(57)【要約】【課題】  ＤＰＣコードやＤＲＧナンバーを決定するにあたって実用化が可能な推論システムを提供する。【解決手段】  ワーキングメモリ要素が格納されたワーキングメモリ１と、条件部と結論部とを有するルールが格納された知識ベース２と、推論エンジン３と、を備えた推論システムである。ワーキングメモリ１には、診断データ、診療行為データ、中間結果データ、ＤＰＣコード、およびＤＲＧナンバーのうちの少なくとも１つがワーキングメモリ要素として格納されている。また、条件部には、診断データ、診療行為データ、および中間結果データのうちの少なくとも１つが格納されている。さらに、結論部には、診断データ、診療行為データ、中間結果データ、ＤＰＣコード、およびＤＲＧナンバーのうちの少なくとも１つが格納されている。推論エンジンは、ワーキングメモリ要素とルールとを用いてＤＰＣコードやＤＲＧナンバーを推論する。【選択図】          図１
2006031132.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ワーキングメモリ要素が格納されたワーキングメモリと、条件部と結論部とを有するルールが格納された知識ベースと、推論エンジンと、を備えた推論システムにおいて、
前記ワーキングメモリには、診断データ、診療行為データ、中間結果データ、ＤＰＣコード、およびＤＲＧナンバーのうちの少なくとも１つが前記ワーキングメモリ要素として格納され、
前記条件部には、診断データ、診療行為データ、および中間結果データのうちの少なくとも１つが格納され、
前記結論部には、診断データ、診療行為データ、中間結果データ、ＤＰＣコード、およびＤＲＧナンバーのうちの少なくとも１つが格納され、
前記推論エンジンは、
前記ワーキングメモリに格納されているワーキングメモリ要素を読み出すワーキングメモリ要素読出手段と、
前記知識ベースに格納されているルールを読み出すルール読出手段と、
前記ワーキングメモリ要素読出手段によって読み出したワーキングメモリ要素と前記ルール読出手段によって読み出したルールの条件部とを照合し、一致したワーキングメモリ要素とルールとの組をインスタンシエーションとして競合集合に格納する条件照合手段と、
前記条件照合手段によって１つのインスタンシエーションも競合集合に格納されなかった場合に処理を終了する終了手段と、
前記条件照合手段によって複数のインスタンシエーションが競合集合に格納された場合に、この競合集合に格納されている複数のインスタンシエーションの中から所定の条件を満たすインスタンシエーションを１つ選択する競合解決手段と、
前記条件照合手段によって競合集合に格納されたインスタンシエーションが１つである場合には、この競合集合に格納されたインスタンシエーションにおけるルールの結論部を前記ワーキングメモリに格納し、他方、前記条件照合手段によって競合集合に格納されたインスタンシエーションが複数である場合には、前記競合解決手段によって選択されたインスタンシエーションにおけるルールの結論部を前記ワーキングメモリにワーキングメモリ要素として格納する実行手段と、
を備える、
ことを特徴とする推論システム。
【請求項２】
前記ワーキングメモリ要素読出手段は、前記ワーキングメモリに格納されているすべてのワーキングメモリ要素を読み出し、
前記ルール読出手段は、前記知識ベースに格納されているすべてのルールを読み出し、
前記条件照合手段は、前記ワーキングメモリ要素読出手段によって読み出したすべてのワーキングメモリ要素と前記ルール読出手段によって読み出したすべてのルールの条件部とを照合し、一致したワーキングメモリ要素とルールとの組をインスタンシエーションとして競合集合に格納する、
ことを特徴とする請求項１に記載の推論システム。
【請求項３】
前記知識ベースに格納されるルールの中に、コードを条件部とし名称を結論部とするルールが含まれていることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の推論システム。
【請求項４】
前記競合解決手段によって選択される所定の条件を満たすインスタンシエーションは、キーボード、マイク、またはタッチパネルを介して入力されたデータに基づくインスタンシエーションであることを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれか１項に記載の推論システム。
【請求項５】
診断データ、診療行為データ、中間結果データ、ＤＰＣコード、およびＤＲＧナンバーのうちの少なくとも１つがワーキングメモリ要素として格納されたワーキングメモリと、
