(57)【要約】【課題】  過去に作成された読影レポート等の電子文書に記述された或る疾患に係る所見における、当該疾患に常識的な所見記述要素と例外的な所見記述要素とを判別して、常識的な所見記述要素を抽出可能にする。【解決手段】  疾患名別構造化データ抽出手段２が、文書格納手段１に格納されている各読影レポートから各疾患名毎の所見記述要素を抽出し、高頻度構造化データ抽出手段３が、抽出された各疾患名毎の各所見記述要素について、該当する読影レポートの出現頻度を算出し、疾患名別構造化データ分布計算手段４が、出現頻度が閾値Ｔ０以下の所見記述要素を対象に、該当する読影レポートの時系列上の出現分布の分散値と該読影レポートの作成日時の平均値とを算出し、分散値が閾値Ｔ１以下、平均値が閾値Ｔ２以下、出現頻度が閾値Ｔ３以上の所見記述要素を該疾患に常識的な所見記述要素として抽出する。【選択図】  図１
2009093582.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
患者の疾患名及びその疾患に係る所見を含む電子文書と当該電子文書の作成日時とを対応付けて記憶する第１の記憶手段と、
電子文書に含まれる各疾患名毎に、疾患名に係る所見を構成する所見記述要素を抽出する抽出手段と、
各疾患名毎の所見記述要素のうち、該当する電子文書の数が第１の所定値を下回り且つ該当する電子文書の時系列上の出現分布を示す分散値が第２の所定値を下回る所見記述要素を特定する特定手段と、
前記特定した所見記述要素を該当する疾患名に対応付けて記憶する第２の記憶手段と、
を備えたことを特徴とする所見分析装置。
【請求項２】
前記特定手段は、該当する電子文書の作成日時の平均値が第３の所定値を下回ることを更に満たす所見記述要素を特定することを特徴とする請求項１に記載の所見分析装置。
【請求項３】
前記特定手段は、該当する電子文書の数が第４の所定値を上回ることを更に満たす所見記述要素を特定することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の所見分析装置。
【請求項４】
前記特定手段は、所定期間内の作成日時に係る電子文書を対象とすることを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の所見分析装置。
【請求項５】
前記特定手段は、該当する電子文書の数が第１の所定値を上回る所見記述要素を更に特定することを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の所見分析装置。
【請求項６】
コンピュータを、
患者の疾患名及びその疾患に係る所見を含む電子文書と当該電子文書の作成日時とを対応付けて記憶する第１の記憶手段と、
電子文書に含まれる各疾患名毎に、疾患名に係る所見を構成する所見記述要素を抽出する抽出手段と、
各疾患名毎の所見記述要素のうち、該当する電子文書の数が第１の所定値を下回り且つ該当する電子文書の時系列上の出現分布を示す分散値が第２の所定値を下回る所見記述要素を特定する特定手段と、
前記特定した所見記述要素を該当する疾患名に対応付けて記憶する第２の記憶手段として機能させるための所見分析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電子文書に記載された疾患に係る所見を分析する所見分析装置、所見分析プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、読影医がＣＴ（Computed Tomography）やＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）等の画像を参照し、当該画像に基づく所見や診断結果（疾患名）等を入力して読影レポートを作成することが行われている。
この読影レポートへの入力支援や読影レポートの検索といった利用を目的として、以下のような発明が提案されている。
【０００３】
例えば、読影レポートに含まれる各項目について、該項目の属性を示す属性情報と前記項目の内容を示す本体情報とを関連付けたタグ情報を生成し、前記読影レポートに含まれる全ての項目について生成したタグ情報を関連付けたファイル情報を構造化レポート情報ＤＢに格納し、前記タグ情報に基づいて構造化レポート情報ＤＢを検索する発明が提案されている（特許文献１参照）。
【０００４】
例えば、読影レポートを入力するためのテンプレートの抽出対象として選択されたデータ（レポートＤＢの文字データ、過去のレポートファイルの文字データ、画像データ等）を解析して文章構造を抽出し、抽出された文章構造のうち、操作部により選択された文章構造をテンプレート記憶部に登録する発明が提案されている（特許文献２参照）。
【特許文献１】特開２００６−１５５００２号公報
【特許文献２】特開２００５−１４８９８９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
