(57)【要約】【課題】患者のバックグラウンド情報に基づいて適切な医療機関を検索する。【解決手段】医療機関に関する情報をデータベースとして記憶する記憶装置と、データベースを利用して医療機関を検索する検索装置と、を含むシステムにおいて、検索装置は、医療に対する患者の要求を受け付け、データベースに登録された医療機関の中から、患者の要求に合致する複数の医療機関を一次検索する第１検索処理と、患者のバックグラウンド情報の入力を受け付け、予め作成した機械学習モデルを利用して、患者のバックグラウンド情報に対応する患者のタイプを判定するタイプ判定処理と、一次検索した複数の医療機関の中から、患者のタイプに合致する１又は複数の医療機関を二次検索する第２検索処理と、二次検索した１又は複数の医療機関を選択可能に患者に提示する提示処理と、を実行する。【選択図】図３
2019125126.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
医療機関に関する情報をデータベースとして記憶する記憶装置と、前記データベースを利用して医療機関を検索する検索装置と、を含むシステムにおける医療機関検索方法であって、
前記検索装置は、
医療に対する患者の要求を受け付け、前記データベースに登録された医療機関の中から、前記患者の要求に合致する複数の医療機関を一次検索する第１検索処理と、
前記患者のバックグラウンド情報の入力を受け付け、予め作成した機械学習モデルを利用して、医療に望む傾向を表す複数のタイプの中から、前記患者のバックグラウンド情報に対応する患者のタイプを判定するタイプ判定処理と、
前記一次検索した複数の医療機関の中から、前記患者のタイプに合致する１又は複数の医療機関を二次検索する第２検索処理と、
前記二次検索した１又は複数の医療機関を選択可能に前記患者に提示する提示処理と、を実行する、
ことを特徴とする医療機関検索方法。
【請求項２】
前記検索装置は、更に、
前記バックグラウンド情報の各要素についての医療に望む傾向を取得し、予め取得した複数の患者のバックグラウンド情報と前記バックグラウンド情報の各要素についての医療に望む傾向とに基づき、予め決定したタイプの数及び前記バックグラウンド情報の各要素に対する重み付けに従って、前記患者のバックグラウンド情報から当該患者のタイプを判定するための前記機械学習モデルを構築する機械学習モデル構築処理を実行する、
ことを特徴とする請求項１に記載の医療機関検索方法。
【請求項３】
前記検索装置は、更に、
前記二次検索した１又は複数の医療機関の中から選択された医療機関が利用された後に、当該医療機関に対する評価の入力を受け付けるフィードバック処理を実行し、
前記機械学習モデル構築処理では、前記入力された評価に基づいて、前記タイプの数及び前記バックグラウンド情報の各要素に対する重み付けを変更することにより、前記機械学習モデルを改善する、
ことを特徴とする請求項２に記載の医療機関検索方法。
【請求項４】
前記提示処理では、前記二次検索した１又は複数の医療機関の中から選択された医療機関に対する追加要求の入力を受け付ける、
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一に記載の医療機関検索方法。
【請求項５】
前記追加要求は、ビザの取得、宿泊施設の予約、航空券の発券、通訳の手配の内の少なくとも１つである、
ことを特徴とする請求項４に記載の医療機関検索方法。
【請求項６】
前記バックグラウンド情報は、国籍、宗教、収入、病名、年齢、性別、ビザの有無、学歴、職業の中から選択され、国籍、宗教、収入の少なくとも１つを含む、
ことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか一に記載の医療機関検索方法。
【請求項７】
医療機関に関する情報をデータベースとして記憶する記憶装置と、前記データベースを利用して医療機関を検索する検索装置と、を含むシステムにおける前記検索装置で動作する医療機関検索プログラムであって、
前記検索装置に、
医療に対する患者の要求を受け付け、前記データベースに登録された医療機関の中から、前記患者の要求に合致する複数の医療機関を一次検索する第１検索処理、
前記患者のバックグラウンド情報の入力を受け付け、予め作成した機械学習モデルを利用して、医療に望む傾向を表す複数のタイプの中から、前記患者のバックグラウンド情報に対応する患者のタイプを判定するタイプ判定処理、
前記一次検索した複数の医療機関の中から、前記患者のタイプに合致する１又は複数の医療機関を二次検索する第２検索処理、
前記二次検索した１又は複数の医療機関を選択可能に前記患者に提示する提示処理、を実行させる、
ことを特徴とする医療機関検索プログラム。
【請求項８】
前記検索装置に、更に、
前記バックグラウンド情報の各要素についての医療に望む傾向を取得し、予め取得した複数の患者のバックグラウンド情報と前記バックグラウンド情報の各要素についての医療に望む傾向とに基づき、予め決定したタイプの数及び前記バックグラウンド情報の各要素に対する重み付けに従って、前記患者のバックグラウンド情報から当該患者のタイプを判定するための前記機械学習モデルを構築する機械学習モデル構築処理を実行させる、
ことを特徴とする請求項７に記載の医療機関検索プログラム。
【請求項９】
前記検索装置に、更に、
前記二次検索した１又は複数の医療機関の中から選択された医療機関が利用された後に、当該医療機関に対する評価の入力を受け付けるフィードバック処理を実行させ、
前記機械学習モデル構築処理では、前記入力された評価に基づいて、前記タイプの数及び前記バックグラウンド情報の各要素に対する重み付けを変更することにより、前記機械学習モデルを改善する、
ことを特徴とする請求項８に記載の医療機関検索プログラム。
