(57)【要約】【課題】医師等が診断根拠の説明を作成する負荷を軽減する仕組みを提供する。【解決手段】ＣＰＵ１１０は、医療情報に記載された記載表現を抽出し、抽出した記載表現を医療事実として解釈し、前記医療情報から確定診断された疾患である確定疾患を抽出し、前記医療事実に基づいて、確定診断された確定疾患における診断根拠の説明を作成する。【選択図】図１
2015138402.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
医療文書に記載された表現を抽出する表現抽出手段と、
前記抽出された表現に基づいて、医療事実に関する情報を取得する取得手段と、
前記取得された医療事実に関する情報に基づいて、前記医療文書に記載された疾患が確定診断された根拠を説明する資料を作成する作成手段と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記医療事実のうち前記確定診断された疾患である確定疾患を肯定する肯定事実を抽出する肯定事実抽出手段と、
前記肯定事実に基づいて前記確定疾患を肯定する説明である確定疾患肯定説明を生成する確定疾患肯定説明生成手段と、
を更に有し、
前記作成手段は、前記確定疾患肯定説明を用いて前記確定診断された根拠を説明する資料を作成することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記医療文書から前記確定診断された疾患である確定疾患以外の他の疾患である他疾患を抽出する他疾患抽出手段と、
前記医療事実のうち前記他疾患を否定する他疾患否定事実を抽出する他疾患否定事実抽出手段と、
前記他疾患否定事実に基づいて前記他疾患を否定する説明である他疾患否定説明を生成する他疾患否定説明生成手段と、
を更に有し、
前記作成手段は、前記他疾患否定説明を用いて前記確定診断された根拠を説明する資料を作成することを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記医療事実のうち前記確定診断された疾患である確定疾患を否定する確定疾患否定事実を抽出する確定疾患否定事実抽出手段を更に有し、
前記他疾患否定事実抽出手段は、前記医療事実のうち前記確定疾患否定事実を除く前記他疾患を否定する医療事実を前記他疾患否定事実として抽出することを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記作成手段は、前記医療事実に対応する前記表現を用いて前記確定診断された根拠を説明する資料を作成することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
医療情報に記載された記載表現を抽出する記載表現抽出手段と、
前記記載表現を医療事実として解釈する医療事実解釈手段と、
前記医療情報から確定診断された疾患である確定疾患を抽出する確定疾患抽出手段と、
前記医療事実に基づいて前記確定診断された前記確定疾患における診断根拠の説明を作成する診断根拠説明作成手段と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項７】
医療文書に記載された表現を抽出する表現抽出ステップと、
前記抽出された表現に基づいて、医療事実に関する情報を取得する取得ステップと、
前記取得された医療事実に関する情報に基づいて、前記医療文書に記載された疾患が確定診断された根拠を説明する資料を作成する作成ステップと、
を有することを特徴とする情報処理方法。
【請求項８】
前記医療事実のうち前記確定診断された疾患である確定疾患を肯定する肯定事実を抽出する肯定事実抽出ステップと、
前記肯定事実に基づいて前記確定疾患を肯定する説明である確定疾患肯定説明を生成する確定疾患肯定説明生成ステップと、
を更に有し、
前記作成ステップは、前記確定疾患肯定説明を用いて前記確定診断された根拠を説明する資料を作成することを特徴とする請求項７に記載の情報処理方法。
【請求項９】
前記医療文書から前記確定診断された疾患である確定疾患以外の他の疾患である他疾患を抽出する他疾患抽出ステップと、
前記医療事実のうち前記他疾患を否定する他疾患否定事実を抽出する他疾患否定事実抽出ステップと、
前記他疾患否定事実に基づいて前記他疾患を否定する説明である他疾患否定説明を生成する他疾患否定説明生成ステップと、
を更に有し、
前記作成ステップは、前記他疾患否定説明を用いて前記確定診断された根拠を説明する資料を作成することを特徴とする請求項７または８に記載の情報処理方法。
【請求項１０】
前記医療事実のうち前記確定診断された疾患である確定疾患を否定する確定疾患否定事実を抽出する確定疾患否定事実抽出ステップを更に有し、
前記他疾患否定事実抽出ステップは、前記医療事実のうち前記確定疾患否定事実を除く前記他疾患を否定する医療事実を前記他疾患否定事実として抽出することを特徴とする請求項９に記載の情報処理方法。
【請求項１１】
前記作成ステップは、前記医療事実に対応する前記表現を用いて前記確定診断された根拠を説明する資料を作成することを特徴とする請求項７乃至１０のいずれか１項に記載の情報処理方法。
【請求項１２】
医療情報に記載された記載表現を抽出する記載表現抽出ステップと、
前記記載表現を医療事実として解釈する医療事実解釈ステップと、
前記医療情報から確定診断された疾患である確定疾患を抽出する確定疾患抽出ステップと、
前記医療事実に基づいて前記確定診断された前記確定疾患における診断根拠の説明を作成する診断根拠説明作成ステップと、
を有することを特徴とする情報処理方法。
【請求項１３】
請求項１乃至６のいずれか１項に記載の情報処理装置の各手段としてコンピュータを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、医療文書である医療情報を処理する情報処理装置及び情報処理方法、当該情報処理装置の各手段としてコンピュータを機能させるためのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、医療分野をはじめとして、説明のための文書作成の需要が増加し、文書の作成負荷が問題になりつつある。例えば、医療においては、インフォームドコンセントの重要性が強調され、患者に対して病状及び治療方針の説明が求められている。インフォームドコンセントの目的は、患者自身が病状及び治療方針を納得し、より質の高い医療を主体的に選択できるようにすることであるが、その前提として、診断の妥当性を患者自身が納得する必要がある。これは、納得できない診断に対する治療方針に納得することなどはありえないからである。そのためには、患者の訴える症状、問診、触診、画像診断、各種検査等から確定診断に至る過程を患者が納得できるように説明する必要があり、説明資料の作成負荷がかかっている。
【０００３】
