JP2015201092A - 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム - Google Patents
情報処理装置、情報処理方法及びプログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2015201092A JP2015201092A JP2014080370A JP2014080370A JP2015201092A JP 2015201092 A JP2015201092 A JP 2015201092A JP 2014080370 A JP2014080370 A JP 2014080370A JP 2014080370 A JP2014080370 A JP 2014080370A JP 2015201092 A JP2015201092 A JP 2015201092A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- patient
- medical information
- information
- acquired
- family history
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/70—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for mining of medical data, e.g. analysing previous cases of other patients
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
- G16H20/10—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to drugs or medications, e.g. for ensuring correct administration to patients
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H70/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical references
- G16H70/40—ICT specially adapted for the handling or processing of medical references relating to drugs, e.g. their side effects or intended usage
Abstract
【課題】医療従事者の作業効率向上させることを目的とする。【解決手段】患者の医療情報を取得する第１の取得手段と、患者の親族の医療情報を取得する第２の取得手段と、第１の取得手段により取得された患者の医療情報と、第２の取得手段により取得された親族の医療情報と、に基づいて、患者の症状と患者の家族歴との関連性を示す関連度を決定する決定手段と、決定手段により決定された関連度に基づいて家族歴を表示手段に表示させる表示制御手段と、を有することによって課題を解決する。【選択図】図３
Description
本発明は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。
近年、医療現場では個々人の個性にかなった医療の取り組みとして、オーダメイド医療が進んでいる。オーダメイド医療では、患者の遺伝子情報を利用する等、個々人の医療情報に基づいて治療等を行うため、より患者に適した医療行為になり得ることが期待されており、患者の納得度や満足度を高めるための医療行為は近年重要視されている。
医療現場では、患者の状況を把握するための医療行為として、医療面接を実施する。医療面接では、患者像をはじめ、主訴、現病歴、既往歴、家族歴等を患者に尋ね、診療録に記載する。
しかし、現在の医療現場では、医療面接時に患者の家族歴等の患者情報を確認する手段は患者との対話に限られる。そのため、患者が医療従事者に患者情報を伝え忘れたり、医療従事者が聞き逃したりと、情報の漏れが多い。更に、患者自身が家族歴等を正確に把握していない場合や、医療面接の頻度が少ないことからも、従来の医療面接だけでは患者情報を十分に得ることが難しく、正確な診断をするための患者情報が不足している。
そのため、もし、医療従事者が家族歴等の患者情報を熟知していなかった場合、家族歴が重要な遺伝性疾患（血友病等）や体質性疾患（糖尿病、高血圧等）の治療が遅れる可能性が高くなる。
医療現場では、患者の状況を把握するための医療行為として、医療面接を実施する。医療面接では、患者像をはじめ、主訴、現病歴、既往歴、家族歴等を患者に尋ね、診療録に記載する。
しかし、現在の医療現場では、医療面接時に患者の家族歴等の患者情報を確認する手段は患者との対話に限られる。そのため、患者が医療従事者に患者情報を伝え忘れたり、医療従事者が聞き逃したりと、情報の漏れが多い。更に、患者自身が家族歴等を正確に把握していない場合や、医療面接の頻度が少ないことからも、従来の医療面接だけでは患者情報を十分に得ることが難しく、正確な診断をするための患者情報が不足している。
そのため、もし、医療従事者が家族歴等の患者情報を熟知していなかった場合、家族歴が重要な遺伝性疾患（血友病等）や体質性疾患（糖尿病、高血圧等）の治療が遅れる可能性が高くなる。
このような課題を解決するため、患者情報の提示方法の検討が行われている。
多くの医療現場では、病院情報システム(ＨＩＳ)や画像保管通信システム(ＰＡＣＳ)、放射線科情報システム（ＲＩＳ）等の医療情報システムの普及に伴い、医用画像及び医用文書の電子化が進んでいる。
そこで特許文献１の技術では、紙に記載された問診票を電子化し、検査等の患者の医療情報を利用して問診結果を自動生成している。更に、特許文献１の技術では、患者の親族の医療情報から家族歴を参照して問診結果を作成している。
特許文献２の技術では、患者の氏名や年齢をはじめ、主訴等が記載されたカルテ情報とは別に、患者のアレルギーに関する情報、既往歴や家族歴を特記事項として記録し、診療の際の参考情報として提供している。
多くの医療現場では、病院情報システム(ＨＩＳ)や画像保管通信システム(ＰＡＣＳ)、放射線科情報システム（ＲＩＳ）等の医療情報システムの普及に伴い、医用画像及び医用文書の電子化が進んでいる。
そこで特許文献１の技術では、紙に記載された問診票を電子化し、検査等の患者の医療情報を利用して問診結果を自動生成している。更に、特許文献１の技術では、患者の親族の医療情報から家族歴を参照して問診結果を作成している。
特許文献２の技術では、患者の氏名や年齢をはじめ、主訴等が記載されたカルテ情報とは別に、患者のアレルギーに関する情報、既往歴や家族歴を特記事項として記録し、診療の際の参考情報として提供している。
しかしながら、医師をはじめとした医療従事者の作業効率を上げるためには、家族歴等の患者情報をより有効に活用する必要がある。
本発明は、医療従事者の作業効率向上させることを目的とする。
本発明は、医療従事者の作業効率向上させることを目的とする。
そこで、本発明の情報処理装置は、患者の医療情報を取得する第１の取得手段と、前記患者の親族の医療情報を取得する第２の取得手段と、前記第１の取得手段により取得された前記患者の医療情報と、前記第２の取得手段により取得された前記親族の医療情報と、に基づいて、前記患者の症状と前記患者の家族歴との関連性を示す関連度を決定する決定手段と、前記決定手段により決定された関連度に基づいて家族歴を表示手段に表示させる表示制御手段と、を有する。
本発明によれば、医療従事者の作業効率向上させることができる。
以下、本発明の実施形態について図面に基づいて説明する。
＜実施形態１＞
図１は、医用情報解析処理装置を含む医用情報システムの概略構成の一例を示す図である。
図１において、ネットワーク１００には、モダリティ１０１、院内システムとしてＨＩＳ１０２、ＲＩＳ１０３、ＰＡＣＳ１０４、医用情報解析処理装置１０５、情報記録部としてクラウド１１２が互いに通信可能な状態で接続されている。
モダリティ１０１は、被検体の検査対象部位を撮影することにより、その部位を二次元もしくは三次元的に表した画像データを生成する。医用情報システムには、この画像データにＤＩＣＯＭ規格で規定された付帯情報を付加し、画像情報として出力する装置が含まれる。なお、画像データの中には画像に付随するテキスト情報が含んでもよい。また、撮影された医用画像は、ネットワーク１００を介して、ＨＩＳ１０２、ＲＩＳ１０３、ＰＡＣＳ１０４に送信される。
ＨＩＳ１０２は、ＨＩＳ情報表示部１０２ａ、ＨＩＳ情報制御部１０２ｂ、ＨＩＳ情報記録部１０２ｃを有する。なお、ＨＩＳ情報はＨＩＳ情報記録部１０２ｃの他に、クラウド１１２内のＨＩＳ情報記録部１１２ａに記録されてもよい。
ＨＩＳ情報記録部１０２ｃとクラウド１１２内のＨＩＳ情報記録部１１２ａとは、患者の個人情報、及び患者の親族の個人情報として、氏名、性別、年齢、身長、体重、国籍等が記録されている。また、患者の医療情報として、患者の病状、既往歴、検査結果、診断結果、読映レポート、医用画像等が記録され、患者の親族の医療情報として、患者の親族の症状、既往歴（家族歴）、検査結果、診断結果、読映レポート、医用画像等が記録されている。また、患者と患者の親族との情報は家系図等を登録することで双方の関係性が記録される。このように、ＨＩＳ情報記録部１０２ｃとクラウド１１２内のＨＩＳ情報記録部１１２ａとは院内にある患者と患者の親族に関する情報全般が記録される。
ＨＩＳ情報制御部１０２ｂは、ハードウェアとしてＨＩＳ１０２に実装されてもよいし、ソフトウェアとして実装されてもよい。ソフトウェアとして実装される場合、ＨＩＳ１０２は、ハードウェアとしてＣＰＵとメモリとを少なくとも有する。そして、ＣＰＵがメモリに記憶されているプログラムに基づき処理を実行することによって、ＨＩＳ情報制御部１０２ｂがソフトウェアとして機能する。なお、ＨＩＳ情報制御部１０２ｂはＨＩＳ情報表示部１０２ａ及びＨＩＳ情報記録部１０２ｃを制御する。例えば、ＨＩＳ情報制御部１０２ｂは、後述する医用情報解析処理装置１０５からのリクエストに応じてＨＩＳ情報記録部１０２ｃに記録された情報を医用情報解析処理装置１０５に送信する。
図１は、医用情報解析処理装置を含む医用情報システムの概略構成の一例を示す図である。
図１において、ネットワーク１００には、モダリティ１０１、院内システムとしてＨＩＳ１０２、ＲＩＳ１０３、ＰＡＣＳ１０４、医用情報解析処理装置１０５、情報記録部としてクラウド１１２が互いに通信可能な状態で接続されている。
モダリティ１０１は、被検体の検査対象部位を撮影することにより、その部位を二次元もしくは三次元的に表した画像データを生成する。医用情報システムには、この画像データにＤＩＣＯＭ規格で規定された付帯情報を付加し、画像情報として出力する装置が含まれる。なお、画像データの中には画像に付随するテキスト情報が含んでもよい。また、撮影された医用画像は、ネットワーク１００を介して、ＨＩＳ１０２、ＲＩＳ１０３、ＰＡＣＳ１０４に送信される。
ＨＩＳ１０２は、ＨＩＳ情報表示部１０２ａ、ＨＩＳ情報制御部１０２ｂ、ＨＩＳ情報記録部１０２ｃを有する。なお、ＨＩＳ情報はＨＩＳ情報記録部１０２ｃの他に、クラウド１１２内のＨＩＳ情報記録部１１２ａに記録されてもよい。
ＨＩＳ情報記録部１０２ｃとクラウド１１２内のＨＩＳ情報記録部１１２ａとは、患者の個人情報、及び患者の親族の個人情報として、氏名、性別、年齢、身長、体重、国籍等が記録されている。また、患者の医療情報として、患者の病状、既往歴、検査結果、診断結果、読映レポート、医用画像等が記録され、患者の親族の医療情報として、患者の親族の症状、既往歴（家族歴）、検査結果、診断結果、読映レポート、医用画像等が記録されている。また、患者と患者の親族との情報は家系図等を登録することで双方の関係性が記録される。このように、ＨＩＳ情報記録部１０２ｃとクラウド１１２内のＨＩＳ情報記録部１１２ａとは院内にある患者と患者の親族に関する情報全般が記録される。
ＨＩＳ情報制御部１０２ｂは、ハードウェアとしてＨＩＳ１０２に実装されてもよいし、ソフトウェアとして実装されてもよい。ソフトウェアとして実装される場合、ＨＩＳ１０２は、ハードウェアとしてＣＰＵとメモリとを少なくとも有する。そして、ＣＰＵがメモリに記憶されているプログラムに基づき処理を実行することによって、ＨＩＳ情報制御部１０２ｂがソフトウェアとして機能する。なお、ＨＩＳ情報制御部１０２ｂはＨＩＳ情報表示部１０２ａ及びＨＩＳ情報記録部１０２ｃを制御する。例えば、ＨＩＳ情報制御部１０２ｂは、後述する医用情報解析処理装置１０５からのリクエストに応じてＨＩＳ情報記録部１０２ｃに記録された情報を医用情報解析処理装置１０５に送信する。
ＲＩＳ１０３は、ＲＩＳ情報表示部１０３ａ、ＲＩＳ情報制御部１０３ｂ、ＲＩＳ情報記録部１０３ｃを有する。なお、ＲＩＳ情報はＲＩＳ情報記録部１０３ｃの他に、クラウド１１２内のＲＩＳ情報記録部１１２ｂに記録されてもよい。
ＲＩＳ情報記録部１０３ｃとクラウド１１２内のＲＩＳ情報記録部１１２ｂとは、超音波、内視鏡、眼底等の非放射線機器による検査結果と治療の記録をはじめ、検査予約情報に関する情報全般が記録される。
ＲＩＳ情報制御部１０３ｂは、ハードウェアとしてＲＩＳ１０３に実装されてもよいし、ソフトウェアとして実装されてもよい。ソフトウェアとして実装される場合、ＲＩＳ１０３は、ハードウェアとしてＣＰＵとメモリとを少なくとも有する。そして、ＣＰＵがメモリに記憶されているプログラムに基づき処理を実行することによって、ＲＩＳ情報制御部１０３ｂがソフトウェアとして機能する。なお、ＲＩＳ情報制御部１０３ｂはＲＩＳ情報表示部１０３ａ及びＲＩＳ情報記録部１０３ｃを制御する。例えば、ＲＩＳ情報制御部１０３ｂは、後述する医用情報解析処理装置１０５からのリクエストに応じてＲＩＳ情報記録部１０３ｃに記録された情報を医用情報解析処理装置１０５に送信する。
ＰＡＣＳ１０４は、ＰＡＣＳ情報表示部１０４ａ、ＰＡＣＳ情報制御部１０４ｂ、ＰＡＣＳ情報記録部１０４ｃを有する。なお、ＰＡＣＳ情報はＰＡＣＳ情報記録部１０４ｃの他に、クラウド１１２内のＰＡＣＳ情報記録部１１２ｃに記録されてもよい。
