(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像化された文書データを取得する取得手段と、
前記文書データから診療科名を抽出する第１抽出手段と、を備え、
前記第１抽出手段は、前記文書データから取得された、人体の部位を示す用語を複数含んだ第１情報と処置内容を示す用語を複数含んだ第２情報と診療対象となる患者を示す用語を複数含んだ第３情報との少なくとも１つの情報に含まれている第１用語および診療科目を示す用語を含んだ第４情報に含まれている第２用語に基づいて、前記第１用語と前記第２用語とを繋げて前記診療科名を抽出することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記文書データから複数の領域を抽出する第２抽出手段と、
前記複数の領域から第１の文字を含む領域を抽出する第３抽出手段とを更に備え、
前記第３抽出手段によって抽出された領域から、前記第１抽出手段は前記診療科名を抽出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】
前記第１抽出手段は、前記第３抽出手段によって抽出された領域から前記第１情報と前記第２情報と前記第３情報との少なくとも１つの情報に含まれている第１用語および第４情報に含まれている第２用語を抽出し、前記第１用語と前記第２用語とを繋げて前記診療科名とすることを特徴とする請求項２記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記第３抽出手段は、前記第１用語および前記第２用語が抽出された位置に基づいて前記第１用語と前記第２用語との語順を決定することを特徴請求項３記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記第３抽出手段によって複数の領域が抽出された場合、前記第３抽出手段によって抽出された前記複数の領域の位置に応じて一の領域から前記第１抽出手段は前記診療科名を抽出することを特徴とする請求項２乃至４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記第３抽出手段によって抽出された前記複数の領域のうち最も上部に位置する領域から前記第１抽出手段は前記診療科名を抽出することを特徴とする請求項５記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記第３抽出手段によって前記複数の領域から第１の文字を含む領域が抽出できなかった場合、前記第４情報に含まれる複数の用語から前記第１の文字を消去して得られる複数の新たな用語の少なくとも一つを含む領域を前記第２抽出手段により抽出された複数の領域から抽出する第４抽出手段を更に備えることを特徴とする請求項２乃至６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記第４抽出手段によって複数の領域が抽出された場合、前記第４抽出手段によって抽出された前記複数の領域の位置に応じて、有効な領域か否かを判定する判定手段を更に備え、
前記第１抽出手段は前記判定手段により有効な領域とされた領域から前記診療科名を抽出することを特徴とする請求項７記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記第４抽出手段によって抽出された領域における、全ての文字数と前記新たな用語の文字数との差に基づいて前記第４抽出手段によって抽出された領域が有効な領域か否かを判定する判定手段を更に備え、
前記第１抽出手段は前記判定手段により有効な領域とされた領域から前記診療科名を抽出することを特徴とする請求項７記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記第４抽出手段によって抽出された領域における、全ての用語の数と前記新たな用語の数との比率に基づいて前記第４抽出手段によって抽出された領域が有効な領域か否かを判定する判定手段を更に備え、
前記第１抽出手段は前記判定手段により有効な領域とされた領域から前記診療科名を抽出することを特徴とする請求項７記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記第４抽出手段によって抽出された領域に含まれる前記新たな用語の数に基づいて、前記第４抽出手段によって抽出された領域が有効な領域か否かを異なる方法で判定する判定手段を更に備え、
前記第１抽出手段は前記判定手段により有効な領域とされた領域から前記診療科名を抽出することを特徴とする請求項７記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記判定手段は、前記第４抽出手段によって抽出された領域に前記新たな用語が一つのみ含まれている場合に、前記第４抽出手段によって抽出された領域における全ての文字数と前記新たな用語の文字数との差に基づいて前記第４抽出手段によって抽出された領域が有効な領域か否かを判定し、前記第４抽出手段によって抽出された領域に前記新たな用語が複数含まれている場合に、前記第４抽出手段によって抽出された領域における全ての用語の数と前記新たな用語の数との比率に基づいて前記第４抽出手段によって抽出された領域が有効な領域か否かを判定することを特徴とする請求項１１記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記文書データから前記情報処理装置を使用する施設名を取得する施設名取得手段と、
前記第３抽出手段によって複数の領域が抽出された場合、前記文書データにおける前記施設名と前記第３抽出手段によって抽出された前記複数の領域の位置との関係に応じて優先順位を付与する付与手段を更に備え、
前記優先順位に応じた順序で前記第１抽出手段は前記診療科名を抽出することを特徴とする請求項２乃至４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
前記付与手段は、前記第３抽出手段によって抽出された前記複数の領域のうち前記施設名に近い位置にある領域ほど優先順位を高くすることを特徴とする請求項１３記載の情報処理装置。
【請求項１５】
患者の診療情報を取得する診療情報取得手段と、
前記第１抽出手段により診療科名が取得できない場合に、前記診療情報に基づいて診療科名を推定する推定手段と、を更に備えることを特徴とする請求項１乃至１４の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１６】
前記第１情報、前記第２情報、前記第３情報および前記第４情報に含まれる用語は互いに重複しないことを特徴とする請求項１乃至１５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１７】
画像化された文書データを取得する取得工程と、
前記文書データから診療科名を抽出する第１抽出工程と、を備えた情報処理方法であって、
前記第１抽出工程において、前記文書データから取得された、人体の部位を示す用語を複数含んだ第１情報と処置内容を示す用語を複数含んだ第２情報と診療対象となる患者を示す用語を複数含んだ第３情報との少なくとも１つの情報に含まれている第１用語および診療科目を示す用語を複数含んだ第４情報に含まれている第２用語に基づいて、前記第１用語と前記第２用語とを繋げて前記診療科名を抽出することを特徴とする情報処理方法。
【請求項１８】
請求項１７記載の情報処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
開示の技術は、情報処理装置、情報処理方法、プログラムおよび記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
