(57)【要約】  医療情報処理システムは、対象患者の電子カルテ情報の入力を受け付ける入力部と、急性期医療施設の入院患者から得られる各患者の電子カルテ情報群を参照して、各患者の該急性期医療施設からの転帰先を機械学習する機械学習部と、機械学習部により得られた学習結果に基づいて、受け付けられた対象患者の電子カルテ情報から、対象患者の転帰先を予測する転帰先予測部とを具備する。
2019044620.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象患者の電子カルテ情報の入力を受け付ける入力部と、
急性期医療施設の入院患者から得られる各患者の電子カルテ情報群を参照して、各患者の該急性期医療施設からの転帰先を機械学習する機械学習部と、
前記機械学習部により得られた学習結果に基づいて、受け付けられた前記対象患者の電子カルテ情報から、前記対象患者の転帰先を予測する転帰先予測部と、
を具備することを特徴とする医療情報処理システム。
【請求項２】
前記転帰先予測部は、前記対象患者の電子カルテ情報を受け付け、前記機械学習部の学習結果を参照し、自宅への退院、回復期病院への転院、その他施設への転院の何れの確度が高いかに基づいて対象患者の転帰先を選定することを特徴とする請求項１に記載の医療情報処理システム。
【請求項３】
前記転帰先予測部は、自宅、回復期病院、その他施設の何れかに対象患者の転帰先を選定する際に、自宅を転帰先に選定できない確率が閾値より高い場合に条件を満たす回復期病院又はその他施設を選定することを特徴とする請求項１又は２に記載の医療情報処理システム。
【請求項４】
前記転帰先予測部は、前記対象患者の電子カルテ情報として入力された入院区分が救急の患者について、電子カルテ情報の同居家族構成のデータを少なくとも受け付け、該対象患者の救急搬送に伴う入院後の転帰先の学習結果に基づいて予測し、転帰先を自宅への退院、回復期病院への転院、その他施設への転院に分類することを特徴とする請求項１から３の何れか一項に記載の医療情報処理システム。
【請求項５】
予め、機械学習部によって、急性期医療施設の入院患者から得られる各患者の電子カルテ情報群を参照して、各患者の該急性期医療施設からの転帰先を機械学習し、
入力手段によって、対象患者の電子カルテ情報の入力を受け付け、
転帰先予測部によって、前記機械学習部により得られた学習結果に基づいて、受け付けられた前記対象患者の電子カルテ情報から、前記対象患者の転帰先を予測処理する
ことを特徴とする医療情報処理システムによる医療情報処理方法。
【請求項６】
転帰先を予測する際に、前記転帰先予測部では、前記対象患者の電子カルテ情報を受け付け、前記機械学習部の学習結果を参照し、自宅への退院、回復期病院への転院、その他施設への転院の何れの確度が高いかに基づいて対象患者の転帰先を選定する
ことを特徴とする請求項５に記載の医療情報処理方法。
【請求項７】
転帰先を予測する際に、前記転帰先予測部では、自宅、回復期病院、その他施設の何れかに対象患者の転帰先を選定する際に、自宅を転帰先に選定できない確率が閾値より高い場合に条件を満たす回復期病院又はその他施設を選定することを特徴とする請求項５又は６に記載の医療情報処理方法。
【請求項８】
転帰先を予測する際に、前記転帰先予測部では、前記対象患者の電子カルテ情報として入力された入院区分が救急の患者について、電子カルテ情報の同居家族構成のデータを少なくとも受け付け、該対象患者の救急搬送に伴う入院後の転帰先の学習結果に基づいて予測し、転帰先を自宅への退院、回復期病院への転院、その他施設への転院に分類することを特徴とする請求項５から７の何れか一項に記載の医療情報処理方法。
【請求項９】
情報処理システムのプロセッサーを、
対象患者の電子カルテ情報の入力を受け付ける入力部と、
急性期医療施設の入院患者から得られる各患者の電子カルテ情報群を参照して、各患者の該急性期医療施設からの転帰先を機械学習する機械学習部と、
前記機械学習部により得られた学習結果に基づいて、受け付けられた前記対象患者の電子カルテ情報から、前記対象患者の転帰先を予測する転帰先予測部、
