JPWO2014119401A1 - 情報処理装置および方法、並びにプログラム - Google Patents

Abstract

本技術は、服薬に関するより確からしい情報を得ることができるようにする情報処理装置および方法、並びにプログラムに関する。抽出部は、記録部に記録されている調剤レセプト情報から、医薬品の調剤日や処方日数、剤形コードなどの情報を抽出する。特定部は、医薬品の剤形コードから各医薬品の剤形を特定する。服薬日程生成部は、内服薬等の予め定められた剤形の医薬品を先処理対象の医薬品とし、調剤日と処方日数とに基づいて、それらの医薬品の服薬期間を求めるとともに、その服薬期間を用いて、先処理対象の医薬品ではない他の医薬品の服薬期間を求める。本技術は、情報処理装置に適用することができる。

Description

本技術は情報処理装置および方法、並びにプログラムに関し、特に、服薬に関するより確からしい情報を得ることができるようにした情報処理装置および方法、並びにプログラムに関する。

現在、医師が発行する処方せんや、薬局で発行されるお薬手帳は紙媒体で運用されているが、利便性や効率性向上の観点から、電子的に処方せんやお薬手帳を共有，管理する仕組みの構築が求められている。

そこで、薬品処方装置において各患者の処方情報を管理することで、薬剤の安全な処方を実現する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。この技術では、患者であるユーザが薬品処方装置にアクセスすると、薬品処方装置は患者の処方情報のなかから、医師により決定された処方条件を満たす処方情報を選択し、患者の携帯端末に送信する。

そして、患者が携帯端末に表示された処方情報から所望のものを指定すると、その処方情報が薬品処方装置によって調剤薬局に公開される。その後、患者が調剤薬局に行き、個人認証等が行なわれると、調剤薬局の薬剤師が処方情報に基づいて薬剤を調剤し、患者に引き渡す。

特開２００４−０２９９８５号公報

ところで、処方せんやレセプトを電子化した場合には、レセプトなどの薬歴情報から、患者に対して処方された各処方薬剤の処方日や処方日数を抽出することができるので、各処方薬剤の服薬日程を把握することができる。このようにして得られた服薬日程を用いれば、患者であるユーザに対する薬剤の重複投与や、飲み合わせ禁忌となる薬剤の処方を防止することができるようになる。

例えば、処方薬剤の処方日および処方日数として、ＤａおよびＭａが電子化されたレセプトなどから抽出された場合、その処方薬剤は、処方日ＤａからＤａ＋Ｍａ−１までの期間において患者に服用されたことになる。この場合、患者が処方薬剤を処方日から毎日服用していることが前提とされており、ＤａからＤａ＋Ｍａ−１までの期間に患者により処方薬剤が服用されたとして、飲み合わせ禁忌となる薬剤の検出等が行なわれる。

ところが、レセプトから得られる内服薬等の処方日数、つまり調剤数量は、何日分など薬剤が服用される日数となっているが、外用薬や頓服薬などの一部の薬剤についてはそのような概念がなく、それらの薬剤の調剤数量は１とされていることが多い。

これは、例えば外用薬であれば、薬剤のチューブが１本分、処方されることがあるからである。この場合、チューブ１本に７日分の薬剤が含まれていたとすると、実際に必要な処方日数が１日から７日の何れであっても、薬剤がチューブ１本分だけ処方され、調剤数量が１とされる可能性が高い。そのため、レセプト等から得られる処方日や処方日数から正確な服薬日程を生成することができなくなってしまう。

しかも、このような調剤数量により示される処方日数と、実際の服薬日数とが一致しない外用薬や頓服薬などの処方薬剤の数は、レセプトに含まれる薬剤の１／３以上を占めている。

このように、外用薬等の一部の薬剤については、処方される調剤数量、つまり処方日数と、実際に患者が薬剤を服用する服薬日数とが必ずしも一致せず、服薬に関する確からしい情報を得ることができない場合があった。

本技術は、このような状況に鑑みてなされたものであり、服薬に関するより確からしい情報を得ることができるようにするものである。

本技術の一側面の情報処理装置は、ユーザに処方された医薬品に関する情報に基づいて前記医薬品の剤形を特定する特定部と、予め定められた特定剤形の前記医薬品を先処理対象の前記医薬品として、調剤日が前記先処理対象の前記医薬品の調剤日を含む特定期間内にある、前記特定剤形とは異なる他の剤形の前記医薬品の服薬期間を、前記先処理対象の前記医薬品の前記服薬期間に基づいて求める服薬日程生成部とを備える。

前記服薬日程生成部には、前記医薬品に関する情報に含まれる前記医薬品の調剤日と処方日数とに基づいて、前記先処理対象の前記医薬品の前記服薬期間を求めさせることができる。

前記服薬日程生成部には、前記先処理対象の前記医薬品の前記服薬期間の日数を前記他の剤形の前記医薬品の前記服薬期間の日数とさせることができる。

前記服薬日程生成部には、複数の前記先処理対象の前記医薬品の前記服薬期間のうち、最も日数が長い前記服薬期間を、前記他の剤形の前記医薬品の前記服薬期間とさせることができる。

前記特定剤形を、内服、浸煎、または湯とすることができる。

前記他の剤形を、内滴、頓服、注射、外用、または材料とすることができる。

前記服薬日程生成部には、前記医薬品の前記服薬期間と、前記医薬品の服薬確率とを示す情報を服薬日程情報として生成させることができる。

前記服薬日程生成部には、処方日からの日数に応じて各日付けの前記服薬確率が漸減するように、剤形が頓服である前記医薬品の前記服薬確率を前記服薬期間に基づいて算出させることができる。

前記服薬日程生成部には、前記他の剤形の前記医薬品の調剤日を含む前記特定期間内に、前記先処理対象の前記医薬品の調剤日がない場合、前記先処理対象の前記医薬品の前記服薬期間と、前記他の剤形の前記医薬品の使用量とに基づく統計処理により予め算出された推定式を用いて、前記他の剤形の前記医薬品の前記服薬期間を算出させることができる。

本技術の一側面の情報処理方法またはプログラムは、ユーザに処方された医薬品に関する情報に基づいて前記医薬品の剤形を特定し、予め定められた特定剤形の前記医薬品を先処理対象の前記医薬品として、調剤日が前記先処理対象の前記医薬品の調剤日を含む特定期間内にある、前記特定剤形とは異なる他の剤形の前記医薬品の服薬期間を、前記先処理対象の前記医薬品の前記服薬期間に基づいて求めるステップを含む。

本技術の一側面においては、ユーザに処方された医薬品に関する情報に基づいて前記医薬品の剤形が特定され、予め定められた特定剤形の前記医薬品を先処理対象の前記医薬品として、調剤日が前記先処理対象の前記医薬品の調剤日を含む特定期間内にある、前記特定剤形とは異なる他の剤形の前記医薬品の服薬期間が、前記先処理対象の前記医薬品の前記服薬期間に基づいて求められる。

本技術の一側面によれば、服薬に関するより確からしい情報を得ることができる。

情報処理システムの構成例を示す図である。 データセンタの構成例を示す図である。 処方基本レコードと剤形コードについて説明する図である。 調剤情報レコードについて説明する図である。 服薬日程生成処理を説明するフローチャートである。 診療識別コードについて説明する図である。 服薬日程生成処理を説明するフローチャートである。 服薬日程情報について説明する図である。 医薬品レコードについて説明する図である。 推定式の算出について説明する図である。 データセンタの構成例を示す図である。 服薬日程生成処理を説明するフローチャートである。 コンピュータの構成例を示す図である。

