JP2020181408A - 登録装置、生成方法及び医療データ生成プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】医療データを生成する際、医師によるデータの入力や選択等の操作回数を低減することで、データ生成の作業を容易にする登録装置、生成方法及び医療データ生成プログラムを提供する。【解決手段】医療データ管理システム１において、登録装置１０は、予測部１１４と、提示部１１７と、生成部１１８と、を備える。予測部１１４は、複数の単語について、医療データ生成の条件に応じて設定されたパラメータを用いて重み付けされた値に応じて、条件下で医療データを生成する際に複数の項目でそれぞれ利用する単語を候補として予測する。提示部１１７は、複数の項目にそれぞれ利用する単語の候補として、予測部１１４で予測された候補の単語を優先して提示する。生成部１１８は、提示部１１７により提示された単語を用いて医療データを生成する。【選択図】図１

Description

本発明は、医療データの生成を支援する登録装置、生成方法及び医療データ生成プログラムに関する。

患者の治療診断において、医師が医療データを生成する際、入力するデータの項目が多いため、医師の作業が非常に煩雑であった。これら入力するデータの中には、同一の内容を複数回入力する必要が生じる場合もある。

例えば、内視鏡検査では、医療データであるレポートの生成に使用する用語がＭＳＴ(Minimal Standard Terminology)として標準化されている。このＭＳＴに規定される用語を使用する医療データの生成に関し、医療データの生成作業を容易にする技術がある（例えば、特許文献１参照）。特許文献１に記載される装置では、医療データ生成に際、ＭＳＴの項目選択データから入力項目を選択すると、下位階層の用語に関する複数のリストボックスに表示される。これにより、特許文献１に記載の装置使用により、医師は、各リストボックスに表示される複数の選択肢の用語から使用する用語を順に選択することで、助詞等については入力することなく、医療データを生成することができる。

特許第４３５０２９４号公報

しかしながら、上述した特許文献１に記載の装置では、医師等は、各リストボックスに表示される選択肢の用語からそれぞれ該当する用語を選択する必要がある。すなわち、医師等は、複数回の選択操作を行う必要がある。

上記に鑑み、本発明は、医療データを生成する際、医師によるデータの入力や選択等の操作回数を低減することで、データ生成の作業を容易にする登録装置、生成方法及び医療データ生成プログラムを提供する。

本開示に係る登録装置は、複数の単語について、医療データ生成の条件に応じて設定されたパラメータを用いて重み付けされた値に応じて、条件下で医療データを生成する際に複数の項目でそれぞれ利用する単語を候補として予測する予測部と、複数の項目にそれぞれ利用する単語の候補として、予測部で予測された候補の単語を優先して提示する提示部と、提示部により提示された単語を用いて医療データを生成する生成部とを備える。

本開示の登録装置、生成方法及び医療データ生成プログラムによれば、医療データ生成の際に、データ生成の作業を容易にし、医師の業務を支援することができる。

医療データ管理システムの構成を説明するブロック図である。 単語データの一例を説明するデータ構成図である。 図２Ａとともに単語データの一例を説明するデータ構成図である。 図２Ａ及び図２Ｂとともに単語データの一例を説明するデータ構成図である。 図２Ａ乃至図２Ｃとともに単語データの一例を説明するデータ構成図である。 図２Ａ乃至図２Ｄとともに単語データの一例を説明するデータ構成図である。 文型データの一例を説明するデータ構成図である。 図３Ａとともに文型データの一例を説明するデータ構成図である。 図３Ａ及び図３Ｂとともに文型データの一例を説明するデータ構成図である。 図３Ａ乃至図３Ｃとともに文型データの一例を説明するデータ構成図である。 医療データ生成に利用するレポート生成画面の一例である。 医療データ生成で使用される単語の予測について説明する図である。 医療データ生成に利用するレポート生成画面の他の例である。 医療データの生成方法の一例を説明するフローチャートである。

本発明は、医療データ生成の際に、データ生成の作業を容易にすることで、作業負担を軽減し、医師の業務を支援するものである。以下に、図面を用いて本発明の実施形態に係る登録装置、生成方法及び医療データ生成プログラムについて説明する。なお、以下の説明において、登録装置は、医療データ管理システムに含まれるものとして説明する。また、以下の図において、同一の構成については、同一の符号を付して説明を省略する。

「医療データ」は、医療行為において生成される種々のデータであって、具体例としては、内視鏡検査や放射線検査の検査結果であるレポートや、手術報告のレポートが考えられる。

〈医療データ管理システム〉
図１に示すように、医療データ管理システム１は、医療データの生成及び登録に利用する登録装置１０と、検査に利用する検査装置２０とを有する。例えば、検査装置２０は、内視鏡検査に使用する内視鏡装置や、放射線検査に利用する放射線装置（レントゲン装置、ＭＲＩ装置、ＣＴ装置等）等である。以下の説明において、検査装置２０は、内視鏡装置であるものとして説明する。また、登録装置１０は、医療データとして、検査装置２０による内視鏡検査の結果に関するレポートを生成し、登録するものとして説明する。

〈登録装置〉
図１に示すように、登録装置１０は、制御部１１、記憶部１２、入力装置１３、出力装置１４及び通信インタフェース（通信Ｉ／Ｆ）１５を備える情報処理装置である。

制御部１１は、登録装置１０における演算やデータの処理を実行する中央処理装置（ＣＰＵ）等である。また、記憶部１２は、ＲＯＭやＲＡＭ等である。登録装置１０は、記憶部１２に記憶されるプログラムＰが実行されることで、制御部１１が、特定部１１１、抽出部１１２、演算部１１３、予測部１１４、選択部１１５、作成部１１６、提示部１１７、生成部１１８及び登録部１１９としての処理を実行する。

図１に示す例では、記憶部１２は、プログラムＰの他、結果データＤ１、単語データＤ２、文型データＤ３及び医療データＤ４を記憶する。

入力装置１３は、例えば、操作ボタン、キーボード、マウス、タッチパネル、マイクロフォン等の操作信号やデータの入力に利用する手段である。また、出力装置１４は、ディスプレイ、プリンタ、スピーカ等の検査結果や処理結果等のデータの出力に利用する手段である。通信Ｉ／Ｆ１５は、検査装置２０等の外部の装置と通信回線を利用してデータの送受信を実行する。通信Ｉ／Ｆ１５が利用する通信プロトコルは限定されず、無線又は有線のいずれによって通信を実行してもよい。

