WO2007026715A1 - シミュレーションシステム及びプログラム - Google Patents

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WO2007026715A1
WO2007026715A1 PCT/JP2006/317011 JP2006317011W WO2007026715A1 WO 2007026715 A1 WO2007026715 A1 WO 2007026715A1 JP 2006317011 W JP2006317011 W JP 2006317011W WO 2007026715 A1 WO2007026715 A1 WO 2007026715A1
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WO
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interview
pseudo
information
reliability
patient
Prior art date
Application number
PCT/JP2006/317011
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Fuminori Muranaga
Koichiro Usuku
Ichiro Kumamoto
Original Assignee
Kagoshima University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Kagoshima University filed Critical Kagoshima University
Priority to JP2007533265A priority Critical patent/JP4742280B2/ja
Publication of WO2007026715A1 publication Critical patent/WO2007026715A1/ja

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    • G—PHYSICS
    • G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
    • G09B7/00—Electrically-operated teaching apparatus or devices working with questions and answers
    • G09B7/02—Electrically-operated teaching apparatus or devices working with questions and answers of the type wherein the student is expected to construct an answer to the question which is presented or wherein the machine gives an answer to the question presented by a student
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/20—Education
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H10/00—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
    • G16H10/20—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for electronic clinical trials or questionnaires
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
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    • G16H10/60—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for patient-specific data, e.g. for electronic patient records
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H70/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical references
    • G16H70/60—ICT specially adapted for the handling or processing of medical references relating to pathologies
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS OR SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L15/00—Speech recognition
    • G10L15/22—Procedures used during a speech recognition process, e.g. man-machine dialogue

Definitions

  • the present invention relates to a simulation system and a program, and more particularly, to an interview skill training simulation system.
  • OSCE Objective Structured Clinical Examination
  • OSC E is a clinical competence test that objectively evaluates skills' attitudes. Using multiple test sites, OSC E uses clinical sites within 5 to 10 minutes per test site (problems to solve problems, skills and attitudes). This is a test for evaluating the performance.
  • OSCE is a traditional medical school experience in North America, and it is supported by both evaluators and students that it is useful as an evaluation method for clinical competence.
  • Patent Document 1 proposes a patient simulator for a doctor to acquire treatment techniques for a patient.
  • the patient simulator described in Patent Document 1 also simulates the patient's physiological changes due to acquisition of medical knowledge and treatment, but the patient's psychological changes due to medical interviews cannot be simulated. I got it.
  • Patent Document 1 Japanese Patent Laid-Open No. 9305101 Disclosure of the invention
  • the present invention provides a simulation system and program capable of simulating a psychological change of a model patient in a medical interview and changing the answer of the model patient according to the question content and the interview procedure. For the purpose.
  • the simulation system of the present invention includes a simulated patient information storage unit that stores patient data related to a plurality of simulated patients, and reads the patient data from the simulated patient information storage unit, and the simulated patient related to the patient data.
  • Control means for controlling processing related to the pseudo-interview performed between the subject and the subject, input means for inputting information from the subject through the pseudo-interview, and information input via the input means
  • the reliability calculation means for calculating the reliability of the simulated patient to the subject based on the input information, and the information input via the input means
  • Interview process information including output means for outputting an answer corresponding to the reliability calculated by the reliability calculation means to the subject, information on the progress of the pseudo-interview and reliability information calculated during the pseudo-interview Interview to remember A process information storage means, and when there are a plurality of answers corresponding to the calculated reliability, the answers are randomly selected and output.
  • the simulation system of the present invention reads pseudo customer information storage means for storing customer data related to a plurality of pseudo customers for interview skill training, and reads the customer data from the pseudo customer information storage means.
  • Control means for controlling processing related to pseudo-interview performed between the pseudo-customer relating to the data and the subject, input means for inputting information from the subject at the pseudo-interview, and the input means
  • the reliability calculation means for calculating the reliability of the pseudo customer to the subject based on the input information and the input via the input means
  • Output means for outputting an answer corresponding to the reliability calculated by the reliability calculation means to the subject, the pseudo-interview progress procedure, and the reliability calculated during the pseudo-interview Interview including information on Interviewing process information storage means for storing the information, and when there are a plurality of answers corresponding to the calculated reliability, the answers are selected at random and output.
  • the program of the present invention is a storage means that stores patient data related to a plurality of simulated patients, reads patient data, and is executed between the simulated patient related to the patient data and the subject.
  • a control step for controlling the process related to the pseudo-interview, and the above-described subject force information is input through the input means in the pseudo-interview, and the pseudo patient is based on the input information.
  • an output step of randomly selecting the answers and outputting them to the examinee, a procedure for proceeding with the pseudo interview, and a pseudo interview An interview process information storage step of storing in the storage means the interview process information including the reliability information calculated therein is performed.
  • the pseudo-interview calculates the reliability of the subject as needed based on the input information, and outputs an answer corresponding to the calculated reliability to the subject. If there are multiple responses according to the calculated reliability, the response to the subject of the simulated patient is simulated by randomly selecting and outputting the response, and the response is simulated according to the reliability. The patient's answer can be changed and the output of the same answer can be suppressed even with the same reliability.
  • FIG. 1 is a diagram showing a configuration example of a simulated patient system in an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a diagram showing the structure of a healthy person database.
  • FIG. 3A is a diagram showing a structure of a disease definition database.
  • FIG. 3B is a diagram showing a structure of a disease definition database.
  • FIG. 4A is a diagram showing a configuration of a model patient database.
  • FIG. 4B is a diagram showing a configuration of a model patient database.
  • FIG. 5 is a diagram showing the structure of a question keyword database.
  • FIG. 6A is a flowchart showing an automatic creation operation of a model patient in the present embodiment.
  • FIG. 6B is a flowchart showing an automatic generation operation of the model patient following FIG. 6A.
  • FIG. 7A is a flowchart showing a medical interview execution operation in the present embodiment.
  • FIG. 7B is a flowchart showing a medical interview execution operation following FIG. 7A.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a basic configuration example of a simulated patient system to which a simulation system according to an embodiment of the present invention is applied.
  • the simulated patient system in the present embodiment uses a computer system to realize a simulated patient for medical interview training, acquired by self-study of medical interview skills of subjects such as medical students and doctors (residents), It is possible to evaluate medical interview skills with fairness and homogeneity.
  • the patient simulator server 114 includes five databases (DB), a healthy patient DB 101, a disease definition DB 102, a model patient DB 104, a question keyword DB 109, and a medical record DB 112, a model patient generation unit 103, and a recognition unit. 107, a control unit 108, and a doctor reliability calculation unit 110. Details of the five databases (healthy person DB101, disease definition DB102, model patient DB104, question keyword DB109, and chart DB112) will be described later.
  • the model patient generation unit 103 has a random number generation function, and based on information accumulated in the healthy person DB 101 and the disease definition DB 102 (for example, disease definition information), various types of random numbers are used. Create model patient data for model patients (simulated patients). Further, the model patient generation unit 103 registers and stores the created model patient data in the model patient DB 104. As shown in FIG. 1, the definition information may be defined separately in the healthy person DB 101 and the disease definition DB 102, and the contents of the healthy person DB 101 may be mixed in the disease definition DB 102.
  • the recognizing unit 107 recognizes information (for example, information on voice, video, touch, temperature, etc.) input from the input device 106 (for example, voice recognition of a question from the subject 115, etc.
  • the image of the examiner 115 such as the orientation and expression of the face of the examiner 115, tactile sensation, recognition of pain, etc.
  • the input device 106 and the recognition unit 107 shown in FIG. 1 are not essential in the simulated patient system according to the present embodiment. (Card reader, RFID, fingerprint recognition device, keyboard, mouse, etc.) Even with only 105 inputs, the simulated patient system of this embodiment can achieve the desired function. For example, input and output can be performed using a web browser.
  • a recognition unit 107 may be provided outside the patient simulator server 114 in addition to the input device 106 so that information obtained by the input device 106 and the recognition unit 107 is supplied to the patient simulator server 114. good.
  • the recognition unit 107 is provided outside the patient simulator server 114 together with the input device 106, the input device 106 and the recognition unit 107 may be provided in a simulated patient device such as a doll imitating a patient.
  • the output device 111 described later may be provided with an output device that causes symptoms to be visually and tactilely sensed.
  • the control unit 108 controls a process related to a pseudo medical interview performed between a pseudo patient for medical interview training related to model patient data and a subject 115 (for example, a doctor). For example, the control unit 108 selects and inputs the question of the subject 115 from the question keyword DB 109 based on the information input from the subject 115 via the user authentication device input device 105 or the input device 106. The information and the question of the selected subject 115 are transmitted to the doctor reliability calculation unit 110.
  • the doctor reliability calculation unit 110 calculates the reliability of the model patient to the subject 115 based on the information input from the control unit 108, and the model patient that matches the calculated confidence frequency. Are extracted from the model patient DB 104 and transmitted to the control unit 108.
  • the control unit 108 records the model patient's answer and the calculated reliability transmitted from the doctor reliability calculation unit 110 in the medical record DB 112 and outputs them to the output device 111.