として動作させることを特徴とするプログラムを非一時的に記録した記録媒体。
【請求項１０】
前記転帰先予測部を、前記対象患者の電子カルテ情報を受け付け、前記機械学習部の学習結果を参照し、自宅への退院、回復期病院への転院、その他施設への転院の何れの確度が高いかに基づいて対象患者の転帰先を選定するように動作させることを特徴とする請求項９に記載の記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、急性期対応施設で運用される医療情報システム、医療情報処理方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
昨今、医療機関内で情報処理システムが多く使用されている。また、医療機関専用の情報処理システムの開発も活発である。【０００３】
医療機関では多くの患者に対して手術や検査、リハビリなどの多岐に亘る業務を行っている。医療機関専用の情報処理システムは、従前の医療関係者の業務をサポートして、作業効率を高めている。【０００４】
医療機関専用の情報処理システムには、従前の紙のカルテを電子カルテとして情報化するシステムや、最初からカルテ情報を電子データとして受け付けるシステムなどがある。【０００５】
各患者の電子カルテ情報群は、情報処理システムのサーバ（ストレージ）に保存され、権限がある医療機関者によって呼び出され、必要に応じて従前の紙カルテのように使用される。電子カルテの収集／提示のみを扱う情報処理システムは、概ね電子カルテシステムと呼ばれている。【０００６】
医療機関で用いられている医療情報システムは、電子カルテシステム以外にも多岐に亘り、例えば特許文献１に一つのシステムが記載されている。【０００７】
特許文献１には、脳卒中診断連携システムが記載されている。この脳卒中診断連携システムは、患者ごとの医療計画を、インターネット上に設置したサーバ内の共有データベースに保管し、ネットワークを介して各施設の医療関係者が共有する。この仕組みによれば、各患者は、統一した医療計画に基づいて、地域に広く分布する各施設で最適な医療を受けられる。当該特許文献１は、地域に広く分布する各施設として、急性期医療施設と回復期リハビリ医療施設と一般療養型医療施設と介護施設とかかりつけ医とを挙げている。このため、例えば、救急搬送されたある患者について、急性期医療施設で治療を受けて退院した後に、急性期医療施設で立てられた医療計画を患者のかかりつけ医が知ることができる。結果的に患者にとって良好な医療環境が提供できる。【０００８】
この特許文献１にも記載されているように、急性期医療施設は、慢性的に病床が不足している。当該文献によれば、急性期医療施設への入院は８０％が緊急入院である。この緊急入院した患者は、一般的に、急性期治療期間のみ急性期医療施設に入院し、その後の回復期間やリハビリ治療期間は自宅や各種施設に転帰することが多い。一方で、患者に適した転帰先が無く、緊急入院した患者が急性期医療施設への入院を継続することも稀にある。また、回復の見込みが無く、緊急入院した患者が各種施設に転院することもある。【０００９】
現在の医療施設の事情を鑑みれば、救急搬送に伴う急性期医療施設への患者の入院に伴い、（１）医師等によって当該患者の医療計画の立案、（２）医療計画に沿った急性期治療期間の治療、（３）インフォームドコンセントによる転帰先の確認、確定、転帰先の施設との転帰スケジュール調整、及び（４）転帰先への移動（退院）、の流れで、患者は急性期医療施設から転帰先に移動することが多い。【００１０】
また、急性期医療施設の事情では、必要以上に患者を入院させておくことにはデメリットがある。他方、急性期医療施設は必要な対処を行わずに患者を早期に退院させるわけにはいかない。【００１１】
なお、関連する医療関係者の研究報告が非特許文献１に記載されている。当該文献では、発症２週時のBBS（Berg Balance Scale）と急性期病院退院時のFIM（Functional Independence Measure）やBBSとが高い関連性があることを研究報告している。この文献の著者は、発症２週時のBBSが４０点以上あれば急性期病院より直接自宅に退院（自宅療養、自宅リハビリ）できる可能性が高いことを示唆した。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１２】
