(57)【要約】【課題】所望の医師の診療を受ける予定の患者の利便性を向上させる。【解決手段】情報処理装置は、第１の患者の症状に関するデータを取得する取得部と、前記症状に関するデータに基づいて、医師による前記第１の患者の診療のための第１の時間帯を推定する第１の推定部と、前記第１の時間帯に基づいて、前記医師による診療を予約している第２の患者の診療を許容する前記第１の時間帯以後の第２の時間帯または診療開始時刻を推定する第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】
第１の患者の症状に関するデータを取得する取得部と、
前記症状に関するデータに基づいて、医師による前記第１の患者の診療のための第１の時間帯を推定する第１の推定部と、
前記第１の時間帯に基づいて、前記医師による診療を予約している第２の患者の診療を許容する前記第１の時間帯以後の第２の時間帯または診療開始時刻を推定する第２の推定部と、
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記症状に関するデータは、前記第１の患者の感染症に関するデータを含み、
前記第１の推定部は、前記感染症に関するデータに基づいて、前記第１の時間帯を推定し、
前記第２の推定部は、前記第１の時間帯及び前記感染症に関するデータに基づいて、前記第２の時間帯または前記診療開始時刻を推定する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記症状に関するデータは、前記第１の患者の感染症の種類に関するデータ、前記感染症に対する前記第１の患者の感染具合を示す第１の感染度に関するデータ及び前記第１の患者から別の患者への前記感染症の感染のし易さを示す第２の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み、
前記第１の推定部は、前記感染症の種類に関するデータ、前記第１の感染度に関するデータ及び前記第２の感染度に関するデータのうちの少なくとも何れか一方に基づいて、前記第１の時間帯を推定し、
前記第２の推定部は、前記第１の時間帯並びに前記感染症の種類に関するデータ、前記第１の感染度に関するデータ及び前記第２の感染度に関するデータのうちの少なくとも何れか一方に基づいて、前記第２の時間帯または前記診療開始時刻を推定する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記第１の患者は、前記医師による診療の予約なしの患者であり、
第１の推定部は、前記医師による前記予約なしの患者の診療のための前記第１の時間帯を推定する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記第２の患者へ前記第２の時間帯または前記診療開始時刻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６】
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をさらに備える請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記症状に関するデータに基づいて、前記第２の患者へ来院の注意を与える情報を出力する出力部をさらに備える、請求項２または３に記載の情報処理装置。
【請求項８】
情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
第１の患者の症状に関するデータを取得する取得過程と、
前記症状に関するデータに基づいて、医師による前記第１の患者の診療のための第１の時間帯を推定する第１の推定過程と、
前記第１の時間帯に基づいて、前記医師による診療を予約している第２の患者の診療を許容する前記第１の時間帯以後の第２の時間帯または診療開始時刻を推定する第２の推定過程と、
を備える情報処理方法。
【請求項９】
請求項１から７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、例えば、医師による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、予約外の来院患者の診療時間は、患者の症状に応じて異なる。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、所望の医師の診療を受ける予定の患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、第１の患者の症状に関するデータを取得する取得部と、前記症状に関するデータに基づいて、医師による前記第１の患者の診療のための第１の時間帯を推定する第１の推定部と、前記第１の時間帯に基づいて、前記医師による診療を予約している第２の患者の診療を許容する前記第１の時間帯以後の第２の時間帯または診療開始時刻を推定する第２の推定部とを備える情報処理装置である。  
第１の態様によれば、第２の患者の第２の時間帯または診療開始時刻は、対象の医師による現在診療中または将来診療予定の第１の患者の診療のための第１の時間帯に基づいて推定されるので、情報処理装置による第２の患者の第２の時間帯または診療開始時刻の推定精度は向上する。第２の患者は第２の時間帯または診療開始時刻に医療機関へ行けば所望の医師に待ち時間無く診療してもらえるので、所望の医師の診療を受ける予定の患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、前記症状に関するデータが、前記第１の患者の感染症に関するデータを含み、前記第１の推定部が、前記感染症に関するデータに基づいて、前記第１の時間帯を推定し、前記第２の推定部が、前記第１の時間帯及び前記感染症に関するデータに基づいて、前記第２の時間帯または前記診療開始時刻を推定するようにしたものである。  
