JP7198959B1 - Information processing method, computer program and information processing device - Google Patents
Information processing method, computer program and information processing device Download PDFInfo
- Publication number
- JP7198959B1 JP7198959B1 JP2022104799A JP2022104799A JP7198959B1 JP 7198959 B1 JP7198959 B1 JP 7198959B1 JP 2022104799 A JP2022104799 A JP 2022104799A JP 2022104799 A JP2022104799 A JP 2022104799A JP 7198959 B1 JP7198959 B1 JP 7198959B1
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- drug
- information processing
- data
- prescription
- status
- 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
Links
- 230000010365 information processing Effects 0.000 title claims abstract description 155
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims abstract description 13
- 238000004590 computer program Methods 0.000 title claims abstract description 7
- 239000003814 drug Substances 0.000 claims abstract description 180
- 229940079593 drug Drugs 0.000 claims abstract description 158
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 15
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 11
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 6
- 230000004931 aggregating effect Effects 0.000 claims 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 abstract description 29
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 47
- 230000036541 health Effects 0.000 description 23
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 17
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 16
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 14
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 9
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 6
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 5
- 201000004384 Alopecia Diseases 0.000 description 4
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 4
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 4
- 208000024963 hair loss Diseases 0.000 description 4
- 230000003676 hair loss Effects 0.000 description 4
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 4
- 230000004044 response Effects 0.000 description 4
- 239000013604 expression vector Substances 0.000 description 3
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 2
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 2
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 2
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 2
- 238000001794 hormone therapy Methods 0.000 description 2
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000003313 weakening effect Effects 0.000 description 2
- 208000033830 Hot Flashes Diseases 0.000 description 1
- 206010060800 Hot flush Diseases 0.000 description 1
- 206010028980 Neoplasm Diseases 0.000 description 1
- 208000027418 Wounds and injury Diseases 0.000 description 1
- 230000002457 bidirectional effect Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 230000002860 competitive effect Effects 0.000 description 1
- 230000001595 contractor effect Effects 0.000 description 1
- 230000006378 damage Effects 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 208000014674 injury Diseases 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 229940127554 medical product Drugs 0.000 description 1
- 230000000877 morphologic effect Effects 0.000 description 1
- 230000000474 nursing effect Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000002035 prolonged effect Effects 0.000 description 1
- 238000005728 strengthening Methods 0.000 description 1
- 238000001356 surgical procedure Methods 0.000 description 1
- 230000004083 survival effect Effects 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 230000004614 tumor growth Effects 0.000 description 1
- 239000013585 weight reducing agent Substances 0.000 description 1
Images
Abstract
【課題】ヘルスケアデータの分析を支援することが期待できる情報処理方法、コンピュータプログラム及び情報処理装置を提供する。【解決手段】本実施の形態に係る情報処理方法は、情報処理装置が、ヘルスケアデータを取得し、取得した前記ヘルスケアデータから、ヘルスケアに係る商品の使用状況に関する情報を取得し、取得した前記ヘルスケアデータに含まれる自然言語情報から、前記使用状況に関連するキーワードを取得し、前記使用状況及び前記キーワードを対応付けて出力する。前記商品は、医薬品であり、前記ヘルスケアデータには、前記医薬品の処方に関する情報を含み、前記情報処理装置は、前記ヘルスケアデータから患者単位での前記医薬品の処方状況を判定し、前記患者単位での前記医薬品の処方状況を基に、前記医薬品毎又は前記医薬品の薬効毎の処方状況を集計し、集計した処方状況及び前記キーワードを対応付けて出力してもよい。【選択図】図4An information processing method, a computer program, and an information processing apparatus that are expected to support analysis of healthcare data are provided. In an information processing method according to an embodiment, an information processing device acquires healthcare data, acquires information on the usage status of a product related to healthcare from the acquired healthcare data, and acquires the information. A keyword related to the usage status is acquired from the natural language information included in the healthcare data obtained, and the usage status and the keyword are output in association with each other. The product is a pharmaceutical, the healthcare data includes information on prescription of the pharmaceutical, the information processing device determines the prescription status of the pharmaceutical for each patient from the healthcare data, Based on the prescription status of the drug in units, the prescription status for each drug or for each efficacy of the drug may be aggregated, and the aggregated prescription status and the keyword may be output in association with each other. [Selection drawing] Fig. 4
Description
本発明は、ヘルスケアに係る情報処理を行う情報処理方法、コンピュータプログラム及び情報処理装置に関する。 The present invention relates to an information processing method, a computer program, and an information processing apparatus for performing information processing related to healthcare.
近年、データ分析及びAI(Artificial Intelligence)等の技術の進歩により、いわゆるビッグデータの活用が注目されている。ヘルスケアに係るビッグデータには、例えばレセプトデータ、DPCデータ又は電子カルテデータ等のデータがある。 In recent years, due to advances in technologies such as data analysis and AI (Artificial Intelligence), utilization of so-called big data has attracted attention. Big data related to healthcare includes, for example, data such as receipt data, DPC data, and electronic medical record data.
特許文献1においては、レセプトデータの用語が表現されたワンホットベクトルを入力ベクトルとして、入力層行列により別次元の隠れベクトルに変換する入力層と、隠れベクトルを出力層行列によりワンホットベクトルと同じ次元の出力ベクトルに変換する出力層とを有するモデルを用いて、レセプトデータの用語と共起する別の用語の対数確率値が大きくなるように入力層行列と出力層行列を更新し、用語表現行列を生成して各用語の表現ベクトルを生成し、分類情報で算出した特定の分類に属する用語の表現ベクトルと各用語の表現ベクトルとの類似度が所定閾値以上の場合に、分類に用語を追加して拡張分類情報を生成するヘルスケアデータ分析装置が提案されている。
In
ヘルスケアに係る商品として、例えば医薬品がある。医薬品の製造及び販売等を行う製薬会社では、ヘルスケアに係るビッグデータを利用して、例えば自社商品のシェア又は競合商品の販売状況等を分析し、分析結果を自社商品の販売促進等に役立てることが期待されている。 Examples of products related to health care include pharmaceuticals. Pharmaceutical companies that manufacture and sell pharmaceuticals use big data related to healthcare to analyze, for example, the market share of their own products or the sales status of competing products, and use the analysis results to promote sales of their own products. is expected.
本発明は、斯かる事情に鑑みてなされたものであって、その目的とするところは、ヘルスケアデータの分析を支援することが期待できる情報処理方法、コンピュータプログラム及び情報処理装置を提供することにある。 The present invention has been made in view of such circumstances, and its object is to provide an information processing method, a computer program, and an information processing apparatus that can be expected to support analysis of healthcare data. It is in.
一実施形態に係る情報処理方法は、情報処理装置が、医薬品の処方に関する情報を含むヘルスケアデータを取得し、取得した前記ヘルスケアデータから、患者単位での前記医薬品の処方状況を判定し、前記患者単位での前記医薬品の処方状況を基に、前記医薬品毎又は前記医薬品の薬効毎の処方状況を集計し、取得した前記ヘルスケアデータに含まれる自然言語情報から、前記処方状況に関連するキーワードを取得し、集計した処方状況及び前記キーワードを対応付けて出力し、前記処方状況には、別医薬品から前記医薬品への変更、及び、前記医薬品から別医薬品への変更を含む。 In an information processing method according to an embodiment, an information processing device acquires healthcare data including information on prescription of a drug, determines the prescription status of the drug for each patient from the acquired healthcare data, Based on the prescription status of the drug for each patient, the prescription status for each drug or for each efficacy of the drug is aggregated, and from the natural language information included in the acquired healthcare data, related to the prescription status A keyword is acquired, and the tabulated prescription status and the keyword are output in association with each other, and the prescription status includes a change from another drug to the drug and a change from the drug to another drug.
一実施形態による場合は、ヘルスケアデータの分析を支援することが期待できる。 According to one embodiment, it can be expected to assist in the analysis of healthcare data.
本発明の実施形態に係る情報処理システムの具体例を、以下に図面を参照しつつ説明する。なお、本発明はこれらの例示に限定されるものではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。 A specific example of an information processing system according to an embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings. The present invention is not limited to these examples, but is indicated by the scope of the claims, and is intended to include all modifications within the scope and meaning equivalent to the scope of the claims.
