JP5440019B2 - Information processing apparatus and program - Google Patents

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本発明は、情報処理装置及びプログラムに関する。   The present invention relates to an information processing apparatus and a program.

医療分野において、情報処理システムが活用される場面が増加してきている。特許文献１には、入力された患者症状情報と、病院情報マシンから提供を受けたカルテ情報との双方に基づいて、患者マシンに病名を通知するシステムが開示されている。また、癌患者の罹患率、死亡率、生存率など、癌対策を直接評価する指標の計算のため、対象とする癌患者の情報を収集することを目的として、各病院から診断、治療、予後に関する情報を集め、整理・保管し、集計・解析をする仕組みが確立されてきている。   In the medical field, scenes where information processing systems are used are increasing. Patent Document 1 discloses a system for notifying a patient machine of a disease name based on both inputted patient symptom information and medical record information provided from a hospital information machine. In addition, diagnosis, treatment, and prognosis are made from each hospital for the purpose of collecting information on cancer patients in order to calculate cancer measures such as morbidity, mortality, and survival. A system has been established that collects, organizes, and stores information related to information and aggregates and analyzes it.

特開２００４−２８７９６１号公報Japanese Patent Application Laid-Open No. 2004-287961

本発明は、患者が傷病に罹患している程度及び可能性の少なくとも一方を、従来よりも精度よく利用者に提示することができる情報処理装置及びプログラムを提供することを目的とする。   An object of this invention is to provide the information processing apparatus and program which can show a user the degree and possibility that a patient is suffering from a sickness more accurately than before.

請求項１に記載の発明は、情報処理装置であって、患者を表す患者情報を含む医療情報が記録された文書情報である少なくとも１つの医療文書情報を取得する医療文書情報取得手段と、前記各医療文書情報に対応する、前記患者に関する診療履歴を示す少なくとも１つの診療履歴情報を取得する診療履歴情報取得手段と、前記医療文書情報取得手段が取得する少なくとも１つの医療文書情報、及び、前記診療履歴情報取得手段が取得する少なくとも１つの診療履歴情報に応じた、前記患者が傷病に罹患している程度及び可能性の少なくとも一方を表す指標である罹患指標を出力する罹患指標出力手段と、を含むこととしたものである。   The invention according to claim 1 is an information processing apparatus, wherein the medical document information acquisition unit acquires at least one medical document information which is document information in which medical information including patient information representing a patient is recorded; Medical history information acquisition means for acquiring at least one medical history information indicating medical history related to the patient corresponding to each medical document information, at least one medical document information acquired by the medical document information acquisition means, and A morbidity index output means for outputting a morbidity index, which is an index representing at least one of the degree and possibility of the patient suffering from injury or illness, according to at least one medical history information acquired by the medical history information acquisition means; Is to be included.

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の情報処理装置であって、前記医療文書情報取得手段が、前記医療情報の記録に関連する時期を示す記録関連時期情報に関連付けられている前記医療文書情報を取得して、前記診療履歴情報取得手段が、患者に対する診療に関連する時期を示す診療関連時期情報に関連付けられている前記診療履歴情報であって、関連付けられている診療関連時期情報が、前記医療文書情報取得手段が取得する医療文書情報に関連付けられている記録関連時期情報に対応する前記診療履歴情報を取得することとしたものである。   The invention according to claim 2 is the information processing apparatus according to claim 1, wherein the medical document information acquisition unit is associated with record related time information indicating a time related to the recording of the medical information. The medical document information is acquired, and the medical history information acquiring means is the medical history information associated with the medical history information indicating the time related to the medical care for the patient, and the related medical related time The information is obtained by acquiring the medical history information corresponding to the record related time information associated with the medical document information acquired by the medical document information acquiring means.

請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の情報処理装置であって、前記診療履歴情報取得手段が、前記各医療文書情報について、当該医療文書情報に対応する診療履歴情報、及び、当該医療文書情報に関連付けられている他の医療文書情報に対応する診療履歴情報を取得することとしたものである。   Invention of Claim 3 is information processing apparatus of Claim 1 or 2, Comprising: The said medical history information acquisition means is the medical history information corresponding to the said medical document information about each said medical document information, In addition, medical history information corresponding to other medical document information associated with the medical document information is acquired.

請求項４に記載の発明は、請求項１から３のいずれか一項に記載の情報処理装置であって、前記罹患指標出力手段が、前記医療文書情報に含まれる文字列、及び、前記診療履歴情報に含まれる文字列、の少なくとも一方に基づいて値が決定される前記罹患指標を出力することとしたものである。   The invention according to claim 4 is the information processing apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein the disease index output means includes a character string included in the medical document information, and the medical treatment. The disease index whose value is determined based on at least one of the character strings included in the history information is output.

請求項５に記載の発明は、請求項１から４のいずれか一項に記載の情報処理装置であって、前記罹患指標出力手段が、前記医療文書情報に基づいて決定される値を、前記診療履歴情報に基づいて補正した前記罹患指標を出力することとしたものである。   The invention according to claim 5 is the information processing apparatus according to any one of claims 1 to 4, wherein the morbidity index output means determines a value determined based on the medical document information, The morbidity index corrected based on the medical history information is output.

請求項６に記載の発明は、請求項１から５のいずれか一項に記載の情報処理装置であって、前記医療文書情報を、当該医療文書情報に対応する前記罹患指標の値に応じた態様で出力する医療文書情報出力手段、をさらに含むこととしたものである。   The invention according to claim 6 is the information processing apparatus according to any one of claims 1 to 5, wherein the medical document information is set according to a value of the morbidity index corresponding to the medical document information. The medical document information output means for outputting in the form is further included.

請求項７に記載の発明は、プログラムであって、患者を表す患者情報を含む医療情報が記録された文書情報である少なくとも１つの医療文書情報を取得する医療文書情報取得手段、前記各医療文書情報に対応する、前記患者に関する診療履歴を示す少なくとも１つの診療履歴情報を取得する診療履歴情報取得手段、前記医療文書情報取得手段が取得する少なくとも１つの医療文書情報、及び、前記診療履歴情報取得手段が取得する少なくとも１つの診療履歴情報に応じた、前記患者が傷病に罹患している程度及び可能性の少なくとも一方を表す指標である罹患指標を出力する罹患指標出力手段、としてコンピュータを機能させることとしたものである。   The invention according to claim 7 is a medical document information acquisition means for acquiring at least one medical document information which is a program in which medical information including patient information representing a patient is recorded, and each of the medical documents Medical history information acquisition means for acquiring at least one medical history information indicating medical history related to the patient corresponding to the information, at least one medical document information acquired by the medical document information acquisition means, and acquisition of the medical history information The computer is caused to function as a morbidity index output means for outputting a morbidity index, which is an index representing at least one of the degree and possibility of the patient suffering from a disease and disease according to at least one medical history information acquired by the means. That's what it meant.