第２の態様によれば、第１の患者が感染症に罹っていたとしても、情報処理装置は第１の時間帯を適切に推定することができる。さらに、医療機関は、感染症に罹った第１の患者の診療後に消毒などの作業を行うことが多い。この場合、医療機関は、感染症に罹った第１の患者の診療終了後であってもすぐに他の患者の診療を開始することができないことがある。これに対して、情報処理装置は、第１の患者の診療終了後の消毒などの作業時間を考慮し、第２の時間帯または診療開始時刻を適切に推定することができる。これにより、第２の患者は、自身の診療前に感染症患者の診療が行われた場合であっても、待ち時間無く診療を受けることが可能となる。
【０００９】
本開示の第３の態様は、上記第１の態様において、前記症状に関するデータは、前記第１の患者の感染症の種類に関するデータ、前記感染症に対する前記第１の患者の感染具合を示す第１の感染度に関するデータ及び前記第１の患者から別の患者への前記感染症の感染のし易さを示す第２の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み、前記第１の推定部は、前記感染症の種類に関するデータ、前記第１の感染度に関するデータ及び前記第２の感染度に関するデータのうちの少なくとも何れか一方に基づいて、前記第１の時間帯を推定し、前記第２の推定部は、前記第１の時間帯並びに前記感染症の種類に関するデータ、前記第１の感染度に関するデータ及び前記第２の感染度に関するデータのうちの少なくとも何れか一方に基づいて、前記第２の時間帯または前記診療開始時刻を推定するようにしたものである。  
第３の態様によれば、第１の時間帯は感染症の種類、感染具合を示す第１の感染度及び別の患者への感染症の感染のし易さを示す第２の感染度のうちの少なくとも何れか一方に応じて診療に要する時間は変わるが、情報処理装置は第１の時間帯を適切に推定することができる。さらに、医療機関は、感染症に罹った第１の患者の診療後に、消毒などの作業を行うことが多い。その作業時間は、第１の患者が罹った感染症の種類、第１の感染度及び第２の感染度に応じて異なる。このため、医療機関は、感染症に罹った第１の患者の診療終了後であってもすぐに他の患者の診療を開始することができないことがある。これに対して、情報処理装置は、感染症の種類、第１の感染度及び第２の感染度に基づいて第１の患者の診療終了後の消毒などの作業時間を考慮し、第２の時間帯または診療開始時刻を適切に推定することができる。これにより、第２の患者は、自身の診療前に感染症患者の診療が行われた場合に、その消毒作業中に来院してしまうことなく作業終了後に来院し診療を受けることが可能となる。
【００１０】
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の患者が、前記医師による診療の予約なしの患者であり、第１の推定部が、前記医師による前記予約なしの患者の診療のための前記第１の時間帯を推定するようにしたものである。  
第４の態様によれば、情報処理装置は、第１の患者が例えば救急搬送された診療の予約なしの患者であっても、医師による診療のための第１の時間帯を適切に推定することができる。その結果、情報処理装置は、第２の時間帯または診療開始時刻も第１の患者の第１の時間帯に基づいて適切に推定することができる。
【００１１】
本開示の第５の態様は、上記第１の態様において、前記第２の患者へ前記第２の時間帯または前記診療開始時刻を提示する情報を出力する出力部をさらに備えるようにしたものである。  
第５の態様によれば、第２の患者は、所望の医師による診療を許容する第２の時間帯または診療開始時刻を認識することができる。これにより、第２の患者は、医療機関での診察開始までの待ち時間を短くするように行動することができる。第２の患者の予約日時が第２の時間帯に含まれていれば、第２の患者は、予約日時に医療機関へ行くことで医療機関での待ち時間なく所望の医師の診療を受けることができる。自身の予約日時が第２の時間帯に含まれていなければ、第２の患者は、第２の時間帯に医療機関へ行くことで医療機関での診察開始までの待ち時間を短くすることができる。
【００１２】
本開示の第６の態様は、上記第１の態様において、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をさらに備えるようにしたものである。  
第６の態様によれば、第２の患者は、例えば自身の予約日時が第１の時間帯に含まれていれば予約日時を変更したいと考えるが、支援により容易に予約日時を変更することができる。
【００１３】
本開示の第７の態様は、上記第２または３の態様において、前記症状に関するデータに基づいて、前記第２の患者へ来院の注意を与える情報を出力する出力部をさらに備えるようにしたものである。  
第７の態様によれば、第２の患者は、例えば予約をしている医療機関で感染症に罹った第１の患者の診療が行われたことを認識することができる。第２の患者は、予約をキャンセルするなどして感染症の予防を講じることができる。
【００１４】