<システム概要>
図1は、本実施の形態に係る情報処理システムの概要を説明するための模式図である。本実施の形態に係る情報処理システムでは、一又は複数の病院等の医療施設において医師等による患者に対する医薬品の処方が行われ、この処方記録に関するデータが各医療施設のコンピュータ等からサーバ装置3へ送信される。本実施の形態に係るサーバ装置3は、ヘルスケアに係るデータを記録する医療DB(データベース)3aを有しており、各病院から送信されるデータを受信して医療DB3aに記録して蓄積する。
<System Overview>
FIG. 1 is a schematic diagram for explaining an outline of an information processing system according to this embodiment. In the information processing system according to the present embodiment, a doctor or the like prescribes a drug to a patient at one or more medical facilities such as a hospital, and data related to this prescription record is sent from the computer or the like of each medical facility to the
本実施の形態において医療DB3aに蓄積されるヘルスケアデータには、例えばレセプトデータ、DPC(Diagnosis Procedure Combination)データ及び電子カルテデータ等が含まれ得る。レセプトデータは、診療報酬明細書であり、患者の傷病名及び医療施設が実施した医療行為等の情報と、各医療行為に対する請求額に関する情報とを含む。各医療施設では、例えば1ヶ月に1回の頻度で患者毎にレセプトデータが作成され、サーバ装置3へ送信される。DPCデータは、診療情報の全国統一データであり、例えば様式1、Eファイル、Fファイル、Dファイル、Hファイル等の複数のファイルで構成されるデータである。DPCデータのこれら複数のファイルには、例えば患者の性別、生年月日、入退院年月日、病名及び手術情報等の様々な情報が含まれ得る。電子カルテデータは、患者の診断内容、検査結果、処方した医薬品、及び、診察後の経過等について医師等が記載(入力)したデータである。
In this embodiment, healthcare data accumulated in the
本実施の形態においてレセプトデータ及びDPCデータは、含まれるデータの型及び配置等が予め定められた構造となるように整形されたデータ、いわゆる構造化データである。これに対して、本実施の形態において電子カルテデータは、非構造化データであり、医師等が入力した文章等の情報を含む自然言語データである。 In the present embodiment, the receipt data and the DPC data are so-called structured data, which are data shaped so that the type and arrangement of included data have a predetermined structure. On the other hand, in the present embodiment, the electronic medical record data is unstructured data, and is natural language data including information such as sentences input by a doctor or the like.
サーバ装置3は、医療施設で作成されたレセプトデータ、DPCデータ及び電子カルテデータ等を含むヘルスケアデータを医療DB3aに記録すると共に、記録したこれらのヘルスケアデータを情報処理装置1からの要求に応じて提供する。情報処理装置1は、例えば製薬会社等において医薬品のマーケティングに関する分析等を行うユーザが使用する装置であり、例えばパーソナルコンピュータ、タブレット型端末装置又はスマートフォン等の汎用的な情報処理装置に対して、本実施の形態に係る情報処理システムを利用するためのアプリケーションプログラムをインストールしたものである。また情報処理装置1は、例えばクラウド環境上に構築された仮想的な情報処理装置であってよい。サーバ装置3についても同様である。
The
情報処理装置1は、例えば1日に1回、1週間に1回もしくは1ヶ月に1回等の所定の周期で、又は、ユーザによる操作に応じて、ネットワークを介したサーバ装置3との通信を行い、サーバ装置3の医療DB3aに記録されたヘルスケアデータを取得する。情報処理装置1は、例えば取得したヘルスケアデータに含まれるレセプトデータ又はDPCデータ等の情報を集計することにより、例えば医薬品の処方量の時系列的な変化、又は、自社医薬品及び競合医薬品のシェア等の集計結果をグラフ等に可視化してユーザに提供する。なお本実施の形態においては、医薬品毎にデータの集計及び分析等を行うものとして説明するが、これに限るものではなく、例えば医薬品の薬効毎にデータの集計及び分析等を行ってもよい。
The
また本実施の形態に係る情報処理装置1は、例えば取得したヘルスケアデータに含まれる電子カルテデータを基に、医師等が記載した文章等の自然言語データの中から医薬品の処方に関連するキーワードを抽出し、抽出した一又は複数のキーワードを医薬品の使用状況(処方状況)等に対応付けてユーザに提示する。本実施の形態において医薬品の使用状況には、例えば患者に対して新規に処方された、競合医薬品が処方されていた患者に対して自社医薬品が処方された、患者に対する医薬品の処方が中止された、自社医薬品が処方されていた患者に対して競合医薬品が処方された、及び、患者に対する医薬品の処方量が変化(増加又は減少)した等の状況が含まれ得る。例えば自社医薬品が処方されていた患者に対して競合医薬品が処方されたという使用状況に対して、この状況に対応する電子カルテデータからキーワードを情報処理装置1が抽出して表示することにより、ユーザは自社医薬品から競合医薬品へ切り替えられた原因等を分析することが期待できる。
Further, the
<装置構成>
図2は、本実施の形態に係る情報処理装置1の構成を示すブロック図である。本実施の形態に係る情報処理装置1は、処理部11、記憶部(ストレージ)12、通信部(トランシーバ)13、表示部(ディスプレイ)14及び操作部15等を備えて構成されている。本実施の形態に係る情報処理装置1は、例えばパーソナルコンピュータ又はタブレット型端末装置等の汎用的な情報処理装置を用いて構成され得る。なお本実施の形態においては、1つの情報処理装置1にて処理が行われるものとして説明を行うが、複数の情報処理装置が分散して処理を行ってもよい。
<Device configuration>
FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of the
処理部11は、CPU(Central Processing Unit)、MPU(Micro-Processing Unit)、GPU(Graphics Processing Unit)又は量子プロセッサ等の演算処理装置、ROM(Read Only Memory)及びRAM(Random Access Memory)等を用いて構成されている。処理部11は、記憶部12に記憶されたプログラム12aを読み出して実行することにより、サーバ装置3の医療DB3aに記録されたヘルスケアデータを取得する処理、及び、取得したヘルスケアデータから医薬品の使用状況及び関連するキーワードを抽出する処理等の種々の処理を行う。
The
記憶部12は、例えばハードディスク等の大容量の記憶装置を用いて構成されている。記憶部12は、処理部11が実行する各種のプログラム、及び、処理部11の処理に必要な各種のデータを記憶する。本実施の形態において記憶部12は、処理部11が実行するプログラム12aを記憶する。また記憶部12には、サーバ装置3の医療DB3aから取得したヘルスケアデータを記憶するヘルスケアデータ記憶部12bが設けられている。
The
本実施の形態においてプログラム(コンピュータプログラム、プログラム製品)12aは、メモリカード又は光ディスク等の記録媒体99に記録された態様で提供され、情報処理装置1は記録媒体99からプログラム12aを読み出して記憶部12に記憶する。ただし、プログラム12aは、例えば情報処理装置1の製造段階において記憶部12に書き込まれてもよい。また例えばプログラム12aは、遠隔のサーバ装置等が配信するものを情報処理装置1が通信にて取得してもよい。例えばプログラム12aは、記録媒体99に記録されたものを書込装置が読み出して情報処理装置1の記憶部12に書き込んでもよい。プログラム12aは、ネットワークを介した配信の態様で提供されてもよく、記録媒体99に記録された態様で提供されてもよい。
In the present embodiment, the program (computer program, program product) 12a is provided in a form recorded in a
ヘルスケアデータ記憶部12bは、情報処理装置1がサーバ装置3の医療DB3aから取得したヘルスケアデータを、必要に応じて一時的に又は恒久的に記憶する。また情報処理装置1は、ヘルスケアデータ記憶部12bにヘルスケアデータそのものを記憶しておくのではなく、例えばヘルスケアデータから抽出した種々の情報、又は、抽出した情報を基に生成した情報等を記憶してもよい。
The healthcare
通信部13は、例えばインターネット、LAN(Local Area Network)又は携帯電話通信網等を含むネットワークNを介して、種々の装置との間で通信を行う。本実施の形態において通信部13は、ネットワークNを介して、医療DB3aを有する一又は複数のサーバ装置3との間で通信を行う。通信部13は、処理部11から与えられたデータを他の装置へ送信すると共に、他の装置から受信したデータを処理部11へ与える。
The
