WO2011048812A1 - 医療業務支援装置 - Google Patents

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WO2011048812A1 PCT/JP2010/006229 JP2010006229W WO2011048812A1 WO 2011048812 A1 WO2011048812 A1 WO 2011048812A1 JP 2010006229 W JP2010006229 W JP 2010006229W WO 2011048812 A1 WO2011048812 A1 WO 2011048812A1
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data
unit
inspection
date
examination
Prior art date
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PCT/JP2010/006229
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荒木博之
保阪貴志
大村雅和
加藤裕介
大内恵美子
細谷良一
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オリンパスメディカルシステムズ株式会社
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    • 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
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/70—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for mining of medical data, e.g. analysing previous cases of other patients
    • 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

Definitions

  • the present invention relates to a medical service support apparatus that manages examination data.
  • the present invention has been made in view of such circumstances, and an object thereof is to provide a technique for supporting the determination of an optimal inspection interval.
  • a medical operation support apparatus satisfies a setting condition among a recording unit that holds a plurality of examination data including an examination date of an examination that has been performed, and a plurality of examination data that is held in the recording unit
  • a search unit for extracting inspection data and an output unit for outputting a search result by the search unit are provided.
  • the search unit classifies the test data extracted by the first narrowing unit for each subject, the first narrowing unit that extracts the test data whose test date is included within the designated first period, In accordance with a predetermined rule, a reference data determination unit that determines one inspection data to be used as a reference for each subject, and an inspection date of the inspection data determined by the reference data determination unit as a reference date for each subject.
  • a second narrowing unit that sets a designated second period in at least one of the past direction and the future direction from the reference date, and extracts inspection data including the inspection date within the second period; Including.
  • FIG. 1 is a diagram showing a configuration of a medical service support apparatus 100 according to an embodiment of the present invention.
  • the medical service support apparatus 100 can be constructed by at least one server or PC.
  • the medical service support apparatus 100 includes an input unit 10, a recording unit 20, a search unit 30, an operation unit 40, an analysis unit 50, and an output unit 60.
  • the search unit 30 includes a first narrowing unit 32, a reference data determining unit 34, and a second narrowing unit 36.
  • the input unit 10 acquires inspection data from the outside and records it in the recording unit 20.
  • the input unit 10 acquires examination data from an endoscope system (not shown) via a network and records it in the recording unit 20.
  • the inspection data is data that records the inspection performed on the subject.
  • the examination data is generated for each examination and includes at least items of patient information, examination date, examination type, findings, and diagnosis. An example of the format will be described later.
  • the recording unit 20 holds a plurality of inspection data recorded by the input unit 10.
  • the search unit 30 extracts the inspection data that matches the set condition from the plurality of inspection data held in the recording unit 20.
  • the detailed configuration of the search unit 30 will be described later.
  • the operation unit 40 receives an instruction from the user.
  • the above setting condition is mainly received and set in the search unit 30.
  • the analysis unit 50 performs various analyzes using a plurality of inspection data held in the recording unit 20.
  • the analysis function by the analysis unit 50 can be utilized for business analysis for management improvement. More specifically, it is possible to calculate the operation rate for each endoscope model, the inspection operation rate per unit time, the medical treatment fee per unit time, the implementation time for each examination, the actual results of examination types by day of the week, etc. .
  • the analysis function by the analysis unit 50 can also be utilized for doctors' business support and research support.
  • the output unit 60 outputs the search result by the search unit 30 or the analysis result by the analysis unit 50.
  • the search result or analysis result may be displayed on the display, the search result or analysis result may be printed as a report, or the search result or analysis result may be output as a file.
  • the first narrowing unit 32 extracts the inspection data whose inspection date is included in the designated first period from the plurality of inspection data recorded in the recording unit 20.
  • the first period is set from the operation unit 40 due to a user operation.
  • the first narrowing unit 32 may extract inspection data that includes an inspection date within the first period and satisfies another condition.
  • Another condition is that a specific disease has been diagnosed.
  • the reference data determination unit 34 classifies the inspection data extracted by the first narrowing unit 32 for each subject, and determines one inspection data to be used as a reference for each subject according to a predetermined rule. .
  • the reference data determination unit 34 uses, based on the inspection data extracted by the first narrowing unit 32, the inspection data on the oldest inspection date or the inspection data on the latest inspection date as the reference for each subject. Determine the inspection data to be.
  • the second narrowing unit 36 is designated for each subject in at least one of the past direction and the future direction from the reference date with the inspection date of the inspection data determined by the reference data determination unit 34 as the reference date.
  • a second period is set, and inspection data including the inspection date is extracted within the second period.
  • the second period is also set from the operation unit 40 due to a user operation.
  • the second narrowing unit 36 may extract, for each subject, examination data that includes an examination date within the second period and satisfies another condition.
  • Another condition is that a specific disease has been diagnosed.
  • FIG. 2 is a diagram showing a format example of inspection data.
