JP4034741B2 - 診療支援システム - Google Patents

Description

本発明は、医療情報システム、特に、蓄積された診療支援知識により医師の診療を支援する診療支援システムに関する。

近年、より質の高い保険医療サービスを提供するために、ＥＢＭ（Evidence-Based Medicine）の実践が重要な考え方となっている。一方、システムのネットワーク化、診療データを電子的に管理する電子カルテシステム等の医療システムの普及に伴い、大規模な医療データベースが構築されつつある。これにより、データベースから診断根拠を導出し、知識データベースとして蓄積することが可能になり、今後は、各医療機関で、蓄積された知識に基づき、ＥＢＭを実践し質の高いサービスを提供することができる。

一方、ヒトゲノム計画がほぼ終了し、国内外の研究機関は遺伝子情報を医薬品開発や医療技術開発に応用するための研究開発に注力している。遺伝子情報を利用すれば、家族性の乳がんや大腸がんのように少数の遺伝子で特定できる疾患や、今後増加しつつある動脈硬化症等の生活習慣病のように複数の遺伝子が絡み合い、さらには環境的要因が関係する多因子疾患についての早期発見や、効果的な予防を行うことができる。

このことから、今後、診療現場でＥＢＭを実践するには、遺伝子情報を含め蓄積された膨大な知識データベースから、患者に合ったリスクや予防の知識を効率的に抽出し、提示するシステムが必要となる。

従来、知識データベースを用いた医療情報システムとして、例えば、特許文献１（特開平７−９５９６１号）「医用診断システム」がある。このシステムでは、ルール型データベースを用いており、問診、診断、検査等の各検査項目を幾つかのレンジに分割し、各疾患に関連して、そのレンジ値を用いた条件の組み合わせと、その判定レベルを定義する。各検査項目の入力後、該当レンジ値を抽出し、そのレンジ値より各条件の組み合わせを満たすか否かを判定する。満たした条件の組み合わせに該当する疾患情報を検索し、同一疾患の結果が得られる場合は、判定レベルが重症の方の疾患情報をとって、出力する。

特開平７−９５９６１号公報

しかしながら、前述の従来技術の判定論理では、入力された検査項目の値から、各条件を満たすか否かを判定するため、未入力の検査項目を含む条件の組み合わせに対しては判定できない。また、疾患特定における判定精度と判定効率を上げることが目的であるため、予防に関する論理は考慮されていない。

本発明の目的は、未入力の医療データを含む知識も検索し、更にリスクだけでなく予防に関する知識を提示し、医師の診療を支援する診療支援システムを提供することにある。

前記課題を解決するために、本発明の診療支援システムは、ある診療時点における患者のリスクを示すために、データベースに蓄えられたリスクに関する知識のうち、上記診療時点における患者の状態に対して矛盾する知識を除外して提示する。これにより、未入力の医療データを含む知識を残して提示することが可能になり、例えば、未入力の医療データが検査項目ならば、リスクを判定するためにも、ただちに医師に検査を行うよう示唆できる。また、本発明の診療支援システムは、ある診療時点において今後の予防策を示すために、データベースに蓄えられた予防に関する知識のうち、上記診療時点における患者の状態に対して、遺伝子型等の治療によって改善不可能な項目にのみ矛盾する知識を除外して提示する。これにより、治療によって改善可能な項目を含む知識を、上記診療時点における患者の状態に合致しなくても残されるため、具体的な予防策として提示できる。

本発明の診療支援システム及び診療支援情報提示方法によれば、膨大な医療データから患者に合致した診療支援知識を効率的に抽出でき、医師の診療を支援することが可能となる。

図１は、本発明の各実施例に共通なシステム構成図を示し、入出力手段１１、診療支援知識検索部１２、記憶手段１３から成る。

入出力手段１１には、患者ＩＤや入院日等の患者又は患者の診療時点を特定するデータを入力する患者診療時点入力部１１１と、診療支援情報の種類、即ち疾病や重症度や薬剤副作用や治療予後等を入力するルール種別入力部１１２と、診療支援知識検索部１２で検索したルールを出力するルール出力部１１３を含む。

記憶手段１３には、患者のあらゆる臨床データを格納する医療データ記憶部１３１と、診療支援知識を相関ルール形式で記述した相関ルール記憶部１３２と、ルール種別定義部１３３とを含む。

相関ルールとは、項目間の相関性を示すルールであり、「〜ならば、〜である」というｉｆ−ｔｈｅｎ形式をとる。また、ｉｆを構成する項目名と値の組み合わせを「前提部」、ｔｈｅｎを構成する項目名と値の組み合わせを「結論部」と呼ぶ。相関ルール記憶部１３２には、結論部がリスク内容、例えば疾患：あり、重症度：重症、薬剤副作用：あり、等を示すリスクルールや、結論部が予防対象、例えば疾患：なし、重症度：軽症、薬剤副作用：なし、検査値：正常値、等を示す予防ルールを蓄積する。

診療支援知識検索部１２では、医師が、ルールを検索するために必要な情報を入出力手段１１において入力すると、種別ルール検索ステップ１２３、医療データ検索ステップ１２１、矛盾ルール除外ステップ１２２により、指定した患者又は患者の診療時点に合わせて必要なルールを相関ルール記憶部１３２より検索し、ルール出力部１１３に表示する。

図２Ａは実施例１における診療支援知識検索部１２の処理手順を、図２Ｂは実施例２における診療支援知識検索部１２の処理手順を、それぞれ、示すものである。

図３Ａは、実施例１、実施例２および実施例３における相関ルール記憶部１３２に含まれる前提部テーブル３１のテーブル構成図を示す。図３Ｂは、実施例１、実施例２および実施例３における相関ルール記憶部１３２に含まれる結論部テーブル３２のテーブル構成図を示す。図３Ｃは、実施例１、実施例２および実施例３における相関ルール記憶部１３２に含まれるルール表示テーブル３３のテーブル構成図を示す。図３Ｄは、実施例１、実施例２および実施例３における相関ルール記憶部１３２に含まれる評価値テーブル３４のテーブル構成図を示す。前提部テーブル３１、結論部テーブル３２、ルール表示テーブル３３、評価値テーブル３４は、ルールＩＤをキーに相互のテーブルを参照する。前提部テーブル３１及び結論部テーブル３２は、ルールに含まれる項目と値の組み合わせを登録し、ルールの検索に用いる。ルール表示テーブル３３は前提部や結論部の表示名を登録し、評価値テーブル３４は各ルールに対する評価値を登録し、共にルールの表示に用いる。
なお、本願明細書及び図面において、ＡＰは狭心症（angina pectoris）、ＨＴは高血圧（hypertension）、ＭＩは心筋梗塞（myocardial infarction）、ＳＭＩは無症状心筋梗塞（silent myocardial infarction）を表す。

