JP6506882B2 - 問診支援システム - Google Patents

Description

本発明は、受診者を診断するための問診事項を出力する問診支援システムに関する。

医師は、受診者を診断する際に、受診者に問診して様々な疾患の可能性を除きつつ、妥当な疾患名を導き出す。医療の現場で医師が限られた診療時間内に多数の受診者を診断する場合、一人の受診者に対してさける時間は限られており、例えば一人の受診者に対して３分程度の時間で診断することがある。そこで、医師が効率よく診断や状態の確認をできるよう問診を支援するシステムが望まれている。

特許文献１には、共通問診および各診療科特有の問診用質問とこれに対応する予想回答を表示する表示装置を有する医療受診者用問診システムが開示される。この医療受診者用問診システムでは、予め定めた順序に従って共通問診および各診療科特有の問診用質問を表示する。

特開２００５−３２１４７２号公報

特許文献１に開示される技術では、各診療科特有の問診用質問が予め定めた順序に従って表示されるため、同じ診療科であれば問診用質問が変わることなく、問診内容が限られる。

そこで本発明は、多数の問診事項から適切な各問診事項を出力可能な問診支援技術を提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明のある態様の問診支援システムは、ユーザの入力を受け付ける受付部と、複数の問診事項を保持する問診保持部と、第１の機能および第２の機能の少なくともいずれか一方の機能にもとづいて問診事項の出力の有無を決定する出力決定部と、出力決定部の決定にもとづいて問診事項を出力する送出部と、第１の機能にもとづいて出力された問診事項に対する第１評価情報を受け付けるための第１評価入力部と、第２の機能にもとづいて出力された問診事項に対する第２評価情報を受け付けるための第２評価入力部と、を備える。出力決定部は、第１評価情報および第２評価情報の少なくとも一方の評価情報もとづいて、問診事項の出力の有無または出力の優先順位を決定するための値を調整をする。

本発明の別の態様もまた、問診支援システムである。この問診支援システムは、ユーザの入力を受け付ける受付部と、複数の問診事項を保持する問診保持部と、問診事項の出力の有無を決定する出力決定部と、出力決定部の決定にもとづいて問診事項を出力する送出部と、送出部から受け取った情報を表示する表示部と、を備える。問診保持部は、問診事項を状態名に関連付けて保持し、受付部は、出力された問診事項に対する受診者の回答を受け付け、表示部は、状態名に関連付けられた問診事項を出力していないこと示す未出力表示領域を表示させ、受付部は、未出力表示領域を介して出力していない問診事項を出力させる入力を受け付ける。

本発明のさらに別の態様もまた、問診支援システムである。この問診支援システムは、ユーザの入力を受け付ける受付部と、複数の問診事項およびそれらの選択肢を保持する問診保持部と、問診事項の出力の有無を決定する出力決定部と、出力決定部の決定にもとづいて問診事項を出力する送出部と、送出部から受け取った情報を表示する表示部と、を備える。問診保持部は、複数の問診事項およびそれらの選択肢を、受診者の状態を導出するためのフローチャートに関連付けて保持し、受付部は、出力された問診事項に対する受診者の回答を選択肢から受け付け、表示部は、受診者の回答に応じたフローチャートを表示し、受付部は、フローチャートに関連付けられている出力していない問診事項を出力させる入力を受け付ける。

本発明のさらに別の態様もまた、問診支援システムである。この問診支援システムは、ユーザの入力を受け付ける受付部と、複数の問診事項を保持する問診保持部と、所定条件にもとづいて複数の問診事項のうち、一群の問診事項を選択する選択部と、選択部により選択された一群の問診事項における各問診事項の出力の有無を決定する出力決定部と、出力決定部により出力を決定された問診事項を出力する送出部と、出力決定部での各問診事項の出力の優先順位を決定するための値を調整するために機械学習をする機械学習部と、を備える。出力決定部は、受診者の重症状態に関する問診事項の出力の有無を決定する第１出力決定部と、受診者の状態に関する問診事項の出力の優先順位を決定して、優先順位にもとづいて問診事項の出力の有無を決定する第２出力決定部と、を有する。受付部は、出力した問診事項に対する評価情報を受け付け、機械学習部は、受診者の状態に関する問診事項に対する評価情報にもとづいて第２出力決定部に機械学習をさせる。

本発明によると、多数の問診事項から適切な各問診事項を出力可能な問診支援技術を提供できる。

実施例にかかる問診支援システムの構成を説明するための図である。 問診支援システムにおいて出力部に表示される画面の遷移を説明するための図であり、問診の開始時に受診者の基本情報および症状情報を入力する画面を示す図である。 問診支援システムにおいて出力部に表示される画面の遷移を説明するための図であり、問診事項に対する回答を入力する画面を示す図である。 重症状態に関する問診事項を出力した結果を表示する画面例を示す図である。 頻出する状態に関する問診事項を出力した結果を表示する画面例を示す図である。 出力した重症状態に関する問診事項に対する評価情報を入力するための画面例を示す図である。 頻出する状態に関する問診事項を出力した結果に対する評価を入力するための画面例を示す図である。 所定の疾患を導出するためのフローチャートの画面例を示す図である。 問診事項の優先順位を決定する処理のフローチャートを示す図である。 問診事項を出力する処理のフローチャートを示す図である。 出力決定部に機械学習をする処理のフローチャートを示す図である。

図１は、実施例にかかる問診支援システム１０の構成を説明するための図である。問診支援システム１０は、受診者を診断する際に問診事項を自動的に出力して、医師や看護師などの医療従事者の問診を支援し、医療従事者の負担を軽減する。なお、問診支援システム１０は、医療従事者が問診事項に対する受診者の回答を入力してもよく、受診者が問診事項に対する回答を入力してもよい。以下の説明では、医療従事者や受診者などを含めてユーザという。

問診支援システム１０は、入力部２０、処理部２２および出力部２４を備える。入力部２０は、ユーザの操作を入力する手段であって、例えばタッチパネルディスプレイに表示されるアイコンであり、処理装置に接続されたキーボード、マウスや音声入力システムである。

出力部２４は、処理部２２から出力される問診に関する情報を出力する。出力部２４は、問診に関する情報を画像として表示するディスプレイであってよく、表示部としても機能する。入力部２０および出力部２４は、１つのタッチパネルディスプレイで構成されてよく、処理部２２に接続される。なお、変形例では出力部２４は、問診に関する情報を用紙に印刷して出力する印刷機であってよい。なお、出力部２４は、紙で出力する場合には、ユーザにより指定された印刷枚数に応じて問診事項を出力する総数を変更してよい。ユーザにより指定された印刷枚数は、問診事項の出力量を示す指標となる。

