JP7458000B2 - 支援情報提供システム、支援情報提供装置、支援情報提供方法及びプログラム - Google Patents
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例えば、特許文献1には、患者の薬歴のデータをデータベースによって管理し、患者に対する調剤業務を行う際に、データベースを参照して、薬歴等に基づく服薬指導を行うことが記載されている。
ネットワークを介して通信可能に構成された端末装置とサーバとを含む支援情報提供システムであって、
前記端末装置は、
患者に対する薬学的な指導において考慮の対象となる対象情報に基づいて、薬学的な指導のための支援情報を生成するための依頼を前記サーバに送信する支援依頼手段と、
前記支援依頼手段による依頼に応じて、前記サーバから送信された前記支援情報を表示する支援情報表示手段と、を備え、
前記サーバは、
前記支援依頼手段の依頼に基づいて、前記対象情報を取得する対象情報取得手段と、
前記対象情報に基づいて第1の推論を行うことにより、服薬指導を行う際の薬学的判断要因を指標として表される中間状態を表す情報を生成する中間状態生成手段と、
前記中間状態を表す情報に基づいて第2の推論を行うことにより、前記支援情報を生成する支援情報生成手段と、
前記支援情報生成手段によって生成された前記支援情報を前記端末装置に提供する支援情報提供手段と、
を備える。
本実施形態における支援情報提供システム1は、調剤薬局における薬剤師の業務を支援するために用いられ、例えば、処方箋を持参した患者に対して服薬指導を行う場合等に、患者に伝達する情報として推奨される内容を薬剤師に提示するものである。
なお、図2において、実線のブロックは処理を表し、破線のブロックはデータを表している。また、実線のブロックのうち、太線のブロックは、本実施形態においてコンピュータによる推論(いわゆる人工知能)を適用したブロックである。
図2に示すように、支援情報提供サーバ30は、処方箋、患者属性、ヒアリング及びインプレッションの取得結果から特徴量を抽出し、抽出した特徴量を基に機械学習ベースの推論を行うことにより、推奨される服薬指導内容を出力する途中段階の中間状態を生成する。本実施形態において、このとき生成される中間状態は、患者に関するプロブレムを指標として表されるものである。上述したように、患者に関するプロブレムとは、観察項目、指導方針あるいは着眼点等を含む、薬剤師が服薬指導を行う際の薬学的判断要因である。中間状態は、薬剤師が当該患者に対する服薬指導を行う思考過程の一状態を情報として具現化したものに相当する。
このように、患者に関する各種データ(患者属性、問診結果及び処方箋のデータ等)から機械学習ベースの推論により中間状態を生成し、さらに、中間状態から推奨される服薬指導内容を生成することで、薬剤師の思考過程に則した手順で推論を行うことができる。
また、一般に、ディープラーニング等を用いた推論を行った場合、推論過程が把握し難いものとなり、推論結果の根拠を判断することが困難になるところ、本実施形態のように、中間状態を経由して、2段階の推論を行うことで、服薬指導内容が推奨された根拠を確認することが可能となる。
さらに、本実施形態において、支援情報提供サーバ30は、生成された中間状態(患者に関するプロブレム)と、この中間状態が生成された際に行われたヒアリング内容(聞き取り項目)とに基づいて、後述する再構築処理を実行することにより、ヒアリング内容(聞き取り項目)の再構築を行う。これにより、例えば、生成された中間状態(患者に関するプロブレム)に対して、各プロブレムの重要性をより明確に判定できるようなヒアリング内容を追加すること等が可能となる。なお、このとき行われる再構築は、例えば、ルールベースの推論あるいは機械学習ベースの推論を用いることにより実現される。
また、機械学習ベースの推論を用いる場合には、生成された中間状態(患者に関するプロブレム)を入力として、そのプロブレムを想起する患者に対して薬剤師(特に、ベテランの薬剤師)がヒアリングを行うべきと考える内容(聞き取り項目)を教師データとする教師ありの機械学習等が行われ、ヒアリング内容が再構築される。ただし、再構築のための機械学習としては、他の手法(ディープラーニング等)とすることも可能である。
次に、支援情報提供システム1における各装置のハードウェア構成を説明する。
支援情報提供システム1において、各装置はPC、サーバコンピュータあるいはタブレット端末等の情報処理装置によって構成され、その基本的構成は同様である。
図3に示すように、各装置を構成する情報処理装置800は、CPU(Central Processing Unit)811と、ROM(Read Only Memory)812と、RAM(Random Access Memory)813と、バス814と、入力部815と、出力部816と、記憶部817と、通信部818と、ドライブ819と、撮像部820と、を備えている。
RAM813には、CPU811が各種の処理を実行する上において必要なデータ等も適宜記憶される。