  • the examination data held in the recording unit 20 includes items of examination ID 21, patient information 22, examination date 23, examination type 24, findings 25, and diagnosis 26.
  • Patient information 22 includes sub-items of patient ID, name, age, and gender.
  • the items included in the format of the examination data are examples, and may include examination doctors, equipment used, medicines used, and the like. Furthermore, in the example of endoscopy, the examination site, presence / absence of biopsy, and the like may be additionally included.
  • FIG. 3 is a diagram for explaining a basic concept of time axis search that can be executed by the search unit 30.
  • the first narrowing-down unit 32 extracts inspection data belonging to the group A (Ga), which should be used as reference data, from among a large number of inspection data held in the recording unit 20.
  • subjects who have undergone an examination belonging to group A (Ga) hereinafter referred to as patients, including subjects for whom no abnormality was found) are listed.
  • the second narrowing unit 36 extracts test data belonging to the group B (Gb) from the patient test data listed by the first narrowing unit 32. As a result, time-series examination data including the reference data of the listed patients is extracted.
  • the analysis unit 50 can specify the examination interval from the examination dates of two adjacent examination data based on the time-series examination data for each patient.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining patient extraction in time axis search.
  • the inspection data belonging to the period from January 1, 2005 to December 31, 2005 is extracted.
  • patients who have been examined within that period are extracted.
  • five patients A to E are extracted.
  • An inspection type may be specified. That is, inspection data relating to a specific type of inspection performed during a period from January 1, 2005 to December 31, 2005 may be extracted.
  • FIG. 5 is a diagram for explaining the first determination method for the reference date of each patient.
  • the examination date of the examination data having the oldest examination date for each patient among the examination data belonging to the group A (Ga) is set as the reference date (that is, the time series start date).
  • the oldest examination date among the examinations performed by patients A to E is set as the reference date.
  • the examination date of the examination data with the newest examination date may be set for each patient. Select this when extracting time-series inspection data in the past direction.
  • it does not matter whether there is an abnormality in each inspection data.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining a second determination method for the reference date of each patient.
  • the test data of the test data belonging to the group A (Ga) and having the oldest test date for each patient among the test data diagnosed as a specific disease (here, cancer) is used.
  • the reference date is set.
  • patient C since patient C has no test data diagnosed with a specific disease within a period from January 1, 2005 to December 31, 2005, patient C is subject to time axis search. Come off.
  • the patients A and C have no abnormality in the first examination within the period and have been diagnosed with cancer in the second examination, so the examination date of the second examination is set as the reference date.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining extraction (part 1) of extracted time-series examination data of a patient.
  • FIG. 7 is based on an example in which the reference date is set by the first determination method described above.
  • examination data of examinations conducted within a predetermined extraction period (for example, three years) in the future direction from the extracted patient reference date are extracted.
  • a broken arrow line indicates an extraction period for each patient. Inspection data exceeding the extraction period is not extracted.
  • the newest examination data of patients A and C are not extracted.
  • FIG. 8 is a diagram for explaining extraction (part 2) of extracted time-series examination data of a patient.
  • FIG. 8 is based on an example in which the reference date is set by the second determination method described above.
  • examination data of examinations conducted within a predetermined extraction period (for example, three years) in the future direction from the extracted patient reference date are extracted. Since FIG. 8 is based on the second determination method described above, the patient C is excluded from the target as described above.
  • the latest examination data of the patients A and C are also extracted in FIG. In FIG. 8, it does not matter whether there is an abnormality in each inspection data.
  • FIG. 9 is a diagram for explaining extraction (part 3) of extracted time-series examination data of patients.
  • FIG. 9 also assumes an example in which the reference date is set by the above-described second determination method.
  • test data of a test that is performed in a predetermined extraction period (for example, three years) in the future direction from the extracted patient reference date and that is diagnosed as cancer is extracted.
  • FIG. 10 is a diagram for explaining extraction of extracted patient time-series examination data (part 4).
  • patients having examination data belonging to the group A (Ga) and having examination data diagnosed as the first disease are extracted.
  • patients A, B, D, and E are extracted.
  • test data of a test diagnosed as a second disease is extracted.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating an example of the condition search screen 61 displayed on the display of the output unit 60.
  • the condition search screen 61 is a screen for extracting a patient to be subjected to a time axis search.
  • the search period first field 611a is input with the start date of the search period
  • the search period second field 611b is input with the end date of the search period.
  • a search expression is input.
  • the number output field 613 displays the number of examination data (specifically, the number of examinations and the number of patients) corresponding to the examination data within the search period and satisfying the search conditions.
  • the condition search screen 61 includes a search key 614, a condition clear key 615, a list display key 616, and a time axis search key 617. Among these, when the time axis search key 617 is selected and executed, a transition is made to the time axis search screen.
  • FIG. 12 is a diagram showing an example of the time axis search screen 62 displayed on the display of the output unit 60.