処理部２２は、問診事項を出力させる問診処理を実行し、問診事項の優先順位に関して機械学習をする学習処理を実行する。処理部２２は、ユーザの症状情報をもとに出力すべき問診事項の優先順位を算出し、問診事項の優先順位にもとづいて問診事項の出力の有無を決定する。処理部２２において、さまざまな処理を行う機能ブロックとして記載される各要素は、ハードウェア的には、回路ブロック、メモリ、その他のＬＳＩで構成することができ、ソフトウェア的には、メモリにロードされたプログラムなどによって実現される。したがって、これらの機能ブロックがハードウェアのみ、ソフトウェアのみ、またはそれらの組合せによっていろいろな形で実現できることは当業者には理解されるところであり、いずれかに限定されるものではない。

ところで、検索サイトなどのウェブサイトでは、検索ワードにもとづいて出力すべき事項の優先順位を算出し、１ページ内に表示できる量の検索結果が優先順位にもとづいて表示される。実施例の処理部２２において、問診の優先順位を評価する処理について機械学習を行い高い再現率を保つことは、検索サイト等の表示の優先順位を評価する機能を機械学習する場合と異なり、難易度が高い。検索サイト等の表示の優先順位を評価する機能においては、検索タームを入力する人と検索結果の質を評価する人が同一で一人のみで完結し、また、期待される機能が多くの場合は一つで、またその機能がユーザに最低限を満たす水準に達するための検索精度もそれほど高くないからである。

一方、実施例の処理部２２が問診事項の優先順位を評価する機能を実現するには、重篤な疾患および重篤な状態を除外する機能であったり、頻度の高い疾患を診断する機能、フローチャートに沿った判断を実行する機能、ある特定の性質をもった症状（Semantic Qualifier）を評価する機能、治療のための必要な合併症を評価する機能、緊急の治療の必要性を評価する機能、帰宅の是非を評価する機能、など複数の機能があり、それぞれの機能で必要とされている問診事項の出力精度が異なる。たとえば、重篤な疾患および重篤な状態の除外を行うためには複数の問診事項の回答が必要となり、また、重篤な疾患を除外する機能として適切な問診事項を出力させる精度は高いことが望まれる。なお、以下の説明では、受診者の重篤な疾患および重篤な状態などをまとめて「重症状態」という。

また、問診事項の優先順位を決定する機能として、受診者と医療従事者のふたりのユーザーの状態や果たそうとする機能が影響を与えるところも通常の優先順位の決定方法と異なる。また、重症状態に関する問診事項は、重篤な疾患であることが示唆される問診に「いいえ」と答えを入力されることに意味があり、「いいえ」と答えられる可能性が高い問診事項でも出力することは必要である。一方、第２出力決定部３６は、高頻度の疾患に関して問診をさせる機能であるため、ある疾患を示唆する問診に「いいえ」との回答を入力されることが、往々にしてその問診事項を行ったことが意味がなかったことを意味するため、「いいえ」と答えられる可能性が高い問診事項を出力することは望ましくない。これらのように受診者が問診事項に「いいえ」と回答した場合に、その問診事項の出力が適切であったか、の評価は機能ごとに異なる。

重症状態の除外など、一つの機能を実施するためには複数の問診事項の回答を必要とする場合が多い。また、一例では、「頭痛以外の症状を教えてください」という関連症状を確認する問診事項は、頻度の高い疾患である「副鼻腔炎」を診断する機能を実現するためにも、重篤な疾患である「脳梗塞」を除外する機能を実現する目的でも質問されるように、複数の目的の機能を実施する目的で一つの問診事項を行うこともある。

また、頻度の高い疾患を評価するための機能として最低限必要な問診事項の出力精度と、重篤な疾患を除外するための機能として最低限必要な問診事項の出力精度は異なる。医療従事者は通常１日５０人の受診者を診るとすると、重篤な疾患の除外に関する問診が９８％（２％誤差）の精度で行われたとしても、１日１人のペースで重篤な疾患の除外をする機能として役割を果たせていないことになり、医療従事者の医療リスクが大きく高まる。

なお、現実的に重症状態を除外する問診事項を出力するためのルールを１００％の精度で作成することは困難である。従って、重症状態の除外がされたかどうかの結果の出力の際には、問診支援システム１０が医療従事者に重篤な状態の評価する基準を明示し、受診者がどの基準でどのように評価さたれたか、すでに評価がすんでいる/済んでいない項目はどの項目なのかを明示することは重要であり、また、その表示方法とフィードバックをペアとすることも重要である。また、問診支援システムがこれらのフィードバックを臨床のワークフローと異なる場所で行うことは、多大な労力を要し、機械学習に用いる教師データの作成のコストが非常に高くつく。また、受診者が集中して答えられる問診数には限界があり、たとえば問診票では３枚程度で、画面表示では２０質問程度で限界になる。また、紙や画面のスペースの限界などで問診支援システム１０がすべての問診事項を出力することが困難であることも多いため、過去の医療従事者の各問診事項の各機能を実行する上での重要度のフィードバックや、過去の受診者の回答を元にその一部を抜き出し出力することが重要となる。その際に、診断のために必須の問診事項と、重症状態が隠されている可能性の評価はできる限り確実に行われるように出力することも必要になる。また、それぞれ出された問診は一貫性が必要となる。例えば男性の受診者や高齢の受診者に、妊娠の可能性を聞くことは、一貫性がなく強い違和感を受診者に与える。

なお、発明者の研究結果では、機能毎に評価情報を得て機械学習行う前は、処理部２２が適切な問診事項を出力する精度は６割から８割の再現率とどまっていたことがあり、重篤疾患の評価など１００％に近い再現率を必要とする機能の実現としては不十分であった。そこで、問診支援システム１０は、問診事項の異なる出力機能と、異なる機能に応じた問診事項の出力、その問診事項に対する回答の入力、回答内容の表示、回答の内容にもとづく問診事項の妥当性の評価情報の入力の５つがスムーズに行って、臨床状態の判断に関連付けられた教師データを効率よく集め、また、機械学習を正しく行うことが可能になった。

処理部２２は、受付部２６、問診保持部２８、抽出部３０、選択部３２、第１出力決定部３４、第２出力決定部３６、機械学習部３８、出力保持部４２、第１評価入力部４３、第２評価入力部４５、送出部４４および基本質問保持部４６を有する。

受付部２６は、入力部２０からユーザの入力を受け付ける。問診保持部２８は、受診者に質問するための複数の問診事項を保持する。問診事項には、例えば、症状の質、症状の開始時間、症状の位置、症状の持続時間、症状の頻度、症状の程度、症状の再発性、症状に関連する症状、症状の誘発因子、症状の悪化因子、既往歴、外傷歴、治療歴、環境歴、家族歴、検査歴などを質問する数百以上の事項が含まれる。

