(57)【要約】【課題】医療従事者が文書を作成する際の負担を軽減することを目的とする。【解決手段】複数の医療文書を取得する取得手段と、取得された複数の医療文書を構造化する構造化手段と、医療知識情報に基づいて、構造化された複数の医療文書の類似度を取得する類似度取得手段と、取得された類似度に基づいて新規医療文書のひな形を生成する生成手段と、を有することによって課題を解決する。【選択図】図２
2015138343.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の医療文書を取得する取得手段と、
前記取得された複数の医療文書を構造化する構造化手段と、
医療知識情報に基づいて、前記構造化された複数の医療文書の類似度を取得する類似度取得手段と、
前記取得された類似度に基づいて新規医療文書のひな形を生成する生成手段と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記類似度取得手段は、前記医療知識情報に基づいて、前記構造化された複数の医療文書に対して重み付けを行い、前記重み付けされた複数の医療文書の類似度を取得することを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記生成手段は、前記取得された類似度が、閾値以上の類似度を有する前記構造化された複数の医療文書に基づいて前記新規医療文書のひな形を生成することを特徴とする請求項１又は２記載の情報処理装置。
【請求項４】
医療文書の種類情報を入力する入力手段と、
前記入力された医療文書の種類情報に基づいて医療知識情報を取得する医療知識情報取得手段と、
を更に有し、
前記構造化手段は、前記取得された医療知識情報に基づいて重み付けを行うことを特徴とする請求項１乃至３何れか１項記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記医療文書の種類情報は、前記医療文書がインフォームド・コンセント用説明資料であるか、診療情報提供書であるかを示す情報であることを特徴とする請求項４記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記医療知識情報は、医療用語辞書であることを特徴とする請求項１乃至５何れか１項記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記医療用語辞書は、インフォームド・コンセント用説明資料の医療用語辞書であることを特徴とする請求項６記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記構造化手段は、前記取得された複数の医療文書の各医療文書を構造化の単位であるパッセージに分解し、前記各医療文書のパッセージごとに前記各医療文書におけるパッセージの位置情報であるパッセージ位置情報を付加し、前記パッセージ位置情報が付加されたパッセージの集合であるパッセージ集合を生成し、
前記類似度取得手段は、前記生成されたパッセージ集合に含まれるパッセージ同士の類似度を取得し、前記パッセージ同士の類似度に基づいてパッセージを分類し、分類の結果、生成される各クラスタにおいて、パッセージ位置情報の平均値を算出し、
前記生成手段は、前記算出された前記各クラスタのパッセージ位置情報の平均値と、前記各クラスタに含まれるパッセージの出現頻度と、に基づいてパッセージを取り出して連結し、前記新規医療文書のひな形を生成することを特徴とする請求項１乃至７何れか１項記載の情報処理装置。
【請求項９】
新規医療文書の種類情報と一致する種類情報を持つ複数の医療文書を取得する取得手段と、
前記取得された複数の医療文書の構造化を行う構造化手段と、
前記新規医療文書の種類情報に基づいて医療知識情報を取得する医療知識情報取得手段と、
前記取得された医療知識情報に基づいて前記構造化された複数の医療文書の間の構造を比較して、類似度を取得する類似度取得手段と、
前記取得された類似度に基づいて前記新規医療文書のひな型を生成するひな型生成手段と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項１０】
情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
複数の医療文書を取得する取得ステップと、
前記取得された複数の医療文書を構造化する構造化ステップと、
医療知識情報に基づいて、前記構造化された複数の医療文書の類似度を取得する類似度取得ステップと、
前記取得された類似度に基づいて新規医療文書のひな形を生成する生成ステップと、