以下、図面を参照して、本技術を適用した実施の形態について説明する。

〈第１の実施の形態〉
〈情報処理システムの構成例〉
本技術は、例えば患者に対して処方された薬剤の処方日や処方日数を利用して、薬剤の重複投与や薬剤の飲み合わせ禁忌の検出などの処理を実行しようとする場合に、処方薬剤の服用に関するより確からしい情報を得ることができるようにするものである。

現状において、処方薬剤に関する情報、つまり薬歴情報として入手しやすい情報は、患者の服薬日程を示す服薬カレンダーではなく、医科レセプトや調剤レセプトなどの請求書データである。これらの医科レセプトや調剤レセプトには、処方薬剤の処方日と処方日数が含まれているが、ここでの処方日数は、処方した量としての日数である。

しかし、上述したように薬剤のなかには、調剤数量により示される処方日数と、実際の服薬日数とが必ずしも一致しない薬剤もある。

そこで、本技術では服薬日程が薬歴を利用したアプリケーション等に整合するように、処方薬剤について不足する情報を、他の処方薬剤のデータとの連携で補完して、処方薬剤の服薬に関するより確からしい情報を得ることができるようにする。すなわち、より確からしい服薬日程を得ることができるようにする。

次に、本技術を適用した具体的な実施の形態について説明する。

図１は、本技術を適用した情報処理システムの一実施の形態の構成例を示す図である。

図１の情報処理システムは、携帯型端末装置１１、薬局内システム１２、病院内システム１３、およびデータセンタ１４から構成され、薬局内システム１２乃至データセンタ１４は、インターネットなど、有線や無線のネットワークからなる通信網１５を介して、相互に接続されている。

携帯型端末装置１１は、ユーザが所持する携帯型電話機などからなり、図示せぬ通信網や通信網１５を介して薬局内システム１２乃至データセンタ１４と通信し、必要に応じて情報の授受を行なう。

薬局内システム１２は、ユーザが処方された薬剤を購入する薬局内に設けられており、１または複数の装置から構成されている。薬局内システム１２は、携帯型端末装置１１と通信して、携帯型端末装置１１と必要な情報の授受を行なったり、薬剤師等の入力操作に応じて各種の処理を行なったりする。

また、薬局内システム１２には、患者であるユーザの個人情報や、薬歴に関するデータ（以下、薬歴データと称する）、薬局内システム１２を特定する調剤薬局ＩＤなどからなる個人／薬歴情報や、調剤レセプト情報などがユーザごとに記録されている。

各ユーザの薬歴データには、薬局等においてユーザのために調剤された薬剤に関する情報や、その薬剤の処方せんに関する情報、薬歴データを特定する薬歴ＩＤなどが含まれている。より具体的には、例えば薬歴データには、処方された薬剤を示す情報や、薬剤の処方日や処方日数、薬歴ＩＤなどの情報が含まれている。

また、調剤レセプト情報は電子化されたレセプトであり、調剤レセプト情報には、ユーザに処方された薬剤の名称、処方日、調剤日、処方日数、その調剤レセプト情報を特定するレセプトＩＤなどの情報が含まれている。

薬局内システム１２は、必要に応じて個人／薬歴情報や調剤レセプト情報を生成して記録したり、個人／薬歴情報に含まれる薬歴データや調剤レセプト情報等をデータセンタ１４に送信したりする。

病院内システム１３は、患者であるユーザが通院する病院内に設けられており、１または複数の装置から構成されている。病院内システム１３は、携帯型端末装置１１と通信して、携帯型端末装置１１と必要な情報の授受を行なったり、医師等の入力操作に応じて各種の処理を行なったりする。

また、病院内システム１３には、患者であるユーザの個人情報や、診察に関するデータ（以下、診察データと称する）、病院内システム１３を特定する医療機関ＩＤなどからなる個人／診察情報や、医科レセプト情報、DPC（Diagnosis Procedure Combination）レセプト情報などがユーザごとに記録されている。例えば、診察データは電子カルテなどとされる。

なお、例えば電子化されたレセプトである医科レセプト情報やDPCレセプト情報には、患者であるユーザに処方された薬剤名や薬剤の処方日、処方日数、その医科レセプト情報やDPCレセプト情報を特定するレセプトＩＤなどの情報が含まれている。

病院内システム１３は、必要に応じて個人／診察情報や、医科レセプト情報、DPCレセプト情報を生成して記録したり、個人／診察情報に含まれる診察データや、医科レセプト情報、DPCレセプト情報をデータセンタ１４に送信したりする。

データセンタ１４は、１または複数の装置から構成される。データセンタ１４は、薬局内システム１２および病院内システム１３から薬歴データや診察データ、調剤レセプト情報、医科レセプト情報、DPCレセプト情報などを受信して記録したり、それらのデータを要求に応じて薬局内システム１２や病院内システム１３、携帯型端末装置１１に送信したりする。すなわち、データセンタ１４に記録される薬歴データや診察データなどの各情報は、各薬局内システム１２や病院内システム１３、携帯型端末装置１１によって共有される。

〈データセンタの構成例〉
続いて、図１のデータセンタ１４のより詳細な構成について説明する。図２は、データセンタ１４のより詳細な構成例を示す図である。

データセンタ１４は、通信部４１、入力部４２、制御部４３、記録部４４、および表示部４５から構成される。

通信部４１は、携帯型端末装置１１などの外部の装置と通信し、各種のデータを受信して制御部４３に供給したり、制御部４３から供給されたデータを送信したりする。入力部４２は、例えば入力ボタンやタッチパネルなどからなり、データセンタ１４の管理者により入力された情報を制御部４３に供給する。

制御部４３は、データセンタ１４全体の動作を制御する。制御部４３は、抽出部５１、特定部５２、および服薬日程生成部５３を備えている。

抽出部５１は、記録部４４に記録されている調剤レセプト情報などの患者に対して処方された処方薬剤に関する情報から、処方薬剤の剤形コードや処方日、処方日数などの情報を抽出する。

特定部５２は、抽出された各処方薬剤の剤形コードに基づいて、各処方薬剤の剤形を特定する。服薬日程生成部５３は、特定部５２による特定結果に応じて、各処方薬剤の服薬日程を示す服薬日程情報を生成する。

記録部４４は、制御部４３により実行されるプログラムや各種のデータを記録しており、必要に応じてそれらのデータを制御部４３に供給する。例えば、記録部４４は、ユーザ薬歴情報や、調剤レセプト情報、医科レセプト情報、DPCレセプト情報などを記録している。表示部４５は、液晶表示パネルなどからなり、制御部４３から供給されたデータに基づいて、各種の画像を表示する。

〈服薬日程生成処理の説明〉
ところで、データセンタ１４は記録部４４に記録されているユーザに処方された処方薬剤に関する情報に基づいて、各処方薬剤の服薬日程情報を生成するが、以下では処方薬剤に関する情報として、調剤レセプト情報が用いられて服薬日程情報が生成されることとする。

例えば、調剤レセプト情報には、１または複数の処方に関する情報が含まれており、各処方に関する情報には、さらに１または複数の処方薬剤に関する情報が含まれている。

具体的には、調剤レセプト情報には処方に関する情報として、例えば図３の矢印Ｑ１１に示す処方基本レコードが含まれている。処方基本レコードには、処方薬剤の剤形を示す剤形コードや、その処方薬剤の服用方法を示す用法コードなどが含まれている。

