(57)【要約】【課題】花粉症の患者の症状等から最適な処方を、専門家を介することなく自動的に探索する。【解決手段】実際の花粉症の症状が入力される入力ステップと、データベース３に記憶されている花粉症の各症状と、その処方との３段階以上の第１連関度を参照し、入力ステップにおいて入力された症状に基づき、１以上の処方を探索する探索ステップとを有し、データベース３は、花粉症の各症状と、その処方との関係を新たに取得した場合には、これを第１連関度に反映させることで更新することを特徴とする。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
花粉症の各症状と、その処方との３段階以上の第１連関度が予め記憶されているデータベースと、
実際の花粉症の症状が入力される入力手段と、
上記データベースに記憶されている第１連関度を参照し、上記入力手段を介して入力された上記症状に基づき、１以上の処方を探索する探索手段とを備えること
を特徴とする花粉症の処方探索システム。
【請求項２】
上記データベースには、上記各症状及び各摂取物の組み合わせと、その処方との３段階以上の第１連関度が予め記憶され、
上記入力手段は、更に実際の摂取物が入力され、
上記探索手段は、上記第１連関度を参照し、上記入力手段を介して入力された上記症状及び上記摂取物に基づき、１以上の処方を探索すること
を特徴とする請求項１記載の処方探索システム。
【請求項３】
上記データベースには、上記各症状及び患者の各属性情報の組み合わせと、その処方との３段階以上の第１連関度が予め記憶され、
上記入力手段は、更に実際の患者の属性情報が入力され、
上記探索手段は、上記第１連関度を参照し、上記入力手段を介して入力された上記症状及び上記属性情報に基づき、１以上の処方を探索すること
を特徴とする請求項１記載の処方探索システム。
【請求項４】
上記データベースには、上記各症状、各摂取物及び患者の各属性情報の組み合わせと、その処方との３段階以上の第１連関度が予め記憶され、
上記入力手段は、更に実際の患者の摂取物及び属性情報が入力され、
上記探索手段は、上記第１連関度を参照し、上記入力手段を介して入力された上記症状、上記摂取物及び上記属性情報に基づき、１以上の処方を探索すること
を特徴とする請求項１記載の処方探索システム。
【請求項５】
上記データベースには、上記探索手段により探索されて以前施された処方及び上記処方を実施した患者による各改善症状と、新たな処方との３段階以上の第２連関度が予め記憶され、
上記入力手段は、以前施された処方を実施した実際の患者による改善症状が入力され、
上記探索手段は、上記データベースに記憶されている第２連関度を参照し、上記入力手段を介して入力された上記改善症状及び以前施された処方に基づき、１以上の新たな処方を探索する探索手段とを備えること
を特徴とする請求項１記載の花粉症の処方探索システム。
【請求項６】
上記データベースは、花粉症の各症状と、その処方との関係を新たに取得した場合には、これを上記第１連関度に反映させることで更新すること
を特徴とする請求項１項記載の処方探索システム。
【請求項７】
以前施された処方及び上記処方を実施した患者による各改善症状と、新たな処方との３段階以上の第２連関度が予め記憶されているデータベースと、
実際に以前施された処方及び当該処方を実施した実際の患者による改善症状が入力される入力手段と、
上記データベースに記憶されている第２連関度を参照し、上記入力手段を介して入力された上記以前施された処方及び上記改善症状に基づき、１以上の新たな処方を探索する探索手段とを備えること
を特徴とする花粉症の処方探索システム。
【請求項８】
上記データベースは、以前施された処方及び上記処方を実施した患者による各改善症状と、新たな処方との関係を取得した場合には、これを上記第２連関度に反映させることで更新すること
を特徴とする請求項５又は７項記載の処方探索システム。
【請求項９】
上記探索手段及び上記データベースは、人工知能により制御されること
を特徴とする請求項１〜８のうち何れか１項記載の花粉症の処方探索システム。
【請求項１０】
実際の花粉症の症状が入力される入力ステップと、
データベースに記憶されている花粉症の各症状と、その処方との３段階以上の第１連関度を参照し、上記入力ステップにおいて入力された上記症状に基づき、１以上の処方を探索する探索ステップとを有すること
を特徴とする花粉症の処方探索方法。
【請求項１１】
実際の花粉症の症状が入力される入力ステップと、
データベースに記憶されている花粉症の各症状と、その処方との３段階以上の第１連関度を参照し、上記入力ステップにおいて入力された上記症状に基づき、１以上の処方を探索する探索ステップとをコンピュータに実行させること
を特徴とする花粉症の処方探索プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、花粉症の患者の症状から最適な処方を自動的に探索する上で好適な花粉症の処方探索システム及び方法、花粉症の処方探索プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
花粉症は、日本特有の多いアレルギー病であり、スギ等の植物の花粉が鼻や目などの粘膜に接触することによって引き起こされる。中でもスギの花粉は２０μm〜４０μｍ程度ｎの粒径からなり、これが鼻の粘膜に付着した場合には、くしゃみ、鼻水、鼻づまり等の症状を引き起こす。また花粉が目に入り込んだ場合には、目のかゆみ等の症状を引き起こす。これら花粉症の各症状により、患者は長期間にわたり著しい不快感に苦しむこととなり、日常生活や仕事等に多くの悪影響を及ぼす。
【０００３】
このため、従来においては花粉症の症状を緩和するための薬剤が各種開発されている（例えば、特許文献１、２参照。）。また花粉を吸い込まないようにするための各種マスクも開発されている（例えば、特許文献３参照。）。
【０００４】
しかしながら、これらの薬剤の摂取は何れも花粉症を根本的に治療する性質のものではなく、一時的に症状を緩和するに過ぎない。従って患者は、薬剤により発揮させる緩和効果が薄くなる都度、これを摂取し続けなければならない。またマスクは、花粉の吸入を物理的にブロックするに過ぎないものであり、これも花粉症の根本的な治療にはつながらない。
【０００５】
一般的にスギの花粉の飛散量が多いのは３〜４月であるが、この期間において症状を緩和するための薬剤を摂取し続け、或いはマスクを装着し続けるのは、患者にとって大きな負担になる。また花粉が飛散する季節が終わっても、そもそも根本的に花粉症を治療していないことから、毎年この季節が到来するたびに症状を緩和するための薬剤を摂取し続け、またマスクを装着し続けなければならない。
【０００６】
花粉症の患者は、日本国内において３０００万人近く存在すると推定されている。この患者らの願いは、花粉症の一時的な緩和や単なる物理的な花粉のブロックではなく、根本的な治療にある。この花粉症の根本的な治療を行うためには、薬剤に頼るのではなく、食事やサプリメント、運動や睡眠等を始めとした処方で体質や生活習慣そのものを改善していくことが重要となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１４−１７２８４２号公報