請求項１，７に記載の発明によれば、本構成を有さない場合と比較して、患者が傷病に罹患している程度及び可能性の少なくとも一方を精度よく利用者に提示することができる。   According to the first and seventh aspects of the present invention, it is possible to accurately present to the user at least one of the degree and possibility that the patient is suffering from injury and illness as compared with the case without this configuration. it can.

請求項２に記載の発明によれば、関連する時期が互いに対応する医療文書情報と診療履歴情報とに応じた罹患指標を利用者に提示することができる。   According to the second aspect of the present invention, it is possible to present to a user a morbidity index corresponding to medical document information and medical history information corresponding to each other at related times.

請求項３に記載の発明によれば、医療文書情報と、その医療文書情報に関連する他の医療文書情報に対応する診療履歴情報と、に応じた罹患指標を利用者に提示することができる。   According to the third aspect of the present invention, it is possible to present to a user a disease index corresponding to medical document information and medical history information corresponding to other medical document information related to the medical document information. .

請求項４に記載の発明によれば、文字列に基づく罹患指標を利用者に提示することができる。   According to the fourth aspect of the present invention, the disease index based on the character string can be presented to the user.

請求項５に記載の発明によれば、医療文書情報に応じた値が診療履歴情報により補正された罹患指標を利用者に提示することができる。   According to the fifth aspect of the present invention, it is possible to present to a user a disease index in which a value corresponding to medical document information is corrected by medical history information.

請求項６に記載の発明によれば、本構成を有さない場合と比較して、医療文書情報に対応する罹患指標を利用者が容易に把握することができる。   According to the sixth aspect of the present invention, the user can easily grasp the morbidity index corresponding to the medical document information as compared with the case where the present configuration is not provided.

本発明の一実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the hardware constitutions of the information processing apparatus which concerns on one Embodiment of this invention. 本発明の一実施形態に係る情報処理装置により実現される機能の一例を示す機能ブロック図である。It is a functional block diagram which shows an example of the function implement | achieved by the information processing apparatus which concerns on one Embodiment of this invention. 医療文書情報のデータ構造の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the data structure of medical document information. キーワード情報のデータ構造の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the data structure of keyword information. アクセス履歴情報のデータ構造の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the data structure of access history information. 発注履歴情報のデータ構造の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the data structure of order history information. 診療履歴情報のデータ構造の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the data structure of medical treatment history information. 本実施形態に係る情報処理装置で行われる処理の流れの一例を示すフロー図である。It is a flowchart which shows an example of the flow of the process performed with the information processing apparatus which concerns on this embodiment. 本実施形態に係る情報処理装置で行われる処理の流れの一例を示すフロー図である。It is a flowchart which shows an example of the flow of the process performed with the information processing apparatus which concerns on this embodiment. 文書関係情報のデータ構造の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the data structure of document relation information. 本実施形態に係る情報処理装置で行われる処理の流れの一例を示すフロー図である。It is a flowchart which shows an example of the flow of the process performed with the information processing apparatus which concerns on this embodiment. 癌登録候補者表示画面の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a cancer registration candidate display screen. 医療文書一覧表示画面の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a medical document list display screen.

以下、本発明の一実施形態について図面に基づき詳細に説明する。   Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

図１のハードウェア構成図に例示するように、本実施形態における情報処理装置１０は、例えば、制御部１２、記憶部１４、ユーザインタフェース（ＵＩ）部１６、を含んでいる。これらの要素は、バスなどを介して接続される。   As illustrated in the hardware configuration diagram of FIG. 1, the information processing apparatus 10 according to the present embodiment includes, for example, a control unit 12, a storage unit 14, and a user interface (UI) unit 16. These elements are connected via a bus or the like.

制御部１２は、ＣＰＵ等のプログラム制御デバイスであり、情報処理装置１０にインストールされるプログラムに従って動作する。記憶部１４は、ＲＯＭやＲＡＭ等の記憶素子やハードディスクドライブなどである。記憶部１４には、制御部１２によって実行されるプログラムなどが記憶される。また、記憶部１４は、制御部１２のワークメモリとしても動作する。ＵＩ部１６は、ディスプレイ、マイク、マウス、キーボードなどであり、利用者が行った操作の内容や、利用者が入力した音声を制御部１２に出力する。また、このＵＩ部１６は、制御部１２から入力される指示に従って情報を表示出力したり音声出力したりする。   The control unit 12 is a program control device such as a CPU, and operates according to a program installed in the information processing apparatus 10. The storage unit 14 is a storage element such as a ROM or a RAM, a hard disk drive, or the like. The storage unit 14 stores a program executed by the control unit 12. The storage unit 14 also operates as a work memory for the control unit 12. The UI unit 16 is a display, a microphone, a mouse, a keyboard, and the like, and outputs the content of the operation performed by the user and the voice input by the user to the control unit 12. In addition, the UI unit 16 displays and outputs information according to an instruction input from the control unit 12.

図２は、本実施形態に係る情報処理装置１０により実現される機能の一例を示す機能ブロック図である。図２に例示するように、本実施形態では、情報処理装置１０は、例えば、医療文書情報記憶部２０、キーワード情報記憶部２２、アクセス履歴情報記憶部２４、発注履歴情報記憶部２６、診療履歴情報記憶部２８、医療文書情報取得部３０、検索処理実行部３２、文書関係抽出部３４、診療履歴情報取得部３６、病名特定部３８、罹患指標算出部４０、罹患指標出力部４２、を含むものとして機能する。医療文書情報記憶部２０、キーワード情報記憶部２２、アクセス履歴情報記憶部２４、発注履歴情報記憶部２６、診療履歴情報記憶部２８、は記憶部１４を主として実現される。その他の要素は制御部１２を主として実現される。   FIG. 2 is a functional block diagram illustrating an example of functions realized by the information processing apparatus 10 according to the present embodiment. As illustrated in FIG. 2, in this embodiment, the information processing apparatus 10 includes, for example, a medical document information storage unit 20, a keyword information storage unit 22, an access history information storage unit 24, an order history information storage unit 26, and a medical history. An information storage unit 28, a medical document information acquisition unit 30, a search processing execution unit 32, a document relationship extraction unit 34, a medical history information acquisition unit 36, a disease name identification unit 38, a disease index calculation unit 40, and a disease index output unit 42 are included. It functions as a thing. The medical document information storage unit 20, the keyword information storage unit 22, the access history information storage unit 24, the order history information storage unit 26, and the medical history information storage unit 28 are realized mainly by the storage unit 14. Other elements are realized mainly by the control unit 12.

