(57)【要約】      （修正有）【課題】医療設備のスケジュールを容易に生成できるスケジュール生成装置を提供する。【解決手段】医療施設管理システム１において、スケジュール生成装置２０は、手術リストデータを取得する取得部２１と、学習済モデルを記憶する記憶部２２と、医療施設スケジュールデータを生成する生成部２３と、を備える。取得部２１は、取得した手術リストデータ及び学習済モデルを記憶部２２に記憶させる。生成部２３は、記憶部２２が記憶している手術リストデータ及び学習済モデルに基づいて、医療施設の所定期間のスケジュールとなる医療施設スケジュールデータを生成する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
医療施設で実行される医療関係行為に関する医療関係行為データを取得する取得部と、
医療施設で実行される医療関係行為と、前記医療施設の利用スケジュールに関連するスケジュール関連情報との関係を学習した学習済モデルを利用して、前記医療施設の利用スケジュールを生成する生成部と、
を備えるスケジュール生成装置。
【請求項２】
前記医療関係行為データは、所定のスケジューリング期間における手術予定患者と術式のリスト、医療関係者、及び医療施設に関するデータのうちの少なくとも一つである請求項１に記載のスケジュール生成装置。
【請求項３】
前記スケジュール関連情報は、医療施設のスケジュール、患者の手術の予定、施術時の配員表、前記手術による所定の累計値のうちの少なくとも一つである請求項１又は２に記載のスケジュール生成装置。
【請求項４】
医療施設で実行される医療関係行為と、前記医療施設の利用スケジュールに関連するスケジュール関連情報との関係を学習した学習済モデルを更新する学習部と、
前記学習部で更新された学習済モデルを利用して、前記医療施設の利用スケジュールを生成するスケジュール生成装置と、
を備える医療施設管理システム。
【請求項５】
コンピュータを、請求項１から請求項３のうちいずれか１項に記載のスケジュール生成装置として動作させるためのプログラムであって、前記コンピュータを前記スケジュール生成装置が備える各部として機能させるためのプログラム。
【請求項６】
コンピュータを、請求項４に記載の医療施設管理システムとして動作させるためのプログラムであって、前記コンピュータを前記医療施設管理システムが備える各部として機能させるためのプログラム。
【請求項７】
スケジュール生成装置におけるスケジュール生成方法であって、
医療施設で実行される医療関係行為に関する医療関係行為データを取得し、
医療施設で実行される医療関係行為と、前記医療施設の利用スケジュールに関連するスケジュール関連情報との関係を学習した学習済モデルを利用して、前記医療施設の利用スケジュールを生成する
スケジュール生成方法。
【請求項８】
医療施設管理システムにおける医療施設管理方法であって、
学習部が、医療施設で実行される医療関係行為と、前記医療施設の利用スケジュールに関連するスケジュール関連情報との関係を学習した学習済モデルを更新し、
スケジュール生成装置が、前記学習部で更新された学習済モデルを利用して、前記医療施設の利用スケジュールを生成する
医療施設管理方法。
【請求項９】
医療施設で実行される医療関係行為に関する医療関係行為データと、前記医療施設の利用スケジュールに関連するスケジュール関連情報と、を関連付けて人工知能に学習させ、
新たな医療関係行為データからスケジュール関連情報を生成する学習済モデルを構築する
人工知能の学習方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、スケジュール生成装置、医療施設管理システム、プログラム、スケジュール生成方法、医療施設管理方法、人工知能の学習方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
病院などの医療施設では、診療室における診療や手術室における手術などの医療行為が行われる。これらの施設は、複数の医師などの医療関係者が順次使用するため、医療設備のスケジュールの作成が行われる。従来、医療設備のスケジュールの作成は、例えば、週初めや月初めなどに看護師が手作業によって行われていた。なお、スケジュールの作成を行う技術としては、例えば、特許文献１に開示されたものがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１２−１０３８１０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、医療設備のスケジュールの作成にあたっては、多くの要因を考慮する必要がある。このため、医療設備のスケジュールの作成を行うにあたって、経験が豊富な看護師でないと、好適なスケジュールを作成することが困難であった。また、経験が豊富な看護師等であっても、好適なスケジュールの作成には時間を要するなどの問題があった。
