JP2016122397A - 診断支援装置、診断支援方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】症状の近い診断名が複数ある場合でも、より精度の高い診断を可能にする。【解決手段】電子カルテに入力された診療情報が示す記述内容を言語解析し、前記記述内容に含まれる症状を抽出する抽出手段と、診断名に対応付けて登録されている症状と前記抽出手段により抽出された症状とのマッチングの結果に基づいて、前記診断名に関連する症状と前記記述内容に関する症状との類似度を評価する評価手段と、前記評価手段により評価された類似度に基づいて、前記記述内容に関する症状と関連する診断名を特定して診断名候補として提示する提示手段と、を有することによって課題を解決する。【選択図】図５

Description

本発明は、診断支援装置、診断支援方法及びプログラムに関する。

近年、病院や診療所等の医療機関では、電子カルテシステムの普及に伴い、主訴、検査所見、診療判断、治療計画等の診療情報が電子情報として蓄積されるようになってきている。このような状況において、電子化された診療情報を有効に活用したいという要望が高まりつつある。この要望に対して種々の手法が提案されてきた。例えば特許文献１には、診療情報を利用した診断支援に関する技術が開示されている。この技術では、電子カルテシステムの医療所見文書における自由記述文を言語解析して診断名を抽出するにあたり、言語解析の規則を自由記述文の入力操作から生成する。そのため、この技術によれば、継続的に言語解析の規則を生成することができ、診断名を抽出する精度を向上させることができる。

特開２００９−２４５２３２号公報

上述した特許文献１の技術は、生成した規則に基づく言語解析により診療情報から診断名等を抽出するというものである。この技術では、診療情報である症状に対応する診断名がルール化されており、電子カルテシステムの医療所見文書の自由記述文を言語解析して症状に対応する診断名を抽出する。そのため、症状と診断名とが一対一で対応する場合は、精度よく診断名を抽出することができる。しかし、通常は症状と診断名とが一対複数で対応する場合が多いため、症状の近い診断名が複数ある場合は間違いやすく、精度の高い診断を行うことができないという問題がある。
本発明は、症状の近い診断名が複数ある場合でも、より精度の高い診断を可能にすることを目的とする。

そこで、本発明の診断支援装置は、電子カルテに入力された診療情報が示す記述内容を言語解析し、前記記述内容に含まれる症状を抽出する抽出手段と、診断名に対応付けて登録されている症状と前記抽出手段により抽出された症状とのマッチングの結果に基づいて、前記診断名に関連する症状と前記記述内容に関する症状との類似度を評価する評価手段と、前記評価手段により評価された類似度に基づいて、前記記述内容に関する症状と関連する診断名を特定して診断名候補として提示する提示手段と、を有する。

本発明によれば、症状の近い診断名が複数ある場合でも、より精度の高い診断を可能にすることができる。

診断支援装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 診断支援装処理の一例を示すフローチャートである。 診療判断される前の電子カルテの一例を示す図である。 診療判断された後の電子カルテの一例を示す図である。 診療情報分析処理の一例を示すフローチャートである。 言語解析処理の一例を示すフローチャートである。 診断名候補提示処理の一例を示すフローチャートである。 診断名・症状キーワードマスタテーブルの一例（その１）である。 診断名・症状キーワードマスタテーブルの一例（その２）である。 診断名における類似度の閾値テーブルの一例を示す図である。 診断名・症状キーワードマスタテーブルの一例（その３）である。

以下、本発明を実施するための形態について図面を用いて説明する。
＜実施形態１＞
図１は、診断支援装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。ＣＰＵ１０１は、マイクロプロセッサであり、診断支援処理、画面遷移処理等のための演算、論理判断等を行い、ＢＵＳ１０４に接続された各デバイスを制御する。ＢＵＳ１０４は、ＣＰＵ１０１が制御対象の各デバイスを指示するためのアドレス信号、コントロール信号を転送したり、各デバイス間のデータを転送したりする。入力部１０２は、キーボードやタッチパネル等であり、医師等による操作を介して各種の指示を受け付ける。表示部１０３は、液晶ディスプレイ等であり、各種の画面等が表示される。
ＲＯＭ１０５は、読出専用の不揮発性メモリである。ＲＯＭ１０５は、ＣＰＵ１０１が実行するブートプログラム、システムの制御プログラム、各種処理で参照される各種初期データ等を記憶する。また、ＲＯＭ１０５は、後述する各種の辞書情報（以降、単に辞書という）等も記憶している。ＣＰＵ１０１は、ブートプログラムの実行に基づくシステム起動時に初期データをＲＡＭ１０６にロードする。その後、ＣＰＵ１０１は、制御プログラムに基づき処理を実行する。ＣＰＵ１０１が制御プログラムに基づき処理を実行することによって、診断支援装置１００の機能及び後述するフローチャートに係る処理が実現される。