これらの要素は、コンピュータである情報処理装置１０にインストールされたプログラムを、情報処理装置１０の制御部１２で実行することにより実現されている。このプログラムは、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭなどのコンピュータ可読な情報伝達媒体（情報記憶媒体）を介して、あるいは、インターネットなどの通信手段を介して情報処理装置１０に供給される。   These elements are realized by executing a program installed in the information processing apparatus 10 that is a computer by the control unit 12 of the information processing apparatus 10. This program is supplied to the information processing apparatus 10 via a computer-readable information transmission medium (information storage medium) such as a CD-ROM or DVD-ROM, or via communication means such as the Internet.

医療文書情報記憶部２０には、医療情報が記録された文書情報である少なくとも１つの医療文書情報４４が記憶されている（図３参照）。医療文書情報４４は、例えば、患者に対して行われる診療を記録した文書（例えば、放射線治療記録、病理診断検査報告、細胞診検査報告、など）を示す情報である。図３は、医療文書情報４４のデータ構造の一例を示す図である。図３に例示するように、医療文書情報４４は、例えば、医療文書情報４４の識別子である文書識別子と、医療文書情報４４の種別を示す文書種別情報と、医療文書情報４４に対応する患者の識別子である患者識別子と、医療文書情報４４の記録に関連する時期（例えば、作成日時や診療日時など）を表す記録関連時期情報と、診療における判定を示す診療判定情報と、診療された組織を示す組織情報と、を含む。なお、図３に例示する内容は、医療文書情報４４に文書として（コンテンツとして）含まれていてもよい。   The medical document information storage unit 20 stores at least one medical document information 44 that is document information in which medical information is recorded (see FIG. 3). The medical document information 44 is information indicating, for example, a document (for example, a radiotherapy record, a pathological diagnosis test report, a cytodiagnosis test report, etc.) that records medical care performed on a patient. FIG. 3 is a diagram illustrating an example of the data structure of the medical document information 44. As illustrated in FIG. 3, the medical document information 44 includes, for example, a document identifier that is an identifier of the medical document information 44, document type information that indicates the type of the medical document information 44, and a patient's corresponding to the medical document information 44. A patient identifier, which is an identifier, recording related time information indicating a time related to recording of the medical document information 44 (for example, creation date, medical date, etc.), medical judgment information indicating a judgment in medical care, and a treated organization Organization information to be shown. 3 may be included in the medical document information 44 as a document (as content).

キーワード情報記憶部２２には、図４に例示する、医療文書情報４４に対する検索処理を実行する際に用いられるキーワード情報４６が記憶されている。図４は、キーワード情報４６のデータ構造の一例を示す図である。図４に例示するように、キーワード情報４６は、検索条件を表す文字列である検索条件文字列と、患者が傷病に罹患している程度及び可能性の少なくとも一方を表す指標（罹患指標）の一例であるｋ−ｆｌａｇと、を含んでいる。本実施形態では、ｋ−ｆｌａｇは、例えば、０から１０までの間のいずれかの整数である。ｋ−ｆｌａｇの詳細については後述する。   The keyword information storage unit 22 stores keyword information 46 used when executing a search process for the medical document information 44 illustrated in FIG. FIG. 4 is a diagram illustrating an example of the data structure of the keyword information 46. As illustrated in FIG. 4, the keyword information 46 includes a search condition character string that is a character string that represents a search condition, and an index (morbidity index) that represents at least one of the degree and possibility that the patient suffers from injury or illness. K-flag which is an example is included. In the present embodiment, k-flag is any integer between 0 and 10, for example. Details of k-flag will be described later.

なお、本実施形態においては、後述するｅ−ｆｌａｇやｐ−ｆｌａｇも罹患指標の一例である。本実施形態では、ｅ−ｆｌａｇやｐ−ｆｌａｇは、例えば、０から１０までの範囲の実数値をとる。そして、本実施形態では、これらの罹患指標の値の範囲がその範囲に対応する文字列と関連付けられてキーワード情報記憶部２２に記憶されている。   In the present embodiment, e-flag and p-flag described later are examples of the disease index. In the present embodiment, e-flag and p-flag take real values ranging from 0 to 10, for example. In the present embodiment, the range of values of the disease index is associated with the character string corresponding to the range and stored in the keyword information storage unit 22.

なお、本実施形態では、罹患指標は、患者が癌に罹患している可能性を表している。そして、医療文書情報４４に含まれる診療判定情報は、例えば、組織診や細胞診の結果などを示している。そして、例えば、検索条件文字列が癌に罹患している可能性が高いことを表しているほど、その検索条件文字列に関連付けられているｋ−ｆｌａｇの値が大きくなるようにｋ−ｆｌａｇの値が設定されている。   In the present embodiment, the morbidity index represents the possibility that the patient has cancer. The medical decision information included in the medical document information 44 indicates, for example, a result of histological diagnosis or cytological diagnosis. For example, the k-flag value is set so that the value of the k-flag associated with the search condition character string increases as the search condition character string indicates that the possibility of suffering from cancer is high. Value is set.

アクセス履歴情報記憶部２４には、医療文書情報４４に対するアクセス履歴（例えば、医療文書情報４４に対する利用者からの処理要求に応じた、その処理の実行履歴）を示すアクセス履歴情報４８が記憶されている。図５は、アクセス履歴情報４８のデータ構造の一例を示す図である。図５に例示するように、アクセス履歴情報４８は、例えば、アクセスの開始時期（例えば、文書の新規作成や閲覧などを開始した日時）を示す開始時期情報と、アクセスの終了時期（例えば、文書の新規作成や閲覧などを終了した日時）を示す終了時期情報と、アクセスの対象となる医療文書情報４４の識別子である文書識別子と、アクセスを行った利用者を示すアクセス利用者情報と、アクセスの際に医療文書情報４４に対して実行された処理の内容（例えば、「新規作成」や「閲覧」や「更新」など）を表す処理内容情報と、を含む。   The access history information storage unit 24 stores access history information 48 indicating an access history for the medical document information 44 (for example, an execution history of the processing according to a processing request from the user for the medical document information 44). Yes. FIG. 5 is a diagram illustrating an example of the data structure of the access history information 48. As illustrated in FIG. 5, the access history information 48 includes, for example, start time information indicating the start time of access (for example, the date and time when a new document is created or viewed), and the end time of access (for example, a document End date information indicating the date and time when new creation or browsing is completed), a document identifier that is an identifier of the medical document information 44 to be accessed, access user information indicating a user who has accessed, and access Processing content information indicating the content of processing executed on the medical document information 44 at the time (for example, “new creation”, “browsing”, “update”, etc.).

