(57)【要約】【課題】医療機関の運営を効率的に改善可能な支援システムを提供する。【解決手段】  支援システム１００は、医療機関の運営を支援する支援システムであって、医療機関の運営に関する運営データＤ１１および経済性に関する経済性データを含む医療機関データＤ１、医療機関の属する地域の患者に関する患者データＤ２、および医療機関の周辺の環境に関する環境データＤ３を用いて機械学習する学習部１１２と、機械学習の結果に基づいて、医療機関の経済性を向上するような運営方針を提示する提示部１１３と、を有する。【選択図】図３Ｂ
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
医療機関の運営を支援する支援システムであって、
前記医療機関の運営に関する運営データおよび経済性に関する経済データを含む医療機関データ、前記医療機関の属する地域の患者に関する患者データ、および前記医療機関の周辺の環境に関する環境データを用いて機械学習する学習部と、
前記機械学習の結果に基づいて、前記医療機関の経済性を向上するような運営方針を提示する提示部と、を有する支援システム。
【請求項２】
前記提示部は、前記運営方針とともに、前記運営方針の提示根拠を提示する、請求項１に記載の支援システム。
【請求項３】
前記運営データは、前記医療機関の診療科目、医師、設備、レイアウト、およびクリニカルパスに関するデータの少なくとも一つを含む、請求項１または請求項２に記載の支援システム。
【請求項４】
医療機関の運営を支援する支援方法であって、
前記医療機関の運営に関する運営データおよび経済性に関する経済データを含む医療機関データ、前記医療機関の属する地域の患者に関する患者データ、および前記医療機関の周辺の環境に関する環境データを用いて機械学習する学習ステップと、
前記機械学習の結果に基づいて、前記医療機関の経済性を向上するような運営方針を提示する提示ステップと、を有する支援方法。
【請求項５】
医療機関の運営を支援する支援プログラムであって、
前記医療機関の運営に関する運営データおよび経済性に関する経済データを含む医療機関データ、前記医療機関の属する地域の患者に関する患者データ、および前記医療機関の周辺の環境に関する環境データを用いて機械学習する手順と、
前記機械学習の結果に基づいて、前記医療機関の経済性を向上するような運営方針を提示する手順と、を実行する支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医療機関の運営を支援する支援システム、支援方法、および支援プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、医療に関連する業務を自動的に行うシステムの開発が進められている。例えば、下記特許文献１には、患者の疾病情報およびクリニカルパスの候補を用いて、自動的にクリニカルパスを作成するシステムが記載されている。このようなシステムによれば、医療機関の運営を効率化することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−１２０４２２号
【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、上記特許文献１に記載のシステムによって作成されるクリニカルパスは、医療機関の経済性を考慮したものではない。そのため、作成されたクリニカルパスは、例えば、患者に過度に質の高い医療を提供するとともに、医療機関の経済性を圧迫するものである可能性がある。このように、医療機関の運営は、医療機関の経済性を考慮して行われることが好ましい。【０００５】
しかしながら、医療機関の運営は、医療機関の属する地域の患者や周辺の環境等の影響を受ける。また、医療機関の属する地域の患者や周辺の環境は、時々刻々と変化する。そのため、医療機関の経営者等が、医療機関を取り巻く環境を考慮して、経済性を向上させるような最適な運営を行うことは困難である。さらに、地域によっては医療機関が集中し、生き残りを掛けてシビアな経営判断が求められており、医療機関の経営者等は、経済性を向上させるために、より効率的に医療機関の運営を改善したいという要望がある。【０００６】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、医療機関の経済性が向上するように、医療機関の運営を効率的に改善可能な支援システム、支援方法、および支援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】
【０００７】
上記目的を達成する本発明に係る支援システムは、医療機関の運営を支援する支援システムであって、前記医療機関の運営に関する運営データおよび経済性に関する経済データを含む医療機関データ、前記医療機関の属する地域の患者に関する患者データ、および前記医療機関の周辺の環境に関する環境データを用いて機械学習する学習部と、前記機械学習の結果に基づいて、前記医療機関の経済性を向上するような運営方針を提示する提示部と、を有する。【０００８】