表示部14は、液晶ディスプレイ等を用いて構成されており、処理部11の処理に基づいて種々の画像及び文字等を表示する。操作部15は、ユーザの操作を受け付け、受け付けた操作を処理部11へ通知する。例えば操作部15は、機械式のボタン又は表示部14の表面に設けられたタッチパネル等の入力デバイスによりユーザの操作を受け付ける。また例えば操作部15は、マウス及びキーボード等の入力デバイスであってよく、これらの入力デバイスは情報処理装置1に対して取り外すことが可能な構成であってもよい。
The
また本実施の形態に係る情報処理装置1には、記憶部12に記憶されたプログラム12aを処理部11が読み出して実行することにより、ヘルスケアデータ取得部11a、使用状況情報取得部11b、キーワード取得部11c及び表示処理部11d等が、ソフトウェア的な機能部として処理部11に実現される。なお本図においては、処理部11の機能部として、ヘルスケアデータの分析を支援する処理に関連する機能部を図示し、これ以外の処理に関する機能部は図示を省略している。
Further, in the
ヘルスケアデータ取得部11aは、通信部13にてサーバ装置3との通信を行うことによって、サーバ装置3が医療DB3aに記録したヘルスケアデータを取得する処理を行う。ヘルスケアデータ取得部11aは、例えば1日に1回、1週間に1回もしくは1ヶ月に1回等の所定の周期で、又は、ユーザの操作に応じて、サーバ装置3にヘルスケアデータの送信を要求し、この要求に応じてサーバ装置3が送信するヘルスケアデータを通信部13にて受信することにより、ヘルスケアデータを取得する。ヘルスケアデータ取得部11aは、取得したヘルスケアデータをヘルスケアデータ記憶部12bに記憶する。
The healthcare
使用状況情報取得部11bは、ヘルスケアデータ取得部11aが取得したヘルスケアデータを基に、一又は複数の医薬品の使用状況に関する情報を取得する処理を行う。本実施の形態において使用状況情報取得部11bは、例えばヘルスケアデータに含まれるレセプトデータ及びDPCデータを基に、対象の医薬品が処方された1人の患者についての情報を抽出し、この患者に対する対象の医薬品の処方日時及び処方量等の情報を取得する。使用状況情報取得部11bは、対象の医薬品が処方された全ての患者について同様に処方日時及び処方量等の情報を取得する。次いで使用状況情報取得部11bは、対象の医薬品が処方された各患者が、この医薬品についていずれの使用状況であるかを判定する。本実施の形態においては、下記の(1)~(4)のいずれの使用状況に各患者が該当するかを、ヘルスケアデータから取得した対象の医薬品の処方日時及び処方量等の情報を基に使用状況情報取得部11bが判定する。
The usage status
(1)新規処方:対象の医薬品が処方されていなかった患者に対して新規にこの医薬品の処方がなされた場合。
(2)競合からの切り替え:競合医薬品が処方されていた患者に対して対象の医薬品が処方された場合。
(3)処方中止(脱落):対象の医薬品が処方されていた患者についてこの医薬品の処方が中止された場合。
(4)競合への切り替え:対象の医薬品が処方されていた患者に対して競合医薬品が処方された場合。
(1) New prescription: When this drug is newly prescribed to a patient to whom the target drug has not been prescribed.
(2) Switching from a competing drug: when the target drug is prescribed to a patient who was prescribed a competing drug.
(3) Prescription discontinuation (withdrawal): When the prescription of this drug is discontinued for a patient to whom the target drug was prescribed.
(4) Competitor switch: When a competing drug is prescribed to a patient for whom the subject drug was prescribed.
また更に使用状況情報取得部11bは、上記の(1)~(4)の4種類の使用状況に下記の(5)、(6)の2種類の使用状況を加えた合計6種類の使用状況について各患者が該当するか否かを判定してもよい。
(5)増量:対象の医薬品が処方されていた患者についてこの医薬品の処方量が増加した場合。
(6)減量:対象の医薬品が処方されていた患者についてこの医薬品の処方量が減少した場合。
Furthermore, the usage status
(5) Dose increase: When the prescription amount of this drug is increased for a patient to whom the target drug was prescribed.
(6) Reduced dose: When the prescribed amount of this drug is reduced for a patient to whom the target drug was prescribed.
なお使用状況情報取得部11bが判定する使用状況は上記の(1)~(6)に限らず、どのような状況であってもよい。使用状況情報取得部11bは、各患者がいずれの衣装状況に該当するかの判定結果、更には各使用状況に該当する患者数の集計結果等の情報を、使用状況情報としてヘルスケアデータ記憶部12bに記憶することができる。
The usage status determined by the usage status
キーワード取得部11cは、ヘルスケアデータ取得部11aが取得したヘルスケアデータに含まれる電子カルテデータを基に、使用状況情報取得部11bが判定した上記の各使用状況について、関連するキーワードを取得する処理を行う。本実施の形態に係る情報処理システムでは、各患者に対して患者ID等の識別情報が一意に付されており、ヘルスケアデータに含まれるレセプトデータ、DPCデータ及び電子カルテデータは患者IDに基づいて紐付けられている。例えばキーワード取得部11cは、ある使用状況に該当する患者の患者ID等の情報をヘルスケアデータに含まれるレセプトデータ又はDPCデータから取得し、取得した患者IDが付された電子カルテデータを抽出する。キーワード取得部11cは、抽出した電子カルテデータに記載された文章等の自然言語データから、一又は複数のキーワードを抽出する。
The
キーワード取得部11cによる自然言語データからのキーワードの抽出は、どのような方法により行われてもよい。例えばキーワード取得部11cは、電子カルテデータの文章等に対する構文解析、形態素解析及び/又は字句解析等の処理を行うことにより、キーワードの候補となる単語又は短文等を抽出し、これらの候補の電子カルテデータ中における出現頻度又は出現回数等を計測し、出現頻度が高い上位数個の候補又は出現階数が閾値を超える候補等を最終的にキーワードとして抽出することができる。
The extraction of keywords from the natural language data by the
また例えばキーワード取得部11cは、事前言語処理を行う機械学習モデル、いわゆるAI(Artificial Intelligence)を用いて電子カルテデータからキーワードを取得してもよい。機械学習モデルは、例えばTransformer、BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)又はGPT-3(Generative Pre-trained Transformer - 3)等のモデルが採用され、電子カルテデータに含まれる文章を入力として受け付けて、医薬品の使用状況に関連するキーワードを出力するように予め機械学習がなされる。
Further, for example, the
キーワード取得部11cは、上記の複数の使用状況について、該当する全ての患者の電子カルテデータからキーワードを取得する。キーワード取得部11cは、取得した複数のキーワードについて、例えば何人の患者の電子カルテデータに各キーワードが含まれていたか等を集計する。キーワード取得部11cは、電子カルテデータから取得したキーワードを、使用状況に対応付けてヘルスケアデータ記憶部12bに記憶すると共に、キーワードに関する集計結果等の情報をヘルスケアデータ記憶部12bに記憶することができる。
The
表示処理部11dは、画像及び文字等の種々の情報を表示部14に表示する処理を行う。本実施の形態において表示処理部11dは、例えば使用状況情報取得部11bが取得した使用状況と、キーワード取得部11cが取得したキーワードとを対応付けて表示する。また表示処理部11dは、例えば医薬品の処方量の変化又は自社医薬品のシェア等の情報をグラフ表示してもよい。
The
<ヘルスケアデータ分析支援処理>
本実施の形態に係る情報処理装置1は、例えば1日に1回、1週間に1回もしくは1ヶ月に1回等の所定の周期でサーバ装置3の医療DB3aに記録されたヘルスケアデータを取得する処理を行う。ヘルスケアデータを取得する周期は、ユーザが設定してもよく、本システムの設計者等により予め定められてもよい。また情報処理装置1は、所定の周期ではなく、ユーザの操作に応じてヘルスケアデータの取得を行ってもよい。情報処理装置1は、医療DB3aに記録されたヘルスケアデータのうち、前回に取得した時点より後に記録されたヘルスケアデータ、即ち差分のデータのみを取得してもよい。また情報処理装置1は、例えばユーザが分析対象とする医薬品に関連するヘルスケアデータを抽出して取得してもよい。
<Healthcare data analysis support processing>
The
本実施の形態に係る情報処理システムでは、医療DB3aに記録されたヘルスケアデータには、レセプトデータ及び/又はDPCデータと、電子カルテデータとが含まれている。本実施の形態においてレセプトデータ及びDPCデータには、患者を識別する患者ID等の識別情報と、この患者に対して処方した医薬品の名称又は医薬品ID等の識別情報と、この医薬品を処方した年月日と、この医薬品の処方量とが対応付けて記憶されている。レセプトデータ及びDPCデータには、これら以外の種々の情報が含まれ得るが、本実施の形態に係る情報処理装置1は、レセプトデータ及びDPCデータに含まれる種々の情報の中から、上述のような患者の識別情報、医薬品の識別情報、処方年月日及び処方量の対応情報を抽出して構造化データを生成し、以降の処理で用いる。なおこの構造化データの生成は、情報処理装置1にて行われるのではなく、サーバ装置3等の他の装置にて行われてもよい。