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１１】
前記類似度取得ステップでは、前記医療知識情報に基づいて、前記構造化された複数の医療文書に対して重み付けを行い、前記重み付けされた複数の医療文書の類似度を取得することを特徴とする請求項１０記載の情報処理方法。
【請求項１２】
前記生成ステップでは、前記取得された類似度が、閾値以上の類似度を含む前記構造化された複数の医療文書に基づいて前記新規医療文書のひな形を生成することを特徴とする請求項１０又は１１記載の情報処理方法。
【請求項１３】
医療文書の種類情報を入力する入力ステップと、
前記入力された医療文書の種類情報に基づいて医療知識情報を取得する医療知識情報取得ステップと、
を更に含み、
前記構造化ステップでは、前記取得された医療知識情報に基づいて重み付けを行うことを特徴とする請求項１０乃至１２何れか１項記載の情報処理方法。
【請求項１４】
前記医療文書の種類情報は、前記医療文書がインフォームド・コンセント用説明資料であるか、診療情報提供書であるかを示す情報であることを特徴とする請求項１３記載の情報処理方法。
【請求項１５】
前記医療知識情報は、医療用語辞書であることを特徴とする請求項１０乃至１４何れか１項記載の情報処理方法。
【請求項１６】
前記医療用語辞書は、インフォームド・コンセント用説明資料の医療用語辞書であることを特徴とする請求項１５記載の情報処理方法。
【請求項１７】
前記構造化ステップでは、前記取得された複数の医療文書の各医療文書を構造化の単位であるパッセージに分解し、前記各医療文書のパッセージごとに前記各医療文書におけるパッセージの位置情報であるパッセージ位置情報を付加し、前記パッセージ位置情報が付加されたパッセージの集合であるパッセージ集合を生成し、
前記類似度取得ステップでは、前記生成されたパッセージ集合に含まれるパッセージ同士の類似度を取得し、前記パッセージ同士の類似度に基づいてパッセージを分類し、分類の結果、生成される各クラスタにおいて、パッセージ位置情報の平均値を算出し、
前記生成ステップでは、前記算出された前記各クラスタのパッセージ位置情報の平均値と、前記各クラスタに含まれるパッセージの出現頻度と、に基づいてパッセージを取り出して連結し、前記新規医療文書のひな形を生成することを特徴とする請求項１０乃至１６何れか１項記載の情報処理方法。
【請求項１８】
情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
新規医療文書の種類情報と一致する種類情報を持つ複数の医療文書を取得する取得ステップと、
前記取得された複数の医療文書の構造化を行う構造化ステップと、
前記新規医療文書の種類情報に基づいて医療知識情報を取得する医療知識情報取得ステップと、
前記取得された医療知識情報に基づいて前記構造化された複数の医療文書の間の構造を比較して、類似度を取得する類似度取得ステップと、
前記取得された類似度に基づいて前記新規医療文書のひな型を生成するひな型生成ステップと、
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１９】
コンピュータを請求項１乃至９何れか１項記載の情報処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
インフォームド・コンセント用の説明資料をはじめとした各種医療文書（以下、単に文書ともいう）の作成が、医療従事者にとって負担となっている。特許文献１では、検査画像に対する所見文を「テンプレート」から選択させるようにすることで文書の作成を支援する技術が開示されている。特許文献１の技術では、新規に作成した所見と過去の所見に使用された所見文との使用頻度に基づいて、所見文の「テンプレート」を自動的に作成するようにしている。これによって「テンプレート」の作成や更新の手間がなくなる。なお、特許文献１で用いられている「テンプレート」は、文章の作成に用いる所見文が所定の順序で並べられたものをいっている。一方、本明細書で用いる語「ひな型」は新規文書の作成の原型となる文書を指す。一方、文書作成の支援に関して、「電子メールのテンプレート」から文書を作成することが、特許文献２に開示されている。特許文献２には、過去の複数の電子メールを比較して、文言上の差異があると判定された場合には、文言上の差異がある部分の文字を削除し、□□等の文字に置き換える方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−１０８６６４号公報
