JP7225402B2 - 識別支援システム、識別支援サーバ、及び識別支援方法 - Google Patents
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Description
図1は第1の実施形態に係る識別支援システム10(識別支援システム)の構成を示すブロック図である。識別支援システム10は薬剤の識別を支援するシステムであり、コンピュータを用いて実現することができる。図1に示すように、識別支援システム10は処理部100、記憶部200、表示部300、及び操作部400を備え、互いに接続されて必要な情報が送受信される。また、識別支援システム10は通信制御部110(図2参照)及び不図示のネットワークを介して不図示の外部サーバや外部データベース等に接続し、必要に応じて情報を取得することができる。
図2は処理部100の構成を示す図である。処理部100は音声認識部102(音声認識部)、テキスト修正部104(テキスト修正部)、検索部106(検索部)、出力部108(出力部)、及び通信制御部110を備える。処理部100は、さらに不図示のCPU(CPU:Central Processing Unit)、ROM(ROM:Read Only Memory)、及びRAM(RAM:Random Access Memory)を備える。なお、これらの各部による処理はCPUの制御の下で行われる。
記憶部200はDVD(Digital Versatile Disk)、ハードディスク(Hard Disk)、各種半導体メモリ等の非一時的記録媒体及びその制御部により構成され、図3に示すように薬剤検索用辞書202(薬剤検索用辞書)、薬剤マスタ204(薬剤マスタ)、薬剤画像206(薬剤の画像)、及び追加学習用データ208が記憶される。薬剤検索用辞書202は薬剤の識別に用いられる表現を学習させた辞書であり、例えば、数字、アルファベット、会社名及びその屋号や略称等が変換候補として登録され、これにより意図した単語が検索のキーワードとして入力される可能性を高めることができる。
表示部300はモニタ310(表示装置)を備えており、記憶部200に記憶された情報、処理部100による処理の結果等を表示することができる。操作部400は入力デバイスあるいはポインティングデバイスとしてのキーボード410及びマウス420と、音声入力デバイスとしてのマイク430(音声認識部)を含んでおり、ユーザはこれらのデバイス及びモニタ310の画面を介して、本発明に係る識別支援方法の実行に必要な操作を行うことができる(後述)。モニタ310をタッチパネルにより構成し、ユーザがそのタッチパネルを介して操作を行えるようにしてもよい。
以下、図4のフローチャートを参照しつつ、上述した構成の識別支援システム10による識別支援方法について説明する。
ユーザは対象とする薬剤の情報を読み上げる。例えば、ユーザは、ジェネリック薬を「アカサタナハマ錠、50mg、『ABC』、白」や「アカサタナハマ、錠剤、50、『ABC』、白」のように薬剤のコード、名称、製薬会社名またはその屋号や略称、刻印及び/または印字、形状(錠剤かカプセル剤か、円形か楕円型か等)、色彩(外観情報の一例)等を読み上げる。読み上げるのは、上述した情報の全ての項目でなく一部の項目でもよい。また、名称、刻印及び/または印字は一部分でもよい。また、薬剤の名称、製薬会社名またはその屋号や略称、刻印及び/または印字は薬剤の包装(PTPシート等)に付されたものでもよい。マイク430は音声を入力し(ステップS100:音声認識工程)、音声認識部102は入力された音声を認識して第1のテキストとして出力する(ステップS100:音声認識工程)。音声認識部102は1または複数の単語を認識及び出力することができ、また入力なしの状態が一定時間継続した後に単語を認識した場合は別の単語と判断することができる。
