JP2015228202A - Determination system, determination method, and determination program - Google Patents

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池上 成朝
Naritomo Ikegami
成朝 池上
秀樹 武田
Hideki Takeda
秀樹 武田
和巳 蓮子
Kazumi Hasuko
和巳 蓮子
彰晃 花谷
Akiteru HANATANI
彰晃 花谷
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a determination system, a determination method, and a determination program capable of objectively grasping an effect of a medicine without imposing a strain on a subject.SOLUTION: The determination system is provided with: a correct information extraction unit that extracts, from digital information that includes a log of the subject who shows a sign of improvement of a symptom, correct information indicating a feature of the log relating to the improvement of the symptom; an evaluation unit that evaluates, on the basis of correct information included in other digital information that includes a log of other subject, a degree of improvement of a symptom of the other subject; and an effect estimation unit that estimates the effect of the medicine relative to the symptom according to an evaluation result obtained by the evaluation unit.

Description

本発明は、判断システム、判断方法、及び判断プログラムに関する。   The present invention relates to a determination system, a determination method, and a determination program.

従来、1つ以上(例えば、2、3、4、5、6、7、8、またはそれ以上)の過剰発現miR、過小発現miR、mRNA、遺伝子突然変異、タンパク質、リガンド、ペプチド、snoRNA、またはこれらの任意の組み合わせを含むことができ、統合失調症に固有のバイオシグネチャーを作製するために使用することができる、統合失調症に固有のバイオマーカーが知られている。例えば、特許文献1の図47に記載のように、所定の精神病などにバイオマーカーを付与することで診断を図る技術が知られている。   Conventionally, one or more (eg, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, or more) overexpressed miR, underexpressed miR, mRNA, gene mutation, protein, ligand, peptide, snoRNA, or Biomarkers specific to schizophrenia are known that can include any combination of these and can be used to create a biosignature specific to schizophrenia. For example, as shown in FIG. 47 of Patent Document 1, a technique is known in which diagnosis is performed by adding a biomarker to a predetermined mental illness or the like.

特表2013−526852号公報Special table 2013-526852 gazette

特許文献1に記載の従来技術においては、薬剤の効果を主観的にしか把握できない。また、当該従来技術においては、被験者である所定の病気の患者にバイオマーカーを用いるので客観性を担保できるものの、患者に身体的、心理的な負担をかける場合がある。   In the prior art described in Patent Document 1, the effect of a drug can be grasped only subjectively. Moreover, in the said prior art, since a biomarker is used for the patient of the predetermined disease who is a test subject, objectivity can be ensured, but a physical and psychological burden may be put on a patient.

したがって、本発明の目的は、被験者に負担をかけず、薬剤の効果を客観的に把握できる判断システム、判断方法、及び判断プログラムを提供することにある。   Therefore, an object of the present invention is to provide a determination system, a determination method, and a determination program that can objectively grasp the effect of a medicine without imposing a burden on a subject.

本発明の一態様に係る判断システムは、上記目的を達成するため、被験者に対する薬剤の効果を評価する、若しくは症状を判断する判断システムであって、症状の改善の兆候がある被験者の経過記録を含むデジタル情報から症状の改善に関連する経過記録の特徴を示す正解情報を抽出する正解情報抽出部と、他の被験者の経過記録を含む他のデジタル情報に含まれる正解情報に基づいて、他の被験者の症状の改善の度合いを評価する評価部と、評価部の評価結果に応じ、症状に対する薬剤の効果を推定する効果推定部とを備える。   A determination system according to one aspect of the present invention is a determination system that evaluates the effect of a drug on a subject or determines a symptom in order to achieve the above-described object, and records the progress of a subject who has an indication of symptom improvement. The correct information extracting unit that extracts the correct information indicating the characteristics of the progress record related to the improvement of the symptom from the digital information including, and other information based on the correct answer information included in the other digital information including the progress record of other subjects An evaluation unit that evaluates the degree of improvement of the symptom of the subject, and an effect estimation unit that estimates the effect of the drug on the symptom according to the evaluation result of the evaluation unit.

また、本発明の一態様に係る判断システムにおいて、特徴情報抽出部が、症状の改善の兆候がない被験者の経過記録を含むデジタル情報から症状の改善の兆候がないことに関連する経過記録の特徴を示す不正解情報を抽出することもできる。   In the determination system according to one aspect of the present invention, the feature information extraction unit includes a feature of a progress record related to the absence of a sign of symptom improvement from digital information including a subject's progress record without a symptom improvement sign. It is also possible to extract incorrect answer information indicating.

また、本発明の一態様に係る判断システムにおいて、症状の改善の兆候がある被験者のデジタル情報が所定の記憶装置に予め格納されており、正解情報抽出部が、予め格納されたデジタル情報から正解情報を抽出することもできる。   In the determination system according to one aspect of the present invention, digital information of a subject who has a sign of symptom improvement is stored in advance in a predetermined storage device, and the correct information extraction unit corrects the correct information from the stored digital information. Information can also be extracted.

また、本発明の一態様に係る判断システムは、効果推定部の推定結果、及び/又は薬剤のリコメンド情報を出力する出力部を更に備えることもできる。   The determination system according to an aspect of the present invention may further include an output unit that outputs an estimation result of the effect estimation unit and / or recommendation information of the drug.

また、本発明の一態様に係る判断システムにおいて、デジタル情報が、介護記録情報、看護記録情報、及び/又は医療記録情報を含むこともできる。   In the determination system according to one aspect of the present invention, the digital information may include care record information, nursing record information, and / or medical record information.

また、本発明の一態様に係る判断方法は、上記目的を達成するため、被験者に対する薬剤の効果を評価する、若しくは症状を判断する判断システムにおける判断方法であって、症状の改善の兆候がある被験者の経過記録を含むデジタル情報から症状の改善に関連する経過記録の特徴を示す正解情報を抽出する正解情報抽出段階と、他の被験者の経過記録を含む他のデジタル情報に含まれる正解情報に基づいて、他の被験者の症状の改善の度合いを評価する評価段階と、分類段階における評価結果に応じ、症状に対する薬剤の効果を推定する効果推定段階とを含む。   In addition, a determination method according to one embodiment of the present invention is a determination method in a determination system for evaluating the effect of a drug on a subject or determining a symptom in order to achieve the above object, and there is an indication of symptom improvement. The correct information extraction stage that extracts the correct information indicating the characteristics of the progress record related to the improvement of symptoms from the digital information including the subject's progress record, and the correct information included in the other digital information including the progress record of other subjects Based on the evaluation stage for evaluating the degree of improvement of the symptoms of other subjects, and the effect estimation stage for estimating the effect of the drug on the symptoms according to the evaluation result in the classification stage.

また、本発明の一態様に係る判断プログラムは、上記目的を達成するため、被験者に対する薬剤の効果を評価する、若しくは症状を判断する判断システム用の判断プログラムであって、コンピュータに、症状の改善の兆候がある被験者の経過記録を含むデジタル情報から症状の改善に関連する経過記録の特徴を示す正解情報を抽出する正解情報抽出機能と、他の被験者の経過記録を含む他のデジタル情報に含まれる正解情報に基づいて、他の被験者の症状の改善の度合いを評価する評価機能と、評価機能における評価結果に応じ、症状に対する薬剤の効果を推定する効果推定機能とを実現させる。   In addition, a determination program according to one embodiment of the present invention is a determination program for a determination system for evaluating the effect of a drug on a subject or determining a symptom in order to achieve the above object. Included in the correct information extraction function that extracts the correct information indicating the characteristics of the progress record related to symptom improvement from the digital information including the progress record of the subject with the sign of, and other digital information including the progress record of other subjects Based on the correct answer information, an evaluation function that evaluates the degree of improvement of the symptoms of other subjects and an effect estimation function that estimates the effect of the drug on the symptoms according to the evaluation result in the evaluation function are realized.

本発明に係る判断システム、判断方法、及び判断プログラムによれば、被験者に負担をかけず、薬剤の効果を客観的に把握できる判断システム、判断方法、及び判断プログラムを提供できる。   According to the determination system, the determination method, and the determination program according to the present invention, it is possible to provide a determination system, a determination method, and a determination program that can objectively grasp the effect of the medicine without imposing a burden on the subject.

