JP2019185252A - 情報処理装置、待ち時間算出プログラム及び待ち時間算出方法 - Google Patents

Abstract

【課題】待ち時間の算出精度を向上させることを目的としている。【解決手段】複数の患者の過去の電子カルテデータと前記複数の患者にかかる過去の診察所要時間とに基づき生成された情報と、入力された問診票情報とに応じて、前記問診票情報により特定される患者の予測診察時間を算出する予測診察時間算出部と、前記予測診察時間を用いて、前記特定される患者の次に受け付けをする患者の待ち時間を算出する待ち時間算出部と、を有する情報処理装置である。【選択図】図８

Description

本発明は、情報処理装置、待ち時間算出プログラム及び待ち時間算出方法に関する。

従来から、病院等の医療機関を受診する場合の待ち時間の長さは、患者が医療機関に対して抱く不満の原因の１つとなっている。例えば、患者がある程度の待ち時間を想定していたとしても、他の患者の個々の症状によって診察時間が異なるため、想定していた以上に待ち時間が長くなることがある。

そこで、従来では、問診情報によって示される症状と、基本設定情報に含まれる症状別修正情報とに基づき、標準診察時間を修正して予測診察時間を患者毎に求め、患者毎の予測診察時間から、新たに診察待ちに加わる患者の待ち時間を求める技術が知られている。

特開２０１４−２０３４１６号公報

しかしながら、従来の技術では、患者の症状や重症度等を考慮せずに予測診察時間を算出するため、その精度が低い。したがって、従来の技術では、予測診察時間に基づき算出される待ち時間の精度も不十分であった。

１つの側面では、本発明は、待ち時間の算出精度を向上させることを目的としている。

一つ態様では、複数の患者の過去の電子カルテデータと前記複数の患者にかかる過去の診察所要時間とに基づき生成された情報と、入力された問診票情報とに応じて、前記問診票情報により特定される患者の予測診察時間を算出する予測診察時間算出部と、前記予測診察時間を用いて、前記特定される患者の次に受け付けをする患者の待ち時間を算出する待ち時間算出部と、を有する情報処理装置である。

上記各部は、上記各部を実現する処理、各部を実現する手順としても良く、各処理をコンピュータに実行させるプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体とすることもできる。

待ち時間の算出精度を向上させることができる。

待ち時間算出システムのシステム構成の一例を示す図である。 情報処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 待ち時間算出処理部の機能を説明する図である。 患者情報記憶部に格納された患者情報について説明する図である。 統計処理部の処理を説明する図である。 待ち時間算出処理部の有する組み合わせ作成部の処理を説明するフローチャートである。 組み合わせ情報の一例を示す図である。 待ち時間算出部の処理を説明するフローチャートである。 診察状況情報の一例を示す図である。

以下に図面を参照して、実施形態について説明する。図１は、待ち時間算出システムのシステム構成の一例を示す図である。

本実施形態の待ち時間算出システム１００は、情報処理装置２００と、表示装置３００とを有する。情報処理装置２００と、表示装置３００とは、ネットワーク等を介して接続されている。

また、本実施形態の待ち時間算出システム１００は、例えば、医療機関等に設置された電子カルテシステム１、受付・会計システム２、検査管理システム３等と通信を行う。

尚、電子カルテシステム１は、電子カルテシステム１が設置された医療機関を受診している患者の症状、病名、治療の内容等に関する診療情報（電子カルテデータ）が格納されたデータベースを有する。

受付・会計システム２は、電子カルテシステム１と連携して動作するシステムであり、患者の受付や会計に関する受付・会計に関する情報が格納されたデータベースを有する。尚、受付に関する情報の管理と会計に関する情報の管理は、それぞれが別々のシステムによって行われても良い。検査管理システム３は、患者が検査等を行う場合の検査予約や検査にかかる時間、検査結果等、患者毎の検査に関する情報が格納されたデータベースを有する。

尚、本実施形態の情報処理装置２００が通信する各システムは、図１に示す３つのシステムに限定されない。本実施形態の情報処理装置２００は、例えば、待ち時間算出システム１００が設置される医療機関が有するシステムのうち、上述した３つのシステム以外のシステムと通信しても良い。