過去に作成された読影レポート集合から「疾患名とその所見（画像特徴）を構成する所見記述要素」のペア等の構造化データを抽出することで、読影医による読影レポート作成における作業負担の軽減を図ることが考えられている。
【０００６】
ここで、経験豊富な医師が読影レポートを作成する場合、或る疾患に係る所見を記述するにあたり、常識的な所見記述要素（当該疾患に当然見られてしかるべき所見記述要素）を省略して所見が記述される傾向にあるため、常識的な所見記述要素の出現頻度は低い。
このため、読影レポートの作成を支援するシステム（例えば、疾患名を入力として、その疾患を特徴付ける所見記述要素をリストアップして提示するシステムや、所見記述要素の一部を入力として、その所見記述要素に合致する疾患名をリストアップして提示するシステム）において、過去に作成された読影レポート集合中での出現頻度が或る閾値を上回る所見記述要素を抽出するような場合には、常識的な所見記述要素は出現頻度が低いために抽出されにくい。
【０００７】
一方、経験の浅い意思にとっては常識的な所見記述要素も抽出されることが望ましいので、出現頻度の閾値を下げることが考えられるが、或る疾患にとって例外的な所見記述要素（患者個体の特徴に起因する所見記述要素など）も過去に作成された読影レポート集合中での出現頻度が低いことから、このような例外的な所見も抽出されてしまい、常識的な所見記述要素との区別をつけることができないという問題が生じる。
【０００８】
本発明は、上記従来の事情に鑑みなされたものであり、過去に作成された読影レポート等の電子文書に記述された或る疾患に係る所見における、当該疾患に常識的な所見記述要素と例外的な所見記述要素とを判別して、常識的な所見記述要素を抽出可能にする技術を提案することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
請求項１に記載の本発明は、患者の疾患名及びその疾患に係る所見を含む電子文書と当該電子文書の作成日時とを対応付けて記憶する第１の記憶手段と、電子文書に含まれる各疾患名毎に、疾患名に係る所見を構成する所見記述要素を抽出する抽出手段と、各疾患名毎の所見記述要素のうち、該当する電子文書の数が第１の所定値を下回り且つ該当する電子文書の時系列上の出現分布を示す分散値が第２の所定値を下回る所見記述要素を特定する特定手段と、前記特定した所見記述要素を該当する疾患名に対応付けて記憶する第２の記憶手段と、を備えたことを特徴とする所見分析装置である。
【００１０】
請求項２に記載の本発明は、請求項１に記載の所見分析装置において、前記特定手段は、該当する電子文書の作成日時の平均値が第３の所定値を下回ることを更に満たす所見記述要素を特定することを特徴とする。
【００１１】
請求項３に記載の本発明は、請求項１又は請求項２に記載の所見分析装置において、前記特定手段は、該当する電子文書の数が第４の所定値を上回ることを更に満たす所見記述要素を特定することを特徴とする。
【００１２】
請求項４に記載の本発明は、請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の所見分析装置において、前記特定手段は、所定期間内の作成日時に係る電子文書を対象とすることを特徴とする。
【００１３】
請求項５に記載の本発明は、請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の所見分析装置において、前記特定手段は、該当する電子文書の数が第１の所定値を上回る所見記述要素を更に特定することを特徴とする。
【００１４】
請求項６に記載の本発明は、コンピュータを、患者の疾患名及びその疾患に係る所見を含む電子文書と当該電子文書の作成日時とを対応付けて記憶する第１の記憶手段と、電子文書に含まれる各疾患名毎に、疾患名に係る所見を構成する所見記述要素を抽出する抽出手段と、各疾患名毎の所見記述要素のうち、該当する電子文書の数が第１の所定値を下回り且つ該当する電子文書の時系列上の出現分布を示す分散値が第２の所定値を下回る所見記述要素を特定する特定手段と、前記特定した所見記述要素を該当する疾患名に対応付けて記憶する第２の記憶手段として機能させるための所見分析プログラムである。
【発明の効果】
【００１５】
請求項１に記載の所見分析装置によると、過去に作成された読影レポート等の電子文書に記述された或る疾患に係る所見における、当該疾患に常識的な所見記述要素と例外的な所見記述要素とを、各所見記述要素を含む電子文書の時系列上の出現分布に基づいて判別することができ、常識的な所見記述要素の抽出が可能となる。
すなわち、医療分野では、診断機器の機能・性能の向上により、もともと疾患を特徴づける所見記述要素と考えられていたものであっても、数年後にはそれが常識化される傾向にあることから、常識的な所見記述要素は、時系列上の出現分布に偏りがある（出現分布に係る分散値が小さい）のに対し、例外的な所見記述要素は、時期に関わらず一定の出現割合で出現するために、時系列上の出現分布に偏りがない（出現分布に係る分散値が大きい）という、両者の時系列上の出現分布の違いに着目したものである。
