(57)【要約】【課題】訪問診療を支援する在宅・訪問メディカルサービスシステムを提供する。【解決手段】実施形態の在宅・訪問メディカルサービスシステムは、訪問先での診療音声データがテキスト化された診療テキストデータから、カルテ情報の各項目を識別するための第１識別子、診療報酬情報の各項目を識別するための第２識別子、及び患者を診療する医師の知識を識別するための第３識別子を用いて、カルテ情報と診療報酬情報と共に、医師知識情報を生成するための各テキストデータを抽出する。カルテ情報や診療報酬情報以外の医師の経験やノウハウに基づく医師知識テキストを蓄積（吸い上げる）する仕組みを実現でき、複数の医師の経験やノウハウを活用した診療支援を行うための環境を提供することができる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
訪問先で音声入力された診療音声データをテキスト化処理し、診療テキストデータを生成する音声認識部と、
カルテ情報の各項目を識別するための第１識別子、診療報酬情報の各項目を識別するための第２識別子、及び患者を診療する医師の知識を識別するための第３識別子を記憶する第１記憶部と、
前記診療テキストデータに含まれる前記第１識別子及び前記第２識別子に基づいて、前記診療テキストデータから、前記カルテ情報に対応するカルテテキストデータ及び前記診療報酬情報に対応する診療報酬テキストデータを生成するカルテ／レセプト処理部と、
前記診療テキストデータに含まれる前記第３識別子に基づいて、前記診療テキストデータから医師知識情報に対応する医師知識テキストデータを生成する知見データ処理部と、を備え、
前記診療音声データから、前記カルテ情報と前記診療報酬情報と共に、前記医師知識情報を生成するための前記各テキストデータを抽出することを特徴とする在宅・訪問メディカルサービスシステム。
【請求項２】
所定の医療統計データから作成された所定の症状の発症リスクを判定するための複数の判定項目を含む症状判定情報を記憶する第２記憶部と、
前記カルテ情報と前記各判定項目とのマッチング処理を行い、前記各判定項目に該当する数が所定数を超える場合に前記発症リスクがあると判別し、前記発症リスクの判定結果を診療支援データとして生成する知見抽出部と、をさらに備え、
前記知見データ処理部は、前記医師知識テキストデータを用いて前記判定項目毎の重要度を算出するとともに、
前記知見抽出部は、前記重要度の高い判定項目に該当する数が前記所定数を超える場合に、前記発症リスクがあると判別することを特徴とする請求項１に記載の在宅・訪問メディカルサービスシステム。
【請求項３】
前記症状判定情報は、複数の判定ブロックを含むとともに、前記判定ブロックは、１つ又は複数の前記判定項目を含み、
前記知見抽出部は、前記判定ブロック毎に患者の前記カルテ情報と前記判定項目とのマッチング処理を行って前記判定ブロック毎に前記判定項目に該当する数を算出し、
さらに前記知見抽出部は、前記各判定ブロックに設定される前記所定数を超えたか否かに基づいて各判定ブロックの判定結果を算出するとともに、前記各判定ブロックの判定結果の組み合わせパターン毎に前記発症リスクの確率が予め求められた医療統計データを参照して、前記各判定ブロックの判定結果の組み合わせに基づく前記確率を算出し、前記算出された確率を、前記診療支援データとして生成することを特徴とする請求項２に記載の在宅・訪問メディカルサービスシステム。
【請求項４】
前記複数の判定ブロックは、前記所定の症状の発症条件と前記所定の症状の発症を予防する予防条件とにそれぞれ区分され、
前記医療統計データは、前記発症条件に対応する判定ブロックの判定結果と、前記予防条件に対応する判定結果との組み合わせパターン毎に前記発症リスクの確率が予め求められており、
前記知見抽出部は、前記発症条件に対応する前記判定ブロックにおいて患者の前記カルテ情報と前記判定項目との第１マッチング処理を行うとともに、前記予防条件に対応する前記判定ブロックにおいて患者の前記カルテ情報と前記判定項目との第２マッチング処理を行い、前記第１マッチング処理の判定結果及び前記第２マッチング処理の判定結果の組み合わせに基づいて前記発症リスクの確率を算出することを特徴とする請求項３に記載の在宅・訪問メディカルサービスシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、訪問診療を支援する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、特許文献１に記載のように、診療中の医師などの音声データを文章音声認識してテキスト化処理を行い、電子カルテを作成・保存する技術がある。このとき、特許文献１では、電子カルテからレセプト（診療報酬データ）を自動的に作成している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−２６７３５８号公報
【特許文献２】特許第４８４９８９４号公報
【特許文献３】特許第４１９７２７１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
訪問診療における医師の音声データをテキスト化し、テキスト化された診療内容からカルテ情報及び診療報酬情報以外の医師の経験等に基づく医師知識テキストを抽出し、複数の医師の経験やノウハウ等を活用した診療支援を行うための環境を実現することができる在宅・訪問メディカルサービスシステムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
実施形態の在宅・訪問メディカルサービスシステムは、訪問先で音声入力された診療音声データをテキスト化処理し、診療テキストデータを生成する音声認識部と、カルテ情報の各項目を識別するための第１識別子、診療報酬情報の各項目を識別するための第２識別子、及び患者を診療する医師の知識を識別するための第３識別子を記憶する第１記憶部と、前記診療テキストデータに含まれる前記第１識別子及び前記第２識別子に基づいて、前記診療テキストデータから、前記カルテ情報に対応するカルテテキストデータ及び前記診療報酬情報に対応する診療報酬テキストデータを生成するカルテ／レセプト処理部と、前記診療テキストデータに含まれる前記第３識別子に基づいて、前記診療テキストデータから医師知識情報に対応する医師知識テキストデータを生成する知見データ処理部と、を備え、前記診療音声データから、前記カルテ情報と前記診療報酬情報と共に、前記医師知識情報を生成するための前記各テキストデータを抽出する。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】第１実施形態の在宅・訪問メディカルサービスのシステム構成図である。