本開示の第８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、第１の患者の症状に関するデータを取得する取得過程と、前記症状に関するデータに基づいて、医師による前記第１の患者の診療のための第１の時間帯を推定する第１の推定過程と、前記第１の時間帯に基づいて、前記医師による診療を予約している第２の患者の診療を許容する前記第１の時間帯以後の第２の時間帯または診療開始時刻を推定する第２の推定過程とを備える情報処理方法である。  
第８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。
【００１５】
本開示の第９の態様は、第１の態様から第７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。
【００１６】
第９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】
【００１７】
本発明によれば、所望の医師の診療を受ける予定の患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】
【００１８】
【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サーバにおける診療許容時間帯推定動作を例示するフローチャート。
【図７】本実施形態に係るＥＨＲサーバによる診療許容時間帯の推定例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
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。
【００２０】
§１  適用例  
本実施形態は、所望の医師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。ここでは、患者ＸＸＸは、救急搬送された患者であって、対象の医師による診療の予約なしの患者であるものとする。患者ＸＸＸの診療開始日時は、２０１８年６月１１日１０時である。患者ＹＹＹは、患者ＸＸＸを診療している対象の医師による診療の予約ありの患者であるものとする。患者ＹＹＹの予約日時は、２０１８年６月１１日１２時である。ＥＨＲサーバ１は、２０１８年６月１１日１１時に動作を実行するものとする。
【００２１】
ＥＨＲサーバ１は、患者ＸＸＸの症状に関するデータを含む診療データを取得する。ＥＨＲサーバ１は、患者ＸＸＸの症状に関するデータに基づいて、２０１８年６月１１日１０時〜１３時を患者ＸＸＸの診療予定時間帯として推定する。診療予定時間帯は、対象の医師による患者ＸＸＸの診療のための時間帯である。ＥＨＲサーバ１は、患者ＸＸＸの診療予定時間帯に基づいて、２０１８年６月１１日１３時〜１５時を診療許容時間帯として推定する。診療許容時間帯は、対象の医師による患者ＹＹＹの診療を許容する患者ＸＸＸの診療予定時間帯以後の時間帯である。ＥＨＲサーバ１は、患者ＸＸＸの診療予定時間帯に基づいて、患者ＹＹＹの診療開始時刻を推定してもよい。診療開始時刻は、対象の医師による患者ＹＹＹの診療を許容する患者ＸＸＸの診療予定時間帯以後の時刻である。ＥＨＲサーバ１は、診療許容時間帯または診療開始時刻を提示する情報を患者ＹＹＹの携帯端末Ａ２へ出力する。これに代えてまたはこれとともに、ＥＨＲサーバ１は、予約日時の変更を支援する情報を患者ＹＹＹの携帯端末Ａ２へ出力する。
【００２２】
このように、ＥＨＲサーバ１は、診療許容時間帯または診療開始時刻の推定精度を向上させることができる。診療の予約ありの患者は、診療許容時間帯に医療機関へ行けば所望の医師に待ち時間無く診療してもらえるので、所望の医師の診療を受ける予定の患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、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、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、診療時間データベースを格納する。診療時間データベースは、複数の症状の各症状と診療時間とを対応付けて管理するデータベースである。診療時間は、医師による診療に要する時間である。診療時間データベースは、感染症の種類毎に診療時間を対応付けていてもよい。診療時間データベースは、第１の感染度毎に診療時間を対応付けていてもよい。第１の感染度は、感染症に対する患者の感染具合を示す。例えば、第１の感染度は、複数の感染レベルから選択された１つの感染レベルであるが、これに限定されない。第１の感染度は、医師の診断によって決定されてもよい。診療時間データベースは、第２の感染度毎に診療時間を対応付けていてもよい。第２の感染度は、感染症に罹っている患者から別の患者への感染症の感染のし易さを示す。例えば、第２の感染度は、感染のし易さに応じた複数のレベルから選択された１つのレベルであるが、これに限定されない。第２の感染度は、医師の診断によって決定されてもよい。診療時間データベースは、同じ症状であっても、患者の属性毎に診療時間を対応付けていてもよい。診療時間データベースで管理されている診療時間は、医師毎に異なっていてもよい。診療時間データベースで管理されている診療時間は、プロセッサ１１によって過去の実際の診療時間に基づいて導かれてもよい。診療時間データベースで管理されている診療時間は、プロセッサ１１によって診療時間の蓄積に応じて適宜修正されてもよい。
【００３１】
