WO2024079957A1 - 診療支援方法、診療支援用プログラム、および診療支援システム - Google Patents

Abstract

診療支援システムは、患者に関連する患者情報のうち、１以上の項目を取得し（ステップＳ３０，Ｓ４０）、当該１以上の項目を推定モデルに入力して、複数の疾患から、上記患者が罹患している可能性のある疾患の候補を取得する（ステップＳ５０）。そして、診療支援システムは、疾患の候補に基づき、上記患者から追加で取得すべき追加要求情報を取得する（ステップＳ７０）。そして、診療支援システムは、当該追加要求情報を提示する（ステップＳ９０）。

Description

診療支援方法、診療支援用プログラム、および診療支援システム

　本発明は、診療の支援に関する。

　特に中小規模の病院やクリニックでは、感染症非専門医が感染症を扱う必要がある場合がある。感染症非専門医が全ての感染症に精通することは難しく、感染症専門医による診療サポートのニーズは大きい。また、薬剤耐性病原体の増加に伴って、抗微生物薬適正使用の重要性は認知されてきており、その点からも、感染症非専門医に対する診療サポートへの期待度は大きい。

　医療機関数と比較して感染症診療に精通した感染症専門医は絶対的に不足しており、感染症診療サポートツールに対する需要は大きい。従来、感染症診療サポートツールの一例として、感染症に関する情報をまとめたデータベースを利用したシステムが提案されている（非特許文献１参照）。このシステムでは、咳の有無、発熱の有無などの患者情報を入力されると、罹患している可能性のある感染症のリストが表示され、また、その感染症に関する情報も合わせて提供される。

"Advancing　the　global　effort　against　Infectious　Diseases"、［online］、［令和４年５月１０日検索］、インターネット＜URL：https://www.gideononline.com/＞

　上記のシステムによれば、感染症などの所与の疾患の非専門医であっても、患者が罹患している疾患の候補を知ることができ、診療が行いやすくなる。

　しかし、同システムにおいて出力される疾患の情報は、限られた患者情報から特定されたものであり、より信頼性の高い情報を出力可能なシステムに対するニーズがある。

　本発明は、係る実情に鑑み考え出されたものであり、その目的は、疾患の非専門医に対して当該疾患の診療を支援する技術を提供することである。

　本開示のある局面に従う診療支援方法は、患者に関連する患者情報のうち、１以上の項目を取得するステップと、１以上の項目を推定モデルに入力して、複数の疾患から、患者が罹患している可能性のある疾患の候補を取得するステップと、疾患の候補に基づき、患者から追加で取得すべき追加要求情報を得るステップと、追加要求情報を提示するステップと、を備える、診療支援方法。

　本開示のある局面に従う診療支援用プログラムは、コンピュータの１以上のプロセッサによって実行されることにより、当該コンピュータに、上述の診療支援方法を実施させる。

　本開示のある局面に従う診療支援システムは、プロセッサと、通信インターフェースと、患者情報の１以上の項目を入力されることに応じて、複数の疾患のうち、患者情報に関連する者が罹患している可能性のある疾患の候補を出力するように構成された推定モデルを格納する記憶装置と、を備え、プロセッサは、患者に関連する患者情報のうち、１以上の項目の値の入力を取得し、１以上の項目の値を推定モデルに入力することにより、患者が罹患している可能性のある疾患の候補を取得し、疾患の候補に基づき、患者から追加で取得すべき追加要求情報を取得し、通信インターフェースは、追加要求情報を提示する、診療支援システム。

　本開示のある局面に従うと、疾患の非専門医は、追加要求情報として、さらにどのような項目の値について検討するべきであるかについての示唆を提供される。これにより、疾患の非専門医に対する、当該疾患の診療に関する支援が提供される。

診療支援システム１００による情報の提供を説明するための図である。 生成される構造化データの一例を示す図である。 診療支援システム１００のハードウェア構成を示す図である。 推定モデルの一例を表す数式を示す図である。 主治医に対して、患者が罹患している可能性のある感染症の候補を提示するために実施される処理のフローチャートである。 初期画面の一例を示す図である。 主治医によって入力された電子カルテデータを表示する画面の一例を示す図である。 ステップＳ９０の指示による更新後の画面の一例を示す図である。 新たな身体所見が入力された画面の一例を示す図である。 新たな表示画面の一例を示す図である。

　以下、本開示の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。

　［全体構成］
　図１は、診療支援システム１００による情報の提供を説明するための図である。一実現例では、本開示に従う診療支援システムは、疾患の診療および／または治療に関する情報を提供する。以下では、疾患の一例として「感染症」について説明がなされる。なお、本開示における疾患の対象は、感染症に限らず、非感染症であってもよい。

　図１に示されるような状況では、主治医は、感染症に罹患しているか否かがわからない患者を診察する感染症非専門医であり、情報端末５００を操作する。情報端末５００は、診療支援システム１００と通信可能である。

　診療支援システム１００は、情報端末５００から電子カルテデータを入力されると、当該電子カルテデータを解析することにより構造化データを生成する。構造化データは、患者に関する１以上の項目と、当該１以上の項目のそれぞれの値とを含む。

　図２は、生成される構造化データの一例を示す図である。図２に示された例では、構造化データは、少なくとも５の項目を含む。そして、構造化データは、図２に示された５の項目のそれぞれの値を含む。

　項目の一例は、「発熱」であり、値の一例は、項目「発熱」に対する「あり」である。一実現例では、ある患者についての構造化データの項目「発熱」の値は、患者の体温が３７．０℃以上であれば「あり」であり、体温が３７．０℃未満であれば「なし」である。

　図１に戻って、診療支援システム１００は、構造化データにおける１以上の値を利用して、患者が罹患している可能性のある感染症の候補を特定する。診療支援システム１００は、診療支援情報データベースから、特定された感染症の候補のそれぞれについての診療参考情報を取得する。そして、診療支援システム１００は、情報端末５００に向けて、感染症の候補および各候補の診療参考情報を送信する。

　診療支援システム１００は、特定された候補の精度の向上のためにその値を必要とされる項目を、「不足項目」として特定する。診療支援システム１００は、上記構造化データに基づいて不足項目を特定し、そして、特定された不足項目を情報端末５００に向けて送信する。

　情報端末５００は、不足項目を表示する。これに応じて、主治医は、情報端末５００に不足項目の値を入力する。これにより、不足項目の値が、電子カルテデータに追加される。

　情報端末５００は、不足項目の値が追加された電子カルテデータを、診療支援システム１００へ送信する。診療支援システム１００は、不足項目の値を追加された電子カルテデータを利用して、構造化データを生成し、生成された構造化データを利用して、再度、患者が感染している可能性がある感染症の候補を特定する。