診断データ、診療行為データ、および中間結果データのうちの少なくとも１つが格納された条件部、および診断データ、診療行為データ、中間結果データ、ＤＰＣコード、およびＤＲＧナンバーのうちの少なくとも１つが格納された結論部を有するルール、が格納された知識ベースと、
推論エンジンと、
を備えた推論システムに、
前記推論エンジンが、前記ワーキングメモリに格納されているワーキングメモリ要素を読み出すワーキングメモリ要素読出ステップと、
前記推論エンジンが、前記知識ベースに格納されているルールを読み出すルール読出ステップと、
前記推論エンジンが、前記ワーキングメモリ要素読出ステップで読み出したワーキングメモリ要素と前記ルール読出ステップで読み出したルールの条件部とを照合し、一致したワーキングメモリ要素とルールとの組をインスタンシエーションとして競合集合に格納する条件照合ステップと、
前記推論エンジンが、前記条件照合ステップによって１つのインスタンシエーションも競合集合に格納されなかった場合に処理を終了する終了ステップと、
前記推論エンジンが、前記条件照合ステップによって複数のインスタンシエーションが競合集合に格納された場合に、この競合集合に格納されている複数のインスタンシエーションの中から所定の条件を満たすインスタンシエーションを１つ選択する競合解決ステップと、
前記推論エンジンが、前記条件照合ステップによって競合集合に格納されたインスタンシエーションが１つである場合には、この競合集合に格納されたインスタンシエーションにおけるルールの結論部を前記ワーキングメモリに格納し、他方、前記条件照合ステップによって競合集合に格納されたインスタンシエーションが複数である場合には、前記競合解決手段によって選択されたインスタンシエーションにおけるルールの結論部を前記ワーキングメモリにワーキングメモリ要素として格納する実行ステップと、
を実行させることを特徴とする推論プログラム。
【請求項６】
前記ワーキングメモリ要素読出ステップは、前記ワーキングメモリに格納されているすべてのワーキングメモリ要素を読み出し、
前記ルール読出ステップは、前記知識ベースに格納されているすべてのルールを読み出し、
前記条件照合ステップは、前記ワーキングメモリ要素読出ステップで読み出したすべてのワーキングメモリ要素と前記ルール読出ステップで読み出したすべてのルールの条件部とを照合し、一致したワーキングメモリ要素とルールとの組をインスタンシエーションとして競合集合に格納する、
ことを特徴とする請求項５に記載の推論プログラム。
【請求項７】
前記競合解決ステップで選択される所定の条件を満たすインスタンシエーションは、キーボード、マイク、またはタッチパネルを介して入力されたデータに基づくインスタンシエーションであることを特徴とする請求項５または請求項６に記載の推論プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、推論システムに関し、特に、ＤＰＣ（Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ  Ｐｒｏｃｅｄｕｒｅ  Ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ：診断群分類）コードまたはＤＲＧ（Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ  Ｒｅｌａｔｅｄ  Ｇｒｏｕｐ：診断群）ナンバーを推論する推論システムに関する。
ここで、ＤＰＣコードとは、医師による診断と診療行為の組み合わせなどからなる患者ごとの医療資源の使われ方を比較する評価指数をいい、また、ＤＲＧナンバーとは、たとえば、ＩＣＤ（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｄｉｓｅａｓｅｓ）に従って、ＭＤＣ（Ｍａｊｏｒ  Ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃ  Ｃａｔｅｇｏｒｙ：主要診断群）に分類した後、外科的処置の有無によって分類し、さらにそれを診療プロセスによって分類し、最後に年齢、副病名、併発症、および退院形態で分類する評価指数をいう（非特許文献１参照）。
【背景技術】
【０００２】