記憶装置１４は、診療不可時間データベースを格納する。診療不可時間データベースは、複数の感染症の各感染症と診療不可時間とを対応付けて管理するデータベースである。診療不可時間は、感染症に罹った患者の診療後に別の患者の診療が不可能な時間である。例えば、診療不可時間は、消毒などの作業に要する時間である。医療機関が診療不可時間を設ける理由は、医療機関が感染症に罹った患者の診療後に消毒などの作業を必要とするからである。診療不可時間データベースは、感染症の種類毎に診療不可時間を対応付けていてもよい。診療時間データベースは、第１の感染度毎に診療不可時間を対応付けていてもよい。診療時間データベースは、第２の感染度毎に診療不可時間を対応付けていてもよい。診療時間データベースで管理されている診療時間は、適宜修正されてもよい。
【００３２】
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。
【００３３】
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。
【００３４】
［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、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。
【００３５】
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。
【００３６】
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または現在診療中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、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、第１の感染度に関するデータ及び第２の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。
【００３７】
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及び予約日時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。
【００３８】
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。
【００３９】
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。
【００４０】
なお、電子カルテは、医療関係者が診療を終えた時点で作成されるだけでなく、医療関係者が診療中にも作成される。そのため、プロセッサ１１は、医療関係者が診療を終えた患者の診療データだけでなく、医療関係者が現在診療中の患者の診療データを作成または更新する。
【００４１】
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。
【００４２】
［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、取得部１１１、第１の推定部１１２、第２の推定部１１３及び出力部１１４を実装する。
【００４３】
取得部１１１について説明する。取得部１１１は、以下に例示するように、第１の患者の症状に関するデータを含む診療データを取得する。まず、取得部１１１は、任意のタイミングで記憶装置１４から第１の患者の診療データを取得する。次に、取得部１１１は、第１の患者の診療データを第１の推定部１１２へ送る。
【００４４】
第１の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。第１の患者の診療記録に関するデータは、第１の患者の診療開始日時に関するデータ及び第１の患者の症状に関するデータを含む。第１の患者が感染症と診断された場合、第１の患者の症状に関するデータは、第１の患者の感染症に関するデータを含む。さらに、第１の患者の症状に関するデータは、第１の患者の感染症の種類に関するデータ、第１の患者の感染具合を示す第１の感染度に関するデータ及び第１の患者から別の患者への感染症の感染のし易さを示す第２の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。第１の患者の診療予約に関するデータは、第１の患者の予約の有無に関するデータ及び第１の患者の予約日時に関するデータを含む。
【００４５】
第１の患者は、対象の医師による現在診療中または将来診療予定の患者である。  
第１の患者が対象の医師による現在診療中の患者である場合、第１の患者は、対象の医師による診療の予約なしの患者であってもよい。これに代えて、第１の患者が対象の医師による現在診療中の患者である場合、第１の患者は、対象の医師による診療の予約ありの患者であってもよい。第１の患者が対象の医師による現在診療中の患者である場合、第１の患者の診療記録に関するデータは、現在の診療に関連するデータである。
【００４６】
第１の患者が対象の医師による将来診療予定の患者である場合、第１の患者は、対象の医師による診療の予約ありの患者である。第１の患者が対象の医師による将来診療予定の患者である場合、第１の患者の診療記録に関するデータは、過去の診療に関連するデータである。
【００４７】
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、第１の患者の症状に関するデータに基づいて、診療予定時間帯を推定する。診療予定時間帯は、対象の医師による第１の患者の診療のための時間帯である。診療予定時間帯は、第１の時間帯ともいう。
