(57)【要約】【課題】  医師のデータ解析を支援する症例検索システムを提供する。【解決手段】  時系列医療データ記憶部１２１と、ある一定時点とその一定時点に該当する日時を抽出する処理条件を定義した代表時点定義部１２０と、所定の検索項目と予め代表時点定義部１２０で定義された所定の一定時点を入力する入力部１００と、前記一定時点に従い代表時点定義部１２０の該当処理条件を実行することで該当日時を抽出する代表時点検索部１１０と、検索項目に対して前記日時に該当する値を抽出する時系列データ検索部１１１と、抽出結果を出力する出力部１０１を備える。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
患者IDと日時と医療項目の値とを含む複数のレコードを格納した医療データ記憶部と、
検索単位毎の代表時点を表す代表時点識別情報と、前記医療データ記憶部から当該代表時点に該当する日時を抽出するための処理条件とを格納した代表時点定義部と、
前記代表時点識別情報により前記代表時点を選択する代表時点選択部と、
検索すべき医療項目を入力する項目入力部と、
前記代表時点選択部によって選択された代表時点識別情報に対応する処理条件を用いて、前記医療データ記憶部より前記検索単位毎に前記代表時点の日時を抽出する代表時点検索部と、
前記医療データ記憶部より、前記代表時点検索部で抽出された日時に該当するレコードの前記検索医療項目の値を抽出するデータ検索部とを備えることを特徴とする症例検索システム。
【請求項２】
請求項１記載の症例検索システムにおいて、
時間情報を入力する時間情報入力部を備え、
前記代表時点検索部は、抽出した前記代表時点の日時に対して、前記時間情報入力部から入力された時間情報を加算した日時を算出し、前記医療データ記憶部より、前記検索単位毎に前記加算日時に最も近い日時を抽出することを特徴とする症例検索システム。
【請求項３】
患者IDと日時と医療項目の値とを含む複数のレコードを格納した医療データ記憶部と、
検索単位毎の代表時点を表す代表時点識別情報と、前記医療データ記憶部から当該代表時点に該当する日時を抽出するための処理条件とを格納した代表時点定義部と、
検索すべき医療項目を入力する項目入力部と、
前記代表時点識別情報により前記代表時点を選択する代表時点選択部を有し、検索の始点を入力する始点入力部と、
前記代表時点識別情報により前記代表時点を選択する代表時点選択部を有し、検索の終点を入力する終点入力部と、
前記始点入力部の前記代表時点選択部によって選択された代表時点識別情報に対応する処理条件を用いて、前記医療データ記憶部より前記検索単位毎に前記代表時点の日時を抽出し、前記終点入力部の前記代表時点選択部によって選択された代表時点識別情報に対応する処理条件を用いて、前記医療データ記憶部より前記検索単位毎に前記代表時点の日時を抽出する代表時点検索部と、
前記医療データ記憶部より、前記検索単位毎に、前記代表時点検索部で抽出された始点日時と前記代表時点検索部で抽出された終点日時の間に含まれる全ての日時に該当するレコードの前記検索医療項目の値を抽出するデータ検索部とを備えることを特徴とする症例検索システム。
【請求項４】
請求項３記載の症例検索システムにおいて、
前記始点入力部及び前記終点入力部はそれぞれ時間情報を入力する時間情報入力部を有し、
前記代表時点検索部は、前記始点入力部の前記代表時点選択部によって選択された代表時点識別情報に対応する処理条件を用いて、前記医療データ記憶部より前記検索単位毎に前記代表時点の日時を抽出し、抽出した前記代表時点の日時に対して、前記時間情報入力部から入力された時間情報を加算した日時を算出し、前記医療データ記憶部より、前記検索単位毎に前記加算日時に最も近い日時を抽出し、また、前記終点入力部の前記代表時点選択部によって選択された代表時点識別情報に対応する処理条件を用いて、前記医療データ記憶部より前記検索単位毎に前記代表時点の日時を抽出し、抽出した前記代表時点の日時に対して、前記時間情報入力部から入力された時間情報を加算した日時を算出し、前記医療データ記憶部より、前記検索単位毎に前記加算日時に最も近い日時を抽出することを特徴とする症例検索システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データベースから診断根拠となる医療データを効率的に抽出し、医師や製薬会社のデータ解析を支援する症例検索システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、より質の高い保険医療サービスを提供するために、Evidence-Based Medicine（EBM）の実践が重要な考え方となっている。