発注履歴情報記憶部２６には、図６に例示する、医療文書情報４４を基礎にしたアプリケーションプログラムを実行することにより実現される発注処理の履歴を示す発注履歴情報５０が記憶されている。本実施形態では、情報処理装置１０において、例えば、医療文書情報４４を基礎にしたアプリケーションプログラムの一例である発注アプリケーションプログラムが実行されているとする。そして、治療計画の医療文書情報４４がディスプレイなどのＵＩ部１６に表示出力されている際に、利用者が、治療計画の医療文書情報４４に対する、病理検査の発注操作を行うと、発注アプリケーションプログラムは、病理検査の担当医師に対して、病理検査が発注された旨を通知（例えば、電子メールなどにより通知）するようになっている。図６は、発注履歴情報５０のデータ構造の一例を示す図である。図６に例示するように、発注履歴情報５０は、情報処理装置１０において発注処理が実行された時期（具体的には、例えば、発注アプリケーションプログラムにより、医師に対して診療が発注された旨を示す電子メールなどが通知された日時など）を示す発注時期情報、発注された処理（上述の例では病理検査）に対応する医療文書情報４４の文書識別子に対応する発注先文書識別子、発注処理を行った利用者を示す発注者情報、発注元の医療文書情報４４（上述の例では治療計画）の文書識別子に対応する発注元文書識別子、を含んでいる。   The order history information storage unit 26 stores order history information 50 indicating a history of order processing realized by executing an application program based on the medical document information 44 illustrated in FIG. In the present embodiment, it is assumed that, for example, an ordering application program that is an example of an application program based on the medical document information 44 is executed in the information processing apparatus 10. When the user performs a pathological examination ordering operation on the medical document information 44 of the treatment plan while the medical document information 44 of the treatment plan is displayed and output on the UI unit 16 such as a display, the ordering application program Notifies the doctor in charge of the pathological examination that the pathological examination has been ordered (for example, by e-mail or the like). FIG. 6 is a diagram illustrating an example of the data structure of the order history information 50. As illustrated in FIG. 6, the order history information 50 indicates the time when the order processing is executed in the information processing apparatus 10 (specifically, for example, a medical order is ordered from a doctor by an order application program). Ordering time information indicating the date and time when the e-mail or the like is indicated), the ordering document identifier corresponding to the document identifier of the medical document information 44 corresponding to the ordered process (pathological examination in the above example), and the ordering process. Ordering party information indicating the user who has performed, and an ordering source document identifier corresponding to the document identifier of the medical document information 44 of the ordering source (treatment plan in the above example) are included.

診療履歴情報記憶部２８は、図７に例示する、患者に対して行われた診療（例えば、診断や治療や手術など）の履歴を示す診療履歴情報５２を記憶する。図７に例示するように、診療履歴情報５２は、診療に関連する時期（例えば、診療が行われた日時）に対応する診療関連時期情報、診療の対象となった患者の識別子である患者識別子、診療を担当した医師の名称を示す医師名情報、患者が罹患していると診断された病名を示す病名情報、などを含む。診療関連時期情報は、具体的には、例えば、患者が病気に罹患している明らかな証拠が得られた検査が行われた日時や、医師が治療を行うにあたっての問題リスト（プロブレムリスト）を作成した日時や、紹介状が書かれた日時、などを示している。診療履歴情報記憶部２８は、例えば、保健医療情報システム（Ｈｅａｌｔｈ Ｉｍｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ（ＨＩＳ））の一部として構成されていてもよい。   The medical history information storage unit 28 stores medical history information 52 that indicates the history of medical care (for example, diagnosis, treatment, surgery, etc.) performed on a patient, illustrated in FIG. As illustrated in FIG. 7, the medical history information 52 includes medical related time information corresponding to a time related to medical care (for example, the date and time when the medical care was performed), and a patient identifier that is an identifier of a patient who is a subject of medical care. , Doctor name information indicating the name of the doctor in charge of the medical treatment, disease name information indicating the name of the disease diagnosed as suffering from the patient, and the like. Specifically, for example, the medical treatment related time information includes the date and time when the examination was performed to obtain clear evidence that the patient is afflicted with the disease, and the problem list (problem list) when the doctor performs treatment. It shows the date and time of creation and the date and time when the letter of introduction was written. The medical history information storage unit 28 may be configured, for example, as a part of a health information system (HIS).

本実施形態では、情報処理装置１０は、例えば、処理の対象となる患者の患者識別子を受け付けて、その患者が癌に罹患している可能性を算出して、その可能性を表す罹患指標を出力する処理を実行する。ここで、本実施形態に係る情報処理装置１０で行われる処理の流れの一例を、図８に例示するフロー図を参照しながら説明する。   In the present embodiment, for example, the information processing apparatus 10 receives a patient identifier of a patient to be processed, calculates the possibility that the patient is afflicted with cancer, and obtains a morbidity index indicating the possibility. Execute the output process. Here, an example of the flow of processing performed by the information processing apparatus 10 according to the present embodiment will be described with reference to the flowchart illustrated in FIG.

まず、医療文書情報取得部３０が、利用者から受け付けた患者識別子を含む医療文書情報４４を医療文書情報記憶部２０から少なくとも１つ取得する（Ｓ１０１）。なお、ここで、医療文書情報４４から図３に例示する各項目に対応する値を抽出する処理を実行してもよい。   First, the medical document information acquisition unit 30 acquires at least one medical document information 44 including a patient identifier received from a user from the medical document information storage unit 20 (S101). In addition, you may perform the process which extracts the value corresponding to each item illustrated in FIG. 3 from the medical document information 44 here.

そして、検索処理実行部３２は、本処理例に例示する処理が行われていない医療文書情報４４を１つ選択して、その医療文書情報４４に対して、キーワード情報４６に含まれる各検索条件文字列を検索条件とする検索処理を実行する。罹患指標算出部４０は、具体的には、例えば、医療文書情報４４に含まれる診療判定情報と、キーワード情報４６に含まれる各検索条件文字列と、が対応するか否かを判定する（Ｓ１０２）。   Then, the search processing execution unit 32 selects one medical document information 44 that has not been subjected to the process exemplified in this processing example, and for each medical document information 44, each search condition included in the keyword information 46 A search process using a character string as a search condition is executed. Specifically, for example, the morbidity index calculation unit 40 determines whether or not the medical treatment determination information included in the medical document information 44 corresponds to each search condition character string included in the keyword information 46 (S102). ).

そして、検索処理実行部３２が、医療文書情報４４に含まれる診療判定情報に対応する検索条件文字列が存在するか否かを確認する（Ｓ１０３）。本実施形態では、検索条件文字列に対応する診療判定情報を、例えば、癌診断を支持する証拠として取り扱う。存在しない場合は（Ｓ１０３：Ｎ）、後述のＳ１０６に例示する処理を実行する。存在する場合は（Ｓ１０３：Ｙ）、文書関係抽出部３４、診療履歴情報取得部３６、及び、病名特定部３８が、Ｓ１０２に例示する処理で選択された医療文書情報４４に対応する病名を特定する（Ｓ１０４）。Ｓ１０４に例示する処理の詳細については後述する。   Then, the search processing execution unit 32 confirms whether there is a search condition character string corresponding to the medical treatment determination information included in the medical document information 44 (S103). In the present embodiment, the medical treatment determination information corresponding to the search condition character string is handled as evidence supporting cancer diagnosis, for example. When it does not exist (S103: N), the process illustrated in S106 described later is executed. If it exists (S103: Y), the document relation extraction unit 34, the medical history information acquisition unit 36, and the disease name identification unit 38 identify the disease name corresponding to the medical document information 44 selected in the process illustrated in S102. (S104). Details of the process exemplified in S104 will be described later.

