JP7344424B1 - 医療・療法システム及びそれを実行する方法 - Google Patents
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Abstract
情報処理端末及び情報処理ネットワークシステムによる診断・治療・予防等を行う医療システム及び当該システムを用いた方法であって、全ての診療科における医師、医療機関が適用可能であり、患者の疾病及び／又は生物心理社会的要因を推定する機能を有するシステム及びそれを実行する方法の提供。本発明のシステム（１００）は、総合診療受付としての機能を有するブロック（２０）を有し、当該ブロック（２０）は、入力された病状や主訴にタグ付けされた（対応した）診断横断的指標及び／又は疾患特異的指標を（初回指標として）選択する機能と、選択された指標（初回指標）を患者側に提示する機能を有する指標選択ブロック（１０Ｂ）と、前記選択された指標（初回指標）及びそれに対する（患者の）回答から患者の病状や主訴等に対応する疾病（候補疾病）を決定し（疾病を推定し）、決定された疾病（候補疾病）に対応する治療用アプリを選択する機能を有する疾病推定ブロック（１０Ｃ）を有する。
Description
本発明は、情報処理端末（例えばスマートフォン）及び情報処理ネットワークシステム（例えばインターネット）を介して、医者と患者が直接面会することなく診断・治療・予防・再発防止・早期発見・合併している疾病の発見等を行うための医療技術に関する。
近年、情報処理端末及び情報処理ネットワークシステムを介して、医者と患者が直接面会することなく治療を行うための技術（いわゆる「医療用アプリ」）が開発されている（例えば、特許文献１、特許文献２）。
そのような技術では、医療施設へ通うのが困難な過疎地や遠隔地に居住する患者の治療が可能である。また、プライバシーの関係で「治療を行っている」という事実を出来る限り秘匿したいという要請を有し、専門医師或いは専門家による治療を望まない患者であっても受診率を向上することが可能である。
従来技術（例えば特許文献１、２）に係るシステムでは、疾患を特定し、当該疾患に特徴的な症状の有無に注目しており、全ての患者に対して同一の治療を行うことが基本であるが、治療が上手くいかない患者に対しては手詰まりとなる可能性が高い。
ＣＢＴ（認知行動療法）は、身体疾患および精神疾患への汎用性が高く、その治療効果が注目されている。ＣＢＴ、特にプロセスベースドＣＢＴ（プロセスに基づく認知行動療法）では、当該疾患に特徴的な症状の有無のみに着目するのではなく、心理社会的問題、生活適応やストレス等の様々な疾患に共通している要因に基づいて患者を理解していくことが重要である。そのためには、日常生活下データを活用しながら、心理社会的問題、生活適応やストレス等に対して、患者がどの程度適応的に行動できているのか、或いは非適応的に行動しているのかを評定（アセスメント）すること、さらには当該疾患に特徴的な症状に対しても、患者がどの程度適応的に行動できているのか、或いは非適応的に行動しているのかを評定することが不可欠である。上記のような個別の評定に基づくことで、その患者に最適な治療を実施することが可能となるが、従来技術（例えば特許文献１、２）では、係る評定は行われていない。
また、ストレスや不安と関係している疾患は全ての診療科（皮膚科、歯科、耳鼻咽喉科、整形外科、内科、ペインクリニック科、神経内科、眼科等）と関係しており、認知行動療法の適用が治療に効果的な疾患も数多く存在する。
しかし、従来の医療用アプリは、対象とする疾病及びそれを取り扱う診療科が限定されており、疾患を特定し、当該疾患に特徴的な症状の有無に注目している。そのため、心理療法、特に認知行動療法に基づく医療用アプリが心因性疾患や心身症の治療に効果的であっても、その様な医療用アプリは、心理療法に関係する診療科以外では患者が実行する機会は少ない。
さらに、治療において患者の疾病を推定することは非常に重要であるが、既存の医療用のシステムはその様な機能は具備していない。
そして、診療科に関係なく、全ての医師、医療機関が利用可能であり、心理療法、特に認知行動療法を利用して疾病を推定する機能を有する総合診療ブロックを有するシステムは未だに提案されていない。
そのような技術では、医療施設へ通うのが困難な過疎地や遠隔地に居住する患者の治療が可能である。また、プライバシーの関係で「治療を行っている」という事実を出来る限り秘匿したいという要請を有し、専門医師或いは専門家による治療を望まない患者であっても受診率を向上することが可能である。
従来技術（例えば特許文献１、２）に係るシステムでは、疾患を特定し、当該疾患に特徴的な症状の有無に注目しており、全ての患者に対して同一の治療を行うことが基本であるが、治療が上手くいかない患者に対しては手詰まりとなる可能性が高い。
ＣＢＴ（認知行動療法）は、身体疾患および精神疾患への汎用性が高く、その治療効果が注目されている。ＣＢＴ、特にプロセスベースドＣＢＴ（プロセスに基づく認知行動療法）では、当該疾患に特徴的な症状の有無のみに着目するのではなく、心理社会的問題、生活適応やストレス等の様々な疾患に共通している要因に基づいて患者を理解していくことが重要である。そのためには、日常生活下データを活用しながら、心理社会的問題、生活適応やストレス等に対して、患者がどの程度適応的に行動できているのか、或いは非適応的に行動しているのかを評定（アセスメント）すること、さらには当該疾患に特徴的な症状に対しても、患者がどの程度適応的に行動できているのか、或いは非適応的に行動しているのかを評定することが不可欠である。上記のような個別の評定に基づくことで、その患者に最適な治療を実施することが可能となるが、従来技術（例えば特許文献１、２）では、係る評定は行われていない。
また、ストレスや不安と関係している疾患は全ての診療科（皮膚科、歯科、耳鼻咽喉科、整形外科、内科、ペインクリニック科、神経内科、眼科等）と関係しており、認知行動療法の適用が治療に効果的な疾患も数多く存在する。
しかし、従来の医療用アプリは、対象とする疾病及びそれを取り扱う診療科が限定されており、疾患を特定し、当該疾患に特徴的な症状の有無に注目している。そのため、心理療法、特に認知行動療法に基づく医療用アプリが心因性疾患や心身症の治療に効果的であっても、その様な医療用アプリは、心理療法に関係する診療科以外では患者が実行する機会は少ない。
さらに、治療において患者の疾病を推定することは非常に重要であるが、既存の医療用のシステムはその様な機能は具備していない。
そして、診療科に関係なく、全ての医師、医療機関が利用可能であり、心理療法、特に認知行動療法を利用して疾病を推定する機能を有する総合診療ブロックを有するシステムは未だに提案されていない。
本発明は上述した従来技術の問題点に鑑みて提案されたものであり、情報処理端末及び情報処理ネットワークシステムによる診断・治療・予防等を行う医療システム及び当該システムを用いた方法であって、全ての診療科における医師、医療機関が利用可能であり、患者の疾病を推定する機能を有するシステム及びそれを実行する方法の提供を目的としている。
本発明のシステム（１００）は、
（患者に対する）総合診療受付としての機能を奏するブロック（２０：総合診療ブロック）を含み、
総合診療受付としての機能を有するブロック（２０）は、
心理社会的問題、生活適応やストレス等に対して患者がどの程度適応的に行動できているのか或いは非適応的に行動しているのかについての診断横断的指標を記録する機能を有するブロック（１０Ａ１：診断横断的指標パート）と、
疾患に特徴的な症状に対して患者がどの程度適応的に行動できているのか或いは非適応的に行動しているのかについての疾患特異的指標を記録する機能を有するブロック（１０Ａ２：疾患特異的アセスメントパート）を有し、
前記診断横断的指標と疾患特異的指標は（患者の）病状や主訴に対してタグ付けされており、
入力された病状や主訴にタグ付けされた（対応した）診断横断的指標及び／又は疾患特異的指標を（初回指標として）選択する機能と、選択された指標（初回指標）を患者側に提示する機能を有する指標選択ブロック（１０Ｂ：指標選択パート）と、
前記選択された指標（初回指標）及びそれに対する（患者の）回答から患者の病状や主訴等に対応する疾病（候補疾病）を決定し（疾病を推定し）、決定された疾病（候補疾病）に対応する治療用アプリを選択する機能を有する疾病推定ブロック（１０Ｃ：疾病推定パート）を有することを特徴としている。
また本発明のシステム（１００）は、
サーバー（１０）と、
患者に使用される情報処理用端末（３）と、
医療機関で使用される情報処理用端末（４）を有し、
サーバー（１０）は（患者に対する）総合診療受付としての機能を奏するブロック（２０：総合診療ブロック）と、複数の医療用アプリ（３０）を包含しており、
総合診療受付としての機能を有するブロック（２０）は、
心理社会的問題、生活適応やストレス等に対して患者がどの程度適応的に行動できているのか或いは非適応的に行動しているのかについての診断横断的指標を記録する機能を有するブロック（１０Ａ１：診断横断的指標パート）と、
疾患に特徴的な症状に対して患者がどの程度適応的に行動できているのか或いは非適応的に行動しているのかについての疾患特異的指標を記録する機能を有するブロック（１０Ａ２：疾患特異的アセスメントパート）を有し、
前記診断横断的指標と疾患特異的指標は（患者の）病状や主訴に対してタグ付けされており、
入力された病状や主訴にタグ付けされた（対応した）診断横断的指標及び／又は疾患特異的指標を（初回指標として）選択する機能と、選択された指標（初回指標）を患者側に提示する機能を有する指標選択ブロック（１０Ｂ：指標選択パート）と、
前記選択された指標（初回指標）及びそれに対する（患者の）回答から患者の病状や主訴等に対応する疾病（候補疾病）を決定し（疾病を推定し）、決定された疾病（候補疾病）及び／又は生物心理社会的要因に対応する治療用アプリを選択する機能を有する疾病推定ブロック（１０Ｃ：疾病推定パート）を有することを特徴としている。
本発明において、サーバー（１０）は、コンピュータその他の情報処理機械により構成されているのが好ましい。
本発明において、
前記総合診療受付としての機能を有するブロック（２０）は、
（患者が訴える）病状や主訴を診断横断的指標及び／又は疾患特異的指標をタグ付けることが出来る程度まで分析或いは解析する機能と、
指標選択ブロック（１０Ｂ：指標選択パート）が提示した選択された指標（初回指標）に対する患者の回答を、病状及び主訴に対応する疾病（候補疾病）が特定できる程度まで分析或いは解析する機能を有する分析或いは解析するブロック（１０Ｄ：回答解析パート）を有することが好ましい。
また本発明において、
前記総合診療受付としての機能を有するブロック（２０）は、
患者の病状及び主訴が長期間に亘って治癒しておらず、当該患者が複数の医療機関に通院歴がある場合に、当該複数の医療機関の各々における診断結果、投薬された薬剤の種類（及びその他）の情報（治療履歴情報）を取得し、当該情報（治療履歴情報）を疾病推定ブロック（１０Ｃ：疾病推定パート）に伝達する機能を有することが好ましい。
本発明のシステム（１００）において、医療用アプリ（３０）の各々には、
日常生活下データを活用しながら、心理社会的問題、生活適応やストレス等に対して患者がどの程度適応的に行動できているのか或いは非適応的に行動しているのかを診断横断的に評定する機能を有するブロック（医療用アプリ３０の各々における診断横断的アセスメントパート３０Ａ）と、
疾患に特徴的な症状に対して患者がどの程度適応的に行動できているのか或いは非適応的に行動しているのかを疾患特異的に評定する機能を有するブロック（医療用アプリ３０の各々における疾患特異的アセスメントパート３０Ｂ）と、
診断横断的な評定における指標（診断横断的アセスメントの指標）と、疾患特異的な評定における指標（疾患特異的アセスメントの指標）と、その他の分類用情報に基づいて患者を特定の集団（例えば、クラスタ、グループ）に分類し、分類された集団とリンク付けされた治療モジュールを選択する機能を有するブロック（治療モジュール決定パート３０Ｄ）を有することが好ましい。
この場合、前記サーバー（１０）における前記診断横断的に評定する機能を有するブロック（１０Ａ１）は、評定結果を、医療用アプリ（３０）における診断横断的に評定する機能を有するブロック（３０Ａ）に送信する機能を有し、
前記サーバー（１０）における前記疾患特異的に評定する機能を有するブロック（１０Ａ２）は、評定結果を、医療用アプリ（３０）における疾患特異的に評定する機能を有するブロック（３０Ｂ）に送信する機能を有しているのが好ましい。
本発明の方法は、上述したシステム（１００：請求項１～３の何れか１項のシステム）を実行する方法において、
（患者から）入力された病状や主訴に応答して、（患者の）病状や主訴に対してタグ付けされている診断横断的指標及び／又は疾患特異的指標を（初回指標として）選択する工程（ステップＳ２）と、
選択された指標（初回指標）を患者側に提示する工程（ステップＳ３）と、
選択された指標（初回指標）及びそれに対する（患者の）回答から患者の病状や主訴等に対応する疾病（候補疾病）を決定する（疾病を推定する）工程（ステップＳ５）と、
決定された疾病（候補疾病）に対応する治療用アプリを選択する工程（ステップＳ６）、を有することを特徴としている。
本発明の方法において、
（患者が訴える）病状や主訴を診断横断的指標及び／又は疾患特異的指標をタグ付けることが出来る程度まで分析或いは解析する工程と、
（指標選択ブロック１０Ｂが提示した）前記選択された指標（初回指標）に対する患者の回答を、病状及び主訴に対応する疾病（候補疾病）が特定できる程度まで分析或いは解析する機能を有する分析或いは解析する工程を有することが好ましい。
また本発明の方法において、
患者の病状及び主訴が長期間に亘って治癒しておらず、当該患者が複数の医療機関に通院歴がある場合に、当該複数の医療機関の各々における診断結果、投薬された薬剤の種類（及びその他）の情報（治療履歴情報）を取得し、疾病を推定する前記工程（疾病推定パート１０Ｃで実行される工程）で前記情報（治療履歴情報）を利用する工程を有することが好ましい。
本発明では、選定された医療用アプリ（３０）の各々において、
日常生活下データを活用しながら、心理社会的問題、生活適応やストレス等に対して患者がどの程度適応的に行動できているのか或いは非適応的に行動しているのかを診断横断的に評定する工程（診断横断的アセスメントを行う工程）と、
疾患に特徴的な症状に対して患者がどの程度適応的に行動できているのか或いは非適応的に行動しているのかを疾患特異的に評定する工程（疾患特異的アセスメントを行う工程）と、
診断横断的な評定における指標（診断横断的アセスメントの指標）と、疾患特異的に評定する指標（疾患特異的アセスメントの指標）と、その他の分類用情報に基づいて、患者を特定の集団（例えば、クラスタ、グループ）に分類し、分類された集団とリンク付けされた治療モジュールを選択する工程（治療モジュールを選択する工程）を有することが好ましい。
本発明において、「医療用アプリ」という文言は、アプリケーションソフトのみならず、医療用アプリを実行するシステムを示す場合がある。
（患者に対する）総合診療受付としての機能を奏するブロック（２０：総合診療ブロック）を含み、
総合診療受付としての機能を有するブロック（２０）は、
