(57)【要約】【課題】種々のテキストデータを用いた学習に適した学習用データを生成する。【解決手段】システムは、ラベルが付いた複数のテキストデータそれぞれが含む複数の項目の少なくとも一部それぞれにつき、第１変換テーブルで、複数の項目の少なくとも一部それぞれに応じたデータ値を所定桁の他のデータ値に変換し、複数のテキストデータそれぞれから、複数の項目の少なくとも一部にかかる他のデータ値を所定順序で配置した、ラベルが付いた変換対象データを生成し、複数のテキストデータそれぞれにかかる変換対象データと第２変換テーブルで、複数のテキストデータそれぞれについて、変換対象データをラベルが付いた画像に変換する第一処理部と、複数のテキストデータにかかる画像を取得し、複数のテキストデータそれぞれにかかるラベルが付いた画像に基づき、検証対象のテキストデータに応じた他の画像に利用される学習モデルを生成する第二処理部と、を含む。【選択図】図１8
2020009151.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ラベルが付与された複数のテキストデータを取得し、
前記複数のテキストデータそれぞれに含まれる複数の項目の少なくとも一部それぞれについて、第１の変換テーブルに基づいて、前記複数の項目の少なくとも一部それぞれに対応するデータ値を、所定桁数の他のデータ値に変換し、
前記複数のテキストデータそれぞれから、前記複数の項目の少なくとも一部にかかる前記他のデータ値を所定順序で配置した、前記ラベルが付与された変換対象データを生成し、
前記複数のテキストデータそれぞれにかかる前記変換対象データと第２の変換テーブルとに基づいて、前記複数のテキストデータそれぞれについて、前記変換対象データを、前記ラベルが付与された画像情報に変換する、第一の処理部と、
前記複数のテキストデータにかかる前記画像情報を取得し、
前記複数のテキストデータそれぞれにかかる前記ラベルが付与された前記画像情報に基づき、検証対象のテキストデータに対応する他の画像情報に対して利用される学習モデルを生成する、第二の処理部と、
を含むことを特徴とするシステム。
【請求項２】
前記複数のテキストデータは、それぞれ、医事会計にかかるレセプトデータであって、
前記ラベルは、前記複数のテキストデータそれぞれに対応する前記レセプトデータに対する査定の有無を示す情報である、
ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記第一の処理部は、前記複数のテキストデータそれぞれから、前記複数の項目の少なくとも一部にかかる前記他のデータ値に対応する別のデータ値を前記他のデータ値の応じた所定順序で配置した、前記ラベルが付与された変換対象データを生成する、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載のシステム。
【請求項４】
ラベルが付与された複数のテキストデータを取得し、
前記複数のテキストデータそれぞれに含まれる複数の項目の少なくとも一部それぞれについて、第１の変換テーブルに基づいて、前記複数の項目の少なくとも一部それぞれに対応するデータ値を、所定桁数の他のデータ値に変換し、
前記複数のテキストデータそれぞれから、前記複数の項目の少なくとも一部にかかる前記他のデータ値を所定順序で配置した、前記ラベルが付与された変換対象データを生成し、
前記複数のテキストデータそれぞれにかかる前記変換対象データと第２の変換テーブルとに基づいて、前記複数のテキストデータそれぞれについて、前記変換対象データを、前記ラベルが付与された画像情報に変換する、
処理をコンピュータに実行させ、
前記ラベルが付与された前記画像情報は、検証対象のテキストデータに対応する他の画像情報に対して利用される学習モデルを生成する処理に利用される、
ことを特徴とするプログラム。
【請求項５】
前記コンピュータに、
前記複数の項目の少なくとも一部それぞれに対応するデータ値を、該データ値を上位の概念に変換する前記第１の変換テーブルに基づいて、前記所定桁数の他のデータ値に変換する、
処理を実行させることを特徴とする請求項４に記載のプログラム。
【請求項６】
前記コンピュータに、
前記複数のテキストデータのそれぞれに付与されたファイル名の一部と、前記複数のテキストデータと種類が異なる複数の他のテキストデータのそれぞれに付与されたファイル名の一部が対応する場合に、対応する前記他のテキストデータに付与されたファイル名の別の一部を前記ラベルとして、対応する前記テキストデータに付与する、
処理を実行させることを特徴とする請求項４又は５に記載のプログラム。
【請求項７】
ラベルが付与されたテキストデータに含まれる複数の項目の少なくとも一部それぞれに対応するデータ値を、所定桁数の他のデータ値に変換するための第１の変換テーブルと、前記複数の項目の少なくとも一部にかかる前記他のデータ値を所定順序で配置した変換対象データを画像情報に変換するための第２の変換テーブルとに基づいて生成された前記画像情報であって、前記テキストデータに対応する前記ラベルが付与された前記画像情報を、取得し、
前記ラベルが付与された前記画像情報を含む複数の画像情報に基づき、検証対象のテキストデータに対応する他の画像情報に対して利用される学習モデルを生成する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項８】
前記コンピュータに、
前記複数の項目の少なくとも一部にかかる前記他のデータ値を、前記他のデータ値に対応する別のデータ値を配置する番地を表す情報に変換するための第３の変換テーブルにも基づいて生成された前記画像情報を取得する、
処理を実行させ、
前記第２の変換テーブルは、前記別のデータ値を前記情報で指定される番地に基づいて配置した変換対象データを画像情報に変換するためのテーブルである、
ことを特徴とする請求項７に記載のプログラム。
【請求項９】
前記コンピュータに、
前記学習モデルに基づき、前記他の画像情報を検証する、
処理を実行させることを特徴とする請求項７又は８に記載のプログラム。
【請求項１０】
前記テキストデータは、医事会計にかかるレセプトデータであって、
前記ラベルは、前記テキストデータに対応する前記レセプトデータに対する査定の有無を示す情報である、
ことを特徴とする請求項７から９のいずれか１項に記載のプログラム。
【請求項１１】
テキストデータに含まれる複数の項目の少なくとも一部それぞれに対応するデータ値を所定桁数の他のデータ値に変換するための第１の変換テーブルと、前記複数の項目の少なくとも一部にかかる前記他のデータ値を所定順序で配置した変換対象データを画像情報に変換するための第２の変換テーブルとに基づいて生成された前記画像情報を、検証対象として、取得し、
前記検証対象の画像情報および学習モデルに基づき、前記画像情報に対応する前記テキストデータに対する検証処理を実行し、
前記検証処理の結果を出力する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする方法。
【請求項１２】
前記テキストデータは、医事会計にかかるレセプトデータであって、
前記学習モデルは、前記テキストデータに対応する前記レセプトデータに対する査定の有無に関する学習モデルであって、
前記検証処理の結果は、前記テキストデータに対応する前記レセプトデータに対する前記査定の有無の可能性を示す情報である、
ことを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本件は、システム、プログラム、及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
機械学習の手法を適用することで、誤りのあるレセプトと誤りがないレセプトを区別するルールを作成し、そのルールを用いて、新しいレセプトに誤りがあるかどうかを判定する方法が考えられている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−１３４７５６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ここで、レセプトに限らず、種々のテキストデータを用いた機械学習等の学習においては、学習に適した学習用データを生成することで、学習用データから得られる学習モデルの精度、ひいては、当該学習モデルを利用した処理の精度の向上が期待される。
【０００５】
そこで、１つの側面では、種々のテキストデータを用いた学習に適した、学習用データを生成することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