【特許文献２】特開２０１１−１６２５４４号公報
【特許文献３】特開２００６−０５５３２０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、このような体質や生活習慣を改善するためには、あくまで患者の症状や今までの生活習慣に見合った最適な処方を選択する必要がある。この最適な処方の選択は、専門的な知識も必要となることから、かかる知識を有する専門家による助言が必要となる。このため、患者の症状に見合った最適な処方を選択する都度、専門家による助言を求めるための時間やコストを要してしまうという問題点があった。
【０００９】
また専門家の知識やスキルは格差があることも当然考えられることから、同一の症状に対して各専門家が提案する処方は互いに異なるものであることが多い。専門家間で助言が異なることで、患者は混乱してしまうこともあることから、患者に対して提案される処方の均質化を図る必要もあった。更にこのような提案される処方の均質化を図る上でその改善策において効果的なものは無かったことから、改善のスピードや精度が低くなるという問題点もあった。
【００１０】
そこで、本発明は、上述した問題点に鑑みて案出されたものであり、その目的とするところは、花粉症の患者の症状等から最適な処方を、専門家を介することなく自動的に探索することが可能な花粉症の処方探索システム及び方法、花粉症の処方探索プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
第１発明に係る花粉症の処方探索システムは、花粉症の各症状と、その処方との３段階以上の第１連関度が予め記憶されているデータベースと、実際の花粉症の症状が入力される入力手段と、上記データベースに記憶されている第１連関度を参照し、上記入力手段を介して入力された上記症状に基づき、１以上の処方を探索する探索手段とを備えることを特徴とする。
【００１２】
第２発明に係る花粉症の処方探索システムは、第１発明において、上記データベースには、上記各症状及び各摂取物の組み合わせと、その処方との３段階以上の第１連関度が予め記憶され、上記入力手段は、更に実際の摂取物が入力され、上記探索手段は、上記第１連関度を参照し、上記入力手段を介して入力された上記症状及び上記摂取物に基づき、１以上の処方を探索することを特徴とする。
【００１３】
第３発明に係る花粉症の処方探索システムは、第１発明において、上記データベースには、上記各症状及び患者の各属性情報の組み合わせと、その処方との３段階以上の第１連関度が予め記憶され、上記入力手段は、更に実際の患者の属性情報が入力され、上記探索手段は、上記第１連関度を参照し、上記入力手段を介して入力された上記症状及び上記属性情報に基づき、１以上の処方を探索することを特徴とする。
【００１４】
第４発明に係る花粉症の処方探索システムは、第１発明において、上記データベースには、上記各症状、各摂取物及び患者の各属性情報の組み合わせと、その処方との３段階以上の第１連関度が予め記憶され、上記入力手段は、更に実際の患者の摂取物及び属性情報が入力され、上記探索手段は、上記第１連関度を参照し、上記入力手段を介して入力された上記症状、上記摂取物及び上記属性情報に基づき、１以上の処方を探索することを特徴とする。
【００１５】
第５発明に係る花粉症の処方探索システムは、第１発明において、上記データベースには、上記探索手段により探索されて以前施された処方及び上記処方を実施した患者による各改善症状と、新たな処方との３段階以上の第２連関度が予め記憶され、上記入力手段は、以前施された処方を実施した実際の患者による改善症状が入力され、上記探索手段は、上記データベースに記憶されている第２連関度を参照し、上記入力手段を介して入力された上記改善症状及び以前施された処方に基づき、１以上の新たな処方を探索する探索手段とを備えることを特徴とする。
【００１６】
第６発明に係る花粉症の処方探索システムは、第１発明において、上記データベースは、花粉症の各症状と、その処方との関係を新たに取得した場合には、これを上記第１連関度に反映させることで更新することを特徴とする。
【００１７】
第７発明に係る花粉症の処方探索システムは、以前施された処方及び上記処方を実施した患者による各改善症状と、新たな処方との３段階以上の第２連関度が予め記憶されているデータベースと、実際に以前施された処方及び当該処方を実施した実際の患者による改善症状が入力される入力手段と、上記データベースに記憶されている第２連関度を参照し、上記入力手段を介して入力された上記以前施された処方及び上記改善症状に基づき、１以上の新たな処方を探索する探索手段とを備えることを特徴とする。
【００１８】
第８発明に係る花粉症の処方探索システムは、第５発明又は第７発明において、上記データベースは、以前施された処方及び上記処方を実施した患者による各改善症状と、新たな処方との関係を取得した場合には、これを上記第２連関度に反映させることで更新することを特徴とする。
【００１９】
第９発明に係る花粉症の処方探索システムは、第１発明〜第８発明の何れかにおいて、上記探索手段及び上記データベースは、人工知能により制御されることを特徴とする。
【００２０】
第１０発明に係る花粉症の処方探索方法は、実際の花粉症の症状が入力される入力ステップと、上記データベースに記憶されている花粉症の各症状と、その処方との３段階以上の第１連関度を参照し、上記入力ステップにおいて入力された上記症状に基づき、１以上の処方を探索する探索ステップとを有することを特徴とする。
【００２１】
第１１発明に係る花粉症の処方探索プログラムは、実際の花粉症の症状が入力される入力ステップと、上記データベースに記憶されている花粉症の各症状と、その処方との３段階以上の第１連関度を参照し、上記入力ステップにおいて入力された上記症状に基づき、１以上の処方を探索する探索ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２２】
上述した構成からなる本発明によれば、操作部を介して新たに取得した症状から、第１連関度を参照することで処方を判別することが可能となる。しかも本発明によれば、これらの判別動作を人手を介することなく自動的に行うことが可能となる。これにより、新たに取得した症状から、専門的知識を有するスタッフが解析を行うことに対する人件費と時間を要する必要がなくなる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明を適用した処方探索システム１の全体構成を示すブロック図である。
【図２】本発明を適用した処方探索システム１を構成する探索装置２のブロック図である。
【図３】各症状と患者への処方との間で３段階以上の第１連関度が予め定義されている例を示す図である。
【図４】複数の症状との組み合わせに対して、１以上の処方が第１連関度を介して関連付けされている例を示す図である。