一方、システムのネットワーク化、診療データを電子的に管理する電子カルテシステム等の医療システムの普及に伴い、大規模な医療データベースが構築されつつある。これにより、データベースから動的に診断根拠を導出することが可能になり、今後は、各医療機関で、診断根拠の抽出や抽出された診断根拠の評価を行い、EBMを実践した質の高いサービスを提供することができる。診断根拠を抽出するための臨床研究においては、医学的知見をもとに医師が仮説を立て、必要なデータをデータベースより抽出し、それを統計学的に検証する手法が多く用いられている。そのため大量のデータに対して目的のデータを効率的に抽出し分析する技術が重要となる。
【０００３】
既存のデータ分析技術としては、Online-Analytical-Processing（OLAP）を用いる方法があげられる。OLAPは、エンドユーザが直接データベースの検索・集計を行い、その中から問題点や課題を発見するためのもので、OLAPツールでは、様々な軸（次元）に沿って集計するための各種問い合わせ機能やデータ操作機能を提供する。例えば、Microsoft SQL Server 7.0のOLAPツールでは、(1)キューブの構築、検索実行、(2)キューブに基づくデータの参照、の機能を備える。ここでのキューブとは、分析の切り口となる次元や、集計対象を定義したものを示す。OLAPツールによる分析の手順としては、(1)に関しては予めデータベースに詳しい管理者が行い、エンドユーザは(2)において(1)で設計した次元の値を替えながら集計結果を参照する。診療データに対してOLAPツールを利用した公知例としては、「OLAP技術を活用した診療支援と病院経営支援システムの開発」（医療情報学 23(2),2003:159-164）がある。上記公知例では、各種業務システムより分析に必要なデータを抽出して分析用データベースを作成し、OLAPツールにより、診療行為や病名や薬剤等を次元として患者件数や平均診療報酬点数等の集計結果を容易に参照可能なシステムを構築している。
【０００４】
【非特許文献１】医療情報学23(2),2003:159-164
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
臨床研究で用いるデータには、患者の検査結果等の数多くの時系列データが存在し、患者毎にある時点のデータを取り出して比較する横断的な研究や、ある時点とある時点のデータを取り出して比較する、又はある時点とある時点の間のデータの経時変動を比較するような縦断的な研究に利用される。上述の従来技術では、分析用データベースに格納された全てのレコードを対象に集計を行うために、上記のような分析を行うには、予め必要な時点のデータを取り出した形で分析用データベースを構築する必要がある。しかしながら、患者の時系列データは多々存在する上に、項目毎にどの時点をとるか（例えば検査値では、初回検査日の検査値をとる、初回検査日から半年後の値をとる等）は医師の研究デザインによって異なるため、予め予測される時点のデータを分析用データベースに格納することは難しい。そこで、従来は、OLAPツールを利用せずに、研究デザインに応じて、データベースに詳しい技術者が、必要とするデータをその都度プログラムにより抽出し提供するため、医師の時系列データ分析の効率が低下するという問題がある。
【０００６】
本発明の目的は、時系列データの解析を支援するために、ユーザが、複数の時点からなる時系列データに対してある時点のデータを容易に抽出できる症例検索システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
前記課題を解決するために、本発明の症例検索システムは、複数の時点からなる時系列医療データを格納する時系列医療データ記憶部と、ある一定時点を識別する代表時点識別情報と、代表時点に該当する日時を抽出するための処理条件を格納する代表時点定義部と、代表時点識別情報から所定の代表時点識別情報を選択する代表時点選択部と、所定の検索項目を入力する項目入力部と、選択された代表時点識別情報に従い代表時点定義部の該当処理条件を用いて処理することで、時系列医療データ記憶部より、検索単位毎に代表時点の日時を抽出する代表時点検索部と、入力された検索項目に従い、時系列医療データ記憶部より、代表時点検索部で抽出された日時に該当する値を抽出する時系列データ検索部を備えるようにした。
