JP2019113949A - Prescription search system and method, and prescription search program - Google Patents

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Abstract

To automatically search for an optimum prescription according to symptoms and the like of a patient without intervention of an expert.SOLUTION: A prescription search system and method, and a prescription search program have an input step of inputting actual symptoms, and a search step of referring to respective symptoms stored in a database 3 and first relativity in three stages or more to prescriptions thereof, and searching for one or more prescriptions on the basis of the symptoms input in the input step, and are characterized in that the database 3 is updated by reflecting new relations between respective symptoms and prescriptions therefor on the first relativity when acquiring them newly.SELECTED DRAWING: Figure 3

Description

本発明は、患者の症状から最適な処方を自動的に探索する上で好適な処方探索システム及び方法、処方探索プログラムに関するものである。   The present invention relates to a prescription search system and method, and a prescription search program suitable for automatically searching for an optimum prescription from patient's symptoms.

糖尿病や癌、高血圧等を始めとした各種疾患や薄毛の各種症状に対して最適な処方を提供する試みは従来より各種研究されている。また顔のシミやニキビ、たわみ、肌荒れといった美容に影響する各種症状に対して最適な処方を提供する試みは従来より各種研究されている。   Attempts to provide optimal prescriptions for various diseases such as diabetes, cancer, hypertension and the like and various symptoms of thinning hair have been variously researched. In addition, various attempts have been made to provide an optimal prescription for various conditions affecting beauty such as facial stains, acne, sagging, and rough skin.

これらの各種症状に対する最適な処方は、患者の食生活に基づく摂取物や、患者の年齢、性別、遺伝等を始めとした属性情報に大きく影響を受ける。このため、各患者ごとに最適な処方を提案するためには、その患者ごとに摂取物や属性情報を検出し、その検出した摂取物や属性情報との関係性を考慮した上で最適な処方を提供する必要がある。   The optimal prescription for these various symptoms is greatly influenced by the intake based on the patient's diet, and the attribute information such as the patient's age, sex, and genetics. For this reason, in order to propose an optimal prescription for each patient, the intake and attribute information are detected for each patient, and the optimum prescription is considered in consideration of the relationship with the detected intake and attribute information. Need to provide.

しかしながら、この患者の摂取物や属性情報はそれぞれ多岐に亘るものであり、これらの組み合わせは数百万通りにも及ぶことになり膨大な数に及ぶ。このため、個々の摂取物や属性情報や、その組み合わせに対する最適な処方を人手によりマニュアルで探索することは困難を極めるのが現状であった。   However, the intake and attribute information of this patient are diverse, and the combination of these can reach millions and can be enormous. For this reason, it has been difficult at present to manually search manually for the optimum intake for individual intakes, attribute information, and the combination thereof.

従来においては、患者の属性情報に対して、処方薬の相互作用をチェックする医療支援システムが開示されている(例えば、特許文献1参照。)。また症状に対する処方の適合度について定量化してコンピュータに記憶させ、入力された患者の症状と、当該適合度とに基づいて、患者に対する最適な処方を提案する技術も提案されている(例えば、特許文献2参照。)。   Conventionally, a medical support system has been disclosed that checks the interaction of prescription drugs with respect to patient attribute information (see, for example, Patent Document 1). There is also proposed a technology for quantifying the suitability of a prescription for symptoms and storing it in a computer and proposing an optimal prescription for a patient based on the input patient's symptoms and the fitness (for example, a patent) Reference 2).

特開2008−113807号公報JP, 2008-113807, A

しかしながら、上述した特許文献1、2の開示技術では、各症状に対する、各摂取物並びに各属性情報の組み合わせに対する最適な処方を提案する点までは開示されていない。このため、上述した特許文献1、2の開示技術を組み合わせただけでは当業者を以ってしても、多岐に亘る患者の摂取物や属性情報に応じた処方を提案することができない。   However, the techniques disclosed in Patent Documents 1 and 2 described above do not disclose the point of proposing an optimal prescription for each ingestible substance and each combination of attribute information for each symptom. Therefore, a combination of the techniques disclosed in Patent Literatures 1 and 2 described above can not propose a prescription corresponding to a wide variety of patient intakes and attribute information, even by those skilled in the art.

これに加えて、上述した特許文献1、2の開示技術では、特に薄毛の各種症状や美容に影響する各種症状に対する処方の探索手法については特段開示されていない。   In addition to the above, the techniques disclosed in Patent Documents 1 and 2 described above do not particularly disclose a method of searching for prescriptions for various symptoms affecting thin hair and various conditions affecting beauty.

そこで、本発明は上述した問題点に鑑みて案出されたものであり、その目的とするところは、各症状に対する、各摂取物並びに各属性情報の組み合わせに対する最適な処方を提案することができ、特に薄毛の各種症状や美容に影響する各種症状に対する最適な処方も探索することが可能な処方探索システム及び方法、処方探索プログラムを提供することにある。   Therefore, the present invention has been devised in view of the above-mentioned problems, and the purpose of the present invention is to propose an optimum prescription for each ingestible substance and each combination of attribute information for each symptom. In particular, it is an object of the present invention to provide a prescription search system and method, and a prescription search program capable of searching for optimum prescriptions for various symptoms affecting thinning hair and various symptoms and beauty.

本発明を適用した処方探索システムは、各症状と、各摂取物並びに各属性情報の何れか1以上との組み合わせと、その処方との3段階以上の第1連関度が予め記憶されているデータベースと、上記組み合わせを構成する情報が入力される入力手段と、上記データベースに記憶されている第1連関度を参照し、上記入力手段を介して入力された上記情報に基づき、1以上の処方を探索する探索手段とを備えることを特徴とする。   The prescription search system to which the present invention is applied is a database in which three or more first association degrees of a combination of each symptom, each ingestible substance and any one or more of each attribute information, and the prescription thereof are stored in advance. And an input unit to which information constituting the combination is input, and a first association degree stored in the database, and one or more prescriptions are input based on the information input through the input unit. And search means for searching.

本発明を適用した処方探索システムは、以前の生活習慣及び以前からの各変化症状と、新たな処方との3段階以上の第2連関度が予め記憶されているデータベースと、実際に以前施された処方及び当該処方を実施した実際の患者による変化症状が入力される入力手段と、上記データベースに記憶されている第2連関度を参照し、上記入力手段を介して入力された上記以前施された処方及び上記変化症状に基づき、1以上の新たな処方を探索する探索手段とを備えることを特徴とする。   The prescription search system to which the present invention is applied is actually previously applied to a database in which two or more second association degrees of three or more stages of new prescriptions are previously stored. And the second association degree stored in the database, and the previously applied condition input through the input unit is used. And searching means for searching for one or more new prescriptions based on the prescription and the change symptom described above.

本発明を適用した処方探索プログラムは、各症状と、各摂取物並びに各属性情報の何れか1以上との組み合わせと、その処方との3段階以上の第1連関度を予め取得する第1連関度取得ステップと、上記組み合わせを構成する情報が入力される入力ステップと、上記第1連関度取得ステップにより取得した第1連関度を参照し、上記入力ステップにおいて入力された上記情報に基づき、1以上の処方を探索する探索ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。   The prescription search program to which the present invention is applied is a first association that acquires in advance three or more first association degrees of a combination of each symptom, each ingestible substance and any one or more of each attribute information, and the prescription thereof. Referring to the degree acquisition step, the input step into which the information forming the combination is input, and the first degree of association acquired in the first degree of association acquisition step, 1 based on the information input in the input step The computer is caused to execute a search step of searching for the above prescription.

本発明を適用した処方探索プログラムは、以前の生活習慣及び以前からの各変化症状と、新たな処方との3段階以上の第2連関度を取得する第2連関度取得ステップと、実際に以前施された処方及び当該処方を実施した実際の患者による変化症状が入力される変化症状入力ステップと、上記第2連関度取得ステップにおいて取得した第2連関度を参照し、上記変化症状入力ステップを介して入力された上記以前施された処方及び上記変化症状に基づき、1以上の新たな処方を探索する新処方探索ステップとを有し、上記各ステップをコンピュータにより実行することを特徴とする。   The prescription search program to which the present invention is applied is a second association degree acquiring step of acquiring three or more stages of second association degrees between a new prescription and each of the former lifestyle habit and each of the former change symptoms, and actually, The change symptom input step with reference to the change symptom input step in which the given prescription and the change symptom by the actual patient who performed the prescription are input, and the second association degree acquired in the second association degree acquisition step And a new prescription searching step of searching for one or more new prescriptions based on the previously applied prescription and the change symptom inputted via the computer, and the above steps are executed by a computer.

本発明を適用した処方探索方法は、各症状と、各摂取物並びに各属性情報の何れか1以上との組み合わせと、その処方との3段階以上の第1連関度を予め取得する第1連関度取得ステップと、上記組み合わせを構成する情報が入力される入力ステップと、上記第1連関度取得ステップにより取得した第1連関度を参照し、上記入力ステップにおいて入力された上記情報に基づき、1以上の処方を探索する探索ステップとを有し、上記各ステップをコンピュータが実行することを特徴とする。   The prescription search method to which the present invention is applied is a first correlation which acquires in advance three or more first correlation degrees of a combination of each symptom, each ingestible substance, any one or more of each attribute information, and the prescription thereof. Referring to the degree acquisition step, the input step into which the information forming the combination is input, and the first degree of association acquired in the first degree of association acquisition step, 1 based on the information input in the input step And a search step of searching for the above prescription, and the computer executes the above steps.

本発明を適用した処方探索方法は、以前の生活習慣及び以前からの各変化症状と、新たな処方との3段階以上の第2連関度を取得する第2連関度取得ステップと、実際に以前施された処方及び当該処方を実施した実際の患者による変化症状が入力される変化症状入力ステップと、上記第2連関度取得ステップにおいて取得した第2連関度を参照し、上記変化症状入力ステップを介して入力された上記以前施された処方及び上記変化症状に基づき、1以上の新たな処方を探索する新処方探索ステップとを有し、上記各ステップをコンピュータが実行することを特徴とする。   The prescription search method to which the present invention is applied is a second association degree acquisition step of acquiring three or more second association degrees between the previous lifestyle and each of the former change symptoms and the new prescription; The change symptom input step with reference to the change symptom input step in which the given prescription and the change symptom by the actual patient who performed the prescription are input, and the second association degree acquired in the second association degree acquisition step And a new prescription searching step of searching for one or more new prescriptions based on the previously applied prescription and the change symptom inputted via the computer, and the computer executes the steps.

上述した構成からなる本発明によれば、操作部を介して新たに取得した症状から、第1連関度を参照することで処方を判別することが可能となる。しかも本発明によれば、これらの判別動作を人手を介することなく自動的に行うことが可能となる。これにより、新たに取得した症状から、専門的知識を有するスタッフが解析を行うことに対する人件費と時間を要する必要がなくなる。   According to the present invention configured as described above, it is possible to determine the prescription by referring to the first association degree from the condition newly acquired through the operation unit. Moreover, according to the present invention, these discrimination operations can be performed automatically without human intervention. This eliminates the need for labor and time for staff with specialized knowledge to perform analysis from newly acquired symptoms.

本発明を適用した処方探索システム1の全体構成を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing an entire configuration of a prescription search system 1 to which the present invention is applied. 本発明を適用した処方探索システム1を構成する探索装置2のブロック図である。It is a block diagram of search device 2 which constitutes prescription search system 1 to which the present invention is applied. 疾患(生活習慣病)の各症状と患者への処方との間で3段階以上の第1連関度が予め定義されている例を示す図である。It is a figure which shows the example in which three or more 1st degree of association is defined beforehand between each symptom of a disease (lifestyle related disease), and prescription to a patient. 疾患(生活習慣病)の複数の症状との組み合わせに対して、1以上の処方が第1連関度を介して関連付けされている例を示す図である。It is a figure which shows the example by which the 1 or more prescription is related via the 1st association degree with respect to the combination with the several symptoms of a disease (lifestyle related disease). 疾患(生活習慣病)に関する以前施された処方及びその処方を実施した患者による各変化症状と、新たな処方との3段階以上の第2連関度を示す図である。It is a figure which shows the 2nd connection degree of three or more steps of each change symptom by the patient who implemented the prescription given to the disease (lifestyle related disease) and the prescription, and a new prescription. 薄毛の各症状と患者への処方との間で3段階以上の第1連関度が予め定義されている例を示す図である。It is a figure which shows the example in which the 1st relationship degree of three or more steps is predefined between each symptom of thin hair, and prescription to a patient. 薄毛の複数の症状との組み合わせに対して、1以上の処方が第1連関度を介して関連付けされている例を示す図である。It is a figure which shows the example by which the 1 or more prescription is related via the 1st association degree with respect to the combination with the several symptoms of thin hair. 薄毛に対する以前施された処方及びその処方を実施した患者による各変化症状と、新たな処方との3段階以上の第2連関度を示す図である。It is a figure which shows the 2nd connection degree of three or more steps of each change symptom by the patient who implemented the prescription given to the thin hair and the prescription, and a new prescription. 美容に関する各症状と患者への処方との間で3段階以上の第1連関度が予め定義されている例を示す図である。It is a figure which shows the example in which the 1st association degree of three or more steps is previously defined between each symptom regarding cosmetics, and prescription to a patient. 美容に関する複数の症状との組み合わせに対して、1以上の処方が第1連関度を介して関連付けされている例を示す図である。It is a figure which shows the example by which the 1 or more prescription is related via the 1st association degree with the combination with the several symptom regarding cosmetics. 美容に関する以前施された処方及びその処方を実施した患者による各変化症状と、新たな処方との3段階以上の第2連関度を示す図である。It is a figure which shows the 2nd correlation degree of three or more steps of each change symptom by the patient who implemented the prescription and the prescription given previously regarding the cosmetics, and the new prescription.

