(57)【要約】【課題】医師の判断を支援する情報処理方法等を提供すること。【解決手段】情報処理方法は、患者の状態に対応する第１患者情報を取得し、患者情報を受け付けて前記患者の予後に関する予測を出力する学習モデル６３に、取得した前記第１患者情報を入力し、入力された前記第１患者情報に基づいて前記学習モデル６３から出力された第１予測を取得し、前記学習モデル６３に、前記第１患者情報とは異なる第２患者情報を入力し、入力された第２患者情報に基づいて前記学習モデル６３から出力された第２予測を取得し、取得した前記第１予測と取得した前記第２予測とを比較して、前記第２予測が前記第１予測よりも良好であると判定した場合に、前記第２患者情報を出力する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
患者の状態に対応する第１患者情報を取得し、
患者情報を受け付けて前記患者の予後に関する予測を出力する学習モデルに、取得した前記第１患者情報を入力し、
入力された前記第１患者情報に基づいて前記学習モデルから出力された第１予測を取得し、
前記学習モデルに、前記第１患者情報とは異なる第２患者情報を入力し、
入力された第２患者情報に基づいて前記学習モデルから出力された第２予測を取得し、
取得した前記第１予測と取得した前記第２予測とを比較して、前記第２予測が前記第１予測よりも良好であると判定した場合に、前記第２患者情報を出力する
情報処理方法。
【請求項２】
複数の前記第２患者情報について前記第２予測を取得し、
取得した前記第２予測同士を比較して良好であると判定された第２予測を、前記第１予測と比較する
請求項１に記載の情報処理方法。
【請求項３】
前記第２患者情報を構成する患者項目の組合せが、組合せが禁忌である患者項目を記録した禁止リストに含まれている場合に、前記第２患者情報を出力しない
請求項１または請求項２に記載の情報処理方法。
【請求項４】
前記第２患者情報を構成する患者項目のうち、それぞれの患者に関して変更しない患者項目の値は、前記第１患者情報を構成する患者項目の値と同一である
請求項１から請求項３のいずれか一つに記載の情報処理方法。
【請求項５】
前記第２患者情報を構成する患者項目のうち、前記第１患者情報を構成する患者項目の値と異なる値を有する患者項目の変更に関する難易度に基づいて、前記第２患者情報に関する難易度を表示する
請求項１から請求項４のいずれか一つに記載の情報処理方法。
【請求項６】
前記患者項目は、前記患者に処方する薬剤と当該薬剤の投与量とを含む
請求項３から請求項５のいずれか一つに記載の情報処理方法。
【請求項７】
前記第１患者情報を構成する患者項目と、それぞれの前記患者項目の前記第１予測に対する影響度とを関連づけた第１影響リストを出力する
請求項１から請求項６のいずれか一つに記載の情報処理方法。
【請求項８】
縦軸と横軸との一方に前記患者項目を示し、他方に前記影響度を示すグラフを表示する
請求項７に記載の情報処理方法。
【請求項９】
前記第２予測に影響する前記患者項目と、それぞれの前記患者項目の前記第２予測に対する影響度とを関連づけた第２影響リストを取得し、
それぞれの前記患者項目について、前記第１影響リスト内の影響度と、前記第２影響リスト内の影響度との差を表示する
請求項７または請求項８に記載の情報処理方法。
【請求項１０】
縦軸と横軸との一方に前記患者項目を示し、他方に前記差を示すグラフを表示する
請求項９に記載の情報処理方法。
【請求項１１】
患者の状態に対応する第１患者情報を取得し、
患者情報を受け付けて前記患者の予後に関する予測を出力する学習モデルに、取得した前記第１患者情報を入力し、
入力された前記第１患者情報に基づいて前記学習モデルから出力された第１予測を取得し、
前記学習モデルに、前記第１患者情報とは異なる第２患者情報を入力し、
入力された第２患者情報に基づいて前記学習モデルから出力された第２予測を取得し、
取得した前記第１予測と取得した前記第２予測とを比較して、前記第２予測が前記第１予測よりも良好であると判定した場合に、前記第２患者情報を出力する
処理をコンピュータに実行させるプログラム。
【請求項１２】
患者の状態に対応する第１患者情報を取得する患者情報取得部と、
患者情報を受け付けて前記患者の予後に関する予測を出力する学習モデルに、前記患者情報取得部が取得した前記第１患者情報を入力する第１入力部と、
前記第１入力部により入力された前記第１患者情報に基づいて前記学習モデルから出力された第１予測を取得する第１予測取得部と、
前記学習モデルに、前記第１患者情報とは異なる第２患者情報を入力する第２入力部と、
前記第２入力部により入力された前記第２患者情報に基づいて前記学習モデルから出力された第２予測を取得する第２予測取得部と、
前記第１予測取得部が取得した前記第１予測と、前記第２予測取得部が取得した前記第２予測とを比較して、前記第２予測が前記第１予測よりも良好であると判定した場合に、前記第２患者情報を出力する出力部と
を備える情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理方法、プログラムおよび情報処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
医師による患者の治療を支援するために、あらかじめ記憶された第１の治療指針に加えて、一部の処置を変更した第２の治療指針を生成し、医師に提示する情報処理装置が提案されている（特許文献１）。
【０００３】
様々な機械学習の手法が開発されている。機械学習により生成した決定木ベースの学習モデルに説明変数を入力し、学習モデルから出力される目的変数を改善することにより、ネット広告の効果を改善する方法が提案されている（非特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１７−１０２７８６号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】G. Tolomei et. al., "Interpretable Predictions of Tree-based Ensembles via Actionable Feature Tweaking", KDD (International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining)'17, August 13-17, 2017, Halifax, NS, Canada
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１に記載された情報処理装置は、第１の治療方針と、第２の治療方針との間での、患者の予後の相違については提示できない。すなわち特許文献１に記載された情報処理装置は、医師の判断を十分に支援することはできない。非特許文献１に提案された方法では、医療行為に関する医師の判断を支援することはできない。
【０００７】
一つの側面では、医師の判断を支援する情報処理方法等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】
【０００８】
情報処理方法は、患者の状態に対応する第１患者情報を取得し、患者情報を受け付けて前記患者の予後に関する予測を出力する学習モデルに、取得した前記第１患者情報を入力し、入力された前記第１患者情報に基づいて前記学習モデルから出力された第１予測を取得し、前記学習モデルに、前記第１患者情報とは異なる第２患者情報を入力し、入力された第２患者情報に基づいて前記学習モデルから出力された第２予測を取得し、取得した前記第１予測と取得した前記第２予測とを比較して、前記第２予測が前記第１予測よりも良好であると判定した場合に、前記第２患者情報を出力する。
【発明の効果】
【０００９】
一つの側面では、医師の判断を支援する情報処理方法等を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】処方案を作成する処理の流れを説明する説明図である。
【図２】予測モデル作成段階の処理の流れを説明する説明図である。
【図３】決定木の例を説明する説明図である。
【図４】判定段階の処理の流れを説明する説明図である。
【図５】リスク分解結果を説明する説明図である。
【図６】処方案の作成例を説明する説明図である。
【図７】リスク分解方法を説明する説明図である。
【図８】情報処理システムの構成を説明する説明図である。
【図９】患者情報ＤＢのレコードレイアウトを説明する説明図である。
【図１０】教師データの抽出方法を説明する説明図である。
【図１１】可変項目ＤＢのレコードレイアウトを説明する説明図である。
【図１２】情報処理装置が表示する画面を示す説明図である。
