医療情報管理システム、医療情報管理方法、および医療情報管理プログラム
【課題】重複登録された医療データを効率的かつ確実に患者毎に名寄せする。
【解決手段】情報処理装置１００が、名寄せ判定対象の項目について入力部にてユーザ指定を受け付けて、前記ユーザ指定が示す項目の医療情報を、記憶部の医療情報データベース３５０にて患者を跨って検索する処理と、前記検索で得た各患者の前記項目に関する医療情報について、該当医療情報を記述している文字ないし数値の一致割合を各患者間で算定し、この算定で得た一致割合を、テーブル３３６における前記項目に関して必要な情報一致度と比較して、前記算定で得た一致割合が前記情報一致度を上回る場合に、該当患者ペアは同一人物であるとして該当患者の医療情報を対応付けて出力部に出力する処理とを実行する。
【解決手段】情報処理装置１００が、名寄せ判定対象の項目について入力部にてユーザ指定を受け付けて、前記ユーザ指定が示す項目の医療情報を、記憶部の医療情報データベース３５０にて患者を跨って検索する処理と、前記検索で得た各患者の前記項目に関する医療情報について、該当医療情報を記述している文字ないし数値の一致割合を各患者間で算定し、この算定で得た一致割合を、テーブル３３６における前記項目に関して必要な情報一致度と比較して、前記算定で得た一致割合が前記情報一致度を上回る場合に、該当患者ペアは同一人物であるとして該当患者の医療情報を対応付けて出力部に出力する処理とを実行する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医療情報管理システム、医療情報管理方法、および医療情報管理プログラムに関するものであり、具体的には、重複登録された医療データを効率的かつ確実に患者毎に名寄せする技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
医療機関における治験/臨床研究/がん登録等の業務では、院内情報システムから対象患者を検索するための統合データベースが必要になる。しかしながら、異なる医療機関など複数のシステムから情報を抽出するため、同一患者が複数ヒットして正確な検索結果を算出することが困難であることが多い。このような課題は、例えば金融機関での口座管理や公的機関での年金記録などの情報管理の際にも生じ、通常、これらの個人データ間の同一性を見出すための処理、いわゆる「名寄せ」では、名前、生年月日、性別、住所等でデータを突合せしている。
【０００３】
このような従来技術としては、例えば、漢字で記述された姓名をアルファベットに変換し、そのアルファベットを用いて同字異音および発音類似性の観点で類似姓名候補を自動生成するといった技術（特許文献１参照）が提案されている。
【０００４】
また、所定のサービスを提供する事業者の顧客対応システムにおいて、特定の顧客に関連する契約情報をまとめて参照できるようにする名寄せシステム（特許文献２参照）なども提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００９−２８９０５２号公報
【特許文献２】特開２００９−１５１５６３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、従来の辞書等を使った完全一致方式の名寄せ技術では、名寄せ精度に限界がある。特に、医師による診断時にカルテ記入も並行されるといった状況において、誤入力や入力不足が発生しやすい医療データについて、従来手法では効率的名寄せが不可能に近い。
【０００７】
そこで、本発明の目的は、重複登録された医療データを効率的かつ確実に患者毎に名寄せする技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決する本発明の医療情報管理システムは、医療機関での受診者に関する医療情報が格納されたデータベースと、医療情報中での名寄せ判定対象の項目と該当項目に関して必要な情報一致度とを対応付けたテーブルと、を記憶する記憶部と、名寄せ判定対象の項目について入力部にてユーザ指定を受け付けて、前記ユーザ指定が示す項目の医療情報を、前記記憶部の医療情報データベースにて患者を跨って検索する処理と、前記検索で得た各患者の前記項目に関する医療情報について、該当医療情報を記述している文字ないし数値の一致割合を各患者間で算定し、この算定で得た一致割合を、前記テーブルにおける前記項目に関して必要な情報一致度と比較して、前記算定で得た一致割合が前記情報一致度を上回る場合に、該当患者ペアは同一人物であるとして該当患者の医療情報を対応付けて出力部に出力する処理とを実行する演算部と、を備えることを特徴とする。
【０００９】
また、本発明の医療情報管理方法は、記憶部にて、医療機関での受診者に関する医療情報が格納されたデータベースと、医療情報中での名寄せ判定対象の項目と該当項目に関して必要な情報一致度とを対応付けたテーブルと、を記憶した情報処理装置が、名寄せ判定対象の項目について入力部にてユーザ指定を受け付けて、前記ユーザ指定が示す項目の医療情報を、前記記憶部の医療情報データベースにて患者を跨って検索する処理と、前記検索で得た各患者の前記項目に関する医療情報について、該当医療情報を記述している文字ないし数値の一致割合を各患者間で算定し、この算定で得た一致割合を、前記テーブルにおける前記項目に関して必要な情報一致度と比較して、前記算定で得た一致割合が前記情報一致度を上回る場合に、該当患者ペアは同一人物であるとして該当患者の医療情報を対応付けて出力部に出力する処理と、を実行することを特徴とする。
【００１０】
また、本発明の医療情報管理プログラムは、記憶部にて、医療機関での受診者に関する医療情報が格納されたデータベースと、医療情報中での名寄せ判定対象の項目と該当項目に関して必要な情報一致度とを対応付けたテーブルと、を記憶した情報処理装置に、名寄せ判定対象の項目について入力部にてユーザ指定を受け付けて、前記ユーザ指定が示す項目の医療情報を、前記記憶部の医療情報データベースにて患者を跨って検索する処理と、前記検索で得た各患者の前記項目に関する医療情報について、該当医療情報を記述している文字ないし数値の一致割合を各患者間で算定し、この算定で得た一致割合を、前記テーブルにおける前記項目に関して必要な情報一致度と比較して、前記算定で得た一致割合が前記情報一致度を上回る場合に、該当患者ペアは同一人物であるとして該当患者の医療情報を対応付けて出力部に出力する処理と、を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、重複登録された医療データを効率的かつ確実に患者毎に名寄せすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本実施形態の医療情報管理システムを含むネットワーク構成図である。
【図２】本実施形態のＷｅｂサーバのハードウェア構成を示す図である。
【図３】本実施形態のＤＢサーバのハードウェア構成を示す図である。
【図４】本実施形態の医療情報データベースの例を示す図である。
【図５】本実施形態のクレンジング項目マスタテーブルのデータ構造例を示す図である。
【図６】本実施形態のクレンジング項目テーブルのデータ構造例を示す図である。
【図７】本実施形態の名寄せパターンマスタテーブルのデータ構造例を示す図である。
【図８】本実施形態の名寄せ管理テーブルのデータ構造例を示す図である。
【図９】本実施形態のマッチング処理のスコアリング表の例を示す図である。
【図１０】本実施形態における医療情報管理方法の処理手順例１を示すフロー図である。
【図１１】本実施形態における医療情報管理方法の処理手順例２を示すフロー図である。
【図１２】本実施形態における医療情報管理方法の処理手順例３を示すフロー図である。
【図１３】本実施形態の出力画面例１を示す図である。
【図１４】本実施形態の出力画面例２を示す図である。
【図１５】本実施形態のスコアの計算例１を示す図である。
【図１６】本実施形態のスコアの計算例２を示す図である。
【図１７】本実施形態のスコアの計算例３を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
−−−システム構成−−−
以下に本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。図１は、本実施形態の医療情報管理システム１００を含むネットワーク構成例を示す図である。図１に示す医療情報管理システム１００（以下、システム１００）は、重複登録された医療データを効率的かつ確実に患者毎に名寄せするコンピュータである。システム１００としては、例えば、Ｗｅｂサーバ１０およびＤＢサーバ１１というサーバ群を想定できる。勿論、単体のコンピュータがシステム１００をなすとしてもよい。またネットワーク１３には、システム１００の他、ユーザ端末１２が接続されている。このユーザ端末１２は、システム１００を利用するユーザが使用する情報処理端末となり、一般的なコンピュータとして備える機能、ハードウェア構成を具備している。これらネットワーク構成を、本実施形態では名寄せシステム１としている。
【００１４】
次に、システム１００を構成するＷｅｂサーバ１０について説明する。図２は、Ｗｅｂサーバ１０のハードウェア構成の例を示す図である。このＷｅｂサーバ１０は、コンピュータ装置として当然備えるべきハードウェア構成として、ハードディスクドライブなど不揮発性の記憶装置で構成される記憶部２０１、この記憶部２０１に格納されたプログラム２１０をメモリ２０５に読み出すなどして実行する演算部２００、ユーザからの指定を受け付けるマウス、キーボード等である入力部２０２、処理結果を表示させるディスプレイ装置などの出力部２０３、および、ネットワークと接続した他端末と通信を行う通信部２０４を備えている。また、前記記憶部２０１には、プログラム２１０の他に、認証情報データベース２１１が格納されている。前記プログラム２１０は、ユーザ認証機能を実装するプログラムであり、認証情報データベース２１１に格納されているユーザ認証用の情報（例：ＩＤ、パスワードのセット）と、ユーザ端末１２から得た認証情報とを照合して本人認証を行うプログラムとなる。
【００１５】
