JP2023032526A - 医用情報処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】限られた表示範囲において、診療情報の時期によらず、複数の支援情報に対して、個々の関連する診療情報をユーザに提示する医用情報処理装置を提供する。【解決手段】医用情報処理装置は、決定部（表示候補決定機能１５ｃ）と、判定部（統合判定機能１５ｄ）と、配置決定部（配置決定機能１５ｅ）と、を備えている。決定部は、複数の疾患に関する指標値を個別に含む複数の支援情報と、複数の疾患に関する指標値の各々に関連する複数の診療情報の各々の重みとに基づいて、表示候補となる各々の診療情報を決定する。判定部は、表示候補となる各々の診療情報と、複数の支援情報とに基づいて、当該各々の診療情報を統合するか否かを判定する。配置決定部は、判定した結果、統合される診療情報と統合されない診療情報との配置を、複数の支援情報に基づいて決定する。【選択図】図２

Description

本発明の実施形態は、医用情報処理装置に関する。

総合診療において、医師は、患者の症状や過去の検査結果をもとに、対象患者の疾患や治療方針を決定する。ここで、医師は、疾患を特定するシーンや、特定されたがん等の疾患で入院している患者の容体を把握するシーンにおいて、常に様々な疾患の可能性を考慮する必要がある。例えば、がん分野においては、初期のステージは特定の臓器にがんがとどまった状態であるが、転移により異なる臓器にがんが広がる可能性がある。また、がんは治療（化学療法や放射線治療）が心臓に影響し、心疾患に罹るリスクが高いと言われている。

一方、近年では、疾患リスクといった支援情報と、支援情報の根拠になる診療情報とを医師などのユーザに提示する診療意思決定支援システム（clinical decision support：ＣＤＳ）が研究・開発されている。係るＣＤＳでは、複数の支援情報に対して、個々の関連する診療情報を同一時期の時間軸上でユーザに提示することで、ユーザに各々の支援情報に対する妥当性の判断を促して、疾患の特定や治療方針の決定を支援することが可能である。このようなＣＤＳは、通常は特に問題ないが、本発明者の検討によれば、限られた表示範囲においては、同一時期の時間軸から外れた診療情報が表示されない場合がある。すなわち、係るＣＤＳは、診療情報の時期によっては、関連する診療情報がユーザに提示されない場合がある点で改善の余地がある。

特開２０１５－２２２４７８号公報

本明細書及び図面に開示の実施形態が解決しようとする課題の一つは、限られた表示範囲において、診療情報の時期によらず、複数の支援情報に対して、個々の関連する診療情報をユーザに提示することである。ただし、本明細書及び図面に開示の実施形態により解決しようとする課題は上記課題に限られない。後述する実施形態に示す各構成による各効果に対応する課題を他の課題として位置づけることもできる。

実施形態に係る医用情報処理装置は、決定部と、判定部と、配置決定部とを備えている。前記決定部は、複数の疾患に関する指標値を個別に含む複数の支援情報と、前記複数の疾患に関する指標値の各々に関連する複数の診療情報の各々の重みとに基づいて、表示候補となる各々の診療情報を決定する。前記判定部は、前記表示候補となる各々の診療情報と、前記複数の支援情報とに基づいて、当該各々の診療情報を統合するか否かを判定する。前記配置決定部は、前記判定した結果、前記統合される診療情報と前記統合されない診療情報との配置を、前記複数の支援情報に基づいて決定する。

図１は、第１の実施形態に係る医用情報処理装置及びその周辺構成を示すブロック図である。 図２は、第１の実施形態に係る医用情報処理装置の構成を示すブロック図である。 図３は、第１の実施形態における支援情報テーブルを説明するための模式図である。 図４は、第１の実施形態における重みテーブルを説明するための模式図である。 図５は、第１の実施形態における表示候補テーブルを説明するための模式図である。 図６は、第１の実施形態における統合対象テーブルを説明するための模式図である。 図７は、第１の実施形態における動作を説明するためのフローチャートである。 図８は、図７のステップＳ３０に示す動作を説明するためのフローチャートである。 図９は、図７のステップＳ４０に示す動作を説明するためのフローチャートである。 図１０は、図９のステップＳ４５に示す動作を説明するための模式図である。 図１１は、図７のステップＳ５０に示す動作を説明するためのフローチャートである。 図１２は、図７のステップＳ６０に示す動作を説明するための表示画面の一例を示す模式図である。 図１３は、図７のステップＳ６０に示す動作を説明するための表示画面の他の一例を示す模式図である。 図１４は、図７のステップＳ６０に示す動作を説明するための表示画面の更に他の一例を示す模式図である。 図１５は、第２の実施形態に係る医用情報処理装置に用いられる最適化対象テーブルを説明するための模式図である。 図１６は、第２の実施形態におけるステップＳ４０の動作を説明するためのフローチャートである。 図１７は、図１６のステップＳ４５ａに示す動作を説明するための模式図である。 図１８は、第２の実施形態におけるステップＳ５０の動作を説明するためのフローチャートである。 図１９は、図１８のステップＳ５２ａに示す動作を説明するための模式図である。 図２０は、第２の実施形態におけるステップＳ６０に示す動作を説明するための表示画面の一例を示す模式図である。

以下、各実施形態について図面を用いて説明する。
＜第１の実施形態＞
図１は、第１の実施形態に係る医用情報処理装置及びその周辺構成を示すブロック図である。図１に示される医用情報処理装置１は、例えば、医療情報を統合的に観察することが可能な装置である。医用情報処理装置１には、例えば統合ビューアが実装されている。統合ビューアは医療情報を統合的にユーザに提示するアプリケーションである。統合ビューアは、Ｗｅｂアプリケーション、ファットクライアントアプリケーション、又は、シンクライアントアプリケーション等、いずれの実装形態を採用しても良い。医用情報処理装置１は、病院情報システム（ＨＩＳ：Hospital Information Systems）２、放射線部門情報管理システム（ＲＩＳ：Radiology Information Systems）３、医用画像診断装置４、医用画像管理システム（ＰＡＣＳ：Picture Archiving and Communication Systems）５、及びデータウェアハウス（ＤＷＨ：Data Ware House）６と、例えばＬＡＮ（Local Area Network）等の病院内ネットワークを介して互いに通信可能に接続されている。

図１において、ＨＩＳ２は、例えば、電子カルテに関する情報を管理する電子カルテシステムを含む。電子カルテに関する情報には、例えば、患者情報及び複数の診療情報が含まれる。患者情報は、患者固有の情報であり、例えば、患者ＩＤ、患者氏名、性別、及び年齢等を含む。

複数の診療情報は、患者ＩＤに関連付けられており、診療の過程で、患者の身体状況、病状、及び治療等について、医療従事者が知り得た情報である。複数の診療情報の各々は、例えば、画像情報、検査履歴情報、心電図情報、バイタルサイン情報、薬歴情報、レポート情報、カルテ記載情報、及び看護記録情報等といった各種の情報を個別に含む。診療情報内の各種の情報は、データ種類により、区別可能となっている。また、画像情報、検査履歴情報、心電図情報、バイタルサイン情報、薬歴情報、レポート情報、カルテ記載情報、及び看護記録情報等の各々に含まれる各種の情報についても同様に、データ種類により、区別可能となっている。画像情報は、例えば、患者を撮影等することにより取得された医用画像の所在を表す情報である。画像情報には、例えば、検査が実施された結果、医用画像診断装置４により生成される後述の医用画像ファイルの所在を表す情報が含まれる。検査履歴情報は、例えば、患者に対して検体検査、及び細菌検査等が行われた結果取得される検査結果の履歴を表す情報である。心電図情報は、例えば、患者から計測された心電図波形に関する情報である。バイタルサイン情報は、例えば、患者の生命に関わる基本的な情報である。バイタルサイン情報には、例えば、脈拍数、呼吸数、酸素濃度、体温、血圧、及び意識レベル等が含まれる。薬歴情報は、例えば、患者に投与された薬剤の量の履歴を示す情報である。レポート情報は、例えば、診療科の診療医からの検査依頼に対して、放射線科の読影医がＸ線画像、ＣＴ画像、ＭＲＩ画像、及び超音波画像等の医用画像を読影し、患者の状態及び疾患についてまとめた情報である。レポート情報には、例えば、読影医がＰＡＣＳ５に記憶された医用画像ファイルを参照して作成された読影レポートを表す読影レポート情報が含まれる。なお、一般的にレポート情報はＰＡＣＳ５に記憶されているため、電子カルテシステムは、ＰＡＣＳ５からレポート情報を読み出すことによって、当該レポート情報を表示することができる。

カルテ記載情報は、例えば、診療医等により電子カルテに入力された情報である。カルテ記載情報には、例えば、入院時の診療記録、患者の病歴、及び薬の処方履歴等が含まれる。

看護記録情報は、例えば、看護師等により電子カルテに入力された情報である。看護記録情報には、入院時の看護記録等が含まれる。

また、電子カルテに関する情報には、例えば、検査実施情報が含まれる。検査実施情報は、検査オーダ情報に従い検査を実施した医用画像診断装置４により生成される。検査実施情報は、医用画像診断装置４において実施された検査を表す情報である。検査実施情報には、オーダ番号、検査ＵＩＤ（Unique ＩＤ）、患者ＩＤ、モダリティ種別、撮影部位、及び撮影条件等が含まれる。検査ＵＩＤは、検査を一意に特定可能な識別子である。モダリティ種別は、撮影に用いたモダリティを表す。モダリティ種別には、例えば、「Ｘ線コンピュータ断層撮影装置」、「Ｘ線診断装置」、「磁気共鳴イメージング装置」、及び「超音波診断装置」等が含まれる。撮影部位は、検査オーダ情報に含まれる検査部位に対応する。撮影部位には、例えば、腹部、脳、及び胸部等が含まれる。撮影条件には、体位、撮影方向、及び造影剤の使用の有無等が含まれる。

