(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
電子的に記録したカルテ・データに基づき、コンピュータの処理によって医療に関するルールを導出するシステムであって、
電子的に記録したカルテ・データから、検査項目、検査日時、検査結果を含む検査データと、治療行為、治療日時、治療結果を含む治療データを読み取る手段と、
前記カルテ・データを時系列に見て所定の分割点より前の検査データを分割点前データとして、前記所定の分割点より後の治療データを分割点後データとして、患者ＩＤ単位で抽出し、記憶装置に格納する手段と、
複数の分割点後データから所定の頻度以上の治療パターンを抽出し、記憶装置に格納する手段であって、
格納した前記分割後データを読み取り、治療行為の組み合わせが所定の閾値を超える組み合わせを、治療パターンとして抽出し記憶装置に格納する、前記手段と、
前記治療パターンと前記分割点前データから、検査項目と検査結果を前記治療パターンに対応付けるルールを導出する手段であって、  
前記分割点前データに前記治療パターンの有無を表す情報を付加したデータに対して、機械学習を行い、前記治療パターンと前記分割点前データから、検査項目と検査結果を条件部にもち治療パターンを帰結部にもつルールを導出する、前記手段
を有するシステム。
【請求項２】
前記分割点後データがさらに、前記所定の分割点より後の検査データを含む、請求項１記載のシステム。
【請求項３】
前記治療パターンを抽出する手段が、さらに治療の順番を含む時間順序を有する治療パターンを抽出する手段である、請求項１記載のシステム。
【請求項４】
前記所定の分割点がユーザ指定の分割点である請求項１記載のシステム。
【請求項５】
前記所定の閾値がユーザ指定の閾値である請求項１記載のシステム。
【請求項６】
前記システムがさらに、
導出した前記ルールを記憶装置に記録し、検査項目と検査結果を検索キーとして対応する治療パターンを検索する手段を有する、請求項１記載のシステム。
【請求項７】
前記治療パターンを抽出する手段が、治療行為の分類階層を利用し、治療データに出現する治療行為の上位概念を含めて治療パターンを抽出する、請求項１記載のシステム。
【請求項８】
前記検査項目が、検体検査、組織診断、または細胞診断を含み、前記治療行為が、手術、放射線治療、化学療法、処方、または治験を含む、請求項１記載のシステム。
【請求項９】
電子的に記録したカルテ・データに基づき、コンピュータの処理によって医療に関するルールを導出する方法であって、
電子的に記録したカルテ・データから、検査項目、検査日時、検査結果を含む検査データと、治療行為、治療日時、治療結果を含む治療データを読み取るステップと、
前記カルテ・データを時系列に見て所定の分割点より前の検査データを分割点前データとして、前記所定の分割点より後の治療データを分割点後データとして、患者ＩＤ単位で抽出し、記憶装置に格納するステップと、
複数の分割点後データから所定の頻度以上の治療パターンを抽出し、記憶装置に格納するステップであって、
格納した前記分割後データを読み取り、治療行為の組み合わせが所定の閾値を超える組み合わせを、治療パターンとして抽出し記憶装置に格納する、前記ステップと、
前記治療パターンと前記分割点前データから、検査項目と検査結果を前記治療パターンに対応付けるルールを導出するステップであって、  
前記分割点前データに前記治療パターンの有無を表す情報を付加したデータに対して、機械学習を行い、前記治療パターンと前記分割点前データから、検査項目と検査結果を条件部にもち治療パターンを帰結部にもつルールを導出する、前記ステップ
を有する方法。
【請求項１０】
医療に関するルールを導出するためのコンピュータ・プログラムであって、該プログラムがコンピュータに、請求項９記載の方法の各ステップを実行させる、コンピュータ・プログラム。
【請求項１１】
前記システムがネットワークに接続されており、前記システムがさらに、
前記ネットワークに接続されたコンピュータから検査項目と検査結果を含む特定の検査データを前記ネットワークを通じて受け取る手段と、
前記特定の検査データに対応する治療パターンを前記システムの前記ルールから検索し、前記コンピュータに送信する手段を有する、請求項１記載のシステム。
【請求項１２】
前記特定の検査データが前記ネットワークに接続された患者または前記ネットワークに接続された一般ユーザの検査データである、請求項１１記載のシステム。
【請求項１３】
前記コンピュータが前記ネットワークに接続された医療機関であり、前記特定の検査データが前記医療機関に登録された患者の検査データである、請求項１１記載のシステム。
【請求項１４】