ＰＡＣＳ情報記録部１０４ｃとクラウド１１２内のＰＡＣＳ情報記録部１１２ｃとは、医用画像とそれに付随する情報が登録される。付随する情報としては、個々の画像を識別する画像ＩＤ、被写体を識別する患者ＩＤ、検査日や検査時刻等の医用画像に関する情報全般が記録される。また読影レポートが作成された場合は、読影医氏名、読影画像、所見等の読影に関する情報全般も付随する情報として記録される。
ＰＡＣＳ情報制御部１０４ｂは、ハードウェアとしてＰＡＣＳ１０４に実装されてもよいし、ソフトウェアとして実装されてもよい。ソフトウェアとして実装される場合、ＰＡＣＳ１０４は、ハードウェアとしてＣＰＵとメモリとを少なくとも有する。そして、ＣＰＵがメモリに記憶されているプログラムに基づき処理を実行することによって、ＰＡＣＳ情報制御部１０４ｂがソフトウェアとして機能する。なお、ＰＡＣＳ情報制御部１０４ｂはＰＡＣＳ情報表示部１０４ａ及びＰＡＣＳ情報記録部１０４ｃを制御する。例えば、ＰＡＣＳ情報制御部１０４ｂは、後述する医用情報解析処理装置１０５からのリクエストに応じてＰＡＣＳ情報記録部１０４ｃに記録された情報を医用情報解析処理装置１０５に送信する。
ＲＩＳ情報記録部１０３ｃとクラウド１１２内のＲＩＳ情報記録部１１２ｂとは、超音波、内視鏡、眼底等の非放射線機器による検査結果と治療の記録をはじめ、検査予約情報に関する情報全般が記録される。
ＲＩＳ情報制御部１０３ｂは、ハードウェアとしてＲＩＳ１０３に実装されてもよいし、ソフトウェアとして実装されてもよい。ソフトウェアとして実装される場合、ＲＩＳ１０３は、ハードウェアとしてＣＰＵとメモリとを少なくとも有する。そして、ＣＰＵがメモリに記憶されているプログラムに基づき処理を実行することによって、ＲＩＳ情報制御部１０３ｂがソフトウェアとして機能する。なお、ＲＩＳ情報制御部１０３ｂはＲＩＳ情報表示部１０３ａ及びＲＩＳ情報記録部１０３ｃを制御する。例えば、ＲＩＳ情報制御部１０３ｂは、後述する医用情報解析処理装置１０５からのリクエストに応じてＲＩＳ情報記録部１０３ｃに記録された情報を医用情報解析処理装置１０５に送信する。
ＰＡＣＳ１０４は、ＰＡＣＳ情報表示部１０４ａ、ＰＡＣＳ情報制御部１０４ｂ、ＰＡＣＳ情報記録部１０４ｃを有する。なお、ＰＡＣＳ情報はＰＡＣＳ情報記録部１０４ｃの他に、クラウド１１２内のＰＡＣＳ情報記録部１１２ｃに記録されてもよい。
ＰＡＣＳ情報記録部１０４ｃとクラウド１１２内のＰＡＣＳ情報記録部１１２ｃとは、医用画像とそれに付随する情報が登録される。付随する情報としては、個々の画像を識別する画像ＩＤ、被写体を識別する患者ＩＤ、検査日や検査時刻等の医用画像に関する情報全般が記録される。また読影レポートが作成された場合は、読影医氏名、読影画像、所見等の読影に関する情報全般も付随する情報として記録される。
ＰＡＣＳ情報制御部１０４ｂは、ハードウェアとしてＰＡＣＳ１０４に実装されてもよいし、ソフトウェアとして実装されてもよい。ソフトウェアとして実装される場合、ＰＡＣＳ１０４は、ハードウェアとしてＣＰＵとメモリとを少なくとも有する。そして、ＣＰＵがメモリに記憶されているプログラムに基づき処理を実行することによって、ＰＡＣＳ情報制御部１０４ｂがソフトウェアとして機能する。なお、ＰＡＣＳ情報制御部１０４ｂはＰＡＣＳ情報表示部１０４ａ及びＰＡＣＳ情報記録部１０４ｃを制御する。例えば、ＰＡＣＳ情報制御部１０４ｂは、後述する医用情報解析処理装置１０５からのリクエストに応じてＰＡＣＳ情報記録部１０４ｃに記録された情報を医用情報解析処理装置１０５に送信する。
医用情報解析処理装置１０５は、受送信部１０６、制御部１０７、情報管理部１０８、情報記録部１０９、表示部１１０を有する。
受送信部１０６、制御部１０７、情報管理部１０８は、ハードウェアとして医用情報解析処理装置１０５に実装されてもよいし、ソフトウェアとして実装されてもよい。ソフトウェアとして実装される場合、医用情報解析処理装置１０５は、ハードウェアとしてＣＰＵとメモリとを少なくとも有する。そして、ＣＰＵがメモリに記憶されているプログラムに基づき処理を実行することによって、受送信部１０６、制御部１０７、情報管理部１０８がソフトウェアとして機能する。
クラウド１１２は、複数のコンピュータがネットワークを介して接続されたシステムであって、ネットワーク１００を介して他の装置に対してＷｅｂサービス（本実施形態では情報記憶に係るサービス）を提供する。クラウド１１２内には、情報記録部１０９が含まれていてもよい。
受送信部１０６、制御部１０７、情報管理部１０８は、ハードウェアとして医用情報解析処理装置１０５に実装されてもよいし、ソフトウェアとして実装されてもよい。ソフトウェアとして実装される場合、医用情報解析処理装置１０５は、ハードウェアとしてＣＰＵとメモリとを少なくとも有する。そして、ＣＰＵがメモリに記憶されているプログラムに基づき処理を実行することによって、受送信部１０６、制御部１０７、情報管理部１０８がソフトウェアとして機能する。
クラウド１１２は、複数のコンピュータがネットワークを介して接続されたシステムであって、ネットワーク１００を介して他の装置に対してＷｅｂサービス（本実施形態では情報記憶に係るサービス）を提供する。クラウド１１２内には、情報記録部１０９が含まれていてもよい。
図２は、医用情報解析処理装置の機能構成の一例を示す図である。
図２において、医用情報解析処理装置１０５は、受送信部１０６、制御部１０７、情報管理部１０８、情報記録部１０９、表示部１１０を有する構成となっている。
制御部１０７は、医用情報解析処理装置１０５の全体を制御する。また、制御部１０７は、情報管理部１０８からの情報に基づき、表示部１１０に情報を表示させるよう制御する。
情報管理部１０８には、医療情報取得部２０１、解析情報抽出部２０２、解析処理部２０３、解析結果作成部２０４を有する。医療情報取得部２０１は、ネットワーク１００に接続された受送信部１０６を介して、ＨＩＳ１０２、ＲＩＳ１０３、ＰＡＣＳ１０４等に含まれる患者の医療情報を取得する。例えば、医療情報取得部２０１はＨＩＳ情報記録部１０２ｃ、ＲＩＳ情報記録部１０３ｃ及びＰＡＣＳ情報記録部１０４ｃから情報を取得する。また、医療情報取得部２０１はクラウド１１２内のＨＩＳ情報記録部１１２ａ、ＲＩＳ情報記録部１１２ｂ及びＰＡＣＳ情報記録部１１２ｃから情報を取得することとしてもよい。
解析情報抽出部２０２は、前記取得した医療情報に基づき、患者の親族の医療情報の一部を抽出する。解析処理部２０３は、医療情報取得部２０１で取得した患者の医療情報並びに患者の親族の医療情報から関連性が高い情報を組み合わせて解析処理を行う。解析結果作成部２０４は、解析処理部２０３での解析結果を視覚的に確認しやすい形に変換する。
図２において、医用情報解析処理装置１０５は、受送信部１０６、制御部１０７、情報管理部１０８、情報記録部１０９、表示部１１０を有する構成となっている。
制御部１０７は、医用情報解析処理装置１０５の全体を制御する。また、制御部１０７は、情報管理部１０８からの情報に基づき、表示部１１０に情報を表示させるよう制御する。
情報管理部１０８には、医療情報取得部２０１、解析情報抽出部２０２、解析処理部２０３、解析結果作成部２０４を有する。医療情報取得部２０１は、ネットワーク１００に接続された受送信部１０６を介して、ＨＩＳ１０２、ＲＩＳ１０３、ＰＡＣＳ１０４等に含まれる患者の医療情報を取得する。例えば、医療情報取得部２０１はＨＩＳ情報記録部１０２ｃ、ＲＩＳ情報記録部１０３ｃ及びＰＡＣＳ情報記録部１０４ｃから情報を取得する。また、医療情報取得部２０１はクラウド１１２内のＨＩＳ情報記録部１１２ａ、ＲＩＳ情報記録部１１２ｂ及びＰＡＣＳ情報記録部１１２ｃから情報を取得することとしてもよい。
解析情報抽出部２０２は、前記取得した医療情報に基づき、患者の親族の医療情報の一部を抽出する。解析処理部２０３は、医療情報取得部２０１で取得した患者の医療情報並びに患者の親族の医療情報から関連性が高い情報を組み合わせて解析処理を行う。解析結果作成部２０４は、解析処理部２０３での解析結果を視覚的に確認しやすい形に変換する。
図３は、医用情報解析処理装置の情報処理の流れを示す図である。
図３において、医用情報解析処理装置１０５に含まれる情報管理部１０８は、以下の処理を実行する。
ステップＳ３０１において、情報管理部１０８は、ネットワーク１００を介して、ＨＩＳ１０２、ＲＩＳ１０３、ＰＡＣＳ１０４等に含まれる患者の医療情報を取得する。ステップＳ３０１の処理の詳細は、後述する図４を用いて説明する。ステップＳ３０１は例えば、選択された患者の患者情報を表示させる指令が図示しない指示部を介して医師から入力されたことを契機として実行されるものである。
ステップＳ３０２において、情報管理部１０８は、取得した医療情報に基づき、患者の親族の医療情報の一部として、患者の家族歴に該当する箇所を自動抽出する。ステップＳ３０２の処理の詳細は、後述する図５を用いて説明する。
ステップＳ３０３において、情報管理部１０８は、ステップＳ３０１とステップＳ３０２とで取得した医療情報から、処理対象の患者に関係性がある情報を解析する。ステップＳ３０３の処理の詳細は、後述する図８等を用いて説明する。
ステップＳ３０４において、情報管理部１０８は、ステップＳ３０３での解析処理の結果を基に解析結果を生成する。制御部１０７は、情報管理部１０８が生成した解析結果等を表示部１１０に表示させる（表示制御）。ステップＳ３０４の処理の詳細は、後述する図１０を用いて説明する。
以上、Ｓ３０１〜Ｓ３０４の処理により、患者の家族歴に関連する各種医療情報が医用情報解析処理装置の表示部１１０に提示される。
図３において、医用情報解析処理装置１０５に含まれる情報管理部１０８は、以下の処理を実行する。
ステップＳ３０１において、情報管理部１０８は、ネットワーク１００を介して、ＨＩＳ１０２、ＲＩＳ１０３、ＰＡＣＳ１０４等に含まれる患者の医療情報を取得する。ステップＳ３０１の処理の詳細は、後述する図４を用いて説明する。ステップＳ３０１は例えば、選択された患者の患者情報を表示させる指令が図示しない指示部を介して医師から入力されたことを契機として実行されるものである。
ステップＳ３０２において、情報管理部１０８は、取得した医療情報に基づき、患者の親族の医療情報の一部として、患者の家族歴に該当する箇所を自動抽出する。ステップＳ３０２の処理の詳細は、後述する図５を用いて説明する。
ステップＳ３０３において、情報管理部１０８は、ステップＳ３０１とステップＳ３０２とで取得した医療情報から、処理対象の患者に関係性がある情報を解析する。ステップＳ３０３の処理の詳細は、後述する図８等を用いて説明する。
ステップＳ３０４において、情報管理部１０８は、ステップＳ３０３での解析処理の結果を基に解析結果を生成する。制御部１０７は、情報管理部１０８が生成した解析結果等を表示部１１０に表示させる（表示制御）。ステップＳ３０４の処理の詳細は、後述する図１０を用いて説明する。
以上、Ｓ３０１〜Ｓ３０４の処理により、患者の家族歴に関連する各種医療情報が医用情報解析処理装置の表示部１１０に提示される。
図４は、ステップＳ３０１の処理の流れを示す図である。
ステップＳ５０１において、医療情報取得部２０１は、医用情報解析処理装置１０５の使用者、つまり医療従事者による患者の指定操作を受け付ける。医療従事者、例えば、グラフィカルユーザインターフェースの検索ボックス等から患者ＩＤ番号や患者名を入力して患者を指定する。また、医療従事者は、コマンドラインから患者を指定してもよい。医療情報取得部２０１は、医療従事者による指定操作に応じて、指定された患者を識別する識別情報等を取得する。
ステップＳ５０２において、医療情報取得部２０１は、ステップＳ５０１で取得した識別情報で識別される患者の医療情報を、ＨＩＳ１０２、ＲＩＳ１０３、ＰＡＣＳ１０４等から取得する。より具体的には、医療情報取得部２０１は、患者の識別情報に基づいて、患者氏名、生年月日、性別等の患者情報と、診断結果、検査結果、特記事項等の患者属性情報と、を医療情報として取得する。なお、医療情報取得部２０１は、取得した医療情報に対してタグ付けを行い、項目ごとに分類する。
ステップＳ５０３において、医療情報取得部２０１は、ステップＳ５０２で取得した患者の医療情報を一時的に登録する。医療情報取得部２０１は、医療情報の登録時には、ステップＳ５０２で付けたタグ情報を基に、分類して登録する（メモリに記憶する）。
以上、Ｓ５０１〜Ｓ５０３の処理により、患者の医療情報が取得される。
ステップＳ５０１において、医療情報取得部２０１は、医用情報解析処理装置１０５の使用者、つまり医療従事者による患者の指定操作を受け付ける。医療従事者、例えば、グラフィカルユーザインターフェースの検索ボックス等から患者ＩＤ番号や患者名を入力して患者を指定する。また、医療従事者は、コマンドラインから患者を指定してもよい。医療情報取得部２０１は、医療従事者による指定操作に応じて、指定された患者を識別する識別情報等を取得する。
ステップＳ５０２において、医療情報取得部２０１は、ステップＳ５０１で取得した識別情報で識別される患者の医療情報を、ＨＩＳ１０２、ＲＩＳ１０３、ＰＡＣＳ１０４等から取得する。より具体的には、医療情報取得部２０１は、患者の識別情報に基づいて、患者氏名、生年月日、性別等の患者情報と、診断結果、検査結果、特記事項等の患者属性情報と、を医療情報として取得する。なお、医療情報取得部２０１は、取得した医療情報に対してタグ付けを行い、項目ごとに分類する。
ステップＳ５０３において、医療情報取得部２０１は、ステップＳ５０２で取得した患者の医療情報を一時的に登録する。医療情報取得部２０１は、医療情報の登録時には、ステップＳ５０２で付けたタグ情報を基に、分類して登録する（メモリに記憶する）。
以上、Ｓ５０１〜Ｓ５０３の処理により、患者の医療情報が取得される。
図５は、ステップＳ３０２の処理の流れを示す図である。
ステップＳ６０１において、解析情報抽出部２０２は、図３のステップＳ３０１で取得された患者の医療情報等を基に、患者の親族の医療情報を、ＨＩＳ１０２、ＲＩＳ１０３、ＰＡＣＳ１０４等から取得する。例えば、患者ＩＤと親族のＩＤとが対応づけられたテーブルを情報記憶部１０９は記憶しており、解析情報抽出部２０２は患者ＩＤ及び情報記憶部１０９に記憶されたテーブルに基づいて親族のＩＤを特定する。そして、解析情報抽出部２０２は親族のＩＤに基づいて患者の親族の医療情報を、ＨＩＳ１０２、ＲＩＳ１０３、ＰＡＣＳ１０４等から取得する。なお、解析情報抽出部２０２はクラウド１１２から患者の親族の医療情報を取得することとしもよい。