本実施の形態に係る判断システムの機能構成ブロック図である。It is a functional block diagram of the judgment system concerning this embodiment. 本実施の形態に係る判断システムにおける処理のフロー図である。It is a flowchart of the process in the judgment system which concerns on this Embodiment. 本実施の形態に係る判断システムにおける処理の他のフロー図である。It is another flow figure of processing in a judgment system concerning this embodiment. 本実施の形態に係る判断プログラムのハードウェア構成図である。It is a hardware block diagram of the judgment program which concerns on this Embodiment. 薬剤投与前後における変化を示す図である。It is a figure which shows the change before and behind medicine administration. 本実施の形態に係る判断システムの適用例の図である。It is a figure of the example of application of the judgment system concerning this embodiment. 医師が薬剤の投与のタイミングをリコメンドする図である。It is a figure which a doctor recommends the timing of administration of a chemical | medical agent. 本実施の形態に係る判断システムの他の適用例の図である。It is a figure of the other example of application of the judgment system concerning this embodiment. 本実施の形態に係る出力部による出力の図である。It is a figure of the output by the output part which concerns on this Embodiment.

[実施の形態]
(判断システム1の概要)
本実施の形態に係る判断システム1は、被験者としての所定の病気の患者に投与される薬剤の効果を当該患者の経過記録から自動的に評価、判断若しくは推定するシステムである。具体的に、判断システム1は、所定の病気を患い、薬剤の投与により症状の改善の兆しが認められた少数の被験者の経過記録を用い、他の被験者の症状が当該薬剤により改善しているか否か(すなわち、当該薬剤は、当該症状を伴う病気に対して効果を発揮するものであるか否か)、他の被験者に当該薬剤を投与すべきか否か、及び/又は他の被験者の症状の回復度合い等を自動的に判断するシステムである。
[Embodiment]
(Outline of judgment system 1)
The determination system 1 according to the present embodiment is a system that automatically evaluates, determines, or estimates the effect of a drug administered to a patient with a predetermined disease as a subject from the progress record of the patient. Specifically, the judgment system 1 uses the progress records of a small number of subjects who suffer from a predetermined disease and have shown signs of symptom improvement by administration of the drug, and whether the symptoms of other subjects have been improved by the drug. (Ie, whether the drug is effective against the disease associated with the condition), whether to administer the drug to other subjects, and / or symptoms of other subjects This is a system that automatically determines the degree of recovery.

すなわち、判断システム1は、経過記録に関する情報を格納するユーザー端末若しくはサーバー等から薬剤の投与により症状の改善の兆しが認められた被験者の経過記録を含むデジタル情報を抽出する。そして、判断システム1は、抽出したデジタル情報から、症状の改善を特徴づける特徴情報(この特徴情報は、予め準備すること、若しくは処理の実行ごとに自動的に準備することができる)に基づいて、抽出したデジタル情報が示す被験者について薬剤の効果の有無を判定する。本実施の形態において、所定の病気とは、例えば、統合失調症、自閉症、アルツハイマー病、又は認知症など、主に認知機能に障害をもたらす精神疾患であるが、これらの例に限定されない。   That is, the determination system 1 extracts digital information including a progress record of a subject who has shown signs of symptom improvement due to administration of a drug from a user terminal or server that stores information related to the progress record. Based on the extracted digital information, the determination system 1 is characterized based on characteristic information that characterizes the improvement of symptoms (this characteristic information can be prepared in advance or can be automatically prepared for each execution of processing). The presence or absence of the drug effect is determined for the subject indicated by the extracted digital information. In the present embodiment, the predetermined disease is a mental illness mainly causing a disorder in cognitive function such as schizophrenia, autism, Alzheimer's disease, or dementia, but is not limited to these examples. .

統合失調症等の精神疾患等を患っている被験者は、その症状の改善により、改善前後における言動(例えば、話す内容)が変化する場合がある。そして、当該言動は、医師や看護師、及び/又は介護師等により記録される。判断システム1は、症状の改善が医師等により認められた被験者の記録に含まれるデータ(例えば、テキストデータ、音声データ、画像データ、動画データなど)に基づいて、同様の病気を患う他の被験者の症状が薬剤により改善する兆候があるか否かを自動で判断する。すなわち、判断システム1は、例えば、被験者が発する言葉に基づいて、症状の改善に対する薬剤の効果の有無を客観的に判断する。   A subject suffering from a mental illness such as schizophrenia may change the behavior (for example, the content of speech) before and after the improvement due to the improvement of the symptoms. The behavior is recorded by a doctor, a nurse, and / or a caregiver. The determination system 1 is based on data (for example, text data, audio data, image data, video data, etc.) included in a record of a subject whose symptom improvement has been recognized by a doctor or the like. It is automatically judged whether there is a sign that the symptom is improved by the drug. That is, for example, the determination system 1 objectively determines the presence or absence of the effect of the drug on the symptom improvement based on words uttered by the subject.

なお、経過記録は、例えば、介護記録、看護記録(患者を看護した経過などに関する情報を広く含み、例えば、インシデントレポート、オカレンスレポートなども含む)、医療記録(例えば、医師によるカルテ(電子カルテを含んでもよい))、電子メール、及び/又は、これらの組み合わせ、並びにこれらに含まれる自由に記述された事項を広く含む。また、経過記録は、テキスト、画像、音声、動画、及び/又はこれらの組み合わせによって記述されてよい。そして、デジタル情報は、例えば、介護記録を示す介護記録情報、看護記録を示す看護記録情報、又は医療記録を示す医療記録情報を含む。また、薬剤は、例えば、統合失調症等の精神疾患に用いる薬剤である。薬剤は、一例として、ビタミンB等が挙げられる。 The progress record includes, for example, care records, nursing records (including information on the course of nursing the patient, etc., including incident reports, occurrence reports, etc.), medical records (for example, medical records by doctors (electronic medical records). Including email) and / or combinations thereof, as well as freely described items included therein. In addition, the progress record may be described by text, image, sound, moving image, and / or a combination thereof. The digital information includes, for example, care record information indicating a care record, nursing record information indicating a nursing record, or medical record information indicating a medical record. Moreover, a chemical | medical agent is a chemical | medical agent used for mental disorders, such as schizophrenia, for example. As an example of the drug, vitamin B 6 and the like can be mentioned.

更に、本実施の形態においてサーバーは、1つ以上のサーバーであって、複数のサーバーを含んで構成することもできる。例えば、サーバーは、メールサーバー、ファイルサーバー、又は文書管理サーバー等のデジタル情報を格納可能なサーバーを含む。また、ユーザー端末は、1つ以上のユーザー端末であって、複数のユーザー端末を含んで構成することもできる。例えば、ユーザー端末は、パーソナルコンピュータ、ノートパソコン、タブレットPC、又は携帯電話等の携帯通信端末等を含む。   Furthermore, in this embodiment, the server is one or more servers, and may be configured to include a plurality of servers. For example, the server includes a server capable of storing digital information such as a mail server, a file server, or a document management server. Further, the user terminal is one or more user terminals, and can be configured to include a plurality of user terminals. For example, the user terminal includes a personal computer, a notebook computer, a tablet PC, or a mobile communication terminal such as a mobile phone.

(判断システム1の詳細)
図1は、本実施の形態に係る判断システムの機能構成ブロックの一例を示す。
(Details of the judgment system 1)
FIG. 1 shows an example of a functional configuration block of the determination system according to the present embodiment.

判断システム1は、被験者としての患者の病状の経過記録を含むデジタル情報を格納する情報格納部10と、情報格納部10からデジタル情報を取得するデジタル情報取得部12と、症状の改善が認められた被験者のデジタル情報を識別する正解識別部14と、症状の改善が認められた被験者のデジタル情報から症状の改善に関連する情報である特徴情報としての正解情報を抽出する正解情報抽出部16と、正解情報に基づいてデジタル情報を評価する評価部18と、評価部18の評価結果に応じ、薬剤の効果を推定する効果推定部20と、効果推定部20の推定結果、及び/又は薬剤のリコメンド情報を出力する出力部22とを備える。   The determination system 1 has an information storage unit 10 that stores digital information including a progress record of a medical condition of a patient as a subject, a digital information acquisition unit 12 that acquires digital information from the information storage unit 10, and improvement in symptoms is recognized. A correct answer identifying unit 14 for identifying the digital information of the subject, a correct information extracting unit 16 for extracting correct information as feature information that is information related to the improvement of the symptom from the digital information of the subject in which the improvement of the symptom is recognized, and The evaluation unit 18 that evaluates the digital information based on the correct answer information, the effect estimation unit 20 that estimates the effect of the drug according to the evaluation result of the evaluation unit 18, the estimation result of the effect estimation unit 20, and / or the drug And an output unit 22 for outputting recommendation information.

なお、出力部22は、デジタル情報、正解情報、及び/又は効果推定部20の推定結果やリコメンド情報を表示可能なディスプレイ等の表示装置、及び/又はデジタル情報を所定の媒体に出力するプリンター等の出力装置である。更に、出力部22は、出力する情報を磁気記録媒体、光学記録媒体等の記録媒体に記録することで出力することもできる。   The output unit 22 is a display device such as a display that can display digital information, correct information, and / or estimation results of the effect estimation unit 20 and recommendation information, and / or a printer that outputs the digital information to a predetermined medium. Output device. Further, the output unit 22 can output the information to be output by recording the information on a recording medium such as a magnetic recording medium or an optical recording medium.

