WO2012070207A1 - 診療支援システム及び診療支援方法 - Google Patents

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WO2012070207A1
WO2012070207A1 PCT/JP2011/006419 JP2011006419W WO2012070207A1 WO 2012070207 A1 WO2012070207 A1 WO 2012070207A1 JP 2011006419 W JP2011006419 W JP 2011006419W WO 2012070207 A1 WO2012070207 A1 WO 2012070207A1
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WO
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information
medical
workflow
workflow step
medical information
Prior art date
Application number
PCT/JP2011/006419
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English (en)
French (fr)
Inventor
太田　雅之
瀬戸　久美子
Original Assignee
株式会社日立製作所
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
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Priority to JP2012545608A priority patent/JP5663599B2/ja
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    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H15/00—ICT specially adapted for medical reports, e.g. generation or transmission thereof
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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    • G06Q10/10—Office automation; Time management
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    • G—PHYSICS
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    • G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
    • G—PHYSICS
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    • 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
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    • 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
    • G16H70/20—ICT specially adapted for the handling or processing of medical references relating to practices or guidelines

Definitions

  • This relates to a medical care support system that handles patient test values and image data, and findings of medical staff, and relates to a technique suitable for supporting judgment of medical staff in medical related work.
  • a series of medical practices performed on similar cases in the past was based on the judgments of many medical professionals involved with the patient. For example, the attending physician orders an examination to the examination department based on a certain judgment material, the examination department conducts the examination and reports the result to the attending doctor, and the attending doctor makes the next decision based on the examination result. Also, sometimes doctors and healthcare professionals hold conferences to discuss and decide on treatment policies. Therefore, when searching and referring to similar cases, it is very important information on what kind of judgment a similar medical practice was performed in the similar cases.
  • the health care professional does not make a judgment only on the information reported from the requester of the medical related work about the disease of the patient who is going to be treated, but important information that is not reported from the requester, for example, the same Judgment may be made with reference to information on another disease of a patient or information on the same disease of another patient.
  • the decision is often made while observing the size of the affected area.
  • the threshold value of the affected area for determining the surgical method is often different for each doctor. In such a case, refer to the size of the affected part of another patient suffering from the same disease and the operation method determined by the patient's attending physician, and the operation method may be determined for the patient to be treated. .
  • Patent Document 1 cannot output information that is referred to when making a determination made during medical treatment in a similar case.
  • the similar case search is used, there is a problem that the size of the affected part of another patient referred to in the similar case and the operation method are not known, and the basis for the determination in the similar case is not known.
  • the medical assistance system has the following configuration. That is, workflow information for identifying a workflow that is a flow of a series of medical treatments for medical related work, information for identifying a workflow step that is a unit of medical related work constituting the workflow, and a workflow that precedes or follows the workflow step.
  • Workflow step information including information on at least one of information for identifying steps, medical information that is information related to medical-related work, and reference information that is information for identifying information referred to in the workflow steps.
  • a reference information extraction unit that extracts, from the medical information database, reference information associated with the workflow step information of the second workflow step, which is a subsequent workflow step with respect to the workflow step, and the extracted second medical information And a medical information display unit that displays extracted reference information on a screen.
  • the present invention searches for similar cases using information stored in a medical information database.
  • a medical information database used in the present invention and the structure of the database will be explained.
  • this system stores each information in the medical information database will be described. After that, similar case retrieval using medical information database is described.
  • the workflow is a flow of a series of medical related work performed by a medical staff for a patient, and the workflow information is information regarding workflow identification.
  • a workflow step is a unit of medical related business that constitutes a workflow.
  • Workflow step information relates to either information for identifying a workflow step and information for identifying a workflow step that precedes or follows the workflow step. Information.
  • the relationship between a workflow step and a workflow step that follows that workflow step is a request for medical related work. This is the ordering of medical related work to each medical department, for example, an examination department or an image diagnosis department. Medical workers include not only doctors in charge, laboratory technicians, radiologists, radiographers, but also nurses and medical accounting personnel. The start and end of the workflow is determined, for example, by the attending physician among clinicians.
  • the workflow includes, for example, a flow of a series of medical treatments for diagnosis, treatment, and follow-up for each disease, a flow of medical treatment during hospitalization (from hospitalization date to discharge date), and a single flow defined by medical treatment guidelines.
  • Workflow steps include, for example, each work in the patient's medical care stage (diagnosis, treatment, follow-up), diagnosis work for which the attending physician makes a decision, work such as nurse medication, and medical departments such as clinical departments and radiology departments. Order business units exchanged between the two.
  • the workflow step information can be edited, for example, newly generated or deleted by a medical staff at each workflow step. Moreover, it may be based on predetermined medical treatment guidelines. Further, the workflow information has a patient identifier for identifying a patient related to the corresponding workflow.
  • FIG. 1A shows an example of a form in which the medical assistance system 101 is installed in a hospital.
  • a terminal 104, an interface 111, a memory 112, a storage device 113 such as a hard disk drive, and a CPU 114 are connected to one another.
  • the medical support system operates by receiving input from the terminal 104 via the interface 111, reading a program stored in the memory 112, performing information processing using the CPU 114, and outputting the information to the terminal 104 via the interface 111.
  • a medical assistance system 101 shown in FIG. 1A includes an electronic medical record system 102 and a PACS 103.
  • the medical assistance system 101 can take a form in which the electronic medical record system 102 and the PACS 103 are not directly included and are connected to these via a network.
  • Each terminal 104 receives an operation input by a medical worker such as a doctor, a nurse, a laboratory technician, or an interpretation doctor.
  • the electronic medical record system 102 and the PACS 103 can also be used as the terminal 104.
  • medical records, examination values, and image data are accumulated in the electronic medical record system 102 and the PACS 103, respectively.
  • the storage device 113 of the medical assistance system 101 may have information indicating a link to those databases, or a copy of the data stored in these databases. Also good.
  • the medical support system 101 may include an examination information database 116 that is a database included in the electronic medical record system 102 and the PACS 103.
  • An example of the interface 111 is one having a screen.
  • FIG. 1B shows an example of the configuration of the medical assistance system of the present invention.
  • a medical information database 105 in which workflow information and workflow step information, and medical information that is information related to medical related work are stored in association with each other, and a medical information storage unit 106 that stores the information in the medical information database 105 includes It is connected.
  • the medical information includes information input by a medical worker and evidence data that is objective biological information acquired from a patient.
  • evidence data refers to data such as inspection values and image data acquired from modalities, for example.
  • a workflow input unit 107 that accepts input for selecting workflow step information from the medical information database 105
  • a workflow step request input unit 117 that accepts input of information related to a workflow step request
  • an input information acceptance unit that accepts an input of a judgment sentence 108
  • a medical information output unit 109 that extracts and outputs medical information from the medical information database 105 based on the workflow step information, and acquires workflow information from the medical information database 105 based on a patient identifier that identifies the patient, and an interface 111
  • a workflow output unit 118 that outputs the workflow end information to the medical information database 105
  • a workflow end unit 119 that stores the workflow end information in the medical information database 105.
  • the functions of these units are stored in the memory 112 in FIG.
  • the medical information is extracted from the medical information database 105 based on the workflow step information selected by the workflow step input unit 107 and displayed, and the information input by the input information receiving unit 108 and the displayed medical information are displayed.
  • the reference information may include not only the actually referred medical information but also only link information to the medical information.
  • the medical information database 105 stores and manages medical information, which is information related to medical related work in each workflow step, via the medical information storage unit 106, and a judgment sentence input by the input information receiving unit 108 in association with each workflow step.
  • the evidence data processed by the evidence data processing unit 115, the processing history, medical information referred to in each workflow step, and the like are accumulated.
  • the medical information database 105 may include link information to medical information stored in the electronic medical record system 102 or the PACS 103.
  • the medical information storage unit 106 is a unit that stores workflow information, workflow step information, and medical information in the medical information database 105.
  • the medical information to be stored includes evidence data processed by the evidence data processing unit 115, data processing history including the processing source data, information input by the input information receiving unit 108 by a medical worker, and the like.
  • the test information database 116 accumulates and manages information on medical-related test results such as blood tests and image tests at each work slow step.
  • This database may be realized by sharing a database possessed by a hospital information system such as the electronic medical record system 102, an ordering system, or an image management system such as the PACS 103, or provided with a data import unit (not shown). You may import data from the system.
  • a data input unit (not shown) may be provided, and a doctor, nurse, or engineer may input directly.
  • patient test results based on a test method newly developed by a doctor for research purposes may be input from a data input unit (not shown) and stored and managed together with general test results.
  • the electronic medical record system 102 and the PACS 103 are installed separately from the medical care support system 101, only the link information to the examination information stored in the electronic medical record system 102 or the PACS 103 may be included. Further, when a data processing workstation is installed, a history of data processing executed on the data processing workstation may be stored in the inspection information database 116.
  • the evidence data processing unit 115 is a unit that performs data processing using data stored in the examination information database 116.
  • the evidence data processing unit 115 includes a plurality of processing modules.
  • the evidence data processing unit 115 for doctors specializing in image diagnosis (hereinafter referred to as interpretation doctors) has advanced image processing algorithms from basic modules such as image data input / output processing and various filter processing, for example. Functional modules such as region extraction processing and image alignment processing are provided.
  • the operator performs a series of processing necessary for medical treatment on the data by freely combining the processing modules and executing them in order according to the processing purpose and the nature of the data.
  • the medical information database 105 and the examination information database 116 are logically separated here, they may be configured by physically the same database.
  • the medical information database 105 and the examination information database 116 may be combined into one database.
  • a PACS 103 or an electronic medical record system 102 may be separately used to have link information to them.
  • the system can further include a similar case search unit 160 and a process analysis unit 170.
  • the similar case search unit 160 is a unit that searches for a case similar to a case of a specified patient by using patient data stored in the medical information database 105 in order to support the judgment of the medical staff.
  • the process analysis unit 170 analyzes the medical care process based on the data of a plurality of patients accumulated in the medical information database 105 to improve the quality and efficiency of the medical care, and is necessary for improving and optimizing the process. It is a part for extracting information.
  • FIG. 1D is a block diagram showing the functions of the similar case search unit 160.
  • a similarity calculation unit 181, a similar medical information extraction unit 182, a reference information extraction unit 183, a medical information display unit 184, and a reference information storage unit 185 are shown. These functions will be described later.
  • FIG. 2 shows a workflow information table 200 and a workflow step information table 210 included in the configuration of the medical information database 105.
  • the workflow information table 200 is a table for storing workflow information, which is information for identifying a workflow, and is basically registered by the attending physician.
  • a patient ID field 201, a workflow No field 202, a workflow name field 203, a workflow start date field 204, a workflow end date field 205, an attending physician ID field 206, and a conference flag field 207 are configured.
  • the patient ID field 201 stores a patient identifier that is an identifier for identifying a patient.
  • the workflow number field 202 stores a number that becomes key information for uniquely specifying each piece of workflow information.
  • the workflow name field 203 stores a workflow name indicated by a disease name, a treatment name, or the like.
  • the workflow start date field 204 stores the start date of the workflow.
  • the workflow end date field 205 stores the end date of the workflow and is registered when the workflow ends.
  • the attending physician ID field 206 stores identification information of the attending physician who is responsible for the workflow.
  • the text sentence is stored in the workflow name field 203, the standard master ID of the disease name or treatment name may be stored.
  • the conference flag field 207 stores an execution flag indicating that the conference is executed in the workflow.
  • the workflow step information table 210 is a table storing workflow step information that is information for identifying each step of the workflow, and one step becomes one record.
  • the workflow step information table 210 includes a patient ID field 211, a workflow step No field 212, a workflow step execution scheduled department ID field 213, a workflow step execution date / time field 214, a workflow step performer ID field 215, a workflow step execution flag field 216, a conference It consists of a step flag field 217, a workflow number field 218, a parent workflow step number field 219, and a child workflow step number field 220.
  • the workflow step number field 212 stores a number that is key information for uniquely specifying each workflow step.
  • the workflow step execution scheduled department ID field 213 stores identification information for uniquely identifying a department that is scheduled to execute a workflow step, a clinical department, an examination department, and the like.
  • the workflow step execution date and time field 214 stores the date and time when the workflow step is executed.
  • the workflow step performer ID field 215 stores identification information for uniquely identifying the medical staff who actually executed the workflow step.
  • the workflow step execution flag field 216 stores an execution / non-execution flag of the workflow step.
  • the conference step flag field 217 stores a flag indicating that the conference step is a workflow step.
  • the workflow number field 218 stores identification information for uniquely identifying the workflow to which the workflow step belongs.
  • the child workflow step No. is identification information for identifying a workflow step that is behind the corresponding workflow step and further linked to the corresponding workflow step.
  • the parent workflow step number and the child workflow step number have a role of connecting the order request source and the request destination.
  • FIG. 3A shows a medical information table 300 and an evidence data table 310 included in the configuration of the medical information database 105.
  • FIG. 3B shows a processing history table 320 that is also stored in the medical information database 105.
  • a data table 330 is shown.
  • the medical information table 300 is a table that stores medical information that is information related to medical-related work based on workflow steps, and stores one medical information in one record.
  • This table includes a patient ID field 301, a workflow step number field 212, a workflow step execution date / time field 214, a workflow step execution person ID field 215, a judgment statement field 305, a workflow number field 218, an evidence number field 311, and a reference workflow step number field. 306.