図４Ａは、実施例１および実施例２における医療データ記憶部１３１における項目マスタテーブル４１のテーブル構成図を示す。項目マスタテーブル４１は各項目を管理し、データベース名、項目名、項目分類名等を登録する。医療データのテーブルは、患者基礎情報テーブル、危険因子情報テーブル、入院時の病名等の入院基本情報テーブル等があり、患者ＩＤや入院ＩＤ毎に登録される。図４Ｂは、実施例１および実施例２における医療データ記憶部１３１における危険因子情報テーブル４２のテーブル構成図を示す。危険因子情報テーブル４２は、危険因子情報テーブルの例であり、糖尿病有無等の生活習慣病に対する危険因子の情報を登録する。

図５Ａは、実施例３における診療支援知識検索部１２の処理手順を示す。図５Ｂは、実施例３における医療データ記憶部１３１におけるルール種別定義部１３３のテーブル構成図を示す。ルール種別定義部１３３は、ルール種別と、リスクか予防かの診療支援目的と、ルール種別や診療支援目的に対応するルールを検索するためのデータベース問い合わせ文を登録する。例えば、レコードの例としては、「ルール種別＝疾患」「診療支援目的＝リスク」の場合、「ＳＥＬＥＣＴ 結論部．ルールＩＤ ＦＲＯＭ 結論部 ＷＨＥＲＥ 項目分類名＝‘病名’ ＡＮＤ ＮＯＴ 値＝‘なし’」となる。これは、「疾患のリスク」に関するルールは、結論部が「疾患が発症した」という意味の情報を含むルールを検索する、という内容の問い合わせ文を定義している。

（実施例１）
実施例１は、データベースに蓄積されたリスクに関する診療支援知識を検索し、現在の患者状態に合った診療支援知識を表示するシステムを示す。

まず、図２Ａより、実施例１における処理手順について説明する。

診療支援知識検索部１２における医療データ検索ステップ１２１では、ステップ２０１〜ステップ２０５を実行する。

ステップ２０１では、患者診療時点入力部１１１より入力された患者ＩＤや入院日等の患者又は患者の診療時点を特定するデータに基づき、例えば医療データ記憶部１３１の入院基本情報テーブルから、患者の診療時点を特定する情報、例えば、「入院ＩＤ＝３５６」を取得する。ステップ２０２では、リスクルールは、結論部が「病気や副作用等が発症した」という意味の情報を含むルールなので、ルール表示テーブル３３に示す全リスクルールは、「ルールＩＤ＝１、２、３、４、９」となり、前提部テーブル３１よりルールＩＤをキーに項目Ｎｏを検索し、「項目Ｎｏ＝１０３、１０４、１０１、１０５、１０６、１０２、１０７、１０９、１１２」を取得する。ステップ２０３では、項目マスタテーブル４１より、ステップ２０２で取得した項目Ｎｏをキーにテーブル名とテーブル項目名を検索する。例えば、「項目Ｎｏ＝１０８」については、「テーブル名＝危険因子情報」と「テーブル項目名＝喫煙」となる。ステップ２０４では、ステップ２０３で取得したテーブル名、上記例では、危険因子情報テーブル４２より、ステップ２０１で取得した「入院ＩＤ＝３５６」をキーに、ステップ２０３で取得した項目「喫煙」を検索し、該当値「喫煙中」を取得する。ステップ２０５では、ステップ２０２で得られた全ての項目Ｎｏに対する値を取得したかを判定し、取得済みであればステップ２０６に進み、未取得であればステップ２０３に戻る。

診療支援知識検索部１２における矛盾ルール除外ステップ１２２では、ステップ２０６〜ステップ２０９を実行する。

ステップ２０６では、ステップ２０３〜ステップ２０５で取得した値に対して矛盾するルールＩＤを検索するデータベース問い合わせ文を自動的に作成する。例えば、ステップ２０３〜ステップ２０５で取得した値が、「性別：Ｍ、虚血性心疾患家族歴：なし、ＣＫ１：Ｃ／Ｃ、病名：ＡＰ・ＨＴ、喫煙：喫煙中、糖尿病：あり、薬剤名：薬剤Ａ・薬剤Ｄ、ＣＫ２及びＣＫ３及びＣＫ４はデータ無し」であるとする。この値に対する矛盾ルールのＳＱＬ形式の問い合わせ文は、「ＳＥＬＥＣＴ 前提部．ルールＩＤ ＦＲＯＭ 前提部 ＷＨＥＲＥ （前提部項目名＝‘性別' ＡＮＤ ＮＯＴ 前提部値＝‘Ｍ'） ＯＲ （前提部項目名＝‘虚血性心疾患家族歴' ＡＮＤ ＮＯＴ 前提部値＝‘なし'） ＯＲ （前提部項目名＝‘ＣＫ１' ＡＮＤ ＮＯＴ 前提部値＝‘Ｃ／Ｃ’） ＯＲ （前提部項目名＝‘病名' ＡＮＤ ＮＯＴ （前提部値＝‘ＡＰ' ＯＲ 前提部値＝‘ＨＴ'））ＯＲ （前提部項目名＝‘喫煙' ＡＮＤ ＮＯＴ 前提部値＝‘喫煙中'） ＯＲ （前提部項目名＝‘糖尿病' ＡＮＤ ＮＯＴ 前提部値＝‘あり’） ＯＲ （前提部項目名＝‘薬剤名' ＡＮＤ ＮＯＴ （前提部値＝‘薬剤Ａ' ＯＲ 前提部値＝‘薬剤Ｄ'））」となる。

ステップ２０７では、上記問い合わせ文を実行し、該当するルールＩＤを検索する。ここで得られる矛盾ルールは、ＣＫ１の値が異なることから「ルールＩＤ＝１」のルール、虚血性心疾患家族歴の値が異なることから「ルールＩＤ＝４」のルール、性別の値が異なることから「ルールＩＤ＝９」のルールとなる。

ステップ２０８では、全リスクルール「ルールＩＤ＝１、２、３、４、９」から、ステップ２０７で取得した矛盾ルールのルールＩＤ「ルールＩＤ＝１、４、９」を除外する処理を行う。