【図５】症状と生活習慣との組み合わせ、並びに症状と性格との組み合わせに対して、１以上の処方が第１連関度を介して関連付けされている場合を示す図である。
【図６】症状と生活習慣と、性格との３種の組み合わせに対して、１以上の処方が第１連関度を介して関連付けされている場合を示す図である。
【図７】以前施された処方及びその処方を実施した患者による各改善症状と、新たな処方との３段階以上の第２連関度を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、本発明を適用した花粉症の処方探索システムについて、図面を参照しながら詳細に説明をする。
【００２５】
第１実施形態
図１は、本発明を適用した処方探索システム１の全体構成を示すブロック図である。処方探索システム１は、花粉症の患者の症状等から最適な処方を、専門家を介することなく自動的に探索するものであり、データベース３と、このデータベース３に接続された探索装置２とを備えている。
【００２６】
データベース３は、患者に対して提供すべき処方に関するデータベースが構築されている。このデータベース３には、公衆通信網を介して送られてきた情報、或いは本システムのユーザによって入力された情報が蓄積される。またデータベース３は、探索装置２からの要求に基づいて、この蓄積した情報を探索装置２へと送信する。データベース３は、人工知能により制御されるものであってもよい。この人工知能はいかなる周知の人工知能技術に基づくものであってもよい。
【００２７】
探索装置２は、例えば、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）等を始めとした電子機器で構成されているが、ＰＣ以外に、携帯電話、スマートフォン、タブレット型端末、ウェアラブル端末等、他のあらゆる電子機器で具現化されるものであってもよい。
【００２８】
図２は、探索装置２の具体的な構成例を示している。この探索装置２は、探索装置２全体を制御するための制御部２４と、操作ボタンやキーボード等を介して各種制御用の指令を入力するための操作部２５と、有線通信又は無線通信を行うための通信部２６と、最適な検出アルゴリズム情報を探索する探索部２７と、ハードディスク等に代表され、実行すべき検索を行うためのプログラムを格納するための記憶部２８とが内部バス２１にそれぞれ接続されている。さらに、この内部バス２１には、実際に情報を表示するモニタとしての表示部２３が接続されている。
【００２９】
制御部２４は、内部バス２１を介して制御信号を送信することにより、探索装置２内に実装された各構成要素を制御するためのいわゆる中央制御ユニットである。また、この制御部２４は、操作部２５を介した操作に応じて各種制御用の指令を内部バス２１を介して伝達する。
【００３０】
操作部２５は、キーボードやタッチパネルにより具現化され、プログラムを実行するための実行命令がユーザから入力される。この操作部２５は、上記実行命令がユーザから入力された場合には、これを制御部２４に通知する。この通知を受けた制御部２４は、探索部２７を始め、各構成要素と協調させて所望の処理動作を実行していくこととなる。
【００３１】
また、この操作部２５を介して、更に、実際に処方を施す患者の症状、摂取物、生活習慣、患者の属性情報及び性格が入力される。ユーザが患者自身である場合には、患者自ら操作部２５を介してこれらの情報を入力し、ユーザが患者に対して助言するコンサルタントであれば、その患者から聞き出した情報をコンサルタントがこの操作部２５を介して入力することとなる。
【００３２】
探索部２７は、操作部２５を介して入力された情報から患者に対して最適な処方を探索する。この探索部２７は、探索動作を実行するに当たり、必要な情報として記憶部２８に記憶されている各種情報を読み出す。この探索部２７は、人工知能により制御されるものであってもよい。この人工知能はいかなる周知の人工知能技術に基づくものであってもよい。
【００３３】
表示部２３は、制御部２４による制御に基づいて表示画像を作り出すグラフィックコントローラにより構成されている。この表示部２３は、例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）等によって実現される。
【００３４】
記憶部２８は、ハードディスクで構成される場合において、制御部２４による制御に基づき、各アドレスに対して所定の情報が書き込まれるとともに、必要に応じてこれが読み出される。また、この記憶部２８には、本発明を実行するためのプログラムが格納されている。このプログラムは制御部２４により読み出されて実行されることになる。
【００３５】
次に、上述した構成からなる処方探索システム１の動作について説明をする。
【００３６】
先ず操作部２５を介して実際に処方を施す患者の症状、摂取物、生活習慣、属性及び性格が入力される。この入力された情報は、探索部２７、データベース３へと送られる。
【００３７】
探索部２７は、操作部２５から送られてきた情報に基づき、患者に対して最適な処方を探索する。この探索部２７による探索の過程において、データベース３に記憶されている情報を参照する。
【００３８】
このデータベース３には、各症状、各摂取物、各生活習慣、各属性情報及び患者の各性格と、患者への処方との３段階以上の第１連関度が予め記憶されている。この第１連関度は、少なくとも各症状と患者への処方との間で少なくとも関連付けが行われていればよく、各摂取物、各生活習慣、各属性情報及び患者の各性格との間で第１連関度を介して関連付けが行われていることは特段必須とはならない。
【００３９】
図３は、この各症状と患者への処方との間で３段階以上の第１連関度が予め定義されている例を示している。各症状がこの第１連関度を介して左側に配列し、各処方が第１連関度を介して右側に配列している。第１連関度は、左側に配列された症状に対して、何れの処方と関連性が高いかの度合いを示すものである。換言すれば、この連関度は、各症状が、いかなる処方に紐付けられる可能性が高いかを示す指標であり、症状から最適な処方を選択する上での的確性を示すものである。
【００４０】
症状は、患者の花粉症の実際の症状を示す項目である。この症状の項目の例としては、「鼻をかむ回数」（２１回以上、１０〜２０回、９回以下）、「目の症状」（目があけられない、ややかゆいを感じる、かゆみはない）、「集中力への影響」（大、中、小）、「鼻づまり」（鼻呼吸ができない、気づいたときには口呼吸、ほぼ鼻呼吸で時々口呼吸）等が挙げられる。
【００４１】
摂取物は、患者が摂取可能なあらゆるものが含まれ、食物、飲料、サプリメント、薬剤等である。
【００４２】
患者の属性情報としては、年齢、性別、職業、同居人の有無等、２親等以内に花粉症の人が要るか否か、或いは医療機関による検診結果等の情報も含まれる。
【００４３】
表１において、これら症状の例をまとめて示している。但し、この症状は、この表１の例に限定されるものではなく、これらに類するものであれば他のいかなる項目も含まれる。
【００４４】
【表１】
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【００４５】
