JP3950118B2 - Receipt screening apparatus, control method therefor, and computer program - Google Patents
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Description
本発明は、レセプト審査装置及びその制御方法、コンピュータプログラムに関する。 The present invention relates to a receipt screening apparatus, a control method thereof, and a computer program.
従来、コンピュータによるレセプト(診療報酬明細書)の審査はすでにデータベース化された薬剤名と傷病名の対応データの比較によって行われている(特許文献1、特許文献2を参照。)。ここにおいて、比較の基準となるデータは事前に診療行為ごとに設定された適応症病名のデータである。
上述の従来のレセプト審査システムは、適応症文書の記載内容に基づく画一的な審査システムであることから、適応症文書の記載そのものには合致しないが医師の薬理学的な判断に基づいて所定の傷病名に対して処方された薬剤を含み、実際の審査機関の審査にパスするレセプトであっても必ずしも合格判定を出せるとは限らず、システムにおける審査結果と実際の審査における実態とが乖離してしまい、実効的なシステムとして機能しなかった。 Since the above-mentioned conventional receipt screening system is a uniform screening system based on the description contents of the indication document, it does not match the description of the indication document itself, but it is determined based on the pharmacological judgment of the doctor. Even a receipt that contains a drug prescribed for the name of an injured person and passes the examination of the actual examination organization does not necessarily give a pass judgment, and the examination result in the system and the actual examination result are different It did not function as an effective system.
上記課題を解決するための本発明は、
レセプト審査装置であって、
患者に対して行われた診療行為及び傷病名の情報を患者毎に関連づけて含むレセプトデータと、診療行為に適応可能な傷病名の情報を含むテキストデータの適応症データとを記憶する記憶手段と、
前記適応症データを編集して診療行為に適応可能な傷病名を判定するためのチェックデータを、前記適応症データを、文又は分節を区切るための記号の有無に基づいて分離し、特定の文字列を除去し、前後の文字列の一部が重複するように所定の文字数で分割することにより、該診療行為毎に予め生成する生成手段と、
審査月の患者毎の前記レセプトデータから第1の患者と関連づけられた該審査月の第1の診療行為情報と第1の傷病名情報とを抽出する第1の抽出手段と、
抽出された前記第1の診療行為情報に対応するチェックデータと、前記第1の診療行為情報と、前記第1の傷病名情報とを利用して、前記第1の患者の該審査月のレセプトデータに、前記第1の診療行為情報に含まれる診療行為に適応可能な傷病名の傷病名情報が、該第1の診療行為情報に含まれる全ての診療行為について含まれるか否かを判定する第1の判定手段と、
前記判定の結果に基づいて前記患者毎のレセプトデータの合否を決定する決定手段とを備え、
前記生成手段は、
前記審査月を含む複数月の患者毎の前記レセプトデータから、患者毎の該複数月の第2の診療行為情報と第2の傷病名情報とを抽出する第2の抽出手段と、
前記第2の傷病名情報に基づき、前記審査月に新規に追加された傷病名に対応する傷病名情報の有無を前記患者毎に判別する判別手段と、
前記第2の診療行為情報に対応する前記チェックデータと、前記第2の診療行為情報と、前記第2の傷病名情報とを利用して、前記複数月のレセプトデータに、前記第2の診療行為情報に対応する診療行為に適用可能な傷病名の傷病名情報が、該第2の診療行為情報に含まれる全ての診療行為について含まれるか否かを前記患者毎に判定する第2の判定手段と、
前記第2の判定手段により、含まれると判定され、かつ、前記判別手段により新規に追加された傷病名があると判定された場合に、前記第2の診療行為情報に含まれる診療行為に対応するチェックデータのうち前記新規に追加された傷病名の文字列を含むチェックデータから、前記第2の傷病名情報に含まれる傷病名のうち前記新規に追加された傷病名以外の傷病名の少なくとも一部と一致する文字列を削除するとともに、該新規に追加された傷病名の文字列を追加する編集手段と
を備え、前記チェックデータを予め生成する
ことを特徴とする。
The present invention for solving the above problems is as follows.
A receipt screening device,
A storage means for storing receipt data including information on a medical practice performed on a patient and a name of a wound and disease in association with each patient, and indication data of text data including information on a name of a wound and disease applicable to a medical practice; ,
The check data for determining the name of the disease applicable to the medical practice by editing the indication data is separated from the indication data based on the presence or absence of a symbol for separating a sentence or a segment, and a specific character Generating means for generating in advance for each medical practice by removing the column and dividing the character string by a predetermined number so that a part of the preceding and following character strings overlaps;
First extraction means for extracting, from the receipt data for each patient in the examination month, first medical practice information and first wound name information associated with the first patient;
Using the check data corresponding to the extracted first medical practice information, the first medical practice information, and the first injury name information, a receipt of the examination month of the first patient It is determined whether or not the data includes the names of wounds and sickness names that can be applied to the medical practice included in the first medical practice information for all the medical practices included in the first medical practice information. First determination means;
Determining means for determining acceptance / rejection of the receipt data for each patient based on the result of the determination ;
The generating means includes
Second extraction means for extracting second medical practice information and second wound name information for each patient from the receipt data for each patient for a plurality of months including the examination month;
Based on the second wound name information, a determination means for determining for each patient whether or not there is wound name information corresponding to a wound name newly added in the examination month,
Using the check data corresponding to the second medical practice information, the second medical practice information, and the second injury name information, the second medical examination data is included in the multi-month receipt data. Second determination for determining for each patient whether or not injury name information of an injury and illness name applicable to an operation information corresponding to the operation information is included for all the medical operations included in the second medical operation information Means,
Corresponding to the medical practice included in the second medical practice information when it is judged by the second judgment means that it is determined that it is included and there is a newly added injury / illness name by the discrimination means From the check data including the character string of the newly added wound name among the check data to be checked, at least of the wound names other than the newly added wound name among the wound names included in the second wound name information Editing means for deleting a character string that matches a part and adding a character string of the newly added disease name
The provided, characterized that you previously generate the check data.