また、ＨＩＳ２は、例えば、予約情報及びオーダ情報等を管理するオーダシステムを含む。なお、ＨＩＳ２は、電子カルテシステムがオーダリングシステムを含む構成であってもよい。

予約情報は、例えば、診察予約、及び検査予約等に関する情報を含む。診察予約に関する情報は、例えば、診察日、診察時刻、受付番号、依頼医師、及び依頼科等を含む。検査予約に関する情報は、例えば、検査日、検査時刻、及び受付番号等を含む。オーダ情報は、例えば、診療医等が依頼するオーダについての情報であり、例えば、画像検査、検体検査、生理検査、処方箋、及び投薬等についてのオーダ情報がある。オーダ情報が画像検査を依頼する検査オーダ情報である場合、検査オーダ情報には、例えば検査を識別可能なオーダ番号、患者ＩＤ、検査種別、検査部位、及び依頼元情報等が含まれる。オーダ番号は、検査オーダ情報が入力される際に発行される番号であり、例えば１つの病院内で検査オーダ情報を一意に特定するための識別子である。検査種別には、Ｘ線検査、ＣＴ（Computed Tomography）検査、ＭＲ（Magnetic Resonance）検査、及びＲＩ（Radio Isotope）検査等が含まれる。検査部位には、例えば腹部、脳、及び胸部等が含まれる。依頼元情報には、診療科名、及び担当医名等が含まれる。検査予約に関する情報は、オーダ情報と連携している。

ＲＩＳ３は、放射線検査業務に係る検査予約情報を管理するシステムである。ＲＩＳ３は、例えばＨＩＳ２に含まれるオーダシステムにおいて診療医から入力される検査オーダ情報に各種設定情報を付加して集積し、集積した情報を検査予約情報として管理する。なお、ＲＩＳ３は、過去の検査の際に医用画像診断装置４において設定された各種設定情報を記録した照射録を用いて、検査オーダ情報に対して各種設定情報を付加してもよい。ＲＩＳ３は、検査予約情報に従い検査オーダを医用画像診断装置４へ送信する。また、ＲＩＳ３は、検査が実施された結果医用画像診断装置４により生成される検査実施情報を、ＨＩＳ２に含まれる電子カルテシステムに送信する。

医用画像診断装置４は、患者を撮影等することにより検査を実施する装置である。医用画像診断装置４は、例えばＸ線コンピュータ断層撮影装置、Ｘ線診断装置、磁気共鳴イメージング装置、核医学診断装置、及び超音波診断装置等を含む。医用画像診断装置４は、例えばＲＩＳ３から送信される検査予約情報に基づいて検査を実施する。医用画像診断装置４は、検査実施情報を生成し、ＲＩＳ３に送信する。

また、医用画像診断装置４は、検査の実施により医用画像データを生成する。医用画像データは、例えばＸ線ＣＴ画像データ、Ｘ線画像データ、ＭＲＩ画像データ、核医学画像データ、及び超音波画像データ等である。医用画像診断装置４は、生成した医用画像データを例えばＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communication in Medicine）規格に準拠した形式に変換することにより、医用画像ファイルを生成する。医用画像ファイルは、例えば、ＤＩＣＯＭ規格に準拠した形式のファイルである。医用画像診断装置４は、生成した医用画像ファイルをＰＡＣＳ５に送信する。

ＰＡＣＳ５は、種々の医用画像ファイルを管理するシステムである。ＰＡＣＳ５は、例えば、医用画像診断装置４から送信された医用画像ファイルを記憶する。なお、ＰＡＣＳ５は、医用画像ファイルに付帯されたレポート情報、又は複数の医用画像ファイルに関する検査に対するレポート情報を記憶してもよい。

ＤＷＨ６は、例えば、医療・介護等関係機関で発生した情報、いわゆる診療ビッグデータを一括して蓄積するデータベースシステムである。ＤＷＨ６は、例えば、一般的なサーバ装置により実現される。ＤＷＨ６は、例えば、図１で示されるように、処理回路６１、メモリ６２、及び通信インタフェース６３を有する。処理回路６１、メモリ６２、及び通信インタフェース６３は、例えば、バスを介して互いに通信可能に接続されている。

処理回路６１は、ＤＷＨ６の中枢として機能するプロセッサである。処理回路６１は、メモリ６２等に記憶されているプログラムを実行することにより、当該プログラムに対応する機能を実現する。この機能としては、例えば、ＨＩＳ２、ＲＩＳ３、医用画像診断装置４、及びＰＡＣＳ５から、所望の情報を収集する機能と、収集した情報をメモリ６２に記憶させる機能とが、適宜、使用可能となっている。これにより、例えば、ＨＩＳ２から電子カルテに関する情報等が収集され、ＲＩＳ３から検査予約情報等が収集され、医用画像診断装置４、又は医用画像管理システム５から医用画像ファイルが収集される。また例えば、予め設定された規則に則り、ＨＩＳ２から収集した診療情報をメモリ６２に記憶させる。予め設定された規則とは、例えば、患者毎の外来受診、手術、画像検査、検体検査、細菌検査、心電図計測、バイタルサイン計測、薬剤投与、レポート作成、及びカルテ記載等の診療イベントに関連付けられたイベント日時等を利用した順序等である。イベント日時は、例えば、診療イベントが発生した日時、又は、診療イベントが予定された日時等である。イベント日時には、例えば、画像検査の実施日時、検体検査等の実施日時、心電図波形の計測日時、バイタルサインの計測日時、薬剤の投与日時、レポートの作成日時、カルテの記載日時等が含まれる。これにより、収集された診療情報は、例えば、イベント日時順にメモリ６２に記憶される。

メモリ６２は、種々の情報を記憶するＨＤＤ（hard disk drive）、ＳＳＤ（solid state drive）、及び集積回路記憶装置等の記憶装置である。また、メモリ６２は、ＣＤ－ＲＯＭドライブ、ＤＶＤドライブ、及びフラッシュメモリ等の可搬性記憶媒体との間で種々の情報を読み書きする駆動装置等であっても良い。メモリ６２は、例えば、所望の情報を収集する機能と、収集した情報をメモリ６２に記憶させる機能といった各機能を処理回路６１に実現させるための制御プログラム等を記憶している。なお、当該プログラムは、例えば、非一過性の記憶媒体に記憶されて配布され、非一過性の記憶媒体から読み出されてメモリ６２にインストールされてもよい。

通信インタフェース６３は、病院内ネットワークを介して接続された医用情報処理装置１、ＨＩＳ２、ＲＩＳ３、医用画像診断装置４、及びＰＡＣＳ５との間でデータ通信を行う。医用情報処理装置１、ＨＩＳ２、ＲＩＳ３、医用画像診断装置４、及びＰＡＣＳ５との通信の規格は、如何なる規格であっても良いが、例えば、ＨＬ７（Hearth Level 7）、ＤＩＣＯＭ、又はその両方等が挙げられる。

次に、本実施形態に係る医用情報処理装置１の詳細について図２を参照しながら説明する。図２は、図１に示される医用情報処理装置１の機能構成を示すブロック図であり、図３乃至図６は、医用情報処理装置１に用いられる支援情報テーブルＴ１、重みテーブルＴ２、表示候補テーブルＴ３及び統合対象テーブルＴ４を説明するための模式図である。

図２に示される医用情報処理装置１は、メモリ１１、入力インタフェース１２、ディスプレイ１３、通信インタフェース１４及び処理回路１５を備えている。メモリ１１、入力インタフェース１２、ディスプレイ１３、通信インタフェース１４及び処理回路１５は、例えば、バスを介して互いに通信可能に接続されている。

ここで、メモリ１１は、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＨＤＤ（Hardware Disk Drive）及び画像メモリなど電気的情報を記録するメモリと、それらメモリに付随するメモリコントローラやメモリインタフェースなどの周辺回路から構成されている。メモリ１１は、例えば、本医用情報処理装置の医用情報処理プログラム等の各種プログラムと、ＤＷＨ６から取得した電子カルテに関する情報、各種テーブル、処理途中のデータ、処理後のデータ等の各種データとを記憶する。なお、電子カルテに関する情報は、例えば、患者ＩＤを含む患者情報と、患者ＩＤに関連付けられた診療情報とを含んでいる。患者情報及び診療情報の詳細は、前述した通りである。

ここで、各種テーブルとしては、図３乃至図６に示すように、支援情報テーブルＴ１、重みテーブルＴ２、表示候補テーブルＴ３及び統合対象テーブルＴ４がある。

支援情報テーブルＴ１は、図３に示すように、支援情報ＩＤ、疾患名及び疾患リスクが関連付けられて書き込まれる。支援情報ＩＤは、疾患名と疾患に関する指標値とを含む支援情報を一意に特定可能な識別子である。疾患名は、疾患の名称である。但し、疾患名は、疾患を識別できればよいので、必ずしも医学的な正式名称に限らず、疾患を表す通称、コード、略語等を用いてもよい。疾患に関する指標値としては、例えば、疾患リスク、再入院の確率、副作用の確率といった任意の指標値が、適宜、使用可能となっている。なお、本明細書中、疾患に関する指標値としては、疾患リスクを例に挙げて説明するが、この例に限定されない。疾患リスクは、患者毎に算出されたリスクであり、例えば、５年後や１０年後といった算出条件の下で、患者が疾患にかかる確率である。但し、疾患リスクは、疾患にかかるリスクを表せばよいので、確率のような１０１段階の細かい数値に限らず、確率を３～５段階程度に大まかに分類した分類結果などを用いてもよい。再入院の確率は、例えば、６週間以内といった所定の期間内で、退院した患者が再入院する確率である。副作用の確率は、患者に投与した薬剤に対する有害で意図しない反応が当該患者に生じる確率である。