他方、Ｗｅｂサーバ１０と共にシステム１００を構成するのがＤＢサーバ１１となる。図３は、ＤＢサーバ１１のハードウェア構成の例を示す図である。ＤＢサーバ１１は、コンピュータとして当然備えるべきハードウェア構成として、ハードディスクドライブなど不揮発性の記憶装置で構成される記憶部３０１、この記憶部３０１に格納されたプログラム３１０をメモリ３０５に読み出すなどして実行する演算部３００、ユーザからの指定を受け付けるマウス、キーボード等である入力部３０２、処理結果を表示させるディスプレイ装置などの出力部３０３、および、ネットワークと接続した他端末と通信を行う通信部３０４などを備えている。また、前記記憶部３０１には、プログラム３１０の他に、クレンジングデータベース３２２、名寄せデータベース３３５、医療情報データベース３５０（＝医療機関での受診者に関する医療情報が格納されたデータベース）、スコアリング表３６０らが格納されている。また前記クレンジングデータベース３２２はクレンジング項目マスタテーブル３２３、クレンジング項目テーブル３２４を含み、前記名寄せデータベース３３５は、名寄せパターンマスタテーブル３３６（＝医療情報中での名寄せ判定対象の項目と該当項目に関して必要な情報一致度とを対応付けたテーブル）、名寄せ管理テーブル３３７を含んでいる。こうしたデータベースやテーブルのデータ構造等については後述する。
【００１６】
続いて、ＤＢサーバ１１が備える前記プログラム３１０の構成と実現する機能について説明する。プログラム３１０は、クレンジングプログラム３２０と、名寄せプログラム３３０とを含んでいる。クレンジングプログラム３２０は、クレンジング機能３２１を実装するプログラムとなる。
【００１７】
このクレンジング機能３２１は、クレンジング項目マスタテーブル３２３からクレンジング対象のテーブル、カラム、クレンジング区分、クレンジング後のデータの格納先テーブル、カラムの情報を取得し、医療情報データベース３５０の該当テーブルよりクレンジング対象データを抽出し、取得したクレンジング区分に該当するクレンジング方法をクレンジング項目テーブル３２４より取得し、そのクレンジング方法で対象データのクレンジング処理を実施し、クレンジング後のデータで格納先のテーブル、カラムを更新するものとなる。
【００１８】
また、名寄せプログラム３３０は、名寄せ処理機能３３２を実装するプログラムとなる。名寄せ処理機能３３２は、ユーザ端末１２から名寄せ判定対象の患者や名寄せ項目に関する属性の指定を受ける。例えば、図１３，１４に示す画面１８００、１９００で、“入院／外来”、“性別”、“期間”、病名や処方薬、検査結果などの“キーワード”の指定を受け付ける。ここで指定を受けた属性が、例えば名寄せ管理テーブル３３７での名寄せ完了区分がクレンジング済み、というものであれば、名寄せ処理機能３３２は、名寄せ管理テーブル３３７にある処理区分が“クレンジング済み”に対応する患者ＩＤを取得し、該当患者の医療情報を医療情報データベース３５０より取得する。また、名寄せ処理機能３３２は、ここで取得した該当患者群の各医療情報について、各名寄せパターンで名寄せ処理を実行するものとなる。
【００１９】
上記名寄せ処理に際して名寄せ処理機能３３２は、名寄せパターンマスタテーブル３３６より名寄せパターンの情報を取得し、名寄せ対象の患者属性（ユーザ端末からの指定を受けた属性であり、例えば、名寄せ完了区分が「クレンジング済み」など）と、前記取得した名寄せパターンの情報（名寄せ項目カラムＩＤ、名寄せ項目等）を用いて、医療情報データベース３５０における該当テーブル、カラムのデータを該当患者について検索する。
【００２０】
また名寄せ処理機能３３２は、ここで検索できたデータ＝該当医療情報を記述している文字ないし数値の一致割合（例：後述の算定手法により得る算定値）を各患者間で算定する。この一致割合の値を、スコアリング表３６０に当てはめてランク分けすることで、比較スコア（“Ａ”〜“Ｅ”など）を得るとしてもよい。
【００２１】
名寄せ処理機能３３２は、前記の算定で得た一致割合（ないし比較スコア）を、前記名寄せパターンマスタテーブル３３６における前記項目に関して必要な情報一致度（例：図７の名寄せパターンマスタテーブル３３６での判定基準）と比較して、前記算定で得た一致割合が前記情報一致度を上回る場合に、該当患者ペアは同一人物であるとして該当患者の医療情報を対応付けて出力部に出力する処理（例：図１４で該当患者のレコードに下線）」を実行する。また、名寄せ処理機能３３２は、前記患者ペアを構成する各患者に関して、前記医療情報データベース３５０での該当患者の患者基本情報テーブルにて、「名寄せ相手」の値としてペア相手の患者ＩＤを互いに設定するとしてもよい。
【００２２】
また名寄せ処理機能３３２は、こうした処理の後、名寄せ管理テーブル３３７の該当患者ＩＤでの名寄せ完了区分の値を“名寄せ実行済み”に対応した値とし、更新日付の値をシステム日付に更新する。
【００２３】
なお、前記名寄せ処理機能３３２は、前記検索で得た各患者の前記項目に関する医療情報が、血液型、遺伝子情報、確定病名、および処方薬剤名情報の少なくともいずれかである時、これら医療情報について、該当医療情報を記述している文字ないし数値の一致割合を各患者間で算定し、この算定で得た一致割合を、前記名寄せパターンマスタテーブル３３６における前記項目に関して必要な情報一致度と比較して、前記算定で得た一致割合が前記情報一致度を上回る場合に、該当患者ペアは同一人物であると特定する。
【００２４】
また、前記名寄せＩＤ作成機能３３４は、名寄せ判定対象の項目群について入力部にてユーザ指定を受け付けて、前記ユーザ指定の項目群が示す各項目の医療情報を、前記記憶部の医療情報データベース３５０にて患者を跨って検索する処理を実行するとしてもよい。
【００２５】
この場合、名寄せ処理機能３３２は、前記検索で得た各患者の前記各項目に関する医療情報について、該当医療情報を記述している文字ないし数値の一致割合を各患者間で算定し、この算定で得た一致割合を、前記名寄せパターンマスタテーブル３３６における前記各項目に関して必要な情報一致度と比較して、前記情報一致度が所定値以上（例えば、図７の名寄せパターンマスタテーブル３３６での判定基準で“Ａ”）に規定されている項目に関して、前記算定で得た一致割合が前記情報一致度を上回り、なおかつ前記項目群のその他の項目に関しても、前記算定で得た一致割合が前記情報一致度を上回る場合に、該当患者ペアは同一人物であるとして該当患者の医療情報を対応付けて出力部に出力する。
【００２６】
−−−データ構造例−−−
次に、本実施形態の前記ＤＢサーバ１１が記憶部３０１におけるデータベースやテーブル類の構造について説明する。なお、記憶部３０１は、ＤＢサーバ１１自身の備える、或いはネットワーク経由で利用可能なハードディスクドライブなどの不揮発性記憶装置を想定できる。
【００２７】
図４は、医療情報データベース３５０のデータ構成を示す図である。医療情報データベース３５０は、患者ＩＤを含み、患者の氏名、生年月日、性別、住所、血液型、遺伝子型、処方歴などの医療情報を格納したデータベースとなる。図４にて示すように、医療情報データベース３５０における患者基本情報テーブル（table001）は、カラムとして患者ＩＤ、生年月日、性別、氏名（漢字・フリガナ）、確定病傷名、確定病傷ＩＤＣ１０（＝コード）、血液型、遺伝子型、名寄せ相手、を備えて、各カラムに値が格納されている。
【００２８】
また、医療情報データベース３５０における連絡先情報テーブル（table002）は、図４に示すように、カラムとして患者ＩＤや住所、電話番号などを備えて、各カラムに値が格納されている。患者ＩＤはキー項目であり、前記患者基本情報テーブルでの患者ＩＤと一意に結びつけることができる。また、図１０で示すクレンジング処理にてクレンジングされた後の郵便番号や電話番号のデータを格納する属性も存在する。
【００２９】
また、医療情報データベース３５０における処方情報テーブル（table003）は、図４に示すように、カラムとして患者ＩＤや、薬品コード、薬品名、処方開始日、処方終了日などを備えて、各カラムに値が格納されている。上記同様、患者ＩＤはキー項目であり、前記患者基本情報テーブルや連絡先情報テーブルらの患者ＩＤと一意に結びつけることができる。通番は患者ＩＤ毎の連番であり、患者ＩＤと通番がキー項目となって、１つの患者ＩＤに対して複数の処方情報を持つことが可能である。
【００３０】
図５は、クレンジング項目マスタテーブル３２３のデータ構成を示す図であり、図６は、クレンジング項目テーブル３２４を示す図である。クレンジング項目マスタテーブル３２３は、クレンジング項目搭載テーブルＩＤ、クレンジング項目カラムＩＤ、クレンジング区分、クレンジング完了搭載テーブルＩＤ、クレンジング完了カラムＩＤから構成される。クレンジング項目搭載テーブルＩＤは、医療情報データベース３５０（のコピー）が含む例えば患者基本情報、連絡先情報、処方情報といった各テーブルを示すＩＤとなる。また、クレンジング項目カラムＩＤは該当テーブルのうちの処理対象となる、“氏名漢字”、“氏名フリガナ”などといったカラムを示すＩＤとなる。また、クレンジング完了搭載テーブルＩＤは、クレンジング後のデータを格納する先＝医療情報データベース３５０（のコピー）における該当テーブルを示すＩＤとなる。クレンジング完了カラムＩＤは、クレンジング後のデータを格納する先＝医療情報データベース３５０（のコピー）における該当テーブルのカラムを示すＩＤとなる。
【００３１】
したがって前記クレンジングプログラム３２０は、クレンジング項目搭載テーブルＩＤ、クレンジング項目カラムＩＤで特定されるクレンジング対象のテーブル、カラムに対し、クレンジング区分で特定されるクレンジングを実施し、クレンジング完了搭載テーブルＩＤ、クレンジング完了カラムＩＤで特定されるテーブル、カラムにクレンジング後のデータを格納することとなる。また、クレンジング項目テーブル３２４は、前記各クレンジング区分のクレンジング内容が定義されたテーブルとなる。
【００３２】
図７は、名寄せパターンマスタテーブル３３６のデータ構成を示す図である。名寄せパターンマスタテーブル３３６は、名寄せパターンＩＤ、名寄せパターン名、名寄せ項目カラムＩＤ、名寄せ対象の項目、および判定基準の各データから構成される。名寄せ項目カラムＩＤは、名寄せ後のデータを格納する先＝医療情報データベース３５０（のコピー）における該当テーブルとカラムを示すＩＤとなる。
【００３３】