心理社会的問題、生活適応やストレス等に対して患者がどの程度適応的に行動できているのか或いは非適応的に行動しているのかについての診断横断的指標を記録する機能を有するブロック（１０Ａ１：診断横断的指標パート）と、
疾患に特徴的な症状に対して患者がどの程度適応的に行動できているのか或いは非適応的に行動しているのかについての疾患特異的指標を記録する機能を有するブロック（１０Ａ２：疾患特異的アセスメントパート）を有し、
前記診断横断的指標と疾患特異的指標は（患者の）病状や主訴に対してタグ付けされており、
入力された病状や主訴にタグ付けされた（対応した）診断横断的指標及び／又は疾患特異的指標を（初回指標として）選択する機能と、選択された指標（初回指標）を患者側に提示する機能を有する指標選択ブロック（１０Ｂ：指標選択パート）と、
前記選択された指標（初回指標）及びそれに対する（患者の）回答から患者の病状や主訴等に対応する疾病（候補疾病）を決定し（疾病を推定し）、決定された疾病（候補疾病）に対応する治療用アプリを選択する機能を有する疾病推定ブロック（１０Ｃ：疾病推定パート）を有することを特徴としている。
また本発明のシステム（１００）は、
サーバー（１０）と、
患者に使用される情報処理用端末（３）と、
医療機関で使用される情報処理用端末（４）を有し、
サーバー（１０）は（患者に対する）総合診療受付としての機能を奏するブロック（２０：総合診療ブロック）と、複数の医療用アプリ（３０）を包含しており、
総合診療受付としての機能を有するブロック（２０）は、
心理社会的問題、生活適応やストレス等に対して患者がどの程度適応的に行動できているのか或いは非適応的に行動しているのかについての診断横断的指標を記録する機能を有するブロック（１０Ａ１：診断横断的指標パート）と、
疾患に特徴的な症状に対して患者がどの程度適応的に行動できているのか或いは非適応的に行動しているのかについての疾患特異的指標を記録する機能を有するブロック（１０Ａ２：疾患特異的アセスメントパート）を有し、
前記診断横断的指標と疾患特異的指標は（患者の）病状や主訴に対してタグ付けされており、
入力された病状や主訴にタグ付けされた（対応した）診断横断的指標及び／又は疾患特異的指標を（初回指標として）選択する機能と、選択された指標（初回指標）を患者側に提示する機能を有する指標選択ブロック（１０Ｂ：指標選択パート）と、
前記選択された指標（初回指標）及びそれに対する（患者の）回答から患者の病状や主訴等に対応する疾病（候補疾病）を決定し（疾病を推定し）、決定された疾病（候補疾病）及び／又は生物心理社会的要因に対応する治療用アプリを選択する機能を有する疾病推定ブロック（１０Ｃ：疾病推定パート）を有することを特徴としている。
本発明において、サーバー（１０）は、コンピュータその他の情報処理機械により構成されているのが好ましい。
本発明において、
前記総合診療受付としての機能を有するブロック（２０）は、
（患者が訴える）病状や主訴を診断横断的指標及び／又は疾患特異的指標をタグ付けることが出来る程度まで分析或いは解析する機能と、
指標選択ブロック（１０Ｂ：指標選択パート）が提示した選択された指標（初回指標）に対する患者の回答を、病状及び主訴に対応する疾病（候補疾病）が特定できる程度まで分析或いは解析する機能を有する分析或いは解析するブロック（１０Ｄ：回答解析パート）を有することが好ましい。
また本発明において、
前記総合診療受付としての機能を有するブロック（２０）は、
患者の病状及び主訴が長期間に亘って治癒しておらず、当該患者が複数の医療機関に通院歴がある場合に、当該複数の医療機関の各々における診断結果、投薬された薬剤の種類（及びその他）の情報（治療履歴情報）を取得し、当該情報（治療履歴情報）を疾病推定ブロック（１０Ｃ：疾病推定パート）に伝達する機能を有することが好ましい。
本発明のシステム（１００）において、医療用アプリ（３０）の各々には、
日常生活下データを活用しながら、心理社会的問題、生活適応やストレス等に対して患者がどの程度適応的に行動できているのか或いは非適応的に行動しているのかを診断横断的に評定する機能を有するブロック（医療用アプリ３０の各々における診断横断的アセスメントパート３０Ａ）と、
疾患に特徴的な症状に対して患者がどの程度適応的に行動できているのか或いは非適応的に行動しているのかを疾患特異的に評定する機能を有するブロック（医療用アプリ３０の各々における疾患特異的アセスメントパート３０Ｂ）と、
診断横断的な評定における指標（診断横断的アセスメントの指標）と、疾患特異的な評定における指標（疾患特異的アセスメントの指標）と、その他の分類用情報に基づいて患者を特定の集団（例えば、クラスタ、グループ）に分類し、分類された集団とリンク付けされた治療モジュールを選択する機能を有するブロック（治療モジュール決定パート３０Ｄ）を有することが好ましい。
この場合、前記サーバー（１０）における前記診断横断的に評定する機能を有するブロック（１０Ａ１）は、評定結果を、医療用アプリ（３０）における診断横断的に評定する機能を有するブロック（３０Ａ）に送信する機能を有し、
前記サーバー（１０）における前記疾患特異的に評定する機能を有するブロック（１０Ａ２）は、評定結果を、医療用アプリ（３０）における疾患特異的に評定する機能を有するブロック（３０Ｂ）に送信する機能を有しているのが好ましい。
本発明の方法は、上述したシステム（１００：請求項１～３の何れか１項のシステム）を実行する方法において、
（患者から）入力された病状や主訴に応答して、（患者の）病状や主訴に対してタグ付けされている診断横断的指標及び／又は疾患特異的指標を（初回指標として）選択する工程（ステップＳ２）と、
選択された指標（初回指標）を患者側に提示する工程（ステップＳ３）と、
選択された指標（初回指標）及びそれに対する（患者の）回答から患者の病状や主訴等に対応する疾病（候補疾病）を決定する（疾病を推定する）工程（ステップＳ５）と、
決定された疾病（候補疾病）に対応する治療用アプリを選択する工程（ステップＳ６）、を有することを特徴としている。
本発明の方法において、
（患者が訴える）病状や主訴を診断横断的指標及び／又は疾患特異的指標をタグ付けることが出来る程度まで分析或いは解析する工程と、
（指標選択ブロック１０Ｂが提示した）前記選択された指標（初回指標）に対する患者の回答を、病状及び主訴に対応する疾病（候補疾病）が特定できる程度まで分析或いは解析する機能を有する分析或いは解析する工程を有することが好ましい。
また本発明の方法において、
患者の病状及び主訴が長期間に亘って治癒しておらず、当該患者が複数の医療機関に通院歴がある場合に、当該複数の医療機関の各々における診断結果、投薬された薬剤の種類（及びその他）の情報（治療履歴情報）を取得し、疾病を推定する前記工程（疾病推定パート１０Ｃで実行される工程）で前記情報（治療履歴情報）を利用する工程を有することが好ましい。
本発明では、選定された医療用アプリ（３０）の各々において、
日常生活下データを活用しながら、心理社会的問題、生活適応やストレス等に対して患者がどの程度適応的に行動できているのか或いは非適応的に行動しているのかを診断横断的に評定する工程（診断横断的アセスメントを行う工程）と、
疾患に特徴的な症状に対して患者がどの程度適応的に行動できているのか或いは非適応的に行動しているのかを疾患特異的に評定する工程（疾患特異的アセスメントを行う工程）と、
診断横断的な評定における指標（診断横断的アセスメントの指標）と、疾患特異的に評定する指標（疾患特異的アセスメントの指標）と、その他の分類用情報に基づいて、患者を特定の集団（例えば、クラスタ、グループ）に分類し、分類された集団とリンク付けされた治療モジュールを選択する工程（治療モジュールを選択する工程）を有することが好ましい。
本発明において、「医療用アプリ」という文言は、アプリケーションソフトのみならず、医療用アプリを実行するシステムを示す場合がある。
上述の構成を具備する本発明によれば、入力された病状や主訴や精神的な不調の状況にタグ付けされた（対応した）診断横断的指標及び／又は疾患特異的指標を（初回指標として）選択し、選択された指標（初回指標）を患者側に提示して、選択された指標（初回指標）及びそれに対する（患者の）回答から患者の病状や主訴等に対応する疾病（候補疾病）あるいはそれらに対応する生物心理社会的要因を決定（疾病を推定）することが出来る。ここで、入力された病状や主訴にタグ付けされた（対応した）診断横断的指標及び／又は疾患特異的指標と、それに対する患者の回答を用いることにより、初めに疾患名等を指定した診断横断的アセスメントアセスメント及び／又は疾患特異的アセスメントアセスメントに比べて、広範な範囲での診断横断的アセスメント及び／又は疾患特異的アセスメントにより疾病を推定することが可能で、高精度の疾病の推定が可能になる。また、医師の診察・診療・治療等の支援システムとしても利用できる。
そして本発明によれば、メンタル的な疾患の診察科以外の診察科からのアクセスに対しても、診断横断的指標及び／又は疾患特異的指標と、それに対する患者の回答を用いて疾病を推定するので、診察科の種類に拘泥することなく、高精度の疾病の推定が可能になる。
そして、診断横断的指標及び／又は疾患特異的指標をもちいて診断横断的アセスメント及び／又は疾患特異的なアセスメントを実行し、それに対する患者の回答を用いるため、、疾病が重複（合併）している場合においては重複している複数の疾病と、その重複の割合を決定することが可能である。つまり、心因性疾患や心身症は合併している場合が多い、たとえば、月経随伴症状によるイライラとうつ病の合併など、ので特に有効である。そして、患者毎の疾病の重複と、その割合に基づいて、本発明で選択される医療用アプリの内容を、患者毎、或いは疾患の種類毎にカスタマイズすることで一定の効果を上げることが可能である。すなわち、本発明によれば、複数の合併する疾患症状／状態のアセスメントが可能であり、パーソナライズされた最適な治療法を提案或いは提供することが出来る。例えば、心因性ＥＤの患者が、抑うつ、不安、糖尿等の合併傾向を持つ場合には、アセスメントにより、重複した疾患の種類、あるいは生物・心理・社会的要因（、さらには、重複した割合）を評定して、個々の患者に最適な医療用アプリを提供することが出来る。
そして、各々の医療用アプリにおいても、量的測定指標を用いて診断横断的な評定、疾患特異的な評定を実行してクラスタ判定を行うことにより、治療のパーソナライズ化、最適化が図られる。
本発明において用いられる医療用アプリでは、診断横断的アセスメントにより、生物心理社会的問題、生活適応やストレス等に対して、患者がどの程度適応的に行動できているのか、或いは非適応的に行動しているのかを評定することが可能となる。さらに、疾患特異的アセスメントにより、当該疾患に特徴的な症状に対して、患者がどの程度適応的に行動できているのか、或いは非適応的に行動しているのかを評定することが可能となる。
これらの評定に基いて、その患者に最適な治療モジュールを提供することが出来る。特に、疾患を特定して治療するだけでは改善しない事例に対して、極めて効果的に医療（治療、診断、予防・再発防止・早期発見・合併している疾病の発見等）に寄与することが出来る。
本発明では、複数の患者およびまたはそのサポーターが同一の医療用アプリを一緒に使用する様に設定することが可能である。複数の患者が、例えばＥＤや不妊症（男性、女性）の患者におけるパートナー、うつ病や不安障害の患者における家族や援助者等が、同一の医療用アプリを一緒に使用する様に設定すれば、治療等に必要な情報やコンテンツを患者と共有し、治療モジュールに係るエクササイズを患者と共同で実行することで、患者と伴走することが出来て、疾患や援助の仕方についての理解と実践を深めることが出来る。
そして、患者が積極的に治療方針の決定に参加し、その決定に従って治療を受けること（アドヒアランス）が確立し、治療効果の向上を図ることが出来る。
そして本発明によれば、メンタル的な疾患の診察科以外の診察科からのアクセスに対しても、診断横断的指標及び／又は疾患特異的指標と、それに対する患者の回答を用いて疾病を推定するので、診察科の種類に拘泥することなく、高精度の疾病の推定が可能になる。
そして、診断横断的指標及び／又は疾患特異的指標をもちいて診断横断的アセスメント及び／又は疾患特異的なアセスメントを実行し、それに対する患者の回答を用いるため、、疾病が重複（合併）している場合においては重複している複数の疾病と、その重複の割合を決定することが可能である。つまり、心因性疾患や心身症は合併している場合が多い、たとえば、月経随伴症状によるイライラとうつ病の合併など、ので特に有効である。そして、患者毎の疾病の重複と、その割合に基づいて、本発明で選択される医療用アプリの内容を、患者毎、或いは疾患の種類毎にカスタマイズすることで一定の効果を上げることが可能である。すなわち、本発明によれば、複数の合併する疾患症状／状態のアセスメントが可能であり、パーソナライズされた最適な治療法を提案或いは提供することが出来る。例えば、心因性ＥＤの患者が、抑うつ、不安、糖尿等の合併傾向を持つ場合には、アセスメントにより、重複した疾患の種類、あるいは生物・心理・社会的要因（、さらには、重複した割合）を評定して、個々の患者に最適な医療用アプリを提供することが出来る。
そして、各々の医療用アプリにおいても、量的測定指標を用いて診断横断的な評定、疾患特異的な評定を実行してクラスタ判定を行うことにより、治療のパーソナライズ化、最適化が図られる。
本発明において用いられる医療用アプリでは、診断横断的アセスメントにより、生物心理社会的問題、生活適応やストレス等に対して、患者がどの程度適応的に行動できているのか、或いは非適応的に行動しているのかを評定することが可能となる。さらに、疾患特異的アセスメントにより、当該疾患に特徴的な症状に対して、患者がどの程度適応的に行動できているのか、或いは非適応的に行動しているのかを評定することが可能となる。
これらの評定に基いて、その患者に最適な治療モジュールを提供することが出来る。特に、疾患を特定して治療するだけでは改善しない事例に対して、極めて効果的に医療（治療、診断、予防・再発防止・早期発見・合併している疾病の発見等）に寄与することが出来る。
本発明では、複数の患者およびまたはそのサポーターが同一の医療用アプリを一緒に使用する様に設定することが可能である。複数の患者が、例えばＥＤや不妊症（男性、女性）の患者におけるパートナー、うつ病や不安障害の患者における家族や援助者等が、同一の医療用アプリを一緒に使用する様に設定すれば、治療等に必要な情報やコンテンツを患者と共有し、治療モジュールに係るエクササイズを患者と共同で実行することで、患者と伴走することが出来て、疾患や援助の仕方についての理解と実践を深めることが出来る。
そして、患者が積極的に治療方針の決定に参加し、その決定に従って治療を受けること（アドヒアランス）が確立し、治療効果の向上を図ることが出来る。
図１は、本発明の実施形態に係るシステムの概要を示す機能ブロック図である。
図２は、実施形態におけるサーバーの機能ブロック図である。
図３は、サーバーの総合診療ブロックで疾患を推定して医療用アプリを選択する手順を示すフローチャートである。
図４は、図２における医療用アプリの機能ブロック図である。
図５は、実施形態で用いられる患者側の情報処理端末の機能ブロック図である。
図６は、実施形態で用いられる医療機関側の情報処理端末の機能ブロック図である。
図７は、実施形態で用いられるタグ付けの例を示した図である。
図８は、実施形態で用いられる疾患等の推定の例を示した図である。
