JP2020080106A - Communication support robot - Google Patents
Communication support robot Download PDFInfo
- Publication number
- JP2020080106A JP2020080106A JP2018213822A JP2018213822A JP2020080106A JP 2020080106 A JP2020080106 A JP 2020080106A JP 2018213822 A JP2018213822 A JP 2018213822A JP 2018213822 A JP2018213822 A JP 2018213822A JP 2020080106 A JP2020080106 A JP 2020080106A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- patient
- robot
- server
- database
- conversation
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Abstract
Description
本発明は、医院、病院、介護施設などの医療機関に入院している患者とのコミュニケーションを支援するためのロボットに関するものである。 The present invention relates to a robot for supporting communication with a patient who is hospitalized in a medical institution such as a doctor's office, a hospital, or a nursing care facility.
脳卒中等の急性期の入院患者（以下において、患者と呼ぶ。）は、集中治療室（ＩＣＵ）の中で過ごしている。最近では、患者の早期回復を目指して入院初期からリハビリテーション（以下において、リハビリと呼ぶ。）が開始されるようになってきた。 A hospitalized patient (hereinafter referred to as a patient) in an acute stage such as stroke spends time in an intensive care unit (ICU). Recently, rehabilitation (hereinafter referred to as rehabilitation) has been started from the early stage of hospitalization aiming at early recovery of patients.
しかし、医療機関の関係者である医師や看護師は多忙であることなどから、一人の患者とのコミュニケーションができるのは、一日の中で計６０分程度に限られているのが現状である。したがって、患者は、一日のうちで２３時間程度を集中治療室の天井を見て、医療機器の電子音を聞き、苦痛に耐えながら過ごしているというのが現状である。その結果、昼と夜との区別がつかなくなり、昼夜逆転現象を起こすような患者も多数認められている。 However, because doctors and nurses who are related to medical institutions are busy, communication with one patient is limited to about 60 minutes in a day. is there. Therefore, under the present circumstances, the patient spends about 23 hours per day while watching the ceiling of the intensive care unit, listening to the electronic sound of the medical device, and enduring pain. As a result, it is not possible to distinguish between day and night, and there are many patients who have a day-night reversal phenomenon.
また、脳卒中等の患者は高齢者が多いので、コミュニケーションが不足すると認知症や鬱疾患などの合併症を併発する可能性が高くなると言われている。 Further, since many patients such as strokes are elderly, it is said that if communication is insufficient, there is a high possibility that complications such as dementia and depressive diseases will occur together.
最近において、コミュニケーションが可能なロボットの発明が開示されている。例えば、ロボットを使って単身の高齢者と、近親者（家族）とのコミュニケーションを支援するロボットの発明が特許文献１に開示されている。 Recently, an invention of a robot capable of communication has been disclosed. For example, Patent Document 1 discloses an invention of a robot that uses a robot to support communication between a single elderly person and a close relative (family).
また、ディープラーニングなどの学習機能を有する人工知能（以下において、単にＡＩと呼ぶ。）を利用し、マイクロフォンから入力された音声から、音声を発した人の生体情報、例えば、平静、悲しみ、怒り、喜びなどを推定し、その推定結果に応じて適切なコミュニケーションをするロボットの発明が特許文献２において開示されている。 In addition, using artificial intelligence (hereinafter simply referred to as AI) having a learning function such as deep learning, biometric information of a person who utters a voice, for example, calmness, sadness, anger, from voice input from a microphone. Patent Document 2 discloses an invention of a robot that estimates joy and the like and performs appropriate communication according to the estimation result.
これらのロボットを用いると、患者との密接なコミュニケーションが可能であり、その結果、医療機関の関係者である医師や看護師の労務を軽減することができる。また、ロボットであれば、一人の患者に対して１体設置することも技術的には可能となる。 By using these robots, close communication with a patient is possible, and as a result, the labor of a doctor or a nurse who is a person involved in a medical institution can be reduced. Further, if it is a robot, it is technically possible to install one robot for one patient.
しかしながら、上述した特許文献１や特許文献２に記載のロボットは、挨拶などの日常的な会話は可能ではあるものの、集中治療室にいるような患者との十分なコミュニケーションができるようなものではない。 However, although the robots described in the above-mentioned Patent Documents 1 and 2 are capable of daily conversation such as greetings, they are not capable of sufficient communication with patients who are in the intensive care unit. ..
すなわち、集中治療室にいる患者が本当に知りたいのは、担当してくれる医師や看護師の名前や出勤状況であるとか、入院期間やリハビリ期間であるとか、治療費用であるとか、薬価などの場合が多い。そして、それらのビックデータが記憶されているデータベースは存在しておらず、ロボットとの十分なコミュニケーションができないという問題点がある。 In other words, what patients in the intensive care unit really want to know are the names and attendance status of the doctors and nurses in charge, the length of hospital stay and rehabilitation, the cost of treatment, and drug prices. In many cases. There is no database that stores such big data, and there is a problem that sufficient communication with the robot cannot be performed.
加えて、上述した特許文献１や特許文献２に記載のロボットは、汎用品ではないのでコスト高になっており、一般の患者にとって１体のロボットを占有できないという問題点もある。 In addition, the robots described in Patent Document 1 and Patent Document 2 described above are not general-purpose products, so the cost is high, and there is a problem that a single patient cannot occupy one robot.
本発明は、上記した問題点の除去を目的としており、集中治療室にいるような急性期の患者に寄り添って十分なコミュニケーションが可能であり、その結果、患者は不安から解放されて、早期回復が可能になるとともに、医師や看護師の労務を軽減することができる低コストなコミュニケーション支援ロボットの提供を目的としている。 The present invention aims to eliminate the above-mentioned problems, and enables close communication with an acute phase patient who is in an intensive care unit, and as a result, the patient is relieved of anxiety and recovers quickly. The purpose is to provide a low-cost communication support robot that can reduce the labor of doctors and nurses.
本発明は、医療機関に入院している患者と会話が可能なコミュニケーション支援ロボットに関するものである。このコミュニケーション支援ロボットは、ＡＩソフトウエアと、音声認識・会話用デ−タベースを用いて患者と会話をする。この音声認識・会話用デ−タベースには、患者のプロフィール、例えば、氏名、性別、年齢、家族構成、健康保険証の種類、趣味等と、医療機関の関係者のプロフィールの一部、例えば、医師や看護師の氏名、性別、勤務日程や勤務時間等が保存されている。 The present invention relates to a communication support robot capable of having a conversation with a patient who is hospitalized in a medical institution. This communication support robot uses AI software and a voice recognition/conversation database to talk to a patient. In this voice recognition/conversation database, a patient profile, for example, name, sex, age, family structure, type of health insurance card, hobbies, etc., and a part of a profile of a person involved in a medical institution, for example, The names of doctors and nurses, gender, work schedule, work hours, etc. are stored.
請求項１に記載した発明は、
医療機関に入院している患者と会話が可能なコミュニケーション支援ロボットであって、
該コミュニケーション支援ロボットは、
ＡＩソフトウエアと、音声認識・会話用デ−タベースを用いて前記患者と会話をするものであり、
前記音声認識・会話用デ−タベースには、前記患者のプロフィールが保存されているものである
ことを特徴としている。
The invention described in claim 1 is
A communication support robot capable of communicating with a patient hospitalized in a medical institution,
The communication support robot is
To communicate with the patient using AI software and a voice recognition/conversation database.
The voice recognition/conversation database is characterized in that the profile of the patient is stored.
請求項１に記載した発明を用いると、患者のプロフィールが音声認識・会話用データベースに保存されているので、入院当日から患者とロボットとのコミュニケーションをすることができる。 According to the invention described in claim 1, since the profile of the patient is stored in the voice recognition/conversation database, the patient and the robot can communicate with each other from the day of hospitalization.
請求項２に記載した発明は、
医療機関に入院している患者と会話が可能なコミュニケーション支援ロボットであって、
該コミュニケーション支援ロボットは、
ＡＩソフトウエアと、音声認識・会話用デ−タベースを用いて前記患者と会話をするものであり、
前記音声認識・会話用デ−タベースには、前記患者のプロフィールと、前記医療機関の関係者のプロフィールの一部が保存されているものである
ことを特徴としている。
The invention described in claim 2 is
A communication support robot capable of communicating with a patient hospitalized in a medical institution,
The communication support robot is
To communicate with the patient using AI software and a voice recognition/conversation database.
The voice recognition/conversation database is characterized in that a profile of the patient and a part of a profile of a person involved in the medical institution are stored.
請求項２に記載した発明を用いると、請求項１に記載した発明に加えて、音声認識・会話用データベースには、医療機関の関係者のプロフィールの一部が保存されているので、患者の要望に沿ったより細かなコミュニケーションをすることができる。医療機関の関係者の氏名や勤務日程等のプロフィールの一部であれば、個人情報保護の観点からも問題はない。 When the invention described in claim 2 is used, in addition to the invention described in claim 1, a part of the profile of the person related to the medical institution is stored in the voice recognition/conversation database. You can carry out more detailed communication according to your needs. From the perspective of personal information protection, there is no problem as long as it is part of the profile of the name and work schedule of the person involved in the medical institution.
請求項３に記載した発明は、請求項１又は請求項２に記載の発明において、
前記患者のプロフィールと、前記医療機関の関係者のプロフィールの一部は、
前記医療機関内システムの管理サーバのデータベースに保存されているものであり、
前記管理サーバのソフトウエアによって前記音声認識・会話用デ−タベースに保存されたものである
ことを特徴としている。
The invention described in claim 3 is the same as the invention described in claim 1 or 2,
The patient profile and part of the profile of the medical institution personnel are:
It is stored in the database of the management server of the medical institution system,
It is stored in the voice recognition/conversation database by the software of the management server.
請求項３の発明を用いることによって、患者のプロフィールや医療機関の関係者のプロフィールの一部を自動で音声認識・会話用デ−タベースに入力できるので人件費削減などの点から好ましい。また、管理サーバのデータベースには膨大な容量のデータが保存されているが、患者のプロフィールと、医療機関の関係者のプロフィールの一部のみが音声認識・会話用データベースに保存されるので、音声認識・会話用データベースの容量にそれほど大きな影響を与えることはない。 By using the invention of claim 3, part of the profile of the patient or the profile of the person involved in the medical institution can be automatically input to the voice recognition/conversation database, which is preferable from the viewpoint of labor cost reduction. In addition, although a huge amount of data is stored in the database of the management server, only a part of the profile of the patient and the profile of the person related to the medical institution is stored in the voice recognition/conversation database. It does not significantly affect the capacity of the recognition/conversation database.
