JP2019080900A - 歯科治療支援システム - Google Patents

Abstract

【課題】歯科医師が遂行する患者の病名の決定、治療方法の策定、治療順序の策定を支援する歯科治療支援システムを提供する。【解決手段】先ず、所見を病名導出ＡＩ推定処理部に読み込ませることで、患者の疾患を推定する。次に、病名と部位を治療導出ＡＩ推定処理部に読み込ませることで、患者の部位毎の治療候補を推定する。病名導出ＡＩ推定処理部と治療導出ＡＩ推定処理部の処理を、患者の口腔内の疾患を有する全ての部位に対して繰り返し実行することで、推定治療群テーブルを形成する。そして最後に、推定治療群テーブルを治療計画導出ＡＩ推定処理部に読み込ませることで、患者の治療計画を推定する。【選択図】図１

Description

本発明は、主に歯科治療において運用される、歯科治療支援システムに関する。

歯科医師は歯番ごとに作成した歯牙歯周の状態の所見に基づいて下記（１）〜（４）の準備を経て治療に入る。
（１）問題のある歯牙歯周の歯番ごとの病名を決定する。
（２）病名と所見から歯番ごとの治療方法を決定する。
（３）歯番全体の治療方法から歯番の治療順序を洗い出す。
（４）患者と相談して最適な治療順序を確定する。
なお、歯番とは患者を正面から見た口腔内を正中線の左上、左下、右上、右下ごとに分割し、前から後ろに向けて永久歯は１〜８、乳歯はＡ〜Ｅとした番号のことである。

特開２０１４−１１９８６３号公報

上述した病名の決定、治療方法の策定、治療順序の策定は単に規則的にできるものではなく、歯科医師が個々に積み上げてきた観察力、経験値あるいは直感力といった暗黙知が必要となる。例えば、患者の食事を妨げないように左右２カ所の同時治療を避けたり、抜歯をしないで済むように治療方法や治療順序を決めていくことなどである。すなわち、現状では歯科医師の経験等の差に依存して歯科治療の質が左右される状況である。
もし、病名の決定、治療方法の策定、治療順序の策定を情報技術を用いて補助することができるなら、経験の浅い歯科医師であっても良質の歯科治療を実現することが期待できる。

本発明は係る課題に鑑みてなされたものであり、歯科医師が遂行する患者の病名の決定、治療方法の策定、治療順序の策定を支援する歯科治療支援システムを提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明の歯科治療支援システムは、患者の口腔内の疾患が発生している部位と、部位に発生している疾患の病名の組を複数入力されると、部位と病名の組に対応する１個以上の治療順序を記載した治療順序テーブルを複数個有する治療順序候補データベースを作成する治療順序策定部と、治療順序候補データベースに含まれている複数の治療順序テーブルに記載されている治療項目について、同日に実施できない治療項目の矛盾を解消した治療計画テーブルを作成し、治療計画テーブルを複数個有する治療計画候補データベースを作成する、治療計画生成処理部とを具備する。

本発明により、歯科医師が遂行する患者の病名の決定、治療方法の策定、治療順序の策定を支援する歯科治療支援システムを提供することができる。
上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

本発明の実施形態に係る歯科治療支援システムの全体構成を示す概略図である。 端末装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 歯科治療支援サーバのハードウェア構成を示すブロック図である。 歯科治療支援システムのソフトウェア機能の概略を示すブロック図である。 歯科治療支援サーバの病名導出ＡＩ学習処理部におけるソフトウェア機能を詳述するブロック図である。 歯科治療支援サーバの病名導出ＡＩ推定処理部におけるソフトウェア機能を詳述するブロック図である。 病名導出ＡＩ学習処理部に与える病名導出学習用データの一例を示す図である。 推定病名リストの一例を示す図である。 歯科治療支援サーバの治療導出ＡＩ学習処理部におけるソフトウェア機能を詳述するブロック図である。 歯科治療支援サーバの治療導出ＡＩ推定処理部におけるソフトウェア機能を詳述するブロック図である。 治療導出ＡＩ学習処理部に与える治療導出学習用データの一例を示す図である。 推定治療リストの一例を示す図である。 推定治療群テーブルを示す図である。 歯科治療支援サーバの治療計画導出ＡＩ学習処理部におけるソフトウェア機能を詳述するブロック図である。 歯科治療支援サーバの治療計画導出ＡＩ推定処理部におけるソフトウェア機能を詳述するブロック図である。 治療計画導出ＡＩ学習処理部に与える治療計画導出学習用データの一例を示す図である。 推定治療順リストの一例を示す図である。 歯科治療支援システムにおける、処理手順とデータの流れを示す概略図である。 本発明の第二の実施形態に係る歯科治療支援システムの全体構成及び歯科治療支援サーバのソフトウェア機能を示すブロック図である。 各種テーブルのフィールド構成を示す表である。 治療順序候補データベースの一例を示す表である。 治療順序候補データベースに含まれる治療順序テーブルの一例を示す表である。 治療計画候補データベースに含まれる治療計画テーブルの一例を示す表である。

本発明は歯科医師の経験等の差に依存して歯科治療の質が左右される状況を鑑みてなされたものである。
これより説明する実施形態は、第一の実施形態と第二の実施形態の、二種類がある。
第一の実施形態は、ＡＩを利用する歯科治療支援システムである。予め、定評のある歯科医師の経験をＡＩ（artificial intelligence：人工知能）に学習させる。そして、このＡＩに所見等を入力することにより、まだ経験値が低い歯科医師であっても、病名、治療方法、治療計画などを確定する時に、あたかも経験の深い歯科医師がアドバイスするかのように機能して、歯科治療を一定水準以上になるように支援するものである。
第二の実施形態は、ＡＩを利用せず、データベースを用いる歯科治療支援システムである。歯科医師が所見に基づいて患者の部位と症状を入力すると、可能な治療計画が全て導出される。その中で、治療期間、費用等で歯科医師が患者と話し合った結果、最良の治療計画を決定する。

［第一の実施形態：歯科治療支援システム１０１：全体構成］
図１は、本発明の第一の実施形態に係る歯科治療支援システム１０１の全体構成を示す概略図である。
経験豊富な歯科医師１０２は、歯科治療に定評のある歯科医師である。この経験豊富な歯科医師１０２は、インターネット１０３を通じて、自身が所有する端末装置１０４ａを歯科治療支援サーバ１０５に接続する。そして、端末装置１０４ａを用いて経験豊富な歯科医師１０２自身の過去の治療情報（カルテ）を歯科治療支援サーバ１０５に入力する。歯科治療支援サーバ１０５は、端末装置１０４ａから入力された治療情報を学習する。

経験の浅い歯科医師１０６は、歯科治療の経験の浅い歯科医師である。この経験の浅い歯科医師１０６は、インターネット１０３を通じて、自身が所有する端末装置１０４ｂを歯科治療支援サーバ１０５に接続する。そして、端末装置１０４ｂを用いてこれから診療を行おうとする患者１０７の所見等の情報（カルテ）を歯科治療支援サーバ１０５に入力する。歯科治療支援サーバ１０５は、端末装置１０４ｂから入力された所見等の情報に基づき、患者１０７の病名の推定、治療方法の推定、治療順序の推定を行い、その結果を端末装置１０４ｂへ出力する。
なお、これ以降、端末装置１０４ａと端末装置１０４ｂを区別しないときには、端末装置１０４と呼ぶ。

［端末装置１０４：ハードウェア構成］
図２は、端末装置１０４のハードウェア構成を示すブロック図である。
一般的なパソコンよりなる端末装置１０４は、バス２０１に接続された、ＣＰＵ２０２、ＲＯＭ２０３、ＲＡＭ２０４、表示部２０５、操作部２０６、不揮発性ストレージ２０７、ＮＩＣ２０８を備える。
なお、端末装置１０４の表示部２０５及び操作部２０６は、歯科治療支援サーバ１０５の表示部３０７及び操作部３０８の代わりに用いられることもある。

［歯科治療支援サーバ１０５：ハードウェア構成］
図３は、歯科治療支援サーバ１０５のハードウェア構成を示すブロック図である。
歯科治療支援サーバ１０５は、バス３０１に接続された、ＣＰＵ３０２、ＲＯＭ３０３、ＲＡＭ３０４、不揮発性ストレージ３０５、ＮＩＣ３０６を備える。
なお、歯科治療支援サーバ１０５はパソコンを流用することが可能である。その場合、表示部３０７と操作部３０８を有することがある。ここでは、表示部３０７と操作部３０８は歯科治療支援サーバ１０５に不可欠なものではないので、点線で示している。

