JP7287659B2

JP7287659B2 - 照合支援装置、照合支援方法、プログラム、および記録媒体

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Publication number: JP7287659B2
Application number: JP2019093730A
Authority: JP
Inventors: 孝和後藤
Original assignee: NEC Solution Innovators Ltd
Current assignee: NEC Solution Innovators Ltd
Priority date: 2019-05-17
Filing date: 2019-05-17
Publication date: 2023-06-06
Anticipated expiration: 2039-05-17
Also published as: JP2020187698A

Description

本発明は、照合支援装置、照合支援方法、プログラム、および記録媒体に関する。

一般的に、血液等のサンプル（被検体）は、例えば、検体ラベルを張り付けた検体容器によって管理されている。一般的に、検体ラベルは、被検体の種類等を識別するため、名前、生年月日、バーコード及びＩＤ（identification）等の識別情報が付与される（例えば、特許文献１等）。

特開２００６－１０６４５５号公報

しかしながら、前記識別情報の付与は、例えば、前記被検体を検査する作業者が検体ラベルに記載されている情報を基に、手作業で行っている。また、前記識別情報は、作業者側が管理している情報であり、前記識別情報から、例えば、病院及び検査機関等の施設が所有する被検体リストと照合できるとは限らない。そのため、被検体と対応していない識別情報が付与されたり、識別情報の重複が生じる等のヒューマンエラーが生じる可能性がある。

そこで、本発明は、例えば、識別情報の付け間違いを防止可能な照合支援装置、照合支援方法、プログラム、および記録媒体の提供を目的とする。

前記目的を達成するために、本発明の照合支援装置は、
記憶部、取得部、照合部、算出部、及び、判定部を含み、
前記記憶部は、被検体毎に識別情報を付した被検体リストを記憶し、
前記取得部は、テキストデータを取得し、
前記照合部は、２種類以上の前記テキストデータと前記被検体リストとを照合し、
前記算出部は、前記照合に基づき、前記テキストデータ毎の信頼度を算出し、
前記判定部は、前記信頼度が閾値を超え、且つ、最も高い信頼度を算出した前記テキストデータと対応する前記識別情報を、適正の識別情報と判定する、装置である。

本発明の照合支援方法は、
取得工程、照合工程、算出工程、及び、判定工程を含み、
前記取得工程は、テキストデータを取得し、
前記照合工程は、２種類以上の前記テキストデータと被検体毎に識別情報を付した被検体リストとを照合し、
前記算出工程は、前記照合に基づき、前記テキストデータ毎の信頼度を算出し、
前記判定工程は、前記信頼度が閾値を超え、且つ、最も高い信頼度を算出した前記テキストデータと対応する前記識別情報を、適正の識別情報と判定する、方法である。

本発明によれば、例えば、識別情報の付け間違いを防止することができる。

図１は、実施形態１の照合支援装置の一例の構成を示すブロック図である。図２は、実施形態１の照合支援装置のハードウエア構成の一例を示すブロック図である。図３は、実施形態１の照合支援装置における処理の一例を示すフローチャートである。図４は、実施形態２において、テキストデータとして氏名及びＩＤを用いる一例を示す模式図である。図５は、実施形態５の照合支援装置の一例の構成を示すブロック図である。

本発明の照合支援装置において、前記算出部は、前記テキストデータに含まれる総文字数に対し、前記照合により一致した文字数の割合で前記信頼度を算出する、という態様であってもよい。

本発明の照合支援装置において、前記照合部は、前記テキストデータの先頭から後尾に向かって、文字毎に照合する、という態様であってもよい。

本発明の照合支援装置において、前記照合部は、予め定めた文字単位毎に照合する、という態様であってもよい。

本発明の照合支援装置において、前記取得部は、さらに、画像取得部と変換部とを含み、前記画像取得部は、被検体情報が含まれる画像データを取得し、前記変換部は、前記画像取得部により得られた画像データを光学式文字認識処理によりテキストデータに変換する、という態様であってもよい。

