JP7373183B2 - 歯科診療用の診療支援システムおよび診療支援装置 - Google Patents

Description

本発明は、歯科診療用の診療支援システムおよび診療支援装置に係り、特に、医療を提供する歯科医院側が医療の提供を受ける患者側を評価した情報に基づいて診療を支援する情報を作成する歯科診療用の診療支援システムおよび診療支援装置に関する。

質の高い医療を行うために必要な医師を正確に選定する必要があるが、そのためには医師の評価を正確に行う必要があった（例えば、特許文献１参照）。特許文献１には、所定の項目に分けて医師を評価する医師評価システムが記載されている。

また、近年におけるインターネットなどの情報通信技術（ＩＣＴ）の発達により、患者が自分に合った歯科医院を探すことができるＷｅｂサイトが多く存在する。Ｗｅｂサイトによっては、歯科医院の良し悪しを患者による星評価（例えば、５段階）として掲載するものもあり、今後さらに歯科医院は患者によって評価されることになる。これにより、医療を提供する側（医師など）の技術や環境の向上が期待される。

特開２００４－３５５６１３号公報

しかしながら、治療の質を向上させるためには、医療を提供する側の技術や環境を向上させるだけでは必ずしも十分ではないという問題があった。
治療の質を向上させるためには、例えば医療の提供を受ける側（患者）の質や協力も大変重要である。患者のマナーが悪い場合、診療計画が予定通りに進まなかったり、また、特定の患者の遅刻により他の患者の診療に影響を与えることがある。
また、医療を提供する側と医療を受ける側とのコミュニケーションも非常に重要である。両者のコミュニケーションがうまく取れていない場合、患者が歯科医院に定期的に行かなくなってしまったり、患者が治療の意図を正確に理解しないまま診療が続くことになる。そのため、診療計画が予定通りに進まなかったり、治療の効果が十分に発揮されないことがある。

本発明は、前記した事情に鑑みてなされたものであり、診療を支援することによって治療の質を向上させることができる、歯科診療用の診療支援システムおよび診療支援装置を提供することを課題とする。

前記課題を解決するため、歯科診療用の診療支援システムであって、患者の各種状態を医院スタッフが数値化した情報を含む患者評価データを入力する入力部と、前記患者評価データを用いて診療を支援するための診療支援情報を作成する評価演算部と、前記評価演算部で作成した前記診療支援情報を出力する出力部と、通信ネットワークに前記入力部および前記出力部を接続するための通信部と、を備え、前記評価演算部は、第１のＡＩ演算部を有し、前記第１のＡＩ演算部は、過去の患者評価データからアソシエーション分析を行って前記診療支援情報を作成する、ことを特徴とする。
また、歯科診療用の診療支援システムであって、患者の各種状態を医院スタッフが数値化した情報を含む患者評価データを入力する入力部と、前記患者評価データを用いて診療を支援するための診療支援情報を作成する評価演算部と、前記評価演算部で作成した前記診療支援情報を出力する出力部と、通信ネットワークに前記入力部および前記出力部を接続するための通信部と、を備え、前記評価演算部は、第２のＡＩ演算部を有し、前記第２のＡＩ演算部は、支援対象の患者および他の患者の過去の患者評価データを用いて機械学習を行い、学習モデルを用いて入力された現在の前記患者評価データから前記診療支援情報を作成する、ことを特徴とする。

本発明は、治療の質を向上させることができる。

本発明の実施形態に係る診療支援システムの概略構成図である。 第１実施例に係る診療支援システム（う蝕予防評価システム）の概略構成図である。 第２実施例に係る診療支援システム（う蝕リスク評価システム）の概略構成図である。 第３実施例に係る診療支援システム（歯科診療予約システム）の概略構成図である。 第４実施例に係る診療支援システム（栄養指導システム）の概略構成図である。 第５実施例に係る診療支援システム（副作用情報共有システム）の概略構成図である。

以下、図面を参照して、本発明の実施形態について詳細に説明する。各図は、本発明を十分に理解できる程度に、概略的に示してあるに過ぎない。よって、本発明は、図示例のみに限定されるものではない。なお、各図において、共通する構成要素や同様な構成要素については、同一の符号を付し、それらの重複する説明を省略する。

［実施形態の概要］
最初に、図１を参照して、実施形態に係る診療支援システムについて説明する。その後、図２ないし図６を参照して、診療支援システムの実施例について説明する。図２ないし図６に示す構成は、診療支援システムの例示である。

＜実施形態に係る診療支援システムについて＞
図１を参照しながら、本発明の実施形態に係る診療支援システム１について詳細に説明する。図１に示す診療支援システム１は、歯科診療を支援するシステムである。診療支援システム１は、歯科医療を提供する様々な場面で使用することができる。つまり、歯科診療の支援は、診療に役立つ直接的な支援であってもよいし、診療を補助する間接的な支援であってもよい。

診療支援システム１は、診療支援装置２と、関連装置３とを主に備える。診療支援装置２と関連装置３とは、通信ネットワークＮＷを介して接続されている。通信ネットワークＮＷは、情報の送受信を行うことができればよく、特に種類を限定するものではない。通信ネットワークＮＷは、無線通信、有線通信の何れであってもよい。通信ネットワークＮＷは、例えば、医院内のＬＡＮ（Local Area Network）、公衆通信網などを含むものである。関連装置３は、診療支援装置２と連携して歯科診療の支援を実現する装置である。関連装置３の詳細は後記する。

診療支援装置２は、歯科診療を支援する装置である。診療支援装置２は、例えば、医院内に配置されたパーソナルコンピュータ（ＰＣ：Personal Computer）やサーバである。
診療支援装置２は、例えば、入力部１０と、記憶部２０と、制御部３０と、出力部４０と、表示部５０と、通信部６０とを備える。なお、診療支援装置２の構成はここで示すものに限定されず、例えば、診療支援装置２以外の装置が、図１に示す診療支援装置２が備える機能の一部を備える構成であってもよい。

入力部１０は、制御部３０に情報を入力するための構成要素である。入力部１０は、例えば入力インタフェースであって、キーボード、マウス、タッチパネル等を用いて入力された情報や通信ネットワークＮＷを介して取得した情報を制御部３０に受け渡す。

入力部１０が制御部３０に入力する情報には、患者を評価した情報（以下では、「患者評価データ」と称する）が含まれる。また、患者評価データには、医師、衛生士、その他のスタッフ（以下では、まとめて「医院スタッフ」と称する）が患者の各種状態を数値化した情報（以下では、「スタッフ入力評価データ」と称する）が含まれる。患者の各種状態は、患者に関連する情報や患者が受ける診療に関連する情報を広く含む。患者の各種状態は、例えば、患者のマナー状況、患者の口腔内状況、患者の健康状態、患者の笑顔状態、患者の予約状況、患者の知識状況、患者の保険加入状況、患者の価値観、患者の診察状況などである。

