JP7124879B2 - Matching support device, matching support method, program - Google Patents

Matching support device, matching support method, program Download PDF

Info

Publication number
JP7124879B2
JP7124879B2 JP2020551114A JP2020551114A JP7124879B2 JP 7124879 B2 JP7124879 B2 JP 7124879B2 JP 2020551114 A JP2020551114 A JP 2020551114A JP 2020551114 A JP2020551114 A JP 2020551114A JP 7124879 B2 JP7124879 B2 JP 7124879B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
patient
facility
degree
recovery
acceptance
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2020551114A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JPWO2020071540A1 (en
Inventor
昌洋 林谷
英二 湯本
正武 高居
雅洋 久保
利憲 細井
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
NEC Corp
Original Assignee
NEC Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by NEC Corp filed Critical NEC Corp
Publication of JPWO2020071540A1 publication Critical patent/JPWO2020071540A1/en
Application granted granted Critical
Publication of JP7124879B2 publication Critical patent/JP7124879B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H40/00ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)

Description

本発明は、マッチング支援装置、マッチング支援方法、プログラムに関する。 The present invention relates to a matching support device, a matching support method, and a program .

病院等の施設の担当者や、施設に入院する患者自身、患者の家族は、病院等の施設に入院又は入所している患者の病状の回復の程度や、または看護の必要性等に応じて、退院後の受け入れ先施設を探す場合がある。例えば患者が急性期病院を退院した後に、その患者を受け入れる受け入れ先施設として、回復期病院、介護施設、老人ホームなどが存在する。病院等の施設の担当者や、当該施設に入院又は入所している患者自身、患者の家族は、それらの受け入れ先施設の中から、施設側の受け入れ条件等にあった受け入れ先施設を検索する。関連する技術が特許文献1に開示されている。 The person in charge of a facility such as a hospital, the patient who is admitted to the facility, or the patient's family will provide care according to the degree of recovery of the patient's condition or the need for nursing care, etc. , there is a case to look for a receiving facility after discharge. For example, after a patient is discharged from an acute care hospital, there are convalescent hospitals, nursing homes, nursing homes, and the like as receiving facilities that accept the patient. The person in charge of a facility such as a hospital, the patient who is hospitalized or admitted to the facility, and the patient's family will search for a receiving facility that meets the facility's acceptance conditions, etc. . A related technique is disclosed in Patent Document 1.

特許文献1には、患者の入院内容に基づいて空きベッドの候補を検索し、患者の最初の入院期間におけるベッドの割り当てと、最初の入院期間の最終日を初日とする次の入院期間におけるベッドの割り当てとを行う技術が開示されている。 In Patent Document 1, a candidate for a vacant bed is searched based on the patient's hospitalization content, and the bed assignment in the patient's first hospitalization period and the bed in the next hospitalization period with the last day of the first hospitalization period as the first day is disclosed.

日本国特開2013-125430号公報Japanese Patent Application Laid-Open No. 2013-125430

ところで、患者の病状の回復の程度や看護の必要性、退院後に患者を受け入れる受け入れ先施設での患者の受け入れ可否の状況に応じて、受け入れ先施設の検索は時間がかかる場合がある。受け入れ先の施設の決定が遅れることにより、患者の早期退院に繋がらない場合がある。すなわち、より早い段階から患者等の受け入れ先施設の決定を支援することができる技術が求められている。 By the way, it may take time to search for a receiving facility depending on the degree of recovery of the patient's condition, the need for nursing care, and whether or not the receiving facility can accept the patient after discharge. A delay in deciding on a receiving facility may not lead to an early discharge of the patient. In other words, there is a demand for a technique that can support the decision of a receiving facility for patients and the like from an early stage.

この発明の目的の一例は、上述の課題を解決するマッチング支援装置、マッチング支援方法、プログラムを提供することである。 An example of an object of the present invention is to provide a matching support device, a matching support method, and a program that solve the above problems.

本発明の第1の態様によれば、マッチング支援装置は、患者の回復度合を予測する回復度合予測部と、前記回復度合と複数の受け入れ先施設それぞれの受け入れ条件とに基づいて、前記複数の受け入れ先施設から、前記患者を所定の時期に受け入れることのできる受け入れ先施設の候補を特定する候補特定部と、を備える。 According to the first aspect of the present invention, the matching support device includes: a recovery degree prediction unit that predicts a patient's recovery degree; a candidate specifying unit that specifies, from among the receiving facilities, candidates for receiving facilities that can accept the patient at a predetermined time.

本発明の第2の態様によれば、マッチング支援方法は、患者の回復度合を予測し、前記回復度合と複数の受け入れ先施設それぞれの受け入れ条件とに基づいて、前記複数の受け入れ先施設から、前記患者を所定の時期に受け入れることのできる受け入れ先施設の候補を特定することを含む。 According to the second aspect of the present invention, the matching support method predicts the patient's degree of recovery, and based on the degree of recovery and the acceptance conditions of each of the plurality of receiving facilities, from the plurality of receiving facilities, Identifying candidate receiving facilities that can receive the patient at a given time.

本発明の第3の態様によれば、プログラムは、コンピュータに、患者の回復度合を予測し、前記回復度合と複数の受け入れ先施設それぞれの受け入れ条件とに基づいて、前記複数の受け入れ先施設から、前記患者を所定の時期に受け入れることのできる受け入れ先施設の候補を特定する、ことを実行させる According to a third aspect of the present invention, the program causes a computer to predict the patient's degree of recovery, and based on the degree of recovery and the acceptance conditions of each of the plurality of receiving facilities, , to specify a candidate receiving facility that can receive the patient at a predetermined time .

本発明の実施形態によれば、より早い段階で患者等の受け入れ先施設の決定を支援することを可能とする技術を提供することができる。 According to the embodiments of the present invention, it is possible to provide a technology that enables support for determining a receiving facility for a patient or the like at an earlier stage.

本発明の一実施形態によるマッチング支援システムの概要を示す図である。BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS It is a figure which shows the outline|summary of the matching assistance system by one Embodiment of this invention. 本発明の一実施形態によるマッチング支援システムの構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of the matching assistance system by one Embodiment of this invention. 本発明の一実施形態によるマッチング支援装置のハードウェア構成図である。1 is a hardware configuration diagram of a matching support device according to an embodiment of the present invention; FIG. 本発明の一実施形態によるマッチング支援装置の機能ブロック図である。1 is a functional block diagram of a matching support device according to one embodiment of the present invention; FIG. 本発明の一実施形態によるマッチング支援装置の処理フローを示す図である。It is a figure which shows the processing flow of the matching assistance apparatus by one Embodiment of this invention. 本発明の一実施形態による退院日までの時間経過に応じた回復度合を示す図である。FIG. 4 is a diagram showing the degree of recovery according to the passage of time until the date of discharge according to one embodiment of the present invention; 本発明の一実施形態による退院日までの時間経過に応じた回復度合を示す図である。FIG. 4 is a diagram showing the degree of recovery according to the passage of time until the date of discharge according to one embodiment of the present invention; 本発明の一実施形態による受け入れ条件を示す図である。FIG. 4 illustrates acceptance conditions according to an embodiment of the invention; 本発明の実施形態の変形例によるマッチング支援装置の機能ブロック図である。It is a functional block diagram of a matching assistance device by a modification of an embodiment of the present invention. 本発明の一実施形態による患者の看護種別ごとの受け入れ条件を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing acceptance conditions for each type of patient care according to one embodiment of the present invention; 本発明の別の実施形態によるマッチング支援装置の構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of the matching assistance apparatus by another embodiment of this invention.

以下、本発明の一実施形態によるマッチング支援装置を、図面を参照して説明する。
図1は本実施形態によるマッチング支援装置を有するマッチング支援システム100の概要を示す図である。本実施形態によるマッチング支援システム100は、急性期病院などの施設に入院(または入所)している患者が退院(または退所)し、他の施設に入院(または入所)する場合に、受け入れ先となり得る施設の決定を支援するためのシステムである。以下、マッチングとは、施設に入院(または入所)している患者が退院(または退所)し、他の施設に入院(または入所)する場合に、受け入れ先となり得る施設を決定することを示す。
マッチング支援装置1は患者を受け入れる受け入れ先となり得る各施設(以下受け入れ先施設と呼ぶ)に設けられたサーバや端末などと通信接続されている。図1に示す例において、受け入れ先施設は、急性期病院A、回復期病院B、介護施設C、小規模多機能施設D、老人ホームE等である。これらの施設とは異なる施設であっても、これらの各施設を退院(退所)した患者を受け入れる施設であれば受け入れ先施設に成り得る。例えば急性期病院に入院する患者が退院し回復期病院がその患者を受け入れる場合には、回復期病院が受け入れ先施設となる。患者が急性期病院を退院して他の急性期病院がその患者を受け入れる場合もある。また老人(患者)が第一の老人ホームから第二の老人ホームに移転する場合には、第二の老人ホームが受け入れ先施設となる。
A matching support device according to an embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings.
FIG. 1 is a diagram showing an overview of a matching support system 100 having a matching support device according to this embodiment. The matching support system 100 according to the present embodiment, when a patient who is hospitalized (or admitted) to a facility such as an acute care hospital is discharged (or discharged) and is hospitalized (or admitted) to another facility, the receiving destination It is a system to support the determination of facilities that can become Hereafter, matching refers to determining a facility that can receive a patient who is hospitalized (or admitted) to a facility and is discharged (or discharged) and hospitalized (or admitted) to another facility. .
The matching support device 1 is connected for communication with servers, terminals, etc. provided in each facility that can receive patients (hereinafter referred to as receiving facility). In the example shown in FIG. 1, the receiving facilities are an acute hospital A, a convalescent hospital B, a nursing facility C, a small-scale multifunctional facility D, a nursing home E, and the like. Even a facility different from these facilities can be a receiving facility as long as it accepts patients who have been discharged (discharged) from each of these facilities. For example, when a patient admitted to an acute care hospital is discharged from the hospital and the convalescent hospital accepts the patient, the convalescent hospital becomes the receiving institution. A patient may be discharged from an acute care hospital and another acute care hospital may receive the patient. Also, when an elderly person (patient) moves from the first nursing home to the second nursing home, the second nursing home becomes the receiving facility.