【請求項１０】
前記提示処理では、前記二次検索した１又は複数の医療機関の中から選択された医療機関に対する追加要求の入力を受け付ける、
ことを特徴とする請求項７乃至９のいずれか一に記載の医療機関検索プログラム。
【請求項１１】
前記追加要求は、ビザの取得、宿泊施設の予約、航空券の発券、通訳の手配の内の少なくとも１つである、
ことを特徴とする請求項１０に記載の医療機関検索プログラム。
【請求項１２】
前記バックグラウンド情報は、国籍、宗教、収入、病名、年齢、性別、ビザの有無、学歴、職業の中から選択され、国籍、宗教、収入の少なくとも１つを含む、
ことを特徴とする請求項７乃至１１のいずれか一に記載の医療機関検索プログラム。
【請求項１３】
医療機関に関する情報をデータベースとして記憶する記憶装置と、前記データベースを利用して医療機関を検索する検索装置と、を含む医療機関検索システムであって、
前記検索装置は、
医療に対する患者の要求を受け付け、前記データベースに登録された医療機関の中から、前記患者の要求に合致する複数の医療機関を一次検索する第１検索部と、
前記患者のバックグラウンド情報の入力を受け付け、予め作成した機械学習モデルを利用して、医療に望む傾向を表す複数のタイプの中から、前記患者のバックグラウンド情報に対応する患者のタイプを判定するタイプ判定部と、
前記一次検索した複数の医療機関の中から、前記患者のタイプに合致する１又は複数の医療機関を二次検索する第２検索部と、
前記二次検索した１又は複数の医療機関を選択可能に前記患者に提示する入出力制御部と、を備える、
ことを特徴とする医療機関検索システム。
【請求項１４】
前記検索装置は、更に、
前記バックグラウンド情報の各要素についての医療に望む傾向を取得し、予め取得した複数の患者のバックグラウンド情報と前記バックグラウンド情報の各要素についての医療に望む傾向とに基づき、予め決定したタイプの数及び前記バックグラウンド情報の各要素に対する重み付けに従って、前記患者のバックグラウンド情報から当該患者のタイプを判定するための前記機械学習モデルを構築する機械学習モデル構築部を備える、
ことを特徴とする請求項１３に記載の医療機関検索システム。
【請求項１５】
前記入出力制御部は、前記二次検索した１又は複数の医療機関の中から選択された医療機関が利用された後に、当該医療機関に対する評価の入力を受け付け、
前記機械学習モデル構築部は、前記入力された評価に基づいて、前記タイプの数及び前記バックグラウンド情報の各要素に対する重み付けを変更することにより、前記機械学習モデルを改善する、
ことを特徴とする請求項１４に記載の医療機関検索システム。
【請求項１６】
前記入出力制御部は、前記二次検索した１又は複数の医療機関の中から選択された医療機関に対する追加要求の入力を受け付ける、
ことを特徴とする請求項１３乃至１５のいずれか一に記載の医療機関検索システム。
【請求項１７】
前記追加要求は、ビザの取得、宿泊施設の予約、航空券の発券、通訳の手配の内の少なくとも１つである、
ことを特徴とする請求項１６に記載の医療機関検索システム。
【請求項１８】
前記バックグラウンド情報は、国籍、宗教、収入、病名、年齢、性別、ビザの有無、学歴、職業の中から選択され、国籍、宗教、収入の少なくとも１つを含む、
ことを特徴とする請求項１３乃至１７のいずれか一に記載の医療機関検索システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医療機関検索方法、医療機関検索プログラム及び医療機関検索システムに関し、特に、患者のバックグラウンド情報に基づいて適切な医療機関を検索する医療機関検索方法、医療機関検索プログラム及び医療機関検索システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
高度な治療や手術を受ける際、患者自らが多数の医療機関の中から適切な医療機関を見つけるのは難しい。このような問題を解決するため、例えば、検索対象地域、診療科、医療機関の設備や特徴、症状等を入力すると、適切な医療機関を検索して出力するシステムが提案されている。
【０００３】
例えば、下記特許文献１には、利用者が利用する利用者端末と、医療機関検索サーバとがネットワークを介して接続された医療機関検索システムにおいて、前記医療機関検索サーバが、前記ネットワークに接続して情報の授受を行う通信装置と、データ制御装置と、前記医療機関検索サーバの内部または外部にあってアクセス可能な、前記利用者の健康に関わる定量的な値や定性的な値を日時と共に健康履歴として保存する健康履歴保存装置と、前記医療機関の施設情報を保存する施設情報保存装置とを有し、前記データ制御装置が、前記利用者からの医療機関検索要求を受け付ける検索要求受付手段と、前記検索要求の内容と前記健康履歴保存装置に保存された前記利用者の前記健康履歴とをもとに、前記利用者の疾患や症状を推定し、前記利用者の要求及び疾患及び症状に合致する医療機関を抽出する医療機関検索手段と、抽出した前記医療機関の施設情報の一部又は全部を前記利用者に提示する検索結果提示手段とを有する医療機関検索システムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−１９６５１０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記特許文献１のシステムは、患者の健康に関わる定量的な値や定性的な値を日時と共に記録した健康履歴と、医療機関の施設情報を記録した施設情報と、に基づいて、患者の要求及び症状に合致する医療機関を検索するものであり、患者が自国内で治療や手術を受ける場合は適切な医療機関を検索することは可能である。一方、近年、各種分野の国際化が進んでおり、医療の分野においても、他国で治療や手術を受けることを希望する患者が増加している。このようなケースでは、患者によって医療に望む傾向が異なるため、従来のシステムでは適切な医療機関を検索することは難しくなっている。