重みテーブルＴ２は、支援情報テーブルＴ１の疾患リスクの算出に用いられた診療情報を含むテーブルである。重みテーブルＴ２は、図４に示すように、支援情報ＩＤ、データ種類、期間・時間、重みが関連付けられて書き込まれる。図４中、重みテーブルＴ２としては、３つの支援情報ＩＤに応じた３つのテーブルを表しているが、これに限らず、１つのテーブルに集約して構わない。ここで、重みテーブルＴ２内の診療情報は、データ種類、期間・時間、実データのうち、少なくともデータ種類及び期間・時間を含む情報である。支援情報ＩＤは、支援情報テーブルＴ１内の支援情報ＩＤと同一の識別子である。データ種類は、実データを取得した検査の種類又は薬剤の種類を示している。期間・時間は、データ種類で示されるデータを取得した検査（又は投薬）の期間又は日付である。期間が開始日と終了日との２つの日付で表されることから、期間・時間は、少なくとも日付を含んでいればよい。実データは、データ種類及び期間・時間により、特定されるデータであって、検査結果又は薬剤を表している。実データは、電子カルテに関する情報内の診療情報内の各種の情報に含まれる検査結果又は薬剤のデータであり、ＤＷＨ６から取得されてメモリ１１に保存されている。実データは、診療情報の配置を決定する際、患者ＩＤ、データ種類及び期間・時間に基づいてメモリ１１から読み出され、当該配置の決定に用いられる。例えば、図４中、データ種類「画像検査：レントゲン」に関する実データは、Ｘ線画像である。データ種類「薬剤：シスプラチン」に関する実データは、薬歴情報である。データ種類「検体検査：腫瘍マーカ」に関する実データは、検査履歴情報である。データ種類「バイタル：血圧」に関する実データは、バイタルサイン情報である。データ種類「画像計測値：ＥＦ」に関する実データは、例えば、レポート情報である。なお、画像計測値の「ＥＦ」は、駆出率（ejection fraction）の略語であり、心エコーでの左室駆出率を表す。重みは、データ種類で示されるデータに基づいて疾患リスクを算出する際に、当該データ種類で示されるデータが疾患リスクの算出に貢献した度合いである。例えば、２つのデータ種類の各々のデータをＡ，Ｂで表し、データＡを３点、データＢを２点とし、両者の合計点数５点に対応して疾患リスクを算出したとする。この場合、「重み算出対象の各データの合計点数」に占める「重み算出対象のデータの点数」から、データＡの重みは０．６（＝３／（３＋２））であり、データＢの重みは０．４（＝２／（３＋２））である。但し、重みテーブルＴ２の重みとしては、事後に計算する場合に限らず、例えば、予め設定された算出モデルがデータの重み付け項を含む場合の当該重みを用いてもよい。重みは、貢献度、寄与度、重要度といった他の名称に変更してもよい。

表示候補テーブルＴ３は、重みテーブルＴ２のうち、閾値以上の重みをもつ行のデータを支援情報ＩＤ毎に抽出し、当該抽出したデータにインデックスを関連付けて表すテーブルである。表示候補テーブルＴ３は、図５に示すように、支援情報ＩＤ、インデックス、データ種類、期間・時間、重みが関連付けられて書き込まれる。図５中、表示候補テーブルＴ３としては、３つの支援情報ＩＤに応じた３つのテーブルを表しているが、これに限らず、１つのテーブルに集約して構わない。支援情報ＩＤ、データ種類、期間・時間、重みは、重みテーブルＴ２から抽出されたデータである。インデックスは、当該抽出されたデータを支援情報ＩＤ毎に区別する番号である。当該抽出されたデータは、支援情報ＩＤ及びインデックスの組合せにより、一意に特定される。

統合対象テーブルＴ４は、表示候補テーブルＴ３において互いに隣接する支援情報ＩＤをもつ行のデータのうち、共通するデータ種類を含む行のデータを特定する支援情報ＩＤ及びインデックスを統合対象データとして表すテーブルである。統合対象テーブルＴ４は、図６に示すように、対応ＩＤ及び統合対象データが関連付けられて書き込まれる。対応ＩＤは、統合対象データを一意に特定する識別子である。対応ＩＤは、統合ＩＤ、共通ＩＤといった他の名称に変更してもよい。

図２に戻り、入力インタフェース１２は、操作者（ユーザ）からの各種指示・命令・情報・選択・設定を医用情報処理装置本体に入力するためのトラックボール、スイッチボタン、マウス、キーボード、操作面へ触れることで入力操作を行うタッチパッド（又はトラックパッド）、及び表示画面とタッチパッドとが一体化されたタッチパネルディスプレイ（又はタッチスクリーン）等によって実現される。入力インタフェース１２は、処理回路１５に接続されており、ユーザから受け取った入力操作を電気信号へ変換し処理回路１５へと出力する。この場合、入力インタフェース１２は、ユーザがマウス、キーボード等の物理的な操作部品により各種指示を入力するためのユーザインタフェース（ＧＵＩ：Graphical User Interface）をディスプレイ１３に表示させてもよい。なお、本明細書において入力インタフェース１２は物理的な操作部品を備えるものだけに限られない。例えば、装置とは別体に設けられた外部の入力機器から入力操作に対応する電気信号を受け取り、この電気信号を処理回路１５へ出力する電気信号の処理回路も入力インタフェース１２の例に含まれる。以下の説明では、「ユーザによる入力インタフェース１２の操作」を「ユーザの操作」ともいう。

ディスプレイ１３は、医用画像などを表示するディスプレイ本体と、ディスプレイ本体に表示用の信号を供給する内部回路、ディスプレイと内部回路とをつなぐコネクタやケーブルなどの周辺回路から構成されている。ディスプレイ１３は、例えば、患者情報、健康状態データ、健康状態モニタリングのプロトコルなど、任意のデータを適宜、表示可能である。ディスプレイ１３は、表示部の一例である。

通信インタフェース１４は、医用情報処理装置１をネットワークに接続して他の装置と通信するための回路である。通信インタフェース１４としては、例えば、ネットワークインタフェースカード（ＮＩＣ）が使用可能となっている。以下の説明では、医用情報処理装置１と他の装置との間の通信に通信インタフェース１４が介在する旨の記載を省略する。

処理回路１５は、ユーザにより入力インタフェース１２を介してから入力された指示に基づいて、メモリ１１に記憶された医用情報処理プログラムを読み出し、これらに従って医用情報処理装置１を制御する。例えば、処理回路１５は、メモリ１１から読み出した医用情報処理プログラムに従って、医用情報処理装置１の各機能を実現させるプロセッサである。各機能としては、例えば、診療情報取得機能１５ａ、支援情報取得機能１５ｂ、表示候補決定機能１５ｃ、統合判定機能１５ｄ、配置決定機能１５ｅ及び表示制御機能１５ｆなどがある。なお、各機能は、適宜、複数のプロセッサに分散させて実現してもよい。あるいは、各機能又は各機能の一部を、適宜、他の装置に実行させてもよい。例えば、各機能のうち、診療情報取得機能１５ａ、支援情報取得機能１５ｂ及び表示制御機能１５ｆを、図示しない他の装置に実行させてもよい。すなわち、診療情報取得機能１５ａ、支援情報取得機能１５ｂ及び表示制御機能１５ｆは、必ずしも医用情報処理装置１が備える必要のない任意の付加的事項であり、医用情報処理装置１から省略してもよい。

次に、各機能としての診療情報取得機能１５ａ、支援情報取得機能１５ｂ、表示候補決定機能１５ｃ、統合判定機能１５ｄ、配置決定機能１５ｅ及び表示制御機能１５ｆについて順に述べる。但し、以下に説明する各機能の分担は、便宜的なものであり、適宜、変更可能である。ある機能が分担する処理を他の機能が分担する場合でも、処理回路１５がその処理を実行することに変わりはないからである。例えば、支援情報取得機能１５ｂ、表示候補決定機能１５ｃ、統合判定機能１５ｄ、配置決定機能１５ｅは、適宜、表示制御機能１５ｆの機能を実行することにより、処理中又は処理後のデータ等をディスプレイ１３に表示させてもよい。なお、各機能の分担が変更可能なことは、以下の各実施形態及び変形例でも同様である。