図2はマッチング支援システムの構成を示す図である。
図2に示すように、マッチング支援装置1は、急性期病院A、回復期病院B、介護施設C、小規模多機能施設D、老人ホームEなどの各施設に設置された端末2やサーバ3と通信接続されている。なお図2において、マッチング支援装置1は、各施設の端末2およびサーバ3の双方と通信接続されている様子を示しているが、何れかの各施設においては端末2とサーバ3の何れか一方と通信接続されるようにしてもよい。マッチング支援システムは、クラウドコンピューティングシステムとして実現されてもよい。
FIG. 2 is a diagram showing the configuration of the matching support system.
As shown in FIG. 2, the matching support device 1 includes terminals 2 and servers 3 installed in facilities such as an acute hospital A, a convalescent hospital B, a nursing facility C, a small-scale multifunctional facility D, and a nursing home E. connected for communication with FIG. 2 shows that the matching support device 1 is connected for communication with both the terminal 2 and the server 3 of each facility. may be communicatively connected to the A matching support system may be realized as a cloud computing system.

図3はマッチング支援装置のハードウェア構成図である。
図3が示すようにマッチング支援装置1はCPU(Central Processing Unit)101、ROM(Read Only Memory)102、RAM(Random Access Memory)103、データベース104、通信モジュール105等の各ハードウェアを備えたコンピュータである。
なお端末2やサーバ3も同様の構成を備えたコンピュータであってよい。
FIG. 3 is a hardware configuration diagram of the matching support device.
As shown in FIG. 3, the matching support device 1 is a computer equipped with hardware such as a CPU (Central Processing Unit) 101, a ROM (Read Only Memory) 102, a RAM (Random Access Memory) 103, a database 104, and a communication module 105. is.
Note that the terminal 2 and the server 3 may also be computers having the same configuration.

図4はマッチング支援装置の機能ブロック図である。
マッチング支援装置1は、起動すると予め記憶するマッチング支援プログラムを実行する。これによりマッチング支援装置1には、制御部11、取得部12、回復度合予測部14、候補特定部15、施設判定部16、受け入れ条件出力部17、受け入れ先特定部18の各機能が備えられる。
FIG. 4 is a functional block diagram of the matching support device.
The matching support device 1 executes a pre-stored matching support program when activated. As a result, the matching support device 1 is provided with the functions of a control unit 11, an acquisition unit 12, a recovery degree prediction unit 14, a candidate identification unit 15, a facility determination unit 16, an acceptance condition output unit 17, and an acceptance destination identification unit 18. .

制御部11はマッチング支援装置1の各機能を制御する。
取得部12は処理に必要な各種情報を取得する。処理に必要な各種情報には、患者の回復度合の予測に必要な情報や、受け入れ先施設に関する情報が含まれる。また、処理に必要な各種情報には、マッチング支援装置1の各要素において必要となる他の情報が含まれてもよい。取得部12は、より具体的な例として、患者のカルテ情報や、患者の退院日(退院予定日)の回復度合に応じた施設の一覧情報を取得する。
The control unit 11 controls each function of the matching support device 1 .
The acquisition unit 12 acquires various information necessary for processing. Various information required for processing includes information required for predicting the degree of recovery of the patient and information regarding the receiving facility. Further, the various information necessary for processing may include other information necessary for each element of the matching support device 1 . As a more specific example, the acquisition unit 12 acquires patient chart information and list information of facilities according to the degree of recovery on the patient's discharge date (scheduled discharge date).

回復度合予測部14は、患者の回復度合を予測する。一例として、回復度合予測部14は、患者の属性に対応する属性の他の複数の患者を含む患者群の過去の看護履歴に基づいて、患者の回復度合を予測する。患者の回復度合は、患者の病状の回復の程度を示す。患者の回復度合は、回復度合の範囲として示されてもよい。
候補特定部15は、回復度合や回復度合の範囲と受け入れ先施設それぞれの受け入れ条件とに基づいて、所定の時期に患者を退院後に受け入れることのできる受け入れ先施設の候補を特定する。なお、所定の時期は、患者が現在入院している病院や施設を退院し、受け入れ先へ転院等すると見込まれる時期(すなわち、施設に入院または入所している患者が退院または退所して受け入れ先施設に入院または入所すると見込まれる時期)である。
以下の説明では、上述した所定の時期を「退院見込み時期」と称する。退院見込み時期は、特定の日で示されてもよいし、適宜定めた範囲の期間で示されてもよい。退院見込み時期は、例えば病院の平均在院日数や、その他の条件から定められればよい。病院の平均在院日数は、患者の診断名ごとに定められてもよい。
施設判定部16は、受け入れ先施設の候補が受け入れ条件を変更できる受け入れ先施設であるかを判定する。
The degree-of-recovery prediction unit 14 predicts the degree of recovery of the patient. As an example, the degree-of-recovery prediction unit 14 predicts the degree of recovery of a patient based on past nursing histories of a patient group including a plurality of other patients with attributes corresponding to the patient's attributes. The patient's degree of recovery indicates the degree of recovery of the patient's condition. The patient's degree of recovery may be expressed as a range of recovery degrees.
The candidate identification unit 15 identifies candidates for receiving facilities that can receive the patient after discharge at a predetermined time based on the degree of recovery, the range of the degree of recovery, and the acceptance conditions of each receiving facility. The prescribed time is the time when the patient is expected to be discharged from the hospital or facility where he/she is currently hospitalized and transferred to the receiving institution is the time when the patient is expected to be hospitalized or admitted to the destination facility).
In the following description, the above-described predetermined timing is referred to as "expected discharge timing". The expected discharge time may be indicated by a specific date, or may be indicated by a period within an appropriately defined range. The expected discharge time may be determined based on, for example, the average length of stay in the hospital and other conditions. The average length of stay in a hospital may be defined for each patient's diagnosis.
The facility determination unit 16 determines whether or not the reception facility candidate is a reception facility that can change the acceptance conditions.

受け入れ条件出力部17は、受け入れ先施設の候補が受け入れ条件を変更できる受け入れ先施設であるかを判定する。受け入れ条件出力部17は、受け入れ先施設の候補が受け入れ条件を変更できる受け入れ先施設であると判定した場合に、患者の退院日(退院予定日)における当該受け入れ先施設の受け入れ判定指標に応じた受け入れ可否を変更した受け入れ条件を出力する。
受け入れ先特定部18は、受け入れ先施設の候補の示す属性情報に基づいて受け入れ先施設の候補の中から患者の受け入れ先を特定する。受け入れ先特定部18は、さらに患者によって特定された受け入れ先施設の候補の示す属性情報の条件を示す希望情報に基づいて、受け入れ先候補の中から患者の受け入れ先を特定してもよい。
The acceptance condition output unit 17 determines whether the candidate acceptance facility is a facility whose acceptance conditions can be changed. When the acceptance condition output unit 17 determines that the candidate of the acceptance facility is a facility that can change the acceptance conditions, the acceptance condition output unit 17 determines whether the acceptance determination index of the acceptance facility on the patient's discharge date (scheduled discharge date) is determined. Output acceptance conditions with changed acceptability.
The receiving facility identification unit 18 identifies a patient receiving facility from among the receiving facility candidates based on the attribute information indicated by the receiving facility candidates. The receiving facility identification unit 18 may further identify the receiving facility of the patient from among the receiving facility candidates based on the desired information indicating the conditions of the attribute information indicated by the candidate of the receiving facility specified by the patient.

そしてマッチング支援装置1は、上述した各構成要素が以下の処理を実行することにより、より早い段階での患者等の受け入れ先施設の決定を支援することを可能とする技術を提供する。またマッチング支援装置1は、上述した各構成要素が以下の処理を実行することにより、受け入れ先施設における受け入れ条件の変動や、患者の退院日(退院予定日)における回復度合やその範囲に応じた適切な受け入れ先施設の検索を支援する。 Then, the matching support device 1 provides a technology that enables support for determination of receiving facilities for patients and the like at an earlier stage by executing the following processing by each component described above. In addition, the matching support device 1 performs the following processing by each component described above, and the fluctuation of the acceptance conditions at the receiving facility, and the degree of recovery on the patient's discharge date (scheduled discharge date) and its range. Assist in the search for suitable receiving facilities.

図5はマッチング支援装置の処理フローを示す図である。
患者が入院する施設の看護師等の担当者は、端末2やサーバ3を操作してマッチング要求を出力するよう指示する。マッチング要求の出力指示は、一定期間の後に患者が退院して受け入れ先施設に入院または入所することを想定して、例えば患者の入院翌日に行われる。ただし、マッチング要求の出力指示は、入院翌日以降の時期に行われてもよい。端末2やサーバ3は担当者の操作に基づいてマッチング要求をマッチング支援装置1へ送信する。マッチング支援装置1は何れかの施設の端末2またはサーバ3からのマッチング要求を受信する(ステップS101)。
FIG. 5 is a diagram showing a processing flow of the matching support device.
A person in charge such as a nurse at the facility where the patient is hospitalized operates the terminal 2 or the server 3 and instructs to output a matching request. Assuming that the patient will be discharged from the hospital after a certain period of time and will be admitted to the receiving facility, the matching request is output, for example, on the day after the patient is admitted to the hospital. However, the instruction to output the matching request may be made after the day after the hospitalization. The terminal 2 or the server 3 transmits a matching request to the matching support device 1 based on the operation of the person in charge. The matching support device 1 receives a matching request from the terminal 2 or server 3 of any facility (step S101).

マッチング要求には、当該要求を行った施設のID、患者のID、患者の年齢、体重、性別などの身体属性などを示す患者のカルテ情報が含まれているものとする。カルテ情報には、さらに患者に対する治療・ケア履歴が含まれる。治療・ケア履歴には、患者の疾患を識別する疾患種別、当該疾患などを含む患者の状態に基づき患者に対して必要な治療やケアの種類を入院期間の各日ごとに識別する看護種別、当該疾患に基づく医師手術の態様、入院期間に併発した疾患種別とその併発日、患者の入院期間における各日の体温、排尿排便回数などの状態情報などが含まれるが、マッチング要求に必要であればこれら以外の情報が含まれてもよい。マッチング支援装置1の制御部11はマッチング要求に含まれる各情報を回復度合予測部14に出力すると共に、当該回復度合予測部14に回復度合予測指示を出力する。 It is assumed that the matching request includes the ID of the facility that made the request, the ID of the patient, and the patient's chart information indicating physical attributes such as the patient's age, weight, and sex. The chart information further includes treatment/care history for the patient. The treatment/care history includes the disease type that identifies the patient's disease, the nursing type that identifies the type of treatment and care necessary for the patient based on the patient's condition, including the disease, for each day of the hospital stay, The type of surgery performed by the doctor based on the disease, the type of disease that occurred concurrently during the hospitalization period and the date of concurrent occurrence, the patient's body temperature for each day during the hospitalization period, and status information such as the number of urination and defecation are included. Information other than these may be included. The control unit 11 of the matching support device 1 outputs each piece of information included in the matching request to the recovery degree prediction unit 14 and also outputs a recovery degree prediction instruction to the recovery degree prediction unit 14 .