以下、本発明を適用した処方探索システムについて、図面を参照しながら詳細に説明をする。   Hereinafter, a prescription search system to which the present invention is applied will be described in detail with reference to the drawings.

図1は、本発明を適用した処方探索システム1の全体構成を示すブロック図である。処方探索システム1は、患者の症状等から最適な処方を、専門家を介することなく自動的に探索するものであり、データベース3と、このデータベース3に接続された探索装置2とを備えている。   FIG. 1 is a block diagram showing an overall configuration of a prescription search system 1 to which the present invention is applied. The prescription search system 1 automatically searches for the optimum prescription from the patient's symptoms etc without using an expert, and includes a database 3 and a search device 2 connected to the database 3 .

データベース3は、患者に対して提供すべき処方に関するデータベースが構築されている。このデータベース3には、公衆通信網を介して送られてきた情報、或いは本システムのユーザによって入力された情報が蓄積される。またデータベース3は、探索装置2からの要求に基づいて、この蓄積した情報を探索装置2へと送信する。データベース3は、人工知能により制御されるものであってもよい。この人工知能はいかなる周知の人工知能技術に基づくものであってもよい。   In the database 3, a database is built on prescriptions to be provided to the patient. The database 3 stores information sent via a public communication network or information input by a user of the present system. The database 3 also transmits the accumulated information to the search device 2 based on a request from the search device 2. The database 3 may be controlled by artificial intelligence. This artificial intelligence may be based on any known artificial intelligence technology.

探索装置2は、例えば、パーソナルコンピュータ(PC)等を始めとした電子機器で構成されているが、PC以外に、携帯電話、スマートフォン、タブレット型端末、ウェアラブル端末等、他のあらゆる電子機器で具現化されるものであってもよい。   The search device 2 is configured by, for example, an electronic device such as a personal computer (PC), etc. However, other than the PC, the search device 2 can be embodied by any other electronic device such as a mobile phone, a smartphone, a tablet type terminal, a wearable terminal, etc. It may be

図2は、探索装置2の具体的な構成例を示している。この探索装置2は、探索装置2全体を制御するための制御部24と、操作ボタンやキーボード等を介して各種制御用の指令を入力するための操作部25と、有線通信又は無線通信を行うための通信部26と、最適な検出アルゴリズム情報を探索する探索部27と、ハードディスク等に代表され、実行すべき検索を行うためのプログラムを格納するための記憶部28とが内部バス21にそれぞれ接続されている。さらに、この内部バス21には、実際に情報を表示するモニタとしての表示部23が接続されている。   FIG. 2 shows a specific configuration example of the search device 2. The search device 2 performs wired communication or wireless communication with a control unit 24 for controlling the entire search device 2 and an operation unit 25 for inputting various control instructions via operation buttons, a keyboard, etc. Communication unit 26, a search unit 27 for searching for optimum detection algorithm information, and a storage unit 28 represented by a hard disk etc. for storing a program for performing a search to be executed It is connected. Furthermore, a display unit 23 as a monitor for actually displaying information is connected to the internal bus 21.

制御部24は、内部バス21を介して制御信号を送信することにより、探索装置2内に実装された各構成要素を制御するためのいわゆる中央制御ユニットである。また、この制御部24は、操作部25を介した操作に応じて各種制御用の指令を内部バス21を介して伝達する。   The control unit 24 is a so-called central control unit for controlling each component mounted in the search device 2 by transmitting a control signal via the internal bus 21. The control unit 24 also transmits various control commands via the internal bus 21 in accordance with an operation via the operation unit 25.

操作部25は、キーボードやタッチパネルにより具現化され、プログラムを実行するための実行命令がユーザから入力される。この操作部25は、上記実行命令がユーザから入力された場合には、これを制御部24に通知する。この通知を受けた制御部24は、探索部27を始め、各構成要素と協調させて所望の処理動作を実行していくこととなる。   The operation unit 25 is embodied by a keyboard or a touch panel, and an execution instruction for executing a program is input from the user. The operation unit 25 notifies the control unit 24 when the execution command is input from the user. The control unit 24 having received this notification will start the search unit 27 and cooperate with each component to execute a desired processing operation.

また、この操作部25を介して、更に、実際に処方を施す患者の症状、生活習慣、患者の属性情報及び性格が入力される。ユーザが患者自身である場合には、患者自ら操作部25を介してこれらの情報を入力し、ユーザが患者に対して助言するコンサルタントであれば、その患者から聞き出した情報をコンサルタントがこの操作部25を介して入力することとなる。   In addition, the condition, lifestyle, patient's attribute information and character of the patient who actually gives the prescription are further input through the operation unit 25. If the user is the patient himself, he / she inputs such information via the operation unit 25 and if the user advises the patient about the patient, the consultant will use the operation unit to obtain information from the patient. 25 will be input through.

探索部27は、操作部25を介して入力された情報から患者に対して最適な処方を探索する。この探索部27は、探索動作を実行するに当たり、必要な情報として記憶部28に記憶されている各種情報を読み出す。この探索部27は、人工知能により制御されるものであってもよい。この人工知能はいかなる周知の人工知能技術に基づくものであってもよい。   The search unit 27 searches for the optimal prescription for the patient from the information input through the operation unit 25. The search unit 27 reads various information stored in the storage unit 28 as necessary information when executing a search operation. The search unit 27 may be controlled by artificial intelligence. This artificial intelligence may be based on any known artificial intelligence technology.

表示部23は、制御部24による制御に基づいて表示画像を作り出すグラフィックコントローラにより構成されている。この表示部23は、例えば、液晶ディスプレイ(LCD)等によって実現される。   The display unit 23 is configured of a graphic controller that produces a display image based on control by the control unit 24. The display unit 23 is realized by, for example, a liquid crystal display (LCD) or the like.

記憶部28は、ハードディスクで構成される場合において、制御部24による制御に基づき、各アドレスに対して所定の情報が書き込まれるとともに、必要に応じてこれが読み出される。また、この記憶部28には、本発明を実行するためのプログラムが格納されている。このプログラムは制御部24により読み出されて実行されることになる。   In the case where the storage unit 28 is configured by a hard disk, predetermined information is written to each address under the control of the control unit 24 and is read out as necessary. Further, the storage unit 28 stores a program for executing the present invention. This program is read out by the control unit 24 and executed.

次に、上述した構成からなる処方探索システム1の動作について説明をする。   Next, the operation of the prescription search system 1 configured as described above will be described.

先ず操作部25を介して実際に処方を施す患者の症状、生活習慣、属性及び性格が入力される。この入力された情報は、探索部27、データベース3へと送られる。   First, the condition, lifestyle, attributes, and personality of the patient who is actually prescribed prescription are input through the operation unit 25. The input information is sent to the search unit 27 and the database 3.

探索部27は、操作部25から送られてきた情報に基づき、患者に対して最適な処方を探索する。この探索部27による探索の過程において、データベース3に記憶されている情報を参照する。   The search unit 27 searches for the optimal prescription for the patient based on the information sent from the operation unit 25. In the process of the search by the search unit 27, the information stored in the database 3 is referred to.

このデータベース3には、各症状、各生活習慣、各属性情報及び患者の各性格と、患者への処方との3段階以上の第1連関度が予め記憶されている。この第1連関度は、少なくとも各症状と患者への処方との間で少なくとも関連付けが行われていればよく、各生活習慣、各属性情報及び患者の各性格との間で第1連関度を介して関連付けが行われていることは特段必須とはならない。   In the database 3, three or more stages of first association degrees of each symptom, each lifestyle, each attribute information, each character of the patient, and a prescription for the patient are stored in advance. The first degree of association only needs to be at least associated with each symptom and the prescription for the patient, and the first degree of association between each lifestyle, each attribute information, and each character of the patient. It is not essential that the association be made through.

疾患の処方探索
図3は、疾患の各症状と患者への処方との間で3段階以上の第1連関度が予め定義されている例を示している。各症状がこの第1連関度を介して左側に配列し、各処方が第1連関度を介して右側に配列している。第1連関度は、左側に配列された症状に対して、何れの処方と関連性が高いかの度合いを示すものである。換言すれば、この連関度は、各症状が、いかなる処方に紐付けられる可能性が高いかを示す指標であり、症状から最適な処方を選択する上での的確性を示すものである。
Prescription Search for Disease FIG. 3 shows an example in which three or more first association degrees are predefined between each symptom of a disease and a prescription for a patient. Each symptom is arranged on the left side through the first association degree, and each prescription is arranged on the right side through the first association degree. The first association degree indicates the degree to which the prescription is highly relevant to the symptoms arranged on the left side. In other words, the degree of association is an index indicating what kind of prescription is likely to be associated with each symptom, and indicates the appropriateness in selecting an optimal prescription from the symptoms.

これに加えて、この第1連関度は、各症状と、摂取物や属性情報との組み合わせに対して、1以上の処方を関連付けするものである。   In addition to this, the first association degree relates one or more prescriptions to a combination of each symptom and an intake or attribute information.

症状は、疾患各種症状であり、例えば血糖値、ヘモグロビンA1cの量等の直接的症状も、健康診断におけるそれ以外の各種検査値、体内ミネラル量等の間接的症状も含むものである。これら症状は、各種医療データにあらわされる指標も、医師、患者、評価者等が感覚値として感じた結果(含むVAS評価)等も含む。   The symptoms are various symptoms of diseases, for example, direct symptoms such as blood sugar level and amount of hemoglobin A1c, and also include indirect symptoms such as various other laboratory test values in health check and amount of mineral in the body. These symptoms include the indices expressed in various medical data as well as the results (including VAS evaluation) that the doctor, the patient, the evaluator, etc. felt as sensory values.

生活習慣は、患者が生活する上で関係するあらゆる事象が含まれる。この生活習慣とは、例えば食生活に関するものであれば、その食事の際に摂取する摂取物や食事の量、食事の時間等が含まれる。ここでいう摂取物は、患者が摂取可能なあらゆるものが含まれ、食物、飲料、サプリメント、薬剤等である。また生活習慣は、睡眠に関するものであれば、睡眠時間、起床時刻、就寝時刻等が含まれる。また、生活習慣は、運動に関するものであれば、運動時間や運動のメニュー等も含まれる。また、生活習慣は、睡眠、入浴、仕事等も含まれる。   Lifestyles include any event that is relevant to the patient's life. This lifestyle includes, for example, if it relates to the eating habits, the amount of intakes and meals to be taken at the time of the meal, the time of the meal, and the like. As used herein, the term “ingestible” includes anything that can be ingested by a patient, and includes foods, beverages, supplements, drugs and the like. In addition, if the lifestyle is related to sleep, sleep time, wake-up time, bedtime time, etc. are included. Also, if the lifestyle relates to exercise, exercise time, exercise menu, etc. are included. Lifestyle also includes sleep, bathing, work, etc.

患者の属性情報としては、年齢、性別、職業、同居人の有無等、2親等以内に同種の症状の人が要るか否か、或いは医療機関による検診結果等の情報も含まれる。   The attribute information of the patient also includes information such as age, sex, occupation, presence or absence of cohabitant, whether or not a person of the same type of symptom is required within two relatives, or examination result by medical institution.

処方は、いかなる栄養素を摂取するか、いかなる生活習慣とするか、いかなる薬剤を摂取すべきかといった、症状を緩和するあらゆるものが含まれる。また処方は、医療施術も含む。処方は、施すべき処方のスケジュールや治療計画を提示するようにしてもよい。   Prescriptions include anything that relieves symptoms, such as what nutrients to take, what lifestyles to take and what medications to take. The prescription also includes medical procedures. The prescription may present a schedule of prescription to be administered and a treatment plan.

