診療情報処理装置および方法並びにプログラム
【課題】比較対象の患者の症例の数が少ない場合にも臨床情報項目に応じて適切に重み付けを行って、対象患者の症例と比較対象患者の症例との類似度を算出する。
【解決手段】尤度比算出用の登録症例情報に基づいて、キー項目の分類ごとに、登録症例に含まれる他の臨床情報項目の各分類について、他の臨床情報項目の各分類である場合にキー項目の１つの分類に該当する尤度と、他の臨床情報項目の各分類である場合にキー項目の１つの分類以外の他の分類に該当する尤度との尤度比を算出し、算出された尤度比および対象臨床情報項目における対象分類に基づいて、キー項目の分類ごとに他の臨床情報項目の各分類に対応する各重み付け係数を決定し、類似度算出用の登録症例情報に含まれる登録症例ごとに、キー項目の分類と臨床情報項目の分類に対応する重み付け情報を用いて類似度を算出する。
【解決手段】尤度比算出用の登録症例情報に基づいて、キー項目の分類ごとに、登録症例に含まれる他の臨床情報項目の各分類について、他の臨床情報項目の各分類である場合にキー項目の１つの分類に該当する尤度と、他の臨床情報項目の各分類である場合にキー項目の１つの分類以外の他の分類に該当する尤度との尤度比を算出し、算出された尤度比および対象臨床情報項目における対象分類に基づいて、キー項目の分類ごとに他の臨床情報項目の各分類に対応する各重み付け係数を決定し、類似度算出用の登録症例情報に含まれる登録症例ごとに、キー項目の分類と臨床情報項目の分類に対応する重み付け情報を用いて類似度を算出する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象患者の症例と比較対象となる患者の症例との類似度を算出するための診療情報処理装置および方法並びに診療情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、医療分野においては、患者の診療のために取得した様々な診療情報を診断支援のために利用する技術が注目されている。そして、病名の診断や治療方針などの決定の参考情報のために、過去の患者の各症例に含まれる様々な臨床情報項目に基づいて、対象患者の症例と比較対象となる患者の症例との類似度を算出し、対象患者の症例と類似する過去の比較対象と成る患者の症例を抽出する技術が期待されている。
【０００３】
特許文献１には、検索対象である症例の症状を症状リストとして入力し、入力された症状リストを症状の有無、程度などの尺度により症状ベクトルに変換し、検索対象の症状ベクトルと、症例情報データベースに登録された各症状の症状ベクトルとの類似度を、両症状ベクトルの一致する症状の合計数などによって算出する方法が提案されている。
【０００４】
特許文献２には、新規患者データが入力されると、各事例データの新規患者データに対する類似度を、項目毎に事例データの値と当該新規患者データの値との差を当該最新患者データのその項目の値の影響度に応じて重み付けして求めた値群の総和として算出し、各病名の類似度を、その病名を有する事例データの類似度の総和として求め、その類似度が最大である病名を、類似度算出に用いられた影響度が最大である新規患者データ中の項目の値とともに表示する技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００３−１２２８４５号公報
【特許文献２】特開２００４−２８８０４７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、臨床情報項目は様々な種類があり、症例はこれらの臨床情報項目を様々な組合せで有しているため非常に多様である。このため、個々の病院などで管理する症例データを病名毎に整理すると、個々の病名に対する症例は少ない件数となってしまう場合も多い。臨床情報項目を特許文献１の方法によれば、ほとんどの情報が一致する症例が存在すれば類似度が高い症例として評価できるが、各症状の重みを考慮していない為、一致する情報が少ない症例ばかりである場合には、類似度の評価を適切に行うことができない。
【０００７】
また、特許文献２の方法によれば、年齢などの各臨床情報項目が所定の値に該当する場合にそれぞれの病名に該当する確からしさ（条件付き確率）に基づいて、各臨床情報項目に応じて病名判定のための影響度と、事例データの値と当該新規患者データの値との差の情報をもとに類似度を算出している。しかしながら、特許文献２の方法によれば病名に対する各臨床情報項目の影響度は病名によらず同じ値となるため、各臨床情報項目の特徴に応じて正確に類似度を算出することができない。また、臨床情報項目の各種の値は、その値が医学診断上正常範囲と考えられる基準範囲に属するか否かにより判別することが重要である場合や、または臨床情報項目の値が非線形な変化をする場合など、単純に事例データと新規患者データとの臨床情報項目の値の差のみに基づいて類似度を評価するのは適切ではない場合がある。これらの理由から、特許文献２に記載された方法により算出された類似度は精度が低く、実用的ではない。
【０００８】
本発明は上記事情に鑑みなされたものであり、比較対象となる過去の患者の症例の数が少ない場合にも臨床情報項目に応じて適切に重み付けを行って、対象患者の症例と過去の症例との類似度を算出できる実用的な診療情報処理装置、方法、およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本第１発明による診療情報処理装置は、比較対象となる複数の患者の臨床情報に関する複数の項目を複数の分類に区分け可能な臨床情報項目としてそれぞれ対応付けた多数の登録症例を備えてなる尤度比算出用の登録症例情報と比較対象となる複数の患者の臨床情報に関する複数の項目を複数の分類に区分け可能な臨床情報項目としてそれぞれ対応付けた多数の登録症例を備えてなる類似度算出用の登録症例情報をそれぞれ取得する登録症例情報取得部と、対象患者の複数の臨床情報項目の各分類をそれぞれ対象臨床情報項目の対象分類として取得する対象症例取得部と、前記尤度比算出用の登録症例情報に基づいて、前記登録症例に対応付けられた前記臨床情報項目のうちの１つであるキー項目の前記分類ごとに、前記登録症例に含まれる複数の臨床情報項目のうち前記キー項目を除く他の臨床情報項目の各分類について、前記他の臨床情報項目の各分類に該当する場合に前記キー項目の１つの分類に該当する尤度と、前記他の臨床情報項目の各分類に該当する場合に前記キー項目の前記１つの分類以外の他の分類に該当する尤度との尤度比をそれぞれ算出することにより、前記登録症例に含まれる前記キー項目の分類ごとに前記他の臨床情報項目の各分類に対応する前記尤度比を対応付けた尤度比情報を算出する尤度比情報算出部と、前記対象臨床情報項目の前記対象分類および前記尤度比情報に基づいて、前記キー項目の分類ごとに前記他の臨床情報項目の各分類に対応する各重み付け係数をそれぞれ決定することにより、前記キー項目の分類ごとに前記他の臨床情報項目の各分類に対応する重み付け係数を対応付けた重み付け係数情報を決定する重み付け係数決定部と、前記類似度算出用の登録症例情報に含まれる登録症例ごとに、前記決定された重み付け係数情報に基づいて、該登録症例の前記各キー項目の分類と前記他の臨床情報項目の分類に対応する前記重み付け係数を特定し、該特定した重み付け係数を用いて類似度を算出する類似度算出部を備えたことを特徴とするものである。
【００１０】
本第１発明による診療情報処理方法は、比較対象となる複数の患者の臨床情報に関する複数の項目を複数の分類に区分け可能な臨床情報項目としてそれぞれ対応付けた多数の登録症例を備えてなる尤度比算出用の登録症例情報と比較対象となる複数の患者の臨床情報に関する複数の項目を複数の分類に区分け可能な臨床情報項目としてそれぞれ対応付けた多数の登録症例を備えてなる類似度算出用の登録症例情報をそれぞれ取得し、対象患者の複数の臨床情報項目の各分類をそれぞれ対象臨床情報項目の対象分類として取得し、前記尤度比算出用の登録症例情報に基づいて、前記登録症例に対応付けられた前記臨床情報項目のうちの１つであるキー項目の前記分類ごとに、前記登録症例に含まれる複数の臨床情報項目のうち前記キー項目を除く他の臨床情報項目の各分類について、前記他の臨床情報項目の各分類に該当する場合に前記キー項目の１つの分類に該当する尤度と、前記他の臨床情報項目の各分類に該当する場合に前記キー項目の前記１つの分類以外の他の分類に該当する尤度との尤度比をそれぞれ算出することにより、前記登録症例に含まれる前記キー項目の分類ごとに前記他の臨床情報項目の各分類に対応する前記尤度比を対応付けた尤度比情報を算出し、前記対象臨床情報および前記尤度比情報に基づいて、前記キー項目の分類ごとに前記他の臨床情報項目の各分類に対応する各重み付け係数をそれぞれ決定することにより、前記キー項目の分類ごとに前記他の臨床情報項目の各分類に対応する重み付け係数を対応付けた重み付け係数情報を決定し、前記類似度算出用の登録症例情報に含まれる登録症例ごとに、前記決定された重み付け係数情報に基づいて、該登録症例の前記各キー項目の分類と前記他の臨床情報項目の分類に対応する前記重み付け係数を特定し、該特定した重み付け係数を用いて類似度を算出することを特徴とするものである。
【００１１】
本第１発明による診療情報処理プログラムは、コンピュータを、比較対象となる複数の患者の臨床情報に関する複数の項目を複数の分類に区分け可能な臨床情報項目としてそれぞれ対応付けた多数の登録症例を備えてなる尤度比算出用の登録症例情報と比較対象となる複数の患者の臨床情報に関する複数の項目を複数の分類に区分け可能な臨床情報項目としてそれぞれ対応付けた多数の登録症例を備えてなる類似度算出用の登録症例情報をそれぞれ取得する登録症例情報取得部と、対象患者の複数の臨床情報項目の各分類をそれぞれ対象臨床情報項目の対象分類として取得する対象症例取得部と、前記尤度比算出用の登録症例情報に基づいて、前記登録症例に対応付けられた前記臨床情報項目のうちの１つであるキー項目の前記分類ごとに、前記登録症例に含まれる複数の臨床情報項目のうち前記キー項目を除く他の臨床情報項目の各分類について、前記他の臨床情報項目の各分類に該当する場合に前記キー項目の１つの分類に該当する尤度と、前記他の臨床情報項目の各分類に該当する場合に前記キー項目の前記１つの分類以外の他の分類に該当する尤度との尤度比をそれぞれ算出することにより、前記登録症例に含まれる前記キー項目の分類ごとに前記他の臨床情報項目の各分類に対応する前記尤度比を対応付けた尤度比情報を算出する尤度比情報算出部と、前記対象臨床情報項目の前記対象分類および前記尤度比情報に基づいて、前記キー項目の分類ごとに前記他の臨床情報項目の各分類に対応する各重み付け係数をそれぞれ決定することにより、前記キー項目の分類ごとに前記他の臨床情報項目の各分類に対応する重み付け係数を対応付けた重み付け係数情報を決定する重み付け係数決定部と、前記類似度算出用の登録症例情報に含まれる登録症例ごとに、前記決定された重み付け係数情報に基づいて、該登録症例の前記各キー項目の分類と前記他の臨床情報項目の分類に対応する前記重み付け係数を特定し、該特定した重み付け係数を用いて類似度を算出する類似度算出部として機能させることを特徴とするものである。
【００１２】
本第２発明による診療情報処理装置は、比較対象となる複数の患者の臨床情報に関する複数の項目を複数の分類に区分け可能な臨床情報項目としてそれぞれ対応付けた多数の登録症例を備えてなる尤度比算出用の登録症例情報と、比較対象となる複数の患者の臨床情報に関する複数の項目を複数の分類に区分け可能な臨床情報項目としてそれぞれ対応付けた多数の登録症例を備えてなる類似度算出用の登録症例情報と、比較対象となる複数の患者の臨床情報に関する複数の項目を複数の分類に区分け可能な臨床情報項目としてそれぞれ対応付けた多数の登録症例を備えてなるキー項目推定用の登録症例情報とをそれぞれ取得する登録症例情報取得部と、対象患者の複数の臨床情報項目の各分類をそれぞれ対象臨床情報項目の対象分類として取得する対象症例取得部と、前記尤度比算出用の登録症例情報に基づいて、前記登録症例に対応付けられた前記臨床情報項目のうちの１つであるキー項目の前記分類ごとに、前記登録症例に含まれる複数の臨床情報項目のうち前記キー項目を除く他の臨床情報項目の各分類について、前記他の臨床情報項目の各分類に該当する場合に前記キー項目の１つの分類に該当する尤度と、前記他の臨床情報項目の各分類に該当する場合に前記キー項目の前記１つの分類以外の他の分類に該当する尤度との尤度比をそれぞれ算出することにより、前記登録症例に含まれる前記キー項目の分類ごとに前記他の臨床情報項目の各分類に対応する前記尤度比を対応付けた尤度比情報を算出する尤度比情報算出部と、前記対象臨床情報項目における前記対象分類および前記キー項目推定用の登録情報に基づいて、前記対象患者が該当すると推定される前記キー項目の分類を仮に推定するキー項目推定部と、前記推定されたキー項目の分類および前記対象臨床情報項目における前記対象分類に基づいて、前記他の臨床情報項目の各分類に対応する各重み付け係数をそれぞれ決定することにより、前記推定されたキー項目の分類に前記他の臨床情報項目の各分類に対応する重み付け係数を対応付けた重み付け係数情報を決定する重み付け係数決定部と、前記算出された重み付け係数情報に基づいて、前記類似度算出用の登録症例情報に備えられた登録症例ごとに、該登録症例の前記他の臨床情報項目の分類に対応する前記重み付け係数を特定し、該特定した重み付け係数を用いて類似度を算出する類似度算出部とを備えたことを特徴とするものである。
【００１３】
上記第１および第２発明において、臨床情報項目は、診断のために取得した患者についての情報であり、患者の申告や患者の検査等により取得される。臨床情報項目には、例えば、患者基本情報、主訴、生活歴、既往歴、家族歴、各種検査結果データ、各種画像所見および画像特徴量、投薬・治療実施内容、治療結果、遺伝子情報、病名、重症度などがある。キー項目は、臨床情報項目の１つであり、類似判断のキーとして用いる情報である。
【００１４】
また、尤度比算出用の登録症例情報と類似度算出用の登録症例情報は一部または全部が重複するものであってもよく、異なるものであってもよい。
【００１５】
また、上記第１および第２発明において、臨床情報項目の分類とは、臨床情報項目を医学診断上の判断基準に基づいて種類や数値範囲によって分けたものである。臨床情報項目の分類は、例えば、血液検査の白血球数などの評価値を正常範囲と正常範囲以外に分類したものでもよく、病気の種類（病名など）でもよい。
【００１６】
また、上記第１および第２発明において、「重み付け係数を用いて類似度を算出する」とは、重み付け係数が大きいものを類似度として算出できるいかなる方法であってもよく、例えば、重み付け係数の総和を類似度として算出してもよい。または、対象患者の各臨床情報項目における分類と登録症例の臨床情報項目の分類のそれぞれの重み付け係数の差の自乗和などで定義した距離を類似度として算出し、この距離が小さいほどより類似していると判断してもよい。
【００１７】
また、上記第１発明において、前記重み付け係数決定部は、前記対象臨床情報項目における前記対象分類に対応する前記尤度比が大きいほど前記重み付け係数が大きくなるように前記重み付け係数を決定するものであることが好ましい。
【００１８】
「前記尤度比が大きいほど前記重み付け係数が大きくなるように前記重み付け係数を決定する」とは、尤度比が大きいほど重み付け係数が大きくなるように重み付け係数を決定する行うものであればあらゆる方法で重み付け係数を決定する場合を含む。例えば、尤度比に応じて重み付け係数を連続的に大きくしてもよく、断続的に大きくしてもよい。また、各臨床情報項目に対して対象分類と対象分類以外の分類で重み付けを異ならせて重み付け係数を決定してもよい。また、各重み付け係数は、例えば、重み付け係数を正の値として決定する場合に尤度比が大きくなるほど各重み付け係数の値が大きくなるように決定してもよく、重み付け係数を負の値として決定する場合に、尤度比が小さくなるほど各重み付け係数の値が小さくなるように（負の値を大きくするように）重み付けをすることにより決定してもよい。
【００１９】
また、第１発明における前記重み付け係数決定部は、前記対象臨床情報項目における前記対象分類に対応する前記尤度比が第１のしきい値以上である場合に、前記尤度比に応じて前記重み付け係数がより大きくなるように重み付けを行い、かつ、前記対象臨床情報項目における前記対象分類の前記尤度比が第２のしきい値より小さい場合に、前記尤度比に応じて前記重み付け係数がより小さくなるように重み付けを行うものであることが好ましい。
【００２０】
なお、第１のしきい値は、尤度比の値に基づいて、キー項目の分類に対する臨床情報項目の分類の関連の深さ（臨床情報項目の分類である場合にキー項目の分類となる確からしさ）がある程度大きいものと評価できる数値であれば任意に設定でき、１以上２以下の値であることが好ましい。例えば、第１のしきい値を１とすることが好適である。
【００２１】
また、第２のしきい値は、尤度比の値に基づいて、キー項目の分類に対する臨床情報項目の分類の関連の深さ（臨床情報項目の分類である場合にキー項目の分類となる確からしさ）がある程度小さいものと評価できる、第１のしきい値以下の数値であれば任意に設定でき、１以下０．５以上の値であることが好ましい。例えば、第２のしきい値を１とすることが好適である。
【００２２】
また、第１発明における前記重み付け係数決定部は、前記対象臨床情報項目における前記対象分類に対応する前記尤度比が第３のしきい値以上であり、かつ、該臨床情報項目における前記対象分類以外の分類に対応する前記尤度比が前記第３のしきい値以上である場合に、該臨床情報項目における該対象分類以外の分類に対応する重み付け係数を、前記尤度比に応じて前記重み付け係数が大きくなるように重み付けを行うものであり、前記対象臨床情報項目における前記対象分類に対応する前記尤度比または該臨床情報項目における前記対象分類以外の分類に対応する前記尤度比のいずれかが第４のしきい値より小さい場合に、該臨床情報項目における該対象分類以外の分類に対応する前記重み付け係数をより小さくなるように重み付けを行うものであることが好ましい。
【００２３】
また、上記場合に、前記対象臨床情報項目における前記対象分類に対応する前記尤度比または該臨床情報項目における前記対象分類以外の分類に対応する前記尤度比のいずれかが前記第４のしきい値より小さい場合に、該対象臨床情報項目における該対象分類以外の分類に対応する前記重み付け係数が負の値になるように重み付けを行うものであってもよい。
【００２４】
なお、第３のしきい値は、尤度比の値に基づいて、キー項目の分類に対する臨床情報項目の分類の関連の深さ（臨床情報項目の分類である場合にキー項目の分類となる確からしさ）がある程度大きいものと評価できる数値であれば任意に設定でき、１以上２以下の値であることが好ましい。例えば、第３のしきい値を１とすることが好適である。
【００２５】
第４のしきい値は、尤度比の値に基づいて、キー項目の分類に対する臨床情報項目の分類の関連の深さ（臨床情報項目の分類である場合にキー項目の分類となる確からしさ）がある程度小さいものと評価できる、第３のしきい値以下の数値であれば任意に設定でき、１以下０．５以上の値であることが好ましい。例えば、第４のしきい値を１とすることが好適である。
【００２６】
また、第１発明における前記重み付け係数決定部は、少なくとも一部の前記他の臨床情報項目の各分類について、前記他の臨床情報項目の各分類に対応する前記尤度比を対数変換した値を前記重み付け係数としてそれぞれ決定するものであることが好ましい。
【００２７】
また、第１発明における前記類似度算出部が、前記類似度算出用の登録症例情報のうち、所定の条件を満たす登録症例のみを類似度算出用登録症例として抽出する類似度算出症例抽出部を備え、前記抽出された類似度算出用登録症例のみに基づいて前記類似度を算出するものであることが好ましい。
【００２８】
「所定の条件」として、ユーザの要望に応じて任意の条件を設定することができ、例えば、ユーザの入力により指定された所定の病名に対応する症例であることを、所定の条件としてもよい。
【００２９】
また、上記第１発明における前記類似度算出部が、前記類似度算出用の登録症例情報のうち、所定の条件を満たす登録症例のみを類似度算出用登録症例として抽出する類似度算出症例抽出部を備えた場合、第１発明における前記登録症例情報取得部が、比較対象となる複数の患者の臨床情報に関する複数の項目を複数の分類に区分け可能な臨床情報項目としてそれぞれ対応付けた多数の登録症例を備えてなるキー項目推定用の登録症例情報をさらに取得するものであり、前記対象臨床情報項目における対象分類および前記キー項目推定用の登録情報に基づいて、前記対象患者が該当すると推定される前記キー項目の分類を推定するキー項目推定部をさらに備え、前記類似度算出症例抽出部が、前記類似度算出用の登録症例情報のうち、前記キー項目推定部に推定された前記キー項目の分類に対応付けられた前記登録症例のみを前記類似度算出用登録症例として抽出するものであることが好ましい。
【００３０】
上記、キー項目推定用の登録症例情報は、尤度比算出用の登録症例情報または類似度算出用の登録症例情報は一部または全部が重複するものであってもよく、異なるものであってもよい。
【００３１】
また、上記第１発明における前記類似度算出部が、前記類似度算出用の登録症例情報のうち、所定の条件を満たす登録症例のみを類似度算出用登録症例として抽出する類似度算出症例抽出部を備えた場合、前記類似度算出症例抽出部が、前記尤度比情報に基づいて、前記類似度算出用の登録症例のうち、各臨床情報項目の分類に対応する各尤度比のいずれか１つ以上が第５のしきい値以上である前記登録症例のみを前記類似度算出用登録症例として抽出するものであってもよい。
【００３２】
なお、上記第５のしきい値は、診療情報処理装置の使用環境や各ユーザにおける種々の要求に応じて任意に設定してよい。
【００３３】
また、上記第１発明における前記類似度算出部が、前記類似度算出用の登録症例情報のうち、所定の条件を満たす登録症例のみを類似度算出用登録症例として抽出する類似度算出症例抽出部を備えた場合、前記類似度算出症例抽出部が、前記尤度比情報に基づいて、前記類似度算出用の登録症例のうち、前記尤度比の大きさが所定の順番以内である臨床情報項目の分類に対応づけられた前記登録症例のみを前記類似度算出用登録症例として抽出するものであってもよい。
【００３４】
なお、上記「所定の順番」は、診療情報処理装置の使用環境や各ユーザにおける種々の要求に応じて任意に設定してよい。
【００３５】
また、上記第１または第２発明における前記尤度比情報算出部が、前記尤度比算出用の登録症例情報のうち、さらなる所定の条件を満たす登録症例のみを尤度比算出用登録症例として抽出する尤度比算出症例抽出部を備え、前記抽出された尤度比算出用登録症例のみに基づいて前記尤度比情報を算出するものであることが好ましい。
【００３６】
上記場合に、第１または第２発明の上記診療情報処理装置において、「さらなる所定の条件」として、ユーザの要望に応じて任意の条件を設定することができ、例えば、ユーザの入力により指定された所定の病名に対応する症例であることを、所定の条件としてもよい。また、前記登録症例情報取得部が、比較対象となる複数の患者の臨床情報に関する複数の項目を複数の分類に区分け可能な臨床情報項目としてそれぞれ対応付けた多数の登録症例を備えてなるキー項目推定用の登録症例情報をさらに取得するものであり、前記対象臨床情報項目における対象分類および前記キー項目推定用の登録症例情報に基づいて、前記対象患者が該当すると推定される前記キー項目の分類を仮に推定するキー項目推定部をさらに備え、前記尤度比算出症例抽出部が、前記尤度比算出用の登録症例情報のうち、前記キー項目推定部に推定された前記キー項目の分類に対応付けられた登録症例のみを前記尤度比算出用登録症例として抽出するものであってもよい。
【００３７】
また、第１または第２発明において前記キー項目の各分類が病名を表すものであることが好ましい。
【００３８】
また、第１または第２発明において前記類似度算出部が、前記登録症例の病名が合併症である場合に、該合併症を構成する個々の病名ごとに該合併症に対応付けられた前記他の臨床情報項目の分類に対応する重み付け係数をそれぞれ取得して類似度を算出し、算出された類似度のうち最も大きいものを合併症に対応する類似度として算出するものであってもよい。
【００３９】
また、第１または第２発明において前記類似度算出部は、前記登録症例の病名が合併症である場合に、該合併症を構成する個々の病名ごとに該合併症に対応付けられた前記他の臨床情報項目の分類に対応する重み付け係数をそれぞれ取得するものであり、前記他の臨床情報項目の分類ごとに、合併症を構成する個々の病名ごとに算出された重み付け係数のうち最大のものを、該他の臨床情報項目の分類に対応する重み付け係数として用いて類似度を算出するものであってもよい。
【００４０】
また、第１または第２発明において前記尤度比情報算出部は、前記尤度比算出用の登録症例情報に基づいて、対応づけられた登録症例が所定の数より少ない病名が存在する場合には、該病名をさらに上位概念化した病名を取得し、該病名に対応づけられた前記登録症例に対し、該病名に替えて前記上位概念化した病名を用いて前記尤度比情報を算出することが好ましい。
【００４１】
さらに、第１または第２発明における診療情報処理装置において、前記算出された類似度に基づいて、前記登録症例ごとに前記尤度比または前記重み付け係数が所定値以上の前記臨床情報項目の分類に関する情報を含むように、前記類似度の大きい順に前記登録症例をリスト表示する表示制御部をさらに備えることが好ましい。
【００４２】
上記「前記臨床情報項目の分類に関する情報」とは、臨床情報項目の表す値や種類が属する分類を表す情報であればいかなる情報であってもよく、例えば、臨床情報項目の病名や各検査値などであってもよく、臨床情報項目の表す値や種類が属する分類であってもよい。
【００４３】
なお、上記所定値は、尤度比の値に基づいて、キー項目の分類に対する臨床情報項目の分類の関連の深さ（臨床情報項目の分類である場合にキー項目の分類となる確からしさ）がある程度大きいものと評価できる数値であれば任意に設定でき、尤度比が２以上の値であることが好ましい。例えば、所定値を３とすることが好適である。
【発明の効果】
【００４４】