本発明の照合支援装置は、さらに、出力部を含み、前記出力部は、前記適正の識別情報を出力する、という態様であってもよい。

本発明の照合支援装置において、前記出力部は、前記適正の識別情報を、前記適正の識別情報に対する固有のコードとして出力する、という態様であってもよい。

本発明の照合支援方法において、前記算出工程は、前記テキストデータに含まれる総文字数に対し、前記照合により一致した文字数の割合で前記信頼度を算出する、という態様であってもよい。

本発明の照合支援方法において、前記照合工程は、前記テキストデータの先頭から後尾に向かって、文字毎に照合する、という態様であってもよい。

本発明の照合支援方法において、前記照合工程は、予め定めた文字単位毎に照合する、という態様であってもよい。

本発明の照合支援方法において、前記取得工程は、さらに、画像取得工程と変換工程とを含み、前記画像読取工程は、被検体情報が含まれる画像データを取得し、前記変換工程は、前記画像取得工程により得られた画像データを光学式文字認識処理によりテキストデータに変換する、という態様であってもよい。

本発明の照合支援方法は、さらに、出力工程を含み、前記出力工程は、前記適正の識別情報を出力する、という態様であってもよい。

本発明の照合支援方法において、前記出力工程は、前記適正の識別情報を、前記適正の識別情報に対する固有のコードとして出力する、という態様であってもよい。

本発明のプログラムは、本発明の照合支援方法をコンピュータ上で実行可能なプログラムである。

本発明の記録媒体は、本発明のプログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。

本発明の実施形態について説明する。なお、本発明は、以下の実施形態には限定されない。なお、以下の各図において、同一部分には、同一符号を付している。また、各実施形態の説明は、特に言及がない限り、互いの説明を援用できる。さらに、各実施形態の構成は、特に言及がない限り、組合せ可能である。

［実施形態１］
図１は、本実施形態の照合支援装置１の一例の構成を示すブロック図である。図１に示すように、本装置１は、記憶部１１、取得部１２、照合部１３、算出部１４、及び、判定部１５を含む。また、後述するように、本装置１において取得部１２は、さらに、画像取得部１６と変換部１７とを含んでもよい。

本装置１は、例えば、前記各部を含む１つの装置でもよいし、前記各部が、通信回線網を介して接続可能な装置でもよい。前記通信回線網は、特に制限されず、公知のネットワークを使用でき、例えば、有線でも無線でもよい。前記通信回線網は、例えば、インターネット回線、電話回線、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷｉＦｉ（Wireless Fidelity）等があげられる。本装置１は、例えば、システムとしてサーバに組み込まれていてもよい。また、本装置１は、例えば、本発明のプログラムがインストールされたパーソナルコンピュータ（ＰＣ）であってもよい。

図２に、本装置１のハードウエア構成のブロック図を例示する。本装置１は、例えば、中央演算装置（ＣＰＵ、ＧＰＵ等）１０１、メモリ１０２、バス１０３、記憶装置１０４、入力装置１０５、表示装置（ディスプレイ）１０６、通信デバイス１０７等を有する。本装置１の各部は、それぞれのインタフェース（Ｉ／Ｆ）により、バス１０３を介して相互に接続されている。

中央演算装置（中央処理装置）１０１は、本装置１の全体の制御を担う。本装置１において、中央演算装置１０１により、例えば、本発明のプログラムやその他のプログラムが実行され、また、各種情報の読み込みや書き込みが行われる。具体的には、例えば、中央演算装置１０１が、取得部１２、照合部１３、算出部１４、判定部１５として機能する。

バス１０３は、例えば、外部機器とも接続できる。前記外部機器は、例えば、カメラ等の撮像装置、外部記憶装置（外部データベース等）、プリンター等があげられる。本装置１は、例えば、バス１０３に接続された通信デバイス１０７により、外部ネットワーク（通信回線網）に接続でき、外部ネットワークを介して、他の装置又は機器と接続することもできる。他の装置としては、例えば、管理者の端末（ＰＣ、サーバ、スマートフォン、タブレット等）がある。

