WO2023100280A1 - 情報処理システム、情報処理方法及び非一時的なコンピュータ可読媒体 - Google Patents

情報処理システム、情報処理方法及び非一時的なコンピュータ可読媒体 Download PDF

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WO2023100280A1
WO2023100280A1 PCT/JP2021/044036 JP2021044036W WO2023100280A1 WO 2023100280 A1 WO2023100280 A1 WO 2023100280A1 JP 2021044036 W JP2021044036 W JP 2021044036W WO 2023100280 A1 WO2023100280 A1 WO 2023100280A1
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WO
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patient
institution
information
condition
determination
Prior art date
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PCT/JP2021/044036
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English (en)
French (fr)
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祥史 大西
浩一 二瓶
孝法 岩井
玲 山内
康一 川島
Original Assignee
日本電気株式会社
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Publication date
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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
    • G16H15/00—ICT specially adapted for medical reports, e.g. generation or transmission thereof

Definitions

  • the present disclosure relates to an information processing system, an information processing method, and a non-transitory computer-readable medium, and more particularly to an information processing system, an information processing method, and a non-transitory computer-readable medium for matching medical institutions and patients.
  • Patent Document 1 measurement data and interview data are received from an anthropometry device provided in a satellite, an appropriate diagnostic institution for diagnosis is determined based on the data, and the data is sent to the computer of the diagnostic institution.
  • a server is disclosed. The server receives diagnostic result data from the computer of the diagnostic institution that received the data, and sends the diagnostic result to the computer of the member to be diagnosed, thereby realizing remote diagnosis.
  • case data data on patients with diseases to be researched is collected as case data and used to prevent or elucidate the disease or to verify treatment.
  • it is necessary to collect a large amount of case data, but there is a limit to the collection of case data within research institutions. Therefore, there is a need to efficiently recruit patients who may be suffering from the disease to be researched from other medical institutions.
  • the purpose of the present disclosure is to provide an information processing system, an information processing method, and a non-temporary computer-readable medium for a research institution that is recruiting case data to efficiently collect case data of a research subject. is to provide
  • An information processing system includes: an information acquiring means for acquiring patient information indicating the condition of a patient who has visited a first institution or a patient who has been examined by a person related to the first institution; determination means for determining whether or not the patient information satisfies at least one determination condition among preset determination conditions; a second institution included in the setting source institution associated with the satisfied judgment condition, when the at least one judgment condition is satisfied; and a processing control means for executing processing for matching the patient.
  • Each of the predetermined judgment conditions is a condition for judging suspicion of a predetermined disease, and is associated with a setting source institution that sets the judgment condition.
  • An information processing method includes: obtaining patient information indicating the condition of a patient visiting a first institution or being examined by a person associated with said first institution; a procedure for determining whether the patient information satisfies at least one determination condition among preset determination conditions; a step of executing a process for matching the patient with a second institution included in the setting source institution associated with the satisfied judgment condition, when the at least one judgment condition is satisfied;
  • Each of the predetermined judgment conditions is a condition for judging suspicion of a predetermined disease, and is associated with a setting source institution that sets the judgment condition.
  • a non-transitory computer-readable medium comprising: obtaining patient information indicating the condition of a patient visiting a first institution or being examined by a person associated with said first institution; a procedure for determining whether the patient information satisfies at least one determination condition among preset determination conditions; If the at least one determination condition is satisfied, the computer executes a procedure for executing a process for matching the second institution included in the setting source institutions associated with the satisfied determination condition and the patient.
  • Stores a program for Each of the predetermined judgment conditions is a condition for judging suspicion of a predetermined disease, and is associated with a setting source institution that sets the judgment condition.
  • research institutions that solicit case data can provide information processing systems, information processing methods, and non-temporary computer-readable media for efficiently collecting case data of research subjects.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of an information processing system according to a first embodiment
  • FIG. 4 is a flow chart showing the flow of an information processing method according to the first embodiment
  • 2 is a block diagram showing the overall configuration of an information processing system according to a second embodiment
  • FIG. 7 is a block diagram showing the configuration of a server according to the second embodiment
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of the data structure of a determination condition DB according to the second embodiment
  • FIG. 10 is a flow chart showing the flow of determination condition setting processing according to the second embodiment.
  • FIG. 11 is a sequence diagram showing an example of the flow of matching processing according to the second embodiment
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of display of a clinic terminal according to the second embodiment
  • FIG. 11 is a sequence diagram showing the flow of matching processing according to the first modified example of the second embodiment
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of a display of a setting source hospital terminal according to the first modified example of the second embodiment
  • FIG. 12 is a sequence diagram showing the flow of matching processing according to the second modification of the second embodiment
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of display of a clinic terminal according to a second modified example of the second embodiment
  • FIG. 11 is a flow chart showing an example of the flow of analysis and determination processing according to a third modified example of the second embodiment
  • FIG. FIG. 11 is a diagram for explaining determination processing according to the third embodiment
  • FIG. 11 is a flowchart showing an example of the flow of determination processing according to the third embodiment
  • FIG. 11 is a block diagram showing the configuration of a server according to a fourth embodiment
  • FIG. FIG. 12 is a sequence diagram showing the flow of matching processing according to the fourth embodiment
  • FIG. 11 is a block diagram showing the overall configuration of an information processing system according to a fifth embodiment
  • FIG. It is a figure which shows the structural example of a computer.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of an information processing system 1 according to the first embodiment.
  • the information processing system 1 is a computer system including one or more computer devices for matching an institution that solicits case data on a specific disease with a target patient who may have the disease.
  • the above "institutions” to be matched are hospitals, other medical or research institutions, pharmacies, or companies that manufacture and sell pharmaceuticals or medical devices.
  • a hospital is, for example, a large hospital or a university hospital.
  • the above-mentioned “institution” is called a "setting source institution” because it sets the judgment conditions for judging the suspicion of a predetermined disease.
  • the determination conditions are categorized or structured by subjecting the case data to statistical processing, or from the case data based on the knowledge and research of the specialists of the setting source institution.
  • “to set (a judgment condition)” means to specify the content of the judgment condition, for example, to specify the judgment item of the judgment condition, or to specify the parameters such as the threshold value of the judgment condition. good.
  • "to set (a judgment condition)” may be to select a judgment condition from a plurality of judgment conditions whose contents have already been specified.
  • the "subject patients" to be matched are patients who have visited the first institution or who have been examined by a person related to the first institution.
  • To be examined by a person concerned at the first institution may mean that the patient is examined by the person concerned at the first institution, or the patient at another place such as home or a simple clinic, It may be to receive medical care remotely from a party at the first institution.
  • the latter is sometimes referred to as telemedicine or online health care.
  • the “first institution” is a hospital different from the setting source institution.
  • a “first institution” is, for example, a clinic.
  • the first agency party is a doctor, nurse, pharmacist, or other medical staff.
  • An “examination” is an interview, inspection, palpation, percussion, auscultation, or other clinical examination.
  • the information processing system 1 includes an information acquisition unit 303 , a determination unit 305 and a processing control unit 306 .
  • the information acquisition unit 303 is also called information acquisition means.
  • the information acquisition unit 303 acquires the patient information of the target patient described above.
  • Patient Information indicates the status of the patient.
  • patient information indicates the condition of the target patient when visiting the first institution or the condition of the target patient when being examined by a person concerned at the first institution.
  • “Condition” may be the presence or absence or degree of onset of various symptoms, such as appetite, nausea, body pain, or dizziness.
  • the "condition” may be a test result obtained by a clinical test.
  • the "patient information” may be information of the "state” itself, or may be data that is the basis for detecting the "state”, such as video data, audio data, or examination data.
  • the determination unit 305 is also called determination means.
  • the determination unit 305 determines whether or not the patient information satisfies at least one determination condition among one or a plurality of preset determination conditions.
  • each of the one or more determination conditions is associated with the institution that set the determination condition.
  • the processing control unit 306 is also called processing control means. When at least one determination condition is satisfied, the processing control unit 306 executes processing for matching the target patient with the second institution included in the setting source institutions associated with the satisfied determination condition.
  • “Second institution” is the establishment source institution when there is one establishment source institution associated with the satisfied determination condition.
  • the “second institution” may be all of the corresponding originating institutions, or may be a part of originating institutions. may The case where “there are a plurality of setting source institutions” is the case where there are a plurality of satisfied determination conditions, or the case where a plurality of setting source institutions are associated with one satisfied determination condition.
  • “Processing for matching” is also called matching processing.
  • the matching process includes, but is not limited to, notifying and outputting information about the second institution to the terminal of the first institution, transmitting patient information to the terminal of the second institution, Or it may be to secure an appointment at a second institution for the subject patient.
  • the person concerned of the first institution can create a letter of introduction addressed to the originating institution or set up from the terminal of the first institution. It can be operated to send patient information to the originating institution's terminal. As a result, it becomes possible to match the setting source institution and the target patient.
  • "output" may be display or audio output.
  • FIG. 2 is a flow chart showing the flow of the information processing method according to the first embodiment.
  • the information acquisition unit 303 of the information processing system 1 acquires patient information of the target patient (S10).
  • the determination unit 305 determines whether or not at least one determination condition among one or a plurality of preset determination conditions is satisfied (S11). If the determination unit 305 does not determine that at least one determination condition is satisfied (No in S11), the process ends. On the other hand, when determining that at least one determination condition is satisfied (Yes in S11), the determining unit 305 identifies the setting source institution associated with the satisfied determination condition, and identifies the second setting source institution included in the identified setting source institution. (S12). Then, the processing control unit 306 executes processing for matching the second institution and the target patient (S13), and ends the processing.
  • the information processing system 1 can remotely match target patients with setting institutions that solicit case data on specific diseases.
  • the establishment source institution can collect case data to be studied efficiently without geographical restrictions or while suppressing an increase in labor.
  • the patient just by going to the first institution or having a medical examination at the first institution, he or she has the opportunity to receive treatment at the original institution where the suspected disease specialist is present, or to transfer to another hospital.
  • FIG. 3 is a block diagram showing the overall configuration of an information processing system 1a according to the second embodiment.
  • the information processing system 1a is an example of the information processing system 1 described above.
  • the "setting source institution” is a large hospital, which is called a setting source hospital
  • the "first institution” is a clinic.
  • the person concerned at the setting source hospital is a doctor belonging to the setting source hospital
  • the person concerned at the clinic is a doctor belonging to the clinic.
  • a target patient goes to a clinic and receives a medical examination.
  • the information processing system 1a includes a clinic system 10, setting source hospital systems 20-1, 20-2, and 20-3 provided in each of a plurality of setting source hospitals, and an information processing device (hereinafter referred to as a server). 300. Each device and system is connected to a network N, which may be wired or wireless. Note that the number of setting source hospital systems 20 is not limited to three.
  • Clinic system 10 is a computer system within a clinic.
  • the clinic system 10 acquires patient information of a target patient who has visited the clinic or a target patient who has been examined by a person involved in the clinic.
  • the clinic system 10 then transmits the patient information to the server 300 via the network N.
  • the clinic system 10 has a clinic terminal 100, a camera 110 and a microphone 120.
  • Camera 110 and microphone 120 are provided within the clinic.
  • camera 110 and microphone 120 are installed in an examination room of a medical office.
  • the camera 110 captures an image of a target patient being interviewed by a doctor in a clinic, and the microphone 120 picks up the voice of the target patient being interviewed.
  • camera 110 and microphone 120 may be installed in an examination room of a clinic.
  • the camera 110 captures an image of the target patient under examination, and the microphone 120 picks up the voice of the target patient under examination.
  • the camera 110 and the microphone 120 may be installed in the waiting room of a doctor's office.
  • the camera 110 and the microphone 120 capture images of the target patient waiting in the waiting room, and the microphone 120 picks up the voice of the target patient waiting in the waiting room.
  • a camera 110 and a microphone 120 are connected to the clinic terminal 100 and transmit video data and audio data to the clinic terminal 100, respectively. Video data and audio data are sometimes collectively referred to as media data.
  • the clinic terminal 100 is an information terminal provided in the clinic, or an information terminal managed by a doctor of the clinic or other related parties.
  • a clinic terminal 100 is connected to a network N.
  • FIG. Clinic terminal 100 transmits the media data acquired from camera 110 and microphone 120 to server 300 via network N.
  • FIG. Further, when the clinic terminal 100 receives information about the setting source hospital from the server 300, the clinic terminal 100 outputs the received information. This informs the doctor at the clinic of the existence of the hospital that is recruiting the case data of the target patient.
  • the setting source hospital system 20 is a computer system in the setting source hospital.
  • the setting source hospital system 20 accepts, from a doctor at the setting source hospital, designation of a determination condition regarding a disease for which case data is being solicited.
  • the setting source hospital system 20 then transmits to the server 300 via the network N a setting request for setting information of the designated determination condition.
  • the setting source hospital system 20 has a setting source hospital terminal 200 and a reservation server 210 .
  • the setting source hospital terminal 200 is an information terminal provided in the setting source hospital, or an information terminal managed by a doctor of the setting source hospital or other related parties.
  • the setting source hospital terminal 200 is connected to the network N.