スタッフ入力評価データは、患者の各種状態を複数段階で評価した情報であってもよい。スタッフ入力評価データは、例えば、患者の各種状態が５段階評価の何れに該当するのかを星の数で示したものであってもよい。なお、患者評価データには、測定器（例えば、医院の診療装置）を用いて患者の状態を測定した客観的な情報（以下では、「測定器評価データ」と称する）が含まれていてもよい。測定器評価データは、他の医院（歯科医院以外の病院も含む）や検査機関などで測定した情報（例えば、血液、尿、唾液などの分析データ）であってもよい。

記憶部２０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、フラッシュメモリ等の記憶媒体から構成される。記憶部２０は、データベース２１を備える。

データベース２１には、歯科診療の支援を行うのに必要な情報が記憶されている。データベース２１には、例えば、過去に入力された患者評価データ、患者の基本情報（例えば、年齢、性別など）や診療計画などが記憶されている。データベース２１の構造は特に限定されず、例えば、患者評価データ等を患者単位にまとめて記憶していてもよいし、患者評価データ等を任意の分類でまとめた状態で記憶していてもよい。

制御部３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）によるプログラム実行処理や、専用回路等により実現される。制御部３０がプログラム実行処理により実現する場合、記憶部２０には、制御部３０の機能を実現するためのプログラムが格納される。

制御部３０は、少なくとも評価演算部３１を備える。また、評価演算部３１は、第１のＡＩ演算部３１ａ，第２のＡＩ演算部３１ｂをさらに備える。なお、図１に示す制御部３０の各機能は、説明の便宜上分類したものであり、本発明はこの分類方法に限定されるものではない。

評価演算部３１は、患者評価データ（特に、スタッフ入力評価データ）を用いて診療を支援するための情報（以下では、「診療支援情報」と称する）を作成する機能である。診療支援情報は、診療に関連する情報を広く含み、診療に役立つ直接的な情報であってもよいし、診療を補助する間接的な情報であってもよい。また、診療支援情報は、支援する対象を限定するものではなく、医院スタッフを支援する情報であってもよいし、患者を支援する情報であってもよい。診療支援情報は、例えば、注意喚起、教育指導、評価レポート、評価結果、診療計画、オーラルケアグッズの紹介、診療方法、予防方法、栄養分析、食生活改善アドバイス、健康管理アドバイス、サプリメント紹介、サプリメント提供などである。

評価演算部３１による診療支援情報の作成方法は、特に限定されずに種々の方法であってよい。評価演算部３１は、例えば、予め決められたルール（例えば、過去の経験を定式化したもの）にしたがって患者評価データから診療支援情報を算出する。
評価演算部３１は、患者用の診療支援情報および医院スタッフ用の診療支援情報を別々に作成してもよい。その場合、患者用の診療支援情報および医院スタッフ用の診療支援情報の内容は、それぞれの人物に適した内容になっているのがよい。医院スタッフ用の診療支援情報は、医師、衛生士、その他のスタッフ用にさらに細かく分類されていてもよい。

また、患者評価データに複数種類のスタッフ入力評価データが含まれている場合、評価演算部３１は、複数種類のスタッフ入力評価データを総合的に評価して、あらたな評価を診療支援情報として作成してもよい。
また、評価演算部３１は、スタッフ入力評価データの入力を行った医院スタッフの情報をさらに取得し、入力した医院スタッフを考慮して診療支援情報を作成してもよい。例えば、複数種類のスタッフ入力評価データを総合的に評価して診療支援情報を作成する場合、入力した医院スタッフやその役職に基づいてスタッフ入力評価データに重み付けを行い、重み付け後のデータを用いて総合的な評価を行ってもよい。

また、評価演算部３１は、患者評価データの分析を行うことによって診療支援情報を作成してもよい。評価演算部３１が有する第１のＡＩ演算部３１ａは、過去の患者評価データからアソシエーション分析を行うことで好適な診療支援情報を作成する機能である。分析を行う対象は、例えば患者評価データを取得した患者本人（支援対象の患者本人）の現在および過去の患者評価データや、患者評価データを取得した患者以外の者の現在および過去の患者評価データであってよい。
第１のＡＩ演算部３１ａは、患者を評価することによって得られ蓄積された過去の患者評価データから、例えば、患者の審美に関する価値観を分析し、特定の患者に対しては高額であっても仕上がりが美しい治療方法を紹介した方がよい等の提案を診療支援情報として作成する。その場合、患者評価データには、今までに支払った過去の支払い情報や保険情報が含まれるのがよい。

また、評価演算部３１は、患者評価データの学習を行うことによって診療支援情報を作成してもよい。評価演算部３１が有する第２のＡＩ演算部３１ｂは、過去の患者評価データを用いて機械学習を行うことにより学習モデルを作成し、作成した学習モデルを用いて診療支援情報を作成する機能である。機械学習を行う対象は、例えば患者評価データを取得した患者本人（支援対象の患者本人）の過去の患者評価データや、患者評価データを取得した患者以外の者の過去の患者評価データであってよい。
第２のＡＩ演算部３１ｂは、患者を評価することによって得られ蓄積された過去の患者評価データや、同様の症例を持つ他の患者の過去の患者評価データを抽出し、当該患者の現在の状況と比較して今後予想される可能性（例えば、虫歯になるリスク）を評価し、今後取るべき最適なアドバイスを診療支援情報として作成する。

出力部４０は、制御部３０から情報（特に、診療支援情報）を出力するための構成要素である。出力部４０は、例えば出力インタフェースであって、制御部３０から出力された情報をディスプレイやスピーカ等を用いて外部に出力したり、通信ネットワークＮＷを介して他の装置に出力する。

表示部５０は、例えば、ディスプレイである。表示部５０は、出力部４０に接続されて、制御部３０から出力された情報（特に、診療支援情報）を画面上に表示する。

通信部６０は、診療支援装置２と関連装置３を通信可能に接続する構成要素である。通信部６０は、通信インタフェースであって、関連装置３から通信ネットワークＮＷを介して制御部３０に入力される情報（特に、患者評価データ）を取得し、また、制御部３０から出力された情報（特に、診療支援情報）を通信ネットワークＮＷを介して関連装置３に渡す。つまり、通信部６０は、通信ネットワークＮＷに入力部１０および出力部４０を接続する。

ここでの診療支援装置２は、通信ネットワークＮＷを介して、医院内端末４、診療装置５、スタッフ端末６、患者端末７、クラウドシステム８、技師用端末９ａ、病院内端末９ｂ、および通販業者端末９ｃと通信可能に接続されている。なお、診療支援装置２は、これらの装置の少なくとも何れか一つと通信可能であればよい。

医院内端末４は、歯科医院内に設置される端末であり、例えば、受付用の端末、予約用の端末、保険点数（レセプト）管理用の端末である。
診療装置５は、歯科診療に使用される装置であり、例えば、Ｘ線診断装置、歯科診療用ユニット等の装置である。
スタッフ端末６は、医院スタッフが使用する端末であり、例えば、医院内で使用する電子カルテなどの表示が可能なタブレット端末である。
患者端末７は、患者が使用する端末であり、例えば、スマートフォンである。

