(57)【要約】【課題】  文書データの記述内容の系統誤差値を推定して、文書データに対するユーザの最適な判断を支援するための技術を提供すること。【解決手段】  規定の専門に属する文書データ群であって、内容に応じて複数のグループに分類された該文書データ群のうち、基準となる属性である基準属性に属する文書データの複数の属性の値に基づいて、文書データの記述内容の系統誤差値を推定する。そして、系統誤差値を出力する。【選択図】  図１
2017062738.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
規定の専門に属する文書データ群であって、内容に応じて複数のグループに分類された該文書データ群のうち、基準となる属性である基準属性に属する文書データの複数の属性の値に基づいて、文書データの記述内容の系統誤差値を推定する推定手段と、
前記系統誤差値を出力する出力手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記出力手段は、
前記系統誤差値が閾値以上である文書データ以外の文書データ群による集合を、信頼性の高い文書データの集合である根拠集合として作成することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記出力手段は、
前記系統誤差値が少ない順に、同一属性の文書データによる部分集合に対する文書データの数の閾値までの文書データの集合を、信頼性の高い文書データの集合である根拠集合として作成することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
更に、
特定の属性ごとの前記系統誤差値に基づいて前記文書データの記述内容を補正した根拠集合から、文書データに記載の効果を推定し、該推定した効果を比較する比較手段を備えることを特徴とする請求項２又は３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記出力手段は、文書データに記載の治療の効果を推定して比較して判断するためのエビデンスとして、文書データと対応付けられた系統誤差値を用いて補正した効果を出力することを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記推定手段は、
前記基準属性に基づいて文書データを分類する手段と、
直接比較可能な第１属性群による部分集合ごとに、基準属性の属性値が特定の値を持つ文書データの部分集合である基準集合から仮基準値を設定する手段と、
前記仮基準値との差分または比率を仮系統誤差値として設定する手段と、
前記仮系統誤差値から第２属性群との相関を求めて系統誤差値を推定し、該系統誤差値の信頼性を判定する手段と、
前記信頼性が閾値よりも低い場合、基準集合を再分類する再分類手段と
を備えることを特徴とする請求項１乃至５の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
更に、
系統誤差と第２属性群との相関を求めて主要属性を推定する手段を備え、
前記第２属性群は前記主要属性であることを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記再分類手段は、基準属性の属性値を変化させることを特徴とする請求項６又は７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記基準属性は利益相反の資金提供元組織カテゴリであり
前記第１属性群は臨床試験属性であり、
前記直接比較可能な前記第１属性群により部分集合は、同じ臨床試験の部分集合であり、
前記第２属性群は利益相反属性である
ことを特徴とする請求項６乃至８の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
情報処理装置が行う情報処理方法であって、
前記情報処理装置の推定手段が、規定の専門に属する文書データ群であって、内容に応じて複数のグループに分類された該文書データ群のうち、基準となる属性である基準属性に属する文書データの複数の属性の値に基づいて、文書データの記述内容の系統誤差値を推定する推定工程と、
前記情報処理装置の出力手段が、前記系統誤差値を出力する出力工程と
を備えることを特徴とする情報処理方法。
【請求項１１】
コンピュータを、請求項１乃至９の何れか１項に記載の情報処理装置の各手段として機能させるためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、判断支援技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