【図１３】サジェストタブが選択された状態の結果欄を示す説明図である。
【図１４】プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。
【図１５】ダミー生成のサブルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。
【図１６】処方案作成のサブルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。
【図１７】ダミーリスク分解のサブルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。
【図１８】実施の形態２の可変項目ＤＢのレコードレイアウトを説明する説明図である。
【図１９】実施の形態２のプログラムの処理の流れを示すフローチャートである。
【図２０】実施の形態２のダミー生成のサブルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。
【図２１】実施の形態３のプログラムの処理の流れを示すフローチャートである。
【図２２】実施の形態３のダミー生成のサブルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。
【図２３】実施の形態４のプログラムの処理の流れを示すフローチャートである。
【図２４】難易度点算出のサブルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。
【図２５】実施の形態５のダミー生成のサブルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。
【図２６】禁止リストの例を説明する説明図である。
【図２７】実施の形態６のダミー生成のサブルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。
【図２８】実施の形態７の情報処装置の機能ブロック図である。
【図２９】実施の形態８の情報処理システムの構成を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
［実施の形態１］
図１は、処方案を作成する処理の流れを説明する説明図である。電子カルテシステム１５（図８参照）等から、診察中の患者に関する患者情報が取得される。患者情報は、年齢、性別、主訴、検査結果、治療の経過、過去に罹患した病気、生活習慣、家族の病歴および遺伝子診断結果等の、多数の患者項目を含む。
【００１２】
取得した患者情報が、後述する予測モデル６３に入力されることにより、その患者の予後に関するリスク予測が出力される。リスク予測は、所定の期間内に所定のリスク事象が発生する確率である。以後の説明においては、リスク予測は「今後１年以内に、心不全を発症する確率」である場合を例にして説明する。
【００１３】
予測モデル６３に基づいて、患者情報を構成するそれぞれの患者項目について、予測モデル６３から出力された予測に対する影響度が算出される。リスクを低減させる患者項目、および、リスクを上昇させる患者項目が抽出され、患者情報のリスク分解が行なわれる。リスク分解は、たとえば非特許文献１に記載された Feature Tweaking等の手法に基づいて行なわれる。Feature contributionに基づいて、リスク分解が行なわれても良い。リスク分解結果の詳細については、後述する。
【００１４】
なお、リスク予測を行なう所定の期間は１年に限定しない。半年、３年後、５年後等、任意の期間を選択できる。発生する可能性のあるリスク事象は心不全に限定しない。脳梗塞、心筋梗塞、がん、花粉症等、任意の疾病を選択できる。単に患者が死亡する確率であっても良い。それぞれの期間とリスク事象との組合せについて、予測モデル６３が作成される。
【００１５】
患者情報の一部を変更した、ダミー患者情報が多数自動生成される。それぞれのダミー患者情報が予測モデル６３に入力されることにより、ダミー予測およびそれぞれの患者項目の影響度が出力される。ダミー予測が、望ましい順、すなわち、今後１年以内に心不全を発症する確率が低い順に順位付けされる。
【００１６】
診察中の患者の患者情報を、高順位のダミー患者情報に近づけることにより、患者の予後が改善することが期待できる。診察中の患者の患者情報と、高順位のダミー患者情報とを対比した処方案が複数作成される。ここで処方案は、投与する薬剤等の一般的な処方に限定しない。たとえば、禁煙すること、運動すること、または、体重を減らすこと等の、生活習慣の変更も処方に含まれる。
【００１７】
医師は、生成された処方案を見比べて、患者に対する処方を判断できる。処方案、および、ダミー患者の予後を患者に見せることにより、医師と患者とが共同で処方を決定しても良い。患者自身が処方の決定に参画することにより、特に生活習慣の変更等、患者自身の主体的な行動が必要な処方についての実行可能性が高くなる。
【００１８】
図２は、予測モデル６３作成段階の処理の流れを説明する説明図である。過去に診療を受けた患者のカルテに基づいて、患者状態と予後とを関連づけて記録した教師データが作成される。多数の患者のカルテに基づいて、多数の教師データを含む教師データＤＢ６４（図８参照）が作成される。教師データの詳細については、後述する。
【００１９】
教師データＤＢ６４から一部の教師データを抽出して、複数の教師データセットが作成される。抽出に用いる抽出基準６９には、たとえば年齢、血圧、腎疾患の有無等、患者情報に含まれる任意の患者項目が使用される。複数の患者項目を組み合わせた抽出基準６９が作成されても良い。抽出基準６９は、心不全の発症有無に対する影響が大きいことが知られている患者項目に基づいて定められることが望ましい。
【００２０】
ｋ−ｍｅａｎｓ法等のクラスタ分類手法に基づいて教師データを分類することにより、抽出基準６９が定められても良い。複数の分類手法を併用しても良い。一組の教師データが、複数の教師データセットに共通して含まれても良い。
【００２１】
以下の説明においては、ランダムフォレストに基づく予測モデル６３を例にして説明する。一組の教師データセットから、複数の教師データがランダムに抽出されて、学習データが作成される。学習データに基づいて、決定木６７が作成される。なお、一組の教師データが、複数の決定木６７の作成に使用されても良い。
【００２２】
図３は、決定木６７の例を説明する説明図である。たとえば、１番目のノードでは「薬剤１」の投与の有無に基づいて判定が行なわれる。「薬剤１」が投与されてない場合、「喫煙」の有無に基づいて判定が行なわれる。喫煙者である場合には、１年以内に心不全を発症する確率は７０パーセントであると判定される。
【００２３】
喫煙者ではない場合には、「６０歳以上」であるか否かに基づいて判定が行なわれる。６０歳以上である場合には、１年以内に心不全を発症する確率は６０パーセントであり、６０際未満である場合には、１年以内に心不全を発症する確率は３０パーセントであると判定される。
【００２４】
葉ノードを除くノードの横に括弧で示す数値は、当該ノードを通過する患者が１年以内に心不全を発症する確率を示す。たとえば、根ノードである「薬剤１投与」を通過する患者が１年以内に心不全を発症する確率は５０パーセントであり、内部ノードである「喫煙」を通過する患者が１年以内に心不全を発症する確率は６０パーセントである。
【００２５】
図２に戻って説明を続ける。一つの教師データセットから多数の学習データが作成される。それぞれの学習データに基づいて決定木６７が作成されて、決定木群６８を形成する。すなわち、教師データセットを作成した抽出基準６９ごとに、決定木群６８が作成される。それぞれの決定木群６８が、抽出基準６９ごとの予測モデル６３に使用される。予測モデル６３は、学習モデルの一例である。
【００２６】
図４は、判定段階の処理の流れを説明する説明図である。前述のとおり、電子カルテシステム１５から、診察中の患者に関する患者情報が取得される。取得された患者情報を抽出可能な抽出基準６９に対応する予測モデル６３が選択される。なお、患者情報を抽出可能な抽出基準６９が複数存在する場合には、そのうちの任意の予測モデル６３を用いて以後の処理が実行される。複数の予測モデル６３をそれぞれ用いて、以後の処理が実行されてもよい。
【００２７】
患者情報が、予測モデル６３中の決定木群６８を構成するそれぞれの決定木６７に入力される。それぞれの決定木６７から、所定のリスク事象が発生する確率が出力される。たとえば平均化等の処理により、決定木群６８を構成する複数の決定木６７の出力が統合され、患者にリスク事象が発生する確率が算出される。予測モデル６３から、算出された確率が出力される。以上の処理により、予測モデル６３も用いて診察中の患者に関するリスク予測が行なわれる。
【００２８】