本装置１において、メモリ１０２及び記憶装置１０４は、管理者からのアクセス情報及びログ情報、並びに、外部データベース（図示せず）から取得した情報を記憶することも可能である。

本装置１において、取得部１２は、例えば、入力装置１０５を使用して、後述するテキストデータを取得する。または、取得部１２は、例えば、通信デバイス１０７により外部ネットワークを介して、後述するテキストデータを取得してもよい。前記外部ネットワークとしては、インターネット回線、ＷＷＷ（ＷｏｒｌｄＷｉｄｅＷｅｂ）、電話回線、ＬＡＮ（ＬｏｃａｌＡｒｅａＮｅｔｗｏｒｋ）、ＤＴＮ（ＤｅｌａｙＴｏｌｅｒａｎｔＮｅｔｗｏｒｋｉｎｇ）等がある。通信デバイス１０７による通信は、有線でも無線でもよい。無線通信としては、ＷｉＦｉ（ＷｉｒｅｌｅｓｓＦｉｄｅｌｉｔｙ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等が挙げられる。無線通信としては、各装置が直接通信する形態（ＡｄＨｏｃ通信）、アクセスポイントを介した間接通信のいずれであってもよい。

メモリ１０２は、例えば、メインメモリを含み、前記メインメモリは、主記憶装置ともいう。中央演算装置１０１が処理を行う際には、例えば、後述する記憶装置１０４に記憶されている本発明のプログラム等の種々の動作プログラムを、メモリ１０２が読み込み、中央演算装置１０１は、メモリ１０２からデータを受け取って、プログラムを実行する。前記メインメモリは、例えば、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）である。メモリ１０２は、例えば、さらに、ＲＯＭ（読み出し専用メモリ）を含む。

記憶装置１０４は、例えば、前記メインメモリ（主記憶装置）に対して、いわゆる補助記憶装置ともいう。前述のように、記憶装置１０４には、本発明のプログラムを含む動作プログラムが格納されている。記憶装置１０４は、例えば、記憶媒体と、前記記憶媒体に読み書きするドライブとを含む。前記記憶媒体は、特に制限されず、例えば、内蔵型でも外付け型でもよく、ＨＤ（ハードディスク）、ＦＤ（フロッピー（登録商標）ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－ＲＷ、ＭＯ、ＤＶＤ、フラッシュメモリー、メモリーカード等が挙げられ、前記ドライブは、特に制限されない。記憶装置１０４は、例えば、記憶媒体とドライブとが一体化されたハードディスクドライブ（ＨＤＤ）であってもよい。記憶装置１０４は、例えば、記憶部１１として機能する。

本装置１は、例えば、さらに、入力装置１０５、ディスプレイ１０６を有する。入力装置１０５は、例えば、タッチパネル、キーボード、マウス等である。ディスプレイ１０６は、例えば、ＬＥＤディスプレイ、液晶ディスプレイ等が挙げられる。

記憶部１１は、被検体毎に識別情報を付した被検体リストを記憶する。前記被検体の種類は、特に制限されず、例えば、血液、唾液、組織及び細胞等の生体組織、尿等の排出物等が挙げられる。前記被検体は、例えば、ヒトから採取してもよいし、その他の生物（動物、植物、及び微生物等）から採取してもよい。前記識別情報は、例えば、ＩＤ（identification）、バーコード等が挙げられる。前記被検体リストは、特に制限されず、例えば、病院及び検査機関等の施設が所有する被検体リスト等が挙げられる。

取得部１２は、テキストデータを取得する。取得部１２は、例えば、前述のように、入力装置１０５または通信デバイス１０７を使用することで、検体ラベル等の前記テキストデータを取得してもよい。前記検体ラベルには、例えば、前記被検体の採取対象である患者の氏名（氏及び名）、被検体の種類、採取年月日、患者ＩＤ等の情報が記載されている。本装置１は、後述するように２種類以上の前記テキストデータを使用するため、例えば、取得する前記テキストデータの一部が不明であっても、後述する照合が可能である。また、取得部１２は、例えば、前記テキストデータを画像データから取得してもよい。この場合、取得部１２は、図１に示すように、さらに、画像取得部１６と変換部１７とを含んでもよい。