請求項４に記載した発明は、請求項１又は請求項２に記載の発明において、
前記患者のプロフィールは、
前記医療機関内システムの管理サーバのデータベースに加えて、電子カルテサーバのデータベースに保存されているものであり、
前記管理サーバのソフトウエアによって前記音声認識・会話用デ−タベースに保存されたものである
ことを特徴としている。
The invention described in claim 4 is the same as the invention described in claim 1 or 2,
The patient profile is
In addition to the database of the management server of the medical institution system, it is stored in the database of the electronic medical record server,
It is stored in the voice recognition/conversation database by the software of the management server.
請求項５に記載した発明は、請求項１又は請求項２に記載の発明において、
前記患者のプロフィールは、
前記医療機関内システムの管理サーバのデータベースに加えて、レセコンサーバのデータベースに保存されているものであり、
前記管理サーバのソフトウエアによって前記音声認識・会話用デ−タベースに保存されたものである
ことを特徴としている。
The invention described in claim 5 is the same as the invention described in claim 1 or 2,
The patient profile is
In addition to the database of the management server of the medical institution system, it is stored in the database of the receipt server,
It is stored in the voice recognition/conversation database by the software of the management server.
請求項６に記載した発明は、請求項１又は請求項２に記載の発明において、
前記患者のプロフィールは、
前記医療機関内システムの管理サーバのデータベースに加えて、電子カルテのデータベースと、レセコンサーバのデータベースに保存されているものであり、
前記管理サーバのソフトウエアによって前記音声認識・会話用デ−タベースに保存されたものである
ことを特徴としている。
The invention described in claim 6 is the same as the invention described in claim 1 or 2,
The patient profile is
In addition to the database of the management server of the system in the medical institution, the database of the electronic medical record and the database of the receipt server are stored,
It is stored in the voice recognition/conversation database by the software of the management server.
請求項４〜請求項６に記載した発明を用いると、音声認識・会話用データベースには、管理サーバ、電子カルテサーバ、レセコンサーバなどに保存されているデータのなかで、患者のプロフィールが保存されるので、患者の要望に沿ったさらに細かなコミュニケーションをすることができる。 According to the invention described in claims 4 to 6, the voice recognition/conversation database stores the profile of the patient among the data stored in the management server, the electronic medical record server, the receipt computer server, and the like. Therefore, it is possible to carry out more detailed communication according to the needs of the patient.
また、管理サーバ、電子カルテサーバ、レセコンサーバのデータベースには膨大な容量のデータが保存されているが、患者のプロフィールのみが音声認識・会話用データベースに保存されるので、音声認識・会話用データベースの容量にそれほど大きな影響を与えることはない。 In addition, a huge amount of data is stored in the databases of the management server, electronic medical record server, and receipt computer server, but since only the patient profile is stored in the voice recognition/conversation database, the voice recognition/conversation database is stored. Does not significantly affect the capacity of the.
請求項７に記載した発明は、請求項５又は請求項６に記載の発明において、
前記レセコンサーバは、
ＯＲＣＡサーバである
ことを特徴としている。
The invention described in claim 7 is the same as the invention described in claim 5 or 6,
The receipt server is
It is characterized by being an ORCA server.
レセコンサーバとして、ＯＲＣＡサーバを利用することによって、インターネットを介してデータベース内のデータが随時更新されている。したがって、診療報酬や薬価基準が改訂されたり、新たな新薬が認可されたりした場合にも対応できるのでより正確な治療費等を抽出することができる。 By using the ORCA server as the receipt server, the data in the database is updated at any time via the Internet. Therefore, it is possible to deal with the case where the medical fee or the drug price standard is revised or a new new drug is approved, so that more accurate treatment cost can be extracted.
本発明を用いると、集中治療室にいるような急性期の患者の症状や治療・処置などに応じて十分なコミュニケーションが可能であり、その結果、患者は不安から解放され、早期回復が可能になるとともに、医師や看護師の労務を軽減することができる低コストなコミュニケーション支援ロボット（以下において、単にロボットと呼ぶ場合がある。）を提供することができる。 Use of the present invention enables sufficient communication depending on the symptoms and treatment/treatment of an acute-stage patient who is in an intensive care unit. As a result, the patient is relieved of anxiety and can recover early. In addition, it is possible to provide a low-cost communication support robot (which may be simply referred to as a robot hereinafter) that can reduce the labor of doctors and nurses.
本発明の概要について説明する。本発明は、ロボットシステム１０と、医療機関内システム２１から構成されている（図１）。
＜ロボットシステム１０＞
ロボットシステム１０は、ロボット１ａ，ｂ及びロボットサーバ１１を有するものである（図１）。本発明の一実施形態として、ＡＩ機能を有しており、患者７との会話が可能な市販品のロボット１ａ，ｂ、例えば、ユニボ又はＵｎｉｂｏ（登録商標、ユニロボット株式会社）を用いた実施例で説明する（図１）。
The outline of the present invention will be described. The present invention comprises a robot system 10 and a medical institution system 21 (FIG. 1).
<Robot system 10>
The robot system 10 includes robots 1a and 1b and a robot server 11 (FIG. 1). As one embodiment of the present invention, implementation using commercially available robots 1a and 1b having an AI function and capable of conversation with the patient 7, for example, Unibo or Unibo (registered trademark, UniRobot Corporation) An example will be described (FIG. 1).
このロボット１ａは、患者７の音声を聞くことができる図視されていないマイクロフォンと、患者７に対して話すことができるスピーカを備えている。また、ロボット１ａの手の部分を動かしたりすることもできるものであるが、これらについては本発明とは直接関連しないので詳細な説明は省略する。 The robot 1 a includes a microphone (not shown) that can hear the voice of the patient 7, and a speaker that can speak to the patient 7. Further, although the hand of the robot 1a can be moved, these are not directly related to the present invention, and therefore detailed description thereof will be omitted.
このロボット１ａ，ｂは、病院内の入院患者ごとに１台設置することができ、インターネットを介し、ロボットサーバ１１と接続されている。ロボット１ａ，ｂは、ルータ３を介して病院内に複数台設置することも可能であり（例えば、ロボット１ａ，ロボット１ｂと図示した。図１）、以下の実施例では説明を簡略化するためにロボット１ａと患者７のみを実施対象として説明する。 One of the robots 1a and 1b can be installed for each inpatient in the hospital, and is connected to the robot server 11 via the Internet. It is also possible to install a plurality of robots 1a and 1b in the hospital via the router 3 (for example, the robots 1a and 1b are shown in FIG. 1), and in the following embodiments, to simplify the description. In the following, only the robot 1a and the patient 7 will be described as implementation targets.
ロボットサーバ１１とルータ３とは、例えば、インターネット５ａを介して接続されている。ルータ３と、ロボット１ａや管理サーバ１２とは、例えば、ローカルエリアネットワーク（以下において、単にＬＡＮと呼ぶ。）を介して接続されている（図１）。インターネット５ａを介して接続されている部分は、セキュリティの関係からＳＳＬ（Secure Sockets Layer）を用いて暗号化処理して相互に通信されている。 The robot server 11 and the router 3 are connected via, for example, the Internet 5a. The router 3 and the robot 1a and the management server 12 are connected, for example, via a local area network (hereinafter, simply referred to as LAN) (FIG. 1). Portions connected via the Internet 5a are encrypted by using SSL (Secure Sockets Layer) and communicated with each other for security reasons.
ロボットサーバ１１は、ロボット１ａの頭脳となる装置であり、ＡＩソフトウエア１３、利用者情報ＤＢ１５（以下において、ＤＢとは、データベースの略である。）、音声認識・会話用ＤＢ１７等を有しており、患者７との日常的な会話、例えば、「こんにちは」などの挨拶や、日時、天候などのコミュニケーションをすることができる。これら日常会話機能を有する公知の市販品ロボットを利用することによって、コストを低減することができる。 The robot server 11 is a device that serves as the brain of the robot 1a, and has AI software 13, a user information DB 15 (hereinafter, DB is an abbreviation for database), a voice recognition/conversation DB 17, and the like. in which, day-to-day conversation with the patient 7, for example, can be greetings and such as "Hello", date and time, the communication of such weather. The cost can be reduced by using the well-known commercially available robot having the daily conversation function.
このようにロボット１ａと、その頭脳となるロボットサーバ１１とを、インターネット５ａを介して接続することによって、ロボット１ａをコンパクト化できるとともに低コスト化をすることができる。なお、ロボット１ａの寸法やコストに余裕があれば、ロボットサーバ１１の機能をロボット本体に組み込むようにすることもできる。 In this way, by connecting the robot 1a and the robot server 11 serving as the brain thereof via the Internet 5a, the robot 1a can be made compact and the cost can be reduced. If the size and cost of the robot 1a are sufficient, the function of the robot server 11 can be incorporated in the robot body.
すなわち、本発明に係るロボット１ａは、医療機関に入院している患者と直接会話が可能なコミュニケーション支援ロボットである。そして、このロボット１ａは、ＡＩソフトウエア１３と、音声認識・会話用デ−タベース１７を用いて患者７と会話をすることができるものである。
＜医療機関内システム２１＞
医療機関内システム２１は、ロボット１ａ，ｂ、ルータ３、管理サーバ１２、医療システム３１、オペレータ９が使用する端末２３等で構成されている（図１、図２）。
That is, the robot 1a according to the present invention is a communication support robot capable of directly talking with a patient hospitalized in a medical institution. The robot 1a can communicate with the patient 7 using the AI software 13 and the voice recognition/conversation database 17.
<Medical system 21>
The medical institution system 21 includes robots 1a and 1b, a router 3, a management server 12, a medical system 31, a terminal 23 used by the operator 9 and the like (FIGS. 1 and 2).
