(57)【要約】【課題】教師となる看護士とともに行動しないときであっても、看護における適切な判断能力を向上させることができる看護学習システムを提供する。【解決手段】本発明の看護学習システムは、新たな看護記録データを受付ける受付手段と、新たな看護記録データを解析することで、検索語群及び検索画像の特徴量を抽出する検索対象抽出手段と、解析された検索語群に基づいて、記憶部に記憶されたテキストと画像を有する看護記録データの看護記録データベースを検索し、前記検索語群又は画像の特徴量と一致又は類似する看護記録データを一又は複数、抽出する看護記録抽出手段と、抽出された看護記録データに基づいて看護経験値を算出する看護経験値計算手段と、を有する看護学習サーバと、抽出された前記看護記録データと看護経験値とを表示させる表示手段を有する学習端末と、を有する。【選択図】  図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
新たな看護記録データを受付ける受付手段と、
新たな看護記録データを解析することで、検索語群及び検索画像の特徴量を抽出する検索対象抽出手段と、
解析された検索語群に基づいて、記憶部に記憶されたテキストと画像を有する看護記録データの看護記録データベースを検索し、前記検索語群又は画像の特徴量と一致又は類似する看護記録データを一又は複数、抽出する看護記録抽出手段と、
抽出された看護記録データに基づいて看護経験値を算出する看護経験値計算手段と、を有する看護学習サーバと、
抽出された前記看護記録データと看護経験値とを表示させる表示手段を有する学習端末と、
を有する看護学習システム。
【請求項２】
新たな看護記録データを受付ける受付手段と、
新たな看護記録データを解析することで、検索語群及び検索画像の特徴量を抽出する検索対象抽出手段と、
解析された検索語群に基づいて、記憶部に記憶されたテキストと画像を有する看護記録データの看護記録データベースを検索し、前記検索語群又は画像の特徴量と一致又は類似する看護記録データを一又は複数、抽出する看護記録抽出手段と、
抽出された看護記録データに基づいて看護経験値を算出する看護経験値計算手段と、を有する看護学習サーバ。
【請求項３】
前記看護記録データは、患者データ、看護コメント、看護画像データ、観察看護士データとを有し、前記検索対象抽出手段は、前記看護コメントを形態素解析することで検索語群を抽出し、前記看護画像データから看護画像データ
の特徴量を抽出することを特徴とする請求項２記載の看護学習サーバ。
【請求項４】
前記看護学習サーバは、さらに、前記受付手段が受付けた看護記録データをベイジアンフィルタで、２つのグループのうちのいずれかに分類する看護記録分類手段を有し、
受付手段により受付けられた看護記録データは、前記看護記録分類手段により、分類されることを特徴とする請求項２または３記載の看護学習サーバ。
【請求項５】
前記看護経験値算出手段は、抽出された看護記録が分類される２つの分類グループそれぞれにおいて経験値を算出することを特徴とする請求項４記載の看護学習サーバ。
【請求項６】
前記記憶部は、さらに看護士データ、看護士の経験年数を含む看護士情報データを有し、
前記看護経験値計算手段は、抽出された看護記録データの観察看護士データの経験年数の平均値を算出することで、看護経験値を算出することを特徴とする請求項２〜５記載の看護学習サーバ。
【請求項７】
新たな看護記録データを受付ける受付ステップ、
新たな看護記録データを解析することで、検索語群及び検索画像の特徴量を抽出する検索対象抽出ステップ、
解析された検索語群に基づいて、記憶部に記憶されたテキストと画像を有する看護記録データの看護記録データベースを検索し、前記検索語群又は画像の特徴量と一致又は類似する看護記録データを一又は複数、抽出する看護記録抽出ステップ、
抽出された看護記録データに基づいて看護経験値を算出する看護経験値計算ステップ、をコンピュータに実行させる看護学習プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、看護士の臨床現場における問題解決能力を向上させるための看護学習システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
医療看護技術の教育では、現場での習得が必要であることが多く、臨床現場で教師となる看護士と生徒である看護士とがともに行動し、教師が、適切な模範動作や実演、助言を与えながら、生徒となる看護士の看護技術の習得を助けるようにしている。
【０００３】