問診保持部２８は、問診事項に対する回答の選択肢を保持する。問診事項は、複数の状態名を関連付けられるものや、１つの状態名を関連付けられるものがある。また、問診事項は、重症状態に関する機能や、高頻度の疾患に関する機能など、上記の複数の機能に関連づけられる。問診事項に対する回答の選択肢は問診事項とともに表示され、ユーザはその選択肢を選択することで容易に回答できる。問診事項に関連する状態名および機能は問診事項に関連付けて保持される。医療従事者は問診事項の回答によって状態名に該当する可能性を診断する。問診事項に関連付けられる状態名は、重症状態であるか、それ以外の疾患であるか区別して問診保持部２８に保持される。なお、音声入力を行う際には選択肢が隠されていて表示されないこともあるが、音声入力の内容から、どの選択肢の内容と近いかの評価がされて選択肢が入力されたのと同等の結果を得ることができる場合もある。

基本質問保持部４６は、受診者の基本情報および症状情報に関する質問を保持する。受診者の基本情報には、識別情報、年齢および性別が含まれる。また、受診者の症状情報には、受診者の主たる症状（主訴）、主訴の性質、および他の主訴が含まれる。基本質問保持部４６は、受診者の基本情報および症状情報に関する質問を、問診開始時に必須の質問として、送出部４４に送出する。

抽出部３０は、受診者の症状情報にもとづいて問診保持部２８に保持される問診事項を抽出する。抽出部３０は、受診者の症状情報、例えば、頭痛、めまい、感冒などのいずれの症状が主であるかにもとづいて、問診事項の候補を抽出する。例えば、抽出部３０は、受診者の症状情報が頭痛である場合、頭痛に関する問診事項の候補を約百個抽出する。また、より具体的には、抽出部３０は、受診者の主訴および主訴の性質にもとづいて、問診事項の候補を抽出する。

選択部３２は、所定の選択条件にもとづいて、問診事項の候補から一群の問診事項を選択する。例えば、選択部３２は、受診者の症状情報が頭痛である場合に頭痛に関する必須の問診事項を選択する。また、過去の問診処理の実行の際に医療従事者から出力した問診事項を不要とするフィードバックの入力を受けていれば、選択部３２は、問診事項の候補からフィードバックの入力に応じた問診事項を除く。また、選択部３２は、受診者の症状情報とともに、受診者の年齢および性別などの受診者の基本情報にもとづいて、問診事項の候補から不要な問診事項を除く。例えば、男性に不要な問診事項や、女性に不要な問診事項は、性別に応じて除かれ、年齢に応じて不要な問診事項が除かれる。このように、問診事項の候補から複数の選択条件を用いてユーザの違和感が強い問診事項を除くことで、医療従事者が出力された問診事項に違和感を持つことを抑えることができる。

第１出力決定部３４および第２出力決定部３６は、選択部３２で選択された一群の問診事項における各問診事項の優先順位を過去のフィードバックをもとに機械学習部３８で学習された判別関数、回帰関数または類似度評価関数などの機械学習用関数により決定し、優先順位とページ数、総質問数、決定境界等の一定の基準にもとづいて各問診事項の出力の有無を決定する。機械学習部３８において、機械学習の教師データには、受診者の性別、年齢、主訴および主訴の性質、問診事項への回答など受診者に関する情報と、医療従事者の過去のフィードバック情報が用いられる。第１出力決定部３４および第２出力決定部３６は、受診者の基本情報および症状情報を入力すると、各問診事項の優先順位を算出する関数を有してよい。機械学習部３８により最適化された算出手段により、第１出力決定部３４および第２出力決定部３６の各問診事項の優先順位の算出方法を更新する。

なお、過去の問診処理の実行の際に、出力した問診事項を問診の評価者（多くの場合、医療従事者）から不要とする理由と評価情報の入力を受け付けた場合には、選択部３２における特定の選択条件にて、問診事項の候補に入らないように設定することができる。この選択条件としては、受診者の年齢および性別などの受診者の基本情報にもとづいて、問診事項の候補から不要な問診事項を除く。例えば、男性に妊娠の有無を聞くことは不要であり、このような不要な問診事項や、女性に不要な問診事項は、性別に応じて除かれ、年齢に応じて不要な問診事項が除かれる。このように、問診事項の候補から複数の選択条件を用いて重要性の低い問診事項を除くことで、次回以降、問診の評価者が出力された問診事項に違和感を持つことを抑えることができる。

第１出力決定部３４は、受診者の重症状態に関する問診事項の第１優先順位を決定する。問診事項には重症状態を診断するための事項であるかを示す情報が関連付けられている。第１出力決定部３４は、受診者の重症状態を判断させるための第１の機能にもとづいて問診事項の第１優先順を算出する。

重症状態に関する問診事項には、重篤な疾患の問診のために必要な問診、重篤な状態となり得る患者に帰宅を許可して良いかどうかを評価するために必要な問診、急激に進行する状態を改善するための治療の要否可否を評価するための必要な問診、薬剤アレルギーや腎機能障害の有無や合併症など、今後の治療方針を決定する上において必要不可欠な情報を評価するための問診が含まれる。重症状態に関する問診事項は、最悪の度合いの痛みであるか、痛みが悪化しているか、突然発症した痛みであるか、癌や免疫不全の既往歴があるかなどを含む。また、重症状態に関する問診事項は、主訴が頭痛である場合には「赤旗徴候」という重症状態を診断するための問診事項を含む。

第１出力決定部３４は、一群の問診事項に含まれる重症状態に関する問診事項についてのみ、受診者の症状情報にもとづいて第１優先順位を決定する。第２出力決定部３６は、重症状態に限らず、受診者の状態に関する問診事項の第２優先順位を決定する。第２出力決定部３６は、受診者の症状情報に応じた疾患群の診断を行う。また、第２出力決定部３６は、問診事項の出力の途中で、出力した問診事項に対する回答にもとづいて、受診者の状態に関する問診事項の第２優先順位を決定する。第２出力決定部３６は、受診者の状態を判断させるための第２の機能にもとづいて第２優先順位を算出する。

第１出力決定部３４により受診者の重症状態の有無を診断するための問診事項の出力が決定される。第２出力決定部３６により、受診者の症状情報および基本情報に応じて頻度の高い疾患について診断するための問診事項の出力が決定される。

ここで、医療現場では受診者が重症状態である可能性は低く、機械学習部３８が実際に受診者を意図なく問診して診断に有用であった教師データで出力決定部を機械学習させた場合、出力決定部は、頻出する状態に関する問診事項を出力するようになり、重症状態の有無を診断するための問診事項を出力しづらくなることがある。また、医療従事者は、受診者が重篤な状態であるかどうかいち早く診断をし、入院や侵襲的な検査を含めた検査を行うか判断しないと受診者が死亡等の転帰に至る可能性があるのに対して、軽症の風邪などの疾患は仮に適切な問診がされず、診断が遅れたとしても受診者の死亡などの転帰に至ることは想定されず医療訴訟となる可能性も低い。そこで、第１出力決定部３４が重症状態に関する問診事項の出力を決定することで、重症状態の有無をより確実に診断できる。このように、重症状態に限られない問診事項の出力を決定する第２出力決定部３６と分けて、重症状態に関する問診事項の出力を決定する第１出力決定部３４を設けることで、重症状態に関する問診事項が、頻出する状態に関する問診事項に埋もれて出力されなくなることを回避できる。なお、上述の他に、出力決定部は、重症状態を除外する機能、疾患を診断する機能、フローチャートに沿った判断を実行する機能、ある特定の性質をもった症状（Semantic Qualifier）を評価する機能、治療のための必要な合併症を評価する機能、緊急の治療の必要性を評価する機能、帰宅の是非を評価する機能、などいずれの機能を果たすための問診事項の出力を決定してもよい。