近年、マスコミなどでは、医療費の急増、欧米に比較して長い平均在院日数、機能の未分化、サービスの質や施設環境や病院連携などの不足、医療費の地域格差や施設間格差などが、日本の病院医療における問題であるとして指摘されている。しかしながら、わが国においては、これらの問題を客観的に評価または証明する情報が存在しない。そこで、数年ぐらい前から、これらの情報に用いることのできるデータとして、ＤＰＣコードやＤＲＧナンバーなどの評価指数が注目を集めている（非特許文献１参照）。
【０００３】
しかしながら、疾患名や診療行為などは、細分化が進み非常に多くの種類が存在するため、患者一人一人についてのＤＰＣコードやＤＲＧナンバーを人手で決定するのには、相当の人的・物的コストを要することとなる。
【０００４】
そこで、従来、前向き推論によってＤＲＧナンバーを決定するデータ処理システムとして、次のようなＤＲＧナンバー決定システムが提案された（特許文献１参照）。すなわち、各病名及び処置・手術名などに付されたコード番号によって処理を行うＤＲＧナンバー決定システムである（特許文献１の段落［００２０］の５行目及び６行目、［００２１］の５行目〜９行目参照）。
【０００５】
このＤＲＧナンバー決定システムにおいては、推論機能８０が、「得られた主病名コード、副病名コード、処置・手術名コード、患者情報コード、重症度コードとルールベース８２に格納されたルールを用いて推論を行い、ＤＲＧナンバーを決定する」（特許文献１の段落［００２１］の５行目〜９行目）。具体的には、「推論機能８０により、まず主病名のコード番号に従ってルールベース８２から該当するルールが抽出される。続いて抽出されたルールの条件部に副病名コード、処置・手術名コード及び患者情報コード、重症度コードが照合され、結論部としてＤＲＧナンバーが決定されることになる」（特許文献１の段落［００２１］の１０行目〜１５行目）。なお、「ルールベース８２には主病名のコード番号ごとに定められたルールが納められている」（特許文献１の段落［００２１］の９行目〜１０行目）。
【０００６】
【非特許文献１】松田晋哉  編著、「２１世紀の医療と診断群分類：ＤＰＣコードの実践とその可能性」、じほう、２００３年９月
【特許文献１】特開２００２−１３２９３６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記したように、近年は、疾患名や診療行為などの細分化が進み、その種類が非常に多くなっている。また、これに伴って、ＤＲＧナンバーを決定するために用いるルールの数も、数万に及んでいる。したがって、これら数万のルールに記述される主病名、副病名、処置・手術名、患者情報、および重症度をすべてコードで記述するとする上記従来のＤＲＧナンバー決定システムでは、メンテナンス時における人によるルールの解読が極めて困難なものとなる。また、ルールを画面に表示してユーザに推論過程を示す場合にも、ルールに対するユーザの理解が困難となる。
【０００８】
また、上記従来のＤＲＧナンバー決定システムにおいては、主病名のコード番号に従ってルールが抽出されるに過ぎない。したがって、上記従来のＤＲＧナンバー決定システムにおいては、ＤＲＧナンバーの決定に関与する全てのインスタンシエーション（ルールと主病名や副病名などとの組み合わせ）を洗い出すことができないため、ＤＲＧナンバーの決定が不正確なものとなってしまう。
【０００９】
また、上記従来のＤＲＧナンバー決定システムは、ユーザの意見を採り入れずに一方的にＤＲＧナンバーを決定するものであるため、柔軟性に欠けており、融通が利かない。
【００１０】
さらに、上記したように、欧米に比較して長い平均在院日数や医療費の地域格差や施設間格差などを評価する指数としては、ＤＲＧナンバーのみならず、ＤＰＣコードも存在する。したがって、上記従来のＤＲＧナンバー決定システムでは、ＤＲＧナンバーしか決定できないため、ＤＰＣコードのみを用いてＤＲＧナンバーを用いない場合には全く利用できなかった。
【００１１】
したがって、上記従来のＤＲＧナンバー決定システムは、「単にＤＲＧナンバーをコンピュータによって決定する」と主張するに過ぎない、極めて実用性に乏しい不十分なシステムであった。
【００１２】
そこで、本発明は、ＤＰＣコードやＤＲＧナンバーを決定するにあたって実用化が可能な推論システ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】
【００１３】
本発明によれば、上記課題は、次の手段によって解決される。
【００１４】
