(57)【要約】【課題】特徴ベクトルを基に２つの文章の内容の類似度を算出する際の処理負荷が抑制される情報処理装置を提供すること。【解決手段】  所見単語群取得部１２は、複数の所見単語群を取得する。特徴ベクトル抽出部１４は、各所見単語群に対応する成分の値からなる特徴ベクトルを処理対象の文章から抽出する。この際、各所見単語群に対応する成分の値を、該所見単語群を構成する単語が前記処理対象の文章で出現しているか否かに基づいて取得する。類似度算出部１６は、２つの文章の各々から抽出された特徴ベクトルに基づいて、双方の文章の類似度を算出する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つの単語からなる複数の単語群を取得する単語群取得手段と、
各単語群に対応する成分の値からなる特徴ベクトルを第１文章から抽出する手段であって、各単語群に対応する成分の値を、該単語群を構成する単語が前記第１文章で出現しているか否かに基づいて取得する第１特徴ベクトル抽出手段と、
第２文章から前記特徴ベクトルを抽出する手段であって、各単語群に対応する成分の値を、該単語群に関連付けられた単語が前記第２文章で出現しているか否かに基づいて取得する第２特徴ベクトル抽出手段と、
前記第１文章から抽出された特徴ベクトルと、前記第２文章から抽出された特徴ベクトルと、に基づいて、前記第１文章と、前記第２文章と、の類似度を算出する類似度算出手段と、
を含むことを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記複数の単語群の各々は、それぞれ、該単語群に関連する関連単語に関連付けられ、
前記情報処理装置は、
複数の標本文章を取得する標本取得手段と、
いずれかの標本文章に、いずれかの関連単語が出現している場合に、該関連単語に、該標本文書で出現している単語のうち該関連単語以外の単語を関連付ける関連付け手段と、をさらに含み、
前記単語群は、該単語群に関連づけられた関連単語に前記関連付け手段が関連付けた単語を含むこと、
を特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
少なくとも１つの単語からなる複数の単語群を取得する単語群取得手段、
各単語群に対応する成分の値からなる特徴ベクトルを第１文章から抽出する手段であって、各単語群に対応する成分の値を、該単語群を構成する単語が前記第１文章で出現しているか否かに基づいて取得する第１特徴ベクトル抽出手段、
第２文章から前記特徴ベクトルを抽出する手段であって、各単語群に対応する成分の値を、該単語群に関連付けられた単語が前記第２文章で出現しているか否かに基づいて取得する第２特徴ベクトル抽出手段、
前記第１文章から抽出された特徴ベクトルと、前記第２文章から抽出された特徴ベクトルと、に基づいて、前記第１文章と、前記第２文章と、の類似度を算出する類似度算出手段、
としてコンピュータを機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特徴ベクトルに基づいて、２つの文章の間での内容の類似度を計算する技術がある（下記特許文献１）
【特許文献１】特開２００３−１２２８４５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本発明は、特徴ベクトルを基に２つの文章の間での内容の類似度を算出する際の処理負荷が抑制される情報処理装置及びプログラムの提供を、その目的の一つとする。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