ここで、解析情報抽出部２０２は、図３のステップＳ３０１と同様、患者の親族の医療情報として、親族の患者情報と患者属性情報とを取得する。なお、ステップＳ６０１の処理は、医療情報取得部２０１が行ってもよい。解析情報抽出部２０２は、患者情報に含まれる患者の親族との関連性に関する情報に基づいて、患者の親族の医療情報を取得してもよい。また、例えば、解析情報抽出部２０２は、ＨＩＳ１０２内に家系図情報が登録されている場合、この家系図情報から患者の親族を辿って患者の親族の医療情報を取得してもよい。なお、例えば家系図情報には患者のＩＤと親族のＩＤとが対応付けられた情報が含まれている。
上記の例においては患者のＩＤと親族のＩＤとが対応付けられた情報に基づいて親族の医療情報を取得することとしたがこれに限定されるものではなく、患者のＩＤ若しくは名前と親族の名前が対応づけられており、親族の名前をキーワードにして親族の医療情報を取得することとしてもよい。
ステップＳ６０２において、解析情報抽出部２０２は、ステップＳ６０１で取得した患者の親族の医療情報の内、患者の家族歴に該当する情報を抽出する。ここで、家族歴とは家族や血縁者（親族）に関する病気の履歴を含むものである。
ステップＳ６０１において、解析情報抽出部２０２は、図３のステップＳ３０１で取得された患者の医療情報等を基に、患者の親族の医療情報を、ＨＩＳ１０２、ＲＩＳ１０３、ＰＡＣＳ１０４等から取得する。例えば、患者ＩＤと親族のＩＤとが対応づけられたテーブルを情報記憶部１０９は記憶しており、解析情報抽出部２０２は患者ＩＤ及び情報記憶部１０９に記憶されたテーブルに基づいて親族のＩＤを特定する。そして、解析情報抽出部２０２は親族のＩＤに基づいて患者の親族の医療情報を、ＨＩＳ１０２、ＲＩＳ１０３、ＰＡＣＳ１０４等から取得する。なお、解析情報抽出部２０２はクラウド１１２から患者の親族の医療情報を取得することとしもよい。
ここで、解析情報抽出部２０２は、図３のステップＳ３０１と同様、患者の親族の医療情報として、親族の患者情報と患者属性情報とを取得する。なお、ステップＳ６０１の処理は、医療情報取得部２０１が行ってもよい。解析情報抽出部２０２は、患者情報に含まれる患者の親族との関連性に関する情報に基づいて、患者の親族の医療情報を取得してもよい。また、例えば、解析情報抽出部２０２は、ＨＩＳ１０２内に家系図情報が登録されている場合、この家系図情報から患者の親族を辿って患者の親族の医療情報を取得してもよい。なお、例えば家系図情報には患者のＩＤと親族のＩＤとが対応付けられた情報が含まれている。
上記の例においては患者のＩＤと親族のＩＤとが対応付けられた情報に基づいて親族の医療情報を取得することとしたがこれに限定されるものではなく、患者のＩＤ若しくは名前と親族の名前が対応づけられており、親族の名前をキーワードにして親族の医療情報を取得することとしてもよい。
ステップＳ６０２において、解析情報抽出部２０２は、ステップＳ６０１で取得した患者の親族の医療情報の内、患者の家族歴に該当する情報を抽出する。ここで、家族歴とは家族や血縁者（親族）に関する病気の履歴を含むものである。
図６は、患者の家系図を示す図である。図６の例では、患者（本人）４００の親族には、一親等である患者の母４０２、患者の父４０１、二親等である患者の妹４０３、患者の祖父４０４、患者の祖母４０５、三親等である患者の伯母４０６がいる。なお、図６において親族は三親等以内であるがこれに限定されるものではない。解析情報抽出部２０２は、例えば、メモリ等に設定された範囲の親等を抽出する。図６の患者の親族の病歴として、患者の父４０１は糖尿病、患者の母４０２は高血圧症と乳がん、患者の祖父４０４は糖尿病、患者の祖母４０５は血友病、患者の伯母４０６はアレルギー性疾患があるとする。この場合、解析情報抽出部２０２は、患者との関係性と疾患名、診断の詳細等、患者本人の健康に影響が出る可能性が高い医療情報を抽出し、患者との関係性を基にタグ付けを行い、項目ごとに分類する。
この処理のより具体的な例を、図７を用いて説明する。
この処理のより具体的な例を、図７を用いて説明する。
図７は、医療情報抽出処理の一例を説明するための図である。
患者の医療情報一覧１５０１は、ＨＩＳ１０２、ＲＩＳ１０３、ＰＡＣＳ１０４等から取得される。より具体的には患者の医療情報（年齢）１５０１ａ、患者の医療情報（性別）１５０１ｂ、患者の医療情報（検査結果：ヘモグロビンＡ１ｃ）１５０１ｃ、患者の医療情報（検査結果：尿酸値）１５０１ｄ、患者の医療情報（主訴）１５０１ｅ等が取得される。これの情報はステップＳ５０２の処理によって取得される。
患者の親族の医療情報一覧１５０２は、患者の医療情報一覧１５０１と同様にＨＩＳ１０２、ＲＩＳ１０３、ＰＡＣＳ１０４等から取得される。より具体的には、患者の父の医療情報１５０４、患者の母の医療情報１５０５、患者の祖父の医療情報１５０６、患者の祖母の医療情報１５０７、患者の伯母の医療情報１５０８、患者の妹の医療情報１５０９等が取得される。これらの情報はステップＳ６０２の処理によって取得される。
患者の家族歴一覧１５０３は、患者の親族の医療情報一覧１５０２の各種情報に対し、親等ごとにタグ付けが行われたものである。より具体的には、１親等の家族歴一覧１５１０中に、１親等の糖尿病患者の情報１５１０ａがあるが、これは１親等である患者の父の医療情報１５０４が含まれる。同様に、２親等の家族歴一覧１５１１中にある２親等の糖尿病患者の情報１５１１ａでは、２親等で糖尿病患者である患者の祖父の医療情報１５０６及び患者の妹の医療情報１５０９が含まれる。これらの情報はステップＳ６０２の処理で抽出される。また、患者の家族歴一覧１５０３には、例えば、遺伝性疾患の影響が認知されている病歴が含まれるものとする。
患者の医療情報一覧１５０１は、ＨＩＳ１０２、ＲＩＳ１０３、ＰＡＣＳ１０４等から取得される。より具体的には患者の医療情報（年齢）１５０１ａ、患者の医療情報（性別）１５０１ｂ、患者の医療情報（検査結果：ヘモグロビンＡ１ｃ）１５０１ｃ、患者の医療情報（検査結果：尿酸値）１５０１ｄ、患者の医療情報（主訴）１５０１ｅ等が取得される。これの情報はステップＳ５０２の処理によって取得される。
患者の親族の医療情報一覧１５０２は、患者の医療情報一覧１５０１と同様にＨＩＳ１０２、ＲＩＳ１０３、ＰＡＣＳ１０４等から取得される。より具体的には、患者の父の医療情報１５０４、患者の母の医療情報１５０５、患者の祖父の医療情報１５０６、患者の祖母の医療情報１５０７、患者の伯母の医療情報１５０８、患者の妹の医療情報１５０９等が取得される。これらの情報はステップＳ６０２の処理によって取得される。
患者の家族歴一覧１５０３は、患者の親族の医療情報一覧１５０２の各種情報に対し、親等ごとにタグ付けが行われたものである。より具体的には、１親等の家族歴一覧１５１０中に、１親等の糖尿病患者の情報１５１０ａがあるが、これは１親等である患者の父の医療情報１５０４が含まれる。同様に、２親等の家族歴一覧１５１１中にある２親等の糖尿病患者の情報１５１１ａでは、２親等で糖尿病患者である患者の祖父の医療情報１５０６及び患者の妹の医療情報１５０９が含まれる。これらの情報はステップＳ６０２の処理で抽出される。また、患者の家族歴一覧１５０３には、例えば、遺伝性疾患の影響が認知されている病歴が含まれるものとする。
図６の説明に戻り、ステップＳ６０３では、解析情報抽出部２０２は、ステップＳ６０２で抽出した家族歴に該当する情報をメモリ等に登録する。解析情報抽出部２０２は、家族歴の登録時にはステップＳ６０２で付けたタグ情報を基に分類して登録する。
以上Ｓ３０１とＳ６０１〜Ｓ６０３との処理により、家族歴に関する患者の解析情報が抽出される。
以上Ｓ３０１とＳ６０１〜Ｓ６０３との処理により、家族歴に関する患者の解析情報が抽出される。
図８は、ステップＳ３０３の処理の流れを示す図である。
以下に示すように、ステップＳ３０３の処理においては、患者の家族歴の関連度に重み付けを行う処理が含まれる。患者の家族歴はステップＳ３０２で取得されるが、本実施形態で少なくとも三親等までの患者の家族歴を取得するため、情報量が膨大になる。そこで、家族歴の関連度に重み付けを行うために、解析処理部２０３は、患者の医療情報を利用する。
より具体的にはステップＳ７００に示す患者の主訴、症状、検査結果等を組み合わせて家族歴の関連性を解析する場合や、ステップＳ７０９に示す患者の親族が家族歴になり得る疾患を診断された年齢と患者年齢を組み合わせて家族歴の関連性を解析する場合がある。ステップＳ７００の処理とステップＳ７０９の処理とは並列して実行されてもよいし、ステップＳ７００の処理の後に、ステップＳ７０９の処理が実行されてもよい。また、患者の家族歴の診断年齢が取得できない場合は、ステップＳ７０９の処理は実行されなくてもよい。
以下に示すように、ステップＳ３０３の処理においては、患者の家族歴の関連度に重み付けを行う処理が含まれる。患者の家族歴はステップＳ３０２で取得されるが、本実施形態で少なくとも三親等までの患者の家族歴を取得するため、情報量が膨大になる。そこで、家族歴の関連度に重み付けを行うために、解析処理部２０３は、患者の医療情報を利用する。
より具体的にはステップＳ７００に示す患者の主訴、症状、検査結果等を組み合わせて家族歴の関連性を解析する場合や、ステップＳ７０９に示す患者の親族が家族歴になり得る疾患を診断された年齢と患者年齢を組み合わせて家族歴の関連性を解析する場合がある。ステップＳ７００の処理とステップＳ７０９の処理とは並列して実行されてもよいし、ステップＳ７００の処理の後に、ステップＳ７０９の処理が実行されてもよい。また、患者の家族歴の診断年齢が取得できない場合は、ステップＳ７０９の処理は実行されなくてもよい。
図８のステップＳ７００では、解析処理部２０３は、Ｓ７０１〜Ｓ７０８の処理により患者の家族歴の関連性を解析し、家族歴の関連度に重みを付ける。
ステップＳ７０１において、解析処理部２０３は、Ｓ６０１で取得された患者の親族の医療情報から三親等以内の患者の親族全ての家族歴と診断年齢情報等とを抽出家族歴と診断年齢情報等とを抽出する。ここで、診断年齢情報とは、例えばある病気と診断された際の年齢情報を含む情報である。
ステップＳ７０２において、解析処理部２０３は、Ｓ３０１で取得した患者の医療情報から患者の症状に関する情報（不快感、発熱、食欲が無い等）を抽出する。又は、解析処理部２０３は前記患者の親族の医療情報に基づいてＳ３０１で取得した患者の医療情報から患者の症状に関する情報（不快感、発熱、食欲が無い等）を抽出する。例えば、ステップＳ７０１において家族歴として「乳がん」が抽出されている場合には、解析処理部２０３は「乳がん」に関連する患者の症状に関する情報として「胸が痛い」という情報を抽出する。
患者の親族の医療情報に基づいてＳ３０１で取得した患者の医療情報から患者の症状に関する情報を抽出する場合の具体的な処理の一例について述べる。医用情報解析処理装置１０５は病名と病名に関連する症状とを対応付けたテーブルを予め保持しており、解析処理部２０３はステップＳ７０１で抽出した家族歴（病名）をキーワードとして、家族歴（病名）に対応付けられている症状がＳ３０１で取得した患者の医療情報に存在するか否か確認する。そして家族歴に対応付けられている症状が患者の医療情報に存在する場合には患者の症状に関する情報として抽出する。なお、病名と病名に関連する症状とを対応付けたテーブルは病名と症状とを対応付けるテーブルであってもよいし、病名と部位等のキーワード（「胸」、「発熱」、「咳」等）とを対応付けるテーブルであってもよい。即ち、テーブルは「乳がん」と「胸が痛い」とを対応付けることとしてもよいし、「乳がん」と「胸」とを対応付けることとしてもよい。「乳がん」と「胸」とが対応付けられている場合には、解析処理部２０３は既知の文書解析手法を用いることで胸にかかる形容詞等を抽出して患者の症状を抽出可能である。本実施形態においては、家族歴（病名）として「乳がん」、「高血圧症」、「糖尿病」、「アレルギー」と、患者の症状として「胸が痛い」、「食欲が無い」、「３７．０℃以上の発熱」、「咳が出る」とがそれぞれ対応付けられている。なお、テーブルの構成は本実施形態の構成に限定されるものではなく他の構成とすることも可能である。
ステップＳ７０３において、解析処理部２０３は、Ｓ３０１で取得した患者の医療情報から患者の検査結果で異常値の結果を抽出する。又は、解析処理部２０３は前記患者の親族の医療情報に基づいてＳ３０１で取得した患者の医療情報から患者の検査結果で異常値の結果を抽出する。例えば、ステップＳ７０１において家族歴として「高血圧症」が抽出されている場合には、解析処理部２０３は「高血圧症」に関連する患者の検査結果の異常値として「尿酸値：８．０」を抽出する。
Ｓ３０１で取得した患者の医療情報から患者の検査結果で異常値の結果を抽出する場合の具体的な処理の一例について述べる。医用情報解析処理装置１０５は病名と病名に関連する検査結果と異常値を示す情報（例えば、閾値）とを対応付けたテーブルを予め保持しており、解析処理部２０３はステップＳ７０１で抽出した家族歴（病名）をキーワードとして、家族歴（病名）に対応付けられている検査結果がＳ３０１で取得した患者の医療情報に存在するか否か確認する。そして家族歴に対応付けられている症状が患者の医療情報に存在しかつ異常値を示している場合には患者の症状に関する情報として抽出する。ここで、本実施形態においては、家族歴（病名）として「高血圧症」、「糖尿病」と、検査結果として「尿酸値」、「ＨｂＡ１ｃ」とがそれぞれ対応付けられている。更に、「尿酸値」、「ＨｂＡ１ｃ」に対する閾値として「７．５」、「８．４」がそれぞれ対応づけられている。なお、テーブルの構成は本実施形態の構成に限定されるものではなく他の構成とすることも可能である。例えば、閾値の数値は例示でありこれらの値に限定されるものではない。また、異常値とは所定閾値の以上の値であってもよいし、所定閾値近傍の値であってもよい。即ち、本実施形態においては、尿酸値は８．０としたが閾値７．５の近傍の値であるため解析処理部２０３は異常な検査結果として尿酸値を抽出している。
ステップＳ７０２、７０３において家族歴に基づかずに患者の症状及び検査結果の抽出を行った場合ステップＳ７０４において、解析処理部２０３は、ステップＳ７０１〜Ｓ７０３で抽出した情報を基に、検査結果の異常値と家族歴に関連性とがあるかを判定する。例えば、解析処理部２０３は上記ステップＳ７０２、Ｓ７０３で述べたテーブルを用いることで患者の症状と家族歴との関連性があるか及び検査結果と家族歴との関連性があるか否かを判定する。なお、これら２つの関連性に基づいて図９に示すような患者の症状と検査結果と家族歴との関連性を得ることが可能である。