また、臨床現場での習得を補完するものとして、コンピュータやインターネット回線を利用したｅラーニングやＤＶＤ等によるビデオ学習が普及してきており、こうした教材を利用しての学習も行われている。また、ｅラーニングによる効率的な学習方法として、実演動作の動画を撮影しながら、模範動作の動画を同期させて表示する医療看護技術学習支援装置が提案されている（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１１−２２７３６５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
このように、特許文献１では、実演動作を学習することが可能であるが、録画されている実技に限定されてしまうという問題がある。看護現場では、さまざまな実技が要求されるとともに、看護現場で患者の状況を適切に判断する必要があり、それらをｅラーニングで学習することは、困難であった。
【０００６】
そこで、本発明は、看護時に記録された画像と看護記録とを収集した看護記録データを用いて、生徒である看護士が、自己の記入した看護記録をもとに、教師となるべき経験年数の長い看護士が記録した類似の画像や看護記録を表示させることで、教師となる看護士とともに行動しないときであっても、看護における適切な判断能力を向上させることができる看護学習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】
【０００７】
上記目的に鑑み、本発明は、新たな看護記録データを受付ける受付手段と、新たな看護記録データを解析することで、検索語群及び検索画像の特徴量を抽出する検索対象抽出手段と、解析された検索語群に基づいて、記憶部に記憶されたテキストと画像を有する看護記録データの看護記録データベースを検索し、前記検索語群又は画像の特徴量と一致又は類似する看護記録データを一又は複数、抽出する看護記録抽出手段と、抽出された看護記録データに基づいて看護経験値を算出する看護経験値計算手段と、を有する看護学習サーバと、抽出された前記看護記録データと看護経験値とを表示させる表示手段を有する学習端末と、を有する看護学習システムを提供する。
【０００８】
また、本発明は、新たな看護記録データを受付ける受付手段と、新たな看護記録データを解析することで、検索語群及び検索画像の特徴量を抽出する検索対象抽出手段と、解析された検索語群に基づいて、記憶部に記憶されたテキストと画像を有する看護記録データの看護記録データベースを検索し、前記検索語群又は画像の特徴量と一致又は類似する看護記録データを一又は複数、抽出する看護記録抽出手段と、抽出された看護記録データに基づいて看護経験値を算出する看護経験値計算手段と、を有する看護学習サーバを提供する。
【０００９】
なお、看護記録データは、患者データ、看護コメント、看護画像データ、観察看護士データとを有し、検索対象抽出手段は、看護コメントを形態素解析することで検索語群を抽出し、看護画像データから看護画像データの特徴量を抽出することが望ましい。
【００１０】
また、看護学習サーバは、さらに、受付手段が受付けた看護記録データをベイジアンフィルタで、２つのグループのうちのいずれかに分類する看護記録分類手段を有し、受付手段により受付けられた看護記録データは、看護記録分類手段により、分類されてもよい。
【００１１】
看護経験値算出手段は、抽出された看護記録が分類される２つの分類グループそれぞれにおいて経験値を算出してもよい。
【００１２】
記憶部は、さらに看護士データ、看護士の経験年数を含む看護士情報データを有し、
看護経験値計算手段は、抽出された看護記録データの観察看護士データの経験年数の平均値を算出することで、看護経験値を算出することが望ましい。
【００１３】
また、本発明は、新たな看護記録データを受付ける受付ステップ、新たな看護記録データを解析することで、検索語群及び検索画像の特徴量を抽出する検索対象抽出ステップ、解析された検索語群に基づいて、記憶部に記憶されたテキストと画像を有する看護記録データの看護記録データベースを検索し、前記検索語群又は画像の特徴量と一致又は類似する看護記録データを一又は複数、抽出する看護記録抽出ステップ、抽出された看護記録データに基づいて看護経験値を算出する看護経験値計算ステップ、をコンピュータに実行させる看護学習プログラムを提供する。
【発明の効果】
【００１４】
本発明の看護学習システムによれば、学習者となる看護士が、自己の記入した症例の看護記録を検索条件として、類似の看護記録を抽出することができるため、適切な対処方法を学習することができるとともに、検索条件として入力した看護記録に基づいて看護士経験値を算出して提示するため、学習者は、自己の臨床現場における習熟度を把握することができる。また、本発明において検索できる看護記録は、学習者である看護士が担当している臨床現場の看護記録であるため、自己の担当している患者について他の看護士がどのように把握しているかを知ることができ、指導者が不在であっても臨床学習を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】図１は、本発明の実施形態に係る看護学習システム１００の構成の一例を示すブロック図である。