送出部４４は、第１優先順位および第２優先順位にもとづいて問診事項を出力部２４に出力し、出力部２４に問診事項を表示させる。また、原則、送出部４４は問診事項とともにその選択肢も出力部２４に出力する。送出部４４は、第１優先順位および第２優先順位が高いものから順に所定数の問診事項を出力する。送出部４４は、第１優先順位にもとづいて問診事項を出力した後、第２優先順位にもとづいて問診事項を出力する。第１出力決定部３４により出力される問診事項と、第２出力決定部３６により出力される問診事項とを分けて出力することで、医療従事者が重症状態に関する問診事項であるか、頻出する状態に関する問診事項であるか、理解しやすくなる。

送出部４４は、第１優先順位にもとづいて出力する問診事項と、第２優先順位にもとづいて出力する問診事項が重複している場合、重複した問診事項の一方のみ出力する。実施例では、第１優先順位にもとづく問診事項が、第２優先順位にもとづく問診事項より先に出力されるため、問診事項が重複する場合には、第２優先順位にもとづく問診事項が削除される。これにより、同じ問診事項が出力されることを回避できる。以下一例であるが、一つの問診事項が複数の機能で出力される例を記載する。例えば、「頭痛の時に以下のいずれかの症状を認めることはありますか？」という関連症状の有無を確認する質問は、重篤な疾患を診断する上に置いても、比較的頻度の高い疾患を診断する上に置いても大事な問診事項である。たとえば、医療従事者が「手足が動かなくなったり力が入らなくなる」という問診事項にハイという回答を得たときは、急激発症の頭痛では脳卒中という重篤な疾患であると推定する。一方、医療従事者が「鼻がつまる」や「鼻汁」という症状を認めるとの回答を得たときは、副鼻腔炎という頻度が高い重篤でない疾患であると推定する。これらの例で示すように、ある問診事項が、いずれかの機能を実現する上で妥当であったかの評価は、問診事項そのものの最終的な妥当性とは必ずしも一致しない。したがって、機能毎に妥当性の評価を得ることで学習スピードを劇的に速めることができ、また精度を劇的に改善させることができる。

出力部２４は、送出部４４から出力された問診事項およびその選択肢を表示し、入力部２０は、ユーザから問診事項に対する回答を入力される。ユーザが音声入力を選択した場合には、音声信号から最も近い事が想定される選択肢が入力されたと想定する。

出力保持部４２は、第１出力決定部３４により出力された問診事項およびその回答と、第２出力決定部３６により出力された問診事項およびその回答とを、受診者識別情報に関連付けて保持する。問診事項の出力が終了すると、医療従事者は、出力保持部４２に保持された問診事項および回答の一覧を確認して診断または臨床評価を行うことができる。出力部２４は、問診事項の出力および回答の入力が終了した後、出力された問診事項、入力された回答、選択部３２に選択されたが出力されなかった問診事項の一覧を表示できる。

医療従事者が出力保持部４２に保持される問診事項の一覧を確認した際に、医療従事者が不要または違和感を持った問診事項がある場合、出力された問診事項に対する評価情報、および出力されていない問診事項に対する評価情報を入力できる。第１評価入力部４３は、第１出力決定部３４により出力された問診事項に対する第１評価情報を入力させる画像情報、たとえば評価入力用のアイコンを送出部４４に送る。第２評価入力部４５は、第２出力決定部３６により出力された問診事項に対する第２評価情報を入力させる画像情報、たとえば評価入力用のアイコンを送出部４４に送る。また、第１評価入力部４３および第２評価入力部４５は、出力されなかった問診事項に対する評価情報を入力させる画像情報を送出部４４に送ってよい。

入力される評価情報は、例えば否定的な評価（不要）、肯定的な評価（必要）、出力を禁止する評価（禁止）で構成される。出力部２４は、出力された問診事項の一覧とともに、各問診事項に評価を入力するためのアイコンを表示する。医療従事者が評価を入力するアイコンを操作入力すれば、操作に応じた評価情報が入力される。否定的または肯定的な評価情報、および出力を禁止する評価情報は、機械学習部３８による機械学習や、選択部３２の選択条件の更新に用いられる。選択部３２は、出力を禁止する評価情報を受け取った場合に、評価情報に対応する問診事項を選択しないようにルールベースの式などを組み込む。

機械学習部３８は、出力した問診事項に対する評価情報にもとづいて、第１出力決定部３４および第２出力決定部３６に機械学習をさせる。機械学習部３８は、ランダムフォレストや、ＡＯＤＥ（Averaged One-Dependence Estimators）、ナイーブベイズ、ニューラルネットワーク、木分類、深層学習等の学習モデルを用いて、問診事項に対する評価情報と問診事項への回答など受診者に関する情報を教師データとして、第１出力決定部３４および第２出力決定部３６を更新する。第１出力決定部３４は、重症状態に関する問診をさせる機能である場合は、第１出力決定部３４が適切な問診事項を１００％の精度で出力させることが望ましいため、機械学習部３８は、より少ない数の特徴量で、ホワイトボックス型の分類器（入力に対して、分類予測結果が計算・出力されるまでの過程を人間が追跡可能な分類器）を学習モデルとして選択し、また、複数の学習モデルと様々な特徴量でクロスバリデーションを行って精度を比較して表示し、妥当なモデルを選択してもよい。また、機械学習の精度が不十分な場合には、複数の複数の機械学習モデル選択や、種々の特徴量選択がされ、その精度、再現率、適合率、Ｆ値およびＲＯＣ値等（これらの値を以下では単に「精度」という）にもとづいて機械学習を自動で選択することやルールベースを導入することで、その精度を高めてもよい。なお、第１出力決定部３４または第２出力決定部３６のいずれか一方のみが機械学習部３８により機械学習を用いた更新が行われることもある。

機械学習部３８は、第１出力決定部３４により出力された問診事項に対する第１評価情報および第２出力決定部３６により出力された問診事項に対する第２評価情報の少なくとも一方の評価情報もとづいて、問診事項の出力の有無を決定するための機械学習用関数のパラメータ値を調整をし、または問診事項の優先順位を決定するための機械学習用関数のパラメータ値を調整をする。

