JP2016184221A - 診療支援装置とその作動方法および作動プログラム、並びに診療支援システム - Google Patents

Abstract

【課題】簡単に診療対象患者の今後の病状を判断することが可能な診療支援装置とその作動方法および作動プログラム、並びに診療支援システムを提供する。【解決手段】取得部４７は、電子カルテＤＢ１４から、診療対象患者とクリニカルパスが同一の診療データである比較症例を取得する。分類部４８は、比較症例を治療期間の長短に応じて良好群と不良群に分類する。算出部４９は、各群それぞれに属する比較症例の検査値から、各群を代表する代表値を算出する。判定部５０は、各群の間に有意差があるか否かをｔ検定により判定する。画面表示制御部５１は、判定部５０で有意差があると判定された場合、代表値の時系列変化を示す折れ線グラフ９２、９３と、診療対象患者の検査値の時系列変化を示す折れ線グラフ９４とを重畳したグラフ比較表示画面２１を生成する。【選択図】図１５

Description

本発明は、診療支援装置とその作動方法および作動プログラム、並びに診療支援システムに関する。

医療施設では、患者の診療過程で取得した様々な診療データを電子化して管理する電子カルテの導入が進んでいる。診療データには、患者のバイタルサインの検査値（測定値）、生化学検査、血液検査等の検体検査、あるいは脳波検査等の生理検査を含む各種医療検査の検査値、治療薬の種類および投与量、診察内容、治療内容、処置内容、病名、各種医療検査のオーダ、患者の診療過程で生じた入院、手術等のイベントを記録した診察・治療記録といったものがある。これらの各種診療データは、測定日、検査日、投与日、診察日といった取得日の日付とともに時系列に電子カルテに登録される。

バイタルサインの検査値には、患者の血圧、体温、心拍、脈拍、酸素飽和度等の複数の項目がある。また、医療検査のうちの例えば血液検査の検査値にも、白血球数（ＷＢＣ；White Blood cell Count）、赤血球数（ＲＢＣ；Red Blood cell Count）、ヘマトクリット（Ｈｔ；Hematocrit）、アルブミン（ＡＬＢ；Albumin）等の複数の項目がある。検査値は、こうした複数の項目毎に区別して電子カルテに登録される。

電子カルテを導入した医療施設では、診断を支援するための様々な情報を電子データの形式で医師に提供することが可能である。例えば特許文献１には、診療対象患者の病気の進行度を把握したり、診療対象患者の術後や治療薬の投与後の治療効果を判定したりするために、診療対象患者の検査値の時系列変化を示すグラフを提供する診療支援装置が記載されている。

特許文献１では、診療対象患者と他の患者の病状の比較検討を可能とするために、診療対象患者の検査値のグラフに、診療対象患者と病名が共通する患者の診療データである比較症例の検査値の時系列変化を示すグラフを並列または重畳表示している。比較症例の検査値としては、例えば過去に実施された複数回のバイタルサインの測定や複数回の医療検査で得られた複数の検査値の平均値、中央値といった代表値が用いられている。

特開２０１４−１０９８３６号公報

医師にとって、検査値を参照して診療対象患者の今後の病状を判断することは非常に重要である。特に病状が悪化するとの見通しが治療初期の段階で立てば、先回りして診療対象患者に適切な処置を施すことができる。そうすれば結果的に治療成績も良化するため、今後の病状の判断は診療対象患者にとっても大変重要である。

特許文献１では、診療対象患者の検査値のグラフに比較症例の検査値のグラフを並列または重畳表示しているが、比較症例が治療成績の良好なものであるか不良なものであるかが分からないため、この表示だけでは今後の病状の判断が困難である。したがって、現状、診療対象患者の今後の病状は、医師が経験的に判断している。

このように今後の病状の判断が医師の経験に左右されている現状では、経験の浅い医師が病状悪化の兆候を見過ごしてしまい、治療が長引く等の悪影響が出るおそれがあった。そこで、医師の経験や見落としに左右されることなく、簡単に診療対象患者の今後の病状を判断することができる仕組みが切望されていた。

本発明は、簡単に診療対象患者の今後の病状を判断することが可能な診療支援装置とその作動方法および作動プログラム、並びに診療支援システムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明の診療支援装置は、時系列に登録された検査値を含む診療データが患者毎に登録された症例データベースから、診療対象患者の比較対象の診療データである比較症例を取得する取得部と、比較症例を治療成績に応じて複数の群に分類する分類部と、同一の群に属する比較症例の検査値に基づいて、群を代表する代表値を算出する算出部と、複数の群の間に有意差があるか否かを判定する判定部と、判定部で有意差があると判定された場合、代表値と診療対象患者の検査値とを表示画面に比較可能に表示する制御を行う画面表示制御部とを備える。

画面表示制御部は、代表値の時系列変化を示すグラフと診療対象患者の検査値の時系列変化を示すグラフ、または代表値の基準値からの変化量の時系列変化を示すグラフと診療対象患者の検査値の基準値からの変化量の時系列変化を示すグラフを、表示画面に比較可能に表示させることが好ましい。この場合、時間軸を揃えてグラフを重畳表示するための基準日が設定されることが好ましい。また、画面表示制御部は、基準日を跨ぐ前後の期間のグラフを重畳表示することが好ましい。

検査値は複数の項目を有し、算出部は、複数の項目別に代表値を算出し、判定部は、複数の項目別に判定を行うことが好ましい。

診療データは患者の治療計画をまとめたクリニカルパスを含み、比較症例は、診療対象患者とクリニカルパスが同一の診療データであることが好ましい。時間軸を揃えてグラフを重畳表示する場合、クリニカルパスの適用開始日が基準日として設定されることが好ましい。

診療データは患者に施した手術の内容を含み、比較症例は、診療対象患者と手術の内容が同一の診療データであることが好ましい。時間軸を揃えてグラフを重畳表示する場合、手術の実施日が基準日として設定されることが好ましい。

診療データは患者の病名および患者に投与した治療薬を含み、比較症例は、診療対象患者と病名および治療薬が同一の診療データであることが好ましい。時間軸を揃えてグラフを重畳表示する場合、治療薬の投与開始日が基準日として設定されることが好ましい。

比較症例は、診療対象患者の検査値との類似度に応じて決定されることが好ましい。

分類部は、治療期間の長短に応じて比較症例を分類することが好ましい。あるいは、診療データは患者の治療計画をまとめたクリニカルパスおよび治療計画に沿わないバリアンスを含み、分類部は、バリアンスに応じて比較症例を分類することが好ましい。

判定部は、複数の群のそれぞれの比較症例の検査値の統計量に基づいて判定を行うことが好ましい。統計量は、比較症例の検査値の件数、平均値、および分散であり、判定部は、複数の群のそれぞれの平均値に有意差があるか否かを検定するｔ検定により判定を行うことが好ましい。

画面表示制御部は、分類部で治療成績が最も良好な群に分類された比較症例の検査値で規定される規定範囲内に、診療対象患者の検査値がある間は代表値を表示させず、診療対象患者の検査値が規定範囲外となった場合に代表値を表示させることが好ましい。

画面表示制御部は、表示画面に検査値の正常範囲を表示させることが好ましい。

本発明の診療支援装置の作動方法は、時系列に登録された検査値を含む診療データが患者毎に登録された症例データベースから、診療対象患者の比較対象の診療データである比較症例を取得する取得ステップと、比較症例を治療成績に応じて複数の群に分類する分類ステップと、同一の群に属する比較症例の検査値に基づいて、群を代表する代表値を算出する算出ステップと、複数の群の間に有意差があるか否かを判定する判定ステップと、判定ステップで有意差があると判定された場合、代表値と診療対象患者の検査値とを表示画面に比較可能に表示する制御を行う画面表示制御ステップとを備える。

本発明の診療支援装置の作動プログラムは、時系列に登録された検査値を含む診療データが患者毎に登録された症例データベースから、診療対象患者の比較対象の診療データである比較症例を取得する取得機能と、比較症例を治療成績に応じて複数の群に分類する分類機能と、同一の群に属する比較症例の検査値に基づいて、群を代表する代表値を算出する算出機能と、複数の群の間に有意差があるか否かを判定する判定機能と、判定機能で有意差があると判定された場合、代表値と診療対象患者の検査値とを表示画面に比較可能に表示する制御を行う画面表示制御機能とを、コンピュータに実行させる。

本発明の診療支援システムは、診療支援装置を備える診療支援システムにおいて、時系列に登録された検査値を含む診療データが患者毎に登録された症例データベースから、診療対象患者の比較対象の診療データである比較症例を取得する取得部と、比較症例を治療成績に応じて複数の群に分類する分類部と、同一の群に属する比較症例の検査値に基づいて、群を代表する代表値を算出する算出部と、複数の群の間に有意差があるか否かを判定する判定部と、判定部で有意差があると判定された場合、代表値と診療対象患者の検査値とを表示画面に比較可能に表示する制御を行う画面表示制御部とを備える。

本発明によれば、診療対象患者の比較対象の診療データである比較症例を取得してこれを治療成績に応じて複数の群に分類し、群を代表する代表値を算出して、複数の群の間に有意差があるか否かを判定し、有意差があると判定された場合、代表値と診療対象患者の検査値とを比較可能に表示する制御を行うので、簡単に診療対象患者の今後の病状を判断することが可能な診療支援装置とその作動方法および作動プログラム、並びに診療支援システムを提供することができる。

診療支援システムを示す図である。 クライアント端末、診療支援サーバ、およびカルテＤＢサーバ間で送受信される各種情報を示す図である。 電子カルテＤＢの内容を示す図である。 クライアント端末、診療支援サーバ、およびカルテＤＢサーバを構成するコンピュータを示すブロック図である。 クライアント端末のＣＰＵの機能を示すブロック図である。 診療支援サーバのＣＰＵの機能を示すブロック図である。 カルテＤＢサーバのＣＰＵの機能を示すブロック図である。 取得部の取得機能を説明するための図である。 ある項目の検査値の時系列変化を示すグラフである。 分類部の分類機能を説明するための図である。 算出部の算出機能を説明するための図である。 統計量データの内容を示す図である。 判定部の判定機能を説明するための図である。 診療データ表示画面を示す図である。 グラフ比較表示画面を示す図である。 複数の項目を含む第２配信要求を受け付けた場合のグラフ比較表示画面を示す図である。 クライアント端末のＣＰＵと診療支援サーバのＣＰＵとカルテＤＢサーバのＣＰＵの処理手順を示すフローチャートである。 第２実施形態における取得部の取得機能を説明するための図である。 第２実施形態におけるグラフ比較表示画面を示す図である。 病名・治療薬テーブルを示す図である。 第３実施形態における取得部の取得機能を説明するための図である。 第３実施形態におけるグラフ比較表示画面を示す図である。 第４実施形態における検索部の検索機能を説明するための図である。 第５実施形態における分類部の分類機能を説明するための図である。 第６実施形態における算出部の算出機能および画面表示制御部の画面表示制御機能を説明するための図である。 第７実施形態における算出部の算出機能を説明するための図である。 第７実施形態における算出部の算出機能を説明するための図である。 第７実施形態におけるグラフ比較表示画面を示す図である。 第８実施形態における分類部の分類機能を説明するための図である。 第８実施形態におけるグラフ比較表示画面を示す図である。

[第１実施形態]
図１において、診療支援システム２は、クライアント端末１０、および診療支援装置に相当する診療支援サーバ１１を備える。これらクライアント端末１０および診療支援サーバ１１は、医療施設内に敷設されたＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワーク１３を介して相互接続されている。ネットワーク１３には、カルテデータベース（以下、ＤＢ（Data Base）と略す）サーバ１２も接続されている。

クライアント端末１０、診療支援サーバ１１、およびカルテＤＢサーバ１２は、パーソナルコンピュータ、サーバコンピュータ、ワークステーションといったコンピュータをベースに、オペレーティングシステム等の制御プログラムや、各種アプリケーションプログラムをインストールして構成される。

