(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
データ入力部、データ処理部、データ蓄積部、データ探索部、およびデータ表示部を有し、
データ蓄積部には、
臨床医療における臨床データおよび基礎研究に関する研究データを蓄積するための知識分類データベースと、
臨床データおよび研究データに対応する代表値の意味や範囲の定義を蓄積するための用語定義データベースと、
知識分類データベースに蓄積されたデータから生成される知識要素同士の結びつきの強度をＯＲ条件とＡＮＤ条件で区分してデータ関連強度として蓄積するための領域媒介データベースと、
ユーザー管理データベースとを備え、
データ処理部には、
知識分類データベースの臨床データを用語定義データベースの代表値の範囲の定義と照合することによって離散化したデータを生成し情報量の圧縮を行うための正規化した離散化データの処理により知識要素を生成する処理機能手段、及び、領域媒介データベースの知識要素同士の結びつきの強度をＯＲ条件とＡＮＤ条件によって区分するデータ関連強度の処理機能手段を備え、
データ探索部には、
関連する知識要素間で定義されている結びつきに従って基点要素となる臨床データから得られる知識要素である一次要素に基づいてＯＲ条件とＡＮＤ条件を用い二次要素としての一次要素と関連のある知識要素の探索を行う探索機能手段、及び、基点要素からの探索順序に係わる「深さ」と知識要素間の関連の「重さ」を閾値として制限する探索機能手段を備え、
データ表示部には、
基点要素を中央に配置し、基点要素から得られる知識要素である一次要素を同心円上に並べるとともに、前記探索された二次要素は、一次要素から直線上もしくは放射状に配置し、二次要素間で関連のある要素は、分岐する要素から放射状に配置する探索グラフ表示手段を備えている
ことを特徴する医療用知識データベース支援システム。
【請求項２】
臨床データを基準値と照合することにより離散化したデータについて情報量の圧縮化を行うために正規化した離散化データとして、同心円上に配置する請求項１の医療用知識データベース支援システム。
【請求項３】
時系列的に比較する必要のある臨床データを請求項２によって表現される同心円グラフに積層的に配置することによって表される探索グラフ機能を有した医療用知識データベース支援システム。
【請求項４】
請求項１ないし３のいずれかのシステムにおいて、臨床データや基礎研究データのみならず，家族要因，生活環境，気象環境，嗜好のデータについても知識分類データベース，知識分野データベースに登録可能であり、これらのデータと臨床データあるいは基礎研究データとの関連性を領域媒介データベースに登録することで生活全体と疾病とのかかわりを分析可能とする医療用知識データベース支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  この出願の発明は医療用知識データベース支援システムに関するものであり、さらに詳しくは、この出願の発明は、包括的遺伝子医療システムの実現に有用な、コンピューターシステムとしての新しい医療用知識データベース支援システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】  子供たちの健やかな発達と健康の維持は、彼らが次代の社会の担い手であることと近年の出生率の低下を考えると極めて重要な課題である。また、癌に次いで死亡率が高く、成人病の中で占める割合が益々高くなっている虚血性心疾患、動脈硬化症や不整脈などが大きな課題になっており、それらの早期発見、診断、治療の進歩には目を見張るものがあるが、その成因、病態形成に関する理解は乏しい。その一因としては、医療の必要性より出発した薬学、細菌学などの基礎医学研究が急速な専門化、細分化を遂げた結果、ヒト中心のグローバルな視点での医療・教育・研究・カウンセリングの一体となった発展が失われたことがあげられる。これらの問題は２１世紀早期に解決すべき緊急課題で、この解決手段として、この出願の発明者が提案した包括的遺伝子医療（ＨＧＭ＝Ｈｏｌｉｓｔｉｃ  Ｇｅｎｏｍｉｃ  Ｍｅｄｉｃｉｎｅ）の創成は国民健康上、極めて重要である。【０００３】
ＨＧＭは、既存の基礎、臨床別々の領域で医療・研究を行って行くやり方に対して、成因解明、治療および予防を目的とし、豊富な臨床および研究情報をもとに、医科学を包括的に理解し、相互の密な連携により、患者に最新医療情報の提供を可能とする極めて重要でかつ画期的なものである。ＨＧＭはまた枠を超えたグローバルな視点で、“個”を大切にし、包括的に個々人の問題を理解し、対応しうる医療である。
【０００４】  このＨＧＭを実現するための支援シールとして、この出願の発明者は、現実的に遺伝子治療が盛んに行われていく情勢を踏まえ、遺伝子・タンパク研究などの基礎研究分野と臨床分野との垣根を取り払い、互いの分野で取得される情報を蓄積して共有し、かつ、これらの情報を容易に利用することを支援する包括的遺伝子医療支援システムを提案した（特許文献１）。【０００５】
この提案された包括的遺伝子医療支援システムは、臨床医療における臨床データおよび基礎研究に関する研究データを蓄積するための知識分野データベースと、臨床データおよび研究データに含まれる用語の意味や範囲の定義を蓄積するための用語定義データベースと、知識分野データベースに蓄積されたデータを構成するレコード同士の結びつきの強度を蓄積するための領域媒介データベースと、これらのデータベース群を一元管理するためのデータベース管理システムとから構成されている。この包括的遺伝子医療支援システムの大きな特徴は、臨床分野の事例と研究分野の研究成果を、知識要素として分解し、その中から互いに関連のあるものどうしを重み付けによる連結を行うことで再編成する点にある。このようにして膨大な知識ベースをデータベースシステムとして構築することにより、臨床分野と研究分野の知識的交流が実現するものと考えられる。すなわち、包括的遺伝子医療支援システム、臨床分野において得られる臨床症状や所見などの情報と、研究分野で蓄積されてきた遺伝子レベルやタンパクレベルでの基礎的な知識要素とを整理して、これらの知識要素間の結びつきを探索することにより、遺伝子やタンパクレベルでの知識要素を通じて、これまで関係が知られていなかった複数の臨床症状との間に存在するあらたな関係を発見するのに役立つものと期待される。さらには、臨床症状の詳細な検討により導き出される新たな疾患の表現型および遺伝子操作を実施した実験動物の表現型における知識データの蓄積に伴い、新たに想起される疾患遺伝子の存在を、分子細胞生物学的研究により特定することで、急速な基礎研究の進展を促進する役割をも担っている。
【０００６】  この出願の発明者は、以上の包括的遺伝子医療支援システムを、ＨＧＭ−ａｉｄと呼んでいる。【０００７】  また、一方で、この出願の発明者は、新しい医療福祉型社会モデルを実現するためには、臨床分野と研究分野の知識的交流を促進する役割を担うＨＧＭ−ａｉｄをも包括するような、更なる総合的システムモデルが必要になると考えている。この出願の発明者らが提唱している新たな医療福祉型社会モデルにおける医療に関しては、従来型の治療である発症後の治療のみならず、発症前の病気の予防という観点から医療が実施される点が大きな特徴である。最近では、医師による患者への情報開示を意味するところのインフォームドコンセントが定着しつつあるが、発症前の病気予防の実現には、インフォームドコンセントを更に推し進めた形態として、健康状態にある人々に対しても積極的な医療情報の開示がなされるような環境の整備が必須であると考えられる。そして、健康状態にある人々が、予防医学およびトータルヘルスへの認知を深め、さらには、自発的に健康管理を行っていくことを、全面的にサポートする体制の確立が急務である。【０００８】  そこで、この出願の発明者は、人々が積極的に自らの健康管理や健康増進に取り組んでいけるような新しい医療福祉型社会モデルを実現するための予防医学的または福祉医学的な医療活動を総合的・包括的に支援する包括的医療活動ケアシステムとして、ネットワーク接続された複数のコンピュータネットワークシステムも提案している（特許文献２）。
【特許文献１】特開２００３−５８５５１号公報
【特許文献２】特開２００３−１２２８５８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】  上記のとおりの経緯から、包括的遺伝子医療システム（ＨＧＭ−ａｉｄ）はその実現に向けて努力されているが、その実用化によって、心血管疾患のみならず、他系統疾患にも同様のシステムを適用し、今後の新しい医療・教育・研究・カウンセリングの雛形として発展させていくためには、
１．データーを中心とする医療用知識データベースの構築
２．知識内での知識間の関連性導入
３．医療用知識データベースの探索機能
４．医療用知識データベース探索結果の表示
等を実際的な態様として具体化することが急務となっている。【００１０】  これらの具体化は、ＨＧＭ−ａｉｄの中核的システムとなるものであって、既存の基礎、臨床別々の領域で医療・研究のあり方に対して、成因解明、治療および予防を目的とし、豊富な臨床および研究情報をもとに、医科学を包括的に理解し、相互の密な連携により、患者に最新医療情報の提供を可能とするための極めて重要な課題である。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
この出願の発明は、上記の課題を解決するものとして、第１には、データ入力部、データ処理部、データ蓄積部、データ探索部、およびデータ表示部を有し、
データ蓄積部には、