本実施形態の情報処理装置２００は、待ち時間算出処理部２１０を有する。本実施形態の待ち時間算出処理部２１０は、電子カルテシステム１、受付・会計システム２、検査管理システム３のそれぞれが有するデータベースから、患者毎の情報を収集する。次に、待ち時間算出処理部２１０は、各システムから収集した情報に基づき、収集した情報に含まれる、ある項目の値と他の項目の値との関係を示す組み合わせ情報を生成しておく。つまり、本実施形態の組み合わせ情報は、電子カルテシステム１が有する、過去の患者達の電子カルテデータ（診療情報）に基づき生成される情報である。

また、待ち時間算出処理部２１０は、新たに受け付けした患者の問診票が示す問診票情報が入力されると、問診票情報と組み合わせ情報とに基づき、受け付けした患者の予測診察時間を算出する。そして、待ち時間算出処理部２１０は、算出した予測診察時間に基づき、現在の待ち時間を算出して、表示装置３００に表示させる。

このように、本実施形態によれば、受け付けした患者の状態に合わせて、患者毎の予測診察時間を算出するため、予測診察時間の精度を向上させることができる。また、本実施形態では、予測診察時間の精度が向上するため、予測診察時間に基づき算出される待ち時間の精度も向上させることができる。

以下に、本実施形態の情報処理装置２００について、さらに説明する。図２は、情報処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。

本実施形態の情報処理装置２００は、それぞれバスＢで相互に接続されている入力装置２１、出力装置２２、ドライブ装置２３、補助記憶装置２４、メモリ装置２５、演算処理装置２６及びインターフェース装置２７を含む。

入力装置２１は、各種の情報の入力を行うための装置であり、例えばキーボードやポインティングデバイス等により実現される。出力装置２２は、各種の情報の出力を行うためものであり、例えばディスプレイ等により実現される。インターフェース装置２７は、ＬＡＮカード等を含み、ネットワークに接続する為に用いられる。

待ち時間算出処理部２１０等を実現する待ち時間算出プログラムは、情報処理装置２００を制御する各種プログラムの少なくとも一部である。待ち時間算出プログラムは例えば記憶媒体２８の配布やネットワークからのダウンロード等によって提供される。待ち時間算出プログラムを記録した記憶媒体２８は、ＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等の様に情報を光学的、電気的或いは磁気的に記録する記憶媒体、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の様に情報を電気的に記録する半導体メモリ等、様々なタイプの記憶媒体を用いることができる。

また、待ち時間算出プログラムは、待ち時間算出プログラムを記録した記憶媒体２８がドライブ装置２３にセットされると、記憶媒体２８からドライブ装置２３を介して補助記憶装置２４にインストールされる。ネットワークからダウンロードされた待ち時間算出プログラムは、インターフェース装置２７を介して補助記憶装置２４にインストールされる。

補助記憶装置２４は、インストールされた待ち時間算出プログラムを格納すると共に、待ち時間算出処理部２１０が収集した各種の情報等の必要なファイル、データ等を格納する。メモリ装置２５は、情報処理装置２００の起動時に補助記憶装置２４から待ち時間算出プログラムを読み出して格納する。そして、演算処理装置２６はメモリ装置２５に格納された待ち時間算出プログラムに従って、後述するような各種処理を実現している。

次に、図３を参照して、本実施形態の情報処理装置２００の有する待ち時間算出処理部２１０の機能について説明する。図３は、待ち時間算出処理部の機能を説明する図である。

本実施形態の待ち時間算出処理部２１０は、組み合わせ作成部２２０と、算出部２３０とを有する。

本実施形態の組み合わせ作成部２２０は、算出部２３０による待ち時間の算出において参照される組み合わせ情報を作成する。組み合わせ作成部２２０が行う処理は、算出部２３０により行われる処理の事前処理である。

本実施形態の算出部２３０は、組み合わせ情報を参照して患者毎の予測診察時間を算出し、予測診察時間に基づく待ち時間を算出して出力する。

本実施形態の組み合わせ作成部２２０は、患者情報記憶部２２１、組み合わせ情報記憶部２２２、情報収集部２２３、統計処理部２２４、組み合わせ決定部２２５を有する。

患者情報記憶部２２１と組み合わせ情報記憶部２２２は、例えば、補助記憶装置２４やメモリ装置２５等によって実現される。また、情報収集部２２３、統計処理部２２４、組み合わせ決定部２２５は、演算処理装置２６がメモリ装置２５等に格納された待ち時間算出プログラムを読みだして実行することで実現される。