予測モデル６３および算出されたリスク予測に基づいて、患者情報のリスク分解が行なわれる。予測モデル６３から、算出されたリスク予測およびリスク分解結果が出力される。
【００２９】
予測モデル６３は、たとえばロジスティック回帰、ＳＶＭ（Support Vector Machine）、ＣＮＮ（Convolution Neural Network：畳み込みニューラルネットワーク）、ＲＮＮ（Recurrent Neural Network：再起型ニューラルネットワーク）または、ＸＧＢｏｏｓｔ（eXtreme Gradient Boosting）等の任意の手法により作成されても良い。
【００３０】
図５は、リスク分解結果を説明する説明図である。図５においてはリスク分解結果をグラフ形式で表示する。横軸は患者項目を示す。縦軸はリスク予測およびそれぞれの患者項目の影響度を示す。図５の作成方法については後述する。
【００３１】
図５の右端の「合計」の項目は、予測モデル６３から出力された予後の予測を示す。図５においては、「この患者が今後１年以内に、心不全を発症する確率」は７５パーセントであると予測されている。
【００３２】
リスク分解を行なった結果、最も影響が大きい患者項目は患者のＨｂＡ１ｃ（Hemogrobin A1c）が７．８パーセントであることであり、一年以内に心不全を発症する確率を６０パーセント上昇させている。次に影響が大きい患者項目は患者に「薬剤５」が２００単位投与されていることであり、一年以内に心不全を発症する確率を３０パーセント上昇させている。患者に「薬剤２」が投与されていないことは、一年以内に心不全を発症する確率を１５パーセント減少させている。その他の様々な患者項目の影響度は、総合してプラスマイナスゼロの影響度である。
【００３３】
図６は、処方案の作成例を説明する説明図である。図６Ａは、図５と同様に診察中の患者に関するリスク分解結果を示す。図６Ａの右端の「合計」の項目は、診察中の患者の予後に関する第１予測を意味する。「合計」以外の項目は、診察中の患者の患者情報である第１患者情報を構成する個々の患者項目の、第１予測に対する影響度を算出した第１影響リストを示す。
【００３４】
図６Ｂは、高順位のダミー患者に関するリスク分解結果を示す。横軸は、図６Ａの横軸と同一である。縦軸はリスク予測およびそれぞれの患者項目の影響度を示す。右端の「合計」の項目に、ダミー患者が、今後１年以内に心不全を発症する確率は３０パーセントであることが示されている。
【００３５】
リスク分解を行なった結果、ダミー患者のＨｂＡ１ｃが７．８パーセントであることは、一年以内に心不全を発症する確率を６０パーセント上昇させている。「薬剤５」が投与されていないことは、一年以内に心不全を発症する確率を変化させない。「薬剤２」が５０単位投与されていることは、一年以内に心不全を発症する確率を１５パーセント減少させている。その他の様々な患者項目の影響度は、一年以内に心不全を発症する確率を総合して１５パーセント減少させている。
【００３６】
図６Ｂの右端の「合計」の項目は、ダミー患者の予後に関する第２予測を意味する。「合計」以外の項目は、ダミー患者情報である第２患者情報を構成する個々の患者項目の、第２予測に対する影響度を算出した第２影響リストを示す。
【００３７】
図６Ｃは、診察中の患者と、ダミー患者との相違を示すグラフである。横軸は、図６Ａの横軸と同一である。縦軸は診察中の患者とダミー患者との差分を示す。右端の「合計」の項目により、ダミー患者では、今後１年以内に心不全を発症する確率は４５パーセント減少している。ダミー患者において、薬剤５の投与量を減少させたこと、および、その他の項目の合計が、心不全を発症する確率の減少に寄与している。
【００３８】
図６Ｃの右端の「合計」の項目は、診察中の患者とダミー患者との予後に関する予測の差分を意味する。「合計」以外の項目は、第１影響リストと第２影響リストとの差分を示す。
【００３９】
医師は、複数のダミー患者について、心不全を発症する確率の変化および各患者項目の影響を確認し、診察中の患者が目指すべきダミー患者を選択する。選択されたダミー患者の状態を、診察中の患者に対する処方案に使用する。
【００４０】
図３に戻って、リスク分解方法について説明する。図３の左端の線に沿う経路で判定が行なわれる患者、すなわち「薬剤１」は投与されておらず、「喫煙」はせず、「６０歳以上」ではない患者を例にして説明する。
【００４１】
「薬剤１」の投与有無を判定する前後でリスク事象が発生する確率が５０パーセントから６０パーセントに変化している。したがって、「薬剤１」の投与有無のリスク事象発生確率への貢献度はプラス１０パーセントである。「喫煙」の有無を判定する前後でリスク事象が発生する確率が６０パーセントから５０パーセントに変化している。したがって「喫煙」有無のリスク事象発生確率への貢献度はマイナス１０パーセントである。
【００４２】
同様に、「６０歳以上」であるか否かを判定する前後でリスク事象が発生する確率が５０パーセントから３０パーセントに変化している。したがって「６０歳以上」であるか否かのリスク事象発生確率への貢献度はマイナス２０パーセントである。以上のように、決定木６７上の経路に含まれるそれぞれの患者項目について、リスク事象発生確率に対する貢献度を算出できる。
【００４３】
図７は、リスク分解方法を説明する説明図である。図７においては、決定木群６８に含まれる第１決定木６７１、第２決定木６７２および第３決定木６７３を例にして説明する。決定木６７の各ノードの患者項目については、アルファベット１文字で略記する。太矢印は、判定対象の患者が辿る決定木６７上の経路を示す。
【００４４】
前述のとおり、経路の終点である葉ノードが、リスク事象発生確率を示す。決定木群６８に含まれる各決定木の出力が統合されて、患者にリスク事象が発生する確率が算出される。以下の説明では患者にリスク事象が発生する確率に対する患者項目「Ｄ」の貢献度の算出方法について、forestFloor法を用いる場合を例にして説明する。
【００４５】
第１決定木６７１から第３決定木６７３は、判定時の経路に、患者項目「Ｄ」が含まれる決定木６７の例示である。それぞれの決定木について、患者項目「Ｄ」の貢献度を算出する。なお、判定時の経路に患者項目「Ｄ」を含まない決定木６７は、貢献度の算出には使用しない。
【００４６】
たとえば平均化等の処理により、患者項目「Ｄ」の貢献度が統合されて、患者にリスク事象が発生する確率に対する患者項目「Ｄ」の貢献度が算出される。同様の手順により、それぞれの患者項目について、貢献度が算出される。（１）式に示す逆ロジット変換により、図５の縦軸に示す影響度が算出される。
【００４７】
【数１】
2020113011.tif 000003
【００４８】
図８は、情報処理システム１０の構成を説明する説明図である。情報処理システム１０は、ネットワークを介して接続された情報処理装置２０および電子カルテシステム１５を含む。
【００４９】
情報処理装置２０は、制御部２１、主記憶装置２２、補助記憶装置２３、通信部２４、表示部２５、入力部２６およびバスを備える。制御部２１は、本実施の形態のプログラムを実行する演算制御装置である。制御部２１には、一または複数のＣＰＵ（Central Processing Unit）またはマルチコアＣＰＵ等が使用される。制御部２１は、バスを介して情報処理装置２０を構成するハードウェア各部と接続されている。
【００５０】
主記憶装置２２は、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の記憶装置である。主記憶装置２２には、制御部２１が行なう処理の途中で必要な情報および制御部２１で実行中のプログラムが一時的に保存される。
【００５１】
補助記憶装置２３は、ＳＲＡＭ、フラッシュメモリまたはハードディスク等の記憶装置である。補助記憶装置２３には、患者情報ＤＢ（Database）６１、可変項目ＤＢ６２、複数の予測モデル６３、制御部２１に実行させるプログラム、およびプログラムの実行に必要な各種データが保存される。
【００５２】
患者情報ＤＢ６１、可変項目ＤＢ６２および予測モデル６３は、情報処理装置２０に接続された外部の大容量記憶装置等に保存されていても良い。患者情報ＤＢ６１、可変項目ＤＢ６２および予測モデル６３は、電子カルテシステム１５に記憶されていてもよい。他のコンピュータで作成された予測モデル６３が提供される場合には、情報処理装置２０は患者情報ＤＢ６１を有さなくても良い。
【００５３】
通信部２４は、情報処理装置２０とネットワークとの間の通信を行なうインターフェイスである。表示部２５は、たとえば液晶表示パネル等である。入力部２６は、たとえばキーボードおよびマウス等である。表示部２５と入力部２６とは、一体のタッチパネルを構成しても良い。
【００５４】
