JP2021149476A - 情報提示プログラム、情報提示方法、及び情報提示装置 - Google Patents

情報提示プログラム、情報提示方法、及び情報提示装置 Download PDF

Info

Publication number
JP2021149476A
JP2021149476A JP2020048424A JP2020048424A JP2021149476A JP 2021149476 A JP2021149476 A JP 2021149476A JP 2020048424 A JP2020048424 A JP 2020048424A JP 2020048424 A JP2020048424 A JP 2020048424A JP 2021149476 A JP2021149476 A JP 2021149476A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
disease name
medical treatment
similar
information
medical
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.)
Granted
Application number
JP2020048424A
Other languages
English (en)
Other versions
JP7452141B2 (ja
Inventor
秀和 高橋
Hidekazu Takahashi
秀和 高橋
豊 光石
Yutaka Mitsuishi
豊 光石
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fujitsu Ltd
Original Assignee
Fujitsu Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Fujitsu Ltd filed Critical Fujitsu Ltd
Priority to JP2020048424A priority Critical patent/JP7452141B2/ja
Priority to US17/175,738 priority patent/US20210296005A1/en
Publication of JP2021149476A publication Critical patent/JP2021149476A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP7452141B2 publication Critical patent/JP7452141B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/70—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for mining of medical data, e.g. analysing previous cases of other patients
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H70/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical references
    • G16H70/20—ICT specially adapted for the handling or processing of medical references relating to practices or guidelines
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/903—Querying
    • G06F16/90335—Query processing
    • G06F16/90344—Query processing by using string matching techniques
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/903—Querying
    • G06F16/9038—Presentation of query results
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H15/00—ICT specially adapted for medical reports, e.g. generation or transmission thereof
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H70/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical references
    • G16H70/60—ICT specially adapted for the handling or processing of medical references relating to pathologies
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/021—Measuring pressure in heart or blood vessels
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/145—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue
    • A61B5/14542—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue for measuring blood gases
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7235—Details of waveform analysis
    • A61B5/7264—Classification of physiological signals or data, e.g. using neural networks, statistical classifiers, expert systems or fuzzy systems
    • A61B5/7267—Classification of physiological signals or data, e.g. using neural networks, statistical classifiers, expert systems or fuzzy systems involving training the classification device

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Bioethics (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)

Abstract

【課題】入力された病名が病名辞書に登録されていない場合であっても、入力された病名に対して医学的に類似する病名を適切に探索する。【解決手段】特定部１４２は、対象の病名（例えば「拡張不全」）に類似する類似病名（例えば「急性心不全」及び「慢性心不全」）を特定する。判定部１４４は、病名と診療において病名と判定された際の診察結果を示す診療情報とを入力情報とし、病名と診療情報との関係を規定した複数の診療ルールの中の何れかの診療ルールに入力情報が該当するかを判定する。判定部１４４は推論装置１２を用いて、少なくとも１つの類似病名（例えば「急性心不全」又は「慢性心不全」）について、類似病名と対象の病名に対応する診療情報（例えば血圧=250）を入力情報として、複数の診療ルールの何れかに該当するか否かを判定する。提示部１４８は、類似病名のうち、複数の診療ルールの何れかに該当すると判定された類似病名を提示する。【選択図】図１

