(57)【要約】【課題】ある事象を含む複数の事象とその発生時期とを含むデータにより示される事象の発生パターン、の一部に含まれる上記ある事象以外の事象の発生パターンが、上記ある事象以外の複数の事象とその発生時期とを含むデータにより示される事象の発生パターンに含まれるか否か、を判別するために必要な処理負荷を抑制すること。【解決手段】制御部は、第１の注目事象を含む症例データＸから第１構造を示す第１構造データを生成し（Ｓ１０３）、当該第１構造に含まれる部分構造を示す部分構造データを生成し（Ｓ１０４）、当該部分構造を変形してなる変形部分構造を示す変形部分構造データを生成する（Ｓ１０７）。また、制御部は、第１の注目事象を含まない症例データＹから第２構造を示す第２構造データを生成する（Ｓ１０９）。そして、制御部は、変形部分構造が第２構造に含まれるか否かを判定する（Ｓ１１０）。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
人物ごとに当該人物に関して発生した事象とその発生時期とを含むデータを記憶した記憶手段から、第１の注目事象を含む前記データである第１データを取得する第１データ取得手段、
前記第１データに含まれる前記第１の注目事象の発生時期を第１の基準時期として、第１の関係情報群と、事象情報群と、を含む構造であって、前記関係情報が、他のいずれかの関係情報と先祖子孫の関係にあり、且つ、前記関係情報が、前記第１データに含まれる前記第１の注目事象を除く事象のうちの、前記第１の基準時期と当該関係情報により表される関係を有する時期に発生した事象、を示す事象情報の先祖となる構造である第１構造を示す第１構造データを、前記第１データに基づいて生成する第１構造データ生成手段、
前記第１構造データにより示される前記第１構造に含まれる部分構造を示す部分構造データを生成する部分構造データ生成手段、
前記部分構造に含まれる事象情報のうちから選択された事象情報により示される事象である第２の注目事象を含み、且つ、前記第１の注目事象を含まない前記データである第２データを取得する第２データ取得手段、
前記第２データに含まれる前記第２の注目事象の発生時期を第２の基準時期として、前記第１の関係情報群とは異なる第２の関係情報群と、事象情報群と、を含む構造であって、前記関係情報が、他のいずれかの関係情報と先祖子孫の関係にあり、且つ、前記関係情報が、前記第２データに含まれる事象のうちの、前記第１の基準時期と当該関係情報により表される関係を有する時期に発生した事象、を示す事象情報の先祖となる構造である第２構造を示す第２構造データを、前記第２データに基づいて生成する第２構造データ生成手段、
前記第２の関係情報群に含まれる関係情報と、前記部分構造に含まれる事象情報と、を含む構造であって、前記関係情報が、他のいずれかの関係情報と先祖子孫の関係にあり、且つ、前記関係情報が、前記部分構造に含まれる事象情報のうちの、前記第１データに含まれる前記第２の注目事象の発生時期と当該関係情報により表される関係を有する時期に発生した事象、を示す事象情報の先祖となる構造を示す構造データを、前記部分構造データに基づいて生成する構造データ生成手段、
前記構造データが示す構造が、前記第２構造に含まれるか否かを判定する判定手段、
としてコンピュータを機能させるプログラム。
【請求項２】
前記第１データに含まれる前記第２の注目事象の発生時期を基準時期として、前記第２の関係情報群と、事象情報群と、を含む構造であって、前記関係情報が、他のいずれかの関係情報と先祖子孫の関係にあり、且つ、前記関係情報が、前記第１データに含まれる事象のうちの、前記基準時期と当該関係情報により表される関係を有する時期に発生した事象、を示す事象情報の先祖となる構造である第３構造を示す第３構造データを、前記第１データに基づいて生成する第３構造データ生成手段、
前記構造データが示す構造が、前記第３構造に含まれるか否かを判定する手段、
として前記コンピュータをさらに機能させる請求項１に記載のプログラム。
【請求項３】
前記第２構造データ生成手段は、
