JP2019057159A - Healthcare data analysis method, healthcare data analysis program and healthcare data analysis device - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、ヘルスケアデータ解析プログラム、ヘルスケアデータ解析方法及びヘルスケアデータ解析装置に関する。 The present invention relates to a health care data analysis program, a health care data analysis method, and a health care data analysis device.
従来から、種々のヘルスケアデータを解析して患者の状態の推移を可視化し、医療従事者による診療、経過観察、リハビリや、患者個人の自己管理等に役立てるシステムが知られている。種々のヘルスケアデータとは、例えば、入院中や通院治療中の患者に装着したデバイスから定期的に取得したセンシングデータや、診療時の診療データ、リハビリ時の観察データ等である。 2. Description of the Related Art Conventionally, systems are known that analyze various types of healthcare data to visualize changes in the state of a patient, and are useful for medical treatment, follow-up observation, rehabilitation, and individual patient self-management. The various health care data is, for example, sensing data periodically acquired from a device attached to a patient who is hospitalized or undergoing outpatient treatment, medical data during medical treatment, observation data during rehabilitation, and the like.
上述したシステムでは、通常は、各患者について、定期的に、前回の解析から増えた分のヘルスケアデータを解析対象とした解析処理を行い、最新の解析結果と過去の解析結果とに基づき、患者毎の状態の推移を示す情報を可視化している。 In the above-mentioned system, usually, for each patient, an analysis process is performed on the basis of the latest analysis results and past analysis results on a regular basis, with the amount of health care data increased from the previous analysis being analyzed. Information showing the state transition of each patient is visualized.
上述した従来のシステムでは、定期的に行われる通常の解析処理に必要なコンピュータリソースは確保されている。 In the above-described conventional system, computer resources necessary for regular analysis processing performed periodically are secured.
しかしながら、従来のシステムでは、通常の解析処理以外の不規則な解析処理が発生した場合には、解析対象となる患者毎のヘルスケアデータは、膨大なデータとなりうるため、リソース不足に陥る可能性がある。特に、従来のシステムでは、不規則な解析処理として、多数の患者について、過去の長期間に亘るヘルスケアデータを解析する処理が発生した場合等には、リソース不足になる可能性が高い。 However, in the conventional system, when irregular analysis processing other than normal analysis processing occurs, the health care data for each patient to be analyzed can be enormous data, which may lead to resource shortage There is. In particular, in the conventional system, there is a high possibility of resource shortage when, for example, a process of analyzing healthcare data over a long period of time has occurred for a large number of patients as an irregular analysis process.
過去の長期間に亘るヘルスケアデータを解析する処理は、患者毎の状態の推移を示すための過去の解析結果が蓄積されていない場合に発生する。過去の解析結果が蓄積されていない場合とは、例えば、新たな治療のために、新たな項目の状態の推移の把握が必要となったり、解析のアルゴリズムが変更された場合等である。 The process of analyzing the health care data over the past long period occurs when past analysis results for indicating the transition of the state of each patient are not accumulated. The case where the past analysis results are not accumulated is, for example, the case where it is necessary to grasp the state transition of a new item for a new treatment, or the analysis algorithm is changed.
１つの側面では、本発明は、限られたコンピュータリソースの範囲でヘルスケアデータの解析を行うことを目的としている。 In one aspect, the present invention is directed to analyzing healthcare data within a limited range of computer resources.
一つ態様では、コンピュータによるヘルスケアデータ解析方法であって、前記コンピュータが、患者毎のヘルスケアデータ、および該ヘルスケアデータを解析した結果である解析結果情報の少なくとも一方に対する、医療従事者による閲覧履歴を示す情報が格納された閲覧記憶部を参照し、前記ヘルスケアデータおよび前記解析結果情報が、医療従事者により閲覧された回数を用いて患者毎の優先度を算出し、前記患者毎の優先度に応じて、各患者のヘルスケアデータの解析順を決定する。 In one aspect, a method for analyzing healthcare data by a computer, wherein the computer is adapted to at least one of healthcare data for each patient and analysis result information that is a result of analyzing the healthcare data. By referring to a browsing storage unit in which information indicating a browsing history is stored, a priority for each patient is calculated using the number of times the health care data and the analysis result information are browsed by a medical worker, The order of analysis of the health care data of each patient is determined according to the priority.
上記各手順は、上記各処理を実現する機能部、各処理としても良く、各処理をコンピュータに実行させるプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体とすることもできる。 Each of the above procedures may be a functional unit and each process for realizing each of the above processes, or may be a computer-readable storage medium storing a program for causing a computer to execute each process.
限られたコンピュータリソースの範囲でヘルスケアデータの解析を行うことができる。 Healthcare data can be analyzed within a limited range of computer resources.
以下に図面を参照して、実施形態について説明する。図１は、ヘルスケアデータ解析システムのシステム構成の一例を示す図である。 Embodiments will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a system configuration of a healthcare data analysis system.
本実施形態のヘルスケアデータ解析システム１００は、ヘルスケアデータ解析装置２００と、端末装置３００とを有する。ヘルスケアデータ解析システム１００において、ヘルスケアデータ解析装置２００と端末装置３００とは、ネットワークを介して接続される。
The health care
また、本実施形態のヘルスケアデータ解析装置２００は、例えば、患者に装着されたデバイスから定期的に取得される、患者毎のセンシングデータ（以下、センサ情報と呼ぶ。）が格納されたセンサ情報データベース４００と通信を行う。また、本実施形態のヘルスケアデータ解析装置２００は、例えば、医療機関において導入されている電子カルテシステム等によって取得された、患者毎の電子カルテ情報が格納された電子カルテデータベース５００と通信を行う。
In addition, the health care
本実施形態において、センサ情報とは、例えば、患者の脈拍や血圧等を計測するための計測器や、患者の動作を検出するための加速度センサ等であり、患者に装着されたデバイスから出力される信号を含む。センサ情報は、例えば、ヘルスケアデータ解析システム１００において用いられる患者識別情報（患者ＩＤ）毎に、センサ情報データベース４００に格納されていても良い。
In the present embodiment, the sensor information is, for example, a measuring instrument for measuring a patient's pulse, blood pressure, or the like, an acceleration sensor for detecting a patient's motion, and the like, and is output from a device attached to the patient. Signal. The sensor information may be stored in the
また、本実施形態において、電子カルテ情報とは、例えば、医療機関において医師や看護師等の医療従事者によって入力される情報や、患者の医療機関の受診予約に関する情報等を含む。電子カルテ情報は、ヘルスケアデータ解析システム１００において用いられる患者識別情報（患者ＩＤ）毎に、電子カルテデータベース５００に格納されていても良い。
Further, in the present embodiment, the electronic medical record information includes, for example, information input by a medical worker such as a doctor or a nurse at a medical institution, information regarding a medical appointment of a patient medical institution, or the like. The electronic medical record information may be stored in the electronic
本実施形態の端末装置３００は、例えば、医療機関に所属する医師や看護師等の医療従事者によって利用されても良い。言い換えれば、端末装置３００は、医療従事者が、ヘルスケアデータ解析装置２００によるヘルスケアデータの解析結果を閲覧するために用いられる。ヘルスケアデータとは、センサ情報と電子カルテ情報とを含む情報である。
The
本実施形態のヘルスケアデータ解析装置２００は、解析結果データベース２１０、閲覧履歴データベース２２０、対応リストデータベース２３０、データ解析処理部２４０を有する。
The health care
解析結果データベース２１０は、データ解析処理部２４０によるヘルスケアデータの解析結果を示す情報が格納される。閲覧履歴データベース２２０は、医療従事者毎の解析結果の閲覧履歴を示す情報が格納される。対応リストデータベース２３０は、解析結果を示す情報に含まれる項目に関する情報が格納される。
The analysis result
本実施形態のデータ解析処理部２４０は、センサ情報データベース４００や電子カルテデータベース５００から、定期的に患者毎のセンサ情報や電子カルテ情報を取得して解析した結果を、解析結果を示す情報として解析結果データベース２１０に格納する。以下の説明では、解析結果を示す情報を解析結果情報と呼ぶ。
The data
より具体的には、データ解析処理部２４０は、センサ情報データベース４００や電子カルテデータベース５００に追加された患者毎の情報を、定期的に取得して解析処理（バッチ処理）を行い、その結果の解析結果情報を解析結果データベース２１０に格納する。本実施形態のヘルスケアデータ解析システム１００では、解析結果情報を蓄積することで、患者の状態の推移を可視化できる。
More specifically, the data
解析結果情報とは、例えば、センサ情報や電子カルテ情報から得られる各種の項目の値を含む。解析結果情報に含まれる項目とは、具体的には、例えば、患者毎の所定期間の脈拍や血圧等に関する項目や、患者毎の所定期間における歩行に関する項目（歩行距離、歩行時間等）であっても良く、その他の項目が含まれても良い。尚、解析結果情報に含まれる項目は、例えば、患者の担当医師等によって、予め設定されていても良い。 The analysis result information includes, for example, values of various items obtained from sensor information and electronic medical record information. Specifically, the items included in the analysis result information are, for example, items related to pulse and blood pressure during a predetermined period for each patient, and items related to walking during a predetermined period for each patient (walking distance, walking time, etc.). And other items may be included. The items included in the analysis result information may be set in advance by, for example, a doctor in charge of the patient.
また、本実施形態のデータ解析処理部２４０は、例えば、特定の事象が生じた場合に、定期的に行われる解析処理以外の他の解析処理を行う。
In addition, the data
特定の事象とは、例えば、センサ情報や電子カルテ情報を解析するための解析アルゴリズムが変更されることや、解析結果情報に含まれる項目が変更（追加）されることである。つまり、特定の事象とは、その事象が発生することによって、これまで蓄積した解析結果情報と、これから解析処理を行った結果である解析結果情報との間の関係性が変わり、両者の比較が意味をなさなくなるような事象である。 The specific event means, for example, that an analysis algorithm for analyzing sensor information or electronic medical record information is changed, or an item included in the analysis result information is changed (added). In other words, when a specific event occurs, the relationship between the analysis result information accumulated so far and the analysis result information that is the result of the analysis process will change. It is an event that makes no sense.
このような特定の事象が生じた場合、患者の状態の推移を可視化するためには、特定の事象が発生する前に取得した過去のセンサ情報や電子カルテ情報を用いて解析処理を行い、解析結果情報を取得する必要がある。 When such a specific event occurs, in order to visualize the transition of the patient's state, analysis processing is performed using past sensor information and electronic medical record information acquired before the specific event occurs. Result information needs to be acquired.
例えば、情報の解析を行うアルゴリズムが変更された場合、このアルゴリズムによって値が算出される項目については、現在の値と、過去の値とを比較するためには、変更後のアルゴリズムで過去の情報を解析した解析結果情報を取得する必要がある。 For example, when the algorithm for analyzing information is changed, for items whose values are calculated by this algorithm, in order to compare the current value with the past value, the past information is used with the changed algorithm. It is necessary to obtain the analysis result information obtained by analyzing.
また、例えば、ある患者の解析結果情報に含まれる項目が追加（変更）された場合、新たに追加された項目について、現在の値と、過去の値とを比較するためには、追加された項目について、過去に情報を解析した解析結果情報を取得する必要がある。 For example, when an item included in the analysis result information of a patient is added (changed), the newly added item is added to compare the current value with the past value. For the item, it is necessary to obtain analysis result information obtained by analyzing information in the past.
そこで、本実施形態のデータ解析処理部２４０は、上述した特定の事象が生じると、過去のセンサ情報と電子カルテ情報とに基づく解析処理を行い、その結果の解析結果情報を解析結果データベース２１０へ格納する。
Therefore, when the above-described specific event occurs, the data
また、本実施形態のデータ解析処理部２４０は、過去の情報に基づく解析処理を行う場合、医療従事者による解析結果の閲覧履歴に応じて、医療従事者が解析結果を閲覧したいと思うであろう患者から順に、解析処理を行う。このため、本実施形態では、医療従事者に対し、医療従事者が所望するタイミングで、患者の解析結果情報を閲覧させることができる。
In addition, when performing analysis processing based on past information, the data
さらに、本実施形態のデータ解析処理部２４０では、過去の情報に基づく解析処理を行う場合、解析の対象とする過去の情報を、患者の属性に応じて限定する。このため、本実施形態では、解析処理の対象となる過去の情報を限定するため、解析処理の負荷を低減できる。
Furthermore, in the data
このように、本実施形態によれば、膨大なヘルスケアデータを解析する際に、限られたコンピュータリソースの範囲で、ヘルスケアデータの解析を行うことができる。 As described above, according to the present embodiment, when analyzing a large amount of healthcare data, it is possible to analyze the healthcare data within a limited range of computer resources.
尚、本実施形態における有効活用とは、医療従事者が見たいと思ったタイミングで、所望の解析が終了するように、解析処理を実行することを示す。 Note that the effective use in the present embodiment indicates that the analysis process is executed so that the desired analysis is completed at the timing when the medical staff wants to see.