ステップ２０９では、ステップ２０８で得られた「ルールＩＤ＝２、３」より、ルール表示テーブル３３及び評価値テーブル３４を検索し、該当する前提部名、結論部名、各種評価値を検索し、ルール表示部１３１に表示する。この内、例えば「ルールＩＤ＝２」のルールについては、「ＣＫ３の遺伝子型がＡ／ＡかつＣＫ４の遺伝子型がＡ／Ａで、虚血性心疾患家族歴がなく、性別が男性の患者は、ＭＩ（心筋梗塞）になる可能性がある」を意味する。ルール表示部１３１に表示された上記患者のデータ、即ちステップ２０３〜ステップ２０５で取得した値をみると、「性別：Ｍ、〜、ＣＫ２及びＣＫ３及びＣＫ４はデータ無し」とあり、ＣＫ３及びＣＫ４は測定していないため、医師は、ただちに測定して危険性をみる必要があることが判る。

また、検索の高速化を図るために、矛盾ルール除外ステップ１２２において、ステップ２０７では矛盾ルールを検索せず、ステップ２０８において、ステップ２０６で作成した問い合わせ文から全リスクルールより矛盾ルールを除外する問い合わせ文を作成し、一つの問い合わせ文により一括で検索を行う形式をとってもよい。一括検索時のＳＱＬ形式の問い合わせ文は、
「（ＳＥＬＥＣＴ 結論部．ルールＩＤ ＦＲＯＭ 結論部 ＷＨＥＲＥ 項目分類名＝‘病名’ ＡＮＤ ＮＯＴ 値＝‘なし’）
ＭＩＮＵＳ
（ＳＥＬＥＣＴ 前提部．ルールＩＤ ＦＲＯＭ 前提部 ＷＨＥＲＥ （前提部項目名＝‘性別’ ＡＮＤ ＮＯＴ 前提部値＝‘Ｍ’） ＯＲ （前提部項目名＝‘虚血性心疾患家族歴’ ＡＮＤ ＮＯＴ 前提部値＝‘なし’） ＯＲ （前提部項目名＝‘ＣＫ１’ ＡＮＤ ＮＯＴ 前提部値＝‘Ｃ／Ｃ’） ＯＲ （前提部項目名＝‘病名’ ＡＮＤ ＮＯＴ （前提部値＝‘ＡＰ’ ＯＲ 前提部値＝‘ＨＴ’））ＯＲ （前提部項目名＝‘喫煙’ ＡＮＤ ＮＯＴ 前提部値＝‘喫煙中’） ＯＲ （前提部項目名＝‘糖尿病’ ＡＮＤ ＮＯＴ 前提部値＝‘あり’） ＯＲ （前提部項目名＝‘薬剤名’ ＡＮＤ ＮＯＴ （前提部値＝‘薬剤Ａ’ ＯＲ 前提部値＝‘薬剤Ｄ’）））」となる。

このように、本発明では、医療データに矛盾するルールを除外して検索することにより、上記「ルールＩＤ＝２」のルールのＣＫ３やＣＫ４のような医療データのない項目に対するルールを提示でき、危険性だけでなく見落としている検査をも示唆することができる。

（実施例２）
実施例２は、データベースに蓄積された予防に関する診療支援知識を検索し、現在の患者状態に合った診療支援知識を表示するシステムを示す。

予防ルールでは、例えば疾患については、疾患を発症しないためには、どのような予防策をとれば良いかを示す必要がある。そのためには、結論部が「疾患が発症しない」となるルールの前提部を示せばよい。しかしながら、前提部の中に、今後予防策をとっても変わらない変更不可能な項目、例えば性別や年齢や遺伝子型を含み、その値が現医療データに一致しない場合は、その前提部はその患者に適さない。そこで、診療支援知識検索部１２における矛盾データ除外ステップ１２２では、前提部が医療データの変更不可能な項目の値にのみ矛盾するルールを除外する処理を行う。

まず、図２Ｂより、実施例２における処理手順について説明する。

診療支援知識検索部１２における医療データ検索ステップ１２１では、ステップ２０１〜ステップ２０５を実行する。

ステップ２０１では、患者診療時点入力部１１１より入力された患者の診療時点を特定する情報、例えば、「入院ＩＤ＝３５６」を取得する。ステップ２０２では、予防ルールは、結論部が「疾患や副作用等が発症しない」という意味の情報を含むルールなので、ルール表示テーブル３３に示す全予防ルールは、「ルールＩＤ＝５、６、７、８、１０」となり、前提部テーブル３１よりルールＩＤをキーに項目Ｎｏを検索し、「項目Ｎｏ＝１０３、１０８、１１２、１１０、１０４、１１１」を取得する。ステップ２０３〜ステップ２０５では、実施例１と同様に、ステップ２０２で得られた項目Ｎｏに該当する各値を検索する。

診療支援知識検索部１２における矛盾ルール除外ステップ１２２では、ステップ２０６〜ステップ２０９を実行する。

ステップ２０６では、ステップ２０３〜ステップ２０５で取得した値のうち、変更不可能な項目に対して矛盾するルールＩＤを検索するデータベース問い合わせ文を自動的に作成する。ここでは、項目マスタテーブル４１の「不変項目フラグ＝ＴＲＵＥ」となる項目が変更不可能な項目を示す。例えば、ステップ２０３〜ステップ２０５で取得した値が、「ＣＫ１：Ｃ／Ｃ、喫煙：喫煙中、高脂血症：あり、高血圧：あり、薬剤名：薬剤Ａ・薬剤Ｄ、ＣＫ２はデータ無し」であるとする。変更不可能な項目は、ＣＫ１のみであるため、矛盾ルールのＳＱＬ形式の問い合わせ文は、「ＳＥＬＥＣＴ 前提部．ルールＩＤ ＦＲＯＭ 前提部 ＷＨＥＲＥ （前提部項目名＝‘ＣＫ１’ ＡＮＤ ＮＯＴ 前提部値＝‘Ｃ／Ｃ’）」となる。

ステップ２０７では、上記問い合わせ文を実行し、該当するルールＩＤを検索する。ここで得られる矛盾ルールは、ＣＫ１の値のみが異なるルールであるため、「ルールＩＤ＝７」のルールとなる。ステップ２０８では、全予防ルール「ルールＩＤ＝５、６、７、８、１０」からステップ２０７で取得した矛盾ルールのルールＩＤ「ルールＩＤ＝７」を除外する処理を行う。ステップ２０９では、ステップ２０８で得られた「ルールＩＤ＝５、６、８、１０」より、ルール表示テーブル３３及び評価値テーブル３４を検索し、該当する前提部名、結論部名、各種評価値を検索し、ルール表示部１３１に表示する。