第１の発明は、ワーキングメモリ要素が格納されたワーキングメモリと、条件部と結論部とを有するルールが格納された知識ベースと、推論エンジンと、を備えた推論システムにおいて、前記ワーキングメモリには、診断データ、診療行為データ、中間結果データ、ＤＰＣコード、およびＤＲＧナンバーのうちの少なくとも１つが前記ワーキングメモリ要素として格納され、前記条件部には、診断データ、診療行為データ、および中間結果データのうちの少なくとも１つが格納され、前記結論部には、診断データ、診療行為データ、中間結果データ、ＤＰＣコード、およびＤＲＧナンバーのうちの少なくとも１つが格納され、前記推論エンジンは、前記ワーキングメモリに格納されているワーキングメモリ要素を読み出すワーキングメモリ要素読出手段と、前記知識ベースに格納されているルールを読み出すルール読出手段と、前記ワーキングメモリ要素読出手段によって読み出したワーキングメモリ要素と前記ルール読出手段によって読み出したルールの条件部とを照合し、一致したワーキングメモリ要素とルールとの組をインスタンシエーションとして競合集合に格納する条件照合手段と、前記条件照合手段によって１つのインスタンシエーションも競合集合に格納されなかった場合に処理を終了する終了手段と、前記条件照合手段によって複数のインスタンシエーションが競合集合に格納された場合に、この競合集合に格納されている複数のインスタンシエーションの中から所定の条件を満たすインスタンシエーションを１つ選択する競合解決手段と、前記条件照合手段によって競合集合に格納されたインスタンシエーションが１つである場合には、この競合集合に格納されたインスタンシエーションにおけるルールの結論部を前記ワーキングメモリに格納し、他方、前記条件照合手段によって競合集合に格納されたインスタンシエーションが複数である場合には、前記競合解決手段によって選択されたインスタンシエーションにおけるルールの結論部を前記ワーキングメモリにワーキングメモリ要素として格納する実行手段と、を備える、ことを特徴とする推論システムである。
【００１５】
第２の発明は、前記ワーキングメモリ要素読出手段は、前記ワーキングメモリに格納されているすべてのワーキングメモリ要素を読み出し、前記ルール読出手段は、前記知識ベースに格納されているすべてのルールを読み出し、前記条件照合手段は、前記ワーキングメモリ要素読出手段によって読み出したすべてのワーキングメモリ要素と前記ルール読出手段によって読み出したすべてのルールの条件部とを照合し、一致したワーキングメモリ要素とルールとの組をインスタンシエーションとして競合集合に格納する、ことを特徴とする第１の発明に係る推論システムである。
【００１６】
第３の発明は、前記知識ベースに格納されるルールの中に、コードを条件部とし名称を結論部とするルールが含まれていることを特徴とする第１の発明または第２の発明に係る推論システムである。
【００１７】
第４の発明は、前記競合解決手段によって選択される所定の条件を満たすインスタンシエーションは、キーボード、マイク、またはタッチパネルを介して入力されたデータに基づくインスタンシエーションであることを特徴とする第１の発明〜第３の発明のいずれか１つに係る推論システムである。
【００１８】
第５の発明は、診断データ、診療行為データ、中間結果データ、ＤＰＣコード、およびＤＲＧナンバーのうちの少なくとも１つがワーキングメモリ要素として格納されたワーキングメモリと、診断データ、診療行為データ、および中間結果データのうちの少なくとも１つが格納された条件部、および診断データ、診療行為データ、中間結果データ、ＤＰＣコード、およびＤＲＧナンバーのうちの少なくとも１つが格納された結論部を有するルール、が格納された知識ベースと、推論エンジンと、を備えた推論システムに、前記推論エンジンが、前記ワーキングメモリに格納されているワーキングメモリ要素を読み出すワーキングメモリ要素読出ステップと、前記推論エンジンが、前記知識ベースに格納されているルールを読み出すルール読出ステップと、前記推論エンジンが、前記ワーキングメモリ要素読出ステップで読み出したワーキングメモリ要素と前記ルール読出ステップで読み出したルールの条件部とを照合し、一致したワーキングメモリ要素とルールとの組をインスタンシエーションとして競合集合に格納する条件照合ステップと、前記推論エンジンが、前記条件照合ステップによって１つのインスタンシエーションも競合集合に格納されなかった場合に処理を終了する終了ステップと、前記推論エンジンが、前記条件照合ステップによって複数のインスタンシエーションが競合集合に格納された場合に、この競合集合に格納されている複数のインスタンシエーションの