【０００６】
すなわち、従来のシステムは、単純に患者の疾患や症状などの健康に関する情報と医療機関の施設に関する情報とを比較して医療機関を検索するだけであり、患者の国籍、宗教、収入などの患者の実際の状況（バックグラウンド情報）を考慮していないため、検索される医療機関が患者に適合しない場合も多い。例えば、キリスト教の病院はイスラム教の患者に対しては不適であり、医療費用が高い病院は収入が低い患者に対しては不適である。また、渡航には期間や費用がかかるため、患者の希望とのマッチングが困難な場合もある。このように、患者の国籍、宗教、収入などのバックグラウンド情報により医療に望む傾向が異なるため、他国で治療や手術を受ける場合には、患者のバックグラウンド情報を考慮しなければ、適切な医療機関を検索することはできない。
【０００７】
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであって、その主たる目的は、患者のバックグラウンド情報に基づいて適切な医療機関を検索する医療機関検索方法、医療機関検索プログラム及び医療機関検索システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一側面は、医療機関に関する情報をデータベースとして記憶する記憶装置と、前記データベースを利用して医療機関を検索する検索装置と、を含むシステムにおける医療機関検索方法であって、前記検索装置は、医療に対する患者の要求を受け付け、前記データベースに登録された医療機関の中から、前記患者の要求に合致する複数の医療機関を一次検索する第１検索処理と、前記患者のバックグラウンド情報の入力を受け付け、予め作成した機械学習モデルを利用して、医療に望む傾向を表す複数のタイプの中から、前記患者のバックグラウンド情報に対応する患者のタイプを判定するタイプ判定処理と、前記一次検索した複数の医療機関の中から、前記患者のタイプに合致する１又は複数の医療機関を二次検索する第２検索処理と、前記二次検索した１又は複数の医療機関を選択可能に前記患者に提示する提示処理と、を実行することを特徴とする。
【０００９】
本発明の一側面は、医療機関に関する情報をデータベースとして記憶する記憶装置と、前記データベースを利用して医療機関を検索する検索装置と、を含むシステムにおける前記検索装置で動作する医療機関検索プログラムであって、前記検索装置に、医療に対する患者の要求を受け付け、前記データベースに登録された医療機関の中から、前記患者の要求に合致する複数の医療機関を一次検索する第１検索処理、前記患者のバックグラウンド情報の入力を受け付け、予め作成した機械学習モデルを利用して、医療に望む傾向を表す複数のタイプの中から、前記患者のバックグラウンド情報に対応する患者のタイプを判定するタイプ判定処理、前記一次検索した複数の医療機関の中から、前記患者のタイプに合致する１又は複数の医療機関を二次検索する第２検索処理、前記二次検索した１又は複数の医療機関を選択可能に前記患者に提示する提示処理、を実行させることを特徴とする。
【００１０】
本発明の一側面は、医療機関に関する情報をデータベースとして記憶する記憶装置と、前記データベースを利用して医療機関を検索する検索装置と、を含む医療機関検索システムであって、前記検索装置は、医療に対する患者の要求を受け付け、前記データベースに登録された医療機関の中から、前記患者の要求に合致する複数の医療機関を一次検索する第１検索部と、前記患者のバックグラウンド情報の入力を受け付け、予め作成した機械学習モデルを利用して、医療に望む傾向を表す複数のタイプの中から、前記患者のバックグラウンド情報に対応する患者のタイプを判定するタイプ判定部と、前記一次検索した複数の医療機関の中から、前記患者のタイプに合致する１又は複数の医療機関を二次検索する第２検索部と、前記二次検索した１又は複数の医療機関を選択可能に前記患者に提示する入出力制御部と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明の医療機関検索方法、医療機関検索プログラム及び医療機関検索システムによれば、患者のバックグラウンド情報に基づいて適切な医療機関を検索することができる。
【００１２】
その理由は、医療機関に関する情報をデータベースとして記憶する記憶装置と、データベースを利用して医療機関を検索する検索装置と、を含むシステムにおいて、検索装置は、医療に対する患者の要求を受け付け、データベースに登録された医療機関の中から、患者の要求に合致する複数の医療機関を一次検索する第１検索処理と、患者のバックグラウンド情報の入力を受け付け、予め作成した機械学習モデルを利用して、患者のバックグラウンド情報に対応する患者のタイプを判定するタイプ判定処理と、一次検索した複数の医療機関の中から、患者のタイプに合致する１又は複数の医療機関を二次検索する第２検索処理と、二次検索した１又は複数の医療機関を選択可能に患者に提示する提示処理と、を実行するからである。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】医療ツーリストの居住地別渡航先の割合を示すテーブルである。
【図２】本発明の一実施の形態に係る医療機関検索システムの概念図である。
【図３】本発明の一実施の形態に係る医療機関検索システムの全体動作を示すフローチャート図である。
【図４】本発明の一実施の形態に係る医療機関検索システムに表示される画面（ログイン画面）の一例である。
【図５】本発明の一実施の形態に係る医療機関検索システムに表示される画面（バックグラウンド入力画面）の一例である。