クラウドシステム８は、診療室外の情報通信網に接続されたシステムまたは情報処理装置であって、例えば、ＩＤやパスワードなどで管理されたサーバである。クラウドシステム８には、例えば、データベース２１に記憶される情報の一部または全部がデータベース２１に代えて記憶されている。

技師用端末９ａは、医療関連技師が使用する端末であり、例えば、管理栄養士、理学療法士、言語聴覚士などが使用する端末である。
病院内端末９ｂは、一般病院内に設置される端末であり、例えば、総合病院や専門病院内の端末である。
通販業者端末９ｃは、通信販売業者（省略して「通販業者」と呼ぶ場合がある）が使用する端末である。

以上のように構成された本発明の実施形態に係る診療支援装置２および診療支援システム１は、以下のような作用効果を奏する。
つまり、歯科診療用の診療支援装置２は、患者の各種状態を医院スタッフが数値化した情報を含む患者評価データを入力する入力部１０と、前記患者評価データを用いて診療を支援するための診療支援情報を作成する評価演算部３１と、評価演算部３１で作成した前記診療支援情報を出力する出力部４０とを備える。
そして、診療支援情報は、例えば、患者が使用する患者端末７や医院スタッフが使用する診療支援装置２、医院内端末４、診療装置５、スタッフ端末６などに表示される。そのため、患者や医院スタッフは、これらの装置に表示される診療支援情報を参照することで、診療を進める上で有益な情報を得ることができ、その情報に基づいて診療を進めることで治療の質が向上する。診療支援装置２を備える診療支援システム１についても同様である。

ここで、前記患者評価データは、歯科診療用の診療装置５が数値化した情報を含む。そのため、患者を評価する精度が向上する。

また、通信部６０は、通信ネットワークＮＷに接続された患者が使用する患者端末７、歯科診療に使用する診療装置５、医院内に設置される医院内端末４、医院スタッフが使用するスタッフ端末６、クラウドシステム８、医療関連技師が使用する技師用端末９ａ、一般病院内に設置される病院内端末９ｂ、および通信販売業者が使用する通販業者端末９ｃの内の少なくとも何れか一つと通信可能である。そのため、これらの装置から患者評価データを取得し、また、これらの装置に診療支援情報を表示することができる。したがって、患者や医院スタッフの利便性がより向上する。

また、評価演算部３１は、第１のＡＩ演算部３１ａを有し、第１のＡＩ演算部３１ａは、過去の患者評価データからアソシエーション分析を行って前記診療支援情報を作成する。そのため、好適な診療支援情報を作成することができる。

また、評価演算部３１は、第２のＡＩ演算部３１ｂを有し、第２のＡＩ演算部３１ｂは、支援対象の患者および他の患者の過去の患者評価データを用いて機械学習を行い、学習モデルを用いて入力された現在の前記患者評価データから前記診療支援情報を作成する。そのため、好適な診療支援情報を作成することができる。

また、各種状態は、患者のマナー状況、患者の口腔内状況、患者の健康状態、患者の笑顔状態、患者の予約状況、患者の知識状況、保険加入状況、患者の価値観、診察状況、患者の血液の状態、患者の尿の状態、および患者の唾液の状態の内の少なくとも何れか一つを含む。また、前記診療支援情報は、注意喚起、教育指導、評価レポート、評価結果、診療計画、オーラルケアグッズの紹介、診療方法、予防方法、栄養分析、食生活改善アドバイス、健康管理アドバイス、サプリメント紹介、およびサプリメント提供の内の少なくとも何れか一つを含む。そのため、様々な歯科診療に対応した支援を行うことができる。

また、評価演算部３１は、患者用の診療支援情報と医院スタッフ用の診療支援情報を作成し、出力部４０は、患者向けおよび医院スタッフ向けに分けて出力する。そのため、患者および医院スタッフのそれぞれに適した情報を提供することができる。

［実施例］
（第１実施例に係る診療支援システム（う蝕予防評価システム））
図２を参照して、第１実施例に係る診療支援システム１について詳細に説明する。第１実施例では、患者を評価した患者評価データをう蝕予防に利用する場合を想定する。つまり、第１実施例におけるう蝕予防評価システム１Ａは、図１に示す診療支援システム１をう蝕予防評価に適用したものである。

図２に示すように、う蝕予防評価システム１Ａでは、入力部１０から患者のマナー状況、口腔内状況、問診票評価および予防知識評価の内の少なくとも一つが入力される。これらの情報は、例えば医院スタッフによって入力されるスタッフ入力評価データである。

マナー状況は、患者のマナーを評価した情報であり、例えば、患者が計画通りに治療に来ているかを示す情報である。
口腔内状況は、患者の口腔内の状況を評価した情報であり、例えば、磨き残し等がないかを示す情報である。なお、口腔内状況は、測定器を用いて患者の状態を測定した測定器評価データであってもよい。測定器評価データでの口腔内状況は、例えば、細菌量、唾液量、ｐＨ、口臭に関する情報であってよい。
問診票評価は、問診票を評価した情報であり、例えば、患者の健康状態が良好であるかを示す情報である。
予防知識評価は、う蝕の予防に関する患者の知識を評価した情報であり、例えば、歯磨きを正しい方法で行っているかを示す情報である。

評価演算部３１は、入力された患者のマナー状況、口腔内状況、問診票評価および予防知識評価の内の少なくとも一つの情報、ならびにデータベース２１に記憶される情報を用いて診療を支援するための診療支援情報を作成する。なお、評価演算部３１は、データベース２１に記憶される情報に代えて、または、この情報に加えてクラウドシステム８で管理されている情報を用いて診療支援情報を作成してもよい。

ここでの診療支援情報は、例えば、注意喚起、教育指導、評価結果、オーラルケアグッズの紹介、診療計画、診療方法、および評価レポートの内の一つを含むものであってよい。診療支援情報は、例えば、診療支援装置２、診療装置５、スタッフ端末６、患者端末７などに表示される。

注意喚起は、例えば、患者や医院スタッフに対するものである。注意喚起は、患者と医院スタッフとで異なる内容（それぞれに適した内容）であるのがよい。
教育指導は、例えば、患者向けのものである。
評価結果は、例えば、患者が虫歯になる可能性についての評価であったり、健康状況についての評価である。評価結果は、診療状況を総合的に判断した総合評価であってもよい。
オーラルケアグッズの紹介は、患者に適した歯科用品を紹介するものである。
診療計画や診療方法は、予め決められていた診療計画や診療方法を患者の評価に応じて更新したものである。

評価レポートは、例えば、診療の質を改善するにはどうしたらよいかを示す報告書である。評価レポートには、注意喚起、教育指導、評価結果、オーラルケアグッズの紹介、診療計画、診療方法等の内容が含まれていてもよい。また、患者向け評価レポートには、例えば教育指導に基づく改善状況に関する質問やアンケートが含まれていてもよく、その場合、患者がその質問やアンケートに回答するようにしてもよい（医院向け状況レポート）。

