(57)【要約】【課題】従来の抽出プログラムに比べて処理コストを抑制して、同等の結果を抽出するパターン情報抽出プログラム及びパターン情報抽出装置を提供する。【解決手段】パターン情報抽出装置１は、構造化情報１１２を予め定めた条件で分割する分割手段１０２と、分割情報１１３毎に、パターンを抽出するパターン情報抽出手段１０３と、パターン情報１１４のパターンのうち、統合できるパターンを選択して統合パターン選択情報１１５を抽出する統合パターン選択情報抽出手段１０４と、分割情報１１３から統合パターン情報１１７に追加できるパターンを追加パターン情報１１６として抽出する追加パターン情報抽出手段１０５と、統合パターン選択情報１１５と、追加パターン情報１１６に基づいて統合パターン情報１１７を抽出する統合パターン情報抽出手段１０６とを有する。【選択図】図１
2013200733.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータを、
データ構造のパターンを抽出する対象となる構造化されたデータの集合を予め定めた条件で複数の分割情報に分割する分割手段と、
複数の前記分割情報毎に、前記分割情報に予め定めた頻度で出現するパターンを抽出し、抽出された当該パターンの集合をパターン情報として抽出するパターン情報抽出手段と、
前記パターン情報抽出手段が抽出した前記パターン情報のパターンのうち、複数の前記分割情報間で互いに統合できるパターンを選択するための統合パターン選択情報を抽出する統合パターン選択情報抽出手段と、
前記分割情報に含まれるパターンであって前記パターン情報抽出手段によって抽出されないパターンから前記互いに統合できるパターンに追加できるパターンを追加パターン情報として抽出する追加パターン情報抽出手段と、
前記統合パターン選択情報と、前記追加パターン情報とに基づいて、前記パターン情報から統合されたパターンの集合を統合パターン情報として抽出する統合パターン情報抽出手段として機能させるパターン情報抽出プログラム。
【請求項２】
前記統合パターン選択情報抽出手段は、前記パターン情報抽出手段が抽出した前記パターン情報のパターンのうち、当該パターンが抽出された分割情報において最も小さい支持度を有するパターンの支持度を複数の前記分割情報間で比較して、最も小さい支持度を有するパターン及び当該パターンに該当する構造化されたデータを基準データとし、当該基準データのパターン以外のパターン及び当該基準パターン以外のパターンに該当する構造化されたデータを分割データとしたとき、前記分割データのパターンから前記基準データのパターンと統合できるパターンを選択するための前記統合パターン選択情報を抽出する請求項１に記載のパターン情報抽出プログラム。
【請求項３】
前記追加パターン情報抽出手段は、前記分割情報に含まれるパターンであって前記分割データのパターン以外のパターンのうち、前記基準データのパターンの有する支持度以上の支持度を有し、前記基準データをパターンとして有するデータの集合のすべてが前記分割データのパターン以外のパターンを有する場合、前記分割データのパターン以外のパターンの集合を追加パターン情報として抽出する請求項２に記載のパターン情報抽出プログラム。
【請求項４】
データ構造のパターンを抽出する対象となる構造化されたデータの集合を予め定めた条件で複数の分割情報に分割する分割手段と、
複数の前記分割情報毎に、前記分割情報に予め定めた頻度で出現するパターンを抽出し、抽出された当該パターンの集合をパターン情報として抽出するパターン情報抽出手段と、
前記パターン情報抽出手段が抽出した前記パターン情報のパターンのうち、複数の前記分割情報間で互いに統合できるパターンを選択するための統合パターン選択情報を抽出する統合パターン選択情報抽出手段と、
前記分割情報に含まれるパターンであって前記パターン情報抽出手段によって抽出されないパターンから前記互いに統合できるパターンに追加できるパターンを追加パターン情報として抽出する追加パターン情報抽出手段と、