なお、登録装置１０は、複数のコンピュータで構成されていてもよい。例えば、データの一部が、他の装置に記憶されており、そのデータを読み出すように構成されていてもよい。また例えば、図１に示すいずれかの処理部１１１〜１１９が外部の装置において実行されてもよい。具体的には、結果データＤ１は、外部の記憶装置に記憶されており、登録装置１０は、外部の記憶装置から対象の結果データＤ１を読み出して利用してもよい。また、登録装置１０は、生成した医療データＤ４を外部の記憶装置に記憶させるようにしてもよい。

結果データＤ１は、検査装置２０で得られたデータである。具体的には、結果データＤ１は、検査装置２０である内視鏡装置で得られた静止画像データや動画像データ等の画像データである。

単語データＤ２は、レポートの生成に使用する複数の単語を含む。この単語データＤ２では、複数の単語が、ツリー構造で関連付けられる。「ツリー構造」とは、いわゆる「木構造」であり、単語についてのツリー構造は、上位の単語について下位の単語が関連付けられる構造である。このとき、下位の単語にさらに下位の単語が関連付けられてもよい。したがって、単語データＤ２における階層の数は、限定されず、複数の階層に渡って単語が関連付けられる構成である。また、単語データＤ２では、上位の単語に関連付けられる下位の単語の数も、限定されない。したがって、各階層に含まれる単語の数は限定されず、生成対象の医療データに応じて異なる。ここで、同一の階層の単語は、レポート生成の際、同一の項目で使用されうる単語である。

ここでは、登録装置１０は、内視鏡検査の検査結果であるレポートを生成して登録する例で説明するため、単語データＤ２は、内視鏡検査の検査結果を特定するために標準化された単語をツリー構造で関連付けるデータである。すなわち、単語データＤ２に含まれる単語は、ＭＳＴで規定される用語であり、ＭＳＴで規定される条件でツリー構造に関連付けられる。また、レポートは、ＭＳＴで規定される条件で生成されるため、「検査種別」、「診断」、「部位」、「所見」及び「処置」範囲で、「臓器」、「カテゴリ」、「細項目」、「属性」等の項目の情報を含む。このとき、各範囲で、同一の項目の情報を使用することができるため、登録装置１０では、同一の情報については、１回の操作で、各範囲に反映されるようにする。

また、単語データＤ２では、各単語にパラメータ及び文型番号が関連付けられる。

「パラメータ」は、レポートの生成に利用する単語の予測に利用する値である。具体的には、「パラメータ」は、ツリー構造の上位の各単語に対し、下位の単語を使用する可能性を特定する値である。ここで、各単語は、条件毎に設定された複数のパラメータを関連付けることができる。例えば、パラメータの条件には、「作成者」、「患者」、「使用頻度」等がある。

「作成者」毎に設定されたパラメータは、レポートを生成する作成者に依存して設定された値である。ここで、「作成者」とは、医師、診療科、病院等である。上述したように、医師、診療科、病院には、それぞれ専門や得意分野がある。したがって、各作成者がレポートを生成する際に使用する単語は、限定されることが多く、特定の単語の使用頻度等が高くなる傾向がある。そのため、作成者毎にパラメータ値を設定することができる。パラメータは、作成者毎に個別に設定してもよいし、作成者にグループを割り当て、作成者に割り当てられるグループ毎に設定してもよい。

「患者」毎に設定されたパラメータは、レポートの生成対象である患者に依存して設定された値である。例えば、患者も、複数種の疾患を有することは少なく、各患者についてレポートを生成する際に使用する単語は、限定されることが多く、特定の単語の使用頻度等が高くなる傾向がある。したがって、患者毎にパラメータ値を設定することができる。パラメータは、患者毎に設定してもよいし、患者にグループを割り当て、患者に割り当てられるグループ毎に設定してもよい。

「使用頻度」について設定されたパラメータは、医療データ管理システム１又は登録装置１０における各単語の使用頻度に依存する値である。例えば、システムや装置全体においてレポートを生成する際に使用する単語は、限定されることが多く、特定の単語の使用頻度が高くなる傾向がある。具体的には、全体として発生する可能性の高い又は低い疾患は決まっており、これに応じてレポート生成で使用する可能性の高い又は低い単語は決められる。したがって、医療データ管理システム１毎又は登録装置１０毎の使用頻度に応じて得られた値をパラメータとすることができる。

また、パラメータは、レポートを生成する病院毎に設定することができる。例えば、病院が得意とする診療の専門等があるとき、その専門で使用する可能性の高い単語のパラメータの値を高く設定することができる。したがって、例えば、病院が各単語に対し、パラメータ値を設定してもよい。

「文型」とは、文章の構成を特定するものであり、例えば、各単語と助詞等の組み合わせで表される文の形式である。「文型番号」は、選択される単語を使用してレポートに含まれる文章を生成する文型の識別情報である。文型の例については、図３Ａ乃至３Ｄを用いて後述する。

図２Ａ乃至２Ｅを用いて、単語データＤ２の構成の一例を説明する。ここで、単語データＤ２は、図２Ａ乃至図２Ｅに示す全てのデータを含み、単語が５つの階層で関連付けられるデータであるものとして説明する。

例えば、図２Ａは、ツリー構造のうち最上位の単語のクラスタである。具体的には、図２Ａに示す例は、「検査種別」の単語のクラスタである。ここで、「クラスタ」とは、ツリー構造における同一階層の単語のグループである。図２Ａに示すように、例えば、検査種別のクラスタの単語データＤ２-１は、単語の識別情報である「ＩＤ」と、当該識別情報によって識別される「単語」と、当該単語に対し、当該単語に関連づけられる下位の単語を使用する可能性を特定する値である「パラメータ」とを含む。

例えば、「パラメータ」としては、使用する可能性のある下位の単語のＩＤと、パラメータ値とを関連付ける。仮に、「上部消化管」の単語に対し、「頭頚部」、「食道」及び「胃」の単語が関連付けられるとき、「上部消化管」と関連付けられる「パラメータ」として、「頭頚部」を使用する可能性を特定するパラメータ値、「食道」を使用する可能性を特定するパラメータ値、「胃」を使用する可能性を特定するパラメータ値を含む。仮に、「頭頚部」のパラメータとして「０．７」、「食道」のパラメータとして「０．２」、「胃」のパラメータとして「０．１」が関連付けられる場合、「頭頚部」を使用する可能性が最も高く、「胃」を使用する可能性は最も低いものと規定されることを意味する。