  • FIG. The setting source hospital terminal 200 receives the content of the determination condition from the doctor of the setting source hospital, and transmits a request for setting the specified determination condition to the server 300 via the network N.
  • FIG. The reservation server 210 is a server that accepts medical examination appointments of the setting source hospital and manages the appointment status.
  • the reservation server 210 may be configured to be connected to the setting source hospital terminal 200 and to output the reservation status to the setting source hospital terminal 200 . Note that the reservation server 210 is not essential in the second embodiment.
  • the server 300 is a computer device that matches the setting source hospital and the target patient.
  • the server 300 registers the determination condition included in the setting request received by the setting source hospital system 20 in association with the setting source hospital.
  • the server 300 matches the target patient with the hospital that set the judgment condition that was satisfied. Execute the processing to be performed.
  • FIG. 4 is a block diagram showing the configuration of the server 300 according to the second embodiment.
  • the server 300 includes a setting unit 301, a determination condition database (DB) 302, an information acquisition unit 303a, an analysis unit 304, a determination unit 305a, and a process control unit 306a.
  • DB determination condition database
  • the setting unit 301 is also called setting means.
  • the setting unit 301 receives a request for setting a specified determination condition from the setting source hospital terminal 200
  • the setting unit 301 sets the determination condition included in the setting request to a disease ID that identifies a disease that is a determination target of the determination condition and a setting source hospital terminal. It is registered in correspondence with the ID.
  • the determination condition is set.
  • the disease ID may be a disease name or a disease identification number.
  • the setting source hospital ID is information for identifying the setting source hospital, and may be the setting source hospital name or the identification number of the setting source hospital, or may be the name of the setting source doctor or the identification number of the doctor.
  • the setting source hospital ID is associated with setting source hospital information, which is information about the setting source hospital.
  • the originating hospital information includes the originating hospital name, originating hospital address, type of department, medical corporation name, size, consultation hours, telephone number, name or history of a doctor belonging to originating hospital, or case data. May include information about the disease for which it is recruiting. Therefore, by the setting process by the setting unit 301, the determination condition is registered for each determination condition in association with the setting source hospital information related to the setting source hospital that set the determination condition.
  • the setting unit 301 may update the determination condition when the determination result is found to be erroneous.
  • the case where the determination result is found to be erroneous may be the case where an erroneous notification is received from the setting source hospital terminal 200 or the case where an update request is received from the setting source hospital terminal 200 .
  • the setting unit 301 may update the parameters such as the threshold value of the determination condition when receiving an error notification.
  • the setting unit 301 may update the determination condition based on the update information included in the update request from the hospital terminal 200 that made the setting. Thereby, determination accuracy can be improved.
  • the judgment condition DB 302 is a storage device that stores judgment conditions and the like.
  • the determination condition DB 302 stores the disease ID, the determination condition, and the setting source hospital ID in association with each other.
  • a more detailed data structure of the determination condition DB 302 is shown in FIG.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of the data structure of the determination condition DB 302 according to the second embodiment.
  • the determination condition DB 302 stores, for each determination condition ID, a disease ID, a determination condition, and a setting source hospital ID in association with each other.
  • the determination condition may be a combination of individual determination conditions.
  • the individual determination condition is a condition related to a part of the determination items among the determination conditions, and whether or not the subject patient's condition corresponds to each determination item such as appetite, fever, diarrhea, dizziness, and body pain. It is a condition used to determine whether When all the individual judgment conditions constituting the same judgment condition are satisfied, it is judged that the judgment condition is satisfied. This is called match determination.
  • the order in which the individual determination conditions are determined may be determined in advance, or may be random.
  • the determination condition “C1” is a determination condition for determining whether the disease "D1" is suspected.
  • the determination condition “C1” is composed of a combination of an individual determination condition regarding appetite and an individual determination condition regarding neck pain, and these conditions are set by the setting source hospital "H1". According to the determination condition "C1", if the person has decreased appetite and feels pain in the neck, it is determined that the disease with the disease ID "D1" is suspected.
  • the determination condition “C2” is set by the setting source hospital “H2” and the setting source hospital “H3”.
  • the individual determination conditions may also include determination conditions for determining whether the test value is within the reference range, or whether predetermined treatment or medication has been performed.
  • the determination condition "C4" is composed of a combination of a first individual determination condition regarding uric acid level, a second individual determination condition regarding the presence or absence of medication, and a third individual determination condition regarding physical numbness.
  • the determination condition "C4" if the uric acid level is outside the predetermined reference range and medication is administered for this, but as a result physical numbness occurs, a match determination is made.
  • the information acquisition unit 303a and the analysis unit 304 are examples of the information acquisition unit 303 described above.
  • the information acquisition unit 303a acquires media data from the clinic terminal 100 via the network N.
  • the media data are audio data and video data at the time of medical examination, particularly at the time of inquiry by a doctor in a clinic.
  • the information acquisition unit 303 a transmits the acquired media data to the analysis unit 304 .
  • the analysis unit 304 is also called analysis means.
  • the analysis unit 304 generates state analysis information by analyzing the state of the target patient based on the media data.
  • the state analysis information includes information indicating the state of the target patient, which is the analysis result. That is, the state analysis information is information detected from the motion or voice of the target patient.
  • the analysis unit 304 detects a neck pain state from video data in which the target patient puts his or her hand on the neck.
  • the analysis unit 304 may determine whether or not the person appearing in the video is the target patient by face authentication.
  • the analysis unit 304 detects a state of neck pain from voice data in which the subject patient said, "I have a pain in my neck recently.”
  • the analysis unit 304 may determine whether or not the speech is made by the target patient through voiceprint analysis.
  • the analysis unit 304 may detect a state of neck pain from a combination of video data and audio data.
  • the analysis unit 304 may grasp the state of neck pain based on the video data of the subject patient placing his or her hand on the neck and the voice data of the utterance "Stay there".
  • the analysis unit 304 then generates patient information including state analysis information.
  • the patient information may be the state analysis information itself, or may include chart information, which is information written in the chart, in addition to the state analysis information.
  • the medical record information is the examination result input by the doctor, and may include special notes at the time of inquiry, test results, or treatment status such as medication.
  • the chart information may be obtained from the clinic terminal 100 via the network N.
  • the analysis unit 304 supplies the patient information of the target patient to the determination unit 305a.
  • the determination unit 305a is an example of the determination unit 305 described above. If the patient information satisfies any of the judgment conditions registered in the judgment condition DB 302, the judging unit 305a determines that the satisfied judgment condition is met. Then, the determination unit 305a refers to the determination condition DB 302 and identifies the hospital that set the determination condition that is satisfied.
  • the processing control unit 306a is an example of the processing control unit 306 described above.
  • the processing control unit 306a identifies the identified setting source hospital as the second institution.
  • the processing control unit 306a may select one setting source hospital from the plurality of setting source institutions as the second institution. At this time, the processing control unit 306a may select the second institution based on the registration information regarding at least one of the target patient, the clinic, and the setting source hospital.
  • Registration information about the target patient may be acquired from a user terminal (not shown) used by the target patient and registered in advance in a registration DB (not shown) by the server 300 .
  • the registered information about the target patient includes attribute information such as age or sex of the target patient, home address, contact information, family hospital name, and the like.
  • the registration information about the target patient may also include information of the patient's desire, such as a request for an experienced doctor.
  • Registration information about the clinic may be obtained from the clinic terminal 100 and registered in the registration DB by the server 300 in advance.
  • the registered information about the clinic includes the address of the clinic, the name of the affiliated hospital of the clinic, and the like.
  • Registration information about the setting source hospital may be acquired from the setting source hospital terminal 200 of the setting source hospital and registered in the registration DB in advance by the server 300 .
  • the registered information about the setting source hospital may be the setting source hospital information of the setting source hospital.
  • the registered information about the setting source hospital may also include the urgency of case data and the progress of case data collection.
  • the processing control unit 306a can select, as the second institution, the setting source hospital that is close to the target patient's home or clinic. Further, the processing control unit 306a can select the setting source hospital according to the request of the target patient as the second institution. Further, the processing control unit 306a can preferentially select a setting originating hospital with a high degree of urgency or a setting originating hospital that does not collect much case data as the second institution.
  • the processing control unit 306a notifies the clinic terminal 100 of the setting source hospital information regarding the second institution and causes it to be output. As a matching process, the processing control unit 306a assists the doctor in the clinic in creating a referral letter addressed to the second institution. Creation support may be outputting a message prompting creation of a letter of introduction, or outputting a template for the letter of introduction. Development assistance may be provided with patient consent.
  • FIG. 6 is a flowchart showing the flow of determination condition setting processing according to the second embodiment.
  • the setting source hospital terminal 200 transmits a setting request to the server 300 (S100).
  • the setting request includes a disease ID, a determination condition, and a setting source hospital ID.
  • the setting unit 301 of the server 300 associates the disease ID and the determination condition included in the setting request with the setting source hospital ID included in the setting request, and registers them in the determination condition DB 302 (S101).
  • FIG. 7 is a sequence diagram showing an example of the flow of matching processing according to the second embodiment.
  • the media data are video data and audio data at the time of medical interview of the target patient.
  • the clinic terminal 100 acquires media data from the camera 110 and the microphone 120 at the time of inquiry (S110).
  • the clinic terminal 100 transmits the media data to the server 300 (S111). Accordingly, the information acquisition unit 303a of the server 300 acquires the media data.
  • the analysis unit 304 of the server 300 analyzes the media data (S112) and generates state analysis information based on the media data (S113). The analysis unit 304 then generates patient information including state analysis information (S114). For example, when the server 300 acquires medical chart information, it generates patient information including state analysis information and medical chart information.
  • the determination unit 305a determines whether there is a determination condition satisfied by the patient information of the target patient among the determination conditions registered in the determination condition DB 302 (S115).
  • the processing control unit 306a specifies the hospital that has set the matching determination condition, and sets this as the second institution (S116).
  • the processing control unit 306a transmits the setting source hospital information associated with the setting source hospital ID of the second institution to the clinic terminal 100 (S117).
  • the setting source hospital information may include the hospital name, address, doctor's name, and disease ID.
  • the clinic terminal 100 that has received the setting source hospital information automatically or based on the operation by the doctor of the clinic after outputting the setting source hospital information, executes support for creating a letter of introduction (S118).
  • FIG. 8 is a diagram showing an example of display on the clinic terminal 100 according to the second embodiment.
  • the display unit of the clinic terminal 100 displays that the target patient is suspected of having the disease "D1" and that the setting source hospital "H1" is collecting case data. Then, on the display unit of the clinic terminal 100, an operation area for outputting a template of a referral letter addressed to the setting source hospital "H1" may be displayed. A person concerned may operate this operation area and output a template when consent is obtained from the target patient.
  • the server 300 can remotely match the target patient with the setting source hospital that solicits case data on a specific disease.
  • the setting source hospital can efficiently collect case data to be researched without geographical restrictions or while suppressing an increase in labor.
  • simply visiting a clinic or visiting a clinic gives them the opportunity to receive treatment at the original hospital where the suspected disease specialist is located, or to transfer to another hospital.
  • the server 300 uses patient information generated based on the voice data or video data of the target patient at the time of visiting the clinic or examining the patient for determination processing. Therefore, the server 300 can include detailed abnormalities of the target patient in the patient information, which cannot be obtained directly from the chart. As a result, the server 300 can execute determination processing based on a minor abnormality of the target patient.
  • the matching process may be the provision of patient information to the setting source hospital terminal 200 instead of or in addition to the support for creating a letter of introduction. That is, the processing control unit 306a of the server 300 transmits the patient information to the setting source hospital terminal 200 when at least one determination condition is satisfied.
  • FIG. 9 is a sequence diagram showing the flow of matching processing according to the first modified example of the second embodiment.
  • the steps shown in FIG. 9 include S120-S122 instead of S117-S118 of FIG.
  • the processing control unit 306a of the server 300 notifies the clinic terminal 100 that the patient information of the target patient has satisfied the determination conditions.
  • the clinic terminal 100 notifies the server 300 to that effect when obtaining the subject patient's consent regarding the provision of information (S121). Consent of the subject patient may be obtained in advance.
  • the processing control unit 306a of the server 300 transmits the patient information of the target patient to the setting source hospital terminal 200 of the second institution (S122).
  • the processing control unit 306a may transmit the personal information (for example, attribute information) of the target patient to the setting source hospital terminal 200 of the second institution. Personal information may be withheld to ensure privacy.
  • the processing control unit 306a of the server 300 if the target patient has changed hospitals for the same symptom, in other words, if the target patient is being passed around, the patient information of the target patient and the setting of the second institution to that effect. It may be transmitted to the former hospital terminal 200 . As a result, the hospital terminal 200 that originated the setting can be notified of the peculiarities of the target patient's symptoms or the need for a medical examination by a specialist. Moreover, the psychological burden on the target patient can be reduced.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of the display of the setting source hospital terminal 200 according to the first modified example of the second embodiment.
  • the display unit of the setting source hospital terminal 200 that has received the patient information displays that there is a patient who is suspected of having the disease "D1", and displays information regarding medical charts and interviews as patient information.
  • the matching process may be support for making an appointment at the setting source hospital instead of or in addition to support for creating a letter of introduction.
