JP6152678B2 - 情報処理方法、装置及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、患者に診療科名を推薦するための技術に関する。

従来、患者は自らの症状に応じてどの診療科に行くべきかを判断し、該当の診療科のある医療機関を探す。近年ではインターネットを駆使することで、近くの診療所や遠方の病院等、選択肢は幾通りにも及ぶ。患者が医療機関に来院した際は、まず初めに受付で問診票に症状等を記入してもらうことが一般的である。特定の診療科のみの診療所ではなく、複数の診療科を持つ比較的大規模な病院等では、問診票の記入後に患者が希望する診療科へ案内するといった運用フローを実施していることが多い。

しかし、医療に関する技術は高度な専門性を有するため、患者は自分の症状から診察してもらうべき診療科を的確に判断できないことが多い。そのために、最初に希望した診療科では傷病名の判断に至らずに、複数の診療科で診察を受けるケースがある。更に、訪れた医療機関では専門外の症状であった場合は、患者に適切な医療行為（診察、検査、判断、治療など）を行うことが困難であるため他の医療機関に患者を紹介することになってしまうケースもある。

また、患者自身に診察を希望する診療科が無い場合は、問診内容や患者の状態等から、職員や看護師がどの診療科で診察してもらうべきか等を判断し、該当の診療科へ案内するという運用フローを実施していることが多い。

しかし、職員や看護師には上記のような判断のためのスキルにばらつきがあり、判断するまでに時間を要してしまったり、判断が正確でなかったりすることにより、上記と同様に複数の診療科で診察を受けるケースが発生してしまう。

これらのケースが発生することにより、患者側では複数の診療科で診察を受ける事態になってしまい適切な治療が遅れ、症状が悪化してしまう可能性がある。これは患者満足度の低下にも繋がる。さらに医療機関側では、医師が自分の専門外の患者を診察するという状況になってしまうため、院内の医療リソースが有効に活用できなくなってしまう。

なお、患者が、自身の部位と当該部位に対する症状を指定すると、適切な行動指針を提示するような技術が存在している。この行動指針は、緊急医療サービス、推薦検査、適切な種類の医師、相談すべき特定の医師などを含む。但し、どのようなデータベース及び処理に基づき行われるのかについては不明である。

また、簡易診断データベースを構築しておき、この簡易診断データベースによって、簡易診断で得られた病気の候補を診断・治療可能な病院及び診療科目の一覧などを提供する技術も存在している。しかしながら、簡易診断データベースを医師などが事前に適切に構築しておくことになる。

また、問診画面を順次展開して表示させ、当該問診画面から該当する問診回答を受け付けると、当該問診回答に対応する症状コードを記憶し、記憶された症状コードと予め記憶された病名判定データとを比較して病名を推定する技術も存在している。しかしながら、問診画面を順次展開させるのは、病名を絞り込むためにストーリが予め用意されており、そのストーリに沿って回答するためであり、そのストーリから外れるような症状については考慮されない。また、このストーリを作成するためには医師などによる精緻な検討が事前に行われることになる。

このように従来技術では、医師などの専門家による大きな関与を前提としている。

米国特許第６３８３１３５号公報 特開２００３−２５６５８０号公報 特開２００４−６２５６３号公報 特開２００２−１６９８８５号公報 特開２００２−７３８０７号公報

一側面によれば、本発明は、患者が適切な診療科を選択することを支援するための技術を提供することである。

本技術に係る情報処理方法は、（Ａ）患者について、身体の部位と当該身体の部位に対する症状との１又は複数の組み合わせを取得し、（Ｂ）身体の部位と当該身体の部位に対する症状との１又は複数の組み合わせと診療科名とを含むデータを複数格納するデータ格納部から、取得された１又は複数の組み合わせから所定の類似範囲に属する、身体の部位と身体の部位に対する症状との１又は複数の組み合わせを含むデータについての診療科名を抽出し、（Ｃ）抽出された診療科名を出力する処理を含む。

一側面によれば、患者が適切な診療科を選択することを支援できるようになる。

図１は、本実施の形態に係るシステムの概要を示す図である。 図２は、情報処理装置の機能ブロック図である。 図３は、部位ＤＢ（データベース）に格納されるデータの一例を示す図である。 図４は、症状ＤＢに格納されるデータの一例を示す図である。 図５は、診療科名ＤＢに格納されるデータの一例を示す図である。 図６は、本実施の形態に係る処理の処理フローを示す図である。 図７は、分類処理の処理フローを示す図である。 図８は、第１グループのリストの一例を示す図である。 図９Ａは、第２−１グループのリストの一例を示す図である。 図９Ｂは、第２−２グループのリストの一例を示す図である。 図９Ｃは、第２−３グループのリストの一例を示す図である。 図１０は、第４グループのリストの一例を示す図である。 図１１Ａは、第３−１／９のリストの一例を示す図である。 図１１Ｂは、第３−１／６のリストの一例を示す図である。 図１２は、ランキング生成処理の処理フローを示す図である。 図１３は、ランキング生成処理において生成されるデータの一例を示す図である。 図１４は、診療科毎の総合類似度の一例を示す図である。 図１５は、ソート結果の一例を示す図である。 図１６は、本実施の形態に係る処理の処理フローを示す図である。 図１７は、診療科ランキングが変化した場合の例を示す図である。 図１８は、本実施の形態に係る処理の処理フローを示す図である。 図１９は、コンピュータの機能ブロック図である。

