(57)【要約】【課題】正式名称から認識照合対象の文字を限定することで、簡略名称の認識照合を可能とする。【解決手段】診療報酬明細書の画像を光学的に読み取り、当該画像から切り出した各文字を認識して各文字コードを生成し、当該文字コード列を登録単語と照合して一致する単語を決定する内容認識処理装置において、登録単語の正式名称を登録するマスタ部３と、登録単語の構成文字のうち、照合の対象とすべき文字を限定する単語抽出処理部４と、文字コード列を前記登録単語の限定された構成文字列と照合する文字認識部１とを備え、摘要欄部２から読み取った文字コード列についてマスタ部３との照合をする。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
書類の画像を光学的に読み取り、当該画像から切り出した各文字を認識して各文字コードを生成し、当該文字コード列を登録単語と照合して一致する単語を決定する場合において、
前記登録単語の構成文字のうち、照合の対象とすべき文字を限定し、
前記文字コード列を前記登録単語の限定された構成文字列と照合することを特徴とする文字認識処理方法。
【請求項２】
前記照合の対象とすべき文字の限定は、前記登録単語に対応して登録された抽出文字数により行うことを特徴とする請求項１記載の文字認識処理方法。
【請求項３】
診療報酬明細書の画像を光学的に読み取り、当該画像から切り出した各文字を認識して各文字コードを生成し、当該文字コード列を登録単語と照合して一致する単語を決定する場合において、
前記登録単語の構成文字のうち、照合の対象とすべき文字を限定し、
前記文字コード列を前記登録単語の限定された構成文字列と照合することを特徴とする診療報酬明細書の内容認識処理方法。
【請求項４】
前記照合の対象とすべき文字の限定は、前記登録単語に対応して登録された抽出文字数により行うことを特徴とする請求項３記載の診療報酬明細書の内容認識処理方法。
【請求項５】
前記登録単語は医薬品名であり、各医薬品ごとに医薬品コードが定められており、前記医薬品名に対応して前記医薬品コードを登録しておき、前記照合の結果、前記文字コード列と一致する医薬品名が検索されたとき、当該医薬品名に対応した医薬品コードを出力することを特徴とする請求項３記載の診療報酬明細書の内容認識処理方法。
【請求項６】
前記登録単語は医薬品名であり、前記医薬品名に対応して前記医薬品名への検索ヒット数を登録し、前記照合の結果、前記文字コード列と一致する医薬品名が検索されたとき、当該医薬品名に対応した検索ヒット数を更新することを特徴とする請求項３記載の診療報酬明細書の内容認識処理方法。
【請求項７】
診療報酬明細書の画像を光学的に読み取り、当該画像から切り出した各文字を認識して各文字コードを生成し、当該文字コード列を登録単語と照合して一致する単語を決定する内容認識処理装置において、
前記登録単語の正式名称を登録するマスタ部と、
前記登録単語の構成文字のうち、照合の対象とすべき文字を限定する単語抽出処理部と、
前記文字コード列を前記登録単語の限定された構成文字列と照合する文字認識部とから成ることを特徴とする診療報酬明細書の内容認識処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、光学式文字読取装置を用いた文字認識処理方法、診療報酬明細書の内容認識処理方法及び装置に関し、特に、診療報酬明細書の摘要欄の医薬品名等を認識し処理する方法及び装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
診療報酬明細書とは、医療機関がその診療行為に対する報酬を保険機関等に対して要求する際の書類をいう。
従来の診療報酬明細書（以下、「レセプト」という。）を読み取る光学式文字読取装置（以下、「ＯＣＲ」という。）における摘要欄の読み取りの認識装置を図１２に示す。
【０００３】
図１２において、文字認識部１１は、レセプトの摘要欄部２を光学的に読み取る。摘要欄部２は、図６に示すように、レセプトの中央の右部に設けられており、図１１の文字認識部１１は、この摘要欄部２に印字された医薬品、診療行為等を含んだ文字列を１行単位に認識する。