Description

開示の技術は、情報提示プログラム、情報提示方法、及び情報提示装置に関する。
従来、医療分野において、情報処理を用いた診断支援処理装置が知られている。この診断支援処理装置は、症状のプロファイルに基づいて、病名と症状とが対応付けられている診断ルールベースを参照し、診断対象となる医療上の命題情報と診断ルールベースにおける病名との関連性を表す情報（スコア）を取得する。そして、この診断支援処理装置は、関連性を表す情報に基づいて、命題情報に対応する病名を判定する。命題情報は、電子カルテの診療録、及び病気の症状を示す画像等である。
また、対象者の個人差を考慮したバイタルサイン、日々の体調、及び既往歴を反映して、病気診断支援を可能とする病気診断支援装置が知られている。この病気診断支援装置は、対象者のバイタル情報に基づき、計測した日の対象者のバイタル値が異常か否かを判定する。この病気診断支援装置は、対象者から得たバイタル情報、及び健康観察情報が所定の条件を満たした場合に、対象者が特定の病気にかかった状態か否かを判定する。
病名を所見に基づいて検証する情報を医師などの操作者に与えることで、適正な病名を判断できるように支援する診断支援装置が知られている。この診断支援装置は、病名と当該病名に該当する所見とを対応付けたデータベースを用い、着目病名を受け付け、当該着目病名に対応する所見、当該所見に共有して対応する他の病名（類似病名）、及び当該類似病名に対応する所見をデータベースから検索して画面に表示する。
また、疾患概念ごとに病名用語が標準化されているデータベースが知られている。また、病名用語の意味的な処理を可能とするため、疾患の概念定義を計算機上で記述した臨床医学オントロジーが知られている。
特開2017-167738号公報 特開2017-131495号公報 特開2009-069893号公報
大江 和彦, 「病名用語の標準化と臨床医学オントロジーの開発」, 情報管理, 2009, 52 巻, 12 号, p. 701-709, 公開日 2010/03/01
ところで、病名の呼称は様々であり、統一されていない場合がある。例えば、病名の呼称は、医療従事者毎に異なる場合又は医療機関毎に異なる場合がある。一方で、診療ガイドラインに記載されている診療ルールにおける病名は統一されている。診療ルールは、病名、患者の病態を表す診療情報、及び医療に関する情報が対応付けられているルールである。このため、ある病名と患者の診療情報との組み合わせが、診療ルールに該当した場合には、医療に関する情報（例えば、治療、投薬、及び医療知識等）を得ることができる。
例えば、ある医師が、自己が普段から用いている病名「拡張不全」を診療ルールに当てはめる場合を考える。この場合、当該病名「拡張不全」は、診療ルール上では病名「心不全」と表現されているとする。このとき、複数の病名が登録されている病名辞書が参照され、病名「拡張不全」と病名「心不全」との関係性から、病名「拡張不全」が診療ルール上の病名「心不全」に対応するか否かが判定される。病名辞書には、複数の病名の関係性が記述されている。例えば、病名辞書において、「拡張不全」は「心不全」の一種である場合、「拡張不全」は「心不全」とみなす等の関係性が記述される。
しかし、病名「拡張不全」が病名辞書に登録されていない場合には、病名「拡張不全」と病名「心不全」とは医学的には対応するものであるにもかかわらず、文字列上の病名が異なるため、診療ルールを用いて医療に関する情報を適切に導くことができない。
一方、例えば、病名辞書から、病名「拡張不全」と文字列上類似する病名を検索し、それら類似する病名の中から病名「拡張不全」と医学的に類似する病名を特定する方法が考えられる。しかし、この場合には、病名「拡張不全」と文字列上類似しているものの、病名「拡張不全」とは無関係な病名が多数抽出されてしまう場合がある。このため、病名が病名辞書に登録されていない場合、当該病名に対して医学的に類似する病名を適切に探索することが困難である、という課題がある。
一つの側面では、開示の技術は、入力された病名が病名辞書に登録されていない場合であっても、入力された病名に対して医学的に類似する病名を適切に探索することが目的である。
一つの実施態様では、開示の技術の情報提示プログラムは、対象の病名を表す文字列に対して所定基準以上文字列が類似する少なくとも１つの類似病名を特定する。情報提示プログラムにおける、記述論理による推論タスク（以下、「推論タスク」）は、病名と、診療において前記病名と判定された際の診察結果を示す診療情報と、を入力情報とする。推論タスクは、病名と診療情報との関係を規定した複数の診療ルールの中の何れかの診療ルールに前記入力情報が該当するか否かを判定する。情報提示プログラムは、推論タスクを用いて、前記少なくとも１つの類似病名それぞれについて、類似病名と前記対象の病名に対応する診療情報とを前記入力情報として前記複数の診療ルールの中の何れかの診療ルールに該当するか否かを判定する。情報提示プログラムは、前記少なくとも１つの類似病名のうち、前記複数の診療ルールの中の何れかの診療ルールに該当すると判定された類似病名を提示する。
一つの側面として、開示の技術は、入力された病名が病名辞書に登録されていない場合であっても、入力された病名に対して医学的に類似する病名を適切に探索することができる、という効果を有する。
実施形態に係る情報提示装置の概要を説明するための説明図である。 実施形態に係る情報提示システムの概略ブロック図である。 病名オントロジーの一例を示す図である。 病名オントロジーの一例を示す図である。 診療ルールの一例を示す図である。 診療ルールに該当するか否かの判定を説明するための説明図である。 包含関係に基づく診療ルールの該当の判定を説明するための説明図である。 関係表記憶部に格納される情報の一例を示す図である。 関係表記憶部に格納される情報の一例を示す図である。 関係表記憶部に格納される情報の一例を示す図である。 実施形態に係る情報提示装置として機能するコンピュータの概略構成を示すブロック図である。 実施形態に係る推論装置として機能するコンピュータの概略構成を示すブロック図である。 ユーザに提示される表示画面の一例を示す図である。 本実施形態の情報提示ルーチンの一例を示すフローチャートである。 本実施形態の推論ルーチンの一例を示すフローチャートである。 診療ルールの該当を説明するための説明図である。 診療ルールの該当を説明するための説明図である。 ユーザに提示される表示画面の一例を示す図である。 ユーザに提示される表示画面の一例を示す図である。
以下、図面を参照して開示の技術の実施形態の一例を詳細に説明する。
＜実施形態の情報提示装置＞
診療ガイドラインの情報をもとにした医師の診療支援システムが知られている。医師等の医療従事者は、この診療支援システムを利用することにより、例えば、患者に対してどのような治療又は投薬をすべきかといった情報を得ることができる。
この診療支援システムには、複数の診療ルールが登録されている。診療ルールは、病名、診療情報、及び医療に関する情報の関係を各々定めたルールである。医療に関する情報は、例えば、病名及び診療情報に応じた患者に対する治療、投薬、及び医療知識等である。病名及び診療情報が、ある診療ルールに該当すると、当該診療ルールに対応付けられている医療に関する情報が得られる。これにより、例えば、医師の医療従事者は、患者に対してどのような治療や投薬をすべきかといった情報を得ることができる。
診療支援システムを利用する際には、病名の入力が必要となる。しかし、病名の呼称は様々であり、統一されていない。このため、診療支援システムへ入力された病名（以下、単に「対象の病名」と称する。）と、診療ルール上で表現されている病名とが一致しない場合、本来、対象の病名と診療ルール上の病名とが対応している場合であっても、診療ルールに該当しない。この場合には、対象の病名に対する医療に関する情報が得られないこととなる。
なお、診療ルールに該当するか否かの判定の際には、複数の病名が登録されている病名辞書が参照され、対象の病名が診療ルール上の病名に対応するか否かが判定される。しかし、対象の病名がそもそも病名辞書に登録されていない場合には、対象の病名が診療ルール上の病名を意味していたとしても、その診療ルールには該当しないと判定されてしまう。
そこで、本実施形態においては、医療従事者が医療に関する情報を得ようとする対象の病名が病名辞書に登録されていない場合に、対象の病名と医学的に類似する病名を適切に提示する。
図１に、本実施形態の情報提示装置の概要を説明するための説明図を示す。例えば、図１に示されるように、対象の病名「拡張不全」と患者の病態を表す診療情報「血圧=250」とを表す情報１が、情報提示装置へ入力された場合を考える。ここで、「血圧=250」とは、計測された患者の血圧値が250[mmHg]であることを表す。なお、対象の病名「拡張不全」は、例えば、ある医療機関の医師が普段から用いている病名であるが、複数の病名が詳細に登録されている病名辞書には登録されていない病名であるとする。
本実施形態の情報提示装置は、対象の病名「拡張不全」が病名辞書に登録されていない場合、対象の病名「拡張不全」を対象の病名と類似する病名である類似病名へ置き換える処理２を実行する。この処理２により、対象の病名「拡張不全」が、類似病名「急性心不全」と類似病名「慢性心不全」とへ置き換えられたとする。なお、対象の病名と類似する類似病名は、文字列上の類似度に応じて特定される。類似病名の特定については後述する。
次に、推論装置１２は、類似病名「急性心不全」と診療情報「血圧=250」との組み合わせが、複数の診療ルールの何れかの診療ルールの条件に該当するか否かを判定する。また、推論装置１２は、類似病名「慢性心不全」と診療情報「血圧=250」との組み合わせが、複数の診療ルールの何れかの診療ルールの条件に該当するか否かを判定する。
例えば、図１の３に示されるように、診療ルールＲ１（図５参照）は、条件Ａ「∃病名.呼吸不全」と条件Ｂ「∃動脈血酸素分圧.数値[65以下]」との２つの条件を備えている。なお、ここで、「∃」は存在記号を表す。条件Ａである「∃病名.呼吸不全」は、ある病名が「呼吸不全」に該当することの条件を表す。また、条件Ｂである「∃動脈血酸素分圧.数値[65以下]」は、動脈血酸素分圧の数値が65以下であることを表す。このため、類似病名「急性心不全」と診療情報「血圧=250」との組み合わせであるＰ１「急性心不全∧血圧=250」は、診療ルールＲ１の条件に該当しない。なお、「∧」は論理積を表し、Ｐ１「急性心不全∧血圧=250」は、病名が「急性心不全」であり、かつ診療情報が「血圧=250」であることを表す。したがって、Ｐ１「急性心不全∧血圧=250」と診療ルールＲ１との間には、Ｐ１がＲ１の部分集合に該当しないため、以下の式に示されるような関係式が成立する。