前記部分構造に含まれる事象情報のうちから選択された事象情報の前記部分構造における位置に応じて、前記第２の関係情報群を変化させること、
を特徴とする請求項１に記載のプログラム。
【請求項４】
人物ごとに当該人物に関して発生した事象とその発生時期とを含むデータを記憶した記憶手段から、第１の注目事象を含む前記データである第１データを取得する第１データ取得手段と、
前記第１データに含まれる前記第１の注目事象の発生時期を第１の基準時期として、第１の関係情報群と、事象情報群と、を含む構造であって、前記関係情報が、他のいずれかの関係情報と先祖子孫の関係にあり、且つ、前記関係情報が、前記第１データに含まれる前記第１の注目事象を除く事象のうちの、前記第１の基準時期と当該関係情報により表される関係を有する時期に発生した事象、を示す事象情報の先祖となる構造である第１構造を示す第１構造データを、前記第１データに基づいて生成する第１構造データ生成手段と、
前記第１構造データにより示される前記第１構造に含まれる部分構造を示す部分構造データを生成する部分構造データ生成手段と、
前記部分構造に含まれる事象情報のうちから選択された事象情報により示される事象である第２の注目事象を含み、且つ、前記第１の注目事象を含まない前記データである第２データを取得する第２データ取得手段と、
前記第２データに含まれる前記第２の注目事象の発生時期を第２の基準時期として、前記第１の関係情報群とは異なる第２の関係情報群と、事象情報群と、を含む構造であって、前記関係情報が、他のいずれかの関係情報と先祖子孫の関係にあり、且つ、前記関係情報が、前記第２データに含まれる事象のうちの、前記第１の基準時期と当該関係情報により表される関係を有する時期に発生した事象、を示す事象情報の先祖となる構造である第２構造を示す第２構造データを、前記第２データに基づいて生成する第２構造データ生成手段と、
前記第２の関係情報群に含まれる関係情報と、前記部分構造に含まれる事象情報と、を含む構造であって、前記関係情報が、他のいずれかの関係情報と先祖子孫の関係にあり、且つ、前記関係情報が、前記部分構造に含まれる事象情報のうちの、前記第１データに含まれる前記第２の注目事象の発生時期と当該関係情報により表される関係を有する時期に発生した事象、を示す事象情報の先祖となる構造を示す構造データを、前記部分構造データに基づいて生成する構造データ生成手段と、
前記構造データが示す構造が、前記第２構造に含まれるか否かを判定する判定手段と、
を含むことを特徴とする情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、プログラム及び情報処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
下記特許文献１には、患者に対して実施した診療行為の履歴や患者状態に関する経過記録を記述したデータを、辞書データと照らし合わせてバリアンス分析を行うシステムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−１７１０４５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の目的は、ある事象を含む複数の事象とその発生時期とを含むデータにより示される事象の発生パターン、の一部に含まれる上記ある事象以外の事象の発生パターンが、上記ある事象以外の複数の事象とその発生時期とを含むデータにより示される事象の発生パターンに含まれるか否か、を判別するために必要な処理負荷を抑制することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するための請求項１の発明は、人物ごとに当該人物に関して発生した事象とその発生時期とを含むデータを記憶してなる記憶手段から、第１の注目事象を含む前記データである第１データを取得する第１データ取得手段、前記第１データに含まれる前記第１の注目事象の発生時期を第１の基準時期として、第１の関係情報群と、事象情報群と、を含む構造であって、前記関係情報が、他