(57)【要約】【課題】問診票に記入された回答を高精度に取得できるようにする。【解決手段】本発明の一実施形態に係る診療支援装置１は、問診票のレイアウトを、問診票を識別する識別情報に関連付けて記憶するレイアウト記憶部１２１と、複数の候補単語を記憶する候補単語記憶部１２２と、問診票の画像から識別情報を取得し、取得した識別情報に関連付けられたレイアウトに基づいて、画像に含まれる一以上の文字を取得する記入内容取得部１１１と、一以上の文字が取得された位置に基づいて、複数の候補単語を絞り込む絞込部１１２と、記入内容取得部１１１が取得した一以上の文字と絞込部１１２が絞り込んだ複数の候補単語とを比較することによって、問診票に記入された回答を特定する回答特定部１１３と、回答特定部１１３が特定した回答を出力する出力部１１４と、を有する。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
問診票のレイアウトを、前記問診票を識別する識別情報に関連付けて記憶するレイアウト記憶部と、
複数の候補単語を記憶する候補単語記憶部と、
前記問診票の画像から前記識別情報を取得し、取得した前記識別情報に関連付けられた前記レイアウトに基づいて、前記画像に含まれる一以上の文字を取得する取得部と、
前記一以上の文字が取得された位置に基づいて、前記複数の候補単語を絞り込む絞込部と、
前記取得部が取得した前記一以上の文字と前記絞込部が絞り込んだ前記複数の候補単語とを比較することによって、前記問診票に記入された回答を特定する特定部と、
前記特定部が特定した前記回答を出力する出力部と、
を有する情報処理装置。
【請求項２】
前記特定部は、前記取得部が取得した前記一以上の文字と前記絞込部が絞り込んだ前記複数の候補単語それぞれとの間の類似度を算出し、算出した前記類似度に基づいて選択した前記複数の候補単語のうち１つを前記回答として特定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
２つの文字の間の類似性を示す値を記憶する類似情報記憶部をさらに有し、
前記特定部は、前記取得部が取得した前記一以上の文字に含まれる１つの文字又は複数の文字の組み合わせと、前記複数の候補単語それぞれに含まれる１つの文字又は複数の文字の組み合わせとの間の前記値を取得し、取得した前記値を用いて前記類似度を算出する、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記レイアウト記憶部は、所定位置を基準とした前記問診票に含まれる回答欄の位置を示す前記レイアウトを記憶し、
前記取得部は、前記画像の中で前記レイアウトが示す前記回答欄の位置にある前記一以上の文字を取得する、請求項１から３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記候補単語記憶部は、回答欄に関連付けて前記複数の候補単語を記憶し、
前記絞込部は、前記候補単語記憶部から前記一以上の文字が取得された前記回答欄に関連付けられた前記複数の候補単語を取得することによって、前記複数の候補単語を絞り込む、請求項１から４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記候補単語記憶部は、医学用語に関連付けて前記複数の候補単語を記憶し、
前記取得部は、前記一以上の文字に加えて、前記画像において前記一以上の文字が取得された前記回答欄に関連付けられた前記医学用語を取得し、
前記絞込部は、前記候補単語記憶部から前記取得部が取得した前記医学用語に関連付けられた前記複数の候補単語を取得することによって、前記複数の候補単語を絞り込み、
前記出力部は、前記回答と前記医学用語とを関連付けて出力する、請求項１から４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記レイアウト記憶部は、前記医学用語に関連付けて前記問診票に記載された質問を記憶し、
前記出力部は、前記回答及び前記医学用語に加えて、前記質問を出力する、請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記絞込部は、前記特定部が前記一以上の文字が取得された位置の第１の回答欄について特定した前記回答に基づいて、前記第１の回答欄とは異なる第２の回答欄について、前記複数の候補単語を絞り込む、請求項１から７のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記候補単語記憶部は、前記複数の候補単語それぞれを、１つの単語の状態と、１つの単語を複数の部分に分割した状態と、複数の単語を結合した状態とのうち少なくとも１つの状態で記憶する、請求項１から８のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記取得部は、前記画像に含まれる所定の２つの記号を結ぶ線分を特定し、前記線分の長さに所定の係数を乗算することによって前記問診票の中で前記回答が記入される可能性のある領域を区画する辺の長さを算出し、前記長さに基づいて前記画像を補正する、請求項１から９のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
問診票のレイアウトを、前記問診票を識別する識別情報に関連付けて記憶するレイアウト記憶部と、複数の候補単語を記憶する候補単語記憶部と、を有するコンピュータが、
前記問診票の画像から前記識別情報を取得し、取得した前記識別情報に関連付けられた前記レイアウトに基づいて、前記画像に含まれる一以上の文字を取得するステップと、
前記一以上の文字が取得された位置に基づいて、前記複数の候補単語を絞り込むステップと、
前記取得するステップが取得した前記一以上の文字と前記絞り込むステップが絞り込んだ前記複数の候補単語とを比較することによって、前記問診票に記入された回答を特定するステップと、
前記特定するステップが特定した前記回答を出力するステップと、
を有する情報処理方法。
【請求項１２】
問診票のレイアウトを、前記問診票を識別する識別情報に関連付けて記憶するレイアウト記憶部と、複数の候補単語を記憶する候補単語記憶部と、を有するコンピュータに、
前記問診票の画像から前記識別情報を取得し、取得した前記識別情報に関連付けられた前記レイアウトに基づいて、前記画像に含まれる一以上の文字を取得するステップと、
前記一以上の文字が取得された位置に基づいて、前記複数の候補単語を絞り込むステップと、
前記取得するステップが取得した前記一以上の文字と前記絞り込むステップが絞り込んだ前記複数の候補単語とを比較することによって、前記問診票に記入された回答を特定するステップと、
前記特定するステップが特定した前記回答を出力するステップと、
を実行させる情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、問診票に記入された回答を取得する情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