１つの実施態様では、システムは、ラベルが付与された複数のテキストデータを取得し、前記複数のテキストデータそれぞれに含まれる複数の項目の少なくとも一部それぞれについて、第１の変換テーブルに基づいて、前記複数の項目の少なくとも一部それぞれに対応するデータ値を、所定桁数の他のデータ値に変換し、前記複数のテキストデータそれぞれから、前記複数の項目の少なくとも一部にかかる前記他のデータ値を所定順序で配置した、前記ラベルが付与された変換対象データを生成し、前記複数のテキストデータそれぞれにかかる前記変換対象データと第２の変換テーブルとに基づいて、前記複数のテキストデータそれぞれについて、前記変換対象データを、前記ラベルが付与された画像情報に変換する、第一の処理部と、前記複数のテキストデータにかかる前記画像情報を取得し、前記複数のテキストデータそれぞれにかかる前記ラベルが付与された前記画像情報に基づき、検証対象のテキストデータに対応する他の画像情報に対して利用される学習モデルを生成する、第二の処理部と、を含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
種々のテキストデータを用いた学習に適した学習用データを生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１はレセプトチェック支援システムの一例を説明するための図である。
【図２】図２は制御装置のハードウェア構成の一例である。
【図３】図３は制御装置のブロック図の一例である。
【図４】図４は処理サーバのブロック図の一例である。
【図５】図５（ａ）は準備フェーズにおける制御装置が実行する分割処理の一例を示すフローチャートである。図５（ｂ）は分割前の増減点連絡書の一例である。図５（ｃ）は分割後の増減点連絡書の一例である。
【図６】図６はレセプトチェック支援システムの学習フェーズの動作の一例を示す処理シーケンス図である。
【図７】図７はＣＳＶ形式のレセ電ファイルの一例である。
【図８】図８はＸＭＬ形式のレセ電ファイルの一例である。
【図９】図９は不要データ除外後のレセ電ファイルの一例である。
【図１０】図１０はラベルが付与されたレセ電ファイルの一例である。
【図１１】図１１は学習フェーズにおける制御装置が実行する固定化処理の一例を示すフローチャートである。
【図１２】図１２は傷病名マスタの一例である。
【図１３】図１３は診療行為マスタの一例である。
【図１４】図１４は医薬品マスタの一例である。
【図１５】図１５はレセ電コード変換後のレセ電ファイルの模式図である。
【図１６】図１６はアドレス変換テーブルの一例である。
【図１７】図１７はレセ電固定化データのファイルフォーマットの一例を説明するための図である。
【図１８】図１８はレセ電固定化データのレセ電画像への画像変換の一例を説明するための図である。
【図１９】図１９は画像変換テーブルの一例である。
【図２０】図２０はレセ電画像の分類の一例を説明するための図である。
【図２１】図２１はレセプトチェック支援システムの検証フェーズの動作の一例を示す処理シーケンス図である。
【図２２】図２２は検証結果画面の一例である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本件を実施するための形態について図面を参照して説明する。本実施形態では、テキストデータ、特に医事会計にかかるレセプトデータの一例としてExtensible Markup Language（ＸＭＬ）形式のレセプト電算（以下、単にレセ電という）ファイルを用いて説明する。レセ電ファイルはレセプトに関する複数のデータ値をテキスト形式で格納した電子ファイルである。しかしながら、テキストデータはレセ電ファイルに特に限定されない。例えば、コンピュータが実行するプログラムのソースコードなど、構造化されたテキスト形式の電子ファイルを、テキストデータとして採用してもよい。尚、本実施形態では、テキストデータと種類が異なる他のテキストデータの一例として、医療分野で利用される増減点連絡書（以下、単に連絡書という）を用いて説明する。
【００１０】
図１はレセプトチェック支援システムＳＴの一例を説明するための図である。レセプトチェック支援システムＳＴは第一の処理部としての制御装置１００と第二の処理部としての処理サーバ２００とを備えている。制御装置１００と処理サーバ２００は通信ネットワークＮＷを介して互いに接続されている。通信ネットワークＮＷはインターネットやLocal Area Network（ＬＡＮ）などを含んでいる。したがって、制御装置１００と処理サーバ２００は通信ネットワークＮＷを介してして互いにアクセスすることができる。尚、ＬＡＮの通信方式は有線通信であってもよいし、無線通信であってもよい。
【００１１】
制御装置１００には入力装置７１０と表示装置７２０が接続されている。入力装置７１０としては、例えばキーボードやマウスなどがある。表示装置７２０としては、例えば液晶ディスプレイがある。すなわち、制御装置１００と入力装置７１０と表示装置７２０とを組み合わせることにより、端末装置１０を実現することができる。尚、図１では、端末装置１０の一例としてPersonal Computer（ＰＣ）が示されているが、端末装置１０はＰＣに限定されず、タブレット端末といったスマートデバイスであってもよい。端末装置１０は病院や診療所といった医療機関に設置される。端末装置１０は医療従事者（具体的にはレセプトを審査（チェック）する医師や医療事務担当者など）によって操作される。一方で、処理サーバ２００はクラウドサービスを提供するデータセンターＤＣに設置されたサーバ装置である。詳細は後述するが、処理サーバ２００は各種の処理を実行し、処理結果を蓄積したり、処理結果を制御装置１００に送信したりする。
【００１２】
以下、制御装置１００及び処理サーバ２００の詳細な構成や動作について説明する。
【００１３】
図２は制御装置１００のハードウェア構成の一例である。尚、上述した処理サーバ２００のハードウェア構成は基本的に制御装置１００と同様のハードウェア構成であるため、説明を省略する。図２に示すように、制御装置１００は、少なくともハードウェアプロセッサとしてのCentral Processing Unit（ＣＰＵ）１００Ａ、Random Access Memory（ＲＡＭ）１００Ｂ、Read Only Memory（ＲＯＭ）１００Ｃ、及びネットワークＩ／Ｆ（インタフェース）１００Ｄを含んでいる。制御装置１００は、必要に応じて、Hard Disk Drive（ＨＤＤ）１００Ｅ、入力Ｉ／Ｆ１００Ｆ、出力Ｉ／Ｆ１００Ｇ、入出力Ｉ／Ｆ１００Ｈ、ドライブ装置１００Ｉの少なくとも１つを含んでいてもよい。ＣＰＵ１００Ａからドライブ装置１００Ｉまでは、内部バス１００Ｊによって互いに接続されている。すなわち、制御装置１００はコンピュータによって実現することができる。尚、ＣＰＵ１００Ａに代えてMicro Processing Unit（ＭＰＵ）をハードウェアプロセッサとして利用してもよい。
【００１４】
入力Ｉ／Ｆ１００Ｆには、入力装置７１０が接続される。出力Ｉ／Ｆ１００Ｇには、表示装置７２０が接続される。入出力Ｉ／Ｆ１００Ｈには、半導体メモリ７３０が接続される。半導体メモリ７３０としては、例えばUniversal Serial Bus（ＵＳＢ）メモリやフラッシュメモリなどがある。入出力Ｉ／Ｆ１００Ｈは、半導体メモリ７３０に記憶されたプログラムやデータを読み取る。入力Ｉ／Ｆ１００Ｆ及び入出力Ｉ／Ｆ１００Ｈは、例えばＵＳＢポートを備えている。出力Ｉ／Ｆ１００Ｇは、例えばディスプレイポートを備えている。
【００１５】
ドライブ装置１００Ｉには、可搬型記録媒体７４０が挿入される。可搬型記録媒体７４０としては、例えばCompact Disc（ＣＤ）−ＲＯＭ、Digital Versatile Disc（ＤＶＤ）といったリムーバブルディスクがある。ドライブ装置１００Ｉは、可搬型記録媒体７４０に記録されたプログラムやデータを読み込む。ネットワークＩ／Ｆ１００Ｄは、例えばＬＡＮポートを備えている。ネットワークＩ／Ｆ１００Ｄは通信ネットワークＮＷと接続される。
【００１６】
ＲＡＭ１００Ｂには、ＲＯＭ１００ＣやＨＤＤ１００Ｅに記憶されたプログラムがＣＰＵ１００Ａによって一時的に格納される。ＲＡＭ１００Ｂには、可搬型記録媒体７４０に記録されたプログラムがＣＰＵ１００Ａによって一時的に格納される。格納されたプログラムをＣＰＵ１００Ａが実行することにより、ＣＰＵ１００Ａは後述する各種の機能を実現し、また、後述する各種の処理を実行する。尚、プログラムは後述するフローチャートや処理シーケンス図に応じたものとすればよい。
【００１７】
次に、図３を参照して、制御装置１００の機能構成について説明する。
【００１８】
