JP2018156325A - 生成プログラム、生成方法および生成装置 - Google Patents

Abstract

【課題】患者の特徴を簡単に確認することができる。【解決手段】生成装置１００は、複数の項目毎に患者の状態を表す文字列情報を記憶した記憶部１４０を参照する。生成装置１００は、文字列情報を文字解析して、特定の患者に関する特定のパラメータ種別に対応する値を、特定のパラメータ種別毎に特定する。生成装置１００は、各特定のパラメータ種別の値に基づく図形を配置した図形データを生成する。【選択図】図１

Description

本発明は、生成プログラム等に関する。

従来の医療システムでは、患者情報を収集し、データベースに蓄積している。例えば、患者情報には、患者プロファイル、治療履歴、検査内容、医療従事者に記述されたフリーテキストの情報等が含まれる。患者プロファイルには、患者の性別、年齢、アレルギーに関する情報が含まれる。医師は、患者の状態や、今後の治療方針等を決定する場合に、データベースに蓄積された患者情報にアクセスし、総合的な判断を行っている。

特開２００４−１５７６２３号公報 特開２０１２−１９８８４６号公報 国際公開第２０１３／００１５８４号 特開２０１５−１１６３１９号公報

しかしながら、上述した従来技術では、患者の特徴を確認可能な情報を提供することができないという問題がある。

患者情報には、多種多様な情報が含まれており、特に、フリーテキストに記載された全てのテキストを参照する場合には、時間を要するだけでなく、医師に係る負担が大きくなる。

１つの側面では、本発明は、患者の特徴を確認可能な情報を提供することができる生成プログラム、生成方法および生成装置を提供することを目的とする。

第１の案では、コンピュータに、下記の処理を実行させる。コンピュータは、複数の項目毎に患者の状態を表す文字列情報を記憶した記憶装置を参照する。コンピュータは、文字列情報の意味を解析して、特定の患者に関する特定のパラメータ種別に対応する値を、特定のパラメータ種別毎に特定する。コンピュータは、各特定のパラメータ種別の値に基づく図形を配置した図形データを生成する。

患者の特徴を確認可能な情報を提供することができる。

図１は、本実施例に係る生成装置の構成を示す機能ブロック図である。 図２は、治療履歴テーブルのデータ構造の一例を示す図である。 図３は、治療履歴情報のデータ構造の一例を示す図である。 図４は、スコアテーブルのデータ構造の一例を示す図である。 図５は、補正情報のデータ構造の一例を示す図である。 図６は、ヒートマップテーブルのデータ構造の一例を示す図である。 図７は、患者のヒートマップの一例を示す図である。 図８は、ヒートマップの一部を具体的に示す図である。 図９は、特定部が生成する特定結果の一例を示す図である。 図１０は、検索部のその他の処理を説明するための図である。 図１１は、本実施例に係る生成装置の処理手順を示すフローチャートである。 図１２は、生成装置と同様の機能を実現するコンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。

以下に、本願の開示する生成プログラム、生成方法および生成装置の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。

図１は、本実施例に係る生成装置の構成を示す機能ブロック図である。図１に示すように、この生成装置１００は、通信部１１０と、入力部１２０と、表示部１３０と、記憶部１４０と、制御部１５０とを有する。

通信部１１０は、ネットワークを介して図示しない外部装置と通信を実行する処理部である。通信部１１０は、通信装置に対応する。

入力部１２０は、生成装置１００に各種の情報を入力するための入力装置である。入力部１２０は、キーボードやマウス、タッチパネル等の入力装置に対応する。

表示部１３０は、制御部１５０から出力される情報を表示する表示装置である。表示部１３０は、液晶ディスプレイやタッチパネル等の表示装置に対応する。

記憶部１４０は、治療履歴テーブル１４１と、スコアテーブル１４２と、補正情報１４３と、ヒートマップテーブル１４４とを有する。記憶部１４０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）などの半導体メモリ素子や、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）などの記憶装置に対応する。

治療履歴テーブル１４１は、患者に関する各種の情報を保持するテーブルである。図２は、治療履歴テーブルのデータ構造の一例を示す図である。図２に示すように、この治療履歴テーブル１４１は、患者識別情報と、患者プロファイルと、治療履歴情報とを有する。

患者識別情報は、患者を一意に識別する情報である。患者プロファイルは、患者の性別、年齢、アレルギー等に関する情報が含まれる。治療履歴情報は、患者の治療内容や検査結果等に関連する各種の情報を保持する情報である。以下において、ある患者識別情報の患者に関する治療履歴情報について説明する。