スキャナに紙を読み込ませて画像データを取得し、画像データに対してＯＣＲ（Optical Character Recognition）処理等の文字認識処理を行うことによって、紙に記入された内容を取得するシステムが知られている（例えば、特許文献１参照）。このようなシステムは、紙に記入された内容を、記憶装置に記憶したり、表示装置へ表示したりすることによって、その後の処理を円滑にすることができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１２−９０００号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、患者（受診者）が病院で診療を受ける際には、問診票（質問票ともいう）に自身の症状等の回答を記入する。文字認識処理によって問診票に記入された回答を取得する際に、文字認識処理の誤認識による誤りがある場合や、患者が回答を記入する際に誤字や脱字等の誤りをしている場合がある。特に、医療現場では、患者が障害を持つために記入される文字が粗い場合があり、また高齢者が多いために患者自身がうろ覚えで薬剤名を覚えているため記入される薬剤名が誤っている場合がある。医者や看護師等の医療従事者が、文字認識処理によって取得された回答を参照する際に、このような誤りを手作業で修正するには負担が掛かる。
【０００５】
本発明は上述の点に鑑みてなされたものであり、問診票に記入された回答を高精度に取得できる情報処理装置、情報処理方法及び情報処理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】
【０００６】
本発明の第１の態様の情報処理装置は、問診票のレイアウトを、前記問診票を識別する識別情報に関連付けて記憶するレイアウト記憶部と、複数の候補単語を記憶する候補単語記憶部と、前記問診票の画像から前記識別情報を取得し、取得した前記識別情報に関連付けられた前記レイアウトに基づいて、前記画像に含まれる一以上の文字を取得する取得部と、前記一以上の文字が取得された位置に基づいて、前記複数の候補単語を絞り込む絞込部と、前記取得部が取得した前記一以上の文字と前記絞込部が絞り込んだ前記複数の候補単語とを比較することによって、前記問診票に記入された回答を特定する特定部と、前記特定部が特定した前記回答を出力する出力部と、を有する。
【０００７】
前記特定部は、前記取得部が取得した前記一以上の文字と前記絞込部が絞り込んだ前記複数の候補単語それぞれとの間の類似度を算出し、算出した前記類似度に基づいて選択した前記複数の候補単語のうち１つを前記回答として特定してもよい。
【０００８】
前記情報処理装置は、２つの文字の間の類似性を示す値を記憶する類似情報記憶部をさらに有し、前記特定部は、前記取得部が取得した前記一以上の文字に含まれる１つの文字又は複数の文字の組み合わせと、前記複数の候補単語それぞれに含まれる１つの文字又は複数の文字の組み合わせとの間の前記値を取得し、取得した前記値を用いて前記類似度を算出してもよい。
【０００９】
前記レイアウト記憶部は、所定位置を基準とした前記問診票に含まれる回答欄の位置を示す前記レイアウトを記憶し、前記取得部は、前記画像の中で前記レイアウトが示す前記回答欄の位置にある前記一以上の文字を取得してもよい。
【００１０】
前記候補単語記憶部は、回答欄に関連付けて前記複数の候補単語を記憶し、前記絞込部は、前記候補単語記憶部から前記一以上の文字が取得された前記回答欄に関連付けられた前記複数の候補単語を取得することによって、前記複数の候補単語を絞り込んでもよい。
【００１１】
前記候補単語記憶部は、医学用語に関連付けて前記複数の候補単語を記憶し、前記取得部は、前記一以上の文字に加えて、前記画像において前記一以上の文字が取得された前記回答欄に関連付けられた前記医学用語を取得し、前記絞込部は、前記候補単語記憶部から前記取得部が取得した前記医学用語に関連付けられた前記複数の候補単語を取得することによって、前記複数の候補単語を絞り込み、前記出力部は、前記回答と前記医学用語とを関連付けて出力してもよい。
【００１２】
前記レイアウト記憶部は、前記医学用語に関連付けて前記問診票に記載された質問を記憶し、前記出力部は、前記回答及び前記医学用語に加えて、前記質問を出力してもよい。
【００１３】
前記絞込部は、前記特定部が前記一以上の文字が取得された位置の第１の回答欄について特定した前記回答に基づいて、前記第１の回答欄とは異なる第２の回答欄について、前記複数の候補単語を絞り込んでもよい。
【００１４】
前記候補単語記憶部は、前記複数の候補単語それぞれを、１つの単語の状態と、１つの単語を複数の部分に分割した状態と、複数の単語を結合した状態とのうち少なくとも１つの状態で記憶してもよい。
【００１５】
前記取得部は、前記画像に含まれる所定の２つの記号を結ぶ線分を特定し、前記線分の長さに所定の係数を乗算することによって前記問診票の中で前記回答が記入される可能性のある領域を区画する辺の長さを算出し、前記長さに基づいて前記画像を補正してもよい。
【００１６】
本発明の第２の態様の情報処理方法は、問診票のレイアウトを、前記問診票を識別する識別情報に関連付けて記憶するレイアウト記憶部と、複数の候補単語を記憶する候補単語記憶部と、を有するコンピュータが、前記問診票の画像から前記識別情報を取得し、取得した前記識別情報に関連付けられた前記レイアウトに基づいて、前記画像に含まれる一以上の文字を取得するステップと、前記一以上の文字が取得された位置に基づいて、前記複数の候補単語を絞り込むステップと、前記取得するステップが取得した前記一以上の文字と前記絞り込むステップが絞り込んだ前記複数の候補単語とを比較することによって、前記問診票に記入された回答を特定するステップと、前記特定するステップが特定した前記回答を出力するステップと、を有する。
【００１７】
本発明の第３の態様の情報処理プログラムは、問診票のレイアウトを、前記問診票を識別する識別情報に関連付けて記憶するレイアウト記憶部と、複数の候補単語を記憶する候補単語記憶部と、を有するコンピュータに、前記問診票の画像から前記識別情報を取得し、取得した前記識別情報に関連付けられた前記レイアウトに基づいて、前記画像に含まれる一以上の文字を取得するステップと、前記一以上の文字が取得された位置に基づいて、前記複数の候補単語を絞り込むステップと、前記取得するステップが取得した前記一以上の文字と前記絞り込むステップが絞り込んだ前記複数の候補単語とを比較することによって、前記問診票に記入された回答を特定するステップと、前記特定するステップが特定した前記回答を出力するステップと、を実行させる。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、問診票に記入された回答を高精度に取得できるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】実施形態に係る診療支援システムの模式図である。
【図２】実施形態に係る診療支援システムが実行する診療支援方法の模式図である。
【図３】画像から取得した文字に基づいて回答を特定する方法の模式図である。
【図４】実施形態に係る診療支援システムのブロック図である。
【図５】例示的な問診票の正面図である。
【図６】記入内容取得部が回答領域の位置を特定する方法の模式図である。
【図７】絞込部による絞込処理の模式図である。
【図８】文字間距離を示すマトリクスの模式図である。
【図９】診療用端末の表示部の正面図である。
【図１０】実施形態に係る診療支援方法のフローチャートを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
［診療支援システムＳの概要］
図１は、本実施形態に係る診療支援システムＳの模式図である。診療支援システムＳは、診療支援装置１と、診療用端末２と、読取装置３とを含む。診療支援システムＳは、その他のサーバ、端末等の機器を含んでもよい。