  • the control unit 108 extracts medical interview process information including information such as reliability and interview progress procedure calculated during the medical interview from the medical record DB 112. Then, the evaluation is performed based on the extracted information, and the result is output to the output device 111. The evaluation result can be output by the evaluation result output device 113.
  • each content is recorded as a record including the fields (items) shown in FIG.
  • a large number of combinations of answers and reliability that can be output as responses are recorded, and a question code (question CD) 202 is attached to each set (each record).
  • the number of responses recorded for one question CD202 is not limited to one, but is arbitrary.
  • Answer Q1 The answer recorded in the first answer 203 field is recorded in the first answer 204 field in the first answer 203 field, and the answer recorded in the nth answer 205 field in the same manner. Is recorded in the nth reliability 206 field.
  • the disease definition DB 102 is composed of a disease definition DB-A301 shown in FIG. 3A and a disease definition DB-B401 shown in FIG. 3B. Each content is recorded as a record including the fields shown in FIGS. 3A and 3B. ing.
  • the disease definition DB-A301 contains 1 disease name 303, prevalence 304, male ratio 305, age range 306, and their ratios 307, 308 to the height and weight of normal persons as shown in Figure 3A. Data is recorded as a set, and a disease code (disease CD) 302 is attached to each record.
  • the disease definition DB-B401 includes an expression rate 404, first to n-th responses 406, 409, and first to n-th reliability 407, 410 corresponding respectively.
  • the data is recorded as one set, and a question CD402 is attached to each record.
  • Each record includes data of a related code (related CD) 403 and a score 405 as necessary.
  • the model patient DB 104 is composed of a model patient DB-A501 shown in FIG. 4A and a model patient DB-B601 shown in FIG. 4B, and each content as a record including the fields shown in FIGS. 4A and 4B. Is recorded.
  • data is recorded as one set of disease name 503, sex 504, age 505, height 506, and weight 507 related to the model patient.
  • the disease code (disease CD) 502 is attached.
  • the model patient DB-B601 as shown in Fig.
  • data is recorded with 1st to nth answers 604 and 606 and 1st to nth reliability 605 and 607 corresponding to each set as a set.
  • Question CD602 is attached to each record.
  • Each record may also contain score 603 data.
  • the question keyword DB 109 records each content as a record including the fields shown in FIG. It is recorded.
  • the question keyword DB 109 stores data as a set of the question 704, the step number 703 to which the question belongs, and the search keywords 705 and 706 of the question, and a question code (question CD) 702 is attached to each record. Has been.
  • the medical interview process information including information such as the reliability and the interview progress procedure calculated during the medical interview and the diagnostic information input from the subject 115 at the end of the medical interview are stored. Etc. are recorded.
  • the internal database of the patient simulator Sano 114 and five data bases DB101, 102, 104, 109, and 112 are used.
  • the databases may be physically independent storage devices, and the physically identical storage devices are logically divided so that each DB is stored in each logical block.
  • all of the five databases may be provided in the same storage device, or a part of a plurality of databases may be provided in the same storage device. May be provided.
  • various types of usable storage devices such as HDD (node disk drive) and semiconductor memory can be adopted as the storage device.
  • a dedicated line such as a public telephone line, a LAN may be used as a transmission line in which a part or all of the database may be stored in a storage device that is physically distributed in different locations. Therefore, it is possible to select a transmission path force such as the Internet.
  • the patient simulator server 114 shown in FIG. 1 is a computer having a communication function.
  • the OS operating system
  • the DBMS database management system
  • the patient simulator server 114 shown in FIG. 1 may be realized by a plurality of computers that are communicably connected to each other via a transmission line such as a force network exemplified as one computer.
  • the user authentication device 'input device 105, input device 106, output device 111, and evaluation result output device 113 as peripheral devices are provided outside the patient simulator server 114.
  • the device may be built in the server 114.
  • the user authentication means shown in FIG. any authentication method such as authentication using a device such as a magnetic card or RFID, authentication by writing, biometric authentication such as retina, fingerprint, palm vein pattern, etc. can be applied.
  • FIG. 6A and FIG. 6B are flowcharts showing an automatic model patient creation operation in the present embodiment.
  • the model patient generation unit 103 in the patient simulator server 114 determines the disease CD 302 using the prevalence rate 304 and the random number of the disease definition DB-A301 shown in FIG. 3A (S801). Each disease is selected with a probability of (prevalence of the disease) Z (sum of prevalence). For example, disease A shown in FIG. 3A is selected with a probability of 10/1011. It is also possible to ignore the prevalence, that is, without making a selection using random numbers, the system administrator may individually specify the disease CD302 and create a model patient.
  • the model patient generation unit 103 uses a random number based on the information in the disease definition DB-A301 (more specifically, each data of the male ratio 305 and the age range 306). Set gender and age (S802).
  • the model patient generation unit 103 refers to a normal person's sex / age-specific height / weight table (not shown), and acquires the height and weight as initial values (S803).
  • the model patient generation unit 103 adds the height ratio 30 7 and the weight ratio 308 registered in the disease definition DB-A301 to the height and weight of the model patient acquired as initial values in step S803. Call (S804). As a result, for example, a patient having characteristics such as a lean type height is created.
  • the process is to determine the symptoms that appear in the model patient.
  • the relevant CD is defined, and only the symptoms are processed to determine the symptoms.
  • Decide In the second pass, the symptom for which the related CD is defined will be processed.
  • the model patient generation unit 103 temporarily creates a symptom expression check database (symptom expression check DB) in the internal memory of the patient simulator server 114, and generates the symptom expression check DB data. All are cleared (S805).
  • symptom expression check DB a symptom expression check database
  • one question CD 202 is taken out from the healthy person DB 101 (S806).
  • the model patient generation unit 103 searches the question CD402 of the disease definition DB B401 for the question CD202 selected in step S806, and checks the related CD403 of the corresponding question CD402 (S807).
  • the model patient generation unit 103 when the related CD 403 is not defined (no), the model patient generation unit 103 generates a random number (S808), and compares the generated random number with the expression rate 404 (S809). As a result of the comparison, if the value of the generated random number is less than or equal to the expression rate 404 (yes), the model patient generation unit 103 sets information indicating that the symptom has occurred in the symptom expression check DB ( S810). Note that if the value of the generated random number is greater than the expression rate 404, step S810 is skipped.
  • the model patient generation unit 103 repeats the processing from step S806 to step S811 until all question CDs are completed (S811). When all question CDs have been processed, the process proceeds to step S812 shown in FIG. 6B, that is, the second pass.
  • the model patient generation unit 103 extracts one question CD 202 from the healthy subject DB 101 (S813). Then, for the question CD202 selected in step S813, the question CD402 of the disease definition DB—B401 is searched, and the related CD403 of the corresponding question CD402 is checked (S814).
  • the model patient generation unit 103 investigates the symptom expression check DB (S815), and is the symptom occurring in the first pass? It is determined whether or not (S816).
  • step S816 If, as a result of the determination in step S816, symptoms appear in the first pass (yes), the symptoms are manifested, so the score 405 from the disease definition DB—B401, patient response and reliability (406, 4 07, 409, 410) are extracted and registered as a moderator's harm DB-B601 [S822]. On the other hand, if there is no symptom at the first nose (no), no symptom appears, and Tang, the person's answer and reliability (203, 204, 205, 206) are extracted from the healthy person DB101. Then, register with Modenore Tang, DB-B601 (S817).
  • step S814 if the related CD403 of the corresponding question CD402 is defined (yes), the model patient generation unit 103 investigates the symptom expression check DB (S818), It is determined whether or not the symptom develops in the first pass and whether or not the force is strong (S819).
  • step S819 As a result of the determination in step S819, if a symptom has developed in the first pass (yes), a related CD403 symptom has developed, so a random number is generated (S820), and the generated random number And the expression rate 404 are compared (S821). As a result of comparison, if the value of the generated random number is less than or equal to the incidence rate 404 (yes), it is a symptom occurrence, so the disease definition DB—B401 to score 405 and Tang, person response and reliability (406, 407) , 409, 410) are registered and registered in the Moderne Tang, DB-B 601 (S822).
  • step S819 if the result of the determination in step S819 is that the symptom does not appear in the first pass (no), the symptom does not appear and the patient's answer and reliability (203, 204, 205, 206) is extracted and registered in the model patient DB-B601 (S817).
  • the model patient generation unit 103 repeats the above-described processing from step S813 to step S823 for all the questions CD202, and the processing ends.
  • model patient DB A-501 shown in FIG. 4A and the model patient DB-B601 shown in FIG. 4B are created.
  • FIGS. 7A and 7B are flowcharts showing the medical interview execution operation in the present embodiment.
  • the subject (physician or the like) 115 operates the user authentication device 'input device 105 to perform a login operation to the simulated patient system. Then, after logging in to the simulated patient system, the subject 115 operates the user authentication device 'input device 105 and the like to select a model patient and starts a medical interview. Medical aspects remembered In addition to initializing the maximum value of “step” in contact to “1”, the model patient's doctor reliability (hereinafter referred to as “reliability”) is initialized to “50”, and the timer (internal memory) is started (S90 D o In the present embodiment, “step” in the medical interview takes a value of 1 to 8, and the reliability takes a value of 0 to L00.