図３は、治療履歴情報のデータ構造の一例を示す図である。図３に示すように、この治療履歴情報は、日付と、患部と、病名と、医師コメントと、薬とを有する。日付は、治療や検査を行った日付を示す。患部は、治療や検査を行った場所を示す。病名は、患者が患った病名を示す。医師コメントは、患者の治療または検査を行った医師のコメントを示す。薬は、治療を行う場合に使用した薬を示す。ここでは一例として、薬のみを示すが、治療履歴情報には、その他にも、治療の内容として、手術の内容等を含んでいても良い。

スコアテーブル１４２は、パラメータに対応するスコア（値）を算出する場合に用いられるテーブルである。ここでパラメータは、治療履歴情報に含まれる各項目を組み合わせたものである。本実施例では一例として、パラメータを、項目「患部」と「病名」との組み合わせとするがこれに限定されるものではない。

図４は、スコアテーブルのデータ構造の一例を示す図である。図４に示すように、このスコアテーブル１４２は、パラメータ種別と基本スコアとを対応付ける。本実施例では、パラメータ種別を、患部と病名との組み合わせとするが、他の組み合わせであってもよい。例えば、患部「頭」、病名「病名ａ」に対応する基本スコアは「Ｓ_Ａ」となる。後述するように、基本スコアに基づき特定されるスコアは、重篤度の度合いを示すものであり、スコアが大きいほど、より患者の病状が悪いことを示す。

補正情報１４３は、図４で説明したスコアを補正する場合に用いる重みの情報である。図５は、補正情報のデータ構造の一例を示す図である。図５に示すように、この補正情報１４３は、テーブル１４３ａと、テーブル１４３ｂとを有する。テーブル１４３ａは、薬に対応する重みを定義した情報である。テーブル１４３ｂは、所定のキーワードに対応する重みを定義した情報である。

図５に示す例では、テーブル１４３ａとテーブル１４３ｂとを示すが、補正情報１４３は、他のテーブルを更に有していても良い。例えば、補正情報１４３は、手術の内容と、重みとを対応付けたテーブルを有していても良い。

ヒートマップテーブル１４４は、各患者に対応するヒートマップの情報を保持する。図６は、ヒートマップテーブルのデータ構造の一例を示す図である。図６に示すように、このヒートマップテーブルは、患者識別情報と、ヒートマップとを対応付ける。患者識別情報は、患者を一意に識別する情報である。ヒートマップは、患者に関するパラメータのスコアに応じて濃淡値を調整した図形をマトリクス状に配置した図形データである。

図７は、患者のヒートマップの一例を示す図である。図７において、縦軸は日付に対応する軸であり、横軸は、パラメータに対応する軸である。本実施例では、縦軸は、所定期間ごとに分割される。横軸は、パラメータ毎に分割される。

図８は、ヒートマップの一部を具体的に示す図である。図８に示す例では、図形１０ａ，１１ａ，１２ａ，１０ｂ，１１ｂ，１２ｂ，１０ｃ，１１ｃ，１２ｃを有する。図形１０ａは、期間「２０１５年４月；２０１５年４月１日〜４月３０日」と、パラメータＡとに対応する図形である。図形１１ａは、期間「２０１５年５月；２０１５年５月１日〜５月３１日」と、パラメータＡとに対応する図形である。図形１２ａは、期間「２０１５年６月；２０１５年６月１日〜６月３０日」と、パラメータＡとに対応する図形である。

図形１０ｂは、期間「２０１５年４月；２０１５年４月１日〜４月３０日」と、パラメータＢとに対応する図形である。図形１１ｂは、期間「２０１５年５月；２０１５年５月１日〜５月３１日」と、パラメータＢとに対応する図形である。図形１２ｂは、期間「２０１５年６月；２０１５年６月１日〜６月３０日」と、パラメータＢとに対応する図形である。

図形１０ｃは、期間「２０１５年４月；２０１５年４月１日〜４月３０日」と、パラメータＣとに対応する図形である。図形１１ｃは、期間「２０１５年５月；２０１５年５月１日〜５月３１日」と、パラメータＣとに対応する図形である。図形１２ｃは、期間「２０１５年６月；２０１５年６月１日〜６月３０日」と、パラメータＣとに対応する図形である。