【００２１】
診療支援装置１（情報処理装置）は、問診票３１（質問票）に記入された患者の回答を取得し、該回答を診療用端末２へ提供するコンピュータである。問診票３１は、ステープラ等の固定具Ｆによって束ねられた一組の紙であり、それぞれの紙は、患者への質問と、患者が質問に対する回答を記入するための回答欄とを含む。
【００２２】
診療用端末２は、医師、看護師等の医療従事者に対して情報を表示するとともに、医療従事者による入力を受け付けるコンピュータであり、例えば表示部２１及び操作部２２を有するパーソナルコンピュータである。表示部２１は、液晶ディスプレイ等の表示装置を含む。操作部２２は、キーボード、マウス等の操作装置を含む。診療用端末２は、インターネット、ローカルエリアネットワーク等のネットワークＮを介して、診療支援装置１から表示のための情報を受信するとともに、診療支援装置１へ医療従事者による入力を送信する。
【００２３】
読取装置３は、紙の問診票３１の表面を画像として読み取るスキャナである。読取装置３は、紙の表面を読み取って画像データを出力可能なＣＣＤ（Charge Coupled Device）、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）等の撮像素子を含む。読取装置３は、ネットワークＮを介して、診療支援装置１へ問診票３１の画像を送信する。
【００２４】
読取装置３は、デジタルカメラや、カメラを有するスマートフォン等の携帯端末であってもよい。この場合には、医療従事者又は患者は、デジタルカメラ又は携帯端末を用いて問診票３１の正面を撮像することによって、問診票３１の表面を画像として読み取る。
【００２５】
診療支援システムＳは、読取装置３に代えて又は加えて、患者が問診票への回答を入力するための患者用端末（例えばタブレット端末）を有してもよい。この場合に、患者は、電子的な問診票を表示している患者用端末に対して指又はタッチペンを用いて手書き入力をすることによって回答を記入する。患者用端末は、ネットワークＮを介して、患者が電子的な問診票３１上で行った手書き入力の情報を、問診票３１の画像として診療支援装置１へ送信する。
【００２６】
図２は、本実施形態に係る診療支援システムＳが実行する診療支援方法（情報処理方法）の模式図である。まず患者は、問診票３１に、問診票３１の質問への回答を記入する。医療従事者又は患者は、問診票３１のうち固定具Ｆを含む一部を切断し、問診票３１を１枚ずつの紙に分ける（ａ）。そして医療従事者又は患者は、読取装置３に問診票３１を読み取らせる（ｂ）。読取装置３は、問診票３１の画像を診療支援装置１へ送信する。
【００２７】
次に診療支援装置１は、問診票３１の画像に基づいて、問診票３１を特定する。問診票３１は、問診票３１（問診票３１の種類）ごとに異なる質問と回答欄を含んでいる。問診票３１は、自身の識別情報を示すコード（例えば二次元バーコード）を表している。診療支援装置１は、画像から該コードを検出することによって問診票３１を特定できる。
【００２８】
次に診療支援装置１は、特定した問診票３１のレイアウト情報を記憶部から取得する。診療支援装置１の記憶部は、問診票３１のレイアウト情報を予め記憶している。レイアウト情報は、問診票３１に含まれる各回答欄の位置を示す。そして診療支援装置１は、画像上でレイアウト情報が示す回答欄の位置を含む所定範囲に対してＯＣＲ処理等の文字認識処理を行うことによって、画像に含まれる文字を取得する。診療支援装置１は、回答欄ごとに取得された一以上の文字を、一群の文字として回答欄に関連付けて管理する。次に診療支援装置１は、文字認識処理によって画像から取得した文字に基づいて回答を特定する（ｃ）。そして診療支援装置１は、特定した回答を記憶部に記憶させ、また表示部に表示させる。
【００２９】
図３は、画像から取得した文字に基づいて回答を特定する方法の模式図である。診療支援装置１は、文字認識処理で一群の文字が取得された位置（すなわち一群の文字がいずれの回答欄に記入されていたか）に基づいて、記憶部に記憶された候補単語を絞り込む（ｃ１）。診療支援装置１の記憶部は、問診票３１に記入される可能性のある複数の候補単語を予め記憶している。
【００３０】
問診票３１に記載された質問によって、質問に対応する回答欄に記入される可能性のある候補単語が異なる。例えば時間についての質問であれば回答欄には時間を表す単語が記入され、薬剤についての質問であれば回答欄には薬剤名等の単語が記入される。そのため、診療支援装置１は、一群の文字がいずれの回答欄に記入されていたかに基づいて、候補単語を絞り込む。このように診療支援装置１は、一群の文字が取得された位置（回答欄）に記入される可能性のある候補単語を絞り込むため、回答を特定するのに掛かる処理時間を短縮できるとともに、回答を特定する精度を向上できる。このとき、診療支援装置１は、回答欄の位置ごとに予め学習された学習結果に基づいて、候補単語を絞り込む。診療支援装置１は、回答欄ごとに用意された学習データ及び教師データを用いて機械学習を行う。診療支援装置１の記憶部は、機械学習の学習結果を予め記憶している。診療支援装置１は、問診票から読み取られた文字と、文字が取得された位置（回答欄）と、記憶部に記憶されている学習結果とに基づいて、候補単語を絞り込む。このように診療支援装置１は、回答欄ごとに行われた機械学習の学習結果を用いて、画像から取得された一群の文字が示す可能性のある候補単語を絞り込むため、回答を特定するのに掛かる処理時間を短縮できるとともに、回答を特定する精度を向上できる。
【００３１】
最後に診療支援装置１は、問診票から読み取られた一群の文字に含まれる各文字と絞り込まれた候補単語それぞれに含まれる各文字との間の文字間距離に基づいて類似度を算出し、算出した類似度を用いて回答を特定する（ｃ２）。文字間距離は、２つの文字の間の外観上の類似性を示す値である。診療支援装置１の記憶部は、文字の各組み合わせの文字間距離を示すマトリクス（行列）を予め記憶している。なお、絞り込みは必須のプロセスではなく、診療支援装置１は、絞り込みの際の評価で、絞り込みの候補の類似度が所定の条件を満たさない場合には絞り込みを行わずに、候補単語をそのまま回答として特定してもよい。
【００３２】
診療支援装置１は、問診票から読み取られた一群の文字に含まれる各文字と絞り込まれた候補単語それぞれに含まれる各文字との間の文字間距離に基づいて類似度を算出し、算出した類似度が所定の条件を満たす候補単語を回答として特定する。このように診療支援装置１は、文字同士の類似性を考慮して候補単語の中から画像から取得された一群の文字に対応する回答を特定するため、問診票に記入された回答を高精度に特定できる。
【００３３】
以上のように、本実施形態に係る診療支援システムＳは、問診票の画像に対する文字認識処理の誤認識による誤りがある場合や、患者が回答を記入する際に誤りをした場合であっても、問診票に記入された回答を高精度にかつ短い処理時間で取得できる。
【００３４】
［診療支援システムＳの構成］
図４は、本実施形態に係る診療支援システムＳのブロック図である。図４において、矢印は主なデータの流れを示しており、図４に示したもの以外のデータの流れがあってよい。図４において、各ブロックはハードウェア（装置）単位の構成ではなく、機能単位の構成を示している。そのため、図４に示すブロックは単一の装置内に実装されてよく、あるいは複数の装置内に分かれて実装されてよい。ブロック間のデータの授受は、データバス、ネットワーク、可搬記憶媒体等、任意の手段を介して行われてよい。