・ 管理サーバ２２
管理サーバ２２には、後述するように本発明の要となるＡＩソフトウエア２５と、病院内の管理、例えば、患者７の問診結果や、医療機関の関係者である医師や看護師の氏名や勤務時間等のプロフィールが記憶されているデータベース２７と、医学辞書検索ソフトウエア２８及び医学辞書検索データベース２９などを有するものである。医学辞書検索ソフトウエア２８と医学辞書検索用データベース２９として、ティ辞書企画社の製品を用いた。また、患者７とロボット１ａとのコミュニケーション状況等に関する分析データ３０を出力することもできる。
（２）医療システム３１
医療システム３１として、電子カルテサーバ４１と、レセプト・コンピュータ・サーバ（以下において、単にレセコンサーバ５１と呼ぶ。）等で構成されている（図１、図２）。
・Management server 22
The management server 22 includes, as will be described later, the AI software 25 that is the key to the present invention, the management in the hospital, for example, the results of interviews with the patient 7, the names of doctors and nurses related to the medical institution, and the like. It has a database 27 in which profiles such as working hours are stored, a medical dictionary search software 28 and a medical dictionary search database 29. As the medical dictionary search software 28 and the medical dictionary search database 29, products of T Dictionary Planning Company were used. In addition, it is possible to output the analysis data 30 regarding the communication situation between the patient 7 and the robot 1a.
(2) Medical system 31
The medical system 31 is composed of an electronic medical record server 41, a receipt computer server (hereinafter simply referred to as a receipt computer server 51), etc. (FIGS. 1 and 2).
電子カルテサーバ４１は、患者の診断や治療状況、投薬情報等を保存したり、読み出したりできるソフトウエア４３とデータベース４５で構成されている。 The electronic medical record server 41 is composed of software 43 and a database 45 capable of storing and reading patient diagnosis, treatment status, medication information and the like.
レセコンサーバ５１は、薬価や診療報酬等を保存したり、読み出したりできるソフトウエア４３とデータベース４５で構成されている。 The receipt computer server 51 is composed of software 43 and a database 45 capable of storing and reading drug prices, medical fees, and the like.
なお、日本医師会に属するＯＲＣＡ管理機構６１は、一般的にはＯＲＣＡ（登録商標）と呼ばれているオンライン型で動作するレセプトソフト（日医標準レセプトソフト、Ｏｎｌｉｎｅ Ｒｅｃｅｉｐｔ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｄｖａｎｔａｇｅ）を開発し、公開し、無償で提供している（図２）。このＯＲＣＡは、オープンソース方式を採用しているので無料であり、著作権さえ尊重すれば改変、再配布などが可能なために、個人経営の医院や中小規模の病院にも導入しやすい環境となっている。 Note that the ORCA management mechanism 61 belonging to the Japan Medical Association develops and publishes online reception software generally called ORCA (registered trademark) (Online Receptor Computer Advantage). It is provided free of charge (Fig. 2). Since this ORCA uses an open source system, it is free of charge, and can be modified and redistributed as long as the copyright is respected. Therefore, it is an environment that is easy to introduce to privately owned clinics and small and medium-sized hospitals. Is becoming
また、ＯＲＣＡ管理機構６１より、インターネット５ｂを介してデータが随時更新されている。したがって、診療報酬や薬価基準が改訂されたり、新たな新薬が認可されたりした場合にも瞬時に対応できるという特長がある。以下において、一般的なレセコンサーバ５１のうちで、特にＯＲＣＡを用いるサーバをＯＲＣＡサーバと呼ぶことにする。
＜メインルーチン＞
本発明に係るコミュニケーション支援ロボットのメインルーチンのフローチャートを図３に示す。例えば、患者７の「こんにちは」という発言（音声）を、ロボットが認識することによってコミュニケーション（会話）がスタートする（図１）。
Further, the ORCA management mechanism 61 updates the data at any time via the Internet 5b. Therefore, it has the feature that it can respond instantly even when medical fees and drug price standards are revised or new drugs are approved. In the following, among the general receipt server 51, a server that uses ORCA in particular will be referred to as an ORCA server.
<Main routine>
FIG. 3 shows a flowchart of the main routine of the communication support robot according to the present invention. For example, saying that "Hello" of a patient 7 (voice), communication by the robot to recognize (conversation) is started (Fig. 1).
ステップ１０で、ロボットサーバ１１の音声認識・会話用ＤＢ１７に対して、新たな入力や保存が必要であるか否かが判断される。新たな入力等が必要となる場合にはステップ２０へ進み、新たな入力等の必要がない場合にはステップ４０へ進む。なお、新たな入院患者７に対してロボット１ａを設置する場合には、必ずステップ２０へ進むことになる。 In step 10, it is determined whether or not new input or storage is necessary for the voice recognition/conversation DB 17 of the robot server 11. If new input or the like is required, the process proceeds to step 20, and if no new input or the like is required, the process proceeds to step 40. When the robot 1a is installed for a new inpatient 7, the process always goes to step 20.
ステップ２０では、患者７の氏名、性別、年齢、家族構成、保険、趣味等のプロフィールと、医療機関の関係者、例えば、医師や看護師の氏名、性別、勤務日程等のプロフィールの一部が、ロボットサーバ１１の音声認識・会話用ＤＢ１７に入力・保存される。これらプロフィールの入力・保存は、オペレータ９が端末２３から手動入力することも可能ではある。 In step 20, the profile of the patient 7, such as name, sex, age, family structure, insurance, hobbies, etc., and a part of the profile such as the name, sex, work schedule, etc., of persons related to the medical institution, such as doctors and nurses. Is input and stored in the voice recognition/conversation DB 17 of the robot server 11. The operator 9 can manually input and save these profiles from the terminal 23.
しかしながら、看護師による問診結果による患者７の氏名や性別等のプロフィールを管理サーバ２２のデータベース２７にあらかじめ保存しておき、患者７のＩＤを入力することによって、ＡＩソフトウエア２５がデータベース２７を検索し、患者７のプロフィールをロボットサーバ１１の音声認識・会話用ＤＢ１７に自動で入力するのが人件費削減などの点から好ましい。医療機関の関係者である医師や看護師のプロフィールの一部についても同様の手法で自動入力するのが好ましい。 However, the AI software 25 searches the database 27 by pre-storing the profile such as the name and sex of the patient 7 in the database 27 of the management server 22 according to the result of the inquiry by the nurse and inputting the ID of the patient 7. However, it is preferable to automatically input the profile of the patient 7 into the voice recognition/conversation DB 17 of the robot server 11 from the viewpoint of labor cost reduction and the like. It is preferable to automatically enter a part of the profile of a doctor or a nurse who is a person involved in the medical institution by the same method.
ステップ３０では、いろいろな医療情報がロボットサーバ１１の音声認識・会話用ＤＢ１７に入力される。医療情報入力の詳細については、後述する医療情報入力サブルーチンで説明する（図４）。 In step 30, various medical information is input to the voice recognition/conversation DB 17 of the robot server 11. Details of the medical information input will be described in the medical information input subroutine described later (FIG. 4).
ステップ４０では、患者７とロボット１ａとのコミュニケーションが開始される。ステップ２０において、患者７のプロフィール等がロボットサーバ１１の音声認識・会話用ＤＢ１７に入力・保存されているので、入院当日から患者７は、ロボット１ａと家族や趣味等についてコミュニケーションをすることができる。 In step 40, communication between the patient 7 and the robot 1a is started. In step 20, since the profile of the patient 7 is input/stored in the voice recognition/conversation DB 17 of the robot server 11, the patient 7 can communicate with the robot 1a about the family and hobbies from the day of hospitalization. ..
ステップ５０において、例えば、患者７の「おやすみ」又は「またね」という発言（音声）を、ロボットが認識することによってコミュニケーション（会話）が終了（エンド）する。
＜医療情報入力サブルーチン＞
上述した図３のステップ３０に示した医療情報入力サブルーチンについて図４を用いて説明する。この医療情報入力サブルーチンは、管理サーバ２２のソフトウエア、例えば、ＡＩソフトウエア２５によって、ロボットサーバ１１の音声認識・会話用ＤＢ１７に追加保存されたり変更されたりする。
In step 50, the communication (conversation) ends (ends) by the robot recognizing, for example, the remark (voice) of the patient 7 "Good night" or "Matane".
<Medical information input subroutine>
The above-mentioned medical information input subroutine shown in step 30 of FIG. 3 will be described with reference to FIG. This medical information input subroutine is additionally stored or changed in the voice recognition/conversation DB 17 of the robot server 11 by the software of the management server 22, for example, the AI software 25.
ステップ１００では、ＡＩソフトウエア２５は、管理サーバ２２のデータベース２７の内容、例えば、医療機関の関係者である医師や看護師の勤務日程や勤務時間等のプロフィールの一部をロボットサーバ１１の音声認識・会話用ＤＢ１７に追加したり変更したりすることができる。 In step 100, the AI software 25 uses the contents of the database 27 of the management server 22, for example, a part of the profile such as the work schedule and the working hours of the doctors and nurses who are related to the medical institution to output the voice of the robot server 11. It can be added to or changed in the recognition/conversation DB 17.
ステップ１１０では、管理サーバ２２のＡＩソフトウエア２５は、電子カルテサーバ４１のデータベース４５の内容、例えば、患者７の診断や治療の状況、薬剤のオーダー状況等のプロフィールを、ロボットサーバ１１の音声認識・会話用ＤＢ１７に追加したり変更したりすることができる。 In step 110, the AI software 25 of the management server 22 recognizes the contents of the database 45 of the electronic medical record server 41, for example, the profile of the diagnosis or treatment status of the patient 7, the order status of drugs, and the like by the voice recognition of the robot server 11. -It can be added to or changed in the conversation DB 17.
ステップ１２０では、管理サーバ２２のＡＩソフトウエア２５は、レセコンサーバ５１のデータベース５５の内容、例えば、患者７の症状に関する診療報酬や薬価基準の状況等のプロフィールを、ロボットサーバ１１の音声認識・会話用ＤＢ１７に追加したり変更したりすることができる。 In step 120, the AI software 25 of the management server 22 recognizes the contents of the database 55 of the receipt server 51, for example, the profile such as the medical treatment fee and the situation of the drug price standard regarding the symptoms of the patient 7, by the voice recognition/conversation of the robot server 11. It can be added or changed to the DB 17 for business.
また、管理サーバ２２のＡＩソフトウエア２５は、学習機能を有しているので、過去の複数の患者から質問が多かった事項について瞬時に回答できるように、あらかじめロボットサーバ１１の音声認識・会話用ＤＢ１７に追加したりすることもできる。 Further, since the AI software 25 of the management server 22 has a learning function, voice recognition/conversation of the robot server 11 can be preliminarily performed so as to be able to instantly reply to matters frequently asked by a plurality of patients in the past. It can also be added to the DB 17.