図形１０ａ〜１２ｃは、該当する期間のパラメータ種別のスコアに応じて濃さが異なる。例えば、スコアが大きいほど、図形の色が濃くなる。

図１の説明に戻る。制御部１５０は、受付部１５１と、特定部１５２と、生成部１５３と、検索部１５４とを有する。制御部１５０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）などによって実現できる。また、制御部１５０は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などのハードワイヤードロジックによっても実現できる。

受付部１５１は、通信部１１０または入力部１２０を介して各種の情報を受け付け、受け付けた情報により、記憶部１４０に格納された情報を更新する処理部である。例えば、受付部１５１は、患者識別情報に対応付けられた患者プロファイル、治療識別情報を受け付けた場合には、受け付けた情報により、治療履歴テーブル１４１を更新する。

特定部１５２は、治療履歴テーブル１４１と、スコアテーブル１４２と、補正情報１４３とを基にして、患者のパラメータ種別のスコアを、パラメータ種別毎に特定する処理部である。特定部は、特定結果を、生成部１５３に出力する。例えば、パラメータ種別は、スコアテーブル１４２に予め定義されているものとする。

特定部１５２が、パラメータ種別のスコアを特定する処理の一例について説明する。例えば、特定部１５２は、パラメータ種別のスコアを式（１）に基づいて特定する。式（１）において、基本スコアは、スコアテーブル１４２に定義されたパラメータ種別に対応する基本スコアである。Ｗａ、Ｗｂは、補正情報１４３に基づいて特定される重みである。

スコア＝基本スコア×Ｗａ×Ｗｂ・・・（１）

特定部１５２が、患者識別情報「Ｐ１０１」の患者の「パラメータＡ」のスコアを特定する処理の一例について説明する。パラメータＡを、患部「頭」と病名「病名ａ」との組み合わせとする。特定部１５２は、パラメータＡの基本スコアを、スコアテーブル１４２から取得する。図４に示す例では、パラメータＡ（患部「頭」，病名「病名ａ」）の基本スコアは「Ｓ_Ａ」となる。

Ｗａを特定する処理の一例について説明する。特定部１５２は、治療履歴テーブル１４１にアクセスし、患者識別情報「Ｐ１０１」の治療識別情報を文字解析して、パラメータＡに対応する患部「頭」と病名「病名ａ」とを有するレコードを特定する。特定部１５２が特定したレコードを、適宜、「対象レコード」と表記する。図３に示す例では、対象レコードは、１行目のレコードとなる。なお、対象レコードは、予め指定される期間の日付のレコードから特定されるものとする。

特定部１５２は、対象レコードの「薬」に対して文字解析を実行し、テーブル１４３ａに定義された薬を抽出する。特定部１５２は、テーブル１４３ａを参照して、抽出した薬に対応する重みＷａを特定する。

特定部１５２は、対象レコードに含まれる薬が１つの場合には、１つの薬に対応する重みを、Ｗａとする。特定部１５２は、対象レコードに含まれる薬が複数の場合には、複数の薬に対応する重みの平均値を、Ｗａとする。

Ｗｂを特定する処理の一例について説明する。特定部１５２は、対象レコードの「医師コメント」に対して文字解析を実行し、テーブル１４３ｂに定義されたキーワードを抽出する。特定部１５２は、テーブル１４３ｂを参照して、抽出したキーワードに対応する重みＷｂを特定する。

特定部１５２は、テーブル１４３ｂに定義されたキーワードの内、対象レコードの医師コメントに含まれるキーワードが１つの場合には、１つのキーワードに対応する重みを、Ｗｂとする。特定部１５２は、テーブル１４３ｂに定義されたキーワードの内、対象レコードの医師コメントに含まれるキーワードが複数の場合には、複数のキーワードに対応する重みの平均値を、Ｗｂとする。

特定部１５２は、上記処理を実行することで、対象レコードの日付と、パラメータＡのスコアを対応付ける。特定部１５２は、複数の対象レコードが存在する場合には、対象レコードの日付毎に、パラメータＡのスコアを対応付ける。特定部１５２は、他のパラメータ種別についても、パラメータＡと同様の処理を実行することで、日付とパラメータ種別のスコアとを対応付けた情報を生成する。更に、特定部１５２は、他の患者についても、同様に、上記の処理を実行する。

図９は、特定部が生成する特定結果の一例を示す図である。図９に示すように、この特定結果は、患者識別情報と、パラメータ種別と、日付と、スコアとを対応付ける。特定部１５２は、図９に示す特定結果を、生成部１５３に出力する。