本実施形態の患者情報記憶部２２１には、情報収集部２２３により、電子カルテシステム１、受付・会計システム２、検査管理システム３等から収集された診療情報、受付・会計に関する情報、検査に関する情報を、患者を特定する識別情報毎に格納されている。患者情報記憶部２２１に格納された情報を患者情報と呼ぶ。患者情報の詳細は後述する。

組み合わせ情報記憶部２２２は、患者情報記憶部２２１に格納された患者情報に対して、後述する処理を行って生成された組み合わせ情報が格納される。この組み合わせ情報には、組み合わせ毎の平均診察時間が含まれる。組み合わせ情報の詳細は後述する。

情報収集部２２３は、電子カルテシステム１、受付・会計システム２、検査管理システム３等の各システムから、患者を特定する識別情報毎に情報を収集し、患者情報記憶部２２１に格納する。

統計処理部２２４は、患者情報記憶部２２１に格納された患者情報に対して、統計処理を行う。統計処理部２２４の処理の詳細は後述する。

組み合わせ決定部２２５は、統計処理部２２４による処理の結果に応じて、患者情報に含まれる、相関のある項目の値と他の項目の値との組み合わせを決定する。そして、組み合わせ決定部２２５は、組み合わせ毎の平均診察時間を算出して項目の値と他の項目の値とに対応付けて、組み合わせ情報記憶部２２２に格納する。

本実施形態の算出部２３０は、入力受付部２３１、組み合わせ参照部２３２、合致率算出部２３３、組み合わせ抽出部２３４、重み付け部２３５、予測診察時間算出部２３６、待ち時間算出部２３７、出力部２３８、診察状況格納部２３９、診察状況記憶部２４０を有する。

入力受付部２３１は、例えば、受付・会計システム２に新たな患者の問診票情報が入力されると、新たに入力された問診票情報を取得する。また、入力受付部２３１は、受付・会計システム２から、患者の診察が開始したことを示す通知の入力や、診察が終了したことを示す通知の入力を受け付ける。

尚、問診票とは、現在の心身の状態や、病歴や生活習慣、アレルギーの有無等の質問をまとめた書類であり、診察を受ける前に、患者本人が書いて医療機関に提出するものである。本実施形態の問診票情報は、問診票に含まれる質問（項目）と、その回答（項目の値）とが、患者の識別情報と対応付けられた情報である。問診票情報に含まれる項目は、医療機関や診療科等によって様々である。

組み合わせ参照部２３２は、入力受付部２３１が問診票情報を取得すると、組み合わせ情報記憶部２２２に格納された組み合わせ情報を参照する。

合致率算出部２３３は、問診票情報に含まれる項目と項目の値と、組み合わせ情報との合致率を算出する。合致率算出部２３３の処理の詳細は後述する。

組み合わせ抽出部２３４は、合致率算出部２３３が算出した合致率に基づき、組み合わせ情報に含まれる組み合わせを抽出する。具体的には、組み合わせ抽出部２３４は、合致率算出部２３３が算出した合致率が所定の値以上となる組み合わせを組み合わせ情報から抽出する。

重み付け部２３５は、組み合わせ抽出部２３４が抽出した組み合わせに対し、各組み合わせと、問診票情報との合致率に応じた重みを付ける。

予測診察時間算出部２３６は、重み付け部２３５により付けられた重みと、抽出された組み合わせ毎の平均診察時間と、に基づき、予測診察時間を算出する。

待ち時間算出部２３７は、予測診察時間に基づき、現在の待ち時間を算出する。出力部２３８は、待ち時間算出部２３７が参加した待ち時間を表示装置３００に出力する。

診察状況格納部２３９は、入力受付部２３１が受け付けた、患者の診察の開始を示す通知や、患者の診察の終了を示す通知等に基づき、患者の診察状況を示す診察状況情報を生成し、診察状況記憶部２４０に格納する。

診察状況記憶部２４０は、診察状況格納部２３９により生成された診察状況情報が格納される。

以下に、図４を参照して、本実施形態の患者情報について説明する。図４は、患者情報記憶部に格納された患者情報について説明する図である。

本実施形態の患者情報は、情報の項目として、患者ＩＤ、主訴、処置、体温、痛む部位、受付時刻、診察開始時刻、診察終了時刻等を含む。本実施形態の患者情報に含まれる情報の項目は、問診票情報に含まれる項目、電子カルテシステム１のデータベースに格納された診療情報に含まれる項目を含む。また、患者情報に含まれる情報の項目は、受付・会計システム２、検査管理システム３のそれぞれが有するデータベースに格納された、受付・会計に関する情報に関する項目、検査に関する情報に関する項目を含む。