出力部816は、ディスプレイやスピーカ等で構成され、画像や音声を出力する。
記憶部817は、ハードディスクあるいはDRAM(Dynamic Random Access Memory)等で構成され、各サーバで管理される各種データを記憶する。
通信部818は、ネットワーク40を介して他の装置との間で行う通信を制御する。
撮像部820は、レンズ及び撮像素子等を備えた撮像装置によって構成され、被写体のデジタル画像を撮像する。
なお、情報処理装置800が薬局用コンピュータ20あるいは支援情報提供サーバ30として構成される場合には、撮像部820を省略した構成とすることも可能である。また、情報処理装置800がタブレット端末として構成される場合には、入力部815をタッチセンサによって構成し、出力部816のディスプレイに重ねて配置することにより、タッチパネルを備える構成とすることも可能である。
次に、支援情報提供システム1における各装置の機能的構成について説明する。
図4は、端末装置10の機能的構成を示すブロック図である。
図4に示すように、端末装置10のCPU811においては、ユーザインターフェース表示制御部(UI表示制御部)51と、対象情報取得部52と、支援依頼部53と、支援情報取得部54と、が機能する。
図5に示すように、患者選択画面においては、薬局用コンピュータ20によって管理されている患者属性に対応する各患者のリストが表示され、薬剤師は、このリストの中から、ヒアリング(問診)を行う患者を選択する。なお、新規の来局患者については、不図示の登録画面によって、新たに患者属性が登録される。
図6に示すように、アンケート表示画面においては、択一形式の質問を含むアンケート内容が表示され、患者自身が回答を入力したり、あるいは、患者の回答に応じて薬剤師が回答を入力したりする。このとき表示されるアンケート内容は、全ての患者に共通して設定された一連の質問であり、患者の氏名、性別、既往症、治療中の疾患等、患者属性を特定するための内容となっている。
図7に示すように、問診表示画面においては、択一形式の質問を含むヒアリング内容(聞き取り項目)が表示され、患者の回答に応じて薬剤師が問診結果(ヒアリング結果)を入力する。このとき表示されるヒアリング内容は、患者属性に対応して選択された一連の質問であり、患者毎、処方箋の内容毎、あるいは、問診回数(例えば、初めての問診か、2回目の問診か)等に応じて決定される。また、問診表示画面においては、薬剤師の自由記入欄が設定されており、薬剤師が患者に対して問診を行った際に気付いた内容(例えば、「元気がない」あるいは「顔色が悪い」等の身体的な印象、「神経質な性格」あるいは「早とちりな性格」等の性格的な印象を表すインプレッション)を任意に記入することが可能となっている。
図8に示すように、支援情報表示画面においては、一般に薬剤師(特にベテランの薬剤師)が服薬指導を行う際の薬学的判断要因(患者に関するプロブレム)が表示される。このとき表示される患者に関するプロブレムには、薬剤師が服薬指導を行う患者に対して想起する観察項目、薬剤師が服薬指導において想定する指導方針、薬剤師が服薬指導を行う場合に辿る思考過程で想起している指標(着眼点)等が含まれている。本実施形態において、患者に関するプロブレム(観察項目、着眼点及び指導方針等)は、「副作用」、「アドヒアランス」、「体調の変化」、「併用薬(相互作用)」、「高齢者」、及び、「生活指導」等の複数のカテゴリに分類して提示される。患者に関するプロブレムを提示する際の分類の決定方法(カテゴリの数や具体性等)は、予め設定しておくことができる他、推論結果に応じて変化させることとしてもよい。
さらに、患者に対して行われた前回の指導時に、薬剤師が次回指導を行うべき患者に関するプロブレムを記録していた場合、図8に示す支援情報表示画面において、記録されていた患者に関するプロブレムが識別表示(背景色を異ならせる、枠で囲む、点滅させる等)される。
図9に示すように、支援情報表示画面においては、問診を行った患者について、推奨される服薬指導内容を示す服薬指導文の一覧(以下、「推奨服薬指導文一覧」と称する。)及び処方された薬剤に関する一般的な服薬指導文の一覧(以下、「一般服薬指導文一覧」と称する。)が表示される。推奨服薬指導文一覧は、支援情報提供処理によって特定された患者に関するプロブレム及びその関連性に基づいて選択された服薬指導文のリストを表すものであり、薬剤師(特にベテランの薬剤師)が服薬指導を行う患者に対して想起する観察項目、薬剤師が服薬指導において想定する指導方針、薬剤師が服薬指導を行う場合に辿る思考過程で想起している指標(着眼点)等を反映した結果を表している。また、一般服薬指導文一覧は、患者の処方箋のデータに応じて、処方される薬剤に対応して選択された結果を表している。なお、各服薬指導文にはチェックボックスが併せて表示されており、チェックボックスに薬剤師がチェックマークを付した服薬指導文が、薬剤師による確定操作(「薬歴へ送信」ボタンの操作等)を経て、服薬指導に用いられた服薬指導文の一覧(服薬指導結果)として患者の薬歴に登録される。