疾患とは、例えば生活習慣病(高血圧、糖尿病、脂質異常症等)やそれ以外のあらゆる病気を含む。この疾患においては、花粉症を含まないものとしてもよい。この疾患とはアレルギー性の症状も含まれる。以下の例では、この疾患として生活習慣病を例にとり説明をする。   The diseases include, for example, lifestyle-related diseases (high blood pressure, diabetes, dyslipidemia and the like) and all other diseases. Pollinosis may not be included in this disease. The disease also includes allergic symptoms. In the following example, lifestyle-related diseases are described as an example of this disease.

図3の例では、生活習慣病の症状における75グラムのブドウ糖を飲み2時間後の血糖値が200(mg/dl)未満と、生活習慣(摂取物)における緑黄色野菜の摂取量が60g未満と、属性における年齢が30〜40代との組み合わせのノードR、症状におけるヘモグロビンが6.5%以上と、生活習慣(摂取物)における緑黄色野菜の摂取が120g以上との組み合わせのノードS、症状における空腹時血糖値が126(mg/dl)未満と、年齢が50代以上との組み合わせのノードTがそれぞれ設けられている。そして、このノードRは、「決まった時間に時間をかけて食事をする」の第1連関度が70%、「甘いものや脂っぽい食事を避ける」の第1連関度が20%となっている。またノードSは、「緑黄色野菜を120g以上取る」の第1連関度が70%、「決まった時間に時間をかけて食事をする」の第1連関度が50%、「甘いものや脂っぽい食事を避ける」の第1連関度が30%となっている。ノードTは、「食物繊維を含む食品を取る」の第1連関度が60%、「日に3分間以上の運動を行う」の第1連関度が40%となっている。   In the example of FIG. 3, 75 grams of glucose in the symptoms of lifestyle-related diseases and a blood glucose level of less than 200 (mg / dl) after 2 hours, and intake of green and yellow vegetables in lifestyle (ingestible) is less than 60 g , Node R in combination with age 30 to 40 in the attribute, Node S in combination with hemoglobin in the symptoms of 6.5% or more and intake of green and yellow vegetables in the lifestyle (intake) of 120 g or more, in the symptoms A node T in which fasting blood glucose level is less than 126 (mg / dl) and age is 50 or more is provided. And this Node R has 70% of the first relevance of "take time to eat over time" and 20% of the first relevance of "avoid sweet or greasy meals" ing. In addition, Node S has 70% of the first linkage degree of "take 120g or more of green and yellow vegetables", 50% of the first linkage degree of "take time over a fixed time", and "sweet and fat The first association of "avoid eating a meal" is 30%. The node T has a first association degree of 60% for "take food containing dietary fiber" and a 40% association degree for "exercise for 3 minutes or more per day".

このような組み合わせの第1連関度を予め取得しておく。次に探索部27は、このような第1連関度を参照し、操作部25を介して新たに入力された症状、生活習慣、属性情報が、第1連関度の左側の何れに該当するかを判別する。仮に操作部25を介して新たに入力された症状が、75グラムのブドウ糖を飲み2時間後の血糖値が200(mg/dl)未満であり、摂取物が緑黄色野菜の摂取量が60g未満であり、属性が年齢が30〜40代である場合には、ノードRに該当するため、かかるノードRの第1連関度70%である「決まった時間に時間をかけて食事をする」や、第1連関度20%である「甘いものや脂っぽい食事を避ける」等を選択することとなる。同様に操作部25を介して新たに入力された症状がヘモグロビンが6.5%以上であり、摂取物が緑黄色野菜の摂取が120g以上である場合には、ノードSに該当するため、かかるノードSの第1連関度70%である「緑黄色野菜を120g以上取る」、第1連関度50%である「決まった時間に時間をかけて食事をする」、第1連関度30%である「甘いものや脂っぽい食事を避ける」等を選択することとなる。   The first association degree of such a combination is obtained in advance. Next, the search unit 27 refers to such a first association degree, and which one of the left side of the first association degree corresponds to the condition, lifestyle, and attribute information newly input through the operation unit 25? To determine If the condition newly input through the operation unit 25 is 75 grams of glucose and the blood glucose level after 2 hours is less than 200 (mg / dl) and the intake is less than 60 g of greenish yellow vegetables If the attribute is in the 30's to 40's, the node R corresponds to the node R, so that the first association degree of the node R is 70%, "deep eating for a fixed time," or The first association degree of 20%, such as "avoid sweet foods and greasy foods" will be selected. Similarly, when the symptom newly input through the operation unit 25 is 6.5% or more of hemoglobin and the intake of green and yellow vegetables is 120 g or more of the ingested item, the node S corresponds to the node S. "Take 120g or more of green and yellow vegetables" which is 70% of the first association of S, "do eat over time at a fixed time" which is 50% of the first association, and "it is 30% of the first association" Avoid sweet and greasy food.

なお第1連関度は、いわゆる機械学習を通じて更新が可能なモデルで構成されていてもよく、ニューラルネットワークで構成されていてもよい。またこの第1連関度は、深層学習がなされることを前提としたネットワークで構成されていてもよい。   The first association degree may be configured by a model that can be updated through so-called machine learning, or may be configured by a neural network. The first association degree may be configured by a network on the premise that deep learning is performed.

探索部27は、このようにデータベース3に記憶されている第1連関度を参照し、操作部25を介して新たに入力された症状、生活習慣、属性情報が、第1連関度の左側に配列された各症状、生活習慣、属性情報の何れに該当するかを判別する。   The search unit 27 refers to the first association degree stored in the database 3 in this manner, and the condition, lifestyle, and attribute information newly input through the operation unit 25 are on the left side of the first association. It is determined which of the arranged symptoms, lifestyle, and attribute information corresponds.

探索部27は、操作部25を介して新たに取得した症状、生活習慣、属性情報に基づき、これら第1連関度を参照することにより、処方を選択する作業を行う。このとき、探索部27は、最も第1連関度の高い処方を選択するようにしてもよい。上述したように第1連関度が高いほど、その選択の的確性が高くなるためである。しかし、探索部27は、最も第1連関度の高い処方を選択する場合に限定されることはなく、第1連関度が中程度のもの、又は第1連関度が低いものをあえて選択するようにしてもよい。また、これ以外に症状、生活習慣、属性情報と処方との間で矢印が繋がっていない第1連関度が0%である処方を選択してもよいことは勿論である。探索部27は、この処方を一つ選択する場合に限定されるものではなく、第1連関度を参照した上であえて複数の処方を選択するようにしてもよい。探索部27によって探索された処方は、表示部23を介して表示される。   The search unit 27 performs an operation of selecting a prescription by referring to the first association degree based on the symptom, lifestyle, and attribute information newly acquired through the operation unit 25. At this time, the search unit 27 may select a prescription with the highest degree of first association. As described above, as the first association degree is higher, the selection accuracy is higher. However, the search unit 27 is not limited to selecting the prescription with the highest degree of first association, and may intentionally select one having a medium first degree or a low degree of the first association. You may In addition to this, it is needless to say that a prescription having a first association degree of 0% in which an arrow is not connected between symptoms, lifestyle, attribute information and prescription may be selected. The search unit 27 is not limited to the case of selecting one of the prescriptions, and may select a plurality of prescriptions with reference to the first association degree. The prescription searched for by the search unit 27 is displayed via the display unit 23.

なお、この図3に挙げられている症状、生活習慣、属性情報、処方の各項目は一例であり、症状、生活習慣、属性情報、処方に該当するものであれば上述した処理動作を実行してもよいことは勿論である。   Each item of the symptom, lifestyle, attribute information, and prescription listed in FIG. 3 is an example, and the processing operation described above is executed if it corresponds to the symptom, lifestyle, attribute information, and prescription. Of course it may be good.

即ち、本発明を適用した処方探索システム1によれば、操作部25を介して新たに取得した症状から、上述した第1連関度を参照することで処方を判別することが可能となる。しかも本発明を適用した処方探索システム1によれば、これらの判別動作を人手を介することなく自動的に行うことが可能となる。これにより、新たに取得した症状から、専門的知識を有するスタッフが解析を行うことに対する人件費と時間を要する必要がなくなる。   That is, according to the prescription search system 1 to which the present invention is applied, it is possible to discriminate the prescription from the symptom newly acquired through the operation unit 25 by referring to the first degree of association described above. Moreover, according to the prescription search system 1 to which the present invention is applied, it is possible to automatically perform these determination operations without human intervention. This eliminates the need for labor and time for staff with specialized knowledge to perform analysis from newly acquired symptoms.

また、本発明を適用した処方探索システム1では、3段階以上に設定されている第1連関度を介して処方の探索を行う点に特徴がある。第1連関度は、例えば0〜100%までの数値で記述することができるが、これに限定されるものではなく3段階以上の数値で記述できるものであればいかなる段階で構成されていてもよい。   Further, the prescription search system 1 to which the present invention is applied is characterized in that the prescription search is performed via the first association degree set in three or more stages. The first association degree can be described by, for example, a numerical value of 0 to 100%, but is not limited thereto and may be configured at any stage as long as it can be described by three or more stages of numerical values. Good.

このような3段階以上の数値で表される第1連関度に基づいて探索することで、複数の処方が選ばれる状況下において、当該連関度の高い順に探索して表示することも可能となる。このように第1連関度の高い順にユーザに表示できれば、より可能性の高い処方を優先的に選択して表示することもできる。一方、第1連関度の低い処方であってもセカンドオピニオンという意味で、そこから特定される処方を表示することができ、ファーストオピニオンにおいて表示された処方で症状が改善されない場合等において有用性を発揮することができる。   By searching based on the first association degree represented by such three or more numerical values, it becomes possible to search and display in descending order of the association degree in a situation where a plurality of prescriptions are selected. . As described above, if it is possible to display to the user in descending order of the first association degree, it is possible to preferentially select and display more likely prescriptions. On the other hand, even in the case of a prescription with a low degree of first association, the prescription specified from that can be displayed in the sense of a second opinion, and it is useful in cases where symptoms are not improved by the prescription indicated in the first opinion. It can be demonstrated.

これに加えて、本発明によれば、第1連関度が1%のような極めて低い処方も見逃すことなく判断することができる。第1連関度が極めて低い処方であっても僅かな兆候として繋がっているものであり、何十回、何百回に一度は、有益な処方として役に立つ場合もあることをユーザに対して注意喚起することができる。   In addition to this, according to the present invention, it is possible to judge without losing a very low prescription having a first association degree of 1%. It warns the user that even very low prescriptions for the first association are connected as slight signs and that they may be useful as useful prescriptions once in tens or hundreds of times. can do.

更に本発明によれば、このような3段階以上の第1連関度に基づいて探索を行うことにより、閾値の設定の仕方で、探索方針を決めることができるメリットがある。閾値を低くすれば、上述した第1連関度が1%の処方であっても漏れなく拾うことができる反面、正解の可能性が低い第1連関度に基づく処方を沢山拾ってしまう場合もある。一方、閾値を高くすれば、正解の可能性が高い処方のみ絞り込むことができる反面、何十回、何百回に一度は好適な解を示す処方を見落としてしまう場合もある。いずれに重きを置くかは、ユーザ側、システム側の考え方に基づいて決めることが可能となるが、このような重点を置くポイントを選ぶ自由度を高くすることが可能となる。   Furthermore, according to the present invention, there is an advantage that the search policy can be determined by the method of setting the threshold value by performing the search based on the first degree of association of three or more steps. If the threshold is lowered, even if the above-mentioned first association degree is 1%, it can be picked up without omission, but on the other hand, there may be cases where a large number of prescriptions based on the first association degree with low possibility of correct answer. . On the other hand, if the threshold value is increased, it is possible to narrow down only the prescription having a high possibility of the correct answer, but on the other hand, a prescription showing a suitable solution may be overlooked in tens of times and once in hundreds. It is possible to decide which one to place a weight on the basis of the idea of the user side or the system side, but it becomes possible to increase the degree of freedom to select such emphasis points.

更に本発明では、上述した第1連関度を更新させるようにしてもよい。つまり、図3に示すような症状と、処方とを随時更新していく。この更新は、例えばインターネットを始めとした公衆通信網を介して提供された情報を反映させるようにしてもよい。また、専門家による研究データや論文、学会発表や、新聞記事、書籍等の内容に基づいてシステム側又はユーザ側が人為的に、又は自動的に更新するようにしてもよい。これらの更新処理においては人工知能を活用するようにしてもよい。   Furthermore, in the present invention, the first degree of association described above may be updated. That is, the symptoms as shown in FIG. 3 and the prescription are updated as needed. This update may reflect information provided via a public communication network such as, for example, the Internet. In addition, the system side or the user side may update artificially or automatically based on the contents of research data, articles, academic conference presentations, newspaper articles, books, etc. by experts. In these update processes, artificial intelligence may be used.