本実施形態では、患者情報記憶部２２１において、項目「患者ＩＤ」と、その他の項目の値とを対応付けた情報が患者情報である。

項目「患者ＩＤ」は、診療情報、受付・会計に関する情報、検査に関する情報の全てに含まれる項目であり、その値は、例えば、カルテ番号等のように、患者を特定するための識別情報を示す。

項目「主訴」は、例えば、問診票情報や診療情報に含まれる項目であり、その値は、患者が申し立てる主な症状を示す。項目「処置」は、診療情報に含まれる項目であり、その値は、患者に対する治療の内容を示す。

項目「体温」は、例えば、問診票情報や診療情報に含まれる項目であり、その値は、患者の体温を測定した結果を示す。項目「痛む部位」は、例えば、問診票情報や診療情報に含まれる項目であり、その値は、患者が痛みを感じている身体の部位を示す。

項目「受付時刻」は、例えば、受付・会計に関する情報に含まれる項目であり、その値は、医療機関が患者の受け付けを行った時刻を示す。受け付けを行った時刻とは、具体的には、例えば、患者が医療機関に対して問診票を提出した時刻又は、患者が問診票情報を受付・会計システム２に送信した時刻を示す。

項目「診察開始時刻」は、例えば、診療情報に含まれる項目であり、その値は、患者の診察が開始された時刻を示す。患者の診察が開始された時刻とは、例えば、電子カルテシステム１において、医師が患者の診療情報の操作を開始した時刻や、患者が診察を受けるために診察室に入室した時刻等であっても良い。

項目「診察終了時刻」は、例えば、診療情報に含まれる項目であり、その値は、患者の診察が終了した時刻を示す。患者の診察が終了した時刻とは、例えば、電子カルテシステム１において、医師が患者の診療情報を保存した時刻や、患者が診察室に退室した時刻等であっても良い。

尚、図４に示す患者情報は一例である。本実施形態の患者情報は、待ち時間算出システム１００が導入される医療機関毎に設定することができる。

例えば、患者情報には、診察によって確定した病名を示す項目や、検査結果を示す項目等が含まれても良い。

また、患者情報には、日常的な運動量、飲酒の有無、喫煙の有無や喫煙歴等といった患者の生活習慣に関する情報の項目が含まれていても良い。例えば、患者情報に項目「運動量」が含まれる場合、項目の値としては、「十分」、「通常」、「運動不足」等が考えられる。

また、患者情報には、患者自身の過去の病歴や、患者の家族の病歴等に関する項目が含まれていても良い。これらの項目は、例えば、問診票情報に含まれていても良い。

また、患者情報に含まれる情報の項目は、随時追加することができても良い。したがって、例えば、問診票において新たな質問が追加された場合には、この新たな質問に対応する項目が患者情報に追加されても良い。言い換えれば、本実施形態では、患者情報に追加したい項目を問診票情報や診療情報、受付・会計に関する情報、検査に関する情報に含めるようにすればよい。

次に、図５及び図６を参照して、本実施形態の統計処理部２２４の処理について説明する。図５は、統計処理部の処理を説明する図である。

本実施形態の統計処理部２２４は、患者情報に含まれる項目の中から、ある１つの項目とその項目の値と、他の項目の値と特定し、特定した項目の値同士の相関を求める。具体的には、統計処理部２２４は、患者情報記憶部２２１に格納された全ての患者情報のうち、ある項目の値を含む患者情報に対する、他の項目の値を含む患者情報の割合を算出する。

図５（Ａ）、（Ｂ）は、患者情報の項目「病名」の値「インフルエンザ」を、ある１つの項目とその項目の値とし、図５（Ａ）では、項目「体温」を他の項目とした場合を示し、図５（Ｂ）では、項目「痛む部位」を他の項目とした場合を示している。

図５（Ａ）では、項目「病名」の値「インフルエンザ」を含む患者情報に対する、項目「体温」の値の範囲毎の患者情報の割合を示している。具体的には、図５（Ａ）では、項目「病名」の値が「インフルエンザ」である患者情報のうち、項目「体温」の値が「３６度以下」である患者情報が締める割合は２％であり、項目「体温」の値が「３８度以上」である患者情報が締める割合は、６０％である。