【図２】第１実施形態の携帯端末装置、管理装置および診療システムの構成ブロック図である。
【図３】第１実施形態のテキスト化された診療内容（診療テキスト）からカルテテキスト、レセプトテキストおよび医師知識テキストの各データを生成する処理例を示す図である。
【図４】第１実施形態の医療統計データを用いた患者毎の診療支援データ生成例を示す図である。
【図５】第１実施形態の判定結果パターン及び症例発生確率データの一例を示す図である。（ａ）は発症条件結果パターン、（ｂ）は予防条件結果パターン、（ｃ）は、判定結果に基づく誤嚥性肺炎の発生確率データの一例である。
【図６】第１実施形態の医療統計データ及び知見データの各判定の判定基準と患者のカルテ情報とのマッチング例を示す図である。
【図７】第１実施形態の医師知識テキストから知見データを生成する処理例を示す図である。
【図８】第１実施形態の在宅・訪問メディカルサービスシステムの処理フローを示したフローチャートである。
【図９】第１実施形態の在宅・訪問メディカルサービスシステムの処理フローを示したフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下、実施形態につき、図面を参照して説明する。
【０００８】
実施形態に係る在宅・訪問メディカルサービスシステムは、医師が住居や施設や病院を訪れて診療する訪問診療を支援するシステムである。図１に示すように、例えば、患者の自宅や老人ホーム、介護施設、当該医師が常勤している病院と異なる他の病院などを医師（例えば、歯科医師）が訪れ、それぞれの場所で医師が患者を診療（例えば、歯科診療）する。
【０００９】
このとき、医師は、携帯端末装置１００を携えて患者を訪れることができる。携帯端末装置１００は、患者の電子カルテを管理・提供する診療システム５００と接続して、該当する患者のカルテ情報を携帯端末装置１００で確認することができる。
【００１０】
医師は、患者を診療する際、携帯端末装置１００に診療内容やケア内容を音声入力する。携帯端末装置１００に入力された診療音声データは、管理装置（在宅・訪問メディカルサービス支援装置）３００に伝送される。管理装置３００は、診療音声データを解析してテキスト化する。テキスト化された診療内容（診療テキスト）から、カルテテキスト、レセプトテキストおよび医師知識テキストの各データを抽出する。
【００１１】
ここで、本実施形態は、診療テキストから診療に伴う医師の知識や経験を医師知識テキスト（医師知識データ）として個別に抽出する。医師知識テキストを蓄積して解析したり、統計処理を行うことで、症状の改善具合や悪化具合、治療の効果や予防の効果などに基づく医師の知見データ（Doctor knowledge data）を生成する。
【００１２】
従来から、音声データから電子カルテを生成する技術はあったが、その観点は、レセプト（診療報酬）を円滑に行うものであり、医師の経験やノウハウを蓄積して診療支援を行うものではなかった。また、カルテ情報に医師の経験やノウハウが含まれていたとしても、患者別に管理されていたため、特定の患者に対する「知見」しか把握することができず、複数の医師の経験やノウハウを活用した診療支援ができなかった。
【００１３】
そこで、本実施形態では、まず、診療テキストからカルテ情報及びレセプト以外の医師の経験やノウハウに基づく医師知識テキストを蓄積（吸い上げる）する仕組みを実現し、複数の医師の経験やノウハウを活用した診療支援を行うための環境を提供する。そして、蓄積された医師知識テキストを用いた知見データの作成を通じ、患者毎に今後発生する症状やその発生確率、治療方法、治療後の症状の発生確率などを診療支援データとして生成する。つまり、各医師自身が診療等を通じてノウハウ的に蓄積された医師知識テキストから、各患者に対する病状の「知見」を生成し、医師の「知見」を活用して診療支援データを提供する。診療支援データは、カルテ情報の付随する情報として記憶される。各医師は、カルテ情報及び診療支援データを確認しながら、各患者の現状の症状診断や診療方針等の策定、患者への注意喚起などを行うことができる。
【００１４】
図２は、携帯端末装置１００、管理装置３００および診療システム５００の構成ブロック図である。
【００１５】
携帯端末装置１００は、医師等が携帯型のコンピュータ装置である。情報端末装置１００としては、例えば、多機能携帯電話機やＰＤＡ(Personal Digital Assistant)等のデータ通信機能及び演算機能（ＣＰＵ等）を備えた携帯情報端末、ノートパソコンやタブレット型コンピュータ等が含まれる。
【００１６】
携帯端末装置１００は、通信部１０１、制御部１０２、表示部１０３及び記憶部１０４を備えている。通信部１０１は、公衆無線ＬＡＮなどの無線通信網を介したデータ通信機能を提供する通信制御装置である。携帯端末装置１００は、通信部１０１を通じて、所定のアクセスポイントを通じて無線通信により無線通信網と接続し、管理装置３００及び診療システム５００との間でデータ通信を行うことができる。なお、通信部１０１は、有線LANなどの通信網と接続することもできる。この場合、携帯端末装置１００は、LANケーブル等の接続インターフェースを備えることができる。
【００１７】
制御部１０２は、管理装置３００や診療システム５００が提供する画面を表示部１０３に表示する表示制御を遂行する。また、表示部１０３がタッチパネル等の操作入力機能を備える場合、制御部１０２は、表示部１０３から入力されるユーザ操作に基づいて各種情報や画面の表示制御を行うことができる。表示制御は、例えば、ブラウザを介して行ったり、所定の画面を介して行うことができる。携帯端末装置１００が、表示部１０３とは個別に、入力キーや入力ボタンを備えている場合、制御部１０２は、入力キー等を介したユーザの操作に応じて表示制御を行うことができる。