この内、例えば、「ルールＩＤ＝５」のルールは、「ＣＫ１の遺伝子型がＣ／Ｃで、喫煙をせず、薬剤名Ｃを服用する患者は、ＳＭＩ（無症候性心筋梗塞）に罹らず、副作用も出ない可能性がある」を意味する。上記患者のデータ、即ちステップ２０３〜ステップ２０５で取得した値をみると、遺伝子型がＣ／Ｃであり、喫煙中で薬剤Ｃも未だ服用していないことから、医師は、この患者の遺伝子型であれば、ＳＭＩを予防するためには、患者に喫煙を止めるよう指導し、副作用もないことから薬剤Ｃを投与すれば良いことが判る。

また、「ルールＩＤ＝８」のルールは、「ＣＫ２の遺伝子型がＡ／Ａで高血圧でない患者は、ＳＭＩに罹らない可能性がある」を意味する。上記患者のデータをみると、ＣＫ２は測定していないことから、医師は、ＳＭＩを予防するために、まずＣＫ２の遺伝子型を測定し、結果がＡ／Ａであれば高血圧の治療を施せば良いことが判る。

以上のように、矛盾ルールを除外する上で変更不可能な項目のみを対象とすることで、上記「ルールＩＤ＝５、８」のルールのように、変更可能な項目で患者の状態に一致しない項目が具体的な予防策として提示でき、医師の具体的な予防計画立案を支援できる。

また、変更不可能な項目に対して患者の状態に合致するルールを検索するのではなく、矛盾するルールを実施例１と同様に、除外することで、上記「ルールＩＤ＝８」のルールのように、遺伝子型のような、未測定の変更不可能な項目に対する医師の情報収集も示唆することができる。

（実施例３）
実施例３は、ルールを種類別に群分けし、その群分けロジックを定義したテーブルを用いてルールを種類別に表示するシステムを示す。

まず、図５Ａより、実施例３の処理手順について、種類として疾患をとり、リスクルールを表示する例で説明する。

診療支援知識検索部１２における種別ルール検索ステップ１２３では、ステップ５０１〜ステップ５０３を実行する。

ステップ５０１では、ルール種別入力部１１２より入力された医師の参照したい診断支援情報の種類、ここでは「ルール種別＝疾患」を取得する。ステップ５０２では、ルール種別定義部１３３を検索し、取得した種別＝疾患と、目的＝リスクに対応する問い合わせ文を検索する。ステップ５０３では、ステップ５０２の問い合わせ文を実行し、該当するルール、即ち、結論部が「疾患が発症した」という意味の情報を含むルールのルールＩＤを検索し、「ルールＩＤ＝１、２、３、４」を取得する。

診療支援知識検索部１２における医療データ検索ステップ１２１では、ステップ５０４〜ステップ５０８を実行する。

ステップ５０４では、患者診療時点入力部１１１より入力された患者の診療時点を特定する情報、例えば、「入院ＩＤ＝３５６」を取得する。ステップ５０５では、前提部テーブル３１より「ルールＩＤ＝１、２、３、４」をキーに項目Ｎｏを検索し、「項目Ｎｏ＝１０３、１０４、１０１、１０５、１０６、１０２、１０７、１０９、１０８、１１２」を取得する。ステップ５０６〜ステップ５０８では、実施例１及び実施例２と同様に、ステップ５０５で得られた項目Ｎｏに該当する各値を検索する。

診療支援知識検索部１２における矛盾ルール除外ステップ１２２では、ステップ５０９〜ステップ５１２を実行する。

ステップ５０９では、ステップ５０６〜ステップ５０８で取得した値に対して矛盾するルールＩＤを検索するデータベース問い合わせ文を自動的に作成する。例えば、ステップ５０６〜ステップ５０８で取得した値が、「性別：Ｍ、虚血性心疾患家族歴：なし、ＣＫ１：Ｃ／Ｃ、病名：ＡＰ・ＨＴ、喫煙：喫煙中、糖尿病：あり、ＣＫ２及びＣＫ３及びＣＫ４はデータ無し」であるとする。矛盾ルールのＳＱＬ形式の問い合わせ文は、「ＳＥＬＥＣＴ 前提部．ルールＩＤ ＦＲＯＭ 前提部 ＷＨＥＲＥ （前提部項目名＝‘性別’ ＡＮＤ ＮＯＴ 前提部値＝‘Ｍ'） ＯＲ （前提部項目名＝‘虚血性心疾患家族歴' ＡＮＤ ＮＯＴ 前提部値＝‘なし’） ＯＲ （前提部項目名＝‘ＣＫ１' ＡＮＤ ＮＯＴ 前提部値＝‘Ｃ／Ｃ’） ＯＲ （前提部項目名＝‘病名' ＡＮＤ ＮＯＴ （前提部値＝‘ＡＰ' ＯＲ 前提部値＝‘ＨＴ'）） ＯＲ （前提部項目名＝‘喫煙' ＡＮＤ ＮＯＴ 前提部値＝‘喫煙中'） ＯＲ （前提部項目名＝‘糖尿病' ＡＮＤ ＮＯＴ 前提部値＝‘あり’）」となる。ステップ５１０では、上記問い合わせ文を実行し、該当するルールＩＤを検索する。

ここで得られる矛盾ルールは、ＣＫ１の値が異なることから「ルールＩＤ＝１」のルール、虚血性心疾患家族歴の値が異なることから「ルールＩＤ＝４」のルールとなる。ステップ５１１では、ステップ５０３で取得した疾患のリスクルールに該当する「ルールＩＤ＝１、２、３、４」からステップ５１０で取得した矛盾ルールのルールＩＤ「ルールＩＤ＝１、４」を除外する処理を行う。ステップ５１２では、ステップ５１０で得られた「ルールＩＤ＝２、３」より、ルール表示テーブル及び評価値テーブルを検索し、該当する前提部名、結論部名、各種評価値を検索し、ルール表示部１３１に表示する。