ＲＡＭ１０６は、読み書き可能なランダムアクセスメモリであって、各デバイスからの各種データを一時記憶する主記憶領域として用いられる。また、ＲＡＭ１０６は、処理に必要なデータを記憶する各種ワーク領域を有し、処理中に必要なスタック、処理中に値変更が行われる各種データを記憶する。ＤＩＳＫ１０７は、大容量記憶装置であり、大量のデータを変更可能に記憶する。ＤＩＳＫ１０７は、例えばハードディスク等で構成される。後述する診療情報データベース等はＤＩＳＫ１０７に格納され、必要に応じて随時内容が変更される。なお、ＣＰＵ１０１により実行される制御プログラムや各種初期データがＤＩＳＫ１０７に格納される構成としてもよい。この場合、制御プログラムや各種初期データは、必要に応じてＣＰＵ１０１によりＲＡＭ１０６にロードされ、実行或いは参照されることになる。このようにすることで、プログラムや初期データを固定化せず途中で修正可能に構成することができ、柔軟なシステムを実現することができる。
上述した各デバイスを有する診断支援装置１００は、入力部１０２等からの各種イベントに応じて動作するものである。入力部１０２等からのインタラプトが供給されるとインタラプト信号がＣＰＵ１０１に送られる。それに伴ってイベントが発生し、イベントに応じてＣＰＵ１０１がＲＯＭ１０５又はＲＡＭ１０６内に記憶されている各種命令を読み出して実行することによって各種の制御を行う。

なお、ここでは、診断支援装置１００のＣＰＵ１０１がプログラムを実行することで診断支援装置１００の各種機能が実現されるものとしたが、ＣＰＵ１０１と協調して動作するＡＳＩＣ等の制御回路がこれらの機能を実現してもよい。また、ＣＰＵ１０１と制御回路との協調によってこれらの機能が実現されてもよい。また、ＣＰＵ１０１は単一である必要はなく、複数であってもよい。この場合、複数のＣＰＵ１０１が分散して処理を実行する。また、複数のＣＰＵ１０１は、単一のコンピュータに配置されていてもよいし、物理的に異なる複数のコンピュータに配置されていてもよい。なお、ＣＰＵ１０１がプログラムを実行することで実現される機能は、専用の回路によって実現されてもよい。

図２は、診断支援装置１００が実行する診断支援処理の一例を示すフローチャートである。
Ｓ２０１において、ＣＰＵ１０１は、キーボード、タッチパネル等の入力部１０２を介して入力が受け付けられるのを待ち、入力を受け付けると処理をＳ２０２に進める。
Ｓ２０２において、ＣＰＵ１０１は、Ｓ２０１で受け付けた入力が診療情報の入力であるか否かを判断し、診療情報の入力であると判断した場合は処理をＳ２０３に進め、診療情報以外の入力であると判断した場合は処理をＳ２０１に戻す。より具体的に説明すると、ＣＰＵ１０１は、入力部１０２を介して所定の電子カルテに対する入力を受け付けた場合に、診療情報の入力であると判断する。
Ｓ２０３において、ＣＰＵ１０１は、入力された診療情報を取得する。例えば、ＣＰＵ１０１は、図３の電子カルテに入力されているような診療情報を取得する。図３は、診断支援装置１００における医療所見文書、特に医師が入力する電子カルテの一例を示す図である。電子カルテ６０１の記述内容は、医師が入力する電子カルテの記述例である。電子カルテ６０１には、例えば、診療情報である主訴、検査所見、診療判断、治療計画を入力することが可能である。テキスト６０２は、主訴の入力例である。医師は、患者を問診し、患者が申し立てた症状のうち、主要な症状を主訴として入力する。図３の例では、医師は、「鼻水がよくある。匂がわからなくなる。頭が重い。」と入力している。テキスト６０３は、検査所見の入力例である。医師は、患者を診察し、判断結果や意見を検査所見として入力する。図３の例では、医師は、「鼻：つまり、熱：異常なし、喉：異常なし」と入力している。なお、電子カルテは、表示部１０３に表示され、入力部１０２を介して入力が可能であるものとする。