診療情報取得機能１５ａは、ＤＷＨ６から、対象患者の患者ＩＤに関連する複数の診療情報を取得する。診療情報取得機能１５ａは、第１取得部の一例である。

支援情報取得機能１５ｂは、複数の診療情報から疾患リスクを算出するための算出モデルに基づいて、取得された複数の診療情報から算出した疾患リスクを含む支援情報を取得し、取得された複数の診療情報の各々の重みを算出する。算出モデルは、複数の診療情報を個別に点数化して得られた点数を合計して疾患に関する指標値（例、疾患リスク）を算出するためのモデルである。なお、ここでいう算出モデルは、診療情報の点数化に加え、患者情報を個別に点数化して、両者の点数を合計して疾患に関する指標値を算出するモデルを包含する。この種の算出モデルとしては、例えば、日本動脈硬化学会の動脈硬化性疾患予防ガイドライン２０１７年版における、吹田スコアによる冠動脈疾患発症予測モデル等が知られている。この冠動脈疾患発症予測モデルは、（１）年齢、（２）性別、（３）喫煙、（４）血圧、（５）ＨＤＬ－Ｃ（ｍｇ／ｄｌ）、（６）ＬＤＬ－Ｃ（ｍｇ／ｄｌ）、（７）耐機能異常、（８）早発性冠動脈疾患家族歴、といった８個の因子の点数を合計し、合計得点を低リスク、中リスク又は高リスクに分類するものである。この例では、（１）～（３）、（８）の因子が患者情報に対応し、（４）～（７）の因子が診療情報に対応する。また、支援情報取得機能１５ｂは、算出モデルに基づいて、取得された複数の診療情報から疾患リスクの各々を算出して当該疾患リスクの各々を個別に含む複数の支援情報を取得する。また、支援情報取得機能１５ｂは、当該複数の支援情報を取得すると共に、取得された複数の診療情報の各々の点数が合計点数に占める割合を当該診療情報の各々の重みとして算出する。支援情報取得機能１５ｂは、第２取得部の一例である。

表示候補決定機能１５ｃは、複数の疾患リスクを個別に含む複数の支援情報と、複数の疾患リスクの各々に関連する複数の診療情報の各々の重みとに基づいて、表示候補となる各々の診療情報を決定する。ここで、表示候補決定機能１５ｃは、取得された複数の支援情報と各々の重みとを用いて、表示候補となる各々の診療情報を決定してもよい。例えば、表示候補決定機能１５ｃは、支援情報毎に、関連する複数の診療情報の各々と閾値とを比較することにより、閾値以上の重みをもつ診療情報を表示候補に決定してもよい。表示候補決定機能１５ｃは、決定部の一例である。

統合判定機能１５ｄは、当該表示候補となる各々の診療情報と、複数の支援情報とに基づいて、当該各々の診療情報を統合するか否かを判定する。なお、複数の診療情報の各々はデータ種類及び日付を含んでいてもよい。この場合、統合判定機能１５ｄは、複数の疾患リスクを順番に並べたときに隣接する疾患リスクの算出に用いられた複数の診療情報のうち、互いに同一のデータ種類と、互いに同一時期内の日付とを含む各々の診療情報を統合するように判定してもよい。統合判定機能１５ｄは、判定部の一例である。

配置決定機能１５ｅは、当該判定した結果、当該統合される診療情報と当該統合されない診療情報との配置を、複数の支援情報に基づいて決定する。例えば、統合される診療情報を、複数の支援情報に関連するように配置を決定し、統合されない診療情報を、複数の支援情報に関連せずに単一の支援情報に関連するように配置を決定してもよい。具体的には例えば、統合されない診療情報の配列方向と、統合される診療情報の配列方向とが互いに直交するように配置を決定してもよい。具体的には例えば、支援情報の各々に関連付けて、統合されない診療情報を行又は列の方向に沿って並べるように配置を決定し、複数の支援情報に関連付けて、統合される診療情報を当該方向とは直交する列又は行の方向に沿って並べるように配置を決定してもよい。

また、統合されない各々の診療情報については、各々の疾患リスクに基づいて、表示範囲を算出してもよい。例えば、肺がんリスク（８０％）に関連する第１診療情報と、心不全リスク（７２％）に関連する第２診療情報と、糖尿病リスク（１０％）に関連する第３診療情報とについては、以下のように表示範囲を算出してもよい。例えば、第１診療情報の表示範囲は、「第１乃至第３診療情報に関連する疾患リスクの合計値」に占める「第１診療情報に関連する疾患リスク」の割合を算出するように、８０／（８０＋７２＋１０）＝０．５（概算）としてもよい。同様に、第２診療情報の表示範囲は、「第１乃至第３診療情報に関連する疾患リスクの合計値」に占める「第２診療情報に関連する疾患リスク」の割合を算出するように、７２／（８０＋７２＋１０）＝０．４（概算）としてもよい。第３診療情報の表示範囲は、「第１乃至第３診療情報に関連する疾患リスクの合計値」に占める「第３診療情報に関連する疾患リスク」の割合を算出するように、１０／（８０＋７２＋１０）＝０．１（概算）としてもよい。すなわち、疾患リスクに比例する大きさとなるように表示範囲を算出してもよい。算出した表示範囲は、例えば、各診療情報を各行に配置する場合には、各行の高さとして使用可能である。同様に、算出した表示範囲は、例えば、各診療情報を各列に配置する場合には、各列の幅として使用可能である。

また、各診療情報を各行に配置する場合、各行内で各診療情報を重みの降順に配置してもよい。なお、降順は、数の大から小に進む順序である。同様に、各診療情報を各列に配置する場合、各列内で各診療情報を重みの降順に配置してもよい。ここで、重みが閾値より小さい診療情報であっても、スクロールにより重みの降順に診療情報を表示するように配置してもよい。これにより、例えば、閾値以上の重みをもつ診療情報が表示候補の場合、重みが閾値より小さい診療情報は、表示候補ではないから初期画面には表示されないが、スクロール操作により、重みの降順に表示される。配置決定機能１５ｅは、配置決定部の一例である。

表示制御機能１５ｆは、当該決定された配置に基づいて、複数の支援情報と、表示候補となる診療情報とを表示するようにディスプレイ１３を制御する。表示制御機能１５ｆは、表示制御部の一例である。

次に、以上のように構成された医用情報処理装置を備えた医用情報処理システムの動作について図７乃至図９、図１１のフローチャート、並びに図１０、図１２乃至図１４の模式図を用いて説明する。

いま、ＤＷＨ６は、患者情報や患者の診療情報をメモリ６２に保存しているとする。この状態でステップＳＴ１０が開始される。

ステップＳＴ１０において、医用情報処理装置１の処理回路１５は、対象患者の患者ＩＤに基づいて、患者情報及び複数の診療情報をＤＷＨ６から取得し、当該取得した患者情報及び複数の診療情報をメモリ１１に保存する。なお、メモリ１１に保存された診療情報は、データ種類、期間・時間及び実データを含んでいる。

ステップＳＴ１０の後、ステップＳＴ２０において、処理回路１５は、複数の診療情報と、疾患名を持つ疾患の疾患リスクを算出するための算出モデルとに基づいて、取得された複数の診療情報から算出した疾患リスクを含む支援情報を取得し、取得された複数の診療情報の各々の重みを算出する。例えば、算出モデルは、複数の診療情報を個別に点数化して得られた点数を合計して疾患リスクを算出するためのモデルであるとする。このとき、処理回路１５は、算出モデルに基づいて、メモリ１１内の複数の診療情報から疾患リスクの各々を算出して当該疾患リスクの各々を個別に含む複数の支援情報を取得する。また、処理回路１５は、取得した支援情報（疾患名、疾患リスク）を支援情報ＩＤに関連付けて支援情報テーブルＴ１に書き込む。また例えば、処理回路１５は、当該支援情報を取得すると共に、メモリ１１内の複数の診療情報（複数のデータ種類及び期間・時間で特定される複数の実データ）の各々の点数が合計点数に占める割合を当該診療情報の各々の重みとして算出する。しかる後、処理回路１５は、算出した重みを当該算出に用いた診療情報と支援情報ＩＤとに関連付けて重みテーブルＴ２に書き込む。但し、算出に用いた診療情報に含まれるデータ種類、期間・時間及び実データのうち、実データは重みテーブルＴ２に書き込まれず、実データを特定するデータ種類及び期間・時間が重みテーブルＴ２に書き込まれる。

ステップＳＴ２０の後、ステップＳＴ３０において、処理回路１５は、複数の疾患リスクを個別に含む複数の支援情報と、複数の疾患リスクの各々に関連する複数の診療情報の各々の重みとに基づいて、表示候補となる各々の診療情報を決定する。このようなステップＳＴ３０は、例えば、図８に示すステップＳ３１～Ｓ３７により実行される。

すなわち、処理回路１５は、メモリ１１から重みテーブルＴ２を取得する（ステップＳ３１）。処理回路１５は、重みテーブルＴ２内の重みと閾値とを比較し（ステップＳ３２）、重みが閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ３３）。重みが閾値以上の場合、処理回路１５は、閾値以上の重みをもつ診療情報にインデックスを付加して（ステップＳ３４）、表示候補テーブルＴ３に追加し（ステップＳ３５）、ステップＳ３６に移行する。すなわち、閾値以上の重みをもつ診療情報は、表示候補として表示候補テーブルＴ３に書き込まれる。また、ステップＳ３３の判定の結果、否の場合にはステップＳ３６に移行する。

ステップＳ３６において、処理回路１５は、重みテーブルＴ２内の全ての行のデータについて、ステップＳ３２以降の処理が終了したか否かを判定し、否の場合には、未処理の行のデータについての処理を実行するため、ステップＳ３２に戻る。また、ステップＳ３６の判定の結果、処理が終了した場合には、処理回路１５は、表示候補テーブルＴ３をメモリ１１に保存し、ステップＳ３０を終了する。

図７に戻り、ステップＳＴ３０の後、ステップＳＴ４０において、処理回路１５は、当該表示候補となる各々の診療情報と、複数の支援情報とに基づいて、当該各々の診療情報を統合するか否かを判定する。例えば複数の疾患リスクを順番に並べたときに隣接する疾患リスクの算出に用いられた複数の診療情報のうち、互いに同一のデータ種類と、互いに同一時期内の日付とを含む各々の診療情報を統合するように判定してもよい。このようなステップＳＴ４０は、例えば、図９に示すステップＳ４１～Ｓ４７により実行される。