回復度合予測部14は施設ID、患者の疾患種別、患者の身体属性に対応する回復度合予測モデルを、データベース104から読み取る(ステップS102)。回復度合予測モデルは、患者のカルテ情報や、退院見込み時期の入力に基づいて、退院見込み時期における患者の回復度合を出力する。回復度合予測モデルは、マッチング要求に含まれる施設IDの施設のサーバ3から得たカルテ情報に基づいて、施設の各々における患者の疾患種別や患者の身体属性に基づくクラスタごとに、機械学習の手法を用いて予め生成される。回復度合は、一例として、回復の程度をいくつかの段階に区分したカテゴリ変数やFIM(Functional Independence Measure)のスコアなどの数値で出力される。機械学習としては、混合分布モデルやサポートベクターマシンが用いられるが、これらには限られない。
回復度合予測モデルは、マッチング支援装置1が生成してもよい。または、回復度合予測モデルは、他の機械学習装置が生成して、例えばマッチング支援装置1のデータベース104に予め格納されてもよい。
The recovery degree prediction unit 14 reads the recovery degree prediction model corresponding to the facility ID, the patient's disease type, and the patient's physical attributes from the database 104 (step S102). The degree-of-recovery prediction model outputs the degree of recovery of the patient at the expected time of discharge based on the patient's medical record information and the input of the expected time of discharge. The degree of recovery prediction model is based on the medical record information obtained from the server 3 of the facility with the facility ID included in the matching request, for each cluster based on the patient's disease type and patient's physical attributes at each facility, machine learning method is pre-generated using As an example, the degree of recovery is output as a numerical value such as a categorical variable that divides the degree of recovery into several stages or a FIM (Functional Independence Measure) score. As machine learning, mixture distribution models and support vector machines are used, but not limited to these.
The recovery degree prediction model may be generated by the matching support device 1 . Alternatively, the recovery degree prediction model may be generated by another machine learning device and stored in advance in the database 104 of the matching support device 1, for example.

回復度合予測部14は回復度合予測モデルにマッチング要求に含まれる患者のカルテ情報と退院見込み時期の指定とを入力し、回復度合予測モデルを用いて指定された日の患者の回復度合を予測する(ステップS103)。回復度合は、患者の状態やその他の要因によって一定の度合とならない場合がある。そのため、回復度合は退院見込み時期における回復度合の範囲(ぶれ)を示すものであってよい。退院見込み時期が期間で示される場合、回復度合の範囲は当該期間内で変化することがあり得る。この場合の一例として、回復度合予測部14は、退院見込み時期における回復度合の範囲が示す最も大きな回復度合の値を、当該退院見込み時期における回復度合とする。回復度合予測部14は、指定された退院見込み時期における患者の回復度合を予測してもよいし、予測を行う時点から退院見込み時期までの患者の回復度合の変化を時系列的に予測してもよい。回復度合予測部14は、患者の回復度合を予測すると、制御部11に対して、回復度合や回復度合の範囲の算出完了を出力する。これに応じて、制御部11は、指定された日または期間、回復度合又は回復度合の範囲と、候補特定処理の開始の指示とを候補特定部15へ出力する。 The recovery degree prediction unit 14 inputs the patient's medical record information and the expected discharge time specification included in the matching request to the recovery degree prediction model, and predicts the patient's recovery degree on the specified date using the recovery degree prediction model. (Step S103). The degree of recovery may vary depending on the patient's condition and other factors. Therefore, the degree of recovery may indicate the range (fluctuation) of the degree of recovery at the expected discharge time. When the expected discharge time is indicated by a period, the range of the degree of recovery may change within that period. As an example of this case, the recovery degree prediction unit 14 takes the highest recovery degree value indicated by the recovery degree range at the expected discharge time as the recovery degree at the expected discharge time. The degree-of-recovery prediction unit 14 may predict the degree of recovery of the patient at a specified expected discharge time, or predict chronologically changes in the patient's recovery from the time of prediction to the expected discharge time. good too. After predicting the degree of recovery of the patient, the degree-of-recovery prediction unit 14 outputs to the control unit 11 the completion of calculation of the degree of recovery and the range of the recovery degree. In response to this, the control unit 11 outputs the specified date or period, the degree of recovery or the range of the degree of recovery, and an instruction to start the candidate specifying process to the candidate specifying unit 15 .

回復度合は一例としては、患者の日常生活動作(ADL:Activities of Daily Living)の度合を示す。受け入れ先施設は回復度合に応じて異なる。例えば回復度合が低い場合、療養病院などのより回復度合の低い患者の受け入れ先施設が探索される必要がある。また回復度合が高い場合、回復期施設などのより回復度合の高い患者の受け入れ先施設が探索される必要がある。 As an example, the degree of recovery indicates the degree of activities of daily living (ADL: Activities of Daily Living) of the patient. The receiving facility varies according to the degree of recovery. For example, if the degree of recovery is low, it is necessary to search for facilities that accept patients with a lower degree of recovery, such as nursing homes. In addition, when the degree of recovery is high, it is necessary to search for a facility that accepts patients with a higher degree of recovery, such as a convalescent facility.

図6Aおよび図6Bは時間経過に応じた回復度合を概念的に示す図である。図6Aおよび図6Bのそれぞれにおいて、横軸は時間の経過を表し、縦軸は患者の回復度合を表す。患者の回復度合は、一例として上述したADLで表される。図6Aおよび図6Bのそれぞれにおける実線は、回復度合予測部14により予測された回復度合の変化の様子を示し、点線は、回復度合予測部14により予測された回復度合の範囲の上限または下限の変化の様子を示す。さらに図6Aおよび図6Bは回復度合に基づいて、その回復度合の程度に応じて区分された受け入れ先施設の候補となる施設カテゴリが特定されることを示す。施設カテゴリは療養施設(図6Aおよび図6Bでは「療養」と記載)、通常施設(図6Aおよび図6Bでは「施設」と記載)、リハビリ施設やリハビリ病院(図6Aおよび図6Bでは「リハビリ病院」と記載)に区分されているが、これとは異なる区分でもよい。施設カテゴリのうち、療養施設のカテゴリには療養病院やホスピスなどが含まれる。施設カテゴリのうち、通常施設のカテゴリは受け入れ先となる通常施設であり介護施設や老人ホームが含まれる。施設カテゴリのうちリハビリ施設のカテゴリには回復期病院や看護小規模多機能型介護施設などが含まれる。 6A and 6B are diagrams conceptually showing the degree of recovery over time. In each of FIGS. 6A and 6B, the horizontal axis represents the passage of time, and the vertical axis represents the degree of recovery of the patient. The patient's degree of recovery is represented by the above-mentioned ADL as an example. The solid lines in FIGS. 6A and 6B indicate changes in the degree of recovery predicted by the degree-of-recovery prediction unit 14, and the dotted lines indicate the upper and lower limits of the range of the degree of recovery predicted by the degree-of-recovery prediction unit 14. Shows the state of change. Furthermore, FIGS. 6A and 6B show that, based on the degree of recovery, facility categories that are candidates for receiving facilities classified according to the degree of recovery are specified. Facility categories include medical facilities (described as "treatment" in FIGS. 6A and 6B), ordinary facilities (described as "facility" in FIGS. 6A and 6B), rehabilitation facilities and rehabilitation hospitals ("rehabilitation hospital" in FIGS. 6A and 6B). ”), but a different category may be used. Among the facility categories, the nursing facility category includes nursing hospitals and hospices. Among the facility categories, the normal facility category is a normal facility that serves as a receiving destination, and includes nursing care facilities and nursing homes. Among the facility categories, the category of rehabilitation facilities includes convalescent hospitals and small-scale multi-functional nursing facilities.

図6Aは回復度合の範囲が大きい場合の例を示す。このような場合には、後述する候補特定部15において、リハビリ施設やリハビリ病院または通常施設が受け入れ先施設の候補となり得る。図6Bは退院日(退院予定日)における回復度合の範囲が小さい場合の例を示す。このような場合には、後述する候補特定部15において、リハビリ施設やリハビリ病院が受け入れ先施設の候補となり得る。すなわち、回復度合予測部14が患者の回復度合を予測することにより、患者の回復度合やその範囲に応じた受け入れ先施設の選択が可能となる。
なお、回復度合予測部14は、算出した退院日(退院予定日)における回復度合の範囲が大きいか否かを判定し、回復度合の範囲が所定の閾値以上である場合には、受け入れ先施設の候補の特定処理以降を中止すると判定してもよい。
FIG. 6A shows an example in which the recovery degree range is large. In such a case, the candidate identifying unit 15, which will be described later, can select a rehabilitation facility, a rehabilitation hospital, or a normal facility as a candidate for the receiving facility. FIG. 6B shows an example in which the recovery degree range on the discharge date (scheduled discharge date) is small. In such a case, rehabilitation facilities and rehabilitation hospitals can be candidates for receiving facilities in the candidate identification unit 15, which will be described later. That is, by predicting the degree of recovery of the patient by the degree-of-recovery predicting unit 14, it is possible to select a receiving facility according to the degree of recovery of the patient and its range.
Note that the recovery degree prediction unit 14 determines whether the range of the recovery degree on the calculated discharge date (scheduled discharge date) is large or not. It may be determined to cancel the process after the candidate identification process.