本発明によれば、尤度比算出用の登録症例情報に基づいて、登録症例に対応付けられたキー項目の分類ごとに、登録症例に含まれる他の臨床情報項目の各分類について、キー項目の１つの分類に該当し、かつ、他の臨床情報項目の各分類に該当する尤度と、キー項目の１つの分類以外の他の分類に該当し、かつ、他の臨床情報項目の各分類に該当する尤度との尤度比をそれぞれ算出し、キー項目の分類ごとに他の臨床情報項目の各分類について、対象患者の対象臨床情報の対象分類と尤度比情報とに基づいて各重み付け係数を決定している。このため、臨床情報項目の分類の分布が判断できる程度の少数の症例があれば、重み付け係数を決定でき、比較的少ない症例であっても類似度を正確に算出することができる。キー項目の分類と臨床情報項目の分類の関連の深さを反映して適切に重み付け係数を決定することができ、精度良く類似度を算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】本発明の実施形態による診療情報処理装置を適用した医療情報システムの概略構成を示す図
【図２】第１の実施形態における診療情報処理装置の機能ブロック図
【図３】第１乃至第３の実施形態における登録症例情報の一例を示す図
【図４】第１乃至第３の実施形態における診療情報処理の流れを示すフローチャート（その１）
【図５】第１の実施形態における診療情報処理の流れを示すフローチャート（その２）
【図６】第１乃至第３の実施形態における頻度情報の一例を示す図
【図７】第１乃至第３の実施形態における尤度比情報の一例を示す図
【図８】第１の実施形態における重み付け係数情報の一例を示す図
【図９】第１の実施形態における類似度決定情報の一例を示す図
【図１０】第１乃至第３の実施形態の実施形態における類似症例抽出結果の表示例を示す図（リスト表示）
【図１１】第１乃至第３の実施形態の実施形態における類似症例抽出結果の表示例を示す図（詳細表示）
【図１２】第２の実施形態における診療情報処理装置の機能ブロック図
【図１３】第２の実施形態における診療情報処理の流れを示すフローチャート
【図１４】第２の実施形態における病名推定情報の一例を示す図
【図１５】第３の実施形態における診療情報処理装置の機能ブロック図
【図１６】第３の実施形態における診療情報処理の流れを示すフローチャート
【図１７】第３の実施形態における重み付け係数情報の一例を示す図
【図１８】第３の実施形態における類似度決定情報の一例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００４６】
本発明の診断支援装置の形態について、図に基づいて説明する。図１は、本発明の実施形態による診療情報処理装置を適用した医療情報システムの概略構成を示す図であり、図２は、第１の実施形態における診療情報処理装置の機能ブロック図である。本実施の形態では、図１に示すように、本願発明の診療情報処理装置１がHIS２、RIS３などの情報システムにネットワークで接続されている場合について説明する。これらの情報システムでは、各病院内の棟・エリア・業務区間に応じてHIS端末２２やRIS端末３２やレポート端末３３が分散して設置され、これらの端末はネットワーク３６で相互接続される。さらに、RIS３には患者を撮影するモダリティ３４や患者の画像を保管するDICOMサーバ３１が設けられ、HIS２には電子カルテ２００用の保管サーバ２１が設けられているものとする。
【００４７】
例えば、HIS端末２２で受付入力をすると、保管サーバ２１の電子カルテ２００に登録され、各診療科で診察した内容や検査結果が電子カルテ２００に記録される。また、RIS端末３２からオーダ情報が入力され、RIS端末３２はオーダ情報に応じた撮影を各モダリティ３４に指示する。撮影された医用画像３００は各モダリティ３４からDICOMサーバ３１に送信されて記憶保管される。
【００４８】
RIS端末３２は、検査・診断業務に必要とする医用画像３００をDICOMサーバ３１から取り出して表示する機能を備え、レポート端末３３では検査や実施した診療の状況をレポート表示する機能を備えている。また、必要に応じてRIS端末３２からCAD装置３５に指示すれば、DICOMサーバ３１に記憶保管されている画像に対して各種の画像処理を施し、その結果をRIS端末３２やレポート端末３３から確認することができる。さらに、検査結果の情報や実施状況に関する情報は電子カルテ２００にも登録される。
【００４９】
本実施形態における診療情報処理装置１は、ネットワークを介して接続された診療情報管理サーバ１０と診療科端末１１により構成される。診療情報管理サーバ１０と診療科端末１１は、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体からインストールされたプログラムによって制御されて、本実施形態の診療情報処理装置１として機能する。また、プログラムは、インターネット等のネットワーク経由で接続されたサーバの記憶装置からダウンロードされた後にインストールされたものであってもよい。
【００５０】
診療情報管理サーバ１０は、データベース管理システム（DataBase Management System: DBMS）の機能を提供するソフトウェアプログラムを組み込んだ汎用の比較的処理能力の高いコンピュータ１３と、後述の登録症例情報を記憶する大容量ストレージにより構成された診療情報データベース１２を備えている。なお、このストレージは、大容量のハードディスク装置であってもよいし、ネットワークに接続されているＮＡＳ（Network Attached Storage）やＳＡＮ（Storage Area Network）に接続されたディスク装置であってもよい。
【００５１】
診療情報管理サーバ１０は、図２に示すように、比較対象となる複数の患者の臨床情報に関する複数の項目を複数の分類に区分け可能な臨床情報項目としてそれぞれ対応付けた多数の登録症例を備えてなる尤度比算出用の登録症例情報と比較対象となる複数の患者の臨床情報に関する複数の項目を複数の分類に区分け可能な臨床情報項目としてそれぞれ対応付けた多数の登録症例を備えてなる類似度算出用の登録症例情報をそれぞれ取得する登録症例情報取得部１０１と、尤度比算出用の登録症例情報に基づいて、登録症例に対応付けられた臨床情報項目のうちの１つであるキー項目の分類ごとに、登録症例に含まれる複数の臨床情報項目のうちキー項目を除く他の臨床情報項目の各分類について、他の臨床情報項目の各分類に該当する場合にキー項目の１つの分類に該当する尤度と、他の臨床情報項目の各分類に該当する場合に、キー項目の１つの分類以外の他の分類に該当する尤度との尤度比をそれぞれ算出することにより、登録症例に含まれるキー項目の分類ごとに他の臨床情報項目の各分類に対応する尤度比を対応付けた尤度比情報を算出する尤度比情報算出部１０２と、対象臨床情報項目の対象分類および尤度比情報に基づいて、キー項目の分類ごとに他の臨床情報項目の各分類に対応する各重み付け係数をそれぞれ決定することにより、キー項目の分類ごとに他の臨床情報項目の各分類に対応する重み付け係数を対応付けた重み付け係数情報を決定する重み付け係数決定部１０３と、類似度算出用の登録症例情報に含まれる登録症例ごとに、決定された重み付け係数情報に基づいて、登録症例の各キー項目の分類と他の臨床情報項目の分類に対応する重み付け係数を特定し、特定した重み付け係数を用いて類似度を算出する類似度算出部１０４と、ネットワークを介して接続された各端末からの要求に応じて、算出された類似度に基づいて所望の登録症例を診療情報データベース１２から検出して要求元に出力する類似症例出力手段１０５を備える。
【００５２】
なお、本明細書における第１実施形態においては、尤度比算出用の登録症例情報と類似度算出用の登録症例情報は全部が重複するものであるが、尤度比算出用の登録症例情報と類似度算出用の登録症例情報は互いに異なるものであってもよく、一部のみが重複するものであってもよい。
【００５３】
また、診療科端末１１は、診療科の医師が画像の詳細観察や読影レポートの閲覧、電子カルテの閲覧・入力等に利用するコンピュータであり、ＣＰＵ、主記憶装置、補助記憶装置、入出力インターフェース、通信インターフェース、入力装置、表示装置、およびデータバス等の周知のハードウェア構成を備え、周知のオペレーションシステム等がインストールされたものであり、汎用の処理装置（コンピュータ）１１５と１台または２台の高精細ディスプレイ１１３とキーボード・マウス等の入力装置１１４により構成される。
【００５４】
診療科端末１１の処理装置１１５は、キーボードなどの入力装置１１４から入力された対象患者の複数の臨床情報項目の分類をそれぞれ対象臨床情報項目の対象分類として取得する対象症例取得部１１２と、類似症例出力手段１０５から出力された登録症例など、ネットワークを介して接続された各機器から送られた情報を各情報に応じた表示態様でディスプレイ１１３に表示させる表示制御部１１１を備えている。また、診療科端末１１には、診療科端末の医師などの作業を支援するためのソフトウェアが組み込まれており、各診療情報の閲覧や登録などの作業は、各処理のためのソフトウェアプログラムの実行により行われる。
【００５５】
図３は、登録症例を表す図である。また、図４、図５に、本実施形態の診療情報処理を対象患者の臨床情報項目の取得処理の前後で２段階に分けてフローチャートで示す。図５は、対象患者の臨床情報項目の取得処理以降に実施される処理であり、図４は、対象患者の臨床情報項目の取得の有無に関わらず、ユーザの設定に応じた任意のタイミングで実施される処理である。
【００５６】
類似度算出処理、尤度比算出処理または後述のキー項目推定処理に用いられる各登録症例は、比較対象の患者の臨床情報項目を１つの病気毎に登録したものである。図３に示すように、本実施形態では、臨床情報項目として、診断病名、年齢、発熱、咳嗽の程度、喀痰の程度、白血球数（ＷＢＣ）を登録している。なお、臨床情報項目は、例えば、患者基本情報、主訴、生活歴、既往歴、家族歴、各種検査結果データ、各種画像所見および画像特徴量、治療実施内容、遺伝子情報などである。
【００５７】
本実施形態による診療情報管理サーバ１０は、ネットワークを介して接続された各データベースに記憶された電子カルテやレポートが作成された症例を検索して取得し、取得した症例を登録症例として新規登録するとともに、これらの登録症例情報に基づいて尤度情報算出処理および重み付け係数算出処理を行う。症例取得処理、尤度情報算出処理および重み付け係数算出処理は、所定の時間に定期的に行うよう設定されているものとするが、各端末からの症例追加要求に応じて任意のタイミングでも行うことができるものとする。
【００５８】
まず、診療情報管理サーバ１０は、各データベースに記憶された電子カルテなどから、新たに登録症例として登録するための未登録の症例を取得するとともにその症例の臨床情報項目を抽出して、診療情報管理サーバのメモリに読み込む（ＳＴ０１）。そして、抽出した臨床情報項目に診断病名が存在しない場合には（ＳＴ０２のＮ）、抽出した臨床情報項目を対応付けて新たな登録症例として診療情報データベースに追加する（ＳＴ０６）。
【００５９】
一方、抽出した臨床情報項目に含まれる診断病名が存在する場合には（ＳＴ０２のＹ）、登録症例情報取得部１０１は、抽出した臨床情報項目を対応付けた新たな症例および診療情報データベース１２に記憶された登録症例の両方を登録症例として取得する（ＳＴ０３）。
【００６０】
次いで、尤度比情報算出部１０２は、尤度比算出用の登録症例情報に基づいて頻度情報を作成する（ＳＴ０４）。図６に、頻度情報の一例を示す。頻度情報は、各登録症例の臨床情報項目を分類分けすると共に、臨床情報項目のうちの１つであるキー項目の分類ごとに、キー項目を含む登録症例の全数と、キー項目の各分類に該当する症例数を算出したものである。ここでは、キー項目の分類として病名を用いる。
【００６１】
図６に示すように、頻度情報には、登録症例のうち複数の臨床情報項目（年齢、発熱（体温）、咳、喀痰、白血球数）の各分類に該当する全件数と、これらの複数の臨床情報項目の各分類に該当する登録症例の病名ごとの件数とが算出されている。例えば、図６において、発熱が３７歳未満の登録症例の全件数は２４件であり、このうち診断された病名が肺炎球菌肺炎に該当する登録症例は２件である。また、発熱が３７度以上３８度未満の登録症例の全件数は３８件であり、このうち診断された病名が肺炎球菌肺炎に該当する登録症例は１件である。また、発熱が３８度以上の登録症例の全件数は６７件であり、このうち、診断された病名が肺炎球菌肺炎に該当する登録症例は１３件である。
【００６２】
臨床情報項目の分類は、臨床情報項目をその種類や臨床情報項目を示す値の範囲に応じて分けたものであり、医学的判断基準に基づいて医師らにより任意に決定される。ここでは、年齢を、年齢に対応する平均的な病気の発生率などの種々の医学診断上指針に基づいて、４０歳未満、４０歳以上６５歳未満、６５歳以上、の３つの分類に分けている。また、発熱（体温）、咳、喀痰、白血球数を、それぞれ臨床データなどから得られた医学上の指針に基づいて、正常範囲と異常範囲とに分け、さらに異常範囲を異常の程度に応じて２段階に分けて、合計３段階に分類している。なお、臨床情報項目の分類は、医療現場の要求などに応じて、任意の段階に分けて設けることができる。
【００６３】
続いて、尤度比情報算出部１０２は、各臨床情報項目の各分類について、［病名が疾患Ｘである確からしさ］／［病名が疾患Ｘでなかった確からしさ］である尤度比をそれぞれ算出する（ＳＴ０５）。そして、疾患頻度情報に含まれる全ての病名に対して、上記尤度比の算出を繰り返す。
【００６４】
ここで、尤度比は、各臨床情報項目の独立性を仮定し、ベイズの定理に基づいて算出される。ベイズの定理によれば、各臨床情報（A,B,C・・・・）が独立ならば臨床情報（A,B,C・・・・）が決まる以前の病名が疾患Xである確率P(X)に対して、診療情報決定後の病名が疾患Ｘである確率P(X|A,B,C,・・・・・)は、以下の式（１）のように表すことができ、同様に、病名が疾患Xでない確率~Xは以下の式（２）のように表すことができる。
P(X|A,B,C,・・・・) = P(A|X) * P(B|X) * P(C|X) ・・・ * P(X)/P(A,B,C,・・・)・・（１）
P(~X|A,B,C,・・・・) = P(A|~X) * P(B|~X) * P(C|~X) ・・・ * P(~X)/P(A,B,C,・・・)・・（２）
臨床情報項目の各分類αの尤度比LR(α)を以下の式（３）のように定義する。
LR(α)=P(α|X)/P(α|~X)・・・（３）
上記式（１）、（２）を用いると、以下の式（４）が定義できる。
P(X|A,B,C,・・・・)/ P(~X|A,B,C,・・・・)= LR(A)*LR(B)*LR(C)*・・・・* P(X)/ P(~X) ・・（４）
すなわち、疾患Xである可能性の大きさは、式（４）に示すように、個々の臨床情報項目の尤度比LR(A)、LR(B)、LR(C)、・・の積により表すことができる。
【００６５】
図７に、図６の頻度情報に基づいて算出された尤度比情報の一例を示す。例えば、病名が肺炎球菌肺炎であって、臨床情報項目である発熱が３８度以上を表す分類である場合には、以下のように尤度比を算出する。
[３８度以上の発熱をする場合に病名が肺炎球菌であることの確からしさ]
＝[３８度以上の発熱に該当する場合に病名が肺炎球菌肺炎である症例数]／[病名が肺炎球菌肺炎の症例数]
＝13/(2+1+13)=0.81
[３８度以上の発熱をする場合に肺炎球菌以外の病名であることの確からしさ]
＝[３８度以上の発熱に該当する場合に病名が肺炎球菌肺炎以外に該当する症例数]／[肺炎球菌肺炎以外の病名に該当する症例数]
＝(67-13)/((24+38+67)-(2+1+13))=0.48
尤度比＝「３８度以上の発熱をする場合に病名が肺炎球菌肺炎である確からしさ」／「３８度以上の発熱をする場合に病名が肺炎球菌肺炎以外である確からしさ」＝0.81／0.48=1.69
なお、上記例において、「３８度以上の発熱に該当しない場合に病名が肺炎球菌肺炎に該当する症例数」は、病名が肺炎球菌肺炎に該当する全体数（６７）から、３８度以上の発熱であって病名が肺炎球菌肺炎である症例数（１３）を減算することにより算出している。また、[肺炎球菌肺炎以外の病名に該当する症例数]は、全ての症例数（２４＋３８＋６７）から、病名が肺炎球菌肺炎に該当する症例数（２＋１＋１３）を減算することにより算出している。
【００６６】
また、診療情報管理サーバ１０は、その後、新たな症例を登録症例として登録症例データベースに追加する（ＳＴ０６）。
【００６７】
なお、本実施形態に限られず、ＳＴ０６の登録症例追加処理は、ＳＴ０２乃至ＳＴ０５に先だって行ってもよい。
【００６８】
上記のように、定期的に上記ＳＴ０１〜ＳＴ０６の処理を行うようにした場合には、新たな症例を加味して、尤度比情報を更新できるため、尤度比情報に基づいて決定される重み付け係数も新たな症例を加味して算出することができ、精度良く類似度を算出することができる。また、自動的に登録症例を追加できるため、登録症例の更新の労力を削減でき効率的である。
【００６９】
次に図５を用いて、本実施形態の診療情報処理方法によって、対象患者の臨床情報項目取得処理から対象患者の臨床情報項目に類似する類似症例を抽出して表示する処理を説明する。
【００７０】
ここでは、診療科端末１１から診療科の医師が、治療または診断の対象となる対象患者の対象症例を元に比較対象の患者の類似症例を抽出して診断に利用する場合を例に説明する。
【００７１】
まず、対象症例取得部１１２は入力装置１１４によりユーザの入力を受け付けて、対象患者の臨床情報項目を取得する（ＳＴ１１）。ここでは、対象患者の症例である対象症例として、年齢：５０歳、発熱（体温）：３８．９度、咳：高度、喀痰：高度、白血球数：８０００という情報を取得したものとする。そして、各対象臨床情報項目の分類を各対象臨床情報項目における対象分類として取得する。
【００７２】
そして、重み付け係数決定部１０３は、各対象臨床情報の対象分類および尤度比情報に基づいて、キー項目の分類ごとに、他の臨床情報項目の各分類に対して、尤度比が大きいほど重み付け係数が大きくなるように各重み付け係数をそれぞれ決定する（ＳＴ１２）。そして、キー項目の分類ごとに他の臨床情報項目の各分類に対応する重み付け係数を対応付けた重み付け係数情報を決定する。図８に、重み付け係数情報の例を示す。また、重み付け係数決定部１０３は、各臨床項目について、対象分類の重み付け係数に対して、対象分類以外の分類に対応する重み付け係数が相対的に大きくならないように重み付け係数を決定するように、対象分類に対応する重み付け係数と対象分類以外の分類に対応する重み付け係数の重み付け方法を異ならせている。臨床情報項目が対象分類に該当する症例が、臨床情報項目が対象分類以外の分類に該当する症例よりも対象症例により類似していると評価されるようにするためである。
【００７３】
重み係数決定部１０３は、以下の指針１）乃至３）に基づいて重み付けを行ったものを最終的な重み付け係数として決定する。
【００７４】
指針１）対象症例と登録症例の間の臨床情報項目の分類が一致し、かつ、尤度比が１（第１のしきい値）以上の場合、重み付け係数を尤度比に応じて高くする。
指針２）対象症例と登録症例の間の臨床情報項目の分類が一致し、かつ、尤度比が１（第２のしきい値）未満の場合、その臨床情報項目の分類とキー項目の分類の関連性はほとんど無いとして重み付け係数をより重みが小さくなるように重み付けする。例えば、重み付け係数を０など低い値にする。
指針３）対象症例と登録症例の間の臨床情報項目の分類が一致しない場合、各対象臨床情報項目における対象分類に対応付けられた尤度比と登録症例の臨床情報項目の分類に対応付けられた尤度比のうち低い方の尤度比を元に、この尤度比が１（第３のしきい値）以上の場合は、その臨床情報項目の分類とキー項目の分類の関連性が多少あるとして重み付け係数を尤度比に応じて高くし、尤度比が１（第４のしきい値）未満の場合はその臨床情報項目の分類とキー項目の分類の関連性はないものとして尤度比が低いほど重み付け係数を小さい重み付けになる様に重み付けする。例えば、重み付け係数を負の値などの小さい値にする。
【００７５】
指針１）について、例えば、ある臨床情報項目の分類Ｚである場合に特定の疾患Ｙ（キー項目の分類）に該当する尤度比が大きい場合、その尤度比は臨床情報項目の分類に該当すれば疾患Ｙに該当する可能性が大きい（キー項目の分類Ｙと臨床情報項目の分類との関連性が深い）ことを表している。このため、重み付け係数を尤度比に応じて大きくなるように重みづけるようにすることで、キー項目の分類Ｙと臨床情報項目の分類との関連性が深い項目の分類に対しては、類似度の算出に対する影響を大きくし、キー項目の分類Ｙと臨床情報項目の分類との関連性が少ない項目の分類に対しては、類似度の算出に対する影響を小さくすることができる。このため、キー項目の分類と関連性の少ない臨床情報項目の分類が類似度の算出に必要以上に影響することを抑制できるので、精度よく類似度を算出することができる。また、尤度比が１（第１のしきい値）以上の場合に、臨床情報項目の分類とキー項目の分類の関連性が深いと推定して尤度比が大きいほど重み付け係数が大きくなるように重み付け係数を決定するため、キー項目の分類Ｙと関連性が深いと認められる臨床情報項目の分類Ｚに対して、キー項目の分類Ｙの関連性が少ない臨床情報項目の分類をより差別化して重み付け係数を決定することができる。つまり、キー項目の分類（病名Ｘ）と関連性が深いと認められる臨床情報項目の分類を有する登録症例を、病名Ｘに該当する確からしさが大きい症例としてより類似度を上げることができる。
【００７６】
指針２）について、尤度比が所定値（第２のしきい値）より小さい場合、臨床情報項目の分類とキー項目の分類の関連性はほとんど無いと推定して重み付け係数をより重みが小さくなるように重み付けしている。キー項目の分類（病名）と関連性の少ない臨床情報項目の分類に対応する重み付け係数をさらに小さくしているので、キー項目の分類（病名）に関連性の深い臨床情報項目の分類に対してキー項目の分類（病名）の少ない臨床情報項目の分類をさらに差別化して重み付け係数を決定することができる。
【００７７】
また、指針３）について、対象症例と登録症例の間の臨床情報項目の分類が一致しない場合、各対象臨床情報項目における対象分類に対応付けられた尤度比と登録症例の臨床情報項目の分類に対応付けられた尤度比のうち低い方の尤度比を用いて重み付け係数を決定している。これは、従来技術のように臨床情報項目の分類が対象分類と一致（値の近さ）しているもののみを大きく重みづけるという基準ではなく、同じ臨床情報項目のうち、対象分類とは異なる分類であっても、キー項目の分類に該当する確からしさの効果（尤度比）が同等ならば、キー項目の分類に対する臨床情報項目の異なる分類と対象分類は医学的には同等の関連性の深さを有するという考えに基づく。例えば、図7のマイコプラズマの例でWBCが7900未満と7900以上12000未満に対応する尤度比は1.4とそれぞれ同等である。マイコプラズマに該当する場合には、WBCが7900未満にも、7900以上12000未満にも同じくらいの確からしさで該当しうるため、両者を区別する必要なく、WBCが7900未満に該当する場合も、7900以上12000未満に該当する場合も同じようにマイコプラズマに該当する確からしさを持つと評価して重み付け係数を決定する。なお、同じ臨床情報項目における対象分類の尤度比と対象分類以外の分類の尤度比のうち小さい方を用いるのは、対象分類の重み付け係数に対して、対象分類以外の分類に対応する重み付け係数が相対的に大きくならないように重み付け係数を決定するためである。
【００７８】
具体的には、上記指針１）乃至３）に基づいて、以下のように重み付けを行う。
(i)各対象臨床情報項目における対象分類と臨床情報項目の分類が一致し、かつ、尤度比が１以上である場合、重み付け係数を尤度比の対数値とする。
(ii)各対象臨床情報項目における対象分類と臨床情報項目の分類が一致し、かつ、尤度比が１未満である場合、重み付け係数を0とする。
(iii)各対象臨床情報項目における対象分類と臨床情報項目の分類が不一致である場合、各対象臨床情報項目における対象分類と一致する臨床情報項目の分類に対応する尤度比と、各対象臨床情報項目における対象分類と不一致である臨床情報項目の分類に対応する尤度比のうち、小さい方の対数値を重み付け係数とする。
【００７９】
ここでは、上記(i)、(iii)に示すように、各臨床情報項目に対応する尤度比を対数変換したものを用いて重み付け係数を算出する。比率の情報の効果を全臨床情報項目の効果としては加減算として扱うことができるからである。臨床情報項目の各分類の尤度比を対数変換した値の和は、臨床情報項目の各分類の尤度比の乗算値を対数変換した値と等しいため、臨床情報項目の各分類の尤度比を対数変換した値を重み付け係数として決定し、臨床情報項目の各分類の重み付け係数の総和を類似度の評価に用いることにより、臨床情報項目の各分類の尤度比の乗算値を類似度の評価に反映できる。式（４）に示すようにキー項目（病気X）に該当する確からしさは、各臨床情報項目の尤度比の乗算値の関数であるため、各臨床情報項目の尤度比を対数変換した値の和を用いて類似度の算出を行うことにより、キー項目に該当する確からしさを好適に反映して精度よく類似度の評価を実施できる。
【００８０】
なお、本実施形態に限定されず、重み付け係数決定部１０３は、尤度比情報に基づいて尤度比が大きいほど重み付けが大きくなるように重み付け係数を決定するものであれば、種々の方法で重み付け係数を決定してよい。例えば、尤度比の値をそのまま重み付け係数として用いてもよい。
【００８１】
また、上記(ii)について、尤度比が１以下の場合は、その尤度比に対応する登録症例の分類に該当する場合に、キー項目の分類（病名）に該当する可能性が少ないので重み付け係数を0としている。なお、尤度比が１以下の場合に、臨床情報項目の分類とキー項目の分類の関連性はほとんど無いと推定して重み付けを小さくするように重み付け係数を決定するものであれば、例えば、重み付け係数をマイナスとなるように（負の値を大きくするように）重み付けしてもよい。この場合には、キー項目の分類（病名）に関連性の深い臨床情報項目の分類に対してキー項目の分類（病名）の少ない臨床情報項目の分類をさらに差別化して重み付け係数を決定することができる。
【００８２】
また、上記(iii)について、対象症例の前記臨床情報項目における対象分類に対応する尤度比または、臨床情報項目における対象分類以外の分類に対応する尤度比のいずれかが１（第４のしきい値）より小さい場合に、該各対象臨床情報項目における該対象分類以外の分類に対応する重み付け係数が負の値になるように重み付けを行ってもよい。この場合には、キー項目の分類（病名）に関連性の深い臨床情報項目の分類に対してキー項目の分類（病名）の少ない臨床情報項目の分類をさらに差別化して重み付け係数を決定することができる。
【００８３】