また、処方薬剤の剤形コードは、矢印Ｑ１２に示すように剤形ごとに定められている。すなわち、内服薬の剤形コードは「１」とされ、内滴薬の剤形コードは「２」とされ、頓服薬（屯服薬）の剤形コードは「３」とされる。また、注射薬の剤形コードは「４」とされ、外用薬の剤形コードは「５」とされ、浸煎薬の剤形コードは「６」とされ、湯薬の剤形コードは「７」とされ、材料の剤形コードは「９」とされる。

このように調剤レセプト情報から抽出される各処方薬剤の剤形コードによれば、その処方薬剤の剤形を特定することができる。

また、調剤レセプト情報には処方薬剤に関する情報として、例えば図４に示す調剤情報レコードが含まれている。調剤情報レコードには、処方薬剤の処方月日、調剤月日、調剤数量などが含まれている。ここで、調剤数量は処方薬剤が処方された数量を示している。例えば、内服薬が３日分処方された場合には、その処方日数を示す数字「３」とされる。

次に、データセンタ１４の動作について説明する。

例えばユーザが携帯型端末装置１１を操作して、薬剤の飲み合わせの危険性の通知に関するアプリケーションプログラムを起動させると、携帯型端末装置１１はデータセンタ１４に対して、各処方薬剤の服薬日程情報の送信を要求してくる。

すると、データセンタ１４は、携帯型端末装置１１の要求に応じて服薬日程生成処理を行なって服薬日程情報を生成し、各処方薬剤の服薬期間（服薬日程）を示す情報を服薬日程情報として、携帯型端末装置１１に送信する。

以下、図５のフローチャートを参照して、データセンタ１４により行なわれる服薬日程生成処理について説明する。なお、服薬日程生成処理は、例えば記録部４４に記録されている調剤レセプト情報ごとに行なわれる。

ステップＳ１１において、抽出部５１は、記録部４４から調剤レセプト情報を読み出して、読み出した調剤レセプト情報に対する解析処理を行なうことで、調剤レセプト情報から医薬品（処方薬剤）ごとに各処方の処方日、調剤日、処方日数、および剤形コードを抽出する。例えば、処方日数として図４に示した調剤数量が抽出される。

ステップＳ１２において、特定部５２は、調剤レセプト情報から情報が抽出された医薬品（処方薬剤）のうち、内服薬、浸煎薬、および湯薬を処理対象の医薬品とする。すなわち、剤形コードが「１」、「６」、または「７」の何れかである医薬品、つまり剤形が内服、浸煎、または湯の何れかである医薬品が、処理対象の医薬品とされる。

ステップＳ１３において、服薬日程生成部５３は、処理対象の医薬品ごとに、その医薬品の調剤日と処方日数とに基づいて、処理対象の各医薬品の服薬期間を求める。

例えば、服薬日程生成部５３は、所定の医薬品の調剤日がＤａであり、処方日数がＭａである場合、服薬開始日をＤａとし、服薬終了日をＤａ＋Ｍａ−１として、ＤａからＤａ＋Ｍａ−１までの期間を医薬品の服薬期間（服薬日程）とする。なお、ここでは、調剤日が服薬開始日とされる例について説明したが、処方日が服薬開始日とされるようにしてもよい。これは、処方日と調剤日は同日であることが多いからである。

通常、内服薬や、浸煎薬、湯薬の医薬品の調剤数量は、服薬する日数を単位として服薬日数の値とされるので、調剤レセプト情報から得られる調剤数量、すなわち処方日数と、実際の服薬日数とが一致する場合が殆どである。したがって、内服薬や、浸煎薬、湯薬などの医薬品については、調剤レセプト情報から得られるそれらの医薬品の調剤日や処方日数などから、ほぼ正確な服薬日程を得ることができる。

なお、ここでは服薬期間を求める場合に、医薬品の処方日数がそのまま服薬日数とされる例について説明したが、処理対象の医薬品の服薬期間が、他の医薬品の服薬期間や、医薬品の各処方についての情報なども用いられて算出されるようにしてもよい。

例えば、医薬品のなかには、服薬による薬剤の効果が数日間持続するものもある。このような薬剤を効果持続薬と呼ぶこととし、この効果持続薬の薬剤効果が例えば７日間持続するとする。この場合、例えば効果持続薬が２週間分処方されたとすると、処方日数は２日となってしまうため、処方日数から求まる服薬期間と実際の服薬期間にずれが生じてしまう。

そこで、服薬日程生成部５３は、処理対象の医薬品が効果持続薬である場合には、その医薬品の処方日数、つまり服薬日数が、他の処理対象の医薬品の処方日数と同じであるものとして服薬期間を求める。医薬品が効果持続薬であるかは、医薬品の処方日数と、他の処理対象の医薬品の処方日数とに基づく除算により特定することが可能である。

具体的には、例えば医薬品Ａが毎日服用する薬剤であり、医薬品Ｂが週に１回服用する効果持続薬であり、これらの医薬品Ａと医薬品Ｂが、２週間分の量だけ処方されたとする。このとき、医薬品Ａは毎日服用されるので処方日数Ｍａ＝１４となり、医薬品Ｂは週に１度だけ服用されるから処方日数Ｍｂ＝２となるので、Ｍａ／Ｍｂ＝１４／２の剰余Ｚは０となる。このように、Ｍａ／Ｍｂの剰余Ｚが０である場合、医薬品Ｂは効果持続薬であるとされ、医薬品Ｂの服薬日数はＭａとされる。但し、Ｍａ＞Ｍｂである。

なお、ここでは医薬品Ｂが効果持続薬であるとされる例として、剰余Ｚが０となる場合について説明したが、他の条件を満たすか否かを判定することでも医薬品Ｂが効果持続薬であるかを特定することが可能である。

また、医薬品のなかには、処方量を漸減または漸増させていくものもあり、このような医薬品は複数処方に分けて処方され、同一調剤日に調剤されることがある。

例えば、そのような医薬品が最初の３日分の処方と、次の３日分の処方とに分けて合計６日分処方され、各処方の医薬品が同日に調剤されたとする。この場合、調剤レセプト情報から得られる処方日数と処方日（調剤日）から、実際の服薬日数を特定することは困難である。

しかし、調剤レセプト情報に含まれている算定区分や用法コード、摘要欄などから、同一調剤日の複数処方に分けられた同じ医薬品が、同じ日に服薬されるか否かを推定することが可能である。

例えば、算定区分が「３」である場合には、漸減療法で調剤数量が合算されない場合であるので、医薬品の処方量は漸減していくことが分かる。したがって、そのような場合には、医薬品の各処方の処方日数の和を、実際の服薬日数とすればよい。また、異なる処方で、用法コードにより示される服薬タイミングが重なっている場合には、それらの処方についての医薬品は、異なる日に服薬されるはずであるので、各処方の処方日数の和を、実際の服薬日数とすればよい。

このように、服薬日程生成部５３が、同一調剤日の複数処方に分けられた同じ医薬品が、異なる日に服薬されることが特定されたときには、それらの処方の処方日数の和を、実際の服薬日数とするようにしてもよい。

以上のようにして、服薬日程生成部５３は、処理対象の医薬品ごとに、その医薬品の調剤日と処方日数とに基づいて、処理対象の各医薬品の服薬期間を求める。

なお、以下では、ステップＳ１３の処理で求められた服薬期間を服薬期間Ｔａとも称することとする。また、以下、ステップＳ１２の処理で処理対象とされた医薬品、つまり内服薬、浸煎薬、および湯薬を、先処理対象の医薬品とも称することとする。