【特許文献２】特開２０１３−５７９９９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１の技術では、利用者が「テンプレート」から所見文を選び、組み合わせて文章全体を構成する過程が必要となる。特許文献２の方法によるひな型の生成では、基準となる文書の間の瑣末な差異によって、差異が多数検出され、役に立つひな型が生成できない場合がある。
【０００５】
本発明は、医療従事者が文書を作成する際の負担を軽減することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
そこで、本発明の情報処理装置は、複数の医療文書を取得する取得手段と、前記取得された複数の医療文書を構造化する構造化手段と、医療知識情報に基づいて、前記構造化された複数の医療文書の類似度を取得する類似度取得手段と、前記取得された類似度に基づいて新規医療文書のひな形を生成する生成手段と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、医療従事者が文書を作成する際の負担を軽減することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】医療システムのシステム構成等の一例を示す図である。
【図２】ＰＣの機能を示す図である。
【図３】過去の患者の文書を元に新規文書を作成する際の文書の取り扱いの例を示す図である。
【図４】医療用語データベースが持つ医療用語辞書の例を表す図である。
【図５】医療文書を利用して新規医療文書のひな型を生成する流れを示すフローチャートである。
【図６】文書の一例を示す図である。
【図７】図６の文書をステップＳ５０４においてパッセージに分解し、パッセージ位置情報を付加した状態を表す図である。
【図８】パッセージ集合Ｐの一例を示す図である。
【図９】パッセージ集合Ｐにおいて、類似度に基づいてクラスタリングした状態の例を表す図である。
【図１０】クラスタα、クラスタβそれぞれにおけるパッセージ位置情報の平均を算出することを表す図である。
【図１１】生成されたひな型Ｔの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の実施形態について図面に基づいて説明する。
【００１０】
図１は、医療システムのシステム構成等の一例を示す図である。ユーザ１０１は、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）１０２を操作する。文書データベースサーバ１０３には過去の患者の文書が収められている。医療用語データベースサーバ１０４には、文書の種類に対応する医療用語辞書が収められている。医療用語辞書は、医療知識情報の一例である。ＰＣ１０２、文書データベースサーバ１０３、医療用語データベースサーバ１０４は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）１０５で結ばれていて、互いに通信して情報をやり取りすることができる。ＰＣ１０２は、情報処理装置（又はコンピュータ）の一例である。
【００１１】
図２は、ＰＣ１０２の機能を示す図である。ユーザ１０１はＰＣ１０２を操作する。患者情報入力部２１３は、ユーザ１０１による入力操作等に基づき新規文書の対象とする患者情報を入力する。文書種類情報入力部２０３は、ユーザ１０１による入力操作等に基づき新規文書の文書種類情報を入力する。文書種類情報とは、例えばインフォームド・コンセント用説明資料、診療情報提供書等である。文書取得部２０４は、患者情報入力部２１３と文書種類情報入力部２０３とで入力された情報に基づいて、文書データベースサーバ１０３内の文書データベース２０５から過去の患者についての複数の文書（医療文書）を取得する。
【００１２】
医療用語辞書取得部２０８は、医療用語データベースサーバ１０４内の医療用語データベース２０７から、文書種類情報入力部２０３で入力を受けた文書種類情報に対応する医療用語辞書を取得する（医療知識情報取得）。文書構造化部２０６は、文書取得部２０４で取得した複数の文書を、医療用語辞書取得部２０８で取得した医療用語辞書に基づいて構造化する。文書比較部２０９は、文書構造化部２０６で構造化した文書を互いに比較する。より具体的に説明すると、文書比較部２０９は、構造化した文書同士（医療文書同士）の類似度を算出し、取得して（類似度取得）、類似度に基づいて構造化した文書を互いに比較する。ひな型生成部２１０は、文書比較部２０９での比較結果に基づいて新規文書（新規医療文書）のひな型を生成する。文書記憶部２１２は、編集中の新規文書を記憶する。文書編集部２１１は、ユーザ１０１による編集操作等に基づき新規文書の編集を行う。