【００１８】
本実施形態の携帯端末装置１００は、音声入力部１０５及び音声データ生成部１０６をさらに備える。音声入力部１０５は、マイク（集音装置）である。音声データ生成部１０６は、音声入力部１０５を通じて入力された音声を、所定の音声ファイルフォーマットでデジタル化して音声データを生成する。制御部１０２は、音声入力部１０５及び音声データ生成部１０６を制御する。
【００１９】
管理装置３００は、制御部３１０、記憶部３２０及び通信制御部３３０を含んで構成されている。通信制御部３３０は、携帯端末装置１００及び診療システム５００との間の通信網を介したデータ通信を制御する。管理装置３００は、例えば、サーバ装置である。
【００２０】
制御部３１０は、音声認識部３１１、カルテ／レセプト処理部３１２、知見データ処理部３１３および知見抽出部３１４を含んで構成されている。音声認識部３１１は、音声認識技術を適用して携帯端末装置１００から出力される診療内容の音声データを、テキスト（文字情報）化する。音声認識技術（テキスト化処理）については、公知の手法を適用できる。詳細な説明は省略する。
【００２１】
図３は、テキスト化された診療内容からカルテテキスト、レセプトテキストおよび医師知識テキストの各データを生成する処理例を示す図である。なお、テキスト化された診療内容を、以下、「診療テキスト」と称する。
【００２２】
患者を訪問診療する医師は、診療を開始する際に、携帯端末装置１００に対して診療を開始するための操作（例えば、患者のカルテ情報を診療システム５００から取得して、診療開始ボタンを選択する）を行う。なお、音声入力によって診療開始ボタンを自動的に選択するように構成することもできる。例えば、医師が「診療開始」と発話すると、制御部１０２が、診療音声データの収集を開始するように、音声入力部１０５及び音声データ生成部１０６を制御することができる。
【００２３】
図３の例に示すように、医師は、主訴（Ｓ）、所見（Ｏ）、検診（Ａ１）、検診結果（Ａ２）、診断内容（Ａ３）、治療計画（Ｐ）の各診療区分に分けて、診察内容を音声入力することができる。例えば、医師は、発話の最初に診療区分「主訴」と述べてから、患者から聞いた症状を発話して携帯端末装置１００に入力する。
【００２４】
また、携帯端末装置１００は、これらの診療区分に応じて、主訴（Ｓ）、所見（Ｏ）、検診（Ａ１）、検診結果（Ａ２）、診断内容（Ａ３）、治療計画（Ｐ）の各選択ボタンを表示部１０３に表示することができる。医師は、表示部１０３に表示された「主訴」ボタンを選択した後に、患者から聞いた症状を発話して音声入力を行うことができる。
【００２５】
本実施形態では、医師による診療中の音声入力に対し、収集される情報または収集されるべき情報を考慮し、予め診療区分（識別子）を設定しておく。このように構成することで、音声認識部３１１は、音声入力された診療内容の中から診療区分に対応する各情報を識別して抽出し、診療テキストを生成することができる。
【００２６】
音声認識部３１１は、解析辞書群３２５を参照して生成されるテキスト文章のクレンジング処理を行うことができる。このとき、解析辞書群３２５は、複数の類義語を１つの用語に統一する辞書や、不要な文章や語句（言いよどみ、相槌、丁寧語など）を除去するための辞書などを備えることができる。音声認識部３１１は、解析辞書群３２５を参照して、テキスト変換された後の文章またはテキスト変換される際に、用語の統一や不要な文章や語句などを除去するデータクレンジング処理を行うことができる。
【００２７】
また、診療テキスト内のテキスト文章は、上述したように診療区分に応じた文章であり、これらの各文章は、診療区分毎に使用される用語や語句が予め決まっている場合が多い。そこで、解析辞書群３２５は、診療区分毎に個別にテキスト解析ルールを規定した辞書を備えることができる。音声認識部３１１は、診療区分「主訴」に対応する辞書を参照して診療区分「主訴」のテキスト文章を生成することができる。
【００２８】
音声認識部３１１によるテキスト化処理において、診療区分に応じたテキスト文章毎に専用の辞書を用いたり、不要な文章や語句を除去することで、診療音声データをテキスト変換する精度を向上させることができる。
【００２９】
なお、図３に示すように、１つの診療区分の中に、さらに情報区分が含まれるように構成することもできる。図３の例では、診療区分「治療計画」内に、「治療実績」、「状態変化」、「説明実績」、「コメント」などの情報区分が含まれている。情報区分も、診療区分同様、診療テキスト内に含まれる識別子として用いられ、音声入力された診療内容の中から情報区分に対応する各情報を識別して抽出できるようにしている。
【００３０】
上述した診療区分は、主に、カルテ情報やレセプト情報に対する診療項目や診療請求項目に応じて設定することができる。診療区分「治療計画」内の情報区分「治療実績」、「状態変化」などもカルテ情報やレセプト情報に基づいて設定することができる。
【００３１】
一方、情報区分「説明実績」、「コメント」などは、カルテ情報やレセプト情報に関係なく、医師の診療経験や知識に基づいて入力される情報である。医師の診療経験や知識に基づいて入力される医師知識テキストを識別する区分を設定することで、診療内容からカルテ情報やレセプト情報以外の医師知識テキストを抽出することができる。
【００３２】
診療区分及び情報区分の関係（リレーショナル）は、任意に設定することができる。例えば、図３の例において、医師知識テキストに関する情報区分が、診療区分の１つとして同列（同階層）に設定されたり、１つの診療区分内の下位階層としてさらに情報を区分けする区分として設定することができる。
【００３３】
なお、音声認識部３１１によって生成された診療テキストは、情報処理装置４００からオペレータが修正等を行うことができる。音声認識部３１１のテキスト化処理で生成された診療テキストをオペレータがチェックし、文脈の間違いや誤字、脱字などをオペレータが訂正することができる。オペレータによって訂正された診療テキストを用いて、以下に説明するカルテテキスト等の生成を行うことができる。
【００３４】
また、情報処理装置４００を通じて、オペレータが解析辞書群３２５を更新することもできる。オペレータは、診療テキストの訂正内容に基づいて、テキスト解析ルールに加えたり、既存のテキスト解析ルールを変更することができる。また、不要な文章や語句を更新することもできる。