そして、罹患指標算出部４０が、Ｓ１０４に例示する処理により特定された病名に基づいて、罹患指標の一例であるｅ−ｆｌａｇの値を算出する（Ｓ１０５）。ｅ−ｆｌａｇの算出処理の詳細については後述する。   Then, the morbidity index calculation unit 40 calculates the value of e-flag, which is an example of the morbidity index, based on the disease name specified by the process exemplified in S104 (S105). Details of the e-flag calculation process will be described later.

そして、罹患指標算出部４０が、Ｓ１０１に例示する処理で取得したすべての医療文書情報４４について上述の処理を実行したか否かを確認する（Ｓ１０６）。すべての医療文書情報４４について上述の処理を実行していない場合は（Ｓ１０６：Ｎ）、まだ上述の処理を実行していない医療文書情報４４について、罹患指標算出部４０は、Ｓ１０２に例示する処理以降の処理を実行する。   Then, the disease index calculation unit 40 confirms whether or not the above-described processing has been executed for all the medical document information 44 acquired in the processing exemplified in S101 (S106). When the above-described processing has not been executed for all the medical document information 44 (S106: N), the morbidity index calculating unit 40 performs the processing illustrated in S102 for the medical document information 44 that has not yet been executed. The subsequent processing is executed.

すべての医療文書情報４４について上述の処理を実行している場合は（Ｓ１０６：Ｙ）、罹患指標算出部４０が、Ｓ１０１に例示する処理で取得した各医療文書情報４４に対応するｅ−ｆｌａｇの値のうちの最大の値を、処理の対象となる患者の罹患指標であるｐ−ｆｌａｇの値として算出する（Ｓ１０７）。このようにして、本処理例では、患者が癌に罹患している可能性を表す罹患指標であるｐ−ｆｌａｇの値が算出される。   When the above-described processing is executed for all the medical document information 44 (S106: Y), the morbidity index calculating unit 40 stores the e-flag corresponding to each medical document information 44 acquired in the processing illustrated in S101. The maximum value among the values is calculated as the value of p-flag, which is the morbidity index of the patient to be processed (S107). Thus, in this processing example, the value of p-flag, which is a morbidity index indicating the possibility that the patient is afflicted with cancer, is calculated.

次に、上述のＳ１０４に例示する処理の詳細について、図９に例示するフロー図を参照しながら説明する。   Next, the details of the process exemplified in S104 will be described with reference to the flowchart exemplified in FIG.

まず、文書関係抽出部３４が、アクセス履歴情報４８及び発注履歴情報５０に基づいて、処理の対象となる医療文書情報４４に関連付けられる医療文書情報４４を少なくとも１つ特定する（Ｓ２０１）。そして、文書関係抽出部３４が、Ｓ２０１に例示する処理により特定された医療文書情報４４に基づいて、図１０に例示する文書関係情報５４を生成する（Ｓ２０２）。図１０は文書関係情報５４のデータ構造の一例を示す図である。本実施形態では、文書関係情報５４は、図１０に例示するようなグラフ構造の情報であり、各ノード５６が医療文書情報４４（図１０に例示する文書関係情報５４では文書識別子と文書種別情報とが示されている）に対応し、各リンク５８が医療文書情報４４間の参照関係（図１０に例示する文書関係情報５４では矢印にて表現されている参照関係リンク５８ａに対応する）又は発注関係（図１０に例示する文書関係情報５４では丸印に接続された直線により表現されている発注関係リンク５８ｂに対応する）に対応する。   First, the document relationship extraction unit 34 specifies at least one medical document information 44 associated with the medical document information 44 to be processed based on the access history information 48 and the order history information 50 (S201). Then, the document relation extracting unit 34 generates the document relation information 54 illustrated in FIG. 10 based on the medical document information 44 specified by the process illustrated in S201 (S202). FIG. 10 is a diagram showing an example of the data structure of the document relation information 54. In the present embodiment, the document relation information 54 is information having a graph structure as illustrated in FIG. 10, and each node 56 has medical document information 44 (in the document relation information 54 illustrated in FIG. 10, the document identifier and the document type information). And each link 58 corresponds to the reference relationship between the medical document information 44 (corresponding to the reference relationship link 58a represented by an arrow in the document relationship information 54 illustrated in FIG. 10) or This corresponds to the order relation (corresponding to the order relation link 58b represented by a straight line connected to a circle in the document relation information 54 illustrated in FIG. 10).

文書関係抽出部３４は、例えば、アクセス履歴情報４８に基づいて、医療文書情報４４同士の参照関係を特定する。文書関係抽出部３４は、例えば、ある医療文書情報４４の新規作成の間に、予め定められた時間（例えば、１０分）以上、他の医療文書情報４４を閲覧している場合は、これら２つの医療文書情報４４同士に参照関係が存在すると特定する。図５に例示するアクセス履歴情報４８では、文書識別子が０００３である医療文書情報４４の新規作成の間に、文書識別子が０００１である医療文書情報４４を３０分閲覧している。この場合は、文書関係抽出部３４は、文書識別子が０００３である医療文書情報４４から文書識別子が０００１である医療文書情報４４への参照関係が存在すると特定する。図１０に例示する参照関係リンク５８ａでは、参照元のノード５６から参照先のノード５６へと矢印が伸びている。   For example, the document relationship extraction unit 34 specifies the reference relationship between the medical document information 44 based on the access history information 48. For example, when the document relation extraction unit 34 has browsed the other medical document information 44 for a predetermined time (for example, 10 minutes) or more during the creation of a new medical document information 44, the document relationship extraction unit 34 It is specified that there is a reference relationship between two pieces of medical document information 44. In the access history information 48 illustrated in FIG. 5, the medical document information 44 with the document identifier 0001 is browsed for 30 minutes while the medical document information 44 with the document identifier 0003 is newly created. In this case, the document relationship extraction unit 34 specifies that there is a reference relationship from the medical document information 44 with the document identifier 0003 to the medical document information 44 with the document identifier 0001. In the reference relationship link 58 a illustrated in FIG. 10, an arrow extends from the reference source node 56 to the reference destination node 56.