  • the time axis search screen 62 is a screen for extracting time-series examination data of patients extracted by the condition search.
  • the search period from the reference date of each patient is input to the time axis search width first field 621a, and the search period is past in the time axis search width second field 621b. Whether the direction is set or the future direction is set is input.
  • a search expression is input to the search condition field 622.
  • a search expression for word search is added in the AND condition.
  • the search formula of FIG. 12 is an expression for extracting examination data whose examination type is upper endoscopy and which includes the word “polyp” in findings and diagnosis.
  • the number output field 623 displays the number of examination data that exist within the search period from the reference date of each patient and satisfy the search conditions (specifically, the number of examinations and the number of patients).
  • the time axis search screen 62 includes a search key 624, a condition clear key 625, a list display key 626, and a return key 627.
  • the analysis unit 50 uses the plurality of test data held in the recording unit 20 to check the test date of the test data diagnosed as having no abnormality for each patient suffering from a specific disease, the subsequent disease, The number of days of difference between the diagnosed examination data and the examination date is calculated and statistically processed. This determines the recommended test interval for the disease. More specific description will be given below.
  • FIG. 13 is a flowchart illustrating an example of a recommended inspection interval calculation process performed by the analysis unit 50.
  • the user sets a disease name in the search unit 30 by inputting the disease name in the operation unit 40 (S10).
  • the search unit 30 extracts patients diagnosed with the disease name (S12).
  • the analysis unit 50 specifies, for each extracted patient, the examination date of the examination diagnosed as the name of the disease and the examination date of the examination diagnosed as having no abnormality that is closest in the past direction based on the examination date. The number of days between them is calculated (S14).
  • the analysis unit 50 performs statistical processing on the number of days for each patient (S16). For example, the days may be classified into a plurality of classes and a frequency distribution table may be created. The analysis unit 50 determines a recommended search interval for the disease related to the disease name based on the result of the statistical processing (S18). When a frequency distribution table is created, a plurality of classes to which a specific proportion of the population (for example, 99%) belongs are counted from the longer number of days, and the smallest of the plurality of classes is determined. The number of days representing the class may be used as the recommended inspection interval. In addition, the average and standard deviation of the number of days for each patient may be calculated, and the number of days corresponding to ⁇ 3 ⁇ may be set as the recommended examination interval.
  • FIG. 14 is a flowchart illustrating another example of the recommended inspection interval calculation process performed by the analysis unit 50.
  • the user inputs the disease name and the first period to the operation unit 40, thereby setting the disease name and the first period in the search unit 30 (S10 ').
  • the first narrowing-down unit 32 extracts the examination data whose examination date is included in the first period and diagnosed as the name of the disease (S12 ').
  • the reference data determination unit 34 determines the inspection data to be used as the reference for the latest inspection date for each patient among the inspection data extracted by the first narrowing unit 32.
  • the user sets the second period in the search unit 30 by inputting the second period in the operation unit 40 (S13).
  • the second period can be set to unlimited.
  • the second narrowing unit 36 includes the examination date of the examination data determined by the reference data decision unit 34 as the reference date, and the examination date is included in the second period for each patient in the past direction from the reference date. In addition, inspection data having no abnormality is extracted and provided to the analysis unit 50.
  • the analysis unit 50 identifies, for each patient, the examination date of the examination diagnosed as the name of the disease and the examination date of the examination diagnosed as having no abnormality that is closest in the past direction based on the examination date.
  • the number of days is calculated (S14).
  • the analysis unit 50 statistically processes the number of days for each patient (S16), and determines a recommended examination interval for the disease related to the disease name based on the result of the statistical processing (S18).
  • the recommended examination interval may be used for doctors' research, or may be used when determining when to perform the next examination. For example, at the time of creating a report of the performed examination, the analysis unit 50 may calculate the recommended examination interval, and the doctor may confirm the next examination time. The doctor may adopt the examination time as it is, or may determine the next examination time based on his / her own experience, using only the reference data.
  • the present embodiment it is possible to easily search for the course of a patient who became ill during a certain period by the above time axis search.
  • medical devices, medicines, and surgical techniques have progressed year by year, and treatment methods can change drastically at certain times.
  • the data before the change and the data after the change are qualitatively different.
  • the optimal examination interval it is preferable to consider the time when the treatment method is changed and the time when new examination equipment is introduced. By using the time axis search, the recommended inspection interval can be easily and accurately calculated.
  • data with a large inspection interval is not very suitable as sample data.
  • by setting the second period it is possible to exclude data with a large inspection interval from the sample target.
  • the patient is not limited.
  • the patient may be limited to a patient who has suffered from the disease and has been cured. That is, a recommended test interval for checking the recurrence or metastasis of the patient may be calculated.
  • the analysis unit 50 for each patient suffering from a specific disease, the test date of the test data diagnosed that the disease has been cured, and the subsequent occurrence of the disease that recurs or is related to the disease. The number of days of difference between the test data diagnosed and the test date is calculated, and these are statistically processed. Thereby, the recommended examination interval of the patient who suffers from the disease and is cured is determined.