なお、図9の支援情報表示画面では、薬剤師が次回指導を行うべき患者に関するプロブレムを入力するための操作(次回指導内容の入力操作)を行うことが可能であり、薬剤師による確定操作(「薬歴へ送信」ボタンの操作等)によって、入力された内容を薬歴に記録しておくことができる。
支援情報取得部54は、支援依頼部53によって送信された支援情報の提供依頼に応じて支援情報提供サーバ30から送信される支援情報を取得する。支援情報取得部54によって取得された支援情報には、患者に関するプロブレム、推奨される服薬指導内容を示す服薬指導文の一覧(推奨服薬指導文一覧)のデータ及び処方された薬剤に関する一般的な服薬指導文の一覧(一般服薬指導文一覧)のデータが含まれている。
図10は、薬局用コンピュータ20の機能的構成を示すブロック図である。
図10に示すように、薬局用コンピュータ20のCPU811においては、レセプト管理部151と、薬歴管理部152と、データベース管理部(DB管理部)153と、が機能する。また、薬局用コンピュータ20の記憶部817には、患者属性データベース(患者属性DB)171と、処方箋データベース(処方箋DB)172と、薬歴データベース(薬歴DB)173と、問診結果データベース(問診結果DB)174と、ヒアリング内容データベース(ヒアリング内容DB)175と、薬剤データベース(薬剤DB)176と、が形成される。
処方箋DB172には、患者に対して発行された処方箋のデータが各患者を識別する情報及び処方箋の持参日と対応付けて記憶されている。
薬歴DB173には、患者に対して処方された薬剤の履歴(薬歴)のデータが各患者を識別する情報と対応付けて記憶されている。また、薬歴には、薬剤師が患者に対して行った服薬指導の履歴(指導歴)のデータが併せて記憶される。
ヒアリング内容DB175には、「薬の飲み忘れはありますか?」あるいは「服薬後に体調の変化はありますか?」等、患者に対するヒアリング内容(聞き取り項目)の一覧のデータが記憶されている。
薬剤DB176には、薬局において取り扱われる各種薬剤に関するデータが記憶されている。この薬剤に関するデータには、薬剤の名称(一般名)、薬剤コード等に加え、服薬指導文や添付文書の内容が含まれている。
図11に示すように、薬剤コード及び薬剤の名称によって特定される各薬剤には、薬剤メーカーによって提供される複数の服薬指導文が対応付けられている。図11においては、各薬剤に対応付けられた服薬指導文に対して、通し番号(指導文番号)が付されている。また、各服薬指導文は、1つの患者に関するプロブレムまたは複数の患者に関するプロブレムと対応付けられている。本実施形態においては、後述する推論によって、支援情報の提供対象となる患者の考慮対象情報に対して、患者に関するプロブレムの関連性が算出される。考慮対象情報に対する患者に関するプロブレムの関連性が高くなることは、当該考慮対象情報に対して、その患者に関するプロブレムと対応付けられた服薬指導文の重要性が相対的に高くなることを意味している。
薬歴管理部152は、患者に対して処方された薬剤の履歴(薬歴)を管理する。例えば、薬歴管理部152は、患者に対して新たに処方が行われた場合、今回処方された薬剤の履歴(今回の薬歴)のデータを薬歴DB173に記憶したり、端末装置10から患者の薬歴のデータの送信依頼を受信した場合、依頼された薬歴のデータを薬歴DB173から取得し、端末装置10に送信したりする。
図12は、支援情報提供サーバ30の機能的構成を示すブロック図である。
図12に示すように、支援情報提供サーバ30のCPU811においては、DB管理部251と、ユーザインターフェース情報生成部(UI情報生成部)252と、支援依頼受付部253と、対象情報取得部254と、特徴抽出部255と、プロブレム特定部256と、提示情報評価部257と、支援情報生成部258と、支援情報提供部259と、再構築実行部260と、が機能する。また、支援情報提供サーバ30の記憶部817には、患者属性データベース(患者属性DB)271と、処方箋データベース(処方箋DB)272と、薬歴データベース(薬歴DB)273と、問診結果データベース(問診結果DB)274と、ヒアリング内容データベース(ヒアリング内容DB)275と、薬剤データベース(薬剤DB)276と、が形成される。
各データベースの記憶内容と、薬局用コンピュータ20の記憶内容とは、DB管理部251によって同期されている。
対象情報取得部254は、端末装置10から送信された考慮対象情報及び各データベースに記憶された考慮対象情報を取得する。なお、各データベースに記憶された考慮対象情報は、必要な場合に取得されるものであり、例えば、端末装置10から患者を識別する情報が送信された場合に、その患者の患者属性のデータが考慮対象情報の1つとして取得される。
また、本実施形態において、プロブレム特定部256は、患者に関するプロブレムを中間状態の指標として生成する場合、考慮対象情報に対する患者に関するプロブレムの関連性を併せて生成する。即ち、プロブレム特定部256に備えられる推論エンジンは、薬剤師(特にベテランの薬剤師)が特徴量を認識した場合に、患者に関してどのような薬学的判断要因(患者に関するプロブレム)を想起するかについて、患者に関するプロブレムの関連性を含めて機械学習されたものとなっている。