機械学習部３８は、一例では２つの機械学習部（第１機械学習部と第２機械学習部）を有し、第１出力決定部３４により出力された問診事項に対する評価情報は、第１機械学習部に送出され、第１出力決定部３４の機械学習に用いられる。第１機械学習部は、重症状態を除外する機能で出力された問診事項が妥当であったかの第１評価情報にもとづいて機械学習をおこない、第１出力決定部３４を更新する。また、第２機械学習部は、「ある疾患群の診断を行う機能」で問診事項が妥当であったかの第２評価情報にもとづいて機械学習をおこない、第２出力決定部３６を更新する。つまり、第２出力決定部３６により出力された問診事項に対する第２評価情報は、機械学習部３８に送出され、第２出力決定部３６の機械学習に用いられる。このように、第１出力決定部３４および第２出力決定部３６を分けて機能別に機械学習をさせることができる。

第２出力決定部３６の機械学習について、入力される特徴量の種類が多く設定され、頭痛に関する問診事項のうち第２優先順位が上位２０位にランキングされる問診事項は、実際に医師が必要と判断した上位２０位にランキングされる問診事項と６６％が一致する状態に収束した。第２出力決定部３６の教師データとして、入力される特徴量は、受診者の年齢、頭痛の性質、持続時間、頭痛部位、関連症状、過去のフィードバック情報を含んだ。

第１出力決定部３４の機械学習について、入力される特徴量の種類が第２出力決定部３６より少なく設定され、医師が必要と判断した上位の問診事項と１００％の精度で一致した。第１出力決定部３４の教師データとして、入力される特徴量は、受診者の年齢（５０歳以上であるか）、随伴症状（発熱の有無）、過去のフィードバック情報を含んだ。

図２は、問診支援システム１０において出力部２４に表示される画面の遷移を説明するための図であり、問診の開始時に受診者の基本情報および症状情報を入力する画面を示す。図２では、診療科として内科外来等で用いられる画面例を示し、頭痛の受診者を診療する例を示す。

図２（ａ）には問診の開始時の画面が示され、出力部２４は、受診者識別情報、および受診者の主たる症状（主訴）の入力を要求する。医療従事者や受診者などのユーザが受診者識別情報および受診者の主たる症状の入力を完了すると、図２（ｂ）に示す次の画面に遷移する。

図２（ｂ）には、受診者の基本情報を入力する画面が示され、出力部２４は、年齢、性別など受診者の基本情報、および主たる症状以外の症状の入力を要求する。ユーザが受診者の基本情報および他の症状の入力を完了すると、図２（ｃ）に示す次の画面に遷移する。

図２（ｃ）には、図２（ａ）に示す画面にて入力した受診者の主たる症状の性質を入力する画面が示され、出力部２４は、主たる症状の性質の入力を要求する。これにより、受診者の主訴の性質が取得され、第１出力決定部３４および第２出力決定部３６による問診事項の優先順位の算出に反映できる。ユーザが受診者の主たる症状の性質の入力を完了すると、次の画面に遷移して、問診事項が出力される。受診者の症状情報は、受診者の主たる症状、その症状の性質、他の症状を含む。

図３は、問診支援システム１０において出力部２４に表示される画面の遷移を説明するための図であり、問診事項に対する回答を入力する画面を示す。

抽出部３０は、受診者の基本情報および症状情報にもとづいて、頭痛に関する問診事項の候補を抽出する。次に、選択部３２は、所定の選択条件にもとづいて、頭痛に関する問診事項の候補から一群の問診事項を選択する。第１出力決定部３４は、一群の問診事項のうち、重症状態に関する各問診事項の第１優先順位を算出し、第１優先順位にもとづいて問診事項の出力の有無を決定する。

図３（ａ）に示すように、第１優先順位にもとづいて出力された重症状態に関する問診事項と、その選択肢が表示される。ユーザが、いずれかの選択肢を操作入力すれば、次の問診事項が表示される。選択肢が表示されることで、ユーザが容易に回答できる。また、ユーザが印刷をする方法を選択した場合は、出力部２４は第１出力決定部３４または第２出力決定部３６の決定する優先順位にもとづき、１ページ数内に収まる範囲内で問診事項を印刷する。それが受診者によって記載され、また、入力がされた後に、その回答が入力されたあとに、第１出力決定部３４または第２出力決定部３６はその回答にもとづいて各問診事項の優先順位を算出し、出力部２４は次の１ページ内に収まる問診事項を決定し印刷する。１ページに収まるようにと印刷枚数を問診事項の出力量の指標とするだけでなく、他の数値で問診事項の出力量を設定することも可能である。

図３（ｂ）に示すように、第２優先順位にもとづいて出力された頻出の疾患に関する問診事項と、その選択肢が表示される。ユーザが、いずれかの選択肢を操作入力すれば、次の問診事項が表示される。このとき、優先順位が上位であった問診事項が表示されるが、問診事項の表示順序は優先順位と関係しない。なお、第２優先順位にもとづく問診事項が第１優先順位にもとづく問診事項と重複する場合、送出部４４は重複する問診事項をスキップして次の第２優先順位の問診事項を出力する。

第２優先順位が１位から１０位までの問診事項を出力した後、第１出力決定部３４および第２出力決定部３６は、出力した問診事項の回答にもとづいて、残りの一群の問診事項から優先順位、または出力の必要度合いを導出する。送出部４４は、既出の問診事項を省いて、第１出力決定部３４によって出力すると決定された問診事項の数と第２出力決定部３６によって出力すると決定された問診事項の数の合計が２０になるように、優先順位にもとづいて問診事項を出力する。このように、問診事項は、出力決定部による１回の算出で全て出力されるのではなく、出力した問診事項の回答を反映して算出された出力決定部の再判断にもとづいて出力される。第１出力決定部３４または第２出力決定部３６が問診事項の出力の決定を複数段階に分けて実行することで、途中で出力した問診事項に対する回答の内容を優先順位に反映することができる。

問診事項の出力を終え、全ての回答を受け取ると、問診事項の出力が終了する。医療従事者は、問診事項およびその回答の一覧を見て、受診者を診断する。その際、問診事項およびその回答は機能別に整理されて表示される。

図４は、重症状態に関する問診事項を出力した結果を表示する画面例を示す。図４に示すように、出力部２４は、回答によって導出される受診者の重症状態名に関する情報を表示する。具体的には、問診事項に対する回答の結果、問診事項、未回答の問診事項が表示される。図４では、１つの状態名に関する表示例を示すが、実際には出力部２４は、出力された問診事項に関連する状態の一覧を表示してよい。図４に示すように、出力部２４は、第１優先順位にもとづいて出力された問診事項に関する情報、つまり、出力した問診事項およびその回答を表示する。

「赤旗徴候」を示す状態名５０の下方の位置に、適合アイコン５２、不適合アイコン５４、未質問アイコン５６が表示されている。適合アイコン５２および不適合アイコン５４は、問診事項に対する回答を示し、未質問アイコン５６は、出力されていない問診事項の数を示す。適合アイコン５２は、回答が状態名に適合することを示す適合表示領域であり、不適合アイコン５４は、回答が状態名に適合しないことを示す不適合表示領域であり、未質問アイコン５６は、状態名に関連付けられた問診事項を出力していないこと示す未出力表示領域である。