医療事実から診断の候補を導き出すことは、いわゆる診断支援（ＣＡＤ：Ｃｏｍｐｕｔｅｒ―Ａｉｄｅｄ  Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ）の技術領域であり、これまでにも種々の方法が提案されてきた。例えば、下記の特許文献１には、医用画像に対する特徴（観測結果）を医師等の人間が入力すると、その特徴に基づいて、診断候補とその確率、その診断を肯定する特徴と否定する特徴を提示する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１０−２００８４０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１の技術は、ＣＡＤの一種であり、例えば、症状の入力に応じて疾患を推定する診断支援を実現するものである。患者が診断に対して納得するためには、その診断の根拠を把握する必要があるが、特許文献１の技術は、この診断の根拠を提示するものではない。具体的に、例えば、患者が診断に対して納得するためには、医療事実（患者の訴え、医用画像等の観測結果、検査結果及びそれらの解釈）が確定診断の疾患を示すこと、医療事実からは他の疾患が否定されることを把握することが考えられる。例えば、診断名をパーセンテージで示すことで患者の納得が得られるわけではない。
【０００６】
本発明は、このような問題点に鑑みてなされたものであり、医師等が診断根拠の説明を作成する負荷を軽減する仕組み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】
本発明の情報処理装置は、医療文書に記載された表現を抽出する表現抽出手段と、前記抽出された表現に基づいて、医療事実に関する情報を取得する取得手段と、前記取得された医療事実に関する情報に基づいて、前記医療文書に記載された疾患が確定診断された根拠を説明する資料を作成する作成手段と、を有する。
本発明の情報処理装置における他の態様は、医療情報に記載された記載表現を抽出する記載表現抽出手段と、前記記載表現を医療事実として解釈する医療事実解釈手段と、前記医療情報から確定診断された疾患である確定疾患を抽出する確定疾患抽出手段と、前記医療事実に基づいて前記確定診断された前記確定疾患における診断根拠の説明を作成する診断根拠説明作成手段と、を有する。
また、本発明は、上述した情報処理装置による情報処理方法、及び、上述した情報処理装置の各手段としてコンピュータを機能させるためのプログラムを含む。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、医師等が診断根拠の説明を作成する負荷を軽減することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る診断支援装置（情報処理装置）のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施形態に係る診断支援装置（情報処理装置）において、図１に示す診療録ＤＢに格納されている診療録の記述から診断根拠の説明を作成する処理の一例を示す図である。
【図３】本発明の第１の実施形態に係る診断支援装置（情報処理装置）において、図１に示す診療録ＤＢに格納されている診療録の記述から医療事実を抽出する処理の一例を示す図である。
【図４】本発明の第１の実施形態に係る診断支援装置（情報処理装置）において、図１に示す概念ＤＢの構成の一例を示す図である。
【図５】本発明の第１の実施形態に係る診断支援装置（情報処理装置）において、図１に示す解釈ＤＢ、類似疾患ＤＢ、診断説明生成テンプレートの各構成の一例を示す図である。
【図６】本発明の第１の実施形態に係る診断支援装置（情報処理装置）において、肯定事実を抽出する処理の一例を示す図である。
【図７】本発明の第１の実施形態に係る診断支援装置（情報処理装置）において、図１に示す疾患根拠ＤＢの構成の一例を示す図である。
【図８】本発明の第１の実施形態に係る診断支援装置（情報処理装置）において、図１に示す事実抽出ワーク、確定疾患根拠抽出ワーク、否定疾患根拠抽出ワークの各構成の一例を示す図である。
【図９】本発明の第１の実施形態に係る診断支援装置（情報処理装置）による診断支援方法（情報処理方法）の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１０】図９のステップＳ９０４の各種イベント対応処理の一部である診断説明作成処理の詳細な処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１１】図１０のステップＳ１００１における記載表現解釈・事実抽出処理の詳細な処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１２】図１１のステップＳ１１０４におけるファクト抽出処理の詳細な処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１３】図１０のステップＳ１００２における確定疾患肯定事実登録処理の詳細な処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１４】図１０のステップＳ１００３における他疾患否定事実登録処理の詳細な処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１５】図１０のステップＳ１００４における確定疾患肯定説明生成処理の詳細な処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１６】図１０のステップＳ１００５における他疾患否定説明生成処理の詳細な処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１７】本発明の第２の実施形態を示し、ベイジアンネットワークにより肯定事実及び否定事実を抽出する処理の一例を示す図である。
【図１８】本発明の第３の実施形態を示し、複数の医療事実が解釈される場合の処理の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に、図面を参照しながら、本発明を実施するための形態（実施形態）について説明する。なお、以下に示す本発明の実施形態においては、医療文書である医療情報を処理する情報処理装置として、確定診断に対して診断の根拠を示す診断支援を行う診断支援装置を適用した例について説明を行う。
【００１１】
（第１の実施形態）
まず、本発明の第１の実施形態について説明する。
【００１２】
図１は、本発明の第１の実施形態に係る診断支援装置（情報処理装置）１００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。この診断支援装置１００は、確定診断に対して診断の根拠を示す診断支援を行う装置である。
【００１３】
診断支援装置１００は、図１に示すように、ＣＰＵ１１０、入力部１２０、表示部１３０、印刷部１４０、ＲＯＭ１５０、ＲＡＭ１６０、ＤＩＳＫ１７０、及び、バス１８０の各ハードウェア構成を有して構成されている。
【００１４】
ＣＰＵ１１０は、例えばマイクロプロセッサであり、診断支援装置１００における動作を統括的に制御する。例えば、ＣＰＵ１１０は、バス１８０に接続された各デバイスを制御することによって、診療録編集処理、画面遷移処理、印刷処理、診断説明作成処理等のための演算や論理判断等を行う。
【００１５】
入力部１２０は、例えばボタンやタッチパネル等であり、医師等の操作者が各種の指示の入力を行う。
【００１６】
表示部１３０は、例えば液晶ディスプレイ等であり、ＣＰＵ１１０の制御に基づいて、必要に応じて、各種の情報等を提示する画面等を表示する。
【００１７】