このとき、「パラメータ」では、上述したように、各条件に応じた複数のパラメータ値を含む。例えば、「頭頚部」、「食道」及び「胃」のそれぞれについて、「特定の作成者に関するパラメータ値」、「特定の患者に関するパラメータ値」及び「使用頻度のパラメータ値」等の複数のパラメータ値を関連付ける。また、作成者のパラメータ値としても、医師等の作成者毎に設定されるため、複数の作成者のパラメータ値を含む。具体的には、「上部消化管」に対する「頭頚部」についてのパラメータ値として、第１の医師のパラメータ値、第２の医師のパラメータ値、第３の医師のパラメータ値等のように複数のパラメータ値を含む。同様に、患者のパラメータ値としても、患者毎に設定されるため、複数の患者のパラメータ値を含む。

図２Ｂに示す例は、「識別種別」の下位となる単語のクラスタである。具体的には、図２Ｂに示す例は、「臓器」の単語のクラスタの単語データＤ２-２である。図２Ｂに示すように、単語データＤ２-２も、図２Ａで上述した単語データＤ２-１と同様に、「ＩＤ」、「単語」及び「パラメータ」とを含む。ここで、「パラメータ」では、上述したように、使用する可能性のある下位の単語のＩＤと、条件毎に設定されたパラメータ値とを関連付ける。

図２Ｃに示す例は、「臓器」の単語の下位となる「カテゴリ」の単語のクラスタの単語データＤ２-３である。図２Ｃに示すように、単語データＤ２-３も、図２Ａで上述した単語データＤ２-１と同様に、「ＩＤ」、「単語」及び「パラメータ」とを含む。ここで、「パラメータ」では、上述したように、使用する可能性のある下位の単語のＩＤと、条件毎に設定されたパラメータ値とを関連付ける。

図２Ｄに示す例は、「カテゴリ」の単語の下位となる「細項目」の単語のクラスタの単語データＤ２-４である。図２Ｄに示すように、単語データＤ２-４も、図２Ａで上述した単語データＤ２-１と同様に、「ＩＤ」、「単語」及び「パラメータ」とを含む。ここで、「パラメータ」では、上述したように、使用する可能性のある下位の単語のＩＤと、条件毎に設定されたパラメータ値とを関連付ける。

図２Ｅに示す例は、「細項目」の単語の下位となる「属性」の単語のクラスタの単語データＤ２-４である。仮に、属性のクラスタに含まれる単語は、最下位の単語であるとき、図２Ｅに示すように、単語データＤ２-５は、「ＩＤ」及び「単語」を含むが、「パラメータ」を含まない。一方、図２Ｅに示すように、単語データＤ２−５は、各単語を含む場合に文章の生成に利用する文型の識別番号を関連付ける。すなわち、属性で関連付けられる文型番号に応じて、文章を生成する文型が選択される。図２Ｅの例では、属性に「梨状陥凸右」が選択された場合、文型番号がI-２の文型を用いる。

例えば、属性の単語を選択する必要がない場合もある。このような場合、図２ＥのＩＤ「ｗ５０７」に示すように、単語は関連付けられず、文型番号のみが関連付けられる。例えば、細項目の単語が仮に「異常なし」である場合、その下位である属性の単語の選択が不要であるとき、「異常なし」には、下位の単語として「ｗ５０７」が選択されるようにパラメータとして「１」が関連付けられる。これにより、属性で単語を選択することなく文型が選択される。

また、図示を用いた説明は省略するが、上位の単語から下位の単語への遷移に文型番号を関連付けてもよい。これにより、下位の単語は同一であっても、ある上位の単語との組み合わせのときにはI-２の文型となるが、別の上位の単語との組み合わせのときにはI-３の文型となる場合もある。具体的には、「属性」の項目で『軽度』という単語が選択されたとき、細項目の単語が『カンジタ症』である場合には「軽度のカンジタ症と診断される」という文章が生成され、細項目の単語が『炎症』である場合には「炎症は軽度」という文章が生成されるように文型番号を関連付けることができる。

なお、図２Ａ乃至図２Ｅに示す例では、単語データＤ２は、上位の単語に、下位の単語と、各回の単語を使用する可能性に関するパラメータとを関連付けるものとして説明したが、これに限定されない。例えば、最上位の単語にはパラメータを関連付けず、各下位の単語に、上位の単語と、当該下位の単語とともに各上位の単語を使用する可能性に関するパラメータを関連付ける単語データＤ２を使用してもよい。

文型データＤ３は、選択された単語を用いて文章を作成する際の文型の番号と、この文型の番号の文型とを関連付けるデータである。例えば、使用する単語毎に、生成する文章の構成が変わることがある。したがって、文型データＤ３は、使用する単語に応じた文章の構成に関するデータである。具体的には、後述するが、図３Ａ乃至図３Ｄに、文型データＤ３に含まれる文型の一例を示す。ここでは、説明の便宜のため、文型データＤ３が、図３Ａ乃至図３Ｄに示す全ての構成データを含むものとして説明する。なお、文型データＤ３は、文型と、その文型で文章を作成する条件とを含んでいれば、その構成は、図３Ａ乃至図３Ｄに示す構成に限定されない。

なお、文型データＤ３は、ユーザである医師や病院等によって変更可能とすることができる。例えば、文章として、「○○が認められる」、「○○と診断される」、「○○あり」等の文章は、同義である場合もあり、どの文章を使用するかはユーザの好みによって決定される場合もある。このような場合、ユーザは初期設定とは異なる文章の作成を希望する場合、文型データＤ３の文型を変更させるようにしてもよい。

医療データＤ４は、登録装置１０で生成され、登録されたデータである。上述したように、ここでは、医療データＤ４は、内視鏡検査に関する検査結果に関するレポートであるものとして説明する。