本発明によれば、レセプト審査処理を審査の実態に即して高精度に行うことができる。 According to the present invention, the receipt screening process can be performed with high accuracy in accordance with the actual state of screening.
以下に本発明の実施形態を示す。もちろん以下に説明する実施形態は、上位概念として開示される本発明の下位概念にすぎない。すなわち、以下の実施形態は、特許請求の範囲によって確定される本願発明の技術的範囲に含まれるほんの一部の実施形態にすぎない。よって、特許請求の範囲に記載される本願発明と技術的思想の共通する発明は、それが本願明細書又は図面に直接的に記載されていない実施形態に対応する発明であっても本願発明の技術的範囲に包含されるものである。 Embodiments of the present invention will be described below. Of course, the embodiment described below is merely a subordinate concept of the present invention disclosed as a superordinate concept. That is, the following embodiments are only a part of the embodiments included in the technical scope of the present invention defined by the claims. Therefore, the invention in common with the present invention described in the scope of claims is an invention corresponding to an embodiment not directly described in the present specification or drawings. It is included in the technical scope.
図1は、本発明の全体概念図であり、本発明の実施の全体の構造概念を示すものである。図1において、1は本発明のレセプト審査装置であり、医師が患者に対して行った診療行為に関するレセプトデータの入力を受け付け、レセプトチェック用のチェックデータとなるチェックテキストを生成し、生成したチェックテキストの修正処理を行い、データベース2に蓄積するとともに、レセプトの審査結果を表示、印刷出力する。またオペレータから修正データの入力を受け付けてチェックテキストの手動での修正を可能としている。
FIG. 1 is an overall conceptual diagram of the present invention and shows an overall structural concept of the implementation of the present invention. In FIG. 1,
一般にレセプトにおける「診療行為」は、「診察」、「投薬」、「注射」、「処置」、「手術」、「検査」、「画像診断」、「その他」、「入院」の9区分に分類され、使用した薬剤は投薬、注射の区分に記載されることになっている。本実施形態では、説明の煩雑さを避けるために上記診療行為のうちの「投薬」及び「注射」に関して説明する。しかしながら、本発明を適用可能な診療行為は当該区分にのみ限定されるものではなく、その他の区分に属する診療行為にも当然に本発明を適用可能である。 In general, "medical practice" in the reception is classified into 9 categories: "diagnosis", "medicine", "injection", "treatment", "surgery", "examination", "diagnosis", "other", and "hospitalization" The drugs used are to be listed in the medication and injection categories. In the present embodiment, “medicine” and “injection” in the medical practice will be described in order to avoid complicated explanation. However, the medical practice to which the present invention can be applied is not limited to this category, and the present invention can naturally be applied to medical practices belonging to other categories.
本実施形態において、チェックテキストとは薬剤の適応症に関する情報を本発明のチェックテキスト生成処理において文字列化したテキストデータであり、過去のレセプト内容を反映して、修正されるデータである。 In the present embodiment, the check text is text data obtained by converting information related to drug indications into a character string in the check text generation processing of the present invention, and is data that is corrected to reflect the contents of past receipts.
ここで適応症とは、保険診療で使用する各薬剤について認められた当該医薬に適応可能な傷病名等をいう。この適応症は、厚生労働省によって定められており、適応症には傷病名も含まれるが、傷病名以外の諸々の注釈や適応となる病態が記載されている場合がある。レセプトには傷病名の記入欄しかないので、適応症をもとに適応となる傷病名を基準として審査が行われる。また、当該適応症のテキストデータを、以下では適応症データと呼ぶ。 Here, the indication refers to the names of wounds and the like that can be applied to the medicines recognized for each drug used in insurance medical treatment. This indication is defined by the Ministry of Health, Labor and Welfare, and the indication includes the name of the wound, but there are cases where various annotations other than the name of the injury and the disease state to be indicated are described. Since the reception only has a column for the name of the wound, the examination is performed based on the name of the wound that will be indicated based on the indication. In addition, the text data of the indication is hereinafter referred to as indication data.
図2aは、本発明のレセプト審査装置1のハードウェア構成を示す図である。図2において、CPU3は、レセプト審査装置1全体の制御を行う処理部である。入力部4は、マウスやキーボードなどのユーザーインタフェースで構成され、レセプトデータの入力を受け付ける。内部記憶装置5はハードディスク等の記憶手段であり本発明に対応する処理プログラムを格納する。RAM(ランダムアクセスメモリ)6は、データ作業領域、一時待避領域として機能する。表示部7は、CRTや液晶モニタで構成される表示装置であり、レセプトデータの入力を受け付けるための入力受付画面やレセプト審査結果の表示画面を表示する。プリンタ8はレセプト審査結果を紙等の記録媒体に出力する印刷装置であり、レセプト審査装置1とUSB等のインタフェースを介して接続される。
FIG. 2a is a diagram showing a hardware configuration of the
図2aに示す以上の構成において、データベース2内に格納されている患者毎の診療情報から、内部記憶装置5内に記憶された処理プログラムをRAM6を用いて、チェックテキスト生成処理、レセプト審査処理といった処理を実行し、データベース2にレセプトデータ、チェックテキスト等の処理結果を蓄積する。また、処理結果は表示部7やプリンタ8を介して出力される。
In the above configuration shown in FIG. 2a, the processing program stored in the
次に、レセプト審査装置1における処理の概要を図2bを参照して説明する。図2bは本発明のレセプト審査装置1における処理の概要を示す図である。まず、本実施形態における処理は、レセプト審査用のチェックテキストを生成する工程と、生成されたチェックテキストに基づいたレセプトデータを審査する工程とに大別される。
Next, an outline of processing in the
チェックテキストの生成工程においては、まず、F1においてレセプト中に記載された薬剤名に対応する適応症データをデータベース2から抽出する。F2において抽出された適応症データを利用してチェックテキストを生成する。チェックテキストの生成方法の詳細は後述する。生成されたチェックテキストは、F3において適宜修正され内部記憶装置5及びデータベース2に格納される。
In the check text generation step, first, indication data corresponding to the drug name described in the receipt is extracted from the
レセプトデータの審査工程においては、まずF4において、入力されたレセプトデータ中の薬剤名と傷病名が抽出され、F5において、抽出された薬剤のチェックテキスト内に当該傷病名に一致する文字列の有無が判定され、有る場合は合格、無い場合は不合格とするものである。 In the review process of the receipt data, first, in F4, the drug name and injury / illness name in the input receipt data are extracted, and in F5, the presence / absence of a character string matching the injury / illness name in the extracted drug check text Is judged to be acceptable, if not, it is rejected.