処方は、「油の量を減らす」、「ひまわり油を使用する」、「脂肪酸系サプリメント２ｇ／日」、「１０分以上浴槽につかる」、「６時間以上の睡眠」、「デトックス系サプリメント１ｇ／日」、「外食を全体の２５％以下に」等、花粉症を改善するための食事や生活習慣に関する項目からなる。
【００４６】
表２においてこれら処方の例をまとめて示している。但し、この処方は、表２の例に限定されるものではなく、これらに類するものであれば他のいかなる項目も含まれる。
【００４７】
【表２】
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【００４８】
処方は、大きく分類して食事、サプリメント、水分補給、運動、入浴、睡眠等に分類されるがこれらに限定されるものではなく、花粉症の改善に寄与する要因であればいかなるものも含まれる。
【００４９】
例えば、「鼻をかむ回数」が２１回以上である場合には、「油の量を減らす」が第１連関度６０％、「脂肪酸系サプリメント２ｇ／日」が第１連関度４０％、「外食を全体の２５％以下に」が第１連関度８０％であることが示されている。「鼻をかむ回数」が１０〜２０回である場合には、「ひまわり油を使用する」が第１連関度６０％であることが示されている。「鼻をかむ回数」が９回以下である場合には、「１０分以上浴槽につかる」が第１連関度４０％である。
【００５０】
また「集中力への影響」が大であれば「油の量を減らす」が第１連関度５０％であり、「脂肪酸系サプリメント２ｇ／日」が第１連関度７０％である。「集中力への影響」が中であれば、「６時間以上の睡眠」が第１連関度８０％である。「集中力への影響」が小であれば、「外食を全体の２５％以下に」が第１連関度６０％である。
【００５１】
なお第１連関度は、いわゆる機械学習を通じて更新が可能なモデルで構成されていてもよく、ニューラルネットワークで構成されていてもよい。またこの第１連関度は、深層学習がなされることを前提としたネットワークで構成されていてもよい。
【００５２】
探索部２７は、このようにデータベース３に記憶されている第１連関度を参照し、操作部２５を介して新たに入力された症状が、第１連関度の左側に配列された各症状に何れに該当するかを判別する。仮に操作部２５を介して新たに入力された症状が「目の症状」について「ややかゆみを感じる」ものであれば、第１連関度８０％である「６時間以上の睡眠」が最も適切な処方であることを探索することができ、第１連関度６０％である「外食を全体の２５％以下に」がセカンドオピニオンとしての処方であることを探索することができる。
【００５３】
探索部２７は、操作部２５を介して新たに取得した症状に基づき、これら第１連関度を参照することにより、処方を選択する作業を行う。このとき、探索部２７は、最も第１連関度の高い処方を選択するようにしてもよい。上述したように第１連関度が高いほど、その選択の的確性が高くなるためである。しかし、探索部２７は、最も第１連関度の高い処方を選択する場合に限定されることはなく、第１連関度が中程度のもの、又は第１連関度が低いものをあえて選択するようにしてもよい。また、これ以外に症状と処方との間で矢印が繋がっていない第１連関度が０％である処方を選択してもよいことは勿論である。探索部２７は、この処方を一つ選択する場合に限定されるものではなく、第１連関度を参照した上であえて複数の処方を選択するようにしてもよい。探索部２７によって探索された処方は、表示部２３を介して表示される。
【００５４】
なお、この図３に挙げられている症状、処方の各項目は一例であり、上述した表１、表２に例示される他の項目も同様に処理動作が実行されることは勿論である。
【００５５】
即ち、本発明を適用した処方探索システム１によれば、操作部２５を介して新たに取得した症状から、上述した第１連関度を参照することで処方を判別することが可能となる。しかも本発明を適用した処方探索システム１によれば、これらの判別動作を人手を介することなく自動的に行うことが可能となる。これにより、新たに取得した症状から、専門的知識を有するスタッフが解析を行うことに対する人件費と時間を要する必要がなくなる。
【００５６】
また、本発明を適用した処方探索システム１では、３段階以上に設定されている第１連関度を介して処方の探索を行う点に特徴がある。第１連関度は、例えば０〜１００％までの数値で記述することができるが、これに限定されるものではなく３段階以上の数値で記述できるものであればいかなる段階で構成されていてもよい。
【００５７】
このような３段階以上の数値で表される第１連関度に基づいて探索することで、複数の処方が選ばれる状況下において、当該連関度の高い順に探索して表示することも可能となる。このように第１連関度の高い順にユーザに表示できれば、より可能性の高い処方を優先的に選択して表示することもできる。一方、第１連関度の低い処方であってもセカンドオピニオンという意味で、そこから特定される処方を表示することができ、ファーストオピニオンにおいて表示された処方で症状が改善されない場合等において有用性を発揮することができる。
【００５８】
これに加えて、本発明によれば、第１連関度が１％のような極めて低い処方も見逃すことなく判断することができる。第１連関度が極めて低い処方であっても僅かな兆候として繋がっているものであり、何十回、何百回に一度は、有益な処方として役に立つ場合もあることをユーザに対して注意喚起することができる。
【００５９】
更に本発明によれば、このような３段階以上の第１連関度に基づいて探索を行うことにより、閾値の設定の仕方で、探索方針を決めることができるメリットがある。閾値を低くすれば、上述した第１連関度が１％の処方であっても漏れなく拾うことができる反面、正解の可能性が低い第１連関度に基づく処方を沢山拾ってしまう場合もある。一方、閾値を高くすれば、正解の可能性が高い処方のみ絞り込むことができる反面、何十回、何百回に一度は好適な解を示す処方を見落としてしまう場合もある。いずれに重きを置くかは、ユーザ側、システム側の考え方に基づいて決めることが可能となるが、このような重点を置くポイントを選ぶ自由度を高くすることが可能となる。
【００６０】
更に本発明では、上述した第１連関度を更新させるようにしてもよい。つまり、図３に示すような症状と、処方とを随時更新していく。この更新は、例えばインターネットを始めとした公衆通信網を介して提供された情報を反映させるようにしてもよい。また、専門家による研究データや論文、学会発表や、新聞記事、書籍等の内容に基づいてシステム側又はユーザ側が人為的に、又は自動的に更新するようにしてもよい。これらの更新処理においては人工知能を活用するようにしてもよい。
【００６１】
この第１連関度の更新は、症状と、それに対する処方との関係性に関する情報が入る都度、第１連関度を上昇させ、或いは下降させる。例えば、ある症状に対してある処方が効くことが論文や学会発表、その他実験的検証に基づく研究データ等を通じて新たに確認できた場合、その症状と処方との連関度を上昇させる。また、ある症状に対して、ある処方が効かないことが論文や学会発表、その他実験的検証に基づく研究データ等を通じて新たに確認できた場合、その症状と処方との第１連関度を下降させる。