［歯科治療支援システム１０１：ソフトウェア機能の概略］
図４は、歯科治療支援システム１０１のソフトウェア機能の概略を示すブロック図である。
歯科治療支援サーバ１０５は、ＡＩの機能を有する。ＡＩは学習フェーズと推定フェーズを有するため、学習フェーズと推定フェーズでブロック図を分けて説明する。
図４（ａ）（図４の上半分）は、学習フェーズにおける歯科治療支援システム１０１のソフトウェア機能の概略を示すブロック図である。
端末装置１０４ａは、入出力制御部４０１に接続された表示部２０５と操作部２０６よりなる。経験豊富な歯科医師１０２が操作部２０６を操作することによって生成される情報は、入出力制御部４０１からインターネット１０３を通じて歯科治療支援サーバ１０５に送信される。また、インターネット１０３を通じて歯科治療支援サーバ１０５から入出力制御部４０１が受信した情報は、表示部２０５に表示される。

歯科治療支援サーバ１０５が端末装置１０４ａから受信した情報は、歯科治療支援サーバ１０５の入出力制御部４０２を通じて、病名導出ＡＩ学習処理部４０３、治療導出ＡＩ学習処理部４０４、及び治療計画導出ＡＩ学習処理部４０５に、学習データとして与えられる。
病名導出ＡＩ学習処理部４０３の学習結果は病名導出用辞書データ４０６に蓄積される。
治療導出ＡＩ学習処理部４０４の学習結果は治療導出用辞書データ４０７に蓄積される。
治療計画導出ＡＩ学習処理部４０５の学習結果は治療計画導出用辞書データ４０８に蓄積される。

図４（ｂ）（図４の下半分）は、推定フェーズにおける歯科治療支援システム１０１のソフトウェア機能の概略を示すブロック図である。
端末装置１０４ｂのソフトウェア機能ブロックは、経験豊富な歯科医師１０２の代わりに経験の浅い歯科医師１０６が操作する以外は図４（ａ）の端末装置１０４ａと全く同一であるので、詳細な説明を省略する。

端末装置１０４ｂから受信した情報は、歯科治療支援サーバ１０５の入出力制御部４０２を通じて、病名導出ＡＩ推定処理部４０９、治療導出ＡＩ推定処理部４１０、治療計画導出ＡＩ推定処理部４１１に、推定データとして与えられる。
病名導出ＡＩ推定処理部４０９は病名導出用辞書データ４０６を読み込み、入力された情報に対応する病名を推定する。
治療導出ＡＩ推定処理部４１０は治療導出用辞書データ４０７を読み込み、入力された情報に対応する治療候補を推定する。
治療計画導出ＡＩ推定処理部４１１は治療計画導出用辞書データ４０８を読み込み、入力された情報に対応する治療計画を推定する。

［歯科治療支援サーバ１０５：病名導出ＡＩ学習処理部４０３］
図５は、歯科治療支援サーバ１０５の病名導出ＡＩ学習処理部４０３におけるソフトウェア機能を詳述するブロック図である。
歯科治療支援サーバ１０５の入出力制御部４０２は、端末装置１０４ａから入力される情報を、入力データと、入力データを特徴付ける教師信号に分けて、病名導出ＡＩ学習処理部４０３に与える。入力データは「所見」であり、教師信号は「病名」である。この教師信号である病名は、病名マスタ５０１を参照して、病名に対応する病名ＩＤが病名導出ＡＩ学習処理部４０３に入力される。
なお、この病名マスタ５０１の情報は、端末装置１０４ａの表示部２０５に表示される。経験豊富な歯科医師１０２は表示部２０５に表示される病名の一覧から、所望の病名を選択することで、病名の入力ミスを防ぐことができる。

病名マスタ５０１は、病名ＩＤフィールドと病名テキストフィールドを有するマスタテーブルである。
病名ＩＤフィールドには、病名を一意に識別するＩＤ情報が格納される。ＩＤ情報は数値や、数値とアルファベットの組み合わせ等である。
病名テキストフィールドには、病名テキスト、すなわち病名の名称そのものが格納される。
病名の名称そのものを直接、病名導出ＡＩ学習処理部４０３に学習させてもよいが、病名は可変長のテキストデータであるので、固定長のＩＤ情報に変換する方が、情報処理技術の観点から好ましい。

図７は、病名導出ＡＩ学習処理部４０３に与える病名導出学習用データの一例を示す図である。
図７に示す病名導出学習用データテーブル７０１は、病名フィールドと所見フィールドを有する。
病名フィールドは、歯科疾患の略称である。実際の病名フィールドには病名ＩＤが格納される。
所見フィールドには、経験豊富な歯科医師１０２が書いた所見、すなわち自然言語の文章が格納される。すなわち、所見とは可変長のテキストデータである。
病名導出ＡＩ学習処理部４０３は、このように可変長テキストデータを読み込み、学習を行う学習アルゴリズムである。この学習アルゴリズムは、一般的には、自然言語処理機能と推論結果を評価する機能を有するＡＩによって実現されるものである。一例として、米マイクロソフト社のクラウドサービス「AZURE」に形成されているLUIS（Language Understanding Intelligent Service）、あるいは米ＩＢＭ社のNLC（Natural Language Classifier）などが挙げられる。

［歯科治療支援サーバ１０５：病名導出ＡＩ推定処理部４０９］
図６は、歯科治療支援サーバ１０５の病名導出ＡＩ推定処理部４０９におけるソフトウェア機能を詳述するブロック図である。
歯科治療支援サーバ１０５の入出力制御部４０２は、端末装置１０４ａから入力される情報である「所見」を、病名導出ＡＩ推定処理部４０９に与える。すると、病名導出ＡＩ推定処理部４０９は、入力された所見から推定される病名と、当該病名の確信度を、推定病名リスト６０１に出力する。推定病名リスト６０１は入出力制御部４０１を通じて、端末装置１０４ａの表示部２０５に表示される。その際、入出力制御部４０１は病名マスタ５０１を参照して、推定病名リスト６０１に記載されている病名ＩＤを病名の名称に変換する。

推定病名リスト６０１の一例を図８に示す。
図８Ａは、推定病名リスト６０１の一例を示す図である。
病名導出ＡＩ推定処理部４０９は、入力された所見の文章を処理する自然言語処理機能を有すると共に、推論結果を評価する機能を有するので、所見の文章に対応する病名と、その病名の確からしさを示す確信度を出力する。図８Ａでは、入力された所見の文章から推定された結果として、推定第一候補は、病名が「Ｃ３急化Ｐｕｌ」、すなわち「う蝕症第３度の急性化膿性歯髄炎」の確信度が８５％である。推定第二候補は、病名が「Ｃ３急化Ｐｅｒ」、すなわち「う蝕症第３度の急性化膿性根尖性歯周炎」の確信度が１５％である。この場合、推定第一候補と推定第二候補の確信度の差が７０％であることから、患者１０７の所見に対応する病名を推定第一候補に確定してもほぼ問題ないと結論付けることができる。

図８Ｂは、推定病名リスト６０１の一例を示す図である。
図８Ｂでは、入力された所見の文章から推定された結果として、推定第一候補は、病名が「Ｃ２」、すなわち「う蝕症第２度」の確信度が６０％である。推定第二候補は、病名が「Ｐ１」、すなわち「慢性歯周炎（軽度）」の確信度が４０％である。この場合、推定第一候補と推定第二候補の確信度の差が２０％であることから、患者１０７の所見に対応する病名を推定第一候補に確定するのは問題があると思われる。つまり、経験の浅い歯科医師１０６が端末装置１０４ａを通じて歯科治療支援サーバ１０５に入力した所見の文章に不備があり、病名導出ＡＩ推定処理部４０９が正常に推定処理ができなかったと考えられる。
所見の文章の不備とは、言い換えれば「言葉足らず」である。具体的には、患者１０７の症状を特徴付けるキーワードが不足していたものと考えられる。
このように、推定第一候補と推定第二候補との確信度の差が小さい場合には、患者１０７の症状を特徴付ける適切なキーワードを追加する等の、所見の見直しを行い、病名導出ＡＩ推定処理部４０９を再度稼働させる。そして、図８Ａの様に、推定第一候補と推定第二候補の確信度の差が十分大きくなるようになるまで作業を繰り返す。

