤師は処方箋情報をレセコンに入力した後に、処方する薬剤のピッキング作業や薬剤の混合などの処方を行う。薬剤のピッキングとは、薬剤棚に収められた薬剤から処方する薬を取り出す作業である。薬剤のピッキング作業を行う場合に、薬剤の取り間違いが発生する場合もある。

そして、薬袋や薬剤説明書に処方した薬剤の服用方法や効能・効用の印刷を行う。患者に手渡す薬剤や薬袋、薬剤説明書等の準備が出来たら、これらを手渡しカウンター上に置いて、処方する薬剤の説明を患者に対して行う。説明が終わると、薬剤を薬袋に入れて患者に手渡し、患者から調剤料などの調剤費用を受け取る。ここで、カウンター上に複数の薬剤や薬袋などを並べて置くため、薬袋に入れる薬剤の入れ間違いが発生する場合もある。

本発明における薬剤チェック支援装置は、上述のような調剤薬局における業務において、薬剤者が患者に薬剤を手渡す直前にカウンター上で薬剤のチェックを行うことによって、薬剤のピッキング間違いや、薬袋に入れる薬剤の入れ間違いなどをチェックする事ができる。

次より、図面を用いながら、本発明の実施の形態について説明する。図１は、本発明における薬剤チェック支援装置のシステム構成例を表したものである。本発明における薬剤チェック支援装置は、読取機１０１、画像抽出部１０２、処方情報読取部１０３、薬剤情報読取部１０４、錠剤数読取部１０５、薬剤処方チェック部１０６、薬剤数チェック部１０７、画像データ記憶部１１０、読取情報記憶部１１１、薬剤情報記憶部１１２、画像抽出条件記憶部１１３、処方情報抽出条件記憶部１１４、とから構成される。

薬剤チェック支援装置の各構成部について説明する。まず始めに、読取機１０１は、カウンター上に並べられた薬剤や薬袋、薬剤説明書を画像データとして読み取る装置である。例えば、カメラ装置やオーバーヘッドスキャナ装置をカウンターの上部に設置し、カウンター上の状態を画像データとして読み取る。読取機１０１は、カウンター上の状態を画像データとして読取可能な装置であればどのような装置であっても良いが、例えば、カメラ装置であると、薬剤や薬袋等の大きさに合わせてピントの調整が必要といった作業が必要になるため、読取機１０１としては、簡易的にカウンター上の状態を画像データとして読み取ることができるオーバーヘッドスキャナ装置を利用することが望ましい。

図２は、カウンター２０２上に読取機１０１として設置されたオーバーヘッドスキャナ装置２０１の設置例を図示したものである。オーバーヘッドスキャナ装置２０１は非接触型のスキャナ装置であり、オーバーヘッドスキャナ装置のヘッド部２０２の下部にあるカウンター２０３の状態を画像データとして読み取ることができる。

読取機１０１で画像データとして読み取るのは、カウンター２０３上に並べて置かれた薬袋３００、薬剤５００、薬剤説明書４００などである。図３はカウンター２０３上に置かれる薬袋３００の例を図示したものであり、図４はカウンター２０３上に置かれる薬剤説明書４００の例を図示したものであり、図５はカウンター２０３上に置かれる薬剤５００の例を図示したものである。

薬袋３００には、薬袋に薬剤の用法や服薬方法が記載されている薬袋３００ａのような薬袋や、薬袋に薬剤の用法や服薬方法だけでなく薬剤説明までも記載されている薬袋３００ｂのような薬袋とがある。

図３乃至図５で表されるような、薬袋３００、薬剤５００、薬剤説明書４００は、並べてカウンター上に置かれ読取装置１０１で画像データとして読み取られる。図６は、読取装置１０１で画像データとして読み取られた、薬袋３００ａ、薬剤５００、薬剤説明書４００の画像イメージを図示したものである。薬剤説明が薬袋に記載されている場合は、薬袋３００ｂと薬剤５００だけを並べてカウンター上に置いて読取装置１０１で画像データとして読み取るようにしてもよい。この場合、読取装置１０１で画像データとして読み取られた、薬袋３００ｂ、薬剤５００の画像イメージは図７で図示したようなものとなる。

オーバーヘッドスキャナで画像データの読み取りを行った場合、図６や図７で図示されているように読み取る物品がある位置は画像データが読み取られるが、物品が存在しない箇所はグレーや黒塗りの領域として読み取られる。

以上が読取機１０１の説明となる。次に画像抽出部１０２について説明する。読取機１０１で読み取られた画像データは画像抽出部１０２によって画像データから薬袋３００、薬剤５００、薬剤説明書４００の画像データの抽出が行われる。