【０００４】
一方、マスタ部１３はデータの記憶装置であり、医薬品、診療行為等の具体的な内容を表す単語、例えば、図２に示すように、「ァロテック錠１０ｍｇ」などを記憶し登録している。そして、文字認識部１１は、摘要欄部２から認識した行単位の医薬品、診療行為等の文字列でマスタ部１３を検索する。
【０００５】
ここで、検索の結果、一致する単語が存在する場合は、医薬品、診療行為等の単語は、正しく読まれたものとして、その読まれた行を認識結果とする。
【０００６】
一方、一致する単語が存在しない場合は、対応する医薬品、診療行為等の単語がない、あるいは、文字認識に失敗したとして、行ＮＧフラグというフラグを立てていた。そして、行ＮＧフラグとともに、その行を認識結果として図示しない上位装置に送っていた。
【０００７】
そして、このような認識結果を受け取った上位装置では、行ＮＧフラグの立っている行について、オペレータが修正を行っていた。
その結果、図５に示すような様式で摘要欄部２（図６及び図１２）の医薬品名を印字していた。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、上述した従来技術には次のような課題があった。
上述した医薬品名は、それを特定できる範囲での省略が許容されている。そして、各医療機関（病院）では、都合に応じて独自の書式で上述した診療報酬明細書を作成しており、医療機関によって医薬品名の省略を行う場合と省略を行わずに正式名称を使用する場合とがある。診療行為の名称についても同様の事情がある。
【０００９】
このため、診療報酬明細書に記載されている医薬品や診療行為等の単語が、マスタ部１３に登録されている、厚生労働省が提供している医薬品や診療行為等の名称と異なっている場合がある。
【００１０】
特に、医薬品においては、例えば、「ネオフィリン注２．５％１０ｍＬ」を「ネオフィリン注」、「ァロテック錠１０ｍｇ」を「ァロテック錠」等というように、「％」や「ｍＬ」、「ｍｇ」を省略してレセプトに印字されることがある。
【００１１】
この場合、「ネオフィリン注」や「ァロテック錠」のみの単語はマスタ部１３に登録されていない。このため、一致する医薬品単語が存在せず、認識が不成功となる場合があるという不具合があった。
【００１２】
また、医薬品や診療行為等のうち、特に医薬品については、例えば、「スペロン注射液  ２５％１ｍＬ」を、各医療機関では、例えば、空白のない「スペロン注射液２５％１ｍＬ」や空白の多い「スペロン注射液  ２５％  １ｍＬ」と印字する場合がある。
【００１３】
そこで、マスタ部１３では、空白のない「スペロン注射液２５％１ｍＬ」とか、「イソジンゲル１０％」という形式で登録している。
【００１４】
このため、各医療機関で空白のある「スペロン注射液  ２５％１ｍＬ」とか、「イソジンゲル  １０％」を記載した場合には、空白の部分を詰める手順が必要となり、処理が煩雑化していた。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
本発明は、以下の方法及び装置を最も主要な特徴とする。
第１は、書類の画像を光学的に読み取り、当該画像から切り出した各文字を認識して各文字コードを生成し、当該文字コード列を登録単語と照合して一致する単語を決定する場合において、前記登録単語の構成文字のうち、照合の対象とすべき文字を限定し、前記文字コード列を前記登録単語の限定された構成文字列と照合することを特徴とする文字認識処理方法である。
【００１６】
第２は、診療報酬明細書の画像を光学的に読み取り、当該画像から切り出した各文字を認識して各文字コードを生成し、当該文字コード列を登録単語と照合して一致する単語を決定する場合において、前記登録単語の構成文字のうち、照合の対象とすべき文字を限定し、前記文字コード列を前記登録単語の限定された構成文字列と照合することを特徴とする診療報酬明細書の内容認識処理方法である。
【００１７】