診療支援サーバ１１は、患者の診断を支援する診断支援情報を提供する診断支援情報提供機能を有する。カルテＤＢサーバ１２は、電子カルテを管理するカルテ管理機能を有する。

クライアント端末１０は、患者を診療する医師や医療検査を実施する検査技師といった医療施設の医療スタッフにより操作される。クライアント端末１０は、診療支援サーバ１１およびカルテＤＢサーバ１２の各種機能を利用して患者の診療を行う際、具体的には診断支援情報や電子カルテを閲覧する際、電子カルテに各種診療データ（図３参照）を入力する際等に使用される。なお、図１ではクライアント端末１０は１台しか描かれていないが、実際には、内科、外科、検査科、リハビリ科等の診療科毎や医療スタッフ毎に複数台のクライアント端末１０が配備されている。

カルテＤＢサーバ１２には、症例データベースに相当する電子カルテＤＢ１４が設けられている。電子カルテＤＢ１４には電子カルテが検索可能に登録されている。

図２において、クライアント端末１０は、第１配信要求および第２配信要求を診療支援サーバ１１に出力する。第１配信要求には、診療を行う対象である診療対象患者の患者ＩＤ（Identification data）が含まれる。患者ＩＤは、医療施設を受診する個々の患者を識別するための記号や番号である。第２配信要求には、診療対象患者の患者ＩＤに加えて、検査値の項目が含まれる（図２では検査値の項目のみ図示）。

診療支援サーバ１１は、クライアント端末１０からの第１配信要求および第２配信要求を受け付ける。診療支援サーバ１１は、第１配信要求と同内容の第１取得要求をカルテＤＢサーバ１２に出力する。

診療支援サーバ１１は、第２取得要求を例えば２回に分けてカルテＤＢサーバ１２に出力する。１回目の第２取得要求には、診療対象患者の患者ＩＤが含まれる。２回目の第２取得要求には、診療対象患者に採用したクリニカルパス（以下、ＣＰと略す）のＩＤ（ＣＰＩＤ）が含まれる（図２では２回目の第２取得要求のみ図示）。

カルテＤＢサーバ１２は、診療支援サーバ１１からの第１取得要求を受け付け、第１取得要求に含まれる患者ＩＤが関連付けられた診療データ（以下、診療対象患者の診療データという）を検索し、これを診療支援サーバ１１に出力する。

また、カルテＤＢサーバ１２は、診療支援サーバ１１からの第２取得要求を受け付け、１回目の第２取得要求に応じて診療対象患者の診療データを検索し、２回目の第２取得要求に応じて診療対象患者の比較対象の診療データ（以下、比較症例という）を検索し、これらを診療支援サーバ１１に出力する（図２では比較症例のみ図示）。

診療支援サーバ１１は、カルテＤＢサーバ１２からの診療対象患者の診療データおよび比較症例を取得する。診療支援サーバ１１は、診療対象患者の診療データに基づいて診療データ表示画面２０（図１４も参照）を生成する。また、診療支援サーバ１１は、診療対象患者の診療データおよび比較症例に基づいて、診断支援情報としてグラフ比較表示画面２１（図１５等も参照）を生成する。診療支援サーバ１１は、生成した各表示画面２０、２１を各配信要求の出力元のクライアント端末１０に出力する。

診療支援サーバ１１は、各表示画面２０、２１を、例えば、ＸＭＬ（Extensible Markup Language）等のマークアップ言語によって作成されるウェブ配信用のＸＭＬデータの形式で出力する。クライアント端末１０は、ＸＭＬデータに基づき各表示画面２０、２１をウェブブラウザ上に再現して表示する。なお、ＸＭＬに代えて、ＪＳＯＮ（JavaScript（登録商標） Object Notation）等の他のデータ記述言語を利用してもよい。

なお、図示は省略するが、クライアント端末１０は、第１配信要求および第２配信要求の他に、電子カルテの登録要求および配信要求をカルテＤＢサーバ１２に出力する。カルテＤＢサーバ１２は、登録要求で受け付けた電子カルテを検索可能な形態で電子カルテＤＢ１４に登録し、これを管理する。また、カルテＤＢサーバ１２は、配信要求で指定された電子カルテを電子カルテＤＢ１４から検索し、検索した電子カルテを配信要求の出力元のクライアント端末１０に出力する。

図３において、電子カルテＤＢ１４には、電子カルテが患者ＩＤと関連付けられて患者毎に登録される。電子カルテＤＢ１４に登録された電子カルテは、患者ＩＤを元に検索することが可能である。

電子カルテは各種診療データで構成される。診療データには、患者の血圧、体温、心拍、脈拍、酸素飽和度等のバイタルサインの検査値（測定値）、生化学検査、血液検査等の検体検査、あるいは脳波検査等の生理検査を含む各種医療検査の検査値、治療薬の種類および投与量、診察内容、治療内容、処置内容、病名、各種医療検査のオーダ、患者の診療過程で生じた入院、手術等のイベントを記録した診察・治療記録といったものがある。これらの各種診療データは、測定日、検査日、投与日、診察日といった取得日の日付とともに時系列に登録されている。

図３では、バイタルサインの検査値として、血圧（上）、血圧（下）、体温の各項目の検査値を例示している。また、医療検査の検査値として、生化学検査のＡＳＴ（Aspartate Aminotransferase）、ＡＬＰ（Alkaline Phosphatase）、クレアチニン等の各項目の検査値、血液検査のＷＢＣ、ＲＢＣ、Ｈｔ、ＡＬＢ等の各項目の検査値を、治療薬の種類および投与量として治療薬Ａの投与量をそれぞれ例示している。さらに、診察・治療記録として、問診により得られた腹痛、吐き気等の主訴、診断病名の急性胃潰瘍、生化学、血液、単純Ｘ線撮影、内視鏡検査といった医療検査のオーダ、採用したＣＰのＣＰＩＤであるＣＰ００１等が記録されたものが例示されている。

ＣＰは、診療対象患者に理想的な治療結果をもたらすことを目的として、病種や病名毎に予め作成される。ＣＰは、医療検査、手術、リハビリ、食事等、診療対象患者に施すべき様々な治療や処置等の計画（治療計画）を日毎にまとめたものである。医療スタッフは、このＣＰで示される治療計画に沿って治療や処置等を行う。ＣＰで示される治療計画に沿わない治療や処置等であるバリアンスが発生した場合、診察・治療記録には、医療スタッフによりバリアンスの内容が記録される（図２４参照）。

ＣＰＩＤは、個々のＣＰを識別するための記号や番号である。病種や病名毎に作成される治療計画が同じ内容のＣＰには同じＣＰＩＤが付される。

なお、診療データとしては、上記で例示した他に、患者が家庭内で血圧測定器や体重計等の簡易検査機器を用いて日々測定した健康管理情報や、患者の遺伝子検査の結果である遺伝子検査情報が含まれていてもよい。

図４において、クライアント端末１０、診療支援サーバ１１、およびカルテＤＢサーバ１２を構成するコンピュータは、基本的な構成は同じであり、それぞれ、ストレージデバイス２５、メモリ２６、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２７、通信部２８、ディスプレイ２９、および入力デバイス３０を備えている。これらはデータバス３１を介して相互接続されている。

ストレージデバイス２５は、クライアント端末１０等を構成するコンピュータに内蔵、またはケーブルやネットワークを通じて接続されたハードディスクドライブ、もしくはハードディスクドライブを複数台連装したディスクアレイである。ストレージデバイス２５には、オペレーティングシステム等の制御プログラムや各種アプリケーションプログラム、およびこれらのプログラムに付随する各種操作画面の表示データ等が記憶されている。

メモリ２６は、ＣＰＵ２７が処理を実行するためのワークメモリである。ＣＰＵ２７は、ストレージデバイス２５に記憶されたプログラムをメモリ２６へロードして、プログラムにしたがった処理を実行することにより、コンピュータの各部を統括的に制御する。

通信部２８は、ネットワーク１３を介した各種情報の伝送制御を行うネットワークインターフェースである。ディスプレイ２９は、マウスやキーボード等の入力デバイス３０の操作に応じた各種操作画面を表示する。操作画面にはＧＵＩ(Graphical User Interface)による操作機能が備えられる。クライアント端末１０等を構成するコンピュータは、操作画面を通じて入力デバイス３０からの操作指示の入力を受け付ける。

なお、以下の説明では、クライアント端末１０を構成するコンピュータの各部には添え字の「Ａ」を、診療支援サーバ１１を構成するコンピュータの各部には添え字の「Ｂ」を、カルテＤＢサーバ１２を構成するコンピュータの各部には添え字の「Ｃ」をそれぞれ符号に付して区別する。

図５において、ウェブブラウザが起動されると、クライアント端末１０のＣＰＵ２７Ａは、メモリ２６と協働して、ＧＵＩ制御部３５、およびブラウザ制御部３６として機能する。

ＧＵＩ制御部３５は、各種操作画面をディスプレイ２９Ａに表示し、かつ各種操作画面を通じて入力デバイス３０Ａから入力される操作指示を受け付ける。操作指示には、診療データ表示画面２０の配信指示、具体的には診療対象患者の患者ＩＤの入力指示、並びにグラフ比較表示画面２１の配信指示、具体的には検査値の項目の入力指示がある。ＧＵＩ制御部３５は、受け付けた診療対象患者の患者ＩＤ、および検査値の項目をブラウザ制御部３６に出力する。

ブラウザ制御部３６は、ウェブブラウザの動作を制御する。ブラウザ制御部３６は、ＧＵＩ制御部３５からの診療対象患者の患者ＩＤを含む第１配信要求、およびＧＵＩ制御部３５からの検査値の項目を含む第２配信要求を診療支援サーバ１１に対して発行する。

また、ブラウザ制御部３６は、診療支援サーバ１１からの各表示画面２０、２１のＸＭＬデータを受け取る。ブラウザ制御部３６は、ＸＭＬデータに基づきウェブブラウザ上に表示する各表示画面２０、２１を再現し、これをＧＵＩ制御部３５に出力する。ＧＵＩ制御部３５は、各表示画面２０、２１をディスプレイ２９Ａに表示する。

図６において、診療支援サーバ１１のストレージデバイス２５Ｂには、診療支援プログラム４５が記憶されている。診療支援プログラム４５は、診療支援サーバ１１を構成するコンピュータを、診療支援装置として機能させるためのアプリケーションプログラムであり、作動プログラムに相当する。

診療支援プログラム４５が起動されると、診療支援サーバ１１のＣＰＵ２７Ｂは、メモリ２６と協働して、受付部４６、取得部４７、分類部４８、算出部４９、判定部５０、および画面表示制御部５１として機能する。

受付部４６は、クライアント端末１０からの第１配信要求および第２配信要求を受け付ける。受付部４６は、第１配信要求および第２配信要求に含まれる診療対象患者の患者ＩＤを取得部４７に出力する。また、受付部４６は、第２配信要求に含まれる検査値の項目を算出部４９に出力する。

取得部４７は、診療対象患者の患者ＩＤを含む第１取得要求、および診療対象患者の患者ＩＤ、診療対象患者のＣＰＩＤを含む第２取得要求をカルテＤＢサーバ１２に対して発行する。

取得部４７は、第１取得要求および第２取得要求に応じてカルテＤＢサーバ１２から出力された診療対象患者の診療データおよび比較症例を取得する。取得部４７は、診療対象患者の診療データを画面表示制御部５１に、比較症例を分類部４８、および算出部４９にそれぞれ出力する。

分類部４８は、取得部４７からの比較症例を、治療成績に応じて良好群と不良群の２つの群に分類する（図１０参照）。分類部４８は、分類結果を算出部４９に出力する。

算出部４９は、同一の群に属する比較症例の検査値に基づいて、群を代表する代表値を算出する（図１１参照）。算出部４９は、第２配信要求に含まれる項目の検査値について代表値の算出を行う。算出部４９は、算出結果を判定部５０および画面表示制御部５１に出力する。