前記統合パターン選択情報と、前記追加パターン情報とに基づいて、前記パターン情報から統合されたパターンの集合を統合パターン情報として抽出する統合パターン情報抽出手段とを有するパターン情報抽出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、パターン情報抽出プログラム及びパターン情報抽出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来のパターン情報抽出装置として、対象情報から上位概念化を考慮しつつデータ構造のパターンを抽出するものが知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
特許文献１のパターン情報抽出装置は、対象情報に高い頻度で含まれるデータ構造（以下、「パターン」という。）から抽出候補パターンの組みを生成する生成手段と、抽出候補パターンの重み付き支持度を算出する算出手段と、第１の抽出候補パターンの上位概念のパターンとなる第２の抽出候補パターンを選択する選択手段と、第１の抽出候補パターン及び第２の抽出候補パターンの重み付き支持度が同一でないことを条件に、第２の抽出候補パターンをパターンに追加する追加手段とを有し、過度に上位概念化することなくパターンを抽出する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−６３２７７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明の目的は、従来の抽出プログラムに比べて処理コストを抑制して、同等の結果を抽出するパターン情報抽出プログラム及びパターン情報抽出装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様は、上記目的を達成するため、以下のパターン情報抽出プログラム及びパターン情報抽出装置を提供する。
【０００７】
［１］コンピュータを、
データ構造のパターンを抽出する対象となる構造化されたデータの集合 を予め定めた条件で複数の分割情報に分割する分割手段と、
複数の前記分割情報毎に、前記分割情報に予め定めた頻度で出現するパターンを抽出し、抽出された当該パターンの集合をパターン情報として抽出するパターン情報抽出手段と、
前記パターン情報抽出手段が抽出した前記パターン情報のパターンのうち、複数の前記分割情報間で互いに統合できるパターン を選択するための統合パターン選択情報を抽出する統合パターン選択情報抽出手段と、
前記分割情報に含まれるパターンであって前記パターン情報抽出手段によって抽出されないパターンから前記互いに統合できるパターンに追加できるパターンを追加パターン情報として抽出する追加パターン情報抽出手段と、
前記統合パターン選択情報と、前記追加パターン情報とに基づいて、前記パターン情報から統合されたパターンの集合を統合パターン情報として抽出する統合パターン情報抽出手段として機能させるパターン情報抽出プログラム。
【０００８】
［２］前記統合パターン選択情報抽出手段は、前記パターン情報抽出手段が抽出した前記パターン情報のパターンのうち、当該パターンが抽出された分割情報において最も小さい支持度を有するパターンの支持度を複数の前記分割情報間で比較して、最も小さい支持度を有するパターン及び当該パターンに該当する構造化されたデータを基準データとし、当該基準データのパターン以外のパターン及び当該基準パターン以外のパターンに該当する構造化されたデータを分割データとしたとき、前記分割データのパターンから前記基準データのパターンと統合できるパターンを選択するための前記統合パターン選択情報を抽出する前記［１］に記載のパターン情報抽出プログラム。
【０００９】
［３］前記追加パターン情報抽出手段は、前記分割情報に含まれるパターンであって前記分割データのパターン以外のパターンのうち、前記基準データのパターンの有する支持度以上の支持度を有し、前記基準データをパターンとして有するデータの集合 のすべてが前記分割データのパターン以外のパターンを有する場合、前記分割データのパターン以外のパターンの集合を追加パターン情報として抽出する前記［２］に記載のパターン情報抽出プログラム。
【００１０】
［４］データ構造のパターンを抽出する対象となる構造化されたデータの集合 を予め定めた条件で複数の分割情報に分割する分割手段と、
