(57)【要約】【課題】非構造化のデータを含む医療情報のデータベースを解析する技術を提供することを目的とする。【解決手段】精神疾患領域などの診療領域における診療記録に記載されたテキスト情報に対して所定の自然言語処理によって、テキスト情報に含まれる単語の頻度を算出してテキスト情報をベクトル化し、診療記録が記載されたタイミングを示す記載タイミングと単語と頻度とを対応づける情報処理装置。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
患者の症状の変化を分析する情報処理装置であって、
所定の診療領域における診療記録に記載されたテキスト情報に対して所定の自然言語処理によって、前記テキスト情報に含まれる単語の頻度を算出して前記テキスト情報をベクトル化し、前記診療記録が記載されたタイミングを示す記載タイミングと前記単語と前記頻度とを対応づけるテキストベクトル化情報を作成するテキストベクトル化処理部、
を備える情報処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記診療領域の症状の特徴と関連する単語及び当該単語の頻度を含む予め準備した症状毎の症状モデルと前記テキストベクトル化情報の前記単語及び前記頻度とに基づいて、前記症状が起きている確からしさである生起確率を前記記載タイミング毎に算出する症状生起確率算出部、
をさらに備える情報処理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の情報処理装置であって、
任意の症状に関して、前記症状生起確率算出部によって算出された前記記載タイミング毎の前記生起確率に基づいて、前記症状の変化である前記生起確率の変化を示す波形を取得し、前記波形を近似する関数をパターンとして予め辞書化した波形パターン辞書情報を参照して、前記取得した波形に対して前記関数による近似を行う波形パターン近似部、
をさらに備える情報処理装置。
【請求項４】
請求項３に記載の情報処理装置であって、
前記患者への薬の処方が行われたタイミング日を示す処方タイミングと行われた前記処方を示す処方識別情報とを含む前記処方に関する予め準備した処方情報について、複数の前記処方タイミングのうち前記処方識別情報が同じ処方タイミング群に基づいて前記処方が開始された開始タイミングを算出し、前記処方識別情報と前記開始タイミングとを対応づける処方パターン情報を作成する処方イベント処理部を、さらに備え、
前記波形パターン近似部は、
前記処方パターン情報の前記開始タイミングと前記波形が示す前記生起確率が算出された記載タイミングとを比較して薬の処方前後のタイミングを特定し、前記波形を前記処方前後で区切り、前記処方前後それぞれで前記近似を行う、
情報処理装置。
【請求項５】
請求項４に記載の情報処理装置であって、
前記波形パターン近似部は、
前記処方前後それぞれで前記波形と当該波形に対して近似した前記関数とを出力する、
情報処理装置。
【請求項６】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記患者への薬の処方が行われたタイミングを示す処方タイミングと行われた前記処方を示す処方識別情報とを含む前記処方に関する予め準備した処方情報について、複数の前記処方タイミングのうち前記処方識別情報が同じ処方タイミング群に基づいて前記処方が開始された開始タイミングを算出し、前記処方識別情報と前記開始タイミングとを対応づける処方パターン情報を作成する処方イベント処理部を、さらに備え、
前記処方イベント処理部は、
任意の薬を指定する入力を受け付けると、前記処方パターン情報を参照して、前記任意の薬の処方を示す処方識別情報と、前記任意の薬の次に処方された薬の処方を示す処方識別情報を少なくとも１抽出し、前記薬の処方の変化履歴として出力する、
情報処理装置。
【請求項７】
請求項６に記載の情報処理装置であって、
前記診療領域の症状の特徴と関連する単語及び当該単語の頻度を含む予め準備した症状毎の症状モデルと前記テキストベクトル化情報の前記単語及び前記頻度とに基づいて、前記症状が起きている確からしさである生起確率を前記記載タイミング毎に算出する症状生起確率算出部を、さらに備え、
前記処方イベント処理部は、
前記処方の変化履歴とともに、前記症状生起確率算出部が算出した前記生起確率に基づく前記症状の変化度合いを出力する、
情報処理装置。
【請求項８】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記患者への薬の処方が行われたタイミングを示す処方タイミングと行われた前記処方を示す処方識別情報とを含む前記処方に関する予め準備した処方情報について、複数の前記処方タイミングのうち前記処方識別情報が同じ処方タイミング群に基づいて前記処方が開始された開始タイミングを算出し、前記処方識別情報と前記開始タイミングとを対応づける処方パターン情報を作成する処方イベント処理部を、さらに備え、
前記処方イベント処理部は、
作成した前記処方パターン情報の前記処方識別情報及び前記処方タイミングによって、処方された薬の変化を示す画面を表示するデータを出力する、
情報処理装置。