  • the disease name of the disease related to the disease may be set as a search condition in the second narrowing unit 36.
  • test data held in the recording unit 20 and test data of the same system of other medical institutions are shared, and the search unit 30 and the analysis unit 50 have the test data. Can also be searched.
  • 10 input unit 20 recording unit, 30 search unit, 32 first narrowing unit, 34 reference data determination unit, 36 second narrowing unit, 40 operation unit, 50 analysis unit, 60 output unit, 100 medical work support device.
  • It can be used in the field of managing data of examinations conducted on subjects.

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Abstract

　記録部２０は、実施された検査の検査日を含む検査データを複数保持する。検索部３０は、記録部２０に保持されている複数の検査データのうち、設定条件に合致する検査データを抽出する。出力部６０は、検索部３０による検索結果を出力する。第１絞込部３２は、検査日が、指定された第１期間内に含まれる検査データを抽出する。基準データ決定部３４は、第１絞込部３２により抽出された検査データを被検者ごとに分類し、所定の規則にしたがい、被検者ごとに基準とすべき一つの検査データを決定する。第２絞込部３６は、基準データ決定部３４により決定された検査データの検査日を基準日として、被検者ごとに、当該基準日から過去方向および未来方向の少なくとも一方に、指定された第２期間を設定し、その第２期間内に検査日が含まれる検査データを抽出する。

Description

医療業務支援装置
　本発明は、検査データを管理する医療業務支援装置に関する。
　近年、医療業務を効率化するための業務支援システムが普及してきている。たとえば、内視鏡部門向けの内視鏡業務支援システムが実用化されている。そのシステムでは、内視鏡部門の受付から、検査、診断、カンファレンスに至るまで、「いつ」、「どこで」、「誰が」、「誰に」、「何を」、「何故」行ったかという医療情報を正確に保存、管理することができる。医師や病院経営者は、そのシステムに記録されたデータを、治療、研究、経営改善などに活かすことができる。
特開２００５－４２６０号公報 特開２００６－１１６０３４号公報
　癌や動脈硬化などを含む疾病全般の治療にとって、早期発見が極めて重要である。早期発見にはこまめに検査を実施する必要があるが、日本をはじめ先進国の財政事情は逼迫しており、医療費削減の圧力が強まっている。そこで、検査間隔が短すぎず、長すぎず、最適な間隔で実施されることが求められている。
　本発明はこうした状況に鑑みなされたものであり、その目的は、最適な検査間隔の決定を支援するための技術を提供することにある。
　本発明のある態様の医療業務支援装置は、実施された検査の検査日を含む検査データを複数保持する記録部と、記録部に保持されている複数の検査データのうち、設定条件に合致する検査データを抽出する検索部と、検索部による検索結果を出力する出力部と、を備える。検索部は、検査日が、指定された第１期間内に含まれる検査データを抽出する第１絞込部と、第１絞込部により抽出された検査データを被検者ごとに分類し、所定の規則にしたがい、被検者ごとに基準とすべき一つの検査データを決定する基準データ決定部と、基準データ決定部により決定された検査データの検査日を基準日として、被検者ごとに、当該基準日から過去方向および未来方向の少なくとも一方に、指定された第２期間を設定し、その第２期間内に検査日が含まれる検査データを抽出する第２絞込部と、を含む。
　なお、以上の構成要素の任意の組み合わせ、本発明の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラムなどの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。
　最適な検査間隔の決定を支援することができる。