【００１３】
図２に示される機能は、ＰＣ１０２にハードウェアとして実装されてもよいし、ソフトウェアとして実装されてもよい。ソフトウェアとして実装される場合、ＰＣ１０２はハードウェアとしてＣＰＵやメモリを有する。そして、ＰＣ１０２のＣＰＵがメモリに記憶されているプログラムに基づき処理を実行することによって図２に示される機能及び後述するフローチャートの処理が実現される。
【００１４】
図３は、過去の患者の文書を元に新規文書を作成する際の文書の取り扱いの例を示す図である。過去の患者として患者Ａ３０１〜患者Ｃ３０３が存在する。そして、図３に示す通り、患者Ａ３０１〜患者Ｃ３０３はそれぞれ患者情報を持っている。例えば、患者Ａ３０１の年齢は５０歳、性別は男、疾患名は糖尿病である。文書データベース２０５は過去の患者３０１〜３０３と対応づけられた文書３０４〜３０８を保存している。例えば、入院診療計画書３０４と説明資料３０５とは患者Ａ３０１と対応づけられて文書データベース２０５に保存されている。ここで、患者Ｑ３１１の新規文書として入院診療計画書３１０を作成するため、ひな型３０９を生成することにする。患者情報入力部２１３は、ユーザ１０１による入力操作等に基づき、患者Ｑ３１１の患者情報として年齢：６５歳、性別：男、疾患名：糖尿病と入力する。また、患者情報入力部２１３は、ユーザ１０１による入力操作等に基づき、新規文書の文書種類情報が入院診療計画書である旨を入力する。
【００１５】
文書取得部２０４は、入力された患者情報と文書種類情報に基づいて文書データベース２０５から文書を取得する。まず、文書取得部２０４は、入力された患者情報が似ている過去の患者を特定する。図３の例では、患者Ｑ３１１に患者情報が似ている患者は患者Ａ３０１と患者Ｂ３０２とである。患者情報が似ているとは、患者情報の一部の項目が一致していたり、年齢等の数値が近かったりすることである。そして、文書取得部２０４は、患者情報が似ている過去の患者が対応づけられている文書で、入力された文書種類情報が一致する文書を特定する。図３の例では、入院診療計画書３０４、３０６にあたる。文書取得部２０４は、このようにして文書を取得する。ひな型生成部２１０は取得した入院診療計画書３０４、３０６を基にひな型３０９を生成する。文書編集部２１１は、ユーザ１０１の編集操作に応じて、ひな型３０９を基に入院診療計画書３１０を完成させる。
【００１６】
図４は、医療用語データベース２０７が持つ医療用語辞書の例を表す図である。医療用語データベース２０７は文書の種類に対応する医療用語辞書を持つ。ひな型の生成に用いる医療用語辞書を文書の種類によって切り替えることで、ひな型生成部２１０は、文書の種類に応じたひな型の生成が可能となる。例えばインフォームド・コンセント用説明資料の場合では、説明者と被説明者との間に、前提となる医療知識の質や量に差があるため、通常の医療用語による重み付けでは、インフォームド・コンセントにおける被説明者（患者）の理解度を上げるのは困難である。一方、専門医療用語ではないがインフォームド・コンセントではよく使用される用語に重み付けを行うことは有意である。医療用語辞書に含まれる用語の種類は、例えば疾患名・身体の部位名・薬品名等である。医療用語辞書は医療用語データベース２０７に文書の種類ごとに保持するように構成してもよいし、個々の用語ごとに使用可能な文書の種類を対応づけて保持するように構成してもよい。
【００１７】
図５は、医療文書を利用して新規医療文書のひな型を生成する流れを示すフローチャートである。以下、図５のフローチャートに沿って新規文書のひな型を生成する流れを次に述べる。まず、ステップＳ５０１において、患者情報入力部２１３は、ユーザ１０１の入力操作等に応じて、新規文書の患者情報を入力する。また、文書種類情報入力部２０３は、ユーザ１０１の入力操作等に応じて、新規文書の文書種類情報を入力する。ステップＳ５０２において、文書取得部２０４は、ステップＳ５０１で入力された患者情報と文書種類情報とに基づいて文書データベース２０５から過去の患者についての複数の文書を取得する。以下の説明では、ステップＳ５０２において、図６に示す文書Ａ６０１、文書Ｂ６０２が取得されたものと仮定する。
【００１８】
ステップＳ５０３において、医療用語辞書取得部２０８は、ステップＳ５０１で入力された文書種類情報に対応する医療用語辞書を医療用語データベース２０７から取得する。ステップＳ５０４において、文書構造化部２０６は、ステップＳ５０３で取得された各文書をパッセージに分解し、パッセージ位置情報を付加する。パッセージとは、文書を文や段落等、サブトピックを表す連続した一定の単位で区切ったものをいう。パッセージ位置情報は、文書におけるそのパッセージの位置を表す情報である。そのパッセージを含む文書のパッセージ数がｎで、そのパッセージが文書の先頭からｉ番目にあるとき、そのパッセージのパッセージ位置は（ｉ−１）／（ｎ−１）である。パッセージ位置は０から１までの値を取る。