中から所定の条件を満たすインスタンシエーションを１つ選択する競合解決ステップと、前記推論エンジンが、前記条件照合ステップによって競合集合に格納されたインスタンシエーションが１つである場合には、この競合集合に格納されたインスタンシエーションにおけるルールの結論部を前記ワーキングメモリに格納し、他方、前記条件照合ステップによって競合集合に格納されたインスタンシエーションが複数である場合には、前記競合解決手段によって選択されたインスタンシエーションにおけるルールの結論部を前記ワーキングメモリにワーキングメモリ要素として格納する実行ステップと、を実行させることを特徴とする推論プログラムである。
【００１９】
第６の発明は、前記ワーキングメモリ要素読出ステップは、前記ワーキングメモリに格納されているすべてのワーキングメモリ要素を読み出し、前記ルール読出ステップは、前記知識ベースに格納されているすべてのルールを読み出し、前記条件照合ステップは、前記ワーキングメモリ要素読出ステップで読み出したすべてのワーキングメモリ要素と前記ルール読出ステップで読み出したすべてのルールの条件部とを照合し、一致したワーキングメモリ要素とルールとの組をインスタンシエーションとして競合集合に格納する、ことを特徴とする第５の発明に係る推論プログラムである。
【００２０】
第７の発明は、前記競合解決ステップで選択される所定の条件を満たすインスタンシエーションは、キーボード、マイク、またはタッチパネルを介して入力されたデータに基づくインスタンシエーションであることを特徴とする第５の発明または第６の発明に係る推論プログラムである。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、次に述べるように、「単にＤＲＧナンバーをコンピュータによって決定する」との主張を超えた、実用化が可能な推論システムを提供することができる。
【００２２】
まず、本発明は、主病名コードや副病名コードなどを、主病名や副病名などに変換した上で処理を行う。したがって、本発明によれば、ほとんどの処理がコードではなくて主病名や副病名などによって行われるため、ルールの大部分をコードではなくて主病名や副病名などの名称で記述できる。したがって、本発明によれば、メンテナンス時における人によるルールの解読が極めて容易なものとなり、また、ルールを画面に表示してユーザに推論過程を示す場合にも、ルールに対するユーザの理解を容易にできる。
【００２３】
また、本発明は、主病名のみならず、副病名や、処置・手術名や、患者情報や、重症度などをも、ルールと照合し、インスタンシエーションの生成に用いる。したがって、本発明によれば、ＤＰＣコードやＤＲＧナンバーの決定に関与する全てのインスタンシエーションを洗い出すことができるため、ＤＰＣコードやＤＲＧナンバーの決定を正確なものとすることができる。
【００２４】
また、本発明においては、ユーザの意見を採り入れることができる。したがって、本発明によれば、ＤＰＣコードやＤＲＧナンバーの決定において、柔軟性があり、また、少々の融通が利く推論システムを提供することができる。
【００２５】
さらに、本発明は、ＤＲＧナンバーの決定のみならず、ＤＰＣコードの決定にも利用することができる。したがって、本発明は、ＤＲＧナンバーの決定にしか利用できない従来のＤＲＧナンバー決定システムと比較して、幅広い範囲で利用することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
以下に、添付した図面を参照しつつ、本発明を実施するための最良の形態を詳細に説明する。
【００２７】
図２は、本発明の実施の形態に係る推論システムを示す図である。
図２に示すように、本発明の実施の形態に係る推論システムは、ワーキングメモリ要素が格納されたワーキングメモリ１と、条件部と結論部とを有するルールが格納された知識ベース２と、推論エンジン３と、を備えている。
ここで、本発明の実施の形態におけるワーキングメモリ要素とは、診断データや、診療行為データや、中間結果データや、ＤＰＣコードや、ＤＲＧナンバーなどをいい、図３に示すように、オブジェクト＝値の形でワーキングメモリに格納されている。
