JP6187474B2 - 医療情報解析プログラム、医療情報解析装置、および医療情報解析方法 - Google Patents
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Description
本発明の上記および他の目的、特徴および利点は本発明の例として好ましい実施の形態を表す添付の図面と関連した以下の説明により明らかになるであろう。
〔第1の実施の形態〕
図1は、第1の実施の形態に係る医療情報解析装置の機能構成例を示す図である。医療情報解析装置Sは、記憶手段1、特定手段2、および抽出手段4を有する。例えば医療情報解析装置Sは、医療情報解析プログラムを実行することで医療情報を解析するコンピュータである。
次に第2の実施の形態について説明する。第2の実施の形態は、病院内のネットワークを介して、電子カルテに蓄積された知識を複数の医者が共有できるようにした電子カルテ管理システムである。
なお図5には、種類「看護記録」の記録情報は例示していないが、種類「看護記録」の記録情報の記録内容には、例えば看護過程での患者の様子が記入される。
図6は、登録排除辞書記憶部のデータ構造の一例を示す図である。登録排除辞書記憶部120には、登録排除辞書121が格納されている。登録排除辞書121には、記録情報からの抽出対象外とする語句が登録されている。例えば登録排除辞書121には、「です」、「ます」といった語句が登録されている。
図7は、レコメンデーション処理の手順の一例を示すフローチャートである。なお、レコメンデーション処理は、いずれかの端末装置から、対象患者を指定したレコメンデーション要求が入力されたときに実行される。
図8は、対象患者記録解析処理の手順の一例を示すフローチャートである。対象患者記録解析処理は、レコメンデーション要求が入力されたときに実行される。
[ステップS116]単語抽出部171は、取得した単語の品詞が、登録対象の品詞か否かを判断する。例えば単語抽出部171には、あらかじめ登録対象の品詞が設定されている。登録対象の品詞は、例えば「名詞」、「動詞」、「形容詞」、「形容動詞」である。「助詞」や「副詞」は、類似度計算の誤差原因となりやすいため、登録対象から除外される。取得した単語の品詞が登録対象の品詞であれば、処理がステップS117に進められる。また取得した品詞が登録対象の品詞でなければ、処理がステップS113に進められる。
図9は、対象患者記録内単語記憶部のデータ構造の一例を示す図である。対象患者記録内単語記憶部130には、単語配列テーブル131が格納されている。単語配列テーブル131は、対象患者の記録情報から抽出した単語が、記録情報ごとに登録されたデータテーブルである。単語配列テーブル131には、患者ID、記録番号、種類、および単語配列の欄が設けられている。患者IDの欄には、対象患者の患者IDが設定される。記録番号の欄には、対象患者の電子カルテに含まれる記録情報の記録番号が設定される。種類の欄には、対応する記録情報の種類が設定される。単語配列の欄には、対応する記録情報から抽出された単語が列挙される。
図10は、他の患者の記録解析処理の手順の一例を示すフローチャートである。他の患者の記録解析処理は、対象患者記録解析処理が終了した後に実行される。
[ステップS136]単語抽出部171は、取得した単語の品詞が、登録対象の品詞か否かを判断する。取得した単語の品詞が登録対象の品詞であれば、処理がステップS137に進められる。また取得した品詞が登録対象の品詞でなければ、処理がステップS133に進められる。
図11は、類似記録内単語記憶部のデータ構造の一例を示す図である。類似記録内単語記憶部140には、対象患者の記録情報ごとの単語配列テーブル141,142,143,・・・が格納されている。単語配列テーブル141,142,143,・・・それぞれには、対象患者の記録情報の記録番号が付与されている。また単語配列テーブル141,142,143,・・・には、患者ID、記録番号、種類、単語配列、および類似度の欄が設けられている。
図13は、類似患者判定処理の手順を示すフローチャートである。この処理は、他の患者の記録解析処理の終了後に実行される。
図14は、類似患者情報記憶部のデータ構造の一例を示す図である。類似患者情報記憶部150には、類似患者リスト151が格納されている。類似患者リスト151は、類似度のランキングが上位の患者のリストである。図14の例では、類似患者リスト151には、患者のランキングの順位、患者ID、および類似度が設定されている。