また、実施例１と同様、検索の高速化を図るために、種別ルール検索ステップ１２３のステップ５０３及び矛盾ルール除外ステップ１２２のステップ５１０ではルールを検索せず、ステップ５１１において、両問い合わせ文から、ルール種別に対応するルールより矛盾ルールを除外する問い合わせ文を作成し、一つの問い合わせ文により一括で検索を行う形式をとってもよい。一括検索時のＳＱＬ形式の問い合わせ文は、
「（ＳＥＬＥＣＴ 結論部．ルールＩＤ ＦＲＯＭ 結論部 ＷＨＥＲＥ 項目分類名＝‘病名’ ＡＮＤ ＮＯＴ 値＝‘なし’）
ＭＩＮＵＳ
（ＳＥＬＥＣＴ 前提部．ルールＩＤ ＦＲＯＭ 前提部 ＷＨＥＲＥ （前提部項目名＝‘性別' ＡＮＤ ＮＯＴ 前提部値＝‘Ｍ'） ＯＲ （前提部項目名＝‘虚血性心疾患家族歴' ＡＮＤ ＮＯＴ 前提部値＝‘なし’） ＯＲ （前提部項目名＝‘ＣＫ１' ＡＮＤ ＮＯＴ 前提部値＝‘Ｃ／Ｃ’） ＯＲ （前提部項目名＝‘病名' ＡＮＤ ＮＯＴ （前提部値＝‘ＡＰ' ＯＲ 前提部値＝‘ＨＴ'）） ＯＲ （前提部項目名＝‘喫煙' ＡＮＤ ＮＯＴ 前提部値＝‘喫煙中'） ＯＲ （前提部項目名＝‘糖尿病' ＡＮＤ ＮＯＴ 前提部値＝‘あり’））」となる。

なお、例えば、副作用リスクのルールを検索する場合には、ステップ５０２において、ルール種別定義テーブル５１より、「ルール種別＝副作用」「目的＝リスク」に該当する問い合わせ文を検索し、その他の処理は本例と全く同様となる。このように、種類別にルールを検索するためには、ルールの群分けのロジックを直接テーブルに定義すればよく、これにより、ルールの種類の一括変更が行え、種類の仕様変更も容易に行える。

（実施例４）
図６に実施例４から実施例６における画面展開例を示す。実施例４は、ルールの検索に用いた患者の医療データと、リスクに関するルールと、予防に関するルールから具体的な予防策を提示する。

図６に示すように、患者診療時点入力部１１１には入院中の患者及びその入院日一覧を表示し、例えば、「患者ＩＤ＝１０００５の入院日＝２００３／６／３０」を選択する。次にルール種別入力部１１２には、診断支援情報の種類、例えば、薬剤副作用、疾患、疾患や病態等の重症度を表示する。例えば、「ルール種別＝疾患」を選択すると、ルール出力部１１３を表示し、患者ＩＤ＝１０００５の入院日＝２００３／６／３０の状態に合致した疾患に関する診療支援情報を表示する。ルール出力部１１３は、医療データ表示部６１、リスクルール表示部６２、予防ルール表示部６３から構成される。

医療データ表示部６１には、リスクルール表示部６２及び予防ルール表示部６３で表示するルールの絞込みに用いた医療データ、即ち、全ルールの前提部に含まれる項目に対する現医療データを表示する。図６では、現在の患者のデータは、性別：Ｍ、虚血性心疾患家族歴：なし、ＣＫ１：Ｃ／Ｃ、病名：ＡＰ・ＨＴ、薬剤名：薬剤Ａ・薬剤Ｄ、喫煙：喫煙中、糖尿病：あり、高脂血症：あり、高血圧：あり、であることを示す。

リスクルール表示部６２には、結論部が「疾患が発症した」となるルールのうち、前提部が上記医療データの各値に矛盾しないルールを検索し、評価値と共に表示する。これに対して、予防ルール表示部６３には、結論部が「疾患が発症しない」ルールのうち、前提部が上記医療データの変更不可能な項目の各値にのみ矛盾しないルールを検索し、評価値と共に表示する。

評価値には、ｓｕｐｐ（支持度）６２１、ｃｏｎｆ（確信度）６２２、ｏｄｄ（オッズ）比６２３、ｅｖｉｄｅｎｃｅ（エビデンス）レベル６２４等がある。支持度６２１とは、全データのうち前提条件と結論を共に満たすデータの割合、確信度６２２とは前提条件を満たすデータのうち結論が成り立つデータの割合、オッズ比６２３とは前提条件を満たすデータが前提条件を満たさないデータと比較して何倍結論が成り立ちやすいのかを表している。また、エビデンスレベル６２４とは、ルールで示される知識の根拠の強さを示す指標で、各医療機関又は国際的に認知されているレベルを示してもよい。

例えば、リスクルール表示部６２における「病名：ＡＰ∩糖尿病：あり∩喫煙：喫煙中→ＳＭＩ：あり」の確信度６２２が０．５である、とは、「病名がＡＰで、糖尿病があり、喫煙中の患者は、ＳＭＩに罹る確率が５０％である。」を意味する。これにより医師は、現在のこの患者はＳＭＩに罹患する確率が高いことが判る。

このことは、この患者に対してはＳＭＩに関して事前の予防策が必要になることを意味する。そこで予防ルール表示部６３においてＳＭＩに関する予防ルールとして、「ＣＫ２：Ａ／Ａ∩高血圧：なし→ＳＭＩ：なし」のオッズ比６２３が１．４である、とは、「ＣＫ２の遺伝子型がＡ／Ａで高血圧でない患者は、そうでない患者と比べて１．４倍、ＳＭＩに罹らない確率が高い」を意味する。そこで医師は、医療データ表示部６１を参照すると、ＣＫ２は測定しておらず、この患者は高血圧であることから、ＳＭＩを予防するためには、まずＣＫ２の遺伝子型を測定し、結果がＡ／Ａであれば高血圧の治療を施せば良いことが判る。

以上のように、疾病や副作用や予後等の情報の種類別に、現在の患者状態と、現在の患者状態より予測される危険性と、現在の患者状態に合った具体的な予防策を提示することで、各診療時点における患者個別の診療計画を立てることができる。

（実施例５）
実施例５は、ルール出力部において、予防項目指定部と予防対象指定部により予防ルールを絞り込み、具体的な最適の防方法を選択的に絞り込み方法を示す。

図６に示すように、予防ルール表示部６３には、予防項目指定部６３１と予防対象指定部６３２を含む。予防項目指定部６３１には、診療支援知識検索部１２で得られたルールの前提部に含まれる各項目分類名を表示する。例えば、前提部テーブル３１における「前提部項目名＝喫煙」に対しては、項目マスタテーブル４１の「該当項目Ｎｏ＝１０９」により、「項目分類名＝危険因子」を取得する。同様に、前提部テーブル３１及び項目マスタテーブル４１を参照し、薬剤名の分類名＝薬剤、高脂血症・高血圧の分類名＝危険因子、ＣＫ１・ＣＫ２の分類名＝その他、であるため、「薬剤、危険因子、その他」を表示する。

