(57)【要約】【課題】所望の医療機関で診療を受けようとする者の利便性を向上させる。【解決手段】情報処理装置は、医療機関で診療を受ける複数の患者のうちの各患者の診療目的及び予約日時を含むデータを取得する第１の取得部と、前記各患者の前記診療目的及び前記予約日時に基づいて、前記各患者の診療予定時間帯を推定する第１の推定部と、前記各患者の前記診療予定時間帯に基づいて、前記医療機関の１以上の空き時間帯を推定する第２の推定部とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
医療機関で診療を受ける複数の患者のうちの各患者の診療目的及び予約日時を含むデータを取得する第１の取得部と、
前記各患者の前記診療目的及び前記予約日時に基づいて、前記各患者の診療予定時間帯を推定する第１の推定部と、
前記各患者の前記診療予定時間帯に基づいて、前記医療機関の１以上の空き時間帯を推定する第２の推定部と、
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記複数の患者のうちの第１の患者の診療予定時間帯が前記複数の患者のうちの第２の患者の診療予定時間帯と重複しているか否かを判断する判断部と、
前記第１の患者の診療予定時間帯が前記第２の患者の診療予定時間帯と重複していることを示す判断結果に基づいて、前記第１の患者または前記第２の患者の予約日時の変更を支援する情報を出力する出力部と、
をさらに備える請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記１以上の空き時間帯の提示要求を取得する第２の取得部と、
前記提示要求に基づいて、前記１以上の空き時間帯を提示する情報を出力する出力部をさらに備える請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記第１の推定部は、所定の条件に基づいて診療の予約なしの患者の数を推定し、前記各患者の前記診療目的及び前記予約日時並びに前記診療の予約なしの患者の推定数に基づいて、各患者の前記診療予定時間帯を推定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記第１の推定部は、前記各患者の前記診療目的及び前記予約日時に基づいて、前記各患者の診療予定時間を推定し、一日における前記各患者の前記診療予定時間の合計が最小となるように一日における前記各患者の診療順序を変更し、変更後の診療順序に基づいて前記各患者の前記診療予定時間帯を推定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項６】
情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
医療機関で診療を受ける複数の患者のうちの各患者の診療目的及び予約日時を含むデータを取得する第１の取得過程と、
前記各患者の前記診療目的及び前記予約日時に基づいて、前記各患者の診療予定時間帯を推定する第１の推定過程と、
前記各患者の前記診療予定時間帯に基づいて、前記医療機関の１以上の空き時間帯を推定する第２の推定過程と、
を備える情報処理方法。
【請求項７】
請求項１から５のうちの何れか１項に記載の情報処理装置が備える各部の処理をコンピュータに実行させる情報処理のためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、医療機関での患者の診療に関連する情報を処理する情報処理装置、情報処理方法及び情報処理のためのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、健康意識の高まりにより、医療機関へ行く患者の利便性を向上させる技術の開発が進められている。
【０００３】
例えば、特許文献１は、医療機関の端末が予約状況と予約外の来院患者数から待ち時間を推測する技術を開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００９−２７７０５０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、予約している患者の診療予定時間は患者に応じて異なる。そのため、特許文献１の技術では、待ち時間の推定精度を向上させることは難しい。
【０００６】
本発明の目的は、上記事情に着目してなされたもので、所望の医療機関で診療を受けようとする者の利便性を向上させる技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示の第１の態様は、医療機関で診療を受ける複数の患者のうちの各患者の診療目的及び予約日時を含むデータを取得する第１の取得部と、前記各患者の前記診療目的及び前記予約日時に基づいて、前記各患者の診療予定時間帯を推定する第１の推定部と、前記各患者の前記診療予定時間帯に基づいて、前記医療機関の１以上の空き時間帯を推定する第２の推定部とを備える情報処理装置である。  
各患者の対象の医療機関での診療予定時間は、初診、再診または処方箋受け取りなどの診療目的に応じて異なる。情報処理装置は、対象の医療機関で診療を受ける各患者の診療目的を参照することで、対象の医療機関の１以上の空き時間帯の推定精度を向上させることができる。対象の医療機関で診療を受けようとする者は、１以上の空き時間帯に対象の医療機関へ行けば待ち時間無く診療を受けることができる。そのため、所望の医療機関で診療を受けようとする者の利便性は向上する。
【０００８】
本開示の第２の態様は、上記第１の態様において、前記複数の患者のうちの第１の患者の診療予定時間帯が前記複数の患者のうちの第２の患者の診療予定時間帯と重複しているか否かを判断する判断部と、前記第１の患者の診療予定時間帯が前記第２の患者の診療予定時間帯と重複していることを示す判断結果に基づいて、前記第１の患者または前記第２の患者の予約日時の変更を支援する情報を出力する出力部とをさらに備えるようにしたものである。  
情報処理装置は、第１の患者の診療が第１の患者の予約日時よりも後の第２の患者の予約日時までに終わらないと推定することがある。このような場合、第２の患者は、予約日時に対象の医療機関へ行っても第１の患者の診療が終わるのを待たなければならない。第２の患者は、情報処理装置による支援により対象の医療機関へ行く前に予約日時を変更することで、対象の医療機関での待ち時間を減らすことができる。または、第１の患者は、第２の患者の診療予定時間帯との重複により、予約日時を確定することができない。第１の患者は、情報処理装置による支援により、第２の患者の診療予定時間帯と重複しないように予約日時を変更し、確定させることができる。