上記目的を達成する本発明に係る支援方法は、医療機関の運営を支援する支援方法であって、前記医療機関の運営に関する運営データおよび経済性に関する経済データを含む医療機関データ、前記医療機関の属する地域の患者に関する患者データ、および前記医療機関の周辺の環境に関する環境データを用いて機械学習する学習ステップと、前記機械学習の結果に基づいて、前記医療機関の経済性を向上するような運営方針を提示する提示ステップと、を有する。【０００９】
上記目的を達成する本発明に係る支援プログラムは、医療機関の運営を支援する支援プログラムであって、前記医療機関の運営に関する運営データおよび経済性に関する経済データを含む医療機関データ、前記医療機関の属する地域の患者に関する患者データ、および前記医療機関の周辺の環境に関する環境データを用いて機械学習する手順と、前記機械学習の結果に基づいて、前記医療機関の経済性を向上するような運営方針を提示する手順と、を実行する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明は、医療機関データ、患者データ、および環境データを用いた機械学習の結果に基づいて、医療機関の経済性を向上するような運営方針を提示する。そのため、医療機関の経営者等は、提示された運営方針に基づいて医療機関の運営を行うことで、効率的に医療機関の運営を改善し、経済性を向上できる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本実施形態に係る支援システムの概要を示す図である。
【図２】本実施形態に係る支援システムが、ネットワークを介して医療機関端末および患者端末に接続されている状態を示す図である。
【図３Ａ】本実施形態に係る支援システムのハードウェア構成を示すブロック図である。
【図３Ｂ】本実施形態に係る支援システムの機能構成を示すブロック図である。
【図４Ａ】本実施形態に係る支援システムの医療機関データの構造を示す図である。
【図４Ｂ】本実施形態に係る支援システムの医療機関データの構造を示す図である。
【図４Ｃ】本実施形態に係る支援システムの患者データの構造を示す図である。
【図４Ｄ】本実施形態に係る支援システムの環境データの構造を示す図である。
【図４Ｅ】本実施形態に係る支援システムの混雑データの構造を示す図である。
【図４Ｆ】本実施形態に係る支援システムの質データの構造を示す図である。
【図４Ｇ】本実施形態に係る支援システムの経済データの構造を示す図である。
【図５】本実施形態に係る支援方法を示すフローチャートである。
【図６Ａ】図５の提示ステップで、医療機関端末のディスプレイに表示される内容を示す図である。
【図６Ｂ】図５の提示ステップで、患者端末のディスプレイに表示される内容を示す図である。
【図７】地域に属する各医療機関の対応できる地理的範囲を示す概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、添付した図面を参照して、本発明の実施形態を説明する。なお、図面の説明において、同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。また、図面の寸法比率は、説明の都合上誇張されており、実際の比率とは異なる場合がある。
【００１３】
図１および図２は、本実施形態に係る支援システム１００の全体構成の説明に供する図である。図３Ａおよび図３Ｂは、支援システム１００の各部の説明に供する図である。図４Ａ〜図４Ｇは、支援システム１００が扱うデータの説明に供する図である。
【００１４】
支援システム１００は、図１に示すように、医療機関データＤ１、患者データＤ２、環境データＤ３、およびその他のデータ等を用いて機械学習を行い、地域に属する複数の医療機関のそれぞれの経済性を向上するような運営方針を提示するのに加え、地域の住民（患者）に受療方針を提示するシステムである。なお、本明細書においては、「医療機関」は、医師が患者に医療を提供する施設のことを言い、病院、診療所等を含む。また、「地域」は、特に限定されないが、例えば、市町村単位、都道府県単位、国単位で区切られる地域等である。
【００１５】
支援システム１００は、図２に示すように、各医療機関の医療機関端末２００、および各患者の患者端末３００にネットワークを介して接続しており、医療機関端末２００および患者端末３００との間でデータの送受信を行うサーバとして構成している。なお、ネットワークは、例えば、Ｗｉｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の通信機能による無線通信方式、その他の非接触式の無線通信、有線通信を採用することができる。以下、支援システム１００について詳述する。
【００１６】
まず、支援システム１００のハードウェアの構成について説明する。
【００１７】
支援システム１００は、特に限定されないが、例えば、メインフレームやコンピュータ・クラスタ等によって構成できる。支援システム１００は、図３Ａに示すように、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１１０、記憶部１２０、入出力Ｉ／Ｆ１３０、および通信部１４０を備えている。ＣＰＵ１１０、記憶部１２０、入出力Ｉ／Ｆ１３０、および通信部１４０は、バス１５０に接続されており、バス１５０を介して相互にデータ等をやり取りする。以下、各部について説明する。
【００１８】