本実施の形態の情報処理装置２０は、汎用のパソコン、タブレット、大型計算機、または、大型計算機上で動作する仮想マシンである。情報処理装置２０は、複数のパソコン、タブレットまたは大型計算機等のハードウェアにより構成されても良い。情報処理装置２０は、量子コンピュータにより構成されても良い。情報処理装置２０は、電子カルテシステム１５または診療予約システムなどの病院内システムと一体化されていても良い。
【００５５】
図９は、患者情報ＤＢ６１のレコードレイアウトを説明する説明図である。患者情報ＤＢ６１は、電子カルテシステム１５から匿名化して取得した、患者に関する各種情報を関連づけて記録するＤＢである。図９においては、患者情報ＤＢ６１の１つのレコードの例を示す。患者情報ＤＢ６１は、一人の患者について、一つのレコードを有する。
【００５６】
患者情報ＤＢ６１は、患者属性フィールド、診察履歴フィールド、検査結果履歴フィールド、生活習慣履歴フィールド、既往症フィールドおよび家族フィールドを有する。
【００５７】
患者属性フィールドは、誕生日フィールド、性別フィールド等、患者本人の属性を記録するサブフィールドを含む。患者属性フィールドは、血液型、ＨＬＡ（Human Leukocyte Antigen）型、遺伝子情報等を記録するサブフィールドを含んでもよい。
【００５８】
診察履歴フィールドは、日付フィールド、症状フィールド、診断フィールド、投薬フィールド等の、患者の診察履歴に関するサブフィールドを含む。検査結果履歴フィールドは、日付フィールド、身長フィールド、体重フィールド、ＢＭＩフィールド、収縮期血圧フィールド、拡張期血圧フィールド等の、各種検査結果を記録するサブフィールドを含む。
【００５９】
生活習慣履歴フィールドは、日付フィールド、喫煙フィールド、アルコールフィールド、運動フィールド等、患者の生活習慣フィールドを記録するサブフィールドを含む。既往症フィールドは、病名フィールド、発症時期フィールドおよび治癒時期フィールドを含む。治癒時期フィールドの「−」は、治癒していないことを意味する。既往症フィールドは、家族フィールドは、病名フィールドおよび罹患者フィールドを含む。罹患者フィールドの「−」は、当該病気に罹患した家族がいないことを示す。
【００６０】
生活習慣履歴フィールド、既往症フィールドおよび家族フィールドに記録される情報は、問診またはアンケート等により収集されて、電子カルテシステム１５に記録された情報である。
【００６１】
図１０は、教師データの抽出方法を説明する説明図である。前述のとおり、電子カルテシステム１５から匿名化した患者情報が抽出されて、患者情報ＤＢ６１に記録される。患者情報ＤＢ６１から、一人分の患者情報が抽出される。１年以上前の、過去の日付が指定される。
【００６２】
患者情報から、指定された日付における患者情報、および、イベントの発生有無、具体的には１年後の日付における心不全の発症有無が抽出され、１組の教師データが生成される。教師データの組を多数生成して記録することにより、教師データＤＢ６４が構成される。教師データＤＢ６４のレコードレイアウトは、図９を使用して説明した患者情報ＤＢ６１に、イベントの発生有無を記録するフィールドが追加されたものである。教師データＤＢ６４のレコードレイアウトの図示は省略する。
【００６３】
長期間にわたる履歴が記録されている患者情報については、複数の異なる日付それぞれについての患者情報および心不全の発症有無を抽出可能である。したがって、一人分の患者情報から、複数組の教師データを得られる。
【００６４】
図１１は、可変項目ＤＢ６２のレコードレイアウトを説明する説明図である。可変項目ＤＢ６２は、患者情報を構成する各患者項目のうち、変更可能な患者項目と、その下限および上限とを関連づけて記録するＤＢである。
【００６５】
可変項目ＤＢ６２は、項目フィールド、下限フィールド、および、上限フィールドを有する。項目フィールドには、患者情報を構成する各患者項目のうち、変更可能である患者項目が記録されている。下限フィールドには、患者項目の下限値が記録されている。上限フィールドには、患者項目の上限値が記録されている。可変項目ＤＢ６２は、変更可能な一つの患者項目について、一つのレコードを有する。
【００６６】
図１２は、情報処理装置２０が表示する画面を示す説明図である。画面の上部に患者名欄７１、イベント欄７２、カルテ読込ボタン７３、計算ボタン７４、リスク率欄７７が表示されている。画面左側に、患者情報欄７５が表示されている。画面右側に、結果欄７６が表示されている。結果欄７６は、グラフ表示欄７６１およびグラフ表示欄７６１の上部に表示された説明タブ７６２とサジェストタブ７６３とを含む。図１２は、説明タブ７６２が選択された状態を示す。
【００６７】
図１２を使用して、本実施の形態のユーザである医師が行なう操作の概要を説明する。ユーザは、患者名欄７１に診察中の患者の名前を入力する。なお、名前の代わりに、患者ＩＤ等の患者個人を識別可能な記号を使用しても良い。
【００６８】
ユーザは、イベント欄７２に発生確率を確認したいリスク事象を入力する。イベント欄７２は、所定の選択肢の中からプルダウン表示によりユーザがリスク事象を選択できるようになっていることが望ましい。
【００６９】
ユーザは、カルテ読込ボタン７３を選択する。制御部２１は、電子カルテシステム１５から患者情報を取得する。制御部２１は、取得した患者情報を患者情報欄７５に表示する。
【００７０】
ユーザは、計算ボタン７４を選択する。制御部２１は、図４を使用して処理に基づいて患者にイベントが生じるリスクを算出し、リスク率欄７７に表示する。制御部２１は、リスク分解を行ない、グラフ表示欄７６１にリスク分解結果を表示する。
【００７１】
ユーザは、リスク率欄７７を見て、診察中の患者にイベントが生じるリスクを把握する。ユーザは、グラフ表示欄７６１を見て、患者情報のうちリスクを上昇させている患者項目およびリスクを低下させている患者項目を把握する。ユーザは、これらの情報と、自分の知識および経験とに基づいて、患者に対する処方を判断できる。
【００７２】
ユーザは、図１２に示す画面を患者に見せて、どの患者項目がリスクを高めているかを説明しても良い。データを見ながら医師の説明を受けることにより、患者が自分の状態を客観的に把握できる。これにより、たとえば生活習慣の改善や、薬の確実な服用等に対する患者の意欲を高められる。
【００７３】
図１３は、サジェストタブ７６３が選択された状態の結果欄７６を示す説明図である。図１３のグラフ表示欄７６１には、図６Ｃを使用して説明した、ダミー患者と診察中の患者との相違を示すグラフが、案１と案２との２通り表示されている。案１および案２は、それぞれ異なるダミー患者を用いて作成したグラフである。
【００７４】
ユーザは、グラフ表示欄７６１に表示されたグラフを見比べて、診療中の患者に対する処方を判断する。たとえば、図１３に示す案１においては、薬剤５の投与量をゼロにすること等により、今後１年以内に心不全を発症する確率を４５パーセント低減できる。案２においては、ＨｂＡ１ｃを７．８から６．２に下げること等により、今後１年以内に心不全を発症する確率を３０パーセント低減できる。
【００７５】
ユーザは、患者の基礎疾患、病状、体力、生活習慣等を勘案して、案１と案２のどちらを選択するかを検討する。ユーザは、図１３に示す画面を患者に見せて、どちらの処方案を選択するかを相談しても良い。患者が自分で処方案を選択することにより、実行可能性を高めることができる。
【００７６】
図１２および図１３を使用して説明した画面を使用して、予後の予測、改善策および効果を数値で提供することにより、ユーザは客観的な根拠をもって患者に対する処方を判断できる。ユーザが患者に画面を見せて説明することにより、患者の理解度を高めることができる。たとえば生活習慣病のような、患者自身の行動が予後に影響しやすい疾患については、患者の理解度を高めること自体が、予後の改善に寄与することが期待できる。
【００７７】
患者は、自分自身の患者情報と共通する部分を有しながら、自分よりも予後の良いダミー患者情報に基づく説明を受けることにより、「あるべき姿」をイメージできる。患者自身が、「あるべき姿」に近付く努力を積極的に行なうことにより、予後の改善に寄与することが期待できる。
【００７８】
図１４は、プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。図１４を使用して説明するプログラムは、図１２を使用して説明した画面において、カルテ読込ボタン７３が選択された場合に起動する。
【００７９】
制御部２１は、電子カルテシステム１５から患者情報を取得する（ステップＳ５０１）。制御部２１は、図２を使用して説明した抽出基準６９を使用して、患者情報がどの教師データセットに分類されるかを判定する。制御部２１は、分類される教師データセットに対応する予測モデル６３を判定する（ステップＳ５０２）。