【００４８】
まず、第１の推定部１１２は、取得部１１１から第１の患者の診療データを受ける。次に、第１の推定部１１２は、第１の患者の診療データから第１の患者の症状に関するデータを取得する。次に、第１の推定部１１２は、第１の患者の症状に関するデータに基づいて、対象の医師による第１の患者の診療に要する診療時間を推定する。例えば、第１の推定部１１２は、記憶装置１４に格納されている診療時間データベースを参照して、第１の患者の診療時間を推定する。第１の推定部１１２は、第１の患者についての診療時間の推定に、第１の患者の診療データに含まれる第１の患者の属性に関するデータを用いてもよい。
【００４９】
次に、第１の推定部１１２は、第１の患者の診療時間に基づいて、診療予定時間帯を推定する。例えば、第１の推定部１１２は、診療開始日時または予約日時から診療時間経過後の時刻までの間の時間帯を診療予定時間帯として推定する。第１の患者が対象の医師による現在診療中の患者である場合、第１の推定部１１２は、診療開始日時から診療時間経過後の時刻までの間の時間帯を診療予定時間帯として推定する。第１の患者が対象の医師による将来診療予定の患者である場合、第１の推定部１１２は、予約日時から診療時間経過後の時刻までの間の時間帯を診療予定時間帯として推定する。
【００５０】
なお、第１の患者の症状に関するデータが感染症に関するデータを含む場合、第１の推定部１１２は、感染症に関するデータに基づいて、診療予定時間帯を推定する。第１の患者の症状に関するデータが感染症の種類に関するデータ、第１の感染度に関するデータ及び第２の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むものとする。この場合、第１の推定部１１２は、感染症の種類に関するデータ、第１の感染度に関するデータ及び第２の感染度に関するデータのうちの少なくとも何れか一方に基づいて、診療予定時間帯を推定する。
【００５１】
なお、第１の患者が対象の医師による予約なしの患者である場合、第１の推定部１１２は、対象の医師による予約なしの第１の患者の診療のための診療予定時間帯を推定する。この例では、第１の推定部１１２は、診療開始日時から診療時間経過後の時刻までの間の時間帯を診療予定時間帯として推定する。他方、第１の患者が対象の医師による予約ありの患者である場合、第１の推定部１１２は、対象の医師による予約ありの第１の患者の診療のための診療予定時間帯を推定する。この例では、第１の患者が対象の医師による現在診療中の患者である場合、第１の推定部１１２は、診療開始日時から診療時間経過後の時刻までの間の時間帯を診療予定時間帯として推定する。第１の患者が対象の医師による将来診療予定の患者である場合、第１の推定部１１２は、予約日時から診療時間経過後の時刻までの間の時間帯を診療予定時間帯として推定する。
【００５２】
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へ送る。第１の推定結果は、第１の患者の診療データ及び第１の患者の診療予定時間帯を含む。
【００５３】
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、第１の患者の診療予定時間帯に基づいて、診療許容時間帯を推定する。診療許容時間帯は、対象の医師による第２の患者の診療を許容する第１の患者の診療予定時間帯以後の時間帯である。診療許容時間帯は、第１の患者の診療予定時間帯に連続する時間帯でもいいし、第１の患者の診療予定時間帯から間をあけた時間帯であってもよい。診療許容時間帯は、第２の時間帯ともいう。第２の推定部１１３は、第１の患者の診療予定時間帯に基づいて、第２の患者の診療開始時刻を推定してもよい。診療開始時刻は、対象の医師による第２の患者の診療を許容する第１の患者の診療予定時間帯以後の時刻である。
【００５４】
第２の患者は、対象の医師による診療を予約している患者である。第２の患者は、第１の患者が現在診療中の患者である場合、第１の患者の診療開始日時と同日であって、第１の患者の診療開始日時より後の時刻に診療予約をしている患者である。第２の患者は、第１の患者が将来診療予定の患者である場合、第１の患者の予約日時と同日であって、第１の患者の予約日時より後の時刻に診療予約をしている患者である。
【００５５】
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の推定結果から第１の患者の診療予定時間帯を取得する。次に、第２の推定部１１３は、第１の患者の診療予定時間帯に基づいて、診療許容時間帯または診療開始時刻を推定する。一例では、第２の推定部１１３は、第１の患者の診療予定時間帯以後の任意の時間帯を診療許容時間帯として推定する。同様に、第２の推定部１１３は、第１の患者の診療予定時間帯以後の任意の時刻を診療開始時刻として推定する。別の例では、第２の推定部１１３は、対象の医師のスケジュールを参照し、第１の患者の診療予定時間帯以後の時間帯のうち対象の医師が第２の患者を診療可能な時間帯を診療許容時間帯として推定する。同様に、第２の推定部１１３は、第１の患者の診療予定時間帯以後の時刻のうち対象の医師が第２の患者を診療可能な時刻を診療開始時刻として推定する。
【００５６】
