JP2021064294A - 処方薬剤管理システム、処方薬剤管理方法および処方薬剤管理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】適正な種類と量の薬剤を処方することができる処方薬剤管理システムを提供する。【解決手段】本発明に係る処方薬剤管理システムは、医療機関、調剤薬局、又は介護施設において、患者および利用者の生活レベルを日常生活における行動様式に沿って定期的に評価した生活レベル評価データ、および入居者が処方された薬剤を示す処方薬剤データ、を受け付けるデータ受け付け部と、生活レベル評価データを参照して、処方薬剤データの変更を提案する薬剤提案部と、を備えている。【選択図】図１

Description

本発明は、処方薬剤管理システム、処方薬剤管理方法および処方薬剤管理プログラムに関する。

近年、コンピュータ技術の発展に伴い、医療分野においても患者に関する各種の情報を、電子データで管理する技術が知られている。このような技術として下記特許文献１には、適正なタイミングで薬剤を投与することを目的とした薬剤の処方支援システムが開示されている。
このシステムでは、患者に関する情報と、当該患者に対して処方されている薬剤に関する情報と、を入力する。高齢者への特に注意を要する点として、潜在的に不適切な薬剤(PIM)の薬物有害事象(AEDs)の頻度の高い薬剤、重篤な薬物有害事象(AEDs)を来す薬剤の閲覧と認知、ポリファーマシー回避による処方の適正化を示唆することができる。

特開２０１３−１４０５２４号公報

ところで、例えば高齢者においては、一時的な体調不良により薬剤を処方されたものの、例えば時間の経過とともに体調が回復することで、それらの薬剤を服用しないことがある。その結果、処方された薬剤が使用されることなく余剰薬剤として廃棄されているという問題がある。そして、薬剤療法に対するアドヒアランスの低下などによる余剰薬剤の発生している問題は、伸び続ける社会保障費の大きな一因ともなっている。

そこで、本発明は、適正な種類と量の薬剤を処方することができる処方薬剤管理システムを提供することを目的とする。

本発明に係る処方薬剤管理システムは、医療機関、調剤薬局、又は介護施設において、患者および利用者の生活レベルを日常生活における行動様式に沿って定期的に評価した生活レベル評価データ、および入居者が処方された薬剤を示す処方薬剤データを受け付けるデータ受け付け部と、生活レベル評価データを参照して、処方薬剤データの変更を提案する薬剤提案部と、を備えている。

また、データ受け付け部は、薬剤の副作用を示す副作用データ、および薬剤の使用が忌避されるべき使用者の状態を示す禁忌データのうちの少なくともいずれか一方を含む薬剤リスクデータを受け付け、薬剤提案部は、生活レベル評価データおよび薬剤リスクデータを参照して、処方薬剤データの変更を提案してもよい。

また、薬剤提案部は、生活レベル評価データの経時的な変化から、罹患している可能性のある病態を推測するとともに、病態が、副作用データに示される副作用であって、入居者に処方された薬剤を、入居者が服用した場合に発症し得る副作用のいずれかに対応するか否かを判断することで、副作用と対応する薬剤の使用を制限してもよい。

また、薬剤提案部は、生活レベル評価データの経時的な変化から、罹患している可能性のある病態を推測するとともに、当該病態が、禁忌データに示される、使用が忌避される状態に該当するかどうかを判断することで、薬剤の使用を制限してもよい。

また、処方薬剤データとして、過去の薬歴データを記憶する薬歴記憶部を備え、薬剤提案部は、薬歴記憶部に記憶された過去の薬歴データを参照して、処方薬剤データの変更を提案してもよい。

また、薬歴記憶部は、薬歴により特定される薬剤について、処方された分量を、その費用とともに記憶し、薬剤提案部は、薬歴記憶部に記憶された過去の薬剤費用と比較して、提案する薬剤の費用を算出してもよい。

また、本発明に係る処方薬剤管理ステップは、コンピュータが、医療機関、調剤薬局、又は介護施設において、患者および利用者の生活レベルを日常生活における行動様式に沿って定期的に評価した生活レベル評価データと、入居者が処方された薬剤を示す処方薬剤データと、を受け付ける受付ステップと、生活レベル評価データを参照して、処方薬剤データの変更を提案する薬剤提案ステップと、を実行する。