　［ハードウェア構成］
　図３は、診療支援システム１００のハードウェア構成を示す図である。

　診療支援システム１００は、たとえば、パーソナルコンピュータをベースとして構成される。診療支援システム１００は、インターネットなどのネットワークを通じて１以上のの情報端末からアクセスすることが可能なサーバによって構成されてもよい。

　診療支援システム１００は、プロセッサ１０１と、メモリ２００と、入出力ポート３００とを含む。入出力ポート３００には、マウス４００、キーボード１２０、および表示デバイス１３０が接続される。

　入出力ポート３００は、ネットワークを介したデータ通信のための通信インターフェースであってもよい。入出力ポート３００には、患者データが入力される。患者データは、たとえば、電子カルテデータである。一実現例では、電子カルテデータから構造化データが生成される。なお、入出力ポート３００に、構造化データが入力されてもよい。すなわち、主治医は、電子カルテデータから構造化データを構成する１以上の項目のそれぞれの値を抽出し、１以上の項目のそれぞれの値を、情報端末５００を介して、入出力ポート３００に入力してもよい。

　メモリ２００には、患者データ２１０、教師データ２２０、推定モデル２３０、対応関係データベース２４０、診療支援情報データベース２５０、および支援用プログラム２６０が格納される。

　教師データ２２０は、推定モデル２３０の機械学習に利用され、複数の者に関するデータである。教師データ２２０では、複数の者のそれぞれについての図２を参照して説明されたような構造化データが、各者の感染症の罹患情報にタグ付けされている。罹患情報は、感染症の罹患の有無、および、罹患している感染症の種類を含む。

　推定モデル２３０は、モデルに従った計算を実施するためのプログラムである。推定モデル２３０のアルゴリズムの一例は、ロジスティック回帰であるが、推定モデル２３０が従うアルゴリズムはこれに限定されない。一実現例では、推定モデル２３０は、２以上の種類の感染症のそれぞれについて準備されており、各感染症の推定モデルは、患者が当該感染症に罹患しているか否かを導出する。なお、各感染症の推定モデルは、確率（確からしさ）を導出してもよい。

　対応関係データベース２４０は、対応情報の一例であり、２以上の種類の感染症のそれぞれを推定モデル２３０による推定に利用される項目（構造化データに含まれる１以上の項目）に対応付ける。たとえば、対応関係データベース２４０は、感染症「腎盂腎炎」を、３種類の項目（発熱，頻尿，側腹部痛）に対応付ける。

　診療支援情報データベース２５０は、２以上の種類の感染症のそれぞれを、各感染症の診療支援情報（診療において医師を支援するための情報）に対応付ける。診療支援情報は、感染症の付加的情報の一例である。

　支援用プログラム２６０は、その機能として、データ解析部２６１、モデル生成部２６２、第１情報生成部２６３、データ収集部２６４、第２情報生成部２６５、および出力部２６６を含む。一実現例では、データ解析部２６１、モデル生成部２６２、第１情報生成部２６３、データ収集部２６４、第２情報生成部２６５、および出力部２６６の各機能は、プロセッサ１０１が所与のプログラムを実行することによって実現される。

　データ解析部２６１は、患者データ２１０から、図２を参照して説明されたような構造化データを作成する。

　一実現例では、データ解析部２６１は、患者データ２１０として格納されている電子カルテデータのテキストに対して、形態素解析などの解析処理を適用することによって、当該テキストから予め登録されたパターンに構成する部分を抽出する。「予め登録されたパターン」とは、構造化データの値に対応したパターンである。そして、データ解析部２６１は、電子カルテデータの中の抽出されたパターンを構成する部分の意味を認識し、認識された意味に対応する値を特定する。そして、データ解析部２６１は、特定された１以上の値を組み合わせることによって、構造化データを生成する。

　登録されているパターンの一例は「体温はｘｘ℃」であり、「ｘｘ」の部分は数値を意味する。電子カルテデータが「体温は３７．５℃」というテキストを含む場合、データ解析部２６１は、テキスト「体温は３７．５℃」を、予め登録されたパターンを構成する部分として抽出する。そして、データ解析部２６１は、当該テキストの意味として、患者の体温が３７．５℃であることを認識する。一方、データ解析部２６１では、認識された意味に基づいて、構造化データにおける項目およびその値が特定されるように設定されている。たとえば、体温が３７．０℃以上であれば項目「発熱」およびその値「あり」が特定され、体温が３７．０℃未満であれば項目「発熱」およびその値「なし」が特定されるように、設定されている。これにより、電子カルテデータが「体温は３７．５℃」というテキストを含む場合、データ解析部２６１は、項目「発熱」の値「あり」を有する構造化データを生成する。

　構造化データの項目は、問診情報、身体所見、および検査結果のうち少なくとも１つを含む。問診情報、身体所見、および検査結果は、電子カルテデータに含まれていてもよい。

　問診情報は、主治医が患者の問診において当該患者から取得した情報を含む。問診情報は、過去に他の医師が患者の問診において当該患者から取得した情報を含んでいてもよい。問診情報に含まれる項目の一例は、患者の主訴である。

　身体所見は、主治医が、診察（視診、聴診、触診、打診、腱反射、対光反射、など）において、患者から収集した情報を含む。

　検査結果は、患者に対して行われた検査（血液検査、ＣＴ（Computed　Tomography）スキャン、体温測定、体重測定、血圧測定、心拍数測定、など）の結果を含む。

　構造化データの項目は、他に、患者の基本的な情報（年齢、性別、介護が必要な度合い、喫煙歴、など）、アレルギー情報、および／または既往歴に関する項目を含んでいてもよい。

　モデル生成部２６２は、教師データ２２０を用いて、推定モデル２３０に対して機械学習処理を施す。本明細書では、機械学習処理を施された推定モデル２３０は、「学習済みモデル」とも称される。

　第１情報生成部２６３は、患者データから生成された構造化データを学習済みモデルに適用することにより、患者が罹患している可能性がある感染症に関する判定結果を導出する。一実現例では、第１情報生成部２６３は、感染症の種類ごとの学習済みモデルを利用して、各感染症に患者が罹患している確率（確からしさ）を導出し、当該確率が所与の値以上である感染症を、感染症の候補として特定する。