一般的に商品購入などの決断を判断する材料を提供する判断支援サービスとして、商品の批評（レビュー）を閲覧できるサービスなどがある。広告などと関連するレビュー情報は、有効性を過大評価するバイアスがかかる傾向にあり、ステルスマーケティングであるレビュー情報は明らかに大きなバイアスがかかっている。このため判断を支援するサービスが逆に誤った判断を促す可能性がある。
【０００３】
医療分野では、患者中心の医療のために、エビデンスに基づいた医療(EBM)が行われている。EBMは治療効果・副作用・予後の臨床結果に基づき医療を行うというものである。これは専門誌や学会で公表された過去の臨床結果や論文などを広く検索し、なるべく客観的な疫学的観察や統計学による治療結果の比較に根拠を求めながら、患者と共に方針を決めることを心がけるものである。このようなEBMを実現するために、文献などを検索して、複数の治療方法についてその文献の治療効果を比較することにより根拠とともに治療方法を提示することで判断を支援するシステムがある。
【０００４】
しかし医療でも、McGauranらは、介入試験を報告した50論文において、有効性が過大評価され、有害事象が過小評価されて報告されており、このようなreporting biasが認められたのは80％と報じている（非特許文献１）。したがって、バイアス(系統誤差)というのは決して稀な現象ではなく、むしろ臨床論文において広くみられる現象であると考えるべきであろう。このようなバイアス(系統誤差)のリスクを推定する手法としては、ファンネルプロットやフォレストプロット（図４（ａ））のグラフから系統誤差がありそうか、リスクを視覚的に人が判断していた（非特許文献２）。
【０００５】
このような系統誤差を評価したり、系統誤差を推定したりすることは、文書や情報の信頼性評価に関連する。例えば、信頼性評価に関しては検索したWebのページを比較してランキングするシステムがある。このシステムにおいてWeb検索のスコアリングによる検索スコアは、様々な項目に対して評価し、加点してスコアを算出している。例えば、政府機関のような信頼性のあるサイトにリンクしているかなどを信頼性の指標にして加点している（特許文献１）。
【０００６】
また、系統誤差値のようなある特定の値を推定するシステムとしては、異なるアンケートの回答を比較するシステムがある。回答からユーザの特性を求め、回答したアンケートに未設定のアンケート項目の回答を推定することにより異なるアンケートを比較するシステムも提案されている（特許文献２）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開2011-159296号公報
【特許文献２】特開2011-233044号公報
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】Reporting bias in medical research - a narrative review (Natalie McGauran*, Beate Wieseler, Julia Kreis, Yvonne-Beatrice Schuler, Heike Kolsch and Thomas Kaiser )
【非特許文献２】臨床評価（Clinical Evaluation ） 2000; 27（3）: 503-8  柳川 敏彦、Ian Roberts、津谷 喜一郎
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
上記判断を支援するシステムは、文献に書かれている治療の効果を比較して、最適な治療を提案するためには、系統誤差(バイアス)のかかっている効果を比較すると正しい推論ができない（非特許文献１）。治療の効果を正しく比較するためには、系統誤差値を推定して正しい効果（系統誤差のかかっていない効果）を求める必要がある。また従来の手法（特許文献１、特許文献２）では、効果に含まれる系統誤差の度合いつまり系統誤差値の推定はできない。
【００１０】