【００３５】
診療支援装置１（情報処理装置）は、制御部１１と、記憶部１２とを有する。制御部１１は、記入内容取得部１１１と、絞込部１１２と、回答特定部１１３と、出力部１１４とを有する。記憶部１２は、レイアウト記憶部１２１と、候補単語記憶部１２２と、類似情報記憶部１２３と、回答記憶部１２４とを有する。
【００３６】
記憶部１２は、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ハードディスクドライブ等を含む記憶媒体である。記憶部１２は、制御部１１が実行するプログラムを予め記憶する。レイアウト記憶部１２１、候補単語記憶部１２２、類似情報記憶部１２３及び回答記憶部１２４は、それぞれ記憶部１２上の記憶領域であってもよく、あるいは記憶部１２上で構成されたデータベースであってもよい。
【００３７】
レイアウト記憶部１２１は、問診票３１に含まれる各回答欄の位置を示すレイアウト情報を、問診票３１の識別情報に関連付けて予め記憶している。候補単語記憶部１２２は、問診票３１に記入される可能性のある複数の候補単語を予め記憶している。類似情報記憶部１２３は、文字の各組み合わせの文字間距離を示すマトリクスを類似情報として予め記憶している。回答記憶部１２４は、診療支援装置１が特定した患者の回答を、患者の識別情報に関連付けて記憶する。
【００３８】
制御部１１は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサであり、記憶部１２に記憶されたプログラムを実行することにより、記入内容取得部１１１、絞込部１１２、回答特定部１１３及び出力部１１４として機能する。制御部１１の機能の少なくとも一部は、電気回路によって実行されてもよい。また、制御部１１の機能の少なくとも一部は、ネットワーク経由で実行されるプログラムによって実行されてもよい。
【００３９】
本実施形態に係る診療支援システムＳは、図４に示す具体的な構成に限定されない。例えば診療支援装置１及び診療用端末２は、一体化されて１つの装置として構成されてもよい。
【００４０】
［問診票３１から文字を取得する処理の説明］
診療支援システムＳが実行する診療支援方法（情報処理方法）のうち、問診票３１から文字を取得する処理を以下に説明する。図５は、例示的な問診票３１の正面図である。問診票３１は、回答領域３１１を表している。問診票３１は、それぞれ異なる回答領域３１１を表している複数の紙を含んでおり、複数の紙はステープラ等の固定具Ｆによって束ねられている。問診票３１が一枚の紙である場合には、固定具Ｆは省略されてもよい。
【００４１】
回答領域３１１は、１つ以上の質問３１２と、患者が質問３１２に対する回答を記入するための１つ以上の回答欄３１３と、質問３１２及び回答欄３１３に関連付けられた医学用語の見出し３１４とを含む。回答領域３１１は、１つの質問３１２に対して１つの回答欄３１３を含んでもよく、複数の回答欄３１３を含んでもよい。回答領域３１１は、患者に限らず、医療従事者が情報を記入するための欄を含んでもよい。
【００４２】
質問３１２は、患者に対する質問を表す文字列である。回答欄３１３は、患者が質問３１２に対する回答を記入するための欄である。回答欄３１３は、患者が回答内容を選択するチェックボックス等の選択欄であってもよく、あるいは患者が回答内容を表す文字を記入する自由記入欄であってもよい。
【００４３】
見出し３１４は、質問３１２及び回答欄３１３の内容を表す、医師が解釈する医学用語である。見出し３１４は、質問３１２及び回答欄３１３の近傍に配置されている。患者が理解できる言葉と医学用語との間には乖離があることが多く、質問３１２に医学用語を記載すると患者が理解できない可能性がある。そのため、質問３１２は平易な表現で記載されることが多い。これにより、医療従事者は、質問３１２及び回答欄３１３の内容を医学的に理解する際に、平易な表現から医学用語へ変換する必要があるため時間が掛かる。
【００４４】
そこで問診票３１が質問３１２及び回答欄３１３に関連付けられた医学用語の見出し３１４を表すことによって、医療従事者は、平易な表現から医学用語へ変換する必要がなくなり、質問３１２及び回答欄３１３の内容を医学的に理解する時間を短縮できる。例えば「既往歴」という医学用語に対応する質問３１２は「今までご病気をされたことがありますか？」という表記となるが、医療従事者にとっては「既往歴」という文字列の方が短く一瞬で内容が理解されるメリットがある。また、回答欄３１３を医学用語に関連付けることにより、医療従事者は回答欄３１３の記入が正しく行われているのかのチェックがすばやくできる。
【００４５】
また、「薬剤歴」という医学用語に対応する質問３１２は「現在飲まれている薬剤はなんですか？」という表記となるが、回答欄３１３には薬剤名が記載されることになる。日本で発売されている薬剤は約２０万種類程度に限られている。そのため、後述のように回答欄３１３に関連付けられた「薬剤歴」の回答欄３１３に関連付けて、薬剤名の候補単語を登録しておき、また頻度情報を学習に入れておくことにより、解を絞り込むことが可能になり、回答を特定するための精度を上げることができ、回答を特定するのに掛かる処理時間も短縮できる。同時に、問診票のスキャン結果や問診票を見るときに「薬剤歴」という短い医学用語が記載されていることで、医療従事者は一瞬でどこにどのような情報があるのかが理解できる。特に薬剤名にはカタカナが多いため、文字認識処理において、ソ（そ）とン（ん）、シ（し）とツ（つ）、ツ（大文字）とッ（小文字）、パ（ぱ）とバ（ば）等、誤認識が発生しやすい。従来これらの手書き入力の精度を向上させることは難しく、薬剤名を間違えることは即患者さんの生死に関わることになるため、文字認識処理の精度を十分に上げ、かつ医療従事者が直感的に理解できるようになることは大事なことであった。本実施形態に係る診療支援システムＳは、医学単語の知覚の記載であるため医療従事者が直感的にチェックを行うことを可能にすると同時に、回答を特定する精度を向上させることができる。
【００４６】
さらに問診票３１は、回答領域３１１の位置決めに用いられる複数の記号３１５と、問診票３１を特定するためのコード３１６とを含む。複数の記号３１５は、回答領域３１１の外側の所定位置に配置されている。複数の記号３１５は、円形、矩形、多角形等の所定形状の記号であり、同一の形状であってもよく、異なる形状であってもよい。また、複数の記号３１５は、線で囲まれた領域などの４隅またはその中間地点であってもよい。コード３１６は、例えば問診票３１の識別情報（問診票３１のＩＤ等）を符号化したバーコード又は二次元コードである。診療支援装置１は、後述のように問診票３１の画像に含まれる記号３１５及びコード３１６に基づいて、問診票３１に含まれる回答領域３１１及び回答欄３１３の位置を特定することができる。
【００４７】
図５に示した問診票３１は一例であり、その他のレイアウトであってもよく、その他の情報を含んでもよい。
【００４８】
患者は、問診票３１において、質問３１２に対する回答を回答欄３１３へ記入する。次に医療従事者又は患者は、問診票３１のうち固定具Ｆを含む一部を切断し、問診票３１を１枚ずつの紙に分ける。そして医療従事者又は患者は、読取装置３に問診票３１を読み取らせる。読取装置３は、患者が回答した問診票３１を読み取り、問診票３１の画像を診療支援装置１へ送信する。
【００４９】