また、ルールは、図４に示すように、「ｉｆ  条件部  ｔｈｅｎ  結論部」の形式で知識ベースに格納されており、条件部は１つ以上の条件要素を’ａｎｄ’又は’ｏｒ’で連結したものになっている。また、結論部には結論要素が１以上格納されている。なお、ここで、条件要素とは、診断データや診療行為データや中間結果データなどいい、結論要素とは、診断データや診療行為データや中間結果データやＤＰＣコードやＤＲＧナンバーなどいう。また、診察データには、主病名や副病名や処置・手術名や患者情報や重症度などの名称のほか、主病名コード、副病名コード、処置・手術名コード、患者情報コード、および重症度コードなどのコードも含まれ、診療行為データには、診療行為のほか、診療行為コードも含まれる。また、中間結果データには、診断データや診療行為データも含まれる。
なお、本発明の実施の形態に係る推論システムにおいては、推論エンジン３が、アプリケーションプログラム４やキーボード９を介したユーザから入力を受け、推論エンジンが推論の結果（ＤＰＣコードやＤＲＧナンバー）をアプリケーションプログラム４やキーボード９を介したユーザに返す。したがって、本発明の実施の形態に係る推論システムは、アプリケーションプログラム４やキーボード９を介したユーザから独立している。したがって、本発明の実施の形態に係る推論システムによれば、アプリケーションプログラム４の実行中でもルールの修正・追加をすることや、ＤＰＣコードやＤＲＧナンバーの推論を行うことが可能となる。
なお、このアプリケーションプログラム４としては、たとえば、オーダリングシステムや電子カルテなどを用いることができるが、本発明の実施の形態がアプリケーションプログラムの種類を限定するものでないことはいうまでもない。
【００２８】
図１は、本発明の実施の形態に係る推論システムの動作を示すフローチャートである。以下、図１を参照しつつ、本発明の実施の形態に係る推論システム３の動作について説明する。
【００２９】
まず、推論エンジン３は、アプリケーションプログラム４やキーボード９を介したユーザから、主病名コード、副病名コード、処置・手術名コード、患者情報コード、および重症度コードのいずれかを入力された場合、これら入力されたコードをワーキングメモリ１に格納する（ステップ１）。
なお、これら入力された主病名コード、副病名コード、処置・手術名コード、患者情報コード、および重症度コードなどは、後述するステップ７によって主病名、副病名、処置・手術名、患者情報、および重症度などの名称に変換された上でワーキングメモリ１にワーキングメモリ要素として格納され、以後は、コードではなくて、名称で取り扱われる。したがって、本発明の実施の形態に係る推論システムにおけるルールは、その大部分を日本語で記述することができるため、人間が容易に読解でき、容易にメンテナンスすることができる。したがって、本発明の実施の形態に係る推論システムによれば、ルールにおける条件部や結論部の追加・修正・消去・確認を容易に行うことができるため、頻繁にしかも短期間に医療制度が変更される場合であっても、迅速に対応することができる。
【００３０】
次に、推論エンジン３は、ワーキングメモリ１に格納されているすべてのワーキングメモリ要素を読み出す（ステップ２）。
【００３１】
次に、推論エンジン３は、知識ベース２に格納されているすべてのルールを読み出す（ステップ３）。
【００３２】
次に、推論エンジン３は、ステップ２で読み出したすべてのワーキングメモリ要素とステップ３で読み出したすべてのルールの条件部とを照合し、一致したワーキングメモリ要素とルールとの組をインスタンシエーションとして競合集合に格納する（ステップ４）。ただし、一致したワーキングメモリ要素とルールとの組が存在する場合であっても、この組が後述するステップ７で一度実行されたインスタンシエーションである場合には、この組を競合集合に入れることはない。同じ処理の繰り返しを防止するためである。なお、本発明における「競合集合」とは、物理メモリ（６、７、または８）上に生成された、競合という属性を持つインスタンシエーションが格納される論理メモリをいう。
なお、ステップ４での照合は、主病名や主病名コードだけではなく、主病名や副病名や処置・手術名や患者情報や重症度などの名称や、主病名コード、副病名コード、処置・手術名コード、患者情報コード、および重症度コードなどのコードについても行われる。したがって、すべてのＤＰＣコードやＤＲＧナンバーを推論する際におけるすべての可能性を洗い出すことができる。ＤＰＣコードやＤＲＧナンバーの推論にあたっては、同一のデータから思いがけない複数の結果が推論される場合があるが、すべてのワーキングメモリ要素とすべてのルールについて照合を行う本発明の実施の形態に係る推論システムによれば、推論に包含されるすべての選択肢を探索することによって、可能性のあるすべてのＤＰＣコードやＤＲＧナンバーを漏れなく推論することができる。  