【００６２】
第１連関度は、上述したように３段階以上とされていることで、このような第１連関度の上昇させたい場合、又は下降させたい場合に自在に対応することが可能となる。この第１連関度の更新そのものを上述した機械学習、深層学習を通じて行うようにしてもよい。
【００６３】
さらに今までに無い新たな症状が発見された場合、或いは今までに無い新たな処方が発見された場合、これらの間に新たに第１連関度を設定するようにしてもよい。そして、これらの新たな症状や処方に対する第１連関度を上述の如く更新させるようにしてもよい。
【００６４】
なお、上述した第１連関度は、単一の症状に対して処方が関連付けされている場合に限定されるものではない。例えば図４に示すように複数の症状との組み合わせに対して、１以上の処方が第１連関度を介して関連付けされていてもよい。
【００６５】
図４の例では、「鼻をかむ」が２１回以上と、「目の症状」が目が開けられない場合との組み合わせのノードＰ、「鼻をかむ」が９回以下と、「集中力への影響」が中である場合との組み合わせのノードＱ、「集中力への影響」が大である場合と「鼻づまり」が気づいたときには口呼吸である場合との組み合わせのノードＲがそれぞれ設けられている。そして、このノードＰは、「油の量を減らす」の第１連関度が６０％、「脂肪酸系サプリメント  ２ｇ／日」の第１連関度が４０％となっている。ノードＱは、「ひまわり油を使用する」の第１連関度が３０％、「６時間以上の睡眠」の第１連関度が７０％となっている。ノードＲは、「１０分以上浴槽につかる」の第１連関度が８０％、「デトックス系サプリメント  １ｇ／日」の第１連関度が５０％となっている。
【００６６】
このような組み合わせの第１連関度を予め取得しておく。次に探索部２７は、このような第１連関度を参照し、操作部２５を介して新たに入力された２以上の症状が、第１連関度の左側に配列された各症状に何れに該当するかを判別する。仮に操作部２５を介して新たに入力された症状が「鼻をかむ回数」について２１回以上であり、「目の症状」が目が開けられない程度のものであればノードＰに該当するため、かかるノードＰの第１連関度が６０％である「油の量を減らす」や、第１連関度が４０％である「脂肪酸系サプリメント  ２ｇ／日」等を選択することとなる。
【００６７】
図５の例では、症状と摂取物との組み合わせ、並びに症状と患者の属性情報との組み合わせに対して、１以上の処方が第１連関度を介して関連付けされている場合を示している。
【００６８】
「目の症状」がややかゆみを感じる、摂取物としての「食事の油の量」が多い場合の組み合わせのノードＳ、「鼻をかむ」が２１回以上、患者の属性情報が「親族に花粉症いない」である場合との組み合わせのノードＴがそれぞれ設けられている。そして、このノードＳは、各処方に対して、「油の量を減らす」の第１連関度７０％、「６時間以上の睡眠」の第１連関度５０％、「ひまわり油を使用する」の第１連関度３０％とされている。またノードＴは、各処方に対して「脂肪酸系サプリメント  ２ｇ／日」の第１連関度６０％、「外食を全体の２５％以下に」の第１連関度４０％とされている。
【００６９】
このような組み合わせの第１連関度を予め取得しておく。次に探索部２７は、このような第１連関度を参照し、操作部２５を介して新たに入力された症状と摂取物との組み合わせや、症状と属性情報との組み合わせが、第１連関度の左側に配列された各項目の何れに該当するかを判別する。仮に操作部２５を介して新たに入力された症状が「目の症状」がややかゆみを感じるもので、摂取物としての「食事の油の量」が多いものであればノードＳに該当し、このノードＳと第１連関度により関連付けられた各項目が選択されることとなる。同様に操作部２５を介して新たに入力された症状が「鼻をかむ回数」が２１回以上で、患者の属性情報が「親族に花粉症いない」であればノードＴに該当し、このノードＴと第１連関度により関連付けられた各項目が選択されることとなる。
【００７０】
このため、症状に加えて、摂取物や属性情報に基づいて第１連関度を予め規定しておくことで、より高精度な探索を行うことが可能となる。
【００７１】
なお、この図５に挙げられている症状、摂取物、属性情報、処方の各項目は一例であり、上述した表１、表２に例示される他の項目も同様に処理動作が実行されることは勿論である。
【００７２】
上述した図５に示す組み合わせの第１連関度では、１つの症状と２以上の摂取物との組み合わせ、２以上の症状と１つの摂取物との組み合わせ、２以上の症状と２以上の摂取物の組み合わせが関連付けられていてもよい。同様に上述した第１連関度では、１つの症状と２以上の属性情報との組み合わせ、２以上の症状と１つの属性情報との組み合わせ、２以上の症状と２以上の属性情報との組み合わせが関連付けられていてもよい。
【００７３】
なお、操作部２５を介した症状、摂取物、属性情報の入力の利便性を向上させる観点から、表示部２３に各種質問文を表示し、ユーザが質問文の内容に操作部２５を操作することで答えることで自然にこれらの情報が入力できるような形態を採用するようにしてもよい。
【００７４】
図６の例では、症状と摂取物と属性情報との３種の組み合わせに対して、１以上の処方が第１連関度を介して関連付けされている場合を示している。
【００７５】
「鼻をかむ回数」が２１回以上で、摂取物としての「食事の油の量」が多い場合で、かつ属性情報が「親族に花粉症いない」の組み合わせのノードＵが設けられている。そして、このノードＵは、各処方に対して、「油の量を減らす」が第１連関度６０％、「脂肪酸系サプリメント  ２ｇ／日」が第１連関度８０％、「６時間以上の睡眠」が第１連関度３０％、「デトックス系サプリメント  １ｇ／日」が連関度５０％とされている。
【００７６】
このような組み合わせの第１連関度を予め取得しておく。次に探索部２７は、このような第１連関度を参照し、操作部２５を介して新たに入力された症状と摂取物と属性情報の組み合わせが、第１連関度の左側に配列された各項目の何れに該当するかを判別する。仮に操作部２５を介して新たに入力された症状が「鼻をかむ回数」が２１回以上で、摂取物としての「食事の油の量」が多いもので、かつ属性情報が「親族に花粉症いない」であればノードＵに該当し、このノードＵと第１連関度により関連付けられた各項目が選択されることとなる。このため、症状に加えて、摂取物、属性情報に基づいて第１連関度を予め規定しておくことで、より高精度な探索を行うことが可能となる。
【００７７】
なお、この図６に挙げられている症状、摂取物、属性情報、処方の各項目は一例であり、上述した表１、表２に例示される他の項目も同様に処理動作が実行されることは勿論である。
【００７８】
上述した図６に示す組み合わせの第１連関度では、１以上の症状と１以上の摂取物と、１以上の属性情報との組み合わせであればいかなるものであってもよい。また、図５、６に示す各第１連関度も同様に更新可能とされていてもよい。
【００７９】