図２は、実施形態におけるサーバーの機能ブロック図である。
図３は、サーバーの総合診療ブロックで疾患を推定して医療用アプリを選択する手順を示すフローチャートである。
図４は、図２における医療用アプリの機能ブロック図である。
図５は、実施形態で用いられる患者側の情報処理端末の機能ブロック図である。
図６は、実施形態で用いられる医療機関側の情報処理端末の機能ブロック図である。
図７は、実施形態で用いられるタグ付けの例を示した図である。
図８は、実施形態で用いられる疾患等の推定の例を示した図である。
以下、添付図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。なお、本システムで用いられる機能はそれぞれ、サーバや情報処理端末上で動作するソフトウェアプログラムと、入出力手段によって構成されているが、ソフトウェアプログラムを、それらがプログラムされたＦＰＧＡなどのハードウェアとして、あるいはそれらの組み合わせとして構成しても良い。
図１において、全体を符号１００で示すシステムは、総合診療ブロック２０と医療用アプリ３０を含むサーバー１０（例えばコンピュータ）、患者に使用される情報処理端末３（患者側の情報処理用端末）、医師が使用し或いは医療機関で使用される情報処理端末４（医療機関側の情報処理端末）を有しており、これらは例えば情報処理ネットワーク６０（例えばローカルエリアネットワーク或いはインターネット）により相互に接続されている。サーバー１０については、図２を参照して後述する。
ここで「患者」なる文言は、何れかの疾患に罹患している可能性が有ることを自ら認識しており、且つ、その治療を行う意思のある個人を意味している。換言すれば、「患者」なる文言は、医療機関において医師、その他の関係者の指導により当該治療を行っている者のみに限定される訳ではなく、第三者が見れば「健常」と判断されるような者や第三者から本システムの利用を薦められた健常人等も包含し得る。
図１において明示されていないが、患者側の情報処理用端末３は「日常生活下データを取得する装置」としての機能も有しており、例えばスマートフォン或いはパーソナルコンピュータ（ＰＣ、パソコン）等の情報処理機能及び通信機能を有する電子装置により構成することが出来る。或いは、日常生活下データを取得する装置として、ウェアラブル機器等を用いることも出来る。日常生活下データは、日常生活の中で様々な質問に答えてもらうことで収集する心理データを含む。また、例えば心拍数、血圧、血中酸素濃度、歩数、睡眠時間や睡眠の質（眠りが深い・浅い等）、反射速度、歩行速度、活動量、行動範囲（行動履歴：例えばＧＰＳにより計測・取得）、血糖値等の生理データ、行動データも含んでいる。
後述するように、日常生活下データは、各種医療用アプリにおいて診断横断的アセスメントを実行する部分３０Ａ（図３）に送信されて、「日常生活下データを活用しながら、心理社会的問題、生活適応やストレス等に対して患者がどの程度適応的に行動できているのか或いは非適応的に行動しているのかを診断横断的な評定（診断横断的アセスメント）」に用いられる。
図１において、医療機関側の情報処理端末４は、情報処理機能及び通信機能を有する電子装置（例えばＰＣ）を利用することが出来るが、スマートフォンやタブレット端末を利用することも可能である。
ここで患者側の情報処理用端末３（例えばスマートフォン）はライン３Ｌ、ネットワーク６０を介してサーバー１０にアクセスするツールとして用いられるのみならず、診断横断的アセスメントに役立てるため、患者の「日常生活下データ」を計測して、医療用アプリ側に送信するためのツールとしても機能する。日常生活下データの計測や医療用アプリ３０の診断横断アセスメントパートへの送信という機能は、係る機能を実行するための専用アプリを患者側の情報処理用端末３（例えばスマートフォン）にインストールすることにより可能になる。
そのような専用アプリをインストールする場合には、患者側の情報処理用端末３とネットワーク６０とを接続する情報伝達ライン３Ｌ（有線或いは無線の場合が存在する）は、サーバー１０にアクセスするためのアクセスラインであり、且つ、情報処理用端末３で計測した患者の日常生活下データを医療用アプリ側に送信するための情報伝達ラインでもある。
図１では示されていないが、医療機関側の情報処理端末４は、ネットワーク６０を介してサーバー１０にアクセスして、情報の授受を行う機能を有する通信ブロックを有している。
図１には示されていないが、複数の患者側の情報処理端末３及び複数の医療機関側の情報処理端末４をネットワーク６０に接続することも出来る。
図１では示されていないが、サーバー１０はデータベース１０Ｆを内蔵しているが、図示しないデータベース１０はサーバー１０とは別個に構成されており、ネットワーク６０を介してサーバー１０に接続されていても良い。
図示はされていないが、サーバー１０が医療あるいはヘルスケアのビックデータを利用し、或いは、そのようなビックデータと結合することにより、サーバー１０におけるアセスメントや治療モジュールの選択の結果、治療の状況等をビックデータの一部として活用出来ると共に、ビックデータを活用して得られた知見を図示の実施形態に係るシステム１００の性能向上に役立てることが可能になる。そして、ビックデータを活用して得られた知見、情報をＡＩ（人工知能）のアルゴリズム構築に取り入れ、ＡＩを用いた医療用アプリに発展させることも可能である。
次に図２を参照して、図示の実施形態に係るシステム１００のサーバー１０について説明する。
サーバー１０は総合診療ブロック２０と複数の医療用アプリ３０を有している。
総合診療ブロック２０は、診療するブロックというよりは、患者を適切な診療科に案内するポータルサイト或いは総合受付の様な機能を有している。そして総合診療ブロック２０は、診断横断的アセスメントで用いられる指標であって且つ患者の病状や主訴（主訴等：主訴、現病歴、既往歴等の病状）と総合診断的にタグ付けされている指標を記憶する診断横断的指標パート１０Ａ１と、疾患特異的アセスメントで用いられる指標であって且つ患者の病状や主訴（主訴等）と疾患特異的にタグ付けされている指標を記憶する疾患特異的指標パート１０Ａ２とを含んでいる。診断横断的指標パート１０Ａ１と疾患特異的指標パート１０Ａ２は、一体的に構成されていても、別体に構成されていても良い。
ここで、診断横断的指標を記憶する診断横断的指標パート１０Ａ１のみを単体で備えることもが可能である。
図２において、サーバー１０は、複数の医療用アプリ３０（３０、３０－１、３－２、・・・・）を有している。
図示の実施形態において、情報伝達ラインＳＬ１、・・・は、有線のみならず、無線の場合もある。
図２において、診断横断的指標パート１０Ａ１で記録されている指標は、生物心理社会的問題、生活適応やストレス等に対して、患者がどの程度適応的に行動できているのか、或いは非適応的に行動しているのかを評定するための１つ以上の指標（診断横断的アセスメントを行うための指標、たとえば、特開２０２２－０６８３６２に記載されたＰＦＱや、診断横断的なアセスメントを行うためのうつ病（ＢＤＩ、ＳＤＳなど）や不安症等（ＬＳＡＳ、ＧＡＤ－７など）の指標のセット））である。診断横断的指標パート１０Ａ１に記録されている指標を、入力された患者の病状や主訴等に基づいて適切な指標が選択されて、患者に対して提示される。具体的には、診断横断的指標パート１０Ａ１には、病名や病状や主訴と対応付けられた指標のリスト（図７（Ａ））が記憶されており（本発明ではこの対応付けのことを「タグ」付けと呼んでいる）、患者の情報処理端末から入力された病名や病状や主訴がこのリストの「疾患、症状等」欄から検索され（例えば、「不安」と入力されていると、診断横断的２が該当するので、指標としてはＧＨＱ）、それらとの対応関係の示された指標が選択され、患者に提示されることとなる。また、追加の機能として、合併症の項目に不眠と記録されているので、不眠についてももう一度検索を行って該当する指標を追加して用いても良い。なお、図７は対応関係（タグ付け）の一例で他の疾患、症状等、合併症、指標名などは適宜存在することは言うまでもない。また、疾患、症状等、あるいは合併症などはＡＩなどによって、随時更新するように設計することもできる。
疾患特異的指標パート１０Ａ２に記録されている指標は、病状や主訴等が入力された患者（対象者）が、特徴的な症状に対して、どの程度適応的に行動できているのか、或いは非適応的に行動しているのかを評定する（疾患特異的アセスメントを実行する）ための指標（ＩＩＥＦ－１５、ＡＩＳなど）であり、複数の異なる疾患に対応するために、複数の異なる疾患に対応した指標を記録していると都合が良い。
医療機関の各種の診療科（図示せず）では、様々な疾病の患者に対して、主訴、現病歴、既往歴等と病状を確認する。患者の病状は、例えば「眠れない」、「○○（特定の部位）がずっと痛い」、「食欲がない」、「ＥＤかも知れない」等である。
医療機関側の情報処理端末４（図１）を介して患者の病状や主訴等がサーバー１０に入力され、診断横断的アセスメントパート１０Ａ１と疾患特定指標パート１０Ａ２では一体的に、これ等の種々の病状の一つ一つについてタグ付けされた指標が特定される（初回評価指標選択）。そして、特定された（選択された）指標が患者に提示される。具体的な指標の選択方法は図７（Ｂ）を用いて診断横断的な選択方法と同様に行われる。
診断横断的とは、心因性疾患、心身症、ストレス関連疾患に横断的に認められる生物心理社会的要因に基づくものであり、疾患特異的とは特定の疾患にのみ現れる特徴であり、全く異なる概念である。
診断横断的指標パート１０Ａ１と、疾患特異的指標パート１０Ａ２に加えて、総合診療ブロック２０は、指標選択パート１０Ｂ、疾病推定ブロック１０Ｃ、回答解析パート１０Ｄ、治療履歴パート１０Ｅを備えている。
指標選択パート１０Ｂは、伝達ラテンＳＬ２、ＳＬ３を介して診断横断的指標パート１０Ａ１と疾患特異的指標パート１０Ａ２からそれぞれ伝達された患者の病状や主訴等にタグ付けされた診断横断的指標及び／又は疾患特異的指標（選択された指標）を、初回評価指標として、伝達ラインＳＬ１１を介して、当該病状や主訴等を訴える患者側、すなわち当該患者が診断等を受けている医療機関側の情報処理端末４、或いは当該患者が自宅等からアクセスしている場合には患者側の情報処理端末３に送信する機能を有している。そして指標選択パート１０Ｂは、選択された指標に対する患者の回答があった際に、伝達ラインＳＬ４を介して選択された指標を疾病推定ブロック１０Ｃに伝達する機能を有している。
疾病推定ブロック１０Ｃは、初回評価指標（選択された指標）とそれに対する患者の回答（伝達ラインＳＬ９を経由して疾病推定ブロック１０Ｃに送信）に基づいて、患者の病状や主訴等に対応する候補疾病及び／又は生物心理社会的要因を決定する機能を有している。係る候補疾病及び／又は生物心理社会的要因の決定が、当該患者の疾病及び／又は生物心理社会的要因の推定となる。そして、患者の病状及び主訴に対して選択された診断横断的指標、疾患特異的指標、それに対する患者の回答から、患者が複数種類の疾病に重複して罹患している場合には、その重複した疾病を推定することが可能である。換言すれば疾病推定ブロック１０Ｃは、重複した疾病を推定する機能を有している。図８に推定方法の一例を示した。図８において、患者には指標Ａと指標Ｂが提供されており、それぞれの回答を疾病推定ブロック１０Ｃで、疾病推定ブロック１０Ｃに記憶されたアルゴリズムに基づいて処理され、指標Ａの回答結果が所定値Ａ点以上か、未満かで、分岐され、Ａ点以上の場合はさらに指標Ｂの結果が所定値Ｂ点以上か、未満かで分岐されて、推定がなされる。ここでは、すべての指標の評価結果の組み合わせに対するアルゴリズムを記憶し、それに基づいて推定を行うこともできるが、ＡＩ等を用いて指標と疾病や生物心理社会的要因との関係を構築したり、ネットワーク分析や、相関係数を用いた分析、ＡＩを用いて前記アルゴリズムを修正しても良い。また、推定処理はこれらの統計処理に限られず、当業者の周知の手段を用いて推定を行っても良い。また、この例ではそれぞれ一つの疾病名あるいは生物心理社会的な要因に分類しているが、実際には複数の疾病名や生物心理社会的な要因に分類しても良い。あるいは、それぞれの複合を示すカテゴリのような分類でも構わない。
また、疾病推定ブロック１０Ｃは、候補疾病等を決定するに際して、伝達ラインＳＬ５を介して疾病情報用のデータベース１０Ｆから必要な疾病情報（例えば病理学的な情報等）を取り出す機能も有している。
さらに疾病推定ブロック１０Ｃは、（疾病推定ブロック１０Ｃで決定された）候補疾病等に基づいて、当該候補疾病に対応する医療用アプリ（図４参照）を選択する機能（医療用アプリの選定機能）と、伝達ラインＳＬ１０を介して当該患者に関する情報を選択された医療用アプリ３０（３０－１～３０－４）に伝達する機能を有している。
なお、図示の実施形態では、医療用アプリを包括的に表現する場合には符号３０を用いて記載している。
指標選択パート１０Ｂにおいて患者の病状や主訴等に診断横断的指標及び／又は疾患特異的指標をタグ付けするに際して、患者が訴える病状や主訴等が抽象的な場合や、漠然としている場合には、診断横断的指標及び／又は疾患特異的指標をタグ付けが困難になる。図示の実施形態では、病状や主訴等が抽象的過ぎ或いは漠然としており、診断横断的指標及び／又は疾患特異的指標をタグ付けることが困難な場合には、当該病状や主訴等は伝達ラインＳＬＤ１を介して回答解析パート１０Ｄに送信される。回答解析パート１０Ｄは、病状や主訴等を指標選択パート１０Ｂで診断横断的指標及び／又は疾患特異的指標をタグ付けできる程度まで分析或いは解析し、伝達ラインＳＬＤ２を介してタグ付けできる程度まで解析された病状等を指標選択パート１０Ｂに送信する機能を有している。（解析はＡＩやディープラーニングを用いて行っても良い。）
回答解析パート１０Ｄは、例えばチャットボットとしての機能を具備しており、伝達ラインＳＬＤ１を介して患者と通信することにより、病状や主訴等の内容を整理して、前記タグ付けが可能な程度まで具体化する。そのほか、音声による応答など他の入力直手段を用いても良い。
選択された指標（初回指標）に対する患者の回答が不明確な場合には、疾病推定ブロック１０Ｃにおいて、患者の病状や主訴等に対応する候補疾病等を決定することが困難となる。回答解析パート１０Ｄは、その様な場合に、疾病推定ブロック１０Ｃで候補疾病等が特定できる程度まで患者の回答を分析して、伝達ラインＳＬＤ３を介して、候補疾病等が特定できる程度まで分析された患者の回答を疾病推定ブロック１０Ｃまで送信する機能を有している。
回答解析パート１０Ｄは、例えばＡＩで構成して、病状や主訴等の内容を整理して、前記タグ付けが可能な程度まで具体化することが出来る。また回答解析パート１０Ｄに、例えばチャットボットとしての機能を備えさせて、伝達ラインＳＬＤ１を介して患者と通信することにより、病状や主訴等の内容を整理して、前記タグ付けが可能な程度まで具体化する。或いは、チャットボット機能により患者と通信して、選択された指標（初回評価指標）に対する患者の回答を整理して、候補疾病等が推定可能な程度まで具体化する。
回答解析パート１０Ｄにおいて、主訴や病状を分類してリスト化し、チェックボックスで複数選択可能に構成することが出来る。また、適正な指標にタグ付けするのに情報が不足している場合には、追加の質問を患者に送信し、患者が回答することにより、タグに分解するための「問答」が可能にせしめ、以て、適正なタグに誘導し、適正な指標を決定することが出る。