上記課題を解決するために、請求項１の発明に係る情報処理装置は、少なくとも１つの単語からなる複数の単語群を取得する単語群取得手段と、各単語群に対応する成分の値からなる特徴ベクトルを第１文章から抽出する手段であって、各単語群に対応する成分の値を、該単語群を構成する単語が前記第１文章で出現しているか否かに基づいて取得する第１特徴ベクトル抽出手段と、第２文章から前記特徴ベクトルを抽出する手段であって、各単語群に対応する成分の値を、該単語群に関連付けられた単語が前記第２文章で出現しているか否かに基づいて取得する第２特徴ベクトル抽出手段と、前記第１文章から抽出された特徴ベクトルと、前記第２文章から抽出された特徴ベクトルと、に基づいて、前記第１文章と、前記第２文章と、の類似度を算出する類似度算出手段と、を含むことを特徴とする。
【０００５】
また、請求項２の発明は、請求項１の発明に係る情報処理装置において、前記複数の単語群の各々は、それぞれ、該単語群に関連する関連単語に関連付けられ、前記情報処理装置は、複数の標本文章を取得する標本取得手段と、いずれかの標本文章に、いずれかの関連単語が出現している場合に、該関連単語に、該標本文書で出現している単語のうち該関連単語以外の単語を関連付ける関連付け手段と、をさらに含み、前記単語群は、該単語群に関連づけられた関連単語に前記関連付け手段が関連付けた単語を含むことを特徴とする。
【０００６】
また、上記課題を解決するために、請求項３の発明に係るプログラムは、少なくとも１つの単語からなる複数の単語群を取得する単語群取得手段、各単語群に対応する成分の値からなる特徴ベクトルを第１文章から抽出する手段であって、各単語群に対応する成分の値を、該単語群を構成する単語が前記第１文章で出現しているか否かに基づいて取得する第１特徴ベクトル抽出手段、第２文章から前記特徴ベクトルを抽出する手段であって、各単語群に対応する成分の値を、該単語群に関連付けられた単語が前記第２文章で出現しているか否かに基づいて取得する第２特徴ベクトル抽出手段、前記第１文章から抽出された特徴ベクトルと、前記第２文章から抽出された特徴ベクトルと、に基づいて、前記第１文章と、前記第２文章と、の類似度を算出する類似度算出手段、としてパーソナルコンピュータ、携帯電話、及び携帯端末等のコンピュータを機能させることを特徴とする。
【０００７】
なお、上記プログラムは、インターネットなどの通信ネットワークを介して提供されてもよいし、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭなどのコンピュータ読み取り可能な各種情報記録媒体に格納されて提供されてもよい。
【０００８】
また、上記プログラムは、コンピュータ読み取り可能な情報記録媒体に記憶されてもよい。情報記録媒体としては、例えば、磁気テープ、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＭＤ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＩＣカードなどを用いることができる。
【発明の効果】
【０００９】
請求項１，３の発明によれば、特徴ベクトルを基に２つの文章の内容の類似度を算出する際の処理負荷が抑制される。
【００１０】
請求項２の発明によれば、本構成を有しない場合に比して、より高い精度で、２つの文章の間での内容の類似度が算出される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
本発明の実施形態について図面を参照しながら説明する。図１は、本発明の実施形態に係る医療文書処理装置４を含む医療文書処理システム２の構成の一例を示す図である。同図に示すように、医療文書処理システム２は、医療文書処理装置４の他に、医療文書データベース６と、を含む。医療文書処理装置４と、医療文書データベース６と、はネットワーク等の通信手段を介してデータ授受可能に接続される。
【００１２】
医療文書データベース６は、公知のデータベースサーバである。医療文書データベース６は、複数の読影医の各々が過去に作成した読影レポートを保持する。
【００１３】