【００８０】
制御部２１は、ステップＳ５０２で判定した予測モデル６３に患者情報を入力して、図４を使用して説明した処理に基づいて、患者の予後に関するリスク予測を取得する（ステップＳ５０３）。
【００８１】
制御部２１は、ダミー生成のサブルーチンを起動する（ステップＳ５０４）。ダミー生成のサブルーチンは、患者情報の一部を変更したダミー患者情報を生成するサブルーチンである。ダミー生成のサブルーチンの処理の流れは後述する。
【００８２】
制御部２１は、ステップＳ５０２で判定した予測モデル６３にダミー患者情報を入力して、ダミー患者の予後に関するリスク予測を取得する（ステップＳ５０５）。制御部２１は、ダミー患者情報と関連づけて予後に関するリスク予測を補助記憶装置２３に一時的に記録する（ステップＳ５０６）。
【００８３】
制御部２１は、処理を終了するか否かを判定する（ステップＳ５０７）。制御部２１は、たとえばステップＳ５０４からステップＳ５０６を所定の回数繰り返した場合に、処理を終了すると判定する。制御部２１は、ステップＳ５０５において、所定の閾値よりも良好な予測を取得した場合に処理を終了すると判定しても良い。
【００８４】
処理を終了しないと判定した場合（ステップＳ５０７でＮＯ）、制御部２１はステップＳ５０４に戻る。処理を終了すると判定した場合（ステップＳ５０７でＹＥＳ）、制御部２１はステップＳ５０６で一時的に記録したダミー患者情報の中から予後に関するリスク予測が良好である上位所定数のダミー患者情報を抽出する（ステップＳ５０８）。
【００８５】
制御部２１は、処方案作成のサブルーチンを起動する（ステップＳ５０９）。処方案作成のサブルーチンは、図６を使用して説明した処方案を作成するサブルーチンである。処方案作成のサブルーチンの処理の流れは後述する。制御部２１は、ユーザによる操作に基づいて、図１２および図１３を使用して説明した画面を表示する（ステップＳ５１０）。制御部２１は、処理を終了する。
【００８６】
図１５は、ダミー生成のサブルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。ダミー生成のサブルーチンは、患者情報の一部を変更したダミー患者情報を生成するサブルーチンである。
【００８７】
制御部２１は、可変項目ＤＢ６２から、可変項目が記録されたレコードを１つ選択する（ステップＳ５２１）。選択は、ランダムに行なわれても、所定のルールに基づいて行なわれても良い。
【００８８】
制御部２１は、ステップＳ５２１で選択したレコードの下限値と上限値との間で変化後の可変項目の値を選択する（ステップＳ５２２）。制御部２１は、患者情報のうち、ステップＳ５２１で選択した患者項目をステップＳ５２２で選択した値に置換する（ステップＳ５２３）。
【００８９】
制御部２１は、処理を終了するか否かを判定する（ステップＳ５２４）。制御部２１は、たとえばステップＳ５２１からステップＳ５２３を所定の回数繰り返した場合に、処理を終了すると判定する。制御部２１は、ステップＳ５２４において、処理を終了するか否かをランダムに判定しても良い。
【００９０】
処理を終了しないと判定した場合（ステップＳ５２４でＮＯ）、制御部２１はステップＳ５２１に戻る。処理を終了すると判定した場合（ステップＳ５２４でＹＥＳ）、制御部２１は処理を終了する。元の患者情報のうちの一部の患者項目がステップＳ５２３により置換された患者情報が、ダミー患者情報に使用される。
【００９１】
なお、２回目以降にダミー生成のサブルーチンを起動する場合であっても、患者情報の初期値には診療中の患者の患者情報を使用することが望ましい。
【００９２】
図１６は、処方案作成のサブルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。処方案作成のサブルーチンは、図６を使用して説明した処方案を作成するサブルーチンである。制御部２１は、リスク予測の取得に使用した予測モデル６３に含まれる決定木６７の一つに、患者情報を入力する（ステップＳ６３１）。
【００９３】
制御部２１は、患者情報の判定が行なわれた決定木６７上の経路に含まれるそれぞれの患者項目について、貢献度を算出する（ステップＳ６３２）。制御部２１は、算出した貢献度を補助記憶装置２３に一時的に記録する（ステップＳ６３３）。制御部２１は、予測モデル６３に含まれる決定木６７の処理を終了したか否かを判定する（ステップＳ６３４）。終了していないと判定した場合（ステップＳ６３４でＮＯ）、制御部２１はステップＳ６３１に戻る。
【００９４】
表１は、ステップＳ６３３で補助記憶装置２３に記録される貢献度の例を示す。単位はパーセントである。
【００９５】
【表１】
2020113011.tif 000004
【００９６】
それぞれの決定木において、アルファベットで示すそれぞれの患者項目の貢献度が記録される。「−」は、判定経路上にその患者項目が含まれないことを意味する。
【００９７】
図１６に戻って説明を続ける。終了したと判定した場合（ステップＳ６３４でＹＥＳ）、制御部２１は貢献度を統合した統合値を患者項目ごとに算出する（ステップＳ６３５）。たとえば統合に平均値を用いる場合、制御部２１は（２）式を用いて統合値を算出する。
【００９８】
【数２】
2020113011.tif 000005
【００９９】
制御部２１は、ステップＳ６３５で算出した統合値に基づいて、貢献度が上位である患者項目、すなわち患者の予後に対する影響が大きい患者項目を所定の数抽出する（ステップＳ６３６）。制御部２１は、（１）式を使用して説明した逆ロジット変換を行ない、ステップＳ６３６で抽出したそれぞれの患者項目の影響度を算出する（ステップＳ６３７）。制御部２１は、患者項目と影響度とを関連づけて補助記憶装置２３に一時的に記録する（ステップＳ６３８）。
【０１００】
制御部２１は、図１４を使用して説明したプログラムのステップＳ５０８で抽出した上位所定数のダミー患者情報の中から１つのダミー患者情報を取得する（ステップＳ６３９）。
【０１０１】
制御部２１は、ダミーリスク分解のサブルーチンを起動する（ステップＳ６４０）。ダミーリスク分解のサブルーチンは、ダミー患者情報について所定の患者項目の影響度を算出するサブルーチンである。ダミーリスク分解のサブルーチンの処理の流れは後述する。
【０１０２】
制御部２１は、図１４を使用して説明したプログラムのステップＳ５０８で抽出した上位所定数のダミー患者情報の処理を終了したか否かを判定する（ステップＳ６４１）。終了していないと判定した場合、（ステップＳ６４１でＮＯ）、制御部２１はステップＳ６３９に戻る。終了したと判定した場合（ステップＳ６４１でＹＥＳ）、制御部２１は処理を終了する。
【０１０３】
図１７は、ダミーリスク分解のサブルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。ダミーリスク分解のサブルーチンは、ダミー患者情報について所定の患者項目の影響度を算出するサブルーチンである。
【０１０４】
制御部２１は、リスク予測の取得に使用した予測モデル６３に含まれる決定木６７の一つを取得する（ステップＳ６５１）。制御部２１は、図１６を使用して説明した処方案作成のサブルーチンのステップＳ６３６で抽出した貢献度が上位である患者項目が、決定木に含まれるか否かを判定する（ステップＳ６５２）。
【０１０５】
含まれると判定した場合（ステップＳ６５２でＹＥＳ）、制御部２１はステップＳ６５１で取得した決定木にダミー患者情報を入力する（ステップＳ６５３）。制御部２１は、判定時の経路がステップＳ６３６で抽出した貢献度が上位である患者項目を経由するか否かを判定する（ステップＳ６５４）。
【０１０６】
経由すると判定した場合（ステップＳ６５４でＹＥＳ）、制御部２１は貢献度が上位である患者項目について、貢献度を算出する（ステップＳ６５５）。制御部２１は、算出した貢献度を補助記憶装置２３に一時的に記録する（ステップＳ６５６）。
【０１０７】
貢献度が上位である患者項目が決定木に含まれないと判定した場合（ステップＳ６５２でＮＯ）、判定時の経路は貢献度が上位である患者項目を経由しないと判定した場合（ステップＳ６５４でＮＯ）、または、ステップＳ６５６の終了後、制御部２１は予測モデル６３に含まれる決定木６７の処理を終了したか否かを判定する（ステップＳ６５７）。終了していないと判定した場合（ステップＳ６５７でＮＯ）、制御部２１はステップＳ６５１に戻る。
【０１０８】
終了したと判定した場合（ステップＳ６５７でＹＥＳ）、制御部２１は貢献度を統合した統合値を患者項目ごとに算出する（ステップＳ６５８）。制御部２１は、（１）式を使用して説明した逆ロジット変換を行ない、それぞれの患者項目の影響度を算出する（ステップＳ６５９）。
【０１０９】