  • the control unit 108 performs a partial match search on the question keyword DB 109 based on the input information (S904),
  • the question CD702 and question 704 are displayed as a list (S90 5).
  • the question CD 702 is confirmed (S906).
  • control unit 108 passes control to the doctor reliability calculation unit 110, and becomes doctor reliability calculation processing.
  • the doctor reliability calculation unit 110 obtains the step number of the question from step 703 in the medical interview of the question keyword DB 109 using the question CD 702 selected in step S906 of FIG. 7A as a key (S907).
  • the doctor reliability calculation unit 110 measures the elapsed time from the start of the interview using a timer (internal), and determines whether or not the force is within 2 minutes (S908).
  • step number power of the question acquired in step S907 is larger (S909). If the result of the decision is not greater than the step number power of the question (no), then the number of steps in the medical interview stored in the internal memory plus 1 (the maximum value of the step + 1) is the quality. It is determined whether it is smaller than the step number of the question (S910). As a result, the step number of the question is (no) (no step maximum value + 1) or less, that is, the elapsed time from the start of the interview is within 2 minutes, and the question step number is less than or equal to the question step number.
  • the doctor reliability calculation unit 110 determines that there is no medical interview step violation, adds 10 points to the reliability, Substitute the step number of the question for the maximum value of the step (S911).
  • step S911 As a result of adding the reliability in step S911, the reliability is greater than 100.
  • the doctor reliability calculation unit 110 sets the reliability to 100 (S913). Then, the process proceeds to step S914.
  • step S909 the step number force of the question is larger ⁇ (y es), that is, the elapsed time from the start of the interview is within 2 minutes, and the question step number force If it is large, a detailed question (such as touching privacy) was asked within 2 minutes after the start of the medical interview, so the doctor reliability calculation unit 110 determined that it was a ⁇ serious step violation ''. For example, 20 points are subtracted from the confidence level (S918).
  • step S910 the step number of the question is greater than (maximum step + 1) (yes), that is, the elapsed time of the interview starting force is within 2 minutes, and the question If the step number is less than or greater than the memorized medical interview (maximum value of step + 1), the question was skipped within 2 minutes after the start of the medical interview.
  • the doctor reliability calculation unit 110 determines “step violation”, and subtracts 10 degrees of reliability, for example (S917).
  • the doctor reliability calculation unit 110 stores in the internal memory if the elapsed time from the start of the interview exceeds 2 minutes (no), It is determined whether or not the number obtained by adding 1 to the maximum value of the step in the medical interview (maximum value of the step + 1) is smaller than the step number of the question (S916). As a result, if the step number of the question is larger than (Maximum step value + 1) (yes), after 2 minutes from the start of the medical interview, the necessary steps were skipped and the question was asked. Therefore, the doctor reliability calculation unit 110 determines that “mild step violation” and subtracts, for example, 5 points from the reliability power (S91 9). If the step number of the question is equal to or less than (maximum value of step + 1) (no), the process proceeds to step S911 described above.
  • the doctor reliability calculation unit 110 sets the reliability to 0. (S921). Then, the process proceeds to step S914.
  • the doctor reliability calculation unit 110 selects an answer that matches the reliability from the model patient DB-B 601 based on the calculated reliability.
  • the doctor reliability calculation unit 110 selects an answer that matches the reliability from the model patient DB-B 601 based on the calculated reliability.
  • one of the answers is selected using a random number. Is output to the output device 111 (S914).
  • control unit 108 registers the information on the selected question CD, the patient's answer, the calculated reliability, the medical interview elapsed time, etc. in the medical record DB 112 (S915), and the question in step S902 Return to waiting for input keywords.
  • the control unit 108 when the question is completed (S903), the control unit 108 provides diagnosis information (including differential diagnosis) and explanation to the patient (explanation about diagnosis, explanation on examination 'treatment plan, etc.) as diagnostic information. Prompt the subject 115 for input. When they are input from the subject 115 (S922), the control unit 108 registers the diagnostic information input to the medical record DB 112 (S923), and proceeds to the evaluation of medical interview skills (END). The number of diagnostic registrations may be one or more. A medical interview is conducted as described above.
  • Evaluation of the medical interview skill is performed using the medical interview process information and diagnosis information recorded in the medical record DB 112, and an interview skill evaluation score is calculated as an evaluation index.
  • the interview skill evaluation score may be calculated by, for example, setting a basic point in advance and adding or subtracting it.
  • the control unit 108 investigates the degree of coincidence between the diagnostic information registered in the medical record DB 112 and the disease CD502 of the model patient DB-A501. At this time, if multiple pieces of diagnostic information are registered, the highest score may be given if the first registered item matches, and the points may be reduced if the second and subsequent items match. It is also possible to deduct points by not entering more than a certain number of diagnostic information (differential diagnosis).
  • One or more differential diagnosis CD columns are provided in the records recorded in the model patient DB—A501, and points are added or subtracted according to the degree of agreement between the registered diagnosis information and the differential diagnosis CD. You may do it.
  • step numbers are in the order of 1, 2, 3, and 4, it is determined that the step in the medical interview is violated and points are deducted. Also, for example, if there are steps that are not touched at all among the question step numbers 1 to 8, it is judged that the step is insufficient and points are deducted.
  • the system administrator may grade the patient's explanation recorded in the medical record DB 112. For example, it is possible to search for the presence or absence of an essential keyword in the explanation to the patient, and add or subtract points depending on the search result.
  • the model answer (diagnosis) is not displayed, and the situation of the change in the doctor reliability, the reason, and the lack of questions in the result of the medical interview procedure. It is also possible to create a new model patient with the same disease CD as the model patient who displayed the item etc. By making it possible to re-challenge a medical interview for a model patient with the same disease CD in this way, the learning effect on the correct medical interview procedure can be further enhanced.
  • the model patient generation unit 103 creates a model patient using a random number from a plurality of disease definition files. Using this, it is possible to repeatedly learn self-study of medical interview skills for various disease models, and to improve the medical interview skills of subjects.
  • the reliability of the model patient to the doctor is calculated as needed during the medical interview to simulate the reliability of the doctor, and the response of the model patient is changed according to the reliability. Therefore, the psychological change of the model patient can be expressed, and the learning effect and evaluation approximate to the exchange in the actual medical interview can be obtained.
  • the model patient's responses are randomly selected and output using random numbers. It is possible to suppress the output of the same answer with the same reliability, and even if used repeatedly, a high learning effect can be obtained without repeating the same answer, and a highly accurate evaluation can be performed. it can.
  • the evaluation on the accuracy of diagnosis is used as a basic point, and the rules for adding / subtracting points are clearly defined by logic according to the medical interview skill. This allows all subjects to be trained and evaluated for homogeneous medical interview skills and clinical reasoning skills simultaneously.
  • the evaluation results of medical interview skills are displayed along with changes in the doctor's confidence level to clearly indicate the lack of medical interview skills, and a model patient with the same disease CD is recreated.
  • the attitude (body orientation, movement, facial expression, face orientation, etc.) of the subject (doctor) in the medical interview is further recognized and taken into account in calculating and evaluating the doctor reliability. This makes it possible to acquire and evaluate medical interview skills with higher accuracy.
  • the simulation system according to the embodiment of the present invention is applied to a simulated patient system for medical interview training is shown as an example, but the present invention is not limited to this. . It can be applied to interview skill training systems for educating and evaluating interview skills for those engaged in industries that listen to various information from customers using interview techniques.
  • a customer who visits a bank window and complains about a specific complaint is considered a patient in the simulation system shown in FIG. 1, and a bank employee in charge of the customer window is covered by the simulation system shown in FIG.
  • the simulation system according to the above-described embodiment of the present invention can be applied as a customer support training apparatus for bank employees.
  • Each machine A simulation according to an embodiment of the present invention is performed by performing a process related to a pseudo interview performed between a pseudo customer for customer-facing training and a subject by performing the same operation as that described above.
  • the system will be available as a customer-facing training device.
  • the simulation system improves the reliability of the customer's subject by responding to the customer while the subject selects a word against the pseudo customer who complains the complaint. It can be said that it is a customer simulation system that can acquire the interview skills to be performed.
  • the above-described simulation system according to the present embodiment can be configured by a computer CPU or MPU, RAM, ROM, etc., and programs stored in the RAM and ROM must operate. Can be realized. Therefore, a program that causes a computer to perform the above functions is recorded on a recording medium such as a CD-ROM and read by the computer.
  • a recording medium for recording the program a flexible disk, a hard disk, a magnetic tape, a magneto-optical disk, a non-volatile memory card, and the like can be used in addition to the CD-ROM.
  • the functions of the above-described embodiments can be realized only by executing a program supplied by a computer.