医療文書処理装置４は、マイクロプロセッサ、主記憶、ハードディスク記憶装置、ディスク読み取り装置、通信インターフェイス、操作部、画像処理部、及びモニタ等を含んで構成されるコンピュータシステムである。操作部は、例えばキーボードやマウス等である。また、ディスク読み取り装置は、例えばＤＶＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の情報記憶媒体の記憶内容を読み取る装置である。マイクロプロセッサは、この情報記憶媒体に記憶されるプログラムに従って動作する。また、通信インタフェースは情報処理装置をネットワークに接続するためのインタフェースである。また、画像処理部はＶＲＡＭを含んで構成され、マイクロプロセッサから送られる画像データに基づいてＶＲＡＭ上に画像を描画する。そして、画像処理部は画像の内容をビデオ信号に変換してモニタに出力する。医療文書処理装置４としては、例えば従来公知のサーバコンピュータ、パーソナルコンピュータ、携帯電話、又は携帯情報端末等が用いられる。
【００１４】
図２は、医療文書処理装置４にて実現される機能群を示す図である。同図に示すように、基本テーブル記憶部８と、疾患テーブル生成部１０（関連付け手段、標本取得手段）と、所見単語群取得部１２（単語取得手段）と、特徴ベクトル抽出部１４（第１特徴ベクトル抽出手段、第２特徴ベクトル抽出手段）と、類似度算出部１６（類似度算出手段）と、索引付け処理部１８と、検索部２０と、を含む。これらの機能は、マイクロプロセッサが上記プログラムを実行することによって実現される。なお、上記プログラムは、ネットワーク等の通信手段から提供されるものであってもよい。
【００１５】
［基本テーブル記憶部］
基本テーブル記憶部８は、例えば、ハードディスク記憶装置を主として実現される。基本テーブル記憶部８は、基本テーブルを記憶する。基本テーブルは、予め定められた複数の疾患（関連単語）に関連付けて、該疾患に関連する、予め定められた基本単語を少なくとも１つ保持する。図３は、基本テーブルの記憶内容の一例を示す。例えば、図３によれば、「血管閉塞」の疾患には、「閉塞」及び「血管閉塞」の基本単語が関連付けられている。なお、基本テーブルは、医療文書処理装置４とデータ授受可能なデータベースサーバに記憶されてもよい。
【００１６】
［疾患テーブル生成部］
疾患テーブル生成部１０は、マイクロプロセッサ及びハードディスク記憶装置を主として実現される。疾患テーブル生成部１０は、各読影医の疾患テーブルを生成する。図４は、ある読影医の疾患テーブルの記憶内容の一例を示す図である。同図に示すように、疾患テーブルは、基本テーブルに記憶される疾患ごとに、少なくとも１つの単語からなる所見単語群（単語群）を関連付けて記憶する。以下、ある疾患に関連付けられた所見単語群を、その疾患の所見単語群と記載する。
【００１７】
疾患テーブル生成部１０（標本取得手段）は、ある読影医（読影医Ｘと記載する）について疾患テーブルを生成する場合、複数の処理単位文章（標本文章）を取得する。本実施形態では、疾患テーブル生成部１０は、医療文書データベース６から、読影医Ｘが作成した読影レポートを読み出す。そして、読影レポートを複数の処理単位文章に分割する。例えば、読影レポートを一文単位で分割する。この場合、一文一文がそれぞれ処理単位文章に相当する。こうして、疾患テーブル生成部１０は、複数の処理単位文章を取得する。
【００１８】
そして、疾患テーブル生成部１０は、各疾患の所見単語群を生成する。例えば、疾患Ｘの所見単語群を生成する場合、疾患テーブル生成部１０は、疾患Ｘの文字列が各処理単位文章に含まれるか否かを判定し、疾患Ｘの文字列を含んでいると判定した処理単位文章に含まれる、疾患Ｘ以外の単語を特定する。これにより、疾患Ｘについての所見を読影医Ｘが述べる際に用いられる、読影医Ｘ特有の用語が特定される。そして、特定した単語と、疾患Ｘに関連付けられた基本単語と、をマージすることにより、疾患Ｘの所見単語群を生成する。以下、所見単語群に含まれる単語を所見単語と記載する。
【００１９】
そして、疾患テーブル生成部１０は、各疾患に該疾患の所見単語群を該疾患に関連付けることにより、読影医Ｘの疾患テーブルを生成し、ハードディスク記憶装置に記憶する。その結果、いずれかの処理単位文章（処理単位文章Ｘと記載する）に、いずれかの疾患（疾患Ｘと記載する）が出現している場合、疾患Ｘに、処理単位文章Ｘで出現している疾患Ｘ以外の単語が関連付けられることとなる。