第３は、診療報酬明細書の画像を光学的に読み取り、当該画像から切り出した各文字を認識して各文字コードを生成し、当該文字コード列を登録単語と照合して一致する単語を決定する内容認識処理装置において、前記登録単語の正式名称を登録するマスタ部と、前記登録単語の構成文字のうち、照合の対象とすべき文字を限定する単語抽出処理部と、前記文字コード列を前記登録単語の限定された構成文字列と照合する文字認識部とから成ることを特徴とする診療報酬明細書の内容認識処理装置である。
【発明の効果】
【００１８】
本発明の文字認識処理方法、診療報酬明細書の内容認識処理方法及び装置によれば、簡略化された表現で記載された医薬品名が診療報酬明細書に印字されている場合でも、正式名称を登録単語とするマスタファイルを使用して文字認識後の単語照合を行うことができ、診療報酬明細書の内容を認識する際に好適な方法及び装置を提供できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
照合の対象とすべき文字を限定するという目的を、正式名称から抽出する文字の数を指定する抽出文字数を登録することで、実現した。
【実施例１】
【００２０】
図１は、本発明の文字認識方法を適用したレセプト（診療報酬明細書）読取装置の実施例１を示すブロック図である。
図示の装置は、文字認識部１、マスタ部３、単語抽出処理部４から成る。
【００２１】
文字認識部１は、レセプトの摘要欄部２を光学的に読み取る。摘要欄部２は、図６に示すように、レセプトの中央の右部に設けられており、この摘要欄部２には、医薬品、診療行為等を含んだ文字列が印字されている。文字認識部１は、この摘要欄部２に印字された医薬品、診療行為等を含んだ文字列を１行内の一連の文字列単位に認識する。
【００２２】
マスタ部３は、データ記憶装置であり、医薬品、診療行為等の具体的な内容を表す単語を記憶し登録している。また、このマスタ部３には、医薬品名の単語の文字列から所定数の文字列を抽出すべく、抽出文字数が登録されている。
【００２３】
図２に、抽出文字数が登録してあるマスタ部３の例を示す。
図２に示すように、抽出文字数は、「％」や「ｍL」、「ｍｇ」等の部分を省略しても同名の医薬品が生じない単語すなわち一種類しか存在しない医薬品単語に対して登録されている。例えば、「フェニタレン坐剤」の「ｍｇ」部のように、「ｍｇ」、「ｍｌ」、「％」等の部分を省略すると、他の単語と同じになってしまう単語には、抽出文字数は登録されない。
【００２４】
図１の単語抽出処理部４は、マスタ部３から登録単語を取り出す際に、登録単語の全文字を取り出すとともに、各登録単語に抽出文字数が登録されているときは、その抽出文字数分の文字列を抽出する。
【００２５】
そして、文字認識部１は、摘要欄部２から認識した行単位の医薬品、診療行為等の文字列についてマスタ部３に登録されている単語を検索する。この際、摘要欄部２から認識した文字数と同じ文字数の登録単語について検索を行う。
【００２６】
次に、上述した装置の動作を図３のフローチャートを参照しつつ説明する。
まず、レセプトの摘要欄部２に記載された文字について行切り出し（ステップS1）、文字切り出し（ステップS2）を行った後、文字認識（ステップS3）を行い、各文字を文字コード（JISコード）にする。そして、各行の最初の空白までの文字列についてマスタ部３に一致する医薬品単語が存在するかどうか検索する（ステップS4,S5）。
【００２７】
その際、マスタ部３における抽出文字数が登録されている場合は、単語抽出処理部４は、その登録されている単語から、抽出文字数に従い、その抽出文字数分の単語を抽出する。そして、その抽出した単語と一致するかどうか検索を行う（ステップS4）。一致する単語が存在する場合は（ステップS5）、その一致した医薬品単語が認識結果となる（ステップS8）。
【００２８】
ここで、ステップS4でのマスタ部３における医薬品名の取り出し手順を図４のフローチャートを参照しつつ説明する。
【００２９】