図８は、名寄せ管理テーブル３３７のデータ構成例を示す図である。名寄せ管理テーブル３３７は、連番、患者ＩＤ、名寄せ完了区分（0:名寄せ未実施、1:クレンジング済、2:マッチング済）、および更新日時の各データで構成され、各患者ＩＤの名寄せ処理の進捗度を名寄せ完了区分で管理するテーブルとなる。
【００３４】
図９は、マッチング処理のスコアリング表３６０の例を示す図である。このスコアリング表３６０は、医療情報データベース３５０で検索し取得した名寄せ項目のデータを患者間で比較して得た点数を照合する点数表であり、比較項目毎の点数に応じた“Ａ”〜“Ｅ”の比較スコアが定義されている。ユーザ側でこのスコアリング表３６０の比較スコアを変更可とすることにより、マッチング対象データの項目＝名寄せ項目に合わせてマッチングの精度をチューニングすることも可能である。
【００３５】
−−−処理手順例１−−−
以下、本実施形態における医療情報管理方法の実際手順について図に基づき説明する。以下で説明する医療情報管理方法に対応する各種動作は、例えば、前記システム１００を構成するＷｅｂサーバ１０およびＤＢサーバ１１の各演算部がメモリに読み出して実行するプログラムによって実現される。そして、このプログラムは、以下に説明される各種の動作を行うためのコードから構成されている。
【００３６】
図１０は、本実施形態の医療情報管理方法の処理手順例１を示すフローチャートである。この場合、まず、ユーザ端末１２から認証要求（ｓ１０１）されたＷｅｂサーバ１０で、ユーザ認証機能２１０により、前記認証要求に含まれたユーザＩＤ、パスワードを認証情報データベース２１１で照合して本人認証を行う（ｓ１０２）。また、前記ユーザ認証機能２１０は、本人認証の結果をユーザ端末１２に返す（ｓ１０３）。
【００３７】
一方、ユーザ端末１２は、本人認証成功の通知を受けて、画面遷移要求をＷｅｂサーバ１０に送る（ｓ１０４）。Ｗｅｂサーバ１０では、図１３、１４等で示した画面のデータ（予め保持）を記憶部より読み出して返す（ｓ１０５）。他方、ユーザ端末１２は前記画面データを受信して画面遷移させ、前記画面での名寄せ要求をユーザから受けてこれをＷｅｂサーバ１０に返すことになる（ｓ１０６）。この時、図１４の画面例で示すように、“名寄せ”の項目について「有」のラジオボタンをユーザが選択することで、ユーザ端末１２からＷｅｂサーバ１０に名寄せ要求が送られることとなる。
【００３８】
この時、Ｗｅｂサーバ１０は、前記画面で受けた、“入院／外来”、“性別”、“期間”、病名や処方薬、検査結果などの“キーワード”、といった名寄せ対象の属性を含む名寄せ要求＝名寄せメッセージをＤＢサーバ１１に送る（ｓ１０７）。ＤＢサーバ１１ではこの要求を受けて、まずはクレンジングプログラム３２０によるクレンジング処理を開始する（ｓ１０８）。
【００３９】
続いて、ＤＢサーバ１１の演算部３００が名寄せプログラム３３０を実行することで、前記ステップｓ１０８でのクレンジング処理結果を得て（ｓ１０９）、名寄せ処理を実行する（ｓ１１０）。この名寄せ処理の結果は、名寄せプログラム３３０が、ユーザ端末１２に送信する（ｓ１１１）。ユーザ端末１２に送信される名寄せ処理結果は、図１４で示す画面例における、「検索結果」のエリアにあるように異なる患者番号を有しながら同一人物であることを、例えば、テキスト等に下線を引いて示したものとなる。こうした名寄せ処理結果の表示形態は、ハイライト表示など他の形態であっても勿論問題ない。以上が、名寄せ処理の概要となる。
【００４０】
−−−処理手順例２−−−
次に、名寄せ処理の全体フローチャートについて図１１を用いて説明する。この場合、ＤＢサーバ１１の演算部３００は名寄せプログラム３３０を実行することで、まず名寄せ管理テーブル３３７をメモリ３０５に読込み、各患者ＩＤの名寄せ完了区分のデータを検索する（ｓ２０１）。ここで名寄せ管理テーブル３３７に登録されている全患者ＩＤについて、名寄せ完了区分が“２”＝名寄せ完了済みであった場合（ｓ２０２：ＹＥＳ）、演算部３００は処理を完了させて、ユーザ端末１２に画面１９００（＝名寄せ画面とする）のデータを送り、処理を終える（ｓ２０３）。
【００４１】
一方、前記ステップｓ２０２にて、各患者ＩＤの名寄せ完了区分が“２”＝完了済みでない場合（ｓ２０２：ＮＯ）、前記演算部３００はクレンジングプログラム３２０を実行することで、クレンジング項目マスタテーブル３２３を参照し、当該テーブルの記載に従って、クレンジング対象カラムを含んだ医療情報データベース３５０の該当テーブルを読込む（ｓ２０４）。例えば、クレンジング項目マスタテーブル３２３で定義されたクレンジング項目カラムＩＤが、“table001_column1”であり、医療情報データベース３５０での基本情報のテーブルＩＤが“table001”であり、この基本情報のテーブルにおける「氏名フリガナ」のカラムＩＤが“column1”であった場合、前記演算部３００は、クレンジング対象カラム“column1”を含んだ医療情報データベース３５０の該当テーブル“table001”を読込むことになる。
【００４２】
また、前記演算部３００は、前記クレンジング項目マスタテーブル３２３が規定するクレンジング区分に該当する内容で、前記テーブルの該当カラムのデータについてクレンジング処理を実施する（ｓ２０５）。クレンジング区分に該当する内容とは、図６に示したクレンジング項目テーブル３２４での各クレンジング区分のクレンジング内容に相当する。例えばクレンジングＩＤ“01”は、全角文字を半角文字に統一する処理を指している。 前記ステップｓ２０５のクレンジング処理を実施後、前記演算部３００は、名寄せ管理テーブル３３７における、該当患者ＩＤの名寄せ完了区分のデータを、クレンジング済みを示す“１”に更新する（ｓ２０６）。
【００４３】
続いて、前記演算部３００は、上記処理手順例１の前記ステップｓ１０８で受けた、“入院／外来”、“性別”、“期間”、病名や処方薬、検査結果などの“キーワード”、といった名寄せ対象の属性を含む名寄せ要求に応じて、名寄せ管理テーブル３３７で名寄せ完了区分が“クレンジング済み”を指す患者ＩＤを取得し、該当患者ＩＤに関して医療情報データベース３５０にて前記名寄せ要求が示す属性の項目＝カラムに関してデータを取得する（ｓ２０７）。また前記演算部３００は、名寄せパターンマスタテーブル３３６にて定義された各名寄せパターンＩＤの内容に従って名寄せ処理を実施する（ｓ２０８）。
【００４４】
前記ステップｓ２０８の結果、ある患者Ａについて、名寄せ処理で他の患者Ｂとマッチングした場合（ｓ２０９：ＹＥＳ）、演算部３００は、他の患者Ｂの患者ＩＤを取得し、この患者ＩＤを、医療情報データベース３５０の患者基本情報のテーブルにおける、前記患者Ａの「名寄せ相手」カラムに設定する（ｓ２１０）。また、演算部３００は、該当患者ペアに関して、名寄せ管理テーブル３３７にて名寄せ完了区分を「名寄せ処理済み」の値に更新する。
【００４５】
他方、前記ステップｓ２０８の結果、ある患者Ａについて、名寄せ処理で他のいずれの患者ともマッチングしなかった場合（ｓ２０９：ＮＯ）、演算部３００は、該当患者ペアに関して、名寄せ管理テーブル３３７にて名寄せ完了区分を「名寄せ処理済み」の値に更新し（ｓ２１１）、処理を前記ステップｓ２０２に戻す。
【００４６】
上記の各ステップの処理を実行した結果、名寄せ管理テーブル３３７に登録されている全患者ＩＤについて、名寄せ完了区分が“２”＝名寄せ完了済みとなった場合（ｓ２０２：ＹＥＳ）、演算部３００はユーザ端末１２に対して、名寄せされた患者ペアを示す情報を含んだ画面１９００（＝名寄せ画面とする）のデータを送信し、処理を終える（ｓ２０３）。
【００４７】
−−−処理手順例３−−−
図１２は本実施形態における医療情報管理方法の処理手順例３を示すフロー図である。続いて、上記処理手順例２におけるステップｓ２０８（名寄せ処理）での、比較スコア算定の処理について説明する。当該処理に際して演算部３００は、名寄せ対象の患者属性と、名寄せパターンの情報（名寄せパターンマスタテーブル３３６での名寄せ項目カラムＩＤ、名寄せ項目等）を用いて、医療情報データベース３５０における該当テーブル、カラムのデータ＝医療情報を該当患者について予め得ているとする。
【００４８】
この場合、前記演算部３００は、ある患者ペアについて予め得ている、氏名漢字、氏名フリガナ、遺伝子多型情報といった医療情報を記述している文字ないし数値について、両患者分の文字ないし数値の数をカウントし全文字数を得る（ｓ３０１）。また、演算部３００は、前記ペアの患者間で、前記医療情報の記述文字ないし記述数字のうち一致する数を一致文字数としてカウントする（ｓ３０２）。演算部３００は、前記ステップｓ３０１で得た全文字数で、前記ステップｓ３０２で得た一致文字数を除算し、１００を乗算して情報一致度すなわち比較スコアを算定する（ｓ３０３）。
【００４９】
図１５に示す算定例では、例えば、医療情報のうち“氏名漢字”のデータとして、「ＡＢ太郎」と「ＡＢ二郎」が、ある患者ペア（＝同一人物かもしれない）について得られていた状況を示している。この場合、「ＡＢ太郎」と「ＡＢ二郎」の文字総数は、４＋４で８文字となる。また、互いに一致する文字は、「ＡＢ太郎」と「ＡＢ二郎」のうち、それぞれ「Ａ」、「Ｂ」、「郎」の３文字で、一致文字数は６文字となる。よって、情報一致度すなわち比較スコアは、“６／（４＋４）”に１００を乗じて、「７５」と算定できる。同様に、氏名フリガナについても、「エイビイタロウ」と「エイビイジロウ」の文字総数は、７＋７で１４文字となる。また、互いに一致する文字は、「エイビイタロウ」と「エイビイジロウ」のうち、それぞれ「エ」、「イ」、「ビ」、「イ」、「ロ」、「ウ」の５文字で、一致文字数は１０文字となる。よって、情報一致度すなわち比較スコアは、“１０／（７＋７）”に１００を乗じて、「７１」と算定できる。
【００５０】
なお、一致度すなわち比較スコアを算定する医療情報が、遺伝子多型情報の場合も同様となる。図１６に示す例では、上段の遺伝子多型情報はある患者（健常者）の塩基配列を示している。三つの塩基が一つのアミノ酸を構成し、ＡＴＧ（アデニン―チミン―グアニン）の塩基の組み合わせはアミノ酸のメチオニン（Ｍ）を示す。下段の遺伝子多型情報は、アルツハイマー病症例の患者のものである。この遺伝子多型情報では、健常者における同じ部位（ＡＴＧ）での塩基配列がＮＴＧとなっている。ＮはＡ（アデニン）とＴ（チミン）を同時に認識している部分で、ＡＴＧのメチオニン（Ｍ）とＴＴＧのロイシン（Ｌ）という二つのアミノ酸の存在を示しており、遺伝子の変異があることが分かる。
【００５１】