本発明の実施の形態に係る医療業務支援装置の構成を示す図である。 検査データのフォーマット例を示す図である。 検索部により実行可能な時間軸検索の基本概念を説明するための図である。 時間軸検索の患者抽出について説明するための図である。 各患者の基準日の第１決定方法について説明するための図である。 各患者の基準日の第２決定方法について説明するための図である。 抽出された患者の時系列の検査データの抽出（その１）について説明するための図である。 抽出された患者の時系列の検査データの抽出（その２）について説明するための図である。 抽出された患者の時系列の検査データの抽出（その３）について説明するための図である。 抽出された患者の時系列の検査データの抽出（その４）について説明するための図である。 出力部のディスプレイに表示される条件検索画面の一例を示す図である。 出力部のディスプレイに表示される時間軸検索画面の一例を示す図である。 解析部による推奨検査間隔の算出処理の一例を示すフローチャートである。 解析部による推奨検査間隔の算出処理の別の例を示すフローチャートである。
　図１は、本発明の実施の形態に係る医療業務支援装置１００の構成を示す図である。医療業務支援装置１００は、少なくとも一台のサーバまたはＰＣにより構築可能である。医療業務支援装置１００は、入力部１０、記録部２０、検索部３０、操作部４０、解析部５０および出力部６０を備える。検索部３０は、第１絞込部３２、基準データ決定部３４および第２絞込部３６を含む。
　これらの構成は、ハードウェア的には、任意のプロセッサ、メモリ、その他のＬＳＩで実現でき、ソフトウェア的にはメモリにロードされたプログラムなどによって実現されるが、ここではそれらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックがハードウェアのみ、ソフトウェアのみ、またはそれらの組み合わせによっていろいろな形で実現できることは、当業者には理解されるところである。
　入力部１０は、外部から検査データを取得し、記録部２０に記録する。たとえば、入力部１０は、ネットワークを介して、図示しない内視鏡システムから検査データを取得し、記録部２０に記録する。検査データは、被検者に対して実施された検査を記録したデータである。検査データは、検査ごとに生成され、少なくとも患者情報、検査日、検査種別、所見および診断の項目を含む。そのフォーマット例は後述する。
　記録部２０は、入力部１０により記録された、複数の検査データを保持する。
　検索部３０は、記録部２０に保持されている複数の検査データのうち、設定条件に合致する検査データを抽出する。検索部３０の詳細な構成は後述する。
　操作部４０は、ユーザからの指示を受け付ける。本実施の形態では、主に、上記設定条件を受け付け、検索部３０に設定する。
　解析部５０は、記録部２０に保持されている複数の検査データを用いて、様々な解析を行う。解析部５０による解析機能は、経営改善のための業務分析に活用することができる。より具体的には、内視鏡機種毎の稼働率、単位時間当たりの検査稼働率、単位時間当たりの診療報酬、検査別の実施時間、曜日別の検査種別実績推移などを算出することができる。また、解析部５０による解析機能は、医師の業務支援および研究支援にも活用することができる。
　出力部６０は、検索部３０による検索結果または解析部５０による解析結果を出力する。たとえば、ディスプレイに検索結果または解析結果を表示してもよいし、検索結果または解析結果をレポートとして印刷してもよいし、検索結果または解析結果をファイル出力してもよい。
　以下、検索部３０をより具体的に説明する。第１絞込部３２は、記録部２０に記録された複数の検査データのうち、検査日が、指定された第１期間内に含まれる検査データを抽出する。当該第１期間は、ユーザ操作に起因して操作部４０から設定される。
　また、第１絞込部３２は、検査日が第１期間内に含まれ、かつ別の条件を満たした検査データを抽出してもよい。当該別の条件として、特定の疾病と診断されたことが挙げられる。なお、当該別の条件は複数であってもよい。たとえば、年齢、性別、既往歴、家族歴に関する条件が追加されれてもよい。その場合、第１絞込部３２は、検査日が第１期間内に含まれ、かつ複数の別の条件をすべて満たした検査データを抽出する。
　基準データ決定部３４は、第１絞込部３２により抽出された検査データを被検者ごとに分類し、所定の規則にしたがい、被検者ごとに基準とすべき一つの検査データを決定する。たとえば、基準データ決定部３４は、第１絞込部３２により抽出された検査データのうち、被検者ごとに、最も古い検査日の検査データまたは最も新しい検査日の検査データを、基準とすべき検査データに決定する。
　第２絞込部３６は、基準データ決定部３４により決定された検査データの検査日を基準日として、被検者ごとに、当該基準日から過去方向および未来方向の少なくとも一方に、指定された第２期間を設定し、その第２期間内に検査日が含まれる検査データを抽出する。当該第２期間も、ユーザ操作に起因して操作部４０から設定される。
　また、第２絞込部３６も、被検者ごとに、検査日が第２期間内に含まれ、かつ別の条件を満たした検査データを抽出してもよい。当該別の条件として、特定の疾病と診断されたことが挙げられる。なお、当該別の条件は複数であってもよい。その場合、第２絞込部３６は、被検者ごとに、検査日が第２期間内に存在し、かつ複数の別の条件をすべて満たした検査データを抽出する。
　図２は、検査データのフォーマット例を示す図である。記録部２０に保持される検査データは、検査ＩＤ２１、患者情報２２、検査日２３、検査種別２４、所見２５および診断２６の項目を含む。患者情報２２は、患者ＩＤ、氏名、年齢および性別のサブ項目を含む。なお、検査データのフォーマットに含まれる項目は、一例であり、検査医師、使用器材、使用薬剤などが含まれてもよい。さらに、内視鏡検査の例では、検査部位、生検の有無などが追加的に含まれてもい。