画像取得部１６は、被検体情報が含まれる画像データを取得する。前記被検体情報は、例えば、血液、唾液、組織及び細胞等の生体組織、尿等の排出物等が挙げられる。画像取得部１６は、例えば、カメラ等の撮像装置を使用し、前記画像データを取得してもよいし、前述と同様に、通信デバイス１０７により外部ネットワークを介して、前記画像データを取得してもよい。

変換部１７は、画像取得部１６により得られた画像データを光学式文字認識処理によりテキストデータに変換する。前記光学式文字認識処理は、特に制限されず、公知の技術を使用することができる。

照合部１３は、２種類以上の前記テキストデータと前記被検体リストとを照合する。前記照合は、特に制限されず、例えば、総当たりで、文字の照合を行ってもよいし、前記テキストデータの先頭から後尾に向かって、文字毎に照合してもよい。前記文字毎は、特に制限されないが、好ましくは、１文字毎である。また、照合部１３は、予め定めた文字単位毎に照合してもよい。前記文字単位とは、例えば、生年月日における「年」、「月」、及び「日」等の単位である。すなわち、取得した前記テキストデータにおける生年月日の年を示す４桁の数字を１単位として、前記被検体リストにおける生年月日の年を示す１単位（４桁の数字）とを照合する。具体的には、実施形態４において説明する。

算出部１４は、前記照合に基づき、前記テキストデータ毎の信頼度を算出する。前記信頼度とは、前記テキストデータと前記被検体リストとの一致性を示す割合である。具体的に、算出部１４は、例えば、前記テキストデータに含まれる総文字数に対し、前記照合により一致した文字数の割合で前記信頼度を算出してもよい。すなわち、前記一致した文字数の割合が高いほど、前記信頼度は高くなる。

判定部１５は、前記信頼度が閾値を超え、且つ、最も高い信頼度を算出した前記テキストデータと対応する前記識別情報を、適正の識別情報と判定する。前記閾値は、特に制限されず、任意に設定できる。

つぎに、本実施形態の照合支援方法の一例を、図３のフローチャートに基づき説明する。本実施形態の照合支援方法は、例えば、図１の照合支援装置１を用いて、次のように実施する。なお、本実施形態の照合支援方法は、図１の照合支援装置１の使用には限定されない。

まず、取得部１２により、テキストデータを取得する（Ｓ１）。前記取得の形式は、特に制限されず、例えば、前述のように、入力装置１０５または通信デバイス１０７を使用して取得してもよい。また、前述のように、画像取得部１６により、被検体情報が含まれる画像データを取得し、変換部１７により、前記取得した画像データを光学式文字認識処理によりテキストデータに変換してもよい。前記光学式文字認識処理は、例えば、公知の技術を使用してもよい。

つぎに、照合部１３により、２種類以上の前記テキストデータと被検体毎に識別情報を付した被検体リストとを照合する（Ｓ２）。前記照合は、例えば、総当たりで、文字の照合を行ってもよいし、前記テキストデータの先頭から後尾に向かって、１文字毎等の文字毎に照合してもよい。また、予め定めた文字単位毎に照合してもよい。前記文字単位とは、例えば、前述と同様である。

つぎに、算出部１４により、前記照合に基づき、前記テキストデータ毎の信頼度を算出する（Ｓ３）。前記信頼度は、例えば、前記テキストデータに含まれる総文字数に対し、前記照合により一致した文字数の割合で算出してもよい。

つぎに、判定部１５により、前記信頼度が閾値を超えているか否かを判定する（Ｓ４）。前記閾値を超えている場合（ＹＥＳ）、最も高い信頼度を算出した前記テキストデータと対応する前記識別情報を、適正の識別情報と判定し（Ｓ５）、終了する（ＥＮＤ）。一方で、前記閾値を超えていない場合（ＮＯ）は、例えば、適正の識別情報と判定せず、終了する（ＥＮＤ）。前記工程（Ｓ５）は、前記工程（Ｓ４）の前に実行してもよい。