図３は制御装置１００のブロック図の一例である。図３では制御装置１００の機能の要部が示されている。図３に示すように、制御装置１００は記憶部１１０、制御部１２０、通信部１３０、及び出力部１４０を備えている。記憶部１１０は上述したＲＡＭ１００ＢやＨＤＤ１００Ｅによって実現することができる。制御部１２０は上述したＣＰＵ１００Ａによって実現することができる。通信部１３０は上述したネットワークＩ／Ｆ１００Ｄによって実現することができる。出力部１４０は上述した出力Ｉ／Ｆ１００Ｇによって実現することができる。したがって、記憶部１１０、制御部１２０、通信部１３０、及び出力部１４０は互いに接続されている。
【００１９】
ここで、記憶部１１０はComma-Separated Values（ＣＳＶ：カンマ区切りのテキストデータ）ファイル記憶部１１１、ＸＭＬファイル記憶部１１２、及び連絡書記憶部１１３を構成要素として含んでいる。また、記憶部１１０はマスタテーブル記憶部１１４、レセ電固定化データ記憶部１１５、及びレセ電画像記憶部１１６を構成要素として含んでいる。一方、制御部１２０はファイル形式変換部１２１、不要データ除外部１２２、及び連絡書分割部１２３を構成要素として含んでいる。また、制御部１２０はラベル付与部１２４、固定化部１２５、及び画像変換部１２６を構成要素として含んでいる。
【００２０】
制御部１２０の各構成要素は記憶部１１０の各構成要素の少なくとも１つにアクセスして、各種の処理を実行する。例えば、ファイル形式変換部１２１はＣＳＶファイル記憶部１１１にアクセスして、ＣＳＶファイル記憶部１１１が記憶するＣＳＶ形式のレセ電ファイルを取得する。ファイル形式変換部１２１はＣＳＶ形式のレセ電ファイルを取得すると、ＸＭＬ形式のレセ電ファイルに変換し、ＸＭＬ形式のレセ電ファイルをＸＭＬファイル記憶部１１２に格納する。尚、その他の構成要素については、レセプトチェック支援システムＳＴの動作を説明する際に詳しく記載する。
【００２１】
次に、図４を参照して、処理サーバ２００の機能構成について説明する。
【００２２】
図４は処理サーバ２００のブロック図の一例である。図４では処理サーバ２００の機能の要部が示されている。図４に示すように、処理サーバ２００はDatabase（ＤＢ）２１０、処理部２２０、及び通信部２３０を備えている。ＤＢ２１０は上述したＲＡＭ１００ＢやＨＤＤ１００Ｅによって実現することができる。処理部２２０は上述したＣＰＵ１００Ａによって実現することができる。通信部２３０は上述したネットワークＩ／Ｆ１００Ｄによって実現することができる。したがって、ＤＢ２１０、処理部２２０、及び通信部２３０は互いに接続されている。
【００２３】
ここで、ＤＢ２１０は学習用データ第１ＤＢ２１１、学習用データ第２ＤＢ２１２、・・・、学習用データ第１５ＤＢ２１３を構成要素として含んでいる。また、ＤＢ２１０は学習モデル第１ＤＢ２１４、学習モデル第２ＤＢ２１５、・・・、学習モデル第１５ＤＢ２１６を構成要素として含んでいる。さらに、ＤＢ２１０は検証対象ＤＢ２１７を構成要素として含んでいる。一方、処理部２２０はレセ電画像分類部２２１、学習部２２２、及び検証部２２３を構成要素として含んでいる。
【００２４】
処理部２２０の各構成要素はＤＢ２１０の各構成要素の少なくとも１つにアクセスして、各種の処理を実行する。例えば、通信部２３０が後述するレセ電画像を受信すると、レセ電画像分類部２２１は通信部２３０が受信したレセ電画像を取得して分類する。レセ電画像分類部２２１はレセ電画像を分類し終えると、分類結果に応じて、レセ電画像を学習部２２２の学習用データとして学習用データ第１ＤＢ２１１、学習用データ第２ＤＢ２１２、・・・、学習用データ第１５ＤＢ２１３の少なくとも１つに格納する。尚、その他の構成要素については、レセプトチェック支援システムＳＴの動作を説明する際に詳しく記載する。
【００２５】
次に、レセプトチェック支援システムＳＴの動作を、準備フェーズ、学習フェーズ、及び検証フェーズに分けて説明する。尚、準備フェーズは学習フェーズに含めてもよい。
【００２６】
まず、図５（ａ）乃至（ｃ）を参照して、準備フェーズについて説明する。図５（ａ）は準備フェーズにおける制御装置１００が実行する分割処理の一例を示すフローチャートである。図５（ｂ）は分割前の連絡書２０の一例である。図５（ｃ）は分割後の連絡書２１，２２の一例である。連絡書２０は、図５（ｂ）に示すように、ＣＳＶ形式のデータファイルである。連絡書２０は事前に連絡書記憶部１１３に格納されている。連絡書２０の連絡書記憶部１１３への格納は、医療従事者の事前の作業によって行われてもよいし、医療機関に設置されたコンピュータ（不図示）による事前のバッチ処理などによって動的に行われてもよい。
【００２７】
連絡書２０には所定の規則に応じたファイル名が付与されている。具体的には、図５（ｂ）に示すように、ファイル名は医科を表す分類「ＲＩ」、所定の文字列「ｚｏｇｎ」、及び、医療機関を表す７桁のコード「＊＊＊＊＊＊＊」を含んでいる。また、ファイル名は国保を表す請求先区分「２」、元号を表す区分「４（平成）」、診療年月を表す和暦「３００６（３０年６月）」を含んでいる。さらに、連絡書２０は各種のデータ値を含んでいる。具体的には、図５（ｂ）に示すように、連絡書２０はレコード種別を表すデータ値「２」、及び、レセプト番号を表すデータ値「７」を含んでいる。連絡書２０は、増減点事由記号を表すデータ値「Ｃ」や査定チェック対象の診療行為（以下、単に査定チェック対象という）を表すデータ値「Ｄダイマー定性」なども含んでいる。増減点事由記号は支払基金や国保連合会といった審査支払機関における審査委員が医学的見地により査定した理由を表す記号である。増減点事由記号には、Ａ〜Ｋといった種々のタイプが存在する。以下のとおり、本実施形態では、便宜上、増減点事由記号の有無や増減点事由記号のタイプに応じた査定理由フラグを定義して使用している。
【００２８】
査定理由フラグ  凡例（一部）
査定理由フラグ「０」・・・査定チェック対象に該当しない。
査定理由フラグ「１」・・・査定チェック対象に該当し、増減点事由記号Ａ、Ｂ、Ｃのいずれかで査定されていない。
査定理由フラグ「Ａ」・・・査定チェック対象に該当し、増減点事由記号Ａによって査定されている。
査定理由フラグ「Ｃ」・・・査定チェック対象に該当し、増減点事由記号Ｃによって査定されている。
査定理由フラグ「Ｗ」・・・査定チェック対象に該当し、増減点事由記号Ａ及びＢによって査定されている。
査定理由フラグ「Ｚ」・・・査定チェック対象に該当し、増減点事由記号Ａ、Ｂ、Ｃのすべてによって査定されている。
【００２９】
ここで、図５（ａ）に示すように、連絡書分割部１２３は分割開始を検出するまで待機する（ステップＳ１０１：ＮＯ）。例えば連絡書分割部１２３は、入力装置７１０から入力される、分割前の連絡書２０のファイル名を指定した分割指示を検出するまで待機する。そして、連絡書分割部１２３は分割開始を検出すると（ステップＳ１０１：ＹＥＳ）、連絡書２０を分割する（ステップＳ１０２）。例えば、連絡書分割部１２３はファイル名「ＲＩｚｏｇｎ２＊＊＊＊＊＊＊４３００６．ｃｓｖ」を指定した分割指示を検出すると、当該ファイル名が付与された連絡書２０を連絡書記憶部１１３から取得する。連絡書分割部１２３は連絡書２０を取得すると、レセプト番号単位に連絡書２０を分割する。したがって、図５（ｃ）に示すように、連絡書分割部１２３は連絡書２０をレセプト番号「７」を含む連絡書２１とレセプト番号「８」を含む連絡書２２に分割する。
【００３０】
また、連絡書分割部１２３は連絡書２０を分割する際、レセプト番号と査定理由フラグをファイル名に付加する。特に、連絡書分割部１２３は査定チェック対象毎に決められた特定の位置に複数の査定理由フラグのそれぞれを配置し、複数の査定理由フラグの組み合わせをラベルとしてファイル名に付加する。例えば、レセプト番号「７」の場合、図５（ｃ）に示すように、連絡書分割部１２３は分割前の連絡書２０のファイル名にファイル識別用レセプト番号「０００００７」を付加する。本実施形態では、ファイル識別用レセプト番号の桁数が６桁であるため上位の桁については数値「０」によって穴埋めされている。ファイル識別用レセプト番号の桁数については設計に応じて適宜変更してもよい。一方、連絡書分割部１２３は査定チェック対象「Ｄダイマー定性」に応じた最上位の桁に査定理由フラグ「Ｃ」を配置し、残りの下位の桁を数値「０」で穴埋めする。尚、査定チェック対象「抗核抗体」であれば、連絡書分割部１２３は最上位の１つ下位の桁に査定理由フラグ「Ａ」を配置する。本実施形態では、このような査定理由フラグの組み合わせによるラベルの桁数を１５桁としているが、ラベルの桁数については設計に応じて適宜変更してもよい。連絡書分割部１２３は連絡書２０を分割し終えると、分割結果としての連絡書２１，２２を連絡書記憶部１１３に格納する。したがって、連絡書記憶部１１３は、図５（ｃ）に示す連絡書２１，２２を記憶する。