本発明はこのような問題に鑑みてなされたものであり、文書データの記述内容の系統誤差値を推定して、文書データに対するユーザの最適な判断を支援するための技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の一様態は、規定の専門に属する文書データ群であって、内容に応じて複数のグループに分類された該文書データ群のうち、基準となる属性である基準属性に属する文書データの複数の属性の値に基づいて、文書データの記述内容の系統誤差値を推定する推定手段と、前記系統誤差値を出力する出力手段とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明の構成によれば、文書データの記述内容の系統誤差値を推定して、文書データに対するユーザの最適な判断を支援することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】判断支援装置のハードウェア構成例及びシステムの構成例を示す図。
【図２】表示例を示す図。
【図３】判断支援装置が行う処理のフローチャート。
【図４】比較表示例を示す図。
【図５】サンプルデータの一例を示す図。
【図６】サンプルデータの一例を示す図。
【図７】仮系統誤差値のデータ例を示す図。
【図８】仮系統誤差値のデータ例を示す図。
【図９】系統誤差値のデータ例を示す図。
【図１０】集合例を示す図。
【図１１】表示例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、添付図面を参照し、本発明の好適な実施形態について説明する。なお、以下説明する実施形態は、本発明を具体的に実施した場合の一例を示すもので、特許請求の範囲に記載した構成の具体的な実施例の１つである。
【００１５】
［第１の実施形態］
以下では、次のような構成を有することを特徴とする情報処理装置の一例について説明する。すなわち、規定の専門に属する文書データ群であって、内容に応じて複数のグループに分類された該文書データ群のうち、基準となる属性である基準属性に属する文書データの複数の属性の値に基づいて、文書データの記述内容の系統誤差値を推定する。そして、該推定した系統誤差値を出力する。然るに、このような構成に帰着する構成であれば、如何なる構成を採用しても構わない。
【００１６】
本実施形態では、このような情報処理装置を、医療分野の文書データに対するユーザの判断支援を行う判断支援装置に適用した場合について説明する。先ず、本実施形態に係る判断支援装置のハードウェア構成例について、図１（ａ）のブロック図を用いて説明する。
【００１７】
データ処理部１１５は、ＣＰＵ等のプロセッサにより構成されている。データ処理部１１５は、メモリ１１８に格納されているコンピュータプログラムやデータを用いて処理を実行することで、判断支援装置全体の動作制御を行うと共に、判断支援装置が行うものとして後述する各処理を実行若しくは制御する。
【００１８】
メモリ１１８は、ＲＡＭ等の読み書き可能なメモリであり、記憶部１１１からロードされたコンピュータプログラムやデータ、ネットワークＩ／Ｆ１１７を介して外部から受信したコンピュータプログラムやデータを格納するためのエリアを有する。更にメモリ１１８は、データ処理部１１５が各種の処理を実行する際に用いるワークエリアを有する。このようにメモリ１１８は、各種のエリアを適宜提供することができる。
【００１９】
表示部１１６は、ＣＲＴや液晶画面などにより構成される表示装置（ディスプレイ）であり、データ処理部１１５による処理結果を、画像や文字などでもって表示することができる。
【００２０】
入力部１１３は、キーボードやマウスなどのユーザインターフェースにより構成されており、本装置のユーザが操作することで、各種の指示をデータ処理部１１５に対して入力することができる。
【００２１】
なお、入力部１１３と表示部１１６とを一体化させてタッチパネル画面を構成しても構わない。この場合、このタッチパネル画面は、ユーザからの各種の操作入力を受け付ける機能と、データ処理部１１５による処理結果を画像や文字などでもって表示する表示機能と、を有することになる。
【００２２】
ネットワークＩ／Ｆ１１７は、本装置をＬＡＮやインターネットなどのネットワークに接続するためのもので、本装置はネットワークＩ／Ｆ１１７を介して外部機器との間でデータ通信を行う。
【００２３】
記憶部１１１は、ハードディスクドライ装置に代表される大容量情報記憶装置である。記憶部１１１には、ＯＳ（オペレーティングシステム）や、判断支援装置が行うものとして後述する各処理をデータ処理部１１５に実行させるためのコンピュータプログラムやデータが保存されている。このデータには、規定の専門に属する文書データであるエビデンス１２０や、該エビデンス１２０の属性及び属性値を含む属性データ１２１、等が含まれている。また、このデータには、以降の説明において既知の情報として取り扱うものも含まれている。
【００２４】