複数の前記分割情報毎に、前記分割情報に予め定めた頻度で出現するパターンを抽出し、抽出された当該パターンの集合をパターン情報として抽出するパターン情報抽出手段と、
前記パターン情報抽出手段が抽出した前記パターン情報のパターンのうち、複数の前記分割情報間で互いに統合できるパターンを選択するための統合パターン選択情報を抽出する統合パターン選択情報抽出手段と、
前記分割情報に含まれるパターンであって前記パターン情報抽出手段によって抽出されないパターンから前記互いに統合できるパターンに追加できるパターンを追加パターン情報として抽出する追加パターン情報抽出手段と、
前記統合パターン選択情報と、前記追加パターン情報とに基づいて、前記パターン情報から統合されたパターンの集合を統合パターン情報として抽出する統合パターン情報抽出手段とを有するパターン情報抽出装置。
【発明の効果】
【００１１】
請求項１又は４に係る発明によれば、従来の抽出プログラムに比べて処理コストを抑制して、同等の結果を抽出することができる。
【００１２】
請求項２に係る発明によれば、分割データのパターンから基準データのパターンと統合できるパターンを選択するための統合パターン情報を抽出することができる。
【００１３】
請求項３に係る発明によれば、分割データのパターン以外のパターンの集合を追加パターン情報として抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】図１は、本発明の実施の形態に係るパターン情報抽出装置の構成の一例を示す図である。
【図２】図２（ａ）〜（ｃ）は、パターン情報抽出装置の動作を説明するための概略図である。
【図３】図３（ａ）〜（ｃ）は、図２（ａ）〜（ｃ）の内容をツリー構造によって表示した場合の概略図である。
【図４】図４は、出力手段が出力する統合パターン情報の表示の一例を示す概略図である。
【図５】図５は、パターン情報抽出装置の動作例を示すフローチャートである。
【図６】図６は、パターン統合動作の動作例を示すフローチャートである。
【図７】図７は、統合パターン選択動作の動作例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
（パターン情報抽出装置の構成）
図１は、本発明の実施の形態に係るパターン情報抽出装置の構成の一例を示す図である。
【００１６】
パターン情報抽出装置１は、ＣＰＵ等から構成され各部を制御するとともに各種のプログラムを実行する制御部１０と、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）やフラッシュメモリ等の記憶媒体から構成され情報を記憶する記憶部１１と、外部と通信する通信部１３とを備え、例えば、患者臨床情報及び診療行為の電子データの解析に用いられる。具体的には、電子データに予め定めた頻度で出現するデータ構造のパターンを抽出するものである。
【００１７】
制御部１０は、後述するパターン情報抽出プログラム１１０を実行することで、対象情報取得手段１００、構造化手段１０１、分割手段１０２、パターン情報抽出手段１０３、統合パターン選択情報抽出手段１０４、追加パターン情報抽出手段１０５、統合パターン情報抽出手段１０６及び出力手段１０７等として機能する。
【００１８】
対象情報取得手段１００は、解析の対象となる対象情報１１１を記憶部１１から取得する。
【００１９】
構造化手段１０１は、対象情報取得手段１００が取得した対象情報１１１を構造化されたデータ、例えば、ツリー構造等を有するデータに変換し、構造化情報１１２を出力する。
【００２０】
分割手段１０２は、構造化手段１０１が出力した構造化情報１１２を予め定めた条件、例えば、診療のカテゴリ等で分割し、複数の分割情報１１３を出力する。
【００２１】
パターン情報抽出手段１０３は、分割手段１０２が分割した複数の分割情報１１３のそれぞれについて、分割情報１１３に含まれる複数の比較対象のデータからデータ構造の一例として、対象として患者を根ノードとしたツリー構造（以下、「パターン」という。）をそれぞれ複数取得する。ここで、パターンとは、パターン抽出技法を用いて抽出される、複数の構造化データに予め定めた頻度で出現するツリー構造のことをいう。
【００２２】