一般的な音声認識モデルは汎用的な単語を想定しているため、薬剤の識別においては意図した単語と異なる単語(テキスト)が出力される可能性がある。そこで第1の実施形態において、テキスト修正部104は、薬剤の識別に用いられる表現を学習させた薬剤検索用辞書202(薬剤検索用辞書)を参照して第1のテキストを修正して、第2のテキストを生成する(ステップS110:テキスト修正工程)。薬剤検索用辞書202(薬剤検索用辞書)は、薬剤の識別に用いられる単語が変換候補として登録された変換辞書であり、例えば数字、アルファベット、製薬会社名及びその屋号や略称等が登録される。これらの情報は刻印及び/または印字、包装への印刷やラベル貼付等により薬剤に付される場合があり、薬剤検索用辞書202への登録により、意図した単語を検索のキーワードとして入力して正確な検索を行うことができる。なお、テキスト修正部104は第2のテキストに対する修正を受け付け、受け付けた修正に基づいて薬剤検索用辞書202に追加学習を実行させてもよい(後述)。
検索部106は、以下に詳細を説明するように、第2のテキストをキーワードとした部分一致検索を行い(ステップS120:検索工程、部分一致検索工程)、部分一致検索の結果に応じてあいまい検索を行う(ステップS130,S140:検索工程、あいまい検索工程)。
検索部106は、第2のテキストを正規化して正規化テキストを生成し、正規化テキストを用いて部分一致検索を行う(ステップS120:検索工程、正規化工程、部分一致検索工程)。検索部106は、「正規化」として例えば大文字から小文字へ、全角から半角へ、漢字及び/またはひらがなからカタカナへ、の変換(またはこれら変換の逆)を行うことができ、これによりテキストの表現を統一して検索精度を向上させることができる。検索部106は、薬剤マスタ204における識別情報の表現形式(大文字と小文字のいずれを用いているか、等)に合わせた変換を行うことが好ましい。
検索部106は、ステップS120において、薬剤名、刻印及び/または印字(表面、裏面のそれぞれ)等についての第2のテキストをキーワードとして薬剤マスタ204を部分一致検索(キーワードが複数存在する場合は複数キーワードのAND検索)して一致度を算出する。検索部106は検索結果を一致度でソートして、しきい値以上の薬剤を候補薬剤(第2のテキストが示す薬剤の候補)として、記憶部200(薬剤データベース)から薬剤のコード及び/または名称を含む識別情報(刻印及び/または印字の情報を含めてもよい)、及びその識別情報に対応する画像を取得する(ステップS120)。検索部106は、「一致度」として「マッチ率(=一致した文字数/全体文字数)」及び/または「一致位置率(=一致先頭文字位置/全体文字数)」を算出してもよい。
検索部106は、部分一致検索の結果に応じてあいまい検索を行う。例えば、検索部106は部分一致検索でヒットがあるか否か(候補薬剤が一つ以上存在するか否か)判断し(ステップS130:検索工程)、ヒットがない場合(ステップS130でNO)にあいまい検索を行う(ステップS140)。
薬剤の名称等を音声入力して識別する場合、ユーザが名称等の全部ではなく一部のみを読み上げ、その結果キーワードが短くなることが多い。この場合、長い薬剤名よりも短い薬剤名の方が、キーワードとの類似度が相対的に高くなり、適切な検索結果が得られない場合がある。そこで、識別支援システム10では、以下のようにキーワードの文字数を考慮して類似度を算出することができる。具体的には、検索部106は、(修正後のテキスト(第2のテキスト)の文字数)が(薬剤マスタ204に記憶されたテキスト情報(第3のテキスト)の文字数)未満である場合、第3のテキストから第2のテキストと同じ長さの文字列を抜き出し、抜き出した文字列と第2のテキストとの類似度を算出し、類似度が最大の場合の値を利用する(ステップS140:検索工程、あいまい検索工程)。一方、(修正後のテキストの文字数)が(薬剤マスタ204に記憶されたテキスト情報の文字数)以上である場合、検索部106は文字列の抽出を行わずそのまま類似度を算出する(ステップS140:検索工程、あいまい検索工程)。