記憶部１１１に保存されているコンピュータプログラムやデータは、データ処理部１１５による制御に従って適宜メモリ１１８にロードされ、データ処理部１１５による処理対象となる。
【００２５】
以下では、医療分野で治療法を判断するケースを例にとり、判断支援装置の動作について説明する。この場合、エビデンス１２０は、医療分野の文書データ群となる。まず、本実施形態における前提条件について説明する。
【００２６】
以降の説明における「属性」とは、エビデンス（医学論文、医療文書などの文書データ）に記されている重要な記述内容の項目である。「研究デザイン」や「実施施設」や「サンプルサイズ」など臨床試験の条件に関する属性を「臨床試験属性」と呼称する。また、治療方法に関する属性は「治療属性」と呼称する。さらに、「死亡低下率」（指標としてオッズ比、ARR、NNTなど）、「発症低下率」、「入院日数低下率」、「検査値変化」等の処置に対する結果は「効果属性」と呼称する。また、「助成金」、「原稿料」等の利益相反に関する属性を「利益相反属性」と呼称する。また、属性と属性値と記述されているエビデンスは関連付けられて記憶部１１１に保存されている。なお、上記の定義は、以下の説明における便宜上のものであって、ケースが変われば、それに合わせて適宜変更すればよい。
【００２７】
また、これらの属性は、予めエビデンスが構造化されていて、人手で付与されているか、自動抽出された属性の誤りは修正されているとする。ただしこれに限定するものではない。
【００２８】
通常、効果(アウトカムまたはエンドポイント）には、２値効果（脳卒中、心筋梗塞、死亡などのベント発生の割合など）と、連続値効果（潰瘍の症状の減少や日数、輸血量、肺機能の変化など）の２種類がある。前者では、オッズ比（OR）や相対危険（RR）がよく使われる。後者では、測定尺度の単位が同じ場合は介入群と対照群の平均値の差（加重平均の差：WMD）を使って統合し、測定尺度の単位が異なる場合には、標準化平均差（SMD）、すなわち、平均の差を標準偏差で除したもので統合する。効果が２値でない場合でも、なんらかの閾値を設定することで２値に変換は可能であるが、当然ながら情報量の低下を伴うものである。
【００２９】
次に、以降の説明における「集合」について説明する。「治療属性」の属性値が同じ臨床試験は、直接データを比較可能な文書集合である。たとえば、図１０に、直接比較可能な治療属性が同一属性値の部分集合および基準属性（基準属性に関する説明は後述する）の部分集合を示す。図１０では、治療薬Ａに対する文書データの数（△、○、□、■の合計数）は１７である。また基準属性である資金提供元組織カテゴリの属性値によって、「なし」の文書データの数は３、「非営利団体」の文書データの数は３、「政府」の文書データの数は１、「企業」の文書データの数は１０となっている。基準集合は、基準属性の属性値が特定の値を持つ文書データの部分集合である。この例では、資金提供元組織カテゴリ属性の属性値が「なし」である集合である。
【００３０】
また、以降の説明における「サンプルデータ」は、文書データと属性と属性値との間の関係を表したものである。図５は図１０の治療薬Ａの１７の文書データに対するサンプルデータを表形式で表したものである。このサンプルデータ（表）での属性値は以下の尺度で表現されている。研究デザインは、以下のように「順序尺度」で表現する。
【００３１】
0：ランダム化比較試験（RCT: Randomized clinical trial）
1：非ランダム化比較試験（N-RCT: Non-Randomized clinical trial）
2：コホート研究、症例対照研究、横断研究など
なお、この分類や尺度水準に限定するものではない。異なる分類や異なる尺度を利用可能である。たとえば、「RCTであるか否か」、「N-RCTであるか否か」などを名義尺度として表現することも可能である。利益相反の属性群の株属性は、株の保有と、その株式から得られる利益（最近１年間の本株式による利益）（有・無）（例えば、１つの企業の１年間の利益が１００万円以上のもの、あるいは該株式の５％以上保有のもの）で特定金額以上を１とする。このように名義尺度で表現可能である。また、金額区分を設けて順序尺度でも表現可能である。さらに金額そのものを尺度として比例尺度で表現することも可能である。同様に役員属性は企業や営利を目的とした団体の役員、顧問職の有無と報酬額（有・無）であり、設定した金額以上を１とする。助成金属性は、受託研究・共同研究費などを０：１００万以下、１：２００万円以上１０００万円未満、２：１０００万円以上などのように閾値を設けて、順序尺度で表現する。講演料、執筆料属性、贈答品属性も同様である。カテゴリは提供元のカテゴリで