図５（Ｂ）では、項目「病名」の値「インフルエンザ」を含む患者情報に対する、項目「痛む部位」の値毎の患者情報の割合を示している。具体的には、図５（Ｂ）では、項目「病名」の値が「インフルエンザ」である患者情報のうち、項目「痛む部位」の値が「頭」である患者情報が締める割合は８０％であり、項目「痛む部位」の値が「腕の関節」である患者情報が締める割合は、７０％である。

つまり、図５（Ａ）、（Ｂ）から、項目「病名」の値「インフルエンザ」と、項目「体温」の値が「３８度以上」であること、項目「痛む部位」の値が「頭」、「腕の関節」であることは、相関があると言える。

本実施形態では、項目「病名」の値「インフルエンザ」を含む患者情報に含まれる全ての他の項目の値について、同様の処理を行う。この処理によって、本実施形態では、項目「病名」の値「インフルエンザ」と、他の項目の値との関係を求めることができる。

図５（Ｃ）、（Ｄ）は、患者情報の項目「運動量」の値「運動不足」を、ある１つの項目とその項目の値とし、図５（Ｃ）では、項目「血圧」を他の項目とした場合を示し、図５（Ｄ）では、項目「血糖値」を他の項目とした場合を示している。具体的には、図５（Ｃ）では、項目「血圧」の値の範囲を設定し、項目「運動量」の値「運動不足」である患者情報のうち、項目「血圧」の値の範囲毎の割合が求められている。

また、図５（Ｄ）では、項目「血糖値」の値の範囲を設定し、項目「運動量」の値「運動不足」である患者情報のうち、項目「血糖値」の値の範囲毎の割合が求められている。

つまり、図５（Ｃ）、（Ｄ）では、項目「運動量」の値「運動不足」と、項目「血圧」の値の範囲や、項目「血糖値」の値の範囲との相関の有無を判断することができる。

本実施形態では、項目「運動量」の値「運動不足」を含む患者情報に含まれる全ての他の項目の値について、同様の処理を行う。この処理によって、本実施形態では、項目「運動量」の値「運動不足」と、他の項目の値との関係を求めることができる。

本実施形態の統計処理部２２４は、患者情報記憶部２２１に格納された患者情報に含まれる全ての項目の値に対して、上述した処理を行う。

そして、組み合わせ決定部２２５は、統計処理部２２４による処理の結果、相関性を有すると判定された項目の値と、他の項目の値との組み合わせを、組み合わせ情報として、組み合わせ情報記憶部２２２へ格納する。

本実施形態では、相関性の有無は、例えば、待ち時間算出システム１００の管理者や、医師や看護師といった医療従事者によって、任意に設定されて良い。例えば、本実施形態では、特定の項目の値を含む患者情報のうちの、他の項目の値を含む患者情報の割合が、所定の値以上となる場合に、この項目の値と、他の項目の値との相関性がある、と判定されても良い。

次に、図６を参照して、本実施形態の組み合わせ作成部２２０の処理について説明する。図６は、待ち時間算出処理部の有する組み合わせ作成部の処理を説明するフローチャートである。図６で示す処理は、後述する算出部２３０による処理の事前処理として実行される。

本実施形態の組み合わせ作成部２２０は、情報収集部２２３により、電子カルテシステム１、受付・会計システム２、検査管理システム３のそれぞれが有する各データベースから、患者毎の情報を収集し、患者情報として情報収集部２２３へ格納する（ステップＳ６０１）。具体的には、情報収集部２２３は、各データベースから収集した情報を、患者ＩＤ毎にまとめた患者情報を生成し、患者情報記憶部２２１に格納する。

続いて、組み合わせ作成部２２０は、統計処理部２２４により、患者情報記憶部２２１に格納された患者情報のうち、ある項目の値と他の項目の値を特定し、この項目の値を含む患者情報のうち、他の項目の値を含む患者情報の割合を算出する（ステップＳ６０２）。

続いて、統計処理部２２４は、項目の値と他の項目の値について、全ての組み合わせを特定して処理したか否かを判定する（ステップＳ６０３）。ステップＳ６０３において、全ての組み合わせについて処理していない場合、統計処理部２２４は、ステップＳ６０２へ戻る。

ステップＳ６０３において、全ての組み合わせについて処理した場合、組み合わせ作成部２２０は、組み合わせ決定部２２５により、相関があると判定された組み合わせを抽出する（ステップＳ６０４）。

次に、組み合わせ決定部２２５は、抽出された組み合わせ毎に、平均診察時間を算出する（ステップＳ６０５）。具体的には、組み合わせ決定部２２５は、相関があると判定された組み合わせを含む全ての患者情報について、項目「診察開始時刻」、「診察終了時刻」から診察時間を算出し、患者情報毎に算出した診察時間の平均を平均診察時間とする。