前記コンピュータが前記ネットワークに接続された医師所有のコンピュータであり、前記特定の検査データが前記医師が担当する患者の検査データ結果である、請求項１１記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は医療ガイドを提供する技術に関し、特に既存のカルテ・データに基づき適切な医療ガイドを提供する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
病院には膨大なカルテが存在する。医師は患者を診察し自分の知識、経験などに基づき適切な検査、治療を決定しなければならない。しかしながら医者１個人の知識、経験は限られており、自分の判断が適切なものであるかどうか確信を持てないのが現状である。医師の診断を支援する従来技術として特許文献１が知られている。しかしながら従来技術はユーザが入力した条件項目に合致するデータとその割合を提示する手法であり、患者の様々な状況（初診時、入院時、手術後）においてどのような検査、治療が適切であるかという情報を提供しない。また検査項目、治療行為の時系列を含む順番も考慮されていない。【０００３】
【特許文献１】特開２００４−１８５５４７「医療データ解析システム及び医療データ解析方法」
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
患者に対して医者が適切な検査項目を決定し、どのような治療行為を行うかを決定することは非常に重要である。医者は現在の検査結果、診断結果に基づき過去の経験に照らしてながらこれからの検査項目、治療行為を決定する。しかし同じ状態の患者でもいくつかの治療方法が存在する。また選択できる治療行為の組み合わせの種類も膨大である。そこで医者にとって自分が決定した検査項目、治療行為が適切なものかどうかについて確信を与えるガイド・システムが望まれていた。また今までに経験したことのない検査結果、診断結果についてどのような検査項目、治療行為が考えられまた適切であるかを提示できるガイド・システムが望まれていた。
このような状況に鑑み、本願が解決しようとする課題は、患者の検査結果、診断結果に基づきどのような検査項目と治療行為が考えられ、またどれが適切と思われるかを提示できる医療ガイド・システムを提供することである。
また別の課題は、患者に対して医者が治療行為を決定するにあたりその治療行為が適切かどうかの確信を与える医療ガイド・システムを提供することである。
また別の課題は、患者に対して医者が検査項目を決定するにあたりその検査項目が適切かどうかの確信を与える医療ガイド・システムを提供することである。
また別の課題は、患者の検査結果、診断結果に対してどのような検査、治療が考えられ、また時系列要素を含む適切な検査項目と治療行為を提示するサービスを提供することである。
また別の課題は、大量のカルテ・データから多数の検査項目、治療行為を考慮してルールをマイニングしそれを表示するシステムを提供することである。
また別の課題は、医師、患者、一般ユーザ、医療機関に適切な医療ガイドを提供するシステムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の第１の態様によれば、
検査項目、検査日時、検査結果を含む検査データと、治療行為、治療日時、治療結果を含む治療データとを、患者単位で電子的に記録したカルテ・データを作成し、前記カルテ・データを時系列に見て所定の分割点より前の検査データを分割点前データとして、前記所定の分割点より後の治療データを分割点後データとして、患者ごとに抽出し、複数の分割点後データから所定の頻度以上の治療パターンを抽出し、前記治療パターンと前記分割点前データから、検査結果を前記治療パターンに対応付けるルールを導出するようにした、医療ガイド・システムを構成する。【０００６】
他の態様として、前記分割点後データが前記所定の分割点より後の検査データと治療データとし、前記治療パターンを抽出するに際し、検査および治療パターンを抽出するようにする。【０００７】
また他の態様として、前記治療パターンを抽出するに際し、さらに治療の順番を含む時間順序を有する治療パターンを抽出するようにする。【０００８】
他の態様として、前記ルールを導出する際に、機械学習を用いて導出するようにする。【０００９】
他の態様として、前記ルールを導出する際に、前記治療パターンと前記分割点前データから、検査項目と検査結果を条件部にもち前記治療パターンを帰結部にもつルールを導出するようにする。【００１０】
他の態様として、前記システムがさらに、導出した前記ルールを記録し、検査項目と検査結果を検索キーとして対応する治療パターンを検索するようにする。【００１１】