登録装置１０では、レポート生成のため、図４に示すようなレポート生成画面Ｗ１が利用される。レポート生成画面Ｗ１は、図４に示すように、検査装置２０により得られた検査結果であって、レポート生成の対象である検査の種別を選択する検査種別選択用のボックスｂ１１、患者の識別情報を入力する患者識別情報入力用のボックスｂ１２、レポートの作成者である医師の識別情報を入力する作成者識別情報入力用のボックスｂ１３を有する。図４に示す例は、レポート生成画面Ｗ１の初期状態において、必要な情報として、ボックスｂ１１において、「上位消化管」が選択された一例である。図４に示すようなレポート生成画面Ｗ１において、「診断」、「所見」及び「処置」等の各範囲のボックスで、必要な単語が選択され又は入力されることで、文章が作成され、選択又は入力された単語と、作成された文章を含むレポートが生成される。

図４の例では、診断に関する情報の選択や入力は、ボックスｂ２１，ｂ２３〜ｂ２６で実行可能であり、その結果得られた診断に関する情報の候補は、ボックスｂ２２で表示される。また、各ボックスｂ２１，ｂ２３〜ｂ２６で選択された情報は、ボックスｂ２１に表示される。

診断の部位に関する情報の選択や入力は、ボックスｂ３３，ｂ３４で実行可能であり、その結果得られた部位に関する情報の候補は、ボックスｂ３２で表示される。また、各ボックスｂ３３，ｂ３４で選択された情報は、ボックスｂ３１に表示される。そして、ボックスｂ２１及びｂ３１に表示される情報により、診断に関して作成された文章がボックスｂ２７に表示される。

所見に関する情報の選択や入力は、ボックスｂ４３，ｂ４４で実行可能であり、その結果得られた所見に関する情報の候補は、ボックスｂ４２で表示される。また、各ボックスｂ４３，ｂ４４で選択された情報は、ボックスｂ４１に表示される。そして、ボックスｂ４１に表示される情報により、所見に関して作成された文章がボックスｂ４５に表示される。

処置に関する情報の選択や入力は、ボックスｂ５３〜ｂ５５で実行可能であり、その結果得られた所見に関する情報の候補は、ボックスｂ５２で表示される。また、各ボックスｂ５３〜ｂ５５で選択された情報は、ボックスｂ５１に表示される。そして、ボックスｂ５１に表示される情報により、所見に関して作成された文章がボックスｂ５６に表示される。

特定部１１１は、レポート生成のため、重み付けに使用するパラメータの抽出に必要な条件を特定する。例えば、特定部１１１は、条件として、レポートを生成する医師の識別情報、属性や診療履歴等（作成者の条件）、レポート生成の対象となる患者の識別情報、属性や病歴等（患者の条件）を特定する。ここで、特定部１１１は、１つのレポートの生成に対し、複数の条件を特定することもある。具体的には、特定部１１１は、作成者である医師の識別情報と、患者の識別情報の条件を特定し、単語の予測に使用してもよい。

例えば、特定部１１１は、図４に示すようなレポート生成画面Ｗ１において、ボックスｂ１２から患者の識別情報（患者の条件）を特定したり、ボックスｂ１３から入力者である医師の識別情報（作成者の条件）を特定することができる。

また、特定部１１１は、初めに入力又は選択された単語を条件として特定してもよい。すなわち、図４に示すように、ボックスｂ１１で「上部消化管」が選択された場合、この「上部消化管」の単語を条件と特定してもよい。

「医師の属性」とは、医師の「専門」等の医師を表す情報である。医師の専門によって、診療対象の患者の症状が特定されることがある。したがって、医師の専門に関する情報に応じて、レポート生成の際に使用する可能性が高い又は単語を予測することができる可能性があるためである。

「医師の診療履歴」とは、他の患者を含め、レポートを生成する医師が過去にレポートを生成した履歴やその他の診療履歴である。上述したように、医師は、専門があり、専門によりレポートの生成で使用する対象の単語が異なる。したがって、過去の診療履歴も、レポートの生成で使用する可能性が高い又は単語を予測することができる可能性がある。すなわち、過去に使用した頻度が高い単語を今回も使用する可能性が高いと考え、過去に使用した頻度が引く単語を今回も使用する可能性が低いと考えることができるものとする。ここで、過去の診療履歴については、過去の全ての期間でなく、例えば、１年以内又は３年以内等の直近の所定期間の履歴であってもよい。なお、医師の識別情報から、電子カルテやレポート等を参照し、診療履歴を抽出することもできる。また、医師の情報の代わりに、診療科や病院の情報を条件としてもよい。

「患者の属性」とは、患者の「年齢」、「性別」等の患者を表す情報である。また、患者の属性に喫煙や飲酒等の「生活習慣」に関する情報を含んでもよい。「年齢」や「性別」によって、生じやすい病気や生じることのない病気があり、レポート生成の際に使用する可能性が高い単語の予測に利用できるためである。また、「生活習慣」によっても、生じやすい病気があり、レポート生成の際に使用する可能性が高い単語の予測に利用できるためである。その他、患者の属性に、「既往歴」や「血縁者の病歴」に関する情報や「人種」に関する情報を含んでもよい。これにより、患者自身の他の病院で診療を受けた病歴を含むことが可能となり、また患者自身の病歴の他、遺伝的背景を含めることができる。さらに、患者の属性には、「出産経験の有無」を含んでもよい。これらの情報も、患者に生じやすい病気等を特定することが可能となり、レポートの生成に役立つためである。具体的には、登録装置１０では、患者の属性が予めグループ分けされており、特定部１１１は、患者がいずれのグループに該当するかを特定してもよい。

「患者の病歴」とは、過去の患者の診療等に関する情報である。過去の病歴も、レポート生成の際に使用する可能性が高い単語の予測に利用できるためである。具体的には、登録装置１０では、患者の病歴に関し予めグループ分けされており、特定部１１１は、患者がいずれのグループに該当するかを特定してもよい。なお、患者の識別情報から、電子カルテやレポート等を参照し、属性や病歴を抽出することもできる。

抽出部１１２は、特定部１１１で特定された条件に関し、各単語に関連付けられるパラメータの値を抽出する。仮に、複数の条件が特定された場合、各条件について各単語に関連付けられるパラメータの値を抽出する。具体的には、医師の条件（作成者の条件）と、患者の条件が特定された場合、各単語に、医師のパラメータ値と、患者のパラメータ値とを抽出する。また、抽出部１１２は、使用頻度のパラメータを使用することが規定されている場合、各単語に関連付けられる使用頻度のパラメータ値を抽出する。

