(57)【要約】  第１の予測部８１は、入力される対象患者の情報と、患者の転帰先を予測するための第１の予測モデルとに基づき、その対象患者の転帰先を予測する。第２の予測部８２は、対象患者の情報と、患者の治療完了期間を予測するための第２の予測モデルとに基づき、その対象患者の治療完了期間を予測する。取得部８３は、施設ごとの稼働状況を含む施設情報を取得する。判断部８４は、取得された施設情報と、予測された転帰先及び治療完了期間とに基づいて、施設の中から転帰先の要件を満たす施設を判断する。出力部８５は、判断部８４により判断された結果を出力する。
2019077934.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力される対象患者の情報と、患者の転帰先を予測するための第１の予測モデルとに基づき、当該対象患者の転帰先を予測する第１の予測部と、
前記対象患者の情報と、患者の治療完了期間を予測するための第２の予測モデルとに基づき、当該対象患者の治療完了期間を予測する第２の予測部と、
施設ごとの稼働状況を含む施設情報を取得する取得部と、
取得された前記施設情報と、予測された前記転帰先及び前記治療完了期間とに基づいて、前記施設の中から転帰先の要件を満たす施設を判断する判断部と、
前記判断部により判断された結果を出力する出力部とを備えた
ことを特徴とする転帰先判断システム。
【請求項２】
判断部は、転帰先の施設の稼働状況が治療完了期間内に受入可能か否かを判断する
請求項１記載の転帰先判断システム。
【請求項３】
第２の予測部は、予め定めた期間内に治療が完了するか否かを予測する複数の予測モデルと、当該予測モデルの予測結果に応じて予め定められた予測ブレに基づいて、治療完了期間を予測する
請求項１または請求項２記載の転帰先判断システム。
【請求項４】
判断部は、予測される治療完了期間が長いほど、受け入れに余裕のある施設を優先的に選択すると判断する
請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載の転帰先判断システム。
【請求項５】
判断部は、予測される治療完了期間が長いほど、予約する施設を多くすると判断する
請求項１から請求項４のうちのいずれか１項に記載の転帰先判断システム。
【請求項６】
判断部は、治療完了期間の始期を第１の予約開始時期として転帰先の要件を満たす施設を判断し、治療完了期間の終期を第２の予約開始時期として転帰先の要件を満たす施設を判断する
請求項１から請求項５のうちのいずれか１項に記載の転帰先判断システム。
【請求項７】
取得部は、対象患者の情報を用いて、当該対象患者が在住する地域に存在する施設情報を取得する
請求項１から請求項６のうちのいずれか１項に記載の転帰先判断システム。
【請求項８】
複数の患者の電子カルテデータを機械学習することにより、第２の予測モデルを生成するモデル生成部を備えた
請求項１から請求項７のうちのいずれか１項に記載の転帰先判断システム。
【請求項９】
取得部は、対象患者の情報を用いて、当該対象患者の介護者が在住する地域に存在する施設情報を取得する
請求項１から請求項８のうちのいずれか１項に記載の転帰先判断システム。
【請求項１０】
出力部は、判断結果と治療完了期間とを対応付けて出力する
請求項１から請求項９のうちのいずれか１項に記載の転帰先判断システム。
【請求項１１】
入力される対象患者の情報と、患者の転帰先を予測するための第１の予測モデルとに基づき、当該対象患者の転帰先を予測し、
前記対象患者の情報と、患者の治療完了期間を予測するための第２の予測モデルとに基づき、当該対象患者の治療完了期間を予測し、
施設ごとの稼働状況を含む施設情報を取得し、
取得された前記施設情報と、予測された前記転帰先及び前記治療完了期間とに基づいて、前記施設の中から転帰先の要件を満たす施設を判断し、
判断された結果を出力する
ことを特徴とする転帰先判断方法。
【請求項１２】
転帰先の施設の稼働状況が治療完了期間内に受入可能か否かを判断する
請求項１１記載の転帰先判断方法。
【請求項１３】
コンピュータに、
入力される対象患者の情報と、患者の転帰先を予測するための第１の予測モデルとに基づき、当該対象患者の転帰先を予測する第１の予測処理、
前記対象患者の情報と、患者の治療完了期間を予測するための第２の予測モデルとに基づき、当該対象患者の治療完了期間を予測する第２の予測処理、
施設ごとの稼働状況を含む施設情報を取得する取得処理、
取得された前記施設情報と、予測された前記転帰先及び前記治療完了期間とに基づいて、前記施設の中から転帰先の要件を満たす施設を判断する判断処理、および、
前記判断処理で判断された結果を出力する出力処理
を実行させるための転帰先判断プログラム。
【請求項１４】
コンピュータに、判断処理で、転帰先の施設の稼働状況が治療完了期間内に受入可能か否かを判断させる
請求項１３記載の転帰先判断プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、患者の転帰先を判断する転帰先判断システム、転帰先判断方法および転帰先判断プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