  • the patient ID field 301 stores a patient identifier for identifying a patient.
  • the judgment sentence field 305 stores the judgment sentence input in the workflow step. In addition, when the judgment text is included in the medical information referred to when the judgment text is input in the judgment text field 305, the judgment text referred to can also be stored.
  • the input judgment sentence can be distinguished from the referred judgment sentence based on the reference workflow step No.
  • the workflow step number field 212 is stored when medical information is registered, and stores link information to the workflow step number field 212 in the workflow step information table 210. Thereby, the workflow step table information 210 and the medical information table 300 are associated with each other.
  • the evidence number field 311 is an identifier that specifies the evidence data generated in the workflow step or the evidence data reported from the requester, and is associated with the evidence data table 310.
  • the medical information table 300 stores the determination sentence and the evidence data that is the basis of the determination based on the workflow step information.
  • the reference workflow step number field 306 stores the workflow step number referred to in the workflow step number of the record.
  • the evidence data table 310 is a table for storing evidence data, and stores one piece of evidence data in one record.
  • the evidence data table 310 includes an evidence number field 311, evidence type field 312, evidence display icon field 313, evidence display text field 314, workflow step execution date / time field 214, workflow step performer ID field 215, workflow step number field. 212 is included.
  • the evidence number field 311 stores a number serving as key information for uniquely specifying each piece of evidence data.
  • the evidence data processing unit 115 performs different processing depending on the type of inspection information input, such as image processing for images and graphing or statistical processing for inspection values.
  • evidence data for different types of processing such as image processing and graphing of inspection values is stored as separate records. Therefore, the evidence type field 312 stores the type of medical care support processing from which evidence data is extracted.
  • the evidence display icon field 313 and the evidence display text field 314 store information capable of recognizing the content of the evidence data. In the evidence display icon field 313, an icon image may be directly stored as shown in the figure, or icon image identification information such as a file name may be stored.
  • the workflow step number field 212 stores link information to the workflow step number field 212 in the medical information table 300. By this link, various data of the evidence data stored in the evidence data table 310 is associated with the medical information table 300 via the link of the workflow step number.
  • the process history table 320 is a table for storing a process history applied to examination information, which is information before the evidence data is processed, and one process per record.
  • the processing history includes a processing history for the examination value and a processing history for the image data, and these processing histories are also included in the medical information.
  • the process history table 320 includes a process No field 321, a process content field 322, an evidence No field 323, and a process parameter field 324.
  • the process number field 321 stores a number that becomes key information for uniquely identifying each process constituting the process history.
  • the processing content field 322 stores information necessary for the computer to reproduce, analyze, and reuse the processing later, that is, information that can identify the processing content.
  • 3B shows information related to the processing history of image processing and inspection value processing.
  • the evidence number field 323 stores the value of the evidence number field 311 in the evidence data table 310.
  • the processing parameter field 324 is a parameter that is set when each processing is executed.
  • the processing parameter field 324 is included in one field for convenience of explanation, but differs depending on the processing. Therefore, a separate processing parameter table may be prepared for each type of processing.
  • the individual processes constituting the evidence data are individually stored in the database table.
  • a process history binary field is provided, and the process history and input / output of each process are provided. You may store in original binary format including data.
  • the binary data is directly passed to the evidence data processing unit 115 without referring to the process history table 320 or the input data table 330, so that the reproduction of the process can be speeded up and the implementation can be facilitated.
  • the processing history table 320 associates the processing contents and the like with the records stored in the evidence data table 310 and the medical information table 300 via the evidence number.
  • the input data table 330 stores the input data used in the first processing of the processing history in the evidence data linked with the examination information database 116, and stores one input data in one record.
  • the input data table 330 includes an evidence number field 331, an input data ID field 332, and an input data type field 333.
  • the input data ID field 332 stores, as input data for each piece of evidence data, a number serving as key information for uniquely specifying the inspection information in the inspection information database 116.
  • the input data type field 333 stores a data type for defining the link destination of the ID stored in the input data ID field 332.
  • the input data ID is a test value ID for uniquely identifying the patient's test value
  • the input ID is an image ID for uniquely identifying the patient's image. If it is “new marker test”, it becomes a measurement value ID for uniquely identifying the measurement value of the patient of the new marker test.
  • the input data table 330 is associated with the records stored in the evidence data table 310 and the medical information table 300 via the evidence number field 331.
  • FIG. 4 shows an example of a table group constituting the examination information database 116.
  • the examination information database 116 stores detailed information of evidence data related to medical care, and includes an examination value table 400, an examination item master table 410, a measurement value table 420, a measurement item master table 430, and an image table 440. .
  • the test value table 400 stores the contents of the “blood test” data, and stores one test value in one record.
  • the test value table 400 includes a test value ID field 401, a patient ID field 402, a test result date / time field 403, an item code field 404, and a value field 405, and is associated with the test item master table 410 using the item code as a key.
  • the test item master table 410 is an item master table of “blood test” and includes an item code field 411, an item name field 412, and a unit name field 413.
  • the measurement value table 420 is a table for storing the contents of the “new marker test” data, and stores one measurement value in one record.
  • the measurement value table 420 and the measurement item master table 430 have the same structure as the inspection value table 400 and the inspection item master 410.
  • the measurement value ID field 421, the patient ID field 422, the measurement result date / time field 423, the item code field 423, and the value field 425 are in the measurement value table.
  • the measurement item master table 430 includes an item code field 431, an item name field 432, and a unit name field 433.
  • the measurement item master table 430 is provided with a field for storing measurement item registration information (for example, a registration date field 434) in addition to the fields constituting the inspection item master 410 so that the version management of the items can be performed. It may be.
  • the contents of the input data in the test information database 116 are separately managed for “blood test” and “new marker test”, and the input data table 330 is configured so that only the link information is centrally managed. .
  • test values measured in normal operations and test values newly developed for research purposes can be accumulated as evidence data as well, enabling analysis of the effectiveness of newly developed test methods. Become.
  • the image table 440 includes an image ID field 441 for storing an identifier for identifying an image, a patient ID field 442 for storing a patient identifier, an image acquisition date field 443 for storing an image acquisition date and time, and an item code field for storing an item code. 444, an image field 445 for storing an image.
  • the terminal 104 accepts a login input through a login screen by the operator (step S500).
  • the medical information storage unit 106 starts from the workflow information table 200 of FIG. 2 in step S501.
  • the workflow No. currently in progress is identified from the record corresponding to the acquired patient (step S502).
  • a method of identifying the workflow No. currently in progress for example, a record in which the value of the workflow end date / time field 205 is not registered may be identified, or the patient acquired in step S501 from the workflow information table 200 may be identified.
  • a method may be used in which all corresponding records are extracted, a workflow selection screen is displayed, and one workflow is designated by the operator.
  • the medical information storage unit 106 acquires the corresponding workflow step information from the workflow step information table 210 of FIG. 2 from the workflow No identified in step S502 (step S503).
  • the current workflow step No. is identified from the department information of the login information acquired in step S500 (step S504).
  • the current workflow step represents a workflow step currently being executed in the workflow.
  • the medical information storage unit 106 refers to the workflow step execution scheduled department ID field 213 and the workflow step execution flag field 216 in the record acquired in step S502, and corresponds to the department of the login person.
  • the workflow step No that has not been executed in the department step is identified by extracting it as the current workflow step No.
  • the workflow output unit 118 sets and displays each workflow step information acquired in step S503 on the workflow step execution screen 700 shown in FIG. 7 (step S505).
  • the workflow step execution screen 700 is displayed on the interface 111 shown in FIG.
  • the workflow step execution screen 700 of FIG. 7 includes, for example, a login information display area 702, a workflow step selection area 701, a judgment sentence input / output area 703, an evidence data display area 704, a medical information registration button 705, and a medical assistance button, as illustrated.
  • a group 706 is included.
  • the workflow step selection area 701 displays the workflow steps from the workflow start step to the current step in a flow format based on the information in the parent workflow step No field 219 of the workflow step information table 210. For example, as shown in the workflow step information table 210 in FIG. 2, the workflow step whose workflow step number is 2 or 3 is associated with the workflow step whose workflow step number is 1 because the parent workflow step number is 1.
  • the workflow step whose workflow step number is 4 is linked to the workflow step whose workflow step number is 3, since the parent workflow step number is 3. Even if the child workflow step No. is used, it is similarly linked.
  • the workflow information and the workflow step information are displayed in the workflow step selection area 701 in FIG. 7 so as to connect the request source and the request destination.
  • the login information display area 702 is an area for displaying operator information that is currently logged in to the system.
  • the judgment sentence input / output area 703 is an area for displaying a text input / output of contents determined by the medical staff.
  • the evidence data display area 704 displays evidence data.
  • the medical information registration button 705 is a button for registering in the medical information database 105 by combining the evidence data and the text sentence when the operator clicks.
  • the medical assistance button group 706 is a button for a medical worker to call a function of the evidence data processing unit 115 that performs data processing such as image processing and test value processing for patient medical treatment.
  • the medical assistance button group 706 may be set to selectable / impossible from the job type information of the login information acquired in step S500.
  • the current workflow step identified in step S504 is highlighted.
  • information that indicates the progress status of the workflow is displayed.
  • the display format is such that the completion / incompleteness is known, such as changing the display color according to the contents of the workflow step execution flag field 216.
  • the contents of the workflow step execution date / time field 214 and the workflow step executor ID field 215 are displayed.
  • interpreting doctor A registers medical information in response to interpretation work.
  • Interpretation doctor A performs an interpretation operation by the processing of steps S601 to S612 (described later) in FIG.
  • the medical information storage unit 106 registers the medical information displayed in association with the current workflow step No identified in step S504 in the medical information database 105 (step S509).
  • FIG. 6 shows the detailed operation of the system when registering medical information.
  • the workflow step of interpretation work while referring to the medical information in the workflow step of laboratory technician A, the interpretation is performed together with the medical information received from the requesting CT technician A and reported.
  • the operator performs an input for selecting workflow step information of laboratory technician A (step S601).
  • the workflow input unit 107 receives an input for selecting workflow step information from the medical information database 105.
  • the medical information output unit 109 searches the medical information database 105 for medical information associated with the workflow step (workflow step No. 2) of the selected laboratory technician A, and displays it on the workflow step execution screen 700 (step S602).
  • the test value graph of evidence No. 1 acquired by the laboratory technician A is registered in the medical information.
  • Interpretation doctor A identifies the displayed examination value graph as data to be processed (step S603).
  • An inspection value graph screen 710 as shown in FIG. 7B is displayed (step S604).
  • step S605 input of data processing such as selection of inspection items to be displayed, setting of a graph format, extraction of a point of interest and data variation is accepted (step S605).
  • data processing for selecting and extracting an AFP value called “AFP extraction” is performed.
  • the evidence data processing unit 115 extracts the AFP value selected by the operator from the AFP data in the inspection value graph by “AFP extraction”.
  • the selected AFP data is shown by enlarging the dots indicating the data of the two selected points.
  • the AFP value and date extracted in step S605 are acquired as evidence data together with the displayed inspection value graph (step S606).
  • the medical information output unit 109 generates evidence data “graph icon file 1” “20091001, AFP: 17.1, 200,106, AFP: 17.3” from the acquired data, and displays the evidence data display area 704. It is displayed on the first line (step S607).
  • the operator inputs a judgment sentence “No AFP fluctuation” related to the data processing of the inspection value graph in the judgment sentence input / output area 703 (step S608).
  • the input information receiving unit 108 receives this input.
  • step S609 The operator determines whether to perform another data process (step S609), and when another data process is performed, the process returns to step S601 to repeat the process.
  • image data (evidence No. 2) is acquired and displayed in step S602.
  • the displayed image data is specified as data to be processed (step S603).
  • step S604 an image processing screen 800 as shown in FIG. 8B is displayed.
  • step S605 the image interpretation doctor A extracts a tumor region from the CT image. Details of processing on the image processing screen 800 will be described later.
  • step S ⁇ b> 606 an image processing history and input data “image ID ⁇ b> 1” from the image processing screen 800 until the volume of the tumor region is calculated through region extraction are acquired.
  • step S607 the display data “image icon file 1” “# 1: 10 mm # 2: 15 mm” of the evidence data is generated using the information of the image processing history and displayed in the evidence data display area 704.
  • step S ⁇ b> 608 the operator inputs a determination sentence related to image processing “# 1: Nodal of 10 mm in S ⁇ b> 7 and # 2: 15 mm in S ⁇ b> 6” into the determination sentence input / output area 703.
  • the input information receiving unit 108 receives this input.
  • step S609 when it is determined in step S609 that the operator does not perform additional processing, a determination sentence that is not for each evidence data, for example, “highly differentiated HCC is suspected” is input to the determination sentence input / output area 703 as necessary. Additional input is performed (step S610). The input information receiving unit 108 receives this input. Finally, the operator selects the medical information registration button 705 (step S611). When the medical information registration button 705 is selected, the medical information storage unit 106 acquires the current date and time from, for example, hardware in which a medical assistance system is installed, and the medical worker information “reading doctor A” of the logged-in person. Is acquired from the medical information database 105, for example.
  • the medical information storage unit 106 selects the text sentence of the judgment sentence input / output area 703, the processing history and the input data extracted by the evidence data processing unit 115, the patient identifier, the date and time, the medical worker information selected in step S501, and the workflow step.