(情報格納部10)
情報格納部10は、被験者を一意に識別する被験者識別子に対応づけて、当該被験者の症状についての経過記録を含むデジタル情報を格納する。情報格納部10が格納するデジタル情報は、経過記録の変更に応じ、随時更新される。また、情報格納部10は、複数の被験者のデジタル情報を格納する。情報格納部10は、経過記録を表すデータを含むファイル(例えば、テキストファイル、文書ファイル、電子カルテ、及び/又は電子メール等)の複数のデジタル情報を格納できる。情報格納部10は、デジタル情報取得部12からの働きかけに応じ、格納しているデジタル情報をデジタル情報取得部12に供給する。なお、情報格納部10は、判断システム1の他の構成要素に、インターネット等の通信ネットワーク、又はLAN等の有線若しくは無線のネットワーク等により相互に通信可能に接続されてもよい。
(Information storage unit 10)
The information storage unit 10 stores digital information including a progress record of the subject's symptoms in association with a subject identifier that uniquely identifies the subject. The digital information stored in the information storage unit 10 is updated as needed in accordance with the change in the progress record. The information storage unit 10 stores digital information of a plurality of subjects. The information storage unit 10 can store a plurality of digital information of a file (eg, a text file, a document file, an electronic medical record, and / or an electronic mail) including data representing a progress record. The information storage unit 10 supplies the stored digital information to the digital information acquisition unit 12 in response to an action from the digital information acquisition unit 12. The information storage unit 10 may be connected to other components of the determination system 1 through a communication network such as the Internet or a wired or wireless network such as a LAN so as to be able to communicate with each other.

(デジタル情報取得部12、正解識別部14)
デジタル情報取得部12は、情報格納部10からデジタル情報をリアルタイム、又は任意のタイミングで取得する。そして、正解識別部14は、デジタル情報取得部12が取得したデジタル情報に含まれる被験者の経過記録が、症状の改善がある内容であるか否かを識別する。例えば、正解識別部14は、症状の改善がある内容を含む経過記録がデジタル情報に含まれる場合、当該デジタル情報に正解識別子を対応づける。一方、正解識別部14は、症状の改善が認められない内容を含む経過記録がデジタル情報に含まれる場合、当該デジタル情報に不正解識別子を対応づける。
(Digital information acquisition unit 12, correct answer identification unit 14)
The digital information acquisition unit 12 acquires digital information from the information storage unit 10 in real time or at an arbitrary timing. And the correct answer identification part 14 identifies whether the test subject's progress record contained in the digital information which the digital information acquisition part 12 acquired is the content with a symptom improvement. For example, when a progress record including content with symptom improvement is included in the digital information, the correct answer identifying unit 14 associates the correct answer identifier with the digital information. On the other hand, the correct answer identifying unit 14 associates an incorrect answer identifier with the digital information when the digital information includes a progress record including content in which improvement of symptoms is not recognized.

例えば、正解識別部14は、医師等の被験者を診断する資格を有する者による指示に応じ、デジタル情報に正解識別子、若しくは不正解識別子を対応づける。この場合、正解識別部14は、当該資格を有する者を一意に識別する資格者識別子をデジタル情報に対応づける。正解識別部14は、資格者識別子が対応づけられたデジタル情報に関する情報を正解情報抽出部16に供給する。なお、正解識別部14における正解識別子又は不正解識別子のデジタル情報への対応付けのタイミングは任意であってよい。   For example, the correct answer identifying unit 14 associates a correct answer identifier or an incorrect answer identifier with digital information in accordance with an instruction from a person who is qualified to diagnose a subject such as a doctor. In this case, the correct answer identifying unit 14 associates the qualified person identifier that uniquely identifies the qualified person with the digital information. The correct answer identifying unit 14 supplies information about the digital information associated with the qualified person identifier to the correct information extracting unit 16. The timing of associating the correct answer identifier or the incorrect answer identifier with the digital information in the correct answer identifying unit 14 may be arbitrary.

また、正解識別部14は、デジタル情報に正解識別子、若しくは不正解識別子を自動的に対応づけることもできる。この場合、正解識別部14は、例えば、所定の形態素(例えば、キーワード)に、当該形態素と症状の改善がある内容との関係性に応じて予め対応づけられた重みを示す重み付け情報を格納する重み付け情報格納部を有することができる。そして、正解識別部14は、デジタル情報に含まれるテキストデータ等を形態素解析して得られる複数の形態素のそれぞれに対応する重み付け情報を重み付け情報格納部から取得する。正解識別部14は、取得した重み付け情報に対応する重みづけを所定の計算式に代入し、デジタル情報の重みを算出する。そして、正解識別部14は、例えば、予め定められた基準を超える重みを有するデジタル情報に正解識別子を対応づけ、当該基準以下の重みを有するデジタル情報に不正解識別子を対応づける。   In addition, the correct answer identifying unit 14 can automatically associate a correct answer identifier or an incorrect answer identifier with digital information. In this case, the correct answer identifying unit 14 stores, for example, weighting information indicating a weight previously associated with a predetermined morpheme (for example, a keyword) in accordance with the relationship between the morpheme and content with symptom improvement. A weighting information storage unit can be included. Then, the correct answer identifying unit 14 acquires weighting information corresponding to each of a plurality of morphemes obtained by morphological analysis of text data included in the digital information from the weighting information storage unit. The correct answer identifying unit 14 substitutes the weight corresponding to the acquired weighting information into a predetermined calculation formula, and calculates the weight of the digital information. Then, for example, the correct answer identifying unit 14 associates a correct identifier with digital information having a weight exceeding a predetermined criterion, and associates an incorrect identifier with digital information having a weight equal to or less than the reference.

(正解情報抽出部16)
正解情報抽出部16は、症状の改善の兆候がある被験者の薬剤の効果を含む経過記録を含むデジタル情報から正解情報を抽出する。正解情報は、例えば、所定の病気について改善の兆候がある場合に経過記録に登場する形態素であってよく、特に、予め定められた割合(一例として、当該形態素の当該経過記録に含まれる数を、当該経過記録に含まれるすべての形態素の合計数で除して得られる割合)を超えて経過記録に登場する形態素であってよい。
(Correct answer information extraction unit 16)
The correct answer information extraction unit 16 extracts correct answer information from digital information including a progress record including the effect of a drug of a subject who has a sign of improvement in symptoms. The correct answer information may be, for example, a morpheme that appears in a progress record when there is a sign of improvement for a predetermined disease, and in particular, a predetermined ratio (for example, the number of the morpheme included in the progress record) The morpheme may appear in the progress record exceeding the ratio obtained by dividing by the total number of all morphemes included in the progress record.

また、正解情報抽出部16は、複数のデジタル情報に基づいて正解情報の抽出方法を調整することもできる。例えば、正解情報抽出部16は、正解識別子が対応づけられた複数のデジタル情報を用い、これらのデジタル情報それぞれに含まれる正解情報の数と用いたデジタル情報の数とに基づいて、正解識別子が対応づけられるべきデジタル情報に含まれる正解情報の最確値を算出する。最確値は、例えば、デジタル情報に含まれる正解情報の数の平均値である。そして、正解情報抽出部16は、この平均値以上の正解情報を含むデジタル情報から正解情報を抽出する。   The correct information extraction unit 16 can also adjust the method of extracting correct information based on a plurality of digital information. For example, the correct answer information extraction unit 16 uses a plurality of pieces of digital information associated with correct answer identifiers, and the correct answer identifier is determined based on the number of correct information included in each piece of digital information and the number of digital information used. The most probable value of correct information included in the digital information to be associated is calculated. The most probable value is, for example, an average value of the number of pieces of correct answer information included in the digital information. And the correct information extraction part 16 extracts correct information from the digital information containing the correct information more than this average value.

また、正解情報抽出部16は、症状の改善の兆候が認められない被験者の経過記録を含むデジタル情報から症状の改善の兆候が認められないことに関連する経過記録の特徴を示す特徴情報としての不正解情報を抽出することもできる。不正解情報は、例えば、所定の病気について改善の兆候が認められない場合に経過記録に登場する形態素であって、予め定められた割合を超えて経過記録に登場する形態素である。また、正解情報抽出部16は、症状の改善の兆候がある被験者のデジタル情報、及び/又は、症状の改善の兆候がない被験者のデジタル情報を教師データとして予め準備し(例えば、所定の記憶装置に予め格納し)、当該教師データから正解情報及び/又は不正解情報を抽出してもよい。正解情報抽出部16は、抽出した正解情報及び/又は不正解情報を評価部18に供給する。   In addition, the correct answer information extraction unit 16 serves as feature information indicating the characteristics of a progress record related to the absence of a sign of symptom improvement from digital information including the progress record of a subject who has no sign of symptom improvement. Incorrect answer information can also be extracted. The incorrect answer information is, for example, a morpheme that appears in the progress record when no sign of improvement is recognized for a predetermined disease, and that appears in the progress record beyond a predetermined ratio. Further, the correct information extraction unit 16 prepares in advance, as teacher data, digital information of a subject who has a sign of improvement in symptoms and / or digital information of a subject who has no sign of improvement of symptoms (for example, a predetermined storage device) The correct answer information and / or incorrect answer information may be extracted from the teacher data. The correct answer information extraction unit 16 supplies the extracted correct answer information and / or incorrect answer information to the evaluation unit 18.