出力部108は、候補薬剤についての識別情報及び画像をモニタ310(表示装置)に表示(出力)させる(ステップS150:出力工程)。識別情報及び画像を表示することで、ユーザは検索結果が所望の薬剤であるか否か容易に把握することができる。識別支援システム10(検索部106)は、「候補薬剤が、ユーザが所望する薬剤でない」と判断した場合(ステップS160でNO)、及び「全薬剤についての検索が終了していない」と判断した場合(ステップS170でNO)は、ステップS100に戻って処理を繰り返す。識別支援システム10は、これらの判断を、操作部400を介したユーザの操作に基づいて行うことができる。
識別支援システム10(検索部106)が「候補薬剤が、ユーザが所望する薬剤である」(ステップS160でYES)、かつ「全薬剤についての検索が終了した」(ステップS170でYES)と判断した場合、出力部108は検索結果のファイル出力指示があったか否かを判断する(ステップS180:ファイル出力工程)。ファイル出力指示があった場合、出力部108は、候補薬剤の中から選択された薬剤についての識別情報(薬剤のコード及び/または名称を含む情報)をファイルとして出力する(ステップS185:ファイル出力工程)。出力部108は、そのファイルを記憶部200に記憶してもよい。出力部108は、ファイル出力指示の有無及びいずれの薬剤が選択されたかを、操作部400を介したユーザの操作に基づいて判断することができる。なお、出力されたファイルは、持参薬オーダーシステム等、他のシステムで利用することができる。
テキスト修正部104は、操作部400を介したユーザの指示に応じて第2のテキストに対する修正を受け付け、受け付けた修正に基づいて薬剤検索用辞書202に追加学習を実行させることができる。追加学習としては、修正後のテキスト(単語)により薬剤検索用辞書202を更新する、あるいは修正後のテキストを教師データとして学習済みモデル(後述)に追加学習を行わせる、等が可能である。テキスト修正部104は、第2のテキストに対する修正を受け付けた場合は、受け付けた修正の内容に応じて追加学習用データ208を生成する(ステップS190:データ生成工程)。テキスト修正部104は、追加学習用データを生成するごとに追加学習を行わせてもよいし、定期的に、あるいは操作部400を介したユーザの指示に応じて随時行わせてもよい。このような追加学習により、第1,第2のテキストの生成精度を向上させることができる。
以上説明したように、第1の実施形態に係る識別支援システム10及び識別支援方法によれば、ユーザは正確かつ容易に薬剤の識別を行うことができる。
上述した第1の実施形態では、テキスト修正部104が薬剤検索用辞書202を参照して音声認識の結果(第1のテキスト)を修正する態様について説明したが、本発明の識別支援システムでは、識別情報と外観情報とを教師データとした機械学習により構成された学習済みモデルを用いて第1のテキストを生成してもよい。このような学習済みモデルは、自然言語処理のアルゴリズムに基づいて、RNN(Recurrent Neural Network:ニューラルネットワークの一態様)により構成することができる。RNNは入力層、隠れ層、及び出力層を有し、隠れ層が現在の時刻(時刻t)の状態を示す第1の隠れ層と過去の時刻(時刻t-1)の状態を示す第2の隠れ層とを有する点で他のニューラルネットワーク(畳み込みニューラルネットワーク等)と異なる。RNNによる学習済みモデルは、時刻t-1における隠れ層の状態を保持して次の時刻tの入力に使うことにより、自然言語のように時系列的に入力される情報の過去の履歴(本実施形態では、音声認識における文字や単語の前後関係)を利用した推定を行うことができる。なお、学習済みモデルは、RNNの一種であるLSTM(Long Short-Term Memory)を用いて構成されていてもよい。
図5は、本発明の第2の実施形態に係る識別支援システム20(識別支援システム)の構成を示す図である。識別支援システム20は全体として第1の実施形態に係る識別支援システム10と同様の機能を有するが、システムが識別支援クライアント11(識別支援クライアント)と識別支援サーバ30(識別支援サーバ)とを含んで構成される点で第1の実施形態と異なる。なお、識別支援システム20に関し、第1の実施形態に係る識別支援システム10と共通する構成には同一の参照符号を付し、詳細な説明を省略する。