判定部５０は、第２配信要求に含まれる項目の検査値について、良好群と不良群の間に有意差があるか否かを判定する。判定部５０は、判定結果を画面表示制御部５１に出力する。

画面表示制御部５１は、取得部４７からの診療対象患者の診療データに基づいて診療データ表示画面２０を生成する。また、画面表示制御部５１は、判定部５０で有意差があると判定された場合、取得部４７からの診療対象患者の診療データ、および算出部４９からの代表値に基づいてグラフ比較表示画面２１を生成する。画面表示制御部５１は、生成した各表示画面２０、２１のＸＭＬデータを、各配信要求の出力元のクライアント端末１０に出力する。

図７において、カルテＤＢサーバ１２のストレージデバイス２５Ｃには、ＤＢプログラム５５が記憶されている。ＤＢプログラム５５が起動されると、カルテＤＢサーバ１２のＣＰＵ２７Ｃは、メモリ２６と協働して、受付部５６、検索部５７、および出力制御部５８として機能する。

受付部５６は、診療支援サーバ１１からの第１取得要求および第２取得要求を受け付ける。受付部５６は、第１取得要求に含まれる診療対象患者の患者ＩＤ、１回目の第２取得要求に含まれる診療対象患者の患者ＩＤ、および２回目の第２取得要求に含まれる診療対象患者のＣＰＩＤを検索部５７に出力する。

検索部５７は、電子カルテＤＢ１４から、第１取得要求および１回目の第２取得要求に応じて診療対象患者の診療データを、２回目の第２取得要求に応じて比較症例をそれぞれ検索する。検索部５７は、検索した診療対象患者の診療データおよび比較症例を出力制御部５８に出力する。出力制御部５８は、診療支援サーバ１１に診療対象患者の診療データおよび比較症例を出力する。

なお、図示は省略するが、受付部５６は、電子カルテの登録要求および配信要求も受け付ける。検索部５７は、電子カルテの配信要求に応じて、電子カルテＤＢ１４から電子カルテを検索する。また、検索部５７は、電子カルテの登録要求に応じて電子カルテを電子カルテＤＢ１４に登録する登録機能も備えている。出力制御部５８は、検索部５７が検索した電子カルテを、配信要求の出力元のクライアント端末１０に出力する。

取得部４７は、診療対象患者とＣＰ（クリニカルパス）が同一の診療データを比較症例として取得する。例えば図８において、診療対象患者の電子カルテの診察・治療記録に、ＣＰＩＤ「ＣＰ０５０」が記録されていた場合、取得部４７は、ＣＰＩＤ「ＣＰ０５０」を含む２回目の第２取得要求をカルテＤＢサーバ１２に出力する。カルテＤＢサーバ１２では、検索部５７により、電子カルテＤＢ１４の各患者の電子カルテから、診察・治療記録にＣＰＩＤ「ＣＰ０５０」が記録されている患者（患者ＩＤ「Ｐ００５」、「Ｐ００８」等の患者）の電子カルテの診療データが比較症例として検索される。その結果、取得部４７は、診察・治療記録に診療対象患者と同一のＣＰＩＤ「ＣＰ０５０」が記録されている患者の電子カルテの診療データを比較症例として取得する。

図９は、ある項目の検査値の時系列変化を示すグラフである。縦軸には検査値が、横軸には経過日がそれぞれ割り当てられている。経過日「０」は、診療対象患者の治療開始日である。また、ハッチングおよび２点鎖線で示す符号６０は、その項目の検査値の正常範囲を示している。

一点鎖線で示す折れ線グラフ６１は、経過日「１１」に検査値が正常範囲６０内となり、経過日「１１」以降も検査値が正常範囲６０内にとどまっている。一方、幅が狭い破線で示す折れ線グラフ６２は、経過日「２１」になってようやく検査値が正常範囲６０内となっている。また、幅が広い破線で示す折れ線グラフ６３は、経過日「１０」に患者が死亡してしまったため、経過日「１０」以降は途切れている。

ここで、検査値の時系列変化が折れ線グラフ６１で示される比較症例の患者が、例えば経過日「１２」に退院し、一方で検査値の時系列変化が折れ線グラフ６２で示される比較症例の患者が、例えば経過日「２１」以降に退院したとする。この場合、検査値の時系列変化が折れ線グラフ６１で示される比較症例は、検査値の時系列変化が折れ線グラフ６２で示される比較症例よりも治療期間が相対的に短いため、検査値の時系列変化が折れ線グラフ６２で示される比較症例よりも治療成績が良好であるといえる。逆に、検査値の時系列変化が折れ線グラフ６２で示される比較症例は、検査値の時系列変化が折れ線グラフ６１で示される比較症例よりも治療成績が不良であるといえる。また、検査値の時系列変化が折れ線グラフ６３で示される比較症例は、患者が死亡してしまっているので、治療成績が不良であるといえる。

このように、治療成績は、治療期間の長短、および患者の生死に応じてその良し悪しが決まる。そこで本実施形態では、分類部４８は、治療期間の長短、および患者の生死に応じて比較症例を分類する。

より具体的には図１０に示すように、分類部４８は、まず、中間処理データ６５を作成する。中間処理データ６５は、取得部４７からの比較症例の各々について、診察・治療記録に記録されたＣＰの適用開始日を治療期間の開始日、退院日を治療期間の終了日として治療期間を算出し、算出した治療期間と比較症例の患者ＩＤを関連付けたものである。

例えば患者ＩＤ「Ｐ００５」の比較症例の場合は、診察・治療記録に記録されたＣＰの適用開始日が「２０１０．０５．１５」、退院日が「２０１０．０５．２２」であるため、治療期間として「８日間」を算出する。患者ＩＤ「Ｐ０２５」の比較症例のように、患者が死亡してしまった場合は、分類部４８は治療期間を算出しない。なお、上記のように退院日を治療期間の終了日として治療期間を算出してもよいし、退院日の前日を治療期間の終了日として治療期間を算出してもよい。また、退院日の代わりに、治療薬の投与終了日を治療期間の終了日としてもよい。

分類部４８は、算出した治療期間と、予め設定された治療期間の閾値とを比較する。分類部４８は、算出した治療期間が閾値未満の場合、その比較症例を良好群に分類し、算出した治療期間が閾値以上、または患者が死亡していた場合、その比較症例を不良群に分類する。なお、算出した治療期間と比較する閾値は、良好群に分類するための閾値と、不良群に分類するための閾値とが２つ設定されていてもよい。この場合、分類部４８は、算出した治療期間と２つの閾値とを比較することで、比較症例を良好群、不良群のいずれかに分類する。

図１０では、治療期間の閾値として「１５日間」が設定された場合を例示している。この場合、患者ＩＤ「Ｐ００５」、「Ｐ０２０」の比較症例の治療期間はそれぞれ「８日間」、「１４日間」であるため、分類部４８は、患者ＩＤ「Ｐ００５」、「Ｐ０２０」の比較症例を良好群に分類する。一方、患者ＩＤ「Ｐ００８」の比較症例の治療期間は「２０日間」で、患者ＩＤ「Ｐ０２５」の患者は死亡しているため、分類部４８は、患者ＩＤ「Ｐ００８」、「Ｐ０２５」の比較症例を不良群に分類する。

治療期間の閾値としては、例えばＣＰで定められる標準治療期間、あるいは公共機関が発表している病種や病名毎の平均治療期間が設定される。これらの場合は病種や病名毎に治療期間の閾値が異なる。もちろん、病種や病名に関わらず、治療期間の閾値を一律に設定してもよい。

図１１は、第２配信要求に含まれる項目がＡＬＢであった場合の、良好群、不良群それぞれの群に属する比較症例のＡＬＢの検査値の代表値を、算出部４９において算出する様子を示したものである。良好群に属するのは、図１０で例示した患者ＩＤ「Ｐ００５」、「Ｐ０２０」等の比較症例である。これらの比較症例のＡＬＢの検査値は、患者ＩＤ「Ｐ００５」の場合が「５．２、４．２、３．８、４．５、・・・」、患者ＩＤ「Ｐ０２０」の場合が「５．５、４．３、４．２、４．８、・・・」とそれぞれ取得日毎に推移している。取得日の日付のうち、実線の楕円で囲んだ「２０１０．０５．１５」、「２０１２．０９．１４」は、それぞれＣＰの適用開始日を示している。

算出部４９は、ＣＰの適用開始日を経過日「０」、すなわち基準日として設定する。このため経過日「−１」は基準日の前日、経過日「１」は基準日の翌日、経過日「２」は基準日の翌々日となる。算出部４９は、良好群に属する各々の比較症例の経過日毎のＡＬＢの検査値をまとめた中間処理データ６７Ａ、および不良群に属する各々の比較症例の経過日毎のＡＬＢの検査値をまとめた中間処理データ６７Ｂをそれぞれ作成する。例えば良好群に属する各々の比較症例の経過日毎のＡＬＢの検査値は、経過日「−１」が「５．２、５．５、・・・」、経過日「０」が「４．２、４．３、・・・」等である。

算出部４９は、算出結果６８Ａ、６８Ｂに示すように、経過日毎のＡＬＢの検査値の平均値を代表値として算出する。算出結果６８Ａは、良好群の中間処理データ６７Ａに基づいて算出したものであり、算出結果６８Ｂは、不良群の中間処理データ６７Ｂに基づいて算出したものである。例えば良好群の経過日「０」の代表値は「４．４」、不良群の経過日「０」の代表値は「４．９」といった具合である。このように、代表値は良好群、不良群のそれぞれの経過日毎に１つずつ算出される。

また、算出部４９は、代表値である平均値を含む統計量データ６９を判定部５０に出力する。図１２に示すように、統計量データ６９は、良好群と不良群のそれぞれの比較症例の検査値（ここではＡＬＢの検査値）の件数、検査値の平均値（代表値）、および検査値の分散を、経過日毎にまとめたものである。例えば経過日「−１」のＡＬＢの検査値の件数は良好群が「７」、不良群が「１０」であり、平均値は図１１と同じく良好群が「５．５」、不良群が「５．０」である。また、分散は良好群が「０．０５２」、不良群が「０．０６４」である。

図１３において、判定部５０は、算出部４９からの統計量データに基づいて、良好群、不良群のそれぞれの比較症例の検査値の平均値に有意差があるか否かを判定する。より具体的には、判定部５０はｔ検定により判定を行う。

ｔ検定は、統計処理の分野において周知のように、それぞれ複数の数値を有する２つの群間に有意差がないとする帰無仮説が正しいか、あるいは２つの群間に有意差があるとする対立仮説が正しいかを判定するためのアルゴリズムである。ｔ検定では、例えば、２つの群それぞれの数値の数（件数）、平均値、および分散を変数とする算出式（１）によりｔ値を算出する。
ｔ＝（Ｘ１ＡＶＥ−Ｘ２ＡＶＥ）／σ{（１／Ｎ１）＋（１／Ｎ２）｝^１／２・・・（１）

ただし、Ｘ１ＡＶＥは２つの群のうちの一方の数値の平均値、Ｘ２ＡＶＥは２つの群のうちの他方の数値の平均値、Ｎ１は２つの群のうちの一方の数値の件数、Ｎ２は２つの群のうちの他方の数値の件数である。σは２つの群の数値のそれぞれの分散σ１^２、σ２^２を合成した分散であり、次式（２）で表される。
σ＝｛σ１^２（Ｎ１−１）＋σ２^２（Ｎ２−１）／（Ｎ１＋Ｎ２−２）｝^１／２・・・（２）

判定部５０は、算出したｔ値の絶対値と、統計学的、確率論的に導出した閾値とを比較する。そして、ｔ値の絶対値が閾値よりも大きい場合は対立仮説が正しい、すなわち２つの群間に有意差ありと判定し、ｔ値の絶対値が閾値以下の場合は帰無仮説が正しい、すなわち２つの群間に有意差なしと判定する。