一方、予防対象指定部６３２には、診療支援知識検索部１２で得られたルールの結論部に含まれる各項目名を表示する。例えば、図中の例であれば、「副作用、ＳＭＩ、ＭＩ」となる。

ここで、例えば上部のリスクルール表示部６２において、ＳＭＩに罹る危険性が高いことが判ると、ＳＭＩに対する予防内容を参照する。そこで、予防対象指定部６３２において、ＳＭＩを選択し、再表示ボタン６３３を選択すると、結論部の項目名にＳＭＩを含むルール、即ち「ＣＫ１：Ｃ／Ｃ∩喫煙：喫煙中∩薬剤名：薬剤Ｃ→副作用：なし∩ＳＭＩ：なし」「ＣＫ２：Ａ／Ａ∩高血圧：なし→ＳＭＩ：なし」の２ルールに絞込み表示する。

更に、医師が薬剤で予防して行きたいと考えた場合に、予防項目指定部６３１において、薬剤を選択し、再表示すると、前提部に項目分類名が薬剤を含むルール、即ち「ＣＫ１：Ｃ／Ｃ∩喫煙：喫煙中∩薬剤名：薬剤Ｃ→副作用：なし∩ＳＭＩ：なし」を表示する。

以上のように、予防項目及び予防対象を指定することで、膨大な予防ルールとなった場合に最適な予防方法を選択的に絞り込むことができる。

（実施例６）
実施例６は、ルール出力部において、リスクルールを選択すると、該当する予防ルールを選択的に表示して、リスクに合わせた、より具体的な予防計画の検討に好都合な画面表示方法を示す。

図６に示すように、予防ルール表示部６３では、前提部の変更不可能な項目に矛盾するルールを除外するため、前提部における項目が全て一致する予防ルールについても表示する。しかし、それでは、前提部が患者の現医療データに既に満たされている（ルールからは治る可能性があるとしか読み取れない）ため、今後の予防策を提示することができない。

そこで実施例６では、予防ルールとして、
（１）前提部に含まれる変更可能な項目が現医療データと一致しない、又は
（２）前提部の項目で現医療データの値がないルールのみを絞り込んで表示する、
こととする。

図６の例で説明すると、リスクルール表示部６２において、「病名：ＡＰ∩糖尿病：あり∩喫煙：喫煙中→ＳＭＩ：あり」のルールに着目し、選択すると、予防ルール表示部６３には、結論部に「ＳＭＩ：なし」を含むルールで、上記（１）又は（２）を満たすルール、「ＣＫ１：Ｃ／Ｃ∩喫煙：喫煙中∩薬剤名：薬剤Ｃ→副作用：なし∩ＳＭＩ：なし」「ＣＫ２：Ａ／Ａ∩高血圧：なし→ＳＭＩ：なし」を表示する。上記（１）は「高血圧：なし」（図中斜体太字）であり、上記（２）は「薬剤名：薬剤Ｃ、ＣＫ２：Ａ／Ａ」（図中太字）であり、それぞれ強調表示される。これにより、現患者のＳＭＩ予防のためには、薬剤Ｃの投与、ＣＫ２の測定、高血圧の改善が必要であることが判り、医師はリスクに合わせたより具体的な予防計画を立案することができる。

本発明の第１及び第２及び実施例３の診療支援システムの構成例を示す図である。 本発明の実施例１における診療支援知識検索部１２の処理手順のフローを示す図である。 本発明の実施例２における診療支援知識検索部１２の処理手順のフローを示す図である。 本発明の実施例１、実施例２、実施例３における相関ルール記憶部１３２に含まれる前提部テーブル３１のテーブル構成例を示す図である。のテーブル構成例を示す図。 本発明の実施例１、実施例２および実施例３における相関ルール記憶部１３２に含まれる結論部テーブル３２のテーブル構成例を示す図である。 本発明の実施例１、実施例２および実施例３における相関ルール記憶部１３２に含まれるルール表示テーブル３３のテーブル構成例を示す図である。 本発明の実施例１、実施例２および実施例３における相関ルール記憶部１３２に含まれる評価値テーブル３４のテーブル構成例を示す図である。 本発明の実施例１および実施例２における医療データ記憶部１３１における項目マスタテーブル４１のテーブル構成例を示す図である。 本発明の実施例１および実施例２における医療データ記憶部１３１における危険因子情報テーブル４２のテーブル構成例を示す図である。 本発明の実施例３における診療支援知識検索部１２の処理手順を示す図である。 本発明の実施例３における医療データ記憶部１３１におけるルール種別定義部１３３のテーブル構成例を示す図である。 本発明の実施例４から実施例６におけるルール出力部１３１の画面展開例を示す図である。

符号の説明

１１…入出力手段、１２…制御処理手段、１３…記憶手段、３１…前提部テーブル、３２…結論部テーブル、３３…ルール表示テーブル、３４…評価値テーブル、４１…項目マスタテーブル、４２…危険因子情報テーブル、６１…医療データ表示部、６２…リスクルール表示部、６３…予防ルール表示部、１１１…患者診療時点入力部、１１１２…ルール種別入力部、１１３…ルール出力部、１２１…医療データ検索ステップ、１２２…矛盾ルール除外ステップ、１２３…種別ルール検索ステップ、１３１…医療データ記憶部、１３２…相関ルール記憶部、１３３…ルール種別定義部、６２１…支持度、６２２…確信度、６２３…オッズ比、６２４…エビデンスレベル、６３１…予防項目指定部、６３２…予防対象指定部、６３３…再表示ボタン。

Claims (6)