のいずれかの関係情報と先祖子孫の関係にあり、且つ、前記関係情報が、前記第１データに含まれる前記第１の注目事象以外の事象のうちの、前記第１の基準時期と当該関係情報により表される関係を有する時期に発生した事象、を示す事象情報の先祖となる構造である第１構造を示す第１構造データを、前記第１データに基づいて生成する第１構造データ生成手段、前記第１構造データにより示される前記第１構造に含まれる部分構造を示す部分構造データを生成する部分構造データ生成手段、前記部分構造に含まれる事象情報のうちから選択された事象情報により示される事象である第２の注目事象を含み、且つ、前記第１の注目事象を含まない前記データである第２データを取得する第２データ取得手段、前記第２データに含まれる前記第２の注目事象の発生時期を第２の基準時期として、前記第１の関係情報群とは異なる第２の関係情報群と、事象情報群と、を含む構造であって、前記関係情報が、他のいずれかの関係情報と先祖子孫の関係にあり、且つ、前記関係情報が、前記第２データに含まれる事象のうちの、前記第１の基準時期と当該関係情報により表される関係を有する時期に発生した事象、を示す事象情報の先祖となる構造である第２構造を示す第２構造データを、前記第２データに基づいて生成する第２構造データ生成手段、前記第２の関係情報群に含まれる関係情報と、前記部分構造に含まれる事象情報と、を含む構造であって、前記関係情報が、他のいずれかの関係情報と先祖子孫の関係にあり、且つ、前記関係情報が、前記部分構造に含まれる事象情報のうちの、前記第１データに含まれる前記第２の注目事象の発生時期と当該関係情報により表される関係を有する時期に発生した事象、を示す事象情報の先祖となる構造を示す構造データを、前記部分構造データに基づいて生成する構造データ生成手段、前記構造データが示す構造が、前記第２構造に含まれるか否かを判定する判定手段、としてコンピュータを機能させるプログラムである。
【０００６】
また、請求項２の発明は、請求項１の発明において、前記第１データに含まれる前記第２の注目事象の発生時期を基準時期として、前記第２の関係情報群と、事象情報群と、を含む構造であって、前記関係情報が、他のいずれかの関係情報と先祖子孫の関係にあり、且つ、前記関係情報が、前記第１データに含まれる事象のうちの、前記基準時期と当該関係情報により表される関係を有する時期に発生した事象、を示す事象情報の先祖となる構造である第３構造を示す第３構造データを、前記第１データに基づいて生成する第３構造データ生成手段、前記構造データが示す構造が、前記第３構造に含まれるか否かを判定する手段、としてコンピュータをさらに機能させることを特徴とする。
【０００７】
また、請求項３の発明は、請求項１の発明において、前記第２構造データ生成手段は、前記部分構造に含まれる事象情報のうちから選択された事象情報の前記部分構造における位置に応じて、前記第２の関係情報群を変化させること、を特徴とする。
【０００８】
また、上記課題を解決するための請求項４の発明は、人物ごとに当該人物に関して発生した事象とその発生時期とを含むデータを記憶してなる記憶手段から、第１の注目事象を含む前記データである第１データを取得する第１データ取得手段と、前記第１データに含まれる前記第１の注目事象の発生時期を第１の基準時期として、第１の関係情報群と、事象情報群と、を含む構造であって、前記関係情報が、他のいずれかの関係情報と先祖子孫の関係にあり、且つ、前記関係情報が、前記第１データに含まれる前記第１の注目事象以外の事象のうちの、前記第１の基準時期と当該関係情報により表される関係を有する時期に発生した事象、を示す事象情報の先祖となる構造である第１構造を示す第１構造データを、前記第１データに基づいて生成する第１構造データ生成手段と、前記第１構造データにより示される前記第１構造に含まれる部分構造を示す部分構造データを生成する部分構造データ生成手段と、前記部分構造に含まれる事象情報のうちから選択された事象情報により示される事象である第２の注目事象を含み、且つ、前記第１の注目事象を含まない前記データである第２