Figure 2021149476
なお、類似病名「急性心不全」と診療情報「血圧=250」との組み合わせは、その他の全ての診療ルールにも該当しなかったとする。
一方、図１の３に示されるように、診療ルールＲ２（図５参照）は条件Ａ「∃病名.心不全∨慢性心不全」と条件Ｂ「∃血圧.数値[200以上]」を備えている。この場合、条件Ａは病名が「心不全」又は「慢性心不全」であることを表し、条件Ｂは血圧の数値が200以上であることを表す。このため、類似病名「慢性心不全」と診療情報「血圧=250」との組み合わせは、診療ルールＲ２の条件に該当する。ここで、Ｐ２「慢性心不全∧血圧=250」と診療ルールＲ２との間には、Ｐ２がＲ２の部分集合に該当するため、以下の式に示されるような関係式が成立する。
Figure 2021149476
このように、類似病名「慢性心不全」と診療情報「血圧=250」との組み合わせは、診療ルールＲ２に該当したのに対し、類似病名「急性心不全」と診療情報「血圧=250」との組み合わせは、診療ルールＲ１を含む全ての診療ルールに該当しない。
このため、類似病名「急性心不全」よりも、類似病名「慢性心不全」の方が、対象の病名「拡張不全」に医学的に類似する病名であるといえる。そのため、本実施形態の情報提示装置は、診療ルールの条件に該当した類似病名「慢性心不全」を、対象の病名「拡張不全」の候補病名として提示する。
情報提示装置のユーザである医師等の医療従事者は、情報提示装置から提示された「慢性心不全」を確認し、自身が入力した対象の病名「拡張不全」が「慢性心不全」に相当することを確認する。そして、ユーザは、「慢性心不全」を選択することを表す情報を情報提示装置へ入力する。そして、情報提示装置は、「拡張不全」と「慢性心不全」とを対応付ける。これにより、病名辞書に未登録である「拡張不全」と、病名辞書に登録されている「慢性心不全」とが対応付けられ、「拡張不全」と医学的に類似する病名「慢性心不全」が得られたことになる。
以下、本実施形態の情報提示装置について具体的に説明する。
図２に示すように、本実施形態に係る情報提示システム１０は、推論装置１２と、情報提示装置１４とを備えている。
推論装置１２は、入力された病名と診療情報との組み合わせが、複数の診療ルールの中の何れかの診療ルールの条件に該当するか否かを判定する。図２に示されるように、推論装置１２は、病名辞書記憶部１２０と、診療ルール記憶部１２２と、推論処理部１２４とを備えている。推論装置１２は、開示の技術の推論タスクの一例である。推論装置１２は、診療ガイドラインの情報をもとにした医師の診療支援システムであり、例えば、Clinical Decision Support Systems（CDSS）によって実現される。
病名辞書記憶部１２０には、病名辞書が格納されている。本実施形態の病名辞書は、例えば、病名の関係性に関するオントロジー（病名オントロジー）である。病名オントロジーには、複数の病名の間の関係性が記述されており、病名間の包含関係を表すように複数の病名が登録されている。具体的には、病名オントロジーには、病名の間の上位下位関係に従った階層構造が定義されている。
図３及び図４に、病名オントロジーを説明するための説明図を示す。図３に示される例は、脳梗塞及び糖尿病についての包含関係が示されている。また、図４に示される例では、心疾患、腎疾患、及び肺疾患についての包含関係が示されている。例えば、図３に示される「脳梗塞」の下位概念として、「急性脳梗塞」、「慢性脳梗塞」、「ラクナ梗塞」、及び「アテローム血栓性脳梗塞」等が示されている。このため、例えば、「脳梗塞」と「急性脳梗塞」との間には、包含関係が成立する。
診療ルール記憶部１２２には、複数の診療ルールが登録されている。診療ルールには、病名、診療情報、及び医療に関する情報の関係が各々定められている。
なお、診療情報は、患者の病態を表す情報である。診療情報には、例えば、検査結果、治療内容、服用している薬の情報、症状、合併症、既往歴、及び患者情報（例えば、年齢及び性別等）の情報が含まれている。また、医療に関する情報は、例えば、治療、投薬、及び医療知識等の情報である。例えば、医師等の医療従事者は、対象の病名と患者の診療情報との組み合わせを、診療ルールの条件に当てはめることにより、患者の疾患についての医療に関する情報を得る。
診療ルールは、例えば、病名が「脳梗塞」であり、診療情報が「収縮期血圧値（systolic blood pressure）（以下、単に「SBP値」と称する。）>=200」であるならば、という条件を表す部分と、医療に関する情報「降圧薬Ｍ投薬を推奨」を表す部分と、を含む。
診療ルールのうちの条件は、例えば、以下のように表される。
（∃病名.脳梗塞）and（∃SBP値.数値[200<=]）
「∃病名.脳梗塞」は、ある病名が「脳梗塞」に該当することの条件を表す。また、「∃SBP値.数値[200<=]」は、診療情報のうちの収縮期血圧値を表す「SBP値」が200以上であることの条件を表す。
例えば、診療ルール記憶部１２２には、図５に示されるような、複数の診療ルールが格納される。
例えば、図５に示される診療ルールＲ１の条件は、以下のように表される。また、診療ルールＲ１の医療に関する情報は「Ｍ１投薬を推奨」である。
（∃病名.呼吸不全）and（∃動脈血酸素分圧.数値[65>=]）
また、図５に示される診療ルールＲ２の条件は、以下のように表される。また、診療ルールＲ２の医療に関する情報は「Ｍ２投薬を推奨」である。
（∃病名.心不全∨慢性心不全）and（∃血圧.数値[200<=]）
また、図５に示される診療ルールＲ３の条件は、以下のように表される。また、診療ルールＲ３の医療に関する情報は「Ｍ３投薬を推奨」である。
（∃病名.心不全∨慢性心不全）and（∃血圧.数値[200<=]）and（∃尿たんぱく検査.陽性）
推論処理部１２４は、病名及び診療情報を入力情報として、複数の診療ルールの中の何れかの診療ルールの病名及び診療情報に、入力情報が該当するか否かを判定する。なお、推論処理部１２４は、病名辞書記憶部１２０に格納されている病名オントロジーを参照し、入力された病名と診療ルールにおける病名とが包含関係にあるか否かを判定したうえで、診療ルールに該当するか否かを判定する。なお、「診療ルールの病名及び診療情報に、入力情報が該当する」との表現については、以下では単に「診療ルールに該当する」とも表現する。
例えば、患者αの病名及び診療情報を表す入力情報Ｐαと、患者βの病名及び診療情報を表す入力情報Ｐβとが以下のように与えられた場合を考える。
Ｐα：（∃病名.急性脳梗塞）and（∃SBP値.{250}）
Ｐβ：（∃病名.ラクナ梗塞）and（∃SBP値.{190}）
この場合、患者αの病名は「急性脳梗塞」でありSBP値が「250」である。また、患者βの病名は「ラクナ梗塞」でありSBP値が「190」である。
患者αの入力情報Ｐαと患者βの入力情報Ｐβとを、以下の診療ルールＲの条件へ当てはめる。
（∃病名.脳梗塞）and（∃SBP値.数値[200<=]）
図６に、患者αの入力情報Ｐαと患者βの入力情報Ｐβとを、診療ルールＲの条件へ当てはめた場合の説明図を示す。図６に示されるように、診療ルールＲの条件は、病名に関する条件Ａ：（∃病名.脳梗塞）と、診療情報に関する条件Ｂ：（∃SBP値.数値[200<=]）と、によって表される（図６においては「ａｎｄ」と表されている。）。
この場合、図６に示されるように、患者αの病名は「急性脳梗塞」であるため、診療ルールＲのうちの病名に関する条件Ａ「脳梗塞」と合致しない。しかし、推論処理部１２４は、病名オントロジーを参照し、入力された病名「急性脳梗塞」と診療ルールＲにおける病名「脳梗塞」とが包含関係にあるか否かを判定し、診療ルールＲに該当するか否かを判定する。
具体的には、推論処理部１２４は、図７に示されるように、病名オントロジーを参照し、病名「急性脳梗塞」が病名「脳梗塞」の下位概念であり、オントロジー上における「is-A」の関係であることを判定する。このため、推論処理部１２４は、患者αの病名「急性脳梗塞」と、診療ルールＲのうちの病名に関する条件Ａの病名「脳梗塞」とが包含関係にあると判定する。
また、推論処理部１２４は、患者の診療情報である「SBP値=250」が診療ルールＲにおける（∃SBP値.数値[200<=]）に該当するか否かを判定する。患者αのSBP値は250であるため、「SBP値」が200以上であるという診療情報に関する条件Ｂを満たしている。このため、推論処理部１２４は、患者αの入力情報Ｐαは、診療ルールＲに該当すると判定する。
なお、この場合には、患者αの入力情報Ｐαは、条件Ａと条件Ｂとを満たす集合の部分集合であるため、以下の関係式が成立する。
Figure 2021149476
一方、患者βの病名は「ラクナ梗塞」であるため、診療ルールＲの条件Ａ「脳梗塞」と合致しない。しかし、推論処理部１２４は、図７に示されるように、病名オントロジーを参照し、患者βの病名「ラクナ梗塞」と、診療ルールＲのうちの病名に関する条件Ａの病名「脳梗塞」とが包含関係にあると判定する。
また、推論処理部１２４は、患者の診療情報である「SBP値=190」が診療ルールＲにおける（∃SBP値.数値[200<=]）に該当するか否かを判定する。患者βのSBP値は190であるため、「SBP値」が200以上であるという診療情報に関する条件Ｂを満たしてない。このため、推論処理部１２４は、患者βの入力情報Ｐβは、診療ルールＲに該当しないと判定する。
なお、この場合には、患者βの入力情報Ｐβは、条件Ａと条件Ｂと間において以下の関係式が成立する。
Figure 2021149476
推論処理部１２４は、上述のようにして、入力された病名及び診療情報が、複数の診療ルールの何れかに該当するか否かを判定する。
情報提示装置１４は、入力された対象の病名が病名辞書に登録されていない場合に、対象の病名と医学的に同義であるまたは類似する病名を候補病名として出力する。図２に示されるように、情報提示装置１４は、取得部１４０と、特定部１４２と、判定部１４４と、関係表記憶部１４６と、提示部１４８とを備えている。関係表記憶部１４６は、開示の技術の記憶部の一例である。
取得部１４０は患者の対象の病名と当該患者の診療情報とを取得する。取得部１４０が取得する情報は、例えば、医師等のユーザから入力された情報である。
