【手続補正書】
【提出日】平成28年1月26日(2016.1.26)
【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】
プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを格納するメモリとを有し、前記プログラムを実行することによって医療データを分析する分析システムであって、
前記分析システムは、加入者の傷病名と前記加入者に対して行われた医療行為とを含む医療情報と、前記医療行為の費用情報と、前記加入者の健康診断による検査値を含む健診情報と、を格納するデータベースにアクセス可能であって、
前記分析システムは、
前記プロセッサが、病態と前記病態に関する発症確率変数とに対応する病態ノードと、前記病態の変化に影響を与える因子を表す因子確率変数に対応する因子ノードと、前記病態ノードと前記因子ノードとの間で有向辺又は無向辺によって定義された確率的依存性と、を含むグラフ構造を、前記医療情報と前記健診情報とに基づいて作成し、前記作成されたグラフ構造を前記データベースに格納する因果・遷移構造算出部と、
前記プロセッサが、前記医療情報と前記健診情報とに基づいて、前記発症確率変数と前記因子確率変数との事象空間を作成し、前記作成した事象空間を前記データベースに格納するノード生成部と、
前記プロセッサが、前記医療情報と前記健診情報と前記事象空間とに基づいて、前記グラフ構造の条件付確率を算出し、前記算出した条件付確率を前記データベースに格納する確率算出部と、
前記プロセッサが、前記グラフ構造と前記事象空間と前記条件付確率とから構成されるモデルに基づいて、指定された確率変数からなるグラフ構造と事象空間と条件付確率とによってモデルを再構成し、前記再構成したモデルを前記データベースに格納するモデル再構築部と、
前記プロセッサが、前記医療行為の費用情報と前記再構成されたモデルとに基づいて、病態遷移確率及び医療費を予測する病態遷移・医療費予測部と、
前記プロセッサが、前記予測された病態遷移確率及び医療費に基づいて、健康指導の対象者及び健康指導内容を選定する健康指導支援部と、を備えることを特徴とする分析システム。
【請求項２】
請求項１に記載の分析システムであって、
前記プロセッサが、医療行為が行われた回数、医療行為の費用及び前記健診情報を、前記医療情報及び前記健診情報から取得し、前記取得した情報を前記加入者毎かつ所定期間毎に纏めた整形情報を作成し、前記作成した整形情報を前記データベースに格納するデータ整形部を備えることを特徴とする分析システム。
【請求項３】
請求項２に記載の分析システムであって、
前記因果・遷移構造算出部は、前記整形情報中の医療行為が行われた回数及び前記健診情報の内容を確率変数としてグラフ構造を作成することを特徴とする分析システム。
【請求項４】
請求項１に記載の分析システムであって、
前記因果・遷移構造算出部は、第１の期間の検査値に対応するノードから前記第１の期間より所定期間後の第２の期間の医療行為に対応するノードの方向に定義される有向辺、及び、前記第１の期間の医療行為に対応するノードから前記第２の期間の医療行為に対応するノードの方向に定義される有向辺を含むグラフ構造を作成することを特徴とする分析システム。
【請求項５】
請求項１に記載の分析システムであって、
前記因果・遷移構造算出部は、第１の期間の検査値に対応するノードから前記第１の期間より所定期間後の第２の期間の検査値に対応するノードの方向に定義される有向辺、第１の期間の生活習慣に対応するノードから前記第２の期間の検査値に対応するノードの方向に定義される有向辺、前記第２の期間の検査値に対応するノードから前記第２の期間の医療行為に対応するノードの方向に定義される有向辺、及び、前記第１の期間の医療行為に対応するノードから前記第２の期間の医療行為に対応するノードの方向に定義された有向辺を含むグラフ構造を作成することを特徴とする分析システム。
【請求項６】
請求項１に記載の分析システムであって、
前記因果・遷移構造算出部は、第１の期間の医療費に対応するノードから前記第１の期間より所定期間後の第２の期間の医療費に対応するノードの方向に定義される有向辺、及び、前記第２の期間の医療行為に対応するノードから前記第２の期間の医療費に対応するノードの方向に定義される有向辺を含むグラフ構造を作成することを特徴とする分析システム。
【請求項７】
請求項２に記載の分析システムであって、
前記因果・遷移構造算出部は、