他の態様として、前記治療パターンを抽出する際に、治療行為の分類階層を利用し、治療データに出現する治療行為の上位概念を含めて治療パターンを抽出するようにする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、病院、医療関連施設、またそれらに従事する医師、看護婦などに適切な検査、治療のためのガイドを行うことができる。またインターネットなどのネットワークを通して患者が病院に直接出向かなくても遠隔から自分に適切と思われる検査、治療のガイドが受けられる。さらに一般家庭からＷＥＢにアクセスして検査、治療ガイドも受けるようにもできる。本発明で使用されるカルテ・データを非常に優秀で適切な治療行為、判断を行う実績のある病院のカルテから作成することにより本発明の医療ガイドは非常に信頼性のあるものとなる。例えば先端医療が知られていない地方の病院等であっても本発明による信頼性の高い医療ガイドが受けられる。すなわち医療の地域格差を小さくするために役に立つと考えられる。また医療事故、医療ミスを未然に防ぐ効果も期待できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
カルテは紙または電子的に保存されている。カルテには患者の訴え等主観的情報、各種所見の客観的情報、アセスメント、検査や治療の情報などが含まれている。本発明で使用されるカルテ・データはカルテの中から患者に実施された検査と治療の情報を電子化したものである。病院等によっては電子カルテが導入されている。その場合には患者ごとに医療情報が電子的に記録されているのでそのデータベースをそのまま用いてもよい。カルテ・データは複数のレコードから構成されている。１つのレコードは１人の患者に対応し、この中に検査データと治療データが含まれる。図１に本願発明のカルテ・データの１レコードを図示する。左側から患者ＩＤ、検査データ、治療データ、その他からなる。検査データには検査項目、検査が行われた日時、検査結果が含まれる。検査結果には検査結果が出た日時を含めてもよい。治療データには治療行為、治療した日時、治療結果（転帰）の情報が含まれる。転帰にはその日時を含めてもよい。その他にはカルテのその他の情報を記録してもよい。検査データ、治療データは複数存在しても構わない。ある患者には初期の段階で複数の検査が実施される。そして検査結果に応じた治療が患者に行われる。治療に対する効果を見るために治療行為の間でも幾つかの検査が行われるので検査データおよび治療データは複数存在するのが普通である。また当然ながら検査データの数、治療データの数は患者によって異なる。本発明において検査データおよび治療データを１つのレコード内に記録しているが、患者ＩＤを必ず含むようにすれば別々のレコードとして記録してもよい。本発明の実施に何ら影響はない。【００１４】
本発明において検査項目とは、検体検査（血液検査，尿検査）、組織診断，細胞診断などの具体的な検査内容を意味し、治療行為とは、手術、放射線治療、化学療法、処方、治験などの具体的な行為を意味する。検査データの検査項目の分類体系と、治療データの治療行為の分類体系の例を図２に示す。例えば、ＧＯＴ，ＧＰＴ，γＧＴＰが肝機能検査の一部というような検査項目分類体系があり、全摘出手術，部分切除が切除手術の一部であるような治療行為の分類体系がある。【００１５】
カルテ・データに記録されたある患者に注目すると各検査、治療行為は図３に示すように時間順に並べることができる。このデータを所定の分割点の前後で２つのテーブルＡ、Ｂに分割する。テーブルＡは分割点より過去の検査項目とその検査結果に関するデータを含み分割前データと呼ぶ。テーブルＢは分割点より現在までの治療行為と検査項目に関するデータを含み分割点後データと呼ぶ。テーブルＢは好ましくは治療結果（転帰）と検査結果も含むようにする。特に転帰の情報は医者、患者、ユーザにとって非常に有益で興味のあるところである。なぜなら最終的に快復となった治療行為のパターンを知ることができるからである。分割点は初診から何日後とするか、あるいは特定の検査結果が規定の値を超えた時点などにしてもよい。治療行為ガイドを受ける側に立って都合のよい分割点を指定できる。分割点は患者毎に適切な位置で分割されるので分割点の日時は患者によって異なる。この２つのテーブルはカルテ・データのレコードごと、すなわち患者ごとに作成される。【００１６】