識別支援クライアント11は処理部101と、記憶部201と、表示部300と、操作部400を備え、後述するように音声認識や識別支援サーバ30との間のデータ送受信、結果表示等を行う。識別支援クライアント11はパーソナルコンピュータ等のコンピュータやスマートフォン等の携帯端末を用いて実現することができ、タッチパネル型のモニタを用いることにより表示部300と操作部400とを一体として構成してもよい。
識別支援サーバ30はクラウドCL(図5参照)上のサーバであり、サーバ本体500と記憶部510(薬剤データベース)とを有する。サーバ本体500は、図8に示すように検索部502(検索部)と、サーバ側出力部504(サーバ側出力部)と、サーバ側送信部506(サーバ側送信部)と、サーバ側受信部508(サーバ側受信部)と、を備える。図9に示すように、記憶部510には薬剤マスタ512(図3の薬剤マスタ204と同様)及び薬剤画像(図3の薬剤画像206と同様)が記憶される。
図10~12は第2の実施形態に係る識別支援方法の処理を示すフローチャートである。これら図の左側は識別支援クライアント11における処理を示し、右側は識別支援サーバ30における処理を示す。識別支援クライアント11の音声認識部102及びテキスト修正部104は、第1の実施形態について上述したステップS100,S110と同様にステップS200,S210の処理(音声認識による第1のテキストの生成、テキスト修正による第2のテキストの生成;音声認識工程、テキスト修正工程)を実行する。テキスト修正部104は、第1の実施形態と同様に学習済みモデルを用いてテキストを生成してもよい。クライアント側送信部112は薬剤についてのテキスト情報(検索用テキスト;第2のテキスト)を識別支援サーバ30に送信し、識別支援サーバ30のサーバ側受信部508(サーバ側受信部)はそのテキスト情報を受信する(ステップS400)。
11 識別支援クライアント
20 識別支援システム
30 識別支援サーバ
100 処理部
101 処理部
102 音声認識部
104 テキスト修正部
106 検索部
108 出力部
110 通信制御部
112 クライアント側送信部
114 クライアント側受信部
200 記憶部
201 記憶部
202 薬剤検索用辞書
204 薬剤マスタ
206 薬剤画像
208 追加学習用データ
300 表示部
310 モニタ
400 操作部
410 キーボード
420 マウス
430 マイク
500 サーバ本体
502 検索部
504 サーバ側出力部
506 サーバ側送信部
508 サーバ側受信部
510 記憶部
512 薬剤マスタ
514 薬剤画像
CL クラウド
S100~S470 識別支援方法の各ステップ
Claims (19)
- 入力された音声を認識して第1のテキストとして出力する音声認識部と、
薬剤の識別に用いられる表現を学習させた薬剤検索用辞書を参照して前記第1のテキストを修正して第2のテキストを生成するテキスト修正部と、
薬剤のコード及び/または名称を含む識別情報と、前記薬剤の外観情報と、が関連付けてテキスト情報として記憶された薬剤データベースと、
前記第2のテキストをキーワードとして前記薬剤データベースを検索して、前記第2のテキストが示す薬剤の候補である候補薬剤について前記識別情報を取得する検索部と、
前記候補薬剤についての前記識別情報を出力する出力部と、
を備え、
前記検索部は前記第2のテキストを前記キーワードとした部分一致検索を行い、前記部分一致検索の結果に応じてあいまい検索を行い、
前記検索部は、前記あいまい検索では前記第2のテキストと、前記テキスト情報に含まれるテキストである第3のテキストと、の類似度を算出し、前記類似度がしきい値以上である前記第3のテキストに対応する薬剤を前記候補薬剤とし、
前記検索部は、前記第3のテキストから前記第2のテキストと同じ長さの文字列を抜き出して前記類似度を算出する識別支援システム。 - 前記薬剤検索用辞書は薬剤の識別に用いられる単語が変換候補として登録された変換辞書である請求項1に記載の識別支援システム。
- 前記音声認識部は、前記識別情報と、前記外観情報と、を教師データとした機械学習により構成された学習済みモデルを用いて前記第1のテキストを生成する請求項1または2に記載の識別支援システム。