このように評価値が決定され、予め設定された閾値以上の評価値が付与された服薬指導文は、推奨服薬指導文一覧に属するものとなる。一方、評価値が付与された服薬指導文において、予め設定された閾値未満の評価値となった服薬指導文は、一般服薬指導文一覧に属するものとなる。
再構築実行部260は、支援依頼受付部253によって受信された考慮対象情報におけるヒアリング内容のデータと、プロブレム特定部256によって生成された中間状態(患者に関するプロブレム)とに基づいて、再構築を行うことにより、ヒアリング内容(聞き取り項目)の修正を行う。例えば、再構築実行部260は、ルールベースの推論あるいは機械学習ベースの推論を用いることにより、ヒアリング内容(聞き取り項目)の再構築を行う。
次に、支援情報提供システム1の動作を説明する。
図13は、端末装置10が実行する支援情報表示処理の流れを示すフローチャートである。
支援情報表示処理は、端末装置10の入力部815を介して支援情報表示処理の実行が指示入力されることに対応して開始される。
ステップS1において、UI表示制御部51は、支援情報提供サーバ30からUI情報を受信して、患者選択画面を表示する。
ステップS2において、UI表示制御部51は、問診を行う患者の選択を受け付ける。これにより、患者を識別する情報が特定される。
ステップS4において、UI表示制御部51は、支援情報提供サーバ30からUI情報を受信して、選択された患者に応じた問診表示画面を表示する。なお、問診を行う患者の来局が初めてである場合には、UI表示制御部51は、支援情報提供サーバ30からUI情報を受信して、アンケート表示画面を表示し、アンケート表示画面に対する入力を受け付ける。そして、UI表示制御部51は、アンケート表示画面において入力されたアンケート結果を支援情報提供サーバ30に送信した後、再度、問診表示画面のためのUI情報を受信して、その患者に応じた問診表示画面を表示する。
ステップS6において、対象情報取得部52は、服薬指導を行う患者について、UI画面に入力された情報の中から、考慮の対象となる各種情報(考慮対象情報)を取得する。
ステップS7において、支援依頼部53は、対象情報取得部52が取得した考慮対象情報と共に、支援情報の提供依頼を支援情報提供サーバ30に送信する。
ステップS8において、支援情報取得部54は、支援依頼部53によって送信された支援情報の提供依頼に応じて支援情報提供サーバ30から送信される支援情報を含むUI情報を取得する。
ステップS10において、UI表示制御部51は、推奨される服薬指導内容を表示させる操作(「指導」ボタンの操作等)が行われたか否かの判定を行う。
推奨される服薬指導内容を表示させる操作が行われていない場合、ステップS10においてNOと判定されて、処理はステップS9に移行する。
一方、推奨される服薬指導内容を表示させる操作が行われた場合、ステップS10においてYESと判定されて、処理はステップS11に移行する。
ステップS12において、UI表示制御部51は、推奨される服薬指導内容を示す支援情報表示画面に対する操作が行われたか否かの判定を行う。
このとき、UI表示制御部51は、服薬指導文のチェックボックスにチェックマークを付す操作や、次回の指導内容の入力操作等を受け付ける。
推奨される服薬指導内容を示す支援情報表示画面に対する操作が行われた場合、ステップS12においてYESと判定されて、処理はステップS11に移行する。
一方、支援情報表示画面に対する操作が行われていない場合、ステップS12においてNOと判定されて、処理はステップS13に移行する。
支援情報表示画面の表示を終了させる操作が行われていない場合、ステップS13においてNOと判定されて、処理はステップS11に移行する。
一方、支援情報表示画面の表示を終了させる操作が行われた場合、ステップS13においてYESと判定されて、支援情報表示処理は終了する。
図14は、薬局用コンピュータ20が実行する情報管理処理の流れを示すフローチャートである。
情報管理処理は、薬局用コンピュータ20の入力部815を介して情報管理処理の実行が指示入力されることに対応して開始される。
患者の処方箋を受け付けていない場合、ステップS21においてNOと判定されて、処理はステップS23に移行する。
一方、患者の処方箋を受け付けた場合、ステップS21においてYESと判定されて、処理はステップS22に移行する。
ステップS22において、DB管理部153は、今回受け付けた処方箋のデータで患者属性DB171及び処方箋DB172を更新する。
支援情報提供サーバ30から患者の薬歴のデータの送信依頼を受信していない場合、ステップS23においてNOと判定されて、処理はステップS25に移行する。
一方、支援情報提供サーバ30から患者の薬歴のデータの送信依頼を受信した場合、ステップS23においてYESと判定されて、処理はステップS24に移行する。