  • the execution flag “true” and the workflow step number are registered in each table of the medical information database 105 (step S612).
  • evidence No. 3 is registered corresponding to the data-processed inspection value graph
  • evidence No. 4 is registered corresponding to the image-processed data.
  • the text sentence input / output in steps S608 and S610 is handled as one data, but the judgment sentence input / output area 703 is used to input judgment sentences for each evidence data.
  • the output area (check value graph judgment text area, image processing judgment text area) and judgment text input / output areas related to all evidence data are configured separately, and tag information for distinguishing them is added in step S612. For example, each judgment sentence may be registered separately. Moreover, about the judgment sentence for every evidence data, you may give link information with evidence data.
  • the evidence data corresponding to the medical-related work in the workflow step executed before the current workflow step is displayed, the data processing is performed, and the determination based on the evidence data processed in the current workflow step is performed.
  • Example of similar case search An operation example at the time of similar case search using the medical information accumulated as described above will be described below.
  • the situation used here as an example is that the clinician A who treats a patient with liver cancer uses a similar case search to judge the doctor in charge of a case similar to the case appearing in the workflow step he is in charge of. It is the situation that is going to investigate the grounds.
  • FIG. 9 shows a screen in the workflow step being executed by clinician A.
  • the display method of the workflow step information 901 being executed may be changed so as to be understood by the user, such as highlighted in bold.
  • each workflow step of the interpreting doctor A and the laboratory technician A is positioned as a workflow step preceding the workflow step being executed by the clinician A, and medical information associated with these workflow steps is displayed.
  • Evidence data is displayed in the evidence data display area 704, and a judgment sentence is displayed in the judgment sentence input / output area 703.
  • a workflow step reference history area 903 showing the reference history is displayed on the screen. In the example of FIG. 9, this workflow step reference history area 903 is still blank.
  • FIG. 10 is a schematic diagram of a search image.
  • FIG. 11 shows a flowchart in which the similarity calculator 181 calculates the similarity of the evidence data.
  • the similarity calculation unit 181 is medical information associated with a workflow step preceding the workflow step being executed (hereinafter referred to as Q).
  • Q medical information associated with a workflow step preceding the workflow step being executed
  • evidence data “20091001, AFP: 17.1, 200,106106, AFP: 17.3” which is evidence data relating to the test value, and evidence data “# 1: 10 mm # 2: 15 mm” relating to the tumor size of the CT image. Is.
  • the similarity calculation unit 181 acquires a medical information group (U) of past cases having evidence data of the same evidence type as the query Q from the medical information database 105 (step S1102).
  • the same evidence type indicates that the data in the evidence type field 312 in the medical information database 105 is the same as will be described later.
  • the number of U data is assumed to be E.
  • the similarity calculation unit 181 extracts a piece of medical information Ui from the medical information group U that is a similarity calculation target, and calculates the similarity between Q and Ui, first, from each piece of medical information.
  • Evidence data is acquired and set as Vj (Q) and Vj (Ui) (step S1103).
  • the correspondence between the evidence data will be described.
  • the evidence type 312 and the executor ID 215 are associated with the evidence data. Using this information, the type of evidence data is specified, and the same type of evidence data is extracted as corresponding evidence data.
  • the evidence type 312 associated with each piece of evidence data is extracted, and the evidence data associated with the same evidence type as the extracted evidence type 312 is acquired. For example, when the evidence type of the evidence data of the medical information Q is an examination value, evidence data whose evidence data type is an examination value is acquired from the medical information database 105. Similarly, corresponding evidence data may be acquired using the executor ID 215.
  • Vj (Q) and Vj (Ui) are normalized (step S1104).
  • normalization is performed using percentiles (percentiles), but other general normalization methods such as assuming a normal distribution may be used.
  • percentile refers to the rank in the entire set when certain quantitative information is arranged in ascending order.
  • the 10th percentile means the tenth from the lowest of 100 pieces of numerical information.
  • the percentile of Vj (Q) is P (Q)
  • the percentile of Vj (Ui) is P (Ui)
  • the similarity calculation unit 181 repeats steps S1103 to S1105 by the number of evidence output data of Q (step S1106), thereby calculating N Sj and obtaining this sum to obtain a sum between Q and Ui.
  • the similarity is calculated (step S1107). Further, by determining whether the above-described similarity calculation is performed for all the medical information included in U (step S1108), the similarity between all the medical information included in U and Q can be calculated.
  • FIG. 12 The processing flow of FIG. 12 is used for the operation of this system when the similarity is calculated in consideration of the similarity between the judgment sentences when the medical information includes the judgment sentence when calculating the similarity of the medical information. Will be described in detail. The same steps as those in FIG. 11 are omitted.
  • step S1201 a judgment sentence included in the medical information to be a query is acquired.
  • a judgment sentence of medical information as a query is essential, but it is not necessarily a judgment sentence in a state completed as a sentence having a subject predicate. Even in the state where only the input is made, the similarity calculation of this embodiment is possible.
  • the similarity calculation unit 181 calculates the similarity Wt between the Q determination sentence and the Ui determination sentence separately from the sum of the similarity Sj calculated using each evidence output data.
  • Sj is weighted and stored in Si.
  • the method of weighting Sj may be not only multiplication but also a combination of four arithmetic calculations.
  • the similarity Wt between judgment sentences may be calculated using the appearance frequency of words, that is, the co-occurrence degree, or may be calculated by assigning a score based on the presence or absence of each word.
  • preprocessing for calculating the similarity Wt it is preferable to apply a dictionary for extracting medically meaningful words based on external medical encyclopedia information and the like. It may be set separately and weighting Wt may be further performed.
  • FIG. 13 shows an example of the similarity calculation result.
  • the similar medical information extraction unit 182 extracts from the medical information database 105 the medical information indicated by U sorted in descending order by similarity according to the similarity calculated by the above method, and displays it on the screen.
  • a search result list screen 1301 displays a list of the calculated similarity and workflow step information in which the extracted medical information is reported. Further, the details of the workflow step information selected from the search result list screen 1301 are displayed on the search result detail screen 1302 so that the details can be referred to, so that the operator can make a decision sentence while referring to the medical information in the workflow steps indicating similar cases. Can be input.
  • the reference information extraction unit 183 extracts, from the medical information database 105, the workflow step information referred to in the similar workflow step based on the reference workflow step No. associated with the similar workflow step information selected on the search result list screen 1301. And displayed in the workflow step reference history area 903.
  • the medical information display unit 184 extracts the medical information associated with the displayed workflow step from the medical information database 105 and displays it. Similarly, medical information associated with similar workflow step information is also extracted from the medical information database 105 and displayed.
  • FIG. 14 shows an example of an output screen when the apply button 1303 is pressed in FIG.
  • a running workflow step execution screen 701 and a search result detail screen 1302 are simultaneously displayed in one interface 111.
  • workflow step reference history area 903 workflow step information that has been referred to in the applied similar workflow step is displayed as a reference history.
  • the reference information storage unit 185 stores the reference history displayed in the workflow step reference history area 903 in the medical information database 105 as reference information in association with the workflow step being executed.
  • the workflow step information referred to based on the reference information is extracted, but the information identified by the reference information may be other than the workflow step information.
  • the information identified by the reference information may be other than the workflow step information.
  • an external medical encyclopedia or standard practice guidelines may be used.
  • step S1507 the similarity calculation unit 181 displays the conference flag of the workflow step associated with the medical information Ui that is the similarity calculation target, in addition to the sum of the similarities Sj calculated using each evidence output data.
  • a conference at a medical site is usually a conference held by medical personnel including multiple doctors, and the medical information generated at the conference means medical information that has been approved by multiple medical workers. To do. Therefore, it can be said that medical information whose conference flag is “true” is more reliable medical information. Therefore, in order to weight the similarity Sj by the conference flag, a constant Cf of 1 or more is set in advance, and when the conference flag is “true”, the similarity is weighted by multiplying Sj by Cf. Alternatively, an input screen for the operator to set Cf may be provided separately.
  • more reliable medical information is presented at the top of the search result by performing weighting using the conference flag when calculating the similarity in the search for medical information.
  • the search accuracy can be improved.
  • FIG. 16 shows a processing flow for calculating the similarity between workflows.
  • the similarity calculation unit 181 Upon receiving selection of the similarity search button (step S1600), the similarity calculation unit 181 acquires N pieces of medical information associated with the workflow (Q) currently displayed in the workflow step selection area (step S1601). ). These N pieces of medical information become search queries.
  • the similarity calculation unit 181 acquires a workflow group (U) having the same type of medical information as those queries from the medical information database 105 (step S1602).
  • the type of medical information will be described.
  • the type can be specified by using the scheduled execution department 213 of the workflow step associated with the medical information. For example, the scheduled execution department 213 associated with each of the N pieces of medical information acquired in S1601 is extracted, and the medical information having the same set as the extracted execution planned department 213 is associated with the medical information. Are obtained as a group U of workflows.
  • the similarity calculation unit 181 includes the ⁇ internal medicine, examination department, radiology department ⁇
  • the medical information having a set and the workflow in which the medical information is associated are acquired from the medical information database 105.
  • a set is formed by combining the planned execution department 213 and the evidence type 312, and a workflow having a set corresponding to the set of these N sets is searched and a group of workflows is searched. For example, U is acquired.
  • a set of ⁇ examination department-inspection value graph, radiology department-CT image, radiology department-image processing ⁇ is extracted from N pieces of medical information, and a medical information set having the same set as this set and its medical care Get a workflow associated with a set of information.
  • the evidence data having the evidence type corresponding to the evidence type of the evidence data in each medical information in the workflow Q is obtained.
  • the included medical information is acquired one by one from the medical information database 105, and is set as Vj (Q) and Vj (Ui) (step S1603).
  • the similarity between medical information is calculated by the method described above (step S1604).
  • Vj (Ui) corresponding to Vj (Q) If there are a plurality of Vj (Ui) corresponding to Vj (Q) at this time, for example, using the workflow step number field 212, the position of the workflow step associated with Vj (Q) in the workflow Q, that is, Vj (Ui) corresponding to Vj (Q) is obtained, for example, by obtaining a relative workflow step No. from workflow step No1 and using Vj (Ui) of workflow step No closest to the value of workflow step No. acquired in workflow Ui. ) Is uniquely determined and used to calculate the similarity between medical information. After calculating the similarity between all the medical information, the similarity between the workflows is calculated by calculating the sum of these (step S1606). In this embodiment, weighting is not performed when calculating the similarity between workflows.
  • a workflow step execution date and time associated with each medical information is acquired from the workflow step execution date and time field 214, and the workflow has an execution date and time closer to the current step. Steps may be weighted or weighted using a conference flag as described above.
  • the workflow group U is rearranged in descending order according to the calculated similarity Si between workflows, and this is displayed as a list (step S1608).
  • specific medical information in the selected workflow that is, medical information displayed in the medical information display area of the workflow step execution screen is displayed. Is displayed.
  • the reference information referred in the workflow step constituting the selected workflow is acquired based on the reference workflow step No 306 in the medical information database 105 and displayed on the screen.
  • ⁇ System configuration using data center> a data center type system will be described in detail as an example of a system configuration in the present invention.
  • the medical assistance system 101 is connected to a data center 1702 via a network 1701.
  • the storage device 113 exists in the data center 1702, and access to the storage device 113 is strictly managed by the access management unit 1703.
  • the hospital can suppress initial investment at the time of system introduction, and maintenance and management of the storage device 113 are also unnecessary on the hospital side.
  • a cloud computing system in which the memory 112 and the CPU 114 are arranged in the data center 1702 may be used.
  • the system configuration using the network in the present invention can assume various forms, but the present embodiment is not limited to this.