【０００９】
本開示の第３の態様は、上記第１の態様において、前記複数の患者のうちの第１の患者の診療予定時間帯が前記複数の患者のうちの第２の患者の診療予定時間帯と重複しているか否かを判断する判断部と、前記第１の患者の診療予定時間帯が前記第２の患者の診療予定時間帯と重複していることを示す判断結果に基づいて、前記第２の患者の予約日時の変更を支援する情報を出力する出力部とをさらに備えるようにしたものである。
【００１０】
対象の医療機関で診療を受けようとする者は、対象の医療機関の１以上の空き時間帯を把握することができる。対象の医療機関で診療を受けようとする者は、１以上の空き時間帯に対象の医療機関へ行けば待ち時間無く診療を受けることができると認識することができる。
【００１１】
本開示の第４の態様は、上記第１の態様において、前記第１の推定部が、所定の条件に基づいて診療の予約なしの患者の数を推定し、前記各患者の前記診療目的及び前記予約日時並びに前記診療の予約なしの患者の推定数に基づいて、各患者の前記診療予定時間帯を推定するようにしたものである。  
対象の医療機関は、予約ありの患者だけでなく、予約なしの患者も診療することがある。予約なしの患者数は、種々の条件に応じて異なる。例えば、予約なしの患者数は、晴れよりも雨の方が少なくなるように、天候などの気象条件に応じて異なる。例えば、予約なしの患者数は、対象の医療機関の近傍の地域で学校行事が開催または大きなイベントが開催されると少なくなるように、行事の有無及び行事の規模などの行事の開催条件に応じて異なる。例えば、予約なしの患者数は、対象の医療機関の近傍の地域で渋滞が発生していると少なくなるように、渋滞、タクシーの混雑及び電車の運行休止などの交通条件に応じて異なる。予約なしの患者数が増えると、各患者の診療予定時間帯は長くなる傾向にある。情報処理装置は、所定の条件を参照することで、各患者の診療予定時間帯の推定精度を向上させることができる。各患者の診療予定時間帯の推定精度の向上に伴い、対象の医療機関の１以上の空き時間帯の推定精度も向上する。
【００１２】
本開示の第５の態様は、上記第１の態様において、前記第１の推定部は、前記各患者の前記診療目的及び前記予約日時に基づいて、前記各患者の診療予定時間を推定し、一日における前記各患者の前記診療予定時間の合計が最小となるように一日における前記各患者の診療順序を変更し、変更後の診療順序に基づいて前記各患者の前記診療予定時間帯を推定するようにしたものである。  
一日における各患者の診療予定時間の合計が最小となるので、患者によっては、診療予定時間が短くなる。これにより、患者の医療機関での滞在時間が短くなるので、患者の負荷は減る。さらに、医療機関の診療に要する負荷も減る。
【００１３】
本開示の第６の態様は、情報処理装置が実行する情報処理方法であって、医療機関で診療を受ける複数の患者のうちの各患者の診療目的及び予約日時を含むデータを取得する第１の取得過程と、前記各患者の前記診療目的及び前記予約日時に基づいて、前記各患者の診療予定時間帯を推定する第１の推定過程と、前記各患者の前記診療予定時間帯に基づいて、前記医療機関の１以上の空き時間帯を推定する第２の推定過程とを備える情報処理方法である。  
第６の態様によれば、情報処理方法は、上述の第１の態様と同様の効果を得ることができる。
【００１４】
本開示の第７の態様は、第１の態様から第５の態様のうちの何れかの情報処理装置が備える各部の処理をコンピュータに実行させる情報処理のためのプログラムである。  
第７の態様によれば、情報処理のためのプログラムは、上述の第１の態様と同様の効果を得ることができる。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、所望の医療機関で診療を受けようとする者の利便性を向上させる技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本実施形態に係るＥＨＲサーバの適用例を模式的に示す図。
【図２】本実施形態に係る診療管理システムを例示する図。
【図３】本実施形態に係るＥＨＲサーバのハードウェア構成を例示するブロック図。
【図４】本実施形態に係るＥＨＲサーバに格納されている診療データベースを例示する図。
【図５】本実施形態に係るＥＨＲサーバのソフトウェア構成を例示するブロック図。
【図６】本実施形態に係るＥＨＲサーバにおける空き時間帯推定に基づく情報出力動作の一例を示すフローチャート。
【図７】本実施形態に係るＥＨＲサーバにおける空き時間帯推定に基づく情報出力動作の別の例を示すフローチャート。
【図８】本実施形態に係るＥＨＲサーバによる空き時間帯の推定例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本開示に係る実施の形態（以下、「本実施形態」とも表記する）を、図面に基づいて説明する。ただし、以下で説明する本実施形態は、あらゆる点において例示に過ぎない。なお、以降、説明済みの要素と同一または類似の要素には同一または類似の符号を付し、重複する説明については基本的に省略する。
【００１８】
§１  適用例  
本実施形態は、所望の医療機関が診療可能な時間帯を推定する技術である。  
図１は、ＥＨＲ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｈｅａｌｔｈ  Ｒｅｃｏｒｄｓ）サーバＡ１の適用例を模式的に示す図である。  
ＥＨＲサーバＡ１は、医療機関における各患者の診療に関するデータを管理するサーバである。ＥＨＲサーバＡ１による動作について説明する。
【００１９】
ここでは、ＥＨＲサーバ１が２０１８年６月１１日における対象の医療機関の１以上の空き時間帯を推定する例について説明する。２０１８年６月１１日に対象の医療機関で診療を予約している患者は、患者ＸＸＸ、患者ＹＹＹ及び患者ＺＺＺであるものとする。
【００２０】
患者ＸＸＸの予約日時は、２０１８年６月１１日１０時である。患者ＸＸＸの診療目的は、再診である。患者ＹＹＹの予約日時は、２０１８年６月１１日１１時である。患者ＹＹＹの診療目的は、初診である。患ＺＺＺの予約日時は、２０１８年６月１２日３０時である。患者ＺＺＺの診療目的は、処方箋受け取りである。