図２の説明に戻る。
Ｓ２０４において、ＣＰＵ１０１は、入力された診療情報を分析する。Ｓ２０４の処理の詳細については、図５を用いて後述する診療情報分析処理のフローチャートで説明する。
Ｓ２０５において、ＣＰＵ１０１は、Ｓ２０４で診療情報を分析して診断名候補として決定した診断名を電子カルテ６０１に記入する。診断名候補を決定する処理の詳細についても、図５を用いて示す処理の中で説明する。本処理において、ＣＰＵ１０１は、例えば図４に示されるように診断名を記入する。図４は、診療判断の結果として診断名が入力された電子カルテの一例を示す図である。電子カルテ８０１の記述内容は、医師が入力する電子カルテの記述例であり、図３に示す電子カルテ６０１の記述内容に加えてテキスト８０２に示す診療判断、テキスト８０３に示す治療計画について入力されている。テキスト８０２は、診療判断の入力例である。ＣＰＵ１０１は、Ｓ２０４で診療情報を分析して診断名候補として決定した診断名を診療判断の結果として入力する。図４の例では、ＣＰＵ１０１は、診断名候補として決定した診断名「慢性鼻炎」を含む「いわゆる慢性鼻炎と思われます。経過に注意して下さい。」と入力している。テキスト８０３は、治療計画の入力例である。例えば、診断名候補となり得る診断名毎に治療計画に関する情報を診療情報データベースに格納しておくようにし、ＣＰＵ１０１が、診断名候補として決定した診断名に対応する治療計画を診療情報データベースから検索して入力するようにしてもよい。また、医師が、ＣＰＵ１０１により診断名候補として決定された診断名から治療計画を判断して入力するようにしてもよい。本実施形態を含む以降の実施形態では、治療計画の入力に関する処理の詳細については説明を省略する。

図５は、図２に示される診断支援処理におけるＳ２０４の処理である診療情報分析処理の一例を示すフローチャートである。
Ｓ３０１において、ＣＰＵ１０１は、入力された診療情報である主訴、検査所見の記述内容の言語解析を行う。Ｓ３０１の処理の詳細については、図６を用いて後述する言語解析処理のフローチャートで説明する。
Ｓ３０２において、ＣＰＵ１０１は、診断情報である主訴、検査所見の記述内容を言語解析処理した結果に基づいて特定した診断名候補を提示する。Ｓ３０２の処理の詳細については、図７を用いて後述する診断名候補提示処理のフローチャートで説明する。
Ｓ３０３において、ＣＰＵ１０１は、入力部１０２を介して受け付けた医師の指示に従い、提示した診断名候補の中から診断名を決定する。ここで、ＣＰＵ１０１は、後述する方法により診断名候補として診断名を一つだけ提示するようにしてもよい。

図６は、図５に示される診療情報分析処理におけるＳ３０１の処理である言語解析処理の一例を示すフローチャートである。
Ｓ４０１において、ＣＰＵ１０１は、入力された診療情報である主訴、検査所見の記述内容の形態素解析を行い、単語を抽出する。この際、ＣＰＵ１０１は、ＲＯＭ１０５に格納されている形態素解析の辞書を参照して形態素解析を行う。形態素解析の辞書は、品詞等の情報付きの単語リストである。ＣＰＵ１０１は、例えば図３に示される診療情報の主訴、検査所見を形態素解析し、単語として「鼻水」、「が」、「ある」、「匂」、「が」、「わからなく」、「なる」、「頭」、「が」、「重い」等を抽出する。
Ｓ４０２において、ＣＰＵ１０１は、入力された診療情報である主訴、検査所見の記述内容の文節解析を行い、文節を抽出する。この際、ＣＰＵ１０１は、ＲＯＭ１０５に格納されている文節解析の辞書を参照して文節解析を行う。文節解析の辞書は、品詞等の情報付きの文節リストである。ＣＰＵ１０１は、例えば図３に示される診療情報の主訴、検査所見を文節解析し、文節として「鼻水が」、「よく」、「ある」、「匂が」、「わからなくなる」、「頭が」、「重い」等を抽出する。
Ｓ４０３において、ＣＰＵ１０１は、文節解析で抽出した文節を基に、入力された診療情報である主訴、検査所見の記述内容の係り受け解析を行う。この際、ＣＰＵ１０１は、ＲＯＭ１０５に格納されている係り受け解析の辞書を参照して係り受け解析を行う。係り受け解析の辞書は、文節間の係り受け関係リストである。ＣＰＵ１０１は、例えば図３に示される診療情報の主訴、検査所見を係り受け解析し、文節の関係として「鼻水がある」、「匂がわからなくなる」、「頭が重い」等を抽出する。