【００１６】
請求項２に記載の所見分析装置によると、常識的な所見記述要素は過去に作成された電子文書に多く出現するという特徴に基づいて、常識的な所見記述要素と例外的な所見記述要素との判別をより確実に行うことができる。
【００１７】
請求項３に記載の所見分析装置によると、出現頻度が非常に少ない所見記述要素を、常識的な所見記述要素として抽出することを防ぐことができる。
【００１８】
請求項４に記載の所見分析装置によると、過去は有効な所見記述要素であったものの現在においては不要な所見記述要素を、常識的な所見記述要素として抽出することを防ぐことができる。
【００１９】
請求項５に記載の所見分析装置によると、或る疾患に常識的な所見記述要素のみならず、当該疾患に特徴的な所見記述要素も抽出することができる。
【００２０】
請求項６に記載の所見分析プログラムによると、上記作用効果を奏する所見分析装置をコンピュータを利用して実現することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
本発明を、以下に例示する一実施形態に基づいて具体的に説明する。
図１は、本例に係る所見分析装置の機能ブロック図を示している。
本例の所見分析装置は、文書格納手段１、疾患名別構造化データ抽出手段２、高頻度構造化データ抽出手段３、疾患名別構造化データ分布計算手段４、疾患名別構造化データ格納手段５、を備えている。
【００２２】
文書格納手段１は、過去に作成された複数の読影レポートを、その作成日時に対応付けて格納している。この読影レポートは、ＣＴやＭＲＩ等の画像に基づいて読影医により入力された患者の疾患名及びその疾患に係る所見を含んでいる。なお、読影レポートに代えて電子カルテを用いてもよく、患者の疾患名及びその疾患に係る所見を含む電子文書であればよい。
【００２３】
疾患名別構造化データ抽出手段２は、文書格納手段１に格納されている各読影レポートから、各疾患名毎に、該疾患に係る所見記述要素を抽出する。所見記述要素は、所見の記述中に特徴的に含まれる語句（記述要素）であり、換言すると、１又は複数の所見記述要素を用いて所見が記述されている。本例では、所見の記述を構文解析して所見記述要素を抽出しているが、他の手法により所見記述要素を抽出するようにしてもよい。
【００２４】
図２は、各読影レポートから抽出した各疾患名毎の所見記述要素を例示している。
例えば、読影レポートａから疾患名「頭蓋咽頭腫」について所見記述要素「多分葉状の腫瘤」「被膜状の造影効果」「辺縁高吸収」「石灰化」「骨化」「限局性開大領域」が抽出され、読影レポートｂから疾患名「髄膜腫」について所見記述要素「広基性の腫瘤」「Ｔ１強調像等信号」「硬膜の肥厚」が抽出されている。
【００２５】
高頻度構造化データ抽出手段３は、疾患名別構造化データ抽出手段２による抽出結果に基づいて各疾患名毎の所見記述要素の出現頻度を算出し、所定の閾値Ｔ０より大きい出現頻度の所見記述要素を該疾患に特徴的な所見記述要素と判断して抽出し、該当する疾患名とともに疾患名別構造化データ格納手段５に渡す。なお、各疾患名毎の所見記述要素の出現頻度は、対象の所見記述要素を対象の疾患に係る所見の記述中に含む読影レポートを計数して算出される。
【００２６】
図３は、各疾患名毎の所見記述要素の出現頻度を例示している。
例えば、疾患名「頭蓋咽頭腫」に係る所見記述要素「多分葉状の腫瘤」の出現頻度は“１１４５”であり、当該疾患名に係る所見記述要素「限局性開大領域」の出現頻度は“２７”であることがわかる。ここで、例えば閾値Ｔ０＝５００とすると、前者の所見記述要素は閾値Ｔを上回るため、特徴的な所見記述要素と判断されて疾患名別構造化データ格納手段５に渡され、該当する疾患名「頭蓋咽頭腫」と対応付けて格納される。一方、後者の所見記述要素は閾値Ｔを下回るため、常識的な所見記述要素又は例外的な所見記述要素であると判断され、疾患名別構造化データ分布計算手段４による処理対象となる。
【００２７】
疾患名別構造化データ分布計算手段４は、高頻度構造化データ抽出手段３によって抽出されなかった出現頻度の低い所見記述要素（すなわち常識的な所見記述要素又は例外的な所見記述要素）を対象に、以下の処理を行う。
まず、各疾患名毎の各所見記述要素について、該当する読影レポート（すなわち、対象の所見記述要素を対象の疾患に係る所見の記述中に含む読影レポート）の作成日時を文書格納手段１から取得し、該当する読影レポートの時系列上の出現分布を示す分散値と、該当する読影レポートの作成日時の平均値とを算出する。そして、分散値が所定の閾値Ｔ１以下であり、平均値が所定の閾値Ｔ２以下（例えば５年以上前）であり、出現頻度が所定の閾値Ｔ３（ただし、閾値Ｔ３＜閾値Ｔ０）以上である所見記述要素を該疾患に常識的な所見記述要素と判断して抽出し、該当する疾患名とともに疾患名別構造化データ格納手段５に渡す。一方、上記条件を満たさない所見記述要素は、該疾患に例外的な所見記述要素と判断されて抽出されない。