In the information processing system according to the present embodiment, the health care data recorded in the
サーバ装置3から取得したヘルスケアデータに含まれるレセプトデータ又はDPCデータから上述の構造化データを生成した情報処理装置1は、今回に生成した構造化データと、過去(少なくとも前回)に取得したヘルスケアデータを基に生成した構造化データとに基づいて、各患者について分析の対象となる医薬品の使用状況を判定する。例えば情報処理装置1は、過去の構造化データをヘルスケアデータ記憶部12bに記憶していてもよく、ヘルスケアデータ記憶部12bに記憶された過去のヘルスケアデータから過去の構造化データを生成してもよい。また例えば情報処理装置1は、今回に取得したヘルスケアデータと記憶しておいた過去のヘルスケアデータとを基に構造化データを生成してもよく、過去分を含めたヘルスケアデータをサーバ装置3から取得して構造化データを生成してもよい。本実施の形態に係る情報処理装置1は、これらの構造化データに基づいて、ヘルスケアデータに含まれる各患者が上述の(1)~(4)又は(1)~(6)の使用状況のいずれに該当するかを判定する。
The
(1)新規処方
情報処理装置1は、例えば過去に対象の医薬品及びこの医薬品の競合医薬品が処方されていなかった患者に対し、新たに対象の医薬品が処方されている場合に、この患者について対象の医薬品の使用状況を「新規処方」と判定することができる。また情報処理装置1は、例えば新規に登録された患者に対して対象の医薬品が処方された場合についても使用状況を「新規処方」と判定することができる。
(1) New prescription The
(2)競合からの切り替え
情報処理装置1は、例えば過去に対象の医薬品の競合医薬品が処方されていた患者に対し、この競合医薬品の処方が中止されて新たに対象の医薬品が処方されている場合に、この患者について対象の医薬品の使用状況を「競合からの切り替え」と判定することができる。
(2) Switching from competition The
(3)処方中止
情報処理装置1は、例えば過去に対象の医薬品が処方されていた患者に対し、対象の医薬品の処方が中止され、更に対象の医薬品の競合医薬品の処方もなされていない場合に、この患者について対象の医薬品の使用状況を「処方中止」と判定することができる。
(3) Prescription discontinuation The
(4)競合への切り替え
情報処理装置1は、例えば過去に対象の医薬品が処方されていた患者に対し、対象の医薬品の処方が中止されて新たに競合医薬品が処方されている場合に、この患者について対象の医薬品の使用状況を「競合への切り替え」と判定することができる。
(4) Switching to Competing The
(5)増量
情報処理装置1は、例えば過去に対象の医薬品が処方されていた患者に対し、現在も同じ医薬品が処方されており、その処方量が前回と比べて増加している場合に、この患者について対象の医薬品の使用状況を「増量」と判定することができる。
(5) Increased amount The
(6)減量
情報処理装置1は、例えば過去に対象の医薬品が処方されていた患者に対し、現在も同じ医薬品が処方されており、その処方量が前回と比べて減少している場合に、この患者について対象の医薬品の使用状況を「減量」と判定することができる。
(6) Weight reduction The
なお本実施の形態に係る情報処理システムにおいて、分析対象の医薬品は、ユーザが予め情報処理装置1にて設定しておくものとする。また競合医薬品は、例えばユーザにより予め設定されてもよく、また例えば分析対象の医薬品以外の医薬品を競合医薬品として扱ってもよい。また例えば、情報処理装置1が同じ薬効の医薬品の一覧情報等を保持し、分析対象の医薬品と同じ薬効の他の医薬品を競合医薬品としてもよい。
In the information processing system according to the present embodiment, it is assumed that the pharmaceuticals to be analyzed are set in the
情報処理装置1が上記の処理を行うことにより、レセプトデータ又はDPCデータに含まれる各患者は、上記の(1)~(4)又は(1)~(6)の使用状況に分類されることとなる。ただし本実施の形態に係る情報処理システムにおいて、対象の医薬品の使用状況が上記(1)~(6)のいずれにも該当しない患者は存在し得る。例えば、過去に対象の医薬品が処方されていた患者に対し、現在も同じ医薬品が処方されており、その処方量が前回と同じである場合、この患者は上記(1)~(6)のいずれにも該当しない。このような患者について情報処理装置1は、例えば以降の処理からこの患者を除外してもよく、また例えば使用状況を「その他」等としてもよく、また例えば「現状維持」等の7つ目以降の使用状況を割り当ててもよい。
By performing the above processing by the
次いで情報処理装置1は、複数の使用状況に分類された各患者について、対応する電子カルテデータを今回に取得したヘルスケアデータの中から抽出する。例えば情報処理装置1は、「新規処方」に分類された患者の中から1人の患者を選択し、この患者について患者ID等の識別情報を構造化データから取得し、取得した識別情報と同じ識別情報が付された電子カルテデータを今回に取得したヘルスケアデータから抽出する。情報処理装置1は、「新規処方」に分類された他の患者についても同様に電子カルテデータを取得し、更に「競合からの切り替え」及び「処方中止」等の他の使用状況についても同様に電子カルテデータを取得する。なお今回に取得したヘルスケアデータの中に、1人の患者について電子カルテデータが複数存在する場合、情報処理装置1は、例えば最も新しい電子カルテデータを取得してもよく、また例えば複数の電子カルテデータを取得してもよい。
Next, the
なお同一の患者についてヘルスケアデータに含まれる患者IDと電子カルテデータに含まれる患者IDとは完全に一致する必要はない。例えば患者IDが数値で表される場合に、ヘルスケアデータの患者IDと電子カルテデータの患者IDとで数値の桁数が異なっていてもよい。この場合に情報処理装置1は、適宜に桁数をそろえる演算等を行って、同一の患者であるか否かを判別してよい。また例えば患者IDが文字列及び数値で表される場合に、数値は同じであるが、文字列の一部又は全部が異なっていてもよい。この場合に情報処理装置1は、適宜に文字列の一部又は全部を置換又は削除して患者IDを比較してもよい。情報処理装置1は、同一の患者であるか否かを患者IDに基づいて判断するための条件又は演算式等を予め記憶している。情報処理装置1は、例えば各患者についてヘルスケアデータの患者IDと電子カルテデータの患者IDとの対応を記憶したテーブルを有していてもよい。
For the same patient, the patient ID included in the health care data and the patient ID included in the electronic medical chart data do not need to match completely. For example, when the patient ID is represented by a numerical value, the number of digits of the numerical value may be different between the patient ID of healthcare data and the patient ID of electronic medical record data. In this case, the
本実施の形態に係る情報処理システムの電子カルテデータには、患者を識別する患者ID等の識別情報と、この患者に対して医師等が入力した文章等による診断結果又はコメント等の自然言語データとが含まれている。本実施の形態に係る情報処理装置1は、例えば電子カルテデータの自然言語データからキーワードの候補となる単語又は短文等を複数抽出し、抽出した各候補が電子カルテデータにおいて出現する頻度又は回数等を計測し、頻度又は回数等が高い複数個の候補を最終的なキーワードとして抽出する。
The electronic medical record data of the information processing system according to the present embodiment includes identification information such as a patient ID that identifies a patient, and natural language data such as diagnostic results or comments in sentences entered by a doctor or the like for this patient. and are included. The
情報処理装置1は、各患者について電子カルテデータからのキーワードの抽出を行い、上記の使用状況毎にキーワードの集計を行う。例えば情報処理装置1は、「新規処方」に分類された患者の電子カルテデータから抽出した各キーワードが何人の患者の電子カルテデータに含まれていたかを集計する。情報処理装置1は、同様にして「競合からの切り替え」及び「処方中止」等の他の使用状況についてもキーワードの集計をそれぞれ行う。情報処理装置1は、対象の医薬品について患者の使用状況毎にキーワード及びキーワードの集計結果をまとめて表示部14に表示する。
The