本発明によれば、２種類以上の前記テキストデータを使用するため、例えば、信頼度の高い照合が可能となり、識別情報の付け間違いを防止できる。また、本発明によれば、２種類以上の前記テキストデータを使用するため、例えば、前記テキストデータの一部が、血液等の汚れにより、不明であっても、適正の識別情報の判定が可能である。さらに、前記光学式文字認識処理を行う場合、カメラ等の撮像装置の性能及び前記光学式文字認識処理の性能が高度でなくとも、適正の識別情報の判定が可能である。また、本発明によれば、前記識別情報から、例えば、病院及び検査機関等の施設が所有する被検体リストと照合可能であるため、被検体と対応していない識別情報が付与されたり、識別情報の重複が生じる等のヒューマンエラーが生じる可能性を抑制することができる。

［実施形態２］
図４に基づき、前記テキストデータとして、氏名とＩＤとを用いる場合を例に挙げて説明する。図４（Ａ）は、取得部１２により取得したテキストデータの一例であり、図４（Ｂ）は、前記被検体リストの一例である。なお、図４（Ａ）において、前記テキストデータとして、患者から採取した検体に対応する検体ラベルを示すが、例示であって、これには限定されない。また、図４（Ａ）及び図４（Ｂ）に示す各項目は、例示であって、これには限定されない。図４（Ａ）において、〇で示す箇所は、例えば、汚れや撮像装置の性能等により、不明な文字である。

照合部１３は、例えば、図４（Ａ）に示す前記テキストデータとして、氏名である「〇本太郎」及び患者ＩＤである「１２３４５６７８〇」を用いて、図４（Ｂ）に示す前記被検体リストと照合する。照合部１３が、例えば、総当たりで、文字の照合を実行すると、「〇本太郎」と前記被検体リストの「日本太郎」とは、４文字中３文字が一致する。同様にして、「１２３４５６７８〇」と前記被検体リストにおける「日本太郎」のリストＩＤ「１２３４５６７８９」との照合結果は、９文字中８文字が一致する。そして、算出部１４により、信頼度を算出する。前記信頼度は、例えば、以下のようにして算出できる。

［（一致した文字数の合計）／（照合文字数の合計）］×１００＝信頼度（％）

上記式に当てはめると、一致した文字数の合計は、「〇本太郎」及び「日本太郎」において一致した文字数（３文字）と、「１２３４５６７８〇」及び「１２３４５６７８９」において一致した文字数（８文字）を足して、１１文字となる。また、照合文字数の合計は、氏名の４文字とＩＤの９文字を足して、１３文字となる。すなわち、信頼度は、約８５％となる。

同様にして、前記被検体リストの他の氏名及びＩＤとの信頼度を算出した結果を、下記表１に示す。本実施形態において、例えば、前記閾値を７５％以上とすると、判定部１５は、信頼度が７５％以上であり、且つ、最も高い信頼度を算出した「日本太郎」のリストＩＤ「１２３４５６７８９」を適正のＩＤ（すなわち、適正の識別情報）として判定する。なお、本実施形態において、氏名を氏と名に分けずに照合したが、氏及び名は、分けて照合してもよい。前記氏名は、例えば、氏及び名の間にスペースを入れることで分けてもよいし、それぞれの項目を作成してもよい。

［実施形態３］
図４に基づき、照合部１３が、前記テキストデータの先頭から後尾に向かって、１文字毎に照合する例を説明する。なお、本実施形態では、１文字毎としたが、これに限られず、任意に設定できる。