患者用端末を用いて患者の回答を受け付ける場合には、患者用端末は、表示部上に問診票３１の内容を表示する。患者は、電子的な問診票を表示している患者用端末に対して指又はタッチペンを用いて手書き入力をすることによって回答を記入する。患者用端末は、患者が電子的な問診票３１上で行った手書き入力の情報（例えば手書き入力の軌跡）を、問診票３１の画像として診療支援装置１へ送信する。問診票３１の画像として、患者が行った入力を示すベクトルデータを用いてもよい。
【００５０】
診療支援装置１において、まず記入内容取得部１１１は、受信した問診票３１の画像の中で、記号３１５及びコード３１６を検出する。ここで、コード３１６に関連付けられた情報にどちらのページが先に読み取られると医師が読みやすいかの順序情報を予め関連付けておき、記入内容取得部１１１は、該順序情報に基づいて問診票３１が含む複数のページを並び替えてもよい。これにより、問診票３１が含む複数のページが誤った順番でスキャンされた場合でも、該複数のページが正しい順番に沿った結果に並び替えることが可能である。そして記入内容取得部１１１は、検出したコード３１６が示す問診票３１の識別情報を取得するとともに、検出した記号３１５に基づいて回答領域３１１の位置を特定する。
【００５１】
図６（ａ）、図６（ｂ）は、記入内容取得部１１１が回答領域３１１の位置を特定する方法の模式図である。図６（ａ）は一部が切り取られた問診票３１を表しており、図６（ｂ）は切り取られていない問診票３１を表している。図６（ａ）の状態では、記入内容取得部１１１は、問診票３１において、左上の記号３１５を検出せず、中央上の記号３１５及び右上の記号３１５を検出する。
【００５２】
記入内容取得部１１１は、右上の記号３１５から中央上の記号３１５へのベクトルＶ１（線分）を特定する。そして記入内容取得部１１１は、ベクトルＶ１の長さに、所定の係数を乗算することによって、回答領域３１１を区画する上辺Ｅの長さを算出することにより、上辺Ｅの位置を特定する。具体的には、記入内容取得部１１１は、問診票３１の水平方向における記号３１５と同じ位置を起点として、ベクトルＶ１の長さに係数を乗算した値を幅とする領域を、回答領域３１１の水平方向の位置であると特定する。係数は、診療支援装置１のレイアウト記憶部１２１に予め設定される。係数は、問診票３１の識別情報ごとに設定されてもよく、全ての問診票３１で共通して設定されてもよい。
【００５３】
例えば中央上の記号３１５が回答領域３１１の上辺Ｅの中点の上側に配置されており、右上の記号３１５が回答領域３１１の上辺Ｅの右端の上側に配置されている場合には、係数は２である。中央上の記号３１５が回答領域３１１の上辺Ｅを３等分する２点のうち右の点の上側に配置されており、右上の記号３１５が回答領域３１１の上辺Ｅの右端の上側に配置されている場合には、係数は３である。
【００５４】
記入内容取得部１１１は、右上の記号３１５から中央上の記号３１５へのベクトルＶ１の長さに、問診票３１に対して設定されたこれらの係数を乗算した後に、回答領域３１１と記号３１５との間の距離に対応する所定値移動させることによって、回答領域３１１の上辺Ｅの位置を特定できる。
【００５５】
図６（ｂ）の状態では、記入内容取得部１１１は、問診票３１において、左上の記号３１５、中央上の記号３１５及び右上の記号３１５を検出する。記入内容取得部１１１は、右上の記号３１５から左上の記号３１５へのベクトルＶ２（線分）を特定する。そして記入内容取得部１１１は、ベクトルＶ２を、回答領域３１１と記号３１５との間の距離に対応する所定値移動させることによって、回答領域３１１の上辺Ｅの位置を特定できる。
【００５６】
問診票３１において、左上の記号３１５（すなわち切り取られる可能性のある記号３１５）は、最初から省略されてもよい。この場合には、記入内容取得部１１１は、問診票３１の一部が切り取られているか否かに関わらず、中央上の記号３１５及び右上の記号３１５の間のベクトルＶ１の長さに所定の係数を乗算することによって回答領域３１１の上辺Ｅの位置を特定する。
【００５７】
ここでは記入内容取得部１１１が回答領域３１１を区画する上辺の位置を特定する方法を説明したが、回答領域３１１を区画する左辺、右辺及び下辺の位置についても同様の方法で特定できる。
【００５８】
記入内容取得部１１１は、特定した回答領域３１１の位置に基づいて、受信した問診票３１の画像を補正する。これにより、記入内容取得部１１１は、読取装置３に問診票３１を読み取らせる際に発生した画像の歪みや傾きを補正することができ、回答欄３１３に記入された文字を高精度に取得できる。
【００５９】
このように、記入内容取得部１１１は、固定具Ｆを切り取ったこと等により複数の記号３１５のうち一部が欠損した場合又は切り取られる可能性のある位置（例えば問診票３１の左上）に記号３１５が配置されていない場合であっても、回答領域３１１の位置を特定し、画像を補正できる。記入内容取得部１１１は、ここに示した具体的な方法に限定されず、その他の方法によって記号３１５の位置に基づいて回答領域３１１の位置を特定してもよい。
【００６０】
次に記入内容取得部１１１は、問診票３１の画像に基づいて、回答欄３１３に記入された内容を取得する。記入内容取得部１１１は、チェックボックス等の選択欄である回答欄３１３で選択された項目を記入内容として取得するとともに、自由記入欄である回答欄３１３に記入された一群の文字を記入内容として取得する。自由記入欄の読み取り内容には誤りが含まれやすいため、以下では自由記入欄である回答欄３１３に記入された一群の文字に基づいて患者の回答を特定する方法を説明する。
【００６１】
記入内容取得部１１１は、画像から検出したコード３１６が示す問診票３１の識別情報に関連付けられたレイアウト情報を、レイアウト記憶部１２１から取得する。レイアウト情報は、問診票３１上の所定位置を基準とした、問診票３１に含まれる各回答欄３１３の相対的な位置を示す。基準とする所定位置は、例えば右上の記号３１５の位置であってもよく、コード３１６の位置であってもよく、回答領域３１１のいずれかの頂点の位置であってもよい。回答欄３１３の位置は、例えば問診票３１の画像中の回答欄３１３の座標範囲によって表される。また、レイアウト情報は、問診票３１上の所定位置（例えば左端や上端）を基準とした複数の回答欄３１３の順番によって、各回答欄３１３の相対的な位置を示してもよい。
【００６２】
記入内容取得部１１１は、問診票３１の画像の中でレイアウト情報が示す各回答欄３１３の位置を含む画像を取り出す。記入内容取得部１１１は、各回答欄３１３について取り出した画像に対してＯＣＲ等の既知の文字認識処理を適用することによって、回答欄３１３に記入された一群の文字（一以上の文字）を取得する。記入内容取得部１１１は、取得した一群の文字を、取得元の回答欄３１３に関連付けておく。
【００６３】
［候補単語を絞り込む処理の説明］
診療支援システムＳが実行する診療支援方法のうち、候補単語を絞り込む処理を以下に説明する。候補単語記憶部１２２は、問診票３１に記入される可能性のある複数の候補単語を予め記憶している。候補単語記憶部１２２は、回答欄３１３に記載されることが想定される候補単語だけでなく、過去に回答欄３１３に記載された単語を学習することによって取得された候補単語を記憶してもよい。学習は、候補単語が出現するか否かだけでなく、候補単語の出現頻度等について行われる。
【００６４】