【００２１】
ＥＨＲサーバ１は、２０１８年６月１１日１０時よりも前に空き時間帯を推定する。ＥＨＲサーバ１は、患者ＸＸＸ、患者ＹＹＹ及び患者ＺＺＺの診療に関するデータを取得する。ＥＨＲサーバ１は、患者ＸＸＸの診療に関するデータから取得する診療目的及び予約日時に基づいて、患者ＸＸＸの診療予定時間帯を２０１８年６月１１日１０時から１１時と推定する。ＥＨＲサーバ１は、患者ＹＹＹの診療に関するデータから取得する診療目的及び予約日時に基づいて、患者ＹＹＹの診療予定時間帯を２０１８年６月１１日１１時から１２時３０分と推定する。ＥＨＲサーバ１は、患者ＺＺＺの診療に関するデータから取得する診療目的及び予約日時に基づいて、患者ＺＺＺの診療予定時間帯を２０１８年６月１１日１２時３０分から１３時と推定する。ＥＨＲサーバ１は、各患者の診療予定時間帯に基づいて、対象の医療機関の１以上の空き時間帯を推定する。例えば、ＥＨＲサーバ１は、対象の医療機関の開始時刻９時から終了時刻１５時の間のうち、各患者の診療予定時間帯以外の９時から１０時の時間帯及び１３時から１５時の時間帯を空き時間帯として推定する。ＥＨＲサーバ１は、携帯端末Ａ２からの１以上の空き時間帯の提示要求に応じて、１以上の空き時間帯を提示する情報を携帯端末Ａ２へ送信する。
【００２２】
このように、所望の医療機関で診療を受けようとする者は、対象の医療機関の１以上の空き時間帯を容易に確認することができる。そのため、所望の医療機関で診療を受けようとする者の利便性は向上する。
【００２３】
§２  構成例  
＜診療管理システム＞  
図２は、診療管理システム１００の全体構成を例示する図である。  
診療管理システム１００は、ＥＨＲサーバ１及び携帯端末２を備える。ＥＨＲサーバ１及び携帯端末２は、互いにネットワークを介して通信可能である。例えば、ネットワークは、インターネットである。
【００２４】
ＥＨＲサーバ１は、対象の医療機関における各患者の診療に関するデータを管理するサーバである。例えば、医療機関は、病院または歯科医院などであるが、これらに限定されない。診療に関するデータは、診療データともいう。例えば、ＥＨＲサーバ１は、対象の医療機関における医療関係者がＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）を用いて作成した電子カルテのデータに基づいて各患者の診療データを収集する。例えば、医療関係者は、医師、歯医者または看護師などであるが、これらに限定されない。ＥＨＲサーバ１は、情報処理装置の一例である。
【００２５】
携帯端末２は、患者の所有する端末である。携帯端末２は、ＥＨＲサーバ１からの情報を表示する。例えば、携帯端末２は、スマートフォンまたはタブレットなどであるが、これらに限定されない。なお、図２は１つの携帯端末２を示しているが、携帯端末２は、患者毎に所有されている。
【００２６】
＜ＥＨＲサーバ＞  
［ハードウェア構成］  
図３は、ＥＨＲサーバ１のハードウェア構成を例示するブロック図である。  
ＥＨＲサーバ１は、プロセッサ１１、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）１２、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１３、記憶装置１４及び通信インタフェース１５を備える。各要素は、互いに電気的に接続されている。なお、図３では、通信インタフェースを、「通信Ｉ／Ｆ」と記載している。
【００２７】
プロセッサ１１は、ＥＨＲサーバ１の各要素を制御する。例えば、プロセッサ１１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）であるが、これに限定されない。プロセッサ１１は、記憶装置１４に格納されたＥＨＲサーバ１を実行させるためのプログラムをＲＡＭ１３に展開する。そして、プロセッサ１１がＲＡＭ１３に展開されたプログラムを解釈及び実行することで、プロセッサ１１は、各種動作を実行可能である。
【００２８】
記憶装置１４は、いわゆる補助記憶装置である。例えば、記憶装置１４は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）であるが、これに限定されない。記憶装置１４は、プロセッサ１１で実行されるプログラムを記憶する。なお、プログラムは、予め記憶装置１４に記憶されていてもよい。プログラムは、ネットワークを介してＥＨＲサーバ１にダウンロードされてもよい。プログラムは、非一時的なコンピュータ可読媒体に記憶され、流通していてもよい。
【００２９】
記憶装置１４は、診療データベースを格納する。診療データベースは、各患者の診療データを管理するデータベースである。診療データベースの構成例については後述する。
【００３０】
記憶装置１４は、患者数データベースを格納する。患者数データベースは、複数の気象条件のうちの各気象条件と予約なしの患者数とを対応付けて管理するデータベースである。気象条件は、大気の状態に影響を与える条件である。例えば、気象条件は、天候、気温、湿度及び季節などの条件に基づいているが、これらに限定されない。例えば、気象条件は、天候、気温、湿度及び季節などの条件のうちの１つの条件に対応していてもいいし、これらの条件のうちの２以上を組み合わせた条件に対応していてもよい。予約なしの患者数は、対象の医療機関に予約なしで来ると推定される患者の数である。例えば、気象条件が天候「雨」を含む場合の予約なしの患者数は、気象条件が天候「晴」を含む場合の予約なしの患者数よりも少ない。これは、雨の日に医療機関へ行く人は少ないからである。例えば、気象条件が季節「春」を含む場合の予約なしの患者数は、気象条件が季節「夏」を含む場合の予約なしの患者数よりも少ない。これは、例えば春は花粉症で医療機関へ行く人が増えるからであるである。患者数データベースで管理されている予約なしの患者数は、プロセッサ１１によって実際の気象条件と実際に対象の医療機関に来た予約なしの患者数の過去のデータに基づいて導かれてもよい。患者数データベースで管理されている予約なしの患者数は、蓄積されるデータに基づいてプロセッサ１１によって適宜修正されてもよい。
【００３１】