【００１９】
図７は、図６の文書をステップＳ５０４においてパッセージに分解し、パッセージ位置情報を付加した状態を表す図である。文書Ａ７０１はパッセージＡ1７０３〜パッセージＡ3７０５に分解される。文書Ｂ７０２はパッセージＢ1７０６〜パッセージＢ3７０８に分解される。パッセージ７０３〜７０８に対してそれぞれパッセージ位置情報７０９〜７１４が付加される。そして、文書構造化部２０６は、図８に示すように全ての文書のパッセージを一つのパッセージ集合Ｐとする。
【００２０】
図５の説明に戻る。ステップＳ５０５において、文書構造化部２０６は、パッセージ集合Ｐに含まれる各パッセージに対して形態素解析を行い、各パッセージの単語ベクトルを得る。例えば、パッセージＡ1「○○○病とは□□□が△△△になる状態のことです。」に対しては、文書構造化部２０６は、形態素解析によって五つの単語「○○○病」、「□□□」、「△△△」、「状態」、「こと」を得る。そして、文書構造化部２０６は、パッセージにおける単語の出現回数を要素とする、次の（数式１）に示す単語ベクトルを得る。（数式１）に示す単語ベクトルにおいて、１番目の要素は単語「○○○病」、２番目の要素は単語「□□□」、３番目の要素は単語「△△△」、４番目の要素は単語「状態」、５番目の要素は単語「こと」に対応している。
【００２１】
【数１】
2015138343.tif 000003
【００２２】
ステップＳ５０６において、文書比較部２０９は、ステップＳ５０５で得た各単語ベクトルに対して、ステップＳ５０３で取得された医療用語辞書に含まれる単語に所定の重みを付ける。本実施形態では、医療用語辞書に含まれる単語に３倍の重みを付けるものとする。例えば、パッセージＡ1においてパッセージを構成する五つの単語のうち、三つの単語「○○○病」、「□□□」、「△△△」が医療用語辞書に含まれるものとすると、ステップＳ５０６によって重み付けされた単語ベクトルは次の（数式２）のようになる。
【００２３】
【数２】
2015138343.tif 000004
【００２４】
ここで、重み付けの値（上述した例では３倍）は、ユーザ操作等に応じて設定（又は変更）可能としてもよい。
なお、構造化された複数の医療文書の類似度を取得する際に、重み付けしなくても、医療用語辞書を用いていればよい。例えば、構造化された複数の医療文書において、医療用語辞書に載っている用語を選択し、選択された用語だけを比較することで類似度を取得してもよい。
【００２５】
ステップＳ５０７において、文書比較部２０９は、各パッセージ同士の類似度をベクトル空間法によって算出（取得）する。例えば、文書比較部２０９は、パッセージＡ1「○○○病とは□□□が△△△になる状態のことです。」とパッセージＢ2「□□□が△△△となっている状態を○○○病といいます。」との類似度を算出する。パッセージＡ1の重み付けされた単語ベクトルは（数式２）、パッセージＢ2の重み付けされた単語ベクトルは次に示す（数式３）である。（数式３）の単語ベクトルにおいても、各要素と単語との対応は数式１等と同様である。
【００２６】
【数３】
2015138343.tif 000005
【００２７】
パッセージＡ1とパッセージＢ2との類似度は次に示す（数式４）の通り算出される。
【００２８】
【数４】
2015138343.tif 000006
【００２９】
パッセージＡ1とパッセージＢ2との類似度は約０．９８となる。後述のクラスタリングにおける類似度の閾値を０．９５とすると、パッセージＡ1とパッセージＢ2との類似度は閾値より大きいため（閾値以上であるため）、パッセージＡ1とパッセージＢ2とは類似しているとの判断となり、同じクラスタに属することになる。ここで、本実施形態では、文書比較部２０９は、数式等を用いて類似度を求めるように説明を行うが、例えば、パッセージＡ1とパッセージＢ2との値に応じた類似度を予め設定したテーブル等を用いて各パッセージ同士の類似度を求めるようにしてもよい。次に、対比のため、ステップＳ５０６による重み付けがない場合について述べる。もしステップＳ５０６による重み付けがない場合、類似度の算出のためのパッセージＡ1の単語ベクトルは（数式１）、パッセージＢ2の単語ベクトルは次に示す（数式５）となる。（数式５）の単語ベクトルにおいても、各要素と単語との対応は（数式１）等と同様である。
【００３０】
【数５】