なお、周知のパターン抽出技法として、例えば、シーケンシャル・パターン・マイニングのＰｒｅｆｉｘ  Ｓｐａｎ、ＢＩＤＥ、ＣｌｏＳｐａｎ等又はサブツリーマイニング等を用いることができる。
【００２３】
統合パターン選択情報抽出手段１０４は、パターン情報抽出手段１０３が抽出したパターンから、複数の分割情報間で比較した場合にも最小支持度が最も低いパターンを基準パターンとし、当該基準パターンに該当するデータ集合を基準データ集合として、これらを基準データ（基準パターン及び基準データ集合）とし、その他のデータを分割データ（分割パターン及び分割データ集合）としたとき、最終的に抽出される統合データ（統合パターン及び統合データ集合）に含まれるべき基準データと、分割データとを選択し、選択した内容を統合パターン選択情報１１５として出力する。ここで、「支持度」とは、共通のパターンを含むデータ集合が集合全体に占める割合を示す値であり、例えば、１０名の診療履歴情報のうち、最小支持度を７０％に設定してパターン抽出を行った場合には、７名以上に共通するパターンが抽出されるものである。
【００２４】
追加パターン情報抽出手段１０５は、分割情報の中で分割パターンに含まれていない構造データの支持度を再計算し、予め定めた条件を満たすパターンを追加パターン情報１１６として抽出する。なお、予め定めた条件については後述する。
【００２５】
統合パターン情報抽出手段１０６は、統合パターン選択情報抽出手段１０４によって抽出された統合パターン選択情報１１５に基づいて選択されたパターン及び追加パターン情報抽出手段１０５によって抽出された追加パターン情報１１６中のパターンを統合し、パターンの集合である統合パターン情報１１７として抽出する。
【００２６】
出力手段１０７は、統合パターン情報抽出手段１０６が抽出した統合パターン情報１１７を、通信部１３を介して接続された外部装置の表示部が表示可能な形式に変換して、出力する。
【００２７】
記憶部１１は、制御部１０を上述した各手段として動作させるパターン情報抽出プログラム１１０、ＤＰＣデータ等の対象情報１１１、構造化手段１０１が出力する構造化情報１１２、分割手段１０２が出力する分割情報１１３、パターン情報抽出手段１０３が抽出するパターン情報１１４、統合パターン選択情報抽出手段１０４が抽出する統合パターン選択情報１１５、追加パターン情報抽出手段１０５が抽出する追加パターン情報１１６及び統合パターン情報抽出手段１０６が抽出する統合パターン情報１１７等を記憶する。
【００２８】
なお、対象情報１１１の一例としてのＤＰＣデータは、分析可能な全国統一形式の患者臨床情報及び診療行為の電子データセットである。患者臨床情報は、例えば、患者基本情報、病名、術式、各種のスコア・ステージ分類等であり、診療行為情報は、診療行為、医薬品、医療材料、実施日、回数・数量、診療科、病棟、保険種別等である。
【００２９】
また、ＤＰＣデータは、基本となるデータとして様式１、Ｄファイル、Ｅファイル及びＦファイルと呼ばれるデータを有する。様式１とは、患者の臨床情報、傷病名、術式、補助治療等である。Ｄファイルとは、診療報酬請求に係る診療報酬点数等である。Ｅファイルとは、実施日、回数、診療科、病棟、オーダ医師等の情報である。Ｆファイルとは、Ｅファイルの詳細な内容であり、例えば、行為、薬剤、材料、数量等の情報である。
【００３０】
本実施の形態では、患者を根ノードとし、その患者に属する日時データ及びＥファイルを内部ノード、Ｅファイルに属するＦファイルを葉ノードとして構成されるツリー構造の構造データとし、複数の構造データに予め定めた頻度以上で現れるデータ構造をパターンとして取得して、取得されたパターン間で類似度を算出し、算出された類似度に基づいて複数のパターンの集合を抽出する。
【００３１】
（パターン情報抽出装置の動作）
以下に、パターン情報抽出装置の動作例を各図を参照しつつ、（１）基本動作、（２）パターン統合動作、（３）統合パターン選択動作、（４）統合パターン追加動作に分けて説明する。
【００３２】
（１）基本動作
図５は、パターン情報抽出装置の動作例を示すフローチャートである。
【００３３】
まず、対象情報取得手段１００は、解析の対象となる対象情報Ｔとして記憶部１１の対象情報１１１から取得する（Ｓ１）。