患者の容体の変化や病院の設備の観点等から、患者の移動先を判断する状況が存在する。例えば、特許文献１には、治療途中の患者を自施設から他施設に移動して再治療する場合の連携方法が記載されている。特許文献１に記載された方法では、自施設での治療が中断した際に、同等又は許容できる違いの治療が継続できるように、他施設の適合性を評価し治療可能な他施設を選定する。【０００３】
なお、特許文献２には、ネットワークを介して施設や設備の予約をすることができる施設予約管理システムが記載されている。特許文献２に記載されたシステムは、設備予約に関する日時、目的、料金などの予約内容を制御し、利用者は、その制御に基づいて設備の予約や予約の取り消しをする。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１０−１４８５３４号公報
【特許文献２】特開２００５−１８２４２５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
急性期の患者の容体が落ち着き回復期に突入した後は、患者の費用負担を軽減させたり、病院経営の効率化を図ったりする観点からも、患者の適切な移動先を決定できることが望まれている。ただし、退院直前に移動先の施設を予約しようとしても、予約が取れない可能性があるため事前に予約を行うことが好ましい一方、あまり長期間施設を予約しておくことも難しい。【０００６】
しかし、患者の状態や治療状況は不確定要素が高く、また、移動先の状況も刻一刻と変化するものである。例えば、特許文献１に記載された方法は、他施設の現状を考慮していない。そのため、決定された他施設への移動時期は不透明であり、必ずしも移動できるとは限らないため、患者の在院期間を短くすることは困難である。【０００７】
そこで、本発明は、患者の在院期間を短くするように転帰先を判断できる転帰先判断システム、転帰先判断方法および転帰先判断プログラム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】
本発明による転帰先判断システムは、入力される対象患者の情報と、患者の転帰先を予測するための第１の予測モデルとに基づき、その対象患者の転帰先を予測する第１の予測部と、対象患者の情報と、患者の治療完了期間を予測するための第２の予測モデルとに基づき、その対象患者の治療完了期間を予測する第２の予測部と、施設ごとの稼働状況を含む施設情報を取得する取得部と、取得された施設情報と、予測された転帰先及び治療完了期間とに基づいて、施設の中から転帰先の要件を満たす施設を判断する判断部と、判断部により判断された結果を出力する出力部とを備えたことを特徴とする。【０００９】
本発明による転帰先判断方法は、入力される対象患者の情報と、患者の転帰先を予測するための第１の予測モデルとに基づき、その対象患者の転帰先を予測し、対象患者の情報と、患者の治療完了期間を予測するための第２の予測モデルとに基づき、その対象患者の治療完了期間を予測し、施設ごとの稼働状況を含む施設情報を取得し、取得された施設情報と、予測された転帰先及び治療完了期間とに基づいて、施設の中から転帰先の要件を満たす施設を判断し、判断された結果を出力することを特徴とする。【００１０】
本発明による転帰先判断プログラムは、コンピュータに、入力される対象患者の情報と、患者の転帰先を予測するための第１の予測モデルとに基づき、その対象患者の転帰先を予測する第１の予測処理、対象患者の情報と、患者の治療完了期間を予測するための第２の予測モデルとに基づき、その対象患者の治療完了期間を予測する第２の予測処理、施設ごとの稼働状況を含む施設情報を取得する取得処理、取得された施設情報と、予測された転帰先及び治療完了期間とに基づいて、施設の中から転帰先の要件を満たす施設を判断する判断処理、および、判断処理で判断された結果を出力する出力処理を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、患者の在院期間を短くするように転帰先を判断できる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明による転帰先判断システムの一実施形態を示すブロック図である。
【図２】患者情報の例を示す説明図である。
【図３】転帰先情報の例を示す説明図である。
【図４】治療完了までの日数を予測する方法の例を示す説明図である。
【図５】治療完了までの日数を予測する他の方法の例を示す説明図である。
【図６】予測ブレを考慮した施設予約の例を示す説明図である。
【図７】転帰先判断システムの動作例を示すフローチャートである。
【図８】本発明による転帰先判断システムの変形例を示すブロック図である。
【図９】本発明による転帰先判断システムの概要を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
患者の在院期間を短くすることができれば、患者側の費用負担を軽減でき、病院側も急性期の患者を受入易くなるというメリットがある。また、受入側の施設も、受け入れる患者の情報を予め把握することが可能になるため、結果として、受け入れ準備や人員調整等の作業を予め行うことも可能になる。