すなわち、処理回路１５は、メモリ１１から支援情報テーブルＴ１及び表示候補テーブルＴ３を取得する（ステップＳ４１）。処理回路１５は、支援情報テーブルＴ１内の各々の行のデータを疾患リスクが降順となるように並べ変える（ステップＳ４２）。処理回路１５は、隣接する疾患リスクに対する複数の診療情報を比較し（ステップＳ４３）、互いに同一のデータ種類と、互いに同一時期内の日付とを含むか否かに応じて、複数の診療情報を統合するか否かを判定する（ステップＳ４４）。統合する場合、処理回路１５は、例えば図１０に示すように、統合対象を特定するための統合対象データ（支援情報ＩＤ及びインデックス）に対応ＩＤを付して統合対象テーブルＴ４に追加し（ステップＳ４５）、ステップＳ４６に移行する。すなわち、共通のデータ種類や検査時期をもつ診療情報は、統合対象として統合対象テーブルＴ４に書き込まれる。また、ステップＳ４４の判定の結果、否の場合にはステップＳ４６に移行する。なお、図１０中、画像計測値の「ＣＴＲ」は、心胸郭比（cardio-thoracic ratio）の略語であり、胸部レントゲンでの心臓の幅と胸郭の幅の比率を表す。「レントゲン」は、「Ｘ線画像」又は「Ｘ線検査」と呼んでもよい。

ステップＳ４６において、処理回路１５は、表示対象テーブルＴ３内の全ての行のデータについて、ステップＳ４３以降の処理が終了したか否かを判定し、否の場合には、未処理の行のデータについての処理を実行するため、ステップＳ４３に戻る。また、ステップＳ４６の判定の結果、処理が終了した場合には、処理回路１５は、統合対象テーブルＴ４をメモリ１１に保存し（ステップＳ４７）、ステップＳ４０を終了する。

図７に戻り、ステップＳＴ４０の後、ステップＳＴ５０において、処理回路１５は、当該判定した結果、当該統合される診療情報と当該統合されない診療情報との配置を、複数の支援情報に基づいて決定する。例えば、処理回路１５は、統合されない診療情報の配列方向と、統合される診療情報の配列方向とが互いに直交するように配置を決定してもよい。具体的には例えば、処理回路１５は、支援情報の各々に関連付けて、統合されない診療情報を行又は列の方向に沿って並べるように配置を決定し、複数の支援情報に関連付けて、統合される診療情報を当該方向とは直交する列又は行の方向に沿って並べるように配置を決定してもよい。このようなステップＳＴ５０は、例えば、図１１に示すステップＳ５１～Ｓ５８により実行される。

すなわち、処理回路１５は、メモリ１１から支援情報テーブルＴ１、重みテーブルＴ２、表示候補テーブルＴ３及び統合対象テーブルＴ４を取得する（ステップＳ５１）。処理回路１５は、表示候補テーブルＴ３と統合対象テーブルＴ４とを比較し（ステップＳ５２）、表示候補テーブルＴ３の各々の行の支援情報ＩＤ及びインデックスが統合対象テーブルＴ４にあるか否かを判定する（ステップＳ５３）。統合対象テーブルＴ２にない場合、処理回路１５は、疾患名及び疾患リスクに関連付けて、統合されない診療情報を行又は列の方向に沿って並べるように配置を決定する（ステップＳ５４）。行又は列のいずれの方向にするかは、例えば、初期設定で決めてもよく、行方向の表示に適したデータの有無に応じて決めてもよい。また、ステップＳ５３の判定の結果、統合対象テーブルＴ２にある場合、処理回路１５は、疾患名及び疾患リスクに関連付けて、統合される診療情報をステップＳ５４で用いる方向とは直交する方向に沿って並べるように配置を決定する（ステップＳ５５）。

ステップＳ５４又はＳ５５の終了後、処理回路１５は、表示対象テーブルＴ３内の全ての行のデータについて、ステップＳ５２以降の処理が終了したか否かを判定する（ステップＳ５６）。ステップＳ５６の判定の結果、否の場合には、未処理の行のデータについての処理を実行するため、ステップＳ５２に戻る。また、ステップＳ５６の判定の結果、処理が終了した場合には、処理回路１５は、表示候補テーブルＴ３と診療情報テーブルＴ２とを比較する（ステップＳ５７）。当該比較の結果、処理回路１５は、表示候補テーブルＴ３にない診療方向の配置をステップＳ５４で用いる方向に決定し（ステップＳ５８）、ステップＳ５０の処理を終了する。

図７に戻り、ステップＳＴ５０の後、ステップＳ６０において、処理回路１５は、当該決定された配置に基づいて、複数の支援情報と、表示候補となる診療情報とを表示するようにディスプレイ１３を制御する。このとき、処理回路１５は、患者ＩＤに関連する複数の診療情報のデータ種類及び期間・時間に基づいて、メモリ１１から複数の診療情報の複数の実データを読み出し、複数の支援情報と、複数の実データとを配置した画面をディスプレイ１３に表示させてもよい。あるいは、処理回路１５は、ステップＳＴ５０で配置を決定する際、患者ＩＤに関連する複数の診療情報のデータ種類及び期間・時間に基づいて、メモリ１１から複数の診療情報の複数の実データを読み出し、複数の支援情報と、複数の実データとを用いて配置を決定してもよい。いずれにしても、ディスプレイ１３は、決定された配置に基づいて、例えば図１２乃至図１４の何れかに示すように、複数の支援情報及び診療情報を表示する。なお、図１２及び図１３は、隣接する疾患リスク間で、統合される診療情報がない場合に該当し、図１４は、隣接する疾患リスク間で、統合される診療情報と統合されない診療情報とがある場合に該当する。

補足すると、図１２は、疾患名及び疾患リスクに関連付けて、統合されない診療情報を行の方向に沿って並べるように配置が決定された場合のディスプレイ１３上の画面を表している。図１２中、統合されない診療情報は、個々の疾患名及び疾患リスクに関連する表示領域に表示される。画面上に表示される診療情報（データ種類、期間・時間）は、表示候補テーブルＴ３に書き込まれたものである。表示候補テーブルＴ３にない診療情報は、ユーザの操作に応じて、画面上の診療情報からスクロール表示される。このため、ステップＳ５４、Ｓ５８で用いる方向を同一方向にしている。

図１３は、図１２とは異なり、統合されない診療情報を列の方向に沿って並べるように配置が決定された場合のディスプレイ１３上の画面を表している。図１３中、統合されない診療情報は、個々の疾患名及び疾患リスクに関連する表示領域に表示される。

図１４は、疾患名及び疾患リスクに関連付けて、統合されない診療情報を列の方向に沿って並べ、統合される診療情報を行の方向（列に直交する方向）に沿って並べるように配置が決定された場合のディスプレイ１３上の画面を表している。すなわち、図１４中、統合されない診療情報は、個々の疾患名及び疾患リスクに関連する表示領域に表示される。統合される診療情報は、複数の疾患名及び疾患リスクに関連する表示領域に表示される。

図１２乃至図１４のいずれにしても、限られた表示範囲において、複数の疾患名及び疾患リスクに対して、個々の関連する診療情報をユーザに提示することができる。

上述したように第１の実施形態によれば、複数の疾患に関する指標値（例、疾患リスク）を個別に含む複数の支援情報と、複数の疾患に関する指標値の各々に関連する複数の診療情報の各々の重みとに基づいて、表示候補となる各々の診療情報を決定する。また、表示候補となる各々の診療情報と、複数の支援情報とに基づいて、当該各々の診療情報を統合するか否かを判定する。また、判定した結果、統合される診療情報と統合されない診療情報との配置を、複数の支援情報に基づいて決定する。

従って、限られた表示範囲において、診療情報の時期によらず、複数の支援情報に対して、個々の関連する診療情報をユーザに提示することができる。補足すると、複数の支援情報と個々の関連する診療情報がある場合に、限られた表示範囲において、支援情報の妥当性を判断するための診療情報を、ユーザに提示することができる。例えば、仮に、重みの大きい診療情報で且つ同一時期の時間軸から外れた診療情報がある場合でも、当該診療情報を、統合されない診療情報として配置するので、ユーザに提示することができる。

また、仮に、複数の支援情報を逐次的（個別）に確認する場合と比較しても、各支援情報を切り替え表示する操作が不要なため、効率的に支援情報の妥当性を把握することができる。

また、第１の実施形態によれば、複数の診療情報の各々は、データ種類及び日付を含んでいてもよい。また、複数の疾患に関する指標値を順番に並べたときに隣接する指標値の算出に用いられた複数の診療情報のうち、互いに同一のデータ種類と、互いに同一時期内の日付とを含む各々の診療情報を統合するように判定してもよい。この場合、複数の疾患に関する指標値に関連する診療情報を統合して提示することができる。

また、第１の実施形態によれば、支援情報の各々に関連付けて、統合されない診療情報を行又は列の方向に沿って並べるように配置を決定し、複数の支援情報に関連付けて、統合される診療情報を方向とは直交する列又は行の方向に沿って並べるように配置を決定してもよい。この場合、統合されない診療情報を単一の支援情報（単一の疾患に関する指標値）に関連付けて並べ、統合される診療情報を複数の支援情報に関連付けて並べるように配置を決定できるので、診療情報と支援情報との関連に応じた配置を決定することができる。