なお、第２の推定部１１３は、第１の患者の診療予定時間帯及び感染症に関するデータに基づいて、診療許容時間帯または診療開始時刻を推定してもよい。この例では、第２の推定部１１３は、第１の患者の診療データから第１の患者の感染症に関するデータを取得する。第１の推定部１１２は、記憶装置１４に格納されている診療不可時間データベースを参照する。第２の推定部１１３は、第１の患者の感染症に関するデータに基づいて、第１の患者の診察予定時間帯以後の対象の医師による診療不可時間を推定する。第２の推定部１１３は、第１の患者の診察予定時間帯から診療不可時間経過後の時刻以後の任意の時間帯を診療許容時間帯として推定する。同様に、第２の推定部１１３は、第１の患者の診察予定時間帯から診療不可時間経過後の時刻以後の任意の時刻を診療開始時刻として推定する。
【００５７】
なお、第２の推定部１１３は、第１の患者の診療予定時間帯並びに感染症の種類に関するデータ、第１の感染度に関するデータ及び第２の感染度に関するデータのうちの少なくとも何れか一方に基づいて、診療許容時間帯または診療開始時刻を推定してもよい。この例では、第２の推定部１１３は、第１の患者の診療データから第１の患者の感染症の種類に関するデータ、第１の感染度に関するデータ及び第２の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取得する。第２の推定部１１３は、記憶装置１４に格納されている診療不可時間データベースを参照する。第２の推定部１１３は、第１の患者の感染症の種類に関するデータ、第１の感染度に関するデータ及び第２の感染度に関するデータのうちの少なくとも何れか一方に基づいて、第１の患者の診察予定時間帯以後の対象の医師による診療不可時間を推定する。第２の推定部１１３は、第１の患者の診察予定時間帯から診療不可時間経過後の時刻以後の任意の時間帯を診療許容時間帯として推定する。同様に、第２の推定部１１３は、第１の患者の診察予定時間帯から診療不可時間経過後の時刻以後の任意の時刻を診療開始時刻として推定する。
【００５８】
次に、第２の推定部１１３は、第２の推定結果を出力部１１４へ送る。第２の推定結果は、第１の患者の診療データ及び診療許容時間帯または診療開始時刻を含む。
【００５９】
出力部１１４について説明する。出力部１１４は、通信インタフェース１５を介して、種々の情報を第２の患者の携帯端末２へ出力する。
【００６０】
一例では、出力部１１４は、以下に例示するように、第２の患者へ診療許容時間帯または診療開始時刻を提示する情報を出力する。この例では、まず、出力部１１４は、第２の推定部１１３から第２の推定結果を受ける。出力部１１４は、第２の推定結果から診療許容時間帯または診療開始時刻を取得する。次に、出力部１１４は、記憶装置１４に格納されている診療データベースを参照し、上述の第２の患者の条件に該当する患者を特定する。なお、第２の患者の予約日時は、診療許容時間帯に含まれていてもいいし、診療許容時間帯に含まれていなくてもよい。次に、出力部１１４は、通信インタフェース１５を介して、診療許容時間帯または診療開始時刻を提示する情報を第２の患者の携帯端末２へ出力する。携帯端末２は、ＥＨＲサーバ１からの情報に基づいて、診療許容時間帯または診療開始時刻を表示する。
【００６１】
別の例では、出力部１１４は、以下に例示するように、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。この例では、まず、出力部１１４は、第２の推定部１１３から第２の推定結果を受ける。出力部１１４は、第２の推定結果から診療許容時間帯または診療開始時刻を取得する。次に、出力部１１４は、記憶装置１４に格納されている診療データベースを参照し、上述の第２の患者の条件に該当する患者を特定する。次に、出力部１１４は、記憶装置１４に格納されている診療データベースから第２の患者の診療データを取得する。次に、出力部１１４は、第２の患者の診療データから第２の患者の予約日時に関するデータを取得する。次に、出力部１１４は、第２の患者の予約日時が診療許容時間帯に含まれているか否かを判断する。例えば、第１の推定部１１２によって推定される第１の患者の診療予定時間帯が第２の患者の予約日時を含む場合、第２の患者の予約日時は診療許容時間帯に含まれない。
【００６２】
第２の患者の予約日時が診療許容時間帯に含まれない場合、出力部１１４は、通信インタフェース１５を介して、第２の患者の予約日時の変更を支援する情報を第２の患者の携帯端末２へ出力する。携帯端末２は、ＥＨＲサーバ１からの情報に基づいて、予約日時を変更するための画面を表示する。これにより、第２の患者は、診療許容時間帯に含まれる日時に予約を変更することができる。なお、予約日時の変更を支援する情報は、第１の患者の感染症に関する情報を含んでいてもよい。第１の患者の感染症に関する情報は、医療機関で感染症に罹った第１の患者が診療されている旨の情報を含んでいてもよい。第１の患者の感染症に関する情報は、具体的な感染症名の情報を含んでいてもよい。第１の患者の感染症に関する情報は、第１の患者の感染具合を示す第１の感染度に関する情報を含んでいてもよい。第１の患者の感染症に関する情報は、第１の患者から別の患者への感染症の感染のし易さを示す第２の感染度に関する情報を含んでいてもよいこの場合、携帯端末２は、ＥＨＲサーバ１からの情報に基づいて、第１の患者の感染症に関する情報を表示する。これにより、第２の患者は、自身よりも前に診療を受けている第１の患者の感染症に関する情報を得ることで、自身が感染症に罹らないように対応することができる。例えば、第２の患者は、別の日に予約を変更したり、診療許容時間帯のうちの遅い日時に予約を変更したりすることができる。  