まず、ステップS11で、摘要欄部２の先頭文字から空白までの文字数をカウントする。そして、ステップS12で、マスタ部３（図２）において上から順に医薬品名を検索する。次のステップS13では、マスタ部３（図２）に登録された医薬品名の登録文字数（先頭から空白までの文字数）と摘要欄部２に記載された医薬品名の文字数とが一致するか否かを判別する。その結果、ステップS13で、摘要欄部２に記載された文字数がマスタ部３において検索された文字数と一致するときは、ステップS14で、医薬品名（正式名称）の全文字を取り出し、ステップS15で、全文字の比較照合を行う。その結果、ステップS16で、正式名称としての医薬品名が一致するときは、処理を終了し、図３のステップS5に戻る。
一方、ステップS13で、摘要欄部２に記載された文字数がマスタ部３の文字数と一致しないときは、ステップS17で、マスタ部３の医薬品名に対応した抽出文字数が登録されているか否かを判別する。その結果、抽出文字数が登録されていないときは、次の登録医薬品名を検索すべく、ステップS12に進む。
【００３０】
ステップS17で、抽出文字数が登録されているときは、ステップS18で、抽出文字数が摘要欄部２の医薬品名の文字数と一致するか否かを判別する。その結果、両者の文字数が一致しないときは、次の登録医薬品名を検索すべく、ステップS12に進む。
一方、ステップS18で、マスタ部３の抽出文字数と摘要欄部２の医薬品名の文字数とが一致するときは、次のステップS19で、先頭文字から抽出文字数分の文字列（JISコード）を取り出す。
このようにして、正式名称の医薬品名を使って簡略名称の医薬品名を作り出している。
そして、ステップS15に進み、簡略名称としての医薬品名の照合を行う。その結果、ステップS16で簡略名称としての医薬品名が一致するときは、処理を終了し、図３のステップS5に戻る。一致しないときは、次の登録医薬品名を検索すべく、ステップS12に進む。
【００３１】
ところで、本発明は、図４に示す処理手順に限らず、他の方法を使用することも可能である。例えば、抽出文字数の欄をマスタ部３に設けずに、簡略名称を正式名称と同等に扱い、マスタ部に登録する方法である。
【００３２】
しかしながら、そのような方法では、従来のマスタ部１３と比較して、マスタ部３は２倍近い記憶容量を必要としてしまう。また、同じ医薬品を示す名称が２種類存在することになり、検索時間がかかることになる。
【００３３】
この点、図２のマスタ部を用いた図４の方法によれば、医薬品名数×１バイト程度の記憶容量の増加で済み、検索処理時間もさほどかからない。
【００３４】
図３のステップS5で、一致する単語が存在しない場合は、空白の次に文字列がある場合（ステップS6）、次の空白までの文字列と空白をのぞいて結合し（ステップS7）、検索する。それでも、一致する単語が存在しない場合は、更に次の空白までの文字列と空白をのぞいて結合し、検索する。以後、一致する単語が存在しない場合に、順次、最後の文字列まで結合しながら、マスタ部３を検索する。
【００３５】
その際、一致する医薬品単語が存在した場合は、その行の医薬品単語は、正しく読み取っていることになる。よって、その行全体をそのまま認識結果とする（ステップS8）。その行の最後の文字列まで変換して一致する医薬品単語が存在しない場合、その行の医薬品単語は誤読している、あるいは、存在しない医薬品の可能性がある。よって、NGフラグを立て（ステップS9）、上位装置に認識結果とともに送出する。
【００３６】
ここで、単語抽出処理部４の作用について、図５に示す医薬品の印字例を用いて説明する。
まず、文字認識部１では、１行目の最初の空白までの「ポピヨード液１０％」という文字コード列についてマスタ部３に一致する登録単語があるかどうか検索する。
【００３７】
その際、「ポピヨード液１０％」の文字数は、９文字であるが、これはマスタ部３における登録文字数と一致する。よって、単語抽出処理部４は、マスタ部３の登録単語をそのまま抽出する。そして、一致する登録単語であるかどうかを判定する。
【００３８】
今説明している例では、「ポピヨード液１０％」は、マスタ部３に登録されており、一致する医薬品単語が存在することになる。これにより、その行の認識結果が上位装置に送出される。