【特許文献１】特開２０１０−９０８６号公報
【非特許文献】
【００１３】
【非特許文献１】久保田雅史, 山村修, 野々山忠芳, 佐々木伸一, 嶋田誠一郎, 馬場久敏, 栗山勝, “急性期脳梗塞患者の在宅退院とBerg balance scaleの関係”, 2010年発行, 神経治療27 Page.573-578
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
上記した特許文献１に記載の技術では、各患者は、統一した医療計画に基づいて、地域に広く分布する各施設で最適な医療を受けられる。しかしながら、特許文献１に記載されている事項は、医療計画を共有することに留まっている。【００１５】
一方、非特許文献１に記載された報告は、発症２週時のBBSの得点に従って、急性期病院より直接自宅に退院できる可能性が高いことを示す予測が可能であることを示唆している。しかしながら、この示唆の手法では、発症２週時よりも短期間に急性期医療施設からの転帰先を予測することができない。【００１６】
本発明の目的は、上記幾つかの課題の少なくとも一つを解決し救急搬送に伴う急性期医療施設への患者の入院に伴い、該患者の初期情報から転帰先を早期に予測する医療情報処理システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
本発明の一実施形態に係る医療情報処理システムは、対象患者の電子カルテ情報の入力を受け付ける入力部と、急性期医療施設の入院患者から得られる各患者の電子カルテ情報群を参照して、各患者の該急性期医療施設からの転帰先を機械学習する機械学習部と、前記機械学習部により得られた学習結果に基づいて、受け付けられた前記対象患者の電子カルテ情報から、前記対象患者の転帰先を予測する転帰先予測部と、を具備する。【００１８】
本発明の一実施形態に係る医療情報処理システムによる医療情報処理方法は、予め、機械学習部によって、急性期医療施設の入院患者から得られる各患者の電子カルテ情報群を参照して、各患者の該急性期医療施設からの転帰先を機械学習し、入力部によって、対象患者の電子カルテ情報の入力を受け付け、転帰先予測部によって、前記機械学習部により得られた学習結果に基づいて、受け付けられた前記対象患者の電子カルテ情報から、前記対象患者の転帰先を予測処理する。【００１９】
本発明の一実施形態に係る記録媒体は、情報処理システムのプロセッサーを、対象患者の電子カルテ情報の入力を受け付ける入力部と、急性期医療施設の入院患者から得られる各患者の電子カルテ情報群を参照して、各患者の該急性期医療施設からの転帰先を機械学習する機械学習部と、前記機械学習部により得られた学習結果に基づいて、受け付けられた前記対象患者の電子カルテ情報から、前記対象患者の転帰先を予測する転帰先予測部として動作させる。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、救急搬送に伴う急性期医療施設への患者の入院に伴い、該患者の初期情報からでも転帰先を早期に予測する医療情報処理システムを提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明に係る第１の実施形態の医療情報処理システム１を示すブロック図である。
【図２】電子カルテデータベースの一部項目について例示した説明図である。
【図３】本発明に係る第１の実施形態の医療情報処理システム１の基本フローを示すフローチャートである。
【図４】本発明に係る第１の実施形態の医療情報処理システム１の概略的な機械学習フローを示すフローチャートである。
【図５】本発明に係る第１の実施形態の医療情報処理システム１の転帰先予測フローを示すフローチャートである。
【図６】本発明に係る第１の実施形態の医療情報処理システム１が奏する運用上の利点を示す説明図である。
【図７】本発明に係る医療情報処理システムの構成例を示すブロック図である。