他方、第２の患者の予約日時が診療許容時間帯に含まれる場合、出力部１１４は、第２の患者の予約日時の変更を支援する情報を第２の患者の携帯端末２へ出力しなくてもよい。その理由は、第２の患者が予約日時を変更する必要がないからである。
【００６３】
さらに別の例では、出力部１１４は、第1の患者の感染症に関するデータに基づいて、第２の患者へ来院の注意を与える情報を出力する。まず、出力部１１４は、第２の推定部１１３から第２の推定結果を受ける。出力部１１４は、第２の推定結果から診療許容時間帯または診療開始時刻を取得する。次に、出力部１１４は、記憶装置１４に格納されている診療データベースを参照し、上述の第２の患者の条件に該当する患者を特定する。なお、第２の患者の予約日時は、診療許容時間帯に含まれていてもいいし、診療許容時間帯に含まれていなくてもよい。次に、出力部１１４は、第２の推定結果から第１の患者の診療データを取得する。出力部１１４は、第１の患者の診療データに感染症に関するデータが含まれているか否かを判断する。第１の患者の診療データに感染症に関するデータが含まれている場合、出力部１１４は、通信インタフェース１５を介して、来院の注意を与える情報を第２の患者の携帯端末２へ出力する。携帯端末２は、ＥＨＲサーバ１からの情報に基づいて、来院の注意を与える情報を表示する。例えば、来院の注意を与える情報は、医療機関で感染症に罹った患者が診療されている旨の情報を含む。他方、第１の患者の診療データに感染症に関するデータが含まれていない場合、出力部１１４は、第２の患者へ来院の注意を与える情報の出力を省略する。
【００６４】
§３  動作例  
＜ＥＨＲサーバ＞  
[診療許容時間帯推定動作]    
図６は、ＥＨＲサーバ１における診療許容時間帯推定動作を例示する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。
【００６５】
取得部１１１は、例示したように、第１の患者の症状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）。取得部１１１は、第１の患者の診療データを第１の推定部１１２へ送る。
【００６６】
第１の推定部１１２は、例示したように、第１の患者の症状に関するデータに基づいて、第１の患者の診療予定時間帯を推定する（ステップＳ１０２）。第１の推定部１１２は、第１の推定結果を第２の推定部１１３へ送る。
【００６７】
第２の推定部１１３は、例示したように、第１の患者の診療予定時間帯に基づいて、診療許容時間帯または診療開始時刻を推定する（ステップＳ１０３）。第２の推定部１１３は、第２の推定結果を出力部１１４へ送る。
【００６８】
出力部１１４は、例示したように、第２の推定結果に基づいて、種々の情報を第２の患者の携帯端末２へ出力する（ステップＳ１０４）。
【００６９】
［診療許容時間帯の推定例］  
診療許容時間帯の推定例について説明する。  
図７は、ＥＨＲサーバ１による診療許容時間帯の推定例を示す図である。
【００７０】
第１の患者は、図４に示す患者ＸＸＸとする。患者ＸＸＸは、救急搬送された予約なしの患者である。患者ＸＸＸの診療開始日時は、２０１８年６月１１日１０時である。第２の患者は、図４に示す患者ＹＹＹとする。患者ＹＹＹは、患者ＸＸＸを診療している医師による診療の予約ありの患者である。患者ＹＹＹの予約日時は、２０１８年６月１１日１２時である。
【００７１】
ＥＨＲサーバ１は、２０１８年６月１１日１１時に診療許容時間帯推定動作を実行するものとする。取得部１１１は、患者ＸＸＸの症状に関するデータを含む診療データを取得する。取得部１１１は、患者ＸＸＸの診療データを第１の推定部１１２へ送る。第１の推定部１１２は、患者ＸＸＸの症状に関するデータに基づいて、２０１８年６月１１日１０時〜１３時を患者ＸＸＸの診療予定時間帯として推定する。第１の推定部１１２は、第１の推定結果を第２の推定部１１３へ送る。第２の推定部１１３は、患者ＸＸＸの診療予定時間帯に基づいて、患者ＸＸＸの診療予定時間帯以後の２０１８年６月１１日１３時〜１５時を診療許容時間帯として推定する。第２の推定部１１３は、患者ＸＸＸの診療予定時間帯に基づいて、患者ＹＹＹの診療開始時刻を推定してもよい。第２の推定部１１３は、第２の推定結果を出力部１１４へ送る。
【００７２】
出力部１１４は、第２の推定結果に基づいて、診療許容時間帯または診療開始時刻を提示する情報を患者ＹＹＹの携帯端末２へ出力する。これに代えてまたはこれとともに、出力部１１４は、予約日時の変更を支援する情報を患者ＹＹＹの携帯端末２へ出力する。
【００７３】
§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、第１の患者の症状に関するデータに基づいて第１の患者の診療予定時間帯を推定し、第１の患者の診療予定時間帯に基づいて、第２の患者の診療許容時間帯または診療開始時刻を推定する。  
第２の患者の診療許容時間帯または診療開始時刻は、対象の医師による現在診療中または将来診療予定の第１の患者の診療予定時間帯に基づいて推定されるので、ＥＨＲサーバ１による診療許容時間帯の推定精度は向上する。第２の患者は診療許容時間帯または診療開始時刻に医療機関へ行けば所望の医師に待ち時間無く診療してもらえるので、所望の医師の診療を受ける予定の患者の利便性は向上する。
【００７４】
さらに、本実施形態では、ＥＨＲサーバ１は、感染症に関するデータに基づいて第１の患者の診療予定時間帯を推定し、診療予定時間帯及び感染症に関するデータに基づいて、第２の患者の診療許容時間帯または診療開始時刻を推定する。  