こうした場合、「ＡＧＴＧＣＣＣＴＣＡＴＧＧＣＣＣＴＧＧ」と「ＡＧＴＧＣＣＣＴＣＮＴＧＧＣＣＣＴＧＧ」の文字総数は、１９＋１９で３８文字となる。また、互いに一致する文字は、「Ａ」、「Ｎ」を除いた１８文字で、一致文字数は３６文字となる。よって、情報一致度すなわち比較スコアは、“３６／（１９＋１９）”に１００を乗じて、「９５と算定できる。
【００５２】
また、一致度すなわち比較スコアを算定する医療情報が、確定病名、処方薬剤名の場合も同様となる。確定病名、処方薬剤名の場合、通常、医療情報データベース３５０にはコード値で格納されることが多い。そこで図１７に示す例では、こうしたコード値について、比較スコア算定を行っている。このコード値は、左端から右端へカテゴリが狭まるよう値が配置される。従って、患者間でコード値の一致をみる際には、この性質を利用して左端から一致した各箇所に対応した比較スコアを計算するものとする。例としては、左端１桁のみ一致した場合、比較スコアは“５０”、左端から３桁まで一致した場合、比較スコアは“９０”、全桁一致した場合、比較スコアは“１００”とする。
【００５３】
例えば、ある患者の医療情報たる確定病名として、「口唇の悪性新生物，外側上唇」のコード値“C00.0”、他の患者の医療情報たる確定病名として、「口唇の悪性新生物，外側下唇」のコード値“C00.1”が得られている場合、コード値“C00.0”と“C00.1”とで、一致するのは左端から３桁目までであるから、一致度すなわち比較スコアを９０と算定する。
【００５４】
同様に、ある患者の医療情報たる処方薬剤名として、「解熱鎮痛消炎剤」のコード値“１４”、他の患者の医療情報たる処方薬剤名として、「サリチル酸系製剤；アスピリン等」のコード値“１１４３”が得られている場合、コード値“１１４”と“１１４３”とで、一致するのは左端から３桁目までであるから、一致度すなわち比較スコアを９０と算定する。
【００５５】
前記演算部３００は、こうして算定した比較スコアを、前記スコアリング表３６０に当てはめてランク分けすることで、変換した比較スコア（“Ａ”〜“Ｅ”など）を得るとしてもよい（ｓ３０４）。演算部３００は、前記の算定で得た各比較スコアを、名寄せパターンマスタテーブル３３６での判定基準の該当項目の各値と比較して、全て判定基準を上回る場合（ｓ３０５：ＯＫ）、該当患者ペアは同一人物であるとして該当患者の医療情報を対応付けて出力部に出力する（ｓ３０６）。演算部３００は、ここで同一人物と特定した前記患者ペアを構成する各患者に関して、前記医療情報データベース３５０での該当患者の患者基本情報テーブルにて、「名寄せ相手」の値としてペア相手の患者ＩＤを互いに設定するとしてもよい。他方、前記ステップｓ３０５で比較スコアが該当判定基準を下回った場合（ｓ３０５：ＮＧ）、該当患者ペアは同一人物ではないとして、次なるペアの処理に遷移する（ｓ３０１）。
【００５６】
なお、図７の名寄せパターンマスタテーブル３３６での判定基準例に示すように、ある判定パターンについて、名寄せ判定対象の項目が複数あり、項目間で判定基準が異なる場合、判定基準が所定値以上（例えば、図７の名寄せパターンマスタテーブル３３６での判定基準で“Ａ”）に規定されている項目に関して、前記算定した比較スコアが前記判定基準たる“Ａ”を全て上回ることを必須とするとしてもよい。この場合、演算部３００は、判定基準が“Ａ”である項目について該当比較スコアすべてが判定基準を満たしており、なおかつ他の項目に関しても、前記比較スコアが判定基準を上回る場合に、該当患者ペアは同一人物であると判定する。
【００５７】
以上、本発明を実施するための最良の形態などについて具体的に説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。
【００５８】
こうした本実施形態によれば、重複登録された医療データを効率的かつ確実に患者毎に名寄せすることが可能となる。
【００５９】
本明細書の記載により、少なくとも次のことが明らかにされる。すなわち、医療情報管理システムをなす情報処理装置において、演算部が、前記検索で得た各患者の前記項目に関する医療情報が、血液型、遺伝子情報、確定病名、および処方薬剤名情報の少なくともいずれかである時、これら医療情報について、該当医療情報を記述している文字ないし数値の一致割合を各患者間で算定し、この算定で得た一致割合を、前記テーブルにおける前記項目に関して必要な情報一致度と比較して、前記算定で得た一致割合が前記情報一致度を上回る場合に、該当患者ペアは同一人物であるとして該当患者の医療情報を対応付けて出力部に出力する処理を実行する、としてもよい。
【００６０】
また、前記演算部が、名寄せ判定対象の項目群について入力部にてユーザ指定を受け付けて、前記ユーザ指定の項目群が示す各項目の医療情報を、前記記憶部の医療情報データベースにて患者を跨って検索する処理と、前記検索で得た各患者の前記各項目に関する医療情報について、該当医療情報を記述している文字ないし数値の一致割合を各患者間で算定し、この算定で得た一致割合を、前記テーブルにおける前記各項目に関して必要な情報一致度と比較して、前記情報一致度が所定値以上に規定されている項目に関して、前記算定で得た一致割合が前記情報一致度を上回り、なおかつ前記項目群のその他の項目に関しても、前記算定で得た一致割合が前記情報一致度を上回る場合に、該当患者ペアは同一人物であるとして該当患者の医療情報を対応付けて出力部に出力する処理とを実行する、としてもよい。
【符号の説明】
【００６１】
１０ Ｗｅｂサーバ
１１ ＤＢサーバ
１２ ユーザ端末
１３ ネットワーク
１４ 施設内ＬＡＮ
１００ 医療情報管理システム
２００、３００ 演算部
２０１、３０１ 記憶部
２０２、３０２ 入力部
２０３、３０３ 出力部
２０４、３０４ 通信部
２０５、３０５ メモリ
２１０ ユーザ認証機能
２１１ 認証情報データベース
３１０ 認証プログラム
３２０ クレンジングプログラム
３２１ クレンジング機能
３２２ クレンジングデータベース
３２３ クレンジング項目マスタテーブル
３２４ クレンジング項目テーブル
３３０ 名寄せプログラム
３３２ 名寄せ処理機能
３３５ 名寄せデータベース
３３６ 名寄せパターンマスタテーブル
３３７ 名寄せ管理テーブル
３５０ 医療情報データベース
３６０ スコアリング表
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医療情報管理システム、医療情報管理方法、および医療情報管理プログラムに関するものであり、具体的には、重複登録された医療データを効率的かつ確実に患者毎に名寄せする技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
医療機関における治験/臨床研究/がん登録等の業務では、院内情報システムから対象患者を検索するための統合データベースが必要になる。しかしながら、異なる医療機関など複数のシステムから情報を抽出するため、同一患者が複数ヒットして正確な検索結果を算出することが困難であることが多い。このような課題は、例えば金融機関での口座管理や公的機関での年金記録などの情報管理の際にも生じ、通常、これらの個人データ間の同一性を見出すための処理、いわゆる「名寄せ」では、名前、生年月日、性別、住所等でデータを突合せしている。
【０００３】
このような従来技術としては、例えば、漢字で記述された姓名をアルファベットに変換し、そのアルファベットを用いて同字異音および発音類似性の観点で類似姓名候補を自動生成するといった技術（特許文献１参照）が提案されている。
【０００４】
また、所定のサービスを提供する事業者の顧客対応システムにおいて、特定の顧客に関連する契約情報をまとめて参照できるようにする名寄せシステム（特許文献２参照）なども提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００９−２８９０５２号公報
【特許文献２】特開２００９−１５１５６３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、従来の辞書等を使った完全一致方式の名寄せ技術では、名寄せ精度に限界がある。特に、医師による診断時にカルテ記入も並行されるといった状況において、誤入力や入力不足が発生しやすい医療データについて、従来手法では効率的名寄せが不可能に近い。
【０００７】
そこで、本発明の目的は、重複登録された医療データを効率的かつ確実に患者毎に名寄せする技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決する本発明の医療情報管理システムは、医療機関での受診者に関する医療情報が格納されたデータベースと、医療情報中での名寄せ判定対象の項目と該当項目に関して必要な情報一致度とを対応付けたテーブルと、を記憶する記憶部と、名寄せ判定対象の項目について入力部にてユーザ指定を受け付けて、前記ユーザ指定が示す項目の医療情報を、前記記憶部の医療情報データベースにて患者を跨って検索する処理と、前記検索で得た各患者の前記項目に関する医療情報について、該当医療情報を記述している文字ないし数値の一致割合を各患者間で算定し、この算定で得た一致割合を、前記テーブルにおける前記項目に関して必要な情報一致度と比較して、前記算定で得た一致割合が前記情報一致度を上回る場合に、該当患者ペアは同一人物であるとして該当患者の医療情報を対応付けて出力部に出力する処理とを実行する演算部と、を備えることを特徴とする。
【０００９】
また、本発明の医療情報管理方法は、記憶部にて、医療機関での受診者に関する医療情報が格納されたデータベースと、医療情報中での名寄せ判定対象の項目と該当項目に関して必要な情報一致度とを対応付けたテーブルと、を記憶した情報処理装置が、名寄せ判定対象の項目について入力部にてユーザ指定を受け付けて、前記ユーザ指定が示す項目の医療情報を、前記記憶部の医療情報データベースにて患者を跨って検索する処理と、前記検索で得た各患者の前記項目に関する医療情報について、該当医療情報を記述している文字ないし数値の一致割合を各患者間で算定し、この算定で得た一致割合を、前記テーブルにおける前記項目に関して必要な情報一致度と比較して、前記算定で得た一致割合が前記情報一致度を上回る場合に、該当患者ペアは同一人物であるとして該当患者の医療情報を対応付けて出力部に出力する処理と、を実行することを特徴とする。