また、ステップＳ７０２、７０３において家族歴に基づいて患者の症状及び検査結果の抽出を行った場合には、解析処理部２０３はステップＳ７０２、７０３における検出結果を用いて図９に示すような患者の症状と検査結果と家族歴との関連性を得ることが可能である。例えば、「高血圧症」には「食欲が無い」と「尿酸値：８．０」とが対応付いているため「食欲が無い」と「尿酸値：８．０」とが対応付けられる。
解析処理部２０３は、検査結果の異常値と家族歴との関連性がある場合、検査結果と対応する家族歴との関連度を高くする等とする。このより具体的な例を図９に示す。
ステップＳ７０１において、解析処理部２０３は、Ｓ６０１で取得された患者の親族の医療情報から三親等以内の患者の親族全ての家族歴と診断年齢情報等とを抽出家族歴と診断年齢情報等とを抽出する。ここで、診断年齢情報とは、例えばある病気と診断された際の年齢情報を含む情報である。
ステップＳ７０２において、解析処理部２０３は、Ｓ３０１で取得した患者の医療情報から患者の症状に関する情報（不快感、発熱、食欲が無い等）を抽出する。又は、解析処理部２０３は前記患者の親族の医療情報に基づいてＳ３０１で取得した患者の医療情報から患者の症状に関する情報（不快感、発熱、食欲が無い等）を抽出する。例えば、ステップＳ７０１において家族歴として「乳がん」が抽出されている場合には、解析処理部２０３は「乳がん」に関連する患者の症状に関する情報として「胸が痛い」という情報を抽出する。
患者の親族の医療情報に基づいてＳ３０１で取得した患者の医療情報から患者の症状に関する情報を抽出する場合の具体的な処理の一例について述べる。医用情報解析処理装置１０５は病名と病名に関連する症状とを対応付けたテーブルを予め保持しており、解析処理部２０３はステップＳ７０１で抽出した家族歴（病名）をキーワードとして、家族歴（病名）に対応付けられている症状がＳ３０１で取得した患者の医療情報に存在するか否か確認する。そして家族歴に対応付けられている症状が患者の医療情報に存在する場合には患者の症状に関する情報として抽出する。なお、病名と病名に関連する症状とを対応付けたテーブルは病名と症状とを対応付けるテーブルであってもよいし、病名と部位等のキーワード（「胸」、「発熱」、「咳」等）とを対応付けるテーブルであってもよい。即ち、テーブルは「乳がん」と「胸が痛い」とを対応付けることとしてもよいし、「乳がん」と「胸」とを対応付けることとしてもよい。「乳がん」と「胸」とが対応付けられている場合には、解析処理部２０３は既知の文書解析手法を用いることで胸にかかる形容詞等を抽出して患者の症状を抽出可能である。本実施形態においては、家族歴（病名）として「乳がん」、「高血圧症」、「糖尿病」、「アレルギー」と、患者の症状として「胸が痛い」、「食欲が無い」、「３７．０℃以上の発熱」、「咳が出る」とがそれぞれ対応付けられている。なお、テーブルの構成は本実施形態の構成に限定されるものではなく他の構成とすることも可能である。
ステップＳ７０３において、解析処理部２０３は、Ｓ３０１で取得した患者の医療情報から患者の検査結果で異常値の結果を抽出する。又は、解析処理部２０３は前記患者の親族の医療情報に基づいてＳ３０１で取得した患者の医療情報から患者の検査結果で異常値の結果を抽出する。例えば、ステップＳ７０１において家族歴として「高血圧症」が抽出されている場合には、解析処理部２０３は「高血圧症」に関連する患者の検査結果の異常値として「尿酸値：８．０」を抽出する。
Ｓ３０１で取得した患者の医療情報から患者の検査結果で異常値の結果を抽出する場合の具体的な処理の一例について述べる。医用情報解析処理装置１０５は病名と病名に関連する検査結果と異常値を示す情報（例えば、閾値）とを対応付けたテーブルを予め保持しており、解析処理部２０３はステップＳ７０１で抽出した家族歴（病名）をキーワードとして、家族歴（病名）に対応付けられている検査結果がＳ３０１で取得した患者の医療情報に存在するか否か確認する。そして家族歴に対応付けられている症状が患者の医療情報に存在しかつ異常値を示している場合には患者の症状に関する情報として抽出する。ここで、本実施形態においては、家族歴（病名）として「高血圧症」、「糖尿病」と、検査結果として「尿酸値」、「ＨｂＡ１ｃ」とがそれぞれ対応付けられている。更に、「尿酸値」、「ＨｂＡ１ｃ」に対する閾値として「７．５」、「８．４」がそれぞれ対応づけられている。なお、テーブルの構成は本実施形態の構成に限定されるものではなく他の構成とすることも可能である。例えば、閾値の数値は例示でありこれらの値に限定されるものではない。また、異常値とは所定閾値の以上の値であってもよいし、所定閾値近傍の値であってもよい。即ち、本実施形態においては、尿酸値は８．０としたが閾値７．５の近傍の値であるため解析処理部２０３は異常な検査結果として尿酸値を抽出している。
ステップＳ７０２、７０３において家族歴に基づかずに患者の症状及び検査結果の抽出を行った場合ステップＳ７０４において、解析処理部２０３は、ステップＳ７０１〜Ｓ７０３で抽出した情報を基に、検査結果の異常値と家族歴に関連性とがあるかを判定する。例えば、解析処理部２０３は上記ステップＳ７０２、Ｓ７０３で述べたテーブルを用いることで患者の症状と家族歴との関連性があるか及び検査結果と家族歴との関連性があるか否かを判定する。なお、これら２つの関連性に基づいて図９に示すような患者の症状と検査結果と家族歴との関連性を得ることが可能である。
また、ステップＳ７０２、７０３において家族歴に基づいて患者の症状及び検査結果の抽出を行った場合には、解析処理部２０３はステップＳ７０２、７０３における検出結果を用いて図９に示すような患者の症状と検査結果と家族歴との関連性を得ることが可能である。例えば、「高血圧症」には「食欲が無い」と「尿酸値：８．０」とが対応付いているため「食欲が無い」と「尿酸値：８．０」とが対応付けられる。
解析処理部２０３は、検査結果の異常値と家族歴との関連性がある場合、検査結果と対応する家族歴との関連度を高くする等とする。このより具体的な例を図９に示す。
図９は、家族歴の関連付けの一例を示す図である。図８のステップＳ７００では、患者の症状一覧１４０１と、患者の検査結果一覧１４０２と、患者の家族歴一覧１４０３との内容をそれぞれ結び付ける。
患者の症状一覧１４０１には、ステップＳ７０２の抽出結果が登録されている。即ち、患者の症状（胸が痛い）１４０４、患者の症状（食欲がない）１４０５、患者の症状（３７．０℃以上の発熱）１４０６、患者の症状（咳が出る）１４０７が患者の症状一覧１４０１に登録されている。また、患者の検査結果一覧１４０２には、ステップＳ７０３の抽出結果が登録されている。即ち、尿酸値が異常値の一例１４０８、ヘモグロビンＡ１ｃが異常値の一例１４０９が患者の検査結果一覧１４０２に登録されている。また、患者の家族歴一覧１４０３には、ステップＳ７０１の抽出結果が登録されている。即ち、家族歴の一例（乳がん）１４１０、家族歴の一例（高血圧症）１４１１、家族歴の一例（糖尿病）１４１２、家族歴の一例（アレルギー疾患）１４１３が家族歴一覧１４０３に登録されている。
患者の症状一覧１４０１の患者の症状（胸が痛い）１４０４の情報は、患者の家族歴一覧１４０３の家族歴の一例（乳がん）１４１０と関連するため結びつく。患者の症状一覧１４０１の患者の症状（食欲がない）１４０５の情報は患者の検査結果一覧１４０２の情報内の尿酸値が異常値の一例１４０８、ＨｂＡ１ｃが異常値の一例１４０９と結びつく。また、患者の検査結果一覧１４０２の情報内の尿酸値が異常値の一例１４０８は、家族歴の一例（高血圧症）１４１１と関連があり、ヘモグロビンＡ１ｃが異常値の一例１４０９は家族歴の一例（糖尿病）１４１２と関連があるため結びつく。なお、この結び付きは例えばステップＳ７０２、７０３で述べたテーブルに基づいて取得される。
患者の症状一覧１４０１と、患者の検査結果一覧１４０２と、患者の家族歴一覧１４０３と、の全てが結びついた場合、関連度が一番高い情報として処理される。また、もし患者の症状と家族歴とが結びついていても、患者の症状と検査結果とが結びついていない場合は、全て結びついている家族歴よりも関連度が低い情報として処理される。
患者の症状一覧１４０１には、ステップＳ７０２の抽出結果が登録されている。即ち、患者の症状（胸が痛い）１４０４、患者の症状（食欲がない）１４０５、患者の症状（３７．０℃以上の発熱）１４０６、患者の症状（咳が出る）１４０７が患者の症状一覧１４０１に登録されている。また、患者の検査結果一覧１４０２には、ステップＳ７０３の抽出結果が登録されている。即ち、尿酸値が異常値の一例１４０８、ヘモグロビンＡ１ｃが異常値の一例１４０９が患者の検査結果一覧１４０２に登録されている。また、患者の家族歴一覧１４０３には、ステップＳ７０１の抽出結果が登録されている。即ち、家族歴の一例（乳がん）１４１０、家族歴の一例（高血圧症）１４１１、家族歴の一例（糖尿病）１４１２、家族歴の一例（アレルギー疾患）１４１３が家族歴一覧１４０３に登録されている。
患者の症状一覧１４０１の患者の症状（胸が痛い）１４０４の情報は、患者の家族歴一覧１４０３の家族歴の一例（乳がん）１４１０と関連するため結びつく。患者の症状一覧１４０１の患者の症状（食欲がない）１４０５の情報は患者の検査結果一覧１４０２の情報内の尿酸値が異常値の一例１４０８、ＨｂＡ１ｃが異常値の一例１４０９と結びつく。また、患者の検査結果一覧１４０２の情報内の尿酸値が異常値の一例１４０８は、家族歴の一例（高血圧症）１４１１と関連があり、ヘモグロビンＡ１ｃが異常値の一例１４０９は家族歴の一例（糖尿病）１４１２と関連があるため結びつく。なお、この結び付きは例えばステップＳ７０２、７０３で述べたテーブルに基づいて取得される。
患者の症状一覧１４０１と、患者の検査結果一覧１４０２と、患者の家族歴一覧１４０３と、の全てが結びついた場合、関連度が一番高い情報として処理される。また、もし患者の症状と家族歴とが結びついていても、患者の症状と検査結果とが結びついていない場合は、全て結びついている家族歴よりも関連度が低い情報として処理される。
図８の説明に戻り、Ｓ７０４において、解析処理部２０３は、検査結果の異常値と家族歴とに関連性があると判定すると、ステップＳ７０６に進み、検査結果の異常値と家族歴とに関連性がないと判定すると、ステップＳ７０５に進む。ステップＳ７０５において、解析処理部２０３は、検査結果と対応する家族歴との関連度を低くする（関連度の値から予め定められた値を削減する）。一方、ステップＳ７０６において、解析処理部２０３は、検査結果と対応する家族歴との関連度を高くする（関連度の値に予め定められた値を追加する）。なお、ステップＳ７０６において検査結果の異常値と家族歴と患者の症状とが関連性を有する場合には当該家族歴と患者の症状との関連度を、検査結果の異常値と家族歴とのみに関連性がある場合の関連度よりも高くしてもよい。また、家族歴にかかる親等数に基づいて関連度を変更することとしてもよい。図９の例において、家族歴として高血圧症の一親等の親族が１人おり、糖尿病の二親等の親族が１人いる場合には、高血圧症の関連度を糖尿病よりも高くしてもよい。
ステップＳ７０７において、解析処理部２０３は、三等親以内の患者の親族全ての家族歴と検査結果との比較が終了したか否かを判定する。解析処理部２０３は、判定の結果、三等親以内の患者の親族全ての家族歴と検査結果との比較が終了していない場合、ステップＳ７０４からの処理を繰り返し、前記比較が終了している場合、ステップＳ７０８に進む。ステップＳ７０７が終了した場合、図９に示す例においては「高血圧症」及び「糖尿病」それぞれの関連度が「乳がん」及び「アレルギー」それぞれの関連度よりも高いと決定される。
ステップＳ７０８において、解析処理部２０３は、ステップＳ７０４〜Ｓ７０７で重み付けを行った関連度を基に、家族歴を関連度が高い順から並び替え、並びかえった結果の家族歴情報をメモリ等に登録する。
ステップＳ７０７において、解析処理部２０３は、三等親以内の患者の親族全ての家族歴と検査結果との比較が終了したか否かを判定する。解析処理部２０３は、判定の結果、三等親以内の患者の親族全ての家族歴と検査結果との比較が終了していない場合、ステップＳ７０４からの処理を繰り返し、前記比較が終了している場合、ステップＳ７０８に進む。ステップＳ７０７が終了した場合、図９に示す例においては「高血圧症」及び「糖尿病」それぞれの関連度が「乳がん」及び「アレルギー」それぞれの関連度よりも高いと決定される。
ステップＳ７０８において、解析処理部２０３は、ステップＳ７０４〜Ｓ７０７で重み付けを行った関連度を基に、家族歴を関連度が高い順から並び替え、並びかえった結果の家族歴情報をメモリ等に登録する。
図８のステップＳ７０９では、解析処理部２０３は、Ｓ７１０〜Ｓ７１５の処理により患者の家族歴の関連性を解析し、家族歴の関連度に重みを付ける。
ステップＳ７１０において、解析処理部２０３は、Ｓ６０１で取得された患者の親族の医療情報から三親等以内の患者の親族全ての家族歴と診断年齢情報等とを抽出する。ステップＳ７１０はステップＳ７０１と同様の処理である。したがって、ステップＳ７００に続いてステップＳ７０９の処理が実行される場合は、ステップＳ７０１の処理でステップＳ７１０の処理を置き換えてもよい。
ステップＳ７１１において、解析処理部２０３は、Ｓ３０１で取得された患者の医療情報から患者の年齢情報を抽出する。
ステップＳ７１２において、解析処理部２０３は、ステップＳ７１０で抽出した診断年齢情報と、ステップＳ７１１で抽出した年齢情報と、を比較し、年齢差がプラス、マイナス５歳以内か否かを判定する。解析処理部２０３は、判定の結果、年齢差がプラス、マイナス５歳以内の場合、ステップＳ７１４に進み、年齢差がプラス、マイナス５歳以内でない場合、ステップＳ７１３に進む。なお、年齢差は５歳以内に限定されるものではなく他の値としてもよい。即ち、プラス、マイナス５歳以内は、予め定められた範囲内の一例である。
ステップＳ７１０において、解析処理部２０３は、Ｓ６０１で取得された患者の親族の医療情報から三親等以内の患者の親族全ての家族歴と診断年齢情報等とを抽出する。ステップＳ７１０はステップＳ７０１と同様の処理である。したがって、ステップＳ７００に続いてステップＳ７０９の処理が実行される場合は、ステップＳ７０１の処理でステップＳ７１０の処理を置き換えてもよい。