また、本実施形態のヘルスケアデータ解析システム１００では、センサ情報データベース４００と電子カルテデータベース５００とが、ヘルスケアデータ解析システム１００の外部に設けられるものとしたが、これに限定されない。センサ情報データベース４００と電子カルテデータベース５００は、ヘルスケアデータ解析システム１００に含まれても良い。また、センサ情報データベース４００は、例えば、ヘルスケアデータ解析装置２００が有しても良い。
In the health care
以下に、本実施形態のヘルスケアデータ解析装置２００について、さらに説明する。図２は、ヘルスケアデータ解析装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
Hereinafter, the health care
本実施形態のヘルスケアデータ解析装置２００は、それぞれバスＢで相互に接続されている入力装置２１、出力装置２２、ドライブ装置２３、補助記憶装置２４、メモリ装置２５、演算処理装置２６及びインターフェース装置２７を含む情報処理装置である。
The health care
入力装置２１は、各種の情報の入力を行うための装置であり、例えばキーボードやポインティングデバイス等により実現される。出力装置２２は、各種の情報の出力を行うためものであり、例えばディスプレイ等により実現される。インターフェース装置２７は、ＬＡＮカード等を含み、ネットワークに接続する為に用いられる。
The
ヘルスケアデータ解析プログラムは、ヘルスケアデータ解析装置２００を制御する各種プログラムの少なくとも一部である。ヘルスケアデータ解析プログラムは例えば記憶媒体２８の配布やネットワークからのダウンロード等によって提供される。ヘルスケアデータ解析プログラムを記録した記憶媒体２８は、ＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等の様に情報を光学的、電気的或いは磁気的に記録する記憶媒体、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の様に情報を電気的に記録する半導体メモリ等、様々なタイプの記憶媒体を用いることができる。
The health care data analysis program is at least a part of various programs for controlling the health care
また、ヘルスケアデータ解析プログラムは、ヘルスケアデータ解析プログラムを記録した記憶媒体２８がドライブ装置２３にセットされると、記憶媒体２８からドライブ装置２３を介して補助記憶装置２４にインストールされる。ネットワークからダウンロードされたヘルスケアデータ解析プログラムは、インターフェース装置２７を介して補助記憶装置２４にインストールされる。
The health care data analysis program is installed from the
補助記憶装置２４は、インストールされたヘルスケアデータ解析プログラムを格納すると共に、必要なファイル、データ等を格納する。メモリ装置２５は、ヘルスケアデータ解析装置２００の起動時に補助記憶装置２４からヘルスケアデータ解析プログラムを読み出して格納する。そして、演算処理装置２６はメモリ装置２５に格納されたヘルスケアデータ解析プログラムに従って、後述するような各種処理を実現している。
The
本実施形態の端末装置３００は、例えば、タブレット型の端末装置等の情報処理装置であり、そのハードウェア構成は、ヘルスケアデータ解析装置２００と同様であるから、説明を省略する。尚、端末装置３００が、タブレット型の端末装置や、スマートフォン等である場合、入力装置２１と出力装置２２との代わりに、タッチパネル等により実現される表示操作装置を有していても良い。
The
次に、図３を参照して、ヘルスケアデータ解析装置２００の機能について説明する。図３は、ヘルスケアデータ解析装置の機能を説明する図である。
Next, functions of the health care
本実施形態のヘルスケアデータ解析装置２００は、対応リストデータベース２３０は、解析結果を示す情報に含まれる項目に関する情報として、アルゴリズム・項目対応リスト２３１、患者・項目対応リスト２３２、患者・再解析対応リスト２３３、解析順リスト２３４を有する。
In the health care
アルゴリズム・項目対応リスト２３１は、解析結果情報に含まれる項目と、この項目の値を算出するためのアルゴリズムとを対応付けたリストである。患者・項目対応リスト２３２は、解析結果情報に含まれる項目と、患者とを対応付けたリストである。
The algorithm /
患者・再解析対応リスト２３３は、特定の事象が発生した場合に生成されるリスト
であり、患者と、過去の情報に基づく解析が必要とされる項目とを対応付けたリストである。尚、以下の実施形態の説明では、特定の事象が生じたことに起因して、定期的に行われる解析処理とは別に、過去のセンサ情報や電子カルテ情報に基づき行われる他の解析処理を、再解析処理と呼ぶ。
The patient /
解析順リスト２３４は、再解析処理が行われる場合に生成されるリストであり、再解析処理が実行される患者の順番を示すリストである。対応リストデータベース２３０に格納されている各リストの詳細は後述する。
The
また、本実施形態のヘルスケアデータ解析装置２００の有する解析結果データベース２１０、閲覧履歴データベース２２０の詳細は後述する。
Details of the
尚、本実施形態では、ヘルスケアデータ解析装置２００の有する各データベースは、ヘルスケアデータ解析装置２００に設けられるものとしたが、これに限定されない。ヘルスケアデータ解析装置２００の有する各データベースは、ヘルスケアデータ解析装置２００以外の装置に設けられていても良い。
In the present embodiment, each database of the health care
本実施形態のデータ解析処理部２４０は、入力受付部２４１、リスト更新部２４２、解析順パラメータ算出部２４３、解析順決定部２４４、解析期間パラメータ算出部２４５、情報特定部２４６、解析対象選択部２４７、解析部２４８、解析結果格納部２４９、出力部２５０、閲覧履歴取得部２５１を有する。
The data
入力受付部２４１は、ヘルスケアデータ解析装置２００に対する各種の情報を受け付ける。具体的には、入力受付部２４１は、例えば、端末装置３００を介した情報の入力を受け付けても良いし、ヘルスケアデータ解析装置２００の入力装置２１による情報の入力を受け付けても良い。
The
リスト更新部２４２は、対応リストデータベース２３０に格納されたリストを更新する。具体的には、リスト更新部２４２は、特定の事象が発生したか否かを検知し、発生した事象に合わせて、対応するリストを更新する。
The
具体的には、リスト更新部２４２は、例えば、特定の事象として、アルゴリズムの変更が行われた場合、アルゴリズム・項目対応リスト２３１と、患者・項目対応リスト２３２とを更新する。また、リスト更新部２４２は、例えば、特定の事象として、解析結果情報に含まれる項目が変更された場合、患者・項目対応リスト２３２を更新する。
Specifically, the
また、リスト更新部２４２は、再解析処理が実行される場合に、患者・再解析対応リスト２３３を更新（生成）する。リスト更新部２４２の処理の詳細は後述する。
The
解析順パラメータ算出部２４３は、再解析処理が行われる患者に対して優先度を付与するためのパラメータを算出する。解析順パラメータ算出部２４３の処理の詳細は後述する。
The analysis order
解析順決定部２４４は、解析順パラメータ算出部２４３により算出されたパラメータに基づく優先度にしたがって、再解析処理を行う患者の順番を決定する。つまり、本実施形態の解析順決定部２４４は、患者毎の優先度に応じて、各患者のヘルスケアデータの解析順を決定する決定部の機能を果たす。
The analysis
解析期間パラメータ算出部２４５は、再解析処理を行う場合に、過去の情報のうち、情報を解析対象とする期間を決めるためのパラメータを算出する。解析期間パラメータ算出部２４５の処理の詳細は後述する。
When the reanalysis process is performed, the analysis period
情報特定部２４６は、解析期間パラメータ算出部２４５によって算出された期間に基づき、過去の情報を特定する。言い換えれば、情報特定部２４６は、解析期間パラメータ算出部２４５によって算出された期間に基づき、センサ情報データベース４００と電子カルテデータベース５００に格納された情報において、再解析処理に用いる情報を特定する特定部の機能を果たす。
The
解析対象選択部２４７は、対応リストデータベース２３０に格納された患者・再解析対応リスト２３３と、解析順決定部２４４により決定された解析順と、解析期間パラメータ算出部２４５により算出された解析期間と、に基づき、解析順リスト２３４を生成する。
The analysis
解析部２４８は、解析順リスト２３４を参照し、決定された患者の順に、決定された期間の過去の情報の再解析処理を行う。また、解析部２４８は、解析順リスト２３４を参照し、定期的な解析処理を行う。
The
解析結果格納部２４９は、解析部２４８による解析結果を解析結果情報として解析結果データベース２１０に格納する。
The analysis
出力部２５０は、解析結果格納部２４９に格納された解析結果情報を出力する。例えば、出力部２５０は、解析結果情報を端末装置３００に表示させても良い。
The
閲覧履歴取得部２５１は、医療従事者による解析結果情報の閲覧履歴を示す情報（閲覧履歴情報）を取得する。具体的には、閲覧履歴取得部２５１は、出力部２５０により、端末装置３００に解析結果情報が表示された回数等を、閲覧履歴情報として取得し、閲覧履歴データベース２２０に格納しても良い。
The browsing
次に、図４乃至図９を参照して、本実施形態のヘルスケアデータ解析装置２００の有する各データベースについて説明する。
Next, with reference to FIG. 4 thru | or FIG. 9, each database which the healthcare
図４は、解析結果データベースの一例を示す図である。本実施形態の解析結果データベース２１０は、例えば、定期的な解析処理が行われる日時毎に、解析結果情報が格納されていても良い。
FIG. 4 is a diagram illustrating an example of the analysis result database. In the
本実施形態の解析結果データベース２１０では、患者を識別するための患者識別情報である患者ＩＤと、解析結果情報の各項目とが対応付けられている。
In the
図４の例では、例えば、２０１７年５月１日の０：００に実行が開始された解析処理の結果である解析結果情報２１０−１では、患者ＩＤ「１」と、項目Ｂの値と、項目Ｃの値と、が対応付けられている。したがって、患者ＩＤ「１」で特定される患者の解析結果項目には、項目Ｂ，Ｃが含まれることがわかる。 In the example of FIG. 4, for example, in the analysis result information 210-1 that is the result of the analysis process started at 0:00 on May 1, 2017, the patient ID “1”, the value of the item B, , And the value of item C are associated with each other. Therefore, it can be seen that the items B and C are included in the analysis result item of the patient specified by the patient ID “1”.
また、解析結果情報２１０−１では、患者ＩＤ「２」と、項目Ａの値と、項目Ｃの値と、が対応付けられている。したがって、患者ＩＤ「２」で特定される患者の解析結果項目には、項目Ａ，Ｃが含まれることがわかる。 In the analysis result information 210-1, the patient ID “2”, the value of the item A, and the value of the item C are associated with each other. Therefore, it can be seen that the items A and C are included in the analysis result item of the patient specified by the patient ID “2”.
尚、本実施形態の患者ＩＤとは、例えば、電子カルテ情報と共通して用いられる患者ＩＤであっても良く、具体的には、例えば、診察券番号等であっても良いし、マイナンバー等であっても良い。本実施形態の解析結果情報は、項目「患者ＩＤ」の値と、その他の項目の値とを含む情報である。 In addition, patient ID of this embodiment may be patient ID used in common with electronic medical record information, for example, specifically, for example, an examination ticket number etc., or my number Etc. The analysis result information of the present embodiment is information including the value of the item “patient ID” and the values of other items.
図５は、閲覧履歴データベースの一例を示す図である。本実施形態の閲覧履歴データベース２２０は、情報の項目として、閲覧者ＩＤ、患者ＩＤ、閲覧項目、閲覧期間を有し、項目「閲覧者ＩＤ」と、その他の項目とが対応付けられている。
FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a browsing history database. The
項目「閲覧者ＩＤ」の値は、解析結果情報を閲覧した医療従事者を特定するための識別情報である。本実施形態の項目「閲覧者ＩＤ」の値は、例えば、医療従事者毎に与えられている職員ＩＤ等であっても良い。 The value of the item “browser ID” is identification information for identifying a medical worker who has browsed the analysis result information. The value of the item “browser ID” in the present embodiment may be, for example, a staff ID given to each medical worker.
項目「患者ＩＤ」の値は、閲覧者ＩＤによって特定される医療従事者が、解析結果情報を閲覧した患者を特定する。 The value of the item “patient ID” specifies the patient who has browsed the analysis result information by the medical staff specified by the viewer ID.
項目「閲覧項目」の値は、解析結果情報のうち、閲覧者ＩＤによって特定される医療従事者が閲覧した項目を示す。項目「閲覧期間」の値は、閲覧者ＩＤによって特定される医療従事者が、閲覧した解析結果情報が取得された期間を示す。 The value of the item “browsing item” indicates an item browsed by a medical worker identified by the browser ID in the analysis result information. The value of the item “browsing period” indicates a period during which analysis result information browsed by a medical worker identified by the browsing ID is acquired.
例えば、図５の例では、閲覧者ＩＤ「Ｄ０１」によって特定される医療従事者は、職員ＩＤ「Ｄ０１」の医師であるものとする。 For example, in the example of FIG. 5, it is assumed that the medical worker identified by the viewer ID “D01” is a doctor with the staff ID “D01”.
この場合、図５の例では、職員ＩＤ「Ｄ０１」の医師が、患者ＩＤ「１」で特定される患者の解析結果情報のうち、２０１７年５月１日から２０１７年６月２０日までの解析結果情報に含まれる項目Ａの値と、項目Ｂの値とを閲覧したことがわかる。 In this case, in the example of FIG. 5, the doctor with the staff ID “D01” from the analysis result information of the patient specified by the patient ID “1” from May 1, 2017 to June 20, 2017. It can be seen that the value of the item A and the value of the item B included in the analysis result information are browsed.
また、図５の例では、閲覧者ＩＤ「Ｎ０１」によって特定される医療従事者は、職員ＩＤ「Ｎ０１」の看護師であるものとする。 In the example of FIG. 5, it is assumed that the medical worker identified by the viewer ID “N01” is a nurse with the staff ID “N01”.
その場合、職員ＩＤ「Ｎ０１」の看護師は、患者ＩＤ「１」で特定される患者の解析結果情報のうち、２０１７年５月１０日から２０１７年６月１０日までの解析結果情報に含まれる項目Ａの値と、項目Ｂの値とを閲覧したことがわかる。 In this case, the nurse with the staff ID “N01” is included in the analysis result information from May 10, 2017 to June 10, 2017 among the analysis result information of the patient identified by the patient ID “1”. It can be seen that the value of the item A and the value of the item B are browsed.
図６は、対応リストデータベースに格納されたアルゴリズム・項目対応リストの一例を示す図である。 FIG. 6 is a diagram showing an example of the algorithm / item correspondence list stored in the correspondence list database.