（第２実施例に係る診療支援システム（う蝕リスク評価システム））
図３を参照して、第２実施例に係る診療支援システム１について詳細に説明する。第２実施例では、患者を評価した患者評価データをう蝕リスク評価に利用する場合を想定する。つまり、第２実施例におけるう蝕リスク評価システム１Ｂは、診療支援システム１をう蝕リスク評価に適用したものである。

図３に示すように、う蝕リスク評価システム１Ｂでは、入力部１０から問診票評価および口腔内状況の内の少なくとも一つが入力される。ここでの問診票評価は、例えば医院スタッフによって入力されるスタッフ入力評価データであり、また、口腔内状況は、測定器（例えば、診療装置５）を用いて患者の状態を測定した測定器評価データである。

問診票評価は、問診票を評価した情報であり、例えば、患者の健康状態が良好であるかを示す情報である。
口腔内状況は、患者の口腔内の状況を評価した情報であり、ここでは、細菌量、唾液量、ｐＨ、口臭に関する情報である。

評価演算部３１は、入力された問診票評価および口腔内状況の内の少なくとも一つの情報、ならびにデータベース２１に記憶される情報を用いて診療を支援するための診療支援情報を作成する。なお、評価演算部３１は、データベース２１に記憶される情報に代えて、または、この情報に加えてクラウドシステム８で管理されている情報を用いて診療支援情報を作成してもよい。

ここでの診療支援情報は、例えば、注意喚起、教育指導、う蝕リスク結果、オーラルケアグッズの紹介、診療計画、予防方法提案、および評価レポートの内の一つを含むものであってよい。診療支援情報は、例えば、診療支援装置２、診療装置５、スタッフ端末６、患者端末７などに表示される。

注意喚起は、例えば、患者や医院スタッフに対するものである。注意喚起は、患者と医院スタッフとで異なる内容（それぞれに適した内容）であるのがよい。
教育指導は、例えば、患者向けのものである。
う蝕リスク結果は、例えば、患者がどのくらい虫歯になりやすいかを示す評価である。
オーラルケアグッズの紹介は、患者に適した歯科用品を紹介するものである。
診療計画や予防方法提案は、患者に適した診療計画や予防方法を患者の評価に応じて提案するものである。

評価レポートは、例えば、診療の質を改善するにはどうしたらよいかを示す報告書である。評価レポートには、注意喚起、教育指導、う蝕リスク結果、オーラルケアグッズの紹介、診療計画、予防方法提案等の内容が含まれていてもよい。また、患者向け評価レポートには、例えば教育指導に基づく改善状況に関する質問やアンケートが含まれていてもよい。

（第３実施例に係る診療支援システム（歯科診療予約システム））
図４を参照して、第３実施例に係る診療支援システム１について詳細に説明する。第３実施例では、患者を評価した患者評価データを歯科診療の予約に利用する場合を想定する。つまり、第３実施例における歯科診療予約システム１Ｃは、診療支援システム１を歯科診療予約に適用したものである。

図４に示すように、歯科診療予約システム１Ｃでは、入力部１０から予約情報、患者のマナー状況、職業別リスク、時間帯別リスクの内の少なくとも一つが入力される。予約情報以外の情報は、例えば歯科診療の予約を受けた医院スタッフによって入力されるスタッフ入力評価データである。医院スタッフは、例えば、電話ＣＴＩ（Computer Telephony Integration）機能を用いて予約情報などを入力してもよい。電話ＣＴＩ機能は、電話番号だけで予約を行うことができる機能である。

予約情報は、診療を予約した日付けや時間などの情報である。
マナー状況は、患者のマナーを評価した情報であり、例えば、患者が計画通りに治療に来ているかを示す情報である。
職業別リスクは、患者の職業によるリスクを評価した情報であり、例えば、自由になる時間の有無や多い少ない、急な予約変更が発生する可能性があるかないかなどを示す情報である。
時間帯別リスクは、患者が診療を予約した時間帯（日付けも含む）によるリスクを評価した情報であり、例えば、混雑状況による予約の取り易さを示す情報である。

評価演算部３１は、入力された予約情報、患者のマナー状況、職業別リスク、時間帯別リスクの内の少なくとも一つの情報、ならびにデータベース２１に記憶される情報を用いて診療を支援するための診療支援情報を作成する。なお、評価演算部３１は、データベース２１に記憶される情報に代えて、または、この情報に加えてクラウドシステム８で管理されている情報を用いて診療支援情報を作成してもよい。

ここでの診療支援情報は、例えば、注意喚起、教育指導、予約確認案内、キャンセル率、マナー指数、事前対策、および再アプローチ方法の内の一つを含むものであってよい。診療支援情報は、例えば、患者評価データを入力した装置、診療装置５、スタッフ端末６、患者端末７などに表示される。

注意喚起は、例えば、患者や医院スタッフに対するものである。注意喚起は、患者と医院スタッフとで異なる内容（それぞれに適した内容）であるのがよい。
教育指導は、例えば、患者向けのものである。
予約確認案内は、例えば、診療を予約した日付けや時間などを示す情報である。予約確認案内は、例えば、患者向けのものである。
キャンセル率は、例えば、患者が予約した診療をキャンセルする確率である。キャンセル率は、例えば、過去実績から算出される。
マナー指数は、例えば、患者のマナーを客観的に示した情報である。マナー指数は、例えば、キャンセル率から自動演算される。
事前対策は、例えば、予約した診療のキャンセル（特に、直前でのキャンセルや無断でのキャンセル）を予防するための情報やその方法を示す情報である。
再アプローチは、例えば、予約した診療をキャンセルした患者に対して、再度の予約を促すことやその方法を示す情報である。

（第４実施例に係る診療支援システム（栄養指導システム））
図５を参照して、第４実施例に係る診療支援システム１について詳細に説明する。第４実施例では、患者を評価した患者評価データを栄養指導に利用する場合を想定する。つまり、第４実施例における栄養指導システム１Ｄは、図１に示す診療支援システム１を歯科医院での栄養指導に適用したものである。

最初に、虫歯や歯周病と食事や栄養の摂取との関係に説明する。
むし歯や歯周病はそれ自体が単独で起こる疾患ではなく、全身的な問題が口の中に現れたりする。例えば、偏った食生活などから腸内で悪玉菌優位になると、口の中と腸は消化管で繋がっているので、口の中も悪玉菌で満たされることになる。それが歯周病やむし歯の原因になる。したがって、歯科疾患の予防においても、治療においても、歯を磨いたり、口の中を除菌するだけでなく、全身から考えて、食事や栄養を摂取するというのは非常に重要なことである。