図3は、本実施の形態に係る情報処理装置1が行う処理の手順を示すフローチャートである。本実施の形態に係る情報処理装置1の処理部11のヘルスケアデータ取得部11aは、例えば周期的にサーバ装置3との通信を行うことによって、医療DB3aに記憶されたヘルスケアデータを取得する(ステップS1)。このステップS1においてヘルスケアデータ取得部11aは、前回にヘルスケアデータを取得して以降に医療DB3aに記憶されたヘルスケアデータのみを取得してよい。ヘルスケアデータ取得部11aは、ステップS1にて取得したヘルスケアデータを、記憶部12のヘルスケアデータ記憶部12bに記憶する(ステップS2)。なおヘルスケアデータ取得部11aは、取得したヘルスケアデータから必要な情報を抽出してヘルスケアデータ記憶部12bに記憶してもよく、ヘルスケアデータに含まれる情報に対する演算又は加工等を行ってヘルスケアデータ記憶部12bに記憶してもよい。
FIG. 3 is a flow chart showing the procedure of processing performed by the
処理部11の使用状況情報取得部11bは、ステップS1にて取得したヘルスケアデータから、レセプトデータ及び/又はDPCデータを取得する(ステップS3)。使用状況情報取得部11bは、取得したレセプトデータ及び/又はDPCデータから患者の識別情報、医薬品の識別情報、処方年月日及び処方量の対応情報を抽出して構造化データを生成する(ステップS4)。使用状況情報取得部11bは、今回に取得したヘルスケアデータから生成した構造化データと、以前に取得したヘルスケアデータから生成した構造化データとに基づいて、各患者について分析の対象となる医薬品の使用状況を判定する(ステップS5)。使用状況情報取得部11bは、ステップS5にて判定した各患者についての医薬品の使用状況を基に、この医薬品を使用した複数の患者について使用状況を集計する(ステップS6)。
The usage
処理部11のキーワード取得部11cは、ステップS1にて取得したヘルスケアデータから、電子カルテデータを取得する(ステップS7)。キーワード取得部11cは、ステップS7にて取得した電子カルテデータに含まれる自然言語データから、一又は複数のキーワードを抽出する(ステップS8)。このときにキーワード取得部11cは、例えば1つの電子カルテデータについて登場頻度が高いキーワードの上位数個をキーワードとして抽出することができる。キーワード取得部11cは、ステップS3~S6にて集計した医薬品の使用状況毎に、ステップS8にて抽出したキーワードを集計する(ステップS9)。例えばキーワード取得部11cは、医薬品の使用状況毎に、各キーワードの抽出数をカウントして順位付けすることができる。
The
処理部11は、ヘルスケアデータから取得した使用状況及びキーワードを対応付けてヘルスケアデータ記憶部12bに記憶する(ステップS10)。処理部11の表示処理部11dは、例えば使用状況及びキーワードの対応を表形式で示した解析画面を表示部14に表示して(ステップS11)、処理を終了する。
The
図4は、本実施の形態に係る情報処理装置1が表示する分析画面の一表示例を示す模式図である。本実施の形態に係る情報処理装置1は、医療DB3aに記録されたヘルスケアデータに基づいて分析対象の医薬品に関する使用状況及びキーワードの情報をまとめた分析画面を表示部14に表示する処理を行う。図示の分析画面において情報処理装置1は、例えば表示部14の画面上部に「医薬品Aの使用状況分析」のタイトル文字列を表示し、このタイトル文字列の下方に「使用状況」及び「キーワード」の対応を表形式で表示している。タイトル文字列に含まれる「医薬品A」は、例えばユーザが分析対象の医薬品として設定した医薬品の名称又はID等の識別情報であり、ユーザの設定に応じて変更され得る。
FIG. 4 is a schematic diagram showing a display example of an analysis screen displayed by the
また図示の分析画面において情報処理装置1は、「使用状況」として「新規処方」、「競合からの切り替え」、「処方中止」及び「競合への切り替え」の4種類を扱っている。情報処理装置1は、各使用状況に対応付けて、該当する患者の人数と、これらの患者の電子カルテデータから抽出した複数のキーワードの一覧とを表示する。また例えば情報処理装置1は、複数の患者の電子カルテデータから抽出した複数のキーワードを、該当する患者数が多い順に上から下へ並べて表示する。
In the illustrated analysis screen, the
図示の例では、「新規処方」の使用状況について、該当する患者数が123人であることが示されている。また「新規処方」の患者の電子カルテデータからは、「ホルモン療法効果減弱」のキーワードが36人の患者について抽出され、「腫瘍増大」のキーワードが15人の患者について抽出され、「ほてり感の強まり」のキーワードが9人の患者について抽出されたことが示されている。 In the illustrated example, it is shown that the number of applicable patients is 123 with respect to the usage status of "new prescription". In addition, from the electronic medical record data of patients with "new prescription", the keywords "hormone therapy effect weakening" were extracted for 36 patients, the keywords "tumor growth" were extracted for 15 patients, and the keywords "hot flashes" were extracted for 15 patients. It is shown that the keyword "strengthening" was extracted for 9 patients.
同様に、「競合からの切り替え」の使用状況について、該当する患者数が87人であることが示されている。また「競合への切り替え」の患者の電子カルテデータからは、「ステージ3へ進行」のキーワードが17人の患者について抽出され、「脱毛の改善を期待」のキーワードが11人の患者について抽出され、「耐性発生」のキーワードが6人の患者について抽出されたことが示されている。 Similarly, for the usage of "switch from competition", the number of applicable patients is shown to be 87. In addition, from the electronic medical record data of patients "switching to competitors", the keyword "progress to stage 3" was extracted for 17 patients, and the keyword "expecting improvement in hair loss" was extracted for 11 patients. , the keywords “resistance development” were extracted for 6 patients.
同様に、「処方中止」の使用状況について、該当する患者数が71人であることが示されている。また「処方中止」の患者の電子カルテデータからは、「ステージ4へ進行」のキーワードが11人の患者について抽出され、「脱毛の発生」のキーワードが9人の患者について抽出され、「引越しによる住所変更」のキーワードが4人の患者について抽出されたことが示されている。 Similarly, it is shown that the number of patients corresponding to the use of "prescription discontinued" is 71 patients. In addition, from the electronic medical record data of patients who "discontinued prescription", the keyword "progress to stage 4" was extracted for 11 patients, the keyword "hair loss" was extracted for 9 patients, and the keyword "due to moving" was extracted for 9 patients. It is shown that the keyword "change of address" was extracted for four patients.
同様に、「競合への切り替え」の使用状況について、該当する患者数が103人であることが示されている。また「競合への切り替え」の患者の電子カルテデータからは、「ステージ4へ進行」のキーワードが22人の患者について抽出され、「脱毛の発生」のキーワードが13人の患者について抽出され、「引越しによる住所変更」のキーワードが3人の患者について抽出されたことが示されている。 Similarly, for the usage status of "switch to competitor", the number of applicable patients is shown to be 103. In addition, from the electronic medical record data of patients "switching to competitors", the keywords "progress to stage 4" were extracted for 22 patients, and the keywords "hair loss" were extracted for 13 patients. It is shown that the keyword "change of address due to moving" was extracted for three patients.