上記第１のしきい値および第３のしきい値は、尤度比の値に基づいて、キー項目の分類に対する臨床情報項目の分類の関連の深さ（臨床情報項目の分類である場合にキー項目の分類となる確からしさ）がある程度大きいものと評価できる数値であれば任意に設定でき、１以上２以下の値であることが好ましい。例えば、第１および第３のしきい値を１とすることが好適である。また、第１のしきい値と第３のしきい値を同じ値にしてもよく、異なる値にしてもよい。
【００８４】
上記第２のしきい値および第４のしきい値は、尤度比の値に基づいて、キー項目の分類に対する臨床情報項目の分類の関連の深さ（臨床情報項目の分類である場合にキー項目の分類となる確からしさ）がある程度小さいものと評価できる数値であれば任意に設定でき、１以下０．５以上の値であることが好ましい。なお、第２のしきい値は、第１のしきい値以下の値に設定され、第４のしきい値は第３のしきい値以下の値に設定されるものとする。例えば、第２および第４のしきい値を１とすることが好適である。また、第２のしきい値と第４のしきい値を同じ値にしてもよく、異なる値にしてもよい。
【００８５】
なお、重み付け係数決定部１０３は、重み付け係数情報のうち、キー項目の各分類に対応付けられた重み付け係数であって、各対象臨床情報項目における対象分類に対応する重み付け係数を、重み付け係数情報のうち、キー項目の該分類に対応付けられた重み付け係数であって、各対象臨床情報項目における対象分類以外の他の臨床情報項目の各分類に対応する重み付け係数よりも相対的に重み付けが大きくなるようにさらに重み付けを行うものであれば、任意の重み付け方法を適用することができ、例えば、対象症例の臨床情報項目における対象分類と一致する臨床情報項目の分類に対して、より重み付けが大きくなるように重み付けを行ってもよく、対象症例の臨床情報項目における対象分類と一致しない登録症例の臨床情報項目の分類に対して、対象症例の臨床情報項目における対象分類と登録症例の臨床情報項目の分類との不一致の度合いに基づいて、不一致の度合いが大きくなるほど重み付けが小さくなるように重み付けを行ってもよい。
【００８６】
図８に示す類似度決定情報の例においては、例えば、まず図７に示す尤度比情報の各尤度をそれぞれ対数変換する。なお、図８においては、対象情報の対象分類は、太枠で示す。例えば、対象症例の臨床情報項目の年齢が５０歳であるため、臨床情報項目における対象分類は、年齢４０歳以上６５歳未満となる。
【００８７】
そして、(i)により、対象症例の臨床情報項目における対象分類（太枠部分）に該当し、かつ、尤度比が１以上の分類については、尤度比を対数変換した値をそのまま重み付け係数として決定する。また、(ii)により、各対象臨床情報項目における対象分類（太枠部分）に該当し、かつ、尤度比が１未満の分類については、重み付け係数を０にする。例えば、年齢４０歳以上６５歳未満に対応付けられた各尤度比のうち、マイコプラズマ、肺結核、瀰漫性汎気管支炎に対応付けられた尤度比はそれぞれ、０．７、０．６、０．８であって１より小さいため、年齢４０歳以上６５歳未満に対応付けられた各尤度比のうち、マイコプラズマ、肺結核、瀰漫性汎気管支炎に対応付けられた重み付け係数は０となっている。また、(iii)により、各対象臨床情報項目における対象分類と臨床情報項目の分類が不一致である場合（太枠部分以外）、各対象臨床情報項目における対象分類と一致する臨床情報項目の分類に対応する尤度比と、各対象臨床情報項目における対象分類と不一致である臨床情報項目の分類に対応する尤度比のうち、小さい方の対数値を重み付け係数とする。例えば、対象分類と一致しない分類である年齢６５歳以上の重み付け係数を決定する場合、肺炎球菌肺炎に対応する尤度比において、対象分類と一致しない分類である年齢６５歳以上に対応付けられた尤度比１．７と、対象分類と一致する分類である年齢４０歳以上６５歳未満に対応付けられた尤度比１．２を比較し、小さい方の尤度比１．２の対数値０．２を、病名が肺炎球菌肺炎であって、年齢６５歳以上の分類に対応する重み付け係数として決定する。
【００８８】
上記のように、尤度比に基づいて重み付け係数を算出した場合には、「臨床情報項目が特定の分類に該当する場合にキー項目が特定の分類に該当している（上記例では３８度以上の発熱であって、病名が肺炎球菌肺炎である）確からしさ」（式（３）に示すP(A|X)）と、「臨床情報項目が特定の分類に該当する場合にキー項目が特定の分類以外の分類に該当している（３８度以上の発熱であって、病名が肺炎球菌肺炎以外である）確からしさ」（式（３）に示すP(A|~X)）との両方を用いているため、「臨床情報項目が特定の分類に該当する場合に、キー項目が特定の分類に該当している確からしさ」（式（３）に示すP(A|X)）だけに基づいて重み付け係数を決定した場合よりも、各キー項目に対して正確に確からしさを反映して重み付け係数を決定することができる。
【００８９】
上記の尤度比算出処理または重み付け情報算出処理において、キー項目の分類に登録症例の数が非常に少ない場合などは、そのキー項目の分類に対応づけられた各臨床情報項目の各分類の頻度あるいは尤度比を表す値の数値の補正を行うことが好ましい。
【００９０】
次いで、類似度算出部１０４は、登録症例情報をメモリなどの記憶手段に取得する（ＳＴ１３）。そして、類似度を算出されていない登録症例が存在する場合には（ＳＴ１４のＹ）について、各登録症例の臨床情報項目を表す値に対応する重み付け係数を図８に示す重み付け係数情報から取得する。そして、登録症例の臨床情報項目について、登録症例の各キー項目の分類（病名）と他の臨床情報項目の分類とに対応する重み付け係数を抽出して、類似度決定情報を算出する。図９に、図３に示す登録症例情報および図８に示す重み付け情報に基づいて算出した類似度決定情報の例を示す。そして、登録症例に対して抽出された重み付け係数を積算した値を登録症例と対象患者の症例との類似度として算出する（ＳＴ１５）。
【００９１】
図３、図８、図９を用いて、図３における症例１の類似度の算出方法を具体例として説明する。図３に示すように、症例１は、病名が肺炎球菌肺炎であり、年齢が６２歳である。類似度算出部１０４は、この病名および年齢に該当する重み付け係数を、図８に示す重み付け係数テーブルに基づいて、病名が肺炎球菌肺炎であって、６５歳より年上の年齢に対応付けられた０．２という値に決定する。同様に、類似度算出部１０４は、登録症例の病名とその他の臨床情報項目の各分類に対応する重み付け係数を臨床情報項目ごとに抽出し、図９に示すように類似度決定情報を算出する。
【００９２】
そして、図９に示すように症例１の各臨床情報項目である年齢、発熱（体温）、咳嗽、喀痰、ＷＢＣのそれぞれに対して決定された重み付け係数である、０．２、０．５、−０．５、−０．５、０を積算し、算出された値である−０．３（＝０．２＋０．５＋（−０．５）＋（−０．５）＋０）を類似度として決定する。
【００９３】
一方、類似度を算出されていない登録症例がない場合には（ＳＴ１４のＮ）、類似度順に登録症例をソートして類似症例リストを作成する（ＳＴ１６）。
【００９４】
そして、類似症例出力手段１０５は、類似症例リストのうち、算出された類似度が所定値よりも大きいものを、対象患者の対象症例と類似する類似症例として抽出し、抽出された類似症例に関連する情報（類似症例情報）を、ネットワークを介して保管サーバ２１やＤＩＣＯＭサーバ３１などを検索し、検索した類似症例情報を診療科端末１１に出力する。
【００９５】
診療科端末１１に備えられた表示制御部１１１は、設定された表示オプションに沿って、受け取った類似症例情報をディスプレイ１１３に表示する（ＳＴ１７）。図１０は、類似症例のリスト表示の例を示す図であり、図１１は類似症例の詳細表示の例を示す図である。表示制御部１１１はここでは、類似度の大きい順に類似症例を表示している。また、表示制御部１１１は、予め設定された表示オプションに従って、各類似症例について、症例の概要が分かる情報を表示する。ここでは、類似症例毎に、類似度と、年齢と性別からなる患者基本情報と、病名と、治療（投薬）内容と、主な症状（ここでは体温と主訴の内容）を表す主訴サマリと、検査結果と、診断画像のサムネイルを表示している。また、この表示オプションは、ユーザの要求に応じて表示項目や配置や症例の並び順などを任意に設定可能であるものとする。なお、表示制御部１１１は、類似度に基づいて、登録症例ごとに尤度比が所定値以上の臨床情報項目の各値や種類を含むように、類似度の大きい順に登録症例をリスト表示している。
【００９６】
さらに、表示制御部１１１は、図１１に示すように、一覧表示された類似症例のうち、ユーザの指定した類似症例を詳細表示することができる。例えば、ユーザが図１０のサムネイルを入力装置１１４で指定すると、その指定を受け付けて、表示制御部１１１が、指定されたサムネイルに対応する類似症例の詳細データをディスプレイ１１３に表示する。また、表示制御部１１１は、詳細情報表示において、重み付け係数の値が高い臨床情報項目の分類に対しては、識別可能に表示する。図１１に示す例では、重み付け係数の値が高い臨床情報項目の咳嗽は二重太枠で識別表示されており、重み付け係数のやや高い臨床情報項目である発熱、白血球数は、太枠により識別表示されており、重み付け係数が低い臨床情報項目である喀痰については文字の色をグレーにすることにより識別表示されている。
【００９７】
上記診療情報処理装置において、登録症例情報に基づいて、登録症例に対応付けられたキー項目の各分類ごとに、登録症例に含まれる他の臨床情報項目の各分類について、他の臨床情報項目の各分類に該当する場合にキー項目の１つの分類に該当する尤度と、他の臨床情報項目の各分類に該当する場合にキー項目の１つの分類以外の他の分類に該当する尤度との尤度比をそれぞれ算出し、キー項目の分類ごとに他の臨床情報項目の各分類について、尤度比情報に基づいて算出された尤度比が大きいほど重み付けが大きくなるように各重み付け係数を決定している。このため、臨床情報項目の分類の分布が判断できる程度の少数の症例があれば、重み付け係数を決定でき、比較的少ない症例であっても類似度を正確に算出することができる。このため、過去の症例が比較的少ない病院などにも広く適用することができ、実用的である。
【００９８】
また、各重み付け係数が、キー項目の１つの分類に該当する尤度だけでなく、その１つの分類に該当しない尤度の両方を反映して決定することができ、比較対象となる患者の症例が少ない場合であっても、キー項目の１つの分類に該当する尤度（確からしさ）のみに基づいて重み付け係数を決定する場合よりも、より正確に重み付け係数を決定することができる。
【００９９】
また、病名などの診断上重要な特徴を表す臨床情報項目（キー項目）に基づいて、各臨床情報項目の分類ごとに、特定のキー項目の分類に該当する確からしさを表す尤度が大きくなるほど重み付けが大きくなるよう各重み付け係数を決定しているため、病名などのキーとなる臨床情報項目の分類に応じた特徴を適切に反映して、対象患者の症例と登録症例との類似度を正確に算出することができる。これに対し、特許文献１の方法によれば、病名に応じて関連性の深い症状が異なるというような臨床情報項目の特徴に応じた重み付けを行って類似度を算出することができない。また、特許文献２の方法によれば、重み付けのための影響度を決定する際に、病名に応じて関連性の深い臨床情報項目の分類が異なるというような臨床情報項目の特徴を反映していないため、臨床情報項目の特徴を適切に反映して重み付け係数を決定することができない。
【０１００】
また、各病気の症例数の影響を受けやすい確率を単純に用いて類似度を算出した場合には、まれな症例は確率的には非常に小さくなってしまうため、類似症例として抽出されにくいものとなるが、尤度は各病名（キー項目の分類）に該当する確からしさを表しているため、症例数の影響を受けにくい。このため、症例数が少ない病名に関する症例であっても、症例数の多い他の病名に関する症例によって妨げられることがなく類似症例として抽出できる。
【０１０１】
また、上記診療情報装置によれば、自動的に重み付け係数を適切に決定することができるため、診断に不慣れな人であっても容易に類似度を算出できる。これに対し、重み付け係数の重み付けをユーザの設定により指定した場合には、その設定は医師などの医学診断の専門的な知識を持つユーザに限定されてしまい、また、設定の手間もかかる。
【０１０２】
なお、類似度の算出方法は、上記のように重み付け係数の積算したものを類似度として算出する方法に限られず、対象症例の臨床情報項目に対する登録症例の臨床情報項目の重み付け係数の距離を、類似度を表す指標として算出し、距離が小さいものを類似症例として判断してもよい。
【０１０３】
表示制御部１１１が類似度順に類似症例をリスト表示するため、医師らのユーザは、類似症例リストから、臨床情報項目の類似する症例の病名や詳細な治療内容などの診断データを参照することができ、効率よく正確に対象患者の病名の推測や、対象患者の治療方針の決定をすることができる。
【０１０４】
また、表示制御部１１１が、算出された類似度に基づいて、登録症例ごとに尤度比または重み付け係数が所定値以上の臨床情報項目の分類に関する情報を含むように前記登録症例をリスト表示するものであるため、キー項目と臨床情報項目の関連が大きい項目の分類を容易に把握できる。
【０１０５】
また、表示制御部１１１が、重み付け係数に基づいて、重み付けの大きい臨床情報項目については識別可能に表示するため、医師らは、類似症例と対象患者の症例との類似している部分を容易に把握できる。また、表示制御部１１１が、重み付け係数に基づいて、重み付けの小さい臨床情報項目については識別可能に表示するため、医師らは、類似症例と対象患者の症例とが類似していない部分を容易に把握できる。
【０１０６】
また、表示制御部１１１が、ユーザの選択操作に基づいて選択された症例情報について詳細な情報を表示できるため、ユーザの手間を軽減できるだけでなく診断上必要な情報を十分抽出してユーザに提示することができる。
【０１０７】
第２の実施形態について以下に説明する。第２実施形態は、第１の実施形態の診療情報処理装置について、尤度比を算出するために用いる登録症例を限定する、または、類似度を算出する対象となる登録症例を限定する機能を設けたものである。図１２は、第２の実施形態の機能ブロックを表す図である。
【０１０８】
図１２に示すように、第２の実施形態の診療情報処理装置１は、登録症例情報取得部１０１が、キー項目推定用の登録症例をさらに取得するものである点と、対象患者の症例に基づいて、対象患者の臨床情報項目のうちキー項目の分類（病名）を推定するキー項目推定部１０６を備えている点と、尤度比情報算出部１０２が、登録症例情報のうち、推定されたキー項目の分類に該当する登録症例のみを尤度比算出用登録症例として抽出する尤度比算出症例抽出部１０７を備えており、抽出された尤度比算出用登録症例のみに基づいて尤度比情報を算出するものである点と、類似度算出部１０４が、登録症例情報のうち、推定されたキー項目の分類に該当する登録症例のみを類似度算出用登録症例として抽出する類似度算出症例抽出部１０８を備えており、抽出された類似度算出用登録症例のみに基づいて類似度を算出するものである点とが第１の実施形態と異なる。
【０１０９】
図１３は、第２の実施形態の対象患者の臨床情報項目を取得する処理以降の流れを説明するフローチャートである。第２の実施形態において、図４に記載されたＳＴ０１−ＳＴ０６の処理は、第１実施形態と共通であるため説明を省略する。以下、図１３のフローチャートに従って、第1の実施形態と異なる点を中心に説明し、第1の実施形態と同じ点については説明を省略する。
【０１１０】
図１３において、まず、第１実施形態と同様に対象症例取得部１１２が対象患者の臨床情報項目を取得する（ＳＴ２１）。
【０１１１】
続いてキー項目推定部１０６は、図７に示す尤度比情報に基づいて、キー項目の分類ごとに、各対象臨床情報項目における対象分類に対応する尤度比を乗算した乗算値を算出し、算出された乗算値が後述の所定の条件を満たすキー項目の分類を、対象患者が該当すると推定されるキー項目の分類として仮に推定する（ＳＴ２２）。
【０１１２】
先述のベイズの定理を用いると、対象患者のキー項目が分類X（病名が疾患X）である確からしさの指標LRXは、（４）の式より以下のように求められる。
LRX = LR(A)*LR(B)*LR(C)*・・・・ ・・・（５）
【０１１３】
本実施形態では、図６に示す頻度情報に基づいて、キー項目の分類ごとに各対象臨床情報項目における対象分類に対応する尤度比LR(α)をそれぞれ算出し、上記式（５）によりキー項目の分類ごとに尤度比を乗算することにより各キー項目の分類に該当する確からしさLRXをそれぞれ算出する。ここでは、病名が疾患Xである場合の尤度比を各臨床情報項目における対象分類についてそれぞれ算出し、算出した尤度比を乗算することにより病名が疾患Xである確からしさLRXを算出する。そして、全ての病名に対してLRXを算出し、LRXが最大となる病名が対象患者の病名であると推定する。
【０１１４】
具体的には、図７に示す尤度比情報のうち、対象患者の各対象臨床情報項目が属する対象分類の尤度比をそれぞれ抽出してキー項目推定情報が作成される。図１４は、キー項目推定情報の例を示す図である。例えば、対象患者の症例である対象症例が、年齢：５０歳、発熱（体温）：３８．９度、咳嗽：高度、喀痰：高度、白血球数：８０００であるとすると、図７に示す尤度比情報のうち、各病名ごとに、対象症例の年齢（５０歳）が属する臨床情報項目である４０歳以上６５歳以下の年齢に対応する尤度比、対象症例の発熱（３８．９度）が属する３８度以上の発熱に対応する尤度比、対象症例の咳嗽が属する高度の咳嗽に対応する尤度比、対象症例の喀痰（高度）が属する高度の喀痰に対応する尤度比、対象症例の白血球数（８０００）が属する、７９００以上１２０００未満の白血球数に対応する尤度比がそれぞれ抽出されて、図１４に示すキー項目推定情報が作成される。なお、図１４に示すキー項目推定情報は、図７の太枠部分のみを抽出して各病名ごとに対応付けたものと同じものとなる。
【０１１５】
そして、キー項目推定部１０６は、各病名ごとに、対応付けられた各臨床情報項目の分類に対応する尤度比を乗算して全体尤度比を算出する。図１４では、例えば、肺炎球菌肺炎に対して、臨床情報項目である年齢、発熱、咳嗽、喀痰、白血球数に対して、それぞれ尤度比１．２、１，７、０．６、０．６、０．８が対応付けられている。そして、肺炎球菌肺炎に対する全体尤度比は、対応付けられた全ての尤度比を乗算した値である０．５９（＝１．２×１．７×０．６×０．６×０．８）となる。そして、キー項目推定部１０６は、図１４の例では、全体尤度比が大きい病名のうち上位の所定数個の病名を対象患者の推定病名として仮に推定する。所定数は、登録症例の数など種々の条件に応じて医師らのユーザの設定により任意に設定することができる。また、全体尤度比に基づいて対象患者のキー項目の分類を推定するものであれば、いかなる方法で推定キー項目を推定してもよく、例えば、キー項目全体尤度比の所定値以上のものを対象患者のキー項目の分類として推定してもよい。
【０１１６】
次に、尤度比算出症例抽出部１０７は、複数の推定病名のそれぞれに対応付けられた登録症例を尤度比算出用登録症例として抽出する（ＳＴ２３）。
【０１１７】
尤度比情報算出部１０２は、尤度比算出用登録症例のみを対象として、図４におけるＳＴ０３乃至ＳＴ０４と同じ方法で頻度情報を算出して、算出された頻度情報を記憶する（ＳＴ２４）。次いで、尤度比情報算出部１０２は、記憶された頻度情報に基づいて図４におけるＳＴ０５と同じ方法で尤度情報を算出して、算出された尤度情報を記憶する（ＳＴ２５）。
【０１１８】
そして、重み付け係数決定部１０３は、算出された尤度情報を基に第１実施形態と同様の方法で重み付け係数を決定する（ＳＴ２６）。
【０１１９】
次に、第２の実施形態による類似度算出症例抽出部１０８は、推定された複数の推定病名に基づいて、複数の推定病名にそれぞれ対応付けられた登録症例のみを類似度算出の対象となる類似度算出用登録症例として抽出する（ＳＴ２７）。そして、類似度算出部１０４は、抽出された類似度算出用登録症例のみを取得し（ＳＴ２８）、類似度をまだ算出していない類似度算出用登録症例が存在すれば（ＳＴ２９のＹ）、図４におけるＳＴ１５と同じ方法で類似度算出処理を行う（ＳＴ３０）。一方、類似度をまだ算出していない類似度算出用登録症例が存在しない場合には（ＳＴ２９のＮ）、類似度算出用登録症例を類似度順にソートし、類似症例リストを作成する（ＳＴ３１）。そして、図４におけるＳＴ１７と同じ方法で、類似症例リストを表示する（ＳＴ３２）。
【０１２０】
第２の実施形態によれば、類似度の算出を所定の条件を満たす登録症例のみに限定したことにより、登録症例数が非常に多い場合にでも計算負荷を抑制しつつ高速に類似症例を抽出することができる。また、明らかに類似していないことが予め既知の登録症例を除去することにより、計算負荷を必要以上に増すことなく、高速かつ効率良く類似度を決定できる。
【０１２１】
また、対象症例から推定されるキー項目に基づいて、類似度算出に用いる登録症例を限定したことにより、類似度を算出する対象を、対象患者の症例と類似している可能性が高い登録症例に効果的に絞り込むことができる。また、類似度算出用登録症例を決定する条件をユーザが設定する労力を省くことができる。
【０１２２】
また、尤度比の算出を所定の条件を満たす登録症例のみに限定したため、明らかに関係ない症例を除くことにより、頻度情報や重み付け係数が雑多な症例の情報により影響を受けて重み付けの評価精度が低下することを防ぐことができる。例えば、多様な種類を有する肺炎などの病名に対応付けられた登録症例に限定して尤度情報の算出を行うことにより、各肺炎の種類による特徴の違いを正確に反映して重み付けを行うことができる。
【０１２３】
また、対象症例から推定されるキー項目に基づいて、尤度比算出に用いる登録症例を限定したことにより、尤度を算出する対象を、対象患者の症例と類似している可能性が高い登録症例に効果的に絞り込むことができる。また、尤度比算出用登録症例を決定する条件をユーザが設定する労力を省くことができる。
【０１２４】
なお、第２の実施形態において、尤度比算出症例抽出部１０７および類似度算出症例抽出部１０８は、上記例に限られず、尤度比算出用登録症例、類似度算出用登録症例を抽出するための所定の条件を診断現場の要求などにより任意の条件に設定してよい。例えば、医師らの入力などにより予め設定された病名に該当する登録症例であることを尤度比算出用登録症例または類似度算出用登録症例を抽出するための所定の条件にしてもよい。また、尤度比情報に基づいて、各臨床情報項目の分類に対応する各尤度比のいずれか１つ以上が所定の値（第５のしきい値）以上であることを、類似度算出用登録症例を抽出するための所定の条件にしてもよい。また、尤度比情報に基づいて、類似度算出用の登録症例のうち尤度比の大きさが所定の順番以内の尤度比に対応づけられていることを、類似度算出用登録症例を抽出するための所定の条件にしてもよい。これらの場合には、類似度算出用の症例数を限定することができるため、類似度算出処理の計算負荷を軽減して、より高速に類似度算出処理を実施することができる。
【０１２５】
また、第２の実施形態の診療情報処理装置１において、尤度比算出症例抽出部１０７および類似度算出症例抽出部１０８のいずれか一方を省略した構成としてもよい。
【０１２６】
次いで、第３の実施形態について以下に説明する。図１５は第３の実施形態の機能ブロック図である。図１６は、第３実施形態における診療情報処理装置１の対象患者の臨床情報項目を取得する処理以降の流れを示すフローチャートである。第３の実施形態において、図４に記載されたＳＴ０１−ＳＴ０６の処理は、第１実施形態と共通であるため説明を省略する。以下、第１の実施形態と異なる点を中心に説明し、第１の実施形態と同じ点については説明を省略する。
【０１２７】
図１５に示すように、第３の実施形態においては、登録症例情報取得部１０１が、キー項目推定用の登録症例をさらに取得するものである点と、第２の実施形態と同じ機能を有するキー項目推定部１０６を備えた点と、重み付け係数決定部１０３が、キー項目推定部１０６が推定した推定項目に基づいて、重み付け係数を決定する点が第１の実施形態と異なる。
【０１２８】
以下、図１６に従って、第３実施形態における診療情報処理装置１の対象患者の臨床情報項目を取得する処理以降の流れを説明する。
【０１２９】
まず、第１実施形態と同様に対象症例取得部１１２が対象患者の臨床情報項目を取得する（ＳＴ４１）。
【０１３０】
続いて、キー項目推定部１０６は、第２の実施形態のＳＴ２２に示した処理と同様の方法で、図７に示す尤度比情報に基づいて、キー項目の分類ごとに、各対象臨床情報項目における対象分類に対応する尤度比を乗算した乗算値を算出し、算出された乗算値が所定のしきい値条件を満たすキー項目の分類を、対象患者が該当すると推定されるキー項目の分類として仮に推定する（ＳＴ４２）。ただし、第３実施形態のキー項目推定部１０６は、全体尤度比が最も大きい１つのみを推定病名として推定する点のみ第２の実施形態のキー項目推定部１０６と異なるものとし、第３の実施形態では、図１４に示すように、最も大きい全体尤度比に対応づけられた病名が「マイコプラズマ」であったものとする。
【０１３１】
そして、重み付け係数決定部１０３は、推定されたキー項目の分類について、他の臨床情報項目の各分類に対応する各重み付け係数をそれぞれ決定するとともに、該各重み付け係数を尤度比情報に基づいて算出された尤度比が大きいほど重み付けが大きくなるように決定することにより、推定されたキー項目の分類に他の臨床情報項目の各分類に対応する重み付け係数を対応付けた重み付け係数情報を決定する（ＳＴ４３）。
【０１３２】
図１７は、第３実施形態の重み付け係数情報の例を示す図であり、図１８は、第３実施形態による類似度決定情報の例を示す図である。重み付け係数決定部１０３は、図７の頻度情報に基づいて、第１の実施形態と同様の重み付け方法を用いて、推定されたキー項目の分類（病名：マイコプラズマ）に対応付けられた各臨床情報項目の分類に対する重み付け係数のみを算出して、図１７に示すように重み付け係数情報として決定する。第３の実施形態では、全てのキー項目の分類について重み付け係数を算出する必要はなく、少なくとも推定されたキー項目の分類についてのみ重み付け係数を算出すれば重み付け係数情報を算出できる。なお、図１７に示す第３の実施形態の重み付け係数は、図８に示す重み付け係数情報のうち太い破線で示す部分と同じものとなる。
【０１３３】
続いて、登録症例情報取得部１０１は、第１実施形態における図５のＳＴ１３と同じように登録症例を取得する（ＳＴ４４）。そして、類似度算出部１０４は、類似度をまだ算出していない登録症例が存在すれば（ＳＴ４５のＹ）、算出された重み付け係数情報に基づいて、登録症例情報に備えられた各登録症例ごとに、推定されたキー項目の分類に対応付けられた重み付け係数であって、他の臨床情報項目の分類に対応する重み付け係数をそれぞれ抽出し、抽出した重み付け係数を積算して類似度を算出する（ＳＴ４６）。