【図２】図２は、本発明の実施の形態に係る看護学習システム１００に含まれる看護学習サーバ１１０及び学習端末１２０の機能構成の一例を示すブロック図である。
【図３】図３は、看護学習サーバ１１０に記憶されている看護記録データベース２３４のデータ構成の一例を示す図である。
【図４】看護学習サーバ１１０に記憶されている看護士データベース２３６のデータ構成の一例を示す図である。
【図５】看護学習サーバ１１０に記憶されている看護士データベース２３６のデータ構成の一例を示す図である。
【図６】本発明の実施の形態に係る看護学習方法の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面を用いて、本発明に係る看護学習システムの実施形態について説明する。
【００１７】
図１は、本発明の実施形態に係る看護学習システム１００の構成の一例を示すブロック図である。この看護学習システム１００は、看護学習サーバ１１０と学習端末１２０ａ、１２０ｂと、ネットワーク１３０を有する。看護学習サーバ１１０は、例えば、コンピュータにおいて、看護学習プログラムが実行されることで実現される。
【００１８】
看護学習サーバ１１０は、ネットワーク１３０を介して各学習端末１２０ａ、１２０ｂと接続されている。そして、看護学習サーバ１１０は、各学習端末１２０ａ、１２０ｂからの要求に応じて、記憶している看護記録を検索し、所望の看護記録を一又は複数抽出して、学習端末へ、提供する。このため、看護学習サーバ１１０は、看護記録として、各患者の名前や看護した日付、看護コメント（観察所見）、その際の患部の画像などを複数記憶している。これらの看護記録は、例えば、看護士の所有している学習端末で記録され、看護学習サーバ１１０へ送信することによって収集されている。
【００１９】
ネットワーク１３０は、例えば、インターネットであるが、これに限らず、病院内ＬＡＮやＷＡＮ、Wi-Fi、その他有線又は無線のネットワークであってもよい。また、学習端末１２０ａ、１２０ｂは、例えば、パーソナルコンピュータであるが、これに限らず、携帯端末やスマートフォンであってもよい。ここでは、学習端末１２０ａ、１２０ｂと２台図示されているが、数は２台に限らず、１台でも複数台でもよい。
【００２０】
学習端末１２０は、看護士が所有し、看護記録データを記録する。具体的には、カメラなどで患部や患者の状態を撮影したり、所定の看護記録フォーマットに従って、疾病部位や疾病名、看護コメント、日付などを入力し、撮影した画像データを添付することで看護記録データを作成する。看護記録フォーマットは、例えば、看護学習サーバから予め提供されており、日付の自動入力や疾病部位や疾病名がプルダウンなどで選択できるようになっている。学習端末１２０は、ネットワーク１３０を介して、看護記録の検索条件を看護学習サーバ１１０へ送信し、検索結果として一又は複数の看護記録を看護学習サーバ１１０から受信し、表示する。
【００２１】
図２は、本発明の実施の形態に係る看護学習システム１００に含まれる看護学習サーバ１１０及び学習端末１２０の機能構成の一例を示すブロック図である。
【００２２】
看護学習サーバ１１０は、入出力インターフェース２１０、制御部２２０、記憶部２３０を有している。入出力インターフェース２１０は、外部のネットワーク１３０及び制御部２２０と接続しており、外部のネットワーク１３０や制御部２２０との間でデータの送受信をコントロールするためのインターフェースである。入出力インターフェース２１０は、学習端末１２０から送信される看護記録データを受付ける。
【００２３】
制御部２２０は、入出力インターフェース２１０及び記憶部２３０と接続されており、ＣＰＵ２２２及びメモリ２２４を有している。メモリ２２４は、たとえばＲＯＭやＲＡＭなどで構成される。制御部２２０は、記憶部２３０に記憶されているプログラムを読みだして起動することで、各種機能を実行させる。また、記憶部２３０に記憶されているデータベースからデータを読み出したり、書き込み、記憶させることで、看護学習の機能を実現している。
【００２４】