  • the processing control unit 306a of the server 300 accesses the reservation server 210 of the setting source hospital and transmits a medical examination reservation request to the reservation server 210 .
  • FIG. 11 is a sequence diagram showing the flow of matching processing according to the second modified example of the second embodiment.
  • the steps shown in FIG. 9 include S130-S135 instead of S117-S118 of FIG.
  • the processing control unit 306a of the server 300 notifies the clinic terminal 100 that the patient information of the target patient satisfies the determination condition. This notification may include setting source hospital information.
  • the clinic terminal 100 notifies the server 300 to that effect when the subject patient's consent regarding the reservation is obtained (S131). At this time, the clinic terminal 100 may transmit to the server 300 information on the candidate appointment dates presented by the target patient.
  • the processing control unit 306a of the server 300 transmits a medical examination appointment request to the appointment server 210 of the second institution (S132).
  • the appointment request may include the name of the doctor of the setting source hospital terminal 200, the department, and the candidate appointment date.
  • the reservation server 210 executes reservation processing based on the reservation request (S133).
  • the reservation server 210 transmits a completion notice to the clinic terminal 100 via the server 300 (S134-S135). Instead of S131 to S133, the clinic terminal 100 may directly transmit the reservation request to the reservation server 210. FIG. In this case, the clinic terminal 100 may transmit an appointment request to the appointment server 210 when the target patient consents to the appointment.
  • FIG. 12 is a diagram showing an example of display on the clinic terminal 100 according to the second modified example of the second embodiment.
  • the display unit of the clinic terminal 100 that received the notification in S130 displays that the target patient is suspected of having the disease "D1" and that the setting source hospital "H1" is collecting case data. Then, on the display unit of the clinic terminal 100, an operation area for making a reservation for a medical examination at the setting source hospital "H1" may be displayed.
  • the concerned person accesses the reservation site by operating this operation area, and transmits a reservation request to the reservation server 210 when consent is obtained from the target patient.
  • the determination unit 305a determines that the determination condition is satisfied when all the individual determination conditions constituting the same determination condition are satisfied.
  • the information acquisition unit 303a of the server 300 may acquire the patient's media data at predetermined intervals, and the analysis unit 304 may generate the patient information according to the acquisition of the media data. Then, the determination unit 305a may sequentially determine whether or not each individual determination condition is met in accordance with the generation of the patient information. If the patient information matches an individual determination condition for determining a certain state included in a certain determination condition, the determination unit 305a sends question information for determining the individual determination condition for the remaining states to the clinic terminal 100. may be sent. Then, the determination unit 305a may cause the clinic terminal 100 to output the question information.
  • the target patient has been interviewed by a doctor at the clinic terminal 100 and that the server 300 has detected symptoms of "dizziness” and "abdominal pain".
  • the symptoms of "dizziness” and “abdominal pain” satisfy the first and second individual determination conditions that constitute the determination condition "C3".
  • the clinic terminal 100 may be caused to output the question "Do you have hearing loss?" in order to ask about the remaining third individual determination condition that constitutes the determination condition "C3".
  • the determination unit 305a sends question information about the remaining individual determination conditions of the determination conditions to the clinic terminal 100. can be output to
  • FIG. 13 is a flowchart illustrating an example of the flow of analysis and determination processing according to the third modification of the second embodiment;
  • the analysis process corresponds to S112 to S114 in FIGS. 7, 9 and 11, and the determination process corresponds to S115 in FIGS.
  • the analysis unit 304 analyzes the received media data (S21).
  • the analysis unit 304 then generates state analysis information based on the media data (S22), and generates patient information including the state analysis information (S23).
  • the determination unit 305a determines whether or not the patient information of the target patient satisfies any of the individual determination conditions included in any of the determination conditions (S24). If the patient information of the target patient does not satisfy any of the individual determination conditions (No in S24), the determination unit 305a returns the process to S21. On the other hand, if the patient information of the target patient satisfies any of the individual determination conditions (Yes in S24), the determination unit 305a advances the process to S25.
  • the determination unit 305a In S25, the determination unit 305a generates question information for determining undetermined individual determination conditions included in the determination conditions including the matched individual determination conditions (S25). Next, the determination unit 305a causes the clinic terminal 100 to output the question information (S26).
  • the server 300 repeats S21 to S26 until the information acquisition unit 303a finishes receiving the media data. Then, when the information acquisition unit 303a has finished receiving the media data (Yes in S27), based on the results of the determinations made so far, a pass/fail determination is made as to whether or not there is a determination condition that satisfies all the individual determination conditions. (S28). The server 300 then ends the analysis and determination processing.
  • the server 300 causes the clinic terminal 100 to ask questions according to the determination result of the individual determination condition, so that even if the doctor at the clinic does not understand the contents of the specified determination condition, the determination can be based on the determination result. All patient information can be acquired without omission.
  • the determination unit 305a executes determination processing using determination conditions for determining the presence or absence of a specific state or determining whether a specific state is within a reference range.
  • the determination unit 305a determines that the determination condition is satisfied when the specific state of the target patient and the specific state of the reference patient are similar. That is, the determination conditions include closeness determination conditions based on the closeness between the state of the target patient and the state of the reference patient.
  • a reference patient is a patient who has been diagnosed by a doctor at the original hospital as being suspected of having a predetermined disease in the past.
  • the closeness determination condition is a condition for determining whether or not the value indicating the closeness between the patient information of the target patient and the patient information of the reference patient is less than a predetermined threshold.
  • the patient information may be a feature amount or a feature vector indicating the state of a predetermined judgment item.
  • Features or feature vectors may be extracted from the media data.
  • FIG. 14 is a diagram for explaining determination processing according to the third embodiment.
  • the determination process corresponds to S115 in FIGS.
  • FIG. 14 shows a space expressing a feature vector having the feature amount A and the feature amount B as elements.
  • the feature amount A and the feature amount B are extracted from the video data as feature amounts indicating the state level of a predetermined judgment item.
  • Each black circle ( ⁇ ) in the figure indicates a feature vector composed of feature amounts extracted from video data of each reference patient diagnosed as having a disease.
  • a white circle ( ⁇ ) indicates a feature vector composed of feature amounts extracted from the video data of the target patient.
  • the determination unit 305a calculates the distance between the white circle and the black circle, and determines whether the distance is less than a predetermined threshold. Note that the determination unit 305a may calculate the distance between the white circle and the black circle using a known technique such as the group average method or Ward's method.
  • the closeness threshold may be constant regardless of the determination condition, or may be determined for each determination condition.
  • the determination unit 305a determines that the determination condition is satisfied when the distance calculated using the feature vector determined by the determination condition is less than the threshold value determined by the determination condition.
  • FIG. 15 is a flowchart showing an example of the flow of determination processing according to the third embodiment.
  • the determination unit 305a of the server 300 repeats the processing shown in S30 to S31 for each determination condition registered in the determination condition DB302.
  • the determination unit 305a of the server 300 calculates the distance between the patient information of the target patient and the patient information of the reference patient based on the determination conditions.
  • the determination unit 305a determines whether the distance is less than the threshold under the determination condition.
  • the determination unit 305a determines whether or not there is a determination condition that satisfies the distance determination. If there is a determination condition that satisfies the distance determination (Yes in S32), the determination unit 305a determines that the determination condition is met (S33). On the other hand, if there is no determination condition that satisfies the distance determination (No in S32), the determination unit 305a determines that none of the determination conditions are met (S34). The determination unit 305a then terminates the determination process.
  • the server 300 determines that the determination condition is satisfied when the specific state of the target patient and the specific state of the reference patient are similar, and thus determine a minor change in the target patient. It can be reflected in processing. Therefore, determination accuracy is improved.
  • Embodiment 4 of the present disclosure will be described.
  • the server 300 executed matching processing when patient information including condition analysis information based on media data satisfied the determination conditions.
  • the doctor of the clinic or the setting source hospital wants to confirm the media data on which the determination result is based and examine the validity of the determination result. Therefore, in the fourth embodiment, the server 300b generates a media data summary and transmits it to the clinic terminal 100 or the setting source hospital terminal 200.
  • FIG. 16 is a block diagram showing the configuration of the server 300b according to the fourth embodiment.
  • the server 300b includes a generation unit 307 and a processing control unit 306b instead of the processing control unit 306a of the server 300 described above.
  • the generation unit 307 is also called generation means.
  • the generation unit 307 generates summary data by extracting a portion of the audio data or video data that is related to the state analysis information. For example, the generation unit 307 may cut out a portion of the audio data or the video data that is used to generate the state analysis information. Further, the generation unit 307 may use the remaining part of the audio data or the video data after deleting the non-speaking section, the non-moving section, or the section whose relevance to the state is less than a predetermined threshold, as the summary data. Alternatively, the generation unit 307 may use the remaining portion after deleting the section in which the overlapping utterances or the overlapping actions are performed as the summary data.
  • the generation unit 307 may also generate summary data by editing media data so as to emphasize utterances or actions that are highly relevant to the state. For example, as a method of emphasizing a statement or action, the generation unit 307 increases the volume of a statement whose relevance to the state is greater than or equal to a predetermined threshold, or performs an action whose relevance to the state is greater than or equal to a predetermined threshold.
  • the motion area may be expanded for scenes where there is
  • the processing control unit 306b transmits the summary data to the clinic terminal 100 or the setting source hospital terminal 200 when at least one determination condition is satisfied. Then, the processing control unit 306b causes the clinic terminal 100 or the setting source hospital terminal 200 to output the summary data.
  • FIG. 17 is a sequence diagram illustrating the flow of matching processing according to the fourth embodiment;
  • the steps in FIG. 17 include S140 to S141 instead of S122 in FIG.
  • the information processing system 1a executes the same processes as S110 to S116 and S120 to S121 in FIG.
  • the generation unit 307 of the server 300b generates summary data at the time of medical inquiry based on the media data at the time of medical inquiry (S140).
  • the processing control unit 306b of the server 300b transmits the summary data together with the patient information to the setting source hospital terminal 200 (S141).
  • the doctor at the setting source hospital terminal 200 can easily examine the validity of the determination result before examining the target patient.
  • the process shown in S140 may be performed in parallel with the analysis process and the determination process, or may be performed in response to the matching determination in S115.
  • Embodiment 5 of the present disclosure will be described.
  • the video data is captured by the camera 110 installed in the clinic of the target patient visiting the clinic, and the audio data is captured by the microphone 120 of the target patient visiting the clinic. It was a recording of the voice of However, in Embodiment 5, the subject patient is undergoing an online consultation. Therefore, in the fifth embodiment, the video data is obtained by photographing the target patient at a remote facility such as a home or a simple clinic, and the audio data is obtained by collecting the voice of the target patient at the remote facility.
  • FIG. 18 is a block diagram showing the overall configuration of an information processing system 1c according to the fifth embodiment.
  • the information processing system 1c includes a remote facility system 40 in addition to the configuration of the information processing system 1a.
  • the remote facility system 40 is a computer system installed in the remote facility of the target patient.
  • the remote facility system 40 has a remote facility terminal 400 , a camera 410 and a microphone 420 .
  • Camera 410 and microphone 420 are located at the target patient's remote facility.
  • the camera 410 photographs the target patient at the remote facility, and the microphone 420 picks up the voice of the target patient at the remote facility.
  • Camera 410 and microphone 420 then transmit video data and audio data to remote facility terminal 400 .
  • the remote facility terminal 400 is an information terminal provided in the remote facility or an information terminal managed by a person concerned with the remote facility.
  • the remote facility terminal 400 may be a personal computer, smart phone, or tablet terminal used by the user.
  • the remote facility terminal 400 then transmits the media data acquired from the camera 410 and the microphone 420 to the clinic terminal 100 via the network N.
  • the remote facility terminal 400 also receives video data captured by the camera 110 and audio data collected by the microphone 120 from the clinic system 10 via the network N.
  • FIG. This allows the doctor at the clinic to see the condition of the target patient and examine the patient. Note that the camera 110 of the clinic system 10 may be omitted.
  • Remote facility terminal 400 also transmits media data obtained from camera 410 and microphone 420 to server 300 via network N.
  • the analysis unit 304 of the server 300 analyzes the media data acquired from the camera 410 and the microphone 420 via the remote facility terminal 400, and generates condition analysis information and patient information. Note that the analysis unit 304 of the server 300 may include media data acquired from the camera 110 and the microphone 120 via the clinic terminal 100 as a basis for analysis.
  • Embodiment 5 the same effects as Embodiments 2 to 4 can be obtained even in online medical care.
  • the hardware configuration is described, but it is not limited to this.
  • the present disclosure can also implement arbitrary processing by causing a processor to execute a computer program.
  • FIG. 19 is a diagram showing a configuration example of a computer used as the clinic terminal 100, the setting source hospital terminal 200, the reservation server 210, or the servers 300 and 300b.
  • the computer 1000 has a processor 1010 , a storage unit 1020 , a ROM (Read Only Memory) 1030 , a RAM (Random Access Memory) 1040 , a communication interface (IF) 1050 and a user interface 1060 .
  • the communication interface 1050 is an interface for connecting the computer 1000 and a communication network via wired communication means or wireless communication means.