【００１０】
また、本発明の医療情報管理プログラムは、記憶部にて、医療機関での受診者に関する医療情報が格納されたデータベースと、医療情報中での名寄せ判定対象の項目と該当項目に関して必要な情報一致度とを対応付けたテーブルと、を記憶した情報処理装置に、名寄せ判定対象の項目について入力部にてユーザ指定を受け付けて、前記ユーザ指定が示す項目の医療情報を、前記記憶部の医療情報データベースにて患者を跨って検索する処理と、前記検索で得た各患者の前記項目に関する医療情報について、該当医療情報を記述している文字ないし数値の一致割合を各患者間で算定し、この算定で得た一致割合を、前記テーブルにおける前記項目に関して必要な情報一致度と比較して、前記算定で得た一致割合が前記情報一致度を上回る場合に、該当患者ペアは同一人物であるとして該当患者の医療情報を対応付けて出力部に出力する処理と、を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、重複登録された医療データを効率的かつ確実に患者毎に名寄せすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本実施形態の医療情報管理システムを含むネットワーク構成図である。
【図２】本実施形態のＷｅｂサーバのハードウェア構成を示す図である。
【図３】本実施形態のＤＢサーバのハードウェア構成を示す図である。
【図４】本実施形態の医療情報データベースの例を示す図である。
【図５】本実施形態のクレンジング項目マスタテーブルのデータ構造例を示す図である。
【図６】本実施形態のクレンジング項目テーブルのデータ構造例を示す図である。
【図７】本実施形態の名寄せパターンマスタテーブルのデータ構造例を示す図である。
【図８】本実施形態の名寄せ管理テーブルのデータ構造例を示す図である。
【図９】本実施形態のマッチング処理のスコアリング表の例を示す図である。
【図１０】本実施形態における医療情報管理方法の処理手順例１を示すフロー図である。
【図１１】本実施形態における医療情報管理方法の処理手順例２を示すフロー図である。
【図１２】本実施形態における医療情報管理方法の処理手順例３を示すフロー図である。
【図１３】本実施形態の出力画面例１を示す図である。
【図１４】本実施形態の出力画面例２を示す図である。
【図１５】本実施形態のスコアの計算例１を示す図である。
【図１６】本実施形態のスコアの計算例２を示す図である。
【図１７】本実施形態のスコアの計算例３を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
−−−システム構成−−−
以下に本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。図１は、本実施形態の医療情報管理システム１００を含むネットワーク構成例を示す図である。図１に示す医療情報管理システム１００（以下、システム１００）は、重複登録された医療データを効率的かつ確実に患者毎に名寄せするコンピュータである。システム１００としては、例えば、Ｗｅｂサーバ１０およびＤＢサーバ１１というサーバ群を想定できる。勿論、単体のコンピュータがシステム１００をなすとしてもよい。またネットワーク１３には、システム１００の他、ユーザ端末１２が接続されている。このユーザ端末１２は、システム１００を利用するユーザが使用する情報処理端末となり、一般的なコンピュータとして備える機能、ハードウェア構成を具備している。これらネットワーク構成を、本実施形態では名寄せシステム１としている。
【００１４】
次に、システム１００を構成するＷｅｂサーバ１０について説明する。図２は、Ｗｅｂサーバ１０のハードウェア構成の例を示す図である。このＷｅｂサーバ１０は、コンピュータ装置として当然備えるべきハードウェア構成として、ハードディスクドライブなど不揮発性の記憶装置で構成される記憶部２０１、この記憶部２０１に格納されたプログラム２１０をメモリ２０５に読み出すなどして実行する演算部２００、ユーザからの指定を受け付けるマウス、キーボード等である入力部２０２、処理結果を表示させるディスプレイ装置などの出力部２０３、および、ネットワークと接続した他端末と通信を行う通信部２０４を備えている。また、前記記憶部２０１には、プログラム２１０の他に、認証情報データベース２１１が格納されている。前記プログラム２１０は、ユーザ認証機能を実装するプログラムであり、認証情報データベース２１１に格納されているユーザ認証用の情報（例：ＩＤ、パスワードのセット）と、ユーザ端末１２から得た認証情報とを照合して本人認証を行うプログラムとなる。
【００１５】
他方、Ｗｅｂサーバ１０と共にシステム１００を構成するのがＤＢサーバ１１となる。図３は、ＤＢサーバ１１のハードウェア構成の例を示す図である。ＤＢサーバ１１は、コンピュータとして当然備えるべきハードウェア構成として、ハードディスクドライブなど不揮発性の記憶装置で構成される記憶部３０１、この記憶部３０１に格納されたプログラム３１０をメモリ３０５に読み出すなどして実行する演算部３００、ユーザからの指定を受け付けるマウス、キーボード等である入力部３０２、処理結果を表示させるディスプレイ装置などの出力部３０３、および、ネットワークと接続した他端末と通信を行う通信部３０４などを備えている。また、前記記憶部３０１には、プログラム３１０の他に、クレンジングデータベース３２２、名寄せデータベース３３５、医療情報データベース３５０（＝医療機関での受診者に関する医療情報が格納されたデータベース）、スコアリング表３６０らが格納されている。また前記クレンジングデータベース３２２はクレンジング項目マスタテーブル３２３、クレンジング項目テーブル３２４を含み、前記名寄せデータベース３３５は、名寄せパターンマスタテーブル３３６（＝医療情報中での名寄せ判定対象の項目と該当項目に関して必要な情報一致度とを対応付けたテーブル）、名寄せ管理テーブル３３７を含んでいる。こうしたデータベースやテーブルのデータ構造等については後述する。
【００１６】
続いて、ＤＢサーバ１１が備える前記プログラム３１０の構成と実現する機能について説明する。プログラム３１０は、クレンジングプログラム３２０と、名寄せプログラム３３０とを含んでいる。クレンジングプログラム３２０は、クレンジング機能３２１を実装するプログラムとなる。
【００１７】
このクレンジング機能３２１は、クレンジング項目マスタテーブル３２３からクレンジング対象のテーブル、カラム、クレンジング区分、クレンジング後のデータの格納先テーブル、カラムの情報を取得し、医療情報データベース３５０の該当テーブルよりクレンジング対象データを抽出し、取得したクレンジング区分に該当するクレンジング方法をクレンジング項目テーブル３２４より取得し、そのクレンジング方法で対象データのクレンジング処理を実施し、クレンジング後のデータで格納先のテーブル、カラムを更新するものとなる。
【００１８】
また、名寄せプログラム３３０は、名寄せ処理機能３３２を実装するプログラムとなる。名寄せ処理機能３３２は、ユーザ端末１２から名寄せ判定対象の患者や名寄せ項目に関する属性の指定を受ける。例えば、図１３，１４に示す画面１８００、１９００で、“入院／外来”、“性別”、“期間”、病名や処方薬、検査結果などの“キーワード”の指定を受け付ける。ここで指定を受けた属性が、例えば名寄せ管理テーブル３３７での名寄せ完了区分がクレンジング済み、というものであれば、名寄せ処理機能３３２は、名寄せ管理テーブル３３７にある処理区分が“クレンジング済み”に対応する患者ＩＤを取得し、該当患者の医療情報を医療情報データベース３５０より取得する。また、名寄せ処理機能３３２は、ここで取得した該当患者群の各医療情報について、各名寄せパターンで名寄せ処理を実行するものとなる。
【００１９】
上記名寄せ処理に際して名寄せ処理機能３３２は、名寄せパターンマスタテーブル３３６より名寄せパターンの情報を取得し、名寄せ対象の患者属性（ユーザ端末からの指定を受けた属性であり、例えば、名寄せ完了区分が「クレンジング済み」など）と、前記取得した名寄せパターンの情報（名寄せ項目カラムＩＤ、名寄せ項目等）を用いて、医療情報データベース３５０における該当テーブル、カラムのデータを該当患者について検索する。
【００２０】
また名寄せ処理機能３３２は、ここで検索できたデータ＝該当医療情報を記述している文字ないし数値の一致割合（例：後述の算定手法により得る算定値）を各患者間で算定する。この一致割合の値を、スコアリング表３６０に当てはめてランク分けすることで、比較スコア（“Ａ”〜“Ｅ”など）を得るとしてもよい。
【００２１】
名寄せ処理機能３３２は、前記の算定で得た一致割合（ないし比較スコア）を、前記名寄せパターンマスタテーブル３３６における前記項目に関して必要な情報一致度（例：図７の名寄せパターンマスタテーブル３３６での判定基準）と比較して、前記算定で得た一致割合が前記情報一致度を上回る場合に、該当患者ペアは同一人物であるとして該当患者の医療情報を対応付けて出力部に出力する処理（例：図１４で該当患者のレコードに下線）」を実行する。また、名寄せ処理機能３３２は、前記患者ペアを構成する各患者に関して、前記医療情報データベース３５０での該当患者の患者基本情報テーブルにて、「名寄せ相手」の値としてペア相手の患者ＩＤを互いに設定するとしてもよい。
【００２２】
また名寄せ処理機能３３２は、こうした処理の後、名寄せ管理テーブル３３７の該当患者ＩＤでの名寄せ完了区分の値を“名寄せ実行済み”に対応した値とし、更新日付の値をシステム日付に更新する。
【００２３】
なお、前記名寄せ処理機能３３２は、前記検索で得た各患者の前記項目に関する医療情報が、血液型、遺伝子情報、確定病名、および処方薬剤名情報の少なくともいずれかである時、これら医療情報について、該当医療情報を記述している文字ないし数値の一致割合を各患者間で算定し、この算定で得た一致割合を、前記名寄せパターンマスタテーブル３３６における前記項目に関して必要な情報一致度と比較して、前記算定で得た一致割合が前記情報一致度を上回る場合に、該当患者ペアは同一人物であると特定する。
【００２４】
また、前記名寄せＩＤ作成機能３３４は、名寄せ判定対象の項目群について入力部にてユーザ指定を受け付けて、前記ユーザ指定の項目群が示す各項目の医療情報を、前記記憶部の医療情報データベース３５０にて患者を跨って検索する処理を実行するとしてもよい。