また、第１の実施形態によれば、対象患者における複数の診療情報を取得してもよい。また、複数の診療情報を個別に点数化して得られた点数を合計して疾患に関する指標値を算出する算出モデルに基づいて、当該取得された複数の診療情報から疾患に関する指標値の各々を算出して当該疾患に関する指標値の各々を個別に含む複数の支援情報を取得すると共に、当該取得された複数の診療情報の各々の点数が合計点数に占める割合を当該診療情報の各々の重みとして算出してもよい。また、当該取得された複数の支援情報と当該算出された各々の重みとを用いて、表示候補となる各々の診療情報を決定してもよい。この場合、算出モデルに基づいて、疾患リスクや重みを容易に算出することができる。

また、第１の実施形態によれば、当該決定された配置に基づいて、複数の支援情報と、表示候補となる診療情報とを表示するように表示部（ディスプレイ１３）を制御してもよい。この場合、表示部は、決定された配置に基づいて、支援情報と診療情報とが配置された画面を表示することができる。

なお、以上のような第１の実施形態は、以下の変形例に示すように変形してもよい。
この変形例は、算出モデルによる算出に代えて、予め複数の診療情報に関連付けて疾患に関する指標値と当該複数の診療情報の各々の重みとをメモリ１１に記憶させた構成となっている。メモリ１１は、記憶部の一例である。

これに伴い、処理回路１５の支援情報取得機能１５ｂは、取得された複数の診療情報に基づいてメモリ１１を参照することにより、複数の疾患に関する指標値（例、疾患リスク）を個別に含む複数の支援情報と、複数の疾患に関する指標値の各々に関連する複数の診療情報の各々の重みとを取得する。支援情報取得機能１５ｂは、第２取得部の他の一例である。

他の構成は、第１の実施形態と同様である。

このような変形例では、主に、ステップＳ２０の動作が第１の実施形態とは異なる。例えば、ステップＳ１０が前述同様に実行され、処理回路１５は、対象患者における複数の診療情報を取得する。

また、ステップＳ２０において、処理回路１５は、当該取得された複数の診療情報に基づいてメモリ１１を参照することにより、当該複数の疾患リスクを個別に含む複数の支援情報と、当該複数の疾患リスクの各々に関連する複数の診療情報の各々の重みとを取得する。

しかる後、ステップＳ３０が前述同様に実行され、処理回路１５は、当該取得された複数の支援情報と当該各々の重みとを用いて、表示候補となる各々の診療情報を決定する。

以下、前述同様に、ステップＳ４０～Ｓ６０が実行される。

以上のような変形例によれば、算出モデルを用いずに、当該複数の疾患に関する指標値（例、疾患リスク）を個別に含む複数の支援情報と、当該複数の疾患に関する指標値の各々に関連する複数の診療情報の各々の重みとを取得することができる。また、この変形例によれば、算出モデルに関する作用効果を除き、第１の実施形態と同様の作用効果を得ることができる。

＜第２の実施形態＞
次に、第２の実施形態に係る医用情報処理装置について図１５を参照しながら説明する。なお、以下の説明は、前述した図面と略同一の要素については同一符号を付してその詳しい説明を省略し、主に、異なる要素について述べる。

第２の実施形態は、統合する診療情報と、統合しない診療情報との間で並べる方向を変える第１の実施形態とは異なり、統合する診療情報の表示領域の大きさと、統合しない診療情報の表示領域の大きさとを調整する構成となっている。

これに伴い、メモリ１１は、前述した統合対象テーブルＴ４に代えて、図１５に示す如き、最適化対象テーブルＴ５を記憶する。最適化対象テーブルＴ５は、対象ＩＤ、最適化対象データ（支援情報ＩＤ－インデックス）、コストＣ、が関連付けられて書き込まれる。最適化対象データは、表示候補テーブルＴ３内の行のデータのうち、同一の表示領域に表示する行のデータを特定する支援情報ＩＤ及びインデックスを少なくとも１つ含んでいる。コストＣは、最適化対象データが特定する行のデータにおける疾患に関する指標値（例、疾患リスク）及び重みに基づく指標であり、指標値及び重みに比例する大きさを示す値である。コストＣは、例えば、最適化対象データにより特定される行のデータの重み及び疾患リスクを用いて算出される。図１５中、対象ＩＤが００１、００２、００４の行に示すように、最適化対象データ内で共通の支援情報ＩＤをもつ場合、コストＣは、重みの平均値に疾患リスクを乗算することで算出される。但し、これに限らず、コストＣは、各重みに疾患リスクを乗算したときの重み付け平均を求める等といった、数学的に等価な手法で算出してもよい。また、図１５中、対象ＩＤが００３の行に示すように、最適化対象データ内で異なる支援情報ＩＤをもつ場合、コストＣは、各重みに疾患リスクを乗算したときの重み付け平均を求め、任意の係数α（但し、０＜α≦１）を乗算することで算出される。係数αは、共通するデータのコストの大きさを調整する値である。また、図１５中、対象ＩＤが００５の行に示すように、最適化対象データが１つの場合、コストＣは、重みに疾患リスクを乗算することで算出される。なお、「コスト」の用語は、適宜、他の名称に変更してもよい。対象ＩＤは、最適化対象データを一意に特定する識別子である。対象ＩＤは、調整ＩＤ、表示領域ＩＤといった他の名称に変更してもよい。なお、「最適化対象テーブル」は、必ずしも「最も適切にする対象のテーブル」を意図しないことから、適宜、「適切化対象テーブル」又は「調整対象テーブル」などのように、「最も」の意味を外した「対象テーブル」の名称に変更してもよい。

また、処理回路１５の統合判定機能１５ｄは、メモリ１１内の支援情報テーブルＴ１及び表示候補テーブルＴ３に基づいて、最適化対象テーブルＴ５を作成及び更新し、当該最適化対象テーブルＴ５をメモリ１１に保存する。

処理回路１５の配置決定機能１５ｅは、疾患リスク及び重みに基づいて、統合されない診療情報の表示領域の大きさと、統合される診療情報の表示領域の大きさとを調整することにより、配置を決定する。例えば、配置決定機能１５ｅは、最適化対象テーブルＴ５内のコストＣ（疾患リスク及び重みに基づく指標）に基づいて、診療情報の表示領域の大きさを調整する。ここで、配置決定機能１５ｅは、疾患リスク及び重みに比例する大きさの順番となるように、表示領域の大きさを調整してもよい。例えば、配置決定機能１５ｅは、最適化対象テーブルＴ５内のコストＣの大きさの順番となるように、診療情報の表示領域の大きさを調整してもよい。

他の構成は、第１の実施形態と同様である。なお、第２の実施形態は、第１の実施形態の変形例に適用してもよい。

次に、以上のように構成された医用情報処理装置の動作について図１６及び図１８のフローチャート、並びに図１７、図１９及び図２０の模式図を用いて説明する。

いま、前述同様にステップＳＴ１０～ＳＴ３０が実行され、支援情報テーブルＴ１、重みテーブルＴ２及び表示候補テーブルＴ３がメモリ１１に保存されたとする。

ステップＳＴ３０の後、ステップＳＴ４０において、処理回路１５は、メモリ１１内の支援情報テーブルＴ１及び表示候補テーブルＴ３に基づいて、最適化対象テーブルＴ５を作成及び更新し、当該最適化対象テーブルＴ５をメモリ１１に保存する。このようなステップＳＴ４０は、例えば、図１６に示すステップＳ４１～Ｓ４７ａにより実行される。

すなわち、処理回路１５は、メモリ１１から支援情報テーブルＴ１及び表示候補テーブルＴ３を取得する（ステップＳ４１）。処理回路１５は、支援情報テーブルＴ１内の各々の行のデータを疾患リスクが降順となるように並べ変える（ステップＳ４２）。処理回路１５は、同一の疾患リスク又は隣接する疾患リスクに対する複数の診療情報を比較し（ステップＳ４３ａ）、互いに同一のデータ種類と、互いに同一時期内の日付とを含むか否かに応じて、複数の診療情報を統合するか否かを判定する（ステップＳ４４ａ）。統合する場合、処理回路１５は、例えば図１７に示すように、統合する複数の診療情報について疾患リスク及び重みに基づいてコストＣを算出する。また、処理回路１５は、当該算出したコストＣと、当該診療情報を特定する最適化対象データ（支援情報ＩＤ及びインデックス）とに対象ＩＤを付して、コストＣの降順に最適化対象テーブルＴ５に追加し（ステップＳ４５ａ）、ステップＳ４６に移行する。すなわち、隣接する疾患リスクに関連する診療情報に限らず、共通のデータ種類や検査時期をもつ診療情報は、最適化対象として最適化対象テーブルＴ５に書き込まれる。また、ステップＳ４４ａの判定の結果、否の場合にはステップＳ４６に移行する。

ステップＳ４６において、処理回路１５は、表示対象テーブルＴ３内の全ての行のデータについて、ステップＳ４３ａ以降の処理が終了したか否かを判定し、否の場合には、未処理の行のデータについての処理を実行するため、ステップＳ４３ａに戻る。

また、ステップＳ４６の判定の結果、処理が終了した場合には、処理回路１５は、表示候補テーブルＴ３と最適化対象テーブルＴ５とを比較し、表示候補テーブルＴ３にあって最適化対象テーブルＴ５にない診療情報を、統合しない診療情報として抽出する。また、処理回路１５は、統合しない各々の診療情報について疾患リスク及び重みに基づいてコストＣを算出する。また、処理回路１５は、当該算出したコストＣと、当該診療情報を特定する最適化対象データ（支援情報ＩＤ及びインデックス）とに対象ＩＤを付して、コストＣの降順に最適化対象テーブルＴ５に追加する（ステップＳ４７ａ）。