続いて、組み合わせ決定部２２５は、抽出された組み合わせと、組み合わせ毎の平均診察時間とを対応付けて組み合わせ情報として組み合わせ情報記憶部２２２に格納し（ステップＳ６０６）、処理を終了する。

本実施形態では、図６の処理を、定期的に行い、組み合わせ情報記憶部２２２に格納される組み合わせ情報を更新しても良い。

次に、図７を参照して、本実施形態の組み合わせ情報について説明する。図７は、組み合わせ情報の一例を示す図である。

実施形態の組み合わせ情報は、項目の値と、他の項目の値との組み合わせと、組み合わせ毎の平均診察時間とを含む。

図７の組み合わせ情報２２２−１は、項目の値として、項目「病名」の値「肺炎」と、項目「病名」の値「肺炎」と相関があるとされた他の項目としての項目「体温」の値「・・・」、項目「痛む部位」の値「・・・」等とを含む。また、組み合わせ情報２２２−１は、項目「病名」の値「肺炎」と他の項目の値とを含む患者情報から算出した平均診察時間を含む。

また、組み合わせ情報２２２−２は、項目の値として、項目「運動量」の値「運動不足」と、項目「病名」の値「肺炎」と相関があるとされた他の項目としての項目「血圧」の値「・・・」、項目「血糖値」の値「・・・」等とを含む。また、組み合わせ情報２２２−２は、項目「運動量」の値「運動不足」と他の項目の値とを含む患者情報から算出した平均診察時間を含む。

本実施形態では、以上の処理を事前処理として実行し、組み合わせ情報を生成しておく。

次に、本実施形態の算出部２３０の処理について説明する。図８は、待ち時間算出部の処理を説明するフローチャートである。

本実施形態の算出部２３０は、入力受付部２３１により、問診票情報の入力を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ８０１）。ステップＳ８０１において、入力を受け付けない場合、算出部２３０は、入力を受け付けるまで待機する。

ステップＳ８０１において、問診票情報の入力を受け付けると、組み合わせ参照部２３２により、組み合わせ記憶部２２２を参照し、問診票情報と照合する（ステップＳ８０２）。

続いて、算出部２３０は、合致率算出部２３３により、問診票情報に含まれる項目群とその値と、組み合わせ記憶部２２２に含まれる組み合わせ情報毎に、各組み合わせ情報に含まれる項目の値との合致率を算出する（ステップＳ８０３）。

以下に、合致率算出部２３３の処理について説明する。

例えば、問診票情報の含まれる項目「体温」の値が「３９度」であり、項目「痛む部位」の値が「頭」である場合、組み合わせ情報２２２−１に含まれる他の項目の値のうち、２つの項目の値が一致することになる。このとき、例えば、組み合わせ情報２２２−１に含まれる他の項目の値が１０個あった場合には、組み合わせ情報２２２−１と問診票情報との合致率は２０％となる。

続いて、算出部２３０は、組み合わせ抽出部２３４により、問診票情報との合致率が一定以上となる組み合わせ情報を抽出する（ステップＳ８０４）。ここで、組み合わせ情報の抽出の基準（閾値）となる合致率の値は、予め設定されていても良い。

続いて、算出部２３０は、重み付け部２３５により、抽出された組み合わせ情報に対し、合致率が高い組み合わせ情報の重みが大きくなるように、重み付けを行う（ステップＳ８０５）。

続いて、算出部２３０は、予測診察時間算出部２３６により、抽出された組み合わせ情報に含まれるそれぞれの平均診察時間と、各組み合わせ情報に付加された重みとに基づき、組み合わせ情報毎の予測診察時間を算出する（ステップＳ８０６）。

具体的には、予測診察時間算出部２３６は、医療機関毎に予め設定されている標準診察時間に対し、追加する追加診察時間を算出し、標準診察時間と追加診察時間との合計を予測診察時間とする。

例えば、３つの組み合わせ情報が抽出されたとする。そのうちの１つの組み合わせ情報の項目の値が、インフルエンザであり、この組み合わせ情報と問診票情報との合致率が８０％であり、平均診察時間が４０分とする。また、例えば、別の組み合わせ情報の項目の値が、肺炎であり、この組み合わせ情報と問診票情報との合致率が２０％であり、平均診察時間が１２０分とする。また、別の組み合わせ情報の項目の値が、おたふくかぜであり、この組み合わせ情報と問診票情報との合致率が３０％であり、平均診察時間が３０分とする。