【００３９】
次の行の「ポラザG軟膏  ２．４ｇ」については、最初の空白までの文字列、すなわち、「ポラザG軟膏」という文字コード列と一致する登録単語は、マスタ部３に登録されていない。また最初の空白を除いて結合した文字列、すなわち、「ポラザG軟膏  ２．４ｇ」についても、一致する登録単語は、マスタ部３に登録されていない。このため、認識結果はNGとなり、NGフラグが立てられる。
【００４０】
３行目の「イソジンゲル  ４ｇ」については、文字認識部１は、最初の空白までの「イソジンゲル」についてマスタ部３に一致する登録単語があるかどうか検索する。その際、「イソジンゲル」の文字数は、６文字であり、正式名称の「イソジンゲル10％」とは一致しないが、単語抽出処理部４は、マスタ部３の抽出文字数が６文字となっているので、その登録単語の頭文字から６文字を抽出して照合する。
【００４１】
このように、マスタ部３には「イソジンゲル１０％」があり、抽出文字数は６文字であるので、単語抽出処理部４は「イソジンゲル」を抽出し、一致する医薬品単語が存在することになり、その行の認識結果が上位装置に送出される。
【００４２】
４行目の「フェニタレン坐剤  ５０ｍｇ  １個」については、文字認識部１は、最初の空白までの「フェニタレン坐剤」についてマスタ部３に一致する登録単語があるかどうか検索する。その際、「フェニタレン坐剤」の文字数は８文字であり、単語抽出処理部４は、マスタ部３の抽出文字数が８文字の登録単語について、その登録単語の頭文字から８文字を抽出して一致単語があるかどうか検索する。
【００４３】
この場合、「フェニタレン坐剤」では一致する登録単語は存在せず、文字認識部１では、次の空白までの「５０ｍｇ」と結合して「フェニタレン坐剤５０ｍｇ」でマスタ部３を検索する。「フェニタレン坐剤５０ｍｇ」では一致するので、その行の認識結果が上位装置に送出される。
【００４４】
最後の「スペロン注射液  １A」については、文字認識部１は、最初の空白までの「スペロン注射液」についてマスタ部３に一致する登録単語があるかどうか検索する。
【００４５】
その際、「スペロン注射液」の文字数は７文字であり、単語抽出処理部４は、マスタ部３の抽出文字数が７文字の登録単語について、その登録単語の頭文字から７文字を抽出して一致する登録単語があるかどうか検索する。
【００４６】
「スペロン注射液」の医薬品は２種類存在するが、「スペロン注射液」では一致せず、文字認識部１では、「１A」と結合して「スペロン注射液１A」でマスタ部３を検索する。「スペロン注射液１A」でも一致しないので、一致する医薬品単語が存在しないとして、行NGフラグを立て、その行の認識結果を上位装置に送出する。
【００４７】
上記のようにして、マスタ部における各単語に対応して抽出文字数を登録し、抽出文字数診療報酬明細書に簡略化された表現で記載された医薬品名がレセプトに印字された場合でも、医薬品として特定でき、正式名称の医薬品名を上位装置に出力できる。
【実施例２】
【００４８】
図７は、本発明の実施例２に係る認識装置の構成図であり、図８は、そのマスタ部３’の構成図である。
図８に示すように、図７のマスタ部３’には、医薬品名とともに医薬品コードが登録されている。
【００４９】
これにより、マスタ部３’の検索の結果、一致する単語が存在する場合は、文字認識の結果が医薬品単語となり、上位装置にその文字認識の結果を送出するとともに、一致した単語に対応して登録されている医薬品コードを上位装置に送出する。
【００５０】
一方、一致する単語が存在しない場合は、NGフラグを立て、文字認識の結果を上位装置に医薬品コードなしで送出する。
【００５１】
以上のように実施例２によれば、正式名称の医薬品名に付与される医薬品コードを、簡略名称の医薬品名にも付与することができる。その結果、レセプトの集計処理がより円滑に行える。
【実施例３】
【００５２】
図９は、本発明の実施例３に係る認識装置の構成図であり、図１０は、そのマスタ部３”の構成図である。