候補特定部15は制御部11から候補特定処理の開始の指示を受け付ける。これに応じて、候補特定部15は、患者IDが示す患者の受け入れ先施設の候補を特定する処理を開始する。具体的には、候補特定部15は回復度合予測部14から取得した回復度合や、回復度合の範囲により指定される一つまたは複数の施設カテゴリに紐づいてデータベース104に記録されている各施設を受け入れ先候補として特定する(ステップS104)。なお受け入れ先候補として特定する施設の数は、回復度合や、回復度合の範囲により指定される一つまたは複数の施設カテゴリに紐づいてデータベース104に記録されている施設であれば、一つであっても複数であってもよい。すなわち、マッチング支援装置1は、患者の回復度合に応じて複数の病院や施設からの受け入れ先施設の選択を可能にする。 Candidate identification unit 15 receives an instruction to start candidate identification processing from control unit 11 . In response to this, the candidate identification unit 15 starts processing for identifying candidates for the receiving facility for the patient indicated by the patient ID. Specifically, the candidate identification unit 15 selects each facility recorded in the database 104 in association with one or more facility categories specified by the degree of recovery acquired from the degree of recovery prediction unit 14 or the range of the degree of recovery. is specified as a candidate for the receiving destination (step S104). The number of facilities to be identified as candidates for acceptance is only one if it is a facility that is recorded in the database 104 in association with one or more facility categories specified by the degree of recovery or the range of the degree of recovery. There may be one or more. That is, the matching support device 1 enables selection of a receiving facility from a plurality of hospitals and facilities according to the patient's degree of recovery.

候補特定部15は、受け入れ先候補として特定した施設のIDに紐づいてデータベース104に記録されている受け入れ条件と、現在の受け入れ判定指標の度合とを取得する(ステップS105)。受け入れ条件は、一例として各施設の担当者から各日の受け入れ条件を問い合わせてマッチング支援装置1がデータベース104に記録した情報であってよい。または、受け入れ条件は、各施設の担当者が端末2を用いて受け入れ条件をマッチング支援装置1へ送信し、マッチング支援装置1の制御部11がその受け入れ条件を施設ごとにデータベース104に記録した情報であってもよい。 The candidate identifying unit 15 acquires the acceptance conditions recorded in the database 104 in association with the ID of the facility identified as the candidate of the receiving destination and the degree of the current acceptance determination index (step S105). For example, the acceptance conditions may be information recorded in the database 104 by the matching support device 1 after inquiring about the acceptance conditions for each day from the person in charge of each facility. Alternatively, the acceptance conditions are information in which the person in charge of each facility transmits the acceptance conditions to the matching support device 1 using the terminal 2, and the control unit 11 of the matching support device 1 records the acceptance conditions in the database 104 for each facility. may be

受け入れ条件は、より具体的には、各日における受け入れ先施設の患者の受け入れ判定指標の度合に応じた受け入れ先施設での患者の受け入れ可否を示す情報である。受け入れ判定指標は、一例としては各々の受け入れ先施設の空床率である。受け入れ判定指標の度合は空床率の大きさである。つまり、受け入れ条件は、受け入れ先施設の空床率に応じた患者の受け入れ可否を示す。受け入れ条件は、例えば、施設における空床率が小の場合の受け入れ可否、空床率が中の場合の受け入れ可否、空床率が大の場合の受け入れ可否のように、空床率に応じた複数の段階で示される。なお、この例では受け入れ可否を三段階に区分して説明したが、段階の数は施設に応じて決められればよい。受け入れ条件は、患者の看護種別ごとに設定されてもよい。 More specifically, the acceptance condition is information indicating whether or not the receiving facility can accept the patient according to the degree of the patient's acceptance determination index of the receiving facility on each day. The acceptance determination index is, for example, the vacancy rate of each acceptance destination facility. The degree of acceptance judgment index is the magnitude of the vacant bed rate. In other words, the acceptance condition indicates whether or not the patient can be accepted according to the vacancy rate of the receiving facility. Acceptance conditions are based on the vacant floor rate, for example, acceptance when the facility has a low vacancy rate, acceptance when the vacancy rate is medium, and acceptance when the vacancy rate is high. Shown in stages. In this example, acceptance is divided into three stages, but the number of stages may be determined depending on the facility. Acceptance conditions may be set for each type of patient care.

受け入れ条件には、さらに、受け入れ判定指標の度合に応じた受け入れ可否が変更可能であるかを示す受け入れ変更可否フラグが含まれていてもよい。受け入れ変更可否フラグが不可を示す場合、その施設は、受け入れ判定指標の度合に応じた患者の受け入れ可否を変更しない施設であると判定される。このような施設は、例えば、特別な治療やケアが必要な看護種別に属する患者の受け入れ可否を空床率によって変更しない施設である。受け入れ変更可否フラグが可を示す(不可を示さない)場合、その施設は、受け入れ判定指標の度合に応じた患者の受け入れ可否を変更しうる施設であると判定される。このような施設は、例えば、特別な治療やケアが必要な看護種別に属する患者の受け入れ可否を空床率によって変更する施設である。つまり、このような施設は、空床率が小さい場合には特別な治療やケアが必要な看護種別に属する患者を受け入れないが、空床率が大きい場合には、これらの患者を受け入れる可能性がある施設である。受け入れ先施設の受け入れ判定指標は、スタッフの人数、スタッフの対応可能業務時間、入院患者のうちの重症患者の割合などの空床率以外の情報であってもよい。以下の説明では、受け入れ条件に受け入れ変更可否フラグが含まれていることを想定する。 The acceptance condition may further include a changeability flag indicating whether or not the acceptance can be changed according to the degree of the acceptance determination index. If the acceptance change permission/prohibition flag indicates no, the facility is determined to be a facility that does not change the patient acceptance permission/prohibition according to the degree of the acceptance determination index. Such a facility is, for example, a facility that does not change whether or not to accept patients belonging to a nursing category that requires special treatment or care, depending on the vacancy rate. If the acceptance change permission/prohibition flag indicates yes (does not indicate impossibility), the facility is determined to be a facility capable of changing patient acceptance/prohibition according to the degree of the acceptance determination index. Such a facility is, for example, a facility that changes whether or not to accept patients belonging to a nursing category requiring special treatment or care, depending on the vacancy rate. In other words, such a facility would not accept patients belonging to a nursing category requiring special treatment or care if the vacancy rate was low, but would likely accept these patients if the vacancy rate was high. It is a facility with The acceptance determination index of the receiving facility may be information other than the vacant bed rate, such as the number of staff, the staff's available working hours, and the ratio of severely ill patients among inpatients. In the following description, it is assumed that the acceptance conditions include an acceptance modifiable flag.

図7は受け入れ条件を示す図である。
受け入れ条件は、図7で示すように、ある施設(図7においては施設A)における空床率(割合(%))に応じた受け入れ可否を示す情報である。図7において、“〇”は、受け入れ可を示す。“×”は、受け入れ否(不可)を示す。
図7においてはさらに、看護種別ごとに空床率に応じた受け入れ可否を含む受け入れ条件を示している。経鼻栄養と記載されるカラムは経鼻からの栄養摂取が必要な患者の受け入れ可否を空床率に応じて示す。気管切開と記載されるカラムは気管切開をしている患者の受け入れ可否を空床率に応じて示す。感染症と記載されるカラムは感染症に罹患している患者の受け入れ可否を空床率に応じて示す。人工呼吸と記載されるカラムは人工呼吸器具の装着が必要な患者の受け入れ可否を空床率に応じて示す。
FIG. 7 is a diagram showing acceptance conditions.
The acceptance condition is, as shown in FIG. 7, information indicating acceptance or non-acceptance according to the vacancy rate (ratio (%)) in a certain facility (facility A in FIG. 7). In FIG. 7, "O" indicates acceptable. “X” indicates rejection (impossible) of acceptance.
FIG. 7 also shows acceptance conditions including acceptability according to the vacant bed rate for each type of nursing care. The column labeled "Nasal nutrition" indicates whether or not patients who need nasal nutrition can be accepted according to the vacancy rate. The column labeled Tracheostomy shows the acceptance or rejection of patients with tracheotomy according to the bed vacancy rate. The column labeled "Infectious disease" indicates whether or not patients suffering from infectious diseases can be accepted according to the vacancy rate. The column labeled "artificial respiration" indicates whether or not a patient who needs to be fitted with a respirator can be accepted according to the vacancy rate.

候補特定部15は、患者の回復度合やその度合の範囲に基づいて特定した一つまたは複数の受け入れ先候補となる施設を示す施設IDと、当該一つまたは複数の受け入れ先候補となる施設の受け入れ条件を示す情報と、現在の受け入れ判定指標の度合との組み合わせを施設判定部16と受け入れ条件出力部17とへ出力する。施設判定部16は、一つまたは複数の受け入れ先候補となる各施設の受け入れ条件を取得し、それら受け入れ変更可否フラグが不可を示すか否かを判定する(ステップS106)。施設判定部16は受け入れ変更可否フラグが不可を示すか否かを示す判定結果を施設IDごとに生成し、受け入れ条件出力部17へ出力する。 The candidate specifying unit 15 stores facility IDs indicating one or more candidate receiving facilities identified based on the degree of recovery of the patient and the range of such degrees, and the one or more candidate receiving facilities. A combination of the information indicating the acceptance conditions and the degree of the current acceptance determination index is output to the facility determination unit 16 and the acceptance condition output unit 17 . The facility determination unit 16 acquires the acceptance conditions of each facility that is one or more candidates for acceptance, and determines whether or not the acceptance change propriety flag indicates impossibility (step S106). The facility determination unit 16 generates a determination result indicating whether or not the acceptance change enable/disable flag indicates non-acceptance for each facility ID, and outputs the determination result to the acceptance condition output unit 17 .