ＣＰＵ１１０は、記憶部１２０に記憶されている各種プログラムに従って、各部の制御や各種の演算処理などを実行する。
【００１９】
記憶部１２０は、各種プログラムや各種データを記憶するＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、作業領域として一時的にプログラムやデータを記憶するＲＡＭ（Ｒａｎｄａｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、オペレーティングシステムを含む各種プログラムや各種データを記憶するハードディスク等によって構成している。
【００２０】
入出力Ｉ／Ｆ１３０は、キーボード、マウス、スキャナ、マイク等の入力装置およびディスプレイ、スピーカ、プリンタ等の出力装置を接続するためのインターフェースである。
【００２１】
通信部１４０は、医療機関端末２００および患者端末３００等と通信するためのインターフェースである。
【００２２】
次に、支援システム１００の主要な機能について説明する。
【００２３】
記憶部１２０は、医療機関データＤ１、患者データＤ２、環境データＤ３、およびその他のデータ等の各種データを記憶する。また、記憶部１２０は、支援プログラムを記憶する。
【００２４】
ＣＰＵ１１０は、図３Ｂに示すように、記憶部１２０に記憶されている支援プログラムを実行することによって、データ取得部１１１、学習部１１２、および提示部１１３として機能する。以下、各部について説明する。
【００２５】
まず、データ取得部１１１について説明する。
【００２６】
データ取得部１１１は、機械学習用の医療機関データＤ１、患者データＤ２、環境データＤ３、およびその他のデータを取得する。なお、新規の治療方法、新規のデバイス、新規の薬等の導入直後は、母集団が少ない為に、機械学習で十分な精度が出ない、または機械学習の結果が一つのサンプルに影響が大きく左右されてしまう可能性が有る。そのため、これらの機械学習用のデータは、所定期間に渡って複数の医療機関から取得されたものであることが好ましい。
【００２７】
医療機関データＤ１は、複数の医療機関の運営に関する運営データＤ１１および各医療機関の運営の結果に関する運営結果データＤ１２等を含む。
【００２８】
運営データＤ１１としては、図４Ａおよび図４Ｂに示すように、例えば、各医療機関の名称（医療機関名）、住所、診療科目、設備（ベッド・救急車・医療機器や事務機器等を含む機器等）の保有数、レイアウト、クリニカルパス、方針、医師等のデータが挙げられる。また、運営データＤ１１は、各手術を実施可能か否かに関する情報（例えば、急性心筋梗塞に対するｐｒｉｍａｒｙ  ＰＣＩを実施可能か否か等）を含んでもよい。また、運営データＤ１１は、図７に示すように、疾患ごとに、患者が緊急搬送された場合に各医療機関２００ａ、ｂが対応できる地理的範囲Ｔに関する情報（例えば、急性心筋梗塞のように１時間以内の対応が望ましい疾患であれば、一時間以内に救急車で搬送可能な地理的範囲）を含んでもよい。これらのデータは、医療機関ごとに紐づけた状態で、記憶部１２０に記憶されている。
【００２９】
なお、レイアウトのデータは、例えば、各設備、診察室、検査室、手術室、ナースステーション、一般病棟、ＩＣＵ（Ｉｎｔｅｎｓｉｖｅ  Ｃａｒｅ  Ｕｎｉｔ）、ＨＣＵ（Ｈｉｇｈ  Ｃａｒｅ  Ｕｎｉｔ）等の位置および距離を示す医療機関の見取り図によって構成できる。クリニカルパスのデータは、例えば、複数の患者の入院から退院まで（手術および検査を含む）のスケジュールをまとめたスケジュール表によって構成できる。方針のデータは、例えば、研修等の教育方針に関するデータ、重点医療等の医療方針に関するデータ等が挙げられる。また、医師のデータＤ１１ａは、図４Ｂに示すように、例えば、医師名、診療科目、診療経験、手術経験、勤務スケジュール等のデータが挙げられる。これらのデータは、医師ごとに紐づけられた状態で、記憶部１２０に記憶されている。なお、医師が他の地域へ移動した場合、支援システム１００は、移動した医師のデータＤ１１ａを、他の地域の医療機関の運営を支援する他の支援システムに移動させてもよい。データの移動方法は特に限定されないが、例えば、支援システム１００が他の支援システムとネットワークで接続されている場合は、通信部１４０およびネットワークを介して、移動した医師のデータＤ１１ａを、他の支援システムに移動させることができる。
【００３０】
運営結果データＤ１２は、例えば、混雑データＤ１２ａ、質データＤ１２ｂ、経済データＤ１２ｃ等が挙げられる。混雑データＤ１２ａは、各医療機関の混雑状況に関するデータであれば特に限定されず、図４Ｅに示すように、例えば、外来待ち人数、入院患者数、空きベッド数等のデータが挙げられる。質データＤ１２ｂは、各医療機関の提供する医療の質に関するデータであれば特に限定されず、図４Ｆに示すように、例えば、各医療機関の提供する医療による手術成功率、患者の満足度、予後に関する情報等のデータが挙げられる。経済データＤ１２ｃは、各医療機関の経済性に関するデータであれば特に限定されず、図４Ｇに示すように、例えば、各医療機関の収支、利益率等が挙げられる。これらのデータＤ１２ａ、Ｄ１２ｂ、Ｄ１２ｃは、医療機関ごとに紐づけられた状態で、記憶部１２０に記憶されている。
【００３１】