制御部２１は、患者項目と影響度とを関連づけて補助記憶装置２３に一時的に記録する（ステップＳ６６０）。制御部２１は、処理を終了する。
【０１１０】
本実施の形態によると、医師の判断を支援する情報処理装置２０を提供できる。診察中の患者の患者情報のうちの一部を、可変項目ＤＢ６２を用いて変更したダミー患者情報を用いることにより、実行可能性のある処方案を提示する情報処理装置２０を提供できる。
【０１１１】
抽出基準６９を用いて、使用する予測モデル６３を選択することにより、精度の高い予測結果を出力する情報処理装置２０を提供できる。電子カルテシステム１５から患者情報を取得することにより、ユーザの負担が少ない情報処理装置２０を提供できる。
【０１１２】
図１２を使用して説明した画面を表示することにより、診察中の患者にイベントが生じるリスク、および、リスクを上昇させている患者項目およびリスクを低下させている患者項目を医師が容易に把握できる情報処理装置２０を提供できる。
【０１１３】
図１３を使用して説明した画面を表示することにより、診療中の患者に対する処方を医師が容易に判断できる情報処理装置２０を提供できる。図１２および図１３に示した画面を患者に見せることにより、医師が患者に対して処方を説明し、患者の理解を促すインフォームドコンセントに寄与する情報処理装置２０を提供できる。
【０１１４】
［実施の形態２］
本実施の形態は、患者情報を構成する患者項目の変更の難易度に基づいて、ダミー患者情報を生成する情報処理装置２０に関する。実施の形態１と共通する部分については、説明を省略する。
【０１１５】
図１８は、実施の形態２の可変項目ＤＢ６２のレコードレイアウトを説明する説明図である。本実施の形態の可変項目ＤＢ６２は、患者情報を構成する各患者項目のうち、変更可能な患者項目と、その下限と、上限と、変更の難易度とを関連づけて記録するＤＢである。
【０１１６】
可変項目ＤＢ６２は、項目フィールド、下限フィールド、上限フィールドおよび難易度フィールドを有する。項目フィールドには、患者情報を構成する各患者項目のうち、変更可能である患者項目が記録されている。下限フィールドには、患者項目の下限値が記録されている。上限フィールドには、患者項目の上限値が記録されている。
【０１１７】
難易度フィールドには、その患者項目を変更する場合の難易度のランクが記録されている。難易度フィールドの「０」は難易度が低い、すなわち容易であることを示し、数値が大きくなるほど難易度が高い、すなわち困難であることを示す。可変項目ＤＢ６２は、変更可能な一つの患者項目について、一つのレコードを有する。
【０１１８】
図１９は、実施の形態２のプログラムの処理の流れを示すフローチャートである。図１９を使用して説明するプログラムは、図１４を使用して説明したプログラムの代わりに実行されるプログラムである。
【０１１９】
制御部２１は、電子カルテシステム１５から患者情報を取得する（ステップＳ５０１）。制御部２１は、図２を使用して説明した抽出基準６９を使用して、患者情報がどの教師データセットに分類されるかを判定する。制御部２１は、分類される教師データセットに対応する予測モデル６３を判定する（ステップＳ５０２）。
【０１２０】
制御部２１は、ステップＳ５０２で判定した予測モデル６３に患者情報を入力して、図４を使用して説明した処理に基づいて、患者の予後に関するリスク予測を取得する（ステップＳ５０３）。
【０１２１】
制御部２１は、入力部２６を介してユーザから難易度の指定を取得する（ステップＳ５３１）。制御部２１は、ダミー生成のサブルーチンを起動する（ステップＳ５３２）。本実施の形態のダミー生成のサブルーチンは、患者情報のうち、指定された値以下の難易度が指定された患者項目を変更したダミー患者情報を生成するサブルーチンである。ダミー生成のサブルーチンの処理の流れは後述する。
【０１２２】
制御部２１は、ステップＳ５０２で判定した予測モデル６３にダミー患者情報を入力して、ダミー患者の予後に関するリスク予測を取得する（ステップＳ５０５）。制御部２１は、ダミー患者情報と関連づけて予後に関するリスク予測を補助記憶装置２３に一時的に記録する（ステップＳ５０６）。
【０１２３】
制御部２１は、処理を終了するか否かを判定する（ステップＳ５０７）。処理を終了しないと判定した場合（ステップＳ５０７でＮＯ）、制御部２１はステップＳ５３２に戻る。処理を終了すると判定した場合（ステップＳ５０７でＹＥＳ）、制御部２１はステップＳ５０６で一時的に記録したダミー患者情報の中から予後に関するリスク予測が良好である上位所定数のダミー患者情報を抽出する（ステップＳ５０８）。
【０１２４】
制御部２１は、処方案作成のサブルーチンを起動する（ステップＳ５０９）。ステップＳ５０９で起動するサブルーチンは、図１６を使用して説明したサブルーチンと同一のサブルーチンである。制御部２１は、ユーザによる操作に基づいて、図１２および図１３を使用して説明した画面を表示する（ステップＳ５１０）。制御部２１は、処理を終了する。
【０１２５】
ステップＳ５１０の終了後、制御部２１は、入力部２６を介してユーザから難易度の変更の指示を受け付けたか否かを判定する。（ステップＳ５３３）。指示を受け付けたと判定した場合（ステップＳ５３３でＹＥＳ）、制御部２１はステップＳ５３１に戻る。指示を受け付けていないとした場合（ステップＳ５３３でＮＯ）、制御部２１は、処理を終了する。
【０１２６】
図２０は、実施の形態２のダミー生成のサブルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。ダミー生成のサブルーチンは、患者情報のうち、指定された値以下の難易度が指定された患者項目を変更したダミー患者情報を生成するサブルーチンである。
【０１２７】
制御部２１は、可変項目ＤＢ６２から、可変項目が記録されたレコードを１つ選択する（ステップＳ５２１）。選択は、ランダムに行なわれても、所定のルールに基づいて行なわれても良い。
【０１２８】
制御部２１は、選択したレコードの難易度フィールドに記録された難易度が、指定された値以下であるか否かを判定する（ステップＳ５４１）。指定された値以下ではないと判定した場合（ステップＳ５４１でＮＯ）、制御部２１はステップＳ５２１に戻る。
【０１２９】
指定された値以下であると判定した場合（ステップＳ５４１でＹＥＳ）、制御部２１は、ステップＳ５２１で選択したレコードの下限値と上限値との間で変化後の可変項目の値を選択する（ステップＳ５２２）。以後の処理は図１５を使用して説明したサブルーチンの処理と同一であるため、説明を省略する。
【０１３０】
本実施の形態によると、医師は患者の体調、性格および生活環境等に基づいて、どの程度の難易度の処方を実行できるかを見極めて、難易度を指定する。制御部２１は、指定された難易度以下の変更で実現可能なダミー患者情報を生成して、処方案を表示する。
【０１３１】
たとえば、予後を十分に改善できる処方案が出力されなかった場合、または、予後を十分に改善できる処方案が複数出力された場合、医師は難易度の設定を変更して、別の処方案を検討できる。
【０１３２】
［実施の形態３］
本実施の形態は、診察中の患者について変更したくない患者項目の選択を受け付ける情報処理装置２０に関する。実施の形態１と共通する部分については、説明を省略する。
【０１３３】
図２１は、実施の形態３のプログラムの処理の流れを示すフローチャートである。図２１を使用して説明するプログラムは、図１４を使用して説明したプログラムの代わりに実行されるプログラムである。
【０１３４】
制御部２１は、電子カルテシステム１５から患者情報を取得する（ステップＳ５０１）。制御部２１は、図２を使用して説明した抽出基準６９を使用して、患者情報がどの教師データセットに分類されるかを判定する。制御部２１は、分類される教師データセットに対応する予測モデル６３を判定する（ステップＳ５０２）。
【０１３５】
制御部２１は、ステップＳ５０２で判定した予測モデル６３に患者情報を入力して、図４を使用して説明した処理に基づいて、患者の予後に関するリスク予測を取得する（ステップＳ５０３）。
【０１３６】
制御部２１は、入力部２６を介してユーザから変更不可である患者項目の指定を取得する（ステップＳ５５１）。変更不可である患者項目の数は、任意である。制御部２１は、ダミー生成のサブルーチンを起動する（ステップＳ５５２）。本実施の形態のダミー生成のサブルーチンは、患者情報のうち、変更不可であると指定されていない患者項目を変更したダミー患者情報を生成するサブルーチンである。ダミー生成のサブルーチンの処理の流れは後述する。
【０１３７】
制御部２１は、ステップＳ５０２で判定した予測モデル６３にダミー患者情報を入力して、ダミー患者の予後に関するリスク予測を取得する（ステップＳ５０５）。制御部２１は、ダミー患者情報と関連づけて予後に関するリスク予測を補助記憶装置２３に一時的に記録する（ステップＳ５０６）。