受け入れ条件出力部17は、施設判定部16による受け入れ変更可否フラグが不可を示す判定結果となった施設IDを特定する。ある施設についての受け入れ変更可否フラグが不可を示す場合、その施設は受け入れ判定指標の度合に応じた受け入れ可否を変更しない施設である。そこで、受け入れ条件出力部17は、その施設の受け入れ条件の情報を直ちに出力すると判定する。この場合、受け入れ条件出力部17は、受け入れ変更可否フラグが不可を示す判定結果となった施設IDに基づいて、データベース104から施設属性情報(施設名称、住所、電話番号など)を取得する。受け入れ条件出力部17は、受け入れ判定指標の度合に応じた受け入れ可否の情報を変更しない施設についての、施設ID、施設属性情報、その施設の現在の受け入れ判定指標の度合(空床率の大きさ(数値)など)を含む第一受け入れ先候補一覧を生成する(ステップS107)。受け入れ条件出力部17は、患者IDと、生成した第一受け入れ先候補一覧と、各受け入れ先候補の受け入れ条件を示す情報とを、マッチング要求を出力した端末2やサーバ3へ送信する(ステップS108)。端末2やサーバ3は、第一受け入れ先候補一覧と、各受け入れ先候補の受け入れ条件とを、担当者の要求などに応じて適宜所定のモニタやその他の出力手段に出力する。 The acceptance condition output unit 17 identifies the facility ID for which the facility determination unit 16 has determined that the acceptance change permission/inhibition flag indicates “impossible”. If the acceptance change permission/prohibition flag for a certain facility indicates that it is not possible, the facility is a facility that does not change the acceptance permission/prohibition according to the degree of the acceptance determination index. Therefore, the acceptance condition output unit 17 determines to immediately output the information on the acceptance condition of the facility. In this case, the acceptance condition output unit 17 acquires facility attribute information (facility name, address, telephone number, etc.) from the database 104 based on the facility ID for which the acceptance change permission/non-changeability flag indicates that the acceptance is not permitted. The acceptance condition output unit 17 outputs the facility ID, the facility attribute information, the current acceptance judgment index degree (the size of the vacancy rate (numerical value), etc.) is generated (step S107). The acceptance condition output unit 17 transmits the patient ID, the generated list of first acceptance destination candidates, and information indicating the acceptance conditions of each acceptance destination candidate to the terminal 2 or the server 3 that output the matching request (step S108). ). The terminal 2 and the server 3 appropriately output the list of first receiving destination candidates and the acceptance conditions of each receiving destination candidate to a predetermined monitor or other output means according to the request of the person in charge or the like.

これにより、看護師などの担当者、患者自身、患者の家族は、受け入れ判定指標の度合に応じた受け入れ可否の情報を変更しない施設についての、施設ID、施設属性情報(施設名称、住所、電話番号など)、その施設の現在の受け入れ判定指標の度合(空床率の大きさ(数値)など)を含む第一受け入れ先候補一覧と、各受け入れ先候補の受け入れ条件とを閲覧することができる。この一覧には現在の受け入れ判定指標の度合に応じた受け入れ可能か否かを示す情報が含まれてもよい。例えば受け入れ判定指標の度合と閾値との比較に基づいて、受け入れ判定指標の度合が閾値以上の場合には受入れ可、受け入れ判定指標の度合が閾値未満の場合には受入れ不可と設定される。 As a result, the person in charge such as a nurse, the patient, and the patient's family can identify the facility ID, facility attribute information (facility name, address, telephone number, etc.), the degree of the facility's current acceptance judgment index (size (numerical value) of the vacant floor rate, etc.), and the acceptance conditions of each candidate. . This list may include information indicating whether or not it is acceptable according to the current acceptance criteria. For example, based on the comparison between the degree of the acceptance determination index and a threshold, if the degree of the acceptance determination index is equal to or greater than the threshold, the acceptance is set to be permitted, and if the degree of the acceptance determination index is less than the threshold, the item is set to be unacceptable.

受け入れ変更可否フラグが可を示す場合、その施設は受け入れ判定指標の度合に応じた受け入れ可否を変更する可能性のある施設である。このような施設は、例えば、特別な治療やケアが必要な看護種別に属する患者の受け入れ可否が空床率によって変更される可能性がある施設である。このため、受け入れ条件出力部17は、受け入れ変更可否フラグが可を示す場合、受け入れ先候補の施設における現在の受け入れ判定指標の度合に応じて当該施設の受け入れ条件を変更した受け入れ条件を示す情報を生成して出力すると判定する。例えば受け入れ条件出力部17は、受け入れ変更可否フラグが可を示す1つまたは複数の施設のうちから1つの施設を選択し、その施設の現在の受け入れ判定指標の度合が第一閾値以上かを判定する(ステップS109)。ここで、第一閾値は、選択された施設の受け入れ可否が最も緩和された条件にある場合(例えば、特別な治療やケアが必要な看護種別に属する患者の受け入れが最大限可能な場合)であるか否かを判別する閾値である。受け入れ条件出力部17は、選択した施設の現在の受け入れ判定指標の度合が第一閾値以上である場合には、その施設の受け入れ条件に含まれる受け入れ判定指標の度合に応じた受け入れ可否を、最大限、受け入れ不可から受け入れ可に変更する(ステップS110)。例えば受け入れ条件出力部17は、選択した施設Aの現在の空床率(現在の受け入れ判定指標の度合)が20%(第一閾値)以上である場合には、例えば、空床率30%の場合の受け入れ可否の情報(〇又は×)のうち受け入れ不可となっている情報を、全て受け入れ可(〇)に変更する。 If the acceptability change permission/prohibition flag indicates yes, the facility is a facility that may change the acceptance propriety according to the degree of the acceptance determination index. Such a facility is, for example, a facility that may change whether or not to accept patients belonging to a nursing type requiring special treatment or care depending on the vacancy rate. For this reason, when the acceptance change possibility flag indicates yes, the acceptance condition output unit 17 outputs information indicating the acceptance condition changed from the acceptance condition of the candidate facility in accordance with the degree of the current acceptance determination index of the facility. Determine to generate and output. For example, the acceptance condition output unit 17 selects one facility from among one or a plurality of facilities whose acceptance change permission/prohibition flag indicates yes, and determines whether the degree of the current acceptance determination index of the facility is equal to or greater than the first threshold. (step S109). Here, the first threshold is the case where the acceptability of the selected facility is the most relaxed (for example, the case where it is possible to accept patients who belong to a nursing category that requires special treatment or care). It is a threshold for determining whether or not there is. If the current degree of the acceptance judgment index of the selected facility is equal to or higher than the first threshold, the acceptance condition output unit 17 outputs the acceptability according to the degree of the acceptance judgment index included in the acceptance conditions of the facility to the maximum. For the time being, it is changed from unacceptable to acceptable (step S110). For example, if the current vacant floor rate (degree of current acceptance determination index) of the selected facility A is 20% (first threshold) or more, the acceptance condition output unit 17 outputs a vacant bed rate of 30%, for example. Change all information that is unacceptable among the information (○ or ×) regarding acceptance or rejection of the case to Acceptable (〇).

受け入れ条件出力部17は、選択した施設の現在の受け入れ判定指標の度合が第一閾値よりも値の小さい第二閾値以上、第一閾値未満であるかを判定する(ステップS111)。ここで、第二閾値は、選択された施設の受け入れ可否が一部緩和された条件にある場合(例えば、特別な治療やケアが必要な看護種別に属する患者の受け入れが一部不可となる場合)であるか否かを判別する閾値である。受け入れ条件出力部17は、選択した施設の現在の受け入れ判定指標の度合が第二閾値以上、第一閾値未満である場合には、その施設の受け入れ条件に含まれる受け入れ判定指標の度合に応じた受け入れ可否のうち、所定の看護種別についての受け入れ可否を、受け入れ不可から受け入れ可に変更する(ステップS112)。例えば受け入れ条件出力部17は、選択した施設Aの現在の空床率(現在の受け入れ判定指標の度合)が10%(第二閾値)以上、20%(第一閾値)未満である場合には、空床率15%の場合で看護種別が人工呼吸の項目についての受け入れ可否の情報(〇又は×)のうち受け入れ不可となっている情報のうち、経鼻栄養、気管切開を受け入れ可(〇)に変更する。 The acceptance condition output unit 17 determines whether the degree of the current acceptance determination index of the selected facility is greater than or equal to a second threshold value smaller than the first threshold value and less than the first threshold value (step S111). Here, the second threshold is the case where the acceptability of the selected facility is partially relaxed (for example, when the acceptance of patients belonging to the nursing category requiring special treatment or care is partially unacceptable) ) is a threshold for determining whether or not. If the current degree of the acceptance judgment index of the selected facility is equal to or more than the second threshold and less than the first threshold, the acceptance condition output unit 17 determines the degree of the acceptance judgment index included in the acceptance conditions of the facility. Of the acceptability, the acceptability for a predetermined nursing type is changed from unacceptable to acceptable (step S112). For example, the acceptance condition output unit 17 outputs , In the case of a vacancy rate of 15%, among the information on whether or not to accept artificial respiration as a nursing type (○ or ×), among the information that is unacceptable, nasal feeding and tracheostomy are acceptable (○ ).

受け入れ条件出力部17は、受け入れ判定指標の度合に応じた受け入れ可否の情報が変更できる施設(受け入れ変更可否フラグが可を示す施設)の現在の受け入れ判定指標の度合の判定と、受け入れ条件の変更を終了したことを判定する。すると、受け入れ条件出力部17は、受け入れ判定指標の度合に応じた受け入れ可否の情報が変更できる施設の各施設IDに基づいて、データベース104から各施設IDに紐づく施設属性情報(施設名称、住所、電話番号など)を取得する。受け入れ条件出力部17は、受け入れ判定指標の度合に応じた受け入れ可否の情報が変更できる施設についての、施設ID、施設属性情報、その施設の現在の受け入れ判定指標の度合(空床率の大きさ(数値)など)を含む第二受け入れ先候補一覧を生成する(ステップS113)。受け入れ条件出力部17は、患者IDと、生成した第二受け入れ先候補一覧と、各受け入れ先候補の変更後のまたは未変更の受け入れ条件を示す情報とを、マッチング要求を出力した端末2やサーバ3へ送信する(ステップS114)。端末2やサーバ3は第二受け入れ先候補一覧と、各受け入れ先候補の変更後のまたは未変更の受け入れ条件を示す情報とを、担当者の要求などに応じて適宜所定のモニタやその他の出力手段に出力する。受け入れ条件出力部17は、生成した第二受け入れ先候補一覧と変更後のまたは未変更の受け入れ条件を示す情報とを、マッチング要求を出力した端末2やサーバ3へ送信する。端末2やサーバ3は第二受け入れ先候補一覧と変更後のまたは未変更の受け入れ条件とを、担当者の要求などに応じて適宜所定のモニタやその他の出力手段に出力する。 The acceptance condition output unit 17 judges the degree of the current acceptance judgment index for facilities that can change the information on acceptance or rejection according to the degree of the acceptance judgment index (facility whose acceptance change possibility flag indicates yes), and changes the acceptance conditions. is completed. Then, the acceptance condition output unit 17 extracts facility attribute information (facility name, address , phone number, etc.). The acceptance condition output unit 17 outputs the facility ID, the facility attribute information, the current degree of the acceptance judgment index (the size of the vacant floor rate), and the facility ID, the facility attribute information, and the current degree of the acceptance judgment index (size (numerical value), etc.) is generated (step S113). The acceptance condition output unit 17 outputs the patient ID, the generated list of second acceptance destination candidates, and information indicating the changed or unchanged acceptance conditions of each acceptance destination candidate to the terminal 2 or server that output the matching request. 3 (step S114). The terminal 2 and the server 3 display the list of second acceptance destination candidates and the information indicating the changed or unchanged acceptance conditions of each of the acceptance destination candidates according to the request of the person in charge, etc. Output to means. The acceptance condition output unit 17 transmits the generated list of second acceptance destination candidates and information indicating changed or unchanged acceptance conditions to the terminal 2 or server 3 that has output the matching request. The terminal 2 and the server 3 output the list of second receiving destination candidates and the changed or unchanged receiving conditions to a predetermined monitor or other output means appropriately according to the request of the person in charge.