【００１４】
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。
【００１５】
図１は、本発明による転帰先判断システムの一実施形態を示すブロック図である。本実施形態の転帰先判断システム１００は、患者情報記憶部１０と、転帰先情報記憶部２０と、退院方向性予測部３０と、治療時期予測部４０と、転帰先抽出部５０と、転帰先判断部６０と、転帰先予約部７０とを備えている。
【００１６】
患者情報記憶部１０は、対象とする患者情報を記憶する。患者情報記憶部１０は、例えば、患者情報として電子カルテデータを記憶していてもよい。図２は、患者情報の例を示す説明図である。図２に例示する患者情報は、性別や年齢、病名や家族背景のほか、日常生活自立度や、ジャパン・コーマ・スケール（Japan Coma Scale：JCS ）などによる意識レベル、状態などを含む。また、患者情報記憶部１０は、後述する治療時期予測部４０が予測する治療完了期間や、退院方向性予測部３０が予測した退院方向性の結果を記憶してもよい。
【００１７】
他にも、患者情報記憶部１０は、患者の居住地などの関連情報を患者情報として記憶していてもよい。また、患者情報記憶部１０は、患者自身の情報だけでなく、患者を介護する者の居住地などを患者情報として記憶していてもよい。
【００１８】
転帰先情報記憶部２０は、候補になる転帰先の情報を記憶する。なお、本明細書で転帰とは、転院（または転医）を含む意味で用いられている。また、転帰先とは、患者が入院した場所（例えば、緊急搬送された病院）から移動する先の場所（施設）を示すものである。転帰先として、例えば、自宅、医療療養病院もしくは病棟、リハビリテーション（以下、リハビリと記す。）を行う病院もしくは病棟、または、介護施設等が挙げられる。ただし、転帰先は、上述する例に限定されない。
【００１９】
また、本実施形態では、予約が必要な転帰先を施設と記す。施設は、狭義には病院などの医療施設であるが、施設の形態は医療施設に限定されず、例えば、療養可能な宿泊施設などであってもよい。
【００２０】
転帰先情報記憶部２０は、転帰先になる施設の情報として、その施設のタイプや、受入困難な患者のタイプ、稼働状況を施設ごとに記憶する。ここで、施設のタイプとは、患者が退院後に必要とする行動を支援するための施設の種類を表す。施設のタイプとして、上述する医療療養病院（以下、療養、と記すこともある。）、リハビリを行う病院（以下、リハ病院、と記すこともある。）や、介護施設などが挙げられる。また、転帰先になる施設は、患者の退院後の方向性を示すことから、施設のタイプのことを退院方向性と言うことができる。
【００２１】
また、稼働状況とは、患者の受け入れが可能な状況を表す。稼働状況には、例えば、施設の空きの有無、現時点での最短の空き予定日などが含まれる。他にも稼働状況として、病床の空き数や、受け入れ可能人数などが含まれていてもよい。
【００２２】
図３は、転帰先情報の例を示す説明図である。図３に示す例では、転帰先情報記憶部２０が、施設ごとに、タイプ、受入が困難な患者（ＮＧ患者）、施設の空き状況、および最短の空き予定日をそれぞれ記憶していることを示す。
【００２３】
転帰先情報記憶部２０は、他にも、転帰先の施設の情報として、立地条件や医療費、受付時間や診療時間などの情報を記憶していてもよい。
【００２４】
退院方向性予測部３０は、対象とする患者の情報を入力し、入力された患者の情報と、患者の転帰先を予測するためのモデル（以下、第１の予測モデルと記す。）とに基づいて、対象とする患者の転帰先を予測する。なお、本実施形態では、第１の予測モデルは、予め学習され、記憶部（図示せず）に記憶されているものとする。
【００２５】
第１の予測モデルの態様は任意である。第１の予測モデルは、例えば、患者の退院方向性（例えば、自宅退院、リハビリ病院転院、療養病院転院、介護施設入所、など）のカテゴリを目的変数とし、図２に例示する患者情報の項目を説明変数とする予測モデルであってもよい。
【００２６】
また、退院方向性予測部３０は、上述する患者の退院方向性の適否を判断する複数の予測モデルを用いて、患者の転帰先を予測してもよい。例えば、本予測モデルが、適否の度合いを予測結果として出力する場合、退院方向性予測部３０は、その予測結果の中から最も適切と思われる転帰先を選択するようにしてもよい。
【００２７】
治療時期予測部４０は、患者の治療完了時期を予測する。具体的には、治療時期予測部４０は、対象とする患者の情報を入力し、入力された患者の情報と、患者の治療完了期間を予測するためのモデル（以下、第２の予測モデルと記す。）とに基づいて、対象とする患者の治療完了期間を予測する。なお、本実施形態では、第２の予測モデルは、予め学習され、記憶部（図示せず）に記憶されているものとする。
【００２８】
ここで、治療完了期間とは、予測される治療完了までの日数（または、治療完了日）に一定の幅を持たせた期間である。一般に、日付をピンポイントで予測することは難しいため、本実施形態では、治療時期予測部４０は、一定の幅を考慮して治療完了までの日数を予測する。
【００２９】