ステップS24において、DB管理部153は、依頼された患者の薬歴のデータを支援情報提供サーバ30に送信する。
今回の薬歴のデータを支援情報提供サーバ30から受信していない場合、ステップS25においてNOと判定されて、処理はステップS27に移行する。
一方、今回の薬歴のデータを支援情報提供サーバ30から受信した場合、ステップS25においてYESと判定されて、処理はステップS26に移行する。
ステップS26において、DB管理部153は、受信した薬歴のデータで薬歴DB173を更新する。
薬局用コンピュータ20が管理している各種データベースのデータと、支援情報提供サーバ30に備えられた各種データベースのデータとを同期させるための予め設定されたタイミングになっていない場合、ステップS27においてNOと判定されて、情報管理処理が繰り返される。
一方、薬局用コンピュータ20が管理している各種データベースのデータと、支援情報提供サーバ30に備えられた各種データベースのデータとを同期させるための予め設定されたタイミングになっている場合、ステップS27においてYESと判定されて、処理はステップS28に移行する。
ステップS28の後、情報管理処理が繰り返される。
図15は、支援情報提供サーバ30が実行する支援情報提供処理の流れを示すフローチャートである。
支援情報提供処理は、支援情報提供サーバ30の入力部815を介して支援情報提供処理の実行が指示入力されることに対応して開始される。
ステップS42において、特徴抽出部255は、受信した考慮対象情報(ヒアリング結果及びインプレッション)を自然言語処理する。
ステップS43において、特徴抽出部255は、考慮対象情報から特徴量を抽出する。
ステップS44において、プロブレム特定部256は、特徴抽出部255によって抽出された特徴量を入力として、機械学習ベースの推論を行い、患者に関するプロブレムを指標として表される中間状態を生成する。このとき、考慮対象情報に対する患者に関するプロブレムの関連性が併せて生成される。
ステップS47の後、支援情報提供処理が繰り返される。
図16は、支援情報提供サーバ30が実行する再構築処理の流れを示すフローチャートである。
再構築処理は、支援情報提供サーバ30の入力部815を介して再構築処理の実行が指示入力されることに対応して開始される。なお、支援情報提供処理が実行される毎、あるいは、予め設定された時刻(例えば、午前3時等)に再構築処理を実行することとしてもよい。
ステップS52において、再構築実行部260は、支援依頼受付部253によって受信された考慮対象情報におけるヒアリング内容のデータと、プロブレム特定部256によって生成された中間状態(患者に関するプロブレム)とに基づいて、ヒアリング内容の再構築を行う。
ステップS52の後、再構築処理は終了となる。
したがって、コンピュータによる推論を用いて服薬指導の支援を行うことが可能となるため、薬剤師の業務をより適切に支援することが可能となる。
また、コンピュータによって服薬指導の支援を行う場合に、薬剤師の思考過程に則した手順で適切な服薬指導文の推論を行うことができる。
また、一般に、ディープラーニング等を用いた推論を行った場合、推論過程が把握し難いものとなり、推論結果の根拠を判断することが困難になるところ、本実施形態のように、中間状態を経由して、2段階の推論を行うことで、服薬指導内容が推奨された根拠を確認することが可能となる。
上述の実施形態においては、クライアント-サーバ型の支援情報提供システム1を構築し、端末装置10から支援情報提供サーバ30に支援情報の提供依頼を行って、支援情報を取得するものとした。
これに対し、支援情報提供サーバ30の支援情報提供機能を1つの装置(例えば、端末装置10あるいは薬局用コンピュータ20等)に備えることにより、支援情報提供システム1の機能を単体の情報処理装置800で実現(即ち、スタンドアローン型のシステムとして実現)することとしてもよい。
図17に示すように、スタンドアローン型として構成する場合、単体の情報処理装置800において、端末装置10のUI表示制御部51、支援情報提供サーバ30のUI情報生成部252、支援依頼受付部253、対象情報取得部254、特徴抽出部255、プロブレム特定部256、提示情報評価部257、支援情報生成部258、支援情報提供部259及び再構築実行部260の機能をCPU811に備え、支援情報提供サーバ30(または薬局用コンピュータ20)が管理する各データベースを記憶部817に備えることとすればよい。
例えば、薬局用コンピュータ20あるいは支援情報提供サーバ30に備えられた機能をより多くのサーバに分散して実装したり、薬局用コンピュータ20及び支援情報提供サーバ30の機能を1つのサーバにまとめて実装したりすることが可能である。
上述の実施形態において、患者に関するプロブレムとして、図6に示す6種類のプロブレムを表示する場合を例に挙げて説明した。
これに対し、より多種類の患者に関するプロブレムを表示することが可能である。
また、患者属性や処方箋のデータに応じて、患者に関するプロブレムの数を逐次設定して中間状態を表示することも可能である。