ステップＳ７１１において、解析処理部２０３は、Ｓ３０１で取得された患者の医療情報から患者の年齢情報を抽出する。
ステップＳ７１２において、解析処理部２０３は、ステップＳ７１０で抽出した診断年齢情報と、ステップＳ７１１で抽出した年齢情報と、を比較し、年齢差がプラス、マイナス５歳以内か否かを判定する。解析処理部２０３は、判定の結果、年齢差がプラス、マイナス５歳以内の場合、ステップＳ７１４に進み、年齢差がプラス、マイナス５歳以内でない場合、ステップＳ７１３に進む。なお、年齢差は５歳以内に限定されるものではなく他の値としてもよい。即ち、プラス、マイナス５歳以内は、予め定められた範囲内の一例である。
ステップＳ７１３において、解析処理部２０３は、検査結果と対応する家族歴との関連度を低くする（検査結果と家族歴との関連度の重み付けを下げる）。一方、ステップＳ７１４において、解析処理部２０３は、検査結果と対応する家族歴との関連度を高くする（検査結果と家族歴との関連度の重み付けを上げる）。例えば、家族歴として糖尿病の診断年齢が５０であり、患者の年齢が４８の場合には糖尿病の関連度を高くする。また、家族歴としてアレルギーの診断年齢が８０であり、患者の年齢が４８の場合にはアレルギーの関連度を低くする。
ステップＳ７１５において、解析処理部２０３は、三等親以内の患者の親族全ての家族歴と検査結果との比較が終了したか否かを判定する。解析処理部２０３は、判定の結果、三等親以内の患者の親族全ての家族歴と検査結果との比較が終了していない場合、ステップＳ７１２からの処理を繰り返し、前記比較が終了している場合、ステップＳ７１６に進む。
ステップＳ７１６において、解析処理部２０３は、ステップＳ７１２〜Ｓ７１５で重み付けを行った関連度を基に、家族歴を関連度が高い順から並び替え、並びかえった結果の家族歴情報をメモリ等に登録する。なお、ステップＳ７１６はステップＳ７０８と同様に並び換えを行うステップであり、別個に実施してもよいし、一度にまとめて実施することとしてもよい。一度にまとめて並び換えを行う場合にはステップＳ７０１−Ｓ７０７で算出された第１の関連度とステップＳ７１０−７１５で算出された第２の関連度とを用いることで並び換えを行う。第１の関連度と第２の関連度とは単純に和をとることとしてもよいし、重み付けを行うこととしてもよい。例えば乳がん等の年齢に依存し易い病気については第２の関連度に対する重みを第１の関連度よりも重くしてもよい。また、逆に年齢に依存しにくい病気については第１の関連度に対する重みを第２の関連度よりも重くしてもよい。
ステップＳ７１５において、解析処理部２０３は、三等親以内の患者の親族全ての家族歴と検査結果との比較が終了したか否かを判定する。解析処理部２０３は、判定の結果、三等親以内の患者の親族全ての家族歴と検査結果との比較が終了していない場合、ステップＳ７１２からの処理を繰り返し、前記比較が終了している場合、ステップＳ７１６に進む。
ステップＳ７１６において、解析処理部２０３は、ステップＳ７１２〜Ｓ７１５で重み付けを行った関連度を基に、家族歴を関連度が高い順から並び替え、並びかえった結果の家族歴情報をメモリ等に登録する。なお、ステップＳ７１６はステップＳ７０８と同様に並び換えを行うステップであり、別個に実施してもよいし、一度にまとめて実施することとしてもよい。一度にまとめて並び換えを行う場合にはステップＳ７０１−Ｓ７０７で算出された第１の関連度とステップＳ７１０−７１５で算出された第２の関連度とを用いることで並び換えを行う。第１の関連度と第２の関連度とは単純に和をとることとしてもよいし、重み付けを行うこととしてもよい。例えば乳がん等の年齢に依存し易い病気については第２の関連度に対する重みを第１の関連度よりも重くしてもよい。また、逆に年齢に依存しにくい病気については第１の関連度に対する重みを第２の関連度よりも重くしてもよい。
図１０は、ステップＳ３０４の処理の流れを示す図である。
ステップＳ１３０１において、解析結果作成部２０４は、ステップＳ３０３の解析結果として、患者の家族歴の関連性等を取得する。即ち、解析結果作成部２０４は家族歴の関連度を取得する。また、解析結果作成部２０４は、ステップＳ６０１で取得した患者の親族の医療情報及びステップＳ３０１で取得した患者の医療情報等も取得する。
ステップＳ１３０２において、解析結果作成部２０４は、ステップＳ１３０１で取得した患者の家族歴等の医療情報を提示用フォーマットに適応する。解析結果作成部２０４は、医療情報を提示用フォーマットに適応する際に、ステップＳ７０８、７１６で登録された家族歴の並び順を反映した家族歴に関する情報の提示順序の変更や、患者の親族の個人情報の一部を隠蔽する等の処理を行う。個人情報の一部を隠蔽する処理のより具体的な例としては、図６の患者の祖父（４０４）の情報を提示する場合、祖父と明記せず、二親等以内の親族と提示するようにする。このようにすることで、患者の親族の個人情報を保護することができる。なお、個人情報の一部を隠蔽する処理は行わなくてもよい。また、病名に応じて親族の名前等を隠蔽する処理を行うか否かを決定することとしてもよい。
ステップＳ１３０３において、解析結果作成部２０４は、ステップＳ１３０１で取得した患者の家族歴等の医療情報の補足資料等を取得する。例えば、解析結果作成部２０４は、患者の家族歴等の医療情報に糖尿病患者がいる場合は、糖尿病に関連する資料を取得する。解析結果作成部２０４は、ネットワーク１００を介した通信可能に接続された他の装置より資料を取得するようにしてもよい。なお、ステップＳ１３０２からステップＳ１３０３を実行することなくステップＳ１３０４に移行することとしてもよい。
ステップＳ１３０４において、解析結果作成部２０４又は解析結果作成部２０４から指示を受けた制御部１０７は、ステップＳ１３０２で医療情報を適用した提示用フォーマット及びステップＳ１３０３で取得した資料等を解析結果として表示部１１０に提示する。
ステップＳ１３０１において、解析結果作成部２０４は、ステップＳ３０３の解析結果として、患者の家族歴の関連性等を取得する。即ち、解析結果作成部２０４は家族歴の関連度を取得する。また、解析結果作成部２０４は、ステップＳ６０１で取得した患者の親族の医療情報及びステップＳ３０１で取得した患者の医療情報等も取得する。
ステップＳ１３０２において、解析結果作成部２０４は、ステップＳ１３０１で取得した患者の家族歴等の医療情報を提示用フォーマットに適応する。解析結果作成部２０４は、医療情報を提示用フォーマットに適応する際に、ステップＳ７０８、７１６で登録された家族歴の並び順を反映した家族歴に関する情報の提示順序の変更や、患者の親族の個人情報の一部を隠蔽する等の処理を行う。個人情報の一部を隠蔽する処理のより具体的な例としては、図６の患者の祖父（４０４）の情報を提示する場合、祖父と明記せず、二親等以内の親族と提示するようにする。このようにすることで、患者の親族の個人情報を保護することができる。なお、個人情報の一部を隠蔽する処理は行わなくてもよい。また、病名に応じて親族の名前等を隠蔽する処理を行うか否かを決定することとしてもよい。
ステップＳ１３０３において、解析結果作成部２０４は、ステップＳ１３０１で取得した患者の家族歴等の医療情報の補足資料等を取得する。例えば、解析結果作成部２０４は、患者の家族歴等の医療情報に糖尿病患者がいる場合は、糖尿病に関連する資料を取得する。解析結果作成部２０４は、ネットワーク１００を介した通信可能に接続された他の装置より資料を取得するようにしてもよい。なお、ステップＳ１３０２からステップＳ１３０３を実行することなくステップＳ１３０４に移行することとしてもよい。
ステップＳ１３０４において、解析結果作成部２０４又は解析結果作成部２０４から指示を受けた制御部１０７は、ステップＳ１３０２で医療情報を適用した提示用フォーマット及びステップＳ１３０３で取得した資料等を解析結果として表示部１１０に提示する。
図１１は、医用情報解析処理装置の解析結果を表示する画面の一例を示す図である。
図１１の画面８００は患者の医療情報全般を提示する画面である。画面８００上で提示する情報は、患者氏名、年齢、生年月日等の患者の基本情報をはじめ、患者の生活像、病歴、身体診察所見、検査結果、ＳＯＡＰ等の患者の医療情報である。これらの情報は、ＨＩＳ１０２、ＲＩＳ１０３、ＰＡＣＳ１０４等からステップＳ３０１において取得される。
図１１の解析結果提示部８０１は、図３のステップＳ３０４で提示される解析結果を提示する領域である。ここでは、解析結果として、家族歴を患者との関連度が高い順に並び替えられた情報が提示されている。つまり、関連度が一番高い家族歴が一覧の先頭から順に並び替えられた情報が提示されている。また、制御部１０７は、解析結果提示部８０１において、患者と親族との関係性は個人情報保護の観点から、患者の親族の個人情報の一部を隠蔽して家族歴を提示する。
図１１の画面８００は患者の医療情報全般を提示する画面である。画面８００上で提示する情報は、患者氏名、年齢、生年月日等の患者の基本情報をはじめ、患者の生活像、病歴、身体診察所見、検査結果、ＳＯＡＰ等の患者の医療情報である。これらの情報は、ＨＩＳ１０２、ＲＩＳ１０３、ＰＡＣＳ１０４等からステップＳ３０１において取得される。
図１１の解析結果提示部８０１は、図３のステップＳ３０４で提示される解析結果を提示する領域である。ここでは、解析結果として、家族歴を患者との関連度が高い順に並び替えられた情報が提示されている。つまり、関連度が一番高い家族歴が一覧の先頭から順に並び替えられた情報が提示されている。また、制御部１０７は、解析結果提示部８０１において、患者と親族との関係性は個人情報保護の観点から、患者の親族の個人情報の一部を隠蔽して家族歴を提示する。
＜実施形態２＞
図１２は、ステップＳ３０３の処理の流れを示す図である。
図１２のステップＳ９００ａは、患者が乳がん又は卵巣がん発症者と診断された場合の遺伝カウンセリングの対象者か否か判断するための処理である。
また、ステップＳ９００ｂは、患者が乳がん又は卵巣がん非発症者と診断された場合の遺伝カウンセリングの対象者か否か判断するための処理である。解析処理部２０３は、Ｓ３０１で取得された患者の医療情報に基づいて、患者が乳がん又は卵巣がん発症者と診断されたか、患者が乳がん又は卵巣がん非発症者と診断されたかを判断し、処理を分岐する。即ち、解析処理部２０３は、前記判断の結果に基づき、以下に示すステップＳ９００ａの処理を行うか、ステップＳ９００ｂの処理を行うか、決定する。
図１２の処理は、図８の処理の終了後に行われてもよいし、図８の処理とは独立に行われてもよい。図１２の処理が図８の処理の終了後に行われた場合、後述する図１３に示される様に、解析結果提示部８０１と警告メッセージ提示部１００１とが同一画面に表示される。一方、図１２の処理が図８の処理とは独立に行われた場合、解析結果提示部８０１は表示されず、警告メッセージ提示部１００１が画面に表示される。
図１２は、ステップＳ３０３の処理の流れを示す図である。
図１２のステップＳ９００ａは、患者が乳がん又は卵巣がん発症者と診断された場合の遺伝カウンセリングの対象者か否か判断するための処理である。
また、ステップＳ９００ｂは、患者が乳がん又は卵巣がん非発症者と診断された場合の遺伝カウンセリングの対象者か否か判断するための処理である。解析処理部２０３は、Ｓ３０１で取得された患者の医療情報に基づいて、患者が乳がん又は卵巣がん発症者と診断されたか、患者が乳がん又は卵巣がん非発症者と診断されたかを判断し、処理を分岐する。即ち、解析処理部２０３は、前記判断の結果に基づき、以下に示すステップＳ９００ａの処理を行うか、ステップＳ９００ｂの処理を行うか、決定する。
図１２の処理は、図８の処理の終了後に行われてもよいし、図８の処理とは独立に行われてもよい。図１２の処理が図８の処理の終了後に行われた場合、後述する図１３に示される様に、解析結果提示部８０１と警告メッセージ提示部１００１とが同一画面に表示される。一方、図１２の処理が図８の処理とは独立に行われた場合、解析結果提示部８０１は表示されず、警告メッセージ提示部１００１が画面に表示される。
図１２のステップＳ９００ａの場合、まず、ステップＳ７０１において、解析処理部２０３は、Ｓ６０１で取得された患者の親族の医療情報から三親等以内の患者の親族全ての家族歴と診断年齢情報等とを抽出家族歴と診断年齢情報等とを抽出する。ここで、既にＳ７００の処理が実行されている場合、Ｓ９００ａ内のＳ７０１の処理は、Ｓ７００内のＳ７０１の処理によって置き換えられてもよい。
ステップＳ９０１において、解析処理部２０３は、前記抽出した情報に基づいて、三親等以内に卵巣がん患者が一人以上存在するか否か判定する。解析処理部２０３は、三親等以内に卵巣がん患者が一人以上存在する場合、ステップＳ９０５に進み、三親等以内に卵巣がん患者が一人以上存在しない場合、ステップＳ９０２に進む。
ステップＳ９０２において、解析処理部２０３は、前記抽出した情報に基づいて、三親等以内に乳がん患者が一人以上存在するか否か判定する。解析処理部２０３は、三親等以内に乳がん患者が一人以上存在する場合、ステップＳ９０３に進み、三親等以内に乳がん患者が一人以上存在しない場合、ステップＳ９０６に進む。
ステップＳ９０３において、解析処理部２０３は、前記抽出した情報に基づいて、三親等以内で乳がん患者と診断された親族が、乳がんを５０歳以下で発症したか否か判定する。解析処理部２０３は、三親等以内で乳がん患者と診断された親族が、乳がんを５０歳以下で発症している場合、ステップＳ９０５に進み、三親等以内で乳がん患者と診断された親族が、乳がんを５０歳以下で発症していない場合、ステップＳ９０４に進む。
ステップＳ９０４において、解析処理部２０３は、前記抽出した情報に基づいて、乳がん患者以外に一人以上の指定した疾患（膵臓がん、脳腫瘍、白血病等）の患者が存在するか否か判定する。
ステップＳ９０５において、解析処理部２０３は、患者を遺伝カウンセリング対象者と判定する。一方、ステップＳ９０６において、解析処理部２０３は、患者を遺伝カウセリング非対称者と判定する。
ステップＳ９０１において、解析処理部２０３は、前記抽出した情報に基づいて、三親等以内に卵巣がん患者が一人以上存在するか否か判定する。解析処理部２０３は、三親等以内に卵巣がん患者が一人以上存在する場合、ステップＳ９０５に進み、三親等以内に卵巣がん患者が一人以上存在しない場合、ステップＳ９０２に進む。