【００３５】
カルテ／レセプト処理部３１２は、音声認識部３１１によってテキスト化処理された診療テキストから、カルテテキスト及びレセプトテキストを、解析辞書群３２５を用いて抽出する。
【００３６】
まず、上述のようにカルテ情報およびレセプト情報の診療項目等と診療区分とは、予め関連付けられている。カルテ／レセプト処理部３１２は、診療テキストから、診療区分「主訴」に紐付く１つ又は複数の文章をカルテテキストの診療項目「主訴」に対応する文章として抽出する。
【００３７】
同様に、カルテ／レセプト処理部３１２は、診療テキストから、診療区分「所見」、「検査結果」、「考察（診断内容）」それぞれに紐付く１つ又は複数の文章を、対応するカルテテキストの各診療項目に対応する文章として抽出する。
【００３８】
このとき、カルテ／レセプト処理部３１２は、解析辞書群３２５を用いて各診療区分に対応する文章を、カルテテキストの診療項目のデータフォーマットに変換することができる。
【００３９】
例えば、歯科検診の検査結果において、各歯は、右上→左上→左下→右下などの順で、番号が決められており、医師は、「右上、１番から６番までＣ１、７番Ｃ３」と読み上げる。カルテ情報には、歯の番号が列挙されており、各歯の番号に、虫歯の進行度合い「Ｃ１」、「Ｃ３」を記入する必要がある。そこで、カルテ／レセプト処理部３１２は、「１番から６番まで」を、「右上１番：Ｃ１、右上２番：Ｃ１、右上３番：Ｃ１、右上４番：Ｃ１、右上５番：Ｃ１、右上６番：Ｃ１」の各データに変換する。
【００４０】
解析辞書群３２５は、「○番から□番まで」の文章を、１番から６番までの複数の各データに分割する解析ルールが規定された辞書を備えており、カルテ／レセプト処理部３１２は、解析ルールに基づいて、診療テキストの「検査結果」に対応するテキスト文章を、カルテ情報の検査結果のデータフォーマットに対応する形式に変換することができる。
【００４１】
カルテ／レセプト処理部３１２は、診療テキストから、診療区分「検診（Ａ１）」に紐付く１つ又は複数の文章を、レセプトテキストの診療請求項目「検診項目」に対応する文章（語句）として抽出する。このときも、解析辞書群３２５は、複数の診療請求項目が予め規定された辞書を備えており、カルテ／レセプト処理部３１２は、解析辞書群３２５を参照して該当するテキスト文章を特定しつつ、テキスト文章内から形態素分析等を通じてレセプトに必要な語句等を抽出することができる。
【００４２】
同様に、カルテ／レセプト処理部３１２は、診療テキストから、診療区分「治療実績」に紐付く１つ又は複数の文章を、レセプトテキストの診療請求項目「治療項目」及び「処方項目」に対応する文章（語句）として抽出する。このとき、カルテ／レセプト処理部３１２は、１つのテキスト文章内に２つの診療請求項目が含まれている場合、例えば、形態素分析等によって「歯石除去」と「○○薬○ｍｌ投薬」に切り分け、各テキストを対応する診療請求項目として抽出することができる。
【００４３】
また、解析辞書群３２５には、予めレセプト関連データを記憶しておくことができる。例えば、記憶部３２０は、診療請求項目毎に診療報酬点数が規定されたデータを保持する。カルテ／レセプト処理部３１２は、診療テキストから生成したレセプトテキストの各診療請求項目毎に診療報酬点数を自動計算し、レセプトテキストを生成することができる。
【００４４】
なお、レセプトテキストは、カルテテキストから生成することもできる。つまり、カルテテキストには、診療請求項目の根拠となる診療履歴が記録されているので、カルテ／レセプト処理部３１２は、上述のようにカルテテキストを生成した後、またはカルテテキストの生成処理と並行して、レセプトテキストを生成することもできる。
【００４５】
また、患者の基本情報（氏名、年齢、保険種別等）は、予め登録しておいたり、訪問診療の際に、携帯端末装置１００を通じて所定の画面から医師が入力することができる。また、患者の基本情報を音声入力するようにしてもよい。この場合、例えば、「基本情報」などの情報区分を設け、医師が最初に「基本情報」と発話し、「基本情報」に紐付くテキスト文章から、患者の基本情報を抽出することができる。
【００４６】
カルテ／レセプト処理部３１２は、生成されたカルテテキスト及びレセプトテキストを、記憶部３２０に記憶すると共に、診療システム５００に送信し、カルテ情報及びレセプト情報の登録を行う。診療システム５００は、図２に示すように、制御部５１０、記憶部５２０、及び携帯端末装置１００及び管理装置３００との間でデータ通信を行う通信制御部５３０を含んで構成されている。
【００４７】
制御部５１０は、管理装置３００（カルテ／レセプト処理部３１２）から送信されるカルテテキストを受信して電子カルテに登録する電子カルテ制御部５１１と、管理装置３００（カルテ／レセプト処理部３１２）から送信されるレセプトテキストを受信してレセプトデータに登録するレセプト制御部５１２とを備える。
【００４８】
電子カルテ制御部５１１及びレセプト制御部５１２は、携帯端末装置１００または診療システム５００に接続可能なコンピュータ装置を介し、診療した患者の電子カルテ及びレセプトデータを該当する医師が承認する承認機能を備えている。なお、電子カルテ制御部５１１は、携帯端末装置１００からの電子カルテ要求に基づいて、該当する患者の電子カルテを携帯端末装置１００に提供する。
【００４９】
知見データ処理部３１３は、診療テキストから医師知識テキストを抽出する。上述のように、医師の診療経験や知識に基づいて入力される情報として、「説明実績」、「コメント」などを設定することができる。知見データ処理部３１３は、診療テキストの中から情報区分「説明実績」、「コメント」に紐付く１つ又は複数の文章を、医師知識テキストとして抽出する。抽出された医師知識テキストは、記憶部３２０に記憶される。
【００５０】
なお、医師知識テキストとして抽出される文章は、カルテテキストとして抽出されてもよい。つまり、カルテ情報として記録される医師の診療経験や知識を、医師知識テキストとして抽出できればよく、例えば、カルテテキスト内の診療項目「状態変化」などを医師知識テキストとして抽出することもできる。
【００５１】