【請求項９】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記テキスト情報に基づいて症状の有無を算出し、前記記載タイミングと前記症状と前記症状の有無とを対応づけることで前記テキスト情報を構造化するテキスト構造化情報を作成するテキスト構造化処理部と、
前記テキスト構造化情報と前記テキストベクトル化情報とに基づいて、前記症状モデルを予め準備する症状モデル作成部と、をさらに備え、
前記症状モデル作成部は、
前記症状モデルを作成対象の症状を選択し、前記テキスト構造化情報を検索して前記選択した症状と対応する前記記載タイミングを取得し、前記テキストベクトル化情報を検索して前記取得した記載タイミングと対応する前記頻度を取得し、前記取得した頻度を所定の解析手法によって解析して前記症状モデルを作成する、
情報処理装置。
【請求項１０】
所定の診療領域における患者の症状と、所定の演算処理によって算出された前記症状が起きている確からしさである生起確率と、を有する画面を表示する画面表示装置。
【請求項１１】
精神疾患領域における患者の症状と、所定の演算処理によって算出された前記症状が起きている確からしさである生起確率と、前記生起確率を算出したタイミングと、を有する画面を表示する画面表示方法。
【請求項１２】
精神疾患領域における患者の症状の変化を示す波形と、前記波形と近似する関数と、を有する画面を表示する画面表示装置。
【請求項１３】
請求項１２に記載の画面表示装置であって、
前記患者への薬の処方前後それぞれで、前記波形と前記関数とを、有する画面を表示する画面表示装置。
【請求項１４】
所定の診療領域における患者の症状の変化を示す波形と、前記波形と近似する関数と、を有する画面を生成する画面生成処理を、
情報処理装置に実行させるプログラム。
【請求項１５】
請求項１４に記載のプログラムであって、
前記所定の診療領域は、精神疾患領域であり、
前記精神疾患領域における診療記録に記載されたテキスト情報に対して所定の自然言語処理によって、前記テキスト情報に含まれる単語の頻度を算出して前記テキスト情報をベクトル化するテキストベクトル化処理と、
前記診療記録が記載されたタイミングを示す記載タイミングと前記単語と前記頻度とを対応づける対応付け処理と、
所定の単語及び当該所定の単語の頻度を含み前記精神疾患領域の症状の特徴を示す症状モデルと前記対応付け処理で対応づけた前記単語及び前記頻度とに基づいて、前記症状が起きている確からしさである生起確率を前記記載タイミング毎に算出する生起確率算出処理と、
前記生起確率算出処理によって算出された前記記載タイミング毎の前記生起確率に基づいて、前記波形を取得する波形取得処理と、
前記取得した波形に対して前記関数による近似を行う近似処理と、
を情報処理装置に実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医療データを活用し、精神疾患領域における医療ニーズを効率的に探索する情報処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、病院情報システムの記録や保険請求等の診療データを集計し解析し、医薬品の安全性評価に役立てる事業が各国で行われ始めている。日本でも複数施設の医療情報のデータを収集してデータベースを構築し、解析する事業が行われている。例えば、医療情報のデータベースの解析結果を基に、効果的治療と医療費抑制を両立する治療方針の探索や新たな保険商品の開発が行われている。また、製薬企業では、アンメットメディカルニーズ（いまだ有効な治療方法がない医療ニーズ）を探索する動き（新薬開発など）がある。
【０００３】
医療情報のデータベースを解析する技術として、例えば、国際公開ＷＯ２０１０／０３２３４３号（特許文献１）に記載の技術がある。この文献には、「時系列の概念を考慮した類似度を算出して類似症例を検索する。患者の状態または処置を表すデータから構成されるイベントをデータベースに格納しておき、被検索患者のイベントごとに、イベントが発生するまでに発生したイベントを時系列に並べた被検索データを生成する。一方、検索対象患者についても同様に、イベントを時系列に並べた検索クエリを生成する。検索クエリと被検索データの間の類似度を算出し、類似度に基づいた順序で被検索データを表示する類似症例検索システムを提供する」という記載がある。
【０００４】
また、医療情報の中でも、精神科領域（精神疾患領域）などの情報は、カルテへの記載に特徴がある。例えば、精神科では、入念な診察を元に診断を行うため、精神科医は、診察において、患者本人の訴えの他、患者の態度および表情なども診察の結果得られた重要な患者情報として文章（テキスト）でカルテに記載し、典型的な症例と照らし合わせながら患者の診断、重症度評価、治療を行う。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】国際公開ＷＯ２０１０／０３２３４３号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
医学領域における多くの疾患では、臨床検査などの科学的な根拠に基づく指標により分析及び診断され、治療が行われている。しかし、例えば、うつ病や統合失調症などの精神科領域の疾患（精神疾患）では、科学的な根拠に基づく指標が発展途上であるため、精神疾患以外の疾患と比べて臨床検査などに基づく分析及び診断が実施しにくい。このため、精神科領域の疾患に対する新薬開発のターゲットとなる薬剤が多岐にわたり、新薬開発がなかなか進んでいない。