支援システム１００は、運営データＤ１１および運営結果データＤ１２を後述する学習部１１２の機械学習に用いることによって、例えば、設備の在庫数が多すぎるために、医療機関の経済性が悪化している、医療機関のレイアウトやクリニカルパス等が非効率的であるために経済性が悪化している、医師の研修が不十分であるため、患者の満足度が低下し、経済性が悪化している、同じ地域に属する他の医療機関と重点医療が被っており、他の医療機関に患者が奪われているため経済性が悪化している等の運営の問題点を抽出し、各医療機関に運営方針を提示することができる。
【００３２】
データ取得部１１１は、各医療機関の医療機関端末２００から患者データＤ２を取得する。
【００３３】
患者データＤ２は、患者に関するデータであれば特に限定されず、図４Ｃに示すように、例えば、患者の識別ＩＤ（例えばマイナンバー等）、患者名、住所、年齢、既往歴、健康状態、遺伝情報等のデータが挙げられる。これらのデータは、患者ごとに紐付けられた状態で、記憶部１２０に記憶されている。既往歴のデータは、例えば、電子カルテ等によって構成できる。健康状態のデータは、例えば、健診結果および問診結果等によって構成できる。遺伝情報は、患者本人の遺伝情報だけでなく血縁者の遺伝情報を含んでもよい。遺伝情報は、例えば、ＤＮＡ検査結果等によって構成できる。なお、遺伝情報は、例えば、受診予定者の疾患を判断する際、疾患が遺伝的要素の影響を強く受けるものであるか等の判断を行うために用いることができる。
【００３４】
支援システム１００は、患者データＤ２を後述する学習部１１２の機械学習に用いることによって、患者データＤ２が医療機関の運営等に与える影響（例えば、糖尿病予備軍や心筋梗塞予備軍等の潜在的な患者の存在によって今後患者数の増加が見込まれ、患者数の増加に応じた運営を行うことで経済性を向上できる等）を考慮して、各医療機関の経済性を向上するような運営方針を提示したり、各患者に受療方針を提示したりすることができる。
【００３５】
データ取得部１１１は、各医療機関の医療機関端末２００および各患者の患者端末３００から患者データＤ２を取得する。
【００３６】
環境データＤ３としては、各医療機関の周辺の環境に関するデータであれば特に限定されず、図４Ｄに示すように、例えば、周辺環境の天気、温度、湿度、日照時間、その地域で流行中の疾患等のデータが挙げられる。
【００３７】
支援システム１００は、環境データＤ３を後述する学習部１１２の機械学習に用いることによって、周辺環境が医療機関の運営等に与える影響（例えば、今後風邪やインフルエンザが流行することによって患者数の増加が見込まれ、患者数の増加に応じた運営を行うことで経済性を向上できる等）を考慮して、各医療機関の経済性を向上するような運営方針を提示したり、各患者に受療方針を提示したりすることができる。
【００３８】
データ取得部１１１は、例えば、インターネットから環境データＤ３を取得することができる。
【００３９】
その他のデータは、医療知識に関する医療データ、各医療機関へのアクセスするための交通手段に関する交通データ、および再利用データ等を含む。医療データは、例えば、疾患に関する疾患データ（疾患名、症状、受療の必要性等）、治療に関する治療データ（治療方法、治療に要する期間、必要な設備および薬、およびそれらの卸売値等）、医療保険制度に関するデータ等が挙げられる。交通情報は、タクシー、バス、電車等の交通通手段による、運賃、所要時間等の情報を含む。再利用データは、例えば、洗浄や滅菌処理を施すことにより、医療機器が再利用可能であるかどうかに関する情報を含む。上記医療機器は、例えば、単回使用医療機器が対象となるが、単回使用医療機器以外の医療機器（医療機器の一部の構成部品）であってもよい。また、再利用データは、例えば、余った医薬品に関する情報を含むことができる。上記余った医薬品とは、例えば、瓶等の容器により所定量で保管された薬剤（例えば、液状の薬剤）を、複数の患者に使用できるかどうかに関する情報を含む。例えば、特定の容器に保存した薬剤を患者Ａに投与し、同様の容器に保存した薬剤を患者Ｂに投与することができる場合、薬剤は再利用可能なものとして扱われる。
【００４０】
データ取得部１１１は、その他のデータを、例えば、インターネットから取得したり、スキャナ等によって取り込まれた医学の専門書の電子データ等から取得したりできる。なお、再利用データは、例えば、再利用の対象となる医療機器や医薬品を所有する医療機関の病院情報システム（Ｈｏｓｐｉｔａｌ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ）からリアルタイムで取得することができる。
【００４１】
次に、学習部１１２について説明する。
【００４２】
学習部１１２は、データ取得部１１１が取得した機械学習用の医療機関データＤ１、患者データＤ２、環境データＤ３、およびその他のデータを用いて機械学習する。なお、本明細書において、「機械学習」とは、入力データをアルゴリズムを使用して解析し、その解析結果から有用な規則や判断基準等を抽出し、アルゴリズムを発展させることを言う。機械学習のアルゴリズムは、一般的に、教師あり学習、教師なし学習、強化学習等に分類される。教師あり学習のアルゴリズムでは、入力と結果のデータセットを学習部１１２に与えて機械学習する。教師なし学習のアルゴリズムでは、入力データのみを大量に学習部１１２に与えて機械学習する。強化学習のアルゴリズムは、アルゴリズムが出力した解に基づいて環境を変化させ、出力した解がどの程度正しいのかの報酬に基づいて、修正を加えていく。