本実施形態は、前記テキストデータとして、氏名の氏及び名を用いる場合を例に挙げて説明する。例えば、前記テキストデータの氏「〇本」及び名「太郎」と前記被検体リストの氏「日本」及び名「太郎」との照合は、以下のようになる。まず、前記テキストデータの氏の先頭の文字は、不明であり、前記被検体リストの氏の先頭の文字は、「日」であるため、例えば、不一致とする。一方で、２文字目は、両者とも「本」であるため、一致とする。同様に、名の１文字目（太）及び２文字目（郎）も一致となる。つぎに、実施形態２と同様にして、信頼度を算出する。すなわち、一致した文字数の合計（３文字）を照合文字数の合計（４文字）で割ると、前記照合の信頼度は、７５％となる。

一方で、前記テキストデータの「〇本太郎」と前記被検体リストの「日本一太郎」との照合は、以下のようになる。１文字目及び２文字目の照合の結果は、前述と同様である。一方で、３文字目は、前記テキストデータが「太」であり、前記被検体リストが「一」であるため、例えば、不一致とする。同様にして、４文字目（郎と太）も不一致となる。また、５文字目は、前記テキストデータにおいて存在せず、必然的に、不一致となる。この場合、一致した文字数の合計は、氏の１文字だけとなる。また、照合文字数の合計は、氏の２文字及び名の３文字を足して、５文字となる。したがって、前記照合の信頼度は、２０％となる。

同様にして、前記被検体リストの他の氏と名との信頼度を算出した結果を、下記表２に示す。本実施形態において、例えば、前記閾値を７０％以上とすると、判定部１５は、前述と同様に、信頼度が７０％以上であり、且つ、最も高い信頼度を算出した「日本太郎」と対応するリストＩＤを適正のＩＤ（すなわち、適正の識別情報）と判定する。

［実施形態４］
図４に基づき、照合部１３が、予め定めた文字単位毎に照合する例を説明する。なお、本実施形態では、前記文字単位を、生年月日の年ならば４桁、月及び日ならば２桁としたが、これに限られず、任意に設定できる。

本実施形態は、前記テキストデータとして、生年月日及びＩＤを用いる場合を例に挙げて説明する。例えば、前記テキストデータの生年月日「１９９〇年０５月０８日」及び患者ＩＤ「１２３４５６７８〇」と前記被検体リストの生年月日「１９９４年０５月０８日」及びリストＩＤ「１２３４５６７８９」との照合は、以下のようになる。まず、前記テキストデータの生年月日において、年は不明（「１９９〇」）であり、前記被検体リストの生年月日において、年は「１９９４」であるため、例えば、不一致とする。一方で、生年月日の月は、両者とも「０５」であるため、一致とする。同様に、生年月日の日（「０８」）も一致となる。仮に、前記テキストデータの生年月日の月が「５」であれば、前記文字単位を満たさず、例えば、照合不可となる。一方で、前記テキストデータの患者ＩＤ「１２３４５６７８〇」と前記被検体リストのリストＩＤ「１２３４５６７８９」との照合は、例えば、実施形態２と同様である。あとは、実施形態２及び３と同様にして、信頼度を算出する。すなわち、一致した文字数（すなわち、文字単位）の合計は、生年月日の月及び日の各１つずつと、ＩＤの８文字を足して、１０文字となる。また、照合文字数の合計は、生年月日の年、月、及び日の３つと、ＩＤの９文字を足して、１２文字となる。したがって、前記照合の信頼度は、約８３％となる。

同様にして、前記被検体リストの他の生年月日とＩＤとの信頼度を算出した結果を、下記表３に示す。本実施形態において、例えば、前記閾値を８０％以上とすると、判定部１５は、前述と同様に、信頼度が８０％以上であり、且つ、最も高い信頼度を算出した生年月日「１９９４年０５月０８日」と対応するリストＩＤを適正のＩＤ（すなわち、適正の識別情報）と判定する。

［実施形態５］
本実施形態は、照合支援装置１が、前記適正の識別情報を出力する形態である。

図５は、本実施形態の照合支援装置１の一例の構成を示すブロック図である。図５に示すように、本実施形態において、照合支援装置１が、さらに、出力部１８を含むことを除き、前記各実施形態の照合支援装置１と同様である。特に示さない限り、本実施形態は、前記各実施形態の記載を援用できる。