電子カルテを中心に医療分野におけるＩＴ化が急速に進みつつある。一方、院内には依然として様々な紙媒体の診療情報が存在する。紙媒体の診療情報とは例えば、診療情報提供書、説明同意書類、入退院時の必要書類、診断書類といった診療関連の文書、また、オーダー伝票や、予約票、申込書といった事務手続き用の文書である。
【０００３】
紙媒体の診療情報（紙文書）と電子カルテ等の電子情報とが混在する環境において、電子情報だけではなく紙文書も迅速に検索・活用できることが望ましい。
【０００４】
そこで、紙文書の見読性を確保するため、紙文書をスキャナで電子化し、そして、紙文書の種類を示す種別情報、診療科情報、患者番号といった基本情報を人手によって登録し、電子システムに紐付けるワークフローが一般的に実施されている。しかし、病院で利用されている紙文書の種類は数千種類以上にも及ぶ場合があり、病院それぞれ独自の書式があるため、紙文書から上述の基本情報を登録する作業には膨大な時間と手間がかかる。
【０００５】
紙文書に含まれる基本情報の登録作業の省力化を図るものとして、特許文献１において、紙文書にバーコードを付加し、バーコードリーダによってバーコードを読み取ることで紙文書に含まれる基本情報を抽出・登録する方法が開示されている。
【０００６】
また、特許文献２においては、帳票から抽出したい文字列（帳票の発行元の名前）を記憶しておき、この文字列を帳票の認識結果と照合して帳票の認識を行うことが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特許第５３５６９０５号
【特許文献２】特開２００１−３１２６９４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、特許文献１の方法では、大量の診療記録や問診票の各用紙を電子化するにあたって予めバーコードを紙文書に付与することが必要なため、人手を介する作業が煩雑で負荷が大きい。さらに、特許文献２の方法では、抽出したい文字列全体と帳票の認識結果とを照合している。そのため、病院毎に名前が異なる場合がある診療科名を抽出する場合には膨大な診療科名を記憶し照合することが要求され、診療科名を抽出するために膨大な時間が必要となってしまう。
【０００９】
開示の技術はこのような状況に鑑みてなされたものであり、紙文書からより簡単且つ迅速に診療科名を自動抽出することを目的の１つとする。
【００１０】
なお、前記目的に限らず、後述する発明を実施するための形態に示す各構成により導かれる作用効果であって、従来の技術によっては得られない作用効果を奏することも本件の他の目的の１つとして位置付けることができる。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
開示の情報処理装置は、画像化された文書データを取得する取得手段と、前記文書データから診療科名を抽出する第１抽出手段と、を備え、前記第１抽出手段は、前記文書データから取得された、人体の部位を示す用語を複数含んだ第１情報と処置内容を示す用語を複数含んだ第２情報と診療対象となる患者を示す用語を複数含んだ第３情報との少なくとも１つの情報に含まれている第１用語および診療科目を示す用語を含んだ第４情報に含まれている第２用語に基づいて、前記第１用語と前記第２用語とを繋げて前記診療科名を抽出する。
【発明の効果】
【００１２】
本発明の文書管理装置、文書管理システム及び文書管理方法によれば、紙文書の識別領域情報の事前付与を一切不要で自動登録ができ、事前に入手できない紙文書でも、診療科の記述方法が多種多様な場合でも、漏れなく正しく診療科の自動抽出ができ、それにより紙文書の関連情報の自動登録ができる。それにより、紙の診療情報の電子化の所用時間の短縮が図れ、診療情報の検索・活用の効果をもたらすことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】第１の実施形態に係る情報処理システムの構成の一例を示す図である。
【図２】第１実施形態に係る情報処理装置の機能構成の一例を示すブロック図である。
【図３】第１実施形態に係る情報処理装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図４】（ａ）は本発明の第１の実施形態に係る診療科用語の抽出処理の手順の一例を示すフローチャートである。（ｂ）は診療科用語辞書の一例を示す模式図である。
【図５】第１の実施形態に係る領域の有効性の判断処理の一例を示すフローチャートである。
【図６】第１の実施形態に係る抽出対象である診療科の一例を示す模式図である。
【図７】（ａ）は第２の実施形態に係る情報処理システムによる領域の有効性の判断処理の一例を示すフローチャートである。（ｂ）は第２の実施形態に係る有効性の判断処理結果の一例を示す図である。
【図８】第３の実施形態に係る情報処理システムによる診療科領域の同定処理の一例を示すフローチャートである。
【図９】第３の実施形態に係る図８の診療科の語尾を含む領域が複数ある文書画像の一例を示す模式図である。
【図１０】第４の実施形態に係る語尾を含む複数領域の優先順位の設定処理の一例を示すフローチャートである。
【図１１】第５の実施形態に係る語尾を含む複数領域の優先順位の設定処理の一例を示すフローチャートである。
【図１２】第６の実施形態に係る情報処理装置による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１３】第６の実施形態に係る診療科のヒント情報の抽出処理の一例を示すフローチャートである。
【図１４】（ａ）は第６の実施形態に係る図１３のヒント情報と診療科候補との関係の一例を示す図である。（ｂ）はヒント情報を含む医療情報の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図面を参照して、本実施形態に係る情報処理装置について詳細に説明する。ただし、この実施の形態に記載されている構成要素はあくまで例示であり、本発明の技術の範囲は、特許請求の範囲によって確定されるものであって、以下の個別の実施形態によって限定されるわけではない。情報処理装置は、以下、登録支援装置とも、文書管理装置と呼ぶ場合がある。
【００１５】
（第１の実施形態）
まず、第１の実施形態について説明する。
【００１６】
図１は、第１の実施形態に係る情報処理システムの構成の一例を示すものである。
【００１７】
図１に示すように、情報処理システムは、登録部１（情報処理装置）、格納部２を備える。また、登録部１および格納部２は有線もしくは無線のネットワーク６を介して互いに通信可能に接続されている。また、登録部１および格納部２はネットワーク６を介して病院内の各種システム（電子カルテシステム３、オーダリングシステム４、その他のシステム５）と通信可能に接続されている。なお、登録部１および格納部２は複数台あっても構わない。
【００１８】
登録部１について詳細に述べる。登録部１は例えばＰＣ等の情報処理装置である。登録部１はＵＩデバイス１０１、ＣＰＵ１０２、ＲＡＭ１０３、通信ＩＦ１０４、ＵＩ表示部１０５、プログラム用記憶領域１０６およびデータ用記憶領域１０７を備える。
【００１９】
ＵＩデバイス１０１はマウス、デジタイザおよびキーボード等の少なくとも１つを含むものであり、ユーザによる登録情報の確認、修正、送信のために用いられる。
【００２０】
ＣＰＵ１０２はプログラム用記憶領域１０６からＲＡＭ１０３に読み込んだプログラムを解釈・実行することによって装置内の各種制御や計算、ＵＩの表示が可能である。例えば、ＣＰＵ１０２は、プログラムを実行することで図２に示すように、文書画像解析部１１０、候補領域設定部１２０、候補領域認識部１３０、抽出情報同定部１４０および登録部１５０として機能する。なお、登録部１が備えるＣＰＵ１０２およびＲＡＭ１０３は１つであってもよいし複数であってもよい。すなわち、少なくとも１以上の処理装置（ＣＰＵ）と少なくとも１つの記憶装置（ＲＡＭ）とが接続されており、少なくとも１以上の処理装置が少なくとも１以上の記憶装置に記憶されたプログラムを実行した場合に登録部１は上記の各部として機能する。