　データ収集部２６４は、診療支援情報データベース２５０から、第１情報生成部２６３によって特定された候補のそれぞれの診療支援情報を収集する。

　第２情報生成部２６５は、対応関係データベース２４０を参照することにより、第１情報生成部２６３によって特定された候補のそれぞれについて、患者データ２１０から生成された構造化データにおいて値が不足している項目を、不足項目として特定する。

　出力部２６６は、支援用プログラム２６０において特定された情報を表示するための画像情報を生成し、情報端末５００に向けて当該画像情報の表示を指示する。

　［感染症の候補の特定］
　第１情報生成部２６３による感染症の候補の特定の一実現例について説明する。図３を参照して上述されたように、一実現例では、推定モデル２３０は感染症の種類ごとに準備され、第１情報生成部２６３は、構造化データを各推定モデル２３０に適用することにより、患者が各感染症に罹患している確率を導出する。

　図４は、推定モデルの一例を表す数式を示す図である。図４に示された式（１）は、ロジスティック回帰分析に従う。式（１）において、下付の添え字は、構造化データに含まれる項目の種類を表す。式（１）では、「１」～「ｉ」として、ｉ種類の項目が規定されている。「ｉ」の値は、感染症の種類によって異なっても良い。すなわち、各感染症に罹患している確率の推定に利用される項目の種類および数は、感染症ごとに異なっていても良い。対応関係データベース２４０は、各感染症を、各感染症について準備されている式（１）が含むｉ種類の項目と関連付ける。

　式（１）において、ｘは、説明変数であり、構造化データの各項目の値に相当する。たとえば、項目「発熱」について、値「あり」の場合にはｘは１であり、値「なし」の場合にはｘは０である。

　式（１）において、ｂは、係数である。ｂ_０～ｂ_ｉのそれぞれの値は、各感染症についての機械学習において設定される。

　式（１）において、ｙは、目的変数であり、各感染症についての計算結果を表す。ｙの値によって、各感染症に罹患していることの確からしさが表される。

　第１情報生成部２６３は、構造化データに含まれる各項目の値を各感染症の推定モデルに適用することにより、患者が各感染症に罹患していることについての確からしさを導出する。

　そして、第１情報生成部２６３は、「確からしさ」の値が所与の閾値以上の感染症を、患者が罹患している感染症の候補として特定する。

　なお、図４を参照して説明された感染症の候補の特定態様は、単なる一例である。感染症の候補の特定は、構造化データに含まれる１以上の種類を変数とした多変量解析など、他のいかなる種類の態様で実現されてもよい。

　また、構造化データが推定モデルに適用される場合、一部の感染症については、推定モデルに規定されている項目の一部の値を構造化データが含んでいない場合がある。すなわち、構造化データにおいて、推定モデルに規定されている項目のうち一部が欠損している場合がある。

　たとえば、感染症「腎盂腎炎」の推定モデルが３種類の項目（発熱，頻尿，側腹部痛）を規定している場合を想定する。主治医が、電子カルテデータに、発熱と頻尿については情報を含めたが、側腹部痛については情報を含めていないとき、構造化データは、項目「発熱」および項目「頻尿」の値を含むが、項目「側腹部痛」の値を含まない。このような場合、第１情報生成部２６３は、推定モデルを利用した確からしさの導出において欠損値処理を実施する。欠損値処理の一例は、欠損している項目の値を、同じ推定モデルの式に利用される他の項目の値でランダムに補完することである。他の例は、欠損している項目の値を、同じ推定モデルの式に利用される他の項目の値の平均値で補完することであり、たとえば、項目「側腹部痛」の値が欠損している場合、この値は、項目「発熱」の値と項目「頻尿」の値の平均値によって補完される。

　［不足項目の特定］
　第２情報生成部２６５は、第１情報生成部２６３によって候補として特定された感染症のそれぞれについて、上記のように欠損している項目があるか否かを判断する。より具体的には、第２情報生成部２６５は、第１情報生成部２６３によって候補として特定された感染症のそれぞれについて、対応関係データベース２４０において感染症に関連付けられる項目のうち、構造化データに含まれていない項目があれば、欠損している項目があると判定する。また、第２情報生成部２６５は、対応関係データベース２４０において感染症に関連付けられる項目のすべてが、構造化データに含まれている場合には、欠損している項目は無いと判定する。

　そして、第２情報生成部２６５は、欠損している項目がある場合、当該項目を、不足項目として特定する。

　［重要因子］
　メモリ２００には、各感染症について、推定モデルが生成された際に算出された各項目の重要度のスコアが格納されていてもよい。第２情報生成部２６５は、各感染症について、構造化データに含まれる項目のうち、所与の値以上の重要度のスコアを有する項目を、重要因子として特定してもよい。

　「所与の値以上」とは、重要度のスコアが、一定以上の「正の」値を有することを意味しててもよい。

　「所与の値以上」とは、重要度のスコアの絶対値が、所与の値以上であることを意味してもよい。ある項目の重要度のスコアが正の値である場合、当該スコアの絶対値の大きさは、感染症らしさを表す。ある項目の重要度のスコアが負の値である場合、当該スコアの絶対値の大きさは、感染症らしくなさを表す。「所与の値以上」が、重要度のスコアの絶対値が所与の値以上であることを意味する場合、重要因子として特定される項目は、感染症らしさまたは感染症らしくなさを特徴付ける。

　［処理の流れ］
　図５は、主治医に対して、患者が罹患している可能性のある感染症の候補を提示するために実施される処理のフローチャートである。一実現例では、図５の処理は、診療支援システム１００のプロセッサ１０１が所与のプログラム（診療支援用プログラム）を実行することによって実現される。以下、図５の処理について説明する。一実現例では、図５の処理は、診療支援システム１００が情報端末５００からの情報提供の開始を要求されたことに応じて開始される。一実現例では、情報端末５００は、診療支援用のアプリケーションプログラムが起動され、当該アプリケーションプログラムにおいて情報提供の開始を要求するための操作がなされたことに応じて、診療支援システム１００へ、情報提供の開始を要求する。

　ステップＳ１０にて、診療支援システム１００は、情報端末５００に対して、初期画面の表示を指示する。これにより、情報端末５００は、当該情報端末５００のディスプレイに初期画面をする。

　図６は、初期画面の一例を示す図である。図６において、画面６００は、第１交信用フレーム６１０、欄６２１～６２７，６３０、および第２交信用フレーム６４０を含む。

　第１交信用フレーム６１０は、主治医が診療支援システム１００と交信するための情報を表示する。第１交信用フレーム６１０は、欄６１１と、ボタン６１９と、を含む。図６の例では、欄６１１において、主治医へのメッセージ（カルテを入力してください）が表示されている。ボタン６１９は、診療支援システム１００に対して、画面に入力されたデータに対して情報提供を指示するために操作される。