特定部１４２は、取得部１４０により取得された対象の病名が、病名辞書記憶部１２０に記憶されている病名オントロジーに登録されているかを判定する。具体的には、特定部１４２は、病名オントロジーから対象の病名を検索することにより、対象の病名が病名オントロジーに登録されているかを判定する。
そして、特定部１４２は、対象の病名が病名オントロジーに登録されていない場合に、対象の病名と類似する類似病名を病名オントロジーから特定する。類似病名は、複数の場合もあるし、１つである場合もある。本実施形態では、複数の類似病名が特定された場合を例に説明する。
なお、類似病名は、各々の文字列が対象の病名を表す文字列に対して所定基準を満たす病名である。例えば、特定部１４２は、対象の病名との間において、末尾の所定個の文字列が一致している病名を、類似病名とする。この場合、特定部１４２は、対象の病名「拡張不全」のうちの末尾の２文字「不全」が一致する病名「急性心不全」、「慢性心不全」、「心不全」、及び「心筋不全」等を、類似病名として特定する。
又は、例えば、特定部１４２は、対象の病名との間において、語頭の所定個の文字列が一致している病名を、類似病名とする。この場合、対象の病名「心拡張不全」のうちの末尾の２文字「不全」が一致する病名「心不全」、及び「心筋不全」等が、類似病名として特定される。
又は、例えば、特定部１４２は、対象の病名との間において、共通する文字が所定個以上である病名を、類似病名とする。この場合、対象の病名「拡張不全」のうちの２文字「不全」が一致する病名「心不全」及び「心筋不全」等が、類似病名として特定される。
判定部１４４は、特定部１４２によって特定された複数の類似病名の各々について、複数の診療ルールの中の何れかに該当するか否かを、推論装置１２に判定させる。
具体的には、判定部１４４は、複数の類似病名の各々について、当該類似病名と診療情報との組み合わせである入力情報を推論装置１２の推論処理部１２４へ入力する。
推論装置１２の推論処理部１２４は、病名辞書記憶部１２０に格納された病名オントロジーを参照し、複数の類似病名の各々について、当該類似病名と診療情報との組み合わせが診療ルール記憶部１２２の複数の診療ルールの中の何れかに該当するか否かを判定する。そして、推論装置１２の推論処理部１２４は、複数の診療ルールのうちの少なくとも１つの診療ルールに該当した類似病名と、類似病名が該当した診療ルールとを出力する。なお、推論装置１２の推論処理部１２４は、類似病名が複数の診療ルールの何れにも該当しなかった場合にも、その判定結果を出力する。なお、類似病名が該当する診療ルールは、複数の場合もあるし、１つである場合もある。
そして、判定部１４４は、推論装置１２による判定結果を取得する。具体的には、判定部１４４は、複数の診療ルールの何れかに該当した類似病名と、類似病名が該当した診療ルールとを取得する。これにより、対象の病名が病名辞書に登録されていない場合であっても、対象の病名に対して医学的に類似する病名が適切に探索されたことになる。また、判定部１４４は、類似病名が複数の診療ルールの何れにも該当しなかった場合にも、その判定結果を取得する。そして、判定部１４４は、推論装置１２による判定結果を関係表記憶部１４６に格納する。
関係表記憶部１４６には、例えば、図８に示されるようなテーブルが格納される。図８に示されるテーブルには、特定部１４２によって特定された類似病名と、該当した診療ルール、又は類似病名が診療ルールに該当しなかった場合の理由とが対応付けられて格納される。図８に示されるテーブルでは、類似病名「慢性心不全」と類似病名「心不全」とが、診療ルールＲ２に該当したことが示されている。また、図８に示されるテーブルでは、類似病名「急性心不全」、類似病名「心筋不全」、類似病名「腎不全」、及び類似病名「呼吸不全」は、何れの診療ルールにも該当しなかったことが示されている。
また、関係表記憶部１４６には、病名オントロジーに未登録であった対象の病名と、診療ルールに該当した類似病名とが対応付けられた関係表が更に格納される。対象の病名に対応する未登録病名と診療ルールに該当した類似病名とは、例えば、図９に示されるように、テーブルの形式で格納される。図９に示すテーブルには、未登録病名と類似病名とが対応付けられて格納される。図９に示される例では、未登録病名である対象の病名「拡張不全」と、診療ルールに該当した類似病名「慢性心不全」とが対応付けられて格納される。また、図９に示される例では、未登録病名である対象の病名「拡張不全」と、診療ルールに該当した類似病名「心不全」とが対応付けられて格納される。
提示部１４８は、複数の診療ルールの何れかに該当すると判定された類似病名を、候補病名として提示する。具体的には、提示部１４８は、関係表記憶部１４６に格納されている、複数の診療ルールの何れかに該当すると判定された類似病名である候補病名と、類似病名である候補病名が該当した診療ルールとを提示する。なお、提示部１４８は、診療ルールについては提示せずに、診療ルールに該当すると判定された類似病名のみを提示するようにしてもよい。
ユーザである医師等の医療従事者は、提示部１４８から提示された候補病名と診療ルールとを確認し、自ら入力した対象の病名が候補病名に相当するか否かを確認する。
なお、ここで、診療ルールに該当すると判定された候補病名が複数存在する場合、ユーザはそれら複数の候補病名から、対象の病名に最も適していると思われる病名を特定し、情報提示装置１４へ入力する。
情報提示装置１４の取得部１４０は、ユーザから入力された候補病名を特定病名として取得する。そして、取得部１４０は、特定病名に基づいて、関係表記憶部１４６の内容を更新する。具体的には、取得部１４０は、対象の病名を特定病名と対応付けて関係表記憶部１４６へ格納する。
例えば、候補病名として「慢性心不全」と「心不全」とがユーザへ提示された後、「心不全」がユーザによって選択された場合には、取得部１４０は、図１０に示されるような状態となるように、関係表記憶部１４６の内容を更新する。関係表記憶部１４６に記憶されたテーブルは、次回以降、対象の病名が入力された際に参照される。
次回以降、判定部１４４は、関係表記憶部１４６に格納された情報を参照して処理を実行する。具体的には、判定部１４４は、特定病名と対応付けられた対象の病名の入力を受け付けた場合、対象の病名を特定病名へ置き換えて、特定病名及び対象の病名に対応する診療情報を入力情報とする。そして、判定部１４４は、特定病名と診療情報との組み合わせを推論装置１２の推論処理部１２４へ入力して、特定病名が該当する診療ルールを得る。例えば、次回以降、対象の病名として「拡張不全」が入力された場合、判定部１４４は、関係表記憶部１４６に記憶されたテーブルを参照し、「拡張不全」は「心不全」であるとして処理を実行する。
そして、提示部１４８は、特定病名と、特定病名が該当した診療ルールとを提示する。これにより、ユーザは診療ルールに含まれる医療に関する情報（例えば、投薬等の情報）を得る。
情報提示装置１４は、例えば、図１１に示すコンピュータ５０で実現することができる。コンピュータ５０はCentral Processing Unit（ＣＰＵ）５１、一時記憶領域としてのメモリ５２、及び不揮発性の記憶部５３を備える。また、コンピュータ５０は、入出力装置(表示装置など)が接続される入出力interface（Ｉ／Ｆ）５４、及び記録媒体５９に対するデータの読み込み及び書き込みを制御するread/write（Ｒ／Ｗ）部５５を備える。また、コンピュータ５０は、インターネット等のネットワークに接続されるネットワークＩ／Ｆ５６を備える。ＣＰＵ５１、メモリ５２、記憶部５３、入出力Ｉ／Ｆ５４、Ｒ／Ｗ部５５、及びネットワークＩ／Ｆ５６は、バス５７を介して互いに接続される。
記憶部５３は、Hard Disk Drive（ＨＤＤ）、Solid State Drive（ＳＳＤ）、フラッシュメモリ等によって実現できる。記憶媒体としての記憶部５３には、コンピュータ５０を情報提示装置１４として機能させるための情報提示プログラム６０が記憶されている。情報提示プログラム６０は、取得プロセス６１と、特定プロセス６２と、判定プロセス６３と、提示プロセス６４とを有する。関係表記憶領域６５には、関係表記憶部１４６に関する説明において説明した情報が記憶される。
ＣＰＵ５１は、情報提示プログラム６０を記憶部５３から読み出してメモリ５２に展開し、情報提示プログラム６０が有するプロセスを順次実行する。ＣＰＵ５１は、取得プロセス６１を実行することで、図２に示す取得部１４０として動作する。また、ＣＰＵ５１は、特定プロセス６２を実行することで、図２に示す特定部１４２として動作する。また、ＣＰＵ５１は、判定プロセス６３を実行することで、図２に示す判定部１４４として動作する。また、ＣＰＵ５１は、提示プロセス６４を実行することで、図２に示す提示部１４８として動作する。また、ＣＰＵ５１は、関係表記憶領域６５から情報を読み出して、関係表記憶部１４６をメモリ５２に展開する。これにより、情報提示プログラム６０を実行したコンピュータ５０が、情報提示装置１４として機能することになる。ソフトウェアである情報提示プログラム６０を実行するＣＰＵ５１はハードウェアである。
なお、情報提示プログラム６０により実現される機能は、例えば半導体集積回路、より詳しくはApplication Specific Integrated Circuit（ＡＳＩＣ）等で実現することも可能である。
推論装置１２は、例えば、図１２に示すコンピュータ８０で実現することができる。コンピュータ８０はＣＰＵ８１、一時記憶領域としてのメモリ８２、及び不揮発性の記憶部８３を備える。また、コンピュータ８０は、入出力装置が接続される入出力Ｉ／Ｆ８４、及び記録媒体８９に対するデータの読み込み及び書き込みを制御するＲ／Ｗ部８５を備える。また、コンピュータ８０は、インターネット等のネットワークに接続されるネットワークＩ／Ｆ８６を備える。ＣＰＵ８１、メモリ８２、記憶部８３、入出力Ｉ／Ｆ８４、Ｒ／Ｗ部８５、及びネットワークＩ／Ｆ８６は、バス８７を介して互いに接続される。
記憶部８３は、ＨＤＤ、ＳＳＤ、フラッシュメモリ等によって実現できる。記憶媒体としての記憶部８３には、コンピュータ８０を推論装置１２として機能させるための推論プログラム９０が記憶されている。推論プログラム９０は、推論処理プロセス９１を有する。病名辞書記憶領域９２には、病名辞書記憶部１２０に関する説明において説明した情報が記憶される。診療ルール記憶領域９３には、診療ルール記憶部１２２に関する説明において説明した情報が記憶される。