【０００７】
また、精神科のカルテに記載される患者情報は、患者の態度および表情などを表現する文章である非構造化のデータを含むため、他の診療科に比べ記載量が膨大になる。例えば、3カ月の入院を3度繰り返した患者のカルテをすべて読むためには500分が必要との試算もある。そのため、特許文献１に開示された、各種検査値などのデータが時系列データとして構造化され、この時系列データから構成されるイベントを格納する技術では、精神科領域の医療情報などの非構造化のデータからイベントに相当する情報を抽出することは困難である。
【０００８】
このように、例えば、精神科領域の医療情報などの非構造化のデータを含むデータベースを解析する技術が注目されている。
本発明は、非構造化のデータを含む医療情報のデータベースを解析する技術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】
【０００９】
上記の課題を解決するために、代表的な本発明の情報処理装置の一つは、診療記録に基づいて、患者の症状の変化を分析する情報処理装置である。
この情報処理装置は、所定の診療領域における診療記録に記載されたテキスト情報に対して所定の自然言語処理によって、テキスト情報に含まれる単語の頻度を算出してテキスト情報をベクトル化し、診療記録が記載されたタイミングを示す記載タイミングと単語と頻度とを対応づけるテキストベクトル化情報を作成するテキストベクトル化処理部を備える。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、非構造化のデータを含む医療情報のデータベースを解析する技術を提供することができる。上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】情報処理装置による精神疾患領域における診療記録の分析処理を説明するフローチャートの例である。
【図２】情報処理装置の構成図の例である。
【図３】臨床データベースに含まれる処方情報テーブルの一例である。
【図４】臨床データベースに含まれる診療録情報テーブルの一例である。
【図５】テキストベクトル化テーブルの一例である。
【図６】テキスト構造化テーブルの一例である。
【図７】症状モデルパラメータテーブルの一例である。
【図８】症状生起確率テーブルの一例である。
【図９】波形パターン辞書テーブルの一例である。
【図１０】処方パターン情報テーブルの一例である。
【図１１】薬剤投与イベントの継続期間を算出する投与継続期間算出処理のフローチャートの例である。
【図１２Ａ】患者別の処方の変化の表示画面例である。
【図１２Ｂ】患者別の処方の変化の表示画面例である。
【図１３】症状モデルを作成する症状モデル作成処理のフローチャートの例である。
【図１４】診療録テーブルの各レコードから症状の生起確率を算出する生起確率算出処理のフローチャートの例である。
【図１５】患者別の処方の変化と患者別の症状の生起確率の表示画面例である。
【図１６】ある症状の日々の生起確率により波形生成し波形パターンで近似する波形パターン近似処理のフローチャートの例である。
【図１７】薬剤投与前後の患者状態の変化を示す画面表示例である。
【図１８】ユーザインターフェースへ薬剤投与イベントと症状の変化を可視化する症状変化表示処理のフローチャートの例である。
【図１９】薬剤投与イベントと症状の変化を示す画面表示例である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。なお、実施の形態を説明するための各図において、同一の機能を有する要素には同一の名称、符号を付して、その繰り返しの説明を省略する。
【００１３】
また、非構造化のデータの例として精神疾患領域における医療情報の場合を説明するが、これに限られず、非構造化のデータを含む医療情報であれば、他の診療科の医療情報であってもよい。
【００１４】
図１は、情報処理装置による精神疾患領域における診療記録の分析処理を説明するフローチャートの例である。
本実施例の情報処理装置１は、精神疾患領域における診療記録（カルテ）のうち医師が診療時に記録した患者の状態などのテキスト情報に対して所定の自然言語処理によって、テキスト情報に含まれる単語の頻度を算出することでテキスト情報をベクトル化し（Ｓ２）、診療記録が記載されたタイミングを示す記載タイミング（記載日、記載時刻（記載時間）または記載日時など）と単語と頻度とを対応づけるテキストベクトル化情報を作成し（Ｓ３）、精神科疾患領域の症状の特徴と関連する単語及び当該単語の頻度を含む予め準備した症状毎の症状モデルとテキストベクトル化情報の単語及び頻度とに基づいて、症状が起きている確からしさである生起確率を記載タイミング毎に算出し（Ｓ４）、症状毎及び記載タイミング毎の生起確率を出力する（Ｓ５）。
次に、本実施例の情報処理装置１の詳細について説明する。
【００１５】
図２は、情報処理装置の構成図の例である。情報処理装置１は、内部バスで接続された制御部１０、入出力インタフェース（Ｉ／Ｆ）１２、記憶部１１及び通信Ｉ／Ｆ１３を備える。