図１３では、ＡＬＢの検査値について、経過日毎にｔ検定を行って良好群、不良群のそれぞれの比較症例の検査値の平均値に有意差があるか否かを判定する様子を示している。例えば経過日「−１」の場合、Ｘ１ＡＶＥ＝５．５、Ｘ２ＡＶＥ＝５．０、Ｎ１＝７、Ｎ２＝１０、σ１^２＝０．０５２、σ２^２＝０．０６４であるから、式（１）および（２）より、ｔ値の算出結果７０に示すようにｔ＝１７．１４である。また、この場合はｔ値の絶対値１７．１４が閾値２．１３１よりも大きいため、判定結果７１に示すように判定は有意差ありとなる。一方で、経過日「０」の場合はｔ＝−０．３６９となり、絶対値０．３６９が閾値２．１３１以下であるため、判定は有意差なしとなる。

判定部５０は、全経過日における判定が全て有意差なしであった場合は、良好群と不良群の間に有意差がないと判定する。一方、図１３に例示するように、各経過日のうちの１日でも有意差ありとの判定がなされた場合は、良好群と不良群の間に有意差があると判定する。

図１４において、診療データ表示画面２０は、診療データ表示領域７６を有する。診療データ表示領域７６の縦軸には、治療薬、バイタルサイン、検体検査といった診療データの大分類の名称、および治療薬Ａ、血圧（上）、体温、ＷＢＣ、ＡＬＢといった各診療データの個々の項目の名称の表示欄７７が配されている。診療データ表示領域７６の横軸には、診療データ表示領域７６に表示される診療データの取得期間の表示欄７８が配されている。

表示欄７８は、第１表示欄７８Ａと第２表示欄７８Ｂとに分かれている。第１表示欄７８Ａで表される期間（第１期間という）は第２表示欄７８Ｂで表される期間（第２期間という）よりも相対的に時間尺度が長い。

第１表示欄７８Ａには期間標識７９が設けられている。期間標識７９は、第２期間が第１期間のいずれに対応するかを示す。期間標識７９の幅は、第１期間の時間尺度における第２期間の幅に対応している。図１４では、第２期間は２０１４年１２月から２０１５年３月中旬までの約３か月半であるので、期間標識７９の幅は、第１期間の時間尺度における約３か月半の幅に対応する。

期間標識７９をカーソル８０で横方向に移動させたり、期間標識７９の幅を変更することで、第２期間の表示範囲を変更することが可能である。なお、最初に診療データ表示画面２０に表示する第２期間は、最新の診療データから所定期間前としてもよいし、ウェブブラウザ上の初期画面において、配信指示で診療対象患者の患者ＩＤを入力する際に医療スタッフが指定してもよい。

診療データ表示領域７６は、診療データの大分類毎に複数のサブ領域８１Ａ、８１Ｂ、８１Ｃに分割されている。サブ領域８１Ａには治療薬、サブ領域８１Ｂにはバイタルサイン、サブ領域８１Ｃには検体検査がそれぞれ割り当てられている。各サブ領域８１Ａ〜８１Ｃの表示欄７７には、非表示の項目を縦スクロール操作により表示させるためのスクロールバー８２が設けられている。

サブ領域８１Ａには、第２期間における各治療薬Ａ、Ｂの投与開始日と終了日、並びに投与量を示すバー８３が表示される。サブ領域８１Ｂ、８１Ｃには、第２期間におけるバイタルサインおよび検体検査の検査値を、取得日毎にプロットして線で結んだ折れ線グラフ８４が表示される。バイタルサイン、検体検査の表示欄７７には、折れ線グラフ８４の凡例が表示される。

各サブ領域８１Ａ〜８１Ｃに表示されるバー８３、および折れ線グラフ８４を形成する点は、投与日、測定日、検査日に応じた診療データ表示領域７６の位置にそれぞれ配置される。

診療データ表示画面２０には、診療データ表示領域７６の他に、患者情報表示領域８５や病名表示領域８６が設けられている。患者情報表示領域８５には、診療対象患者の患者ＩＤおよび氏名、生年月日、年齢を示す文字情報が表示される。病名表示領域８６には、「肺癌」といった診断病名を示す文字情報が表示される。

表示欄７７の各検査値の項目の横には、チェックボックス８７が設けられている。また、診療データ表示領域７６の下部には、症例検索ボタン８８が設けられている。これらチェックボックス８７および症例検索ボタン８８は、グラフ比較表示画面２１の配信指示を入力するためのものである。所望の検査値の項目のチェックボックス８７がカーソル８０で選択され、かつ症例検索ボタン８８がカーソル８０で選択された場合、ブラウザ制御部３６は、当該チェックボックス８７が選択された検査値の項目を含む第２配信要求を診療支援サーバ１１に対して発行する。図１４では、ＡＬＢの項目のチェックボックス８７が選択されている様子を示している。

ここで、チェックボックス８７が複数選択されて症例検索ボタン８８が選択された場合、算出部４９は、複数の項目別に代表値を算出する。また、判定部５０は、複数の項目別に判定を行う。画面表示制御部５１は、複数の項目のうち、判定部５０で有意差があると判定された項目の代表値を含むグラフ比較表示画面２１を生成する。判定部５０で有意差がないと判定された項目の代表値については、グラフ比較表示画面２１には表示されない（図１６参照）。

グラフ比較表示画面２１は、例えば診療データ表示画面２０上にポップアップ表示される。図１５において、グラフ比較表示画面２１は、グラフ表示領域９１を有する。グラフ表示領域９１の縦軸には検査値が、横軸には経過日がそれぞれ割り当てられている。

グラフ表示領域９１には、一点鎖線で示す良好群の代表値の時系列変化を示す折れ線グラフ９２と、破線で示す不良群の代表値の時系列変化を示す折れ線グラフ９３と、実線および四角の点で示す診療対象患者の検査値の時系列変化を示す折れ線グラフ９４とが重畳表示されている。これらのグラフ９２〜９４は、経過日「０」を基準日として時間軸を揃えて表示されている。

グラフ表示領域９１には、グラフ９２〜９４の他に、凡例９５および検査値の正常範囲９６が表示されている。正常範囲９６は、ハッチングおよび２点鎖線で示すように、異常範囲と区別して表示され、グラフ表示領域９１の横軸の全体にわたって帯状に表示される。

グラフ比較表示画面２１には、グラフ表示領域９１の他に、項目表示領域９７が設けられている。項目表示領域９７には、検査値の項目を示す文字情報が表示される。

図１５では、ＡＬＢの検査値について各グラフ９２〜９４を表示した例を示している。この場合は縦軸の単位は「ｇ／ｄＬ」であり、横軸の経過日は、例えば基準日である経過日「０」の前日の経過日「−１」から、経過日「１６」まで、基準日を跨ぐ前後の期間が表示されている。また、正常範囲９６は、ＡＬＢの正常範囲とされている３．８ｇ／ｄＬ〜５．３ｇ／ｄＬの範囲に表示されている。なお、横軸の経過日は、例えば経過日「−１０」から経過日「２０」等、変更することが可能である。

図１５では、基準日から６日経過したときに第２配信要求を出力してグラフ比較表示画面２１を表示した場合を例示している。したがって、診療対象患者の検査値の時系列変化を示す折れ線グラフ９４は、経過日「６」以降は検査値が存在しないため途切れている。

図１６は、体温、ＷＢＣ、ＲＢＣ、およびＡＬＢの４つの項目を含む第２配信要求を出力した場合のグラフ比較表示画面２１の例である。ここでは、上記の４つの項目のうち、体温、ＡＬＢが判定部５０で有意差ありと判定され、ＷＢＣ、ＲＢＣが判定部５０で有意差なしと判定された場合を示している。この場合、グラフ比較表示画面２１には、ＡＬＢ用と体温用の２つのグラフ表示領域９１Ａ、９１Ｂおよび項目表示領域９７Ａ、９７Ｂが設けられ、その下部には、判定部５０で有意差なしと判定された項目を示す文字情報の表示欄９８が設けられている。なお、体温のグラフ比較表示領域９１Ｂには、体温の正常範囲とされている３５．５℃〜３７．０℃の範囲に正常範囲９６が表示されている。

以下、上記構成による作用について、図１７のフローチャートを参照して説明する。まず、医療スタッフは、クライアント端末１０を操作して、ウェブブラウザ上の初期画面において、診療データ表示画面２０の配信指示を入力する。この配信指示に応じて、ブラウザ制御部３６から診療支援サーバ１１に対して第１配信要求が発行される。

診療支援サーバ１１では、第１配信要求が受付部４６で受け付けられる。第１配信要求で受け付けられた診療対象患者の患者ＩＤは取得部４７に出力され、取得部４７からカルテＤＢサーバ１２に対して第１取得要求が発行される。

カルテＤＢサーバ１２では、第１取得要求が受付部５６で受け付けられる。第１取得要求で受け付けられた診療対象患者の患者ＩＤは検索部５７に出力される。そして、検索部５７によって、電子カルテＤＢ１４から、診療対象患者の診療データが検索される。検索された診療対象患者の診療データは、出力制御部５８によって診療支援サーバ１１に出力される。

診療支援サーバ１１では、診療対象患者の診療データが取得部４７で取得される。診療対象患者の診療データは画面表示制御部５１に出力される。画面表示制御部５１では、診療対象患者の診療データに基づいて診療データ表示画面２０が生成される。診療データ表示画面２０のＸＭＬデータは、第１配信要求の出力元のクライアント端末１０に出力される。

クライアント端末１０では、診療データ表示画面２０のＸＭＬデータがブラウザ制御部３６で受け取られる。ブラウザ制御部３６によりＸＭＬデータに基づきウェブブラウザ上に表示する診療データ表示画面２０が再現され、ＧＵＩ制御部３５により診療データ表示画面２０がディスプレイ２９Ａに表示される。

診療データ表示画面２０には、診療対象患者の各種診療データが時系列に沿って表示される。医療スタッフは、診療データ表示画面２０を閲覧し、診療対象患者の病状を把握する。

診療データ表示画面２０上において、医療スタッフは、診療対象患者の病状をさらに詳しく把握するため、所望の検査値の項目のチェックボックス８７をカーソル８０で選択し、かつ症例検索ボタン８８をカーソル８０で選択する。このグラフ比較表示画面２１の配信指示により、図１７のステップＳ１００に示すように、当該チェックボックス８７が選択された検査値の項目を含む第２配信要求が、ブラウザ制御部３６から診療支援サーバ１１に対して発行される。

診療支援サーバ１１では、第２配信要求が受付部４６で受け付けられる（ステップＳ２００）。第２配信要求で受け付けられた診療対象患者の患者ＩＤは取得部４７に出力され、検査値の項目は算出部４９に出力される。取得部４７からカルテＤＢサーバ１２に対して第２取得要求が発行される（ステップＳ２１０）。

カルテＤＢサーバ１２では、第２取得要求が受付部５６で受け付けられる（ステップＳ３００）。１回目の第２取得要求で受け付けられた診療対象患者の患者ＩＤおよび２回目の第２取得要求で受け付けられた診療対象患者のＣＰＩＤは検索部５７に出力される。そして、検索部５７によって、電子カルテＤＢ１４から、１回目の第２取得要求に応じて診療対象患者の診療データが検索され、２回目の第２取得要求に応じて比較症例が検索される（ステップＳ３１０）。これらは出力制御部５８によって診療支援サーバ１１に出力される（ステップＳ３２０）。

診療支援サーバ１１では、診療対象患者の診療データおよび比較症例が取得部４７で取得される（ステップＳ２２０）。このとき取得された比較症例は、診療対象患者とＣＰが同一の診療データである。ＣＰは病種や病名毎に作成されるので、比較症例は、少なくとも病種や病名が診療対象患者と一致する患者の診療データである。また、ＣＰは治療計画を日毎にまとめたものであるため、比較症例は、バリアンスが発生していない限り、検査値の項目や取得日が診療対象患者の診療データと一致する。したがって、診療対象患者の診療データとの比較がしやすい比較症例を取得することができる。