通信インタフェース１５は、ＥＨＲサーバ１を他の装置と通信可能に接続するためのインタフェースである。通信インタフェース１５は、有線通信のためのインタフェースを含んでいても、無線通信のためのインタフェースを含んでいてもよい。
【００３２】
なお、ＥＨＲサーバ１の具体的なハードウェア構成に関して、実施形態に応じて、適宜、構成要素の省略、置換及び追加が可能である。例えば、ＥＨＲサーバ１は、複数のプロセッサを含んでもよい。
【００３３】
［診療データベース構成］  
図４は、ＥＨＲサーバ１の記憶装置１４に格納されている診療データベースを例示する図である。診療データベースは、対象の医療機関における各患者の診療データを管理する。診療データは、患者名に関するデータ、患者ＩＤに関するデータ、属性に関するデータ、診療記録に関するデータ及び診療予約に関するデータを含む。
【００３４】
患者名に関するデータは、各患者の名前に関するデータである。患者ＩＤに関するデータは、各患者に一意に割り当てられた識別情報に関するデータである。属性に関するデータは、各患者に備わる特徴に関するデータである。属性に関するデータは、性別に関するデータ及び年齢に関するデータを含む。
【００３５】
診療記録に関するデータは、各患者の過去の診療済の記録に関するデータである。診療記録に関するデータは、診療開始日時に関するデータ及び症状に関するデータを含む。診療開始日時に関するデータは、対象の医療機関により患者の診療が開始された日時に関するデータである。症状に関するデータは、医療機関によって診断された患者の症状に関するデータである。症状に関するデータは、具体的な症状名に関するデータを含む。症状に関するデータは、症状の種類に関するデータ及び症状の度合に関するデータのうちの少なくとも何れか一方を含んでいてもよい。例えば、症状に関するデータは、感染症（具体的な感染症名）に関するデータを含んでいてもよい。この例では、症状に関するデータは、感染症の種類に関するデータ及び感染度に関するデータのうちの少なくとも何れか一方を含んでいてもよい。
【００３６】
診療予約に関するデータは、患者が次回医療機関で診療を受けるための予約に関するデータである。診療予約に関するデータは、予約の有無に関するデータ、予約日時に関するデータ及び診療目的に関するデータを含む。予約の有無に関するデータは、患者が次回医療機関で診療を受けるための予約の有無に関するデータである。予約日時に関するデータは、患者が次回医療機関で診療を受けるための予約日時に関するデータである。診療目的に関するデータは、患者が次回医療機関で診療を受ける目的に関するデータである。例えば、診療目的は、初診、再診または処方箋受け取りなどであるが、これらに限定されない。
【００３７】
なお、診療データは、患者名に関するデータ、患者ＩＤに関するデータ、属性に関するデータ、診療記録に関するデータ及び診療予約に関するデータ以外のデータを含んでいてもよい。属性に関するデータは、性別に関するデータ及び年齢に関するデータに加えて、他のデータを含んでいてもよい。
【００３８】
プロセッサ１１は、以下に例示するように、診療データを管理する。プロセッサ１１は、通信インタフェース１５を介して、医療関係者がＰＣを用いて作成した電子カルテを受ける。プロセッサ１１は、電子カルテから診療データの各項目に対応するデータを取得する。電子カルテの患者が診療データベースで管理されていない場合、プロセッサ１１は、この患者の診療データを作成し、診療データを診療データベースで管理する。電子カルテの患者が既に診療データベースで管理されている場合、プロセッサ１１は、この患者の診療データを更新する。
【００３９】
なお、電子カルテは、医療機関での診療の予約ありの患者だけでなく、医療機関での診療の予約なしの患者にも作成される。そのため、プロセッサ１１は、医療機関での診療の予約ありの患者の診療データだけでなく、医療機関での診療の予約なしの患者の診療データを作成または更新する。
【００４０】
［ソフトウェア構成］  
図４は、ＥＨＲサーバ１のソフトウェア構成を例示するブロック図である。  
プロセッサ１１は、第１の取得部１１１、第１の推定部１１２、第２の推定部１１３、判断部１１４、第２の取得部１１５及び出力部１１６を実装する。
【００４１】
第１の取得部１１１について説明する。第１の取得部１１１は、以下に例示するように、対象の医療機関で診療を受ける複数の患者のうちの各患者の診療目的及び予約日時を含む診療データ取得する。まず、第１の取得部１１１は、任意のタイミングで記憶装置１４から対象の医療機関で診療を受ける複数の患者のうちの各患者の診療データを取得する。一例では、第１の取得部１１１は、ある患者の予約の入力のタイミングで、この患者の予約日時に対応する日に予約ありの各患者の診療データを記憶装置１４から取得する。別の例では、第１の取得部１１１は、記憶装置１４から任意の対象日に予約ありの各患者の診療データを取得する。第１の取得部１１１は、記憶装置１４から現在年月日に予約ありの各患者の診療データを取得してもよい。第１の取得部１１１は、記憶装置１４から翌日に予約ありの各患者の診療データを取得してもよい。第１の取得部１１１は、一日に一回各患者の診療データを取得してもいいし、一日に複数回各患者の診療データを取得してもよい。次に、第１の取得部１１１は、各患者の診療データを第１の推定部１１２へ送る。
【００４２】
患者の診療データは、患者名に関するデータ、患者ＩＤに関するデータ、属性に関するデータ、診療記録に関するデータ及び診療予約に関するデータを含む。診療記録に関するデータは、診療開始日時に関するデータ及び症状に関するデータを含む。診療予約に関するデータは、予約の有無に関するデータ、予約日時に関するデータ及び診療目的に関するデータを含む。
【００４３】
第１の推定部１１２について説明する。第１の推定部１１２は、以下に例示するように、各患者の診療目的及び予約日時に基づいて、各患者の診療予定時間帯を推定する。まず、第１の推定部１１２は、第１の取得部１１１から各患者の診療データを受ける。次に、第１の推定部１１２は、各患者の診療データから診療目的及び予約日時を取得する。
【００４４】
