JPWO2022249407A5 - - Google Patents

Claims (10)

1. 看護記録におけるアセスメントの作成対象である対象患者の患者情報に基づいて、前記対象患者の前記アセスメントがベクトル化されたアセスメントベクトルを、予測アセスメントベクトルとして予測するアセスメント予測部と、
   予測された前記予測アセスメントベクトルと、前記看護記録に前記アセスメントが記録されている患者の前記アセスメントベクトルとの関係に基づいて、前記予測アセスメントベクトルに対する前記アセスメントベクトルの類似度を計算する類似度計算部と、
   前記類似度に基づいて、前記対象患者に類似する少なくとも一人の類似患者を検索して出力する検索部と、
   を備えたアセスメント支援システム。
2. 前記アセスメント予測部は、入力された前記患者情報に基づいて前記予測アセスメントベクトルを出力する予測モデルを用いて、前記対象患者の前記患者情報から前記予測アセスメントベクトルを予測し、
   前記予測モデルは、前記患者の前記患者情報及び前記アセスメントベクトルを用いて学習されたモデルである、
   請求項１に記載のアセスメント支援システム。
3. 前記類似度計算部は、前記対象患者の前記患者情報と前記患者の前記患者情報とを用いて、前記類似度を計算する、請求項１又は２に記載のアセスメント支援システム。
4. 前記患者情報には、各患者に関しての、身体に関する身体的情報、疾病に関する疾病情報、及び過去に作成された前記アセスメントに関する過去アセスメント情報のうち少なくとも１つが含まれる、請求項１～３のいずれか一項に記載のアセスメント支援システム。
5. 前記類似度計算部は、前記対象患者の前記患者情報と前記患者の前記患者情報との一致度が高いほど前記類似度が高くなるように、前記類似度を計算する、請求項３または４に記載のアセスメント支援システム。
6. 前記検索部は、複数の前記患者のうち、前記類似度が高い順に前記類似患者として出力する、請求項１～５のいずれか一項に記載のアセスメント支援システム。
7. 前記検索部は、複数の前記患者のうち、前記類似度が所定値以上の前記患者を前記類似患者として出力する、請求項１～６のいずれか一項に記載のアセスメント支援システム。
8. 患者の看護記録に記録されたアセスメントをアセスメントベクトルとしてアセスメント空間に写像するアセスメント写像部と、
   前記アセスメントの作成対象である対象患者の患者情報が入力されると、前記対象患者の前記アセスメントベクトルを予測アセスメントベクトルとして予測する予測モデルを、前記患者の前記アセスメントベクトルと前記患者の前記患者情報とを教師データセットとして学習する予測モデル学習部と、
   を備えたアセスメント支援システム。
9. 少なくとも１つのコンピュータに、
   看護記録におけるアセスメントの作成対象である対象患者の患者情報に基づいて、前記対象患者の前記アセスメントがベクトル化されたアセスメントベクトルを、予測アセスメントベクトルとして予測させ、
   予測された前記予測アセスメントベクトルと、前記看護記録に前記アセスメントが記録されている患者の前記アセスメントベクトルとの関係に基づいて、前記予測アセスメントベクトルに対する前記アセスメントベクトルの類似度を計算させ、
   前記類似度に基づいて、前記対象患者に類似する少なくとも一人の類似患者を検索して出力させる、アセスメント支援方法。
10. 少なくとも１つのコンピュータを、
    看護記録におけるアセスメントの作成対象である対象患者の患者情報に基づいて、前記対象患者の前記アセスメントがベクトル化されたアセスメントベクトルを、予測アセスメントベクトルとして予測するアセスメント予測部、
    予測された前記予測アセスメントベクトルと、前記看護記録に前記アセスメントが記録されている患者の前記アセスメントベクトルとの関係に基づいて、前記予測アセスメントベクトルに対する前記アセスメントベクトルの類似度を計算する類似度計算部、及び、
    前記類似度に基づいて、前記対象患者に類似する少なくとも一人の類似患者を検索して出力する検索部として機能させるように構成されたコンピュータプログラム。