以下、本発明の実施形態をフローチャートを用いて詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to flowcharts.
図3は、本実施形態に対応するレセプト審査装置1において実行されるチェックテキスト生成処理のフローチャートである。図3のフローチャートに対応するプログラムは、内部記憶装置5内に格納され、RAM6に読み出されてCPU3により実行される。
FIG. 3 is a flowchart of check text generation processing executed in the
図3において、まずチェックテキスト生成処理を説明する。ステップ100では、レセプト審査装置1の入力部4から入力されデータベース2に格納された審査月を含む複数月における患者のレセプトデータから、患者コード、氏名、病名開始日、診療行為、厚生省コード、診療行為開始日等の情報を対応付けて順次抽出する。この抽出データの一例は図13に示すようになり、それぞれの項目に対応してデータベース2においてデータベース化される。したがって、このデータベースの蓄積によって、各種の項目別の検索、統計処理等を行うことが可能となる。データベースの処理方法は周知の技術であり、ここでは煩雑さを避けるためにデータベースそのものの動作の説明は省略する。
In FIG. 3, the check text generation process will be described first. In
次にステップ101において、データベース2に登録されていたデータにつき新規に登場した薬剤の有無を判定する。ここで、新規薬剤が存在する場合は(ステップ101で「YES」)、ステップ102へ移行する。一方、新規薬剤が存在しない場合にはステップ104へ移行する。ステップ101では、併せて新規病名の有無を判定する。ここで、「新規病名」とは、病名開始日が審査月の傷病名を意味し、新規病名に対して「旧病名」は病名開始日が前月以前の傷病名を意味する。
Next, in
ステップ102では、新規薬剤について適応症データが存在するか否かを判定する。チェックテキスト化されていない薬剤の適応症データを含めた情報は、予めデータベース2内に格納されており、データベース2の登録内容に基づいて適応症データの有無を判定することができる。判定の結果、データが存在する場合にはステップ103へ移行し、データが存在しない場合にはステップ104へ移行する。
In
ステップ103では、適応症データに基づいて新規薬剤用のチェックテキストを生成する。ステップ103における処理の詳細は、図4のフローチャートに示す通りである。図4は、本実施形態に対応する、適応症データを編集してチェックテキスト生成する処理の一例を示すフローチャートである。ここにおいて、ステップ201では、新規薬剤の適応症データを、文或いは文節を区切る記号(例えば、「、」「。」「,」「.」「;」「:」等)に基づいて分離する。例えば、図10の右側に示すような適応症説明文を記号毎に分離すると図11に示すようなデータが得られる。
In
ステップ202では、分離されたデータから特定の文字列(例えば、「急性」「慢性」「老人性」「症」「病」等)を削除する。
In
次に、ステップ203において、2文字以内に前後の語がオーバーラップするように分割する。例えば、「変形性関節」の場合には「変形」「形性」「性関」「関節」のように分割される。図11のデータをこのように分割した例は図12に示す通りである。なお、分割する文字数は2文字に限らず、例えば3文字以上であってもよい。
Next, in
以上により生成された当該薬剤のチェックテキストは、ステップ204において他の薬剤に関するチェックテキストに対して追加され、データベース2に保存される。
The check text of the drug generated as described above is added to the check text related to other drugs in
ステップ104では、オペレータに判断を促し手動によるチェックテキストの入力を受け付ける。ここでは、ステップ103において生成されるチェックテキストに対応した内容の文字列の入力を受け付ける。
In
ここで、薬剤の場合には基本的に適応症データが存在するので、本ステップにおいてオペレータの手動入力を受け付けることは少ない。一方、診療行為のうち他の行為、例えば「検査」、「診察」などが行われた場合、これらは厚生労働省により適応症が規定されていないので、オペレータである医師等が医学的知見に基づいて適応症に相当する傷病名を入力することができる。 Here, in the case of a drug, there is basically indication data, so that it is rare to receive an operator's manual input in this step. On the other hand, when other actions such as “examination” and “diagnosis” are performed, the indications are not prescribed by the Ministry of Health, Labor and Welfare, and doctors who are operators are based on medical knowledge. The name of the wound corresponding to the indication can be entered.
