JPH07253963A - Processing time prediction system for hospital job - Google Patents

Processing time prediction system for hospital job

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JPH07253963A
JPH07253963A JP4380294A JP4380294A JPH07253963A JP H07253963 A JPH07253963 A JP H07253963A JP 4380294 A JP4380294 A JP 4380294A JP 4380294 A JP4380294 A JP 4380294A JP H07253963 A JPH07253963 A JP H07253963A
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hospital
processing time
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Takashi Masuzawa
高 増沢
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Abstract

PURPOSE:To provide the time prediction system for a hospital job capable of accurately grasping the congestion conditions of the hospital job and obtaining the processing time required for examination or the like beforehand. CONSTITUTION:A hospital information system 1 is composed of plural sub systems provided for respective job departments inside a hospital (an ordering system 2, a radiology department 3, a species of examination 4, accounting 5 and reception 6), a data base device 7 for preserving and managing patient information or the like, an entire system management device 8 for managing information relating to the state of the entire system or the like and a processing time prediction device 9 for holding a time prediction model beforehand and predicting the processing time. The respective components are mutually communicably connected through a basic network 10. The respective sub systems 2-6 are composed of plural terminals (the terminal 2b inside the ordering system 2 for instance) and sub system management devices 2a-6a for managing the information relating to operation states inside the respective sub systems or the like and are mutually communicably connected through a branch network.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【産業上の利用分野】この発明は、病院業務の処理時間
予測システムに係り、とくに病院業務の診療、検査、受
付、会計等の各仕事の業務情報を管理し、この業務情報
を時間予測モデルに適用した処理時間予測システムに関
する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a processing time prediction system for hospital business, and particularly manages business information of each job such as medical examination, inspection, reception and accounting of hospital business, and uses this business information as a time prediction model. The present invention relates to a processing time prediction system applied to.

【0002】[0002]

【従来の技術】病院の業務には、通常、診察室等で医師
により実施される診療と、この診療を補助するために、
受付、種々の検査、薬剤、会計などの各部門で夫々の専
門スタッフ等により実施される業務とがある。この複数
の業務部門の夫々の間では、医療に関する種々の情報が
伝達されている。これらの情報の伝達を迅速かつ正確に
行うための病院業務に関係するシステムとして、一般
に、病院情報システム(HIS)が知られている。
2. Description of the Related Art In the work of a hospital, medical treatment usually performed by a doctor in an examination room and the like, and in order to assist this medical treatment,
There is work performed by each specialized staff member in each department such as reception, various inspections, medicines, and accounting. Various information related to medical care is transmitted between each of the plurality of business departments. A hospital information system (HIS) is generally known as a system related to hospital operations for transmitting such information quickly and accurately.

【0003】この病院情報システムは、医療情報の入出
力を担う複数の端末等から構成されており、この端末の
各々は、情報伝送路としてのネットワークを介して相互
に通信可能に接続されている。また、この端末の夫々
は、種々の医療情報の入出力装置として、病院の受付、
診察室、種々の検査室、会計等の各業務部門に設置され
ている。
This hospital information system is composed of a plurality of terminals for inputting / outputting medical information, and each of these terminals is communicably connected via a network as an information transmission path. . In addition, each of these terminals serves as an input / output device for various medical information and is used as a reception desk for hospitals.
It is installed in each business department such as an examination room, various examination rooms, and accounting.

【0004】上記複数の端末から入出力される種々の医
療情報の内で、例えば、受付から診察室への依頼、診察
室の医師から種々の検査室への検査依頼や薬剤調合等の
依頼といった依頼情報は、依頼元業務(診察等)の端末
から入力されることにより、ネットワークを介して依頼
先業務(検査等)の端末に送られることになる。この伝
達された依頼情報は、依頼先の業務内容を具体的に指示
する内容、例えば検査種類等を含んでおり、この内容が
依頼先の端末の画面に表示されることになる。これによ
り、依頼先では、端末に画面表示された依頼内容に沿っ
て検査等の処理を実施するとともに、この実施した処理
結果の情報を端末から入力することにより、ネットワー
クを介して依頼元の端末に返すようになっている。
Of the various medical information input and output from the plurality of terminals, for example, a request from the receptionist to the examination room, an examination request from a doctor in the examination room to various examination rooms, a request for drug preparation, etc. When the request information is input from the terminal of the requesting business (examination, etc.), it is sent to the terminal of the requesting business (examination, etc.) via the network. The transmitted request information includes a content for specifically instructing the work content of the request destination, for example, an inspection type, and this content is displayed on the screen of the terminal of the request destination. As a result, the requester performs processing such as inspection according to the content of the request displayed on the screen of the terminal, and inputs information on the result of the processing performed from the terminal, so that the requesting terminal can receive the information via the network. It is supposed to be returned to.

【0005】ここで、上記依頼情報伝達の一例として、
診察室の医師から種々の画像検査を担う放射線科部門に
検査依頼する場合の概要を説明する。
Here, as an example of the request information transmission,
An outline of a case in which a doctor in the examination room requests an examination to a radiology department responsible for various image examinations will be described.

【0006】まず、医師が患者の検査依頼を端末に入力
すると、この依頼情報がネットワークを介して放射線科
に送られる。このとき、医師は、依頼先での患者の待ち
状態や未処理の依頼数等の混雑状況に基づいて、検査結
果が得られる時間を経験的に予想し、この予想時間を加
味して至急依頼にするか通常依頼にするかを判断する。
First, when a doctor inputs an examination request for a patient into a terminal, the request information is sent to the radiology department via the network. At this time, the doctor empirically predicts the time when the test result will be obtained based on the waiting status of the patient at the request destination and the congestion status such as the number of unprocessed requests, and the urgent request taking into consideration this estimated time. Judge whether to make a normal request.

【0007】次いで、放射線科では、患者の到着を確認
し、患者の受付が行なわれると、放射線科技師による画
像検査が実施される。この画像検査は、依頼情報の内の
検査種類及び検査内容等に従って行われる。この検査結
果は、依頼情報とともに放射線科読影室の端末に送られ
る。このとき、検査情報の内の患者名、検査種類及び検
査内容等は会計の端末にも送られる。
Next, in the radiology department, when the arrival of the patient is confirmed and the reception of the patient is carried out, an image examination is carried out by the radiologist. This image inspection is performed according to the inspection type and inspection content in the request information. This inspection result is sent to the terminal of the radiology department reading room together with the request information. At this time, the patient name, examination type, examination content, etc. in the examination information are also sent to the accounting terminal.

【0008】次いで、放射線科読影室では、読影医によ
り検査結果が読影され、この読影結果が読影レポートと
してまとめられる。この読影レポートの読影情報は、検
査情報とともに、放射線科の端末からネットワークを介
して依頼元の端末に送られる。このとき、会計の端末で
は、上記検査情報に基づき、検査費用が計算されてい
る。
Next, in the radiology department reading room, an image interpretation doctor interprets the examination result, and the image interpretation result is compiled as an image interpretation report. The interpretation information of this interpretation report is sent from the radiology department terminal to the requesting terminal via the network together with the inspection information. At this time, the accounting terminal calculates the inspection cost based on the inspection information.

【0009】次いで、依頼元では、放射線科から送られ
てきた検査情報及び読影情報に基づいて、医師による患
者の病気診断、治療が行われる。
Next, at the requester, the doctor diagnoses and treats the patient's illness based on the examination information and image interpretation information sent from the radiology department.

【0010】[0010]

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
た従来技術の病院情報システムでは、検査依頼等の医療
に関する業務情報が人手ではなく、ネットワークを媒体
にして複数の業務部門の各々に伝達されるため、例え
ば、別の業務部門内の混雑状況、すなわち経時的に変化
する未処理の依頼数や患者の待ち状態等を把握するのが
困難となっていた。
However, in the above-mentioned conventional hospital information system, business information related to medical treatment such as an inspection request is transmitted to each of a plurality of business departments through a network, not manually. For example, it has been difficult to grasp the congestion situation in another business department, that is, the number of unprocessed requests and the waiting state of a patient, which change with time.

【0011】とくに、上記の混雑状況が複数の処理から
構成される場合、例えば種々の医療情報を総合する病院
情報システムにあっては、複数の処理の夫々で混雑状況
が発生することもあるため、この混雑状況の夫々を正確
に把握することは非常に困難であった。
In particular, when the above-mentioned congestion situation is composed of a plurality of processes, for example, in a hospital information system that integrates various medical information, the congestion situation may occur in each of the plurality of processes. , It was very difficult to accurately grasp each of these congestion situations.