画像抽出部１０２では、画像抽出条件記憶部１１３に記憶されている画像抽出条件に基づいて、読取機１０１で読み取られた画像データから、薬袋３００、薬剤５００、薬剤説明書４００のそれぞれの画像データが表示されている領域を特定し、特定された領域から、薬袋３００、薬剤５００、薬剤説明書４００のそれぞれの画像データの抽出を行う。

図８は、画像抽出条件記憶部１１３に記憶されている画像抽出条件データ構造の例を図示したものである。画像抽出条件データ構造はデータ項目として「領域タイプ」「左上座標」「右下座標」のデータを記憶する。「領域タイプ」には、対応して記憶されている座標領域にどのタイプの画像データが記録されているのかを設定するものである。「左上座標」には画像領域の左上座標値、「右下座標」には画像領域の右下座標値がそれぞれ記憶される。

例えば、「領域タイプ」に“薬袋領域”、「左上座標」に“（０，０）”、「右下座標」に“（２０００，３０００）”の値が記憶されている場合は、薬袋の画像が表示されている領域は画像データの左上を（０，０）の原点座標として、（０，０）−（２０００，３０００）の範囲に含まれる領域であることを示している。

より具体的には、図８のように画像抽出条件データ構造が記憶されている場合の、薬袋領域、薬剤領域、説明書領域はそれぞれ、図９の太枠線で示される略短形領域内にそれぞれ表示されている事を示している。例えば、図６で図示するように薬袋３００、薬剤５００、薬剤説明書４００をカウンター上に並べて読取機１０１で画像データとして読み取る場合には、薬袋３００、薬剤５００、薬剤説明書４００はそれぞれ、図９で図示する領域内で読み取られるように配置しなければならない。

画像抽出部１０２では、画像抽出条件記憶部１１３に記憶されている画像抽出条件に基づいて、読取機１０１で読み取られた画像データから、薬袋３００、薬剤５００、薬剤説明書４００のそれぞれの画像データが表示されている領域を特定できたら、それぞれの領域から、薬袋３００、薬剤５００、薬剤説明書４００の画像データを抽出する。例えば、オーバーヘッドスキャナで画像データの読み取りを行った場合、物品が存在しない箇所はグレーや黒塗りの領域として読み取られるため、グレーや黒塗りの領域以外の画像をそれぞれ薬袋３００、薬剤５００、薬剤説明書４００の画像データとして抽出する。

このようにして画像抽出部１０２では、図３に示されるような薬袋３００の画像や、図４に示されるような薬剤説明書４００の画像や、図５に示されるような薬剤５００の画像のみを抽出し、画像データ記憶部１１０に記録する。

画像データ記憶部１１０に記録された、薬袋３００、薬剤５００、薬剤説明書４００の画像データは、処方情報読取部１０３、薬剤情報読取部１０４、錠剤情報読取部１０５の何れかに読み込まれ、それぞれの画像データから処方情報や、薬剤情報の読取が行われる。次に、処方情報読取部１０３、薬剤情報読取部１０４、錠剤情報読取部１０５それぞれが行う処理について順番に説明する。

まず、処方情報読取部１０３について説明する。処方情報読取部１０３は画像データ記憶部１１０に記憶されている薬袋３００または薬剤説明書４００の画像データをＯＣＲ認識し、文字列情報を抽出することによって、「１日服薬回数」「１回服薬数」「処方日数」「処方数」「薬剤名称」の情報をそれぞれ読み取る。図１０および図１１は薬袋３００の画像イメージをＯＣＲ認識し、文字情報領域を識別した場合の例を図示したものであり、図１２は薬剤説明書４００の画像イメージをＯＣＲ認識し、文字情報領域を識別した場合の例を図示したものである。

ＯＣＲ認識処理は既知の技術を利用して行われる。一般的なＯＣＲ認識処理を利用すると、画像データから図１０乃至図１２に表されているように文字領域を認識することが可能であり、認識した文字列領域をそれぞれ略短形領域として認識することができる。処方情報読取部１０３では、ＯＣＲ認識処理で認識された文字領域から、「１日服薬回数」「１回服薬数」「処方日数」「処方数」「薬剤名称」の文字列が記載された文字領域を抽出する。

「１日服薬回数」「１回服薬数」「処方日数」「処方数」の文字列が記載された文字領域の抽出は、それぞれの記載パターンにマッチするパターン文字列を正規表現として予め定義しておき、定義されている正規表現のパターン文字列に合致する文字列が記載された文字領域を抽出することによって行われる。