ステップ104における処理は、リアルタイムに行うことなくまとめて行ってもよいが。本実施形態では説明の煩雑さを避けるためにリアルタイムに処理を行う場合について示した。
The processing in
次にステップ105では、病名前処理を行う。病名前処理とは、チェックテキストを利用した処理を可能とするために、レセプトの病名欄における記載を傷病名毎に独立させる処理である。具体的には、病名欄は「狭心症、高脂血症兼急性気管支炎」のように複数の傷病名が並記されることがあり、この場合、薬剤の適応症を判定するためには3つの傷病名を区別しなければならない。そこで、傷病名を区別するための判断基準となる読点(、)や「兼」の語の有無に基づいて各傷病名を分離する。
Next, in
次に、ステップ106において、疑い病名を除去する処理を行う。レセプトに記載される傷病名は全てが確定された傷病名とは限らず、患者の容態がその傷病名に該当するとの疑いを医師が持った場合には「肝機能障害の疑い」のような記載が行われる。このような記載は検査時に行われるが、確定していない傷病名に基づいて特定の薬剤が処方されることはないので、本実施形態では、「〜の疑い」のような未確定の傷病名は処理対象から除外することとしている。よって、本ステップでは、ステップ105において分離された傷病名の文字列の中に「疑」の語が存在する場合には、当該文字列自体をチェックテキスト内から削除する。
Next, in
続いて、ステップ106ではレセプトに記載された薬剤のうち、無条件適応に該当する薬剤を判定する。「無条件適応薬剤」とは、同一の患者について一定期間を超えて連続して使用されており、対象病名の有無を問われない薬剤をいう。
Subsequently, in
具体的に、ステップ106では、ステップ100で抽出されたデータのうち、診療行為としての投薬或いは注射において使用された薬剤の中から、審査月を含む複数月にわたって継続して使用された薬剤名を抽出する。このとき、「複数月」は例えば3ヶ月とデフォルトで設定することができるが、必ずしもステップ100において抽出された期間と一致する必要はない。即ち、ステップ100では半年分を抽出するが、本ステップにおける継続して使用された期間の閾置としては審査月を含めた3ヶ月と設定することができる。
Specifically, in
また、ここにおいて対象病名とは、薬剤のチェックテキスト内に含まれる文字列を少なくとも1つ含むような傷病名をいう。例えば、薬剤Aのチェックテキスト内に「神経」との語がある場合、傷病名としての「自律神経失調症」は「神経」を含むので薬剤Aの対象病名となる。「無条件適応」に該当する薬剤は、図14に示すような無条件適応薬剤テーブルに新たに登録される。よって、以降の処理では、本ステップにおける処理を行わなくても、無条件適応薬剤テーブルを参照して、所定の薬剤が無条件適用薬剤に該当するか否かを判定することができる。 In addition, the target disease name here refers to a name of an injury or disease that includes at least one character string included in the check text of the drug. For example, when the word “nervous” is included in the check text of drug A, “autonomic dystonia” as the name of the wound includes “nerve” and thus becomes the target disease name of drug A. The medicine corresponding to “unconditional indication” is newly registered in the unconditional indication medicine table as shown in FIG. Therefore, in the subsequent processing, it is possible to determine whether or not the predetermined medicine corresponds to the unconditional application medicine by referring to the unconditional adaptive medicine table without performing the processing in this step.
次にステップ107では照合処理を行う。照合処理とは、レセプト中の指定された薬剤(予め処理の対象外とされている薬剤、即ち無条件適応薬剤テーブル及び後述する審査対象外薬剤テーブルに登録された薬剤を除く。)について、対象病名が存在するか否かを判定する処理である。
Next, in
照合処理の詳細は図5を参照して説明する。まず、ステップ301では、患者毎に審査月を含めた所定期間内のレセプト中に記載された薬剤名及び傷病名を抽出する。その際、無条件適応薬剤テーブル及び審査対象外薬剤テーブルに登録されている薬剤は抽出しない。次にステップ302において、抽出した傷病名の中に、抽出した薬剤名の対象病名に相当する傷病名が存在するかどうかをチェックテキストを利用して判定する。
Details of the collation processing will be described with reference to FIG. First, in
具体的には、図12に示すような「カンファタニン錠」との名称を有する薬剤がレセプト中にあるとき、レセプト中の「変形性関節症」との傷病名は、図12における「変形」「形性」「性関」「関節」との文字列と一致するので、変形性関節症はカンファタニン錠の対象病名であると判定される。同様の処理をステップ106において無条件適応と判定された薬剤以外の薬剤について実行する。
Specifically, when a drug having the name “Camphatanine Tablet” as shown in FIG. 12 is present in the receipt, the name of the injury / disorder “degenerative arthropathy” in the receipt is “deformation” in FIG. 12. Since it matches the character string of “formality”, “sexuality”, and “joint”, it is determined that osteoarthritis is the target disease name of the camphatanine tablet. Similar processing is executed for drugs other than those determined to be unconditional adaptation in
その結果、処理対象となった全ての薬剤について対象病名が存在する場合(ステップ303で「YES」)には、ステップ304で当該レセプトを合格と判定し、1つでも対象病名が存在しない薬剤があった場合(ステップ303で「NO」)にはステップ305において当該レセプトを不合格と判定する。
As a result, if there is a target disease name for all the drugs to be processed (“YES” in step 303), it is determined in
次に、ステップ108にて、グループ化処理を行う。このグループ化処理は、ステップ101における新規病名有無の判定結果及びステップ107における照合結果に基づいて、各レセプトデータをグループA、グループB、グループC、グループDの4種類にグループ化する処理である。グループAには照合処理において合格と判定され、かつ、新規病名のないレセプトが属する。グループBには照合処理に合格で、かつ、新規病名があるものが属する。グループCには照合処理に不合格で、かつ、新規病名がないものが属する。グループDには照合処理に不合格で、かつ、新規病名があるものが属する。
Next, in
グループBに属するレセプト(ステップ108において「GrB」)はステップ109において、グループB処理が施される。グループB処理の詳細を図6を参照して更に説明する。
The receipt belonging to group B (“GrB” in step 108) is subjected to group B processing in
まず、ステップ401では、「新規病名」を対象病名とする薬剤(以下、「FP薬剤」と呼ぶ。)がレセプト内に含まれているかどうかをチェックテキストに基づいて検証する。上記ステップ107の照合処理では、薬剤の側から傷病名の探索を行っていたが、本ステップでは、新規病名に基づいて薬剤の探索を行なうものである。もし「新規病名」が複数個ある場合には各々について処理を行う。
First, in
ステップ401における検証結果に基づいて、ステップ402では、1個の新規病名に対してFP薬剤の存在する数に応じてグループBを更に細分化する。具体的には、FP薬剤が1個存在するグループをグループB1とし、FP薬剤が複数存在するグループをグループB2とし、FP薬剤が存在しないグループをグループB3とする。
Based on the verification result in
以上のステップにおける処理をより具体的に説明すると、図16に示すような傷病名と薬剤名とが記載されたレセプトにおいて、「ビタミンB1欠乏症」が新規病名として追加されたとすると、対象病名として「ビタミンB1欠乏症」を含む薬剤が存在するか否かが検証される。 The process in the above steps will be described more specifically. If “vitamin B1 deficiency” is added as a new disease name in the receipt in which the names of wounds and drugs as shown in FIG. 16 are described, the target disease name is “ It is verified whether there is a drug containing “vitamin B1 deficiency”.