［歯科治療支援サーバ１０５：治療導出ＡＩ学習処理部４０４］
図９は、歯科治療支援サーバ１０５の治療導出ＡＩ学習処理部４０４におけるソフトウェア機能を詳述するブロック図である。
歯科治療支援サーバ１０５の入出力制御部４０２は、端末装置１０４ａから入力される情報を、入力データと、入力データを特徴付ける教師信号に分けて、治療導出ＡＩ学習処理部４０４に与える。入力データは「病名」と「部位」であり、教師信号は「治療」である。この教師信号である治療は、治療マスタ９０１を参照して、治療に対応する治療ＩＤが治療導出ＡＩ学習処理部４０４に入力される。また、入力データの病名は、図５にて説明した病名導出ＡＩ学習処理部４０３と同様に、病名マスタ５０１を参照して、病名に対応する病名ＩＤが治療導出ＡＩ学習処理部４０４に入力される。
なお、この治療マスタ９０１及び病名マスタ５０１の情報は、端末装置１０４ａの表示部２０５に表示される。経験豊富な歯科医師１０２は表示部２０５に表示される治療及び病名の一覧から、所望の治療及び病名を選択することで、治療及び病名の入力ミスを防ぐことができる。
また、治療内容の推定精度を高めるために、入力データに患者１０７の年齢や所見の文章を追加するようにしてもよい。

治療マスタ９０１は、治療ＩＤフィールドと治療テキストフィールドを有するマスタテーブルである。
治療ＩＤフィールドには、治療内容を一意に識別するＩＤ情報が格納される。ＩＤ情報としては、数値または数値とアルファベットの組み合わせ等が用いられる。
治療テキストフィールドには、治療内容テキスト、すなわち治療内容の名称そのものが格納される。
治療内容の名称そのものを直接、治療導出ＡＩ学習処理部４０４に学習させてもよいが、治療内容は可変長のテキストデータであるので、固定長のＩＤ情報に変換する方が、情報処理技術の観点から好ましい。

図１１は、治療導出ＡＩ学習処理部４０４に与える治療導出学習用データの一例を示す図である。
図１１に示す治療導出学習用データテーブル１１０１は、部位フィールドと病名フィールドと治療候補フィールドを有する。
部位フィールドには、基本的に歯番が格納される。しかし、フォーマットの異なるデータをコンバートする等、特別な場合には歯番に相当する情報として可変長テキストデータが入力されることもある。
病名フィールドは、図７で説明したものと同じ、歯科疾患の略称である。実際の病名フィールドには病名ＩＤが格納される。
治療候補フィールドは、治療内容を示すテキストデータであり、実際の治療候補フィールドには治療ＩＤが複数個格納される。

ある部位におけるある病名に対する治療内容は、単一であるとは限らない。例えば、保険適用の治療がある一方、保険適用外の治療もある。このため、図１１に示すように、１個の病名に対し、複数の治療候補が対応する。すなわち、部位及び病名の組と治療内容は１対多の関係を有する。

治療導出ＡＩ学習処理部４０４を構成するＡＩは、部位フィールドに可変長テキストデータを受け入れたり、また入力データに所見を追加したりする場合には、可変長テキストデータを読み込んで学習する。このため、治療導出ＡＩ学習処理部４０４を構成するＡＩも、病名導出ＡＩ学習処理部４０３と同様に、自然言語処理機能と推論結果を評価する機能を有するＡＩが望ましい。
なお、仮に、部位フィールドが完全に歯番のみ入力され、入力データに所見が入らない場合には、治療導出ＡＩ学習処理部４０４を、ＡＩを用いずにシンプルな関係データベースで構築することもできる。

［歯科治療支援サーバ１０５：治療導出ＡＩ推定処理部４１０］
図１０は、歯科治療支援サーバ１０５の治療導出ＡＩ推定処理部４１０におけるソフトウェア機能を詳述するブロック図である。
歯科治療支援サーバ１０５の入出力制御部４０２は、端末装置１０４ｂから入力される情報である「病名」及び「部位」を、治療導出ＡＩ推定処理部４１０に与える。すると、治療導出ＡＩ推定処理部４１０は、入力された病名及び部位から推定される治療候補と、当該治療候補群の確信度を、推定治療リスト１００１に出力する。推定治療リスト１００１は入出力制御部４０１を通じて、端末装置１０４ｂの表示部２０５に表示される。その際、入出力制御部４０１は病名マスタ５０１と治療マスタ９０１を参照して、推定治療リスト１００１に記載されている病名ＩＤを病名の名称に、治療ＩＤを治療内容の名称に、それぞれ変換する。

図１２Ａ及び図１２Ｂは、推定治療リスト１００１の一例を示す図である。
治療導出ＡＩ推定処理部４１０は、入力された部位及び病名に対応する治療候補と、その病名の確からしさを示す確信度を出力する。図１２Ａでは、入力された部位及び病名から推定された結果として、推定第一候補は、部位が「右上４」、病名が「Ｃ２」の確信度が１００％である。確信度が１００％であるということは、推定結果に疑問を挟む余地はないことを意味する。

図１２Ｂでは、入力された部位及び病名から推定された結果として、推定第一候補は、部位が「右上小臼歯」、病名が「Ｃ２」の確信度が６０％である。推定第二候補は、部位が「右上小臼歯」、病名が「Ｃ１」の確信度が４０％である。
部位が歯番でない場合、推定処理の精度が低下し、図１２Ｂに示すような結果を生じることがありうる。このような場合は、部位を明確にすることで、図１２Ａのような結果を得ることが期待できる。

図１３は、推定治療リスト１００１のテーブルである推定治療群テーブル１３０１を示す図である。
歯科医院に来院する患者１０７は、口腔内の一箇所だけに疾患があるとは限らない。多くの患者１０７は、口腔内の複数の歯に疾患を生じている。そこで、経験の浅い歯科医師１０６は、それら複数の歯に生じているそれぞれの疾患に対し、図６にて説明した病名導出ＡＩ推定処理部４０９で病名を推定し、図１０にて説明した治療導出ＡＩ推定処理部４１０で治療候補を推定する。すると、図１３に示すように、部位毎に病名と治療候補、そして確信度が得られる。
この推定治療群テーブル１３０１は、後述する治療計画導出ＡＩ推定処理部４１１にて、確信度を除いて入力データとして利用される。

［歯科治療支援サーバ１０５：治療計画導出ＡＩ学習処理部４０５］
図１４は、歯科治療支援サーバ１０５の治療計画導出ＡＩ学習処理部４０５におけるソフトウェア機能を詳述するブロック図である。
歯科治療支援サーバ１０５の入出力制御部４０２は、端末装置１０４ａから入力される情報を、入力データと、入力データを特徴付ける教師信号に分けて、治療計画導出ＡＩ学習処理部４０５に与える。入力データは「部位」と「病名」と「治療」であり、教師信号は「治療順」である。
入力データの病名は、図５にて説明した病名導出ＡＩ学習処理部４０３と同様に、病名マスタ５０１を参照して、病名に対応する病名ＩＤが治療計画導出ＡＩ学習処理部４０５に入力される。同様に治療は、図９にて説明した治療導出ＡＩ学習処理部４０４と同様に、治療マスタ９０１を参照して、治療に対応する治療ＩＤが治療計画導出ＡＩ学習処理部４０５に入力される。

図１６Ａは、治療計画導出ＡＩ学習処理部４０５に与える治療計画導出学習用データの一例を示す図である。
図１６Ａに示す治療計画導出学習用データテーブル１６０１は、部位フィールド、病名フィールド、治療フィールド、そして治療順番フィールドを有する。
部位フィールドには、歯番のみが格納される。図１１に示した治療導出学習用データテーブル１１０１と基本的には同じであるが、治療導出学習用データテーブル１１０１とは異なり、推定精度を上げるため、可変長テキストデータの入力はなされない。
病名フィールドは、図７に示す病名導出学習用データテーブル７０１の同名フィールドと同じである。
治療フィールドには、単一の治療ＩＤが格納される。治療フィールドは図１１に示した治療導出学習用データテーブル１１０１の治療候補フィールドと類似するが、治療導出学習用データテーブル１１０１の治療候補フィールドが治療ＩＤを複数個格納するのとは異なり、この治療フィールドは単一の治療ＩＤを格納の対象とする。
治療順番フィールドには、治療順番を示す番号、すなわち自然数が格納される。

図１６Ｂは、治療計画導出ＡＩ学習処理部４０５に与える治療計画導出学習用データの一例を示す図である。図１６Ａの治療計画導出学習用データテーブル１６０１を、治療順番フィールドの値でソートしたものである。図１６Ａの形式、図１６Ｂの形式の何れのテーブルを用いても、治療計画導出ＡＩ学習処理部４０５は学習処理が可能である。