第２の予測モデルの態様も任意である。第２の予測モデルが予測する対象は、治療完了までの日数（または、治療完了日）である。そのため、例えば、第２の予測モデルとして、治療完了までの日数を目的変数とし、図２に例示する患者情報の項目を説明変数とする予測モデルが考えられる。
【００３０】
ただし、上述するように治療完了までの日数を予測する精度をあげることは難しい。そこで、治療時期予測部４０は、複数の予測モデルを用いて、多クラス分類を行うことにより治療完了までの日数を予測してもよい。
【００３１】
図４は、複数の予測モデルを用いて、治療完了までの日数を予測する方法の例を示す説明図である。図４に例示する方法では、治療時期予測部４０は、５つの予測モデルを用いて治療完了までの日数を予測する。ただし、用いる予測モデルの数は、５つに限定されず、２つから４つであってもよく、６つ以上であってもよい。
【００３２】
図４に例示する各予測モデルは、予測対象の異なる各期間内に治療が完了するか否かを予測するためのモデルである。例えば、図４に例示する予測モデル１は、治療時期が３日以内か否か（すなわち、３回以内に治療が完了するか否か）を予測するモデルであり、予測モデル２は、治療時期が１週間以内か否かを予測するモデルである。
【００３３】
図４に例示する各予測モデルは、予測結果に応じた予測ブレが予め定められる。例えば、治療時期が３日以内と予測された場合（すなわち、予測モデル１で、結果が「Ｙｅｓ」と予測された場合）の予測ブレは１日以内であると定められ、治療時期が１週間以内と予測された場合（すなわち、予測モデル２で、結果が「Ｙｅｓ」と予測された場合）の予測ブレは４日以内であると定められる。治療期間が長くなると予測されるほど、予測ブレも大きくなると考えられるからである。
【００３４】
ただし、この予測ブレの設定方法は任意であり、図４に例示する日数に限定されない。例えば、学習の実績や予測モデルの精度に応じて、予め定める予測ブレの大きさを変化させればよい。
【００３５】
また、図４では、予測する治療時期を順次長くして、治療完了までの日数を予測する方法を例示した。ただし、治療時期を判断する方法は、図４に例示する方法に限定されない。図５は、複数の予測モデルを用いて、治療完了までの日数を予測する他の方法の例を示す説明図である。図５に示す例では、図４に例示する予測モデル３を根ノードに配した木構造を想定し、予測結果に応じて、順次予測モデルを選択する。図５に例示する構造を用いることで、治療時期を判断する処理回数を低減させることが可能になる。
【００３６】
以上のように、治療時期予測部４０が、予め定めた期間内に治療が完了するか否かを予測する複数の予測モデルと、その予測モデルの予測結果に応じて予め定められた予測ブレに基づいて治療完了期間を予測する。そのため、治療完了までの日数を予測する精度を向上できる。
【００３７】
転帰先抽出部５０は、患者の転帰先の条件を満たす施設情報を転帰先情報記憶部２０から抽出する。具体的には、転帰先抽出部５０は、退院方向性予測部３０によって予測された転帰先のタイプ（退院方向性）に合致する施設を転帰先情報記憶部２０から抽出する。また、転帰先の施設が受入困難な患者のタイプを定めている場合、転帰先抽出部５０は、対象の患者が受入困難な患者のタイプに合致する施設を除外するようにしてもよい。
【００３８】
例えば、図２に例示する患者Ｃの転帰先を、図３に例示する転帰先情報から抽出するとする。また、図２に例示するように、患者Ｃの退院方向性が「施設」と予測されたとする。この場合、転帰先抽出部５０は、図３に例示する転帰先のうち、タイプが「施設」であるＶＶ施設およびＺＺ施設を抽出する。さらに、患者Ｃの状態が「不穏」であるため、転帰先抽出部５０は、抽出されたＶＶ施設およびＺＺ施設のうち、「ＮＧ患者」に「不穏」が設定されたＺＺ施設を除外する。その結果、ＶＶ施設が患者Ｃの転帰先の候補として抽出される。
【００３９】
なお、退院方向性予測部３０によって予測された転帰先のタイプ（退院方向性）が特定しきれない場合、転帰先抽出部５０は、可能性のある複数のタイプの転帰先を抽出してもよい。例えば、リハビリ病院と療養病院との予測が五分五分と予測された場合、転帰先抽出部５０は、両方のタイプの転帰先を抽出してもよい。
【００４０】
また、転帰先抽出部５０は、患者の居住地や患者を介護する者の居住地を考慮し、対象とする患者の情報を用いて、その患者が在住する地域またはその近隣に存在する施設情報を抽出してもよい。なお、近隣の程度は、隣接市区町村や距離など、予め定めておけばよい。
【００４１】
転帰先判断部６０は、転帰先抽出部５０によって抽出された転帰先の候補のうち、治療時期予測部４０によって予測された患者の治療完了期間に応じた患者の転帰先を判断する。具体的には、転帰先判断部６０は、転帰先の施設の稼働状況が予測された治療完了期間内に受入可能か否かを判断する。そして、転帰先判断部６０は、治療完了期間によって特定される日において、稼働状況が患者を受入可能である転帰先の候補を抽出する。転帰先判断部６０は、例えば、予測ブレを考慮した最も早い治療完了日以降に受け入れ可能な転帰先の候補を抽出してもよい。
【００４２】
また、転帰先判断部６０は、患者の希望を受け付け、受け付けた希望に合致するように、転帰先の候補を限定してもよい。このように、転帰先判断部６０は、取得された施設情報と予測された転帰先及び治療完了期間とに基づいて、施設の中から転帰先の要件を満たす施設を判断する。