0：「なし」
1：「非営利団体」
2：「政府」
3：「企業」
などのように順序尺度として表現できる。その他は比例尺度で表現されている。これらの各属性の種類と表現はこれに限定するものではない。図６は、図１０の治療薬Ｂに対する文書データ（その数は１９）に係るサンプルデータを表形式で表したものである。
【００３２】
次に、本実施形態の概要をユーザインターフェース（ＵＩ）の表示例である図２，４，１１を用いて説明する。
【００３３】
図４はフォレストプロットによる表示例を示す図である。図４（ａ）は、文書データに記述された効果をプロットしたオリジナルの結果例を示す図である。図４（ｂ）は、文書データに記述された効果を、推定した系統誤差値で補正してからプロットした補正効果例を示す図である。エビデンスＡ１からエビデンスＡ７までの７つの文書データがこの治療薬の根拠集合となる。
【００３４】
判断支援装置が正しい効果（推定した系統誤差値を用いて補正した効果）を比較して、正しく最適な治療法と根拠文書を提示する。ユーザが提示された治療法と根拠文書をもとに正しく判断するための構成として、以下の３つの例が考えられる。
【００３５】
１つ目の例では、判断支援装置がすべての根拠文書と推定した系統誤差値とを対応付けて補正した効果を比較し、根拠文書と推定した系統誤差値とともに最適な治療法を提示する。そして、ユーザも図１１（ａ）のように補正した効果を比較し、提示された治療法と根拠文書および推定した系統誤差値を確認して、判断する。この方法は全ての根拠文書を推定した系統誤差値とともに確認して判断できる。
【００３６】
２つ目の例では、図１１（ｂ）のように推定した系統誤差値が閾値以上の文書データは根拠集合から除去し、推定した系統誤差値が閾値未満の文書データのみについて効果を比較する。この例では治療薬Ｄに係る文書データは、推定した全ての系統誤差値が閾値以上であるため、根拠集合から除去されている。この方法は推定された系統誤差値が小さい文書データ、つまり信頼性の高い文書データのみを確認して判断できる。
【００３７】
３つ目の例では、図１１（ｂ）のように根拠となる文書データが存在しなくなることを防ぐために、同種の治療の根拠として系統誤差値の小さい上位いくつかを残して根拠集合を作成する。図１１（ｃ）では上位３つの根拠を残した例を示している。これにより、ユーザは広い選択肢から系統誤差の少ない文書データのみ確認して、判断することが可能になる。
【００３８】
上記の３つの例はいずれも必要に応じて図２の推定した詳細な系統誤差値も確認できる。図２において黒四角（■）２０５は、文書データに記述された効果を表している。矢印２００は、推定した企業助成金による平均系統誤差値を表しており、この臨床試験（文書データ）に対する開示された利益相反属性から求められる。矢印２０１は、助成金の提供元であるXX企業に対する偏差値であり、企業の助成金平均系統誤差値に対するXX企業の偏差値である。矢印２０２は、推定した役員による系統誤差値であり、この臨床試験（文書データ）の利益相反で開示された役員であるか否かを表す属性から求められる。矢印２０３は、推定した株の所有による系統誤差値であり、この臨床試験（文書データ）の利益相反で開示された株保属性から求められる。矢印２０４は、推定された各系統誤差の合算値である。白四角（□）２０６は、文書データに記述されている効果を、推定された系統誤差値で補正した効果である。ここでは利益相反の属性のみの例を示しているが、系統誤差に影響がある属性は利益相反の属性だけではない。例えば、「出版など公に公開されたか否か」や「研究デザインの種類」や「実施施設数」など、系統誤差に影響を及ぼす属性は多数あるため、この例に限るものではない。
【００３９】
次に、判断支援装置による文書データに対する系統誤差の推定処理について、同処理のフローチャートを示す図３（ａ）を用いて説明する。
【００４０】
＜初期基準集合分類処理３００＞
データ処理部１１５は、記憶部１１１に保存されているエビデンス１２０及び属性データ１２１をメモリ１１８に読み出す。そしてデータ処理部１１５は、予め設定した基準属性とルールとに基づいて、系統誤差が少ない基準値を生成するために初期基準集合に分類する。基準属性およびルールはユーザが設定しても構わない。また、基準属性およびルールは１つでも複数でもかまわない。ここでは、利益相反属性の助成金提供元カテゴリを基準属性とする。ルールとしては、以下のような系統誤差値と基準属性値の関係を記述する。
【００４１】
「なし」＜「非営利団体」＜「政府」＜「企業」