ここで、長期間に亘って病状、主訴（例えば身体の不調）等が治癒せず、複数の医療機関に通院歴がある患者の場合には、以前に通院した医療機関における治療（例えば、疾病の見立て、処方された薬剤）が適切でない場合が存在する。そのため、複数の医療機関を長期間に亘って受信した旨の情報は、当該患者の疾病を推定するのに効果的である場合が多い。
図示の実施形態では、総合診療ブロック２０は治療履歴パート１０Ｅを備えており、治療履歴パート１０Ｅは伝達ラインＳＬ７を介して患者と通信し、長期間に亘って病状、主訴（例えば身体の不調）等が治癒せず、複数の医療機関に通院歴がある患者である場合に、当該複数の医療機関の各々における診断結果、投薬された薬剤の種類、その他の情報（治療履歴情報）を取得し、伝達ラインＳＬ８を介して治療履歴情報を疾病推定ブロック１０Ｃに伝達する機能を有している。これにより、効果がなかった治療法や薬剤の情報が疾病推定ブロック１０Ｃに伝達され、以て、不適切な候補疾患が除外できる。
図示の実施形態では、指標選択パート１０Ｂから患者に提示された指標に対する患者の回答に基づいて、医療用アプリ３０において、患者に最適な治療モジュールを選択することが可能である。すなわち、患者の病状及び主訴（主訴、現病歴、既往歴等の病状）に対して選択された診断横断的指標と疾患特異的指標を患者に提示し、患者が回答することにより、診断横断的アセスメントと疾患特異的アセスメントの双方を実施するのと同様な効果が期待され、初回評価指標に対する患者の回答から、最適な治療モジュールを選択することが可能である。特に、疾患を特定して治療するだけでは改善しない事例に対して、極めて効果的に医療（治療、診断、予防・再発防止・早期発見・合併している疾病の発見等）に寄与することが出来る。
ここで、患者の病状及び主訴に対して選択された診断横断的指標と疾患特異的指標を患者に提示し、患者が回答することにより、疾病が重複している場合においては、重複している複数の疾病（例えば、うつ病と心因性ＥＤを併発している場合）と、その重複の割合（例えば、うつ病が７０％、心因性ＥＤが３０％）を決定することが出来る。そして、患者毎の疾病の重複と、その割合に基づいて、本発明で選択される医療用アプリの内容を、患者毎、或いは疾患の種類毎にカスタマイズした上で一定の効果を上げることが可能である。
主として図３を参照して、図２で示す総合診療ブロック２０で医療用アプリを選択する手順について説明する。
図３において、ステップＳ１では、医療機関における各種の診療科（図示せず）で様々な疾病の患者に対して、主訴、現病歴、既往歴等の病状（病状や主訴等）を確認し、医療機関側の情報処理端末４（図１）を介して病状や主訴等をサーバー１０に入力する。
ここで、患者の病状や主訴等は、患者が医療機関に通院している場合には、医療機関側の情報処理端末４から発信される。ただし、患者が医療機関に通院せず、自宅からサーバー１０にアクセスしている場合も想定される。そのため、ステップＳ１では、医療機関側の情報処理端末４或いは患者側処理端末３から、サーバー１０の総合診療ブロック２０に、病状や主訴等が入力される
次のステップＳ２では、ステップＳ１で入力された病状や主訴等に対応する診断横断的指標及び／又は疾患特的指標を選択する。すなわち、ステップＳ１で入力された病状や主訴等にタグ付けされた診断横断的指標及び／又は疾患特異的指標（選択された指標：初回評価指標）を選択して、指標選択パート１０Ｂに送信する。
ここで、患者の病状や主訴等が、診断横断的指標及び／又は疾患特異的指標をタグ付けすることが出来ない程度に抽象的であり或いは漠然としている場合には、当該患者の病状や主訴等を回答解析パート１０Ｄに送信し、回答解析パート１０Ｄにおいて、当該病状や主訴等を診断横断的指標及び／又は疾患特異的指標をタグ付けできる程度まで分析或いは解析してから、指標選択パート１０Ｂに送信する。
そしてステップＳ３では、指標選択パート１０Ｂに送信された診断横断的指標及び／又は疾患特異的指標（選択された指標）は、初回評価指標として、医療機関側の情報処理端末４或いは患者側処理端末３に送信して、前記病状や主訴等を訴える患者に対して選択された指標を提示する。そしてステップＳ４に進む。
ステップＳ４では、ステップＳ３で提示された指標（選択された指標：初回指標）に対して患者が回答し、その回答を疾病推定ブロック１０Ｃに伝達する。
選択された指標（初回指標）に対する患者の回答が不明確であり、候補疾病を決定することが困難な場合には、当該不明確な回答を回答解析パート１０Ｄに送信する。そして、疾病推定ブロック１０Ｃで候補疾病が特定できる程度まで患者の回答を分析し、分析された患者の回答を疾病推定ブロック１０Ｃまで送信する。
次のステップＳ５では、疾病推定ブロック１０Ｃが、初回評価指標（選択された指標）とそれに対する患者の回答に基づいて、患者の病状や主訴等に対応する候補疾病を決定する。すなわち、ステップＳ１で病状や主訴等を入力し、ステップＳ４で回答した患者の疾病を推定する。ステップＳ５で疾病を推定する際に、疾病情報用のデータベース１０Ｆから必要な疾病情報（例えば病理学的な情報等）を取り出し、参照する場合がある。ここで、診断横断的指標と疾患特異的指標を患者に提示し、患者が回答することにより、患者が複数種類の疾病に重複して罹患している場合には、その重複した疾病を推定することが可能である。すなわち、ステップＳ５では、患者が罹患している重複する疾病を推定することが出来る。
ステップＳ５で疾病を推定するに際して、患者の病状や主訴等が長期間に亘って治癒しておらず、複数の医療機関に通院歴がある場合に、当該複数の医療機関の各々における診断結果、投薬された薬剤の種類、その他の情報（治療履歴情報）を治療履歴パート１０Ｅが取得し、当該情報（治療履歴情報）を疾病推定ブロック１０Ｃに伝達して、治療履歴情報を疾病の推定に利用することが出来る。
係る情報（治療履歴情報）は候補疾病の決定（疾病の推定）に効果的であり、疾病推定ブロック１０Ｃにおいて当該患者の疾病の推定に大いに寄与することが出来る。その様な情報を用いて疾病を推定することにより、以前に通院した医療機関において適切でない治療（例えば、疾病の見立て、処方された薬剤が不適当な治療）が行われていた場合には、当該不適切に見立てられた疾病と同一の疾病を推定する可能性が減少する。
ステップＳ５で疾病を推定したならば、ステップＳ６に進む。
ステップＳ６では、ステップＳ５で決定された候補疾病に基づいて、当該候補疾病に対する医療用アプリ３０（３０－１～３０－４を選択する。そして、選択された医療用アプリ３０（３０－１～３０－４）に対して、前記患者に関する情報を伝達する。それと共に、前記患者に対して、ステップＳ５で決定された候補疾病（推定された疾病）と治療アプリの情報を送信する。
ステップＳ６以降は、個々の医療用アプリ３０（３０－１～３０－４）が実行される。
なお、明確には図示されていないが、図示の実施形態の変形例として、ポータルサイト或いは総合受付としての機能を有する総合診療ブロック２０のみを備え、総合診療ブロック２０の出力（候補疾病、疾病が重複しているか否か、適正な医療アプリ）をその他の機関（例えば保険会社等）に出力する様に構成することが可能である。
次に、図４を参照して、図２における各種医療用アプリの概要を説明する。
図２に示す各種アプリ３０、３０－１、３０－２・・・・の一つにおける機能ブロックを示す図４において、医療用アプリ３０（図２に示す医療用アプリにおける何れか１つ）は、診断横断的アセスメントを実行する部分（医療用アプリ３０における診断横断的アセスメントパート３０Ａ）と、疾患特異的アセスメントを実行する部分（医療用アプリ３０における疾患特異的アセスメントパート３０Ｂ）と、日常生活下データと診断横断的アセスメント及び疾患特異的アセスメントの結果及びその他の分類用情報に基づいて患者を該当するクラスタ（グループ等）に分類するクラスタ分析パート３０Ｃと、当該疾病治癒のための治療モジュールを決定する治療モジュール決定パート３０Ｄを有している。
図２に示す医療用アプリ３０、３０－１、３０－２、・・・・の各々は、基本的には図４に示すのと同様な構成を有している。
図示の実施形態において、「医療用アプリ」という文言は、アプリケーションソフトのみならず、医療用アプリを実行するシステムをも意味している。
なお、図示の煩雑化の防止のため、図４においては信号伝達ラインの表示を省略する。
医療用アプリ３０における診断横断的アセスメントパート３０Ａでは、心理社会的問題、生活適応やストレス等に対して、適応的な行動を評定することにより、アクセスしたユーザー（患者：対象者）の心理的柔軟性を評定する。適応的な行動の評定は、ＣＢＴの一つであるアクセプタント＆コミットメント・セラピー（ＡＣＴ）に基づいて行われている。そして、心理社会的問題、生活適応やストレス等に対して、適応的な行動が見られる対象者であれば、健康的であり、生活の質が高く、ストレスが低く、各種疾患に対する抵抗力が高い状態にあると評定される。
診断横断的アセスメントパート３０Ａでは疾患を特定するための評定や、疾患に特徴的な症状の評定は行わない。診断横断的アセスメントパート３０Ａでは、心理社会的問題、生活適応やストレス等に対して、患者がどの程度適応的に行動できているのか、或いは非適応的に行動しているのかを評定するからである。
換言すると、医療用アプリ３０における診断横断的アセスメントパート３０Ａにおいては、日常生活下データを用いて評定が行われる。そして、医療用アプリ３０における診断横断的アセスメントパート３０Ａは、日常生活下データを活用しながら、心理社会的問題、生活適応やストレス等に対して患者がどの程度適応的に行動できているのか或いは非適応的に行動しているのかを診断横断的に評定する（診断横断的アセスメントを行う工程）機能を有している。
また、医療用アプリ３０における疾患特異的アセスメントパート３０Ｂは、疾患に特徴的な症状に対して患者がどの程度適応的に行動できているのか或いは非適応的に行動しているのかを疾患特異的に評定（疾患特異的アセスメントを行う工程）する機能を有している。
医療用アプリ３０のクラスタ分析パート３０Ｃにおけるクラスタ分析に際して、総合診療ブロック２０（図２）における指標選択パート１０Ｂにおいてタグ付けされた診断横断的指標及び／又は疾患特異的指標と、それに対する患者の回答が利用できる場合がある。明示されていないが、図示の実施形態では、その様な場合に対処するべく、患者の病状や主訴等にタグ付けされた初回評価指標及びそれに対する患者の回答が医療用アプリ３０に送信され、クラスタ分析パート３０Ｃのクラスタ分析に用いられるように構成されている。
図４において、クラスタ分析パート３０Ｃでは、診断横断的アセスメントパート３０Ａにおける診断横断的アセスメントの結果（評定）及び／又は疾患特異的アセスメントパート３０Ｂにおける疾患特異的アセスメントにおける結果（評定）、及びその他の分類用情報に基づいて、統計学的手法（例えばクラスタ分析）を用いて患者をクラスタ（グループ）に分類する（患者を特定の集団に分類する）。ここで、診断横断的アセスメントパート３０Ａにおける診断横断的アセスメントの結果（診断横断的アセスメントの評定）、疾患特異的アセスメントパート３０Ｂにおける疾患特異的アセスメントの結果（疾患特異的アセスメントの評定）の各々により患者に対してクラスタ分析を行うことも出来るし、診断横断的アセスメント及び疾患特異的アセスメントの評定を統合してクラスタ分析を行うことも出来る。
図４において、治療モジュール決定パート３０Ｄでは、患者が分類されたクラスタ（集団）とリンク付けされた治療モジュール（或いはワーク）を選択する（治療モジュールを選択する工程）。リンク付けされた治療モジュールは、図４では図示しない医療用アプリごとの記録装置（データベース）に記録されている。
治療モジュールを実行することで、患者の適応的な行動が促進されることが期待できる。
図示はされていないが、各医療用アプリ３０における治療モジュール決定パート３０Ｄは、図示しないインターフェース及び情報伝達ラインを介して、選択した治療モジュールを患者側の情報処理端末３（図１、図５）に伝達する機能を有している。ただし、サーバー１０において、治療モジュール決定パート３０Ｄが選択した治療モジュールを患者に対して実行する治療モジュール実行パートを設けることも可能である。
本明細書において、心理療法の実行を、患者に対する介入と表現する場合がある。
図示の実施形態における医療用アプリでは、診断横断的アセスメントパート３０Ａの評定に基づく治療モジュールと、疾患特異的アセスメントパート３０Ｂの評定に基づく治療モジュールの双方が提案可能である。換言すれば、診断横断的な介入と疾患特異的な介入の双方が可能である。
例えば診断横断的な介入では、「心理的柔軟性」の評定結果に対して、健康で新しい行動パターンの学習／獲得を目指すための心理的介入を行う。疾患特異的な介入では、各疾患に特有な場面、状況等に対して、各クラスタに適切な技法で、当該疾患に応じた健康で新しい行動パターンの学習／獲得を目指すための心理的介入を行う。
図示の実施形態における医療用アプリでは、診断横断的な介入が疾患特異的な介入に優先する。ただし、それに限定されない場合も存在する。
医療用アプリ３０において、「仮想現実」を用いた治療モジュールの提供が可能である。例えば、不安症の患者の場合であれば、仮想現実により「電車に乗る」という体験（仮想現実上の体験）をさせることが出来る。
例えば心因性ＥＤであれば、医療用アプリが患者に提供するワークの一例として、例えば、公知の陰圧式勃起補助具（ＶＣＤ）を用いたワークがある。当該ワークはパートナー（配偶者等）と実践することが好ましく、性交が可能な程度に勃起した事実、性交が上手くできた事実は患者の自信の回復に好影響を及ぼす。
ここで、医療用アプリ３０においては、分類されたクラスタに対応して、患者が実行するべきホームワークが用意されている。当該ホームワークは、患者が実施すると症状の改善が期待でき、且つ、患者の主体性を向上させる様な内容に、予め編集されている。例えば、治療モジュール「注意訓練」では、１日に１５分程度、音源に収録されている様々な音に対して注意を向けるトレーニングを行う。
図示されていないが、医療用アプリ３０において、治療モジュールによる治療の効果を評価する機能を有する評価パート（図示せず）を含む場合がある。当該評価パートは、既存の評価尺度等を用いて、所定のアルゴリズムに従って治療の効果を評価する機能を有する。患者に送信される評価内容には、例えば、症状を改善するための助言等が含まれる。一例として心因性ＥＤの場合には、当該疾患に特徴的な症状である勃起機能の評価尺度（測定指標）として、国際勃起機能スコア（ＩＩＥＦ）を用いた評価を行う。国際勃起機能スコアでは、尺度得点から重症度分類がなされており、治療の効果を評価することが可能である。
ここで、患者側の端末３やウェアラブル機器等を用いて患者の日常生活下データを取得して、記録し、治療前後の効果測定の結果をレポート形式にすることが可能である。そして評価パートは、患者（或いは医師）に対してその様なフィードバックを実行する機能を有することが可能である。
図示されていないが、治療の効果の評価尺度や測定指標の回答を入力するに際して、入力までの時間を記録するための計時手段及び記録手段、心拍数や血圧を測定する測定手段、患者の瞳孔開閉の様子や視線の向きや瞬きの回数を計測する手段（例えば患者側端末３がスマートフォンやＰＣである場合にはそのカメラ）、呼吸の回数の計測手段、体温の計測手段、或いは、顔色を観察する手段（例えば、患者側端末３のカメラ）を設け、指標入力時における客観的な情報をモニタリングして、回答の精度や回答者の状態を測定、観察する装置を設けていることが好ましい。