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Abstract

類似症例を検索し、その類似症例の病状情報だけでなく、類似症例の診療において医療従事者により参照された情報も取得し画面に表示する診療支援システムを提供する。ワークフローと各ワークフローステップの情報とを医療情報と各ワークフローステップにおいて参照した情報とを関連付けて登録した医療情報データベースを用いて、実行中のワークフローステップに先行するワークフローステップの医療情報を取得し、取得された医療情報と類似する医療情報を医療情報データベースから抽出し、抽出された医療情報に関連づけられたワークフローステップの後続のワークフローステップにおいて参照された情報を取得し画面に表示する。

Description

診療支援システム及び診療支援方法
　患者の検査値や画像データ、医療従事者の所見を扱う診療支援システムに関わり、医療従事者の医療関連業務における判断を支援するのに好適な技術に関する。
　近年の医療情報システムの普及により、多種多様な医療情報が電子的に病院内に蓄積されるようになってきている。医療情報の電子化によって、院内ペーパーレス化や業務効率改善などの効果に加え、蓄積された医療情報の二次利用が考えられている。具体的には、医学統計データ解析や経営改善支援の他に、過去症例の検索・参照が、医療情報の二次利用の一例として挙げることができる。例えば医師が画像診断を行う際に、診断対象画像と類似した過去症例の画像をPACS（Picture Archiving and Communication System）から検索して参照することで診断や治療計画を支援するための技術が開示されている。特許文献１では、画像内に関心領域を設定し、その時系列的な変化や撮像日時の間隔を加味した検索を実行することで、類似の症例を検索して表示し、診断の支援を行っている。
特開２００７－２８７０２７号公報
　類似症例に対して過去に施された一連の医療行為は、その患者に関わる多くの医療従事者の判断に基づいて行われたものである。例えば主治医がある判断材料をもとに検査部門へ検査をオーダし、検査部門ではその検査を行って結果を主治医に報告し、主治医はその検査結果をもとに次の判断をする。また、ときには複数の医師や医療従事者がカンファレンスを開いて議論をし、治療方針などを決定していく。したがって、類似症例を検索・参照する際には、類似症例においてどのような判断のもとに一連の医療行為がなされたのかが非常に重要な情報となる。さらに、医療従事者は、診療しようとしている患者の疾患について、医療関連業務の依頼元から報告された情報だけで判断をするのではなく、依頼元から報告されていない重要な情報、例えば同一の患者の別の疾患の情報や、別の患者の同一の疾患の情報などを参照しながら判断を下すことがある。具体例をあげると、患者に適用する手術方法を決める際に患部の大きさを見ながら判断することが多いが、手術方法を決める患部の大きさの閾値はそれぞれ医師によって異なる場合が多い。このような場合、同じ疾患を患っている別の患者の患部の大きさとその患者の担当医が判断した手術方法を参照して、診療しようとしている患者に対して手術法を判断することがある。しかし、特許文献１に開示してある技術では、類似症例における診療中でなされた判断する際に参照された情報を出力できない。この場合、たとえ類似症例検索を用いても類似症例内で参照された別の患者の患部の大きさと手術方法が分からないので、類似症例内での判断の根拠が分からないという問題がある。
　上記の課題を解決するために、本発明に係る診療支援システムは以下のような構成を備える。即ち、医療関連業務の一連の診療の流れであるワークフローを識別するワークフロー情報と、ワークフローを構成する医療関連業務の単位であるワークフローステップを識別する情報とワークフローステップに対して先行する又は後続するワークフローステップを識別する情報の少なくとも何れかに関する情報とを含むワークフローステップ情報と、医療関連業務に関連する情報である医療情報と、ワークフローステップにおいて参照された情報を識別する情報である参照情報と、が互いに関連付けられて格納されている医療情報データベースと、第一のワークフローステップに対して先行するワークフローステップに関連づけられた第一の医療情報と医療情報データベースに格納されている医療情報との間の類似度を計算する類似度計算部と、計算された類似度に基づき、第一の医療情報と類似している第二の医療情報を医療情報データベースから抽出する類似医療情報抽出部と、抽出された第二の医療情報が関連づけられたワークフローステップに対して後続のワークフローステップである、第二のワークフローステップのワークフローステップ情報に関連づけられている参照情報を医療情報データベースから抽出する参照情報抽出部と、抽出された第二の医療情報と抽出された参照情報とを画面に表示する医療情報表示部と、を有することを特徴とする診療支援システムである。
　類似症例だけでなく、類似症例における診療中でなされた判断をする際に参照された情報を参考にしながら、実行中の医療関連業務において判断を下すことを支援することが出来る。
診療支援システムが病院に設置される際の構成の一例を示した図。 診療支援システムの別の構成の一例を示した図。 診療支援システムの別の構成の一例を示した図。 類似症例検索部の構成の一例を示した図。 医療情報データベースを構成するワークフローテーブルとワークフローステップテーブルの構造の一例を示している図。 医療情報データベースを構成する医療情報テーブルとエビデンスデータテーブルの構造の一例を示している図。 医療情報データベースを構成する処理履歴テーブルと入力データテーブルの構造の一例を示している図。 検査情報データベースを構成するテーブル群の構造の一例を示している図。 ワークフローステップをワークフローから抽出し、医療情報と判断文を用いて診療を支援するフローチャートの一例を示している図。 エビデンスデータに対してデータ処理を行い診療の支援をするフローチャートの一例を示している図。 （Ａ）ワークフローに基づいて検査グラフの参照と判断文の入力を行う前の画面の一例を示している図。（Ｂ）検査グラフを参照する際の画面の一例を示している図。（Ｃ）判断文の入力を行う際の画面の一例を示している図。 （Ａ）ワークフローに基づいて画像データの参照と判断文の入力を行う前の画面の一例を示している図。（Ｂ）画像データの参照する際の画面の一例を示している図。（Ｃ）ワークフローに基づいて画像データを参照して判断文の入力を行う際の画面の一例を示している図。 類似症例検索を行う際のクエリを入力する一例を示している図。 類似症例検索の概念の一例を示している図。 エビデンスデータを用いた類似度計算フローの一例を示している図。 テキストデータを用いた類似度計算フローの一例を示している図。 類似症例検索結果の一例を示している図。 類似症例検索結果を実行中のワークフローステップに適用する一例を示している図。 カンファレンスフラグを用いた類似度計算フローの一例を示している図。 ワークフロー間の類似度を検査する処理フローの一例を示している図。 データセンタ型の診療支援システムの構成の一例を示している図。
　　＜以下の各記載内容の概要＞
　本発明は、医療情報データベースに蓄積された情報を用いて、類似症例検索を行うものである。発明を実施するための形態を説明する順序として、最初に本発明で用いる医療情報データベースに蓄積される各情報やデータベースの構造について説明する。次に、本システムがその医療情報データベースにどのように各情報を蓄積するかを説明する。その後、医療情報データベースを用いた類似症例検索について述べる。
　　＜ワークフローの定義の説明＞
　ワークフローとは患者に対して医療従事者が行う一連の医療関連業務の流れのことであり、ワークフロー情報とはワークフローの識別に関する情報である。ワークフローステップとはワークフローを構成する医療関連業務の単位であり、ワークフローステップ情報とは、ワークフローステップを識別する情報と、ワークフローステップに対して先行する又は後続するワークフローステップを識別する情報の何れかに関する情報と、を含む。
　ワークフローステップとそのワークフローステップに対して後続するワークフローステップとの関係は、医療関連業務の依頼に当たる。これは、各医療部門、例えば検査部門や画像診断部門への医療関連業務のオーダリングなどである。医療従事者とは、担当医、検査技師、放射線技師、読影医だけでなく、看護師や医事会計関係者なども含む。ワークフローの開始と終了は、例えば、臨床医の中の主治医が決定する。ワークフローは、例えば、疾患ごとの診断、治療、経過観察の一連の診療の流れ、入院期間中の診療の流れ（入院日～退院日）、診療ガイドラインで定められる一つの流れ等がある。
　ワークフローステップは、例えば、患者の診療段階（診断、治療、経過観察）の各業務、又は主治医が判断を下す診断業務，看護師の投薬などの作業や、診療科と放射線科などの医療部門との間でやりとりされるオーダ業務単位等がある。ワークフローステップ情報は、各ワークフローステップにおいて医療従事者などによって新たに生成や削除されるなどして編集されうる。また、予め定められた診療ガイドラインに基づいていることもある。また、ワークフロー情報は、該当するワークフローに関する患者を識別する患者識別子を有している。
　　＜システム構成の説明＞
　図１（Ａ）は、診療支援システム１０１が病院に設置される形態の一例を示している。端末１０４、インターフェイス１１１、メモリ１１２、ハードディスクドライブなどの記憶装置１１３、ＣＰＵ１１４が相互に接続されている。診療支援システムの動作は、端末１０４での入力をインターフェイス１１１で受けつけて、メモリ１１２に格納されているプログラムを読み出してＣＰＵ１１４を用いて情報処理を行い、インターフェイス１１１にて端末１０４に出力するなどして行われる。図１（Ａ）に示されている診療支援システム１０１は、電子カルテシステム１０２やＰＡＣＳ１０３を含んでいる。図示していないが、診療支援システム１０１は、電子カルテシステム１０２やＰＡＣＳ１０３を直接含まずに、これらとネットワークで接続している形態を取ることも出来る。各端末１０４は、医師や看護師、検査技師、読影医などの医療従事者による操作入力を受け付ける。電子カルテシステム１０２やＰＡＣＳ１０３を端末１０４として用いることもできる。電子カルテシステム１０２やＰＡＣＳ１０３で、各々診療履歴や検査値、画像データが蓄積されている場合がある。その場合は、診療支援システム１０１の記憶装置１１３は、それらのデータベースへのリンクを示す情報を有していてもよいし、それらのデータベースに格納されているデータをコピーしたものを有していてもよい。また、後で説明する図１（Ｂ）に示されているように、電子カルテシステム１０２やＰＡＣＳ１０３が有するデータベースである検査情報データベース１１６を診療支援システム１０１が含む形態でもよい。また、インターフェイス１１１の例として、画面を備えているものが挙げられる。
　図１（Ｂ）に、本発明の診療支援システムの構成の例を示す。ワークフロー情報やワークフローステップ情報と、医療関連業務に関する情報である医療情報とが互いに関連付けて格納されている医療情報データベース１０５があり、医療情報データベース１０５にそれらの情報を格納する医療情報格納部１０６が接続されている。医療情報には、医療従事者により入力される情報や、患者から取得される客観的な生体情報であるエビデンスデータが含まれる。ここで、医療従事者により入力される情報の一例として、医療関連業務で下される判断を示すテキスト文である判断文を用いる。エビデンスデータとは、例えば、モダリティから取得される検査値や画像データなどのデータを指す。さらに、医療情報データベース１０５からワークフローステップ情報を選択する入力を受け付けるワークフロー入力部１０７と、ワークフローステップの依頼に関する情報の入力を受け付けるワークフローステップ依頼入力部１１７と、判断文の入力を受け付ける入力情報受付部１０８と、ワークフローステップ情報に基づいて医療情報データベース１０５から医療情報を抽出して出力する医療情報出力部１０９と、患者を識別する患者識別子に基づいてワークフロー情報を医療情報データベース１０５から取得しインターフェイス１１１に出力するワークフロー出力部１１８と、ワークフロー終了情報を医療情報データベース１０５に格納するワークフロー終了部１１９とが備わっている。これらの部の機能は、図１（Ａ）のメモリ１１２に入っている。
　この構成によって、ワークフローステップ入力部１０７で選択されたワークフローステップ情報に基づいて医療情報データベース１０５から医療情報を抽出して表示し、入力情報受付部１０８によって入力された情報と表示している医療情報とを実行中のワークフローステップ情報と関連付けて医療情報データベース１０５に格納する。実行中のワークフローステップにおいて、参照した医療情報も参照情報として入力された情報と共に格納することで、そのワークフローステップを実行する際に参照して根拠としたものが蓄積され、医療従事者の医療関連業務の過程が分かるようになる。ここで、参照情報には、実際に参照した医療情報だけでなく、その医療情報へのリンク情報のみが含まれる場合もある。
　医療情報データベース１０５は、医療情報格納部１０６を介して各ワークフローステップにおける医療関連業務に関する情報である医療情報を蓄積管理し、各ワークフローステップに関連づけて入力情報受付部１０８で入力される判断文と、エビデンスデータ処理部１１５でデータ処理されたエビデンスデータや、その処理履歴、各ワークフローステップで参照した医療情報などが蓄積されている。先に説明した図１（Ａ）に示されたように、医療情報データベース１０５は、電子カルテシステム１０２やＰＡＣＳ１０３に蓄積された医療情報へのリンク情報を有していてもよい。
　医療情報格納部１０６は、医療情報データベース１０５にワークフロー情報やワークフローステップ情報、医療情報を格納する部である。例えば、格納する医療情報には、エビデンスデータ処理部１１５でデータ処理されたエビデンスデータやその処理元データを含むデータ処理履歴、医療従事者により入力情報受付部１０８によって入力された情報などがある。