ＣＰＵ８１は、推論プログラム９０を記憶部８３から読み出してメモリ８２に展開し、推論プログラム９０が有するプロセスを順次実行する。ＣＰＵ８１は、推論処理プロセス９１を実行することで、図２に示す推論処理部１２４として動作する。また、ＣＰＵ８１は、病名辞書記憶領域９２から情報を読み出して、病名辞書記憶部１２０をメモリ８２に展開する。また、ＣＰＵ８１は、診療ルール記憶領域９３から情報を読み出して、診療ルール記憶部１２２をメモリ８２に展開する。これにより、推論プログラム９０を実行したコンピュータ８０が、推論装置１２として機能することになる。ソフトウェアである推論プログラム９０を実行するＣＰＵ８１はハードウェアである。
なお、推論プログラム９０により実現される機能は、例えば半導体集積回路、より詳しくはＡＳＩＣ等で実現することも可能である。
次に、本実施形態に係る情報提示装置１４と推論装置１２との作用について説明する。まず、ユーザは、対象の病名と診療情報とを情報提示装置１４へ入力する。例えば、情報提示装置１４の表示装置（図示省略）には、図１３に示されるような画面が表示される。このため、ユーザは、対象の病名である「拡張不全」と、診療情報「血圧=250」とを情報提示装置１４へ入力する。これらの情報が入力されると、情報提示装置１４は、図１４に示す情報提示ルーチンを実行する。
ステップＳ１００において、取得部１４０は、ユーザから入力された対象の病名と診療情報とを取得する。例えば、取得部１４０は、対象の病名「拡張不全」と診療情報「血圧=250」とを取得する。
ステップＳ１０２において、特定部１４２は、推論装置１２の病名辞書記憶部１２０に格納された病名オントロジーに、対象の病名が登録されているか否かを判定する。対象の病名が病名オントロジーに登録されている場合には、ステップＳ１１６へ進む。一方、対象の病名が病名オントロジーに登録されていない場合には、ステップＳ１０３へ進む。
ステップＳ１０３において、判定部１４４は、上記ステップＳ１００で取得された対象の病名が、関係表記憶部１４６に記憶されている関係表に登録されているか否かを判定する。対象の病名が関係表に登録されている場合には、ステップＳ１１５へ進む。一方、対象の病名が関係表に登録されていない場合には、ステップＳ１０４へ進む。
ステップＳ１０４において、特定部１４２は、対象の病名と類似する複数の類似病名を、病名辞書記憶部１２０に格納された病名オントロジーから特定する。具体的には、特定部１４２は、対象の病名との間の文字列上の類似度が所定の基準を満たす複数の類似病名を特定する。例えば、特定部１４２は、対象の病名「拡張不全」との間において、末尾の２文字が一致する類似病名「急性心不全」、「慢性心不全」、「心不全」、「心筋不全」、「腎不全」、及び「呼吸不全」を特定する。
ステップＳ１０６において、判定部１４４は、上記ステップＳ１０４で特定された複数の類似病名のうち、何れか１つの類似病名と上記ステップＳ１００で取得された診療情報とを入力情報として設定する。
ステップＳ１０８において、判定部１４４は、上記ステップＳ１０６で設定された入力情報を、推論装置１２へ入力する。
推論装置１２は、情報提示装置１４から出力された、類似病名と診療情報とを受け付けると、図１５に示す推論ルーチンを実行する。
ステップＳ２００において、推論装置１２の推論処理部１２４は、情報提示装置１４から出力された、類似病名と診療情報との組み合わせである入力情報を取得する。
ステップＳ２０２において、推論処理部１２４は、上記ステップＳ２００で取得された入力情報が、診療ルール記憶部１２２に格納された複数の診療ルールの中の何れかの診療ルールの病名及び診療情報に該当するか否かを判定する。なお、推論処理部１２４は、病名辞書記憶部１２０に格納された病名オントロジーを参照し、類似病名と診療ルールにおける病名とが包含関係にあるか否かを判定することにより、入力情報が何れかの診療ルールに該当するかを判定する。
ステップＳ２０４において、推論処理部１２４は、上記ステップＳ２０２で得られた判定結果を、情報提示装置１４へ出力する。
図１４に戻り、ステップＳ１１０において、判定部１４４は、上記ステップＳ２０４で推論装置１２から出力された判定結果を、関係表記憶部１４６に記憶する。
ステップＳ１１２において、判定部１４４は、上記ステップＳ１０４で特定された全ての類似病名について、上記ステップＳ１０６〜ステップＳ１１０の処理を実行したか否かを判定する。上記ステップＳ１０４で特定された全ての類似病名について、上記ステップＳ１０６〜ステップＳ１１０の処理を実行した場合には、ステップＳ１１４へ進む。一方、上記ステップＳ１０６〜ステップＳ１１０の処理を実行していない類似病名が存在する場合には、ステップＳ１０６へ戻る。
上記ステップＳ１０６〜ステップＳ１１０の処理が繰り返されることにより、複数の類似病名の各々について、診療ルールに該当するか否かが判定される。
これにより、例えば、図１６に示されるように、類似病名「急性心不全」と診療情報「血圧=250」との組み合わせである入力情報Ｐｘは、診療ルールＲ１、診療ルールＲ２、及び診療ルールＲ３を含む全ての診療ルールに該当しなかったとする判定結果が得られる。また、図１７に示されるように、類似病名「慢性心不全」と診療情報「血圧=250」との組み合わせである入力情報Ｐｙは、診療ルールＲ１、診療ルールＲ２、及び診療ルールＲ３のうち、診療ルールＲ２の条件に該当したとする判定結果が得られる。
この場合には、推論処理部１２４は、類似病名「急性心不全」は何れの診療ルールにも該当せず、かつ類似病名「慢性心不全」は診療ルールＲ２に該当したことが、判定結果として得られる。
ステップＳ１１４において、提示部１４８は、関係表記憶部１４６に格納された判定結果に基づいて、複数の診療ルールの何れかに該当すると判定された類似病名を、上記ステップＳ１００で取得された対象の病名の候補病名として提示する。また、提示部１４８は、候補病名を提示する際に、候補病名が該当した診療ルールを提示する。
表示装置（図示省略）は、提示部１４８から出力された情報を取得する。そして、表示装置（図示省略）は、例えば、図１８に示されるような画面を表示する。
図１８に示される画面には、「心不全」と「慢性心不全」とが候補病名として表示されている。ユーザは候補病名を確認し、対象の病名「拡張不全」に相当する候補病名を選択する。
例えば、ユーザが、候補病名「心不全」を「拡張不全」に相当する病名として選択すると、図１９に示される画面のように、対象の病名欄が変更される。
この場合、情報提示装置１４の取得部１４０は、ユーザによって選択された病名「心不全」を、対象の病名「拡張不全」と対応付けて、関係表記憶部１４６へ格納する。これにより、例えば、関係表記憶部１４６には、図１０に示されるようなテーブルが格納される。
情報提示装置１４の判定部１４４は、次回以降、対象の病名が入力された場合には、関係表記憶部１４６に格納された関係表を参照し、対象の病名と対応する病名を特定する。
なお、ステップＳ１１５〜ステップＳ１２０の処理は、対象の病名が病名オントロジーに登録されていた場合、又は対象の病名が関係表に登録されていた場合の処理である。
ステップＳ１１５において、判定部１４４は、関係表記憶部１４６に格納された関係表を参照し、上記ステップＳ１００で取得された対象の病名を対応付けられた特定病名へ置き換える。
ステップＳ１１６において、判定部１４４は、上記ステップＳ１００で取得された対象の病名又は上記ステップＳ１１５で置き換えられた特定病名と、上記ステップＳ１００で取得された診療情報との組み合わせを入力情報として、推論装置１２へ入力する。
そして、推論装置１２は、情報提示装置１４から出力された入力情報を受け付けると、図１５に示す推論ルーチンを実行する。
ステップＳ１１８において、判定部１４４は、上記ステップＳ１１６で推論装置１２から出力された診療ルールを取得する。
ステップＳ１２０において、提示部１４８は、上記ステップＳ１１８で取得された診療ルールと、上記ステップＳ１００で取得された対象の病名又は上記ステップＳ１１５で置き換えられた特定病名とを提示する。
ユーザは、自身が入力した対象の病名又は対象の病名が置き換えられた特定病名に対応する診療ルールを確認する。そして、ユーザは、診療ルールのうちの医療に関する情報を確認する。
以上説明したように、本実施形態に係る情報提示装置は、対象の病名が病名辞書に登録されていない場合に、各々の文字列が対象の病名を表す文字列に対して所定基準を満たすことにより、対象の病名に類似する少なくとも１つの類似病名を病名辞書から特定する。また、情報提示装置は、推論装置を用いて、特定された類似病名及び対象の病名に対応する診療情報を入力情報として、複数の診療ルールの中の何れかの診療ルールの病名及び診療情報に該当するか否かを判定する。推論装置は、病名及び診療情報を入力情報として、病名、診療情報、及び医療に関する情報の関係を各々定めた複数の診療ルールの中の何れかの診療ルールの病名及び診療情報に、入力情報が該当するか否かを判定する。情報提示装置は、複数の診療ルールの中の何れかの診療ルールの病名及び診療情報に該当すると判定された類似病名を対象の病名の候補病名として提示する。これにより、入力された病名が病名辞書に登録されていない場合であっても、入力された病名に対して医学的に類似する病名を適切に探索することができる。また、本実施形態の情報提示装置は、診療ルールに該当する類似病名のみを候補病名として提示することにより、文字列上類似している病名を提示する場合に比べて、対象の病名と医学的に類似する病名を効率的に求めることができる。
また、本実施形態の病名辞書は、病名間の包含関係を表すように複数の病名が登録されている病名オントロジーである。このため、本実施形態に係る情報提示装置は、類似病名と診療ルールにおける病名とが包含関係にあるか否かに応じて、診療ルールに該当するか否かを判定する。これにより、類似病名と診療ルールにおける病名との表記が異なる場合であっても、病名間の対応関係が適切に判定され、診療ルールに該当するか否かを適切に判定することができる。
また、本実施形態に係る情報提示装置は、候補病名を提示する際に、候補病名が該当した診療ルールを更に提示する。これにより、ユーザである医師等は、診療ルールを考慮して候補病名が対象の病名と医学的に類似する病名であるか否かを確認することができ、対象の病名と医学的に類似する病名を適切に特定することができる。
本実施形態に係る情報提示装置は、対象の病名と候補病名のうちから特定された特定病名とを対応付けて、関係表へ記録する。これにより、以後の診療ルールの該当に関する判定においては、関係表に登録された対応関係が参照され、病名辞書に未登録である対象の病名は対応する病名に置き換えられ、診療ルールに該当するか否かが判定される。このため、より効率的に診療ルールに該当するか否かが判定される。