しかる後、処理回路１５は、最適化対象テーブルＴ５をメモリ１１に保存し（ステップＳ４８ａ）、ステップＳ４０を終了する。

ステップＳＴ４０の後、ステップＳＴ５０において、処理回路１５は、最適化対象テーブルＴ５内のコストＣ（疾患リスク及び重みに基づく指標）に基づいて、診療情報の表示領域の大きさを調整する。ここで、処理回路１５は、疾患リスク及び重みに比例する大きさの順番となるように、表示領域の大きさを調整してもよい。例えば、処理回路１５は、最適化対象テーブルＴ５内のコストＣの降順となるように、診療情報の表示領域の大きさを調整してもよい。このようなステップＳＴ５０は、例えば、図１８に示すステップＳ５１ａ～Ｓ５５ａにより実行される。

すなわち、処理回路１５は、メモリ１１から支援情報テーブルＴ１、重みテーブルＴ２、表示候補テーブルＴ３及び最適化対象テーブルＴ５を取得する（ステップＳ５１ａ）。処理回路１５は、最適化対象テーブルＴ５に基づき、診療情報の表示領域の大きさを調整する（ステップＳ５２ａ）。例えば、処理回路１５は、図１９及び以下の式（１）～（３）に示すように、例えば、遺伝的アルゴリズム（genetic algorithm：ＧＡ）といった手法を用いて表示領域の大きさを調整してもよい。

上式中、表示領域の高さｈ、幅ｗの各々に付された＾はハット記号である。以下、ハット記号付の高さｈを、高さ＾ｈとして表す。高さ＾ｈは、高さの推定値を意味する。また、ハット記号付の幅ｗを、幅＾ｗとして表す。幅＾ｗは、幅の推定値を意味する。ｉ、ｊは、表示領域を一意に特定可能な識別番号であり、最適化対象テーブルＴ５内の対象ＩＤが用いられる。すなわち、高さｈｉ、幅ｗｉ、コストＣｉは、識別番号ｉで示される同一の表示領域における高さｈ、幅ｗ、コストＣである。また、高さｈｊ、幅ｗｊ、コストＣｊは、識別番号ｉとは異なる識別番号ｊで示される同一の表示領域における高さｈ、幅ｗ、コストＣである。Ａmaxは、図１９に示すように、ディスプレイ１３の表示画面のうち、診療情報の表示領域全体の面積を表す。なお、図１９中、２つの表示領域は、互いに高さ＾ｈｉ，＾ｈｊが異なり、互いに幅＾ｗｉ，＾ｗｊも異なるが、これに限定されない。例えば、２つの表示領域は、互いに同一の高さ＾ｈｉ，＾ｈｊを有し、互いに幅＾ｗｉ，＾ｗｊが異なっていてもよい。複数の表示領域は、高さ＾ｈｉ，＾ｈｊが同一の場合、行の方向に沿って並べ易くなる。あるいは、例えば、２つの表示領域は、互いに異なる高さ＾ｈｉ，＾ｈｊを有し、互いに幅＾ｗｉ，＾ｗｊが同一であってもよい。複数の表示領域は、幅＾ｗｉ，＾ｗｊが同一の場合、列の方向に沿って並べ易くなる。

いずれにしても、処理回路１５は、高さ及び幅をもつ表示領域の大きさを調整する。例えば、処理回路１５は、式（１）より、識別番号ｉ（ｉ＝１,２,・・・）で示される表示領域の面積の総和が最大となる高さｈｉ，ｗｉの集合を、＾ｈ、＾ｗとして推定する。但し、処理回路は、式（２）～（３）に示す制約条件に従い、＾ｈ、＾ｗを推定する。ここで、式（２）は、各々の表示領域の面積が、コストＣの大きい順になる旨の制約条件を示している。また、式（３）は、表示領域の面積の総和が、表示領域全体の面積Ａmax以下になる旨の制約条件を示している。

しかる後、処理回路１５は、調整した結果に基づき、診療情報の表示領域の配置を決定する（ステップＳ５３ａ）。例えば、処理回路１５は、各々の診療情報の表示領域の高さ＾ｈ、幅＾ｗを用い、コストＣの大きい順に、左上の位置から右上の位置に向かい、右上の位置から左下の位置にスキップし、左下の位置から右下の位置に向かうように、各々の表示領域の配置を決定してもよい。この場合、最大のコストＣをもつ表示領域は左上の位置に配置され、最小のコストＣをもつ表示領域は右下の位置に配置される。但し、配置は、この例に限定されない。

ステップＳ５３ａの後、処理回路１５は、表示候補テーブルＴ３と診療情報テーブルＴ２とを比較する（ステップＳ５４ａ）。当該比較の結果、処理回路１５は、表示候補テーブルＴ３にない診療方向の配置を決定する（ステップＳ５５ａ）。ステップＳ５５ａの後、処理回路１５は、ステップＳ５０の処理を終了する。

以下、ステップＳＴ６０において、処理回路１５は、当該決定された配置に基づいて、複数の支援情報と、表示候補となる診療情報とを表示するようにディスプレイ１３を制御する。これにより、ディスプレイ１３は、決定された配置に基づいて、例えば図２０に示すように、複数の支援情報及び複数の診療情報を表示する。このとき、処理回路１５は、患者ＩＤに関連する複数の診療情報のデータ種類及び期間・時間に基づいて、メモリ１１から複数の診療情報の複数の実データを読み出し、複数の支援情報と、複数の実データとを配置した画面をディスプレイ１３に表示させてもよい。あるいは、処理回路１５は、ステップＳＴ５３ａで配置を決定する際、患者ＩＤに関連する複数の診療情報のデータ種類及び期間・時間に基づいて、メモリ１１から複数の診療情報の複数の実データを読み出し、複数の支援情報と、複数の実データとを用いて配置を決定してもよい。なお、いずれにしても、図２０の例では、前述した図１２乃至図１４とは異なり、支援情報（疾患名、疾患リスク）と、診療情報（データ種類、期間・時間）とがいずれも列の方向に沿って並べられた配置となっている。この配置では、支援情報と診療情報とを関連付けて表示するため、各々の診療情報の表示領域が疾患名を含んでいる。但し、これに限らず、支援情報（疾患名、疾患リスク）と、診療情報（データ種類、期間・時間）とがいずれも行の方向に沿って並べられた配置としてもよい。あるいは、図１２乃至図１４のいずれかと同様に、互いに直交する方向を用いて、支援情報及び診療情報を表示してもよい。

上述したように第２の実施形態によれば、疾患に関する指標値（例、疾患リスク）及び重みに基づいて、統合されない診療情報の表示領域の大きさと、統合される診療情報の表示領域の大きさとを調整することにより、配置を決定する。これにより、第１の実施形態の作用効果に加え、診療情報の重要な度合いに応じて、当該診療情報の表示領域の大きさを調整することができる。

また、第２の実施形態によれば、疾患に関する指標値及び重みに比例する大きさの順番となるように、表示領域の大きさを調整してもよい。この場合、診療情報が重要なほど、当該診療情報の表示領域の面積を広くすることができる。

以上説明した少なくとも一つの実施形態によれば、複数の疾患に関する指標値を個別に含む複数の支援情報と、複数の疾患に関する指標値の各々に関連する複数の診療情報の各々の重みとに基づいて、表示候補となる各々の診療情報を決定する。また、表示候補となる各々の診療情報と、複数の支援情報とに基づいて、当該各々の診療情報を統合するか否かを判定する。また、当該判定した結果、統合される診療情報と統合されない診療情報との配置を、複数の支援情報に基づいて決定する。従って、限られた表示範囲において、複数の支援情報に対して、個々の関連する診療情報をユーザに提示することができる。

上記説明において用いた「プロセッサ」という文言は、例えば、ＣＰＵ（central processing unit）、ＧＰＵ(Graphics Processing Unit)、或いは、特定用途向け集積回路（Application Specific Integrated Circuit：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Simple Programmable Logic Device：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Complex Programmable Logic Device：ＣＰＬＤ）、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（Field Programmable Gate Array：ＦＰＧＡ）等の回路を意味する。プロセッサはメモリに保存されたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。なお、メモリにプログラムを保存する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むよう構成しても構わない。この場合、プロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。なお、本実施形態の各プロセッサは、プロセッサごとに単一の回路として構成される場合に限らず、複数の独立した回路を組み合わせて１つのプロセッサとして構成し、その機能を実現するようにしてもよい。さらに、図１、図２又は図１１における複数の構成要素を１つのプロセッサへ統合してその機能を実現するようにしてもよい。

なお、以上のような医用情報処理装置は、以下の［０］乃至［４］に示すように、表現してもよい。また、以下の表現は、前述同様に、疾患に関する指標値の一例として「疾患リスク」を記載している。疾患に関する指標値は、この例に限定されない。

［０］複数の支援情報とその根拠となる診療情報とを、一つの画面上で表示する配置を決定する配置決定部を備えた医用情報処理装置。この配置決定部は、複数の支援情報（疾患リスク）の根拠となる複数の診療情報が前記一つの画面に収まるように前記配置を決定してもよい。例えば、当該配置としては、複数の診療情報が一つの画面に収まるように、当該複数の診療情報のうちの共通部分を統合した配置としてもよい。また、当該配置としては、複数の診療情報のうち、一つの画面に収まる診療情報を初期画面に表示する配置とし、ユーザの操作に応じて初期画面を更新することにより、一つの画面に収まらない診療情報を更新画面に表示する配置としてもよい。また、当該配置としては、複数の診療情報が一つの画面に収まるように、複数の診療情報の各々が占める表示領域の大きさを調整した配置としてもよい。