データを取得する第２データ取得手段と、前記第２データに含まれる前記第２の注目事象の発生時期を第２の基準時期として、前記第１の関係情報群とは異なる第２の関係情報群と、事象情報群と、を含む構造であって、前記関係情報が、他のいずれかの関係情報と先祖子孫の関係にあり、且つ、前記関係情報が、前記第２データに含まれる事象のうちの、前記第１の基準時期と当該関係情報により表される関係を有する時期に発生した事象、を示す事象情報の先祖となる構造である第２構造を示す第２構造データを、前記第２データに基づいて生成する第２構造データ生成手段と、前記第２の関係情報群に含まれる関係情報と、前記部分構造に含まれる事象情報と、を含む構造であって、前記関係情報が、他のいずれかの関係情報と先祖子孫の関係にあり、且つ、前記関係情報が、前記部分構造に含まれる事象情報のうちの、前記第１データに含まれる前記第２の注目事象の発生時期と当該関係情報により表される関係を有する時期に発生した事象、を示す事象情報の先祖となる構造を示す構造データを、前記部分構造データに基づいて生成する構造データ生成手段と、前記構造データが示す構造が、前記第２構造に含まれるか否かを判定する判定手段と、を含む情報処理装置である。
【発明の効果】
【０００９】
請求項１及び４の発明によれば、ある事象を含む複数の事象とその発生時期とを含むデータにより示される事象の発生パターン、の一部に含まれる上記ある事象以外の事象の発生パターンが、上記ある事象以外の複数の事象とその発生時期とを含むデータにより示される事象の発生パターンに含まれるか否か、を判別するために必要な処理負荷を抑制することができる。
【００１０】
請求項２の発明によれば、上記ある事象以外の事象の発生パターンの、上記ある事象の発生の有無との関係を把握しやすくすることができる。
【００１１】
請求項３の発明によれば、どの事象が第２の注目事象として選択されても、処理負荷を抑制することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の実施形態に係る情報処理装置の構成を例示する図である。
【図２】症例データを例示する図である。
【図３】制御部が実行する処理を例示するフロー図である。
【図４】第１構造を例示する図である。
【図５】部分構造データの例を示す図である。
【図６】変形部分構造を例示する図である。
【図７】第２構造を例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明の実施形態の例について図面に基づき詳細に説明する。
【００１４】
図１は、本発明の実施形態の係る情報処理装置２の構成を例示する図である。情報処理装置２は、例えば、サーバであり、図１に示すように、制御部４、主記憶６、データベース８、操作入力部１０、及び表示部１２を含む。本実施形態の場合、情報処理装置２は病院に設置され、医師に利用される。
【００１５】
制御部４は、例えば、マイクロプロセッサであり、主記憶６に記憶されるプログラムに従って情報処理を実行する。
【００１６】
主記憶６は、ＲＡＭ及びＲＯＭを含む。主記憶６には上記プログラムが格納される。このプログラムは、ＤＶＤ（登録商標）−ＲＯＭ等のコンピュータ読取可能な情報記憶媒体から読み出されて主記憶６に格納されてもよいし、ネットワーク等の通信網から供給されて主記憶６に格納されてもよい。
【００１７】
また、主記憶６には、情報処理の過程で必要となる各種データも格納される。
【００１８】
データベース８は、例えば、ハードディスクである。データベース８（記憶手段）には、複数の胃癌患者（人物）の各々の症例データ（データ）が格納されている。ここで、症例データは、胃癌患者に関して発生した事象と、その事象の発生時期と、を含む。
【００１９】