また、図４に示すように、「上部消化管」が選択され、条件と特定された場合、抽出部１１２は、上部消化管の下位の単語についてパラメータ値を抽出する。仮に、特定部１１１で「作成者の識別情報」及び「患者の識別情報」とともに、「上部消化管」の単語が特定された場合、抽出部１１２は、単語データＤ２において「上部消化管」の単語と関連付けられる各単語の複数のパラメータ値のうち、条件として特定された作成者のパラメータ値と、条件として特定された患者のパラメータ値とを抽出する。なお、使用頻度のパラメータ値も使用することが規定されている場合、抽出部１１２は、「上部消化管」の単語と関連付けられる各単語の使用頻度のパラメータ値を抽出する。

演算部１１３は、特定された条件に対して単語に設定されるパラメータの値を用いて各単語について重み付けを行ない、レポートの生成に使用する単語の予測に利用する遷移確率Ｘを演算する。遷移確率Ｘは、レポートの生成について、ある単語に対し、下位の単語が使用される可能性を予測する値である。ここで、複数の条件が特定されると、演算部１１３は、条件毎に設定される複数のパラメータの値を用いて各単語について重み付けを行う。このとき、演算部１１３は、各パラメータの値に対し、予め設定された重み値で重み付けする。例えば、演算部１１３は、式（１）により、各単語について、下位の単語への遷移確率Ｘを求めるために重み付け演算を行う。すなわち、登録装置１０では、例えば、記憶部１２において、複数のパラメータを使用した遷移確率Ｘの算出式を有する。また、演算部１１３は、予め求めた各遷移確率Ｘを上位の単語及び下位の単語と関連付けて、記憶部１２に記憶させる。

Ｘ ＝ 作成者のパラメータ値×（Ａ＋Ｄａ）
＋ 患者のパラメータ値×（Ｂ＋Ｄｂ）
＋ 使用頻度のパラメータ値×（Ｃ ＋Ｄｃ） ・・・（１）
Ａ：作成者のパラメータについての重み値
Ｄａ：作成者のパラメータに対する補正値
Ｂ：患者のパラメータについての重み値
Ｄｂ：患者のパラメータに対する補正値
Ｃ：使用頻度のパラメータについての重み値
Ｄｃ：使用頻度のパラメータに対する補正値

なお、登録装置１０では、式（１）に示すように、特定のパラメータに対し、補正値を加算し、ウェイトを大きくしてもよい。

また、使用頻度のパラメータを予め単語データＤ２に関連付ける方法の他、演算部１１３が、過去にレポートの生成で利用された単語の履歴である履歴データ（図示せず）を参照し、条件で過去に生成されたレポートで使用された単語について使用頻度を求め、この使用頻度をパラメータとして利用して重み付けし、遷移確率Ｘを求めてもよい。例えば、使用頻度は、レポートの生成の度に更新されるが、パラメータとして予め単語データＤ２に使用頻度を関連付ける場合、最新の使用頻度を用いて遷移確率Ｘを演算することができない恐れがある。これに対し、レポート生成の度に履歴データを参照して使用頻度を求めることで、最新の使用頻度を使用することができる。なお、毎回、レポート生成のタイミングで使用頻度を求めるのではなく、レポートの生成が所定回数（例えば、１００回）実行されたタイミングで使用頻度を求め、この値で単語データＤ２において各単語に関連付けるパラメータの値を更新する方法でもよい。

予測部１１４は、複数の単語について、特定部１１１で特定されたレポートの生成の条件に応じて設定されたパラメータを用いて重み付けされた値である遷移確率Ｘに応じて、特定部１１１で特定された条件下でレポートを生成する際に複数の項目でそれぞれ利用する単語の候補として予測する。具体的には、予測部１１４は、複数のツリー構造で関連付けられる単語を含む単語データＤ２に含まれる各単語について、各単語に関連付けられるパラメータを用いた重み付けで得られ、記憶部１２に記憶された遷移確率Ｘの高い単語を、レポートの生成に利用する単語の候補として予測する。

なお、予測部１１４で遷移確率Ｘの高い候補の単語が予測されると、抽出部１１２は、予測された単語を仮選択の状態とし、仮選択された単語に関し、パラメータ値の抽出を実行する。また、演算部１１３は、抽出部１１２で抽出されたパラメータ値を用いて、再度、複数の遷移確率Ｘを演算する。そして、予測部１１４は、新たに得られた複数の遷移確率Ｘを用いて、前回予測した単語に対する、下位の単語又は上位の単語を予測する。登録装置１０ではこの処理を繰り返し、レポートの生成に必要な項目の単語について候補の単語を予測する。

具体的には、図４のレポート生成画面Ｗ１に示すように「上部消化管」が選択された場合、抽出部１１２は、「上部消化管」と関連付けられる各パラメータ値を抽出する。そして、演算部１１３は、抽出部１１２が抽出したパラメータ値を用いて、「上部消化管」の下位の単語のそれぞれについて、遷移確率Ｘを求める。その後、例えば、図５に示すように、予測部１１４は、遷移確率Ｘの最も高い「頭頚部」を候補の単語として予測する。続いて、登録装置１０では、同様の処理を繰り替えし、「頭頚部」の下位の候補の単語として「部位」が予測され、「部位」の下位の候補の単語として「下咽頭」が予測され、「下咽頭」の下位の候補の単語として「輪状後部左」が予測される。そして、各項目について最も遷移確率Ｘが高い単語をボックスｂ５１に表示するとともに、ボックスｂ２２において遷移確率Ｘの降順で複数の単語を選択可能に表示する。また、各項目について遷移確率Ｘの最も高い各単語は、ボックスｂ２３〜ｂ２６において、仮選択状態として表示するとともに、複数の単語を遷移確率Ｘの降順で選択可能に表示させてもよい。このように、登録装置１０では、レポートの生成においてパラメータを利用して各項目に対する候補の単語が予測され、各候補の単語が容易に選択可能に表示される。

また、ボックスｂ２３〜ｂ２６の項目について選択された単語に関し、ボックスｂ３３，ｂ３４の項目について予測された単語のうち、遷移確率Ｘが最も高い単語をボックスｂ３１と、ボックスｂ３３及びｂ３４の最上位に表示するとともに、ボックスｂ３２〜３４において、複数の単語を遷移確率Ｘの降順で選択可能に表示させてもよい。