　図３は、検索部３０により実行可能な時間軸検索の基本概念を説明するための図である。まず、第１絞込部３２は、記録部２０に保持される多数の検査データのうち、基準データとすべき、グループＡ（Ｇａ）に属する検査データを抽出する。この抽出により、グループＡ（Ｇａ）に属する検査を受けた被検者（以下、異常が発見されなかった被検者を含めて、患者と表記する）がリストアップされる。
　つぎに、第２絞込部３６は、第１絞込部３２によりリストアップされた患者の検査データのうち、グループＢ（Ｇｂ）に属する検査データを抽出する。これにより、リストップされた患者の、上記基準データを包括する時系列の検査データが抽出される。解析部５０は、患者ごとの時系列の検査データをもとに、隣接する二つの検査データの検査日から、検査間隔をそれぞれ特定することができる。
　図４は、時間軸検索の患者抽出について説明するための図である。図４では、検査日が２００５年１月１日から２００５年１２月３１日までの期間に属する検査データが抽出される。この抽出により、その期間内に検査を受けた患者が抽出される。図４では、五人の患者Ａ～Ｅが抽出される。なお、検査種別が指定されてもよい。すなわち、２００５年１月１日から２００５年１２月３１日までの期間に実施された特定の種別の検査に係る検査データが抽出されてもよい。
　図５は、各患者の基準日の第１決定方法について説明するための図である。第１決定方法では、グループＡ（Ｇａ）に属する検査データのうち、患者ごとに検査日が最も古い検査データの検査日が基準日（すなわち、時系列の開始日）に設定される。図５では、２００５年１月１日から２００５年１２月３１日までの期間において、患者Ａ～Ｅが受けた検査のうち、最も古い検査日が基準日に設定される。なお、グループＡ（Ｇａ）に属する検査データのうち、患者ごとに検査日が最も新しい検査データの検査日が基準日に設定されてもよい。過去方向に時系列の検査データを抽出する場合には、こちらを選択するとよい。なお、第１決定方法では、各検査データにおける異常の有無は問わない。
　図６は、各患者の基準日の第２決定方法について説明するための図である。第２決定方法では、グループＡ（Ｇａ）に属する検査データであって、特定の疾病（ここでは癌）と診断された検査データのうち、患者ごとに検査日が最も古い検査データの検査日が基準日に設定される。図６にて、患者Ｃは２００５年１月１日から２００５年１２月３１日までの期間内に、特定の疾病と診断された検査データが存在しないため、患者Ｃは時間軸探索の対象から外れる。患者Ａ、Ｃは、その期間内の１回目の検査で異常がなく、２回目の検査で癌と診断されたため、２回目の検査の検査日が基準日に設定される。
　図７は、抽出された患者の時系列の検査データの抽出（その１）について説明するための図である。図７は、上述した第１決定方法により基準日が設定された例を前提とする。図７では、抽出された患者の基準日から未来方向に所定の抽出期間（たとえば、３年）内に実施された検査の検査データが抽出される。破線の矢印線は、患者ごとの抽出期間を示す。その抽出期間を超えた検査データは抽出されない。図７では、患者Ａ、Ｃの最も新しい検査データは抽出されない。なお、図７では、各検査データにおける異常の有無は問わない。
　図８は、抽出された患者の時系列の検査データの抽出（その２）について説明するための図である。図８は、上述した第２決定方法により基準日が設定された例を前提とする。図８では、抽出された患者の基準日から未来方向に所定の抽出期間（たとえば、３年）内に実施された検査の検査データが抽出される。図８は、上述した第２決定方法を前提とするため、上述したように患者Ｃは対象外となる。図７と比較し、患者Ａ、Ｃの基準日が現在に近づくため、図８では、患者Ａ、Ｃの最も新しい検査データも抽出される。なお、図８でも、各検査データにおける異常の有無は問わない。
　図９は、抽出された患者の時系列の検査データの抽出（その３）について説明するための図である。図９も、上述した第２決定方法により基準日が設定された例を前提とする。図９では、抽出された患者の基準日から未来方向に所定の抽出期間（たとえば、３年）内に実施された検査であって、かつ癌と診断された検査の検査データが抽出される。
　図１０は、抽出された患者の時系列の検査データの抽出（その４）について説明するための図である。この例では、グループＡ（Ｇａ）に属する検査データであって、第１の疾病（図１０では胃癌）と診断された検査データを持つ患者が抽出される。図１０では、患者Ａ、Ｂ、Ｄ、Ｅが抽出される。つぎに、抽出された患者の検査データのうち、第２の疾病（図１０では大腸癌）と診断された検査の検査データが抽出される。
　図１１は、出力部６０のディスプレイに表示される条件検索画面６１の一例を示す図である。この条件検索画面６１は、時間軸検索の対象とすべき患者を抽出するための画面である。当該条件検索画面６１内にて、検索期間第１フィールド６１１ａには、検索期間の開始年月日が入力され、検索期間第２フィールド６１１ｂには、検索期間の終了年月日が入力される。検索条件フィールド６１２には、検索式が入力される。