印刷部１４０は、例えばプリンタ等であり、ＣＰＵ１１０の制御に基づいて、印刷指示されたデータを各種の制御言語或いは画像データに変換して印刷出力する。
【００１８】
ＲＯＭ１５０は、読み出し専用の不揮発性メモリである。
ＲＯＭ１５０は、ＣＰＵ１１０によるブートプログラム１５１、制御プログラム１５２、各種の処理で参照される各種初期データ１５３等を記憶する。また、ＲＯＭ１５０は、後述する概念データベース（以下、「概念ＤＢ」と称する）１５４、解釈データベース（以下、「解釈ＤＢ」と称する）１５５、類似疾患データベース（以下、「類似疾患ＤＢ」と称する）１５６、診断説明生成テンプレート１５７、疾患根拠データベース（以下、「疾患根拠ＤＢ」と称する）１５８も記憶する。
【００１９】
ＣＰＵ１１０は、ブートプログラム１５１に基づきシステム起動時に初期データをＲＡＭ１６０にロードする。その後、ＣＰＵ１１０は、制御プログラム１５２に基づき処理を実行する。ＣＰＵ１１０が制御プログラム１５２に基づき処理を実行することによって、後述する診断支援装置１００の機能及び後述するフローチャートの処理が実現される。
【００２０】
ＲＡＭ１６０は、読み書き可能なランダムアクセスメモリであって、主記憶として各デバイスからの各種データの一時記憶に用いられる。
ＲＡＭ１６０には、処理に必要なデータを記憶する各種ワーク領域１６５、各種バッファ領域、処理中に必要なスタック１６４、処理中に値変更が行われる各種データが格納される。また、ＲＡＭ１６０には、後述する事実抽出ワーク１６１、確定疾患根拠抽出ワーク１６２、否定疾患根拠抽出ワーク１６３も格納され、処理実行に応じて随時内容が変更される。
【００２１】
ＤＩＳＫ１７０は、例えばハードディスク等の大容量記憶装置であり、大量のデータを変更可能に記憶する。ＤＩＳＫ１７０には、医療情報（医療文書）である診療録を格納する診療録データベース（以下、「診療録ＤＢ」と称する）１７１が格納され、処理実行に応じて随時内容が変更される。また、診療録ＤＢ１７１を「電子カルテ」と呼称することもある。
【００２２】
バス１８０は、ＣＰＵ１１０、入力部１２０、表示部１３０、印刷部１４０、ＲＯＭ１５０、ＲＡＭ１６０及びＤＩＳＫ１７０を通信可能に接続するものである。例えば、バス１８０は、ＣＰＵ１１０の制御対象である各デバイスを指示するアドレス信号、コントロール信号等を転送する。
【００２３】
なお、ＣＰＵ１１０により実行される制御プログラム１５２や各種初期データ１５３をＤＩＳＫ１７０に格納する構成とすることもできる。その場合、制御プログラム１５２や各種初期データ１５３は、必要に応じてＲＡＭ１６０に示す主記憶にロードされ、実行或いは参照されることになる。このように構成することで制御プログラム１５２や各種初期データ１５３を固定化せずに途中で修正可能とすることができ、柔軟なシステムを実現することができる。
【００２４】
本実施形態に係る診断支援装置１００は、入力部１２０等からの各種イベントに応じて動作するものである。入力部１２０等からのインタラプトが供給されると、インタラプト信号がＣＰＵ１１０に送られる。それに伴ってイベントが発生し、イベントに応じてＣＰＵ１１０がＲＯＭ１５０又はＲＡＭ１６０内に記憶されている各種情報を読み出し、ＣＰＵ１１０の実行によって各種の制御が行われる。
【００２５】
なお、本実施形態に係る診断支援装置１００では、ＣＰＵ１１０が制御プログラム１５２を実行することで各種の手段として機能する。また、ＣＰＵ１１０と協調して動作するＡＳＩＣ等の制御回路がこれらの手段として機能してもよい。さらに、ＣＰＵ１１０と制御回路との協調によってこれらの手段が実現されてもよい。また、ＣＰＵ１１０は、単一のものである必要はなく、複数であってもよい。この場合、複数のＣＰＵ１１０は、分散して処理を実行する。また、複数のＣＰＵ１１０は、単一のコンピュータに配置されていてもよいし、物理的に異なる複数のコンピュータに配置されていてもよい。なお、ＣＰＵ１１０がソフトウェアを実行することで実現する手段が専用の回路によって実現されてもよい。
【００２６】
図２は、本発明の第１の実施形態に係る診断支援装置（情報処理装置）１００において、図１に示す診療録ＤＢ１７１に格納されている診療録の記述から診断根拠の説明を作成する処理の一例を示す図である。この診断根拠の説明を作成する処理は、ＣＰＵ１１０によって行われる。
診療録２１０は、診療録ＤＢ１７１に格納されている医療情報（医療文書）であり、医師の診察或いは検査結果の状況が診療日ごとに記載されている。診療録２１０には、患者の症状等の記載表現２１１ａ及び２１１ｂ、最終的な診断名や診断根拠とされた医療事実２１２ａ及び２１２ｂが記載されている。これらの情報は、診療録ＤＢ１７１から抽出される。
【００２７】
記載表現２１１ａ及び２１１ｂは、解釈されて医療事実２１２ａ及び２１２ｂと対応付けられ、最終的に診断根拠の説明２２０が作成される。診断根拠の説明２２０においては、確定診断された疾患（以下、「確定疾患」と称する）を支持する医療事実（以下、「肯定事実」と称する）が診療録２１０から抽出され、肯定事実によって確定疾患と診断される旨が説明される。この説明の際には、診療録２１０の記載表現等が使用される。また、確定診断にはならなかったが症状が類似し鑑別診断されるべき確定疾患以外の他の疾患（以下、「他疾患」と称する）に対しては、他疾患を否定する医療事実（以下、「否定事実」と称する）が診療録２１０から抽出され、否定事実によって他疾患が否定される旨が説明される。同様に、この説明の際には、診療録２１０の記載表現等が使用される。この２つの説明により、患者に対して納得できる確定診断の説明が提示される。
【００２８】
図３は、本発明の第１の実施形態に係る診断支援装置（情報処理装置）１００において、図１に示す診療録ＤＢ１７１に格納されている診療録の記述から医療事実を抽出する処理の一例を示す図である。この医療事実を抽出する処理は、ＣＰＵ１１０によって行われる。
【００２９】
図３（ａ）には、診療録ＤＢ１７１に格納されている医療情報（医療文書）である診療録３１０が示されている。この診療録３１０の記述に対して、形態素解析、固有表現抽出、及び、医療事実を抽出する処理である「ファクト抽出」が行われる。形態素解析は、連続する自然文を形態素（単語）単位に分割する処理であり、固有表現抽出は、固有名詞、数値表現、専門用語等の固有表現と呼ばれる表現を抽出する処理であり、ともに一般的な自然言語処理である。「ファクト抽出」は、観察結果、測定結果、診察行為等の医療事実（ファクト）を抽出する処理である。
【００３０】
図３（ｂ）には、ファクト抽出が行われた結果が示されている。診療録３１０の記述から記載表現３２０が抽出される。ここで抽出される記載表現３２０には、「手が震える」等の一般的語彙で表現されるものもあるが、最終的には「振戦」等のように専門的表現の医療事実３３０として解釈される。この過程を医療事実解釈と称する。図３に示す医療事実３３０では、その現象が存在する場合に「＋」、存在しない場合に「―」と表現している。このように抽出され解釈された医療事実３３０は、所定のフォーマットでテーブルとして作成される。
【００３１】
図３（ｃ）には、テーブルとして作成された事実抽出ワーク１６１の一例が示されている。医療事実３４０に対して診療録の記載表現３５０が対応付けられ、対応関係は実表現のリンク３６０で示される。また因果関係がある医療事実同士は、因果関係リンク３４１で関係付けられる。