【００２５】
この場合、名寄せ処理機能３３２は、前記検索で得た各患者の前記各項目に関する医療情報について、該当医療情報を記述している文字ないし数値の一致割合を各患者間で算定し、この算定で得た一致割合を、前記名寄せパターンマスタテーブル３３６における前記各項目に関して必要な情報一致度と比較して、前記情報一致度が所定値以上（例えば、図７の名寄せパターンマスタテーブル３３６での判定基準で“Ａ”）に規定されている項目に関して、前記算定で得た一致割合が前記情報一致度を上回り、なおかつ前記項目群のその他の項目に関しても、前記算定で得た一致割合が前記情報一致度を上回る場合に、該当患者ペアは同一人物であるとして該当患者の医療情報を対応付けて出力部に出力する。
【００２６】
−−−データ構造例−−−
次に、本実施形態の前記ＤＢサーバ１１が記憶部３０１におけるデータベースやテーブル類の構造について説明する。なお、記憶部３０１は、ＤＢサーバ１１自身の備える、或いはネットワーク経由で利用可能なハードディスクドライブなどの不揮発性記憶装置を想定できる。
【００２７】
図４は、医療情報データベース３５０のデータ構成を示す図である。医療情報データベース３５０は、患者ＩＤを含み、患者の氏名、生年月日、性別、住所、血液型、遺伝子型、処方歴などの医療情報を格納したデータベースとなる。図４にて示すように、医療情報データベース３５０における患者基本情報テーブル（table001）は、カラムとして患者ＩＤ、生年月日、性別、氏名（漢字・フリガナ）、確定病傷名、確定病傷ＩＤＣ１０（＝コード）、血液型、遺伝子型、名寄せ相手、を備えて、各カラムに値が格納されている。
【００２８】
また、医療情報データベース３５０における連絡先情報テーブル（table002）は、図４に示すように、カラムとして患者ＩＤや住所、電話番号などを備えて、各カラムに値が格納されている。患者ＩＤはキー項目であり、前記患者基本情報テーブルでの患者ＩＤと一意に結びつけることができる。また、図１０で示すクレンジング処理にてクレンジングされた後の郵便番号や電話番号のデータを格納する属性も存在する。
【００２９】
また、医療情報データベース３５０における処方情報テーブル（table003）は、図４に示すように、カラムとして患者ＩＤや、薬品コード、薬品名、処方開始日、処方終了日などを備えて、各カラムに値が格納されている。上記同様、患者ＩＤはキー項目であり、前記患者基本情報テーブルや連絡先情報テーブルらの患者ＩＤと一意に結びつけることができる。通番は患者ＩＤ毎の連番であり、患者ＩＤと通番がキー項目となって、１つの患者ＩＤに対して複数の処方情報を持つことが可能である。
【００３０】
図５は、クレンジング項目マスタテーブル３２３のデータ構成を示す図であり、図６は、クレンジング項目テーブル３２４を示す図である。クレンジング項目マスタテーブル３２３は、クレンジング項目搭載テーブルＩＤ、クレンジング項目カラムＩＤ、クレンジング区分、クレンジング完了搭載テーブルＩＤ、クレンジング完了カラムＩＤから構成される。クレンジング項目搭載テーブルＩＤは、医療情報データベース３５０（のコピー）が含む例えば患者基本情報、連絡先情報、処方情報といった各テーブルを示すＩＤとなる。また、クレンジング項目カラムＩＤは該当テーブルのうちの処理対象となる、“氏名漢字”、“氏名フリガナ”などといったカラムを示すＩＤとなる。また、クレンジング完了搭載テーブルＩＤは、クレンジング後のデータを格納する先＝医療情報データベース３５０（のコピー）における該当テーブルを示すＩＤとなる。クレンジング完了カラムＩＤは、クレンジング後のデータを格納する先＝医療情報データベース３５０（のコピー）における該当テーブルのカラムを示すＩＤとなる。
【００３１】
したがって前記クレンジングプログラム３２０は、クレンジング項目搭載テーブルＩＤ、クレンジング項目カラムＩＤで特定されるクレンジング対象のテーブル、カラムに対し、クレンジング区分で特定されるクレンジングを実施し、クレンジング完了搭載テーブルＩＤ、クレンジング完了カラムＩＤで特定されるテーブル、カラムにクレンジング後のデータを格納することとなる。また、クレンジング項目テーブル３２４は、前記各クレンジング区分のクレンジング内容が定義されたテーブルとなる。
【００３２】
図７は、名寄せパターンマスタテーブル３３６のデータ構成を示す図である。名寄せパターンマスタテーブル３３６は、名寄せパターンＩＤ、名寄せパターン名、名寄せ項目カラムＩＤ、名寄せ対象の項目、および判定基準の各データから構成される。名寄せ項目カラムＩＤは、名寄せ後のデータを格納する先＝医療情報データベース３５０（のコピー）における該当テーブルとカラムを示すＩＤとなる。
【００３３】
図８は、名寄せ管理テーブル３３７のデータ構成例を示す図である。名寄せ管理テーブル３３７は、連番、患者ＩＤ、名寄せ完了区分（0:名寄せ未実施、1:クレンジング済、2:マッチング済）、および更新日時の各データで構成され、各患者ＩＤの名寄せ処理の進捗度を名寄せ完了区分で管理するテーブルとなる。
【００３４】
図９は、マッチング処理のスコアリング表３６０の例を示す図である。このスコアリング表３６０は、医療情報データベース３５０で検索し取得した名寄せ項目のデータを患者間で比較して得た点数を照合する点数表であり、比較項目毎の点数に応じた“Ａ”〜“Ｅ”の比較スコアが定義されている。ユーザ側でこのスコアリング表３６０の比較スコアを変更可とすることにより、マッチング対象データの項目＝名寄せ項目に合わせてマッチングの精度をチューニングすることも可能である。
【００３５】
−−−処理手順例１−−−
以下、本実施形態における医療情報管理方法の実際手順について図に基づき説明する。以下で説明する医療情報管理方法に対応する各種動作は、例えば、前記システム１００を構成するＷｅｂサーバ１０およびＤＢサーバ１１の各演算部がメモリに読み出して実行するプログラムによって実現される。そして、このプログラムは、以下に説明される各種の動作を行うためのコードから構成されている。
【００３６】
図１０は、本実施形態の医療情報管理方法の処理手順例１を示すフローチャートである。この場合、まず、ユーザ端末１２から認証要求（ｓ１０１）されたＷｅｂサーバ１０で、ユーザ認証機能２１０により、前記認証要求に含まれたユーザＩＤ、パスワードを認証情報データベース２１１で照合して本人認証を行う（ｓ１０２）。また、前記ユーザ認証機能２１０は、本人認証の結果をユーザ端末１２に返す（ｓ１０３）。
【００３７】
一方、ユーザ端末１２は、本人認証成功の通知を受けて、画面遷移要求をＷｅｂサーバ１０に送る（ｓ１０４）。Ｗｅｂサーバ１０では、図１３、１４等で示した画面のデータ（予め保持）を記憶部より読み出して返す（ｓ１０５）。他方、ユーザ端末１２は前記画面データを受信して画面遷移させ、前記画面での名寄せ要求をユーザから受けてこれをＷｅｂサーバ１０に返すことになる（ｓ１０６）。この時、図１４の画面例で示すように、“名寄せ”の項目について「有」のラジオボタンをユーザが選択することで、ユーザ端末１２からＷｅｂサーバ１０に名寄せ要求が送られることとなる。
【００３８】
この時、Ｗｅｂサーバ１０は、前記画面で受けた、“入院／外来”、“性別”、“期間”、病名や処方薬、検査結果などの“キーワード”、といった名寄せ対象の属性を含む名寄せ要求＝名寄せメッセージをＤＢサーバ１１に送る（ｓ１０７）。ＤＢサーバ１１ではこの要求を受けて、まずはクレンジングプログラム３２０によるクレンジング処理を開始する（ｓ１０８）。
【００３９】
続いて、ＤＢサーバ１１の演算部３００が名寄せプログラム３３０を実行することで、前記ステップｓ１０８でのクレンジング処理結果を得て（ｓ１０９）、名寄せ処理を実行する（ｓ１１０）。この名寄せ処理の結果は、名寄せプログラム３３０が、ユーザ端末１２に送信する（ｓ１１１）。ユーザ端末１２に送信される名寄せ処理結果は、図１４で示す画面例における、「検索結果」のエリアにあるように異なる患者番号を有しながら同一人物であることを、例えば、テキスト等に下線を引いて示したものとなる。こうした名寄せ処理結果の表示形態は、ハイライト表示など他の形態であっても勿論問題ない。以上が、名寄せ処理の概要となる。
【００４０】
−−−処理手順例２−−−
次に、名寄せ処理の全体フローチャートについて図１１を用いて説明する。この場合、ＤＢサーバ１１の演算部３００は名寄せプログラム３３０を実行することで、まず名寄せ管理テーブル３３７をメモリ３０５に読込み、各患者ＩＤの名寄せ完了区分のデータを検索する（ｓ２０１）。ここで名寄せ管理テーブル３３７に登録されている全患者ＩＤについて、名寄せ完了区分が“２”＝名寄せ完了済みであった場合（ｓ２０２：ＹＥＳ）、演算部３００は処理を完了させて、ユーザ端末１２に画面１９００（＝名寄せ画面とする）のデータを送り、処理を終える（ｓ２０３）。
【００４１】
一方、前記ステップｓ２０２にて、各患者ＩＤの名寄せ完了区分が“２”＝完了済みでない場合（ｓ２０２：ＮＯ）、前記演算部３００はクレンジングプログラム３２０を実行することで、クレンジング項目マスタテーブル３２３を参照し、当該テーブルの記載に従って、クレンジング対象カラムを含んだ医療情報データベース３５０の該当テーブルを読込む（ｓ２０４）。例えば、クレンジング項目マスタテーブル３２３で定義されたクレンジング項目カラムＩＤが、“table001_column1”であり、医療情報データベース３５０での基本情報のテーブルＩＤが“table001”であり、この基本情報のテーブルにおける「氏名フリガナ」のカラムＩＤが“column1”であった場合、前記演算部３００は、クレンジング対象カラム“column1”を含んだ医療情報データベース３５０の該当テーブル“table001”を読込むことになる。
【００４２】
また、前記演算部３００は、前記クレンジング項目マスタテーブル３２３が規定するクレンジング区分に該当する内容で、前記テーブルの該当カラムのデータについてクレンジング処理を実施する（ｓ２０５）。クレンジング区分に該当する内容とは、図６に示したクレンジング項目テーブル３２４での各クレンジング区分のクレンジング内容に相当する。例えばクレンジングＩＤ“01”は、全角文字を半角文字に統一する処理を指している。 前記ステップｓ２０５のクレンジング処理を実施後、前記演算部３００は、名寄せ管理テーブル３３７における、該当患者ＩＤの名寄せ完了区分のデータを、クレンジング済みを示す“１”に更新する（ｓ２０６）。