これにより、看護師などの担当者、患者自身、患者の家族は、受け入れ判定指標の度合に応じた受け入れ可否の情報が変更できる施設についての、施設ID、施設属性情報(施設名称、住所、電話番号など)、その施設の現在の受け入れ判定指標の度合(空床率の大きさ(数値)など)を含む第一受け入れ先候補一覧と、各受け入れ先候補の変更後のまたは未変更の受け入れ条件とを閲覧することができる。この一覧には現在の受け入れ判定指標の度合に応じた受け入れ可能か否かを示す情報が含まれてもよい。例えば受け入れ判定指標の度合と閾値との比較に基づいて、受け入れ判定指標の度合が閾値以上の場合には受入れ可、受け入れ判定指標の度合が閾値未満の場合には受入れ不可と設定される。 As a result, the person in charge such as a nurse, the patient himself/herself, and the patient's family can change the information on acceptance or rejection according to the degree of the acceptance judgment index, facility ID, facility attribute information (facility name, address, telephone number, etc.), the degree of the facility's current acceptance judgment index (e.g., the magnitude of the vacant floor rate (numerical value), etc.), and the changed or unchanged acceptance conditions for each candidate and can be viewed. This list may include information indicating whether or not it is acceptable according to the current acceptance criteria. For example, based on the comparison between the degree of the acceptance determination index and a threshold, if the degree of the acceptance determination index is equal to or greater than the threshold, the acceptance is set to be permitted, and if the degree of the acceptance determination index is less than the threshold, the item is set to be unacceptable.

受け入れ条件出力部17は第一受け入れ先候補一覧と、第二受け入れ先候補一覧とを結合した受け入れ先候補一覧を生成して、マッチング要求を出力した端末2やサーバ3へ送信するようにしてもよい。 The acceptance condition output unit 17 may generate a list of candidates for acceptance by combining the first list of candidates for acceptance and the second list of candidates for acceptance, and transmit the list to the terminal 2 or server 3 that outputs the matching request. good.

看護師などの担当者、患者自身、患者の家族は、モニタに出力された第一受け入れ先候補一覧や、第二受け入れ先候補一覧、それらの一覧を結合した受け入れ先候補一覧において、希望する受け入れ先候補を選択することができる。受け入れ先候補の選択に応じて、端末2やサーバ3は選択された受け入れ先候補の施設IDと患者IDとを含む特定要求をマッチング支援装置1へ出力する。 The person in charge such as a nurse, the patient, and the patient's family can select the desired reception from the first list of candidates for reception, the second list of candidates for reception, and the list of candidates for reception, which is a combination of these lists, output on the monitor. Candidates can be selected. In response to the selection of the receiving candidate, the terminal 2 or the server 3 outputs to the matching support device 1 a specification request including the facility ID and patient ID of the selected receiving candidate.

マッチング支援装置1の受け入れ先特定部18は特定要求を取得する。受け入れ先特定部18は特定要求に含まれる患者IDの患者の受け入れ先として、その特定要求に含まれる施設IDの施設を特定する。受け入れ先特定部18は特定要求に含まれる施設IDと患者IDとに基づいて、患者IDで示される患者が施設IDで示される受け入れ先候補の施設での受け入れを希望していることを示す受け入れ希望情報を生成する。受け入れ先特定部18は、この受け入れ希望情報を施設IDが示す施設の端末2やサーバ3へ送信する。
これにより受け入れ希望情報が、受け入れ先候補の施設のうち患者等が希望する施設に送信される。
The destination identification unit 18 of the matching support device 1 acquires the identification request. The receiving destination identification unit 18 identifies the facility identified by the facility ID included in the identification request as the receiving destination for the patient identified by the patient ID included in the identification request. Based on the facility ID and the patient ID included in the identification request, the receiving destination specifying unit 18 receives a request indicating that the patient indicated by the patient ID wishes to be accepted at the candidate receiving facility indicated by the facility ID. Generate desired information. The reception destination identification unit 18 transmits the reception request information to the terminal 2 or the server 3 of the facility indicated by the facility ID.
As a result, the desired acceptance information is transmitted to the facility desired by the patient among the candidate facilities for acceptance.

上述の処理においては、看護師などの担当者、患者自身、患者の家族が端末2やサーバ3を利用して受け入れを希望する施設を選択する場合の例について説明した。しかしながら、マッチング支援装置1が自動で受け入れ先候補の施設の中から1つの施設を特定してもよい。例えば、受け入れ先特定部18は、受け入れ先候補のうちのいずれか一つを任意に選択していずれかの一つを患者の受け入れ先として特定してもよい。別の例として、受け入れ先特定部18は、受け入れ先施設の候補の示す属性情報と、患者によって特定された受け入れ先施設の候補の示す属性情報の条件を示す希望情報とに基づいて受け入れ先施設の候補の中から患者の受け入れ先を特定してもよい。より具体的にはマッチング支援装置1は端末2やサーバ3から希望情報を取得する。希望情報には、受け入れ先施設の候補を特定する属性として、患者等の希望する施設のある地域、当該施設を利用する費用、施設の建築年月日などの情報が含まれる。受け入れ先特定部18は、これら希望情報に含まれる情報と、受け入れ先施設の候補の施設の属性情報とが一致する施設を特定する。そして受け入れ先特定部18は特定要求に含まれる施設IDと患者IDとに基づいて、患者IDで示される患者が施設IDで示される受け入れ先候補の施設での受け入れを希望していることを示す受け入れ希望情報を生成するようにしてよい。
マッチング支援装置1は、回復度合予測部14が予測した患者の回復度合に応じて受け入れ先施設の候補を特定することにより、より早い段階での患者等の受け入れ先施設の決定を支援することが可能となる。また、患者の回復度合の範囲に応じて候補特定部15が受け入れ先施設を特定することで、患者の回復度合の程度に応じた適切な受け入れ先施設の決定が容易になる。さらに、受け入れ判定指標の度合に応じて受け入れ可否条件を変化させることで、受け入れ先施設の状況に応じた受け入れ先施設の決定が可能となる。
In the above processing, an example was explained in which the person in charge such as a nurse, the patient himself/herself, and the patient's family use the terminal 2 and the server 3 to select the facility where the patient wishes to receive the patient. However, the matching support device 1 may automatically identify one facility from among the facility candidates for the receiving destination. For example, the receiving destination identification unit 18 may arbitrarily select any one of the receiving destination candidates and identify any one of them as the patient receiving destination. As another example, the receiving facility specifying unit 18 determines the receiving facility based on the attribute information indicated by the candidate of the receiving facility and the desired information indicating the conditions of the attribute information indicated by the candidate of the receiving facility specified by the patient. You may specify the recipient of the patient from among the candidates. More specifically, the matching support device 1 acquires desired information from the terminal 2 or the server 3 . The desired information includes information such as the area where the facility desired by the patient or the like is located, the cost of using the facility, and the construction date of the facility as attributes for specifying the candidate of the receiving facility. The reception destination identification unit 18 identifies a facility that matches the information included in the desired information with the attribute information of the candidate reception destination facility. Based on the facility ID and the patient ID included in the identification request, the receiving destination specifying unit 18 indicates that the patient indicated by the patient ID wishes to be accepted at the receiving candidate facility indicated by the facility ID. You may make it generate|occur|produce acceptance hope information.
The matching support device 1 can support the determination of a receiving facility for a patient or the like at an earlier stage by specifying a candidate receiving facility according to the degree of recovery of the patient predicted by the recovery degree prediction unit 14. It becomes possible. In addition, since the candidate specifying unit 15 specifies the receiving facility according to the range of the degree of recovery of the patient, it becomes easy to determine the appropriate receiving facility according to the degree of recovery of the patient. Furthermore, by changing the conditions for acceptance or rejection according to the degree of the acceptance determination index, it is possible to determine the receiving facility according to the situation of the receiving facility.