【００３４】
構造化手段１０１は、対象情報取得手段１００が取得した対象情報１１１を構造化されたデータ、例えば、ツリー構造等を有するデータに変換し、構造化情報１１２を出力する（Ｓ２）。
【００３５】
分割手段１０２は、構造化手段１０１が出力した構造化情報１１２を予め定めた条件、例えば、診療のカテゴリ等でＮ個の構造データに分割し、複数の分割情報１１３を出力する（Ｓ３）。
【００３６】
パターン情報抽出手段１０３は、分割手段１０２が分割した複数の分割情報１１３毎に、分割情報１１３に含まれる複数の構造データからパターンを複数取得してパターン集合Ｐｓ及び複数のデータ集合Ｑｓを得る（Ｓ４〜Ｓ７）（以下、Ｑｓをデータ群集合という。） 。
パターン集合：Ｐｓ＝｛Ｐｓ（１）‥Ｐｓ（ｎ）｝
データ群集合：Ｑｓ＝｛Ｑｓ（１）‥Ｑｓ（ｎ）｝
（ｎ：パターン集合が有するパターンの数）
なお、データ集合Ｑｓ（ｉ）は、パターンＰｓ（ｉ）を有するデータの集合である。
【００３７】
統合パターン選択情報抽出手段１０４、追加パターン情報抽出手段１０５及び統合パターン情報抽出手段１０６は、パターン情報抽出手段１０３が抽出したパターン集合Ｐｓから最小支持度の最も低いデータを基準データ（基準パターンＰｂ及び基準データ群集合Ｑｂ）とする（Ｓ８）。
基準パターン集合：Ｐｂ＝｛Ｐｂ（１）‥Ｐｂ（ｍ）｝
基準データ群集合：Ｑｂ＝｛Ｑｂ（１）‥Ｑｂ（ｍ）｝
（ｍ：基準パターン集合が有するパターン数）
【００３８】
また、その他のデータを分割データ（分割パターンＰｄ及び分割データ群集合Ｑｄ）とする（Ｓ１１）。
分割パターン集合：Ｐｄ＝Ｐｓ（ｊ），Ｐｄ＝｛Ｐｄ（１）‥Ｐｄ（ｏ）｝
分割データ群集合：Ｑｄ＝Ｑｓ（ｊ），Ｑｄ＝｛Ｑｄ（１）‥Ｑｄ（ｏ）｝
（ｊ＝１‥Ｎ−１：分割データ数分、ループ処理を実行）
（ｏ：分割パターン集合が有するパターン数）
【００３９】
次に、統合パターン情報抽出手段１０６は、統合パターン選択情報１１５及び追加パターン情報１１６に基づいて、基準データと分割データとを最終的に抽出される統合データ（統合パターン及び統合データ集合）に統合する（Ｓ１２）。統合処理は、Ｎ−１回分（「分割データの数」−１回分）繰り返し、すべての分割データについて基準データに統合するための処理を行う（Ｓ９〜Ｓ１３）。
【００４０】
図２（ａ）〜（ｃ）は、パターン情報抽出装置の動作を説明するための概略図である。また、図３（ａ）〜（ｃ）は、図２（ａ）〜（ｃ）の内容をツリー構造によって表示した場合の概略図である。
【００４１】
図２（ａ）の基準パターン情報１１５ａは、一例として、分割条件を「検査項目」とし、分割情報１１３としての診療情報から抽出したパターン集合に含まれる基準パターンであり、図２（ｂ）の分割パターン１１５ｂは分割条件を「検査項目以外」とし、分割情報１１３としての診療情報から抽出したパターン集合に含まれる分割パターンである。
【００４２】
なお、図２（ｂ）の分割パターン情報１１５ｂは後述する「（３）統合パターン選択動作」により統合パターン選択情報抽出手段１０４により選択されたパターンであり、図２（ａ）の基準パターン情報１１５ａへの統合が可能であると判断された分割パターンである。
【００４３】
図２（ｃ）の統合パターン情報１１７ａは、図２（ａ）の基準パターン情報１１５ａと図２（ｂ）の分割パターン情報１１５ｂを統合パターン情報抽出手段１０６により統合した統合パターン情報である。なお、図２（ｃ）の太枠で囲まれている２項目（「浣腸処置」及び「絶飲食」）の追加パターン情報１１６ａ及び１１６ｂは、分割条件「検査項目以外」に該当する構造データの中の各データであり、分割パターンに設定されている支持度では抽出されなかったパターンに含まれる構造データの中の各データであるが、図２（ａ）の基準パターンと統合する際に、後述する「（４）統合パターン追加動作」に示す２条件を満たしたため、追加パターン情報抽出手段１０５により統合パターンに追加された追加パターン情報１１６のパターンである。
【００４４】
また、図３（ａ）〜（ｃ）の基準パターン１１５ａ’、分割パターン１１５ｂ’及び統合パターン１１７ａ’の各ノードＡ〜Ｓと、図２（ａ）〜（ｃ）の基準パターン情報１１５ａ、分割パターン情報１１５ｂ及び統合パターン情報１１７ａの各項目との対応は以下のとおりである。