図４に示す例では、「赤旗徴候」を示す状態名５０に関連付けられる問診事項は計６個である。未質問アイコン５６で示す数は１であり、「赤旗徴候」を示す状態名５０に関連付けられる問診事項が５つ出力されて、１個出力されずに残っていることを示す。医療従事者は、適合アイコン５２および不適合アイコン５４の数を一見して、「赤旗徴候」を示す状態名５０に該当するのに十分な問診がされているのか評価できる。「赤旗徴候」は１つでも「はい」と回答された場合は、医療従事者は重篤な疾患を示唆する所見と判断する。この場合は、１つの「赤旗徴候」に関する問診事項が未入力であり、医療従事者は最終的に「赤旗徴候」が陽性であるか陰性であるかは判断できないこととなる。

図４に示すように、出力部２４は、重症状態に関する問診事項がどの程度出力されたか、まだ出力していない問診として何が残っているのか、を明示し、必要に応じて追加の問診事項の出力を行い、その回答を得ることで、医療従事者の医療事故に巻き込まれる可能性を減少できる。

医療従事者が未質問アイコン５６を接触する操作入力をした場合、出力していない問診事項が受診者に表示されるように設定される。医療従事者は、出力していない問診事項が、正しくは出力されることが正しいと考えた場合、その問診事項を追加する操作をすることで、その問診事項が出力部２４から追加で出力され、受診者から追加の問診事項の回答を得ることができる。この追加の問診事項の出力で、「赤旗徴候」の有無を判断する場合に出力していない問診事項が次回から出力されやすくなるように、機械学習部３８にフィードバック情報として記録され、第１出力決定部３４の学習に用いられる。

また、出力部２４が複数の問診事項を出力する途中である場合、例えば、第１出力決定部３４による問診事項の出力が終了し、第２出力決定部３６による問診事項を出力する前のタイミングで、医療従事者が出力していない問診事項を出力することが正しいと考えた場合、ユーザは出力していない問診事項を出力させるように問診事項を追加する入力が可能である。これにより、問診の自由度を高めることができる。また、問診事項に表示される「突然発症」、「悪化傾向」などもタッチパネルで操作可能な領域に表示され、医療従事者がそれらを操作入力すれば、さらに問診事項の追加が可能である。

図５は、頻出する状態に関する問診事項を出力した結果を表示する画面例を示す。また、図５では、第２出力決定部３６が、頭痛に関する疾患群の診断を行うための問診事項を出力した結果を示す。

図５に示すように、出力部２４は、回答によって導出される受診者の状態名に関する情報を表示し、具体的には、状態名、問診事項に対する回答の結果、問診事項、疾患によって受診者に表れる身体の情報を表示される。出力部２４は、第２優先順位により出力された問診事項に関する情報を、その問診事項の回答を含めて表示する。また、出力の際に、問診事項に対する回答が受診者の状態の診断に対して必須の場合や、受診者の状態の診断が確定する場合は出力部２４はその旨を表示してもよい。

筋緊張頭痛を示す状態名５０の下方の位置に、図４に示した画面例と同様に、適合アイコン５２、不適合アイコン５４、未質問アイコン５６が表示されている。図５に示す例では、筋緊張頭痛を示す状態名５０に関連付けられる問診事項は計４個である。未質問アイコン５６で示す数は２であり、筋緊張頭痛を示す状態名５０に関連付けられる問診事項が２つ出力されて、２個出力されずに残っていることを示す。適合アイコン５２で示す数はゼロであり、不適合アイコン５４で示す数は２であるため、受診者が筋緊張頭痛に該当する可能性が低いことを示す。

このように、医療従事者は、適合アイコン５２および不適合アイコン５４の数を一見して、状態名に該当する可能性が高いかを診断できる。また、医療従事者が未質問アイコン５６を操作入力されれば、出力されずに残っている問診事項を追加して出力し、受診者に追加で入力を促すことが可能である。また、医療従事者が問診事項を追加した場合には、機械学習部３８にフィードバックがされ、第２出力決定部３６を機械学習させるための教師データとして用いることができる。

図６は、重症状態に関する問診事項に対する評価情報を入力するための画面例を示す。図６に示すように、出力部２４は、問診事項、問診事項に対する選択肢および回答、問診事項の出力の有無、評価を入力する手段を表示する。

出力の有無を示す出力有無アイコン５８は、チェック記号が表示されていれば出力されていることを示し、チェック記号が表示されていなければ出力されていないことを示す。図６では、「突然発症」および「頭痛の悪化」の問診事項は出力され、「最悪の頭痛」の問診事項は出力されてないことを示す。

第１評価入力部６０ａは、出力された問診事項に医療従事者が違和感を持つ場合、例えば出力順序に医療従事者が違和感を持つ場合に、フィードバックを入力可能なアイコンである。第２評価入力部６０ｂは、出力された問診事項に医療従事者が不要と判断する場合に、フィードバックを入力可能なアイコンである。

第３評価入力部６０ｃは、出力されていない問診事項に医療従事者が必要と判断する場合に、フィードバックを入力可能なアイコンである。第３評価入力部６０ｃで入力された評価情報、図６では、今回出力されていなかった「最悪の頭痛」の問診事項に対して肯定的な評価情報が入力されており、機械学習部３８に送られて、第１出力決定部３４の機械学習に用いられる。第１出力決定部３４は、第１評価入力部６０ａで入力された肯定的な評価情報で機械学習をすることで、入力情報に対するその問診事項の優先順位が上がるように調整される。また、この教師データのクロスバリデーションによる達成率が更新される。重症状態に関する教師データのクロスバリデーションの精度が９９％未満である場合は、複数の機械学習モデル、種々の特徴量選択にて精度が評価され、その精度にもとづいて機械学習を自動で選択することで、その精度を高めることが可能である。

このように、機械学習部３８が重症状態に関する問診事項に対する評価情報で第１出力決定部３４に機械学習をさせることで、適切な重症状態に関する問診事項を出力できる。また、フィードバック経路を頻出する状態に関する問診事項と分けることで、重症状態に関する問診事項の評価が適切に反映されることが可能となる。

図７は、頻出する状態に関する問診事項を出力した結果に対する評価を入力するための画面例を示す。図７に示すように、出力部２４は、問診事項、問診事項に対する回答、問診事項の出力の有無、評価を入力する手段を表示する。

出力の有無を示す出力有無アイコン５８は、チェック記号が表示されていれば出力されていることを示し、チェック記号が表示されていなければ出力されていないことを示す。

第１評価入力部６０ａは、出力された問診事項に医療従事者が違和感を持つ場合、例えば出力順序に医療従事者が違和感を持つ場合に、フィードバックを入力可能なアイコンである。第１評価入力部６０ａで入力された評価情報、図７では「持続時間」の問診事項に対して否定的な評価情報が入力されており、機械学習部３８に送られて、第２出力決定部３６の機械学習に用いられる。第２出力決定部３６は、第１評価入力部６０ａで入力された否定的な評価情報で機械学習をすることで、次回の機械学習の実行時に入力情報に対するその問診事項の優先順位が下がるように調整される。