　検査情報データベース１１６は、各ワークスローステップにおける、血液検査や画像検査等の医療関連の検査結果の情報を蓄積管理する。このデータベースは、電子カルテシステム１０２、オーダリングシステム等の病院情報システムやＰＡＣＳ１０３等の画像管理システムが有するデータベースを共有することにより実現しても良いし、図示していないデータインポート部を設け、それらのシステムからデータをインポートしても良い。また、図示していないデータ入力部を設け、医師や看護婦や技師が直接入力しても良い。また、医師が研究目的として新規に開発した検査方法に基づいた患者の検査結果についても、図示していないデータ入力部から入力し、一般の検査結果と共に蓄積管理してもよい。さらに、診療支援システム１０１とは別に電子カルテシステム１０２やＰＡＣＳ１０３が設置されている場合、電子カルテシステム１０２やＰＡＣＳ１０３に保存されている検査情報へのリンク情報のみを有していてもよい。また、データ処理ワークステーションが設置されている場合は、該データ処理ワークステーションで実行されたデータ処理の履歴を検査情報データベース１１６に格納してもよい。
　エビデンスデータ処理部１１５は、検査情報データベース１１６に蓄積されたデータを利用してデータ処理を行う部である。エビデンスデータ処理部１１５は、複数の処理モジュールを備える。画像診断を専門とする医師（以後、読影医とよぶ）向けのエビデンスデータ処理部１１５では、例えば、画像データの入出力処理や各種フィルター処理のような基本モジュールから、高度な画像処理アルゴリズムを有する領域抽出処理や画像の位置合わせ処理といった機能モジュールを備える。操作者は、処理目的やデータの性質によって、上記処理モジュールを自由に組み合わせ、順に実行することで、データに対し，診療に必要な一連の加工処理を行なう。
　なお、ここでは医療情報データベース１０５及び検査情報データベース１１６を論理的に分けているが、物理的に同一のデータベースで構成してもよい。たとえば、医療情報データベース１０５と検査情報データベース１１６を合わせて一つのデータベースとしてもよい。また、図１（Ａ）で示されているように、ＰＡＣＳ１０３や電子カルテシステム１０２を別途用いて、それらへのリンク情報を有するようにしてもよい。
　図１（Ｃ）に示すように、本システムはさらに類似症例検索部１６０と、プロセス分析部１７０を有することもできる。類似症例検索部１６０は、医療従事者の判断を支援するために、医療情報データベース１０５に蓄積された患者のデータを用いて、ある指定した患者の症例と類似した症例を検索する部である。プロセス分析部１７０は、診療の質や効率を向上するために、医療情報データベース１０５に蓄積された複数の患者のデータをもとに、診療のプロセスを分析し、プロセスの改善，最適化に必要な情報を抽出するための部である。
　図１（Ｄ）は、類似症例検索部１６０が有する各機能をブロック図で示したものである。類似度計算部１８１、類似医療情報抽出部１８２、参照情報抽出部１８３、医療情報表示部１８４、参照情報格納部１８５が示されている。これらの果たす機能については、後に述べる。
　　＜データベースのテーブル構造の説明＞
　図２は、医療情報データベース１０５の構成に含まれるワークフロー情報テーブル２００、ワークフローステップ情報テーブル２１０を表わしている。
　ワークフロー情報テーブル２００は、ワークフローを識別する情報であるワークフロー情報を格納するテーブルであり、基本的には主治医が登録する。患者ＩＤフィールド２０１、ワークフローＮｏフィールド２０２、ワークフロー名フィールド２０３、ワークフロー開始日フィールド２０４、ワークフロー終了日フィールド２０５、主治医ＩＤフィールド２０６、カンファレンスフラグフィールド２０７により構成される。患者ＩＤフィールド２０１は、患者を識別する識別子である患者識別子を格納する。ワークフローＮｏフィールド２０２は、各ワークフロー情報を一意に指定するためのキー情報となる番号などを格納する。ワークフロー名フィールド２０３は、病名や治療名等で示されるワークフロー名を格納する。ワークフロー開始日フィールド２０４は、ワークフローの開始日を格納する。ワークフロー終了日フィールド２０５は、ワークフローの終了日を格納し、ワークフローが終了した時点で登録される。主治医ＩＤフィールド２０６は、ワークフローの責任者となる主治医の識別情報を格納する。なお、ここでは、ワークフロー名フィールド２０３にはテキスト文を格納するが、病名や治療名の標準マスタのＩＤを格納してもよい。カンファレンスフラグフィールド２０７は、そのワークフローにおいてカンファレンスを実行したことを示す実行フラグを格納する。
　ワークフローステップ情報テーブル２１０は、ワークフローの各ステップを識別する情報であるワークフローステップ情報を格納するテーブルであり、一つのステップが一つのレコードとなる。ワークフローステップ情報テーブル２１０は、患者ＩＤフィールド２１１、ワークフローステップＮｏフィールド２１２、ワークフローステップ実行予定部門ＩＤフィールド２１３、ワークフローステップ実行日時フィールド２１４、ワークフローステップ実行者ＩＤフィールド２１５、ワークフローステップ実行フラグフィールド２１６、カンファレンスステップフラグフィールド２１７、ワークフローＮｏフィールド２１８、親ワークフローステップＮｏフィールド２１９、子ワークフローステップＮｏフィールド２２０から構成される。ワークフローステップＮｏフィールド２１２は、各ワークフローステップを一意に指定するためのキー情報となる番号などを格納する。ワークフローステップ実行予定部門ＩＤフィールド２１３は、ワークフローステップを実行する予定の部門、診療科や検査科等を一意に識別するための識別情報を格納する。ワークフローステップ実行日時フィールド２１４は、ワークフローステップを実行した日時を格納する。ワークフローステップ実行者ＩＤフィールド２１５は、ワークフローステップを実際に実行した医療従事者を一意に識別するための識別情報を格納する。ワークフローステップ実行フラグフィールド２１６は、ワークフローステップの実行・未実行のフラグを格納する。カンファレンスステップフラグフィールド２１７は、カンファレンスが行われたワークフローステップであることを示すフラグを格納する。また、ワークフローＮｏフィールド２１８は、ワークフローステップが属するワークフローを一意に識別するための識別情報を格納する。親ワークフローステップＮｏは、該当ワークフローステップの前にあって、さらに該当ワークフローステップに結び付けられているワークフローステップを識別するための識別情報である。子ワークフローステップＮｏは、該当ワークフローステップの後ろにあって、さらに該当ワークフローステップに結び付けられているワークフローステップを識別する識別情報である。親ワークフローステップＮｏと子ワークフローステップＮｏは、オーダの依頼元と依頼先とを結びつける役割を持っている。
　図３（Ａ）は、医療情報データベース１０５の構成に含まれる医療情報テーブル３００、エビデンスデータテーブル３１０を表わし、図３（Ｂ）は、同じく医療情報データベース１０５に格納される処理履歴テーブル３２０、入力データテーブル３３０を表わしている。
　医療情報テーブル３００は、ワークフローステップに基づいて医療関連業務に関する情報である医療情報を格納するテーブルであり、一つのレコードに一つの医療情報を格納する。このテーブルは、患者ＩＤフィールド３０１、ワークフローステップＮｏフィールド２１２、ワークフローステップ実行日時フィールド２１４、ワークフローステップ実行者ＩＤフィールド２１５、判断文フィールド３０５、ワークフローＮｏフィールド２１８、エビデンスＮｏフィールド３１１、参照ワークフローステップＮｏフィールド３０６により構成される。患者ＩＤフィールド３０１は、患者を識別する患者識別子を格納する。判断文フィールド３０５は、当該ワークフローステップにおいて入力された判断文が格納される。また、判断文フィールド３０５に判断文を入力する際に参照した医療情報に判断文が含まれている場合は、その参照した判断文も合わせて格納することが出来る。入力された判断文と参照した判断文との区別は、参照ワークフローステップＮｏに基づいて行うことが出来る。ワークフローステップＮｏフィールド２１２は、医療情報が登録される場合に格納され、ワークフローステップ情報テーブル２１０におけるワークフローステップＮｏフィールド２１２へのリンク情報を格納する。これにより、ワークフローステップテーブル情報２１０と医療情報テーブル３００が関連づけられる。エビデンスＮｏフィールド３１１は、そのワークフローステップにおいて生成されたエビデンスデータ、または依頼元から報告されたエビデンスデータを指定する識別子であり、エビデンスデータテーブル３１０と関連付けられている。このように、医療情報テーブル３００には、判断文と判断の根拠となるエビデンスデータとがワークフローステップ情報に基づいて格納されている。参照ワークフローステップＮｏフィールド３０６は、レコードのワークフローステップＮｏにおいて参照されたワークフローステップＮｏを格納する。
　エビデンスデータテーブル３１０は、エビデンスデータを格納するテーブルであり、一つのレコードに一つのエビデンスデータを格納する。エビデンスデータテーブル３１０には、エビデンスＮｏフィールド３１１、エビデンス種別フィールド３１２、エビデンス表示用アイコンフィールド３１３、エビデンス表示用テキストフィールド３１４、ワークフローステップ実行日時フィールド２１４、ワークフローステップ実行者ＩＤフィールド２１５、ワークフローステップＮｏフィールド２１２が含まれる形で構成される。エビデンスＮｏフィールド３１１は、各エビデンスデータを一意に指定するためのキー情報となる番号などを格納する。
　エビデンスデータ処理部１１５では，画像に対しては画像処理，検査値に対してはグラフ化や統計処理，といったように入力される検査情報の種類により，異なる処理が施される。ここでは、例えば画像処理や検査値のグラフ化といった異なる種類の処理に対するエビデンスデータは，それぞれ別のレコードとして格納する。そこでエビデンス種別フィールド３１２は、エビデンスデータが抽出される診療支援処理の種別を格納する。エビデンス表示用アイコンフィールド３１３及びエビデンス表示用テキストフィールド３１４は、エビデンスデータの内容を認識できるような情報を格納する。なお、エビデンス表示用アイコンフィールド３１３には、図にあるようにアイコン画像を直接格納するようにしてもよいが、ファイル名等のアイコン画像の識別情報を格納してもよい。ワークフローステップＮｏフィールド２１２は、医療情報テーブル３００におけるワークフローステップＮｏフィールド２１２へのリンク情報を格納する。このリンクにより、エビデンスデータテーブル３１０に格納されたエビデンスデータの各種データが、ワークフローステップＮｏのリンクを介して医療情報テーブル３００と対応付けられることになる。
　図３（Ｂ）に示されているように、処理履歴テーブル３２０は、エビデンスデータの処理前の情報である検査情報に対し施した処理履歴を格納するテーブルであり、一つのレコードに一つの処理履歴を格納する。処理履歴には、検査値に対する処理履歴や画像データに対する処理履歴が含まれ、これらの処理履歴も医療情報に含まれる。処理履歴テーブル３２０は、処理Ｎｏフィールド３２１、処理内容フィールド３２２、エビデンスＮｏフィールド３２３、処理パラメータフィールド３２４から構成される。処理Ｎｏフィールド３２１は、処理履歴を構成する一つ一つの処理を一意に識別するためのキー情報となる番号などを格納する。処理内容フィールド３２２には、後から計算機が処理を再現、分析、再利用するために最低限必要な情報、すなわち、処理内容を識別できる情報を格納する。図３（Ｂ）では、画像処理と検査値処理の処理履歴に関する情報が示されている。検査値処理（エビデンスＮｏ＝３）では、検査結果を読み込み、複数の検査項目を実スケールでグラフ化する場合を示し、「入力」「実スケール表示」が登録される。画像処理（エビデンスＮｏ＝４）では、検査画像を読み込み、腫瘍領域を領域抽出処理（ここでは例えばリージョングローイング手法）を施し、腫瘍領域の体積を算出する場合を示し、「入力」「リージョングローイング」「ボリューム算出」が処理の順序に従って登録される。エビデンスＮｏフィールド３２３は、エビデンスデータテーブル３１０におけるエビデンスＮｏフィールド３１１の値を格納する。同一のエビデンスＮｏが識別するエビデンスデータに対して、処理Ｎｏフィールド３２１の番号など順に実行されたことを示す。処理パラメータフィールド３２４は、各処理を実行する際に設定されたパラメータで、本例では説明の都合上、一つのフィールドに入れているが、処理によって異なる。そのため、処理の種類ごとに別の処理パラメータテーブルを用意してもよい。また本例では、エビデンスデータを構成する個々の処理を，個別にデータベースのテーブルへ保存する構成としているが、エビデンスデータテーブル３１０において、処理履歴バイナリフィールドを設けて、処理履歴と各処理の入出力データも含め独自のバイナリ形式で格納してもよい。これにより、処理の再現時には、処理履歴テーブル３２０や入力データテーブル３３０を参照せず、エビデンスデータ処理部１１５に直接バイナリデータを渡すことで、処理の再現の高速化、実装の容易化が図れる。このように処理履歴テーブル３２０は、処理内容などを、エビデンスＮｏを介してエビデンスデータテーブル３１０と医療情報テーブル３００とに格納されたレコードと関連付けられている。