本技術の一実施の形態に係るシステムの一例を図１に示す。病院内のネットワーク１には、有線又は無線にて患者用の複数の端末装置７（図１では７ａ及び７ｂ）が接続されており、患者は初診などで診療科が不明な場合に端末装置７を操作して診療科の推薦を受ける。ネットワーク１には、本実施の形態における主要な処理を実行する情報処理装置３と、医師が操作する複数の医師端末５（図１では５ａ及び５ｂ）が接続されている。

例えば、端末装置７は、情報処理装置３と通信しつつ、身体の部位を患者に提示して、問題となっている部位の指定を受け付けると共に、指定された部位に対する症状を入力又は選択させる。これを繰り返して、部位と症状との組み合わせを複数指定させるようにしても良い。

情報処理装置３は、以下で述べる処理を行って、診療科名のリストを生成して、端末装置７に表示させる。端末装置７で表示された診療科名のリストに応じて患者は診察を受ける診療科を選択する。部位と症状との組み合わせのデータは、情報処理装置３においてユーザの識別子に対応付けて保持されており、医師が医師端末５によって最終的に病名を入力すると、当該医師が所属する診療科名が、部位と症状との組み合わせに関連付けられて、情報処理装置３のデータベースに、新たなデータとして蓄積される。

情報処理装置３の機能ブロック図を図２に示す。情報処理装置３は、問診結果取得部３１と、部位ＤＢ３２と、症状ＤＢ３３と、第１データ格納部３４と、抽出部３５と、第２データ格納部３６と、診療科名ＤＢ３７と、ＤＢ更新部３８とを有する。

問診結果取得部３１は、端末装置７と通信して、部位と症状との組み合わせを１又は複数含む入力パターン（個別の組み合わせを問診結果とも呼ぶ）を取得し、患者の識別子に対応付けて第１データ格納部３４に格納する。この際、問診結果取得部３１は、部位ＤＢ３２及び症状ＤＢ３３に格納されているデータを用いて、ユーザに対して選択肢などを提示する。

部位ＤＢ３２に格納されているデータの一例を図３に示す。図３の例では、部位識別子と部位名称とが対応付けられている。なお、各部位に対応する図やイメージデータを保持しておくようにしても良い。

症状ＤＢ３３に格納されているデータの一例を図４に示す。図４の例では、症状識別子と症状名とが対応付けられている。

また、抽出部３５は、第１データ格納部３４に格納されている問診結果に類似する問診結果が対応付けられている診療科名を、診療科名ＤＢ３７から抽出し、第２データ格納部３６に格納する。そして、抽出部３５は、診療科名のリストを、端末装置７へ送信する。診療科名ＤＢ３７は、例えば図５に示すようなデータを格納している。図５の例では、レコードＩＤと、部位と症状との１又は複数の組み合わせと、診療科名とが対応付けられている。なお、患者が複数の診療科を受診した場合には、最終的に病名を入力した医師が所属する診療科が登録されることになる。

例えば電子カルテシステムと連携して、医師が、患者を診察した結果病名を入力すると、ＤＢ更新部３８は、医師端末５から患者の識別子とその医師が所属する診療科の識別子とを受信し、第１データ格納部３４から、その患者の識別子に対応付けて格納されている、部位と症状の１又は複数の組み合わせを読み出して、診療科名ＤＢ３７に登録する。

次に、図６乃至図１８を用いて、図１に示したシステムの動作について説明する。例えば、端末装置７に対して患者又は病院の受付係は、来院して診療科が不明の患者の患者識別子を入力する。患者識別子は、新たに付与した上で入力される場合もある。そうすると、端末装置７は、患者識別子の入力を受け付け、情報処理装置３へ送信する（ステップＳ１）。情報処理装置３の問診結果取得部３１は、患者識別子を受信すると（ステップＳ３）、部位ＤＢ３２に格納されているデータを用いて部位選択表示データを生成し、要求元の端末装置７へ送信する（ステップＳ５）。

これに対して、端末装置７は、情報処理装置３から部位選択表示データを受信すると、端末装置７の表示装置に表示する（ステップＳ７）。例えば、選択可能な部位を列挙するようにしたり、部位を図示して選択できるようにする。

そうすると、患者は、来院した理由となる身体の部位を選択する。端末装置７は、患者による部位選択を受け付け、当該選択された部位の識別子を情報処理装置３へ送信する（ステップＳ９）。情報処理装置３の問診結果取得部３１は、端末装置７から部位の選択結果として部位の識別子を受信し、第１データ格納部３４において患者識別子に対応付けて格納する（ステップＳ１１）。

また、情報処理装置３の問診結果取得部３１は、症状ＤＢ３３に格納されているデータを用いて症状候補表示データを生成し、要求元の端末装置７へ送信する（ステップＳ１３）。端末装置７は、情報処理装置３から症状候補表示データを受信し、表示装置に表示する（ステップＳ１５）。症状候補表示データは、例えば選択し得る症状のリストを含む。