また、本発明に係る処方薬剤管理プログラムは、コンピュータに、医療機関、調剤薬局、又は介護施設において、患者および利用者の生活レベルを日常生活における行動様式に沿って定期的に評価した生活レベル評価データと、入居者が処方された薬剤を示す処方薬剤データと、を受け付ける受付機能と、生活レベル評価データを参照して、処方薬剤データの変更を提案する薬剤提案機能と、を実現させる。

本発明の処方薬剤管理システムによれば、薬剤提案部が、生活レベル評価データを参照して、処方薬剤データの変更を提案する。このため、入居者の一時的な状態ではなく、日々の日常生活において評価された生活レベルから、必要な薬剤を処方することで、実際に必要な薬剤だけを処方することができ、余剰薬剤の処方を抑えることができる。これにより、適正な種類と量の薬剤を処方することができる。

処方薬剤管理システムの構成の一例を示すシステム図である。 処方薬剤管理システムの実施形態の構成の一例を示すブロック図である。 処方薬剤管理システムの操作画面の第一例を示す図である。 処方薬剤管理システムの操作画面の第二例を示す図である。 処方薬剤管理システムの操作画面の第三例を示す図である。 処方薬剤管理システムの操作画面の第四例を示す図である。 処方薬剤管理システムの操作画面の第五例を示す図である。 処方薬剤管理システムの操作画面の第六例を示す図である。 処方薬剤管理システムの操作画面の第七例を示す図である。 処方薬剤管理システムの操作画面の第八例を示す図である。 処方薬剤管理システムの処理フローを説明する図である。

以下、本発明の一実施態様について、図面を参照しながら説明する。
＜概要＞
図１は、本発明に係る処方薬剤管理システム１の構成の例を示すシステム図である。
本発明に係る処方薬剤管理システム１は、例えば、介護老人保健施設３００（以下、老健施設３００という）等の医療機関、調剤薬局、又は介護施設において、老健施設３００に入居している入居者に処方される薬剤の最適化を実現するシステムである。なお、以下の説明では、老健施設３００を例に挙げて説明するが、処方薬剤管理システム１は、医療機関や調剤薬局、又は介護老人保健施設以外の介護施設で使用されてもよい。

ここで、老健施設３００とは、主に医療ケアやリハビリを必要とする要介護者が入居できる施設を指す。老健施設３００は、病院と自宅との中間的な役割があるため、在宅復帰を前提としたリハビリが中心となる。入所可能な期間もそれほど長くなく、3カ月〜1年程度であることが一般的ではあるが、この態様に限定されない。
また、薬剤の最適化とは、入居者に対して本当に必要な量の薬剤を提供することや、処方されたものの、使用が適さない薬剤の処方を変更することを指す。

図１に示すように、当該システムは、情報処理サーバ１００として機能するユーザ端末１０がネットワーク４０を介して外部端末と接続されている。
外部端末としては、例えば地域総合医療情報データベース３０や、老健施設３００の医師、薬剤師の操作端末２０等が挙げられる。また、処方薬剤管理システム１は、医薬品データ、副作用データ、および禁忌データを記憶する薬剤マスタ２００とネットワーク４０を介して接続されている。薬剤マスタ２００については後述する。
なお、外部端末として、病院の電子カルテデータベースのような他の構成を含んでもよい。

ユーザ端末１０は、情報処理サーバ１００と、表示装置５０と、入力装置６０と、を備えている。表示装置５０はモニタであり、入力装置６０は例えばキーボードやマウスである。情報処理サーバ１００の構成については後述する。
ユーザ端末１０は、図示のように、パーソナルコンピュータであってもよい。また、ユーザ端末１０は、スマートフォンや、携帯端末、タブレット端末、その他の電子機器であってもよい。また、ユーザ端末１０として、複数の端末を設けてもよい。
さらに、当該システムは、クラウドサービス（パブリッククラウド、プライベートクラウドいずれも含む）を用いてもよいし、対象の施設内に物理的に共用または専用の情報処理サーバ１００を設けて処方薬剤の管理を行うサービスを提供してもよい。

＜構成＞
以下、ユーザ端末１０における情報処理サーバ１００の構成について、図２を用いて説明する。図２は、情報処理サーバ１００の機能構成の一例を示すブロック図である。
情報処理サーバ１００は、通信部として、受信部１１０および送信部１２０を備えている。受信部１１０および送信部１２０は、ネットワーク４０を介して、外部端末との通信を実行する機能を有する。当該通信は、有線、無線（例えば、Ｗｉ-Ｆｉ（Wireless Fidelity）、ＢＬＥ（Bluetooth Low Energy）、ＺｉｇＢｅｅなどの通信方式）のいずれでもよく、また、互いの通信が実行できるのであれば、どのような通信プロトコルを用いてもよい。