臨床医療における臨床データおよび基礎研究に関する研究データを蓄積するための知識分類データベースと、
臨床データおよび研究データに対応する代表値の意味や範囲の定義を蓄積するための用語定義データベースと、
知識分類データベースに蓄積されたデータから生成される知識要素同士の結びつきの強度をＯＲ条件とＡＮＤ条件で区分してデータ関連強度として蓄積するための領域媒介データベースと、
ユーザー管理データベースとを備え、
データ処理部には、
知識分類データベースの臨床データを用語定義データベースの代表値の範囲の定義と照合することによって離散化したデータを生成し情報量の圧縮を行うための正規化した離散化データの処理により知識要素を生成する処理機能手段、及び、領域媒介データベースの知識要素同士の結びつきの強度をＯＲ条件とＡＮＤ条件によって区分するデータ関連強度の処理機能手段を備え、
データ探索部には、
関連する知識要素間で定義されている結びつきに従って基点要素となる臨床データから得られる知識要素である一次要素に基づいてＯＲ条件とＡＮＤ条件を用い二次要素としての一次要素と関連のある知識要素の探索を行う探索機能手段、及び、基点要素からの探索順序に係わる「深さ」と知識要素間の関連の「重さ」を閾値として制限する探索機能手段を備え、
データ表示部には、
基点要素を中央に配置し、基点要素から得られる知識要素である一次要素を同心円上に並べるとともに、前記探索された二次要素は、一次要素から直線上もしくは放射状に配置し、二次要素間で関連のある要素は、分岐する要素から放射状に配置する探索グラフ表示手段を備えている
ことを特徴する医療用知識データベース支援システムを提供する。
【００１４】
また、この出願の発明は、第２には、臨床検査データを上記同様に正規化した離散化データとして同心円上に配置する医療用知識データベース支援システムを提供する。
【００１５】
さらにこの出願の発明は、第３には、時系列的に比較する必要のある臨床データを同心円グラフに積層的に配置することによって表される探索グラフ機能を有する医療用知識データベース支援システムを提供し、第４には、上記いずれかのシステムにおいて、臨床データや基礎研究データのみならず、家族要因，生活環境，気象環境，嗜好などのデータについても知識分類データベース、知識分野データベースに登録可能であり、これらのデータと臨床データあるいは基礎研究データとの関連性を領域媒介データベースに登録することで生活全体と疾病とのかかわりを分析可能とする医療用知識データベース支援システムを提供する。
【発明の効果】
【００１６】  上記のとおりのこの出願の発明のコンピューターシステムとして構成される医療用知識データベース支援システムによって、臨床部門、基礎部門のデータをもとに、データベース化したデータ間の結びつきを探索することによって、新たに、これまで関係が知られていなかった複数の臨床症状と遺伝子やタンパクとの関係を見出すことが可能とされ、ＨＧＭ−ａｉｄを完成し、運用することで、基礎研究分野と臨床医療分野の相互的な知識交流が促進され、疾患を包括的に捉えるための知識の蓄積が可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】  この出願の発明は上記のとおりの特徴をもつものであるが、以下にその実施の形態について説明する。【００１８】  この出願の発明のコンピューターシステムの医療用知識データベース支援システムにおいては、まず基本的に、データ入力部、データ処理部、データ蓄積部、データ探索部およびデータ表示部を有し、データ蓄積部には、臨床医療における臨床データおよび基礎研究に関する研究データを蓄積するための知識分類データベースと、臨床データおよび研究データに含まれる用語の意味や範囲の定義を蓄積するための用語定義データベースと、知識分類データベースに蓄積されたデータを構成するレコード同士の結びつきの強度を蓄積するための領域媒介データベースと、ユーザー管理データベースとを備えている。【００１９】  データ入力部は、ボードキーによる入力や光学的、あるいは電子的読み込み入力等の各種手段であってよく、データ表示部もディスプレイ画面、印字、印刷等の各種手段でよく、このデータ表示部では画面上での探索機能が実現されていることも好ましい。もちろん、システムには通信回線を介しての外部システムや端末と連携していてもよい。【００２０】  このようなコンピュータシステムとしての構成において、さらに以下のとおり詳しく説明する。
＜Ａ＞医療用知識データベースのためのデータ構造化基準
この出願の発明において、ＨＧＭ−ａｉｄで用いる医療用知識データベースでは、表１に示したように、知識要素とその分類およびコードを管理するもの（知識分類データベースと用語定義データベース）、知識要素間の関連性や因果関係の有無を重み付けしたデータとして管理するもの（領域媒介データベース）、外来臨床データや各検査項目での基準値などを管理するもの（基準値データベースとしての知識分類データベース）など、大きく３種類の役割を持つデータベースを主として使用することになる。【００２１】
【表１】
0004656908.tif 000002
【００２２】  外来臨床データとして個人情報が登録される知識分類データベースでは、個人の特定が可能な情報を分散化させず、ひとつのテーブル内で集中的に管理することとし、この管理テーブルで個人名などの情報をコード化して内部処理に供するようにする。個人名などがそのまま文字列として含まれる情報をひとつのテーブルにまとめることで、このテーブルの特定フィールドの内容を暗号化することで個人情報を保護することが容易となる。たとえば、暗号化の単純な方法として、外来臨床データの登録時に暗号化解除キーワードも同時に登録し、これを用いて個人名などの情報を暗号化してテーブルに登録する方法などが考えられる。【００２３】  そして、一般に行われている臨床検査では検査値をその項目の基準値に照らして、生理的に正常な数値であるか異常な数値であるかを判断しているが、この出願の発明の医療用知識データベース支援システムでは、コンピューター自動情報処理として、上記の知識分類データベースに関して、入力データ処理部が、外来臨床データとして入力された検査値は記録としてデータベースに保存するが、同時にその検査項目の基準値に照らして正常値かどうかの判断を行うとともに、臨床検査の多くの項目で連続した物理量として計測される数値を、基準値と照合することによって離散化したデータを生成し情報量の圧縮を行うことを特徴としている。基準値の範囲に対して計測値を離散化する判断としては、基準値範囲を下回っている状態（異常低値）、上回っている状態（異常高値）が考えられ、さらに必要に応じて境界領域（低値傾向、高値傾向）などの区分を設けることも望ましい。このように物理量の大小によって分類される検査項目や知識要素のほかに、変異が値の大小を意味しない（たとえば、遺伝子の変異部分が異なる場合など）場合にした順位のない並列の知識要素バリエーションを設けることも可能である。【００２４】  たとえば添付の図１は、検査項目計測値の離散化区分の例を示したものである。【００２５】  なお、知識要素を効率よく取り扱うための分類について次のことを考慮することができる。【００２６】  上記のように、臨床検査などの連続値に対しては、区画を設けて連続値を離散化し、それぞれの区画に代表値を定義して扱い、設定する区画は、正常範囲を中心として、低値側（異常低値、低値傾向）、高値側（異常高値、高値傾向）の５区画を標準とすることができるが、
これを拡張して、正常値≦Ｘとなるような検査項目では、正常値・高値傾向・異常高値の３区画とし、また、Ｘ≦正常値となるような場合は、同様に異常低値・低値傾向・正常値の３区画とするように、定量計測や半定量計測による臨床検査項目の異常値の範囲は、高値側にしかない検査、高値側と低値側両方にある検査、低値側にしかない検査に分けることができる。これらの検査項目をそれぞれの特性にしたがって正常範囲と異常範囲の区画に離散化する。一方、状態を識別するラベルが計測結果として表されている検査は、ラベルがすなわち代表値として扱うことができるため、離散化を行う必要はない。【００２７】  このように、連続値やラベルなどを代表値として表すことによって、様々な性質の値を一律に扱うことが可能となる。ここで設定する代表値が正常状態や異常の程度と関連する場合は、異常の程度を代表するインデックスを代表値に設けることが必要である。代表値に対応するインデックスは必ずしも１対１に対応する必要はなく、複数の代表値が同程度の異常状態にある場合を表すために、異なる代表値に対して同じインデックスを与えられるようにすることが望ましい。【００２８】  また、高値傾向や低値傾向などは、正常範囲と異常範囲の境界領域なので（現在は）明確に定めることができないこともある。このように場合に対応するため、これらの境界領域の代表値の定義は行っておいて、その領域幅を数値的に「０」として定義することで、実質的にその境界領域の代表値を使わないようにすることも考慮される。このような数値処理を加えておくことによって、将来、境界領域の定義を明確にする必要が生じた場合、新たに代表値を定義するのではなく、領域幅の数値を変更するだけで境界領域への対応が可能となる。【００２９】  また、臨床検査の基準値は検査方法によって異なっており、同じ検査方法であっても検査室（あるいは検査会社）などによって設定されている基準値は異なっている。このように臨床検査で同じ項目の計測値であっても設定されている基準値によって、その範囲に入っているかどうかを判断する必要がある。したがって、外来臨床データとして入力される計測値は、どの基準値の元に計測された数値かを保持していなければ、正常値であるかどうかの判断は不可能である。