記憶部２３０は、例えば、ハードディスクなどを備えて構成されており、過去の関連する看護記録に基づいて看護学習を行うための看護学習プログラム２３２を格納している。また、記憶部２３０は、学習端末１２０より送信された過去の看護記録を記憶する看護記録データベース２３４を格納している。さらに、記憶部２３０は、看護士に関する情報を記憶する看護士データベース２３６を格納している。これらのプログラムやデータベースは、制御部２２０により読み出され、実行され、格納される。
【００２５】
学習端末１２０は、入出力インターフェース３１０、制御部３２０、記憶部３３０、撮像部３４０、表示部３５０、キーボード３６０を有しており、一般的なカメラ機能付き携帯電話やスマートフォン、ＰＤＡ（personal digital assistance）などが例として挙げられる。入出力インターフェース３１０は、外部のネットワーク１３０と制御部３２０、撮像部３４０、表示部３５０、キーボード３６０と接続しており、データの送受信をコントロールするためのインターフェースである。
【００２６】
制御部３２０は、学習端末１２０としての各種機能を実現するため、記憶部３３０のデータの書き込み・読み出しや、撮像部３４０、表示部３５０、キーボード３６０の制御を行う。記憶部３３０は、プログラムやデータを記憶しており、例えば、撮像部３４０で撮影された動画や画像データを記憶したり、キーボード３６０から入力された看護記録データを記憶する。
【００２７】
撮像部３４０は、例えば、カメラなどで構成される。動画や画像を撮像することができ、本発明の学習端末１２０においては、看護記録データを作成するときに、患部や患者の状態などを撮影する。表示部３５０は、例えば液晶ディスプレイなどで構成される。表示部３５０は、撮像部３４０で撮像された画像データやキーボード３６０から入力された看護記録データなどを表示する。キーボード３６０は、文字や記号などを入力する。なお、ここでは、キーボードを例示しているが、看護記録データの入力方法としては、これに限らず、音声認識による入力等も可能であるため、キーボードに限らず、マイクを備えていてもよい。
【００２８】
図３は、看護学習サーバ１１０に記憶されている看護記録データベース２３４のデータ構成の一例を示す図である。看護記録データベース２３４には、各学習端末１２０から送信され、看護学習サーバ１１０で受け付けた看護記録データが記憶されている。
【００２９】
看護記録データベース２３４には、例えば、患者を特定する識別情報である「患者ＩＤ」、看護士を特定する識別情報である「看護士ＩＤ」、患者の疾病部位を示す「部位」、患者の病名を示す「疾病名」、看護士が患者の看護記録として記入したテキストデータを「看護コメント」、看護士が看護記録を記入した日を「日付」、患者の疾病部位や患者の状態を学習端末１２０で撮影した画像データを「画像」、正確な内容を有する看護記録データと不正確な内容である看護記録データとを分類した結果である「分類」をそれぞれ関連づけて記憶している。なお、ここでは、患者ＩＤや看護士ＩＤで患者情報や看護士情報を記憶しているが、これに限らず、患者情報として患者名や患者住所などの詳細情報や看護士情報として看護士名などと関連付けて看護記録データベースへ記憶してもよい。また、ここでは、患者ＩＤと、別のシステム（例えば、電子カルテシステム）に記憶されている患者情報データベースとが関連付けれられていてもよい。また、看護士ＩＤと、看護士データベース２３６とは看護士ＩＤをキーに関連付けられている。
【００３０】
なお、初期登録として、あらかじめ所定の数の看護記録データについて、経験年数の長い看護士等が、正確な内容である看護記録データと不正確な内容である看護記録データとを分類したうえで、看護記録データに「分類」を付与して登録している。これらの分類が付与された看護記録データは、教師データとして登録され、教師データである看護記録データはすべて形態素解析と画像データの特徴量抽出処理が行われる。形態素解析は、看護コメントに対して行われ、看護記録データは、部位と疾病名別に分類される。形態素解析とは、看護コメントに含まれている文章を切り出して、単語の列に分割し、それぞれの品詞の判別を行う。
【００３１】
画像データの特徴量抽出分析とは、例えば、２次元ＤＦＴ（二次元離散フーリエ変換：Two-dimensional discrete Fourier Transform）を行って特徴抽出を行う。例えば、画像データが10,800ピクセルであれば、２次元ＤＦＴの結果得られる最大次元数10800の複素数ベクトルの成分を特徴ベクトルの成分とする。また、離散コサイン変換を用いて特徴抽出を行っても良い。得られる特徴ベクトルはコサイン変換の係数を成分に持つ。また、離散ウェーブレット変換を用いて特徴抽出を行ってもよい。得られる特徴ベクトルは、ウェーブレット変換の係数を成分に持つ。また、画像データのカラー情報を用いた２値化処理により特徴抽出を行っても良い。得られる特徴ベクトルは対象とする色の領域を占めるピクセル数と成分とする。また、微分フィルターとHough変換を用いて特徴抽出を行ってもよい。これらの特徴ベクトルは、一つの画像データに対して一つ選択される。