Ａ：対象とする症例
Ｂ、Ｈ、Ｊ、Ｐ、Ｑ：診療行為の実施日（「手術前」、「手術当日」、「術後１       日目」、「術後２日目」、「術後３日目」）
Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ、Ｇ、Ｉ、Ｋ、Ｌ、Ｍ、Ｎ、Ｏ、Ｒ、Ｓ：診療行為名称（「画像       診断」、「心電図」、「血液検査」、「生化学検査」、「尿検査」、「病理診         断」、「常食」、「点滴」、「酸素投与」、「抗生剤投与」、「ドレーン」、        「浣腸処理」、「絶飲食」）
【００４５】
なお、統合パターン情報抽出手段１０６は、基準パターン１１５ａ’に分割パターン１１５ｂ’の各ノードを追加する場合、追加ノードは、基準パターン情報と分割パターン情報それぞれに対応する根ノード又は中間ノードの子ノードとして追加する。
【００４６】
例えば、図３（ｂ）に示す分割パターン１１５ｂ’のノードＢを親に有する葉ノードＫは、図３（ａ）に示す基準パターン１１５ａ’の中間ノードＢの子ノードとして追加する。また、分割パターン１１５ｂ’の中間ノードＰは、Ｐ以下の構造を変えず（Ｐが子ノードＯ、Ｋをもつ構造）に基準パターン１１５ａ’の根ノードＡの子ノードとして中間ノードＪとＱの間に追加する。その他の分割パターンの各ノードも同様に処理する。
【００４７】
出力手段１０７は、統合パターン情報抽出手段１０６が抽出した統合パターン情報１１７を、通信部１３を介して接続された外部装置の表示部が表示可能な形式に変換して、出力する（Ｓ１４）。
【００４８】
図４は、出力手段１０７が出力する統合パターン情報の表示の一例を示す概略図である。
【００４９】
統合パターン表示画像１０７ａは、出力手段１０７が出力した統合パターン情報１１７ａを外部装置の表示部に表示したものである。なお、表示形態は、図３（ｃ）に示すようにツリー構造によって表示されるものであってもよい。
【００５０】
以下に、上記したステップＳ１２のパターン統合動作について詳細に説明する。
【００５１】
（２）パターン統合動作
図６は、パターン統合動作の動作例を示すフローチャートである。
【００５２】
統合パターン選択情報抽出手段１０４は、基準データが有するｎ個のパターンから１つのパターン及びデータ集合（Ｐ＝Ｐｂ（ｉ），Ｑ＝Ｑｂ（ｉ））を選択する（Ｓ２３）。
【００５３】
次に、統合パターン選択情報抽出手段１０４は、後述する統合パターン選択動作により、分割データＰｄがもつｍ個のパターンから、基準パターンＰ＝Ｐｂ（ｉ）への統合が可能なパターンを選択し（Ｓ２４）、ステップＳ２４において選択した内容を統合パターン選択情報１１５として出力する。
【００５４】
次に、統合パターン情報抽出手段１０６は、統合パターン選択情報１１５に基づいて選択されたパターンを取得する（Ｓ２５）。
【００５５】
ステップＳ２３〜Ｓ２５を繰り返し、すべての基準パターンについて統合動作を実行する（Ｓ２１〜Ｓ２６）。
【００５６】
以下に、上記したステップＳ２４の統合パターン選択動作について詳細に説明する。
【００５７】
（３）統合パターン選択動作
図７は、統合パターン選択動作の動作例を示すフローチャートである。
【００５８】
まず、基準パターンＰと分割データＰｄのもつｍ個のパターンを比較する（Ｓ３１）。ここで、Ｐｄの比較順は、Ｐｄが有する葉ノード数による降順探索とする。また、以下ではＰ’を分割パターン、Ｑ’を分割データ集合とする（Ｓ３２）。
【００５９】
次に、Ｑ’がＱを包含する場合（Ｑ⊂Ｑ’）に（Ｓ３３；Ｙｅｓ）、ＰにＰ’を統合パターン追加処理により統合し（Ｓ３５）、Ｐの統合動作を終了する。分割パターン集合に含まれるすべての分割パターンが、ステップＳ３３の条件を満たさない場合は（Ｓ３３；Ｎｏ）Ｐに何も統合せずに動作を終了する（Ｓ３６）。なお、ステップＳ３３の条件を満たすＱ’が複数存在する場合、ステップＳ３２に示す探索順であるため、葉ノード数が最大となるような分割パターンＰ’が選択される。
【００６０】
以下に、上記したステップＳ３５の統合パターン追加動作について詳細に説明する。
【００６１】
（４）統合パターン追加動作