(評価部18)
評価部18は、正解情報に基づいてデジタル情報を評価する。例えば、評価部18は、他の被験者の経過記録を含む他のデジタル情報に含まれる正解情報に基づいて、当該他の被験者の症状の改善の兆候度合いを評価する。より具体的には、評価部18は、デジタル情報中に出現するキーワード(例えば、電子カルテに含まれる形態素、医師と患者との会話を録音した音声データから抽出された部分音声など)と、各キーワードが有する重みづけとにより、以下の式からスコアを算出することによって、上記度合いを評価することができる。ここで、スコアとは、デジタル情報(例えば、看護記録、電子カルテなどのデータ)と所定の事案(例えば、患者に投与された薬剤が効果を発揮したことなど)との結びつきの強さを定量的に評価した値をいう。
(Evaluation part 18)
The evaluation unit 18 evaluates the digital information based on the correct answer information. For example, the evaluation unit 18 evaluates the sign of improvement in the symptoms of the other subject based on the correct information included in the other digital information including the progress record of the other subject. More specifically, the evaluation unit 18 includes keywords appearing in the digital information (for example, morphemes included in the electronic medical record, partial voices extracted from voice data recording conversations between doctors and patients), and the like. The above degree can be evaluated by calculating a score from the following expression based on the weighting of the keyword. Here, the score quantifies the strength of the connection between digital information (for example, data such as nursing records and electronic medical records) and a predetermined case (for example, the effect of a drug administered to a patient). This is the value that was evaluated.

具体的には、評価部18は、所定のキーワードがデジタル情報に含まれるか否かを示すキーワードベクトルを生成する。上記キーワードベクトルは、当該キーワードベクトルのそれぞれの要素が「0」または「1」の値をとることによって、当該要素に対応付けられた所定のキーワードが、上記デジタル情報に含まれるか否かを示すベクトルである。例えば、上記デジタル情報に「快方」というキーワードが含まれている場合、評価部18は、上記キーワードベクトルの上記「快方」に対応する要素を「0」から「1」に変更する。そして、評価部18は、以下の式のように、上記キーワードベクトル(縦ベクトル)と重みベクトル(各キーワードに対する重みを要素にした縦ベクトル)との内積を計算することにより、上記デジタル情報のスコアSを計算する。   Specifically, the evaluation unit 18 generates a keyword vector indicating whether or not a predetermined keyword is included in the digital information. The keyword vector indicates whether or not a predetermined keyword associated with the element is included in the digital information when each element of the keyword vector takes a value of “0” or “1”. Is a vector. For example, in a case where the digital information includes the keyword “good way”, the evaluation unit 18 changes the element corresponding to the “good way” in the keyword vector from “0” to “1”. Then, the evaluation unit 18 calculates the inner product of the keyword vector (vertical vector) and the weight vector (vertical vector using the weight for each keyword as an element) as in the following formula, thereby calculating the score of the digital information. S is calculated.

Figure 2015228202
ここで、sはキーワードベクトルを表し、Wは重みベクトルを表す。なお、Tは行列・ベクトルを転置する(行と列とを入れ替える)ことを表す。
Figure 2015228202
Here, s represents a keyword vector, and W represents a weight vector. T represents transposing a matrix / vector (replaces rows and columns).

または、評価部18は、以下の式にしたがってスコアSを算出してもよい。   Alternatively, the evaluation unit 18 may calculate the score S according to the following formula.

Figure 2015228202
ここで、mは、j番目のキーワードの出現頻度を表し、wは、i番目のキーワードの重みを表す。なお、評価部18は、デジタル情報に含まれる第1キーワードが評価された結果(第1キーワードの重み)と、当該デジタル情報に含まれる第2キーワードが評価された結果(第2キーワードの重み)とに基づいて(すなわち、共起を考慮して)、スコアSを算出してよい。また、評価部18は、デジタル情報ごとに1つのスコアを算出するだけでなく、当該デジタル情報に含まれる部分データ(例えば、センテンス、段落、部分音声、動画に含まれるフレーム)ごとにスコアを算出することもできる。この場合、評価部18は、部分データごとに算出されたスコアの最大値、平均値、及び/又は合計値を、当該デジタル情報のスコアとしてよい。
Figure 2015228202
Here, m j represents the appearance frequency of the j-th keyword, and w i represents the weight of the i-th keyword. The evaluation unit 18 evaluates the first keyword included in the digital information (weight of the first keyword) and the result of evaluation of the second keyword included in the digital information (weight of the second keyword). The score S may be calculated based on (ie, considering co-occurrence). The evaluation unit 18 not only calculates one score for each digital information, but also calculates a score for each partial data included in the digital information (for example, a sentence, a paragraph, a partial sound, and a frame included in a moving image). You can also In this case, the evaluation unit 18 may use the maximum value, average value, and / or total value of the scores calculated for each partial data as the score of the digital information.

なお、正解識別部14は、評価部18によって算出されたスコアに基づいて、デジタル情報に正解識別子、又は不正解識別子を対応づけることができる。更に、正解識別部14は、正解識別子、又は不正解識別子を対応づけた結果をもとに、各キーワードの重みづけを学習し、学習結果をもとに識別に用いるキーワードを増減することもできる。各キーワードの重みづけは、当該キーワードが有する特定の形態素における伝達情報量をもとに決定できる。重みづけは、例えば以下の式より、対応づけ処理を重ねるごとに学習し、精度を向上できる。   Note that the correct answer identifying unit 14 can associate the correct answer identifier or the incorrect answer identifier with the digital information based on the score calculated by the evaluation unit 18. Further, the correct answer identifying unit 14 can learn the weighting of each keyword based on the result of associating the correct answer identifier or the incorrect answer identifier, and can increase or decrease the number of keywords used for identification based on the learning result. . The weighting of each keyword can be determined based on the amount of information transmitted in a specific morpheme that the keyword has. Weighting can be learned, for example, by the following formula every time the association processing is repeated, and the accuracy can be improved.

Figure 2015228202
Figure 2015228202

評価部18は、評価した結果を示す情報を効果推定部20に供給する。   The evaluation unit 18 supplies information indicating the evaluation result to the effect estimation unit 20.

(効果推定部20)
効果推定部20は、評価部18の評価結果に応じ、薬剤の症状に対する効果を推定する。ここで、効果とは、例えば、被験者に対する薬剤の効果、被験者の症状の改善の兆候、投薬の必要性、及び/又は被験者の症状の回復度合い等を含む。例えば、効果推定部20は、症状に改善の兆候がある被験者のデジタル情報について効果があったと推定し、改善の兆候がない被験者のデジタル情報について効果がなかったと推定する。より具体的には、効果推定部20は、例えば、評価部18によって算出されたスコアが所定の閾値を超過した場合(所定の条件に合致した場合)、上記効果があったと推定し、超過しなかった場合、上記効果がなかったと推定することができる。あるいは、効果推定部20は、評価部18によって算出されたスコア自体を、推定結果として出力することもできる。
(Effect estimation unit 20)
The effect estimation unit 20 estimates the effect on the symptom of the drug according to the evaluation result of the evaluation unit 18. Here, the effect includes, for example, the effect of the drug on the subject, signs of improvement in the subject's symptoms, necessity of medication, and / or the degree of recovery of the subject's symptoms. For example, the effect estimation unit 20 estimates that there is an effect on digital information of a subject who has a sign of improvement in symptoms, and estimates that there is no effect on digital information of a subject who has no sign of improvement. More specifically, for example, when the score calculated by the evaluation unit 18 exceeds a predetermined threshold (when a predetermined condition is met), the effect estimation unit 20 estimates that the above effect has been obtained, and exceeds it. If not, it can be estimated that the above effect was not achieved. Or the effect estimation part 20 can also output the score itself calculated by the evaluation part 18 as an estimation result.