図16の場合、「バイオゲン50注射液」の適応症の記載には「ビタミンB1欠乏症」の語そのものが含まれているが、他の薬剤には「ビタミンB1欠乏症」に含まれる文字列は存在しない。よって、FP薬剤は、バイオゲン50注射液となる。従って、このレセプトはグループB1に属することとなる。 In the case of FIG. 16, the indication of “Biogen 50 injection” includes the word “vitamin B1 deficiency”, but there is a character string included in “vitamin B1 deficiency” in other drugs. do not do. Therefore, the FP drug becomes a Biogen 50 injection solution. Therefore, this receipt belongs to the group B1.
ここで、旧病名には「頸膊神経痛」及び「自律神経失調症」が含まれており、「バイオゲン50注射液」の適応症の記載欄には「神経」の語が含まれている。つまり、このままのチェックテキストでは、バイオゲン50注射液の対象病名として「頸膊神経痛」や「自律神経失調症」が検出されてしまう場合がある。例えば、傷病名として「ビタミンB1欠乏症」が記載されていなくとも「頸膊神経痛」が記載されていれば、照合処理において合格と判断されてしまう。 Here, the old disease names include “cervical neuralgia” and “autonomic dystonia”, and the word “nerve” is included in the description column of the indication of “Biogen 50 injection”. That is, in the check text as it is, “cervical neuralgia” or “autonomic dystonia” may be detected as the target disease name of Biogen 50 injection solution. For example, even if “vitamin B1 deficiency” is not described as the name of the wound, if “cervical neuralgia” is described, it is determined that the verification process is successful.
このように、ある薬剤について本当は適応病名が存在しないのに「対象病名あり」と間違えて判定されてしまう場合を、本実施形態ではFalse Positive(FP)と定義する。FPが存在すると「適応外」の薬剤が「適応」と判定されてしまうため本来は「不合格」のレセプトを「合格」と間違えて判定してしまうことになる。 As described above, in the present embodiment, a case where a drug is mistakenly determined to have “target disease name” even though there is no actual disease name for a certain drug is defined as False Positive (FP). If the FP exists, the “non-adapted” drug is determined as “adapted”, so that the “failed” receipt is mistakenly determined as “accepted”.
このようなFPを防止するために、グループB1についての処理であるステップ403では、FP薬剤についてレセプトの「旧病名」に対して合致した部分をチェックテキストから削除し、FP薬剤の対象病名となった新規病名をチェックテキストに加えるといった、チェックテキストの修正を行う。上記の例では、バイオゲン50注射液のチェックテキストから「神経」の語を削除し、新規病名に対応する「ビタミンB1欠乏症」を追加する。これによりチェックテキストに基づいて適応症でない傷病名について「対象病名あり」と判断されることがなくなる一方、適応病名は確実に識別することが可能となる。
In order to prevent such FP, in
次に、上記ステップ401及び402における処理をグループB2に属するレセプトについて説明する。例えば、図17に示すような傷病名と薬剤名とが記載されたレセプトにおいて、「神経症」が新規病名として追加されたとすると、対象病名として「神経症」を含む薬剤が存在するか否かが検証される。この場合、「セレナール錠」及び「ネオビタカイン注」のチェックテキストには、それぞれ「神経」の文字列が含まれているので、これらの薬剤は「神経症」のFP薬剤となる。よって、このレセプトはグループB2に属すると判定される。
Next, the processing in
ここで旧病名の中には「坐骨神経痛」が記載されている。「坐骨神経痛」はセレナール錠の適応症には含まれないが、「神経」の語が含まれているためにステップ107の照合処理において対象病名と判定されてしまう。ここで、「坐骨神経痛」が対象病名と判定されないようにチェックテキストに変更を加えるためには、関連FP薬剤を決定しなければならない。ここで「関連FP薬剤」とは、複数存在するFP薬剤の中で新規病名と最も相関の高い薬剤をいう。
Here, “sciatica” is described in the old disease name. “Sciatica” is not included in the indication of the Serenal tablet, but because it includes the word “nerve”, it is determined as the name of the target disease in the matching process in
そこで、ステップ404において、グループB1中の薬剤と同一で、かつ、対象となった新規病名も同一の薬剤がグループB2のFP薬剤にあれば、当該FP薬剤を関連FP薬剤とする。
Therefore, in
次にステップ405では、グループB2をFP薬剤(ステップ404において関連FP薬剤とされた薬剤を除く)ごとにグループ化する。ステップ406において、同一の新規病名を有するレセプトがg件以上で、かつ、グループBのレセプト100件当りq件以上の割合で存在するグループのFP薬剤を関連FP薬剤とする。ここで、g、qは1以上の整数であり、各々の初期値はg=3、q=3と設定することができる。
Next, in
以上の処理により、複数のFP薬剤のうち新規病名と最も相関の高い薬剤が決定される。ステップ407では、関連FP薬剤についてレセプトの「旧病名」に対して合致した部分をチェックテキストから削除し、関連FP薬剤の対象病名となった新規病名をチェックテキストに加えるといった、チェックテキストの修正を行う。図17の場合には「セレナール錠」が関連FP薬剤と決定され、「セレナール錠」のチェックテキストにおける「神経」が削除され、新規病名そのものに対応した文字列「神経症」が追加される。
Through the above processing, a drug having the highest correlation with a new disease name is determined from among a plurality of FP drugs. In
なお、グループB3に関しては特段の処理を行わない。 Note that no special processing is performed for the group B3.
