(57)【要約】      （修正有）【課題】環境データの予測に基づき、患者数を予測するシステムを提供する。【解決手段】患者数予測システムは、ある期間の過去環境データを記憶する過去環境データ記憶手段１１と、この期間に対応した期間に医療機関へ外来した特定疾患や症候を示す患者数からなる外来患者数データを記憶する外来患者数データ記憶手段１２と、前記環境データ記憶手段内の過去環境データと前記外来患者数データ記憶手段内の外来患者数データの相関式を算出する相関式算出部１３と、該相関式算出部で算出された相関式を記憶する相関式記憶手段１４と、前記相関式に予測用環境データを入力する予測用環境データ入力手段１５と、入力された予測用環境データと前記相関式を用いて患者数予測値を計算する患者数予測値算出部１６と、前記患者数予測値を配信する配信手段１７からなり、入力される環境データ予測値に応じた患者数予測値が算出される。【選択図】図１
2005115782.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
環境因子に基づき特定の疾患・症候の患者数を予測するためのシステムであって、
予測用環境データを入力するための予測用環境データ入力手段と、
前記入力された予測用環境データに基づき患者数予測値を計算するための患者数予測値算出部とを備えることを特徴とする、
患者数予測システム。
【請求項２】
前記環境因子は、気温・湿度・気圧・風向・風速・日照時間・紫外線量・花粉飛散量・騒音量・NOx量・浮遊微粒子量・空気イオン量・降雨量・降雪量およびこれらの日内平均値・日内最高値・日内最低値・日内較差量・対前日較差、週内平均値・週内最高値・週内最低値・週内較差量・対前週較差、月内平均値・月内最高値・月内最低値・月内較差量・対前月較差のうち少なくとも一つからなる請求項１に記載の患者数予測システム。
【請求項３】
前記患者数予測システムは、さらに、
過去の環境データを記憶するための過去環境データ記憶手段と、
外来患者数のデータを記憶するための外来患者数データ記憶手段と、
前記過去環境データ記憶手段内の過去環境データと前記外来患者数データ記憶手段内の外来患者数データの相関式を算出するための相関式算出部とを備え、
前記患者数予測値算出部は、入力された前記予測用環境データを変数として前記相関式を用いて患者数予測値を計算することを特徴とする、
請求項1または2に記載の患者数予測システム。
【請求項４】
前記相関式算出部は、さらに、
複数の環境因子の前記過去環境データと前記外来患者数データの間の相関強度を算出し、該相関強度の高いものから少なくともひとつを選択して前記相関式を算出することを特徴とする特徴とする、
請求項３に記載の患者数予測システム。
【請求項５】
前記患者数予測システムは、さらに、
前記相関式を記憶する相関式記憶手段を備えることを特徴とする、
請求項３または４に記載の患者数予測システム。
【請求項６】
前記患者数予測システムは、さらに前記患者数予測値を配信する配信手段を備えることを特徴とする、請求項1ないし５に記載の患者数予測システム。
【請求項７】
前記患者数予測値を配信する先は、医療機関である請求項６に記載の患者数予測システム。
【請求項８】
前記患者数予測値をマスメディアを通じて配信することを特徴とする請求項６に記載の患者数予測システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、患者数を予測するシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
医療機関では、外来患者の集中による待ち時間の長さが社会問題となっており、これをいかに短縮化するかが積年の課題である。しかしながら再来患者への予約方法の改善策など以外に有効な対策手段は実現されておらず、患者数を予測するための手段の実現が望まれている。
【０００３】
また、健康に対する関心の高まりにつれ、自らの身体状態を予測したいとの一般からの要求も大きい。
【０００４】
一方、気象や環境と疾病の関係は、古くは伝承の形で語り継がれ、また最近ではこの関係を科学的に証明する試みもなされている。このような関係は、例えば特開２００１−６７４０３や特開２００２−３１１１１５８にあるように、健康管理手段として利用されることが開示されている。
【０００５】
しかしながら、これらに用いられている環境と健康状態の相関関係は、ある限られた条件下での研究結果に基づくものであり、例えばこれらのデータが必要とされる地域の患者数の傾向を正確に反映するものとはいえない。