これは、基準属性である助成金提供元カテゴリの属性値「なし」が「助成金提供元カテゴリの属性値「非営利団体」より系統誤差のリスクが低いことを表している。同様に「非営利団体」は「政府」より系統誤差のリスクが低く、「政府」は「企業」より系統誤差のリスクが低いことを表している。
【００４２】
図５は、治療薬Ａに対する治療効果と系統誤差に関連する属性群の一例を示す図である。図５の表に基づいて資金提供元組織カテゴリを基準属性にした場合、図７（ａ）の３つの文書データが助成金提供元カテゴリの属性値「なし」であるので、治療薬Ａに対する基準集合の部分集合となる。同様に、図６は、治療薬Ｂに対する治療効果と系統誤差に関連する属性群の一例を示す図である。図６の表に基づいて基準属性を資金提供元組織カテゴリにした場合、図８（ａ）の３つの文書データが助成金提供元カテゴリの属性値「なし」であるので、治療薬Ｂに対する基準集合の部分集合となる。
【００４３】
＜仮系統誤差設定処理３０１＞
データ処理部１１５は、直接比較可能な同一治療属性値の各部分集合を対象集合とし、上記の初期基準集合分類処理３００で生成された基準集合の積集合から加重平均などにより仮基準値を算出する。基準集合以外（基準集合に属する文書データ以外）の文書データに記述されている効果属性の属性値と仮基準値の差または比率を計算して仮基準値と仮系統誤差値を設定する。
【００４４】
図７（ａ）は、治療薬Ａに対する対象集合と基準集合との積集合となる３つの文書データを示している。この場合、３つの文書データの効果属性値から加重平均（以下の式（１））である仮基準値を求める。治療薬Ａに対する仮基準値は、０．０４２である。図７（ｂ）は、資金提供元組織カテゴリが企業の文書データに対して仮系統誤差値として治療薬Ａの仮基準値との差分が計算される（以下の式（２））。
【００４５】
同様に、図８（ａ）は、治療薬Ｂに対する対象集合と基準集合との積集合となる３つの文書データを示している。この場合、３つの文書データの効果属性値から加重平均である仮基準値を求める。治療薬Ｂに対する仮基準値は、０．０３１５である。図８（ｂ）は、資金提供元組織カテゴリが企業の文書データに対して仮系統誤差値として治療薬Ｂの仮基準値との差分が計算される。これにより企資金提供元カテゴリが企業であるものに対して仮系統誤差値が設定される。
【００４６】
【数１】
2017062738.tif 000003
【００４７】
＜系統誤差推定処理３０２＞
データ処理部１１５は、上記の仮系統誤差設定処理３０１で設定された仮系統誤差値から系統誤差値を推定する。具体的には、図１０の治療薬Ａと治療薬Ｂに対する仮系統誤差設定処理３０１で設定された仮系統誤差値から重回帰分析により下記の式（３）の各係数を求める。求められた各係数は図９（ｂ）のようになる。これにより図１０の治療薬Ｄのような基準集合を持たない同一治療の部分集合に対しても系統誤差が推定可能となる。図９（ａ）は、治療薬Ｄの推定された系統誤差値および補正後の効果を示している。求められた各係数から図２のような各属性に対する系統誤差を推定することも可能である。さらに、資金提供元組織の企業ごとに系統誤差を計算して資金提供元組織ごとの偏差値も推定することができる。ここでは、多変量解析を利用したが、各属性値や仮基準値を素性として、仮系統誤差値を正解として学習することで機械学習を利用することでも実現可能である。この場合、比例尺度を推定する機械学習の手法もあるが、系統誤差値を範囲で表して順序尺度として利用することで、様々な機械学習の手法を利用可能になる。このように手法を制限するものではない。
【００４８】
仮系統誤差値=K1*研究デザイン+K2*施設数+K3*サンプル数+K4*株+K5*役員+K6*助成金+K7*講演料、執筆料+K8*贈答品+K9*カテゴリ+K0            …式（３）
＜信頼性判定処理３０３＞
データ処理部１１５は、推定された系統誤差値の信頼性の判定を行う。信頼性の判定は重回帰分析などの計算で出力された値をもとに判定する。またヒューリスティックなルールを用いてもよい。たとえば、重回帰分析の決定係数や各係数のｔ値などから結果の信頼性を判断する。ヒューリスティックなルールとしては、「仮系統誤差の個数が閾値以上である」などがある。信頼性が閾値よりも低い場合、処理は基準集合再分類処理３０４へ進む。一方、信頼性が閾値よりも高い場合、図３（ａ）のフローチャートに従った処理は終了する。
【００４９】
＜基準集合再分類処理３０４＞