次に、第１の推定部１１２は、診療データから取得した診療目的に基づいて、予め定められた基準時間を取得する。基準時間の長さは、診療目的に応じて異なる。例えば、基準時間は、対象の医療機関の開始時刻に診療を開始する場合の時間である。初診用の基準時間は、再診用の基準時間よりも長く設定されている。再診用の基準時間は、処方箋受け取り用の基準時間よりも長く設定されている。一般に、初診では医者による問診、種々の検査及び検査後の診察などが行われるので、初診の診療時間は長い。再診では初診の診療結果に応じて必要な検査及び医者による診察が行われるで、再診の診療時間は、初診の診療時間よりも短い。処方箋受け取りでは検査は行われないので、処方箋受け取りの診療時間は、再診の診療時間よりも短い。  
次に、第１の推定部１１２は、診療目的に基づく基準時間を診療予定時間として推定する。
【００４５】
なお、第１の推定部１１２は、診療データから取得した予約日時に基づいて、基準時間に付加する付加時間を求めてもよい。予約日時に基づく付加時間の長さは、予約日時が対象の医療機関の開始時刻から離れるにつれ長くなる。これは、予約日時が対象の医療機関の開始時刻から離れるにつれ、検査などの待ち時間が長くなる可能性が高いからである。この例では、第１の推定部１１２は、診療目的に基づく基準時間に予約日時に基づく付加時間を加えた時間を診療予定時間として推定する。なお、第１の推定部１１２は、検査の有無、過去の症状及び過去の１回当たりの診療時間などのうちの少なくとも１つの要素に基づく付加時間を求め、診療予定時間を推定してもよい。
【００４６】
次に、第１の推定部１１２は、各患者の予約日時に各患者の診療予定時間を加え、各患者の診療予定時間帯を推定する。次に、第１の推定部１１２は、第１の推定結果を第２の推定部１１３及び判断部１１４へ送る。第１の推定結果は、各患者の診療予定時間帯に関する情報を含む。
【００４７】
なお、第１の推定部１１２は、以下に例示するように、診療の予約なしの患者の推定数を各患者の診療予定時間帯の推定に用いてもよい。この例では、まず、第１の推定部１１２は、所定の条件に基づいて診療の予約なしの患者の数を推定する。ここで、所定の条件のいくつかの例について説明する。
【００４８】
一例では、所定の条件は、気象条件である。第１の推定部１１２は、気象条件に基づいて診療の予約なしの患者の数を推定する。この例では、第１の推定部１１２は、記憶装置１４に格納されている患者数データベースを参照して、対象日の気象条件に基づいて対象日の診療の予約なしの患者の数を推定する。
【００４９】
別の例では、所定の条件は、行事の開催条件である。行事の開催条件は、対象の医療機関の近傍の地域で開催される行事に関する条件である。例えば、行事の開催条件は、行事の有無及行事の規模などを含む。この例では、第１の推定部１１２は、通信インタフェース１５を介して、他のサーバから行事の開催条件に関する情報を取得する。第１の推定部１１２は、対象日に学校行事またはイベントが開催されると、これらが開催されない日に比べて予約なしの患者数が少なくなると判断する。第１の推定部１１２は、対象日に開催される行事の規模が大きくなるにつれ、予約なしの患者数が少なくなると判断する。これは、行事に参加する人が増えると、医療機関へ行く人が少なくなるからである。このように、第１の推定部１１２は、対象日の行事の開催条件を総合的に判断し、対象日の診療の予約なしの患者の数を推定する。
【００５０】
さらに別の例では、所定の条件は、交通条件である。交通条件は、対象の医療機関の近傍の地域における交通状況に関する条件である。例えば、交通条件は、渋滞状況、タクシーの混雑状況及び電車の運行休止状況などを含む。この例では、第１の推定部１１２は、通信インタフェース１５を介して、他のサーバから交通条件に関する情報を取得する。第１の推定部１１２は、対象の医療機関の近傍の地域で発生した渋滞の規模が大きくなるにつれ、予約なしの患者数が少なくなると判断する。第１の推定部１１２は、対象の医療機関の近傍の地域でタクシーの利用が多くなるにつれ、予約なしの患者数が少なくなると判断する。第１の推定部１１２は、対象の医療機関の近傍の地域で電車の運行が中止すると、予約なしの患者数が少なくなると判断する。これは、交通事情が悪化すると、医療機関へ行く人が少なくなるからである。このように、第１の推定部１１２は、対象日の交通条件を総合的に判断し、対象日の診療の予約なしの患者の数を推定する。
【００５１】
なお、所定の条件は、上述の例に限定されない。所定の条件は、種々の条件の組み合わせでもよい。
【００５２】
次に、第１の推定部１１２は、診療の予約なしの患者の推定数に基づいて、基準時間に付加する付加時間を求める。例えば、第１の推定部１１２は、予約なしの患者の推定数が多くなるに応じて付加時間を長くする。予約なしの患者の推定数と付加時間の長さとの関係は、任意に設定可能である。次に、第１の推定部１１２は、各患者の診療目的及び前記予約日時並びに診療の予約なしの患者の推定数に基づいて、各患者の診療予定時間帯を推定する。第１の推定部１１２は、診療目的に基づく基準時間に予約なしの患者の推定数に基づく付加時間を付加した時間を診療予定時間として推定する。なお、第１の推定部１１２は、診療目的に基づく基準時間に予約なしの患者の推定数に基づく付加時間だけでなく、予約日時及び他の要素に基づく付加時間を付加してもよい。第１の推定部１１２は、各患者の予約日時に各患者の診療予定時間を加え、各患者の診療予定時間帯を推定する。
【００５３】
なお、第１の推定部１１２は、以下に例示するように、一日における各患者の診療予定時間の合計が最小となる診療順序で各患者の診療予定時間帯を推定してもよい。この例では、まず、第１の推定部１１２は、上述のように、各患者の診療目的及び予約日時に基づいて、各患者の診療予定時間を推定する。なお、第１の推定部１１２は、検査の有無、過去の症状及び過去の１回当たりの診療時間などのうちの少なくとも１つの要素に基づく付加時間を求め、診療予定時間を推定してもよい。
【００５４】
次に、第１の推定部１１２は、一日における各患者の診療予定時間の合計が最小となるように一日における各患者の診療順序を変更する。各患者の診療予定時間の長さは、以下のような理由により、各患者の診療順序の変更に伴い変動する。同じ診療目的の患者が連続して並ぶよりも、異なる診療目的の患者が交互に並ぶ方が各患者の診療予定時間が短くなることがある。例えば、同じ診療目的の患者が連続して並ぶと検査の待ち時間が長くなり、異なる診療目的の患者が交互に並ぶと検査の待ち時間が短くなる。そのため、第１の推定部１１２は、各患者の診療順序を適宜変更し、一日における各患者の診療予定時間の合計が最小となる各患者の診療順序を求める。
【００５５】