【０００８】
また、本発明の症例検索システムは、ある時点からの時間情報を入力する時間情報入力部を備え、代表時点検索部において抽出された代表時点の日時に対して、その時間情報を加算した加算日時を算出し、時系列医療データ記憶部より、検索単位毎にその加算日時に最も近い日時を抽出するようにした。
【０００９】
また、本発明の症例検索システムは、時系列データに対して検索する始点を、代表時点設定部と時間情報入力部より入力する始点入力部と、検索する終点を、代表時点設定部と時間情報入力部より入力する終点入力部と、代表時点検索部において、始点入力部で入力された代表時点識別情報及び時間情報より始点日時を算出し、終点入力部で入力された代表時点識別情報及び時間情報時点より終点日時を算出し、入力された検索項目に従い、時系列医療データ記憶部より、代表時点検索部で抽出された始点日時と終点日時の間に含まれる全ての日時に該当する値を抽出するようにした。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の症例検索システムによれば、複数の時点から成る時系列医療データからユーザが時系列データ分析に必要なデータを効率的に抽出でき、臨床研究を加速することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。図１は、本発明における症例検索システムのシステム構成例を示す図である。本例の症例検索システムは、入出力装置１０、演算処理装置１１、記憶装置１２から構成される。入出力装置１０は、入力部１００と出力部１０１から構成され、入力部１００には、代表時点選択部１０２、時間情報入力部１０３、項目設定部１０４を含む。演算処理装置１１は、代表時点検索部１１０、時系列データ検索部１１１を含む。記憶装置１２は、代表時点定義部１２０、時系列医療データ記憶部１２１を含む。
【００１２】
時系列医療データ記憶部１２１には、検査結果テーブル、処方情報テーブル等、解析に必要な様々な時系列の解析用医療データを格納したテーブルが含まれる。各テーブルは、患者IDで管理し、複数のテーブルにまたがる情報を検索する際には、患者IDをキーに各テーブルを連結して、該当するデータを検索する。図１には、時系列医療データの一例である検査結果テーブルを示した。検査結果テーブルには、各患者IDに対して複数の検査日時があり、それに対する検査値A（医療項目）等の検査結果（医療項目の値）を格納する。
【００１３】
ここで代表時点とは、複数の時点からなる時系列データに対して、患者や薬剤や症例等のある検索単位に対して定義される一定の一時点を意味する。例えば、検査結果テーブルに対して、患者単位で検索する場合には、代表時点の例としては、初回検査日時、最新検査日時、検査値Aが最大値となる日時、等があげられる。
【００１４】
代表時点検索部１１０は、代表時点選択部１０２や時間情報入力部１０３から入力された内容に従い、代表時点定義部１２０に格納された定義データと時系列医療データ記憶部１２１に記憶された医療データを用いて、代表時点に該当する時系列医療データの日時を抽出する。時系列データ検索部１１１は、項目設定部１０４から入力された医療項目に対して、時系列医療データ記憶部１２１より、代表時点検索部１１０で抽出した日時から該当する値を抽出する。抽出結果は、出力部１０１に表示される。
【００１５】
（第１の実施例）
図２は、本発明の第１の実施例における代表時点定義部１２０のテーブル構造を示す図である。代表時点定義部１２０には、検索単位２０と、代表時点名２１と、検索単位毎に代表時点名に該当する日時を抽出するための処理条件２２を格納する。処理条件２２は、データ抽出に必要な処理条件をテーブルの項目として分けて定義してもよく、また、図２の例のように、該当するデータベース問い合わせ文を直接定義してもよい。
【００１６】