本実施形態のアルゴリズム・項目対応リスト２３１は、予め、ヘルスケアデータ解析装置２００に与えられている。より具体的には、アルゴリズム・項目対応リスト２３１は、解析結果情報を取得するための解析アルゴリズムが生成されたときに、生成されて、対応リストデータベース２３０に格納されても良い。
The algorithm /
本実施形態のアルゴリズム・項目対応リスト２３１では、アルゴリズム名と、解析結果情報に含まれる項目と、が対応付けられている。尚、アルゴリズム・項目対応リスト２３１に含まれる項目は、解析結果情報に含まれる可能性のある全ての項目を含む。
In the algorithm /
アルゴリズム・項目対応リスト２３１では、例えば、アルゴリズム名が「アルゴリズムＡ」と対応付けられた項目Ａの値と、項目Ｂの値とが「１」であり、「アルゴリズムＡ」と対応付けられた項目Ｃの値が「０」である。
In the algorithm /
図６に示すアルゴリズム・項目対応リスト２３１では、値が「１」である項目Ａ，Ｂが、「アルゴリズムＡ」と対応付けられており、値が「０」である項目Ｃは、「アルゴリズムＡ」と対応付けられていないものとする。
In the algorithm /
言い換えれば、項目Ａの値は、アルゴリズムＡとアルゴリズムＣを組み合わせて実行することによって得られ、項目Ｂの値は、アルゴリズムＡを実行することによって得られる。 In other words, the value of item A is obtained by executing a combination of algorithm A and algorithm C, and the value of item B is obtained by executing algorithm A.
また、項目Ｃの値は、アルゴリズムＢを実行することによって得られることがわかる。 It can also be seen that the value of item C is obtained by executing algorithm B.
図７は、対応リストデータベースに格納された患者・項目対応リストの一例を示す図である。 FIG. 7 is a diagram showing an example of a patient / item correspondence list stored in the correspondence list database.
本実施形態の患者・項目対応リスト２３２は、予め、ヘルスケアデータ解析装置２００に与えられている。
The patient /
本実施形態の患者・項目対応リスト２３２では、患者ＩＤと、解析結果情報に含まれる項目とが対応付けられている。尚、患者・項目対応リスト２３２に含まれる項目は、解析結果情報に含まれる可能性のある全ての項目を含む。
In the patient /
患者・項目対応リスト２３２では、例えば、値が「１」である項目が、患者ＩＤと対応付けられた項目であることを示し、値が「０」の項目は、患者ＩＤと対応付けられていない項目であることを示す。
In the patient /
図７に示す患者・項目対応リスト２３２では、患者ＩＤ「１」と対応付けられた項目のうち、値が「１」の項目は、項目Ｂと項目Ｃである。また、患者・項目対応リスト２３２では、患者ＩＤ「１」と対応付けられた項目Ａの値は「０」である。
In the patient /
したがって、患者ＩＤ「１」で特定される患者の場合、解析結果情報として、項目Ｂの値と、項目Ｃの値が取得され、項目Ａの値は取得されないことがかわる。 Therefore, in the case of the patient identified by the patient ID “1”, the value of the item B and the value of the item C are acquired as the analysis result information, and the value of the item A is not acquired.
本実施形態の患者・項目対応リスト２３２は、例えば、医療従事者が、患者毎に、対応付ける項目を選択することで、生成されても良い。また、患者・項目対応リスト２３２は、例えば、電子カルテデータベース５００に格納された患者毎の電子カルテ情報に基づき、データ解析処理部２４０によって生成されても良い。
The patient /
図８は、対応リストデータベースに格納された患者・再解析対応リストの一例を示す図である。 FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a patient / reanalysis correspondence list stored in the correspondence list database.
本実施形態の患者・再解析対応リスト２３３は、特定の事象が生じた場合に、リスト更新部２４２に生成される。
The patient /
本実施形態の患者・再解析対応リスト２３３は、患者ＩＤと、項目とが対応付けられている。患者・再解析対応リスト２３３において、値が「１」の項目は、再解析処理によって値を取得すべき項目であることを示し、値が「０」の項目は、再解析処理を行う必要がない項目であることを示す。
In the patient /
図８の患者・再解析対応リスト２３３では、患者ＩＤ「１」と対応付けられた項目Ａ、項目Ｃの値は「０」であり、項目Ｂの値が「１」である。
In the patient /
したがって、図８の患者・再解析対応リスト２３３が生成された場合、患者ＩＤ「１」の解析結果情報に含まれる項目Ｂは、再解析処理によって、値が得られる項目であることがわかる。
Therefore, when the patient /
また、患者・再解析対応リスト２３３では、患者ＩＤ「２」と対応付けられた項目Ａ、項目Ｂ、項目Ｃのそれぞれは、値が「０」である。したがって、図８の患者・再解析対応リスト２３３が生成された場合、患者ＩＤ「２」の解析結果情報については、項目Ａ、項目Ｂ、項目Ｃは、再解析処理を行わなくても良い。
In the patient /
図９は、対応リストデータベースに格納された解析順リストの一例を示す図である。図９に示す解析順リスト２３４は、患者・再解析対応リスト２３３が生成され、患者の再解析処理を実行する順番と、再解析処理の対象となる解析結果情報の期間が決定されると、生成される。
FIG. 9 is a diagram illustrating an example of the analysis order list stored in the correspondence list database. In the
本実施形態の解析順リスト２３４は、情報の項目として、患者ＩＤ、患者の属性、対象期間、再解析項目、解析項目を有し、項目「患者ＩＤ」と、その他の項目とが対応付けられている。
The
項目「患者の属性」の値は、対応する患者ＩＤによって特定される患者の状態と対応した値である。具体的には、項目「患者の属性」の値は、患者が治療を行っている期間に応じて決められる。患者の属性の詳細は後述する。 The value of the item “patient attribute” is a value corresponding to the state of the patient specified by the corresponding patient ID. Specifically, the value of the item “patient attribute” is determined according to the period during which the patient is performing treatment. Details of patient attributes will be described later.
項目「再解析項目」は、解析結果情報に含まれる可能性のある全ての項目を含む。また、解析順リスト２３４における再解析項目の値は、再解析処理の対象とされたか否かを示す値である。
The item “reanalysis item” includes all items that may be included in the analysis result information. Further, the value of the reanalysis item in the
項目「解析項目」は、解析結果情報に含まれる可能性のある全ての項目を含む。また、解析順リスト２３４における解析項目の値は、通常の定期的に行われる解析処理の対象とされているか否かを示す値である。
The item “analysis item” includes all items that may be included in the analysis result information. In addition, the value of the analysis item in the
例えば、解析順リスト２３４において、患者ＩＤ「３」と対応する再解析項目に含まれる項目Ａの値と項目Ｃの値は「１」であり、項目Ｂの値は「０」である。また、解析順リスト２３４において、患者ＩＤ「３」と対応する解析項目に含まれる項目Ａの値と項目Ｃの値は「１」であり、項目Ｂの値は「０」である。
For example, in the
したがって、解析順リスト２３４では、患者ＩＤ「３」と対応する項目Ａと項目Ｃは、再解析処理によって値を取得する必要がある項目であり、項目「Ｂ」は、再解析処理を行う必要がない項目であることを示している。
Therefore, in the
また、患者ＩＤ「３」と対応する解析項目に含まれる項目Ａの値と項目Ｃの値は「１」であり、項目Ｂの値は「０」である。 The value of item A and the value of item C included in the analysis item corresponding to patient ID “3” are “1”, and the value of item B is “0”.
したがって、解析順リスト２３４では、患者ＩＤ「３」と対応する項目Ａと項目Ｃは、定期的な解析処理によって値を取得する必要がある項目であり、項目Ｂは、解析処理を行う必要がない項目であることを示している。
Therefore, in the
つまり、解析順リスト２３４において、患者ＩＤ「３」の解析結果情報では、定期的な解析処理によって値を取得している項目の全てについて、再解析処理が必要となっていることがわかる。
That is, in the
また、解析順リスト２３４において、患者ＩＤ「１」と対応する再解析項目に含まれる項目Ａの値と項目Ｃの値は「０」であり、項目Ｂの値は「１」である。また、解析順リスト２３４において、患者ＩＤ「１」と対応する解析項目に含まれる項目Ａの値は「０」であり、項目Ｂの値と項目Ｃの値は「１」である。
In the
したがって、解析順リスト２３４では、患者ＩＤ「１」と対応する項目Ｂは、再解析処理によって値を取得する必要がある項目であり、項目Ａと項目Ｃは、再解析処理を行う必要がない項目であることを示している。
Therefore, in the
つまり、解析順リスト２３４において、患者ＩＤ「１」の解析結果情報では、定期的な解析処理によって値を取得している項目の一部について、再解析処理が必要となっていることがわかる。
That is, in the
また、解析順リスト２３４では、再解析処理が実行される順番にしたがって、患者ＩＤと対応する項目の値とが格納される。したがって、図９に示す解析順リスト２３４では、患者ＩＤ「３」で特定される患者が、最も高い優先度が付与されたことがわかる。
In the
次に、本実施形態のデータ解析処理部２４０の有するリスト更新部２４２の処理について説明する。
Next, processing of the
図１０は、リスト更新部の処理を説明するフローチャートである。本実施形態のリスト更新部２４２は、特定の事象が発生したか否かを判定する（ステップＳ１００１）。ステップＳ１００１において、特定の事象が発生していない場合、リスト更新部２４２は、特定の事象が発生するまで待機する。
FIG. 10 is a flowchart illustrating the processing of the list update unit. The
ステップＳ１００１において、特定の事象が発生した場合、リスト更新部２４２は、発生した特定の事象がアルゴリズムの変更であるか、又は、解析結果情報に含まれる項目の変更であるか否かを判定する（ステップＳ１００２）。言い換えれば、リスト更新部２４２は、入力受付部２４１が、アルゴリズムの変更を受け付けたか、又は、項目の変更を受け付けた否かを判定する。
In step S1001, when a specific event occurs, the
ステップＳ１００２において、解析結果情報の項目の変更を受け付けた場合、リスト更新部２４２は、後述するステップＳ１００８へ進む。
When the change of the analysis result information item is received in step S1002, the
ステップＳ１００２において、アルゴリズムの変更を受け付けた場合、リスト更新部２４２は、アルゴリズム・項目対応リスト２３１において、変更されたアルゴリズムと対応付けられた項目を、再解析処理の対象の項目として特定する（ステップＳ１００３）。
When an algorithm change is accepted in step S1002, the
尚、本実施形態では、例えば、入力受付部２４１が、ヘルスケアデータ解析装置２００に対するアルゴリズムの変更指示を受け付けると、リスト更新部２４２が、アルゴリズムの変更を受け付けるようにしても良い。
In the present embodiment, for example, when the
続いて、リスト更新部２４２は、患者・項目対応リスト２３２に含まれる患者ＩＤから、１つの患者ＩＤを選択する（ステップＳ１００４）。
Subsequently, the
続いて、リスト更新部２４２は、患者・項目対応リスト２３２を参照し、選択した患者ＩＤと対応付けられた項目に、ステップＳ１００３で特定された項目が含まれるか否かを判定する（ステップＳ１００５）。言い換えれば、リスト更新部２４２は、選択された患者ＩＤと対応する項目に、再解析処理の対象とされた項目が含まれるか否かを判定している。
Subsequently, the
ステップＳ１００５において、該当する項目が含まれない場合、リスト更新部２４２は、後述するステップＳ１００７へ進む。
If the corresponding item is not included in step S1005, the
ステップＳ１００５において、該当する項目が含まれる場合、リスト更新部２４２は、解析順パラメータ算出部２４３において、選択された患者ＩＤと対応する項目のうち、再解析処理の対象とされた項目の値を「１」とする（ステップＳ１００６）。
When the corresponding item is included in step S1005, the
次に、リスト更新部２４２は、患者・項目対応リスト２３２に含まれる全ての患者ＩＤに対して、ステップＳ１００４以降の処理を実行したか否かを判定する（ステップＳ１００７）。ステップＳ１００７において、全ての患者ＩＤに対して処理を実行した場合、リスト更新部２４２は、処理を終了する。
Next, the
ステップＳ１００７において、全ての患者ＩＤに対して処理を実行していない場合、リスト更新部２４２は、ステップＳ１００４に戻る。
In step S1007, when the process is not executed for all patient IDs, the
また、ステップＳ１００２において、特定の事象が、解析結果情報における項目の変更であった場合、リスト更新部２４２は、患者・項目対応リスト２３２を参照し、項目が変更された患者ＩＤを特定する（ステップＳ１００８）。
In step S1002, when the specific event is a change of an item in the analysis result information, the
尚、本実施形態における、解析結果情報の項目の変更は、例えば、医師によって、特定の患者に対して行われても良い。また、本実施形態における項目の変更とは、例えば、新たな項目を、解析結果情報に追加することを示す。 In addition, the change of the item of analysis result information in this embodiment may be performed with respect to a specific patient by a doctor, for example. Moreover, the change of the item in this embodiment indicates, for example, that a new item is added to the analysis result information.