  • the OS operating system
  • the functions of the above-described embodiment are realized, or all of the processing of the supplied program is partly performed by the function expansion board or function expansion unit of the computer, the functions of the above-described embodiment are performed.
  • such a program is also included in the embodiment of the present invention.
  • all or a part of the programs for using the present invention in a network environment may be executed on another computer.
  • the screen input process may be performed by a remote terminal computer, and various determinations, log recording, and the like may be performed by another center computer.
  • the reliability to the subject is calculated as needed based on the input information, and an answer corresponding to the calculated reliability is output to the subject and calculated.
  • the answers are selected at random and output. This simulates the reliability of the simulated patient with respect to the subject, and the response of the simulated patient can be changed according to the reliability, and the same response is output even with the same reliability. Can be suppressed. Therefore, the subject can repeatedly perform medical interview skill training for various simulated patients using the simulation system, and can improve the medical interview skill of the subject.

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Abstract

　モデル患者ＤＢより読み出された患者データに係るモデル患者と被検者との間で行われる擬似的な医療面接にて、被検者から入力される質問を基に被検者への信頼度を算出し、算出した信頼度に応じた回答を出力するとともに、算出された信頼度に応じた回答が複数ある場合には、回答を無作為に選択して出力するようにして、モデル患者の被検者に対する信頼度をシミュレートし、その信頼度に応じてモデル患者の回答を変化させることができ、かつ同じ信頼度であっても同一の回答が出力されることを抑制することができるシミュレーションシステム及びプログラムを提供する。

Description

明 細 書 技術分野
[0001] 本発明は、シミュレーションシステム及びプログラムに関し、詳しくは、面接技能訓 練用シミュレーションシステムに関する。
背景技術
[0002] 医師が患者の症状などに関する情報を得る 1つの方法として、患者から直接情報を 聞き取って収集する医療面接がある。この医療面接技能は、初対面で過緊張状態に ある患者から、適切に情報を入手するための技能として近年重要視されている。従来 の知識偏重の医学教育の結果、挨拶もせず患者のプライベートな内容にふれた質 問を行い、結果として患者力も診断に係る重要な情報を得られずに誤診するなど、 医師と患者との間の人間関係を不幸にしていることがある。
[0003] 近年の医学教育にお!、ては、これらの技能を修得させるために OSCE (Objective Structured Clinical Examination:客観的臨床能力試験）を実施している。ここで OSC Eは、技能'態度を客観的に評価する臨床能力試験であり、複数の試験場を使用し て 1試験場あたり 5分から 10分程度の時間内に臨床能力（問題解決能力、態度'技 能）の評価を行う試験である。 OSCEは、北米の伝統的な医学校における経験で、評 価者，学生の双方から、臨床能力の評価法として有用であると支持されている。
[0004] しかし、現在の OSCEは、医学生や医師 (研修医）等の被検者に応対するモデル 患者を人間が演じている。そのため、学生等に多岐にわたる疾患モデルについて繰 り返し医療面接技能の修得をさせること、並びに多くの学生等の医療面接技能を均 質的に評価することが困難となっている。
[0005] このような背景に基づいて、特許文献 1には、医師が患者への治療手技等を修得 するための患者シミュレータが提案されて 、る。この特許文献 1に記載の患者シミュレ ータによっても、医学知識の修得、治療による患者の生理的な変化はシミュレートさ れるが、医療面接による患者の心理学的な変化はシミュレートできな力つた。
[0006] 特許文献 1 :特開平 9 305101号公報 発明の開示
[0007] 本発明は、医療面接におけるモデル患者の心理学的な変化をシミュレートし、質問 内容や面接手順に応じてモデル患者の回答を変化させることができるシミュレーショ ンシステム及びプログラムを提供することを目的とする。
[0008] 本発明のシミュレーションシステムは、複数の擬似患者に係る患者データを記憶す る擬似患者情報記憶手段と、上記擬似患者情報記憶手段より患者データを読み出 し、当該患者データに係る擬似患者と被検者との間で行われる擬似面接に係る処理 を制御する制御手段と、上記擬似面接にて上記被検者からの情報を入力する入力 手段と、上記入力手段を介して情報が入力されることに応じて、当該入力される情報 を基に上記擬似患者の上記被検者への信頼度を算出する信頼度算出手段と、上記 入力手段を介して入力された情報に対して、上記信頼度算出手段により算出した信 頼度に応じた回答を上記被検者に出力する出力手段と、上記擬似面接の進行手順 及び擬似面接中に算出された信頼度の情報を含む面接過程情報を記憶する面接 過程情報記憶手段とを備え、上記算出された信頼度に応じた回答が複数ある場合 には、回答を無作為に選択して出力することを特徴とする。
[0009] また、本発明のシミュレーションシステムは、複数の面接技能訓練用擬似顧客に係 る顧客データを記憶する擬似顧客情報記憶手段と、上記擬似顧客情報記憶手段よ り顧客データを読み出し、当該顧客データに係る擬似顧客と被検者との間で行われ る擬似面接に係る処理を制御する制御手段と、上記擬似面接にて上記被検者から の情報を入力する入力手段と、上記入力手段を介して情報が入力されることに応じ て、当該入力される情報を基に上記擬似顧客の上記被検者への信頼度を算出する 信頼度算出手段と、上記入力手段を介して入力された情報に対して、上記信頼度算 出手段により算出した信頼度に応じた回答を上記被検者に出力する出力手段と、上 記擬似面接の進行手順及び擬似面接中に算出された信頼度の情報を含む面接過 程情報を記憶する面接過程情報記憶手段とを備え、上記算出された信頼度に応じ た回答が複数ある場合には、回答を無作為に選択して出力することを特徴とする。
[0010] 本発明のプログラムは、複数の擬似患者に係る患者データが記憶された記憶手段 力 患者データを読み出し、当該患者データに係る擬似患者と被検者との間で行わ れる擬似面接に係る処理を制御する制御ステップと、上記擬似面接にて入力手段を 介して上記被検者力 情報が入力されることに応じて、当該入力される情報を基に上 記擬似患者の上記被検者への信頼度を算出する信頼度算出ステップと、上記入力 手段を介して入力された情報に対して、上記信頼度算出ステップにて算出した信頼 度に応じた回答を上記被検者に出力し、かつ上記算出した信頼度に応じた回答が 複数ある場合には回答を無作為に選択して上記被検者に出力する出力ステップと、 上記擬似面接の進行手順及び擬似面接中に算出された信頼度の情報を含む面接 過程情報を記憶手段に記憶する面接過程情報記憶ステップとをコンピュータに実行 させることを特徴とする。
[0011] 本発明によれば、擬似面接にて、入力された情報を基に被検者への信頼度を随時 算出して、算出した信頼度に応じた回答を被検者に出力するとともに、算出した信頼 度に応じた回答が複数ある場合には回答を無作為に選択して出力することにより、擬 似患者の被検者に対する信頼度をシミュレートし、その信頼度に応じて擬似患者の 回答を変化させることができるようになるとともに、同じ信頼度であっても同一の回答 が出力されることを抑制することができるようになる。
図面の簡単な説明
[0012] [図 1]図 1は、本発明の実施形態における擬似患者システムの構成例を示す図である
[図 2]図 2は、健常者データベースの構成を示す図である。
[図 3A]図 3Aは、疾患定義データベースの構成を示す図である。
[図 3B]図 3Bは、疾患定義データベースの構成を示す図である。
[図 4A]図 4Aは、モデル患者データベースの構成を示す図である。
[図 4B]図 4Bは、モデル患者データベースの構成を示す図である。