【０１３４】
類似度算出部１０４は、キー項目の分類である病名に関わらず、図１７に示す臨床情報項目の分類に対応付けられた重み付け係数を用いて類似度決定情報を作成する。図１８は、図３に示す登録症例情報および図１７に示す重み付け係数情報に基づいて作成された類似度決定情報である。例えば、図３に示す登録症例情報に登録された症例１の年齢（６１歳）については、図１６においてその年齢が属する、年齢４０歳以上６５歳以下を表す臨床情報項目に割り当てられた重み付け係数０が用いられる。そして、図１８に示すように、類似度算出部１０４は、各症例に各臨床情報項目に対応する重み付け係数を積算し、積算した値を類似度として算出する。
【０１３５】
一方、類似度をまだ算出していない登録症例が存在しない場合には（ＳＴ４５のＮ）、図５におけるＳＴ１６と同じように登録症例を類似度順にソートし、類似症例リストを作成する（ＳＴ４７）。そして、図４におけるＳＴ１７と同じように、類似症例リストを表示する（ＳＴ４８）。
【０１３６】
第３の実施形態によれば、登録症例のうち、病名などのキー項目の分類が不明なものについても、類似度を算出することができる。このため、キー項目の分類に対応する登録症例が少ない場合にでも、キー項目の分類が不明な登録症例に範囲を広げて類似度を算出することができる。
【０１３７】
また、第３の実施形態においても、第２の実施形態と同様に尤度比情報算出部１０２が、所定の条件を満たす登録症例のみを尤度比を算出するための尤度比算出用登録症例として抽出する尤度比算出症例抽出部１０７を有するものであってもよい。この場合、尤度比算出症例抽出部１０７は、第２の実施形態と同様に任意の条件に基づいて尤度比算出用登録症例を抽出してよい。
【０１３８】
また、第３の実施形態においても、類似度算出部が、登録症例情報のうち、所定の条件を満たす登録症例のみを類似度算出用登録症例として抽出する類似度算出症例抽出部を備え、抽出された類似度算出用登録症例のみに基づいて類似度を算出するものであってもよい。この場合には、例えば、類似度算出症例抽出部が、尤度比情報に基づいて、所定のしきい値（第５のしきい値）以上の尤度比に対応づけられた各臨床情報項目の分類に該当する登録症例のみを類似度算出用登録症例として抽出することが考えられる。
【０１３９】
また、第１および第３実施形態において、類似度算出部１０４は、登録症例の病名が合併症である場合に、合併症を構成する個々の病名ごとに該合併症に対応付けられた他の臨床情報項目に対応する重み付け係数をそれぞれ取得して類似度を算出し、算出された類似度のうち最も大きいものを合併症に対応する類似度として算出してもよい。
【０１４０】
例えば、類似度を算出するための登録症例が、病名Ａ１と病名Ａ２の合併症であり、複数の臨床情報項目の各分類（年齢Ａ４、体温Ａ５、咳嗽Ａ６、喀痰Ａ７、白血球数Ａ８）とが対応づけられていた場合には、病名Ａ１に対して年齢Ａ４、体温Ａ５、咳嗽Ａ６、喀痰Ａ７、白血球数Ａ８が対応づけられている症例について類似度Ａ９を算出し、病名Ａ２に年齢Ａ４、体温Ａ５、咳嗽Ａ６、喀痰Ａ７、白血球数Ａ８が対応づけられている症例について類似度Ａ９’を算出する。そして、類似度Ａ９とＡ９’の大きい方を上記症例の類似度として決定することが考えられる。
【０１４１】
また、第１および第３実施形態において、類似度算出部１０４は、登録症例の病名が合併症である場合に、合併症を構成する個々の病名ごとに該合併症に対応付けられた他の臨床情報項目に対応する重み付け係数をそれぞれ取得するものであり、臨床情報項目の分類に対応する重み付け係数であって、合併症を構成する個々の病名ごとに算出された重み付け係数のうち最大のものを、臨床情報項目の分類に対応する重み付け係数として特定し、各臨床情報項目の各分類に対して同様に重み付け係数を特定して、特定された重み付け係数を用いて類似度を算出するものであってもよい。
【０１４２】
例えば、類似度を算出するための登録症例として、病名Ａ１と病名Ａ２の合併症であり、複数の臨床情報項目の各分類（年齢Ａ４、体温Ａ５、咳嗽Ａ６、喀痰Ａ７、白血球数Ａ８）とが対応づけられていた場合には、病名Ａ１に対して年齢Ａ４、体温Ａ５、咳嗽Ａ６、喀痰Ａ７、白血球数Ａ８が対応づけられている症例について、重み付け係数として年齢に対してＢ４、体温に対してＢ５、咳嗽に対してＢ６、喀痰に対してＢ７、白血球数に対してＢ８を算出する。また、病名Ａ２に年齢Ａ４、体温Ａ５、咳嗽Ａ６、喀痰Ａ７、白血球数Ａ８が対応づけられている症例について、重み付け係数として年齢に対してＢ４’、体温に対してＢ５’、咳嗽に対してＢ６’、喀痰に対してＢ７’、白血球数に対してＢ８’を算出する。そして、上記症例に対して、類似度決定情報に用いる重み付け係数として、年齢についてＢ４とＢ４’の大きい方を用い、体温についてＢ５とＢ５’の大きい方を用い、咳嗽についてＢ６とＢ６’の大きい方を用い、喀痰についてＢ７とＢ７’の大きい方を用い、白血球数についてＢ８とＢ８’の大きい方を用いることが考えられる。
【０１４３】
上記場合には、複雑な臨床情報項目を有する合併症の登録症例に対しても、精度良く類似度を算出でき、類似症例を広い範囲で抽出できる。
【０１４４】
第３実施形態におけるキー項目推定部１０６は、対象患者のキー項目の分類として、複数のキー項目の分類を推定してもよく、この場合、推測した複数のキー項目の分類ごとに、各臨床情報項目の分類の重み付け係数をそれぞれ算出し、このうち最大の重み付け係数をその特定の臨床情報項目の分類に対応する重み付け係数として決定してもよい。
【０１４５】
例えば、キー項目推定部１０６により病名Ａ１と病名Ａ２が推定病名として推定された場合、尤度比情報に基づいて、病名Ａ１に対して、仮の重み付け係数として年齢に対してＢ４、体温に対してＢ５、咳嗽に対してＢ６、喀痰に対してＢ７、白血球数に対してＢ８を算出する。また、同様に、尤度比情報に基づいて、病名Ａ２について、仮の重み付け係数として年齢に対してＢ４’、体温に対してＢ５’、咳嗽に対してＢ６’、喀痰に対してＢ７’、白血球数に対してＢ８’を算出する。そして、重み付け係数情報として、各臨床情報項目の分類に対応する仮の重み付け係数のうち大きい方を決定する。例えば、Ｂ４＞Ｂ４’、Ｂ５＞Ｂ５’、Ｂ６＞Ｂ６’、Ｂ７＞Ｂ７’、Ｂ８＜Ｂ８’であれば、重み付け係数情報は、年齢に対してＢ４、体温に対してＢ５、咳嗽に対してＢ６、喀痰に対してＢ７、白血球数に対してＢ８’と決定される。
【０１４６】
第１乃至第３実施形態において、診断病名は重症度でさらに分類した病名を使用してもよい。例えば、登録症例に含まれている病気の重症度を予め作成された診療ガイドラインなどに基づいて自動判別して、自動判別された重症度を登録症例の病名に付加した病名に置き換える処理を、頻度算出処理に先立って行ってもよい。この場合、例えば、病名「細菌性肺炎」を病名「重症細菌性肺炎」に置き換えて頻度情報や尤度情報算出の処理が行われる。このように、病名として重症度で更に分類した詳細病名を用いた場合には、一般的に同じ種類の病気であっても重症度により症状が変化するため、より精度よく病気の特徴を反映して重み付け係数を決定することができ、より適切に類似度を算出できる。
【０１４７】
第１乃至第３実施形態において、病気の種類ごとに、各病名を上位概念から下位概念まで階層化した病名と対応づけて診療情報データベース１２に記憶し、尤度比情報算出部１０２は、尤度比算出用の登録症例情報に基づいて、対応づけられた登録症例が所定の数より少ない病名が存在する場合には、病名をさらに上位概念化した病名を取得し、病名に対応づけられた前記登録症例に対し、その病名に替えて上位概念化した病名を用いて頻度情報や尤度比情報を算出することが好ましい。例えば、肺炎桿菌肺炎の登録症例が少ない場合、肺炎桿菌肺炎を上位概念化して表す病名である細菌性肺炎診断を病名として用いる。有効な尤度比が算出できない少ない病名に対応する登録症例を、上位概念の病名を用いることにより有効な登録症例として利用可能にすることができる。
【０１４８】
第２および第３実施形態のキー項目推定部１０６に替えて、キー項目推定部は、対象患者の臨床情報項目および比較対象の患者の臨床情報項目に基づいてキー項目が推定できる任意の方法によりキー項目を推定するものであってよい。例えば、キー項目推定部１０６が、過去の症例の診断画像を抽出し、抽出された画像に対して周知の画像認識により病名を推定するものであってもよい。
【０１４９】
なお、本明細書における第２および第３実施形態においては、類似度算出用の登録症例情報のうち、臨床情報項目に病名を含む症例のみを抽出したものを尤度比算出用の登録症例情報とし、キー項目推定用の登録症例情報と尤度比算出用の登録症例情報は同じものであるとする。上記実施形態に限定されず、尤度比算出用の登録症例情報と類似度算出用の登録症例情報とキー項目推定用の登録症例情報は、互いに異なるものであってもよく、一部または全部が互いに重複するものであってもよい。また、第２および第３実施形態におけるキー項目推定手段は、尤度算出処理に用いた頻度情報を利用してキー項目を推定してもよく、尤度比算出処理とは別に頻度情報を作成してキー項目を推定してもよい。
【０１５０】
なお、第１乃至第３実施形態において、各登録症例に対して算出された上記重み付け係数の積算値をそのまま類似度として用いてもよいが、各登録症例に対して算出された上記重み付け係数の積算値のうち最大値を抽出し、抽出された最大値によって各重み付け係数の積算値を除算することにより、類似度を正規化してもよい。類似度を正規化した場合には、類似度の最大値に対する相対的な類似の度合いを把握することが容易である。
【０１５１】
なお、本実施形態に限定されず、診療情報処理装置の構成要素の一部または全部は、1台のワークステーションにより構成されたものであってもよく、ネットワークを介して接続された一台以上のワークステーション、サーバ、記憶装置によって構成されたものであってもよい。なお、各機器は、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体からインストールされた本明細書の診療情報処理を行うプログラムによって制御される。また、プログラムは、インターネット等のネットワーク経由で接続されたサーバの記憶装置からダウンロードされた後にインストールされたものであってもよい。
【０１５２】
また、上述した各実施形態は、あくまでも本発明の一態様を示すものであり、本発明の趣旨を逸脱しない範囲内で任意に変形および応用が可能である。
【符号の説明】
【０１５３】
１０ 診療情報管理サーバ
１１ 診療科端末
１２ 診療情報データベース
１０１ 登録症例情報取得部
１０２ 尤度比情報算出部
１０３ 係数決定部
１０４ 類似度算出部
１０５ 類似症例出力部
１０６ キー項目推定部
１０７ 尤度比算出症例抽出部
１０８ 類似度算出症例抽出部
１１１ 表示制御部
１１２ 対象症例取得部
１１３ ディスプレイ
１１４ 入力装置
１１５ 処理装置
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象患者の症例と比較対象となる患者の症例との類似度を算出するための診療情報処理装置および方法並びに診療情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、医療分野においては、患者の診療のために取得した様々な診療情報を診断支援のために利用する技術が注目されている。そして、病名の診断や治療方針などの決定の参考情報のために、過去の患者の各症例に含まれる様々な臨床情報項目に基づいて、対象患者の症例と比較対象となる患者の症例との類似度を算出し、対象患者の症例と類似する過去の比較対象と成る患者の症例を抽出する技術が期待されている。
【０００３】
特許文献１には、検索対象である症例の症状を症状リストとして入力し、入力された症状リストを症状の有無、程度などの尺度により症状ベクトルに変換し、検索対象の症状ベクトルと、症例情報データベースに登録された各症状の症状ベクトルとの類似度を、両症状ベクトルの一致する症状の合計数などによって算出する方法が提案されている。
【０００４】
特許文献２には、新規患者データが入力されると、各事例データの新規患者データに対する類似度を、項目毎に事例データの値と当該新規患者データの値との差を当該最新患者データのその項目の値の影響度に応じて重み付けして求めた値群の総和として算出し、各病名の類似度を、その病名を有する事例データの類似度の総和として求め、その類似度が最大である病名を、類似度算出に用いられた影響度が最大である新規患者データ中の項目の値とともに表示する技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００３−１２２８４５号公報
【特許文献２】特開２００４−２８８０４７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、臨床情報項目は様々な種類があり、症例はこれらの臨床情報項目を様々な組合せで有しているため非常に多様である。このため、個々の病院などで管理する症例データを病名毎に整理すると、個々の病名に対する症例は少ない件数となってしまう場合も多い。臨床情報項目を特許文献１の方法によれば、ほとんどの情報が一致する症例が存在すれば類似度が高い症例として評価できるが、各症状の重みを考慮していない為、一致する情報が少ない症例ばかりである場合には、類似度の評価を適切に行うことができない。
【０００７】
また、特許文献２の方法によれば、年齢などの各臨床情報項目が所定の値に該当する場合にそれぞれの病名に該当する確からしさ（条件付き確率）に基づいて、各臨床情報項目に応じて病名判定のための影響度と、事例データの値と当該新規患者データの値との差の情報をもとに類似度を算出している。しかしながら、特許文献２の方法によれば病名に対する各臨床情報項目の影響度は病名によらず同じ値となるため、各臨床情報項目の特徴に応じて正確に類似度を算出することができない。また、臨床情報項目の各種の値は、その値が医学診断上正常範囲と考えられる基準範囲に属するか否かにより判別することが重要である場合や、または臨床情報項目の値が非線形な変化をする場合など、単純に事例データと新規患者データとの臨床情報項目の値の差のみに基づいて類似度を評価するのは適切ではない場合がある。これらの理由から、特許文献２に記載された方法により算出された類似度は精度が低く、実用的ではない。
【０００８】
本発明は上記事情に鑑みなされたものであり、比較対象となる過去の患者の症例の数が少ない場合にも臨床情報項目に応じて適切に重み付けを行って、対象患者の症例と過去の症例との類似度を算出できる実用的な診療情報処理装置、方法、およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本第１発明による診療情報処理装置は、比較対象となる複数の患者の臨床情報に関する複数の項目を複数の分類に区分け可能な臨床情報項目としてそれぞれ対応付けた多数の登録症例を備えてなる尤度比算出用の登録症例情報と比較対象となる複数の患者の臨床情報に関する複数の項目を複数の分類に区分け可能な臨床情報項目としてそれぞれ対応付けた多数の登録症例を備えてなる類似度算出用の登録症例情報をそれぞれ取得する登録症例情報取得部と、対象患者の複数の臨床情報項目の各分類をそれぞれ対象臨床情報項目の対象分類として取得する対象症例取得部と、前記尤度比算出用の登録症例情報に基づいて、前記登録症例に対応付けられた前記臨床情報項目のうちの１つであるキー項目の前記分類ごとに、前記登録症例に含まれる複数の臨床情報項目のうち前記キー項目を除く他の臨床情報項目の各分類について、前記他の臨床情報項目の各分類に該当する場合に前記キー項目の１つの分類に該当する尤度と、前記他の臨床情報項目の各分類に該当する場合に前記キー項目の前記１つの分類以外の他の分類に該当する尤度との尤度比をそれぞれ算出することにより、前記登録症例に含まれる前記キー項目の分類ごとに前記他の臨床情報項目の各分類に対応する前記尤度比を対応付けた尤度比情報を算出する尤度比情報算出部と、前記対象臨床情報項目の前記対象分類および前記尤度比情報に基づいて、前記キー項目の分類ごとに前記他の臨床情報項目の各分類に対応する各重み付け係数をそれぞれ決定することにより、前記キー項目の分類ごとに前記他の臨床情報項目の各分類に対応する重み付け係数を対応付けた重み付け係数情報を決定する重み付け係数決定部と、前記類似度算出用の登録症例情報に含まれる登録症例ごとに、前記決定された重み付け係数情報に基づいて、該登録症例の前記各キー項目の分類と前記他の臨床情報項目の分類に対応する前記重み付け係数を特定し、該特定した重み付け係数を用いて類似度を算出する類似度算出部を備えたことを特徴とするものである。
【００１０】
本第１発明による診療情報処理方法は、比較対象となる複数の患者の臨床情報に関する複数の項目を複数の分類に区分け可能な臨床情報項目としてそれぞれ対応付けた多数の登録症例を備えてなる尤度比算出用の登録症例情報と比較対象となる複数の患者の臨床情報に関する複数の項目を複数の分類に区分け可能な臨床情報項目としてそれぞれ対応付けた多数の登録症例を備えてなる類似度算出用の登録症例情報をそれぞれ取得し、対象患者の複数の臨床情報項目の各分類をそれぞれ対象臨床情報項目の対象分類として取得し、前記尤度比算出用の登録症例情報に基づいて、前記登録症例に対応付けられた前記臨床情報項目のうちの１つであるキー項目の前記分類ごとに、前記登録症例に含まれる複数の臨床情報項目のうち前記キー項目を除く他の臨床情報項目の各分類について、前記他の臨床情報項目の各分類に該当する場合に前記キー項目の１つの分類に該当する尤度と、前記他の臨床情報項目の各分類に該当する場合に前記キー項目の前記１つの分類以外の他の分類に該当する尤度との尤度比をそれぞれ算出することにより、前記登録症例に含まれる前記キー項目の分類ごとに前記他の臨床情報項目の各分類に対応する前記尤度比を対応付けた尤度比情報を算出し、前記対象臨床情報および前記尤度比情報に基づいて、前記キー項目の分類ごとに前記他の臨床情報項目の各分類に対応する各重み付け係数をそれぞれ決定することにより、前記キー項目の分類ごとに前記他の臨床情報項目の各分類に対応する重み付け係数を対応付けた重み付け係数情報を決定し、前記類似度算出用の登録症例情報に含まれる登録症例ごとに、前記決定された重み付け係数情報に基づいて、該登録症例の前記各キー項目の分類と前記他の臨床情報項目の分類に対応する前記重み付け係数を特定し、該特定した重み付け係数を用いて類似度を算出することを特徴とするものである。
【００１１】
本第１発明による診療情報処理プログラムは、コンピュータを、比較対象となる複数の患者の臨床情報に関する複数の項目を複数の分類に区分け可能な臨床情報項目としてそれぞれ対応付けた多数の登録症例を備えてなる尤度比算出用の登録症例情報と比較対象となる複数の患者の臨床情報に関する複数の項目を複数の分類に区分け可能な臨床情報項目としてそれぞれ対応付けた多数の登録症例を備えてなる類似度算出用の登録症例情報をそれぞれ取得する登録症例情報取得部と、対象患者の複数の臨床情報項目の各分類をそれぞれ対象臨床情報項目の対象分類として取得する対象症例取得部と、前記尤度比算出用の登録症例情報に基づいて、前記登録症例に対応付けられた前記臨床情報項目のうちの１つであるキー項目の前記分類ごとに、前記登録症例に含まれる複数の臨床情報項目のうち前記キー項目を除く他の臨床情報項目の各分類について、前記他の臨床情報項目の各分類に該当する場合に前記キー項目の１つの分類に該当する尤度と、前記他の臨床情報項目の各分類に該当する場合に前記キー項目の前記１つの分類以外の他の分類に該当する尤度との尤度比をそれぞれ算出することにより、前記登録症例に含まれる前記キー項目の分類ごとに前記他の臨床情報項目の各分類に対応する前記尤度比を対応付けた尤度比情報を算出する尤度比情報算出部と、前記対象臨床情報項目の前記対象分類および前記尤度比情報に基づいて、前記キー項目の分類ごとに前記他の臨床情報項目の各分類に対応する各重み付け係数をそれぞれ決定することにより、前記キー項目の分類ごとに前記他の臨床情報項目の各分類に対応する重み付け係数を対応付けた重み付け係数情報を決定する重み付け係数決定部と、前記類似度算出用の登録症例情報に含まれる登録症例ごとに、前記決定された重み付け係数情報に基づいて、該登録症例の前記各キー項目の分類と前記他の臨床情報項目の分類に対応する前記重み付け係数を特定し、該特定した重み付け係数を用いて類似度を算出する類似度算出部として機能させることを特徴とするものである。
【００１２】
本第２発明による診療情報処理装置は、比較対象となる複数の患者の臨床情報に関する複数の項目を複数の分類に区分け可能な臨床情報項目としてそれぞれ対応付けた多数の登録症例を備えてなる尤度比算出用の登録症例情報と、比較対象となる複数の患者の臨床情報に関する複数の項目を複数の分類に区分け可能な臨床情報項目としてそれぞれ対応付けた多数の登録症例を備えてなる類似度算出用の登録症例情報と、比較対象となる複数の患者の臨床情報に関する複数の項目を複数の分類に区分け可能な臨床情報項目としてそれぞれ対応付けた多数の登録症例を備えてなるキー項目推定用の登録症例情報とをそれぞれ取得する登録症例情報取得部と、対象患者の複数の臨床情報項目の各分類をそれぞれ対象臨床情報項目の対象分類として取得する対象症例取得部と、前記尤度比算出用の登録症例情報に基づいて、前記登録症例に対応付けられた前記臨床情報項目のうちの１つであるキー項目の前記分類ごとに、前記登録症例に含まれる複数の臨床情報項目のうち前記キー項目を除く他の臨床情報項目の各分類について、前記他の臨床情報項目の各分類に該当する場合に前記キー項目の１つの分類に該当する尤度と、前記他の臨床情報項目の各分類に該当する場合に前記キー項目の前記１つの分類以外の他の分類に該当する尤度との尤度比をそれぞれ算出することにより、前記登録症例に含まれる前記キー項目の分類ごとに前記他の臨床情報項目の各分類に対応する前記尤度比を対応付けた尤度比情報を算出する尤度比情報算出部と、前記対象臨床情報項目における前記対象分類および前記キー項目推定用の登録情報に基づいて、前記対象患者が該当すると推定される前記キー項目の分類を仮に推定するキー項目推定部と、前記推定されたキー項目の分類および前記対象臨床情報項目における前記対象分類に基づいて、前記他の臨床情報項目の各分類に対応する各重み付け係数をそれぞれ決定することにより、前記推定されたキー項目の分類に前記他の臨床情報項目の各分類に対応する重み付け係数を対応付けた重み付け係数情報を決定する重み付け係数決定部と、前記算出された重み付け係数情報に基づいて、前記類似度算出用の登録症例情報に備えられた登録症例ごとに、該登録症例の前記他の臨床情報項目の分類に対応する前記重み付け係数を特定し、該特定した重み付け係数を用いて類似度を算出する類似度算出部とを備えたことを特徴とするものである。
【００１３】
上記第１および第２発明において、臨床情報項目は、診断のために取得した患者についての情報であり、患者の申告や患者の検査等により取得される。臨床情報項目には、例えば、患者基本情報、主訴、生活歴、既往歴、家族歴、各種検査結果データ、各種画像所見および画像特徴量、投薬・治療実施内容、治療結果、遺伝子情報、病名、重症度などがある。キー項目は、臨床情報項目の１つであり、類似判断のキーとして用いる情報である。
【００１４】
また、尤度比算出用の登録症例情報と類似度算出用の登録症例情報は一部または全部が重複するものであってもよく、異なるものであってもよい。
【００１５】
また、上記第１および第２発明において、臨床情報項目の分類とは、臨床情報項目を医学診断上の判断基準に基づいて種類や数値範囲によって分けたものである。臨床情報項目の分類は、例えば、血液検査の白血球数などの評価値を正常範囲と正常範囲以外に分類したものでもよく、病気の種類（病名など）でもよい。
【００１６】
また、上記第１および第２発明において、「重み付け係数を用いて類似度を算出する」とは、重み付け係数が大きいものを類似度として算出できるいかなる方法であってもよく、例えば、重み付け係数の総和を類似度として算出してもよい。または、対象患者の各臨床情報項目における分類と登録症例の臨床情報項目の分類のそれぞれの重み付け係数の差の自乗和などで定義した距離を類似度として算出し、この距離が小さいほどより類似していると判断してもよい。
【００１７】
また、上記第１発明において、前記重み付け係数決定部は、前記対象臨床情報項目における前記対象分類に対応する前記尤度比が大きいほど前記重み付け係数が大きくなるように前記重み付け係数を決定するものであることが好ましい。
【００１８】
「前記尤度比が大きいほど前記重み付け係数が大きくなるように前記重み付け係数を決定する」とは、尤度比が大きいほど重み付け係数が大きくなるように重み付け係数を決定する行うものであればあらゆる方法で重み付け係数を決定する場合を含む。例えば、尤度比に応じて重み付け係数を連続的に大きくしてもよく、断続的に大きくしてもよい。また、各臨床情報項目に対して対象分類と対象分類以外の分類で重み付けを異ならせて重み付け係数を決定してもよい。また、各重み付け係数は、例えば、重み付け係数を正の値として決定する場合に尤度比が大きくなるほど各重み付け係数の値が大きくなるように決定してもよく、重み付け係数を負の値として決定する場合に、尤度比が小さくなるほど各重み付け係数の値が小さくなるように（負の値を大きくするように）重み付けをすることにより決定してもよい。
【００１９】
また、第１発明における前記重み付け係数決定部は、前記対象臨床情報項目における前記対象分類に対応する前記尤度比が第１のしきい値以上である場合に、前記尤度比に応じて前記重み付け係数がより大きくなるように重み付けを行い、かつ、前記対象臨床情報項目における前記対象分類の前記尤度比が第２のしきい値より小さい場合に、前記尤度比に応じて前記重み付け係数がより小さくなるように重み付けを行うものであることが好ましい。
【００２０】
なお、第１のしきい値は、尤度比の値に基づいて、キー項目の分類に対する臨床情報項目の分類の関連の深さ（臨床情報項目の分類である場合にキー項目の分類となる確からしさ）がある程度大きいものと評価できる数値であれば任意に設定でき、１以上２以下の値であることが好ましい。例えば、第１のしきい値を１とすることが好適である。
【００２１】
また、第２のしきい値は、尤度比の値に基づいて、キー項目の分類に対する臨床情報項目の分類の関連の深さ（臨床情報項目の分類である場合にキー項目の分類となる確からしさ）がある程度小さいものと評価できる、第１のしきい値以下の数値であれば任意に設定でき、１以下０．５以上の値であることが好ましい。例えば、第２のしきい値を１とすることが好適である。