また、候補単語記憶部１２２は、複数の候補単語それぞれを、１つの単語そのものの状態と、１つの単語を複数の部分に分割した状態と、複数の単語を結合した状態とのうち少なくとも１つの状態で記憶してもよい。具体的には、候補単語記憶部１２２は、候補単語をｍｏｎｏｇｒａｍ（１文字）、ｂｉｇｒａｍ（２文字）、ｔｒｉｇｒａｍ（３文字）等の連続した１つ以上の文字ごとの部分に分割して記憶してもよい。この場合には、候補単語記憶部１２２は、候補単語を分割した複数の部分を空白文字やカンマ（読点）によって結合して記憶する。また、候補単語記憶部１２２は、異なる複数の単語を、１つの単語として結合して記憶してもよい。この場合には、候補単語記憶部１２２は、複数の単語を空白文字やカンマ（読点）によって結合して記憶する。
【００６５】
絞込部１１２は、候補単語記憶部１２２に記憶された複数の候補単語に対して、絞込処理を行う。図７は、絞込部１１２による絞込処理の模式図である。まず絞込部１１２は、候補単語記憶部１２２から候補単語を取得する。また、絞込部１１２は、記入内容取得部１１１が文字認識処理によって取得した一群の文字それぞれについて、該一群の文字が取得された位置（すなわち該一群の文字がいずれの回答欄３１３に記入されていたか）を取得する。
【００６６】
第１の方法として、絞込部１１２は、一群の文字が記入された回答欄３１３に関連付けられた医学用語の見出し３１４（すなわち、回答欄３１３の中又は近傍に記載された医学用語）に基づいて、候補単語を絞り込む。この場合に、候補単語記憶部１２２に記憶された複数の候補単語は、それぞれ見出し３１４として利用され得る一以上の医学用語に予め関連付けられている。
【００６７】
記入内容取得部１１１は、問診票３１の画像に基づいて、回答欄３１３の一群の文字に加えて、回答欄３１３に関連付けられた見出し３１４の内容を取得する。図７の例では、「ロキソプロフェン」と記入されている回答欄３１３に、「アレルギー」の見出し３１４が関連付けられている。ここでは、１つの枠線の中に回答欄３１３と見出し３１４とが配置されていることによって、それらが関連付けられている。１つの見出し３１４に複数の回答欄３１３が関連付けられてもよい。ここに示した方法に限られず、データベースによる関連付け等、その他の方法によって回答欄３１３と見出し３１４とが関連付けられてもよい。
【００６８】
「アレルギー」の見出し３１４に関連付けられた自由記入欄である回答欄３１３には、薬剤名が記入される可能性がある。そのため、絞込部１１２は、候補単語記憶部１２２に記憶された候補単語を、「アレルギー」の見出し３１４に関連付けられた候補単語（具体的には薬剤名に関する候補単語）に絞り込む。
【００６９】
また、図５の例では、「発熱」の見出し３１４に関連付けられた自由記入欄である回答欄３１３には、時間が記入される可能性がある。そのため、絞込部１１２は、候補単語記憶部１２２に記憶された候補単語を、「発熱」の見出し３１４に関連付けられた候補単語（具体的には時間に関する候補単語）に絞り込む。
【００７０】
診療支援装置１は、予め機械学習を行うことによって、医学用語と候補単語とを関連付けて候補単語記憶部１２２に記憶している。具体的には、診療支援装置１は、例示的な問診票３１の回答欄３１３から読み取られた一群の文字（すなわち学習データ）と、回答欄３１３に関連付けられた見出し３１４の医学用語ごとに設定された一群の文字が示す単語（すなわち教師データ）とを用いて予め機械学習を行い、回答欄３１３に関連付けられた見出し３１４の医学用語ごとに一群の文字と単語との関係を示すモデルを生成する。そして診療支援装置１は、生成したモデルを候補単語記憶部１２２に記憶させる。例えば機械学習は、Convolutional Neural Network、Bidirectional Long Short-term Neural Network、及びConnectionist Temporal Classificationを連続に組み合わせることによって行われる。Convolutional Neural Networkは文字の１文字１文字を学習し、Bidirectional Long Short-term Neural Networkは文字候補とそれぞれの文字との確率の組の列に変換し、Connectionist Temporal Classificationは文字列に変換する。Connectionist Temporal Classificationの探索アルゴリズムには、出てくるアウトプットが、候補単語の中に絞られるように制限が加えられている。診療支援装置１は、その他の既知の機械学習方法を用いてもよい。例えば、診療支援装置１は、機械学習で学習された分類器を用いて、記入された文字列から１つ又は複数の文字への分割を行い、その後、過剰に分割された１つ又は複数の文字を結合する。次に、診療支援装置１は、機械学習の結果学習された分類器を用いて、分割又は結合された１つ又は複数の文字それぞれに対して認識した結果として文字候補とその確率を取得し、それらを結合することで医学単語の候補群とする。そして診療支援装置１は、それらの候補群の文字列を医学用語のスペルチェック等のアルゴリズムにて変換することによって、候補単語を取得してもよい。
【００７１】
絞込部１１２は、候補単語記憶部１２２から、学習結果であるモデルを取得する。次に絞込部１１２は、記入内容取得部１１１が取得した一群の文字と、回答欄３１３に関連付けられた見出し３１４の医学用語とを、候補単語記憶部１２２から取得した学習結果であるモデルに入力する。そして絞込部１１２は、モデルからの出力を候補単語として絞り込む。
【００７２】
このように候補単語記憶部１２２が回答欄３１３に関連付けられた医学用語の見出し３１４に基づいて候補単語を絞り込む場合に、各候補単語は、回答欄３１３にいちいち関連付けられている必要はなく、見出し３１４に用いられる限られた数の医学用語に関連付けられていればよい。そのため、例えば、医学用語の見出しが同じで質問を変えた場合にも、医療従事者が絞り込みのためのデータを労せずに流用できる。
【００７３】
第２の方法として、絞込部１１２は、見出し３１４を用いず、一群の文字が記入された回答欄３１３自体に基づいて、候補単語を絞り込んでもよい。この場合に、候補単語記憶部１２２に記憶された複数の候補単語それぞれは、複数の問診票３１の複数の回答欄３１３それぞれに予め関連付けられている。絞込部１１２は、コード３１６が示す問診票３１の識別情報及び回答欄３１３の位置に基づいて回答欄３１３を特定し、候補単語記憶部１２２に記憶された候補単語を、特定した回答欄３１３に関連付けられた候補単語に絞り込む。この場合に、候補単語記憶部１２２は、見出し３１４の医学用語ではなく、回答欄３１３（回答欄３１３の位置）ごとに一群の文字と単語との関係を示すモデルを記憶する。
【００７４】
このように候補単語記憶部１２２が回答欄３１３自体に基づいて候補単語を絞り込む場合に、各候補単語は回答欄３１３に関連付けられている必要があるが、問診票３１から見出し３１４を省略でき、従来の問診票３１をそのまま利用できるという利点がある。
【００７５】
以上のように絞込部１１２は、一群の文字が取得された位置及び機械学習の学習結果を用いて、一群の文字が示す可能性のある候補単語を絞り込むため、回答を特定するのに掛かる処理時間を短縮できるとともに、回答を特定する精度を向上できる。
【００７６】
［回答を特定する処理の説明］
診療支援システムＳが実行する診療支援方法のうち、回答を特定する処理を以下に説明する。類似情報記憶部１２３は、文字の各組み合わせの文字間距離を示すマトリクス（行列）を予め記憶している。