　件数出力フィールド６１３には、上記検索期間内に該当する検査データであって、上記検索条件を満たす検査データの数（具体的には、検査数、患者数）が表示される。当該条件検索画面６１内には、検索キー６１４、条件クリアキー６１５、一覧表示キー６１６、時間軸検索キー６１７が含まれる。このうち、時間軸検索キー６１７が選択実行されると、時間軸検索画面に遷移する。
　図１２は、出力部６０のディスプレイに表示される時間軸検索画面６２の一例を示す図である。この時間軸検索画面６２は、上記条件検索により抽出された患者の時系列の検査データを抽出するための画面である。当該時間軸検索画面６２内にて、時間軸検索幅第１フィールド６２１ａには、各患者の基準日からの検索期間が入力され、時間軸検索幅第２フィールド６２１ｂには、当該検索期間が過去方向に設定されるか、未来方向に設定されるかが入力される。検索条件フィールド６２２には、検索式が入力される。ここでは、ワード検索の検索式がアンド条件で追加されている。図１２の検索式は、検査種別が上部内視鏡検査であり、かつ所見や診断に「ポリープ」というワードを含む検査データを抽出するための式である。
　件数出力フィールド６２３には、各患者の基準日から上記検索期間内に存在する検査データであって、上記検索条件を満たす検査データの数（具体的には、検査数、患者数）が表示される。当該時間軸検索画面６２内には、検索キー６２４、条件クリアキー６２５、一覧表示キー６２６、戻りキー６２７が含まれる。
　つぎに、解析部５０による推奨検査間隔の算出処理について説明する。解析部５０は、記録部２０に保持されている複数の検査データを用いて、特定の疾病を患った患者ごとに、異常なしと診断された検査データの検査日と、その後の、当該疾病と診断された検査データの検査日との差分の日数を算出し、それらを統計処理する。これにより、当該疾病の、推奨検査間隔を決定する。以下、より具体的に説明する。
　図１３は、解析部５０による推奨検査間隔の算出処理の一例を示すフローチャートである。まず、ユーザは操作部４０に病名を入力することにより、検索部３０に病名を設定する（Ｓ１０）。検索部３０は、その病名と診断された患者を抽出する（Ｓ１２）。解析部５０は、抽出された患者ごとに、その病名と診断された検査の検査日と、その検査日を基準に過去方向に最も近接する、異常なしと診断された検査の検査日を特定し、その間の日数を算出する（Ｓ１４）。
　解析部５０は、各患者の当該日数を統計処理する（Ｓ１６）。たとえば、当該日数を、複数の階級に分類し、度数分布表を作成してもよい。解析部５０は、統計処理の結果をもとに、上記病名に係る疾病の推奨検索間隔を決定する（Ｓ１８）。度数分布表が作成された場合、上記日数の長いほうから起算して、母集団の特定の割合（たとえば、９９％）が属する複数の階級を特定し、その複数の階級のうちの、最小の階級を代表する日数を、推奨検査間隔としてもよい。また、各患者の当該日数の平均と標準偏差を算出し、その－３σに対応する日数を推奨検査間隔としてもよい。
　つぎに、上述した時間軸検索機能を利用して、推奨検査間隔を算出する例を説明する。図１４は、解析部５０による推奨検査間隔の算出処理の別の例を示すフローチャートである。ユーザは操作部４０に病名と上記第１期間を入力することにより、検索部３０に病名および上記第１期間を設定する（Ｓ１０’）。第１絞込部３２は、検査日が上記第１期間内に含まれ、かつその病名と診断された検査データを抽出する（Ｓ１２’）。基準データ決定部３４は、第１絞込部３２により抽出された検査データのうち、患者ごとに、最も新しい検査日の検査データを、基準とすべき検査データに決定する。
　ユーザは操作部４０に上記第２期間を入力することにより、検索部３０に上記第２期間を設定する（Ｓ１３）。なお、当該第２期間を無制限に設定することも可能である。第２絞込部３６は、基準データ決定部３４により決定された検査データの検査日を基準日として、患者ごとに、当該基準日から過去方向に、検査日が第２期間内に含まれ、かつ異常なしの検査データを抽出し、解析部５０に提供する。
　解析部５０は、患者ごとに、その病名と診断された検査の検査日と、その検査日を基準に過去方向に最も近接する、異常なしと診断された検査の検査日を特定し、その間の日数を算出する（Ｓ１４）。解析部５０は、各患者の当該日数を統計処理し（Ｓ１６）、その統計処理の結果をもとに、上記病名に係る疾病の推奨検査間隔を決定する（Ｓ１８）。
　当該推奨検査間隔は、医師の研究用に用いられてもよいし、次回の検査を実施する時期を決定する際に用いられてもよい。たとえば、実施された検査のレポート作成時に、解析部５０に当該推奨検査間隔を算出させ、医師が次回の検査時期を確認してもよい。医師は、その検査時期をそのまま採用してもよいし、参考データに留め、自己の経験も踏まえて、次回の検査時期を決定してもよい。
　以上説明したように本実施の形態によれば、上記時間軸検索により、ある期間に発病した患者の経過を容易に検索することができる。医療分野では、医療器具、薬品、術式などが年々進歩し、ある時期を境に治療方法が大幅に変更されることがある。その場合、その変更前のデータと変更後のデータとでは質的に異なるものとなる。本実施の形態によれば、その治療方法の変更時期を考慮した検索を容易に実行することができる。