【0012】上記のように、別の業務部門の混雑状況を
把握することが困難になっているにもかかわらず、医師
は通常依頼にするか至急依頼にするかを判断するために
依頼先業務の混雑状況をできるだけ把握し、依頼先業務
の仕事に要する時間を予想する必要があった。例えば、
医師は依頼先業務の混雑状況を認識できず、すなわち依
頼先業務の仕事の終了時刻を殆ど予想できないため、実
際に通常依頼を出しても時間的に十分余裕のある混雑状
況のときでも、至急依頼を出してしまうことがあった。
[0012] As described above, although it is difficult to grasp the congestion status of another business department, the doctor is required to determine whether to make a normal request or an urgent request. It was necessary to understand as much as possible the congestion situation and to estimate the time required for the work of the requested business. For example,
The doctor cannot recognize the congestion situation of the requested work, that is, the end time of the job of the requested work can hardly be predicted, so even if the usual request is actually made, there is sufficient time, so it is urgent. There were times when I made a request.

【0013】上記の不必要な至急依頼が生じることによ
り、病院情報システムの稼働効率が低下するとともに、
依頼先業務の作業能率も低下し、その結果、患者の診断
効率等が低下してしまうといった問題点があった。
Due to the above-mentioned unnecessary and urgent request, the operating efficiency of the hospital information system is reduced, and
There is a problem that the work efficiency of the requested work is also reduced, and as a result, the diagnosis efficiency of the patient is reduced.

【0014】また、検査に要する時間が不明であるとい
うことは、患者にとっても検査に対する不安材料の1つ
となっていた。
Further, the fact that the time required for the examination is unknown has been one of the concerns for the examination for the patient.

【0015】この発明は、上述した従来技術の問題を考
慮してなされたもので、病院業務の混雑状況を正確に把
握できるとともに、検査等に要する処理時間を予め取得
可能な病院業務の時間予測システムを提供することを目
的とする。
The present invention has been made in consideration of the above-mentioned problems of the prior art, and it is possible to accurately grasp the congestion situation of hospital work and to predict the time of hospital work in which the processing time required for inspection and the like can be acquired in advance. The purpose is to provide a system.

【0016】[0016]

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めに、請求項1記載の発明に係る病院業務の処理時間予
測システムは、病院の業務内容に応じて割り当てられる
複数の仕事の夫々に関する業務情報を入出力可能な複数
の要素を備え、この複数の要素の夫々を相互に通信可能
に接続し、上記業務情報を管理するようにした構成と
し、上記業務情報の内の少なくとも上記複数の仕事の処
理及び管理の情報を含む上記システムの運用状態に関す
る情報を管理するシステム管理手段と、このシステム管
理手段により管理される上記処理及び管理の情報を、予
め保持している少なくとも1つの時間予測モデルに適用
して、上記仕事の処理を新しく要求したときの要求発生
時から処理終了時までに要する時間を予測する処理時間
予測手段とを備えている。
In order to achieve the above object, the processing time prediction system for hospital work according to the invention of claim 1 relates to each of a plurality of jobs assigned according to the work contents of the hospital. A plurality of elements capable of inputting / outputting business information are provided, each of the plurality of elements is communicably connected to each other, and the business information is managed. System management means for managing information on the operating state of the system including information on work processing and management, and at least one time prediction that holds in advance the processing and management information managed by the system management means. It is equipped with a processing time predicting means that is applied to the model and predicts the time required from the time a request is issued to the time the processing ends when a new request is made for the work That.

【0017】また、請求項2記載の発明では、前記処理
時間予測手段は、前記時間予測モデルに対応して構築さ
れ且つパラメータ可変のアルゴリズムであり、前記処理
及び管理の情報をそのパラメータとして設定する手段を
備えている。
In the invention according to claim 2, the processing time predicting means is an algorithm constructed corresponding to the time predicting model and having variable parameters, and sets the processing and management information as its parameters. Equipped with means.

【0018】また、請求項3記載の発明では、前記処理
及び管理の情報は、少なくとも前記複数の仕事の夫々の
要求発生率、要求処理時間及び待ち状態にある要求数と
を含んでいる。
In the invention according to claim 3, the processing and management information includes at least the request occurrence rate of each of the plurality of jobs, the request processing time, and the number of requests in the waiting state.

【0019】また、請求項4記載の発明では、前記時間
予測モデルは、少なくとも待ち行列網に基づいたモデル
である。
In the invention according to claim 4, the time prediction model is a model based on at least a queuing network.

【0020】また、請求項5記載の発明では、前記複数
の要素は、少なくとも端末装置を含んでいる。
According to the invention of claim 5, the plurality of elements include at least a terminal device.

【0021】[0021]

【作用】請求項1記載の発明にあっては、システム管理
手段により、業務情報の内の少なくとも上記複数の仕事
の処理及び管理の情報を含むシステムの運用状態に関す
る情報が管理されるとともに、処理時間予測手段によ
り、処理及び管理の情報が予め保持している少なくとも
1つの時間予測モデルに適用され、仕事の処理を新しく
要求したときの要求発生時から処理終了時までに要する
時間が予測される。
According to the first aspect of the invention, the system management means manages information related to the operating state of the system including at least the processing and management information of the plurality of jobs in the business information, and the processing. The time prediction means applies the processing and management information to at least one time prediction model that is held in advance, and predicts the time required from the time a request is issued when a new work process is requested to the time the process ends. .

【0022】また、請求項2記載の発明では、上記時間
予測モデルに対応して構築され且つパラメータ可変のア
ルゴリズムとしての処理時間予測手段により、複数の仕
事の処理及び管理の情報がそのパラメータとして設定さ
れる。
According to the second aspect of the present invention, the processing time predicting means, which is constructed in correspondence with the time prediction model and has a variable parameter, sets processing and management information for a plurality of jobs as its parameters. To be done.

【0023】例えば、請求項3記載の発明では、複数の
仕事の夫々の要求発生率、要求処理時間及び待ち状態に
ある要求数とを含む情報が上記時間予測モデルのパラメ
ータとして設定される。
For example, in the third aspect of the invention, information including the request occurrence rate of each of the plurality of jobs, the request processing time, and the number of requests in the waiting state is set as the parameter of the time prediction model.

【0024】また、請求項4記載の発明では、待ち行列
網に基づいたモデルが時間予測モデルの1つとして予め
保持される。
Further, in the invention according to claim 4, a model based on a queuing network is held in advance as one of the time prediction models.

【0025】また、請求項5記載の発明では、少なくと
も端末装置を含む複数の要素の間で、業務情報は入出力
される。
In the invention according to claim 5, business information is input / output between a plurality of elements including at least a terminal device.

【0026】[0026]

【実施例】以下、この発明の一実施例を図1〜図7を参
照して説明する。なお、この一実施例は、この発明に係
る病院業務の時間予測システムを病院情報システムに搭
載して実施したものである。
DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS An embodiment of the present invention will be described below with reference to FIGS. It should be noted that this embodiment is implemented by installing the time prediction system for hospital operations according to the present invention in a hospital information system.

【0027】図1に示す病院情報システム1は、病院内
の業務部門の夫々に設けられる複数のサブシステム2…
6と、患者情報等を保存、管理するデータベース装置7
と、本発明のシステム管理手段の一部を成す全体システ
ム管理装置(TSM)8と、本発明の処理時間予測手段
を成す処理時間予測装置(シミュレータ(SMLT)と
も言う)9とから構成されており、この構成要素の夫々
がLAN等の基幹ネットワーク10を介して相互に通信
可能に接続されている。
The hospital information system 1 shown in FIG. 1 has a plurality of subsystems 2 ...
6 and a database device 7 for storing and managing patient information, etc.
And an overall system management device (TSM) 8 which forms part of the system management means of the present invention, and a processing time prediction device (also called simulator (SMLT)) 9 which forms the processing time prediction means of the present invention. Each of these constituent elements is communicably connected to each other via a backbone network 10 such as a LAN.

【0028】サブシステム2…6は、患者の臨床情報を
管理するオーダーリングシステム2と、患者の画像検査
情報を管理する放射線科システム3と、患者の検体検査
情報を管理する検体システム4と、病院内の会計情報を
管理する会計システム5と、外来患者の受付情報等を管
理する受付システム6とから構成される。
The subsystems 2 ... 6 include an ordering system 2 for managing clinical information of a patient, a radiology system 3 for managing image inspection information of a patient, and a sample system 4 for managing sample inspection information of a patient. It is composed of an accounting system 5 for managing accounting information in the hospital and a reception system 6 for managing reception information of outpatients.

【0029】このサブシステム2…6の各々は、LAN
等のサブシステム用のネットワーク(以下、支線ネット
ワークと呼ぶ)に接続される複数の端末と、本発明のシ
ステム管理手段の要部としてのサブシステム管理装置
(SSM)とから成る(図2参照)。
Each of the subsystems 2 ... 6 is a LAN
And a plurality of terminals connected to a subsystem network (hereinafter referred to as a branch network), and a subsystem management device (SSM) as a main part of the system management means of the present invention (see FIG. 2). .