生成部１５３は、特定部１５２が生成した特定結果の情報を基にして、ヒートマップテーブル１４４を生成する処理部である。生成部１５３は、患者識別情報に対応付けられた各パラメータ種別のスコアを基にして、患者識別情報毎にヒートマップを生成し、ヒートマップテーブル１４４に登録する。

生成部１５３は、あるパラメータ種別について、期間毎のスコアの平均値をそれぞれ算出する。期間の区切りは、予め設定されているものとする。図８に示した例では、期間は月毎の区切りとなっている。

生成部１５３は、算出したスコアの平均値と、濃淡テーブルとを比較して、あるパラメータ種別の各期間の濃淡値を特定する。濃淡テーブルは、スコアの平均値と、濃淡値とを対応付けたテーブルであり、スコアの平均値が大きいほど、濃淡値は大きくなる（濃くなる）。例えば、濃淡テーブルに定義された濃淡値は０〜２５５の間に収まるように予め設定されているものとする。

生成部１５３は、各パラメータ種別について、上記処理を繰り返し実行することで、期間と、パラメータ種別と、濃淡値とを関連付けた情報を生成する。以下の説明では適宜、期間と、パラメータ種別と、濃淡値とを関連付けた情報を「図形情報」と表記する。

生成部１５３は、ヒートマップ上において、図形情報の期間とパラメータに対応する位置を特定し、特定した位置に、濃淡値に応じた濃さに調整された図形を配置する処理を繰り返し実行することで、ヒートマップを生成する。ヒートマップの縦軸に設定される期間の順序、横軸に設定されるパラメータ種別の順序は予め設定されているものとする。

生成部１５３は、上記処理を実行することで、各患者のヒートマップを生成する。生成部１５３は、患者識別情報と、ヒートマップとを対応付けてヒートマップテーブル１４４に登録する。

検索部１５４は、通信部１１０または入力部１２０を介して患者識別情報および起点日の指定を受け付ける。検索部１５４は、起点日前後の期間において、指定を受け付けた患者識別情報のヒートマップと類似するヒートマップを有する患者識別情報を検索する。以下の説明では、適宜、指定された患者識別情報を、「指定識別情報」と表記する。起点日は、指定された患者の入院日や、所定の治療を受けた日付であっても良い。

検索部１５４は、ヒートマップテーブル１４４を参照し、起点日を基準とする一定期間幅において、指定識別情報に対応するヒートマップと、他の患者識別情報に対応するヒートマップとを比較し、同一位置の図形の濃淡値の差分値をそれぞれ算出する。例えば、起点日を含む月の前後一年を、一定期間幅とするが、適宜変更しても良い。検索部１５４は、各差分値の合計が、閾値未満となる場合に、比較対象となったヒートマップの患者識別情報を、検索結果として、表示部１３０に出力する。

ここでは、検索部１５４が、差分値を求めることで、指定識別情報のヒートマップに類似するヒートマップとなる患者識別情報を検索する場合について説明したがこれに限定されるものではない。例えば、検索部１５４は、指定識別情報のヒートマップと、患者識別情報のヒートマップとの相関値を求め、相関値が閾値以上となる場合に、係る患者識別情報を、検索結果として、表示部１３０に出力しても良い。

また、検索部１５４は、各種条件に基づき、患者識別情報の絞り込みを行い、絞り込んだ患者識別情報のヒートマップを対象として、上記処理を実行しても良い。例えば、検索部１５４は、通信部１１０または入力部１２０を介して、キーワードリストの情報を取得し、キーワードリストに定義されたキーワードを治療履歴情報に含む患者識別情報を、患者履歴テーブル１４１を参照することで、特定する。検索部１５４は、特定した患者識別情報のヒートマップを対象として、指定識別情報のヒートマップとの差分値が閾値未満となる患者識別情報を検索する。

なお、検索部１５４は、患者プロファイルによる指定や、検査結果の条件、キーワードリストなどを組み合わせて、患者識別情報の絞り込みを行っても良い。

更に、検索部１５４は、指定識別情報に対応するヒートマップと類似するヒートマップを検索した場合に、下記の処理を実行しても良い。以下の説明では、類似するヒートマップに対応する患者識別情報を、「類似識別情報」と表記する。