ステップＳ１４において、特定部５２は、調剤レセプト情報から情報が抽出された医薬品（処方薬剤）のうち、内服薬、浸煎薬、および湯薬以外の医薬品を処理対象とする。具体的には、剤形コードが「２」、「３」、「４」、「５」、または「９」の何れかである医薬品、つまり剤形が内滴、頓服（屯服）、注射、外用、または材料の何れかである医薬品が、処理対象の医薬品とされる。

ステップＳ１５において、服薬日程生成部５３は、処理対象の医薬品ごとに、ステップＳ１２の処理で処理対象とされた先処理対象の医薬品の服薬期間Ｔａを用いて、処理対象の各医薬品の服薬期間を求める。

例えば、服薬日程生成部５３は、先処理対象の医薬品の服薬期間Ｔａのうちの期間が最も長いものを、そのまま処理対象の医薬品の服薬期間とする。

なお、服薬期間Ｔａの服薬開始日が、処理対象の医薬品の調剤日と異なる場合には、処理対象の医薬品の調剤日を服薬開始日として、服薬期間Ｔａの服薬終了日を処理対象の医薬品の服薬終了日とするようにしてもよい。また、処理対象の医薬品の調剤日を服薬開始日とし、服薬期間Ｔａの日数を服薬日数として、それらの服薬開始日と服薬日数から定まる期間を処理対象の医薬品の服薬期間とするようにしてもよい。

例えば、ステップＳ１４の処理で処理対象とされる外用薬などの医薬品は、ある程度まとまった分量で取り扱われるなどの理由から、その医薬品の調剤数量が「１」とされることが多い。つまり、調剤数量により示される処方日数と、実際の服薬日数とが一致しないことが多い。

一方で、これらの医薬品は、内服薬等の他の医薬品とほぼ同時期に処方されることも多い。例えば、１度の診察で内服薬と外用薬が処方されることがある。また、例えば１度の診察で内服薬が処方されたが、患者が内服薬を服薬したところ、痒みなどの症状が出たので再度診察を受け、外用薬が処方されるといったこともある。

このように、ステップＳ１４の処理で処理対象とされた外用薬などの医薬品は、ステップＳ１２の処理で処理対象とされた、内服薬などの医薬品とほぼ同時期に処方されることがある。そのような場合、外用薬などの医薬品の実際の服薬期間は、同時期に処方された内服薬などの他の医薬品の服薬期間と同じであることが殆どである。

そこで服薬日程生成部５３は、ステップＳ１４の処理で処理対象とされた外用薬などの医薬品の服薬期間が、ほぼ同時に処方された先処理対象の医薬品の服薬期間Ｔａと同じであるとして、外用薬などの医薬品について生じる処方日数と服薬日数の齟齬を解消する。

なお、服薬日程生成処理では、調剤レセプト情報から情報が抽出された医薬品が処理対象とされるため、ステップＳ１５で処理対象とされる医薬品とほぼ同時期に処方された他の先処理対象の医薬品は、処理対象の医薬品と同じレセプト内の医薬品となる。

しかし、ここでいう、ほぼ同時期に処方された医薬品とは、同じレセプト内にある医薬品に限らず、各処方日（調剤日）が１ヶ月や１週間などの特定の期間内にあるものであればよい。つまり、ステップＳ１５で処理対象とされる医薬品の服薬期間は、その医薬品の調剤日を含む特定の期間内に調剤された先処理対象の医薬品の服薬期間とされればよい。

なお、特定の期間内に服薬開始日が異なる複数の服薬期間Ｔａがある場合には、それらの服薬開始日のうち、処理対象の医薬品の調剤日前にあり、かつ処理対象の医薬品の調剤日から最も近い服薬開始日の医薬品の服薬期間Ｔａが、処理対象の医薬品の服薬期間とされてもよい。

また、上述した特定の期間はどのような期間であってもよいが、同じレセプト内となる期間の他、例えば特定の期間を１ヶ月や１週間などとすると有効である。

これは、レセプトが約１ヶ月の期間を対象として作成されるだけでなく、１度の処方で１ヶ月分以上の量の医薬品が処方されることは殆どないからである。また、例えば最初の診察で内服薬が処方され、その内服薬の服薬で他の症状が出たことを理由として再度診察を受け、外用薬が処方される場合などでは、再度の診察は最初の診察から１週間以内であることが多いからである。

以上のようにして処理対象の医薬品の服薬期間（服薬日程）が求められると、処理はステップＳ１５からステップＳ１６へと進む。

ステップＳ１６において、服薬日程生成部５３は、ステップＳ１３およびステップＳ１５の処理で求めた各医薬品の服薬期間を示す情報を服薬日程情報とし、服薬日程生成処理は終了する。

服薬日程生成部５３により生成された服薬日程情報は、通信部４１により携帯型端末装置１１に送信される。これにより、携帯型端末装置１１では、データセンタ１４から受信した服薬日程情報を各種のアプリケーションプログラムに利用することができるようになる。

例えば、データセンタ１４で得られた服薬日程情報を、薬剤の飲み合わせ禁忌の検出に用いれば、従来と比べて検出精度を高めることができるようになる。

具体的には、例えば患者に対して１２月１日に、所定の内服薬と外用薬である硫酸イソプレナリンが３０日分だけ処方され、レセプトにおける硫酸イソプレナリンの調剤数量が「１」、つまり処方日数が１日分とされたとする。また、１２月１３日に患者に対して、硫酸イソプレナリンと併用禁忌であるｄｌ−メチルエフェドリン塩酸塩が処方されたとする。

この場合、従来は硫酸イソプレナリンの服薬期間は１２月１日のみとされるので、ｄｌ−メチルエフェドリン塩酸塩との併用禁忌を検出することができなかった。これに対して、データセンタ１４では、硫酸イソプレナリンの服薬期間は、同日に処方された内服薬と同じ期間、つまり１２月１日から３０日の期間とされるので、ｄｌ−メチルエフェドリン塩酸塩との飲み合わせを検出し、警告を発することができるようになる。

以上のようにして、データセンタ１４は、予め定められた剤形である先処理対象の医薬品の服薬期間Ｔａを求め、その服薬期間Ｔａを用いて他の剤形の医薬品の服薬期間を算出する。

このように、処方日数と実際の服薬日数との齟齬が少ない先処理対象の医薬品の服薬期間を用いて、ほぼ同時期に処方された他の医薬品の服薬期間を求めることで、より確からしい服薬日程情報を得ることができる。すなわち、服薬に関するより確からしい情報を得ることができる。

例えば外用薬については、全体の処方件数の３割前後が外用薬であると推測されているが、外用薬の調剤数量としてレセプトに記載されるのは処方日数ではなく、処方された分量であった。そのため、本技術は特に外用薬についてのより確からしい服薬日程を得るのに有効である。

また、本技術によりレセプトの目的である調剤日や調剤数量から、医薬品の服薬開始日と服薬日数、つまり服薬日程を得ることができれば、ユーザ（患者）の服薬行動そのものを予測できるようになる。こうした服薬行動を可視化できるようになると、例えばお薬手帳が本来目的とする薬剤の飲み合わせ禁忌の注意のほかに、薬剤の重複投与や過量投与を検出したり、服薬状況の変化による健康示唆などを行なったりすることも可能となる。