【図６】本発明の一実施の形態に係る医療機関検索システムに表示される画面（要求入力画面）の一例である。
【図７】本発明の一実施の形態に係る医療機関検索システムに表示される画面（詳細入力画面）の一例である。
【図８】機械学習モデルを説明する模式図である。
【図９】本発明の一実施の形態に係る医療機関検索システムに表示される画面（医療機関提示画面）の一例である。
【図１０】本発明の一実施の形態に係る医療機関検索システムに表示される画面（オプショナルサービス設定画面）の一例である。
【図１１】本発明の一実施の形態に係る医療機関検索システムに表示される画面（フィードバック画面）の一例である。
【図１２】本発明の一実施例に係る医療機関検索システムの構成を示す模式図である。
【図１３】本発明の一実施例に係る医療機関検索システムの他の構成を示す模式図である。
【図１４】本発明の一実施例に係るクライアント装置の構成を示す模式図である。
【図１５】本発明の一実施例に係るサーバの構成を示す模式図である。
【図１６】本発明の一実施例に係るサーバの動作（機械学習モデル構築動作）を示すフローチャート図である。
【図１７】本発明の一実施例に係るサーバの動作（医療機関検索動作）を示すフローチャート図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
背景技術で示したように、患者の健康履歴と医療機関の施設情報とに基づいて医療機関を検索するシステムが提案されているが、近年の国際化に伴って、他国で治療や手術を受けることを希望する患者が多くなり、このようなケースでは患者によって医療に望む傾向が異なるため、従来のシステムでは適切な医療機関を検索することは難しくなっている。すなわち、従来のシステムは、患者の疾患に着目し、その疾患の治療が可能な医療機関を検索することを目的としており、患者の国籍、宗教、収入などの患者の実際の状況（バックグラウンド情報）を考慮していないため、検索される医療機関が患者に適合しない場合も多い。
【００１５】
図１は外国で治療や手術を受ける患者（医療ツーリスト）の居住地別の渡航先の割合を示すデータ（Mckinsey「Mapping the market for medical travel（08年5月）」から引用）の一例であり、患者の国籍によって医療に望む傾向（渡航理由）が異なる。例えば、オセアニア地域の患者は低コスト医療を望む傾向が強く、アフリカ地域の患者は先進医療を望む傾向が強く、ヨーロッパ地域の患者は待機期間が短い医療を望む傾向が強いなどの傾向があることが分かっている。また、患者が信仰する宗教や患者の収入などによっても医療に望む傾向が異なることが分かっている。このような傾向が現れるのは患者の自国で提供される医療の状況が異なるからであり、近年の国際化社会では、患者の国籍、宗教、収入などのバックグラウンド情報を考慮しなければ、適切な医療機関を検索することはできない。
【００１６】
そこで、本発明の一実施の形態では、図２の概念図に示すように、患者が利用するクライアント装置２０と医療機関を検索するサーバ３０と医療機関に関する情報をデータベース（ＤＢ：Data Base）として記憶する記憶装置４０とが通信可能に接続された医療機関検索システム１０において、サーバ３０は、データベースに登録された医療機関の中から、医療に対する患者の要求（医者の経験や病院のタイプ、地域、費用など）に合致する複数の医療機関を一次検索する。そして、予め作成した機械学習モデルを利用して、医療に望む傾向を表す複数のタイプの中から、患者のバックグラウンド情報（国籍、宗教、収入、病名、年齢、性別、ビザの有無、学歴、職業など）に対応する患者のタイプを判定し、一次検索した複数の医療機関の中から、患者のタイプに合致する１又は複数の医療機関を二次検索して、その検索結果を患者に提示する。
【００１７】
以下、図３のフローチャート図、及び、図４乃至図１１の画面例（ｗｅｂサーバとして機能するサーバ３０によってｗｅｂクライアントとして機能するクライアント装置２０に表示される画面）を参照して、本実施形態の医療機関検索システム１０の概略動作について説明する。なお、バックグラウンド情報から患者のタイプを判定するための機械学習モデルは予め構築されているものとし、機械学習モデルは深層学習（ディープラーニング）のモデルとする。
【００１８】
まず、患者はクライアント装置２０を操作して、医療機関検索システム１０にログインする（Ｓ１０１）。例えば、サーバ３０は、図４に示すようなログイン画面５０をクライアント装置２０に表示させて、医療機関検索システム１０へのログインを受け付ける。その際、患者が医療機関検索システム１０を利用するためのアカウントを持っていない場合は、ログイン画面５０の新規登録ボタンを選択してアカウントを作成する。
【００１９】
次に、患者はクライアント装置２０を操作して、患者の国籍、宗教、収入、病名、年齢、性別、ビザの有無、学歴、職業などのバックグラウンド情報を入力する（Ｓ１０２）。例えば、サーバ３０は、図５に示すようなバックグラウンド入力画面５１をクライアント装置２０に表示させて、バックグラウンド情報の入力を受け付ける。なお、バックグラウンド情報は、患者の実際の状況を示す情報（患者自身の背景に関する情報）であり、国籍、宗教、収入の中から選択される１つの要素を含んでいればよく、表示する要素の数や表示順などは図の構成に限定されない。
【００２０】
次に、患者はクライアント装置２０を操作して、医療に対する要求を入力する（Ｓ１０３）。例えば、サーバ３０は、図６に示すような要求入力画面５２や図７に示すような詳細入力画面５３をクライアント装置２０に表示させて、医者の経験、病院のタイプ、費用、地域などの医療に対する要求の入力を受け付ける。
【００２１】