情報処理装置1がこのような分析画面を表示部14に表示することによって、ユーザは例えば自社の医薬品が処方される要因、又は、競合医薬品が処方される要因等を、使用状況に対応するキーワードから分析することが期待できる。なお本図に示したキーワードは一例であり、電子カルテデータにはどのようなキーワードが含まれてもよく、情報処理装置1はどのようなキーワードを電子カルテデータから抽出して表示してもよい。
By displaying such an analysis screen on the
なお本例において情報処理装置1は、各使用状況及び各キーワードに対して該当する患者の人数を表示しているが、これに限るものではなく、例えば同じ医薬品が処方された全患者数に対する各使用状況に該当する患者の割合を表示するなど、人数以外の表示を行ってもよい。また本例において情報処理装置1は、使用状況及びキーワードの対応を表形式で表示しているが、これに限るものではなく、例えばグラフ表示等の表形式以外での表示を行ってもよい。
In this example, the
図5は、本実施の形態に係る情報処理装置1が表示する分析画面の一表示例を示す模式図である。本実施の形態に係る情報処理装置1は、上述の処理にて取得した医薬品の使用状況及びキーワードに関する情報を、ヘルスケアデータ記憶部12bに記憶している。情報処理装置1は、ヘルスケアデータ記憶部12bに記憶した過去の情報を読み出すことによって、医薬品の使用状況に対応する過去のキーワードと現在のキーワードとを対比した分析画面を表示部14に表示してもよい。
FIG. 5 is a schematic diagram showing a display example of an analysis screen displayed by the
図示の分析画面において情報処理装置1は、例えばヘルスケアデータの取得を1ヶ月に1回の周期で行っているものとし、1ヶ月前に取得したヘルスケアデータに基づく使用状況及びキーワードの情報と、最新(現在)に取得したヘルスケアデータに基づく使用状況及びキーワードの情報とを並べて表形式で表示している。なお図5の分析画面において示す1ヶ月前のキーワードは、図4に示したキーワードと同じものであるため、説明は省略する。
In the illustrated analysis screen, the
図5に示す例では、「現在」の「新規処方」の使用状況について、該当する患者数が101人であることが示されている。また「現在」の「新規処方」の患者の電子カルテデータからは、「ホルモン療法効果減弱」のキーワードが28人の患者について抽出され、「腫瘍収縮効果に期待」のキーワードが10人の患者について抽出され、「生存期間の延長」のキーワードが8人の患者について抽出されたことが示されている。 In the example shown in FIG. 5, it is shown that the number of applicable patients is 101 with respect to the usage status of the "current" "new prescription". In addition, from the electronic medical record data of "current" "new prescription" patients, the keyword "hormone therapy effect weakening" was extracted for 28 patients, and the keyword "expected tumor contraction effect" was extracted for 10 patients. It is shown that the keyword "prolonged survival" was extracted for 8 patients.
また本例では、「現在」の各キーワードに対して、上方向を指す矢印マーク、右方向を指す矢印マーク又は下方向を指す矢印マークが付されている。本例において情報処理装置1は、複数のキーワードを該当する患者数の順で並べて表示する、いわゆるランキング形式でキーワードを並べて表示している。各キーワードに付された矢印マークは、1ヶ月前と比較して順位が上昇したか、維持したか又は下降したかを示している。
In this example, an arrow mark pointing upward, an arrow mark pointing rightward, or an arrow mark pointing downward is attached to each keyword of "present". In this example, the
同様に、「現在」の「競合からの切り替え」の使用状況について、該当する患者数が99人であることが示されている。また「現在」の「競合への切り替え」の患者の電子カルテデータからは、「ステージ2へ進行」のキーワードが20人の患者について抽出され、「脱毛の改善を期待」のキーワードが15人の患者について抽出され、「ステージ3へ進行」のキーワードが14人の患者について抽出されたことが示されている。 Similarly, for the "current" "switch from competition" usage, the number of applicable patients is shown to be 99. In addition, from the electronic medical record data of patients who are “currently” “switching to competitors”, the keyword “progress to stage 2” was extracted for 20 patients, and the keyword “expecting improvement in hair loss” was extracted for 15 patients. Patients were extracted, showing that the keyword "progress to stage 3" was extracted for 14 patients.
同様に、「現在」の「処方中止」の使用状況について、該当する患者数が60人であることが示されている。また「現在」の「処方中止」の患者の電子カルテデータからは、「本人希望によりACPへ」のキーワードが16人の患者について抽出され、「ウィッグの推奨」のキーワードが11人の患者について抽出され、「ステージ5へ進行」のキーワードが9人の患者について抽出されたことが示されている。 Similarly, it is shown that the number of applicable patients is 60 for the usage status of "prescription discontinued" of "current". In addition, from the electronic medical record data of the “current” “prescription discontinued” patients, the keyword “to ACP at the request of the patient” was extracted for 16 patients, and the keyword “recommendation of wig” was extracted for 11 patients. It shows that the keyword “progress to stage 5” was extracted for 9 patients.
同様に、「現在」の「競合への切り替え」の使用状況について、該当する患者数が92人であることが示されている。また「現在」の「競合への切り替え」の患者の電子カルテデータからは、「本人希望によりACPへ」のキーワードが13人の患者について抽出され、「ウィッグの推奨」のキーワードが10人の患者について抽出され、「ステージ5へ進行」のキーワードが7人の患者について抽出されたことが示されている。 Similarly, for the "current" "switch to competitor" usage, the number of applicable patients is shown to be 92. In addition, from the electronic medical record data of the "current" "switch to competitor" patients, the keyword "to ACP at the request of the person" was extracted for 13 patients, and the keyword "recommended wig" was extracted for 10 patients. , and the keyword "progress to stage 5" was extracted for 7 patients.
情報処理装置1がこのような分析画面を表示部14に表示することによって、ユーザは医薬品の使用状況に関するキーワードの変化を知ることができ、例えば自社の医薬品から競合医薬品へ切り替えられた要因の変化等を分析することが期待できる。なお本図に示した例では、分析画面に現在及び1ヶ月前の2つの時点のキーワードを表示しているが、これに限るものではない。情報処理装置1は、例えば3つ以上の時点についてキーワードを表示してもよい。また情報処理装置1がキーワードを表示する一又は複数の時点は、1ヶ月前及び現在に限らず、どのような時点が採用されてもよく、キーワードを表示する時点をユーザが選択することが可能な構成であってよい。
By displaying such an analysis screen on the
また本例において情報処理装置1は、キーワードの順位の変化を矢印マークにて示しているが、これに限るものではなく、例えば順位の上昇、維持及び下降に応じた異なる色でキーワードを表示するなど、異なる表示方法で順位の変化を表現してもよい。また情報処理装置1は、例えばキーワードの順位の変化をグラフにて表示してもよい。
In this example, the
<その他>
本実施の形態に係る情報処理装置1は、図4及び図5等に示した分析画面の他に、例えば医薬品を処方した病院等の施設毎に使用状況及びキーワードを集計し、施設毎に使用状況及びキーワードを対応付けて表示してもよい(図示は省略する)。この場合、情報処理装置1がサーバ装置3の医療DB3aから取得するヘルスケアデータには、各患者が医薬品を処方された病院等の施設がいずれであるかを示す施設ID等の識別情報が含まれる。情報処理装置1は、医療DB3aから取得したヘルスケアデータに含まれるレセプトデータ、DPCデータ及び電子カルテデータ等を上記の施設ID等に基づいて施設毎に分類し、施設毎に使用状況及びキーワードを集計する。情報処理装置1は、例えば縦方向に使用状況の項目を並べ、横方向に施設名を並べた表を作成して表示部14に表示し、使用状況及び施設名が対応する箇所に電子カルテデータから取得した一又は複数のキーワードを表示することができる。
<Others>
In addition to the analysis screens shown in FIGS. 4 and 5, the
また、情報処理装置1は、例えば医薬品を処方した病院等の施設が存在する地域毎に使用状況及びキーワードを集計し、地域毎に使用状況及びキーワードを対応付けて表示してもよい(図示は省略する)。この場合、ヘルスケアデータには病院等の施設がいずれの地域に存在するかを示す住所又は地域ID等の情報が含まれるか、又は、ヘルスケアデータには施設ID等の識別情報が含まれると共に、各施設が存在する地域の情報を記憶したテーブル等の情報を情報処理装置1が保持する。情報処理装置1は、医療DB3aから取得したヘルスケアデータに含まれるレセプトデータ、DPCデータ及び電子カルテデータ等を施設が存在する地域毎に分類し、地域毎に使用状況及びキーワードを集計する。情報処理装置1は、例えば縦方向に使用状況の項目を並べ、横方向に地域名を並べた表を作成して表示部14に表示し、使用状況及び地域名が対応する箇所に電子カルテデータから取得した一又は複数のキーワードを表示することができる。地域には、例えば東京都及び大阪府等の都道府県、名古屋市及び福岡市等の市町村、関東地方及び関西地方等の地方、又は、日本及びアメリカ等の国等の種々のものが採用され得る。
In addition, the
また、情報処理装置1は、ヘルスケアデータから取得した使用状況及びキーワードに基づいて、例えば医薬品の販売促進のためのメッセージをユーザに提案する処理を行ってもよい。情報処理装置1は、「新規処方」及び「競合からの切り替え」等の使用状況の中で該当する患者数が最も多い使用状況を選択し、この使用状況に関して抽出された複数のキーワードの中から該当する患者数が最も多いキーワードを選択する。情報処理装置1は、例えば医薬品の使用状況及びキーワードに対応付けて一又は複数のメッセージを記憶したデータベースを備え、選択した使用状況及びキーワードに基づいてデータベースを参照することで一又は複数のメッセージを取得し、取得したメッセージを表示部14に表示することができる。又は、情報処理装置1は、使用状況及びキーワードの入力を受け付けてメッセージを生成するよう機械学習がなされた学習モデルを備え、選択した使用状況及びキーワードを学習モデルへ入力し、この学習モデルが生成して出力するメッセージを取得して表示してもよい。
Further, the
<まとめ>