【００７７】
図８は、文字間距離を示すマトリクスＭの模式図である。文字間距離は、２つの文字の間の外観上の類似性を示す値であり、例えば２つの文字が類似しているほど値が小さくなるように定義される。
【００７８】
図８の例では、例えば「ソ」と「ン」は外観上類似しているためそれらの間の文字間距離は小さいのに対して、「あ」と「い」は外観上類似していないためそれらの間の文字間距離は大きい。また、同一の文字間の文字間距離は０である。
【００７９】
文字間距離は、ここに示した定義に限られず、２つの文字が類似しているほど値が大きくなるように定義されてもよく、あるいは２つの文字が類似しているか否かの２値を用いて定義されてもよい。
【００８０】
図８においてマトリクスＭは視認性のために文字の表で表されているが、マトリクスＭは文字列データ、数値データ、バイナリデータ等のその他形式であってもよい。マトリクスＭは、データベースとして記録されてもよく、あるいはデータを列挙したリストとして記録されてもよい。
【００８１】
回答特定部１１３は、類似情報記憶部１２３から文字間距離のマトリクスＭを取得する。回答特定部１１３は、取得したマトリクスＭを用いて、記入内容取得部１１１が取得した一群の文字に含まれる各文字と、絞込部１１２が絞り込んだ候補単語それぞれに含まれる各文字との間の文字間距離を合計し、類似度を算出する。図８の例では、類似度は、一群の文字と候補単語とが類似しているほど小さい値となり、一群の文字と候補単語とが類似しているほど大きい値となる。
【００８２】
具体的には、回答特定部１１３は、比較する一群の文字のＸ文字目（Ｘ：１〜一群の文字の文字数）と候補単語のＸ文字目との間の文字間距離をマトリクスＭから取得し、取得した文字間距離を順に合計していく。回答特定部１１３は、比較する一群の文字と候補単語の文字数が異なる場合には、文字をずらして文字間距離（例えば一群の文字のＸ文字目と候補単語のＸ−１文字目又はＸ＋１文字目との間の文字間距離）を合計してもよい。
【００８３】
例えば記入内容取得部１１１が取得した一群の文字が「ロキソプロフェソ」であり、候補単語が「ロキソプロフェン」である場合に、それらの間の差異が１つのみ（しかも文字間距離の小さい「ソ」と「ン」）であるため、類似度が相対的に小さい値となる。記入内容取得部１１１が取得した一群の文字が「ロキソプロフェソ」であり、候補単語が「プラノプロフェン」である場合に、それらの間の差異が４つあるため、類似度が相対的に大きい値となる。
【００８４】
そして回答特定部１１３は、絞込部１１２が絞り込んだ候補単語のうち、算出した類似度が所定の条件を満たす候補単語を回答として特定する。図８の例では、類似度が一群の文字と候補単語とが類似しているほど小さい値となるため、回答特定部１１３は類似度が最も低い候補単語を回答として特定する。類似度が一群の文字と候補単語とが類似しているほど大きい値になる場合には、回答特定部１１３は類似度が最も高い候補単語を回答として特定してもよい。
【００８５】
このように回答特定部１１３は、２つの文字の類似性を示す文字間距離の値に基づいて、候補単語の中から、画像から取得された一群の文字に対応する回答を特定する。そのため、回答特定部１１３は、画像から取得された一群の文字に文字認識処理の誤りや患者による誤りが含まれていたとしても、問診票３１に記入された回答を高精度に特定できる。また、候補単語が大量にある場合には一群の文字と全ての候補単語との間の類似度を算出するのに多大な時間が掛かるが、本実施形態では絞込部１１２が候補単語を絞り込んでいるため、回答特定部１１３は現実的な処理時間で回答を特定できる。
【００８６】
候補単語記憶部１２２が候補単語を２つ以上の文字ごとの部分に分割して記憶している場合に、回答特定部１１３は、前記複数の候補単語それぞれに含まれる１つの文字又は複数の文字の組み合わせと、当該部分の複数の文字の組み合わせを、記入内容取得部１１１が取得した一群の文字に含まれる複数の文字の組み合わせとの間の文字間距離の値を取得し、類似度を算出する。
【００８７】
回答特定部１１３は、記入内容取得部１１１が取得した一群の文字を探索するのにビームサーチを行い、ビームサーチの結果の中で、候補単語との文字間距離を探索し短いものから選択してもよい。なお、この文字間距離に関しても、正解データをもとに機械学習をした結果を用いたり、フォント一覧情報にたいしてａｕｔｏｅｎｃｏｄｉｎｇの学習によって得たパラメータを用いたりしてもよい。
【００８８】
また、回答特定部１１３がある回答欄３１３（第１の回答欄）について特定した回答に基づいて、絞込部１１２は、別の回答欄３１３（第２の回答欄）について候補単語を絞り込んでもよい。この場合に、候補単語記憶部１２２は、第１の回答欄３１３の回答と、第２の回答欄の候補単語とを関連付けて予め記憶している。そして絞込部１１２は、第２の回答欄３１３について、第１の回答欄３１３の回答に関連付けられた候補単語に限定して、又は第１の回答欄３１３の回答に関連付けられた候補単語に重み付けをして、上述の絞り込みを行う。
【００８９】
例えば回答特定部１１３が既往歴の回答欄３１３について「筋緊張頭痛」の回答を特定した場合に、同じ問診票３１の薬剤歴の回答欄３１３には「ロキソプロフェン」のような筋緊張頭痛に関連する薬剤名が記載されている可能性が高い。そこで絞込部１１２は、薬剤歴の回答欄３１３について、候補単語のうち、筋緊張頭痛に関連する薬剤名に限定して、又は重み付けをして、絞り込みを行う。
【００９０】
出力部１１４は、回答特定部１１３が特定した回答を、患者（患者の識別情報）、回答欄３１３及び回答欄３１３に関連付けられた医学用語（見出し３１４）に関連付けて、回答記憶部１２４に記憶させることによって出力する。また、出力部１１４は、回答特定部１１３が特定した回答を表示するための情報を、診療用端末２に送信することによって出力する。出力部１１４は、その他方法によって情報を出力してもよい。例えば出力部１１４は、プリンタを用いて情報を印刷してもよく、通信手段を用いて外部に情報を送信してもよい。
【００９１】
図９は、診療用端末２の表示部２１の正面図である。診療用端末２は、診療支援装置１から受信した情報に従って、回答特定部１１３が特定した回答を表示部２１上に表示する。表示部２１は、第１ボタン２１１と、第２ボタン２１２とを表示する。第１ボタン２１１及び第２ボタン２１２は、医療従事者によって押下可能な仮想的なボタンである。第１ボタン２１１が押下された場合に図９の上図の画面が表示され、第２ボタン２１２が押下された場合に図９の下図の画面が表示される。
【００９２】
表示部２１は、図９の上図の画面において、問診票３１の質問３１２に対応する医学用語２１３と、回答特定部１１３が特定した回答２１４とを関連付けて（すなわち、互いに近傍に）表示する。この場合に、出力部１１４は、問診票３１の質問３１２に対応する医学用語２１３を示すテンプレートを診療用端末２に送信する。このテンプレートは、問診票３１（問診票３１の識別情報）に関連付けられて予め記憶部１２に記憶されている。表示部２１は、受信したテンプレートに応じて、医学用語２１３及び回答２１４を表示する。表示部２１は、自由記入欄である回答欄３１３については回答特定部１１３が特定した回答を回答２１４として表示し、チェックボックスである回答欄３１３についてはチェックボックスのオン又はオフに応じて「はい」又は「いいえ」を回答２１４として表示する。
【００９３】