次に、サーバ３０は、記憶装置４０に記憶したデータベースに登録された医療機関の中から要求に合致する医療機関の一次検索を行って、ある程度患者の希望に沿った複数の医療機関を抽出する（Ｓ１０４）。例えば、データベースに医療機関が１０００００個登録されている場合、まず患者の希望によりスクリーニングを行い、その結果、例えば２０００個の医療機関を抽出する。
【００２２】
次に、サーバ３０は、予め作成した機械学習モデルを利用して、医療に望む傾向（例えば、低コスト医療を望む傾向、先進医療を望む傾向、待機期間が短い医療を望む傾向など）を表す複数のタイプの中から、患者のバックグラウンド情報に対応する患者のタイプを判定する（Ｓ１０５）。図８は、患者のバックグラウンド情報から患者のタイプを判定するための機械学習モデルを示す模式図である。機械学習（特に、ディープラーニング）は、多数のデータとＤＮＮ（Deep Neural Network）やＣＮＮ（Convolutional Neural Network）などのニューラルネットワークの構造を利用して学習を行うものであり、入力データ（多数の患者のバックグラウンド情報及びバックグラウンド情報の各要素についての医療に望む傾向）から特徴を抽出し、抽出した特徴を隠れ層（HIDDEN LAYERS）において入力データに畳み込むことによって学習し、推論（タイプ）を出力する。図８の機械学習モデルでは、タイプの数を２つ（タイプ１とタイプ２）に設定し、特徴の畳み込みに際してバックグラウンド情報の各要素に対する重み付けを行っている。
【００２３】
次に、サーバ３０は、一次検索によって抽出された複数の医療機関の中から、患者のタイプに合致する１又は複数の医療機関を二次検索し（Ｓ１０６）、二次検索によって絞り込んだ１又は複数の医療機関を患者に推奨する医療機関として提示する（Ｓ１０７）。例えば、サーバ３０は、図９に示すような医療機関提示画面５４をクライアント装置２０に表示させて、医療機関の選択を受け付ける。ここでは、上記の一次検索で抽出した２０００個の医療機関の中から３個の医療機関を抽出して提示している。
【００２４】
次に、必要に応じて、患者はクライアント装置２０を操作して、選択した医療機関に対する追加要求（オプショナルサービス）を入力する（Ｓ１０８）。例えば、サーバ３０は、図１０に示すようなオプショナルサービス設定画面５５をクライアント装置２０に表示させて、オプショナルサービス（ここでは、ビザの取得、宿泊施設の予約、航空券の発券、通訳の手配など）を設定する。
【００２５】
そして、患者は医療機関を利用した後、クライアント装置２０を操作して、利用した医療機関に対する評価を入力する（Ｓ１０９）。例えば、サーバ３０は、図１１に示すようなフィードバック画面５６をクライアント装置２０に表示させて、医療機関に対する評価の入力を受け付け、この評価を機械学習モデルに反映させて機械学習の精度を高めたり、医療機関を提示する際に評価やレビューを表示したりすることによって評価結果をフィードバックする。
【００２６】
このように、医療に対する患者の要求に基づいて医療機関を一次検索した後、患者のバックグラウンド情報に基づいて患者のタイプを判定し、一次検索された医療機関の中から患者のタイプに合致する医療機関を二次検索することにより、他国で治療や手術を受ける場合であっても、患者に適した医療機関を効率的に提示することができる。
【実施例】
【００２７】
上記した本発明の一実施の形態についてさらに詳細に説明すべく、本発明の一実施例に係る医療機関検索方法、医療機関検索プログラム及び医療機関検索システムについて、図１２乃至図１７を参照して説明する。図１２及び図１３は、本実施例の医療機関検索システムの構成を示す模式図であり、図１４は、クライアント装置の構成を示すブロック図、図１５は、サーバの構成を示すブロック図である。また、図１６及び図１７は、サーバの動作を示すフローチャート図である。
【００２８】
図１２に示すように、本実施例の医療機関検索システム１０は、各国に設置されたクライアント装置２０とサーバ３０と記憶装置４０などで構成され、これらは、イーサネット（登録商標）、トークンリング、ＦＤＤＩ（Fiber-Distributed Data Interface）等の規格により定められるＬＡＮ（Local Area Network）やＷＡＮ（Wide Area Network）等の通信ネットワークを介して接続されている。
【００２９】
なお、図１２では、クライアント装置２０とサーバ３０とを別々の装置としているが、例えば、図１３に示すように、いずれかのクライアント装置２０をサーバ３０として機能させる構成としてもよい。また、図１２及び図１３では、記憶装置４０を独立した装置としているが、記憶装置４０は、クライアント装置２０やサーバ３０に含まれる構成としてもよい。以下、図１２のシステム構成を前提にして、各装置について説明する。
【００３０】
［クライアント装置］
クライアント装置２０は、サーバ３０に医療機関の検索を指示するコンピュータ装置であり、図１４（ａ）に示すように、制御部２１、記憶部２５、ネットワークＩ／Ｆ部２６、表示部２７、操作部２８などで構成される。
【００３１】
制御部２１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２２とＲＯＭ（Read Only Memory）２３やＲＡＭ（Random Access Memory）２４などのメモリとで構成され、ＣＰＵ２２は、ＲＯＭ２３や記憶部２５に記憶した制御プログラムをＲＡＭ２４に展開して実行することにより、クライアント装置２０全体の動作を制御する。また、図１４（ｂ）に示すように、上記制御部２１は、入出力制御部２１ａなどとして機能する。
【００３２】