【００３１】
次に、図６から図２０までを参照して、学習フェーズについて説明する。
【００３２】
まず、図６に示すように、ファイル形式変換部１２１は学習開始を検出するまで待機する（ステップＳ１１１：ＮＯ）。例えばファイル形式変換部１２１は、入力装置７１０から入力される、学習対象のレセ電ファイルのファイル名を指定した学習指示を検出するまで待機する。そして、ファイル形式変換部１２１は学習開始を検出すると（ステップＳ１１１：ＹＥＳ）、ファイル形式を変換する（ステップＳ１１２）。
【００３３】
例えば、ファイル形式変換部１２１は、図７に示すように、ファイル名「２０１８０６．ＲＤ．ＩＫ．Ｋ０１．ＴＸＴ」を指定した学習指示を検出すると、当該ファイル名が付与されたレセ電ファイル３０をＣＳＶファイル記憶部１１１から取得する。尚、レセ電ファイル３０は事前にＣＳＶファイル記憶部１１１に格納されている。レセ電ファイル３０のＣＳＶファイル記憶部１１１への格納は、医療従事者の事前の作業によって行われてもよいし、医療機関に設置されたコンピュータによる事前のバッチ処理などによって動的に行われてもよい。ここで、レセ電ファイル３０は複数のレコードをレコードＩＤ単位に含んでいる。レコードＩＤはレコードを識別する識別情報であって、図７では、「ＲＥ（レセプト共通事項）」、「ＳＹ（傷病名）」、「ＳＩ（診療行為）」、「ＩＹ（医薬品）」などが該当する。ファイル形式変換部１２１はレセ電ファイル３０を取得すると、取得したレセ電ファイル３０に含まれる各種のデータ値にレコードＩＤとレコード内での出現位置に応じた個別タグを付与する。さらに、ファイル形式変換部１２１はレコードＩＤに基づいて各個別タグの内容を包括する包括タグを付与する。
【００３４】
例えば、図７に示すレコードＩＤを表すデータ値「ＲＥ」に対し、ファイル形式変換部１２１は、図８に示すように、レコードＩＤを表すデータ値「ＲＥ」を挟むように個別タグ＜ＳＫＢＴ＞及び個別タグ＜／ＳＫＢＴ＞を付与する。残りのデータ値についてもレコードＩＤを表すデータ値「ＲＥ」と同様である。また、ファイル形式変換部１２１は、レコードＩＤを表すデータ値「ＲＥ」に基づいて、個別タグ＜ＳＫＢＴ＞及び個別タグ＜／ＳＫＢＴ＞によって挟まれたレコードＩＤを表すデータ値「ＲＥ」や個別タグ＜ＳＸ＞及び個別タグ＜／ＳＸ＞によって挟まれた男女区分を表すデータ値「１（男性）」などを包括する包括タグ＜ＲＥ＿ＲＥＣ＞及び＜／ＲＥ＿ＲＥＣ＞を付与する。尚、図７に示す、和暦で表された生年月日のデータ値「３６２０９２６（昭和６２年９月２６日）」については、ファイル形式変換部１２１は請求年月時点の年齢に変換して個別タグ＜ＡＧＥ＞及び＜／ＡＧＥ＞を付与する。また、図７に示す、患者の漢字氏名を表すデータ値「富士太郎」については、ファイル形式変換部１２１は個人を特定できない特定の文字（例えば「Ｑ」など）に変換する。このように、ファイル形式変換部１２１は、ＣＳＶ形式のレセ電ファイル３０に個別タグや包括タグを付与することにより、レセ電ファイル３０からレセプト番号単位にまだ分割されていないＸＭＬ形式の分割前レセ電ファイル（不図示）を生成する。
【００３５】
さらに、ファイル形式変換部１２１は、分割前レセ電ファイルをレセプト番号単位に分割する。具体的には、ファイル形式変換部１２１は、分割前レセ電ファイルを先頭行から順に読み込み、包括タグ＜ＲＥ＿ＲＥＣ＞から次の包括タグ＜ＲＥ＿ＲＥＣ＞までの１つのレセプト番号単位と判断し、分割前レセ電ファイルを分割する。したがって、ファイル形式変換部１２１は、分割前レセ電ファイルを、図８に示すように、レセプト番号「７」を含むレセ電ファイル４１とレセプト番号「８」を含むレセ電ファイル４２に分割する。尚、分割前レセ電ファイルを分割する際、ファイル形式変換部１２１はレセ電ファイル３０の拡張子を除いたファイル名にレセプト番号を付加した新たなファイル名をレセ電ファイル４１，４２に付与する。したがって、図８に示すように、ファイル形式変換部１２１はレセ電ファイル４１にファイル名「２０１８０６．ＲＤ．ＩＫ．Ｋ０１＿０００００７．ｘｍｌ」を付与する。レセ電ファイル４２についてもレセ電ファイル４１と同様である。ファイル形式変換部１２１はレセ電ファイル３０のファイル形式を変換し、レセ電ファイル４１，４２のそれぞれに新たなファイル名を付与し終えると、レセ電ファイル４１，４２をＸＭＬファイル記憶部１１２に格納する。これにより、ＸＭＬファイル記憶部１１２は図８に示すレセ電ファイル４１，４２を記憶する。
【００３６】
図６に戻り、ステップＳ１１２の処理が完了すると、次いで、不要データ除外部１２２はＸＭＬファイル記憶部１１２からレセ電ファイル４１，４２を取得し、取得したレセ電ファイル４１，４２から不要データを除外する（ステップＳ１１３）。具体的には、不要データ除外部１２２は後述する画像変換に必要がない個別タグやその個別タグによって挟まれたデータ値を不要データとしてレセ電ファイル４１，４２から除外する。画像変換に必要がない個別タグやデータ値は設計などにより事前に決められている。本実施形態では、例えば、個別タグ＜ＳＫＢＴ＞及び個別タグ＜／ＳＫＢＴ＞並びにこれらの個別タグによって挟まれたレコードＩＤを表すデータ値「ＲＥ」などが不要データとして決められている。したがって、図８に示すレセ電ファイル４１，４２から個別タグ＜ＳＫＢＴ＞、個別タグ＜／ＳＫＢＴ＞、及びレコードＩＤ「ＲＥ」などが不要データとして除外されると、レセ電ファイル４１，４２は、図９に示すように、レセ電ファイル５１，５２になる。例えば、レセ電ファイル５１には、レセ電ファイル４１から不要データが除外された結果、個別タグ＜ＳＸ＞、個別タグ＜／ＳＸ＞、及びこれらの個別タグによって挟まれた男女区分を表すデータ値「１（男性）」などが残存する。不要データ除外部１２２はレセ電ファイル４１，４２から不要データを除外したレセ電ファイル５１，５２をＸＭＬファイル記憶部１１２に格納する。したがって、ＸＭＬファイル記憶部１１２は図９に示すレセ電ファイル５１，５２を記憶する。
【００３７】
図６に戻り、ステップＳ１１３の処理が完了すると、次いで、ラベル付与部１２４はレセ電ファイル５１，５２にラベルを付与する（ステップＳ１１４）。より詳しくは、ラベル付与部１２４はＸＭＬファイル記憶部１１２からレセ電ファイル５１，５２（図９参照）を取得する。また、ラベル付与部１２４は連絡書記憶部１１３から連絡書２１,２２（図５（ｃ）参照）を取得する。連絡書記憶部１１３には準備フェーズで連絡書２１,２２が格納されているため、ラベル付与部１２４は連絡書２１,２２を取得することができる。ラベル付与部１２４はレセ電ファイル５１，５２及び連絡書２１,２２を取得すると、レセ電ファイル５１，５２の個別タグ＜ＲＤＣ＞と対応付けられたデータ値が査定チェック対象に合致するか否かを判断する。
【００３８】
例えば個別タグ＜ＲＤＣ＞にデータ値「１６０１１３８１０」が対応付けられている場合、当該データ値は後述する査定チェック対象「Ｄダイマー定性」（図２０参照）に相当するため、ラベル付与部１２４はデータ値が査定チェック対象に合致すると判断する。逆に、個別タグ＜ＲＤＣ＞に査定チェック対象に相当しないデータ値が対応付けられている場合、ラベル付与部１２４はデータ値が査定チェック対象に合致しないと判断する。このように、ラベル付与部１２４は、不要データを除外した後の様々なレセ電ファイルを、１５種類の査定チェック対象に関するレセ電ファイルに選別する。
【００３９】
ラベル付与部１２４は１５種類の査定チェック対象に関するレセ電ファイルに選別すると、選別後のレセ電ファイルのファイル名を連絡書のファイル名と照合する。より詳しくは、ラベル付与部１２４はレセ電ファイル５１，５２の各ファイル名を連絡書２１，２２の各ファイル名とを順に照合する。ここで、レセ電ファイル５１のファイル名に含まれる西暦年月「２０１８０６」は和暦年月「４３００６」に対応する。レセ電ファイル５１のファイル名に含まれる請求先区分「ＫＯ」は国保を表している。一方、連絡書２１のファイル名に含まれる請求先区分「２」は国保を表している。
【００４０】