患者は、該当する症状を選択する。なお、この際、さらに部位と症状との組み合わせを入力するのか、入力を完了するのかを、一緒に指示するものとする。そうすると、端末装置７は、該当する症状の選択を受け付け、入力継続か否かを表す指示と当該症状の識別子とを症状の選択結果として情報処理装置３へ送信する（ステップＳ１７）。

情報処理装置３の問診結果取得部３１は、入力継続か否かを表す指示と共に端末装置７から症状の識別子を症状の選択結果として受信し、症状の識別子については患者識別子に対応付けて第１データ格納部３４に格納する（ステップＳ１９）。そして、問診結果取得部３１は、入力継続か否かを表す指示を確認して、さらに部位と症状との組み合わせの入力を行うか否かを判断する（ステップＳ２１）。さらに部位と症状との組み合わせの入力を行う場合には、処理はステップＳ５へ戻る。一方、部位と症状との組み合わせについて入力継続せず入力を完了する場合には、問診結果取得部３１は、抽出部３５に処理を指示する。

抽出部３５は、問診結果取得部３１からの指示に応じて、第１データ格納部３４に格納されている問診結果を用いて、診療科名ＤＢ３７に格納されているレコード（データブロックとも呼ぶ）の分類処理を実行する（ステップＳ２３）。分類処理については、図７乃至図１１Ｂを用いて説明する。

なお、ここでは、入力パターンには、部位と症状との組み合わせが、ｎ個含まれるものとする。また、比較対象のレコードにおける、部位と症状との組み合わせは、Ｎ個であるものとする。

まず、抽出部３５は、診療科名ＤＢ３７において未処理のレコードを１つ選択して、当該レコードを読み出す（図７：ステップＳ３１）。そして、抽出部３５は、選択されたレコードにおける部位と症状との組み合わせが入力パターンと完全に一致するか否かを判断する（ステップＳ３３）。入力パターンにおける、部位と症状との組み合わせの数ｎと、選択レコードにおける部位と症状との組み合わせの数Ｎとが一致しており、その組み合わせ自体も完全に一致するか否かを判断する。

入力パターンが選択レコードにおける部位と症状との組み合わせと完全に一致する場合には、抽出部３５は、選択レコードを第１グループに分類する（ステップＳ３５）。そして処理は端子Ｂを介してステップＳ４７に移行する。例えば、第２データ格納部３６において、第１グループのリストに、選択レコードを追加する。例えば、図８に示すような第１グループのデータが、第２データ格納部３６に格納される。図８の例では、レコードＩＤと、当該レコードの診療科名とが対応付けられている。

一方、入力パターンが選択レコードにおける部位と症状との組み合わせと完全に一致しない場合、抽出部３５は、選択レコードにおける部位と症状との組み合わせが、入力パターンを包含するか否かを判断する（ステップＳ３７）。選択レコードにおける部位と症状との組み合わせの数Ｎが、入力パターンにおける部位と症状との組み合わせの数ｎよりも多く、すなわちＮ＞ｎであって、入力パターンにおける部位と症状との組み合わせは全て、選択レコードにおける部位と症状との組み合わせに含まれるか否かを判断する。例えば、入力パターンにおける部位（例えばＡ）と症状（例えばａ）との組み合わせを「Ａａ」「Ｂｂ」「Ｃｃ」とすると、選択レコードにおける部位と症状との組み合わせが「Ａａ」「Ｂｂ」「Ｃｃ」「Ｄｄ」といった場合に、この条件を満たすことになる。

選択レコードにおける部位と症状との組み合わせが入力パターンを包含する場合には、抽出部３５は、選択レコードにおける余分な問診結果の数ｘに応じて、選択レコードを第２−ｘグループに分類する（ステップＳ３９）。そして処理は端子Ｂを介してステップＳ４７に移行する。

例えば、図９Ａ乃至図９Ｃに示すようなデータが、第２データ格納部３６に格納される。図９Ａには、余分な問診結果の数ｘが「１」であり、第２−１グループのリストの例を示す。図９Ａの例では、レコードＩＤと、余分な問診結果（部位と症状との１つの組み合わせ）と、診療科名とが登録されるようになっている。なお、ｘ＝１の場合には、後の処理に用いるので、余分な問診結果が登録されるようになっている。図９Ｂには、余分な問診結果の数ｘが「２」であり、第２−２グループのリストの例を示している。図９Ｂの例では、レコードＩＤと、診療科名とが登録されるようになっている。図９Ｃには、余分な問診結果の数ｘが「３」であり、第２−３グループのリストの例を示している。図９Ｃの例では、レコードＩＤと、診療科名とが登録されるようになっている。なお、ｘが４以上のレコードが存在すれば、それぞれについて該当するレコードについてのリストが生成される。

一方、選択レコードにおける部位と症状との組み合わせが入力パターンを包含するわけではない場合には、抽出部３５は、選択レコードと入力パターンとで問診結果が一部一致しているか否かを判断する（ステップＳ４１）。入力パターンについてのｎ個の組み合わせのうち少なくとも１つの組み合わせと、選択レコードにおけるＮ個の組み合わせのうち少なくとも１つの組み合わせが一致するか、全く一致しないかを判断する。