また、効果推定部20は、評価結果に応じ、被験者に対して薬剤を投与する必要性を示す、当該薬剤のリコメンド情報を生成することもできる。例えば、効果推定部20は、症状に改善の兆候がない被験者に対し、所定の薬剤を投与すべき旨を示すリコメンド情報を生成する。更に、効果推定部20は、評価結果に応じ、被験者の症状の回復度合いを推定することもできる。効果推定部20は、推定結果を示す情報、及び/又はリコメンド情報を出力部22に供給する。   Moreover, the effect estimation part 20 can also produce | generate the recommendation information of the said chemical | medical agent which shows the necessity of administering a chemical | medical agent with respect to a test subject according to an evaluation result. For example, the effect estimation unit 20 generates recommendation information indicating that a predetermined drug should be administered to a subject who has no signs of improvement in symptoms. Furthermore, the effect estimation part 20 can also estimate the recovery degree of a test subject's symptom according to an evaluation result. The effect estimation unit 20 supplies information indicating the estimation result and / or recommendation information to the output unit 22.

(出力部22)
出力部22は、効果推定部20から受け取った推定結果を示す情報、及び/又はリコメンド情報を外部に出力する。出力部22は、例えば、テキスト、音声、及び/又は画像等を用い、推定結果及び/又はリコメンド情報を出力する。また、出力部22は、判断システム1から離れた場所に位置する所定の情報処理装置に、推定結果及び/又はリコメンド情報等を供給することもできる。例えば、判断システム1を無医村等の離隔地に設置した場合、判断システム1の出力部22は、医師が存在する病院等に上記各情報を供給する。これにより、判断システム1は、当該システムが存在する場所に医師がいない場合であっても、当該場所に滞在している薬剤師や看護師等に遠隔から処方箋を指示できる。また、出力部22は、臨床全般印象尺度(Clinical Global Impression:CGI)の値を出力することができる。また、クリニカルベネフィット(Clinical Benefit Response:CBR)率の値(例えば、評価部18により算出されたスコア)を出力してもよい。上述した臨床全般印象尺度またはCBRの値は、上述した所定の病気に応じて変更するものであってもよい。判断システム1がCBRの値を用いることで、出力結果の客観性を向上させることができる。
(Output unit 22)
The output unit 22 outputs information indicating the estimation result received from the effect estimation unit 20 and / or recommendation information to the outside. The output unit 22 outputs, for example, an estimation result and / or recommendation information using text, sound, and / or an image. The output unit 22 can also supply an estimation result and / or recommendation information or the like to a predetermined information processing apparatus located at a location away from the determination system 1. For example, when the determination system 1 is installed in a remote area such as a non-medical village, the output unit 22 of the determination system 1 supplies the above information to a hospital or the like where the doctor exists. Thereby, even if there is no doctor in the place where the system is present, the determination system 1 can remotely instruct a pharmacist or nurse who stays at the place. Further, the output unit 22 can output a value of a clinical global impression scale (CGI). Further, a value of a clinical benefit response (CBR) rate (for example, a score calculated by the evaluation unit 18) may be output. The above-mentioned clinical general impression scale or CBR value may be changed according to the predetermined disease described above. By using the value of CBR by the determination system 1, the objectivity of the output result can be improved.

(判断方法の概要)
図2は、本発明の実施の形態に係る判断システムにおける処理の流れの一例を示す。
(Outline of judgment method)
FIG. 2 shows an example of the flow of processing in the determination system according to the embodiment of the present invention.

まず、デジタル情報取得部12は、情報格納部10から第1被験者の経過記録を含むデジタル情報を取得する。そして、正解識別部14は、第1被験者のデジタル情報に症状の改善の兆候を示す情報の有無を示す情報(すなわち、正解識別子若しくは不正解識別子)を対応づける(ステップ10。以下、ステップを「S」と表す。)。次に、正解情報抽出部16は、正解識別子が対応づけられたデジタル情報から、症状の改善がある兆候に特徴的な正解情報を抽出する(正解情報抽出段階:S15)。また、正解情報抽出部16は、不正解識別子が対応づけられたデジタル情報から、症状の改善が認められない兆候に特徴的な不正解情報を抽出することもできる(S15)。   First, the digital information acquisition unit 12 acquires digital information including a progress record of the first subject from the information storage unit 10. Then, the correct answer identifying unit 14 associates the digital information of the first subject with information indicating the presence / absence of information indicating symptoms of improvement (that is, correct answer identifier or incorrect answer identifier) (step 10). S ”). Next, the correct answer information extraction unit 16 extracts correct answer information characteristic of a sign that there is a symptom improvement from the digital information associated with the correct answer identifier (correct answer information extraction step: S15). In addition, the correct answer information extraction unit 16 can also extract incorrect answer information characteristic of a sign that improvement in symptoms is not recognized from digital information associated with an incorrect answer identifier (S15).

そして、評価部18は、第2被験者のデジタル情報をデジタル情報取得部12を介して取得する(S20)。評価部18は、取得した第2被験者のデジタル情報と正解情報抽出部16が抽出した正解情報とを比較する(S25)。評価部18は、比較結果に基づいて、第2被験者の症状の改善の度合いを評価する(評価段階:S30)。評価部18は、改善の兆候がある被験者のデジタル情報を効果推定部20に供給する。   And the evaluation part 18 acquires the digital information of a 2nd test subject via the digital information acquisition part 12 (S20). The evaluation unit 18 compares the acquired digital information of the second subject with the correct information extracted by the correct information extraction unit 16 (S25). The evaluation unit 18 evaluates the degree of improvement of the symptoms of the second subject based on the comparison result (evaluation stage: S30). The evaluation unit 18 supplies the digital information of the subject who has signs of improvement to the effect estimation unit 20.

効果推定部20は、評価部18から受け取ったデジタル情報に、薬剤の効果がある旨を示す推定結果を表す推定結果情報、及び/又はリコメンド情報を対応づける(効果推定段階:S35)。また、効果推定部20は、被験者に対する薬剤の投薬タイミングを示すタイミング情報を生成することもできる。効果推定部20は、推定結果を示す情報等を出力部22に供給する。出力部22は、意思等のユーザーに知覚可能に推定結果、リコメンド情報、及び/又はタイミング情報を出力する(S40)。   The effect estimation unit 20 associates the digital information received from the evaluation unit 18 with estimation result information indicating an estimation result indicating that there is a drug effect and / or recommendation information (effect estimation step: S35). Moreover, the effect estimation part 20 can also generate | occur | produce the timing information which shows the dosing timing of the chemical | medical agent with respect to a test subject. The effect estimation unit 20 supplies information indicating the estimation result to the output unit 22. The output unit 22 outputs an estimation result, recommendation information, and / or timing information that can be perceived by a user such as an intention (S40).

また、判断システム1は、以下の処理を実行することもできる。まず、デジタル情報取得部12は、情報格納部10から所定数のデジタル情報を取得する。正解識別部14は、抽出されたデジタル情報に含まれるデータのすべて若しくは一部のそれぞれに予め定められた基準に基づいて、正解情報又は不正解情報を対応付ける。次に、評価部18は、データ(主に、正解情報又は不正解情報が未だ対応付けられていないデータ)と正解情報又は不正解情報との関連性を評価する。評価部18は、例えば、正解情報又は不正解情報との関連性の度合いに応じた重み付け情報が予め対応付けられているキーワードを用い、各データのそれぞれにスコア付けする。評価部18は、一例として、正解情報又は不正解情報とデータとの関連性が高いほど、高いスコアを対応付ける。評価部18は、この重み付け情報を用いて複数のデータそれぞれにスコア付けする。   The determination system 1 can also execute the following processing. First, the digital information acquisition unit 12 acquires a predetermined number of digital information from the information storage unit 10. The correct answer identifying unit 14 associates correct answer information or incorrect answer information with each of all or a part of the data included in the extracted digital information based on a predetermined criterion. Next, the evaluation unit 18 evaluates the relevance between the data (mainly, data in which correct answer information or incorrect answer information is not yet associated) and correct information or incorrect answer information. For example, the evaluation unit 18 scores each piece of data using a keyword in which weighting information corresponding to the degree of relevance with correct answer information or incorrect answer information is associated in advance. For example, the evaluation unit 18 associates a higher score with an increase in the relationship between correct answer information or incorrect answer information and data. The evaluation unit 18 scores each of the plurality of data using this weighting information.