　欄６２１～６２７のそれぞれには、患者の電子カルテデータが入力される。より具体的には、欄６２１には、患者の基本的な情報（年齢、性別、介護が必要な度合い、喫煙歴、など）が入力される。欄６２２には、患者の既往歴が入力される。欄６２３には、患者のアレルギー情報が入力される。欄６２４には、患者に対して行われた検査の結果のうち、バイタル情報が入力される。欄６２５には、患者に対して行われた検査の結果のうち、バイタル情報以外の検査の結果（血液検査の結果、ＣＴスキャンの結果、など）が入力される。欄６２６には、身体所見が入力される。欄６２７には、問診情報（主訴など）が入力される。なお、上述の説明における電子カルテデータの入力態様は、単なる一例である。診療支援システム１００は、テキスト形式で記述された電子カルテデータの入力を受け付け、当該電子カルテデータから欄６２１～６２７に表示されるデータを抽出することによって図６に示されたような画面データを生成してもよい。

　欄６３０には、診療支援システム１００から主治医に提供される、患者が罹患している可能性のある感染症の候補に関する情報が表示される。

　第２交信用フレーム６４０は、主治医が、感染症専門医と交信するために利用される。
　画面６００を視認した主治医は、欄６２１～６２７に、電子カルテデータを入力する。図７は、主治医によって入力された電子カルテデータを表示する画面の一例を示す図である。図７において、画面６０１は、欄６２１～６２７のそれぞれに、主治医によって入力された電子カルテデータを表示する。

　その後、主治医は、ボタン６１９を操作する。これにより、入力された電子カルテデータが、情報端末５００から診療支援システム１００へ送信される。

　図５に戻って、ステップＳ２０にて、診療支援システム１００は、情報端末５００から情報提供を指示されたか否かを判断する。診療支援システム１００は、情報提供を指示されたと判断するまでステップＳ２０の制御を繰り返す（ステップＳ２０にてＮＯ）。診療支援システム１００は、情報提供を指示されたと判断すると（ステップＳ２０にてＹＥＳ）、ステップＳ３０へ制御を進める。

　ステップＳ３０にて、診療支援システム１００は、情報端末５００から送信された電子カルテデータを読み出す。

　ステップＳ４０にて、診療支援システム１００は、ステップＳ３０において読み出された電子カルテデータを利用して、図２を参照して説明されたような構造化データを生成する。

　ステップＳ５０にて、診療支援システム１００は、ステップＳ４０において生成された構造化データを利用して、患者が罹患している可能性のある、１以上の感染症の候補を特定する。

　ステップＳ６０にて、診療支援システム１００は、診療支援情報データベース２５０を参照することにより、ステップＳ５０において特定された１以上の感染症の候補のそれぞれの診療支援情報を取得する。

　ステップＳ７０にて、診療支援システム１００は、ステップＳ５０において特定された１以上の感染症の候補のそれぞれについて、不足項目を特定する。

　ステップＳ８０にて、診療支援システム１００は、ステップＳ５０において特定された１以上の感染症の候補のそれぞれについて、重要因子を特定する。

　ステップＳ９０にて、診療支援システム１００は、ステップＳ５０～Ｓ８０の結果を利用して、感染症の候補などの情報を表示する表示画面を生成し、情報端末５００に対して、生成した表示画面の表示を指示する。これにより、情報端末５００では、表示画面が更新される。その後、診療支援システム１００は、ステップＳ２０へ制御を戻す。

　図８は、ステップＳ９０の指示による更新後の画面の一例を示す図である。図８において、画面６０２は、図７の画面６０１の更新後の画面の一例である。

　図７の画面６０１と比較して、図８の画面６０２では、欄６３０に、患者が罹患している可能性のある、１以上の候補が示されている。欄６３０に表示される１以上のタブのそれぞれは、ステップＳ５０において特定された１以上の感染症の候補のそれぞれに対応する。

　図８の欄６３０には、２種類の感染症（腎盂腎炎、および、尿路感染症）のそれぞれを表す２つのタブが示されている。

　さらに具体的には、欄６３０は、２つのタブを、その内容を表示されるタブが切り替えられるように、表示している。図８には、「腎盂腎炎」のタブと「尿路感染症」のタブのうち、「腎盂腎炎」のタブの内容を表示する状態が示されている。主治医は、情報端末５００を操作することにより、欄６３０に、「尿路感染症」のタブの内容を表示することができる。

　欄６３０の各タブの内容は、対応する感染症の診療支援情報である。ステップＳ６０において取得された各感染症の候補の診療支援情報は、欄６３０の各タブに表示される。

　図８の第１交信用フレーム６１０には、図７と比較して、欄６１２が追加されている。診療支援システム１００は、ステップＳ７０において不足項目が特定された場合、第１交信用フレーム６１０に欄を追加し、追加された欄に不足項目の値の入力を促すメッセージを表示する。欄は、不足項目ごとに追加されてもよい。たとえば、２種類の候補が特定された場合であって、当該２種類の候補のそれぞれについて１つずつ不足項目が特定された場合、２つの欄が追加されてもよい。追加された２つの欄のうち１つには、１つ目の候補について特定された不足項目の値の入力を促すメッセージが表示され、追加された２つの欄のうち残りの１つには、２つ目の候補について特定された不足項目の値の入力を促すメッセージが表示されてもよい。

　図８の例では、欄６１２には、メッセージ「側腹部痛に関する所見を入力してください。」が表示されている。このメッセージは、不足項目として「側腹部痛」が特定されたことに対応する。より具体的には、診療支援システム１００は、このメッセージを、主治医に対して、特定された不足項目の値を（身体所見として）さらに入力することを促すために表示する。

　図８の例では、図７と比較して、欄６２１～６２７に表示されたテキストの一部が、枠で囲まれることによって強調して表示されている。強調して表示されているテキストは、ステップＳ８０において特定された重要因子に対応する。一実現例では、重要因子は、候補として特定された感染症に関する、候補として特定された根拠として強調表示される。

　より具体的には、診療支援システム１００は、欄６２１～６２７に表示されたテキスト（電子カルテデータ）のうち、ステップＳ８０において特定された重要因子が対応する部分を、強調して表示させる。重要因子に対応する部分とは、電子カルテデータのうち、構造化データの生成において、重要因子として特定された項目の値の生成に利用された部分である。