[図 5]図 5は、質問キーワードデータベースの構成を示す図である。
[図 6A]図 6Aは、本実施形態におけるモデル患者の自動作成動作を示すフローチヤ ートである。
[図 6B]図 6Bは、図 6Aに続ぐモデル患者の自動作成動作を示すフローチャートであ る。 [図 7A]図 7Aは、本実施形態における医療面接実施動作を示すフローチャートであ る。
[図 7B]図 7Bは、図 7Aに続ぐ医療面接実施動作を示すフローチャートである。 発明を実施するための最良の形態
[0013] 以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
図 1は、本発明の一実施形態によるシミュレーションシステムを適用した擬似患者シ ステムの基本構成例を示すブロック図である。本実施形態における擬似患者システ ムは、コンピュータシステムを利用して医療面接訓練用の擬似患者を実現し、医学生 や医師 (研修医)など被検者の医療面接技能の自学学習による修得と、公平性及び 均質性を有する医療面接技能の評価とを可能にするものである。
[0014] 図 1において、患者シミュレータサーバ 114は、健常者 DB101、疾患定義 DB102 、モデル患者 DB104、質問キーワード DB109、及びカルテ DB112の 5つのデータ ベース (DB)と、モデル患者生成部 103、認識部 107、制御部 108、及び医師信頼 度算出部 110とを有する。 5つのデータベース (健常者 DB101、疾患定義 DB102、 モデル患者 DB104、質問キーワード DB109、及びカルテ DB112)についての詳細 は後述する。
[0015] モデル患者生成部 103は、乱数発生機能を有し、健常者 DB101及び疾患定義 D B102に蓄積された情報 (例えば、疾患定義情報)を基に、乱数を用いて様々なタイ プのモデル患者 (擬似患者）に係るモデル患者データを作成する。また、モデル患者 生成部 103は、作成したモデル患者データをモデル患者 DB104に登録 '記憶させ る。なお、図 1に示すように、健常者 DB101と疾患定義 DB102とに定義情報が分か れて定義されていても良ぐ疾患定義 DB102に健常者 DB101の内容が混在してい ても良い。
[0016] 認識部 107は、入力装置 106から入力された情報 (例えば、音声、映像、触覚、温 覚等の情報等)を認識 (例えば、被検者 115からの質問等の音声認識、被検者 115 の顔の向きや表情等の映像認識、触覚、痛みなどの認識等）して制御部 108に伝達 する。なお、図 1に示す入力装置 106及び認識部 107は、本実施形態における擬似 患者システムにおいて必須なものではなぐユーザ認証装置'入力装置 (例えば磁気 カード読み取り装置、 RFID、指紋認識装置、キーボード、マウス等） 105のみの入力 であっても本実施形態の擬似患者システムでは所望の機能を実現することが可能で ある。例えば、 WEBブラウザを用いて入力や出力を行うことも可能である。
[0017] また、入力装置 106にカ卩えて認識部 107を患者シミュレータサーバ 114の外部に 設けて、入力装置 106や認識部 107で得られた情報を患者シミュレータサーバ 114 に供給するようにしても良い。入力装置 106とともに認識部 107を患者シミュレータサ ーバ 114の外部に設ける場合には、例えば患者を模した人形などの擬似患者装置 に入力装置 106及び認識部 107を設けるようにしても良ぐさらにはそれに後述する 出力装置 111として視覚的及び触覚的に感知できるように症状を発現させるような出 力装置を設けるようにしても良 、。
[0018] 制御部 108は、モデル患者データに係る医療面接訓練用の擬似患者と被検者 11 5 (例えば医師）との間で行われる擬似的な医療面接に係る処理を制御する。例えば 、制御部 108は、ユーザ認証装置'入力装置 105あるいは入力装置 106を介して被 検者 115より入力された情報を元に、質問キーワード DB109から被検者 115の質問 を選択し、入力された情報と選択した被検者 115の質問とを医師信頼度算出部 110 に伝達する。
[0019] ここで、医師信頼度算出部 110は、制御部 108より入力された情報に基づいてモデ ル患者の被検者 115への信頼度を算出し、算出した信頻度に一致するモデル患者 の回答をモデル患者 DB104から抽出して制御部 108に伝達する。そして、制御部 1 08は、医師信頼度算出部 110から伝達されたモデル患者の回答と算出された信頼 度とを、カルテ DB112に記録するとともに出力装置 111に出力する。
[0020] また、制御部 108は、医療面接技能の評価を行う場合には、医療面接中に算出さ れた信頼度や面接進行手順等の情報を含む医療面接過程情報をカルテ DB112か ら抽出し、抽出した情報に基づいて評価を行い、その結果を出力装置 111に出力す る。なお、評価結果については、評価結果出力装置 113で出力するようにすることも 可能である。
[0021] (各 DBの構成）
次に、各データベースの構成について、適宜図を参照して説明する。 健常者 DB101は、図 2に示すフィールド (項目）を含むレコードとして各内容が記 録されている。健常者 DB101には、回答とそれを応答として出力できる信頼度との 組が多数記録され、各組 (各レコード）に質問コード (質問 CD) 202が付されている。 なお、 1つの質問 CD202に対応して記録される回答の数は 1つに限定されるもので はなく任意である。ある質問 CD202において、第 1の回答 203のフィールドに記録さ れた回答の信頼度が第 1の信頼度 204のフィールドに記録され、以下同様にして第 n の回答 205のフィールドに記録された回答の信頼度が第 nの信頼度 206のフィール ドに記録されている。
[0022] 疾患定義 DB102は、図 3Aに示す疾患定義 DB— A301と、図 3Bに示す疾患定義 DB— B401とで構成され、図 3A及び図 3Bに示すフィールドを含むレコードとして各 内容が記録されている。疾患定義 DB— A301には、図 3Aに示すように疾患名 303 、有病率 304、男性の比率 305、年齢範囲 306、及び正常者の身長及び体重に対 するそれらの比率 307、 308を 1組としてデータが記録され、各レコードに対して疾患 コード (疾患 CD) 302が付されている。
[0023] また、疾患定義 DB— B401には、図 3Bに示すように発現率 404、第 1〜第 nの回 答 406、 409とそれぞれに対応する第 1〜第 nの信頼度 407、 410を 1組としてデータ が記録され、各レコードに対して質問 CD402が付されている。また、各レコードには 、必要に応じて関連コード（関連 CD) 403、スコア 405のデータが含まれる。
[0024] モデル患者 DB104は、図 4Aに示すモデル患者 DB—A501と、図 4Bに示すモデ ル患者 DB— B601とで構成され、図 4A及び図 4Bに示すフィールドを含むレコードと して各内容が記録されている。モデル患者 DB— A501には、図 4Aに示すようにモ デル患者に係る疾患名 503、性別 504、年齢 505、身長 506、及び体重 507を 1組と してデータが記録され、各レコードに対して疾患コード (疾患 CD) 502が付されてい る。また、モデル患者 DB— B601には、図 4Bに示すように第 1〜第 nの回答 604、 6 06とそれぞれに対応する第 1〜第 nの信頼度 605、 607を 1組としてデータが記録さ れ、各レコードに対して質問 CD602が付されている。また、各レコードにおいて、スコ ァ 603のデータが含まれることもある。
[0025] 質問キーワード DB109は、図 5に示すフィールドを含むレコードとして各内容が記 録されている。質問キーワード DB109には、質問 704、その質問が属するステップ番 号 703、及びその質問の検索キーワード 705、 706を 1組としてデータが記録され、 各レコードに対して質問コード (質問 CD) 702が付されている。
[0026] カルテ DB112には、上述したように医療面接中に算出された信頼度や面接進行 手順等の情報を含む医療面接過程情報及び医療面接終了時に被検者 115より入 力される診断情報などが記録される。
[0027] なお、図 1に示した本実施形態における擬似患者システムにお 、ては、患者シミュ レータサーノ 114の内咅 こ、各 DB101、 102、 104、 109、 112の 5つのデータべ一 スを分けて図示している力 各データベースは互いに物理的に独立した記憶装置と しても良 、し、物理的に同一の記憶装置を論理的に分割して各論理ブロックに各 DB を格納するようにしても良い。また、物理的に同一の記憶装置に複数のデータベース を設ける場合には、 5つのデータベースのうち、すべてのデータベースを同一の記憶 装置に設けても良いし、一部複数のデータベースを同一の記憶装置に設けても良い 。当然のことながら、記憶装置としては、 HDD (ノヽードディスクドライブ）、半導体メモリ 等、利用可能な種々の形式の記憶デバイスを採用することができる。また、データべ ースの一部あるいは全部を別々のロケーションに物理的に分散させて設けた記憶装 置に格納しても良ぐその場合の伝送路としては、専用線、公衆電話回線、 LAN,ィ ンターネット等の伝送路力 選択して採用することができる。
[0028] また、図 1に示した患者シミュレータサーバ 114は、通信機能を有するコンピュータ であって、使用する OS (オペレーティングシステム）、 DBMS (データベース管理シス テム)アプリケーションの形式'種類、ネットワーク環境などは、導入先の事情に合わ せて適宜決定すればよい。なお、図 1に示した患者シミュレータサーバ 114は、 1つ のコンピュータとして例示している力 ネットワーク等の伝送路を介して互いに通信可 能に接続される複数のコンピュータにより実現してもよい。