また、今後重要視される医療機関間をまたいでの連携や在宅看護などにおいて、情報の取捨選択、アーカイブ、圧縮などの適応的処理を行う際のパラメータとして、求めた服薬日程を利用することもできる。

なお、以上においては、調剤レセプト情報から医薬品に関する情報が抽出される場合について説明したが、医科レセプト情報などの情報から医薬品に関する情報が抽出されるようにしてもよい。

但し、そのような場合には、抽出されるべき情報が調剤レセプト情報における場合と異なるフォーマットで含まれていることがあるので、適宜読み替え処理が必要となる。

例えば、医科レセプト情報から医薬品に関する情報が抽出される場合、医薬品の剤形に関する情報として、診療識別コードが取得される。

診療識別コードには、図６に示すように投薬した薬剤の剤形を示すコードも含まれている。例えば、投薬した薬剤が内服薬である場合、診療識別コードは「２１」とされ、薬剤が頓服薬（屯服薬）である場合、診療識別コードは「２２」とされる。また、投薬した薬剤が外用薬である場合、診療識別コードは「２３」とされる。

また、以上においては、データセンタ１４において服薬日程生成処理が行なわれる例について説明したが、その他、携帯型端末装置１１や他の装置により服薬日程生成処理が行なわれ、医薬品の服薬日程情報が生成されるようにしてもよい。

〈第２の実施の形態〉
〈服薬日程生成処理の説明〉
さらに、以上においては、服薬日程情報が各医薬品の服薬日程のみを示す情報である場合について説明したが、服薬日程情報に服薬日程だけでなく、各服薬日における服薬確率、つまり患者（ユーザ）が医薬品を服薬する確率を示す情報も含まれるようにしてもよい。

以下、図７のフローチャートを参照して、服薬日程と服薬確率を示す服薬日程情報が生成される場合にデータセンタ１４により行なわれる服薬日程生成処理について説明する。

なお、ステップＳ４１およびステップＳ４２の処理は図５のステップＳ１１およびステップＳ１２の処理と同様であるので、その説明は省略する。

ステップＳ４３において、服薬日程生成部５３は、処理対象の医薬品ごとに、その医薬品の調剤日と処方日数とに基づいて、処理対象の各医薬品の服薬期間と服薬確率を求める。

例えば、服薬日程生成部５３は、図５のステップＳ１３と同様の処理を行なって、各医薬品の服薬期間Ｔａを求める。そして、服薬日程生成部５３は、例えば各医薬品について、服薬期間Ｔａにおける医薬品の服薬確率を「１」とし、服薬期間Ｔａ以外の期間の服薬確率を「０」とする。

ステップＳ４４において、特定部５２は、調剤レセプト情報から情報が抽出された医薬品（処方薬剤）のうちの外用薬を処理対象とする。すなわち、剤形コードが「５」である医薬品が、処理対象の医薬品とされる。

ステップＳ４５において、服薬日程生成部５３は、先処理対象の医薬品の服薬期間Ｔａを用いて、処理対象の各医薬品の服薬期間を求めるとともに、それらの医薬品の服薬確率を所定の一定の値とする。

例えば、服薬日程生成部５３は、先処理対象の医薬品の服薬期間Ｔａのうちの期間の長さが最大のものを、そのまま処理対象の医薬品の服薬期間とする。また、服薬日程生成部５３は、処理対象の医薬品の服薬期間Ｔａにおける服薬確率を一定の定数Ｋとし、服薬期間Ｔａ以外の期間の服薬確率を「０」とすることで、平坦な確率分布とさせる。

ここで、服薬確率とされる定数Ｋは、０以上１以下の値であり、例えば医薬品ごとや、医薬品の薬効分類ごとに定められる。医薬品の薬効分類などの情報が得られない場合には、定数Ｋ＝１とされてもよい。このように医薬品ごとや薬効分類ごとに定数Ｋの値を定めることで、医薬品ごとにより適切な服薬確率を定めることができる。

ステップＳ４６において、特定部５２は、調剤レセプト情報から情報が抽出された医薬品（処方薬剤）のうちの頓服薬を処理対象とする。すなわち、剤形コードが「３」である医薬品が、処理対象の医薬品とされる。

ステップＳ４７において、服薬日程生成部５３は、先処理対象の医薬品の服薬期間Ｔａを用いて、処理対象の各医薬品の服薬期間を求めるとともに、それらの医薬品の服薬確率を所定の一定値または漸減する値とする。

例えば、服薬日程生成部５３は、先処理対象の医薬品の服薬期間Ｔａのうちの期間の長さが最大のものを、そのまま処理対象の医薬品の服薬期間とする。

また、服薬日程生成部５３は、処理対象の医薬品の服薬期間Ｔａにおける服薬確率を、例えば次式（１）を計算することで算出する。

なお、式（１）において、Ｋは基準となる服薬確率、例えば外用薬の服薬確率の値を示す定数Ｋであり、Ｎは処理対象の医薬品の処方量（処方日数）を示している。また、Ａは服薬期間Ｔａの日数を示しており、Ｆ（ｘ）はｘを処理対象の医薬品の処方日からの日数とする漸減関数を示している。なお、漸減関数Ｆ（ｘ）は定数であってもよい。

したがって、式（１）により求まる服薬期間の各日付けの服薬確率の値は、処方量Ｎや漸減関数Ｆ（ｘ）に応じて、服薬開始日から服薬終了日まで漸減していくことになる。なお、服薬期間以外の期間における医薬品の服薬確率は「０」とされる。また、漸減関数Ｆ（ｘ）が定数とされる場合には、処理対象の医薬品の服薬期間における服薬確率は一定の値となる。

ステップＳ４８において、特定部５２は、調剤レセプト情報から情報が抽出された医薬品（処方薬剤）のうち、まだ処理対象とされていない医薬品を処理対象とする。すなわち、剤形コードが「２」、「４」、または「９」の何れかである医薬品が、処理対象の医薬品とされる。

ステップＳ４９において、服薬日程生成部５３は、先処理対象の医薬品の服薬期間Ｔａを用いて、処理対象の各医薬品の服薬期間を求めるとともに、それらの医薬品の服薬確率を「１」とする。

例えば、服薬日程生成部５３は、先処理対象の医薬品の服薬期間Ｔａのうちの期間の長さが最大のものを、そのまま処理対象の医薬品の服薬期間とする。また、服薬日程生成部５３は、処理対象の医薬品の服薬期間における服薬確率を「１」とするとともに、他の期間における服薬確率を「０」とする。

このように剤形が内滴、注射、または材料である医薬品の服薬期間および服薬確率として、先処理対象の医薬品の服薬期間および服薬確率をそのまま用いるのは、統計的に剤形が内滴、注射、または材料である医薬品の数は少ないからである。本出願人の調査によれば、剤形ごとの処方件数から、内服薬、外用薬、および頓服薬の件数が全体の件数の約99.5％を占めていることが分かっている。

ステップＳ５０において、服薬日程生成部５３は、ステップＳ４３、ステップＳ４５、ステップＳ４７、およびステップＳ４９の処理で求めた各医薬品の服薬期間と服薬確率を示す情報を服薬日程情報とし、服薬日程生成処理は終了する。