この場合、予測診察時間算出部２３６により算出される追加診察時間は、［４０×８／（８＋３＋２）］＋［１２０×２／（８＋３＋２）］＋［３０×３／（８＋３＋２）］＝５０分となる。

よって、予測診察時間算出部２３６は、この追加診察時間を標準診察時間に加算し、問診票情報に含まれる患者ＩＤと対応する予測診察時間とする。

次に、算出部２３０は、待ち時間算出部２３７により、予測診察時間に基づき、現在の待ち時間を算出し（ステップＳ８０７）、出力部２３８により、算出した待ち時間を表示装置３００に表示（出力）させる（ステップＳ８０８）。尚、ここで、算出される待ち時間は、ステップＳ８０１で受け付けた問診票情報に含まれる患者ＩＤが特定する患者の次に、受け付けを行う患者に対しての待ち時間となる。

続いて、算出部２３０は、診察状況格納部２３９により、診察状況情報を生成して、診察状況記憶部２４０に格納し（ステップＳ８０９）、処理を終了する。

以下に、図９を参照して、診察状況情報について説明する。図９は、診察状況情報の一例を示す図である。

診察状況情報は、情報の項目として、患者ＩＤ、診察状況、受付日、診察開始時刻、診察終了時刻、予測診察時間、待ち時間等を含む。

項目「診察状況」の値は、対応する患者ＩＤにより特定される患者が、診察が終了しているか、又は、診察中か、又は、診察待ちであるか否かを示す。項目「待ち時間」の値は、対応する患者ＩＤの患者の次に受け付けを行った患者の待ち時間である。

本実施形態の診察状況情報は、例えば、電子カルテシステム１、受付・会計システム２における患者毎の情報を用いて生成される。言い換えれば、診察状況格納部２３９は、患者が受付・会計システム２により受け付けられると、この患者の患者ＩＤと対応する診察状況情報を生成する。

図９の例では、患者ＩＤ「１１１１１」の患者は、診察済みであり、患者ＩＤ「２２２２２」の患者は診察中であり、患者ＩＤ「３３３３３」の患者は、診察待ちであることがわかる。ここで、患者ＩＤ「３３３３３」の患者の次に受け付けした患者の待ち時間は、現在の時刻から、患者ＩＤ「３３３３３」と対応する予測診察時間が経過したときの時刻までの時間となる。

このように、本実施形態では、過去の診療情報に基づき、相関があるとされた項目の組み合わせと、患者の状態を示す問診票情報とを照合して、患者毎の予測診察時間を算出し、この予測診察時間から、待ち時間を算出する。したがって、本実施形態によれば、受け付け済みの患者の予測診察時間の算出の精度を向上させることができ、その結果として、待ち時間の算出の精度を向上させることができる。

開示の技術では、以下に記載する付記のような形態が考えられる。
（付記１）
複数の患者の過去の電子カルテデータと前記複数の患者にかかる過去の診察所要時間とに基づき生成された情報と、入力された問診票情報とに応じて、前記問診票情報により特定される患者の予測診察時間を算出する予測診察時間算出部と、
前記予測診察時間を用いて、前記特定される患者の次に受け付けをする患者の待ち時間を算出する待ち時間算出部と、を有する情報処理装置。
（付記２）
前記生成された情報は、前記電子カルテデータに含まれる項目のうち、ある項目の値と、前記ある項目の値と相関がある他の項目の値と、を対応付けた組み合わせ情報である、付記１記載の情報処理装置。
（付記３）
前記問診票情報と、前記組み合わせ情報とを照合し、前記問診票情報に含まれる項目の値と、前記組み合わせ情報に含まれる前記ある項目の値又は前記他の項目の値との合致率を算出する合致率算出部と、
前記合致率が一定以上となる組み合わせ情報を抽出する組み合わせ抽出部と、
前記抽出された組み合わせ情報に対して、前記合致率に応じた重みを付与する重み付け部と、を有し、
前記予測診察時間算出部は、
前記抽出された組み合わせ情報に含まれる、前記ある項目の値毎の平均診察時間と、前記重みとに基づき、前記予測診察時間を算出する、付記２記載の情報処理装置。
（付記４）
前記予測診察時間算出部は、
予め設定された標準診察時間と、前記抽出された組み合わせ情報に含まれる、前記ある項目の値毎の平均診察時間と、前記重みとに基づき算出された追加診察時間と、を加算した時間を予測診察時間とする、付記３記載の情報処理装置。
（付記５）
前記待ち時間算出部により算出された待ち時間を表示装置へ表示させる出力部を有する、付記１乃至４の何れか一項に記載の情報処理装置。
（付記６）
前記ある項目の値は、病名又は症状を示す、付記２乃至５の何れか一項に記載の情報処理装置。
（付記７）
複数の患者の過去の電子カルテデータと前記複数の患者にかかる過去の診察所要時間とに基づき生成された情報と、入力された問診票情報とに応じて、前記問診票情報により特定される患者の予測診察時間を算出する処理と、
前記予測診察時間を用いて、前記特定される患者の次に受け付けをする患者の待ち時間を算出する処理と、をコンピュータに実行させる待ち時間算出プログラム。
（付記８）
コンピュータによる待ち時間算出方法であって、前記コンピュータが、
複数の患者の過去の電子カルテデータと前記複数の患者にかかる過去の診察所要時間とに基づき生成された情報と、入力された問診票情報とに応じて、前記問診票情報により特定される患者の予測診察時間を算出し、
前記予測診察時間を用いて、前記特定される患者の次に受け付けをする患者の待ち時間を算出する、待ち時間算出方法。