取得部４７で取得された診療対象患者の診療データは画面表示制御部５１に、比較症例は分類部４８、および算出部４９にそれぞれ出力される。

次いで、分類部４８により、治療期間の長短、および患者の生死に応じて比較症例が良好群と不良群に分類される（ステップＳ２３０）。具体的には、まず、比較症例の各々について、診察・治療記録に記録されたＣＰの適用開始日と退院日を元に治療期間が算出される。そして、治療期間と閾値とが比較され、治療期間が閾値未満の場合は良好群に、治療期間が閾値以上、または患者が死亡した場合は不良群に分類される。分類結果は算出部４９に出力される。

続いて、算出部４９により、同一の群に属する比較症例の検査値に基づいて、群を代表する代表値が算出される（ステップＳ２４０）。また、良好群、不良群のそれぞれの比較症例の検査値の件数、平均値（代表値）、および分散を含む統計量データ６９が算出される。このとき、ＣＰの適用開始日が基準日として設定される。代表値は、第２配信要求に含まれる項目の検査値について、経過日毎の検査値の平均値が算出される。算出結果は判定部５０および画面表示制御部５１に出力される。

ステップＳ２５０において、統計量データ６９に基づいて、ｔ検定を用いて良好群と不良群の間に有意差があるか否かが判定される。この判定は第２配信要求に含まれる項目別に行われる。判定結果は画面表示制御部５１に出力される。

画面表示制御部５１では、診療対象患者の診療データと、各項目別の代表値のうちの判定部５０で有意差があると判定された項目の代表値とに基づいて、グラフ比較表示画面２１が生成される。グラフ比較表示画面２１のＸＭＬデータは、第２配信要求の出力元のクライアント端末１０に出力される（ステップＳ２６０）。

クライアント端末１０では、グラフ比較表示画面２１のＸＭＬデータがブラウザ制御部３６で受け取られる（ステップＳ１１０）。ブラウザ制御部３６によりＸＭＬデータに基づきウェブブラウザ上に表示するグラフ比較表示画面２１が再現され、ＧＵＩ制御部３５によりグラフ比較表示画面２１がディスプレイ２９Ａに表示される（ステップＳ１２０）。

グラフ比較表示画面２１には、良好群の代表値の時系列変化を示す折れ線グラフ９２と、不良群の代表値の時系列変化を示す折れ線グラフ９３と、診療対象患者の検査値の時系列変化を示す折れ線グラフ９４とが、経過日「０」を基準として時間軸を揃えて重畳表示される。また、グラフ比較表示画面２１には、正常範囲９６が表示される。さらに、基準日である経過日「０」の以前の経過日（図１５等では経過日「−１」）を始点として、経過日「０」の以降の経過日（図１５等では経過日「１６」）までの各グラフ９２〜９４が表示される。

グラフ比較表示画面２１によれば、良好群の代表値、不良群の代表値、および診療対象患者の検査値の時系列変化が一目で分かる。このため、経験の浅い医師であっても、診療対象患者の病状悪化の兆候を簡単かつ確実に把握することができる。また、正常範囲９６が表示されるので、診療対象患者の検査値等が正常範囲９６とどれだけ隔たりがあるかも分かり、診療対象患者の今後の病状の判断の一助となる。さらに、基準日である経過日「０」を跨ぐ前後の期間の各グラフ９２〜９４が表示されるので、基準日以前からの患者の病状を確認することができ、治療効果の把握がしやすい。

算出部４９によりＣＰの適用開始日が基準日として設定されるので、グラフ比較表示画面２１の各グラフ９２〜９４を、時間軸を揃えて重畳表示することができる。これにより、各グラフ９２〜９４の比較がしやすくなり、診療対象患者の今後の病状の判断もしやすくなる。

図１５に示すグラフ比較表示画面２１では、良好群の代表値は、経過日「０」以降増加傾向にあるのに対して、不良群の代表値は、経過日「０」から経過日「６」にかけて、徐々に減少している。また、経過日「２」以降、診療対象患者の検査値が、不良群の代表値よりも下回っている。このため、診療対象患者の今後の病状が悪化するとの見通しを立てることができ、先回りして診療対象患者に適切な処置を施すことができる。治療成績の良化に貢献することができ、診療対象患者にとっても非常によい結果をもたらすことができる。

なお、図１５の場合とは逆に、診療対象患者の検査値の時系列変化が良好群の代表値の時系列変化に沿っている、または上回っている場合は、診療対象患者の今後の病状が良化するとの見通しを立てることができ、現在の治療方針を続けてよいことが分かる。

判定部５０で有意差があると判定された項目の検査値は、治療成績の良し悪しによる差異が明確であるため、その代表値は、診療対象患者の今後の病状を判断するための有用な指標となる。反対に判定部５０で有意差がないと判定された項目の検査値は、治療成績の良し悪しによって差異が殆どないため、その代表値は、診療対象患者の今後の病状を判断するための有用な指標とはならない。

したがって、判定部５０で有意差がないと判定された項目の代表値は、診療対象患者の検査値と比較可能に表示しても、診療対象患者の今後の病状の判断に寄与しないために煩わしいだけで意味がない。そこで本実施形態では、判定部５０で項目別に良好群と不良群の間に有意差があるか否かを判定し、有意差があると判定された項目の代表値のみを診療対象患者の検査値と比較可能に表示している。こうすることで、診療対象患者の今後の病状の判断に寄与する有用な指標のみを厳選して医療スタッフに提供することができる。

上記第１実施形態では、代表値として平均値を算出しているが、平均値に代えて、中央値や最頻値を代表値として算出してもよい。

なお、例えば患者Ａは基準日から１０日後にＡＬＢの検査値が取得されているのに対して、患者Ｂは基準日から１０日後はバリアンスの発生によりＡＬＢの検査値が取得されず、１日ずれた基準日から１１日後にＡＬＢの検査値が取得されていた場合等、各患者の検査値の取得日が多少ずれることがある。こうした場合は、基準日からの経過日が例えば１０日等と比較的長ければ、１日程度の取得日の違いは許容範囲であるとして、代表値を算出する際には取得日を同日として扱う。

上記第１実施形態では、ｔ検定により判定を行っているが、本発明はこれに限定されない。単純に良好群、不良群それぞれの代表値の差分に基づいて判定を行ってもよい。例えば、良好群、不良群それぞれの代表値の差分が、予め設定された閾値未満の場合は有意差なし、閾値以上の場合は有意差ありと判定する。

上記第１実施形態では、算出した治療期間と閾値との比較により比較症例を分類しているが、閾値を用いることなく、算出した治療期間が相対的に長いか短いかで比較症例を分類することも可能である。具体的には、算出した治療期間の統計分析を行い、治療期間を横軸の階級、比較症例の個数を縦軸の度数にとった度数分布に基づいて分類を行う。例えば、治療期間が短いほうの全体の２０％の比較症例を良好群に分類し、治療期間が長いほうの全体の２０％の比較症例を不良群に分類する等、全体に占める割合で比較症例を分類する。この場合は予め有意差が見込めるように割合を決定することが好ましい。あるいは、治療期間の最頻値または中央値を境に、最頻値または中央値よりも治療期間が短いものを良好群、長いものを不良群に分類してもよい。この他にも、比較症例の分類方法はいかなる方法であってもよい。

算出部４９で算出した代表値が、検査値の項目別に設定される正常範囲内であった場合は、判定部５０で有意差ありと判定された場合でも、有意差なしと判定された場合と同じように扱い、当該項目の検査値については各グラフ９２、９３を表示しないことが好ましい。

上記第１実施形態では、第２配信要求を受け付けた後に、比較症例の取得、分類、代表値の算出、および有意差の判定を行っているが、第２配信要求を受け付ける前にこれらの処理を済ましておいてもよい。また、第２配信要求に含まれる項目ではなく、検査値の全項目について代表値の算出および有意差の判定を行ってもよい。この場合は第１配信要求を受け付けたときに代表値の算出および有意差の判定を行う。そして、診療データ表示画面２０の表示欄７７において、有意差があると判定された項目をカーソル８０で選択可能に構成し、当該項目がカーソル８０で選択されたときにグラフ比較表示画面２１を表示する。

上記第１実施形態では、診療データ表示画面２０とグラフ比較表示画面２１を別々の表示画面とし、各グラフ９２、９３を診療データ表示画面２０とは別に表示しているが、診療データ表示画面２０に各グラフ９２、９３を表示してもよい。こうすると、他の項目の時系列変化も同じ表示画面で閲覧することができるため、他の項目との比較検討がしやすい。一方、判定部５０で有意差があると判定された項目が比較的多い場合は、診療データ表示画面２０に各グラフ９２、９３を表示するとグラフの本数が多くなって見辛くなるため、上記第１実施形態のように各グラフ９２、９３を診療データ表示画面２０とは別に表示することが好ましい。診療データ表示画面２０とグラフ比較表示画面２１を別々の表示画面とする表示態様と、診療データ表示画面２０に各グラフ９２、９３を表示する態様とを切り替え可能に構成してもよい。

あるいは、診療データ表示画面２０に各グラフ９２、９３を表示する場合は、各グラフ９２、９３の表示、非表示を切り替える表示切替ボタンを診療データ表示画面２０に設けておき、表示切替ボタンの操作に応じて各グラフ９２、９３の表示、非表示を切り替えてもよい。判定部５０で有意差があると判定された項目が複数ある場合は、項目毎に各グラフ９２、９３の表示、非表示を切り替え可能に構成してもよい。

なお、代表値と診療対象患者の検査値の表示形態としては、上記第１実施形態の各グラフ９２〜９４の重畳表示に代えて、あるいは加えて、各グラフ９２〜９４を並列表示してもよい。この場合、各グラフ９２〜９４を同一の表示画面に並列表示してもよいし、別の表示画面に表示してもよい。また、折れ線グラフの形態ではなく、表の形態で代表値と診療対象患者の検査値を表示してもよい。要するに、代表値と診療対象患者の検査値が比較可能に表示されていればよい。

［第２実施形態］
上記第１実施形態では、診療対象患者とＣＰが同一の診療データを比較症例として取得しているが、本実施形態では、図１８に示すように、診療対象患者と手術の内容が同一の診療データを比較症例として取得する。

図１８では、診療対象患者の電子カルテの診察・治療記録に、手術の内容「胃全摘出手術」が記録されている場合を例示している。この場合、取得部４７は、手術の内容「胃全摘出手術」を含む第２取得要求をカルテＤＢサーバ１２に出力する。カルテＤＢサーバ１２では、検索部５７により、電子カルテＤＢ１４の各患者の電子カルテから、診察・治療記録に手術の内容「胃全摘出手術」が記録されている患者（患者ＩＤ「Ｐ００７」、「Ｐ０１２」等の患者）の電子カルテの診療データが比較症例として検索される。

また、この場合は手術の実施日が算出部４９により基準日として設定される。これにより、グラフ比較表示画面２１の各グラフ９２〜９４は、図１９に示すように手術の実施日を経過日「０」として時間軸を揃えて表示される。

手術の内容は、病種や病名を間接的に表す情報である。例えば手術の内容が図１８の「胃全摘出手術」であった場合は、病名が胃癌であることが分かる。また、手術の内容が「肝右葉切除術」であった場合は、病名が肝臓癌であることが分かる。このため取得部４７で取得された比較症例は、上記第１実施形態の場合と同様に、少なくとも病種や病名が診療対象患者と一致する患者の診療データである。病種や病名が同じであれば、検査値の項目も比較症例と診療対象患者の診療データとでおおよそ一致する。したがって、診療対象患者の診療データとの比較がしやすい比較症例を取得することができる。