入出力制御部２１ａは、クライアント装置２０をＷｅｂクライアントとして機能させる部分であり、Ｗｅｂサーバとして動作するサーバ３０にＷｅｂサービスの利用要求を出力し、サーバ３０からＷｅｂページ（前述したログイン画面５０やバックグラウンド入力画面５１、要求入力画面５２、詳細入力画面５３、医療機関提示画面５４、オプショナルサービス設定画面５５、フィードバック画面５６など）を受信してＷｅｂブラウザに表示させる。
【００３３】
記憶部２５は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）などで構成され、ＣＰＵ２２が各部を制御するための各種プログラムや各種情報を記憶する。
【００３４】
ネットワークＩ／Ｆ部２６は、ＮＩＣ（Network Interface Card）やモデムなどで構成され、クライアント装置２０を通信ネットワークに接続し、サーバ３０との通信を可能にする。
【００３５】
表示部２７は、液晶表示装置（ＬＣＤ：Liquid Crystal Display）や有機ＥＬ（electroluminescence）表示装置などで構成され、上述したＷｅｂページなどを表示する。
【００３６】
操作部２８は、マウスやキーボードなどで構成され、Ｗｅｂページに対する各種操作（例えば、ログイン画面５０におけるログイン操作やアカウント作成操作、バックグラウンド入力画面５１におけるバックグラウンド情報の入力操作、要求入力画面５２や詳細入力画面５３における医療に対する要求の入力操作、医療機関提示画面５４における医療機関の選択操作、オプショナルサービス設定画面５５におけるオプショナルサービスの設定操作、フィードバック画面５６における医療機関に対する評価の入力操作）などを受け付ける。
【００３７】
［サーバ］
サーバ３０は、機械学習モデルの構築や機械学習モデルを利用した患者のバックグラウンドに基づく医療機関の検索などを行うコンピュータ装置（検索装置）であり、図１５（ａ）に示すように、制御部３１、記憶部３５、ネットワークＩ／Ｆ部３６などで構成される。
【００３８】
制御部３１は、ＣＰＵ３２とＲＯＭ３３やＲＡＭ３４などのメモリとで構成され、ＣＰＵ３２は、ＲＯＭ３３や記憶部３５に記憶した制御プログラムをＲＡＭ３４に展開して実行することにより、サーバ３０全体の動作を制御する。また、図１５（ｂ）に示すように、上記制御部３１は、機械学習モデル構築部３１ａ、第１検索部３１ｂ、タイプ判定部３１ｃ、第２検索部３１ｄ、入出力制御部３１ｅなどとして機能する。
【００３９】
機械学習モデル構築部３１ａは、公知の手法を用いて、患者のバックグラウンド情報から患者のタイプを判定するための機械学習モデルを構築する。具体的には、バックグラウンド情報の各要素についての医療に望む傾向を取得し、予め取得した複数の患者のバックグラウンド情報とバックグラウンド情報の各要素についての医療に望む傾向とに基づき、予め決定したタイプの数及びバックグラウンド情報の各要素に対する重み付けに従って、患者のバックグラウンド情報から当該患者のタイプを判定するための機械学習モデルを構築する。また、機械学習モデル構築部３１ａは、患者が医療機関を利用した後に、当該医療機関に対する評価を入力するフィードバックを行った場合に、入力された評価に基づいて、タイプの数及びバックグラウンド情報の各要素に対する重み付けを変更することにより、機械学習モデルを改善する。なお、機械学習モデルの構築に際して、医療に対する患者の要求を加味してもよい。
【００４０】
第１検索部３１ｂは、記憶装置４０のデータベースに登録された医療機関の中から、医療に対する患者の要求（医者の経験、病院のタイプ、費用、地域など）に合致する複数の医療機関を一次検索する。
【００４１】
タイプ判定部３１ｃは、機械学習モデル構築部３１ａが構築した機械学習モデルを利用して、医療に望む傾向を表す複数のタイプの中から、患者のバックグラウンド情報に対応する患者のタイプを判定する。
【００４２】
第２検索部３１ｄは、第１検索部３１ｂが一次検索した複数の医療機関の中から、タイプ判定部３１ｃが判定した患者のタイプに合致する１又は複数の医療機関を二次検索する。
【００４３】
入出力制御部３１ｅは、サーバ３０をＷｅｂサーバとして機能させる部分であり、Ｗｅｂクライアントとして動作するクライアント装置２０からのＷｅｂサービスの利用要求を受け付け、クライアント装置２０にＷｅｂページを提供してＷｅｂブラウザで閲覧できるようにする。このＷｅｂページ（例えば、ログイン画面５０やバックグラウンド入力画面５１、要求入力画面５２、詳細入力画面５３、医療機関提示画面５４、オプショナルサービス設定画面５５、フィードバック画面５６など）により、各種情報の閲覧及び入力が可能になる。特に、医療機関提示画面５４により、第２検索部３１ｄが二次検索した１又は複数の医療機関を選択可能に患者に提示することができる。また、オプショナルサービス設定画面５５により、選択された医療機関に対するオプショナルサービスを設定することができる。また、フィードバック画面５６により、選択された医療機関を利用した患者が、当該医療機関に対する評価を入力することができる。
【００４４】
なお、上記機械学習モデル構築部３１ａ、第１検索部３１ｂ、タイプ判定部３１ｃ、第２検索部３１ｄ、入出力制御部３１ｅはハードウェアとして構成してもよいし、制御部３１を、機械学習モデル構築部３１ａ、第１検索部３１ｂ、タイプ判定部３１ｃ、第２検索部３１ｄ、入出力制御部３１ｅ（特に、第１検索部３１ｂ、タイプ判定部３１ｃ、第２検索部３１ｄ、入出力制御部３１ｅ）として機能させる医療機関検索プログラムとして構成し、当該医療機関検索プログラムをＣＰＵ３２に実行させるようにしてもよい。
【００４５】
記憶部３５は、ＨＤＤやＳＳＤなどで構成され、ＣＰＵ３２が各部を制御するための各種プログラムや各種情報（バックグラウンド情報の各要素についての医療に望む傾向など）を記憶する。