レコードの例を説明すると、「検索単位＝患者」「代表時点名＝初回検査」の場合は、「処理条件＝SELECT 患者ID,MIN(検査日時) FROM 検査結果テーブルWHERE Group by 患者ID」となるが、本例の処理条件は、一般的にデータベースの定義や操作などを実現するためのデータベース言語として知られているSQL（ Structured Query Language）で記述しており、患者別でみた場合に、最小値となる検査日時を抽出するデータベース問い合わせ文を示す。また、代表時点選択部１００には、各検索単位２０に該当する代表時点名２１を選択肢として予め設定する。これにより、例えば、患者単位の検索において、「代表時点名＝初回検査」が入力されると、上記処理条件を実行し、患者毎の初回検査日時を抽出する。
【００１７】
図３は、本発明の第１の実施例における処理手順を示す図である。ここでは、臨床研究において患者の遺伝子多型と検査値Aの関係を調べるために、検査値Aに対して代表時点として初回検査時のデータを検索する場合を説明する。
【００１８】
ステップ３００では、項目設定部１０４において検索したい医療項目「検査値A」を設定する。ステップ３０１では、代表時点選択部１０２において代表時点名「初回検査」を設定する。
【００１９】
次に、代表時点検索部１１０では、ステップ３０２とステップ３０３を実行する。ステップ３０２では、代表時点選択部１０２から入力された値より、代表時点定義部１２０を検索し、該当する処理条件を抽出する。ステップ３０３では、ステップ３０２で抽出した処理条件を実行し、時系列医療データ記憶部１２１を検索し、患者毎に該当する検査日時を抽出する。抽出結果は、図１の検査結果テーブルでは、各患者の初回検査日時となる網掛け表示の部分、即ち、（ID1,2003/06/05）（ID2,2003/04/25）（ID3,2003/05/06）（ID4,2003/08/01）（ID5,2003/03/22）となる。
【００２０】
すると、時系列データ検索部１１１では、ステップ３０４とステップ３０５を実行する。ステップ３０４では、項目設定部１０４から入力された医療項目「検査値A」に対して、時系列医療データ記憶部１２１を検索し、ステップ３０３で抽出された検査日時に該当する値を抽出する。抽出結果は、（ID1,2003/06/05,Value1）（ID2,2003/04/25,Value4）（ID3,2003/05/06, Value6）（ID4,2003/08/01, Value8）（ID5,2003/03/22, Value10）となる。ステップ３０５では、ステップ３０４で得られた抽出結果を出力部１０１に表示する。
【００２１】
以上から、本実施例では、熟練したデータベース管理者でないエンドユーザが、研究デザインに応じてある一定の時点における患者の時系列データを容易に抽出することができる。また、予め代表時点を抽出する処理条件を定義することで、例えば、疾患再発等の臨床イベント発生のような複雑な代表時点を定義することができ、様々な研究デザインに適用できる。
【００２２】
（第２の実施例）
図４は、本発明の第２の実施例における入出力装置１０の入力部１００を示す図である。入力部１００は、項目設定部１０４と代表時点選択部１０２と時間情報入力部１０３を含み、時間情報入力部１０３は、代表時点加算時間設定部４０と代表時点加算時間マージン設定部４１から構成される。項目設定部１０４と代表時点選択部１０２は、横の矢印をクリックすると複数の医療項目あるいは複数の代表時点がプルダウン表示され、適当なものを選択できるようになっている。
【００２３】
代表時点加算時間設定部４０と代表時点加算時間マージン設定部４１は、代表時点選択部１０２で抽出された時点に対して前後の時点を設定する場合に利用する。例えば、代表時点加算時間「＋６ヶ月」と代表時点加算時間マージン「±１４日」は、代表時点名に該当する時点の６ヶ月後の日時に対して、その前後１４日で最も近い日時をとることを意味する。代表時点加算時間設定部４０では、「±」以外に「＋」あるいは「−」を選択することができ、「ヶ月」以外に「年」「週」「日」を選択することもできる。代表時点加算時間マージン設定部４１も同様である。そのため、例えば、「初回検査日＋１年±１週間」といった指定の仕方も可能である。
【００２４】
図５は、本発明の第２の実施例における処理手順を示す図である。ここでは、薬剤投与の治療効果をみるために検査値Aの半年後の値を調べるとし、初回検査日時より半年後の値を取り出す例をとって説明する。