この第1連関度の更新は、症状と、それに対する処方との関係性に関する情報が入る都度、第1連関度を上昇させ、或いは下降させる。例えば、ある症状に対してある処方が効くことが論文や学会発表、その他実験的検証に基づく研究データ等を通じて新たに確認できた場合、その症状と処方との連関度を上昇させる。また、ある症状に対して、ある処方が効かないことが論文や学会発表、その他実験的検証に基づく研究データ等を通じて新たに確認できた場合、その症状と処方との第1連関度を下降させる。   This update of the first association level raises or lowers the first association level whenever information on the relationship between the symptom and the prescription therefor is received. For example, if the effectiveness of a certain prescription for a certain symptom can be newly confirmed through a paper, a conference presentation, or other research data based on experimental verification, the degree of association between the symptom and the prescription is increased. In addition, if it is newly confirmed that a certain prescription does not work for a certain symptom through papers, academic conference presentations, or other research data based on experimental verification, the first association degree between the symptom and the prescription is lowered. .

第1連関度は、上述したように3段階以上とされていることで、このような第1連関度の上昇させたい場合、又は下降させたい場合に自在に対応することが可能となる。この第1連関度の更新そのものを上述した機械学習、深層学習を通じて行うようにしてもよい。   As described above, the first association degree is set to three or more stages, so that it is possible to freely cope with the case where it is desired to increase or decrease the first association degree. The update of the first association degree itself may be performed through the above-described machine learning and deep learning.

さらに今までに無い新たな症状が発見された場合、或いは今までに無い新たな処方が発見された場合、これらの間に新たに第1連関度を設定するようにしてもよい。そして、これらの新たな症状や処方に対する第1連関度を上述の如く更新させるようにしてもよい。   Furthermore, when a new symptom that has never been found or a new prescription that has never been found is found, a first association degree may be newly set between these. Then, the first association degree for these new symptoms and prescriptions may be updated as described above.

なお、第1連関度は、上述した実施の形態に限定されるものではない。図4の例では、複数の症状の組み合わせに対するノードUに対する第1連関度を定義したものである。即ち、このノードUは、空腹時血糖値、75グラムのブドウ糖を飲み2時間後の血糖値、随時血糖値、ヘモグロビンのうち2以上が繋がっている。このノードUには、更に生活習慣(摂取物)や属性も繋がっている。このノードUに対する新たな処方がそれぞれ第1連関度を通じて関連付けされている。   The first degree of association is not limited to the embodiment described above. In the example of FIG. 4, the first association degree for the node U is defined for the combination of a plurality of symptoms. That is, in this node U, two or more of the fasting blood glucose level, the blood glucose level 2 hours after drinking 75 grams of glucose, the blood glucose level at any time, and the hemoglobin are connected. This node U is further connected with lifestyle (consumables) and attributes. New prescriptions for this node U are associated with each other through the first association degree.

ちなみに、症状以外に、2以上の生活習慣(摂取物)の組み合わせや、2以上の属性情報の組み合わせが、ノードに関連付けされていてもよい。   Incidentally, in addition to the symptoms, a combination of two or more lifestyles (intakes) and a combination of two or more attribute information may be associated with the node.

また、本発明によれば、以前施された処方及びその処方を実施した患者による各変化症状と、新たな処方との3段階以上の第2連関度が予め記憶されているデータベース3を参照するようにしてもよい。この第2連関度は、例えばニューラルネットワーク等で構成されている。   Further, according to the present invention, reference is made to the database 3 in which the second association degree of three or more stages of the new prescription and each change symptom by the patient who has performed the prescription and the prescription given previously is stored in advance. You may do so. The second association degree is configured by, for example, a neural network or the like.

ここでいう以前施された処方は、本発明を適用した処方探索システム1を通じて探索された処方であるか否かに係わらず、患者に対して以前施されたあらゆる処方を含むものである。以前施された処方は、症状を改善するための食事や生活習慣に関するものであれば他のいかなる項目も含まれる。この以前施された処方としては、他に処方薬の薬名や手術、摂取したサプリメントの名前や摂取頻度、改善した生活態様等も含まれる。   Here, the previously applied prescription includes any prescription previously applied to the patient, regardless of whether the prescription is searched through the prescription search system 1 to which the present invention is applied. The prescription given before includes any other items related to the diet and lifestyle to improve the symptoms. The previously given prescription also includes the drug name and surgery of the prescribed drug, the name and frequency of intake of the supplement taken, and the life style improved.

ここでいう変化症状は処方を実施することで変化した症状を示す。この変化症状は、処方実施前と比較して改善された症状以外に、悪化した症状、あるいは以前と何ら変わりない症状も含まれる。   The change symptoms referred to here indicate the symptoms changed by performing the prescription. The altered symptoms include, in addition to the ameliorated symptoms compared to those before the administration of the prescription, the aggravated symptoms or symptoms that have never changed before.

このような操作部25を介して以前施された処方及びその処方を実施した患者による各変化症状が入力される。この入力された情報は、探索部27、データベース3へと送られる。   The prescription given before through such operation unit 25 and the respective change symptoms by the patient who has carried out the prescription are input. The input information is sent to the search unit 27 and the database 3.

探索部27は、操作部25から送られてきた情報に基づき、患者に対して新たな処方を探索する。この探索部27による探索の過程において、データベース3に記憶されている情報を参照する。   The search unit 27 searches for a new prescription for the patient based on the information sent from the operation unit 25. In the process of the search by the search unit 27, the information stored in the database 3 is referred to.

このデータベース3には、上述した第2連関度が予め記憶されている。第2連関度は、左側に配列された以前施された各処方及び各変化症状の組み合わせに対して、何れの新たな処方と関連性が高いかの度合いを示すものである。換言すれば、この第2連関度は、以前施された各処方及び各変化症状の組み合わせが、いかなる新たな処方に紐付けられる可能性が高いかを示す指標であり、症状から最適な処方を選択する上での的確性を示すものである。   The above-mentioned second association degree is stored in advance in the database 3. The second association degree indicates the degree to which the new prescription is highly relevant to each combination of the previously applied prescription and each change symptom arranged on the left side. In other words, this second association degree is an index indicating which new prescriptions are likely to be associated with each combination of each previously given prescription and each change symptom, and the optimum prescription is selected from the symptoms. It indicates the adequacy of the selection.

図5は、この第2連関度の例を示している。以前施された各処方及び各変化症状がこの第2連関度を介して左側に配列し、新たな各処方が第2連関度を介して右側に配列している。   FIG. 5 shows an example of this second degree of association. The previously applied prescriptions and the change symptoms are arranged on the left side via the second association degree, and each new prescription is arranged on the right side via the second association degree.

図5の例では、以前施された処方として「甘いものや脂っぽい食事を避ける」、「日に3分間以上の運動を行う」、並びに変化症状として空腹時血糖値126(mg/dl)以上のノードV、以前施された処方として「一口30回噛む」、「日に3分以上の運動を行う」、変化症状として空腹時血糖値126(mg/dl)未満、ヘモグロビン6.5%以上のノードWがそれぞれ設けられている。そして、このノードVは、新たな処方である「緑黄色野菜を120g以上取る」の第2連関度が70%、「決まった時間に時間をかけて食事をする」の第2連関度が40%となっている。またノードWは、新たな処方である「食物繊維を含む食品を取る」の第2連関度が80%、「日に3分間以上の運動を行う」の第2連関度が30%となっている。   In the example of FIG. 5, “prevent sweet and oily foods”, “exercise at least 3 minutes a day”, and fasting blood glucose level 126 (mg / dl) as change symptoms, as a previously administered prescription. Node V above, as a pre-administered prescription, "do biting 30 times a bit", "do exercise more than 3 minutes a day", less than 126 (mg / dl) fasting blood glucose level as change symptoms, hemoglobin 6.5% The above nodes W are provided respectively. And this node V has a second prescription of 70% for the new prescription “take over 120g of green and yellow vegetables” and 40% for the second prescription of “take time over a fixed time” It has become. In addition, Node W is 80% for the second association of "take food containing dietary fiber" which is a new prescription, and 30% for the second association of "exercise for 3 minutes or more per day". There is.

このような組み合わせの第2連関度を予め取得しておく。次に探索部27は、このような第2連関度を参照し、操作部25を介して新たに入力された、以前施された処方及びその処方を実施した患者による各変化症状が、第2連関度の左側に配列された各項目の何れに該当するかを判別する。仮に操作部25を介して入力された、以前施された処方が「一口30回噛む」、「日に3分以上の運動を行う」、変化症状として空腹時血糖値126(mg/dl)未満、ヘモグロビン6.5%以上である場合は、ノードWに該当する。かかる場合には、ノードWの第2連関度を参照した上で新たな処方として「食物繊維を含む食品を取る」、「日に3分間以上の運動を行う」等を選択していくこととなる。   The second association degree of such a combination is obtained in advance. Next, the search unit 27 refers to such a second association degree, and the previously applied prescription newly inputted through the operation unit 25 and each change symptom by the patient who has performed the prescription are the second It is determined which of the items arranged on the left side of the degree of association corresponds. The previously applied prescription that was temporarily input via the operation unit 25 is "bite 30 times a bit", "exercises for 3 minutes or more per day", and changes fasting blood glucose level 126 (mg / dl) as a change symptom And the hemoglobin corresponds to the node W when it is 6.5% or more. In such a case, select “take food containing dietary fiber”, “do exercise for at least 3 minutes a day”, etc. as new prescriptions with reference to the second association degree of Node W. Become.

このように、以前施された処方及びその処方を実施した患者による各変化症状に基づいて、新たな処方を自動的に探索することが可能となる。このため、患者の症状を継続的に観察し、これに応じた最適な処方を選択することができる。以前施された処方が比較的強いものである場合であって、その後の患者の症状が改善された場合には、以前よりも弱い処方に切り替える等、適時ベストな処方を提案し続けることが可能となる。   In this way, it becomes possible to automatically search for a new prescription based on the previously given prescription and each change symptom by the patient who has carried out the prescription. For this reason, it is possible to continuously observe the patient's symptoms and select an optimal prescription according to this. If the previously given prescription is relatively strong and the patient's condition improves afterward, it is possible to continue to propose the best timely prescription, such as switching to a weaker prescription than before. It becomes.

ちなみに、この第2連関度についても同様に更新させるようにしてもよい。つまり、図5に示すような以前施された処方及び各変化症状と新たな処方とを随時更新していく。この更新は、例えばインターネットを始めとした公衆通信網を介して提供された情報を反映させるようにしてもよい。また、専門家による研究データや論文、学会発表や、新聞記事、書籍等の内容に基づいてシステム側又はユーザ側が人為的に、又は自動的に更新するようにしてもよい。これらの更新処理においては人工知能を活用するようにしてもよい。   Incidentally, the second association degree may be updated similarly. That is, the previously applied prescription as shown in FIG. 5 and each change symptom and the new prescription are updated as needed. This update may reflect information provided via a public communication network such as, for example, the Internet. In addition, the system side or the user side may update artificially or automatically based on the contents of research data, articles, academic conference presentations, newspaper articles, books, etc. by experts. In these update processes, artificial intelligence may be used.

また、この第2連関度は、これら以前施された処方及び各変化症状以外に、上述した摂取物、属性情報、生活習慣、性格、外部情報の何れか1以上と組み合わせて処方との関連付けが行われていてもよいことは勿論である。   In addition to the previously given prescription and each change symptom, the second association degree is associated with the prescription in combination with any one or more of the above-mentioned intake, attribute information, lifestyle, character, and external information. Of course, it may be done.

更にこの第2連関度の処理動作は、上述した第1連関度の処理動作に基づいて探索されて以前施された処方並びにその処方に基づいて変化した症状が入力される場合に限定されるものではなく、これとは無関係の以前施された処方が入力されるものであってもよい。かかる場合には、以前の処方よりも更に範囲を拡大させて、以前の生活習慣までも含めて参照するようにしてもよい。以前の生活習慣とは、現在に至るまでの生活習慣の履歴情報で構成されていてもよいし、以前のある時点において断続的に検知した生活習慣であってもよい。変化症状も同様に、現在に至るまでの症状の変化履歴で構成されていてもよいし、以前のある時点において断続的に検知した症状であってもよい。   Furthermore, the processing operation of the second association degree is limited to the case where the prescription searched based on the processing operation of the first association degree described above and the symptom applied that has been changed based on the prescription is input. Alternatively, previously applied prescriptions that are unrelated to this may be input. In such a case, the scope may be expanded further than the previous prescription, and the reference may be made to the previous lifestyle. The previous lifestyle may be composed of history information of lifestyles up to the present, or may be lifestyles detected intermittently at a certain point in time. Similarly, the change symptom may be composed of the change history of the symptom up to the present, or may be a symptom detected intermittently at a certain point in time before.

発毛の処方探索
図6は、発毛の各症状と患者への処方との間で3段階以上の第1連関度が予め定義されている例を示している。各症状がこの第1連関度を介して左側に配列し、各処方が第1連関度を介して右側に配列している。第1連関度は、左側に配列された症状に対して、何れの処方と関連性が高いかの度合いを示すものである。
Prescription Search for Hair Growth FIG. 6 shows an example in which three or more first association degrees are predefined between each symptom of hair growth and a prescription for a patient. Each symptom is arranged on the left side through the first association degree, and each prescription is arranged on the right side through the first association degree. The first association degree indicates the degree to which the prescription is highly relevant to the symptoms arranged on the left side.