次に、グループC及びDについての処理(ステップ108において「GrC、D」)を説明する。グループC及びDには、対象病名が存在するのに「対象病名なし」と間違えて判定された薬剤(以下、FN薬剤という。)が含まれている可能性がある。また、FN薬剤には審査対象外薬剤が含まれている可能性があるので、ステップ110では審査対象外薬剤を決定するための処理を行う。ステップ110における処理の詳細は、図7を参照して説明する。図7は、審査対象外薬剤の決定処理のフローチャートである。 Next, processing for groups C and D (“GrC, D” in step 108) will be described. Groups C and D may include a drug (hereinafter referred to as an FN drug) that is mistakenly determined as “no target disease name” even though the target disease name exists. In addition, since there is a possibility that the FN drug includes a drug that is not subject to examination, in step 110, processing for determining a drug that is not subject to examination is performed. Details of the processing in step 110 will be described with reference to FIG. FIG. 7 is a flowchart of the non-examination drug determination process.
ここで、「審査対象外薬剤」とは、本発明のレセプト審査装置1において、レセプトにおける対象病名の有無にかかわらず後段のレセプト審査処理の対象としない薬剤をいう。実際の審査でも、一般に薬価が安く、解熱剤や整腸剤、胃薬、咳止めのように病名というよりは症状に対して用いられる薬剤は審査対象外となる場合が多いので、本実施形態ではこれらの所定の条件を満たす薬剤については審査対象外と判定して、当該薬剤の存在がレセプトの合否判定に影響を与えないようにしている。なお、審査対象外薬剤のデータはデータベース2においてテーブル化され(審査対象外薬剤テーブル)、審査対象外薬剤に該当する薬剤であるか否かの判定に利用される。審査対象外薬剤テーブルの構成例は図15に示すようになる。
Here, the “non-examination drug” refers to a drug that is not subject to subsequent reception examination processing in the
まず、ステップ501において、処理対象のレセプトを月ごとに全ての薬剤(無条件適応テーブル及び審査対象外薬剤テーブルに登録された薬剤を除く。)について、全ての傷病名を対象として再度ステップ107における照合処理を実行する。
First, in
この結果、新たにグループA’からD’までに分割できるので、ステップ502において、グループC’とグループD’に属するレセプトについて、対象病名が存在しない薬剤(以下、適応外薬剤という。)毎に再グループ化する。ここで、「適応外薬剤」としたのは、対象病名が存在するのに「対象病名なし」と間違えて判定された薬剤であるFN薬剤と区別するためである。
As a result, since it can be newly divided into groups A ′ to D ′, in
ステップ503では、ある適応外薬剤のグループに含まれるレセプト数がi以上で、かつ、グループC’及びD’に含まれるレセプト100件当りj以上で、かつ、当該適応外薬剤の薬価がe円未満の場合に、その薬剤を審査対象外薬剤とする。ここで、i、j、eはそれぞれ1以上の整数であり、初期値はi=20、j=10、e=10とすることができる。
In
以上により、グループC及びDのレセプトに含まれる審査対象外薬剤を決定することができる。次に、ステップ111においてFN検定処理を行う。FN検定処理とは、グループC及びD中の適応外薬剤と傷病名との相関を判定して、FN薬剤を決定する処理である。FN検定処理の詳細は図8を参照して説明する。
As described above, it is possible to determine non-examined drugs included in the Group C and D receipts. Next, in
ステップ601において、処理対象レセプト中の全ての傷病名を集計し、各傷病名の発現頻度(t1)を算出する。次にステップ602において、グループC及びDの処理対象レセプトを適応外薬剤ごとにグループ化する。続いてステップ603において、各グループごとにそこに含まれる傷病名を集計し、各傷病名の発現頻度(t2)を計算する。
In
ステップ604では、あるグループのレセプト件数がu以上で、かつ、その傷病名を含むレセプトの件数がグループC及びDのレセプト100件当りs以上の割合で、かつ、t2/t1 > k、の場合、その傷病名をその適応外薬剤と相関が強いと判定する。ここで、u、s、kは1以上の整数、初期値はn=5、s=3、k=10とすることができる。即ち、これにより当該適応外薬剤がグループC及びDにおけるFN薬剤であることが分かる。
In
グループDのレセプトについては、更に適応外薬剤と新規病名との相関を検定する。具体的には、ステップ605においてグループDのみを選択し、ステップ606において処理対象レセプトのグループDのうち、新規病名を含むレセプトを適応外薬剤ごとにグループ化する。
For group D receptors, the correlation between the off-label drug and the new disease name is further tested. Specifically, in
次にステップ607において、グループごとに、同一の新規病名を有するレセプト数がy以上で、かつ、グループDのレセプト100件当りz以上の割合で存在するものについて、その適応外薬剤と新規病名との相関が強いと判定する(y、zは1以上の整数、初期値はy=3、z=3)。
Next, in
ステップ608では、ステップ604及び607において薬剤と相関が強いと判定された傷病名を対応する薬剤のチェックテキストに追加する。
In
これにより、適応外薬剤の中からFN薬剤を排除することが可能となるので、ある薬剤について適応病名が存在するのに「対象病名なし」と間違えて判定されることがなくなり、本来「合格」のレセプトを「不合格」と間違えて判定されることを防止できる。 As a result, it becomes possible to exclude the FN drug from non-adapted drugs, so that there is no misjudgment of “no target disease name” even though there is an applicable disease name for a certain drug. Can be prevented from being mistakenly judged as “failed”.