【００２１】
文書画像解析部１１０は図示しないスキャナにより得られた紙文書が電子化された文書画像を取得し、解析を行う。ここでスキャナによる電子化とは画像化と言い換えることができる。すなわち、文書画像は画像化された文書データの一例に相当する。また、文書画像解析部１１０は、画像化された文書データを取得する取得手段の一例に相当する。なお、画像化された医療文書を医療文書データという場合がある。文書画像解析部１１０はスキャナにより得られた電子化された文書画像をスキャナから直接取得してもよいし、スキャナにより得られた文書画像が格納部２に保存されている場合には文書画像解析部１１０は格納部２から文書画像を取得することとしてもよい。
【００２２】
文書画像解析部１１０は、紙文書の電子化された文書画像のレイアウトを解析し、文字領域や写真領域の複数の領域に分割（領域分割）して領域を抽出する。すなわち、文書画像解析部１１０は画像化された文書データから複数の領域を抽出する第２抽出手段の一例に相当する。
【００２３】
なお、領域分割によって、文書画像解析部１１０は領域分割した各領域の座標および各領域が文字領域か写真領域かを示す属性情報を領域毎に取得する。文字領域か写真領域かを示す属性情報は既知の種々の手法により取得可能である。なお、紙文書を電子化する手段はスキャナに限定されるものではなく他の手段であってもよい。
【００２４】
候補領域設定部１２０は、文書解析部１１０により分割された領域から情報を抽出する対象となる候補領域を設定する。具体的には、候補領域設定部１２０は文字領域を候補領域として設定する。言い換えれば、候補領域設定部１２０は文書解析部１１０により分割された領域のうち写真領域は候補領域としない。なお、候補領域設定部１２０の処理を省略して、候補領域を設定することなく抽出情報同定部１４０により後述する辞書を用いて文書の種別等を同定することとしてもよい。候補領域設定部１２０の処理により文書の種別等を同定するまでの時間は短縮されるが、候補領域設定部１２０の処理を省略しても上述の効果を奏することが可能である。
【００２５】
候補領域認識部１３０は、候補領域設定部１２０により設定された候補領域の中身を認識する処理を行うことで文字認識情報を取得する。文字認識情報は候補領域の中身の認識結果である。
【００２６】
抽出情報同定部１４０は、候補領域認識部１３０の認識結果に基づいて候補領域から抽出対象領域を同定し、同定した領域の記載から基本情報を同定する。具体的には、抽出情報同定部１４０は予め作成された辞書等の知識を用いて候補領域から抽出対象領域を同定する。そして、抽出情報同定部１４０は、同定した領域から予め作成された辞書等の知識を用いて例えば診療科名を同定する。すなわち、情報同定部１４０は診療科名を抽出する。このように情報同定部１４０は文章データから診療科名を抽出する第１抽出手段の一例に相当する。なお、辞書等の知識についての詳細は後述する。なお、辞書等の知識はＲＡＭ１０３に記憶されていても良いしデータ記憶領域１０７に記憶されていてもよい。また辞書等の知識は登録部１が備える不図示のＲＯＭに記憶されることとしてもよい。
【００２７】
登録部１５０は、抽出情報同定部１４０によって同定された情報を用いて文書画像を所定の記憶手段に登録（記録）する。例えば、登録部１５０は抽出情報同定部１４０によって同定された診療科名を文書画像と対応付けて登録情報１０としてデータ記憶領域１０７等に登録する。なお、登録部１５０は登録情報１０を格納部２に記憶することとしても良い。
【００２８】
なお、上記の例ではＣＰＵ１０２が図２に示す各部として機能することとしているが、これに限定されるものではなくＦＰＧＡに上記の機能の少なくとも一部を持たせることとしてもよい。また、複数のＣＰＵに上記の機能を分散させることとしてもよい。さらに、プログラム用記憶領域１０６は登録部１の内部に備えられることとしてもよいし登録部１の外部に備えられることとしてもよい。また、プログラム用記憶領域１０６は１つもメモリ等の記憶装置により構成されていてもよいし、複数の記憶装置により構成されることとしてもよい。
【００２９】
通信ＩＦ１０４はネットワーク６に繋がっており、登録部１と格納部２および病院内の各種サーバ３〜５との間の通信インタフェースである。
【００３０】
ＵＩ表示部１０５は装置の状態や画像情報や登録内容を表示するＬＥＤや液晶パネル等である。
【００３１】
プログラム用記憶領域１０６およびデータ用記憶領域１０７は具体的にはハードディスクやフラッシュメモリである。但し、特定の記憶媒体に限定されるものではない。登録部１では、データ用記憶領域１０７に登録情報１０が記憶される。なお、登録情報１０は格納部２上に記憶されることとしても構わない。なお、登録部１の登録情報１０を直接病院内のシステム（例えば、電子カルテシステム３）に関連付けて格納しても良い。
【００３２】
登録情報を格納部２に置かれる場合を想定し、格納部２について詳細に述べる。格納部２は少なくとも１以上のＨＤＤまたはＳＳＤ等の記憶媒体であり、格納部２にはバインダプール２０が記憶されている。バインダプール２０にはバインダ２０１、２０２が含まれる。各バインダには医療文書が含まれている。すなわち、格納部２は医用文書をバインダという単位で管理する。なお、バインダプール２０は病院内のシステム（例えば、電子カルテシステム３）に関連付けて記憶しても構わない。バインダプール２０の中には、情報が使用しやすいように所定の規則で登録資料がバインダ毎に格納される。バインダのまとめ方として、例えば、患者毎に各種別の資料を保存しても良いし、種別毎に各資料を保存しても良い。例えば、登録部１５０は抽出情報同定部１４０によって同定された紙文書の種別に基づいて文書画像を含む登録情報を種別毎にバインダに記憶させることが可能である。
【００３３】
上述の構成で、情報処理システム全体で登録情報を参照する事が可能となる。
【００３４】
なお、ネットワーク６は、病院あるいは組織内で運用されるイントラネットであってもよいし、インターネットであってもよい。
【００３５】
なお、電子カルテシステム／オーダーシステムは、広く普及し良く知られている装置なので、ハードウェア構成例や動作フローの説明を省略する。
【００３６】
次に、本実施形態に係る情報処理システムによる情報処理方法の処理手順の一例について説明する。
【００３７】
図３は、本発明の第１の実施形態に係る情報処理装置による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。
【００３８】
まず、ステップＳ１１０において文書画像解析部１１０は、紙文書の電子化された文書画像のレイアウトを解析し、文字領域や写真領域に分割する。尚、文書画像の領域分割方法として、例えば特開２００２−３１４８０６公報で開示されている公知の方法等を使用することができる。
【００３９】
続いて、ステップＳ１２０において、候補領域設定部１２０は、上記文書画像の解析結果から抽出された文字領域を抽出対象の候補領域として設定する。
【００４０】
続いて、ステップＳ１３０において、候補領域認識部１３０は、上記候補領域にある文字列を認識し、認識情報を記録する。認識情報として、文字列の認識結果および文字数、などが挙げられる。尚、認識処理は、公知の文字認識技術を用いることができる。
【００４１】
続いて、ステップＳ１４０からステップＳ２５０において、情報処理装置の抽出情報同定部１４０は、上記候補領域の認識結果及び、知識情報に基づき抽出対象領域及び、抽出対象中身を同定する。そして、情報処理装置の登録部１５０は、同定された情報を登録する。この抽出情報同定処理について具体的に説明する。
【００４２】
先ず、ステップＳ１４０では、抽出情報同定部１４０が候補領域の中から診療科の語尾を含む領域を抽出する。診療科の語尾は、診療科の共通表現を示すもので、例えば、「科」が挙げられる。すなわち、抽出情報同定部１４０は、複数の領域から第１の文字を含む領域を抽出する第３抽出手段の一例に相当する。なお、語尾は「科」に限定されるものではなく他の文字であってもよい。また、語尾とは用語（単語）の語尾を意味しており、領域における最後の文字のみを指すものではない。