受信部１１０および送信部１２０が通信するデータとしては、具体的には、例えば、地域総合医療情報データベース３０から取得した入居者の過去の病歴情報や薬歴データ等である。
また、受信部１１０および送信部１２０が通信するデータとしては、例えば薬剤の効果や副作用、単価等の当該薬剤に関する一般的な内容を示す医薬品情報であってもよい。
また、受信部１１０および送信部１２０が通信するデータとしては、例えば老健施設３００の管理医師が自身の操作端末２０に入力した、新たな薬剤の処方に関する情報であってもよい。

処理部１４０は、データ受け付け部１４１、および薬剤提案部１４２を含んで構成され、情報処理サーバ１００の各部を制御する機能を有するプロセッサである。
また、処理部１４０は、薬剤提案部１４２が提案内容を作成すると、ユーザ端末１０の表示装置５０にテキスト、表またはグラフで表示するための表示データを生成する。

データ受け付け部１４１は、入居者の基本データを受け付ける。入居者の基本データとは、入居者を識別するための特徴を示す情報であって、例えば図３に示すような氏名や生年月日、性別、といった属性の他、身長や体重のように身体的特徴、体温や血圧のような健康状態、喫煙や飲酒に関する生活習慣、過去に発症した副作用の症状やアレルギー症状、病歴といった体質に関する内容も含まれている。また、入居者と特定する個人識別ＩＤを同時に設定してもよい。ここで、図３は、処方薬剤管理システム１の操作画面の第一例を示す図であり、特に入居者の基本データを示す画面である。

データ受け付け部１４１はまた、入居者の生活レベルを日常生活における行動様式に沿って定期的に評価した生活レベル評価データを受け付ける。ここで、生活レベルとは、身体の機能に基づいて、日常生活において入居者自身が遂行できる活動の程度を示す指標である。

そして、生活レベル評価データとは、図４に示すように、予め定められた日常生活における行動様式をどの程度本人が遂行できるかを評価したデータである。ここで、図４は、処方薬剤管理システム１の操作画面の第二例を示す図であり、特に生活レベルの評価内容を示す画面である。
本実施形態では、生活レベルの評価手法として、図４におけるＩＣＦ（国際生活機能分類）を基礎として構築されたＩＣＦstaging（登録商標）のＲ４モデルを採用している。なお、生活レベルの評価手法としては、バーセル・インデックス(BI：Bathel Index)、フィム(FIM: functional independence measure)などの他のモデルを採用してもよい。

この評価手法では、日常生活における例えば、基本（生活一般）、歩行、認知、嚥下、食事、排泄、入浴、整容、余暇、交流といった各項目に対して、入居者がこれらの動作をどの程度遂行することができるかを評価することで、入居者の生活レベルを評価する。
また、定期的に日常生活の行動様式を評価することで、入居者の健康状態がどのように推移しているのか、具体的には何らかの病態が表れているのか、あるいは回復に向かっているのか、を評価することができる。

また、データ受け付け部１４１は、処方薬剤データを受け付ける。処方薬剤データとは、図５に示すように、入居者が処方された薬剤を、処方された日付とともに示すデータである。ここで、図５は、処方薬剤管理システム１の操作画面の第三例を示す図であり、特に処方薬剤データを表示する画面である。
処方薬剤データには、入居者が診断を受けた日時や病院、処方薬剤とそれに関するメモが記入されている。処方薬剤については、医薬品データベースに記憶された医薬品データから取得されている。
図６に示すように、医薬品データベースに記憶された医薬品データには、各薬品に関する詳細が登録されている。図６は、処方薬剤管理システム１の操作画面の第四例を示す図であり、特に医薬品データベースに記憶された医薬品データを表示する画面である。

また、データ受け付け部１４１は、図７に示すように、過去の薬歴データを受け付ける。ここで、図７は、処方薬剤管理システム１の操作画面の第五例を示す図であり、特に薬歴データを表示する画面である。
過去の薬歴データには、入居者が過去に処方された薬剤の情報が記載されている。そして、現在使用中かどうかを確認することができる。過去の薬歴データは、過去に処方された処方箋に基づいて、例えば老健施設３００のスタッフが入力してもよい。