選択レコードと入力パターンとについて問診結果が全く一致していない場合には、抽出部３５は、選択レコードを第４グループに分類する（ステップＳ４５）。第４グループについては、後の処理ではほぼ用いられないので、レコード数のみカウントするようにしても良いが、図１０に示すような該当レコードのリストであっても良い。そして、処理はステップＳ４７に移行する。

一方、選択レコードと入力パターンとについて問診結果が一部一致であれば、抽出部３５は、入力パターンについての一致率＊選択レコードにおける一致率で算出されるヒット率ｙに応じて、選択レコードを第３−ｙグループに分類する（ステップＳ４３）。

例えば、入力パターンにおける部位と症状との組み合わせが「Ａａ」「Ｂｂ」「Ｃｃ」であり、選択レコードにおける部位と症状との組み合わせが「Ｃｃ」「Ｄｄ」「Ｅｅ」であれば、組み合わせ「Ｃｃ」のみが一致することになる。この場合、ｎ＝３であり、入力パターンにおいて一致する組み合わせは１つであるから、入力パターンについての一致率は１／３となる。一方、Ｎ＝３であり、選択レコードにおいて一致する組み合わせも１つであるから、入力パターンについての一致率は１／３となる。よって、ヒット率は、１／３×１／３＝１／９となる。従って、このような入力パターン及び選択レコードであれば、ヒット率１／９についてのグループに、選択レコードを分類する。

もし、Ｎ＝４であり、「Ｂｂ」「Ｃｃ」「Ｄｄ」「Ｅｅ」という組み合わせを含む選択レコードであれば、選択レコードについての一致率は２／４＝１／２であるから、入力パターンについての一致率１／３＊１／２＝１／６となる。

なお、ｎ＝３の場合、第２−１グループであれば、入力パターンの一致率は１であり、選択レコードについての一致率は３／（３＋１）＝３／４となるので、ヒット率も３／４となる。第２−２グループであれば、選択レコードについての一致率は３／（３＋２）＝３／５となり、ヒット率も３／５となる。

以下の処理で、ヒット率に応じたレコードの出現確率の重み付けを行うので、このようにヒット率に応じた分類を行っておく。

例えば、図１１Ａ及び図１１Ｂに示すようなデータが、第２データ格納部３６に格納される。すなわち、第３−１／９グループには、レコードＩＤ及び診療科名が登録されるようになっている。また、第３−１／６グループにも、レコードＩＤ及び診療科名が登録されるようになっている。

ステップＳ４３又はＳ４５の後に、抽出部３５は、診療科名ＤＢ３７において未処理のレコードが存在するか否かを判断する（ステップＳ４７）。未処理のレコードが存在していれば、処理はステップＳ３１に戻る。未処理のレコードが存在しなければ、処理は、呼出元の処理に戻る。

このような処理を行うことで、前処理としてのレコードの分類が完了する。

図６の処理の説明に戻って、抽出部３５は、第２データ格納部３６に格納されているデータを用いてランキング生成処理を実行する（ステップＳ２５）。その後処理は端子Ａを介して図１６の処理に移行する。ランキング生成処理については、図１２を用いて説明する。

抽出部３５は、各グループについて、診療科毎に出現確率を算出する（図１２：ステップＳ５１）。全体のレコード数は、全グループのレコード数の総和で得られる。従って、各グループにおいて同じ診療科名が対応付けられているレコードの数を計数して、レコード数の総和で除すれば、出現確率が得られるようになる。例えば図１３に示すようなデータ（一部）を生成する。図１３の例では、第１グループには、診療科名「Ａ」「Ｂ」「Ｃ」のレコードが含まれており、それぞれ１０レコード、５レコード、５レコードであるので、レコード数の総和が１００であるとすると、出現確率は、１０％、５％及び５％となる。

第２グループは、余分な組み合わせが１つのグループと、２つのグループとが含まれており、それぞれ診療科名で分類され、出現確率が算出される。ヒット率は上で述べた形で算出される。第３グループは、ヒット率毎に分類されているおり、この例ではヒット率１／３の場合にのみ、診療科名「Ｂ」と「Ｅ」とに分類される。なお、この段階では類似度は算出されない。

そして、抽出部３５は、算出された出現確率の各々に対して所属グループに対応するヒット率を乗じて類似度を算出する（ステップＳ５３）。図１３に示すように類似度が算出される。第１及び第２−ｘグループについてのヒット率を、この段階で算出するようにしても良い。

さらに、抽出部３５は、診療科毎に類似度を加算して、総合類似度を算出する（ステップＳ５５）。図１３の類似度の欄の数値を、診療科毎に加算すると、図１４に示すようなデータが得られる。

その後、抽出部３５は、総合類似度の大きい順で診療科をソートする（ステップＳ５７）。そうすると、図１５に示すようなソート結果が得られるようになる。なお、ここで予め定められている上位所定数の診療科のみを抽出するようにしても良い。そして処理は呼出元の処理に戻る。

そうすると、端子Ａを介して図１６の処理に移行して、抽出部３５は、第２−１グループ（すなわちｘ＝１の場合）に含まれるレコードを、部位と症状との組み合わせで分類する（ステップＳ６１）。例えば、「Ａａ」「Ｂｂ」「Ｃｃ」「Ｄｄ」という第１の分類と、「Ａａ」「Ｂｂ」「Ｃｃ」「Ｅｅ」という第２の分類が得られたものとする。