なお、手術の内容としては、開腹手術、内視鏡的粘膜切除術（ＥＭＲ；Endoscopic Mucosal Resection）、内視鏡的粘膜下層剥離術（ＥＳＤ；Endoscopic Submucosal Dissection）、腹腔鏡・内視鏡合同手術(ＬＥＣＳ；Laparoscopy and Endoscopy Cooperative Surgery)といった手技の内容を含んでいてもよい。

［第３実施形態］
本実施形態では、診療対象患者と病名および治療薬が同一の診療データを比較症例として取得する。この場合、診療支援サーバ１１のストレージデバイス２５Ｂには、図２０に示す病名・治療薬テーブル１００が記録される。

図２０において、病名・治療薬テーブル１００は、病名を病種毎に分類し、かつ病名毎の治療薬をまとめたものである。図２０では、肺炎の病種を「定型肺炎」と「非定型肺炎」に分類し、病名「肺炎球菌性肺炎」、「肺炎桿菌性肺炎」、「黄色ブドウ球菌性肺炎」を「定型肺炎」に、病名「緑膿菌性肺炎」、「マイコプラズマ肺炎」、「クラミジア肺炎」を「非定型肺炎」にそれぞれ分類した例を示している。なお、病名・治療薬テーブル１００には、図示する肺炎以外の疾患についても、病種によって分類された病名とその治療薬が登録されている。例えば疾患が肝炎の場合は、病種が「ウイルス性肝炎」と「その他の肝炎」に分類され、「Ａ型肝炎」、「Ｂ型肝炎」等が「ウイルス性肝炎」に、「アルコール性肝炎」、「自己免疫性肝炎」等が「その他の肝炎」に分類されている。

「定型肺炎」のうち、「肺炎球菌性肺炎」と「肺炎桿菌性肺炎」は、治療薬が共通している。また、「非定型肺炎」の「マイコプラズマ肺炎」と「クラミジア肺炎」も治療薬が共通している。治療薬「ペニシリン系Ａ、Ｂ、Ｃ、・・・」や「マクロライド系Ｐ、Ｑ、Ｒ、・・・」等は、例えば製薬会社が異なるだけで成分および薬効はほぼ同等である。取得部４７は、こうした病種および治療薬が共通している病名を同一種の病名と見なし、かつ治療薬も同一種と見なす。

図２１に示すように、診療対象患者の電子カルテの診察・治療記録に、病名「マイコプラズマ肺炎」、および治療薬「マクロライド系Ｐ」が記録されている場合、取得部４７は、病名・治療薬テーブル１００を参照して、病名「マイコプラズマ肺炎」、および治療薬「マクロライド系Ｐ」、並びに病名「マイコプラズマ肺炎」、および治療薬「マクロライド系Ｐ」と同一種の病名（「クラミジア肺炎」）、および治療薬（「テトラサイクリン系Ｐ」、「マクロライド系Ｑ」、「マクロライド系Ｒ」等）を含む第２取得要求をカルテＤＢサーバ１２に出力する。

カルテＤＢサーバ１２では、検索部５７により、診察・治療記録に病名「マイコプラズマ肺炎」またはこれと同一種の病名の「クラミジア肺炎」、および治療薬「マクロライド系Ｐ」またはこれと同一種の治療薬「テトラサイクリン系Ｐ」、「マクロライド系Ｑ」、「マクロライド系Ｒ」等が記録されている患者（患者ＩＤ「Ｐ００３」、「Ｐ００９」等の患者）の電子カルテの診療データが比較症例として検索される。すなわち、診療対象患者と病名および治療薬が同一の診療データとは、診療対象患者と病名および治療薬が完全一致する診療データと、診療対象患者と病名および治療薬が同一種の診療データとを含んでいる。

また、この場合は治療薬の投与開始日が算出部４９により基準日として設定される。これにより、グラフ比較表示画面２１の各グラフ９２〜９４は、図２２に示すように治療薬の投与開始日を経過日「０」として時間軸を揃えて表示される。

この場合の比較症例は、少なくとも病名および治療薬が診療対象患者と一致する患者または同一種の患者の診療データである。病名が一致または同一種であれば、検査値の項目も比較症例と診療対象患者の診療データとでおおよそ一致する。また、治療薬が一致または同一種であれば、治療効果が一致する。したがって、診療対象患者の診療データとの比較がしやすい比較症例を取得することができる。

なお、病名・治療薬テーブル１００をカルテＤＢサーバ１２のストレージデバイス２５Ｃに記録しておいてもよい。この場合、第２取得要求には診療対象患者の病名および治療薬のみが含まれる。検索部５７は、病名・治療薬テーブル１００から、診療対象患者の病名および治療薬と同一種の病名および治療薬を読み出し、第２取得要求の診療対象患者の病名および治療薬、並びに病名・治療薬テーブル１００から読み出した診療対象患者の病名および治療薬と同一種の病名および治療薬が診察・治療記録に記録された患者の電子カルテの診療データを比較症例として検索する。

診療対象患者とＣＰが同一、かつ手術の内容が同一の診療データを比較症例として取得する等、上記各実施形態の比較症例の取得方法を複合して用いてもよい。

［第４実施形態］
上記各実施形態では、診療対象患者とＣＰが同一の診療データ（第１実施形態）、診療対象患者と手術の内容が同一の診療データ（第２実施形態）、または診療対象患者と病名および治療薬が同一の診療データ（第３実施形態）を比較症例として取得する例を示したが、本発明はこれに限定されない。

本実施形態では、検索部５７は、診療対象患者の検査値と、診療対象患者以外の患者の検査値との類似度を算出する。類似度は、ＣＰの適用開始日、手術の実施日、治療薬の投与開始日といった基準日以前の取得日における、診療対象患者の検査値と診療対象患者以外の患者の検査値に基づいて算出する。

類似度は、例えば、診療対象患者の基準日以前の取得日の各項目の検査値ＸＩ（Ｉ＝１、２、・・・、Ｍ、Ｍは検査値の項目数）と診療対象患者以外の患者の基準日以前の取得日の各項目の検査値ＹＩの差分｜ＸＩ−ＹＩ｜をそれぞれとり、各項目の検査値の差分に適当な重み付け係数ＷＩを掛けたものの総和（ΣＷＩ｜ＸＩ−ＹＩ｜）である（図２３参照）。こうして算出した類似度は、ＸＩ、ＹＩをそれぞれ要素とする２つのＭ次元ベクトルのＭ次元ベクトル空間における距離を表している。なお、重み付け係数ＷＩは、病名等に応じて予め定められている。

診療対象患者の検査値と診療対象患者以外の患者の検査値の差分｜ＸＩ−ＹＩ｜が小さい程、類似度は小さくなり、診療対象患者以外の患者の診療データは診療対象患者の診療データとの類似性が高いといえる。一方、｜ＸＩ−ＹＩ｜が大きい程、類似度は大きくなり、診療対象患者以外の患者の診療データは診療対象患者の診療データとの類似性が低いといえる。

検索部５７は、算出した類似度と予め設定された閾値とを比較する。そして、類似度が閾値未満の場合、診療対象患者以外の患者の診療データが診療対象患者の診療データと類似性があると判定し、類似度が閾値以上の場合、診療対象患者以外の患者の診療データが診療対象患者の診療データと類似性がないと判定する。検索部５７は、類似性があると判定した診療データを比較症例とする。

図２３では、患者ＩＤ「Ｐ２００」の診療対象患者の診療データと、患者ＩＤ「Ｐ０３５」の診療対象患者以外の患者の診療データとの類似度を算出してこれらの類似性を判定する様子を示している。基準日以前の取得日の検査値ＸＩ、ＹＩとして、実線の楕円で囲んだ基準日「２０１５．０２．０３」、「２０１２．０９．１４」の前日の検査値「５．８」および「５．５」がピックアップされている。なお、図２３ではＡＬＢの検査値のみを示しているが、他の項目の検査値についても、基準日の前日の検査値がピックアップされて類似度の算出に用いられる。

診療対象患者の検査値と診療対象患者以外の患者の検査値の類似度に応じて、比較症例とする診療データを決定するので、より診療対象患者の診療データに類似した診療データを比較症例とすることができる。

上記第１〜第３実施形態では、検査値の類似性を考慮していないので、診療対象患者の診療データとの類似性が低い診療データが比較症例として取得される場合がある。そうすると、診療対象患者の検査値と、算出部４９で算出される代表値とに乖離が生じ、各グラフ９２〜９４の比較がしにくくなる。

対して本実施形態では、より診療対象患者の診療データに類似した診療データを比較症例とすることができるため、診療対象患者の検査値と、算出部４９で算出される代表値とに乖離が生じることが防がれ、各グラフ９２〜９４の比較がしやすくなる。

ただし、この場合は、電子カルテＤＢ１４に登録された診療対象患者以外の患者の診療データの全てについて類似度を算出する必要があるため、診療対象患者以外の患者の診療データが比較的多い場合は比較症例の検索および取得に時間が掛かる。このため、まずは上記第１〜第３実施形態のいずれかの方法で比較症例を検索した後、検索した比較症例をさらに絞り込むために本実施形態の方法を適用してもよい。この場合は類似度の算出や類似性の判定を取得部４７が担ってもよい。

なお、診療データに健康管理情報が含まれている場合は、この健康管理情報の検査値を類似度の算出に使用してもよい。

また、患者の年齢、性別、居住地域等の属性に応じて、比較症例として検索する診療データを決定したり、検索した比較症例を絞り込んでもよい。診療データに遺伝子検査情報が含まれている場合は、比較症例の検索や絞り込みに遺伝子検査情報を利用してもよい。

［第５実施形態］
上記第１実施形態では、治療期間の長短に応じて比較症例を分類しているが、本発明はこれに限定されない。ＣＰを採用した患者の場合は、バリアンスによって治療成績の良し悪しを判断することができる。そこで本実施形態では、バリアンスに応じて比較症例を分類する。

より具体的には、本実施形態の分類部４８は、診察・治療記録にバリアンスが記録されていない比較症例、および診察・治療記録に正のバリアンスが記録されている比較症例を良好群に分類する。一方、診察・治療記録に負のバリアンスが記録されている比較症例、および患者が死亡した比較症例を不良群に分類する。

ここで、正のバリアンスは、治療計画で想定していたよりも患者の回復が順調である場合に発生したバリアンスである。負のバリアンスは、その逆に治療計画で想定していたよりも患者の回復が思わしくない場合に発生したバリアンスである。正のバリアンスには、例えば、治療計画が予定よりも早まった場合や、治療計画の一部を不必要と判断して省略した場合がある。負のバリアンスには、例えば、治療計画が予定よりも延期された場合や、合併症が発症して当初の治療計画にはない治療計画を追加した場合がある。

図２４には、患者ＩＤ「Ｐ００６」、「Ｐ０１８」、「Ｐ０２１」、「Ｐ０３６」等の比較症例を、良好群、不良群に分類する様子を示している。この場合、分類部４８は、患者ＩＤ「Ｐ０１８」の比較症例の診察・治療記録にバリアンスが記録されていないので、この比較症例を良好群に分類する。また、患者ＩＤ「Ｐ０３６」の比較症例の診察・治療記録に「投与期間切り上げ」の正のバリアンスが記録されているので、この比較症例を良好群に分類する。一方、分類部４８は、患者ＩＤ「Ｐ００６」、「Ｐ０２１」の比較症例の診察・治療記録にそれぞれ「食事制限延長」、「血液検査追加」の負のバリアンスが記録されているので、これらの比較症例を不良群に分類する。

なお、例えば正のバリアンスの発生回数から負のバリアンスの発生回数を除算した結果が２以上の場合は良好群に分類し、２未満の場合は不良群に分類する等、正のバリアンスと負のバリアンスの発生回数に応じて比較症例を分類してもよい。また、単純に負のバリアンスの発生有無で比較症例を分類してもよい。