これに加えて、この第1連関度は、各症状と、生活習慣や属性情報との組み合わせに対して、1以上の処方を関連付けするものである。   In addition to this, the first association degree relates one or more prescriptions to a combination of each symptom and lifestyle and attribute information.

症状は、薄毛の各種症状であり、例えば脱毛範囲、毛根症状、抜け毛の本数等の直接的症状も、頭皮状態、体内ミネラル量等の間接的症状も含むものである。これら症状は、各種医療データに表される指標も、医師、患者、評価者等が感覚値として感じた結果(含むVAS評価)等も含む。   The symptoms are various symptoms of thin hair, and include direct symptoms such as hair loss range, hair root symptoms and number of hair loss, and indirect symptoms such as scalp condition and amount of mineral in the body. These symptoms include indexes represented in various medical data as well as results (including VAS evaluation) that a doctor, a patient, an evaluator, etc. felt as sensory values.

生活習慣は、患者が生活する上で関係するあらゆる事象が含まれる。この生活習慣とは、例えば食生活に関するものであれば、その食事の際に摂取する摂取物や食事の量、食事の時間等が含まれる。ここでいう摂取物は、患者が摂取可能なあらゆるものが含まれ、食物、飲料、サプリメント、薬剤等である。また生活習慣は、睡眠に関するものであれば、睡眠時間、起床時刻、就寝時刻等が含まれる。また、生活習慣は、運動に関するものであれば、運動時間や運動のメニュー等も含まれる。また、生活習慣はヘアケアであれば、シャンプーやトニック等による髪や頭皮の手入れ、紫外線防止対策、マッサージ等も含まれる。   Lifestyles include any event that is relevant to the patient's life. This lifestyle includes, for example, if it relates to the eating habits, the amount of intakes and meals to be taken at the time of the meal, the time of the meal, and the like. As used herein, the term “ingestible” includes anything that can be ingested by a patient, and includes foods, beverages, supplements, drugs and the like. In addition, if the lifestyle is related to sleep, sleep time, wake-up time, bedtime time, etc. are included. Also, if the lifestyle relates to exercise, exercise time, exercise menu, etc. are included. In addition, if the lifestyle is hair care, care for hair and scalp with shampoo, tonic, etc., UV protection measures, massage, etc. are included.

患者の属性情報としては、年齢、性別、職業、同居人の有無等、2親等以内に同種の症状の人が要るか否か、或いは医療機関による検診結果等の情報も含まれる。   The attribute information of the patient also includes information such as age, sex, occupation, presence or absence of cohabitant, whether or not a person of the same type of symptom is required within two relatives, or examination result by medical institution.

処方は、いかなる栄養素を摂取するか、いかなる生活習慣とするか、いかなる薬剤を摂取すべきかといった、症状を緩和するあらゆるものが含まれる。また処方は、医療施術も含む。処方は、施すべき処方のスケジュールや治療計画を提示するようにしてもよい。   Prescriptions include anything that relieves symptoms, such as what nutrients to take, what lifestyles to take and what medications to take. The prescription also includes medical procedures. The prescription may present a schedule of prescription to be administered and a treatment plan.

図6の例では、薄毛の症状における毛根症状が男性型脱毛と、生活習慣(摂取物)におけるタンパク質の量が少ない場合と、属性情報における薄毛遺伝が親族に薄毛者がいる場合との組み合わせのノードR、症状における毛根症状が脂漏性脱毛と、生活習慣(摂取物)におけるタンパク質の量が多い場合との組み合わせのノードS、症状における脱毛範囲がハミルトン分類YYYと、属性情報における薄毛遺伝が親族に薄毛者がいない場合との組み合わせのノードTがそれぞれ設けられている。そして、このノードRは、「赤身肉類の摂取量を増やす」の第1連関度が70%、「選択洗浄性シャンプーを3分/日こする」の第1連関度が20%となっている。またノードSは、「サイトカイン集合体導入0.1mg/回」の第1連関度が70%、「アミノ酸栄養系サプリメント2g/日」の第1連関度が50%、「選択洗浄性シャンプーを3分/日こする」の第1連関度が30%となっている。ノードTは、「エタノール系とニックを2分/日」の第1連関度が60%、「赤身肉類の摂取量を増やす」の第1連関度が40%となっている。   In the example of FIG. 6, the hair root symptom in the symptom of thin hair is a combination of male pattern hair loss, the case where the amount of protein in lifestyle (ingestible) is small, and the thin hair inheritance in the attribute information has a thin person in relatives. Node R, a combination of seborrheic hair loss symptoms with seborrheic alopecia and a high amount of protein in lifestyle habits (ingestible), node S with a hair loss range in symptoms of Hamilton classification YYY, and thin hair inheritance in attribute information A node T is provided in combination with the case where there is no thin hair in the relatives. And this Node R has 70% of the first association degree of “increasing the intake of red meat” and 20% of the first association degree of “selectable washable shampoo for 3 minutes / day”. . In addition, Node S has 70% of the first degree of association with “introduction of 0.1 mg of cytokine assembly”, 50% of the degree of first association of “amino acid nutritional supplement 2 g / day”, and “3 selected cleansing shampoos” The first degree of association for "minutes / days" is 30%. The node T has a first association degree of 60% with an “ethanol-based and nick 2 min / day”, and a 40% first association degree with “increasing red meat intake”.

このような組み合わせの第1連関度を予め取得しておく。次に探索部27は、このような第1連関度を参照し、操作部25を介して新たに入力された症状、生活習慣、属性情報が、第1連関度の左側の何れに該当するかを判別する。仮に操作部25を介して新たに入力された症状が、薄毛の症状における毛根症状が男性型脱毛であり、生活習慣(摂取物)におけるタンパク質の量が少なく、属性情報における薄毛遺伝が親族に薄毛者がいる場合には、ノードRに該当するため、かかるノードRの第1連関度70%である「赤身肉類の摂取量を増やす」や、第1連関度20%である「選択洗浄性シャンプーを3分/日こする」等を選択することとなる。   The first association degree of such a combination is obtained in advance. Next, the search unit 27 refers to such a first association degree, and which one of the left side of the first association degree corresponds to the condition, lifestyle, and attribute information newly input through the operation unit 25? To determine Temporarily the symptom newly input through the operation unit 25 is the hair root symptom in the symptom of thin hair is male pattern hair loss, the amount of protein in the lifestyle (ingestible) is small, and the thin hair inheritance in the attribute information is thin hair to a relative In the case where there is an elderly person, because it corresponds to Node R, “increase the intake of red meats” which is 70% of the first association of Node R or “selective cleansing shampoo” which is 20% of the first association. "3 minutes / day" will be selected.

なお、この図6に挙げられている症状、生活習慣、属性情報、処方の各項目は一例であり、症状、生活習慣、属性情報、処方に該当するものであれば上述した処理動作を実行してもよいことは勿論である。   Each item of the symptom, lifestyle, attribute information, and prescription listed in FIG. 6 is an example, and the processing operation described above is executed if it corresponds to the symptom, lifestyle, attribute information, and prescription. Of course it may be good.

なお、第1連関度は、上述した実施の形態に限定されるものではない。図7の例では、複数の症状の組み合わせに対するノードUに対する第1連関度を定義したものである。即ち、このノードUは、脱毛範囲がハミルトン分類XXX型、毛根症状がひこう性脱毛、生活習慣(摂取物)におけるタンパク質の量が多い、属性情報における薄毛遺伝が親族に薄毛者がいない、が繋がっている。即ち、ノードUに対して2以上の症状が繋がっている。   The first degree of association is not limited to the embodiment described above. The example of FIG. 7 defines the first association degree for the node U with respect to a combination of a plurality of symptoms. That is, this node U has a hair loss range of Hamilton classification XXX type, hair root symptoms are alopecia hair loss, a large amount of protein in lifestyle (ingestible), and there are no thin hair in relative information in thin hair inheritance in attribute information. It is connected. That is, two or more symptoms are connected to the node U.

ちなみに、症状以外に、2以上の生活習慣(摂取物)の組み合わせや、2以上の属性情報の組み合わせが、ノードUに関連付けされていてもよい。   Incidentally, in addition to the symptoms, a combination of two or more lifestyles (intakes) or a combination of two or more attribute information may be associated with the node U.

また、本発明によれば、以前施された処方及びその処方を実施した患者による各変化症状と、新たな処方との3段階以上の第2連関度が予め記憶されているデータベース3を参照するようにしてもよい。   Further, according to the present invention, reference is made to the database 3 in which the second association degree of three or more stages of the new prescription and each change symptom by the patient who has performed the prescription and the prescription given previously is stored in advance. You may do so.

なお、本実施形態においては、いわゆる生活習慣病に限定されるものではなく、あらゆる疾患に対する処方を探索する場合も同様に行うことができる。   In addition, in this embodiment, it is not limited to what is called a lifestyle-related disease, It can carry out similarly, also when searching the prescription with respect to any disease.

図8は、この第2連関度の例を示している。以前施された各処方及び各変化症状がこの第2連関度を介して左側に配列し、新たな各処方が第2連関度を介して右側に配列している。   FIG. 8 shows an example of this second degree of association. The previously applied prescriptions and the change symptoms are arranged on the left side via the second association degree, and each new prescription is arranged on the right side via the second association degree.

図8の例では、以前施された処方として「サイトカイン集合体導入0.1mg/回」、「赤身肉類の摂取量を増やす」、変化症状として脱毛範囲「ハミルトン分類XXX型」がそれぞれリンクするノードV、以前施された処方として「選択洗浄性シャンプーを3分/日こすり洗い」、「赤身肉類の摂取量を増やす」、変化症状として毛根症状「脂漏性脱毛」がそれぞれリンクするノードWがそれぞれ設けられている。そして、このノードVは、新たな処方である「サイトカイン集合体導入0.1mg/回」の第2連関度が70%、「アミノ酸栄養系サプリメント2g/日」の第2連関度が40%となっている。またノードWは、新たな処方である「選択洗浄性シャンプーを3分/日こする」の第2連関度が80%、「日に3分間以上の運動を行う」の第2連関度が30%となっている。   In the example of FIG. 8, nodes to which “cytokine aggregate introduction 0.1 mg / time”, “increasing the intake of red meats” are given as a prescription given before, and a hair loss range “Hamilton classification XXX type” is linked as a change symptom V, the previously applied prescription "3 minutes / day scrub wash on selected cleansing shampoo", "increasing the intake of red meat", and the node W to which the hair root symptom "seborrheic hair loss" is linked as the change symptom Each is provided. And this Node V is 70% of the second association of "0.1 mg / time of cytokine assembly introduction" which is a new prescription, and 40% of the second association of "amino acid nutrition supplement 2 g / day". It has become. In addition, Node W has 80% of the second association degree of the new prescription “Separate Selective Cleansing Shampoo 3 minutes / day” and the second association degree of “exercise for 3 minutes or more per day” is 30. It is%.

このような組み合わせの第2連関度を予め取得しておく。次に探索部27は、このような第2連関度を参照し、操作部25を介して新たに入力された、以前施された処方及びその処方を実施した患者による各変化症状が、第2連関度の左側に配列された各項目の何れに該当するかを判別する。仮に操作部25を介して入力された、以前施された処方が「選択洗浄性シャンプーを3分/日こすり洗い」、「赤身肉類の摂取量を増やす」、変化症状として脱毛範囲がハミルトン分類YYY、毛根症状が脂漏性脱毛である場合は、ノードWに該当する。かかる場合には、ノードWの第2連関度を参照した上で新たな処方として「選択洗浄性シャンプーを3分/日こすり洗い」、「日に3分間以上の運動を行う」等を選択していくこととなる。   The second association degree of such a combination is obtained in advance. Next, the search unit 27 refers to such a second association degree, and the previously applied prescription newly inputted through the operation unit 25 and each change symptom by the patient who has performed the prescription are the second It is determined which of the items arranged on the left side of the degree of association corresponds. The prescription applied previously through the operation unit 25 is "prescribed washable shampoo 3 minutes / day", "increasing the intake of red meat", the hair loss range as a change symptom Hamilton classification YYY When the hair root symptom is seborrheic hair loss, it corresponds to node W. In such a case, refer to the second association of Node W, and select "3 minutes / day scrubbing of selected cleansing shampoo", "do exercise for 3 minutes or more on the day", etc. as a new prescription. It will

ちなみに、この第2連関度についても同様に更新させるようにしてもよい。つまり、図5に示すような以前施された処方及び各変化症状と新たな処方とを随時更新していく。この更新は、例えばインターネットを始めとした公衆通信網を介して提供された情報を反映させるようにしてもよい。また、専門家による研究データや論文、学会発表や、新聞記事、書籍等の内容に基づいてシステム側又はユーザ側が人為的に、又は自動的に更新するようにしてもよい。これらの更新処理においては人工知能を活用するようにしてもよい。   Incidentally, the second association degree may be updated similarly. That is, the previously applied prescription as shown in FIG. 5 and each change symptom and the new prescription are updated as needed. This update may reflect information provided via a public communication network such as, for example, the Internet. In addition, the system side or the user side may update artificially or automatically based on the contents of research data, articles, academic conference presentations, newspaper articles, books, etc. by experts. In these update processes, artificial intelligence may be used.