【0030】オーダーリングシステム2は、患者の臨床
情報を管理し、検査依頼等の指示を各業務部門に出すシ
ステムであって、診察室及び病棟等に配置される複数の
端末2b…2bと、このシステム2の運用状態に関する
情報等を監視するサブシステム管理装置(SSMO)2
aとから構成されている。この構成要素の各々は、支線
ネットワーク(図示しない)を介して相互に通信可能に
接続されているとともに、通信プロトコル変換用のゲー
トウェイ(図示しない)を介して基幹ネットワーク10
に接続される別の構成要素の夫々と相互に通信可能とな
っている。
The ordering system 2 is a system for managing clinical information of patients and issuing instructions such as examination requests to each business department, and a plurality of terminals 2b ... 2b arranged in an examination room and a ward, Subsystem management device (SSMO) 2 that monitors information about the operating status of this system 2
and a. Each of these components is communicably connected to each other via a branch line network (not shown), and the backbone network 10 is connected via a gateway (not shown) for communication protocol conversion.
Can communicate with each of the other components connected to the.

【0031】複数の端末2b…2bの各々は、図示しな
いCPU、メモリ、記憶装置(磁気ディスク及び光ディ
スク装置等)、インタフェース等のハードウェアから構
成されている。このハードウェア構成により、端末2b
…2bの各々は、医師又は看護婦等の入力操作により、
検体検査及び画像検査等の検査依頼の指示を任意の端末
2bから基幹ネットワーク10を介して依頼先のサブシ
ステムに送るともに、この依頼結果を受け取って、指示
を入力した端末2bに画面表示できるようになってい
る。また、端末2b…2bの各々は、医師等が検査依頼
の指示を出す時点で、時間予測要求の指示を基幹ネット
ワーク10を介して時間予測装置9に送ることにより、
この検査終了時刻の予測結果を受けとって、指示入力し
た端末2bに画面表示できるようになっている。
Each of the plurality of terminals 2b ... 2b is composed of a CPU, a memory, a storage device (such as a magnetic disk and an optical disk device), and hardware such as an interface (not shown). With this hardware configuration, the terminal 2b
Each of 2b can be input by a doctor or a nurse.
An instruction for an inspection request such as a sample inspection and an image inspection is sent from an arbitrary terminal 2b to the requested subsystem via the backbone network 10, and the result of this request can be received and displayed on the terminal 2b that has input the instruction. It has become. Further, each of the terminals 2b ... 2b sends a time prediction request instruction to the time prediction device 9 via the backbone network 10 when a doctor or the like issues a test request instruction.
Upon receiving the prediction result of the inspection end time, the screen can be displayed on the terminal 2b that has input the instruction.

【0032】サブシステム管理装置(SSMO)2a
は、図示しないCPU、メモリ、記憶装置(磁気ディス
ク及び光ディスク装置等)、インタフェース等のハード
ウェアから構成されている。このハードウェア構成によ
り、サブシステム管理装置2aは、基幹ネットワーク1
0を介して指示される要求の状態、オーダーリングシス
テム2内の端末2b…2bの各々の入力情報を含む処理
状態及び稼働・故障状況等の経時的に刻々と変化するシ
ステム2の運用状態を監視するとともに、このシステム
2の運用状態に関する情報に対して、基幹ネットワーク
10に接続される全ての構成要素の夫々から参照等の要
求があったとき、この時点でのシステムの運用状態に関
する情報を要求元に返答するようになっている。
Subsystem management unit (SSMO) 2a
Is composed of hardware such as a CPU, a memory, a storage device (a magnetic disk, an optical disk device, etc.), an interface, etc., which are not shown. With this hardware configuration, the subsystem management device 2a operates as the backbone network 1
2b, the processing state including the input information of each of the terminals 2b ... 2b in the ordering system 2 and the operating state of the system 2 which changes with time such as the operating / fault state. In addition to monitoring, when there is a request for reference, etc. from all the constituent elements connected to the backbone network 10 for the information on the operating state of the system 2, the information on the operating state of the system at this point is displayed. It responds to the requestor.

【0033】放射線科システム3は、放射線科の各種の
画像診断装置(X線CT装置、MRI装置等)で実施す
る画像検査に関する文字情報を管理するシステムであっ
て、図2に示すように、通常、放射線科受付室、画像検
査室、読影室等に配置される複数の端末3b…3bと、
このシステム3の運用状態に関する情報等を管理するサ
ブシステム管理装置(SSMR)3aとから構成され
る。この構成要素の各々は、支線ネットワーク3cを介
して相互に通信可能に接続されているとともに、通信プ
ロトコル変換用のゲートウェイ3dを介して基幹ネット
ワーク10に接続される全ての構成要素の夫々と相互に
通信可能となっている。
The radiology system 3 is a system for managing character information relating to image examinations carried out by various radiological image diagnostic apparatuses (X-ray CT apparatus, MRI apparatus, etc.), and as shown in FIG. Normally, a plurality of terminals 3b ... 3b arranged in a radiology department reception room, an image examination room, an image reading room, and the like,
It is composed of a subsystem management device (SSMR) 3a that manages information about the operating state of the system 3. Each of these constituent elements is communicably connected to each other via a branch line network 3c, and mutually connected to all of the constituent elements connected to the backbone network 10 via a gateway 3d for communication protocol conversion. Communication is possible.

【0034】端末の各々3b…3bは、図示しないCP
U、メモリ、記憶装置(磁気ディスク及び光ディスク装
置等)、インタフェース等のハードウェアから構成され
ている。このハードウェア構成により、端末3b…3b
の各々は、オーダーリングシステム2内の任意の端末2
bから画像検査依頼の指示を受けると、放射線科医師又
はスタッフ等の操作によって、検査依頼内容を画面に表
示するとともに、指示された画像検査の実施結果及び読
影結果等の情報を基幹ネットワーク10を介してオーダ
ーリングシステム2内の依頼元の端末2bに返すように
なっている。
Each of the terminals 3b ... 3b has a CP (not shown).
U, memory, storage device (magnetic disk, optical disk device, etc.), and hardware such as interface. With this hardware configuration, the terminals 3b ... 3b
Of each terminal 2 in the ordering system 2.
When receiving the instruction of the image inspection request from b, the contents of the inspection request are displayed on the screen by the operation of the radiologist or the staff, and the information such as the instructed result of the image inspection and the interpretation result is displayed on the backbone network 10. It is designed to be returned to the requesting terminal 2b in the ordering system 2 via the ordering system.

【0035】この端末3b…3bの各々の配置構成の一
例について説明すると、まず、放射線科受付室に配置さ
れる端末3bでは、オーダーリングシステム2内の任意
の端末2bから指示された検査依頼内容の画面表示と、
対象患者の患者情報の登録とを主に行うようになってい
る。また、画像検査室の端末3bでは、画像検査を実施
する放射線科技師等の操作により、検査依頼内容及び放
射線科受付室の端末で登録された患者情報を画面表示す
るとともに、検査実施結果を入力できるようになってい
る。さらに、読影室の端末3bでは、読影を行う医師等
の操作によって、検査依頼内容、患者情報及び画像検査
室で入力された検査実施結果を画面表示するとともに、
画像検査で得られた医用画像の読影結果を入力できるよ
うになっている。
An example of the arrangement of each of the terminals 3b ... 3b will be described. First, in the terminal 3b arranged in the radiology department reception room, the contents of the inspection request instructed by an arbitrary terminal 2b in the ordering system 2. Screen display of
Registration of patient information of target patients is mainly performed. At the terminal 3b of the image examination room, the contents of the examination request and the patient information registered at the terminal of the radiation examination reception room are displayed on the screen by the operation of the radiologist who performs the image examination, and the examination result is input. You can do it. Further, on the terminal 3b of the image reading room, the contents of the inspection request, the patient information and the inspection result input in the image inspection room are displayed on the screen by the operation of the doctor who performs the image reading.
It is possible to input the interpretation result of the medical image obtained by the image examination.

【0036】サブシステム管理装置(SSMR)3a
は、図示しないCPU、メモリ、記憶装置(磁気ディス
ク及び光ディスク装置等)、インタフェース等のハード
ウェアから構成されている。このハードウェア構成によ
り、サブシステム管理装置3aは、基幹ネットワーク1
0を介して指示される要求の状態、このシステム3内の
端末3b…3bの各々の入力情報を含む処理状態及び稼
働・故障状況等の経時的に刻々と変化するシステム3の
運用状態を監視するとともに、このシステム3の運用状
態に関する情報に対して、基幹ネットワーク10に接続
される全ての構成要素の夫々から参照等の要求があった
とき、この時点のシステムの運用状態に関する情報を要
求元に返答するようになっている。
Subsystem management device (SSMR) 3a
Is composed of hardware such as a CPU, a memory, a storage device (a magnetic disk, an optical disk device, etc.), an interface, etc., which are not shown. With this hardware configuration, the subsystem management device 3a operates as the backbone network 1
The status of the request given through 0, the processing status including the input information of each of the terminals 3b ... 3b in the system 3, and the operation status of the system 3 which changes with time such as the operation / failure status are monitored. In addition, when there is a request, such as a reference, from all the constituent elements connected to the backbone network 10 for the information on the operating state of the system 3, the request source of the information on the operating state of the system at this point I am supposed to reply to.