【００４３】
学習部１１２が機械学習に用いるアルゴリズムは、教師あり学習、教師なし学習、強化学習のいずれでもよく、学習部１１２は、一または複数のアルゴリズムを用いて、医療機関の経済性に関連する規則や判断基準等を抽出する。
【００４４】
具体的には、例えば、学習部１１２は、教師あり学習の回帰や分類のアルゴリズム等を用いて、運営データＤ１１、混雑データＤ１２ａ、質データＤ１２ｂ、患者データＤ２、環境データＤ３、およびその他のデータと、経済データＤ１２ｃとの関係性を機械学習し、医療機関の経済性に関する規則や判断基準等を抽出してもよい。これによって、後述する提示部１１３は、例えば、医療機関が属する地域の患者や、医療機関の周辺の環境を考慮して、医療機関の経済性を向上するような運営方針を提示することができる。
【００４５】
また、例えば、学習部１１２は、教師なし学習のクラスタリングのアルゴリズム等を、医療機関データＤ１、患者データＤ２、環境データＤ３、その他のデータに適用し、医療機関の経済性に関する規則や判断基準等を抽出してもよい。これによって、例えば、学習部１１２は、経済性の優れた医療機関の運営の共通点を抽出したり、地域の住民（現在の患者および潜在的な患者を含む）をクラスタリングし、クラスタリングの結果と地域の医療機関の重点医療の分野を比較することによって、その地域で不足している医療分野を抽出したりすることができる。また、例えば、学習部１１２は、図７に示すように、各地域Ｓ内の各医療機関２００ａ、２００ｂの各手術を実施可能か否かに関する情報、および、患者が緊急搬送された場合に疾患ごとに各医療機関２００ａ、２００ｂが対応できる地理的範囲Ｔに関する情報等をクラスタリングし、その地域Ｓのどの地理的範囲でどの手術が不足しているか等を抽出してもよい。
【００４６】
また、学習部１１２は、各患者へ受療方針を提示するために、教師あり学習の回帰や分類のアルゴリズム等を用いて、患者データＤ２および環境データＤ３と医療データ（疾患データを含む）との関係性を機械学習する。これによって、後述する提示部１１３は、最新の患者データＤ２および環境データＤ３から患者の疾患を予測することができる。また、学習部１１２は、教師あり学習の回帰や分類のアルゴリズム等を用いて、上述したように、運営データＤ１１、混雑データＤ１２ａ、質データＤ１２ｂ、患者データＤ２、環境データＤ３、およびその他のデータ（交通データを含む）と、経済データＤ１２ｃとの関係性を機械学習し、医療機関の経済性に関する規則や判断基準等を抽出する。そのため、例えば、後述する提示部１１３は、患者の住所と交通手段、医療機関の重点医療、医療機関の混雑状況、医療機関の経済性等を考慮して、お勧めの医療機関、および受療スケジュール（クリニカルパスを含む）を提示できる。
【００４７】
また、学習部１１２は、手術や診療等に使用された医療機器に関して、医療機器が再利用可能なものであるか否か、医療機器が再利用可能なものである場合、どのような方法（洗浄や滅菌方法）を採用することにより再利用可能となるか、医療機器のどの構成部材が再利用可能か等の情報に基づいて、医療機器の再利用の判断に資する情報を機械学習することができる。また、学習部１１３は、手術や診療等に使用された医薬品に関して、医薬品が再利用可能なものであるか否か、医薬品が再利用可能なものである場合、どのような方法（医薬品の保存方法、患者への提供方法）を採用することにより再利用可能となるか等の情報に基づいて、医薬品の再利用の判断に資する情報を機械学習することができる。提示部１１３は、上記の機械学習の学習結果を提示することにより、医療従事者へ医療機器や医薬品の再利用に関する情報を提供することができる。医療機関は、特定の一つの医療機関または複数の医療機関の間で、上記再利用に関する学習結果を取得または共有することにより、医療費を効果的に削減することが可能になる。
【００４８】
学習部１１２は、このように、医療機関データＤ１、患者データＤ２、環境データＤ３、およびその他のデータからなる多数のデータの解析を自動的に行う。そのため、これらの多数のデータを人間が解析する手間を無くすまたは低減することができる。また、学習部１１２は、様々なデータを用いて解析を行うため、支援システム１００は、医療機関の経営者等が把握していなかった経済性に影響を与える因子や運営の問題点等を抽出することができる。
【００４９】
次に、提示部１１３について説明する。
【００５０】
提示部１１３は、本実施形態では、学習部１１２による機械学習の後、最新の医療機関データＤ１、患者データＤ２、環境データＤ３、その他のデータ等を定期的に取得する。そして提示部１１３は、学習部１１２の機械学習結果を、最新の医療機関データＤ１、患者データＤ２、環境データＤ３、その他のデータ等に適用し、各医療機関の経済性を向上するような運営方針を定期的に各医療機関に提示する。なお、各医療機関の経済性を向上するような運営方針とは、すなわち、各医療機関の利益等を最大化するような運営方針である。このように、提示部１１３は、定期的に最新の医療機関データＤ１、患者データＤ２、環境データＤ３を解析し、地域の患者の変化、各医療機関の周辺の環境の変化等に応じて、最適な運営方針を提示することができる。