そして、抽出部３５は、未処理の分類を１つ特定する（ステップＳ６３）。また、抽出部３５は、特定された分類を、仮入力パターンとして設定する（ステップＳ６５）。第１の分類が特定された場合、「Ａａ」「Ｂｂ」「Ｃｃ」「Ｄｄ」が仮入力パターンとなる。そして、抽出部３５は、仮入力パターンについて、分類処理を実行し（ステップＳ６７）、さらにランキング生成処理を実行する（ステップＳ６９）。これらの処理は、仮入力パターンについての処理である以外は上で述べたものと同様である。そうすると、図１５に示すようなランキング結果が図１５とは別に得られる。

そして、抽出部３５は、未処理の分類が存在するか判断する（ステップＳ７１）。未処理の分類が存在する場合には、ステップＳ６３に処理は戻る。一方、未処理の分類が存在しない場合には、抽出部３５は、ステップＳ２５で生成されたランキング結果における上位所定数の診療科と、ステップＳ６９で生成されたランキング結果における上位所定数の診療科とで変化がある分類が存在するか判断する（ステップＳ７３）。例えば、３位までを考慮する場合、第２の分類について第３位までのランキング結果が、図１７に示すようなものであれば、第２位と第３位とが入れ替わっているので変化したものと判断される。

上位所定数の診療科に変化がある分類が存在していない場合には、処理は端子Ｃを介して図１８の処理に移行する。一方、上位所定数の診療科に変化がある分類が存在する場合には、処理は端子Ｄを介して図１８の処理に移行する。

抽出部３５は、変化がある分類について、入力パターンとの差分に関する問いを生成して、端末装置７へ送信する（図１８：ステップＳ７５）。例えば、入力パターンが「Ａａ」「Ｂｂ」「Ｃｃ」であって第１の分類であれば、「Ｄｄ」という部位と症状との組み合わせが得られるので、「部位「Ｄ」が症状「ｄ」ではありませんか？」という問いを生成する。これによって、患者に対して気付きを与えることができるようになる。

端末装置７は、情報処理装置３から問いのデータを受信すると、表示装置に表示する（ステップＳ７７）。そうすると、患者は、Ｙｅｓ又はＮｏで問いへの回答を入力する。そうすると、端末装置７は、問いへの回答の入力を受け付け、回答のデータを情報処理装置３へ送信する（ステップＳ７９）。

情報処理装置３の抽出部３５は、端末装置７から、問いへの回答を受信する（ステップＳ８１）。そして、抽出部３５は、問いへの回答が「Ｙｅｓ」であって、入力パターンとの差分の部位及び症状の組み合わせが選択されたか判断する（ステップＳ８３）。入力パターンとの差分の部位及び症状の組み合わせが選択された場合には、抽出部３５は、差分の部位及び症状の組み合わせを追加するように、第１データ格納部３４に格納されている入力パターンを更新する（ステップＳ８５）。さらに、抽出部３５は、選択された差分に係る分類に対応するランキング結果（上位所定数のみでも良い）を第２データ格納部３６から読み出して、端末装置７へ送信する（ステップＳ８７）。

一方、問いへの回答が「Ｎｏ」であって、入力パターンとの差分の部位及び症状の組み合わせが選択されなかった場合には、抽出部３５は、ステップＳ２５で生成されたランキング結果（上位所定数のみでも良い）を第２データ格納部３６から読み出して、端末装置７へ送信する（ステップＳ８９）。

端末装置７は、情報処理装置３からランキング結果を受信し、表示装置に表示する（ステップＳ９１）。これによって患者は、部位及び症状から受診することが好ましい診療科のリストを得ることができるようになる。従って、これによって診療科を選択できる。

その後、選択した診療科で受診するが、１つ目の診療科で診察が行われて病名が特定される場合もあれば、別の診療科に行くことが求められる場合もある。いずれにせよ、最終的には、医師が、電子カルテシステムにおいて病名の入力を行う。医師端末５は、医師による病名入力に応じて、患者識別子に対応付けて入力医師の診療科名を、情報処理装置３へ送信する（ステップＳ９３）。

情報処理装置３のＤＢ更新部３８は、医師端末５から患者識別子及び診療科名を受信すると、第１データ格納部３４から当該患者識別子に対応付けられている入力パターンを読み出し、診療科名に対応付けて診療科名ＤＢ３７に登録する（ステップＳ９５）。このような処理を実行することで、診療科名ＤＢ３７の内容が豊富化することで、より適切な診療科名が患者に提示されるようになる。すなわち、自動的に、データが蓄積され、医師の関与は診療科名ＤＢ３７に追加登録する際の病名入力のみであるから、専門家の関与は最小限に抑えられている。

以上のような処理を実行することで、患者の回答順序によらず、事例との一致度による重み付けがなされた事例の出現確率に応じた総合類似度でランキングされた診療科名が提示されるようになる。