【0037】検体システム4は、患者の検体検査情報を
管理するシステムであって、検体検査室等に配置される
複数の端末(図示しない)と、サブシステム管理装置
(SSMC)4aとから構成される。この構成要素の各
々は、支線ネットワークを介して相互に通信可能に接続
されているとともに、通信プロトコル変換用のゲートウ
ェイ(図示しない)を介して基幹ネットワーク10に接
続される全ての構成要素の夫々と相互に通信可能となっ
ている。
The sample system 4 is a system for managing sample test information of a patient, and comprises a plurality of terminals (not shown) arranged in a sample test room and the like, and a subsystem management device (SSMC) 4a. It Each of these constituent elements is communicably connected to each other via a branch line network, and each of all constituent elements connected to the backbone network 10 via a gateway (not shown) for communication protocol conversion. It is possible to communicate with each other.

【0038】端末の各々は、図示しないCPU、メモ
リ、記憶装置(磁気ディスク及び光ディスク装置等)、
インタフェース等のハードウェアから構成されている。
このハードウェア構成により、端末の各々は、オーダー
リングシステム2内の任意の端末2bから検体検査依頼
の指示を受けると、スタッフ等の操作によって、検査依
頼内容を画面に表示するとともに、指示された検体検査
の実施結果等の情報を基幹ネットワーク10を介してオ
ーダーリングシステム2内の依頼元の端末2bに返すよ
うになっている。
Each of the terminals has a CPU, a memory, a storage device (a magnetic disk, an optical disk device, etc.) not shown,
It is composed of hardware such as an interface.
With this hardware configuration, when each terminal receives an instruction for a sample inspection request from any terminal 2b in the ordering system 2, the contents of the inspection request are displayed on the screen and instructed by the operation of the staff or the like. Information such as the result of the sample test is returned to the requesting terminal 2b in the ordering system 2 via the backbone network 10.

【0039】サブシステム管理装置(SSMC)4a
は、図示しないCPU、メモリ、記憶装置(磁気ディス
ク及び光ディスク装置等)、インタフェース等のハード
ウェアから構成されている。このハードウェア構成によ
り、サブシステム管理装置4aは、基幹ネットワーク1
0を介して指示される要求の状態、検体システム4内の
端末の各々の入力情報を含む処理状態及び稼働・故障状
況等の経時的に刻々と変化するシステム4の運用状態を
監視するとともに、このシステム4の運用状態に関する
情報に対して、基幹ネットワーク10に接続される全て
の構成要素の夫々から参照等の要求があったとき、この
時点のシステムの運用状態に関する情報を要求元に返答
するようになっている。
Subsystem management device (SSMC) 4a
Is composed of hardware such as a CPU, a memory, a storage device (a magnetic disk, an optical disk device, etc.), an interface, etc., which are not shown. With this hardware configuration, the subsystem management device 4a operates as the backbone network 1
While monitoring the operating state of the system 4 which changes from moment to moment such as the status of a request instructed via 0, the processing status including the input information of each terminal in the sample system 4 and the operation / failure status, When there is a request for reference, etc. from all the constituent elements connected to the backbone network 10 with respect to the information on the operating state of the system 4, the information on the operating state of the system at this point is returned to the request source. It is like this.

【0040】会計システム5は、病院内の会計情報を管
理するシステムであって、会計室等に配置される複数の
端末(図示しない)と、サブシステム管理装置(SSM
K)5aとから構成される。この構成要素の各々は、支
線ネットワークを介して相互に通信可能に接続されてい
るとともに、通信プロトコル変換用のゲートウェイ(図
示しない)を介して基幹ネットワーク10に接続される
全ての構成要素の夫々と相互に通信可能となっている。
この会計システム5は、基幹ネットワーク10を介して
送られてくる各種検査等の実施情報から検査費用等の料
金を計算できるようになっている。
The accounting system 5 is a system for managing accounting information in a hospital, and includes a plurality of terminals (not shown) arranged in an accounting room and a subsystem management device (SSM).
K) 5a. Each of these constituent elements is communicably connected to each other via a branch line network, and each of all constituent elements connected to the backbone network 10 via a gateway (not shown) for communication protocol conversion. It is possible to communicate with each other.
The accounting system 5 is capable of calculating fees such as inspection costs from the execution information of various inspections sent via the backbone network 10.

【0041】受付システム6は、外来患者の受付を行う
システムであって、外来受付等に配置される複数の端末
(図示しない)と、サブシステム管理装置(SSMU)
6aとから構成される。この構成要素の各々は、支線ネ
ットワーク(図示しない)を介して相互に通信可能に接
続されているとともに、通信プロトコル変換用のゲート
ウェイ(図示しない)を介して基幹ネットワーク10に
接続される全ての構成要素の夫々と相互に通信可能とな
っている。この受付システム6は、外来患者等の受付情
報を基幹ネットワーク10を介してオーダーリングシス
テム2等に送るようになっている。
The reception system 6 is a system for receiving outpatients, and includes a plurality of terminals (not shown) arranged at an outpatient reception and the like, and a subsystem management unit (SSMU).
6a. All of these components are connected to each other via a branch network (not shown) so that they can communicate with each other, and are also connected to the backbone network 10 via a gateway (not shown) for communication protocol conversion. The elements can communicate with each other. The reception system 6 sends reception information of outpatients and the like to the ordering system 2 and the like via the backbone network 10.

【0042】データベース装置7は、図示しないCP
U、メモリ、記憶装置(磁気ディスク及び光ディスク装
置等)、インタフェース等のハードウェアから構成され
ており、基幹ネットワーク10を介して接続される全て
の構成要素の夫々と相互に通信可能に接続されている。
これらの構成により、このデータベース装置7は、病院
情報システム1内で扱われる患者情報(患者名、性別
等)等の適宜な医療情報を保存、管理できるようになっ
ている。また、このデータベース装置7は、基幹ネット
ワーク10に接続される上記構成要素の夫々から参照等
の要求を受けると、この要求に応答して、要求元の上記
構成要素の夫々に参照情報を返すようになっている。
The database device 7 is a CP (not shown).
U, a memory, a storage device (a magnetic disk, an optical disk device, etc.), an interface, and other hardware, and are communicably connected to all of the components connected via the backbone network 10. There is.
With these configurations, the database device 7 can store and manage appropriate medical information such as patient information (patient name, sex, etc.) handled in the hospital information system 1. In addition, when the database device 7 receives a request for reference or the like from each of the constituent elements connected to the backbone network 10, in response to this request, the database apparatus 7 returns the reference information to each of the constituent elements of the request source. It has become.

【0043】全体システム管理装置8は、図示しないC
PU、メモリ、記憶装置(磁気ディスク、光ディスク装
置等)、インタフェース等のハードウェアから構成され
ており、基幹ネットワーク10を介して全ての構成要素
の夫々と相互に通信可能に接続されている。
The overall system management device 8 is a C (not shown).
It is composed of hardware such as a PU, a memory, a storage device (a magnetic disk, an optical disk device, etc.), an interface, etc., and is communicably connected to all of the constituent elements via the backbone network 10.

【0044】この全体システム管理装置8は、病院情報
システム1全体の管理情報及び基幹ネットワーク10等
を管理するとともに、サブシステム2…6の夫々、処理
時間予測装置9から基幹ネットワーク10を介して送ら
れてくる上記管理情報を記録できるようになっている。
The overall system management device 8 manages the management information of the entire hospital information system 1, the backbone network 10 and the like, and also sends the subsystems 2 ... 6 from the processing time prediction device 9 via the backbone network 10. The management information received can be recorded.

【0045】処理時間予測装置9は、図示しないCP
U、メモリ、記憶装置(磁気ディスク及び光ディスク装
置等)、インタフェース等のハードウェアから構成され
ており、基幹ネットワーク10を介して全ての構成要素
の夫々と相互に通信可能に接続されている。
The processing time predicting device 9 is a CP (not shown).
The hardware includes a U, a memory, a storage device (such as a magnetic disk and an optical disk device), an interface, and the like, and is communicably connected to all of the constituent elements via the backbone network 10.