次に、第１の推定部１１２は、変更後の診療順序に基づいて前記各患者の前記診療予定時間帯を推定する。例えば、第１の推定部１１２は、診療順序の変更に伴う各患者の新たな診療開始予定日時に各患者の診療予定時間を加え、各患者の診療予定時間帯を推定する。第１の推定部１１２は、診療順序の変更の対象となった患者に関する情報及び診療順序の変更に伴う新たな診療開始予定日時に関する情報を出力部１１６へ送る。
【００５６】
第２の推定部１１３について説明する。第２の推定部１１３は、以下に例示するように、各患者の診療予定時間帯に基づいて、対象の医療機関の１以上の空き時間帯を推定する。まず、第２の推定部１１３は、第１の推定部１１２から第１の推定結果を受ける。次に、第２の推定部１１３は、第１の推定結果に含まれる各患者の診療予定時間帯を参照する。第２の推定部１１３は、各患者の診療予定時間帯以外の１以上の時間帯を対象の医療機関の１以上の空き時間帯として推定する。例えば、第２の推定部１１３は、対象の医療機関の開始時刻から終了時刻の間のうち、各患者の診療予定時間帯以外の１以上の時間帯を対象の医療機関の１以上の空き時間帯として推定する。これに加えて、第２の推定部１１３は、医療機関の休み時間などのスケジュールを参照し、医療機関の１以上の空き時間帯を推定してもよい。次に、第２の推定部１１３は、第２の推定結果を出力部１１６へ送る。第２の推定結果は、１以上の空き時間帯に関する情報を含む。
【００５７】
判断部１１４について説明する。判断部１１４は、以下に例示するように、複数の患者のうちの患者Ａの診療予定時間帯が複数の患者のうちの患者Ｂの診療予定時間帯と重複しているか否かを判断する。患者Ａは、第１の患者ともいう。患者Ｂは、第２の患者ともいう。患者Ａ及び患者Ｂは、それぞれ、同じ医療機関で診療を受ける複数の患者のうちの同日に診療予約をしている患者である。患者Ｂは、患者Ａの予約日時よりも遅い予約日時の患者である。患者Ｂは、患者Ａよりも早いタイミングで予約を確定させている。ここでは、医療機関の予約表は、３０分単位で設定されているものとする。患者Ｂは、予約日時として「２０１８年９月１４日１１時００分」開始の予約を確定させているものとする。その後、患者Ａは、予約日時として「２０１８年９月１４日１０時００分」開始の予約を入力したものとする。
【００５８】
まず、判断部１１４は、第１の推定部１１２から第１の推定結果を受ける。第１の推定結果は、患者Ａの予約の入力に基づいて第１の推定部１１２によって推定された患者Ａの予約日時に対応する２０１８年９月１４日に予約ありの各患者の診療予定時間帯に関する情報を含む。
【００５９】
次に、判断部１１４は、第１の推定結果に含まれる各患者の診療予定時間帯を参照する。判断部１１４は、患者Ａの診療予定時間帯が他の患者の診療予定時間帯と重複しているか否かを判断する。例えば、判断部１１４は、患者Ａの診療予定時間帯が患者Ｂの診療予定時間帯と重複しているか否かを判断する。ここで、患者Ａの診療予定時間帯は、２０１８年９月１４日１０時００分から１１時３０分とする。患者Ｂの診療予定時間帯は、２０１８年９月１４日１１時００分から１２時００分とする。判断部１１４は、患者Ａの診療予定時間帯が患者Ｂの診療予定時間帯と重複していると判断する。つまり、診療予定時間帯の重複は、患者Ｂが予約日時である２０１８年９月１４日１０時００分から診療を受けることができる可能性が低いことを意味する。
【００６０】
次に、判断部１１４は、判断結果を出力部１１６へ送る。判断結果は、患者Ａの診療予定時間帯が患者Ｂの診療予定時間帯と重複していることを示す。
【００６１】
第２の取得部１１５について説明する。第２の取得部１１５は、以下に例示するように、１以上の空き時間帯の提示要求を取得する。まず、第２の取得部１１５は、通信インタフェース１５を介して、携帯端末２から１以上の空き時間帯の提示要求を取得したか否かを判断する。提示要求は、携帯端末２における診療の予約なしの患者の操作に基づいていてもいいし、携帯端末２における診療の予約ありの患者の操作に基づいていてもよい。次に、第２の取得部１１５は、携帯端末２からの提示要求の取得に基づいて、提示要求を出力部１１６へ送る。
【００６２】
出力部１１６について説明する。出力部１１６は、通信インタフェース１５を介して、種々の情報を携帯端末２へ出力する。  
一例では、出力部１１６は、患者Ａの診療予定時間帯が患者Ｂの診療予定時間帯と重複していることを示す判断結果に基づいて、患者Ｂの予約日時の変更を支援する情報を出力する。
【００６３】
この例では、まず、出力部１１６は、判断部１１４から判断結果を受ける。出力部１１６は、通信インタフェース１５を介して、患者Ｂの予約日時の変更を支援する情報を患者Ｂの携帯端末２へ出力する。予約日時の変更を支援する情報は、患者Ｂの診療予定時間帯が患者Ｂより前に診療が始まる別の患者Ａの診療予定時間帯と重複していることを示す情報を含む。予約日時の変更を支援する情報は、患者Ｂの診療予定時間帯が他の患者の診療予定時間帯と重複しないように予約可能な日時の候補に関する情報を含んでいてもよい。
【００６４】
携帯端末２は、ＥＨＲサーバ１からの情報に基づいて、予約日時の変更を支援するための画面を表示する。携帯端末２は、患者Ｂが予約可能な日時の候補を、予約日時の変更を支援するための画面に表示してもよい。患者Ｂは、自身の診療予定時間帯が自身より前に診療が始まる別の患者Ａの診療予定時間帯と重複していることを認識することができる。つまり、患者Ｂは、現在の予約日時どおりに診療が始まる可能性が低いことを認識することができる。これにより、患者Ｂは、対象の医療機関での待ち時間を減らすために予約を変更することができる。
【００６５】
別の例では、出力部１１６は、患者Ａの診療予定時間帯が患者Ｂの診療予定時間帯と重複していることを示す判断結果に基づいて、患者Ａの予約日時の変更を支援する情報を出力する。
【００６６】
この例では、まず、出力部１１６は、判断部１１４から判断結果を受ける。出力部１１６は、通信インタフェース１５を介して、患者Ａの予約日時の変更を支援する情報を患者Ａの携帯端末２へ出力する。予約日時の変更を支援する情報は、患者Ａの診療予定時間帯が患者Ａより後に診療が始まり、患者Ａよりも先に予約を確定させた別の患者Ｂの診療予定時間帯と重複していることを示す情報を含む。予約日時の変更を支援する情報は、患者Ａの診療予定時間帯が他の患者の診療予定時間帯と重複しないように予約可能な日時の候補に関する情報を含んでいてもよい。