すなわち、管理サーバ２２のＡＩソフトウエア２５は、ロボット１ａが患者７とのコミュニケーションを開始する前に、又は、その後においても管理サーバ２２、電子カルテサーバ４１、レセコンサーバ５１の内容のうちで、必要性が高いと予想されるものをロボットサーバ１１の音声認識・会話用ＤＢ１７に保存する。したがって、患者７は、入院初日から医療関係の会話等についてもロボット１ａとのコミュニケーションが可能になる。
＜コミュニケーションサブルーチン＞
上述した図３のステップ４０に示したコミュニケーションサブルーチンの詳細について図５を用いて説明する。
That is, the AI software 25 of the management server 22 is necessary before or after the robot 1a starts communicating with the patient 7, or after the contents of the management server 22, the electronic medical record server 41, and the receipt computer server 51. Those that are expected to have high properties are stored in the voice recognition/conversation DB 17 of the robot server 11. Therefore, the patient 7 can communicate with the robot 1a even from the first day of hospitalization regarding medical conversation.
<Communication subroutine>
Details of the communication subroutine shown in step 40 of FIG. 3 will be described with reference to FIG.
ステップ２００で、患者７がロボット１ａに対して何らかの発言（質問）をしたと仮定する。患者７の音声は、ロボット１ａ内でデジタル化され、ＳＳＬ処理し、ルータ３、インターネット５ａを介してロボットサーバ１１に送信される（図１）。 In step 200, it is assumed that the patient 7 makes some remark (question) to the robot 1a. The voice of the patient 7 is digitized in the robot 1a, SSL-processed, and transmitted to the robot server 11 via the router 3 and the Internet 5a (FIG. 1).
ステップ２１０で、ロボットサーバ１１のＡＩソフトウエア１３は、患者７の質問内容のデジタル化されている音声を、音声認識・会話用ＤＢ１７を用いてテキスト化する。そして、ＡＩソフトウエア１３は、テキスト化された患者７の質問内容のキーワードを抽出し、その回答が音声認識・会話用ＤＢ１７（図５のステップ２１０において、単にＤＢと記載。以下において、データベースを単にＤＢと記載する場合がある。）に存在しているか否かを検索する。 At step 210, the AI software 13 of the robot server 11 converts the digitized voice of the question content of the patient 7 into text using the voice recognition/conversation DB 17. Then, the AI software 13 extracts the keyword of the question content of the patient 7 which has been converted into a text, and the answer is the voice recognition/conversation DB 17 (in step 210 of FIG. 5, simply referred to as DB. It may be simply described as DB)).
そして、患者７の質問内容の回答が音声認識・会話用ＤＢ１７に存在する場合には、ステップ２４０へ進む。一方、患者７の質問内容の回答が音声認識・会話用ＤＢ１７に存在していない場合にはステップ２２０へ進む。ステップ２２０以下の処理は、患者７の発言に対する回答が、ロボットサーバ１１の音声認識・会話用ＤＢ１７に現在存在していない場合の処理である。 When the answer to the question content of the patient 7 exists in the voice recognition/conversation DB 17, the process proceeds to step 240. On the other hand, when the answer to the question content of the patient 7 does not exist in the voice recognition/conversation DB 17, the process proceeds to step 220. The processing from step 220 onward is the processing when the answer to the speech of the patient 7 does not currently exist in the voice recognition/conversation DB 17 of the robot server 11.
ステップ２２０において、ロボットサーバ１１のＡＩソフトウエア１３は、音声認識・会話用ＤＢ１７にあらかじめ保存されている困った場合の回答、例えば、「ちょっと待ってね」、又は、「今調べてみるね」等をデジタル化し、上述したインターネット５ａ、ルータ３を介してロボット１ａに送信し、発言させるようにした。すなわち、ロボット１ａが患者７に対して即答できない場合でも、「ちょっと待ってね」、又は、「今調べてみるね」とロボット１ａに発言させることによって患者７は不安になることはない。 In step 220, the AI software 13 of the robot server 11 answers in case of trouble, which is stored in advance in the voice recognition/conversation DB 17, for example, "Wait a moment" or "Let's investigate now". Etc. are digitized and transmitted to the robot 1a via the Internet 5a and the router 3 described above to make them speak. That is, even if the robot 1a cannot immediately give an answer to the patient 7, the patient 7 does not become anxious by making the robot 1a say "please wait a minute" or "look up now".
ステップ２３０では、後述する検索システムサブルーチンにジャンプする（図６、図７）。すなわち、「ちょっと待ってね」、又は、「今調べてみるね」等がロボットサーバ１１からロボット１ａに送信されると、ルータ３を介して管理サーバ２２のＡＩソフトウエア２５はその状況を検知する。そして、管理サーバ２２のＡＩソフトウエア２５は、後述する検索システムサブルーチンによって検索された結果を、ルータ３、インターネット５ａを介してロボットサーバ１１の音声認識・会話用ＤＢ１７に保存する。 At step 230, a jump is made to a search system subroutine described later (FIGS. 6 and 7). That is, when "Wait a moment" or "Let's investigate now" is transmitted from the robot server 11 to the robot 1a, the AI software 25 of the management server 22 detects the situation via the router 3. To do. Then, the AI software 25 of the management server 22 stores the result searched by the search system subroutine described later in the voice recognition/conversation DB 17 of the robot server 11 via the router 3 and the Internet 5a.
ステップ２４０において、ロボットサーバ１１のＡＩソフトウエア１３は、音声認識・会話用ＤＢ１７に既に保存されている回答、又は、新たに保存された回答を、上述したインターネット５ａ、ルータ３を介してロボット５ａに送信する。 In step 240, the AI software 13 of the robot server 11 sends the answer already stored in the voice recognition/conversation DB 17 or the newly saved answer to the robot 5a via the Internet 5a and the router 3 described above. Send to.
ステップ２５０において、患者７の質問等に対してロボット１ａが発言（回答）した後に図３のステップ４０へリターンする。
＜検索システムサブルーチン＞
上述した図５のステップ２３０に示した検索システムサブルーチンの詳細について図６を用いて説明する。
In step 250, the robot 1a makes a statement (answer) to the question or the like of the patient 7 and then returns to step 40 in FIG.
<Search system subroutine>
Details of the search system subroutine shown in step 230 of FIG. 5 will be described with reference to FIG.
ステップ３００において、ロボットサーバ１１からロボット１ａに対して、例えば、「ちょっと待ってね」、又は、「今調べてみるね」等が送信されると（図５、ステップ２２０）、ルータ３を介して管理サーバ２２のＡＩソフトウエア２５がそれを検知して起動する。 In step 300, when the robot server 11 sends, for example, “please wait for a while” or “look up now” to the robot 1a (step 220 in FIG. 5), the data is transmitted via the router 3. The AI software 25 of the management server 22 detects it and activates it.
ステップ３１０で、管理サーバ２２のＡＩソフトウエア２５は、管理サーバ２２のデータベース２７に患者７の質問内容に対する回答が存在するか否かを判断する。回答が存在する場合にはステップ３４０に進みその内容をデータベース２７に保存し、回答が存在しない場合にはステップ３２０に進む。 In step 310, the AI software 25 of the management server 22 determines whether or not the answer to the question content of the patient 7 exists in the database 27 of the management server 22. If there is an answer, the process proceeds to step 340 and the contents are stored in the database 27, and if there is no answer, the process proceeds to step 320.
ステップ３２０で、管理サーバ２２のＡＩソフトウエア２５は、電子カルテサーバ４１のデータベース４５に患者７の質問内容に対する回答が存在するか否かを判断する。回答が存在する場合には、その内容をデータベース２７に保存した後にステップ３４０に進み、回答が存在しない場合にはステップ３３０に進む。 In step 320, the AI software 25 of the management server 22 determines whether the database 45 of the electronic medical record server 41 has an answer to the question content of the patient 7. If there is an answer, the contents are stored in the database 27 and then the process proceeds to step 340. If there is no answer, the process proceeds to step 330.
ステップ３３０で、管理サーバ２２のＡＩソフトウエア２５は、レセコンサーバ５１のデータベース５５に患者７の質問内容に対する回答が存在するか否かを判断する。回答が存在する場合には、その内容をデータベース２７に保存した後にステップ３４０に進む。一方、回答が存在しない場合には、例えば、「調べてみたけど、分からなかった。ごめんね。」というような回答内容がデータベース２７に保存される。 In step 330, the AI software 25 of the management server 22 determines whether or not the answer to the question content of the patient 7 exists in the database 55 of the receipt server 51. If there is an answer, the content is stored in the database 27 and then the process proceeds to step 340. On the other hand, when there is no answer, for example, the answer content such as “I tried to check it, but I didn't understand it. Sorry.” is stored in the database 27.
ステップ３４０では、管理サーバ２２のＡＩソフトウエア２５は、データベース２７に保存された回答内容、又は、「調べてみたけど、分からなかった。ごめんね。」をロボットサーバ１１の音声認識・会話用ＤＢ１７に保存した後にステップ２３０（図５）にリターンする。 In step 340, the AI software 25 of the management server 22 stores the answer content stored in the database 27 or “I tried to check it but didn't understand. Sorry” in the voice recognition/conversation DB 17 of the robot server 11. After saving, return to step 230 (FIG. 5).
なお、図６において、管理サーバ２２のＡＩソフトウエア２５は、（１）管理サーバ２２のデータベース２７、（２）電子カルテサーバ４１のデータベース４５、（３）レセコンサーバ５１のデータベース５５の順番で検索をしているが、これらの順番にはこだわらなくできる。例えば、最初に（２）電子カルテサーバ４１のデータベース４５から検索するようにすることもできる。
＜検索システムサブルーチンの変形例＞
上述した図５のステップ２３０に示した検索システムサブルーチンの変形例について図７を用いて説明する。なお、図６との重複部分は簡潔に記載することにする。
In FIG. 6, the AI software 25 of the management server 22 is searched in the order of (1) the database 27 of the management server 22, (2) the database 45 of the electronic medical record server 41, and (3) the database 55 of the receipt server 51. You can do it in any order. For example, (2) the database 45 of the electronic medical record server 41 may be searched first.
<Modification of search system subroutine>
A modified example of the search system subroutine shown in step 230 of FIG. 5 described above will be described with reference to FIG. 7. It should be noted that the overlapping portion with FIG. 6 will be briefly described.
ステップ４００において、管理サーバ２２のＡＩソフトウエア２５が起動する。 In step 400, the AI software 25 of the management server 22 is started.