本発明は、具体的に開示された実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形や変更が可能である。

１ 電子カルテシステム
２ 受付・会計システム
３ 検査管理システム
１００ 待ち時間算出システム
２００ 情報処理装置
２１０ 待ち時間算出処理部
２２０ 組み合わせ作成部
２２１ 患者情報記憶部
２２２ 組み合わせ情報記憶部
２２３ 情報収集部
２２４ 統計処理部
２２５ 組み合わせ決定部
２３０ 算出部
２３１ 入力受付部
２３２ 組み合わせ参照部
２３３ 合致率算出部
２３４ 組み合わせ抽出部
２３５ 重み付け部
２３６ 予測診察時間算出部
２３７ 待ち時間算出部
２３８ 出力部
２３９ 診察状況格納部
２４０ 診察状況記憶部
３００ 表示装置

Claims (5)

1. 複数の患者の過去の電子カルテデータと前記複数の患者にかかる過去の診察所要時間とに基づき生成された情報と、入力された問診票情報とに応じて、前記問診票情報により特定される患者の予測診察時間を算出する予測診察時間算出部と、
   前記予測診察時間を用いて、前記特定される患者の次に受け付けをする患者の待ち時間を算出する待ち時間算出部と、を有することを特徴とする情報処理装置。
2. 前記生成された情報は、前記電子カルテデータに含まれる項目のうち、ある項目の値と、前記ある項目の値と相関がある他の項目の値と、を対応付けた組み合わせ情報である、請求項１記載の情報処理装置。
3. 前記問診票情報と、前記組み合わせ情報とを照合し、前記問診票情報に含まれる項目の値と、前記組み合わせ情報に含まれる前記ある項目の値又は前記他の項目の値との合致率を算出する合致率算出部と、
   前記合致率が一定以上となる組み合わせ情報を抽出する組み合わせ抽出部と、
   前記抽出された組み合わせ情報に対して、前記合致率に応じた重みを付与する重み付け部と、を有し、
   前記予測診察時間算出部は、
   前記抽出された組み合わせ情報に含まれる、前記ある項目の値毎の平均診察時間と、前記重みとに基づき、前記予測診察時間を算出する、請求項２記載の情報処理装置。
4. 複数の患者の過去の電子カルテデータと前記複数の患者にかかる過去の診察所要時間とに基づき生成された情報と、入力された問診票情報とに応じて、前記問診票情報により特定される患者の予測診察時間を算出する処理と、
   前記予測診察時間を用いて、前記特定される患者の次に受け付けをする患者の待ち時間を算出する処理と、をコンピュータに実行させることを特徴とする待ち時間算出プログラム。
5. コンピュータによる待ち時間算出方法であって、前記コンピュータが、
   複数の患者の過去の電子カルテデータと前記複数の患者にかかる過去の診察所要時間とに基づき生成された情報と、入力された問診票情報とに応じて、前記問診票情報により特定される患者の予測診察時間を算出し、
   前記予測診察時間を用いて、前記特定される患者の次に受け付けをする患者の待ち時間を算出する、処理を実行することを特徴とする待ち時間算出方法。
   

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