【図８】本発明に係る医療情報処理システムの別の構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
本発明の実施形態を図面を参照して説明する。
【００２３】
［実施形態］ 
図１は、本発明の一実施形態に係る医療情報処理システム１を示すブロック図である。
【００２４】
医療情報処理システム１は、少なくとも、入力部１１、転帰先予測部２０、学習部３０を含み構成される。また医療情報処理システム１には、各構成要素が必要に応じて利用可能に構成された各種データベースが構築されていることとする。なお各種データベースは、内部データベースとせずとも、外部データベースを用いることとしてもよい。医療情報処理システム１は情報処理システムであり、プロセッサー及びメモリーを内在し、本発明に係る転帰先予測プログラムによって、各構成要素を以下のように動作させる。
【００２５】
入力部１１は、後述する対象患者を含む各患者の電子カルテ情報の入力を逐次受け付けて電子カルテデータベースに逐次登録する。また、入力部１１は、利用者（医師や病院スタッフなど）若しくは他の関連プログラムから、対象患者の転帰先予測要求を受け付ける。電子カルテデータベースは、図示するように医療情報処理システム１内に内部データベースとして設けてもよいし、上記したように外部に設けられた電子カルテシステムを利用するようにしてもよい。電子カルテデータベース（システム）は、各患者の電子カルテ情報が更新されて保存される毎に該当患者の転帰先予測要求を生成することとしてもよい。電子カルテデータベースで管理される項目は、特に限定しないものの多くの病院で一般的に使用されている項目を使用できる。また過去に蓄積しているカルテ項目があれば、病院独自の項目であっても追加してもよい。電子カルテデータベースの構造については特に限定しないものの、図２に本発明に係る情報処理で用いる項目を例示する。
【００２６】
転帰先予測部２０は、転帰先を予測する患者（対象患者）の電子カルテ情報と学習部３０で機械学習されて蓄積された学習結果とに基づいて、対象患者の電子カルテ情報を一次情報として、対象患者の救急搬送に伴う入院後の転帰先を予測する。この際、転帰先予測部２０は、対象患者の電子カルテ情報として、急性期症状を伴う対象患者に対して入力された対象患者データを用いて、学習に用いた患者群の電子カルテ情報から得られている機械学習結果に基づいて、転帰先を絞り込む。電子カルテ情報の項目には、対象患者の病名や症状を含むものの、全ての項目の内容が予測に必須となるわけではない。例えば、救急搬送直後や明確な病状が不明であっても、項目が未入力であることや不明との入力に対して機械学習された学習結果に基づいて、対象患者の予測転帰先を決定することが望ましい。
【００２７】
転帰先予測部２０は、対象患者の転帰先を、自宅への退院、回復期病院（リハビリ病院などとも呼ぶ）への転院、その他施設への転院の何れか確度が高い自宅又は施設に分類してもよい。また、本発明の転帰先予測部２０は、１つの（１種類の）機械学習結果を用いて、対象患者の転帰先を予測する。
【００２８】
なお、ここで分類される自宅は、該当患者が自宅で生活可能なレベルであることが予測された結果となる。同様に、ここで分類される回復期病院（リハビリ病院）は、患者に適切なリハビリテーション環境を提供して、リハビリを受けたならば最終的に患者が自宅で生活可能なレベルに回復することが予測された結果となる。他方、ここで分類されるその他施設は、リハビリを受けたとしても最終的に自宅での生活が困難となる患者が分類される。例えば、その他施設には、療養病院などの医療機関や、ヘルスケア施設や老人ホームなどが含まれる。
【００２９】
上記分類は、自宅、回復期病院（リハビリ病院）、その他施設の３分類としたが、その他施設から、例えば療養病院などの医療機関を新たな項目として抽出して、自宅、回復期病院（リハビリ病院）、その他医療施設、その他施設の４分類やそれ以上の分類としてもよい。
【００３０】
具体的一例では、転帰先予測部２０は、現時点で取得されている対象患者の電子カルテ情報を取得して、多クラス分類されている機械学習結果に基づいて、自宅、回復期病院（リハビリ病院）、及び、それぞれの施設（療養病院、リハビリ施設、療養・介護施設）の何れかを予測結果として出力する。