【００４３】
そして、ステップＳ１５０では、抽出情報同定部１４０が候補領域の中に、診療科の語尾を含む領域があるかどうかを判断する。
【００４４】
「科」という文字を含む領域がある場合、ステップＳ１６０では、当該候補領域を診療科領域として同定する。そして、ステップＳ１７０では、抽出情報同定部１４０は当該領域から診療科の用語辞書に含まれる用語を抽出する。ステップＳ１８０では、抽出情報同定部１４０は抽出された用語を診療科名として任意の記憶媒体に記録する。ステップＳ１７０における診療科用語の抽出処理について後述する。なお、ステップＳ１８０で記録された診療科名と文書画像とを対応付けて登録情報１０としてデータ記憶領域１０７等に登録する。
【００４５】
一方、診療科の語尾を含む領域がない場合、ステップＳ１９０では、抽出情報同定部１４０は診療科の語尾を取り外した用語を含む領域があるかどうかを判定する。具体的には、図４（ｂ）に示す基本用語辞書４０１に含まれる複数の用語から「科」という文言を消去した用語を含む領域があるかどうかを判定する。以下、診療科の語尾を取り外した用語を中身用語（診療科の中身用語）と呼ぶ。中身用語は診療科の内容を示すものである。ここで、中身用語は新たな用語の一例に相当する。すなわち、抽出情報同定部１４０は、第３抽出手段によって複数の領域から第１の文字を含む領域が抽出できなかった場合、第４情報に含まれる複数の用語から第１の文字を消去して得られる複数の新たな用語の少なくとも一つを含む領域を前記第２抽出手段により抽出された複数の領域から抽出する第４抽出手段の一例に相当する。
【００４６】
ステップＳ２００では、中身用語を含む領域があると判断された場合、抽出情報同定部１４０はステップＳ２１０からステップＳ２４０までの処理を実行する。ステップＳ２１０では、抽出情報同定部１４０は中身用語を含む領域が有効な診療科領域であるかどうかを判断する。ステップＳ２１０における診療科領域の有効性判断処理について図５に後述する。
【００４７】
ステップＳ２３０の判定結果に応じてステップＳ２２０で処理フローをステップＳ２３０またはステップＳ２５０に分岐させる。当該領域が有効な診療科領域と判断された場合、ステップＳ２３０で抽出情報同定部１４０は当該領域を診療科領域として同定する。ステップＳ２４０では、抽出情報同定部１４０はステップＳ１９０で抽出される中身用語に診療科の語尾を加えて診療科名として任意の記憶媒体に記録する。
【００４８】
ステップＳ２２０で当該領域が有効な診療科領域ではないと判断された場合、或いは、ステップＳ２００で中身用語を含む領域がないと判断された場合、ステップＳ２５０で抽出情報同定部１４０は処理対象画像に診療科情報がないと判断する。
【００４９】
次に、ステップＳ１７０における診療科の語尾を含む領域から診療科用語の抽出処理について説明する。
【００５０】
図４（ａ）は、第１の実施形態に係る診療科用語の抽出処理の一例を示すフォローチャートであり、図３のステップＳ１７０の詳細を示すものである。
【００５１】
まず、ステップＳ１７０１では、抽出情報同定部１４０は、同定された診療科領域から基本用語辞書４０１に含まれる基本用語を抽出し、抽出された基本用語の数Ｎ１を統計する。ここで、基本用語辞書４０１の一例を図４（ｂ）に示す。ここで、基本用語辞書４０１には基本用語として診療科目を示す「内科」、「外科」、「眼科」等の複数の用語が含まれている。すなわち、基本用語辞書４０１は診療科目を示す用語を複数含んだ第４情報の一例に相当する。
【００５２】
続いて、ステップＳ１７０２では、抽出情報同定部１４０は、同定された診療科領域から部位用語辞書４０２に含まれる部位用語を抽出し、抽出された部位用語の数Ｎ２を統計する。ここで、部位用語辞書４０２の一例を図４（ｂ）に示す。ここで、部位用語辞書４０２には部位用語として人体の部位を示す「頭部」、「頸部」、「胸部」等の複数の用語が含まれている。ここで、部位は診療対象となる部位である。すなわち、部位用語辞書４０２は人体の部位を示す用語を複数含んだ第１情報の一例に相当する。
【００５３】
続いて、ステップＳ１７０３では、抽出情報同定部１４０は、同定された診療科領域から処置用語辞書４０３に含まれる処置用語を抽出し、抽出された処置用語の数Ｎ３を統計する。ここで、処置用語辞書４０３の一例を図４（ｂ）に示す。ここで、処置用語辞書４０３には処置用語として処置内容を示す用語が含まれている。すなわち、処置用語辞書４０３に含まれる用語は、医師により患者に行われる診療内容または診療方法を示す用語である。より具体的には部位用語辞書４０２に含まれている用語と異なり診療対象の部位を示すものではなく診療内容を示すものである。例えば処置用語辞書４０３には「整形」、「透析」、「移植」等の複数の用語が含まれている。すなわち、処置用語辞書４０３は処置内容を示す用語を複数含んだ第２情報の一例に相当する。
【００５４】
続いて、ステップＳ１７０４では、抽出情報同定部１４０は、同定された診療科領域から患者用語辞書４０４に含まれる患者用語を抽出し、抽出された患者用語の数Ｎ４を統計する。ここで、患者用語辞書４０４の一例を図４（ｂ）に示す。ここで、患者用語辞書４０４には患者用語として診療対象となる患者を示す用語が含まれている。すなわち、診療対象となる患者の性別または年齢などを示す用語が患者用語辞書４０４に含まれている。患者用語辞書４０４には、例えば、「男性」、「女性」、「新生児」等の複数の用語が含まれている。すなわち、患者用語辞書４０４は診療対象となる患者を示す用語を複数含んだ第３情報の一例に相当する。
【００５５】
続いて、ステップＳ１７０５では、抽出情報同定部１４０は、同定された診療科領域から診療科に関わる略語辞書４０５に含まれる略語を抽出し、抽出された略語の数Ｎ５を統計する。ここで、略語辞書４０５の一例を図４（ｂ）に示す。ここで、略語辞書４０５には「小児」、「婦」等の診療科名の略語と省略されていない「小児外科」、「婦人科」等の診療科名とが対応付けられている。上述のように、本実施形態における第１情報、第２情報、第３情報および第４情報に含まれる用語は互いに重複していない。
【００５６】
続いて、ステップＳ１７０６では、抽出情報同定部１４０は、上記抽出された診療科の基本用語、部位用語、処置用語、患者用語の数（Ｎ１＋Ｎ２＋Ｎ３＋Ｎ４）を合計する。この合計が０でなければ、ステップＳ１７０７で、抽出情報同定部１４０は、当該領域から抽出された上記用語の文字列の位置関係により診療科名を同定する。例えば、「整形」という処置用語と「整形」に対して右側に位置する「外科」という基本用語とが抽出された場合、抽出情報同定部１４０は「外科」という用語が「整形」に対して右側に位置することを利用して「整形外科」と診療科名を同定する。すなわち、第３抽出手段の一例である抽出情報同定部１４０は、第１用語および第２用語が抽出された位置に基づいて第１用語と第２用語との語順を決定する。
【００５７】
また、上述のようにＮ１＋Ｎ２＋Ｎ３＋Ｎ４の少なくとも一つが１となっていればステップ１７０７において診療科名が同定される。言い換えれば、抽出情報同定部１４０は、人体の部位を示す用語を複数含んだ第１情報と処置内容を示す用語を複数含んだ第２情報と診療対象となる患者を示す用語を複数含んだ第３情報との少なくとも１つの情報および診療科目を示す用語を複数含んだ第４情報に基づいて前記診療科名を抽出する。また、上記の例において「整形」という用語は第１用語の一例に相当し、「外科」という用語は第２用語の一例に相当する。すなわち、第１抽出手段の一例である抽出情報同定部１４０は、第３抽出手段によって抽出された領域から第１情報と第２情報と第３情報との少なくとも１つの情報に含まれている第１用語および第４情報に含まれている第２用語を抽出し、第１用語と前記第２用語とを繋げて診療科名としている。