【００２５】
ステップ５００では、項目設定部１０４において検索したい医療項目「検査値A」を設定する。ステップ５０１では、代表時点選択部１０２において代表時点名「初回検査」を設定する。ステップ５０２では、代表時点加算時間設定部４０において代表時点加算時間「＋６ヶ月」と、代表時点加算時間マージン設定部４１において代表時点加算時間マージン「±１４日」を設定する。
【００２６】
すると、代表時点検索部１１０では、ステップ５０３〜５０７を実行する。ステップ５０３では、代表時点選択部１０２から入力された内容より、図３のステップ３０２とステップ３０３を実行し、患者毎に該当する検査日時を抽出する。抽出結果は、（ID1,2003/06/05）（ID2,2003/04/25）（ID3,2003/05/06）（ID4,2003/08/01）（ID5,2003/03/22）となる。ステップ５０４では、ステップ５０３の各検査日時の結果に対して、代表時点加算時間設定部４０で入力された「＋６ヶ月」を加算した日時を算出する。算出結果は、（ID1,2003/12/05）（ID2,2003/10/25）（ID3,2003/11/06）（ID4,2004/02/01）（ID5,2003/09/22）となる。ステップ５０５では、代表時点加算時間マージンが設定されているかを判定し、設定されている場合はステップ５０６を、設定されていない場合はステップ５０７を実行する。本例では、「±１４日」が設定されているため、ステップ５０６へ進む。ステップ５０６では、ステップ５０４の加算日時の結果に基づき、時系列医療データ記憶部１２１を検索し、各患者の検査日時に対して、上記加算日時の前後１４日で上記加算日時に最も近い日時を抽出する。抽出結果は、ID4,ID5には該当日時が無く、（ID1,2003/12/10）（ID2,2003/10/22）（ID3,2003/11/05）となる。
【００２７】
なお、ステップ５０７では、ステップ５０４の加算日時の結果に基づき、解析用医療データ記憶部１２１を検索し、各患者の検査日時に対して、上記加算日時に最も近い日時を抽出する。
【００２８】
次に、時系列データ検索部１１１では、ステップ５０８とステップ５０９を実行する。ステップ５０８では、項目設定部１０４から入力された医療項目「検査値A」に対して、時系列医療データ記憶部１２１を検索し、ステップ５０６又はステップ５０７で抽出された検査日時に該当する値を抽出する。本例における抽出結果は、（ID1,2003/12/10,Value3）（ID2,2003/10/22,Value5）（ID3,2003/11/05,Value7）となる。ステップ５０９では、ステップ５０８で得られた抽出結果を出力部１０１に表示する。
【００２９】
以上から、本実施例では、ある一定の時点を開始点としてその前後の任意の観測時点のデータを容易に抽出することができ、前向き・後ろ向き調査における分析の効率が向上する。
【００３０】
（第３の実施例）
図６は、本発明の第３の実施例における入出力装置１０の入力部１００を示す図である。入力部１００は、項目設定部１０４と始点入力部６０と終点入力部６１を含み、始点入力部６０及び終点入力部６１は、図４の代表時点選択部１０２と時間情報入力部１０３で構成される。なお、ここでの始点とは、時系列データにおける検索期間の開始点となる時点を示し、終点とは、検索終了点となる時点を示す。始点入力部６０及び終点入力部６１は、図４の代表時点選択部１０２のみで構成してもよい。
【００３１】
図７は、本発明の第３の実施例における処理手順を示す図である。ここでは、薬剤投与の治療効果をみるために検査値Aの半年間の経時変動を調べるとし、初回検査日時から初回検査日時の半年後の期間に含まれる値を取り出す例をとって説明する。
【００３２】
ステップ７００では、項目設定部１０４において検索したい医療項目「検査値A」を設定する。ステップ７０１では、始点入力部６０における代表時点選択部１０２において代表時点名「初回検査」を設定する。代表時点加算時間設定部４０及び代表時点加算時間マージン設定部４１は設定しない。ステップ７０２では、終点入力部６１における代表時点選択部１０２において代表時点名「初回検査」と、代表時点加算時間設定部４０において代表時点加算時間「＋６ヶ月」と、代表時点加算時間マージン設定部４１において代表時点加算時間マージン「±１４日」を設定する。