ステップ４１０で、管理サーバ２２のＡＩソフトウエア２５は、管理サーバ２２のデータベース２７に患者７の質問内容に対する回答が存在するか否かを検索し、必要に応じてデータベース２７に保存する。 In step 410, the AI software 25 of the management server 22 searches the database 27 of the management server 22 for an answer to the question content of the patient 7, and saves it in the database 27 as necessary.
ステップ４２０で、管理サーバ２２のＡＩソフトウエア２５は、電子カルテサーバ４１のデータベース４５に患者７の質問内容に対する回答が存在するか否かを検索し、必要に応じてデータベース２７に保存する。 In step 420, the AI software 25 of the management server 22 searches the database 45 of the electronic medical record server 41 for an answer to the question content of the patient 7, and saves it in the database 27 as necessary.
ステップ４３０で、管理サーバ２２のＡＩソフトウエア２５は、レセコンサーバ５１のデータベース５５に患者７の質問内容に対する回答が存在するか否かを検索し、必要に応じてデータベース２７に保存する。 In step 430, the AI software 25 of the management server 22 searches the database 55 of the receipt server 51 for an answer to the question content of the patient 7, and saves it in the database 27 as necessary.
ステップ４４０では、管理サーバ２２のＡＩソフトウエア２５は、回答内容、又は、「調べてみたけど、分からなかった。ごめんね。」をデータベース２７に保存した後にステップ２３０（図５）にリターンする。 In step 440, the AI software 25 of the management server 22 saves the answer content or “I tried to check it, but I don't understand it. Sorry” in the database 27 and then returns to step 230 (FIG. 5).
その後、管理サーバ２２のＡＩソフトウエア２５は、データベース２７に保存された回答内容、又は、「調べてみたけど、分からなかった。ごめんね。」をロボットサーバ１１の音声認識・会話用ＤＢ１７に保存する。 After that, the AI software 25 of the management server 22 saves the answer content stored in the database 27 or “I tried to check it but didn't understand. Sorry” in the voice recognition/conversation DB 17 of the robot server 11. ..
すなわち、この変形例で管理サーバ２２のＡＩソフトウエア２５は、管理サーバ２２、電子カルテサーバ４１、レセコンサーバ５１のすべてのデータベースを検索することができる。 That is, in this modification, the AI software 25 of the management server 22 can search all databases of the management server 22, the electronic medical record server 41, and the receipt computer server 51.
本発明は、医療機関に入院している患者と会話が可能なコミュニケーション支援ロボットに関するものである。このコミュニケーション支援ロボットは、ＡＩソフトウエアと、音声認識・会話用デ−タベースを用いて患者と会話をすることができる。この音声認識・会話用デ−タベースには、患者のプロフィール、例えば、氏名、性別、年齢、家族構成、健康保険証の種類、趣味等や、医療機関の関係者のプロフィールの一部、例えば、医師や看護師の氏名、性別、勤務日程や勤務時間等が入力されている。 The present invention relates to a communication support robot capable of having a conversation with a patient who is hospitalized in a medical institution. This communication support robot can communicate with a patient using AI software and a voice recognition/conversation database. This voice recognition/conversation database includes a patient profile, such as name, sex, age, family structure, type of health insurance card, hobbies, etc., a part of a profile of a person involved in a medical institution, for example, The names of doctors and nurses, gender, work schedule, work hours, etc. are entered.
加えて、患者７の診断や治療の状況等が保存されている電子カルテサーバ４１と、薬価や診療報酬等が保存されているレセコンサーバ５１のデータを用いることができるので、患者７とのコミュニケーションをさらに良好に支援をすることができる。 In addition, since the data of the electronic medical record server 41 in which the diagnosis and treatment status of the patient 7 and the like are stored and the data of the receipt computer server 51 in which the drug price, medical fee and the like are stored can be used, communication with the patient 7 is possible. Can help you better.
したがって、集中治療室にいるような急性期の患者が本当に知りたいと願っている担当医師や看護師の出勤状況であるとか、入院期間やリハビリ期間であるとか、入院治療費用であるとか、薬価などについて、ロボット１ａを用いて情報を得ることができる。また、コミュニケーションの相手がロボット１ａであるので、医者や看護師と違って、気兼ねなく質問をするなどのコミュニケーションをとることができる。以下おいて、これらについて実施例を用いてより詳細に説明する。 Therefore, patients in the acute care stage, such as those in the intensive care unit, who are really wanting to know about the attendance of doctors and nurses, hospitalization and rehabilitation periods, hospital treatment costs, and drug prices Information such as the above can be obtained using the robot 1a. Further, since the communication partner is the robot 1a, unlike a doctor or a nurse, it is possible to make a communication such as asking a question without hesitation. Hereinafter, these will be described in more detail using examples.
患者７が、「今頃は、松の剪定時期かなあ」と発言したとする。ロボット１ａは、患者７の音声をデジタル信号化し、ＳＳＬ処理し、ルータ３、インターネット５ａを経由してロボットサーバ１１へ送る。 Suppose patient 7 has said, "Is this the time when the pine trees were pruned?" The robot 1a converts the voice of the patient 7 into a digital signal, performs SSL processing, and sends it to the robot server 11 via the router 3 and the Internet 5a.
ロボットサーバ１１は、利用者情報ＤＢ１５によりロボット１ａからのＩＤを確認した後、ＡＩソフトウエア１３を起動する。ＡＩソフトウエア１３は、音声認識・会話用ＤＢ１７を用いてデジタル信号をテキスト化し、「今頃」、「松」、「剪定」というキーワードを抽出する。 The robot server 11 activates the AI software 13 after confirming the ID from the robot 1a by the user information DB 15. The AI software 13 converts the digital signal into text using the voice recognition/conversation DB 17 and extracts the keywords “now”, “pine”, and “pruning”.
また、ロボットサーバ１１の音声認識・会話用ＤＢ１７には、管理サーバ２２のＡＩソフトウエア２５によって、あらかじめ患者７の名前は○○で、趣味は盆栽というプロフィールが保存されていたとする。 In addition, it is assumed that the AI software 25 of the management server 22 has previously stored a profile of XX and a profile of bonsai as a hobby in the voice recognition/conversation DB 17 of the robot server 11.
ロボットサーバ１１のＡＩソフトウエア１３は、音声認識・会話用ＤＢ１７を検索するとともに、ＡＩ機能を用いて「○○さんの趣味は盆栽だったね。」という会話内容を作成する。 The AI software 13 of the robot server 11 searches the voice recognition/conversation DB 17 and uses the AI function to create a conversation content "Mr. XX's hobby was bonsai."
ＡＩソフトウエア１３によって作成された「○○さんの趣味は盆栽だったね」というデジタル信号は、ＳＳＬ処理し、インターネット５ａ、ルータ３を経由し、ロボット１ａへ到達する。ロボット１ａは、デジタル信号をアナログ化し、スピーカを用いて「○○さんの趣味は盆栽だったね。」と発言することができる。 The digital signal "Mr. XX's hobby was bonsai" created by the AI software 13 is SSL-processed and reaches the robot 1a via the Internet 5a and the router 3. The robot 1a can convert the digital signal into an analog signal and use the speaker to say, "Mr. XX's hobby was bonsai."
すなわち、患者７は入院当日からロボット１ａとのコミュニケーションをすることができる。なお、本実施例１は、ロボット１ａの回答が図５のステップ２１０において、ＤＢに存在し、Ｙｅｓの場合（すなわち、ロボット１ａが回答すべき内容がロボットサーバ１１の音声認識・会話用ＤＢに存在している場合。）の実施例である。 That is, the patient 7 can communicate with the robot 1a from the day of hospitalization. In the first embodiment, if the answer from the robot 1a exists in the DB in step 210 of FIG. 5 and the answer is Yes (that is, the content that the robot 1a should answer is in the voice recognition/conversation DB of the robot server 11). (If present).
すなわち、ロボット１ａは、医療機関に入院している患者７と会話が可能なコミュニケーション支援ロボットである。そして、このロボット１ａは、ＡＩソフトウエア１３と、音声認識・会話用ＤＢ１７を用いて患者７と会話をすることができる。管理サーバ２２のデータベース２７に保存されている患者７のプロフィールが、管理サーバ２２のＡＩソフトウエア２５によって、ロボットサーバ１１の音声認識・会話用ＤＢ１７に保存されているので、入院当日から患者７と会話等のコミュニケーションをすることができる。 That is, the robot 1a is a communication support robot capable of having a conversation with a patient 7 who is hospitalized in a medical institution. The robot 1a can talk with the patient 7 using the AI software 13 and the voice recognition/conversation DB 17. The profile of the patient 7 stored in the database 27 of the management server 22 is stored in the voice recognition/conversation DB 17 of the robot server 11 by the AI software 25 of the management server 22. Can communicate such as conversation.
次に、実施例２において、図５のステップ２１０において、音声認識・会話用ＤＢ１７に存在せずＮｏの場合（すなわち、ロボット１ａの回答が、現段階ではロボットサーバ１１の音声認識・会話用ＤＢ１７に存在していない場合。）であって、図６のステップ３１０がＹｅｓの場合（すなわち、ロボット１ａの回答すべきデータが管理サーバ２２のデータベース２７に存在している場合。）について説明する。なお、実施例１との相違点である図５のステップ２１０〜ステップ２３０、図６のステップ３１０の部分について詳細に説明し、実施例１との重複部分は簡潔に記載する。 Next, in the second embodiment, in step 210 of FIG. 5, if it does not exist in the voice recognition/conversation DB 17 and is No (that is, the answer of the robot 1a is the voice recognition/conversation DB 17 of the robot server 11 at this stage). 6) and the step 310 of FIG. 6 is Yes (that is, the data to be answered by the robot 1a exists in the database 27 of the management server 22). The steps 210 to 230 of FIG. 5 and the step 310 of FIG. 6 which are different from the first embodiment will be described in detail, and the overlap with the first embodiment will be briefly described.
患者７が、「看護師の△△さんは、今度いつ来てくれるのだろう」と発言したとする。ロボット１ａは、患者７の発言をデジタル信号化し、ルータ３を経由し、ＳＳＬ処理し、インターネット５ａを経由してロボットサーバ１１へ送る。 Suppose patient 7 says, "When will the nurse, Mr. △△, come next time?" The robot 1a converts the speech of the patient 7 into a digital signal, performs SSL processing via the router 3, and sends it to the robot server 11 via the Internet 5a.