　たとえば、感染症「腎盂腎炎」が候補として特定され、対応関係データベース２４０が感染症「腎盂腎炎」の推定に利用される項目として３種類の項目（発熱，頻尿，側腹部痛）を規定し、このうち「発熱」および「頻尿」が重要因子として特定されている場合を想定する。なお、この場合では、さらに、構造化データは、電子カルテデータの中のテキスト「体温３７．２℃」から生成された、項目「発熱」の値「あり」を含み、また、電子カルテデータの中のテキスト「排尿回数が増えた」から生成された、項目「頻尿」の値「あり」を含む。

　上記の場合、電子カルテデータのうち、重要因子「発熱」に対応する部分は「体温３７．２℃」であり、重要因子「頻尿」に対応する部分は「排尿回数が増えた」である。したがって、上記の場合、欄６２１～６２７では、電子カルテデータのうち、「体温３７．２℃」および「排尿回数が増えた」が強調して表示される。

　以上説明された図５の処理では、主治医が患者の電子カルテデータを入力すると、主治医に、患者が罹患している可能性がある感染症の候補が提示されるとともに、当該候補を患者が罹患している感染症として特定するために不足していると考えられる項目が、不足項目の値の入力を促すメッセージとして提示される。これにより、主治医に対して、不足項目として、提示された候補を最終的な診断に利用するためにどのような項目の情報であるかについての示唆が提供される。

　なお、主治医は、上記メッセージを見て、不足項目の値を追加的に入力してもよい。診療支援システム１００は、初めに入力された値と、追加的に入力された不足項目の値とを利用して、再度、患者が感染している可能性がある感染症の候補を特定してもよい。

　より具体的には、診療支援システム１００がステップＳ９０において画面の更新を指示することによって、情報端末５００は、図８に欄６１２として示されたように、不足項目の値の入力を促すメッセージを表示する。主治医は、欄６１２に表示されたメッセージに従って、新たな身体所見を画面に入力する。

　図９は、新たな身体所見が入力された画面の一例を示す図である。図９の画面６０３は、図８の画面６０２と比較して、欄６２６に、新たな身体所見に対応するテキスト「腹部＿膨満＿左右側腹部を軽く押さえただけで「痛い！」と叫ぶ」をさらに含む。その後、主治医は、ボタン６１９を操作する。

　診療支援システム１００は、ステップＳ９０において画面の更新を指示した後、ステップＳ２０に制御を戻す。主治医がボタン６１９を操作したことに応じて、診療支援システム１００は、情報提供を指示されたと判断し（ステップＳ２０にてＹＥＳ）、ステップＳ３０へ制御を進める。

　ステップＳ３０にて、診療支援システム１００は、上記新たな身体所見を含む電子カルテデータを読み出す。そして、ステップＳ４０にて、診療支援システム１００は、ステップＳ３０において読み出した電子カルテデータを利用して、新たな構造化データを生成する。そして、診療支援システム１００は、ステップＳ５０にて、新たな構造化データを利用して感染症の候補と特定し、ステップＳ６０にて、ステップＳ５０で特定した候補の診療支援情報を取得し、ステップＳ７０にて、ステップＳ５０で特定した候補の不足項目を特定し、ステップＳ８０にて、ステップＳ５０で特定した候補の重要因子を特定する。そして、診療支援システム１００は、ステップＳ９０にて、新たな身体所見を含む電子カルテデータを読み出した後に実施したステップＳ５０～Ｓ８０の結果を利用して、新たな表示画面を生成し、情報端末５００に対して、新たな表示画面の表示を指示する。これにより、情報端末５００では、表示画面が更新される。

　図１０は、新たな表示画面の一例を示す図である。図１０の画面６０４では、図９の画面６０３と比較して、欄６３０は、感染症の候補として「腎盂腎炎」のみを含む。また、図１０の画面６０４では、図９の画面６０３と比較して、強調されるテキストとして、欄６２６におけるテキスト「左右側腹部を軽く押さえただけで「痛い！」」が追加されている。

　図９および図１０を参照して説明された例では、テキスト「左右側腹部を軽く押さえただけで「痛い！」」によって構造化データに、項目「側腹部痛」の値「あり」が追加され、そして、図８に示されていた２つの候補（腎盂腎炎および尿路感染症）のうち、尿路感染症の確からしさの下落が発生した。すなわち、この例では、不足項目の値が入力されたことにより、感染症の候補の数が減少した。これにより、主治医に対して、患者が感染している可能性のある感染症の候補として提供される情報として、より精度の高い情報が提供され得る。

　本実施の形態では、各候補について、さらに、診療支援情報が提供される。これにより、主治医は、感染症専門医ではない場合であっても、患者の診療において有益な情報を提供され得る。

　本実施の形態では、各候補について、電子カルテデータのうち、重要因子に対応する部分が、強調表示によって提示される。これにより、主治医は、提示された候補を利用して最終的な診断を下す際に有益な情報を提供され得る。

　なお、本実施の形態では、診療支援情報データベース２５０は、診療支援システム１００のメモリ２００に格納されていたが、診療支援システム１００以外の記憶装置に格納されていてもよい。診療支援システム１００は、当該記憶装置にアクセスすることにより、１以上の感染症の候補のそれぞれの診療支援情報を取得してもよい。

　（変形例）
　本実施の形態では、推定モデルに入力されれば感染症の候補の精度を向上させることができる不足項目を特定し、そして、当該不足項目を主治医に提示する、診療支援システムについて説明した。なお、本実施の形態において、不足項目は、患者から追加で取得するべき情報（追加要求情報）の一例である。不足項目の取得の際には、対応関係データベース（対応情報の一例）が参照される。

　本実施の形態において、ステップＳ９０では、不足項目の代わりに、または、不足項目に加えて、専門医の要求に基づく情報が提示されてもよい。専門医の要求に基づく情報とは、たとえば、候補として特定された種類の感染症について、専門医が必要とする種類の情報であって、ステップＳ４０において生成された構造化データ（ステップＳ３０において読み出された電子カルテデータ）に含まれていなかった種類の情報である。この文脈において、専門医の要求に基づく情報は、追加要求情報の他の例である。

　専門医が必要とする情報の種類は、感染症の種類ごとに、メモリ２００などの記憶装置に、たとえば要求対応テーブルとして、予め格納されていてもよい。この文脈において、要求対応テーブルは、複数の感染症のそれぞれと追加要求情報との関係を記述する情報の一例を構成する。一実現例では、診療支援システム１００は、推定モデルにより感染症の候補が推定されると、要求対応テーブルから、当該感染症の候補に対応する専門医の要求を記憶装置から読み出す。そして、読み出された要求に含まれる１種類以上の情報のうち、ステップＳ４０において生成された構造化データに含まれていない種類の情報を、専門医の要求に基づく情報として特定する。これにより、主治医は、感染症候補について、専門医が要求する情報の種類を、予め（専門医と直接コンタクトを取る前に）取得することができる。したがって、主治医は、専門医とのやり取りの回数および／または時間を減らしてより迅速に患者に対応することができる。