以上によりチェックテキスト生成処理が終了する。次にレセプト審査処理に移行する。レセプト審査処理の詳細は図9を参照して説明する。図9のフローチャートに対応するプログラムは、内部記憶装置5内に格納され、RAM6に読み出されてCPU3により実行される。
Thus, the check text generation process ends. Next, the process proceeds to a receipt screening process. Details of the receipt screening process will be described with reference to FIG. A program corresponding to the flowchart of FIG. 9 is stored in the
まず、ステップ701において初期化処理として、合格リストと不合格リストをクリアする。次にステップ702において、審査対象のレセプトに対してステップ107に対応する照合処理を行う。ステップ702において合格と判定された場合(ステップ703において「YES」)には、ステップ704において当該レセプトが合格リストに追加される。
First, in
一方、ステップ702において不合格となったレセプト(ステップ703において「NO」)は、ステップ705でプリンタ8から印刷出力されると共に、表示部7に表示される。次にこの際の処理として、ステップ706において、オペレータに対しレセプトの修正を行うかどうかを問い合わせ、オペレータから修正命令を受け付けた場合(ステップ706において「YES」)には、ステップ707においてオペレータによる修正入力を受け付ける。修正入力の受付は、ここで示すようにリアルタイムで行うこともできるし、全ての処理の終了時にまとめて受け付けても良い。一方、オペレータから修正命令を受け付けない場合(ステップ706において「NO」)には不合格が確定し、ステップ708において対応するレセプトが不合格リストに追加される。
On the other hand, the receipt that failed in step 702 (“NO” in step 703) is printed out from the printer 8 in
以上のステップ702から708までの処理は、審査月の全てのレセプトについて実行される。
The processing from the
以上のように、本実施形態に対応する本発明によれば、テキストベースの適応症データを、オペレータである医師等の入力傾向を反映してカスタマイズしていくことができる。また、このカスタマイズは実際の審査にパスしたレセプトの内容を反映したものとなるので、審査にパスするレセプトかどうかの検査を効率的に行うことが可能である。 As described above, according to the present invention corresponding to the present embodiment, text-based indication data can be customized to reflect the input tendency of doctors who are operators. In addition, since this customization reflects the contents of a receipt that has passed the actual examination, it is possible to efficiently inspect whether the receipt passes the examination.
[その他の実施形態]
以上の処理(例えば上記実施形態では図3乃至図9に示したフローチャートに従った処理)をプログラムとしてCD−R、ROMやDVD−ROM、MO等の記憶媒体に記憶させ、この記憶媒体に記憶されているプログラムをコンピュータにより読み出させる(インストール、もしくはコピーさせる)ことで、このコンピュータは以上の処理を行うことができる。よって、この記憶媒体も本発明の範疇にあることは明白である。
[Other Embodiments]
The above processing (for example, processing according to the flowcharts shown in FIGS. 3 to 9 in the above embodiment) is stored as a program in a storage medium such as a CD-R, ROM, DVD-ROM, or MO, and stored in this storage medium. By reading (installing or copying) the stored program by the computer, the computer can perform the above processing. Therefore, it is obvious that this storage medium is also within the scope of the present invention.
Claims (9)
患者に対して行われた診療行為及び傷病名の情報を患者毎に関連づけて含むレセプトデータと、診療行為に適応可能な傷病名の情報を含むテキストデータの適応症データとを記憶する記憶手段と、
前記適応症データを編集して診療行為に適応可能な傷病名を判定するためのチェックデータを、前記適応症データを、文又は分節を区切るための記号の有無に基づいて分離し、特定の文字列を除去し、前後の文字列の一部が重複するように所定の文字数で分割することにより、該診療行為毎に予め生成する生成手段と、
審査月の患者毎の前記レセプトデータから第1の患者と関連づけられた該審査月の第1の診療行為情報と第1の傷病名情報とを抽出する第1の抽出手段と、
抽出された前記第1の診療行為情報に対応するチェックデータと、前記第1の診療行為情報と、前記第1の傷病名情報とを利用して、前記第1の患者の該審査月のレセプトデータに、前記第1の診療行為情報に含まれる診療行為に適応可能な傷病名の傷病名情報が、該第1の診療行為情報に含まれる全ての診療行為について含まれるか否かを判定する第1の判定手段と、
前記判定の結果に基づいて前記患者毎のレセプトデータの合否を決定する決定手段とを備え、
前記生成手段は、
前記審査月を含む複数月の患者毎の前記レセプトデータから、患者毎の該複数月の第2の診療行為情報と第2の傷病名情報とを抽出する第2の抽出手段と、
前記第2の傷病名情報に基づき、前記審査月に新規に追加された傷病名に対応する傷病名情報の有無を前記患者毎に判別する判別手段と、
前記第2の診療行為情報に対応する前記チェックデータと、前記第2の診療行為情報と、前記第2の傷病名情報とを利用して、前記複数月のレセプトデータに、前記第2の診療行為情報に対応する診療行為に適用可能な傷病名の傷病名情報が、該第2の診療行為情報に含まれる全ての診療行為について含まれるか否かを前記患者毎に判定する第2の判定手段と、
前記第2の判定手段により、含まれると判定され、かつ、前記判別手段により新規に追加された傷病名があると判定された場合に、前記第2の診療行為情報に含まれる診療行為に対応するチェックデータのうち前記新規に追加された傷病名の文字列を含むチェックデータから、前記第2の傷病名情報に含まれる傷病名のうち前記新規に追加された傷病名以外の傷病名の少なくとも一部と一致する文字列を削除するとともに、該新規に追加された傷病名の文字列を追加する編集手段と
を備え、前記チェックデータを予め生成する
ことを特徴とするレセプト審査装置。 A receipt screening device,
A storage means for storing receipt data including information on a medical practice performed on a patient and a name of a wound and disease in association with each patient, and indication data of text data including information on a name of a wound and disease applicable to a medical practice; ,
The check data for determining the name of the disease applicable to the medical practice by editing the indication data is separated from the indication data based on the presence or absence of a symbol for separating a sentence or a segment, and a specific character Generating means for generating in advance for each medical practice by removing the column and dividing the character string by a predetermined number so that a part of the preceding and following character strings overlaps;
First extraction means for extracting, from the receipt data for each patient in the examination month, first medical practice information and first wound name information associated with the first patient;
Using the check data corresponding to the extracted first medical practice information, the first medical practice information, and the first injury name information, a receipt of the examination month of the first patient It is determined whether or not the data includes the names of wounds and sickness names that can be applied to the medical practice included in the first medical practice information for all the medical practices included in the first medical practice information. First determination means;
Determining means for determining acceptance / rejection of the receipt data for each patient based on the result of the determination ;
The generating means includes
Second extraction means for extracting second medical practice information and second wound name information for each patient from the receipt data for each patient for a plurality of months including the examination month;
Based on the second wound name information, a determination means for determining for each patient whether or not there is wound name information corresponding to a wound name newly added in the examination month,