【0046】この処理時間予測装置9は、予め記憶装置
又はメモリに複数の所定の時間予測モデル(例えば、下
記に説明する「待ち行列網に基づいたモデル」等)を保
持しており、オーダーリングシステム2内の任意の端末
2bから基幹ネットワーク10を介して時間予測要求を
指示されたときに、この要求内容等に応じて上記複数の
内から適宜な時間予測モデルを選択できるようになって
いる。
The processing time predicting device 9 holds a plurality of predetermined time predicting models (for example, "a queuing network-based model" described below) in a storage device or a memory in advance, and performs ordering. When a time prediction request is instructed from the arbitrary terminal 2b in the system 2 via the backbone network 10, an appropriate time prediction model can be selected from the above plural units according to the request content and the like. .

【0047】この時間予測モデルの選択は、例えば、あ
る種の画像検査に係る時間予測処理には下記に説明する
「待ち行列網に基づいたモデル」を選択するし、別の時
間予測処理には別のモデルを選択するといった要求内容
と時間予測モデルとの対応関係を表す所定の対応表等に
基づいて行われる。この時間予測モデルが選択される
と、処理時間予測装置9は選択されたモデルに対応した
パラメータ可変のアルゴリズムに基づいて、指示対象の
検査等の処理時間を予測し、この予測結果をオーダーリ
ングシステム2内の指示端末2bに返すようになってい
る。
This time prediction model is selected, for example, by selecting “a model based on a queuing network” described below for a time prediction process related to a certain type of image inspection, and for another time prediction process. This is performed based on a predetermined correspondence table or the like showing the correspondence between the request content such as selecting another model and the time prediction model. When this time prediction model is selected, the processing time prediction device 9 predicts the processing time such as the inspection of the instruction target based on the parameter variable algorithm corresponding to the selected model, and the prediction result is the ordering system. 2 is returned to the instruction terminal 2b.

【0048】また、この処理時間予測装置9は、上記処
理時間の予測の際、指示対象の検査等に関わる業務部門
の全てのサブシステム管理装置2a…6aに対して、時
間予測に必要なシステムの運用状態に関する情報等を要
求し、この要求に応答して送られてきた情報を時間予測
モデルのパラメータとして設定するようになっている。
Further, this processing time predicting apparatus 9 is a system necessary for time prediction for all the subsystem management apparatuses 2a ... 6a of the business department involved in the inspection of the instruction target when the processing time is predicted. Is requested, and the information sent in response to this request is set as a parameter of the time prediction model.

【0049】次に、放射線科の業務を一例として、病院
情報システムによる時間予測の処理の概要を説明する。
最初に、放射線科業務の概要について、患者及び情報の
流れを中心に図3に基づき説明する。
Next, an outline of the process of time prediction by the hospital information system will be described by taking the work of the radiology department as an example.
First, the outline of the radiology work will be described based on FIG. 3 focusing on the patient and the flow of information.

【0050】まず、患者は、来院して、外来の受付を済
ませると、順番が来るまで診察室の待合室等で待機す
る。次いで、診察の順番になると、患者は診察室に入
り、医師による診察を受ける。この診察が終了すると、
患者の画像検査依頼が診察室から放射線科受付に送られ
る。
First, when the patient comes to the hospital and completes the reception of the outpatient, he / she waits in the waiting room or the like of the examination room until the turn comes. Then, in the examination sequence, the patient enters the examination room and is examined by a doctor. When this examination is over,
The patient's image inspection request is sent from the examination room to the radiology department reception.

【0051】次いで、患者は診察室から放射線科受付に
移動し、ここで画像検査の受付を済ませると、順番が来
るまで、放射線科の待合室で待機する。次いで、この画
像検査の順番になると、患者は検査室に入り、放射線科
技師による画像検査を受ける。この画像検査は放射線科
受付の端末を介して検査室の端末に送られてきた検査依
頼の内容に沿って行われる。この画像検査が終了する
と、患者は放射線科から診察室の待合室等に戻って、治
療の順番が来るまで待機する。
Then, the patient moves from the examination room to the radiology department reception desk, and when the reception of the image examination is completed here, the patient waits in the radiology department waiting room until the turn comes. Then, when it is the time for this image examination, the patient enters the examination room and undergoes an image examination by a radiologist. This image inspection is performed according to the contents of the inspection request sent to the terminal of the inspection room via the terminal of the radiology department reception. Upon completion of this image examination, the patient returns from the radiology department to the waiting room or the like of the examination room and waits until the order of treatment comes.

【0052】このとき、画像検査の実施情報は、検査室
の端末から放射線科受付を介して会計の端末に送られ
る。また、患者の画像検査で発生した医用画像等の検査
結果は、画像検査室の端末から読影室の端末に送られる
ことになるが、すぐに読影室の読影医により読影される
のではなく、順番を待ってから、読影されることにな
る。次いで、読影が終了すると、所見レポート等の読影
結果は読影室の端末から診察室の端末に送られる。
At this time, the image inspection execution information is sent from the examination room terminal to the accounting terminal via the radiology department reception. Further, the examination results such as medical images generated in the image examination of the patient will be sent from the terminal of the image examination room to the terminal of the image reading room, but not immediately by the image reading doctor in the image reading room, After waiting for the turn, the image will be read. Next, when the image interpretation is completed, the image interpretation result such as a finding report is sent from the image interpretation room terminal to the examination room terminal.

【0053】次いで、治療の順番になると、患者は再び
診察室に入り、医師による治療を受ける。この治療は、
予め済ませておいた診察結果及び画像検査の読影結果等
に基づいて行われる。この治療が終了すると、患者は会
計で精算して病院を出ることになる。
Then, in the order of treatment, the patient enters the examination room again and is treated by the doctor. This treatment is
It is performed based on the medical examination result and the image interpretation result of the image examination which have been completed in advance. At the end of this treatment, the patient will settle the bill and leave the hospital.

【0054】次に、放射線科への検査依頼に関する時間
予測処理の概要を図4に基づき説明する。
Next, the outline of the time prediction process regarding the inspection request to the radiology department will be described with reference to FIG.

【0055】まず、処理時間予測装置9は、オーダーリ
ングシステム2から時間予測の要求を受け取る(ステッ
プ50)と、放射線科システム2に対して時間予測に必
要なシステムの運用状態に関する情報、例えば平均要求
到着率、平均処理時間、現在の要求待ち個数及びシステ
ム稼働状況等の情報を要求する(ステップ51)。
First, when the processing time prediction device 9 receives a time prediction request from the ordering system 2 (step 50), information about the operating state of the system necessary for the time prediction for the radiology system 2, for example, the average. Information such as the request arrival rate, the average processing time, the current waiting number of requests, and the system operating status is requested (step 51).

【0056】次いで、放射線科システム2から現在のシ
ステムの運用状態に関する情報を受け取る(ステップ5
2)と、指示された時間予測の要求内容及びシステム稼
働状況に基づいて、予め保持している所定の複数の時間
予測モデルの中から最適なモデルを選択し(ステップ5
3)、その選択した時間予測モデルに放射線科システム
2から送られてきた情報をパラメータとして設定する
(ステップ54)。
Next, the information regarding the current operating state of the system is received from the radiology system 2 (step 5).
2), and the optimum model is selected from a plurality of predetermined time prediction models held in advance based on the requested content of the time prediction and the system operating status (step 5).
3) The information sent from the radiology system 2 is set as a parameter in the selected time prediction model (step 54).

【0057】次いで、選択したモデルに対応したパラメ
ータ可変のアルゴリズム(例えば、待ち行列シミュレー
タ)に基いて、要求された検査業務の処理時間を求める
(ステップ55)と、この処理時間結果をオーダーリン
グシステム2に送る(ステップ56)。
Next, the processing time of the required inspection work is obtained based on the parameter variable algorithm (for example, the queuing simulator) corresponding to the selected model (step 55), and the processing time result is used as the ordering system. 2 (step 56).

【0058】ここで、上記時間予測モデルの一例とし
て、待ち行列網(例えば、米田清「離散系シミュレーシ
ョンとその他のシステム評価技法の使い分け」、計測と
技術、Vol.30、No.2、1992.2、参照)に基づいたモデル
の概要を図5に基づき説明する。
Here, as an example of the above time prediction model, a queuing network (for example, Kiyoshi Yoneda "Discrete system simulation and different system evaluation techniques", Measurement and Technology, Vol. 30, No. 2, 1992.2, The outline of the model based on the reference will be described with reference to FIG.

【0059】まず、待ち行列網に基づいたモデルには、
システムの運用状態に関する情報の内の平均要求到着
率、平均処理時間及び要求待ち個数の3種類の情報がパ
ラメータとして設定される。
First, in the model based on the queuing network,
Of the information on the operating state of the system, three types of information, that is, the average request arrival rate, the average processing time, and the number of requests waiting, are set as parameters.