【００３１】
別の一例では、転帰先予測部２０は、自宅、回復期病院（リハビリ病院）、及び、それぞれの施設の何れかに対象患者の転帰先を選定する際に、自宅を転帰先に選定できない確率が閾値より高い場合に条件を満たすリハビリ施設、療養・介護施設から転帰先を選定することとすればよい。
【００３２】
上記転帰先の分類は、対象患者の電子カルテに登録される幾つかの項目に強く影響を受けるものと考察される。例えば、自宅の有無や居住階数、自宅が持家か賃貸かの項目は、転帰先が自宅になるか否かに、患者の回復度合いと共に強く影響を与えるパラメータと成り得る。また、自宅を転帰先とする場合でも、患者の回復度合いが回復の見込みがある場合もあれば、回復の見込みがない場合もある。これらのことを、医療関係者が早期に精確に判断することは困難であるが、急性期医療施設の機械学習結果を用いることで早期から高い精度の予測結果を医療関係者に提供できる。
【００３３】
学習部３０は、電子カルテデータベースを参照して各患者の電子カルテ情報群について急性期医療施設の入院患者から得られた各患者の該急性期医療施設からの転帰先を機械学習して、学習データベースに学習結果を蓄積する。この学習部３０は、機械学習手段として動作する。機械学習は、病名や症状を学習に用いる電子カルテ情報の項目に含めることが望ましいものの、必須ではない。機械学習にかける電子カルテ情報の項目（パラメータ群）は、図２に例示する項目のように、入院区分や患者状態のパラメータと共に、経済状況、自宅、住所、キーパーソン、喫煙歴、飲酒暦 等の社会的患者特性のパラメータを数多く使用すればより望ましい。学習部３０は、この電子カルテ情報群について、退院後の転帰先を機械学習する。機械学習手法は特に限定しないものの、SVM（Support Vector Machine）等の回帰手法、k近傍法等のクラスタリング手法や、ニューラルネットワーク手法を用いることとしてもよい。また、機械学習手法は、例えば、救急搬送患者の入院の入院日に得られる電子カルテデータを用いた際に転帰先の正解率が高い機械学習手法と、入院後の１週間後までに蓄積される電子カルテデータを用いた際に転帰先の正解率が高い機械学習手法と、の両方をそれぞれ学習しておくこととしてもよい。このように学習部３０は、入院経過後の時期に合わせて転帰先予測部２０が使用する学習データを自動的もしくは利用者の操作によって切り替えられ得るように、複数の学習手法に対応させておくことが望ましい。
【００３４】
ここで図２に例示した社会的患者特性のパラメータの幾つかを説明する。
【００３５】
“経済状況”は患者若しくは家計を共通にする家族の経済状況を示すパラメータである。 
【００３６】
“自宅”は患者若しくは家計を共通にする家族が住む家が持家であるか賃貸であるかを示すパラメータである。また、何階が居住スペースであるかを含めてもよい。 
【００３７】
“住所”は患者若しくは家計を共通にする家族が住む家がある地域を示すパラメータである。 
【００３８】
“キーパーソン”は患者と同居している親密な家族／友人の有無及びその人間との関係を示すパラメータである。単純には、同居家族構成に入力で動作する。なお、この“キーパーソン”に登録される各人物についての社会的特性を受け付けて、機械学習のパラメータに加えることとしてもよい。この項目を厚くデータ収集して他の項目と共に使用することで、在宅医療／在宅リハビリ／通院を行えるか否か等に有意な差をマイニング結果として得られるものと推定できる。 
【００３９】
“喫煙歴”は患者の喫煙歴を示すパラメータである。 
【００４０】
“飲酒暦”は患者の飲酒暦を示すパラメータである。 
【００４１】
“ペット”は患者若しくは同居家族が飼うペットの種類とその年齢である。飼育年数等を含めてもよい。
【００４２】
なお、図２に示す電子カルテデータベースの項目は例であり、図示した項目に限定するものではない。また、電子カルテデータベースは、様々な項目を任意に追加・変更してその項目をパラメータ化してもよい。特に電子カルテデータベースに対する社会的患者特性のパラメータの追加および地域性の追加は、転帰先の機械学習に有益に働くことがある。