これにより、例えば図８に示す服薬日程情報が得られる。なお、図中、横方向は日付けを示しており、図中、縦方向は医薬品の服薬確率を示している。

図８に示す例は、調剤レセプト情報から内服薬である医薬品Ａ、外用薬である医薬品Ｂ、および頓服薬である医薬品Ｃについての情報が抽出された例である。ここで、医薬品Ａ、医薬品Ｂ、および医薬品Ｃの調剤日はＤａであり、医薬品Ａの処方日数Ｍａ＝１４日であり、医薬品Ｂと医薬品Ｃの処方日数Ｍｂ＝１日であったとする。但し、医薬品Ｂと医薬品Ｃの実際の服薬日数は、医薬品Ａと同じＭａ＝１４日であったとする。

図８において、矢印Ｑ３１に示される矩形は、医薬品Ａの服薬日程と服薬確率を示している。この例では、矢印Ｑ３１に示される矩形の縦方向の高さが服薬確率の値を示している。矢印Ｑ３１に示される医薬品Ａの服薬日程では、調剤日Ｄａが服薬開始日とされ、（Ｄａ＋Ｍａ−１）が服薬終了日とされ、服薬期間内の各日付けにおける服薬確率は１となっている。

また、矢印Ｑ３２に示される矩形は、医薬品Ｂの調剤日と調剤数量（処方日数）から求められる医薬品Ｂの服薬日程を示している。矢印Ｑ３２に示される医薬品Ｂの服薬日程では、服薬期間が医薬品Ｂの処方日数Ｍｂから求められているので、服薬日数が実際の日数よりも短くなってしまっている。

これに対して、図７を参照して説明した服薬日程生成処理により医薬品Ｂの服薬日程を求めることで、医薬品Ｂの服薬日程として、矢印Ｑ３３に示す服薬日程が得られる。なお、矢印Ｑ３３に示される矩形の縦方向の高さは服薬確率の値を示している。

矢印Ｑ３３に示す服薬日程では、医薬品Ｂの服薬日程が医薬品Ａの服薬日程と同じ日程となっており、服薬期間における服薬確率は一定の値となっている。

さらに、矢印Ｑ３４に示される矩形は、医薬品Ｃの調剤日と調剤数量（処方日数）から求められる医薬品Ｃの服薬日程を示している。矢印Ｑ３４に示される医薬品Ｃの服薬日程は、医薬品Ｂにおける場合と同様に、実際の服薬期間よりも短くなってしまっている。

これに対して、図７を参照して説明した服薬日程生成処理により医薬品Ｃの服薬日程を求めることで、医薬品Ｃの服薬日程として、矢印Ｑ３５に示す服薬日程が得られる。なお、矢印Ｑ３５に示される図形の縦方向の高さは服薬確率の値を示している。

矢印Ｑ３５に示す服薬日程では、医薬品Ｃの服薬日程が医薬品Ａの服薬日程と同じ日程となっており、服薬期間における服薬確率は、服薬開始日から服薬終了日まで直線的に小さくなっている。つまり、服薬確率が漸減している。

以上のようにして、データセンタ１４は、先処理対象の医薬品の服薬期間Ｔａを求め、その服薬期間Ｔａを用いて他の医薬品の服薬期間を算出するとともに、各医薬品の服薬確率も算出する。このように、服薬日程とともに服薬確率も求めることで、得られた服薬日程情報を用いて、服薬に関するより多様な情報を得ることができるようになる。例えば、服薬確率を用いれば、医薬品の飲み合わせの発生確率などを得ることができる。

〈第３の実施の形態〉
〈服薬日数の推定式について〉
また、以上においては、先処理対象の医薬品の服薬期間を用いて、他の医薬品の服薬期間を求めると説明したが、そのような処理では調剤レセプト情報に先処理対象の医薬品に関する情報が含まれていないときには、他の医薬品の服薬期間を求めることができない。

例えば、調剤レセプト情報に先処理対象の医薬品である内服薬と、先処理対象の医薬品ではない外用薬とに関する情報が含まれている場合には、外用薬の服薬期間を推定することができる。しかし、調剤レセプト情報に外用薬に関する情報しか含まれていない場合には、外用薬についての確からしい服薬期間を推定することができなくなってしまう。

そこで、レセプトに非常に多くの情報が含まれていることを利用して、外用薬等の先処理対象ではない医薬品の使用量と、内服薬などの先処理対象の医薬品の服薬期間との相関関係を用いて予め推定式を用意し、推定式から先処理対象ではない医薬品の服薬期間を推定するようにしてもよい。以下では、内服薬の服薬期間Ｔａと、その内服薬と同日に処方された外用薬の使用量とから、統計処理によって推定式を求める場合を例として説明する。

例えば、外用薬の処方は、複数日間で薬剤のチューブ１本分とされるなど、内服薬の処方に比べると処方できる粒度が粗くなってしまうことが多いので、外用薬の使用量と内服薬の服薬期間Ｔａのなかで、値が大きいものが統計処理に用いられるようにされる。

これは、外用薬と同日に処方された内服薬の服薬期間Ｔａが短い場合、つまり外用薬の実際の服薬期間が短い場合には、処方された外用薬が実際に必要な量よりも多く処方されてしまうことが多いからである。換言すれば、服薬期間Ｔａが長いほど、同期間に使用されるであろう外用薬の処方量と、実際に必要な外用薬の量とのずれが少ないからである。

推定式の算出には、これから推定式を得ようとする特定の外用薬の使用量と、その外用薬と同日に処方された任意の内服薬の服薬期間Ｔａとが用意される。

例えば、外用薬の使用量のデータは、図９に示すように調剤レセプト情報に含まれる医薬品レコードの使用量を用いるようにすればよい。医薬品レコードに含まれる使用量は、処方された医薬品の使用量を示しており、例えば使用量が３錠であれば、使用量の欄には「３」と記載される。

このようにして対応する外用薬の使用量と内服薬の服薬期間Ｔａの組のデータが用意されると、それらのデータの分布として、例えば図１０に示す分布が得られる。なお、図１０において、縦軸は外用薬の使用量、つまり処方量を示しており、横軸は内服薬の服薬期間Ｔａの日数を示している。

推定式の算出では、これらのデータのうち、四分位点から定まる範囲内のデータのみが用いられる。例えば、服薬期間軸上の点Ｐ１および点Ｐ２は、それぞれ服薬期間Ｔａの日数の中央値および第三四分位点を示している。また、処方量軸上の点Ｐ３および点Ｐ４は、それぞれ外用薬の使用量の中央値および第三四分位点を示している。

そこで、これらの中央値と第三四分位点の間の領域Ｒ１１内のデータのみが用いられて、処方量（使用量）と服薬期間Ｔａとの回帰分析により、外用薬の１日当たりの適切な消費量が推算され、その消費量から推定式が得られる。つまり、用意されたデータのうち、外れ値が除外され、かつ平均よりも大きいデータのみが用いられて推定式が算出される。

このようにして得られた推定式は、処理対象となる外用薬の処方量、つまり調剤数量を代入することで、その外用薬の確からしい服薬期間が得られる関数である。

なお、推定式の算出時には、基本的には外用薬と同日に処方された全ての内服薬のデータが用いられるが、データ量が十分多く、患者の年代や性別などのデータも取得可能な場合には、同じ年代や性別のデータを用いて、年代や性別ごとに推定式を求めてもよい。

逆に、データ量が少ない場合には、推定式の算出に十分なデータ数となるように、処理対象の外用薬が属す薬効分類ごとにデータを合算するようにしてもよい。すなわち、処理対象の医薬品のデータだけでなく、類似する医薬品のデータも推定式の算出に用いるようにしてもよい。この場合、例えば薬効分類ごとに推定式が得られる。また、ＹＪコードと呼ばれる薬価収載コードにより分類される医薬品ごとにデータを合算し、合算したデータを用いて推定式を求めるようにしてもよい。