【０００６】
またこれらの開示技術によれば、発信される情報は対個人向けの情報であり、医療機関や、より一般的な情報を必要とする者にとって必ずしも有用とはならない。
【０００７】
【特許文献１】特開２００１−６７４０３
【０００８】
【特許文献２】特開２００２−３１１１１５８
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明は上記問題点に鑑み、環境因子に基づく特定の疾患・症候の患者数を予測する予測システムを構築することを目的とする。この患者数予測システムより配信されるデータにより、例えば医療機関においては、予め診療体制をシフトするなどの手段を取ることが可能となり、特定診療科目への外来患者の集中への対策が可能となる。またこれら患者数の予測値をマスメディアを通じて一般に配信することにより、患者数の増加が予測される疾患・症候分野の既往症や関心を有する個人においては、予め発症に対する予防措置を講じる自己対策が可能となる。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
このような目的は、下記（１）〜（８）の本発明により達成される。
【００１１】
（１）  環境因子に基づき特定の疾患・症候の患者数を予測するためのシステムであって、
予測用環境データを入力するための予測用環境データ入力手段と、
前記入力された予測用環境データに基づき患者数予測値を計算するための患者数予測値算出部とを備えることを特徴とする、
患者数予測システム。
【００１２】
（２）前記環境因子は、気温・湿度・気圧・風向・風速・日照時間・紫外線量・花粉飛散量・騒音量・NOx量・浮遊微粒子量・空気イオン量・降雨量・降雪量およびこれらの日内平均値・日内最高値・日内最低値・日内較差量・対前日較差、週内平均値・週内最高値・週内最低値・週内較差量・対前週較差、月内平均値・月内最高値・月内最低値・月内較差量・対前月較差のうち少なくとも一つからなる（１）に記載の患者数予測システム。
【００１３】
（３）前記患者数予測システムは、さらに、
過去の環境データを記憶するための過去環境データ記憶手段と、
外来患者数のデータを記憶するための外来患者数データ記憶手段と、
前記過去環境データ記憶手段内の過去環境データと前記外来患者数データ記憶手段内の外来患者数データの相関式を算出するための相関式算出部とを備え、
前記患者数予測値算出部は、入力された前記予測用環境データを変数として前記相関式を用いて患者数予測値を計算することを特徴とする、
（1）または（2）に記載の患者数予測システム。
【００１４】
（４）前記相関式算出部は、さらに、
複数の環境因子の前記過去環境データと前記外来患者数データの間の相関強度を算出し、該相関強度の高いものから少なくともひとつを選択して前記相関式を算出することを特徴とする特徴とする、
（３）に記載の患者数予測システム。
【００１５】
（５）前記患者数予測システムは、さらに、
前記相関式を記憶する相関式記憶手段を備えることを特徴とする、
（３）または（４）に記載の患者数予測システム。
【００１６】
（６）前記患者数予測システムは、さらに前記患者数予測値を配信する配信手段を備えることを特徴とする、（1）ないし（５）に記載の患者数予測システム。
【００１７】
（７）前記患者数予測値を配信する先は、医療機関である（６）に記載の患者数予測システム。
【００１８】
（８）前記患者数予測値をマスメディアを通じて配信することを特徴とする（６）に記載の患者数予測システム。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、環境データに基づく患者数の予測システムを構築することができ、これにより医療機関においては外来患者数の予測による効率的な施設運営が可能となり、またこの予測値をマスメディアを通じて一般に提供することにより、地域特性に応じた各人の健康管理に役立てることが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下、本発明の患者数予測システムを添付図面に示す好適な実施形態に基づいて詳細に説明する。
【００２１】
図１は、本発明の患者数予測システムの実施例を示すブロック図である。
【００２２】