制御部１０は、処方イベント処理部１０１、テキスト構造化処理部１０２、症状モデル作成部１０３、症状生起確率算出部１０４、波形パターン近似部１０５、テキストベクトル化処理部１０６を備え、これらの機能部としての演算処理を実行するとともに、情報処理装置１内の各部（記憶部１１、入出力Ｉ／Ｆ１２及び通信Ｉ／Ｆ１３）を制御する。
【００１６】
記憶部１１は、患者の臨床情報を記録する臨床データベース１４（患者の処方情報を記憶する処方情報テーブル２０及び医師による診療記録を記録する診療録テーブル３０）、診療録テーブル３０を解析した結果を記録するテキストベクトル化テーブル４０、診療録テーブル３０の記載内容を構造化した結果を記録するテキスト構造化テーブル５０、診療録テーブル３０の記載内容がどの症状に該当するかどうかを判定する際に用いるモデル（症状モデル）毎のパラメータを記録する症状モデルパラメータテーブル６０、症状の変化（患者状態の変移）を波形として記録する波形パターン辞書テーブル７０、及び処方情報テーブル２０を解析した結果を記録する処方パターン情報テーブル８０を格納する記憶装置である。臨床データベース１４に格納される情報は、入出力インタフェース（Ｉ／Ｆ）１２および／または通信Ｉ／Ｆ１３を介して、医師等が情報処理装置１に入力する。各テーブルの詳細は図３〜図１０を用いて説明する。
入出力Ｉ／Ｆ１２は、各種の入出力装置（不図示）と接続され、制御部１０からの制御に従って、入出力装置を介してユーザからの各種入力を受け付けたり、制御部１０での処理結果を出力したりする。通信Ｉ／Ｆ１３は、有線（または無線）通信回線（不図示）と接続され、制御部１０からの制御に従って、外部のサーバなどと通信を行う。
【００１７】
なお、制御部１０は、Central Processing Unit（ＣＰＵ）等のプロセッサによって構成される制御装置である。プロセッサが、記憶部１１等に格納されたプログラムを読み込んで実行することにより、制御部１０内の各機能部として動作する。プロセッサが処理を実行するために必要なデータ（プログラムを含む）は、あらかじめメモリ（記憶部１１または他の記憶装置（非一時的もしくは一時的記憶装置）（不図示））に格納されていてもよく、必要な時に、通信Ｉ／Ｆ１３を介してサーバなどからロード（インストール）されてもよい。
また、制御部１０と記憶部１１は、例えば、Field-Programmable Gate Array（ＦＰＧＡ）またはApplication Specific Integrated Circuit（ＡＳＩＣ）のような集積回路で設計する等により構成されてもよい。
【００１８】
図３は、臨床データベースに含まれる処方情報テーブルの一例である。処方情報テーブル２０には、各患者への薬剤の処方に関する情報（データ）が格納される。具体的には、各患者を識別する患者Identification（ＩＤ）２１、各患者への処方が行われた日を示す処方日２２、行われた処方を識別する処方ＩＤ２３、処方された薬剤の名称などを示す処方名２４、処方された薬剤の投与量２５及び薬剤投与の単位２６などが登録されるデータである。
なお、処方日２２は、処方時刻（処方時間）、または処方日時などの他の処方が行われたタイミングであってもよい。
【００１９】
図４は、臨床データベースに含まれる診療録テーブルの一例である。診療録テーブル３０には、医師による診療時の記録に関する情報（データ）が格納される。具体的には、患者ＩＤ３１、診療録の情報が記載された日を示す記載日３２、患者の状態及び客観的な判断、評価及び治療方針について医師が診療時に記録したテキスト情報である診療録テキスト３３などが登録されるデータである。
なお、記載日３２は、記載時刻（記載時間）、または記載日時などの他の記載タイミングであってもよい。
【００２０】
診療録テキスト３３は、図４に示すように、S（subjective）：主観的情報（患者さんの話から得られた情報）、O（objective）：客観的情報（身体診察、検査から得られた情報）、A（assessment）：評価、診断（OとSから考えられること）、P（plan）：計画（治療方針、内容、生活指導）の観点で記載されるSOAP形式が一般的である。
【００２１】
精神科のレポートにおいて、Sには患者と医療従事者の間で交わされた会話文が記載されることが多い。医師は、患者との会話から得られた情報により客観的に判断し、O,A,Pを記録する。
なお、簡略化のため、図４には患者ＩＤ３１「Ｐ００５」のみを記載している。
【００２２】
図１０は、処方パターン情報テーブルの一例である。処方パターン情報テーブル８０には、処方情報テーブル２０に基づく処方情報をパターン化した情報が格納される。具体的には、患者ＩＤ８１、処方ＩＤ８２、処方の開始日８３、処方の終了日８４が登録されるデータである。処方ＩＤ８２と開始日８３でグルーピングすることで処方情報をパターン化し、集計しやすくする。
なお、開始日８３は、開始時刻（開始時間）、または開始日時などの他の処方が開始されたタイミングであってもよい。終了日８４も同様である。
処方パターン情報テーブル８０は、処方イベント処理部１０１が図１１の処理によって作成する。
【００２３】