また、患者満足度の向上に寄与する。すなわち、職員や看護師によるスムーズな診療科への案内で、患者の待ち時間が減少する。さらに、患者の診察回数が削減できる。具体的には、少ない診察回数で的確に傷病名を判断できる。

さらに、院内の医療リソースを有効活用できるようになる。具体的には、医師が診察する患者を必要最低限にとどめることができ、医師一人で診察可能な患者数が増加することにより、病院の収益も改善する。

上で述べたように、入力パターンにおける一致度と診療科名ＤＢ３７のレコードにおける一致度との積（ヒット率）によって、レコードの出現確率を重み付けしている。これによって、一致度が高いレコードが多いほど、そのレコードの信頼性が高く、類似度も高くなって、そのようなレコードについての診療科のランキングも高くなる。なお、ヒット率は、積によって算出する例を示したが、和やその他の関数で算出するようにしても良い。

以上本技術の実施の形態を説明したが、本技術はこれに限定されるものではない。例えば、機能ブロック図は一例であり、プログラムモジュール構成やファイル構成とは一致しない場合もある。さらに、問診結果取得部３１、部位ＤＢ３２及び症状ＤＢ３３については、端末装置７に設けるようにして、最終的な問診結果のみを情報処理装置３へ送信するようにしても良い。情報処理装置３は、複数台のコンピュータで実装される場合もある。

さらに、処理フローについても、処理結果が変わらない限り、ステップの順番を入れ替えたり、複数ステップを並列に実行するようにしても良い。

また、診療科名ＤＢ３７に追加登録されないが、診療科名ＤＢ３７にある程度データが蓄積されれば、例えばインターネットで来院患者以外の患者などに利用させるようにしても良い。

また、問いを生成するための処理については省略するようにしても良い。

なお、上で述べた情報処理装置３、医師端末５は、コンピュータ装置であって、図１９に示すように、メモリ２５０１とＣＰＵ（Central Processing Unit）２５０３とハードディスク・ドライブ（ＨＤＤ：Hard Disk Drive）２５０５と表示装置２５０９に接続される表示制御部２５０７とリムーバブル・ディスク２５１１用のドライブ装置２５１３と入力装置２５１５とネットワークに接続するための通信制御部２５１７とがバス２５１９で接続されている。オペレーティング・システム（ＯＳ：Operating System）及び本実施例における処理を実施するためのアプリケーション・プログラムは、ＨＤＤ２５０５に格納されており、ＣＰＵ２５０３により実行される際にはＨＤＤ２５０５からメモリ２５０１に読み出される。ＣＰＵ２５０３は、アプリケーション・プログラムの処理内容に応じて表示制御部２５０７、通信制御部２５１７、ドライブ装置２５１３を制御して、所定の動作を行わせる。また、処理途中のデータについては、主としてメモリ２５０１に格納されるが、ＨＤＤ２５０５に格納されるようにしてもよい。本技術の実施例では、上で述べた処理を実施するためのアプリケーション・プログラムはコンピュータ読み取り可能なリムーバブル・ディスク２５１１に格納されて頒布され、ドライブ装置２５１３からＨＤＤ２５０５にインストールされる。インターネットなどのネットワーク及び通信制御部２５１７を経由して、ＨＤＤ２５０５にインストールされる場合もある。このようなコンピュータ装置は、上で述べたＣＰＵ２５０３、メモリ２５０１などのハードウエアとＯＳ及びアプリケーション・プログラムなどのプログラムとが有機的に協働することにより、上で述べたような各種機能を実現する。

端末装置７も、ＨＤＤ２５０５の代わりにフラッシュメモリが用いられたり、ドライブ装置２５１３ではなく、リムーバブルのフラッシュメモリのドライブが用いられたりするだけで、おおよそ図１９の構成となる。

以上述べた本実施の形態をまとめると、以下のようになる。

本実施の形態に係る情報処理方法は、（Ａ）患者について、身体の部位と当該身体の部位に対する症状との１又は複数の組み合わせを取得し、（Ｂ）身体の部位と当該身体の部位に対する症状との１又は複数の組み合わせと診療科名とを含むデータブロックを複数格納するデータ格納部から、取得された１又は複数の組み合わせと同一又は類似する、身体の部位と当該身体の部位に対する症状との１又は複数の組み合わせを含むデータブロックについての診療科名を抽出し、（Ｃ）抽出された診療科名を出力する処理を含む。

これによって患者は、適切な診療科名を知ることができ、効率的な受診が可能となる。

なお、データ格納部に格納されるデータについては、医師による診察の際に最終的な診療科名が確定した後、取得されたデータと対応付けて格納すればよいので、専門家による関与も最小限度に抑えられている。

上で述べた診療科名を抽出する処理が、（ｂ１）取得された１又は複数の組み合わせに完全一致又は部分一致する１又は複数の組み合わせを含むデータブロックを抽出し、（ｂ２）抽出されたデータブロックの出現確率を、取得された１又は複数の組み合わせのうち一致する組み合わせの割合と、抽出されたデータブロックにおいて一致する組み合わせの割合とで重み付けすることで算出される類似度を、診療科名毎に集計し、（ｂ３）集計された類似度の高い順で少なくとも上位所定数の第１の診療科名を抽出する処理を含むようにしても良い。このような演算を行うことで、データブロックの出現確率を適切に重み付けできるようになる。