歯茎や歯を支える骨を健康に維持するためには、様々な栄養素が必要である。その中でも特に重要なものとしては、歯や骨の基質となるタンパク質、歯茎のコラーゲン繊維の形成に重要なビタミンＣ、鉄、亜鉛など、また骨や歯の石灰化に重要なカルシウムとカルシウムの代謝に重要なマグネシウム、コラーゲンを作り骨や歯に弾力性をもたらすケイ素などがある。また、歯茎の粘膜の新陳代謝には亜鉛やビタミンＢ群が必要である。

また、不正咬合（歯並びの悪さ）は、幼少期の栄養状態の悪さ、特に胎児期の母親の栄養状態に起因すると言われている。栄養素の不足の結果、発育不全になる。不正咬合を防ぐために、妊娠前にしっかりと蓄えておきたい栄養素としては、鉄、亜鉛、カルシウム、マグネシウムなどのミネラル類やビタミンＡ、葉酸、ビタミンＣ、ビタミンＥ、ビタミンＤなどのビタミン類が必要で、これらを十分な食事から摂取することが重要である。

このように、歯科疾患の予防においても、治療においても、歯を磨いたり、口の中を除菌するだけでなく、全身から考えて、食事や栄養を摂取するというのは非常に重要なことである。したがって今後、歯科治療における患者への栄養指導が益々重要になってくる。第４実施例における栄養指導システム１Ｄでは、患者への栄養指導を可能にする。患者への栄養指導においては、医科歯科連携による医科検査データの活用が必要となり、特に血液や尿の分析データの活用やそれらデータに加え、歯科医院内で採取可能な唾液データの分析などが必要になる。これにより、歯科医院での栄養指導が可能となる。

図５に示すように、栄養指導システム１Ｄでは、入力部１０から患者のマナー状況、問診票評価、予防知識評価、血液分析データ、尿分析データおよび唾液分析データの内の少なくとも一つが入力される。マナー状況、問診票評価および予防知識評価は、例えば医院スタッフによって入力されるスタッフ入力評価データである。また、血液分析データ、尿分析データおよび唾液分析データは、測定器（例えば、診療装置５や一般病院または通信販売業者が有するもの）を用いて患者の状態を測定した測定器評価データである。

マナー状況は、患者のマナーを評価した情報であり、例えば、患者が計画通りに治療に来ているかを示す情報である。
問診票評価は、問診票を評価した情報であり、例えば、患者の健康状態が良好であるかを示す情報である。
予防知識評価は、う蝕の予防に関する患者の知識を評価した情報であり、例えば、歯磨きを正しい方法で行っているかを示す情報である。

血液分析データは、患者の血液の状態を分析した情報であり、例えば、一般病院で患者から採血した血液を分析機関で分析した情報である。
尿分析データは、患者の尿の状態を分析した情報であり、例えば、一般病院で患者から採尿した尿を分析機関で分析した情報である。なお、尿分析データは、通信販売業者が販売する尿採取キットを用いて採尿した尿を、患者自身が通信販売業者に送って分析してもらった情報であってもよい。
唾液分析データは、患者の唾液の状態を分析した情報であり、例えば、歯科医院で患者から採取した唾液を診療装置５で分析した情報である。

尿の分析は体に傷を残さず採取が可能であるし、病院に行かずとも採取が可能であるため、通信販売される尿採取キットを用いて採取した尿を分析して得られた評価結果を歯科医院に入力することが可能である。尿からでもカルシウム、マグネシウム、カリウム、ナトリウム、リン、モリブデン、タンパク質、ビタミン、ミネラル吸収量の測定が可能である。

唾液には、例えば以下（１）～（７）のような様々な働きがあり、唾液を分析することで患者の健康管理に繋がる。
（１）消化作用：でんぷんを唾液の中の有機成分のアミラーゼという酵素によってブドウ糖に分解され体内に取り入れることができる。
（２）潤滑作用：唾液の成分にムチンという粘性のタンパク質があり、食べ物を唾液で濡らし、喉を通りやすくする作用がある。
（３）排出作用：毒素や異物が口に入ってきた時に、唾液がまとわりつくことで体を守り排出し易くする。
（４）自浄作用：自浄作用によって、２４時間清潔な口腔環境を維持できる。
（５）抗菌作用：リゾチームやラクトフェリン等の抗菌作用を持つ成分により細菌の侵入を阻む作用を持っている。
（６）再石灰化作用：唾液の中のハイドロキシアパタイトという成分は、溶け始めた歯を再び修復してくれる作用がある。
（７）緩衝作用：酸性に傾いた口腔内の環境を中性に戻してくれる作用がある。

また、以下（８）で説明するように、口の中にはたくさんの細菌が住みついており、唾液内の細菌の種類を分析することで同様に患者の健康管理や患者の歯科疾患の予防に繋がる。
（８）口の中には腸と同じように乳酸菌のような善玉菌もいれば悪玉菌もいる。悪玉菌の代表格が、歯周病をひきおこす「ジンジバリス菌」である。この菌は糖やタンパクなどをエサに増えつづけ、やがて歯肉などの組織を破壊して炎症をおこす。炎症で出血すると、その血液を栄養にしてさらに増殖する。すると、メタンや硫化水素を排出し口臭の原因となる。その後、歯周病の症状がひどくなると歯が歯肉から抜け落ちてしまう。このように口腔内には非常に多くの菌が常在しており、歯周病などの歯周疾患や虫歯などからそれらの菌が一時的に血液中に侵入する。正常な健常者であれば、すぐに自身の免疫が細菌を排除するために大きな問題とはならないが、免疫抑制状態にある者は菌血症から全身疾患へ影響を及ぼすこともある。なお、唾液中の乳酸菌は年齢とともに減りつづけ、歯周病の原因になっている。そこで新しい乳酸菌で善玉菌を応援するような口腔内ケアも知られている。

また、以下（９）で説明するように、近年、唾液による「がん検診」も始まっている。
（９）このがん検診では、例えば、乳がん、大腸がん、肺がん、すい臓がん、口腔内がん等のがんについて、現在罹患しているか否かのリスクを少量の唾液から判定することができる。

このように、唾液や唾液に含まれる細菌は、口腔内だけでなく全身に影響を及ぼす。そのため、唾液の成分、細菌の種類、唾液量等を分析することはとても重要である。特に、唾液の成分の分析は、上記（１）～（３）、（５）～（７）、（９）を判定するのに有効である。また、唾液に含まれる細菌の種類の分析は、上記（８）を判定するのに有効である。また、唾液量の分析は、上記（３）、（４）を判定するのに有効である。

評価演算部３１は、入力された患者のマナー状況、問診票評価、予防知識評価、血液分析データ、尿分析データおよび唾液分析データの内の少なくとも一つの情報、ならびにデータベース２１に記憶される情報を用いて診療を支援するための診療支援情報を作成する。なお、評価演算部３１は、データベース２１に記憶される情報に代えて、または、この情報に加えてクラウドシステム８で管理されている情報を用いて診療支援情報を作成してもよい。