ここで、薬剤マスタ２００について説明する。薬剤マスタ２００は、図８および図９に示される医薬品データ、副作用データ、および禁忌データを備えたデータベースである。
ここで、図８は、処方薬剤管理システム１の操作画面の第六例を示す図であり、特に副作用データと禁忌データとを表示する画面である。図９は、処方薬剤管理システム１の操作画面の第七例を示す図であり、特に入居者に対して禁忌データが適用されている状態を示す画面である。

副作用データおよび禁忌データを薬剤リスクデータと呼ぶ。薬剤リスクデータとは、薬剤の使用により想定されるリスクに関するデータである。本実施形態では、データ受け付け部１４１は、薬剤リスクデータとして、副作用データおよび禁忌データのうちの少なくともいずれか一方を受け付ける。
副作用データは、薬剤の副作用を示す情報である。すなわち、処方された薬剤を服用することによって、直接患者が発症し得る弊害（病態）を指す。医薬品データには、薬剤の情報として、名称や使用される病態や効能とともに、副作用の情報が記載されている。

禁忌データは、薬剤の使用が忌避されるべき使用者の状態を示す情報であり、薬剤の服用により間接的に弊害（病態）を誘発する可能性のある特定の条件を指す。すなわち、薬剤の副作用を誘発する可能性のある病態や、同時に服用することで副作用を発症させる薬剤の組み合わせ等の情報が記載されている。例えば、認知症の患者には、抗精神病薬の投与が懸念されることが一般に知られている。このような情報は、例えば日本老年薬学会が公開している情報を活用することができる。
図８において、禁忌情報は、推奨される使用法の欄に記載されている。そして、図９に示すように、使用を忌避すべき旨が表示される。

データ受け付け部１４１が受け付けた各種のデータのうち基本データ、薬歴データおよび処方薬剤データを記憶部１３０が記憶する。また、記憶部１３０は、薬歴により特定される薬剤について、処方された分量を、その費用とともに記憶している。すなわち、記憶部１３０は、薬歴データベースとして機能する。
記憶部１３０はまた、情報処理サーバ１００が動作するうえで必要とする各種プログラム、データおよびパラメータを記憶する機能を有する。

記憶部１３０は、典型的には、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリ（ＳＤ（Secure Digital）メモリーカード）等各種の記録媒体により実現される。

そして、処理部１４０における薬剤提案部１４２は、生活レベル評価データを参照して、処方薬剤データの変更を提案する。
薬剤提案部１４２は、生活レベル評価データの経時的な変化から、入居者が罹患している可能性のある病態を推測する。この際、薬剤提案部１４２は、生活レベル評価データにより想定される生活レベルの変化と、生活レベルの変化において推測される病態と、の関係を学習した病態推測モデルを用いた機械学習を行う。

病態推測モデルとしては、ＬＳＴＭ（Long short-term memory）等のニューラルネットワーク（パーセプトロン）や、ＳＶＭ（support Vector Machine）等を用いることができる。また、その他の学習モデルを用いてもよい。
すなわち、所定の病態に罹患した際に、生活レベルが変化することを示すデータを学習データとして学習させておくことで、生活レベルの変化が確認された際に、所定の病態への罹患を推測することができる。

そして薬剤提案部１４２は、推測された病態を改善するための薬剤を薬剤データから確認することで、処方薬剤データに記載された処方薬剤が適切かどうかを判断する。
そして、処方薬剤データに処方された薬剤の種類や量が不適切である場合には、処方薬剤データの変更を提案する。

また、薬剤提案部１４２は、薬剤リスクデータを参照して、処方薬剤データの変更を提案してもよい。ここで、薬剤リスクデータを用いる場合について詳述する。
まず、薬剤提案部１４２が、薬剤リスクデータのうち、副作用データを用いる場合には、薬剤提案部１４２は、推測した病態が、副作用データに示される副作用であって、入居者に処方された薬剤を、入居者が服用した場合に発症し得る副作用のいずれかに対応するか否かを判断する。そして、病態推測モデルを用いて推測した病態が、所定の薬剤の副作用に対応する場合には、当該薬剤の使用を制限するように、処方薬剤データの変更を提案する。