【００４３】
続いて、前記演算部３００は、上記処理手順例１の前記ステップｓ１０８で受けた、“入院／外来”、“性別”、“期間”、病名や処方薬、検査結果などの“キーワード”、といった名寄せ対象の属性を含む名寄せ要求に応じて、名寄せ管理テーブル３３７で名寄せ完了区分が“クレンジング済み”を指す患者ＩＤを取得し、該当患者ＩＤに関して医療情報データベース３５０にて前記名寄せ要求が示す属性の項目＝カラムに関してデータを取得する（ｓ２０７）。また前記演算部３００は、名寄せパターンマスタテーブル３３６にて定義された各名寄せパターンＩＤの内容に従って名寄せ処理を実施する（ｓ２０８）。
【００４４】
前記ステップｓ２０８の結果、ある患者Ａについて、名寄せ処理で他の患者Ｂとマッチングした場合（ｓ２０９：ＹＥＳ）、演算部３００は、他の患者Ｂの患者ＩＤを取得し、この患者ＩＤを、医療情報データベース３５０の患者基本情報のテーブルにおける、前記患者Ａの「名寄せ相手」カラムに設定する（ｓ２１０）。また、演算部３００は、該当患者ペアに関して、名寄せ管理テーブル３３７にて名寄せ完了区分を「名寄せ処理済み」の値に更新する。
【００４５】
他方、前記ステップｓ２０８の結果、ある患者Ａについて、名寄せ処理で他のいずれの患者ともマッチングしなかった場合（ｓ２０９：ＮＯ）、演算部３００は、該当患者ペアに関して、名寄せ管理テーブル３３７にて名寄せ完了区分を「名寄せ処理済み」の値に更新し（ｓ２１１）、処理を前記ステップｓ２０２に戻す。
【００４６】
上記の各ステップの処理を実行した結果、名寄せ管理テーブル３３７に登録されている全患者ＩＤについて、名寄せ完了区分が“２”＝名寄せ完了済みとなった場合（ｓ２０２：ＹＥＳ）、演算部３００はユーザ端末１２に対して、名寄せされた患者ペアを示す情報を含んだ画面１９００（＝名寄せ画面とする）のデータを送信し、処理を終える（ｓ２０３）。
【００４７】
−−−処理手順例３−−−
図１２は本実施形態における医療情報管理方法の処理手順例３を示すフロー図である。続いて、上記処理手順例２におけるステップｓ２０８（名寄せ処理）での、比較スコア算定の処理について説明する。当該処理に際して演算部３００は、名寄せ対象の患者属性と、名寄せパターンの情報（名寄せパターンマスタテーブル３３６での名寄せ項目カラムＩＤ、名寄せ項目等）を用いて、医療情報データベース３５０における該当テーブル、カラムのデータ＝医療情報を該当患者について予め得ているとする。
【００４８】
この場合、前記演算部３００は、ある患者ペアについて予め得ている、氏名漢字、氏名フリガナ、遺伝子多型情報といった医療情報を記述している文字ないし数値について、両患者分の文字ないし数値の数をカウントし全文字数を得る（ｓ３０１）。また、演算部３００は、前記ペアの患者間で、前記医療情報の記述文字ないし記述数字のうち一致する数を一致文字数としてカウントする（ｓ３０２）。演算部３００は、前記ステップｓ３０１で得た全文字数で、前記ステップｓ３０２で得た一致文字数を除算し、１００を乗算して情報一致度すなわち比較スコアを算定する（ｓ３０３）。
【００４９】
図１５に示す算定例では、例えば、医療情報のうち“氏名漢字”のデータとして、「ＡＢ太郎」と「ＡＢ二郎」が、ある患者ペア（＝同一人物かもしれない）について得られていた状況を示している。この場合、「ＡＢ太郎」と「ＡＢ二郎」の文字総数は、４＋４で８文字となる。また、互いに一致する文字は、「ＡＢ太郎」と「ＡＢ二郎」のうち、それぞれ「Ａ」、「Ｂ」、「郎」の３文字で、一致文字数は６文字となる。よって、情報一致度すなわち比較スコアは、“６／（４＋４）”に１００を乗じて、「７５」と算定できる。同様に、氏名フリガナについても、「エイビイタロウ」と「エイビイジロウ」の文字総数は、７＋７で１４文字となる。また、互いに一致する文字は、「エイビイタロウ」と「エイビイジロウ」のうち、それぞれ「エ」、「イ」、「ビ」、「イ」、「ロ」、「ウ」の５文字で、一致文字数は１０文字となる。よって、情報一致度すなわち比較スコアは、“１０／（７＋７）”に１００を乗じて、「７１」と算定できる。
【００５０】
なお、一致度すなわち比較スコアを算定する医療情報が、遺伝子多型情報の場合も同様となる。図１６に示す例では、上段の遺伝子多型情報はある患者（健常者）の塩基配列を示している。三つの塩基が一つのアミノ酸を構成し、ＡＴＧ（アデニン―チミン―グアニン）の塩基の組み合わせはアミノ酸のメチオニン（Ｍ）を示す。下段の遺伝子多型情報は、アルツハイマー病症例の患者のものである。この遺伝子多型情報では、健常者における同じ部位（ＡＴＧ）での塩基配列がＮＴＧとなっている。ＮはＡ（アデニン）とＴ（チミン）を同時に認識している部分で、ＡＴＧのメチオニン（Ｍ）とＴＴＧのロイシン（Ｌ）という二つのアミノ酸の存在を示しており、遺伝子の変異があることが分かる。
【００５１】
こうした場合、「ＡＧＴＧＣＣＣＴＣＡＴＧＧＣＣＣＴＧＧ」と「ＡＧＴＧＣＣＣＴＣＮＴＧＧＣＣＣＴＧＧ」の文字総数は、１９＋１９で３８文字となる。また、互いに一致する文字は、「Ａ」、「Ｎ」を除いた１８文字で、一致文字数は３６文字となる。よって、情報一致度すなわち比較スコアは、“３６／（１９＋１９）”に１００を乗じて、「９５と算定できる。
【００５２】
また、一致度すなわち比較スコアを算定する医療情報が、確定病名、処方薬剤名の場合も同様となる。確定病名、処方薬剤名の場合、通常、医療情報データベース３５０にはコード値で格納されることが多い。そこで図１７に示す例では、こうしたコード値について、比較スコア算定を行っている。このコード値は、左端から右端へカテゴリが狭まるよう値が配置される。従って、患者間でコード値の一致をみる際には、この性質を利用して左端から一致した各箇所に対応した比較スコアを計算するものとする。例としては、左端１桁のみ一致した場合、比較スコアは“５０”、左端から３桁まで一致した場合、比較スコアは“９０”、全桁一致した場合、比較スコアは“１００”とする。
【００５３】
例えば、ある患者の医療情報たる確定病名として、「口唇の悪性新生物，外側上唇」のコード値“C00.0”、他の患者の医療情報たる確定病名として、「口唇の悪性新生物，外側下唇」のコード値“C00.1”が得られている場合、コード値“C00.0”と“C00.1”とで、一致するのは左端から３桁目までであるから、一致度すなわち比較スコアを９０と算定する。
【００５４】
同様に、ある患者の医療情報たる処方薬剤名として、「解熱鎮痛消炎剤」のコード値“１４”、他の患者の医療情報たる処方薬剤名として、「サリチル酸系製剤；アスピリン等」のコード値“１１４３”が得られている場合、コード値“１１４”と“１１４３”とで、一致するのは左端から３桁目までであるから、一致度すなわち比較スコアを９０と算定する。
【００５５】
前記演算部３００は、こうして算定した比較スコアを、前記スコアリング表３６０に当てはめてランク分けすることで、変換した比較スコア（“Ａ”〜“Ｅ”など）を得るとしてもよい（ｓ３０４）。演算部３００は、前記の算定で得た各比較スコアを、名寄せパターンマスタテーブル３３６での判定基準の該当項目の各値と比較して、全て判定基準を上回る場合（ｓ３０５：ＯＫ）、該当患者ペアは同一人物であるとして該当患者の医療情報を対応付けて出力部に出力する（ｓ３０６）。演算部３００は、ここで同一人物と特定した前記患者ペアを構成する各患者に関して、前記医療情報データベース３５０での該当患者の患者基本情報テーブルにて、「名寄せ相手」の値としてペア相手の患者ＩＤを互いに設定するとしてもよい。他方、前記ステップｓ３０５で比較スコアが該当判定基準を下回った場合（ｓ３０５：ＮＧ）、該当患者ペアは同一人物ではないとして、次なるペアの処理に遷移する（ｓ３０１）。
【００５６】
なお、図７の名寄せパターンマスタテーブル３３６での判定基準例に示すように、ある判定パターンについて、名寄せ判定対象の項目が複数あり、項目間で判定基準が異なる場合、判定基準が所定値以上（例えば、図７の名寄せパターンマスタテーブル３３６での判定基準で“Ａ”）に規定されている項目に関して、前記算定した比較スコアが前記判定基準たる“Ａ”を全て上回ることを必須とするとしてもよい。この場合、演算部３００は、判定基準が“Ａ”である項目について該当比較スコアすべてが判定基準を満たしており、なおかつ他の項目に関しても、前記比較スコアが判定基準を上回る場合に、該当患者ペアは同一人物であると判定する。
【００５７】
以上、本発明を実施するための最良の形態などについて具体的に説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。
【００５８】
こうした本実施形態によれば、重複登録された医療データを効率的かつ確実に患者毎に名寄せすることが可能となる。
【００５９】
本明細書の記載により、少なくとも次のことが明らかにされる。すなわち、医療情報管理システムをなす情報処理装置において、演算部が、前記検索で得た各患者の前記項目に関する医療情報が、血液型、遺伝子情報、確定病名、および処方薬剤名情報の少なくともいずれかである時、これら医療情報について、該当医療情報を記述している文字ないし数値の一致割合を各患者間で算定し、この算定で得た一致割合を、前記テーブルにおける前記項目に関して必要な情報一致度と比較して、前記算定で得た一致割合が前記情報一致度を上回る場合に、該当患者ペアは同一人物であるとして該当患者の医療情報を対応付けて出力部に出力する処理を実行する、としてもよい。
【００６０】
また、前記演算部が、名寄せ判定対象の項目群について入力部にてユーザ指定を受け付けて、前記ユーザ指定の項目群が示す各項目の医療情報を、前記記憶部の医療情報データベースにて患者を跨って検索する処理と、前記検索で得た各患者の前記各項目に関する医療情報について、該当医療情報を記述している文字ないし数値の一致割合を各患者間で算定し、この算定で得た一致割合を、前記テーブルにおける前記各項目に関して必要な情報一致度と比較して、前記情報一致度が所定値以上に規定されている項目に関して、前記算定で得た一致割合が前記情報一致度を上回り、なおかつ前記項目群のその他の項目に関しても、前記算定で得た一致割合が前記情報一致度を上回る場合に、該当患者ペアは同一人物であるとして該当患者の医療情報を対応付けて出力部に出力する処理とを実行する、としてもよい。
【符号の説明】
【００６１】
１０ Ｗｅｂサーバ
１１ ＤＢサーバ