第２評価入力部６０ｂは、出力された問診事項に医療従事者が不要と判断する場合に、フィードバックを入力可能なアイコンである。第２評価入力部６０ｂで入力された評価情報は、選択部３２に送られて、所定の選択条件が変更される。

第３評価入力部６０ｃは、出力されていない問診事項に医療従事者が必要と判断する場合に、フィードバックを入力可能なアイコンである。第３評価入力部６０ｃで入力された評価情報、図７では「日常生活への影響」の問診事項に対して肯定的な評価情報が入力されており、機械学習部３８に送られて、第２出力決定部３６の機械学習に用いられる。第２出力決定部３６は、第１評価入力部６０ａで入力された肯定的な評価情報で機械学習をすることで、次回の機械学習の実行時に、入力情報に対するその問診事項の優先順位が上がるように調整される。

このように、機械学習部３８が疾患に関する問診事項に対する評価情報で第２出力決定部３６に機械学習をさせることで、疾患に関する問診事項を適切に出力できる。また、入力された受診者の回答結果が以下の３つの臨床プロセスに沿って表示される。具体的に、第１に、緊急疾患や重篤な状態が正しく除外されているかを問診するプロセス、第２に、臨床アルゴリズムに沿って必要な問診をするプロセス、第３に、問診の結果と各疾患の特徴を照らし合わせて正しい診断を行うプロセスが実行される。

図８は、所定の状態を導出するためのフローチャートの画面例を示す。出力部２４は、出力保持部４２に保持される出力した問診事項、選択肢およびその回答を、フローチャートにして表示する。フローチャートは、診断者の状態を導出するため、問診事項およびそれらの選択肢と、選択肢に応じた所定の状態の有無を表示し、問診保持部２８に保持される。問診保持部２８に保持されるフローチャートに、出力保持部４２に保持される出力した問診事項およびその回答を合わせて表示される。

図８では片頭痛の有無を導出するためのフローチャートを示しており、回答に応じた場合分けにより、片頭痛ありという導出結果を表示する。医療従事者は、片頭痛に関するフローチャートを一見すれば、片頭痛の有無が判断できる。フローチャートは、片頭痛に限らず、さまざまな状態名について表示される。

図８に示すように、「Ｑ３・頭痛によって日常の活動が支障をうけますか」という問診事項は出力されていない。医療従事者は、フローチャートに表示される出力されていない問診事項を接触する操作をすることで、出力されていない問診事項を出力させる入力ができる。また、追加アイコン５９を押すことで、このフローチャートから何らかの結論に至るまで問診を実行できるように問診を追加できる。これにより、問診の自由度を高めることができる。また、医療従事者が問診事項を追加した場合には、機械学習部３８にフィードバックがされ、第２出力決定部３６に機械学習をさせるための教師データとして用いることができる。

図９は、問診事項の優先順位を決定する処理のフローチャートを示す。基本質問保持部４６が保持する受診者の症状情報および基本情報を入力させる基本質問が出力部２４から表示され、ユーザは受診者の症状情報および基本情報を入力する（Ｓ１０）。

抽出部３０は、受診者の症状情報にもとづいて候補となる問診事項を抽出する（Ｓ１２）。これにより、受診者の主たる症状に関する問診事項が抽出される。選択部３２は、問診事項の候補から所定の選択条件にもとづいて一群の問診事項を選択する（Ｓ１４）。これにより、受診者の基本情報などにもとづいて、不要な問診事項を除くことができる。

第１出力決定部３４は、一群の問診事項から重症状態に関する問診事項の第１優先順位を算出し、第１優先順位にもとづいて問診事項の出力の有無を決定し、第２出力決定部３６は、一群の問診事項から疾患に関する問診事項の第２優先順位を算出し、第１優先順位にもとづいて問診事項の出力の有無を決定する（Ｓ１６）。これにより、重症状態に関する問診事項と、頻出する状態または頻出する疾患に関する問診事項とを分けて出力できる。

図１０は、問診事項を出力する処理のフローチャートを示す。出力部２４は、第１優先順位にもとづいて問診事項を出力する（Ｓ２０）。出力部２４は、所定の第１順位まで、例えば第１優先順位が１位から１０位までの問診事項をすべて出力したか判定し（Ｓ２２）、出力してなければ（Ｓ２２のＮ）、第１優先順位にもとづく問診事項の出力を繰り返す（Ｓ２０）。

所定の第１順位まで第１優先順位にもとづく問診事項が出力されれば（Ｓ２２のＹ）、出力部２４は、第２優先順位にもとづいて問診事項を出力する（Ｓ２４）。なお、すでに第１優先順位にもとづいて出力した問診事項はスキップされ、出力部２４は次の第２優先順位の問診事項を出力する。また、男性に子宮の疾患の既往歴を聞くなど、すでに得た入力結果から、送出部４４が問診することが妥当ではないと判断する場合はその問診事項はスキップされる。

出力部２４は、所定の第２順位まで、例えば第２優先順位が１位から１０位までの問診事項をすべて出力したか判定し（Ｓ２６）、出力してなければ（Ｓ２６のＮ）、第２優先順位にもとづく問診事項の出力を繰り返す（Ｓ２４）。第２優先順位が所定の第２順位までの問診事項が出力されれば（Ｓ２６のＹ）、問診事項の出力処理を終了する。その際に主訴に応じた問診事項に対する回答で、他の新たな主訴が入力されていないかを確認し、その新たな主訴に対しても重症状態に関する問診事項が設定されている場合は、その問診事項を追加してもよい。これらのプロセスを繰り返すことにより、受診者が持つすべての症状に対して重症状態に関する問診事項の評価を終えることが可能となる。

図１１は、出力決定部に機械学習をする処理のフローチャートを示す。出力部２４は、出力保持部４２に保持される出力した問診事項の情報を受け取って、第１出力決定部３４の決定に応じて出力した重症状態に関する問診事項を表示し（Ｓ３０）、第２出力決定部３６の決定に応じて出力した疾患に関する問診事項を表示する（Ｓ３２）。

問診の評価者は、問診事項の出力結果を見て、重症状態に関する問診事項に対する評価情報を入力、疾患に関する問診事項に対する評価情報を入力する（Ｓ３４）。

機械学習部３８は、重症状態に関する問診事項に対する評価情報にもとづいて、第１出力決定部３４に機械学習をする（Ｓ３６）。機械学習部３８は、重症状態に関する問診事項に対する評価情報にもとづいて、第２出力決定部３６に機械学習をする（Ｓ３８）。これにより、重症状態に関する問診事項と、頻出する状態に関する問診事項の優先順位を算出するための値をそれぞれ調整することができる。

本発明は、上述の実施例に限定されるものではなく、当業者の知識にもとづいて各種の設計変更等の変形を加えることも可能である。各図に示す構成は、一例を説明するためのもので、同様な機能を達成できる構成であれば、適宜変更可能であり、同様な効果を得ることができる。