次に、薬剤提案部１４２が、薬剤リスクデータのうち、禁忌データを用いる場合には、薬剤提案部１４２は、当該病態が、禁忌データに示される、使用が忌避される状態に該当するかどうかを判断する。そして、病態推測モデルを用いて推測した病態が、禁忌データに示される、使用が忌避される状態に該当する場合には、当該薬剤の使用を制限するように、処方薬剤データの変更を提案する。

また、薬剤提案部１４２は、記憶部１３０に記憶された過去の薬剤費用と比較して、提案する薬剤の費用を算出する。また、薬剤提案部１４２は、記憶部１３０に記憶された過去の薬歴データを参照して、処方薬剤データの変更を提案することもできる。これにより、図１０に示すように、各薬剤の費用も含めた集計を確認することができる。ここで、図１０は、処方薬剤管理システム１の操作画面の第八例を示す図であり、特に薬剤に要する費用を表示する画面である。

＜動作＞
ここで、処方薬剤管理システム１の動作について図１１を用いて説明する。
図１１は、処方薬剤管理システム１が実行する処理の一例を示すフローチャートである。
図１１に示すように、まず、データ受け付け部１４１が、受け付けステップの初工程として、生活レベル評価データを受け付ける（ステップＳ１０）。

生活レベル評価データは、ＩＣＦstaging、ＢＩ、ＦＩＭなどの各項目を、入居者がどの程度遂行可能かを確認することで取得される。生活レベル評価データの取得は、例えば数か月や四半期に一度のように、定期的に行われ、その都度更新される。
生活レベル評価データは、例えば老健施設３００の介護担当者により、ユーザ端末１０の入力部装置から入力される。

次に、データ受け付け部１４１が、受け付けステップの次工程として、処方薬剤データを受け付ける（ステップＳ１１）。処方薬剤データは、例えば、老健施設３００の医師、薬剤師により、それぞれの操作端末から入力される。処方薬剤データは、過去の薬歴データも含めて入力されることが好ましい。この際、処方薬剤データは、処方された分量を、その費用とともに入力されることが好ましい。

次に、データ受け付け部１４１が、受付ステップの最終工程として、薬剤マスタ２００から取得した薬剤リスクデータを受け付ける（ステップＳ１２）。本実施形態では、薬剤リスクデータとして、副作用データ、および禁忌データが用いられる。

次に、薬剤提案部１４２が、薬剤提案ステップの初工程として、生活レベルデータを参照して、罹患している可能性のある病態を推測する（ステップＳ１３）。
この際、薬剤提案部１４２は、生活レベルデータの経時的な変化から、病態推測モデルを用いて入居者が罹患している可能性のある病態を推測する。

そして、薬剤提案部１４２は、薬剤提案ステップの次工程として、推測した病態が、副作用データに示される副作用であって、入居者に処方された薬剤を、入居者が服用した場合に発症し得る副作用のいずれかに対応するか否かを判断する（ステップＳ１４）。
そして推測した病態が、処方された薬剤を処方した場合に発症し得る副作用に該当する場合には、当該薬剤の処方を制限するように、処方薬剤データを変更する（ステップＳ１６）。
一方、推測した病態が、処方された薬剤を処方した場合に発症し得る副作用に該当しない場合には、処方薬剤データの変更は行わない。

また、薬剤提案部１４２は、薬剤提案ステップの最終工程として、推測した病態が、禁忌データに示される、使用が忌避される状態に該当するかどうかを判断する。そして、推測した病態が、禁忌データに示される、使用が忌避される状態に該当する場合には、当該薬剤の処方を制限するように、処方薬剤データを変更する。一方、推測した病態が、禁忌データに示される、使用が忌避される状態に該当しない場合には、処方薬剤の変更は行わない。これにより、処方薬剤管理システム１の処理が終了する。なお、症例の改善させるために副作用データを用いて薬剤の変更を提案した場合に、提案した薬剤が禁忌データに抵触する場合には、副作用データを用いた変更を優先してもよいし、禁忌データを用いた変更を優先してもよい。

以上説明したように、本実施形態に係る処方薬剤管理システム１によれば、データ受け付け部１４１が受け付けた生活レベル評価データに基づいて、薬剤提案部１４２が、処方薬剤データの変更を提案する。このため、入居者の一時的な状態ではなく、日々の日常生活において評価された生活レベルから、必要な薬剤を推定することで、実際に必要な薬剤だけを処方することができ、余剰薬剤の処方を抑えることができる。これにより、適正な種類と量の薬剤を処方することができる。