まず、追加パターン情報抽出手段１０５は、基準パターンＰと分割パターンＰ’の支持度が異なる場合（なお、支持度は必ず分割パターンＰ’のほうが大きい）、分割パターンＰ’を有する分割情報の中で、分割パターンＰ’に含まれていない構造データの支持度を再計算し、以下の条件を満たす場合に統合パターンに追加する。
条件Ａ：分割データの構造データの支持度が基準パターンＰの支持度以上
条件Ｂ：対象となる基準パターンＰを有するデータ集合すべてが、条件Ａで抽出した構造データを有する場合
【００６２】
条件Ａの場合、分割パターンＰ’の支持度以下、基準パターンＰの支持度以上の構造データが抽出される。また、条件Ｂの場合、例えば、基準パターンＰを有する患者集合に含まれる対象患者３０名すべてが、条件Ａを満たした場合に、統合パターンに条件Ａ、条件Ｂを満たした構造データが追加パターンとして追加される。
【００６３】
追加パターン情報抽出手段１０５は、上記した予め定めた条件を満たすパターンを追加パターン情報１１６として抽出する。
【００６４】
（実施の形態の効果）
上記した実施の形態によれば、構造化情報１１２を分割した分割情報１１３についてパターン抽出を行い、抽出されたパターンを統合して統合パターンを抽出したため、分割情報１１３を扱わずに構造化情報１１２から直接パターン抽出する従来の抽出プログラムに比べて、パターン抽出に要する処理コストを抑制することができる。また、分割情報の構造データから統合パターンに追加することができる追加パターンを抽出して統合したため、分割情報１１３からパターン抽出を行い、統合する場合に生じる抽出抜けを補完することができ、構造情報１１２から直接パターン抽出することで得られる抽出結果と同等の抽出結果を得ることができる。
【００６５】
［他の実施の形態］
なお、本発明は、上記実施の形態に限定されず、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々な変形が可能である。例えば、パターン情報抽出装置１は、所定の業務における各工程のタスク等を含む業務履歴情報から共通の業務プロセスを抽出してもよい。これにより、効率的な業務プロセスの分析が可能となり、標準化等の改善を支援することができる。
【００６６】
また、パターン情報抽出装置１は、複数の薬品が有する化学物質に関する分子構造等の情報から、ある所定の効用を有する化学物質に共通して含まれるパターンを抽出してもよい。これにより、新薬等の効率的な開発を支援することができる。
【００６７】
また、上記実施の形態で使用されるパターン情報抽出プログラム１１０は、ＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体から装置内の記憶部に読み込んでも良く、インターネット等のネットワークに接続されているサーバ装置等から装置内の記憶部にダウンロードしてもよい。また、上記実施の形態で使用される対象情報取得手段１００、構造化手段１０１、分割手段１０２、パターン情報抽出手段１０３、統合パターン選択情報抽出手段１０４、追加パターン情報抽出手段１０５、統合パターン情報抽出手段１０６及び出力手段１０７等の一部または全部をＡＳＩＣ等のハードウェアによって実現してもよい。
【符号の説明】
【００６８】
１     パターン情報抽出装置
１０   制御部
１１   記憶部
１００ 対象情報取得手段
１０１ 構造化手段
１０２ 分割手段
１０３ パターン情報抽出手段
１０４ 統合パターン選択情報抽出手段
１０５ 追加パターン情報抽出手段
１０６ 統合パターン情報抽出手段
１０７ 出力手段
１１０ パターン情報抽出プログラム
１１１ 対象情報
１１２ 構造化情報
１１３ 分割情報
１１４ パターン情報
１１５ 統合パターン選択情報
１１６ 追加パターン情報
１１７ 統合パターン情報
【図１】
2013200733.tif 000003
【図３】
2013200733.tif 000004
【図５】
2013200733.tif 000005
【図６】
2013200733.tif 000006
【図７】
2013200733.tif 000007
【図２】
2013200733.tif 000008
【図４】
2013200733.tif 000009