　入力データテーブル３３０は、検査情報データベース１１６とリンクしてエビデンスデータにおける処理履歴の最初の処理で利用される入力データを格納し、一つのレコードに一つの入力データを格納する。入力データテーブル３３０は、エビデンスＮｏフィールド３３１、入力データＩＤフィールド３３２、入力データ種別フィールド３３３で構成される。入力データＩＤフィールド３３２は、各エビデンスデータに対する入力データとして、検査情報データベース１１６における検査情報を一意に指定するためのキー情報となる番号などを格納する。入力データ種別フィールド３３３は、入力データＩＤフィールド３３２に格納されるＩＤのリンク先を規定するためのデータ種別を格納する。例えば「血液検査」であれば入力データＩＤは患者の検査値を一意に識別するための検査値ＩＤとなり、「画像検査」であれば患者の画像を一意に識別するための画像ＩＤとなり、「新規マーカー検査」であれば新規マーカー検査の患者の測定値を一意に識別するための測定値ＩＤとなる。このように、入力データテーブル３３０は、エビデンスＮｏフィールド３３１を介してエビデンスデータテーブル３１０と医療情報テーブル３００とに格納されたレコードと関連付けられている。
　　＜検査情報データベース＞
　図４は、検査情報データベース１１６を構成するテーブル群の一例を示している。検査情報データベース１１６は、診療に関するエビデンスデータの詳細な情報が格納されており、検査値テーブル４００、検査項目マスタテーブル４１０、測定値テーブル４２０、測定項目マスタテーブル４３０、画像テーブル４４０から構成されている。ここで、各テーブルの詳細について説明する。検査値テーブル４００は、「血液検査」データの中身を格納するテーブルであり、一つのレコードに一つの検査値を格納する。検査値テーブル４００は、検査値ＩＤフィールド４０１、患者ＩＤフィールド４０２、検査結果日時フィールド４０３、項目コードフィールド４０４、値フィールド４０５から構成され、項目コードをキーに検査項目マスタテーブル４１０と関連付けられる。検査項目マスタテーブル４１０は、「血液検査」の項目マスタテーブルであり、項目コードフィールド４１１、項目名フィールド４１２、単位名フィールド４１３から構成される。また測定値テーブル４２０は、「新規マーカー検査」のデータの中身を格納するテーブルであり、一つのレコードに一つの測定値を格納する。測定値テーブル４２０及び測定項目マスタテーブル４３０は、上記検査値テーブル４００及び上記検査項目マスタ４１０と同様な構造で構成される。測定値ＩＤフィールド４２１、患者ＩＤフィールド４２２、測定結果日時フィールド４２３、項目コードフィールド４２３、値フィールド４２５が測定値テーブルにある。測定項目マスタテーブル４３０には、項目コードフィールド４３１、項目名フィールド４３２、単位名フィールド４３３がある。なお測定項目マスタテーブル４３０には、検査項目マスタ４１０を構成するフィールドに加えて測定項目の登録情報（例えば登録日フィールド４３４等）を格納するためのフィールドを設けて、項目のバージョン管理を出来るようにしてもよい。
　以上のように、ここでは検査情報データベース１１６内において入力データの中身は「血液検査」「新規マーカー検査」を別々に管理し、入力データテーブル３３０ではリンク情報のみを一元管理する構成をとっている。これにより、通常業務で測定される検査値も研究目的で新規開発された検査方法による検査値も、同様にエビデンスデータとして蓄積できるため、新規開発された検査方法の有効性についての分析が可能になる。
　画像テーブル４４０は、画像を識別する識別子を格納する画像ＩＤフィールド４４１、患者識別子を格納する患者ＩＤフィールド４４２、画像を取得した日時を格納する画像取得日フィールド４４３、項目コードを格納する項目コードフィールド４４４、画像を格納する画像フィールド４４５で構成されている。
　　＜データ蓄積動作の説明＞
　次に、本システムが類似症例検索に用いるデータを蓄積する際の動作を、図５及び図６の処理フローと図７及び図８の画面例を用いて詳細に説明する。
　本システムでは、まず操作者によるログイン画面により端末１０４がログイン入力を受け付ける（ステップＳ５００）。次に、操作者の患者選択画面による一人の患者の患者識別子を選択する入力を端末１０４が受け付ける（ステップＳ５０１）と、医療情報格納部１０６は、図２のワークフロー情報テーブル２００から、ステップＳ５０１で取得した患者に該当するレコードで、現在進行中のワークフローＮｏを識別する（ステップＳ５０２）。ここで、現在進行中のワークフローＮｏを識別する方法は、例えば、ワークフロー終了日時フィールド２０５の値が未登録のレコードを識別してもよいし、ワークフロー情報テーブル２００から、ステップＳ５０１で取得した患者に該当するレコードを全て抽出し、ワークフロー選択画面を表示し、一つのワークフローを操作者が指定する方法をとってもよい。
　医療情報格納部１０６は、ステップＳ５０２で識別したワークフローＮｏから、図２のワークフローステップ情報テーブル２１０から該当するワークフローステップ情報を取得する（ステップＳ５０３）。ステップＳ５００で取得したログイン情報の部門情報から、カレントワークフローステップＮｏを識別する（ステップＳ５０４）。カレントワークフローステップとは，ワークフロー内で現在実行中のワークフローステップを表す。カレントワークフローステップの識別は、例えば、医療情報格納部１０６が、ステップＳ５０２で取得したレコード内のワークフローステップ実行予定部門ＩＤフィールド２１３及びワークフローステップ実行フラグフィールド２１６を参照し、ログイン者の部門と該当する部門のステップで未実行であるワークフローステップＮｏをカレントワークフローステップＮｏとして抽出するなどして識別される。また、全て実行済みの場合は、最終ステップＮｏをカレントワークフローステップＮｏとする。次に、ワークフロー出力部１１８は、ステップＳ５０３で取得した各ワークフローステップ情報を、図７に示すワークフローステップ実行画面７００にセットして、表示する（ステップＳ５０５）。このワークフローステップ実行画面７００は、図１に示されているインターフェイス１１１に表示される。
　図７のワークフローステップ実行画面７００は、たとえば図示のように、ログイン情報表示エリア７０２、ワークフローステップ選択エリア７０１、判断文入出力エリア７０３、エビデンスデータ表示エリア７０４、医療情報登録ボタン７０５、診療支援ボタン群７０６が含まれる。ワークフローステップ選択エリア７０１は、ワークフローステップ情報テーブル２１０の親ワークフローステップＮｏフィールド２１９の情報に基づいてワークフローの開始ステップから現在のステップまでのワークフローステップをフロー形式で表示する。例えば、図２のワークフローステップ情報テーブル２１０に示されるように、ワークフローステップＮｏが２，３であるワークフローステップは親ワークフローステップＮｏが１であるので、ワークフローステップＮｏが１であるワークフローステップに結び付けられて表示され、さらにワークフローステップＮｏが４であるワークフローステップは親ワークフローステップＮｏが３であるので、ワークフローステップＮｏが３であるワークフローステップに結び付けられる。子ワークフローステップＮｏを用いても同様に結びつけられる。このように、依頼元と依頼先を結ぶようにして、図７のワークフローステップ選択エリア７０１にワークフロー情報とワークフローステップ情報が表示される。
　ログイン情報表示エリア７０２は現在システムにログイン中の操作者情報を表示するエリアである。判断文入出力エリア７０３は、医療従事者が判断した内容をテキスト形式で入出力したものを表示するエリアである。エビデンスデータ表示エリア７０４は、エビデンスデータを表示する。医療情報登録ボタン７０５は、操作者がクリックすることにより、エビデンスデータとテキスト文を組み合わせて医療情報データベース１０５に登録するためのボタンである。診療支援ボタン群７０６は、医療従事者が患者の診療のために画像処理や検査値処理等のデータ処理を行うエビデンスデータ処理部１１５の機能を呼び出すためのボタンである。診療支援ボタン群７０６は、ステップＳ５００で取得したログイン情報の職種情報から、選択可能・不可能を設定できるようにしてもよい。
　また、ここでは、ワークフローステップ選択エリア７０１において、例えば、ステップＳ５０４で識別したカレントワークフローステップを強調表示する。また、各ワークフローステップには、ワークフローの進捗状況が判るような情報を表示する。図７では、例えば、ワークフローステップ実行フラグフィールド２１６の内容に応じて表示色を変える等、完了・未完了が判るような表示形式をとる。また、完了したワークフローステップに関しては、ワークフローステップ実行日時フィールド２１４やワークフローステップ実行者ＩＤフィールド２１５の内容を表示する。
　ここで読影医Ａは、読影作業にうつり、医療情報を登録するとする。読影医Ａは、図６のステップＳ６０１～Ｓ６１２の処理（後述）により、読影作業を行う。読影作業が終了すると，医療情報格納部１０６がステップＳ５０４で識別したカレントワークフローステップＮｏに対応付けて表示している医療情報を医療情報データベース１０５に登録する（ステップＳ５０９）。
　図６は、医療情報を登録する際のシステムの詳細な動作を示す。ここでは、本システムにより、読影作業のワークフローステップにおいて、検査技師Ａのワークフローステップにおける医療情報を参照しながら、依頼元のＣＴ技師Ａから報告を受けた医療情報と併せて読影を行い、報告された医療情報と参照した医療情報と読影結果とを実行中のワークフローステップに関連付けて保存する例を示す。
　操作者は、検査技師Ａのワークフローステップ情報を選択する入力を行う（ステップＳ６０１）。ワークフロー入力部１０７は、ワークフローステップ情報を医療情報データベース１０５から選択する入力を受け付ける。医療情報出力部１０９は、選択された検査技師Ａのワークフローステップ（ワークフローステップＮｏ２）に関連付けられた医療情報を医療情報データベース１０５より検索し、ワークフローステップ実行画面７００に表示する（ステップＳ６０２）。ここでは検査技師Ａにより取得されたエビデンスＮｏ１の検査値グラフが医療情報に登録されているとする。読影医Ａが、表示された検査値グラフをデータ処理したいデータと特定する（ステップＳ６０３）。図７（Ｂ）に示すような検査値グラフ画面７１０を表示する（ステップＳ６０４）。検査値グラフ画面７１０において、表示する検査項目の選択や、グラフ形式の設定や、着目点やデータ変動の抽出等のデータ処理の入力を受け付ける（ステップＳ６０５）。ここでは「ＡＦＰ抽出」というＡＦＰの値を選択して抽出するデータ処理を行うとする。エビデンスデータ処理部１１５は、「ＡＦＰ抽出」によって、検査値グラフの中のＡＦＰのデータから、操作者によって選択されたＡＦＰの値を抽出する。図７（Ｂ）では、選択された２点のデータを示すドットを大きくすることで、選択されたＡＦＰのデータを示している。ステップＳ６０５で抽出されたＡＦＰの値と日付が、表示されている検査値グラフと共にエビデンスデータとして取得される（ステップＳ６０６）。医療情報出力部１０９は、取得したデータからエビデンスデータの表示用データ「グラフアイコンファイル１」「２００９１００１，　ＡＦＰ：　１７．１、２００９１１０６，　ＡＦＰ：　１７．３」を生成し、エビデンスデータ表示エリア７０４の最初の行に表示する（ステップＳ６０７）。次に操作者は、検査値グラフのデータ処理に関連した判断文「ＡＦＰ変動なし」を判断文入出力エリア７０３において入力する（ステップＳ６０８）。入力情報受付部１０８は、この入力を受け付ける。
　操作者が別のデータ処理を行うかを判断し（ステップＳ６０９）、別のデータ処理を行う場合は、ステップＳ６０１に戻り、処理を繰り返す。本例の場合は、操作者が次にＣＴ技師Ａのワークフローステップにて撮像されたＣＴ画像に対して画像処理を行うとする。ＣＴ技師Ａのワークフローステップ（ワークフローステップＮｏ３）から報告を受けて、ステップＳ６０２において、画像データ（エビデンスＮｏ２）が取得され表示される。表示されている画像データを処理したいデータとして特定する（ステップＳ６０３）。ステップＳ６０４では、図８（Ｂ）に示すような画像処理画面８００を表示する。ステップＳ６０５において、読影医ＡはＣＴ画像に対して腫瘍の領域抽出を行なう。なお、画像処理画面８００における処理の詳細については後述する。ステップＳ６０６では、画像処理画面８００より画像入力から領域抽出を経て腫瘍領域の体積を算出するまでの画像処理履歴と入力データ「画像ＩＤ１」を取得する。ステップＳ６０７では、画像処理履歴の情報を用いて、エビデンスデータの表示用データ「画像アイコンファイル１」「＃１：１０ｍｍ　＃２：１５ｍｍ」を生成し、エビデンスデータ表示エリア７０４に表示する。ステップＳ６０８では、操作者は、画像処理に関連した判断文「＃１：Ｓ７に１０ｍｍ、＃２：Ｓ６に１５ｍｍの結節あり」を判断文入出力エリア７０３に入力する。入力情報受付部１０８は、この入力を受け付ける。
　次に、ステップＳ６０９において操作者が追加処理を行なわないと判断すると、必要に応じて、エビデンスデータごとではない判断文、例えば、「高分化ＨＣＣが疑われる。」を判断文入出力エリア７０３に追加入力する（ステップＳ６１０）。入力情報受付部１０８がこの入力を受け付ける。最後に、操作者が医療情報登録ボタン７０５を選択する（ステップＳ６１１）。医療情報登録ボタン７０５が選択されると、医療情報格納部１０６は、現在の日時を例えば診療支援システムが実装されているハードウェアから取得し、またログイン者の医療従事者情報「読影医Ａ」を例えば医療情報データベース１０５から取得する。医療情報格納部１０６は、判断文入出力エリア７０３のテキスト文、エビデンスデータ処理部１１５により抽出した処理の履歴と入力データを、ステップＳ５０１で選択した患者識別子や日時及び医療従事者情報とワークフローステップ実行フラグ「真」とワークフローステップＮｏとを、前述の医療情報データベース１０５の各テーブルに登録する（ステップＳ６１２）。この例では、データ処理された検査値グラフに対応してエビデンスＮｏ３が、画像処理されたデータに対応してエビデンスＮｏ４が、それぞれ登録される。
　なお本例における判断文入出力エリア７０３では、ステップＳ６０８及びステップＳ６１０で入出力されたテキスト文を一つのデータとして扱っているが、判断文入出力エリア７０３を、エビデンスデータごとの判断文の入出力エリア（検査値グラフの判断文エリア、画像処理の判断文エリア）、全てのエビデンスデータに関連した判断文の入出力エリアを分けて構成し、ステップＳ６１２では、それらを区別するタグ情報を付加する等してそれぞれの判断文を区別して登録しても良い。またエビデンスデータごとの判断文については、エビデンスデータとのリンク情報をもたせても良い。