図７は、図５に示される診療情報分析処理におけるＳ３０２の処理である診断名候補提示処理の一例を示すフローチャートである。
Ｓ５０１において、ＣＰＵ１０１は、入力された診療情報である主訴、検査所見の記述内容を言語解析した結果と、診断名候補の対象となる各診断名に関連する症状との類似度を評価する。その際、ＣＰＵ１０１は、図８に示されるような診断名・症状キーワードマスタテーブルを使用し、類似度を計算する。以下、本処理の詳細について説明する。
図８は、診断名を示す情報（以降、単に診断名という）と、その診断名に関連する症状を示す情報（以降、単に症状という）とが対応付けられた診断名・症状キーワードマスタテーブルの一例を示す図である。より具体的に説明すると、診断名・症状キーワードマスタテーブルは、診断名と、その診断名に関連する複数の症状を含む症状群とが対応付けられているテーブルである。この診断名・症状キーワードマスタテーブルは、診療情報データベースに登録されている。ＣＰＵ１０１は、入力部１０２を介して受け付けた医師の指示に従って、診断名・症状キーワードマスタテーブルを新たに登録したり、編集して更新したりすることができる。また、診断名・症状キーワードマスタテーブルは、必ずしも診療情報データベースに登録されている必要はなく、ネットワーク上の外部の記憶装置におけるデータベースに登録されていてもよい。更に、診断名・症状キーワードマスタテーブルは、ファイルとしてＤＩＳＫ１０７又はネットワーク上の外部の記憶装置に格納されて管理されていてもよい。

図８に示される診断名・症状キーワードマスタテーブル７００の例では、診断名「鼻アレルギー」と、症状「くしゃみ、鼻水、鼻づまり、睡眠障害、咽喉乾燥」とが対応付けられている。また、診断名「慢性鼻炎」と、症状「鼻水、鼻づまり、ニオイ分からない、頭が重い、集中力低下」とが対応付けられている。上述したように、入力された診療情報である主訴、検査所見の記述内容を言語解析して抽出された「鼻水」、「頭が重い」、「鼻づまり」は、以下のように診断名・症状キーワードマスタテーブル７００の症状と対応（マッチング）する。抽出された「鼻水」は、症状７０１、７０３の「鼻水」に対応する。抽出された「頭が重い」は、症状７０５の「頭が重い」に対応する。抽出された「鼻づまり」は、症状７０２、７０４の「鼻づまり」に対応する。
そして、ＣＰＵ１０１は、症状７０１の「鼻水」、症状７０２の「鼻づまり」に対応する診断名７１１である「鼻アレルギー」の症状と、入力された診療情報の記述内容に関する症状との類似度を４０％と算出する。より具体的に説明すると、「鼻アレルギー」に対応付けられている５つの症状のうち２つの症状が一致したので、ＣＰＵ１０１は、一致した割合から類似度を２／５＝０．４（４０％）と算出する。また、ＣＰＵ１０１は、症状７０３の「鼻水」、症状７０４の「鼻づまり」、症状７０５の「頭が重い」に対応する診断名７１２である「慢性鼻炎」の症状と、入力された診療情報の記述内容に関する症状との類似度を６０％と算出する。より具体的に説明すると、「慢性鼻炎」に対応付けられている５つの症状のうち３つの症状が一致したので、ＣＰＵ１０１は、一致した割合から類似度を３／５＝０．６（６０％）と算出する。