次に、実施例について説明する。本実施形態の情報提示装置によって、対象の病名「拡張不全」と医学的に類似する病名を探索する実験を行った。また、比較例として、従来技術である、文字列上の類似度のみを用いて対象の病名「拡張不全」と医学的に類似する病名を探索する実験を行った。
比較例では、「拡張不全」と類似する「*不全」の類似病名が173件特定された。なお、「*」は、任意の文字が入ることを表している。そして、医師による判断に基づき、「拡張不全」は「心不全」と医学的に対応する病名であることから、特定された173件の類似病名のうち「*心不全」との表記の病名が医師によって13件選択された。この13件について、医師が判断を行うこととなった。
これに対し、実施例では、「拡張不全」と類似する「*不全」の類似病名が173件特定され、診療ルールに該当する2件の病名が候補病名として提示された。このため、医師は2件を判断するのみで済んだ。
このため、本実施形態によれば、文字列上類似している病名を探索する場合に比べて、対象の病名と医学的に類似する病名を効率的に求めることが出来ることがわかる。
なお、上記では、各プログラムが記憶部に予め記憶（インストール）されている態様を説明したが、これに限定されない。開示の技術に係るプログラムは、(Compact Disc Read Only Memory)ＣＤ−ＲＯＭ、(Digital Versatile Disc Read Only Memory)ＤＶＤ−ＲＯＭ、Universal Serial Bus（ＵＳＢ）メモリ等の記録媒体に記録された形態で提供することも可能である。
本明細書に記載された全ての文献、特許出願及び技術規格は、個々の文献、特許出願及び技術規格が参照により取り込まれることが具体的かつ個々に記された場合と同程度に、本明細書中に参照により取り込まれる。
次に、本実施形態の変形例を説明する。
上記実施形態の情報提示装置は、対象の病名が旧字体で表記されていても適用可能である。例えば、「糖尿」のうちの「糖」が旧字体で表記されていた場合、類似病名として「糖尿」、「腎性糖尿」、及び「蛋白尿」が特定され、それら類似病名の各々について診療ルールに該当するか否かが判定される。そして、診療ルールに該当すると判定された類似病名が、「糖尿」のうちの「糖」が旧字体で表記されている対象の病名の候補病名として提示される。
以上の実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
対象の病名を表す文字列に対して所定基準以上文字列が類似する少なくとも１つの類似病名を特定し、
病名と、診療において前記病名と判定された際の診察結果を示す診療情報と、を入力情報として、病名と診療情報との関係を規定した複数の診療ルールの中の何れかの診療ルールに前記入力情報が該当するか否かを判定する推論タスクを用いて、前記少なくとも１つの類似病名それぞれについて、類似病名と前記対象の病名に対応する診療情報とを前記入力情報として前記複数の診療ルールの中の何れかの診療ルールに該当するか否かを判定し、
前記少なくとも１つの類似病名のうち、前記複数の診療ルールの中の何れかの診療ルールに該当すると判定された類似病名を提示する、
処理をコンピュータに実行させる情報提示プログラム。
（付記２）
前記入力情報が前記複数の診療ルールの何れかの診療ルールの病名及び診療情報に該当するか否かを判定する際に、
前記推論タスクは、病名間の包含関係を表すように複数の病名が登録されている病名オントロジーを参照し、前記類似病名と前記診療ルールにおける病名とが包含関係にあるか否かを判定し、前記診療ルールの病名及び診療情報に該当するか否かを判定する、
付記１に記載の情報提示プログラム。
（付記３）
前記類似病名を提示する際に、前記類似病名が該当した前記診療ルールを更に提示する、
付記１又は付記２に記載の情報提示プログラム。
（付記４）
前記対象の病名は、前記類似病名から特定された特定病名と対応付けて記憶部へ格納され、
前記特定病名と対応付けられた前記対象の病名の入力を受け付けた場合、前記対象の病名を前記特定病名へ置き換えて、前記特定病名及び前記対象の病名に対応する診療情報を前記入力情報として、前記複数の診療ルールの中の何れかの診療ルールに該当するか否かを判定し、
前記特定病名と、前記特定病名が該当した前記診療ルールとを提示する、
付記１〜付記３の何れか１項に記載の情報提示プログラム。
（付記５）
前記対象の病名に類似する類似病名を前記病名オントロジーから特定する際に、複数の類似病名が特定された場合、
特定された複数の類似病名の各々について、前記複数の診療ルールの何れに該当するか否かを判定する、
付記２に記載の情報提示プログラム。
（付記６）
対象の病名を表す文字列に対して所定基準以上文字列が類似する少なくとも１つの類似病名を特定し、
病名と、診療において前記病名と判定された際の診察結果を示す診療情報と、を入力情報として、病名と診療情報との関係を規定した複数の診療ルールの中の何れかの診療ルールに前記入力情報が該当するか否かを判定する推論タスクを用いて、前記少なくとも１つの類似病名それぞれについて、類似病名と前記対象の病名に対応する診療情報とを前記入力情報として前記複数の診療ルールの中の何れかの診療ルールに該当するか否かを判定し、
前記少なくとも１つの類似病名のうち、前記複数の診療ルールの中の何れかの診療ルールに該当すると判定された類似病名を提示する、
処理をコンピュータが実行する情報提示方法。
（付記７）
前記入力情報が前記複数の診療ルールの何れかの診療ルールの病名及び診療情報に該当するか否かを判定する際に、
前記推論タスクは、病名間の包含関係を表すように複数の病名が登録されている病名オントロジーを参照し、前記類似病名と前記診療ルールにおける病名とが包含関係にあるか否かを判定し、前記診療ルールの病名及び診療情報に該当するか否かを判定する、
付記６に記載の情報提示方法。
（付記８）
前記類似病名を提示する際に、前記類似病名が該当した前記診療ルールを更に提示する、
付記６又は付記７に記載の情報提示方法。
（付記９）
前記対象の病名は、前記類似病名から特定された特定病名と対応付けて記憶部へ格納され、
前記特定病名と対応付けられた前記対象の病名の入力を受け付けた場合、前記対象の病名を前記特定病名へ置き換えて、前記特定病名及び前記対象の病名に対応する診療情報を前記入力情報として、前記複数の診療ルールの中の何れかの診療ルールに該当するか否かを判定し、
前記特定病名と、前記特定病名が該当した前記診療ルールとを提示する、
付記６〜付記８の何れか１項に記載の情報提示方法。
（付記１０）
前記対象の病名に類似する類似病名を前記病名オントロジーから特定する際に、複数の類似病名が特定された場合、
特定された複数の類似病名の各々について、前記複数の診療ルールの何れに該当するか否かを判定する、
付記７に記載の情報提示方法。
（付記１１）
対象の病名を表す文字列に対して所定基準以上文字列が類似する少なくとも１つの類似病名を特定部と、
病名と、診療において前記病名と判定された際の診察結果を示す診療情報と、を入力情報として、病名と診療情報との関係を規定した複数の診療ルールの中の何れかの診療ルールに前記入力情報が該当するか否かを判定する推論タスクを用いて、前記少なくとも１つの類似病名それぞれについて、類似病名と前記対象の病名に対応する診療情報とを前記入力情報として前記複数の診療ルールの中の何れかの診療ルールに該当するか否かを判定する判定部と、
前記少なくとも１つの類似病名のうち、前記複数の診療ルールの中の何れかの診療ルールに該当すると判定された類似病名を提示する提示部と、
を備える情報提示装置。
（付記１２）
前記判定部が、前記入力情報が前記複数の診療ルールの何れかの診療ルールの病名及び診療情報に該当するか否かを判定する際に、
前記推論タスクは、病名間の包含関係を表すように複数の病名が登録されている病名オントロジーを参照し、前記類似病名と前記診療ルールにおける病名とが包含関係にあるか否かを判定し、前記診療ルールの病名及び診療情報に該当するか否かを判定する、
付記１１に記載の情報提示装置。
（付記１３）
前記提示部は、前記類似病名を提示する際に、前記類似病名が該当した前記診療ルールを更に提示する、
付記１１又は付記１２に記載の情報提示装置。
（付記１４）
前記対象の病名は、前記類似病名から特定された特定病名と対応付けて記憶部へ格納され、
前記判定部は、前記特定病名と対応付けられた前記対象の病名の入力を受け付けた場合、前記対象の病名を前記特定病名へ置き換えて、前記特定病名及び前記対象の病名に対応する診療情報を前記入力情報として、前記複数の診療ルールの中の何れかの診療ルールに該当するか否かを判定し、
前記提示部は、前記特定病名と、前記特定病名が該当した前記診療ルールとを提示する、
付記１１〜付記１３の何れか１項に記載の情報提示装置。
（付記１５）
前記判定部は、前記対象の病名に類似する類似病名を前記病名オントロジーから特定する際に、複数の類似病名が特定された場合、特定された複数の類似病名の各々について、前記複数の診療ルールの何れに該当するか否かを判定する、
付記１２に記載の情報提示装置。
（付記１６）
対象の病名を表す文字列に対して所定基準以上文字列が類似する少なくとも１つの類似病名を特定し、
病名と、診療において前記病名と判定された際の診察結果を示す診療情報と、を入力情報として、病名と診療情報との関係を規定した複数の診療ルールの中の何れかの診療ルールに前記入力情報が該当するか否かを判定する推論タスクを用いて、前記少なくとも１つの類似病名それぞれについて、類似病名と前記対象の病名に対応する診療情報とを前記入力情報として前記複数の診療ルールの中の何れかの診療ルールに該当するか否かを判定し、
前記少なくとも１つの類似病名のうち、前記複数の診療ルールの中の何れかの診療ルールに該当すると判定された類似病名を提示する、
処理をコンピュータに実行させる情報提示プログラムを記憶した記憶媒体。
１０ 情報提示システム
１２ 推論装置
１４ 情報提示装置
５０，８０ コンピュータ
５１，８１ ＣＰＵ
５２，８２ メモリ
５３，８３ 記憶部
５９，８９ 記録媒体
６０ 情報提示プログラム
６１ 取得プロセス
６２ 特定プロセス
６３ 判定プロセス
６４ 提示プロセス
６５ 関係表記憶領域
９０ 推論プログラム
９１ 推論処理プロセス
９２ 病名辞書記憶領域
９３ 診療ルール記憶領域
１２０ 病名辞書記憶部
１２２ 診療ルール記憶部
１２４ 推論処理部
１４０ 取得部
１４２ 特定部
１４４ 判定部
１４６ 関係表記憶部
１４８ 提示部