また、本発明では、この第１連関度の左側に配列される項目として、症状、摂取物、属性情報以外に、外部情報や患者の個人情報や性格を加えるようにしてもよい。
【００８０】
外部情報は、例えば現在の居住地の花粉飛散量のデータや天気、気温等の環境に関する情報を含む。
【００８１】
また生活習慣は、運動、入浴、睡眠、外出の状況、居住地等の情報が含まれる。
【００８２】
以下の表３に、この生活習慣や外部情報や患者の性格の例を示す。但し、これら生活習慣や外部情報や患者の性格は、この表３に限定されるものではなく、他のいかなる生活習慣や外部情報や患者の性格が含まれる。
【００８３】
【表３】
2018197972.tif 000005
【００８４】
このような生活習慣や外部情報や患者の性格と症状との組み合わせと、処方との関係が第１連関度を介して関連付けされていることにより、これらの第１連関度を参照することで生活習慣や外部情報や患者の性格も考慮したより高精度な探索を行うことが可能となる。このとき、生活習慣や外部情報や患者の性格の何れか１以上と症状との組み合わせに加え、更に上述した摂取物及び／又は属性情報との組み合わせと処方との関係を第１連関度に含めるようにしてもよいことは勿論である。
【００８５】
第２実施形態
本発明を適用した第２実施形態に係る処方探索システム１について説明をする。この第２実施形態において、上述した第１実施形態と同一の構成要素、部材に関しては同一の符号を付すことにより、以下での説明を省略する。
【００８６】
この第２実施形態では、以前施された処方及びその処方を実施した患者による各改善症状と、新たな処方との３段階以上の第２連関度が予め記憶されているデータベース３を参照する。
【００８７】
ここでいう以前施された処方は、本発明を適用した処方探索システム１を通じて探索された処方であるか否かに係わらず、患者に対して以前施されたあらゆる処方を含むものである。以前施された処方は、表２に示す例等が考えられるが、これに限定されるものではなく、花粉症を改善するための食事や生活習慣に関するものであれば他のいかなる項目も含まれる。この以前施された処方としては、他に処方薬の薬名や減感療法の期間、摂取したサプリメントの名前や摂取頻度等も含まれる。
【００８８】
またその処方を実施した患者の改善症状も、項目の内容例としては表１に示す症状の例と同様であるが、これに限定されるものではなく、花粉症の症状を示すものであれば他のいかなる項目も含まれる。
【００８９】
新たな処方は、表２に示す例等が考えられるが、これに限定されるものではなく、花粉症を改善するための食事や生活習慣に関するものであれば他のいかなる項目も含まれる。
【００９０】
次に第２実施形態に係る処方探索システム１の動作について説明をする。先ず操作部２５を介して以前施された処方及びその処方を実施した患者による各改善症状が入力される。この入力された情報は、探索部２７、データベース３へと送られる。
【００９１】
探索部２７は、操作部２５から送られてきた情報に基づき、患者に対して新たな処方を探索する。この探索部２７による探索の過程において、データベース３に記憶されている情報を参照する。
【００９２】
このデータベース３には、上述した第２連関度が予め記憶されている。第２連関度は、左側に配列された以前施された各処方及び各改善症状の組み合わせに対して、何れの新たな処方と関連性が高いかの度合いを示すものである。換言すれば、この第２連関度は、以前施された各処方及び各改善症状の組み合わせが、いかなる新たな処方に紐付けられる可能性が高いかを示す指標であり、症状から最適な処方を選択する上での的確性を示すものである。
【００９３】
図７は、この第２連関度の例を示している。以前施された各処方及び各改善症状がこの第２連関度を介して左側に配列し、新たな各処方が第２連関度を介して右側に配列している。
【００９４】
図７の例では、以前施された処方として「油の量を減らす」、「外食を全体の２５％以下に」、並びに改善症状として、単位時間当たりの「くしゃみの回数」が２１回以上との組み合わせのノードＶ、以前施された処方として「１０分以上浴槽につかる」、「外食を全体の２５％以下に」、並びに改善症状として、単位時間当たりの「くしゃみの回数」が１０〜２０回、「マスクの必要性」がやや不快だが外出可である場合との組み合わせのノードＷがそれぞれ設けられている。そして、このノードＶは、新たな処方である「ひまわり油を使用」の第２連関度が７０％、「６時間以上の睡眠」の第２連関度が４０％となっている。またノードＷは、新たな処方である「脂肪酸系サプリメント  ２ｇ／日」の第２連関度が８０％、「デトックス系サプリメント  １ｇ／日」の第２連関度が３０％となっている。
【００９５】
このような組み合わせの第２連関度を予め取得しておく。次に探索部２７は、このような第２連関度を参照し、操作部２５を介して新たに入力された、以前施された処方及びその処方を実施した患者による各改善症状が、第２連関度の左側に配列された各項目の何れに該当するかを判別する。仮に操作部２５を介して入力された、以前施された処方が「１０分以上浴槽につかる」、「外食を全体の２５％以下に」であり、改善症状が「くしゃみの回数」が１０〜２０回、「マスクの必要性」がやや不快だが外出可である場合は、ノードＷに該当する。かかる場合には、ノードＷの第２連関度を参照した上で新たな処方として「脂肪酸系サプリメント  ２ｇ／日」、「デトックス系サプリメント  １ｇ／日」等を選択していくこととなる。
【００９６】
このように、第２実施形態においては、以前施された処方及びその処方を実施した患者による各改善症状に基づいて、新たな処方を自動的に探索することが可能となる。このため、第１実施形態と連続してこの第２実施形態を実施することにより、患者の花粉症の症状を継続的に観察し、これに応じた最適な処方を選択することができる。以前施された処方が比較的強いものである場合であって、その後の患者の症状が改善された場合には、以前よりも弱い処方に切り替える等、適時ベストな処方を提案し続けることが可能となる。
【００９７】
ちなみに、この第２連関度についても同様に更新させるようにしてもよい。つまり、図７に示すような以前施された処方及び各改善症状と新たな処方とを随時更新していく。この更新は、例えばインターネットを始めとした公衆通信網を介して提供された情報を反映させるようにしてもよい。また、専門家による研究データや論文、学会発表や、新聞記事、書籍等の内容に基づいてシステム側又はユーザ側が人為的に、又は自動的に更新するようにしてもよい。これらの更新処理においては人工知能を活用するようにしてもよい。
【００９８】
また、この第２連関度は、これら以前施された処方及び各改善症状以外に、上述した摂取物、属性情報、生活習慣、性格、外部情報の何れか１以上と組み合わせて処方との関連付けが行われていてもよいことは勿論である。
【符号の説明】
【００９９】
１  処方探索システム
３  データベース
２１  内部バス
２３  表示部
２４  制御部
２５  操作部
２６  通信部
２７  探索部
２８  記憶部
【図１】
2018197972.tif 000006
【図２】
2018197972.tif 000007