回答の精度や回答者の状態を測定、観察する装置を設けることにより、回答の精度や回答者の状態を客観的にモニタリングすることが出来る。回答者の状態としてモニタリングする事項としては、例えば、回答者である患者が測定指標をいい加減に入力していないか、「改善された」という結果を得るために偽りの入力をしていないか、測定指標を入力することでストレスが掛かっていないか、深く考え込んでいるかどうか、患者の反応性、患者の認知機能等である。この様なモニタリングにより、クラスタ分析の際の要因として取り入れることが出来る。
回答の精度や回答者の状態を測定、観察する装置として、患者側端末３としてのスマートフォンやＰＣのカメラを用いた場合、当該カメラに専用のフィルターやレンズ等を装着して、上述したモニタリングを行うことが出来る。さらに、心拍数、血圧等の計測装置（図示せず）やアプリケーションを使用することが可能である。
さらに、匂いセンサー、脳波センサー等のデバイスを装着して回答者の客観的な情報を取得することが可能である。それにより、回答者の心身の状態を計測して、クラスタ分析の際の要因とすることも可能になる。そして、例えば脳波等を測定するヘッドセット状のデバイス等を装着すれば治療の実感が高まり、治療効果がさらに向上する。
図示はされていないが、医療用アプリ３０において、定期的に決めた時刻に合わせて定期或いは不定期に医療用アプリ使用を促すリマインド通知や励まし等のメッセージを送信する機能を有する装置を設けることが出来る。ゲーム的な要素を応用することも可能である。さらに、医療用アプリ３０にアクセスすることについて患者に何かしらの報酬を与える機能を備えることが可能である。そして、医療用アプリ３０にアクセスして医療用アプリを積極的に実行しようとする動機付けを高める様上記のような機能を有するウェアラブル機器等を備えることが可能であり、治療を継続する（医療用アプリを継続使用する）という「正」の行動を強化することが出来る。
これ等の機能を発揮することにより、患者が医療用アプリ３０にアクセスして治療モジュールを実行し続けたいという継続使用の意欲を高めて、治療途中で医療用アプリ３０にアクセスしなくなる（治療途中で脱落する）事態を抑制し、医療用アプリ３０による治療効果（或いは医療用アプリの効果）を向上することが出来る。
リマインド通知の発信のタイミングについては、患者が活動しているか停止しているか？の情報と、患者が移動中であるか？在宅であるか？の情報（ステイタス管理）を管理して決定することが出来る。
また、日常生活下データから、心拍安定時、患者が暇な時等にリマインド通知を発信することが出来る。
さらに、患者側の情報処理端末３（例えばスマートフォン）の起動後（復帰後）は当該患者がスマートフォンに触れている可能性が高いので、その際にリマインド通知を発信することが出来る。
医療用アプリ３０における診断横断的アセスメント及び疾患特異的アセスメントに際して、スマートスピーカー等を用いて、音声による指標（例えば質問項目）の読み上げ、指示、ガイダンスその他に対して、患者が音声により入力し、記録し、応答すること等を可能にして、音声により相互に作用する機能（インタラクティブな機能）を具備する様に構成することが可能である。ここで、スマートスピーカー（ＡＩスピーカー）は対話型の音声操作に対応したＡＩアシスタント機能を持つスピーカーであり、内蔵されているマイクで音声を認識し、情報の検索や連携家電の操作を行う。
次に図５を参照して、患者側の情報処理端末３について説明する。患者側の情報処理端末３は、制御ブロック３Ａ、表示ブロック３Ｂ、入力ブロック３Ｃ、記憶ブロック３Ｄ及び通信ブロック３Ｅを有している。
制御ブロック３Ａは、患者側の情報処理端末３における情報処理等の制御を実行する機能を有している。表示ブロック３Ｂは、患者側の情報処理端末３の使用者（患者）に情報を表示する機能を有している。入力ブロック３Ｃは、使用者（患者）が入力した情報を受け付ける機能を有している。
記憶ブロック３Ｄは既存の記憶用機器により構成され、患者側の情報処理端末３のために、符号３Ｆで示す患者用プログラムが記憶されている。明示されていないが、データベース１０Ｆ（図１）を記憶ブロック３Ｄとして用いることが可能である。通信ブロック３Ｅは、有線或いは無線の通信により、ネットワーク６０（図１）と接続する機能を有している。
患者側の情報処理端末３は、情報処理機能及び通信機能を有する電子機器であれば、特に限定はしない。ただし、昨今の普及を考慮すると、いわゆるスマートフォンの様な携帯型情報端末が好ましい。
図６を参照して、医療機関側の情報処理端末４について説明する。医療機関側の情報処理端末４は、制御ブロック４Ａ、表示ブロック４Ｂ、入力ブロック４Ｃ、記憶ブロック４Ｄ及び通信ブロック４Ｅを有している。
制御ブロック４Ａは、医療機関側の情報処理端末４における情報処理等の制御を実行する機能を有している。表示ブロック４Ｂは、医療機関側の情報処理端末４の使用者（医師、医療機関の関係者等）に情報を表示する機能を有している。入力ブロック４Ｃは、医師、医療機関の関係者等が入力した情報を受け付ける機能を有している。
記憶ブロック４Ｄは既存の記憶用機器で構成され、医療機関側の情報処理端末４のため、符号４Ｆで示す医療機関用プログラムが記憶されている。データベース１０Ｆ（図１）を記憶ブロック４Ｄとして用いることも可能である。通信ブロック４Ｅは、有線或いは無線の通信により、ネットワーク６０（図１）と接続する機能を有している。
明確には図示されていないが、システム１００外部のＷｅｂサイト、例えば匿名患者会、チャットルーム、ＢＢＳを接続して、同じ疾病に悩む患者同士のコミュニティで医療用アプリの使用状況や推移を共有し、他の使用者に関するデータを統計的なデータとして見る様にすることが可能である。ここで、接続可能なシステム１００外部のＷｅｂサイトは医療機関としての要件を満たす必要がある。
この様なシステム外部のＷｅｂサイトと接続することにより、各種疾病の自助グループ（例えば薬物依存症患者のための自助グループ）に参加することと同等な効果を得ることが出来て、治療続行のためのモチベーションをあげることが出来る。
図示の実施形態において用いられる医療用アプリでは、日常生活下データを活用して、アクセプタンス＆コミットメント・セラピー（ＡＣＴ）における「心理的柔軟性」や「マインドフルネス」の程度を可視化することが出来る。
日常生活下データとして、ウェラブル機器等で取得することが出来る生理学的データであるデジタルバイオマーカーを取得し、蓄積することにより、疾患の発症予測や状態把握・管理等に利用し、アセスメントの精度を向上させることが可能である。そして、よりパーソナライズされた最適な治療法を提案／提供することが出来る。さらに、機械学習やＡＩを用いたアルゴリズム開発におけるビッグデータとなり得る。
このビックデータを活用し、例えばＡＩを用いることにより、疾病の予測が可能であり、当該予測に基づいて予防対策を構築することも出来る。そして、疾病罹患を予防するための介入が可能である。或いは、ビックデータをＡＩで分析し、その分析結果に基づいて、個々の患者の個性、疾病の程度等に合致した内容（個々の患者に合った内容）の医療用アプリ、すなわち、患者毎にカスタマイズされたアプリを提供することが可能になる。
図示の実施形態では、医療用アプリにおいて、日常生活下データを活用して、アクセプタンス＆コミットメント・セラピー（ＡＣＴ）における「心理的柔軟性」や「マインドフルネス」の程度を可視化することが可能である。日常生活下データにおける心理データの例として、例えば、生態学的瞬間評価（ＥＭＡ）の手法を用いて、毎朝、毎晩、その時の気分や感情、思考をその場でその時その瞬間に回答してもらうことが挙げられる。
図示の実施形態において、各種医療用アプリにおける治療モジュールは、その内容が同一或いは類似する場合が存在する。そのため、疾患が重複しており、複数の医療用アプリを選択した場合、当該複数の医療用アプリが、同一或いは極めて類似する治療モジュールを提案する場合がある。
この様な場合、患者が選択された医療用アプリをそれぞれ独立して実行した場合には、同一或いは極めて類似する治療モジュールが繰り返して患者に提案されてしまう。重複疾患の割合によっては、同一の治療モジュールを繰り返すことが効果的である場合も存在するが、一般的に、同一或いは極めて類似する治療モジュールが患者に繰り返して提案されてしまうと、患者の「治療モジュールを実行しよう」というモチベーションが低下してしまう。或いは、決定された治療モジュールに対する患者の信頼性が低下する恐れがある。
また、従来の医療用アプリにおいては、重複疾患について対応しておらず、重複疾患の場合には、複数の疾患を特定して、それぞれに対応する医療用アプリを提示している。そのため、上述した様に、同一の治療モジュールが繰り返して提示され、類似した内容の治療モジュールが続けて提示されるという不都合が生じ易い。
これに対して、図示の実施形態では、例えば疾病推定ブロック１０Ｃにおいて、「選択された複数の医療用アプリにおける治療モジュールが同一にならない」という条件を追加して、重複疾患における同一の治療モジュールの重複を防止することが可能である。或いは、疾病推定ブロック１０Ｃは、「選択された複数の医療用アプリにおける治療モジュールが同一にならない」ように選択する機能を有することが出来る。
また、類似した内容の治療モジュール同士を予めリンク付けして、疾病推定ブロック１０Ｃにおいて、「選択された複数の医療用アプリにおいて、リンク付けされた治療モジュールがない」という条件を追加することが出来る。そのため、重複疾患において、類似した治療モジュールが患者に提示されることを防止出来る。或いは、疾病推定ブロック１０Ｃは、「選択された複数の医療用アプリにおいて、リンク付けされた治療モジュールがない」ように選択する機能を有することが出来る。
そして、既存の医療用アプリが、図２、図３で示す様に、図示の実施形態としてシステムに組み込まれたとしても、重複疾患の場合においても、同一の治療モジュールや類似した治療モジュールが患者に提示されることを防止出来る。
図示の実施形態はあくまでも例示であり、本発明の技術的範囲を限定する趣旨の記述ではないことを付記する。
例えば図示の実施形態においては、サーバー１０に対して、疾病に対応したカスタマイズ、患者側のアプリケーションに対応させるカスタマイズ等を行うことが可能である。カスタマイズの手法については、公知技術を適用可能である。
また、本発明は、配偶者またはパートナーとの関係性の問題、勃起障害、うつ病、強迫症、パニック症、広場恐怖症、全般性不安症や社交不安症やスピーチ不安、限局性恐怖症、心的外傷後ストレス障害、複合性不安障害、不眠症、過敏性腸症候群、摂食障害と肥満、肥満その他の生活習慣病、双極性障害、境界性パーソナリティー障害、注意欠如・多動症、慢性または持続性疼痛、性機能障害、勃起障害以外の配偶者またはパートナーとの関係性の問題、アルコール依存その他の各種依存症、統合失調症及び他の重度精神病、全般性不安症や社交不安症やスピーチ不安その他の不安症、極限的恐怖症、不妊症（男性、女性）、アトピー性皮膚炎、過活動膀胱（尿失禁）、アンチエイジング、更年期障害等の、主として患者のメンタル面の状態に関連する疾患（疾病）であるか否かを推定することが出来る。そして、その他の疾病（疾患）であるか否かについて推定することが出来る。
上述の実施例では、診断横断的指標パートおよび／または疾患特異的指標パートおよび指標選択パートで選択された指標への患者の回答結果によって疾患や生物心理社会的要因を推定し、それに応じた治療用アプリを提供し、その治療用アプリの中で再度アセスメントを行う例を示したが、推定された疾患や生物心理社会的要因に基づいて治療用アプリによる治療（ワーク）を開始（つまり、治療用アプリでのアセスメントを省略）してもよい。なお、治療用アプリで再度アセスメントを行うことで精度が上がることは言うまでもない。
さらに、本発明は、コロナウィルス等の感染症の蔓延防止に寄与することが出来る。
また、幹細胞を用いた再生医療や幹細胞の上清を用いた治療と、本発明における各種医療用アプリとを組み合わせ、併用することで、より高い治療効果が期待できる。
それに加えて本発明においては量的測定指標や客観的なモニタリング手法、クラスタ分析を用いることが出来るので、第三者に対してプログラムのアルゴリズムを明確に説明することが可能であり、実際の結果による証拠とすることが容易である。そのため、各種承認に必要なデータを用意することが容易である。
上述の例では、少なくとも疾患等に伴う精神的な状況を評価するための項目を含む診断横断的指標および疾患特異的な指標を用いて心因性疾患、心身症、ストレス関連疾患等の分類をすることを説明してきたが、さらに、器質性の疾患や心身症の器質性の症状を評定するための問診項目や、指標を追加し、さらに、これらの評定を行うためのアルゴリズムを追加して、器質性の疾患等と、心因性の疾患と、生物心理社会的要因と、あるいはそれらの組み合わせを評定できる構成としても良い。この場合は、例えば、糖尿病の場合、糖尿病で、かつ、抑うつ状態といった分類がなされ、この結果を内科医が見た場合、糖尿病の内科的治療と、医療用アプリで精神面の治療を行うといった使い方ができる。
本発明で「診療」「医療」「治療」という言葉を用いているがこれは医師による診断・治療・予防のみを含むだけでなく、ヘルスケア、メンタルヘルスの維持・改善を含む概念であることは言うまでもない。
図１において、全体を符号１００で示すシステムは、総合診療ブロック２０と医療用アプリ３０を含むサーバー１０（例えばコンピュータ）、患者に使用される情報処理端末３（患者側の情報処理用端末）、医師が使用し或いは医療機関で使用される情報処理端末４（医療機関側の情報処理端末）を有しており、これらは例えば情報処理ネットワーク６０（例えばローカルエリアネットワーク或いはインターネット）により相互に接続されている。サーバー１０については、図２を参照して後述する。
ここで「患者」なる文言は、何れかの疾患に罹患している可能性が有ることを自ら認識しており、且つ、その治療を行う意思のある個人を意味している。換言すれば、「患者」なる文言は、医療機関において医師、その他の関係者の指導により当該治療を行っている者のみに限定される訳ではなく、第三者が見れば「健常」と判断されるような者や第三者から本システムの利用を薦められた健常人等も包含し得る。
図１において明示されていないが、患者側の情報処理用端末３は「日常生活下データを取得する装置」としての機能も有しており、例えばスマートフォン或いはパーソナルコンピュータ（ＰＣ、パソコン）等の情報処理機能及び通信機能を有する電子装置により構成することが出来る。或いは、日常生活下データを取得する装置として、ウェアラブル機器等を用いることも出来る。日常生活下データは、日常生活の中で様々な質問に答えてもらうことで収集する心理データを含む。また、例えば心拍数、血圧、血中酸素濃度、歩数、睡眠時間や睡眠の質（眠りが深い・浅い等）、反射速度、歩行速度、活動量、行動範囲（行動履歴：例えばＧＰＳにより計測・取得）、血糖値等の生理データ、行動データも含んでいる。
後述するように、日常生活下データは、各種医療用アプリにおいて診断横断的アセスメントを実行する部分３０Ａ（図３）に送信されて、「日常生活下データを活用しながら、心理社会的問題、生活適応やストレス等に対して患者がどの程度適応的に行動できているのか或いは非適応的に行動しているのかを診断横断的な評定（診断横断的アセスメント）」に用いられる。