- 前記検索部は前記第2のテキストを正規化して正規化テキストを生成し、前記正規化テキストを用いて前記部分一致検索を行う請求項1に記載の識別支援システム。
- 前記テキスト修正部は前記第2のテキストに対する修正を受け付け、前記受け付けた修正に基づいて前記薬剤検索用辞書に追加学習を実行させる請求項1から4のいずれか1項に記載の識別支援システム。
- 前記外観情報は前記薬剤の刻印情報及び/または印字情報と、形状情報と、色彩情報と、のうち少なくとも一つを含む請求項1から5のいずれか1項に記載の識別支援システム。
- 前記出力部は前記候補薬剤の中から選択された薬剤についての前記識別情報をファイルとして出力する請求項1から6のいずれか1項に記載の識別支援システム。
- 前記薬剤データベースは前記薬剤の前記識別情報と前記薬剤の画像とを関連付けて記憶し、
前記出力部は前記候補薬剤についての前記画像を前記識別情報と関連付けて表示装置に出力する請求項1から7のいずれか1項に記載の識別支援システム。 - 識別支援サーバと、前記識別支援サーバとネットワークを介して接続された識別支援クライアントと、を備える識別支援システムであって、
前記識別支援クライアントは、
入力された音声を認識して第1のテキストとして出力する音声認識部と、
薬剤の識別に用いられる表現を学習させた薬剤検索用辞書を参照して前記第1のテキストを修正して、第2のテキストを生成するテキスト修正部と、
前記第2のテキストを示す情報を前記識別支援サーバに送信するクライアント側送信部と、
前記第2のテキストに対応する薬剤の候補である候補薬剤について、薬剤のコード及び/または名称を含む識別情報を前記識別支援サーバから受信するクライアント側受信部と、
前記識別情報を出力する出力部と、
を備え、
前記識別支援サーバは、
薬剤のコード及び/または名称を含む識別情報と、前記薬剤の外観情報と、がテキスト情報として関連付けて記憶された薬剤データベースと、
前記第2のテキストを示す情報を前記識別支援クライアントから受信するサーバ側受信部と、
前記第2のテキストを示す情報をキーワードとして前記薬剤データベースを検索して、前記第2のテキストが示す薬剤の候補である候補薬剤について前記識別情報を取得する検索部と、
前記取得した前記識別情報を前記識別支援クライアントに送信するサーバ側送信部と、
を備え、
前記検索部は、前記識別支援クライアントから受信した前記第2のテキストを前記キーワードとした部分一致検索を行い、前記部分一致検索の結果に応じてあいまい検索を行い、
前記検索部は、前記あいまい検索では前記第2のテキストと、薬剤データベースに記憶された前記テキスト情報に含まれるテキストである第3のテキストと、の類似度を算出し、前記類似度がしきい値以上である前記第3のテキストに対応する薬剤を前記候補薬剤とし、
前記検索部は、前記第3のテキストから前記第2のテキストと同じ長さの文字列を抜き出して前記類似度を算出する、
識別支援システム。 - 前記識別支援クライアントにおいて、前記薬剤検索用辞書は薬剤の識別に用いられる単語が変換候補として登録された変換辞書である請求項9に記載の識別支援システム。
- 前記識別支援クライアントにおいて、前記音声認識部は、前記識別情報と、前記外観情報と、を教師データとした機械学習により構成された学習済みモデルを用いて前記第1のテキストを生成する請求項9または10に記載の識別支援システム。
- 前記識別支援サーバにおいて、前記検索部は前記第2のテキストを正規化して正規化テキストを生成し、前記正規化テキストを用いて前記部分一致検索を行う請求項9から11のいずれか1項に記載の識別支援システム。
- 前記識別支援クライアントにおいて、前記テキスト修正部は前記第2のテキストに対する修正を受け付け、前記受け付けた修正に基づいて前記薬剤検索用辞書に追加学習を実行させる請求項9から12のいずれか1項に記載の識別支援システム。
- 前記識別支援サーバの前記薬剤データベースにおいて、前記外観情報は前記薬剤の刻印情報及び/または印字情報と、形状情報と、色彩情報と、のうち少なくとも一つを含む請求項9から13のいずれか1項に記載の識別支援システム。