表示部２１は、図９の下図の画面において、問診票３１が表す元の質問２１５と、記入内容取得部１１１が取得した問診票３１の記入内容２１６とを関連付けて（すなわち、互いに近傍に）表示する。この場合に、医学用語に対応する平易な表現の質問を参照できるように、レイアウト記憶部１２１は、問診票３１の見出し３１４としての医学用語と、問診票３１の質問３１２とを関連付けて記憶している。出力部１１４は、問診票３１の質問３１２を示すテンプレートを診療用端末２に送信する。このテンプレートは、問診票３１（問診票３１の識別情報）に関連付けられて予め記憶部１２に記憶されている。表示部２１は、受信したテンプレートに応じて、元の質問２１５及び記入内容２１６を表示する。表示部２１は、自由記入欄である回答欄３１３については記入内容取得部１１１が取得した一群の文字を記入内容２１６として表示し、チェックボックスである回答欄３１３についてはオン又はオフのチェックボックスを記入内容２１６として表示する。
【００９４】
このように、出力部１１４は、回答特定部１１３が特定した回答２１４と、問診票３１の元の記入内容２１６とを切り替えて表示部２１に表示させることができるため、医療従事者は、誤りが訂正された後の回答だけでなく、誤りが修正される前の記入内容を確認することができる。また、出力部１１４は、問診票３１の質問３１２に対応する医学用語を表示部２１に表示させることができるため、医療従事者が問診票３１の質問３１２の内容を医学的に理解するための時間を短縮できる。
【００９５】
さらに出力部１１４は、回答特定部１１３が薬剤歴の回答欄３１３（第１の回答欄）において所定の薬剤名（稀な薬剤、糖尿病治療薬等）を特定した場合に、回答特定部１１３が既往歴の回答欄３１３（第２の回答欄）に当該薬剤名に対応する疾患名（病名）を特定したか否かを判定する。既往歴の回答欄３１３に薬剤名に対応する疾患名が特定されていない場合に、出力部１１４は、その旨を示す情報を、診療用端末２に送信することによって出力する。これにより、診療支援システムＳは、問診票３１の複数の回答が整合していないこと等を、医療従事者にアラートとして通知できる。
【００９６】
［診療支援方法のフローチャート］
図１０は、本実施形態に係る診療支援方法（情報処理方法）のフローチャートを示す図である。まず患者は、問診票３１に、質問への回答を記入する。医療従事者又は患者は、問診票３１のうち固定具Ｆを含む一部を切断し、問診票３１を１枚ずつの紙に分ける。そして医療従事者又は患者は、読取装置３に問診票３１を読み取らせる。診療支援装置１において、記入内容取得部１１１は、問診票３１を読み取った読取装置３から、問診票３１の画像を受信する。
【００９７】
記入内容取得部１１１は、受信した問診票３１の画像の中で記号３１５を検出し、検出した記号３１５に基づいて回答領域３１１の位置を特定する（Ｓ１１）。記入内容取得部１１１は、特定した回答領域３１１の位置に基づいて、受信した問診票３１の画像を補正する。
【００９８】
記入内容取得部１１１は、受信した問診票３１の画像の中でコード３１６を検出し、検出したコード３１６が示す問診票３１の識別情報に関連付けられたレイアウト情報を、レイアウト記憶部１２１から取得する。記入内容取得部１１１は、問診票３１の画像の中でレイアウト情報が示す各回答欄３１３の位置を含む画像を取り出す。記入内容取得部１１１は、各回答欄３１３について取り出した画像に対して文字認識処理を適用することによって、回答欄３１３に記入された一群の文字を取得する（Ｓ１２）。
【００９９】
絞込部１１２は、候補単語記憶部１２２から候補単語を取得する（Ｓ１３）。絞込部１１２は、記入内容取得部１１１が文字認識処理によって取得した一群の文字が取得された位置（すなわち該一群の文字がいずれの回答欄３１３に記入されていたか）及び候補単語記憶部１２２に予め記憶された学習結果に基づいて、候補単語を絞り込む（Ｓ１４）。
【０１００】
回答特定部１１３は、類似情報記憶部１２３から文字間距離のマトリクスを取得する。回答特定部１１３は、取得したマトリクスを用いて、記入内容取得部１１１が取得した一群の文字に含まれる各文字と、絞込部１１２が絞り込んだ候補単語それぞれに含まれる各文字との間の文字間距離を合計し、類似度を算出する（Ｓ１５）。
【０１０１】
回答特定部１１３は、絞込部１１２が絞り込んだ候補単語のうち、算出した類似度が所定の条件を満たす候補単語を回答として特定する（Ｓ１６）。出力部１１４は、回答特定部１１３が特定した回答を、回答記憶部１２４に記憶させ、また診療用端末２の表示部２１に表示させることによって出力する（Ｓ１７）。
【０１０２】
［本実施形態の効果］
本実施形態に係る診療支援システムＳは、問診票に記入される可能性のある候補単語を、文字が記入された位置及び学習結果に基づいて絞り込んだ上で、その中から回答を特定する。そのため、診療支援システムＳは、回答を特定するのに掛かる処理時間を短縮できるとともに、回答を特定する精度を向上できる。また、診療支援システムＳは、２つの文字の類似性を示す文字間距離の値に基づいて、候補単語の中から、画像から取得された一群の文字に対応する回答を特定する。そのため、診療支援システムＳは、画像から取得された一群の文字に文字認識処理の誤りや患者による誤りが含まれていたとしても、問診票３１に記入された回答を高精度に特定できる。
【０１０３】
さらに診療支援システムＳは、２つの記号間の線分に所定の係数を乗算することによって、問診票の中の回答領域の位置を特定し、画像を補正する。そのため、診療支援システムＳは、ステープラ等の固定具を切り取ったこと等により問診票の一部が欠損した場合又は切り取られる可能性のある位置に記号が配置されていない場合であっても、読取装置に問診票を読み取らせる際に発生した画像の歪みや傾きを補正することができ、問診票に記入された文字を高精度に取得できる。
【０１０４】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。例えば、装置の分散・統合の具体的な実施の形態は、以上の実施の形態に限られず、その全部又は一部について、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。また、複数の実施の形態の任意の組み合わせによって生じる新たな実施の形態も、本発明の実施の形態に含まれる。組み合わせによって生じる新たな実施の形態の効果は、もとの実施の形態の効果を合わせ持つ。
【０１０５】
診療支援装置１のプロセッサは、図１０に示す方法に含まれる各ステップ（工程）の主体となる。すなわち、診療支援装置１のプロセッサは、図１０に示す方法を実行するためのプログラムを記憶部から読み出し、該プログラムを実行して診療支援システムＳの各部を制御することによって、図１０に示す方法を実行する。図１０に示す方法に含まれるステップは一部省略されてもよく、ステップ間の順番が変更されてもよく、複数のステップが並行して行われてもよい。
【符号の説明】
【０１０６】
Ｓ  診療支援システム
１  診療支援装置
１１  制御部
１１１  記入内容取得部
１１２  絞込部
１１３  回答特定部
１１４  出力部
１２  記憶部
１２１  レイアウト記憶部
１２２  候補単語記憶部
１２３  類似情報記憶部
３１  問診票
３１１  回答領域
３１３  回答欄
３１５  記号
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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