例えば、図１３は、処方情報抽出条件記憶部１１４に記憶される、処方情報抽出パターン定義の定義例を表したものである。処方情報抽出パターン定義には、抽出する処方情報名とそれに対応するパターン文字列の正規表現の定義例として「処方情報名」と「パターン文字列（正規表現）」の組み合わせ情報が記録される。例えば、「処方情報名」として“１日服薬回数”、「パターン文字（正規表現）」として“１日［１−９］＋回”が定義されている場合は、ＯＣＲ認識された文字領域から、定義されているパターン文字の正規表現にマッチする文字列が認識された文字領域が抽出され、そこに記載されている文字列から１日服薬回数が取得される。例えば、図１０乃至図１２のＯＣＲ認識の例だと、“１日［１−９］＋回”の正規表現にマッチする領域は符号ａが示す太枠線で囲まれた略短形領域であるため、この領域に記載された“１日３回”の文字列が１日服薬回数として読み取られるため、この場合の１日服薬回数は３回であると読み取ることができる。

同様に、図１３の定義例に従って、“１回服薬数”“処方日数”“処方数”の情報を読み取ると、それぞれ図１０乃至図１２において、“１回服薬数”は符号ｂが示す太枠線で囲まれた略短形領域、“処方日数”は符号ｃが示す太枠線で囲まれた略短形領域、“処方数”は符号ｄが示す太枠線で囲まれた略短形領域であると認識することができ、それぞれの領域に記載された文字列情報に基づいて、“１回服薬数”は１錠、“処方日数”は７日分、“処方数”は２１錠であるとそれぞれの処方情報を読み取ることができる。

以上のような処理により正規表現のパターン文字列を利用して処方情報を読み取る事もできるが、“薬剤名称”については多数の薬剤の名称が存在するため、薬剤の名称をパターン文字列として定義を行って抽出することはできない。そこで、“薬剤名称”の抽出は、予め、薬剤情報記憶部１１２に記憶されている薬剤情報データの薬剤名称と一致する文字列を文字列領域から検索することによって行う。

例えば、図１４は薬剤情報記憶部１１２に記憶されている薬剤情報データの一例を表したものである。薬剤情報データとして「識別コード」「薬剤名称」「略称」「種別」「単位」などの情報を記憶する。「識別コード」には薬剤を一意に識別するためのコードが記録され、「薬剤名称」にはその薬剤の名称が記録され、「略称」にはその薬剤の略称名が記録され、「種別」にはその薬剤の薬剤種別が記録され、「単位」には薬剤の１剤あたりの内容量が記録さる。

処方情報読取部１０３では、薬剤情報記憶部１１２に記録されているすべての「薬剤名称」の情報を順番に読み込み、読み込んだ「薬剤名称」と一致する文字列が記載された文字領域がないかを検索することによって、薬袋３００や薬剤説明書４００に記載された薬剤名称の文字列の抽出を行う。図１４の例では「薬剤名称」として“アオフエクト１０ｍｇ”“アカノカプセル１０”の情報が記録されているため、図１１の薬袋３００ｂの画像イメージからは「薬剤名称」の文字列が記載された領域として符号ｅが示す太枠線で囲まれた略短形領域を抽出し、薬剤名称として“アオフエクト１０ｍｇ”を認識することができる。同様に、図１２の薬剤説明書４００の画像イメージからは、「薬剤名称」の文字列が記載された領域として符号ｅが示す太枠線で囲まれた略短形領域と符号ｅ’が示す太枠線で囲まれた略短形領域とを抽出し、薬剤名称として“アオフエクト１０ｍｇ”と“アカノカプセル１０”を認識することができる。

以上のような処理により、“１回服薬数”“処方日数”“処方数”“薬剤名称”の処方情報を薬袋３００および薬剤説明書４００の画像イメージから読み取ることができる。しかし、薬剤説明書４００の記載内容によっては、上述した方法では処方情報を読み取ることができない場合がある。例えば、図４で表されるような薬剤説明書のイメージでは、１回服薬数が、文字列で記載されるのではなく、頓服、朝、昼、夕、就前、それぞれに服薬する剤数が表形式で記載されている。

このような形式で１回服薬数が記載されている場合は、前述したような方法で処方情報を読み取るのではなく、取得したい処方情報がどの位置に記載されているのかを、表示位置が固定されている文字領域からの相対位置情報として定義することによって、読み取りを行う。例えば、図１５は薬剤名称が記載されている文字領域の左上点を基準点として１回服薬回数を読み取る場合の例を図示したものである。処方情報読取条件記憶部１１４に予め服薬回数記載位置定義データとして、図１６に示されるような、それぞれの服薬時の服薬数が記載された基準点からの位置を記録しておく。

図１６に表されているように処方情報記載位置定義データには「処方情報」「基準点文字」「相対座標」などの情報が記録される。「処方情報」には読み取る位置に何の処方情報が表示されているのかの情報が記録され、「基準点文字」とは読み取る情報位置を決める基準となる文字列とする処方情報が記録される。「相対位置」には基準点文字の基準点からの読み取る情報が表示されている領域を表す相対位置座標が記録される。