そして、本実施形態の医師知識テキストは、患者毎に抽出される診療支援データの生成に活用される。医師知識テキストは、患者別に独立して管理されるカルテ情報やレセプト情報とは異なり、各患者に対する診療内容に応じた医師の経験や知識を一元的に管理するための情報である。
【００５２】
図４は、医療統計データを用いた患者毎の診療支援データの生成例を示す図である。医療統計データによる誤嚥性肺炎の発生確率を一例に説明する。記憶部３２０には、医療統計データが記憶されている。医療統計データとは、例えば、ある症状（症例）の医療データや、死亡原因統計データである。図４の例では、誤嚥性肺炎の発生確率を判断するために、医療統計データに基づいて予め判定Ａ〜Ｆの複数のチェックシート（判定ブロック）が設けられている。これらチェックシートは、誤嚥性肺炎の発症リスクを判定する症状判定情報であり、医療統計データとして記憶部３２０の記憶されている。
【００５３】
判定Ａから判定Ｄの各チェックシートは、患者の病歴や症状などの現状分析を通じて誤嚥性肺炎を引き起こすリスク（発症条件）を把握するためのチェック項目である。判定Ｅ及び判定Ｆの各チェックシートは、患者の予防行動や医師による予防診療（予防治療）の予防分析を通じて誤嚥性肺炎の発症リスクを低減させる予防条件を把握するためのチェック項目である。本実施形態では、患者のカルテ情報から誤嚥性肺炎の発症条件と予防条件とを把握して、患者毎の診療支援データを生成する。
【００５４】
誤嚥性肺炎を引き起こすリスクとして、年齢がある。これは、判定Ａのチェックシートに相当する。例えば、誤嚥性肺炎を発症した医療統計データなどを用いて、誤嚥性肺炎の発症リスクが高くなる年齢等を予め設定することができる。
【００５５】
判定Ｂのチェックシートに相当するリスクとして、症状がある。病状は、「物を飲み込み難い。」、「飲み込むときに痛みや苦痛がある。」、「口から食べ物がこぼれたり、口の中に残る。」、「よだれがでる。」、「口が渇く」、「食べるときに時間がかかる。」、「食べるときにむせる、咳き込む。」、「食べたものが逆流する。」などの複数のチェック項目がある。病状の各項目は、誤嚥性肺炎になるリスクを分析する上で、過去の医療統計データから予め抽出されたものである。
【００５６】
判定Ｃのチェックシートに相当するリスクとして、病歴がある。病歴は、脳血管障害（脳梗塞、脳内出血）、パーキンソン症候群、アルツハイマー型認知症、脳卒中、嚥下障害、食道がん、介護状態などの複数の項目がある。病歴の各項目も、誤嚥性肺炎になるリスクを分析する上で、過去の医療統計データから予め抽出されたものである。
【００５７】
また、判定Ｄのチェックシートに相当するリスクとして、介護がある。要介護者であるか否かは、誤嚥性肺炎になるリスクを分析する上で、過去の医療統計データから予め抽出されたものである。
【００５８】
これらの年齢、病状、病歴、及び介護は、上述したように患者の現状分析を行うチェック項目となる。患者のカルテ情報と現状分析のチェック項目とのマッチング処理を行うことで、誤嚥性肺炎が発症し易いか否かを把握することができる。
【００５９】
一方、誤嚥性肺炎の発症リスクを低減させる予防（予防条件）として、口腔ケアや予防ケアがある。判定Ｅのチェックシートに相当する口腔ケアは、「毎日の歯磨き」、「歯ぐきのマッサージ」、「唾液腺マッサージ」、「食べトレ体操」、「口腔清掃の継続」などの複数のチェック項目がある。口腔ケアの各チェック項目は、誤嚥性肺炎を予防する（誤嚥性肺炎の発症リスクを下げる）上で、過去の医療統計データから予め抽出されたものである。
【００６０】
また、判定Ｆのチェックシートに相当する予防ケアは、「食べ物」、「食べ方」、「食後の姿勢」、「予防薬」などの複数のチェック項目がある。予防ケアの各チェック項目も、誤嚥性肺炎を予防する上で、過去の医療統計データから予め抽出されたものである。
【００６１】
これらの口腔ケア及び予防ケアは、上述したように患者の予防分析を行うチェック項目となる。患者のカルテ情報と予防分析のチェック項目とのマッチング処理を行うことで、誤嚥性肺炎が発症するリスクを低くすることができるか否かを把握することができる。
【００６２】
本実施形態では、図４に示すように、現状分析と予防分析との結果に応じて、現状での誤嚥性肺炎になる確率を患者毎に診療支援データとして生成すると共に、今後行う治療によって低下するであろう誤嚥性肺炎になる発生確率を診療支援データとして生成する。
【００６３】
誤嚥性肺炎になる確率は、例えば、判定Ａから判定Ｆの各判定結果に基づいて算出することができる。図５は、判定結果パターン及び症例発生確率データの一例を示す図である。図５（ａ）は発症条件結果パターン、図５（ｂ）は予防条件結果パターン、図５（ｃ）は、判定結果に基づく誤嚥性肺炎の発生確率データの一例である。
【００６４】
図５（ａ）に示すように、誤嚥性肺炎の現状分析に対応する発症条件結果パターンとして、判定チェックシートＡからＤの４つの判定結果のパターンを予め規定する。また、同様に、図５（ｂ）に示すように、誤嚥性肺炎の予防分析に対応する予防条件結果パターンとして、判定チェックシートＥ及びＦの２つの判定結果のパターンを予め規定する。
【００６５】
そして、図５（ｃ）に示すように、発症条件結果パターンと予防条件結果パターンの組み合わせ毎に、誤嚥性肺炎の○○年後の発生確率を、医療統計データから予め算出しておく。このとき、誤嚥性肺炎の発生確率は、現状と治療後の２つに区分されており、治療後の発生確率に対して具体的な治療方法が予め関連付けられている。
【００６６】
判定結果パターンの組み合わせに応じた誤嚥性肺炎の発生確率は、例えば、発症条件結果パターンにおいて、各判定ＡからＤに該当する数が多いほど、発生確率が高くなる。一方、予防条件結果パターンにおいて各判定Ｅ及びＦに該当する数が多いほど、発生確率が低くなる。
【００６７】
このため、発症条件及び予防条件の双方において、例えば、図５（ｃ）に示すように、発症条件の各判定に該当しない場合の誤嚥性肺炎の発生確率が最も低く、予防条件の各判定に該当するほど、誤嚥性肺炎のリスクが低減されるように発生確率が低くなる。このような判定結果の組み合わせパターンと発生確率は、医療統計データから算出することができる。つまり、上述のように、判定チェックシートＡからＦの各判定は、過去の医療統計データに基づいて予め抽出されたものであり、各判定毎に誤嚥性肺炎の発生確率を医療統計データから算出することができる。このため、判定別の各発生確率を用いて、判定結果の組み合わせパターン毎に誤嚥性肺炎が発生する確率を医療統計データから算出することができる。