また、臨床検査項目には、性別によって基準値が異なる項目や、年（月）齢によって基準値が変動する項目があり、これらの検査項目も先の検査方法などの違いによって基準値がそれぞれ異なって設定されているものがある。【００３０】  知識要素探索を効率よく行うために、上記のように異なる基準値の元で計測された外来臨床データを、正規化したデータとして取り扱うことが必要となる。そこで、この出願の発明では、入力される外来臨床データの臨床検査項目が性別や年齢などによって基準値が変動する項目かどうかを判断して、外来者の性別や年齢を元に検索を行って該当する基準値を参照できるようにすることが好適に考慮される。つまり、検査項目毎にどの検査基準を使うかを指定することが必要である。たとえば図２に示したように、検査室などによる基準値の違いをそれぞれの基準値にしたがって離散化区分に当てはめることによって、基準値の違いを吸収して正規化���た離散化データとして扱うことができる。【００３１】  性別、年齢、検査方法などによって異なっている基準値と離散化をするための区分範囲の違いを対応させたデータベースを構築して、異なる基準値による計測値が入力されたときにこのデータベースを参照することで、それぞれの計測値毎に適切な区分範囲を参照して離散化した区分データを取り出すことができる。外来臨床データがＨＧＭ−ａｉｄに入力されたときにこの処理を行うことで、外来臨床データを正規化された離散化区分の値として扱うことが可能となる。【００３２】  なお、また、臨床検査項目の中で性別、年齢によって基準値を変える必要のある項目はその中の一部である。また、外来臨床データをＨＧＭ−ａｉｄに入力するときは、多くの項目については同じ検査室からの検査データを入力するものと考えられ、その中で特定のものについては別の検査会社に依頼した検査結果を入力するものと考えられる。これらの予想される利用状況から、臨床検査データを入力して知識要素データを参照するときに、「標準として使っている」基準値による区分がデフォルトとして知識要素データに設定されていたほうが使いやすいと考えられる。このようなことから、用語定義データベースとして定義される知識要素データの「代表値（細目）」にはバリエーションとしての代表値を設定すると同時にその代表値に含まれる範囲を設定しておくことが考慮される。知識要素データとして登録する臨床検査項目に性差がある場合は、代表値に対する範囲データとして性別による違いが設定できるようにもする。【００３３】  一方、用語定義データベースとして保存される知識要素データは、たとえば、「分野」、「分類」、「項目」、「細目データ」の４つの階層レベルによって細分化分類をして管理することできる。この場合には、辞書テーブル内では「分野」＋「分類」＋「項目」＋「細目データ」の文字列の組み合わせが一意となるようにデータベースレベルで制御して、階層的に整理された知識要素の意味の重複を防ぐ。これら知識要素データを一定の基準に基づいて数値化し、辞書テーブルにおいて文字列データとして数値データ（知識要素コード）の対応を行う。【００３４】  図３は、検査計測値の知識要素コード化の処理について例示した図である。【００３５】  たとえば、このような知識要素コード化の処理において、コード化に用いる数値はたとえば１〜９桁までの整数値を用い、４つ階層レベルをまたがって辞書テーブル内で一意の数値とする。数値コードを一意とすることで、表示などを行う場合に数値コードから文字列への変換が容易となる。また、関連探索などの内部処理はすべて数値コードを用いて行うことで、データベース検索処理やメモリ上での計算処理の軽減につながる。【００３６】  表２は、知識要素データの管理テーブルについて説明したものである。【００３７】
【表２】
0004656908.tif 000003
【００３８】  そして、表３は、知識要素データとして設定する内容を例示したものである。この例では、分野：臨床検査、分類：血液検査の一部を取り出して示している。項目例では赤血球数と白血球数が示されており、それぞれの項目名の後ろに単位を付加している。「×１０＾６μｌ」、「×１０＾３μｌ」は「×１０６赤血球細胞／μｌ」、「×１０３白血球細胞／μｌ」を示している。細目データは５段階のバリエーションを設定し、それぞれのバリエーション毎に上限値、下限値を示す。範囲を示す値の規則として「上限値≧代表値＞下限値」としている。また、上限値＝下限値が設定されている場合は、その代表値の範囲を０として扱うこととする。性別によって範囲に違いのある場合は、「Ｍ：５．３０、Ｆ：４．８０」のようにＭ／Ｆで性別を区別し、それぞれに対応する数値を設定する。さらにまた、代表値範囲の両端部分で「＞」記号を用いて「＞下限値」、「上限値≧」を示すこととする。それぞれの知識要素（文字列）データに対応して、一意の数値コードを設ける。数値コードは分類階層をまたがって一意とするために、たとえば、数値コード１４４は「分野：臨床検査」、数値コード１４５は「分野：臨床検査、分類：血液検査」を示すようになる。代表値として「正常値」は項目毎に登録されていたとしても、数値コード１５５は「臨床検査、血液検査、赤血球数の正常値」であり、数値コード１４９は「臨床検査、血液検査、白血球数の正常値」を示すようになる。【００３９】  前述のように、性別や年齢、検査方法などの違いによって代表値の範囲が違っていたとしても、その外来臨床データの臨床検査計測値がどの代表値（細目）に該当するかを調べることによってこれらの違いを吸収した代表値（細目）の数値コードとして取り扱うことができる。【００４０】
【表３】
0004656908.tif 000004
【００４１】＜Ｂ＞知識データベース内での知識間の関連性の導入
この出願の発明のＨＧＭ−ａｉｄの構築のための医療用知識データベース支援システムにおいては、知識データベースに保存している知識要素を用いて、複数の知識要素の間にある因果関係を表現してデータベース化を行うことが大変に重要となる。この出願の発明における領域媒介データベースにおいてこのことが欠かせない要件となる。【００４２】  そこで、以下に、（１）知識要素間での関連性の定義と、（２）関連性定義における関連性の整合性の点についてのこの出願の発明における考え方、その特徴について説明する。なお、ここで定義する関連性データは、要素間の結びつきを探索して複数要素の関係を順次とりだすための情報となる。
（１）知識要素間での関連性の定義
知識要素間の関係性の定義は、医療用知識データベースが管理している知識要素の中で関連のある要素を結びつけることである。ここで議論する「関連性の定義」とは、知識要素（Ａ）ならば知識要素（Ｂ）、（Ａ→Ｂ）「知識要素（Ｂ）であることは知識要素（Ａ）であることの必要条件」が成り立つ関係を定義することである。つまり、ある知識要素（Ａ）となるために、必要とされる条件を他の知識要素から取り出して「Ａ→Ｂ」の関係を定義づけることである。【００４３】  たとえば、「貧血」となるためには「ヘモグロビン値低下」であったり、「赤血球数減少」であったりする。これを、「ヘモグロビン値低下」→「貧血」、「赤血球数減少」→「貧血」のように「貧血」についての関係として捉える。このような関係を構造化して、項目間での関係とその内容同士の関係とに分けて考えることができる。つまり、「貧血」という症状（項目）に対して、「ヘモグロビン値」や「赤血球数」項目が関係する。さらにその関係の内訳として「貧血」の重篤度に対して「ヘモグロビン値」や「赤血球数」異常の程度が関係する。【００４４】  そこで、この出願の発明においては、知識要素間の関係の定義は、知識要素項目と知識要素項目との間の関係の有無を定義する。ある知識要素項目間で関係があるとした場合は、関係の内容として代表値（細目）の間でどのように係わっているかを定義する。細目データ間に定義される関係は、それぞれが属している項目間の関係の特性を表していると考えられる。このように項目間や細目データ間で関係を定義する場合、その関係の強弱も特性のひとつとして挙げられる。項目間での結びつきが強ければ、細目データ間の結びつきが弱くても合計としての結びつきは強いと考えられ、逆に細目データ間の結びつきが強かったとしても項目間の結びつきが弱ければ、外部から見た細目間の結びつきは弱いものと考えられる。このように、細目間の関係の強さは、項目間の結びつきの強さに強く影響を受けるものと考えられる。【００４５】  ここで、項目間および細目データ間での関連の考え方を以下のように述べることができる。【００４６】  たとえば、図４のように、分類αに含まれるメンバー項目Ａ〜Ｂと分類βに含まれるメンバー項目１〜８の間での関連を定義する。この場合には、分類βは分類αの必要条件となりうる（分類α→分類β）ことを表しており、関連性の定義に方向を持たせている。たとえば、項目Ａ、項目Ｂについては、項目２は項目Ａの必要条件、項目３は項目Ｂの必要条件として、項目２→項目Ａ、項目３→項目Ｂのように表すことができる。また、交点の５）、３）はそれぞれの関係の重みを示す（数値が大きいほど関係が強いとする）。ここで設定する「重み」の値に物理的な意味を持つことはなく、相対的な関係の程度を示す指標として設定を行う。【００４７】  次に、項目２→項目Ａの内容としての、細目データの関係の定義について、図５をもって以下に説明する。項目Ａには細目データとして代表Ａ１〜Ａ５の５種類のバリエーションがあり、同様に項目２についても代表２−１〜２−５の５種類が知識要素として定義されていたとする。項目２→項目Ａの関係の下に定義されている関係なので、代表２−１→代表Ａ１、代表２−２→代表��２のようにその細目データ間での関係の方向性を継承する必要がある。ここでの関係の重み付けも項目間のものと同様に定義する。