以上の構成の本実施の形態に係る情報処理システムでは、サーバ装置3が医療DB3aに記録したヘルスケアデータを情報処理装置1が取得し、ヘルスケアデータから医薬品等のヘルスケアに係る商品の使用状況に関する情報を取得し、ヘルスケアデータに含まれる自然言語データから使用状況に関連するキーワードを取得し、取得した使用状況及びキーワードに関する情報を表示部14に表示(出力)する。これにより本実施の形態に係る情報処理システムでは、ヘルスケアに係る商品の使用状況及びキーワードを対応付けてユーザに提示することができるため、ユーザによるヘルスケアデータの分析を支援することが期待できる。
<Summary>
In the information processing system according to the present embodiment having the above configuration, the
また本実施の形態に係る情報処理システムでは、ヘルスケアに係る商品として例えば医薬品を扱い、ヘルスケアデータには患者に対する医薬品の処方に関する情報を含む。情報処理装置1は、取得したヘルスケアデータから患者単位での医薬品の処方状況(使用状況)を判定し、患者単位での処方情報を基に医薬品毎又は医薬品の薬効毎の処方状況を集計し、集計した処方状況及びキーワードを対応付けて出力する。これにより本実施の形態に係る情報処理システムでは、患者に対する医薬品の処方状況の変化等を、医薬品毎又は薬効毎にユーザが分析することが期待できる。
In addition, in the information processing system according to the present embodiment, medical products, for example, are handled as products related to healthcare, and healthcare data includes information on prescription of pharmaceuticals to patients. The
また本実施の形態に係る情報処理システムでは、医薬品に関して情報処理装置1が判定する処方状況に、対象の医薬品の患者に対する新規処方、競合医薬品(別医薬品)から対象の医薬品への変更、対象の医薬品の処方中止、及び、対象の医薬品から競合医薬品への変更を含む。これにより本実施の形態に係る情報処理システムでは、患者に処方する医薬品の決定又は変更等がなされた要因等をユーザが分析することが期待できる。
In addition, in the information processing system according to the present embodiment, the prescription status determined by the
また本実施の形態に係る情報処理システムでは、ヘルスケアデータに自然言語データとして電子カルテデータを含む。情報処理装置1は、医薬品の処方状況に対応するキーワードを電子カルテデータから取得し、処方状況毎に複数の患者の電子カルテデータから取得した複数のキーワードを集計して出力する。これにより本実施の形態に係る情報処理システムでは、医師等が入力した自然言語データからキーワードを取得してユーザに提示することができる。
Further, in the information processing system according to the present embodiment, electronic medical record data is included in healthcare data as natural language data. The
また本実施の形態に係る情報処理システムでは、例えば現在及び1ヶ月前等の複数の時点における処方状況及びキーワードの対応を対比して表示する。これにより本実施の形態に係る情報処理システムでは、医薬品の処方状況の変化及び処方状況の要因の変化等の分析を支援することが期待できる。 Further, in the information processing system according to the present embodiment, the correspondence between the prescription status and the keyword at a plurality of points in time such as the present and one month ago are displayed in comparison. As a result, the information processing system according to the present embodiment can be expected to support analysis of changes in drug prescription status and changes in factors of prescription status.
また本実施の形態に係る情報処理システムでは、情報処理装置が競合医薬品に関する設定をユーザから受け付ける。これにより本実施の形態に係る情報処理システムでは、例えば自社の医薬品等の使用状況として「競合からの切り替え」又は「競合への切り替え」を判定する際に、いずれの医薬品を競合医薬品として情報処理装置1が判定を行うかをユーザが決定することができる。
Further, in the information processing system according to the present embodiment, the information processing device receives settings related to competing drugs from the user. As a result, in the information processing system according to the present embodiment, for example, when determining "switching from competition" or "switching to competition" as the usage status of the company's pharmaceuticals, etc., information is processed as which pharmaceutical is a competitive pharmaceutical. The user can decide whether the
また本実施の形態に係る情報処理システムでは、医薬品を処方した病院等の施設毎又はこの施設が存在する地域毎に、情報処理装置1が処方状況及びキーワードを対比して表示する。これにより本実施の形態に係る情報処理システムでは、ユーザが医薬品の処方状況等を施設毎又は地域毎に検証することが期待できる。
Further, in the information processing system according to the present embodiment, the
なお本実施の形態に係る情報処理システムでは、ヘルスケアに係る商品として医薬品を扱う構成を例に説明を行ったが、ヘルスケアに係る商品は医薬品に限定されるものではない。ヘルスケアに係る商品は、例えば医療機器、介護用品又は生命保険等の様々な商品であってよい。また本実施の形態に係る情報処理システムでは、使用状況の判定及びキーワードの抽出等の結果を医薬品毎にまとめた分析画面を情報処理装置1が表示しているが、これに限るものではなく、例えば使用状況の判定及びキーワードの抽出等の結果を医薬品の薬効毎にまとめて分析画面に表示してもよい。
In the information processing system according to the present embodiment, an example of a configuration in which pharmaceuticals are handled as products related to healthcare has been described, but products related to healthcare are not limited to pharmaceuticals. Health care products may be various products such as medical equipment, nursing care products, or life insurance. In addition, in the information processing system according to the present embodiment, the
今回開示された実施形態はすべての点で例示であって、制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。 The embodiments disclosed this time are illustrative in all respects and should be considered not restrictive. The scope of the present invention is indicated by the scope of the claims rather than the above-described meaning, and is intended to include all modifications within the scope and meaning equivalent to the scope of the claims.
各実施形態に記載した事項は相互に組み合わせることが可能である。また、特許請求の範囲に記載した独立請求項及び従属請求項は、引用形式に関わらず全てのあらゆる組み合わせにおいて、相互に組み合わせることが可能である。さらに、特許請求の範囲には他の2以上のクレームを引用するクレームを記載する形式(マルチクレーム形式)を用いているが、これに限るものではない。マルチクレームを少なくとも1つ引用するマルチクレーム(マルチマルチクレーム)を記載する形式を用いて記載してもよい。 The matters described in each embodiment can be combined with each other. Also, the independent claims and dependent claims described in the claims can be combined with each other in all possible combinations regardless of the form of citation. Furthermore, although the scope of claims uses a format in which claims refer to two or more other claims (multi-claim format), it is not limited to this. It may also be described using a format for describing multiple claims (multi-multiclaim) that refers to at least one multiple claim.
1 情報処理装置(コンピュータ)
3 サーバ装置
3a 医療DB
11 処理部
11a ヘルスケアデータ取得部
11b 使用状況情報取得部
11c キーワード取得部
11d 表示処理部
12 記憶部
12a プログラム(コンピュータプログラム)
12b ヘルスケアデータ記憶部
13 通信部
14 表示部
15 操作部
N ネットワーク
1 Information processing device (computer)
3
REFERENCE SIGNS
12b healthcare
Claims (9)
医薬品の処方に関する情報を含むヘルスケアデータを取得し、
取得した前記ヘルスケアデータから、患者単位での前記医薬品の処方状況を判定し、
前記患者単位での前記医薬品の処方状況を基に、前記医薬品毎又は前記医薬品の薬効毎の処方状況を集計し、
取得した前記ヘルスケアデータに含まれる自然言語情報から、前記処方状況に関連するキーワードを取得し、
集計した処方状況及び前記キーワードを対応付けて出力し、
前記処方状況には、別医薬品から前記医薬品への変更、及び、前記医薬品から別医薬品への変更を含む、
情報処理方法。 The information processing device
Obtain healthcare data , including information on drug prescribing ,
Determining the prescription status of the drug for each patient from the acquired healthcare data,
Aggregate the prescription status for each drug or for each efficacy of the drug based on the prescription status for the drug for each patient,
obtaining keywords related to the prescription status from the natural language information included in the obtained healthcare data;
Output the aggregated prescription status and the keyword in association with each other,
The prescription status includes a change from another drug to the drug, and a change from the drug to another drug.