【００６７】
携帯端末２は、ＥＨＲサーバ１からの情報に基づいて、予約日時の変更を支援するための画面を表示する。例えば、携帯端末２は、「診療に９０分かかる見込みのため、２０１８年９月１４日１０時００分の予約日時を確定することができません」といったメッセージを表示する。携帯端末２は、患者Ａが予約可能な日時の候補を、予約日時の変更を支援するための画面に表示してもよい。患者Ａは、自身の診療予定時間帯が自身より後に診療が始まる別の患者Ｂの診療予定時間帯と重複しているため、予約日時を確定することができないことを認識することができる。これにより、患者Ａは、他の患者の診療予定時間帯と重複しないように予約日時を変更し、確定させることができる。
【００６８】
なお、医療機関で医療関係者が患者Ａの予約を行う場合、出力部１１６は、患者Ａの予約日時の変更を支援する情報を、医療関係者用の端末に出力してもよい。
【００６９】
さらに別の例では、出力部１１６は、提示要求に基づいて、１以上の空き時間帯を提示する情報を出力する。この例では、まず、出力部１１６は、第２の推定部１１３から第２の推定結果を受ける。出力部１１６は、第２の推定結果から１以上の空き時間帯に関する情報を取得する。次に、出力部１１６は、第２の取得部１１５から提示要求を受ける。次に、出力部１１６は、提示要求に基づいて、通信インタフェース１５を介して、１以上の空き時間帯を提示する情報を出力する。携帯端末２は、ＥＨＲサーバ１からの１以上の空き時間帯を提示する情報に基づいて、１以上の空き時間帯を提示するための画面を表示する。患者は、対象の医療機関の１以上の空き時間帯を容易に把握することができる。
【００７０】
さらに別の例では、出力部１１６は、診療順序を変更された一人以上の患者へ診療順序の変更に関連する情報を出力する。この例では、まず、出力部１１６は、第１の推定部１１２から診療順序の変更の対象となった患者に関する情報及び診療順序の変更に伴う新たな診療開始予定日時に関する情報を受ける。次に、出力部１１６は、通信インタフェース１５を介して、診療順序を変更された一人以上の患者それぞれの携帯端末２へ、診療順序の変更に関連する情報を出力する。例えば、診療順序の変更に関連する情報は、診療順序の変更を通知する情報及び診療順序の変更に伴う新たな診療開始予定日時に関する情報を含む。携帯端末２は、ＥＨＲサーバ１からの情報に基づいて、診療順序の変更に関する画面を表示する。診療順序の変更に関する画面は、診療順序の変更の通知及び診療順序の変更に伴う新たな診療開始予定日時を表示する。患者は、診療順序の変更を把握することができる。
【００７１】
§３  動作例  
＜ＥＨＲサーバ＞  
[情報出力動作]    
図６は、ＥＨＲサーバ１における空き時間帯推定に基づく情報出力動作の一例を示すフローチャートである。  
なお、以下で説明する処理手順は一例に過ぎず、各処理は可能な限り変更されてよい。また、以下で説明する処理手順については、適宜、ステップの省略、置換及び追加が可能である。
【００７２】
第１の取得部１１１は、例示したように、各患者の診療目的に関するデータ及び予約日時に関するデータを含む診療データを取得する（ステップＳ１０１）。第１の推定部１１２は、例示したように、各患者の診療目的及び予約日時に基づいて、各患者の診療予定時間帯を推定する（ステップＳ１０２）。第２の推定部１１３は、例示したように、各患者の診療予定時間帯に基づいて、対象の医療機関の１以上の空き時間帯を推定する（ステップＳ１０３）。
【００７３】
判断部１１４は、例示したように、複数の患者のうちの患者Ａの診療予定時間帯が複数の患者のうちの患者Ｂの診療予定時間帯と重複しているか否かを判断する（ステップＳ１０４）。患者Ａの診療予定時間帯が患者Ｂの診療予定時間帯と重複している場合（ステップＳ１０４、Ｙｅｓ）、出力部１１６は、例示したように、患者Ａまたは患者Ｂの予約日時の変更を支援する情報を出力する（ステップＳ１０５）。患者Ａの診療予定時間帯が患者Ｂの診療予定時間帯と重複していない場合（ステップＳ１０４、Ｎｏ）、プロセッサ１１は、情報出力動作を終了する。つまり、プロセッサ１１は、何れの患者にも情報を出力することはない。
【００７４】
図７は、ＥＨＲサーバ１における空き時間帯推定に基づく情報出力動作の別の例を示すフローチャートである。  
なお、以下で説明する処理手順は一例に過ぎず、各処理は可能な限り変更されてよい。また、以下で説明する処理手順については、適宜、ステップの省略、置換及び追加が可能である。
【００７５】
第１の取得部１１１は、例示したように、各患者の診療目的に関するデータ及び予約日時に関するデータを含む診療データを取得する（ステップＳ２０１）。第１の推定部１１２は、例示したように、各患者の診療目的及び予約日時に基づいて、各患者の診療予定時間帯を推定する（ステップＳ２０２）。第２の推定部１１３は、例示したように、各患者の診療予定時間帯に基づいて、対象の医療機関の１以上の空き時間帯を推定する（ステップＳ２０３）。
【００７６】
第２の取得部１１５は、例示したように、携帯端末２から１以上の空き時間帯の提示要求を取得したか否かを判断する（ステップＳ２０４）。第２の取得部１１５が提示要求を取得した場合（ステップＳ１０４、Ｙｅｓ）、出力部１１６は、例示したように、１以上の空き時間帯を提示する情報を出力する（ステップＳ２０５）。第２の取得部１１５が提示要求を取得しない場合（ステップＳ１０４、Ｎｏ）、第２の取得部１１５は、提示要求を取得するまで待機する。
【００７７】
［空き時間帯の推定例］  
空き時間帯の推定例について説明する。  
図８は、ＥＨＲサーバ１による空き時間帯の推定例を示す図である。  
ここでは、図３に示すように、２０１８年６月１１日に対象の医療機関での診療を予約している患者ＸＸＸ、患者ＹＹＹ及び患者ＺＺＺを例にして説明する。
【００７８】
患者ＸＸＸの予約日時は、図３に示すように、２０１８年６月１１日１０時である。患者ＸＸＸの診療目的は、再診である。患者ＹＹＹの予約日時は、図３に示すように、２０１８年６月１１日１１時である。患者ＹＹＹの診療目的は、初診である。患ＺＺＺの予約日時は、図３に示すように、２０１８年６月１２日３０時である。患者ＺＺＺの診療目的は、処方箋受け取りである。
【００７９】