ロボットサーバ１１のＡＩソフトウエア１３は、音声認識・会話用ＤＢ１７を用いてデジタル信号をテキスト化し、「看護師」、「△△」、「いつ」というキーワードを抽出する。また、ロボットサーバ１１の音声認識・会話用ＤＢ１７には、△△という名前は存在していないものとする。 The AI software 13 of the robot server 11 converts the digital signal into text using the voice recognition/conversation DB 17 and extracts the keywords “nurse”, “ΔΔ”, and “when”. In addition, the name ΔΔ does not exist in the voice recognition/conversation DB 17 of the robot server 11.
ロボットサーバ１１のＡＩソフトウエア１３は、音声認識・会話用ＤＢ１７を検索したものの見つからなかったので、例えば、ＡＩ機能を用いて「○○さん、ちょっと待って。これから△△さんについて調べるね。」という会話内容を作成する。 The AI software 13 of the robot server 11 searched the voice recognition/conversation DB 17 but could not find it. Therefore, for example, using the AI function, "Mr. XX, please wait a minute. Create a conversation content.
ＡＩソフトウエア１３によって作成された「○○さん、ちょっと待って。これから△△さんについて調べるね。」というデジタル信号は、ＳＳＬ処理し、インターネット５ａ、ルータ３を経由し、ロボット１ａへ到達する。ロボット１ａは、デジタル信号をアナログ化し、スピーカを用いて「○○さん、ちょっと待って。これから△△さんについて調べるね。」と発言することができる。 The digital signal "Mr. XX, wait a while. I'll look into Mr. Δ." created by the AI software 13 is SSL processed and reaches the robot 1a via the Internet 5a and the router 3. The robot 1a can convert the digital signal into an analog signal and use the speaker to say, "Mr. XX, please wait. I'll look into Mr.
管理サーバ２２のＡＩソフトウエア２５は、ルータ３を経由し、ロボット１ａに対して送信された「ちょっと待って」というデジタル信号を検知し、起動する（図５のステップ２２０等）。 The AI software 25 of the management server 22 detects the digital signal "wait for a moment" transmitted to the robot 1a via the router 3 and activates it (step 220 in FIG. 5 and the like).
管理サーバ２２のＡＩソフトウエア２５は、患者７がロボット１ａに対して発言した「看護師の△△さんは、今度いつ来てくれるのだろう」というデジタル信号をルータ３を経由してロボット１ａから入手する。なお、管理サーバ２２のＡＩソフトウエア２５は、「看護師の△△さんは、今度いつ来てくれるのだろう」というテキスト化されたものをロボットサーバ１１の音声認識・会話用ＤＢ１７から入手することもできる。 The AI software 25 of the management server 22 sends a digital signal, which the patient 7 has told the robot 1a, "when will the nurse, Mr. ΔΔ, come next time", via the router 3 to the robot 1a. Get it from. In addition, the AI software 25 of the management server 22 obtains from the voice recognition/conversation DB 17 of the robot server 11 in a text form such as "When will Mr. ΔΔ of the nurse come next time?" You can also
そして、管理サーバ２２のＡＩソフトウエア２５は、上述したロボットサーバ１１のＡＩソフトウエア１３と同様の手法で音声認識をする。なお、管理サーバ２２には、医学辞書検索ソフトウエア２８や医学辞書データベース２９があるので、医学用語に関するキーワードの抽出作業をより正確にすることができる。 Then, the AI software 25 of the management server 22 performs voice recognition by the same method as the AI software 13 of the robot server 11 described above. Since the management server 22 has the medical dictionary search software 28 and the medical dictionary database 29, it is possible to more accurately extract the keyword relating to the medical term.
管理サーバ２２のＡＩソフトウエア２５は、管理サーバ２２のデータベース２７から、例えば、「看護師の△△の出勤日が明後日」であることを確認し、その内容をＳＳＬ処理し、ルータ３、インターネット５ａを介してロボットサーバ１１の音声認識・会話用ＤＢ１７に保存する。すなわち、管理サーバ２２のデータベース２７に保存されている医療機関の関係者である看護師の△△さんのプロフィールの一部が、管理サーバ２２のＡＩソフトウエア２５によって、ロボットサーバ１１の音声認識・会話用ＤＢ１７に保存される。なお、医療機関の関係者の氏名や勤務日程等のプロフィールの一部であれば、個人情報保護の観点からも問題はない。 The AI software 25 of the management server 22 confirms, for example, from the database 27 of the management server 22 that “the day when the nurse's work is ΔΔ is the day after tomorrow”, SSL-processes the content, and the router 3 and the Internet. It is stored in the voice recognition/conversation DB 17 of the robot server 11 via 5a. That is, a part of the profile of Mr. ΔΔ, a nurse who is a person related to a medical institution, which is stored in the database 27 of the management server 22, is recognized by the AI software 25 of the management server 22 by the voice recognition/operation of the robot server 11. It is stored in the conversation DB 17. It should be noted that there is no problem from the perspective of protecting personal information as long as it is part of the profile of the name and work schedule of the person involved in the medical institution.
ロボットサーバ１１のＡＩソフトウエア１３は、音声認識・会話用ＤＢ１７に保存された「看護師の△△の出勤日が明後日」から、「○○さん。看護師の△△さんは明後日に来るよ。」という文章を作成する。その後は、その文章を上述した実施例１と同一の手順でロボット１ａに送信し、ロボット１ａは患者７にその内容を伝えることになる。従って、医療機関の関係者のプロフィールの一部等は、必要に応じて、ロボットサーバ１１の音声認識・会話用ＤＢ１７に追加して保存することができる。 The AI software 13 of the robot server 11 is stored in the voice recognition/conversation DB 17 from “the nurse's work day of △△ is the day after tomorrow” to “Mr. ○○. "." is created. After that, the sentence is transmitted to the robot 1a in the same procedure as in the above-described first embodiment, and the robot 1a conveys the content to the patient 7. Therefore, a part of the profile of the person related to the medical institution can be added and saved in the voice recognition/conversation DB 17 of the robot server 11 as needed.
すなわち、ロボット１ａは、医療機関に入院している患者７と会話が可能なコミュニケーション支援ロボットである。そして、このロボット１ａは、ＡＩソフトウエア１３と、音声認識・会話用ＤＢ１７を用いて患者７と会話をすることができるものである。音声認識・会話用ＤＢ１７には、患者７のプロフィールと医療機関の関係者のプロフィールの一部が保存されているので、患者７の要望に沿ったより細かなコミュニケーションをすることができる。 That is, the robot 1a is a communication support robot capable of having a conversation with a patient 7 who is hospitalized in a medical institution. The robot 1a can talk with the patient 7 using the AI software 13 and the voice recognition/conversation DB 17. Since the voice recognition/conversation DB 17 stores a part of the profile of the patient 7 and the profile of the person related to the medical institution, more detailed communication according to the request of the patient 7 can be performed.
また、管理サーバ２２のデータベース２７には膨大な容量のデータが保存されているが、医療機関の関係者のプロフィールの一部のみが音声認識・会話用ＤＢ１７に保存されるので、音声認識・会話用ＤＢ１７の容量にそれほど大きな影響を与えることはない。 Further, although a huge amount of data is stored in the database 27 of the management server 22, only a part of the profile of the person involved in the medical institution is stored in the voice recognition/conversation DB 17, so voice recognition/conversation is performed. It does not have a great influence on the capacity of the business DB 17.
次に、実施例３において、図５のステップ２１０において、音声認識・会話用ＤＢ１７に存在せずＮｏの場合（すなわち、ロボット１ａの回答がロボットサーバ１１の音声認識・会話用ＤＢ１７に存在しない場合。）であって、図７の検索システムが適用される場合について説明する。なお、実施例１や実施例２との相違部分について詳細に説明し、重複している部分についれは簡潔に記載する。 Next, in the third embodiment, in step 210 of FIG. 5, if it does not exist in the voice recognition/conversation DB 17 and is No (that is, if the answer of the robot 1a does not exist in the voice recognition/conversation DB 17 of the robot server 11). .) and the case where the search system of FIG. 7 is applied will be described. The differences from the first and second embodiments will be described in detail, and the overlapping parts will be briefly described.
患者７が、「この集中治療室にいつまでいて、治療費はどのくらいかかるのだろう」と発言したとする。ロボット１ａは、患者７の発言をデジタル化し、ルータ３を経由し、ＳＳＬ処理し、インターネット５ａを経由してロボットサーバ１１へ送る。 Suppose patient 7 says, "How long will I be in this intensive care unit and how much will the treatment cost be?" The robot 1a digitizes the patient 7's speech, performs SSL processing via the router 3, and sends it to the robot server 11 via the Internet 5a.
ロボットサーバ１１のＡＩソフトウエア１３は、音声認識・会話用ＤＢ１７を用いてテキスト化し、「集中治療室」、「いつまで」、「治療費」というキーワードを抽出する。また、ロボットサーバ１１の音声認識・会話用ＤＢ１７には、これらのデータは存在していないものとする。 The AI software 13 of the robot server 11 converts it into a text using the voice recognition/conversation DB 17 and extracts the keywords “intensive care unit”, “when” and “treatment cost”. Also, it is assumed that these data do not exist in the voice recognition/conversation DB 17 of the robot server 11.
ロボットサーバ１１のＡＩソフトウエア１３は、音声認識・会話用ＤＢ１７を検索したものの見つからなかったので、例えば、ＡＩ機能を用いて「○○さん、ちょっと待って。これから調べてみるね。」という会話内容を作成する。 The AI software 13 of the robot server 11 searched the voice recognition/conversation DB 17 but could not find it, so, for example, using the AI function, "Mr. XX, please wait. I'll check it." Create content.
ＡＩソフトウエア１３によって作成された「○○さん、ちょっと待って。これから調べてみるね。」というデジタル信号は、ＳＳＬ処理し、インターネット５ａ、ルータ３を経由し、ロボット１ａへ到達する。ロボット１ａは、デジタル信号をアナログ化し、スピーカを用いて「○○さん、ちょっと待って。調べてみるね。」と発言することができる。 The digital signal "Mr. XX, please wait. I'll check it out." created by the AI software 13 is SSL processed and reaches the robot 1a via the Internet 5a and the router 3. The robot 1a can convert the digital signal into an analog signal and use the speaker to say, "Mr. XX, please wait a moment. I'll check it."