図15は、類似患者記録内単語記憶部のデータ構造の一例を示す図である。類似患者記録内単語記憶部160には、対象患者の記録情報ごとの単語配列テーブル161,162,163,・・・が格納されている。単語配列テーブル161,162,163,・・・のデータ構造は、図11に示した類似記録内単語記憶部140内の単語配列テーブル141,142,143,・・・と同様である。ただし、類似患者記録内単語記憶部160内の単語配列テーブル161,162,163,・・・には、類似患者の患者IDが設定されたレコ−ドのみが登録されている。例えば図11に示した類似記録内単語記憶部140内の単語配列テーブル141には、患者ID「Z」の患者のレコードが含まれている。ここで、患者ID「Z」の患者は、類似患者ではないものとする。そのため、図15に示す類似患者記録内単語記憶部160内の単語配列テーブル161では、患者ID「Z」のレコードは除外されている。
図16は、参考単語抽出処理の手順を示すフローチャートである。この処理は、類似患者判定処理の終了後に実行される。
[ステップS162]参考単語抽出部173は、マージした後の各単語に、一意の番号(単語ID)を付与する。例えば参考単語抽出部173は、マージした後の単語配列における単語の出現順位を、その単語の単語IDとする。なお、この時点で、単語と記録情報との関連付けはなくなり、患者ごとの出現単語一覧が生成される。
図17は、レコメンデーションの一例を示す図である。図17の例では、患者ID「A」の患者を対象患者としている。この場合、患者ID「A」の患者と他の患者との記録情報内の単語の比較により類似患者が判定される。図17の例では、患者ID「B」、「C」、「D」、「E」の各患者が、類似患者と判定されている。
1a,1b,1c,・・・ 診療録
1a−1,1a−2,1a−3,1b−1,1b−2,1b−3,・・・ 記録情報
2 特定手段
3 類似患者情報
4 抽出手段
5,6 単語配列
7 参考単語
S 医療情報解析装置
Claims (8)
- 第1の患者を特定する情報を取得し、
複数の患者それぞれの身体情報を含む、前記複数の患者それぞれの診療録を参照し、診療録内の少なくとも身体情報を含む情報に基づいて、前記第1の患者と類似する第2の患者を特定し、
前記第2の患者の診療録に出現する単語のうち、前記第1の患者の診療録に出現しない単語を、前記第2の患者の診療録から抽出する、
処理をコンピュータに実行させる医療情報解析プログラム。 - 前記第2の患者の特定では、前記第1の患者の診療録に含まれる複数の記録情報それぞれと、他の患者の診療録に含まれる複数の記録情報それぞれとの類似度を計算し、他の患者ごとに記録情報間の類似度を合計することを特徴とする請求項1記載の医療情報解析プログラム。
- 前記第2の患者の特定では、前記第1の患者の診療録に含まれる複数の記録情報それぞれに対し、類似度が高い方から上位所定数の他の患者の記録情報を抽出し、他の患者ごとに、抽出された記録情報の類似度を合計することを特徴とする請求項2記載の医療情報解析プログラム。
- 記録情報間の類似度の計算では、記録情報の種類に応じて重み付けを行い、類似度計算対象の2つの記録情報の内容に基づく類似度の計算結果に、該2つの記録情報それぞれの重みを乗算し、乗算結果を該2つの記録情報間の類似度とすることを特徴とする請求項2または3記載の医療情報解析プログラム。
- 前記第2の患者の特定では、前記第1の患者の診療録と他の患者の診療録との間の類似度を計算し、類似度が高い方から所定数の他の患者を、前記第2の患者とすることを特徴とする請求項1乃至4のいずれかに記載の医療情報解析プログラム。
- コンピュータに、
第1の患者を特定する情報を取得し、
複数の患者の診療録を参照し、診療録が前記第1の患者と類似する第2の患者を特定し、
前記第2の患者の診療録に出現する単語のうち、前記第1の患者の診療録に出現しない単語を、前記第2の患者の診療録から抽出する、
処理をコンピュータに実行させる医療情報解析プログラム。 - 第1の患者を特定する情報を取得し、複数の患者それぞれの身体情報を含む、前記複数の患者それぞれの診療録を参照し、診療録内の少なくとも身体情報を含む情報に基づいて、前記第1の患者と類似する第2の患者を特定する特定手段と、
前記第2の患者の診療録に出現する単語のうち、前記第1の患者の診療録に出現しない単語を、前記第2の患者の診療録から抽出する抽出手段と、
を有する医療情報解析装置。 - コンピュータが、
第1の患者を特定する情報を取得し、
複数の患者それぞれの身体情報を含む、前記複数の患者それぞれの診療録を参照し、診療録内の少なくとも身体情報を含む情報に基づいて、前記第1の患者と類似する第2の患者を特定し、
前記第2の患者の診療録に出現する単語のうち、前記第1の患者の診療録に出現しない単語を、前記第2の患者の診療録から抽出する、
医療情報解析方法。
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