図１０は、検索部のその他の処理を説明するための図である。検索部１５４は、指定識別情報のヒートマップ３０と、類似識別情報のヒートマップ２０とを比較し、同一位置の図形の濃淡値の差分値の内、差分値が閾値以上となる図形の位置を特定する。

図１０に示す例では、図形２１、３１の組、図形２２、３２の組、図形２３、３３の組、図形２４、３４の組については、差分値が閾値未満となる。図形２６、３６の組、図形２７、３７の組、図形２８、３８の組、図形２９、３９の組についても、差分値が閾値未満となる。一方、図形２５、３５の組については、差分値が閾値以上となる。このため、検索部１５４は、図形２５、３５を特定し、特定した図形に対応するパラメータ種別と、期間とを表示部１３０に出力する。

指定識別情報の患者と、類似識別情報の患者とは類似した病歴を持っていると言えるので、指定識別情報の患者に発症しておらず、類似識別情報の患者に発症している病気は、今後、指定識別情報の患者に発症する可能性がある。このため、上記のパラメータ種別と、期間とを表示部１３０に表示することで、医師等に、指定識別情報の患者に発生し得る病状を通知できる。例えば、図１０に示す例では、パラメータＢに対応する病状が、指定識別情報の患者に発生する可能性がある旨を、通知することができる。

次に、本実施例に係る生成装置１００の処理手順について説明する。図１１は、本実施例に係る生成装置の処理手順を示すフローチャートである。図１１に示す処理は、患者識別情報毎、パラメータ種別毎に実行される。

図１１に示すように、生成装置１００の特定部１５２は、指定期間に含まれる各日付の治療履歴情報を治療履歴テーブル１４１から取得する（ステップＳ１０１）。特定部１５２は、未選択の日付の治療履歴情報を選択する（ステップＳ１０２）。

特定部１５２は、パラメータ種別に対応する治療履歴情報を文字解析し、キーワードを抽出する（ステップＳ１０３）。特定部１５２は、パラメータ種別に対応するスコアを算出する（ステップＳ１０４）。ステップＳ１０４において、特定部１５２は、式（１）に基づいて、パラメータ種別に対応するスコアを算出する。

特定部１５２は、指定期間に含まれる全ての日付の治療履歴情報を選択したか否かを判定する（ステップＳ１０５）。特定部１５２は、選択していない場合には（ステップＳ１０６，Ｎｏ）、ステップＳ１０２に移行する。特定部１５２は、選択した場合には（ステップＳ１０６，Ｙｅｓ）、ステップＳ１０７に移行する。

生成装置１００の生成部１５３は、指定期間に含まれる各日付のパラメータ種別に対応するスコアを基にして、図形の濃淡値を特定する（ステップＳ１０７）。生成装置１００は、他の指定期間を選択する場合には（ステップＳ１０８，Ｙｅｓ）、ステップＳ１０１に移行する。生成装置１００は、他の指定期間を選択しない場合には（ステップＳ１０８，Ｎｏ）、ステップＳ１０９に移行する。

生成部１５３は、期間とパラメータ種別とに対応する位置に、図形を配置してヒートマップを生成する（ステップＳ１０９）。

次に、本実施例に係る生成装置１００の効果について説明する。生成装置１００は、患者の治療履歴情報から、パラメータ種別に対応するスコアを特定し、スコアに応じて濃淡値を調整した図形を日付と対応付けてマトリクス状に配置することで、ヒートマップ情報を生成する。ヒートマップは、患者の特徴を図形で表現するものであるため、医師は治療履歴情報を参照することなく、患者の特徴を把握できる。すなわち、医師はヒートマップを参照することで、患者の特徴を簡単に確認することができる。

生成装置１００は、患者毎にヒートマップを生成し、特定の患者の図形データに類似する図形データに対応する患者を検索する。このように、ヒートマップを用いた比較を行うだけで、特定の患者と病歴の類似する患者を容易に特定することが可能となる。

生成装置１００は、類似するヒートマップの各位置の値を比較し、値の相違する図形データの位置を通知する。図１０で説明したように、指定識別情報の患者と、類似識別情報の患者とは類似した病歴を持っていると言えるので、指定識別情報の患者に発症しておらず、類似識別情報の患者に発症している病気は、今後、指定識別情報の患者に発症する可能性がある。このため、値の相違する図形データの位置を通知することで、医師等に、指定識別情報の患者に発生し得る病状を通知できる。