【０００５】
本発明が解決しようとする課題は、医療設備のスケジュールを容易に生成できるスケジュール生成装置、医療施設管理システム、プログラム、スケジュール生成方法、医療施設管理方法、人工知能の学習方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上述した課題を解決するための本発明の一態様は、医療施設で実行される医療関係行為に関する医療関係行為データを取得する取得部と、医療施設で実行される医療関係行為と、前記医療施設の利用スケジュールに関連するスケジュール関連情報との関係を学習した学習済モデルを利用して、前記医療施設の利用スケジュールを生成する生成部と、を備えるスケジュール生成装置である。
【０００７】
また、本発明の一態様は、医療施設で実行される医療関係行為と、前記医療施設の利用スケジュールに関連するスケジュール関連情報との関係を学習した学習済モデルを更新する学習部と、前記学習部で更新された学習済モデルを利用して、前記医療施設の利用スケジュールを生成するスケジュール生成装置と、を備える医療施設管理システムである。
【０００８】
また、本発明の一態様はコンピュータを、スケジュール生成装置として動作させるためのプログラムであって、前記コンピュータを前記スケジュール生成装置が備える各部として機能させるためのプログラムである。
【０００９】
また、本発明の一態様は、コンピュータを、医療施設管理システムとして動作させるためのプログラムであって、前記コンピュータを前記医療施設管理システムが備える各部として機能させるためのプログラムである。
【００１０】
また、本発明の一態様は、スケジュール生成装置におけるスケジュール生成方法であって、医療施設で実行される医療関係行為に関する医療関係行為データを取得し、医療施設で実行される医療関係行為と、前記医療施設の利用スケジュールに関連するスケジュール関連情報との関係を学習した学習済モデルを利用して、前記医療施設の利用スケジュールを生成するスケジュール生成方法である。
【００１１】
また、本発明の一態様は、医療施設管理システムにおける医療施設管理方法であって、学習部が、医療施設で実行される医療関係行為と、前記医療施設の利用スケジュールに関連するスケジュール関連情報との関係を学習した学習済モデルを更新し、スケジュール生成装置が、前記学習部で更新された学習済モデルを利用して、前記医療施設の利用スケジュールを生成する医療施設管理方法である。
【００１２】
また、本発明の一態様は、医療施設で実行される医療関係行為に関する医療関係行為データと、前記医療施設の利用スケジュールに関連するスケジュール関連情報と、を関連付けて人工知能に学習させ、新たな医療関係行為データからスケジュール関連情報を生成する学習済モデルを構築する人工知能の学習方法である。
【発明の効果】
【００１３】
以上説明したように、この発明によれば、医療設備のスケジュールを容易に生成できるスケジュール生成装置、医療施設管理システム、プログラム、スケジュール生成方法、医療施設管理方法、人工知能の学習方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】この発明の一実施形態による医療施設管理システムの構成を示す概略ブロック図である。
【図２】手術リストデータの一例を示す図である。
【図３】学習済モデルを示す図である。
【図４】医療施設の利用スケジュールの一例を示す図である。
【図５】医療施設の利用スケジュールの内容を説明する表である。
【図６】スケジュール生成装置における処理の一例を示すフローチャートである。
【図７】学習装置における処理の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明の一実施形態による医療施設管理システムについて図面を参照して説明する。図１は、この発明の一実施形態による医療施設管理システム１の構成を示す概略ブロック図である。図１に示すように、医療施設管理システム１は、入力装置１０と、スケジュール生成装置２０と、学習装置３０と、出力装置４０と、を備える。