［歯科治療支援サーバ１０５：治療計画導出ＡＩ推定処理部４１１］
図１５は、歯科治療支援サーバ１０５の治療計画導出ＡＩ推定処理部４１１におけるソフトウェア機能を詳述するブロック図である。
歯科治療支援サーバ１０５の入出力制御部４０２は、端末装置１０４ｂから入力される情報である「部位」、「病名」及び「治療」を、治療計画導出ＡＩ推定処理部４１１に与える。すると、治療計画導出ＡＩ推定処理部４１１は、入力された部位、病名及び治療から推定される治療順候補と、当該治療順候補の確信度を、推定治療順リスト１５０１に出力する。推定治療順リスト１５０１は入出力制御部４０１を通じて、端末装置１０４ｂの表示部２０５に表示される。その際、入出力制御部４０１は病名マスタ５０１と治療マスタ９０１を参照して、推定治療順リスト１５０１に記載されている病名ＩＤを病名の名称に、治療ＩＤを治療内容の名称に、それぞれ変換する。
なお、病名導出ＡＩ推定処理部４０９及び治療導出ＡＩ推定処理部４１０は、入力されるデータの形式を１レコードのテーブルとして表すことができたが、治療計画導出ＡＩ推定処理部４１１は、入力されるデータを複数レコードのテーブルとして表すことになる。

図１７は、推定治療順リスト１５０１の一例を示す図である。
治療導出ＡＩ推定処理部４１０は、入力された部位、病名及び治療に対応する治療順候補と、その治療順の確からしさを示す確信度を出力する。図１７では、入力された部位及び病名から推定された結果として、推定第一候補は、確信度が９０％である。なお、部位フィールド、病名フィールド、治療順フィールド、治療順番フィールドの値の形態は、図１６Ａまたは図１６Ｂの治療計画導出学習用データテーブル１６０１と内容が同じものなので表示を省略している。
すなわち、治療計画導出ＡＩ推定処理部４１１は、図１６Ａまたは図１６Ｂの治療計画導出学習用データテーブル１６０１に等しい形式のテーブルに、確信度を付加して、推定治療順リスト１５０１に出力する。

［歯科治療支援サーバ１０５：全体の処理手順とデータの流れ］
以上の説明を踏まえ、全体の処理手順とデータの流れを説明する。
図１８は、歯科治療支援システムにおける、処理手順とデータの流れを示す概略図である。
先ず、経験の浅い歯科医師１０６は端末装置１０４ｂから所見を歯科治療支援サーバ１０５に入力する（Ｓ１８０１）。歯科治療支援サーバ１０５の病名導出ＡＩ推定処理部４０９は、入力された所見Ｄ１８２１から病名候補Ｄ１８２２を推定し、端末装置１０４ｂへ出力する（Ｓ１８０２）。経験の浅い歯科医師１０６は、端末装置１０４ｂに出力された病名候補Ｄ１８２２を見て、病名を確定する作業を行い（Ｓ１８０３）、病名Ｄ１８２３を確定する（Ｓ１８０４）。

経験の浅い歯科医師１０６は、ステップＳ１８０４で確定された病名Ｄ１８２３と、所見Ｄ１８２１から抽出された部位を、端末装置１０４ｂから歯科治療支援サーバ１０５に入力する（Ｓ１８０５）。歯科治療支援サーバ１０５の治療導出ＡＩ推定処理部４１０は、入力された病名Ｄ１８２３と部位から治療候補Ｄ１８２４を推定し、端末装置１０４ｂへ出力する（Ｓ１８０６）。経験の浅い歯科医師１０６は、端末装置１０４ｂに出力された治療候補Ｄ１８２４を見て、治療を確定する作業を行い（Ｓ１８０７）、当該部位に対する治療Ｄ１８２５を決定する（Ｓ１８０８）。

経験の浅い歯科医師１０６は、ステップＳ１８０１からＳ１８０８までの処理を、患者１０７の口腔内の疾患が発生している部位全てに対し、繰り返し実行する（Ｓ１８０９）。すると、治療Ｄ１８２５を集めることで、図１３に示した推定治療群テーブル１３０１が完成する。
次に、経験の浅い歯科医師１０６は、ステップＳ１８０９で作成した推定治療群テーブル１３０１を、端末装置１０４ｂから歯科治療支援サーバ１０５に入力する（Ｓ１８１０）。歯科治療支援サーバ１０５の治療計画導出ＡＩ推定処理部４１１は、入力された推定治療群テーブル１３０１から治療計画を推定し、端末装置１０４ｂへ出力する（Ｓ１８１１）。経験の浅い歯科医師１０６は、端末装置１０４ｂに出力された治療計画候補Ｄ１８２６を見て、治療計画を確定する作業を行い（Ｓ１８１２）、患者１０７に適用する治療計画Ｄ１８２７を決定する（Ｓ１８１３）。

［第二の実施形態：歯科治療支援システム１９０１：全体構成及び歯科治療支援サーバのソフトウェア機能］
図１９は、本発明の第二の実施形態に係る歯科治療支援システム１９０１の全体構成及び歯科治療支援サーバ１９０２のソフトウェア機能を示すブロック図である。なお、図１９に示す歯科治療支援サーバ１９０２のブロック図は、歯科治療支援の処理手順も表している。
図１９に示される歯科治療支援サーバ１９０２及び端末装置１０４のハードウェアの構成は、本発明の第一の実施形態に係る歯科治療支援システム１０１と同等であり、図２及び図３と何ら変わらない。故に、ハードウェア構成の説明は割愛する。

図１９において図示しない歯科医師は、インターネット１０３を通じて、自身が所有する端末装置１０４を歯科治療支援サーバ１９０２に接続する。そして、端末装置１０４を用いてこれから診療を行おうとする図示しない患者１０７の部位と病名等の情報を歯科治療支援サーバ１９０２に入力する。
歯科治療支援サーバ１９０２は、端末装置１０４から入力された部位と病名等の情報に基づき、患者１０７の可能な治療手順の組み合わせを全て導き出し、それら組み合わせに基づいて可能なすべての治療計画候補を策定する。策定した治療計画候補は端末装置１０４の表示部２０５に表示するか、あるいは図示しないプリンタで印刷する等の手段にて、歯科医師から患者１０７に提示される。
そして歯科医師は患者１０７と相談して、治療に要する期間、他の部位よりも優先して治療したい部位、費用等の希望を聴取して、複数の治療計画候補から最良と考える治療計画を決定する。決定した治療計画は、患者１０７が所有するスマートフォン１９０３やパソコン等に電子メール等で送信する。

図１９において歯科治療支援サーバ１９０２の入出力制御部１９０４は、ｗｅｂサーバプログラムの機能を有する。
病名データ生成処理部１９０５は、端末装置１０４の表示部２０５に所定の部位及び病名の入力画面を表示するＨＴＭＬ文書を生成する。すなわち、病名データ生成処理部１９０５は端末装置１０４に部位及び病名の入力画面を形成するＧＵＩ（Graphical User Interface）を実現する。
ＨＴＭＬ文書を生成する際、病名データ生成処理部１９０５は患者マスタテーブル１９０６と病名マスタデータベース１９０７を参照する。生成されたＨＴＭＬ文書は、歯科治療支援サーバ１９０２の入出力制御部１９０４を通じて端末装置１０４に送信される。なお、図１９及び後述する図２０では、データベースを「ＤＢ」と、一部のテーブルを「Ｔ」と略している。
端末装置１０４の入出力制御部４０１は、ｗｅｂブラウザプログラムの機能を有する。端末装置１０４の入出力制御部４０１は、歯科治療支援サーバ１９０２からＨＴＭＬ文書を受信すると、表示部２０５に所定の部位及び病名の入力画面を表示する。

図示しない歯科医師は、インターネット１０３を通じて、自身が所有する端末装置１０４を歯科治療支援サーバ１９０２に接続する。そして歯科医師は、端末装置１０４の表示部２０５に表示された所定の部位及び病名の入力画面を通じて、操作部２０６を操作することで、これから診療を行おうとする患者１０７の患者ＩＤ、部位と病名等の情報を端末装置１０４に入力する。
歯科医師の入力作業が完遂したら、端末装置１０４の入出力制御部４０１は、歯科治療支援サーバ１９０２に患者１０７の部位と病名等の情報を送信する。

歯科治療支援サーバ１９０２の入出力制御部１９０４は、端末装置１０４から受信した患者１０７の患者ＩＤ、部位と病名等の情報を、病名データ生成処理部１９０５に引き渡す。
病名データ生成処理部１９０５は、入出力制御部１９０４を通じて患者１０７の患者ＩＤ、部位と病名等の情報を受信すると、これら情報を部位病名データベース１９０８に記録する。そして、部位病名データベース１９０８は治療順序策定部１９０９に引き渡される。