【００４３】
転帰先予約部７０は、施設を予約するための各種処理を行う。以下の説明では、施設を予約するための各種処理を行うことを、単に転帰先の施設を予約すると記すこともある。例えば、転帰先判断システムと施設の予約システム（図示せず）が連携している場合、転帰先予約部７０は、予約対象の施設に判断結果を通知してもよい。また、転帰先予約部７０は、判断結果（例えば、受入可能な転帰先の施設の情報）をディスプレイ装置やプリンタ装置などに出力してもよいし、転帰先の施設にメール等を送信してもよい。その際、転帰先予約部７０は、判断結果と治療完了期間とを対応付けて出力してもよい。以下、予約する施設を決定する方法を説明する。
【００４４】
例えば、転帰先の候補が１つに判断された場合、転帰先予約部７０は、その転帰先の施設に予約をすると決定すればよい。一方、転帰先の候補が複数存在する場合、転帰先予約部７０は、１つの施設に限って予約をすると決定してもよく、複数の施設に対して予約をすると決定してもよい。例えば、治療完了期間が長い（予測ブレが大きい）場合、転帰先予約部７０は、受け入れに余裕のある施設（例えば、空きが多い施設）を優先的に選択してもよい。このような施設を優先的に選択することで、予測ブレによる影響を低減させることが可能になる。さらに、転帰先予約部７０は、予約ができなくなるリスクを考慮し、空き数が少ない病院や混んでいる病院ほど優先的に選択してもよい。
【００４５】
予約数の決定方法は任意である。転帰先予約部７０は、例えば、患者の転帰先の希望数に応じて予約数を決定してもよく、治療完了期間の長さ（予測ブレの大きさ）に応じて予約数を増加させてもよい。予約数を低減させつつ、予約の確度を高めるため、転帰先予約部７０は、治療完了期間（予測ブレ）に応じて予約する施設を決定してもよい。
【００４６】
図６は、予測ブレを考慮した施設予約の例を示す説明図である。図６に例示する予約方法では、予測ブレを考慮した治療完了時期のうち、最も早い日に患者が移動することを考慮した予約を１つめの予約（予約１）とし、最も遅い日に患者が移動することを考慮した予約を２つ目の予約（予約２）とする。なお、予約１および予約２を行うために考慮する日付は、それぞれの予約を開始する時期とも言えることから、予約開始時期と言うことができる。
【００４７】
例えば、図４に例示する予測モデル３を用いた結果、治療時期予測部４０が治療時期を２週間以内であると予測し、予測ブレを７日（１週間以内）であると予測したとする。その結果、患者Ｃの治療完了時期が、図６に例示するように、７月１４日から７月２１日の間であると予測されたとする。
【００４８】
この場合、まず、転帰先予約部７０は、予約開始時期に予約１が可能な施設（すなわち、７月１４日よりも前に受け入れ可能な施設）を特定する。図６に示す例では、施設ＢＢのみが７月１４日よりも前（すなわち、７月１３日）に空きが存在する。そこで、転帰先予約部７０は、施設ＢＢに対して１つ目の予約をすると決定する。
【００４９】
次に、転帰先予約部７０は、予約開始時期に予約２が可能な施設（すなわち、７月２１日よりも前に受け入れ可能な施設）を特定する。図６に示す例では、施設ＡＡおよび施設ＢＢが７月２０日よりも前に空きが存在する。施設ＢＢについては、１つ目の予約をしているため、転帰先予約部７０は、施設ＡＡに対して２つ目の予約をすると決定する。
【００５０】
また、例えば、予測ブレの期間に他の患者の予約（例えば、予測ブレのない患者の予約）が入った場合、転帰先予約部７０は、先の予約（予約１）を取り消して、他の患者の予約を優先してもよい。この場合、他の患者の予約も確保しつつ、２つ目の予約による移動も確保することができる。
【００５１】
一方、予測ブレの期間に他の予約が入らなかった場合（すなわち、予約１の施設に患者が入れた場合）、転帰先予約部７０は、後の予約（予約２）を取り消すと決定すればよい。
【００５２】
なお、図６では、予測ブレの期間の最初と最後で２つの予約を行う方法を例示した。ただし、予約の数は２つに限定されず、例えば、予測ブレが大きい場合には、予約数を増加させるようにしてもよい。また、転帰先の病院の空き数や混み具合に応じて、予約数を増加させるようにしてもよい。
【００５３】
一方、転帰先の候補がない場合、転帰先予約部７０は、代替案を出力するようにしてもよい。転帰先予約部７０は、例えば、直近で空きが出そうな転帰先を出力してもよいし、ユーザの希望に該当しない転帰先の候補であっても空きがある場合には出力するようにしてもよい。
【００５４】
また、本実施形態では、転帰先予約部７０が、転帰先の要件を満たす複数の施設を判断する場合について説明した。この処理を転帰先判断部６０が行ってもよい。例えば、図６に例示する処理について、転帰先判断部６０が、治療完了期間に基づいて、予約開始時期や予約数を決定してもよい。そして、転帰先判断部６０が、治療完了期間の始期を第１の予約開始時期として転帰先の要件を満たす施設を判断し、治療完了期間の終期を第２の予約開始時期として転帰先の要件を満たす施設を判断してもよい。
【００５５】