ＥＨＲサーバ１は、２０１８年６月１１日１０時よりも前に空き時間帯を推定する。第１の取得部１１１は、記憶装置１４から患者ＸＸＸ、患者ＹＹＹ及び患者ＺＺＺの診療データを取得する。第１の推定部１１２は、患者ＸＸＸの診療データから取得する診療目的及び予約日時に基づいて、患者ＸＸＸの診療予定時間帯を２０１８年６月１１日１０時から１１時と推定する。第１の推定部１１２は、患者ＹＹＹの診療データから取得する診療目的及び予約日時に基づいて、患者ＹＹＹの診療予定時間帯を２０１８年６月１１日１１時から１２時３０分と推定する。第１の推定部１１２は、患者ＺＺＺの診療データから取得する診療目的及び予約日時に基づいて、患者ＺＺＺの診療予定時間帯を２０１８年６月１１日１２時３０分から１３時と推定する。第２の推定部１１３は、各患者の診療予定時間帯に基づいて、対象の医療機関の１以上の空き時間帯を推定する。例えば、第２の推定部１１３は、対象の医療機関の開始時刻９時から終了時刻１５時の間のうち、各患者の診療予定時間帯以外の９時から１０時の時間帯及び１３時から１５時の時間帯を空き時間帯として推定する。
【００８０】
§４  作用・効果
以上説明したように、本実施形態では、ＥＨＲサーバ１は、各患者の診療目的及び予約日時に基づいて、各患者の診療予定時間帯を推定し、各患者の診療予定時間帯に基づいて、医療機関の１以上の空き時間帯を推定する。  
各患者の対象の医療機関での診療予定時間は、初診、再診または処方箋受け取りなどの診療目的に応じて異なる。ＥＨＲサーバ１は、対象の医療機関で診療を受ける各患者の診療目的を参照することで、対象の医療機関の１以上の空き時間帯の推定精度を向上させることができる。対象の医療機関で診療を受けようとする者は、１以上の空き時間帯に対象の医療機関へ行けば待ち時間無く診療を受けることができる。そのため、所望の医療機関で診療を受けようとする者の利便性は向上する。
【００８１】
さらに、本実施形態では、ＥＨＲサーバ１は、患者Ａの診療予定時間帯が患者Ｂの診療予定時間帯と重複している場合に、患者Ａまたは患者Ｂの予約日時の変更を支援する情報を出力する。  
ＥＨＲサーバ１は、患者Ａの診療が患者Ａの予約日時よりも後の患者Ｂの予約日時までに終わらないと推定することがある。このような場合、患者Ｂは、予約日時に対象の医療機関へ行っても患者Ａの診療が終わるのを待たなければならない。患者Ｂは、ＥＨＲサーバ１による支援により対象の医療機関へ行く前に予約日時を変更することで、対象の医療機関での待ち時間を減らすことができる。または、患者Ａは、患者Ｂの診療予定時間帯との重複により、予約日時を確定することができない。患者Ａは、情報処理装置による支援により、患者Ｂの診療予定時間帯と重複しないように予約日時を変更し、確定させることができる。
【００８２】
さらに、本実施形態では、ＥＨＲサーバ１は、提示要求に基づいて、１以上の空き時間帯を提示する情報を出力する。  
対象の医療機関で診療を受けようとする者は、対象の医療機関の１以上の空き時間帯を把握することができる。対象の医療機関で診療を受けようとする者は、１以上の空き時間帯に対象の医療機関へ行けば待ち時間無く診療を受けることができると認識することができる。
【００８３】
さらに、本実施形態では、ＥＨＲサーバ１は、所定の条件に基づいて診療の予約なしの患者の数を推定し、診療の予約なしの患者の推定数に基づいて、各患者の診療予定時間帯を推定する。  
対象の医療機関は、予約ありの患者だけでなく、予約なしの患者も診療することがある。予約なしの患者数は、種々の条件に応じて異なる。例えば、予約なしの患者数は、晴れよりも雨の方が少なくなるように、天候などの気象条件に応じて異なる。例えば、予約なしの患者数は、対象の医療機関の近傍の地域で学校行事が開催または大きなイベントが開催されると少なくなるように、行事の有無及び行事の規模などの行事の開催条件に応じて異なる。例えば、予約なしの患者数は、対象の医療機関の近傍の地域で渋滞が発生していると少なくなるように、渋滞、タクシーの混雑及び電車の運行休止などの交通条件に応じて異なる。予約なしの患者数が増えると、各患者の診療予定時間帯は長くなる傾向にある。ＥＨＲサーバ１は、所定の条件を参照することで、各患者の診療予定時間帯の推定精度を向上させることができる。各患者の診療予定時間帯の推定精度の向上に伴い、対象の医療機関の１以上の空き時間帯の推定精度も向上する。
【００８４】
さらに、本実施形態では、ＥＨＲサーバ１は、一日における各患者の診療予定時間の合計が最小となるように一日における各患者の診療順序を変更し、変更後の診療順序に基づいて各患者の診療予定時間帯を推定する。  
一日における各患者の診療予定時間の合計が最小となるので、患者によっては、診療予定時間が短くなる。これにより、患者の医療機関での滞在時間が短くなるので、患者の負荷は減る。さらに、医療機関の診療に要する負荷も減る。
【００８５】
§５  変形例  
要するにこの発明は、本実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、本実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、本実施形態に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【００８６】
§６  付記  
本実施形態の一部または全部は、特許請求の範囲のほか以下の付記に示すように記載することも可能であるが、これに限定されない。  
（付記）  
医療機関で診療を受ける複数の患者のうちの各患者の診療目的及び予約日時を含むデータを取得する第１の取得部（１１１）と、
前記各患者の前記診療目的及び前記予約日時に基づいて、前記各患者の診療予定時間帯を推定する第１の推定部（１１２）と、
前記各患者の前記診療予定時間帯に基づいて、前記医療機関の１以上の空き時間帯を推定する第２の推定部（１１３）と、
を備える情報処理装置（１）。
【符号の説明】
【００８７】
１…ＥＨＲサーバ
２…携帯端末
１１…プロセッサ
１２…ＲＯＭ
１３…ＲＡＭ
１４…記憶装置
１５…通信インタフェース
１００…診療管理システム
１１１…第１の取得部
１１２…第１の推定部
１１３…第２の推定部
１１４…判断部
１１５…第２の取得部
１１６…出力部
【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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