上記第１実施形態の治療期間の長短や上記第５実施形態のバリアンスに応じた分類方法に代えて、例えば体温の検査値に着目して、体温の検査値がある一定期間３７．５℃以上であった場合は不良群に分類する等、特定の項目の検査値が異常値か否かに応じて比較症例を分類してもよい。

［第６実施形態］
図１５では、基準日から６日経過したときのグラフ比較表示画面２１を例示している。この場合は良好群の代表値と診療対象患者の検査値とに明らかな差異が生じていて、診療対象患者の今後の病状が悪化するとの見通しを立てることができるため、グラフ比較表示画面２１を表示することには意味がある。

しかしながら、経過日「−１」から経過日「２」までは、良好群の代表値と診療対象患者の検査値とに明らかな差異が生じているとはいえず、この経過日「−１」から経過日「２」の間にグラフ比較表示画面２１を表示しても、診療対象患者の今後の病状の見通しが立てにくい。したがって、良好群の代表値と診療対象患者の検査値とに明らかな差異が生じていない間は、グラフ比較表示画面２１を表示することにはあまり意味がない。

そこで本実施形態では、分類部４８で治療成績が最も良好な群である良好群に分類された比較症例の検査値で規定される規定範囲内に、診療対象患者の検査値がある間は代表値を表示させず、診療対象患者の検査値が規定範囲外となった場合に代表値を表示する。

具体的には図２５の算出結果１１０に示すように、算出部４９は、良好群の中間処理データ６７Ａに基づいて良好群の比較症例の各経過日の検査値の平均値に加えて標準偏差を算出する。画面表示制御部５１は、算出結果１１０に基づいて中間処理データ１１１を作成する。中間処理データ１１１は、経過日毎の規定範囲を定めたものである。規定範囲には、良好群の比較症例の各経過日の平均値±標準偏差で表される数値範囲が定められる。

画面表示制御部５１は、中間処理データ１１１に基づいて、グラフ比較表示画面２１を生成するか否かを決定する。具体的には、画面表示制御部５１は、取得部４７からの診療対象患者の検査値が、規定範囲内にあるか否かを判定する。画面表示制御部５１は、規定範囲内に診療対象患者の検査値がある間はグラフ比較表示画面２１を生成せず、診療対象患者の検査値が規定範囲外となった場合に、はじめてグラフ比較表示画面２１を生成する。

図２５では、患者ＩＤ「Ｐ０４０」の診療対象患者の診療データのＡＬＢの検査値が、基準日「２０１５．０３．１１」（経過日「０」）の前日「２０１５．０３．１０」（経過日「−１」）から「５．７、５．４、４．２、３．０、・・・」と推移していた場合を例示している。

経過日「−１」に該当する「２０１５．０３．１０」から経過日「１」に該当する「２０１５．０３．１２」までは、診療対象患者のＡＬＢの検査値が中間処理データ１１１に示す規定範囲内にあり、経過日「２」に該当する「２０１５．０３．１３」になってはじめて、診療対象患者のＡＬＢの検査値が規定範囲外になっている。

この場合、「２０１５．０３．１０」から「２０１５．０３．１２」までの間は、たとえ判定部５０でＡＬＢの検査値が有意差ありと判定されたとしても、画面表示制御部５１はグラフ比較表示画面２１を生成しない。したがってこの間はクライアント端末１０のディスプレイ２９Ａにグラフ比較表示画面２１は表示されない。一方、「２０１５．０３．１３」に第２配信要求を受け付けた場合は、画面表示制御部５１はグラフ比較表示画面２１を生成する。したがって「２０１５．０３．１３」になってはじめてクライアント端末１０のディスプレイ２９Ａにグラフ比較表示画面２１が表示される。

このように、良好群の代表値と診療対象患者の検査値とに明らかな差異が生じていて、診療対象患者の今後の病状が悪化するとの見通しを立てることができるようになってからグラフ比較表示画面２１を表示するので、診療対象患者の今後の病状の見通しが立てにくいグラフ比較表示画面２１が表示されて、医療スタッフが戸惑いや煩わしさを感じることがない。

なお、規定範囲は、上記で例示した平均値±標準偏差で表される数値範囲に代えて、平均値±標準偏差×２、あるいは平均値±標準偏差×３で表される数値範囲としてもよい。また、平均値±１等、標準偏差に基づかない数値範囲を規定範囲としてもよい。

［第７実施形態］
上記各実施形態では、診療対象患者と比較症例の検査値自体を用いて代表値を算出したり各グラフ９２〜９４を表示したりしているが、各患者の検査値には患者の個体差による差異があるため、検査値自体では適当な代表値が算出できなかったり、単純に各グラフ９２〜９４の比較ができなかったりするおそれがある。

そこで本実施形態では、診療対象患者と比較症例の検査値を基準値で規格化する。具体的には、算出部４９により、診療対象患者と比較症例の検査値を、基準値からの変化量に変換して規格化する。

図２６は、経過日「−１」の検査値を基準値として、診療対象患者のＡＬＢの検査値を算出部４９で規格化する様子を示している。診療対象患者のＡＬＢの検査値は、図２５の場合と同じく、患者ＩＤ「Ｐ０４０」の患者のものであり、「５．７、５．４、４．２、３．０、・・・」と推移している。算出部４９は、算出結果１２０に示すように、この「５．７、５．４、４．２、３．０、・・・」の検査値を、経過日「−１」の検査値「５．７」からの変化量（差分）「０、−０．３、−１．５、−２．７、・・・」に変換する。

図２７は、図２６の場合と同様に経過日「−１」の検査値を基準値として、良好群の比較症例のＡＬＢの検査値を算出部４９で規格化する様子を示している。良好群の比較症例のＡＬＢの検査値は、図１１の場合と同じである。また、良好群に属する各々の比較症例の経過日毎のＡＬＢの検査値をまとめた中間処理データ６７Ａの内容も、図１１の場合と同じである。

算出部４９は、中間処理データ６７Ａに基づいて、さらに中間処理データ１２１を作成する。中間処理データ１２１は、良好群に属する各々の比較症例の経過日毎のＡＬＢの検査値を、経過日「−１」の検査値からの変化量に変換したものである。例えば患者ＩＤ「Ｐ００５」の患者のＡＬＢの検査値は、中間処理データ６７Ａより、「５．２、４．２、３．８、４．５、・・・」と推移するが、これらが経過日「−１」の検査値「５．２」からの変化量「０、−１．０、−１．４、−０．７、・・・」に変換される。なお、図示は省略するが、不良群の比較症例のＡＬＢの検査値も変化量に変換される。

この場合、算出部４９は、算出結果１２２に示すように、検査値自体に基づく中間処理データ６７Ａではなく、変化量に基づく中間処理データ１２１を元に代表値である平均値を算出する。

こうして算出された診療対象患者の検査値の変化量と比較症例の検査値の変化量は、基準値とした経過日「−１」が「０」で揃う。このため図２８に示すように、グラフ比較表示画面２１には、経過日「−１」が「０」で揃った３つの折れ線グラフ１３０、１３１、１３２が表示される。一点鎖線で示す折れ線グラフ１３０は、良好群の代表値の基準値からの変化量の時系列変化を示す。破線で示す折れ線グラフ１３１は、不良群の代表値の基準値からの変化量の時系列変化を示す。実線および四角の点で示す折れ線グラフ１３２は、診療対象患者の検査値の基準値からの変化量の時系列変化を示す。なお、この場合のグラフ表示領域９１の縦軸には変化量が割り当てられ、また、正常範囲９６は表示されない。

診療対象患者の検査値と比較症例の検査値を基準値で規格化するので、患者の個体差による検査値の差異を吸収することができる。また、各グラフ１３０〜１３２の起点が基準値で揃うので、各グラフ１３０〜１３２の比較がよりしやすくなる。

なお、経過日「−１」の検査値に代えて、経過日「０」の検査値を基準値としてもよい。診療データに健康管理情報が含まれている場合は、この健康管理情報の検査値を基準値としてもよい。また、グラフ比較表示画面２１において、図１５に示す検査値自体に基づく各グラフ９２〜９４と、図２８に示す変化量に基づく各グラフ１３０〜１３２を切り替え表示してもよい。

[第８実施形態]
図２９に示すように、本実施形態では、分類部４８において、診療データに登録された治療薬の種類および投与量別に、良好群および不良群をさらに分類する。図２９では治療薬Ａ、投与量：１００ｍｇの場合と、治療薬Ｂ、投与量：１５０ｍｇの場合とで、良好群および不良群を分類した例を示している。なお、治療薬Ａ、投与量：１００ｍｇの場合と治療薬Ａ、投与量：２００ｍｇの場合のように、同一の治療薬について投与量別に良好群および不良群を分類してもよい。

この場合、グラフ比較表示画面２１には、図３０に示すように計５つの折れ線グラフ１４０、１４１、１４２、１４３、１４４が表示される。三角の点で示す折れ線グラフ１４０、１４１は治療薬Ａ、投与量：１００ｍｇの場合、丸の点で示す折れ線グラフ１４２、１４３は治療薬Ｂ、投与量：１５０ｍｇの場合であり、一点鎖線の折れ線グラフ１４０、１４２が良好群、破線の折れ線グラフ１４１、１４３が不良群のそれぞれの代表値の基準値からの変化量の時系列変化を示す。実線および四角の点で示す折れ線グラフ１４４は、診療対象患者の検査値の基準値からの変化量の時系列変化を示す。

図３０からは、治療薬Ａ、投与量：１００ｍｇの場合よりも、治療薬Ｂ、投与量：１５０ｍｇの場合のほうが、良好群、不良群いずれも変化量（検査値）が高いレベルを維持していることが分かる。このように、治療薬の種類および投与量別に良好群および不良群を分類し、治療薬の種類および投与量別のグラフ１４０〜１４３を表示すれば、どの治療薬をどれだけ投与するかを医療スタッフが決定する際に非常に役立つ。

なお、図３０では、基準日である経過日「０」に第２配信要求を出力してグラフ比較表示画面２１を表示した場合を例示している。したがって、診療対象患者の検査値の基準値からの変化量の時系列変化を示す折れ線グラフ１４４は、経過日「０」以降は検査値が存在しないため途切れている。このように、本発明は、治療開始日である基準日から数日経過した場合だけでなく、基準日にグラフ比較表示画面２１を表示して、基準日以降の治療方針を決定することも可能である。

上記各実施形態では、比較症例を分類する群を良好群、不良群の２つの群としたが、比較症例を分類する群は２つ以上あってもよい。例えば良好群、不良群、中間群の３つの群や、最良好群、次点良好群、次点不良群、最不良群の４つの群に比較症例を分類してもよい。

比較症例を分類する群を２つ以上とした場合、判定部５０は、２つ以上の群のそれぞれの間に有意差があるか否かを判定する。画面表示制御部５１は、全ての群の組み合わせで有意差があると判定された場合、グラフ比較表示画面２１を生成する。なお、比較症例を分類する群を良好群、不良群、中間群の３つの群とした場合は、中間群は診療対象患者の今後の病状の判断にあまり寄与しないので、中間群については代表値を算出せず、診療対象患者の検査値との比較表示もしなくてもよい。

なお、検査値としては、上記各実施形態で例示したバイタルサインの検査値や検体検査の検査値に限らない。ＣＴ（Computed tomography）画像やＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）画像、単純Ｘ線画像といった検査画像を画像解析して得られた、検査画像内の病変の特徴を表す計測値を検査値に含めてもよい。計測値としては、例えば病変の領域の画素値の平均、分散、最大、最小値といった画素値に関するものや、病変の領域の位置、領域の輪郭の円形度といった形状に関するもの、病変の領域の半径、面積、体積といったサイズに関するものが挙げられる。この場合、診療データ表示画面２０に、計測値の時系列変化を示すグラフとともに検査画像のサムネイルを表示してもよい。