【００２０】
［疾患テーブル生成部に関連する処理］
図５は、医療文書処理装置４において実行される処理のうち、疾患テーブル生成部１０に関連する処理の一例を示すフロー図である。マイクロプロセッサは、上記プログラムに従ってこの処理を実行する。なお、以下の処理は、各読影医について実行される。ここでは、読影医Ｘについて実行される場合を例に取り上げる。
【００２１】
マイクロプロセッサは、複数の処理単位文章を取得する（Ｓ１０１）。具体的には、マイクロプロセッサは、医療文書データベース６から、読影医Ｘの読影レポートを取得する。そして、マイクロプロセッサは、読影レポートを複数の処理単位文章に分割することにより、複数の処理単位文章を取得する。例えば、読影レポートを文単位で分割する。この場合、一文一文がそれぞれ処理単位文章に相当する。
【００２２】
そして、マイクロプロセッサは、Ｓ１０２〜Ｓ１０４のステップを各疾患について実行することにより、各疾患の所見単語群を生成する。ここでは、これらのステップを疾患Ｘについて実行する場合を例に取り上げる。
【００２３】
例えば、マイクロプロセッサは、処理単位文章ごとに疾患Ｘの文字列が含まれるか否かを判定することにより、疾患Ｘの文字列が含まれる処理単位文章を特定する（Ｓ１０２）。そして、特定した処理単位文章に含まれる疾患Ｘ以外の単語を特定する（Ｓ１０３）。そして、疾患Ｘに関連付けられた基本単語と、Ｓ１０３のステップで特定した単語と、をマージすることにより、疾患Ｘの所見単語群を生成する（Ｓ１０４）。
【００２４】
各疾患の所見単語群を生成すると、各疾患に該疾患の所見単語群を関連付けることにより、読影医Ｘの疾患テーブルを生成する（Ｓ１０５）。
【００２５】
［所見単語群取得部］
各機能の説明に戻る。所見単語群取得部１２は、マイクロプロセッサを主として実現される。所見単語群取得部１２は、複数の所見単語群を取得する。本実施形態では、ある読影医（読影医Ｘとする）により最近作成された読影レポート（読影レポートＸとする）が医療文書処理装置４に入力された場合に、読影医Ｘの疾患テーブルをハードディスク記憶装置から読み出す。
【００２６】
［特徴ベクトル抽出部］
特徴ベクトル抽出部１４は、マイクロプロセッサを主として実現される。各疾患に対応する成分の値からなる特徴ベクトルを処理単位文章から抽出する。
【００２７】
本実施形態では、特徴ベクトル抽出部１４は、読影レポートＸを複数の処理単位文章に分割することにより、複数の処理単位文章を取得する。例えば、読影レポートＸを文単位で分割する。この場合、読影レポートＸの一文一文がそれぞれ処理単位文章となる。
【００２８】
こうした上で、特徴ベクトル抽出部１４は、各処理単位文章から特徴ベクトルを抽出する。本実施形態では、特徴ベクトル抽出部１４は、ある処理単位文章（処理単位文章Ｘと記載する）から特徴ベクトルを抽出する場合、各疾患に対応する成分の値を、該疾患に関連付けられた所見単語が処理単位文章Ｘで出現しているか否かに基づいて取得する。例えば、特徴ベクトル抽出部１４は、ある疾患（疾患Ｘとする）に対応する成分の値を取得する場合、疾患Ｘに関連付けられた所見単語のうち処理単位文章Ｘで出現している所見単語の数を、疾患Ｘに対応する成分の値として取得する。
【００２９】
例えば、以下の読影レポートＸが医療文書処理装置４に入力されたとする。なお、各文の左端に記載の番号は、文番号である。実際には、文番号は読影レポートＸには含まれない。また、以下では、一文が処理単位文章に相当するものとする。
【００３０】
（読影レポートＸ）
１：下大静脈内に低吸収域が見られます。
２：静脈が血栓閉塞している可能性が考えられます。
３：肺に炎症が見られます。
４：原因は明確ではありませんが、器質化肺炎が鑑別に挙がると思われます。
５：胆嚢内に結石が見られるとともに、胆嚢の拡張が見られます。
６：胆嚢壁に浮腫が見られ、胆嚢炎と思われます。