ここでの診療支援情報は、例えば、栄養分析、食生活改善アドバイス、健康管理アドバイス、サプリメント紹介／提供、患者向け教育指導、診療計画、および評価レポートの内の一つを含むものであってよい。診療支援情報は、例えば、診療支援装置２、スタッフ端末６、患者端末７、各者端末などに表示される。各者端末は、例えば、栄養指導に関連する医療関連技師（管理栄養士、理学療法士、言語聴覚士等）が所有する端末である。

栄養分析は、例えば、患者に対するものであり、患者に不足している栄養や積極的に採取することが望ましい栄養を分析したものである。
食生活改善アドバイスは、例えば、患者に対するものであり、主に食事に関する助言である。食生活改善アドバイスは、例えば、食事の内容、食事を取るタイミングや回数などについての助言であってよい。
健康管理アドバイスは、例えば、患者に対するものであり、主に生活習慣に関する助言である。健康管理アドバイスは、例えば、運動や就寝などについての助言であってよい。
サプリメント紹介／提供は、例えば、患者や医院スタッフに対するものであり、患者に適したサプリメントを紹介するものや提供することを推奨するものである。
患者向け教育指導は、例えば、アドバイスよりも強い言葉などで、より積極的に改善する方向に患者を導くものである。

診療計画は、例えば、予め決められていた診療計画を患者の評価や測定した情報に応じて更新したものである。また、目標値を立てて、診療計画を経時的に作成してもよい。その場合、目標値と比較して栄養素が過剰か不足かが分かるようにしてもよい。診療計画は患者の栄養状況を確認しながら更新してもよい。
なお、診療計画は、歯科医院のみで行ってもよいが、医院スタッフ以外の異業者（技師）と連携して診療計画を立ててもよいし、食生活改善アドバイスや健康管理アドバイスを行ってもよい。異業者（技師）は、例えば管理栄養士や理学療法士や言語聴覚士である。

（管理栄養士との連携）
歯科スタッフではできない栄養指導のための企画や、患者が病気療養中であったり、介護を必要とする場合は、患者に対する療養のために必要な栄養指導が必要である。このような場合も歯科スタッフと連携をとって栄養指導が必要となる。この場合も同様に患者のいる自宅や介護施設に訪問したり、歯科医院で診療したり或いはネットワーク通じてＴＶ電話を使って指導してもよい。

（理学療法士との連携）
患者によっては介護を必要とする場合もある。また、入れ歯を必要とする患者もいる。このような場合は、理学療法士の指導のもとリハビリを行いながら栄養指導を行う必要もある。医学的観点や社会的な視点から身体能力や生活環境を評価しつつ問題点を抽出し、患者が求める目標に向けて適切なプログラムを作成する必要がある。この場合も言語聴覚士同様に患者のいる自宅や介護施設に訪問したり、歯科医院で診療したり或いはネットワーク通じてＴＶ電話を使って指導してもよい。

（言語聴覚士との連携）
患者がお年寄りの場合は、摂食障害や嚥下障害などの「飲み込み」がうまくできずに食事がうまく食べられないようになったり、飲み物でむせるようになる場合があったりする。このような場合は、歯科衛生士などの歯科スタッフと、言語聴覚士が協力して診療ができるように計画をたて指導を行う。その際には患者のいる自宅や介護施設に訪問したり、歯科医院で診療したり或いはネットワーク通じてＴＶ電話を使って指導してもよい。

評価レポートは、例えば、診療の質を改善するにはどうしたらよいかを示す報告書である。評価レポートには、栄養分析、食生活改善アドバイス、健康管理アドバイス、サプリメント紹介／提供、患者向け教育指導、診療計画等の内容が含まれていてもよい。また、患者以外の評価レポートには、例えば、患者を教育指導するための情報が含まれていてもよく、その場合、歯科衛生士、管理栄養士、理学療法士、言語聴覚士などは、その評価レポートに基づいて患者を教育指導する。

評価レポートは、例えば、栄養バランスをスコア化し、栄養素別に評価が分かるようにしたものであってもよい。また、評価レポートを用いて、不足栄養素から必要なサプリメントをオーダーできるようにしてもよい。また、評価レポートには、栄養バランスの傾向をひとめで把握できるようなレーダチャートのグラフを表示してもよい。なお、評価レポートは、通信ネットワークＮＷを経由して、患者のスマートフォン等の患者端末７、スタッフ端末６、歯科医院内の診療装置５、異業者（医療関連技師）が所持する端末などに表示することが可能である。

（第５実施例に係る診療支援システム（副作用情報共有システム））
図６を参照して、第５実施例に係る診療支援システム１について詳細に説明する。第５実施例では、患者を評価した患者評価データを副作用情報の共有に利用する場合を想定する。つまり、第５実施例における副作用情報共有システム１Ｅは、図１に示す診療支援システム１を歯科医院での副作用情報の共有に適用したものである。

近年、医科歯科連携が様々な分野で注目を集めており、今後、医科歯科連携による質の高い診療を効率的に行うことが求められる。医科歯科連携は、例えば、以下のものが挙げられる。

（骨粗鬆症患者の場合）
骨粗鬆症は、骨の強度が低下して、骨折しやすくなる病気である。骨粗鬆症の治療薬（ビスホスホネート剤）は、その副作用によって顎骨壊死の原因にもなるので、骨粗鬆症患者に対するインプラント治療では影響が出る場合がある。そのため、骨粗鬆症患者を治療する場合、歯科医は、内科医と診療情報の連携および共有を図り副作用への配慮を心掛けなればならない。

（金属アレルギーの場合）
歯の治療で使用されるパラジウム等は金属アレルギーを起こし、掌蹠膿疱症により手のひらや足の裏に水泡ができる場合もある。また、食物内のニッケルと化学反応を起こす場合もある。そのため、金属アレルギーを有する患者を治療する場合、歯科医は、皮膚科医と診療情報の連携および共有を図り副作用への配慮を心掛けなればならない。

（糖尿病の場合）
糖尿病患者のように糖の摂取量が多いと、虫歯になりやすく口腔内のｐＨが酸性に傾き、プラークが付きやすい。そのため、糖尿病患者を治療する場合、歯科医は、特に患者への食事療法による教育を行うと共に、口腔内細菌への対応（プラークコントロール）も必要となる。

（認知症の場合）
患者が認知症の場合、病院での予約を守れなかったり（医院側からするとマナーが悪い）、食事をしたことや、薬を飲み忘れたり、歯を磨いたことを忘れてしまうケースがある。そのため、認知症の患者を治療する場合、歯科医は、内科医や介護者と診療情報の連携および共有を図り、患者への教育指導が必要になる。

評価演算部３１は、入力された患者のマナー状況および患者の健康状態の内の少なくとも一つの情報、ならびにデータベース２１に記憶される副作用情報を用いて診療を支援するための診療支援情報を作成する。なお、評価演算部３１は、データベース２１に記憶される情報に代えて、または、この情報に加えてクラウドシステム８で管理されている情報を用いて診療支援情報を作成してもよい。