例えば、「処方情報」として“１回服薬数”が、「基準文字」として“薬剤名称”が、「相対座標」として“（＋１００，＋５０）−（＋１２０，＋７０）”の情報が記録されている場合、処方情報として薬剤名称が表示されている文字列の基準点からの相対座標が（＋１００，＋５０）の位置を左上頂点、（＋１２０，＋７０）の位置を右下頂点とする略短形領域に、１回服薬数の処方情報が表示されている事を定義している。

この定義を図１５に基づいて説明すると、まず処方情報の薬剤名称として“アオフェクト錠１０ｍｇ”が先に述べた手法により事前に認識される。基準文字は薬剤名称と定義されているので、この“アオフェクト錠１０ｍｇ”が基準文字となり、文字列領域の左上座標、図１５での基準点（Ｘ，Ｙ）が基準点となる。この基準点（Ｘ，Ｙ）は、画像データの左上隅を（０，０）の原点とした場合の座標値である。

そして、この基準点（Ｘ，Ｙ）からの相対座標が（＋１００，＋５０）の位置であるＡで表される座標（Ｘ＋１００，Ｙ＋５０）を左上頂点とし、基準点（Ｘ，Ｙ）からの相対座標が（＋１２０，＋７０）の位置であるＢで表される座標（Ｘ＋１２０，Ｙ＋７０）を右下座標として形成される略短形の領域に処方情報の１回服薬数が表示されているとの定義になる。この定義に従って、当該略短形領域内の文字列をＯＣＲ認識することにより数値文字列を読み取り、読み取った文字列を１回服薬数として認識する。

ここで、図１５では１回服薬数が表示された領域は、頓服、朝、昼、夕、就前、とそれぞれ別の領域に記載されており、それぞれで１回の服薬数が異なる場合がある。このような場合は、図１６の服薬回数記載位置定義データの例で示されているように、処方情報として１回服薬数の定義を複数定義しておき、それぞれの定義で認識した１回服薬数の平均値を取ることによって１回服薬数とする。

処方情報読取部１０３で薬袋３００や薬剤説明書４００の画像データから認識されたそれぞれの処方情報は読取情報記憶部１１１に記録される。読取情報記憶部１１１に処方情報がどのように記録されるかについては後述する。以上が、処方情報読取部１０３の説明となる。次に、薬剤情報読取部１０４について説明する。

薬剤情報読取部１０４では、画像データ記憶部１１０に記憶されている薬剤５００の画像データをＯＣＲ認識することにより文字列情報を抽出することによって、薬剤に表示された「薬剤名称」の情報をそれぞれ読み取る。または、薬剤に薬剤情報と関連付けられたバーコード等のコード情報が印刷されている場合には、コードスキャンによりバーコード情報を読み取ったコード情報に基づいて「薬剤名称」の情報を取得する。

まず、薬剤５００の画像データをＯＣＲ認識することにより文字列情報を抽出することによって、薬剤に表示された「薬剤名称」の情報をそれぞれ読み取る方法について説明する。一般的なＯＣＲ認識処理を利用すると、薬剤５００の画像データから図１７に表されているように文字領域を認識し、認識した文字列領域をそれぞれ略短形領域として認識することができる。薬剤５００の画像データをＯＣＲ認識したら、薬剤情報記憶部１１２に記録されて薬剤情報データ構造から、すべての「薬剤名称」の情報を順番に読み込み、読み込んだ「薬剤名称」と一致する文字列が記載された文字領域がないかを検索することによって、記載された薬剤名称の文字列の抽出を行う。

例えば、図１４の薬剤情報データ構造の例では「薬剤名称」として“アオフエクト１０ｍｇ”の情報が記録されているため、図１７の薬剤５００の画像イメージからは「薬剤名称」の文字列として符号ｇが示す太枠線で囲まれた略短形領域を抽出し、薬剤名称として“アオフエクト１０ｍｇ”を認識することができる。

次に、コードキャンによりバーコード情報を読み取ったコード情報に基づいて「薬剤名称」の情報を取得する方法について説明する。例えば、薬剤５００の画像データにバーコードが印字されていた場合、図１８で表示するようにバーコード印字領域として符号ｈが示す太枠線で囲まれた略短形領域内のバーコードを読み取り、バーコードをコード化する。例えば、コード化された文字列が“３６８２７６８３７”であった場合、このコードを識別コードとして取り扱い、薬剤情報記憶部１１２に記録されて薬剤情報データ構造から、識別コードが“３６８２７６８３７”に対応する「薬剤名称」の情報を取得する。図１４の薬剤情報データ構造の例では識別コードが“３６８２７６８３７”に対応する「薬剤名称」は“アオフエクト１０ｍｇ”であるため、薬剤名称として“アオフエクト１０ｍｇ”が抽出される。