本発明の診療支援装置に相当する診療支援サーバ１１を構成するコンピュータのハードウェア構成は種々の変形が可能である。例えば、診療支援サーバ１１を、処理能力や信頼性の向上を目的として、ハードウェアとして分離された複数台のサーバコンピュータで構成することも可能である。具体的には、受付部４６および取得部４７の機能と、分類部４８、算出部４９、判定部５０、および画面表示制御部５１の機能とを、２台のサーバコンピュータに分散して担わせる。この場合は２台のサーバコンピュータで診療支援システムを構成する。あるいは、カルテＤＢサーバ１２を廃して診療支援サーバ１１に電子カルテＤＢ１４を設けて診療支援サーバ１１とカルテＤＢサーバ１２を統合し、診療支援サーバ１１のＣＰＵ２７Ｂに検索部５７の機能を担わせたりしてもよい。

また、上記第１実施形態では、診療支援サーバ１１で各表示画面２０、２１を生成し、診療支援サーバ１１からの各表示画面２０、２１のＸＭＬデータに基づいて、クライアント端末１０側で各表示画面２０、２１を再現してディスプレイ２９Ａに表示する態様を例示したが、診療支援サーバ１１から各表示画面２０、２１の生成の元となる診療対象患者の診療データおよび代表値をクライアント端末１０で受け取り、クライアント端末１０側で各表示画面２０、２１を生成してもよい。この場合、画面表示制御部５１は、クライアント端末１０のＣＰＵ２７Ａに構築される。この場合はクライアント端末１０と診療支援サーバ１１で診療支援システムを構成する。

さらに、各機能部４６〜５１を、クライアント端末１０のＣＰＵ２７Ａに構築し、クライアント端末１０を診療支援装置として稼働させてもよい。この場合、受付部４６は、ＧＵＩ制御部３５から各種配信指示を受け付ける。また、画面表示制御部５１は、生成した各表示画面２０、２１をＧＵＩ制御部３５に出力する。

このように、コンピュータのハードウェア構成は、処理能力、安全性、信頼性等の要求される性能に応じて適宜変更することができる。さらに、ハードウェアに限らず、診療支援プログラム４５、ＤＢプログラム５５等のアプリケーションプログラムについても、安全性や信頼性の確保を目的として、二重化したり、あるいは、複数のストレージデバイスに分散して格納することももちろん可能である。

上記各実施形態では、１つの医療施設に構築された診療支援システム２を例示し、診療支援サーバ１１を１つの医療施設内で利用する形態で説明したが、診療支援サーバ１１を複数の医療施設が利用可能な形態としてもよい。

上記各実施形態では、診療支援サーバ１１は、１つの医療施設内に設置されるクライアント端末１０がＬＡＮ等のネットワーク１３を介して通信可能に接続され、クライアント端末１０からの各種要求に応じた各種機能を提供する形態である。これを複数の医療施設で利用可能とするためには、診療支援サーバ１１を、例えば、インターネットや公衆通信網等のＷＡＮ（Wide Area Network）を介して、複数の医療施設に設置される各クライアント端末１０と通信可能に接続する。そして、複数の医療施設の各クライアント端末１０からの要求を、ＷＡＮを介して診療支援サーバ１１で受け付けて、各クライアント端末１０に対して各種機能を提供する。なお、ＷＡＮを利用する場合には、情報セキュリティを考慮して、ＶＰＮ（Virtual Private Network）を構築したり、ＨＴＴＰＳ（Hypertext Transfer Protocol Secure)等のセキュリティレベルの高い通信プロトコルを使用することが好ましい。

この場合の診療支援サーバ１１の設置場所および運営主体は、例えば医療施設とは別の会社が運営するデータセンタでもよいし、複数の医療施設のうちの１つでもよい。

上記各実施形態では、有意差の判定結果を、代表値を診療対象患者の検査値と比較可能に表示するか否かの選別にのみ用いているが、有意差の判定結果自体を医療スタッフに提供してもよい。有意差の判定結果の医療スタッフへの提供形態としては、上記第１実施形態で例示したウェブによる各表示画面２０、２１の配信に限らない。例えば、有意差の判定結果を記録したファイルを格納するＤＢを設け、このＤＢへのアクセス権限を医療スタッフに与えて、ＤＢからファイルを読み出させる形態でもよい。ＦＴＰＳ（File Transfer Protocol over SSL/TLS）等の周知のファイル転送プロトコルを用いて、ファイルをクライアント端末１２に自動的に送信する形態でもよい。ファイル転送プロトコルの代わりに電子メールを利用してもよい。また、有意差の判定結果を印刷した紙資料を出力してもよい。

本発明は、上述の種々の実施形態や種々の変形例を適宜組み合わせることも可能である。また、上記各実施形態に限らず、本発明の要旨を逸脱しない限り種々の構成を採用し得ることはもちろんである。さらに、本発明は、プログラムに加えて、プログラムを記憶する記憶媒体にも及ぶ。

２ 診療支援システム
１０ クライアント端末
１１ 診療支援サーバ（診療支援装置）
１４ 電子カルテＤＢ（症例データベース）
２１ グラフ比較表示画面
２７ ＣＰＵ
４５ 診療支援プログラム（作動プログラム）
４７ 取得部
４８ 分類部
４９ 算出部
５０ 判定部
５１ 画面表示制御部
５７ 検索部
９２〜９４、１３０〜１３２、１４０〜１４４ 折れ線グラフ

Claims (21)

1. 時系列に登録された検査値を含む診療データが患者毎に登録された症例データベースから、診療対象患者の比較対象の前記診療データである比較症例を取得する取得部と、
   前記比較症例を治療成績に応じて複数の群に分類する分類部と、
   同一の前記群に属する前記比較症例の前記検査値に基づいて、前記群を代表する代表値を算出する算出部と、
   複数の前記群の間に有意差があるか否かを判定する判定部と、
   前記判定部で有意差があると判定された場合、前記代表値と前記診療対象患者の前記検査値とを表示画面に比較可能に表示する制御を行う画面表示制御部とを備えることを特徴とする診療支援装置。
2. 前記画面表示制御部は、前記代表値の時系列変化を示すグラフと前記診療対象患者の前記検査値の時系列変化を示すグラフ、または前記代表値の基準値からの変化量の時系列変化を示すグラフと前記診療対象患者の前記検査値の基準値からの変化量の時系列変化を示すグラフを、前記表示画面に比較可能に表示させることを特徴とする請求項１に記載の診療支援装置。
3. 時間軸を揃えて前記グラフを重畳表示するための基準日が設定されることを特徴とする請求項２に記載の診療支援装置。
4. 前記画面表示制御部は、前記基準日を跨ぐ前後の期間の前記グラフを重畳表示することを特徴とする請求項３に記載の診療支援装置。
5. 前記検査値は複数の項目を有し、
   前記算出部は、複数の前記項目別に前記代表値を算出し、
   前記判定部は、複数の前記項目別に判定を行うことを特徴とする請求項１ないし４のいずれか１項に記載の診療支援装置。
6. 前記診療データは患者の治療計画をまとめたクリニカルパスを含み、
   前記比較症例は、前記診療対象患者と前記クリニカルパスが同一の前記診療データであることを特徴とする請求項１ないし５のいずれか１項に記載の診療支援装置。
7. 請求項３または４を引用する請求項６に記載の診療支援装置において、
   前記クリニカルパスの適用開始日が前記基準日として設定されることを特徴とする診療支援装置。
8. 前記診療データは患者に施した手術の内容を含み、
   前記比較症例は、前記診療対象患者と前記手術の内容が同一の前記診療データであることを特徴とする請求項１ないし７のいずれか１項に記載の診療支援装置。
9. 請求項３または４を引用する請求項８に記載の診療支援装置において、
   前記手術の実施日が前記基準日として設定されることを特徴とする診療支援装置。
10. 前記診療データは患者の病名および患者に投与した治療薬を含み、
    前記比較症例は、前記診療対象患者と前記病名および前記治療薬が同一の前記診療データであることを特徴とする請求項１ないし９のいずれか１項に記載の診療支援装置。
11. 請求項３または４を引用する請求項１０に記載の診療支援装置において、
    前記治療薬の投与開始日が前記基準日として設定されることを特徴とする診療支援装置。
12. 前記比較症例は、前記診療対象患者の前記検査値との類似度に応じて決定されることを特徴とする請求項１ないし１１のいずれか１項に記載の診療支援装置。
13. 前記分類部は、治療期間の長短に応じて前記比較症例を分類することを特徴とする請求項１ないし１２のいずれか１項に記載の診療支援装置。
14. 前記診療データは患者の治療計画をまとめたクリニカルパスおよび前記治療計画に沿わないバリアンスを含み、
    前記分類部は、前記バリアンスに応じて前記比較症例を分類することを特徴とする請求項１ないし１２のいずれか１項に記載の診療支援装置。
15. 前記判定部は、複数の前記群のそれぞれの前記比較症例の前記検査値の統計量に基づいて判定を行うことを特徴とする請求項１ないし１４のいずれか１項に記載の診療支援装置。
16. 前記統計量は、前記比較症例の前記検査値の件数、平均値、および分散であり、
    前記判定部は、複数の前記群のそれぞれの前記平均値に有意差があるか否かを検定するｔ検定により判定を行うことを特徴とする請求項１５に記載の診療支援装置。
17. 前記画面表示制御部は、前記分類部で前記治療成績が最も良好な前記群に分類された前記比較症例の前記検査値で規定される規定範囲内に、前記診療対象患者の前記検査値がある間は前記代表値を表示させず、
    前記診療対象患者の前記検査値が前記規定範囲外となった場合に前記代表値を表示させることを特徴とする請求項１ないし１６のいずれか１項に記載の診療支援装置。
18. 前記画面表示制御部は、前記表示画面に前記検査値の正常範囲を表示させることを特徴とする請求項１ないし１７のいずれか１項に記載の診療支援装置。
19. 時系列に登録された検査値を含む診療データが患者毎に登録された症例データベースから、診療対象患者の比較対象の前記診療データである比較症例を取得する取得ステップと、
    前記比較症例を治療成績に応じて複数の群に分類する分類ステップと、
    同一の前記群に属する前記比較症例の前記検査値に基づいて、前記群を代表する代表値を算出する算出ステップと、
    複数の前記群の間に有意差があるか否かを判定する判定ステップと、
    前記判定ステップで有意差があると判定された場合、前記代表値と前記診療対象患者の前記検査値とを表示画面に比較可能に表示する制御を行う画面表示制御ステップとを備えることを特徴とする診療支援装置の作動方法。
20. 時系列に登録された検査値を含む診療データが患者毎に登録された症例データベースから、診療対象患者の比較対象の前記診療データである比較症例を取得する取得機能と、
    前記比較症例を治療成績に応じて複数の群に分類する分類機能と、
    同一の前記群に属する前記比較症例の前記検査値に基づいて、前記群を代表する代表値を算出する算出機能と、
    複数の前記群の間に有意差があるか否かを判定する判定機能と、
    前記判定機能で有意差があると判定された場合、前記代表値と前記診療対象患者の前記検査値とを表示画面に比較可能に表示する制御を行う画面表示制御機能とを、コンピュータに実行させることを特徴とする診療支援装置の作動プログラム。
21. 診療支援装置を備える診療支援システムにおいて、
    時系列に登録された検査値を含む診療データが患者毎に登録された症例データベースから、診療対象患者の比較対象の前記診療データである比較症例を取得する取得部と、
    前記比較症例を治療成績に応じて複数の群に分類する分類部と、
    同一の前記群に属する前記比較症例の前記検査値に基づいて、前記群を代表する代表値を算出する算出部と、
    複数の前記群の間に有意差があるか否かを判定する判定部と、
    前記判定部で有意差があると判定された場合、前記代表値と前記診療対象患者の前記検査値とを表示画面に比較可能に表示する制御を行う画面表示制御部とを備えることを特徴とする診療支援システム。

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