次に、上記実施例に示した生成装置１００と同様の機能を実現するコンピュータのハードウェア構成の一例について説明する。図１２は、生成装置と同様の機能を実現するコンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。

図１２に示すように、コンピュータ２００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ２０１と、ユーザからのデータの入力を受け付ける入力装置２０２と、ディスプレイ２０３とを有する。また、コンピュータ２００は、記憶媒体からプログラム等を読み取る読み取り装置２０４と、ネットワークを介して他のコンピュータとの間でデータの授受を行うインタフェース装置２０５とを有する。また、コンピュータ２００は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ２０６と、ハードディスク装置２０７とを有する。そして、各装置２０１〜２０７は、バス２０８に接続される。

ハードディスク装置２０７は、特定プログラム２０７ａ、生成プログラム２０７ｂ、検索プログラム２０７ｃを有する。ＣＰＵ２０１は、特定プログラム２０７ａ、生成プログラム２０７ｂ、検索プログラム２０７ｃを読み出して、ＲＡＭ２０６に展開する。

特定プログラム２０７ａは、特定プロセス２０６ａとして機能する。生成プログラム２０７ｂは、生成プロセス２０６ｂとして機能する。検索プログラム２０７ｃは、検索プロセス２０６ｃとして機能する。特定プロセス２０６ａの処理は、特定部１５２の処理に対応する。生成プロセス２０６ｂの処理は、生成部１５３の処理に対応する。検索プロセス２０６ｃの処理は、検索部１５４の処理に対応する。

なお、各プログラム２０７ａ〜２０７ｃについては、必ずしも最初からハードディスク装置２０７に記憶させておかなくても良い。例えば、コンピュータ２００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」に各プログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ２００が各プログラム２０７ａ〜２０７ｃを読み出して実行するようにしても良い。

以上の各実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）コンピュータに、
複数の項目毎に患者の状態を表す文字列情報を記憶した記憶装置を参照し、
前記文字列情報を文字解析して、特定の患者に関する特定のパラメータ種別に対応する値を、特定のパラメータ種別毎に特定し、
各特定のパラメータ種別の値に基づく図形を配置した図形データを生成する
処理を実行させることを特徴とする生成プログラム。

（付記２）前記生成する処理は、患者毎に図形データを生成し、コンピュータに、特定の患者の図形データに類似する図形データに対応する患者を検索する処理を更に実行させることを特徴とする付記１に記載の生成プログラム。

（付記３）前記値を特定する処理は、キーワードおよびスコアを対応付けたテーブルと、特定のパラメータ種別に関連する項目の文字列情報とを比較して、特定のパラメータ種別に対応する値を算出することを特徴とする付記１または２に記載の生成プログラム。

（付記４）前記記憶装置は、日付と前記項目と前記文字列情報とを対応付けて記憶し、前記値を特定する処理は、日付毎に、特定のパラメータ種別に対応する値をそれぞれ特定し、前記生成する処理は、前記値に基づいて濃淡を調整した図形と、日付とを対応付けてマトリクス状に配置することで図形データを生成することを特徴とする付記３に記載の生成プログラム。

（付記５）前記検索する処理の検索結果を基にして、類似する図形データの各位置の値を比較し、値の相違する図形データの位置を通知する処理を更にコンピュータに実行させることを特徴とする付記２に記載の生成プログラム。

（付記６）コンピュータが実行する生成方法であって、
複数の項目毎に患者の状態を表す文字列情報を記憶した記憶装置を参照し、
前記文字列情報を文字解析して、特定の患者に関する特定のパラメータ種別に対応する値を、特定のパラメータ種別毎に特定し、
各特定のパラメータ種別の値に基づく図形を配置した図形データを生成する
処理を実行することを特徴とする生成方法。

（付記７）前記生成する処理は、患者毎に図形データを生成し、コンピュータに、特定の患者の図形データに類似する図形データに対応する患者を検索する処理を更に実行させることを特徴とする付記６に記載の生成方法。

（付記８）前記値を特定する処理は、キーワードおよびスコアを対応付けたテーブルと、特定のパラメータ種別に関連する項目の文字列情報とを比較して、特定のパラメータ種別に対応する値を算出することを特徴とする付記６または７に記載の生成方法。

（付記９）前記記憶装置は、日付と前記項目と前記文字列情報とを対応付けて記憶し、前記値を特定する処理は、日付毎に、特定のパラメータ種別に対応する値をそれぞれ特定し、前記生成する処理は、前記値に基づいて濃淡を調整した図形と、日付とを対応付けてマトリクス状に配置することで図形データを生成することを特徴とする付記８に記載の生成方法。