退院方向性予測部３０と、治療時期予測部４０と、転帰先抽出部５０と、転帰先判断部６０と、転帰先予約部７０とは、プログラム（転帰先判断プログラム）に従って動作するコンピュータのプロセッサ（例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit ）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＦＰＧＡ（field-programmable gate array ））によって実現される。また、患者情報記憶部１０と、転帰先情報記憶部２０とは、例えば、磁気ディスク等により実現される。
【００５６】
上記プログラムは、例えば、記憶部（図示せず）に記憶され、プロセッサは、そのプログラムを読み込み、プログラムに従って、退院方向性予測部３０、治療時期予測部４０、転帰先抽出部５０、転帰先判断部６０および転帰先予約部７０として動作してもよい。また、転帰先判断システムの機能がＳａａＳ（Software as a Service ）形式で提供されてもよい。
【００５７】
退院方向性予測部３０と、治療時期予測部４０と、転帰先抽出部５０と、転帰先判断部６０と、転帰先予約部７０とは、それぞれが専用のハードウェアで実現されていてもよい。また、各装置の各構成要素の一部又は全部は、汎用または専用の回路（circuitry ）、プロセッサ等やこれらの組合せによって実現されもよい。これらは、単一のチップによって構成されてもよいし、バスを介して接続される複数のチップによって構成されてもよい。各装置の各構成要素の一部又は全部は、上述した回路等とプログラムとの組合せによって実現されてもよい。
【００５８】
また、転帰先判断システムの各構成要素の一部又は全部が複数の情報処理装置や回路等により実現される場合には、複数の情報処理装置や回路等は、集中配置されてもよいし、分散配置されてもよい。例えば、情報処理装置や回路等は、クライアントサーバシステム、クラウドコンピューティングシステム等、各々が通信ネットワークを介して接続される形態として実現されてもよい。
【００５９】
また、上記説明では、転帰先抽出部５０、転帰先判断部６０および転帰先予約部７０の処理を、それぞれ区別して説明しているが、転帰先抽出部５０、転帰先判断部６０および転帰先予約部７０が他の構成によって行われる処理を行ってもよい。転帰先抽出部５０、転帰先判断部６０および転帰先予約部７０によって、転帰先の施設が判断されることから、これらの構成を纏めて判断部と言うこともできる。
【００６０】
次に、本実施形態の動作を説明する。図７は、本実施形態の転帰先判断システムの動作例を示すフローチャートである。退院方向性予測部３０および治療時期予測部４０は、転帰先情報記憶部２０から患者情報を取得する（ステップＳ１１）。
【００６１】
退院方向性予測部３０は、患者の退院方向性を予測する（ステップＳ１２）。具体的には、退院方向性予測部３０は、患者情報と第１の予測モデルとに基づいて転帰先を予測する。そして、転帰先抽出部５０は、転帰先情報記憶部２０から転帰先情報を抽出する（ステップＳ１３）。具体的には、転帰先抽出部５０は、施設ごとの稼働状況を含む施設情報を転帰先情報記憶部２０から取得する。
【００６２】
一方、治療時期予測部４０は、患者の治療完了時期を予測する（ステップＳ１４）。具体的には、治療時期予測部４０は、患者情報と第２の予測モデルとに基づいて治療完了期間を予測する。併せて、治療時期予測部４０は、予測ブレを取得する（ステップＳ１５）。なお、退院方向性予測部３０による処理（ステップＳ１２およびステップＳ１３）と、治療時期予測部４０による処理（ステップＳ１４およびステップＳ１５）とは、順次行われてもよく、並列で行われてもよい。
【００６３】
転帰先判断部６０は、治療完了期間に基づいて、予約開始時期および予約数を決定する（ステップＳ１６）。そして、転帰先判断部６０は、取得された施設情報と、予測された転帰先及び治療完了期間とに基づいて、転帰先の要件を満たす施設を判断する（ステップＳ１７）。転帰先予約部７０は、判断結果に基づいて転帰先の施設を予約する（ステップＳ１８）。
【００６４】
以上のように、本実施形態では、退院方向性予測部３０が、対象患者の情報と第１の予測モデルとに基づき、対象患者の転帰先を予測し、治療時期予測部４０が、対象患者の情報と第２の予測モデルとに基づき、対象患者の治療完了期間を予測する。また、転帰先抽出部５０が、施設ごとの稼働状況を含む施設情報を取得する。そして、転帰先判断部６０および転帰先予約部７０が、取得された施設情報と、予測された転帰先及び治療完了期間とに基づいて、施設の中から転帰先の要件を満たす施設を判断し、その判断結果を出力する。よって、患者の在院期間を短くするように転帰先を判断できる。
【００６５】
次に、本実施形態の変形例を説明する。図８は、本発明による転帰先判断システムの変形例を示すブロック図である。図８に例示する転帰先判断システム２００は、患者情報記憶部１０と、転帰先情報記憶部２０と、退院方向性予測部３０と、モデル生成部３５と、治療時期予測部４０と、転帰先抽出部５０と、転帰先判断部６０と、転帰先予約部７０とを備えている。すなわち、本変形例の転帰先判断システムは、モデル生成部３５を備えている点において、上記実施形態と異なる。