【００５１】
具体的には、例えば、提示部１１３は、患者数の増加が予想され、解析の結果、回転率をあげることで経済性を向上できると判断した場合は、回転率を上げるような運営方針を提示する。また、例えば、提示部１１３は、患者数の減少が予想され、医療の質を向上させることで、患者を獲得し、経済性を向上できると判断した場合は、医療の質を向上させるような運営方針を提示する。また、提示部１１３は、経済性が悪化しており、人員削減や設備の在庫数を減らすことで経済性を向上できると判断した場合は、人員削減や設備の在庫数を減らすような運営方針を提示する。また、提示部１１３は、地域に属する他の医療機関に患者を奪われており、重点医療をその地域で不足している医療分野に変更することで経済性を向上できると判断した場合、重点医療を変更するような運営方針を提示する。
【００５２】
また、例えば、提示部１１３は、救急車の保有数を増加させることで、患者の容体が悪化する前に患者を受け入れることができ、医療費を抑制して経済性を向上できると判断した場合は、救急車の保有数を増加するような運営方針を提示する。
【００５３】
また、例えば、提示部１１３は、図７に示すように、対象となる医療機関２００ａの属する地域Ｓにおいて、対象となる医療機関２００ａが設置された地域周辺で不足している手術を学習部１１２から取得する。一例として、所定の地域内においてｐｒｉｍａｒｙ  ＰＣＩを実施可能な医者や施設が不足している場合、提示部１１３は、対象となる医療機関２００ａが、ｐｒｉｍａｒｙ  ＰＣＩを実施できるようになることで、対象となる医療機関２００ａの経済性を向上させることができると判断した場合、ｐｒｉｍａｒｙ  ＰＣＩを実施できるように医者、設備等を改善するように、運営方針を提示する。これによって、対象となる医療機関２００ａの経済性を向上できるだけでなく、対象となる医療機関２００ａが属する地域Ｓの地域医療に貢献できる。また、特に、急性心筋梗塞等のように早期の対応が必要となる疾患によって緊急搬送される患者を救うことができる。
【００５４】
なお、提示部１１３は、緊急搬送時に、各地域Ｓ内の各医療機関２００ａ、２００ｂの各手術を実施可能か否かに関する情報、および、患者が緊急搬送された場合に疾患ごとに各医療機関２００ａ、２００ｂが対応できる地理的範囲Ｔに関する情報等に基づいて、最適な医療機関を搬送先として各医療機関、救急隊員、患者等に提示してもよい。これによって、患者が、最適な手術を行えない医療機関が第１の搬送先として選ばれる事態を防止できる。
【００５５】
各医療機関の経営者等は、提示された運営方針に基づいて各医療機関の運営を行うことで、効率的に医療機関の運営を改善し、経済性を向上できる。また、地域に属する複数の医療機関の経済性が向上するため、地域全体の医療を安定化させることができる。なお、提示部１１３が、運営方針を提示するタイミングは、上記に限定されず、例えば、医療機関の経営者等から運営方針の提示要求があった場合に、運営方針を提示してもよい。
【００５６】
また、提示部１１３は、学習部１１２の機械学習結果を、最新の医療機関データＤ１、患者データＤ２、環境データＤ３、その他のデータ等に適用し、患者の健康状態に問題があると推定される場合は、患者に受療方針を提示する。また、患者は、健康状態が悪化した場合、問診票を記入して、支援システム１００に受療方針の提示要求を行うことができる。この場合、提示部１１３は、学習部１１２の機械学習結果を、最新の医療機関データＤ１、患者データＤ２（受診した問診票を含む）、環境データＤ３、その他のデータに適用し、患者に受療方針を提示する。具体的には、例えば、提示部１１３は、予想される疾患名を患者に提示する。また、例えば、提示部１１３は、お勧めの医療機関および受療スケジュールを患者に提示する。このように、支援システム１００は、患者に受療方針を提示することで、各医療機関の運営を支援する。
【００５７】
提示部１１３は、運営方針とともに、運営方針の提示根拠を提示する。すなわち、提示部１１３は、その運営方針によって各医療機関の経済性を向上できると判断した根拠を提示する。根拠の提示方法は、特に限定されないが、例えば、文章、数値、グラフ、表等の様々な方法を用いて示すことができる。そのため、使用者は、納得感を持って運営方針に従って運営を行うことができる。
【００５８】
図５、図６Ａおよび図６Ｂは、本実施形態に係る支援方法の説明に供する図である。以下、図５、図６Ａおよび図６Ｂを参照して、本実施形態に係る支援方法について説明する。
【００５９】
支援方法は、図５を参照して概説すると、機械学習用の医療機関データＤ１、患者データＤ２、環境データＤ３、およびその他のデータを取得するデータ取得ステップＳ１と、機械学習用の医療機関データＤ１、患者データＤ２、環境データＤ３、およびその他のデータを用いて機械学習する学習ステップＳ２と、機械学習の結果に基づいて、各医療機関の経済性を向上するような運営方針を提示するとともに、各患者に受療方針を提示する提示ステップＳ３と、を有する。以下、各ステップについて説明する。
【００６０】
まず、データ取得ステップＳ１について説明する。
【００６１】