図２にある胃癌患者（胃癌患者Ｘと記載する）の症例データ（第１データに相当）を例示した。ここで、「処置Ｋ」は、「胃癌患者Ｘに関して医療処置Ｋがなされた」という事象が発生したことを示している。また、「検査項目Ｆ−ｂ」は、「検査項目Ｆにおいて評価ｂが得られた」という事象が発生したことを示している。また、「検査項目Ｇ−ｃ」は、「検査項目Ｇにおいて評価ｃが得られた」という事象が発生したことを示している。また、「薬剤Ｌ」は、「胃癌患者Ｘに薬剤Ｌが投与された」という事象が発生したことを示している。また、「検査項目Ｆ−ａ」は、「検査項目Ｆにおいて評価ａが得られた」という事象が発生したことを示している。また、「検査項目Ｇ−ｂ」は、「検査項目Ｇにおいて評価ｂが得られた」という事象が発生したことを示している。また、「検査項目Ｆ−ｄ」は、「検査項目Ｆにおいて評価ｄが得られた」という事象が発生したことを示している。また、「検査項目Ｇ−ｄ」は「検査項目Ｇにおいて評価ｄが得られた」という事象が発生したことを示している。
【００２０】
「検査項目Ｆにおいて評価ｄが得られた」という事象と「検査項目Ｇにおいて評価ｄが得られた」という事象と、は合併症の発症に関係が深い事象であり、両事象が同じ日に発生している場合、その日に合併症が発症されている可能性が高い。
【００２１】
なお、データベース８は、情報処理装置２とは別個に設けられたデータベースサーバであってもよい。
【００２２】
操作入力部１０は、例えば、キーボードやマウス等である。操作入力部１０は、医師が行った操作の内容を示す情報を制御部４に出力する。また、表示部１２は、例えば、液晶ディスプレイである。表示部１２は、制御部４から入力された情報を表示する。
【００２３】
図３は、制御部４が上記プログラムに従って実行する処理を例示するフロー図である。以下、制御部４が実行する処理について説明する。
【００２４】
制御部４（第１データ取得手段）は、医師の指示に基づいて何れかの事象を第１の注目事象に設定し、データベース８から、第１の注目事象を含む症例データを取得する（Ｓ１０１）。本実施形態の場合、「検査項目Ｆにおいて評価ｄが得られた」という事象と、「検査項目Ｇにおいて評価ｄが得られた」という事象と、が第１の注目事象として設定され、両事象が同日に発生している症例データがデータベース８から取得される。そのため、図２に示す症例データ（第１データ）が取得される。
【００２５】
そして、制御部４（第１構造データ生成手段）は、取得された症例データの一つ一つを対象に、Ｓ１０２及びＳ１０３のステップの処理を実行する。以下、処理の対象となっている症例データのことを症例データＸと記載して、Ｓ１０２及びＳ１０３のステップの処理について説明する。
【００２６】
すなわち、制御部４は、まず、症例データＸに含まれる第１の注目事象の発生日を第１の基準日（第１の基準時期）として設定する（Ｓ１０２）。その結果、図２に示す症例データが症例データＸである場合、第１の注目事象である、「検査項目Ｆ−ｄ」と「検査項目Ｇ−ｄ」と、が発生した２０１０年１２月２６日が第１の基準日として設定される（図２参照）。
【００２７】
そして、制御部４は、症例データＸに基づき、以下に示す第１構造化規則に従って、ラベル「前７日以内」が付与される関係ノード、ラベル「前５日以内」が付与される関係ノード、ラベル「前４日以内」が付与される関係ノード、ラベル「前３日以内」が付与される関係ノード、ラベル「前２日以内」が付与される関係ノード、及びラベル「前１日以内」が付与される関係ノードからなる第１の関係ノード群と、複数の事象ノードからなる事象ノード群と、を含む第１構造を示す第１構造データを生成する（Ｓ１０３）。本実施形態の場合、第１構造は木構造である。
【００２８】
第１構造化規則を以下に示す。
（１）関係ノードは、他のいずれかの関係ノードと先祖子孫の関係にある
（２）関係ノードは、症例データＸに含まれる第１の注目事象以外の事象のうちの、当該関係ノードにより示される関係を第１の基準日と有している時期に発生した事象、を示す事象ノードの先祖ノードとなる。例えば、関係ノード「前７日以内」は、第１の基準日前７日以内の時期に発生した事象を示す事象ノードの先祖ノードとなる。
【００２９】
図４に、図２に示す症例データ（第１データ）から生成された第１構造データが表す第１構造を例示した。円形のノードは、関係ノードを示している。また、矩形で示すノードは、事象ノードを示している。