続いて、リスト更新部２４２は、患者・項目対応リスト２３２において、ステップＳ１００８で特定された患者ＩＤと対応付けられる項目を、変更の指示に応じて変更する（ステップＳ１００９）。
Subsequently, the
続いて、リスト更新部２４２は、患者・再解析対応リスト２３３を参照し、ステップＳ１００８で特定された患者ＩＤに対して新たに追加された項目の値を「１」とし（ステップＳ１０１０）、処理を終了する。
Subsequently, the
言い換えれば、リスト更新部２４２は、新たに追加された項目を再解析対象の項目とする。
In other words, the
尚、本実施形態における項目の変更は、項目の追加としたが、これに限定されない。例えば、本実施形態における項目の変更には、項目の削除も含まれても良い。解析結果情報から項目を削除する変更が行われた場合、リスト更新部２４２は、患者・項目対応リスト２３２と、患者・再解析対応リスト２３３における、特定された患者ＩＤと対応する該当項目の値を「０」とすれば良い。
In addition, although the change of the item in this embodiment was the addition of the item, it is not limited to this. For example, the item change in the present embodiment may include the deletion of the item. When a change is made to delete an item from the analysis result information, the
また、本実施形態のリスト更新部２４２は、図１０に示す処理を、特定の事象が発生したと判定されたときに実行しても良い。つまり、本実施形態のリスト更新部２４２は、解析部２４８による定期的な解析処理とは別に、図１０に示すリストの更新処理を行っても良い。
In addition, the
また、本実施形態のデータ解析処理部２４０は、患者・再解析対応リスト２３３が更新されると、患者・再解析対応リスト２３３が更新されたことを示す情報を保持していても良い。言い換えれば、リスト更新部２４２は、特定の事象が発生したことを示す情報を保持していても良い。
In addition, when the patient /
次に、本実施形態のデータ解析処理部２４０の有する解析順パラメータ算出部２４３の処理について説明する。
Next, processing of the analysis order
本実施形態の解析順パラメータ算出部２４３は、患者毎の医療従事者による電子カルテ情報の閲覧回数及び解析結果情報の閲覧回数と、患者毎の次に診察を受けるまでの時間と、に応じて、患者毎の優先度を算出する。
The analysis order
より具体的には、解析順パラメータ算出部２４３は、電子カルテデータベース５００を参照し、患者毎の医療従事者による電子カルテ情報の閲覧回数を示す値と、患者毎の次に診察を受けるまでの時間を示す情報と、を取得する。
More specifically, the analysis order
尚、本実施形態の電子カルテデータベース５００には、電子カルテ情報の閲覧履歴情報が格納されているものとした。また、電子カルテ情報の閲覧履歴情報では、医療従事者を特定する職員ＩＤと患者ＩＤとが対応付けられているものとした。
The electronic
また、本実施形態の電子カルテデータベース５００には、患者毎の電子カルテ情報に、患者ＩＤ毎に、患者が次に診察を受ける日時等が含まれていても良い。次に診察を受ける日時とは、例えば、患者が入院中である場合には、次の回診の日時を示しても良く、患者が通院中である場合には、次に予約された診察日時を示しても良い。
Further, in the electronic
また、本実施形態の解析順パラメータ算出部２４３は、閲覧履歴データベース２２０を参照し、患者ＩＤ毎に、医療従事者による解析結果情報の閲覧回数を示す値を取得する。
In addition, the analysis order
ここで、患者ｐｎの医療従事者による電子カルテ情報の閲覧回数の和をＣ（ｐｎ）とした場合、電子カルテ情報の閲覧回数の和Ｃ（ｐｎ）は、以下の式（１）によって示される。 Here, when the sum of the number of times of browsing the electronic medical record information by the medical staff of the patient pn is C (pn), the sum of the number of viewing times of the electronic medical record information C (pn) is expressed by the following formula (1). .
ここで、ＢＤ（Ｃ，ｐｎ）は、患者Ｐｎの主治医（担当医）による、患者ｐｎの電子カルテ情報の閲覧回数を示す。また、ＢＳｍｓ（Ｃ，ｐｎ）は、患者Ｐｎの副担当医による、患者ｐｎの電子カルテ情報の閲覧回数を示す。また、ＢＮｍＮ（Ｃ，ｐｎ）は、看護師等の看護スタッフによる、患者ｐｎの電子カルテ情報の閲覧回数を示す。 Here, B D (C, pn) indicates the number of times the patient pn's attending physician (in charge) views the electronic medical record information of the patient pn. Also, B Sms (C, pn) shows by the sub physician patient Pn, the number of views of an electronic medical record information of the patient pn. B NmN (C, pn) indicates the number of times the patient pn has viewed the electronic medical record information by a nursing staff such as a nurse.
また、式（１）において、ｍＳ=１，・・・ＭＳ（ＭＳは、副担当医の数）、ｍＮ＝１，・・・ＭＮ（ＭＮは、看護スタッフの数）、ｗは、医療従事者の職種に応じた重みである。具体的には、ｗＤは主治医の重みであり、ｗＳは副担当医の重みであり、ｗＮは看護スタッフの重みである。尚、本実施形態の医療従事者毎の重みｗの詳細は後述する。 In equation (1), mS = 1,... MS (MS is the number of doctors in charge), mN = 1,... MN (MN is the number of nursing staff members), and w is a medical staff. Weight according to the type of job. Specifically, w D is the weight of the attending physician, w S is the weight of the sub attending physician, w N is the weight of the nursing staff. In addition, the detail of the weight w for every medical worker of this embodiment is mentioned later.
本実施形態の解析順パラメータ算出部２４３は、全ての患者ＩＤについて、式（１）によって、電子カルテ情報の閲覧回数を算出する。そして、解析順パラメータ算出部２４３は、算出した電子カルテ情報の閲覧回数を正規化した値を、電子カルテの閲覧回数に応じた患者毎の解析順パラメータＦＣ（ｐｎ）とする。
The analysis order
解析順パラメータＦＣ（ｐｎ）は、以下の式（２）によって示される。 The analysis order parameter F C (pn) is expressed by the following equation (2).
また、患者ｐｎの医療従事者による解析結果情報の閲覧回数の和をＲ（ｐｎ）とした場合、解析結果情報の閲覧回数Ｒ（ｐｎ）は、以下の式（３）によって示される。 Further, when the sum of the number of browsing of the analysis result information by the medical staff of the patient pn is R (pn), the number of browsing of the analysis result information R (pn) is represented by the following formula (3).
ここで、ＢＤ（Ｒ，ｐｎ）は、患者Ｐｎの主治医（担当医）による、患者ｐｎの解析結果情報の閲覧回数を示す。また、ＢＳｍｓ（Ｒ，ｐｎ）は、患者Ｐｎの副担当医による、患者ｐｎの解析結果情報の閲覧回数を示す。また、ＢＮｍＮ（Ｒ，ｐｎ）は、看護師等の看護スタッフによる、患者ｐｎの解析結果情報の閲覧回数を示す。 Here, B D (R, pn) indicates the number of times the patient pn's analysis result information is viewed by the attending physician (in charge) of the patient Pn. B Sms (R, pn) indicates the number of times the patient Pn's secondary doctor inspects the analysis result information of the patient pn. B NmN (R, pn) indicates the number of times the patient pn's analysis result information is viewed by a nursing staff such as a nurse.
次に、解析順パラメータ算出部２４３は、全ての患者ＩＤについて、式（３）によって、解析結果情報の閲覧回数を算出して正規化した値を、解析結果情報の閲覧回数に応じた患者毎の解析順パラメータＦＲ（ｐｎ）とする。解析順パラメータＦＲ（ｐｎ）は、式（４）によって示される。
Next, the analysis order
続いて、解析順パラメータ算出部２４３は、患者ｐｎの電子カルテ情報を参照し、患者ｐｎが、現在から次に診察を受けるまでの時間ｔ（ｐｎ）を取得する。そして、解析順パラメータ算出部２４３は、時間ｔ（ｐｎ）の逆数を正規化した値を、解析順パラメータＦＴ（ｐｎ）とする。
Subsequently, the analysis order
時間ｔ（ｐｎ）の逆数は、以下の式（５）によって示され、解析順パラメータＦＴ（ｐｎ）は、以下の式（６）によって示される。 The reciprocal of the time t (pn) is expressed by the following equation (5), and the analysis order parameter F T (pn) is expressed by the following equation (6).
そして、解析順パラメータ算出部２４３は、患者ｐｎの解析順パラメータＦＣ（ｐｎ）、解析順パラメータＦＲ（ｐｎ）、解析順パラメータＦＴ（ｐｎ）の和であるＦ（ｎｐ）を算出し、患者ｐｎの優先度を示す値とする。Ｆ（ｎｐ）は、以下の式（７）によって示される。
Then, the analysis order
本実施形態のデータ解析処理部２４０では、解析順パラメータ算出部２４３は、患者毎の優先度を示す値Ｆ（ｎｐ）を算出すると、解析順決定部２４４が、の優先度を示す値Ｆ（ｎｐ）に基づき、再解析処理を実行する患者の順番を決定する。
In the data
ここで、医療従事者に応じた重みｗについて説明する。 Here, the weight w according to the medical staff will be described.
本実施形態では、重みｗは、医療従事者の職務の権限等に応じて設定される。例えば、本実施形態では、医療従事者の職種別に設定された、電子カルテ情報に含まれる各種の情報に対するアクセス権限を点数化した値を、医療従事者の職務の権限に応じた重みｗとしても良い。 In the present embodiment, the weight w is set according to the authority of duties of the medical staff. For example, in this embodiment, the value obtained by scoring the access authority for various types of information included in the electronic medical record information set for the occupation type of the medical worker is used as the weight w corresponding to the authority of the medical worker's job. good.
図１１は、医療従事者のアクセス権限の点数化について説明する図である。本実施形態では、例えば、医療従事者の職種毎に、電子カルテ情報に含まれる項目のうち、入力が可能な項目を対応付ける。そして、職種毎に、対応付けられた項目に応じた点数を付与し、この点数に基づき、職種毎の重みｗを設定しても良い。 FIG. 11 is a diagram for explaining scoring of access authority of medical staff. In the present embodiment, for example, items that can be input among the items included in the electronic medical record information are associated with each occupation type of the medical staff. Then, a score corresponding to the associated item may be assigned to each job type, and the weight w for each job type may be set based on the score.
図１１では、例えば、職種と、電子カルテ情報に含まれる項目との対応付けを示している。また、本実施形態では、ある項目に対して入力及び閲覧が可能な場合は３点、閲覧のみが可能な場合は１点、入力、閲覧が共に不可の場合は０点として、職種毎に点数を付与する。 In FIG. 11, for example, associations between job types and items included in the electronic medical record information are shown. In the present embodiment, 3 points are given for each item, and 3 points are given when an item can be input and viewed, 1 point when only browsing is possible, and 0 when both entry and viewing are impossible. Is granted.
図１１の例では、職種が「医師」、「副担当医」の場合は、全ての項目に対して入力が可能であり、１８点が付与されている。また、職種が「看護師」の場合は、閲覧のみが可能な項目があるため、１０点と、医師よりも点数が低くなっている。尚、例えば、職種が研修医等の場合には、看護師と医師の中間の点数となるようにすれば良い。 In the example of FIG. 11, when the occupation type is “doctor” or “secondary physician”, input is possible for all items, and 18 points are given. Further, when the occupation type is “nurse”, there are items that can only be browsed, so the score is 10 points lower than that of the doctor. For example, when the occupation is a trainee or the like, the score may be intermediate between a nurse and a doctor.
本実施形態では、以上のようにして、医療従事者の職種に応じた重みｗを設定する。尚、医療従事者の職種毎の重みｗは、予め設定されてしても良く、その場合には、解析順パラメータ算出部２４３によって保持されても良い。
In this embodiment, the weight w according to the occupation type of the medical worker is set as described above. In addition, the weight w for each occupation type of the medical staff may be set in advance, and in that case, may be held by the analysis order
本実施形態では、このように、医療従事者の職種に応じた重みｗを設定することで、患者ｐｎの優先度は、医師による電子カルテ情報や解析結果情報の閲覧回数が大きく寄与した値となる。 In the present embodiment, by setting the weight w according to the type of occupation of the medical staff as described above, the priority of the patient pn is a value that greatly contributes to the number of times the electronic medical record information and analysis result information are viewed by the doctor. Become.
図１２は、医療従事者の職種毎の閲覧回数について説明する図である。図１２の例では、例えば、患者毎の、医療従事者による電子カルテ情報の閲覧回数を示している。
本実施形態では、医療従事者の職種のうち、医師（主治医）に設定された重みが最も大きく、次に、医師（副担当医）に設定された重みが大きく、看護スタッフに設定された重みが最も小さい。
FIG. 12 is a diagram for explaining the number of browsing for each occupation type of a medical worker. In the example of FIG. 12, for example, the number of browsing of the electronic medical record information by the medical staff for each patient is shown.
In the present embodiment, the weight set for the doctor (primary physician) is the largest among the occupational categories of the medical staff, and then the weight set for the doctor (secondary physician) is the largest, and the weight set for the nursing staff Is the smallest.
ここで、患者ＩＤ「１」の電子カルテ情報は、主治医による閲覧回数が９回であり、副担当医による閲覧回数は４回であり、看護スタッフによる閲覧回数が４回である。 Here, the electronic medical record information of the patient ID “1” is viewed 9 times by the attending physician, is viewed 4 times by the secondary doctor, and is viewed 4 times by the nursing staff.
本実施形態では、各職種の医療従事者による閲覧回数に、職種毎に設定された重みを乗算した値の合計を、患者ＩＤ「１」の医療従事者による閲覧回数の和Ｃ（１）とし、この和に基づき、患者毎の優先度を算出している。 In this embodiment, the sum of values obtained by multiplying the number of times viewed by medical personnel of each occupation by the weight set for each occupation is defined as the sum C (1) of the number of times viewed by medical personnel of patient ID “1”. Based on this sum, the priority for each patient is calculated.
したがって、本実施形態では、主治医や副担当医の閲覧回数が、電子カルテ情報の閲覧回数の和Ｃ（ｐｎ）に大きく寄与するようになる。 Therefore, in the present embodiment, the number of browsing by the attending physician and the secondary doctor greatly contributes to the sum C (pn) of the browsing count of the electronic medical record information.