  • User interface 1060 includes a display, such as a display.
  • User interface 1060 also includes input units such as a keyboard, mouse, and touch panel. Note that the user interface 1060 is not essential.
  • the storage unit 1020 is an auxiliary storage device that can hold various data.
  • the storage unit 1020 is not necessarily a part of the computer 1000, and may be an external storage device or a cloud storage connected to the computer 1000 via a network.
  • the ROM 1030 is a non-volatile storage device.
  • a semiconductor storage device such as a flash memory having a relatively small capacity is used.
  • Programs executed by processor 1010 may be stored in storage unit 1020 or ROM 1030 .
  • the storage unit 1020 or ROM 1030 stores, for example, various programs for realizing the functions of each unit in the server.
  • the program includes instructions (or software code) that, when read into a computer, cause the computer to perform one or more of the functions described in the embodiments.
  • the program may be stored in a non-transitory computer-readable medium or tangible storage medium.
  • computer readable media or tangible storage media may include random-access memory (RAM), read-only memory (ROM), flash memory, solid-state drives (SSD) or other memory technology, CDs - ROM, digital versatile disc (DVD), Blu-ray disc or other optical disc storage, magnetic cassette, magnetic tape, magnetic disc storage or other magnetic storage device.
  • the program may be transmitted on a transitory computer-readable medium or communication medium.
  • transitory computer readable media or communication media include electrical, optical, acoustic, or other forms of propagated signals.
  • the RAM 1040 is a volatile storage device. Various semiconductor memory devices such as DRAM (Dynamic Random Access Memory) or SRAM (Static Random Access Memory) are used for RAM 1040 .
  • RAM 1040 can be used as an internal buffer that temporarily stores data and the like.
  • the processor 1010 develops the program stored in the memory
  • the processor 1010 may be a CPU (Central Processing Unit) or a GPU (Graphics Processing Unit).
  • the processor 1010 executes programs to realize the functions of the units in the server.
  • Processor 1010 may have internal buffers in which data and the like can be temporarily stored.
  • an information acquiring means for acquiring patient information indicating the condition of a patient who has visited a first institution or a patient who has been examined by a person related to the first institution; determination means for determining whether or not the patient information satisfies at least one determination condition among preset determination conditions; a second institution included in the setting source institution associated with the satisfied judgment condition, when the at least one judgment condition is satisfied; and a processing control means for executing processing for matching the patient.
  • Each of the preset determination conditions is a condition for determining the suspicion of a predetermined disease, and is associated with the institution that set the determination condition, Information processing system.
  • the processing control means When the at least one determination condition is satisfied, the processing control means notifies the terminal of the first institution of information about the second institution, or the terminal of the second institution to the patient.
  • the information processing system according to appendix 1 which transmits information.
  • the processing control means When there are a plurality of setting source institutions associated with the satisfied determination condition, the processing control means, based on registration information related to at least one of the patient, the first institution, and the setting source hospital, 3.
  • the information processing system according to appendix 1 or 2 wherein the second institution is selected from the plurality of setting source institutions.
  • the patient information includes condition analysis information generated by analyzing the condition of the patient based on the patient's audio data or video data during interviews by officials of the first institution.
  • Appendices 1 to 3 The information processing system according to any one of the items. (Appendix 5) further comprising generating means for generating summary data obtained by extracting a portion related to the state analysis information from the audio data or the video data, The information processing system according to appendix 4, wherein the process control means transmits the summary data to the terminal of the first organization or the terminal of the second organization when the at least one determination condition is satisfied. (Appendix 6) 6. The information processing system according to any one of appendices 1 to 5, wherein the patient information includes information described in a medical record.
  • the judgment condition includes a combination of individual judgment conditions for each of a plurality of judgment items, When the patient information satisfies an individual determination condition regarding a part of the determination items among the determination conditions, the determining unit transmits question information for determining individual determination conditions regarding the remaining determination items to the first institution. 7.
  • the information processing system according to any one of appendices 1 to 6.
  • the determination condition determines whether or not a value indicating the closeness between the patient information of the patient and the patient information of the patient suspected of having the predetermined disease in the past is less than a predetermined threshold. 7.
  • the information processing system further comprising setting means for correlating and registering, for each determination condition, the determination condition and information about the institution that set the determination condition.
  • (Appendix 10) obtaining patient information indicating the condition of a patient visiting a first institution or being examined by a person associated with said first institution; a procedure for determining whether the patient information satisfies at least one determination condition among preset determination conditions; a step of executing a process for matching the patient with a second institution included in the setting source institution associated with the satisfied judgment condition, when the at least one judgment condition is satisfied;
  • Each of the preset determination conditions is a condition for determining the suspicion of a predetermined disease, and is associated with the institution that set the determination condition, Information processing methods.