ステップＳ９０２において、解析処理部２０３は、前記抽出した情報に基づいて、三親等以内に乳がん患者が一人以上存在するか否か判定する。解析処理部２０３は、三親等以内に乳がん患者が一人以上存在する場合、ステップＳ９０３に進み、三親等以内に乳がん患者が一人以上存在しない場合、ステップＳ９０６に進む。
ステップＳ９０３において、解析処理部２０３は、前記抽出した情報に基づいて、三親等以内で乳がん患者と診断された親族が、乳がんを５０歳以下で発症したか否か判定する。解析処理部２０３は、三親等以内で乳がん患者と診断された親族が、乳がんを５０歳以下で発症している場合、ステップＳ９０５に進み、三親等以内で乳がん患者と診断された親族が、乳がんを５０歳以下で発症していない場合、ステップＳ９０４に進む。
ステップＳ９０４において、解析処理部２０３は、前記抽出した情報に基づいて、乳がん患者以外に一人以上の指定した疾患（膵臓がん、脳腫瘍、白血病等）の患者が存在するか否か判定する。
ステップＳ９０５において、解析処理部２０３は、患者を遺伝カウンセリング対象者と判定する。一方、ステップＳ９０６において、解析処理部２０３は、患者を遺伝カウセリング非対称者と判定する。
次に図１２のステップＳ９００ｂの処理を説明するステップＳ９００ｂの中の二つのフローチャートの処理は並列で処理されてもよいし、何れか一方が先に実施され、他方が後に実施されてもよい。
まず左側のフローチャートの処理について説明する。
まず、ステップＳ７０１において、解析処理部２０３は、Ｓ６０１で取得された患者の親族の医療情報から三親等以内の患者の親族全ての家族歴と診断年齢情報等とを抽出する。ここで、既にＳ７００の処理が実行されている場合、Ｓ９００ａ内のＳ７０１の処理は、Ｓ７００内のＳ７０１の処理によって置き換えられてもよい。同様に既にＳ９００ａの処理が実行されている場合、Ｓ９００ｂ内の左側のフローチャートのＳ７０１の処理は、Ｓ９００ａ内のＳ７０１の処理によって置き換えられてもよい。また、Ｓ９００ｂの中の２つのフローチャートの処理がどちらか一方が先に実施される場合、ステップＳ７０１の処理は先に実行されるフローチャートの処理と共通としてもよい。
次にステップＳ９０７において、解析処理部２０３は、前記抽出した情報に基づいて、三等身以内に卵巣がん患者が２人以上存在するか否かを判定する。解析処理部２０３は、三等身以内に卵巣がん患者が２人以上存在する場合、ステップＳ９０５に進み、三等身以内に卵巣がん患者が２人以上存在しない場合、ステップＳ９０６に進む。
ステップＳ９０５及びステップＳ９０６の処理は、上述した処理と同様である。
まず左側のフローチャートの処理について説明する。
まず、ステップＳ７０１において、解析処理部２０３は、Ｓ６０１で取得された患者の親族の医療情報から三親等以内の患者の親族全ての家族歴と診断年齢情報等とを抽出する。ここで、既にＳ７００の処理が実行されている場合、Ｓ９００ａ内のＳ７０１の処理は、Ｓ７００内のＳ７０１の処理によって置き換えられてもよい。同様に既にＳ９００ａの処理が実行されている場合、Ｓ９００ｂ内の左側のフローチャートのＳ７０１の処理は、Ｓ９００ａ内のＳ７０１の処理によって置き換えられてもよい。また、Ｓ９００ｂの中の２つのフローチャートの処理がどちらか一方が先に実施される場合、ステップＳ７０１の処理は先に実行されるフローチャートの処理と共通としてもよい。
次にステップＳ９０７において、解析処理部２０３は、前記抽出した情報に基づいて、三等身以内に卵巣がん患者が２人以上存在するか否かを判定する。解析処理部２０３は、三等身以内に卵巣がん患者が２人以上存在する場合、ステップＳ９０５に進み、三等身以内に卵巣がん患者が２人以上存在しない場合、ステップＳ９０６に進む。
ステップＳ９０５及びステップＳ９０６の処理は、上述した処理と同様である。
次に右側のフローチャートの処理について説明する。
まず、ステップＳ７０１において、解析処理部２０３は、Ｓ６０１で取得された患者の親族の医療情報から三親等以内の患者の親族全ての家族歴と診断年齢情報等とを抽出する。ここで、既にＳ７００の処理が実行されている場合、Ｓ９００ａ内のＳ７０１の処理は、Ｓ７００内のＳ７０１の処理によって置き換えられてもよい。同様に既にＳ９００ａの処理が実行されている場合、Ｓ９００ｂ内の右側のフローチャートのＳ７０１の処理は、Ｓ９００ａ内のＳ７０１の処理によって置き換えられてもよい。また、Ｓ９００ｂの中の２つのフローチャートの処理がどちらか一方が先に実施される場合、ステップＳ７０１の処理は先に実行されるフローチャートの処理と共通としてもよい。
次にステップＳ９０８において、解析処理部２０３は、前記抽出した情報に基づいて、二等身以内に乳がん患者が１人以上存在するか否かを判定する。解析処理部２０３は、二等身以内に乳がん患者が１人以上存在する場合、ステップＳ９０９に進み、二等身以内に乳がん患者が１人以上存在しない場合、ステップＳ９０６に進む。
ステップＳ９０９において、解析処理部２０３は、前記抽出した情報に基づいて、二等身以内の乳がん患者が４５歳以下で発症しているか否かを判定する。解析処理部２０３は、二等身以内の乳がん患者が４５歳以下で発症している場合、ステップＳ９０５に進み、二等身以内の乳がん患者が４５歳以下で発症していない場合、ステップＳ９１０に進む。
ステップＳ９１０において、解析処理部２０３は、前記抽出した情報に基づいて、指定した疾患（膵臓がん、脳腫瘍、白血病等）の合併症があるか否かを判定する。解析処理部２０３は、指定した疾患（膵臓がん、脳腫瘍、白血病等）の合併症がある場合は、ステップＳ９０５に進み、指定した疾患（膵臓がん、脳腫瘍、白血病等）の合併症がない場合は、ステップＳ９０６に進む。
ステップＳ９０５及びステップＳ９０６の処理は、上述した処理と同様である。
まず、ステップＳ７０１において、解析処理部２０３は、Ｓ６０１で取得された患者の親族の医療情報から三親等以内の患者の親族全ての家族歴と診断年齢情報等とを抽出する。ここで、既にＳ７００の処理が実行されている場合、Ｓ９００ａ内のＳ７０１の処理は、Ｓ７００内のＳ７０１の処理によって置き換えられてもよい。同様に既にＳ９００ａの処理が実行されている場合、Ｓ９００ｂ内の右側のフローチャートのＳ７０１の処理は、Ｓ９００ａ内のＳ７０１の処理によって置き換えられてもよい。また、Ｓ９００ｂの中の２つのフローチャートの処理がどちらか一方が先に実施される場合、ステップＳ７０１の処理は先に実行されるフローチャートの処理と共通としてもよい。
次にステップＳ９０８において、解析処理部２０３は、前記抽出した情報に基づいて、二等身以内に乳がん患者が１人以上存在するか否かを判定する。解析処理部２０３は、二等身以内に乳がん患者が１人以上存在する場合、ステップＳ９０９に進み、二等身以内に乳がん患者が１人以上存在しない場合、ステップＳ９０６に進む。
ステップＳ９０９において、解析処理部２０３は、前記抽出した情報に基づいて、二等身以内の乳がん患者が４５歳以下で発症しているか否かを判定する。解析処理部２０３は、二等身以内の乳がん患者が４５歳以下で発症している場合、ステップＳ９０５に進み、二等身以内の乳がん患者が４５歳以下で発症していない場合、ステップＳ９１０に進む。
ステップＳ９１０において、解析処理部２０３は、前記抽出した情報に基づいて、指定した疾患（膵臓がん、脳腫瘍、白血病等）の合併症があるか否かを判定する。解析処理部２０３は、指定した疾患（膵臓がん、脳腫瘍、白血病等）の合併症がある場合は、ステップＳ９０５に進み、指定した疾患（膵臓がん、脳腫瘍、白血病等）の合併症がない場合は、ステップＳ９０６に進む。
ステップＳ９０５及びステップＳ９０６の処理は、上述した処理と同様である。
図１３は、医用情報解析処理装置の解析結果を表示する画面の一例を示す図である。
遺伝カウンセリング対象者の警告メッセージ提示部１００１では、遺伝カウンセリング対象者と判定された根拠等が提示される。より具体的には、上述したように、患者の親族内に乳がんや糖尿病等、特定の疾患の既往歴があり、親族のこれらの病気と診断された年齢が患者の年齢と近い場合等、遺伝カウンセリングの対象者と判定され、判定された根拠等が提示される。そのため、警告メッセージ提示部１００１には、「特定疾患(糖尿病等)の診断年齢４５歳以上」や「特定疾患(脳腫瘍)の合併症あり」等、遺伝カウンセリングを推奨するメッセージ、及び推奨する理由等が提示される。
なお、制御部１０７等は、使用者の操作等に応じて、警告メッセージ提示部１００１のメッセージの記載分量を、視認性を高めることを目的とし、短文や箇条書き等や詳細事項を明記した長文等で表示するようにしてもよい。
遺伝カウンセリング対象者の警告メッセージ提示部１００１では、遺伝カウンセリング対象者と判定された根拠等が提示される。より具体的には、上述したように、患者の親族内に乳がんや糖尿病等、特定の疾患の既往歴があり、親族のこれらの病気と診断された年齢が患者の年齢と近い場合等、遺伝カウンセリングの対象者と判定され、判定された根拠等が提示される。そのため、警告メッセージ提示部１００１には、「特定疾患(糖尿病等)の診断年齢４５歳以上」や「特定疾患(脳腫瘍)の合併症あり」等、遺伝カウンセリングを推奨するメッセージ、及び推奨する理由等が提示される。
なお、制御部１０７等は、使用者の操作等に応じて、警告メッセージ提示部１００１のメッセージの記載分量を、視認性を高めることを目的とし、短文や箇条書き等や詳細事項を明記した長文等で表示するようにしてもよい。
＜実施形態３＞
図１４は、ステップＳ３０３の処理の流れを示す図である。図１４の処理は、図８（図８及び図１２）の処理の終了後に行われてもよいし、図８の処理とは独立に行われてもよい。図１４の処理が図８の処理の終了後に行われた場合、後述する図１５に示される様に、解析結果提示部８０１と警告メッセージ提示部１２０１とが同一画面に表示される。一方、図１４の処理が図８の処理とは独立に行われた場合、解析結果提示部８０１は表示されず、警告メッセージ提示部１２０１が画面に表示される。
まず、ステップＳ７０１において、解析処理部２０３は、Ｓ６０１で取得された患者の親族の医療情報から三親等以内の患者の親族全ての家族歴と診断年齢情報等とを抽出する。上述したように、既に他のフローチャートによって、Ｓ７０１の処理が実行されている場合は、図１４のＳ７０１の処理は既に他のフローチャートによって実行されているＳ７０１の処理で置き換えてもよい。
次にステップＳ１１０１において、解析処理部２０３は、患者の処方候補薬の情報を抽出する。
ステップＳ１１０２において、解析処理部２０３は、ステップＳ７０１及びステップＳ１１０１で抽出した情報に基づき、患者の処方候補薬が特定の疾患の影響を受ける可能性があるか否かを判定する。解析処理部２０３は、患者の処方候補薬が特定の疾患の影響を受ける可能性がある場合、ステップＳ１１０３に進み、患者の処方候補薬が特定の疾患の影響を受ける可能性がない場合、ステップＳ１１０８に進む。
ステップＳ１１０３において、解析処理部２０３は、前記抽出した情報に基づき、処方候補薬が影響する特定の疾患名と患者の家族歴とが合致したか否か判定する。解析処理部２０３は、処方候補薬が影響する特定の疾患名と患者の家族歴とが合致しない場合、ステップＳ１１０８に進み、処方候補薬が影響する特定の疾患名と患者の家族歴とが合致する場合、ステップＳ１１０４に進む。
ステップＳ１１０４において、解析処理部２０３は、ステップＳ１１０１で抽出した患者の処方候補薬の情報に基づいて、処方候補薬が１種類か否かを判定する。解析処理部２０３は、処方候補薬が１種類である場合、ステップＳ１１０６に進み、処方候補薬が１種類でない場合、ステップＳ１１０５に進む。
ステップＳ１１０５において、解析処理部２０３は、前記患者の処方候補薬の情報等に基づいて、処方候補薬同士を組み合わせることで副作用等を受ける可能性があるか否か判定する。解析処理部２０３は、処方候補薬が併用薬の影響を考慮する必要性がある場合、ステップＳ１１０７に進み、処方候補薬が併用薬の影響を考慮する必要性がない場合、ステップＳ１１０６に進む。
ステップＳ１１０６において、解析処理部２０３は、処方薬として問題ありと判定する。
ステップＳ１１０７において、解析処理部２０３は、処方薬及び併用薬として問題ありと判定する。
ステップＳ１１０８において、解析処理部２０３は、処方薬として問題なしと判定する。
以上、図１４に示す処理により、医薬品相互作用の関連性が解析される。
図１４は、ステップＳ３０３の処理の流れを示す図である。図１４の処理は、図８（図８及び図１２）の処理の終了後に行われてもよいし、図８の処理とは独立に行われてもよい。図１４の処理が図８の処理の終了後に行われた場合、後述する図１５に示される様に、解析結果提示部８０１と警告メッセージ提示部１２０１とが同一画面に表示される。一方、図１４の処理が図８の処理とは独立に行われた場合、解析結果提示部８０１は表示されず、警告メッセージ提示部１２０１が画面に表示される。
まず、ステップＳ７０１において、解析処理部２０３は、Ｓ６０１で取得された患者の親族の医療情報から三親等以内の患者の親族全ての家族歴と診断年齢情報等とを抽出する。上述したように、既に他のフローチャートによって、Ｓ７０１の処理が実行されている場合は、図１４のＳ７０１の処理は既に他のフローチャートによって実行されているＳ７０１の処理で置き換えてもよい。
次にステップＳ１１０１において、解析処理部２０３は、患者の処方候補薬の情報を抽出する。
ステップＳ１１０２において、解析処理部２０３は、ステップＳ７０１及びステップＳ１１０１で抽出した情報に基づき、患者の処方候補薬が特定の疾患の影響を受ける可能性があるか否かを判定する。解析処理部２０３は、患者の処方候補薬が特定の疾患の影響を受ける可能性がある場合、ステップＳ１１０３に進み、患者の処方候補薬が特定の疾患の影響を受ける可能性がない場合、ステップＳ１１０８に進む。
ステップＳ１１０３において、解析処理部２０３は、前記抽出した情報に基づき、処方候補薬が影響する特定の疾患名と患者の家族歴とが合致したか否か判定する。解析処理部２０３は、処方候補薬が影響する特定の疾患名と患者の家族歴とが合致しない場合、ステップＳ１１０８に進み、処方候補薬が影響する特定の疾患名と患者の家族歴とが合致する場合、ステップＳ１１０４に進む。