1. 日々の医療データを蓄積する医療データ記憶部と、
   結論がリスク内容を示す相関ルールを蓄積する相関ルール記憶部と、
   患者又は患者の診療時点のデータが入力される患者診療時点入力部と、
   前記相関ルールに含まれる項目に対して、前記患者診療時点入力部で指定された患者又は患者の診療時点における値を検索する医療データ検索ステップと、
   前記値に矛盾するルールを除外する矛盾ルール除外ステップとを実行する診療支援知識検索部と、
   前記診療支援知識検索部で検索したルールを出力するルール出力部とを備え、
   前記医療データ記憶部は、日々の臨床データを前記患者又は患者の診療時点を特定する患者診療時点識別情報と共に蓄積するためのテーブルとして、患者基礎情報テーブル、危険因子情報テーブル及び入院基本情報テーブル等のテーブルと、該各テーブルに含まれる各項目について該各項目を特定する項目識別情報と共に、テーブル名及びテーブル項目名等の項目情報を蓄積する項目マスタテーブルとを備え、
   前記相関ルール記憶部は、結論部が特定の疾患発症や重症化や副作用発症等のリスク内容となるリスクルールを前記相関ルールとして蓄積するためのテーブルとして、該ルールを特定するルール識別情報と共に、前提部を構成する一つ以上の前提部項目に対して、項目識別情報及び前提部値等を含めた前提部テーブルと、前記結論部となる一つ以上の結論部項目に対して、項目識別情報及び結論部値をもたせた結論部テーブルと、前記ルールの支持度や確信度やオッズ比等の評価値を含む評価値テーブルと、前記ルールを画面等に表示するための前提部表示名及び結論部表示名を含むルール表示テーブルとを備え、前記ルール識別情報をキーに相互に該相関ルール記憶部の前記各テーブルが参照可能に構成されており、
   前記診療支援知識検索部は、
   前記患者診療時点入力部により入力された前記患者又は患者の診療時点を特定する前記患者診療時点識別情報を取得し、前記相関ルール記憶部における結論部テーブルの結論部項目と結論部値又はルール表示テーブルの結論部表示名からリスクに関わる全ルールのルール識別情報を取得し、該ルール識別情報をキーに、前記前提部テーブルを検索して、各前提部項目の項目識別情報を取得し、取得した前記各前提部項目の項目識別情報をキーに前記項目マスタテーブルを検索し該当するテーブル名とテーブルに含まれるテーブル項目名を取得し、前記患者診療時点識別情報をキーに、取得した前記テーブル名に該当する前記医療データ記憶部のテーブルを検索し、取得した前記テーブル項目名に該当する値を取得する医療データ検索ステップと、
   取得した前記項目識別情報をキーに、前記前提部テーブルを検索して、前記前提部項目に対する前提部値を取得し、該前提部値と前記医療データ検索ステップで得られた該当値が異なるルールのルール識別情報を矛盾ルールのルール識別情報として取得し、前記全リスクルールのルール識別情報から前記取得した矛盾ルールを除外して該当するルール識別情報を抽出する矛盾ルール除外ステップと、を実行する機能を有し、
   前記ルール出力部は、前記診療支援知識検索部で得られた前記該当のルール識別情報をキーに、前記相関ルール記憶部の前記ルール表示テーブル及び前記評価値テーブルを検索し、該当するリスクルールの表示内容及び評価値を出力する機能を有することを特徴とする診療支援システム。
2. 日々の医療データを蓄積する医療データ記憶部と、
   結論が予防対象を示す相関ルールを蓄積する相関ルール記憶部と、
   患者又は患者の診療時点のデータが入力される患者診療時点入力部と、
   前記相関ルールに含まれる項目に対して、前記患者診療時点入力部で指定された患者又は患者の診療時点における値を検索する医療データ検索ステップと、
   性別や年齢や遺伝子多型等の予防や治療により変更不可能な項目に対する前記値に矛盾するルールを除外する矛盾ルール除外ステップとを実行する診療支援知識検索部と、
   前記診療支援知識検索部で検索したルールを出力するルール出力部とを備え、
   前記医療データ記憶部は、日々の臨床データを前記患者又は患者の診療時点を特定する患者診療時点識別情報と共に蓄積するためのテーブルとして、患者基礎情報テーブル、危険因子情報テーブル及び入院基本情報テーブル等のテーブルと、該各テーブルに含まれる各項目について該各項目を特定する項目識別情報と共に、テーブル名、テーブル項目名及び予防や治療により変更可能か否かを示す変更可能情報等の項目情報を蓄積する項目マスタテーブルとを備え、
   前記相関ルール記憶部は、結論部が特定の疾患未発症や軽症化や副作用来発症等の予防対象となる予防ルールを前記相関ルールとして蓄積するためのテーブルとして、該ルールを特定するルール識別情報と共に、前提部を構成する一つ以上の前提部項目に対して、項目識別情報及び前提部値等を含めた前提部テーブルと、前記結論部となる一つ以上の結論部項目に対して、項目識別情報及び結論部値をもたせた結論部テーブルと、前記ルールの支持度や確信度やオッズ比等の評価値を含む評価値テーブルと、前記ルールを画面等に表示するための前提部表示名及び結論部表示名を含むルール表示テーブルとを備え、前記ルール識別情報をキーに相互に該相関ルール記憶部の前記各テーブルが参照可能に構成されており、
   前記診療支援知識検索部は、
   前記患者診療時点入力部により入力された前記患者又は患者の診療時点を特定する前記患者診療時点識別情報を取得し、前記相関ルール記憶部における結論部テーブルの結論部項目と結論部値又はルール表示テーブルの結論部表示名から予防に関わる全ルールのルール識別情報を取得し、該ルール識別情報をキーに、前記前提部テーブルを検索して、各前提部項目の項目識別情報を取得し、取得した前記各前提部項目の項目識別情報をキーに前記項目マスタテーブルを検索し該当するテーブル名とテーブルに含まれるテーブル項目名を取得し、前記患者診療時点識別情報をキーに、取得した前記テーブル名に該当する前記医療データ記憶部のテーブルを検索し、取得した前記テーブル項目名に該当する値を取得する医療データ検索ステップと、
   取得した前記項目識別情報をキーに、前記項目マスタテーブルを検索して、変更不可能な前提部項目を抽出し、次に前記前提部テーブルを検索して、前記変更不可能な前提部項目に対する前提部値を取得し、前記前提部値と前記医療データ検索ステップで得られた該当値が異なるルールのルール識別情報を矛盾ルールのルール識別情報として取得し、前記全予防ルールのルール識別情報から前記取得した矛盾ルールを除外して該当するルール識別情報を抽出する矛盾ルール除外ステップと、を実行する機能を有し、
   前記ルール出力部は、前記診療支援知識検索部で得られた前記該当のルール識別情報をキーに、前記相関ルール記憶部の前記ルール表示テーブル及び前記評価値テーブルを検索し、該当する予防ルールの表示内容及び評価値を出力する機能を有する