第１の患者が感染症に罹っていたとしても、ＥＨＲサーバ１は診療予定時間帯を適切に推定することができる。さらに、医療機関は、感染症に罹った第１の患者の診療後に消毒などの作業を行うことが多い。この場合、医療機関は、感染症に罹った第１の患者の診療終了後であってもすぐに他の患者の診療を開始することができないことがある。これに対して、ＥＨＲサーバ１は、第１の患者の診療終了後の消毒などの作業時間を考慮し、第２の患者の診療許容時間帯または診療開始時刻を適切に推定することができる。これにより、第２の患者は、自身の診療前に感染症患者の診療が行われた場合であっても、待ち時間無く診療を受けることが可能となる。
【００７５】
さらに、本実施形態では、ＥＨＲサーバ１は、感染症の種類に関するデータ、感染症に対する第１の患者の感染具合を示す第１の感染度及び第１の患者から別の患者への感染症の感染のし易さを示す第２の感染度に関するデータのうちの少なくとも何れか一方に基づいて診療予定時間帯を推定し、診療予定時間帯並びに感染症の種類に関するデータ、第１の感染度に関するデータ及び第２の感染度に関するデータのうちの少なくとも何れか一方に基づいて、第２の患者の診療許容時間帯または診療開始時刻を推定する。  
診療予定時間帯は感染症の種類、第１の感染度及び第２の感染度のうちの少なくとも何れか一方に応じて診療に要する時間は変わるが、ＥＨＲサーバ１は診療予定時間帯を適切に推定することができる。さらに、医療機関は、感染症に罹った第１の患者の診療後に消毒などの作業を行うことが多い。その作業時間は、第１の患者が罹った感染症の種類、第１の感染度及び第２の感染度に応じて異なる。このため、医療機関は、感染症に罹った第１の患者の診療終了後であってもすぐに他の患者の診療を開始することができないことがある。これに対して、ＥＨＲサーバ１は、感染症の種類、第１の感染度及び第２の感染度に基づいて第１の患者の診療終了後の消毒などの作業時間を考慮し、第２の患者の診療許容時間帯または診療開始時刻を適切に推定することができる。これにより、第２の患者は、自身の診療前に感染症患者の診療が行われた場合に、その消毒作業中に来院してしまうことなく作業終了後に来院し診療を受けることが可能となる。
【００７６】
さらに、本実施形態では、ＥＨＲサーバ１は、医師による予約なしの第１の患者の診療予定時間帯を推定する。  
ＥＨＲサーバ１は、第１の患者が例えば救急搬送された診療の予約なしの患者であっても、医師による診療のための診療予定時間帯を適切に推定することができる。その結果、ＥＨＲサーバ１は、第２の患者の診療許容時間帯または診療開始時刻も第１の患者の診療予定時間帯に基づいて適切に推定することができる。
【００７７】
さらに、本実施形態では、ＥＨＲサーバ１は、第２の患者へ診療許容時間帯または診療開始時刻を提示する情報を出力する。  
第２の患者は、所望の医師による診療を許容する診療許容時間帯または診療開始時刻を認識することができる。これにより、第２の患者は、医療機関での診察開始までの待ち時間を短くするように行動することができる。第２の患者の予約日時が診療許容時間帯に含まれていれば、第２の患者は、予約日時に医療機関へ行くことで医療機関での待ち時間なく所望の医師の診療を受けることができる。自身の予約日時が診療許容時間帯に含まれていなければ、第２の患者は、診療許容時間帯に医療機関へ行くことで医療機関での診察開始までの待ち時間を短くすることができる。
【００７８】
さらに、本実施形態では、ＥＨＲサーバ１は、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。  
第２の患者は、例えば自身の予約日時が第１の患者の診療予定時間帯に含まれていれば予約日時を変更したいと考えるが、支援により容易に予約日時を変更することができる。
【００７９】
さらに、本実施形態では、ＥＨＲサーバ１は、第２の患者へ来院の注意を与える情報を出力する。  
第２の患者は、例えば予約をしている医療機関で感染症に罹った第１の患者の診療が行われたことを認識することができる。第２の患者は、予約をキャンセルするなどして感染症の予防を講じることができる。
【００８０】
§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。
【００８１】
§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）  
第１の患者の症状に関するデータを取得する取得部（１１１）と、
前記症状に関するデータに基づいて、医師による前記第１の患者の診療のための第１の時間帯を推定する第１の推定部（１１２）と、
前記第１の時間帯に基づいて、前記医師による診療を予約している第２の患者の診療を許容する前記第１の時間帯以後の第２の時間帯または診療開始時刻を推定する第２の推定部（１１３）と、
を備える情報処理装置（１）。
【符号の説明】
【００８２】
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…取得部
１１２…第１の推定部
１１３…第２の推定部
１１４…出力部
【図１】
2020052534.tif 000003
【図２】
2020052534.tif 000004
【図３】
2020052534.tif 000005
【図４】
2020052534.tif 000006
【図５】
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【図６】
2020052534.tif 000008
【図７】
2020052534.tif 000009