【００１６】
入力装置１０は、オペレータが操作可能な装置、例えばキーボードやタッチパネルなどで構成される。入力装置１０には、各種データを入力するオペレータの操作によって各種情報を入力可能である。入力装置１０は、入力された各種データ、例えば病院（医療施設で実行される手術（医療行為）に関する手術リストデータ（医療関係行為データ）をスケジュール生成装置２０及び学習装置３０に送信する。
【００１７】
図２に示すように、手術リストデータは、一定期間、ここでは一日の間における手術が予定されている患者（手術予定患者）についてのデータである。手術リストデータの項目としては、例えば、患者の氏名、診療科、及び術式が含まれている。手術リストデータには、年齢、既往歴、過去の手術回数などの患者に関する他のデータが含まれていてもよい。
【００１８】
スケジュール生成装置２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などの演算装置及びメモリなどの記憶装置を備えている。スケジュール生成装置２０は、機能的には、取得部２１、記憶部２２、及び生成部２３を備えている。取得部２１は、入力装置１０から送信される手術リストデータ及び学習装置３０から送信される学習済モデルを受信して取得する。取得部２１は、取得した手術リストデータ及び学習済モデルを記憶部２２に記憶させる。学習済モデルは、新たな手術リストデータから医療施設スケジュールデータを生成するためのモデル（データ）である。なお、学習済モデルは、学習装置３０で構築された学習済モデル以外のものでもよく、記憶部２２に予め記憶されているものでもよい。
【００１９】
生成部２３は、記憶部２２が記憶している手術リストデータ及び学習済モデルに基づいて、医療施設の所定期間（スケジューリング期間）、例えば１日のスケジュールとなる医療施設スケジュールデータを生成する。図３は、医療施設スケジュールデータの一例を示す図、図４は、医療施設の利用スケジュールデータの内容を説明する表である。図３に示すように、医療施設スケジュールデータには、手術室Ａ〜手術室Ｉ、及び手術室Ｘの１０部屋の手術室の１日のスケジュールが含まれている。医療施設スケジュールデータは、１日のものでもよいし、１週間や１か月のものでもよい。また、医療施設スケジュールデータに含まれる医療施設は、手術室以外の施設、例えば、診察室や処置室、検査室などでもよい。
【００２０】
医療施設スケジュールデータには、手術室で遂行される各手術における診療科、術式、医療関係者、例えば執刀医、看護師（３名）、及び麻酔医（施術時の配員表）などの医療施設スケジュールに関連するスケジュール関連情報が含まれている。また、累計として集計される項目としては（集計Ｎｏ１〜Ｎｏ１０）、人件費（総コスト）、労働時間（総労働時間）、収益（総売上金額）などの各種項目（所定の累計値）が含まれている。
【００２１】
学習装置３０は、ＣＰＵなどの演算装置及びメモリなどの記憶装置を備えて構成されている。学習装置３０は、図１に示すように、機能的には、取得部３１、分析部３２、記憶部３３、及び学習部３４を備えて構成されている。取得部３１は、入力装置から送信される手術リストデータ及びスケジュール生成装置２０から送信される医療施設スケジュールデータを受信して取得する。取得部３１は、取得した手術リストデータを分析部３２に出力する。また、取得部３１は、取得した医療施設スケジュールデータを記憶部３３に記憶させる。
【００２２】
分析部３２は、取得部３１から出力された手術リストデータを分析し、医療関係者の医療特性、医療施設の特性、及び医療施設の利用態様の各データに分類する。医療関係者データは、医療関係者の医療特性についてのデータ、医療施設データは、医療施設の特性についてのデータ、術式データは、術式に関するデータ、枠数データは、医療施設における枠数に関するデータである。分析部３２は、分類した医療関係者データ、医療施設データ、術式データ、及び枠数データを記憶部３３に記憶させる。図５（Ａ）は、手術関係者データを示す図、（Ｂ）は、医療施設データを示す図、（Ｃ）は、術式データを示す図、（Ｄ）は、枠数データを示す図である。
【００２３】