　なお、専門医の要求に基づく情報の特定は、ステップＳ７０において、不足項目の特定に加えて、または、不足項目の特定に代えて、実施されてもよい。

　専門医の要求に基づく情報の特定は、上述の要求対応テーブルを参照することに加えて、または、上述の要求対応テーブルを参照することに代えて、主治医が専門医から得た回答を利用して実施されてもよい。より具体的には、主治医が、専門医に、電子カルテデータと感染症候補とを提示してもよい。これに応じて、専門医は、主治医に対する回答において、患者の罹患している可能性があると考えられる感染症を特定するために必要な情報を要求してもよい。診療支援システム１００は、上述の専門医からの回答に含まれる「必要な情報」を「専門医の要求に基づく情報」として特定してもよい。診療支援システム１００は、専門医からの回答に対して自然言語処理を実施することにより、「専門医の要求に基づく情報」を特定してもよい。

　一実現例では、診療支援システム１００は、ステップＳ９０において感染症の候補などの情報を表示する表示画面において、専門医へ情報を送信するための操作を受け付けても良い。診療支援システム１００は、当該操作に応じて、専門医に関連付けられたアドレスに向けて、電子カルテデータと感染症候補とを送信してもよい。その後、診療支援システム１００は、専門医からの回答を受信した場合、上記表示画面を、当該回答を追加するように更新してもよい。これにより、専門医からの回答が主治医に提供され得る。専門医へ送信される情報は、ステップＳ９０において生成する表示画面であってもよい。これにより、患者情報と、疾患の候補と、主治医の診断結果とが専門医に送信される。

　診療支援システムは、推定モデルによる感染症候補の推定に必要な情報、および、専門医の要求の双方を、主治医に提示してもよい。主治医は、専門医の要求を参照しながら患者の所見を得た後、当該所見を診療支援システムへ追加的に入力してもよい。診療支援システムは、推定モデルによる再推定に、上述のように追加的に入力された情報（所見）を用いてもよい。「推定モデルによる感染症候補の推定に必要な情報」の内容と、上述のように「追加的に入力された情報」の内容とは、オーバーラップすることもあり得る。診療支援システムは、これらの二種類の情報を、主治医に対して、互いに区別可能（例えばビジュアル的に）な態様で提示してもよいし、同じ態様で提示してもよい。

　（参照データ）
　ステップＳ７０における不足項目の特定において参照される情報として、「参照データ」が利用されてもよい。参照データには、疾患ごとの、診断または治療に利用される情報が格納される。ステップＳ７０において、診療支援システム１００は、ステップＳ５０において特定された１以上の疾患の候補の各々について、参照データを参照することにより、不足項目を特定する。一実現例では、診療支援システム１００は、ステップＳ５０において特定された疾患について参照データにおいて格納されている情報の種類のうち、既に取得されている情報に含まれない情報の種類を、不足項目として特定する。

　「診断または治療に利用される情報」では、診断に利用される情報と治療に利用される情報とが互いに区別されていてもよい。たとえば、疾患「腎盂腎炎」について、診断に利用される情報の種類は、「発熱」「頻尿」「側腹部痛」「年齢」を含み、治療に利用される情報の種類は、「既往歴」「年齢」を含む。

　ステップＳ２０の判断の対象である情報端末５００からの情報提供の指示は、情報提供の目的（診断または治療）を含んでいてもよい。ステップＳ７０における不足項目の特定において、診療支援システム１００は、上記指示に含まれる目的に従って、「診断または治療に利用される情報」の中の、診断に利用される情報または治療に利用される情報のいずれか一方を利用してもよい。より具体的には、診療支援システム１００は、目的が「診断」である場合には、診断に利用される情報を利用し、目的が「治療」である場合には、治療に利用される情報を利用してもよい。

　「診断または治療に利用される情報」では、１以上の種類の情報が、「必須情報」と「任意情報」とに区別されていてもよい。上述の、疾患「腎盂腎炎」の診断に利用される情報（「発熱」「頻尿」「側腹部痛」「年齢」）において、「発熱」「頻尿」「側腹部痛」は「必須情報」であり、「年齢」は「任意情報」であるように、区別されていてもよい。

　参照データを利用して特定された不足項目は、ステップＳ９０について上述された表示画面に出力されてもよい。

　さらに、上記表示画面では、診療支援システム１００が患者について既に取得している情報が上述の「必須情報」として特定される種類の情報を全て含むか否かを指し示す表示が含まれていても良い。この表示の一例は、診療支援システム１００が患者について既に取得している情報が上述の「必須情報」の全種類を含む場合に表示される、「ＯＫ」マークである。他の例は、診療支援システム１００が患者について既に取得している情報が上述の「必須情報」の少なくとも一部の種類を含まない場合に表示される、「ＮＧ」マークである。

　上記表示のさらに他の例は、上述の「必須情報」の全種類に対する、診療支援システム１００が患者について既に取得している情報に含まれる種類の割合を表してもよい。一例では、この割合を表す表示は数値（１００％、５０％、等）である。他の例では、必須情報が３種類（「発熱」「頻尿」「側腹部痛」）である場合、上述の割合を表す表示は、３種類が全てが含まれる場合には「Ｇｏｏｄ」であり、１種類または２種類が含まれる場合には「ＯＫ」であり、全く含まれない場合には「ＮＧ」である。

　（ガイドラインの表示）
　診療支援システム１００は、ステップＳ９０において生成する表示画面において、ガイドラインから抽出された情報を加えても良い。一実現例では、診療支援システム１００は、ステップＳ５０において特定された疾患に対応する診断ガイドラインまたは治療ガイドラインを上記表示画面に加える。加えられるガイドラインの一例は、JAID/JSC　感染症治療ガイドライン（https://www.kansensho.or.jp/uploads/files/guidelines/guideline_JAID-JSC_2015_urinary-tract.pdf）である。

　診療支援システム１００は、ガイドラインから、特定された疾患に対応する部分を抽出し、抽出された部分のみを上記表示画面に加えても良い。また、診療支援システム１００は、上記ガイドラインの記事そのもの、または、上記ガイドラインへのアクセス情報（たとえば、ＵＲＬ）の、いずれか一方のみを上記表示画面に加えても良い。なお、診療支援システム１００は、主治医の所見に基づく疾患についても、同じように、ガイドラインから抽出された情報を表示画面に加えても良い。