薬剤情報読取部１０４で薬剤５００の画像データから認識した薬剤名称の情報は読取情報記憶部１１１に記録される。読取情報記憶部１１１に薬剤名称がどのように記録されるかについては後述する。以上が、薬剤情報読取部１０４の説明となる。次に、薬剤数読取部１０５について説明する。

薬剤数読取部１０５では、薬剤５００の画像データを画像加工することによって、実際に処方された薬剤の数量を読み取る。薬剤数読取部１０５での処理は、処方情報読取部１０３または薬剤情報読取部１０４で認識された薬剤名称に対応する薬剤の種別が錠剤またはカプセル剤である場合に行われる。一般的に錠剤やカプセル剤はその形状が略円形の形状をしており、画像認識により抽出することが可能だからである。薬剤名称に対応する薬剤の種別が錠剤またはカプセル剤であるかについては、薬剤情報記憶部１１２に記録されている薬剤情報に基づいて判断される。

例えば、図１９は画像加工処理により薬剤の輪郭部分のみを強調表示した薬剤５００の画像データの例である。通常の画像処理技術を用いれば、画像の二値化などの処理を行い、略円形の形状の輪郭部分を抽出することが既存技術で可能である。錠剤やカプセル剤は略円形の形状をしているため、このような画像処理により抽出された輪郭部分が薬剤の形状部分となる。そして、この１つの略円形の形状が１つの薬剤を表示するものであるので、略円形の形状の数を数えることによって、薬剤５００の画像データに表示されている薬剤の数を抽出することができる。

また、薬剤数読取部１０５では、抽出した薬剤の形状部分の面積の算出も合わせて行う。面積は抽出した薬剤の形状の画像データ内でのドット数を抽出する事で薬剤の形状部分の面積を算出し、全ての薬剤の形状部分のドット数の合計値を面積として算出する。なお、どのような画像データであっても同じ薬剤の形状部分のドット数が同じ程度のドット数として算出できるように、面積としてドット数を算出する場合は、薬剤の画像データのドット密度を予め定義されたｄｐｉに変換して算出を行う。例えば、ドット密度を４００ｄｐｉと定義した場合は、画像抽出部１０２で抽出した薬剤５００の画像データを４００ｄｐｉに変換した上で、薬剤の形状部分のドット数を面積として算出する。

ここで、予め定義する薬剤の画像データのドット密度は、薬剤情報記憶部１１２に記憶されている薬剤ごとの「面積（ドット数）」を算出した際の画像データのドット密度と同じドット密度とする必要がある。ドット密度を一致させることによって、後に説明する錠剤数チェック部１０７における処理において、薬剤の形状部分の面積に基づいて薬剤数のチェックを行う事が可能となる。

薬剤数読取部１０５で薬剤５００の画像データから読み取った薬剤の数は読取情報記憶部１１１に記録される。読取情報記憶部１１１に薬剤数がどのように記録されるかについては後述する。以上が薬剤数読取部１０５の処理となる。

ここまでで、処方情報読取部１０３、薬剤情報読取部１０４、錠剤数読取部１０５について説明した。前述した通り、これら処理部で抽出した処方情報などの情報は読取情報記憶部１１１に記録される。次に読取情報記憶部１１１について説明する。

図２０は、読取情報記憶部１１１に記録される読取情報データ構造の例を表示したものである。読取情報データ構造には「処方情報」に対応して「読取処方情報」の情報が記録される。「読取処方情報」はさらにどの画像データから読み取ったのかが判別できるように「薬袋」「薬剤」「説明書」に分けて情報が記録される。「処方情報」には、処方情報読取部１０３、薬剤情報読取部１０４、錠剤数読取部１０５で読み取る情報として“１日服薬回数”“１回服薬数”“処方日数”“処方数／薬剤数”“薬剤名称”が予め記録されている。

そして、処方情報読取部１０３で読み取って抽出されたそれぞれの情報は、抽出した画像データに合わせて「薬袋」または「説明書」の情報として記録される。例えば、処方情報読取部１０３で１日服薬回数を薬袋の画像データから３回と抽出した場合、抽出された１日服薬回数の情報は、「処方情報」の“１日服薬回数”に対応して「薬袋」の項目に“３回”の情報が記録される。他の抽出情報についてもそれぞれ同じように記録される。同様に薬剤情報読取部１０４で読み取って抽出された薬剤名称は、「処方情報」の“薬剤名称”に対応して、「薬剤」の項目に抽出した薬剤名称が記録される。同様に錠剤数読取部１０５で読み取って抽出された錠剤数は、「処方情報」の“処方数／薬剤数”に対応して、「薬剤」の項目に抽出した薬剤数が記録される。