Claims (6)

  1. 対象の病名を表す文字列に対して所定基準以上文字列が類似する少なくとも１つの類似病名を特定し、
    病名と、診療において前記病名と判定された際の診察結果を示す診療情報と、を入力情報として、病名と診療情報との関係を規定した複数の診療ルールの中の何れかの診療ルールに前記入力情報が該当するか否かを判定する推論タスクを用いて、前記少なくとも１つの類似病名それぞれについて、類似病名と前記対象の病名に対応する診療情報とを前記入力情報として前記複数の診療ルールの中の何れかの診療ルールに該当するか否かを判定し、
    前記少なくとも１つの類似病名のうち、前記複数の診療ルールの中の何れかの診療ルールに該当すると判定された類似病名を提示する、
    処理をコンピュータに実行させる情報提示プログラム。
  2. 前記入力情報が前記複数の診療ルールの何れかの診療ルールの病名及び診療情報に該当するか否かを判定する際に、
    前記推論タスクは、病名間の包含関係を表すように複数の病名が登録されている病名オントロジーを参照し、前記類似病名と前記診療ルールにおける病名とが包含関係にあるか否かを判定し、前記診療ルールの病名及び診療情報に該当するか否かを判定する、
    請求項１に記載の情報提示プログラム。
  3. 前記類似病名を提示する際に、前記類似病名が該当した前記診療ルールを更に提示する、
    請求項１又は請求項２に記載の情報提示プログラム。
  4. 前記対象の病名は、前記類似病名から特定された特定病名と対応付けて記憶部へ格納され、
    前記特定病名と対応付けられた前記対象の病名の入力を受け付けた場合、前記対象の病名を前記特定病名へ置き換えて、前記特定病名及び前記対象の病名に対応する診療情報を前記入力情報として、前記複数の診療ルールの中の何れかの診療ルールに該当するか否かを判定し、
    前記特定病名と、前記特定病名が該当した前記診療ルールとを提示する、
    請求項１〜請求項３の何れか１項に記載の情報提示プログラム。
  5. 対象の病名を表す文字列に対して所定基準以上文字列が類似する少なくとも１つの類似病名を特定し、
    病名と、診療において前記病名と判定された際の診察結果を示す診療情報と、を入力情報として、病名と診療情報との関係を規定した複数の診療ルールの中の何れかの診療ルールに前記入力情報が該当するか否かを判定する推論タスクを用いて、前記少なくとも１つの類似病名それぞれについて、類似病名と前記対象の病名に対応する診療情報とを前記入力情報として前記複数の診療ルールの中の何れかの診療ルールに該当するか否かを判定し、
    前記少なくとも１つの類似病名のうち、前記複数の診療ルールの中の何れかの診療ルールに該当すると判定された類似病名を提示する、
    処理をコンピュータが実行する情報提示方法。
  6. 対象の病名を表す文字列に対して所定基準以上文字列が類似する少なくとも１つの類似病名を特定部と、
    病名と、診療において前記病名と判定された際の診察結果を示す診療情報と、を入力情報として、病名と診療情報との関係を規定した複数の診療ルールの中の何れかの診療ルールに前記入力情報が該当するか否かを判定する推論タスクを用いて、前記少なくとも１つの類似病名それぞれについて、類似病名と前記対象の病名に対応する診療情報とを前記入力情報として前記複数の診療ルールの中の何れかの診療ルールに該当するか否かを判定する判定部と、
    前記少なくとも１つの類似病名のうち、前記複数の診療ルールの中の何れかの診療ルールに該当すると判定された類似病名を提示する提示部と、
    を備える情報提示装置。
JP2020048424A 2020-03-18 2020-03-18 情報提示プログラム、情報提示方法、及び情報提示装置 Active JP7452141B2 (ja)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2020048424A JP7452141B2 (ja) 2020-03-18 2020-03-18 情報提示プログラム、情報提示方法、及び情報提示装置
US17/175,738 US20210296005A1 (en) 2020-03-18 2021-02-15 Non-transitory computer-readable storage medium for storing information presentation program, information presentation method, and information presentation device