以下、例えば気温・湿度・気圧・風向風速・日照時間・紫外線量・花粉飛散量・騒音量・NOx量・浮遊微粒子量・降雨量・降雪量のような環境変動要因を環境因子と呼ぶ。またこれらのうちから選んだひとつの環境因子のデータ系列を環境データと呼ぶ。また一つの環境因子に対する環境データであっても、日内平均値・日内最高値・日内最低値・日内較差量・対前日較差、週内平均値・週内最高値・週内最低値・週内較差量・対前週較差、月内平均値・月内最高値・月内最低値・月内較差量・対前月較差などを区別して環境データと呼ぶこともある。
【００２３】
図１に示すように、本システムは、ある期間の過去環境データを記憶する過去環境データ記憶手段１１と、この期間に対応した期間に医療機関へ外来した特定疾患や症候を示す患者数からなる外来患者数データを記憶する外来患者数データ記憶手段１２と、前記環境データ記憶手段内の過去環境データと前記外来患者数データ記憶手段内の外来患者数データの相関式を算出する相関式算出部１３と、該相関式算出部で算出された相関式を記憶する相関式記憶手段１４と、前記相関式に予測用環境データを入力する予測用環境データ入力手段１５と、入力された予測用環境データと前記相関式を用いて患者数予測値を計算する患者数予測値算出部１６と、前記患者数予測値を配信する配信手段１７からなる。
【００２４】
過去環境データ記憶手段１１は、例えば気象庁から配信されたり、測定器により測定された過去１年間分の気温・湿度・気圧・風向風速・日照時間・紫外線量・花粉飛散量・騒音量・NOx量・浮遊微粒子量・降雨量・降雪量およびこれらの日内平均値・日内最高値・日内最低値・日内較差量・対前日較差、週内平均値・週内最高値・週内最低値・週内較差量・対前週較差、月内平均値・月内最高値・月内最低値・月内較差量・対前月較差などのデータを記憶する。これらのデータは、後述する配信先の存在する地域に応じて、適切な地域のデータが選択される。
【００２５】
一方、外来患者数データ記憶手段１２には、前記の地域を代表する少なくとも一つの医療機関における上記環境データの蓄積期間に対応した期間の疾患・症候ごとの外来患者数データが記憶される。
【００２６】
ここで外来患者数データにおいて用いる患者数としては、自ら医療機関へ外来した患者の数のみならず、救急医療機関へ搬送された患者の数、学校・職場などから報告された愁訴を訴えた者の数、アンケートを通じて集計した報告者の数などを用いることができる。
【００２７】
またここで、過去環境データの期間と外来患者数データの期間が‘対応する’とは、必ずしもこの二つのデータの期間が同期間であるということを示しておらず、後述のように、この二つのデータの間には相応の日数のずれを設けることが望ましい場合がある。
【００２８】
相関式算出部１３は、この過去環境データと外来患者数データから、相関式を算出する。
【００２９】
相関式を算出する方法としては、例えば以下の方法による。以下では、環境因子として気温を用い、日単位のデータを用いた場合を述べる。
【００３０】
図2は、ある期間の気温のデータと、ある疾患の患者数のデータを示したものである。
【００３１】
最高気温、最低気温、平均気温、日較差（最高気温と最低気温の差）、平均気温の対前日差を環境データとして用いて解析を行う。
【００３２】
各々の環境データに対して相関係数を算出したものが図3である。
【００３３】
図3の例では、これらの中では日較差が最も患者数に相関が高いことが明らかである。
【００３４】
湿度・気圧・風向風速・日照時間・紫外線量・花粉飛散量・騒音量・NOx量・浮遊微粒子量・降雨量・降雪量などの環境因子について同様の解析を行う。
【００３５】
少なくとも算出された最も相関係数の高い環境因子の環境データひとつを選択したうえで、直線回帰式を作成し、相関式として採用する。
【００３６】
また複数の環境因子・環境データを組み合わせる場合には、重回帰分析を行い、重相関係数の高い複数の環境因子・環境データの組み合わせにより、より精度の高い相関式を得ることが出来る。
【００３７】
このようにして算出された相関式は、相関式記憶手段１４に記憶される。
【００３８】
次に、例えば気象庁から配信されたり、また独自の予測法により予測した気温・湿度・気圧・風向風速・日照時間・紫外線量・花粉飛散量・騒音量・NOx量・浮遊微粒子量・降雨量・降雪量およびこれらの日内平均値・日内最高値・日内最低値・日内較差量・対前日較差などの予測用環境データを患者数予測値入力部１５に入力する。患者数予測値算出部１６では、患者数予測値入力部１５より入力された予測用環境データと相関式記憶手段１４に記憶された相関式を用いて予測される患者数を算出する。