【００３１】
読影レポートＸを見てもわかるように、読影レポートＸは複数の異なる疾患に関する読影医の所見を含んでいる。すなわち、文（１）及び文（２）は、血管の疾患に関する所見を含み、文（３）〜文（４）は、肺の疾患に関する所見を含み、文（５）及び文（６）は、胆嚢の疾患に関する所見を含んでいる。
【００３２】
ここにおいて、処理単位文章「文（１）」から特徴ベクトルを取得する場合を取り上げる。この場合、疾患「血管閉塞」に関連付けられた所見単語「閉塞」、「血栓」及び「血管閉塞」のうち文（１）で出現しているものはないので、疾患「血管閉塞」に対応する成分の値として「０」を取得する。また、疾患「静脈閉塞」に関連付けられた所見単語「静脈」、「閉塞」、「血栓」、「低吸収」、及び「静脈閉塞」のうちの２つが文（１）で出現しているので、疾患「静脈閉塞」に対応する成分の値として「２」を取得する。また、疾患「器質化肺炎」に関連付けられた所見単語「器質化肺炎」のうち文（１）で出現しているものはないので、疾患「器質化肺炎」に対応する成分の値として「０」を取得する。疾患「肺炎」に関連付けられた所見単語「肺」、「炎症」、及び「肺炎」のうち文（１）で出現しているものはないので、疾患「肺炎」に対応する成分の値として「０」を取得する。また、疾患「胆嚢結石」に関連付けられた所見単語「胆嚢」、「結石」、及び「拡張」のうち文（１）で出現しているものはないので、疾患「胆嚢結石」に対応する成分の値として「０」を取得する。疾患「胆嚢炎」に関連付けられた所見単語「胆嚢」及び「浮腫」のうち文（１）で出現しているものはないので、疾患「胆嚢炎」に対応する成分の値として「０」を取得する。こうして、文（１）から、特徴ベクトル（０，２，０，０，０，０）を取得する。同様にして、残りの文（２）〜文（６）からも、それぞれ、特徴ベクトルを取得する。例えば、文（２）からは、特徴ベクトル（２，３，０，０，０，０）が取得される。
【００３３】
［類似度算出部］
類似度算出部１６は、マイクロプロセッサを主として実現される。類似度算出部１６は、２つの処理単位文章から抽出された特徴ベクトルに基づいて、該２つの処理単位文章の類似度を算出する。ここでは、類似度算出部１６は、複数の処理単位文章から選択されるすべての処理単位文章対の各々につき、処理単位文章対を構成する２つの処理単位文章から抽出された特徴ベクトルに基づいて、該２つの処理単位文章の類似度を算出する。なお、処理単位文章対を構成する２つの処理単位文章の一方が第１文章に相当し、他方が第２文章に相当する。
【００３４】
本実施形態では、類似度算出部１６は、類似度として、２つの特徴ベクトルがなす角度の余弦を算出する。例えば、文（１）と文（２）との類似度は「０．９０」となり、文（３）と文（４）との類似度は「０．７０７」となり、文（５）と文（６）との類似度は「０．７０７」となる。その他の処理単位文章対の類似度は「０」となる。なお、類似度算出部１６は、複数の処理単位文章から選択される処理単位文章対の一部について類似度を算出するようにしてもよい。例えば、読影レポートＸの場合、文（Ｎ）と文（Ｎ＋１）との類似度（但し、Ｎ＝１〜５）のみ算出するようにしてもよい。
【００３５】
［索引付け処理部］
索引付け処理部１８は、マイクロプロセッサを主として実現される。索引付け処理部１８は、各処理単位文章に索引を関連付ける。具体的には、索引付け処理部１８は、類似度算出部１６が各処理単位文章対について算出した類似度に基づいて、公知のクラスタリング手法により、読影レポートＸから取得された複数の処理単位文章を、１又は複数の文章グループにグループ分けする。この際、索引付け処理部１８は、所定値（例えば０．３）以上の類似度が得られた２つの処理単位文章が同一の文章グループに含まれ、上記所定値よりも小さい類似度が得られた２つの処理単位文章がそれぞれ異なる文章グループに含まれるよう、グループ分けを行う。こうした上で、索引付け処理部１８は、各文章グループに、それぞれ異なる索引を関連付ける。その結果、索引付け処理部１８は、２つの処理単位文章の類似度が上記所定値以上である場合、該２つの処理単位文章に同一の索引を関連付けることとなる。例えば、上記読影レポートＸの場合、血管の疾患に関する文章グループ（すなわち、文（１）及び文（２）とを含む文章グループ）と、肺の疾患に関する文章グループ（すなわち、文（３）及び文（４）とを含む文章グループ）と、胆嚢の疾患に関する文章グループ（すなわち、文（５）と文（６）とを含む文章グループ）と、にそれぞれ異なる索引が関連付けられる。