したがって、レセ電ファイル５１のファイル名と連絡書２１，２２のファイル名とを、年月、請求先区分、及びレセプト番号の組み合わせをキーに照合すると、レセ電ファイル５１と連絡書２１がマッチ（一致）する。ラベル付与部１２４はレセ電ファイル５１とマッチした連絡書２１を特定すると、連絡書２１のファイル名に含まれる１５桁のラベル「Ｃ００００００００００００００」をレセ電ファイル５１のファイル名に付与する。同様に、レセ電ファイル５２と連絡書２２がマッチするため、ラベル付与部１２４は連絡書２２のファイル名に含まれる１５桁のラベル「０Ａ０００００００００００００」をレセ電ファイル５２のファイル名に付与する。これにより、レセ電ファイル５１，５２は、図１０に示すように、ラベルを含むファイル名が付与されたレセ電ファイル６１，６２になる。ラベル付与部１２４はレセ電ファイル５１，５２のファイル名にラベルを付与したレセ電ファイル６１，６２をＸＭＬファイル記憶部１１２に格納する。したがって、ＸＭＬファイル記憶部１１２は図１０に示すレセ電ファイル６１，６２を記憶する。
【００４１】
図６に戻り、ステップＳ１１４の処理が完了すると、次いで、固定化部１２５は固定化処理を実行する（ステップＳ１１５）。より詳しくは、固定化部１２５が固定化処理を実行すると、図１１に示すように、まず、固定化部１２５はＸＭＬファイル記憶部１１２からレセ電ファイル６１，６２を取得する（ステップＳ１５１）。固定化部１２５はレセ電ファイル６１，６２を取得すると、取得したレセ電ファイル６１，６２にデータ値として含まれるレセ電コードを変換する（ステップＳ１５２）。具体的には、固定化部１２５はマスタテーブル記憶部１１４にアクセスし、マスタテーブル記憶部１１４が第１の変換テーブルとして記憶する各種のマスタテーブルを参照して、レセ電コードを変換する。
【００４２】
ここで、マスタテーブル記憶部１１４は、図１２に示すように、マスタテーブルとして傷病名マスタＴ１を記憶する。傷病名マスタＴ１は、レセ電コード、レセ電コードから一意に決定される具体的な病名、及び、病名を上位の概念で表したＩＣＤ１０コードを含んでいる。例えば、個々の具体的な病名は異なるが、ＩＣＤ１０コードを表すデータ値（以下、コード値という）「Ｅ１０３」により上位概念化した病名「１型糖尿病」を特定することができる。したがって、固定化部１２５はレセ電ファイル６１（図１０参照）の「ＳＹ（傷病名）」に含まれるレセ電コードのデータ値「８８４５０４３」を、傷病名マスタＴ１（図１２参照）を参照して、ＩＣＤ１０コードを表す所定桁数のコード値「Ｅ１０３」に変換する。
【００４３】
また、マスタテーブル記憶部１１４は、図１３に示すように、マスタテーブルとして診療行為マスタＴ２を記憶する。診療行為マスタＴ２は、レセ電コード、レセ電コードから一意に決定される具体的な診療行為名、及び、診療行為名を上位の概念で表した点数表コードを含んでいる。例えば、個々の具体的な診療行為名は異なるが、点数表コードを表すコード値「Ｄ００６」により上位概念化した診療行為名「Ｄダイマー定性」を特定することができる。したがって、固定化部１２５はレセ電ファイル６１（図１０参照）の「ＳＩ（診療行為）」に含まれるレセ電コードのデータ値「１６０１１３８１０」を、診療行為マスタＴ２（図１３参照）を参照して、点数表コードを表す所定桁数のコード値「Ｄ００６」に変換する。
【００４４】
さらに、マスタテーブル記憶部１１４は、図１４に示すように、マスタテーブルとして医薬品マスタＴ３を記憶する。医薬品マスタＴ３は、レセ電コード、レセ電コードから一意に決定される具体的な医薬品名、及び、医薬品名を上位の概念で表した薬効分類コードを含んでいる。例えば、個々の具体的な医薬品名は異なるが、薬効分類コードを表すコード値「１１１」により上位概念化した医薬品名「全身麻酔剤」（不図示）を特定することができる。したがって、固定化部１２５はレセ電ファイル６１（図１０参照）の「ＩＹ（医薬品）」にレセ電コードのデータ値「６２０００２１９５」が含まれていれば、当該データ値を、医薬品マスタＴ３（図１４参照）を参照して、薬効分類コードを表す所定桁数のコード値「１１１」に変換することができる。また、固定化部１２５はレセ電ファイル６１の「ＩＹ（医薬品）」にレセ電コードのデータ値「８２３５１３４２７」が含まれていれば、当該データ値を、医薬品マスタＴ３を参照して、薬効分類コードを表す所定桁数のコード値「１２８」に変換することができる。
【００４５】
このように、本実施形態では、個々の具体的な病名を一意に特定できるレセ電コードのデータ値を、ＩＣＤ１０コードを表すコード値に上位概念化して、後続の処理に利用している。同様に、本実施形態では、個々の具体的な診療行為名や医薬品名を一意に特定できるレセ電コードのデータ値を、点数表コードを表すコード値や薬効分類コードを表すコード値に上位概念化して、後続の処理に利用している。レセ電コードは請求レベルで定義されているが、医学的な視点での判定を行う上では必要以上に細かく定義されているため、レセ電コードを上位概念化することで、医療分野のデータ処理で発生し得る膨大な処理量を抑制することができる。
【００４６】
図１１に戻り、ステップＳ１５２の処理が完了すると、次いで、固定化部１２５はＩＣＤ１０コード、点数表コード、及び薬効分類コードの各コード値をそれぞれアドレスに変換する（ステップＳ１５３）。アドレスは後述するレセ電固定化データを定義するファイルフォーマットにおけるデータ値の登録位置を表している。ここで、レセ電コードのＩＣＤ１０コードなどへの変換が終了し、レセ電ファイル６１を模式化すると、図１５に示すように、レセ電コード変換後のレセ電ファイル６１を、模式図７１により表すことができる。同様に、レセ電ファイル６２を模式化すると、レセ電コード変換後のレセ電ファイル６２を、模式図７２により表すことができる。このような模式図７１や模式図７２において、ＩＣＤ１０コード、点数表コード、及び薬効分類コードの各コード値がアドレス変換対象になる。一方で、データ項目名「男女区分」やデータ項目名「年齢」など、一部のデータ値については、アドレス変換対象にならない。
【００４７】
尚、模式図７１におけるデータ項目名「修飾語コード」はレセ電ファイル６１における個別タグ＜ＳＹＳＫ＞に対応する。模式図７１におけるデータ項目名「主傷病コード」はレセ電ファイル６１における個別タグ＜ＳＹＳＹＢ＞に対応する。模式図７１におけるデータ項目名「数量」はレセ電ファイル６１における個別タグ＜ＳＲ／＞に対応する。模式図７１におけるデータ項目名「回数」はレセ電ファイル６１における個別タグ＜ＫＳ＞に対応する。
【００４８】
ここで、固定化部１２５は、図１６に示す第３の変換テーブルとしてのアドレス変換テーブルＴ４を参照して、ＩＣＤ１０コード、点数表コード、及び薬効分類コードの各コード値をそれぞれアドレスに変換する。上段に示すアドレス変換テーブルＴ４と下段に示すアドレス変換テーブルＴ４は連続している。アドレス変換テーブルＴ４は固定化部１２５が保持していてもよいし、不図示の記憶部に格納されていてもよい。固定化部１２５は、アドレス変換テーブルＴ４を参照して、図１５に示すＩＣＤ１０コードのコード値「Ｅ１０３」をアドレス「９７２」に変換する。同様に、固定化部１２５は、点数表コードのコード値「Ｄ００６」をアドレス「２７」に変換する。固定化部１２５は、薬効分類コードのコード値「１１１」及び「１２８」をアドレス「２１２」及び「２３６」にそれぞれ変換する。
【００４９】
図１１に戻り、ステップＳ１５３の処理が完了すると、次いで、固定化部１２５はレセ電固定化データを生成する（ステップＳ１５４）。変換対象データとしてのレセ電固定化データは後述するレセ電画像への変換に必要なデータ値などを配置した非ＣＳＶ形式のデータファイルである。ここで、図１７に示すように、レセ電固定化データのファイルフォーマットは、本実施形態において、２５６バイト×８０行のサイズで定義され、かつ、先頭から順に連続したアドレスが定義されている。尚、バイト数と行数の少なくとも一方を設計に応じて適宜変更し、サイズを変更してもよい。
【００５０】
図１７に示すように、１行目の先頭１８バイトにはレコードＩＤを表すデータ値「ＲＥ」に関連するデータ値が登録される。特に、アドレス「０」には男女区分を表すデータ値「１」（図１５参照）が登録される。アドレス「１」には年齢を表すデータ値「３０」（図１５参照）がデータ値「０３０」として登録される。このように、予め定められたバイト数に満たない場合には、上位の桁が数値「０」で穴埋めされる。同様に、例えばアドレス「２７」にはレコードＩＤを表すデータ値「ＳＩ」のコード値「Ｄ００６」に対応する回数を表すデータ値「１」（図１５参照）がデータ値「０００００１」として登録される。
【００５１】
例えばアドレス「２１２」にはレコードＩＤを表すデータ値「ＩＹ」のコード値「１１１」に対応する数量を表すデータ値「７」と回数を表すデータ値「２」（図１５参照）の乗算結果「１４」がデータ値「００００１４」として登録される。一方で、薬効分類コード「１２８」（図１５参照）のように、薬効分類コードの重複が存在する場合には、それぞれの数量と回数の乗算結果の合算値がデータ値として登録される。したがって、例えばアドレス「２３６」にはレコードＩＤを表すデータ値「ＩＹ」のコード値「１２８」にそれぞれ対応する数量を表すデータ値「７」と回数を表すデータ値「３」（図１５参照）の乗算結果「２１」と数量を表すデータ値「１０」と回数を表すデータ値「３」（図１５参照）の乗算結果「３０」の合算値「５１」がデータ値「００００５１」として登録される。