また、文書関係抽出部３４は、例えば、発注履歴情報５０に基づいて、医療文書情報４４同士の発注関係を特定する。文書関係抽出部３４は、例えば、発注履歴情報５０に含まれる発注元文書識別子に対応する医療文書情報４４から発注履歴情報５０に含まれる発注先文書識別子に対応する医療文書情報４４への発注関係を特定する。文書関係抽出部３４は、例えば、図６に例示する発注履歴情報５０に基づいて、文書識別子が０００２である医療文書情報４４から文書識別子が０００３である医療文書情報４４への発注関係、及び、文書識別子が０００２である医療文書情報４４から文書識別子が０００４である医療文書情報４４への発注関係を特定する。図１０に例示する発注関係リンク５８ｂでは、発注先の医療文書情報４４側に丸印が付されている。   Further, the document relationship extraction unit 34 specifies the order relationship between the medical document information 44 based on the order history information 50, for example. For example, the document relation extracting unit 34 orders from the medical document information 44 corresponding to the order source document identifier included in the order history information 50 to the medical document information 44 corresponding to the order destination document identifier included in the order history information 50. Is identified. The document relationship extraction unit 34, for example, based on the order history information 50 illustrated in FIG. 6, the order relationship from the medical document information 44 with the document identifier 0002 to the medical document information 44 with the document identifier 0003, and The order relationship from the medical document information 44 with the document identifier 0002 to the medical document information 44 with the document identifier 0004 is specified. In the order relation link 58b illustrated in FIG. 10, a circle is attached to the medical document information 44 side of the ordering party.

そして、診療履歴情報取得部３６が、文書関係情報５４において、上述のＳ１０２に例示する処理で選択された医療文書情報４４に対応するノード５６を起点として、そのノード５６からのリンク５８の数が予め定められた数（例えば、２つ）以内であるノード５６に対応する医療文書情報４４を特定する（Ｓ２０３）。そして、診療履歴情報取得部３６が、各医療文書情報４４について、その医療文書情報４４に含まれる記録関連時期情報に対応する診療関連時期情報が含まれる診療履歴情報５２を少なくとも１つ取得する（Ｓ２０４）。そして、病名特定部３８が、公知の辞書データなどに基づいて、それらの診療履歴情報５２に含まれる病名情報が示す病名のうち、最も癌の可能性が高い病名を特定する（Ｓ２０５）。このようにして、Ｓ１０２に例示する処理で選択された医療文書情報４４に対応する病名が特定される。なお、Ｓ２０５に例示する処理において、病名特定部３８が、医療文書情報４４に含まれる組織情報が示す文字列（例えば、「胃」）に対応する病名を特定するようにしてもよい。   Then, the medical history information acquisition unit 36 starts from the node 56 corresponding to the medical document information 44 selected in the processing exemplified in S102 in the document related information 54, and the number of links 58 from the node 56 is the number of links 58. The medical document information 44 corresponding to the node 56 within a predetermined number (for example, two) is specified (S203). Then, for each medical document information 44, the medical history information acquisition unit 36 acquires at least one medical history information 52 including medical related time information corresponding to the recording related time information included in the medical document information 44 ( S204). Then, the disease name identification unit 38 identifies the disease name having the highest possibility of cancer among the disease names indicated by the disease name information included in the medical history information 52 based on known dictionary data (S205). In this way, the disease name corresponding to the medical document information 44 selected in the process exemplified in S102 is specified. In the process exemplified in S205, the disease name identification unit 38 may identify a disease name corresponding to a character string (eg, “stomach”) indicated by the tissue information included in the medical document information 44.

次に、上述のＳ１０５に例示する処理の詳細について、図１１に例示するフロー図を参照しながら説明する。   Next, the details of the process exemplified in S105 will be described with reference to the flowchart exemplified in FIG.

まず、罹患指標算出部４０は、Ｓ１０２に例示する処理において診療判定情報に対応すると判定された検索条件文字列それぞれに関連付けられているｋ−ｆｌａｇの値のうちの最大の値を特定する（Ｓ３０１）。そして、罹患指標算出部４０は、Ｓ１０４に例示する処理において特定された病名に対応するｋ−ｆｌａｇの値をキーワード情報４６に基づいて特定する（Ｓ３０２）。そして、罹患指標算出部４０は、Ｓ３０２に例示する処理において特定されたｋ−ｆｌａｇの値に、予め定められた値γ（０＜γ＜１）を乗じた値βを算出する（Ｓ３０３）。そして、罹患指標算出部４０は、Ｓ３０１に例示する処理で特定された値（ｋ−ｆｌａｇの最大値）に上述の値βを足した値をｅ−ｆｌａｇの値として算出する（Ｓ３０４）。なお、罹患指標算出部４０は、Ｓ３０１に例示する処理で特定された値（ｋ−ｆｌａｇの最大値）が１０である場合は、ｅ−ｆｌａｇの値は１０と算出する。また、Ｓ３０４に例示する処理により算出される値が１０を超える場合は、罹患指標算出部４０は、ｅ−ｆｌａｇの値を１０とする。例えば、上述のＳ３０１に例示する処理で特定される医療文書情報４４に対応するｋ−ｆｌａｇの値が９であり、γの値が０．０７であり、上述のＳ３０２に例示する処理で特定される、診療履歴情報５２に含まれる病名情報に対応するｋ−ｆｌａｇの値が１０である場合には、罹患指標算出部４０は、ｅ−ｆｌａｇの値を、９＋０．０７×１０＝９．７と算出する。以上のようにして、医療文書情報４４に対応する罹患指標であるｋ−ｆｌａｇの値に基づいて、この医療文書情報４４に対応する診療履歴情報５２により補正された罹患指標であるｅ−ｆｌａｇの値が算出される。ｅ−ｆｌａｇの値は、例えば、医療文書情報４４に基づいて決定されるｋ−ｆｌａｇの値を、診療履歴情報５２に基づいて補正した値であるといえる。   First, the morbidity index calculation unit 40 specifies the maximum value among the k-flag values associated with each search condition character string determined to correspond to the medical treatment determination information in the process exemplified in S102 (S301). ). Then, the morbidity index calculation unit 40 specifies the k-flag value corresponding to the disease name specified in the process exemplified in S104 based on the keyword information 46 (S302). Then, the morbidity index calculating unit 40 calculates a value β obtained by multiplying the k-flag value specified in the process exemplified in S302 by a predetermined value γ (0 <γ <1) (S303). Then, the morbidity index calculating unit 40 calculates a value obtained by adding the above-described value β to the value specified in the process exemplified in S301 (the maximum value of k-flag) as the value of e-flag (S304). In addition, when the value (maximum value of k-flag) specified by the process illustrated in S301 is 10, the morbidity index calculation unit 40 calculates the value of e-flag as 10. When the value calculated by the process illustrated in S304 exceeds 10, the morbidity index calculation unit 40 sets the value of e-flag to 10. For example, the value of k-flag corresponding to the medical document information 44 specified in the process exemplified in S301 is 9 and the value of γ is 0.07, which is specified in the process exemplified in S302. When the k-flag value corresponding to the disease name information included in the medical history information 52 is 10, the morbidity index calculating unit 40 sets the e-flag value to 9 + 0.07 × 10 = 9.7. And calculate. As described above, based on the value of k-flag that is the disease index corresponding to the medical document information 44, the e-flag that is the disease index corrected by the medical history information 52 corresponding to the medical document information 44 is stored. A value is calculated. The value of e-flag can be said to be a value obtained by correcting the value of k-flag determined based on medical document information 44 based on medical history information 52, for example.