管理サーバ２２のＡＩソフトウエア２５は、ルータ３を経由し、ロボット１ａに対して送信された「ちょっと待って」というデジタル信号を検知し、起動する（図５のステップ２２０等）。 The AI software 25 of the management server 22 detects the digital signal "wait for a moment" transmitted to the robot 1a via the router 3 and activates it (step 220 in FIG. 5 and the like).
管理サーバ２２のＡＩソフトウエア２５は、患者７がロボット１ａに対して発言した「この集中治療室にいつまでいて、治療費はどのくらいかかるのだろう」というデジタル信号を、ルータ３を経由してロボット１ａ、又は、インターネット５ａ及びルータ３を介してロボットサーバ１１から入手する。 The AI software 25 of the management server 22 sends a digital signal from the patient 7 to the robot 1a, saying "How long will be in this intensive care unit and how much the treatment cost will be?" 1a, or from the robot server 11 via the Internet 5a and the router 3.
ここで、管理サーバ２２には、医学辞書検索ソフトウエア２８と医学辞書データベース２９を備えている。管理サーバ２２のＡＩソフトウエア２５は、これらを用いることができるので、ロボットサーバ１１の音声認識機能よりも医学関係の用語に対して、より正確で精密な対応をすることができる。 Here, the management server 22 includes medical dictionary search software 28 and a medical dictionary database 29. Since the AI software 25 of the management server 22 can use these, more accurate and precise correspondence can be made to medical terms than the voice recognition function of the robot server 11.
管理サーバ２２のＡＩソフトウエア２５は、電子カルテサーバ４１のデータベース４５から、患者７と同じ症状の他の患者の例を抽出し、例えば、一般的に脳卒中で集中治療室にいる期間は１週間程度というデータを得たとする（ステップ４２０。図６）。 The AI software 25 of the management server 22 extracts an example of another patient who has the same symptom as the patient 7 from the database 45 of the electronic medical record server 41. For example, a stroke is generally for one week in the intensive care unit. It is assumed that the degree data is obtained (step 420, FIG. 6).
また、管理サーバ２２のＡＩソフトウエア２５は、レセコンサーバ５１のデータベース５５から、患者７と同じ脳卒中の他の患者の例を抽出し、例えば、健康保険が適用される場合の一般的な治療費は５０万円程度というデータを得たとする（ステップ４３０。図７）。 Further, the AI software 25 of the management server 22 extracts an example of another patient having the same stroke as the patient 7 from the database 55 of the receipt server 51, and, for example, a general treatment cost when health insurance is applied. It is assumed that the data obtained is about 500,000 yen (step 430, FIG. 7).
管理サーバ２２のＡＩソフトウエア２５は、「集中治療室にいる期間は１週間程度」、「治療費は５０万円程度」であることをデータベース２７に保存し、その内容をＳＳＬ処理し、ルータ３、インターネット５ａを介してロボットサーバ１１の音声認識・会話用ＤＢ１７に保存する。 The AI software 25 of the management server 22 stores in the database 27 that "the period of stay in the intensive care unit is about 1 week" and "the treatment cost is about 500,000 yen", and SSL processing is performed on the contents, and the router is used. 3. Saved in the voice recognition/conversation DB 17 of the robot server 11 via the Internet 5a.
ロボットサーバ１１のＡＩソフトウエア１３は、ステップ２０（図１）の患者７が保険適用者であることを確認する。そして、音声認識・会話用ＤＢ１７に保存された「集中治療室にいる期間は１週間程度」、「治療費は５０万円程度」から、「○○さん。だいたい集中治療室にいる期間は１週間で、治療費は５０万円ぐらいだよ。」という文章を作成する。その後は、その文章を上述した実施例１や実施例２と同一の手順でロボット１ａは患者７に答えることになる。 The AI software 13 of the robot server 11 confirms that the patient 7 in step 20 (FIG. 1) is an insured person. Then, from "the period of stay in the intensive care unit is about 1 week" and "the cost of treatment is about 500,000 yen" stored in the voice recognition/conversation DB 17, "Mr. XX. The period of stay in the intensive care unit is about 1". The treatment cost is about 500,000 yen in a week." After that, the robot 1a answers the patient 7 in the same procedure as in the first and second embodiments described above.
すなわち、音声認識・会話用ＤＢ１７には、管理サーバ２２と、電子カルテサーバ４１と、レセコンサーバ５１に保存されているデータのなかで、患者７のプロフィールの部分が必要に応じて音声認識・会話用ＤＢ１７に保存されるので、患者７の要望に沿ったさらに細かなコミュニケーションをすることができる。 That is, in the voice recognition/conversation DB 17, among the data stored in the management server 22, the electronic medical record server 41, and the reception server 51, the profile portion of the patient 7 is voice recognized/conversed as necessary. Since it is stored in the user DB 17, it is possible to carry out more detailed communication according to the request of the patient 7.
また、管理サーバ２２、電子カルテサーバ４１、レセコンサーバ５１のデータベースには膨大な容量のデータが保存されているが、患者７のプロフィールの部分のみが音声認識・会話用ＤＢ１７に保存されるので、音声認識・会話用ＤＢ１７の容量にそれほど大きな影響を与えることはない。 In addition, a huge amount of data is stored in the databases of the management server 22, the electronic medical record server 41, and the receipt computer server 51, but since only the profile portion of the patient 7 is stored in the voice recognition/conversation DB 17, The capacity of the voice recognition/conversation DB 17 is not so greatly affected.
なお、レセコンサーバ５１として、上述したＯＲＣＡサーバを利用することもできる（図２）。ＯＲＣＡサーバのデータベース３５は、ＯＲＣＡ管理機構６１より、インターネット５ｂを介してデータベース内のデータが随時更新されている。したがって、診療報酬や薬価基準が改訂されたり、新たな新薬が認可されたりした場合にも対応できるのでより正確な治療費等を算出することができる。 Note that the ORCA server described above can also be used as the receipt server 51 (FIG. 2). In the database 35 of the ORCA server, the data in the database is updated from time to time by the ORCA management mechanism 61 via the Internet 5b. Therefore, it is possible to deal with the case where the medical fee or the drug price standard is revised or a new drug is approved, so that more accurate treatment cost can be calculated.
また、管理サーバ２２、電子カルテサーバ４１、レセコンサーバ５１については、理解を容易にするために、それぞれを分けた状態で記載をしているが、一つのサーバ内に、例えば、医療システム３１としてまとめて構成することもできる。本実施例では、電子カルテサーバ４１とレセコンサーバ５１とを一体化したものを医療システム３１と記載した（図１、図２）。 Further, the management server 22, the electronic medical record server 41, and the receipt computer server 51 are described in separate states for easier understanding, but in one server, for example, as a medical system 31. It can also be configured collectively. In the present embodiment, a system in which the electronic medical record server 41 and the receipt computer server 51 are integrated is described as the medical system 31 (FIGS. 1 and 2).
本実施例では、ＡＩ機能を有するロボットとしてユニボ（登録商標、ユニロボット株式会社）を用いているので低コストでコンパクトなものとなっている。また、本実施例では、ロボットの頭脳となる部分はインターネットを介して接続されているとしているが、今後、頭脳となる部分、例えば、ＡＩソフトウエア１３や音声認識・会話用ＤＢ１７等をロボット本体に内蔵させるようにすることもできる。 In this embodiment, Unibo (registered trademark, UniRobot Corporation) is used as a robot having an AI function, so that it is low-cost and compact. Further, in the present embodiment, the brain portion of the robot is connected via the Internet, but in the future, the brain portion, such as the AI software 13 and the voice recognition/conversation DB 17 will be connected to the robot body. It can also be built into.
なお、ＡＩ機能を有するロボットとして、一般に市販されているｐｅｐｐｅｒ（登録商標、ソフトバンク ロボティクス株式会社）や、ロボホン（登録商標、シャープ株式会社）、ｐａｌｍｉ（登録商標、株式会社ＤＭＭ．ｃｏｍ）などを用いることもできることは言うまでもない。 As the robot having the AI function, generally commercially available pepper (registered trademark, SoftBank Robotics Co., Ltd.), Robophone (registered trademark, Sharp Co., Ltd.), palmi (registered trademark, DMM.com Co., Ltd.) and the like are used. It goes without saying that you can also do things.
また、上述した本実施例では、急性期の患者を対象として記載をしているが、その他の一般的な入院患者に対してもこのロボットを利用することができる。 Further, in the above-mentioned embodiment, the description is made for the patient in the acute phase, but the robot can be used for other general inpatients.
本発明は、集中治療室にいるような急性期の患者の早期回復を支援するコミュニケーション支援ロボットに利用することができる。 INDUSTRIAL APPLICABILITY The present invention can be used for a communication support robot that supports early recovery of a patient in an acute care stage such as in an intensive care unit.
１ａ，ｂ ロボット
３ ルータ
５ａ，ｂ インターネット
７ 患者
９ オペレータ
１０ ロボットシステム
１１ ロボットサーバ
１３ ＡＩソフトウエア
１５ 利用者情報ＤＢ
１７ 音声認識・会話用ＤＢ
２１ 医療機関内システム
２２ 管理サーバ
２３ 端末
２５ ＡＩソフトウエア
２７ データベース（ＤＢ）
２８ 医学辞書検索ソフトウエア
２９ 医学辞書検索用データベース
３０ 分析データ
３１ 医療システム
４１ 電子カルテサーバ
４３ ソフトウエア
４５ データベース（ＤＢ）
５１ レセコンサーバ（ＯＲＣＡサーバ）
５３ ソフトウエア
５５ データベース（ＤＢ）
６１ ＯＲＣＡ管理機構
1a,b Robot 3 Router 5a,b Internet 7 Patient 9 Operator 10 Robot system 11 Robot server 13 AI software 15 User information DB
17 Speech recognition/conversation DB
21 system in medical institution 22 management server 23 terminal 25 AI software 27 database (DB)
28 Medical Dictionary Search Software 29 Medical Dictionary Search Database 30 Analysis Data 31 Medical System 41 Electronic Medical Record Server 43 Software 45 Database (DB)
51 Rececon server (ORCA server)
53 software 55 database (DB)
61 ORCA Management Organization
Claims (7)
該コミュニケーション支援ロボットは、
ＡＩソフトウエアと、音声認識・会話用デ−タベースを用いて前記患者と会話をするものであり、
前記音声認識・会話用デ−タベースには、前記患者のプロフィールが保存されているものである
ことを特徴とするコミュニケーション支援ロボット。 A communication support robot capable of communicating with a patient hospitalized in a medical institution,
The communication support robot is
To communicate with the patient using AI software and a voice recognition/conversation database.