【００３３】
すると、代表時点検索部１１０では、ステップ７０３と７０４を実行する。ステップ７０３では、始点入力部６０から入力された内容より、図５のステップ５０３からステップ５０７を実行し、患者毎に該当する検査日時を抽出する。抽出結果は、（ID1,2003/06/05）（ID2,2003/04/25）（ID3,2003/05/06）（ID4,2003/08/01）（ID5,2003/03/22）となる。ステップ７０４では、終点入力部６０で入力された内容より、図５のステップ５０３からステップ５０７を実行し、患者毎に該当する検査日時を抽出する。抽出結果は、（ID1,2003/12/10）（ID2,2003/10/22）（ID3,2003/11/05）となる。
【００３４】
次に、時系列データ検索部１１１では、ステップ７０５とステップ７０６を実行する。
ステップ７０５では、項目設定部１０４から入力された医療項目「検査値A」に対して、時系列医療データ記憶部１２１を検索し、ステップ７０３で抽出された始点検査日時とステップ７０４で抽出された終点検査日時の間に含まれる検査日時に該当する値を抽出する。抽出結果は、（ID1,2003/06/05,Value1）（ID1,2003/08/06,Value2）（ID1,2003/12/10,Value3）（ID2,2003/04/25,Value4）（ID2,2003/10/22,Value5）（ID3,2003/05/06,Value6）（ID3,2003/11/05, Value7）となる。ステップ７０６では、ステップ７０５で得られた抽出結果を出力部１０１に表示する。
【００３５】
なお、上記実施例はいずれも患者単位で検索する場合を説明したが、他の検索単位に対しても同様の処理手順を実行する。例えば、特定薬剤についての副作用等の傾向をみるためには、薬剤単位で検索することが必要となる。その場合は、図１に示す時系列医療データとして、患者の処方情報を格納する処方テーブルを検索する。処方テーブルは、各薬剤が複数の患者に投与されることから、各薬剤IDに対して複数の投与開始日時がある。また、代表時点選択部１０２では、図２の代表時点定義部１２０における「検索単位＝薬剤」に該当する代表時点名２１を表示する。このうち、例えば、各薬剤の代表時点として「初回副作用日時」が選択されると、該当問い合わせ文２２より、前述の処方テーブルを検索し、各薬剤IDに対して最初に副作用が出た投与開始日時を抽出する。
【００３６】
以上から、本実施例では、代表時点とその前後の任意の観測時点を、始点と終点として定めることで、その間にある時系列データを容易に抽出でき、時系列データの経時的変動の分析を効率的に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】本発明の症例検索システムのシステム構成例を示す図。
【図２】本発明の第１の実施例の代表時点定義部のテーブル構造を説明する図。
【図３】本発明の第１の実施例における処理の手順を示すフローチャート。
【図４】本発明の第２の実施例における入出力装置の入力部を示す図。
【図５】本発明の第２の実施例における処理の手順を示すフローチャート。
【図６】本発明の第３の実施例における入出力装置の入力部を示す図。
【図７】本発明の第３の実施例における処理の手順を示すフローチャート。
【符号の説明】
【００３８】
１０…入出力装置、１１…演算処理装置、１２…データベース、１００…入力部、１０１…出力部、１０２…代表時点選択部、１０３…時間情報入力部、１０４…項目設定部、１１０…代表時点検索部、１１１…時系列データ検索部、１２０…代表時点定義部、１２１…時系列医療データ記憶部、４０…代表時点加算時間設定部、４１…代表時点加算時間マージン設定部、６０…始点入力部、６１…終点入力部。
【図１】
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【図２】
2005301600.tif 000004
【図３】
2005301600.tif 000005
【図４】
2005301600.tif 000006
【図５】
2005301600.tif 000007
【図６】
2005301600.tif 000008
【図７】
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