【００４６】
ネットワークＩ／Ｆ部３６は、ＮＩＣやモデムなどで構成され、サーバ３０を通信ネットワークに接続し、クライアント装置２０及び記憶装置４０との通信を可能にする。
【００４７】
［記憶装置］
記憶装置４０は、クライアント装置２０やサーバ３０が利用する各種情報をデータベースとして記憶する装置である。本実施例では、特に、医療機関に関する情報（医療機関と、当該医療機関が存在する地域、当該医療機関に従事する医者、当該医療機関に設けられている診療科や設備、当該医療機関の利用に要する費用などとを関連付けた情報など）を記憶し、この情報をサーバ３０に提供して医療機関の検索を可能にする。
【００４８】
なお、図１２乃至図１５は本実施例の医療機関検索システム１０の一例であり、その構成や制御は適宜変更可能である。
【００４９】
例えば、上記では、図１２のシステム構成を前提にして、クライアント装置２０に表示される画面で入力された情報をサーバ３０に送信し、サーバ３０で医療機関の検索を行い、その結果をクライアント装置２０に送信する構成としたが、図１３のシステム構成の場合は、いずれかのクライアント装置２０を検索装置とし、その制御部２１を機械学習モデル構築部、第１検索部、タイプ判定部、第２検索部、入出力制御部として機能させる（ＣＰＵ２２に医療機関検索プログラムを実行させる）構成としてもよい。
【００５０】
また、上記では、Ｗｅｂクライアントとして機能するクライアント装置２０が、Ｗｅｂサーバとして機能するサーバ３０から提供されるＷｅｂページを表示する構成としたが、クライアント装置２０が各種画面を生成して表示部２７に表示させ、画面で入力された情報（バックグラウンド情報や医療に対する要求）をサーバ３０に送信して医療機関の検索を依頼し、サーバ３０から検索結果を受信して医療機関を選択可能に表示する構成としてもよい。
【００５１】
以下、本実施例のクライアント装置２０及びサーバ３０の動作について具体的に説明する。まず、機械学習モデルを構築する手順について説明する。サーバ３０のＣＰＵ３２は、ＲＯＭ３３又は記憶部３５に記憶した医療機関検索プログラムをＲＡＭ３４に展開して実行することにより、図１６のフローチャート図に示す各ステップの処理を実行する。
【００５２】
サーバ３０の制御部３１（機械学習モデル構築部３１ａ）は、バックグラウンド情報の各要素についての医療に望む傾向（例えば、低コストの医療を望む傾向、先進医療を望む傾向、待機期間が短い医療を望む傾向など）を取得する（Ｓ２０１）。これらの情報を取得する方法は特に限定されないが、例えば、医療に関する情報を提供する会社や個人のＷｅｂページなどから取得することができる。
【００５３】
次に、制御部３１（機械学習モデル構築部３１ａ）は、患者を分類するタイプの数を決める（Ｓ２０２）。タイプの数は任意に決定することができ、タイプの数が多くなるほど患者を細かく分類することができるが、Ｓ２０１で取得する情報が少ないと機械学習モデルの信憑性が低くなるため、取得する情報の量に応じて決定することが好ましい。
【００５４】
次に、制御部３１（機械学習モデル構築部３１ａ）は、Ｓ２０１で取得した傾向に基づいて、分類の基準を決める（Ｓ２０３）。例えば、低コストの医療を望む傾向の場合は、バックグラウンド情報の収入を低いレベルに設定し、先進医療を望む傾向の場合は、収入を高いレベルに設定する。
【００５５】
次に、制御部３１（機械学習モデル構築部３１ａ）は、Ｓ２０２で決定したタイプの数とＳ２０３で決定した分類の基準とに基づいて、バックグラウンド情報から患者のタイプを判定するために利用する機械学習モデルを構築する（Ｓ２０４）。
【００５６】
次に、制御部３１（機械学習モデル構築部３１ａ）は、機械学習モデルにおけるバックグラウンド情報の各要素の重み付けを調整する（Ｓ２０５）。
【００５７】
次に、上記フローで構築した機械学習モデルを利用して、医療機関を検索する手順について説明する。サーバ３０のＣＰＵ３２は、ＲＯＭ３３又は記憶部３５に記憶した医療機関検索プログラムをＲＡＭ３４に展開して実行することにより、図１７のフローチャート図に示すＳ４０１〜Ｓ４０４の各ステップの処理を実行する。
【００５８】
まず、クライアント装置２０の制御部２１（入出力制御部２１ａ）は、表示部２７にサーバ３０から提供されるログイン画面（図４参照）を表示させる。ユーザは、サーバ３０が提供する医療機関検索サービスに対するアカウントがあるかを判断し（Ｓ３０１）、アカウントがない場合は（Ｓ３０１のＮｏ）、新規登録ボタンを選択するなどしてアカウント登録を行う（Ｓ３０２）。その後、ユーザはログイン画面にＩＤ及びパスワードなどを入力してログインを行う（Ｓ３０３）。
【００５９】
次に、クライアント装置２０の制御部２１（入出力制御部２１ａ）は、表示部２７にサーバ３０から提供されるバックグラウンド入力画面（図５参照）を表示させ、ユーザはそのバックグラウンド入力画面を用いて、患者の国籍、宗教、収入、病名、年齢、性別、ビザの有無、学歴、職業などのバックグラウンド情報を入力する（Ｓ３０４）。
【００６０】
次に、クライアント装置２０の制御部２１（入出力制御部２１ａ）は、表示部２７にサーバ３０から提供される要求入力画面や詳細入力画面（図６及び図７参照）を表示させ、ユーザはその要求入力画面や詳細入力画面を用いて、医者、病院、費用、地域などに対する要求を入力する（Ｓ３０５）。なお、医療の対する要求の入力は必須ではなく、バックグラウンド情報で医療機関を絞り込むことができる場合は、医療の対する要求の入力は省略することができる。
【００６１】