【００５８】
なお、診療科用語の合計数が０であれば、ステップＳ１７０８で、診療科の略語が抽出されたかどうかを判定する。診療科名の略語があれば、ステップＳ１７０９では、診療科の略語と診療科名の対応関係により診療科名を同定する。診療科の略語がなければ、ステップＳ１７１０では、診療科情報が不明と判断する。
【００５９】
基本用語辞書４０１及び、部位用語辞書４０２、処置用語４０３、患者用語辞書４０４の少なくとも一つ用いることにより、病院間における診療科名称の差異を吸収する可能になる。また、略語辞書４０５を用いることにより、診療科名の略語の抽出も可能になる。
【００６０】
次に、ステップＳ２１０における診療科の語尾がないが中身用語を含む領域の有効性の判定処理について説明する。
【００６１】
図５は、本発明の第１の実施形態における情報処理システムによる中身用語を含む領域の有効性の判定処理の一例を示すフローチャートである。
【００６２】
まず、ステップＳ２１０１では、抽出情報同定部１４０はステップＳ１９０により抽出された中身用語を含む領域を取得する。
【００６３】
続いて、ステップＳ２１０２では、抽出情報同定部１４０は抽出された領域は所定範囲以内であるかどうかを判断する。ここで、所定範囲内とは例えば文書画像における上半分または１／３の領域内である。当該領域が所定範囲以内であれば、ステップＳ２１０３では、抽出情報同定部１４０は、当該領域を有効な診療科領域と判断する。当該領域が所定範囲以外であれば、ステップＳ２１０４では、抽出情報同定部１４０は当該領域を無効な診療科領域と判断する。ここで、中身用語は、スタンプで押される診療科情報を想定し、所定範囲を文書画像の上部領域に設定したがこれに限定されるものではない。上述のように抽出情報同定部１４０は第４抽出手段によって複数の領域が抽出された場合、第４抽出手段によって抽出された複数の領域の位置に応じて、有効な領域か否かを判定する判定手段の一例に相当する。抽出情報同定部１４０は有効な診療科領域から診療科名を抽出する。すなわち、第１抽出手段の一例に相当する抽出情報同定部１４０は判定手段により有効な領域とされた領域から診療科名を抽出する。
【００６４】
次に、本実施形態における抽出対象の一例について説明する。
【００６５】
図６は、本発明の第１の実施形態における抽出対象である診療科の一例を示す模式図である。
【００６６】
６０１は、診療科一つで、診療科名は一般的な名称で記述された例である。
【００６７】
６０２は、診療科複数で、各診療科名は其々一般的な名称で記述された例である。
【００６８】
６０３は、診療科複数で、各診療科名は略語で記述された例である。
【００６９】
６０４は、診療科一つで、診療科を示す中身情報、即ち、中身用語、のみで記述された例である。
【００７０】
上述に示された多種多様な診療科の記述方法において、図３のステップＳ１４０では、Ｇｒｏｕｐ１、即ち、６０１、６０２、６０３の記述例は、語尾を含む診療科情報と判定される。しかし、Ｇｒｏｕｐ２、即ち、６０４の記述例は、語尾を含まない診療科情報と判定される。
【００７１】
本実施形態では、診療科の語尾を含む領域を抽出し、該当領域がある場合は、診療科の用語辞書を用いて当該領域から診療科名を同定する。一方、該当領域がない場合は、中身用語を含む領域を抽出し、その領域の有効性を判断し、有効な診療科領域から診療科名を同定する。
【００７２】
本実施形態では、診療科の語尾に、診療科の一般名称に共通の部分である「科」を例にしたが、それ以外の用語を使っても良い。
【００７３】
また、本実施形態では、診療科名の同定に、基本用語辞書、部位用語辞書、処置用語辞書、患者用語辞書、略語辞書を独立に構築する例にしたが、辞書の名称、また、辞書の中身をそれ以外の内容にしても良いし、その他の辞書の持ち方でも良い。
【００７４】
また、本実施形態では、診療科の語尾を含む領域から診療科用語の抽出処理に、診療科の基本用語、部位用語、処置用語、患者用語、略語を全て統計した。その後、、基本用語、部位用語、処置用語、患者用語の合計数、また、略語の数に応じて診療科名を同定した。しかしながら、先に、診療科の基本用語、部位用語、処置用語、患者用語だけを統計し、診療科の基本用語、部位用語、処置用語、患者用語の合計数が０である場合に更に略語を統計しても良い。
【００７５】
また、本実施形態では、診療科の用語辞書に該当する情報が見つからない場合、診療科情報がないと判断するが、それ以外の出し方、例えば、診療科不明、にしても良い。
【００７６】
第１の実施形態によれば、病院毎の違った診療科の記述方法においても漏れなく正しく診療科の領域、診療科名の同定ができ、人手を介する情報の付与作業が行われなくても、文書画像の構造情報及び知識情報に基づき自動的に情報抽出ができる。
【００７７】
（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。
【００７８】
上述した第１の実施形態では、診療科の語尾を含まないが中身用語を含む領域において、位置情報に基づき領域の有効性を判断し、有効と判断された領域を診療科領域として決めるものであった。第２の実施形態では、位置以外の情報を用いて領域の有効性を判断するものである。
【００７９】
ここで、第２の実施形態に係る情報処理システムの機能構成は、図１に示す第１の実施形態における情報処理システムの機能構成と同様であるため、その説明は省略する。また、第２の実施形態における情報処理システムのハードウェア構成は、図２に示す第１の実施形態における情報処理システムのハードウェア構成と同様であるため、その説明も省略する。また、第２の実施形態における情報処理方法の処理手順は、図３に示す第１の実施形態における情報処理方法の処理手順と同様であるため、その説明も省略する。
【００８０】
次に、ステップＳ２１０における診療科の語尾を含まないが中身用語を含む領域の有効性判断処理について説明する。
【００８１】
図７（ａ）は、本発明の第２の実施形態における情報処理システムによる中身用語を含む領域の有効性の判断処理を示すフローチャートである。
【００８２】
まず、ステップＳ２２０１では、抽出情報同定部１４０はステップＳ１９０により抽出された中身用語を含む領域を取得する。
【００８３】
続いて、ステップＳ２０２では、抽出情報同定部１４０は当該領域に含まれる中身用語が一つか複数を判定する。当該領域に含まれる中身用語が一つであれば、ステップＳ２２０３で、抽出情報同定部１４０は当該領域に含まれる文字数と該当する中身用語の文字数に基づき、当該用語がノイズであるかどうかを判断する。当該領域に含まれる中身用語が複数であれば、ステップＳ２２０４からステップＳ２２０６において、当該領域から抽出された複数の用語間の関係に基づき、当該用語群はノイズであるかどうかを判断する。
【００８４】
ステップＳ２２０３では、抽出情報同定部１４０が中身用語を含む領域にある文字列の文字数と、抽出された中身用語の文字数との差が所定の閾値Ｔ１以下か否か判定する。当該差が所定の閾値Ｔ１以下であれば、抽出情報同定部１４０がステップＳ２２０７で、当該中身用語はノイズではないと判定し、当該領域を有効な診療科領域と判定する。すなわち、抽出情報同定部１４０は第４抽出手段によって抽出された領域における、全ての文字数と新たな用語の文字数との差に基づいて第４抽出手段によって抽出された領域が有効な領域か否かを判定する判定手段の一例に相当する。
【００８５】
ステップＳ２２０４で、中身用語を含む領域から抽出された中身用語の数と、当該領域に含まれる用語の数との比率が所定の閾値Ｔ２以上であれば、抽出情報同定部１４０がステップＳ２２０７で当該中身用語群はノイズではないと判断し、当該領域を有効な診療科領域と判定する。すなわち、抽出情報同定部１４０は、第４抽出手段によって抽出された領域における、全ての用語の数と前記新たな用語の数との比率に基づいて前記第４抽出手段によって抽出された領域が有効な領域か否かを判定する判定手段の一例に相当する。例えば、抽出情報同定部１４０は、ステップＳ２２０４では中身用語の数／領域に含まれる用語の数が閾値Ｔ２以上か否かを判定する。
【００８６】
また、抽出された中身用語間の文字間隔と、当該領域に含まれる文字間隔の平均値の差が所定の閾値Ｔ３以上であれば、抽出情報同定部１４０がステップＳ２２０７で、当該中身用語群はノイズではないと判断し、当該領域を有効な診療科領域と判定する。例えば、ステップＳ２２０５において中身用語間の文字間隔から領域に含まれる文字間隔の平均値を引いた値が閾値Ｔ３以上か否かを抽出情報同定部１４０が判定する。ここで、中身用語間の文字間隔から領域に含まれる文字間隔の平均値を引いた値が閾値Ｔ３以上であればステップＳ２２０７へ進み、閾値Ｔ３未満であればステップＳ２２０６へ進む。
【００８７】
さらに、ステップＳ２２０６では、抽出情報同定部１４０は抽出された中身用語間に並列表記、例えば、「：」や、「・」など単語を並列に列挙するための符号があるか否かを判定する。並列表記があれば、抽出情報同定部１４０がステップＳ２２０７で、当該中身用語群はノイズではないと判断し、当該領域を有効な診療科領域と判定する。上述のように、抽出情報同定部１４０は１の領域に含まれる中身用語の数に基づいて有効な領域か否かを異なる方法で判定している。すなわち、抽出情報同定部１４０は第４抽出手段によって抽出された領域に含まれる新たな用語の数に基づいて、第４抽出手段によって抽出された領域が有効な領域か否かを異なる方法で判定する判定手段の一例に相当する。
【００８８】
図７（ｂ）は、本発明の第２の実施形態を示し、図７（ａ）における中身用語を含む領域の有効性の判断処理の一例を示す模式図である。
【００８９】
７０１と７０２とは、一つだけの中身用語が抽出された文字領域の例で、７０３は、複数の中身用語が抽出された文字領域の例である。丸に囲まれる部分は、中身用語として抽出されたものである。
【００９０】
７０１で抽出された中身用語の文字数と、当該領域に含まれる文字列の文字数が同じなので、ステップＳ２２０３においてＹｅｓと判断され、当該領域は有効な診療科領域と判断される。
【００９１】
７０２で抽出された中身用語の文字数と、当該領域に含まれる文字列の文字数との差が大きいため、ステップＳ２２０３においてＮｏと判断される。すなわち、当該用語はノイズと判断され、当該領域は無効な診療科領域と判断される。
【００９２】
７０３で抽出された中身用語の数は、当該領域に含まれる用語の数との比率が高いため、領域に含まれる中身用語が多くあるとステップＳ２２０４で判断され、当該領域は有効な診療科領域と判断される。
【００９３】
本実施形態では、診療科の語尾を含まない領域において、抽出された中身用語の文字列の情報に基づき、中身用語を含む領域は有効な診療科領域であるかどうかを判断するものであるため、より確実に診療科名を抽出することが可能となる。本実施形態では、文字数、中身用語数、文字間隔、並列表記に基づき中身用語の有効性を判定したが、それ以外の特徴、或いは、それ以外の条件を設定しても良い。
【００９４】
第２の実施形態によれば、診療科の語尾を含まないが中身用語を含む領域において、診療科の有効性の判断ができ、より正確に診療科の抽出が可能になる。
【００９５】
（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。
【００９６】
上述した第１、第２の実施形態では、基本的に診療科領域は一つだけ含む文書画像から診療科情報を抽出するものであった。第３の実施形態では、診療科を含む領域が複数ある文書画像から診療科情報を抽出し、関連しそうな診療科情報を同定するものである。
【００９７】
ここで、第３の実施形態における情報処理システムの機能構成は、図１に示す第１の実施形態に係る情報処理システムの機能構成と同様であるため、その説明は省略する。また、第３の実施形態における情報処理システムのハードウェア構成は、図２に示す第１の実施形態における情報処理システムのハードウェア構成と同様であるため、その説明も省略する。また、第３の実施形態における情報処理方法の処理手順は、図３に示す第１の実施形態における情報処理方法の処理手順と同様であるため、その説明も省略する。
【００９８】
次に、ステップＳ１６０における診療科領域の同定処理について説明する。
【００９９】
図８は、本発明の第３の実施形態における情報処理システムによる診療科領域の同定処理を示すフローチャートである。
【０１００】
まず、ステップＳ１６０１では、抽出情報同定部１４０は、図３のステップＳ１５０により抽出された語尾を含む領域を取得する。
【０１０１】
続いて、ステップＳ１６０２では、抽出情報同定部１４０が語尾を含む領域が一つか複数かを判定する。
【０１０２】
語尾を含む領域が一つだけであれば、ステップＳ１６０３で、抽出情報同定部１４０は当該領域を診療科領域として同定する。語尾を含む領域が二つ以上であれば、ステップＳ１６０４で、抽出情報同定部１４０が複数領域の優先順位を設定し、ステップＳ１６０５で、一番優先順位の高い領域を診療科領域として同定する。複数領域の優先順位の設定処理では、領域の位置情報に基づき、領域が文書画像の上に近いほど優先順位を高く設定する。すなわち、第３抽出手段によって複数の領域が抽出された場合、第３抽出手段によって抽出された複数の領域の位置に応じて一の領域から第１抽出手段は前記診療科名を抽出する。
【０１０３】
図９は、本発明の第３の実施形態を示し、図８における診療科の語尾を含む領域が複数ある文書画像から診療科領域の同定処理の一例を示す模式図である。
【０１０４】
９０１は、病院間の情報を提示する紹介状の一例、即ち、診療情報提供書の例である。紹介状とは、ある医師が他の医師へ患者を紹介する場合に発行する書類で、患者の症状・診断・治療など診療の総括と紹介を目的とするものである。紹介状の中に、紹介先の病院名と診療科、また、紹介元の病院名と診療科の情報も含まれる。
【０１０５】
９０２と９０３は、本文書画像から抽出された診療科の語尾を含む二つの領域である。９０２は、紹介先の診療科情報を示す領域で、９０３は、紹介元の診療科情報を示す領域である。
【０１０６】
紹介状を含む通信文形式の文書の書き方の暗黙のルールとして、宛先（紹介状の場合、紹介先）の情報を文書の上のほうに記述する。この規則に基づき、９０２における紹介先で文書画像の登録先である「Ａ病院」における診療科領域「放射線科」の優先順位を高く、９０３における紹介元における診療科領域「耳鼻咽喉科」の優先順位を低く設定する。すなわち、第３抽出手段によって抽出された複数の領域のうち最も上部に位置する領域から第１抽出手段は診療科名を抽出する。ここで、登録先とは例えば図１の情報処理システムを使用する施設である。
【０１０７】
本実施形態では、語尾を含む領域が複数ある場合、領域の位置情報に基づき領域の優先順を設定し、一番優先順位の高い領域を診療科領域として同定するものである。本実施形態では、複数領域の優先順位を設定してから診療科領域を同定したが、複数領域の優先順位を設定せず、直接位置情報に基づき複数の領域から診療科領域を同定しても良い。また、本実施形態では、複数の診療科領域を含む紹介状といった医療文書を例にしたが、それ以外の医療文書を処理対象にしても良い。
【０１０８】
第３の実施形態によれば、第１、第２の実施形態による効果に加え、診療科領域が複数ある場合でも、文書登録のための妥当な診療科情報の抽出が可能になる。
【０１０９】
（第４の実施形態）
次に、本発明の第４の実施形態について説明する。
【０１１０】
上述した第３の実施形態では、語尾を含む領域が複数ある場合、領域の位置情報に基づき複数領域の優先順位を設定し、その中から診療科領域を同定するものであった。第４の実施形態では、登録先の情報に基づき複数領域の優先順位を設定する。登録先は、基本的に文書画像データを登録するところを指し、登録先の情報は、例えば、登録先の名称、である。より具体的には、登録先とは例えば図１の情報処理システムを使用する施設である。
【０１１１】
ここで、第４の実施形態に係る情報処理システムの機能構成は、図１に示す第１の実施形態における情報処理システムの機能構成と同様であるため、その説明は省略する。また、第３の実施形態における情報処理システムのハードウェア構成は、図２に示す第１の実施形態における情報処理システムのハードウェア構成と同様であるため、その説明も省略する。また、第４の実施形態における情報処理方法の処理手順は、図３に示す第１の実施形態における情報処理方法の処理手順と同様であるため、その説明も省略する。また、第４の実施形態における診療科領域の同定処理の処理手順は、図８に示す第３の実施形態における診療科領域の同定処理の処理手順と同様であるため、その説明を省略する。
【０１１２】
次に、ステップＳ１６０４における語尾を含む複数領域の優先順位の設定処理について説明する。
【０１１３】
図１０は、本発明の第４の実施形態における語尾を含む複数領域の優先順位の設定処理を示すフローチャートである。
【０１１４】
まず、ステップＳ１６０４４１では、抽出情報同定部１４０が、図３のステップＳ１５０により抽出された語尾を含む領域を取得する。なお、当該ステップは図１０の処理を理解し易くするために記載したものであり、図８のステップＳ１６０１に相当する。
【０１１５】
続いて、ステップＳ１６０４４２では、抽出情報同定部１４０が文書画像の登録先の記述領域を同定する。この処理では、候補領域の認識結果が登録先の情報と一致する領域を登録先の記述領域とする。すなわち、抽出情報同定部１４０は、文書データから情報処理装置を使用する施設名を取得する施設名取得手段の一例に相当する。
【０１１６】
ステップＳ１６０４４３では、抽出情報同定部１４０が登録先の記述領域があるかどうかを判断する。登録先の記述領域があると判断された場合、ステップＳ１６０４４４では、抽出情報同定部１４０が当該領域と位置の近い順で複数の語尾を含む領域の優先順位を設定する。すなわち、抽出情報同定部１４０は、第３抽出手段によって複数の領域が抽出された場合、文書データにおける施設名と前記第３抽出手段によって抽出された複数の領域の位置との関係に応じて優先順位を付与する付与手段の一例に相当する。また、第３抽出手段によって抽出された複数の領域のうち前記施設名に近い位置にある領域ほど優先順位を高くする。
【０１１７】
なお、ステップＳ１６０５において優先順位が一番高い領域のみを診療科領域と同定しているが、これに限定されるものではなく、優先順位の高い領域から順に診療科領域と同定することとしてもよい。すなわち、優先順位の高い領域から順に診療科名の抽出を行う。言い換えれば、優先順位に応じた順序で領域から診療科名の抽出を行う。
【０１１８】
登録先の記述領域がないと判断された場合、ステップＳ１６０４４５では、位置情報に基づき複数の語尾を含む領域の優先順位を設定する。なお、ステップＳ１６０４４５における処理はステップＳ１６０４と同様である。
【０１１９】
本実施形態では、語尾を含む領域が複数ある場合、登録先の記述情報に基づき領域の優先順を設定し、一番優先順位の高い領域を診療科領域として同定するものである。
【０１２０】
第４の実施形態によれば、第３の実施形態による効果に加え、文書登録のための妥当な診療科情報はより正確に抽出することが可能になる。
【０１２１】
（第５の実施形態）
次に、本発明の第５の実施形態について説明する。
【０１２２】
上述した第５の実施形態では、語尾を含む領域が複数ある場合、登録先の記述情報に基づき複数領域の優先順位を設定し、その中から診療科領域を同定するものであった。第５の実施形態では、登録先の診療科情報に基づき複数領域の優先順位を設定する。
【０１２３】
ここで、第４の実施形態に係る情報処理システムの機能構成は、図１に示す第１の実施形態における情報処理システムの機能構成と同様であるため、その説明は省略する。また、第３の実施形態における情報処理システムのハードウェア構成は、図２に示す第１の実施形態における情報処理システムのハードウェア構成と同様であるため、その説明も省略する。また、第４の実施形態における情報処理方法の処理手順は、図３に示す第１の実施形態における情報処理方法の処理手順と略同様であるため、その説明も省略する。また、第４の実施形態における診療科領域の同定処理の処理手順は、図８に示す第３の実施形態における診療科領域の同定処理の処理手順と同様であるため、その説明を省略する。
【０１２４】
次に、ステップＳ１６０４における語尾を含む複数領域の優先順位の設定処理について説明する。
【０１２５】
図１１は、本発明の第５の実施形態に係る語尾を含む複数領域の優先順位の設定処理を示すフローチャートである。
【０１２６】
まず、ステップＳ１６０４５１では、抽出情報同定部１４０が図３のステップＳ１５０により抽出された語尾を含む領域を取得する。なお、当該ステップは図１１の処理を理解し易くするために記載したものであり、図８のステップＳ１６０１に相当する。
【０１２７】
続いて、ステップＳ１６０４５２では、抽出情報同定部１４０は診療科用語を抽出するための診療科辞書を登録先の診療科辞書に置き換える。本来使う診療科辞書は、各病院の診療科の記述ゆれを吸収するために構築したものであるが、登録先の診療科辞書は登録先の病院で実際に使われる診療科名のリストである。なお、ステップＳ１６０４５２が実行される前に図１０に示したステップＳ１６０４４２が実行されるが簡単のため図示を省略する。
【０１２８】
続いて、ステップＳ１６０４５３では、抽出情報同定部１４０は上記の領域其々において、登録先の診療科辞書に該当する用語を抽出する。
【０１２９】
ステップＳ１６０４５４では、抽出情報同定部１４０は登録先の診療科辞書と一致する用語を含む領域があるか否かを判定する。ステップＳＳ１６０４５４で登録先の診療科辞書と一致する用語を含む領域があると判定された場合ステップＳ１６０４５５に進み、登録先の診療科辞書と一致する用語を含む領域がないと判定された場合ステップＳ１６０４５８に進む。
【０１３０】
ステップＳ１６０４５５では、抽出情報同定部１４０が登録先の診療科辞書と一致する用語を含む領域は一つであるか否かを判定する。登録先の診療科辞書と一致する用語を含む領域が一つと判断された場合、ステップＳ１６０４５６へ進み、抽出情報同定部１４０は抽出された用語を診療科名として登録する。なお、当該ステップは図１１の処理を理解し易くするために記載したものであり、図３のステップＳ１８０に相当する。すなわちステップＳ１７０は省略される。
【０１３１】
ステップＳ１６０４５５において登録先の診療科辞書と一致する用語を含む領域が複数あると判断された場合、ステップＳ１６０４５７に進み、複数の領域の優先順位を設定する。優先順位の設定は図１０のステップ１６０４４４と同様であるが対象とする領域は登録先の診療科辞書と一致する用語を含む複数の領域である。ステップＳ１６０４５４では、登録先の診療科辞書と一致する用語を含む領域がないと判断された場合、ステップＳ１６０４５８では、図１０に記載したステップＳ１６０４４４と同様の処理が実施される。
【０１３２】
本実施形態では、登録先がある場合には登録先専用の辞書を用いることでより迅速かつ正確に診療科名を抽出することが可能となる。また、登録先専用の辞書に含まれる用語を含む領域が複数ある場合、登録先の診療科情報に基づき複数領域の優先順を設定し、一番優先順位の高い領域を診療科領域として同定するため、正確に診療科名を抽出することが可能となる。
【０１３３】
すなわち、第５の実施形態によれば、第３、第４の実施形態による効果に加え、文書登録のための妥当な診療科情報はより一層正確に抽出することが可能になる。なお、図８におけるステップＳ１６０２の前に図１１の処理を実行することとしてもよい。
【０１３４】
（第６の実施形態）
次に、第６の実施形態について説明する。
【０１３５】
上述した第１乃至第５の実施形態では、文書画像を解析し、診療科情報が明記される場合は、診療科情報を抽出し、診療科情報が明記されない場合は、診療科情報がないと判断するものであった。第６の実施形態では、診療科情報がないと判断された場合は、電子システムの情報を参照して診療科の候補情報を推定提示するものである。
【０１３６】
次に、本実施形態における情報処理システムによる情報処理方法の処理手順について説明する。
【０１３７】
図１２は、本発明の第１の実施形態における情報処理装置による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。
【０１３８】
まず、ステップＳ６１０では、抽出情報同定部１４０が文書画像から診療科情報（診療科名）を抽出する。すなわち、抽出情報同定部１４０は、患者の診療情報を取得する診療情報取得手段の一例に相当する。この診療科情報の抽出処理方法としては、第１乃至第５の実施形態を利用すれば良い。
【０１３９】
続いて、ステップＳ６２０で、抽出情報同定部１４０は、文書画像から診療科情報が抽出されたかどうかを判断する。診療科情報が抽出されたと判断された場合、ステップＳ６６０では、抽出情報同定部１４０が抽出された任意の記憶手段に診療科情報を記録する。診療科情報が抽出されなかったと判断された場合、ステップＳ６３０からステップＳ６５０において、抽出情報同定部１４０は電子カルテシステム等の電子システムと連携し、診療科の関連情報をモニタ等の表示手段に表示させる。すなわち、抽出情報同定部１４０は診療科の関連情報を表示手段に表示させる表示制御手段の一例に相当する。
【０１４０】
ステップＳ６３０では、抽出情報同定部１４０は、文書画像から診療科のヒントとなる情報を抽出する。ヒント情報は、文書画像のタイトルに相当する領域にある用語や、診療科に係る共起用語などが使われる。ヒント情報の抽出処理では、上記のヒント情報を管理するヒント情報テーブルにある用語を文書画像から抽出する。ここで、タイトルに相当する領域とは、例えば文章画像の上部の領域に存在する領域および／または領域に含まれる文字が所定の大きさ以上の大きさを有することを条件として抽出することが可能である。
【０１４１】
続いて、ステップＳ６４０では、抽出情報同定部１４０は文書画像から患者情報を抽出する。患者情報として、例えば、患者番号といった電子システムと紐付けることが可能な情報が挙げられる。
【０１４２】
続いて、ステップＳ６５０では、抽出情報同定部１４０は、電子カルテシステム等の電子システムにおいて、当該患者の診療情報を参照し、可能な診療科候補を表示手段に提示させる。ステップＳ６５０における診療科候補の提示処理の詳細について後述する。
【０１４３】
次に、ステップＳ６５０における診療科候補の提示処理について説明する。
【０１４４】
図１３は、本発明の第６の実施形態における診療科候補の提示処理を示すフローチャートである。
【０１４５】
まず、ステップＳ６５０１では、図１２のステップＳ６３０により抽出されたヒント情報を抽出情報同定部１４０は取得する。
【０１４６】
続いて、ステップＳ６５０２では、診療科関連のヒント情報があるかどうかを判断する。
【０１４７】
ヒント情報がある場合、ステップＳ６５０３からステップＳ６５０５まで、ヒント情報の有効性を判断し、有効であれば該当する診療科候補を提示する。
【０１４８】
本実施例においては、ヒント情報の有効性判定に、ヒント情報の所在する領域の位置情報やヒント情報の分布情報などが使われる。ヒント情報はタイトル相当の領域に位置する場合、或いは、ヒント情報の出現頻度が高い場合、或いは、ヒント情報はある一定の範囲に分布する場合、抽出されたヒント情報は診療科候補の提示に使える情報と判断する。診療科候補の提示では、例えば、抽出情報同定部１４０が電子カルテから当該患者の直近の診療科を求めて提示することが考えられる。すなわち、抽出情報同定部１４０は第１抽出手段により診療科名が取得できない場合に、診療情報に基づいて診療科名を推定する推定手段の一例に相当する。
【０１４９】
ヒント情報がない場合、ステップＳ６５０６では、診療科情報不明と判断する。
【０１５０】
図１４は、本発明の第６の実施形態を示し、図１３における診療科関連のヒント情報及び、文書画像から抽出されたヒント情報の一例を示す模式図である。
【０１５１】
図１４（ａ）は、診療科関連のヒント情報管理テーブルの一例である。診療科候補に係るヒントとなる単語と、これらのヒント情報に対応する診療科候補との関係が管理されている。
【０１５２】
図１４（ｂ）は、診療科情報が明示的にないが、診療科候補の提示に係るヒント情報がある医療文書画像の一例である。この例では、ステップＳ６３０のヒント情報の抽出処理では、「再診」といったヒント情報が抽出され、そして、ステップＳ６５０では、当該患者の直近の診療科を電子カルテから求め置き換えて診療科候補として提示する。具体的には「再診」というヒント情報は文書画像の上部かつ中央に位置していることから有効なヒント情報であるとステップＳ６５０３、６５０４で判定される。そして、ステップＳ６５０５において抽出情報同定部１４０が電子カルテから当該患者の直近の診療科を抽出して、直近の診療科名を診療科候補として表示手段に表示させる。なお、ヒント情報として「皮膚炎」が所定頻度で出現している場合には抽出情報同定部１４０は診療科候補として「皮膚科」を表示手段に表示させる。
【０１５３】
本実施形態では、診療科情報が明示されていない場合は、文書画像から診療科関連のヒント情報を抽出し、電子システムとの連携により、診療科候補情報を提示するものである。また、本実施形態では、診療科に係る用語集（皮膚炎、湿疹など）や、検査に係る用語（再診など）を診療科関連のヒント情報として用いるが、それ以外の情報を使っても良いし、それ以外の提示方法を使っても良い。
【０１５４】
第６の実施形態によれば、第１乃至第５の実施形態による効果に加え、診療科情報が明示されていなくても、診療科候補の提示が可能になり、登録作業の効率化が図れる。
【０１５５】
上述した第１乃至第６の実施形態では、文書画像の解析結果から文字領域を抽出対象の候補領域として設定するであったが、文字領域のみならず、所定範囲以内でその他の属性領域を抽出対象の候補領域として広く設定しても良い。また、候補領域の文字認識の結果及び診療科の知識に基づき診療科を抽出するものであったが、候補領域の文字認識の結果を補正し、補正情報及び診療科の知識に基づき診療科を抽出しても良い。
【０１５６】
（他の実施形態）
なお、本発明の目的は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録したコンピュータ可読の記憶媒体を、システムあるいは装置に供給することによっても、達成される。また、システムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読出し実行することによっても、達成される。
【０１５７】
この場合、記憶媒体から読出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。
【０１５８】
プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどを用いることができる。
【０１５９】
また、コンピュータが読出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現される。また、プログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態が実現される場合も含まれる。
【符号の説明】
【０１６０】
１１０  文書画像解析部
１２０  候補領域設定部
１３０  候補領域認識部
１４０  抽出情報同定部
１５０  登録部
【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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