図１において、医療機関側の情報処理端末４は、情報処理機能及び通信機能を有する電子装置（例えばＰＣ）を利用することが出来るが、スマートフォンやタブレット端末を利用することも可能である。
ここで患者側の情報処理用端末３（例えばスマートフォン）はライン３Ｌ、ネットワーク６０を介してサーバー１０にアクセスするツールとして用いられるのみならず、診断横断的アセスメントに役立てるため、患者の「日常生活下データ」を計測して、医療用アプリ側に送信するためのツールとしても機能する。日常生活下データの計測や医療用アプリ３０の診断横断アセスメントパートへの送信という機能は、係る機能を実行するための専用アプリを患者側の情報処理用端末３（例えばスマートフォン）にインストールすることにより可能になる。
そのような専用アプリをインストールする場合には、患者側の情報処理用端末３とネットワーク６０とを接続する情報伝達ライン３Ｌ（有線或いは無線の場合が存在する）は、サーバー１０にアクセスするためのアクセスラインであり、且つ、情報処理用端末３で計測した患者の日常生活下データを医療用アプリ側に送信するための情報伝達ラインでもある。
図１では示されていないが、医療機関側の情報処理端末４は、ネットワーク６０を介してサーバー１０にアクセスして、情報の授受を行う機能を有する通信ブロックを有している。
図１には示されていないが、複数の患者側の情報処理端末３及び複数の医療機関側の情報処理端末４をネットワーク６０に接続することも出来る。
図１では示されていないが、サーバー１０はデータベース１０Ｆを内蔵しているが、図示しないデータベース１０はサーバー１０とは別個に構成されており、ネットワーク６０を介してサーバー１０に接続されていても良い。
図示はされていないが、サーバー１０が医療あるいはヘルスケアのビックデータを利用し、或いは、そのようなビックデータと結合することにより、サーバー１０におけるアセスメントや治療モジュールの選択の結果、治療の状況等をビックデータの一部として活用出来ると共に、ビックデータを活用して得られた知見を図示の実施形態に係るシステム１００の性能向上に役立てることが可能になる。そして、ビックデータを活用して得られた知見、情報をＡＩ（人工知能）のアルゴリズム構築に取り入れ、ＡＩを用いた医療用アプリに発展させることも可能である。
次に図２を参照して、図示の実施形態に係るシステム１００のサーバー１０について説明する。
サーバー１０は総合診療ブロック２０と複数の医療用アプリ３０を有している。
総合診療ブロック２０は、診療するブロックというよりは、患者を適切な診療科に案内するポータルサイト或いは総合受付の様な機能を有している。そして総合診療ブロック２０は、診断横断的アセスメントで用いられる指標であって且つ患者の病状や主訴（主訴等：主訴、現病歴、既往歴等の病状）と総合診断的にタグ付けされている指標を記憶する診断横断的指標パート１０Ａ１と、疾患特異的アセスメントで用いられる指標であって且つ患者の病状や主訴（主訴等）と疾患特異的にタグ付けされている指標を記憶する疾患特異的指標パート１０Ａ２とを含んでいる。診断横断的指標パート１０Ａ１と疾患特異的指標パート１０Ａ２は、一体的に構成されていても、別体に構成されていても良い。
ここで、診断横断的指標を記憶する診断横断的指標パート１０Ａ１のみを単体で備えることもが可能である。
図２において、サーバー１０は、複数の医療用アプリ３０（３０、３０－１、３－２、・・・・）を有している。
図示の実施形態において、情報伝達ラインＳＬ１、・・・は、有線のみならず、無線の場合もある。
図２において、診断横断的指標パート１０Ａ１で記録されている指標は、生物心理社会的問題、生活適応やストレス等に対して、患者がどの程度適応的に行動できているのか、或いは非適応的に行動しているのかを評定するための１つ以上の指標（診断横断的アセスメントを行うための指標、たとえば、特開２０２２－０６８３６２に記載されたＰＦＱや、診断横断的なアセスメントを行うためのうつ病（ＢＤＩ、ＳＤＳなど）や不安症等（ＬＳＡＳ、ＧＡＤ－７など）の指標のセット））である。診断横断的指標パート１０Ａ１に記録されている指標を、入力された患者の病状や主訴等に基づいて適切な指標が選択されて、患者に対して提示される。具体的には、診断横断的指標パート１０Ａ１には、病名や病状や主訴と対応付けられた指標のリスト（図７（Ａ））が記憶されており（本発明ではこの対応付けのことを「タグ」付けと呼んでいる）、患者の情報処理端末から入力された病名や病状や主訴がこのリストの「疾患、症状等」欄から検索され（例えば、「不安」と入力されていると、診断横断的２が該当するので、指標としてはＧＨＱ）、それらとの対応関係の示された指標が選択され、患者に提示されることとなる。また、追加の機能として、合併症の項目に不眠と記録されているので、不眠についてももう一度検索を行って該当する指標を追加して用いても良い。なお、図７は対応関係（タグ付け）の一例で他の疾患、症状等、合併症、指標名などは適宜存在することは言うまでもない。また、疾患、症状等、あるいは合併症などはＡＩなどによって、随時更新するように設計することもできる。
疾患特異的指標パート１０Ａ２に記録されている指標は、病状や主訴等が入力された患者（対象者）が、特徴的な症状に対して、どの程度適応的に行動できているのか、或いは非適応的に行動しているのかを評定する（疾患特異的アセスメントを実行する）ための指標（ＩＩＥＦ－１５、ＡＩＳなど）であり、複数の異なる疾患に対応するために、複数の異なる疾患に対応した指標を記録していると都合が良い。
医療機関の各種の診療科（図示せず）では、様々な疾病の患者に対して、主訴、現病歴、既往歴等と病状を確認する。患者の病状は、例えば「眠れない」、「○○（特定の部位）がずっと痛い」、「食欲がない」、「ＥＤかも知れない」等である。
医療機関側の情報処理端末４（図１）を介して患者の病状や主訴等がサーバー１０に入力され、診断横断的アセスメントパート１０Ａ１と疾患特定指標パート１０Ａ２では一体的に、これ等の種々の病状の一つ一つについてタグ付けされた指標が特定される（初回評価指標選択）。そして、特定された（選択された）指標が患者に提示される。具体的な指標の選択方法は図７（Ｂ）を用いて診断横断的な選択方法と同様に行われる。
診断横断的とは、心因性疾患、心身症、ストレス関連疾患に横断的に認められる生物心理社会的要因に基づくものであり、疾患特異的とは特定の疾患にのみ現れる特徴であり、全く異なる概念である。
診断横断的指標パート１０Ａ１と、疾患特異的指標パート１０Ａ２に加えて、総合診療ブロック２０は、指標選択パート１０Ｂ、疾病推定ブロック１０Ｃ、回答解析パート１０Ｄ、治療履歴パート１０Ｅを備えている。
指標選択パート１０Ｂは、伝達ラテンＳＬ２、ＳＬ３を介して診断横断的指標パート１０Ａ１と疾患特異的指標パート１０Ａ２からそれぞれ伝達された患者の病状や主訴等にタグ付けされた診断横断的指標及び／又は疾患特異的指標（選択された指標）を、初回評価指標として、伝達ラインＳＬ１１を介して、当該病状や主訴等を訴える患者側、すなわち当該患者が診断等を受けている医療機関側の情報処理端末４、或いは当該患者が自宅等からアクセスしている場合には患者側の情報処理端末３に送信する機能を有している。そして指標選択パート１０Ｂは、選択された指標に対する患者の回答があった際に、伝達ラインＳＬ４を介して選択された指標を疾病推定ブロック１０Ｃに伝達する機能を有している。
疾病推定ブロック１０Ｃは、初回評価指標（選択された指標）とそれに対する患者の回答（伝達ラインＳＬ９を経由して疾病推定ブロック１０Ｃに送信）に基づいて、患者の病状や主訴等に対応する候補疾病及び／又は生物心理社会的要因を決定する機能を有している。係る候補疾病及び／又は生物心理社会的要因の決定が、当該患者の疾病及び／又は生物心理社会的要因の推定となる。そして、患者の病状及び主訴に対して選択された診断横断的指標、疾患特異的指標、それに対する患者の回答から、患者が複数種類の疾病に重複して罹患している場合には、その重複した疾病を推定することが可能である。換言すれば疾病推定ブロック１０Ｃは、重複した疾病を推定する機能を有している。図８に推定方法の一例を示した。図８において、患者には指標Ａと指標Ｂが提供されており、それぞれの回答を疾病推定ブロック１０Ｃで、疾病推定ブロック１０Ｃに記憶されたアルゴリズムに基づいて処理され、指標Ａの回答結果が所定値Ａ点以上か、未満かで、分岐され、Ａ点以上の場合はさらに指標Ｂの結果が所定値Ｂ点以上か、未満かで分岐されて、推定がなされる。ここでは、すべての指標の評価結果の組み合わせに対するアルゴリズムを記憶し、それに基づいて推定を行うこともできるが、ＡＩ等を用いて指標と疾病や生物心理社会的要因との関係を構築したり、ネットワーク分析や、相関係数を用いた分析、ＡＩを用いて前記アルゴリズムを修正しても良い。また、推定処理はこれらの統計処理に限られず、当業者の周知の手段を用いて推定を行っても良い。また、この例ではそれぞれ一つの疾病名あるいは生物心理社会的な要因に分類しているが、実際には複数の疾病名や生物心理社会的な要因に分類しても良い。あるいは、それぞれの複合を示すカテゴリのような分類でも構わない。
また、疾病推定ブロック１０Ｃは、候補疾病等を決定するに際して、伝達ラインＳＬ５を介して疾病情報用のデータベース１０Ｆから必要な疾病情報（例えば病理学的な情報等）を取り出す機能も有している。
さらに疾病推定ブロック１０Ｃは、（疾病推定ブロック１０Ｃで決定された）候補疾病等に基づいて、当該候補疾病に対応する医療用アプリ（図４参照）を選択する機能（医療用アプリの選定機能）と、伝達ラインＳＬ１０を介して当該患者に関する情報を選択された医療用アプリ３０（３０－１～３０－４）に伝達する機能を有している。
なお、図示の実施形態では、医療用アプリを包括的に表現する場合には符号３０を用いて記載している。
指標選択パート１０Ｂにおいて患者の病状や主訴等に診断横断的指標及び／又は疾患特異的指標をタグ付けするに際して、患者が訴える病状や主訴等が抽象的な場合や、漠然としている場合には、診断横断的指標及び／又は疾患特異的指標をタグ付けが困難になる。図示の実施形態では、病状や主訴等が抽象的過ぎ或いは漠然としており、診断横断的指標及び／又は疾患特異的指標をタグ付けることが困難な場合には、当該病状や主訴等は伝達ラインＳＬＤ１を介して回答解析パート１０Ｄに送信される。回答解析パート１０Ｄは、病状や主訴等を指標選択パート１０Ｂで診断横断的指標及び／又は疾患特異的指標をタグ付けできる程度まで分析或いは解析し、伝達ラインＳＬＤ２を介してタグ付けできる程度まで解析された病状等を指標選択パート１０Ｂに送信する機能を有している。（解析はＡＩやディープラーニングを用いて行っても良い。）
回答解析パート１０Ｄは、例えばチャットボットとしての機能を具備しており、伝達ラインＳＬＤ１を介して患者と通信することにより、病状や主訴等の内容を整理して、前記タグ付けが可能な程度まで具体化する。そのほか、音声による応答など他の入力直手段を用いても良い。
選択された指標（初回指標）に対する患者の回答が不明確な場合には、疾病推定ブロック１０Ｃにおいて、患者の病状や主訴等に対応する候補疾病等を決定することが困難となる。回答解析パート１０Ｄは、その様な場合に、疾病推定ブロック１０Ｃで候補疾病等が特定できる程度まで患者の回答を分析して、伝達ラインＳＬＤ３を介して、候補疾病等が特定できる程度まで分析された患者の回答を疾病推定ブロック１０Ｃまで送信する機能を有している。
回答解析パート１０Ｄは、例えばＡＩで構成して、病状や主訴等の内容を整理して、前記タグ付けが可能な程度まで具体化することが出来る。また回答解析パート１０Ｄに、例えばチャットボットとしての機能を備えさせて、伝達ラインＳＬＤ１を介して患者と通信することにより、病状や主訴等の内容を整理して、前記タグ付けが可能な程度まで具体化する。或いは、チャットボット機能により患者と通信して、選択された指標（初回評価指標）に対する患者の回答を整理して、候補疾病等が推定可能な程度まで具体化する。
回答解析パート１０Ｄにおいて、主訴や病状を分類してリスト化し、チェックボックスで複数選択可能に構成することが出来る。また、適正な指標にタグ付けするのに情報が不足している場合には、追加の質問を患者に送信し、患者が回答することにより、タグに分解するための「問答」が可能にせしめ、以て、適正なタグに誘導し、適正な指標を決定することが出る。
ここで、長期間に亘って病状、主訴（例えば身体の不調）等が治癒せず、複数の医療機関に通院歴がある患者の場合には、以前に通院した医療機関における治療（例えば、疾病の見立て、処方された薬剤）が適切でない場合が存在する。そのため、複数の医療機関を長期間に亘って受信した旨の情報は、当該患者の疾病を推定するのに効果的である場合が多い。
図示の実施形態では、総合診療ブロック２０は治療履歴パート１０Ｅを備えており、治療履歴パート１０Ｅは伝達ラインＳＬ７を介して患者と通信し、長期間に亘って病状、主訴（例えば身体の不調）等が治癒せず、複数の医療機関に通院歴がある患者である場合に、当該複数の医療機関の各々における診断結果、投薬された薬剤の種類、その他の情報（治療履歴情報）を取得し、伝達ラインＳＬ８を介して治療履歴情報を疾病推定ブロック１０Ｃに伝達する機能を有している。これにより、効果がなかった治療法や薬剤の情報が疾病推定ブロック１０Ｃに伝達され、以て、不適切な候補疾患が除外できる。
図示の実施形態では、指標選択パート１０Ｂから患者に提示された指標に対する患者の回答に基づいて、医療用アプリ３０において、患者に最適な治療モジュールを選択することが可能である。すなわち、患者の病状及び主訴（主訴、現病歴、既往歴等の病状）に対して選択された診断横断的指標と疾患特異的指標を患者に提示し、患者が回答することにより、診断横断的アセスメントと疾患特異的アセスメントの双方を実施するのと同様な効果が期待され、初回評価指標に対する患者の回答から、最適な治療モジュールを選択することが可能である。特に、疾患を特定して治療するだけでは改善しない事例に対して、極めて効果的に医療（治療、診断、予防・再発防止・早期発見・合併している疾病の発見等）に寄与することが出来る。
ここで、患者の病状及び主訴に対して選択された診断横断的指標と疾患特異的指標を患者に提示し、患者が回答することにより、疾病が重複している場合においては、重複している複数の疾病（例えば、うつ病と心因性ＥＤを併発している場合）と、その重複の割合（例えば、うつ病が７０％、心因性ＥＤが３０％）を決定することが出来る。そして、患者毎の疾病の重複と、その割合に基づいて、本発明で選択される医療用アプリの内容を、患者毎、或いは疾患の種類毎にカスタマイズした上で一定の効果を上げることが可能である。
主として図３を参照して、図２で示す総合診療ブロック２０で医療用アプリを選択する手順について説明する。
図３において、ステップＳ１では、医療機関における各種の診療科（図示せず）で様々な疾病の患者に対して、主訴、現病歴、既往歴等の病状（病状や主訴等）を確認し、医療機関側の情報処理端末４（図１）を介して病状や主訴等をサーバー１０に入力する。
ここで、患者の病状や主訴等は、患者が医療機関に通院している場合には、医療機関側の情報処理端末４から発信される。ただし、患者が医療機関に通院せず、自宅からサーバー１０にアクセスしている場合も想定される。そのため、ステップＳ１では、医療機関側の情報処理端末４或いは患者側処理端末３から、サーバー１０の総合診療ブロック２０に、病状や主訴等が入力される