【００２２】
また、第１発明における前記重み付け係数決定部は、前記対象臨床情報項目における前記対象分類に対応する前記尤度比が第３のしきい値以上であり、かつ、該臨床情報項目における前記対象分類以外の分類に対応する前記尤度比が前記第３のしきい値以上である場合に、該臨床情報項目における該対象分類以外の分類に対応する重み付け係数を、前記尤度比に応じて前記重み付け係数が大きくなるように重み付けを行うものであり、前記対象臨床情報項目における前記対象分類に対応する前記尤度比または該臨床情報項目における前記対象分類以外の分類に対応する前記尤度比のいずれかが第４のしきい値より小さい場合に、該臨床情報項目における該対象分類以外の分類に対応する前記重み付け係数をより小さくなるように重み付けを行うものであることが好ましい。
【００２３】
また、上記場合に、前記対象臨床情報項目における前記対象分類に対応する前記尤度比または該臨床情報項目における前記対象分類以外の分類に対応する前記尤度比のいずれかが前記第４のしきい値より小さい場合に、該対象臨床情報項目における該対象分類以外の分類に対応する前記重み付け係数が負の値になるように重み付けを行うものであってもよい。
【００２４】
なお、第３のしきい値は、尤度比の値に基づいて、キー項目の分類に対する臨床情報項目の分類の関連の深さ（臨床情報項目の分類である場合にキー項目の分類となる確からしさ）がある程度大きいものと評価できる数値であれば任意に設定でき、１以上２以下の値であることが好ましい。例えば、第３のしきい値を１とすることが好適である。
【００２５】
第４のしきい値は、尤度比の値に基づいて、キー項目の分類に対する臨床情報項目の分類の関連の深さ（臨床情報項目の分類である場合にキー項目の分類となる確からしさ）がある程度小さいものと評価できる、第３のしきい値以下の数値であれば任意に設定でき、１以下０．５以上の値であることが好ましい。例えば、第４のしきい値を１とすることが好適である。
【００２６】
また、第１発明における前記重み付け係数決定部は、少なくとも一部の前記他の臨床情報項目の各分類について、前記他の臨床情報項目の各分類に対応する前記尤度比を対数変換した値を前記重み付け係数としてそれぞれ決定するものであることが好ましい。
【００２７】
また、第１発明における前記類似度算出部が、前記類似度算出用の登録症例情報のうち、所定の条件を満たす登録症例のみを類似度算出用登録症例として抽出する類似度算出症例抽出部を備え、前記抽出された類似度算出用登録症例のみに基づいて前記類似度を算出するものであることが好ましい。
【００２８】
「所定の条件」として、ユーザの要望に応じて任意の条件を設定することができ、例えば、ユーザの入力により指定された所定の病名に対応する症例であることを、所定の条件としてもよい。
【００２９】
また、上記第１発明における前記類似度算出部が、前記類似度算出用の登録症例情報のうち、所定の条件を満たす登録症例のみを類似度算出用登録症例として抽出する類似度算出症例抽出部を備えた場合、第１発明における前記登録症例情報取得部が、比較対象となる複数の患者の臨床情報に関する複数の項目を複数の分類に区分け可能な臨床情報項目としてそれぞれ対応付けた多数の登録症例を備えてなるキー項目推定用の登録症例情報をさらに取得するものであり、前記対象臨床情報項目における対象分類および前記キー項目推定用の登録情報に基づいて、前記対象患者が該当すると推定される前記キー項目の分類を推定するキー項目推定部をさらに備え、前記類似度算出症例抽出部が、前記類似度算出用の登録症例情報のうち、前記キー項目推定部に推定された前記キー項目の分類に対応付けられた前記登録症例のみを前記類似度算出用登録症例として抽出するものであることが好ましい。
【００３０】
上記、キー項目推定用の登録症例情報は、尤度比算出用の登録症例情報または類似度算出用の登録症例情報は一部または全部が重複するものであってもよく、異なるものであってもよい。
【００３１】
また、上記第１発明における前記類似度算出部が、前記類似度算出用の登録症例情報のうち、所定の条件を満たす登録症例のみを類似度算出用登録症例として抽出する類似度算出症例抽出部を備えた場合、前記類似度算出症例抽出部が、前記尤度比情報に基づいて、前記類似度算出用の登録症例のうち、各臨床情報項目の分類に対応する各尤度比のいずれか１つ以上が第５のしきい値以上である前記登録症例のみを前記類似度算出用登録症例として抽出するものであってもよい。
【００３２】
なお、上記第５のしきい値は、診療情報処理装置の使用環境や各ユーザにおける種々の要求に応じて任意に設定してよい。
【００３３】
また、上記第１発明における前記類似度算出部が、前記類似度算出用の登録症例情報のうち、所定の条件を満たす登録症例のみを類似度算出用登録症例として抽出する類似度算出症例抽出部を備えた場合、前記類似度算出症例抽出部が、前記尤度比情報に基づいて、前記類似度算出用の登録症例のうち、前記尤度比の大きさが所定の順番以内である臨床情報項目の分類に対応づけられた前記登録症例のみを前記類似度算出用登録症例として抽出するものであってもよい。
【００３４】
なお、上記「所定の順番」は、診療情報処理装置の使用環境や各ユーザにおける種々の要求に応じて任意に設定してよい。
【００３５】
また、上記第１または第２発明における前記尤度比情報算出部が、前記尤度比算出用の登録症例情報のうち、さらなる所定の条件を満たす登録症例のみを尤度比算出用登録症例として抽出する尤度比算出症例抽出部を備え、前記抽出された尤度比算出用登録症例のみに基づいて前記尤度比情報を算出するものであることが好ましい。
【００３６】
上記場合に、第１または第２発明の上記診療情報処理装置において、「さらなる所定の条件」として、ユーザの要望に応じて任意の条件を設定することができ、例えば、ユーザの入力により指定された所定の病名に対応する症例であることを、所定の条件としてもよい。また、前記登録症例情報取得部が、比較対象となる複数の患者の臨床情報に関する複数の項目を複数の分類に区分け可能な臨床情報項目としてそれぞれ対応付けた多数の登録症例を備えてなるキー項目推定用の登録症例情報をさらに取得するものであり、前記対象臨床情報項目における対象分類および前記キー項目推定用の登録症例情報に基づいて、前記対象患者が該当すると推定される前記キー項目の分類を仮に推定するキー項目推定部をさらに備え、前記尤度比算出症例抽出部が、前記尤度比算出用の登録症例情報のうち、前記キー項目推定部に推定された前記キー項目の分類に対応付けられた登録症例のみを前記尤度比算出用登録症例として抽出するものであってもよい。
【００３７】
また、第１または第２発明において前記キー項目の各分類が病名を表すものであることが好ましい。
【００３８】
また、第１または第２発明において前記類似度算出部が、前記登録症例の病名が合併症である場合に、該合併症を構成する個々の病名ごとに該合併症に対応付けられた前記他の臨床情報項目の分類に対応する重み付け係数をそれぞれ取得して類似度を算出し、算出された類似度のうち最も大きいものを合併症に対応する類似度として算出するものであってもよい。
【００３９】
また、第１または第２発明において前記類似度算出部は、前記登録症例の病名が合併症である場合に、該合併症を構成する個々の病名ごとに該合併症に対応付けられた前記他の臨床情報項目の分類に対応する重み付け係数をそれぞれ取得するものであり、前記他の臨床情報項目の分類ごとに、合併症を構成する個々の病名ごとに算出された重み付け係数のうち最大のものを、該他の臨床情報項目の分類に対応する重み付け係数として用いて類似度を算出するものであってもよい。
【００４０】
また、第１または第２発明において前記尤度比情報算出部は、前記尤度比算出用の登録症例情報に基づいて、対応づけられた登録症例が所定の数より少ない病名が存在する場合には、該病名をさらに上位概念化した病名を取得し、該病名に対応づけられた前記登録症例に対し、該病名に替えて前記上位概念化した病名を用いて前記尤度比情報を算出することが好ましい。
【００４１】
さらに、第１または第２発明における診療情報処理装置において、前記算出された類似度に基づいて、前記登録症例ごとに前記尤度比または前記重み付け係数が所定値以上の前記臨床情報項目の分類に関する情報を含むように、前記類似度の大きい順に前記登録症例をリスト表示する表示制御部をさらに備えることが好ましい。
【００４２】
上記「前記臨床情報項目の分類に関する情報」とは、臨床情報項目の表す値や種類が属する分類を表す情報であればいかなる情報であってもよく、例えば、臨床情報項目の病名や各検査値などであってもよく、臨床情報項目の表す値や種類が属する分類であってもよい。
【００４３】
なお、上記所定値は、尤度比の値に基づいて、キー項目の分類に対する臨床情報項目の分類の関連の深さ（臨床情報項目の分類である場合にキー項目の分類となる確からしさ）がある程度大きいものと評価できる数値であれば任意に設定でき、尤度比が２以上の値であることが好ましい。例えば、所定値を３とすることが好適である。
【発明の効果】
【００４４】
本発明によれば、尤度比算出用の登録症例情報に基づいて、登録症例に対応付けられたキー項目の分類ごとに、登録症例に含まれる他の臨床情報項目の各分類について、キー項目の１つの分類に該当し、かつ、他の臨床情報項目の各分類に該当する尤度と、キー項目の１つの分類以外の他の分類に該当し、かつ、他の臨床情報項目の各分類に該当する尤度との尤度比をそれぞれ算出し、キー項目の分類ごとに他の臨床情報項目の各分類について、対象患者の対象臨床情報の対象分類と尤度比情報とに基づいて各重み付け係数を決定している。このため、臨床情報項目の分類の分布が判断できる程度の少数の症例があれば、重み付け係数を決定でき、比較的少ない症例であっても類似度を正確に算出することができる。キー項目の分類と臨床情報項目の分類の関連の深さを反映して適切に重み付け係数を決定することができ、精度良く類似度を算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】本発明の実施形態による診療情報処理装置を適用した医療情報システムの概略構成を示す図
【図２】第１の実施形態における診療情報処理装置の機能ブロック図
【図３】第１乃至第３の実施形態における登録症例情報の一例を示す図
【図４】第１乃至第３の実施形態における診療情報処理の流れを示すフローチャート（その１）
【図５】第１の実施形態における診療情報処理の流れを示すフローチャート（その２）
【図６】第１乃至第３の実施形態における頻度情報の一例を示す図
【図７】第１乃至第３の実施形態における尤度比情報の一例を示す図
【図８】第１の実施形態における重み付け係数情報の一例を示す図
【図９】第１の実施形態における類似度決定情報の一例を示す図
【図１０】第１乃至第３の実施形態の実施形態における類似症例抽出結果の表示例を示す図（リスト表示）
【図１１】第１乃至第３の実施形態の実施形態における類似症例抽出結果の表示例を示す図（詳細表示）
【図１２】第２の実施形態における診療情報処理装置の機能ブロック図
【図１３】第２の実施形態における診療情報処理の流れを示すフローチャート
【図１４】第２の実施形態における病名推定情報の一例を示す図
【図１５】第３の実施形態における診療情報処理装置の機能ブロック図
【図１６】第３の実施形態における診療情報処理の流れを示すフローチャート
【図１７】第３の実施形態における重み付け係数情報の一例を示す図
【図１８】第３の実施形態における類似度決定情報の一例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００４６】
本発明の診断支援装置の形態について、図に基づいて説明する。図１は、本発明の実施形態による診療情報処理装置を適用した医療情報システムの概略構成を示す図であり、図２は、第１の実施形態における診療情報処理装置の機能ブロック図である。本実施の形態では、図１に示すように、本願発明の診療情報処理装置１がHIS２、RIS３などの情報システムにネットワークで接続されている場合について説明する。これらの情報システムでは、各病院内の棟・エリア・業務区間に応じてHIS端末２２やRIS端末３２やレポート端末３３が分散して設置され、これらの端末はネットワーク３６で相互接続される。さらに、RIS３には患者を撮影するモダリティ３４や患者の画像を保管するDICOMサーバ３１が設けられ、HIS２には電子カルテ２００用の保管サーバ２１が設けられているものとする。
【００４７】
例えば、HIS端末２２で受付入力をすると、保管サーバ２１の電子カルテ２００に登録され、各診療科で診察した内容や検査結果が電子カルテ２００に記録される。また、RIS端末３２からオーダ情報が入力され、RIS端末３２はオーダ情報に応じた撮影を各モダリティ３４に指示する。撮影された医用画像３００は各モダリティ３４からDICOMサーバ３１に送信されて記憶保管される。
【００４８】
RIS端末３２は、検査・診断業務に必要とする医用画像３００をDICOMサーバ３１から取り出して表示する機能を備え、レポート端末３３では検査や実施した診療の状況をレポート表示する機能を備えている。また、必要に応じてRIS端末３２からCAD装置３５に指示すれば、DICOMサーバ３１に記憶保管されている画像に対して各種の画像処理を施し、その結果をRIS端末３２やレポート端末３３から確認することができる。さらに、検査結果の情報や実施状況に関する情報は電子カルテ２００にも登録される。
【００４９】
本実施形態における診療情報処理装置１は、ネットワークを介して接続された診療情報管理サーバ１０と診療科端末１１により構成される。診療情報管理サーバ１０と診療科端末１１は、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体からインストールされたプログラムによって制御されて、本実施形態の診療情報処理装置１として機能する。また、プログラムは、インターネット等のネットワーク経由で接続されたサーバの記憶装置からダウンロードされた後にインストールされたものであってもよい。
【００５０】
診療情報管理サーバ１０は、データベース管理システム（DataBase Management System: DBMS）の機能を提供するソフトウェアプログラムを組み込んだ汎用の比較的処理能力の高いコンピュータ１３と、後述の登録症例情報を記憶する大容量ストレージにより構成された診療情報データベース１２を備えている。なお、このストレージは、大容量のハードディスク装置であってもよいし、ネットワークに接続されているＮＡＳ（Network Attached Storage）やＳＡＮ（Storage Area Network）に接続されたディスク装置であってもよい。
【００５１】
診療情報管理サーバ１０は、図２に示すように、比較対象となる複数の患者の臨床情報に関する複数の項目を複数の分類に区分け可能な臨床情報項目としてそれぞれ対応付けた多数の登録症例を備えてなる尤度比算出用の登録症例情報と比較対象となる複数の患者の臨床情報に関する複数の項目を複数の分類に区分け可能な臨床情報項目としてそれぞれ対応付けた多数の登録症例を備えてなる類似度算出用の登録症例情報をそれぞれ取得する登録症例情報取得部１０１と、尤度比算出用の登録症例情報に基づいて、登録症例に対応付けられた臨床情報項目のうちの１つであるキー項目の分類ごとに、登録症例に含まれる複数の臨床情報項目のうちキー項目を除く他の臨床情報項目の各分類について、他の臨床情報項目の各分類に該当する場合にキー項目の１つの分類に該当する尤度と、他の臨床情報項目の各分類に該当する場合に、キー項目の１つの分類以外の他の分類に該当する尤度との尤度比をそれぞれ算出することにより、登録症例に含まれるキー項目の分類ごとに他の臨床情報項目の各分類に対応する尤度比を対応付けた尤度比情報を算出する尤度比情報算出部１０２と、対象臨床情報項目の対象分類および尤度比情報に基づいて、キー項目の分類ごとに他の臨床情報項目の各分類に対応する各重み付け係数をそれぞれ決定することにより、キー項目の分類ごとに他の臨床情報項目の各分類に対応する重み付け係数を対応付けた重み付け係数情報を決定する重み付け係数決定部１０３と、類似度算出用の登録症例情報に含まれる登録症例ごとに、決定された重み付け係数情報に基づいて、登録症例の各キー項目の分類と他の臨床情報項目の分類に対応する重み付け係数を特定し、特定した重み付け係数を用いて類似度を算出する類似度算出部１０４と、ネットワークを介して接続された各端末からの要求に応じて、算出された類似度に基づいて所望の登録症例を診療情報データベース１２から検出して要求元に出力する類似症例出力手段１０５を備える。
【００５２】
なお、本明細書における第１実施形態においては、尤度比算出用の登録症例情報と類似度算出用の登録症例情報は全部が重複するものであるが、尤度比算出用の登録症例情報と類似度算出用の登録症例情報は互いに異なるものであってもよく、一部のみが重複するものであってもよい。
【００５３】
また、診療科端末１１は、診療科の医師が画像の詳細観察や読影レポートの閲覧、電子カルテの閲覧・入力等に利用するコンピュータであり、ＣＰＵ、主記憶装置、補助記憶装置、入出力インターフェース、通信インターフェース、入力装置、表示装置、およびデータバス等の周知のハードウェア構成を備え、周知のオペレーションシステム等がインストールされたものであり、汎用の処理装置（コンピュータ）１１５と１台または２台の高精細ディスプレイ１１３とキーボード・マウス等の入力装置１１４により構成される。
【００５４】
診療科端末１１の処理装置１１５は、キーボードなどの入力装置１１４から入力された対象患者の複数の臨床情報項目の分類をそれぞれ対象臨床情報項目の対象分類として取得する対象症例取得部１１２と、類似症例出力手段１０５から出力された登録症例など、ネットワークを介して接続された各機器から送られた情報を各情報に応じた表示態様でディスプレイ１１３に表示させる表示制御部１１１を備えている。また、診療科端末１１には、診療科端末の医師などの作業を支援するためのソフトウェアが組み込まれており、各診療情報の閲覧や登録などの作業は、各処理のためのソフトウェアプログラムの実行により行われる。
【００５５】
図３は、登録症例を表す図である。また、図４、図５に、本実施形態の診療情報処理を対象患者の臨床情報項目の取得処理の前後で２段階に分けてフローチャートで示す。図５は、対象患者の臨床情報項目の取得処理以降に実施される処理であり、図４は、対象患者の臨床情報項目の取得の有無に関わらず、ユーザの設定に応じた任意のタイミングで実施される処理である。
【００５６】
類似度算出処理、尤度比算出処理または後述のキー項目推定処理に用いられる各登録症例は、比較対象の患者の臨床情報項目を１つの病気毎に登録したものである。図３に示すように、本実施形態では、臨床情報項目として、診断病名、年齢、発熱、咳嗽の程度、喀痰の程度、白血球数（ＷＢＣ）を登録している。なお、臨床情報項目は、例えば、患者基本情報、主訴、生活歴、既往歴、家族歴、各種検査結果データ、各種画像所見および画像特徴量、治療実施内容、遺伝子情報などである。
【００５７】
本実施形態による診療情報管理サーバ１０は、ネットワークを介して接続された各データベースに記憶された電子カルテやレポートが作成された症例を検索して取得し、取得した症例を登録症例として新規登録するとともに、これらの登録症例情報に基づいて尤度情報算出処理および重み付け係数算出処理を行う。症例取得処理、尤度情報算出処理および重み付け係数算出処理は、所定の時間に定期的に行うよう設定されているものとするが、各端末からの症例追加要求に応じて任意のタイミングでも行うことができるものとする。
【００５８】
まず、診療情報管理サーバ１０は、各データベースに記憶された電子カルテなどから、新たに登録症例として登録するための未登録の症例を取得するとともにその症例の臨床情報項目を抽出して、診療情報管理サーバのメモリに読み込む（ＳＴ０１）。そして、抽出した臨床情報項目に診断病名が存在しない場合には（ＳＴ０２のＮ）、抽出した臨床情報項目を対応付けて新たな登録症例として診療情報データベースに追加する（ＳＴ０６）。
【００５９】
一方、抽出した臨床情報項目に含まれる診断病名が存在する場合には（ＳＴ０２のＹ）、登録症例情報取得部１０１は、抽出した臨床情報項目を対応付けた新たな症例および診療情報データベース１２に記憶された登録症例の両方を登録症例として取得する（ＳＴ０３）。
【００６０】
次いで、尤度比情報算出部１０２は、尤度比算出用の登録症例情報に基づいて頻度情報を作成する（ＳＴ０４）。図６に、頻度情報の一例を示す。頻度情報は、各登録症例の臨床情報項目を分類分けすると共に、臨床情報項目のうちの１つであるキー項目の分類ごとに、キー項目を含む登録症例の全数と、キー項目の各分類に該当する症例数を算出したものである。ここでは、キー項目の分類として病名を用いる。
【００６１】
図６に示すように、頻度情報には、登録症例のうち複数の臨床情報項目（年齢、発熱（体温）、咳、喀痰、白血球数）の各分類に該当する全件数と、これらの複数の臨床情報項目の各分類に該当する登録症例の病名ごとの件数とが算出されている。例えば、図６において、発熱が３７歳未満の登録症例の全件数は２４件であり、このうち診断された病名が肺炎球菌肺炎に該当する登録症例は２件である。また、発熱が３７度以上３８度未満の登録症例の全件数は３８件であり、このうち診断された病名が肺炎球菌肺炎に該当する登録症例は１件である。また、発熱が３８度以上の登録症例の全件数は６７件であり、このうち、診断された病名が肺炎球菌肺炎に該当する登録症例は１３件である。
【００６２】
臨床情報項目の分類は、臨床情報項目をその種類や臨床情報項目を示す値の範囲に応じて分けたものであり、医学的判断基準に基づいて医師らにより任意に決定される。ここでは、年齢を、年齢に対応する平均的な病気の発生率などの種々の医学診断上指針に基づいて、４０歳未満、４０歳以上６５歳未満、６５歳以上、の３つの分類に分けている。また、発熱（体温）、咳、喀痰、白血球数を、それぞれ臨床データなどから得られた医学上の指針に基づいて、正常範囲と異常範囲とに分け、さらに異常範囲を異常の程度に応じて２段階に分けて、合計３段階に分類している。なお、臨床情報項目の分類は、医療現場の要求などに応じて、任意の段階に分けて設けることができる。
【００６３】
続いて、尤度比情報算出部１０２は、各臨床情報項目の各分類について、［病名が疾患Ｘである確からしさ］／［病名が疾患Ｘでなかった確からしさ］である尤度比をそれぞれ算出する（ＳＴ０５）。そして、疾患頻度情報に含まれる全ての病名に対して、上記尤度比の算出を繰り返す。
【００６４】
ここで、尤度比は、各臨床情報項目の独立性を仮定し、ベイズの定理に基づいて算出される。ベイズの定理によれば、各臨床情報（A,B,C・・・・）が独立ならば臨床情報（A,B,C・・・・）が決まる以前の病名が疾患Xである確率P(X)に対して、診療情報決定後の病名が疾患Ｘである確率P(X|A,B,C,・・・・・)は、以下の式（１）のように表すことができ、同様に、病名が疾患Xでない確率~Xは以下の式（２）のように表すことができる。
P(X|A,B,C,・・・・) = P(A|X) * P(B|X) * P(C|X) ・・・ * P(X)/P(A,B,C,・・・)・・（１）
P(~X|A,B,C,・・・・) = P(A|~X) * P(B|~X) * P(C|~X) ・・・ * P(~X)/P(A,B,C,・・・)・・（２）
臨床情報項目の各分類αの尤度比LR(α)を以下の式（３）のように定義する。
LR(α)=P(α|X)/P(α|~X)・・・（３）
上記式（１）、（２）を用いると、以下の式（４）が定義できる。
P(X|A,B,C,・・・・)/ P(~X|A,B,C,・・・・)= LR(A)*LR(B)*LR(C)*・・・・* P(X)/ P(~X) ・・（４）
すなわち、疾患Xである可能性の大きさは、式（４）に示すように、個々の臨床情報項目の尤度比LR(A)、LR(B)、LR(C)、・・の積により表すことができる。
【００６５】
図７に、図６の頻度情報に基づいて算出された尤度比情報の一例を示す。例えば、病名が肺炎球菌肺炎であって、臨床情報項目である発熱が３８度以上を表す分類である場合には、以下のように尤度比を算出する。
[３８度以上の発熱をする場合に病名が肺炎球菌であることの確からしさ]
＝[３８度以上の発熱に該当する場合に病名が肺炎球菌肺炎である症例数]／[病名が肺炎球菌肺炎の症例数]
＝13/(2+1+13)=0.81
[３８度以上の発熱をする場合に肺炎球菌以外の病名であることの確からしさ]
＝[３８度以上の発熱に該当する場合に病名が肺炎球菌肺炎以外に該当する症例数]／[肺炎球菌肺炎以外の病名に該当する症例数]
＝(67-13)/((24+38+67)-(2+1+13))=0.48
尤度比＝「３８度以上の発熱をする場合に病名が肺炎球菌肺炎である確からしさ」／「３８度以上の発熱をする場合に病名が肺炎球菌肺炎以外である確からしさ」＝0.81／0.48=1.69
なお、上記例において、「３８度以上の発熱に該当しない場合に病名が肺炎球菌肺炎に該当する症例数」は、病名が肺炎球菌肺炎に該当する全体数（６７）から、３８度以上の発熱であって病名が肺炎球菌肺炎である症例数（１３）を減算することにより算出している。また、[肺炎球菌肺炎以外の病名に該当する症例数]は、全ての症例数（２４＋３８＋６７）から、病名が肺炎球菌肺炎に該当する症例数（２＋１＋１３）を減算することにより算出している。
【００６６】
また、診療情報管理サーバ１０は、その後、新たな症例を登録症例として登録症例データベースに追加する（ＳＴ０６）。
【００６７】
なお、本実施形態に限られず、ＳＴ０６の登録症例追加処理は、ＳＴ０２乃至ＳＴ０５に先だって行ってもよい。
【００６８】
上記のように、定期的に上記ＳＴ０１〜ＳＴ０６の処理を行うようにした場合には、新たな症例を加味して、尤度比情報を更新できるため、尤度比情報に基づいて決定される重み付け係数も新たな症例を加味して算出することができ、精度良く類似度を算出することができる。また、自動的に登録症例を追加できるため、登録症例の更新の労力を削減でき効率的である。
【００６９】
次に図５を用いて、本実施形態の診療情報処理方法によって、対象患者の臨床情報項目取得処理から対象患者の臨床情報項目に類似する類似症例を抽出して表示する処理を説明する。
【００７０】
ここでは、診療科端末１１から診療科の医師が、治療または診断の対象となる対象患者の対象症例を元に比較対象の患者の類似症例を抽出して診断に利用する場合を例に説明する。
【００７１】