図５（Ａ）に示すように、医療関係者データには、手術を実行する医師の人数と、各医師の各種プロパティが含まれている。また、医療関係者データには、手術を補助する看護師の人数及び各看護師の各種プロパティ、手術の際に麻酔を行う麻酔医の人数及び各麻酔医の各種プロパティが含まれている。さらに、医療関係者データには、手術を受ける患者の各種プロパティも含まれている。
【００２４】
医師のプロパティとしては、専門科、経験年数、看護師及び麻酔医との関係、労働時間上限、休暇曜日、時間単位の各種データが含まれている。専門科とは、その医師が専門とする科であり、例えば、内科、整形外科、呼吸器科などである。経験年数は、その医師が医師として過ごした年数である。また、その医師が手術を行うようになった後の経験年数としてもよい。
【００２５】
看護師との関係は、その看護師との相性などであり、例えば、その看護師と手術を共に行った回数などとして数値化している。看護師との関係については、すべての看護師との関係を考慮してもよいし、特に相性として特徴がある看護師、例えば相性が特によい又は悪い看護師に限定してもよい。麻酔医との関係は、看護師との関係と同様である。
【００２６】
労働時間の上限は、各医師の労働時間として定められている上限の労働時間である。労働時間の上限は、医師ごとに決められていてもよいし、共通した時間としてもよい。休暇曜日は、各医師の休暇として設定されている曜日である。時間単位は、各医師が連続して作業をできる時間単位である。
【００２７】
看護師及び麻酔医のプロパティは、医師のプロパティと同様のものである。患者のプロパティとしては、年齢、既往症、回数の各種データが含まれる。年齢は、その患者の年齢であり、既往症は、その患者が持つ既往症である。また、回数とは、その患者が過去に受けた手術の回数である。
【００２８】
図５（Ｂ）に示すように、医療施設データには、手術室の室数と、各手術室の各種プロパティが含まれている。また、予備手術室の室数及び各予備室の各種プロパティ、術具（利用器具）の数（術具数）及び各術具の各種プロパティが含まれている。手術室のプロパティとしては、各手術室の部屋特性である大きさ（広さ）、医療設備、施設設備、前後室の有無が含まれている。
【００２９】
図５（Ｃ）に示すように、術式データには、リソース及び売り上げ単価の各種プロパティが含まれている。リソースについては、「人」「物」「医療施設」「手術室大きさ」といった各プロパティが含まれている。図５（Ｄ）に示すように、枠数データには、１週間当たりの枠数、１日当たりの枠数、枠時間といった各種のプロパティが含まれている。
【００３０】
学習部３４は、手術リストデータと、医療施設スケジュールに関連するスケジュール関連情報と、を関連付けて、ＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ、人工知能）に学習させる。学習部３４は、記憶部３３に記憶された医療関係者データ、医療施設データ、術式データ、及び枠数データ（以下「分析データ」という）を用いて、学習アルゴリズムに基づいて、分析データと医療施設スケジュールデータの関係を学習し、学習済モデルを更新して構築する。例えば、学習部３４は、分析データに含まれる各項目を分析し、各項目の特徴量を取得する。学習部３４は、この特徴量と医療施設スケジュールデータの関係を学習し、学習済モデルを生成する。ここで、学習部３４における学習は、例えば、特徴量と、医療施設スケジュールデータとの関係性を示す条件を学習するようにしてもよい。学習部３４におけるこの条件とは、分析データの特徴量と医療施設スケジュールデータとの相関性を表すモデル構造、あるいは、当該モデル構造を決定する種々のパラメータである。
【００３１】
学習部３４の学習は、どのような学習方式であってもよく、例えば、ＡＩ技術を用いた、機械学習、強化学習、複数の中間層を含むニューラルネットワークによるディープラーニングのうちいずれかを用いることができる。また、学習方式としては、教師あり学習であっても教師無し学習であってもよい。
【００３２】
例えば、学習部３４は、学習の開始時においては、分析データの特徴量と医療施設スケジュールデータとの相関関係は未知であるが、学習を進めるに従い、徐々に特徴を識別して相関関係を解釈する。学習が進行することにより、学習部３４は、分析データの特徴量と医療施設スケジュールデータの相関関係を表す条件を最適解に近づけることができる。なお、学習部３４は、分析データの特徴量と医療施設スケジュールデータとの関係を学習するようにしたが、分析データの特徴量を用いずに、分析データと医療施設スケジュールデータとの関係性を表す条件を学習するようにしてもよい。この場合、学習部３４は、例えば、分析データに含まれるそれぞれの項目と医療施設スケジュールデータの所定の項目の関係性を表す条件を学習するようにしてもよい。