治療順序策定部１９０９は、治療順序マスタデータベース１９１０を参照して、部位病名データベース１９０８から治療順序候補データベース１９１１を作成する。
治療順序とは、ある部位と病名の組が複数存在する場合に、取り得る治療の優先順位である。
例えば、部位「左上６」に病名「Ｃ３」、部位「左下７」に病名「Ｃ２」、部位「右下６」に病名「Ｃ２」という、３箇所の歯に疾患がある患者１０７を例に考える。この場合における治療順序は、
（１）左上６：Ｃ３→左下７：Ｃ２→右下６：Ｃ２
（２）左上６：Ｃ３→右下６：Ｃ２→左下７：Ｃ２
（３）左下７：Ｃ２→左上６：Ｃ３→右下６：Ｃ２
（４）左下７：Ｃ２→右下６：Ｃ２→左上６：Ｃ３
（５）右下６：Ｃ２→左上６：Ｃ３→左下７：Ｃ２
（６）右下６：Ｃ２→左下７：Ｃ２→左上６：Ｃ３
という、６通りが存在する。
更に、これら部位と病名の組に対し、対応する治療順序は複数存在するので、それらの組み合わせに対して全ての優先順位を導き出す必要がある。

この様に治療順序策定部１９０９は、部位病名データベース１９０８に存在する全ての部位と疾患の組から、得られる全ての治療の優先順位、すなわち順列（_ｎＰ_１＝ｎ！／０！ ｎは部位と病名の組の数）を作成し、更に各々の部位と病名の組が有する治療順序の数を乗算した数の治療順序テーブルを作成する。
例えば、「左上６：Ｃ３」が有する治療順序の数が２個、「左下７：Ｃ２」が有する治療順序の数が３個、「右下６：Ｃ２」が有する治療順序の数が４個である場合は、_３Ｐ_１×２×３×４＝６×２４＝１４４通りとなる。
各々の治療順序は治療順序テーブル（図２２参照）を構成する。治療順序候補データベース１９１１は、治療順序テーブルの集合体である。

治療順序策定部１９０９が作成した治療順序候補データベース１９１１は、治療計画生成処理部１９１２に引き渡される。
治療計画生成処理部１９１２は、治療項目マスタテーブル１９１３を参照して、治療順序候補データベース１９１１に含まれる治療順序テーブルから治療計画テーブルを作成する。具体的には、治療順序テーブルに含まれている治療順序から、同日に実施できない治療行為を後日にずらし、治療行為の矛盾を除外した治療計画を作成する。治療計画生成処理部１９１２は、この作業を全ての治療順序テーブルに対して行い、治療順序候補データベース１９１１から治療計画テーブルの集合体である治療計画候補データベース１９１４を作成する。

治療計画生成処理部１９１２が作成した治療計画候補データベース１９１４は、治療計画選定処理部１９１５に引き渡される。
治療計画選定処理部１９１５は、入出力制御部１９０４を通じて端末装置１０４の表示部２０５に複数の治療計画候補（治療計画テーブル）を表示させるＨＴＭＬ文書を作成する。すなわち、治療計画選定処理部１９１５は端末装置１０４に複数の治療計画候補から１個の治療計画を選定するための入力画面を形成するＧＵＩ（Graphical User Interface）を実現する。治療計画選定処理部１９１５が生成したＨＴＭＬ文書は入出力制御部１９０４を通じて端末装置１０４に送信される。
端末装置１０４の入出力制御部４０１は、歯科治療支援サーバ１９０２からＨＴＭＬ文書を受信すると、表示部２０５に複数の治療計画候補及びそれら治療計画候補の選択画面を表示する。

歯科医師は、端末装置１０４の表示部２０５に表示された複数の治療計画候補を見ながら患者１０７と相談する。歯科医師は患者１０７から、治療に要する期間、他の部位よりも優先して治療したい部位、費用等の希望を聴取して、複数の治療計画候補から最良と考える治療計画を決定する。治療計画の決定結果は、端末装置１０４の操作部２０６から、端末装置１０４の入出力制御部４０１を通じて歯科治療支援サーバ１９０２へ送信される。
歯科治療支援サーバ１９０２の入出力制御部１９０４は、端末装置１０４から受信した治療計画の決定結果を治療計画選定処理部１９１５に引き渡す。治療計画選定処理部１９１５は、治療計画の決定結果を受けて、治療計画候補データベース１９１４に含まれている複数の治療計画候補（治療計画テーブル）から、歯科医師によって選択された１個の治療計画テーブル１９１６を選択して保存すると共に、患者１０７のスマートフォン１９０３やパソコン等に電子メール等にて送信する。

［第二の実施形態：歯科治療支援システム１９０１：各種テーブルのフィールド構成］
図２０は、各種テーブルのフィールド構成を示す表である。
患者マスタテーブル１９０６は、患者ＩＤフィールドと、患者１０７氏名フィールドと、患者１０７メールアドレスフィールドと、その他フィールドを有する。
患者ＩＤフィールドには、患者１０７を一意に識別する患者ＩＤが格納される。
患者１０７氏名フィールドには、患者１０７の氏名が格納される。
患者１０７メールアドレスフィールドには、患者１０７のメールアドレスが格納される。このメールアドレスは、患者１０７のスマートフォン１９０３及び／またはパソコン等に、電子メールにて治療計画を送信する為に使用される。
その他フィールドには、患者１０７の性別、生年月日、住所や電話番号等、患者１０７に関する必要な個人情報等が格納される。

病名マスタデータベース１９０７は、部位マスタテーブル２００１と、病名マスタテーブル２００２と、部位病名マスタテーブル２００３を有する。
部位マスタテーブル２００１は、部位ＩＤフィールドと、部位名フィールドを有する。
部位ＩＤフィールドには、部位を一意に識別する部位ＩＤが格納される。
部位名フィールドには、部位の名称が格納される。

病名マスタテーブル２００２は、病名ＩＤフィールドと、病名フィールドを有する。
病名ＩＤフィールドには、病名を一意に識別する病名ＩＤが格納される。
病名フィールドには、病名の名称が格納される。なお、この病名フィールドに記載される病名とは、厚生労働省が定める、歯科における傷病名の略称である。（平成２６年３月１９日発行「歯科の診療録及び診療報酬明細書に使用できる略称について」 http://www.mhlw.go.jp/file/06-Seisakujouhou-12400000-Hokenkyoku/0000040717.pdf ）このためこの病名マスタテーブル２００２は、厚生労働省の通知によって傷病名の略称に追加、削除または変更があれば、その都度更新が必要になる。

部位病名マスタテーブル２００３は、部位ＩＤフィールドと、病名ＩＤフィールドを有する。
部位ＩＤフィールドは、部位マスタテーブル２００１の同名フィールドと同じである。
病名ＩＤフィールドは、病名マスタテーブル２００２の同名フィールドと同じである。

ある１個の部位に対し、当てはまる可能性のある病名は１個以上存在する。すなわち、部位ＩＤと病名ＩＤは、１対多の関係を有する。部位病名マスタテーブル２００３は、この１対多の関係を示すテーブルである。

病名データ生成処理部１９０５は、端末装置１０４を通じて患者マスタテーブル１９０６と病名マスタデータベース１９０７の内容を歯科医師に見せる。そして、歯科医師による端末装置１０４の操作によって、患者ＩＤの特定と、患者１０７の部位と病名の特定を行う。
部位病名データベース１９０８には、患者マスタテーブル１９０６から患者ＩＤが複写（コピー＆ペースト）されると共に、歯科医師が特定した部位と病名、すなわち部位病名マスタテーブル２００３の中から合致するレコードが複写される。

治療順序マスタデータベース１９１０は、病名治療順序マスタテーブル２００４と治療順序項目マスタテーブル２００５を有する。
病名治療順序マスタテーブル２００４は、部位ＩＤフィールドと、病名ＩＤフィールドと、治療順序ＩＤフィールドを有する。
部位ＩＤフィールドは、部位マスタテーブル２００１及び部位病名マスタテーブル２００３の同名フィールドと同じである。
病名ＩＤフィールドは、病名マスタテーブル２００２及び部位病名マスタテーブル２００３の同名フィールドと同じである。
治療順序ＩＤフィールドには、治療順序を一意に識別する治療順序ＩＤが格納される。

治療順序項目マスタテーブル２００５は、治療順序ＩＤフィールドと、治療項目ＩＤフィールドと、治療項目順番フィールドを有する。
治療順序ＩＤフィールドは、病名治療順序マスタテーブル２００４の同名フィールドと同じである。
治療項目ＩＤフィールドには、治療項目を一意に識別する治療項目ＩＤが格納される。
治療項目順番フィールドは、上述の治療項目ＩＤフィールドの治療項目を実施する順番を示す数値（自然数）が格納される。