上述のように、処方情報読取部１０３、薬剤情報読取部１０４、錠剤数読取部１０５で抽出された処方情報は読取情報記憶部１１１に記録される。薬剤処方チェック部１０６および錠剤数チェック部１０７では、読取情報記憶部１１１に記録されている情報にもとづいて処方情報のチェックを行う。次に、薬剤処方チェック部１０６および錠剤数チェック部１０７について説明する。

薬剤処方チェック部１０６では読取情報記憶部１１１に記録されている抽出された処方情報のうち、“処方数／薬剤数”以外の処方情報についてチェックを行う。具体的には、処方情報ごとに、薬袋、薬剤、説明書の画像データそれぞれから読取った処方情報が、一致するかどうかを比較することによって、薬袋に入れる薬剤が間違っていないかを検証する。例えば、図２０に表されるような読取情報のデータが読取情報記憶部１１１に記録されているとすると、“１日服薬回数”“１回服薬数”“処方日数”の読取処方情報が、薬袋と薬剤説明書から抽出された処方情報で一致し、“薬剤名称”の読取情報が薬剤と薬剤説明書から抽出された処方情報で一致するため、薬剤処方は正しいと判断できる。

ここでは、“１日服薬回数”“１回服薬数”“処方日数”の読取処方情報について検証を行っているが、薬袋や薬剤説明書の記載情報によっては処方情報が一方からしか抽出できない場合もあるため、少なくとも、“薬剤名称”の読取情報が薬剤から抽出された名称と薬袋または薬剤説明書から抽出された名称とが一致するようであれば薬剤処方情報は間違っていない可能性が高いと判断できる。

次に錠剤数チェック部１０７について説明する。錠剤数チェック部１０７では読取情報記憶部１１１に記録されている抽出された処方情報のうち、“処方数／薬剤数”の処方情報についてチェックを行う。具体的には、“処方数／薬剤数”として薬剤の読取処方情報として記録されている値と、薬袋または薬剤説明書の何れかの処方情報として記録されている値が一致するかどうかを比較することによって処方数と薬剤数が間違っていないかを検証する。例えば、図２０に表されるような読取情報のデータが読取情報記憶部１１１に記録されているとすると、“処方数／薬剤数”の読取処方情報が、薬剤と薬袋および薬剤説明書から抽出された処方情報で一致するため処方錠数は間違っていないと判断できる。

また、薬剤数チェック部１０７では、読取情報記憶部１１１に記憶されている抽出された処方情報および薬剤情報記憶部１１２に記憶されている薬剤情報に基づいて、画像データ記憶部１１０に記憶されている薬剤の画像データに含まれる薬剤の形状部分の面積として想定される面積（ドット数）の合計値を算出し、算出した面積（ドット数）の合計値が、薬剤数読取部１０５で算出した薬剤の画像データの形状部分の面積（ドット数）の合計値と近似するかどうかを判断することによって処方錠数が間違っていないかを判断することもできる。

具体的には、読取情報記憶部１１１に記憶されている読取処方情報から、処方数と薬剤名称の情報を取得する。そして、薬剤名称に対応する薬剤の面積（ドット数）を薬剤情報記憶部１１２から取得し、取得した面積（ドット数）を、処方数と乗算することにより、薬剤の画像データの薬剤の形状部分の面積（ドット数）の合計値を算出することができる。ここで算出した面積（ドット数）の合計値と、錠剤数読取部１０５で算出した面積（ドット数）の合計値が近似するかどうかをチェックすることによって処方錠数が間違っていないかを判断することができる。

このように面積（ドット数）の合計値を利用して処方錠数のチェックを行うためには、画像データ記憶部１１０に記憶されていう薬剤の画像データのドット密度と、薬剤情報記憶部１１１に記憶されている薬剤ごとの面積（ドット数）を算出した際のドット密度が一致するようにしなければならない。

以上が、薬剤処方チェック部１０６および錠剤数チェック部１０７で行われる処理の内容となる。ここまでで、薬剤チェック支援装置１００の各処理部が行う処理について説明を行った。上記までで説明したように薬剤チェック支援装置１００では各処理部が連携して処理を行うことによって、薬袋、薬剤、薬剤説明書から薬剤の処方情報を読み取って、読取った情報を比較検証することによって薬剤の処方が間違っていないかを簡易にチェックすることができる。また、薬剤チェック支援装置１００は薬剤を薬袋に入れる直前に処方の検証処理を行う事ができるため、薬剤を薬袋に入れる際の入れ間違いを効果的に防止することができる。