そして、評価部18は、関連性の評価結果が所定の基準を満たしているか否かを判定し(例えば、データに対応付けられたスコアを変数とする指数関数により算出される値(以下、「ランク」という場合がある)が予め定められたランクを超えるか否かを判定する)、所定の基準を満たしている場合に、正解情報又は不正解情報と抽出したデータとが関連していると判断する。更に、評価部18は、関連性が評価されたデジタル情報から所定数のデータを再び抽出し、抽出した当該データと正解情報又は不正解情報との関連性を再評価する。評価部18は、再評価結果に応じ、前述の所定の基準を変更する。評価部18は、データの抽出、データと正解情報又は不正解情報との関連性の評価、当該評価結果が所定の基準を満たしているか否かの判定を繰り返すことで、正解情報又は不正解情報と関連性を有するデータの抽出精度を向上させることができる。   Then, the evaluation unit 18 determines whether or not the relevance evaluation result satisfies a predetermined criterion (for example, a value calculated by an exponential function using a score associated with data as a variable (hereinafter, “ If there is a case where “rank” exceeds a predetermined rank), the correct answer information or the incorrect answer information is related to the extracted data when the predetermined criteria are satisfied. to decide. Further, the evaluation unit 18 re-extracts a predetermined number of data from the digital information whose relevance is evaluated, and re-evaluates the relevance between the extracted data and the correct answer information or incorrect answer information. The evaluation unit 18 changes the above-described predetermined standard according to the re-evaluation result. The evaluation unit 18 repeats the data extraction, the evaluation of the relevance between the data and the correct answer information or the incorrect answer information, and the determination as to whether or not the evaluation result satisfies a predetermined standard. It is possible to improve the extraction accuracy of data having relevance.

図3は、本発明の実施の形態に係る判断システムにおける処理の流れの他の例を示す。図3のフローにおいては図2において説明したフローと略同一の処理を実行する。したがって、相違点を除き詳細な説明は省略する。   FIG. 3 shows another example of the flow of processing in the determination system according to the embodiment of the present invention. In the flow of FIG. 3, substantially the same processing as the flow described in FIG. 2 is executed. Therefore, a detailed description is omitted except for differences.

評価部18は、取得した第2被験者のデジタル情報に正解情報又は不正解情報を対応づける(S27)。具体的に、評価部18は、医師等のエキスパートの指示に応じ、デジタル情報に正解情報又は不正解情報を対応づける。また、評価部18における評価処理は、本実施の形態における順序に限らず、例えば、薬剤の投与前若しくは投与後、又は投与後所定の時間が経過した後、及び/又は継続的に実行することができる。   The evaluation unit 18 associates correct information or incorrect information with the acquired digital information of the second subject (S27). Specifically, the evaluation unit 18 associates correct information or incorrect information with digital information in accordance with an instruction from an expert such as a doctor. In addition, the evaluation process in the evaluation unit 18 is not limited to the order in the present embodiment. For example, the evaluation process may be performed before or after administration of the drug, or after a predetermined time has elapsed after administration, and / or continuously. Can do.

図4は、本発明の実施の形態に係る判断プログラムのハードウェア構成の一例を示す。   FIG. 4 shows an example of the hardware configuration of the determination program according to the embodiment of the present invention.

本実施の形態に係る判断システム1は、CPU1500と、グラフィックコントローラ1520と、Random Access Memory(RAM)、Read−Only Memory(ROM)及び/又はフラッシュROM等のメモリ1530と、データを記憶する記憶装置1540と、記録媒体からデータを読み込み及び/又は記録媒体にデータを書き込む読込/書込み装置1545と、データを入力する入力装置1560と、外部の通信機器とデータを送受信する通信インターフェース1550と、CPU1500とグラフィックコントローラ1520とメモリ1530と記憶装置1540と読込/書込み装置1545と入力装置1560と通信インターフェース1550とを互いに通信可能に接続するチップセット1510とを備える。   The determination system 1 according to the present embodiment includes a CPU 1500, a graphic controller 1520, a random access memory (RAM), a memory 1530 such as a read-only memory (ROM) and / or a flash ROM, and a storage device that stores data. 1540, a read / write device 1545 that reads data from and / or writes data to a recording medium, an input device 1560 that inputs data, a communication interface 1550 that transmits / receives data to / from an external communication device, and a CPU 1500 A chipset 1510 that connects the graphic controller 1520, the memory 1530, the storage device 1540, the read / write device 1545, the input device 1560, and the communication interface 1550 so that they can communicate with each other; Provided.

チップセット1510は、メモリ1530と、メモリ1530にアクセスして所定の処理を実行するCPU1500と、外部の表示装置の表示を制御するグラフィックコントローラ1520とを相互に接続することにより、各構成要素間のデータの受渡しを実行する。CPU1500は、メモリ1530に格納されたプログラムに基づいて動作して、各構成要素を制御する。グラフィックコントローラ1520は、メモリ1530内に設けられたバッファ上に一時的に蓄えられた画像データに基づいて、画像を所定の表示装置に表示させる。   The chip set 1510 includes a memory 1530, a CPU 1500 that accesses the memory 1530 and executes predetermined processing, and a graphic controller 1520 that controls display on an external display device. Perform data passing. The CPU 1500 operates based on a program stored in the memory 1530 and controls each component. The graphic controller 1520 displays an image on a predetermined display device based on the image data temporarily stored on the buffer provided in the memory 1530.

また、チップセット1510は、記憶装置1540と、読込/書込み装置1545と、通信インターフェース1550とを接続する。記憶装置1540は、判断システム1のCPU1500が使用するプログラムとデータとを格納する。記憶装置1540は、例えば、フラッシュメモリである。読込/書込み装置1545は、プログラム及び/又はデータを記憶している記憶媒体からプログラム及び/又はデータを読み取って、読み取ったプログラム及び/又はデータを記憶装置1540に格納する。読込/書込み装置1545は、例えば、通信インターフェース1550を介し、インターネット上のサーバーから所定のプログラムを取得して、取得したプログラムを記憶装置1540に格納する。   The chip set 1510 connects a storage device 1540, a read / write device 1545, and a communication interface 1550. The storage device 1540 stores programs and data used by the CPU 1500 of the determination system 1. The storage device 1540 is, for example, a flash memory. The read / write device 1545 reads the program and / or data from the storage medium storing the program and / or data, and stores the read program and / or data in the storage device 1540. For example, the read / write device 1545 acquires a predetermined program from a server on the Internet via the communication interface 1550 and stores the acquired program in the storage device 1540.

通信インターフェース1550は、通信ネットワークを介して外部の装置とデータの送受信を実行する。また、通信インターフェース1550は、通信ネットワークが不通の場合、通信ネットワークを介さずに外部の装置とデータの送受信を実行することもできる。そして、キーボード、タブレット、マウス等の入力装置1560は、所定のインターフェースを介してチップセット1510と接続する。   The communication interface 1550 executes data transmission / reception with an external device via a communication network. Further, when the communication network is disconnected, the communication interface 1550 can execute data transmission / reception with an external device without going through the communication network. An input device 1560 such as a keyboard, a tablet, or a mouse is connected to the chip set 1510 via a predetermined interface.

記憶装置1540に格納される判断システム1用の判断プログラムは、インターネット等の通信ネットワーク、又は磁気記録媒体、光学記録媒体等の記録媒体を介して記憶装置1540に提供される。そして、記憶装置1540に格納された判断システム1用の判断プログラムは、CPU1500により実行される。   The determination program for the determination system 1 stored in the storage device 1540 is provided to the storage device 1540 via a communication network such as the Internet or a recording medium such as a magnetic recording medium or an optical recording medium. Then, the determination program for the determination system 1 stored in the storage device 1540 is executed by the CPU 1500.

本実施の形態に係る判断システム1により実行される判断プログラムは、CPU1500に働きかけて、判断システム1を、図1及び図2において説明した情報格納部10、デジタル情報取得部12、正解識別部14、正解情報抽出部16、評価部18、効果推定部20、及び出力部22として機能させる。   The determination program executed by the determination system 1 according to the present embodiment works on the CPU 1500 to change the determination system 1 into the information storage unit 10, the digital information acquisition unit 12, and the correct answer identification unit 14 described in FIGS. , The correct answer information extraction unit 16, the evaluation unit 18, the effect estimation unit 20, and the output unit 22.

(判断システム1の適用例)
図5は、薬剤投与前後における変化を示す。
(Application example of the judgment system 1)
FIG. 5 shows changes before and after drug administration.