(変形例)
上述したマッチング支援装置1には変形例が想定される。
図8は実施形態の変形例によるマッチング支援装置の機能ブロック図である。
変形例によるマッチング支援装置1は、上述したマッチング支援装置1と比較して、退院時期予測部13が更に備えられる点が異なる。
退院時期予測部13は、患者の属性に対応する患者群の過去の看護履歴に基づいて患者の退院時期を予測する。退院時期予測部13は、ある1日を患者の退院時期(退院日)として予測してもよいし、任意の長さの退院時期を予測してもよい。退院時期予測部13が備えられる場合、マッチング支援装置1の制御部11はマッチング要求に含まれる各情報を退院時期予測部13に出力すると共に、当該退院時期予測部13に退院時期予測指示を出力する。退院時期予測部13は、施設ID、患者の疾患種別、退院時期予測モデルを、データベース104から読み取る。退院時期予測モデルは、患者の退院時期に関する情報を含む患者のカルテ情報に基づいて、患者の疾患種別や患者の身体属性に基づくクラスタごとに、機械学習の手法を用いて予め生成される。退院時期予測モデルは、患者のカルテ情報の入力に基づいて、現在の日時を基準とする退院時期を出力する。退院時期は、ある特定の1日で示されてもよいし、適宜定めた範囲の期間で示されてもよい。退院時期予測モデルは、マッチング支援装置1が生成してもよい。または、退院時期予測モデルは、他の機械学習装置が生成して、例えばマッチング支援装置1のデータベース104に予め格納されてもよい。
(Modification)
Modifications are assumed for the matching support device 1 described above.
FIG. 8 is a functional block diagram of a matching support device according to a modification of the embodiment.
The matching support device 1 according to the modified example differs from the matching support device 1 described above in that a hospital discharge time prediction unit 13 is further provided.
The hospital discharge time prediction unit 13 predicts the patient's discharge time based on the past nursing history of the patient group corresponding to the patient's attribute. The discharge time prediction unit 13 may predict a certain day as the patient's discharge time (discharge date), or may predict an arbitrary length of discharge time. When the discharge time prediction unit 13 is provided, the control unit 11 of the matching support device 1 outputs each piece of information included in the matching request to the discharge time prediction unit 13, and outputs a discharge time prediction instruction to the discharge time prediction unit 13. do. The discharge time prediction unit 13 reads the facility ID, the patient's disease type, and the discharge time prediction model from the database 104 . The discharge time prediction model is generated in advance using a machine learning technique for each cluster based on the patient's disease type and patient's physical attributes, based on the patient's medical chart information including information on the patient's discharge time. The discharge time prediction model outputs the discharge time based on the current date and time based on the input of the patient's chart information. The time to discharge from the hospital may be indicated by one specific day, or may be indicated by a period within an appropriately defined range. The discharge time prediction model may be generated by the matching support device 1 . Alternatively, the discharge time prediction model may be generated by another machine learning device and stored in advance in the database 104 of the matching support device 1, for example.

退院時期予測部13は退院時期予測モデルにマッチング要求に含まれる患者のカルテ情報を入力し、退院時期予測モデルを用いて退院時期を予測する。退院時期は特定日を示すものでも、または特定期間を示すものであってもよい。退院時期予測部13は制御部11へ退院日(退院予定日)の算出完了を出力する。すると制御部11は、マッチング要求に含まれる各情報と退院日(退院予定日)とを回復度合予測部14に出力すると共に、当該回復度合予測部14に回復度合予測指示を出力する。以降、回復度合予測部14を含む各要素は、退院時期予測部13が予測した退院日(退院予定日)又は期間に患者が受け入れ先施設へ転院等するとして、上述した各処理を行う。 The discharge time prediction unit 13 inputs the patient's chart information included in the matching request to the discharge time prediction model, and predicts the discharge time using the discharge time prediction model. The time of discharge may indicate a specific date or may indicate a specific period of time. The discharge time prediction unit 13 outputs to the control unit 11 the calculation completion of the discharge date (scheduled discharge date). Then, the control unit 11 outputs each piece of information and the discharge date (scheduled discharge date) included in the matching request to the recovery degree prediction unit 14 and outputs a recovery degree prediction instruction to the recovery degree prediction unit 14 . Thereafter, each element including the degree of recovery prediction unit 14 performs the above-described processes on the assumption that the patient will be transferred to a receiving facility on the discharge date (scheduled discharge date) or period predicted by the discharge time prediction unit 13 .

(動作例)
上述したマッチング支援装置によって受け入れ先施設を特定する場合の動作例を説明する。
まず、感染症がある患者に対して、1週間後を退院見込み時期とした場合に、回復度合予測部14は受け入れ先施設がリハビリ病院になると予測した場合を想定する。
図9はマッチング要求を行った時点から1週間後のリハビリ病院における患者の看護種別ごとの受け入れ条件を示す図である。図9の例では、受け入れ条件は、空床の有無で示される。つまり、AA病院、BB病院、CC病院は空床があることから受け入れ可否が可(○)となり、DD病院は満床であるため受け入れ可否が否(×)となる。また、AA病院及びBB病院は、感染症に罹患している患者の受け入れ可否が可であり、CC病院は、感染症に罹患している患者の受け入れ可否が否である。なお、受け入れ変化可否フラグは否であるとする。この場合に、受け入れ条件出力部17は、AA病院又はBB病院を受け入れ先候補として出力する。
更に、希望情報として、患者が自宅から近い病院を希望していることを想定する。そして、AA病院は患者の自宅から3kmの距離にあり、BB病院は患者の自宅から10kmの距離にあるとする。この場合に、受け入れ先特定部18は、当該患者の受け入れ先として、一週間後にAA病院へ転院すると特定する。このように、マッチング支援装置を用いることで、患者の退院予定日よりも早い段階で患者等の受け入れ先施設の決定を決定することが可能となる。
(Operation example)
An operation example when specifying a receiving facility by the matching support device described above will be described.
First, assume that a patient with an infectious disease is expected to be discharged from the hospital after one week, and the degree of recovery prediction unit 14 predicts that the receiving facility will be a rehabilitation hospital.
FIG. 9 is a diagram showing acceptance conditions for each type of nursing care of a patient at a rehabilitation hospital one week after a matching request is issued. In the example of FIG. 9, the acceptance condition is indicated by the presence or absence of empty floors. That is, AA hospital, BB hospital, and CC hospital have vacant beds, so acceptance is permitted (○), and DD hospital is full, so acceptance is denied (x). AA and BB hospitals may or may not accept patients suffering from infectious diseases, and CC hospitals may or may not accept patients suffering from infectious diseases. It is assumed that the acceptance change permission/prohibition flag is NO. In this case, the acceptance condition output unit 17 outputs hospital AA or hospital BB as a candidate for acceptance.
Furthermore, as the desired information, it is assumed that the patient desires a hospital close to his/her home. It is assumed that the AA hospital is 3 km away from the patient's home, and the BB hospital is 10 km away from the patient's home. In this case, the receiving destination specifying unit 18 specifies that the patient will be transferred to the AA hospital after one week as the receiving destination of the patient. In this way, by using the matching support device, it is possible to determine the receiving facility for the patient and the like at an earlier stage than the scheduled discharge date of the patient.

(別の実施形態)
図10はマッチング支援装置の構成を示す図である。
図10が示すように、マッチング支援装置1は、少なくとも、回復度合予測部14と、候補特定部15とを備える。
回復度合予測部14は、患者の回復度合を予測する。回復度合予測部14は、患者の属性に対応する患者群の過去の看護履歴に基づいて回復度合の範囲も予測する。
候補特定部15は、回復度合や回復度合の範囲と受け入れ先施設それぞれの受け入れ条件とに基づいて、所定の時期に患者を受け入れることのできる受け入れ先施設の候補を特定する。
マッチング支援装置1は、回復度合予測部14が患者の回復度合を予測し、候補特定部15が予測された回復度合にも基づいて受け入れ先施設の候補を特定することにより、より早い段階での患者等の受け入れ先施設の決定を支援することが可能となる。
(another embodiment)
FIG. 10 is a diagram showing the configuration of a matching support device.
As shown in FIG. 10 , the matching support device 1 includes at least a recovery degree prediction unit 14 and a candidate identification unit 15 .
The degree-of-recovery prediction unit 14 predicts the degree of recovery of the patient. The degree-of-recovery prediction unit 14 also predicts the range of the degree of recovery based on the past nursing history of the patient group corresponding to the patient's attributes.
The candidate identifying unit 15 identifies candidates for receiving facilities that can receive the patient at a predetermined time based on the degree of recovery, the range of the degree of recovery, and the acceptance conditions of each receiving facility.
In the matching support device 1, the degree-of-recovery prediction unit 14 predicts the degree of recovery of the patient, and the candidate identification unit 15 specifies candidates for the receiving facility based on the predicted degree of recovery. It becomes possible to support the decision of a receiving facility for patients.

上述のマッチング支援装置1は、内部にコンピュータシステムを有している。そして、上述した各処理の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。 The matching support device 1 described above has a computer system inside. Each process described above is stored in a computer-readable recording medium in the form of a program, and the above process is performed by reading and executing this program by a computer.

上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル(差分プログラム)であってもよい。 The program may be for realizing part of the functions described above. Further, it may be a so-called difference file (difference program) that can realize the above-described functions in combination with a program already recorded in the computer system.

この出願は、2018年10月5日に出願された日本国特願2018-189826を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。 This application claims priority based on Japanese Patent Application No. 2018-189826 filed on October 5, 2018, and the entire disclosure thereof is incorporated herein.

本発明は、マッチング支援装置、マッチング支援方法、記憶媒体に適用してもよい。 The present invention may be applied to a matching support device, a matching support method, and a storage medium.

1・・・マッチング支援装置
2・・・端末
3・・・サーバ
11・・・制御部
12・・・取得部
13・・・退院時期予測部
14・・・回復度合予測部
15・・・候補特定部
16・・・施設判定部
17・・・受け入れ条件出力部
18・・・受け入れ先特定部
100・・マッチング支援システム
1 Matching support device 2 Terminal 3 Server 11 Control unit 12 Acquisition unit 13 Discharge time prediction unit 14 Recovery degree prediction unit 15 Candidate Identification unit 16 Facility determination unit 17 Acceptance condition output unit 18 Acceptance destination identification unit 100 Matching support system

Claims (10)