罹患指標出力部４２は、本実施形態では、利用からの要求に応じて、癌に罹患している可能性が高い患者について、図１２に例示する、癌登録候補者情報６０が含まれる癌登録候補者表示画面６２をディスプレイなどのＵＩ部１６に表示出力する。罹患指標出力部４２は、例えば、上述のＳ１０１〜Ｓ１０７に例示する処理により算出されたｐ−ｆｌａｇの値が予め定められた値以上である患者について、図１２に例示する癌登録候補者情報６０をディスプレイなどのＵＩ部１６に表示出力する。癌登録候補者情報６０は、患者識別子と、ｐ−ｆｌａｇに対応する診療履歴情報５２に含まれる診療関連時期情報と、ｐ−ｆｌａｇの値と、ｐ−ｆｌａｇに対応する診療履歴情報５２に含まれる病名情報が示す病名と、を含む癌登録候補者情報６０をディスプレイなどのＵＩ部１６に表示出力する。このように、罹患指標出力部４２は罹患指標を出力する。図１２に例示するように、罹患指標出力部４２は、ｐ−ｆｌａｇの値が大きい患者から降順に癌登録候補者情報６０を表示出力するようにしてもよい。   In the present embodiment, the morbidity index output unit 42 is a cancer registration including cancer registration candidate information 60 illustrated in FIG. 12 for a patient who has a high possibility of suffering from cancer in response to a request from use. The candidate display screen 62 is displayed and output on the UI unit 16 such as a display. The morbidity index output unit 42, for example, for cancer registration candidate information 60 illustrated in FIG. 12 for a patient whose p-flag value calculated by the process illustrated in S101 to S107 is equal to or greater than a predetermined value. Is output to the UI unit 16 such as a display. The cancer registration candidate information 60 is included in the medical history information 52 corresponding to the patient identifier, the medical related time information included in the medical history information 52 corresponding to the p-flag, the value of the p-flag, and the p-flag. The cancer registration candidate information 60 including the disease name indicated by the disease name information to be displayed is displayed on the UI unit 16 such as a display. Thus, the morbidity index output unit 42 outputs the morbidity index. As illustrated in FIG. 12, the morbidity index output unit 42 may display and output the cancer registration candidate information 60 in descending order from a patient having a large p-flag value.

また、罹患指標出力部４２は、本実施形態では、利用者からの要求に応じて、癌登録候補者情報６０に示されている患者の医療文書情報４４の一覧表示画面をディスプレイなどのＵＩ部１６に表示出力する。図１３は、医療文書情報４４の一覧表示画面（医療文書一覧表示画面６４）の一例を示す図である。図１３に例示するように、罹患指標出力部４２は、対応するｅ−ｆｌａｇの値が予め定められた値以上である医療文書情報４４について、その内容をｅ−ｆｌａｇの値及びその値に対応する文字列が示されたタグ６６に関連付けて医療文書一覧表示画面６４に表示出力する。なお、罹患指標出力部４２は、ｅ−ｆｌａｇの値に応じた色のタグ６６を医療文書情報４４に付して表示出力するようにしてもよい。また、罹患指標出力部４２は、ｅ−ｆｌａｇの値に応じた表示態様（例えば、ｅ−ｆｌａｇの値に応じたフォントや太さや大きさなど）の文字列が示されたタグ６６を医療文書情報４４に付して表示出力するようにしてもよい。また、罹患指標出力部４２は、対応するｅ−ｆｌａｇの値が予め定められた値よりも小さい医療文書情報４４については、医療文書一覧表示画面６４に表示出力しない。癌登録候補者情報６０や医療文書一覧表示画面６４は、具体的には、例えば、癌登録システムへの登録などの場面において活用される。   In the present embodiment, the morbidity index output unit 42 displays a list display screen of the medical document information 44 of the patient indicated in the cancer registration candidate information 60 in response to a request from the user, such as a UI unit such as a display. 16 is output. FIG. 13 is a diagram illustrating an example of a list display screen (medical document list display screen 64) of the medical document information 44. As illustrated in FIG. As illustrated in FIG. 13, the morbidity index output unit 42 corresponds to the value of the e-flag and the value of the medical document information 44 whose corresponding e-flag value is equal to or greater than a predetermined value. The character string to be displayed is displayed on the medical document list display screen 64 in association with the tag 66 indicated. The morbidity index output unit 42 may add a tag 66 of a color corresponding to the value of the e-flag to the medical document information 44 for display output. In addition, the morbidity index output unit 42 displays a tag 66 indicating a character string of a display mode (for example, font, thickness, size, etc. according to the e-flag value) corresponding to the value of the e-flag. The information 44 may be displayed and output. In addition, the morbidity index output unit 42 does not display and output the medical document information 44 whose corresponding e-flag value is smaller than a predetermined value on the medical document list display screen 64. Specifically, the cancer registration candidate information 60 and the medical document list display screen 64 are used in scenes such as registration in a cancer registration system.

なお、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。   The present invention is not limited to the above embodiment.

例えば、罹患指標算出部４０が、医療文書情報４４に対応するｋ−ｆｌａｇが予め定められた値よりも大きい（あるいは、予め定められた値以上）である場合に、その医療文書情報４４に含まれる患者識別子を癌登録候補者リストに追加するようにしてもよい。そして、罹患指標出力部４２が、癌登録候補者リストに含まれる患者識別子に対応する患者について、癌登録候補者情報６０を表示出力するようにしてもよい。   For example, the morbidity index calculation unit 40 includes the medical document information 44 when the k-flag corresponding to the medical document information 44 is larger than a predetermined value (or more than a predetermined value). The patient identifier to be registered may be added to the cancer registration candidate list. Then, the morbidity index output unit 42 may display and output the cancer registration candidate information 60 for the patient corresponding to the patient identifier included in the cancer registration candidate list.