2015138343.tif 000007
【００３１】
ステップＳ５０６による重み付けがなかった場合のパッセージＡ1とパッセージＢ2との類似度は、次に示す（数式６）の通り算出される。
【００３２】
【数６】
2015138343.tif 000008
【００３３】
ステップＳ５０６による重み付けがない場合のパッセージＡ1とパッセージＢ2との類似度は約０．８９となる。クラスタリング（分類）における類似度の閾値を０．９５とすると、パッセージＡ1とパッセージＢ2との類似度は閾値より小さいため、パッセージＡ1とパッセージＢ2とは類似していないとの判断となり、同じクラスタに属しないことになる。パッセージＡ1とパッセージＢ2との間の単語ベクトルの差異は単語「こと」の部分のみで、瑣末な差異である。しかしながら、ステップＳ５０６による重み付けがない場合は類似度が小さく表れているため、類似していないと判定される。それに対してステップＳ５０６による重み付けがある場合は類似度が大きく表れるため、瑣末な差異があっても類似していると判定することができる。
【００３４】
ステップＳ５０８において、文書比較部２０９は、パッセージ集合Ｐにおいて、パッセージ同士の類似度に基づいてパッセージをクラスタリングする。本実施形態ではクラスタリングの閾値として類似度０．９５以上のパッセージ同士を同一のクラスタとしてクラスタリングする。ここで、類似度の値（上述した例では０．９５）は、ユーザ操作等に応じて設定（又は変更）可能としてもよい。図９は、パッセージ集合Ｐにおいて、類似度に基づいてクラスタリングした状態の例を表す図である。図９において、クラスタα９０１、クラスタβ９０２が形成されている。
【００３５】
ステップＳ５０９において、文書比較部２０９は、形成した各クラスタにおいて、パッセージ位置情報の平均（平均値）を算出する。図１０は、クラスタα、クラスタβそれぞれにおけるパッセージ位置情報の平均を算出することを表す図である。文書比較部２０９は、クラスタ１００１、１００２それぞれにおいて、クラスタに含まれるパッセージについてパッセージ位置情報の平均を算出する（パッセージ位置平均１００３、１００４）。例えば、文書比較部２０９は、クラスタα１００１では、パッセージ位置情報１００５、１００６の平均を算出し、クラスタαのパッセージ位置平均１００３とする。
【００３６】
ステップＳ５１０において、ひな型生成部２１０は、パッセージ集合Ｐの各クラスタに含まれるパッセージのうち、最も出現頻度が高いパッセージを取り出し、パッセージ位置平均が小さい順に連結してひな型Ｔとする。なお、取り出すパッセージの選び方は最も出現頻度の高いものだけでなく、最も長いもの、最も短いものでもよい。図１１は、生成されたひな型Ｔの一例を示す図である。クラスタα１００１とクラスタβ１００２とのパッセージ位置平均１００３、１００４はそれぞれ０．２５、０．７５である。そのため、ひな型生成部２１０は、クラスタαから取り出すパッセージ、クラスタβから取り出すパッセージの順に連結してひな型Ｔを生成する。クラスタα１００１において、各パッセージの出現頻度は１回ずつであるため、ひな型生成部２１０は、任意のパッセージを取り出す。クラスタβ１００２においてパッセージは１種類のみである。このようにしてひな型生成部２１０がパッセージを取り出して連結したのが図１１に示したひな型Ｔである。ステップＳ５１１において、ひな型生成部２１０は、クステップＳ５１０で生成したひな型Ｔを文書記憶部２１２に格納する。
【００３７】
＜その他の実施形態＞
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。
【００３８】
以上、上述した各実施形態によれば、医療従事者が文書を作成する際の負担を軽減することができる。
【００３９】
以上、本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【符号の説明】
【００４０】
１０２  ＰＣ
【図１】
2015138343.tif 000009
【図２】
2015138343.tif 000010
【図３】
2015138343.tif 000011
【図４】
2015138343.tif 000012
【図５】
2015138343.tif 000013
【図６】
2015138343.tif 000014
【図７】
2015138343.tif 000015
【図８】
2015138343.tif 000016
【図９】
2015138343.tif 000017
【図１０】
2015138343.tif 000018
【図１１】
2015138343.tif 000019