本実施形態では、以上のように、医療従事者の職種に応じた重みｗを用いて、患者の再解析処理の順番を決定する優先度を算出するため、再解析処理の解析結果情報を、医療従事者が所望したタイミングで医療従事者に閲覧させることができる。 In the present embodiment, as described above, in order to calculate the priority for determining the order of the reanalysis process of the patient using the weight w according to the occupation type of the medical worker, the analysis result information of the reanalysis process is The medical staff can browse at a timing desired by the medical staff.
尚、本実施形態では、電子カルテ情報の項目に対する入力と閲覧の権限に応じて、医療従事者の職種毎の重みｗを設定するものとしたが、重みｗの設定の仕方は、これに限定されない。本実施形態の重みｗは、医師による閲覧回数が、再解析処理を行う患者の順番を決定する優先度に大きく寄与するように決められていれば良い。 In this embodiment, the weight w for each occupation type of the medical worker is set in accordance with the authority to input and view the electronic medical record information item. However, the method of setting the weight w is limited to this. Not. The weight w of the present embodiment may be determined so that the number of browsing by the doctor greatly contributes to the priority for determining the order of patients who perform reanalysis processing.
このように、本実施形態の解析順パラメータ算出部２４３は、患者毎のヘルスケアデータや、解析結果情報に対する、医療従事者による閲覧履歴を参照し、解析結果情報が医療従事者に閲覧された回数を用いて患者毎の優先度を算出する算出部の機能を果たす。
As described above, the analysis order
次に、本実施形態の解析期間パラメータ算出部２４５の処理について説明する。本実施形態の解析期間パラメータ算出部２４５は、再解析処理を行う場合に、センサ情報データベース４００と電子カルテデータベース５００に蓄積された過去の情報のうち、再解析処理の対象として遡る期間を算出する。
Next, the process of the analysis period
より具体的には、解析期間パラメータ算出部２４５は、患者の属性に応じて、遡る期間を算出する。
More specifically, the analysis period
本実施形態における患者の属性とは、患者がある疾病に対する治療を開始してから現在に至るまで期間を示す。言い換えれば、本実施形態の患者の属性とは、患者の状態を示す属性情報である。 The patient attribute in the present embodiment indicates a period from the start of treatment for a certain disease to the present. In other words, the patient attribute of the present embodiment is attribute information indicating the state of the patient.
本実施形態では、患者ｐｎが、疾病に罹患してから日の浅い（罹患日から1か月等）場合、患者ｐｎの属性は、急性期患者とされる。 In the present embodiment, when the patient pn is shallow after suffering from the disease (such as one month from the affected date), the attribute of the patient pn is an acute phase patient.
本実施形態では、患者ｐｎの属性が、急性期患者である場合に、解析期間パラメータ算出部２４５によって算出される期間を、第一解析対象期間Ｄ１（ｐｎ）とする。この第一解析対象期間Ｄ１（ｐｎ）は、患者ｐｎが疾病に罹患した日から現在までの日数に、罹患前の数週間分の日数を加えた期間とする。尚、疾病に罹患した日とは、この疾病に関する初診日であっても良い。
In the present embodiment, when the attribute of the patient pn is an acute phase patient, the period calculated by the analysis period
本実施形態では、第一解析対象期間Ｄ１（ｐｎ）に、疾病に罹患する前の期間を含めることで、例えば、医療従事者に、患者ｐｎが疾病に罹る前の正常時の状態の解析結果情報を閲覧させることができる。 In the present embodiment, the first analysis target period D1 (pn) includes a period before suffering from the disease, so that, for example, the medical staff can analyze the normal state before the patient pn suffers from the disease. Information can be browsed.
また、本実施形態では、患者ｐｎが、慢性的な疾病に罹患している場合、患者ｐｎの属性は慢性期患者とされ、患者ｐｎが、長期療養中の場合、患者ｐｎの属性は長期患者とされる。尚、本実施形態では、患者ｐｎの属性は、電子カルテ情報に基づき特定される。 In the present embodiment, when the patient pn suffers from a chronic disease, the attribute of the patient pn is a chronic patient, and when the patient pn is in long-term treatment, the attribute of the patient pn is a long-term patient. It is said. In the present embodiment, the attribute of the patient pn is specified based on the electronic medical record information.
患者ｐｎの属性が、慢性期患者又は長期患者である場合、罹患日に遡って再解析処理を行うと、解析対象となる情報が膨大な量になる可能性がある。 When the attribute of the patient pn is a chronic patient or a long-term patient, if the reanalysis process is performed retroactively, the information to be analyzed may be enormous.
そこで、本実施形態では、患者の属性が慢性期患者である場合には、医療従事者によって過去に閲覧された解析結果情報が取得された時期に基づき、再解析処理において遡る期間を算出する。 Therefore, in this embodiment, when the patient's attribute is a chronic patient, a period going back in the reanalysis process is calculated based on the time when analysis result information browsed in the past by a medical worker is acquired.
尚、属性が慢性期患者の患者とは、慢性的な疾患に対して継続した治療が求められる患者を示し、属性が長期患者の患者とは、治癒するまでに一定の期間以上かかる疾患に対して治療を行っている患者を示しても良い。 In addition, the patient whose attribute is chronic phase refers to the patient who needs continuous treatment for chronic disease, and the patient whose attribute is long term patient refers to the disease that takes a certain period of time or longer to heal. May indicate the patient being treated.
本実施形態では、患者ｐｎの属性が、慢性期患者である場合に、解析期間パラメータ算出部２４５によって算出される期間を、第二解析対象期間Ｄ２（ｐｎ）とする。
In the present embodiment, when the attribute of the patient pn is a chronic patient, the period calculated by the analysis period
また、本実施形態では、患者ｐｎの属性が、長期患者である場合に、第二解析対象期間Ｄ２（ｐｎ）に基づき、再解析処理において遡る期間を算出する。本実施形態では、患者ｐｎの属性が、長期患者である場合に、解析期間パラメータ算出部２４５によって算出される期間を、第三解析対象期間Ｄ３（ｐｎ）とする。
In the present embodiment, when the attribute of the patient pn is a long-term patient, a period that goes back in the re-analysis process is calculated based on the second analysis target period D2 (pn). In the present embodiment, when the attribute of the patient pn is a long-term patient, the period calculated by the analysis period
以下に、解析期間パラメータ算出部２４５による、第二解析対象期間Ｄ２（ｐｎ）の算出方法について説明する。
Below, the calculation method of 2nd analysis object period D2 (pn) by the analysis period
本実施形態の解析期間パラメータ算出部２４５は、例えば、主治医が患者ｐｎの毎回の診察において閲覧した解析結果情報のうち、最も古い解析結果情報が取得された日から診察日までの日数の平均値を求め、主治医の閲覧期間ＤＤ（ｐｎ）とする。
The analysis period
毎回の診察とは、例えば、過去の所定の期間における診察であっても良い。具体的には、例えば、解析期間パラメータ算出部２４５は、過去１年間における患者ｐｎの診察日のそれぞれについて、最も古い解析結果情報が取得された日から診察日までの日数を取得し、平均値を閲覧期間ＤＤ（ｐｎ）としても良い。
Each examination may be, for example, an examination in a predetermined period in the past. Specifically, for example, the analysis period
同様に、他の医療従事者についても、副担当医の閲覧期間ＤＳ（ｐｎ）、看護スタッフの閲覧期間ＤＮ（ｐｎ）を求める。 Similarly, for other medical professionals, the browsing period D S (pn) of the secondary doctor and the browsing period D N (pn) of the nursing staff are obtained.
尚、副担当医の閲覧期間ＤＳ（ｐｎ）は、患者ｐｎの副担当医の閲覧期間の平均値であり、看護スタッフの閲覧期間ＤＮ（ｐｎ）は、患者ｐｎの看護を行った看護スタッフの閲覧期間の平均値である。 The browsing period D S (pn) of the secondary doctor is an average value of the browsing period of the secondary doctor of the patient pn, and the browsing period D N (pn) of the nursing staff is the nursing that performed the nursing of the patient pn. It is an average value of the browsing period of the staff.
副担当医の閲覧期間ＤＳ（ｐｎ）、看護スタッフの閲覧期間ＤＮ（ｐｎ）は、以下の式（８）、式（９）によって示される。 Browse period D S sub physician (pn), nursing staff viewing period D N (pn), the following equation (8), represented by the formula (9).
尚、式（８）において、ｍＳ=１，・・・ＭＳ（ＭＳは、副担当医の数）であり、式（９）において、ｍＮ＝１，・・・ＭＮ（ＭＮは、看護スタッフの数）である。 In equation (8), mS = 1,... MS (MS is the number of secondary doctors), and in equation (9), mN = 1,. Number).
本実施形態の解析期間パラメータ算出部２４５は、主治医、副担当医、看護スタッフそれぞれの閲覧期間を算出すると、各閲覧期間を合計した平均日数を、第二解析対象期間Ｄ２（ｐｎ）として算出する。第二解析対象期間Ｄ２（ｐｎ）は、以下の式（１０）によって示される。
The analysis period
尚、式（１０）において、ｕは、医療従事者の職種に応じた重みである。具体的には、ｕＤは主治医の重みであり、ｕＳは副担当医の重みであり、ｕＮは看護スタッフの重みである。式（１０）における重みｕは、式（１）における重みｗと同様にして算出される。 In Equation (10), u is a weight corresponding to the occupational type of the medical worker. Specifically, u D is the weight of the attending physician, u S is the weight of sub physician, u N is the weight of the nursing staff. The weight u in equation (10) is calculated in the same manner as the weight w in equation (1).
次に、解析期間パラメータ算出部２４５による、第三解析対象期間Ｄ３（ｐｎ）の算出方法について説明する。
Next, a method for calculating the third analysis target period D3 (pn) by the analysis period
本実施形態では、患者ｐｎの属性が長期患者である場合、まず、患者ｐｎにおける第二解析対象期間Ｄ２（ｐｎ）を算出し、算出した第二解析対象期間Ｄ２（ｐｎ）と、患者ｐｎの回復状態と、に応じて、第三解析対象期間Ｄ３（ｐｎ）を算出する。 In this embodiment, when the attribute of the patient pn is a long-term patient, first, the second analysis target period D2 (pn) in the patient pn is calculated, and the calculated second analysis target period D2 (pn) and the patient pn's The third analysis target period D3 (pn) is calculated according to the recovery state.
言い換えれば、解析期間パラメータ算出部２４５は、第二解析対象期間Ｄ２（ｐｎ）と、患者ｐｎが罹患している疾病の治療が終了するまでの期間に応じて、第二解析対象期間Ｄ２（ｐｎ）を短縮した第三解析対象期間Ｄ３（ｐｎ）を算出する。
In other words, the analysis period
患者ｐｎが罹患している疾病の治療が終了するまでの期間とは、例えば、患者ｐｎが罹患している疾患の治癒までにかかる、一般的な日数である。この日数は、例えば、電子カルテ情報に含まれていても良いし、電子カルテデータベース５００とは別の、疾病に関する一般的に情報が格納されたデータベース等から取得しても良い。
The period until the treatment of the disease affected by the patient pn is completed is, for example, a general number of days required for the cure of the disease affected by the patient pn. For example, the number of days may be included in the electronic medical record information, or may be acquired from a database or the like in which information related to diseases is stored, which is different from the electronic
解析期間パラメータ算出部２４５は、以下の式（１１）により、第三解析対象期間Ｄ３（ｐｎ）を算出する。
The analysis period
尚、式（１１）において、ｋＴは、患者ｐｎが罹患にしている疾病が治癒するまでにかかる一般的に日数ＴＥと、患者が罹患してから現在までの経過日数ＴＣと、を用いた係数である。 In Equation (11), k T is generally expressed as the number of days T E required until the disease affected by the patient pn is cured, and the number of elapsed days T C since the patient was affected. The coefficient used.
係数ｋＴは、１．０未満の値であり、係数ｋＴと、日数ＴＥと、経過日数ＴＣと、の関係は、例えば、以下の式（１２）のように示される。 The coefficient k T is a value less than 1.0, and the relationship among the coefficient k T , the number of days T E, and the number of elapsed days T C is expressed by, for example, the following formula (12).
尚、式（１２）では、係数ｋＴを経過日数ＴＣ＞０．８ＴＥの範囲で一定値としている。これは、患者ｐｎの疾患が治癒するまでの日数が残りわずかとなった場合でも、一定期間の解析結果情報の閲覧が要求されるためである。 In the formula (12), and a constant value of the coefficient k T in a range of elapsed days T C> 0.8T E. This is because browsing of analysis result information for a certain period is required even when the number of days until the disease of the patient pn is cured remains little.
以上のように、本実施形態では、患者の属性に応じて、再解析処理を行う際に、センサ情報データベース４００や電子カルテデータベース５００において、過去に遡って情報を取得する期間を算出する。
As described above, in the present embodiment, when performing reanalysis processing according to patient attributes, the
したがって、本実施形態によれば、特定の事象の発生により、再解析処理が実行される場合に、患者毎に、患者の状態を示す属性に応じて、再解析処理において遡る期間を決めることになり、再解析処理の対象となる情報を効率的に限定することができる。 Therefore, according to the present embodiment, when the reanalysis process is executed due to the occurrence of a specific event, the period that goes back in the reanalysis process is determined for each patient according to the attribute indicating the patient state. Thus, information to be reanalyzed can be efficiently limited.