【００６６】
モデル生成部３５は、退院方向性予測部３０および治療時期予測部４０が予測に用いるモデル（第１のモデルおよび第２のモデル）を生成する。具体的には、モデル生成部３５は、複数の患者の電子カルテデータを機械学習することにより、予測モデルを生成する。なお、モデル生成部３５は、第１のモデルと第２のモデルのいずれか一方のモデルのみを生成してもよく、両方のモデルを生成してもよい。
【００６７】
モデル生成部３５は、電子カルテの各データ項目の値（項目値）に基づいて、予測モデルを学習してもよい。より具体的には、治療完了期間を予測するモデル（すなわち、第２の予測モデル）を学習する場合、モデル生成部３５は、例えば、図２に例示する患者情報のデータを学習データとして用いてもよい。また、転帰先を予測するモデル（すなわち、第１の予測モデル）を学習する場合、モデル生成部３５は、図２に例示する患者情報の他、転帰先の情報を示すデータを学習データとして用いでも良い。
【００６８】
転帰先の情報を示すデータとして、病院名、病院タイプ（急性期、回復期（リハビリ）、療養など）、住所（現在入院している病院からの距離）、病床数、空き病床数（例えば、１週間先までの空き病床数）、受入不可患者（不穏、経管栄養の患者など）、転院実績（現在入院している病院からどれくらいの患者が転院してきたか）などが挙げられる。
【００６９】
退院方向性予測部３０および治療時期予測部４０は、モデル生成部３５が生成したモデルが存在する場合、そのモデルを用いて各予測を行う。それ以外の動作は、上記実施形態と同様である。
【００７０】
次に、本発明の概要を説明する。図９は、本発明による転帰先判断システムの概要を示すブロック図である。本発明による転帰先判断システム８０は、入力される対象患者の情報（例えば、患者情報記憶部に記憶された患者情報）と、患者の転帰先を予測するための第１の予測モデルとに基づき、その対象患者の転帰先を予測する第１の予測部８１（例えば、退院方向性予測部３０）と、対象患者の情報と、患者の治療完了期間を予測するための第２の予測モデルとに基づき、その対象患者の治療完了期間を予測する第２の予測部８２（例えば、治療時期予測部４０）と、施設ごとの稼働状況を含む施設情報を取得する取得部８３（例えば、転帰先抽出部５０）と、取得された施設情報と、予測された転帰先及び治療完了期間とに基づいて、施設の中から転帰先の要件を満たす施設を判断する判断部８４（例えば、転帰先判断部６０）と、判断部８４により判断された結果を出力する出力部８５（例えば、転帰先予約部７０）とを備えている。
【００７１】
そのような構成により、患者の在院期間を短くするように転帰先を判断できる。
【００７２】
具体的には、判断部８４は、転帰先の施設の稼働状況が治療完了期間内に受入可能か否かを判断してもよい。
【００７３】
また、第２の予測部８２は、予め定めた期間内に治療が完了するか否かを予測する複数の予測モデルと、その予測モデルの予測結果に応じて予め定められた予測ブレに基づいて、治療完了期間を予測してもよい。そのような構成によれば、治療完了期間を予測する制度を向上できる。
【００７４】
また、判断部８４は、予測される治療完了期間が長いほど、受け入れに余裕のある施設を優先的に選択すると判断してもよい。予測される治療完了期間が長いほど、転帰先の施設に移動する時期が定まりにくくなるため、余裕のある施設を優先的に選択することで、予約を拒否されるリスクを回避できる。
【００７５】
また、判断部８４は、予測される治療完了期間が長いほど、予約する施設を多くすると判断してもよい。上述するように、予測される治療完了期間が長いほど、転帰先の施設に移動する時期が定まりにくくなるため、より多くの施設を予約しておくことで、予約できなくなるリスクを回避できる。
【００７６】
具体的には、判断部８４は、治療完了期間の始期を第１の予約開始時期として転帰先の要件を満たす施設を判断し、治療完了期間の終期を第２の予約開始時期として転帰先の要件を満たす施設を判断してもよい。このようにすることで、予約数を低減させつつ、予約の確度を高めることが可能になる。
【００７７】
また、取得部８３は、対象患者の情報を用いて、その対象患者が在住する地域に存在する施設情報を取得してもよい。このようにすることで、患者の通院負担を軽減させることができる。
【００７８】
また、転帰先判断システム８０は、複数の患者の電子カルテデータを機械学習することにより、第２の予測モデルを生成するモデル生成部（例えば、モデル生成部３５）を備えていてもよい。
【００７９】
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
【００８０】
（付記１）入力される対象患者の情報と、患者の転帰先を予測するための第１の予測モデルとに基づき、当該対象患者の転帰先を予測する第１の予測部と、前記対象患者の情報と、患者の治療完了期間を予測するための第２の予測モデルとに基づき、当該対象患者の治療完了期間を予測する第２の予測部と、施設ごとの稼働状況を含む施設情報を取得する取得部と、取得された前記施設情報と、予測された前記転帰先及び前記治療完了期間とに基づいて、前記施設の中から転帰先の要件を満たす施設を判断する判断部と、前記判断部により判断された結果を出力する出力部とを備えたことを特徴とする転帰先判断システム。