【図３】
2018197972.tif 000008
【図４】
2018197972.tif 000009
【図５】
2018197972.tif 000010
【図６】
2018197972.tif 000011
【図７】
2018197972.tif 000012
【手続補正書】
【提出日】平成29年11月16日(2017.11.16)
【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】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
花粉症の各症状と、その処方との３段階以上の第１連関度が予め記憶されているデータベースと、
実際の花粉症の症状が入力される入力手段と、
上記データベースに記憶されている第１連関度を参照し、上記入力手段を介して入力された上記症状に基づき、１以上の処方を探索する探索手段とを備え、
上記データベースには、上記探索手段により探索されて以前施された処方及び上記処方を実施した患者による各改善症状と、新たな処方との３段階以上の第２連関度が予め記憶され、
上記入力手段は、以前施された処方を実施した実際の患者による改善症状が入力され、
上記探索手段は、上記データベースに記憶されている第２連関度を参照し、上記入力手段を介して入力された上記改善症状及び以前施された処方に基づき、１以上の新たな処方を探索すること
を特徴とする花粉症の処方探索システム。
【請求項２】
以前施された処方及び上記処方を実施した患者による各改善症状と、新たな処方との３段階以上の第２連関度が予め記憶されているデータベースと、
実際に以前施された処方及び当該処方を実施した実際の患者による改善症状が入力される入力手段と、
上記データベースに記憶されている第２連関度を参照し、上記入力手段を介して入力された上記以前施された処方及び上記改善症状に基づき、１以上の新たな処方を探索する探索手段とを備えること
を特徴とする花粉症の処方探索システム。
【請求項３】
上記データベースは、以前施された処方及び上記処方を実施した患者による各改善症状と、新たな処方との関係を取得した場合には、これを上記第２連関度に反映させることで更新すること
を特徴とする請求項１又は２記載の花粉症の処方探索システム。
【請求項４】
上記第２連関度はニューラルネットワークで構成されており、
上記データベースは、人工知能を活用することにより、上記第２連関度に上記反映を行うことで更新すること
を特徴とする請求項３記載の花粉症の処方探索システム。
【請求項５】
実際の花粉症の症状が入力される入力ステップと、
データベースに記憶されている花粉症の各症状と、その処方との３段階以上の第１連関度を参照し、上記入力ステップにおいて入力された上記症状に基づき、１以上の処方を探索する探索ステップと、
上記探索ステップにおいて探索して以前施された処方及び上記処方を実施した患者による各改善症状と、新たな処方との３段階以上の第２連関度を取得する第２連関度取得ステップと、
以前施された処方を実施した実際の患者による改善症状が入力される改善症状入力ステップと、
上記第２連関度取得ステップにおいて取得した第２連関度を参照し、上記改善症状入力ステップを介して入力された上記改善症状及び以前施された処方に基づき、１以上の新たな処方を探索する新処方探索ステップとを有し、上記各ステップをコンピュータにより実行すること
を特徴とする花粉症の処方探索方法。
【請求項６】
以前施された処方及び上記処方を実施した患者による各改善症状と、新たな処方との３段階以上の第２連関度を取得する第２連関度取得ステップと、
実際に以前施された処方及び当該処方を実施した実際の患者による改善症状が入力される改善症状入力ステップと、
上記第２連関度取得ステップにおいて取得した第２連関度を参照し、上記改善症状入力ステップを介して入力された上記以前施された処方及び上記改善症状に基づき、１以上の新たな処方を探索する新処方探索ステップとを有し、上記各ステップをコンピュータにより実行すること
を特徴とする花粉症の処方探索方法。
【請求項７】
以前施された処方及び上記処方を実施した患者による各改善症状と、新たな処方との関係を取得した場合には、これを上記第２連関度に反映させることで更新する更新ステップを有すること
を特徴とする請求項５又は６記載の花粉症の処方探索方法。
【請求項８】
上記更新ステップでは、人工知能を活用することにより、ニューラルネットワークで構成される上記第２連関度に上記反映を行うことで更新すること
を特徴とする請求項７記載の花粉症の処方探索方法。
【請求項９】
実際の花粉症の症状が入力される入力ステップと、
データベースに記憶されている花粉症の各症状と、その処方との３段階以上の第１連関度を参照し、上記入力ステップにおいて入力された上記症状に基づき、１以上の処方を探索する探索ステップと、
上記探索ステップにおいて探索して以前施された処方及び上記処方を実施した患者による各改善症状と、新たな処方との３段階以上の第２連関度を取得する第２連関度取得ステップと、
以前施された処方を実施した実際の患者による改善症状が入力される改善症状入力ステップと、
上記第２連関度取得ステップにおいて取得した第２連関度を参照し、上記改善症状入力ステップを介して入力された上記改善症状及び以前施された処方に基づき、１以上の新たな処方を探索する新処方探索ステップとをコンピュータに実行させること
を特徴とする花粉症の処方探索プログラム。
【請求項１０】
以前施された処方及び上記処方を実施した患者による各改善症状と、新たな処方との３段階以上の第２連関度を取得する第２連関度取得ステップと、
実際に以前施された処方及び当該処方を実施した実際の患者による改善症状が入力される改善症状入力ステップと、
上記第２連関度取得ステップにおいて取得した第２連関度を参照し、上記改善症状入力ステップを介して入力された上記以前施された処方及び上記改善症状に基づき、１以上の新たな処方を探索する新処方探索ステップとをコンピュータに実行させること
を特徴とする花粉症の処方探索プログラム。
【請求項１１】
以前施された処方及び上記処方を実施した患者による各改善症状と、新たな処方との関係を取得した場合には、これを上記第２連関度に反映させることで更新する更新ステップを有すること
を特徴とする請求項９又は１０記載の花粉症の処方探索プログラム。
【請求項１２】
上記更新ステップでは、人工知能を活用することにより、ニューラルネットワークで構成される上記第２連関度に上記反映を行うことで更新すること
を特徴とする請求項１１記載の花粉症の処方探索プログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１１】