また、この第2連関度は、これら以前施された処方及び各変化症状以外に、上述した摂取物、属性情報、生活習慣、性格、外部情報の何れか1以上と組み合わせて処方との関連付けが行われていてもよいことは勿論である。   In addition to the previously given prescription and each change symptom, the second association degree is associated with the prescription in combination with any one or more of the above-mentioned intake, attribute information, lifestyle, character, and external information. Of course, it may be done.

更にこの第2連関度の処理動作は、上述した第1連関度の処理動作に基づいて探索されて以前施された処方並びにその処方に基づいて変化した症状が入力される場合に限定されるものではなく、これとは無関係の以前施された処方が入力されるものであってもよい。かかる場合には、以前の処方よりも更に範囲を拡大させて、以前の生活習慣までも含めて参照するようにしてもよい。以前の生活習慣とは、現在に至るまでの生活習慣の履歴情報で構成されていてもよいし、以前のある時点において断続的に検知した生活習慣であってもよい。変化症状も同様に、現在に至るまでの症状の変化履歴で構成されていてもよいし、以前のある時点において断続的に検知した症状であってもよい。   Furthermore, the processing operation of the second association degree is limited to the case where the prescription searched based on the processing operation of the first association degree described above and the symptom applied that has been changed based on the prescription is input. Alternatively, previously applied prescriptions that are unrelated to this may be input. In such a case, the scope may be expanded further than the previous prescription, and the reference may be made to the previous lifestyle. The previous lifestyle may be composed of history information of lifestyles up to the present, or may be lifestyles detected intermittently at a certain point in time. Similarly, the change symptom may be composed of the change history of the symptom up to the present, or may be a symptom detected intermittently at a certain point in time before.

美容に対する処方探索
図9は、美容に関する各症状と処方との間で3段階以上の第1連関度が予め定義されている例を示している。各症状がこの第1連関度を介して左側に配列し、各処方が第1連関度を介して右側に配列している。第1連関度は、左側に配列された症状に対して、何れの処方と関連性が高いかの度合いを示すものである。
Prescription Search for Beauty FIG. 9 shows an example in which three or more first association degrees are predefined between each symptom relating to beauty and a prescription. Each symptom is arranged on the left side through the first association degree, and each prescription is arranged on the right side through the first association degree. The first association degree indicates the degree to which the prescription is highly relevant to the symptoms arranged on the left side.

これに加えて、この第1連関度は、各症状と、生活習慣や属性情報との組み合わせに対して、1以上の処方を関連付けするものである。   In addition to this, the first association degree relates one or more prescriptions to a combination of each symptom and lifestyle and attribute information.

症状は、美容に関する各種症状であり、例えば顔のくすみ、顔のしわ、顔のシミ等の直接的症状も、肌の水分量、体内ミネラル量等の間接的症状も含むものである。これら症状は、各種医療データにあらわされる指標も、医師、患者、評価者等が感覚値として感じた結果(含むVAS評価)等も含む。   The symptoms are various cosmetic symptoms, and include direct symptoms such as facial dullness, facial wrinkles, facial stains, and indirect symptoms such as skin moisture and body mineral content. These symptoms include the indices expressed in various medical data as well as the results (including VAS evaluation) that the doctor, the patient, the evaluator, etc. felt as sensory values.

生活習慣は、患者が生活する上で関係するあらゆる事象が含まれる。この生活習慣とは、例えば食生活に関するものであれば、その食事の際に摂取する摂取物や食事の量、食事の時間等が含まれる。ここでいう摂取物は、患者が摂取可能なあらゆるものが含まれ、食物、飲料、サプリメント、薬剤等である。また生活習慣は、睡眠に関するものであれば、睡眠時間、起床時刻、就寝時刻等が含まれる。また、生活習慣は、運動に関するものであれば、運動時間や運動のメニュー等も含まれる。また、生活習慣はスキンケアであれば、美容液による肌の手入れ、紫外線防止対策、クレンジング、マッサージ等も含まれる。   Lifestyles include any event that is relevant to the patient's life. This lifestyle includes, for example, if it relates to the eating habits, the amount of intakes and meals to be taken at the time of the meal, the time of the meal, and the like. As used herein, the term “ingestible” includes anything that can be ingested by a patient, and includes foods, beverages, supplements, drugs and the like. In addition, if the lifestyle is related to sleep, sleep time, wake-up time, bedtime time, etc. are included. Also, if the lifestyle relates to exercise, exercise time, exercise menu, etc. are included. In addition, if the lifestyle is skin care, skin care with beauty essence, measures to prevent ultraviolet rays, cleansing, massage, etc. are included.

患者の属性情報としては、年齢、職業、同居人の有無等、2親等以内に同種の症状の人が要るか否か、或いは医療機関による検診結果等の情報も含まれる。   The attribute information of the patient also includes information such as age, occupation, presence or absence of cohabitation, whether or not a person of the same symptom is required within two relatives, or examination result of a medical institution or the like.

処方は、いかなる栄養素を摂取するか、いかなる生活習慣とするか、いかなる薬剤を摂取すべきかといった、症状を緩和するあらゆるものが含まれる。また処方は、医療施術も含む。処方は、施すべき処方のスケジュールや治療計画を提示するようにしてもよい。   Prescriptions include anything that relieves symptoms, such as what nutrients to take, what lifestyles to take and what medications to take. The prescription also includes medical procedures. The prescription may present a schedule of prescription to be administered and a treatment plan.

図9の例では、症状における顔のくすみがレベル3である場合と、生活習慣(摂取物)におけるタンパク質の量が少ない場合と、属性における年齢が30〜40代との組み合わせのノードR、症状における顔のしわがレベル2である場合と、生活習慣(摂取物)におけるタンパク質が多い場合との組み合わせのノードSと、症状における顔のくすみがレベル2である場合と、属性情報における年齢が50代以上との組み合わせのノードTがそれぞれ設けられている。そして、このノードRは、「日に3分間以上の運動を行う」の第1連関度が70%、「保湿系美容液3mg/日」の第1連関度が20%となっている。またノードSは、「サイトカイン集合体導入0.1mg/回」の第1連関度が70%、「赤身肉類の摂取量を増やす」の第1連関度が50%、「保湿形美容液3mg/日」の第1連関度が30%となっている。ノードTは、「アミノ酸栄養系サプリメント2g/日」の第1連関度が60%、「日に3分間以上の運動を行う」の第1連関度が40%となっている。   In the example of FIG. 9, the node R in the case where the amount of protein in the lifestyle habit (ingestible) is low and the age in the attribute is 30 to 40 years in combination when the face dullness in the symptom is level 3; The combination of node S with a level 2 face wrinkle and a high level of protein in a lifestyle (ingestible), a level 2 face dirt with symptoms and an age 50 in attribute information Nodes T in combination with each other are respectively provided. And this node R is 70% of 1st connection degree of "exercise for 3 minutes or more on the day", and 1st connection degree of "moisturizing cosmetic liquid 3 mg / day" is 20%. In addition, Node S had a 70% first association rate of “introduction of 0.1 mg / cycle of cytokine assembly”, a 50% first association degree of “increasing the intake of red meats”, and “3 mg of moisturizing serum”. The first association degree for “Sun” is 30%. Node T has 60% of the first association of "amino acid nutritional supplement 2 g / day" and 40% of "performing more than 3 minutes a day".

このような組み合わせの第1連関度を予め取得しておく。次に探索部27は、このような第1連関度を参照し、操作部25を介して新たに入力された症状、生活習慣、属性情報が、第1連関度の左側の何れに該当するかを判別する。仮に操作部25を介して新たに入力された症状が、美容に対する症状における顔のくすみがレベル3であり、生活習慣(摂取物)におけるタンパク質の量が少なく、属性における年齢が30〜40代である場合には、ノードRに該当するため、かかるノードRの第1連関度70%である「日に3分間以上の運動を行う」や、第1連関度20%である「保湿系美容液3mg/日」等を選択することとなる。   The first association degree of such a combination is obtained in advance. Next, the search unit 27 refers to such a first association degree, and which one of the left side of the first association degree corresponds to the condition, lifestyle, and attribute information newly input through the operation unit 25? To determine Temporarily, the condition newly input via the operation unit 25 is that the level of facial dullness in the symptom for beauty is level 3, the amount of protein in the lifestyle (ingestible) is small, and the age in the attribute is 30-40s. In some cases, because it corresponds to node R, “perform exercise for 3 minutes or more on the day,” which is 70% of the first association of node R, or “moisturizing cosmetic solution, which is 20% of the first association. "3 mg / day" etc. will be selected.

なお、この図9に挙げられている症状、生活習慣、属性情報、処方の各項目は一例であり、症状、生活習慣、属性情報、処方に該当するものであれば上述した処理動作を実行してもよいことは勿論である。   Each item of the symptom, lifestyle, attribute information, and prescription listed in FIG. 9 is one example, and the processing operation described above is executed if it corresponds to the symptom, lifestyle, attribute information, and prescription. Of course it may be good.

なお、第1連関度は、上述した実施の形態に限定されるものではない。図10の例では、複数の症状の組み合わせに対するノードUに対する第1連関度を定義したものである。即ち、このノードUは、顔のくすみがレベル1、顔のしわがレベル2、生活習慣(摂取物)におけるタンパク質の量が多い、属性情報における年齢が50代以上、が繋がっている。即ち、ノードUに対して2以上の症状が繋がっている。   The first degree of association is not limited to the embodiment described above. In the example of FIG. 10, the first association degree for the node U is defined for the combination of a plurality of symptoms. That is, this node U is connected with the level 1 of the face dullness, the level 2 of the wrinkles of the face, the large amount of protein in the lifestyle (intake), and the age of 50s or more in the attribute information. That is, two or more symptoms are connected to the node U.

ちなみに、症状以外に、2以上の生活習慣の組み合わせや、2以上の属性情報の組み合わせが、ノードUに関連付けされていてもよい。   Incidentally, in addition to the symptoms, a combination of two or more lifestyles and a combination of two or more attribute information may be associated with the node U.

また、本発明によれば、以前施された処方及びその処方を実施した患者による各変化症状と、新たな処方との3段階以上の第2連関度が予め記憶されているデータベース3を参照するようにしてもよい。   Further, according to the present invention, reference is made to the database 3 in which the second association degree of three or more stages of the new prescription and each change symptom by the patient who has performed the prescription and the prescription given previously is stored in advance. You may do so.

図11は、この第2連関度の例を示している。以前施された各処方及び各変化症状がこの第2連関度を介して左側に配列し、新たな各処方が第2連関度を介して右側に配列している。   FIG. 11 shows an example of this second degree of association. The previously applied prescriptions and the change symptoms are arranged on the left side via the second association degree, and each new prescription is arranged on the right side via the second association degree.

図11の例では、以前施された処方として「サイトカイン集合体導入0.1mg/回」、「赤身肉類の摂取量を増やす」、変化症状として顔のくすみがレベル1、がそれぞれリンクするノードV、以前施された処方として「保湿系美容液3mg/l」、「赤身肉類の摂取量を増やす」、顔のくすみがレベル2、顔のしわがレベル2、がそれぞれリンクするノードWがそれぞれ設けられている。そして、このノードVは、新たな処方である「サイトカイン集合体導入0.1mg/回」の第2連関度が70%、「イソフラボン系サプリメント1g/日」の第2連関度が40%となっている。またノードWは、新たな処方である「保湿系美容液3mg/日」の第2連関度が80%、「日に3分間以上の運動を行う」の第2連関度が30%となっている。   In the example shown in FIG. 11, Node V linked with “cytokine assembly introduction 0.1 mg / time”, “increasing the intake of red meats” as the prescription given previously, and level 1 of the face dullness as the change symptom, respectively As a prescription applied previously, “node moisturizing cosmetic solution 3 mg / l”, “increasing intake of red meats”, node W with face dullness level 2 and face wrinkle level 2 respectively provided It is done. And this Node V is 70% of the second association of "0.1 mg / time of cytokine assembly introduction" which is a new prescription, and 40% of the second association of "isoflavone supplement 1 g / day". ing. In addition, Node W has 80% of the second link of "new moisturizing cosmetic solution 3 mg / day" and 30% of the second link of "exercise at least 3 minutes a day". There is.