図５は、テキストベクトル化テーブルの一例である。テキストベクトル化テーブル４０は、テキストベクトル化処理部１０６が公知の形態素解析によって診療録テーブル３０に基づいて作成する。このテーブル４０には、診療録テーブル３０の診療録テキスト３３の特にSに記載される内容を自然言語処理（例えば形態素解析や単語区切り、Ｎグラムなど）して単語区切りにした後、テキストに含まれる単語の頻度（出現頻度）を値としてテキストの単語をベクトル化（数列化）したものが格納される。具体的には、患者ＩＤ４１、記載日４２、診療録テキスト３３に含まれる単語の頻度４３が格納される。
【００２４】
図６は、テキスト構造化テーブルの一例である。テキスト構造化テーブル５０は、診療録テーブル３０に基づいて作成される。このテーブル５０には、診療録テーブル３０に格納された各データを構造化した情報が格納される。テキスト構造化テーブル５０に登録されるデータは、患者ＩＤ５１、記載日５２、診療録テキスト３３の中のどのセクションに記載された内容であるかを示すセクションタイトル５３、セクションに記載された内容が対応する症状５４及びその症状の有無５５などである。
【００２５】
本実施例において、セクションタイトル５３は、診療録テキスト３３がSOAP形式で記載される場合として、SOAPをセクションとして捉え、「S」「O」「A」「P」にて診療録テキスト３３のどのセクションに記載されていたかを示す。
【００２６】
テキスト構造化テーブル５０は、テキスト構造化処理部１０２が作成する。例えば、テキスト構造化処理部１０２は、予め準備された症状辞書（不図示）を用いて、症状５４に症状名を格納し、予め準備された症状出現判断辞書（不図示）を用いて、診療録テキスト３３の記載から「症状」が記載されているか、つまり、症状５４の「有無」を判断して有無５５に格納する。各種辞書に症状のＩＤが付与されている場合には、症状５４には症状のＩＤが入力されてもよい。有無５５には、例えば、症状があるときには１、無いときには０が格納される。
【００２７】
図７は、症状モデルパラメータテーブルの一例である。症状モデルパラメータテーブル６０には、症状モデルのパラメータが症状毎に異なるため、症状別のモデルパラメータを示す情報が格納される。具体的には、症状モデルの生成対象となる症状６１と症状６１の症状モデルを作成した際に作成される症状モデルのファイルの格納先を識別するファイルパス６２などが登録されるデータである。症状モデルのパラメータとは、症状を示唆する単語及びその頻度のことである。症状モデルパラメータテーブル６０は、症状モデル作成部１０３が図１３の処理によって作成する。
【００２８】
図８は、症状生起確率テーブルの一例である。症状生起確率テーブル６５には、症状が起きている確からしさ（生起確率）が症状毎に格納される。具体的には、患者ＩＤ６６、記載日６７、症状６８及び症状の生起確率６９などが登録されるデータである。症状生起確率テーブル６５は、症状生起確率算出部１０４が図１４の処理によって作成する。
【００２９】
なお、患者ＩＤ２１，３１，４１，６６は、同じ値の場合、同じ患者であることを示している。記載日３２，４２，６７、処方ＩＤ２３，８２、症状５４，６１，６８も同様である。
【００３０】
図９は、波形パターン辞書テーブルの一例を示す説明図である。波形パターン辞書テーブル７０には、日々の症状の変化（患者状態の変移）である波形をパターンとして辞書化した情報が格納される。具体的には、波形を識別する波形ＩＤ７１、波形を近似する関数７２、関数に含まれるパラメータ値の極性を示すパラメータ値極性７３、症状の変化傾向を示す改善傾向７４などが登録されるデータである。図９の場合、パラメータ値極性７３は、関数７２に含まれるパラメータ値「ａ」の極性を示す。波形パターン辞書テーブル７０は、予め作成される。
【００３１】
次に、制御部１０の各機能部の詳細な動作を説明する。
図１１は、薬剤投与イベントの継続期間を算出する投与継続期間算出処理のフローチャートの例である。この処理は、患者ＩＤ毎に処方イベント処理部１０１が実行する。
先ず、処方イベント処理部１０１は、あらかじめ準備しておいた疾患初期に投与（処方）される薬剤のリスト（初期投与薬剤リスト）（不図示）を記憶部１１から読み込む（Ｓ１１１）。処方イベント処理部１０１は、初期投与薬剤リストと処方情報テーブル２０とに基づいて、疾患初期に投与される薬剤のうち投与日（処方日）が最も初期のものを検索する（Ｓ１１２）。
【００３２】
具体的には、処方イベント処理部１０１は、処方情報テーブル２０を記憶部１１から読み込み、初期投与薬剤リストに記載された疾患初期に投与される薬剤の処方ＩＤを検索キーとして、処方情報テーブル２０の処方ＩＤ２３を検索し、処方日が最も初期のものを探す（Ｓ１１２）。例えば、図３の患者ＩＤ「005」の例及び初期投与薬剤リストに「N05AA01」と「N05AX08」の薬剤が記載されている場合、処方イベント処理部１０１は、「N05AA01」または「N05AX08」を検索キーに処方ＩＤ２３を検索し、ヒットしたレコードの処方日２２のうちもっとも初期の処方日をさらに検索する（Ｓ１１２）。
そして、処方イベント処理部１０１は、検索したもっとも初期の処方日の処方ＩＤ２３と処方日２２それぞれを処方パターン情報テーブル８０の患者ＩＤ８１が患者ＩＤ２１と同じ値のレコードの処方ＩＤ８２と開始日８３へ登録する（Ｓ１１３）。
【００３３】