図７の説明に戻る。
Ｓ５０２において、ＣＰＵ１０１は、入力された診療情報の記述内容に関する症状との類似度が最も高い診断名を診断名候補として提示する。図８の例では、ＣＰＵ１０１は、類似度が６０％の診断名である「慢性鼻炎」を診断名候補として提示する。なお、本実施形態では類似度が最も高い症状に対応する診断名のみを診断名候補として提示するようにしたが、類似度が高い順に診断名を表示部１０３に提示するようにし、提示した複数の診断名の中から医師に選択させるようにしてもよい。
以上、本実施形態によれば、医師が入力した主訴、検査所見の診療情報を診断支援装置１００が言語解析して症状を抽出する。そして、診断支援装置１００は、抽出した症状を診断名・症状キーワードマスタテーブルとマッチングした結果から類似度を評価し、最も類似度の高い症状に該当する診断名を診断名候補として提示する。そのため、症状の近い診断名が複数ある場合でも、より精度の高い診断を可能にすることができる。

＜実施形態２＞
実施形態１では、診断名・症状キーワードマスタテーブルを使用して類似度を計算する際に、診断名に関連する複数の症状を同一の重みとして類似度を計算する場合の例について説明した。本実施形態では、診断名に関連する複数の症状について優先順位付けし、その優先順位に基づいて複数の症状の各々に重み付けをして類似度を計算する場合の例について説明する。
図９は、図８に示される診断名・症状キーワードマスタテーブル７００における各症状について類似度の重み付けが設定された場合の診断名・症状キーワードマスタテーブルの一例を示す図である。診断名と症状との対応に関しては図８と同様であるため、説明を省略する。図９に示される診断名・症状キーワードマスタテーブル９００の例では、予め診断名に関連する各症状について、テーブルの左から順に高く優先順位が設定されているものとする。ＣＰＵ１０１は、その優先順位と所定の規則とに基づいて、各症状について類似度に関する重み付けを設定する。例えば、診断名「鼻アレルギー」に関連する５つの症状について、優先順位が１〜３位の症状を同じ重み付けで高く設定し、優先順位４〜５位の症状を同じ重み付けで低く設定するという規則が予め定められていたとする。その場合、ＣＰＵ１０１は、優先順位が１〜３位の症状「くしゃみ、鼻水、鼻づまり」について類似度の重み付けを０．２５と設定し、優先順位が４〜５位の症状「睡眠障害、咽喉乾燥」について類似度の重み付けを０．１２５と設定する。もちろん、この規則は上述の規則に限る必要はなく任意に定めることが可能であり、診断名毎に異なる規則が定められていてもよい。また、ここでは、ＣＰＵ１０１が予め定められた症状の優先順位に基づいて重み付けを設定するものとして説明したが、医師が入力部１０２を介して重み付けを設定するようにしてもよい。

次に、実施形態１で説明したように、入力された診療情報である主訴、検査所見の記述内容を言語解析して抽出された「鼻水」、「頭が重い」、「鼻づまり」は、以下のように診断名・症状キーワードマスタテーブル９００の症状と対応（マッチング）する。抽出された「鼻水」は、症状９０１、９０３の「鼻水」に対応する。抽出された「頭が重い」は、症状９０５の「頭が重い」に対応する。抽出された「鼻づまり」は、症状９０２、９０４の「鼻づまり」に対応する。
また、診断名・症状キーワードマスタテーブル９００の例の場合、診断名に関連する症状の類似度の重み付けを示す値としては、診断名９１１の「鼻アレルギー」に関連する症状９０１の「鼻水」が０．２５、症状９０２の「鼻づまり」が０．２５である。また、診断名９１２の「慢性鼻炎」に関連する症状９０３の「鼻水」が０．２５、症状９０４の「鼻づまり」が０．２５、症状９０５の「頭が重い」が０．１２５である。
そして、ＣＰＵ１０１は、症状９０１の「鼻水」、症状９０２の「鼻づまり」に対応する診断名９１１である「鼻アレルギー」の症状と、入力された診療情報の記述内容に関する症状との類似度を０．２５＋０．２５＝０．５（５０％）と算出する。また、ＣＰＵ１０１は、症状９０３の「鼻水」、症状９０４の「鼻づまり」、症状９０５の「頭が重い」に対応する診断名９１２である「慢性鼻炎」の症状と、入力された診療情報の記述内容に関する症状との類似度を０．２５＋０．２５＋０．１２５＝０．６２５（６２．５％）と算出する。即ち、ＣＰＵ１０１は、重み付けの値の合計から類似度を計算する。
以降の処理については実施形態１と同様である。
以上、本実施形態によれば、同一の症状に対して複数の診断名候補がある場合であっても、より可能性が高い診断名を提示することができる。