まず、対象症例取得部１１２は入力装置１１４によりユーザの入力を受け付けて、対象患者の臨床情報項目を取得する（ＳＴ１１）。ここでは、対象患者の症例である対象症例として、年齢：５０歳、発熱（体温）：３８．９度、咳：高度、喀痰：高度、白血球数：８０００という情報を取得したものとする。そして、各対象臨床情報項目の分類を各対象臨床情報項目における対象分類として取得する。
【００７２】
そして、重み付け係数決定部１０３は、各対象臨床情報の対象分類および尤度比情報に基づいて、キー項目の分類ごとに、他の臨床情報項目の各分類に対して、尤度比が大きいほど重み付け係数が大きくなるように各重み付け係数をそれぞれ決定する（ＳＴ１２）。そして、キー項目の分類ごとに他の臨床情報項目の各分類に対応する重み付け係数を対応付けた重み付け係数情報を決定する。図８に、重み付け係数情報の例を示す。また、重み付け係数決定部１０３は、各臨床項目について、対象分類の重み付け係数に対して、対象分類以外の分類に対応する重み付け係数が相対的に大きくならないように重み付け係数を決定するように、対象分類に対応する重み付け係数と対象分類以外の分類に対応する重み付け係数の重み付け方法を異ならせている。臨床情報項目が対象分類に該当する症例が、臨床情報項目が対象分類以外の分類に該当する症例よりも対象症例により類似していると評価されるようにするためである。
【００７３】
重み係数決定部１０３は、以下の指針１）乃至３）に基づいて重み付けを行ったものを最終的な重み付け係数として決定する。
【００７４】
指針１）対象症例と登録症例の間の臨床情報項目の分類が一致し、かつ、尤度比が１（第１のしきい値）以上の場合、重み付け係数を尤度比に応じて高くする。
指針２）対象症例と登録症例の間の臨床情報項目の分類が一致し、かつ、尤度比が１（第２のしきい値）未満の場合、その臨床情報項目の分類とキー項目の分類の関連性はほとんど無いとして重み付け係数をより重みが小さくなるように重み付けする。例えば、重み付け係数を０など低い値にする。
指針３）対象症例と登録症例の間の臨床情報項目の分類が一致しない場合、各対象臨床情報項目における対象分類に対応付けられた尤度比と登録症例の臨床情報項目の分類に対応付けられた尤度比のうち低い方の尤度比を元に、この尤度比が１（第３のしきい値）以上の場合は、その臨床情報項目の分類とキー項目の分類の関連性が多少あるとして重み付け係数を尤度比に応じて高くし、尤度比が１（第４のしきい値）未満の場合はその臨床情報項目の分類とキー項目の分類の関連性はないものとして尤度比が低いほど重み付け係数を小さい重み付けになる様に重み付けする。例えば、重み付け係数を負の値などの小さい値にする。
【００７５】
指針１）について、例えば、ある臨床情報項目の分類Ｚである場合に特定の疾患Ｙ（キー項目の分類）に該当する尤度比が大きい場合、その尤度比は臨床情報項目の分類に該当すれば疾患Ｙに該当する可能性が大きい（キー項目の分類Ｙと臨床情報項目の分類との関連性が深い）ことを表している。このため、重み付け係数を尤度比に応じて大きくなるように重みづけるようにすることで、キー項目の分類Ｙと臨床情報項目の分類との関連性が深い項目の分類に対しては、類似度の算出に対する影響を大きくし、キー項目の分類Ｙと臨床情報項目の分類との関連性が少ない項目の分類に対しては、類似度の算出に対する影響を小さくすることができる。このため、キー項目の分類と関連性の少ない臨床情報項目の分類が類似度の算出に必要以上に影響することを抑制できるので、精度よく類似度を算出することができる。また、尤度比が１（第１のしきい値）以上の場合に、臨床情報項目の分類とキー項目の分類の関連性が深いと推定して尤度比が大きいほど重み付け係数が大きくなるように重み付け係数を決定するため、キー項目の分類Ｙと関連性が深いと認められる臨床情報項目の分類Ｚに対して、キー項目の分類Ｙの関連性が少ない臨床情報項目の分類をより差別化して重み付け係数を決定することができる。つまり、キー項目の分類（病名Ｘ）と関連性が深いと認められる臨床情報項目の分類を有する登録症例を、病名Ｘに該当する確からしさが大きい症例としてより類似度を上げることができる。
【００７６】
指針２）について、尤度比が所定値（第２のしきい値）より小さい場合、臨床情報項目の分類とキー項目の分類の関連性はほとんど無いと推定して重み付け係数をより重みが小さくなるように重み付けしている。キー項目の分類（病名）と関連性の少ない臨床情報項目の分類に対応する重み付け係数をさらに小さくしているので、キー項目の分類（病名）に関連性の深い臨床情報項目の分類に対してキー項目の分類（病名）の少ない臨床情報項目の分類をさらに差別化して重み付け係数を決定することができる。
【００７７】
また、指針３）について、対象症例と登録症例の間の臨床情報項目の分類が一致しない場合、各対象臨床情報項目における対象分類に対応付けられた尤度比と登録症例の臨床情報項目の分類に対応付けられた尤度比のうち低い方の尤度比を用いて重み付け係数を決定している。これは、従来技術のように臨床情報項目の分類が対象分類と一致（値の近さ）しているもののみを大きく重みづけるという基準ではなく、同じ臨床情報項目のうち、対象分類とは異なる分類であっても、キー項目の分類に該当する確からしさの効果（尤度比）が同等ならば、キー項目の分類に対する臨床情報項目の異なる分類と対象分類は医学的には同等の関連性の深さを有するという考えに基づく。例えば、図7のマイコプラズマの例でWBCが7900未満と7900以上12000未満に対応する尤度比は1.4とそれぞれ同等である。マイコプラズマに該当する場合には、WBCが7900未満にも、7900以上12000未満にも同じくらいの確からしさで該当しうるため、両者を区別する必要なく、WBCが7900未満に該当する場合も、7900以上12000未満に該当する場合も同じようにマイコプラズマに該当する確からしさを持つと評価して重み付け係数を決定する。なお、同じ臨床情報項目における対象分類の尤度比と対象分類以外の分類の尤度比のうち小さい方を用いるのは、対象分類の重み付け係数に対して、対象分類以外の分類に対応する重み付け係数が相対的に大きくならないように重み付け係数を決定するためである。
【００７８】
具体的には、上記指針１）乃至３）に基づいて、以下のように重み付けを行う。
(i)各対象臨床情報項目における対象分類と臨床情報項目の分類が一致し、かつ、尤度比が１以上である場合、重み付け係数を尤度比の対数値とする。
(ii)各対象臨床情報項目における対象分類と臨床情報項目の分類が一致し、かつ、尤度比が１未満である場合、重み付け係数を0とする。
(iii)各対象臨床情報項目における対象分類と臨床情報項目の分類が不一致である場合、各対象臨床情報項目における対象分類と一致する臨床情報項目の分類に対応する尤度比と、各対象臨床情報項目における対象分類と不一致である臨床情報項目の分類に対応する尤度比のうち、小さい方の対数値を重み付け係数とする。
【００７９】
ここでは、上記(i)、(iii)に示すように、各臨床情報項目に対応する尤度比を対数変換したものを用いて重み付け係数を算出する。比率の情報の効果を全臨床情報項目の効果としては加減算として扱うことができるからである。臨床情報項目の各分類の尤度比を対数変換した値の和は、臨床情報項目の各分類の尤度比の乗算値を対数変換した値と等しいため、臨床情報項目の各分類の尤度比を対数変換した値を重み付け係数として決定し、臨床情報項目の各分類の重み付け係数の総和を類似度の評価に用いることにより、臨床情報項目の各分類の尤度比の乗算値を類似度の評価に反映できる。式（４）に示すようにキー項目（病気X）に該当する確からしさは、各臨床情報項目の尤度比の乗算値の関数であるため、各臨床情報項目の尤度比を対数変換した値の和を用いて類似度の算出を行うことにより、キー項目に該当する確からしさを好適に反映して精度よく類似度の評価を実施できる。
【００８０】
なお、本実施形態に限定されず、重み付け係数決定部１０３は、尤度比情報に基づいて尤度比が大きいほど重み付けが大きくなるように重み付け係数を決定するものであれば、種々の方法で重み付け係数を決定してよい。例えば、尤度比の値をそのまま重み付け係数として用いてもよい。
【００８１】
また、上記(ii)について、尤度比が１以下の場合は、その尤度比に対応する登録症例の分類に該当する場合に、キー項目の分類（病名）に該当する可能性が少ないので重み付け係数を0としている。なお、尤度比が１以下の場合に、臨床情報項目の分類とキー項目の分類の関連性はほとんど無いと推定して重み付けを小さくするように重み付け係数を決定するものであれば、例えば、重み付け係数をマイナスとなるように（負の値を大きくするように）重み付けしてもよい。この場合には、キー項目の分類（病名）に関連性の深い臨床情報項目の分類に対してキー項目の分類（病名）の少ない臨床情報項目の分類をさらに差別化して重み付け係数を決定することができる。
【００８２】
また、上記(iii)について、対象症例の前記臨床情報項目における対象分類に対応する尤度比または、臨床情報項目における対象分類以外の分類に対応する尤度比のいずれかが１（第４のしきい値）より小さい場合に、該各対象臨床情報項目における該対象分類以外の分類に対応する重み付け係数が負の値になるように重み付けを行ってもよい。この場合には、キー項目の分類（病名）に関連性の深い臨床情報項目の分類に対してキー項目の分類（病名）の少ない臨床情報項目の分類をさらに差別化して重み付け係数を決定することができる。
【００８３】
上記第１のしきい値および第３のしきい値は、尤度比の値に基づいて、キー項目の分類に対する臨床情報項目の分類の関連の深さ（臨床情報項目の分類である場合にキー項目の分類となる確からしさ）がある程度大きいものと評価できる数値であれば任意に設定でき、１以上２以下の値であることが好ましい。例えば、第１および第３のしきい値を１とすることが好適である。また、第１のしきい値と第３のしきい値を同じ値にしてもよく、異なる値にしてもよい。
【００８４】
上記第２のしきい値および第４のしきい値は、尤度比の値に基づいて、キー項目の分類に対する臨床情報項目の分類の関連の深さ（臨床情報項目の分類である場合にキー項目の分類となる確からしさ）がある程度小さいものと評価できる数値であれば任意に設定でき、１以下０．５以上の値であることが好ましい。なお、第２のしきい値は、第１のしきい値以下の値に設定され、第４のしきい値は第３のしきい値以下の値に設定されるものとする。例えば、第２および第４のしきい値を１とすることが好適である。また、第２のしきい値と第４のしきい値を同じ値にしてもよく、異なる値にしてもよい。
【００８５】
なお、重み付け係数決定部１０３は、重み付け係数情報のうち、キー項目の各分類に対応付けられた重み付け係数であって、各対象臨床情報項目における対象分類に対応する重み付け係数を、重み付け係数情報のうち、キー項目の該分類に対応付けられた重み付け係数であって、各対象臨床情報項目における対象分類以外の他の臨床情報項目の各分類に対応する重み付け係数よりも相対的に重み付けが大きくなるようにさらに重み付けを行うものであれば、任意の重み付け方法を適用することができ、例えば、対象症例の臨床情報項目における対象分類と一致する臨床情報項目の分類に対して、より重み付けが大きくなるように重み付けを行ってもよく、対象症例の臨床情報項目における対象分類と一致しない登録症例の臨床情報項目の分類に対して、対象症例の臨床情報項目における対象分類と登録症例の臨床情報項目の分類との不一致の度合いに基づいて、不一致の度合いが大きくなるほど重み付けが小さくなるように重み付けを行ってもよい。
【００８６】
図８に示す類似度決定情報の例においては、例えば、まず図７に示す尤度比情報の各尤度をそれぞれ対数変換する。なお、図８においては、対象情報の対象分類は、太枠で示す。例えば、対象症例の臨床情報項目の年齢が５０歳であるため、臨床情報項目における対象分類は、年齢４０歳以上６５歳未満となる。
【００８７】
そして、(i)により、対象症例の臨床情報項目における対象分類（太枠部分）に該当し、かつ、尤度比が１以上の分類については、尤度比を対数変換した値をそのまま重み付け係数として決定する。また、(ii)により、各対象臨床情報項目における対象分類（太枠部分）に該当し、かつ、尤度比が１未満の分類については、重み付け係数を０にする。例えば、年齢４０歳以上６５歳未満に対応付けられた各尤度比のうち、マイコプラズマ、肺結核、瀰漫性汎気管支炎に対応付けられた尤度比はそれぞれ、０．７、０．６、０．８であって１より小さいため、年齢４０歳以上６５歳未満に対応付けられた各尤度比のうち、マイコプラズマ、肺結核、瀰漫性汎気管支炎に対応付けられた重み付け係数は０となっている。また、(iii)により、各対象臨床情報項目における対象分類と臨床情報項目の分類が不一致である場合（太枠部分以外）、各対象臨床情報項目における対象分類と一致する臨床情報項目の分類に対応する尤度比と、各対象臨床情報項目における対象分類と不一致である臨床情報項目の分類に対応する尤度比のうち、小さい方の対数値を重み付け係数とする。例えば、対象分類と一致しない分類である年齢６５歳以上の重み付け係数を決定する場合、肺炎球菌肺炎に対応する尤度比において、対象分類と一致しない分類である年齢６５歳以上に対応付けられた尤度比１．７と、対象分類と一致する分類である年齢４０歳以上６５歳未満に対応付けられた尤度比１．２を比較し、小さい方の尤度比１．２の対数値０．２を、病名が肺炎球菌肺炎であって、年齢６５歳以上の分類に対応する重み付け係数として決定する。
【００８８】
上記のように、尤度比に基づいて重み付け係数を算出した場合には、「臨床情報項目が特定の分類に該当する場合にキー項目が特定の分類に該当している（上記例では３８度以上の発熱であって、病名が肺炎球菌肺炎である）確からしさ」（式（３）に示すP(A|X)）と、「臨床情報項目が特定の分類に該当する場合にキー項目が特定の分類以外の分類に該当している（３８度以上の発熱であって、病名が肺炎球菌肺炎以外である）確からしさ」（式（３）に示すP(A|~X)）との両方を用いているため、「臨床情報項目が特定の分類に該当する場合に、キー項目が特定の分類に該当している確からしさ」（式（３）に示すP(A|X)）だけに基づいて重み付け係数を決定した場合よりも、各キー項目に対して正確に確からしさを反映して重み付け係数を決定することができる。
【００８９】
上記の尤度比算出処理または重み付け情報算出処理において、キー項目の分類に登録症例の数が非常に少ない場合などは、そのキー項目の分類に対応づけられた各臨床情報項目の各分類の頻度あるいは尤度比を表す値の数値の補正を行うことが好ましい。
【００９０】
次いで、類似度算出部１０４は、登録症例情報をメモリなどの記憶手段に取得する（ＳＴ１３）。そして、類似度を算出されていない登録症例が存在する場合には（ＳＴ１４のＹ）について、各登録症例の臨床情報項目を表す値に対応する重み付け係数を図８に示す重み付け係数情報から取得する。そして、登録症例の臨床情報項目について、登録症例の各キー項目の分類（病名）と他の臨床情報項目の分類とに対応する重み付け係数を抽出して、類似度決定情報を算出する。図９に、図３に示す登録症例情報および図８に示す重み付け情報に基づいて算出した類似度決定情報の例を示す。そして、登録症例に対して抽出された重み付け係数を積算した値を登録症例と対象患者の症例との類似度として算出する（ＳＴ１５）。
【００９１】
図３、図８、図９を用いて、図３における症例１の類似度の算出方法を具体例として説明する。図３に示すように、症例１は、病名が肺炎球菌肺炎であり、年齢が６２歳である。類似度算出部１０４は、この病名および年齢に該当する重み付け係数を、図８に示す重み付け係数テーブルに基づいて、病名が肺炎球菌肺炎であって、６５歳より年上の年齢に対応付けられた０．２という値に決定する。同様に、類似度算出部１０４は、登録症例の病名とその他の臨床情報項目の各分類に対応する重み付け係数を臨床情報項目ごとに抽出し、図９に示すように類似度決定情報を算出する。
【００９２】
そして、図９に示すように症例１の各臨床情報項目である年齢、発熱（体温）、咳嗽、喀痰、ＷＢＣのそれぞれに対して決定された重み付け係数である、０．２、０．５、−０．５、−０．５、０を積算し、算出された値である−０．３（＝０．２＋０．５＋（−０．５）＋（−０．５）＋０）を類似度として決定する。
【００９３】
一方、類似度を算出されていない登録症例がない場合には（ＳＴ１４のＮ）、類似度順に登録症例をソートして類似症例リストを作成する（ＳＴ１６）。
【００９４】
そして、類似症例出力手段１０５は、類似症例リストのうち、算出された類似度が所定値よりも大きいものを、対象患者の対象症例と類似する類似症例として抽出し、抽出された類似症例に関連する情報（類似症例情報）を、ネットワークを介して保管サーバ２１やＤＩＣＯＭサーバ３１などを検索し、検索した類似症例情報を診療科端末１１に出力する。
【００９５】
診療科端末１１に備えられた表示制御部１１１は、設定された表示オプションに沿って、受け取った類似症例情報をディスプレイ１１３に表示する（ＳＴ１７）。図１０は、類似症例のリスト表示の例を示す図であり、図１１は類似症例の詳細表示の例を示す図である。表示制御部１１１はここでは、類似度の大きい順に類似症例を表示している。また、表示制御部１１１は、予め設定された表示オプションに従って、各類似症例について、症例の概要が分かる情報を表示する。ここでは、類似症例毎に、類似度と、年齢と性別からなる患者基本情報と、病名と、治療（投薬）内容と、主な症状（ここでは体温と主訴の内容）を表す主訴サマリと、検査結果と、診断画像のサムネイルを表示している。また、この表示オプションは、ユーザの要求に応じて表示項目や配置や症例の並び順などを任意に設定可能であるものとする。なお、表示制御部１１１は、類似度に基づいて、登録症例ごとに尤度比が所定値以上の臨床情報項目の各値や種類を含むように、類似度の大きい順に登録症例をリスト表示している。
【００９６】
さらに、表示制御部１１１は、図１１に示すように、一覧表示された類似症例のうち、ユーザの指定した類似症例を詳細表示することができる。例えば、ユーザが図１０のサムネイルを入力装置１１４で指定すると、その指定を受け付けて、表示制御部１１１が、指定されたサムネイルに対応する類似症例の詳細データをディスプレイ１１３に表示する。また、表示制御部１１１は、詳細情報表示において、重み付け係数の値が高い臨床情報項目の分類に対しては、識別可能に表示する。図１１に示す例では、重み付け係数の値が高い臨床情報項目の咳嗽は二重太枠で識別表示されており、重み付け係数のやや高い臨床情報項目である発熱、白血球数は、太枠により識別表示されており、重み付け係数が低い臨床情報項目である喀痰については文字の色をグレーにすることにより識別表示されている。
【００９７】
上記診療情報処理装置において、登録症例情報に基づいて、登録症例に対応付けられたキー項目の各分類ごとに、登録症例に含まれる他の臨床情報項目の各分類について、他の臨床情報項目の各分類に該当する場合にキー項目の１つの分類に該当する尤度と、他の臨床情報項目の各分類に該当する場合にキー項目の１つの分類以外の他の分類に該当する尤度との尤度比をそれぞれ算出し、キー項目の分類ごとに他の臨床情報項目の各分類について、尤度比情報に基づいて算出された尤度比が大きいほど重み付けが大きくなるように各重み付け係数を決定している。このため、臨床情報項目の分類の分布が判断できる程度の少数の症例があれば、重み付け係数を決定でき、比較的少ない症例であっても類似度を正確に算出することができる。このため、過去の症例が比較的少ない病院などにも広く適用することができ、実用的である。
【００９８】
また、各重み付け係数が、キー項目の１つの分類に該当する尤度だけでなく、その１つの分類に該当しない尤度の両方を反映して決定することができ、比較対象となる患者の症例が少ない場合であっても、キー項目の１つの分類に該当する尤度（確からしさ）のみに基づいて重み付け係数を決定する場合よりも、より正確に重み付け係数を決定することができる。
【００９９】
また、病名などの診断上重要な特徴を表す臨床情報項目（キー項目）に基づいて、各臨床情報項目の分類ごとに、特定のキー項目の分類に該当する確からしさを表す尤度が大きくなるほど重み付けが大きくなるよう各重み付け係数を決定しているため、病名などのキーとなる臨床情報項目の分類に応じた特徴を適切に反映して、対象患者の症例と登録症例との類似度を正確に算出することができる。これに対し、特許文献１の方法によれば、病名に応じて関連性の深い症状が異なるというような臨床情報項目の特徴に応じた重み付けを行って類似度を算出することができない。また、特許文献２の方法によれば、重み付けのための影響度を決定する際に、病名に応じて関連性の深い臨床情報項目の分類が異なるというような臨床情報項目の特徴を反映していないため、臨床情報項目の特徴を適切に反映して重み付け係数を決定することができない。
【０１００】
また、各病気の症例数の影響を受けやすい確率を単純に用いて類似度を算出した場合には、まれな症例は確率的には非常に小さくなってしまうため、類似症例として抽出されにくいものとなるが、尤度は各病名（キー項目の分類）に該当する確からしさを表しているため、症例数の影響を受けにくい。このため、症例数が少ない病名に関する症例であっても、症例数の多い他の病名に関する症例によって妨げられることがなく類似症例として抽出できる。
【０１０１】
また、上記診療情報装置によれば、自動的に重み付け係数を適切に決定することができるため、診断に不慣れな人であっても容易に類似度を算出できる。これに対し、重み付け係数の重み付けをユーザの設定により指定した場合には、その設定は医師などの医学診断の専門的な知識を持つユーザに限定されてしまい、また、設定の手間もかかる。
【０１０２】
なお、類似度の算出方法は、上記のように重み付け係数の積算したものを類似度として算出する方法に限られず、対象症例の臨床情報項目に対する登録症例の臨床情報項目の重み付け係数の距離を、類似度を表す指標として算出し、距離が小さいものを類似症例として判断してもよい。
【０１０３】
表示制御部１１１が類似度順に類似症例をリスト表示するため、医師らのユーザは、類似症例リストから、臨床情報項目の類似する症例の病名や詳細な治療内容などの診断データを参照することができ、効率よく正確に対象患者の病名の推測や、対象患者の治療方針の決定をすることができる。
【０１０４】
また、表示制御部１１１が、算出された類似度に基づいて、登録症例ごとに尤度比または重み付け係数が所定値以上の臨床情報項目の分類に関する情報を含むように前記登録症例をリスト表示するものであるため、キー項目と臨床情報項目の関連が大きい項目の分類を容易に把握できる。
【０１０５】
また、表示制御部１１１が、重み付け係数に基づいて、重み付けの大きい臨床情報項目については識別可能に表示するため、医師らは、類似症例と対象患者の症例との類似している部分を容易に把握できる。また、表示制御部１１１が、重み付け係数に基づいて、重み付けの小さい臨床情報項目については識別可能に表示するため、医師らは、類似症例と対象患者の症例とが類似していない部分を容易に把握できる。
【０１０６】
また、表示制御部１１１が、ユーザの選択操作に基づいて選択された症例情報について詳細な情報を表示できるため、ユーザの手間を軽減できるだけでなく診断上必要な情報を十分抽出してユーザに提示することができる。
【０１０７】
第２の実施形態について以下に説明する。第２実施形態は、第１の実施形態の診療情報処理装置について、尤度比を算出するために用いる登録症例を限定する、または、類似度を算出する対象となる登録症例を限定する機能を設けたものである。図１２は、第２の実施形態の機能ブロックを表す図である。
【０１０８】
図１２に示すように、第２の実施形態の診療情報処理装置１は、登録症例情報取得部１０１が、キー項目推定用の登録症例をさらに取得するものである点と、対象患者の症例に基づいて、対象患者の臨床情報項目のうちキー項目の分類（病名）を推定するキー項目推定部１０６を備えている点と、尤度比情報算出部１０２が、登録症例情報のうち、推定されたキー項目の分類に該当する登録症例のみを尤度比算出用登録症例として抽出する尤度比算出症例抽出部１０７を備えており、抽出された尤度比算出用登録症例のみに基づいて尤度比情報を算出するものである点と、類似度算出部１０４が、登録症例情報のうち、推定されたキー項目の分類に該当する登録症例のみを類似度算出用登録症例として抽出する類似度算出症例抽出部１０８を備えており、抽出された類似度算出用登録症例のみに基づいて類似度を算出するものである点とが第１の実施形態と異なる。
【０１０９】
図１３は、第２の実施形態の対象患者の臨床情報項目を取得する処理以降の流れを説明するフローチャートである。第２の実施形態において、図４に記載されたＳＴ０１−ＳＴ０６の処理は、第１実施形態と共通であるため説明を省略する。以下、図１３のフローチャートに従って、第1の実施形態と異なる点を中心に説明し、第1の実施形態と同じ点については説明を省略する。
【０１１０】
図１３において、まず、第１実施形態と同様に対象症例取得部１１２が対象患者の臨床情報項目を取得する（ＳＴ２１）。
【０１１１】
続いてキー項目推定部１０６は、図７に示す尤度比情報に基づいて、キー項目の分類ごとに、各対象臨床情報項目における対象分類に対応する尤度比を乗算した乗算値を算出し、算出された乗算値が後述の所定の条件を満たすキー項目の分類を、対象患者が該当すると推定されるキー項目の分類として仮に推定する（ＳＴ２２）。
【０１１２】
先述のベイズの定理を用いると、対象患者のキー項目が分類X（病名が疾患X）である確からしさの指標LRXは、（４）の式より以下のように求められる。
LRX = LR(A)*LR(B)*LR(C)*・・・・ ・・・（５）
【０１１３】
本実施形態では、図６に示す頻度情報に基づいて、キー項目の分類ごとに各対象臨床情報項目における対象分類に対応する尤度比LR(α)をそれぞれ算出し、上記式（５）によりキー項目の分類ごとに尤度比を乗算することにより各キー項目の分類に該当する確からしさLRXをそれぞれ算出する。ここでは、病名が疾患Xである場合の尤度比を各臨床情報項目における対象分類についてそれぞれ算出し、算出した尤度比を乗算することにより病名が疾患Xである確からしさLRXを算出する。そして、全ての病名に対してLRXを算出し、LRXが最大となる病名が対象患者の病名であると推定する。
【０１１４】