The communication support robot, wherein the voice recognition/conversation database stores the profile of the patient.
該コミュニケーション支援ロボットは、
ＡＩソフトウエアと、音声認識・会話用デ−タベースを用いて前記患者と会話をするものであり、
前記音声認識・会話用デ−タベースには、前記患者のプロフィールと、前記医療機関の関係者のプロフィールの一部が保存されているものである
ことを特徴とするコミュニケーション支援ロボット。 A communication support robot capable of communicating with a patient hospitalized in a medical institution,
The communication support robot is
To communicate with the patient using AI software and a voice recognition/conversation database.
The communication support robot, wherein the voice recognition/conversation database stores a part of a profile of the patient and a profile of a person involved in the medical institution.
前記医療機関内システムの管理サーバのデータベースに保存されているものであり、
前記管理サーバのソフトウエアによって前記音声認識・会話用デ−タベースに保存されたものである
ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載のコミュニケーション支援ロボット。 The patient profile and part of the profile of the medical institution personnel are:
It is stored in the database of the management server of the medical institution system,
The communication support robot according to claim 1 or 2, which is stored in the voice recognition/conversation database by software of the management server.
前記医療機関内システムの管理サーバのデータベースに加えて、電子カルテサーバのデータベースに保存されているものであり、
前記管理サーバのソフトウエアによって前記音声認識・会話用デ−タベースに保存されたものである
ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載のコミュニケーション支援ロボット。 The patient profile is
In addition to the database of the management server of the medical institution system, it is stored in the database of the electronic medical record server,
The communication support robot according to claim 1 or 2, which is stored in the voice recognition/conversation database by software of the management server.
前記医療機関内システムの管理サーバのデータベースに加えて、レセコンサーバのデータベースに保存されているものであり、
前記管理サーバのソフトウエアによって前記音声認識・会話用デ−タベースに保存されたものである
ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載のコミュニケーション支援ロボット。 The patient profile is
In addition to the database of the management server of the medical institution system, it is stored in the database of the receipt server,
The communication support robot according to claim 1 or 2, which is stored in the voice recognition/conversation database by software of the management server.
前記医療機関内システムの管理サーバのデータベースに加えて、電子カルテのデータベースと、レセコンサーバのデータベースに保存されているものであり、
前記管理サーバのソフトウエアによって前記音声認識・会話用デ−タベースに保存されたものである
ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載のコミュニケーション支援ロボット。 The patient profile is
In addition to the database of the management server of the system in the medical institution, the database of the electronic medical record and the database of the receipt server are stored,
The communication support robot according to claim 1 or 2, which is stored in the voice recognition/conversation database by software of the management server.
ＯＲＣＡサーバである
ことを特徴とする請求項５又は請求項６に記載のコミュニケーション支援ロボット。
The receipt server is
It is an ORCA server. The communication support robot according to claim 5 or 6 characterized by things.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2018213822A JP2020080106A (en) | 2018-11-14 | 2018-11-14 | Communication support robot |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2018213822A JP2020080106A (en) | 2018-11-14 | 2018-11-14 | Communication support robot |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2020080106A true JP2020080106A (en) | 2020-05-28 |
Family
ID=70801815
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2018213822A Pending JP2020080106A (en) | 2018-11-14 | 2018-11-14 | Communication support robot |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2020080106A (en) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20210090735A1 (en) * | 2019-09-23 | 2021-03-25 | National Chiao Tung University | Method for emergency treatment by artificial intelligence |
Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002073804A (en) * | 2000-08-30 | 2002-03-12 | Mitsubishi Electric Corp | Reception method in hospital |
| JP2003108362A (en) * | 2001-07-23 | 2003-04-11 | Matsushita Electric Works Ltd | Communication supporting device and system thereof |
| JP2003242252A (en) * | 2002-02-18 | 2003-08-29 | Nec Soft Ltd | Sickroom support system, sickroom television and sickroom support program |
| JP2007233492A (en) * | 2006-02-28 | 2007-09-13 | Keimei:Kk | Medical examination management system and medical examination management program |
| JP2010170332A (en) * | 2009-01-22 | 2010-08-05 | Yoshikawa Kogyo Co Ltd | Medical business management system |
| JP2013143105A (en) * | 2012-01-12 | 2013-07-22 | Toshiba Tec Corp | Screen creation server, screen display system and program |
| JP2017147491A (en) * | 2016-02-15 | 2017-08-24 | デンタルシステムズ株式会社 | Patient information management system and program |
| JP2018121967A (en) * | 2017-02-02 | 2018-08-09 | テルモ株式会社 | Medical system |
| JP2018124868A (en) * | 2017-02-02 | 2018-08-09 | 株式会社ＤＳｉ | Instruction book issuing system, instruction book issuing method, and program |
| JP2018136784A (en) * | 2017-02-22 | 2018-08-30 | 富士通フロンテック株式会社 | Guide device, guide method, and guide program |
| JP2018152810A (en) * | 2017-03-15 | 2018-09-27 | 株式会社日立製作所 | Communication system and communication control device |
-
2018
- 2018-11-14 JP JP2018213822A patent/JP2020080106A/en active Pending
Patent Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002073804A (en) * | 2000-08-30 | 2002-03-12 | Mitsubishi Electric Corp | Reception method in hospital |
| JP2003108362A (en) * | 2001-07-23 | 2003-04-11 | Matsushita Electric Works Ltd | Communication supporting device and system thereof |
| JP2003242252A (en) * | 2002-02-18 | 2003-08-29 | Nec Soft Ltd | Sickroom support system, sickroom television and sickroom support program |
| JP2007233492A (en) * | 2006-02-28 | 2007-09-13 | Keimei:Kk | Medical examination management system and medical examination management program |
| JP2010170332A (en) * | 2009-01-22 | 2010-08-05 | Yoshikawa Kogyo Co Ltd | Medical business management system |
| JP2013143105A (en) * | 2012-01-12 | 2013-07-22 | Toshiba Tec Corp | Screen creation server, screen display system and program |
| JP2017147491A (en) * | 2016-02-15 | 2017-08-24 | デンタルシステムズ株式会社 | Patient information management system and program |
| JP2018121967A (en) * | 2017-02-02 | 2018-08-09 | テルモ株式会社 | Medical system |
| JP2018124868A (en) * | 2017-02-02 | 2018-08-09 | 株式会社ＤＳｉ | Instruction book issuing system, instruction book issuing method, and program |
| JP2018136784A (en) * | 2017-02-22 | 2018-08-30 | 富士通フロンテック株式会社 | Guide device, guide method, and guide program |
| JP2018152810A (en) * | 2017-03-15 | 2018-09-27 | 株式会社日立製作所 | Communication system and communication control device |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| "コンピュータ・ソフト 医療のシゴト、ＡＩ味方に スタートアップが効率化", 月刊Ｅ・コロンブス, vol. 第44巻, JPN6020008193, 29 January 2018 (2018-01-29), pages 52, ISSN: 0004226003 * |
| 坂田 信裕: "ヒューマノイドロボットを介して行う患者情報収集、情報提供とユーザーエクスペリエンス", 一般社団法人人工知能学会 研究会 ＡＩＭＥＤ：医用人工知能研究会 ＳＩＧ−ＡＩＭＥＤ−００１ ［ＯＮ, JPN6020008188, 29 September 2015 (2015-09-29), JP, pages 10 - 01, ISSN: 0004374635 * |
| 山下咲良［株式会社シャンティ］: "［特別寄稿］ＡＩとロボット連携の方向性", 月刊新医療, vol. 第44巻, JPN6020008189, 1 June 2017 (2017-06-01), pages 170 - 173, ISSN: 0004226001 * |
| 村川賀彦: "ＲＳＮＰライブラリとサービスの実装方法", 第２７回日本ロボット学会学術講演会予稿集ＤＶＤ−ＲＯＭ ２００９年, JPN6020008191, 15 September 2009 (2009-09-15), pages 1477 - 1480, ISSN: 0004226002 * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20210090735A1 (en) * | 2019-09-23 | 2021-03-25 | National Chiao Tung University | Method for emergency treatment by artificial intelligence |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| McKee et al. | Overcoming additional barriers to care for deaf and hard of hearing patients during COVID-19 | |
| KR102217457B1 (en) | A chat service providing system that can provide medical consultation according to customer's needs with a chat robot | |
| US20090089100A1 (en) | Clinical information system | |
| US20130339030A1 (en) | Interactive spoken dialogue interface for collection of structured data | |
| US20130138457A1 (en) | Electronic health record system and method for patient encounter transcription and documentation | |
| Schrank et al. | Pushing boundaries—culture‐sensitive care in oncology and palliative care: a qualitative study | |
| US9055167B1 (en) | Management and dissemination of information from a controlled-environment facility | |
| Sherman et al. | Cancer patient perspectives regarding preparedness for end-of-life care: a qualitative study | |
| US11551478B2 (en) | Clinical integration of facial recognition processing | |
| US20090048869A1 (en) | Automated healthcare management functions | |
| US11302338B2 (en) | Responding to requests for information and other verbal utterances in a healthcare facility | |
| US11875794B2 (en) | Semantically augmented clinical speech processing | |
| Georges | An emancipatory theory of compassion for nursing | |
| KR20050054379A (en) | Care and treatment system of dementia disease using pda and method using it | |
| Burnim | The promise of the Americans with Disabilities Act for people with mental illness | |
| Cuellar De la Cruz et al. | Answering the call to accessible quality health care for all using a new model of local community not-for-profit charity clinics: A return to Christ-centered care of the past | |
| US20200066402A1 (en) | Managing patient requests for assistance in a healthcare facility | |
| JP2020080106A (en) | Communication support robot | |
| US11010556B1 (en) | Conversational agent | |
| Hassan et al. | “We Need Psychological Support”: the information needs and seeking behaviors of African refugees in the United States | |
| Tseng et al. | Understanding the Benefits and Design of Chatbots to Meet the Healthcare Needs of Migrant Workers | |
| Bollinger et al. | Early experiences of independent advocates for potential HIV+ recipients of HIV+ donor organ transplants | |
| US11837341B1 (en) | Secured messaging service with customized near real-time data integration | |
| US20150213571A1 (en) | Methods and Systems for a Treatment Center Marketplace | |
| JP2020144681A (en) | Information linking system, information linking server, voice i/o device, information linking method, and program |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20190221 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20200110 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20200313 |
|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20201027 |