次に、図１３を参照して、本実施形態のデータ解析処理部２４０の処理について説明する。図１３は、データ解析処理部の処理を説明するフローチャートである。
Next, processing of the data
本実施形態のデータ解析処理部２４０は、解析部２４８により、定期的な解析処理の実行時間となったか否かを判定する（ステップＳ１３０１）。ステップＳ１３０１において、実行時間となっていない場合、データ解析処理部２４０は、待機する。
The data
ステップＳ１３０１において、実行時間となった場合、データ解析処理部２４０は、リスト更新部２４２により、患者・再解析対応リスト２３３が更新されたか否かを判定する（ステップＳ１３０２）。言い換えれば、データ解析処理部２４０は、特定の事象が発生による、再解析処理を行うか否かを判定している。
In step S1301, when the execution time is reached, the data
ステップＳ１３０２において、再解析処理を実行しない場合、データ解析処理部２４０は、後述するステップＳ１３２０へ進む。
In step S1302, when the reanalysis process is not executed, the data
ステップＳ１３０２において、再解析処理を実行する場合、データ解析処理部２４０は、解析順パラメータ算出部２４３により、患者・再解析対応リスト２３３から、患者ＩＤを選択する（ステップＳ１３０３）。
In step S1302, when the reanalysis process is executed, the data
続いて、データ解析処理部２４０は、解析順パラメータ算出部２４３により、選択した患者ＩＤに対応した再解析処理が必要か否かを判定する（ステップＳ１３０４）。言い換えれば、解析順パラメータ算出部２４３は、患者・再解析対応リスト２３３において、選択した患者ＩＤと対応する項目のうち、値が「１」の項目が存在するか否かを判定している。
Subsequently, the data
ステップＳ１３０４において、患者・再解析対応リスト２３３において、選択した患者ＩＤと対応する項目のうち、値が「１」の項目が存在しない場合、解析順パラメータ算出部２４３は、ステップＳ１３０３に戻る。
In step S1304, in the patient /
ステップＳ１３０４において、患者・再解析対応リスト２３３において、選択した患者ＩＤと対応する項目のうち、値が「１」の項目が存在する場合、解析順パラメータ算出部２４３は、選択された患者ＩＤの患者を患者ｐｎとした解析順パラメータＦＣ（ｐｎ）を算出する（ステップＳ１３０５）。解析順パラメータ算出部２４３による解析順パラメータＦＣ（ｐｎ）の算出方法は、上述した通りである。
In step S1304, in the patient /
続いて、解析順パラメータ算出部２４３は、選択された患者ＩＤの患者を患者ｐｎとした解析順パラメータＦＲ（ｐｎ）を算出する（ステップＳ１３０６）。解析順パラメータ算出部２４３による解析順パラメータＦＲ（ｐｎ）の算出方法は、上述した通りである。
Subsequently, the analysis order
続いて、解析順パラメータ算出部２４３は、選択された患者ＩＤの患者を患者ｐｎとした解析順パラメータＦＴ（ｐｎ）を算出する（ステップＳ１３０７）。解析順パラメータ算出部２４３による解析順パラメータＦＴ（ｐｎ）の算出方法は、上述した通りである。
Subsequently, the analysis order
続いて、解析順パラメータ算出部２４３は、ステップＳ１３０５からステップＳ１３０７で算出した各解析順パラメータと重みｗとから、ステップＳ１３０３で選択した患者ＩＤの解析順の決定に用いられる優先度となるＦ（ｎｐ）を算出する（ステップＳ１３０８）。Ｆ（ｎｐ）の算出方法は、上述した通りである。
Subsequently, the analysis order
続いて、解析順パラメータ算出部２４３は、患者・再解析対応リスト２３３に含まれる全ての患者ＩＤについて、ステップＳ１３０３以降の処理が行われたか否かを判定する（ステップＳ１３０９）。ステップＳ１３０９において、全ての患者ＩＤに対して処理が行われていない場合、解析順パラメータ算出部２４３は、ステップＳ１３０３に戻る。
Subsequently, the analysis order
ステップＳ１３０９において、全ての患者ＩＤに対して処理が行われた場合、解析順決定部２４４は、患者ＩＤを優先度が高い順にソートして再解析処理を実行する順番を決定する（ステップＳ１３１０）。
When processing is performed for all patient IDs in step S1309, the analysis
続いて、データ解析処理部２４０は、解析期間パラメータ算出部２４５により、優先度が最も高い順に患者ＩＤを選択する（ステップＳ１３１１）。言い換えれば、解析期間パラメータ算出部２４５は、解析順決定部２４４によりソートされた患者ＩＤのうち、１番目の患者ＩＤを選択する。
Subsequently, the data
続いて、解析期間パラメータ算出部２４５は、電子カルテデータベース５００を参照し、患者ＩＤで特定される患者の属性が、急性期患者であるか否かを判定する（ステップＳ１３１２）。ステップＳ１３１２において、患者の属性が急性期患者である場合、解析期間パラメータ算出部２４５は、選択した患者ＩＤが特定する患者を患者ｐｎとした場合の第一解析対象期間Ｄ１（ｐｎ）を算出し（ステップＳ１３１３）、後述するステップＳ１３１７へ進む。尚、第一解析対象期間Ｄ１（ｐｎ）の算出方法は、上述した通りである。
Subsequently, the analysis period
ステップＳ１３１１において、患者の属性が急性期患者でない場合、解析期間パラメータ算出部２４５は、電子カルテデータベース５００を参照し、患者の属性が慢性期患者であるか否かを判定する（ステップＳ１３１４）。
In step S1311, when the patient attribute is not an acute phase patient, the analysis period
ステップＳ１３１４において、患者の属性が慢性期患者である場合、解析期間パラメータ算出部２４５は、第二解析対象期間Ｄ２（ｐｎ）を算出し（ステップＳ１３１５）、後述するステップＳ１３１７へ進む。尚、第二解析対象期間Ｄ２（ｐｎ）の算出方法は、上述した通りである。
In step S1314, if the patient attribute is a chronic phase patient, the analysis period
ステップＳ１３１４において、患者の属性が慢性期患者でない場合、患者の属性は、長期患者となる。したがって、解析期間パラメータ算出部２４５は、電子カルテデータベース５００を参照して、第三解析対象期間Ｄ３（ｐｎ）を算出し（ステップＳ１３１６）、後述するステップＳ１３１７へ進む。尚、第三解析対象期間Ｄ３（ｐｎ）の算出方法は、上述した通りである。
In step S1314, if the patient attribute is not a chronic patient, the patient attribute is a long-term patient. Therefore, the analysis period
データ解析処理部２４０は、解析対象選択部２４７により、決定された解析対象期間と、患者・再解析対応リスト２３３と、に基づき、解析順リスト２３４を生成する（ステップＳ１３１７）。
The data
より具体的には、解析対象選択部２４７は、選択された患者ＩＤと、患者の属性と、解析対象期間と、患者・再解析対応リスト２３３において再解析処理の対象とされた項目と、患者・項目対応リスト２３２において通常の解析処理の対象とされた項目と、を対応付けて、解析順リスト２３４に格納する。
More specifically, the analysis
続いて、データ解析処理部２４０は、解析部２４８により、解析順決定部２４４を参照して、再解析処理と、通常の解析処理とを実行する（ステップＳ１３１８）。
Subsequently, the data
より具体的には、データ解析処理部２４０は、情報特定部２４６により、解析順リスト２３４において、再解析項目のうち、値が「１」とされた項目について、解析対象期間分を過去に遡ったセンサ情報と電子カルテ情報を特定する。そして、データ解析処理部２４０は、解析部２４８により、特定された情報に対する再解析処理を実行する。また、解析部２４８は、解析順リスト２３４において、解析項目のうち、値が「１」とされた項目について、通常の解析処理を行う。
More specifically, the data
続いて、データ解析処理部２４０は、解析結果格納部２４９により、解析部２４８による解析結果を解析結果情報として解析結果データベース２１０に格納する（ステップＳ１３１９）。
Subsequently, the data
続いて、データ解析処理部２４０は、全ての患者について、ステップＳ１３１０以降の処理を実行したか否かを判定する（ステップＳ１３２０）。ステップＳ１３２０において、全ての患者について処理を実行していない場合、データ解析処理部２４０は、ステップＳ１３１１へ戻る。
Subsequently, the data
ステップＳ１３２０において、全ての患者について処理を実行した場合、データ解析処理部２４０は、処理を終了する。
In step S1320, when the process has been executed for all patients, the data
また、データ解析処理部２４０は、ステップＳ１３０２において、患者・再解析対応リスト２３３が更新されていない場合、解析部２４８により、アルゴリズム・項目対応リスト２３１、患者・項目対応リスト２３２を参照し、患者毎に、通常の解析処理を実行する（ステップＳ１３２１）。
If the patient /
続いて、データ解析処理部２４０は、解析結果格納部２４９により、解析部２４８による解析結果情報を解析結果データベース２１０に格納し（ステップＳ１３２１）、処理を終了する。
Subsequently, the data
以上のように、本実施形態では、特定の事象が発生した場合には、医療従事者による解析結果情報の閲覧履歴と、患者の次の診察までの時間と、から決定された優先度に基づき、再解析処理と通常の解析処理とを実行する。 As described above, in the present embodiment, when a specific event occurs, based on the priority determined from the browsing history of the analysis result information by the medical staff and the time until the next medical examination of the patient. The re-analysis process and the normal analysis process are executed.
したがって、本実施形態によれば、例えば、次の診察までの期間が短い患者から順に（期限が迫っている情報から順に）、解析処理を実行する、といった、既に行われている手法と比較して、医療従事者が閲覧する可能性が高いと思われる患者から順に、再解析処理と通常の解析処理と、を実行できる。 Therefore, according to the present embodiment, for example, the analysis process is executed in order from a patient whose period until the next examination is short (in order from information whose deadline is approaching). Thus, the reanalysis process and the normal analysis process can be executed in order from the patient who is likely to be viewed by the medical staff.
よって、本実施形態では、例えば、次の診療までの期間が短い患者と、医療従事者が解析結果情報を閲覧したいと思うであろう患者と、が異なる場合でも、医療従事者が閲覧したいと思うであろう患者の解析結果情報を、医療従事者が閲覧したいと思うタイミングで、閲覧させることができる。 Therefore, in this embodiment, for example, even when a patient who has a short period until the next medical care is different from a patient that the medical worker would want to view the analysis result information, the medical worker wants to browse. The analysis result information of the patient who will think can be browsed at the timing when the medical staff wants to browse.
また、本実施形態では、再解析処理を行う場合において、患者の属性に応じて、過去に遡る期間を限定する。 Moreover, in this embodiment, when performing a reanalysis process, the period going back in the past is limited according to a patient's attribute.
したがって、本実施形態によれば、過去に蓄積されたセンサ情報や電子カルテ情報において、所定期間のデータを解析対象として解析を行う、といった、既に行われている手法と比較して、患者の状態に合わせて、再解析処理による解析対象期間を適切に設定することができる。 Therefore, according to the present embodiment, the state of the patient is compared with a method that has already been performed, such as analyzing the data for a predetermined period in the sensor information and the electronic medical record information accumulated in the past as analysis targets. Accordingly, it is possible to appropriately set the analysis target period by the reanalysis processing.
尚、本実施形態では、ステップＳ１３０１からステップＳ１３２２までの処理を一連の処理として実行するものとして説明したがこれに限定されない。 In the present embodiment, the processing from step S1301 to step S1322 has been described as a series of processing, but the present invention is not limited to this.
本実施形態では、例えば、定期的な解析処理の実行開始時刻となったときに、患者・再解析対応リスト２３３が更新されていた場合、ステップＳ１３０３からステップＳ１３１０までの処理を実行した後に、解析部２４８による解析を行っても良い。
In this embodiment, for example, when the patient /
また、本実施形態では、例えば、定期的な解析処理の実行開始時刻となったときに、患者・再解析対応リスト２３３が更新されていた場合、ステップＳ１３１２からステップＳ１３１９までの処理を実行しても良い。
In this embodiment, for example, when the patient /
つまり、本実施形態における、患者毎の優先度を算出して解析処理の順番を決定する処理と、患者毎に再解析処理の対象となる期間を限定する処理とは、それぞれが独立した処理であっても良い。 That is, in this embodiment, the process for calculating the priority for each patient and determining the order of the analysis process and the process for limiting the period for the reanalysis process for each patient are independent processes. There may be.
以下に、本実施形態のデータ解析処理部２４０の動作について、具体的に説明する。はじめに、対応リストデータベース２３０に格納された各リストの更新について、説明する。
Hereinafter, the operation of the data
また、ここでは、特定の事象が、アルゴリズムＡの変更であった場合について説明する。 Here, a case where the specific event is a change of the algorithm A will be described.
データ解析処理部２４０は、アルゴリズムＡの変更を示す通知を受けると、アルゴリズム・項目対応リスト２３１を参照し、アルゴリズムＡと対応する項目を特定する。アルゴリズムＡと対応する項目は、項目Ａ、項目Ｂである（図６参照）。尚、アルゴリズムＡと対応する項目とは、値を求めるためにアルゴリズムＡを用いている項目であり、アルゴリズムＡが変更されると、その値が変わる項目である。
When the data
次に、データ解析処理部２４０は、患者・項目対応リスト２３２を参照して、項目Ａ、項目Ｂと対応付けられている患者ＩＤを特定する。
Next, the data
ここでは、患者ＩＤ「１」の患者は、項目Ｂと対応付けられている（図７参照）。また、患者ＩＤ「２」の患者は、項目Ａと対応付けられている。 Here, the patient with the patient ID “1” is associated with the item B (see FIG. 7). The patient with the patient ID “2” is associated with the item A.