１２ ユーザ端末
１３ ネットワーク
１４ 施設内ＬＡＮ
１００ 医療情報管理システム
２００、３００ 演算部
２０１、３０１ 記憶部
２０２、３０２ 入力部
２０３、３０３ 出力部
２０４、３０４ 通信部
２０５、３０５ メモリ
２１０ ユーザ認証機能
２１１ 認証情報データベース
３１０ 認証プログラム
３２０ クレンジングプログラム
３２１ クレンジング機能
３２２ クレンジングデータベース
３２３ クレンジング項目マスタテーブル
３２４ クレンジング項目テーブル
３３０ 名寄せプログラム
３３２ 名寄せ処理機能
３３５ 名寄せデータベース
３３６ 名寄せパターンマスタテーブル
３３７ 名寄せ管理テーブル
３５０ 医療情報データベース
３６０ スコアリング表
【特許請求の範囲】
【請求項１】
医療機関での受診者に関する医療情報が格納されたデータベースと、医療情報中での名寄せ判定対象の項目と該当項目に関して必要な情報一致度とを対応付けたテーブルと、を記憶する記憶部と、
名寄せ判定対象の項目について入力部にてユーザ指定を受け付けて、前記ユーザ指定が示す項目の医療情報を、前記記憶部の医療情報データベースにて患者を跨って検索する処理と、
前記検索で得た各患者の前記項目に関する医療情報について、該当医療情報を記述している文字ないし数値の一致割合を各患者間で算定し、この算定で得た一致割合を、前記テーブルにおける前記項目に関して必要な情報一致度と比較して、前記算定で得た一致割合が前記情報一致度を上回る場合に、該当患者ペアは同一人物であるとして該当患者の医療情報を対応付けて出力部に出力する処理とを実行する演算部と、
を備えることを特徴とする医療情報管理システム。
【請求項２】
前記演算部が、
前記検索で得た各患者の前記項目に関する医療情報が、血液型、遺伝子情報、確定病名、および処方薬剤名情報の少なくともいずれかである時、これら医療情報について、該当医療情報を記述している文字ないし数値の一致割合を各患者間で算定し、この算定で得た一致割合を、前記テーブルにおける前記項目に関して必要な情報一致度と比較して、前記算定で得た一致割合が前記情報一致度を上回る場合に、該当患者ペアは同一人物であるとして該当患者の医療情報を対応付けて出力部に出力する処理を実行するものである、
ことを特徴とする請求項１に記載の医療情報管理システム。
【請求項３】
前記演算部が、
名寄せ判定対象の項目群について入力部にてユーザ指定を受け付けて、前記ユーザ指定の項目群が示す各項目の医療情報を、前記記憶部の医療情報データベースにて患者を跨って検索する処理と、
前記検索で得た各患者の前記各項目に関する医療情報について、該当医療情報を記述している文字ないし数値の一致割合を各患者間で算定し、この算定で得た一致割合を、前記テーブルにおける前記各項目に関して必要な情報一致度と比較して、前記情報一致度が所定値以上に規定されている項目に関して、前記算定で得た一致割合が前記情報一致度を上回り、なおかつ前記項目群のその他の項目に関しても、前記算定で得た一致割合が前記情報一致度を上回る場合に、該当患者ペアは同一人物であるとして該当患者の医療情報を対応付けて出力部に出力する処理とを実行するものである、
ことを特徴とする請求項１または２に記載の医療情報管理システム。
【請求項４】
記憶部にて、医療機関での受診者に関する医療情報が格納されたデータベースと、医療情報中での名寄せ判定対象の項目と該当項目に関して必要な情報一致度とを対応付けたテーブルと、を記憶した情報処理装置が、
名寄せ判定対象の項目について入力部にてユーザ指定を受け付けて、前記ユーザ指定が示す項目の医療情報を、前記記憶部の医療情報データベースにて患者を跨って検索する処理と、
前記検索で得た各患者の前記項目に関する医療情報について、該当医療情報を記述している文字ないし数値の一致割合を各患者間で算定し、この算定で得た一致割合を、前記テーブルにおける前記項目に関して必要な情報一致度と比較して、前記算定で得た一致割合が前記情報一致度を上回る場合に、該当患者ペアは同一人物であるとして該当患者の医療情報を対応付けて出力部に出力する処理と、
を実行することを特徴とする医療情報管理方法。
【請求項５】
記憶部にて、医療機関での受診者に関する医療情報が格納されたデータベースと、医療情報中での名寄せ判定対象の項目と該当項目に関して必要な情報一致度とを対応付けたテーブルと、を記憶した情報処理装置に、
名寄せ判定対象の項目について入力部にてユーザ指定を受け付けて、前記ユーザ指定が示す項目の医療情報を、前記記憶部の医療情報データベースにて患者を跨って検索する処理と、
前記検索で得た各患者の前記項目に関する医療情報について、該当医療情報を記述している文字ないし数値の一致割合を各患者間で算定し、この算定で得た一致割合を、前記テーブルにおける前記項目に関して必要な情報一致度と比較して、前記算定で得た一致割合が前記情報一致度を上回る場合に、該当患者ペアは同一人物であるとして該当患者の医療情報を対応付けて出力部に出力する処理と、
を実行させることを特徴とする医療情報管理プログラム。
【請求項１】
医療機関での受診者に関する医療情報が格納されたデータベースと、医療情報中での名寄せ判定対象の項目と該当項目に関して必要な情報一致度とを対応付けたテーブルと、を記憶する記憶部と、
名寄せ判定対象の項目について入力部にてユーザ指定を受け付けて、前記ユーザ指定が示す項目の医療情報を、前記記憶部の医療情報データベースにて患者を跨って検索する処理と、
前記検索で得た各患者の前記項目に関する医療情報について、該当医療情報を記述している文字ないし数値の一致割合を各患者間で算定し、この算定で得た一致割合を、前記テーブルにおける前記項目に関して必要な情報一致度と比較して、前記算定で得た一致割合が前記情報一致度を上回る場合に、該当患者ペアは同一人物であるとして該当患者の医療情報を対応付けて出力部に出力する処理とを実行する演算部と、
を備えることを特徴とする医療情報管理システム。
【請求項２】
前記演算部が、
前記検索で得た各患者の前記項目に関する医療情報が、血液型、遺伝子情報、確定病名、および処方薬剤名情報の少なくともいずれかである時、これら医療情報について、該当医療情報を記述している文字ないし数値の一致割合を各患者間で算定し、この算定で得た一致割合を、前記テーブルにおける前記項目に関して必要な情報一致度と比較して、前記算定で得た一致割合が前記情報一致度を上回る場合に、該当患者ペアは同一人物であるとして該当患者の医療情報を対応付けて出力部に出力する処理を実行するものである、
ことを特徴とする請求項１に記載の医療情報管理システム。
【請求項３】
前記演算部が、
名寄せ判定対象の項目群について入力部にてユーザ指定を受け付けて、前記ユーザ指定の項目群が示す各項目の医療情報を、前記記憶部の医療情報データベースにて患者を跨って検索する処理と、
前記検索で得た各患者の前記各項目に関する医療情報について、該当医療情報を記述している文字ないし数値の一致割合を各患者間で算定し、この算定で得た一致割合を、前記テーブルにおける前記各項目に関して必要な情報一致度と比較して、前記情報一致度が所定値以上に規定されている項目に関して、前記算定で得た一致割合が前記情報一致度を上回り、なおかつ前記項目群のその他の項目に関しても、前記算定で得た一致割合が前記情報一致度を上回る場合に、該当患者ペアは同一人物であるとして該当患者の医療情報を対応付けて出力部に出力する処理とを実行するものである、
ことを特徴とする請求項１または２に記載の医療情報管理システム。
【請求項４】
記憶部にて、医療機関での受診者に関する医療情報が格納されたデータベースと、医療情報中での名寄せ判定対象の項目と該当項目に関して必要な情報一致度とを対応付けたテーブルと、を記憶した情報処理装置が、
名寄せ判定対象の項目について入力部にてユーザ指定を受け付けて、前記ユーザ指定が示す項目の医療情報を、前記記憶部の医療情報データベースにて患者を跨って検索する処理と、
前記検索で得た各患者の前記項目に関する医療情報について、該当医療情報を記述している文字ないし数値の一致割合を各患者間で算定し、この算定で得た一致割合を、前記テーブルにおける前記項目に関して必要な情報一致度と比較して、前記算定で得た一致割合が前記情報一致度を上回る場合に、該当患者ペアは同一人物であるとして該当患者の医療情報を対応付けて出力部に出力する処理と、
を実行することを特徴とする医療情報管理方法。
【請求項５】
記憶部にて、医療機関での受診者に関する医療情報が格納されたデータベースと、医療情報中での名寄せ判定対象の項目と該当項目に関して必要な情報一致度とを対応付けたテーブルと、を記憶した情報処理装置に、
名寄せ判定対象の項目について入力部にてユーザ指定を受け付けて、前記ユーザ指定が示す項目の医療情報を、前記記憶部の医療情報データベースにて患者を跨って検索する処理と、
前記検索で得た各患者の前記項目に関する医療情報について、該当医療情報を記述している文字ないし数値の一致割合を各患者間で算定し、この算定で得た一致割合を、前記テーブルにおける前記項目に関して必要な情報一致度と比較して、前記算定で得た一致割合が前記情報一致度を上回る場合に、該当患者ペアは同一人物であるとして該当患者の医療情報を対応付けて出力部に出力する処理と、
を実行させることを特徴とする医療情報管理プログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【公開番号】特開２０１１−２５７８５４（Ｐ２０１１−２５７８５４Ａ）
【公開日】平成２３年１２月２２日（２０１１．１２．２２）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−１３００９５（Ｐ２０１０−１３００９５）
【出願日】平成２２年６月７日（２０１０．６．７）
【出願人】（０００００５１０８）株式会社日立製作所 (27,607)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２３年１２月２２日（２０１１．１２．２２）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年６月７日（２０１０．６．７）
【出願人】（０００００５１０８）株式会社日立製作所 (27,607)
【Ｆターム（参考）】
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