【００８１】
（付記２）判断部は、転帰先の施設の稼働状況が治療完了期間内に受入可能か否かを判断する付記１記載の転帰先判断システム。
【００８２】
（付記３）第２の予測部は、予め定めた期間内に治療が完了するか否かを予測する複数の予測モデルと、当該予測モデルの予測結果に応じて予め定められた予測ブレに基づいて、治療完了期間を予測する付記１または付記２記載の転帰先判断システム。
【００８３】
（付記４）判断部は、予測される治療完了期間が長いほど、受け入れに余裕のある施設を優先的に選択すると判断する付記１から付記３のうちのいずれか１つに記載の転帰先判断システム。
【００８４】
（付記５）判断部は、予測される治療完了期間が長いほど、予約する施設を多くすると判断する付記１から付記４のうちのいずれか１つに記載の転帰先判断システム。
【００８５】
（付記６）判断部は、治療完了期間の始期を第１の予約開始時期として転帰先の要件を満たす施設を判断し、治療完了期間の終期を第２の予約開始時期として転帰先の要件を満たす施設を判断する付記１から付記５のうちのいずれか１つに記載の転帰先判断システム。
【００８６】
（付記７）取得部は、対象患者の情報を用いて、当該対象患者が在住する地域に存在する施設情報を取得する付記１から付記６のうちのいずれか１つに記載の転帰先判断システム。
【００８７】
（付記８）複数の患者の電子カルテデータを機械学習することにより、第２の予測モデルを生成するモデル生成部を備えた付記１から付記７のうちのいずれか１つに記載の転帰先判断システム。
【００８８】
（付記９）取得部は、対象患者の情報を用いて、当該対象患者の介護者が在住する地域に存在する施設情報を取得する付記１から付記８のうちのいずれか１つに記載の転帰先判断システム。
【００８９】
（付記１０）出力部は、判断結果と治療完了期間とを対応付けて出力する
付記１から付記９のうちのいずれか１つに記載の転帰先判断システム。
【００９０】
（付記１１）入力される対象患者の情報と、患者の転帰先を予測するための第１の予測モデルとに基づき、当該対象患者の転帰先を予測し、前記対象患者の情報と、患者の治療完了期間を予測するための第２の予測モデルとに基づき、当該対象患者の治療完了期間を予測し、施設ごとの稼働状況を含む施設情報を取得し、取得された前記施設情報と、予測された前記転帰先及び前記治療完了期間とに基づいて、前記施設の中から転帰先の要件を満たす施設を判断し、判断された結果を出力することを特徴とする転帰先判断方法。
【００９１】
（付記１２）転帰先の施設の稼働状況が治療完了期間内に受入可能か否かを判断する付記１１記載の転帰先判断方法。
【００９２】
（付記１３）コンピュータに、入力される対象患者の情報と、患者の転帰先を予測するための第１の予測モデルとに基づき、当該対象患者の転帰先を予測する第１の予測処理、前記対象患者の情報と、患者の治療完了期間を予測するための第２の予測モデルとに基づき、当該対象患者の治療完了期間を予測する第２の予測処理、施設ごとの稼働状況を含む施設情報を取得する取得処理、取得された前記施設情報と、予測された前記転帰先及び前記治療完了期間とに基づいて、前記施設の中から転帰先の要件を満たす施設を判断する判断処理、および、前記判断処理で判断された結果を出力する出力処理を実行させるための転帰先判断プログラム。
【００９３】
（付記１４）コンピュータに、判断処理で、転帰先の施設の稼働状況が治療完了期間内に受入可能か否かを判断させる付記１３記載の転帰先判断プログラム。
【００９４】
以上、実施形態及び実施例を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態および実施例に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【００９５】
この出願は、２０１７年１０月１７日に出願された日本特許出願２０１７−２００７１９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】
【００９６】
１０  患者情報記憶部
２０  転帰先情報記憶部
３０  退院方向性予測部
３５  モデル生成部
４０  治療時期予測部
５０  転帰先抽出部
６０  転帰先判断部
７０  転帰先予約部
１００  転帰先判断システム
【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】
2019077934.tif 000009
【図８】
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【図９】
2019077934.tif 000011
【手続補正書】
【提出日】令和2年4月1日(2020.4.1)
【手続補正１】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図７】
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【国際調査報告】
2019077934.tif 000013
2019077934.tif 000014