第１発明に係る花粉症の処方探索システムは、花粉症の各症状と、その処方との３段階以上の第１連関度が予め記憶されているデータベースと、実際の花粉症の症状が入力される入力手段と、上記データベースに記憶されている第１連関度を参照し、上記入力手段を介して入力された上記症状に基づき、１以上の処方を探索する探索手段とを備え、上記データベースには、上記探索手段により探索されて以前施された処方及び上記処方を実施した患者による各改善症状と、新たな処方との３段階以上の第２連関度が予め記憶され、上記入力手段は、以前施された処方を実施した実際の患者による改善症状が入力され、上記探索手段は、上記データベースに記憶されている第２連関度を参照し、上記入力手段を介して入力された上記改善症状及び以前施された処方に基づき、１以上の新たな処方を探索することを特徴とする。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１２】
第２発明に係る花粉症の処方探索システムは、以前施された処方及び上記処方を実施した患者による各改善症状と、新たな処方との３段階以上の第２連関度が予め記憶されているデータベースと、実際に以前施された処方及び当該処方を実施した実際の患者による改善症状が入力される入力手段と、上記データベースに記憶されている第２連関度を参照し、上記入力手段を介して入力された上記以前施された処方及び上記改善症状に基づき、１以上の新たな処方を探索する探索手段とを備えることを特徴とする。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１３】
第３発明に係る花粉症の処方探索システムは、第１発明又は第２発明において、上記データベースは、以前施された処方及び上記処方を実施した患者による各改善症状と、新たな処方との関係を取得した場合には、これを上記第２連関度に反映させることで更新することを特徴とする。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１４】
第４発明に係る花粉症の処方探索システムは、第３発明において、上記第２連関度はニューラルネットワークで構成されており、上記データベースは、人工知能を活用することにより、上記第２連関度に上記反映を行うことで更新することを特徴とする。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１５】
第５発明に係る花粉症の処方探索方法は、実際の花粉症の症状が入力される入力ステップと、データベースに記憶されている花粉症の各症状と、その処方との３段階以上の第１連関度を参照し、上記入力ステップにおいて入力された上記症状に基づき、１以上の処方を探索する探索ステップと、上記探索ステップにおいて探索して以前施された処方及び上記処方を実施した患者による各改善症状と、新たな処方との３段階以上の第２連関度を取得する第２連関度取得ステップと、以前施された処方を実施した実際の患者による改善症状が入力される改善症状入力ステップと、上記第２連関度取得ステップにおいて取得した第２連関度を参照し、上記改善症状入力ステップを介して入力された上記改善症状及び以前施された処方に基づき、１以上の新たな処方を探索する新処方探索ステップとを有し、上記各ステップをコンピュータにより実行することを特徴とする。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１６】
第６発明に係る花粉症の処方探索方法は、以前施された処方及び上記処方を実施した患者による各改善症状と、新たな処方との３段階以上の第２連関度を取得する第２連関度取得ステップと、実際に以前施された処方及び当該処方を実施した実際の患者による改善症状が入力される改善症状入力ステップと、上記第２連関度取得ステップにおいて取得した第２連関度を参照し、上記改善症状入力ステップを介して入力された上記以前施された処方及び上記改善症状に基づき、１以上の新たな処方を探索する新処方探索ステップとを有し、上記各ステップをコンピュータにより実行することを特徴とする。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１７】
第７発明に係る花粉症の処方探索方法は、第５発明又は第６発明において、以前施された処方及び上記処方を実施した患者による各改善症状と、新たな処方との関係を取得した場合には、これを上記第２連関度に反映させることで更新する更新ステップを有することを特徴とする。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１８】
第８発明に係る花粉症の処方探索方法は、第６発明又は第７発明において、上記更新ステップでは、人工知能を活用することにより、ニューラルネットワークで構成される上記第２連関度に上記反映を行うことで更新することを特徴とする。
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１９】
第９発明に係る花粉症の処方探索プログラムは、実際の花粉症の症状が入力される入力ステップと、データベースに記憶されている花粉症の各症状と、その処方との３段階以上の第１連関度を参照し、上記入力ステップにおいて入力された上記症状に基づき、１以上の処方を探索する探索ステップと、上記探索ステップにおいて探索して以前施された処方及び上記処方を実施した患者による各改善症状と、新たな処方との３段階以上の第２連関度を取得する第２連関度取得ステップと、以前施された処方を実施した実際の患者による改善症状が入力される改善症状入力ステップと、上記第２連関度取得ステップにおいて取得した第２連関度を参照し、上記改善症状入力ステップを介して入力された上記改善症状及び以前施された処方に基づき、１以上の新たな処方を探索する新処方探索ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【手続補正１１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２０】
第１０発明に係る花粉症の処方探索プログラムは、以前施された処方及び上記処方を実施した患者による各改善症状と、新たな処方との３段階以上の第２連関度を取得する第２連関度取得ステップと、実際に以前施された処方及び当該処方を実施した実際の患者による改善症状が入力される改善症状入力ステップと、上記第２連関度取得ステップにおいて取得した第２連関度を参照し、上記改善症状入力ステップを介して入力された上記以前施された処方及び上記改善症状に基づき、１以上の新たな処方を探索する新処方探索ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【手続補正１２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２１】
第１１発明に係る花粉症の処方探索プログラムは、第９発明又は第１０発明において、以前施された処方及び上記処方を実施した患者による各改善症状と、新たな処方との関係を取得した場合には、これを上記第２連関度に反映させることで更新する更新ステップを有することを特徴とする。
第１２発明に係る花粉症の処方探索プログラムは、第１１発明において、上記更新ステップでは、人工知能を活用することにより、ニューラルネットワークで構成される上記第２連関度に上記反映を行うことで更新することを特徴とする。