【００５２】
例えばアドレス「９７２」にはレコードＩＤを表すデータ値「ＳＹ」のコード値「Ｅ１０３」に対応する修飾語コードを表すデータ値に対応する第１の数値と主傷病コードを表すデータ値に対応する第２の数値の組み合わせに応じた第３の数値がデータ値として登録される。修飾語コードを表すデータ値と第１の数値との第１の対応表、及び、主傷病コードを表すデータ値と第２の数値との第２の対応表は固定化部１２５が保持していればよい。また、第１の数値と第２の数値との組み合わせと第３の数値との第３の対応表も固定化部１２５が保持していればよい。これにより、本実施形態のように、修飾語コードを表すデータ値「８００２」が模式図７１（又はレセ電ファイル６１）に含まれている場合、固定化部１２５は、第１の対応表を参照して、データ値「８００２」に対応する第１の数値「１」を特定する。尚、修飾語コードを表すデータ値「８００２」は傷病の疑いがあることを示している。また、主傷病コードを表すデータ値「０１」が模式図７１（又はレセ電ファイル６１）に含まれている場合、固定化部１２５は、第２の対応表を参照して、データ値「０１」に対応する第２の数値「１」を特定する。固定化部１２５は、第１の数値「１」と第２の数値「１」を特定すると、第３の対応表を参照して、第１の数値「１」と第２の数値「１」の組み合わせ（１，１）に対応する第３の数値「４」を特定する。したがって、アドレス「９７２」には第３の数値「４」がデータ値「４」として登録される。
【００５３】
尚、本実施形態では、組み合わせ（１，１）が第３の数値「４」に対応するとして説明したが、例えば、組み合わせ（０，０）であれば、第３の対応表により、第３の数値「１」が特定される。組み合わせ（１，０）であれば、第３の対応表により、第３の数値「２」が特定される。組み合わせ（０，１）であれば、第３の対応表により、第３の数値「３」が特定される。
【００５４】
このように、固定化部１２５は、レセ電固定化データのファイルフォーマットに定義されたアドレスに従って、複数のデータ値を登録し、レセ電固定化データを生成する。これにより、図１８の上段に示すように、複数のデータ値が登録されたレセ電固定化データ８１が完成する。図１８では省略されているが、レセ電固定化データ８１には、レセ電ファイル６１のファイル名（図１０参照）が付与されている。すなわち、レセ電固定化データ８１はレセ電コード変換前のレセ電ファイル６１（図１０参照）に対応する。固定化部１２５は、レセ電ファイル６２についても同様にレセ電固定化データを生成する。固定化部１２５はレセ電固定化データ８１や、レセ電ファイル６２を生成元とするレセ電固定化データ（不図示）を生成すると、生成したレセ電固定化データ８１などをレセ電固定化データ記憶部１１５に格納する。これにより、レセ電固定化データ記憶部１１５は図１８の上段に示すレセ電固定化データ８１などを記憶する。
【００５５】
ステップＳ１５４の処理が完了すると、図６に戻り、画像変換部１２６はレセ電固定化データを画像情報としてのレセ電画像に変換する（ステップＳ１１６）。具体的には、画像変換部１２６は、図１９に示す第２の変換テーブルとしての画像変換テーブルＴ５を参照して、レセ電固定化データをレセ電画像に変換する。画像変換テーブルＴ５は、変換記号と、変換記号に一意に対応するアスキーコード値とを含んでいる。画像変換テーブルＴ５はアスキーコード値から３種類の所定の算出式によりそれぞれ算出されるＲ値、Ｇ値、Ｂ値、並びにＲ値、Ｇ値、及びＢ値の組み合わせにより特定される色を含んでいる。Ｒ値は赤を表す値である。Ｇ値は緑を表す値である。Ｂ値は青を表す値である。所定の算出式は、例えばＧ値であれば、Ｇ値＝２５５−（（アスキーコード値÷６）％６×５１）により表すことができる。「％」はmodulo（余り）を表している。したがって、画像変換部１２６はレセ電固定化データ記憶部１１５から図１８の上段に示すレセ電固定化データ８１を取得した場合、画像変換テーブルＴ５を参照して、取得したレセ電固定化データ８１を図１８の下段に示すレセ電画像９１に変換する。特に、レセ電固定化データ８１にデータ値が登録されていない箇所については、画像変換部１２６は、画像変換テーブルＴ５の変換記号「ＮＵＬ」を参照して、当該箇所を黒色に変換する。尚、図１８では省略されているが、レセ電画像９１にも、レセ電ファイル６１のファイル名（図１０参照）が付与されている。画像変換部１２６はレセ電画像９１をレセ電画像記憶部１１６に格納する。これにより、レセ電画像記憶部１１６は図１８の下段に示すレセ電画像９１を記憶する。レセ電画像記憶部１１６は、レセ電画像９１以外にも、レセ電ファイル６２を生成元とするレセ電画像など、複数のレセ電画像を記憶する。
【００５６】
図６に戻り、ステップＳ１１６の処理が完了すると、通信部１３０はレセ電画像を送信する（ステップＳ１１７）。具体的には、通信部１３０はレセ電画像記憶部１１６からレセ電画像９１を含む複数のレセ電画像を取得し、取得した複数のレセ電画像を処理サーバ２００に向けて送信する。これにより、処理サーバ２００では、通信部２３０が制御装置１００から送信された複数のレセ電画像を受信する（ステップＳ２１１）。
【００５７】
通信部２３０が複数のレセ電画像を受信すると、レセ電画像分類部２２１は複数のレセ電画像を分類する（ステップＳ２１２）。より詳しくは、レセ電画像分類部２２１は通信部２３０が受信した複数のレセ電画像を取得し、レセ電画像に付与されたファイル名のラベルに基づいてレセ電画像を分類する。例えば、図２０に示すように、レセ電画像分類部２２１がレセ電画像９１を取得した場合、レセ電画像分類部２２１はレセ電画像９１に付与されたファイル名のラベル「Ｃ００００００００００００００」を特定する。１５桁のラベルにおいて、最上位の桁が査定チェック対象「Ｄダイマー定性」に対応し、最上位の桁の次の桁が査定チェック対象「抗核抗体」に対応し、・・・、最下位の桁が査定チェック対象「ＣＫ−ＭＢ」に対応する。
【００５８】
一方、学習用データ第１ＤＢ２１１（図４参照）は査定チェック対象「Ｄダイマー定性」に対応し、学習用データ第２ＤＢ２１２は査定チェック対象「抗核抗体」に対応し、・・・、学習用データ第１５ＤＢ２１３は査定チェック対象「ＣＫ−ＭＢ」に対応する。学習用データ第１ＤＢ２１１は、図２０に示すように、査定理由フラグに応じた複数の記憶領域２１１Ａ，２１１Ｂ，２１１Ｃ，２１１Ｚを有している。学習用データ第２ＤＢ２１２、・・・、学習用データ第１５ＤＢ２１３についても学習用データ第１ＤＢ２１１と同様である。
【００５９】
したがって、レセ電画像分類部２２１は、最上位の桁に位置する査定理由フラグ「Ｃ」を検知すると、レセ電画像９１を複製し、複製したレセ電画像９１を学習用データとして学習用データ第１ＤＢ２１１の記憶領域２１１Ｃに格納する。次に、レセ電画像分類部２２１は、最上位の桁の次の桁に位置する査定理由フラグ「０」を検知すると、学習用データ第２ＤＢ２１２への格納を中止する。以後、レセ電画像分類部２２１は同様の処理を繰り返す。
【００６０】
仮に、レセ電画像分類部２２１が最上位の桁に位置する査定理由フラグ「Ｗ」を検知すると、複製したレセ電画像９１を学習用データとして学習用データ第１ＤＢ２１１の記憶領域２１１Ａ，２１１Ｂのそれぞれに格納する。同様に、レセ電画像分類部２２１が最上位の桁に位置する査定理由フラグ「Ｚ」を検知すると、複製したレセ電画像９１を学習用データとして学習用データ第１ＤＢ２１１の記憶領域２１１Ａ，２１１Ｂ，２１１Ｃのそれぞれに格納する。これにより、学習用データ第１ＤＢ２１１から学習用データ第１５ＤＢ２１３の各記憶領域２１１Ａ，２１１Ｂ，２１１Ｃ，２１１Ｚの少なくとも１つにレセ電画像９１が学習用データとして格納される。これにより、学習用データ第１ＤＢ２１１から学習用データ第１５ＤＢ２１３はそれぞれ様々の学習用データを記憶する。
【００６１】