　診療支援システム１００は、追加するガイドラインの種類を、ステップＳ２０の判断の対象である情報端末５００からの情報提供に含まれる目的に従って選択してもよい。より具体的には、診療支援システム１００は、目的が「診断」である場合には診断ガイドラインについての情報を表示画面に加え、目的が「治療」である場合には治療ガイドラインについての情報を表示画面に加えてもよい。

　［態様］
　上述した複数の例示的な実施形態は、以下の態様の具体例であることが当業者により理解される。

　（第１項）　一態様にかかる診療支援方法は、患者に関連する患者情報のうち、１以上の項目を取得するステップと、前記１以上の項目を推定モデルに入力して、複数の疾患から、前記患者が罹患している可能性のある疾患の候補を取得するステップと、前記疾患の候補に基づき、前記患者から追加で取得すべき追加要求情報を得るステップと、前記追加要求情報を提示するステップと、を備えていてもよい。

　第１項の診療支援方法によれば、疾患の非専門医は、追加要求情報として、さらにどのような項目の値について検討するべきであるかについての示唆を提供される。これにより、疾患の非専門医に対する、当該疾患の診療に関する支援が提供される。

　（第２項）　第１項の診療支援方法において、前記追加要求情報を得るステップは、疾患と、診断または治療に利用される情報と、が関連付けられた参照データを参照することと、前記疾患の候補に関連付けられた、前記診断または治療に利用される情報に基づいて、前記追加要求情報を特定することと、を含んでいてもよい。

　第２項の診療支援方法によれば、主治医に対して、疾患候補および治療方法の妥当性を検討するための情報が提供され得る。

　（第３項）　第２項の診療支援方法において、前記参照データは、前記診断または治療に利用される情報として、必須情報と任意情報とを含み、前記１以上の項目が、前記必須情報の全てを含むか否かの判断結果を提示するステップをさらに備えていてもよい。

　第３項の診療支援方法によれば、主治医に対して、追加要求情報について、実際に入力する必要があるか否かを検討するための情報が提供され得る。

　（第４項）　第２項または第３項の診療支援方法において、前記診断または治療に利用される情報は、診断用情報と治療用情報とを含み、前記疾患の候補の取得の目的として診断または治療を受け付けるステップをさらに備え、前記追加要求情報を特定することは、前記目的が診断である場合には、前記診断用情報に基づいて前記追加要求情報を特定することと、前記目的が治療である場合には、前記治療用情報に基づいて前記追加要求情報を特定することと、を含んでいてもよい。

　第４項の診療支援方法によれば、主治医に対して、主治医が直面する状況（治療または診断）に応じて、適切な情報が提供され得る。

　（第５項）　第１項～第５項のいずれか１項の診療支援方法は、診断ガイドラインまたは治療ガイドラインを表示するステップをさらに含んでいてもよい。

　第５項の診療支援方法によれば、疾患に関し、主治医に対してより多くの情報が提供され得る。

　（第６項）　第１項～第５項のいずれか１項の診療支援方法は、前記患者情報と併せて、主治医の診断結果を受け付けるステップと、前記患者情報と、前記疾患の候補と、前記主治医の診断結果とを専門医に送信するステップとをさらに含んでいてもよい。

　第６項の診療支援方法によれば、専門医に対してより多くの情報が与えられ、これにより、専門医によるより適切な回答が可能となる。

　（第７項）　第１項～第５項のいずれか１項の診療支援方法は、前記推定モデルが前記疾患の候補を判定した根拠を強調表示するステップをさらに含んでいてもよい。

　第７項の診療支援方法によれば、ブラックボックスである推論の判断根拠が提供され得る。　（第８項）　第１項～第７項のいずれか１項の診療支援方法において、前記追加要求情報は、前記推定モデルに入力されれば前記疾患の候補の精度を向上させることができる情報を含み、前記追加要求情報を得るステップは、前記複数の疾患のそれぞれと前記患者情報の項目とを対応付ける対応情報を参照することによって前記追加要求情報を得ることを含んでいてもよい。

　第８項の診療支援方法によれば、追加要求情報を取得する工程がより具体的に提供される。

　（第９項）　第１項～第８項のいずれか１項の診療支援方法において、前記追加要求情報は、前記疾患の候補に対応付けられた患者情報の項目のうち前記１以上の項目に含まれていない不足項目を含み、前記追加要求情報を得るステップは、前記不足項目を特定することを含んでいてもよい。

　第９項の診療支援方法によれば、追加要求情報として、より具体的な情報が提供される。

　（第１０項）　第１項～第９項のいずれか１項の診療支援方法において、前記追加要求情報を得るステップは、前記複数の疾患のそれぞれと追加要求情報との関係を記述する情報を格納した記憶装置から、得られた前記疾患の候補に対応する追加要求情報を得ること、または、得られた前記疾患の候補を専門医に提示して得られた回答を利用して追加要求情報を得ること、を含んでいてもよい。

　第１０項の診療支援方法によれば、追加要求情報として、より具体的な情報が提供される。

　（第１１項）　第１項～第１０項のいずれか１項の診療支援方法において、前記１以上の項目の値を取得するステップは、前記患者の電子カルテデータの入力を受け付けることと、前記電子カルテデータを利用して、前記１以上の項目の値を生成することと、を含んでいてもよい。

　第１１項の診療支援方法によれば、非専門医は、情報の提供を受けるために、１以上の項目の値を入力する代わりに、患者のカルテデータを入力すればよい。したがって、非専門医における作業が容易になる。

　（第１２項）　第１項～第１１項のいずれか１項の診療支援方法は、前記疾患の候補を提示するステップをさらに備え、前記疾患の候補を提示するステップは、前記１以上の項目のうち、前記疾患の候補の特定において所与の値以上の重要度を有する項目または前記疾患の候補の付加的情報を提示することを含んでいてもよい。

　第１２項の診療支援方法によれば、提示された候補について、提示された理由の理解に役立つ情報が提供される。

　（第１３項）　第１項～第１２項のいずれか１項の診療支援方法において、前記患者情報は、問診情報、身体所見、および、検査結果のうち少なくとも１つの情報を含んでいてもよい。

　第１０項の診療支援方法によれば、患者が罹患している可能性のある感染症の候補が、患者の主治医にとって入手可能な情報の入力によって提供される。

　（第１４項）　一態様にかかる診療支援用プログラムは、コンピュータの１以上のプロセッサによって実行されることにより、前記コンピュータに、第１項～第１３項のいずれか１項の診療支援方法を実施させてもよい。