図４にパターン抽出のための前処理を示す。まずテーブルＢをトランザクションデータに変換する 。トランザクションデータはIDとアイテムからなる。本発明ではトランザクションIDは患者IDに相当し、アイテムは検査項目、治療行為に相当する。このトランザクションデータから汎化頻出パターンを取り出す。汎化頻出パターンを説明する前に頻出パターンについて説明する。頻出パターンとは、アイテムの集合Ｐを部分集合として含むトランザクションの数を支持度とすると、ユーザに指定された閾値以上の支持度をもつパターンのことである。パターンＰ内の全てのアイテムがトランザクションのアイテムそのものか、そのアイテムの上位概念のアイテムと一致するときに、Ｐがあるトランザクションの部分集合であると定義する。そして汎化頻出パターンとは、この部分集合の定義の基での頻出パターンである。テーブルＢの各行の時間順序を考慮してトランザクションデータに変換すれば検査および治療の時系列を含む汎化頻出パターンを取り出すことができる。逆に時間順序を考慮しないで汎化頻出パターンを取り出すこともできる。この場合、汎化頻出パターン抽出には時間順序は考慮されないが治療行為をガイドするときには個別のパターンにアクセスすることで時間順序を含むガイドが可能となる。トランザクションデータに対して、最小支持度(閾値)を設定して、全ての汎化頻出パターンを取り出しテーブルＣが完成する。【００１７】
取り出された汎化頻出パターンの集合（テーブルＣ）の各要素に対して、以下の処理を行う。テーブルＣの１つの汎化頻出パターン（治療行為の組み合わせ）に注目し、この「組み合わせを行った患者」にフラグを付ける。具体的にはテーブルＡが患者数だけ統合されたテーブルの右端に現在注目している「組み合わせを行った患者」という情報Ｔを付加する。逆に「行っていない患者」に対して情報Ｆを付加しテーブルＤが完成する（図５）。このテーブルＤに帰納論理プログラミングなどを用いた機械学習を適用して注目した治療行為の組み合わせに関するルールを生成する。機械学習とは与えられたデータからデータ間の特性を説明するための一般規則を出力する方法である。機械学習の方法には様々なものが知られている。学習については教師あり学習が望ましい。機械学習の詳細については本発明の範疇ではないので説明しない。既存のどの手法を用いても本発明の本質を変更せず適用できる。なお数値属性を扱うことができない手法の場合は事前に離散化しておく。作成された複数のテーブルＤに機械学習を適用することにより、ある特定の検査項目と検査結果を条件部にもち、かつ治療行為パターンを帰結部にもつルールが導出される。このルールが医療ガイドそのものとなる。ガイドとしてはこのままでも十分有用であるが、好ましくは導出したルールをテーブルとして記録し検索機能を付加することで、ユーザに検査項目と検査結果を検索キーとして入力させ対応する治療行為パターンを検索できる。【００１８】
図６に本発明の手法で得られたルールをＧＵＩで表示した画面例を示す。例えば、図６の１行目は、検査項目の検査結果の条件を満たす患者は、術式コード087654321の手術を行っており、その患者数が１８人だったことを示している。また図６の解析では、テーブルＢに転帰(治癒、軽快、悪化、死亡等)を加えて処理しているため、転帰の情報も表示されている。図６では見易さのために転帰の情報だけ独立した列を設けている。また治療行為のパターンだけでなく検査パターンもルールとして取り出すこともできる。それにはテーブルＢ作成に分割点以降の検査データも入れておく。治療開始以降どの検査を実施すべきかをルールとして表現できる。図６には良い治療パターンだけでなく悪い治療パターンもルールとして導出され得ることに留意されたい。ある意味このようなルールも重要な知識となる。【００１９】
図６の１行目をマウスでクリックすることでその条件を満たす患者１８人のリストが図７のように表示される。図７には該当した１８名の患者ＩＤとその氏名などの患者に関する属性が表示される。さらに図７の１８人にうちの特定の１名をマウスでクリックすることで、その患者の電子的なカルテ情報が表示され詳細な検査、治療の過程をすべて知ることができる。なお図７での閲覧機能は患者のプライベートな情報にアクセスすることになるのでアクセス権限がある者のみがこの機能を使用できるようにする。【００２０】
図８に本発明のルール生成までのフローチャートを示す。最初にステップ８１０で電子的なカルテ・データを作成する。カルテから患者ごとに検査データと治療データを取り出す。ステップ８２０でカルテ・データを時系列に見て所定の分割点より前からテーブルＡを作成し、所定の分割点より後からテーブルＢを作成する。所定の分割点は本発明のガイド・システムを操作するユーザが所望する分割点を指定できる。テーブルＡは検査データを含んでおり、テーブルＢは望ましくは検査データと治療データを含む。なおテーブルＢに治療データのみを含ませるようにしても本発明の効果は十分に得られる。ステップ８３０でテーブルＢをトランザクションデータに変換する。トランザクションデータのＩＤには患者ＩＤを割り当てアイテムには検査データと治療データを割り当てる。ステップ８４０でトランザクションデータから汎化頻出パターンであるテーブルＣを作成する。汎化頻出パターンとは患者に適用された検査、治療のパターンで部分集合を考慮して分類されたパターンであり、かつある閾値以上適用例があるパターンである。このテーブルＣの各パターンをテーブルＡを患者の数だけ集めたテーブルに付加してテーブルＤを作成する。すなわちテーブルＤにより各患者について汎化頻出パターンが適用されたかどうかがわかる。最後にステップ８６０で各汎化頻出パターンにつき既存の機械学習を用いてルールを抽出する。すなわちこのルールは特定の検査データからどのような検査と治療が考えらるかをガイドできる内容をもつ。元となるカルテ・データが優秀な医療機関の豊富なカルテから作成されている場合には非常に信頼性の高い医療ガイドが可能になる。【００２１】