【００３９】
上述の例では、環境データと対応する、同じ日の外来患者数の相関を算出したものであるが、疾患や症候によっては、環境データの影響が外来患者数に反映されるまでに要する日数を考慮する必要があるものがある。このために上述の採用すべき環境因子・環境データを特定する作業には、さらに、外来患者数と例えば１日〜１０日単位遡った過去環境データとの相関係数を算出して比較し、これらの中で最も相関強度の高いものを選択して相関式を算出することにより、より精度の高い患者数の予測が可能となる。図1の相関式算出部１３内で行われる、この手順を示すフローチャートを図４に示す。
【００４０】
図４では、例として１週間分の過去環境データＥと外来患者数Ｐを用いて相関係数Ｒを算出する手順を示している。
【００４１】
Ｅ、Ｐ、Ｒに添えられた数字は、日を示しており、負の数字は過去を示す。例えば外来患者数Ｐ０の当日に対応する過去環境データはＥ０であり、例えば外来患者数Ｐ０の前日の過去環境データはＰ−１で示される。同様に例えば外来患者数Ｐ０の１０日前の過去環境データはＰ−10で示される。
【００４２】
まずステップＳ４１で、一週間分の外来患者数データＰ０、Ｐ−１、‥Ｐ−６と、これら各々当日に対応する一週間分の過去環境データＥ０、Ｅ−１、‥Ｅ−６との相関係数Ｒ０を求める。次にステップＳ４４で、一週間分の外来患者数データＰ−０、Ｐ−１、‥Ｐ−６と、これらの各々前日の過去環境データであるＥ−１、Ｅ−２、‥Ｅ−７との相関係数Ｒ−１を求める。Ｒ０とＲ−１をステップＳ４５で比較し、大きいほうをＲｍａｘとする。
【００４３】
同様にｎの値を一つずつ減じていくことで、Ｒ−２、Ｒ−３を計算し、最終的に図４の例では、前１０日まで遡ったデータを用いた相関係数であるＲ−１０までを求め、最終的にこのうちで最大となる相関係数を示すときのｎの値がｍとしてＳ４９で出力される。
【００４４】
例えばｎ＝４が出力された場合には、外来患者数と４日前の過去環境データの相関が最も高くなることを示していることから、相関式の算出には外来患者数の４日前の過去環境データが用いられる。患者数を予測するためには、予測を行う対象日の４日前の予測用環境データ予測値を外来患者数予測値算出部に入力することで、対象日の患者の予測数が計算される。
【００４５】
もちろん複数の環境因子・環境データを組み合わせる場合は、各々の環境因子・環境データで最も相関が高くなるｎの値を選び、組み合わせることが望ましい。
【００４６】
このようにして算出された患者予測数は、例えば年平均の外来患者数との比較により、多い、やや多い、通常、やや少ない、少ないの５段階のレベルに分類されても良い。
【００４７】
このような患者予測数は、配信手段１７を通じて、医療機関や一般に情報として配信される。
【００４８】
上述の例では、日単位の環境データに基づく例を述べたが、同様に週単位、月単位での環境データに基づく解析を行うことで、これらの期間単位での患者数予測が可能になることはいうまでもない。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】本発明の患者数予測システムの実施の一形態を示すブロック図である。
【図２】本発明の患者数予測システムにおける相関係数算出のためのデータ例を示す表である。
【図３】本発明の患者数予測システムにおける相関係数算出結果の例を示す表である。
【図４】本発明の患者数予測システムの相関係数算出の一例を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００５０】
１１              過去環境データ記憶手段
１２              外来患者数データ記憶手段
１３              相関式算出部
１４              相関式記憶手段
１５              予測用環境データ入力手段
１６              患者数予測値算出部
１７              配信手段
【図１】
2005115782.tif 000003
【図２】
2005115782.tif 000004
【図３】
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【図４】
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