さらに、上で述べた情報処理方法は、抽出された診療科名を出力する前に、（Ｄ）取得された１又は複数の組み合わせを含み且つ１つ余分に第２の組み合わせを含むデータブロックをデータ格納部から抽出し、（Ｅ）第２の組み合わせが、取得された１又は複数の組み合わせに追加で取得された場合を仮定して、診療科名を抽出する処理を実行して第２の診療科名を抽出し、（Ｆ）第１の診療科名と第２の診療科名とで少なくとも一部に変化がある場合、第２の組み合わせに関する問いを出力する処理をさらに含むようにしても良い。このようにすれば、患者に対して、忘れていた部位及び症状の組み合わせに対する気付きを与えることができるようになる。

なお、上で述べた情報処理方法は、（Ｇ）第２の組み合わせに関する問いに対して、第２の組み合わせが、取得された１又は複数の組み合わせに追加で取得されたことになる回答である場合には、第２の診療科名を出力する処理をさらに含むようにしても良い。ランキングが変化するので、変化したランキングを提示することで、より適切な診療科名を選択できるようになる。

なお、上で述べたような処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを作成することができ、当該プログラムは、例えばフレキシブル・ディスク、ＣＤ−ＲＯＭなどの光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリ（例えばＲＯＭ）、ハードディスク等のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体又は記憶装置に格納される。なお、処理途中のデータについては、ＲＡＭ等の記憶装置に一時保管される。

以上の実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）
患者について、身体の部位と当該身体の部位に対する症状との１又は複数の組み合わせを取得し、
身体の部位と当該身体の部位に対する症状との１又は複数の組み合わせと診療科名とを含むデータを複数格納するデータ格納部から、取得された前記１又は複数の組み合わせから所定の類似範囲に属する、身体の部位と身体の部位に対する症状との１又は複数の組み合わせを含むデータについての診療科名を抽出し、
抽出された前記診療科名を出力する
処理を、コンピュータに実行させるためのプログラム。

（付記２）
前記診療科名を抽出する処理が、
取得された前記１又は複数の組み合わせに完全一致又は部分一致する１又は複数の組み合わせを含むデータを抽出し、
抽出された前記データの出現確率を、取得された前記１又は複数の組み合わせのうち一致する組み合わせの割合と、抽出された前記データにおいて一致する組み合わせの割合とで重み付けすることで算出される類似度を、診療科名毎に集計し、
集計された類似度の高い順で少なくとも上位所定数の第１の診療科名を抽出する
処理を含む付記１記載のプログラム。

（付記３）
抽出された前記診療科名を出力する前に、
取得された前記１又は複数の組み合わせを含み且つ１つ余分に第２の組み合わせを含むデータを前記データ格納部から抽出し、
前記第２の組み合わせが、取得された前記１又は複数の組み合わせに追加で取得された場合を仮定して、前記診療科名を抽出する処理を実行して第２の診療科名を抽出し、
前記第１の診療科名と前記第２の診療科名とで少なくとも一部に変化がある場合、前記第２の組み合わせに関する問いを出力する
処理をさらに前記コンピュータに実行させるための付記２記載のプログラム。

（付記４）
前記第２の組み合わせに関する問いに対して、前記第２の組み合わせが、取得された前記１又は複数の組み合わせに追加で取得されたことになる回答である場合には、前記第２の診療科名を出力する
処理をさらに前記コンピュータに実行させるための付記３記載のプログラム。

（付記５）
患者について、身体の部位と当該身体の部位に対する症状との１又は複数の組み合わせを取得し、
身体の部位と当該身体の部位に対する症状との１又は複数の組み合わせと診療科名とを含むデータを複数格納するデータ格納部から、取得された前記１又は複数の組み合わせから所定の類似範囲に属する、身体の部位と身体の部位に対する症状との１又は複数の組み合わせを含むデータについての診療科名を抽出し、
抽出された前記診療科名を出力する
処理を含み、コンピュータにより実行される情報処理方法。

（付記６）
患者について、身体の部位と当該身体の部位に対する症状との１又は複数の組み合わせを取得する取得部と、
身体の部位と当該身体の部位に対する症状との１又は複数の組み合わせと診療科名とを含むデータを複数格納するデータ格納部から、取得された前記１又は複数の組み合わせから所定の類似範囲に属する、身体の部位と身体の部位に対する症状との１又は複数の組み合わせを含むデータについての診療科名を抽出し、抽出された前記診療科名を出力する抽出部と、
を有する情報処理装置。

３１ 問診結果取得部
３２ 部位ＤＢ
３３ 症状ＤＢ
３４ 第１データ格納部
３５ 抽出部
３６ 第２データ格納部
３７ 診療科名ＤＢ
３８ ＤＢ更新部

Claims (6)