〈データセンタの構成例〉
このように、調剤レセプト情報等の処方薬剤に関する情報から推定式を求め、推定式を利用して外用薬の服薬期間を算出する場合、データセンタ１４は例えば図１１に示すように構成される。なお、図１１において図２における場合と対応する部分には同一の符号を付してあり、その説明は省略する。

図１１に示すデータセンタ１４は、通信部４１、入力部４２、制御部４３、記録部４４、および表示部４５から構成される。図１１のデータセンタ１４の構成は、制御部４３に推定式算出部８１が設けられている点で図２に示したデータセンタ１４の構成と異なり、その他の点では同様の構成となっている。

すなわち、制御部４３には抽出部５１、特定部５２、服薬日程生成部５３、および推定式算出部８１が設けられている。

推定式算出部８１は、適宜、記録部４４に記録されている調剤レセプト情報等の処方薬剤に関する情報に基づいて、図１０を参照して説明した統計処理を行ない、各外用薬の推定式を算出する。また、推定式算出部８１は、算出した推定式を保持する。

服薬日程生成部５３は、適宜、推定式算出部８１に保持されている推定式を用いて、外用薬の服薬期間を算出する。

〈服薬日程生成処理の説明〉
次に、図１２のフローチャートを参照して、図１１に示したデータセンタ１４により行なわれる服薬日程生成処理について説明する。なお、ここでは、調剤レセプト情報から情報が抽出される医薬品が内服薬と外用薬であり、それらの医薬品の服薬日程情報が生成される場合について説明する。

ステップＳ８１において、抽出部５１は、記録部４４から調剤レセプト情報を読み出して、読み出した調剤レセプト情報に対する解析処理を行なうことで、調剤レセプト情報から医薬品ごとに各処方の処方日、調剤日、処方日数、および剤形コードを抽出する。例えば、処方日数として調剤数量が抽出される。

ステップＳ８２において、特定部５２は、調剤レセプト情報から抽出された各医薬品の剤形コードに基づいて、医薬品のなかに内服薬があるか否かを判定する。ステップＳ８２において、内服薬がないと判定された場合、処理はステップＳ８４に進む。

これに対して、ステップＳ８２において内服薬があると判定された場合、ステップＳ８３において、服薬日程生成部５３は、調剤レセプト情報から情報が抽出された内服薬を処理対象として、内服薬の調剤日と処方日数から、各内服薬の服薬期間Ｔａを求める。例えばステップＳ８３では、図５のステップＳ１３の処理と同様の処理が行なわれ、服薬期間が求められる。

ステップＳ８３において服薬期間が求められたか、またはステップＳ８２において内服薬がないと判定された場合、ステップＳ８４の処理が行なわれる。

すなわち、ステップＳ８４において、特定部５２は、調剤レセプト情報から抽出された剤形コードに基づいて、医薬品のなかに外用薬があるか否かを判定する。

ステップＳ８４において、外用薬がないと判定された場合、処理はステップＳ８８へと進む。

一方、ステップＳ８４において、外用薬があると判定された場合、ステップＳ８５において服薬日程生成部５３は、先処理対象の医薬品である内服薬の服薬期間を求めたか否かを判定する。例えばステップＳ８３の処理が行なわれた場合、内服薬の服薬期間が求められたと判定される。

ステップＳ８５において、内服薬の服薬期間Ｔａが求められたと判定された場合、ステップＳ８６において、服薬日程生成部５３は、求められた内服薬の服薬期間Ｔａを用いて、外用薬の服薬期間を求める。

具体的には、調剤レセプト情報から情報が抽出された各外用薬について、図５のステップＳ１５の処理と同様の処理により、外用薬の服薬期間が求められる。例えば、内服薬の服薬期間Ｔａのうちの期間が最も長いものが、そのまま外用薬の服薬期間とされる。

ステップＳ８６の処理により外用薬の服薬期間が求められると、その後、処理はステップＳ８８へと進む。

また、ステップＳ８５において、内服薬の服薬期間Ｔａが求められなかったと判定された場合、つまり調剤レセプト情報には、内服薬に関する情報は含まれていなかった場合、処理はステップＳ８７へと進む。

ステップＳ８７において、服薬日程生成部５３は、調剤レセプト情報から情報が抽出された外用薬について、その外用薬の推定式を推定式算出部８１から読み出して、外用薬の処方日数（調剤数量）を推定式に代入することで、外用薬の服薬期間を求める。

ステップＳ８５において、内服薬の服薬期間Ｔａが求められなかったと判定されるのは、外用薬の調剤日を含む特定期間内、すなわちここではレセプトの作成範囲とされる期間内に、内服薬の調剤日がない場合である。つまり、同じレセプト内に内服薬の情報が含まれていない場合である。

このような場合であっても、服薬日程生成部５３では、予め用意した推定式を用いることで、内服薬の服薬期間Ｔａを用いることなく、処理対象となっている外用薬の服薬期間を求めることができる。

ステップＳ８７の処理により外用薬の服薬期間が求められると、その後、処理はステップＳ８８へと進む。

ステップＳ８４において、外用薬がないと判定されたか、またはステップＳ８６若しくはステップＳ８７において外用薬の服薬期間が求められると、ステップＳ８８の処理が行なわれる。ステップＳ８８において、服薬日程生成部５３は、以上の処理で求めた医薬品、つまり内服薬または外用薬の服薬期間を示す情報を服薬日程情報とし、服薬日程生成処理は終了する。

服薬日程生成部５３により生成された服薬日程情報は、通信部４１により携帯型端末装置１１に送信され、各種のアプリケーションプログラムに利用される。

以上のようにして、データセンタ１４は、内服薬の服薬期間Ｔａが求められた場合には、その服薬期間Ｔａを用いて外用薬の服薬期間を求め、内服薬の服薬期間Ｔａが求められなかった場合には、推定式を用いて外用薬の服薬期間を求める。

このように必要に応じて推定式を用いることで、調剤レセプト情報に内服薬に関する情報が含まれていない場合であっても、より確からしい外用薬の服薬日程情報を得ることができる。すなわち、服薬に関するより確からしい情報を得ることができる。

なお、ここでは内服薬と外用薬を例として説明したが、上述した先処理対象の医薬品の服薬期間と、先処理対象ではない他の任意の医薬品の使用量から求めた推定式を用いて、他の医薬品の服薬期間を求めるようにしてもよい。

ところで、上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行することもできるし、ソフトウェアにより実行することもできる。一連の処理をソフトウェアにより実行する場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、コンピュータにインストールされる。ここで、コンピュータには、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータや、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどが含まれる。

図１３は、上述した一連の処理をプログラムにより実行するコンピュータのハードウェアの構成例を示すブロック図である。

コンピュータにおいて、CPU（Central Processing Unit）３０１，ROM（Read Only Memory）３０２，RAM（Random Access Memory）３０３は、バス３０４により相互に接続されている。

バス３０４には、さらに、入出力インターフェース３０５が接続されている。入出力インターフェース３０５には、入力部３０６、出力部３０７、記録部３０８、通信部３０９、及びドライブ３１０が接続されている。

入力部３０６は、キーボード、マウス、マイクロホン、撮像素子などよりなる。出力部３０７は、ディスプレイ、スピーカなどよりなる。記録部３０８は、ハードディスクや不揮発性のメモリなどよりなる。通信部３０９は、ネットワークインターフェースなどよりなる。ドライブ３１０は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリなどのリムーバブルメディア３１１を駆動する。