【００３２】
図４は、本発明の第１の実施形態に係る診断支援装置（情報処理装置）１００において、図１に示す概念ＤＢ１５４の構成の一例を示す図である。
概念ＤＢ１５４は、医療関係で使用される概念がどのような表記で使用されるかを記述したデータベースである。コラム４１０には、その行の概念を一意的に表現する識別記号が記述される。識別記号の例としては、ＵＭＬＳ（Ｕｎｉｆｉｅｄ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｌａｎｇｕａｇｅ  Ｓｙｓｔｅｍ；統合医学用語システム）や、ＣＵＩ（Ｃｏｎｃｅｐｔ  Ｕｎｉｑｕｅ  Ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）等が考えられる。なお、ＵＭＬＳは、ＮＬＭ（Ｎａｔｉｏｎａｌ  Ｌｉｂｒａｒｙ  ｏｆ  Ｍｅｄｉｃｉｎｅ；米国国立医学図書館）が配布する医療用語シソーラスであり、ＣＵＩは、その体系内で使用される識別記号である。コラム４２０には、その概念の標準的な表現（標準表現）が記述される。各概念には、標準表現以外にも数多くの表記法（日本語、英語、独語、頭字語、片仮名表記等）が存在し、それらは、コラム４３０に記述される。
【００３３】
図５は、本発明の第１の実施形態に係る診断支援装置（情報処理装置）１００において、図１に示す解釈ＤＢ１５５、類似疾患ＤＢ１５６、診断説明生成テンプレート１５７の各構成の一例を示す図である。
【００３４】
図５（ａ）には、解釈ＤＢ１５５の構成の一例が示されている。この解釈ＤＢ１５５は、診療録上の表現に対してどのような医療事実として解釈できるか、その対応関係を記述するデータベースである。コラム５１０には、その行が意味する医療事実が記述される。コラム５２０には、その医療事実として解釈が可能な表現が記述される。１つの医療事実に対しては、複数の表現が考えられる。
【００３５】
図５（ｂ）には、類似疾患ＤＢ１５６の構成の一例が示されている。この類似疾患ＤＢ１５６は、ある疾患に対して症状が類似し、通常、鑑別が求められる疾患群を記述したデータベースである。コラム５３０には、基準となる疾患（基準疾患）が記述される。コラム５４０には、コラム５３０と症状が類似する疾患（類似疾患）が記述される。通常、１つの基準疾患に対して、複数の類似疾患が対応する。
【００３６】
図５（ｃ）には、診断説明生成テンプレート１５７の構成の一例が示されている。この診断説明生成テンプレート１５７は、確定診断された疾患（確定疾患）が支持され、確定診断されなかった他の疾患（他疾患）が否定されるという説明を作成するためのテンプレートである。テンプレート５５０は、確定疾患の根拠を説明する際のテンプレート（Ｔｙｐｅ１）である。テンプレート５６０は、他疾患を否定する説明のうち、他疾患を否定する医療事実（否定事実）が存在する場合に使用するテンプレート（Ｔｙｐｅ２）である。テンプレート５７０は、他疾患を否定する説明のうち、医療事実が存在しないという否定事実によって説明する際のテンプレート（Ｔｙｐｅ３）である。これらのテンプレートに従って事実抽出ワーク１６１の内容が展開され、説明が作成される。図５（ｃ）において、［  ］内には、対応する各医療事実の表現が入る。なお、「実表現へのリンク」があって、標準表現と記載表現とが異なる場合には、「標準表現（記載表現）」と展開する。
【００３７】
図６は、本発明の第１の実施形態に係る診断支援装置（情報処理装置）１００において、肯定事実を抽出する処理の一例を示す図である。この肯定事実を抽出する処理は、ＣＰＵ１１０によって行われる。
【００３８】
具体的に、図６には、診療録ＤＢ１７１に格納されている診療録に記載された文の表現から、肯定事実・否定事実を抽出する例が示されている。診療録ＤＢ１７１に格納されている診療録の記述６１０に対して、ファクト抽出、因果関係解析を行うことによって、医療事実６２０〜６４０、及び、医療事実間の因果関係リンク６５１〜６５２が抽出される。症状ファクトである医療事実６２０〜６３０と診断ファクトである医療事実６４０とのの間には、因果関係リンク６５１〜６５２で示すように因果関係があり、当該診断ファクトが確定診断（フラグが「＋」）である場合、原因側の症状ファクトが肯定事実となる。
【００３９】
図６では、肯定事実を抽出する例について示したが、同様の趣旨により、ＣＰＵ１１０は、否定事実を抽出することも可能である。
【００４０】
図７は、本発明の第１の実施形態に係る診断支援装置（情報処理装置）１００において、図１に示す疾患根拠ＤＢ１５８の構成の一例を示す図である。
疾患根拠ＤＢ１５８は、肯定事実及び否定事実の抽出の別を示したデータベースである。コラム７１０には、対象となる疾患名が記述される。コラム７２０には、対象疾患を支持する医療事実（肯定事実）が記述される。コラム７３０には、対象疾患を否定する医療事実（否定事実）が記述される。先頭に「＋」の符号が付いている医療事実は、その医療事実が存在する場合を意味している。先頭に「―」の符号が付いている医療事実は、その医療事実が存在しない場合を意味している。例えば、「精神活動低下」が「存在」すれば「多発性硬化症」の疑いがあることを意味し、「視覚障害」が「不存在」ならば「多発性硬化症」の可能性が低い（否定される）ことを意味している。
【００４１】
図８は、本発明の第１の実施形態に係る診断支援装置（情報処理装置）１００において、図１に示す事実抽出ワーク１６１、確定疾患根拠抽出ワーク１６２、否定疾患根拠抽出ワーク１６３の各構成の一例を示す図である。
【００４２】
図８（ａ）には、診療録の記載から医療事実を抽出してテーブル化した事実抽出ワーク１６１の一例が示されている。医療事実８１０中には、その医療事実の種別（症状、診断、測定等）が記述され、種別に応じて詳細な情報が記述される。ここで、種別が「症状」の医療事実を「症状ファクト」、種別が「診断」の医療事実を「診断ファクト」、種別が「測定」の医療事実を「測定ファクト」と称する。症状ファクトには、存在（「＋」）／不存在（「―」）のフラグ、症状の詳細な表現（振戦、寡動等）が記述される。また、測定ファクトには、測定の属性（血圧、体温等）や、測定値が記述される。診断ファクトには、診断されたか（「＋」）、診断が否定されたか「―」のフラグ、疾患名が記述される。フラグが「＋」の診断ファクトには確定診断された疾患名が記述されることになり、フラグが「―」の診断ファクトには確定疾患以外の疾患（即ち他疾患）の疾患名が記述されることになる。記載表現８２０は、診療録上に記載された表現がそのまま記述され、実表現へのリンク８３０によって各医療事実から対応付けられる。因果関係リンク８１１は、症状ファクトと診断ファクトとの関係のような因果関係を示すリンクである。
【００４３】
図８（ｂ）には、診療録から抽出された確定疾患の根拠を記憶するワークである確定疾患根拠抽出ワークの一例が示されている。確定疾患名８４０には、確定診断された疾患が記述される。肯定事実８５０には、確定疾患を支持する医療事実（肯定事実）が記述される。肯定事実は、通常、図８（ｂ）に示すように複数存在する。各肯定事実は、さらに、事実８５１と記載表現８５２からなり、事実８５１には医療事実が記述され、記載表現８５２には診療録上の記載表現がそのまま記述される。診断根拠の説明の際には、診断説明生成テンプレート１５７のＴｙｐｅ１が使用される。