  • (Appendix 11) obtaining patient information indicating the condition of a patient visiting a first institution or being examined by a person associated with said first institution; a procedure for determining whether the patient information satisfies at least one determination condition among preset determination conditions; If the at least one determination condition is satisfied, the computer executes a procedure for executing a process for matching the second institution included in the setting source institutions associated with the satisfied determination condition and the patient.
  • a non-transitory computer-readable medium storing a program for causing Each of the preset determination conditions is a condition for determining the suspicion of a predetermined disease, and is associated with the institution that set the determination condition, non-transitory computer-readable medium;
  • Reference Signs List 1 1a Information processing system 10 Clinic system 20 Setting source hospital system 40 Remote facility system 100 Clinic terminal 110 Camera 120 Microphone 200 Setting source hospital terminal 210 Reservation server 300, 300b Information processing device (server) 301 setting unit 302 determination condition DB 303, 303a information acquisition unit 304 analysis unit 305, 305a determination unit 306, 306a, 306b processing control unit 307 generation unit 400 remote facility terminal 410 camera 420 microphone 1000 computer 1010 processor 1020 storage unit 1030 ROM 1040 RAM 1050 communication interface 1060 user interface N network

Landscapes

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Abstract

情報処理システム（１）は、第１の機関を訪問した患者、又は第１の機関の関係者による診察を受けた患者の状態を示す患者情報を取得する情報取得部（３０３）と、患者情報が、予め設定された判定条件のうち少なくとも１つの判定条件を満たすか否かを判定する判定部（３０５）と、少なくとも１つの判定条件を満たす場合、満たした判定条件に対応付けられた設定元機関に含まれる第２の機関と、患者とをマッチングするための処理を実行する処理制御部（３０６）とを備える。予め設定された判定条件の各々は、所定の疾患の疑いを判定するための条件であり、その判定条件を設定した機関である設定元機関に対応付けられている。

Description

情報処理システム、情報処理方法及び非一時的なコンピュータ可読媒体
　本開示は、情報処理システム、情報処理方法及び非一時的なコンピュータ可読媒体に関し、特に医療機関と患者とをマッチングする情報処理システム、情報処理方法及び非一時的なコンピュータ可読媒体に関する。
　近年、遠隔診療が注目されている。例えば特許文献１には、サテライトに設けられた人体計測機器からの計測データ及び問診データを受信し、そのデータを基に診断に適切な診断機関を決定し、診断機関のコンピュータにデータを送出するサーバが開示されている。サーバは、データを受信した診断機関のコンピュータから、診断結果データを受信して、診断対象会員のコンピュータに診断結果を送出することで、遠距離診断を実現している。
特開２００２－２２２２６７号公報
　ここで、臨床研究を行う研究機関では、研究対象となる疾患がある患者のデータを症例データとして集めて、病気の予防、解明または治療の検証に役立てている。これらの研究を推し進めるためには膨大な症例データを収集する必要があるが、研究機関内では症例データの収集に限界がある。そこで、研究対象となる疾患に罹患している可能性のある患者を、他の医療機関から効率よく募集することが求められている。
　本開示の目的は、上述した課題に鑑み、症例データを募集している研究機関が、効率よく研究対象の症例データを収集するための情報処理システム、情報処理方法及び非一時的なコンピュータ可読媒体を提供することにある。
　本開示の一態様にかかる情報処理システムは、
　第１の機関を訪問した患者、又は前記第１の機関の関係者による診察を受けた患者の状態を示す患者情報を取得する情報取得手段と、
　前記患者情報が、予め設定された判定条件のうち少なくとも１つの判定条件を満たすか否かを判定する判定手段と、
　前記少なくとも１つの判定条件を満たす場合、満たした前記判定条件に対応付けられた設定元機関に含まれる第２の機関と、前記患者とをマッチングするための処理を実行する処理制御手段と
　を備え、
　前記予め設定された判定条件の各々は、所定の疾患の疑いを判定するための条件であり、その判定条件を設定した機関である設定元機関に対応付けられている。
　本開示の一態様にかかる情報処理方法は、
　第１の機関を訪問した患者、又は前記第１の機関の関係者による診察を受けた患者の状態を示す患者情報を取得する手順と、
　前記患者情報が、予め設定された判定条件のうち少なくとも１つの判定条件を満たすか否かを判定する手順と、
　前記少なくとも１つの判定条件を満たす場合、満たした前記判定条件に対応付けられた設定元機関に含まれる第２の機関と、前記患者とをマッチングするための処理を実行する手順と
　を備え、
　前記予め設定された判定条件の各々は、所定の疾患の疑いを判定するための条件であり、その判定条件を設定した機関である設定元機関に対応付けられている。
　本開示の一態様にかかる非一時的なコンピュータ可読媒体は、
　第１の機関を訪問した患者、又は前記第１の機関の関係者による診察を受けた患者の状態を示す患者情報を取得する手順と、
　前記患者情報が、予め設定された判定条件のうち少なくとも１つの判定条件を満たすか否かを判定する手順と、
　前記少なくとも１つの判定条件を満たす場合、満たした前記判定条件に対応付けられた設定元機関に含まれる第２の機関と、前記患者とをマッチングするための処理を実行する手順と
　をコンピュータに実行させるためのプログラムが格納される。前記予め設定された判定条件の各々は、所定の疾患の疑いを判定するための条件であり、その判定条件を設定した機関である設定元機関に対応付けられている。
　本開示により、症例データを募集している研究機関が、効率よく研究対象の症例データを収集するための情報処理システム、情報処理方法及び非一時的なコンピュータ可読媒体を提供できる。
実施形態１にかかる情報処理システムの構成を示すブロック図である。 実施形態１にかかる情報処理方法の流れを示すフローチャートである。 実施形態２にかかる情報処理システムの全体構成を示すブロック図である。 実施形態２にかかるサーバの構成を示すブロック図である。 実施形態２にかかる判定条件ＤＢのデータ構造の一例を示す図である。 実施形態２にかかる判定条件の設定処理の流れを示すフローチャートである。 実施形態２にかかるマッチング処理の流れの一例を示すシーケンス図である。 実施形態２にかかる診療所端末の表示の一例を示す図である。 実施形態２の第１変形例にかかるマッチング処理の流れを示すシーケンス図である。 実施形態２の第１変形例にかかる設定元病院端末の表示の一例を示す図である。 実施形態２の第２変形例にかかるマッチング処理の流れを示すシーケンス図である。 実施形態２の第２変形例にかかる診療所端末の表示の一例を示す図である。 実施形態２の第３変形例にかかる分析及び判定処理の流れの一例を示すフローチャートである。 実施形態３にかかる判定処理を説明するための図である。 実施形態３にかかる判定処理の流れの一例を示すフローチャートである。 実施形態４にかかるサーバの構成を示すブロック図である。 実施形態４にかかるマッチング処理の流れを示すシーケンス図である。 実施形態５にかかる情報処理システムの全体構成を示すブロック図である。 コンピュータの構成例を示す図である。
　以下では、本開示の実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。各図面において、同一又は対応する要素には同一の符号が付されており、説明の明確化のため、必要に応じて重複説明は省略される。
　＜実施形態１＞
　まず、本開示の実施形態１について説明する。図１は、実施形態１にかかる情報処理システム１の構成を示すブロック図である。情報処理システム１は、特定の疾患に関する症例データを募集する機関と、その疾患の可能性がある対象患者とをマッチングするための、１又は複数のコンピュータ装置を含むコンピュータシステムである。
　マッチング対象となる上記「機関」は、病院、その他の医療機関若しくは研究機関、薬局、又は、医薬品若しくは医療機器を製造販売する企業である。病院は、例えば大病院又は大学病院である。上記「機関」は、所定の疾患の疑いを判定するための判定条件を設定するため、「設定元機関」と呼ばれる。判定条件は、症例データに対して統計処理を施すことにより、又は症例データから設定元機関の専門家の知見や研究により、類型化又は構造化されたものである。以下では「（判定条件を）設定する」ことは、判定条件の内容を指定することであり、例えば判定条件の判定項目を指定すること、判定条件の閾値等のパラメータを指定することであってよい。しかしこれに代えて、「（判定条件を）設定する」ことは、すでに内容が指定されている複数の判定条件の中から判定条件を選択することであってもよい。
　マッチング対象となる上記「対象患者」は、第１の機関を訪問した患者、又は第１の機関の関係者による診察を受けた患者である。第１の機関の関係者による診察を受けるとは、第１の機関において患者が関係者から診察を受けることであってもよいし、自宅や簡易診療所等の別の場所にいる患者が、第１の機関にいる関係者から遠隔で診療を受けることであってもよい。後者は、遠隔診療又はオンライン診療と呼ばれることがある。
　「第１の機関」は、設定元機関とは異なる病院である。「第１の機関」は、例えば診療所である。第１の機関の関係者は、医師、看護師、薬剤師又はその他の医療スタッフである。
　「診察」は、問診、視診、触診、打診、聴診、又はその他の臨床検査である。
　情報処理システム１は、情報取得部３０３と、判定部３０５と、処理制御部３０６とを備える。
　情報取得部３０３は、情報取得手段とも呼ばれる。情報取得部３０３は、上述した対象患者の患者情報を取得する。「患者情報」は、患者の状態を示す。特に「患者情報」は、第１の機関を訪問した場合の対象患者の状態、又は第１の機関の関係者による診察を受けた場合の対象患者の状態を示す。「状態」は、食欲、吐き気、身体の痛み、又は目眩といった、各種症状の有無又は各種症状の発症の程度であってよい。また「状態」は、臨床検査によって得られる検査結果であってよい。尚、「患者情報」は、「状態」そのものの情報であってもよいし、「状態」を検出するための基礎となるデータ、例えば映像データ、音声データ、又は検査データであってもよい。
　判定部３０５は、判定手段とも呼ばれる。判定部３０５は、患者情報が、予め設定されている１又は複数の判定条件のうち、少なくとも１つの判定条件を満たすか否かを判定する。ここで１又は複数の判定条件の各々は、その判定条件を設定した設定元機関に対応付けられている。
　処理制御部３０６は、処理制御手段とも呼ばれる。処理制御部３０６は、少なくとも１つの判定条件を満たす場合、満たした判定条件に対応付けられた設定元機関に含まれる第２の機関と、対象患者とをマッチングするための処理を実行する。「第２の機関」は、満たした判定条件に対応付けられた設定元機関が１つである場合は、その設定元機関である。いまた「第２の機関」は、満たした判定条件に対応付けられた設定元機関が複数ある場合は、該当する全ての設定元機関であってもよいし、一部の設定元機関であってもよい。「設定元機関が複数ある」場合とは、満たした判定条件が複数ある場合、又は複数の設定元機関が、満たした１の判定条件に対応付けられている場合である。「マッチングするための処理」は、マッチング処理とも呼ばれる。マッチング処理としては、これに限らないが、第１の機関の端末に対して第２の機関に関する情報を通知して出力させること、第２の機関の端末に対して患者情報を送信すること、又は対象患者のために第２の機関の診察予約を確保することであってよい。尚、第１の機関の端末が第２の機関に関する情報を出力することで、第１の機関の関係者が、設定元機関宛に紹介状を作成したり、第１の機関の端末から設定元機関の端末に患者情報を送信するように操作することができる。これにより、設定元機関と対象患者とをマッチングすることが可能となる。尚、以下では「出力」は、表示であってもよいし又は音声出力であってもよい。
　図２は、実施形態１にかかる情報処理方法の流れを示すフローチャートである。まず情報処理システム１の情報取得部３０３は、対象患者の患者情報を取得する（Ｓ１０）。次に、判定部３０５は、予め設定されている１又は複数の判定条件のうち、少なくとも１つの判定条件を満たすか否かを判定する（Ｓ１１）。判定部３０５は、少なくとも１つの判定条件を満たすと判定しない場合（Ｓ１１でＮｏ）、処理を終了する。一方、判定部３０５は、少なくとも１つの判定条件を満たすと判定した場合（Ｓ１１でＹｅｓ）、満たした判定条件に対応付けられた設定元機関を特定し、特定した設定元機関に含まれる第２の機関を特定する（Ｓ１２）。そして処理制御部３０６は、第２の機関と対象患者とをマッチングするための処理を実行し（Ｓ１３）、処理を終了する。
　このように実施形態１によれば、情報処理システム１は、特定の疾患に関する症例データを募集する設定元機関と、対象患者とを遠隔でマッチングできる。設定元機関は、地理的制限なく又は労力の増大を抑えつつ、つまり効率よく、研究対象の症例データを収集できる。一方で、患者にとっては第１の機関に出向いたり、第１の機関を受診するだけで、疑いのある疾患の専門家がいる設定元機関で治療を受けたり、転院する機会が得られる。
　＜実施形態２＞
　次に、本開示の実施形態２について説明する。図３は、実施形態２にかかる情報処理システム１ａの全体構成を示すブロック図である。情報処理システム１ａは、上述の情報処理システム１の一例である。ここで本実施形態２では、一例として「設定元機関」は大病院であり、設定元病院と呼ばれ、「第１の機関」は診療所である。また一例として、設定元病院の関係者は設定元病院に所属する医師であり、診療所の関係者は診療所に所属する医師である。対象患者は、診療所に出向いて、診察を受ける。
　情報処理システム１ａは、診療所システム１０と、複数の設定元病院の各々に設けられた設定元病院システム２０－１，２０－２，２０－３と、情報処理装置（以下、サーバと呼ぶ）３００とを備える。各装置及びシステムは、有線又は無線のネットワークＮに接続されている。尚、設定元病院システム２０の数は３に限らない。