【００４８】  ここで設定する知識要素間の関連性の重みは、知識要素間の関係を探索するときの指標として用いる。つまり、探索対象とする重みの閾値を設定して、閾値よりも「重い」関係を結んでいる知識要素のみを探索してグラフを生成する。このような目的で重みを用いるため、その値の細かな区分は大きな意味を持つとは思われない。そこで、項目間で設定した重みと細目間で設定した重みが互いに少しずつ影響するような重み値の処理方法を図６に沿って説明する。【００４９】  重み付けインデックスの（Ａ）と（Ｂ）は、項目間で設定した重みが重要な意味を持つ処理方法である。（Ａ）では項目重み＝１としたときには、細目重み１＝１〜５の各重みの設定が結果重み＝１〜５に反映される。しかし、項目重み＝５としたときは、細目重みの設定は意味を持たず、細目重みをどの値に設定しても、結果重み＝５として処理されるようになる。同様のことが重みインデックス（Ｂ）でもいえる。これら（Ａ）、（Ｂ）の重みの処理方法は、項目重みの設定によって、細目重みで設定可能なバリエーションを制御する場合に使用できる。【００５０】  また、重みインデックス（Ａ）、（Ｂ）の中間的な重み処理方法として（Ｃ）を考えることができる。この処理方法は、項目重みをどの値に設定しても、細目重みの設定によって結果重みを変化させることが可能である。しかし、結果重みがとり得るバリエーションは２〜３種類と少なくなることと、結果重みの変化がわかりにくくなってしまうことが欠点である。しかし、細目重みの設定をそのままにして項目重みを変化させた場合に、結果重みが相対的に変化する。【００５１】  これらの重み付けインデックスの計算は項目重みと細目重みの値を使って簡単に求めることができる。【００５２】  項目重み：ｍ、細目重み：ｎ、結果重み：ｐとする。【００５３】
【数１】
0004656908.tif 000005
【００５４】  以上のような、知識要素の項目間および細目間においてその関係の強さを示す「重み」値を整理するために、たとえば表４の保存管理テーブルに従ったデータベース構造を考えることができる。知識要素間の関係を管理するテーブルでは、前節で述べたように全てコード化した値を知識要素として取り扱うものとする。テーブルの基本的な構造は、知識要素関係式の左辺と右辺を同じレコードに保存し、その属性として関係の重みをそれぞれ管理する構造とする。また、そのレコードが項目間の関係を示しているものか細目データ間の関係を示しているものかを区別するためのフラグを設ける。【００５５】
【表４】
0004656908.tif 000006
【００５６】  また、知識要素の関係を定義したときにその根拠データも同時に登録できるようにするために、根拠資料を示すコードをこのテーブルに保存することが考慮される。根拠資料１Ｄは、知識要素の関係毎に異なる場合が考えられるため、冗長さをもたせてレコード毎に独立して根拠資料コードが保存できるようにする。根拠資料に関する情報は別のテーブルを設けて管理してその根拠資料ごとに一意となるようなコードをつけて、知識要素関連テーブルとリンク可能なようにしておく。根拠資料として必要と思われる要件をたとえば以下の表５に示すことができる。【００５７】
【表５】
0004656908.tif 000007
【００５８】  これら根拠情報としての基本となる文字情報に加えて、根拠データとして論文などの文書データ，画像データ，音声データなどのバイナリデータもデータベースに登録して必要に応じて根拠情報として参照することを可能としたシステムである。
（２）関連性定義における関連性の整合性
知識要素間の関連性の定義についての検討を踏まえ、次に、ある知識要素項目が複数の項目と関連している場合をとりあげて、関連性の整合性と、知識要素間の関連性をどのようなデータとして取り扱うべきかを検討してみる。ここで取り上げる複数項目の関連性とは、図７の分類α項目Ｄ、項目Ｆに示されるように、左辺項目に対して複数の項目が関連すると定義されている（項目Ｄに対して項目３、５、７。項目Ｆに対して項目５、６）状態と示す。【００５９】  代表３−１→代表Ｄ１、代表５−２→代表Ｄ２のように１対１での関係については、前節で述べたように比較的単純な関係である。項目Ｄや項目Ｆのように複数右辺項目が同時に関連する場合、その関連がＯＲ条件として結ばれているかＡＮＤ条件として結ばれているかによって制約条件としての考え方が異なってくる。また、それぞれの場合を表すユーザインタフェイスも考慮する必要がある。【００６０】  （項目３、項目５、項目７）→項目ＤがＯＲ条件で結ばれているとした状態を図８に示す。代表Ｄ３、Ｄ４、Ｄ５のように同じレコードに複数の要素が関係するとしている場合は、ＯＲ条件では、代表３−１→代表Ｄ１、代表５−２→代表Ｄ２のように１対１の要素が条件として成立する状態が基本にあって、代表Ｄ３、代表Ｄ４、代表Ｄ５のように複数の異なる代表が関係していると設定されていても代表３−３→代表Ｄ３、代表７−３→代表Ｄ３、代表５−４→代表Ｄ４、代表７−４→代表Ｄ４、代表３−５→代表Ｄ５、代表７−５→代表Ｄ５のように、それぞれ独立した関係として扱う。すなわちＯＲ条件として扱う場合は、Ｂ→Ａ、Ｃ→Ａ、Ｄ→Ａの関係は独立した関係として扱われ、Ｂ、Ｃ、Ｄの間には制約条件が生じない。【００６１】  項目Ｄと項目３、項目５、項目７の関係をＯＲ条件として図８に表されている状態を次のように表現できる。このようにＯＲ条件で左辺項目と右辺項目が結ばれているとした場合には、それぞれの項目を１対１の条件として扱うことが可能である。しかし、右辺項目間では独立の関係にあるため、複数の右辺項目が互いに制約条件となっているような場合では矛盾が生じる場合がある。【００６２】
【数２】
0004656908.tif 000008
【００６３】  ＡＮＤ条件によって複数の項目が結ばれていた場合を次に議論する（図９）。ＡＮＤ条件としては、（項目５∩項目６）→項目Ｆのように表すことができる。たとえば、代表Ｆ１となるための条件として、代表５−１であって且つ、代表６−１かまたは代表６−４である場合に成り立つことを意味している。すなわち、このような関係を以下のように変形でき、項目Ｆの細目データに対して項目５と項目６のそれぞれの細目データのＡＮＤ条件の下に成り立つことを示している。【００６４】
【数３】
0004656908.tif 000009
【００６５】  項目Ｆと項目５および項目６がＡＮＤ条件で結ばれているとして図９の状態を式として次のように表現できる。【００６６】
【数４】
0004656908.tif 000010
【００６７】  知識要素の関連定義として、複数項目が条件として必要となっている場合、どのような場合にＯＲ条件が必要であり、またどのような場合にＡＮＤ条件が必要となるかを以下に議論する。図８に示すＯＲ条件は、項目Ｄが項目３、項目５、項目７が原因して生じていることを表しており、医療分野での事象に置き換えて考えるならば、ある症状が起こる原因が複数の可能性が認められている場合に相当し、ここでは症状（項目Ｄ）の原因となるには項目３、項目５、項目７のいずれかが可能性として考えられる場合であり、その因果関係がひとつではない場合であり、原因項目の内ひとつの条件でも一致するものがあれば、症状が現れるような状態のときに用いられる。一方、項目ＦのＡＮＤ条件として項目５と項目６が設定されている図９のような場合は、項目５と項目６の特定の組み合わせの結果として症状（項目Ｆ）が現れている状態と考えられＯＲ条件とした場合よりも、条件項目の組み合わせ情報が付加されており分析的な条件と考えられる。ＡＮＤ条件としての組み合わせによってはＯＲ条件と同等の意味となるように設定可能である。またＯＲ条件としての設定ではＡＮＤ条件を模擬的に表すことはできない。【００６８】  ＡＮＤ条件での設定は、条件項目を単純に階層化してそれらの総当りを最大の組み合わせとした場合は、その組み合わせ数は条件項目数の積となるため条件項目数の増加にしたがって爆発的にその組み合わせが増加して事実上の設定が不可能となってしまう。一方、ＯＲ条件での設定では、組み合わせ数は条件項目数の和となるので、条件項目数が増加してもその増え方はＡＮＤ条件のそれと比べて少なく、ＧＵＩ上の設定としても可能な範囲と考えられる。これら要件はＧＵＩ設計と相互に関係して検討する必要がある。【００６９】  知識探索の目的として、知識要素間の関連する可能性のあるものは考慮にあたいする候補として列挙するのであれば、ＯＲ条件による設定だけで可能性のあるものは網羅できるものと考えられ、このレベルでの知識要素の列挙にはＡＮＤ条件による絞込みは不要となるかもしれない。ＡＮＤ条件による絞込みは、知識要素を列挙した後にさらに条件を付加して探索を絞り込む場合に有効な手段となる。ＡＮＤ条件の扱いかたは、前述のような、かかわりのある項目の単純な総当りの組み合わせからＡＮＤ条件を設定するのではなく、ＡＮＤ条件に含まれる知識要素メンバーのみを取り出して組み合わせてＡＮＤ条件とする方法であれば設定が現実的に可能である（図１０）。このようにしてシステムに登録されるＡＮＤ条件としての情報は、ＯＲ条件によって網羅的に探索したグラフの中から、特定の知識要素の組み合わせが経路として探索グラフに現れているかどうか、あるいは探索グラフの中に現れている知識要素からＡＮＤ条件によって可能な結び経路を導き出すための情報として強力な手段となる。
＜Ｃ＞医療用知識データベースの探索機能
知識データベースとして構築した知識要素と知識要素間で定義した関連性データを用いて、複数の知識要素の因果関係の情報として抽出し、それぞれの知識要素の特性の扱いかたについて説明する。
（１）関連性探索エンジン