[0029] また、図 1においては、周辺装置としてユーザ認証装置'入力装置 105、入力装置 106、出力装置 111、及び評価結果出力装置 113を患者シミュレータサーバ 114の 外部に設けている力 これらの周辺装置はサーバ 114に内蔵されていてもよい。また 、図 1に示すユーザ認証装置 '入力装置 105によるユーザ認証手段は、例えば IDZ パスワードの他に、磁気カードや RFID等のデバイスを用いた認証、筆記による認証 、網膜、指紋、手掌静脈パターン等の生体認証など、任意の認証方法が適用可能で ある。
[0030] 次に、本実施形態における擬似患者システムの動作にっ 、て説明する。なお、以 下の説明では、モデル患者の自動作成動作、この自動作成動作で作成されたモデ ル患者を利用した医療面接実施動作、及び実施された医療面接結果に基づく医療 面接技能の評価動作にっ 、て順に説明する。
[0031] (モデル患者の自動作成動作）
図 1に示した本実施形態における擬似患者システムにお 、て、モデル患者を自動 作成する動作について、図 6A及び図 6Bを参照して説明する。図 6A及び図 6Bは、 本実施形態におけるモデル患者の自動作成動作を示すフローチャートである。
[0032] まず、患者シミュレータサーバ 114内のモデル患者生成部 103は、図 3Aに示した 疾患定義 DB— A301の有病率 304と乱数とを用いて、疾患 CD302を決定する（S8 01)。各疾患は、（該疾患の有病率) Z (有病率の総和）の確率で選択され、例えば 図 3Aに示す疾患 Aは、 1011分の 10の確率で選択される。なお、有病率を無視して 、すなわち乱数を用いた選択を行わずに、システム管理者が個別に疾患 CD302を 指定してモデル患者を作成してもよ 、。
[0033] 次に、モデル患者生成部 103は、疾患定義 DB— A301の情報 (より詳細には、男 性の比率 305、年齢範囲 306の各データ）に基づいて、乱数を用いてモデル患者の 性別及び年齢を設定する（S802)。
[0034] 続いて、モデル患者生成部 103は、正常者の性別'年齢別の身長 ·体重表（図示 せず)を参照し、初期値としての身長及び体重を取得する（S803)。
[0035] 次に、モデル患者生成部 103は、ステップ S803において初期値として取得された モデル患者の身長及び体重に、疾患定義 DB— A301に登録された身長の比率 30 7及び体重の比率 308をかける（S804)。これにより、例えば痩せ型の高身長等の特 性を持つ患者等が作成される。
[0036] 次に、モデル患者に発現する症状を決定する処理となるが、まず、 1パス目では、 関連 CDが定義されて 、な 、症状のみにっ 、て処理を行って症状の発現を決定し、 2パス目で関連 CDが定義された症状について処理を行うことになる。
[0037] まず、モデル患者生成部 103は、患者シミュレータサーバ 114が備える内部メモリ 内に症状発現チェック用データベース (症状発現チェック用 DB)を一時的に作成し、 かつ症状発現チェック用 DBのデータを全てクリアする（S805)。
[0038] 次に、健常者 DB101から質問 CD202を 1つ取り出す（S806)。そして、モデル患 者生成部 103は、ステップ S806において選択された質問 CD202について、疾患定 義 DB— B401の質問 CD402を検索し、該当する質問 CD402の関連 CD403をチ エックする（S807)。
[0039] その結果、関連 CD403が定義されている場合には (yes)、ステップ S811にジヤン プする。
一方、関連 CD403が定義されていない場合には (no)、モデル患者生成部 103は 、乱数を発生させ (S808)、発生した乱数と発現率 404とを比較する（S809)。比較 の結果、発生した乱数の値が発現率 404より小さいか又は等しい場合には (yes)、モ デル患者生成部 103は症状発現チェック用 DBに症状が発現したことを示す情報を セットする（S810)。なお、発生した乱数の値が発現率 404より大きい場合には、ステ ップ S 810をスキップする。
[0040] モデル患者生成部 103は、すべての質問 CDが終了するまで、上述したステップ S 806力らステップ S811の処理を繰り返し行う（S811)。そして、すべての質問 CDに ついて処理が終了すると、図 6Bに示すステップ S812、すなわち 2パス目に進む。
[0041] 1パス目と同様に、モデル患者生成部 103は、健常者 DB101から質問 CD202を 1 つ取り出す（S813)。そして、ステップ S813において選択された質問 CD202につい て、疾患定義 DB— B401の質問 CD402を検索し、該当する質問 CD402の関連 C D403をチェックする（S814)。
[0042] その結果、関連 CD403が定義されていない場合には (no)、モデル患者生成部 1 03は、症状発現チェック用 DBを調査し (S815)、 1パス目で症状が発現しているか 否かを判定する（S816)。
[0043] ステップ S816での判定の結果、 1パス目で症状が発現していた場合には (yes)、 症状発現なので、疾患定義 DB— B401からスコア 405と患者回答と信頼度 (406, 4 07, 409, 410)を抽出してモデノレ'害、者 DB— B601【こ登録する（S822)。一方、 1ノ ス目で症状が発現していな力つた場合には (no)、症状発現せず、健常者 DB101か ら唐、者回答と信頼度（203, 204, 205, 206)を抽出してモデノレ唐、者 DB— B601に 登録する（S817)。
[0044] ステップ S814でのチェックの結果、該当する質問 CD402の関連 CD403が定義さ れている場合には (yes)、モデル患者生成部 103は、症状発現チェック用 DBを調査 し（S818)、 1パス目で症状が発現して 、る力否かを判定する（S819)。
[0045] ステップ S819での判定の結果、 1パス目で症状が発現していた場合には (yes)、 関連 CD403の症状が発現しているので、乱数を発生させ (S820)、発生した乱数と 発現率 404とを比較する（S821)。比較の結果、発生した乱数の値が発現率 404より 小さいか又は等しい場合には (yes)、症状発現なので、疾患定義 DB— B401からス コア 405と唐、者回答と信頼度（406, 407, 409, 410)を抽出し、モデノレ唐、者 DB— B 601に登録する（S822)。一方、ステップ S819での判定の結果、 1パス目で症状が 発現していな力つた場合には (no)、症状発現せず、健常者 DB101から患者回答と 信頼度（203, 204, 205, 206)を抽出してモデル患者 DB— B601に登録する（S8 17)。
[0046] モデル患者生成部 103は、上述したステップ S813からステップ S823の処理を、す ベての質問 CD202につ!/、て繰り返し、処理が終了する。
以上説明した動作により、図 4Aに示したモデル患者 DB— A501、及び図 4Bに示 したモデル患者 DB - B601が作成される。
[0047] (医療面接実施動作）
次に、上述のようにして作成したモデル患者を用いた医療面接の実施動作にっ ヽ て、図 7A及び図 7Bを参照して説明する。図 7A及び図 7Bは、本実施形態における 医療面接実施動作を示すフローチャートである。
[0048] まず、被検者 (医師等） 115は、ユーザ認証装置'入力装置 105を操作して擬似患 者システムに対するログイン操作を行う。そして、擬似患者システムへのログイン後、 被検者 115がユーザ認証装置'入力装置 105などを操作してモデル患者を選択し、 医療面接を開始することになるが、制御部 108は、内部メモリに記憶している医療面 接における「ステップ」の最大値を" 1"に初期化するとともに、モデル患者の医師信頼 度（以下、信頼度）を" 50"に初期化して、タイマー（内部メモリ）をスタートさせる（S90 D oなお、本実施形態では医療面接における「ステップ」は 1〜8の値をとるものとし、 信頼度は 0〜： L00の値をとるものとする。
[0049] 次に、被検者 115からの質問入力待ちとなる（S902)。
ここで、被検者 115による質問 (検索キーワード)が入力装置 106等力も入力される と、制御部 108は、入力された情報に基づいて質問キーワード DB109に対する部分 一致検索を行い（S904)、候補となる質問 CD702と質問 704を一覧表示する（S90 5)。被検者 115により一覧表示された質問が選択入力されると、質問 CD702が確定 する（S906)。
[0050] これ以後の図 7Bに示す各ステップでの処理については、制御部 108は、医師信頼 度算出部 110に制御を渡し、医師信頼度の計算処理になる。
[0051] 医師信頼度算出部 110は、図 7Aのステップ S906において選択された質問 CD70 2をキーとして、質問キーワード DB109の医療面接におけるステップ 703から質問の ステップ番号を取得する（S907)。
[0052] 次に、医師信頼度算出部 110は、タイマー（内部）により面接開始からの経過時間 を計測し、それが 2分以内である力否かを判断する（S908)。
[0053] 判断の結果、経過時間が 2分以内である場合には (yes)、ステップ S907において 取得した質問のステップ番号力 より大きいか否かを判定する（S909)。その判定の 結果、質問のステップ番号力 より大きくない場合 (no)、続いて内部メモリに記憶して いる医療面接におけるステップの最大値に 1を加えた数 (ステップの最大値 + 1)が質 問のステップ番号より小さいか否かを判定する（S910)。その結果、質問のステップ 番号が、（ステップの最大値 + 1)以下である（no)、すなわち、面接開始からの経過 時間が 2分以内であるとともに、質問のステップ番号力 以下、かつ記憶されている医 療面接の (ステップの最大値 + 1)以下である場合には、医師信頼度算出部 110は、 「医療面接のステップ違反なし」と判断し、信頼度に 10ポイントを加算し、ステップの 最大値に質問のステップ番号を代入する（S911)。