図６に戻り、ステップＳ２１２の処理が完了すると、学習部２２２はDeep Learning（ＤＬ）により学習モデルを生成する（ステップＳ２１３）。より詳しくは、学習部２２２は学習用データ第１ＤＢ２１１、学習用データ第２ＤＢ２１２、・・・、学習用データ第１５ＤＢ２１３のそれぞれから学習用データを取得する。学習部２２２は学習用データを取得すると、画像判定のＤＬであるConvolutional Neural Networks（ＣＮＮ）を使用して、取得した学習用データを査定チェック対象毎に学習し、査定チェック対象毎の学習モデルを生成する。例えば、学習部２２２が査定チェック対象「Ｄダイマー定性」の学習モデルを生成した場合、生成した学習モデルを学習モデル第１ＤＢ２１４に格納する。学習部２２２が査定チェック対象「抗核抗体」の学習モデルを生成した場合、生成した学習モデルを学習モデル第２ＤＢ２１５に格納する。学習部２２２が査定チェック対象「ＣＫ−ＭＢ」の学習モデルを生成した場合、生成した学習モデルを学習モデル第１５ＤＢ２１６に格納する。これにより、学習モデル第１ＤＢ２１４、学習モデル第２ＤＢ２１５、・・・、学習モデル第１５ＤＢ２１６はそれぞれ査定チェック対象に応じた学習モデルを記憶する。ステップＳ２１３の処理が完了すると、レセプトチェック支援システムＳＴの学習フェーズの動作が終了する。
【００６２】
次に、図２１及び図２２を参照して、検証フェーズについて説明する。
【００６３】
まず、図２１に示すように、ファイル形式変換部１２１は検証開始を検出するまで待機する（ステップＳ３１１：ＮＯ）。例えばファイル形式変換部１２１は、入力装置７１０から入力される、検証対象のレセ電ファイルのファイル名を指定した検証指示を検出するまで待機する。検証対象のレセ電ファイルは、ファイル名やそのレセ電ファイルに含まれるデータ値が異なる点を除き、基本的に学習対象のレセ電ファイルと同じである。
【００６４】
ファイル形式変換部１２１は検証開始を検出すると（ステップＳ３１１：ＹＥＳ）、ファイル形式を変換する（ステップＳ３１２）。ステップＳ３１２の処理は基本的にステップＳ１１２の処理と同様である。したがって、ファイル形式変換部１２１は検証対象のレセ電ファイルのファイル形式をＣＳＶ形式からＸＭＬ形式に変換し、ＸＭＬ形式のレセ電ファイルをレセブト番号単位に分割する。そして、ファイル形式変換部１２１は分割後のレセ電ファイルのそれぞれにレセプト番号を含む新たなファイル名を付与し、これらのレセ電ファイルをＸＭＬファイル記憶部１１２に格納する。これにより、ＸＭＬファイル記憶部１１２は検証対象のレセ電ファイルを記憶する。
【００６５】
ステップＳ３１２の処理が完了すると、次いで、不要データ除外部１２２はＸＭＬファイル記憶部１１２から検証対象のレセ電ファイルを取得し、取得したレセ電ファイルから不要データを除外する（ステップＳ３１３）。ステップＳ３１３の処理は基本的にステップＳ１１３の処理と同様である。不要データ除外部１２２は検証対象のレセ電ファイルから不要データを除外した後のレセ電ファイルを除外済レセ電ファイルとしてＸＭＬファイル記憶部１１２に格納する。したがって、ＸＭＬファイル記憶部１１２は除外済レセ電ファイルを記憶する。
【００６６】
ステップＳ３１３の処理が完了すると、ラベル付与部１２４は除外済レセ電ファイルにラベルを付与する（ステップＳ３１４）。より詳しくは、ステップＳ３１３の処理が完了すると、ラベル付与部１２４はＸＭＬファイル記憶部１１２から除外済レセ電ファイルを取得する。そして、ラベル付与部１２４は個別タグ＜ＲＤＣ＞と対応付けられたデータ値に基づいて、除外済レセ電ファイルを選別する。ラベル付与部１２４は除外済レセ電ファイルを選別すると、連絡書を利用せずに、個別タグ＜ＲＤＣ＞と対応付けられたデータ値に基づいて、選別後の除外済レセ電ファイルに１５桁のラベルを付与する。例えば除外済レセ電ファイルにＤダイマー定性及び抗核抗体を表す２つのレセ電コードのデータ値が含まれている場合、ラベル付与部１２４はラベル「１１０００００００００００００」を除外済レセ電ファイルに付与する。ラベルの最上位の桁及び最上位の次の桁に位置するフラグ「１」によりＤダイマー定性及び抗核抗体が特定されている。
【００６７】
ステップＳ３１４の処理が完了すると、固定化部１２５は固定化処理を実行する（ステップＳ３１５）。すなわち、固定化部１２５は図１１を参照して説明したステップＳ１５１からＳ１５４までの処理を実行する。これにより、固定化部１２５は、選別後の除外済レセ電ファイルからレセ電固定化データを生成する。固定化部１２５はレセ電固定化データを生成すると、生成したレセ電固定化データをレセ電固定化データ記憶部１１５に格納する。これにより、レセ電固定化データ記憶部１１５はレセ電固定化データを記憶する。
【００６８】
図２１に示すステップＳ３１５の処理が終了すると、画像変換部１２６はレセ電固定化データを他の画像情報としてのレセ電画像に変換する（ステップＳ３１６）。ステップＳ３１６の処理は基本的にステップＳ１１６の処理と同様である。したがって、画像変換部１２６はレセ電固定化データ記憶部１１５からレセ電固定化データを取得し、取得したレセ電固定化データをレセ電画像に変換する。画像変換部１２６はレセ電固定化データをレセ電画像に変換すると、レセ電画像をレセ電画像記憶部１１６に格納する。これにより、レセ電画像記憶部１１６は検証対象としてのレセ電画像を記憶する。
【００６９】
ステップＳ３１６の処理が完了すると、通信部１３０はレセ電画像を送信する（ステップＳ３１７）。より詳しくは、通信部１３０はレセ電画像記憶部１１６からレセ電画像を取得し、取得したレセ電画像を処理サーバ２００に向けて送信する。これにより、処理サーバ２００では、通信部２３０が制御装置１００から送信されたレセ電画像を受信する（ステップＳ４１１）。
【００７０】
通信部２３０がレセ電画像を受信すると、検証部２２３はレセ電画像を検証する（ステップＳ４１２）。より詳しくは、通信部２３０はレセ電画像を受信すると、受信したレセ電画像を検証対象ＤＢ２１７に格納する。これにより、検証対象ＤＢ２１７は検証対象としてのレセ電画像を記憶する。検証対象ＤＢ２１７がレセ電画像を記憶すると、検証部２２３は検証対象ＤＢ２１７からレセ電画像を取得する。検証部２２３はレセ電画像を取得すると、学習モデル第１ＤＢ２１４、学習モデル第２ＤＢ２１５、・・・、学習モデル第１５ＤＢ２１６の少なくとも１つからレセ電画像に付与されたラベルに応じた学習モデルを取得する。例えば、レセ電画像に１５桁のラベル「１１０００００００００００００」が付与されている場合、検証部２２３は学習モデル第１ＤＢ２１４及び学習モデル第２ＤＢ２１５のそれぞれから学習モデルを取得する。尚、学習フェーズで説明したように、学習モデル第１ＤＢ２１４、学習モデル第２ＤＢ２１５、・・・、学習モデル第１５ＤＢ２１６は学習モデルを記憶しているため、検証部２２３は学習モデルを取得することができる。検証部２２３はレセ電画像と学習モデルを取得すると、取得した学習モデルに基づいて、レセ電画像が査定されるか否かを判断し、判断結果を含む検証結果を出力する。
【００７１】
ステップＳ４１２の処理が完了すると、通信部２３０は検証結果を送信する（ステップＳ４１３）。より詳しくは、通信部２３０は検証部２２３から出力された検証結果を制御装置１００に向けて送信する。これにより、制御装置１００では、通信部１３０が処理サーバ２００から送信された検証結果を受信する（ステップＳ３１８）。
【００７２】
通信部１３０が検証結果を受信すると、出力部１４０は表示装置７２０に検証結果を含む検証結果画面を出力する。これにより、図２２に示すように、表示装置７２０は検証結果画面を表示する。検証結果表示画面では、検証結果に応じて、査定チェック対象毎に査定可能性項目に色付けされている。このため、医療従事者は、検証結果画面を確認し、医学的理由により査定可能性のあるレセプトを請求前に修正し、必要に応じて、請求の適切性を意見するコメントを付けることができる。このように、事前にレセプトを修正等した上でレセプトを審査支払機関に提出することで査定の可能性が低下し、医療機関の不測の減収を回避することができる。
【００７３】
以上、本実施形態によれば、制御装置１００は制御部１２０を備え、制御部１２０は固定化部１２５と画像変換部１２６とを備えている。固定化部１２５は例えばラベルが付与されたレセ電ファイル６１を取得する。そして、固定化部１２５は取得したレセ電ファイル６１に含まれる複数の項目の中の男女区分などの項目を、アドレス変換テーブルＴ４に基づいて、男女区分に対応するデータ値を配置するアドレスに変換する。さらに、固定化部１２５はデータ値をアドレスに基づいて配置した、ラベルが付与されたレセ電固定化データ８１を生成する。一方、画像変換部１２６はレセ電固定化データ８１と画像変換テーブルＴ５とに基づいて、レセ電固定化データ８１をレセ電画像９１に変換する。検証対象のレセ電ファイルに対応するレセ電画像に対して利用される学習モデルは、レセ電画像９１と該レセ電画像９１に付与されたラベルの組み合わせを含む様々な組み合わせを複数利用して、生成される。
【００７４】