　治療方法の変更前後で、癌の再発期間や転移期間など、有意な差が発生する場合がある。また、新たな検査機器の導入により、従前の検査機器では発見されなかった非常に初期段階の異常が発見できるようになる場合もある。この場合、検査間隔を長くしても、従前の検査機器と同様の成績をあげることが期待できる。
　最適な検査間隔を算出する場合も、このような、治療方法の変更時期や新たな検査機器の導入時期を考慮したほうが好ましい。上記時間軸検索を用いることにより、推奨検査間隔を容易、かつ精度よく算出することができる。
　また、検査間隔が大きく離れたデータは、サンプルデータとしてあまり適切ではない。この点、本実施の形態によれば、上記第２期間を設定することにより、検査間隔が大きく離れたデータをサンプル対象から外すことができる。
　以上、本発明を実施の形態をもとに説明した。この実施の形態は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。
　図１３、図１４の上記推奨検査間隔の算出処理にて、患者を限定しなかったが、上記疾病を患い、治癒した患者に限定してもよい。すなわち、当該患者の再発や転移の有無を確認するための検査の推奨検査間隔を算出してもよい。
　この場合、解析部５０は、特定の疾病を患った患者ごとに、当該疾病が治癒したと診断された検査データの検査日と、その後の、当該疾病が再発または当該疾病に関連する疾病が発症したと診断された検査データの検査日との差分の日数を算出し、それらを統計処理する。これにより、当該疾病を患い、治癒した患者の推奨検査間隔を決定する。当該疾病に関連する疾病が発症したと診断された検査データを抽出する場合、第２絞込部３６に当該疾病に関連する疾病の病名を検索条件に設定すればよい。
　また、検索条件に、性別、年齢層、既往歴、家族歴、治療方法などを追加してもよい。また、検索する際のサンプル数を増やすため、記録部２０に保持される検査データと、他の医療機関の同様のシステムの検査データとを共有し、検索部３０および解析部５０がその検査データも検索対象としてもい。
　１０　入力部、　２０　記録部、　３０　検索部、　３２　第１絞込部、　３４　基準データ決定部、　３６　第２絞込部、　４０　操作部、　５０　解析部、　６０　出力部、　１００　医療業務支援装置。
　被検者に対して実施された検査のデータを管理する分野に利用可能である。

Claims (6)

  1. 　実施された検査の検査日を含む検査データを複数保持する記録部と、
    　前記記録部に保持されている複数の検査データのうち、設定条件に合致する検査データを抽出する検索部と、
    　前記検索部による検索結果を出力する出力部と、を備え、
    　前記検索部は、
    　検査日が、指定された第１期間内に含まれる検査データを抽出する第１絞込部と、
    　前記第１絞込部により抽出された検査データを被検者ごとに分類し、所定の規則にしたがい、被検者ごとに基準とすべき一つの検査データを決定する基準データ決定部と、
    　前記基準データ決定部により決定された検査データの検査日を基準日として、被検者ごとに、当該基準日から過去方向および未来方向の少なくとも一方に、指定された第２期間を設定し、その第２期間内に検査日が含まれる検査データを抽出する第２絞込部と、
    　を含むことを特徴とする医療業務支援装置。
  2. 　前記第１絞込部は、検査日が前記第１期間内に含まれ、かつ特定の疾病と診断された検査データを抽出することを特徴とする請求項１に記載の医療業務支援装置。
  3. 　前記基準データ決定部は、前記第１絞込部により抽出された検査データのうち、被検者ごとに、最も古い検査日の検査データまたは最も新しい検査日の検査データを、前記基準とすべき検査データに決定することを特徴とする請求項１に記載の医療業務支援装置。
  4. 　前記第２絞込部は、被検者ごとに、検査日が前記第２期間内に含まれ、かつ特定の疾病と診断された検査データを抽出することを特徴とする請求項１に記載の医療業務支援装置。
  5. 　前記記録部に保持されている複数の検査データを用いて、特定の疾病を患った被検者ごとに、異常なしと診断された検査データの検査日と、その後の、当該疾病と診断された検査データの検査日との差分の日数を算出し、それらを統計処理することにより、当該疾病の、推奨検査間隔を決定する解析部をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の医療業務支援装置。
  6. 　前記第１絞込部は、検査日が前記第１期間内に含まれ、かつ特定の疾病と診断された検査データを抽出し、
    　前記基準データ決定部は、前記第１絞込部により抽出された検査データのうち、被検者ごとに、最も新しい検査日の検査データを、前記基準とすべき検査データに決定し、
    　前記第２絞込部は、前記基準データ決定部により決定された検査データの検査日を基準日として、被検者ごとに、当該基準日から過去方向に、検査日が前記第２期間内に含まれ、かつ異常なしの検査データを抽出し、前記解析部に提供することを特徴とする請求項５に記載の医療業務支援装置。
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