[0054] ステップ S911において信頼度が加算された結果、信頼度が 100より大きくなつた 場合には（S912)、医師信頼度算出部 110は、信頼度を 100とする（S913)。そして 、ステップ S914に進む。
[0055] また、ここで、ステップ S909での判定の結果、質問のステップ番号力 より大き ヽ (y es)、すなわち面接開始からの経過時間が 2分以内であり、かつ質問のステップ番号 力 より大きい場合には、医療面接開始後、 2分以内に詳細な (プライバシーに触れ るような)質問を行ったことになるので、医師信頼度算出部 110は、「重大なステップ 違反」と判断し、信頼度力も例えば 20ポイントを減算する（S918)。
[0056] また、ステップ S910での判定の結果、質問のステップ番号が (ステップの最大値 + 1)より大きい (yes)、すなわち面接開始力もの経過時間が 2分以内であるとともに、質 問のステップ番号力 以下、かつ記憶されている医療面接の (ステップの最大値 + 1) より大きい場合には、医療面接開始後、 2分以内に必要なステップを飛ばして質問を 行ったことになるので、医師信頼度算出部 110は、「ステップ違反」と判断し、信頼度 力 例えば 10ポイントを減算する（S917)。
[0057] 一方、ステップ S908での判断の結果、医師信頼度算出部 110は、面接開始からの 経過時間が 2分を超過して 、る場合には (no)、内部メモリに記憶して 、る医療面接 におけるステップの最大値に 1をカ卩えた数 (ステップの最大値 + 1)が質問のステップ 番号より小さいか否かを判定する（S916)。その結果、質問のステップ番号が (ステツ プの最大値 + 1)より大きい場合には (yes)、医療面接を開始してから 2分を経過した 後に、必要なステップを飛ばして質問を行ったことになるので、医師信頼度算出部 1 10は、「軽度のステップ違反」と判断し、信頼度力も例えば 5ポイントを減算する（S91 9)。なお、質問のステップ番号が (ステップの最大値 + 1)以下である場合には (no) 、上述したステップ S911に進む。
[0058] なお、上述したステップ S917、 S918、 S919において信頼度を減算した結果、信 頼度が負の値となった場合には（S920)、医師信頼度算出部 110は、信頼度を 0と する（S921)。そして、ステップ S914に進む。
[0059] 次に、医師信頼度算出部 110は、算出した信頼度に基づいてモデル患者 DB— B 601から信頼度に一致した回答を選択する。ここで、同じ質問 CDにおいて同じ信頼 度の回答が複数登録されていた場合には、乱数を用いて何れか 1つの回答を選択し て出力装置 111に出力する（S914)。
[0060] その後、制御部 108は、選択した質問 CD、患者の回答、算出された信頼度、医療 面接経過時間等について、それらの情報をカルテ DB112に登録し (S915)、ステツ プ S902の質問用キーワードの入力待ちに戻る。
[0061] ここで、質問が終了したら (S903)、制御部 108は、診断情報として診断 (鑑別診断 を含む)と患者への説明 (診断に関する説明、検査'治療計画に閲する説明等)の入 力を被検者 115に促す。そして、それらが被検者 115より入力されると（S922)、制御 部 108は、カルテ DB112に入力された診断情報の登録を行い（S923)、医療面接 技能の評価へと移る (END)。なお診断登録数は、 1つでもよぐ複数でもよい。 以上のようにして、医療面接が実施される。
[0062] (医療面接技能の評価）
次に、上述のようにして実施された医療面接結果に基づく医療面接技能の評価動 作について説明する。
[0063] 医療面接技能の評価は、カルテ DB112に記録された医療面接過程情報及び診 断情報を用いて行われ、評価指標として面接技能評価点を算出する。なお、面接技 能評価点は、例えば、予め基礎点を設定しておき、それに対して加点あるいは減点 することにより算出すれば良い。
[0064] まず、制御部 108は、カルテ DB112に登録された診断情報と、モデル患者 DB— A501の疾患 CD502との一致度を調査する。このとき、複数の診断情報が登録され ていた場合には、 1番目に登録されたものがー致したら最高点を与え、 2番目以降が 一致したら減点するとしても良い。また、診断情報 (鑑別診断)の数をある一定数以上 入力しな 、と減点するとしても良 、。モデル患者 DB— A501に記録されるレコードに おいて、鑑別診断 CD欄（図示せず)を 1つ又は複数設けて、登録された診断情報と 鑑別診断 CDとの一致度で加点又は減点を行うようにしても良い。
[0065] 次に、医療面接技能の評価処理の一例を示すが、医療面接における手順に不備 があった場合に減点するとしている。これも制御部 108が、カルテ DB112に記録され た医療面接過程情報により示される医療面接進行順序、被検者 115より入力された 情報 (質問）、面接開始力もの経過時間、及び医師面接中に算出された信頼度など の情報を用いて評価を行う。
[0066] 例えば、医療面接を開始してから 2分以内にステップ番号力 より大きい質問 (ステ ップ 5, 6, 7, 8に該当する質問）を行っていた場合には、面接開始初期にプライバシ 一に抵触するような質問を行ったと判断して減点する。また、例えば、医療面接開始 後の経過時間が 15分を超過しても質問をおこなっている場合には、時間オーバとし て減点する。
[0067] 例えば、質問をそのステップ番号が 1, 2, 3, 4の順となるようにして行わな力つた場 合には、医療面接におけるステップ違反と判断して減点する。また、例えば、質問の ステップ番号である 1〜8のうち、まったく触れていないステップが存在したら、ステツ プ不足と判断して減点する。
[0068] 例えば、モデル患者 DB— B601のスコア 603に正の数が定義されている質問が実 施されていない場合には、必須質問の欠落と判断して減点する。また、例えば、モデ ル患者 DB— B601のスコア 603に負の数が定義されている質問が実施されている 場合には、不要質問を実施した判断して減点する。
[0069] 例えば、カルテ DB112に記録された医療面接終了時の医師の信頼度が 100に満 たない場合には、医療面接終了時の医師の信頼度と 100との差を加味して減点する
[0070] なお、例えば、カルテ DB112に記録された患者への説明につ 、て、システム管理 者 (教官等）が採点するようにしても良い。例えば、患者への説明において必須キー ワードの有無を検索し、その検索結果に応じて加点もしくは減点するようにしても良い
[0071] また、本案施形態の擬似患者システムにおいて、模範回答 (診断）については表示 せずに、医療面接手順の結果に医師信頼度の変化の状況とその理由、及び不足し て 、た質問項目等につ!、て表示し、医療面接を実施したモデル患者と同じ疾患 CD のモデル患者を新規作成して、再チャレンジできるようにしても良い。このようにして 同じ疾患 CDのモデル患者に対する医療面接を再チャレンジできるようにすることで、 正しい医療面接手順に関する学習効果をさらに高めることができる。
[0072] 上述した本実施形態によれば、以下に述べる効果を得ることができる。 従来の医療面接技能の修得方法では、人間がモデル患者を演じて 、るために複 雑で均質的な疾患モデルを設定することが困難であるとともに、多くの被検者に対し て同時に均質的な疾患モデルを利用して評価を行うことが困難であった。また、医療 面接技能の評価についても評価を行うもの (試験者)の主観によるものであり、試験 者によってバラつきが多ぐまた、点数化も困難であった。そのため、従来の医療面 接技能の評価においては、公平性や均質性のある評価を行うことは非常に困難であ つた。このため、従来の医学生などの被検者は、多くても 5〜10程度の単純なモデル 患者に対して、医療面接手順を確認する程度の学習しかできな力つた。
[0073] それに対して、上述した本実施形態によれば、モデル患者生成部 103が複数の疾 患定義ファイルから乱数を用いてモデル患者を作成するようにしたので、被検者は、 コンピュータシステムを利用して、様々な疾患モデルに対する医療面接技能の修得 を繰り返し自学学習することができ、被検者の医療面接技能の向上を図ることができ る。
また、本実施形態では、モデル患者の医師への信頼度を医療面接の実施中に随 時算出して医師への信頼度をシミュレートし、その信頼度に応じてモデル患者の回 答を変化させるようにしたので、モデル患者の心理学的な変化を表現することができ 、現実の医療面接でのやりとりに近似した学習効果、評価を得ることができる。また、 算出した信頼度に応じた回答が複数ある場合には、すなわち複数の回答に係る信 頼度が同じであっても、乱数を用いてモデル患者の回答を無作為に選択し出力する ので、同じ信頼度にて同一の回答が出力されることを抑制でき、繰り返し利用しても、 同一の回答が繰り返されることなく高い学習効果を得ることができるとともに、精度の 高い評価を行うことができる。
[0074] また、本実施形態によれば、医療面接技能を評価するにあたり、診断の精度に関 する評価を基礎点とし、医療面接技能に応じて加点 ·減点のルールを明確にロジック で定義することにより、全ての被検者に対して、同時に均質的な医療面接技能及び 臨床推論能力の訓練及び評価を行うことができる。
[0075] 更に、本実施形態では、システム管理者 (試験官)のみが疾患モデルを選択して任 意にモデル患者を作成可能とし、被検者は医療面接が終了後、データの改竄を行え な 、ようにすることにより、評価の公平性を高めることが可能である。