これにより、学習対象としてのレセ電画像９１の学習精度の向上を図ることができる。すなわち、データ値はアドレスに基づいて配置されているため、どのレセ電固定化データであっても、同種のデータ値のレセ電固定化データ内での出現位置は固定化されている。このようなレセ電固定化データがレセ電画像に変換されて学習対象になるため、学習部２２２のレセ電画像に対するパターン認識の認識精度が向上し、学習部２２２は高精度の学習モデルを生成することができる。また、本実施形態によれば、検証対象としてのレセ電画像の検証精度の向上も図ることができる。すなわち、検証部２２３は高精度の学習モデルを利用して検証対象としてのレセ電画像を検証するため、高精度の検証結果を出力することができる。
【００７５】
さらに、本実施形態では、レセ電ファイルからレセ電固定化データを生成する過程で、学習部２２２の学習に不要な情報が不要データとして除外されている。これにより、レセ電固定化データが簡略化され、レセ電固定化データから生成されるレセ電画像も簡略化される。このような簡略化されたレセ電画像を学習用データとして学習部２２２が学習するため、学習処理の処理速度が向上する。
【００７６】
以上、本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明に係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。例えば、処理部２２０が備える複数の構成要素の少なくとも一部をデータセンターＤＣと異なる拠点に設定してもよい。ＤＢ２１０が備える複数の構成要素についても処理部２２０と同様である。また、制御部１２０が備える複数の構成要素の少なくとも一部を制御装置１００と異なる装置に設定してもよい。記憶部１１０が備える複数の構成要素についても制御部１２０と同様である。
【００７７】
なお、以上の説明に関して更に以下の付記を開示する。
（付記１）ラベルが付与された複数のテキストデータを取得し、前記複数のテキストデータそれぞれに含まれる複数の項目の少なくとも一部それぞれについて、第１の変換テーブルに基づいて、前記複数の項目の少なくとも一部それぞれに対応するデータ値を、所定桁数の他のデータ値に変換し、前記複数のテキストデータそれぞれから、前記複数の項目の少なくとも一部にかかる前記他のデータ値を所定順序で配置した、前記ラベルが付与された変換対象データを生成し、前記複数のテキストデータそれぞれにかかる前記変換対象データと第２の変換テーブルとに基づいて、前記複数のテキストデータそれぞれについて、前記変換対象データを、前記ラベルが付与された画像情報に変換する、第一の処理部と、前記複数のテキストデータにかかる前記画像情報を取得し、前記複数のテキストデータそれぞれにかかる前記ラベルが付与された前記画像情報に基づき、検証対象のテキストデータに対応する他の画像情報に対して利用される学習モデルを生成する、第二の処理部と、を含むことを特徴とするシステム。
（付記２）前記複数のテキストデータは、それぞれ、医事会計にかかるレセプトデータであって、前記ラベルは、前記複数のテキストデータそれぞれに対応する前記レセプトデータに対する査定の有無を示す情報である、ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記３）前記第一の処理部は、前記複数のテキストデータそれぞれから、前記複数の項目の少なくとも一部にかかる前記他のデータ値に対応する別のデータ値を前記他のデータ値の応じた所定順序で配置した、前記ラベルが付与された変換対象データを生成する、ことを特徴とする付記１又は２に記載のシステム。
（付記４）ラベルが付与された複数のテキストデータを取得し、前記複数のテキストデータそれぞれに含まれる複数の項目の少なくとも一部それぞれについて、第１の変換テーブルに基づいて、前記複数の項目の少なくとも一部それぞれに対応するデータ値を、所定桁数の他のデータ値に変換し、前記複数のテキストデータそれぞれから、前記複数の項目の少なくとも一部にかかる前記他のデータ値を所定順序で配置した、前記ラベルが付与された変換対象データを生成し、前記複数のテキストデータそれぞれにかかる前記変換対象データと第２の変換テーブルとに基づいて、前記複数のテキストデータそれぞれについて、前記変換対象データを、前記ラベルが付与された画像情報に変換する、処理をコンピュータに実行させ、前記ラベルが付与された前記画像情報は、検証対象のテキストデータに対応する他の画像情報に対して利用される学習モデルを生成する処理に利用される、ことを特徴とするプログラム。
（付記５）前記コンピュータに、前記複数の項目の少なくとも一部それぞれに対応するデータ値を、該データ値を上位の概念に変換する前記第１の変換テーブルに基づいて、前記所定桁数の他のデータ値に変換する、処理を実行させることを特徴とする付記４に記載のプログラム。
（付記６）前記コンピュータに、前記複数のテキストデータのそれぞれに付与されたファイル名の一部と、前記複数のテキストデータと種類が異なる複数の他のテキストデータのそれぞれに付与されたファイル名の一部が対応する場合に、対応する前記他のテキストデータに付与されたファイル名の別の一部を前記ラベルとして、対応する前記テキストデータに付与する、処理を実行させることを特徴とする付記４又は５に記載のプログラム。
（付記７）ラベルが付与されたテキストデータに含まれる複数の項目の少なくとも一部それぞれに対応するデータ値を、所定桁数の他のデータ値に変換するための第１の変換テーブルと、前記複数の項目の少なくとも一部にかかる前記他のデータ値を所定順序で配置した変換対象データを画像情報に変換するための第２の変換テーブルとに基づいて生成された前記画像情報であって、前記テキストデータに対応する前記ラベルが付与された前記画像情報を、取得し、前記ラベルが付与された前記画像情報を含む複数の画像情報に基づき、検証対象のテキストデータに対応する他の画像情報に対して利用される学習モデルを生成する、処理をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
（付記８）前記コンピュータに、前記複数の項目の少なくとも一部にかかる前記他のデータ値を、前記他のデータ値に対応する別のデータ値を配置する番地を表す情報に変換するための第３の変換テーブルにも基づいて生成された前記画像情報を取得する、処理を実行させ、前記第２の変換テーブルは、前記別のデータ値を前記情報で指定される番地に基づいて配置した変換対象データを画像情報に変換するためのテーブルである、ことを特徴とする付記７に記載のプログラム。
（付記９）前記コンピュータに、前記学習モデルに基づき、前記他の画像情報を検証する、処理を実行させることを特徴とする付記７又は８に記載のプログラム。
（付記１０）前記テキストデータは、医事会計にかかるレセプトデータであって、前記ラベルは、前記テキストデータに対応する前記レセプトデータに対する査定の有無を示す情報である、ことを特徴とする付記７から９のいずれか１項に記載のプログラム。
（付記１１）テキストデータに含まれる複数の項目の少なくとも一部それぞれに対応するデータ値を所定桁数の他のデータ値に変換するための第１の変換テーブルと、前記複数の項目の少なくとも一部にかかる前記他のデータ値を所定順序で配置した変換対象データを画像情報に変換するための第２の変換テーブルとに基づいて生成された前記画像情報を、検証対象として、取得し、前記検証対象の画像情報および学習モデルに基づき、前記画像情報に対応する前記テキストデータに対する検証処理を実行し、前記検証処理の結果を出力する、処理をコンピュータが実行することを特徴とする方法。
（付記１２）前記テキストデータは、医事会計にかかるレセプトデータであって、前記学習モデルは、前記テキストデータに対応する前記レセプトデータに対する査定の有無に関する学習モデルであって、前記検証処理の結果は、前記テキストデータに対応する前記レセプトデータに対する前記査定の有無の可能性を示す情報である、ことを特徴とする付記１１に記載の方法。
【符号の説明】
【００７８】
ＳＴ  レセプトチェック支援システム
１００  制御装置
１１０  記憶部
１２０  制御部
１２５  固定化部
１２６  画像変換部
１３０  通信部
１４０  出力部
２００  処理サーバ
２１０  ＤＢ
２２０  処理部
２２１  レセ電画像分類部
２２２  学習部
２２３  検証部
２３０  通信部
【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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【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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