このような組み合わせの第2連関度を予め取得しておく。次に探索部27は、このような第2連関度を参照し、操作部25を介して新たに入力された、以前施された処方及びその処方を実施した患者による各変化症状が、第2連関度の左側に配列された各項目の何れに該当するかを判別する。仮に操作部25を介して入力された、以前施された処方が「保湿系美容液3mg/l」、「赤身肉類の摂取量を増やす」、変化症状における顔のくすみがレベル2、顔のしわがレベル2である場合は、ノードWに該当する。かかる場合には、ノードWの第2連関度を参照した上で新たな処方として「保湿系美容液3mg/日」、「日に3分間以上の運動を行う」等を選択していくこととなる。   The second association degree of such a combination is obtained in advance. Next, the search unit 27 refers to such a second association degree, and the previously applied prescription newly inputted through the operation unit 25 and each change symptom by the patient who has performed the prescription are the second It is determined which of the items arranged on the left side of the degree of association corresponds. The prescription applied previously through the operation unit 25 is “Moisturizing cosmetic solution 3 mg / l”, “Increasing the intake of red meats”, “Facial dullness in changing symptoms is level 2” If it is my level 2, it corresponds to node W. In such a case, after referring to the second association degree of Node W, select “Moisturizing cosmetic solution 3 mg / day”, “Perform exercise for at least 3 minutes a day”, etc. as a new prescription. Become.

ちなみに、この第2連関度についても同様に更新させるようにしてもよい。つまり、図5に示すような以前施された処方及び各変化症状と新たな処方とを随時更新していく。この更新は、例えばインターネットを始めとした公衆通信網を介して提供された情報を反映させるようにしてもよい。また、専門家による研究データや論文、学会発表や、新聞記事、書籍等の内容に基づいてシステム側又はユーザ側が人為的に、又は自動的に更新するようにしてもよい。これらの更新処理においては人工知能を活用するようにしてもよい。   Incidentally, the second association degree may be updated similarly. That is, the previously applied prescription as shown in FIG. 5 and each change symptom and the new prescription are updated as needed. This update may reflect information provided via a public communication network such as, for example, the Internet. In addition, the system side or the user side may update artificially or automatically based on the contents of research data, articles, academic conference presentations, newspaper articles, books, etc. by experts. In these update processes, artificial intelligence may be used.

また、この第2連関度は、これら以前施された処方及び各変化症状以外に、上述した摂取物、属性情報、生活習慣、性格、外部情報の何れか1以上と組み合わせて処方との関連付けが行われていてもよいことは勿論である。   In addition to the previously given prescription and each change symptom, the second association degree is associated with the prescription in combination with any one or more of the above-mentioned intake, attribute information, lifestyle, character, and external information. Of course, it may be done.

更にこの第2連関度の処理動作は、上述した第1連関度の処理動作に基づいて探索されて以前施された処方並びにその処方に基づいて変化した症状が入力される場合に限定されるものではなく、これとは無関係の以前施された処方が入力されるものであってもよい。かかる場合には、以前の処方よりも更に範囲を拡大させて、以前の生活習慣までも含めて参照するようにしてもよい。以前の生活習慣とは、現在に至るまでの生活習慣の履歴情報で構成されていてもよいし、以前のある時点において断続的に検知した生活習慣であってもよい。変化症状も同様に、現在に至るまでの症状の変化履歴で構成されていてもよいし、以前のある時点において断続的に検知した症状であってもよい。   Furthermore, the processing operation of the second association degree is limited to the case where the prescription searched based on the processing operation of the first association degree described above and the symptom applied that has been changed based on the prescription is input. Alternatively, previously applied prescriptions that are unrelated to this may be input. In such a case, the scope may be expanded further than the previous prescription, and the reference may be made to the previous lifestyle. The previous lifestyle may be composed of history information of lifestyles up to the present, or may be lifestyles detected intermittently at a certain point in time. Similarly, the change symptom may be composed of the change history of the symptom up to the present, or may be a symptom detected intermittently at a certain point in time before.

1 処方探索システム
3 データベース
21 内部バス
23 表示部
24 制御部
25 操作部
26 通信部
27 探索部
28 記憶部
Reference Signs List 1 prescription search system 3 database 21 internal bus 23 display unit 24 control unit 25 operation unit 26 communication unit 27 search unit 28 storage unit

本発明を適用した処方探索システムは、各症状と、各生活習慣並びに各属性情報の何れか1以上との組み合わせと、その処方との3段階以上の第1連関度が予め記憶されているデータベースと、上記組み合わせを構成する情報が入力される入力手段と、上記データベースに記憶されている第1連関度を参照し、上記入力手段を介して入力された上記情報に基づき、1以上の処方を探索する探索手段とを備え、上記データベースには、上記探索手段により探索されて以前施された処方及び上記処方を実施した患者による各変化症状と、新たな処方との3段階以上の第2連関度が予め記憶され、上記入力手段は、以前施された処方を実施した実際の患者による変化症状が入力され、上記探索手段は、上記データベースに記憶されている第2連関度を参照し、上記入力手段を介して入力された上記変化症状及び以前施された処方に基づき、1以上の新たな処方を探索する探索手段とを備えることを特徴とする。 The prescription search system to which the present invention is applied is a database in which three or more first association degrees of the combination of each symptom, each lifestyle and any one or more of each attribute information, and the prescription thereof are stored in advance. And an input unit to which information constituting the combination is input, and a first association degree stored in the database, and one or more prescriptions are input based on the information input through the input unit. And a search means for searching, wherein the database contains a prescription which has been searched by the search means and each change symptom by a patient who has carried out the prescription and a second relation of three or more stages of a new prescription and a new prescription. The degree is stored in advance, the input means receives the change symptom according to the actual patient who has given the prescription given before, and the search means receives the second association degree stored in the database. Reference, based on the formulation that has been subjected to by the above change conditions and previously entered via said input means, characterized in that it comprises a search means for searching for one or more new prescription.

本発明を適用した処方探索システムは、以前の生活習慣及び以前からの各変化症状と、新たな処方との3段階以上の第2連関度が予め記憶されているデータベースと、実際に以前の生活習慣及び当該生活習慣を実施した実際の患者による変化症状が入力される入力手段と、上記データベースに記憶されている第2連関度を参照し、上記入力手段を介して入力された上記以前の生活習慣及び上記変化症状に基づき、1以上の新たな処方を探索する探索手段とを備えることを特徴とする。 The prescription search system to which the present invention is applied is a database in which three or more second association degrees of the new prescription are previously stored with the previous lifestyle and each change symptom from the previous, and the actual life of the previous practice. input means changes due to actual patients was performed habits and the lifestyle symptoms is input, with reference to the second association degree stored in the database, the previous life which is input via said input means And search means for searching for one or more new prescriptions based on the habit and the change symptom.

本発明を適用した処方探索プログラムは、各症状と、各生活習慣並びに各属性情報の何れか1以上との組み合わせと、その処方との3段階以上の第1連関度を予め取得する第1連関度取得ステップと、上記組み合わせを構成する情報が入力される入力ステップと、上記第1連関度取得ステップにより取得した第1連関度を参照し、上記入力ステップにおいて入力された上記情報に基づき、1以上の処方を探索する探索ステップと、上記探索ステップにおいて探索されて以前施された処方及び上記処方を実施した患者による各変化症状と、新たな処方との3段階以上の第2連関度を取得する第2連関度取得ステップと、以前施された処方を実施した実際の患者による変化症状が入力される変化症状入力ステップと、上記第2連関度取得ステップにおいて取得した第2連関度を参照し、上記変化症状入力ステップにおいて入力された上記変化症状及び以前施された処方に基づき、1以上の新たな処方を探索する新処方探索ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。 The prescription search program to which the present invention is applied is a first association that acquires in advance three or more first association degrees of a combination of each symptom, each lifestyle, and any one or more of each attribute information, and its prescription. Referring to the degree acquisition step, the input step into which the information forming the combination is input, and the first degree of association acquired in the first degree of association acquisition step, 1 based on the information input in the input step The search step for searching for the above-mentioned prescription, the prescription which was searched in the above-mentioned search step and each changing symptom by the patient who implemented the prescription and carried out the above-mentioned prescription, and the second prescription of two or more stages of new prescription The second association degree acquisition step, the change symptom input step in which the change symptom by the actual patient who has performed the prescription given before is input, and the second association degree acquisition step And a new prescription search step for searching for one or more new prescriptions based on the change symptom and the previously applied prescription inputted in the change symptom input step with reference to the acquired second association degree. It is characterized by having it run .

本発明を適用した処方探索プログラムは、以前の生活習慣及び以前からの各変化症状と、新たな処方との3段階以上の第2連関度を取得する第2連関度取得ステップと、実際に以前の生活習慣及び当該生活習慣を実施した実際の患者による変化症状が入力される変化症状入力ステップと、上記第2連関度取得ステップにおいて取得した第2連関度を参照し、上記変化症状入力ステップを介して入力された上記以前の生活習慣及び上記変化症状に基づき、1以上の新たな処方を探索する新処方探索ステップとを有し、上記各ステップをコンピュータにより実行することを特徴とする。 Formulation search program according to the present invention includes a previous life habits and second association degree acquiring each change condition, the second association of three or more stages of a new formulation of a long, indeed previously The above change symptom input step is referred to with reference to the change symptom input step in which the lifestyle habit of the patient and the change symptom by the actual patient who has carried out the lifestyle habit is input and the second association degree acquired in the second association degree acquisition step. And a new prescription searching step of searching for one or more new prescriptions based on the previous lifestyle and the change symptom inputted via the computer, and the steps are executed by the computer.

本発明を適用した処方探索方法は、各症状と、各生活習慣並びに各属性情報の何れか1以上との組み合わせと、その処方との3段階以上の第1連関度を予め取得する第1連関度取得ステップと、上記組み合わせを構成する情報が入力される入力ステップと、上記第1連関度取得ステップにより取得した第1連関度を参照し、上記入力ステップにおいて入力された上記情報に基づき、1以上の処方を探索する探索ステップと、上記探索ステップにおいて探索されて以前施された処方及び上記処方を実施した患者による各変化症状と、新たな処方との3段階以上の第2連関度を取得する第2連関度取得ステップと、以前施された処方を実施した実際の患者による変化症状が入力される変化症状入力ステップと、上記第2連関度取得ステップにおいて取得した第2連関度を参照し、上記変化症状入力ステップにおいて入力された上記変化症状及び以前施された処方に基づき、1以上の新たな処方を探索する新処方探索ステップとを有し、上記各ステップをコンピュータが実行することを特徴とする。 The prescription search method to which the present invention is applied is a first association relationship in which three or more first association degrees of a combination of each symptom, each lifestyle and any one or more of each attribute information, and the prescription thereof are acquired in advance. Referring to the degree acquisition step, the input step into which the information forming the combination is input, and the first degree of association acquired in the first degree of association acquisition step, 1 based on the information input in the input step The search step for searching for the above-mentioned prescription, the prescription which was searched in the above-mentioned search step and each changing symptom by the patient who implemented the prescription and carried out the above-mentioned prescription, and the second prescription of two or more stages of new prescription The second association degree acquisition step, the change symptom input step where the change symptom by the actual patient who has performed the prescription given before is input, and the second A new prescription search step of searching for one or more new prescriptions based on the change symptom and the previously applied prescription inputted in the change symptom input step with reference to the acquired second association degree, A computer executes each step .

本発明を適用した処方探索方法は、以前の生活習慣及び以前からの各変化症状と、新たな処方との3段階以上の第2連関度を取得する第2連関度取得ステップと、実際に以前の生活習慣及び当該生活習慣を実施した実際の患者による変化症状が入力される変化症状入力ステップと、上記第2連関度取得ステップにおいて取得した第2連関度を参照し、上記変化症状入力ステップを介して入力された上記以前の生活習慣及び上記変化症状に基づき、1以上の新たな処方を探索する新処方探索ステップとを有し、上記各ステップをコンピュータが実行することを特徴とする。 Formulation search method according to the present invention includes a previous life habits and second association degree acquiring each change condition, the second association of three or more stages of a new formulation of a long, indeed previously The above change symptom input step is referred to with reference to the change symptom input step in which the lifestyle habit of the patient and the change symptom by the actual patient who has carried out the lifestyle habit is input and the second association degree acquired in the second association degree acquisition step. And a new prescription searching step of searching for one or more new prescriptions based on the previous lifestyle and the change symptom inputted via the computer, and the computer executes the above steps.