次に、処方イベント処理部１０１は、投与開始日以降の次のレコードを検索する（Ｓ１１４）。具体的には、処方イベント処理部１０１は、処方日２２のうちＳ１１３で登録した開始日８３の処方日（投与開始日）以降の次のレコードを探す（Ｓ１１４）。他の薬剤の投与がある、つまり、Ｓ１１４でヒットしたレコードの処方ＩＤ２３とＳ１１２で検索キーにした薬剤とが異なる場合には（Ｓ１１５のＹＥＳ）、処方イベント処理部１０１は、当該薬剤の投与期間は終了したとして、次の薬剤（Ｓ１１４でヒットしたレコードの処方ＩＤ２３）の処方日２２の前日を終了日として、処方パターン情報テーブル８０の終了日８４へ登録する（Ｓ１１６）。
【００３４】
同一薬剤、つまり、Ｓ１１４でヒットしたレコードの処方ＩＤ２３とＳ１１２で検索キーにした薬剤とが同じ場合には（Ｓ１１５のＮＯ）、処方イベント処理部１０１は、Ｓ１１４でヒットしたレコードの処方日２２と投与開始日とに基づいて、同一の薬剤の投与間隔を算出し、所定の値以下（Ｓ１１７のＹＥＳ）であれば、Ｓ１１４に戻りさらに次のレコードの検索に移る。
同一薬剤の投与期間が所定の値以上の場合（Ｓ１１７のＮＯ）、処方イベント処理部１０１は、当該薬剤の投与期間が終了したとして、Ｓ１１４でヒットしたレコードの処方日２２を終了日として終了日８４へ登録する（Ｓ１１６）。
【００３５】
次に、処方イベント処理部１０１は、処方情報テーブル２０の次のレコードを検索し、次の薬剤の投与、つまり、処方ＩＤ２３に値があれば（Ｓ１１８のＹＥＳ）、このレコードの処方ＩＤ２３と処方日２２を処方パターン情報テーブル８０の次のレコードの処方ＩＤ８２と開始日８３へ登録し（Ｓ１１９）、Ｓ１１４に戻りさらに次のレコードの検索に移る。次の薬剤の投与、つまり、処方ＩＤ２３に値がなければ（Ｓ１１８のＮＯ）、処方イベント処理部１０１は、処理を終了する。
【００３６】
また、薬剤の投与が増えた場合や減った場合にも投与期間が切り替わったとして終了日を入力してもよい。具体的には、Ｓ１１７において、処方イベント処理部１０１は、Ｓ１１４でヒットしたレコードの投与量２５と投与開始日のレコードの投与量２５とに基づいて、投与量の変化を算出して投与期間の切り替わりを判定してもよい。この処理は、薬剤に変化がない期間と投与されている薬剤の組み合わせを得る際に行われる。例えば、開始日と患者ＩＤでグルーピングすることで処方の組合せパターンを得ることができる。
以上のような投与継続期間算出処理により、薬剤の投与期間を得ることができる。
【００３７】
図１２は、患者別の処方の変化の表示画面例である。図１２の画面は、患者ＩＤ９１と処方ＩＤ９２と処方ＩＤ９２の処方が行われた期間９３によって患者に対する処方の変化（投与薬剤の変移）を表示する。この表示画面は、処方イベント処理部１０１が、図１１の処理によって生成した処方パターン情報テーブル８０に基づいて生成し、入出力装置である表示装置に出力する。
【００３８】
図１２Ａ，図１２Ｂはそれぞれ、患者ＩＤ９１「P005」，「P006」についての表示画面である。図１２Ａでは、処方ＩＤ９２が「N05AA01」から「N05AX08」に変化し、「N05AH03」及び「N05AH04」に変化している。図１２Ｂでは、処方ＩＤ９２「N05AX08」から「N05AH03」及び「N05AH04」に変化し、「N05AH02」に変化している。
【００３９】
図１３は、症状モデルを作成する症状モデル作成処理のフローチャートの例である。この処理は、症状モデル作成部１０３が実行する。
【００４０】
症状モデル作成部１０３は、症状モデルの作成対象の症状を症状辞書から1項目選択する（Ｓ１２１）。症状モデル作成部１０３は、選択した症状を検索キーにテキスト構造化テーブル５０の症状５４を検索して該当するレコードを取得する（Ｓ１２２）。これにより、Ｓ１２１で選択した症状のあるケース（検索でヒットするレコード）と症状のないケース（検索でヒットしないレコード）に分ける。
【００４１】
症状モデル作成部１０３は、取得した症状のあるケースの各レコードの記載日５２の値を検索キーにテキストベクトル化テーブル４０の記載日４２を検索して該当するレコードの頻度４３を取得する（Ｓ１２３）。症状モデル作成部１０３は、症状のあるケースに対応する頻度４３をロジスティック回帰分析して症状モデルを作成する（Ｓ１２４）。Ｓ１２４において、他の解析手法を使用してもよい。症状モデル作成部１０３は、作成されたモデルのパラメータ値をファイルに保存しそのファイルパスとファイル名を症状モデルパラメータテーブルへ格納する（Ｓ１２５）。
【００４２】
そして、症状モデル作成部１０３は、症状辞書のすべての項目を選択したか判定し（Ｓ１２６）、他に項目がある場合（Ｓ１２６でＮＯ）は、Ｓ１２４に戻り次の項目を選択する（Ｓ１２１）。他に項目がない場合（Ｓ１２６でＹＥＳ）は、処理を終了する。
【００４３】
図１４は、診療録テーブルの各レコードから症状の生起確率を算出する生起確率算出処理のフローチャートの例である。この処理は、症状生起確率算出部１０４が患者毎に実行する。なお、この処理は、所定のタイミング（日々など）で実行される。以下では、患者ＩＤ「Ｐ００５」を例に説明する。
【００４４】
症状生起確率算出部１０４は、症状の生起確率を算出する対象の症状を症状辞書から１項目選択する（Ｓ１３１）。症状生起確率算出部１０４は、選択した症状を検索キーに症状モデルパラメータテーブル６０の症状６１を検索して該当するレコードのファイルパス６２を取得し、取得したファイルパスに従ってアクセスすることで、選択した症状に対応する症状モデルのファイルを得る（Ｓ１３２）。