【００６８】
また、治療後の発生確率は、例えば、現状の発生確率に対して所定の治療を行った場合の発生確率を示している。つまり、所定の治療を行わずに放置した場合の発生確率が現状の誤嚥性肺炎の発生確率となる。したがって、医療統計データには、過去の履歴において、所定の治療を行わずに放置した場合の発生確率と所定の治療を行った場合の発生確率とがそれぞれ含まれており、これらを統計的に処理することで、各判定結果の組み合わせパターン毎に、治療前後の発生確率を算出することができる。
【００６９】
図６は、医療統計データ及び知見データの各判定の判定基準と患者のカルテ情報とのマッチング例を示す図である。診療支援データの生成は、上述のように患者のカルテ情報に基づいて、判定ＡからＦの各チェックシートを用いた判定処理を通じて行うことができる。診療支援データの生成処理は、知見抽出部３１４によって遂行され、自動的に又は任意のタイミングで行われる。例えば、携帯端末装置１００を介して医師がカルテ情報を参照する際や、医師が診療支援データを参照したい場合、または知見データ処理部３１３によって知見データを生成する特定のタイミングなどに、行うことができる。
【００７０】
知見抽出部３１４は、診療支援データの生成処理に伴い、該当する患者のカルテ情報を診療システム５００から取得する。電子カルテ制御部５１１は、知見抽出部３１４からのカルテ情報取得要求に基づいて、記憶部５２０から該当する患者の電子カルテ５２１を抽出して、管理装置３００に伝送する。
【００７１】
知見抽出部３１４は、患者のカルテ情報と上述した各判定チェックシートをマッチングする。まず、判定Ａのチェックシートに関し、知見抽出部３１４は、カルテ情報に含まれる「患者基本データ（生年月日、年齢）」を用いて、患者の年齢が６５歳以上であるか否かを判別する。患者の年齢が６５歳以上である場合、判定Ａの判定結果を「○（該当する）」とし、６５歳未満である場合は、判定結果を「×（該当しない）」として、記憶部３２０に記憶する。
【００７２】
続いて、知見抽出部３１４は、判定Ｂのチェックシートに関し、カルテ情報に含まれる「診察データ（主訴、所見、家族からのコメント等）」を用いて、判定Ｂの複数のチェック項目に該当するか否かを判別する。このとき、知見抽出部３１４は、チェック項目に該当する個数をカウントし、例えば、医療統計データに基づく判定基準で、判定Ｂのチェック項目において５つ以上のチェック項目に該当する場合、判定Ｂの判定結果を「○（該当する）」とし、５つ以上のチェック項目に該当しない場合、判定結果を「×（該当しない）」として、記憶部３２０に記憶する。
【００７３】
知見抽出部３１４は、判定Ｃのチェックシートに関し、カルテ情報に含まれる「既往歴（病名、治療期間、転帰等）」を用いて、判定Ｃの複数のチェック項目に該当するか否かを判別する。このときも、知見抽出部３１４は、判定Ｃのチェック項目に該当する個数をカウントし、例えば、医療統計データに基づく判定基準で、判定Ｃのチェック項目において２つ以上のチェック項目に該当する場合、判定Ｃの判定結果を「○（該当する）」とし、２つ以上のチェック項目に該当しない場合、判定結果を「×（該当しない）」として、記憶部３２０に記憶する。
【００７４】
知見抽出部３１４は、判定Ｄのチェックシートに関し、カルテ情報に含まれる「介護状態」を用いて、患者が介護状態であるか否かを判別する。患者が介護状態である場合、判定Ｄの判定結果を「○（該当する）」とし、介護状態でない場合は、判定結果を「×（該当しない）」として、記憶部３２０に記憶する。
【００７５】
知見抽出部３１４は、判定Ｅのチェックシートに関し、カルテ情報に含まれる「治療歴（治療内容、状態変化）」を用いて、判定Ｅの複数のチェック項目に該当するか否かを判別する。このときも、知見抽出部３１４は、判定Ｅのチェック項目に該当する個数をカウントし、例えば、医療統計データに基づく判定基準で、判定Ｅのチェック項目において２つ以上のチェック項目に該当する場合、判定Ｅの判定結果を「○（該当する）」とし、２つ以上のチェック項目に該当しない場合、判定結果を「×（該当しない）」として、記憶部３２０に記憶する。
【００７６】
知見抽出部３１４は、判定Ｆのチェックシートに関し、カルテ情報に含まれる「治療（生活環境、服用薬、食生活）」を用いて、判定Ｆの複数のチェック項目に該当するか否かを判別する。このときも、知見抽出部３１４は、判定Ｆのチェック項目に該当する個数をカウントし、例えば、医療統計データに基づく判定基準で、判定Ｆのチェック項目において１つ以上のチェック項目に該当する場合、判定Ｆの判定結果を「○（該当する）」とし、１つ以上のチェック項目に該当しない場合、判定結果を「×（該当しない）」として、記憶部３２０に記憶する。
【００７７】
このように、知見抽出部３１４は、患者のカルテ情報と各判定チェックシートの判定Ａから判定Ｆをそれぞれマッチングし、各判定結果を把握（算出）する。そして、図５（ａ）に示す発症条件結果パターンから、発症条件の結果パターンを特定し、かつ図５（ｂ）に示す予防条件結果パターンから、予防条件の結果パターンを特定する。知見抽出部３１４は、発症条件の結果パターンと予防条件の結果パターンの組み合わせに基づいて、図５（ｃ）に示す判定結果に基づく誤嚥性肺炎の発生確率データを参照し、患者に対する診療支援データを抽出する。
【００７８】
本実施形態では、各チェックシートの判定Ａから判定Ｆの判定処理を通じて、誤嚥性肺炎の発症リスク自体（発症リスクがあるか、発症リスクがないか）を判別するとともに、発症リスクの判定結果から症状の発生確率を算出して診療支援データとして生成している。
【００７９】
ここで、各判定チェックシートの各判定ＡからＦのそれぞれに該当する基準（判定基準）は、上述したように医療統計データに基づくものであり、各判定においてチェック項目にいくつ該当したかを、予め設定することができるが、本実施形態では、診療音声データから抽出された医師知識テキストに基づく知見データを用いて、判定基準を設定する。