【0060】「平均要求到着率」とは、単位時間当たり
の要求数のことであり、例えば、基幹ネットワークを介
してサブシステム内に到着する任意時間内の依頼要求数
をサブシステム管理装置で計数することにより求められ
る。仮に、単位時間を1分とし、1時間に60個の要求
が到着したとすると、平均要求到着率は60個/60分
=1個/分となる。
The "average request arrival rate" is the number of requests per unit time. For example, the subsystem management device counts the number of request requests that arrive in the subsystem via the backbone network within an arbitrary time. Is obtained by doing. Assuming that the unit time is 1 minute and 60 requests arrive in one hour, the average request arrival rate is 60/60 minutes = 1 / minute.

【0061】「平均処理時間」とは、1つの要求の処理
に要する時間のことであり、例えば、放射線科システム
3の場合、1つの検査依頼要求の検査(処理)に要する
時間は、検査室端末に入力された操作時刻の差(すなわ
ち検査開始時の患者確認の入力から検査終了時の検査実
施結果の入力までに要した時間)を、サブシステム管理
装置3aで計算することにより求められる。
The "average processing time" is the time required for processing one request. For example, in the case of the radiology system 3, the time required for the inspection (processing) of one inspection request request is the inspection room. The difference between the operation times input to the terminal (that is, the time required from the input of the patient confirmation at the start of the examination to the input of the examination execution result at the end of the examination) is calculated by the subsystem management device 3a.

【0062】同様にして、他のサブシステムについて
も、1つの要求の処理時間が求められる。従って、任意
要求数の処理時間が継続して計算されると、平均処理時
間を求めることができる。ただし、例えば放射線科シス
テム2の場合では受付、検査及び読影の複数の仕事があ
るが、このように1つの要求に対する仕事が複数あると
きは、選択される時間予測モデルに応じて、各仕事ごと
に処理時間を求めてもよいし、これに対して、複数の仕
事の処理をまとめた処理時間を1つの要求に対する処理
時間としてもよい。また、1つの仕事が内容に応じて細
分化可能な場合には、細分化された内容毎に処理時間を
求めるようにしてもよい。例えば、検査内容毎に処理時
間を求めることも可能である。
Similarly, the processing time for one request is obtained for the other subsystems. Therefore, if the processing time of an arbitrary number of requests is continuously calculated, the average processing time can be obtained. However, for example, in the case of the radiology system 2, there are a plurality of jobs for reception, examination, and image interpretation. However, when there are a plurality of jobs for one request in this way, each job is classified according to the selected time prediction model. Alternatively, the processing time may be obtained, or, on the other hand, the processing time in which the processing of a plurality of jobs is collected may be used as the processing time for one request. If one job can be subdivided according to the content, the processing time may be calculated for each subdivided content. For example, it is possible to obtain the processing time for each inspection content.

【0063】「要求待ち個数」とは、処理の手前で処理
を待つ要求の個数のことであり、例えば、検査要求の場
合では、要求待ち個数は、受付を済ませた要求数から検
査を終えた要求数と検査中の要求数とを減算することに
より求められる。
The "request waiting number" is the number of requests waiting for processing before the processing. For example, in the case of an inspection request, the request waiting number is the number of requests that have been received and the inspection is finished. It is obtained by subtracting the number of requests and the number of requests under inspection.

【0064】ただし、時間予測に必要なパラメータは時
間予測モデルの内容に依存しているため、処理時間予測
装置は、上記3種類の情報とは別のシステムの運用状態
に関する情報についても、時間予測モデルの内容に応じ
て、適宜にサブシステム管理装置から取得可能となって
いる。また、上記平均要求到着率及び平均処理時間は確
率論的に変動すると仮定してもよい。
However, since the parameters required for the time prediction depend on the contents of the time prediction model, the processing time prediction apparatus also predicts the time estimation of the information about the operating state of the system other than the above three types of information. It can be appropriately acquired from the subsystem management device according to the contents of the model. Further, it may be assumed that the average request arrival rate and the average processing time change stochastically.

【0065】ここで、上記平均要求到着率、平均処理時
間及び要求待ち個数をパラメータに適用した待ち行列網
に基づいたモデルの概要を図5に基づいて説明する。
Here, an outline of a model based on a queuing network in which the average request arrival rate, average processing time, and request waiting number are applied as parameters will be described with reference to FIG.

【0066】このモデルは、一般にサービスを受ける側
とサービスを提供する側との間の時間的関係を解明する
ものであり、この実施例では、このモデルを図5に示す
ように、処理を要求(依頼)する側と処理を実施する側
との間で、検査依頼等の要求の発生から待ち状態を経て
要求の処理が終了するまでの時間的関係を解明するため
に適用するものとする。
This model generally elucidates the temporal relationship between the service receiving side and the service providing side. In this embodiment, this model requires processing as shown in FIG. It should be applied to clarify the temporal relationship between the requesting side and the side performing the processing, from the generation of a request such as an inspection request to the completion of the processing of the request through the waiting state.

【0067】例えば、処理を実施する側の処理待機の状
態と処理実施の状態とを合わせてステーションと呼ぶこ
とにし、処理を要求する側の要求がステーションに入っ
て(要求発生)から出る(処理終了)までに要する時間
を予測することを考えてみる。
For example, the processing stand-by state and the processing execution state of the side performing the processing are collectively called a station, and the request from the side requesting the processing enters the station and exits from (request generation) (processing). Consider predicting the time it will take to complete.

【0068】まず、ステーション内の処理待機の状態で
は、要求待ち個数(図5中では5個)に相当する検査要
求(図5中の白丸)が要求発生順に行列を成しており、
平均処理時間毎に行列の先頭から順に処理実施の状態に
なり、処理が終了するとステーションから出ていくとす
る。
First, in the processing standby state in the station, the inspection requests (white circles in FIG. 5) corresponding to the number of waiting requests (5 in FIG. 5) form a matrix in the order of request generation,
It is assumed that the processing is performed in order from the head of the matrix for each average processing time, and when the processing is completed, the processing exits from the station.

【0069】ここで、予測対象としてマークを付けた検
査要求が新たにステーションに入ると、この検査要求は
行列の最後に付くことになる。
When an inspection request marked as a prediction target newly enters the station, this inspection request is added to the end of the queue.

【0070】この検査要求のステーションへの出入時間
は、上記パラメータの値によって決まる。つまり、ステ
ーション内の行列の後側では、平均要求到着率ごとに次
々と新たな検査要求がステーション内に入って並ぶこと
になり、一方、ステーションの行列の先頭側では処理実
施中の検査要求が平均処理時間毎にステーションを出る
とき、行列先頭の検査要求が処理実施の状態になる。
The time required for the inspection request to enter or leave the station depends on the values of the above parameters. In other words, on the rear side of the queue in the station, new inspection requests are lined up one after another in the station for each average request arrival rate, while on the other hand, at the head side of the queue of stations, the inspection requests being processed are When leaving the station at every average processing time, the inspection request at the head of the queue becomes the processing execution state.

【0071】このようにして、予測対象の検査要求がス
テーションに入ってから行列の先頭に来るまでに要する
時間が処理待ち時間として、またこの処理待ち時間に平
均処理時間を加算することでステーションを出るまでに
要する時間、即ち処理終了時間が予測されることにな
る。
In this way, the time required from when the inspection request to be predicted enters the station to when it arrives at the head of the queue is used as the processing wait time, and the average processing time is added to this processing wait time to determine the station. The time required to exit, that is, the processing end time is predicted.

【0072】続いて、上記待ち行列網に基づいたモデル
に対応して構築されるパラメータ可変のアルゴリズムに
沿った処理時間予測の処理(この場合は離散系シミュレ
ーションとも言う)を図6に基づき説明する。
Next, the processing time prediction processing (also referred to as discrete system simulation in this case) according to the parameter variable algorithm constructed corresponding to the model based on the queuing network will be described with reference to FIG. .

【0073】最初に、ステップ60にて処理時間予測装
置9内の時刻カウンタが初期設定されると、ステップ6
1でサブシステム管理装置2a…6aから受け取った平
均処理時間及び要求待ち個数がステーションの処理時間
及び処理待ち要求(数)として設定される。次いで、ス
テップ62にて予測対象としてマークを付けた検査要求
が待ち行列の最後に付加される。
First, when the time counter in the processing time predicting device 9 is initialized in step 60, step 6
In step 1, the average processing time and the number of request waits received from the subsystem management devices 2a ... The test request marked for prediction in step 62 is then added to the end of the queue.