また、薬剤提案部１４２は、生活レベル評価データの経時的な変化から、罹患している可能性のある病態を推測し、推測した病態が、入居者に処方された薬剤を、入居者が服用した場合に発症し得る副作用のいずれかに対応するか否かを判断する。これにより、副作用が発症している入居者の状態を即座に把握して、処方薬剤を見直すことができるばかりでなく、時宜を得た対応をすることができる。

また、薬剤提案部１４２は、病態が、禁忌データに示される、使用が忌避される状態に該当するかどうかを判断することで、前記薬剤の使用を制限する。これにより、使用が忌避される状態の入居者を把握することができ、薬剤の使用により発生しうるリスクを事前に排除することができる。

また、薬剤提案部１４２は、薬歴記憶部に記憶された過去の薬歴データを参照して、処方薬剤データの変更を提案する。これにより、過去の薬歴データの経緯を把握して、大きく逸脱しないような薬剤を提案することができる。

また、薬歴記憶部が、薬歴により特定される薬剤について、処方された分量を、その費用とともに記憶し、薬剤提案部１４２が、薬歴記憶部に記憶された過去の薬剤費用と比較して、提案する薬剤の費用を算出する。これにより、処方薬剤に要する費用を、過去の実績と比較しながら確認することができ、利便性を向上することができる。

（その他）
本発明に係る処方薬剤管理システム１は、医療機関等と連動して、遠隔医療の一環として利用することができる。
例えば、記憶部１３０に記憶するユーザＤＢの中に各ユーザが係る医療機関、医師等の情報を記憶し、測定・検査結果ＤＢの更新の際等に当該ＤＢの測定値および検査結果データを上記医療機関等に送信し、医師等は、当該送信されたデータに基づいて、患者が自宅にいても遠隔から健康に関する診察、指導等を行うことができる。

さらに、本発明に係る処方薬剤管理システム１は、同様に医師や薬剤師、製薬会社等による遠隔での投薬観察（処方した薬をのんでいるか）や薬物代謝チェック（処方された薬が効くかどうかのチェック）、薬局から健康状態や医師の処方に合わせて処方された薬を配達するサービスや遠くにいる家族の健康チェック等にも利用することもできる。

また、本発明に係る処方薬剤管理システム１は、製薬会社や健康保険組合のシステムと連携して、本発明に係る処方薬剤管理システム１の記憶部１３０に記憶する測定・検査結果情報から生成した時系列のバイタルデータをデータマーケティング事業に利用することもできる。
同様に、保険会社や健康保険組合のシステムと連携して、どうやったら医療費を削減できるかのシミュレーションにもバイタルデータを利用することができる。

また、当該生成したバイタルデータと、処方薬剤管理システム１と連携するウェアラブル機器で記録される日々のライフログを結びつけることによって、より個別具体的な健康および美容アドバイスを提供するサービスに利用することも出来る。
また、バイタルデータとライフログを結びつけることで、例えば、どういう健康状態の人間がどういう生活していくのかのモデリングにも利用することができる。

さらに、これらのモデリング情報は、当該モデリングによって予想した健康状態の情報を保険会社等に提供し、保険会社等は当該予想情報に基づき、加入可否や保険料などを検討、決定する際の情報として利用することができる。

情報処理サーバ１００、ユーザ端末１０の各機能部は、集積回路（ＩＣ（IntegratedCircuit）チップ、ＬＳＩ（LargeScaleIntegration））等に形成された論理回路（ハードウェア）や専用回路によって実現してもよいし、ＣＰＵ（CentralProcessingUnit）およびメモリを用いてソフトウェアによって実現してもよい。
また、各機能部は、１または複数の集積回路により実現されてよく、複数の機能部の機能を１つの集積回路により実現されることとしてもよい。ＬＳＩは、集積度の違いにより、ＶＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩなどと呼称されることもある。
なお、ここで「回路」は、コンピュータによるデジタル処理、すなわち、ソフトウェアによる機能的処理としての意味合いを含んでもよい。また、当該回路は、再構築可能な回路（例えば、ＦＰＧＡ：FieldProgrammableGateAway）により実現されてもよい。