【００２８】
疾患名別構造化データ格納手段５は、高頻度構造化データ抽出手段３及び疾患名別構造化データ分布計算手段４から受け取った疾患名と所見記述要素（特徴的な所見記述要素及び常識的な所見記述要素）とを対応付けて格納する。
【００２９】
次に、本例の所見分析装置による所見分析処理を、図４に示す処理フロー図を参照して具体的に説明する。
まず、疾患名別構造化データ抽出手段２が、文書格納手段１に格納されている各読影レポートから各疾患名毎の所見記述要素を抽出する（ステップＳ１）。その後、高頻度構造化データ抽出手段３が、前記抽出された各疾患名毎の所見記述要素について、該当する読影レポートの出現頻度を算出し、出現頻度が閾値Ｔ０を上回る高出現頻度の所見記述要素を抽出する（ステップＳ２）。当該抽出された所見記述要素は、該当する疾患名と対応付けて疾患名別構造化データ格納手段５に格納される。
【００３０】
そして、疾患名別構造化データ分布計算手段４が、高頻度構造化データ抽出手段３によって抽出されなかった出現頻度が閾値Ｔ１以下の所見記述要素について、或る疾患名に係る所見記述要素を対象に（ステップＳ３、Ｓ４）、当該所見記述要素に該当する読影レポートの時系列上の出現分布の分散値と該読影レポートの作成日時の平均値とを算出し（ステップＳ５）、分散値が閾値Ｔ１以下、平均値が閾値２以下、出現頻度が閾値Ｔ３以上の所見記述要素を抽出する（ステップＳ６）。当該抽出された所見記述要素は、該当する疾患名と対応付けて疾患名別構造化データ格納手段５に格納される。疾患名別構造化データ分布計算手段４は、上記処理を当該疾患名に係る他の所見記述要素についても行い（ステップＳ７）、また、他の疾患名に係る所見記述要素についても行う（ステップＳ８）。
【００３１】
これにより、疾患名別構造化データ格納手段５には、各疾患名毎に、高頻度構造化データ抽出手段３により抽出された該疾患に特徴的な所見記述要素、及び、疾患名別構造化データ分布計算手段４により抽出された該疾患に常識的な所見記述要素が格納される。
なお、本例では、文書格納手段１に格納されている読影レポートのうち、所定期間内の作成日時に係る読影レポートを対象に処理を行っているが、全読影レポートを対象に処理を行うようにしてもよい。
【００３２】
図５は、本例の所見分析装置の主要なハードウェア構成を示している。
すなわち、本例の所見分析装置は、各種演算処理を行うＣＰＵ、ＣＰＵの作業領域となるＲＡＭ、基本的な制御プログラムを記憶するＲＯＭ、本発明に係る各機能を実現するためのプログラム等を記憶するＨＤＤ、利用者に対する情報を表示出力する液晶ディスプレイや利用者からの情報の入力を受け付けるマウス・キーボード等の機器とのインターフェースである入出力Ｉ／Ｆ、他の装置との間で通信を行うインターフェースである通信Ｉ／Ｆ、等のハードウェア資源を有するコンピュータで構成されている。
【００３３】
そして、本発明に係るプログラムをＨＤＤから読み出してＲＡＭに展開し、これをＣＰＵにより実行させることで、本発明に係る第１の記憶手段（文書格納手段１）、抽出手段（疾患名別構造化データ抽出手段２）、特定手段（高頻度構造化データ抽出手段３及び疾患名別構造化データ分布計算手段４）、第２の記憶手段（疾患名別構造化データ格納手段５）等を、所見分析装置のコンピュータに実現している。
【００３４】
なお、本発明に係るプログラムは、例えば、当該プログラムを記憶したＣＤ−ＲＯＭ等の外部記憶媒体を配布する形式や、ネットワークを介して配信する形式により、本発明の実施者に提供される。
また、本発明に係る所見分析装置の各機能手段は、本例のようなソフトウェア構成により実現する態様に限られず、専用のハードウエアモジュールで構成してもよい。
また、本発明に係る所見分析装置の各機能手段は、本例のように１台のコンピュータに設ける態様に限られず、複数台のコンピュータに分散して設けてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】本発明の一実施形態に係る所見分析装置の機能ブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る所見記述要素を例示する図である。
【図３】本発明の一実施形態に係る所見記述要素の出現頻度を例示する図である。
【図４】本発明の一実施形態に係る所見分析処理の処理フロー図である。
【図５】本発明の一実施形態に係る所見分析装置のハードウェア構成図である。
【符号の説明】
【００３６】
１：文書格納手段、
２：疾患名別構造化データ抽出手段、
３：高頻度構造化データ抽出手段、
４：疾患名別構造化データ分布計算手段、
５：疾患名別構造化データ格納手段
【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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