また、ＤＰＣコードやＤＲＧナンバーの推論にあたっては、年齢、出生時体重、重症度情報（ＪＣＳ）、手術・麻酔関連情報（初回・再手術、片側・両側、全身麻酔・局所麻酔）などに関して、複数の項目を組み合わせて判断することが必要な場合が多いが、主病名や主病名コードだけではなく、すべてのワーキングメモリ要素を平等に扱う本発明の実施の形態に係る推論システムによれば、これらの部分的な特殊条件についても平等に評価することができる。
【００３３】
次に、推論エンジン３は、競合集合に１つのインスタンシエーションも存在しない場合、処理を終了する（ステップ５）。
【００３４】
次に、推論エンジン３は、競合集合に複数のインスタンシエーションが存在する場合に、この競合集合に格納されている複数のインスタンシエーションの中から所定の条件を満たすインスタンシエーションを１つ選択する（ステップ６）。なお、本発明は、ここでいう条件を何ら限定するものではないが、たとえば、次の（１）〜（３）のうちの１つまたはこれらの組み合わせを条件として、推論エンジンに選択を行わせることができる。
（１）時間的に最も後に作られたワーキングメモリ要素を含むインスタンシエーションを選択する。
（２）条件要素数が多いルールのインスタンシエーションを選択する（これによれば、最も厳しい条件を満足したルールを優先することができる。）。
（３）上記（１）〜（２）の順に処理を行ったが選択できない場合には、任意に選択する（これによれば、選択できないという事態を回避することができる）。
【００３５】
次に、推論エンジン３は、競合集合に格納されたインスタンシエーションが１つである場合には、この競合集合に格納されたインスタンシエーションにおけるルールの結論部をワーキングメモリ１に格納し、他方、競合集合に格納されたインスタンシエーションが複数である場合には、ステップ６で選択されたインスタンシエーションにおけるルールの結論部をワーキングメモリ１にワーキングメモリ要素として格納する（ステップ７）。なお、本明細書においては、処理の途中からワーキングメモリ１に格納されることとなったデータを中間結果データという。
【００３６】
推論システム３は、ＤＰＣコードやＤＲＧナンバーが推論されるまで、上記ステップ２〜ステップ７を繰り返し実行する（図５、図６、図７参照）。そして、ＤＰＣコードやＤＲＧナンバーが実行された場合には、競合集合に存在するインスタンシエーションがゼロになるため、ステップ５で処理が終了する。なお、本発明においては、ＤＰＣコードやＤＲＧナンバーの推論に長時間を要している場合に処理を強制的に終了させることもできるし、また、ユーザからの指示によって処理を強制的に終了させることもできる。
【００３７】
推論エンジン３は、ステップ５で処理を終了する場合、ワーキングメモリ１にＤＰＣコードやＤＲＧナンバーが格納されている場合には、このＤＰＣコードやＤＲＧナンバーを推論結果として、アプリケーションプログラム４やモニタ１１などに出力する。
【００３８】
なお、本発明の実施の形態に係る推論システムにおいては、次のステップを追加することができる。すなわち、推論の実行時あるいは終了時に推論過程をユーザに表示するステップである。本発明は、このステップの実現方法を限定するものではないが、たとえば、ルールの連鎖を自動的に一定の規則で画面に出力したり音声で出力したりすることによって、推論過程をユーザに表示することができる。このようなステップが追加された本発明の実施の形態に係る推論システムによれば、システムが導いた結論をユーザが納得して受け入れることができるという効果があるとともに、システムのデバッグという面からも専門家の知識の検証に役立つという効果がある。
【００３９】
また、本発明の実施の形態に係る推論システムには、一患者のデータに対して、主病名と副病名の入れ替え等の様々な組み合わせを試行できるシミュレーションステップを追加することもできる。このシミュレーションステップが追加された本発明の実施の形態に係る推論システムによれば、一患者のデータに対して、固定されたパターンだけではなく、主病名と副病名の入れ替えなど、様々な組み合わせをユーザに提供することができる。なお、本発明は、このシミュレーションステップの実現方法を限定するものではないが、たとえば、上記したステップ６における選択をキーボード９を介したユーザから入力データに基づいて行うという方法が考えられる。
【００４０】