ＨＧＭ−ａｉｄの知識データベースでは知識要素とそれらの相互間のかかわりを定義した関連情報を管理している。関連性探索は、知識要素間の関連情報を調べて複数の知識要素が結びついた情報として取り出すことである。関連情報は２つの知識要素の間に必要条件として定義した関連の「方向」と関連の「重さ」として保存されている。関連情報は知識データベース内では互いに独立し、関連情報として定義されている２の知識要素の間で影響している。関連する２つの知識要素の複数の組み合わせの中で、重なり合う知識要素があれば連続した関係として結びつけることができる。【００７０】  関連情報を探索して現れる探索グラフの性質を調べるために以下に例を挙げて説明する。【００７１】  項目Ａ、Ｂ、Ｃの間に図１１に示す関係が定義されていたとする。ここでは、項目Ａは項目Ｂの必要条件、項目Ｂは項目Ｃの必要条件として定義されているので、項目Ｂを介して項目Ａ、Ｂ、Ｃの間に連続した関係を求めることができる。項目Ａ、Ｂ、Ｃにはそれぞれ５種類のバリエーション（Ａ−１〜５、Ｂ−１〜５、Ｃ−１〜５）があり、知識要素細目データの関連情報が図のように定義されていた場合、知識要素Ａ−１、Ａ−３、Ａ−５をそれぞれ基点とした場合、図１２のように関連性探索を行って探索グラフを描くことができる。【００７２】  （１）項目Ａ−項目ＢにはＡ−１の条件としてＢ−１が定義され、項目Ｂ−項目ＣにはＢ−１の条件としてＣ−２が定義されている。したがって、Ａ−１→Ｂ−１→Ｃ−２の結びつきを探索できる。【００７３】  （２）項目Ａ−項目ＢにはＡ−３の条件としてＢ−２またはＢ−４が定義されている。項目Ｂ−項目ＣにはＢ−２の条件としてＣ−４が定義されているが、Ｂ−４の条件は定義されていない。したがって、Ａ−３→Ｂ−２→Ｃ−４の関係とＡ−３→Ｂ−４の関係を探索できる。【００７４】  （３）項目Ａ−項目ＢにはＡ−５の条件としてＢ−３が定義され、項目Ｂ−項目ＣにはＢ−３の条件としてＣ−３またはＣ−５が定義されている。したがって、Ａ−５→Ｂ−３→Ｃ−３の関係をＡ−５→Ｂ−３→Ｃ−５の関係を探索できる。【００７５】  上で示した関連性の定義データに、項目Ｃと項目Ａ、Ｂとの関連定義を追加した時の関連性探索例を次に示す（図１３）。この場合、追加した関連情報は、項目Ｃ−項目Ａに関してはＣ−４→Ａ３、Ｃ５→Ａ１、項目Ｃ−項目Ｂに関してはＣ２→Ｂ１、Ｃ３→Ｂ５、Ｃ４→Ｂ４、Ｃ５→Ｂ５である。このような関連情報を用いて探索を行った結果を図１３に示すことができる。この図１４に示す探索グラフには追加した関連情報によって変化した部分を点線で囲んで示してある。ここで示す例のように、通常のツリー構造とは異なり、複数のループを含んだ探索グラフとなる。【００７６】  １）Ｃ−２に対して再びＢ−１との関係が現れたため、Ｂ−１とＣ−２は双方向の関係としてグラフに表現されている（最小ループ）。【００７７】  ２）同じ要素が現れたことにより（Ｃ−４→Ａ３、Ｃ−４→Ｂ−４）ループを構成している。【００７８】  ３）Ｃ５→Ａ１の経路により（１）と同一の探索グラフが出現する。また、Ｃ３→Ｂ５およびＣ５→Ｂ５のようなループを構成する。【００７９】  また、基点要素を���とつ指定して、基点要素からＡ−１、Ａ−３、Ａ５がそれぞれの関連するのであれば、次のような探索グラフを描くことができる（図１５）。【００８０】  以上のように、知識データベースに保存されている関連情報を順番にたどることによって、基点として指定した知識要素から始まる関連情報を全て取り出すことができ、関連性で結び付けられていない知識要素は探索グラフから除外できることがわかった。関連性探索を行った結果として得られる探索グラフに含まれる知識要素を制限することによって必要な要素によって構成される探索グラフを生成することが可能である。関連性探索を行うときのパラメータとして関連性の「重み」を閾値として設定することにより指定した重みより大きい関係のもののみを探索対象とすることができる。また、関連性探索を行う「深さ」を制限することによって基点要素に近いもののみで探索グラフを構成できる。【００８１】  関連性探索アルゴリズムと探索データ処理手順については、図１６に沿って、以下に示すことができる。【００８２】  １）探索パラメータとして「重さ」と「深さ」を探索閾値として設定する。【００８３】  ２）探索開始に先立って、基点要素をひとつユーザが指定する。基点要素は外来臨床データの中から１つを指定（後述）する。【００８４】  ３）ユーザが指定した基点要素を、外来者管理テーブルを用いてコード変換する。【００８５】  ４）基点要素の特性として登録されている臨床検査値から得られた代表値（細目）（一次要素とする）を全て検索レコード変換しておく。【００８６】
（ａ）一次要素と関係のある知識要素を抽出する（二次要素とする）。
【００８７】  （ａ）一次地要素と関係のある知識要素を抽出する（二次要素とする）。【００８８】  （ｂ）二次要素を用いてさらに再帰的に検索を行って関連要素を取り出す。【００８９】  （ｃ）再帰的要素は末梢要素に達するかループを検出した場合、次の要素を用いて再帰的探索を継続する。【００９０】  （ｄ）全ての関連要素についての探索と評価を終えて探索処理を終了する。【００９１】  ６）基点要素を（０、０）として探索した全ての要素の正方マトリックスを生成する（後述）。【００９２】  （ａ）基点要素をｎｏｄｅＩＤ＝−１としてｘ、ｙ軸には各要素のｎｏｄｅＩＤを用いる。【００９３】  （ｂ）基点要素と一次要素の関連性を０行目（０、ｘ）に配置し、セル値＝−１とする。【００９４】  （ｃ）二次要素間の関連性は検索した「重さ」をセル値として登録し、関連のない要素間のセルイ直＝０とする。【００９５】  （ｄ）基点要素からの深さを計算し、ユーザが設定した「深さ」閾値より浅い要素のみを取り出して正方マトリックスを生成する。【００９６】  （ｅ）末梢要素はその行のセル値は全て０となっているので、末梢要素か否かをフラグ配列で保存しておく。【００９７】  ７）基点要素以外の各要素が分類されている項目内での代表値（細目）の順位を求める。代表値（細目）順位にしたがって、要素表示の色表現や一次要素の配置計算を行う。【００９８】  ８）基点要素を中央座標（０、０、０）として各要素の座標計算を行う。【００９９】  （ａ）一次要素を同心円上に配置する。このとき代表値（細目）順位にしたがって順位＝３の半径をもっとも小さくし（標準的な代表値バリエーションは５つで順位＝３を正常値としているため）、順位＝３から離れるにしたがって半径が大きくなるようにする。【０１００】  （ｂ）一次要素と結びついている二次要素は基本的に放射状に配置する。要素間の距離は深さにしたがって短くなるように計算し、各要素の座標を保存しておく。【０１０１】  ９）関連性探索によって抽出した全ての要素はコードとして計算をしているので、知識要素定義テーブルを用いて要素コードを翻訳して各要素の座標とともに保存し、探索要素の表示に供する。【０１０２】  図１７は、関連情報マトリックスを例示したものであるが、この関連情報マトリックスと探索要素の関係について、正方マトリックスの要素コード＃１〜＃１３０８の部分を用いて、図１８に従って、以下に説明する。ここで、要素コードは知識要素の登録時に、データベース内で一意となるようにコード（数値）を与えたものである。【０１０３】  １）Ｘ・Ｙ軸には要素コードが示されている。【０１０４】  ２）基点要素（＃−１）行には＃９２４、＃１３１４のセル値−１なので、これらの要素が関連していることがわかる。＃−１→＃９２４、＃−１→＃１３１４を接続する（図１８）。【０１０５】  ３）＃９２４の行を調べて、＃９２４→＃１３２０がわかる（図１８）。【０１０６】  ４）＃１３２０の行を調べて、＃１３２０→＃９２４、＃１３２０→＃１３１４がわかる（図１８）。【０１０７】  ５）＃９２４は（３）で現れているので、＃１３２０→＃９２４はループを作って枝の終了。【０１０８】  ６）さらに＃１３１４の行を調べて、以下同様���ツリーを作成する（図１９）。
このような正方マトリックスを用いたデータ構造によるパイロット実験でグラフ探索機能の検証を行い、さらに、メモリ領域の圧縮と探索時間の短縮を図るために、関連情報のポインタ配列を用いた構造体データを考案している（図２０）。
（２）外来臨床データを基点とする探索方法
外来臨床データは外来者個人を特定するために、外来区分、家族グループ（家系など）、氏名で階層的に分類して、さらに外来日によって細分化したデータとして管理しているため、外来者個人の時間的な推移の中から時間的断面を特定して取り出せるようにしている。外来者から得られた臨床検査結果は外来日毎のデータとして管理しているため、特定した外来日に行った臨床検査結果を取り出すことが可能である。このようなデータの管理を行うことによって、外来者の臨床検査結果を検査日の時系列に沿って取り出すことも可能となり、時系列での変化を調べる研究にもデータを提供することができる。【０１０９】  外来臨床データの中から個人を特定しその中から外来日をひとつ指定して関連性探索の基点要素とする。したがって、指定された基点要素の内容として、特定の外来日に行われた臨床検査項目の全ての検査結果が含まれており、これを外来者のある時点でのスペクトルとして捉えることができる。臨床検査の結果を一次要素として扱う。一次要素の代表値（細目）順位にしたがって同心円上に配置することによって、異常値や正常値を視覚的に区別しやすくできる（図２１）。知識要素の関連性定義は、ある知識項目の値が「異常増加」や「異常減少」などに変化した状態に相対して変化する他の知識項目の変化状態という観点で定義するため、「異常増加」や「異常減少」などの変化状態を同心円の外側に配置することによって関連性探索による接続線（関連情報）が疎らになるようにしている。【０１１０】  臨床検査データを用いた診断は、複数項目の検査結果スペクトルを調べて診断される場合があり、複数項目のＡＮＤ条件による絞込みが行われている。ここで行う関連性探索は、知識データベースに保存している関連情報の中から係わりのある知識要素を抽出して、その関係系統を探索グラフとして示すことによって、各専門分野の知見の結びつきを表すことを目的としている。ＨＧＭ−ａｉｄでは関連する知識要素を網羅的に抽出するためにそれぞれの知識要素間で定義されている関連情報のＯＲ条件を用いた探索が妥当と考える。外来臨床データとしてえられ一次要素スペクトルを用いた絞込みを行わず、各要素の関連性探索を行った結果を全て探索グラフで表現する。【０１１１】  模式的に検査項目と診断モデルの関係を表６の例に沿って説明する。【０１１２】