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2020048424A JP7452141B2 (ja) 2020-03-18 2020-03-18 情報提示プログラム、情報提示方法、及び情報提示装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2021149476A true JP2021149476A (ja) 2021-09-27
JP7452141B2 JP7452141B2 (ja) 2024-03-19

Family

ID=77746793

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2020048424A Active JP7452141B2 (ja) 2020-03-18 2020-03-18 情報提示プログラム、情報提示方法、及び情報提示装置

Country Status (2)

Country Link
US (1) US20210296005A1 (ja)
JP (1) JP7452141B2 (ja)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7439615B2 (ja) * 2020-03-31 2024-02-28 セイコーエプソン株式会社 テンプレート処理装置、印刷システム、テンプレート処理装置の処理方法、およびプログラム

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120004928A1 (en) * 1998-11-13 2012-01-05 Anuthep Benja-Athon System and method for most rapidly procuring diagnoses
JP2009069893A (ja) * 2007-09-10 2009-04-02 Fuji Xerox Co Ltd 診断支援装置及びプログラム
JP5151412B2 (ja) 2007-11-20 2013-02-27 富士ゼロックス株式会社 表記ゆれ解析装置
KR20110025893A (ko) * 2008-02-22 2011-03-14 리드 홀스 테크놀로지스 인코포레이티드 자동화된 온톨로지 생성 시스템 및 방법
JP2012094127A (ja) * 2010-10-01 2012-05-17 Fujifilm Corp 診断結果説明レポート作成装置、診断結果説明レポート作成方法ならびに診断結果説明レポート作成プログラム
US20150112607A1 (en) * 2014-12-08 2015-04-23 Bioneur Llc Systems and methods for rare disease prediction and treatment
JP2017134693A (ja) * 2016-01-28 2017-08-03 富士通株式会社 意味情報登録支援プログラム、情報処理装置および意味情報登録支援方法
JP6727612B2 (ja) 2016-11-17 2020-07-22 きりんカルテシステム株式会社 電子カルテシステム
US10658076B2 (en) * 2017-10-09 2020-05-19 Peter Gulati System and method for increasing efficiency of medical laboratory data interpretation, real time clinical decision support, and patient communications

Also Published As

Publication number Publication date
US20210296005A1 (en) 2021-09-23
JP7452141B2 (ja) 2024-03-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Holloway et al. Palliative care consultations in hospitalized stroke patients
CN111710420B (zh) 一种基于电子病历大数据的并发症发病风险预测方法、系统、终端以及存储介质
CN110136788B (zh) 一种基于自动检测的病历质检方法、装置、设备及存储介质
JP6907831B2 (ja) コンテキストベースの患者類似性の方法及び装置
JP7035314B2 (ja) 患者の診断を支援するシステムおよび方法
Friedman et al. Automating a severity score guideline for community-acquired pneumonia employing medical language processing of discharge summaries.
Mortazavi et al. Prediction of adverse events in patients undergoing major cardiovascular procedures
Edinger et al. Evaluation of clinical text segmentation to facilitate cohort retrieval
EP3016060A1 (en) Medical care process analysis system
CN111627512A (zh) 一种相似病历的推荐方法、装置，电子设备及存储介质
Stefanopoulos et al. Machine learning prediction of diabetic foot ulcers in the inpatient population
JP7437386B2 (ja) 医療記録を分類する方法
Li et al. Early prediction of Alzheimer's disease and related dementias using real‐world electronic health records
Sanchez-Caro et al. Transient focal neurological events in cerebral amyloid angiopathy and the long-term risk of intracerebral hemorrhage and death: a systematic review and meta-analysis
Cinar et al. Assessment of medication adherence and related factors in hypertensive patients: The role of beliefs about medicines
JP7452141B2 (ja) 情報提示プログラム、情報提示方法、及び情報提示装置
Ploner et al. Using gradient boosting with stability selection on health insurance claims data to identify disease trajectories in chronic obstructive pulmonary disease
CN112329461A (zh) 相似病历确定方法、计算机设备及计算机存储介质
Qin et al. Improving early sepsis prediction with multi modal learning
Nair et al. Automated clinical concept-value pair extraction from discharge summary of pituitary adenoma patients
Shah-Mohammadi et al. Combining NLP and Machine Learning for Differential Diagnosis of COPD Exacerbation Using Emergency Room Data
WO2023128780A1 (ru) Способ ранней диагностики хронических заболеваний пациента
US20200294682A1 (en) Medical interview apparatus
Finkelstein et al. Automated summarization of publications associated with adverse drug reactions from PubMed
JP6867147B2 (ja) 医療情報記憶装置、医療情報検索装置、医療情報記憶方法、医療情報記憶プログラム、及びコンピュータ読取可能な記録媒体

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20221208

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20231114

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20231114

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20240115

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20240206

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20240219

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7452141

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150