　（診療所システム１０）
　診療所システム１０は、診療所内のコンピュータシステムである。診療所システム１０は、診療所を訪問した対象患者又は診療所の関係者による診察を受けた対象患者の患者情報を取得する。そして診療所システム１０は、ネットワークＮを介して、患者情報をサーバ３００に送信する。
　具体的には、診療所システム１０は、診療所端末１００と、カメラ１１０及びマイク１２０とを有する。
　カメラ１１０及びマイク１２０は、診療所内に設けられる。例えばカメラ１１０及びマイク１２０は、診療所の診察室に設置される。この場合、一例としてカメラ１１０は、診療所の医師の問診を受けている対象患者を撮影し、マイク１２０は、問診を受けている対象患者の音声を収音する。また例えばカメラ１１０及びマイク１２０は、診療所の検査室に設置されてもよい。この場合、一例としてカメラ１１０は、検査中の対象患者を撮影し、マイク１２０は、検査中の対象患者の音声を収音する。また例えばカメラ１１０及びマイク１２０は、診療所の待合室に設置されてもよい。この場合、一例としてカメラ１１０及びマイク１２０は、待合室で待機中の対象患者を撮影し、マイク１２０は、待合室で待機中の対象患者の音声を収音する。
　カメラ１１０及びマイク１２０は、診療所端末１００に接続され、それぞれ、映像データ及び音声データを診療所端末１００に送信する。映像データ及び音声データを総称して、メディアデータと呼ぶことがある。
　診療所端末１００は、診療所内に設けられる情報端末、又は診療所の医師やその他の関係者が管理する情報端末である。診療所端末１００は、ネットワークＮに接続されている。診療所端末１００は、カメラ１１０及びマイク１２０から取得したメディアデータを、ネットワークＮを介してサーバ３００に送信する。
　また診療所端末１００は、サーバ３００から、設定元病院に関する情報を受信した場合、受信した情報を出力する。これにより診療所の医師に、対象患者の症例データを募集している病院の存在を報知する。
　（設定元病院システム２０）
　設定元病院システム２０は、設定元病院内のコンピュータシステムである。設定元病院システム２０は、設定元病院の医師から、症例データを募集している疾患に関する判定条件の指定を受け付ける。そして設定元病院システム２０は、指定された判定条件の情報を設定するための設定要求を、ネットワークＮを介してサーバ３００に送信する。
　具体的には、設定元病院システム２０は、設定元病院端末２００と、予約サーバ２１０とを有する。
　設定元病院端末２００は、設定元病院内に設けられる情報端末、又は設定元病院の医師やその他の関係者が管理する情報端末である。設定元病院端末２００は、ネットワークＮに接続されている。設定元病院端末２００は、設定元病院の医師から判定条件の内容を受け付け、指定した判定条件の設定要求を、ネットワークＮを介してサーバ３００に送信する。
　予約サーバ２１０は、設定元病院の診察予約を受け付け、予約状況を管理するサーバである。予約サーバ２１０は、設定元病院端末２００に接続され、予約状況を設定元病院端末２００に出力することができるように構成されていてよい。尚、本実施形態２において、予約サーバ２１０は必須ではない。
　（サーバ３００）
　サーバ３００は、設定元病院と対象患者とをマッチングするコンピュータ装置である。サーバ３００は、設定元病院システム２０が受信した設定要求に含まれる判定条件を、設定元病院に対応付けて登録する。またサーバ３００は、診療所システム１０から受信したメディアデータに基づく患者情報が、既に登録されている判定条件のうちのいずれかを満たす場合、満たした判定条件の設定元病院と対象患者とをマッチングする処理を実行する。
　図４は、実施形態２にかかるサーバ３００の構成を示すブロック図である。サーバ３００は、設定部３０１と、判定条件データベース（ＤＢ）３０２と、情報取得部３０３ａと、分析部３０４と、判定部３０５ａと、処理制御部３０６ａとを備える。
　設定部３０１は、設定手段とも呼ばれる。設定部３０１は、設定元病院端末２００から、指定した判定条件の設定要求を受信した場合、設定要求に含まれる判定条件を、判定条件の判定対象である疾患を識別する疾患ＩＤ及び設定元病院ＩＤに対応付けて登録する。これにより、判定条件が設定される。疾患ＩＤは、疾患名であってもよいし、疾患の識別番号であってもよい。設定元病院ＩＤは、設定元病院を識別する情報であり、設定元病院名又は設定元病院の識別番号であってもよいし、設定元の医師名又は医師の識別番号であってもよい。
　ここで、設定元病院ＩＤは、設定元病院に関する情報である設定元病院情報に対応付けられている。設定元病院情報は、設定元病院名、設定元病院の住所、診療科の別、医療法人名、規模、診療時間、電話番号、設定元病院に所属する医師の名前若しくは経歴、又は症例データを募集している疾患に関する情報を含んでよい。したがって設定部３０１による上記設定処理により、判定条件毎に、その判定条件が、その判定条件を設定した設定元病院に関する設定元病院情報に対応付けられて登録されることになる。
　また設定部３０１は、判定結果が誤りであると判明した場合、判定条件を更新してよい。判定結果が誤りであると判明する場合とは、誤りである通知を設定元病院端末２００から受けた場合又は設定元病院端末２００から更新要求を受信した場合であってよい。例えば設定部３０１は、誤りである通知を受けた場合、判定条件の閾値等のパラメータを更新してよい。また例えば設定部３０１は、設定元病院端末２００からの更新要求に含まれる更新情報に基づいて、判定条件を更新してよい。これにより、判定精度を向上させることができる。
　判定条件ＤＢ３０２は、判定条件等を記憶する記憶装置である。本実施形態２では、判定条件ＤＢ３０２は、疾患ＩＤと、判定条件及び設定元病院ＩＤとを互いに対応付けて記憶する。判定条件ＤＢ３０２のより詳細なデータ構造を図５に示す。
　図５は、実施形態２にかかる判定条件ＤＢ３０２のデータ構造の一例を示す図である。図５では、判定条件ＤＢ３０２は、判定条件ＩＤ毎に、疾患ＩＤと、判定条件と、設定元病院ＩＤとを対応付けて記憶する。ここで判定条件は、個別判定条件の組み合わせであってよい。個別判定条件とは、判定条件のうち一部の判定項目に関する条件であり、対象患者の状態が、食欲、発熱、下痢、目眩及び身体の痛みといった各判定項目に対応する状態に該当するか否かを判定するために用いられる条件である。同じ判定条件を構成する全ての個別判定条件を満たした場合、判定条件を満たしたと判定される。これを合致判定と呼ぶ。個別判定条件を判定する順序は予め定められていてもよいが、ランダムであってもよい。
　例えば判定条件「Ｃ１」は、疾患「Ｄ１」の疑いがあるかを判定するための判定条件である。判定条件「Ｃ１」は、食欲に関する個別判定条件と、首の痛みに関する個別判定条件との組み合わせで構成され、これらの条件は設定元病院「Ｈ１」が設定したものである。判定条件「Ｃ１」によれば、食欲が減退して、かつ首の痛みを感じている場合は、疾患ＩＤ「Ｄ１」の疾患の疑いがあると判定される。
　ここで、複数の設定元病院が、同一の判定条件を設定することも可能である。例えば判定条件「Ｃ２」は、設定元病院「Ｈ２」及び設定元病院「Ｈ３」が設定したものである。
　また個別判定条件には、検査値が基準範囲内であるか、又は所定の治療や投薬を行ったかを判定する判定条件が含まれてもよい。
　例えば判定条件「Ｃ４」は、尿酸値に関する第１個別判定条件と、投薬の有無に関する第２個別判定条件と、身体のしびれに関する第３個別判定条件との組み合わせで構成される。一例として判定条件「Ｃ４」では、尿酸値が所定基準範囲外であったため、これに対する投薬を行ったが、その結果、身体のしびれの症状が生じた場合に、合致判定がなされる。
　図４に戻り説明を続ける。情報取得部３０３ａ及び分析部３０４は、上述した情報取得部３０３の一例である。情報取得部３０３ａは、診療所端末１００から、ネットワークＮを介してメディアデータを取得する。メディアデータは、診療所の医師による診察時、特に問診時の音声データ及び映像データである。情報取得部３０３ａは、取得したメディアデータを分析部３０４に送信する。
　分析部３０４は、分析手段とも呼ばれる。分析部３０４は、メディアデータに基づいて、対象患者の状態を分析することにより、状態分析情報を生成する。状態分析情報は、分析結果である対象患者の状態を示す情報を含む。つまり状態分析情報は、対象患者の動作又は音声から検出した情報である。
　例えば分析部３０４は、対象患者が首に手を当てる映像データから、首の痛みがある状態を検出する。尚、映像に映る人物が対象患者であるか否かは、分析部３０４が顔認証により判定してよい。
　また例えば分析部３０４は、対象患者が「最近、首が痛いんです」と発言した音声データから、首の痛みがある状態を検出する。尚、対象患者の発言か否かは、分析部３０４が声紋分析により判定してよい。
　また分析部３０４は、映像データ及び音声データの組み合わせから、首の痛みがある状態を検出してもよい。例えば、分析部３０４は、対象患者が首に手を当てる映像データと、「いてて…」という発言の音声データとから、首の痛みがある状態を把握してもよい。
　そして分析部３０４は、状態分析情報を含む患者情報を生成する。患者情報は、状態分析情報そのものであってもよいし、状態分析情報の他に、カルテに記載された情報であるカルテ情報を含んでもよい。カルテ情報は、医師が入力した診察結果であり、問診時の特記事項、検査結果、又は、投薬等の処置状況を含んでよい。カルテ情報は、診療所端末１００からネットワークＮを介して取得してよい。そして分析部３０４は、対象患者の患者情報を判定部３０５ａに供給する。
　判定部３０５ａは、上述した判定部３０５の一例である。判定部３０５ａは、患者情報が判定条件ＤＢ３０２に登録されている判定条件のいずれかを満たす場合、満たした判定条件の合致判定を出す。そして判定部３０５ａは、判定条件ＤＢ３０２を参照し、満たした判定条件の設定元病院を特定する。
　処理制御部３０６ａは、上述した処理制御部３０６の一例である。処理制御部３０６ａは、特定した設定元病院を第２の機関として特定する。
　ここで処理制御部３０６ａは、特定した設定元病院が複数ある場合は、複数の設定元機関から１の設定元病院を、第２の機関として選択してもよい。このとき処理制御部３０６ａは、対象患者、診療所、及び設定元病院のうち少なくとも１つに関する登録情報に基づいて、第２の機関を選択してよい。
　対象患者に関する登録情報は、対象患者が使用するユーザ端末（不図示）から取得され、サーバ３００により予め登録ＤＢ（不図示）に登録されてよい。対象患者に関する登録情報としては、対象患者の年齢若しくは性別といった属性情報、自宅住所、連絡先又はかかりつけ病院名等が挙げられる。また対象患者に関する登録情報は、ベテランの医師を希望するといった患者の要望の情報を含んでもよい。
　診療所に関する登録情報は、診療所端末１００から取得され、サーバ３００により予め登録ＤＢに登録されてよい。診療所に関する登録情報としては、診療所の住所又は診療所の提携先病院名等が挙げられる。
　設定元病院に関する登録情報は、設定元病院の設定元病院端末２００から取得され、サーバ３００により予め登録ＤＢに登録されてよい。設定元病院に関する登録情報は、設定元病院の設定元病院情報であってよい。また設定元病院に関する登録情報は、症例データの緊急度や症例データ収集の進捗状況を含んでもよい。
　これにより、処理制御部３０６ａは、対象患者の自宅や診療所に近い設定元病院を、第２の機関として選択できる。また処理制御部３０６ａは、対象患者の要望に応じた設定元病院を、第２の機関として選択できる。また処理制御部３０６ａは、緊急度の高い設定元病院や、症例データがあまり集まっていない設定元病院を優先して、第２の機関として選択できる。
　そして処理制御部３０６ａは、診療所端末１００に対して第２の機関に関する設定元病院情報を通知し、出力させる。そして処理制御部３０６ａは、マッチング処理として、診療所の医師に対して、第２の機関宛の紹介状の作成支援を実行する。作成支援は、紹介状の作成を促すメッセージを出力することであってもよいし、紹介状のひな型を出力することであってもよい。作成支援は、患者の承諾が得られた場合に行われてよい。
　図６は、実施形態２にかかる判定条件の設定処理の流れを示すフローチャートである。まず設定元病院端末２００は、設定要求をサーバ３００に送信する（Ｓ１００）。例えば設定要求には、疾患ＩＤと、判定条件と、設定元病院ＩＤとが含まれる。次にサーバ３００の設定部３０１は、設定要求に含まれる疾患ＩＤ及び判定条件を、設定要求に含まれる設定元病院ＩＤに対応付けて、判定条件ＤＢ３０２に登録する（Ｓ１０１）。
　図７は、実施形態２にかかるマッチング処理の流れの一例を示すシーケンス図である。図７では、メディアデータは、対象患者の問診時の映像データ及び音声データである。まず診療所端末１００は、問診時のメディアデータを、カメラ１１０及びマイク１２０から取得する（Ｓ１１０）。そして診療所端末１００は、サーバ３００にメディアデータを送信する（Ｓ１１１）。これによりサーバ３００の情報取得部３０３ａは、メディアデータを取得する。
　次にサーバ３００の分析部３０４は、メディアデータを分析し（Ｓ１１２）、メディアデータに基づいて状態分析情報を生成する（Ｓ１１３）。そして分析部３０４は、状態分析情報を含む患者情報を生成する（Ｓ１１４）。例えばサーバ３００がカルテ情報を取得している場合は、状態分析情報とカルテ情報とを含む患者情報を生成する。次に判定部３０５ａは、判定条件ＤＢ３０２に登録されている判定条件のうち、対象患者の患者情報が満たしている判定条件があるか否かを判定する（Ｓ１１５）。次に処理制御部３０６ａは、合致した判定条件の設定元病院を特定し、これを第２の機関とする（Ｓ１１６）。次に、処理制御部３０６ａは、第２の機関の設定元病院ＩＤに対応付けられた設定元病院情報を、診療所端末１００に送信する（Ｓ１１７）。設定元病院情報には、病院名、住所、医師の名前、及び疾患ＩＤが含まれていてよい。
　設定元病院情報を受信した診療所端末１００は、自動で、又は設定元病院情報を出力した後の診療所の医師による操作に基づいて、紹介状の作成支援を実行する（Ｓ１１８）。
　この場合の診療所端末１００の表示画面を、図８に示す。図８は、実施形態２にかかる診療所端末１００の表示の一例を示す図である。例えば診療所端末１００の表示部には、対象患者が疾患「Ｄ１」の疑いがあること、及び設定元病院「Ｈ１」が症例データを集めていることが表示される。そして診療所端末１００の表示部には、設定元病院「Ｈ１」宛の紹介状のひな型を出力する操作領域が表示されてよい。関係者は、対象患者の承諾を得た場合に本操作領域を操作して、ひな型を出力してよい。
　このように実施形態２によれば、サーバ３００は、特定の疾患に関する症例データを募集する設定元病院と、対象患者とを遠隔でマッチングできる。設定元病院は、地理的制限なく又は労力の増大を抑えつつ、つまり効率よく、研究対象の症例データを収集できる。一方で、対象患者にとっては診療所に出向いたり、診療所を受診するだけで、疑いのある疾患の専門家がいる設定元病院で治療を受けたり、転院する機会が得られる。
　また実施形態２では、サーバ３００は、診療所訪問時又は診察時の対象患者の音声データ又は映像データに基づいて生成された患者情報を、判定処理に用いる。したがって、サーバ３００は、カルテから直接得ることができない、対象患者の細かな異変を患者情報に含ませることができる。これにより、サーバ３００は、対象患者の細かな異変に基づいて判定処理を実行できる。
　＜実施形態２の第１変形例＞
　マッチング処理は、紹介状の作成支援に代えて又は加えて、設定元病院端末２００に対する患者情報の提供であってもよい。つまりサーバ３００の処理制御部３０６ａは、少なくとも１つの判定条件を満たす場合、設定元病院端末２００に対して患者情報を送信する。
　図９は、実施形態２の第１変形例にかかるマッチング処理の流れを示すシーケンス図である。図９に示すステップは、図７のＳ１１７～Ｓ１１８に代えて、Ｓ１２０～Ｓ１２２を含む。