したがって、アルゴリズムＡの変更によって、患者ＩＤ「１」と対応付けられた項目Ｂと、患者ＩＤ「２」と対応付けられた項目Ａとは、再解析処理を実行して解析結果情報を取得する必要がある項目となる。 Therefore, the change of the algorithm A causes the item B associated with the patient ID “1” and the item A associated with the patient ID “2” to execute re-analysis processing and acquire analysis result information. It becomes an item that is necessary.
そこで、データ解析処理部２４０は、患者・再解析対応リスト２３３において、患者ＩＤ「１」と対応する項目Ｂの値を「１」とし、再解析処理を行う対象項目とする。同様に、データ解析処理部２４０は、患者ＩＤ「２」と対応する項目Ａの値を「１」とし、再解析処理を行う対象項目とする（図８参照）。
Therefore, the data
次に、特定の事象が、患者ＩＤ「３」に対応付けられた項目の変更であった場合について説明する。ここでは、患者ＩＤ「３」に対応付けられた項目に、項目Ｃが追加された場合について説明する。 Next, a case where the specific event is a change of an item associated with the patient ID “3” will be described. Here, a case where item C is added to the item associated with patient ID “3” will be described.
データ解析処理部２４０は、患者ＩＤ「３」に対する項目Ｃの追加を受け付けると、患者・項目対応リスト２３２を参照し、患者ＩＤ「３」と対応付けられた項目Ｃの値を「１」とする。
When the data
この項目Ｃについては、過去の解析結果情報が蓄積されていないため、再解析処理の対象とされる項目となる。 This item C is an item to be reanalyzed because past analysis result information is not accumulated.
そこで、データ解析処理部２４０は、患者・再解析対応リスト２３３において、患者ＩＤ「３」と対応付けられた項目Ｃの値を「１」とする。
Therefore, the data
本実施形態では、以上のようにして、特定の事象が発生した場合に、患者・再解析対応リスト２３３を更新する。
In the present embodiment, when a specific event occurs as described above, the patient /
次に、患者・再解析対応リスト２３３が更新されていた場合のデータ解析処理部２４０の処理について、具体的に説明する。
Next, the processing of the data
本実施形態のデータ解析処理部２４０は、例えば、毎日深夜０時に定期的な解析処理の実行を開始するものとする。
For example, the data
データ解析処理部２４０は、深夜０時になると、前日の深夜０時から現在までの間に患者・再解析対応リスト２３３が更新されているため、通常の解析処理に加えて、再解析処理も行う。
At midnight, the data
ここで、データ解析処理部２４０は、患者ＩＤ毎の優先度を算出し、優先度が高い順にソートする。そして、データ解析処理部２４０は、患者の属性に応じた解析対象期間を算出し、解析順リスト２３４を生成する。
Here, the data
ここでは、患者ＩＤ「３」、患者ＩＤ「１」、患者ＩＤ「２」の順に、ソートされている（図９参照）。 Here, the patient ID “3”, the patient ID “1”, and the patient ID “2” are sorted in this order (see FIG. 9).
また、データ解析処理部２４０は、各患者について、患者の属性を取得し、解析対象期間を算出し、各患者ＩＤと対応付けて解析順リスト２３４へ格納する。そして、解析部２４８は、解析順リスト２３４を参照して解析処理を行う。
In addition, the data
ここでは、例えば、最も優先度が高い患者ＩＤ「３」の患者が、解析部２４８による最初の解析対象の患者となる。
Here, for example, the patient with the highest priority patient ID “3” is the first patient to be analyzed by the
患者ＩＤ「３」の患者は、再解析処理の対象となる項目が項目Ａと項目Ｃである。また、患者ＩＤ「３」の患者は、定期的に行われる通常の解析処理の対象となる項目も、項目Ｃである。 For the patient with the patient ID “3”, the items to be reanalyzed are items A and C. In addition, for the patient with the patient ID “3”, an item that is a target of a regular analysis process performed periodically is also an item C.
したがって、解析部２４８は、患者ＩＤ「３」と対応するセンサ情報と電子カルテ情報とを、解析対象期間Ｄ２（ｐｃ）分遡って参照し、解析処理を行う。そして、データ解析処理部２４０は、再解析処理の結果を解析結果データベース２１０に格納する。
Therefore, the
次に、解析部２４８は、通常の解析処理の対象となる項目Ｃについて、通常の解析処理を実行する。
Next, the
尚、再解析処理と、通常の解析処理とは、参照するセンサ情報と電子カルテ情報が取得された時期が異なるだけで、処理内容は同じである。 The reanalysis process and the normal analysis process are the same except that the sensor information to be referred to and the electronic medical record information are acquired at different times.
このように、本実施形態では、再解析処理の結果である解析結果情報と、通常の解析処理の結果である解析結果情報との両方を取得するため、特定の事象が発生した場合でも、患者の状態の推移を可視化できる。 As described above, in the present embodiment, both the analysis result information that is the result of the reanalysis process and the analysis result information that is the result of the normal analysis process are acquired, so even if a specific event occurs, the patient The transition of the state of can be visualized.
また、本実施形態では、優先度が高い患者から順に、患者の状態に合わせた期間を遡って情報を参照し、再解析処理と、解析処理とを行っていく。したがって、本実施形態では、限られたコンピュータリソースで、ヘルスケアデータを解析することができる。 Further, in the present embodiment, the reanalysis process and the analysis process are performed by referring to the information by tracing back the period according to the patient's state in order from the patient with the highest priority. Therefore, in this embodiment, healthcare data can be analyzed with limited computer resources.
以下に、図１４を参照して、本実施形態の解析結果情報の表示例について説明する。図１４は、解析結果情報の表示例を示す図である。 Below, with reference to FIG. 14, the example of a display of the analysis result information of this embodiment is demonstrated. FIG. 14 is a diagram illustrating a display example of analysis result information.
本実施形態のヘルスケアデータ解析システム１００は、例えば、端末装置３００に、図１４に示す画面１４１を表示させても良い。
For example, the health care
画面１４１では、患者ＩＤ「１」の患者の解析結果情報に含まれる項目Ｂと項目Ｃが選択され、２０１７年５月１日から２０１７年６月２０日までの期間における、項目Ｂの値と項目Ｃの値のそれぞれの変化を示すグラフが表示されている。
On the
本実施形態では、例えば、この画面１４１を閲覧している閲覧者に、患者ＩＤ「１」の患者の項目Ｂの値が上昇して安定し、項目Ｃの値が低下して安定したことがわかる。このように、本実施形態によれば、解析結果情報を表示させることで、患者の状態の推移を可視化できる。
In the present embodiment, for example, the value of the item B of the patient with the patient ID “1” increases and stabilizes, and the value of the item C decreases and stabilizes to the viewer who is browsing the
尚、本実施形態では、解析結果情報以外の情報を表示させても良い。具体的には、例えば、データ解析処理部２４０は、解析順リスト２３４が生成されると、この解析順リスト２３４をヘルスケアデータ解析装置２００のディスプレイ等に表示させても良い。
In the present embodiment, information other than the analysis result information may be displayed. Specifically, for example, when the
また、データ解析処理部２４０は、解析順リスト２３４を表示した状態で定期的な解析処理を行い、解析が完了した患者は、解析順リスト２３４から削除していくようにしても良い。本実施形態では、このように解析順リスト２３４を表示させることで、現在解析処理中の患者を特定することができる。また、本実施形態では、このように解析順リスト２３４を表示させることで、再解析処理と通常の解析処理との進捗状況をヘルスケアデータ解析システム１００の管理者等に通知することができる。
In addition, the data
尚、本実施形態では、データ解析処理部２４０は、特定の事象が発生した場合に、患者毎に解析処理を実行する順番を決定し、患者毎に解析対象期間を決定するものとしたが、これに限定されない。
In the present embodiment, the data
データ解析処理部２４０は、例えば、特定の事象が発生しない場合であっても、定期的に行われる通常の解析処理において、患者の優先度を算出して解析順を決定しても良い。
For example, even if a specific event does not occur, the data
開示の技術では、以下に記載する付記のような形態が考えられる。
（付記１）
コンピュータによるヘルスケアデータ解析方法であって、前記コンピュータが、
患者毎のヘルスケアデータ、および該ヘルスケアデータを解析した結果である解析結果情報の少なくとも一方に対する、医療従事者による閲覧履歴を示す情報が格納された閲覧記憶部を参照し、前記ヘルスケアデータおよび前記解析結果情報の少なくとも一方が、医療従事者により閲覧された回数を用いて患者毎の優先度を算出し、
前記患者毎の優先度に応じて、各患者のヘルスケアデータの解析順を決定する、ヘルスケアデータ解析方法。
（付記２）
コンピュータによるヘルスケアデータ解析方法であって、前記コンピュータが、
患者毎のヘルスケアデータが格納された記憶部を参照して各患者の状態を示す属性情報を取得し、患者毎に前記属性情報に応じた解析対象期間を算出し、
前記解析対象期間に基づき、前記記憶部に格納されたヘルスケアデータにおいて、解析対象とされるヘルスケアデータを特定する、ヘルスケアデータ解析方法。
（付記３）
前記解析順は、
患者毎のヘルスケアデータに対して行われる定期的な解析処理とは異なる他の解析処理を実行する際に決定され、
患者毎の前記定期的に解析処理と、前記他の解析処理とは、前記解析順にしたがって実行すされる、付記１記載のヘルスケアデータ解析方法。
（付記４）
患者毎のヘルスケアデータが格納された記憶部を参照し、患者毎の次の診察までの期間を取得し、
前記閲覧された回数と、前記次の診察までの期間とに応じて、前記優先度を算出する、付記１記載のヘルスケアデータ解析方法。
（付記５）
前記解析対象とされるヘルスケアデータは、
患者毎のヘルスケアデータに対して行われる定期的な解析処理とは異なる他の解析処理を実行する際に決定され、
前記他の解析処理は、
前記解析対象とされたヘルスケアデータに対して実行される、付記２記載のヘルスケアデータ解析方法。
（付記６）
前記他の解析処理は、
特定の事象が生じた場合に実行される処理であり、
前記特定の事象は、
前記定期的に解析処理により得られた過去の解析結果情報と、新たに取得されたヘルスケアデータに対して前記定期的な解析処理を行った結果である解析結果情報との関係性を変化させる事象である、付記３又は５記載のヘルスケアデータ解析方法。
（付記７）
前記解析順にしたがって、
患者毎のヘルスケアデータが格納された記憶部を参照して各患者の状態を示す属性情報を取得し、患者毎に前記属性情報に応じた解析対象期間を算出し、
前記解析対象期間に基づき、前記記憶部に格納されたヘルスケアデータにおいて、解析対象とされるヘルスケアデータを特定し、
前記解析対象とされるヘルスケアデータに対し、前記他の解析処理を実行する、付記３記載のヘルスケアデータ解析方法。
（付記８）
前記属性情報は、
前記患者が罹患した疾病に対する治療期間を示す情報である、付記２又は７記載のヘルスケアデータ解析方法。
（付記９）
前記特定の事象の種類に応じて、前記他の解析処理の対象となる患者が特定される、付記６記載のヘルスケアデータ解析方法。
（付記１０）
前記優先度は、
前記解析結果情報を閲覧した医療従事者の職種に応じて重み付けされる、付記１記載のヘルスケアデータ解析方法。
（付記１１）
前記解析対象期間は、
前記医療従事者が閲覧した解析結果情報が取得された時期に基づき、算出される、付記２記載のヘルスケアデータ解析方法。
（付記１２）
前記解析対象期間は、
前記解析結果情報を閲覧した医療従事者の職種に応じて重み付けてされる、付記１１記載のヘルスケアデータ解析方法。
（付記１３）
患者毎のヘルスケアデータ、および該ヘルスケアデータを解析した結果である解析結果情報の少なくとも一方に対する、医療従事者による閲覧履歴を示す情報が格納された閲覧記憶部を参照し、前記ヘルスケアデータおよび前記解析結果情報の少なくとも一方が、医療従事者により閲覧された回数を用いて患者毎の優先度を算出し、
前記患者毎の優先度に応じて、各患者のヘルスケアデータの解析順を決定する、処理をコンピュータに実行させるヘルスケアデータ解析プログラム。
（付記１４）
患者毎のヘルスケアデータが格納された記憶部を参照して各患者の状態を示す属性情報を取得し、患者毎に前記属性情報に応じた解析対象期間を算出し、
前記解析対象期間に基づき、前記記憶部に格納されたヘルスケアデータにおいて、解析対象とされるヘルスケアデータを特定する、処理をコンピュータに実行させるヘルスケアデータ解析プログラム。
（付記１５）
患者毎のヘルスケアデータ、および該ヘルスケアデータを解析した結果である解析結果情報の少なくとも一方に対する、医療従事者による閲覧履歴を示す情報が格納された閲覧記憶部を参照し、前記ヘルスケアデータおよび前記解析結果情報の少なくとも一方が、医療従事者により閲覧された回数を用いて患者毎の優先度を算出する算出部と、
前記患者毎の優先度に応じて、各患者のヘルスケアデータの解析順を決定する決定部と、を有するヘルスケアデータ解析装置。
（付記１６）
患者毎のヘルスケアデータが格納された記憶部を参照して各患者の状態を示す属性情報を取得し、患者毎に前記属性情報に応じた解析対象期間を算出する期間算出部と、
前記解析対象期間に基づき、前記記憶部に格納されたヘルスケアデータにおいて、解析対象とされるヘルスケアデータを特定する情報特定部と、を有するヘルスケアデータ解析装置。
In the disclosed technology, forms such as the following additional notes are possible.