【表６】
0004656908.tif 000011
【０１１３】  ここで、Ａ∩Ｃが異常値であればＸと診断し、Ａ∩Ｂが異常値でＹ、Ａ∩Ｄが異常値でＺと診断するモデルである。Ａ∩Ｂ∩Ｃが異常値であった場合はＸ、Ｙと判断され、Ａのみが異常値であった場合はＸ、Ｙ、Ｚではないと判断される。【０１１４】  一方、ＨＧＭ−ａｉｄでの関連性探索では、Ｃのみが異常値である場合はＸとのみ関係すると判断し、Ａのみが異常値である場合やＡ、Ｂ、Ｃが異常値である場合はＸ、Ｙ、Ｚと関連があると判断している。したがって、ＨＧＭ−ａｉｄでの関連性探索は関連性という観点でひとつでも関連がある要素は取り出して表示できるようにしている。このことは、図２２にも示したように、基点として外来臨床検査で実施した検査項目が少なかったとしても可能性のある診断結果を示すことができるようになる。【０１１５】  （３）「重さ」と「深さ」を考慮した探索方法
関連性探索によって得られる探索グラフには、２つの知識要素の間に定義されている関連情報をもとにして可能性のあるものは全て網羅的に関連図として表現される。ここでは、探索の「深さ」と要素間の関連の「重さ」とを閾値として制限することによって表現される探索グラフとその探索方法について説明する。【０１１６】  探索の「深さ」とは基点要素から探索順序を意味している。探索の深さによる制限は、関連情報マトリックスを生成するときに基点要素に近い要素だけからなる探索グラフを描くため用いる（図２３）。基点要素に外来臨床データを用いる場合、一般的には基点要素から離れるにともなって基礎的な（生化学や分子生物学的な）領域の知見を含んだ探索グラフとなると考えられる（図２４）。【０１１７】  探索を行う深さ閾値を１と設定した場合は、基点要素と一次要素のみのグラフとなる。
深さ閾値を大きくしていくと、探索グラフに表示される要素の数は、増え関連性も複雑な表現となる。基礎的な分野の知識要素が探索グラフに表現されるほか、基点要素から見た大きな枝の末梢部分でループを構成することも増えてくるようになると考えられる。探索グラフに表現されるレベルは、ＨＧＭ−ａｉｄを使用する目的によって異なるため深さ閾値を固定することは好ましくなく、探索実行時にユーザが設定できるようにすべきである。既定値として深さ閾値を事実上の無限大に設定しておく。【０１１８】  複数の病気として認識されている現象の根本的な原因が少数の遺伝子や代謝の異常によるものであった場合、根本的な原因となる要素から派生する多くのループが構成され、結果として複数の病気という現れかたをしているとも考えられる。【０１１９】  知識要素間に定義されている関連性の重さは、項目間と細目間で定義されている両方の重さを考慮して探索の実行時に計算されて、要素間を連結する情報として探索グラフに表現される（図２５）。関連性探索を行う範囲を深さによって規定して、表示される要素の接続線（関連情報を表す）を表示する範囲を重みによって規定する。ユーザが指定した重み閾値よりも大きい関連性が設定されている要素間について接続線を表示する。重み閾値の設定によって、探索グラフには全ての接続線が表示されるのではなく、特定の重みより大きい関連性がある要素の接続のみが表示されることになる。
＜Ｄ＞医療用知識データベース探索結果の表現
知識要素とそれぞれの関連性情報を管理している知識データベースから一定の条件で探索した知識要素接続情報をどのように表現すれば探索結果として意味を持つ表現となるかを説明する。この表現は、ＨＧＭ−ａｉｄの中核的システムとしてのこの出願の発明にとっては極めて重要な要件となる。
（１）探索結果の表現形式
探索グラフに表示される要素は、基点要素、一次要素、二次要素の３種類である。基点要素は外来臨床データを指定しているため一次要素、二次要素とは性質が異なる。一次要素、二次要素はどちらも知識要素として扱われているのでおなじ表現形態とする。ひとつの探索グラフに表示される知識要素には同じ要素が複数表示されることはない。基点要素以外の要素は「分野」、「分類」、「項目」で区分された知識項目の中にある代表値（細目）バリエーションのひとつであるため、該当項目の中での代表値（細目）順位が意味を持っている。ＨＧＭ−ａｉｄでは、標準的に、たとえば表７に例示したように、「異常高値」・「高値傾向」・「正常範囲」・「低値傾向」・「異常低値」の５つのバリエーションを行っているが実用上いくつかのバリエーションが登録される。【０１２０】
【表７】
0004656908.tif 000012
【０１２１】  ある項目についての異常状態は、高値あるいは亢進状態での異常状態と低値あるいは欠損状態での異常状態とは現象がことなるために区別する必要がある（表７：Ａ、Ｂ）。また一方向の異常状態の判定のものもある（表７：Ｄ、Ｆ、Ｇ）。ＨＧＭ−ａｉｄでは知識要素の細目データをこのように正規化しているため、代表値（細目）順位を用いた意味づけを行うことが可能である。標準的には順位３が正常状態を表し、順位３から離れれば異常度が高くなるように設定しているため、代表値（細目）順位を用いた判定ができる。探索グラフに表示される知識要素を代表値（細目）順位にしたがって、たとえば表８のように、「色」で表現する。【０１２２】
【表８】
0004656908.tif 000013
【０１２３】  探索グラフの表示される知識要素が基点要素からどのくらい離れているかは深さで示されている。知識要素との探索距離はどの経路で見つけられたかに依存しているため、深度が浅い（基点に近い）ものはある程度意味を持つが、深くなると構成するループなどが含まれるようになるため探索深度に意味があるようには思えない。そこで、探索グラフに表示される知識要素の大きさを探索の深さによって変化させるが、探索グラフ基点要素から離れるにしたがって（深さの逆数に比例して）表示直径を小さくして深さを表すこととする。【０１２４】  知識要素を探索グラフに表示する位置について、基点要素を中央に配置し、一次要素を同心円上に並べることは前述した（図２１）。基本的には二次要素の配置は、基点要素と一次要素を結んだ直線上に置き、深さの逆数に比例した距離を計算して配置する。二次要素が連続して結ばれている状態でそれぞれの要素で分岐がなかった（ひとつの要素の先に関連する要素がひとつある）場合は直線的に外側あるいは内側に向かってグラフが伸びるようになる（図２６）。二次要素の連なりの中で、どこかの要素で分岐する（ひとつの要素の先に複数の関連する要素がある）場合は、その分岐元の要素を中心として均等角度で放射状に接続線を伸ばして分岐先の要素を配置する（図２７）。さらに、分岐要素が扇状に広がる角度を設定できるようにして、探索グラフ表現の検討が可能とする（図２８）。【０１２５】  知識要素間の関連性の重さは項目間と細目データ間でそれぞれに定義されている重み付けインデックス（図６）を評価して要素間の重み値とする。この値を用いて要素と要素を結びつける接続線の属性として用いる。ここでは重み値をたとえば表９のように色に置き換えて表現する。さらに、知識要素間の関連情報には方向があり、これを表現するためにくさび形または矢型の接続線を用いて関連する元要素と先要素の両者を結び付けている。【０１２６】  このように、探索グラフとして表示されている知識要素間の因果関係を理解しやすい形で表現している。【０１２７】
【表９】
0004656908.tif 000014
【０１２８】  基点要素と一次要素との関係は外来臨床データとして登録されているものであり要素間の重み定義は存在しない。外来臨床データとしてユーザが選択した基点要素に与えられた属性として臨床検査データなどの一次要素が登録されている。このため基点要素と一次要素との接続関係は他の接続線と区別つけやすい表現とすべきである。【０１２９】  探索グラフに表示される知識要素には、属性として「分野」、「分類」、「項目」、「代表値」などの要素固有の情報と、要素間の接続関係を表す関連情報がある。また、その関連情報を定義したときに登録される根拠資料に関する情報を持っている。探索グラフが表示されているときに、任意の知識要素に関しての情報が適切に取り出せることが必要である。【０１３０】
図２９の例では、要素Ａを指定して要素Ｂ，Ｃと直接関連することが示されている（指定した要素との接続が白線に変化する。）要素Ａに間する要素情報を近傍に表示できるようにしている。また、要素Ａと関係する要素Ｂ，Ｃそれぞれの要素情報を探索グラフ左上にまとめて表示できるようにしている。要素を指摘して右ボタンクリックすることによって、その要素を接続元とした関連情報に関して根拠資料情報が登録されていれば、タイトルをリスト表示し、その中から任意のタイトルを選択することによって知識データベースに登録されている各根拠資料情報をたとえば図３０のように表示することができる。
（２）探索グラフにおける意味表現