【００３３】
学習部３４は、医療施設スケジュールデータに対してラベルを付与する処理を行う。ここで、学習部３４が行う学習方式が教師あり学習である場合には、医療施設スケジュールデータに対し、教師データとしてラベルを付与する処理を行う。また、学習部３４が行う学習方式が教師無し学習である場合には、ラベル付与は行わなくてよく、その場合には、ラベル付与の機能を必ずしも備えていなくてもよい。
【００３４】
医療施設スケジュールデータに付与されるラベルは、医療施設スケジュールデータの所定の項目についてであってもよい。例えば、図３に示す医療施設スケジュールデータにおける収益や労働時間に付与してもよい。あるいは、収益と労働時間が所定の関係になるとき（労働時間が所定時間を超えずに収益が所定金額以上であるとき）に付与してもよい。その他の項目にラベルを付与してもよい。
【００３５】
次に、医療施設管理システム１における処理について説明する。医療施設管理システム１では、スケジュール生成装置２０において、入力装置１０に入力された手術リストデータ及び学習装置３０で学習された学習済モデルに基づいて、医療施設に設けられた手術室における手術のスケジュールである医療施設スケジュールデータを生成する。また、医療施設管理システム１では、学習装置３０において、入力装置１０に入力された手術リストデータ及びスケジュール生成装置２０で生成された医療施設スケジュールデータの関係に基づいて、学習済モデルを更新する。
【００３６】
医療施設スケジュールデータの生成及び学習済モデルの更新にあたり、医療施設管理システム１では、まず、一定期間、例えば所定の週の１週間の間に予定されている手術に関する手術リストデータが入力装置１０から入力される。手術リストデータは、例えば、オペレータとなる看護師によって入力される。入力装置１０に入力された手術リストデータは、スケジュール生成装置２０及び学習装置３０に送信される。スケジュール生成装置２０では、医療施設スケジュールデータの生成を行う。スケジュール生成装置２０は、生成した医療施設スケジュールデータを学習装置３０に送信し、学習装置３０では、送信された医療施設スケジュールデータを用いて学習済モデルの更新を行う。以下、スケジュール生成装置２０によって医療施設スケジュールデータ生成する処理及び学習装置３０によって学習済モデルを更新する処理のそれぞれについて説明する。
【００３７】
図６は、スケジュール生成装置における処理の一例を示すフローチャートである。スケジュール生成装置では、医療施設スケジュールデータの生成が行われる。図６に示すように、スケジュール生成装置２０では、まず、取得部２１において、入力装置１０から送信される手術リストデータを受信する（ステップＳ１０１）。ここで、入力装置１０から取得される手術リストデータは、医療施設スケジュールデータを生成する対象となるデータ（新たな医療関係行為データ）である。次に、スケジュール生成装置２０は、生成部２３において、記憶部２２に記憶されている学習済モデルを読み出す（ステップＳ１０２）。なお、取得部２１が学習装置３０から送信される学習済モデル（更新された学習済モデル）を受信した場合には、取得部２１は、随時、記憶部２２に記憶されている学習済モデルを更新して記憶させる。
【００３８】
続いて、スケジュール生成装置２０は、生成部２３において、医療施設スケジュールデータを生成する（ステップＳ１０３）。生成部２３は、記憶部２２に記憶された手術リストデータ及び学習済モデルに基づいて医療施設スケジュールデータを生成する。
【００３９】
その後、スケジュール生成装置２０は、生成した医療施設スケジュールデータを出力装置４０に出力させる（ステップＳ１０４）。また、スケジュール生成装置２０は、生成した医療施設スケジュールデータを学習装置３０に送信する（ステップＳ１０５）。こうして、スケジュール生成装置２０の処理を終了する。
【００４０】