データ処理部１１５は、基準集合の条件を変更する。そして処理は、仮系統誤差設定処理３０１へと戻る。たとえば、基準属性の資金提供元組織カテゴリを「なし」から比較的系統誤差のリスクの低い「非営利団体」や「政府」まで広げて基準集合を作成する。これにより図１０の場合、仮系統誤差設定処理３０１で「治療薬Ａ」と「治療薬Ｂ」から仮系統誤差を設定していたが、初期基準集合生成では、仮基準値を生成できなかった「治療薬Ｃ」に対する部分集合からも仮系統誤差値を設定できる。これにより、系統誤差のリスクが多少高い文書データを基準集合に含めることで推定する系統誤差値の正確性が低下するが、統計的な信頼性を向上させる。
【００５０】
以上、本実施形態では、医療分野における判断支援の例を説明したが、医療分野に限定するものではない。一般的にバイアスがかかっている第３者が作成した文書データや情報を根拠としてユーザが判断するような状況でも同様である。たとえば、購入しようとしている商品に対して第３者が書いたレビューを参考に商品を購入するか否かを判断するとき、レビューにバイアスがかかっていると判断を誤る可能性が大きい。レビュアの特性などを基準に評価値からバイアスを推定することができる。
【００５１】
このようにシステムが系統誤差値を推定することにより正しい効果を比較可能となる。これにより、推定した系統誤差と根拠を提示することで、ユーザの最適な判断を支援することが可能になる。
【００５２】
［第２の実施形態］
以下では、第１の実施形態との差分について重点的に説明し、以下で特に触れない限りは、第１の実施形態と同様であるものとする。判断支援装置による文書データに対する系統誤差の推定処理について、同処理のフローチャートを示す図３（ｂ）を用いて説明する。
【００５３】
＜主要属性推定処理３１２＞
データ処理部１１５は、上記の仮系統誤差設定処理３０１で設定された仮系統誤差値から属性の相関を求めて主要属性を推定することで属性の次元数を縮退する。たとえば、主成分分析などにより主要な属性を決定する。
【００５４】
＜基準選択処理３１３＞
データ処理部１１５は、上記の主要属性推定処理３１２で推定した主要属性の属性値が全て最も系統誤差の少ない属性値を持つ文書データを基準集合に加え、再作成した基準集合をもとに仮基準値と仮系統誤差値を再計算する。たとえば、主要属性が株属性、役員属性とする。株属性、役員属性が全て０である文書データは、治療薬Ａの図５では２、３、５，６、７、８、９、１１、１２、１３、１５、１６、１７である。治療薬Ｂの図６では、２、３、５，６，７，８，９、１１，１２、１３、１５、１６、１７、１８である。このように、他の文書データにも主要属性が０であるもので基準集合の再作成を行う。この基準集合に基づいて、基準値を計算して、基準集合以外のものに対して仮系統誤差値を設定する。
【００５５】
これにより、系統誤差推定処理３０２で、重回帰分析の説明変数が減少することで計算量が低下し、設定された仮系統誤差値が増加するため信頼性が向上する。
【００５６】
［第３の実施形態］
第１，２の実施形態に係る判断支援装置を用いて、図１（ｂ）に示す如く構成を有するシステムを構成することができる。図１（ｂ）では、第１，２の実施形態に係る判断支援装置をクライアント１，…，Ｎ（Ｎは２以上の自然数）として使用しており、それぞれのクライアント１，…，ＮはネットワークＩ／Ｆ１１７を介してネットワークに接続されている。このネットワークには、サーバ１６１が接続されている。
【００５７】
このサーバ１６１にエビデンス１２０及び属性データ１２１を保存させておき、クライアント１，…，Ｎは必要なエビデンス１２０及び対応する属性データ１２１をサーバ１６１からダウンロードして使用する。然るに、このような構成によれば、例えば、一方のクライアントでは医療分野における文書データを取り扱う判断支援装置として動作し、他方のクライアントでは他の分野における文書データを取り扱う判断支援装置として動作することもできる。なお、クライアントやサーバ１６１の数は如何なる数であっても構わない。また、第１〜３の実施形態の一部若しくは全部を適宜組み合わせても構わない。
【００５８】
以上説明した実施形態により、系統誤差値を推定して系統誤差値を補正した効果に基づいた根拠となる文書を提示して判断を支援することができる。
【００５９】
（その他の実施例）
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
【符号の説明】
【００６０】
１１１：記憶部  １１５：データ処理部
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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