ステップＳ１１０４において、解析処理部２０３は、ステップＳ１１０１で抽出した患者の処方候補薬の情報に基づいて、処方候補薬が１種類か否かを判定する。解析処理部２０３は、処方候補薬が１種類である場合、ステップＳ１１０６に進み、処方候補薬が１種類でない場合、ステップＳ１１０５に進む。
ステップＳ１１０５において、解析処理部２０３は、前記患者の処方候補薬の情報等に基づいて、処方候補薬同士を組み合わせることで副作用等を受ける可能性があるか否か判定する。解析処理部２０３は、処方候補薬が併用薬の影響を考慮する必要性がある場合、ステップＳ１１０７に進み、処方候補薬が併用薬の影響を考慮する必要性がない場合、ステップＳ１１０６に進む。
ステップＳ１１０６において、解析処理部２０３は、処方薬として問題ありと判定する。
ステップＳ１１０７において、解析処理部２０３は、処方薬及び併用薬として問題ありと判定する。
ステップＳ１１０８において、解析処理部２０３は、処方薬として問題なしと判定する。
以上、図１４に示す処理により、医薬品相互作用の関連性が解析される。
図１５は、医用情報解析処理装置の解析結果を表示する画面の一例を示す図である。
医薬品相互作用の警告メッセージ提示部１２０１では、患者に対する処方薬や併用薬の影響等を提示する。より具体的には、上述したように、図６の患者４００の父４０１と祖父４０４が糖尿病の既往歴があり、患者４００も糖尿病にする確率が高い場合等、糖尿病患者が禁忌となるジプレキサ等の薬剤の処方は推奨されにくい。そのため、「２親等以内に糖尿病の既往歴があり、本人も罹患する確率が高いため、禁忌であるジプレキサは避けたほうがよい」等、処方薬と併用薬とに注意する旨のメッセージ、及び注意する理由が提示される。
なお、制御部１０７等は、使用者の操作等に応じて、警告メッセージ提示部１２０１のメッセージの記載分量を、視認性を高めることを目的とし、短文や箇条書き等や詳細事項を明記した長文等で表示するようにしてもよい。
医薬品相互作用の警告メッセージ提示部１２０１では、患者に対する処方薬や併用薬の影響等を提示する。より具体的には、上述したように、図６の患者４００の父４０１と祖父４０４が糖尿病の既往歴があり、患者４００も糖尿病にする確率が高い場合等、糖尿病患者が禁忌となるジプレキサ等の薬剤の処方は推奨されにくい。そのため、「２親等以内に糖尿病の既往歴があり、本人も罹患する確率が高いため、禁忌であるジプレキサは避けたほうがよい」等、処方薬と併用薬とに注意する旨のメッセージ、及び注意する理由が提示される。
なお、制御部１０７等は、使用者の操作等に応じて、警告メッセージ提示部１２０１のメッセージの記載分量を、視認性を高めることを目的とし、短文や箇条書き等や詳細事項を明記した長文等で表示するようにしてもよい。
＜その他の実施形態＞
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読み出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読み出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
以上、上述した各実施形態によれば、医療従事者患者の家族歴から予測される各種医療情報を容易に確認することできる。よって、医療従事者の作業効率向上させることができる。
１０５ 医用情報解析処理装置、１０６ 受送信部、１０７ 制御部、１０８ 情報管理部、１０９ 情報記録部、１１０ 表示部
Claims (21)
- 患者の医療情報を取得する第１の取得手段と、
前記患者の親族の医療情報を取得する第２の取得手段と、
前記第１の取得手段により取得された前記患者の医療情報と、前記第２の取得手段により取得された前記親族の医療情報と、に基づいて、前記患者の症状と前記患者の家族歴との関連性を示す関連度を決定する決定手段と、
前記決定手段により決定された関連度に基づいて家族歴を表示手段に表示させる表示制御手段と、
を有する情報処理装置。 - 前記第２の取得手段は、前記患者の複数の親族の医療情報を取得し、
前記決定手段は、前記第１の取得手段により取得された前記患者の医療情報と、前記第２の取得手段により取得された前記複数の親族の医療情報と、に基づいて、前記患者の症状と前記患者の家族歴との関連性を示す関連度を決定する請求項１記載の情報処理装置。 - 前記決定手段は、前記患者の医療情報と、前記親族の医療情報と、に基づいて、前記患者の検査結果と前記患者の家族歴とに関連性があると判断した場合、前記関連度の値が大きくなるよう前記関連度に予め定められた値を追加する請求項１又は２記載の情報処理装置。
- 前記決定手段は、前記患者の医療情報と、前記親族の医療情報と、に基づいて、前記患者の検査結果と前記患者の家族歴とに関連性がないと判断した場合、前記関連度の値が小さくなるよう前記関連度から予め定められた値を削減する請求項１乃至３何れか１項記載の情報処理装置。
- 前記決定手段は、前記患者の医療情報と、前記親族の医療情報と、に基づいて、前記患者の年齢と前記患者の家族歴の診断年齢とが予め定められた範囲内であると判断した場合、前記関連度の値が大きくなるよう前記関連度に予め定められた値を追加する請求項１乃至４何れか１項記載の情報処理装置。
- 前記決定手段は、前記患者の医療情報と、前記親族の医療情報と、に基づいて、前記患者の年齢と前記患者の家族歴の診断年齢とが予め定められた範囲内でないと判断した場合、前記関連度の値が小さくなるよう前記関連度から予め定められた値を削減する請求項１乃至５何れか１項記載の情報処理装置。
- 前記表示制御手段は、前記関連度に基づいて並べ替えを行った家族歴を前記表示手段に表示させる請求項１乃至６何れか１項記載の情報処理装置。
- 前記表示制御手段は、前記関連度の値が大きい順に一覧の先頭から表示されるよう並び替えを行った家族歴を前記表示手段に表示させる請求項７記載の情報処理装置。
- 前記第１の取得手段により取得された前記患者の医療情報と、前記第２の取得手段により取得された前記親族の医療情報と、に基づいて、前記患者が遺伝カウンセリング対象者か否かを判定する第１の判定手段を更に有し、
前記表示制御手段は、前記第１の判定手段により前記遺伝カウンセリング対象者であると判定された場合、前記遺伝カウンセリング対象者であること示す警告メッセージを前記表示手段に表示させる請求項１乃至８何れか１項記載の情報処理装置。 - 前記表示制御手段は、更に、前記第１の判定手段により遺伝カウンセリング対象者であると判定された根拠を記載した前記警告メッセージを前記表示手段に表示させる請求項９記載の情報処理装置。
- 前記第１の取得手段により取得された前記患者の医療情報と、前記第２の取得手段により取得された前記親族の医療情報と、に基づいて、前記患者の処方候補薬が処方薬として問題がある可能性があるか否かを判定する第２の判定手段を更に有し、
前記表示制御手段は、前記第２の判定手段により前記患者の処方候補薬が処方薬として問題がある可能性があると判定された場合、処方薬として問題がある可能性があること示す警告メッセージを前記表示手段に表示させる請求項１乃至１０何れか１項記載の情報処理装置。 - 前記表示制御手段は、更に、前記第２の判定手段により前記患者の処方候補薬が処方薬として問題がある可能性があると判定された根拠を記載した前記警告メッセージを前記表示手段に表示させる請求項１１記載の情報処理装置。
- 前記第２の判定手段は、前記患者の医療情報と、前記親族の医療情報と、に基づいて、処方候補薬が特定の疾患の影響を受ける可能性があるか否か、及び影響を受ける特定の疾患と患者の家族歴とが合致するか否かに基づいて、前記患者の処方候補薬が処方薬として問題がある可能性があるか否かを判定する請求項１１又は１２記載の情報処理装置。
- 患者の医療情報を取得する第１の取得手段と、
前記患者の親族の医療情報を取得する第２の取得手段と、
前記第１の取得手段により取得された前記患者の医療情報と、前記第２の取得手段により取得された前記親族の医療情報と、に基づいて、前記患者が遺伝カウンセリング対象者か否かを判定する判定手段と、
前記判定手段により前記遺伝カウンセリング対象者であると判定された場合、前記遺伝カウンセリング対象者であること示す警告メッセージを表示手段に表示させる表示制御手段と、
を有する情報処理装置。 - 患者の医療情報を取得する第１の取得手段と、
前記患者の親族の医療情報を取得する第２の取得手段と、
前記第１の取得手段により取得された前記患者の医療情報と、前記第２の取得手段により取得された前記親族の医療情報と、に基づいて、前記患者の処方候補薬が処方薬として問題がある可能性があるか否かを判定する判定手段と、
前記判定手段により前記患者の処方候補薬が処方薬として問題がある可能性があると判定された場合、処方薬として問題がある可能性があること示す警告メッセージを表示手段に表示させる表示制御手段と、
を有する情報処理装置。 - 情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
患者の医療情報を取得する第１の取得ステップと、
前記患者の親族の医療情報を取得する第２の取得ステップと、
前記第１の取得ステップにより取得された前記患者の医療情報と、前記第２の取得ステップにより取得された前記親族の医療情報と、に基づいて、前記患者の症状と前記患者の家族歴との関連性を示す関連度を決定する決定ステップと、
前記決定ステップにより決定された関連度に基づいて家族歴を表示ステップに表示させる表示制御ステップと、
を含む情報処理方法。 - 情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
患者の医療情報を取得する第１の取得ステップと、
前記患者の親族の医療情報を取得する第２の取得ステップと、
前記第１の取得ステップにより取得された前記患者の医療情報と、前記第２の取得ステップにより取得された前記親族の医療情報と、に基づいて、前記患者が遺伝カウンセリング対象者か否かを判定する判定ステップと、
前記判定ステップにより前記遺伝カウンセリング対象者であると判定された場合、前記遺伝カウンセリング対象者であること示す警告メッセージを表示ステップに表示させる表示制御ステップと、
を含む情報処理方法。 - 情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
患者の医療情報を取得する第１の取得ステップと、
前記患者の親族の医療情報を取得する第２の取得ステップと、
前記第１の取得ステップにより取得された前記患者の医療情報と、前記第２の取得ステップにより取得された前記親族の医療情報と、に基づいて、前記患者の処方候補薬が処方薬として問題がある可能性があるか否かを判定する判定ステップと、
前記判定ステップにより前記患者の処方候補薬が処方薬として問題がある可能性があると判定された場合、処方薬として問題がある可能性があること示す警告メッセージを表示ステップに表示させる表示制御ステップと、
を含む情報処理方法。 - コンピュータに、
患者の医療情報を取得する第１の取得ステップと、
前記患者の親族の医療情報を取得する第２の取得ステップと、
前記第１の取得ステップにより取得された前記患者の医療情報と、前記第２の取得ステップにより取得された前記親族の医療情報と、に基づいて、前記患者の症状と前記患者の家族歴との関連性を示す関連度を決定する決定ステップと、
前記決定ステップにより決定された関連度に基づいて家族歴を表示ステップに表示させる表示制御ステップと、
を実行させるためのプログラム。 - コンピュータに、
患者の医療情報を取得する第１の取得ステップと、
前記患者の親族の医療情報を取得する第２の取得ステップと、
前記第１の取得ステップにより取得された前記患者の医療情報と、前記第２の取得ステップにより取得された前記親族の医療情報と、に基づいて、前記患者が遺伝カウンセリング対象者か否かを判定する判定ステップと、
前記判定ステップにより前記遺伝カウンセリング対象者であると判定された場合、前記遺伝カウンセリング対象者であること示す警告メッセージを表示ステップに表示させる表示制御ステップと、
を実行させるためのプログラム。 - コンピュータに、
患者の医療情報を取得する第１の取得ステップと、
前記患者の親族の医療情報を取得する第２の取得ステップと、
前記第１の取得ステップにより取得された前記患者の医療情報と、前記第２の取得ステップにより取得された前記親族の医療情報と、に基づいて、前記患者の処方候補薬が処方薬として問題がある可能性があるか否かを判定する判定ステップと、
前記判定ステップにより前記患者の処方候補薬が処方薬として問題がある可能性があると判定された場合、処方薬として問題がある可能性があること示す警告メッセージを表示ステップに表示させる表示制御ステップと、
を実行させるためのプログラム。
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2014080370A JP2015201092A (ja) | 2014-04-09 | 2014-04-09 | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム |
| US14/677,749 US20150294083A1 (en) | 2014-04-09 | 2015-04-02 | Information processing apparatus, information processing method, and program |
| CN201510163346.8A CN104978478B (zh) | 2014-04-09 | 2015-04-08 | 信息处理装置及信息处理方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2014080370A JP2015201092A (ja) | 2014-04-09 | 2014-04-09 | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2015201092A true JP2015201092A (ja) | 2015-11-12 |
Family
ID=54265281
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2014080370A Pending JP2015201092A (ja) | 2014-04-09 | 2014-04-09 | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US20150294083A1 (ja) |