治療項目マスタテーブル１９１３は、治療項目ＩＤフィールドと、保険・自由識別フィールドと、算定条件フィールドと、保険点数フィールドと、金額フィールドと、想定診療時間フィールドを有する。
治療項目ＩＤフィールドは、治療順序項目マスタテーブル２００５の同名フィールドと同じである。
保険・自由識別フィールドには、治療項目ＩＤフィールドで定義される治療項目の内容が、保険適用であるか、保険が適用されない自由診療であるのかを示す識別情報が格納される。
算定条件フィールドには、治療項目ＩＤフィールドで定義される治療項目の内容が、他の部位と病名の組に係る他の治療項目と同日に実施できない場合と、同じ部位及び病名の組に係る直前の治療項目から所定の日数以上の経過を要する場合を示す、所定の条件式が格納される。
保険点数フィールドには、治療項目ＩＤフィールドで定義される治療項目が保険適用である場合における、保険の点数が格納される。
金額フィールドには、治療項目ＩＤフィールドで定義される治療項目を患者１０７に処置した場合に、患者１０７から請求する金額が格納される。
想定診療時間フィールドには、治療項目ＩＤフィールドで定義される治療項目を患者１０７に処置した場合に想定される診療時間が格納される。

［第二の実施形態：歯科治療支援システム１９０１：治療順序候補データベース１９１１の一例］
図２１は、治療順序候補データベース１９１１の一例を示す表である。表の１行目はフィールド名を記している。
ある部位１には、病名１１と病名１２が対応している。同様に、ある部位２には、病名２１と病名２２が対応している。
すなわち、部位と病名は１対多の関係を有する。この、部位と病名の関係を示すものが、部位病名マスタテーブル２００３である。

ある部位１（欄Ｃ２１０１）のある病名１１（欄Ｃ２１０２）には、治療順序１１１（欄Ｃ２１０３）と治療順序１１２（欄Ｃ２１０４）が対応している。つまり、ある部位１（欄Ｃ２１０１）のある病名１１（欄Ｃ２１０２）を治療するには、治療順序１１１（欄Ｃ２１０３）を採用する以外に、治療順序１１２（欄Ｃ２１０４）を採用することも可能である。同様に、ある部位１（欄Ｃ２１０１）のある病名１２（欄Ｃ２１０５）には、治療順序１２１（欄Ｃ２１０６）と治療順序１２２（欄Ｃ２１０７）が対応している。同様に、ある部位２（欄Ｃ２１０８）のある病名２１（欄Ｃ２１０９）には、治療順序２１１（欄Ｃ２１１０）と治療順序２１２（欄Ｃ２１１１）が対応している。同様に、ある部位２（欄Ｃ２１０８）のある病名２２（欄Ｃ２１１２）には、治療順序２２１（欄Ｃ２１１３）と治療順序２２２（欄Ｃ２１１４）が対応している。
すなわち、部位と治療の組に対する治療順序は、１対多の関係を有する。この、部位と治療の組に対する治療順序の関係を示すものが、病名治療順序マスタテーブル２００４である。

ある治療順序１１１（欄Ｃ２１０３）には、治療項目１１１１（欄Ｃ２１１５）、治療項目１１１２（欄Ｃ２１１６）、治療項目１１１３（欄Ｃ２１１７）…が対応している。ある部位１（欄Ｃ２１０１）のある病名１１（欄Ｃ２１０２）を治療する治療順序１１１（欄Ｃ２１０３）は、先ず治療項目１１１１（欄Ｃ２１１５）を実施し、次に治療項目１１１２（欄Ｃ２１１６）を実施し、次に治療項目１１１３（欄Ｃ２１１７）…を実施する。つまり、治療項目１１１１（欄Ｃ２１１５）は１番目の治療項目であり、治療項目１１１２（欄Ｃ２１１６）は２番目の治療項目であり、治療項目１１１３（欄Ｃ２１１７）は３番目の治療項目であり、以下同様に、治療順序１１１（欄Ｃ２１０３）に必要な治療項目が順番に列挙される。
すなわち、治療順序は１以上の治療項目を順番に実施することで完遂する。この、治療順序に対して実施を必要とする治療項目とその実施順番を示すものが、治療順序項目マスタテーブル２００５である。

［第二の実施形態：歯科治療支援システム１９０１：治療順序テーブル２２０１と治療計画テーブル２３０１の一例］
図２２は、治療順序候補データベース１９１１に含まれる治療順序テーブル２２０１の一例を示す表である。表の１行目はフィールド名を記している。なお、図２２に示す治療順序テーブル２２０１の一例は、複数存在する治療順序候補のうちの１個のみを示す。
図２３は、治療計画候補データベース１９１４に含まれる治療計画テーブル２３０１の一例を示す表である。表の１行目は部位、病名等の項目名と、来院の日程を記している。図２３に示す表は、図２２に示す治療順序テーブル２２０１が治療計画生成処理部１９１２によって治療計画テーブル２３０１に変換された状態を示す。
なお、図２２及び図２３において、治療項目の欄には治療行為の名称が記述されているが、実際には治療項目を一意に識別する治療項目ＩＤが記述されている。同様に、部位の名称が記述されている箇所には、実際には部位ＩＤが、病名の名称が記述されている箇所には、実際には病名ＩＤが、それぞれ記述されている。

図２２に示される治療順序テーブル２２０１は、
・部位「左上６」（欄Ｃ２２０２）の病名「Ｃ３急化Ｐｅｒ」（欄Ｃ２２０３）が優先順位１番目の治療対象であり、
・部位「上顎７〜７、下顎７〜７」（欄Ｃ２２０４）の病名「Ｐ２」（欄Ｃ２２０５）が優先順位２番目の治療対象であり、
・部位「右下５」（欄Ｃ２２０６）の病名「Ｃ３処置歯」（欄Ｃ２２０７）が優先順位３番目の治療対象である。
図２２に示す治療順序テーブル２２０１の一例は、各々の部位と病名の組について、１番目に実施する治療項目１、２番目に実施する治療項目２、３番目に実施する治療項目３、４番目に実施する治療項目４…が列挙されている。

［第二の実施形態：歯科治療支援システム１９０１：治療計画テーブル２３０１を作成する手順］
一方、図２３に示す治療計画テーブル２３０１は、治療計画生成処理部１９１２が治療順序候補データベース１９１１から複数の治療計画候補を含む治療計画候補データベース１９１４を作成し、更に治療計画選定処理部１９１５によって１個の治療計画に絞られた結果の成果物である。以下、治療計画生成処理部１９１２が実行する、治療順序テーブルから治療計画テーブルを作成する手順を説明する。

（１）先ず、治療順序テーブルの優先順位１番目の部位と病名の組のレコードを、治療計画テーブルの第１レコードに複写する。すると、
・治療計画テーブルの項目「来院１日目」には治療順序テーブルの「治療項目１」フィールドの値が、
・治療計画テーブルの項目「来院２日目」には治療順序テーブルの「治療項目２」フィールドの値が、
・治療計画テーブルの項目「来院３日目」には治療順序テーブルの「治療項目３」フィールドの値が、…それぞれ複写される。
（２）次に、治療順序テーブルの優先順位２番目の部位と病名の組のレコードを、治療計画テーブルの第２レコードに複写する。
治療順序テーブルの優先順位２番目の部位と病名の組を治療計画テーブルの第２レコードに複写する際、治療順序テーブルにおける各々の治療項目が、治療計画テーブルの来院の項目に複写できるか否かを確認する。具体的には、治療項目マスタテーブル１９１３の該当する治療項目のレコードの、算定条件フィールドに記述されている条件式を見て、条件式の指示に従って確認を行う。
（３）上述の（２）を、治療順序テーブルの部位と病名の組がなくなるまで繰り返す。
（４）治療順序テーブルから部位と病名のレコードが全て複写されたら、各々のレコードの治療項目について、治療項目マスタテーブル１９１３を参照しながら、保険・自由識別フィールドの値、保険点数フィールドの値、金額フィールドの値を複写する。
（５）患者１０７の全ての部位と病名の治療にかかる送金額と総日数を計算して、治療計画テーブルに追記録する。