同様に、ボックスｂ２３〜ｂ２６，ｂ３３，ｂ３４の項目について選択された単語に関し、ボックスｂ４３，ｂ４４の項目について予測された単語のうち、遷移確率Ｘが最も高い単語をボックスｂ４１と、ボックスｂ４３及びｂ４４の最上位に表示するとともに、ボックスｂ４２〜４４において、複数の単語を遷移確率Ｘの降順で選択可能に表示させてもよい。

さらに、ボックスｂ２３〜ｂ２６，ｂ３３，ｂ３４，ｂ４３，ｂ４４の項目について選択された単語に関し、ボックスｂ５３〜ｂ５５の項目について予測された単語のうち、遷移確率Ｘが最も高い単語をボックスｂ５１と、ボックスｂ５３〜ｂ５５の最上位に表示するとともに、ボックスｂ５２〜５４において、複数の単語を遷移確率Ｘの降順で選択可能に表示させてもよい。

選択部１１５は、文型データＤ３から、予測部１１４で予測された単語の条件に関連付けられる文型を選択する。仮に、予測部１１４で複数の単語が予測された場合、遷移確率Ｘが最も高い単語に関連付けられる文型を選択する。また、選択部１１５は、提示部１１７で提示されることにより、特定の項目の単語として選択された単語の条件に関連付けられる文型を選択する。

図３Ａは、診断に関する文章の作成に利用する文型の選択に利用する文型データＤ３-１の一例である。「診断に関する文章」とは、検査結果に関し、診断内容を特定する文章である。図３Ａに一例を示す文型データＤ３-１では、文型の識別符号である「番号」と、文章を作成する際の文型に相当する「構成」とが関連付けられる。

具体的には、選択部１１５は、予測部１１４で選択された単語と関連付けられる文型番号の文型を選択する。なお、ここでの「単語の選択」としては、医師等の利用者の操作による単語の選択の他、予測部１１４によって単語が予測されたことによる仮選択も含むものとする。すなわち、予測部１１４で予測された単語を利用して選択部１１５で文型が選択されることもありうる。

仮に、「上部消化管」が選択されたことにより、診断に関し、図５に示すように各項目の単語が予測された結果、各ボックスｂ２３〜ｂ２６に単語が表示され、細項目のボックスｂ２５から「粘膜下腫瘍」が選択されたとする。また、登録装置１０では、細項目のボックスｂ２５から「粘膜下腫瘍」選択されると、各項目に対して、この「粘膜下腫瘍」に対して各単語のパラメータ値を抽出するとともに新たに遷移確率Ｘを求め、遷移確率Ｘの高い単語を候補として予測する。ここで、仮に、属性の単語「平滑筋腫」に文型番号「I-２」が関連付けられ、属性の単語として「平滑筋腫」の単語が選択されたとき、選択部１１５は、「平滑筋腫」に関連付けられる番号「I-２」の文型を選択する。また、各項目の各ボックスｂ２３〜ｂ２６で選択された単語を、番号「I-２」の文型に当てはめて生成した文章をボックスｂ２７に表示する。また、登録装置１０では、他の項目についてもこの「粘膜下腫瘍」に対して利用される可能性の高い各単語を予測し、図６に示すレポート生成画面Ｗ２のように、他のボックスｂ３１〜ｂ３５，ｂ４１〜ｂ４４，ｂ５１〜５５に表示する。さらに、登録装置１０では、図６に示すレポート生成画面Ｗ２のように、予測された単語に応じて生成された文章をボックスｂ２７，ｂ４５及びｂ５６に表示する。

なお、単語の予測の結果、各ボックスｂ２１〜ｂ５５に各項目の単語や文章が表示された後、いずれの項目の単語を再選択してもよい。具体的には、ボックスｂ１１において、仮に「上部消化管」が選択された後、各項目のボックスｂ２３〜ｂ２６，ｂ３２，ｂ３３，ｂ４３，ｂ４４，ｂ５３〜ｂ５５で表示される単語がレポートの生成に正しくない場合、最上位の項目のボックスｂ２３から正しい単語を選択する必要はない。例えば、下位の項目のボックスｂ４４から単語を選択してもよい。この場合であっても、選択された単語に対し、上位の方向及び下位の方向に各単語に関する予測処理が実行され、各項目のボックスｂ２３〜ｂ２６，ｂ３２，ｂ３３，ｂ４３，ｂ４４，ｂ５３〜ｂ５５に対して単語が予測される。なお、ここでは、上位から下位の方向に単語を予測する場合で説明したが、同様の方法により、下位から上位の方向に単語を予測することもできる。

図３Ｂは、部位に関する文章の作成に利用する文型の選択に利用する文型データＤ３-２の一例である。「部位に関する文章」とは、検査対象の部位を特定する文章である。この「部位に関する文章」は、図３Ａを用いて上述した「診断に関する文章」の中に含まれるものである。図３Ｂに一例を示す文型データＤ３-２では、文型の識別部号である「番号」と、文章を作成する際の「構成」とが関連付けられる。

図３Ｃは、所見に関する文章の作成に利用する文型の選択に利用する文型データＤ３-３の一例である。「所見に関する文章」とは、検査結果である検査結果の所見を表す文章である。図３Ｃに一例を示す文型データＤ３-３では、文型の識別部号である「番号」と、文章を作成する際の「構成」とが関連付けられる。

図３Ｄは、処置に関する文章の作成に利用する文型の選択に利用する文型データＤ３-４の一例である。「処置に関する文章」とは、検査の際に行われた処置内容を表す文章である。図３Ｄに一例を示す文型データＤ３-４では、文型の識別部号である「番号」と、文章を作成する際の「構成」とが関連付けられる。

なお、予測部１１４は、遷移確率Ｘが最も高い単語を候補として予測し、仮選択するが、必ず仮選択された単語が使用されるものではない。したがって、図６のようなレポート生成画面Ｗ２を生成する場合、仮選択された単語以外の遷移確率Ｘが高い単語についても、例えば順候補として、作成者に容易に選択可能に降順で表示させてもよい。これにより、利用者は、仮に、レポートの生成に予測部１１４で予測され仮選択状態の単語を使用しない場合であっても、他の遷移確率Ｘの高い順候補の単語から使用する単語を容易に選択することが可能となる。例えば、遷移確率Ｘが０．７の単語、０．５の単語、０．２の単語があるとき、遷移確率Ｘが０．７の単語を仮選択状態とし、遷移確率Ｘが０．５及び０．２の単語も選択可能に表示する。