【００３０】
同図に示すように、関係ノードは、他の関係ノードと先祖子孫の関係を有している。また、関係ノード「前１日以内」は、第１の基準日の前一日以内に発生した事象である「検査項目Ｆ−ｂ」、「検査項目Ｇ−ｃ」、及び「薬剤Ｌ」のそれぞれを示す事象ノードの先祖ノードとなっている。また、関係ノード「前２日以内」は、第１の基準日の前２日に発生した事象である「検査項目Ｆ−ａ」、「検査項目Ｇ−ｂ」、及び「薬剤Ｌ」と、第１の基準日の前一日に発生した事象である「検査項目Ｆ−ｂ」、「検査項目Ｇ−ｃ」、及び「薬剤Ｌ」と、のそれぞれを示す事象ノードの先祖ノードとなっている。なお、ここでは、事象ノードが事象の種別を示す菱型のノードを介して間接的に関係ノードに接続されているが、事象ノードは関係ノードに接続されてもよい。また、これらのノード以外のノードが第１構造に含まれてもよい。
【００３１】
以上のようにして、制御部４は、Ｓ１０１のステップで取得された症例データの一つ一つから、第１構造データを生成する。
【００３２】
こうして、第１構造データを生成すると、制御部４（部分構造データ生成手段）は、各第１構造データにより示される複数の第１構造のうちの基準数以上の第１構造に含まれる部分構造、すなわち、部分木を抽出し、当該部分構造を示す部分構造データを生成する（Ｓ１０４）。なお、部分構造の抽出は、例えば、TreeMiner 等のembedded subtree miningの部分木抽出アルゴリズムに従って行われる。なお、部分構造の抽出は、いわゆるFreQTアルゴリズムに従って行われてもよい。
【００３３】
図５に、図４に示す第１構造データにより示される第１構造に含まれる部分構造が抽出された場合に生成される部分構造データの例を示した。
【００３４】
Ｓ１０４のステップにより、抽出された部分構造の数だけ、部分構造データが生成される。
【００３５】
そして、制御部４は、部分構造データごとに、Ｓ１０５乃至Ｓ１１０のステップの処理を実行する。この処理の実行により、部分構造データにより表される、事象の発生パターンが、第１の注目事象を含まない症例データにおいて出現しているか否かが判断される。この判断結果が、上記発生パターンの合併症の発症に対する寄与の推測に供される。
【００３６】
ここで、上記発生パターンが第１の注目事象を含まない症例データにおいて出現しているか否かを確認する場合、Ｓ１０２及びＳ１０３のようにして、当該症例データから第１構造データを生成し、生成した第１構造データが示す第１構造に部分構造が含まれるか否かを判断すればよいように思われる。
【００３７】
しかしながら、第１の注目事象を含まない症例データには、第１の注目事象が含まれないので、第１の基準日を設定することができない。そのため、第１の注目事象を含まない症例データに含まれる日ごとに当該日を第１の基準日として第１構造データを生成した上で、いずれかの第１構造データが示す第１構造に部分構造が含まれるか否かを判断することが一つの方法として考えられる。
【００３８】
しかしながら、この方法では、第１構造データの生成を何回も行う必要があり、処理負荷が多い。
【００３９】
この点、この情報処理装置２では、部分構造データにより表される発生パターンの出現の判断に要する処理負荷が軽減されるようになっている。以下、処理の対象となっている部分構造データのことを部分構造データＸと記載して、Ｓ１０５乃至Ｓ１１０のステップについて説明する。また、ここでは、図５に示す部分構造データが部分構造データＸとなっている場合を例に取り上げる。なお、この処理は、一部の部分構造データについて行われても構わない。
【００４０】
まず、制御部４は、部分構造データＸにより示される部分構造（以下、部分構造Ｘと記載する）に含まれる事象のうちから第２の注目事象を選択する（Ｓ１０５）。例えば、制御部４は、優先度が最も高い事象を第２の注目事象として選択する。なお、ここでは、「最初の薬剤Ｌの投与」が第２の注目事象として選択されたものとする（図５参照）。
【００４１】