【００４３】
無論、患者の治療が進むにつれて転帰先と各患者の各パラメータとの関連性の確定度が高くなる。
【００４４】
上記構成によって、医療情報処理システム１は、救急搬送に伴う急性期医療施設への患者の入院に伴い、該患者の転帰先を早期に予測可能になる。
【００４５】
［実施形態の動作説明］ 
次に、本実施形態に係る医療情報処理システム１の動作を説明する。
【００４６】
図３は、本実施形態の医療情報処理システム１の基本フローを示すフローチャートである。図４は、医療情報処理システム１の機械学習フローを示すフローチャートの例である。また、図５は、医療情報処理システム１の転帰先予測フローを示すフローチャートの例である。
【００４７】
まず、基本フローは、次のようになる。 
【００４８】
医療情報処理システム１は、予め、学習部１０によって、各患者の電子カルテ情報群について救急搬送に伴う入院後の転帰先を機械学習する（Ｆ１０１）。 
【００４９】
医療情報処理システム１は、逐次、転帰先予測部２０によって、対象患者の救急搬送による入院に伴い入力された対象患者の電子カルテ情報から、機械学習した結果に基づいて、該対象患者の転帰先を予測する（Ｆ１０２）。 
【００５０】
このフローのように、医療情報処理システム１は、人間もしくは他のプログラムからの転帰先予測要求を適宜受け付けて、そのタイミングの対象患者の電子カルテ情報を一次情報として、転帰先を予測できる。これにより、予測結果である転帰先に基づき、要求元である利用者（例えば、医師、看護師、ソーシャルワーカ）は、現時点の入力情報に基づいて予測された転帰先を逐次知ることができる。この転帰先を知ることは、救急搬送直後の対象患者の電子カルテ情報が作成された直後から可能に成る。
【００５１】
また、図４は、医療情報処理システム１の機械学習フローを示すフローチャートの例である。
【００５２】
まず、医療情報処理システム１となる情報処理システムのプロセッサーは、学習対象となる電子カルテ情報群を逐次収集する（Ｓ１０１）。
【００５３】
次に、プロセッサーは、収集済みの電子カルテ情報群から学習対象とする電子カルテの項目（特徴、パラメータ）のデータを抽出する（Ｓ１０２）。この特徴には、患者の症状、病名などと共に、病院、地域、患者住所、入院区分、自宅有無、キーパーソン、などを含める。
【００５４】
次に、プロセッサーは、特徴（パラメータ）群と転帰先との関係を学習する（Ｓ１０３）。
【００５５】
最後に、プロセッサーは、学習結果を学習データベースに蓄積する（Ｓ１０４）。
【００５６】
この機械学習は、定期的に実施して、最新の学習結果にアップデートすることが望ましい。
【００５７】
図５は、医療情報処理システム１の転帰先予測フローを示すフローチャートの例である。
【００５８】
医療情報処理システム１となる情報処理システムのプロセッサーは、利用者若しくは他の関連プログラムから対象患者の転帰先予測要求を受け付ける（Ｓ２０１）。
【００５９】
次に、プロセッサーは、対象患者の現時点の電子カルテ情報と学習データを呼出す（Ｓ２０２）。
【００６０】
次に、プロセッサーは、機械学習結果に基づいた対象患者の転帰先を予測処理する（Ｓ２０３）。この予測処理は、例えば、対象患者の現時点の電子カルテ情報について、学習結果に基づいて、退院、回復期病院（リハビリ病院）への転院、その他施設を分類候補とした多クラス分類処理で行えばよい。
【００６１】
最後に、プロセッサーは、転帰先等を要求元に通知する（Ｓ２０４）。
【００６２】
この転帰先の予測処理は、入力部１１を介して、使用者等からの要求に適宜応答して行われる。このように情報処理システムを動作させることで、医療情報処理システム１は、救急搬送に伴う患者の入院に伴い、該患者の転帰先を早期に予測できる。また、この予測は、初期情報から逐次的に入力される患者の病状や様々な情報が電子カルテに入力されることで、逐次的に早期且つ高精度に高まる。
【００６３】
ここで、医療情報処理システム１の利点を説明する。 
【００６４】