＜実施形態３＞
実施形態２では、診断支援装置１００が診断名・症状キーワードマスタテーブルを使用して類似度を計算する際に、診断名に関連する複数の症状の各々に重み付けをして類似度を計算する場合の例について説明した。本実施形態では、診断名毎に設定した類似度の閾値に従い、診断名候補を提示する場合の例について説明する。
図１０は、診断名における類似度の閾値テーブル１０００の一例を示す図である。図１０の例では、診断名１００１の「鼻アレルギー」に関しては類似度の閾値が４５％、診断名１００２の「慢性鼻炎」に関しては類似度の閾値が６５％である。ＣＰＵ１０１は、類似度がこの閾値以上であるか否かによって診断名を診断名候補として提示するか否かを判断する。以下、より具体的に説明する。

ここでは、実施形態２と同一の主訴、検査所見、同一の診断名・症状キーワードマスタテーブル９００を使用して類似度を計算した場合を例に説明する。この場合、実施形態２で説明したように、ＣＰＵ１０１は、診断名「鼻アレルギー」の症状についての類似度を５０％、診断名「慢性鼻炎」の症状についての類似度を６２．５％と算出する。そして、ＣＰＵ１０１は、診断名における類似度の閾値テーブル１０００を参照し、計算した各診断名の症状についての類似度が閾値以上の場合は診断名候補とする。例えば、診断名「鼻アレルギー」の症状についての類似度が５０％であるのに対して閾値が４５％であるため、ＣＰＵ１０１は、「鼻アレルギー」を診断名候補とする。一方、診断名「慢性鼻炎」の症状についての類似度が６２．５％であるのに対して閾値が６５％であるため、ＣＰＵ１０１は、「慢性鼻炎」を診断名候補としない。
以降の処理については実施形態１と同様である。
以上、本実施形態によれば、類似度が比較的低い症状に該当する診断名である場合であっても、類似度が閾値以上となる、より重症の診断名を提示することができる。

＜実施形態４＞
実施形態２、３では、診断支援装置１００が診断名・症状キーワードマスタテーブルを使用して類似度を計算する際に、診断名に関連する症状に重み付けをして類似度を計算するが、重み付けを固定とした場合の例について説明した。本実施形態では、診断名に関連する症状についての重み付けを更新して類似度を計算する場合の例について説明する。
患者の初診時と再診時とは日時が違うので、初診時用の重み付けが設定された診断名・症状キーワードマスタテーブルと、再診時用の重み付けが設定された診断名・症状キーワードマスタテーブルとを保持するようにする。より具体的には、初診時からの経過日時に応じた重み付けが設定された診断名・症状キーワードマスタテーブルを再診時用に保持する。この際、再診時用の診断名・症状キーワードマスタテーブルを、定期的な間隔で保持するようにしてもよい。例えば、３日毎に重み付けが更新されて設定されている診断名・症状キーワードマスタテーブルを再診時用に保持するようにしてもよい。即ち、初診時からの経過日数が３日、６日、９日、・・・といった間隔において、重み付けが異なる診断名・症状キーワードマスタテーブルを再診時用に保持するようにしてもよい。