【００４４】
図８（ｃ）には、否定された疾患とその根拠を記憶するワークである否定疾患根拠抽出ワーク１６３の一例が示されている。否定疾患名８６０には、否定された疾患の名称が記述される。否定事実８７０には、否定疾患を否定する医療事実（否定事実）が記述される。否定事実は、通常、複数存在する。各否定事実は、さらに、事実８７１と記載表現８７２からなり、事実８７１には医療事実が記述され、記載表現８７２には診療録上の記載表現がそのまま記述される。図８（ｃ）の例のうち、「甲状腺機能低下症」の診断が否定される根拠の説明の際には、否定事実が存在する医療事実なので、診断説明生成テンプレート１５７のＴｙｐｅ２が使用される。また、「多発性硬化症」の診断が否定される根拠の説明の際には、診療録に存在しないという否定事実を使用するので、診断説明生成テンプレート１５７のＴｙｐｅ３が使用される。
【００４５】
次に、本実施形態に係る診断支援装置（情報処理装置）１００による診断支援方法（情報処理方法）の処理手順について説明する。
図９は、本発明の第１の実施形態に係る診断支援装置（情報処理装置）１００による診断支援方法（情報処理方法）の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【００４６】
まず、ステップＳ９０１において、ＣＰＵ１１０は、各種パラメータの初期化や初期画面の表示等、システムの初期化処理を行う。
【００４７】
続いて、ステップＳ９０２において、ＣＰＵ１１０は、タッチパネル等の入力部１２０を介して何らかのイベントが発生したか否かを判断する。この判断の結果、イベントが発生していない場合には、イベントが発生するまでステップＳ９０２で待機する。
【００４８】
一方、ステップＳ９０２の判断の結果、イベントが発生した場合には、ステップＳ９０３に進む。
ステップＳ９０３に進むと、ＣＰＵ１１０は、発生したイベントの種類を判別する処理を行う。
【００４９】
続いて、ステップＳ９０４において、ＣＰＵ１１０は、判別したイベントの種類に応じて、各種のイベント対応処理を実行する。なお、ステップＳ９０４におけるイベント対応処理には、図１０で詳述する診断説明作成処理が含まれる。その他のイベント対応処理の詳細は省略するが、例えば、診療録編集処理、画面遷移処理、印刷処理等の通常広く行われる処理が含まれる。
【００５０】
続いて、ステップＳ９０５において、ＣＰＵ１１０は、上述した各処理の処理結果や処理終了を表示部１３０に画面表示する処理を行う。このステップＳ９０５の処理は、正常な処理が行われた場合の画面表示への反映等、通常広く行われる処理である。
【００５１】
このステップＳ９０５の処理が終了すると、ステップＳ９０２に戻る。その後、ステップＳ９０２以降の処理が再度行われる。
【００５２】
図１０は、図９のステップＳ９０４の各種イベント対応処理の一部である診断説明作成処理の詳細な処理手順の一例を示すフローチャートである。この診断説明作成処理は、診療録ＤＢ１７１に格納されている医療情報（医療文書）である診療録に基づいて、診断根拠の説明（即ち診断根拠説明）を作成する処理である。
【００５３】
まず、ステップＳ１００１において、ＣＰＵ１１０は、診療録ＤＢ１７１に格納されている診療録を解析して事実抽出ワーク１６１を作成する、記載表現解釈・事実抽出処理を行う。このステップＳ１００１の詳細な処理については、図１１を用いて後述する。
【００５４】
続いて、ステップＳ１００２において、ＣＰＵ１１０は、診療録ＤＢ１７１に格納されている診療録を基に確定疾患根拠抽出ワーク１６２を作成する、確定疾患肯定事実登録処理を行う。このステップＳ１００２の詳細な処理については、図１３を用いて後述する。
【００５５】
続いて、ステップＳ１００３において、ＣＰＵ１１０は、診療録ＤＢ１７１に格納されている診療録、類似疾患ＤＢ１５６の情報及び疾患根拠ＤＢ１５８の情報を基に否定疾患根拠抽出ワーク１６３を作成する、他疾患否定事実登録処理を行う。このステップＳ１００３の詳細な処理については、図１４を用いて後述する。
【００５６】
続いて、ステップＳ１００４において、ＣＰＵ１１０は、確定診断された確定疾患を肯定する説明である確定疾患肯定説明を生成する確定疾患肯定説明生成処理を行う。この確定疾患肯定説明生成処理を行うＣＰＵ１１０は、確定疾患肯定説明生成手段を構成する。このステップＳ１００４の詳細な処理については、図１５を用いて後述する。
【００５７】
続いて、ステップＳ１００５において、ＣＰＵ１１０は、他疾患を否定する説明である他疾患否定説明を生成する他疾患否定説明生成処理を行う。この他疾患否定説明生成処理を行うＣＰＵ１１０は、他疾患否定説明生成手段を構成する。このステップＳ１００５の詳細な処理については、図１６を用いて後述する。
【００５８】
続いて、ステップＳ１００６において、ＣＰＵ１１０は、ステップＳ１００４で生成した確定疾患肯定説明や、ステップＳ１００５で生成した他疾患否定説明を用いて、確定診断された確定疾患における診断根拠の説明を作成する診断根拠説明作成処理を行う。この診断根拠説明作成処理を行うＣＰＵ１１０は、診断根拠説明作成手段を構成する。具体的に、ＣＰＵ１１０は、医療情報（医療文書）である診療録に記載された疾患が確定診断された根拠を説明する資料を作成する。
【００５９】
ステップＳ１００６の処理が終了すると、図１０に示すフローチャートの処理が終了する。
【００６０】
次いで、図１０のステップＳ１００１の詳細な処理について説明する。
図１１は、図１０のステップＳ１００１における記載表現解釈・事実抽出処理の詳細な処理手順の一例を示すフローチャートである。
【００６１】
まず、ステップＳ１１０１において、ＣＰＵ１１０は、診療録ＤＢ１７１に格納されている診療録の自然言語文字列に対して、形態素解析処理を行う。この形態素解析処理は、自然言語処理の分野で公知の技術であり、どのような方式を利用してもよい。
【００６２】
続いて、ステップＳ１１０２において、ＣＰＵ１１０は、ステップＳ１１０１で形態素解析された自然言語文字列に対して、構文解析処理を行う。この構文解析処理は、自然言語処理の分野で公知の技術であり、どのような方式を利用してもよい。
【００６３】
続いて、ステップＳ１１０３において、ＣＰＵ１１０は、ステップＳ１１０１で形態素解析、ステップＳ１１０２で構文解析された自然文文字列に対して、固有表現抽出処理を行う。この固有表現抽出処理は、固有名詞、数値表現、専門用語等の固有表現と呼ばれる表現を抽出する処理であり、自然言語処理の分野で公知の技術であるため、どのような方式を利用してもよい。この固有表現抽出処理において、概念ＤＢ１５４の情報が使用され、「多発性硬化症」や「パーキンソン病」等の疾患名、「全身活動低下」や「無力感」や「低体温」等の症状の表現、「３５℃」や「×月×日」等の数値表現が抽出される。
【００６４】
続いて、ステップＳ１１０４において、ＣＰＵ１１０は、ファクト抽出処理を行う。このファクト抽出処理は、症状、測定、診断等の現象や行為を抽出する処理であり、「体温：３５℃」や「甲状腺機能低下症と診断」や「体重減少がある」等の関係が抽出される。このステップＳ１１０４の詳細な処理については、図１２を用いて後述する。
【００６５】