【０１３８】
制御部２１は、処理を終了するか否かを判定する（ステップＳ５０７）。処理を終了しないと判定した場合（ステップＳ５０７でＮＯ）、制御部２１はステップＳ５５２に戻る。処理を終了すると判定した場合（ステップＳ５０７でＹＥＳ）、制御部２１はステップＳ５０６で一時的に記録したダミー患者情報の中から予後に関するリスク予測が良好である上位所定数のダミー患者情報を抽出する（ステップＳ５０８）。
【０１３９】
制御部２１は、処方案作成のサブルーチンを起動する（ステップＳ５０９）。ステップＳ５０９で起動するサブルーチンは、図１６を使用して説明したサブルーチンと同一のサブルーチンである。制御部２１は、ユーザによる操作に基づいて、図１２および図１３を使用して説明した画面を表示する（ステップＳ５１０）。
【０１４０】
制御部２１は、入力部２６を介してユーザから変更不可である患者項目の変更の指示を受け付けたか否かを判定する。（ステップＳ５５３）。指示を受け付けたと判定した場合（ステップＳ５５３でＹＥＳ）、制御部２１はステップＳ５５１に戻る。指示を受け付けていないとした場合（ステップＳ５５３でＮＯ）、制御部２１は、処理を終了する。
【０１４１】
図２２は、実施の形態３のダミー生成のサブルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。ダミー生成のサブルーチンは、患者情報のうち、指定された値以下の難易度が指定された患者項目を変更したダミー患者情報を生成するサブルーチンである。
【０１４２】
制御部２１は、可変項目ＤＢ６２から、可変項目が記録されたレコードを１つ選択する（ステップＳ５２１）。選択は、ランダムに行なわれても、所定のルールに基づいて行なわれても良い。
【０１４３】
制御部２１は、選択したレコードの項目フィールドに記録された患者項目が、変更不可であると指定された患者項目であるか否かを判定する（ステップＳ５６１）。変更不可であると指定された患者項目であると判定した場合（ステップＳ５６１でＹＥＳ）、制御部２１はステップＳ５２１に戻る。
【０１４４】
変更不可であると指定された患者項目ではないと判定した場合（ステップＳ５６１でＮＯ）、制御部２１は、ステップＳ５２１で選択したレコードの下限値と上限値との間で変化後の患者項目の値を選択する（ステップＳ５２２）。以後の処理は図１５を使用して説明したサブルーチンの処理と同一であるため、説明を省略する。
【０１４５】
本実施の形態によると、医師は患者の体調、性格および生活環境等に基づいて、変更できない患者項目を見極めて、難易度を指定する。制御部２１は、指定された患者項目については変更しないダミー患者情報を生成して、処方案を表示する。
【０１４６】
たとえば患者が、「禁煙だけは絶対にできない」と強く主張する場合、医師は喫煙習慣に関する患者項目を変更不可であると設定する。制御部２１は、喫煙習慣については現状を維持した状態で実現可能なダミー患者情報を生成して、処方案を表示する。以上により、実現性の高い処方案を提示する情報処理装置２０を提供できる。
【０１４７】
［実施の形態４］
本実施の形態は、予後に関するリスク予測と、変更の難易度とを総合して、ダミー患者の順位付けを行なう情報処理装置２０に関する。実施の形態２と共通する部分については、説明を省略する。
【０１４８】
図２３は、実施の形態４のプログラムの処理の流れを示すフローチャートである。図２３を使用して説明するプログラムは、図１４を使用して説明したプログラムの代わりに実行されるプログラムである。
【０１４９】
制御部２１は、電子カルテシステム１５から患者情報を取得する（ステップＳ５０１）。制御部２１は、図２を使用して説明した抽出基準６９を使用して、患者情報がどの教師データセットに分類されるかを判定する。制御部２１は、分類される教師データセットに対応する予測モデル６３を判定する（ステップＳ５０２）。
【０１５０】
制御部２１は、ステップＳ５０２で判定した予測モデル６３に患者情報を入力して、図４を使用して説明した処理に基づいて、患者の予後に関するリスク予測を取得する（ステップＳ５０３）。
【０１５１】
制御部２１は、ダミー生成のサブルーチンを起動する（ステップＳ５０４）。ダミー生成のサブルーチンは、患者情報の一部を変更したダミー患者情報を生成するサブルーチンである。本実施の形態のダミー生成のサブルーチンは、図１５を使用して説明した実施の形態１のダミー生成のサブルーチンと同一のサブルーチンである。
【０１５２】
制御部２１は、ステップＳ５０２で判定した予測モデル６３にダミー患者情報を入力して、ダミー患者の予後に関するリスク予測を取得する（ステップＳ５０５）。制御部２１は、難易度点算出のサブルーチンを起動する（ステップＳ５７１）。難易度点算出のサブルーチンは、診察中の患者の患者情報を、ダミー患者情報に変更する場合の難易度数値化した難易度点を算出するサブルーチンである。難易度点算出のサブルーチンの処理の流れは後述する。
【０１５３】
制御部２１は、ステップＳ５０５で取得した予測と、ステップＳ５７１で算出した難易度点とを用いて、総合点を算出する（ステップＳ５７２）。総合点は、たとえば、（３）式に基づいて算出する。
【０１５４】
【数３】
2020113011.tif 000006
【０１５５】
総合点は、たとえば、（４）式に基づいて算出しても良い。
【０１５６】
【数４】
2020113011.tif 000007
【０１５７】
いずれの場合も、リスク事象は発生する確率が小さいほど、および、難易度点が小さいほど、総合点は大きくなる。総合点の算出式は、（３）式および（４）式に限定しない。任意の算出式を定義して、総合点を算出できる。
【０１５８】
制御部２１は、ダミー患者情報、予後に関するリスク予測と、総合点とを関連づけて、補助記憶装置２３に一時的に記録する（ステップＳ５７３）。
【０１５９】
制御部２１は、処理を終了するか否かを判定する（ステップＳ５７４）。処理を終了しないと判定した場合（ステップＳ５７４でＮＯ）、制御部２１はステップＳ５０４に戻る。処理を終了すると判定した場合（ステップＳ５７４でＹＥＳ）、制御部２１はステップＳ５７２で一時的に記録したダミー患者情報の中から総合点が高い上位所定数のダミー患者情報を抽出する（ステップＳ５７５）。
【０１６０】
制御部２１は、処方案作成のサブルーチンを起動する（ステップＳ５０９）。ステップＳ５０９で起動するサブルーチンは、図１６を使用して説明したサブルーチンと同一のサブルーチンである。制御部２１は、ユーザによる操作に基づいて、図１２および図１３を使用して説明した画面を表示する（ステップＳ５１０）。制御部２１は、処理を終了する。
【０１６１】
図２４は、難易度点算出のサブルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。難易度点算出のサブルーチンは、診察中の患者の患者情報を、ダミー患者情報に変更する場合の難易度を数値化した難易度点を算出するサブルーチンである。本サブルーチンにおいては、図１８を使用して説明した実施の形態２の可変項目ＤＢ６２を使用する。
【０１６２】
制御部２１は、変数「総合難易度点」を初期値ゼロに初期化する（ステップＳ６０１）。制御部２１は、ダミー患者情報から患者項目を一つ選択する（ステップＳ６０２）。制御部２１は、ステップＳ６０２で選択した患者項目をキーにして、可変項目ＤＢ６２を検索する（ステップＳ６０３）。
【０１６３】
制御部２１は、ステップＳ６０３でレコードが抽出されたか否かを判定する（ステップＳ６０４）。なお、レコードが抽出された場合、ステップＳ６０２で選択された患者項目は可変項目である。
【０１６４】
抽出されたと判定した場合（ステップＳ６０４でＹＥＳ）、制御部２１はダミー患者情報と診察中の患者の患者情報とを比較して、ステップＳ６０２で選択した患者項目が変更されているか否かを判定する（ステップＳ６０５）。変更されていると判定した場合（ステップＳ６０５でＹＥＳ）、制御部２１はステップＳ６０３で抽出したレコードの難易度点フィールドに記録された難易度点を、総合難易度点に加算する（ステップＳ６０６）。
【０１６５】
抽出されないと判定した場合（ステップＳ６０４でＮＯ）、変更されていないと判定した場合（ステップＳ６０５でＮＯ）、またはステップＳ６０６の終了後、制御部２１はダミー患者情報のすべての患者項目の処理を終了したか否かを判定する（ステップＳ６０７）。
【０１６６】
終了していないと判定した場合（ステップＳ６０７でＮＯ）、制御部２１はステップＳ６０２に戻る。終了したと判定した場合（ステップＳ６０７でＹＥＳ）、制御部２１は処理を終了する。
【０１６７】
本実施の形態によると、患者の予後が良く、かつ実現しやすい処方案を提示する情報処理装置２０を提供できる。予後と難易度とのバランスは、ステップＳ５７２で使用する総合点の算出式により調整できる。