　Ｓ１２０において、サーバ３００の処理制御部３０６ａは、対象患者の患者情報が判定条件を満たした旨を、診療所端末１００に通知する。診療所端末１００は、情報提供に関する対象患者の承諾を得た場合、その旨をサーバ３００に通知する（Ｓ１２１）。上記対象患者の承諾は、事前に得ていてもよい。そしてサーバ３００の処理制御部３０６ａは、対象患者の患者情報を第２の機関の設定元病院端末２００に送信する（Ｓ１２２）。
　尚、対象患者の承諾を得ることは必須ではなく、Ｓ１２０～Ｓ１２１の処理は省略されてもよい。また処理制御部３０６ａは、対象患者の患者情報を送信する場合に、対象患者の個人情報（例えば属性情報）を第２の機関の設定元病院端末２００に送信してもよいが、対象患者のプライバシー確保のため、個人情報を伏せてもよい。
　またサーバ３００の処理制御部３０６ａは、対象患者が同じ症状について複数の病院を変えている、言い換えるとたらいまわしにあっている場合、対象患者の患者情報とともに、その旨を第２の機関の設定元病院端末２００に送信してよい。これにより設定元病院端末２００に対して、対象患者の症状の特異性、又は専門家による診察の必要性を伝えることができる。また、対象患者の心理的負担を軽減できる。
　図１０は、実施形態２の第１変形例にかかる設定元病院端末２００の表示の一例を示す図である。患者情報を受信した設定元病院端末２００の表示部には、疾患「Ｄ１」の疑いがある患者がいることが表示され、患者情報としてカルテ及び問診に関する情報が表示されている。
　＜実施形態２の第２変形例＞
　マッチング処理は、紹介状の作成支援に代えて又は加えて、設定元病院の予約支援であってもよい。例えばサーバ３００の処理制御部３０６ａは、少なくとも１つの判定条件を満たす場合、設定元病院の予約サーバ２１０にアクセスして、予約サーバ２１０に診察の予約要求を送信する。
　図１１は、実施形態２の第２変形例にかかるマッチング処理の流れを示すシーケンス図である。図９に示すステップは、図７のＳ１１７～Ｓ１１８に代えて、Ｓ１３０～Ｓ１３５を含む。
　Ｓ１３０において、サーバ３００の処理制御部３０６ａは、対象患者の患者情報が判定条件を満たした旨を、診療所端末１００に通知する。本通知には、設定元病院情報が含まれていてよい。診療所端末１００は、予約に関する対象患者の承諾を得た場合、その旨をサーバ３００に通知する（Ｓ１３１）。このとき診療所端末１００は、対象患者が提示する予約候補日の情報をサーバ３００に送信してよい。次にサーバ３００の処理制御部３０６ａは、診察の予約要求を第２の機関の予約サーバ２１０に送信する（Ｓ１３２）。予約要求には、設定元病院端末２００の医師名、診療科、及び予約候補日が含まれていてよい。予約サーバ２１０は、予約要求に基づいて予約処理を実行する（Ｓ１３３）。そして予約処理が完了した場合、予約サーバ２１０は、サーバ３００を介して、完了通知を診療所端末１００に送信する（Ｓ１３４～Ｓ１３５）。
　尚、Ｓ１３１～Ｓ１３３に代えて、診療所端末１００が直接予約サーバ２１０に予約要求を送信してもよい。この場合、診療所端末１００は、予約に関する対象患者の承諾を得た場合、予約要求を予約サーバ２１０に送信してよい。
　図１２は、実施形態２の第２変形例にかかる診療所端末１００の表示の一例を示す図である。Ｓ１３０において通知を受けた診療所端末１００の表示部には、対象患者が疾患「Ｄ１」の疑いがあること、及び設定元病院「Ｈ１」が症例データを集めていることが表示される。そして診療所端末１００の表示部には、設定元病院「Ｈ１」での診察を予約するための操作領域が表示されてよい。関係者は、本操作領域を操作して予約サイトにアクセスし、対象患者の承諾を得た場合に予約要求を予約サーバ２１０に送信する。
　＜実施形態２の第３変形例＞
　上述の説明では、判定部３０５ａは、同じ判定条件を構成する全ての個別判定条件を満たした場合、判定条件を満たしたと判定していた。ここでサーバ３００の情報取得部３０３ａは、所定間隔毎に患者のメディアデータを取得し、分析部３０４はメディアデータを取得したことに応じて患者情報を生成してよい。そして判定部３０５ａは、患者情報が生成されたことに応じて、順次、各個別判定条件について合致するか否かを判定してよい。判定部３０５ａは、患者情報が、ある判定条件に含まれる、ある状態を判定する個別判定条件に合致した場合、残りの状態に関する個別判定条件を判定するための質問情報を、診療所端末１００に送信してよい。そして判定部３０５ａは、質問情報を診療所端末１００に出力させてよい。
　例えば対象患者は、診療所端末１００の医師から問診を受けており、「目眩」及び「腹痛」の症状があることがサーバ３００によって検出されたとする。「目眩」及び「腹痛」の症状は、判定条件「Ｃ３」を構成する第１及び第２個別判定条件を満たす。この場合、判定条件「Ｃ３」を構成する残りの第３個別判定条件を質問するために、「聴力の低下はありますか」という質問を診療所端末１００に出力させてよい。これにより、メディアデータの取得間隔や他の処理の実行間隔を短くすることで、リアルタイムで残りの個別判定条件に関する質問を、対象患者に投げかけることができる。
　尚、判定部３０５ａは、同じ判定条件を構成する個別判定条件のうち、所定の割合以上の個別判定条件が合致した場合に、その判定条件の残りの個別判定条件に関する質問情報を診療所端末１００に出力させてよい。
　図１３は、実施形態２の第３変形例にかかる分析及び判定処理の流れの一例を示すフローチャートである。分析処理は、図７、９及び１１のＳ１１２～Ｓ１１４に対応し、判定処理は、図７、９及び１１のＳ１１５に対応する。
　まずサーバ３００の情報取得部３０３ａが対象患者のメディアデータの受信を開始した場合（Ｓ２０でＹｅｓ）、分析部３０４は、受信したメディアデータを分析する（Ｓ２１）。そして分析部３０４は、メディアデータに基づいて状態分析情報を生成し（Ｓ２２）、状態分析情報を含む患者情報を生成する（Ｓ２３）。
　次に判定部３０５ａは、対象患者の患者情報がいずれかの判定条件に含まれるいずれかの個別判定条件を満たしたか否かを判定する（Ｓ２４）。判定部３０５ａは、対象患者の患者情報がいずれの個別判定条件も満たさない場合（Ｓ２４でＮｏ）、処理をＳ２１に戻す。一方、判定部３０５ａは、対象患者の患者情報がいずれかの個別判定条件を満たした場合（Ｓ２４でＹｅｓ）、処理をＳ２５に進める。
　Ｓ２５において、判定部３０５ａは、合致した個別判定条件を含む判定条件に含まれる、未判定の個別判定条件を判定するための質問情報を生成する（Ｓ２５）。次に判定部３０５ａは、質問情報を診療所端末１００に出力させる（Ｓ２６）。
　サーバ３００は、情報取得部３０３ａがメディアデータの受信を終了するまで、Ｓ２１～Ｓ２６を繰り返す。そして情報取得部３０３ａがメディアデータの受信を終了した場合（Ｓ２７でＹｅｓ）、今まで行った判定結果に基づいて、全ての個別判定条件が合致した判定条件があるか否かの合否判定を実行する（Ｓ２８）。そしてサーバ３００は、分析及び判定処理を終了する。
　このようにサーバ３００が個別判定条件の判定結果に応じて診療所端末１００に質問させることで、診療所の医師が、指定された判定条件の内容を把握していない場合でも、判定の基礎となる患者情報を漏れなく取得することができる。
　＜実施形態３＞
　次に、本開示の実施形態３について説明する。実施形態２では、判定部３０５ａは、特定の状態の有無を判定する、又は特定の状態が基準範囲内かを判定する判定条件を用いて、判定処理を実行していた。しかし本実施形態３では、判定部３０５ａは、対象患者の特定の状態と参照患者の特定の状態とが類似する場合、判定条件を満たすと判定する。つまり判定条件には、対象患者の状態と参照患者の状態との近さに基づく近さ判定条件を含む。参照患者は、過去に所定の疾患の疑いがあると、設定元病院の医師に診断された患者である。例えば近さ判定条件は、対象患者の患者情報と、参照患者の患者情報との間の近さを示す値が所定閾値未満であるか否かを判定するための条件である。この場合、患者情報は、所定の判定項目に関する状態を示す特徴量又は特徴ベクトルであってよい。特徴量又は特徴ベクトルは、メディアデータから抽出されてよい。
　図１４は、実施形態３にかかる判定処理を説明するための図である。判定処理は、図７、９及び１１のＳ１１５に対応する。図１４は、特徴量Ａ及び特徴量Ｂを要素とする特徴ベクトルを表現する空間を示す。例えば特徴量Ａ及び特徴量Ｂは、映像データから、所定の判定項目の状態レベルを示す特徴量として抽出される。本図の黒丸（●）の各々は、疾患があると診断された各参照患者の映像データから抽出された特徴量で構成される特徴ベクトルを示す。また白丸（〇）は、対象患者の映像データから抽出された特徴量で構成される特徴ベクトルを示す。例えば判定部３０５ａは、白丸と黒丸との距離を算出し、距離が所定閾値未満であるかを判定する。尚、判定部３０５ａは、白丸と黒丸との距離は、群平均法又はウォード法等の公知の手法を用いて計算してよい。
　ここで、どのような特徴量を抽出して特徴ベクトルを生成するかは判定条件毎に定められる。また近さの閾値については、判定条件によらず一定であってもよいし、判定条件毎に定められてもよい。例えば判定部３０５ａは、ある判定条件で定められた特徴ベクトルを用いて算出した距離が、その判定条件で定められた閾値未満である場合、その判定条件を満たすと判定する。
　図１５は、実施形態３にかかる判定処理の流れの一例を示すフローチャートである。まずサーバ３００の判定部３０５ａは、Ｓ３０～Ｓ３１に示す処理を、判定条件ＤＢ３０２に登録されている判定条件毎に繰り返す。Ｓ３０において、サーバ３００の判定部３０５ａは、対象患者の患者情報と、参照患者の患者情報との間の距離を、判定条件に基づいて算出する。次にＳ３１において、判定部３０５ａは、距離が、その判定条件で閾値未満であるか否かを判定する。
　次にＳ３２において、判定部３０５ａは、距離判定を満たす判定条件があるか否かを判定する。判定部３０５ａは、距離判定を満たす判定条件がある場合（Ｓ３２でＹｅｓ）、その判定条件に合致すると判定する（Ｓ３３）。一方、判定部３０５ａは、距離判定を満たす判定条件がない場合（Ｓ３２でＮｏ）、いずれの判定条件にも該当しないと判定する（Ｓ３４）。そして判定部３０５ａは、判定処理を終了する。
　このように実施形態３によれば、サーバ３００は対象患者の特定の状態と参照患者の特定の状態とが類似する場合に、判定条件を満たすと判定するため、対象患者の細かな変化を判定処理に反映させることができる。したがって判定精度が向上する。
　＜実施形態４＞
　次に、本開示の実施形態４について説明する。上述の実施形態２～３では、サーバ３００は、メディアデータに基づく状態分析情報を含む患者情報が、判定条件を満たした場合、マッチング処理を実行した。ここで診療所又は設定元病院の医師が、判定結果の基礎となるメディアデータを確認して、判定結果の妥当性を検討したい場合がある。そこで実施形態４は、サーバ３００ｂは、メディアデータのサマリーを生成して、診療所端末１００又は設定元病院端末２００に送信する。
　図１６は、実施形態４にかかるサーバ３００ｂの構成を示すブロック図である。サーバ３００ｂは、上述のサーバ３００の処理制御部３０６ａに代えて、生成部３０７及び処理制御部３０６ｂを備える。
　生成部３０７は、生成手段とも呼ばれる。生成部３０７は、音声データ又は映像データのうち、状態分析情報に関連する部分を切り出したサマリーデータを生成する。例えば生成部３０７は、音声データ又は映像データのうち、状態分析情報の生成に用いた部分を切り出してよい。また生成部３０７は、音声データ又は映像データのうち、話していない区間又は動作がない区間、あるいは状態との関連性が所定閾値未満である区間を削除した残りの部分をサマリーデータとしてもよい。また生成部３０７は、重複する発言又は重複する動作が行われた区間を削除した残りの部分をサマリーデータとしてもよい。また生成部３０７は、状態との関連性の高い発言又は動作が強調されるように、メディアデータを編集することで、サマリーデータを生成してもよい。例えば生成部３０７は、発言又は動作を強調する方法として、状態との関連性が所定閾値以上である発言については音量を大きくしたり、状態との関連性が所定閾値以上である動作をしている場面については、動作領域を拡大してもよい。
　処理制御部３０６ｂは、少なくとも１つの判定条件を満たす場合、サマリーデータを診療所端末１００又は設定元病院端末２００に送信する。そして処理制御部３０６ｂは、サマリーデータを診療所端末１００又は設定元病院端末２００に出力させる。
　図１７は、実施形態４にかかるマッチング処理の流れを示すシーケンス図である。図１７のステップは、図９のＳ１２２に代えて、Ｓ１４０～Ｓ１４１を含む。
　まず情報処理システム１ａは、図９のＳ１１０～Ｓ１１６及びＳ１２０～Ｓ１２１と同様の処理を実行する。次に、サーバ３００ｂの生成部３０７は、問診時のメディアデータに基づいて、問診時のサマリーデータを生成する（Ｓ１４０）。次に、サーバ３００ｂの処理制御部３０６ｂは、サマリーデータを、患者情報とともに設定元病院端末２００に送信する（Ｓ１４１）。設定元病院端末２００がサマリーデータを出力することで、設定元病院端末２００の医師は、判定結果の妥当性を、対象患者の診察前に容易に検討することができる。
　尚、Ｓ１４０に示す処理は、分析処理及び判定処理と並行して行われてもよいし、Ｓ１１５において合致判定とされたことに応じて行われてもよい。
　＜実施形態５＞
　次に、本開示の実施形態５について説明する。実施形態２～４では、映像データは、診療所内に設けられたカメラ１１０が、診療所に訪問した対象患者を撮影したものであり、音声データは、マイク１２０が、診療所に訪問した対象患者の音声を収音したものであった。しかし実施形態５では、対象患者はオンライン診療を受けている。したがって実施形態５では、映像データは、自宅や簡易診療所といった遠隔施設にいる対象患者を撮影したものであり、音声データは、遠隔施設にいる対象患者の音声を収音したものである。
　図１８は、実施形態５にかかる情報処理システム１ｃの全体構成を示すブロック図である。情報処理システム１ｃは、情報処理システム１ａの構成に加えて遠隔施設システム４０を備える。
　遠隔施設システム４０は、対象患者の遠隔施設内に設けられるコンピュータシステムである。遠隔施設システム４０は、遠隔施設端末４００と、カメラ４１０と、マイク４２０とを有する。カメラ４１０及びマイク４２０は、対象患者の遠隔施設に設けられる。カメラ４１０は、遠隔施設にいる対象患者を撮影し、マイク４２０は、遠隔施設にいる対象患者の音声を収音する。そしてカメラ４１０及びマイク４２０は、映像データ及び音声データを、遠隔施設端末４００に送信する。
　遠隔施設端末４００は、遠隔施設内に設けられる情報端末、又は遠隔施設の関係者が管理する情報端末である。遠隔施設端末４００は、ユーザが使用するパーソナルコンピュータ、スマートフォン又はタブレット端末であってもよい。そして遠隔施設端末４００は、カメラ４１０及びマイク４２０から取得したメディアデータを、ネットワークＮを介して診療所端末１００に送信する。また遠隔施設端末４００は、カメラ１１０が撮影した映像データ及びマイク１２０が収音した音声データを、診療所システム１０から、ネットワークＮを介して受信する。これにより診療所の医師が対象患者の様子を見て診察することができる。尚、診療所システム１０のカメラ１１０は省略されてもよい。
　遠隔施設端末４００はまた、カメラ４１０及びマイク４２０から取得したメディアデータを、ネットワークＮを介してサーバ３００に送信する。
　そしてサーバ３００の分析部３０４は、遠隔施設端末４００を介してカメラ４１０及びマイク４２０から取得したメディアデータを分析し、状態分析情報及び患者情報を生成する。尚、サーバ３００の分析部３０４は、診療所端末１００を介してカメラ１１０及びマイク１２０から取得したメディアデータも、分析の基礎に含めてよい。
　このように実施形態５によれば、オンライン診療においても、実施形態２～４と同様の効果を奏することができる。
　上述の実施形態では、ハードウェアの構成として説明したが、これに限定されるものではない。本開示は、任意の処理を、プロセッサにコンピュータプログラムを実行させることにより実現することも可能である。