　第１４項の診療支援用プログラムによれば、疾患の非専門医は、追加要求情報として、さらにどのような項目の値について検討するべきであるかについての示唆を提供される。これにより、疾患の非専門医に対する、当該疾患の診療に関する支援が提供される。

　（第１５項）　一態様に係る診療支援システムは、プロセッサと、通信インターフェースと、患者情報の１以上の項目を入力されることに応じて、複数の疾患のうち、前記患者情報に関連する者が罹患している可能性のある疾患の候補を出力するように構成された推定モデルを格納する記憶装置と、を備え、前記プロセッサは、患者に関連する患者情報のうち、１以上の項目の値の入力を取得し、前記１以上の項目の値を前記推定モデルに入力することにより、前記患者が罹患している可能性のある疾患の候補を取得し、前記疾患の候補に基づき、前記患者から追加で取得すべき追加要求情報を取得し、前記通信インターフェースは、前記追加要求情報を提示してもよい。

　第１５項の診療支援システムによれば、疾患の非専門医は、追加要求情報として、さらにどのような項目の値について検討するべきであるかについての示唆を提供される。これにより、疾患の非専門医に対する、当該疾患の診療に関する支援が提供される。

　今回開示された実施の形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本開示の範囲は、上記した実施の形態の説明ではなくて請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。また、実施の形態中の各技術は、単独でも、また、必要に応じて実施の形態中の他の技術と可能な限り組み合わされても、実施され得ることが意図される。

　１００　診療支援システム、１０１　プロセッサ、５００　情報端末、６００，６０１，６０２，６０３，６０４　画面、６１０　第１交信用フレーム、６１１，６１２，６２１，６２２，６２３，６２４，６２５，６２６，６２７，６３０　欄、６１９　ボタン、６４０　第２交信用フレーム。

Claims (15)

1. 　患者に関連する患者情報のうち、１以上の項目を取得するステップと、
   　前記１以上の項目を推定モデルに入力して、複数の疾患から、前記患者が罹患している可能性のある疾患の候補を取得するステップと、
   　前記疾患の候補に基づき、前記患者から追加で取得すべき追加要求情報を得るステップと、
   　前記追加要求情報を提示するステップと、を備える、診療支援方法。
2. 　前記追加要求情報を得るステップは、
   　　疾患と、診断または治療に利用される情報と、が関連付けられた参照データを参照することと、
   　　前記疾患の候補に関連付けられた、前記診断または治療に利用される情報に基づいて、前記追加要求情報を特定することと、を含む、請求項１に記載の診療支援方法。
3. 　前記参照データは、前記診断または治療に利用される情報として、必須情報と任意情報とを含み、
   　前記１以上の項目が、前記必須情報の全てを含むか否かの判断結果を提示するステップをさらに備える、請求項２に記載の診療支援方法。
4. 　前記診断または治療に利用される情報は、診断用情報と治療用情報とを含み、
   　前記疾患の候補の取得の目的として診断または治療を受け付けるステップをさらに備え、
   　前記追加要求情報を特定することは、
   　　前記目的が診断である場合には、前記診断用情報に基づいて前記追加要求情報を特定することと、
   　　前記目的が治療である場合には、前記治療用情報に基づいて前記追加要求情報を特定することと、を含む、請求項２に記載の診療支援方法。
5. 　前記疾患の候補について、診断ガイドラインまたは治療ガイドラインを表示するステップをさらに含む、請求項１に記載の診療支援方法。
6. 　前記患者情報と併せて、主治医の診断結果を受け付けるステップと、
   　前記患者情報と、前記疾患の候補と、前記主治医の診断結果とを専門医に送信するステップとをさらに含む、請求項１に記載の診療支援方法。
7. 　前記患者情報において、前記推定モデルが前記疾患の候補を判定した根拠を強調表示するステップをさらに含む、請求項１に記載の診療支援方法。
8. 　前記追加要求情報は、前記推定モデルに入力されれば前記疾患の候補の精度を向上させることができる情報を含み、
   　前記追加要求情報を得るステップは、前記複数の疾患のそれぞれと前記患者情報の項目とを対応付ける対応情報を参照することによって前記追加要求情報を得ることを含む、請求項１に記載の診療支援方法。
9. 　前記追加要求情報は、前記疾患の候補に対応付けられた患者情報の項目のうち前記１以上の項目に含まれていない不足項目を含み、
   　前記追加要求情報を得るステップは、前記不足項目を特定することを含む、請求項１に記載の診療支援方法。
10. 　前記追加要求情報を得るステップは、
    　　前記複数の疾患のそれぞれと追加要求情報との関係を記述する情報を格納した記憶装置から、得られた前記疾患の候補に対応する追加要求情報を得ること、または、
    　　得られた前記疾患の候補を専門医に提示して得られた回答を利用して追加要求情報を得ること、を含む、請求項１に記載の診療支援方法。
11. 　前記１以上の項目の値を取得するステップは、
    　　前記患者の電子カルテデータの入力を受け付けることと、
    　　前記電子カルテデータを利用して、前記１以上の項目の値を生成することと、を含む、請求項１に記載の診療支援方法。
12. 　前記疾患の候補を提示するステップをさらに備え、
    　前記疾患の候補を提示するステップは、前記１以上の項目のうち、前記疾患の候補の特定において所与の値以上の重要度を有する項目または前記疾患の候補の付加的情報を提示することを含む、請求項１に記載の診療支援方法。
13. 　前記患者情報は、問診情報、身体所見、および、検査結果のうち少なくとも１つの情報を含む、請求項１に記載の診療支援方法。
14. 　コンピュータの１以上のプロセッサによって実行されることにより、前記コンピュータに、請求項１に記載の診療支援方法を実施させる、診療支援用プログラム。
15. 　プロセッサと、
    　通信インターフェースと、
    　患者情報の１以上の項目を入力されることに応じて、複数の疾患のうち、前記患者情報に関連する者が罹患している可能性のある疾患の候補を出力するように構成された推定モデルを格納する記憶装置と、を備え、
    　前記プロセッサは、
    　　患者に関連する患者情報のうち、１以上の項目の値の入力を取得し、
    　　前記１以上の項目の値を前記推定モデルに入力することにより、前記患者が罹患している可能性のある疾患の候補を取得し、
    　　前記疾患の候補に基づき、前記患者から追加で取得すべき追加要求情報を取得し、
    　前記通信インターフェースは、前記追加要求情報を提示する、診療支援システム。

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