以上説明したように、本発明の実施の形態に係る推論システムよれば、ルールがほとんど日本語の日常の表現によりなされた点で、「平易な表現」、「将来のルール変更への素早い対応」、「プログラムと独立」などの効果を得ることができる。
また、本発明の実施の形態に係る推論システムによれば、可能性のあるすべてのＤＰＣコードを漏れなく決定することができる。
さらに、本発明の実施の形態に係る推論システムによれば、部分的な特殊条件も主病名などと同等に評価することができる。
また、本発明の実施の形態に係る推論システムによれば、シミュレーションや推論過程の説明などをユーザに提供することができる。
【００４１】
なお、本発明の実施の形態に係る推論システムは、たとえば、図８に示すコンピュータによって実現することができる。具体的には、推論エンジン３をＣＰＵ５によって実現し、ワーキングメモリ１や知識ベース２をＲＯＭ７やＨＤ８などによって実現することができる。また、本発明の実施の形態に係る推論システムを実現するコンピュータをそのＮＩＣ１０を介してＷＡＮ１５やＬＡＮ１５などのネットワークに接続すれば、図９に示すように、ネットワーク上のクライアント１３、１４から本発明の実施の形態に係る推論システムを実現するコンピュータ１２を用いて、ＤＰＣコードやＤＲＧナンバーを推論することができる。なお、本発明には、本発明の実施の形態に係る推論システムに上記ステップを実行させるプログラムも含まれる。そして、このプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して配布できることができるが、有線または無線のネットワーク１５を介して配信することもできる。
なお、本発明の実施の形態においては、ユーザからの入力がキーボード９を介して入力されるとしたが、本発明においては、ユーザからの入力がタッチパネルやマイクなどを介して入力されるとすることもできる。
【産業上の利用可能性】
【００４２】
本発明は、ＤＰＣコードやＤＲＧナンバーを必要とするすべての分野において利用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１】本発明の実施の形態に係る推論システムの動作を示すフローチャートである。
【図２】本発明の実施の形態に係る推論システムを示す図である。
【図３】本発明の実施の形態おけるワーキングメモリを説明するための図である。
【図４】本発明の実施の形態における知識ベースを説明するための図である。
【図５】本発明の実施の形態においてルールを実行している様子を説明する図（その１）である。
【図６】本発明の実施の形態においてルールを実行している様子を説明する図（その２）である。
【図７】本発明の実施の形態においてルールを実行している様子を説明する図（その３）である。
【図８】本発明の実施の形態に係る推論システムを実現するコンピュータを示す図である。
【図９】本発明の実施の形態に係る推論システムが適用されたネットワークを示す図である。
【符号の説明】
【００４４】
１    ワーキングメモリ
２    知識ベース
３    推論エンジン
４    アプリケーションプログラム
５    ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）
６    ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）
７    ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）
８    ＨＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ）
９    キーボード
１０    ＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ  Ｃａｒｄ）
１１    モニタ
１２    本発明の実施の形態に係る推論システムを実現するコンピュータ
１３    クライアント
１４    クライアント
１５    ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）やＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）などのネットワーク
【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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