ここでの患者の健康状態は、例えば、患者が現在服用している薬の情報、患者が有するアレルギーの情報、患者が現在かかっている病気の情報、痴呆症の有無に関する情報の内の一つを含むものであってよい。
また、ここでの診療支援情報は、例えば、患者向け教育指導、診療情報の連携、診療情報の共有に係る情報の内の一つを含むものであってよい。診療支援情報は、例えば、患者端末７、一般病院に設置される端末（病院内端末９ｂ（図１参照））などに表示される。

（医療を供給する側と医療を受ける側とのコミュニケーションアップ）
ここで、医院スタッフの計画通りに患者が治療を受けてくれることで、最適な治療が行える。また、上質な治療を受けられることで、患者から医院スタッフへの信頼が向上する。そのためには、患者側が医院スタッフや診療状況をどのように感じているかを見られるようにフィードバック可能にすることが必要である。患者が求めていることと、医院スタッフが求めていることとがお互いにずれていないかチェックすることで、コミュニケーションアップに繋がる。信頼関係がないと、医院スタッフは患者の健康状況への見落としにも繋がり、例えば患者がアレルギー症状を発生したり、副作用を発生したりする。
そのため、ここでの患者端末７は、診療支援情報および医院スタッフの評価を数値化した情報（例えば、星評価）を入力可能な端末、または、前記診療支援情報および前記医院スタッフの良し悪し（例えば、「いいね！」）を選択して入力可能な端末であるのが望ましい。

以上のように構成された本発明の第１実施例に係る診療支援システム１（う蝕予防評価システム１Ａ）は、以下のような作用効果を奏する。
前記患者評価データおよび前記診療支援情報は、う蝕予防の評価に関連する情報であり、入力部１０から入力される前記患者評価データは、少なくとも患者のマナー状況、口腔内状況、問診票評価、予防知識評価の一つを含み、出力部４０から出力される前記診療支援情報は、少なくとも注意喚起、教育指導、評価レポート、評価結果、診療計画、オーラルケアグッズの紹介、診療方法の一つを含む。そのため、う蝕予防の評価の支援を行うことができる。

また、本発明の第２実施例に係る診療支援システム１（う蝕リスク評価システム１Ｂ）は、以下のような作用効果を奏する。
前記患者評価データおよび前記診療支援情報は、う蝕リスクの評価に関連する情報であり、入力部１０から入力される前記患者評価データは、少なくとも問診票評価、測定器で測定した口腔内状況の一つを含み、出力部４０から出力される前記診療支援情報は、少なくともう蝕リスク結果、診療計画、注意喚起、教育指導、評価レポート、予防方法提案、オーラルケアグッズの紹介の一つを含む。そのため、う蝕リスクの評価の支援を行うことができる。

また、本発明の第３実施例に係る診療支援システム１（歯科診療予約システム１Ｃ）は、以下のような作用効果を奏する。
前記患者評価データおよび前記診療支援情報は、歯科診療の予約に関連する情報であり、入力部１０から入力される患者入力評価データは、少なくとも患者のマナー状況を含み、出力部４０から出力される前記診療支援情報は、少なくとも注意喚起、教育指導、予約確認案内、キャンセル率、マナー指数の一つを含む。そのため、歯科診療の予約の支援を行うことができる。

また、本発明の第４実施例に係る診療支援システム１（栄養指導システム１Ｄ）は、以下のような作用効果を奏する。
前記患者評価データおよび前記診療支援情報は、栄養指導に関連する情報であり、入力部１０から入力される患者入力評価データは、少なくとも患者のマナー状況、問診票評価、予防知識評価、血液分析データ、尿分析データ、唾液分析データの一つを含み、出力部４０から出力される前記診療支援情報は、少なくとも栄養分析、食生活改善アドバイス、健康管理アドバイス、サプリメント紹介、サプリメント提供、および教育指導の一つを含む。そのため、栄養指導を行うことができる。

また、本発明の第５実施例に係る診療支援システム１（副作用情報共有システム１Ｅ）は、以下のような作業効果を奏する。
前記患者評価データおよび前記診療支援情報は、副作用に関連する情報であり、入力部１０から入力される患者入力評価データは、少なくとも患者が服用している薬情報、アレルギー情報、病気の情報、痴呆症の有無情報の一つを含み、出力部４０から出力される前記診療支援情報は、少なくとも患者向け教育指導、診療情報の連携、診療情報の共有に係る情報の一つを含む。そのため、副作用情報を共有することができる。

また、患者端末７は、前記診療支援情報および前記医院スタッフの評価を数値化した情報を入力可能な端末、または、前記診療支援情報および前記医院スタッフの良し悪しを選択して入力可能な端末である。そのため、患者側が医院スタッフや診療状況をどのように感じているかを見られるようにフィードバック可能であり、医療を供給する側と医療を受ける側とのコミュニケーションを向上させることができる。

［変形例］
以上、本発明の実施形態および実施例について説明したが、本発明は、前記した実施形態や実施例に限定されず、適宜変更して実施することが可能である。

第１実施例～第５実施例では、診療支援システム１をう蝕予防評価、う蝕リスク評価、歯科診療予約、栄養指導、副作用情報の共有に利用した場合を説明した。しかしながら、診療支援システム１の適用可能な範囲はこれに限定されない。
例えば、診療支援システム１を歯科矯正治療に利用してもよい。歯科矯正を行うためには、計画的に歯科医院に通院し、矯正冶具を交換する必要がある。この場合、例えば、矯正時に使用するアライナー（矯正時に患者の歯牙に取り付ける矯正器具）の患者からの状況報告や患者マナー（キャンセル等で計画された日程通りに診療が行えない等）を入力値として、日々の診察状況を確認しながら矯正計画、注意喚起、教育指導を出力値とするのがよい。
また、診療支援システム１を歯周病予防に利用してもよい。歯周病にならないようにするためには、計画的に歯科医院でスケーラなどで歯周ポケットの歯石除去を行う必要がある。この場合、例えば、患者マナー状況（キャンセル等で計画された日程通りに診療が行えない等）を入力値として、日々の診察状況を確認しながら矯正計画、注意喚起、教育指導を出力値とするのがよい。

医院内端末４、診療装置５またはスタッフ端末６と診療支援装置２とが一体に構成されてもよい。

１ 診療支援システム
１Ａ う蝕予防評価システム（診療支援システム）
１Ｂ う蝕リスク評価システム（診療支援システム）
１Ｃ 歯科診療予約システム（診療支援システム）
１Ｄ 栄養指導システム（診療支援システム）
１Ｅ 副作用情報共有システム（診療支援システム）
２ 診療支援装置
３ 関連装置
４ 医院内端末
５ 診療装置
６ スタッフ端末
７ 患者端末
８ クラウドシステム
９ａ 技師用端末
９ｂ 病院内端末
９ｃ 通販業者端末
１０ 入力部
２０ 記憶部
２１ データベース
３０ 制御部
３１ 評価演算部
３１ａ 第１のＡＩ演算部
３１ｂ 第２のＡＩ演算部
４０ 出力部
５０ 表示部
６０ 通信部