(Appendix 1)
A computer-aided healthcare data analysis method, wherein the computer
With reference to a browsing storage unit in which information indicating a browsing history by a medical worker is stored with respect to at least one of healthcare data for each patient and analysis result information that is a result of analyzing the healthcare data, the healthcare data And at least one of the analysis result information calculates the priority for each patient using the number of times viewed by a healthcare professional,
A healthcare data analysis method for determining an analysis order of healthcare data of each patient according to the priority for each patient.
(Appendix 2)
A computer-aided healthcare data analysis method, wherein the computer
Referring to the storage unit storing the health care data for each patient, obtaining attribute information indicating the state of each patient, calculating an analysis target period according to the attribute information for each patient,
A health care data analysis method for identifying health care data to be analyzed in health care data stored in the storage unit based on the analysis target period.
(Appendix 3)
The analysis order is:
It is determined when performing other analysis processing different from the periodic analysis processing performed on healthcare data for each patient,
The health care data analysis method according to
(Appendix 4)
Refers to the storage unit that stores the health care data for each patient, acquires the period until the next examination for each patient,
The health care data analysis method according to
(Appendix 5)
The health care data to be analyzed is
It is determined when performing other analysis processing different from the periodic analysis processing performed on healthcare data for each patient,
The other analysis process is as follows:
The health care data analysis method according to
(Appendix 6)
The other analysis process is as follows:
A process that is executed when a specific event occurs,
The specific event is
The relationship between the past analysis result information obtained by the regular analysis process and the analysis result information that is a result of performing the regular analysis process on newly acquired healthcare data is changed. 6. The health care data analysis method according to
(Appendix 7)
According to the analysis order,
Referring to the storage unit storing the health care data for each patient, obtaining attribute information indicating the state of each patient, calculating an analysis target period according to the attribute information for each patient,
Based on the analysis target period, in the health care data stored in the storage unit, identify the health care data to be analyzed,
The healthcare data analysis method according to
(Appendix 8)
The attribute information is
The health care data analysis method according to
(Appendix 9)
The healthcare data analysis method according to appendix 6, wherein a patient to be subjected to the other analysis process is specified according to the type of the specific event.
(Appendix 10)
The priority is
The health care data analysis method according to
(Appendix 11)
The analysis period is
The health care data analysis method according to
(Appendix 12)
The analysis period is
The health care data analysis method according to appendix 11, wherein the health care data analysis method is weighted according to a job type of a medical worker who has browsed the analysis result information.
(Appendix 13)
With reference to a browsing storage unit in which information indicating a browsing history by a medical worker is stored with respect to at least one of healthcare data for each patient and analysis result information that is a result of analyzing the healthcare data, the healthcare data And at least one of the analysis result information calculates the priority for each patient using the number of times viewed by a healthcare professional,
A healthcare data analysis program for causing a computer to execute a process of determining an analysis order of healthcare data of each patient according to the priority for each patient.
(Appendix 14)
Referring to the storage unit storing the health care data for each patient, obtaining attribute information indicating the state of each patient, calculating an analysis target period according to the attribute information for each patient,
A health care data analysis program for causing a computer to execute processing for specifying health care data to be analyzed in the health care data stored in the storage unit based on the analysis target period.
(Appendix 15)
With reference to a browsing storage unit in which information indicating a browsing history by a medical worker is stored with respect to at least one of healthcare data for each patient and analysis result information that is a result of analyzing the healthcare data, the healthcare data And at least one of the analysis result information, a calculation unit that calculates the priority for each patient using the number of times viewed by a medical worker,
A health care data analysis apparatus comprising: a determination unit that determines an analysis order of the health care data of each patient according to the priority for each patient.
(Appendix 16)
A period calculation unit that obtains attribute information indicating a state of each patient with reference to a storage unit in which healthcare data for each patient is stored, and calculates an analysis target period according to the attribute information for each patient;
A health care data analysis apparatus comprising: an information specifying unit that specifies health care data to be analyzed in the health care data stored in the storage unit based on the analysis target period.
本発明は、具体的に開示された実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形や変更が可能である。 The present invention is not limited to the specifically disclosed embodiments, and various modifications and changes can be made without departing from the scope of the claims.
１００ ヘルスケアデータ解析システム
２００ ヘルスケアデータ解析装置
２１０ 解析結果データベース
２２０ 閲覧履歴データベース
２３０ 対応リストデータベース
２３１ アルゴリズム・項目対応リスト
２３２ 患者・項目対応リスト
２３３ 患者・再解析対応リスト
２３４ 解析順リスト
２４０ データ解析処理部
２４２ リスト更新部
２４３ 解析順パラメータ算出部
２４４ 解析順決定部
２４５ 解析期間パラメータ算出部
２４６ 情報特定部
２４７ 解析対象選択部
２４８ 解析部２４８
２４９ 解析結果格納部
２５０ 出力部
100 Healthcare
249 Analysis
Claims (10)
患者毎のヘルスケアデータ、および該ヘルスケアデータを解析した結果である解析結果情報の少なくとも一方に対する、医療従事者による閲覧履歴を示す情報が格納された閲覧記憶部を参照し、前記ヘルスケアデータおよび前記解析結果情報の少なくとも一方が、医療従事者により閲覧された回数を用いて患者毎の優先度を算出し、
前記患者毎の優先度に応じて、各患者のヘルスケアデータの解析順を決定する、ヘルスケアデータ解析方法。 A computer-aided healthcare data analysis method, wherein the computer
With reference to a browsing storage unit in which information indicating a browsing history by a medical worker is stored with respect to at least one of healthcare data for each patient and analysis result information that is a result of analyzing the healthcare data, the healthcare data And at least one of the analysis result information calculates the priority for each patient using the number of times viewed by a healthcare professional,
A healthcare data analysis method for determining an analysis order of healthcare data of each patient according to the priority for each patient.
患者毎のヘルスケアデータが格納された記憶部を参照して各患者の状態を示す属性情報を取得し、患者毎に前記属性情報に応じた解析対象期間を算出し、
前記解析対象期間に基づき、前記記憶部に格納されたヘルスケアデータにおいて、解析対象とされるヘルスケアデータを特定する、ヘルスケアデータ解析方法。 A computer-aided healthcare data analysis method, wherein the computer
Referring to the storage unit storing the health care data for each patient, obtaining attribute information indicating the state of each patient, calculating an analysis target period according to the attribute information for each patient,
A health care data analysis method for identifying health care data to be analyzed in health care data stored in the storage unit based on the analysis target period.
患者毎のヘルスケアデータに対して行われる定期的な解析処理とは異なる他の解析処理を実行する際に決定され、
患者毎の前記定期的に解析処理と、前記他の解析処理とは、前記解析順にしたがって実行される、請求項１記載のヘルスケアデータ解析方法。 The analysis order is:
It is determined when performing other analysis processing different from the periodic analysis processing performed on healthcare data for each patient,
The healthcare data analysis method according to claim 1, wherein the periodic analysis process and the other analysis process for each patient are executed according to the analysis order.
患者毎のヘルスケアデータに対して行われる定期的な解析処理とは異なる他の解析処理を実行する際に決定され、
前記他の解析処理は、
前記解析対象とされたヘルスケアデータに対して実行される、請求項２記載のヘルスケアデータ解析方法。 The health care data to be analyzed is
It is determined when performing other analysis processing different from the periodic analysis processing performed on healthcare data for each patient,
The other analysis process is as follows:
The health care data analysis method according to claim 2, wherein the health care data analysis method is executed on the health care data to be analyzed.
特定の事象が生じた場合に実行される処理であり、
前記特定の事象は、
前記定期的な解析処理によって得られた過去の解析結果情報と、新たに取得されたヘルスケアデータに対して前記定期的な解析処理を行った結果である解析結果情報との関係性を変化させる事象である、請求項３又は４記載のヘルスケアデータ解析方法。 The other analysis process is as follows:
A process that is executed when a specific event occurs,
The specific event is
Changing the relationship between past analysis result information obtained by the periodic analysis process and analysis result information that is a result of the periodic analysis process performed on newly acquired healthcare data The health care data analysis method according to claim 3 or 4, which is an event.
前記解析結果情報を閲覧した医療従事者の職種に応じて重み付けされる、請求項１記載のヘルスケアデータ解析方法。 The priority is
The health care data analysis method according to claim 1, wherein weighting is performed according to a job type of a medical worker who has browsed the analysis result information.
前記患者毎の優先度に応じて、各患者のヘルスケアデータの解析順を決定する、処理をコンピュータに実行させるヘルスケアデータ解析プログラム。 With reference to a browsing storage unit in which information indicating a browsing history by a medical worker is stored with respect to at least one of healthcare data for each patient and analysis result information that is a result of analyzing the healthcare data, the healthcare data And at least one of the analysis result information calculates the priority for each patient using the number of times viewed by a healthcare professional,
A healthcare data analysis program for causing a computer to execute a process of determining an analysis order of healthcare data of each patient according to the priority for each patient.
前記解析対象期間に基づき、前記記憶部に格納されたヘルスケアデータにおいて、解析対象とされるヘルスケアデータを特定する、処理をコンピュータに実行させるヘルスケアデータ解析プログラム。 Referring to the storage unit storing the health care data for each patient, obtaining attribute information indicating the state of each patient, calculating an analysis target period according to the attribute information for each patient,
A health care data analysis program for causing a computer to execute processing for specifying health care data to be analyzed in the health care data stored in the storage unit based on the analysis target period.
前記患者毎の優先度に応じて、各患者のヘルスケアデータの解析順を決定する決定部と、を有するヘルスケアデータ解析装置。 With reference to a browsing storage unit in which information indicating a browsing history by a medical worker is stored with respect to at least one of healthcare data for each patient and analysis result information that is a result of analyzing the healthcare data, the healthcare data And at least one of the analysis result information, a calculation unit that calculates the priority for each patient using the number of times viewed by a medical worker,
A health care data analysis apparatus comprising: a determination unit that determines an analysis order of the health care data of each patient according to the priority for each patient.
前記解析対象期間に基づき、前記記憶部に格納されたヘルスケアデータにおいて、解析対象とされるヘルスケアデータを特定する情報特定部と、を有するヘルスケアデータ解析装置。 A period calculation unit that obtains attribute information indicating a state of each patient with reference to a storage unit in which healthcare data for each patient is stored, and calculates an analysis target period according to the attribute information for each patient;
A health care data analysis apparatus comprising: an information specifying unit that specifies health care data to be analyzed in the health care data stored in the storage unit based on the analysis target period.
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|---|---|---|---|
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| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
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|---|---|---|---|
| JP2017181522A Active JP7020022B2 (en) | 2017-09-21 | 2017-09-21 | Healthcare data analysis method, healthcare data analysis program and healthcare data analysis device |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP7020022B2 (en) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP7090303B1 (en) | 2021-07-21 | 2022-06-24 | 国立大学法人京都大学 | Medical systems and programs |
| JP7303473B2 (en) | 2020-03-09 | 2023-07-05 | 富士通株式会社 | Treatment Selection Program, Treatment Selection System, and Treatment Selection Method |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000311212A (en) * | 1990-11-22 | 2000-11-07 | Toshiba Corp | Medical diagnostic support system |
| JP2005165648A (en) * | 2003-12-02 | 2005-06-23 | Canon Inc | Cooperative diagnostic system |
| JP2007094513A (en) * | 2005-09-27 | 2007-04-12 | Fujifilm Corp | Radiography reading support system |
| JP2009176173A (en) * | 2008-01-28 | 2009-08-06 | Fujifilm Corp | Inspection data management device and method, and medical network system |
| JP2013041462A (en) * | 2011-08-17 | 2013-02-28 | Nec Soft Ltd | Information processing system, information processing method, information processor, and control method and control program of information processor |
| WO2015016248A1 (en) * | 2013-07-31 | 2015-02-05 | 富士フイルム株式会社 | Medical support device |
| US20160132652A1 (en) * | 2014-11-11 | 2016-05-12 | Ebay Inc. | Communicable disease tracking |
| JP2017509077A (en) * | 2014-03-13 | 2017-03-30 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェＫｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ． | System and method for scheduling medical follow-up appointments based on written recommendations |
-
2017
- 2017-09-21 JP JP2017181522A patent/JP7020022B2/en active Active
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000311212A (en) * | 1990-11-22 | 2000-11-07 | Toshiba Corp | Medical diagnostic support system |
| JP2005165648A (en) * | 2003-12-02 | 2005-06-23 | Canon Inc | Cooperative diagnostic system |
| JP2007094513A (en) * | 2005-09-27 | 2007-04-12 | Fujifilm Corp | Radiography reading support system |
| JP2009176173A (en) * | 2008-01-28 | 2009-08-06 | Fujifilm Corp | Inspection data management device and method, and medical network system |
| JP2013041462A (en) * | 2011-08-17 | 2013-02-28 | Nec Soft Ltd | Information processing system, information processing method, information processor, and control method and control program of information processor |
| WO2015016248A1 (en) * | 2013-07-31 | 2015-02-05 | 富士フイルム株式会社 | Medical support device |
| JP2017509077A (en) * | 2014-03-13 | 2017-03-30 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェＫｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ． | System and method for scheduling medical follow-up appointments based on written recommendations |
| US20160132652A1 (en) * | 2014-11-11 | 2016-05-12 | Ebay Inc. | Communicable disease tracking |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP7303473B2 (en) | 2020-03-09 | 2023-07-05 | 富士通株式会社 | Treatment Selection Program, Treatment Selection System, and Treatment Selection Method |
| JP7090303B1 (en) | 2021-07-21 | 2022-06-24 | 国立大学法人京都大学 | Medical systems and programs |
| JP2023016144A (en) * | 2021-07-21 | 2023-02-02 | 国立大学法人京都大学 | Medical system and medical program |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP7020022B2 (en) | 2022-02-16 |
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