| JP (1) | JP2015201092A (ja) |
| CN (1) | CN104978478B (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2018092285A (ja) * | 2016-12-01 | 2018-06-14 | 一般社団法人 医科学総合研究所 | 認証データ作成装置、認証データ提供システム、認証データ作成プログラム、及びコンピュータ読取可能な記録媒体 |
| KR20190081268A (ko) * | 2017-12-29 | 2019-07-09 | 주식회사 라이프시맨틱스 | 개인건강기록을 이용한 가족력 위험도 산출 방법 |
| EP4046576A1 (en) | 2021-02-18 | 2022-08-24 | FUJI-FILM Corporation | Imaging control device, radiography system, imaging control method, and imaging control program |
| JP2022160143A (ja) * | 2021-04-06 | 2022-10-19 | 株式会社Ait | 遺伝カウンセリング支援システム |
Families Citing this family (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP6897042B2 (ja) * | 2016-09-27 | 2021-06-30 | 日本電気株式会社 | 画像検査装置、画像検査方法および画像検査プログラム |
| US20200058408A1 (en) * | 2016-10-17 | 2020-02-20 | Koninklijke Philips N.V. | Systems, methods, and apparatus for linking family electronic medical records and prediction of medical conditions and health management |
| JP6938232B2 (ja) * | 2017-06-09 | 2021-09-22 | キヤノン株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム |
| JP7009955B2 (ja) * | 2017-11-24 | 2022-01-26 | トヨタ自動車株式会社 | 医療データ通信装置、サーバ、医療データ通信方法および医療データ通信プログラム |
| JPWO2019193983A1 (ja) * | 2018-04-04 | 2021-05-13 | 富士フイルム株式会社 | 医療文書表示制御装置、医療文書表示制御方法、及び医療文書表示制御プログラム |
| CN112786193A (zh) * | 2021-01-20 | 2021-05-11 | 上海市第六人民医院 | 一种用于低血糖患者的监护预警系统及方法 |
Family Cites Families (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20030113727A1 (en) * | 2000-12-06 | 2003-06-19 | Girn Kanwaljit Singh | Family history based genetic screening method and apparatus |
| US20050065813A1 (en) * | 2003-03-11 | 2005-03-24 | Mishelevich David J. | Online medical evaluation system |
| US7951078B2 (en) * | 2005-02-03 | 2011-05-31 | Maren Theresa Scheuner | Method and apparatus for determining familial risk of disease |
| US8719045B2 (en) * | 2005-02-03 | 2014-05-06 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Department Of Health And Human Services, Centers For Disease Control And Prevention | Personal assessment including familial risk analysis for personalized disease prevention plan |
| CN101346629A (zh) * | 2005-11-16 | 2009-01-14 | 儿童医学中心公司 | 评估乳癌风险的方法 |
| US20070179815A1 (en) * | 2006-01-20 | 2007-08-02 | Heartscreen America, Inc. | Medical screening system and method |
| US7949546B1 (en) * | 2007-10-26 | 2011-05-24 | Intuit Inc. | Method and system for providing family medical history data |
| US20090125328A1 (en) * | 2007-11-12 | 2009-05-14 | Air Products And Chemicals, Inc. | Method and System For Active Patient Management |
| US20110301976A1 (en) * | 2010-06-03 | 2011-12-08 | International Business Machines Corporation | Medical history diagnosis system and method |
| CN102270230A (zh) * | 2011-07-19 | 2011-12-07 | 中国人民解放军第四军医大学 | 一种基于通用模板的家庭健康档案电子文档语义数据组的构建方法 |
| US20140100874A1 (en) * | 2012-10-05 | 2014-04-10 | Intermountain Invention Management, Llc | Method for displaying linked family health history on a computing device |
| US20140337050A1 (en) * | 2013-05-10 | 2014-11-13 | Cerner Innovation, Inc. | Graphically displaying family medical conditions for a patient |
-
2014
- 2014-04-09 JP JP2014080370A patent/JP2015201092A/ja active Pending
-
2015
- 2015-04-02 US US14/677,749 patent/US20150294083A1/en not_active Abandoned
- 2015-04-08 CN CN201510163346.8A patent/CN104978478B/zh active Active
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2018092285A (ja) * | 2016-12-01 | 2018-06-14 | 一般社団法人 医科学総合研究所 | 認証データ作成装置、認証データ提供システム、認証データ作成プログラム、及びコンピュータ読取可能な記録媒体 |
| KR20190081268A (ko) * | 2017-12-29 | 2019-07-09 | 주식회사 라이프시맨틱스 | 개인건강기록을 이용한 가족력 위험도 산출 방법 |
| KR102144938B1 (ko) * | 2017-12-29 | 2020-08-14 | 주식회사 라이프시맨틱스 | 개인건강기록을 이용한 가족력 위험도 산출 방법 |
| EP4046576A1 (en) | 2021-02-18 | 2022-08-24 | FUJI-FILM Corporation | Imaging control device, radiography system, imaging control method, and imaging control program |
| US11944482B2 (en) | 2021-02-18 | 2024-04-02 | Fujifilm Corporation | Imaging control device, radiography system, imaging control method, and imaging control program |
| JP2022160143A (ja) * | 2021-04-06 | 2022-10-19 | 株式会社Ait | 遺伝カウンセリング支援システム |
| JP7213501B2 (ja) | 2021-04-06 | 2023-01-27 | 株式会社Ait | 遺伝カウンセリング支援システム |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN104978478B (zh) | 2018-08-31 |
| CN104978478A (zh) | 2015-10-14 |
| US20150294083A1 (en) | 2015-10-15 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| AU2018206741B2 (en) | Characterizing states of subject | |
| Tresp et al. | Going digital: a survey on digitalization and large-scale data analytics in healthcare | |
| JP2015201092A (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム | |
| US10901978B2 (en) | System and method for correlation of pathology reports and radiology reports | |
| US8856188B2 (en) | Electronic linkage of associated data within the electronic medical record | |
| US10593428B2 (en) | Diagnosis support apparatus and method, and non-transitory computer readable medium | |
| CN110291555B (zh) | 用于促进对健康状况的计算分析的系统和方法 | |
| CN116344071A (zh) | 用于整合临床护理的信息学平台 | |
| US20060136259A1 (en) | Multi-dimensional analysis of medical data | |
| CN105940401A (zh) | 背景敏感医学数据输入系统 | |
| US20230010216A1 (en) | Diagnostic Effectiveness Tool | |
| CN102227730A (zh) | 基于小工具的应用中临床元素提取、保持和传送的系统和方法 | |
| US20120166220A1 (en) | Presenting quality measures and status to clinicians | |
| US11145395B1 (en) | Health history access | |
| Mandl | Ebola in the United States: EHRs as a public health tool at the point of care | |
| US20130159022A1 (en) | Clinical state timeline | |
| US20160357914A1 (en) | System and method for display and management of distributed electronic medical record data | |
| US20150100349A1 (en) | Untethered Community-Centric Patient Health Portal | |
| EP3637424A1 (en) | Healthcare network | |
| US20090024413A1 (en) | Method and system to manage cross institutional mamma carcinoma care plans | |
| JP2012155736A (ja) | 医療支援システム、及び医療支援プログラム | |
| JP6431274B2 (ja) | 診療支援システム | |
| Goldstein et al. | Guiding clinical decisions through predictive risk rules | |
| Parry | Health informatics | |
| Emery et al. | Inappropriate use of lumbar magnetic resonance imaging: limitations and potential solutions—reply |