　このようにして、カレントワークフローステップより前に実行されたワークフローステップでの医療関連業務に対応するエビデンスデータを表示し、データ処理を行い、カレントワークフローステップでそのデータ処理されたエビデンスデータに基づいた判断文の入力を受け付け、判断文と判断文の入力時に表示していたエビデンスデータとをカレントワークフローステップに対応付けて登録することによって、医療従事者の各ワークフローステップでどのデータを見てどのように判断を下したかという、医療従事者の医療関連業務がなされた過程を、ワークフローステップに対応付けて蓄積することが出来る。これにより、ワークフローに沿った各医療従事者の暗黙知を活用しながら診療することを支援できる。さらに、ワークフローステップに基づいてエビデンスデータの処理履歴も保存することで、各ワークフローステップでの医療従事者の判断とデータ処理履歴との対応関係を蓄積することが出来る。
　　＜類似症例検索の動作例＞
　以上のようにして蓄積された医療情報を用いた類似症例検索時の動作例を、以下で説明する。ここで例示として用いる状況は、肝癌の患者を診療する臨床医Ａが、類似症例検索を用いて、自分が担当しているワークフローステップで現れている症例と類似した症例を担当した医師の判断とその根拠を調べようとしている状況である。
　図９は、臨床医Ａの実行中のワークフローステップにおける画面を示している。実行中のワークフローステップ情報９０１は、太字で強調されるなどユーザーに分かるように表示方法を変えてもよい。この例では、臨床医Ａの実行中のワークフローステップに先行するワークフローステップとして、読影医Ａと検査技師Ａの各々のワークフローステップなどが位置づけられ、これらのワークフローステップに関連づけられている医療情報が表示されている。エビデンスデータ表示エリア７０４にはエビデンスデータが、また、判断文入出力エリア７０３には判断文が、各々表示されている。また、そのワークフローステップにおいて他のワークフローステップが参照された場合、その参照履歴を示すワークフローステップ参照履歴エリア９０３が画面に表示される。図９の例では、このワークフローステップ参照履歴エリア９０３はまだ空欄である。
　臨床医Ａは、読影医Ａと検査技師Ａのワークフローステップに関連づけられた医療情報の報告を受けて診断をする際に、この医療情報に類似した医療情報の報告を受けた医師の判断とその根拠を参考にしようとして、類似症例検索ボタン９０４を押下する。この押下を受けて、本システムは動作する。
　図１０は検索イメージの模式図である。医療情報間の類似度を計算することによって、実行中のワークフローステップが受けた報告にある医療情報と類似する医療情報を報告されたワークフローステップを医療情報データベース１０５から抽出することを表わしている。
　　＜エビデンスデータの類似度計算について＞
　図１１は、類似度計算部１８１がエビデンスデータの類似度を計算するフローチャートを示している。まず、類似度計算部１８１は、操作者によって類似症例検索ボタン９０４が選択される（ステップＳ１１００）と、実行中のワークフローステップより先行するワークフローステップに関連づけられた医療情報（以下、Ｑとする）のＮ個のエビデンスデータを医療情報データベース１０５から抽出する（ステップＳ１１０１）。これらのＮ個のエビデンスデータが類似症例を検索するクエリとなる。この例でのエビデンスデータは２個で、Ｎ＝２となっている。これらのエビデンスデータの中身は、検査値に関するエビデンスデータである「２００９１００１，　ＡＦＰ：　１７．１、２００９１１０６，　ＡＦＰ：　１７．３」及びＣＴ画像の腫瘍サイズに関するエビデンスデータ「＃１：１０ｍｍ　＃２：１５ｍｍ」である。
　続いて、類似度計算部１８１は、クエリＱと同じエビデンス種別のエビデンスデータを持つ過去の症例の医療情報群（Ｕ）を医療情報データベース１０５から取得する（ステップＳ１１０２）。同じエビデンス種別とは、後で説明するように医療情報データベース１０５内のエビデンス種別フィールド３１２内のデータが同じであることを指す。例えば、「検査値グラフ」や「画像」などである。また、ここでは説明の便宜上、Ｕのデータ数をＥ件とする。
　類似度計算部１８１は、類似度算出対象である医療情報群Ｕからある１つの医療情報Ｕｉを抽出してＱとＵｉの間の類似度を算出するために、まずそれぞれの医療情報から対応するエビデンスデータを取得し、Ｖｊ（Ｑ），　Ｖｊ（Ｕｉ）とする（ステップＳ１１０３）。ここで、エビデンスデータ同士の対応関係について説明する。エビデンスデータには、図３（Ａ）にあるようにエビデンス種別３１２や実行者ＩＤ２１５が関連づけられている。これらの情報を用いてエビデンスデータの種類を特定し、同じ種類のエビデンスデータを対応するエビデンスデータとして抽出する。それぞれのエビデンスデータに関連付けられたエビデンス種別３１２を抽出し、この抽出されたエビデンス種別３１２と同じエビデンス種別が関連づけられているエビデンスデータを取得するようにする。例えば、医療情報Ｑのエビデンスデータのエビデンス種別が検査値である場合、医療情報データベース１０５からエビデンスデータ種別が検査値であるエビデンスデータを取得する。同様に実行者ＩＤ２１５を用いて、対応するエビデンスデータを取得しても良い。
　次にＵから対応するエビデンスデータを全て抽出し、Ｖｊ（Ｑ），　Ｖｊ（Ｕｉ）の正規化を行う（ステップＳ１１０４）。この例では百分位率（パーセンタイル）を用いて正規化しているが、正規分布を仮定する等、他の一般的な正規化手法でも良い。ここでパーセンタイルとは、ある定量的な情報を小さい順に並べた際の、全体の集合の中での順位のことをいう。例えば、１０パーセンタイルの意味は、１００個ある数値情報のうち、低い方から１０番目ということになる。エビデンスデータのパーセンタイルを算出する際には、Ｖｊ（Ｑ）のエビデンスデータと同じエビデンス種別を有する各エビデンスデータの特徴量からなる一つの集合を医療情報データベース１０５から抽出し、この集合の中で特徴量を小さい順に並べた時の順位として算出する。その集合の中でＶｊ（Ｑ）の百分位率をＰ（Ｑ），　Ｖｊ（Ｕｉ）の百分位率をＰ（Ｕｉ）とし、このエビデンス出力に関する類似度Ｓｊを、Ｓｊ　＝　１　－　｜Ｐ（Ｑ）　－　Ｐ（Ｕｉ）｜　　（数１）で求める（ステップＳ１１０５）。
　類似度計算部１８１は、ステップＳ１１０３からステップＳ１１０５までをＱのエビデンス出力データの数だけ繰り返す（ステップＳ１１０６）ことで、Ｎ個のＳｊが算出され、この総和を求めることでＱとＵｉの間の類似度を算出する（ステップＳ１１０７）。さらにＵに含まれる医療情報全てについて上記の類似度算出を行っているか判断することで（ステップＳ１１０８）、Ｕに含まれる全ての医療情報とＱの間の類似度が算出することができる。
　　＜判断文の類似度計算について＞
　医療情報の類似度算出時に、医療情報に判断文が含まれていて、これらの判断文間の類似度を考慮して類似度算出を行う場合の本システムの動作について図１２の処理フローを用いて詳細に説明する。図１１と同一のステップは符号を省略する。
　ステップＳ１２０１において、クエリとなる医療情報に含まれる判断文を取得する。この例の処理フローによって類似度算出を行う場合にはクエリとなる医療情報の判断文が必須となるが、必ずしも主語述語を有する文章として完成された状態の判断文である必要はなく、例えばキーワードのみが入力されている状態であっても本実施例の類似度算出は可能である。
　類似度計算部１８１は、さらにステップＳ１２０７において、各エビデンス出力データを用いて算出した類似度Ｓｊの総和とは別に、Ｑの判断文とＵｉの判断文との間で類似度Ｗｔを算出する。ＳｊとＷｔを乗算することでＳｊに重み付けを行い、Ｓｉに格納する。Ｓｊの重みづけの方法は、乗算だけでなく四則計算の組み合わせでも良い。判断文間の類似度Ｗｔは単語の出現頻度、すなわち共起度を用いて算出しても良いし、各単語の有無に基づいてスコアをつけることで算出しても良い。また、類似度Ｗｔを算出する前処理として、外部の医学事典の情報などに基づいて医学的に意味のある単語を抽出するための辞書を適用することが好ましいし、類似度Ｗｔの重要度を別途設定しておきＷｔに対する重み付けをさらに行っても良い。
　　＜類似症例の出力について＞
　図１３は、類似度計算結果の例を表わしている。類似医療情報抽出部１８２は、上記の方法で算出された類似度に従って、類似度で降順に並び変えたＵが示す医療情報を医療情報データベース１０５から抽出し、画面に表示する。検索結果一覧画面１３０１は、計算された類似度と、抽出された医療情報が報告されたワークフローステップ情報を一覧表示している。また、検索結果一覧画面１３０１から選択されたワークフローステップ情報の詳細を検索結果詳細画面１３０２に表示し参照可能とすることにより、操作者が類似症例を示すワークフローステップにおける医療情報を参考にしながら判断文を入力することを支援することができる。
　参照情報抽出部１８３は、検索結果一覧画面１３０１で選択された類似ワークフローステップ情報に関連付けられた参照ワークフローステップＮｏに基づいて、類似のワークフローステップにおいて参照されたワークフローステップ情報を医療情報データベース１０５から抽出し、ワークフローステップ参照履歴エリア９０３に表示する。次に、医療情報表示部１８４は、表示されているワークフローステップに関連付けられた医療情報を医療情報データベース１０５から抽出して表示する。同様に、類似のワークフローステップ情報に関連付けられた医療情報も医療情報データベース１０５から抽出し表示する。
　以上の情報処理により、類似症例だけでなく、類似症例における診療中でなされた判断の際に参照された情報を参考にしながら、実行中の医療関連業務において判断を下すことを支援することが出来る。
　図１４は、図１３において適用ボタン１３０３が押された時の出力画面の例を表わしている。実行中のワークフローステップ実行画面７０１と検索結果詳細画面１３０２が一つのインターフェイス１１１内に同時に表示されている。ワークフローステップ参照履歴エリア９０３には、適用された類似のワークフローステップにおいて参照されていたワークフローステップ情報が参照履歴として表示されている。登録ボタン７０５が押されると、参照情報格納部１８５が、ワークフローステップ参照履歴エリア９０３に表示されている参照履歴を実行中のワークフローステップと関連付けて参照情報として医療情報データベース１０５に格納する。
　このように類似症例における診療中でなされた判断をする際に参照された情報を、実行中のワークフローステップでも判断の際に参照したという履歴を登録することで、判断の根拠を階層的に可視化し、医療従事者の診療における暗黙知の利活用を支援することが出来る。
　ここで、参照情報に基づいて参照されていたワークフローステップ情報を抽出しているが、参照情報が識別する情報は、ワークフローステップ情報以外でもよい。例えば、外部の医学事典や標準診療ガイドラインなどでもよい。
　　＜カンファレンスフラグ情報を用いた類似症例検索＞
　次に、医療情報データベース１０５に格納されているカンファレンスフラグフィールド２１７に記録されるカンファレンスフラグを用いて類似度算出を行う場合の本システムの動作について、図１５の処理フローを用いて詳細に説明する。図１１と同一のステップは符号を省略する。
　類似度計算部１８１は、ステップＳ１５０７において、各エビデンス出力データを用いて算出した類似度Ｓｊの総和とは別に、類似度算出対象である医療情報Ｕｉに関連付けられたワークフローステップのカンファレンスフラグをワークフローステップテーブル１０１０から取得する。医療現場におけるカンファレンスは通常、複数の医師をはじめとする医療従事者によって行われる会議であり、カンファレンスにおいて生成された医療情報は複数の医療従事者による承認が得られた医療情報であることを意味する。したがって、カンファレンスフラグが「真」である医療情報はより信頼性が高い医療情報であるといえる。そこで、カンファレンスフラグによって類似度Ｓｊに重み付けを行うために、予め１以上の定数Ｃｆを設定しておき、カンファレンスフラグが「真」である時にはＳｊにＣｆを乗算することで類似度に重み付けを行っても良いし、Ｃｆを操作者が設定するための入力画面を別途設けても良い。
　以上のことにより、本実施例によれば、医療情報を対象とした検索における類似度算出時にカンファレンスフラグを用いて重み付けを行うことで、より信頼性の高い医療情報が検索結果の上位に提示されるようになり、検索精度向上の効果が見込める。
　　＜ワークフロー間の類似度計算について＞
　次に、前述の医療情報にワークフローを関連付け、ワークフロー間の類似度を算出する場合の本システムの動作について詳細に説明する。
　図１６にワークフロー間の類似度を算出する処理フローを示す。類似度計算部１８１は、類似検索ボタンの選択を受け付ける（ステップＳ１６００）と、ワークフローステップ選択エリアに現在表示されているワークフロー（Ｑ）に関連付けられているＮ個の医療情報を取得する（ステップＳ１６０１）。これらのＮ個の医療情報が検索のクエリとなる。