図１１（ａ）は、初診時用の重み付けが設定された診断名・症状キーワードマスタテーブル１１０１の一例を示す図である。診断名・症状キーワードマスタテーブル１１０１は、上述した図９の診断名・症状キーワードマスタテーブル９００と同一である。また、図１１（ｂ）は、再診時用の重み付けが設定された診断名・症状キーワードマスタテーブル１１０２の一例を示す図である。
ここでは、再診時において入力された診療情報である主訴、検査所見の記述内容が上述した図３と同一であるものとして説明する。その場合、診断名に関連する症状の類似度の重み付けは、診断名１１２１の「鼻アレルギー」に関連する症状１１１１の「鼻水」が０．３、症状１１１２の「鼻づまり」が０．３である。また、診断名１１２２の「慢性鼻炎」に関連する症状１１１３の「鼻水」が０．２、症状１１１４の「鼻づまり」が０．２、症状１１１５の「頭が重い」が０．１５である。そして、ＣＰＵ１０１は、症状１１１１の「鼻水」、症状１１１２の「鼻づまり」に対応する診断名１１２１である「鼻アレルギー」の症状についての類似度を０．３＋０．３＝０．６（６０％）と算出する。また、ＣＰＵ１０１は、症状１１１３の「鼻水」、症状１１１４の「鼻づまり」、症状１１１５の「頭が重い」に対応する診断名１１２２である「慢性鼻炎」の症状についての類似度を０．２＋０．２＋０．１５＝０．５５（５５％）と算出する。実施形態２では、「鼻アレルギー」の症状についての類似度が０．５（５０％）、「慢性鼻炎」の症状についての類似度が０．６２５（６２．５％）であるため、上述した再診時における類似度とは異なる。
以降の処理については実施形態１と同様である。
以上、本実施形態によれば、再診時用に診断名・症状キーワードマスタテーブルにおける症状の重み付けを更新して保持するようにすることで、初診時に提示した診断名を再診時に見直すことができ、より可能性が高い診断名を提示することができる。

＜実施形態５＞
本実施形態では、診断支援装置１００が診断名を提示する際に、患者の病歴、家族の遺伝性、生活環境といった患者情報を参照し、診断名を提示する場合の例について説明する。
例えば、レックリングハウゼン病、血友病等は、遺伝性を素因とする疾病である。また、糖尿病、高血圧等は、遺伝性と生活環境とを素因として発病する疾病である。そのため、レックリングハウゼン病、血友病等については、遺伝性を素因として対応付けておく。また、糖尿病、高血圧等については、遺伝性と生活環境とを素因として対応付けておく。更に、患者情報と関係のある診断名がある場合、その診断名に関連する症状についての類似度をどの程度増加させるかを予め対応付けて設定しておく。そして、ＣＰＵ１０１は、類似度を計算する際に、対象の患者の病歴、家族の遺伝性、生活環境といった患者情報を参照し、関係する診断名がある場合は、該当する診断名の症状の類似度を予め定められた量だけ増加させて計算する。例えば、類似度を増加させる量として「１．５倍」と予め設定されていた場合、ＣＰＵ１０１は、前記該当する診断名の症状の類似度だけ１．５倍して計算する。なお、増加させる量の設定は、診断名毎に異なっていてもよく、任意に設定可能であるものとする。
以降の処理については実施形態１と同様である。
以上、本実施形態によれば、類似度の高い症状に該当する診断名を診断名候補として提示する際に、患者の病歴、家族の遺伝性、生活環境といった患者情報を参照して診断名を提示することで、より可能性が高い診断名を提示することができる。

＜実施形態６＞
本実施形態の診断支援装置１００は、医師の診断結果に基づいて、その診断結果の症状に対する一般的な主訴、検査所見が、電子カルテに記載の主訴、検査所見と一致するかを判断する。ここで、「一般的な主訴、検査所見」とは、これまでの診断により得られてデータベースに診療情報として蓄積されている主訴や検査所見のことをいう。例えば、診断支援装置１００により診断名候補として複数の診断名が提示され、医師がその中から診断名を決定したとする。また、診療情報データベースやネットワーク上のデータベースに、診断名とその診断名に関する主訴や検査所見とが対応付けられて登録されているとする。この場合、診断支援装置１００のＣＰＵ１０１は、医師が決定した診断名と対応付けてデータベースに登録されている主訴や検査所見が、電子カルテに記載の主訴や検査所見と一致するか否かを判断する。ＣＰＵ１０１は、一致すると判断した場合は医師による診断結果が問題ないとして処理を終了する。一方、ＣＰＵ１０１は、一致しない、即ち、矛盾すると判断した場合は医師に診断結果を見直すよう促すメッセージを表示部１０３に提示するようにしてもよい。これにより、医師が診断結果を見直すことができる。
以上、本実施形態によれば、医師の診断結果の症状が実際に電子カルテに記載の主訴、検査所見と一致するかを判断することで、医師の診断が適当であるか否かを確認することができる。

＜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、症状の近い診断名が複数ある場合でも、より精度の高い診断を可能にすることができる。

以上、本発明の好ましい形態について詳述したが、本実施形態は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。