また、薬剤の画像データの錠剤の形状の面積の合計値に基づいて処方錠数が間違っていないかを判断することができるため、複数の種類の薬剤が同時に薬剤の画像データとして表示されている場合であっても、薬剤の合計数が間違っていないかを判断することができるようになる。

次に、処理フロー図に基づいて、薬剤チェック支援装置１００の各処理部がどのように連携して、処方情報の読取りおよび処方情報の検証を行うかについて説明する。

図２１は、薬剤チェック支援装置１００を利用して薬袋に入れる薬剤のチェックを行う場合の処理フロー図である。薬袋に入れる薬剤のチェックを行う場合、チェック作業を行う例えば薬剤師は、薬袋３００、薬剤５００、薬剤説明書４００を並べてカウンター上に置く。この際、薬袋３００、薬剤５００、薬剤説明書４００は、画像抽出条件記憶部１１３に記憶されている、例えば図８のような画像抽出条件の定義に従って、図９で示される領域内で読取られるようにそれぞれ配置しなければならない。また、薬袋３００に薬剤説明書４００と同様の内容が記載されている場合は、薬剤５００と薬袋３００を並べて表示するだけでよい場合もある。

薬袋３００、薬剤５００、薬剤説明書４００をカウンター上に並べたら、読取機１０１によってカウンター上の状態が読取られ画像データに変換される（Ｓ２１０１）。変換された画像データは画像抽出部１０２によって、画像抽出条件データの定義に従って、薬袋領域、薬剤領域、薬剤説明書領域に分割され（Ｓ２１０２）、それぞれの領域から、薬袋の画像データ、薬剤の画像データ、薬剤説明書の画像データがそれぞれ取得される（Ｓ２１０３）。取得されたそれぞれの画像データは画像データ記憶部１１０に記憶される。

そして、処方情報読取部１０３によって、薬袋の画像データのＯＣＲ処理が行われ処方情報の読取りが行われる（Ｓ２１０４）。読取られた処方情報は読取情報記憶部１１１に記録される。同様に、処方情報読取部１０３によって、薬剤説明書のＯＣＲ処理が行われ処方情報の読取りが行われ（Ｓ２１０５）、読取情報記憶部１１１に記録される。ここで、薬剤説明書４００に記載されている内容と同様の内容が薬袋３００に記載されており、薬袋の画像データのみ抽出されていた場合は、薬剤説明書の画像データからの処方情報読取りは行われない。

処方情報の読取りと記録が行われたら、薬剤情報読取部１０４によって薬剤の画像データをＯＣＲ認識することにより薬剤名称の読取りが行われる（Ｓ２１０６）。薬剤情報読取部１０４では、ＯＣＲ認識による薬剤名称の読取りに続いて、薬剤の画像データからバーコード等のコード情報の読取りを行い（Ｓ２１０７）、読取った取ったコード情報に基づいて、薬剤情報記憶部１１２からコード情報に関連付けられた「薬剤名称」の情報を取得しての読取りを行う（Ｓ２１０８）。

基本的にＳ２１０５で読取られる薬剤名称とＳ２１０６で読取れる薬剤名称は同じ名称が読取られるはずである。いずれかのステップでした薬剤の読取りが行えなかった場合は、読取れた薬剤名称を読取情報記憶部１１１に記憶する。Ｓ２１０５で読取られる薬剤名称とＳ２１０６で読取れる薬剤名称が異なる場合は、Ｓ２１０８で読取った薬剤名称を読取情報記憶部１１１に記録する。

次に、読取った処方情報の薬剤名称に対応する薬剤情報の薬剤種別が錠剤またはカプセル剤であるかをチェックする（Ｓ２１０９）。薬剤種別が錠剤またはカプセル剤であった場合（Ｓ２１０９：ＹＥＳ）は、薬剤数チェック部１０７により薬剤の画像データから錠剤やカプセル剤の薬剤形状である、略円形状や略楕円形状の特定図形の数を認識し薬剤数の読取りを行う（Ｓ２１１０）。読取られた薬剤数は読取情報記憶部１１１に記録される。

薬剤種別が錠剤またはカプセル剤でなかった場合（Ｓ２１０９：ＮＯ）や、Ｓ２１１０で薬剤数の読取りと記録が行われた場合は、Ｓ２１１１に進み、薬剤処方チェック部１０６によって、読取情報記憶部１１１に記録されている処方情報と薬剤情報の内容が矛盾しないかを判定する（Ｓ２１１１）。 判定結果は、例えば、ディスプレイ装置に表示する、音声で発生するといった方法で行われる。