患者の回復度合を予測する回復度合予測部と、
前記回復度合と複数の受け入れ先施設それぞれの空床率の大きさに応じた受け入れ可否を示す受け入れ条件とに基づいて、前記複数の受け入れ先施設から、前記患者を所定の時期に受け入れることのできる受け入れ先施設の候補を特定する候補特定部と、
を備えるマッチング支援装置。
a recovery degree prediction unit that predicts the patient's degree of recovery;
The patient can be accepted from the plurality of receiving facilities at a predetermined time based on the degree of recovery and the acceptance condition indicating whether or not the patient can be accepted according to the size of the vacant bed rate of each of the plurality of receiving facilities. a candidate identification unit that identifies candidates for receiving facilities;
A matching support device comprising:
前記受け入れ先施設の候補が前記受け入れ条件を変更できる受け入れ先施設であるかを判定する施設判定部と、
前記受け入れ先施設の候補が前記受け入れ条件を変更できる受け入れ先施設であると判定した場合に、前記患者の退院予定日における前記候補である前記受け入れ先施設の受け入れ判定指標の度合に応じた受け入れ可否を緩和した前記受け入れ条件を出力する受け入れ条件出力部と、
をさらに備える請求項1に記載のマッチング支援装置。
a facility determination unit that determines whether the candidate for the receiving facility is a receiving facility that can change the acceptance conditions;
Acceptability according to the degree of the acceptance determination index of the candidate receiving facility on the scheduled discharge date of the patient when the candidate receiving facility is determined to be a receiving facility capable of changing the acceptance conditions an acceptance condition output unit that outputs the acceptance condition with relaxed
The matching support device according to claim 1, further comprising:
前記患者の属性に対応する患者群の過去の看護履歴に基づいて前記患者の退院時期を予測する退院時期予測部と、
をさらに備える請求項1または請求項2に記載のマッチング支援装置。
a discharge timing prediction unit that predicts the discharge timing of the patient based on the past nursing history of the patient group corresponding to the attributes of the patient;
The matching support device according to claim 1 or 2, further comprising:
前記回復度合予測部は、前記患者の属性に対応する患者群の過去の看護履歴に基づいて退院予定日における前記回復度合の範囲を予測する
請求項1から請求項3の何れか一項に記載のマッチング支援装置。
4. The recovery degree prediction unit according to any one of claims 1 to 3, wherein the recovery degree prediction unit predicts the range of the recovery degree on the scheduled discharge date based on the past nursing history of the patient group corresponding to the patient attribute. matching support device.
前記回復度合に応じた前記受け入れ先施設の一覧情報を取得する取得部と、をさらに備え、
前記候補特定部は、前記患者の前記回復度合に応じた前記受け入れ先施設の中から、退院予定日における前記受け入れ条件に基づいて、前記患者を退院後に受け入れることのできる前記受け入れ先施設の候補を特定する
請求項1から請求項4の何れか一項に記載のマッチング支援装置。
an acquisition unit that acquires list information of the receiving facility according to the degree of recovery;
The candidate identification unit selects, from among the receiving facilities according to the degree of recovery of the patient, candidates for receiving facilities that can accept the patient after discharge, based on the acceptance conditions on the scheduled date of discharge. The matching support device according to any one of claims 1 to 4.
前記回復度合の範囲に応じた前記受け入れ先施設の一覧情報を取得する取得部と、を備え、
前記候補特定部は、前記患者の前記回復度合の範囲に応じた前記受け入れ先施設の中から、退院予定日における前記受け入れ条件に基づいて、前記患者を退院後に受け入れることのできる前記受け入れ先施設の候補を特定する
請求項1から請求項4の何れか一項に記載のマッチング支援装置。
an acquisition unit that acquires list information of the receiving facility according to the range of the degree of recovery;
The candidate identification unit selects, from among the receiving facilities according to the range of the degree of recovery of the patient, the receiving facility that can accept the patient after discharge, based on the acceptance conditions on the scheduled date of discharge. The matching support device according to any one of claims 1 to 4, wherein a candidate is specified.
前記受け入れ先施設の候補の示す属性情報に基づいて前記受け入れ先施設の候補の中から前記患者の受け入れ先を特定する受け入れ先特定部と、
をさらに備える請求項1から請求項6の何れか一項に記載のマッチング支援装置。
a receiving facility identification unit that identifies a receiving facility for the patient from among the receiving facility candidates based on attribute information indicated by the receiving facility candidates;
The matching support device according to any one of claims 1 to 6, further comprising:
前記受け入れ先特定部は、さらに前記患者によって特定された前記受け入れ先施設の候補の示す属性情報の条件を示す希望情報に基づいて前記受け入れ先施設の候補の中から前記患者の受け入れ先を特定する、
請求項7に記載のマッチング支援装置。
The receiving facility identification unit further identifies the receiving facility for the patient from among the receiving facility candidates based on the desired information indicating the conditions of the attribute information indicated by the candidate receiving facility identified by the patient. ,
The matching support device according to claim 7.
マッチング支援装置が、
患者の回復度合を予測し、
前記回復度合と複数の受け入れ先施設それぞれの空床率の大きさに応じた受け入れ可否を示す受け入れ条件とに基づいて、前記複数の受け入れ先施設から、前記患者を所定の時期に受け入れることのできる受け入れ先施設の候補を特定する、
ことを含むマッチング支援方法。
A matching support device
Predict patient recovery,
The patient can be accepted from the plurality of receiving facilities at a predetermined time based on the degree of recovery and the acceptance condition indicating whether or not the patient can be accepted according to the size of the vacant bed rate of each of the plurality of receiving facilities. identify potential receiving facilities;
Matching support method including.
コンピュータに、
患者の回復度合を予測し、
前記回復度合と複数の受け入れ先施設それぞれの空床率の大きさに応じた受け入れ可否を示す受け入れ条件とに基づいて、前記複数の受け入れ先施設から、前記患者を所定の時期に受け入れることのできる受け入れ先施設の候補を特定する、
ことを実行させるためのプログラム。
to the computer,
Predict patient recovery,
The patient can be accepted from the plurality of receiving facilities at a predetermined time based on the degree of recovery and the acceptance condition indicating whether or not the patient can be accepted according to the size of the vacant bed rate of each of the plurality of receiving facilities. identify potential receiving facilities;
A program to get things done.
JP2020551114A 2018-10-05 2019-10-04 Matching support device, matching support method, program Active JP7124879B2 (en)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018189826 2018-10-05
JP2018189826 2018-10-05
PCT/JP2019/039300 WO2020071540A1 (en) 2018-10-05 2019-10-04 Matching assistance device, matching assistance method, and storage medium

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JPWO2020071540A1 JPWO2020071540A1 (en) 2021-09-02
JP7124879B2 true JP7124879B2 (en) 2022-08-24

Family

ID=70055418

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2020551114A Active JP7124879B2 (en) 2018-10-05 2019-10-04 Matching support device, matching support method, program

Country Status (2)

Country Link
JP (1) JP7124879B2 (en)
WO (1) WO2020071540A1 (en)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7082387B1 (en) * 2021-01-25 2022-06-08 株式会社3Sunny Facility information provision method, facility information provision server, facility information provision program and facility information provision system
JP7018683B1 (en) 2021-01-25 2022-02-14 株式会社3Sunny Facility information provision method, facility information provision server, facility information provision program and facility information provision system
US20240185094A1 (en) * 2021-04-09 2024-06-06 Nec Corporation Prediction model generation apparatus, prediction model generation method, and non-transitory computer readable medium
JP2023043245A (en) * 2021-09-16 2023-03-29 株式会社日立製作所 Matching system and matching method
JP2023104823A (en) * 2022-01-18 2023-07-28 株式会社五右衛門 Medical treatment/care integration system, medical treatment/care integration server, medical treatment/care integration method, and medical treatment/care integration program

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005508556A (en) 2001-11-02 2005-03-31 シーメンス メディカル ソリューションズ ユーエスエー インコーポレイテッド Patient data mining to diagnose and predict patient status
JP2010039930A (en) 2008-08-07 2010-02-18 Npo Tokai Medinet Forum Information transfer system and method by xds
JP2011209885A (en) 2010-03-29 2011-10-20 Fujitsu Ltd Program, method and device for estimating workload
JP2017207855A (en) 2016-05-17 2017-11-24 株式会社インタラクティブソリューションズ Medical worker introduction device, medical worker introduction system, medical worker introduction program, and medical worker introduction method

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005508556A (en) 2001-11-02 2005-03-31 シーメンス メディカル ソリューションズ ユーエスエー インコーポレイテッド Patient data mining to diagnose and predict patient status
JP2010039930A (en) 2008-08-07 2010-02-18 Npo Tokai Medinet Forum Information transfer system and method by xds
JP2011209885A (en) 2010-03-29 2011-10-20 Fujitsu Ltd Program, method and device for estimating workload
JP2017207855A (en) 2016-05-17 2017-11-24 株式会社インタラクティブソリューションズ Medical worker introduction device, medical worker introduction system, medical worker introduction program, and medical worker introduction method

Also Published As

Publication number Publication date
JPWO2020071540A1 (en) 2021-09-02
WO2020071540A1 (en) 2020-04-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP7124879B2 (en) Matching support device, matching support method, program
Sapolsky et al. Hypercortisolism associated with social subordinance or social isolation among wild baboons
WO2020021973A1 (en) Hospital reservation system, and server device
JP4927082B2 (en) Setting device, setting system for biometric device, setting method for biometric device, program, and computer-readable recording medium
WO2021065182A1 (en) Rehabilitation planning device, rehabilitation planning system, rehabilitation planning method, and computer-readable medium
CN113383395A (en) Decision support software system for sleep disorder recognition
CN109545348B (en) Hospital bed arrangement method based on ant system optimization
KR20120026718A (en) Matching method for patient with customized medical service using network
US20170277834A1 (en) Medical services approval and rewards system and method of use
CN113689943A (en) Clinic hospital recommendation method, device, equipment and medium based on artificial intelligence
CN114868203A (en) Information transmission device and information transmission method
KR20180009478A (en) System and method for reserving medical treatment
Mitton et al. Tracheostomy weaning outcomes in relation to the site of acquired brain injury: a retrospective case series
US10431339B1 (en) Method and system for determining relevant patient information
JP2015103231A (en) Health care mall management system
WO2020066276A1 (en) Appointment management device, appointment management method, and program
JP6970414B2 (en) Medical information processing system
CN114649087B (en) Resource reservation method, resource reservation system, electronic device and storage device
KR101962105B1 (en) Device and method for recording medical charts
JP6102634B2 (en) Home care cooperation system and data management server
JP5875101B2 (en) Information processing system, information processing method, information processing apparatus, information processing apparatus control method, and control program
JP2019179349A (en) Bed map simulation system
US20200211715A1 (en) Method for recruiting patients, and patient recruitment system
JP7256490B2 (en) Patient information sharing server, patient information sharing system, patient information sharing method and patient information sharing program
JP5499148B1 (en) Data access control apparatus and method

Legal Events

Date Code Title Description
A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20210317

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20210317

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20220201

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20220404

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20220712

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20220725

R151 Written notification of patent or utility model registration

Ref document number: 7124879

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151