作成部１１６は、予測部１１４によって予測された単語を、選択部１１５で選択された文型に当てはめて文章を作成する。

例えば、選択部１１５により番号「II-１」の文型（図３Ｂ）が選択された場合、作成部１１６は、『細項目の単語』＋『属性の単語』＋『が認められる』の組み合わせにより、部位に関する文章を作成する。また、選択部１１５により番号「II-２」の文型（図３Ｂ）が選択された場合、作成部１１６は、『属性の単語』のみにより、部位に関する文章を作成する。

仮に、選択部１１５により、番号「I-２」の文型（図３Ａ）及び番号「II-１」の文型（図３Ｂ）が選択された場合、作成部１１６は、番号「I-２」の文型の診断の文章の作成の際、番号「II-１」の文型の部位の文章を用いて文章を生成する。具体的には、細項目のボックスｂ３３で「口腔」が選択され、属性のボックスｂ３４で「口腔底 右」が選択され、部位の文章として「口腔 口腔底 右」の文章が作成されたとする。そして、「臓器」のボックスｂ２３で「頭頚部」が選択され、「細項目」のボックスｂ２５で「属性」のボックスで「平滑筋腫」が選択され、番号「I-２」の文型が選択された場合、番号「I-２」の文型に、それぞれ以下の単語又は文章を当てはめる。
臓器： 頭頚部
部位の文章： 口腔 口腔底 右
細項目： 粘膜下腫瘍
属性： 平滑筋腫
これにより、図６に示すように、文章のボックスｂ２７で「頭頚部 口腔 口腔底 右 において 粘膜下腫瘍 （平滑筋腫） が認められる」と表示される。

仮に、選択部１１５により、番号「III-１」の文型（図３Ｃ）が選択された場合、作成部１１６は、『細項目の単語』＋『属性の単語』の組み合わせにより、所見に関する文章を生成する。

仮に、「細項目」のボックスｂ４３で「主肉眼型」が選択され、「属性」のボックスｂ４４で「０-Ｉｐ」が選択され、選択部１１５により、番号「III-２」の文型（図３Ｃ）が選択された場合、作成部１１６は、番号「III-２」の文型により、それぞれ、以下の単語を当てはめる。
細項目：主肉眼型
属性：０-Ｉｐ
これにより、図６に示すように、文章のボックスｂ４５で、「主肉眼型（０-Ｉｐ）が認められる」と表示される。

仮に、選択部１１５により、番号「IV-２」の文型（図３Ｄ）が選択された場合、作成部１１６は、『カテゴリの単語』＋『にて』＋『細項目の単語』＋『は』＋『属性』の組み合わせにより、処置に関する文章を作成する。また、選択部１１５により、番号「IV-３」の文型（図３Ｄ）が選択された場合、作成部１１６は、『カテゴリの単語』＋『は』＋『属性の単語』の組み合わせにより、処置に関する文章を生成する。

なお、文型データＤ３の構成は限定されず、作成する文章等に応じて設定されるものであり、図３Ａ〜図３Ｄを用いて上述した文型は一例である。

作成部１１６は、仮選択状態の場合には、文章をせず、全ての項目の単語が確定された場合に文章を生成するようにしてもよい。

提示部１１７は、予測部１１４で予測された単語を、複数の項目にそれぞれ利用する単語の候補として、予測部１１４で予測された候補の単語を優先して提示する。このとき、提示部１１７は、予測部１１４で予測された複数の単語のうち、重み付けで得られた遷移確率Ｘが上位の単語を仮選択状態として他の予測された単語と共に提示する。

また、提示部１１７は、提示される複数の単語のうち、仮選択状態として予測された単語以外の単語が選択されると、選択された単語を確定された単語とし、この確定された単語と、確定された単語に応じて作成部１１６で作成された文章とを提示する。なお、確定されていない単語があるとき、確定された単語に関連付けられる遷移確率Ｘが上位の単語を仮選択状態として選択された単語とともに提示する。

生成部１１８は、提示部１１７により提示された単語を用いてレポートを生成する。具体的には、生成部１１８は、仮選択状態で提示された単語について選択が確定されると、当該単語を用いてレポートを生成する。このとき、生成部１１８は、確定された単語とともに、作成部１１６で作成された文章を含むレポートを生成する。

登録部１１９は、生成部１１８で生成されたレポートを医療データＤ４として記憶部１２に記憶させる。

《生成及び登録処理》
図７に示すフローチャートを用いて、登録装置１０における医療データであるレポートの生成及び登録処理について説明する。

レポートの生成が開始されると、特定部１１１は、条件を特定する（Ｓ１）。例えば、図４を用いて上述したようなレポート生成画面Ｗ１において、ボックスｂ１１で選択された単語、ボックスｂ１２に入力された識別情報、ボックスｂ１３に入力された識別情報を条件とすることができる。

ステップＳ１で条件が特定されると、抽出部１１２は、単語データＤ２から、特定された条件に応じた単語とパラメータの値を抽出する（Ｓ２）。ここで、ボックスｂ１１で単語が選択され、ボックスｂ１２及びボックスｂ１３に識別情報が入力された場合、ボックスｂ１１で選択された単語の複数の下位の単語を特定するとともに、各単語についてパラメータ値を抽出するが、ボックスｂ１２で入力された識別情報に関連付けられるパラメータ値と、ボックスｂ１３で入力された識別情報に関連付けられるパラメータ値とを抽出する。

ステップＳ２でパラメータ値が抽出されると、演算部１１３は、抽出されたパラメータを用いて単語毎に、遷移確率Ｘを演算する（Ｓ３）。

ステップＳ３で遷移確率Ｘが求められると、予測部１１４は、遷移確率Ｘが最も高い単語をレポートの生成に使用する単語の候補として予測し、仮選択状態とする（Ｓ４）。

ステップＳ４で候補の単語が予測されると、予測部１１４は、他に候補の単語を予測する必要のある項目があるか否かを判定する（Ｓ５）。すなわち、予測部１１４は、レポートの生成に必要な項目の単語が全て選択されたか否かを判定する。

他に予測が必要な項目があるとき（Ｓ５でＹＥＳ）、登録装置１０は、ステップＳ２に戻り、ステップＳ２〜Ｓ５の処理を繰り返す。

一方、予測が必要な項目がないとき（Ｓ５でＮＯ）、選択部１１５は、各項目について選択された単語を用いて文型データＤ３から文章の作成に利用する文型を選択する（Ｓ６）。