前記整形情報の事例のうち、前記二つの確率変数において値が欠落していない事例の値を要素とする二つのベクトルｖ１及びｖ２を作成し、
前記二つのベクトルｖ１及びｖ２の要素をそれぞれ独立に並べ替えたベクトルｗ１及びｗ２を作成し、
前記ベクトルｖ１の相関係数から前記ベクトルｗ１の相関係数を減じた値と、前記ベクトルｖ２の相関係数から前記ベクトルｗ２の相関係数を減じた値との定量的な関連性に基づく類似度を求め、
前記ｗ１及びｗ２の各要素の組からなる集合のエントロピーと、ｖ１及びｖ２の各要素との組からなる集合のエントロピーとの比を共起性に基づく類似度として求め、
同一ベクトルでの前記求められた二つの類似度の値が近くなるように変換関数を作成することによって値を校正した二つの類似度のうち大きい値を、二つの確率変数間の確率的依存度として算出することを特徴とする分析システム。
【請求項８】
請求項７に記載の分析システムであって、
前記因果・遷移構造算出部は、ノード間の確率的依存度が所定の基準以下のノード間には無向辺及び有向辺のいずれも定義しないことを特徴とする分析システム。
【請求項９】
請求項７に記載の分析システムであって、
前記ノード生成部は、
ノード間の確率的依存度が所定の基準以上のノード同士を集約し、新たな一つのノードとして定義し、
前記新たに定義したノードのグラフ構造によってモデルを再構築することを特徴とする分析システム。
【請求項１０】
請求項２に記載の分析システムであって、
前記ノード生成部は、子ノードを有する親ノードについて、前記親ノードの値と前記子ノードの値との組の各々と一致する事例数が、前記整形情報の中に所定の基準以上存在するように、ノードの事例数が少ない事象を統合することによって、ノードの事象空間を定めることを特徴とする分析システム。
【請求項１１】
請求項１に記載の分析システムであって、
前記ノード生成部は、子ノードを有する親ノードの事象のうち、前記子ノードの条件付確率分布の変化が所定の基準以下となる事象を統合することによって、ノードの事象空間を定めることを特徴とする分析システム。
【請求項１２】
請求項１に記載の分析システムであって、
前記健康指導支援部は、
前記加入者の検査値を健康指導サービスによる改善後検査値に置き換えた第２の予測医療費及び前記健康指導サービスの費用を前記加入者の予測医療費から減じることによって予測効果を計算し、
前記計算された予測効果が高い加入者と健康指導サービスとの組を、健康指導の対象者及び健康指導内容として選定することを特徴とする分析システム。
【請求項１３】
請求項１に記載の分析システムであって、
前記健康指導支援部は、
前記加入者の病態の遷移確率と平均的な病態の遷移確率との比によって第１の発症リスクを算出し、
ユーザが検査値改善目標値を入力することによって、前記加入者の検査値を改善目標値に置き換えた病態の遷移確率を用いて、第２の発症リスクを算出し、
前記第１の発症リスクと前記第２の発症リスクとを比較することによって、改善によるリスク低減効果を表示するためのデータを生成することを特徴とする分析システム。
【請求項１４】
プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを格納するメモリとを有し、前記プログラムを実行することによってデータを分析する分析システムであって、
前記分析システムは、列にデータの属性項目、及び行にデータエントリを記載した表形式情報を格納するデータベースにアクセス可能であって、
前記分析システムは、
前記プロセッサが、前記表形式情報に基づいて、属性項目を表す確率変数間の確率的依存性が有向辺又は無向辺によって定義されたグラフ構造を作成し、前記作成されたグラフ構造を前記データベースに格納するグラフィカルモデル構造算出部と、
前記プロセッサが、前記表形式情報に基づいて、前記確率変数の事象空間を作成し、前記作成された事象空間を前記データベースに格納するノード生成部と、
前記プロセッサが、前記表形式情報及び前記事象空間に基づいて、前記グラフ構造の条件付確率を算出し、前記算出された条件付確率を前記データベースに格納する確率テーブル算出部と、
前記プロセッサが、前記グラフ構造、前記事象空間及び前記条件付確率から構成されるモデルに基づいて、指定された確率変数からなるグラフ構造、事象空間、条件付確率によってモデルを再構成し、前記再構成したモデルを前記データベースに格納するモデル再構築部と、
前記プロセッサが、前記再構成されたモデルに基づいて、各確率変数が各状態をとる確率を算出する確率推論部と、を備えることを特徴とする分析システム。