【００４５】
そして、症状生起確率算出部１０４は、患者ＩＤ「Ｐ００５」を検索キーにテキストベクトル化テーブル４０の患者ＩＤ４１を検索して、当該患者のデータ（記載日４２及び頻度４３の値）を得る（Ｓ１３３）。症状生起確率算出部１０４は、Ｓ１３２にて得たファイルから症状モデルを読み込み、当該患者のデータに基づいて症状の生起確率を算出する（Ｓ１３４）。患者ＩＤ、記載日、症状、症状の生起確率を症状生起確率テーブルのそれぞれの項目へ格納する（Ｓ１３５）。
【００４６】
そして、症状生起確率算出部１０４は、症状辞書のすべての項目を選択したか判定し（Ｓ１３６）、他に項目がある場合（Ｓ１３６でＮＯ）は、Ｓ１２４に戻り次の項目を選択する（Ｓ１３１）。他に項目がない場合（Ｓ１３６でＹＥＳ）は、処理を終了する．
図１５は、患者別の処方の変化と患者別の症状の生起確率の表示画面例である。図１５の画面は、患者ＩＤ９５と症状９６と患者ＩＤ９５の患者に対して処方が行われた期間９７によって症状の変化（患者状態の変移）を表示する。この表示画面は、症状生起確率算出部１０４が、図１４の処理によって生成した症状生起確率テーブル６５に基づいて生成し、入出力装置である表示装置に出力する。
図１５では、患者ＩＤ９５「P005」の患者について、症状９６が「興奮」と「妄想」の症状モデルにより計算された生起確率が期間９７に表示されている。この生起確率は、日々の診療録を基に、日単位で計算される。なお、図１５の生起確率とともに、同じ患者ＩＤの図１２の処方の変化を表示してもよい。
【００４７】
図１６は、ある症状の日々の生起確率により波形生成し波形パターンで近似する波形パターン近似処理のフローチャートの例である。この処理の結果、ある症状の変化を表す波形を関数で近似して表示装置へ出力する表示例が図１７である。この処理は、波形パターン近似部１０５が患者毎に実行する。以下では、患者ＩＤ「Ｐ００５」及び症状「妄想」を例に説明する。
【００４８】
波形パターン近似部１０５は、図１４の生起確率算出処理によって日々算出された症状の生起確率に基づいて、波形を取得する（Ｓ１５１）。波形パターン近似部１０５は、薬剤の投与継続期間を格納する処方パターン情報テーブル８０を参照し、取得した波形を薬剤投与（処方の切り替え）前後で区切る（Ｓ１５２）。具体的には、波形パターン近似部１０５は、患者ＩＤ「Ｐ００５」を検索キーに処方パターン情報テーブル８０の患者ＩＤ８１を検索して、当該患者のデータ（開始日８３の値）を得て、生起確率が算出された各日付と開始日８３の値とを比較して、薬剤投与前後の日付を特定して波形を薬剤投与前後で区切る（Ｓ１５２）。
【００４９】
波形パターン近似部１０５は、Ｓ１５１で取得した波形の処方切り替え前と後それぞれに対して、波形パターン辞書テーブル７０の関数７２及びパラメータ値極性７３を参照して関数によるフィッティング、つまり、Ｓ１５１で取得した波形うち処方切り替え前または後の波形と最も近い波形を示す関数７２にて近似する（Ｓ１５３）。そして、波形パターン近似部１０５は、波形パターン辞書テーブル７０を参照して、近似した関数７２それぞれに対応する改善傾向７４を取得し（Ｓ１５４）、Ｓ１５１で取得した波形と近似した関数とを含む、薬剤投与前後の症状の変化を示す図１７のようなＧＵＩとして表示装置に表示するよう出力する（Ｓ１５５）。
なお、取得した改善傾向７４も表示装置に表示するよう出力してもよい。
【００５０】
図１７は、薬剤投与前後の症状の変化を示す画面表示例である。この表示例では、Ｓ１５１で取得した波形１６１とＳ１５３で近似した関数１６２Ａ，１６２ＢとＳ１５２で区切った日（投薬変更）１６３とを表示する。
【００５１】
精神疾患領域以外の領域でのカルテの記載の場合、キーワードを辞書に登録し、登録されたキーワードの有無もしくはキーワードが肯定されたか否定されたかにより、キーワードに関連する状態が起きているかどうかを判断することができる。一方、精神疾患領域において、カルテの記載は、会話文が主体であり、会話に含まれるキーワードによって症状の有無を把握することが難しい。例えば、妄想の状態を示す会話文であったとしても患者ごとに示す容体が大きく異なるため辞書にキーワードを定義しておくことが困難である。
【００５２】
また、精神疾患領域のカルテには会話文の記録とともにその時点での医師の判断が記載されているため、会話とともに医師の判断が参考となる。しかし、医師の判断はすべての症状生起時に、記載されるとは限らない。そこで、医師の判断がある記載とその会話の関係から症状の生起確率を算出し、医師の判断がない場合においても症状を生起確率として数値化する。処方イベント前後では、症状が改善しているケースであっても、症状が常に減少するわけではなく、よくなったり悪くなったりする。そこで、症状の変化を一定期間のトレンドで分析することにより改善傾向にあるか否かを判断するために、数値化した症状の時系列変化を関数によって近似する。これにより、症状の傾向を捉えることができる。
【００５３】