【0074】次いで、ステップ63にて時刻カウンタが
単位時間(例えば1分)だけ加算されると、ステップ6
4にて時刻カウンタ=「平均要求到着間隔の整数倍」か
否かを判断される。このステップ64でYESと判断さ
れると、ステップ65でステーションの待ち行列の最後
に検査要求が1つ付加されてステップ66に移行し、一
方、ステップ64でNOと判断されると、ステップ66
に移行する。
Next, when the time counter is incremented by a unit time (eg, 1 minute) in step 63, step 6
At 4, it is judged whether or not the time counter = “an integral multiple of the average request arrival interval”. If YES in step 64, one inspection request is added to the end of the queue of stations in step 65, and the process proceeds to step 66. On the other hand, if NO in step 64, step 66
Move to.

【0075】次いで、ステップ66にて時刻カウンタ=
「平均処理時間の整数倍を表す時刻」か否かが判断され
る。ステップ66でYESと判断されると、ステップ6
7に移行し、一方、ステップ66でNOと判断される
と、ステップ63に戻り上記一連の処理を繰り返すこと
になる。
Next, at step 66, the time counter =
It is determined whether or not the time is “a time representing an integer multiple of the average processing time”. If YES is determined in step 66, step 6
7, and if NO in step 66, the process returns to step 63 to repeat the series of processes.

【0076】次いで、ステップ67にてマークを付けた
検査要求が待ち行列の先頭にあるか否かが判断される。
ステップ67でYESと判断されると、ステップ69に
移行し、一方、ステップ67でNOと判断されると、ス
テップ68でステーションの待ち行列の先頭の検査要求
が削除され、ステップ63に戻り上記一連の処理を繰り
返すことになる。
Next, it is judged whether or not the inspection request marked in step 67 is at the head of the queue.
If YES is determined in step 67, the process proceeds to step 69. On the other hand, if NO is determined in step 67, the inspection request at the head of the queue of the station is deleted in step 68, and the process returns to step 63 and the above series of steps is performed. The process of is repeated.

【0077】次いで、ステップ69にて時刻カウンタの
値を予測される処理待ち時間とする。また、この処理待
ち時間に平均処理時間を加えることにより、処理終了時
間が求められる。
Next, in step 69, the value of the time counter is set as the predicted processing waiting time. Further, the processing end time is obtained by adding the average processing time to this processing waiting time.

【0078】なお、上記処理手順は処理時間をいわゆる
離散系シミュレーシュンにより求める手順の一例である
が、これに対して、待ち行列網解析(例えば、”Quanti
tative System Performance Computer System Anal
ysis UsingQueueing Network Models ”、Edward
D.Lazowska、John Zahorjan、Prentice-Hall, Inc. 、
参照)や微分法方程式等の代数を用いた連続系シミュレ
ーシュンにより求める手順であってもよい。
The above processing procedure is an example of a procedure for obtaining the processing time by so-called discrete system simulation, but in contrast to this, a queuing network analysis (for example, "Quanti") is performed.
tative System Performance Computer System Anal
ysis UsingQueueing Network Models ”, Edward
D.Lazowska, John Zahorjan, Prentice-Hall, Inc.,
(See) or a differential equation, and the procedure may be a continuous system simulation using algebra.

【0079】また、上記時間予測モデルは待ち行列網に
基づいているが、これに対して、ペトリネットを用いた
モデル(例えば、”Performance Evaluation ofPictu
re Archiving and Communication Network Using
StocasticActivity Networks”、W.H.Sandars, R.Ma
rtinez IEEE TRANSACTIONON MEDICAL IMAGING、VO
L.12、NO.1、MARCH 1993 、参照)等の別の時間予測モ
デルであってもよい。
The time prediction model is based on a queuing network, while a model using a Petri net (for example, "Performance Evaluation of Pictu" is used).
re Archiving and Communication Network Using
StocasticActivity Networks ”, WHSandars, R.Ma
rtinez IEEE TRANSACTIONON MEDICAL IMAGING, VO
Other time prediction models such as L.12, NO.1, MARCH 1993,).

【0080】次に、全体の動作を図7に基づいて説明す
る。
Next, the overall operation will be described with reference to FIG.

【0081】ここでは、診察室の医師から放射線科へ検
査依頼を指示する際に、検査終了時刻を予測するとす
る。
Here, when the doctor in the examination room instructs the radiology department to request the examination, the examination end time is predicted.

【0082】まず、放射線科に画像検査依頼を出す際
に、検査終了時刻等の処理時間の問い合わせ要求が、診
察室の医師の入力操作によりオーダーリングシステム2
内の端末2bから処理時間予測装置9に出される(ステ
ップ70)。
First, when submitting an image examination request to the radiology department, an inquiry request for the processing time such as the examination end time is input by the doctor in the examination room to input the ordering system 2.
The data is sent from the terminal 2b in the processing time prediction device 9 (step 70).

【0083】続いて、この予測装置9は、問い合わせ要
求を基幹ネットワーク10を介して受け取ると、この要
求の内容を解釈し(ステップ71)、放射線科システム
3のサブシステム管理装置3aに患者待ち状態及び平均
検査時間等の時間予測に必要な現在のシステムの運用状
態に関する情報を問い合わせる(ステップ72)。
Subsequently, when the predicting device 9 receives the inquiry request via the backbone network 10, the predicting device 9 interprets the content of this request (step 71) and waits for the patient in the subsystem management device 3a of the radiology system 3. And inquiries about information about the current operating state of the system necessary for time prediction such as average inspection time (step 72).

【0084】続いて、サブシステム管理装置3aは、問
い合わせ内容に応答して、時間予測に必要なシステムの
運用状態に関する情報を処理時間予測装置9に送る(ス
テップ73)。
Subsequently, the subsystem management device 3a sends information about the operating state of the system necessary for time prediction to the processing time prediction device 9 in response to the inquiry contents (step 73).

【0085】続いて、この予測装置9は、システムの運
用状態に関する情報を予め保持している時間予測モデル
に適用して、検査に要する時間を予測し(ステップ7
4)、この予測結果をオーダーリングシステム2の指示
端末2bに返す(ステップ75)。続いて、オーダーリ
ングシステム2の指示端末2bは、予測結果を画面に表
示する(ステップ76)。
Subsequently, the predicting device 9 applies the information regarding the operating state of the system to the time predicting model which is held in advance to predict the time required for the inspection (step 7).
4) The prediction result is returned to the instruction terminal 2b of the ordering system 2 (step 75). Then, the instruction terminal 2b of the ordering system 2 displays the prediction result on the screen (step 76).

【0086】以上により、上記実施例に係る病院情報シ
ステムは、医師等が検査依頼等の依頼を新たに要求する
ときの検査終了時間等の処理時間が自動的に予測される
ことになる。
As described above, in the hospital information system according to the above embodiment, the processing time such as the examination end time when the doctor newly requests a request such as the examination request is automatically predicted.

【0087】この予測結果に基づいて、検査依頼等を指
示する医師は、依頼先業務の混雑状況を正確に把握する
ことができ、緊急依頼にするか否かを的確に判断できる
ため、不必要な緊急依頼も減少し、依頼先の業務の作業
効率が改善され、システム全体の稼働効率も大幅に向上
するようになる。
Based on the prediction result, the doctor who instructs the inspection request can accurately grasp the congestion status of the requested work, and can accurately determine whether or not to make an urgent request. The number of urgent requests is reduced, the work efficiency of the requested work is improved, and the operating efficiency of the entire system is greatly improved.

【0088】また、患者にとっても、検査等を受ける前
に予め検査終了時刻や病院を出る時刻を知ることができ
るので、病院の検査等に要する時間がわからないために
生じる不安の程度が低減され、また病院を出た後の予定
及び行動計画を予め立てることができる。
Also, since the patient can know the examination end time and the time to leave the hospital in advance before receiving the examination, the degree of anxiety caused by not knowing the time required for the examination in the hospital is reduced, In addition, a schedule and an action plan after leaving the hospital can be prepared in advance.

【0089】なお、上記実施例に係る病院情報システム
は、放射線科システムの画像検査の検査時間を予測する
としているが、これに対して、画像の読影に関する時間
を予測してもよい。この場合は、読影待ち画像数等のシ
ステムの運用状態に関する情報をパラメータとして設定
することにより、読影に要する時間を予測できるように
なる。従って、医師が放射線科に検査を依頼する際、こ
の検査に関する検査結果及び読影結果が戻ってくるまで
に要する時間の予測が可能となる。
Although the hospital information system according to the above embodiment predicts the inspection time of the image inspection of the radiology system, the time related to image interpretation may be predicted. In this case, it is possible to predict the time required for image interpretation by setting information regarding the operating state of the system such as the number of images waiting for image interpretation as parameters. Therefore, when the doctor requests the radiology department for the examination, it is possible to predict the time required until the examination result and the image interpretation result regarding this examination are returned.