図７は、学習装置における処理の一例を示すフローチャートである。学習装置３０では、学習済モデルの構築（更新）が行われる。図７に示すように、学習装置３０は、まず、取得部３１において、入力装置１０から送信された手術リストデータを受信する（ステップＳ２０１）。また、学習装置３０は、取得部３１において、スケジュール生成装置２０から送信された医療施設スケジュールデータを受信する（ステップＳ２０２）。取得部３１は、受信した手術リストデータを分析部３２に出力し、医療施設スケジュールデータを記憶部３３に記憶させる。
【００４１】
続いて、学習装置３０は、分析部３２において、入力装置１０から送信された手術リストデータを分析し（ステップＳ２０３）、手術リストデータを分析データ（医療関係者データ、医療施設データ、術式データ、及び枠数データ）に分類して記憶部３３に記憶させる（ステップＳ２０４）。
【００４２】
次に、学習装置３０は、学習部３４において、医療施設スケジュールデータを読み出して医療施設スケジュールデータにラベリングを行い（ステップＳ２０５）、記憶部３３に記憶させる。学習装置３０は、ラベリングされた医療施設スケジュールデータがある程度蓄積されると、学習部３４において、分析データ及びラベルが付された医療施設スケジュールデータを読み出し、学習アルゴリズムに基づいて、学習を行う（ステップＳ２０６）。学習装置３０は、学習を行うことで学習済モデルを生成し、学習済モデルを生成した学習済モデルに構築する（ステップＳ２０７）。その後、アップデートした学習済モデルをスケジュール生成装置２０に送信して（ステップＳ２０８）、学習装置３０の処理を終了する。
【００４３】
学習済モデルを構築するあたり、スケジュールの対象ごとに最適化等の対象を決定してもよい。例えば、日次スケジュールを対象とする場合には、総枠数の最適化、枠の順番の最適化、診療科ごとの枠数の最適化、売上金額の最大化を図るようにしてもよい。また、週次スケジュールを対象とする場合には、総枠数の最適化、診療科ごとの枠数の最適化、売上金額の最大化を図るようにしてもよい。また、医師や看護師などの人を対象とする場合には、個人の総労働時間の最小化（平準化）、個人の総人件費の最小化を図るようにしてもよい。
【００４４】
以上説明した上述の実施形態では、学習装置３０において、医療施設スケジュールデータを学習して学習済モデルを生成し、スケジュール生成装置２０において、医療関係データと学習済モデルを用いて医療設備スケジュールを生成している。このため、過去に生成した医療施設スケジュールデータによって適正な医療施設スケジュールデータを生成できる。したがって、医療設備のスケジュールを容易に生成できる。
【００４５】
なお、上述した実施形態において、スケジュール生成装置２０と学習装置３０とが異なる装置である場合について説明したが、スケジュール生成装置２０の機能を学習装置３０に設けるようにしてもよい。すなわち、スケジュール生成装置２０では、学習済モデルを記憶しておき、学習装置３０を有しない構成で医療施設スケジュールを生成する装置としてもよい。また、学習装置３０は、学習機能と学習済モデルに基づく医療施設スケジュールデータの生成を行う機能とを有する装置として個別に構成するようにしてもよい。
【００４６】
また、上述した実施形態では、医療関係行為を手術とし、医療施設としては手術室としているが、他の医療関係行為や医療施設としてもよい。例えば、医療関係行為としては、診察や検査、手術以外の治療などとしてもよい。また、医療施設としては、診療室や処置室、検査室などとしてもよい。
【００４７】
上述した実施形態におけるスケジュール生成装置２０又は学習装置３０をコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよく、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のプログラマブルロジックデバイスを用いて実現されるものであってもよい。
【００４８】
以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【符号の説明】
【００４９】
１  医療施設管理システム
１０  入力装置
２０  スケジュール生成装置
２１  取得部
２２  記憶部
２３  生成部
３０  学習装置
３１  取得部
３２  分析部
３３  記憶部
３４  学習部
４０  出力装置
【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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