データ取得ステップＳ１では、データ取得部１１１が、機械学習用の医療機関データＤ１、患者データＤ２、環境データＤ３、およびその他のデータを取得し、記憶部１２０に記憶させる。データ取得部１１１が、医療機関データＤ１、患者データＤ２、および環境データＤ３を取得するタイミングは特に限定されず、例えば、所定時間毎に取得してもよいし、これらのデータが変化したタイミングで取得してもよい。また、データ取得部１１１は、所定期間に渡って医療機関データＤ１、患者データＤ２、および環境データＤ３を取得し、記憶部１２０に記憶させる。そのため、機械学習を行うために十分なデータが大量に記憶部１２０に記憶される。
【００６２】
次に、学習ステップＳ２について説明する。
【００６３】
学習ステップＳ２では、学習部１１２は、記憶部１２０に記憶された機械学習用の医療機関データＤ１、患者データＤ２、環境データＤ３、およびその他のデータを用いて機械学習を行う。これによって、学習部１１２は、医療機関の経済性に関連する規則や判断基準等を抽出する。
【００６４】
次に、提示ステップＳ３について説明する。
【００６５】
提示部１１３は、最新の各医療機関、患者、および環境情報提供機関等から医療機関データＤ１、患者データＤ２、環境データＤ３、およびその他のデータ等を取得する。次に、提示部１１３は、学習部１１２の機械学習結果を、最新の医療機関データＤ１、患者データＤ２、環境データＤ３、およびその他のデータ等に適用し、各医療機関の経済性を向上するような運営方針および提示根拠を各医療機関に提示する。具体的には、提示部１１３は、図６Ａに示すように、運営方針等および提示根拠を医療機関端末２００のディスプレイ２１０に表示することによって、医療機関に運営方針および提示根拠を提示することができる。なお、図６Ａでは、例として、経済性を向上させるための運営方針として、「入院患者は、慢性期となった時点で外来受診に切り替える」「ナースステーションとベッドの距離を近づけるとよい」「難易度の高い手術を力量のある医師が担当するとよい」等を挙げている。また、図６Ａでは、提示根拠として、今後、患者数の増加が予想され、提示した運営方針に切り替えることによって回転率があがり、経済性が向上する旨と、予想患者数の推移を示すグラフが示されている。提示部１１３は、最新のデータの取得から提示の流れを定期的に行う。
【００６６】
また、提示部１１３は、学習部１１２の機械学習結果を、最新の医療機関データＤ１、患者データＤ２、環境データＤ３、その他のデータ等に適用し、患者の健康状態に問題があると推定される場合は、患者に受療方針を提示する。また、患者は、健康状態が悪化した場合、問診票を記入して、支援システム１００に受療方針の提示要求を行うことができる。この場合、提示部１１３は、学習部１１２の機械学習結果を、最新の医療機関データＤ１、患者データＤ２（受診した問診票を含む）、環境データＤ３、その他のデータに適用し、患者に受療方針を提示する。具体的には、提示部１１３は、図６Ｂに示すように、予想される疾患名、受療の必要性の高さ、受療の必要性が高い場合は、お勧めの医療機関、受療スケジュール（クリニカルパスを含む）を患者端末３００のディスプレイ３１０に表示することによって、患者に受療方針を提示することができる。図６Ｂでは、例として、予想疾患名が「虚血性心疾患」、受療の必要性が「高」、お勧めの医療機関が「医療機関Ａ」である場合を示している。なお、受療の必要性が低い場合は、地域の相談窓口等の連絡先を表示し、医療機関を受療する前に、相談するように促してもよい。
【００６７】
なお、運営方針および受療方針に基づいて、医療機関が運営を行ったり、患者が受療を行ったりした場合、データ取得部１１１は、再び医療機関データＤ１、患者データＤ２、および環境データＤ３等のデータを取得してもよい。そして、学習部１１２は、新たに取得したデータを用いて再び機械学習を行ってもよい。
【００６８】
以上説明したように、本実施形態に係る支援システム１００は、医療機関の運営に関する運営データＤ１１および経済性に関する経済データＤ１２ｃを含む医療機関データＤ１、医療機関の属する地域の患者に関する患者データＤ２、および医療機関の周辺の環境に関する環境データＤ３を用いて機械学習する学習部１１２と、機械学習の結果に基づいて、医療機関に運営方針を提示する提示部１１３と、を有する。
【００６９】
支援システム１００は、医療機関データＤ１、患者データＤ２、および環境データＤ３を用いた機械学習の結果に基づいて、医療機関の経済性を向上するような運営方針を提示する。そのため、医療機関の経営者等は、提示された運営方針に基づいて医療機関の運営を行うことで、効率的に医療機関の運営を改善し、経済性を向上できる。
【００７０】
また、提示部１１３は、運営方針とともに、運営方針の提示根拠を提示する。そのため、使用者は、支援システムの提示する運営方針の根拠を知り、納得感を持って運営方針に従って運営を行うことができる。
【００７１】
また、運営データＤ１１は、医療機関の診療科目、医師、設備、レイアウト、およびクリニカルパスに関するデータの少なくとも一つを含む。そのため、支援システム１００は、これらの改善方法を提示することができる。
【００７２】