図１０に示すように、図９のマスタ部３”には、医薬品名とともに医薬品コード及び検索ヒット数が登録されている。この検索ヒット数には、文字認識の結果として得られた単語がマスタ部３”で一致した過去の件数が登録される。
【００５３】
また、検索ヒット数加算処理部５が設けられており、これにより、今回の文字認識の結果得られた単語がマスタ部３”で一致した場合にその一致した登録単語に対応する検索ヒット数の更新すなわち数値“１”の加算がなされる。そして、検索ヒット数出力部６が設けられており、これにより、更新後の検索ヒット数が上位装置に出力される。
【００５４】
これにより、マスタ部３”の検索の結果、一致する単語が存在する場合は、文字認識の結果が医薬品単語となり、上位装置にその文字認識の結果を送出するとともに、一致した単語に対応して登録されている医薬品コード及び更新した検索ヒット数を上位装置に送出する。
【００５５】
一方、一致する単語が存在しない場合は、NGフラグを立て、文字認識の結果を上位装置に医薬品コードなしで更新しない検索ヒット数とともに送出する。
【００５６】
以上のように実施例３によれば、正式名称の医薬品名であるか、簡略名称の医薬品名であるかにかかわらず、医薬品ごとに検索ヒット数を集計することができる。その結果、レセプトの集計処理がより円滑に行える。
【実施例４】
【００５７】
図１１は、本発明の実施例４に係る認識装置の構成図である。
図１１の装置は、図１０に示す実施例３のものに、テキストファイル出力部７を設けており、その他の構成は、図１０と同様である。
【００５８】
テキストファイル出力部７は、認識結果、コード、及び検索ヒット数、すなわち文字認識の結果として得られた漢字コード(JISコード、医薬品コード、及びマスタ部３”における検索ヒット数を、テキスト形式(CSV形式等)で出力する。
【００５９】
以上のように実施例４によれば、医薬品名、医薬品コード、及び検索ヒット数を、テキスト形式で出力するため、上述した実施例１から実施例３までの効果に加えて、他のアプリケーションへのデータの受け渡しを容易に行うことができるという効果を有する。
【図面の簡単な説明】
【００６０】
【図１】本発明の実施例１に係る認識装置の構成を示すブロック図である。
【図２】抽出文字数が登録してあるマスタ部の例の説明図である。
【図３】本発明に係る文字認識部の処理手順を説明するフローチャートである。
【図４】図２のマスタ部の検索処理手順を説明するフローチャートである。
【図５】医薬品の印字例の説明図である。
【図６】レセプト（診療報酬明細書）の概略図（医科入院外）の説明図である。
【図７】本発明の実施例２に係る認識装置の構成を示すブロック図である。
【図８】抽出文字数が登録してあるマスタ部の例で単語名対応コードの追加を行った場合の説明図である。
【図９】本発明の実施例３に係る認識装置の構成を示すブロック図である。
【図１０】抽出文字数が登録してあるマスタ部の例で検索ヒット数を追加した場合の説明図である。
【図１１】本発明の実施例４に係る認識装置の構成を示すブロック図である。
【図１２】従来の認識装置の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００６１】
１    文字認識部
２    摘要欄部
３    マスタ部
４    単語抽出処理部
【図１】
2005275510.tif 000003
【図２】
2005275510.tif 000004
【図３】
2005275510.tif 000005
【図４】
2005275510.tif 000006
【図５】
2005275510.tif 000007
【図６】
2005275510.tif 000008
【図７】
2005275510.tif 000009
【図８】
2005275510.tif 000010
【図９】
2005275510.tif 000011
【図１０】
2005275510.tif 000012
【図１１】
2005275510.tif 000013
【図１２】
2005275510.tif 000014