具体的には、図７に示す尤度比情報のうち、対象患者の各対象臨床情報項目が属する対象分類の尤度比をそれぞれ抽出してキー項目推定情報が作成される。図１４は、キー項目推定情報の例を示す図である。例えば、対象患者の症例である対象症例が、年齢：５０歳、発熱（体温）：３８．９度、咳嗽：高度、喀痰：高度、白血球数：８０００であるとすると、図７に示す尤度比情報のうち、各病名ごとに、対象症例の年齢（５０歳）が属する臨床情報項目である４０歳以上６５歳以下の年齢に対応する尤度比、対象症例の発熱（３８．９度）が属する３８度以上の発熱に対応する尤度比、対象症例の咳嗽が属する高度の咳嗽に対応する尤度比、対象症例の喀痰（高度）が属する高度の喀痰に対応する尤度比、対象症例の白血球数（８０００）が属する、７９００以上１２０００未満の白血球数に対応する尤度比がそれぞれ抽出されて、図１４に示すキー項目推定情報が作成される。なお、図１４に示すキー項目推定情報は、図７の太枠部分のみを抽出して各病名ごとに対応付けたものと同じものとなる。
【０１１５】
そして、キー項目推定部１０６は、各病名ごとに、対応付けられた各臨床情報項目の分類に対応する尤度比を乗算して全体尤度比を算出する。図１４では、例えば、肺炎球菌肺炎に対して、臨床情報項目である年齢、発熱、咳嗽、喀痰、白血球数に対して、それぞれ尤度比１．２、１，７、０．６、０．６、０．８が対応付けられている。そして、肺炎球菌肺炎に対する全体尤度比は、対応付けられた全ての尤度比を乗算した値である０．５９（＝１．２×１．７×０．６×０．６×０．８）となる。そして、キー項目推定部１０６は、図１４の例では、全体尤度比が大きい病名のうち上位の所定数個の病名を対象患者の推定病名として仮に推定する。所定数は、登録症例の数など種々の条件に応じて医師らのユーザの設定により任意に設定することができる。また、全体尤度比に基づいて対象患者のキー項目の分類を推定するものであれば、いかなる方法で推定キー項目を推定してもよく、例えば、キー項目全体尤度比の所定値以上のものを対象患者のキー項目の分類として推定してもよい。
【０１１６】
次に、尤度比算出症例抽出部１０７は、複数の推定病名のそれぞれに対応付けられた登録症例を尤度比算出用登録症例として抽出する（ＳＴ２３）。
【０１１７】
尤度比情報算出部１０２は、尤度比算出用登録症例のみを対象として、図４におけるＳＴ０３乃至ＳＴ０４と同じ方法で頻度情報を算出して、算出された頻度情報を記憶する（ＳＴ２４）。次いで、尤度比情報算出部１０２は、記憶された頻度情報に基づいて図４におけるＳＴ０５と同じ方法で尤度情報を算出して、算出された尤度情報を記憶する（ＳＴ２５）。
【０１１８】
そして、重み付け係数決定部１０３は、算出された尤度情報を基に第１実施形態と同様の方法で重み付け係数を決定する（ＳＴ２６）。
【０１１９】
次に、第２の実施形態による類似度算出症例抽出部１０８は、推定された複数の推定病名に基づいて、複数の推定病名にそれぞれ対応付けられた登録症例のみを類似度算出の対象となる類似度算出用登録症例として抽出する（ＳＴ２７）。そして、類似度算出部１０４は、抽出された類似度算出用登録症例のみを取得し（ＳＴ２８）、類似度をまだ算出していない類似度算出用登録症例が存在すれば（ＳＴ２９のＹ）、図４におけるＳＴ１５と同じ方法で類似度算出処理を行う（ＳＴ３０）。一方、類似度をまだ算出していない類似度算出用登録症例が存在しない場合には（ＳＴ２９のＮ）、類似度算出用登録症例を類似度順にソートし、類似症例リストを作成する（ＳＴ３１）。そして、図４におけるＳＴ１７と同じ方法で、類似症例リストを表示する（ＳＴ３２）。
【０１２０】
第２の実施形態によれば、類似度の算出を所定の条件を満たす登録症例のみに限定したことにより、登録症例数が非常に多い場合にでも計算負荷を抑制しつつ高速に類似症例を抽出することができる。また、明らかに類似していないことが予め既知の登録症例を除去することにより、計算負荷を必要以上に増すことなく、高速かつ効率良く類似度を決定できる。
【０１２１】
また、対象症例から推定されるキー項目に基づいて、類似度算出に用いる登録症例を限定したことにより、類似度を算出する対象を、対象患者の症例と類似している可能性が高い登録症例に効果的に絞り込むことができる。また、類似度算出用登録症例を決定する条件をユーザが設定する労力を省くことができる。
【０１２２】
また、尤度比の算出を所定の条件を満たす登録症例のみに限定したため、明らかに関係ない症例を除くことにより、頻度情報や重み付け係数が雑多な症例の情報により影響を受けて重み付けの評価精度が低下することを防ぐことができる。例えば、多様な種類を有する肺炎などの病名に対応付けられた登録症例に限定して尤度情報の算出を行うことにより、各肺炎の種類による特徴の違いを正確に反映して重み付けを行うことができる。
【０１２３】
また、対象症例から推定されるキー項目に基づいて、尤度比算出に用いる登録症例を限定したことにより、尤度を算出する対象を、対象患者の症例と類似している可能性が高い登録症例に効果的に絞り込むことができる。また、尤度比算出用登録症例を決定する条件をユーザが設定する労力を省くことができる。
【０１２４】
なお、第２の実施形態において、尤度比算出症例抽出部１０７および類似度算出症例抽出部１０８は、上記例に限られず、尤度比算出用登録症例、類似度算出用登録症例を抽出するための所定の条件を診断現場の要求などにより任意の条件に設定してよい。例えば、医師らの入力などにより予め設定された病名に該当する登録症例であることを尤度比算出用登録症例または類似度算出用登録症例を抽出するための所定の条件にしてもよい。また、尤度比情報に基づいて、各臨床情報項目の分類に対応する各尤度比のいずれか１つ以上が所定の値（第５のしきい値）以上であることを、類似度算出用登録症例を抽出するための所定の条件にしてもよい。また、尤度比情報に基づいて、類似度算出用の登録症例のうち尤度比の大きさが所定の順番以内の尤度比に対応づけられていることを、類似度算出用登録症例を抽出するための所定の条件にしてもよい。これらの場合には、類似度算出用の症例数を限定することができるため、類似度算出処理の計算負荷を軽減して、より高速に類似度算出処理を実施することができる。
【０１２５】
また、第２の実施形態の診療情報処理装置１において、尤度比算出症例抽出部１０７および類似度算出症例抽出部１０８のいずれか一方を省略した構成としてもよい。
【０１２６】
次いで、第３の実施形態について以下に説明する。図１５は第３の実施形態の機能ブロック図である。図１６は、第３実施形態における診療情報処理装置１の対象患者の臨床情報項目を取得する処理以降の流れを示すフローチャートである。第３の実施形態において、図４に記載されたＳＴ０１−ＳＴ０６の処理は、第１実施形態と共通であるため説明を省略する。以下、第１の実施形態と異なる点を中心に説明し、第１の実施形態と同じ点については説明を省略する。
【０１２７】
図１５に示すように、第３の実施形態においては、登録症例情報取得部１０１が、キー項目推定用の登録症例をさらに取得するものである点と、第２の実施形態と同じ機能を有するキー項目推定部１０６を備えた点と、重み付け係数決定部１０３が、キー項目推定部１０６が推定した推定項目に基づいて、重み付け係数を決定する点が第１の実施形態と異なる。
【０１２８】
以下、図１６に従って、第３実施形態における診療情報処理装置１の対象患者の臨床情報項目を取得する処理以降の流れを説明する。
【０１２９】
まず、第１実施形態と同様に対象症例取得部１１２が対象患者の臨床情報項目を取得する（ＳＴ４１）。
【０１３０】
続いて、キー項目推定部１０６は、第２の実施形態のＳＴ２２に示した処理と同様の方法で、図７に示す尤度比情報に基づいて、キー項目の分類ごとに、各対象臨床情報項目における対象分類に対応する尤度比を乗算した乗算値を算出し、算出された乗算値が所定のしきい値条件を満たすキー項目の分類を、対象患者が該当すると推定されるキー項目の分類として仮に推定する（ＳＴ４２）。ただし、第３実施形態のキー項目推定部１０６は、全体尤度比が最も大きい１つのみを推定病名として推定する点のみ第２の実施形態のキー項目推定部１０６と異なるものとし、第３の実施形態では、図１４に示すように、最も大きい全体尤度比に対応づけられた病名が「マイコプラズマ」であったものとする。
【０１３１】
そして、重み付け係数決定部１０３は、推定されたキー項目の分類について、他の臨床情報項目の各分類に対応する各重み付け係数をそれぞれ決定するとともに、該各重み付け係数を尤度比情報に基づいて算出された尤度比が大きいほど重み付けが大きくなるように決定することにより、推定されたキー項目の分類に他の臨床情報項目の各分類に対応する重み付け係数を対応付けた重み付け係数情報を決定する（ＳＴ４３）。
【０１３２】
図１７は、第３実施形態の重み付け係数情報の例を示す図であり、図１８は、第３実施形態による類似度決定情報の例を示す図である。重み付け係数決定部１０３は、図７の頻度情報に基づいて、第１の実施形態と同様の重み付け方法を用いて、推定されたキー項目の分類（病名：マイコプラズマ）に対応付けられた各臨床情報項目の分類に対する重み付け係数のみを算出して、図１７に示すように重み付け係数情報として決定する。第３の実施形態では、全てのキー項目の分類について重み付け係数を算出する必要はなく、少なくとも推定されたキー項目の分類についてのみ重み付け係数を算出すれば重み付け係数情報を算出できる。なお、図１７に示す第３の実施形態の重み付け係数は、図８に示す重み付け係数情報のうち太い破線で示す部分と同じものとなる。
【０１３３】
続いて、登録症例情報取得部１０１は、第１実施形態における図５のＳＴ１３と同じように登録症例を取得する（ＳＴ４４）。そして、類似度算出部１０４は、類似度をまだ算出していない登録症例が存在すれば（ＳＴ４５のＹ）、算出された重み付け係数情報に基づいて、登録症例情報に備えられた各登録症例ごとに、推定されたキー項目の分類に対応付けられた重み付け係数であって、他の臨床情報項目の分類に対応する重み付け係数をそれぞれ抽出し、抽出した重み付け係数を積算して類似度を算出する（ＳＴ４６）。
【０１３４】
類似度算出部１０４は、キー項目の分類である病名に関わらず、図１７に示す臨床情報項目の分類に対応付けられた重み付け係数を用いて類似度決定情報を作成する。図１８は、図３に示す登録症例情報および図１７に示す重み付け係数情報に基づいて作成された類似度決定情報である。例えば、図３に示す登録症例情報に登録された症例１の年齢（６１歳）については、図１６においてその年齢が属する、年齢４０歳以上６５歳以下を表す臨床情報項目に割り当てられた重み付け係数０が用いられる。そして、図１８に示すように、類似度算出部１０４は、各症例に各臨床情報項目に対応する重み付け係数を積算し、積算した値を類似度として算出する。
【０１３５】
一方、類似度をまだ算出していない登録症例が存在しない場合には（ＳＴ４５のＮ）、図５におけるＳＴ１６と同じように登録症例を類似度順にソートし、類似症例リストを作成する（ＳＴ４７）。そして、図４におけるＳＴ１７と同じように、類似症例リストを表示する（ＳＴ４８）。
【０１３６】
第３の実施形態によれば、登録症例のうち、病名などのキー項目の分類が不明なものについても、類似度を算出することができる。このため、キー項目の分類に対応する登録症例が少ない場合にでも、キー項目の分類が不明な登録症例に範囲を広げて類似度を算出することができる。
【０１３７】
また、第３の実施形態においても、第２の実施形態と同様に尤度比情報算出部１０２が、所定の条件を満たす登録症例のみを尤度比を算出するための尤度比算出用登録症例として抽出する尤度比算出症例抽出部１０７を有するものであってもよい。この場合、尤度比算出症例抽出部１０７は、第２の実施形態と同様に任意の条件に基づいて尤度比算出用登録症例を抽出してよい。
【０１３８】
また、第３の実施形態においても、類似度算出部が、登録症例情報のうち、所定の条件を満たす登録症例のみを類似度算出用登録症例として抽出する類似度算出症例抽出部を備え、抽出された類似度算出用登録症例のみに基づいて類似度を算出するものであってもよい。この場合には、例えば、類似度算出症例抽出部が、尤度比情報に基づいて、所定のしきい値（第５のしきい値）以上の尤度比に対応づけられた各臨床情報項目の分類に該当する登録症例のみを類似度算出用登録症例として抽出することが考えられる。
【０１３９】
また、第１および第３実施形態において、類似度算出部１０４は、登録症例の病名が合併症である場合に、合併症を構成する個々の病名ごとに該合併症に対応付けられた他の臨床情報項目に対応する重み付け係数をそれぞれ取得して類似度を算出し、算出された類似度のうち最も大きいものを合併症に対応する類似度として算出してもよい。
【０１４０】
例えば、類似度を算出するための登録症例が、病名Ａ１と病名Ａ２の合併症であり、複数の臨床情報項目の各分類（年齢Ａ４、体温Ａ５、咳嗽Ａ６、喀痰Ａ７、白血球数Ａ８）とが対応づけられていた場合には、病名Ａ１に対して年齢Ａ４、体温Ａ５、咳嗽Ａ６、喀痰Ａ７、白血球数Ａ８が対応づけられている症例について類似度Ａ９を算出し、病名Ａ２に年齢Ａ４、体温Ａ５、咳嗽Ａ６、喀痰Ａ７、白血球数Ａ８が対応づけられている症例について類似度Ａ９’を算出する。そして、類似度Ａ９とＡ９’の大きい方を上記症例の類似度として決定することが考えられる。
【０１４１】
また、第１および第３実施形態において、類似度算出部１０４は、登録症例の病名が合併症である場合に、合併症を構成する個々の病名ごとに該合併症に対応付けられた他の臨床情報項目に対応する重み付け係数をそれぞれ取得するものであり、臨床情報項目の分類に対応する重み付け係数であって、合併症を構成する個々の病名ごとに算出された重み付け係数のうち最大のものを、臨床情報項目の分類に対応する重み付け係数として特定し、各臨床情報項目の各分類に対して同様に重み付け係数を特定して、特定された重み付け係数を用いて類似度を算出するものであってもよい。
【０１４２】
例えば、類似度を算出するための登録症例として、病名Ａ１と病名Ａ２の合併症であり、複数の臨床情報項目の各分類（年齢Ａ４、体温Ａ５、咳嗽Ａ６、喀痰Ａ７、白血球数Ａ８）とが対応づけられていた場合には、病名Ａ１に対して年齢Ａ４、体温Ａ５、咳嗽Ａ６、喀痰Ａ７、白血球数Ａ８が対応づけられている症例について、重み付け係数として年齢に対してＢ４、体温に対してＢ５、咳嗽に対してＢ６、喀痰に対してＢ７、白血球数に対してＢ８を算出する。また、病名Ａ２に年齢Ａ４、体温Ａ５、咳嗽Ａ６、喀痰Ａ７、白血球数Ａ８が対応づけられている症例について、重み付け係数として年齢に対してＢ４’、体温に対してＢ５’、咳嗽に対してＢ６’、喀痰に対してＢ７’、白血球数に対してＢ８’を算出する。そして、上記症例に対して、類似度決定情報に用いる重み付け係数として、年齢についてＢ４とＢ４’の大きい方を用い、体温についてＢ５とＢ５’の大きい方を用い、咳嗽についてＢ６とＢ６’の大きい方を用い、喀痰についてＢ７とＢ７’の大きい方を用い、白血球数についてＢ８とＢ８’の大きい方を用いることが考えられる。
【０１４３】
上記場合には、複雑な臨床情報項目を有する合併症の登録症例に対しても、精度良く類似度を算出でき、類似症例を広い範囲で抽出できる。
【０１４４】
第３実施形態におけるキー項目推定部１０６は、対象患者のキー項目の分類として、複数のキー項目の分類を推定してもよく、この場合、推測した複数のキー項目の分類ごとに、各臨床情報項目の分類の重み付け係数をそれぞれ算出し、このうち最大の重み付け係数をその特定の臨床情報項目の分類に対応する重み付け係数として決定してもよい。
【０１４５】
例えば、キー項目推定部１０６により病名Ａ１と病名Ａ２が推定病名として推定された場合、尤度比情報に基づいて、病名Ａ１に対して、仮の重み付け係数として年齢に対してＢ４、体温に対してＢ５、咳嗽に対してＢ６、喀痰に対してＢ７、白血球数に対してＢ８を算出する。また、同様に、尤度比情報に基づいて、病名Ａ２について、仮の重み付け係数として年齢に対してＢ４’、体温に対してＢ５’、咳嗽に対してＢ６’、喀痰に対してＢ７’、白血球数に対してＢ８’を算出する。そして、重み付け係数情報として、各臨床情報項目の分類に対応する仮の重み付け係数のうち大きい方を決定する。例えば、Ｂ４＞Ｂ４’、Ｂ５＞Ｂ５’、Ｂ６＞Ｂ６’、Ｂ７＞Ｂ７’、Ｂ８＜Ｂ８’であれば、重み付け係数情報は、年齢に対してＢ４、体温に対してＢ５、咳嗽に対してＢ６、喀痰に対してＢ７、白血球数に対してＢ８’と決定される。
【０１４６】
第１乃至第３実施形態において、診断病名は重症度でさらに分類した病名を使用してもよい。例えば、登録症例に含まれている病気の重症度を予め作成された診療ガイドラインなどに基づいて自動判別して、自動判別された重症度を登録症例の病名に付加した病名に置き換える処理を、頻度算出処理に先立って行ってもよい。この場合、例えば、病名「細菌性肺炎」を病名「重症細菌性肺炎」に置き換えて頻度情報や尤度情報算出の処理が行われる。このように、病名として重症度で更に分類した詳細病名を用いた場合には、一般的に同じ種類の病気であっても重症度により症状が変化するため、より精度よく病気の特徴を反映して重み付け係数を決定することができ、より適切に類似度を算出できる。
【０１４７】
第１乃至第３実施形態において、病気の種類ごとに、各病名を上位概念から下位概念まで階層化した病名と対応づけて診療情報データベース１２に記憶し、尤度比情報算出部１０２は、尤度比算出用の登録症例情報に基づいて、対応づけられた登録症例が所定の数より少ない病名が存在する場合には、病名をさらに上位概念化した病名を取得し、病名に対応づけられた前記登録症例に対し、その病名に替えて上位概念化した病名を用いて頻度情報や尤度比情報を算出することが好ましい。例えば、肺炎桿菌肺炎の登録症例が少ない場合、肺炎桿菌肺炎を上位概念化して表す病名である細菌性肺炎診断を病名として用いる。有効な尤度比が算出できない少ない病名に対応する登録症例を、上位概念の病名を用いることにより有効な登録症例として利用可能にすることができる。
【０１４８】
第２および第３実施形態のキー項目推定部１０６に替えて、キー項目推定部は、対象患者の臨床情報項目および比較対象の患者の臨床情報項目に基づいてキー項目が推定できる任意の方法によりキー項目を推定するものであってよい。例えば、キー項目推定部１０６が、過去の症例の診断画像を抽出し、抽出された画像に対して周知の画像認識により病名を推定するものであってもよい。
【０１４９】
なお、本明細書における第２および第３実施形態においては、類似度算出用の登録症例情報のうち、臨床情報項目に病名を含む症例のみを抽出したものを尤度比算出用の登録症例情報とし、キー項目推定用の登録症例情報と尤度比算出用の登録症例情報は同じものであるとする。上記実施形態に限定されず、尤度比算出用の登録症例情報と類似度算出用の登録症例情報とキー項目推定用の登録症例情報は、互いに異なるものであってもよく、一部または全部が互いに重複するものであってもよい。また、第２および第３実施形態におけるキー項目推定手段は、尤度算出処理に用いた頻度情報を利用してキー項目を推定してもよく、尤度比算出処理とは別に頻度情報を作成してキー項目を推定してもよい。
【０１５０】
なお、第１乃至第３実施形態において、各登録症例に対して算出された上記重み付け係数の積算値をそのまま類似度として用いてもよいが、各登録症例に対して算出された上記重み付け係数の積算値のうち最大値を抽出し、抽出された最大値によって各重み付け係数の積算値を除算することにより、類似度を正規化してもよい。類似度を正規化した場合には、類似度の最大値に対する相対的な類似の度合いを把握することが容易である。
【０１５１】
なお、本実施形態に限定されず、診療情報処理装置の構成要素の一部または全部は、1台のワークステーションにより構成されたものであってもよく、ネットワークを介して接続された一台以上のワークステーション、サーバ、記憶装置によって構成されたものであってもよい。なお、各機器は、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体からインストールされた本明細書の診療情報処理を行うプログラムによって制御される。また、プログラムは、インターネット等のネットワーク経由で接続されたサーバの記憶装置からダウンロードされた後にインストールされたものであってもよい。
【０１５２】
また、上述した各実施形態は、あくまでも本発明の一態様を示すものであり、本発明の趣旨を逸脱しない範囲内で任意に変形および応用が可能である。
【符号の説明】
【０１５３】
１０ 診療情報管理サーバ
１１ 診療科端末
１２ 診療情報データベース
１０１ 登録症例情報取得部
１０２ 尤度比情報算出部
１０３ 係数決定部
１０４ 類似度算出部
１０５ 類似症例出力部
１０６ キー項目推定部
１０７ 尤度比算出症例抽出部
１０８ 類似度算出症例抽出部
１１１ 表示制御部
１１２ 対象症例取得部
１１３ ディスプレイ
１１４ 入力装置
１１５ 処理装置
【特許請求の範囲】
【請求項１】
比較対象となる複数の患者の臨床情報に関する複数の項目を複数の分類に区分け可能な臨床情報項目としてそれぞれ対応付けた多数の登録症例を備えてなる尤度比算出用の登録症例情報と比較対象となる複数の患者の臨床情報に関する複数の項目を複数の分類に区分け可能な臨床情報項目としてそれぞれ対応付けた多数の登録症例を備えてなる類似度算出用の登録症例情報をそれぞれ取得する登録症例情報取得部と、
対象患者の複数の臨床情報項目の各分類をそれぞれ対象臨床項目の対象分類として取得する対象症例取得部と、
前記尤度比算出用の登録症例情報に基づいて、前記登録症例に対応付けられた前記臨床情報項目のうちの１つであるキー項目の前記分類ごとに、前記登録症例に含まれる複数の臨床情報項目のうち前記キー項目を除く他の臨床情報項目の各分類について、前記他の臨床情報項目の各分類に該当する場合に前記キー項目の１つの分類に該当する尤度と、前記他の臨床情報項目の各分類に該当する場合に前記キー項目の前記１つの分類以外の他の分類に該当する尤度との尤度比をそれぞれ算出することにより、前記登録症例に含まれる前記キー項目の分類ごとに前記他の臨床情報項目の各分類に対応する前記尤度比を対応付けた尤度比情報を算出する尤度比情報算出部と、
前記対象臨床情報項目の前記対象分類および前記尤度比情報に基づいて、前記キー項目の分類ごとに前記他の臨床情報項目の各分類に対応する各重み付け係数をそれぞれ決定することにより、前記キー項目の分類ごとに前記他の臨床情報項目の各分類に対応する重み付け係数を対応付けた重み付け係数情報を決定する重み付け係数決定部と、
前記類似度算出用の登録症例情報に含まれる登録症例ごとに、前記決定された重み付け係数情報に基づいて、該登録症例の前記各キー項目の分類と前記他の臨床情報項目の分類に対応する前記重み付け係数を特定し、該特定した重み付け係数を用いて類似度を算出する類似度算出部とを備えたことを特徴とする診療情報処理装置。
【請求項２】
前記重み付け係数決定部は、前記対象臨床情報項目における前記対象分類に対応する前記尤度比が大きいほど、前記重み付け係数が大きくなるように前記重み付け係数を決定するものであることを特徴とする請求項１記載の診療情報処理装置。
【請求項３】
前記重み付け係数決定部は、前記対象臨床情報項目における前記対象分類に対応する前記尤度比が第１のしきい値以上である場合に、前記尤度比に応じて前記重み付け係数がより大きくなるように重み付けを行い、かつ、前記対象臨床情報項目における前記対象分類の前記尤度比が第２のしきい値より小さい場合に、前記尤度比に応じて前記重み付け係数がより小さくなるように重み付けを行うものであることを特徴とする請求項２記載の診療情報処理装置。
【請求項４】
前記重み付け係数決定部は、前記対象臨床情報項目における前記対象分類に対応する前記尤度比が第３のしきい値以上であり、かつ、該臨床情報項目における前記対象分類以外の分類に対応する前記尤度比が前記第３のしきい値以上である場合に、該臨床情報項目における該対象分類以外の分類に対応する重み付け係数を、前記尤度比に応じて前記重み付け係数が大きくなるように重み付けを行うものであり、前記対象臨床情報項目における前記対象分類に対応する前記尤度比または該臨床情報項目における前記対象分類以外の分類に対応する前記尤度比のいずれかが第４のしきい値より小さい場合に、該臨床情報項目における該対象分類以外の分類に対応する前記重み付け係数をより小さくなるように重み付けを行うものであることを特徴とする請求項２または３記載の診療情報処理装置。
【請求項５】
前記対象臨床情報項目における前記対象分類に対応する前記尤度比または該臨床情報項目における前記対象分類以外の分類に対応する前記尤度比のいずれかが前記第４のしきい値より小さい場合に、該対象臨床情報項目における該対象分類以外の分類に対応する前記重み付け係数が負の値になるように重み付けを行うものであることを特徴とする請求項４記載の診療情報処理装置。
【請求項６】
前記重み付け係数決定部は、少なくとも一部の前記他の臨床情報項目の各分類について、前記他の臨床情報項目の各分類に対応する前記尤度比を対数変換した値を前記重み付け係数としてそれぞれ決定するものであることを特徴とする請求項２から５のいずれか１項記載の診療情報処理装置。
【請求項７】
前記類似度算出部が、前記類似度算出用の登録症例情報のうち、所定の条件を満たす登録症例のみを類似度算出用登録症例として抽出する類似度算出症例抽出部を備え、前記抽出された類似度算出用登録症例のみに基づいて前記類似度を算出するものであることを特徴とする請求項１から６のいずれか１項記載の診療情報処理装置。
【請求項８】
前記登録症例情報取得部が、比較対象となる複数の患者の臨床情報に関する複数の項目を複数の分類に区分け可能な臨床情報項目としてそれぞれ対応付けた多数の登録症例を備えてなるキー項目推定用の登録症例情報をさらに取得するものであり、
前記対象臨床情報項目における対象分類および前記キー項目推定用の登録情報に基づいて、前記対象患者が該当すると推定される前記キー項目の分類を推定するキー項目推定部をさらに備え、
前記類似度算出症例抽出部が、前記類似度算出用の登録症例情報のうち、前記キー項目推定部に推定された前記キー項目の分類に対応付けられた前記登録症例のみを前記類似度算出用登録症例として抽出するものであることを特徴とする請求項７項記載の診療情報処理装置。
【請求項９】
前記類似度算出症例抽出部が、前記尤度比情報に基づいて、前記類似度算出用の登録症例のうち、各臨床情報項目の分類に対応する各尤度比のいずれか１つ以上が第５のしきい値以上である前記登録症例のみを前記類似度算出用登録症例として抽出するものであることを特徴とする請求項７記載の診療情報処理装置。
【請求項１０】
前記類似度算出症例抽出部が、前記尤度比情報に基づいて、前記類似度算出用の登録症例のうち、前記尤度比の大きさが所定の順番以内である臨床情報項目の分類に対応づけられた前記登録症例のみを前記類似度算出用登録症例として抽出するものであることを特徴とする請求項７記載の診療情報処理装置。
【請求項１１】