   ことを特徴とする診療支援システム。
3. 日々の医療データを蓄積する医療データ記憶部と、
   結論がリスク内容を示す相関ルールと結論が予防対象を示す相関ルールを蓄積する相関ルール記憶部と、
   前記相関ルールを絞り込むためのルール種別を定義するルール種別定義部と、
   患者又は患者の診療時点のデータが入力される患者診療時点入力部と、
   前記ルール種別のデータが入力されるルール種別入力部と、
   前記ルール種別入力部で指定されたルール種別に応じて前記相関ルールを絞込み、前記ルール種別で絞り込まれたルールに含まれる項目に対して、前記患者診療時点入力部で指定された患者又は患者の診療時点における値を検索する医療データ検索ステップと、前記ルール種別で絞り込まれたルールから前記値に矛盾するルールを除外する矛盾ルール除外ステップとを実行する診療支援知識検索部と、
   前記診療支援知識検索部で検索したルールを出力するルール出力部とを備え、
   前記医療データ記憶部は、日々の臨床データを前記患者又は患者の診療時点を特定する患者診療時点識別情報と共に蓄積するためのテーブルとして、患者基礎情報テーブル、危険因子情報テーブル及び入院基本情報テーブル等のテーブルと、該各テーブルに含まれる各項目について該各項目を特定する項目識別情報と共に、テーブル名、テーブル項目名及び予防や治療により変更可能か否かを示す変更可能情報等の項目情報を蓄積する項目マスタテーブルとを備え、
   前記相関ルール記憶部は、結論部が特定の疾患発症や重症化や副作用発症等のリスク内容となるリスクルールと結論部が特定の疾患未発症や軽症化や副作用来発症等の予防対象となる予防ルールを前記相関ルールとして蓄積するためのテーブルとして、該ルールを特定するルール識別情報と共に、前提部を構成する一つ以上の前提部項目に対して、項目識別情報及び前提部値等を含めた前提部テーブルと、前記結論部となる一つ以上の結論部項目に対して、項目識別情報及び結論部値をもたせた結論部テーブルと、前記ルールの支持度や確信度やオッズ比等の評価値を含む評価値テーブルと、前記ルールを画面等に表示するための前提部表示名及び結論部表示名を含むルール表示テーブルとを備え、前記ルール識別情報をキーに相互に該相関ルール記憶部の前記各テーブルが参照可能に構成されており、
   前記ルール種別定義部は、疾患有無や重症度や副作用有無や治療予後等のルール種別と前記リスクルールか前記予防ルールかを示す診療支援目的と、前記ルール種別と前記診療目的に合った検索条件により前記前提部テーブルや前記結論部テーブルを検索し、該当するリスクルールや予防ルールのルール識別情報を取得するためのデータベース問い合わせ文を予め定義する機能を有し、
   前記診療支援知識検索部は、
   前記ルール種別入力部から、疾患有無や重症度や副作用有無や治療予後等のルール種別の指定が入力され、前記ルール種別入力部で入力された前記ルール種別をキーに、前記ルール種別定義部を検索し、該当するデータベース問い合わせ文を取得し、該問い合わせ文を実行し、該当するリスクルールと予防ルールのルール識別情報を取得する種別ルール検索ステップと、
   前記患者診療時点入力部により入力された前記患者又は患者の診療時点を特定する前記患者診療時点識別情報を取得し、前記種別ルール検索ステップで取得したルール識別情報をキーに、前記前提部テーブルを検索して、各前提部項目の項目識別情報を取得し、取得した前記各前提部項目の項目識別情報をキーに前記項目マスタテーブルを検索し該当するテーブル名とテーブルに含まれるテーブル項目名を取得し、前記患者診療時点識別情報をキーに、取得した前記テーブル名に該当する前記医療データ記憶部のテーブルを検索し、取得した前記テーブル項目名に該当する値を取得する医療データ検索ステップと、
   取得した前記項目識別情報をキーに、リスクルールの場合は前記前提部テーブルを検索して、前記前提部項目に対する前提部値を取得し、予防ルールの場合は前記項目マスタテーブルを検索して、変更不可能な前提部項目を抽出し、次に前記前提部テーブルを検索して、前記変更不可能な前提部項目に対する前提部値を取得し、前記前提部値と前記医療データ検索ステップで得られた該当値が異なるルールのルール識別情報を矛盾ルールのルール識別情報として取得し、前記種別ルール検索ステップで取得している前記ルール識別情報から前記取得した矛盾ルールを除外して該当するルール識別情報を抽出する矛盾ルール除外ステップと、を実行する機能を有し、
   前記ルール出力部は、前記診療支援知識検索部で得られた前記該当のルール識別情報をキーに、前記相関ルール記憶部の前記ルール表示テーブル及び前記評価値テーブルを検索し、該当する前記リスクルール及び予防ルールの少なくとも一方の表示内容及び評価値を出力する機能を有することを特徴とする診療支援システム。
4. 請求項３記載の診療支援システムにおいて、
   前記ルール出力部において、
   前記ルール種別入力部で指定されたルール種別毎に、
   前記医療データ検索ステップで検索された値を表示する医療データ表示部と、
   前記診療支援知識検索部において検索されたリスクルールを表示するリスクルール表示部と、
   前記診療支援知識検索部において検索された予防ルールを表示する予防ルール表示部を備えることを特徹とする診療支援システム。
5. 請求項２または請求項４記載の診療支援システムにおいて、
   前記ルール出力部において、前記診療支援知識検索部で検索された予防ルールの前提部項目を指定してルールを紋り込み検索するための予防項目指定部と、
   前記ルール出力部において、予防ルールの結論部項目を指定してルールを絞り込み検索するための予防対象指定部を備え、
   前記予防項目指定部には、前記診療支援知識検索部で検索された予防ルールの前提部項目に対して、前記項目識別情報をキーに、前記項目マスタテーブルを検索して該当する項目分類名を表示し、
   前記予防対象指定部には、前記診療支援知識検索部で検索された予防ルールの結論部項目に対して、前記項目識別情報をキーに、前記項目マスタテーブルを検索して該当する項目名を表示することを特徴とする診療支援システム。
6. 請求項４記載の診療支援システムにおいて、
   前記ルール出力部において、
   前記ユーザにより前記リスクルール表示部のリスクルールが選択されたとき、
   前記予防ルール表示部の予防ルールの中で、
   前記選択ルールの結論部項目を含む予防ルールのうち、前記前提部に含まれる変更可能な前提部項目が前記医療データ検索ステップで検索された値と一致しない予防ルール、又は前記前提部に含まれる前提部項目が前記医療データ検索ステップで検索された値がない予防ルールに絞り込んで表示することを特徴とする診療支援システム。

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