そして、制御部４（第２データ取得手段）は、第１の注目事象を含まない症例データのうちの第２の注目事象を含む症例データ（以下、第２症例データ）を、データベース８から取得する（Ｓ１０６）。
【００４２】
また、制御部４（構造データ生成手段）は、部分構造Ｘを変形してなる構造であって、部分構造Ｘに含まれる事象ノードと、ラベル「前７日から後１日まで」が付与される関係ノード、ラベル「前５日から後一日まで」が付与される関係ノード、ラベル「前４日から後１日まで」が付与される関係ノード、ラベル「前３日から後１日まで」が付与される関係ノード、ラベル「前２日から後１日まで」が付与される関係ノード、ラベル「前１日から後１日まで」が付与される関係ノード、ラベル「前０日から後１日まで」が付与される関係ノード、及び「後１日以内」が付与される関係ノードからなる第２の関係ノード群と、を含む変形部分構造、を示す変形部分構造データを以下の変形規則に従い部分構造データＸに基づいて生成する（Ｓ１０７）。
【００４３】
以下に、変形規則を示す。
（１）関係ノードは、他のいずれかの関係ノードと先祖子孫の関係にある。
（２）関係ノードは、部分構造Ｘに含まれる事象ノードのうちの、部分構造データＸの生成の基礎となった症例データに含まれる第２の注目事象の発生日と当該関係ノードが示す関係を有する時期に発生した事象を示す事象ノード、の先祖ノードとなる。
【００４４】
例えば、部分構造データＸが図５に示す部分構造データである場合、図２に示す症例データ（第１データ）が部分構造データＸの生成の基礎となった症例データとなるので、第２の注目事象の発生日は２０１０年１２月２４日となる（図２参照）。そのため、例えば、関係ノード「後１日以内」は、２０１０年１２月２４日以後１日以内の時期に発生した事象、を示す事象ノードの先祖ノードとなる。
【００４５】
なお、ここでは、部分構造データＸの生成の基礎となった症例データを参照して変形部分構造データが生成されているが、上記変形規則に遵守されるのであれば、どのような方法で変形構造データが生成されてもよい。例えば、第１の関係ノード群に含まれる関係ノードと、第２の関係ノード群に含まれる関係ノードと、の対応関係を示すデータに基づいて、変形部分構造データが生成されてもよい。
【００４６】
図６に、変形部分構造データ（構造データ）により示される変形部分構造を例示した。
【００４７】
なお、制御部４は、第２の注目事象の部分構造Ｘにおける位置に応じて、上記第２の関係ノード群を変化させてもよい。例えば、図５に示す場合において「検査項目Ｇ−ｃ」が第２の注目事象として選択された場合、ラベル「前５日から後２日まで」が付与される関係ノード、ラベル「前４日から後２日まで」が付与される関係ノード、ラベル「前３日から後２日まで」が付与される関係ノード、ラベル「前２日から後２日まで」が付与される関係ノード、ラベル「前１日から後２日まで」が付与される関係ノード、ラベル「前０日から後２日まで」が付与される関係ノード、ラベル「後１日から後２日まで」が付与される関係ノード、及びラベル「後２日以内」が付与される関係ノードからなる関係ノード群が、第２の関係ノード群として用いられてもよい。
【００４８】
こうして、変形部分構造データを生成すると、制御部４は、Ｓ１０６のステップで取得された症例データ（第２データ）の一つ一つについて、Ｓ１０８及びＳ１０９のステップの処理を実行する。以下、処理の対象となっている症例データを症例データＹと記載して、Ｓ１０８及びＳ１０９のステップについて説明する。
【００４９】
まず、制御部４は、症例データＹ（第２データ）に含まれる第２の注目事象の発生日を第２の基準日として設定する（Ｓ１０８）。
【００５０】
そして、制御部４（第２構造データ生成手段）は、症例データＹに基づき、以下に示す第２構造化規則に従って、上記第２の関係ノード群と、複数の事象ノードからなる事象ノード群と、を含む第２構造を示す第２構造データを生成する（Ｓ１０９）。本実施形態の場合、第２構造は木構造である。
【００５１】
第２構造化規則を以下に示す。
（１）関係ノードは、他のいずれかの関係ノードと先祖子孫の関係にある。