【請求項１５】
プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを格納するメモリとを有する計算機を用いて健康指導を支援する健康事業支援方法であって、
前記計算機は、加入者の傷病名と前記加入者に対して行われた医療行為とを含む医療情報と、前記医療行為の費用情報と、前記加入者の健康診断による検査値を含む健診情報と、を格納するデータベースにアクセス可能であって、
前記健康事業支援方法は、
前記プロセッサが、病態と前記病態に関する発症確率変数とに対応する病態ノードと、前記病態の変化に影響を与える因子を表す因子確率変数に対応する因子ノードと、前記病態ノードと前記因子ノードとの間で有向辺又は無向辺によって定義された確率的依存性と、を含む病態と前記病態に関する発症確率変数とに対応する病態ノードと、前記病態の変化に影響を与える因子を表す因子確率変数に対応する因子ノードと、前記病態ノードと前記因子ノードとの間で有向辺又は無向辺によって定義された確率的依存性と、を含むグラフ構造を、前記医療情報と前記健診情報とに基づいて作成し、前記作成されたグラフ構造を前記データベースに格納する因果・遷移構造算出ステップと、
前記プロセッサが、前記医療情報と前記健診情報とに基づいて、前記発症確率変数と前記因子確率変数との事象空間を作成し、前記作成した事象空間を前記データベースに格納するノード生成ステップと、
前記プロセッサが、前記医療情報と前記健診情報と前記事象空間とに基づいて、前記グラフ構造の条件付確率を算出し、前記算出した条件付確率を前記データベースに格納する確率算出ステップと、
前記プロセッサが、前記グラフ構造と前記事象空間と前記条件付確率とから構成されるモデルに基づいて、指定された確率変数からなるグラフ構造と事象空間と条件付確率とによってモデルを再構成し、前記再構成したモデルを前記データベースに格納するモデル再構築ステップと、
前記プロセッサが、前記医療行為の費用情報と前記再構成されたモデルとに基づいて、病態遷移確率及び医療費を予測する病態遷移・医療費予測ステップと、
前記プロセッサが、前記予測された病態遷移確率及び医療費に基づいて、健康指導の対象者及び健康指導内容を選定する健康指導支援ステップと、を含むことを特徴とする健康事業支援方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００１】
本発明は、データ分析技術に関し、特に、医療データを分析する保健事業支援システムに関する。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００２】
健康保険組合は、医療費を低減するために、生活習慣病の予防及び重症化の予防のための保健指導を行う保健事業を行っている。しかし、保健指導のために確保できる保健師、及び保健指導のための費用などのリソースは限られている。このため、効果的・効率的な保健事業の運営を支援するシステムが望まれている。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００３】
保健事業の運営を支援する方法として、特許文献１には、レセプト情報、健診情報、及び保健指導情報に基づいて、保健指導対象者を選択する保健事業支援システムであって、健康保険加入者の重症度及び検査値ごとの予測医療費を示す医療費モデルを作成する医療費モデル作成部と、重症度及び検査値ごとの改善量を示す検査値改善モデルを作成する検査値改善モデル作成部と、保健指導による予測医療費削減量を重症度及び検査値ごとに算出する予測医療費削減効果算出部と、予測医療費削減量が高い重症度及び検査値に属する健康保険加入者を保健指導対象者として選択する対象者選択部と、を備える保健事業支援システムが記載されている。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００５】
健康保険組合のリソースの中で、効果的・効率的な保健事業を行うためには、保健指導を優先的に実施する対象者を選択することが必要である。また、保健指導の内容も、個々の対象者に適したものを選択することが必要である。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００９】