【００８０】
図７は、医師知識テキストから知見データを生成する処理例を示す図である。図７に示すように、知見データ処理部３１３は、記憶部３２０に蓄積された医師知識テキストを統計処理して、知見データを生成する。例えば、判定Ｂに対応する「病状歴」をランク付けした知見データＡを生成することができる。例えば、図２に示したように、医師知識テキストとして「物を飲み込み難い」場合、「誤嚥性肺炎のリスク」があることを把握することができる。このように医師は、誤嚥性肺炎になる確率が高い患者の病状歴を経験的に把握しており、医師知識テキストから、医師の「知見」として抽出することができる。
【００８１】
このように医師知識テキストから医師の「知見」を統計処理することで、図７に示すように、病状歴において、誤嚥性肺炎の発症リスクの重要度をランク付けして重み付けを行うことができる。図６の例において、判定Ｂの判定基準として、上述したように医療統計データからチェック項目に５つ以上該当する場合に、判定Ｂの判定結果が「該当する」ものと処理されるが、例えば、判定Ｂに対応する「知見」に基づく判定基準として、知見データＡのランクＡに属する症状に２つ以上該当する場合に、判定Ｂの判定結果を「該当する」ものとして処理する。
【００８２】
また、知見データ処理部３１３は、記憶部３２０に蓄積された医師知識テキストを統計処理して、判定Ｃに対応する知見データＢ、判定Ｅに対応する知見データＣ、及び判定Ｆに対応する知見データＤをそれぞれ生成し、記憶部３２０に記憶することができる。知見抽出部３１４は、記憶部３２０に記憶された知見データに基づく判定基準を参照して、各判定ＡからＦをそれぞれ個別に行うことができる。
【００８３】
知見抽出部３１４は、生成された診療支援データを記憶部３２０に記憶するとともに、診療システム５００に伝送して、診療システム５００に記憶される電子カルテ５２１に診療支援データを登録する。電子カルテ制御部５１１は、診療支援データを受信すると、該当する患者の電子カルテ５２１に受信した診療支援データを記憶する。
【００８４】
なお、図６の例のように、知見データに基づく判定基準と医療統計データに基づく判定基準とが併存する場合、いずれか一方の判定基準に該当する場合、各判定結果において「該当する」と判断したり、知見データに基づく判定基準のみを用いて判定するように構成してもよい。
【００８５】
図８及び図９は、本実施形態の在宅・訪問メディカルサービスシステムの処理フローを示したフローチャートである。
【００８６】
図８に示すように、医師は、携帯端末装置１００を携えて患者宅や施設、病院などを訪れ、訪問先で患者を診療する。医師は、診療を開始する際に、携帯端末装置１００を介して診療システム５００に接続してカルテ情報取得要求を伝送する。診療システム５００は、該当する患者のカルテ情報を携帯端末装置１００に提供する（Ｓ１０１，Ｓ５０１）。
【００８７】
医師は、患者の診療を開始し、携帯端末装置１００に診療内容やケア内容を音声入力する（Ｓ１０２）。携帯端末装置１００は、音声入力される診療内容やケア内容から診療音声データを生成する（Ｓ１０３）。診療が終了した後に（Ｓ１０４）、携帯端末装置１００は、管理装置３００に生成された診療音声データを出力する（Ｓ１０５）。
【００８８】
管理装置３００は、携帯端末装置１００から診療音声データを受信すると、診療音声データをテキスト化処理して診療テキストを生成する（Ｓ３０１）。管理装置３００は、生成された診療テキストから、カルテテキスト、レセプトテキストおよび医師知識テキストの各データを抽出・生成する（Ｓ３０２，Ｓ３０３，Ｓ３０４）。
【００８９】
次に、管理装置３００は、生成されたカルテテキスト及びレセプトテキストを、診療システム５００に伝送し、カルテ／レセプト登録処理を行う（Ｓ３０５）。診療システム５００は、管理装置３００から受信したカルテテキストを電子カルテ５２１に登録する（Ｓ５０２）。また、管理装置３００から受信したレセプトテキストをレセプトデータ５２３に登録する（Ｓ５０２）。
【００９０】
医師は、携帯端末装置１００を介して登録された患者の電子カルテ５２１及びレセプトデータ５２３の承認処理を行う（Ｓ１０６）。診療システム５００は、携帯端末装置１００からの承認要求に基づいて、登録された電子カルテ５２１及びレセプトデータ５２３を、携帯端末装置１００に伝送する。携帯端末装置１００は、電子カルテ５２１及びレセプトデータ５２３を表示部１０３に表示する。医師は、電子カルテ５２１及びレセプトデータ５２３を参照して、患者のカルテ情報及びレセプト情報を確認し、承認ボタンを選択する。なお、医師は、必要に応じて表示部１０３を介した入力操作等で電子カルテ５２１及びレセプトデータ５２３を修正することができる。携帯端末装置１００は、所定の画面を通じた電子カルテ５２１及びレセプトデータ５２３の修正処理を行うことができる。
【００９１】
携帯端末装置１００は、承認ボタンが選択されると、承認情報又は／及び修正された電子カルテ５２１、レセプトデータ５２３を、診療システム５００に伝送する。診療システム５００は、携帯端末装置１００から受信した承認情報に基づいて、電子カルテ５２１及びレセプトデータ５２３のステータスを「承認済」に更新する（Ｓ５０３）。このとき、修正された電子カルテ５２１又は／及びレセプトデータを受信した場合は、ステータスを「承認済」に更新しつつ、各データを修正されたデータに更新する。診療システム５００は、承認されたレセプトデータに基づいて、所定の診療報酬請求処理を行うことができる。
【００９２】
次に、管理装置３００は、医師知識テキスト３２４を用いて、知見データを生成する（Ｓ３０６）。例えば、図７の例で説明したように、医師知識テキスト３２４を複数のカテゴリ（知見）に分類し、各分類毎に所定の統計処理を通じて知見データを生成する。なお、分類は、上述したように、各判定Ａ〜Ｆそれぞれに対応して予め設定することができる。
【００９３】
生成された各知見データは、各判定Ａ〜Ｆの判定基準として用いることができる。管理装置３００は、判定チェックシートの各判定Ａ〜Ｆの判定基準データとして、記憶部３２０に記憶する（Ｓ３０７）。
【００９４】