続いて、ステップＳ１１０５において、ＣＰＵ１１０は、ステップＳ１１０４で抽出したファクト間の関係（症状と診断結果の因果関係等）を解析し、当該ファクト間の関係を事実抽出ワーク１６１のリンクに反映させる。
【００６６】
ステップＳ１１０５の処理が終了すると、図１１に示すフローチャートの処理が終了する。
【００６７】
次いで、図１１のステップＳ１１０４の詳細な処理について説明する。
図１２は、図１１のステップＳ１１０４におけるファクト抽出処理の詳細な処理手順の一例を示すフローチャートである。
【００６８】
まず、ステップＳ１２０１において、ＣＰＵ１１０は、ステップＳ１１０３で抽出した固有表現を１つ取得する。
【００６９】
続いて、ステップＳ１２０２において、ＣＰＵ１１０は、全ての固有表現の処理を終了したか否かを判断する。この判断の結果、全ての固有表現の処理を終了した場合には、図１２に示すフローチャートの処理を終了する。
【００７０】
一方、ステップＳ１２０２の判断の結果、全ての固有表現については処理を終了していない場合には、ステップＳ１２０３に進む。
ステップＳ１２０３に進むと、ＣＰＵ１１０は、抽出すべきファクトのパターンを規定した主要関係パターンを１つ取得する。
【００７１】
続いて、ステップＳ１２０４において、ＣＰＵ１１０は、全ての主要関係パターンの処理を終了したか否かを判断する。この判断の結果、全ての主要関係パターンの処理を終了した場合には、ステップＳ１２０１に戻る。
【００７２】
一方、ステップＳ１２０４の判断の結果、全ての主要関係パターンについては処理を終了していない場合（未だ主要パターンが取得できた場合）には、ステップＳ１２０５に進む。
ステップＳ１２０５に進むと、ＣＰＵ１１０は、ステップＳ１２０１で取得した固有表現と近傍の固有表現または近傍の単語とが、ステップＳ１２０３で取得した主要関係パターンに従って共起するかを判定する。
【００７３】
続いて、ステップＳ１２０６において、ＣＰＵ１１０は、ステップＳ１２０５の判定により共起するか否かを判断する。この判断の結果、共起しない場合には、ステップＳ１２０３に戻る。
【００７４】
一方、ステップＳ１２０６の判断の結果、共起する場合には、ステップＳ１２０７に進む。
ステップＳ１２０７に進むと、ＣＰＵ１１０は、共起に供した主要関係パターンが肯定の属性であるのか否定の属性であるのかを抽出する。ここで、肯定の属性であるかまたは否定の属性であるのかは、自然言語の解析によって得られる。
【００７５】
続いて、ステップＳ１２０８において、ＣＰＵ１１０は、共起に供した主要関係パターンの診療録上の記載表現を抽出する記載表現抽出処理を行う。この記載表現抽出処理を行うＣＰＵ１１０は、記載表現抽出手段を構成する。
【００７６】
続いて、ステップＳ１２０９において、ＣＰＵ１１０は、解釈ＤＢ１５５を使用して、ステップＳ１２０８で抽出した記載表現を医療事実として解釈する医療事実解釈処理を行う。この医療事実解釈処理を行うＣＰＵ１１０は、医療事実解釈手段を構成する。具体的に、ＣＰＵ１１０は、解釈ＤＢ１５５を使用して、ステップＳ１２０８で抽出した記載表現に基づいて、医療事実に関する情報を取得する処理を行う。この場合、ＣＰＵ１１０は、取得手段を構成する。
【００７７】
続いて、ステップＳ１２１０において、ＣＰＵ１１０は、抽出された主要関係パターンや肯定／否定の属性等を医療事実（ファクト）として事実抽出ワーク１６１に登録する。この際、ＣＰＵ１１０は、記載表現へのリンクも作成する。また、ＣＰＵ１１０は、医療事実については識別記号へのマッピングも行って一意に特定できるようにする。
その後、ステップＳ１２０３に戻る。
【００７８】
次いで、図１０のステップＳ１００２の詳細な処理について説明する。
図１３は、図１０のステップＳ１００２における確定疾患肯定事実登録処理の詳細な処理手順の一例を示すフローチャートである。
【００７９】
まず、ステップＳ１３０１において、ＣＰＵ１１０は、事実抽出ワーク１６１から確定診断疾患名を抽出する。即ち、ＣＰＵ１１０は、確定診断された疾患である確定疾患を抽出する確定疾患抽出処理を行う。この確定疾患抽出処理を行うＣＰＵ１１０は、確定疾患抽出手段を構成する。
【００８０】
続いて、ステップＳ１３０２において、ＣＰＵ１１０は、確定疾患から因果関係リンクをたどり確定疾患の肯定事実を抽出する肯定事実抽出処理を行う。この肯定事実抽出処理を行うＣＰＵ１１０は、肯定事実抽出手段を構成する。
【００８１】
続いて、ステップＳ１３０３において、ＣＰＵ１１０は、肯定事実を抽出できたか否かを判断する。
【００８２】
ステップＳ１３０３の判断の結果、肯定事実を抽出できなかった場合には、ステップＳ１３０４に進む。
ステップＳ１３０４に進むと、ＣＰＵ１１０は、疾患根拠ＤＢ１５８を検索して確定疾患の肯定事実を取得する。
【００８３】
続いて、ステップＳ１３０５において、ＣＰＵ１１０は、事実抽出ワーク１６１から、ステップＳ１３０４で取得した肯定事実を検索して抽出する。この肯定事実を抽出する処理を行うＣＰＵ１１０は、肯定事実抽出手段を構成する。
【００８４】
ステップＳ１３０５の処理が終了した場合、或いは、ステップＳ１３０３で肯定事実を抽出できたと判断された場合には、ステップＳ１３０６に進む。
ステップＳ１３０６に進むと、ＣＰＵ１１０は、医療事実に対して実表現へのリンクがあれば、記載表現を抽出して取得する。また、医療事実に対して実表現へのリンクがなければ、診療録に存在する同じ識別記号の医療事実を検索し、記載表現を抽出して取得する。即ち、ＣＰＵ１１０は、記載表現抽出を行う。
【００８５】
続いて、ステップＳ１３０７において、ＣＰＵ１１０は、今までの処理で得られた肯定事実等を確定疾患根拠抽出ワーク１６２に登録する。
その後、図１３に示すフローチャートの処理を終了する。
【００８６】
次いで、図１０のステップＳ１００３の詳細な処理について説明する。
図１４は、図１０のステップＳ１００３における他疾患否定事実登録処理の詳細な処理手順の一例を示すフローチャートである。
【００８７】
まず、ステップＳ１４０１において、ＣＰＵ１１０は、事実抽出ワーク１６１から「―」のフラグがついている診断の医療事実を検索し、その疾患を「他疾患」とする。即ち、ＣＰＵ１１０は、確定疾患以外の他の疾患である他疾患を抽出する他疾患抽出処理を行う。この他疾患抽出処理を行うＣＰＵ１１０は、他疾患抽出手段を構成する。
【００８８】
続いて、ステップＳ１４０２において、ＣＰＵ１１０は、他疾患が見つかったか否かを判断する。
【００８９】
ステップＳ１４０２の判断の結果、他疾患が見つからなかった場合には、ステップＳ１４０３に進む。
ステップＳ１４０３に進むと、ＣＰＵ１１０は、確定疾患に類似する疾患を類似疾患ＤＢ１５６から検索し、その疾患を「他疾患」とする。即ち、ＣＰＵ１１０は、他疾患抽出処理を行う。この他疾患抽出処理を行うＣＰＵ１１０は、他疾患抽出手段を構成する。
【００９０】
ステップＳ１４０３の処理が終了した場合、或いは、ステップＳ１４０２で他疾患が見つかったと判断された場合には、ステップＳ１４０４に進む。
ステップＳ１４０４に進むと、ＣＰＵ１１０は、抽出した他疾患を否定する事実である否定事実（他疾患否定事実）を推定して抽出する。即ち、ＣＰＵ１１０は、他疾患否定事実抽出処理を行う。この他疾患否定事実抽出処理を行うＣＰＵ１１０は、他疾患否定事実抽出手段を構成する。また、ステップＳ１４０４における推定の方法としては、（１）事実抽出ワーク１６１の因果関係リンクをたどる、（２）疾患根拠ＤＢ１５８を検索して推定する、等が考えられる。