サーバ３０の制御部３１（入出力制御部３１ｅ）は、クライアント装置２０からバックグラウンド情報や医療の対する要求を受信すると、制御部３１（第１検索部３１ｂ）は、記憶装置４０のデータベースに登録された医療機関の中から、患者の要求に合致する医療機関を一次検索する（Ｓ４０１）。例えば、データベースには、医療機関と、当該医療機関が存在する地域、当該医療機関に従事する医者、当該医療機関に設けられている診療科や設備、当該医療機関の利用に要する費用などとが関連付けて登録されているため、要求入力画面や詳細入力画面で患者が医者の経験、病院のタイプ、費用、地域などを設定した場合は、その設定に適合する医療機関を検索する。
【００６２】
次に、制御部３１（タイプ判定部３１ｃ）は、図１６のフローチャートに従って作成した機械学習モデルを利用して、患者のバックグラウンド情報に対応するタイプを判定する（Ｓ４０２）。そして、制御部３１（第２検索部３１ｄ）は、Ｓ４０１で一次検索した医療機関の中から、患者のタイプに合致する医療機関を二次検索し（Ｓ４０３）、制御部３１（入出力制御部３１ｅ）は、検索結果をクライアント装置２０に出力する。
【００６３】
クライアント装置２０の制御部２１（入出力制御部２１ａ）は、表示部２７にサーバ３０から提供される医療機関提示画面（図９参照）を表示させ、ユーザは所望の医療機関を選択する（Ｓ３０６）。次に、クライアント装置２０の制御部２１（入出力制御部２１ａ）は、必要に応じて、表示部２７にサーバ３０から提供されるオプショナルサービス設定画面（図１０参照）を表示させ、ユーザはオプショナルサービス設定画面を用いて、選択した医療機関に対するオプショナルサービスを設定する（Ｓ３０７）。そして、ユーザが選択した医療機関を利用して治療や手術を行った後、制御部２１（入出力制御部２１ａ）は、表示部２７にサーバ３０から提供されるフィードバック画面（図１１参照）を表示させ、ユーザはフィードバック画面を用いて、選択した医療機関を利用した結果を入力する（Ｓ３０８）。この入力操作が行われると、クライアント装置２０の制御部２１（入出力制御部２１ａ）は、サーバ３０にフィードバック情報を送信する。
【００６４】
サーバ３０の制御部３１（入出力制御部３１ｅ）は、クライアント装置２０からフィードバック情報を受信すると、制御部３１（機械学習モデル構築部３１ａ）は、フィードバック情報に基づいて機械学習モデルを改善する（Ｓ４０４）。例えば、機械学習モデルに対して、バックグラウンド情報の各要素の重み付けを調整したり、タイプの数を調整したりする。
【００６５】
以上、説明したように、データベースに登録された医療機関の中から、医療に対する患者の要求に合致する医療機関を一次検索した後、予め作成した機械学習モデルを利用して患者のバックグラウンド情報に対応するタイプを判定し、一次検索した医療機関の中から患者のタイプに合致する医療機関を二次検索することにより、他国で治療や手術を受ける場合であっても、患者に適した医療機関を効率的に提示することができる。
【００６６】
なお、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない限りにおいて、クライアント装置２０やサーバ３０の構成や制御は適宜変更可能である。
【００６７】
例えば、上記実施例では、サーバ３０が機械学習モデルの構築や機械学習モデルを利用した医療機関の検索を行う場合について記載したが、クライアント装置２０が機械学習モデルの構築や機械学習モデルを利用した医療機関の検索を行う場合に対しても、本発明の医療機関検索方法を同様に適用することができる。
【００６８】
また、上記実施例では、バックグラウンド情報として、患者の国籍、宗教、収入、病名、年齢、性別、ビザの有無、学歴、職業を例示したが、バックグラウンド情報は、国籍、宗教、収入の少なくとも１つを含んでいればよく、他の情報を利用してもよい。また、上記実施例では、医療に関する要求として、医者の経験、病院のタイプ、費用、地域を例示したが、医療に関する要求はこれらに限定されない。また、上記実施例では、オプショナルサービスとして、ビザの取得、宿泊施設の予約、航空券の発券、通訳の手配を例示したが、オプショナルサービスはこれらに限定されない。
【００６９】
また、上記実施例では、患者がクライアント装置２０を操作して各種情報を入力する場合を例示したが、患者の関係者（家族や介護者など）が患者に代わって各種情報を入力してもよい。
【産業上の利用可能性】
【００７０】
本発明は、患者のバックグラウンドに基づいて適切な医療機関を検索する医療機関検索方法、医療機関検索プログラム、当該医療機関検索プログラムを記録した記録媒体及び医療機関検索システムに利用可能である。
【符号の説明】
【００７１】
１０  医療機関検索システム
２０  クライアント装置
２１  制御部
２１ａ  入出力制御部
２２  ＣＰＵ
２３  ＲＯＭ
２４  ＲＡＭ
２５  記憶部
２６  ネットワークＩ／Ｆ部
２７  表示部
２８  操作部
３０  サーバ
３１  制御部
３１ａ  機械学習モデル構築部
３１ｂ  第１検索部
３１ｃ  タイプ判定部
３１ｄ  第２検索部
３１ｅ  入出力制御部
３２  ＣＰＵ
３３  ＲＯＭ
３４  ＲＡＭ
３５  記憶部
３６  ネットワークＩ／Ｆ部
４０  記憶装置
５０  ログイン画面
５１  バックグラウンド入力画面
５２  要求入力画面
５３  詳細入力画面
５４  医療機関提示画面
５５  オプショナルサービス設定画面
５６  フィードバック画面
【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１２】
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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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