次のステップＳ２では、ステップＳ１で入力された病状や主訴等に対応する診断横断的指標及び／又は疾患特的指標を選択する。すなわち、ステップＳ１で入力された病状や主訴等にタグ付けされた診断横断的指標及び／又は疾患特異的指標（選択された指標：初回評価指標）を選択して、指標選択パート１０Ｂに送信する。
ここで、患者の病状や主訴等が、診断横断的指標及び／又は疾患特異的指標をタグ付けすることが出来ない程度に抽象的であり或いは漠然としている場合には、当該患者の病状や主訴等を回答解析パート１０Ｄに送信し、回答解析パート１０Ｄにおいて、当該病状や主訴等を診断横断的指標及び／又は疾患特異的指標をタグ付けできる程度まで分析或いは解析してから、指標選択パート１０Ｂに送信する。
そしてステップＳ３では、指標選択パート１０Ｂに送信された診断横断的指標及び／又は疾患特異的指標（選択された指標）は、初回評価指標として、医療機関側の情報処理端末４或いは患者側処理端末３に送信して、前記病状や主訴等を訴える患者に対して選択された指標を提示する。そしてステップＳ４に進む。
ステップＳ４では、ステップＳ３で提示された指標（選択された指標：初回指標）に対して患者が回答し、その回答を疾病推定ブロック１０Ｃに伝達する。
選択された指標（初回指標）に対する患者の回答が不明確であり、候補疾病を決定することが困難な場合には、当該不明確な回答を回答解析パート１０Ｄに送信する。そして、疾病推定ブロック１０Ｃで候補疾病が特定できる程度まで患者の回答を分析し、分析された患者の回答を疾病推定ブロック１０Ｃまで送信する。
次のステップＳ５では、疾病推定ブロック１０Ｃが、初回評価指標（選択された指標）とそれに対する患者の回答に基づいて、患者の病状や主訴等に対応する候補疾病を決定する。すなわち、ステップＳ１で病状や主訴等を入力し、ステップＳ４で回答した患者の疾病を推定する。ステップＳ５で疾病を推定する際に、疾病情報用のデータベース１０Ｆから必要な疾病情報（例えば病理学的な情報等）を取り出し、参照する場合がある。ここで、診断横断的指標と疾患特異的指標を患者に提示し、患者が回答することにより、患者が複数種類の疾病に重複して罹患している場合には、その重複した疾病を推定することが可能である。すなわち、ステップＳ５では、患者が罹患している重複する疾病を推定することが出来る。
ステップＳ５で疾病を推定するに際して、患者の病状や主訴等が長期間に亘って治癒しておらず、複数の医療機関に通院歴がある場合に、当該複数の医療機関の各々における診断結果、投薬された薬剤の種類、その他の情報（治療履歴情報）を治療履歴パート１０Ｅが取得し、当該情報（治療履歴情報）を疾病推定ブロック１０Ｃに伝達して、治療履歴情報を疾病の推定に利用することが出来る。
係る情報（治療履歴情報）は候補疾病の決定（疾病の推定）に効果的であり、疾病推定ブロック１０Ｃにおいて当該患者の疾病の推定に大いに寄与することが出来る。その様な情報を用いて疾病を推定することにより、以前に通院した医療機関において適切でない治療（例えば、疾病の見立て、処方された薬剤が不適当な治療）が行われていた場合には、当該不適切に見立てられた疾病と同一の疾病を推定する可能性が減少する。
ステップＳ５で疾病を推定したならば、ステップＳ６に進む。
ステップＳ６では、ステップＳ５で決定された候補疾病に基づいて、当該候補疾病に対する医療用アプリ３０（３０－１～３０－４を選択する。そして、選択された医療用アプリ３０（３０－１～３０－４）に対して、前記患者に関する情報を伝達する。それと共に、前記患者に対して、ステップＳ５で決定された候補疾病（推定された疾病）と治療アプリの情報を送信する。
ステップＳ６以降は、個々の医療用アプリ３０（３０－１～３０－４）が実行される。
なお、明確には図示されていないが、図示の実施形態の変形例として、ポータルサイト或いは総合受付としての機能を有する総合診療ブロック２０のみを備え、総合診療ブロック２０の出力（候補疾病、疾病が重複しているか否か、適正な医療アプリ）をその他の機関（例えば保険会社等）に出力する様に構成することが可能である。
次に、図４を参照して、図２における各種医療用アプリの概要を説明する。
図２に示す各種アプリ３０、３０－１、３０－２・・・・の一つにおける機能ブロックを示す図４において、医療用アプリ３０（図２に示す医療用アプリにおける何れか１つ）は、診断横断的アセスメントを実行する部分（医療用アプリ３０における診断横断的アセスメントパート３０Ａ）と、疾患特異的アセスメントを実行する部分（医療用アプリ３０における疾患特異的アセスメントパート３０Ｂ）と、日常生活下データと診断横断的アセスメント及び疾患特異的アセスメントの結果及びその他の分類用情報に基づいて患者を該当するクラスタ（グループ等）に分類するクラスタ分析パート３０Ｃと、当該疾病治癒のための治療モジュールを決定する治療モジュール決定パート３０Ｄを有している。
図２に示す医療用アプリ３０、３０－１、３０－２、・・・・の各々は、基本的には図４に示すのと同様な構成を有している。
図示の実施形態において、「医療用アプリ」という文言は、アプリケーションソフトのみならず、医療用アプリを実行するシステムをも意味している。
なお、図示の煩雑化の防止のため、図４においては信号伝達ラインの表示を省略する。
医療用アプリ３０における診断横断的アセスメントパート３０Ａでは、心理社会的問題、生活適応やストレス等に対して、適応的な行動を評定することにより、アクセスしたユーザー（患者：対象者）の心理的柔軟性を評定する。適応的な行動の評定は、ＣＢＴの一つであるアクセプタント＆コミットメント・セラピー（ＡＣＴ）に基づいて行われている。そして、心理社会的問題、生活適応やストレス等に対して、適応的な行動が見られる対象者であれば、健康的であり、生活の質が高く、ストレスが低く、各種疾患に対する抵抗力が高い状態にあると評定される。
診断横断的アセスメントパート３０Ａでは疾患を特定するための評定や、疾患に特徴的な症状の評定は行わない。診断横断的アセスメントパート３０Ａでは、心理社会的問題、生活適応やストレス等に対して、患者がどの程度適応的に行動できているのか、或いは非適応的に行動しているのかを評定するからである。
換言すると、医療用アプリ３０における診断横断的アセスメントパート３０Ａにおいては、日常生活下データを用いて評定が行われる。そして、医療用アプリ３０における診断横断的アセスメントパート３０Ａは、日常生活下データを活用しながら、心理社会的問題、生活適応やストレス等に対して患者がどの程度適応的に行動できているのか或いは非適応的に行動しているのかを診断横断的に評定する（診断横断的アセスメントを行う工程）機能を有している。
また、医療用アプリ３０における疾患特異的アセスメントパート３０Ｂは、疾患に特徴的な症状に対して患者がどの程度適応的に行動できているのか或いは非適応的に行動しているのかを疾患特異的に評定（疾患特異的アセスメントを行う工程）する機能を有している。
医療用アプリ３０のクラスタ分析パート３０Ｃにおけるクラスタ分析に際して、総合診療ブロック２０（図２）における指標選択パート１０Ｂにおいてタグ付けされた診断横断的指標及び／又は疾患特異的指標と、それに対する患者の回答が利用できる場合がある。明示されていないが、図示の実施形態では、その様な場合に対処するべく、患者の病状や主訴等にタグ付けされた初回評価指標及びそれに対する患者の回答が医療用アプリ３０に送信され、クラスタ分析パート３０Ｃのクラスタ分析に用いられるように構成されている。
図４において、クラスタ分析パート３０Ｃでは、診断横断的アセスメントパート３０Ａにおける診断横断的アセスメントの結果（評定）及び／又は疾患特異的アセスメントパート３０Ｂにおける疾患特異的アセスメントにおける結果（評定）、及びその他の分類用情報に基づいて、統計学的手法（例えばクラスタ分析）を用いて患者をクラスタ（グループ）に分類する（患者を特定の集団に分類する）。ここで、診断横断的アセスメントパート３０Ａにおける診断横断的アセスメントの結果（診断横断的アセスメントの評定）、疾患特異的アセスメントパート３０Ｂにおける疾患特異的アセスメントの結果（疾患特異的アセスメントの評定）の各々により患者に対してクラスタ分析を行うことも出来るし、診断横断的アセスメント及び疾患特異的アセスメントの評定を統合してクラスタ分析を行うことも出来る。
図４において、治療モジュール決定パート３０Ｄでは、患者が分類されたクラスタ（集団）とリンク付けされた治療モジュール（或いはワーク）を選択する（治療モジュールを選択する工程）。リンク付けされた治療モジュールは、図４では図示しない医療用アプリごとの記録装置（データベース）に記録されている。
治療モジュールを実行することで、患者の適応的な行動が促進されることが期待できる。
図示はされていないが、各医療用アプリ３０における治療モジュール決定パート３０Ｄは、図示しないインターフェース及び情報伝達ラインを介して、選択した治療モジュールを患者側の情報処理端末３（図１、図５）に伝達する機能を有している。ただし、サーバー１０において、治療モジュール決定パート３０Ｄが選択した治療モジュールを患者に対して実行する治療モジュール実行パートを設けることも可能である。
本明細書において、心理療法の実行を、患者に対する介入と表現する場合がある。
図示の実施形態における医療用アプリでは、診断横断的アセスメントパート３０Ａの評定に基づく治療モジュールと、疾患特異的アセスメントパート３０Ｂの評定に基づく治療モジュールの双方が提案可能である。換言すれば、診断横断的な介入と疾患特異的な介入の双方が可能である。
例えば診断横断的な介入では、「心理的柔軟性」の評定結果に対して、健康で新しい行動パターンの学習／獲得を目指すための心理的介入を行う。疾患特異的な介入では、各疾患に特有な場面、状況等に対して、各クラスタに適切な技法で、当該疾患に応じた健康で新しい行動パターンの学習／獲得を目指すための心理的介入を行う。
図示の実施形態における医療用アプリでは、診断横断的な介入が疾患特異的な介入に優先する。ただし、それに限定されない場合も存在する。
医療用アプリ３０において、「仮想現実」を用いた治療モジュールの提供が可能である。例えば、不安症の患者の場合であれば、仮想現実により「電車に乗る」という体験（仮想現実上の体験）をさせることが出来る。
例えば心因性ＥＤであれば、医療用アプリが患者に提供するワークの一例として、例えば、公知の陰圧式勃起補助具（ＶＣＤ）を用いたワークがある。当該ワークはパートナー（配偶者等）と実践することが好ましく、性交が可能な程度に勃起した事実、性交が上手くできた事実は患者の自信の回復に好影響を及ぼす。
ここで、医療用アプリ３０においては、分類されたクラスタに対応して、患者が実行するべきホームワークが用意されている。当該ホームワークは、患者が実施すると症状の改善が期待でき、且つ、患者の主体性を向上させる様な内容に、予め編集されている。例えば、治療モジュール「注意訓練」では、１日に１５分程度、音源に収録されている様々な音に対して注意を向けるトレーニングを行う。
図示されていないが、医療用アプリ３０において、治療モジュールによる治療の効果を評価する機能を有する評価パート（図示せず）を含む場合がある。当該評価パートは、既存の評価尺度等を用いて、所定のアルゴリズムに従って治療の効果を評価する機能を有する。患者に送信される評価内容には、例えば、症状を改善するための助言等が含まれる。一例として心因性ＥＤの場合には、当該疾患に特徴的な症状である勃起機能の評価尺度（測定指標）として、国際勃起機能スコア（ＩＩＥＦ）を用いた評価を行う。国際勃起機能スコアでは、尺度得点から重症度分類がなされており、治療の効果を評価することが可能である。
ここで、患者側の端末３やウェアラブル機器等を用いて患者の日常生活下データを取得して、記録し、治療前後の効果測定の結果をレポート形式にすることが可能である。そして評価パートは、患者（或いは医師）に対してその様なフィードバックを実行する機能を有することが可能である。
図示されていないが、治療の効果の評価尺度や測定指標の回答を入力するに際して、入力までの時間を記録するための計時手段及び記録手段、心拍数や血圧を測定する測定手段、患者の瞳孔開閉の様子や視線の向きや瞬きの回数を計測する手段（例えば患者側端末３がスマートフォンやＰＣである場合にはそのカメラ）、呼吸の回数の計測手段、体温の計測手段、或いは、顔色を観察する手段（例えば、患者側端末３のカメラ）を設け、指標入力時における客観的な情報をモニタリングして、回答の精度や回答者の状態を測定、観察する装置を設けていることが好ましい。
回答の精度や回答者の状態を測定、観察する装置を設けることにより、回答の精度や回答者の状態を客観的にモニタリングすることが出来る。回答者の状態としてモニタリングする事項としては、例えば、回答者である患者が測定指標をいい加減に入力していないか、「改善された」という結果を得るために偽りの入力をしていないか、測定指標を入力することでストレスが掛かっていないか、深く考え込んでいるかどうか、患者の反応性、患者の認知機能等である。この様なモニタリングにより、クラスタ分析の際の要因として取り入れることが出来る。
回答の精度や回答者の状態を測定、観察する装置として、患者側端末３としてのスマートフォンやＰＣのカメラを用いた場合、当該カメラに専用のフィルターやレンズ等を装着して、上述したモニタリングを行うことが出来る。さらに、心拍数、血圧等の計測装置（図示せず）やアプリケーションを使用することが可能である。
さらに、匂いセンサー、脳波センサー等のデバイスを装着して回答者の客観的な情報を取得することが可能である。それにより、回答者の心身の状態を計測して、クラスタ分析の際の要因とすることも可能になる。そして、例えば脳波等を測定するヘッドセット状のデバイス等を装着すれば治療の実感が高まり、治療効果がさらに向上する。
図示はされていないが、医療用アプリ３０において、定期的に決めた時刻に合わせて定期或いは不定期に医療用アプリ使用を促すリマインド通知や励まし等のメッセージを送信する機能を有する装置を設けることが出来る。ゲーム的な要素を応用することも可能である。さらに、医療用アプリ３０にアクセスすることについて患者に何かしらの報酬を与える機能を備えることが可能である。そして、医療用アプリ３０にアクセスして医療用アプリを積極的に実行しようとする動機付けを高める様上記のような機能を有するウェアラブル機器等を備えることが可能であり、治療を継続する（医療用アプリを継続使用する）という「正」の行動を強化することが出来る。
これ等の機能を発揮することにより、患者が医療用アプリ３０にアクセスして治療モジュールを実行し続けたいという継続使用の意欲を高めて、治療途中で医療用アプリ３０にアクセスしなくなる（治療途中で脱落する）事態を抑制し、医療用アプリ３０による治療効果（或いは医療用アプリの効果）を向上することが出来る。
リマインド通知の発信のタイミングについては、患者が活動しているか停止しているか？の情報と、患者が移動中であるか？在宅であるか？の情報（ステイタス管理）を管理して決定することが出来る。
また、日常生活下データから、心拍安定時、患者が暇な時等にリマインド通知を発信することが出来る。
さらに、患者側の情報処理端末３（例えばスマートフォン）の起動後（復帰後）は当該患者がスマートフォンに触れている可能性が高いので、その際にリマインド通知を発信することが出来る。