以上のように構成されるコンピュータでは、CPU３０１が、例えば、記録部３０８に記録されているプログラムを、入出力インターフェース３０５及びバス３０４を介して、RAM３０３にロードして実行することにより、上述した一連の処理が行われる。

コンピュータ（CPU３０１）が実行するプログラムは、例えば、パッケージメディア等としてのリムーバブルメディア３１１に記録して提供することができる。また、プログラムは、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線または無線の伝送媒体を介して提供することができる。

コンピュータでは、プログラムは、リムーバブルメディア３１１をドライブ３１０に装着することにより、入出力インターフェース３０５を介して、記録部３０８にインストールすることができる。また、プログラムは、有線または無線の伝送媒体を介して、通信部３０９で受信し、記録部３０８にインストールすることができる。その他、プログラムは、ROM３０２や記録部３０８に、あらかじめインストールしておくことができる。

なお、コンピュータが実行するプログラムは、本明細書で説明する順序に沿って時系列に処理が行われるプログラムであっても良いし、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要なタイミングで処理が行われるプログラムであっても良い。

また、本技術の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本技術の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。

例えば、本技術は、１つの機能をネットワークを介して複数の装置で分担、共同して処理するクラウドコンピューティングの構成をとることができる。

また、上述のフローチャートで説明した各ステップは、１つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。

さらに、１つのステップに複数の処理が含まれる場合には、その１つのステップに含まれる複数の処理は、１つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。

さらに、本技術は、以下の構成とすることも可能である。

［１］
ユーザに処方された医薬品に関する情報に基づいて前記医薬品の剤形を特定する特定部と、
予め定められた特定剤形の前記医薬品を先処理対象の前記医薬品として、調剤日が前記先処理対象の前記医薬品の調剤日を含む特定期間内にある、前記特定剤形とは異なる他の剤形の前記医薬品の服薬期間を、前記先処理対象の前記医薬品の前記服薬期間に基づいて求める服薬日程生成部と
を備える情報処理装置。
［２］
前記服薬日程生成部は、前記医薬品に関する情報に含まれる前記医薬品の調剤日と処方日数とに基づいて、前記先処理対象の前記医薬品の前記服薬期間を求める
［１］に記載の情報処理装置。
［３］
前記服薬日程生成部は、前記先処理対象の前記医薬品の前記服薬期間の日数を前記他の剤形の前記医薬品の前記服薬期間の日数とする
［１］または［２］に記載の情報処理装置。
［４］
前記服薬日程生成部は、複数の前記先処理対象の前記医薬品の前記服薬期間のうち、最も日数が長い前記服薬期間を、前記他の剤形の前記医薬品の前記服薬期間とする
［１］乃至［３］の何れかに記載の情報処理装置。
［５］
前記特定剤形は、内服、浸煎、または湯である
［１］乃至［４］の何れかに記載の情報処理装置。
［６］
前記他の剤形は、内滴、頓服、注射、外用、または材料である
［１］乃至［５］の何れかに記載の情報処理装置。
［７］
前記服薬日程生成部は、前記医薬品の前記服薬期間と、前記医薬品の服薬確率とを示す情報を服薬日程情報として生成する
［１］乃至［６］の何れかに記載の情報処理装置。
［８］
前記服薬日程生成部は、処方日からの日数に応じて各日付けの前記服薬確率が漸減するように、剤形が頓服である前記医薬品の前記服薬確率を前記服薬期間に基づいて算出する
［７］に記載の情報処理装置。
［９］
前記服薬日程生成部は、前記他の剤形の前記医薬品の調剤日を含む前記特定期間内に、前記先処理対象の前記医薬品の調剤日がない場合、前記先処理対象の前記医薬品の前記服薬期間と、前記他の剤形の前記医薬品の使用量とに基づく統計処理により予め算出された推定式を用いて、前記他の剤形の前記医薬品の前記服薬期間を算出する
［１］乃至［８］の何れかに記載の情報処理装置。

１１ 携帯型端末装置， １４ データセンタ， ４１ 通信部， ４４ 記録部， ５１ 抽出部， ５２ 特定部， ５３ 服薬日数算出部， ８１ 推定式算出部

Claims (11)

1. ユーザに処方された医薬品に関する情報に基づいて前記医薬品の剤形を特定する特定部と、
   予め定められた特定剤形の前記医薬品を先処理対象の前記医薬品として、調剤日が前記先処理対象の前記医薬品の調剤日を含む特定期間内にある、前記特定剤形とは異なる他の剤形の前記医薬品の服薬期間を、前記先処理対象の前記医薬品の前記服薬期間に基づいて求める服薬日程生成部と
   を備える情報処理装置。
2. 前記服薬日程生成部は、前記医薬品に関する情報に含まれる前記医薬品の調剤日と処方日数とに基づいて、前記先処理対象の前記医薬品の前記服薬期間を求める
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記服薬日程生成部は、前記先処理対象の前記医薬品の前記服薬期間の日数を前記他の剤形の前記医薬品の前記服薬期間の日数とする
   請求項１に記載の情報処理装置。
4. 前記服薬日程生成部は、複数の前記先処理対象の前記医薬品の前記服薬期間のうち、最も日数が長い前記服薬期間を、前記他の剤形の前記医薬品の前記服薬期間とする
   請求項１に記載の情報処理装置。
5. 前記特定剤形は、内服、浸煎、または湯である
   請求項１に記載の情報処理装置。
6. 前記他の剤形は、内滴、頓服、注射、外用、または材料である
   請求項１に記載の情報処理装置。
7. 前記服薬日程生成部は、前記医薬品の前記服薬期間と、前記医薬品の服薬確率とを示す情報を服薬日程情報として生成する
   請求項１に記載の情報処理装置。
8. 前記服薬日程生成部は、処方日からの日数に応じて各日付けの前記服薬確率が漸減するように、剤形が頓服である前記医薬品の前記服薬確率を前記服薬期間に基づいて算出する
   請求項７に記載の情報処理装置。
9. 前記服薬日程生成部は、前記他の剤形の前記医薬品の調剤日を含む前記特定期間内に、前記先処理対象の前記医薬品の調剤日がない場合、前記先処理対象の前記医薬品の前記服薬期間と、前記他の剤形の前記医薬品の使用量とに基づく統計処理により予め算出された推定式を用いて、前記他の剤形の前記医薬品の前記服薬期間を算出する
   請求項１に記載の情報処理装置。
10. ユーザに処方された医薬品に関する情報に基づいて前記医薬品の剤形を特定し、
    予め定められた特定剤形の前記医薬品を先処理対象の前記医薬品として、調剤日が前記先処理対象の前記医薬品の調剤日を含む特定期間内にある、前記特定剤形とは異なる他の剤形の前記医薬品の服薬期間を、前記先処理対象の前記医薬品の前記服薬期間に基づいて求める
    ステップを含む情報処理方法。
11. ユーザに処方された医薬品に関する情報に基づいて前記医薬品の剤形を特定し、
    予め定められた特定剤形の前記医薬品を先処理対象の前記医薬品として、調剤日が前記先処理対象の前記医薬品の調剤日を含む特定期間内にある、前記特定剤形とは異なる他の剤形の前記医薬品の服薬期間を、前記先処理対象の前記医薬品の前記服薬期間に基づいて求める
    ステップを含む処理をコンピュータに実行させるプログラム。

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