図5においては、治験実施コード、医師コード又は看護師コード、及び投与前後のフラグに対応づけてスコアを示している。治験実施コードは、所定の薬剤等を用いた治療を識別するコードであり、医師コード又は看護師コードはそれぞれ、医師又は看護師を一意に識別するコードである。また、投薬前後フラグとは、薬剤を投薬したか否かを示すフラグであって、「0」が薬剤を投薬していないこと、「1」が薬剤を投薬したことを示す。そして、スコアとは、本実施の形態に係る判断システム1の正解識別部14が算出するスコアである。図5に示す内容を出力部22が出力することで、所定の薬剤の投与前後におけるスコアを比較できる。そして、医師や看護師等はかかるスコアを比較することで、所定の患者に薬剤の効果があったか否か、及び薬剤の効果の程度を客観的に把握することができる。例えば、投与前のスコアより投与後のスコアが大きい場合、薬剤の効果があり、またスコアの増加分が大きいほど薬剤の効果が高い(若しくは、所定の病気の回復傾向にある)と判断できる。   In FIG. 5, the score is shown in association with the trial execution code, the doctor code or the nurse code, and the flag before and after administration. The trial execution code is a code for identifying a treatment using a predetermined drug or the like, and the doctor code or the nurse code is a code for uniquely identifying the doctor or the nurse. The pre- and post-drug flags are flags indicating whether or not a drug has been dosed. “0” indicates that no drug is being dispensed and “1” indicates that a drug has been dispensed. The score is a score calculated by the correct answer identifying unit 14 of the determination system 1 according to the present embodiment. By outputting the content shown in FIG. 5 by the output unit 22, it is possible to compare scores before and after administration of a predetermined medicine. And a doctor, a nurse, etc. can objectively grasp | ascertain whether the predetermined | prescribed patient had the effect of the chemical | medical agent and the grade of the effect of a chemical | medical agent by comparing this score. For example, when the post-administration score is larger than the pre-administration score, it can be determined that there is an effect of the drug, and that the greater the increase in the score, the higher the effect of the drug (or the tendency to recover from a predetermined disease).

図6は、本実施の形態に係る判断システムの適用例を示す。   FIG. 6 shows an application example of the determination system according to the present embodiment.

判断システム1は、出力部22として看護師ロボット24を用いることができる。看護師ロボット24は、例えば、効果推定部20からリコメンド情報を受け取った場合、当該リコメンド情報200の内容を看護師等に知覚可能に出力する。一例として、看護師ロボット24は、音声によりリコメンド情報200を出力する。   The determination system 1 can use the nurse robot 24 as the output unit 22. For example, when receiving the recommendation information from the effect estimation unit 20, the nurse robot 24 outputs the content of the recommendation information 200 in a perceptible manner to the nurse or the like. As an example, the nurse robot 24 outputs the recommendation information 200 by voice.

図7は、医師が薬剤の投与のタイミングをリコメンドする例を示す。   FIG. 7 shows an example in which a doctor recommends the timing of drug administration.

医師9は、実際に患者を診察した結果に判断システム1の出力結果を加味して、所定の薬剤の投与のタイミングをリコメンド202することができる。判断システム1を用いることで、医師9の判断に客観性を加味することができる。   The doctor 9 can recommend 202 the timing of administration of a predetermined medicine by adding the output result of the determination system 1 to the result of actually examining the patient. By using the determination system 1, objectivity can be added to the determination of the doctor 9.

図8は、本実施の形態に係る判断システムの他の適用例を示す。   FIG. 8 shows another application example of the determination system according to the present embodiment.

判断システム1は、遠隔治療に応用できる。例えば、看護師30は、タブレットパソコン3を所持する。タブレットパソコン3は、遠隔地にある病院5に設置されている判断システム1のサーバー7から遠隔(例えば、インターネットや携帯電話網等の通信網を介して)で出力部22が出力した情報を取得する。そして、タブレットパソコン3は、出力部22から受け取った情報を看護師30が知覚可能に出力する。看護師30は、タブレットパソコン3が出力した情報に応じ、所定の作業を実行する。   The determination system 1 can be applied to remote treatment. For example, the nurse 30 owns the tablet personal computer 3. The tablet PC 3 acquires the information output by the output unit 22 from the server 7 of the determination system 1 installed in the remote hospital 5 (for example, via a communication network such as the Internet or a mobile phone network). To do. And the tablet personal computer 3 outputs the information received from the output part 22 so that the nurse 30 can perceive. The nurse 30 performs a predetermined operation according to the information output from the tablet personal computer 3.

図9は、本実施の形態に係る出力部による出力の例を示す。   FIG. 9 shows an example of output by the output unit according to the present embodiment.

出力部22は、所定のディスプレイにメーター上の図形を表示し、被験者の症状が改善の兆候を示すか否かをメーターの高低により示すことができる。例えば、出力部22は、所定のディスプレイにメーターを表示し、被験者の症状の改善に応じて時計周りに移動する矢印を当該メーターに表示することができる。   The output unit 22 can display a graphic on the meter on a predetermined display and indicate whether or not the subject's symptom shows a sign of improvement by the height of the meter. For example, the output unit 22 can display a meter on a predetermined display, and can display an arrow that moves clockwise according to the improvement of the subject's symptom on the meter.

(実施の形態の効果)
本実施の形態に係る判断システム1は、被験者が発した内容が含まれる経過記録を有するデジタル情報を分析することによって、被験者に投与した薬剤の効果の推定や、薬剤の投与タイミング、そして、病の回復の程度について推定することができる。したがって、判断システム1は、被験者の発言に基づいて、薬剤の投薬量の調整や投薬タイミングの判断に資することができる。そして、判断システム1は、経過記録に含まれる情報に基づいて薬剤の被験者に対する効果を判断できるので、判断システム1による判断結果を医師等のコメント共に用いることで、医師等のコメントに客観性を備えさせることができる。また、判断システム1は、被験者と医師等との会話に基づいて処理を実行するので、被験者に負担をかけない。
(Effect of embodiment)
The determination system 1 according to the present embodiment analyzes the digital information having a progress record including the content issued by the subject, thereby estimating the effect of the drug administered to the subject, the timing of administration of the drug, and the disease The extent of recovery can be estimated. Therefore, the determination system 1 can contribute to the adjustment of the dosage of the medicine and the determination of the dosage timing based on the remarks of the subject. And since the judgment system 1 can judge the effect with respect to the test subject of a chemical | medical agent based on the information contained in a progress record, by using the judgment result by the judgment system 1 with comments, such as a doctor, objectivity is attached to a comment, such as a doctor. Can be provided. Moreover, since the determination system 1 performs a process based on the conversation between the subject and the doctor, the burden on the subject is not imposed.

〔テキスト以外のデータに適用する例〕
判断システム1は、テキスト以外のデータを分析することもできる。例えば、判断システム1が音声を分析する場合、(1)音声を認識することによって当該音声に含まれる会話の内容を文字(テキスト)に変換し、当該テキストを分析してもよいし、(2)音声データをそのまま分析してもよい。
[Example applied to data other than text]
The determination system 1 can also analyze data other than text. For example, when the determination system 1 analyzes speech, (1) by recognizing the speech, the content of the conversation included in the speech may be converted into characters (text), and the text may be analyzed (2 ) Audio data may be analyzed as it is.

上記(1)の場合、判断システム1は、任意の音声認識アルゴリズム(例えば、隠れマルコフモデルを用いた認識方法など)を用いることによって、音声をテキストに変換し、上記で説明した処理と同様の処理を、当該テキストに対して実行する。これにより、判断システム1は、音声を分析することができる。   In the case of (1) above, the determination system 1 converts speech into text by using an arbitrary speech recognition algorithm (for example, a recognition method using a hidden Markov model), and is similar to the processing described above. Processing is performed on the text. Thereby, the determination system 1 can analyze the voice.

上記(2)の場合、判断システム1は、音声に含まれる部分音声(データ要素)を抽出する。例えば、「症状が改善する」という音声が得られた場合、判断システム1は「症状」および「改善」という部分音声を当該音声から抽出し、当該部分音声を評価した結果に基づいて、未分類の音声(未知データ)と分類情報(所定の事案)との関連性を評価することができる。この場合、判断システム1は、時系列データの分類アルゴリズム(例えば、隠れマルコフモデル、カルマンフィルタ、ニューラルネットワークなど)を利用して、音声を分別できる。これにより、判断システム1は、音声を分析することができる。   In the case of (2) above, the determination system 1 extracts a partial sound (data element) included in the sound. For example, when the voice “symptom is improved” is obtained, the determination system 1 extracts partial sounds “symptom” and “improvement” from the voice, and based on the evaluation result of the partial voice, unclassified It is possible to evaluate the relationship between the voice (unknown data) and the classification information (predetermined case). In this case, the determination system 1 can classify the sound using a time series data classification algorithm (for example, a hidden Markov model, a Kalman filter, a neural network, or the like). Thereby, the determination system 1 can analyze the voice.

または、判断システム1は、映像(動画)を分析することもできる。この場合、判断システム1は、映像に含まれるフレーム画像を抽出し、任意の顔認識技術を用いることによって、当該フレーム画像に含まれる人物を特定できる。また、判断システム1は、任意のモーション認識技術(例えば、パターンマッチング技術を応用するものであってよい)を用いることによって、上記映像に含まれる部分映像(上記映像に含まれる全フレーム画像のうちの一部を含む映像)から上記人物のモーション(動作)を抽出できる。そして、判断システム1は、上記人物および/またはモーションに基づいて、未分類の映像(未知データ)と分類情報(所定の事案)との関連性を評価することができる。これにより、判断システム1は、映像を分析することができる。   Alternatively, the determination system 1 can also analyze the video (moving image). In this case, the determination system 1 can identify a person included in the frame image by extracting a frame image included in the video and using an arbitrary face recognition technique. In addition, the determination system 1 uses an arbitrary motion recognition technique (for example, a pattern matching technique may be applied), thereby allowing a partial video included in the video (of all frame images included in the video to be included). The motion (motion) of the person can be extracted from the image including a part of the image. Then, the determination system 1 can evaluate the relationship between the unclassified video (unknown data) and the classification information (predetermined case) based on the person and / or motion. Thereby, the determination system 1 can analyze the video.