本願において開示される発明の代表的な一例を示せば以下の通りである。すなわち、プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを格納するメモリとを有し、前記プログラムを実行することによって医療データを分析する分析システムであって、前記分析システムは、加入者の傷病名と前記加入者に対して行われた医療行為とを含む医療情報と、前記医療行為の費用情報と、前記加入者の健康診断による検査値を含む健診情報と、を格納するデータベースにアクセス可能であって、前記分析システムは、前記プロセッサが、病態と前記病態に関する発症確率変数とに対応する病態ノードと、前記病態の変化に影響を与える因子を表す因子確率変数に対応する因子ノードと、前記病態ノードと前記因子ノードとの間で有向辺又は無向辺によって定義された確率的依存性と、を含むグラフ構造を、前記医療情報と前記健診情報とに基づいて作成し、前記作成されたグラフ構造を前記データベースに格納する因果・遷移構造算出部と、前記プロセッサが、前記医療情報と前記健診情報とに基づいて、前記発症確率変数と前記因子確率変数との事象空間を作成し、前記作成した事象空間を前記データベースに格納するノード生成部と、前記プロセッサが、前記医療情報と前記健診情報と前記事象空間とに基づいて、前記グラフ構造の条件付確率を算出し、前記算出した条件付確率を前記データベースに格納する確率算出部と、前記プロセッサが、前記グラフ構造と前記事象空間と前記条件付確率とから構成されるモデルに基づいて、指定された確率変数からなるグラフ構造と事象空間と条件付確率とによってモデルを再構成し、前記再構成したモデルを前記データベースに格納するモデル再構築部と、前記プロセッサが、前記医療行為の費用情報と前記再構成されたモデルとに基づいて、病態遷移確率及び医療費を予測する病態遷移・医療費予測部と、前記プロセッサが、前記予測された病態遷移確率及び医療費に基づいて、健康指導の対象者及び健康指導内容を選定する健康指導支援部と、を備えることを特徴とする分析システム。
【手続補正７】
【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】
【図１】第１の実施例の医療データ分析システムの構成を示すブロック図である。
【図２】第２の実施例の分析システムの構成を示すブロック図である。
【図３】第１の実施例の医療データ分析システムの別な構成を示すブロック図である。
【図４】第１の実施例の医療データ分析システムの別な構成を示すブロック図である。
【図５】第１の実施例の医療データ分析システムの別な構成を示すブロック図である。
【図６】第１の実施例のレセプト基本情報を説明する図である。
【図７】第１の実施例の健診情報を説明する図である。
【図８】第１の実施例の問診情報を説明する図である。
【図９】第１の実施例の傷病名情報を説明する図である。
【図１０】第１の実施例の傷病名分類情報を説明する図である。
【図１１】第１の実施例の診療行為情報を説明する図である。
【図１２】第１の実施例の診療行為分類情報を説明する図である。
【図１３】第１の実施例の医薬品情報を説明する図である。
【図１４】第１の実施例の医薬品分類情報を説明する図である。
【図１５】第１の実施例の整形情報の一例を説明する図である。
【図１６】第１の実施例の整形情報の別な例を説明する図である。
【図１７】二つの確率変数によって構成されるモデル及び確率変数を説明する図である。
【図１８】三つの確率変数によって構成されるモデル及び確率変数を説明する図である。
【図１９】ベイジアンネットワークであるモデルを説明する図である。
【図２０】第１の実施例の因果・遷移構造算出部の処理を説明する図である。
【図２１】今年と翌年の医療行為のノードのモデルを説明する図である。
【図２２】今年の医療行為、検査値及び生活習慣と翌年の医療行為とのノードのモデルを説明する図である。
【図２３Ａ】因果・遷移関係のエッジを説明する図である。
【図２３Ｂ】因果・遷移関係のエッジを説明する図である。
【図２３Ｃ】因果・遷移関係のエッジを説明する図である。
【図２４】第１の実施例のノード離散化処理における事例数の変化を説明する図である。
【図２５】第１の実施例のノード離散化処理のフローチャートである。
【図２６】第１の実施例のノードの集約化を説明する図である。
【図２７】第１の実施例のノード集約化処理のフローチャートである。
【図２８】第１の実施例のノード集約化処理における事例数の変化を説明する図である。
【図２９】第１の実施例のノード離散化処理のフローチャートである。
【図３０】第１の実施例のノード情報記憶部に記憶される情報の例を説明する図である。