【００３６】
なお、索引付け処理部１８は、読影レポートＸを読影医Ｘに関連付けて医療文書データベース６に記憶することも行う。
【００３７】
図６は、医療文書処理装置４において実行される処理のうち、所見単語群取得部１２と、特徴ベクトル抽出部１４と、類似度算出部１６と、索引付け処理部１８と、に関連する処理の一例を示すフロー図である。マイクロプロセッサは、上記プログラムに従ってこの処理を実行する。なお、以下の処理は、例えば、読影レポート（読影レポートＸとする）が入力された場合に実行される。
【００３８】
マイクロプロセッサは、読影レポートＸを作成した読影医（読影医Ｘとする）を特定する（Ｓ２０１）。例えば、マイクロプロセッサは、読影レポートＸに含まれる署名データから読影医Ｘを特定する。
【００３９】
そして、マイクロプロセッサは、読影医Ｘの疾患テーブルをハードディスク記憶装置から読み出す（Ｓ２０２）。
【００４０】
そして、マイクロプロセッサは、読影レポートＸを複数の処理単位文章に分割する（Ｓ２０３）。例えば、読影レポートＸを文単位で分割する。この場合、読影レポートＸの一文一文がそれぞれ処理単位文章となる。
【００４１】
そして、マイクロプロセッサは、各処理単位文章から特徴ベクトルを抽出する（Ｓ２０４）。例えば、マイクロプロセッサは、ある処理単位文章（処理単位文章Ｘとする）から特徴ベクトルを抽出する場合において、ある疾患（疾患Ｘとする）に対応する成分の値を取得する場合、疾患Ｘに関連付けられた所見単語のうち処理単位文章Ｘで出現している所見単語の数を、疾患Ｘに対応する成分の値として取得する。
【００４２】
そして、マイクロプロセッサは、複数の処理単位文章から選択される処理単位文章対の各々につき、該処理単位文章対を構成する２つの処理単位文章の類似度を算出する（Ｓ２０５）。例えば、処理単位文章対を構成する２つの処理単位文章の類似度として、該２つの処理単位文章から抽出された特徴ベクトルの余弦を算出する。
【００４３】
そして、マイクロプロセッサは、Ｓ２０５のステップで算出した類似度に基づいて、公知のクラスタリング手法を用い、複数の処理単位文章を、１又は複数の文章グループにグループ分けする（Ｓ２０６）。この際、マイクロプロセッサは、所定値（例えば０．３）以上の類似度が得られた２つの処理単位文章が同一の文章グループに含まれ、上記所定値よりも小さい類似度が得られた２つの処理単位文章がそれぞれ異なる文章グループに含まれるよう、グループ分けを行う。
【００４４】
そして、マイクロプロセッサは、各文章グループに、それぞれ異なる索引を関連付け（Ｓ２０７）、読影レポートＸを医療文書データベース６に記憶する（Ｓ２０８）。
【００４５】
［検索部］
検索部２０は、マイクロプロセッサ及び操作部を主として実現される。検索部２０は、利用者から検索キーワード等の検索条件の入力を受け付ける。そして、公知の検索手法により、医療文書データベース６に格納される読影レポートのうちからこの検索条件を満足する読影レポートを選択し、出力する。
【００４６】
ところで、仮に読影レポートＸの文（３）と文（６）とに同じ索引が関連付けられた場合において、検索キーワードとして「肺  浮腫」が入力された場合、読影レポートＸには肺に浮腫がある旨の所見が述べられていないにも関わらず、読影レポートＸが出力される可能性がある。すなわち、類似しない処理単位文章に同じ索引が関連付けられた場合、場合によっては、利用者にとって有用でない読影レポートが出力される可能性がある。
【００４７】