Using the check data corresponding to the second medical practice information, the second medical practice information, and the second injury name information, the second medical examination data is included in the multi-month receipt data. Second determination for determining for each patient whether or not injury name information of an injury and illness name applicable to an operation information corresponding to the operation information is included for all the medical operations included in the second medical operation information Means,
Corresponding to the medical practice included in the second medical practice information when it is judged by the second judgment means that it is determined that it is included and there is a newly added injury / illness name by the discrimination means From the check data including the character string of the newly added wound name among the check data to be checked, at least of the wound names other than the newly added wound name among the wound names included in the second wound name information Editing means for deleting a character string that matches a part and adding a character string of the newly added disease name
The provided, receipt examination apparatus characterized that you previously generate the check data.
該レセプト装置の制御方法は、
審査月の患者毎の前記レセプトデータから第1の患者と関連づけられた該審査月の第1の診療行為情報と第1の傷病名情報とを抽出する第1の抽出工程と、
抽出された前記第1の診療行為情報に対応するチェックデータと、前記第1の診療行為情報と、前記第1の傷病名情報とを利用して、前記第1の患者の該審査月のレセプトデータに、前記第1の診療行為情報に含まれる診療行為に適応可能な傷病名の傷病名情報が、該第1の診療行為情報に含まれる全ての診療行為について含まれるか否かを判定する第1の判定工程と、
前記判定の結果に基づいて前記患者毎のレセプトデータの合否を決定する決定工程と
を備え、
前記生成部は、
前記審査月を含む複数月の患者毎の前記レセプトデータから、患者毎の該複数月の第2の診療行為情報と第2の傷病名情報とを抽出する第2の抽出手段と、
前記第2の傷病名情報に基づき、前記審査月に新規に追加された傷病名に対応する傷病名情報の有無を前記患者毎に判別する判別手段と、
前記第2の診療行為情報に対応する前記チェックデータと、前記第2の診療行為情報と、前記第2の傷病名情報とを利用して、前記複数月のレセプトデータに、前記第2の診療行為情報に対応する診療行為に適用可能な傷病名の傷病名情報が、該第2の診療行為情報に含まれる全ての診療行為について含まれるか否かを前記患者毎に判定する第2の判定手段と、
前記第2の判定手段により、含まれると判定され、かつ、前記判別手段により新規に追加された傷病名があると判定された場合に、前記第2の診療行為情報に含まれる診療行為に対応するチェックデータのうち前記新規に追加された傷病名の文字列を含むチェックデータから、前記第2の傷病名情報に含まれる傷病名のうち前記新規に追加された傷病名以外の傷病名の少なくとも一部と一致する文字列を削除するとともに、該新規に追加された傷病名の文字列を追加する編集手段と
を備え、前記チェックデータを予め生成する
ことを特徴とするレセプト審査装置の制御方法。 A storage unit for storing receipt data including information on a medical practice performed on a patient and a name of a wound and disease in association with each patient, and indication data of text data including information on a name of a wound that can be applied to a medical practice The check data for determining the name of the disease applicable to the medical practice by editing the indication data, separating the indication data based on the presence or absence of a symbol for separating a sentence or a segment, A method for controlling a receptor apparatus including a generation unit that generates a character string in advance and divides the character string by a predetermined number of characters so that a part of the character string before and after the character string overlaps,
The control method of the receptor apparatus is as follows:
A first extraction step of extracting first medical practice information and first wound name information associated with the first patient from the receipt data for each patient in the examination month;
Using the check data corresponding to the extracted first medical practice information, the first medical practice information, and the first injury name information, a receipt of the examination month of the first patient It is determined whether or not the data includes the names of wounds and sickness names that can be applied to the medical practice included in the first medical practice information for all the medical practices included in the first medical practice information. A first determination step;
A determination step for determining acceptance / rejection of the receipt data for each patient based on the result of the determination, and
The generator is
Second extraction means for extracting second medical practice information and second wound name information for each patient from the receipt data for each patient for a plurality of months including the examination month;
Based on the second wound name information, a determination means for determining for each patient whether or not there is wound name information corresponding to a wound name newly added in the examination month,
Using the check data corresponding to the second medical practice information, the second medical practice information, and the second injury name information, the second medical examination data is included in the multi-month receipt data. Second determination for determining for each patient whether or not injury name information of an injury and illness name applicable to an operation information corresponding to the operation information is included for all the medical operations included in the second medical operation information Means,
Corresponding to the medical practice included in the second medical practice information when it is judged by the second judgment means that it is determined that it is included and there is a newly added injury / illness name by the discrimination means From the check data including the character string of the newly added wound name among the check data to be checked, at least of the wound names other than the newly added wound name among the wound names included in the second wound name information Editing means for deleting a character string that matches a part and adding a character string of the newly added disease name
The provided method for controlling a receipt examination apparatus characterized that you previously generate the check data.
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