以上、本発明の実施の形態及び実施例を説明したが、上記に記載した実施の形態及び実施例は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではない。また、実施の形態及び実施例の中で説明した特徴の組合せのすべてが発明の課題を解決するための手段に必須であるとは限らない点に留意すべきである。更に、上記した実施形態及び実施例の技術的要素は、単独で適用されてもよいし、プログラム部品とハードウェア部品とのような複数の部分に分割されて適用されるようにすることもできる。   While the embodiments and examples of the present invention have been described above, the embodiments and examples described above do not limit the invention according to the claims. In addition, it should be noted that not all the combinations of features described in the embodiments and examples are essential to the means for solving the problems of the invention. Furthermore, the technical elements of the above-described embodiments and examples may be applied independently, or may be applied by being divided into a plurality of parts such as program parts and hardware parts. .

1 判断システム
3 タブレットパソコン
5 病院
7 サーバー
9 医師
10 情報格納部
12 デジタル情報取得部
14 正解識別部
16 正解情報抽出部
18 評価部
20 効果推定部
22 出力部
24 看護師ロボット
30 看護師
200 リコメンド情報
202 リコメンド
1500 CPU
1510 チップセット
1520 グラフィックコントローラ
1530 メモリ
1540 記憶装置
1545 読込/書込み装置
1550 通信インターフェース
1560 入力装置
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Judgment system 3 Tablet PC 5 Hospital 7 Server 9 Doctor 10 Information storage part 12 Digital information acquisition part 14 Correct answer identification part 16 Correct answer extraction part 18 Evaluation part 20 Effect estimation part 22 Output part 24 Nurse robot 30 Nurse 200 Recommendation information 202 Recommendation 1500 CPU
1510 chip set 1520 graphic controller 1530 memory 1540 storage device 1545 read / write device 1550 communication interface 1560 input device

Claims (7)

被験者に対する薬剤の効果を評価する、若しくは症状を判断する判断システムであって、
症状の改善の兆候がある被験者の経過記録を含むデジタル情報から前記症状の改善に関連する前記経過記録の特徴を示す正解情報を抽出する正解情報抽出部と、
他の被験者の経過記録を含む他のデジタル情報に含まれる前記正解情報に基づいて、前記他の被験者の症状の改善の度合いを評価する評価部と、
前記評価部の評価結果に応じ、前記症状に対する前記薬剤の効果を推定する効果推定部とを備える判断システム。
A judgment system for evaluating the effect of a drug on a subject or judging a symptom,
A correct information extraction unit for extracting correct information indicating characteristics of the progress record related to improvement of the symptom from digital information including a progress record of a subject who has a sign of improvement of the symptom; and
Based on the correct information included in other digital information including the progress records of other subjects, an evaluation unit that evaluates the degree of improvement of symptoms of the other subjects,
A determination system comprising: an effect estimation unit that estimates an effect of the drug on the symptom according to an evaluation result of the evaluation unit.
前記正解情報抽出部が、前記症状の改善の兆候がない被験者の経過記録を含むデジタル情報から前記症状の改善の兆候がないことに関連する前記経過記録の特徴を示す不正解情報を抽出する請求項1に記載の判断システム。   The correct answer information extraction unit extracts incorrect information indicating characteristics of the progress record related to absence of an indication of improvement of symptoms from digital information including a progress record of a subject having no indication of improvement of symptoms. Item 2. The determination system according to Item 1. 前記症状の改善の兆候がある前記被験者の前記デジタル情報が所定の記憶装置に予め格納されており、
前記正解情報抽出部が、前記予め格納されたデジタル情報から前記正解情報を抽出する請求項1又は2に記載の判断システム。
The digital information of the subject who has signs of improvement of the symptoms is stored in advance in a predetermined storage device,
The determination system according to claim 1, wherein the correct information extraction unit extracts the correct information from the digital information stored in advance.
前記効果推定部の推定結果、及び/又は薬剤のリコメンド情報を出力する出力部
を更に備える請求項1〜3のいずれか1項に記載の判断システム。
The determination system according to any one of claims 1 to 3, further comprising an output unit that outputs an estimation result of the effect estimation unit and / or recommendation information of a drug.
前記デジタル情報が、介護記録情報、看護記録情報、及び/又は医療記録情報を含む請求項1〜4のいずれか1項に記載の判断システム。   The determination system according to claim 1, wherein the digital information includes care record information, nursing record information, and / or medical record information. 被験者に対する薬剤の効果を評価する、若しくは症状を判断する判断システムにおける判断方法であって、
症状の改善の兆候がある被験者の経過記録を含むデジタル情報から前記症状の改善に関連する前記経過記録の特徴を示す正解情報を抽出する正解情報抽出段階と、
他の被験者の経過記録を含む他のデジタル情報に含まれる前記正解情報に基づいて、前記他の被験者の症状の改善の度合いを評価する評価段階と、
前記評価段階における評価結果に応じ、前記症状に対する前記薬剤の効果を推定する効果推定段階とを含む判断方法。
A judgment method in a judgment system for evaluating the effect of a drug on a subject or judging a symptom,
A correct information extraction stage for extracting correct information indicating characteristics of the progress record related to improvement of the symptom from digital information including a progress record of a subject who has a sign of improvement of the symptom; and
Based on the correct information included in other digital information including the progress record of other subjects, an evaluation stage for evaluating the degree of improvement of symptoms of the other subjects,
A determination method including an effect estimation step of estimating an effect of the drug on the symptom according to an evaluation result in the evaluation step.
被験者に対する薬剤の効果を評価する、若しくは症状を判断する判断システム用の判断プログラムであって、
コンピュータに、
症状の改善の兆候がある被験者の経過記録を含むデジタル情報から前記症状の改善に関連する前記経過記録の特徴を示す正解情報を抽出する正解情報抽出機能と、
他の被験者の経過記録を含む他のデジタル情報に含まれる前記正解情報に基づいて、前記他の被験者の症状の改善の度合いを評価する評価機能と、
前記評価機能における評価結果に応じ、前記症状に対する前記薬剤の効果を推定する効果推定機能とを実現させる判断プログラム。
A judgment program for a judgment system for evaluating the effect of a drug on a subject or judging a symptom,
On the computer,
Correct information extraction function for extracting correct information indicating characteristics of the progress record related to improvement of the symptom from digital information including a progress record of a subject who has a sign of improvement of the symptom; and
Based on the correct information included in other digital information including the progress record of other subjects, an evaluation function that evaluates the degree of improvement of symptoms of the other subjects,
A determination program for realizing an effect estimation function for estimating an effect of the drug on the symptom according to an evaluation result in the evaluation function.
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2019504402A (en) * 2015-12-18 2019-02-14 コグノア, インコーポレイテッド Platforms and systems for digital personalized medicine
US10984899B2 (en) 2017-02-09 2021-04-20 Cognoa, Inc. Platform and system for digital personalized medicine
US11176444B2 (en) 2019-03-22 2021-11-16 Cognoa, Inc. Model optimization and data analysis using machine learning techniques
JP2022504318A (en) * 2018-10-05 2022-01-13 エフ.ホフマン-ラ ロシュ アーゲー Digital biomarker for assessing schizophrenia
US11972336B2 (en) 2022-03-09 2024-04-30 Cognoa, Inc. Machine learning platform and system for data analysis

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2019504402A (en) * 2015-12-18 2019-02-14 コグノア, インコーポレイテッド Platforms and systems for digital personalized medicine
US10984899B2 (en) 2017-02-09 2021-04-20 Cognoa, Inc. Platform and system for digital personalized medicine
JP2022504318A (en) * 2018-10-05 2022-01-13 エフ.ホフマン-ラ ロシュ アーゲー Digital biomarker for assessing schizophrenia
JP7471283B2 (en) 2018-10-05 2024-04-19 エフ. ホフマン-ラ ロシュ アーゲー Digital biomarkers for assessing schizophrenia
US11176444B2 (en) 2019-03-22 2021-11-16 Cognoa, Inc. Model optimization and data analysis using machine learning techniques
US11862339B2 (en) 2019-03-22 2024-01-02 Cognoa, Inc. Model optimization and data analysis using machine learning techniques
US11972336B2 (en) 2022-03-09 2024-04-30 Cognoa, Inc. Machine learning platform and system for data analysis

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