出力部１８は、前記適正の識別情報を出力する。本装置１において、出力部１８は、例えば、表示装置１０６に、前記適正の識別情報を表示してもよいし、プリンター（図示せず）に出力して、印刷してもよい。前記印刷は、例えば、シールに印刷してもよい。前記シールに印刷することで、例えば、前記適正の識別情報を、検体ラベルに張り付けることができる。又は、出力部１８は、例えば、通信デバイス１０７及び外部ネットワークを介して、前記適正の識別情報を、本装置１外の装置に送信して出力してもよい。

出力部１８は、例えば、前記適正の識別情報を、前記適正の識別情報に対する固有のコードとして出力してもよい。前記コードは、特に制限されず、例えば、バーコード、２次元コード等が挙げられる。

本実施形態における照合支援方法は、図３に示す前記工程（Ｓ５）のあとに、さらに、出力部１８により、前記適正の識別情報を出力する。前記適正の識別情報は、例えば、前述のように、前記適正の識別情報に対する固有のコードとして出力してもよい。

本実施形態によれば、例えば、前記各実施形態と同様に、識別情報の付け間違いを防止することができる。

［実施形態６］
本実施形態のプログラムは、前記各実施形態の照合支援方法を、コンピュータ上で実行可能なプログラムである。また、本実施形態のプログラムは、例えば、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されていてもよい。前記記録媒体としては、特に限定されず、例えば、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ハードディスク（ＨＤ）、光ディスク等が挙げられる。

以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は、上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

＜付記＞
上記の実施形態の一部または全部は、以下の付記のように記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）
記憶部、取得部、照合部、算出部、及び、判定部を含み、
前記記憶部は、被検体毎に識別情報を付した被検体リストを記憶し、
前記取得部は、テキストデータを取得し、
前記照合部は、２種類以上の前記テキストデータと前記被検体リストとを照合し、
前記算出部は、前記照合に基づき、前記テキストデータ毎の信頼度を算出し、
前記判定部は、前記信頼度が閾値を超え、且つ、最も高い信頼度を算出した前記テキストデータと対応する前記識別情報を、適正の識別情報と判定する、
照合支援装置。
（付記２）
前記算出部は、前記テキストデータに含まれる総文字数に対し、前記照合により一致した文字数の割合で前記信頼度を算出する、付記１記載の照合支援装置。
（付記３）
前記照合部は、前記テキストデータの先頭から後尾に向かって、文字毎に照合する、付記１または２記載の照合支援装置。
（付記４）
前記照合部は、予め定めた文字単位毎に照合する、付記１から３のいずれかに記載の照合支援装置。
（付記５）
前記取得部は、さらに、画像取得部と変換部とを含み、
前記画像取得部は、被検体情報が含まれる画像データを取得し、
前記変換部は、前記画像取得部により得られた画像データを光学式文字認識処理によりテキストデータに変換する、付記１から４のいずれかに記載の照合支援装置。
（付記６）
さらに、出力部を含み、
前記出力部は、前記適正の識別情報を出力する、付記１から５のいずれかに記載の照合支援装置。
（付記７）
前記出力部は、前記適正の識別情報を、前記適正の識別情報に対する固有のコードとして出力する、付記６記載の照合支援装置。
（付記８）
取得工程、照合工程、算出工程、及び、判定工程を含み、
前記取得工程は、テキストデータを取得し、
前記照合工程は、２種類以上の前記テキストデータと被検体毎に識別情報を付した被検体リストとを照合し、
前記算出工程は、前記照合に基づき、前記テキストデータ毎の信頼度を算出し、
前記判定工程は、前記信頼度が閾値を超え、且つ、最も高い信頼度を算出した前記テキストデータと対応する前記識別情報を、適正の識別情報と判定する、
照合支援方法。
（付記９）
前記算出工程は、前記テキストデータに含まれる総文字数に対し、前記照合により一致した文字数の割合で前記信頼度を算出する、付記８記載の照合支援方法。
（付記１０）
前記照合工程は、前記テキストデータの先頭から後尾に向かって、文字毎に照合する、付記８または９記載の照合支援方法。
（付記１１）
前記照合工程は、予め定めた文字単位毎に照合する、付記８から１０のいずれかに記載の照合支援方法。
（付記１２）
前記取得工程は、さらに、画像取得工程と変換工程とを含み、
前記画像取得工程は、被検体情報が含まれる画像データを取得し、
前記変換工程は、前記画像取得工程により得られた画像データを光学式文字認識処理によりテキストデータに変換する、付記８から１１のいずれかに記載の照合支援方法。
（付記１３）
さらに、出力工程を含み、
前記出力工程は、前記適正の識別情報を出力する、付記８から１２のいずれかに記載の照合支援方法。
（付記１４）
前記出力工程は、前記適正の識別情報を、前記適正の識別情報に対する固有のコードとして出力する、付記１３記載の照合支援方法。
（付記１５）
付記８から１４のいずれかに記載の方法をコンピュータ上で実行可能なプログラム。
（付記１６）
付記１５記載のプログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