図９に本発明のシステムを医療ガイド・システムとして利用する形態を図示する。医療ガイド・システム９０１は本発明の主要部を内包するシステムである。医療機関９０２は病院、診療所、保健所等など医療関連施設である。医師９０３は医療に従事する医師または医者である。患者９０４は医療ガイドを受ける対象となる者である。ユーザ９０５は医療ガイドを利用する一般人である。これら医療ガイド・システム９０１、医療機関９０２、医師９０３、患者９０４、ユーザ９０５はネットワークを通じ（典型的にはインターネットを通じて）接続される。【００２２】
１つの典型的な形態として医療機関９０２が医療ガイド・システム９０１を有し、医療機関９０２に従事する医師９０３が医療機関９０２に登録もしくは入院した患者９０４の治療にあたる場合に医療ガイド・システム９０１をアクセスしてガイドを受けることが考えられる。通常、医師９０３は医療機関９０２内で医師９０３が担当する患者９０４に対峙して何らかのアドバイスやガイドを行うが、医師９０３が患者９０４と離れていても別段構わないし、医療ガイド・システム９０１が医療機関９０２になくてもよく、また医師９０３が病院以外の遠隔、例えば自宅からガイドを行うことも可能である。【００２３】
他の形態として医療機関９０２が医療ガイド・システム９０１を直接アクセスし、全てのルールを出力させ医療ガイド集などの印刷物や電子媒体などを作成することができる。医療ガイド・システム９０１が複数ある場合には複数のガイドを統合して利用できる。例えば医療機関９０２がネットワークにアクセスできない場合に予め作成した医療ガイド集の印刷物や電子媒体をローカルで参照することにより医療行為ガイドに役立てることができる。またネットワークのない地方の医療機関に作成した医療ガイド集を郵便で送付するなどして利用できる。【００２４】
他の形態として医師９０３が不在の場合などに患者９０４が自己の検査データについてどのような検査、治療が考えられるかを医療ガイド・システム９０１にアクセスして確認することができる。この場合好ましくは医療機関９０２が患者９０４と医療ガイド・システム９０１の間に入り、患者９０４は医療機関９０２を通じて医療ガイド・システム９０１にログインさせる。【００２５】
他の形態として一般家庭のユーザ９０５が医療ガイド・システム９０１にアクセスして医療ガイドのサービスを受ける。例えばユーザの過去の検査データを医療機関９０２から入手して何が適切な治療であったかの判断に用いたり家族や知人の検査データから考えられる検査や治療のガイドを受けることも可能である。【００２６】
他の形態として  医療ガイド・システム９０１を有する会社が医療ガイド・システム９０１にアクセスしてサービスを受けた医師９０３、医療機関９０２、ユーザ９０５に対してそのアクセス数に応じて対価を徴収するようにしてもよい。その他、本発明の本質を変えることなく種々の利用形態が可能である。【００２７】
図１０に本発明で使用されるガイド・システムのハードウェア構成例を示す。ガイド・システムであるコンピュータ１０００は、ホストコントローラ９１０により相互に接続されるＣＰＵ９００、ＲＡＭ９４０、ＲＯＭ９３０及びＩ／Ｏコントローラ９２０を有するＣＰＵ周辺部と、Ｉ／Ｏコントローラ９２０により接続される通信インターフェイス９５０、ハードディスクドライブ９８０、及びＣＤ/ＤＶＤ等の円盤型メディア９９５を読み書きできるマルチコンボドライブ９９０、フレキシブルディスク９８５を読み書きできるＦＤドライブ９４５、サウンド入出力装置９６５を駆動するサウンドコントローラ９６０、表示装置９７５を駆動するグラフィックコントローラ９７０、そしてキーボード９３６とマウス９３７をコントロールするキーボード・マウス・コントローラ９３５を備える。【００２８】
ＣＰＵ９００は、ＲＯＭ９３０、ＢＩＯＳ及びＲＡＭ９４０に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。グラフィックコントローラ９７０は、ＣＰＵ９００等がＲＡＭ９４０内に設けたフレームバッファ上に生成する画像データを取得し、表示装置９７５上に表示させる。もしくはグラフィックコントローラ９７０がＣＰＵ９００等が生成する画像データを格納するフレームバッファをその内部に含んでもよい。好ましくは表示装置９７５には本発明の医療ガイド・システムの出力がＧＵＩで表示される。表示された検査項目などをマウス９３７により所望の医療ガイドを表示させ、必要に応じてデータをキーボード９３６から入力する。【００２９】