前記尤度比情報算出部が、前記尤度比算出用の登録症例情報のうち、さらなる所定の条件を満たす登録症例のみを尤度比算出用登録症例として抽出する尤度比算出症例抽出部を備え、前記抽出された尤度比算出用登録症例のみに基づいて前記尤度比情報を算出するものであることを特徴とする請求項２から１０のいずれか１項記載の診療情報処理装置。
【請求項１２】
前記登録症例情報取得部が、比較対象となる複数の患者の臨床情報に関する複数の項目を複数の分類に区分け可能な臨床情報項目としてそれぞれ対応付けた多数の登録症例を備えてなるキー項目推定用の登録症例情報をさらに取得するものであり、
前記対象臨床情報項目における対象分類および前記キー項目推定用の登録症例情報に基づいて、前記対象患者が該当すると推定される前記キー項目の分類を仮に推定するキー項目推定部をさらに備え、
前記尤度比算出症例抽出部が、前記尤度比算出用の登録症例情報のうち、前記キー項目推定部に推定された前記キー項目の分類に対応付けられた登録症例のみを前記尤度比算出用登録症例として抽出するものであることを特徴とする請求項１１項記載の診療情報処理装置。
【請求項１３】
比較対象となる複数の患者の臨床情報に関する複数の項目を複数の分類に区分け可能な臨床情報項目としてそれぞれ対応付けた多数の登録症例を備えてなる尤度比算出用の登録症例情報と、比較対象となる複数の患者の臨床情報に関する複数の項目を複数の分類に区分け可能な臨床情報項目としてそれぞれ対応付けた多数の登録症例を備えてなる類似度算出用の登録症例情報と、比較対象となる複数の患者の臨床情報に関する複数の項目を複数の分類に区分け可能な臨床情報項目としてそれぞれ対応付けた多数の登録症例を備えてなるキー項目推定用の登録症例情報とをそれぞれ取得する登録症例情報取得部と、
対象患者の複数の臨床情報項目の各分類をそれぞれ対象臨床項目の対象分類として取得する対象症例取得部と、
前記尤度比算出用の登録症例情報に基づいて、前記登録症例に対応付けられた前記臨床情報項目のうちの１つであるキー項目の前記分類ごとに、前記登録症例に含まれる複数の臨床情報項目のうち前記キー項目を除く他の臨床情報項目の各分類について、前記他の臨床情報項目の各分類に該当する場合に前記キー項目の１つの分類に該当する尤度と、前記他の臨床情報項目の各分類に該当する場合に前記キー項目の前記１つの分類以外の他の分類に該当する尤度との尤度比をそれぞれ算出することにより、前記登録症例に含まれる前記キー項目の分類ごとに前記他の臨床情報項目の各分類に対応する前記尤度比を対応付けた尤度比情報を算出する尤度比情報算出部と、
前記対象臨床情報項目における前記対象分類および前記キー項目推定用の登録情報に基づいて、前記対象患者が該当すると推定される前記キー項目の分類を仮に推定するキー項目推定部と、
前記推定されたキー項目の分類および前記対象臨床情報項目における前記対象分類に基づいて、前記他の臨床情報項目の各分類に対応する各重み付け係数をそれぞれ決定することにより、前記推定されたキー項目の分類に前記他の臨床情報項目の各分類に対応する重み付け係数を対応付けた重み付け係数情報を決定する重み付け係数決定部と、
前記算出された重み付け係数情報に基づいて、前記類似度算出用の登録症例情報に備えられた登録症例ごとに、該登録症例の前記他の臨床情報項目の分類に対応する前記重み付け係数を特定し、該特定した重み付け係数を用いて類似度を算出する類似度算出部とを備えたことを特徴とする診療情報処理装置。
【請求項１４】
前記尤度比情報算出部が、前記尤度比算出用の登録症例情報のうち、さらなる所定の条件を満たす登録症例のみを尤度比算出用登録症例として抽出する尤度比算出症例抽出部を備え、前記抽出された尤度比算出用登録症例のみに基づいて前記尤度比情報を算出するものであることを特徴とする請求項１３記載の診療情報処理装置。
【請求項１５】
前記尤度比算出症例抽出部が、前記尤度比算出用の登録症例情報のうち、前記キー項目推定部に推定された前記キー項目の分類に対応付けられた登録症例のみを前記尤度比算出用登録症例として抽出するものであることを特徴とする請求項１４項記載の診療情報処理装置。
【請求項１６】
前記キー項目の各分類が病名を表すものであることを特徴とする請求項１から１５のいずれか１項記載の診療情報処理装置。
【請求項１７】
前記類似度算出部が、前記登録症例の病名が合併症である場合に、該合併症を構成する個々の病名ごとに該合併症に対応付けられた前記他の臨床情報項目の分類に対応する重み付け係数をそれぞれ取得して類似度を算出し、算出された類似度のうち最も大きいものを合併症に対応する類似度として算出するものであることを特徴とする請求項１６記載の診療情報処理装置。
【請求項１８】
前記類似度算出部は、前記登録症例の病名が合併症である場合に、該合併症を構成する個々の病名ごとに該合併症に対応付けられた前記他の臨床情報項目の分類に対応する重み付け係数をそれぞれ取得するものであり、前記他の臨床情報項目の分類ごとに、合併症を構成する個々の病名ごとに算出された重み付け係数のうち最大のものを、該他の臨床情報項目の分類に対応する重み付け係数として用いて類似度を算出するものであることを特徴とする請求項１６記載の診療情報処理装置。
【請求項１９】
前記尤度比情報算出部は、前記尤度比算出用の登録症例情報に基づいて、対応づけられた登録症例が所定の数より少ない病名が存在する場合には、該病名をさらに上位概念化した病名を取得し、該病名に対応づけられた前記登録症例に対し、該病名に替えて前記上位概念化した病名を用いて前記尤度比情報を算出することを特徴とする請求項１６から１８のいずれか１項記載の診療情報処理装置。
【請求項２０】
前記算出された類似度に基づいて、前記登録症例ごとに前記尤度比または前記重み付け係数が所定値以上の前記臨床情報項目の分類に関する情報を含むように、前記類似度の大きい順に前記登録症例をリスト表示する表示制御部をさらに備えたことを特徴とする請求項１から１９のいずれか１項記載の診療情報処理装置。
【請求項２１】
コンピュータが、
比較対象となる複数の患者の臨床情報に関する複数の項目を複数の分類に区分け可能な臨床情報項目としてそれぞれ対応付けた多数の登録症例を備えてなる尤度比算出用の登録症例情報と比較対象となる複数の患者の臨床情報に関する複数の項目を複数の分類に区分け可能な臨床情報項目としてそれぞれ対応付けた多数の登録症例を備えてなる類似度算出用の登録症例情報をそれぞれ取得し、
対象患者の複数の臨床情報項目の各分類をそれぞれ対象臨床情報項目の対象分類として取得し、
前記尤度比算出用の登録症例情報に基づいて、前記登録症例に対応付けられた前記臨床情報項目のうちの１つであるキー項目の前記分類ごとに、前記登録症例に含まれる複数の臨床情報項目のうち前記キー項目を除く他の臨床情報項目の各分類について、前記他の臨床情報項目の各分類に該当する場合に前記キー項目の１つの分類に該当する尤度と、前記他の臨床情報項目の各分類に該当する場合に前記キー項目の前記１つの分類以外の他の分類に該当する尤度との尤度比をそれぞれ算出することにより、前記登録症例に含まれる前記キー項目の分類ごとに前記他の臨床情報項目の各分類に対応する前記尤度比を対応付けた尤度比情報を算出し、
前記対象臨床情報項目の前記対象分類および前記尤度比情報に基づいて、前記キー項目の分類ごとに前記他の臨床情報項目の各分類に対応する各重み付け係数をそれぞれ決定することにより、前記キー項目の分類ごとに前記他の臨床情報項目の各分類に対応する重み付け係数を対応付けた重み付け係数情報を決定し、
前記類似度算出用の登録症例情報に含まれる登録症例ごとに、前記決定された重み付け係数情報に基づいて、該登録症例の前記各キー項目の分類と前記他の臨床情報項目の分類に対応する前記重み付け係数を特定し、該特定した重み付け係数を用いて類似度を算出することを特徴とする診療情報処理方法。
【請求項２２】
コンピュータを、
比較対象となる複数の患者の臨床情報に関する複数の項目を複数の分類に区分け可能な臨床情報項目としてそれぞれ対応付けた多数の登録症例を備えてなる尤度比算出用の登録症例情報と比較対象となる複数の患者の臨床情報に関する複数の項目を複数の分類に区分け可能な臨床情報項目としてそれぞれ対応付けた多数の登録症例を備えてなる類似度算出用の登録症例情報をそれぞれ取得する登録症例情報取得部と、
対象患者の複数の臨床情報項目の各分類をそれぞれ対象臨床情報項目の対象分類として取得する対象症例取得部と、
前記尤度比算出用の登録症例情報に基づいて、前記登録症例に対応付けられた前記臨床情報項目のうちの１つであるキー項目の前記分類ごとに、前記登録症例に含まれる複数の臨床情報項目のうち前記キー項目を除く他の臨床情報項目の各分類について、前記他の臨床情報項目の各分類に該当する場合に前記キー項目の１つの分類に該当する尤度と、前記他の臨床情報項目の各分類に該当する場合に前記キー項目の前記１つの分類以外の他の分類に該当する尤度との尤度比をそれぞれ算出することにより、前記登録症例に含まれる前記キー項目の分類ごとに前記他の臨床情報項目の各分類に対応する前記尤度比を対応付けた尤度比情報を算出する尤度比情報算出部と、
前記対象臨床情報項目の前記対象分類および前記尤度比情報に基づいて、前記キー項目の分類ごとに前記他の臨床情報項目の各分類に対応する各重み付け係数をそれぞれ決定することにより、前記キー項目の分類ごとに前記他の臨床情報項目の各分類に対応する重み付け係数を対応付けた重み付け係数情報を決定する重み付け係数決定部と、
前記類似度算出用の登録症例情報に含まれる登録症例ごとに、前記決定された重み付け係数情報に基づいて、該登録症例の前記各キー項目の分類と前記他の臨床情報項目の分類に対応する前記重み付け係数を特定し、該特定した重み付け係数を用いて類似度を算出する類似度算出部として機能させることを特徴とする診療情報処理プログラム。
【請求項１】
比較対象となる複数の患者の臨床情報に関する複数の項目を複数の分類に区分け可能な臨床情報項目としてそれぞれ対応付けた多数の登録症例を備えてなる尤度比算出用の登録症例情報と比較対象となる複数の患者の臨床情報に関する複数の項目を複数の分類に区分け可能な臨床情報項目としてそれぞれ対応付けた多数の登録症例を備えてなる類似度算出用の登録症例情報をそれぞれ取得する登録症例情報取得部と、
対象患者の複数の臨床情報項目の各分類をそれぞれ対象臨床項目の対象分類として取得する対象症例取得部と、
前記尤度比算出用の登録症例情報に基づいて、前記登録症例に対応付けられた前記臨床情報項目のうちの１つであるキー項目の前記分類ごとに、前記登録症例に含まれる複数の臨床情報項目のうち前記キー項目を除く他の臨床情報項目の各分類について、前記他の臨床情報項目の各分類に該当する場合に前記キー項目の１つの分類に該当する尤度と、前記他の臨床情報項目の各分類に該当する場合に前記キー項目の前記１つの分類以外の他の分類に該当する尤度との尤度比をそれぞれ算出することにより、前記登録症例に含まれる前記キー項目の分類ごとに前記他の臨床情報項目の各分類に対応する前記尤度比を対応付けた尤度比情報を算出する尤度比情報算出部と、
前記対象臨床情報項目の前記対象分類および前記尤度比情報に基づいて、前記キー項目の分類ごとに前記他の臨床情報項目の各分類に対応する各重み付け係数をそれぞれ決定することにより、前記キー項目の分類ごとに前記他の臨床情報項目の各分類に対応する重み付け係数を対応付けた重み付け係数情報を決定する重み付け係数決定部と、
前記類似度算出用の登録症例情報に含まれる登録症例ごとに、前記決定された重み付け係数情報に基づいて、該登録症例の前記各キー項目の分類と前記他の臨床情報項目の分類に対応する前記重み付け係数を特定し、該特定した重み付け係数を用いて類似度を算出する類似度算出部とを備えたことを特徴とする診療情報処理装置。
【請求項２】
前記重み付け係数決定部は、前記対象臨床情報項目における前記対象分類に対応する前記尤度比が大きいほど、前記重み付け係数が大きくなるように前記重み付け係数を決定するものであることを特徴とする請求項１記載の診療情報処理装置。
【請求項３】
前記重み付け係数決定部は、前記対象臨床情報項目における前記対象分類に対応する前記尤度比が第１のしきい値以上である場合に、前記尤度比に応じて前記重み付け係数がより大きくなるように重み付けを行い、かつ、前記対象臨床情報項目における前記対象分類の前記尤度比が第２のしきい値より小さい場合に、前記尤度比に応じて前記重み付け係数がより小さくなるように重み付けを行うものであることを特徴とする請求項２記載の診療情報処理装置。
【請求項４】
前記重み付け係数決定部は、前記対象臨床情報項目における前記対象分類に対応する前記尤度比が第３のしきい値以上であり、かつ、該臨床情報項目における前記対象分類以外の分類に対応する前記尤度比が前記第３のしきい値以上である場合に、該臨床情報項目における該対象分類以外の分類に対応する重み付け係数を、前記尤度比に応じて前記重み付け係数が大きくなるように重み付けを行うものであり、前記対象臨床情報項目における前記対象分類に対応する前記尤度比または該臨床情報項目における前記対象分類以外の分類に対応する前記尤度比のいずれかが第４のしきい値より小さい場合に、該臨床情報項目における該対象分類以外の分類に対応する前記重み付け係数をより小さくなるように重み付けを行うものであることを特徴とする請求項２または３記載の診療情報処理装置。
【請求項５】
前記対象臨床情報項目における前記対象分類に対応する前記尤度比または該臨床情報項目における前記対象分類以外の分類に対応する前記尤度比のいずれかが前記第４のしきい値より小さい場合に、該対象臨床情報項目における該対象分類以外の分類に対応する前記重み付け係数が負の値になるように重み付けを行うものであることを特徴とする請求項４記載の診療情報処理装置。
【請求項６】
前記重み付け係数決定部は、少なくとも一部の前記他の臨床情報項目の各分類について、前記他の臨床情報項目の各分類に対応する前記尤度比を対数変換した値を前記重み付け係数としてそれぞれ決定するものであることを特徴とする請求項２から５のいずれか１項記載の診療情報処理装置。
【請求項７】
前記類似度算出部が、前記類似度算出用の登録症例情報のうち、所定の条件を満たす登録症例のみを類似度算出用登録症例として抽出する類似度算出症例抽出部を備え、前記抽出された類似度算出用登録症例のみに基づいて前記類似度を算出するものであることを特徴とする請求項１から６のいずれか１項記載の診療情報処理装置。
【請求項８】
前記登録症例情報取得部が、比較対象となる複数の患者の臨床情報に関する複数の項目を複数の分類に区分け可能な臨床情報項目としてそれぞれ対応付けた多数の登録症例を備えてなるキー項目推定用の登録症例情報をさらに取得するものであり、
前記対象臨床情報項目における対象分類および前記キー項目推定用の登録情報に基づいて、前記対象患者が該当すると推定される前記キー項目の分類を推定するキー項目推定部をさらに備え、
前記類似度算出症例抽出部が、前記類似度算出用の登録症例情報のうち、前記キー項目推定部に推定された前記キー項目の分類に対応付けられた前記登録症例のみを前記類似度算出用登録症例として抽出するものであることを特徴とする請求項７項記載の診療情報処理装置。
【請求項９】
前記類似度算出症例抽出部が、前記尤度比情報に基づいて、前記類似度算出用の登録症例のうち、各臨床情報項目の分類に対応する各尤度比のいずれか１つ以上が第５のしきい値以上である前記登録症例のみを前記類似度算出用登録症例として抽出するものであることを特徴とする請求項７記載の診療情報処理装置。
【請求項１０】
前記類似度算出症例抽出部が、前記尤度比情報に基づいて、前記類似度算出用の登録症例のうち、前記尤度比の大きさが所定の順番以内である臨床情報項目の分類に対応づけられた前記登録症例のみを前記類似度算出用登録症例として抽出するものであることを特徴とする請求項７記載の診療情報処理装置。
【請求項１１】
前記尤度比情報算出部が、前記尤度比算出用の登録症例情報のうち、さらなる所定の条件を満たす登録症例のみを尤度比算出用登録症例として抽出する尤度比算出症例抽出部を備え、前記抽出された尤度比算出用登録症例のみに基づいて前記尤度比情報を算出するものであることを特徴とする請求項２から１０のいずれか１項記載の診療情報処理装置。
【請求項１２】
前記登録症例情報取得部が、比較対象となる複数の患者の臨床情報に関する複数の項目を複数の分類に区分け可能な臨床情報項目としてそれぞれ対応付けた多数の登録症例を備えてなるキー項目推定用の登録症例情報をさらに取得するものであり、
前記対象臨床情報項目における対象分類および前記キー項目推定用の登録症例情報に基づいて、前記対象患者が該当すると推定される前記キー項目の分類を仮に推定するキー項目推定部をさらに備え、
前記尤度比算出症例抽出部が、前記尤度比算出用の登録症例情報のうち、前記キー項目推定部に推定された前記キー項目の分類に対応付けられた登録症例のみを前記尤度比算出用登録症例として抽出するものであることを特徴とする請求項１１項記載の診療情報処理装置。
【請求項１３】
比較対象となる複数の患者の臨床情報に関する複数の項目を複数の分類に区分け可能な臨床情報項目としてそれぞれ対応付けた多数の登録症例を備えてなる尤度比算出用の登録症例情報と、比較対象となる複数の患者の臨床情報に関する複数の項目を複数の分類に区分け可能な臨床情報項目としてそれぞれ対応付けた多数の登録症例を備えてなる類似度算出用の登録症例情報と、比較対象となる複数の患者の臨床情報に関する複数の項目を複数の分類に区分け可能な臨床情報項目としてそれぞれ対応付けた多数の登録症例を備えてなるキー項目推定用の登録症例情報とをそれぞれ取得する登録症例情報取得部と、
対象患者の複数の臨床情報項目の各分類をそれぞれ対象臨床項目の対象分類として取得する対象症例取得部と、
前記尤度比算出用の登録症例情報に基づいて、前記登録症例に対応付けられた前記臨床情報項目のうちの１つであるキー項目の前記分類ごとに、前記登録症例に含まれる複数の臨床情報項目のうち前記キー項目を除く他の臨床情報項目の各分類について、前記他の臨床情報項目の各分類に該当する場合に前記キー項目の１つの分類に該当する尤度と、前記他の臨床情報項目の各分類に該当する場合に前記キー項目の前記１つの分類以外の他の分類に該当する尤度との尤度比をそれぞれ算出することにより、前記登録症例に含まれる前記キー項目の分類ごとに前記他の臨床情報項目の各分類に対応する前記尤度比を対応付けた尤度比情報を算出する尤度比情報算出部と、
前記対象臨床情報項目における前記対象分類および前記キー項目推定用の登録情報に基づいて、前記対象患者が該当すると推定される前記キー項目の分類を仮に推定するキー項目推定部と、
前記推定されたキー項目の分類および前記対象臨床情報項目における前記対象分類に基づいて、前記他の臨床情報項目の各分類に対応する各重み付け係数をそれぞれ決定することにより、前記推定されたキー項目の分類に前記他の臨床情報項目の各分類に対応する重み付け係数を対応付けた重み付け係数情報を決定する重み付け係数決定部と、
前記算出された重み付け係数情報に基づいて、前記類似度算出用の登録症例情報に備えられた登録症例ごとに、該登録症例の前記他の臨床情報項目の分類に対応する前記重み付け係数を特定し、該特定した重み付け係数を用いて類似度を算出する類似度算出部とを備えたことを特徴とする診療情報処理装置。
【請求項１４】
前記尤度比情報算出部が、前記尤度比算出用の登録症例情報のうち、さらなる所定の条件を満たす登録症例のみを尤度比算出用登録症例として抽出する尤度比算出症例抽出部を備え、前記抽出された尤度比算出用登録症例のみに基づいて前記尤度比情報を算出するものであることを特徴とする請求項１３記載の診療情報処理装置。
【請求項１５】
前記尤度比算出症例抽出部が、前記尤度比算出用の登録症例情報のうち、前記キー項目推定部に推定された前記キー項目の分類に対応付けられた登録症例のみを前記尤度比算出用登録症例として抽出するものであることを特徴とする請求項１４項記載の診療情報処理装置。
【請求項１６】
前記キー項目の各分類が病名を表すものであることを特徴とする請求項１から１５のいずれか１項記載の診療情報処理装置。
【請求項１７】
前記類似度算出部が、前記登録症例の病名が合併症である場合に、該合併症を構成する個々の病名ごとに該合併症に対応付けられた前記他の臨床情報項目の分類に対応する重み付け係数をそれぞれ取得して類似度を算出し、算出された類似度のうち最も大きいものを合併症に対応する類似度として算出するものであることを特徴とする請求項１６記載の診療情報処理装置。
【請求項１８】
前記類似度算出部は、前記登録症例の病名が合併症である場合に、該合併症を構成する個々の病名ごとに該合併症に対応付けられた前記他の臨床情報項目の分類に対応する重み付け係数をそれぞれ取得するものであり、前記他の臨床情報項目の分類ごとに、合併症を構成する個々の病名ごとに算出された重み付け係数のうち最大のものを、該他の臨床情報項目の分類に対応する重み付け係数として用いて類似度を算出するものであることを特徴とする請求項１６記載の診療情報処理装置。
【請求項１９】
前記尤度比情報算出部は、前記尤度比算出用の登録症例情報に基づいて、対応づけられた登録症例が所定の数より少ない病名が存在する場合には、該病名をさらに上位概念化した病名を取得し、該病名に対応づけられた前記登録症例に対し、該病名に替えて前記上位概念化した病名を用いて前記尤度比情報を算出することを特徴とする請求項１６から１８のいずれか１項記載の診療情報処理装置。
【請求項２０】
前記算出された類似度に基づいて、前記登録症例ごとに前記尤度比または前記重み付け係数が所定値以上の前記臨床情報項目の分類に関する情報を含むように、前記類似度の大きい順に前記登録症例をリスト表示する表示制御部をさらに備えたことを特徴とする請求項１から１９のいずれか１項記載の診療情報処理装置。
【請求項２１】
コンピュータが、
比較対象となる複数の患者の臨床情報に関する複数の項目を複数の分類に区分け可能な臨床情報項目としてそれぞれ対応付けた多数の登録症例を備えてなる尤度比算出用の登録症例情報と比較対象となる複数の患者の臨床情報に関する複数の項目を複数の分類に区分け可能な臨床情報項目としてそれぞれ対応付けた多数の登録症例を備えてなる類似度算出用の登録症例情報をそれぞれ取得し、
対象患者の複数の臨床情報項目の各分類をそれぞれ対象臨床情報項目の対象分類として取得し、
前記尤度比算出用の登録症例情報に基づいて、前記登録症例に対応付けられた前記臨床情報項目のうちの１つであるキー項目の前記分類ごとに、前記登録症例に含まれる複数の臨床情報項目のうち前記キー項目を除く他の臨床情報項目の各分類について、前記他の臨床情報項目の各分類に該当する場合に前記キー項目の１つの分類に該当する尤度と、前記他の臨床情報項目の各分類に該当する場合に前記キー項目の前記１つの分類以外の他の分類に該当する尤度との尤度比をそれぞれ算出することにより、前記登録症例に含まれる前記キー項目の分類ごとに前記他の臨床情報項目の各分類に対応する前記尤度比を対応付けた尤度比情報を算出し、
前記対象臨床情報項目の前記対象分類および前記尤度比情報に基づいて、前記キー項目の分類ごとに前記他の臨床情報項目の各分類に対応する各重み付け係数をそれぞれ決定することにより、前記キー項目の分類ごとに前記他の臨床情報項目の各分類に対応する重み付け係数を対応付けた重み付け係数情報を決定し、
前記類似度算出用の登録症例情報に含まれる登録症例ごとに、前記決定された重み付け係数情報に基づいて、該登録症例の前記各キー項目の分類と前記他の臨床情報項目の分類に対応する前記重み付け係数を特定し、該特定した重み付け係数を用いて類似度を算出することを特徴とする診療情報処理方法。
【請求項２２】
コンピュータを、
比較対象となる複数の患者の臨床情報に関する複数の項目を複数の分類に区分け可能な臨床情報項目としてそれぞれ対応付けた多数の登録症例を備えてなる尤度比算出用の登録症例情報と比較対象となる複数の患者の臨床情報に関する複数の項目を複数の分類に区分け可能な臨床情報項目としてそれぞれ対応付けた多数の登録症例を備えてなる類似度算出用の登録症例情報をそれぞれ取得する登録症例情報取得部と、
対象患者の複数の臨床情報項目の各分類をそれぞれ対象臨床情報項目の対象分類として取得する対象症例取得部と、
前記尤度比算出用の登録症例情報に基づいて、前記登録症例に対応付けられた前記臨床情報項目のうちの１つであるキー項目の前記分類ごとに、前記登録症例に含まれる複数の臨床情報項目のうち前記キー項目を除く他の臨床情報項目の各分類について、前記他の臨床情報項目の各分類に該当する場合に前記キー項目の１つの分類に該当する尤度と、前記他の臨床情報項目の各分類に該当する場合に前記キー項目の前記１つの分類以外の他の分類に該当する尤度との尤度比をそれぞれ算出することにより、前記登録症例に含まれる前記キー項目の分類ごとに前記他の臨床情報項目の各分類に対応する前記尤度比を対応付けた尤度比情報を算出する尤度比情報算出部と、
前記対象臨床情報項目の前記対象分類および前記尤度比情報に基づいて、前記キー項目の分類ごとに前記他の臨床情報項目の各分類に対応する各重み付け係数をそれぞれ決定することにより、前記キー項目の分類ごとに前記他の臨床情報項目の各分類に対応する重み付け係数を対応付けた重み付け係数情報を決定する重み付け係数決定部と、
前記類似度算出用の登録症例情報に含まれる登録症例ごとに、前記決定された重み付け係数情報に基づいて、該登録症例の前記各キー項目の分類と前記他の臨床情報項目の分類に対応する前記重み付け係数を特定し、該特定した重み付け係数を用いて類似度を算出する類似度算出部として機能させることを特徴とする診療情報処理プログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１０】
【図１１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１０】
【図１１】
【公開番号】特開２０１３−８８８８０（Ｐ２０１３−８８８８０Ａ）
【公開日】平成２５年５月１３日（２０１３．５．１３）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−２２６３２１（Ｐ２０１１−２２６３２１）
【出願日】平成２３年１０月１４日（２０１１．１０．１４）
【出願人】（３０６０３７３１１）富士フイルム株式会社 (25,513)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２５年５月１３日（２０１３．５．１３）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年１０月１４日（２０１１．１０．１４）
【出願人】（３０６０３７３１１）富士フイルム株式会社 (25,513)
【Ｆターム（参考）】
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