Information processing methods.
請求項1に記載の情報処理方法。 The prescribing status includes new prescriptions of the drug to the patient and discontinuation of the drug.
The information processing method according to claim 1 .
前記情報処理装置は、
前記電子カルテから前記処方状況に対応するキーワードを取得し、
前記処方状況毎に複数の患者に係る前記キーワードを集計して出力する、
請求項1に記載の情報処理方法。 The natural language information includes electronic medical record information,
The information processing device is
obtaining a keyword corresponding to the prescription status from the electronic medical record;
aggregating and outputting the keywords related to a plurality of patients for each prescription status;
The information processing method according to claim 1 .
請求項1に記載の情報処理方法。 The information processing device associates and outputs the prescription status and the keyword at a plurality of time points;
The information processing method according to claim 1 .
請求項1に記載の情報処理方法。 The information processing device receives settings related to the different drug,
The information processing method according to claim 1 .
請求項1に記載の情報処理方法。 The information processing device outputs the prescription status and the keyword for each facility where the drug is used or for each region where the facility exists.
The information processing method according to claim 1 .
請求項1に記載の情報処理方法。 The information processing device outputs a message related to sales promotion of the drug based on the prescription status and the keyword.
The information processing method according to claim 1 .
医薬品の処方に関する情報を含むヘルスケアデータを取得し、
取得した前記ヘルスケアデータから、患者単位での前記医薬品の処方状況を判定し、
前記患者単位での前記医薬品の処方状況を基に、前記医薬品毎又は前記医薬品の薬効毎の処方状況を集計し、
取得した前記ヘルスケアデータに含まれる自然言語情報から、前記処方状況に関連するキーワードを取得し、
集計した処方状況及び前記キーワードを対応付けて出力する
処理を実行させ、
前記処方状況には、別医薬品から前記医薬品への変更、及び、前記医薬品から別医薬品への変更を含む、
コンピュータプログラム。 to the computer,
Obtain healthcare data , including information on drug prescribing ,
Determining the prescription status of the drug for each patient from the acquired healthcare data,
Aggregate the prescription status for each drug or for each efficacy of the drug based on the prescription status for the drug for each patient,
obtaining keywords related to the prescription status from the natural language information included in the obtained healthcare data;
Execute a process of correlating and outputting the aggregated prescription status and the keyword ,
The prescription status includes a change from another drug to the drug, and a change from the drug to another drug.
computer program.
取得した前記ヘルスケアデータから、患者単位での前記医薬品の処方状況を判定する判定部と、
前記患者単位での前記医薬品の処方状況を基に、前記医薬品毎又は前記医薬品の薬効毎の処方状況を集計する集計部と、
取得した前記ヘルスケアデータに含まれる自然言語情報から、前記処方状況に関連するキーワードを取得する第2の取得部と、
集計した処方状況及び前記キーワードを対応付けて出力する出力部と
を備え、
前記処方状況には、別医薬品から前記医薬品への変更、及び、前記医薬品から別医薬品への変更を含む、
情報処理装置。 a first acquisition unit that acquires healthcare data including information on prescription of pharmaceuticals ;
a determination unit that determines the prescription status of the medicine for each patient from the acquired healthcare data;
an aggregating unit that aggregates the prescription status for each drug or for each efficacy of the drug based on the prescription status for the drug for each patient;
a second acquisition unit that acquires a keyword related to the prescription status from natural language information included in the acquired healthcare data;
an output unit that outputs the aggregated prescription status and the keyword in association with each other ,
The prescription status includes a change from another drug to the drug, and a change from the drug to another drug.
Information processing equipment.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2022104799A JP7198959B1 (en) | 2022-06-29 | 2022-06-29 | Information processing method, computer program and information processing device |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2022104799A JP7198959B1 (en) | 2022-06-29 | 2022-06-29 | Information processing method, computer program and information processing device |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP7198959B1 true JP7198959B1 (en) | 2023-01-04 |
JP2024004906A JP2024004906A (en) | 2024-01-17 |
Family
ID=84777479
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2022104799A Active JP7198959B1 (en) | 2022-06-29 | 2022-06-29 | Information processing method, computer program and information processing device |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7198959B1 (en) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116564539A (en) * | 2023-07-10 | 2023-08-08 | 神州医疗科技股份有限公司 | Medical similar case recommending method and system based on information extraction and entity normalization |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008234003A (en) | 2007-03-16 | 2008-10-02 | Fujitsu Ltd | Medicine information management program, medicine information management device and medicine information management method |
JP2018081529A (en) | 2016-11-17 | 2018-05-24 | きりんカルテシステム株式会社 | Search server and search system |
-
2022
- 2022-06-29 JP JP2022104799A patent/JP7198959B1/en active Active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008234003A (en) | 2007-03-16 | 2008-10-02 | Fujitsu Ltd | Medicine information management program, medicine information management device and medicine information management method |
JP2018081529A (en) | 2016-11-17 | 2018-05-24 | きりんカルテシステム株式会社 | Search server and search system |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
若杉 徹,[6] ビッグデータ化する医療情報 -専門家から,患者自身・マーケティングへの活用へ-,ビッグデータの収集,調査,分析と活用事例 ,第1版,技術情報協会,2016年04月07日,p.219-238 |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116564539A (en) * | 2023-07-10 | 2023-08-08 | 神州医疗科技股份有限公司 | Medical similar case recommending method and system based on information extraction and entity normalization |
CN116564539B (en) * | 2023-07-10 | 2023-10-24 | 神州医疗科技股份有限公司 | Medical similar case recommending method and system based on information extraction and entity normalization |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2024004906A (en) | 2024-01-17 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11664097B2 (en) | Healthcare information technology system for predicting or preventing readmissions | |
US7917377B2 (en) | Patient data mining for automated compliance | |
JP5977898B1 (en) | BEHAVIOR PREDICTION DEVICE, BEHAVIOR PREDICTION DEVICE CONTROL METHOD, AND BEHAVIOR PREDICTION DEVICE CONTROL PROGRAM | |
US20110295622A1 (en) | Healthcare Information Technology System for Predicting or Preventing Readmissions | |
Kortüm et al. | Using electronic health records to build an ophthalmologic data warehouse and visualize patients' data | |
ITMI20142149A1 (en) | DEVICE FOR DIFFERENTIAL DIAGNOSIS IN MEDICINE ADAPTED TO DETERMINE THE OPTIMAL TEST SEQUENCE SUITABLE TO IDENTIFY A PATHOLOGY ACCORDING TO DIAGNOSTIC APPROPRIATENESS CRITERIA | |
CN102227730A (en) | Systems and methods for clinical element extraction, holding, and transmission in widget-based application | |
KR20150078236A (en) | Method and System for personalized healthcare | |
Garbin et al. | Structured dataset documentation: a datasheet for CheXpert | |
JP7198959B1 (en) | Information processing method, computer program and information processing device | |
CN111477295B (en) | Traditional Chinese medicine formula recommendation method and system based on latent semantic model | |
Grad et al. | Impact of research-based synopses delivered as daily e-mail: a prospective observational study | |
JP2016018224A (en) | Service system for using health condition prediction diagnosis | |
CN112102956A (en) | Method and system for improving compliance of diabetic patient | |
WO2009153726A1 (en) | A system method and computer program product for pedigree analysis | |
KR101444104B1 (en) | Method for generating a user interface and apparatus for generating a user interface thereof | |
CN109841285B (en) | Clinical research collaboration system and method | |
Lee et al. | Safety and usability guidelines of clinical information systems integrating clinical workflow: A systematic review | |
Fox et al. | Dental extractions under general anesthesia: new insights from process mining | |
Marks et al. | The health economic impact of musculoskeletal physiotherapy delivered by telehealth: a systematic review | |
JP2020106882A (en) | Insurance design support system and insurance design support method | |
CN116312926A (en) | Health path recommending method and related device, electronic equipment and storage medium | |
US20210150444A1 (en) | Automated Healthcare Provider Quality Reporting System (PQRS) | |
JP5361683B2 (en) | Medical information processing apparatus and program | |
Beierle et al. | Self-Assessment of Having COVID-19 with the Corona Check mHealth App |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20220726 |
|
A871 | Explanation of circumstances concerning accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871 Effective date: 20220726 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20220913 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20221107 |
|
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: 20221206 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20221219 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7198959 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |