(57)【要約】【課題】被分類データを正確に分類することを可能とするデータ分類方法を提供するものであり、特に、中小規模な施設であっても大規模な施設と同様に被分類データを正確に分類することを可能とするデータ分類方法を提供する。【解決手段】所定次元のベクトルからなる被分類データをいずれかの分類結果に分類させるためのデータ分類装置であって、被分類データと同次元のベクトルからなる複数の参照データと各参照データに対応する分類結果を含む分類テーブルの入力を受け付ける分類テーブル受付部と、分類テーブル受付部が受け付けた分類テーブルを記憶する分類テーブル記憶部と、被分類データの入力を受け付ける被分類データ受付部と、入力された被分類データと記憶された各参照データの関係から所定の参照データを決定する参照データ決定部と、決定された参照データに対応する分類結果を出力する分類結果出力部とを備えるデータ分類装置を提供する。【選択図】        図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定次元のベクトルからなる被分類データをいずれかの分類結果に分類させるためのデータ分類装置であって、
被分類データと同次元のベクトルからなる複数の参照データと各参照データに対応する分類結果を含む分類テーブルの入力を受け付ける分類テーブル受付部と、分類テーブル受付部が受け付けた分類テーブルを記憶する分類テーブル記憶部と、
被分類データの入力を受け付ける被分類データ受付部と、
入力された被分類データと記憶された各参照データの関係から所定の参照データを決定する参照データ決定部と、
決定された参照データに対応する分類結果を出力する分類結果出力部とを備えるデータ分類装置。
【請求項２】
参照データ決定部は、被分類データと各参照データの距離をそれぞれ計算し、その距離が最短の参照データを所定の参照データとする請求項１記載のデータ分類装置。
【請求項３】
分類テーブル記憶部は複数の分類テーブルを記憶可能であり、
記憶された複数の分類テーブルから参照データの決定に使用される分類テーブルを指定する分類テーブル指定部を備える請求項１記載のデータ分類装置。
【請求項４】
被分類データは臨床検査によって得られたデータである請求項１記載のデータ分類装置。
【請求項５】
分類結果は病気の種類である請求項４記載のデータ分類装置。
【請求項６】
被分類データと同次元のベクトルからなる複数の参照データと、各参照データに対応する分類結果を含み、
所定次元のベクトルからなる被分類データをいずれかの分類結果に分類させるためのデータ分類装置に使用される分類テーブルを記憶する分類テーブル記憶媒体。
【請求項７】
コンピュータに、所定次元のベクトルからなる被分類データをいずれかの分類結果に分類させるためのデータ分類プログラムであって、
コンピュータに、被分類データと同次元のベクトルからなる参照データと参照データに対応する分類結果を含む分類テーブルの入力を受け付ける手順、
分類テーブル受付部が受け付けた分類テーブルを記憶する手順、
被分類データの入力を受け付ける手順、
入力された被分類データと記憶された各参照データの関係から所定の参照データを決定する手順、
決定された参照データに対応する分類結果を出力する手順を実行させるためのデータ分類プログラム。
【請求項８】
所定次元のベクトルからなる被分類データをいずれかの分類結果に分類させるためのデータ分類システムであって、
ネットワークを介して被分類データの入力を受け付ける被分類データ受付部と、被分類データと同次元のベクトルからなる複数の参照データと各参照データに対応する分類結果を含む分類テーブルを記憶する分類テーブル記憶部と、入力された被分類データと記憶された各参照データの関係から所定の参照データを決定する参照データ決定部と、決定された参照データに対応する分類結果を出力する分類結果出力部と、出力された分類結果を入力された被分類データと対応付けてネットワークに送信する分類結果送信部とを備えるサーバコンピュータと、
被分類データの入力を受け付ける被分類データ受付部と、被分類データ受付部によって受け付けられた被分類データをサーバコンピュータに送信する被分類データ送信部と、ネットワークを介してサーバコンピュータから被分類データと対応付けられた分類結果を受信する分類結果受信部とを備えるクライアントコンピュータを含むデータ分類システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、データ分類装置に関し、特に、臨床検査データを分類する装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
この発明に関連する従来技術としては、次のようなものが知られている。
様々な情報に対し、その類似度から情報の分類を行う装置であって、情報を大まかに分類する大分類部と、詳細な分類を行う詳細分類部と、情報のクラスタを認識するクラスタ認識部を有し、前記大分類部は、情報を多次元ベクトルとして入力する情報入力手段と、入力された情報を自己組織化マップ上にその類似度の高い情報毎に大まかにマッピングするマッピング手段と、大まかにマッピングされた結果を前記詳細分類部に渡す情報出力手段を有し、前記詳細分類部は、前記大分類部から情報を受け取る情報再入力手段と、前記大分類部から受け取った情報に対し詳細なマッピングを行い、自己組織化マップを生成するマッピング手段と、前記クラスタ認識部に前記自己組織化マップを渡す自己組織化マップ受け渡し手段を有し、前記クラスタ認識部は、前記詳細分類部で生成された自己組織化マップから距離マップを生成する距離マップ生成手段と、前記距離マップからクラスタの境界をみつけ、クラスタリングマップを生成するクラスタリングマップ生成手段と、前記クラスタリングマップ上に作成されたクラスタの境界を認識し、クラスタ情報を取り出すクラスタ認識手段を有する情報クラスタリング装置（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
様々な情報をその類似度により分類する情報クラスタリング装置であって、情報を多次元ベクトルとして入力する情報入力手段と、入力された情報を自己組織化マップ上にその類似度の高い情報毎にマッピングするマッピング手段と、前記自己組織化マップから距離マップを生成する距離マップ生成手段と、前記距離マップからクラスタの境界をみつけ、クラスタリングマップを生成するクラスタリングマップ生成手段と、前記クラスタリングマップ上に作成されたクラスの境界からクラスタ情報を取り出すクラスタ認識手段を有する情報クラスタリング装置（例えば、特許文献２参照）。
【０００４】
入力データを、クラスタを用いて分類するクラスタリング装置であって、前記クラスタを作成するクラスタ作成装置と、前記クラスタ作成装置により作成されたクラスタを用いて、入力データのクラスタリングを実行するクラスタリング実行装置と、前記クラスタリング実行装置のクラスタリング結果を監視して誤分類された入力データを識別するクラスタリング結果監視装置と、誤分類された前記入力データを蓄積する蓄積手段とを備え、前記蓄積手段に一定数以上のデータが蓄積された場合に、前記データを基に、前記クラスタ作成装置が新たなクラスタを作成することを特徴とするクラスタリング装置（例えば、特許文献３参照）。
【０００５】
【特許文献１】
特開２００１−２２９１４９。
【０００６】
【特許文献２】
特開２００１−２２９３６２。
【０００７】
【特許文献３】
特開２００１−２８３１８４。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
上記従来の技術はいずれもクラスタリング装置に関するものである。クラスタリング装置は、多数のデータを使用し、それらのデータの類似性に基づいて自己組織化マップ（以下、ＳＯＭという）などのクラスタリングマップを作成するものである。ＳＯＭの作成には、ＳＯＭアルゴリズムが使用される。ＳＯＭアルゴリズムは、Ｔ．ｋｏｈｏｎｅｎによって提案されたＳＯＭモデルを使用してデータを解析するアルゴリズムであり、解析の結果得られるクラスタリングマップがＳＯＭである。ＳＯＭは複数区域に分割されており、分画された各区域をセルという。各セルはそれぞれ参照データと言われるベクトルを有している。ＳＯＭアルゴリズムについては、Ｔ．Ｋｏｈｏｎｅｎ：  Ｔｈｅ  ｓｅｌｆ−ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ  ｍａｐ，  Ｐｒｏｃ．ＩＥＥＥ，  Ｖｏｌ．  ７８（９），ｐ．１４６４−８０，  １９９０に詳しく記載されている。
【０００９】
そして、このクラスタリングマップの各セルをいずれかの分類結果に対応させる。
そして、各セルがいずれかの分類結果に対応付けされたクラスタリングマップに被分類データを入力し分類アルゴリズムを実行すると、被分類データはいずれかのセルに配置され、これによって被分類データを分類することができる。
【００１０】
しかし、クラスタリングマップ作成のために用いられるデータ量が不足していると、正確なクラスタリングマップが作成できないという問題がある。
また、クラスタリングマップの作成後、各セルをいずれかの分類結果に対応させる必要があるが、この対応付けは依然として人の知識や経験による部分も残されており、その分野に精通していない者が正確な対応付けをすることは容易ではないという問題もある。
対応付けが正確でなければ、被分類データを正確に分類することはできない。
すなわち、被分類データを間違った分類結果に分類してしまう確率が高くなる。
【００１１】
例えば、病院を例にとると、大規模病院（大学病院など）ではクラスタリングマップ作成に用いられるデータ（臨床検査データ）が豊富に蓄積されており、また、それぞれの専門分野に精通した医師や検査技師が勤務しているため、クラスタリングマップの作成および分類結果の対応付けを正確に行うことも可能である。
しかし、中小規模病院では、クラスタリングマップ作成に用いられるデータ（臨床検査データ）が大規模病院と比較して少なく、また、医師や検査技師の数も少ないため、クラスタリングマップ作成および分類結果の対応付けを正確に行うことは容易ではない。
【００１２】
従って、中小規模病院では被分類データを正確に分類することは容易ではない。被分類データが正確に分類できなければ、的確な治療方法の選択も難しく医療ミスにも繋がりかねない。
この発明は、被分類データを正確に分類することを可能とするデータ分類方法を提供するものであり、特に、中小規模な施設であっても大規模な施設と同様に被分類データを正確に分類することを可能とするデータ分類方法を提供するものである。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するため、この発明は、所定次元のベクトルからなる被分類データをいずれかの分類結果に分類させるためのデータ分類装置であって、被分類データと同次元のベクトルからなる複数の参照データと各参照データに対応する分類結果を含む分類テーブルの入力を受け付ける分類テーブル受付部と、分類テーブル受付部が受け付けた分類テーブルを記憶する分類テーブル記憶部と、被分類データの入力を受け付ける被分類データ受付部と、入力された被分類データと記憶された各参照データの関係から所定の参照データを決定する参照データ決定部と、決定された参照データに対応する分類結果を出力する分類結果出力部とを備えるデータ分類装置を提供する。
この発明のデータ分類装置は、分類テーブル受付部を有するので、分類テーブルをこのデータ分類装置で作成する必要がなく、他のコンピュータで作成された任意の分類テーブルを使用することが可能となった。
【００１４】
【発明の実施の形態】
参照データ決定部は、被分類データと各参照データの距離をそれぞれ計算し、その距離が最短の参照データを所定の参照データとすることによって参照データを決定してもよい。
分類テーブル記憶部は複数の分類テーブルを記憶可能であり、記憶された複数の分類テーブルから参照データの決定に使用される分類テーブルを指定する分類テーブル指定部を備えてもよい。
被分類データは臨床検査によって得られたデータであってもよい。臨床検査とは血液検査、尿検査、心電図検査などである。
被分類データが臨床検査によって得られたデータであれば、それに対応する分類結果は病気の種類であってもよい。
被分類データが臨床検査によって得られたデータであれば、それに対応する分類結果は、そのデータが他の患者のデータと取り違えられたものであるか否かであってもよい。
被分類データが血球計数器によって得られた白血球のデータであれば、分類結果はリンパ球、単球、好酸球、好塩基球、好中球などの白血球分類であってもよい。
被分類データが商品に関するデータであれば、それに対応する分類結果は販売対象地域や販売対象年齢であってもよい。
【００１５】
この発明は、別の観点から、被分類データと同次元のベクトルからなる複数の参照データと、各参照データに対応する分類結果を含み、所定次元のベクトルからなる被分類データをいずれかの分類結果に分類させるためのデータ分類装置に使用される分類テーブルを記憶する分類テーブル記憶媒体を提供する。
記憶媒体とは、ＦＤやＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭの他、分類テーブルを記憶したサーバコンピュータなどであってもよい。
分類テーブル記憶媒体は、特定の分野で周知の者が作成した分類テーブルであってもよい。
【００１６】
この発明は、別の観点から、コンピュータに、所定次元のベクトルからなる被分類データをいずれかの分類結果に分類させるためのデータ分類プログラムであって、コンピュータに、被分類データと同次元のベクトルからなる参照データと参照データに対応する分類結果を含む分類テーブルの入力を受け付ける手順、分類テーブル受付部が受け付けた分類テーブルを記憶する手順、被分類データの入力を受け付ける手順、入力された被分類データと記憶された各参照データの関係から所定の参照データを決定する手順、決定された参照データに対応する分類結果を出力する手順を実行させるためのデータ分類プログラムを提供する。
【００１７】
さらにこの発明は、所定次元のベクトルからなる被分類データをいずれかの分類結果に分類させるためのデータ分類システムであって、ネットワークを介して被分類データの入力を受け付ける被分類データ受付部と、被分類データと同次元のベクトルからなる複数の参照データと各参照データに対応する分類結果を含む分類テーブルを記憶する分類テーブル記憶部と、入力された被分類データと記憶された各参照データの関係から所定の参照データを決定する参照データ決定部と、決定された参照データに対応する分類結果を出力する分類結果出力部と、出力された分類結果を入力された被分類データと対応付けてネットワークに送信する分類結果送信部とを備えるサーバコンピュータと、被分類データの入力を受け付ける被分類データ受付部と、ネットワークを介してサーバコンピュータから被分類データと対応付けられた分類結果を受信する分類結果受信部とを備えるクライアントコンピュータを含むデータ分類システムを提供する。
【００１８】
【実施例】
以下、図面に示す実施例に基づいて本発明を説明する。
データ分類システムの構成例
図１はこの発明を実現するためのデータ分類システムの構成例である。
提供者１は、大規模病院２，３から分類テーブル１０１，１０２の提供を受ける。大規模病院２，３はコンピュータ５１、５２などで分類テーブル１０１，１０２を作成する。提供者１は小規模病院４，５，６に分類プログラム１００を提供する。提供者１は小規模病院４，５，６からの求めに応じ、分類テーブル１０１，１０２を提供する。この実施例では、大規模病院２から提供された分類テーブル１０１が小規模病院４，５に提供され、大規模病院３から提供された分類テーブル１０２が小規模病院６に提供されている。
なお、提供者１は各病院に血液分析装置などを提供する分析機器メーカである。
【００１９】
小規模病院４，５，６では、それぞれが所有するコンピュータ５３，５４，５５に分類プログラム１００のインストール、分類テーブル１０１または分類テーブル１０２の入力を行ったのち、被分類データの入力を行う。これによって、大規模病院２，３が作成した分類テーブル１０１，１０２を利用して小規模病院４，５，６の被分類データが分類されることとなる。
なお、分類プログラム１００、分類テーブル１０１，１０２は、ネットワークを経由して提供してもよいし、これらをＦＤやＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭなどの記憶媒体に記憶して郵送してもよい。
【００２０】
分類テーブル１０１の構成
図４は分類テーブル１０１の構成を示す説明図である。
分類テーブル１０１は、「参照データ」の列、および「分類結果」の列からなるテーブルである。
参照データは３次元のベクトルで構成されている。分類結果は各参照データに１対１で対応しており、Ｘ，Ｙ，Ｚのいずれかからなる。ここで、Ｘは鉄欠乏性貧血を、Ｙは再生不良性貧血を、Ｚはサラセミア（地中海貧血）を意味する。
分類テーブルの作成方法については後に詳述する。
なお、分類テーブル１０２も同様の構成であるので説明を省略する。
【００２１】
コンピュータ５３の構成
図２はコンピュータ５３の内部構成を示すブロック図である。
この図は、分類プログラム１００がインストールされ、分類テーブル１０１が入力されたコンピュータ５３（図１）の内部構成を示している。
コンピュータ５３は、被分類データ受付部１１、分類テーブル受付部１２、参照データ決定部１３、分類結果出力部１４、分類テーブル指定部１５を含むＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭと、分類テーブル記憶部３５を含むハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、キーボードやマウスから構成される入力部３２、ＣＲＴディスプレイなどで構成される表示部３３などから構成され、各部はＢＵＳで接続されている。
被分類データ受付部１１、分類テーブル受付部１２、参照データ決定部１３、分類結果出力部１４、分類テーブル指定部１５および分類データ記憶部３５は分類プログラム１００をコンピュータ５３にインストールすることによって作成される。
【００２２】
被分類データ受付部１１は、入力部３２から入力された被分類データを一時的に記憶する。
被分類データとは、この例では、患者から血液を採取し、血球計数装置で測定を行うことによって得た測定結果またはそれを加工したものである。この例では、被分類データは測定項目ＭＣＶ（平均赤血球容積），ＭＣＨＣ（平均赤血球色素量），ＲＤＷ（赤血球分布幅）の測定結果をベクトル化したものであり、（０．１２５，０．５６７，０．４３５）などの３次元のベクトルである。各測定結果は０〜１の範囲に収まるよう正規化されている。正規化は、各測定項目を所定の値で除算することによって行われている。但し、本発明において正規化は必須ではない。
なお、被分類データ受付部１１は、ベクトル化されていない状態の測定結果を入力部３２から受け付け、それをベクトル化してもよい。
被分類データは、他のコンピュータからネットワークを介して受信したり、あらかじめＨＤＤに記憶しておいた被分類データファイル（図示せず）などから抽出してもよい。
【００２３】
分類テーブル受付部１２は、ＣＤ−ＲＯＭなどの記憶媒体に記憶された分類テーブル１０１，１０２をＣＤ−ＲＯＭ−ＤＲＩＶＥ２０から読み込むことによって分類テーブルの入力を受け付ける。
分類テーブル受付部１２は、ネットワークを経由して提供者１に設置されたサーバコンピュータ（図示せず）からダウンロードすることにより、分類テーブル１０１の入力を受け付けてもよい。
分類テーブル受付部１２は、分類テーブル１０１のみならず、分類テーブル１０２など、他の分類テーブルを分類テーブル記憶部３５に記憶させることもできるし、複数の分類テーブルを記憶させることもできる。
参照データ決定部１３は、分類テーブル記憶部３５に記憶された分類テーブル１０１の各参照データ（図４）と被分類データ受付部１１が一時的に記憶している被分類データ（この例では、（０．１２５，０．５６７，０．４３５））との距離を計算し、その距離が最短の参照データを決定する。
【００２４】
分類結果出力部１４は、参照データ決定部１３が決定した参照データに対応する分類結果（図４）、すなわち、Ｘ，Ｙ，Ｚのいずれか、を分類テーブル記憶部３５に記憶された分類テーブル１０１から抽出し、表示部３３に表示させたり、他のコンピュータにネットワークを介して送信したりする。分類結果は被分類データに対応付けて出力される。
分類テーブル指定部１５は、分類テーブル記憶部３５に複数の分類テーブルが記憶されている場合に、入力部３２からの入力を受けて、どの分類テーブルを参照データ決定部１３での計算に使用するかを指定する。
なお、コンピュータ５４、５５も同様の構成であるので説明を省略する。
【００２５】
分類テーブルの作成方法
分類テーブル１０１は、大規模病院２で医師や検査技師などの専門的な知識をもった者によってＳＯＭの技術を使用することによって作成される。
図５は、分類テーブル１０１の作成に用いられる臨床検査データを示す説明図である。
臨床検査データは測定項目ＭＣＶ（平均赤血球容積），ＭＣＨＣ（平均赤血球色素量），ＲＤＷ（赤血球分布幅）の測定値をベクトル表示したもの（以下、測定データという）と、各測定データに１対１に対応する分類結果からなる。これらのデータは、鉄欠乏性貧血（以下、Ｘとする）、再生不良性貧血（以下、Ｙとする）またはサラセミア（地中海貧血）（以下、Ｚとする）であることが分かっている患者の血液を採取して血球計数装置（例えば、ＸＥ−２１００（シスメックス株式会社製））で測定することによって得ることができる。分類テーブルの作成においては、測定データの数が多い方が正確な分類テーブルを作成することができ、好ましい。この例では３，１１３個の測定データが使用されている。
【００２６】
図６は、分類テーブル作成に用いられるＳＯＭ（以下、分類テーブル作成用ＳＯＭという）の初期段階の内容を示す説明図であり、図７（Ａ）は、分類テーブル作成用ＳＯＭが表示された状態を示す図である。但し、図７中の（１，１）、（１，２）・・・（５，５）は説明の便宜のために記載したものであり、実際は表示されない。
図６に示すように、分類テーブル作成用ＳＯＭは、「セル」の列、「参照データ」の列、「分類結果」の列からなるテーブルである。
セルは、その位置を特定するための（１，１）、（１，２）・・・（５，５）という２次元のベクトルを有している。そして、このベクトルに対応して、図７（Ａ）に示す分類テーブル作成用ＳＯＭを作成する。
【００２７】
参照データは、各セルに１対１に対応し、参照データと呼ばれる３次元のベクトルを有する。この参照データは測定データと同次元のベクトルであり、各数値は無秩序に決定されたものである。
なお、測定データおよび参照データの各数値は、０〜１の範囲に収まるよう正規化されている。但し、本発明において正規化は必須ではない。
分類結果は各参照データに１対１に対応している。この段階で分類結果には何も入力されていない。
以上説明したとおり、図７（Ａ）に示す分類テーブル作成用ＳＯＭの各区域がセルであり、各セルは参照データおよび、分類結果という属性を持っている。
ここで、ＳＯＭとは、情報のクラスタリングを行うために用いられるクラスタリングマップの一種で、自己組織化マップとも呼ばれる。
ＳＯＭの作成には、ＳＯＭアルゴリズムが使用される。ＳＯＭアルゴリズムは、Ｔ．ｋｏｈｏｎｅｎによって提案されたＳＯＭモデルを使用してデータを解析するアルゴリズムであり、解析の結果得られるクラスタリングマップがＳＯＭである。ＳＯＭは複数区域に分割されており、分画された各区域をセルという。各セルはそれぞれ参照データと言われるベクトルを有している。ＳＯＭアルゴリズムについては、Ｔ．Ｋｏｈｏｎｅｎ：  Ｔｈｅ  ｓｅｌｆ−ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ  ｍａｐ，  Ｐｒｏｃ．ＩＥＥＥ，  Ｖｏｌ．  ７８（９），  ｐ．１４６４−８０，  １９９０に詳しく記載されている。
【００２８】
図１１に示すフローチャートを参照して分類テーブル１０１の作成について説明する。
ステップＳ１：臨床検査データの１行目の測定データ（図５）と分類テーブル作成用ＳＯＭの各参照データ（図６）の距離をそれぞれ計算する。そして、その距離が最短の参照データを決定する。距離には、「ユークリッド距離」が用いられる。そして、決定された参照データに対応する分類結果に、臨床検査データの１行目の分類結果（すなわち、Ｘ）を入力する。これを受けて、分類結果には、いずれの分類結果が何回入力されたかが書き込まれる。この場合、Ｘ＝１、Ｙ＝０、Ｚ＝０が書き込まれる。
ステップＳ２：ステップＳ１で決定した参照データに対応するセル（発火セルとよぶ）に隣接するセル（図７（Ｂ）参照）に対応する参照データを所定のルールでステップＳ１で使用した測定データに近づける。
ステップＳ３：以下、２行目以降の測定データ（図５）についてもステップＳ１、Ｓ２の作業を繰り返す。
【００２９】
ステップＳ４：すべての測定データについてステップＳ１、Ｓ２の作業が終了すると、図８にその内容を示すＳＯＭアルゴリズム実行後の分類テーブル作成用ＳＯＭが完成する。
図９にＳＯＭアルゴリズム実行後の分類テーブル作成用ＳＯＭが表示された状態を示す。この例では、ステップＳ１で分類結果に書き込まれた分類結果の入力回数が表示されている。
ステップＳ５：医師や検査技師などの専門的な知識をもった者が分類結果の入力回数をもとに、図９に示すＳＯＭの各セルをＸ，Ｙ，Ｚのいずれかの分類結果に対応付ける。ここで、ＸとＹで入力回数がほぼ同数でどちらに分類すべきか迷うような場合には、医師等の知識や経験をもとにＸかＹのどちらかに対応付ける。
【００３０】
ステップＳ６：このようにして分類テーブル作成用ＳＯＭが完成する（図１０）。図１０において、斜線の網掛け表示がなされているセルはＸに対応付けされ、網掛け表示がなされていないセルはＹに対応付けされ、ドット表示がなされているセルはＺに対応付けされている。これによって各セルに対応する参照データ、分類結果が決定される。
ステップＳ７：図３は、完成した分類テーブル作成用ＳＯＭの内容を示す説明図である。このＳＯＭから、「セル」の列を削除することによって、図４に示す分類テーブル１０１が完成する。
なお、ステップＳ１からステップＳ４までのアルゴリズムにはＳＯＭアルゴリズムを活用している。
この実施例ではＳＯＭアルゴリズムを使用して分類テーブルを作成したが、ｋ−ｍｅａｎ法やｉｓｏｄａｔａ法の最短距離法に基づくアルゴリズム（長尾真、パターン情報処理、コロナ社、ｐｐ．１１７−１２０，１９８３）などを使用してもよい。
なお、分類テーブル１０２も同様の方法によって作成されるので、説明を省略する。
【００３１】
被分類データ分類の流れ
被分類データの分類は、小規模病院４，５，６で行われる。
以下、図１２に示すフローチャートを使用して、被分類データ分類の流れを説明する。
ステップＳ１１：小規模病院４は、提供者１から分類プログラム１００の提供を受け、小規模病院４内のコンピュータ５３にインストールする。
ステップＳ１２：小規模病院４は、提供者１から分類テーブル１０１の提供を受け、分類プログラム１００がインストールされたコンピュータ５３に分類テーブル１０１を入力する。これによって、図２に示す分類テーブル受付部１２が機能し、分類テーブル記憶部３５に分類テーブル１０１が記憶される。
ステップＳ１３：患者から血液を採取し、血球計数装置で測定を行うことによって被分類データを入手する。この例では、被分類データは測定項目ＭＣＶ，ＭＣＨＣ，ＲＤＷの測定結果をベクトル化したものである。但し、各測定結果は０〜１の範囲に収まるよう正規化しておく。
【００３２】
ステップＳ１４：ステップＳ１３で入手した被分類データを分類プログラム１００がインストールされたコンピュータ５３に入力する。
ステップＳ１５：被分類データは、被分類データ受付部１１によって受け付けられ、参照データ決定部１３によって所定の参照データが決定され、分類結果出力部１４によって分類結果が出力される。これによって、ステップＳ１３で血液を採取した患者がどの疾患であるかを判定することが可能となる。
なお、被分類データが複数ある場合には、ステップＳ１４以降の手順をくり返せばよい。
この例では、分類テーブルとして大規模病院２が作成した分類テーブル１０１を使用したため、小規模病院４で大規模病院２と同レベルの被分類データの分類が可能となった。さらに、ステップＳ１２で分類テーブル１０２を入力すれば、小規模病院４は大規模病院３と同レベルの被分類データの分類も可能である。
なお、被分類データの分類は、小規模病院のみが実施できるものではなく、コンピュータ５３を設置した大規模病院が実施してもよい。
【００３３】
システムの他の構成例
図１３はこの発明のデータ分類方法を実現するためのシステムの他の構成例である。この図において各コンピュータはネットワークで接続されている。
提供者１にはサーバコンピュータ５０が設置されている。サーバコンピュータ５０には、分類プログラム１００がインストールされる。大規模病院２，３はそれぞれが所有するコンピュータ５１，５２を使用して分類テーブル１０１，１０２を作成する。提供者１は、大規模病院２から分類テーブル１０１、大規模病院３から分類テーブル１０２の提供を受け、サーバコンピュータ５０に入力する。小規模病院４，５，６はそれぞれが所有するクライアントコンピュータ１５３，１５４，１５５からサーバコンピュータ５０にアクセスし、被分類データを入力し、分類プログラム１００を実行する。これによって、小規模病院４，５，６は、大規模病院２，３が作成した分類テーブル１０１，１０２を使用して被分類データの分類を行うことができる。
【００３４】
図１４は、サーバコンピュータ５０およびクライアントコンピュータ１５３の内部構成を示すブロック図である。
サーバコンピュータ５０は、被分類データ受付部１１１、分類テーブル受付部１１２、参照データ決定部１１３、分類結果出力部１１４、分類テーブル指定部１１５、分類結果送信部１１６を含むＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭと、分類テーブル記憶部１３５を含むハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、キーボードやマウスから構成される入力部１３２、ＣＲＴディスプレイなどで構成される表示部１３３などから構成され、各部はＢＵＳで接続されている。
被分類データ受付部１１１は、ネットワークＮＷを介して他のコンピュータ（クライアントコンピュータ１５３）から送信された被分類データを受け付ける。
分類結果送信部１１６は、被分類データ受付部１１１が受け付けた被分類データと、その被分類データについて分類結果出力部１１４によって出力された分類結果とを対応付けて、ネットワークＮＷを介して他のコンピュータ（クライアントコンピュータ１５３）に送信する。
分類テーブル受付部１１２、参照データ決定部１１３、分類結果出力部１１４、分類テーブル指定部１１５および分類データ記憶部１３５はコンピュータ５３（図２）のそれらと同様の構成であるので説明を省略する。
なお、本発明において分類テーブル受付部１１２は必須ではなく、サーバコンピュータ５０で分類テーブルを作成し、その分類テーブルを分類テーブル記憶部１３５に記憶させてもよい。
【００３５】
クライアントコンピュータ１５３は、被分類データ受付部１１７、分類結果受信部１１８を含むＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭと、分類結果記憶部１３６を含むハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、キーボードやマウスから構成される入力部１４１、ＣＲＴディスプレイなどで構成される表示部１４２などから構成され、各部はＢＵＳで接続されている。
被分類データ受付部１１７は、入力部１４１から入力された被分類データを一時的に記憶する。
被分類データとは、この例では、患者から血液を採取し、血球計数装置で測定を行うことによって得た測定結果またはそれを加工したものである。この例では、被分類データは測定項目ＭＣＶ（平均赤血球容積），ＭＣＨＣ（平均赤血球色素量），ＲＤＷ（赤血球分布幅）の測定結果をベクトル化したものであり、（０．１２５，０．５６７，０．４３５）などの３次元のベクトルである。各測定結果は０〜１の範囲に収まるよう正規化されている。正規化は、各測定項目を所定の値で除算することによって行われている。但し、本発明において正規化は必須ではない。
なお、被分類データ受付部１１７は、ベクトル化されていない状態の測定結果を入力部１４１から受け付け、それをベクトル化してもよい。
被分類データは、他のコンピュータからネットワークを介して受信したり、あらかじめＨＤＤに記憶しておいた被分類データファイル（図示せず）などから抽出してもよい。
被分類データ送信部１１９は、被分類データ受付部１１７によって受け付けられた被分類データをネットワークＮＷを介してサーバコンピュータ５０に送信する。
分類結果受信部１１８は、サーバコンピュータ５０からネットワークＮＷを介して送信された分類結果を受信し、分類結果記憶部１３６に記憶させる。
【００３６】
なお、この構成例では、サーバコンピュータ５０を１台のコンピュータで構成しているが、２台のコンピュータから構成し、一方のコンピュータに分類プログラム１００をインストールし、他方のコンピュータに分類テーブル１０１，１０２を分類プログラム１００が呼び出し可能となるように対応付けて入力してもよい。
また、分類テーブル記憶部１３５をクライアントコンピュータ１５３のＨＤＤに設けることによって、分類テーブル１０１，１０２を、クライアントコンピュータ１５３，１５４，１５５に入力してもよい。
また、本明細書の実施例では、ＭＣＶ、ＭＣＨＣ、ＲＤＷの３項目を測定項目として用いたが、本発明はこの３項目のみに限定されるものではなく、これら以外の測定項目を使用してもよいし、２種類または４種類以上の測定項目を使用してもよい。
【００３７】
【発明の効果】
この発明によれば、被分類データを正確に分類することができ、特に、小規模な施設であっても大規模な施設と同様に被分類データを正確に分類することを可能とするデータ分類方法を提供することができる。従って、例えば施設が病院であれば、小規模病院でも大規模病院の情報を使用して治療方法の選択をすることができ、医療の質を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明のデータ分類システムの構成例である。
【図２】コンピュータ５３の内部構成を示すブロック図である。
【図３】完成した分類テーブル作成用ＳＯＭを示す説明図である。
【図４】分類テーブル１０１を示す説明図である。
【図５】分類テーブル１０１の作成に用いられる臨床検査データを示す説明図である。
【図６】分類テーブル作成用ＳＯＭの初期段階を示す説明図である。
【図７】図６の分類テーブル作成用ＳＯＭが表示された状態の図である。
【図８】ＳＯＭアルゴリズム実行後の分類テーブル作成用ＳＯＭを示す説明図である。
【図９】図８の分類テーブル作成用ＳＯＭが表示された状態の図である。
【図１０】分類結果の対応付けが終了した分類テーブル作成用ＳＯＭが表示された状態の図である。
【図１１】分類テーブル１０１の作成手順を説明するフローチャートである。
【図１２】被分類データ分類の流れを説明するフローチャートである。
【図１３】この発明のデータ分類方法を実現するためのシステムの他の構成例である。
【図１４】サーバコンピュータ５０およびクライアントコンピュータ１５３の内部構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
１  提供者
２  大規模病院
３  大規模病院
４  小規模病院
５  小規模病院
６  小規模病院
１１  被分類データ受付部
１２  分類テーブル受付部
１３  参照データ決定部
１４  分類結果出力部
１５  分類テーブル指定部
２０  ＣＤ−ＲＯＭ−ＤＲＩＶＥ
３２  入力部
３３  表示部
３５  分類テーブル記憶部
５０  サーバコンピュータ
５１  コンピュータ
５２  コンピュータ
５３  コンピュータ
５４  コンピュータ
５５  コンピュータ
１００  分類プログラム
１０１  分類テーブル
１０２  分類テーブル
１１１  被分類データ受付部
１１２  分類テーブル受付部
１１３  参照データ決定部
１１４  分類結果出力部
１１５  分類テーブル指定部
１１６  分類結果送信部
１１７  被分類データ受信部
１１８  分類結果受信部
１３２  入力部
１３３  表示部
１３５  分類テーブル記憶部
１３６  分類結果記憶部
１４１  入力部
１４２  表示部
１５３  クライアントコンピュータ
１５４  クライアントコンピュータ
１５５  クライアントコンピュータ
ＮＷ  ネットワーク
【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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