本発明によれば、例えば、識別情報の付け間違いを防止することができる。このため、本発明は、例えば、病院及び検査機関等の施設において、検体ラベルが血液等により汚れている場合に、バーコード等の識別情報を付与することに、特に有用である。

１照合支援装置
１１記憶部
１２取得部
１３照合部
１４算出部
１５判定部
１６画像取得部
１７変換部
１８出力部
１０１中央演算装置
１０２メモリ
１０３バス
１０４記憶装置
１０５入力装置
１０６表示装置
１０７通信デバイス

Claims

記憶部、取得部、照合部、算出部、及び、判定部を含み、
前記記憶部は、被検体毎に識別情報を付した被検体リストを記憶し、
前記取得部は、テキストデータを取得し、
前記照合部は、２種類以上の前記テキストデータと前記被検体リストとを照合し、
前記算出部は、前記照合に基づき、前記テキストデータ毎の信頼度を算出し、
前記判定部は、前記信頼度が閾値を超え、且つ、最も高い信頼度を算出した前記テキストデータと対応する前記識別情報を、適正の識別情報と判定する、
照合支援装置。
前記算出部は、前記テキストデータに含まれる総文字数に対し、前記照合により一致した文字数の割合で前記信頼度を算出する、請求項１記載の照合支援装置。
前記照合部は、前記テキストデータの先頭から後尾に向かって、文字毎に照合する、請求項１または２記載の照合支援装置。
前記照合部は、予め定めた文字単位毎に照合する、請求項１から３のいずれか一項に記載の照合支援装置。
前記取得部は、さらに、画像取得部と変換部とを含み、
前記画像取得部は、被検体情報が含まれる画像データを取得し、
前記変換部は、前記画像取得部により得られた画像データを光学式文字認識処理によりテキストデータに変換する、請求項１から４のいずれか一項に記載の照合支援装置。
さらに、出力部を含み、
前記出力部は、前記適正の識別情報を出力する、請求項１から５のいずれか一項に記載の照合支援装置。
前記出力部は、前記適正の識別情報を、前記適正の識別情報に対する固有のコードとして出力する、請求項６記載の照合支援装置。
取得工程、照合工程、算出工程、及び、判定工程を含み、
前記取得工程は、テキストデータを取得し、
前記照合工程は、２種類以上の前記テキストデータと被検体毎に識別情報を付した被検体リストとを照合し、
前記算出工程は、前記照合に基づき、前記テキストデータ毎の信頼度を算出し、
前記判定工程は、前記信頼度が閾値を超え、且つ、最も高い信頼度を算出した前記テキストデータと対応する前記識別情報を、適正の識別情報と判定する、
照合支援方法。
請求項８記載の方法をコンピュータ上で実行可能なプログラム。
請求項９記載のプログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。