処方情報のチェックが完了すると、薬剤チェック支援装置１００による薬袋に入れる薬剤のチェック処理は完了する。図２１の処理フローでは１種類の薬剤のチェックを行う場合の処理について説明しているが、複数種類の薬剤についてチェック処理を行う場合は、薬剤ごとに図２１の処理フローで示すチェック処理を行うことによって薬剤のチェック処理を行う。

以上、薬剤チェック支援装置１００を用いた、薬袋にいれる薬剤のチェック処理の詳細について説明をした。このシステムを用いることにより、薬袋に入れる薬剤の種類や錠剤数が間違っていないかを患者に手渡す直前にチェックすることができるため、薬剤のピッキング間違いや薬袋への入れ間違い、数量間違いなどを、的確に検出することができ、調剤薬局等における業務効率の向上を図ることができる。

さらには、単純にカウンター上に薬剤や薬袋等をならべるだけで、上記チェック作業が行えるため、これまでの調剤薬局等における業務内容を大きく変えることなく、本願発明における薬剤チェック支援装置を用いた調剤処方のチェック作業を行う事ができるようになる。

以上の薬剤チェック支援装置が行う処理は，コンピュータとソフトウェアプログラムとによって実現することができ，そのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録することも，ネットワークを通して提供することも可能である。

また、本発明の技術範囲は前述した実施形態に左右されるものではなく、当業者であれば特許請求の範囲に記載された技術的思想の範囲内において想到することが明らかである変更例についても当然に本発明の技術的範囲に属するものである。

１００ 薬剤チェック支援装置
１０１ 読取機
１０２ 画像抽出部
１０３ 処方情報読取部
１０４ 薬剤情報読取部
１０５ 錠剤数読取部
１０６ 薬剤処方チェック部
１０７ 錠剤数チェック部
１１０ 画像データ記憶部
１１１ 読取情報記憶部
１１２ 薬剤情報記憶部
１１３ 画像抽出条件記憶部
１１４ 処方情報抽出条件記憶部
２０１ オーバーヘッドスキャナ
２０２ ヘッド部
２０３ カウンター
３００ 薬袋
４００ 薬剤説明書
５００ 薬剤

Claims (3)

1. 薬剤の情報を薬剤の印字名称または識別コードと対応付けて記憶する薬剤情報記憶手段と、
   少なくとも薬袋と当該薬袋に袋入する薬剤および薬剤処方説明書を含む領域を画像データに変換する画像変換手段と、
   前記画像変換手段で変換された画像データから薬剤の処方情報が記載されている領域の画像と薬剤の画像を抽出する画像抽出手段と、
   前記画像抽出手段で抽出された薬剤の処方情報が記載されている領域の画像から薬剤の処方情報を読み取る薬剤処方情報読取手段と、
   前記画像抽出手段で抽出された薬剤の画像から薬剤の印字名称または識別コードを読み取り、読み取った印字名称または識別コードに対応する薬剤の情報を前記薬剤情報記憶手段から取得する薬剤情報読取手段と、
   前記薬剤情報読取手段で取得した薬剤の情報が、前記薬剤処方情報読取手段で読み取った処方情報と一致するかを判定する薬剤チェック手段と
   を具備することを特徴とする薬剤チェック支援装置。
2. 前記薬剤情報読取手段で取得した薬剤の情報に含まれる薬剤の種類が錠剤またはカプセル剤であった場合に、前記画像抽出手段で抽出された薬剤の画像に含まれている錠剤またはカプセル剤の形状部分を抽出することにより、薬剤の数を算出する薬剤数抽出手段と、
   前記錠剤数抽出手段で算出した薬剤の数が、前記薬剤処方情報読取手段で読み取った処方情報に含まれる処方薬剤の数と一致するかを判断する薬剤数チェック手段と
   を更に具備することを特徴とする請求項１に記載の薬剤チェック支援装置。
3. 前記薬剤情報記憶手段は薬剤の画像に含まれている錠剤またはカプセル剤の形状部分の面積情報をさらに記憶し、
   前記薬剤数抽出手段は前記画像抽出手段で抽出された薬剤の画像に含まれている錠剤またはカプセル剤の形状部分の面積の合計値を算出し、
   前記薬剤数チェック手段は前記薬剤処方情報読取手段で読み取った薬剤の処方情報および前記薬剤情報記手段に記憶されている薬剤情報に基づいて、前記画像抽出手段で抽出された薬剤の画像に含まれる錠剤またはカプセル剤の形状部分の面積の合計値を算出し、算出した面積の合計値が前記薬剤数抽出手段で算出した面積の合計値と近似するかを判断することによって、薬剤の画像に含まれる錠剤またはカプセル剤の数が前記薬剤処方情報読取手段で読み取った処方情報に含まれる処方錠剤の数と一致するかを判断する
   ことを特徴とする請求項２に記載の薬剤チェック支援装置。