1. 患者について、身体の部位と当該身体の部位に対する症状との１又は複数の組み合わせを取得し、
   身体の部位と当該身体の部位に対する症状との１又は複数の組み合わせと診療科名とを含むデータを複数格納するデータ格納部から、取得された前記１又は複数の組み合わせと前記データ格納部に格納されている各データに含まれる１又は複数の組み合わせとが一致する割合に応じて診療科名の第１の候補を抽出し、
   前記データ格納部から、取得された前記１又は複数の組み合わせと取得された前記１又は複数の組み合わせのいずれとも異なる第１の組み合わせとを含むデータを抽出し、
   前記第１の組み合わせが、取得された前記１又は複数の組み合わせに追加で取得された場合を仮定して、抽出された前記データに含まれる１又は複数の組み合わせに基づき前記データ格納部から診療科名の第２の候補を抽出し、
   前記第１の候補と前記第２の候補とが異なる場合に、前記第１の組み合わせに対応する身体の部位と当該身体の部位に対する症状の有無についての質問とを出力する
   処理を、コンピュータに実行させるためのプログラム。
2. 前記診療科名の第１の候補を抽出する処理が、
   前記データ格納部から、取得された前記１又は複数の組み合わせに完全一致又は部分一致する１又は複数の組み合わせを含むデータを１又は複数抽出し、
   抽出された１又は複数のデータの各々について、当該データに含まれる１又は複数の組み合わせと診療科名とを含み且つ前記データ格納部に格納されているデータの数を、前記データ格納部に格納されているデータの数で除することによって、当該データの出現確率を算出し、
   抽出された前記１又は複数のデータの各々について、取得された前記１又は複数の組み合わせのうち一致する組み合わせの割合と、当該データに含まれる１又は複数の組み合わせのうち一致する組み合わせの割合とに基づく重みを、当該データの出現確率に乗じることによって第１の類似度を算出し、
   算出された前記第１の類似度を診療科名毎に集計し、
   集計された第１の類似度が高い順で少なくとも上位所定数の診療科名を抽出する
   処理を含む請求項１記載のプログラム。
3. 前記診療科名の第２の候補を抽出する処理が、
   前記データ格納部から、抽出された前記データに含まれる複数の組み合わせに完全一致又は部分一致する１又は複数の組み合わせを含むデータを１又は複数抽出し、
   抽出された１又は複数のデータの各々について、当該データに含まれる１又は複数の組み合わせと診療科名とを含み且つ前記データ格納部に格納されているデータの数を、前記データ格納部に格納されているデータの数で除することによって、当該データの出現確率を算出し、
   抽出された前記１又は複数のデータの各々について、抽出された前記データに含まれる前記複数の組み合わせのうち一致する組み合わせの割合と、当該データに含まれる１又は複数の組み合わせのうち一致する組み合わせの割合とに基づく重みを、当該データの出現確率に乗じることによって第２の類似度を算出し、
   算出された前記第２の類似度を診療科名毎に集計し、
   集計された第２の類似度が高い順で少なくとも上位所定数の診療科名を抽出する
   処理を含む請求項１又は２記載のプログラム。
4. 前記質問に対して、前記第１の組み合わせに対応する身体の部位に対する症状が有るとの回答である場合には、前記第２の候補を出力する
   処理をさらに前記コンピュータに実行させるための請求項１乃至３のいずれか１つ記載のプログラム。
5. 患者について、身体の部位と当該身体の部位に対する症状との１又は複数の組み合わせを取得し、
   身体の部位と当該身体の部位に対する症状との１又は複数の組み合わせと診療科名とを含むデータを複数格納するデータ格納部から、取得された前記１又は複数の組み合わせと前記データ格納部に格納されている各データに含まれる１又は複数の組み合わせとの一致の割合に応じて診療科名の第１の候補を抽出し、
   前記データ格納部から、取得された前記１又は複数の組み合わせと取得された前記１又は複数の組み合わせのいずれとも異なる第１の組み合わせとを含むデータを抽出し、
   前記第１の組み合わせが、取得された前記１又は複数の組み合わせに追加で取得された場合を仮定して、抽出された前記データに含まれる１又は複数の組み合わせに基づき前記データ格納部から診療科名の第２の候補を抽出し、
   前記第１の候補と前記第２の候補とが異なる場合に、前記第１の組み合わせに対応する身体の部位と当該身体の部位に対する症状の有無についての質問とを出力する
   処理を含み、コンピュータにより実行される情報処理方法。
6. 患者について、身体の部位と当該身体の部位に対する症状との１又は複数の組み合わせを取得する取得部と、
   身体の部位と当該身体の部位に対する症状との１又は複数の組み合わせと診療科名とを含むデータを複数格納するデータ格納部から、取得された前記１又は複数の組み合わせと前記データ格納部に格納されている各データに含まれる１又は複数の組み合わせとの一致の割合に応じて診療科名の第１の候補を抽出する第１の抽出部と、
   前記データ格納部から、取得された前記１又は複数の組み合わせと取得された前記１又は複数の組み合わせのいずれとも異なる第１の組み合わせとを含むデータを抽出する第２の抽出部と、
   前記第１の組み合わせが、取得された前記１又は複数の組み合わせに追加で取得された場合を仮定して、抽出された前記データに含まれる１又は複数の組み合わせに基づき前記データ格納部から診療科名の第２の候補を抽出する第３の抽出部と、
   前記第１の候補と前記第２の候補とが異なる場合に、前記第１の組み合わせに対応する身体の部位と当該身体の部位に対する症状の有無についての質問とを出力する出力部と、
   を有する情報処理装置。

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