１０１ ＣＰＵ、１０２ 入力部、１０３ 表示部、１０４ ＢＵＳ、１０５ ＲＯＭ、１０６ ＲＡＭ、１０７ ＤＩＳＫ

Claims (12)

1. 電子カルテに入力された診療情報が示す記述内容を言語解析し、前記記述内容に含まれる症状を抽出する抽出手段と、
   診断名に対応付けて登録されている症状と前記抽出手段により抽出された症状とのマッチングの結果に基づいて、前記診断名に関連する症状と前記記述内容に関する症状との類似度を評価する評価手段と、
   前記評価手段により評価された類似度に基づいて、前記記述内容に関する症状と関連する診断名を特定して診断名候補として提示する提示手段と、
   を有する診断支援装置。
2. 診断名と前記診断名に関連する複数の症状を含む症状群とを対応付けて登録する登録手段を更に有し、
   前記評価手段は、前記登録手段により登録された症状群と前記抽出された症状とのマッチングの結果に基づいて、前記診断名に関連する症状と前記記述内容に関する症状との類似度を評価する請求項１に記載の診断支援装置。
3. 前記評価手段は、前記症状群に含まれる複数の症状のうち前記抽出された症状とマッチングする症状の割合を計算し、計算した割合に関する値を前記類似度として求める請求項２に記載の診断支援装置。
4. 前記登録手段は、前記複数の症状について設定されている優先順位に基づいて、前記複数の症状の各々について重み付けをして登録し、
   前記評価手段は、前記症状群に含まれる複数の症状のうち前記抽出された症状とマッチングする症状の重み付けに係る値の合計から前記類似度を計算して求める請求項２に記載の診断支援装置。
5. 前記提示手段は、前記評価手段による評価の結果、前記記述内容に関する症状との類似度が最も高くなった症状と関連する診断名を診断名候補として提示する請求項１乃至４の何れか１項に記載の診断支援装置。
6. 前記診断名毎に前記類似度の閾値が予め定められており、
   前記提示手段は、前記評価手段により評価された類似度が前記閾値以上となる診断名を診断名候補として提示する請求項１乃至５の何れか１項に記載の診断支援装置。
7. 前記評価手段は、前記登録されている診断名に患者情報に関係する診断名がある場合は、前記関係する診断名に関連する症状と前記記述内容に関する症状との類似度を評価する際に、所定の値だけ増加させて求める請求項１乃至６の何れか１項に記載の診断支援装置。
8. 前記提示された診断名候補のうち医師に決定された診断名に対応付けて登録されている診療情報と、前記電子カルテに入力された診療情報とが一致するか否かを判断する判断手段を更に有する請求項１乃至７の何れか１項に記載の診断支援装置。
9. 前記抽出手段は、予め登録されている辞書情報に基づく形態素解析により前記記述内容を言語解析し、前記記述内容に含まれる症状を抽出する請求項１乃至８の何れか１項に記載の診断支援装置。
10. 前記診療情報は、患者の主訴に関する情報、又は医師の検査所見に関する情報のうち少なくとも何れかを含む請求項１乃至９の何れか１項に記載の診断支援装置。
11. 診断支援装置が実行する診断支援方法であって、
    電子カルテに入力された診療情報が示す記述内容を言語解析し、前記記述内容に含まれる症状を抽出する抽出ステップと、
    診断名に対応付けて登録されている症状と前記抽出ステップにより抽出された症状とのマッチングの結果に基づいて、前記診断名に関連する症状と前記記述内容に関する症状との類似度を評価する評価ステップと、
    前記評価ステップにより評価された類似度に基づいて、前記記述内容に関する症状と関連する診断名を特定して診断名候補として提示する提示ステップと、
    を含む診断支援方法。
12. コンピュータに、
    電子カルテに入力された診療情報が示す記述内容を言語解析し、前記記述内容に含まれる症状を抽出する抽出ステップと、
    診断名に対応付けて登録されている症状と前記抽出ステップにより抽出された症状とのマッチングの結果に基づいて、前記診断名に関連する症状と前記記述内容に関する症状との類似度を評価する評価ステップと、
    前記評価ステップにより評価された類似度に基づいて、前記記述内容に関する症状と関連する診断名を特定して診断名候補として提示する提示ステップと、
    を実行させるためのプログラム。

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