［１］ 複数の支援情報（疾患リスク）と各々に関連する診療情報がある場合に、各支援情報に基づいて、個々の診療情報が統合可能かを判断し、診療情報の配置を自動決定するシステムであって、統合判定・配置決定部を備えたシステム。なお、当該システムは、統合判定・配置決定部に加え、表示候補決定部を更に備えてもよい。また、当該システムは、表示候補決定部及び統合判定・配置決定部に加え、診療情報取得部、支援情報・貢献度算出部及び表示部といった他の各部を適宜、備えてもよい。

ここで、診療情報取得部は、対象患者における診療情報を取得する。
支援情報・貢献度算出部は、支援情報算出モデルに基づいて、支援情報（疾患リスク）を算出し、支援情報算出に寄与する診療情報（検査情報や介入情報とその時間範囲）の貢献度（重み）を算出する。
表示候補決定部は、支援・根拠情報算出部で算出した支援情報および各診療情報に対する貢献度を基に、表示候補となる診療情報を決定する。
統合判定・配置決定部は、表示候補となる診療情報のデータ種類や期間・範囲と支援情報を基に、表示候補となる診療情報を統合するか否かを判定（協調動作）し、統合対象となる診療情報とそれ以外の診療情報の配置を、支援情報（疾患リスク）と貢献度に基づいて決定する。
表示部は、統合判定・配置決定部で決定した情報を画面に表示する。

［２］上記統合判定・配置決定部は、支援情報（疾患リスク）を降順にしたときの隣接する支援情報に対する診療情報について、データ種類が同一の場合、期間・時間が近い場合は、それらのデータを統合する、上記［１］記載のシステム。

ここで、上記統合判定・配置決定部は、例えば、それぞれの支援情報に対する診療情報において、統合可能かを判定してもよい。
また例えば、上記統合判定・配置決定部は、データ種類および期間・時間において、共通する部分を抽出し、統合できるか否かを判定してもよい。具体的には例えば、疾患リスクを降順にしたときの隣接する支援情報に対する診療情報について、共通するデータ種類、期間・時間がある場合には統合する旨を判定してもよい。共通するデータ種類はあるが、支援情報が隣接しない場合には統合しない旨を判定してもよい。また、統合するデータ種類は３種類以上であってもよい。ただし、疾患リスクを降順に並べた時に、対応する支援情報が隣接するものとする。また、データ種類は、項目の粒度をユーザが指定してもよい。例えば、検体検査、画像検査といった粒度や、血圧、超音波といった検査項目名の粒度がある。なお、期間・時間については、重複する期間や時間的に隣接する期間があれば、共通するものとして判定してもよい。また、期間・時間の差が、事前に設定した閾値以下（ある程度近い場合）であれば統合してもよい。なお、共通する部分がある場合、支援情報を跨って診療情報（統合した診療情報）を表示し、支援情報が注目した検査項目名・期間・時間がわかるように表示してもよい。

一方、共通する部分がない場合、上記統合判定・配置決定部は、支援情報および統合判定結果に基づいて、診療情報の配置を決定してもよい。例えば、疾患リスクに基づいて各支援情報の領域を決定（行方向又は列方向に配置）してもよい。また、決定した領域内に、貢献度順に抽出した診療情報を配置してもよい。ここで、貢献度が閾値より小さい診療情報であっても、スクロールにより貢献度順に診療情報を表示するように配置してもよい。

［３］上記統合判定・配置決定部は、支援情報（疾患リスク）と貢献度に基づいて、事前に決定したルールまたは最適化手法を用いて、各種診療情報の配置を決定する、上記［１］又は［２］記載のシステム。補足すると、上記統合判定・配置決定部は、各支援情報に対するデータ種類・貢献度を基に、レイアウトの最適化を行い、表示するデータの配置を決定してもよい。

具体的には例えば、各支援情報に対するデータ種類・貢献度を基に、最適化対象データテーブルを作成する。その際に、最適化する際の各データの重み（コスト）を算出してもよい。また、同一支援情報において同一種類のデータは、まとめて最適化対象データテーブルに追加してもよい。その際、コストは貢献度の平均に支援情報（疾患リスク）を乗算してもよい。また、複数の支援情報と共通するデータ種類がある場合は、最適化対象データテーブルに追加してもよい。コストは、各貢献度に疾患リスクを乗算したときの重み付き平均を求め、当該重み付け平均の値に任意の係数（０－１）を乗算することで、算出してもよい。また、任意の係数を調整することで、共通するデータの大きさを調整してもよい。

また例えば、各データ種類の高さｈ，幅ｗが画面内（面積Ａmax）に収まるように各データ種類の高さｈ，幅ｗを最適化してもよい。なお、コストが大きいデータ種類の面積が大きくなるように制約を設けてもよい。最適化は、遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）といった手法を用いてもよい。また、最適化された各データの高さｈ，幅ｗをもとに、配置を決定してもよい。

［４］上記表示候補決定部は、上記貢献度において、事前に設定した閾値以上となる項目を抽出し、抽出したデータを表示候補となる診療情報とする、上記［１］乃至［３］のいずれかに記載のシステム。

なお、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１ 医用情報処理装置
１１，６２ メモリ
１２ 入力インタフェース
１３ ディスプレイ
１４，６３ 通信インタフェース
１５，６１ 処理回路
１５ａ 診療情報取得機能
１５ｂ 支援情報取得機能
１５ｃ 表示候補決定機能
１５ｄ 統合判定機能
１５ｅ 配置決定機能
１５ｆ 表示制御機能
２ ＨＩＳ
３ ＲＩＳ
４ 医用画像診断装置
５ ＰＡＣＳ
６ ＤＷＨ
Ｔ１ 支援情報テーブル
Ｔ２ 重みテーブル
Ｔ３ 表示候補テーブル
Ｔ４ 統合対象テーブル
Ｔ５ 最適化対象テーブル

Claims (8)

1. 複数の疾患に関する指標値を個別に含む複数の支援情報と、前記複数の疾患に関する指標値の各々に関連する複数の診療情報の各々の重みとに基づいて、表示候補となる各々の診療情報を決定する決定部と、
   前記表示候補となる各々の診療情報と、前記複数の支援情報とに基づいて、当該各々の診療情報を統合するか否かを判定する判定部と、
   前記判定した結果、前記統合される診療情報と前記統合されない診療情報との配置を、前記複数の支援情報に基づいて決定する配置決定部と、
   を備えた医用情報処理装置。
2. 前記複数の診療情報の各々は、データ種類及び日付を含んでおり、
   前記判定部は、前記複数の疾患に関する指標値を順番に並べたときに隣接する指標値の算出に用いられた複数の診療情報のうち、互いに同一の前記データ種類と、互いに同一時期内の日付とを含む各々の診療情報を統合するように判定する、
   請求項１記載の医用情報処理装置。
3. 前記配置決定部は、前記支援情報の各々に関連付けて、前記統合されない診療情報を行又は列の方向に沿って並べるように前記配置を決定し、複数の前記支援情報に関連付けて、前記統合される診療情報を前記方向とは直交する列又は行の方向に沿って並べるように前記配置を決定する、請求項１又は２記載の医用情報処理装置。
4. 前記配置決定部は、前記指標値及び前記重みに基づいて、前記統合されない診療情報の表示領域の大きさと、前記統合される診療情報の表示領域の大きさとを調整することにより、前記配置を決定する、請求項１又は２記載の医用情報処理装置。
5. 前記配置決定部は、前記指標値及び前記重みに比例する大きさの順番となるように、前記表示領域の大きさを調整する、請求項４記載の医用情報処理装置。
6. 対象患者における複数の診療情報を取得する第１取得部と、
   複数の診療情報を個別に点数化して得られた点数を合計して指標値を算出する算出モデルに基づいて、前記取得された複数の診療情報から指標値の各々を算出して当該指標値の各々を個別に含む複数の支援情報を取得すると共に、前記取得された複数の診療情報の各々の点数が合計点数に占める割合を当該診療情報の各々の重みとして算出する第２取得部と、
   を更に備え、
   前記決定部は、前記取得された複数の支援情報と前記算出された各々の重みとを用いて、前記表示候補となる各々の診療情報を決定する、
   請求項１乃至５のいずれか一項に記載の医用情報処理装置。
7. 対象患者における複数の診療情報を取得する第１取得部と、
   予め複数の診療情報に関連付けて前記指標値と当該複数の診療情報の各々の重みとを記憶する記憶部と、
   前記取得された複数の診療情報に基づいて前記記憶部を参照することにより、前記複数の疾患に関する指標値を個別に含む複数の支援情報と、前記複数の疾患に関する指標値の各々に関連する複数の診療情報の各々の重みとを取得する第２取得部と、
   を更に備え、
   前記決定部は、前記取得された複数の支援情報と前記各々の重みとを用いて、前記表示候補となる各々の診療情報を決定する、
   請求項１乃至５のいずれか一項に記載の医用情報処理装置。
8. 前記決定された配置に基づいて、前記複数の支援情報と、前記表示候補となる診療情報とを表示するように表示部を制御する表示制御部、
   を更に備えた請求項１乃至７のいずれか一項に記載の医用情報処理装置。
   
   
   

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