管理装置３００は、診療支援データを生成するに当たり、まず、診療システム５００から、患者のカルテ情報を取得する（Ｓ３０８）。管理装置３００は、患者のカルテ情報と各判定チェックシートの判定Ａから判定Ｆをそれぞれマッチングする（Ｓ３０９）。管理装置３００は、各判定結果に基づいて、図５（ａ）に示す発症条件結果パターン及び図５（ｂ）に示す予防条件結果パターンを特定し、発症条件の結果パターンと予防条件の結果パターンの組み合わせに基づいて、図５（ｃ）に示す誤嚥性肺炎の発生確率データを参照して患者に対する診療支援データを生成する（Ｓ３１０）。
【００９５】
管理装置３００は、生成された診療支援データを記憶部３２０に記憶するとともに、診療システム５００に診療支援データを登録する（Ｓ３１１）。診療システム５００は、管理装置３００から受信した診療支援データ５２２を電子カルテ５２１に登録（記憶）する（Ｓ５０４）。診療システム５００は、携帯端末装置１００からカルテ情報要求や診療支援データ要求を受信した場合、該当する患者の診療支援データ５２２及び電子カルテ５２１を携帯端末装置１００に伝送する（Ｓ１０７，Ｓ５０５）。
【００９６】
以上、本実施形態によれば、訪問診療における診療音声データをテキスト化し、カルテ情報やレセプト情報に利用される情報以外に、医師の経験やノウハウが医師知識テキストとして個別に抽出される。このため、複数の医師の経験やノウハウを活用した診療支援を行うための環境を提供することができる。そして、抽出された医師知識テキストを蓄積して知見データを生成し、知見データを反映した患者毎の診療支援データを生成する。このため、患者への注意喚起、患者に対する治療方針や治療内容の策定などを、医師の経験やノウハウに基づいて支援することができる。
【００９７】
なお、携帯端末装置１００で入力された音声データは、診療終了後に管理装置３００に出力される態様を一例に説明したが、診療の終了を待たずに音声データが入力される都度管理装置３００に出力し、テキスト化処理を並行して行うようにしてもよい。
【００９８】
なお、上述の管理装置３００は、診療システム５００と分離した態様を一例に説明したが、管理装置３００と診療システム５００とが一体型のシステム構成であってもよい。また、管理装置３００は、１つのサーバ装置でソフトウェア的に各処理部が構築されたシステム構成や、各処理部が個別のコンピュータ装置で構成されるシステム構成（例えば、制御部３１０が制御装置、記憶部３２０が記憶装置としてそれぞれ独立したハードウェア構成）、各処理部の一部を携帯端末装置１００に備える構成を適宜採用することができる。診療システム５００についても同様である。
【００９９】
また、上述の携帯端末装置１００は、データ通信機能（通信部１０１）を備えない構成であってもよい。例えば、音声入力部１０５及び音声データ生成部１０６を通じて生成された診療音声データを記憶部１０４に記憶する。医師は、訪問診療を終えて所定の医療機関に帰った後に、医療機関に設置されているデータ通信機能を備えた別途のコンピュータ装置に、携帯端末装置１００を接続する。医師は、別途のコンピュータ装置を介して、管理装置３００に診療音声データを送信（出力）するように構成することができる。
【０１００】
また、本実施形態の在宅・訪問メディカルサービスシステムを構成する管理装置３００の各処理は、コンピュータで実行可能なプログラムとして実現することも可能であり、当該プログラムがインストールされたコンピュータは、実施形態に係るシステムの各処理を遂行する情報処理装置として動作することが可能である。例えば、不図示の補助記憶装置に当該プログラムが格納され、ＣＰＵ等の制御部が補助記憶装置に格納されたプログラムを主記憶装置に読み出し、主記憶装置に読み出された該プログラムを制御部が実行し、コンピュータに実施形態に係る各処理を動作させることができる。携帯端末装置１００の各処理についても同様である。
【０１０１】
また、上記プログラムは、コンピュータ読取可能な記録媒体に記録された状態で、コンピュータに適用することも可能であり、インターネット等のネットワークを通じてコンピュータにダウンロードすることも可能である。コンピュータ読取可能な記録媒体としては、ＣＤ−ＲＯＭ等の光ディスク、ＤＶＤ−ＲＯＭ等の相変化型光ディスク、ＭＯ（Magnet Optical）やＭＤ(Mini Disk)などの光磁気ディスク、フロッピー（登録商標）ディスクやリムーバブルハードディスクなどの磁気ディスク、コンパクトフラッシュ（登録商標）、スマートメディア、ＳＤメモリカード、メモリスティック等のメモリカードが挙げられる。また、特別に設計されて構成された集積回路（ＩＣチップ等）等のハードウェア装置も記録媒体として含まれる。
【０１０２】
また、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【０１０３】
１００  携帯端末装置
１０１  通信部
１０２  制御部
１０３  表示部
１０４  記憶部
１０５  音声入力部
１０６  音声データ生成部
３００  管理装置（在宅・訪問メディカルサービス支援装置）
３１０  制御部
３１１  音声認識部
３１２  カルテ／レセプト処理部
３１３  知見データ処理部
３１４  知見抽出部
３２０  記憶部
３２１  診療テキスト
３２２  カルテテキスト
３２３  レセプトテキスト
３２４  医師知識テキスト
３２５  解析辞書群
３２６  医療統計データ
３２７  知見データ
３２８  診療支援データ
３３０  通信制御部
４００  情報端末装置
５００  診療システム
５１０  制御部
５１１  電子カルテ制御部
５１２  レセプト制御部
５２０  記憶部
５２１  電子カルテ
５２２  診療支援データ
５２３  レセプトデータ
【図１】
2015194974.tif 000003
【図２】
2015194974.tif 000004
【図４】
2015194974.tif 000005
【図５】
2015194974.tif 000006
【図６】
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【図８】
2015194974.tif 000008
【図９】
2015194974.tif 000009
【図３】
2015194974.tif 000010
【図７】
2015194974.tif 000011