【図３１】第１の実施例のノードの集約化を説明する図である。
【図３２】第１の実施例の因果遷移モデル記憶部に記憶される情報の例を説明する図である。
【図３３】第１の実施例のモデル再構築処理を説明する図である。
【図３４Ａ】第１の実施例の健康保険事業者向け支援機能の処理のフローチャートである。
【図３４Ｂ】第１の実施例の担当者・対象者向け支援機能の処理のフローチャートである。
【図３５】糖尿病を対象にして単純化されたモデルを説明する図である。
【図３６】有向エッジのルートを有するモデルを説明する図である。
【図３７】第２の実施例で扱うデータを説明する図である。
【図３８Ａ】図２３Ａに示すエッジを有する翌年の医療費を予測するモデルを説明する図である。
【図３８Ｂ】図２３Ｂに示すエッジを有する翌年の医療費を予測するモデルを説明する図である。
【図３８Ｃ】図２３Ｃに示すエッジを有する翌年の医療費を予測するモデルを説明する図である。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３３】
なお、一件のレセプトには、複数の傷病名が記載可能である。例えば、図９に示す傷病名情報９０１では、検索番号６０２に「１１」のエントリの傷病名９０３は「糖尿病」と「高血圧」であり、検索番号が「１１」のレセプトには糖尿病及び高血圧の傷病名が記載されている。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５１】
なお、図１１に示す診療行為情報１１０１及び図１３に示す医薬品情報を、医療行為情報と総称する。また、図１２に示す診療行為分類情報１２０１及び図１４に示す医薬品分類情報を、医療行為分類情報と総称する。
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５９】
問診情報８０１は、複数の加入者の複数年分の問診情報を管理するための情報であり、健保加入者ＩＤ６０３、問診受診日８０２、及び問診の回答（例えば、タバコ８０３、飲酒８０４、歩行８０５）を含む。なお、問診は、生活習慣、既往歴、アレルギー等の体質、自覚症状などを含んでもよい。
【手続補正１１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７２】
各項目の値は、健保加入者ＩＤ６０３及びデータ年１５０２に示される加入者及び年における健診データの値である。この健診データは健診情報７０１から取得できる。健診情報７０１が同一健保加入者ＩＤの同一年の健診データを含む場合、いずれか一つの受診日のデータを使っても、当該年の複数回の健診結果の平均を使ってもよい。一つの受診日のデータを使う場合、毎年ほぼ同じ時期に実施される一斉健診日のデータを使うとよい。また、欠損が少ないデータを選択してもよい。欠損データは、予め定められた欠損であることを示す数値を用いる。図１５に示す例では、−１を用いた。なお、問診情報がない加入者の値は、全て欠損データとする。
【手続補正１２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１８５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１８５】
最後にノード生成部１１０では、この構造の情報を因果遷移モデル記憶部１１９に、このノードの集約と状態結合の情報をノード情報記憶部１２０に記憶する。図３２に因果遷移モデル記憶部１１９に記憶される情報の例を示す。テーブル３２０１は、構造３１０３の情報を表し、各ノードの親のノードを示す。図３０にノード情報記憶部１２０に記憶される情報の例を示す。状態結合情報３００１は、ノードの状態結合を示し、離散化する処理（図２５）によって生成される。状態結合情報３００１によると、ＢＭＩ値の１８．０１〜２０．００までの範囲の値が一つの状態である。被集約ノード情報３００２は、集約ノードと被集約ノードとを示す表である。被集約ノード情報３００２によると、集約ノード１は、身長ノードと体重ノードとを結合したものである。集約ノードの状態結合情報は、状態結合情報３００１と同様である。
【手続補正１３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１９３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１９３】