情報処理サーバ１００、ユーザ端末１０の各機能部をソフトウェアにより実現する場合、情報処理サーバ１００、ユーザ端末１０の各機能部は、各機能を実現するソフトウェアである表示情報生成プログラムの命令を実行するＣＰＵ、上記健康モニタリングプログラムおよび各種データがコンピュータ（またはＣＰＵ）で読み取り可能に記録されたＲＯＭ（ReadOnlyMemory）または記憶装置（これらを「記録媒体」と称する）、上記健康モニタリングプログラムを展開するＲＡＭ（RandomAccessMemory）などを備えている。
そして、コンピュータ（またはＣＰＵ）が上記健康モニタリングプログラムを上記記録媒体から読み取って実行することにより、本発明の目的が達成される。上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。

また、上記健康モニタリングプログラムは、当該健康モニタリングプログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介して上記コンピュータに供給されてもよい。本発明は、上記健康モニタリングプログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。

なお、上記健康モニタリングプログラムは、例えば、ActionScript、JavaScript（登録商標）などのスクリプト言語、Objective-C、Java（登録商標）などのオブジェクト指向プログラミング言語、HTML5などのマークアップ言語などを用いて実装できる。

１ 処方薬剤提案システム
１００情報処理サーバ
１１０受信部（通信部）
１２０送信部（通信部）
１３０記憶部（薬歴記憶部）
１４０処理部
１４１データ受け付け部
１４２薬剤提案部
２００薬剤マスタ

Claims (8)

1. 医療機関、調剤薬局、又は介護施設において、患者および利用者の生活レベルを日常生活における行動様式に沿って定期的に評価した生活レベル評価データ、および前記入居者が処方された薬剤を示す処方薬剤データ、を受け付けるデータ受け付け部と、
   前記生活レベル評価データを参照して、前記処方薬剤データの変更を提案する薬剤提案部と、を備えている処方薬剤管理システム。
2. 前記データ受け付け部は、
   前記薬剤の副作用を示す副作用データ、および前記薬剤の使用が忌避されるべき使用者の状態を示す禁忌データのうちの少なくともいずれか一方を含む薬剤リスクデータを受け付け、
   前記薬剤提案部は、前記生活レベル評価データおよび前記薬剤リスクデータを参照して、前記処方薬剤データの変更を提案することを特徴とする請求項１に記載の処方薬剤管理システム。
3. 前記薬剤提案部は、前記生活レベル評価データの経時的な変化から、罹患している可能性のある病態を推測するとともに、
   前記病態が、前記副作用データに示される副作用であって、前記入居者に処方された薬剤を、前記入居者が服用した場合に発症し得る副作用のいずれかに対応するか否かを判断することで、前記副作用と対応する前記薬剤の使用を制限することを特徴とする請求項２に記載の処方薬剤管理システム。
4. 前記薬剤提案部は、前記生活レベル評価データの経時的な変化から、罹患している可能性のある病態を推測するとともに、
   当該病態が、前記禁忌データに示される、使用が忌避される状態に該当するかどうかを判断することで、前記薬剤の使用を制限することを特徴とする請求項２又は３に記載の処方薬剤管理システム。
5. 前記処方薬剤データとして、過去の薬歴データを記憶する薬歴記憶部を備え、
   前記薬剤提案部は、前記薬歴記憶部に記憶された過去の薬歴データを参照して、前記処方薬剤データの変更を提案することを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の処方薬剤管理システム。
6. 前記薬歴記憶部は、前記薬歴により特定される薬剤について、処方された分量を、その費用とともに記憶し、
   前記薬剤提案部は、前記薬歴記憶部に記憶された過去の薬剤費用と比較して、提案する薬剤の費用を算出することを特徴とする請求項５に記載の処方薬剤管理システム。
7. コンピュータが、
   医療機関、調剤薬局、又は介護施設において、患者および利用者の生活レベルを日常生活における行動様式に沿って定期的に評価した生活レベル評価データと、
   前記入居者が処方された薬剤を示す処方薬剤データと、を受け付ける受付ステップと、
   前記生活レベル評価データを参照して、前記処方薬剤データの変更を提案する薬剤提案ステップと、を実行する処方薬剤管理ステップ。
8. コンピュータに、
   医療機関、調剤薬局、又は介護施設において、患者および利用者の生活レベルを日常生活における行動様式に沿って定期的に評価した生活レベル評価データと、
   前記入居者が処方された薬剤を示す処方薬剤データと、を受け付ける受付機能と、
   前記生活レベル評価データを参照して、前記処方薬剤データの変更を提案する薬剤提案機能と、を実現させる処方薬剤管理プログラム。

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