【０１６８】
［実施の形態５］
本実施の形態は、予測モデル６３の作成等に使用した実際の患者情報に基づいてダミー患者情報を作成する情報処理装置２０に関する。実施の形態１と共通する部分については、説明を省略する。
【０１６９】
図２５は、実施の形態５のダミー生成のサブルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。図２５を使用して説明するフローチャートは、図１５を使用して説明したフローチャートの代わりに実行されるフローチャートである。
【０１７０】
制御部２１は、教師データＤＢ６４から、１人分の患者情報を取得する（ステップＳ６１１）。制御部２１は、ステップＳ６１１で取得した患者情報から患者項目を一つ選択する（ステップＳ６１２）。制御部２１は、ステップＳ６１２で選択した患者項目をキーにして、可変項目ＤＢ６２を検索する（ステップＳ６１３）。
【０１７１】
制御部２１は、ステップＳ６１３でレコードが抽出されたか否かを判定する（ステップＳ６１４）。なお、レコードが抽出された場合、ステップＳ６１２で選択された患者項目は可変項目である。
【０１７２】
抽出されないと判定した場合（ステップＳ６１４でＮＯ）、制御部２１はステップＳ６１２で選択した患者項目の値を、診察中の患者の患者情報と同一の値に置換する（ステップＳ６１５）。抽出されたと判定した場合（ステップＳ６１４でＹＥＳ）、または、ステップＳ６１５の終了後、制御部２１はステップＳ６１１で取得した患者情報のすべての患者項目の処理を終了したか否かを判定する（ステップＳ６１６）。
【０１７３】
終了していないと判定した場合（ステップＳ６１６でＮＯ）、制御部２１はステップＳ６１２に戻る。終了したと判定した場合（ステップＳ６１６でＹＥＳ）、制御部２１は処理を終了する。
【０１７４】
本実施の形態によると、教師データの患者情報のうちの、たとえば年齢、性別等の可変ではない患者項目を診察中の患者の患者情報と揃えたダミー患者情報を用いた処方を提示する情報処理装置２０を提供できる。
【０１７５】
［実施の形態６］
本実施の形態は、禁忌である組合せが含まれるダミー患者情報を排除する情報処理装置２０に関する。実施の形態１と共通する部分については、説明を省略する。
【０１７６】
図２６は、禁止リストの例を説明する説明図である。図２６においては、Ｎｏ１からＮｏ．３までの３パターンの禁止リストを例示する。Ｎｏ．１は、「薬剤１１」と「薬剤２２」との組合せを「高血圧」の患者に投与することが禁忌であることを示す。Ｎｏ．２は、「薬剤１１」を「１２歳未満」の患者に投与することが禁忌であることを示す。Ｎｏ．３は、「薬剤３３」を「糖尿病」の患者に投与することが禁忌であることを示す。
【０１７７】
禁止リストは、医薬品の副作用情報等の医学情報に基づいて作成される。禁止リストは、補助記憶装置２３または情報処理装置２０に接続された記憶装置に記憶されている。
【０１７８】
図２７は、実施の形態６のダミー生成のサブルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。図２７を使用して説明するフローチャートは、図１５を使用して説明したフローチャートの代わりに実行されるフローチャートである。ステップＳ５２１からステップＳ５２４までの処理の流れは、図１５を使用して説明したサブルーチン処理の流れと同一であるため、説明を省略する。
【０１７９】
処理を終了しないと判定した場合（ステップＳ５２４でＮＯ）、制御部２１はステップＳ５２１に戻る。処理を終了すると判定した場合（ステップＳ５２４でＹＥＳ）、制御部２１は図２６を使用して説明した禁止リストを取得する（ステップＳ６２１）。
【０１８０】
制御部２１は、ステップＳ５２４までで作成されたダミー患者情報が、禁止リストと一致する含まれる組合せを含むか否かを判定する（ステップＳ６２２）。含むと判定した場合（ステップＳ６２２でＹＥＳ）、制御部２１はダミー患者情報を破棄する（ステップＳ６２３）。制御部２１は、ステップＳ５２１に戻り、診察中の患者の患者情報に基づいてダミー患者情報を作り直す。含まないと判定した場合（ステップＳ６２２でＮＯ）、制御部２１は処理を終了する。
【０１８１】
本実施の形態によると、禁忌とされる組合せを含まないダミー患者情報に基づいて処方案を提示する情報処理装置２０を提供できる。医師が処方案の比較検討を行なう際に禁忌事項が含まれるか否かを判断する必要がないため、負担を軽減できる。
【０１８２】
［実施の形態７］
図２８は、実施の形態７の情報処理装置２０の機能ブロック図である。情報処理装置２０は、患者情報取得部８１、第１入力部８２、第１予測取得部８３、第２入力部８４、第２予測取得部８５および出力部を備える。
【０１８３】
患者情報取得部８１は、患者の状態に対応する第１患者情報を取得する。第１入力部８２は、患者情報を受け付けて患者の予後に関する予測を出力する学習モデル６３に、患者情報取得部８１が取得した第１患者情報を入力する。第１予測取得部８３は、第１入力部８２により入力された第１患者情報に基づいて学習モデル６３から出力された第１予測を取得する。
【０１８４】
第２入力部８４は、学習モデル６３に、第１患者情報とは異なる第２患者情報を入力する。第２予測取得部８５は、第２入力部８４により入力された第２患者情報に基づいて学習モデル６３から出力された第２予測を取得する。出力部８６は、第１予測取得部８３が取得した第１予測と、第２予測取得部８５が取得した第２予測とを比較して、第２予測が第１予測よりも良好であると判定した場合に、第２患者情報を出力する。
【０１８５】
［実施の形態８］
本実施の形態は、汎用のコンピュータ９０とプログラム９７とを組み合わせて動作させることにより、本実施の形態の情報処理装置２０を実現する形態に関する。図２９は、実施の形態８の情報処システムの構成を示す説明図である。実施の形態１と共通する部分については、説明を省略する。
【０１８６】
本実施の形態の情報処理システム１０は、コンピュータ９０と、電子カルテシステム１５とを含む。
【０１８７】
コンピュータ９０は、制御部２１、主記憶装置２２、補助記憶装置２３、通信部２４、表示部２５、入力部２６、読取部２８およびバスを備える。コンピュータ９０は、汎用のパーソナルコンピュータ、タブレットまたはサーバコンピュータ等の情報機器である。
【０１８８】
プログラム９７は、可搬型記録媒体９６に記録されている。制御部２１は、読取部２８を介してプログラム９７を読み込み、補助記憶装置２３に保存する。また制御部２１は、コンピュータ９０内に実装されたフラッシュメモリ等の半導体メモリ９８に記憶されたプログラム９７を読出しても良い。さらに、制御部２１は、通信部２４および図示しないネットワークを介して接続される図示しない他のサーバコンピュータからプログラム９７をダウンロードして補助記憶装置２３に保存しても良い。
【０１８９】
プログラム９７は、コンピュータ９０の制御プログラムとしてインストールされ、主記憶装置２２にロードして実行される。これにより、コンピュータ９０は上述した情報処理装置２０として機能する。
【０１９０】
各実施例で記載されている技術的特徴（構成要件）はお互いに組合せ可能であり、組み合わせすることにより、新しい技術的特徴を形成することができる。
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって、制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【０１９１】
１０  情報処理システム
１５  電子カルテシステム
２０  情報処理装置
２１  制御部
２２  主記憶装置
２３  補助記憶装置
２４  通信部
２５  表示部
２６  入力部
２８  読取部
６１  患者情報ＤＢ
６２  可変項目ＤＢ
６３  予測モデル（学習モデル）
６４  教師データＤＢ
６７  決定木
６７１  第１決定木
６７２  第２決定木
６７３  第３決定木
６８  決定木群
６９  抽出基準
７１  患者名欄
７２  イベント欄
７３  カルテ読込ボタン
７４  計算ボタン
７５  患者情報欄
７６  結果欄
７６１  グラフ表示欄
７６２  説明タブ
７６３  サジェストタブ
７７  リスク率欄
８１  患者情報取得部
８２  第１入力部
８３  第１予測取得部
８４  第２入力部
８５  第２予測取得部
８６  出力部
９０  コンピュータ
９６  可搬型記録媒体
９７  プログラム
９８  半導体メモリ
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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