　次に、類似度計算部１８１は、これらのクエリと同じ種類の医療情報を持つワークフローの群（Ｕ）を医療情報データベース１０５から取得する（ステップＳ１６０２）。医療情報の種類について説明する。上で説明した実行者ＩＤ２１５、エビデンス種別３１２以外にも、医療情報が関連付けられているワークフローステップの実行予定部門２１３を用いて種類を特定することが出来る。例えば、Ｓ１６０１にて取得されたＮ個の医療情報それぞれに関連付けられた実行予定部門２１３を抽出し、この抽出された実行予定部門２１３の組と同じ組を持つ医療情報と、その医療情報が関連付けられているワークフローとを取得して、ワークフローの群Ｕとする。Ｎ個の医療情報それぞれに関連づけられた実行予定部門２１３を抽出し、｛内科、検査科、放射線科｝の組となる場合、類似度計算部１８１は、｛内科、検査科、放射線科｝の組を持つ医療情報と、その医療情報が関連づけられているワークフローを医療情報データベース１０５から取得する。同様にして、エビデンス種別３１２を用いて同じ種類か否かを判定しても良い。さらに、これらの実行予定部門２１３とエビデンス種別３１２の組み合わせを用いたワークフローの群Ｕの取得も出来る。Ｎ個の医療情報の各々に対して実行予定部門２１３とエビデンス種別３１２とを組み合わせたセットを形成して、これらのＮ個のセットによる組と対応する組を持つワークフローを検索してワークフローの群Ｕを取得するなどする。一例として、Ｎ個の医療情報から｛検査科―検査値グラフ、放射線科―ＣＴ画像、放射線科―画像処理｝のセットを抽出し、このセットと同じセットを持つ医療情報の組と、その医療情報の組に関連づけられたワークフローを取得する。
　次に、ワークフローの群Ｕの中のある１つのワークフローＵｉと、現在表示されているワークフローＱとにおいて、ワークフローＱにおける各医療情報内のエビデンスデータのエビデンス種別と対応するエビデンス種別を持つエビデンスデータを含む医療情報を医療情報データベース１０５から１つずつ取得し、それぞれをＶｊ（Ｑ），　Ｖｊ（Ｕｉ）とする（ステップＳ１６０３）。Ｖｊ（Ｑ）とＶｊ（Ｕｉ）の類似度算出は、前述したような手法で医療情報間の類似度を算出する（ステップＳ１６０４）。このときにＶｊ（Ｑ）に対応するＶｊ（Ｕｉ）が複数あった場合には、例えばワークフローステップＮｏフィールド２１２を用いて、ワークフローＱにおけるＶｊ（Ｑ）が関連づけられているワークフローステップの位置、すなわちワークフローステップＮｏ１からの相対的なワークフローステップＮｏを取得し、ワークフローＵiにおいて取得したワークフローステップＮｏの値に最も近いワークフローステップＮｏのＶｊ（Ｕｉ）を用いる等、Ｖｊ（Ｑ）に対応するＶｊ（Ｕｉ）を一意に決定して医療情報間の類似度算出に用いる。全ての医療情報間の類似度を算出した後、これらの総和を算出することでワークフロー間の類似度が算出される（ステップＳ１６０６）。本実施例ではワークフロー間の類似度算出時に重み付けを行っていないが、各医療情報に関連付けられたワークフローステップの実行日時をワークフローステップ実施日時フィールド２１４から取得し、カレントステップにより近い実施日時を有するワークフローステップに対する重み付けを行っても良いし、前述したようにカンファレンスフラグを用いて重み付けを行っても良い。
　最後に、算出されたワークフロー間の類似度Ｓｉに従ってワークフロー群Ｕを降順に並び変え、これを一覧表示する（ステップＳ１６０８）。検索結果画面では、検索結果一覧に表示されたワークフローのうち１つのワークフローを選択すると、選択されたワークフローにおける特定の医療情報、すなわちワークフローステップ実施画面の医療情報表示エリアに表示されている医療情報が表示される。さらに、選択されたワークフローを構成するワークフローステップにおいて参照された参照情報が、医療情報データベース１０５内の参照ワークフローステップＮｏ３０６に基づいて取得され画面に表示される。
　以上のことにより、ワークフロー間の類似度を算出することにより、医療情報の入力状況に応じて適切な類似検索を実行することが可能となる。また、ワークフロー全体を類似度算出対象として用いることから、患者に対して実施される診療プロセス全体を考慮した類似検索を実行することが可能となる。
　この例では実行中のワークフローの全ての医療情報を取得して類似度を計算したが、類似度を計算する医療情報の選択を受け付けるようにしても良い。例えば、
　　＜データセンタを用いたシステムの構成について＞
　次に、本発明におけるシステム構成の一例として、データセンタ型システムについて詳細に説明する。図１７に示されるように、診療支援システム１０１はネットワーク１７０１を介して、データセンタ１７０２と接続される。記憶装置１１３はデータセンタ１７０２の中に存在し、記憶装置１１３へのアクセスはアクセス管理部１７０３によって厳密に管理される。病院は院外の施設であるデータセンタ１７０２を利用することでシステム導入時の初期投資を抑えることが可能となり、また記憶装置１１３に対する保守・管理も病院側では不要となる。
　さらに、上記例の変形として、メモリ１１２やＣＰＵ１１４をデータセンタ１７０２に配するクラウドコンピューティング型システムとしても良い。その他にも、本発明におけるネットワークを用いたシステム構成は様々な形態が想定できるが、本実施例はこれを限定するものではない。
１０１　診療支援システム１０２　電子カルテシステム１０３　ＰＡＣＳ１０４　端末１０５　医療情報データベース１０６　医療情報格納手段１０７　ワークフロー入力手段１０８　入力情報受付手段１０９　医療情報出力手段１１１　インターフェイス１１２　メモリ１１３　記憶装置１１４　ＣＰＵ１１５　エビデンスデータ処理手段１１６　検査情報データベース１１７　ワークフローステップ依頼入力手段１１８　ワークフロー出力手段１１９　ワークフロー終了手段１６０　類似症例検索手段１７０　プロセス分析手段１８１　類似度計算部１８２　類似医療情報抽出部１８３　参照情報抽出部１８４　医療情報表示部１８５　参照情報格納部２００　ワークフロー情報テーブル２０１　患者ＩＤフィールド２０２　ワークフローＮｏフィールド２０３　ワークフロー名フィールド２０４　ワークフロー開始日時フィールド２０５　ワークフロー終了日時フィールド２０６　主治医ＩＤフィールド２０７　カンファレンスフラグフィールド２１０　ワークフローステップ情報フィールド２１１　患者ＩＤフィールド２１２　ワークフローステップＮｏフィールド２１３　ワークフローステップ実行予定部門ＩＤフィールド２１４　ワークフローステップ実行日時フィールド２１５　ワークフローステップ実行者ＩＤフィールド２１６　ワークフローステップ実行フラグフィールド２１７　カンファレンスステップフラグフィールド２１８　ワークフローＮｏフィールド２１９　親ワークフローステップＮｏフィールド２２０　子ワークフローステップＮｏフィールド３００　医療情報テーブル３０１　患者ＩＤフィールド３０５　判断文フィールド３０６　参照ワークフローステップＮｏフィールド３１０　エビデンスデータテーブル３１１　エビデンスＮｏフィールド３１２　エビデンス種別フィールド３１３　エビデンス表示用アイコンフィールド３１４　エビデンス表示用テキストフィールド３２０　処理履歴テーブル３２１　処理Ｎｏフィールド３２２　処理内容フィールド３２３　エビデンスＮｏフィールド３２４　処理パラメータフィールド３３０　入力データテーブル３３１　エビデンスＮｏフィールド３３２　入力データＩＤフィールド３３３　入力データ種別フィールド４００　検査値テーブル４０１　検査値ＩＤフィールド４０２　患者ＩＤフィールド４０３　検査結果日時フィールド４０４　項目コードフィールド４０５　値フィールド４１０　検査項目マスタテーブル４１１　項目コードフィールド４１２　項目名フィールド４１３　単位名フィールド４２０　測定値テーブル４２１　測定値ＩＤフィールド４２２　患者ＩＤフィールド４２３　測定結果日時フィールド４２４　項目コードフィールド４２５　値フィールド４３０　測定項目マスタテーブル４３１　項目コードフィールド４３２　項目名フィールド４３３　単位名フィールド４３４　登録日フィールド４４０　画像テーブル４４１　画像ＩＤフィールド４４２　患者ＩＤフィールド４４３　画像取得日フィールド４４４　項目コードフィールド４４５　画像フィールド７００　ワークフローステップ実行画面７０１　ワークフローステップ選択エリア７０２　ログイン情報表示エリア７０３　判断文入出力エリア７０４　エビデンスデータ表示エリア７０５　医療情報登録ボタン７０６　診療支援ボタン群７１０　検査値グラフ表示画面８００　画像処理画面９０３　ワークフローステップ参照履歴エリア９０４　類似症例検索ボタン１３０１　検索結果一覧画面１３０２　検索結果詳細画面１３０３　適用ボタン１７０１　ネットワーク１７０２　データセンタ１７０３　アクセス管理部

Claims (9)

  1. 　医療関連業務の一連の診療の流れであるワークフローを識別するワークフロー情報と、前記ワークフローを構成する医療関連業務の単位であるワークフローステップを識別する情報と前記ワークフローステップに対して先行する又は後続するワークフローステップを識別する情報の少なくとも何れかに関する情報とを含むワークフローステップ情報と、前記医療関連業務に関連する情報である医療情報と、前記ワークフローステップにおいて参照された情報を識別する情報である参照情報と、が互いに関連付けられて格納されている医療情報データベースと、第一のワークフローステップに対して先行するワークフローステップに関連づけられた第一の医療情報と前記医療情報データベースに格納されている医療情報との間の類似度を計算する類似度計算部と、前記計算された類似度に基づき、前記第一の医療情報と類似している第二の医療情報を前記医療情報データベースから抽出する類似医療情報抽出部と、前記抽出された第二の医療情報が関連づけられたワークフローステップに対して後続のワークフローステップである、第二のワークフローステップのワークフローステップ情報に関連づけられている参照情報を前記医療情報データベースから抽出する参照情報抽出部と、
    前記抽出された第二の医療情報と前記抽出された参照情報とを画面に表示する医療情報表示部と、を有することを特徴とする診療支援システム。
  2. 　請求項１に記載の診療支援システムであって、前記表示された第二の医療情報と前記参照情報とを第一の参照情報として、前記第一のワークフローステップ情報と関連付けて前記医療情報データベースに格納する参照情報格納部をさらに有すること特徴とする診療支援システム。
  3. 　請求項１に記載の診療支援システムであって、前記医療情報は患者から取得される客観的な生体情報であるエビデンスデータを含み、前記類似度計算部は、前記第一の医療情報に含まれる第一のエビデンスデータと前記医療情報データベースに格納されている医療情報に含まれるエビデンスデータとについて特徴量を各々計算し、前記各々計算された特徴量の前記医療情報データベース内における数値の順位であるパーセンタイルを各々計算し、前記各々計算されたパーセンタイルに基づいて類似度を計算することを特徴とする診療支援システム。
  4. 　請求項１に記載の診療支援システムであって、前記ワークフローステップ情報は、前記ワークフローステップ情報に関してカンファレンスが行われたことを示すカンファレンスフラグ情報を含み、前記類似度計算部は、前記医療情報データベースに格納されている医療情報が関連づけられているワークフローステップを抽出し、前記抽出されたワークフローステップに含まれるカンファレンスフラグ情報に基づいて前記類似度に重みづけを行うことを特徴とする診療支援システム。
  5. 　請求項３に記載の診療支援システムであって、前記エビデンスデータは、前記生体情報の種類を識別するエビデンス種別情報を有し、前記類似度計算部は、前記第一の医療情報に含まれるエビデンスデータが有する第一のエビデンス種別情報を前記医療情報データベースから抽出し、前記抽出された第一のエビデンス種別情報と対応するエビデンス種別情報を持つエビデンスデータが含まれる医療情報に対して、前記第一の医療情報との類似度を計算することを特徴とする診療支援システム。
  6. 　請求項１に記載の診療支援システムであって、前記ワークフローステップ情報は、前記ワークフローステップの実行者の種類を識別する実行者種別情報を有し、前記類似度計算部は、前記第一のワークフローステップ情報が有する第一の実行者種別情報を前記医療情報データベースから抽出し、前記第一の実行者種別情報と対応する実行者種別を持つワークフローステップの医療情報に対して、前記第一の医療情報との類似度を計算することを特徴とする診療支援システム。
  7. 　請求項１に記載の診療支援システムであって、前記医療情報はテキストデータを含み、前記類似度計算部は、前記第一の医療情報に含まれる第一のテキストデータと前記第二の医療情報に含まれる第二のテキストデータとの間の共起度を計算し、前記計算された共起度に基づいて類似度を計算することを特徴とする診療支援システム。
  8. 　医療関連業務の一連の診療の流れであるワークフローを識別するワークフロー情報と、前記ワークフローを構成する医療関連業務の単位であるワークフローステップを識別する情報と前記ワークフローステップに対して先行する又は後続するワークフローステップを識別する情報の少なくとも何れかに関する情報とを含むワークフローステップ情報と、前記医療関連業務に関連する情報である医療情報と、前記ワークフローステップにおいて参照された情報を識別する情報である参照情報と、を互いに関連付けて格納する医療情報データベース用いて診療を支援する診療支援方法であって、第一のワークフローステップに対して先行するワークフローステップに関連づけられた第一の医療情報と前記医療情報データベースに格納されている医療情報との間の類似度を類似度計算部によって計算する工程と、前記計算された類似度に基づき、前記第一の医療情報と類似している第二の医療情報を類似医療情報抽出部によって前記医療情報データベースから抽出する工程と、前記抽出された第二の医療情報が関連づけられたワークフローステップに対して後続のワークフローステップである、第二のワークフローステップのワークフローステップ情報に関連づけられている参照情報を参照情報抽出部によって前記医療情報データベースから抽出する工程と、前記抽出された第二の医療情報と前記抽出された参照情報とを医療情報表示部によって画面に表示する工程と、を有することを特徴とする診療支援方法。
  9. 　請求項８に記載の診療支援方法であって、前記表示された第二の医療情報と前記参照情報とを第一の参照情報として、前記第一のワークフローステップ情報と関連付けて参照情報格納部によって前記医療情報データベースに格納する工程をさらに有すること特徴とする診療支援方法。
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