［第二の実施形態：歯科治療支援システム１９０１：治療計画テーブル２３０１を作成する手順と条件式］
ここで改めて図２２の治療順序テーブル２２０１と図２３の治療計画テーブル２３０１を参照して、上述の（２）及び（３）の処理を説明する。
治療計画テーブル２３０１の、優先順位２番目の部位「上顎７〜７、下顎７〜７」（欄Ｃ２３０２）の病名「Ｐ２」（欄Ｃ２３０３）のレコードを見ると、項目「来院１日目」（行Ｆ２３０４）には、治療順序テーブル２２０１における第１番目の治療項目である治療項目１「歯周検査１回目」（欄Ｃ２２０６）が複写されている（欄Ｃ２３０５）。これは、治療項目１「歯周検査１回目」（欄Ｃ２３０３）が、優先順位１番目の部位「左上６」（欄Ｃ２３０６）の病名「Ｃ３急化Ｐｅｒ」（欄Ｃ２３０７）のレコードにある第一番目の治療項目「投薬」（欄Ｃ２３０８）と、同日に実施が可能であることを示す。以下同様に、優先順位２番目の「上顎７〜７、下顎７〜７」（欄Ｃ２３０２）の病名「Ｐ２」（欄Ｃ２３０３）のレコードは、項目「来院２日目」（行Ｆ２３０４）、「来院３日目」（行Ｆ２３０９）…「来院７日目」（行Ｆ２３１０）までの全ての治療項目（破線枠内のデータ群Ｄ２３１１）が、優先順位１番目のレコードの各治療項目（破線枠内のデータ群Ｄ２３１２）と同日に実施が可能であることを示す。

対して、治療計画テーブル２３０１の優先順位３番目の部位「右下５」（欄Ｃ２３１３）の病名「Ｃ３処置歯」（欄Ｃ２３１４）のレコードを見ると、項目「来院１日目」（行Ｆ２３０４）から「来院６日目」（行Ｆ２３１５）まで空欄（破線内の領域Ａ２３１７）であり、「来院７日目」（行Ｆ２３１０）になって漸く治療順序テーブル２２０１における第１番目の治療項目である治療項目１「生・失 ＰＺ（ＣＡＤ／ＣＡＭ冠）ｉｍｐ ＢＴ」（欄Ｃ２２０８）が複写されている（欄Ｃ２３１６）。この治療項目１「生・失 ＰＺ（ＣＡＤ／ＣＡＭ冠）ｉｍｐ ＢＴ」は、優先順位１番目の治療項目１から治療項目６まで（破線枠内のデータ群Ｄ２３１２から行Ｆ２３１０の欄を除いたデータ群）、または２番目の治療項目１から治療項目６まで（破線枠内のデータ群Ｄ２３１１から行Ｆ２３１０の欄を除いたデータ群）と、同日に実施が不可能であるので、複写ができなかったことを示す。

治療計画生成処理部１９１２は、治療順序テーブル２２０１の部位「右下５」（欄Ｃ２２０６）の病名「Ｃ３処置歯」（欄Ｃ２２０７）のレコードにおける「治療項目１」フィールドの値（欄Ｃ２２０８）を治療計画テーブル２３０１に複写するに当たり、先ず、治療項目マスタテーブル１９１３を、部位「右下５」の病名「Ｃ３処置歯」のレコードの「治療項目１」フィールドの値、すなわち治療項目ＩＤで検索し、治療項目マスタテーブル１９１３のレコードを特定する。次に、治療項目マスタテーブル１９１３の当該レコードの算定条件フィールドに記述されている値である条件式を取得する。

治療計画生成処理部１９１２は次に、条件式を解釈実行して、治療計画テーブル２３０１の「来院１日目」フィールドに既に複写されている、既に入力が済んでいるレコードの「来院１日目」フィールドの値が条件式に合致するか否かを確認する。
治療計画テーブル２３０１の第１番目のレコード、すなわち治療の優先順位１番目の「左上６」（欄Ｃ２３０６）の病名「Ｃ３急化Ｐｅｒ」（欄Ｃ２３０７）のレコードの「来院１日目」フィールド（行Ｆ２３０４）を見ると、「投薬」と記されている（欄Ｃ２３０８）。病名「Ｃ３急化Ｐｅｒ」は、「う蝕症第３度（Ｃ３）」及び「急性化膿性根尖性歯周炎（急化Ｐｅｒ）」を意味する。病名「Ｃ３急化Ｐｅｒ」において、最初に実施する治療は根管治療であり、図２３では「来院１日目」フィールド（行Ｆ２３０４）の「投薬」（欄Ｃ２３０８）から「来院６日目」フィールド（行Ｆ２３１５）の「コアｉｍｐ」（欄Ｃ２３１８）までが根管治療に相当する。この根管治療が完了するまでは、当該部位の反対側に存在する部位の治療はできない。病名「Ｃ３急化Ｐｅｒ」の部位は「左上６」であるので、反対側である右側の虫歯の治療は、「左上６」の根管治療が完了するまでできない。

治療計画生成処理部１９１２は、治療順序テーブル２２０１の部位「右下５」（欄Ｃ２２０６）の病名「Ｃ３処置歯」（欄Ｃ２２０７）のレコードにおける「治療項目１」フィールドの値（欄Ｃ２２０８）を治療計画テーブル２３０１に複写する際、治療項目マスタテーブル１９１３から算定条件フィールドに記述されている条件式を実行して、上記のような治療行為の矛盾を解消する処理を行う。そしてその結果として、既に入力済みのレコードの、所定の治療行為が完了した日の次の日に、目的の治療項目を複写する。こうして、治療順序テーブル２２０１の部位「右下５」（欄Ｃ２２０６）の病名「Ｃ３処置歯」（欄Ｃ２２０７）の治療項目１「生・失 ＰＺ（ＣＡＤ／ＣＡＭ冠）ｉｍｐ ＢＴ」（欄Ｃ２２０８）は、治療計画テーブル２３０１の「来院７日目」フィールド（行Ｆ２３１０）に複写される（欄Ｃ２３１６）。

治療項目マスタテーブル１９１３の算定条件フィールドには、以下に示す禁止ルールを実行する条件式が記述される。
（ａ）物理的に、特定の他の部位における特定の治療項目と同日に治療する行為を禁止するルール。
例えば上述の様に、奥歯の反対側の奥歯における虫歯や根管治療等の治療項目が、これに該当する。
（ｂ）保険適用の都合上、他の部位における特定の治療項目と同日に治療する行為を禁止するルール。
（ｃ）特定のある部位における特定のある治療項目から、次の治療項目を実施するまで日数を待つ必要があるルール。
例えば、虫歯治療で詰め物（歯科補綴物）の型を取った（印象）後、歯科医師が歯科技工士に歯科補綴物の作成を依頼し、歯科補綴物が完成するまでにおよそ１週間を必要とする。

上記ルールのうち（ａ）と（ｂ）は、優先順位が高い他の部位の病名のレコードに記述されている治療項目を参照する。図２３の治療計画テーブル２３０１においては、ある来院何日目のフィールドに治療項目を複写できるか否かは、異なるレコードの同日のフィールド、すなわちテーブルの上側のフィールドに記述されている治療項目の内容を参照して判断する。
上記ルールのうち（ｃ）は、同じ部位の病名のレコードに記述されている治療項目を参照する。図２３の治療計画テーブル２３０１においては、ある来院何日目のフィールドに治療項目を複写できるか否かは、同じレコードの直前のフィールド、すなわちテーブルの左側のフィールドに記述されている治療項目の内容を参照して判断する。

以上の説明で明らかなように、治療計画生成処理部１９１２が生成する治療計画テーブルは、治療順序から同日に診療できない治療項目の重複を避ける等の矛盾を解消した治療計画が記述される。この治療計画テーブルには、前述の治療順序テーブルから治療計画テーブルを作成する手順の（４）にて説明したように、治療項目マスタテーブル１９１３から治療項目毎に保険点数と金額が複写される。そして手順の（５）にて説明したように、通院総日数（欄Ｃ２３１９）と費用（欄Ｃ２３２０）が記述される。

如何にベテランの歯科医師であっても、治療順序を異ならせた複数の治療計画と、その治療計画によって掛かる通院総日数と費用を、瞬時かつ正確に、患者１０７に提示することは不可能である。本発明の第二の実施形態に係る歯科治療支援システム１９０１は、この不可能を可能にする。患者１０７は歯科医師から複数の治療計画を提示され、その説明を受けて、治療計画を選定する相談を行う。こうして、歯科医師と患者１０７の信頼関係を築き上げ、患者１０７が納得して歯科治療を受けることを可能にする。勿論、この第二の実施形態に係る歯科治療支援システム１９０１においても、第一の実施形態と同様に、矛盾のない治療計画が作成されるため、歯科医師のスキルが不足していても誤った治療計画に基づく治療を行うことで生じる事故を極限まで減らすことができる。

第一の実施形態に係る歯科治療支援システム１０１では、図１８にて説明したように、所見を入力すると（Ｄ１８２１）、病名の候補が複数提示され（Ｄ１８２２）、歯科医師１０６は提示された病名候補から１個に絞り込むことで（Ｓ１８０３）、病名を確定する（Ｄ１８２３）、という作業を行っていた。そして、図１８を見て判るように、所見を入力した（Ｄ１８２１）後、歯科医師１０６が介在する作業は、病名確定作業Ｓ１８０３、治療決定作業Ｓ１８０７、治療計画確定作業Ｓ１８１２の３手順であった。