【００３２】
そして、正確な看護記録データのグループと正確でない看護記録データのグループについて、看護学習プログラム２３２によって、各々のグループにおける形態素解析の結果、部位、疾病名、画像特徴量による分類基準を学習し、ベイジアンフィルタを生成する。
【００３３】
図４は、看護学習サーバ１１０に記憶されている看護士データベース２３６のデータ構成の一例を示す図である。看護士データベース２３６には、看護士に関する情報が記憶されている。
【００３４】
看護士データベース２３６には、例えば、看護士を特定する識別情報である「看護士ＩＤ」、看護士ＩＤに対応する看護士名である「名前」と、看護士ＩＤに対応する看護士の看護経験年数を示す「勤務年数」とが、関連づけられて記憶されている。なお、これらに限らず、看護士の緊急連絡先や、看護士に関する勤務評価や看護経験度合いを示す熟練度などを記憶してもよい。
【００３５】
図５は、看護学習プログラムが実行される際に、制御部２２０において実現される機能を例示する図である。制御部２２０は、機能として、検索対象抽出部５０１、看護記録抽出部５０２、看護経験値計算部５０３、看護記録分類部５０４、およびユーザ管理部５０５を備えて構成される。
【００３６】
検索対象抽出部５０１は、新しい看護記録データをネットワーク１３０を介して学習端末１２０から、看護学習サーバ１１０の入出力インターフェース２１０が受付けると、新しい看護記録データに含まれるテキストデータ及び画像データを抽出して、テキストデータの形態素解析と画像データの特徴量分析を行うものである。
【００３７】
看護記録抽出部５０２は、検索対象抽出部５０１により解析された新しい看護記録データの解析結果に基づき、看護記録データベース２３６に記憶されている看護記録データを検索し、形態素解析の結果抽出された検索語群及び画像の特徴量と一致又は類似する一又は複数の看護記録データを抽出するものである。
【００３８】
看護経験値計算部５０３は、抽出された一又は複数の看護記録データの記入者の看護士の経験年数に基づき、新しい看護記録データを記入した看護士の看護経験値を算出するものである。例えば、看護経験値計算部５０３は、抽出された看護記録データの類似度に基づき、重みづけ平均により看護士の推定看護経験年数を看護経験値として算出する。また、他の一例としては、抽出された看護記録データが属する分類別に、看護経験値を算出する。
【００３９】
看護記録分類部５０４は、新しい看護記録データを受付けると看護記録データを分類するものである。例えば、過去の看護記録データに基づいて生成されたベイジアンフィルタを用いることで、受付けた看護記録データが正しい内容である看護記録データか、そうでないか（正確か、不正確か）を分類する。具体的には、新しい看護記録データに含まれるテキストデータの形態素解析結果、画像データの画像特徴量、疾病部位、及び疾病名に対し、ベイジアンフィルタを適用することで、分類結果を得る。
【００４０】
ユーザ管理部５０５は、看護学習システムへのアクセスを制御するものである。例えば、看護学習システムへログインしようとするユーザのＩＤやパスワードを記憶しておき、認証することで、看護学習システムへのアクセスを許可するものである。
【００４１】
図６は、本発明の実施の形態に係る看護学習方法の一例を示すフローチャートである。まず、新しい看護記録データを学習端末１２０で生成し、看護学習サーバ１１０へ登録しようとする場合、学習端末１２０は、ネットワークを介して看護学習サーバ１１０へアクセスする。看護学習サーバ１１０へ学習端末１２０がアクセスした場合、ユーザ管理部５０５は、ユーザ認証のため、ログイン画面を学習端末１２０へ送出し、ユーザ認証のため、例えばユーザＩＤとパスワードの入力を促す。ユーザ管理部５０５で、ユーザ認証が行われると、学習端末１２０は看護学習サーバ１１０へログインする（ステップＳ６０１）。
【００４２】
学習端末１２０がログインに成功すると、看護学習サーバ１１０は、新しい看護記録を受付ける（ステップＳ６０２）。具体的には、入出力インターフェース２１０が新しい看護記録データを受信する。
【００４３】