さらに、患者に関するプロブレムを生成する場合、より具体的な内容、あるいは、より抽象的な内容とする等、患者に関するプロブレムの内容に幅を持たせることが可能である。
これにより、薬剤師が患者に対する服薬指導を行う思考過程をより適切に表すことが可能となる。
上述の実施形態においては、考慮対象情報から、第1段階の推論を行うことにより、薬剤師が患者に対する服薬指導を行う思考過程の一状態を情報として具現化した中間状態(患者に関するプロブレム)を生成し、中間状態(患者に関するプロブレム)から、第2の推論を行うことにより、推奨される服薬指導文を含む支援情報を生成するものとした。
これに対し、より多段階の推論を行うことにより、複数段階の中間状態を生成し、適宜表示させることが可能である。
なお、一例として、中間状態を生成する場合には、機械学習ベースの推論を行い、推奨される服薬指導文を含む支援情報を生成する場合には、ルールベースの推論を行うことができる。
これにより、薬剤師(特に、ベテランの薬剤師)が患者に対する服薬指導を行う思考過程をより具体的に辿りながら、薬剤師の思考過程をより適切な段階に区切って中間状態(患者に関するプロブレム)を示すことが可能となる。
したがって、薬剤師の業務をより適切に支援することが可能となる。
上述の実施形態において、患者選択画面(図5参照)において患者を選択した後に表示される画面の表示形態は、上述の実施形態で説明した例の他、種々の表示形態とすることが可能である。
例えば、患者選択画面において、特定の患者を選択した後、その患者の患者情報と、支援情報表示画面(図8及び図9参照)の表示内容の一部あるいは全部とを併せて表示することとしてもよい。
図18は、患者情報と支援情報表示画面の表示内容とを併せて表示する表示画面例を示す模式図である。
図18に示すように、患者選択画面において特定の患者(ここでは患者Aとする)が選択された後、特定の患者の患者情報、処方内容及び支援情報表示画面の表示内容の一部を一画面に表示することができる。
図18においては、各種操作のためのアイコン、患者名、年齢、性別、担当薬剤師名、患者に関するプロブレム、処方内容、推奨服薬指導文等が一画面に表示されている。
各種操作のためのアイコンとしては、例えば、処方内容の詳細を表示するための「履歴」アイコン、服薬指導文を選択する画面を表示するための「服薬指導」アイコン、及び、処方された薬剤に関する副作用を表示するための「副作用」アイコン等を表示することができる。また、推奨服薬指導文としては、例えば、ハイリスク薬に関する指導文、患者が訴えた副作用に関する指導文、及び、重要度がより高いと推論された所定個数の指導文をデフォルトで表示することができる。
図18に示す表示画面が表示されている状態において、各種操作のためのアイコンの操作に応じて、図18に示す表示画面と切り替えて、あるいは、図18に示す表示画面に追加して、操作されたアイコンに対応する他の表示画面(例えば、図8及び図9の支援情報表示画面等)を表示することができる。他の表示画面において入力された内容(例えば、推論に関連するパラメータの値等)は、図18に示す表示画面の表示内容に逐次反映させて表示することができる。
このような表示形態とすることで、患者に関する複数の情報を一覧性良く表示することができ、薬剤師の業務をより適切に支援することが可能となる。
なお、図18に示す表示画面の表示内容は一例であり、患者に関する各種情報(アンケート結果、問診結果等)を併せて表示することとしてもよい。
端末装置10と支援情報提供サーバ30とは、ネットワーク40を介して通信可能に構成されている。
端末装置10は、UI表示制御部51と、支援依頼部53と、を備え、支援情報提供サーバ30は、対象情報取得部254と、プロブレム特定部256と、支援情報生成部258と、支援情報提供部259と、を備えている。
端末装置10において、支援依頼部53は、患者に対する薬学的な指導において考慮の対象となる考慮対象情報に基づいて、薬学的な指導のための支援情報を生成するための依頼を支援情報提供サーバ30に送信する。
UI表示制御部51は、支援依頼部53による依頼に応じて、支援情報提供サーバ30から送信された支援情報を表示する。
支援情報提供サーバ30において、対象情報取得部254は、支援依頼部53の依頼に基づいて、考慮対象情報を取得する。
プロブレム特定部256は、考慮対象情報に基づいて第1の推論を行うことにより、服薬指導を行う際の薬学的判断要因を指標として表される中間状態を表す情報を生成する。
支援情報生成部258は、中間状態を表す情報に基づいて第2の推論を行うことにより、支援情報を生成する。
支援情報提供部259は、支援情報生成部258によって生成された支援情報を端末装置10に提供する。
これにより、考慮対象情報から、第1の推論を行うことにより、薬剤師が患者に対する服薬指導を行う思考過程の一状態を情報として具現化した中間状態を生成することができる。また、中間状態から、第2の推論(ここではルールベースの推論)を行うことにより、薬学的な指導のための支援情報が生成される。