Claims (14)

1. 歯科診療用の診療支援システムであって、
   患者の各種状態を医院スタッフが数値化した情報を含む患者評価データを入力する入力部と、
   前記患者評価データを用いて診療を支援するための診療支援情報を作成する評価演算部と、
   前記評価演算部で作成した前記診療支援情報を出力する出力部と、
   通信ネットワークに前記入力部および前記出力部を接続するための通信部と、を備え、
   前記評価演算部は、第１のＡＩ演算部を有し、
   前記第１のＡＩ演算部は、過去の患者評価データからアソシエーション分析を行って前記診療支援情報を作成する、
   ことを特徴とする診療支援システム。
2. 歯科診療用の診療支援システムであって、
   患者の各種状態を医院スタッフが数値化した情報を含む患者評価データを入力する入力部と、
   前記患者評価データを用いて診療を支援するための診療支援情報を作成する評価演算部と、
   前記評価演算部で作成した前記診療支援情報を出力する出力部と、
   通信ネットワークに前記入力部および前記出力部を接続するための通信部と、を備え、
   前記評価演算部は、第２のＡＩ演算部を有し、
   前記第２のＡＩ演算部は、支援対象の患者および他の患者の過去の患者評価データを用いて機械学習を行い、学習モデルを用いて入力された現在の前記患者評価データから前記診療支援情報を作成する、
   ことを特徴とする診療支援システム。
3. 前記患者評価データは、歯科診療用の診療装置が数値化した情報を含むことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の診療支援システム。
4. 前記通信部は、前記通信ネットワークに接続された患者が使用する患者端末、歯科診療に使用する診療装置、医院内に設置される医院内端末、医院スタッフが使用するスタッフ端末、クラウドシステム、医療関連技師が使用する技師用端末、一般病院内に設置される病院内端末、および通信販売業者が使用する通販業者端末の内の少なくとも何れか一つと通信可能である、
   ことを特徴とする請求項１ないし請求項３の何れか一項に記載の診療支援システム。
5. 前記各種状態は、患者のマナー状況、患者の口腔内状況、患者の健康状態、患者の笑顔状態、患者の予約状況、患者の知識状況、保険加入状況、患者の価値観、診察状況、患者の血液の状態、患者の尿の状態、および患者の唾液の状態の内の少なくとも何れか一つを含む、
   ことを特徴とする請求項１ないし請求項４の何れか一項に記載の診療支援システム。
6. 前記診療支援情報は、注意喚起、教育指導、評価レポート、評価結果、診療計画、オーラルケアグッズの紹介、診療方法、予防方法、栄養分析、食生活改善アドバイス、健康管理アドバイス、サプリメント紹介、サプリメント提供、診療情報の連携、および診療情報の共有の内の少なくとも何れか一つを含む、
   ことを特徴とする請求項１ないし請求項５の何れか一項に記載の診療支援システム。
7. 前記評価演算部は、患者用の診療支援情報と医院スタッフ用の診療支援情報を作成し、
   前記出力部は、患者向けおよび医院スタッフ向けに分けて出力する、
   ことを特徴とする請求項１ないし請求項６の何れか一項に記載の診療支援システム。
8. 前記患者評価データおよび前記診療支援情報は、う蝕予防の評価に関連する情報であり
   、
   前記入力部から入力される前記患者評価データは、少なくとも患者のマナー状況、口腔内状況、問診票評価、予防知識評価の一つを含み、
   前記出力部から出力される前記診療支援情報は、少なくとも注意喚起、教育指導、評価レポート、評価結果、診療計画、オーラルケアグッズの紹介、診療方法の一つを含む、
   ことを特徴とする請求項１ないし請求項４に記載の診療支援システム。
9. 前記患者評価データおよび前記診療支援情報は、う蝕リスクの評価に関連する情報であり、
   前記入力部から入力される前記患者評価データは、少なくとも問診票評価、測定器で測定した口腔内状況の一つを含み、
   前記出力部から出力される前記診療支援情報は、少なくともう蝕リスク結果、診療計画、注意喚起、教育指導、評価レポート、予防方法提案、オーラルケアグッズの紹介の一つを含む、
   ことを特徴とする請求項１ないし請求項４に記載の診療支援システム。
10. 前記患者評価データおよび前記診療支援情報は、歯科診療の予約に関連する情報であり、
    前記入力部から入力される患者入力評価データは、少なくとも患者のマナー状況を含み、
    前記出力部から出力される前記診療支援情報は、少なくとも注意喚起、教育指導、予約確認案内、キャンセル率、マナー指数の一つを含む、
    ことを特徴とする請求項１ないし請求項４に記載の診療支援システム。
11. 前記患者評価データおよび前記診療支援情報は、栄養指導に関連する情報であり、
    前記入力部から入力される患者入力評価データは、少なくとも患者のマナー状況、問診票評価、予防知識評価、血液分析データ、尿分析データ、唾液分析データの一つを含み、
    前記出力部から出力される前記診療支援情報は、少なくとも栄養分析、食生活改善アドバイス、健康管理アドバイス、サプリメント紹介、サプリメント提供、および教育指導の一つを含む、
    ことを特徴とする請求項１ないし請求項４に記載の診療支援システム。
12. 前記患者評価データおよび前記診療支援情報は、副作用に関連する情報であり、
    前記入力部から入力される患者入力評価データは、少なくとも患者が服用している薬情報、アレルギー情報、病気の情報、痴呆症の有無情報の一つを含み、
    前記出力部から出力される前記診療支援情報は、少なくとも患者向け教育指導、診療情報の連携、診療情報の共有に係る情報の一つを含む、
    ことを特徴とする請求項１ないし請求項４に記載の診療支援システム。
13. 前記患者端末は、前記診療支援情報および前記医院スタッフの評価を数値化した情報を入力可能な端末、または、前記診療支援情報および前記医院スタッフの良し悪しを選択して入力可能な端末である、
    ことを特徴とする請求項４に記載の診療支援システム。
14. 歯科診療用の診療支援装置であって、
    患者の各種状態を医院スタッフが数値化した情報を含む患者評価データを入力する入力部と、
    前記患者評価データを用いて診療を支援するための診療支援情報を作成する評価演算部と、
    前記評価演算部で作成した前記診療支援情報を出力する出力部と、を備え、
    前記評価演算部は、第１のＡＩ演算部および第２のＡＩ演算部の少なくとも一方を有し、
    前記第１のＡＩ演算部は、過去の患者評価データからアソシエーション分析を行って前記診療支援情報を作成し、
    前記第２のＡＩ演算部は、支援対象の患者および他の患者の過去の患者評価データを用いて機械学習を行い、学習モデルを用いて入力された現在の前記患者評価データから前記診療支援情報を作成する、
    ことを特徴とする診療支援装置。
    

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