また、上記実施形態を、例えば、情報処理装置１０に接続された記憶装置が、医療文書情報記憶部２０、キーワード情報記憶部２２、アクセス履歴情報記憶部２４、発注履歴情報記憶部２６、診療履歴情報記憶部２８のうちの少なくとも１つを含むよう構成した分散型の情報処理システムに応用してもよい。   In the above embodiment, for example, a storage device connected to the information processing apparatus 10 includes a medical document information storage unit 20, a keyword information storage unit 22, an access history information storage unit 24, an order history information storage unit 26, a medical history. The present invention may be applied to a distributed information processing system configured to include at least one of the information storage units 28.

なお、上記の具体的な数値や文字列は例示であり、これらの数値や文字列には限定されない。   Note that the above specific numerical values and character strings are examples, and are not limited to these numerical values and character strings.

１０ 情報処理装置、１２ 制御部、１４ 記憶部、１６ ユーザインタフェース（ＵＩ）部、２０ 医療文書情報記憶部、２２ キーワード情報記憶部、２４ アクセス履歴情報記憶部、２６ 発注履歴情報記憶部、２８ 診療履歴情報記憶部、３０ 医療文書情報取得部、３２ 検索処理実行部、３４ 文書関係抽出部、３６ 診療履歴情報取得部、３８ 病名特定部、４０ 罹患指標算出部、４２ 罹患指標出力部、４４ 医療文書情報、４６ キーワード情報、４８ アクセス履歴情報、５０ 発注履歴情報、５２ 診療履歴情報、５４ 文書関係情報、５６ ノード、５８ リンク、５８ａ 参照関係リンク、５８ｂ 発注関係リンク、６０ 癌登録候補者情報、６２ 癌登録候補者表示画面、６４ 医療文書一覧表示画面、６６ タグ。   DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Information processing apparatus, 12 Control part, 14 Storage part, 16 User interface (UI) part, 20 Medical document information storage part, 22 Keyword information storage part, 24 Access history information storage part, 26 Order history information storage part, 28 Medical treatment History information storage unit, 30 Medical document information acquisition unit, 32 Search processing execution unit, 34 Document relation extraction unit, 36 Medical history information acquisition unit, 38 Disease name identification unit, 40 Disease index calculation unit, 42 Disease index output unit, 44 Medical Document information, 46 Keyword information, 48 Access history information, 50 Order history information, 52 Medical history information, 54 Document relation information, 56 nodes, 58 links, 58a Reference relation links, 58b Order relation links, 60 Cancer registration candidate information, 62 cancer registration candidate display screen, 64 medical document list display screen, 66 tags.

Claims (6)

患者を表す患者情報を含む医療情報が記録された文書情報である少なくとも１つの医療文書情報を取得する医療文書情報取得手段と、
前記各医療文書情報に対応する、前記患者に関する診療履歴を示す少なくとも１つの診療履歴情報を取得する診療履歴情報取得手段と、
前記医療文書情報取得手段が取得する少なくとも１つの医療文書情報に基づいて決定される値を、前記診療履歴情報取得手段が取得する少なくとも１つの診療履歴情報に基づいて補正した、前記患者が傷病に罹患している程度及び可能性の少なくとも一方を表す指標である罹患指標を出力する罹患指標出力手段と、
を含むことを特徴とする情報処理装置。 Medical document information acquisition means for acquiring at least one medical document information which is document information in which medical information including patient information representing a patient is recorded;
Medical history information acquisition means for acquiring at least one medical history information indicating medical history regarding the patient corresponding to each medical document information;
A value determined based on at least one medical document information acquired by the medical document information acquisition unit is corrected based on at least one medical history information acquired by the medical history information acquisition unit. A morbidity index output means for outputting a morbidity index that is an index representing at least one of the degree and possibility of being affected;
An information processing apparatus comprising: 前記医療文書情報取得手段が、前記医療情報の記録に関連する時期を示す記録関連時期情報に関連付けられている前記医療文書情報を取得して、
前記診療履歴情報取得手段が、患者に対する診療に関連する時期を示す診療関連時期情報に関連付けられている前記診療履歴情報であって、関連付けられている診療関連時期情報が、前記医療文書情報取得手段が取得する医療文書情報に関連付けられている記録関連時期情報に対応する前記診療履歴情報を取得する、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。 The medical document information acquisition means acquires the medical document information associated with recording related time information indicating a time related to recording of the medical information,
The medical history information acquisition means is the medical history information associated with the medical related time information indicating the time related to the medical care for the patient, and the related medical related time information is the medical document information acquiring means. Acquiring the medical history information corresponding to the record related time information associated with the medical document information acquired by
The information processing apparatus according to claim 1. 前記診療履歴情報取得手段が、前記各医療文書情報について、当該医療文書情報に対応する診療履歴情報、及び、当該医療文書情報に関連付けられている他の医療文書情報に対応する診療履歴情報を取得する、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。 The medical history information acquisition unit acquires, for each medical document information, medical history information corresponding to the medical document information and medical history information corresponding to other medical document information associated with the medical document information. To
The information processing apparatus according to claim 1 or 2. 前記罹患指標出力手段が、前記医療文書情報に含まれる文字列、及び、前記診療履歴情報に含まれる文字列、の少なくとも一方に基づいて値が決定される前記罹患指標を出力する、
ことを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の情報処理装置。 The disease index output means outputs the disease index whose value is determined based on at least one of a character string included in the medical document information and a character string included in the medical history information.
The information processing apparatus according to claim 1, wherein the information processing apparatus is an information processing apparatus. 前記医療文書情報を、当該医療文書情報に対応する前記罹患指標の値に応じた態様で出力する医療文書情報出力手段、をさらに含む、
ことを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の情報処理装置。 Medical document information output means for outputting the medical document information in a manner corresponding to the value of the morbidity index corresponding to the medical document information,
The information processing apparatus according to claim 1, any one of 4, characterized in that. 患者を表す患者情報を含む医療情報が記録された文書情報である少なくとも１つの医療文書情報を取得する医療文書情報取得手段、
前記各医療文書情報に対応する、前記患者に関する診療履歴を示す少なくとも１つの診療履歴情報を取得する診療履歴情報取得手段、
前記医療文書情報取得手段が取得する少なくとも１つの医療文書情報に基づいて決定される値を、前記診療履歴情報取得手段が取得する少なくとも１つの診療履歴情報に基づいて補正した、前記患者が傷病に罹患している程度及び可能性の少なくとも一方を表す指標である罹患指標を出力する罹患指標出力手段、
としてコンピュータを機能させることを特徴とするプログラム。 Medical document information acquisition means for acquiring at least one medical document information which is document information in which medical information including patient information representing a patient is recorded;
Medical history information acquisition means for acquiring at least one medical history information indicating a medical history concerning the patient corresponding to each medical document information;
A value determined based on at least one medical document information acquired by the medical document information acquisition unit is corrected based on at least one medical history information acquired by the medical history information acquisition unit. A morbidity index output means for outputting a morbidity index that is an index representing at least one of the degree and possibility of being affected;
A program characterized by causing a computer to function.
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