したがって、コンピュータによる推論を用いて服薬指導の支援を行うことが可能となるため、薬剤師の業務をより適切に支援することが可能となる。
端末装置10のUI表示制御部51は、支援情報及び当該支援情報に対応する中間状態を表す情報を表示する。
これにより、薬剤師は、支援情報をその根拠と共に確認することが可能となる。
特徴抽出部255は、対象情報取得部254によって取得された考慮対象情報から、予め設定された特徴量を抽出する。
支援情報生成部258は、考慮対象情報から抽出された特徴量に基づいて第1の推論を行うことにより、中間状態を表す情報を生成する。
これにより、考慮対象情報が表す内容をより適確に反映させて、中間状態を生成することができる。
再構築実行部260は、プロブレム特定部256によって生成された中間状態を表す情報と当該中間状態の生成に用いられた考慮対象情報とに基づいて、患者の考慮対象情報を取得するためのヒアリング内容を再構築する。
これにより、考慮対象情報を取得するためのヒアリング内容をより適切なものに変更することができ、中間状態を表す情報及び支援情報をより適確な内容を表すものに修正することができる。
これにより、より把握し易い形態で中間状態を表示することが可能となる。
支援情報生成部258は、第3の推論によって生成された中間状態を表す情報に基づいて第2の推論を行うことにより、支援情報を生成する。
これにより、抽象度を異ならせた複数段階の中間状態を生成することができるため、中間状態が表す内容をより把握し易いものとできる。
これにより、薬剤師の思考を反映させて中間状態を生成することができる。
これにより、簡単かつ明確な処理によって、中間状態から支援情報を生成することが可能となる。
プロブレム特定部256は、患者に対する薬学的な指導において考慮の対象となる対象情報に基づいて第1の推論を行うことにより、服薬指導を行う際の薬学的判断要因を指標として表される中間状態を表す情報を生成する。
支援情報生成部258は、中間状態を表す情報に基づいて第2の推論を行うことにより、薬学的な指導のための支援情報を生成する。
支援情報提供部259は、支援情報生成部258によって生成された支援情報を出力する。
これにより、考慮対象情報から、第1の推論を行うことにより、薬剤師が患者に対する服薬指導を行う思考過程の一状態を情報として具現化した中間状態を生成することができる。また、中間状態から、第2の推論(ここではルールベースの推論)を行うことにより、薬学的な指導のための支援情報が生成される。
したがって、コンピュータによる推論を用いて服薬指導の支援を行うことが可能となるため、薬剤師の業務をより適切に支援することが可能となる。
例えば、上述の実施形態においては、支援情報として服薬指導文の一覧を提示する場合を例に挙げて説明したが、これに限られない。即ち、本発明において支援情報として提示する対象には、各種医療情報が含まれる。
さらに、上述の実施形態において、患者に対する問診を行うための問診表示画面や、薬剤師によって内容が確定された後の服薬指導文の一覧(患者用の推奨服薬指導文一覧及び一般服薬指導文一覧)の表示画面を患者自身が所持する装置(例えば、患者のスマートフォン等)に表示することとしてもよい。さらに、薬剤師によって内容が確定された後の患者に関するプロブレムについても、患者自身が所持する装置(例えば、患者のスマートフォン等)に表示することとしてもよい。
換言すると、上述の実施形態における機能的構成は例示に過ぎず、特に限定されない。即ち、上述した一連の処理を全体として実行できる機能が支援情報提供システム1を構成するいずれかのコンピュータに備えられていれば足り、この機能を実現するためにどのような機能ブロックを用いるのかは特に示した例に限定されない。
また、1つの機能ブロックは、ハードウェア単体で構成してもよいし、ソフトウェア単体で構成してもよいし、それらの組み合わせで構成してもよい。
Claims (11)
- ネットワークを介して通信可能に構成された端末装置とサーバとを含む支援情報提供システムであって、
前記端末装置は、
患者に対する薬学的な指導において考慮の対象となる対象情報に基づいて、薬学的な指導のための支援情報を生成するための依頼を前記サーバに送信する支援依頼手段と、
前記支援依頼手段による依頼に応じて、前記サーバから送信された前記支援情報を表示する支援情報表示手段と、を備え、
前記サーバは、
前記支援依頼手段の依頼に基づいて、前記対象情報を取得する対象情報取得手段と、
前記対象情報に基づいて第1の推論を行うことにより、服薬指導を行う際の複数の薬学的判断要因を指標として表される中間状態を表す情報を生成する中間状態生成手段と、
前記中間状態を表す情報に基づいて第2の推論を行うことにより、前記支援情報を生成する支援情報生成手段と、
前記支援情報生成手段によって生成された前記支援情報を前記端末装置に提供する支援情報提供手段と、
を備え、