モデル再構築部１１３は、保健指導支援部１１５からの要求に応じて、ユーザの目的に応じたモデルを、因果遷移モデル記憶部１１９に記憶されている因果遷移モデルから再構築する。再構築されたモデルは、再構築モデル記憶部１２１に記憶される。病態遷移確率・医療費予測部１１４は、モデル再構築部１１３で作成された再構築モデルを用いて、発症確率や医療費を予測する。予測結果は、予測結果記憶部１２２に記憶される。
【手続補正１４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２１２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０２１２】
保健指導支援部１１５は、将来の病気の発症を予防するための指導を支援する機能を提供する。健康保険事業者が保健指導計画を策定するための支援機能と、保健指導担当者又は対象者個人を支援する機能の二つについて説明する。
【手続補正１５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２１８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０２１８】
次に、保健指導効果予測ステップ３４０３では、全ての保健指導サービスと保健指導対象候補者の組み合わせについて、医療費削減効果を予測する。まず、保健指導サービス１と保健指導対象候補者１との組み合わせについて、医療費削減効果の算出方法を説明する。
【手続補正１６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２２０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０２２０】
次に、保健指導内容策定ステップ３４０４では、保健指導サービスと保健指導対象候補者との組み合わせのうち、最も医療費削減費用対効果が高い組み合わせを選ぶ。そして、選ばれた保健指導対象候補者を選択済みとする。次に、選ばれていない保健指導対象候補者に対する保健指導サービスと保健指導対象候補者との組み合わせのうち、最も医療費削減費用対効果が高い組み合わせを選ぶ。そして、選ばれた保健指導対象候補者は選択済みとする。このようにして、効果の高い順に保健指導サービスと保健指導対象候補者との組み合わせを選択することができる。最後に、保健指導の予算の範囲で、効果が高い組み合わせを選択し、保健指導対象者及び保健指導内容を設定する。
【手続補正１７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２３８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０２３８】
以上に説明したように、第１の実施例によると、レセプト情報、健診情報、問診情報などの医療データに基づいて、将来の病気の発症確率及び医療費を高精度に予測することができる。また、データに基づいて、予測に有効な因子を自動的に選ぶことができ、多数の要因を考慮した予測が可能となる。さらに、レセプト情報に含まれる疾病について分析することができるので、様々な疾病に対して費用対効果の高い保健指導対象者及び保健指導内容を選ぶことができる。
【手続補正１８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２５７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０２５７】
予測部２１１は、与えられた新たなデータエントリに含まれる未知の値を予測する。例えば、図３７（Ｂ）に示すデータ３７０２が得られた場合、データ３７０２のうち項目Ｘ４、Ｘ５の値が未知である。このため、データ３７０２の既知の値及びグラフィカルモデル作成部２０７が構築したモデルに基づいて、項目Ｘ４、Ｘ５の値を予測する。既知の値は、第１の実施例の今年のレセプト情報、健診情報及び問診情報の値に対応し、未知の値は、第１の実施例の来年のレセプト情報、健診情報及び問診情報の値に対応する。
【手続補正１９】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図５】
2014225176.tif 000001
【手続補正２０】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図１６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１６】
2014225176.tif 000002