実施例では、入力部２０および出力部２４が処理部２２に接続される態様を示したが、この態様に限られない。例えば、入力部２０、処理部２２および出力部２４は、携帯端末に一体に設けられてよい。また、入力部２０および出力部２４は、タッチパネル機能を有する携帯端末であって、処理部２２は、その携帯端末に有線または無線で接続されるサーバであってよい。

実施例では、処理部２２に機械学習部３８が含まれる態様を示したが、この態様に限られない。例えば、機械学習部３８は、処理部２２とは別の処理装置に設けられてよい。問診事項を出力する処理部２２が評価情報を蓄積し、別の処理装置に設けられた機械学習部３８が、蓄積した評価情報を受け取って第１出力決定部３４および第２出力決定部３６に機械学習をさせる。

実施例では、第１出力決定部３４および第２出力決定部３６が受診者の症状情報にもとづいて問診事項の優先順位を算出し、優先順位にもとづいて問診事項の出力の有無を決定する態様を示したが、この態様に限られない。たとえば、第１出力決定部３４および第２出力決定部３６は、問診事項の優先順位を算出せずに、受診者の症状情報にもとづいて問診事項の出力の有無を決定してよい。また、第１出力決定部３４は、問診事項の優先順位を算出せずに、受診者の症状情報にもとづいて問診事項の出力の有無を決定し、第２出力決定部３６は、問診事項の優先順位を算出し、優先順位にもとづいて問診事項の出力の有無を決定してよい。

１０ 問診支援システム、 ２０ 入力部、 ２２ 処理部、 ２４ 出力部、 ２６ 受付部、 ２８ 問診保持部、 ３０ 抽出部、 ３２ 選択部、 ３４ 第１出力決定部、 ３６ 第２出力決定部、 ３８ 機械学習部、 ４２ 出力保持部、 ４３ 第１評価入力部、 ４４ 送出部、 ４５ 第２評価入力部、 ４６ 基本質問保持部、 ５０ 状態名。

本発明は、受診者を診断するための問診事項を出力する問診支援システムに関する。

Claims (7)

1. 受診者および医療従事者の入力を受け付ける受付部と、
   複数の問診事項を保持する問診保持部と、
   前記受付部が受け付けた受診者の症状情報にもとづいて、前記問診保持部に保持される複数の問診事項から、受診者の端末に表示する問診事項の複数の候補を抽出する抽出部と、
   第１の算出方法によって、前記複数の候補のうち受診者の重症状態に関する問診事項の出力の有無または出力の優先順位を決定する第１出力決定部と、
   前記第１の算出方法とは異なる第２の算出方法によって、前記複数の候補のうち受診者の重症状態以外に関する問診事項の出力の有無または出力の優先順位を決定する第２出力決定部と、
   前記第１出力決定部および前記第２出力決定部の決定にもとづいて問診事項を受診者の端末に出力する送出部と、
   前記第１出力決定部により出力された問診事項を出力することに対して肯定的な評価又は否定的な評価を示す第１評価情報を医療従事者から受け付けるための第１評価入力部と、
   前記第２出力決定部により出力された問診事項を出力することに対して肯定的な評価又は否定的な評価を示す第２評価情報を医療従事者から受け付けるための第２評価入力部と、を備え、
   前記第１出力決定部は、前記第１評価情報を含む第１特徴量にもとづいて、前記第１の算出方法において用いられる、問診事項の出力の有無または出力の優先順位を決定するための値を調整し、
   前記第２出力決定部は、前記第２評価情報を含む前記第１特徴量よりも多い種類の第２特徴量にもとづいて、前記第２の算出方法において用いられる、問診事項の出力の有無または出力の優先順位を決定するための値を調整することを特徴とする問診支援システム。
2. 受診者および医療従事者の入力を受け付ける受付部と、
   複数の問診事項を保持する問診保持部と、
   問診事項の出力の有無を決定する出力決定部と、
   前記出力決定部の決定にもとづいて問診事項を受診者の端末に出力する送出部と、
   前記送出部から出力した問診事項に関する情報を医療従事者に表示する表示部と、を備え、
   前記問診保持部は、問診事項を状態名に関連付けて保持し、
   前記受付部は、受診者の端末に出力された問診事項に対する受診者の回答を受け付け、
   前記表示部は、状態名に関連付けて、出力した問診事項と未出力の問診事項とを区別できるように医療従事者に表示し、
   前記受付部は、前記表示部が前記出力した問診事項と前記未出力の問診事項とを区別して表示している際に、前記未出力の問診事項を追加出力させるための入力を医療従事者から受け付け、
   前記送出部は、前記受付部が前記追加出力させるための入力を受け付けた場合、前記未出力の問診事項を受診者の端末又は医療従事者の端末に出力することを特徴とする問診支援システム。
3. 前記表示部は、状態名に関連付けられた複数の問診事項のうち、前記未出力の問診事項の数を表示することを特徴とする請求項２に記載の問診支援システム。
4. 前記出力決定部は、
   受診者の重症状態に関する問診事項の出力の有無を決定する第１出力決定部と、
   受診者の重症状態以外に関する問診事項の出力の有無を決定する第２出力決定部と、を有することを特徴とする請求項２または３に記載の問診支援システム。
5. 受診者および医療従事者の入力を受け付ける受付部と、
   複数の問診事項およびそれらの選択肢を、受診者の所定の状態名を導出するためのフローチャートに関連付けて保持する問診保持部と、
   問診事項の出力の有無を決定する出力決定部と、
   前記出力決定部の決定にもとづいて問診事項を受診者の端末に出力する送出部と、
   問診事項を選択肢に応じて別の問診事項または所定の状態名に線でつなげて表示するフローチャートの形式で、前記送出部から出力した問診事項を医療従事者に表示する表示部と、を備え、
   前記受付部は、受診者の端末に出力された問診事項の選択肢に対する受診者の回答を受け付け、
   前記表示部は、選択肢に対する受診者の回答を表示するとともに、出力した問診事項と未出力の問診事項とを区別できるようにフローチャートを表示し、
   前記受付部がフローチャートに関連付けられている未出力の問診事項を追加出力させるための入力を受け付けた場合、前記送出部は、フローチャートに関連付けられている未出力の問診事項を受診者の端末又は医療従事者の端末に出力することを特徴とする問診支援システム。
6. 前記第２出力決定部での各問診事項の出力の有無または出力の優先順位を決定するための値を調整するために機械学習をする機械学習部をさらに備え、
   前記機械学習部は、前記第２特徴量にもとづいて前記第２出力決定部に機械学習をさせることを特徴とする、請求項１に記載の問診支援システム。
7. 前記送出部から受け取った問診事項を印刷する印刷部をさらに備え、
   前記受付部は、問診事項の出力量を受け付け、
   前記第１出力決定部及び前記第２出力決定部の少なくともいずれかは、前記出力量にもとづいて出力する問診事項の総数を決定することを特徴とする請求項１に記載の問診支援システム。

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