新しい看護記録を受付けると、検索対象抽出部５０１は、受付けた看護記録データを形態素解析し、検索語群を抽出するとともに、看護記録画像の特徴量を抽出する（ステップＳ６０３）。検索対象抽出部５０１は、受付けた看護記録データのテキストデータを形態素解析する。看護コメントについて、形態素解析を行い、類似の看護記録データを検索するための検索語群（単語）を一以上抽出する。なお、「検索語群」とは、一の検索語または複数の検索語の集合を意味する。また、看護記録データに含まれる画像データについて、二次元ＤＦＴ等を行うことで特徴ベクトルを算出し、特徴量を抽出する。
【００４４】
形態素解析を行って検索語群を抽出し、画像特徴量を抽出した新たな看護記録データについて、１）分類処理を行ってデータベースへ記憶する処理と、２）類似の過去の看護記録データを抽出して学習端末へ送出し、看護経験値を算出、表示する処理とが行われる。
【００４５】
１）分類処理を行ってデータベースへ記憶する
新たな看護記録データについて検索語群を抽出し、画像特徴量が抽出されると、次に看護記録分類部５０４は、受け付けた看護記録データを、検索語群、画像特徴量、疾病部位及び、疾病名に基づき、初期登録の看護記録データに基づいて生成されたベイジアンフィルタで分類を行う（ステップＳ６０４）。具体的には、新たな看護記録データは、正確か不正確かの判定が行われ、分類される。分類結果は、学習端末１２０へ送出し、抽出された同一または類似の過去の看護記録データとともに、学習端末において表示するように構成してもよい。次に、分類が決定した新たな看護記録データは、看護記録データベース２３４へ、決定された分類とともに記憶される（ステップＳ６０５）。
【００４６】
２）類似の過去の看護記録データを抽出して学習端末へ送出し、看護経験値を算出、表示する
新たな看護記録データについて、検索語群を抽出し画像特徴量が抽出されると、次に看護記録抽出部５０２は、記憶されている看護記録データを検索語群及び特徴量に基づいて検索する（ステップＳ６０６）。具体的には、看護記録抽出部５０２は、形態素解析の結果抽出された検索語群とより多く一致する単語を有する看護記録データや、同一又は類似の画像特徴量を有する看護記録データを検索する。
【００４７】
看護記録抽出部５０２は、所定の検索語が一致し、類似の画像の特徴量を有する看護記録を抽出する（ステップＳ６０７）。つまり、疾病及び部位が同一であって、検索語群とより多く一致する単語を有する看護コメントを有し、かつ同一又は類似の画像の特徴量を有する看護記録データを抽出する。
【００４８】
次に、抽出した看護記録データについて、看護記録抽出部５０２は、看護記録データに記憶されている分類に従い、正確な看護記録データと不正確な看護記録データにグループ分けを行い、グループ分けして表示するよう、学習端末１２０へ送出する（ステップＳ６０８）。
【００４９】
また、看護経験値計算部５０３は、正確な看護記録群、不適切な看護記録群各々について習熟度合いを示す看護経験値を算出して、学習端末１２０へ送出し、表示させる（ステップＳ６０９）。具体的には、看護経験値計算部５０３は、抽出されグループ分けされた複数の看護記録データについて、各グループにおいて看護経験値を算出する。例えば、正確と分類された看護記録データの看護士ＩＤに関連付けられている看護士の勤務年数を看護士データベース２３６を参照して取得し、勤務年数の平均値を算出し、看護経験値を計算する。ここで、単純に平均値を算出するのではなく、新たな看護記録データとの類似度に応じた重みづけ平均を算出してもよい。同様に、不正確と分類された複数の看護記録データについても、関連付けられている勤務年数を抽出して、平均値を算出し、看護経験値を計算する。算出された各々の看護経験値は、学習端末１２０へ送出され、学習端末の表示部へ表示される。自己が記入した看護記録データの分類判定を知ることができるのと同時に、自己が記入した看護記録データと同一又は類似であって、過去の他の看護士が記入した正確な看護記録データと不正確な看護記録データとを確認することができ、看護における判断能力や看護知識を身につけることができる。また、それらの看護経験値が表示されることで、自己の看護スキルがどの程度であるか知ることができる。
【符号の説明】
【００５０】
１１０  看護学習サーバ
１２０  学習端末
１３０  ネットワーク
２１０  入出力インターフェース
２２０  制御部
２２２  ＣＰＵ
２２４  メモリ
２３０  記憶部
２３２  看護学習プログラム
２３４  看護記録データベース
２３６  看護士データベース
３１０  入出力インターフェース
３２０  制御部
３３０  記憶部
３４０  撮像部
３５０  表示部
３６０  キーボード
【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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