図６は、医療情報処理システム１の利点を視覚的に示す説明図である。 
【００６５】
図示した既存手法のように、既存のある医療施設における救急搬送で入院した患者は“治療”→“インフォームドコンセント”→“転帰先調整”→“転院先決定”→“退院（転帰先への移動）”の順にルーチン化されたように転院までのフローが確立されている。
【００６６】
統計上のデータを参照すると、救急外来の多くの入院患者は概ね１４日（２週間）程度で急性期医療施設から転帰可能になっている。現状では、転帰可能な症状になった患者について、受け入れ先施設の担当者と急性期医療施設の担当者とがネゴシエーションしてから転帰している。一方で受け入れ先施設の空き状況などが原因で、結果的に急性期医療施設からの転帰が遅くなる患者も少なからずいる。
【００６７】
これに対して、本手法を用いることで、例えばソーシャルワーカーなどが対象患者の早期の電子カルテ情報（例えば初期情報からでも）からカテゴリ分類された予測転帰先を知ることが可能になる。結果、ソーシャルワーカーなどのスタッフは、他の病院や施設への転院先調整や様々な準備が早期に開始できる。これは、例えば既存手法のようにインフォームドコンセント後に転院先調整を図ることに対して、転院先調整などの院内の業務フローの並列化が可能になる為である。このことによって、患者が回復した時点で早期に転院することが可能なる。患者にとっては、急性期病院での治療からリハビリ等の治療に早期に移行できるメリットが生まれる。また、患者及び医療制度にとっては、入院期間の適切化によって医療費の削減が図れる。急性期病院にとっても、回復した患者を必要以上に入院させて病床を不足させることを削減できるメリットが生まれる。
【００６８】
患者にとって、回復期病院（リハビリ病院）に転院するか、その他施設に移動するかは、最終的に自宅に帰れずに何らかの施設に永続的に入所するかに繋がるため、大きな岐路となる。しかし、この重要な帰路についての精確な早期予測は、医療機関従事者にとっても非常に困難である。
【００６９】
これらのことを、電子カルテ情報を逐次充実させることで、転帰先調整等を早期の予測によって実行可能にする。そして、転帰先調整を前倒で実施する患者の早期退院プランを実行可能にする。
【００７０】
以上説明したように、本発明を適用した医療情報処理システムは、救急搬送に伴う急性期医療施設への患者の入院に伴い、該患者の初期情報からでも転帰先を早期に予測できる。
【００７１】
尚、本システムの各部は、図７および図８に例示するようなコンピュータシステム（サーバシステム）のハードウェアとソフトウェア、仮想化技術の組み合わせを適宜用いて実現すればよい。このコンピュータシステムは、所望形態に合わせた、１ないし複数のプロセッサーとメモリーを含む。また、このコンピュータシステムの形態では、各部は、上記メモリーに案内システム用のプログラムが展開され、このプログラムに基づいて１ないし複数のプロセッサー等のハードウェアを実行命令群やコード群で動作させることによって、実現すればよい。この際、必要に応じて、このプログラムは、オペーレティングシステムや、マイクロプログラム、ドライバなどのソフトウェアが提供する機能と協働して、各部を実現することとしてもよい。
【００７２】
メモリーに展開されるプログラムデータは、プロセッサーを１ないし複数の上述した各部として動作させる実行命令群やコード群、テーブルファイル、コンテンツデータなどを適宜含む。
【００７３】
また、このコンピュータシステムは、必ずしも一つの装置として構築される必要はなく、複数のサーバ／コンピュータ／仮想マシンなどが組み合わさって、所謂、シンクライアントや、分散コンピューティング、クラウドコンピューティングで構築されてもよい。
【００７４】
また、コンピュータシステムの一部／全ての各部をハードウェアやファームウェア（例えば、一ないし複数のLSI：Large-Scale Integration、FPGA：Field Programmable Gate Array、電子素子の組み合わせ）で置換することとしてもよい。同様に、各部の一部のみをハードウェアやファームウェアで置換することとしてもよい。
【００７５】