（２）関係ノードは、症例データＹに含まれる事象のうちの、当該関係ノードにより示される関係を第２の基準日と有している時期に発生した事象、を示す事象ノードの先祖ノードとなる。例えば、関係ノード「前７日から後１日まで」は、第２の基準日前７日から第２の基準日後１日までの時期に発生した事象を示す事象の先祖ノードとなる。
【００５２】
図７に、症例データＹ（第２データ）から生成された第２構造データが表す第２構造の一例を示した。
【００５３】
このように、変形部分構造と、第２構造と、で共通の関係ノードが用いられる。そのため、第２構造中に変形部分構造が含まれるか否かを判定することが可能になる。なお、第２構造に含まれる関係ノードの全部ではなく一部が変形構造に含まれるようにしてもよい。
【００５４】
こうして、Ｓ１０６で取得した症例データの一つ一つから、第２構造データを生成すると、制御部４（判定手段）は、第２構造データごとに、当該第２構造データにより表される第２構造に変形部分構造が含まれるか否かを判定する（Ｓ１１０）。
【００５５】
その後、制御部４は、Ｓ１０１で取得した症例データの一つ一つにつき、Ｓ１０８及びＳ１０９と同様の処理を行って、上記第２の関係ノード群と、複数の事象ノードからなる事象ノード群と、を含む第３構造を示す第３構造データを生成し、第３構造データごとに、当該第３構造データにより表される第３構造に変形部分構造が含まれるか否かを判定する。そして、制御部４は、変形部分構造を含む第３構造の数と、変形部分構造を含む第２構造の数と、を算出し、出力する。
【００５６】
なお、本発明の実施形態は上記実施形態だけに限らない。
【００５７】
［変形例］
例えば、制御部４は、Ｓ１０７のステップの代わりに、以下に説明する第１のステップ〜第３のステップの処理を行うようにしてもよい。
【００５８】
すなわち、変形例では、制御部４は、Ｓ１０６のステップの後、第１のステップで、第１の注目事象と第２の注目事象との双方を含む症例データを取得する。そして、第２のステップで制御部４は、第１のステップで取得した症例データの一つ一つに対してＳ１０８及びＳ１０９と同様の処理を行うことにより、症例データの一つ一つから第２構造データを生成する。そして、第３のステップで制御部４は、第２のステップで生成した第２構造データのうち、あらかじめ定められた件数以上に含まれる部分構造を検出し、当該部分構造を示す部分構造データを生成し、Ｓ１０８以降のステップに進む。なお、第３のステップで検出される部分構造は、第２構造データのうち、あらかじめ定められた比率や比率比など別の条件で選定してもよい。
【００５９】
そして、制御部４は、Ｓ１１０のステップにおいて、上記第３のステップで生成した部分構造データにより示される部分構造の一つ一つにつき、Ｓ１０９のステップで生成された各第２構造データにより示される第２構造に含まれるか否かを判定することとなる。
【００６０】
［その他］
また、例えば、Ｓ１０５乃至Ｓ１１０のステップは、必ずしもすべての部分構造データに対して行われなくてもよい。例えば、制御部４は、生成された部分構造データの一つ一つを予め定められた評価基準に従って評価し、１〜Ｎ（Ｎは定数）番目に評価が高い部分構造データの各々についてＳ１０５乃至Ｓ１１０のステップを行うようにしてもよい。
【００６１】
また、例えば、第２の注目事象は複数選択されてもよい。例えば、第２の注目事象は２つ選択されてもよい。この場合、一方の第２の注目事象の発生日との関係を示す１又は複数の関係ノードと、他方の第２の注目事象の発生日との関係を示す１又は複数の関係ノードと、を含む関係ノード群を、上記第２の関係ノード群として用いるようにすればよい。
【符号の説明】
【００６２】
２  情報処理装置、４  制御部、６  主記憶、８  データベース、１０  操作入力部、１２  表示部。
【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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