図１８は、ユーザインターフェースへ薬剤投与イベントと症状の変化を可視化する症状変化表示処理のフローチャートの例である。この処理の結果、薬剤投与イベントと症状の変化を表示装置へ出力する表示例が図１９である。この処理は、処方イベント処理部１０１が実行する。
【００５４】
処方イベント処理部１０１は、入出力Ｉ／Ｆ１２または通信Ｉ／Ｆ１３を介してユーザから、ユーザが注目する薬剤名の入力を受け付け（Ｓ１４１）、薬剤名を含むどの薬剤投与イベントまでを表示するかの入力を受け付ける（Ｓ１４２）。例えば、Ｎイベントまで表示するとする。なお、Ｓ１４１にて処方ＩＤを受け付けてもよい。
【００５５】
処方イベント処理部１０１は、Ｓ１４１にて受け付けた薬剤名に対応する処方ＩＤを検索キーに処方パターン情報テーブル８０の処方ＩＤ８２を検索し、該当するレコードの開始日８３を抽出する（Ｓ１４３）。処方イベント処理部１０１は、処方パターン情報テーブル８０の各レコードのうち、当該処方ＩＤの開始日からＮイベントのレコードまで抽出する（Ｓ１４４）。
【００５６】
処方イベント処理部１０１は、Ｓ１４３で抽出した最初のイベントと紐付く他のイベントへの遷移のパターン（系列パターン）を表示装置へ出力し（Ｓ１４５）、ユーザが興味あるイベントの系列パターンの選択を受け付ける（Ｓ１４６）。処方イベント処理部１０１は、患者のエピソードデータ（患者履歴情報）として、Ｓ１４６で選択された系列パターン（例えば、処方N05AX08から処方N05AH02への遷移）にあてはまるイベントを処方パターン情報テーブル８０から収集し（Ｓ１４７）、エピソードデータ別に集計して図１９のようなＧＵＩとして表示装置に表示するよう出力する（Ｓ１４８）。
なお、エピソードデータとしては、患者毎に表示してもよく、この場合、Ｓ１４６で選択された系列パターンにあてはまる患者について、処方の変化（図１２）や処方の変化と症状の生起確率（図１５）を表示してもよい。
【００５７】
図１９は、薬剤投与イベントと症状の変化を示す画面表示例である。この表示例では、処方ＩＤ「N05AX08」に対応する薬剤をユーザが注目する薬剤名として情報処理装置１に入力し、１イベントまでを表示対象とした場合の薬剤投与イベントと症状の変化を可視化する。薬剤が処方ＩＤ「N05AX08」から「N05AH03」,「N05AH04」に切り替わったケースと、「N05AX08」から「N05AH02」に切り替わったケースを示しており、それぞれのケースで、120パターンのエピソードデータと100パターンエピソードデータがあることを示している。また、イベントの切り替え前後、つまり、処方が変わった（処方の変化履歴の）結果、それぞれのケースで症状がどのように変化したか（症状の変化度合い）を「改善」、「変化なし」、「悪化」で示している。
【００５８】
「改善」、「変化なし」、「悪化」については、様々な検査によって得られた検査値に基づいて情報処理装置１またはユーザが判断しても良い。また、「改善」、「変化なし」、「悪化」については、イベントの切り替え前後のnヶ月を指定して、患者の状態の変化結果を表示しても良い。一例としては、イベント切り替え前の症状の生起確率とイベント切り替え後の生起確率をそれぞれ平均し、生起確率の平均の変化がない、もしくは小さいときには「変化なし」、生起確率の平均がイベント切り換え前後で悪化している場合には、「悪化」、生起確率の平均がイベント切り換え前後で改善している場合には、「改善」として、表示する。  以上のように、重症度や治療効果を測る明確な客観的指標が存在しない精神疾患領域において、医療情報のデータベースを解析することができる。つまり、精神科領域において、カルテ記載を基に症状の定量化を行うことができる。このことにより、医師などが、薬剤投与前後の症状（患者状態）の変化を定量的に把握することが可能となり、投与する薬剤の種類、患者背景によって効果がどのように変化するか、また、同様の変化があった患者群を収集し分析することができる。さらに、処方による効果がある患者群、効果が見られない患者群を抽出し、効果が見られない患者群の背景因子を解析することにより、精神疾患領域における薬剤開発のターゲットを絞り込むことができ、新薬開発の加速につながり得る。
【００５９】
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、SSD（Solid State Drive）等の記録装置、または、ICカード、SDカード、DVD等の記録媒体に置くことができる。
【符号の説明】
【００６０】
10:制御部、101:処方イベント処理部、102:テキスト構造化処理部、103:症状モデル作成部、104:症状生起確率算出部、105:波形パターン近似部、20:処方情報テーブル、30:診療録テーブル、40:テキストベクトル化テーブル、50：テキスト構造化テーブル、60：症状モデルパラメータテーブル、70:波形パターン辞書テーブル、処方パターン情報テーブル
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２Ａ】
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【図１２Ｂ】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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