また、本実施形態では、医療面接技能の評価結果を医師信頼度の変化とともに表 示して医療面接技能の不足部分にっ 、て明示し、同じ疾患 CDのモデル患者を再作 成して医療面接に再チャレンジできる復習機能を設けたため、より高い精度で医療 面接技能を修得できる。
[0076] 本実施形態では、さらに被検者（医師)の医療面接における態度 (体の向き、動き、 表情、顔の向き等)を認識し、医師信頼度の算出及び評価に加味することを可能にし たため、より高い精度での医療面接技能の修得と評価が実現可能となる。
[0077] なお、上述した本実施形態は、医学部における医学生の教育のみならず、臨床研 修医の教育及び復習、医療技術系の専門学校による医療面接技能の修得'評価と いった用途に適用することができる。また、医師国家試験を含む各試験において、医 療面接技能の評価システム（CBT: Computer Based Test)の用途にも適用可能であ る。
[0078] なお、上述した説明では、本発明の実施形態によるシミュレーションシステムを医療 面接訓練用の擬似患者システムに適用した場合を一例として示したが、本発明はこ れに限定されるものではない。顧客より様々な情報を面接技法を用いて聴取するよう な業種に従事する者の教育や面接技能評価を行うための面接技能訓練システムに 適用可能である。
[0079] 例えば、銀行の窓口を訪れて特定のクレームを訴える顧客を図 1に示したシミュレ ーシヨンシステムにおける患者とみなし、顧客窓口担当の銀行員を図 1に示したシミュ レーシヨンシステムにおける被検者 115とみなすことで、上述した本発明の実施形態 によるシミュレーションシステムは、銀行員の顧客対応訓練装置として応用可能であ る。
[0080] この場合、図 1に示した健常者 DB101に対応するデータベースには、通常の顧客 の返答を登録し、疾患定義 DB102に対応するデータベースには、顧客のクレームの パターンを登録する。また、モデル患者生成部 103はモデル顧客生成部と、モデル 患者 DB104はモデル顧客データベースと、医師信頼度算出部 110は被検者信頼 度算出部と、カルテ DB112は面接結果データベースと、それぞれ読み替えて、各機 能部が上述した動作と同様の動作を行って顧客対応訓練用の擬似顧客と被検者と の間で行われる擬似的な面接に係る処理を実行することにより、本発明の実施形態 によるシミュレーションシステムは顧客対応訓練装置として利用可能となる。
[0081] つまり、本発明の実施形態によるシミュレーションシステムは、クレームを訴える擬似 顧客に対して、被検者が言葉を選びながら顧客対応することで、顧客の被検者に対 する信頼度を向上させる面接技能を修得可能な顧客シミュレーションシステムといえ る。
[0082] (本発明の他の実施形態）
なお、上述した本実施形態によるシミュレーションシステム (詳細には、シミュレータ サーバ）は、コンピュータの CPUあるいは MPU、 RAM, ROMなどで構成可能なも のであり、 RAMや ROMに記憶されたプログラムが動作することによって実現できる。 したがって、コンピュータが上記機能を果たすように動作させるプログラムを、例えば CD— ROMのような記録媒体に記録し、コンピュータに読み込ませることによって実 現できるものである。上記プログラムを記録する記録媒体としては、 CD— ROM以外 に、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ、光磁気ディスク、不揮発性メ モリカード等を用いることができる。
また、コンピュータが供給されたプログラムを実行することにより上述の実施形態の 機能が実現されるだけでなぐそのプログラムがコンピュータにおいて稼働している O S (オペレーティングシステム）ある 、は他のアプリケーションソフト等と共同して上述 の実施形態の機能が実現される場合や、供給されたプログラムの処理の全てある 、 は一部がコンピュータの機能拡張ボードや機能拡張ユニットにより行われて上述の実 施形態の機能が実現される場合も、かかるプログラムは本発明の実施形態に含まれ る。
また、本発明をネットワーク環境で利用するべぐ全部あるいは一部のプログラムが 他のコンピュータで実行されるようになっていても良い。例えば、画面入力処理は、遠 隔端末コンピュータで行われ、各種判断、ログ記録等は他のセンターコンピュータ等 で行われるようにしても良 、。
[0083] なお、上記実施形態は、何れも本発明を実施するにあたっての具体化のほんの一 例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈され てはならないものである。すなわち、本発明はその技術思想、またはその主要な特徴 力も逸脱することなぐ様々な形で実施することができる。
産業上の利用可能性
本発明によれば、擬似面接にて、入力された情報を基に被検者への信頼度を随時 算出して、算出した信頼度に応じた回答を被検者に出力するとともに、算出した信頼 度に応じた回答が複数ある場合には回答を無作為に選択して出力する。これにより、 擬似患者の被検者に対する信頼度をシミュレートし、その信頼度に応じて擬似患者 の回答を変化させることができるとともに、同じ信頼度であっても同一の回答が出力さ れることを抑制することができる。したがって、被検者は、シミュレーションシステムを 利用して、様々な擬似患者に対する医療面接技能の訓練を繰り返し行うことができ、 被検者の医療面接技能の向上を図ることが可能となる。

Claims

請求の範囲
[1] 複数の擬似患者に係る患者データを記憶する擬似患者情報記憶手段と、
上記擬似患者情報記憶手段より患者データを読み出し、当該患者データに係る擬 似患者と被検者との間で行われる擬似面接に係る処理を制御する制御手段と、 上記擬似面接にて上記被検者からの情報を入力する入力手段と、
上記入力手段を介して情報が入力されることに応じて、当該入力される情報を基に 上記擬似患者の上記被検者への信頼度を算出する信頼度算出手段と、
上記入力手段を介して入力された情報に対して、上記信頼度算出手段により算出 した信頼度に応じた回答を上記被検者に出力する出力手段と、
上記擬似面接の進行手順及び擬似面接中に算出された信頼度の情報を含む面 接過程情報を記憶する面接過程情報記憶手段とを備え、
上記算出された信頼度に応じた回答が複数ある場合には、回答を無作為に選択し て出力することを特徴とするシミュレーションシステム。
[2] 個々の疾患毎に発生確率に係る情報を含む疾患情報が記憶された疾患情報記憶 手段と、
上記疾患情報記憶手段に記憶されて!、る疾患情報を選択し、選択した疾患情報か ら乱数を用いて擬似患者に係る患者データを作成して上記擬似患者情報記憶手段 に記憶させる擬似患者生成手段とをさらに備えることを特徴とする請求の範囲 1記載 のシミュレーションシステム。
[3] 上記信頼度算出手段は、入力される情報を基に上記擬似面接の進行順序、及び 上記擬似面接開始から当該情報が入力されるまでの経過時間を判断し、判断結果 に応じて信頼度を加減することを特徴とする請求の範囲 2記載のシミュレーションシス テム。
[4] 上記面接過程情報記憶手段に記憶された面接過程情報及び上記擬似面接終了 時に上記被検者によって入力される診断情報とに基づいて、面接技能評価点を算 出する評価手段をさらに備えることを特徴とする請求の範囲 1記載のシミュレーション システム。
[5] 上記評価手段は、予め設定された基礎点に対して、上記面接過程情報により示さ れる上記擬似面接の進行順序、上記被検者力 の情報が入力されたときの擬似面 接開始からの経過時間、入力された情報内容、及び上記診断情報と擬似患者の疾 患との一致度のそれぞれに応じて所定の点数を加減して上記面接技能評価点を算 出することを特徴とする請求の範囲 4記載のシミュレーションシステム。
[6] 上記擬似患者に対する上記被検者の質問を音声認識により認識する質問認識手 段及び疾患情報に応じて症状を発現させる症状出力手段の少なくとも一方を有する 擬似患者装置を有することを特徴とする請求の範囲 1記載のシミュレーションシステム
[7] 複数の面接技能訓練用擬似顧客に係る顧客データを記憶する擬似顧客情報記憶 手段と、
上記擬似顧客情報記憶手段より顧客データを読み出し、当該顧客データに係る擬 似顧客と被検者との間で行われる擬似面接に係る処理を制御する制御手段と、 上記擬似面接にて上記被検者からの情報を入力する入力手段と、
上記入力手段を介して情報が入力されることに応じて、当該入力される情報を基に 上記擬似顧客の上記被検者への信頼度を算出する信頼度算出手段と、
上記入力手段を介して入力された情報に対して、上記信頼度算出手段により算出 した信頼度に応じた回答を上記被検者に出力する出力手段と、
上記擬似面接の進行手順及び擬似面接中に算出された信頼度の情報を含む面 接過程情報を記憶する面接過程情報記憶手段とを備え、
上記算出された信頼度に応じた回答が複数ある場合には、回答を無作為に選択し て出力することを特徴とするシミュレーションシステム。
[8] 複数の擬似患者に係る患者データが記憶された記憶手段力 患者データを読み 出し、当該患者データに係る擬似患者と被検者との間で行われる擬似面接に係る処 理を制御する制御ステップと、
上記擬似面接にて入力手段を介して上記被検者力 情報が入力されることに応じ て、当該入力される情報を基に上記擬似患者の上記被検者への信頼度を算出する 信頼度算出ステップと、
上記入力手段を介して入力された情報に対して、上記信頼度算出ステップにて算 出した信頼度に応じた回答を上記被検者に出力し、かつ上記算出した信頼度に応じ た回答が複数ある場合には回答を無作為に選択して上記被検者に出力する出カス テツプと、
上記擬似面接の進行手順及び擬似面接中に算出された信頼度の情報を含む面 接過程情報を記憶手段に記憶する面接過程情報記憶ステップとをコンピュータに実 行させるためのプログラム。
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