通信インターフェイス９５０は、ネットワークを介して医療機関９０２、他の医療ガイド・システム９０１、医師９０３、患者９０４、ユーザ９０５と通信する。なおネットワークは有線、無線、赤外線、ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ等の近距離無線で接続しても本願の構成を何ら変更することなく利用可能である。ハードディスクドライブ９８０は、図８のフローチャートに基づく動作をコンピュータ１０００に実行させるためのプログラム等のコード、電子的なカルテ・データ、ＯＳを格納する。マルチコンボドライブドライブ９９０は、ＣＤ／ＤＶＤ等のメディア９９５から記録された電子的なカルテ・データ、プログラムを読み取り、これら記憶装置から読み取られたプログラム、データはＲＡＭ９４０にロードされＣＰＵ９００により利用される。本発明に必要な電子的なカルテ・データやプログラムはこれらの外部記憶メディアから供給されてもよいし、内部のハードディスクドライブ９８０やネットワークを通じてダウンロードして供給されてもよい。【００３０】
上記記憶媒体としては、フレキシブルディスク１０９０、ＣＤ−ＲＯＭ１０９５の他に、ＤＶＤやＰＤ等の光学記録媒体、ＭＤ等の光磁気記録媒体、テープ媒体、ＩＣカード等の半導体メモリ等を用いることができる。また、専用通信ネットワークやインターネットに接続されたサーバシステムに設けたハードディスク又はＲＡＭ等の記憶装置を記録媒体として使用し、ネットワークを介してプログラムおよびデータを取り込んでもよい。なお上記ハードウェア構成例は一例であり全ての構成が必須の構成要件ではないことに留意されたい。上記の構成から理解されるように、本発明に必要なハードウェアは通常のコンピュータ機能を有するものは如何なるものでも利用可能である。例えばＣＰＵ、メモリ、表示装置、通信機能を備えたモバイル端末、携帯端末、コンピュータ家電、専用ハードウェアでも支障なく利用可能である。【００３１】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲に限定されず種々の変更または改良を加えることが可能である。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることは特許請求の範囲の記載から明らかである。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】本願発明のカルテ・データの１レコードを表す図である。
【図２】検査データの検査項目の分類体系と、治療データの治療行為の分類体系の例を示す図である。
【図３】患者の各検査、治療行為を時間順に並べた図である。
【図４】汎化頻出パターン抽出のための前処理を示す図である。
【図５】テーブルＡへ汎化頻出パターン集合を付加する図である。
【図６】本発明の手法で得られたルールをＧＵＩで表示した画面例である。
【図７】条件を満たす患者のリストを表示した図である。
【図８】本発明のルール生成までのフローチャートである。
【図９】本発明のシステムを医療ガイド・システムとして利用する形態を説明する図である。
【図１０】本発明の医療ガイド・システムのハードウェア構成の一例を示す図である。
【符号の説明】
【００３３】
９００  ＣＰＵ
９０１  医療ガイド・システム
９０２  医療機関
９０３  医師
９０４  患者
９０５  ユーザ
９１０  ホストコントローラ
９２０  コントローラ
９３０  ＲＯＭ
９３５  キーボード・マウス・コントローラ
９３６  キーボード
９３７  マウス
９４０  ＲＡＭ
９４５  ドライブ
９５０  通信インターフェイス
９６０  サウンドコントローラ
９６５  サウンド入出力装置
９７０  グラフィックコントローラ
９７５  表示装置
９８０  ハードディスクドライブ
９８５  フレキシブルディスク
９９０  マルチコンボドライブ
９９５  円盤型メディア
９９０  マルチコンボドライブドライブ
９９５  メディア
１０００  コンピュータ
１０９０  フレキシブルディスク
１０９５  ＣＤ−ＲＯＭ
【図１】
0004617357.tif 000002
【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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