ステップＳ６で文型が選択されると、作成部１１６は、ステップＳ６で選択された文型に、ステップＳ４で選択された単語を当てはめて文章を作成する（Ｓ７）。

ステップＳ７で文章が作成されると、提示部１１７は、ステップＳ４で選択された単語及びステップＳ７で作成された文章を提示する（Ｓ８）。登録装置１０は、これにより、作成者である医師に、レポートの生成情報が正確に選択されたか否かを確認させることができる。

ステップＳ８で提示した単語と文章で確定されない場合（Ｓ９でＮＯ）、ステップＳ２に戻り、ステップＳ２〜９の処理を繰り返す。具体的には、提示部１１７は、入力装置１３を介して作成者から確定又は、正しい単語の選択のいずれかを受け付ける。提示された単語及び文章が適切である場合、例えば、作成者は、確定の操作信号を入力する。一方、提示された単語及び文章が適切でない場合、例えば、作成者は、正しい単語の選択操作を入力する。すなわち、ステップＳ４で予測された各項目の単語の中に、今回のレポートについて適切でない単語が含まれる場合、例えば、作成者は、仮選択状態の単語とともに提示される他の候補の単語を選択することができる。これにより、ステップＳ２において、再度、選択された他の候補の単語についてパラメータの抽出がされ、ステップＳ３〜Ｓ９の処理が実行される。

ステップＳ８で提示した単語と文章で確定されると（Ｓ９でＹＥＳ）、生成部１１８は、確定した単語及び文章でレポートを生成する（Ｓ１０）。

ステップＳ１０でレポートが生成されると、登録部１１９は、生成されたレポートを医療データＤ４として記憶部１２に記憶させる（Ｓ１１）。

なお、上述した説明では、登録装置１０は、検査装置２０で得られた結果データＤ１に関して生成するレポートとして医療データＤ４を生成するものとして説明した。しかしながら、登録装置１０が生成する医療データＤ４は、検査装置２０で得られた結果データＤ１に関するレポートとして生成するものには限定されない。例えば、手術報告等のレポート等であってもよい。

上述したように実施形態に係る登録装置、生成方法及び医療データ生成プログラムによれば、依頼が医療データ生成の際、データの入力や選択等の操作回数を減少させることが可能であり、医療データ生成に関する業務を支援することができる。

本開示の登録装置、生成方法及び医療データ生成プログラムは、例えば、病院において医師による医療データ生成に関する業務の支援に有用である。

１ 医療データ管理システム
１０ 登録装置
１１ 制御部
１１１ 特定部
１１２ 抽出部
１１３ 演算部
１１４ 予測部
１１５ 選択部
１１６ 作成部
１１７ 提示部
１１８ 生成部
１１９ 登録部
１２ 記憶部
Ｄ１ 結果データ
Ｄ２ 単語データ
Ｄ３ 文型データ
Ｄ４ 医療データ
Ｐ プログラム（医療データ生成プログラム）

Claims (13)

1. 複数の単語を含む医療データを登録する登録装置であって、
   複数の単語について、医療データ生成の条件に応じて設定されたパラメータを用いて重み付けされた値に応じて、前記条件下で医療データを生成する際に複数の項目でそれぞれ利用する単語を候補として予測する予測部と、
   前記複数の項目にそれぞれ利用する単語の候補として、前記予測部で予測された候補の単語を優先して提示する提示部と、
   前記提示部により提示された単語を用いて医療データを生成する生成部と、
   を備える登録装置。
2. 前記予測部は、複数のツリー構造で関連付けられる単語を含む単語データに含まれる各単語について、前記各単語に関連付けられるパラメータを用いた重み付けで得られた値の高い単語を、医療データの生成に利用する単語として予測する
   請求項１に記載の登録装置。
3. 前記パラメータは、ツリー構造の上位の各単語に対し、下位の単語を使用する可能性を特定する値である
   請求項２に記載の登録装置。
4. 複数の条件が特定されると、前記条件毎に設定される複数の前記パラメータを用いて各単語について重み付けを行う演算部をさらに備える、
   請求項１乃至３のいずれか１に記載の登録装置。
5. 前記パラメータは、前記医療データを生成する病院毎に設定される値である
   請求項１乃至４のいずれか１に記載の登録装置。
6. 前記条件は、医療データを生成する作成者の情報であって、
   前記パラメータは、前記作成者に依存する値である
   請求項１乃至５のいずれか１に記載の登録装置。
7. 前記条件は、医療データの生成対象である患者の情報であって、
   前記パラメータは、前記患者に依存する値である
   請求項１乃至５のいずれか１に記載の登録装置。
8. 前記演算部は、過去に医療データで使用された使用頻度が高い場合に値が高くなるように重み付けする
   請求項４に記載の登録装置。
9. 単語と、当該単語を用いて文章を作成する際の文型とを関連付ける文型データから、選択された文型に、前記予測部で予測された単語から選択された単語を当てはめて文章を作成する作成部をさらに備え、
   前記生成部は、前記作成部で作成した文章を含む医療データを生成する
   請求項１乃至８のいずれか１に記載の登録装置。
10. 前記提示部は、前記予測部で予測された複数の単語のうち、重み付けで上位の単語を仮選択状態として他の予測された単語と共に提示し、
    前記生成部は、仮選択状態で提示された単語について選択が確定されると、当該単語を用いて前記医療データを生成し、
    前記演算部は、前記提示部で提示された複数の単語のうちいずれかが選択されると、当該単語に対して、再度、重み付けを行ない、
    前記予測部は、前記演算部によって新たに得られた結果を用いて前記単語の候補を予測する
    請求項４に記載の登録装置。
11. 前記医療データは、内視鏡検査に関する検査結果に関するデータであって、
    前記単語データは、内視鏡検査の検査結果を特定するために標準化された単語をツリー構造で関連付ける
    請求項２又は３に記載の登録装置。
12. 複数の単語について、医療データ生成の条件に応じて設定されたパラメータを用いて重み付けされた値に応じて、前記条件下で医療データを生成する際に複数の項目でそれぞれ利用する単語を候補として予測するステップと、
    前記複数の項目にそれぞれ利用する単語の候補として、予測された候補の単語を優先して提示するステップと、
    前記提示された単語を用いて医療データを生成するステップと、
    を備える生成方法。
13. 請求項１２の方法をコンピュータに実行させる医療データ生成プログラム。

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