医療用アプリ３０における診断横断的アセスメント及び疾患特異的アセスメントに際して、スマートスピーカー等を用いて、音声による指標（例えば質問項目）の読み上げ、指示、ガイダンスその他に対して、患者が音声により入力し、記録し、応答すること等を可能にして、音声により相互に作用する機能（インタラクティブな機能）を具備する様に構成することが可能である。ここで、スマートスピーカー（ＡＩスピーカー）は対話型の音声操作に対応したＡＩアシスタント機能を持つスピーカーであり、内蔵されているマイクで音声を認識し、情報の検索や連携家電の操作を行う。
次に図５を参照して、患者側の情報処理端末３について説明する。患者側の情報処理端末３は、制御ブロック３Ａ、表示ブロック３Ｂ、入力ブロック３Ｃ、記憶ブロック３Ｄ及び通信ブロック３Ｅを有している。
制御ブロック３Ａは、患者側の情報処理端末３における情報処理等の制御を実行する機能を有している。表示ブロック３Ｂは、患者側の情報処理端末３の使用者（患者）に情報を表示する機能を有している。入力ブロック３Ｃは、使用者（患者）が入力した情報を受け付ける機能を有している。
記憶ブロック３Ｄは既存の記憶用機器により構成され、患者側の情報処理端末３のために、符号３Ｆで示す患者用プログラムが記憶されている。明示されていないが、データベース１０Ｆ（図１）を記憶ブロック３Ｄとして用いることが可能である。通信ブロック３Ｅは、有線或いは無線の通信により、ネットワーク６０（図１）と接続する機能を有している。
患者側の情報処理端末３は、情報処理機能及び通信機能を有する電子機器であれば、特に限定はしない。ただし、昨今の普及を考慮すると、いわゆるスマートフォンの様な携帯型情報端末が好ましい。
図６を参照して、医療機関側の情報処理端末４について説明する。医療機関側の情報処理端末４は、制御ブロック４Ａ、表示ブロック４Ｂ、入力ブロック４Ｃ、記憶ブロック４Ｄ及び通信ブロック４Ｅを有している。
制御ブロック４Ａは、医療機関側の情報処理端末４における情報処理等の制御を実行する機能を有している。表示ブロック４Ｂは、医療機関側の情報処理端末４の使用者（医師、医療機関の関係者等）に情報を表示する機能を有している。入力ブロック４Ｃは、医師、医療機関の関係者等が入力した情報を受け付ける機能を有している。
記憶ブロック４Ｄは既存の記憶用機器で構成され、医療機関側の情報処理端末４のため、符号４Ｆで示す医療機関用プログラムが記憶されている。データベース１０Ｆ（図１）を記憶ブロック４Ｄとして用いることも可能である。通信ブロック４Ｅは、有線或いは無線の通信により、ネットワーク６０（図１）と接続する機能を有している。
明確には図示されていないが、システム１００外部のＷｅｂサイト、例えば匿名患者会、チャットルーム、ＢＢＳを接続して、同じ疾病に悩む患者同士のコミュニティで医療用アプリの使用状況や推移を共有し、他の使用者に関するデータを統計的なデータとして見る様にすることが可能である。ここで、接続可能なシステム１００外部のＷｅｂサイトは医療機関としての要件を満たす必要がある。
この様なシステム外部のＷｅｂサイトと接続することにより、各種疾病の自助グループ（例えば薬物依存症患者のための自助グループ）に参加することと同等な効果を得ることが出来て、治療続行のためのモチベーションをあげることが出来る。
図示の実施形態において用いられる医療用アプリでは、日常生活下データを活用して、アクセプタンス＆コミットメント・セラピー（ＡＣＴ）における「心理的柔軟性」や「マインドフルネス」の程度を可視化することが出来る。
日常生活下データとして、ウェラブル機器等で取得することが出来る生理学的データであるデジタルバイオマーカーを取得し、蓄積することにより、疾患の発症予測や状態把握・管理等に利用し、アセスメントの精度を向上させることが可能である。そして、よりパーソナライズされた最適な治療法を提案／提供することが出来る。さらに、機械学習やＡＩを用いたアルゴリズム開発におけるビッグデータとなり得る。
このビックデータを活用し、例えばＡＩを用いることにより、疾病の予測が可能であり、当該予測に基づいて予防対策を構築することも出来る。そして、疾病罹患を予防するための介入が可能である。或いは、ビックデータをＡＩで分析し、その分析結果に基づいて、個々の患者の個性、疾病の程度等に合致した内容（個々の患者に合った内容）の医療用アプリ、すなわち、患者毎にカスタマイズされたアプリを提供することが可能になる。
図示の実施形態では、医療用アプリにおいて、日常生活下データを活用して、アクセプタンス＆コミットメント・セラピー（ＡＣＴ）における「心理的柔軟性」や「マインドフルネス」の程度を可視化することが可能である。日常生活下データにおける心理データの例として、例えば、生態学的瞬間評価（ＥＭＡ）の手法を用いて、毎朝、毎晩、その時の気分や感情、思考をその場でその時その瞬間に回答してもらうことが挙げられる。
図示の実施形態において、各種医療用アプリにおける治療モジュールは、その内容が同一或いは類似する場合が存在する。そのため、疾患が重複しており、複数の医療用アプリを選択した場合、当該複数の医療用アプリが、同一或いは極めて類似する治療モジュールを提案する場合がある。
この様な場合、患者が選択された医療用アプリをそれぞれ独立して実行した場合には、同一或いは極めて類似する治療モジュールが繰り返して患者に提案されてしまう。重複疾患の割合によっては、同一の治療モジュールを繰り返すことが効果的である場合も存在するが、一般的に、同一或いは極めて類似する治療モジュールが患者に繰り返して提案されてしまうと、患者の「治療モジュールを実行しよう」というモチベーションが低下してしまう。或いは、決定された治療モジュールに対する患者の信頼性が低下する恐れがある。
また、従来の医療用アプリにおいては、重複疾患について対応しておらず、重複疾患の場合には、複数の疾患を特定して、それぞれに対応する医療用アプリを提示している。そのため、上述した様に、同一の治療モジュールが繰り返して提示され、類似した内容の治療モジュールが続けて提示されるという不都合が生じ易い。
これに対して、図示の実施形態では、例えば疾病推定ブロック１０Ｃにおいて、「選択された複数の医療用アプリにおける治療モジュールが同一にならない」という条件を追加して、重複疾患における同一の治療モジュールの重複を防止することが可能である。或いは、疾病推定ブロック１０Ｃは、「選択された複数の医療用アプリにおける治療モジュールが同一にならない」ように選択する機能を有することが出来る。
また、類似した内容の治療モジュール同士を予めリンク付けして、疾病推定ブロック１０Ｃにおいて、「選択された複数の医療用アプリにおいて、リンク付けされた治療モジュールがない」という条件を追加することが出来る。そのため、重複疾患において、類似した治療モジュールが患者に提示されることを防止出来る。或いは、疾病推定ブロック１０Ｃは、「選択された複数の医療用アプリにおいて、リンク付けされた治療モジュールがない」ように選択する機能を有することが出来る。
そして、既存の医療用アプリが、図２、図３で示す様に、図示の実施形態としてシステムに組み込まれたとしても、重複疾患の場合においても、同一の治療モジュールや類似した治療モジュールが患者に提示されることを防止出来る。
図示の実施形態はあくまでも例示であり、本発明の技術的範囲を限定する趣旨の記述ではないことを付記する。
例えば図示の実施形態においては、サーバー１０に対して、疾病に対応したカスタマイズ、患者側のアプリケーションに対応させるカスタマイズ等を行うことが可能である。カスタマイズの手法については、公知技術を適用可能である。
また、本発明は、配偶者またはパートナーとの関係性の問題、勃起障害、うつ病、強迫症、パニック症、広場恐怖症、全般性不安症や社交不安症やスピーチ不安、限局性恐怖症、心的外傷後ストレス障害、複合性不安障害、不眠症、過敏性腸症候群、摂食障害と肥満、肥満その他の生活習慣病、双極性障害、境界性パーソナリティー障害、注意欠如・多動症、慢性または持続性疼痛、性機能障害、勃起障害以外の配偶者またはパートナーとの関係性の問題、アルコール依存その他の各種依存症、統合失調症及び他の重度精神病、全般性不安症や社交不安症やスピーチ不安その他の不安症、極限的恐怖症、不妊症（男性、女性）、アトピー性皮膚炎、過活動膀胱（尿失禁）、アンチエイジング、更年期障害等の、主として患者のメンタル面の状態に関連する疾患（疾病）であるか否かを推定することが出来る。そして、その他の疾病（疾患）であるか否かについて推定することが出来る。
上述の実施例では、診断横断的指標パートおよび／または疾患特異的指標パートおよび指標選択パートで選択された指標への患者の回答結果によって疾患や生物心理社会的要因を推定し、それに応じた治療用アプリを提供し、その治療用アプリの中で再度アセスメントを行う例を示したが、推定された疾患や生物心理社会的要因に基づいて治療用アプリによる治療（ワーク）を開始（つまり、治療用アプリでのアセスメントを省略）してもよい。なお、治療用アプリで再度アセスメントを行うことで精度が上がることは言うまでもない。
さらに、本発明は、コロナウィルス等の感染症の蔓延防止に寄与することが出来る。
また、幹細胞を用いた再生医療や幹細胞の上清を用いた治療と、本発明における各種医療用アプリとを組み合わせ、併用することで、より高い治療効果が期待できる。
それに加えて本発明においては量的測定指標や客観的なモニタリング手法、クラスタ分析を用いることが出来るので、第三者に対してプログラムのアルゴリズムを明確に説明することが可能であり、実際の結果による証拠とすることが容易である。そのため、各種承認に必要なデータを用意することが容易である。
上述の例では、少なくとも疾患等に伴う精神的な状況を評価するための項目を含む診断横断的指標および疾患特異的な指標を用いて心因性疾患、心身症、ストレス関連疾患等の分類をすることを説明してきたが、さらに、器質性の疾患や心身症の器質性の症状を評定するための問診項目や、指標を追加し、さらに、これらの評定を行うためのアルゴリズムを追加して、器質性の疾患等と、心因性の疾患と、生物心理社会的要因と、あるいはそれらの組み合わせを評定できる構成としても良い。この場合は、例えば、糖尿病の場合、糖尿病で、かつ、抑うつ状態といった分類がなされ、この結果を内科医が見た場合、糖尿病の内科的治療と、医療用アプリで精神面の治療を行うといった使い方ができる。
本発明で「診療」「医療」「治療」という言葉を用いているがこれは医師による診断・治療・予防のみを含むだけでなく、ヘルスケア、メンタルヘルスの維持・改善を含む概念であることは言うまでもない。
本発明によれば、特に、メンタルの様々な疾患、状況や不調を正確に分類することが可能になる。
１ 制御装置
３ 患者側の情報処理端末（例えばスマートフォン）
４ 医療機関側の情報処理端末（例えばＰＣ）
１０ サーバー
１０Ａ１ 診断横断的指標パート
１０Ａ２ 疾患特異的指標パート
１０Ｂ 指標選択パート
１０Ｃ 疾病推定パート
１０Ｄ 回答解析パート
１０Ｅ 治療履歴パート
２０ 総合診療ブロック
３０ 医療用アプリ
３０Ａ 医療用アプリにおける診断横断的アセスメントパート
３０Ｂ 医療用アプリにおける疾患特異的アセスメントパート
３０Ｃ 医療用アプリにおけるクラスタ分析パート
３０Ｄ 医療用アプリにおける治療モジュール決定パート
６０ ネットワーク
１００ システム
３ 患者側の情報処理端末（例えばスマートフォン）
４ 医療機関側の情報処理端末（例えばＰＣ）
１０ サーバー
１０Ａ１ 診断横断的指標パート
１０Ａ２ 疾患特異的指標パート
１０Ｂ 指標選択パート
１０Ｃ 疾病推定パート
１０Ｄ 回答解析パート
１０Ｅ 治療履歴パート
２０ 総合診療ブロック
３０ 医療用アプリ
３０Ａ 医療用アプリにおける診断横断的アセスメントパート
３０Ｂ 医療用アプリにおける疾患特異的アセスメントパート
３０Ｃ 医療用アプリにおけるクラスタ分析パート
３０Ｄ 医療用アプリにおける治療モジュール決定パート
６０ ネットワーク
１００ システム
Claims (6)
- 総合診療受付としての機能を奏するブロックを含み、
総合診療受付としての機能を有するブロックは、
心理社会的問題、生活適応やストレスに対して患者がどの程度適応的に行動できているのか或いは非適応的に行動しているのかについての診断横断的指標を記録する機能を有するブロックと、疾患に特徴的な症状に対して患者がどの程度適応的に行動できているのか或いは非適応的に行動しているのかについての複数の疾患特異的指標を記録する機能を有するブロックを有し、
前記診断横断的指標と疾患特異的指標は病状や主訴に対してタグ付けされており、
入力された病状や主訴にタグ付けされた診断横断的指標及び／又は疾患特異的指標を選択する機能と、選択された指標を患者側に提示する機能を有する指標選択ブロックと、
前記選択された指標及びそれに対する回答から患者の病状や主訴に対応する疾病および／または生物心理社会的要因を決定する機能を有する疾病推定ブロックを有することを特徴とするシステム。 - 前記決定された疾病および／または生物心理社会的要因に対応する治療用アプリを選択する機能をさらに疾病推定ブロックが有することを特徴とする請求項１に記載のシステム。
- サーバーと、
患者に使用される情報処理用端末と、
医療機関で使用される情報処理用端末を有し、
サーバーは総合診療受付としての機能を奏するブロックと、複数の医療用アプリを包含しており、
総合診療受付としての機能を有するブロックは、
心理社会的問題、生活適応やストレスに対して患者がどの程度適応的に行動できているのか或いは非適応的に行動しているのかについての少なくとも一つの診断横断的指標を記録する機能を有するブロックと、
疾患に特徴的な症状に対して患者がどの程度適応的に行動できているのか或いは非適応的に行動しているのかについての複数の疾患特異的指標を記録する機能を有するブロックを有し、
前記診断横断的指標と疾患特異的指標は病状や主訴に対してタグ付けされており、
入力された病状や主訴にタグ付けされた診断横断的指標及び／又は疾患特異的指標を選択する機能と、選択された指標を患者側に提示する機能を有する指標選択ブロックと、
前記選択された指標及びそれに対する回答から患者の病状や主訴に対応する疾病及び／又は生物心理社会的要因を決定し、決定された疾病に対応する治療用アプリを選択する機能を有する疾病推定ブロックを有することを特徴とするシステム。 - 決定された疾病及び／又は生物心理社会的要因に対応する治療用アプリを、前記疾病推定ブロックが選択する機能を有する請求項３に記載のシステム。
- 前記総合診療受付としての機能を有するブロックは、
病状や主訴を診断横断的指標及び／又は疾患特異的指標をタグ付けることが出来る程度まで分析或いは解析する機能と、
前記指標選択ブロックが提示した選択された指標に対する患者の回答を、病状及び主訴に対応する疾病が特定できる程度まで分析或いは解析する機能を有する分析或いは解析するブロックを含む請求項１ないし４の何れかのシステム。 - 前記総合診療受付としての機能を有するブロックは、
患者の病状及び主訴が長期間に亘って治癒しておらず、当該患者が複数の医療機関に通院歴がある場合に、当該複数の医療機関の各々における診断結果、投薬された薬剤の種類の情報を取得し、当該情報を疾病推定ブロックに伝達する機能を有するブロックを含む請求項１～４の何れか１項のシステム。
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