また、本実施形態に係る支援方法は、医療機関の運営に関する運営データＤ１１および経済性に関する経済データＤ１２ｃを含む医療機関データＤ１、医療機関の属する地域の患者に関する患者データＤ２、および医療機関の周辺の環境に関する環境データＤ３を用いて機械学習する学習ステップＳ２と、機械学習の結果に基づいて、医療機関に運営方針を提示する提示ステップＳ３と、を有する。そのため、医療機関の経営者等は、提示された運営方針に基づいて医療機関の運営を行うことで、効率的に医療機関の運営を改善し、経済性を向上できる。
【００７３】
また、本実施形態に係る支援プログラムは、医療機関の運営に関する運営データＤ１１および経済性に関する経済データＤ１２ｃを含む医療機関データＤ１、医療機関の属する地域の患者に関する患者データＤ２、および医療機関の周辺の環境に関する環境データＤ３を用いて機械学習する手順と、機械学習の結果に基づいて、医療機関に運営方法を提示する手順と、を実行する。そのため、医療機関の経営者等は、提示された運営方針に基づいて医療機関の運営を行うことで、効率的に医療機関の運営を改善し、経済性を向上できる。
【００７４】
以上、実施形態を通じて本発明に係る支援システム、支援方法、および支援プログラムを説明したが、本発明は明細書内で説明した各構成のみに限定されるものでなく、特許請求の範囲の記載に基づいて適宜変更することが可能である。
【００７５】
例えば、上記実施形態に係る支援システム、支援方法、および支援プログラムは、一定の地域に属する複数の医療機関の運営を支援するものであったが、支援する医療機関は、一以上であれば特に限定されない。
【００７６】
また、上記実施形態に係る支援システム、支援方法、および支援プログラムは、患者に受療方針を提示する機能を備えていたが、患者に受療方針を提示する機能は備えていなくてもよい。
【００７７】
また、本発明に係る支援システムが機械学習に用いるデータは、少なくとも医療機関データ、患者データ、および環境データを用いるものであれば特に限定されない。例えば、支援システムは、上記実施形態に係る支援システムのように機械学習にその他のデータを用いなくてもよい。
【００７８】
また、上記実施形態に係る支援システムでは、学習部は、教師あり学習のアルゴリズムを用いて機械学習を行うが、学習部が機械学習に用いるアルゴリズムは、教師なし学習のアルゴリズムであってもよいし、強化学習のアルゴリズムであってもよい。また、学習部は、複数の種類のアルゴリズムを用いて機械学習を行ってもよい。
【００７９】
また、上記実施形態に係るシステムでは、データ取得部が、機械学習の医療機関データ、患者データ、および環境データを所定期間に渡って取得する形態を説明した。しかし、機械学習に用いるデータ、例えば、各医療機関のサーバ等に蓄積されている過去の医療機関データ、患者データ、および環境データであってもよい。
【００８０】
また、上記実施形態に係る支援システムにおける各種処理を行う手段および方法は、専用のハードウェア回路、またはプログラムされたコンピューターのいずれによっても実現することが可能である。また支援プログラムは、たとえば、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）などのコンピューター読み取り可能な記録媒体によって提供されてもよいし、インターネットなどのネットワークを介してオンラインで提供されてもよい。この場合、コンピューター読み取り可能な記録媒体に記録されたプログラムは、通常、ハードディスクなどの記憶部に転送され記憶される。また、支援プログラムは、単独のアプリケーションソフトとして提供されてもよい。
【００８１】
本出願は、２０１７年１１月３０日に出願された日本国特許出願第２０１７−２３０８４２号に基づいており、その開示内容は、参照により全体として引用されている。
【符号の説明】
【００８２】
１００    支援システム、
１１１    データ取得部、
１１２    学習部、
１１３    提示部、
Ｄ１      医療機関データ、
Ｄ１１    運営データ、
Ｄ１２    運営結果データ、
Ｄ１２ａ  混雑データ、
Ｄ１２ｂ  質データ、
Ｄ１２ｃ  経済データ、
Ｄ２      患者データ、
Ｄ３      環境データ。
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図４Ａ】
2019106881.tif 000007
【図４Ｂ】
2019106881.tif 000008
【図４Ｃ】
2019106881.tif 000009
【図４Ｄ】
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【図４Ｅ】
2019106881.tif 000011
【図４Ｆ】
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【図４Ｇ】
2019106881.tif 000013
【図５】
2019106881.tif 000014
【図６Ａ】
2019106881.tif 000015
【図６Ｂ】
2019106881.tif 000016
【図７】
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【国際調査報告】
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