また、このプログラムは、記録媒体に非一時的に記録されて頒布されても良い。当該記録媒体に記録されたプログラムは、有線、無線、又は記録媒体そのものを介してメモリーに読込まれ、プロセッサー等を動作させる。
【００７６】
尚、本明細書では、記録媒体には、類似するタームの記憶媒体やメモリー装置、ストレージ装置なども含むこととする。この記録媒体を例示すれば、オプティカルディスクや磁気ディスク、半導体メモリー装置、ハードディスク装置、テープメディアなどが挙げられる。また、記録媒体は、不揮発性であることが望ましい。また、記録媒体は、揮発性モジュール（例えばRAM：Random Access Memory）と不揮発性モジュール（例えばROM：Read Only Memory）の組み合わせを用いることとしてもよい。
【００７７】
上記形態を別の表現で説明すれば、医療情報処理システムとして動作させる情報処理システムを、メモリーに展開された転帰先予測プログラムに基づき、入力部、学習部、転帰先予測部として動作させることで、その結果、本発明に係る医療情報処理システムを実現できる。
【００７８】
同様に、上記形態を更に別の表現で説明すれば、記録媒体は、メモリーに展開されて情報処理システムのプロセッサーで動作する転帰先予測プログラムを含み、情報処理リソースに学習工程、入力工程、転帰先予測工程を適時実行させることで、本発明に係る医療情報処理システムを構築できる。
【００７９】
なお、実施形態を例示して本発明を説明した。しかし、本発明の具体的な構成は前述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変更があってもこの発明に含まれる。例えば、上述した実施形態のブロック構成の分離併合、手順の入れ替えなどの変更は本発明の趣旨および説明される機能を満たせば自由であり、上記説明が本発明を限定するものではない。
【００８０】
この出願は、２０１７年８月３０日に出願された日本出願特願２０１７−１６５６０７号を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【符号の説明】
【００８１】
１      医療情報処理システム（コンピュータシステム）
１１    入力部
２０    転帰先予測部
３０    学習部
【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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【手続補正書】
【提出日】令和2年2月27日(2020.2.27)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】請求項４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項４】
前記転帰先予測部は、前記対象患者の電子カルテ情報として入力された入院区分が救急の患者について、電子カルテ情報の同居家族構成のデータを少なくとも受け付け、該対象患者の救急搬送に伴う入院後の転帰先を学習結果に基づいて予測し、転帰先を自宅への退院、回復期病院への転院、その他施設への転院に分類することを特徴とする請求項１から３の何れか一項に記載の医療情報処理システム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】請求項８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項８】
転帰先を予測する際に、前記転帰先予測部では、前記対象患者の電子カルテ情報として入力された入院区分が救急の患者について、電子カルテ情報の同居家族構成のデータを少なくとも受け付け、該対象患者の救急搬送に伴う入院後の転帰先を学習結果に基づいて予測し、転帰先を自宅への退院、回復期病院への転院、その他施設への転院に分類することを特徴とする請求項５から７の何れか一項に記載の医療情報処理方法。
【国際調査報告】
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