　図１９は、診療所端末１００、設定元病院端末２００、予約サーバ２１０又はサーバ３００，３００ｂとして用いられるコンピュータの構成例を示す図である。コンピュータ１０００は、プロセッサ１０１０、記憶部１０２０、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０３０、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０４０、通信インタフェース（ＩＦ：Interface）１０５０、及びユーザインタフェース１０６０を有する。
　通信インタフェース１０５０は、有線通信手段又は無線通信手段などを介して、コンピュータ１０００と通信ネットワークとを接続するためのインタフェースである。ユーザインタフェース１０６０は、例えばディスプレイなどの表示部を含む。また、ユーザインタフェース１０６０は、キーボード、マウス、及びタッチパネルなどの入力部を含む。尚、ユーザインタフェース１０６０は、必須ではない。
　記憶部１０２０は、各種のデータを保持できる補助記憶装置である。記憶部１０２０は、必ずしもコンピュータ１０００の一部である必要はなく、外部記憶装置であってもよいし、ネットワークを介してコンピュータ１０００に接続されたクラウドストレージであってもよい。
　ＲＯＭ１０３０は、不揮発性の記憶装置である。ＲＯＭ１０３０には、例えば比較的容量が少ないフラッシュメモリなどの半導体記憶装置が用いられる。プロセッサ１０１０が実行するプログラムは、記憶部１０２０又はＲＯＭ１０３０に格納され得る。記憶部１０２０又はＲＯＭ１０３０は、例えばサーバ内の各部の機能を実現するための各種プログラムを記憶する。
　上述の例において、プログラムは、コンピュータに読み込まれた場合に、実施形態で説明された１又はそれ以上の機能をコンピュータに行わせるための命令群（又はソフトウェアコード）を含む。プログラムは、非一時的なコンピュータ可読媒体又は実体のある記憶媒体に格納されてもよい。限定ではなく例として、コンピュータ可読媒体又は実体のある記憶媒体は、random-access memory（RAM）、read-only memory（ROM）、フラッシュメモリ、solid-state drive（SSD）又はその他のメモリ技術、CD-ROM、digital versatile disc（DVD）、Blu-ray（登録商標）ディスク又はその他の光ディスクストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージ又はその他の磁気ストレージデバイスを含む。プログラムは、一時的なコンピュータ可読媒体又は通信媒体上で送信されてもよい。限定ではなく例として、一時的なコンピュータ可読媒体又は通信媒体は、電気的、光学的、音響的、またはその他の形式の伝搬信号を含む。
　ＲＡＭ１０４０は、揮発性の記憶装置である。ＲＡＭ１０４０には、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）又はＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）などの各種半導体メモリデバイスが用いられる。ＲＡＭ１０４０は、データなどを一時的に格納する内部バッファとして用いられ得る。プロセッサ１０１０は、記憶部１０２０又はＲＯＭ１０３０に格納されたプログラムをＲＡＭ１０４０に展開し、実行する。プロセッサ１０１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）又はＧＰＵ（Graphics Processing Unit）であってよい。プロセッサ１０１０がプログラムを実行することで、サーバ内の各部の機能が実現され得る。プロセッサ１０１０は、データなどを一時的に格納できる内部バッファを有してもよい。
　尚、本開示は上記実施形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。
　上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
　　　（付記１）
　第１の機関を訪問した患者、又は前記第１の機関の関係者による診察を受けた患者の状態を示す患者情報を取得する情報取得手段と、
　前記患者情報が、予め設定された判定条件のうち少なくとも１つの判定条件を満たすか否かを判定する判定手段と、
　前記少なくとも１つの判定条件を満たす場合、満たした前記判定条件に対応付けられた設定元機関に含まれる第２の機関と、前記患者とをマッチングするための処理を実行する処理制御手段と
　を備え、
　前記予め設定された判定条件の各々は、所定の疾患の疑いを判定するための条件であり、その判定条件を設定した機関である設定元機関に対応付けられている、
　情報処理システム。
　　　（付記２）
　前記処理制御手段は、前記少なくとも１つの判定条件を満たす場合、前記第１の機関の端末に対して前記第２の機関に関する情報を通知する、又は前記第２の機関の端末に対して前記患者情報を送信する
　付記１に記載の情報処理システム。
　　　（付記３）
　前記処理制御手段は、満たした前記判定条件に対応付けられた設定元機関が複数ある場合、前記患者、前記第１の機関、及び前記設定元病院のうち少なくとも１つに関する登録情報に基づいて、前記複数の設定元機関から前記第２の機関を選択する
　付記１又は２に記載の情報処理システム。
　　　（付記４）
　前記患者情報は、前記第１の機関の関係者による問診時の患者の音声データ又は映像データに基づいて、前記患者の状態を分析することにより生成される状態分析情報を含む
　付記１から３のいずれか一項に記載の情報処理システム。
　　　（付記５）
　前記音声データ又は前記映像データのうち、前記状態分析情報に関連する部分を切り出したサマリーデータを生成する生成手段をさらに備え、
　前記処理制御手段は、前記少なくとも１つの判定条件を満たす場合、前記サマリーデータを前記第１の機関の端末又は前記第２の機関の端末に送信する
　付記４に記載の情報処理システム。
　　　（付記６）
　前記患者情報は、カルテに記載された情報を含む
　付記１から５のいずれか一項に記載の情報処理システム。
　　　（付記７）
　前記判定条件は、複数の判定項目の各々に関する個別判定条件の組み合わせを含み、
　前記判定部は、前記患者情報が、前記判定条件のうち一部の判定項目に関する個別判定条件に合致した場合、残りの判定項目に関する個別判定条件を判定するための質問情報を前記第１の機関に出力させる
　付記１から６のいずれか一項に記載の情報処理システム。
　　　（付記８）
　前記判定条件は、前記患者の患者情報と、過去に前記所定の疾患の疑いがあると診断された患者の患者情報との間の近さを示す値が所定閾値未満であるか否かを判定するための近さ判定条件を含む
　付記１から６のいずれか一項に記載の情報処理システム。
　　　（付記９）
　判定条件毎に、その判定条件と、その判定条件を設定した設定元機関に関する情報とを対応付けて登録する設定手段を備える
　付記１から８のいずれか一項に記載の情報処理システム。
　　　（付記１０）
　第１の機関を訪問した患者、又は前記第１の機関の関係者による診察を受けた患者の状態を示す患者情報を取得する手順と、
　前記患者情報が、予め設定された判定条件のうち少なくとも１つの判定条件を満たすか否かを判定する手順と、
　前記少なくとも１つの判定条件を満たす場合、満たした前記判定条件に対応付けられた設定元機関に含まれる第２の機関と、前記患者とをマッチングするための処理を実行する手順と
　を備え、
　前記予め設定された判定条件の各々は、所定の疾患の疑いを判定するための条件であり、その判定条件を設定した機関である設定元機関に対応付けられている、
　情報処理方法。
　　　（付記１１）
　第１の機関を訪問した患者、又は前記第１の機関の関係者による診察を受けた患者の状態を示す患者情報を取得する手順と、
　前記患者情報が、予め設定された判定条件のうち少なくとも１つの判定条件を満たすか否かを判定する手順と、
　前記少なくとも１つの判定条件を満たす場合、満たした前記判定条件に対応付けられた設定元機関に含まれる第２の機関と、前記患者とをマッチングするための処理を実行する手順と
　をコンピュータに実行させるためのプログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体であって、
　前記予め設定された判定条件の各々は、所定の疾患の疑いを判定するための条件であり、その判定条件を設定した機関である設定元機関に対応付けられている、
　非一時的なコンピュータ可読媒体。
　１，１ａ　情報処理システム
　１０　診療所システム
　２０　設定元病院システム
　４０　遠隔施設システム
　１００　診療所端末
　１１０　カメラ
　１２０　マイク
　２００　設定元病院端末
　２１０　予約サーバ
　３００，３００ｂ　情報処理装置（サーバ）
　３０１　設定部
　３０２　判定条件ＤＢ
　３０３，３０３ａ　情報取得部
　３０４　分析部
　３０５，３０５ａ　判定部
　３０６，３０６ａ，３０６ｂ　処理制御部
　３０７　生成部
　４００　遠隔施設端末
　４１０　カメラ
　４２０　マイク
　１０００　コンピュータ
　１０１０　プロセッサ
　１０２０　記憶部
　１０３０　ＲＯＭ
　１０４０　ＲＡＭ
　１０５０　通信インタフェース
　１０６０　ユーザインタフェース
　Ｎ　ネットワーク

Claims (11)

  1. 　第１の機関を訪問した患者、又は前記第１の機関の関係者による診察を受けた患者の状態を示す患者情報を取得する情報取得手段と、
    　前記患者情報が、予め設定された判定条件のうち少なくとも１つの判定条件を満たすか否かを判定する判定手段と、
    　前記少なくとも１つの判定条件を満たす場合、満たした前記判定条件に対応付けられた設定元機関に含まれる第２の機関と、前記患者とをマッチングするための処理を実行する処理制御手段と
    　を備え、
    　前記予め設定された判定条件の各々は、所定の疾患の疑いを判定するための条件であり、その判定条件を設定した機関である設定元機関に対応付けられている、
    　情報処理システム。
  2. 　前記処理制御手段は、前記少なくとも１つの判定条件を満たす場合、前記第１の機関の端末に対して前記第２の機関に関する情報を通知する、又は前記第２の機関の端末に対して前記患者情報を送信する
    　請求項１に記載の情報処理システム。
  3. 　前記処理制御手段は、満たした前記判定条件に対応付けられた設定元機関が複数ある場合、前記患者、前記第１の機関、及び前記設定元機関のうち少なくとも１つに関する登録情報に基づいて、前記複数の設定元機関から前記第２の機関を選択する
    　請求項１又は２に記載の情報処理システム。
  4. 　前記患者情報は、前記第１の機関の関係者による問診時の患者の音声データ又は映像データに基づいて、前記患者の状態を分析することにより生成される状態分析情報を含む
    　請求項１から３のいずれか一項に記載の情報処理システム。
  5. 　前記音声データ又は前記映像データのうち、前記状態分析情報に関連する部分を切り出したサマリーデータを生成する生成手段をさらに備え、
    　前記処理制御手段は、前記少なくとも１つの判定条件を満たす場合、前記サマリーデータを前記第１の機関の端末又は前記第２の機関の端末に送信する
    　請求項４に記載の情報処理システム。
  6. 　前記患者情報は、カルテに記載された情報を含む
    　請求項１から５のいずれか一項に記載の情報処理システム。
  7. 　前記判定条件は、複数の判定項目の各々に関する個別判定条件の組み合わせを含み、
    　前記判定手段は、前記患者情報が、前記判定条件のうち一部の判定項目に関する個別判定条件に合致した場合、残りの判定項目に関する個別判定条件を判定するための質問情報を前記第１の機関に出力させる
    　請求項１から６のいずれか一項に記載の情報処理システム。
  8. 　前記判定条件は、前記患者の患者情報と、過去に前記所定の疾患の疑いがあると診断された患者の患者情報との間の近さを示す値が所定閾値未満であるか否かを判定するための近さ判定条件を含む
    　請求項１から６のいずれか一項に記載の情報処理システム。
  9. 　判定条件毎に、その判定条件と、その判定条件を設定した設定元機関に関する情報とを対応付けて登録する設定手段を備える
    　請求項１から８のいずれか一項に記載の情報処理システム。
  10. 　第１の機関を訪問した患者、又は前記第１の機関の関係者による診察を受けた患者の状態を示す患者情報を取得する手順と、
    　前記患者情報が、予め設定された判定条件のうち少なくとも１つの判定条件を満たすか否かを判定する手順と、
    　前記少なくとも１つの判定条件を満たす場合、満たした前記判定条件に対応付けられた設定元機関に含まれる第２の機関と、前記患者とをマッチングするための処理を実行する手順と
    　を備え、
    　前記予め設定された判定条件の各々は、所定の疾患の疑いを判定するための条件であり、その判定条件を設定した機関である設定元機関に対応付けられている、
    　情報処理方法。
  11. 　第１の機関を訪問した患者、又は前記第１の機関の関係者による診察を受けた患者の状態を示す患者情報を取得する手順と、
    　前記患者情報が、予め設定された判定条件のうち少なくとも１つの判定条件を満たすか否かを判定する手順と、
    　前記少なくとも１つの判定条件を満たす場合、満たした前記判定条件に対応付けられた設定元機関に含まれる第２の機関と、前記患者とをマッチングするための処理を実行する手順と
    　をコンピュータに実行させるためのプログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体であって、
    　前記予め設定された判定条件の各々は、所定の疾患の疑いを判定するための条件であり、その判定条件を設定した機関である設定元機関に対応付けられている、
    　非一時的なコンピュータ可読媒体。
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014089650A (ja) * 2012-10-31 2014-05-15 Fujifilm Corp 電子問診装置、電子問診システム、電子問診装置の制御方法及び制御プログラム
JP2018129065A (ja) * 2011-07-13 2018-08-16 ザ マルチプル ミエローマ リサーチ ファウンデーション， インコーポレイテッド データ収集及び配信のための方法
JP2020030728A (ja) * 2018-08-24 2020-02-27 富士通株式会社 情報処理装置、医療機関検索システム、及びプログラム
WO2021005909A1 (ja) * 2019-07-08 2021-01-14 富士フイルム株式会社 医療支援装置、その作動方法及び医療支援プログラム並びに医療支援システム

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018129065A (ja) * 2011-07-13 2018-08-16 ザ マルチプル ミエローマ リサーチ ファウンデーション， インコーポレイテッド データ収集及び配信のための方法
JP2014089650A (ja) * 2012-10-31 2014-05-15 Fujifilm Corp 電子問診装置、電子問診システム、電子問診装置の制御方法及び制御プログラム
JP2020030728A (ja) * 2018-08-24 2020-02-27 富士通株式会社 情報処理装置、医療機関検索システム、及びプログラム
WO2021005909A1 (ja) * 2019-07-08 2021-01-14 富士フイルム株式会社 医療支援装置、その作動方法及び医療支援プログラム並びに医療支援システム

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