知識データベースに登録されている知識要素間の関連性を探索した結果は、基点要素として指定した外来臨床データを中心に関連探索を行った結果を行った結果として表示される。基点要素の特性として、臨床検査結果や環境・所見データなどを一次要素として基点要素の周囲に配置し、さらに一次要素から関連性を探索した結果を二次要素として外側または内側に探索グラフを伸ばして配置する。
【０１３１】  要素項目間の関連性情報は知識項目の「正常」以外の要素（つまり変化した状態）に対して定義される。一次要素は、「正常範囲」の要素を内側におき、「異状高値」や「異常低値」などの異常値の要素を外側に置くことによって、一次要素・二次要素間あるいは二次要素間での関連情報を表す接続線を疎らにする働きがある。【０１３２】  関連性探索を行って得られた知識要素を配置する方式を、たとえば図３１のように、３パターン用意することができる。【０１３３】  １）一次要素を同心円上に配置し、二次要素は一次要素から放射状または内向きに配置する。二次要素間で関連性が見つかった要素は、分岐する要素から放射状に配置する。二次要素での要素間の距離はその要素の深さの逆数に比例した距離としている。探索グラフの末端に近い部分（「深い」一次要素の要素間）で関連している要素の内容は、より基礎的な分野の要素が多くなる傾向があり、その部分の要素数が多くなると考えられるので距離を短くして配置する。【０１３４】  ２）探索グラフ上で各要素が重ならないように配置するために、要素間の距離が一定値よりも小さくならないように要素の一次要素を移動させる処理を追加した探索グラフである。この処理によって、互いの距離が短い要素は逃げ場を求めて立体上に自動的に移動するので、要素が密な部分（図では一次要素の「正常範囲（緑色）」）では球状な配置となる。立体的な要素配置となるので多数の要素を表示に盛り込むことが可能である。ただ、探索グラフは立体空間に描画されるため位置関係などを直感的に把握することは必ずしも容易ではない。【０１３５】  ３）探索グラフでの各要素が重ならないように立体配置したものを平面に投影した探索グラフである。基点要素を中心に「正常範囲」要素が中心付近に集まっており、その周囲に「異常高値」、「異常低値」などの要素が置かれる。二次要素は重ならないように平面に投影されるのでより広がった範囲に散らばることになる。探索グラフの要素数がある程度少ない場合は、このような配置が適用ではないかと考えられる。しかし、要素数が多くなると平面上では表現しきれなくなるため探索グラフの中から特定の要素を選択的に表示する方法が必要である。【０１３６】  表示している探索グラフから特定の要素を表示する方法のひとつとして、ユーザが指定した代表値（細目）順位の要素を表示する例を図３２に示すことができる。特定の代表順位を指定した場合、探索グラフ上にある全ての該当要素とそれらを結んでいる接続線を全て表示する。この様に要素を表示するだけでなく、表示している要素間の接続の表示を制御することで、ユーザが注目している知識要素とその関連情報を選択的に示すことが可能となる。前述したように関連性探索では基点要素から得られる一次要素と関連する全ての情報を取り出して内部的な探索グラフを生成し、その中からユーザの支持によって意図に沿った関連情報の表示を行うようにしている。この方法は、関連性探索を始めに行ってその考慮すべき範囲を限定することによって、その中からユーザの指示に従った候補を提示することができる。【０１３７】  そして、関連性探索を行った結果からユーザの指示した特定の要素間の関係を順次取り出して表���することもできる。探索グラフの中から任意の要素を指示することによってその要素を「元」として関連情報を調べて関連「先」を順番に表示していくものである。「元」要素をマウスで指定したときに関連する「先」要素とその情報を候補として示すことができるのでユーザの意図する探索経路を探すことが可能である。また、図３３のように、探索グラフの中からサブツリーを切り出して表示することもできる。切り出したサブツリーのルートに相当する要素をマウスで指定することによって、サブツリーの要素を近くに集めることができるので探索グラフの中から意図した部分の関連情報を取り出して示すことができる。【０１３８】  さらにまた、外来臨床データとして入力された検査データをグラフ上に表現する方法も有用である。たとえば、図３４のように、臨床検査データを同心上に配置し円上の配置角度を分野項目毎に指定する方法が考慮される。【０１３９】  この表現方法は、外来臨床データとして入力されている検査項目をひとつの同心円上に表現するものである。このとき検査分野毎に円上に表示する範囲を設定したものである。この表現の特徴は、それぞれの検査分野が一定の範囲に入るようにしているために、検査を行った全体が把握しやすくなっているといえる。また、それぞれの検査結果を同心円で表現しているためにどの分野の検査に対して異常値が多いかを概ねえることが可能である。検査項目分野を検査データの読み方にあわせて適切に配置することによって検査データ全体を把握可能な表現となると考えられる。【０１４０】  以上のことを踏まえて、実際的なシステムとしての探索グラフを、検査項目１４の集団検診における肝機能障害の場合、検査項目３９の精密な健康診断における場合、検査項目８９と設定したＨＧＭの場合について例示したものが図３５、図３６、および図３７である。【０１４１】  この図３７においては、自己免疫性肝炎、胃癌の疑い、Ｈ．ピロリ感染症の可能性が示されている。【０１４２】  このようなグラフ表示が可能とされることにより、たとえば治療前後の変化も、図３８に示したように明示されることになる。【０１４３】  また、この出願の発明例に係わるグラフによれば、図３９のように、臨床検査データの時系列積層グラフを表示することや、これに探索グラフを重ねて図４０のように、表示することも可能になる。
＜Ｅ＞連続した知識要素のＡＮＤ条件の設定と探索
さらにこの出願の発明においては、コンピュータシステムとしての利便性、高度化の観点からの工夫を加えることもできる。【０１４４】  たとえば、連続した知識要素のＡＮＤ条件の設定と探索について以下のことが考慮される。【０１４５】  すなわち、２つの知識要素間の関連情報による組み合わせによるのみならず、複数の知識要素の連なりによるＡＮＤ条件を踏まえた関連情報を探索可能な入力処理と探索処理の方法を構築することができる。【０１４６】  複数の知識要素を数珠つなぎにしたような関係（図４１）は、複数の知識要素がＡＮＤ条件で結び付けられて数珠繋ぎになっている状態を表し、ここで示すひとつのノードが、知識要素代表値に対応する。【０１４７】  この出願の発明システムで管理している知識要素は、好適には一律に分野・分類・項目・代表値を分類体系として持っている。連続した関連情報を定義するためには、このような階層をひとつひとつたどりながら、その組み合わせを定義することが必要である。そこで、知識要素分類の階層を再帰的に呼び出すことによって、分類ツリーを順次伸ばして、ユーザが任意に選択した知識要素の組み合わせを設定する機能を備えたものとすることが考慮される。【０１４８】  連続条件とする知識要素から、任意の組み合わせを設定することによって、その組み合わせ情報をデータベースに登録できる。また、連続した条件のルートになっている知識要素を指定して検索を行うことによって、登録条件と表示するとともに、同じルートを持っている連続した知識要素を使って半自動的にツリーを表示して、その設定条件をユーザに表示できる。【０１４９】  連続値の臨床検査項目の中で、正常値範囲の低値側にもに異常値を設定すべき項目について離散化を行い、ラベルによって表現される臨床検査項目の設定を行うことができる。たとえば、ペプシノーゲンＩおよびペプシノーゲンＩ／ＩＩは正常値より低値側の区分を４種類（異常低値＋＋、異常低値＋、低値傾向、正常値）として設定することができる。この場合、ペプシノーゲン総合力は、ペプシノーゲンＩとペプシノーゲンＩ／ＩＩそれぞれの値の組み合わせ（図４２）にしたがってラベル（強陽性＋＋、陽性＋、偽陽性±、正常陰性−）による離散値の設定を行うことができる。【０１５０】  ペプシノーゲンを例にして、ペプシノーゲンＩ、Ｉ／ＩＩ、総合力の関係をＡＮＤ条件の連続条件として設定した例を示したものが図４３、図４４、図４５、図４６である。【０１５１】  ここでは以下の場合について例示している。【０１５２】  図４３：ペプシノーゲンＩ（異常低値＋＋）をルートする連続条件
図４４：ペプシノーゲンＩ（異常低値＋）をルートする連続条件
図４５：ペプシノーゲンＩ（低値傾向）をルートする連続条件
図４６：ペプシノーゲンＩ（正常値）をルートする連続条件
ここで定義した連続した知識要素の関連情報の探索グラフの評価を行うためのデータセットを表１０に示すことができる。このデータセットは、評価のためにペプシノーゲンＩ、ペプシノーゲンＩ／ＩＩ、ペプシノーゲン総合力のａ〜ｆの組み合わせを臨床検査結果データとして入力設定したものである。【０１５３】
【表１０】
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【０１５４】  ａ〜ｆの組み合わせを入力してある臨床データを用いて得られた探索グラフを図４７に例示した。探索グラフは、ペプシノーゲンＩ→ペプシノーゲンＩ／ＩＩ→ペプシノーゲン総合力の３つの要素がＡＮＤ条件で連続して結ばれている状態を表現し、設定したそれぞれの組み合わせ条件が正しく探索グラフとして反映されていることを示している。
＜Ｆ＞知識要素の参照情報のデータベース化参照機能