これに対し、第二の実施形態に係る歯科治療支援システム１９０１では、歯科医師が自ら患者１０７の部位と病名を入力する。そして、部位と病名を入力後は、歯科治療支援サーバ１９０２は歯科医師が介在することなく、複数の治療計画候補を出力する。すなわち、第一の実施形態における病名確定作業Ｓ１８０３と治療決定作業Ｓ１８０７が省略されている。

以上に説明した本発明の実施形態は、以下の様な変形例が可能である。
（１）第一の実施形態において、病名導出ＡＩ学習処理部４０３及び病名導出ＡＩ推定処理部４０９は、入力データに部位を追加することが可能である。部位を追加することで、口腔内の部位毎に発生する疾患の傾向に合った学習が行われ、推定精度が向上することが期待できる。
（２）歯科治療支援サーバ１０５は、単一のサーバで運用する他、クラウドサービスで運用することも可能である。
（３）所見の入力は、インターネットアンケート等で周知の、ｗｅｂブラウザ上で複数の定型文を選択する形式のフォームを形成すると、所見の文章のパターンが固定化され、推定の精度が向上することが期待できる。

（４）第一の実施形態において、病名導出ＡＩ学習処理部４０３、治療導出ＡＩ学習処理部４０４及び治療計画導出ＡＩ学習処理部４０５、そして病名導出ＡＩ推定処理部４０９、治療導出ＡＩ推定処理部４１０及び治療計画導出ＡＩ推定処理部４１１は、全てＡＩを使用することを前提に説明したが、学習アルゴリズムに基づく情報処理機能であれば、必ずしもＡＩでなくてもよい。この場合、病名導出ＡＩ学習処理部４０３は病名導出学習処理部に、治療導出ＡＩ学習処理部４０４は治療導出学習処理部に、治療計画導出ＡＩ学習処理部４０５は治療計画導出学習処理部に、病名導出ＡＩ推定処理部４０９は病名導出推定処理部に、治療導出ＡＩ推定処理部４１０は治療導出推定処理部に、治療計画導出ＡＩ推定処理部４１１は治療計画導出推定処理部に、それぞれ読み替えることができる。

（５）第二の実施形態において、病名データ生成処理部１９０５による、所定の部位及び病名を直接入力する作業に代えて、第一の実施形態の病名導出ＡＩ推定処理部による、所見から病名を推定する処理を採用してもよい。

本発明の実施形態においては、歯科治療支援システムを開示した。
本発明の第一の実施形態に係る歯科治療支援システム１０１は、先ず、所見を病名導出ＡＩ推定処理部４０９に読み込ませることで、患者１０７の疾患を推定する。次に、病名と部位を治療導出ＡＩ推定処理部４１０に読み込ませることで、患者１０７の部位毎の治療候補を推定する。病名導出ＡＩ推定処理部４０９と治療導出ＡＩ推定処理部４１０の処理を、患者１０７の口腔内の疾患を有する全ての部位に対して繰り返し実行することで、推定治療群テーブル１３０１を形成する。そして最後に、推定治療群テーブル１３０１を治療計画導出ＡＩ推定処理部４１１に読み込ませることで、患者１０７の治療計画を推定する。
すなわち、ＡＩが経験豊富な歯科医師１０２に代わり、経験の浅い歯科医師１０６に病名、治療方法、治療計画の策定のアドバイスを行うことができる。
更に、複数の経験豊富な歯科医師１０２から得られる膨大なカルテデータを学習することで、歯科治療支援サーバ１０５が出力する推定結果の精度を大幅に向上させることも期待できる。この歯科治療支援サーバ１０５は、機械化かつ最適化された歯科治療の集合知とも言える。

本発明の第二の実施形態に係る歯科治療支援システム１９０１は、端末装置１０４を通じて疾患を有する部位と病名を歯科治療支援サーバ１９０２に入力すると、治療順序策定部１９０９が全ての治療の優先順位（順列）を作成する。そして、治療計画生成処理部１９１２は治療順序から同日に診療できない治療項目の重複を避ける等の矛盾を解消した治療計画を作成する。歯科医師は歯科治療支援システム１９０１が作成した複数の治療計画を患者１０７に提示して、治療計画を選定する相談を行うことで、歯科医師と患者１０７の信頼関係を築き上げ、患者１０７が納得して歯科治療を受けることを可能にする。
また、この第二の実施形態に係る歯科治療支援システム１９０１においても、第一の実施形態と同様に矛盾のない治療計画が作成されるため、歯科医師のスキルが不足していても誤った治療計画に基づく治療を行うことで生じる事故を極限まで減らすことができる。

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載した本発明の要旨を逸脱しない限りにおいて、他の変形例、応用例を含む。

１０１…歯科治療支援システム、１０２…経験豊富な歯科医師、１０３…インターネット、１０４ａ、１０４ｂ…端末装置、１０５…歯科治療支援サーバ、１０６…経験の浅い歯科医師、１０７…患者、２０１…バス、２０２…ＣＰＵ、２０３…ＲＯＭ、２０４…ＲＡＭ、２０５…表示部、２０６…操作部、２０７…不揮発性ストレージ、２０８…ＮＩＣ、３０１…バス、３０２…ＣＰＵ、３０３…ＲＯＭ、３０４…ＲＡＭ、３０５…不揮発性ストレージ、３０６…ＮＩＣ、３０７…表示部、３０８…操作部、４０１…入出力制御部、４０２…入出力制御部、４０３…病名導出ＡＩ学習処理部、４０４…治療導出ＡＩ学習処理部、４０５…治療計画導出ＡＩ学習処理部、４０６…病名導出用辞書データ、４０７…治療導出用辞書データ、４０８…治療計画導出用辞書データ、４０９…病名導出ＡＩ推定処理部、４１０…治療導出ＡＩ推定処理部、４１１…治療計画導出ＡＩ推定処理部、５０１…病名マスタ、６０１…推定病名リスト、７０１…病名導出学習用データテーブル、９０１…治療マスタ、１００１…推定治療リスト、１１０１…治療導出学習用データテーブル、１３０１…推定治療群テーブル、１５０１…推定治療順リスト、１６０１…治療計画導出学習用データテーブル、１９０１…歯科治療支援システム、１９０２…歯科治療支援サーバ、１９０３…スマートフォン、１９０４…入出力制御部、１９０５…病名データ生成処理部、１９０６…患者マスタテーブル、１９０７…病名マスタデータベース、１９０８…部位病名データベース、１９０９…治療順序策定部、１９１０…治療順序マスタデータベース、１９１１…治療順序候補データベース、１９１２…治療計画生成処理部、１９１３…治療項目マスタテーブル、１９１４…治療計画候補データベース、１９１５…治療計画選定処理部、１９１６…治療計画テーブル、２００１…部位マスタテーブル、２００２…病名マスタテーブル、２００３…部位病名マスタテーブル、２００４…病名治療順序マスタテーブル、２００５…治療順序項目マスタテーブル、２２０１…治療順序テーブル、２３０１…治療計画テーブル

Claims (4)

1. 患者の口腔内の疾患が発生している部位と、前記部位に発生している疾患の病名の組を複数入力されると、前記部位と病名の組に対応する１個以上の治療順序を記載した治療順序テーブルを複数個有する治療順序候補データベースを作成する治療順序策定部と、
   前記治療順序候補データベースに含まれている複数の前記治療順序テーブルに記載されている治療項目について、同日に実施できない治療項目の矛盾を解消した治療計画テーブルを作成し、前記治療計画テーブルを複数個有する治療計画候補データベースを作成する、治療計画生成処理部と
   を具備する、歯科治療支援システム。
2. 前記治療計画生成処理部は更に、前記治療計画テーブルに記載されている前記治療項目について、保険適用の有無と、保険点数と、料金を記載した上で、前記治療計画テーブルに記載されている全ての料金を合算して送金額を明示すると共に、前記治療計画テーブルにおいて必要となる治療の総日数を合算して明示する、請求項１に記載の歯科治療支援システム。
3. 患者の口腔内の疾患が発生している部位と、前記部位に発生している疾患の病名と、前記疾患に対応する治療の組を複数レコード入力されると、学習アルゴリズムに基づいて前記複数レコードに対する治療順番を推定して出力する、治療計画導出推定処理部と
   を具備する、歯科治療支援システム。
4. 更に、
   前記患者の前記口腔内の疾患が発生している部位を診察した所見の文章を入力されると、学習アルゴリズムに基づいて前記所見の文章から疾患の病名を推定して出力する、病名導出推定処理部と
   を具備する、請求項３に記載の歯科治療支援システム。

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