この点、上記医療文書処理システム２では、２つの処理単位文章が類似するか否かが判定された上で、これらの処理単位文章が類似する場合に、これらの処理単位文章に同じ索引が関連付けられる。すなわち、類似しない２つの処理単位文章に同じ索引が関連付けられることがないように図られる。そのため、利用者にとって有用でない読影レポートが出力されるような事態の発生が抑制される。
【００４８】
また、特徴ベクトルが、「血管閉塞」の所見単語群、「静脈閉塞」の所見単語群、「器質化肺炎」の所見単語群、「肺炎」の所見単語群、「胆嚢結石」の所見単語群、及び「胆嚢炎」の所見単語群をマージしてできる所見単語群、「閉塞」、「血栓」、「血管閉塞」、「静脈」、「低吸収」、「器質化肺炎」、「肺」、「炎症」、「肺炎」、「胆嚢」、「結石」、「拡張」、及び「浮腫」を成分とする１３次元のベクトルであっても、２つ処理単位文章の類似度の算出は可能である。しかしながら、この場合、所見単語群が多いほど特徴ベクトルの次元数が大きくなるので、類似度を算出するための処理負荷が大きくなる。
【００４９】
この点、上記医療文書処理システム２では、所見単語の一つ一つが特徴ベクトルの成分となっているのではなく、所見単語と関連付けられた疾患の一つ一つが特徴ベクトルの成分となっているので、特徴ベクトルの次元数の増加が抑制される。その結果として、類似度を算出するための処理負荷が抑制される。
【００５０】
また、各疾患の所見単語群を該疾患に関連付けられた基本単語のみで構成しても、２つの処理単位文章の類似度の算出は可能ではある。しかしながら、読影医がある疾患について所見を述べる場合、その読影医特有の用語で所見を述べる場合がある。そのため、各疾患の所見単語群を基本単語のみで構成した場合、ある疾患（疾患Ｘとする）についての所見が処理単位文章で述べられているにも関わらず、読影医特有の用語で所見が述べられているために、疾患Ｘに対応する成分の値が本来得られるべき値よりも小さくなる場合がある。その結果、類似度の算出精度が落ち、ひいては、類似していない処理単位文章に同じ索引が関連付けられる場合がある。
【００５１】
この点、上記医療文書処理システム２では、図５の処理により、各疾患の所見単語群が、基本単語と、読影医特有の用語と、で構成されるようになっている。そのため、類似度の算出精度がより向上するようになる。
【００５２】
なお、本発明は、以上に説明した実施形態に限定されるものではない。
【００５３】
例えば、上記実施形態では、処理単位文章は、一文で構成されている。しかしながら、処理単位文章は、連続する複数の文で構成されてもよい。
【００５４】
また、例えば、検索部２０の機能は、医療文書処理装置４ではなく、医療文書データベース６とデータ授受可能な他のコンピュータに含まれてもよい。この場合、医療文書処理システム２は、このコンピュータをさらに含むこととなる。
【図面の簡単な説明】
【００５５】
【図１】本発明の実施形態に係る医療文書処理装置を含む医療文書処理システムの構成の一例を示す図である。
【図２】本発明の実施形態に係る医療文書処理装置にて実現される機能群を示す図である。
【図３】基本テーブルの記憶内容の一例を示す図である。
【図４】疾患テーブルの記憶内容の一例を示す図である。
【図５】本発明の実施形態に係る医療文書処理装置にて実行される処理の一例を示すフロー図である。
【図６】本発明の実施形態に係る医療文書処理装置にて実行される処理の一例を示すフロー図である。
【符号の説明】
【００５６】
２  医療文書処理システム、４  医療文書処理装置、６  医療文書データベース、８  基本テーブル記憶部、１０  疾患テーブル生成部、１２  所見単語群取得部、１４  特徴ベクトル抽出部、１６  類似度算出部、１８  索引付け処理部、２０  検索部。
【図１】
2010072943.tif 000003
【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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