- 前記識別支援クライアントにおいて、前記出力部は前記候補薬剤の中から選択された薬剤についての前記識別情報をファイルとして出力する請求項9から14のいずれか1項に記載の識別支援システム。
- 前記識別支援サーバにおいて、前記薬剤データベースは前記薬剤の前記識別情報と前記薬剤の画像とを関連付けて記憶し、
前記識別支援クライアントにおいて、前記出力部は前記候補薬剤についての前記画像を前記識別情報と関連付けて表示装置に出力する請求項9から15のいずれか1項に記載の識別支援システム。 - 薬剤のコード及び/または名称を含む識別情報と、前記薬剤の外観情報と、がテキスト情報として関連付けて記憶された薬剤データベースと、
薬剤についての第2のテキストを示す情報を識別支援クライアントから受信するサーバ側受信部と、
前記第2のテキストをキーワードとして前記薬剤データベースを検索して、前記第2のテキストが示す薬剤の候補である候補薬剤について前記識別情報を取得する検索部と、
前記取得した前記識別情報を前記識別支援クライアントに送信するサーバ側送信部と、
を備える識別支援サーバであって、
前記検索部は、前記第2のテキストを前記キーワードとした部分一致検索を行い、前記部分一致検索の結果に応じてあいまい検索を行い、
前記検索部は、前記あいまい検索では前記第2のテキストと、前記薬剤データベースに記憶された前記テキスト情報に含まれるテキストである第3のテキストと、の類似度を算出し、前記類似度がしきい値以上である前記第3のテキストに対応する薬剤を前記候補薬剤とし、
前記検索部は、前記第3のテキストから前記第2のテキストと同じ長さの文字列を抜き出して前記類似度を算出する識別支援サーバ。 - 入力された音声を認識して第1のテキストとして出力する音声認識工程と、
薬剤の識別に用いられる表現を学習させた薬剤検索用辞書を参照して前記第1のテキストを修正して、第2のテキストを生成するテキスト修正工程と、
前記第2のテキストをキーワードとして、薬剤のコード及び/または名称を含む識別情報と、前記薬剤の外観情報と、が関連付けてテキスト情報として記憶された薬剤データベースを検索して、前記第2のテキストが示す薬剤の候補である候補薬剤について前記識別情報を取得する検索工程と、
前記候補薬剤についての前記識別情報を出力する出力工程と、
を含むコンピュータによって実行する識別支援方法であって、
前記検索工程では、前記第2のテキストを前記キーワードとした部分一致検索を行い、前記部分一致検索の結果に応じてあいまい検索を行い、
前記検索工程では、前記あいまい検索では前記第2のテキストと、前記テキスト情報に含まれるテキストである第3のテキストと、の類似度を算出し、前記類似度がしきい値以上である前記第3のテキストに対応する薬剤を前記候補薬剤とし、
前記検索工程では、前記第3のテキストから前記第2のテキストと同じ長さの文字列を抜き出して前記類似度を算出する、識別支援方法。 - 薬剤についての第2のテキストを識別支援クライアントから受信する工程と、
前記第2のテキストをキーワードとして、薬剤のコード及び/または名称を含む識別情報と、前記薬剤の外観情報と、がテキスト情報として関連付けて記憶された薬剤データベースを検索して、前記第2のテキストが示す薬剤の候補である候補薬剤について前記識別情報を取得する工程と、
前記取得した前記識別情報を前記識別支援クライアントに送信する工程と、
をコンピュータによって実行する識別支援方法であって、
前記検索において、前記識別支援クライアントから受信した前記第2のテキストを前記キーワードとした部分一致検索を行い、前記部分一致検索の結果に応じてあいまい検索を行い、
前記あいまい検索では前記第2のテキストと、前記薬剤データベースに記憶された前記テキスト情報に含まれるテキストである第3のテキストと、の類似度を算出し、前記類似度がしきい値以上である前記第3のテキストに対応する薬剤を前記候補薬剤とし、
前記類似度は、前記第3のテキストから前記第2のテキストと同じ長さの文字列を抜き出して算出される、識別支援方法。
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