【００９１】
続いて、ステップＳ１４０５において、ＣＰＵ１１０は、確定疾患を否定する医療事実である確定疾患否定事実を抽出する確定疾患否定事実抽出処理を行う。この確定疾患否定事実抽出処理を行うＣＰＵ１１０は、確定疾患否定事実抽出手段を構成する。そして、ＣＰＵ１１０は、他疾患否定事実のうち、この確定疾患否定事実と重複するものを除外する。即ち、ＣＰＵ１１０は、確定疾患否定事実以外の他疾患否定事実を残す。
【００９２】
続いて、ステップＳ１４０６において、ＣＰＵ１１０は、他疾患否定事実に対して実表現へのリンクをたどり、診療録上の記載表現を抽出して取得する。この際、実表現へのリンクが存在しない場合には、事実抽出ワーク１６１から同一の事実を検索して見つけ、記載表現を抽出して取得する。
【００９３】
続いて、ステップＳ１４０７において、ＣＰＵ１１０は、今までの処理で得られた情報を否定疾患根拠抽出ワーク１６３に登録する。
その後、図１４に示すフローチャートの処理を終了する。
【００９４】
次いで、図１０のステップＳ１００４の詳細な処理について説明する。
図１５は、図１０のステップＳ１００４における確定疾患肯定説明生成処理の詳細な処理手順の一例を示すフローチャートである。
【００９５】
まず、ステップＳ１５０１において、ＣＰＵ１１０は、確定疾患根拠抽出ワーク１６２から肯定事実を取得する。
【００９６】
続いて、ステップＳ１５０２において、ＣＰＵ１１０は、診断説明生成テンプレート１５７のＴｙｐｅ１を選択する。
【００９７】
続いて、ステップＳ１５０３において、ＣＰＵ１１０は、ステップＳ１５０２で選択したテンプレートに従って説明（文章）を生成する。なお、テンプレート中の［症状］を展開する際に、実表現へのリンクがあって記載表現が標準表現と異なる場合には、「標準表現（記載表現）」と展開する。
【００９８】
次いで、図１０のステップＳ１００５の詳細な処理について説明する。
図１６は、図１０のステップＳ１００５における他疾患否定説明生成処理の詳細な処理手順の一例を示すフローチャートである。
【００９９】
まず、ステップＳ１６０１において、ＣＰＵ１１０は、否定疾患根拠抽出ワーク１６３から否定疾患（否定疾患名）を１つ取得する。
【０１００】
続いて、ステップ１６０２において、ＣＰＵ１１０は、全ての否定疾患の処理が終了したか否かを判断する。この判断の結果、全ての否定疾患の処理を終了した場合には、図１６に示すフローチャートの処理を終了する。
【０１０１】
一方、ステップＳ１６０２の判断の結果、全ての否定疾患については処理を終了していない場合には、ステップＳ１６０３に進む。
ステップＳ１６０３に進むと、ＣＰＵ１１０は、ステップＳ１６０１で取得した否定疾患の否定事実に「―」のフラグが付いているか否かを判断する。
【０１０２】
ステップＳ１６０３の判断の結果、ステップＳ１６０１で取得した否定疾患の否定事実に「―」のフラグが付いている場合には、ステップＳ１６０４に進む。
ステップＳ１６０４に進むと、ＣＰＵ１１０は、診断説明生成テンプレート１５７のＴｙｐｅ３を選択する。
【０１０３】
一方、ステップＳ１６０３の判断の結果、ステップＳ１６０１で取得した否定疾患の否定事実に「―」のフラグが付いていない場合には、ステップＳ１６０５に進む。
ステップＳ１６０５に進むと、ＣＰＵ１１０は、診断説明生成テンプレート１５７のＴｙｐｅ２を選択する。
【０１０４】
ステップＳ１６０４の処理が終了した場合、或いは、ステップＳ１６０５の処理が終了した場合には、ステップＳ１６０６に進む。
ステップＳ１６０６に進むと、ＣＰＵ１１０は、ステップＳ１６０４またはステップＳ１６０５で選択したテンプレートに従って説明（文章）を生成する。なお、テンプレート中の［症状］を展開する際に、実表現へのリンクがあって記載表現が標準表現と異なる場合には、「標準表現（記載表現）」と展開する。
その後、ステップＳ１６０１に戻る。
【０１０５】
第１の実施形態によれば、確定診断された疾患がどのような根拠に基づいて支持され、診断されなかった他疾患がどのような根拠に基づいて否定されたのかの説明が自動作成されるので、医師等が診断根拠の説明を作成する負荷を軽減することができる。即ち、インフォームドコンセントにおける医師の資料作成負荷を軽減することができる。
【０１０６】
（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。
【０１０７】
第１の実施形態に係る診断支援装置１００では、他疾患や、肯定事実、否定事実の抽出は、診療録中の記述の解析や、類似疾患ＤＢ１５６、疾患根拠ＤＢ１５８からの抽出により実現していた。しかしながら、診療録中には、他疾患が明確に記述されているとは限らず、また、医療事実と診断との関係も明確に記述されているとは限らない。類似疾患ＤＢ１５６は、比較・鑑別診断すべき疾患について、一般的な類を挙げることしかできない。また、医療事実によっては、想定外の疾患類を比較検討すべき場合もあり得る。
【０１０８】
これに対応して、第２の実施形態では、ベイジアンネットワーク等の診断支援（ＣＡＤ）の結果を利用して、診断根拠の説明の作成を実現する。
【０１０９】
図１７は、本発明の第２の実施形態を示し、ベイジアンネットワーク１７１０により肯定事実及び否定事実を抽出する処理の一例を示す図である。
【０１１０】
図１７（ａ）には、ベイジアンネットワーク１７１０の構成の一例が示されている。これは、特許文献１に記載の実施形態に基づくものである。特許文献１は、読影診断に関する推論モデルを提供するものであった。具体的に、特許文献１では、各事象（「石灰化濃度比」等）をノード及びノードのステート（「高」「中」「低」等）として保持し、ノードにエビデンスを入力して推論結果（「癌の肺転移」等）の確率を計算するものであった。その際、特許文献１では、推論候補を肯定するエビデンスを肯定情報とし、否定するエビデンスを否定情報として得ていた。このノードとして問診や検査による症状、ステートとして症状の値、推論候補として疾患候補とする説明事例が挙げられている。本実施形態では、このような構成のベイジアンネットワークに基づいて診断支援が行われる。
【０１１１】
具体的に、図１７に示すベイジアンネットワーク１７１０では、対象とする現象を構成する事象をノード１７１１〜１７１６とし、ノード間の関係を示すリンクを矢印で表している。矢印の根元にあたるノード１７１１が親ノードであり、矢印の先にあたるノード１７１２〜１７１６が子ノードである。各ノード１７１１〜１７１６は、ノードの状態を示すステートを複数個持っており、各ステートに生起確率が付与される。親ノードと子ノード間の関係は、親ノードを条件とした条件付確率によって与えられる。この条件付確率を表にしたものを条件付確率表１７１７で示している。
【０１１２】
図１７（ｂ）には、ベイジアンネットワーク１７１０による診断支援の実現例が示されている。症状に基づいて、診断候補が複数挙げられ、各診断候補に対して、その診断候補の肯定事実と否定事実が出力される。実現方法は、特許文献１と同様である。この出力に対して、診断根拠を説明するための肯定事実と否定事実を抽出する。
【０１１３】