【0090】また、上記実施例に係る病院情報システム
は、放射線科システムにX線CT装置、MRI装置等の
複数の画像診断装置で生成される医用画像を保管・通信
する医用画像通信保管システムを通信可能に接続し、こ
の医用画像通信保管システム内の稼働・故障状況やシス
テムの状態に関する情報を放射線科システムのサブシス
テム管理装置により管理する構成であってもよい。この
場合は、複数の画像診断装置の夫々について検査待ち患
者数等のシステムの運用状態に関する情報をパラメータ
として予め設定しておくと、画像診断装置毎の検査に要
する時間を予測できる。
The hospital information system according to the above embodiment is a medical image communication storage system for storing and communicating medical images generated by a plurality of image diagnostic apparatuses such as an X-ray CT apparatus and an MRI apparatus in the radiology system. It may be configured to be communicatively connected and to manage information on the operating / failure status and system status in this medical image communication storage system by the subsystem management device of the radiology system. In this case, if the information regarding the operating state of the system such as the number of patients waiting for examination is set as a parameter for each of the plurality of image diagnostic apparatuses in advance, the time required for the examination for each image diagnostic apparatus can be predicted.

【0091】またなお、上記実施例に係る病院情報シス
テムは、放射線科システムに関する検査時間等を予測す
るとしたが、本発明はこれに限定されるものではなく、
検体システム、会計システム、受付システム等の別の業
務部門のサブシステムの仕事に関する処理時間の予測も
もちろん可能である。
Although the hospital information system according to the above embodiment predicts the examination time and the like regarding the radiation department system, the present invention is not limited to this.
Of course, it is possible to predict the processing time related to the work of subsystems of other business departments such as the sample system, accounting system, and reception system.

【0092】さらに、上記実施例に係る病院情報システ
ムは、オーダーリングシステムから別のサブシステムの
夫々に検査等の依頼を要求するとき、処理時間を予測す
るとしているが、本発明はこれに限定されるものではな
く、別のサブシステムの夫々の間でも、処理時間予測装
置を介して処理時間の予測を要求することも可能であ
る。
Further, although the hospital information system according to the above embodiment predicts the processing time when the ordering system requests each of the other subsystems to make a request for inspection, etc., the present invention is not limited to this. Instead, it is also possible to request the prediction of the processing time through the processing time predicting device even between the different subsystems.

【0093】[0093]

【発明の効果】以上説明したように、この発明に係る病
院業務の処理時間予測システムにあっては、病院の業務
情報を管理するようにしたシステムの運用状態に関する
情報が管理されるとともに、この運用状態に関する情報
が予め保持している時間予測モデルに適用され、仕事の
要求発生時から処理終了時までに要する時間が自動的に
予測されるため、この予測結果に基づいて、検査依頼等
を指示する医師は、依頼先業務の混雑状況を正確に把握
することができ、緊急依頼にするか否かを的確に判断で
きるようになる。これにより、不必要な緊急依頼も減少
し、依頼先の業務の作業効率が改善され、システム全体
の稼働効率が大幅に向上するようになる。また、患者に
とっても、検査等を受ける前に予め検査終了時刻や病院
を出る時刻を知ることができるので、病院の検査等に要
する時間がわからないために生じる不安の程度が軽減さ
れ、また、病院を出た後の予定及び行動計画を予め立て
ることができる。
As described above, in the hospital work processing time prediction system according to the present invention, information relating to the operating state of the system that manages hospital work information is managed, and Information related to operational status is applied to the time prediction model that is held in advance, and the time required from the time a work request is issued to the end of processing is automatically predicted. The instructing doctor can accurately grasp the congestion status of the requested work, and can accurately determine whether to make an urgent request. As a result, unnecessary urgent requests are reduced, the work efficiency of the requested work is improved, and the operating efficiency of the entire system is significantly improved. In addition, since the patient can know the examination end time and the time to leave the hospital in advance before undergoing the examination, the degree of anxiety caused by not knowing the time required for the examination of the hospital can be reduced. It is possible to make a schedule and an action plan after leaving.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】本発明に係る病院業務の処理時間予測システム
を搭載した病院情報システムの概略構成を示すブロック
図。
FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a hospital information system equipped with a processing time prediction system for hospital operations according to the present invention.

【図2】サブシステムとしての放射線科システムの概略
構成を示すブロック図。
FIG. 2 is a block diagram showing a schematic configuration of a radiology system as a subsystem.

【図3】放射線科への依頼業務の概略の流れを示す図。FIG. 3 is a diagram showing a schematic flow of a task of requesting a radiology department.

【図4】処理時間予測装置の全体の処理を示す概略のフ
ローチャート。
FIG. 4 is a schematic flowchart showing the overall processing of the processing time prediction device.

【図5】待ち行列網に基づくモデルの概略を示す図。FIG. 5 is a diagram showing an outline of a model based on a queuing network.

【図6】処理時間予測装置の時間予測の処理を示す概略
のフローチャート。
FIG. 6 is a schematic flowchart showing a time prediction process of the processing time prediction device.

【図7】実施例の全体の動作に係る概略のフローチャー
ト。
FIG. 7 is a schematic flowchart of the overall operation of the embodiment.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1 病院情報システム 2 オーダーリングシステム 2a、3a…6a サブシステム管理装置(本発明のシ
ステム管理手段の要部を成す) 2b…2b 端末 3 放射線科システム 3b…3b 端末 3c 支線ネットワーク 3d ゲートウェイ 4 検体システム 5 会計システム 6 受付システム 7 データベース装置 8 全体システム管理装置(本発明のシステム管理手段
の一部を成す) 9 処理時間予測装置(本発明の処理時間予測手段) 10 基幹ネットワーク
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Hospital information system 2 Ordering system 2a, 3a ... 6a Sub-system management device (which constitutes the main part of the system management means of the present invention) 2b ... 2b Terminal 3 Radiology system 3b ... 3b Terminal 3c Branch line network 3d Gateway 4 Specimen system 5 Accounting System 6 Reception System 7 Database Device 8 Overall System Management Device (Forms Part of System Management Means of the Present Invention) 9 Processing Time Prediction Device (Processing Time Prediction Means of the Present Invention) 10 Core Network

Claims (5)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 病院の業務内容に応じて割り当てられる
複数の仕事の夫々に関する業務情報を入出力可能な複数
の要素を備え、この複数の要素の夫々を相互に通信可能
に接続し、上記業務情報を管理するようにしたシステム
において、上記業務情報の内の少なくとも上記複数の仕
事の処理及び管理の情報を含む上記システムの運用状態
に関する情報を管理するシステム管理手段と、このシス
テム管理手段により管理される上記処理及び管理の情報
を、予め保持している少なくとも1つの時間予測モデル
に適用して、上記仕事の処理を新しく要求したときの要
求発生時から処理終了時までに要する時間を予測する処
理時間予測手段とを備えたことを特徴とする病院業務の
処理時間予測システム。
1. A plurality of elements capable of inputting and outputting business information regarding each of a plurality of jobs assigned according to the business content of a hospital, and connecting each of the plurality of elements so that they can communicate with each other. In a system that manages information, a system management unit that manages information related to the operating state of the system, including at least the information on the processing and management of the plurality of jobs in the business information, and management by the system management unit The processing and management information described above is applied to at least one time prediction model that is held in advance to predict the time required from the time when a request is newly made for the processing of the work until the processing ends. A processing time prediction system for hospital operations, comprising: a processing time prediction means.
【請求項2】 前記処理時間予測手段は、前記時間予測
モデルに対応して構築され且つパラメータ可変のアルゴ
リズムであり、前記処理及び管理の情報をそのパラメー
タとして設定する手段を備えている請求項1記載の病院
業務の処理時間予測システム。
2. The processing time predicting means is a parameter variable algorithm constructed corresponding to the time predicting model, and is provided with means for setting the processing and management information as a parameter thereof. The processing time prediction system for the described hospital operations.
【請求項3】 前記処理及び管理の情報は、少なくとも
前記複数の仕事の夫々の要求発生率、要求処理時間及び
待ち状態にある要求数とを含む請求項2記載の病院業務
の処理時間予測システム。
3. The processing time prediction system for hospital work according to claim 2, wherein the processing and management information includes at least a request occurrence rate of each of the plurality of jobs, a requested processing time, and a number of requests in a waiting state. .
【請求項4】 前記時間予測モデルは、少なくとも待ち
行列網に基づいたモデルである請求項3記載の病院業務
の処理時間予測システム。
4. The processing time prediction system for hospital operations according to claim 3, wherein the time prediction model is a model based on at least a queuing network.
【請求項5】 前記複数の要素は、少なくとも端末装置
を含む請求項4記載の病院業務の処理時間予測システ
ム。
5. The processing time prediction system for hospital work according to claim 4, wherein the plurality of elements include at least a terminal device.
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