前記対象情報には、前記患者の属性に応じて選択される質問項目であって、前記患者の現在の状態を薬学的に確認する質問項目を表すヒアリング内容及び当該ヒアリング内容に対する前記患者の回答と、対面した前記患者から薬剤師が受けた印象を入力したインプレッションとが含まれることを特徴とする支援情報提供システム。 - 前記サーバの前記支援情報提供手段は、前記支援情報及び当該支援情報に対応する前記中間状態を表す情報を前記端末装置に送信し、
前記端末装置の前記支援情報表示手段は、前記支援情報及び当該支援情報に対応する前記中間状態を表す情報を表示することを特徴とする請求項1に記載の支援情報提供システム。 - 前記サーバは、
前記対象情報取得手段によって取得された前記対象情報から、予め設定された特徴量を抽出する特徴量抽出手段を備え、
前記中間状態生成手段は、前記対象情報から抽出された前記特徴量に基づいて前記第1の推論を行うことにより、前記中間状態を表す情報を生成することを特徴とする請求項1または2に記載の支援情報提供システム。 - 前記サーバは、
前記中間状態生成手段によって生成された前記中間状態を表す情報と当該中間状態の生成に用いられた前記対象情報とに基づいて、前記患者に対する前記ヒアリング内容を再構築する再構築手段を備えることを特徴とする請求項1から3のいずれか1項に記載の支援情報提供システム。 - 前記支援情報に対応する前記中間状態を表す情報には、前記中間状態のカテゴリを表す分類及び当該分類と患者との関連性が含まれることを特徴とする請求項1から4のいずれか1項に記載の支援情報提供システム。
- 前記中間状態生成手段は、前記中間状態を表す情報に基づいて1または複数段階の推論を含む第3の推論を行うことにより、抽象度が異なる1または複数段階の前記中間状態を表す情報を生成し、
前記支援情報生成手段は、前記第3の推論によって生成された前記中間状態を表す情報に基づいて第2の推論を行うことにより、前記支援情報を生成することを特徴とする請求項1から5のいずれか1項に記載の支援情報提供システム。 - 前記第1の推論は、前記対象情報を入力とし、薬剤師が前記対象情報を認識した場合に、患者に関して想起する薬学的判断要因を教師データとして構築された機械学習ベースの推論を含むことを特徴とする請求項1から6のいずれか1項に記載の支援情報提供システム。
- 前記第2の推論は、前記中間状態を表す情報に対して予め設定された前記支援情報の対応付けに基づくルールベースの推論を含むことを特徴とする請求項1から7のいずれか1項に記載の支援情報提供システム。
- 患者に対する薬学的な指導において考慮の対象となる対象情報に基づいて第1の推論を行うことにより、服薬指導を行う際の複数の薬学的判断要因を指標として表される中間状態を表す情報を生成する中間状態生成手段と、
前記中間状態を表す情報に基づいて第2の推論を行うことにより、薬学的な指導のための支援情報を生成する支援情報生成手段と、
前記支援情報生成手段によって生成された前記支援情報を出力する支援情報出力手段と、
を備え、
前記対象情報には、前記患者の属性に応じて選択される質問項目であって、前記患者の現在の状態を薬学的に確認する質問項目を表すヒアリング内容及び当該ヒアリング内容に対する前記患者の回答と、対面した前記患者から薬剤師が受けた印象を入力したインプレッションとが含まれることを特徴とする支援情報提供装置。 - 情報処理装置が実行する支援情報提供方法であって、
患者に対する薬学的な指導において考慮の対象となる対象情報に基づいて第1の推論を行うことにより、服薬指導を行う際の複数の薬学的判断要因を指標として表される中間状態を表す情報を生成する中間状態生成ステップと、
前記中間状態を表す情報に基づいて第2の推論を行うことにより、薬学的な指導のための支援情報を生成する支援情報生成ステップと、
前記支援情報生成ステップにおいて生成された前記支援情報を出力する支援情報出力ステップと、
を含み、
前記対象情報には、前記患者の属性に応じて選択される質問項目であって、前記患者の現在の状態を薬学的に確認する質問項目を表すヒアリング内容及び当該ヒアリング内容に対する前記患者の回答と、対面した前記患者から薬剤師が受けた印象を入力したインプレッションとが含まれることを特徴とする支援情報提供方法。 - コンピュータに、
患者に対する薬学的な指導において考慮の対象となる対象情報に基づいて第1の推論を行うことにより、服薬指導を行う際の複数の薬学的判断要因を指標として表される中間状態を表す情報を生成する中間状態生成機能と、
前記中間状態を表す情報に基づいて第2の推論を行うことにより、薬学的な指導のための支援情報を生成する支援情報生成機能と、
前記支援情報生成機能によって生成された前記支援情報を出力する支援情報出力機能と、
を実現させ、
前記対象情報には、前記患者の属性に応じて選択される質問項目であって、前記患者の現在の状態を薬学的に確認する質問項目を表すヒアリング内容及び当該ヒアリング内容に対する前記患者の回答と、対面した前記患者から薬剤師が受けた印象を入力したインプレッションとが含まれることを特徴とするプログラム。
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