図１７（ｃ）には、ベイジアンネットワーク１７１０による診断支援からの否定事実抽出の例が示されている。ここでは、「パーキンソン病」を確定診断の疾患とし、「甲状腺機能低下症」と「多発性硬化症」を他疾患としている。ここで、診断支援の結果、他疾患である「多発性硬化症」の否定事実として、「視覚障害なし」と「運動障害なし」が挙げられる。このうち、「運動障害なし」は、確定診断の疾患である「パーキンソン病」の否定事実と共通し、他疾患を否定する説明としては適切な根拠にならないため棄却する。よって、他疾患である「多発性硬化症」の否定事実として採用されるのは、「視覚障害なし」のみとなり、第２の実施形態に係る診断支援装置（情報処理装置）１００では、それに基づき、診断根拠の説明を作成する。仮に、他疾患の否定事実として確定疾患の否定事実と共通の事実（Ｆ）が使われた場合、「他疾患はＦのために否定される」と説明されても、患者は、確定疾患も同様に否定されそうに感じ、納得できないからである。
【０１１４】
第２の実施形態によれば、確定診断はされなかったが比較して鑑別すべき他疾患を柔軟に選択でき、また、納得できる他疾患の否定事実が選択されるので、第１の実施形態の効果に加えて、より患者にとって分かりやすい診断根拠の説明を作成することができる。
【０１１５】
（第３の実施形態）
次に、本発明の第３の実施形態について説明する。
【０１１６】
上述した各実施形態に係る診断支援装置１００では、診療録のある記載事実に対応して解釈される医療事実は、一意的なものであるとして処理するものであった。しかしながら、場合によっては、複数の医療事実が解釈される場合もある。第３の実施形態は、この複数の医療事実が解釈される場合を想定した実施形態である。
【０１１７】
図１８は、本発明の第３の実施形態を示し、複数の医療事実が解釈される場合の処理の一例を示す図である。
【０１１８】
図１８（ａ）には、複数の医療事実が解釈される場合の解釈ＤＢ１５５の構成例が示されている。コラム１８１０に医療事実、コラム１８２０に解釈が可能な表現が記述されることは、第１の実施形態と同様である。さらに、図１８（ａ）に示す例では、１つの表現が複数の医療事実に対応している。例えば、表現「体が動かない」は、医療事実「運動障害」とも解釈されるし、「気力低下」とも解釈され得る。また、本実施形態の場合、コラム１８３０に尤度が記述され、表現がどの程度の尤度で医療事実と解釈され得るかを示すことができる。このような尤度の決定方法については、以下の方法が考えられる。
【０１１９】
尤度の第１の決定方法は、医師等の専門家の経験と勘によって手作業で設定するというものである。これは大変な工数がかかるので、実現は難しいが、十分に納得のいく値が設定できる。
尤度の第２の決定方法は、テキストマイニング等によって既存の医療情報（医療文書）から表現と医療事実間の共起性を求め、それに従って尤度を設定するというものである。即ち、共起しやすいペアの尤度を高く設定し、共起しにくいペアの尤度を低く設定する。この方法は、機械的処理で実現できるため、実現容易性が増す。しかしながら、場合によっては、納得のいかない尤度が設定されることもある。
そこで、実際には、第１の決定方法と第２の決定方法を組み合せて、第２の決定方法によって機械的に値を設定し、それを人間が確認して値を修正する態様が好適であると考えられる。
【０１２０】
図１８（ｂ）には、複数の解釈がある場合に抽出される医療事実の保持例が示されている。診療録ＤＢ１７１に格納されている診療録から抽出される記載表現１８４０と、医療事実１８５０に対して、どのように解釈され得るかを矢印１８６０で示している。図１８（ｂ）に示す例では、１つの記載表現１８４０から複数の医療事実１８５０へ矢印１８６０が出ていくことになる。医療事実１８５０の末尾には、解釈の尤度が記述される。第３の実施形態に係る診断支援装置（情報処理装置）１００では、例えば、ベイジアンネットワークに対して、この医療事実と尤度を設定して診断支援を実行し、各診断候補や、各診断候補に対する肯定事実及び否定事実を抽出することになる。
【０１２１】
図１８（ｃ）には、本実施形態における事実抽出ワーク１６１の構成の例が示されている。本実施形態では、医療事実１８７０に対して尤度１８７１が記述される。複数の医療事実に対して１つの記載表現１８８０が記述されることがあり、そのときは実表現へのリンク１８９０が１つの記載表現を指すことになる。例えば、２つの医療事実「運動障害」と「気力低下」から、１つの記載事実「体が動かない」がリンクされている。なお、医療事実１８７０を抽出する診断根拠を説明する際には、条件が同等であれば、尤度の高い医療事実を優先して処理することになる。
【０１２２】
第３の実施形態によれば、第１の実施形態の効果に加えて、複数通りに解釈される診療録の記述に対しても医療事実を複数想定して処理し、診断根拠の説明を作成することができるため、より患者に分かりやすい説明を作成することができる。
【０１２３】
（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。
このプログラム及び当該プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、本発明に含まれる。
【０１２４】
なお、上述した本発明の実施形態は、いずれも本発明を実施するにあたっての具体化の例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。即ち、本発明はその技術思想、又はその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
【符号の説明】
【０１２５】
１００  診断支援装置（情報処理装置）、１１０  ＣＰＵ、１２０  入力部、１３０  表示部、１４０  印刷部、１５０  ＲＯＭ、１５１  ブートプログラム、１５２  制御プログラム、１５３  各種初期データ、１５４  概念ＤＢ、１５５  解釈ＤＢ、１５６  類似疾患ＤＢ、１５７  診断説明作成テンプレート、１５８  疾患根拠ＤＢ、１６０  ＲＡＭ、１６１  事実抽出ワーク、１６２  確定疾患根拠抽出ワーク、１６３  否定疾患根拠抽出ワーク、１６４  スタック、１６５  各種ワーク領域、１７０  ＤＩＳＫ、１７１  診療録ＤＢ、１８０  バス
【図１】
2015138402.tif 000003
【図２】
2015138402.tif 000004
【図３】
2015138402.tif 000005
【図４】
2015138402.tif 000006
【図５】
2015138402.tif 000007
【図６】
2015138402.tif 000008
【図７】
2015138402.tif 000009
【図８】
2015138402.tif 000010
【図９】
2015138402.tif 000011
【図１０】
2015138402.tif 000012
【図１１】
2015138402.tif 000013
【図１２】
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【図１３】
2015138402.tif 000015
【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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