次に、取り扱う知識データベースを活用するために、保存している知識要素に関する根拠や参照情報などデータベース化して保存管理する機能をさらに向上させることが考慮される。【０１５５】  この出願の発明では、たとえば、知識要素は、「分野」、「分類」、「項目」、「代表値」の４階層で分類・管理されるが、知識要素の論文、報告等の参照情報は、「項目」レベルでリンクした情報としてデータベース化する機能を、図４８のような構成によって具現化することができる。【０１５６】  たとえば、知識要素項目の参照情報には、テキストと画像情報の２種類の情報を登録・検索が可能な機能とし、テキストデータには、キーワード情報や記述情報を記載、登録できるようにする。画像情報は、これを拡張してバイナリデータと拡張子とをあわせてデータベースに登録することで、ＰＤＦファイルや音声情報などのも、登録可能とする。バイナリデータはデータベースから取り出してディスクへダウンロードすることによって、ＰＤＦファイルなどを表示できるようにする。【０１５７】  この機能は、知識要素設定パネルからだけでなく、いろいろな場面で、知識要素項目を指定することで、呼び出し可能とすることができ、システムの利便性を向上させることができる。【０１５８】  そしてまた、探索グラフに現れているノードまたはノード間の関連を表す接続線を指定（マウス右クリック）することにより登録してある参照情報などを表示することができる。たとえば、ノードを指定した場合は、そのノードに対応する知識要素項目にリンクされている参照情報を表示する（図４９：ａから参照してｃを表示）。また、関連性を表す接続線を指定した場合は、２つの要素間に対して登録されている根拠情報を表示する（図４９：ｂから参照してｄを表示）。探索グラフを観察する上で、このような参照情報や根拠情報をその場で取り出せる機能は、利便性の向上のみならず、根拠に基づいた探索結果を得るための検証として重要な機能である。
＜Ｇ＞時系列をデータを積層したグラフによる表現
探索グラフは、デフォルトでは、ある検査日の情報を使ったグラフを描いているが、ユーザの選択によって、複数の検査日を重ねて表示することを可能とすることも考慮される。たとえば、３次元グラフとして描かれている探索グラフを、移動、回転、拡大によって任意の位置から観察できるようにする。【０１５９】  検査日が進むにつれて、それぞれに行った検査の代表値を円盤状のノードとして連ね、同じ検査項目は、グラフ中心から同じ角度に配置されるため、同じ検査項目はグラフ上で円盤が重ねられた状態として観察できる。【０１６０】  たとえば、時系列上に積み重ねされたノードは、代表値にしたがって色区分表現される。また、各ノードをマウスで指定することによって、指定位置近傍に要素項目名が表示されるとともに、画面左上にそのノードに関する情報が表示される。図５０の例では、５回の検査日についての代表値ノードを重ねて表示し、それぞれの検査日における情報を表示したものであり、前述した臨床検査グラフでの変化と対比させて示している。【０１６１】  ラベルで表される臨床検査項のグラフ表現例を示したものが図５１である。ここでは、ペプシノーゲンＩとペプシノーゲンＩ／ＩＩの組み合わせによって、表わされるペプシノーゲン総合力の代表値をマークに置き換えてグラフ上に表現している。【０１６２】  ペプシノーゲン総合力とマーク表現との関係は、図５２に従っている。【０１６３】  ペプシノーゲン評価のために作成したデータセットを時系列的に捉えて積層表現した探索結果を例示したものが図５３である。
【産業上の利用可能性】
【０１６４】  この出願の発明によって、臨床部門、基礎部門のデータをもとに、データベース化したデータ間の結びつきを探索することによって、ＨＧＭ−ａｉｄを完成し、運用することで、基礎研究分野と臨床医療分野の相互的な知識交流が促進され、疾患を包括的に捉えるための知識の蓄積が可能になる。
【図面の簡単な説明】
【０１６５】
【図１】検査項目計測値の離散化区分について説明した図である。
【図２】検査方法による異なる基準値の正規化について説明した図である。
【図３】検査計測値の知識要素コード化の処理について示した図である。
【図４】知識要素項目間での関係付けについて例示した図である。
【図５】知識要素細目データ間の関係付けを例示した図である。
【図６】重み付けインデックスについて示した図である。
【図７】項目間での関連設定について示した図である。
【図８】複数項目間での関連設定（ＯＲ条件の場合）について示した図である。
【図９】複数項目間での関連設定（ＡＮＤ条件）について示した図である。
【図１０】複数の知識要素項目からなるＡＮＤ条件の設定例を示した図である。
【図１１】知識要素の関連性の定義（例１）について示した図である。
【図１２】知識要素探索グラフ（例１）について示した図である。
【図１３】知識要素の関連性の定義（例２）について示した図である。
【図１４】知識要素探索グラフ（例２）について例示した図である。
【図１５】基点を用いた探索グラフ例を示した図である。
【図１６】知識要素関連性探索処理の流れを例示した図である。
【図１７】関連情報マトリックスについて例示した図である。
【図１８】関連情報マトリックス（部分）について例示した図である。
【図１９】関連情報マトリックスから作成した探索グラフについて示した図である。
【図２０】知識要素探索を行う構造体制を例示した図である。
【図２１】外来臨床データ（一次要素）の配置について例示した図である。
【図２２】関連性探索による検索データと診断関係について示した図である。
【図２３】探索深さによる探索グラフの違いについて示した図である。
【図２４】深さ閾値の違いによる探索グラフ例を示した図である。
【図２５】重み閾値の違いによる探索グラフ例を示した図である。
【図２６】二次要素が分岐しない場合の配置を例示した図である。
【図２７】二次要素が分岐する場合の配置を例示した図である。
【図２８】分岐する扇角度による配置を例示した図である。
【図２９】探索グラフでの要素情報表示を例示した図である。
【図３０】根拠資料情報表示例を示した図である。
【図３１】探索要素の自動配置について示した図である。
【図３２】探索要素の代表値（細目）順位による表示制御について例示した図である。
【図３３】探索グラフから任意のサブツリーを切り出して表示する例を示した図である。
【図３４】分野項目毎に配置範囲を指定する配置を例示した図である。
【図３５】集団検診の場合の表示例を示した図である。
【図３６】精密な健康診断の場合の表示例を示した図である。
【図３７】ＨＧＭの場合の表示例を示した図である。
【図３８】ＨＧＭ治療前後についての表示例を示した図である。
【図３９】臨床検査データの時系列積層グラフを例示した図である。
【図４０】臨床検査データの時系列積層グラフと探索グラフの場合について例示した図である。
【図４１】連続関連の知識要素について概要説明した図である。
【図４２】ペプシノーゲンの組み合わせ判定について示した図である。
【図４３】ペプシノーゲンＩ（異常低値＋＋）をルートとする連続条件を示した図である。
【図４４】ペプシノーゲンＩ（異常低値＋）をルートとする連続条件を示した図である。
【図４５】ペプシノーゲンＩ（低値傾向）をルートとする連続条件を示した図である。
【図４６】ペプシノーゲンＩ（正常値）をルートとする連続条件を示した図である。
【図４７】ペプシノーゲン探索（評価）グラフを示した図である。
【図４８】諸要素項目の参照情報登録の構成を示した図である。
【図４９】探索グラフからの参照情報と根拠情報表示を例示した図である。
【図５０】時系列上の探索グラフと経時変化グラフを示した図である。
【図５１】ペプシノーゲン総合力の推移による代表値とそのグラフ表現を示した図である。
【図５２】ペプシノーゲン総合力とマーク表現の関係を示した図である。
【図５３】時系列による積層を行った探索グラフの遠景とその部分拡大を示した図である。
【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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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図４２】
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【図４３】
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【図４４】
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【図４５】
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【図４６】
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【図４７】
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【図４８】
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【図４９】
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【図５０】
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【図５１】
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【図５２】
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【図５３】
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