（付記１０）前記検索する処理の検索結果を基にして、類似する図形データの各位置の値を比較し、値の相違する図形データの位置を通知する処理を更にコンピュータに実行させることを特徴とする付記７に記載の生成方法。

（付記１１）複数の項目毎に患者の状態を表す文字列情報を記憶する記憶部と、
前記文字列情報を文字解析して、特定の患者に関する特定のパラメータ種別に対応する値を、特定のパラメータ種別毎に特定する特定部と、
各特定のパラメータ種別の値に基づく図形を配置した図形データを生成する生成部と
を有することを特徴とする生成装置。

（付記１２）前記生成部は、患者毎に図形データを生成し、特定の患者の図形データに類似する図形データに対応する患者を検索する検索部を更に有することを特徴とする付記１１に記載の生成装置。

（付記１３）前記特定部は、キーワードおよびスコアを対応付けたテーブルと、特定のパラメータ種別に関連する項目の文字列情報とを比較して、特定のパラメータ種別に対応する値を算出することを特徴とする付記１１または１２に記載の生成装置。

（付記１４）前記記憶部は、日付と前記項目と前記文字列情報とを対応付けて記憶し、前記特定部は、日付毎に、特定のパラメータ種別に対応する値をそれぞれ特定し、前記生成部は、前記値に基づいて濃淡を調整した図形と、日付とを対応付けてマトリクス状に配置することで図形データを生成することを特徴とする付記１３に記載の生成装置。

（付記１５）前記検索部は、類似する図形データの各位置の値を比較し、値の相違する図形データの位置を通知することを特徴とする付記１２に記載の生成装置。

１００ 生成装置
１４０ 記憶部
１４１ 治療履歴テーブル
１４２ スコアテーブル
１４３ 補正情報
１４４ ヒートマップテーブル
１５０ 制御部
１５１ 受付部
１５２ 特定部
１５３ 生成部
１５４ 検索部

Claims (7)

1. コンピュータに、
   複数の項目毎に患者の状態を表す文字列情報を記憶した記憶装置を参照し、
   前記文字列情報を文字解析して、特定の患者に関する特定のパラメータ種別に対応する値を、特定のパラメータ種別毎に特定し、
   各特定のパラメータ種別の値に基づく図形を配置した図形データを生成する
   処理を実行させることを特徴とする生成プログラム。
2. 前記生成する処理は、患者毎に図形データを生成し、コンピュータに、特定の患者の図形データに類似する図形データに対応する患者を検索する処理を更に実行させることを特徴とする請求項１に記載の生成プログラム。
3. 前記値を特定する処理は、キーワードおよびスコアを対応付けたテーブルと、特定のパラメータ種別に関連する項目の文字列情報とを比較して、特定のパラメータ種別に対応する値を算出することを特徴とする請求項１または２に記載の生成プログラム。
4. 前記記憶装置は、日付と前記項目と前記文字列情報とを対応付けて記憶し、前記値を特定する処理は、日付毎に、特定のパラメータ種別に対応する値をそれぞれ特定し、前記生成する処理は、前記値に基づいて濃淡を調整した図形と、日付とを対応付けてマトリクス状に配置することで図形データを生成することを特徴とする請求項３に記載の生成プログラム。
5. 前記検索する処理の検索結果を基にして、類似する図形データの各位置の値を比較し、値の相違する図形データの位置を通知する処理を更にコンピュータに実行させることを特徴とする請求項２に記載の生成プログラム。
6. コンピュータが実行する生成方法であって、
   複数の項目毎に患者の状態を表す文字列情報を記憶した記憶装置を参照し、
   前記文字列情報を文字解析して、特定の患者に関する特定のパラメータ種別に対応する値を、特定のパラメータ種別毎に特定し、
   各特定のパラメータ種別の値に基づく図形を配置した図形データを生成する
   処理を実行することを特徴とする生成方法。
7. 複数の項目毎に患者の状態を表す文字列情報を記憶する記憶部と、
   前記文字列情報を文字解析して、特定の患者に関する特定のパラメータ種別に対応する値を、特定のパラメータ種別毎に特定する特定部と、
   各特定のパラメータ種別の値に基づく図形を配置した図形データを生成する生成部と
   を有することを特徴とする生成装置。

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