Claims (15)

各症状と、各生活習慣並びに各属性情報の何れか1以上との組み合わせと、その処方との3段階以上の第1連関度が予め記憶されているデータベースと、
上記組み合わせを構成する情報が入力される入力手段と、
上記データベースに記憶されている第1連関度を参照し、上記入力手段を介して入力された上記情報に基づき、1以上の処方を探索する探索手段とを備えること
を特徴とする処方探索システム。
A combination of each symptom, each lifestyle, and any one or more of each attribute information, and a database in which three or more first association degrees with its prescription are stored in advance;
An input unit to which information constituting the combination is input;
A prescription search system comprising: searching means for searching for one or more prescriptions based on the information inputted through the input means with reference to the first association degree stored in the database.
上記データベースには、上記探索手段により探索されて以前施された処方及び上記処方を実施した患者による各変化症状と、新たな処方との3段階以上の第2連関度が予め記憶され、
上記入力手段は、以前施された処方を実施した実際の患者による変化症状が入力され、
上記探索手段は、上記データベースに記憶されている第2連関度を参照し、上記入力手段を介して入力された上記変化症状及び以前施された処方に基づき、1以上の新たな処方を探索する探索手段とを備えること
を特徴とする請求項1記載の処方探索システム。
In the above-mentioned database, the second association degree of three or more stages of the prescription searched for by the search means and each change symptom by the patient who executed the prescription and the patient who implemented the prescription and the new prescription is stored in advance.
The above input means is inputted with the change symptoms by the actual patient who carried out the prescription given before,
The search means refers to the second association degree stored in the database and searches for one or more new prescriptions based on the change symptom and the previously applied prescription inputted through the input means. The prescription search system according to claim 1, comprising: search means.
以前の生活習慣及び以前からの各変化症状と、新たな処方との3段階以上の第2連関度が予め記憶されているデータベースと、
実際に以前施された処方及び当該処方を実施した実際の患者による変化症状が入力される入力手段と、
上記データベースに記憶されている第2連関度を参照し、上記入力手段を介して入力された上記以前施された処方及び上記変化症状に基づき、1以上の新たな処方を探索する探索手段とを備えること
を特徴とする処方探索システム。
A database in which two or more second association degrees of three or more stages of a new prescription and a previous lifestyle and each change symptom from before and a new prescription are stored beforehand;
An input means for inputting a prescription actually given before and a change symptom by an actual patient who has carried out the prescription;
Searching means for searching for one or more new prescriptions based on the previously applied prescription and the change symptom inputted through the input means with reference to the second association degree stored in the database; The prescription search system characterized by having.
上記データベースには、薄毛、美容、疾患の何れかに関する上記各症状との組み合わせの上記第1連関度が予め記憶されていること
を特徴とする請求項1又は2項記載の処方探索システム。
The prescription search system according to claim 1 or 2, wherein the first association degree of the combination with each of the symptoms related to any of thin hair, beauty and disease is stored in the database in advance.
上記データベースには、薄毛、美容、疾患の何れかに関する上記各変化症状との組み合わせの上記第2連関度が予め記憶されていること
を特徴とする請求項3記載の処方探索システム。
The prescription search system according to claim 3, wherein the second association degree of the combination with each of the change symptoms relating to any of thin hair, beauty and disease is stored in advance in the database.
上記データベースは、各症状と、各生活習慣並びに各属性情報の何れか1以上との組み合わせと、その処方との関係を新たに取得した場合には、これを上記第1連関度に反映させることで更新すること
を特徴とする請求項1又は2項記載の処方探索システム。
When the above database newly acquires the relationship between each symptom, a combination of each lifestyle and any one or more of each attribute information, and the prescription thereof, this should be reflected in the first association degree. The prescription search system according to claim 1 or 2, wherein updating is performed.
上記第1連関度はニューラルネットワークで構成されており、
上記データベースは、人工知能を活用することにより、上記第1連関度に上記反映を行うことで更新すること
を特徴とする請求項6記載の花粉症の処方探索システム。
The first association degree is composed of a neural network,
The prescription search system for pollinosis according to claim 6, wherein the database is updated by performing the reflection on the first association degree by utilizing artificial intelligence.
上記データベースは、以前の生活習慣及び以前からの各変化症状と、新たな処方との関係を取得した場合には、これを上記第2連関度に反映させることで更新すること
を特徴とする請求項3記載の処方探索システム。
The above database is characterized in that, when the relationship between the previous lifestyle and each change symptom from the previous and the new prescription is acquired, the database is updated by reflecting it on the second association degree. The prescription search system according to Item 3.
上記第2連関度はニューラルネットワークで構成されており、
上記データベースは、人工知能を活用することにより、上記第2連関度に上記反映を行うことで更新すること
を特徴とする請求項8記載の処方探索システム。
The second association degree is composed of a neural network,
The prescription search system according to claim 8, wherein the database is updated by performing the reflection on the second association degree by utilizing artificial intelligence.
各症状と、各生活習慣並びに各属性情報の何れか1以上との組み合わせと、その処方との3段階以上の第1連関度を予め取得する第1連関度取得ステップと、
上記組み合わせを構成する情報が入力される入力ステップと、
上記第1連関度取得ステップにより取得した第1連関度を参照し、上記入力ステップにおいて入力された上記情報に基づき、1以上の処方を探索する探索ステップとをコンピュータに実行させること
を特徴とする処方探索プログラム。
A first association degree acquisition step of acquiring in advance three or more stages of first association degrees with combinations of each symptom, each lifestyle and any one or more of each attribute information, and
An input step in which information constituting the combination is input;
And causing a computer to execute a search step of searching for one or more prescriptions based on the information input in the input step with reference to the first relationship degree acquired in the first association degree acquisition step. Prescription Search Program.
上記探索ステップにおいて探索されて以前施された処方及び上記処方を実施した患者による各変化症状と、新たな処方との3段階以上の第2連関度を取得する第2連関度取得ステップと、
以前施された処方を実施した実際の患者による変化症状が入力される変化症状入力ステップと、
上記第2連関度取得ステップにおいて取得した第2連関度を参照し、上記変化症状入力ステップにおいて入力された上記変化症状及び以前施された処方に基づき、1以上の新たな処方を探索する新処方探索ステップとを有すること
を特徴とする請求項10記載の処方探索プログラム。
A second association degree acquiring step for acquiring three or more second association degrees between each new symptom and each change symptom by a patient who has been searched in the search step and given the previous administration and the above described prescription;
A change symptom input step in which the change symptom by the actual patient who has given the prescription given before is input, and
A new prescription for searching for one or more new prescriptions based on the change symptom and the previously applied prescription inputted in the change symptom input step with reference to the second association degree obtained in the second relation value obtaining step. The prescription search program according to claim 10, comprising a search step.
以前の生活習慣及び以前からの各変化症状と、新たな処方との3段階以上の第2連関度を取得する第2連関度取得ステップと、
実際に以前施された処方及び当該処方を実施した実際の患者による変化症状が入力される変化症状入力ステップと、
上記第2連関度取得ステップにおいて取得した第2連関度を参照し、上記変化症状入力ステップを介して入力された上記以前施された処方及び上記変化症状に基づき、1以上の新たな処方を探索する新処方探索ステップとを有し、上記各ステップをコンピュータにより実行すること
を特徴とする処方探索プログラム。
A second association degree acquisition step for acquiring three or more second association degrees between the previous lifestyle and each of the former change symptoms and the new prescription;
A change symptom input step in which a prescription that has actually been given and a change symptom according to an actual patient who has given the prescription are inputted;
With reference to the second association degree acquired in the second association degree acquiring step, one or more new prescriptions are searched based on the previously applied prescription inputted through the change symptom inputting step and the change symptom. And a new prescription searching step, and the above-mentioned each step is executed by a computer.
各症状と、各生活習慣並びに各属性情報の何れか1以上との組み合わせと、その処方との3段階以上の第1連関度を予め取得する第1連関度取得ステップと、
上記組み合わせを構成する情報が入力される入力ステップと、
上記第1連関度取得ステップにより取得した第1連関度を参照し、上記入力ステップにおいて入力された上記情報に基づき、1以上の処方を探索する探索ステップとを有し、
上記各ステップをコンピュータが実行すること
を特徴とする処方探索方法。
A first association degree acquisition step of acquiring in advance three or more stages of first association degrees with combinations of each symptom, each lifestyle and any one or more of each attribute information, and
An input step in which information constituting the combination is input;
Searching for one or more prescriptions based on the information input in the input step with reference to the first association degree acquired in the first association degree acquiring step;
A method of searching for a prescription, characterized in that the computer executes the above steps.
上記探索ステップにおいて探索されて以前施された処方及び上記処方を実施した患者による各変化症状と、新たな処方との3段階以上の第2連関度を取得する第2連関度取得ステップと、
以前施された処方を実施した実際の患者による変化症状が入力される変化症状入力ステップと、
上記第2連関度取得ステップにおいて取得した第2連関度を参照し、上記変化症状入力ステップにおいて入力された上記変化症状及び以前施された処方に基づき、1以上の新たな処方を探索する新処方探索ステップとを有すること
を特徴とする請求項13記載の処方探索方法。
A second association degree acquiring step for acquiring three or more second association degrees between each new symptom and each change symptom by a patient who has been searched in the search step and given the previous administration and the above described prescription;
A change symptom input step in which the change symptom by the actual patient who has given the prescription given before is input, and
A new prescription for searching for one or more new prescriptions based on the change symptom and the previously applied prescription inputted in the change symptom input step with reference to the second association degree obtained in the second relation value obtaining step. The prescription search method according to claim 13, further comprising a search step.
以前の生活習慣及び以前からの各変化症状と、新たな処方との3段階以上の第2連関度を取得する第2連関度取得ステップと、
実際に以前施された処方及び当該処方を実施した実際の患者による変化症状が入力される変化症状入力ステップと、
上記第2連関度取得ステップにおいて取得した第2連関度を参照し、上記変化症状入力ステップを介して入力された上記以前施された処方及び上記変化症状に基づき、1以上の新たな処方を探索する新処方探索ステップとを有し、
上記各ステップをコンピュータが実行すること
を特徴とする処方探索方法。
A second association degree acquisition step for acquiring three or more second association degrees between the previous lifestyle and each of the former change symptoms and the new prescription;
A change symptom input step in which a prescription that has actually been given and a change symptom according to an actual patient who has given the prescription are inputted;
With reference to the second association degree acquired in the second association degree acquiring step, one or more new prescriptions are searched based on the previously applied prescription inputted through the change symptom inputting step and the change symptom. New prescription search step
A method of searching for a prescription, characterized in that the computer executes the above steps.
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2021010734A1 (en) * 2019-07-17 2021-01-21 사회복지법인 삼성생명공익재단 Medical examination result sheet generation system
JP2021039637A (en) * 2019-09-05 2021-03-11 Assest株式会社 Heatstroke risk determination program and system
JP2021192163A (en) * 2020-06-05 2021-12-16 株式会社コスミックコーポレーション Biological information evaluation system and biological information evaluation program

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002163359A (en) * 2000-11-27 2002-06-07 Mediva:Kk Device and system for supporting medical diagnosis/ treatment and computer readable recording medium recording medical diagnosis/treatment support program
JP2003233671A (en) * 2001-10-01 2003-08-22 L'oreal Sa Method and system for predicting and/or pursuing change of state on outer surface of body
JP2005110944A (en) * 2003-10-07 2005-04-28 Sanyo Electric Co Ltd Apparatus, method and program for assisting medical examination
JP2008102699A (en) * 2006-10-18 2008-05-01 Konica Minolta Medical & Graphic Inc Database system, program, and information processing method
JP2008532104A (en) * 2004-12-30 2008-08-14 プロベンティス インコーポレーテッド A method, system, and computer program product for generating and applying a prediction model capable of predicting a plurality of medical-related outcomes, evaluating an intervention plan, and simultaneously performing biomarker causality verification

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002163359A (en) * 2000-11-27 2002-06-07 Mediva:Kk Device and system for supporting medical diagnosis/ treatment and computer readable recording medium recording medical diagnosis/treatment support program
JP2003233671A (en) * 2001-10-01 2003-08-22 L'oreal Sa Method and system for predicting and/or pursuing change of state on outer surface of body
JP2005110944A (en) * 2003-10-07 2005-04-28 Sanyo Electric Co Ltd Apparatus, method and program for assisting medical examination
JP2008532104A (en) * 2004-12-30 2008-08-14 プロベンティス インコーポレーテッド A method, system, and computer program product for generating and applying a prediction model capable of predicting a plurality of medical-related outcomes, evaluating an intervention plan, and simultaneously performing biomarker causality verification
JP2008102699A (en) * 2006-10-18 2008-05-01 Konica Minolta Medical & Graphic Inc Database system, program, and information processing method

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2021010734A1 (en) * 2019-07-17 2021-01-21 사회복지법인 삼성생명공익재단 Medical examination result sheet generation system
JP2021039637A (en) * 2019-09-05 2021-03-11 Assest株式会社 Heatstroke risk determination program and system
JP2021192163A (en) * 2020-06-05 2021-12-16 株式会社コスミックコーポレーション Biological information evaluation system and biological information evaluation program

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