(57)【要約】  装置外部の複数のデータベースの臨床情報を解析するために個人情報自体を取得することを回避する。  情報処理装置（１）は、特定の患者の特徴に関する検索条件（１１）を情報処理装置（２〜４）に送信する。情報処理装置（２，３，４）は、情報処理装置（１）から検索条件（１１）を受信し、臨床データベース（２ａ，３ａ，４ａ）から検索条件（１１）に合致する第１の臨床情報と合致しない第２の臨床情報とを検索し、第１の臨床情報に基づいて統計情報（１２ａ１，１２ｂ１，１２ｃ１）を生成するとともに第２の臨床情報に基づいて統計情報（１２ａ２，１２ｂ２，１２ｃ２）を生成して情報処理装置（１）に送信する。情報処理装置（１）は、受信した統計情報（１２ａ１，１２ｂ１，１２ｃ１，１２ａ２，１２ｂ２，１２ｃ２）に基づいて患者の状態に関するリスクを判定する。
2019220486.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の情報処理装置と、複数の臨床データベースが一対一で対応付けられた複数の第２の情報処理装置とを有する情報処理システムであって、
前記複数の臨床データベースのそれぞれは、それぞれ個別の患者についての複数の臨床情報を記憶し、
前記第１の情報処理装置は、
特定の患者の特徴に関する検索条件を前記複数の第２の情報処理装置に送信し、
前記複数の第２の情報処理装置のそれぞれから第１の統計情報と第２の統計情報とを受信し、
受信した前記第１の統計情報および前記第２の統計情報に基づいて、前記特定の患者の状態に関するリスクを判定し、
前記複数の第２の情報処理装置のそれぞれは、
前記第１の情報処理装置から前記検索条件を受信し、
前記複数の臨床データベースのうち対応する臨床データベースから、前記検索条件に合致する第１の臨床情報と、前記検索条件に合致しない第２の臨床情報とを検索し、
前記第１の臨床情報に基づいて前記第１の統計情報を生成するとともに、前記第２の臨床情報に基づいて前記第２の統計情報を生成し、
前記第１の統計情報と前記第２の統計情報とを前記第１の情報処理装置に送信する、
情報処理システム。
【請求項２】
前記第１の情報処理装置は、前記複数の第２の情報処理装置のうち第３の情報処理装置から前記検索条件を受信し、前記リスクの判定結果を前記第３の情報処理装置に送信する、
請求項１記載の情報処理システム。
【請求項３】
前記リスクの判定では、
前記複数の第２の情報処理装置のそれぞれから受信した前記第１の統計情報に基づいて第３の統計情報を生成するとともに、前記複数の第２の情報処理装置のそれぞれから受信した前記第２の統計情報に基づいて第４の統計情報を生成し、
前記第３の統計情報と前記第４の統計情報とに基づいて前記リスクを判定する、
請求項１または２記載の情報処理システム。
【請求項４】
前記リスクの判定では、
前記第３の統計情報と前記第４の統計情報とに基づいて二群検定を実行し、
前記二群検定により得られた有意性の指標、および、前記第３の統計情報と前記第４の統計情報との比較結果に基づいて前記リスクを判定する、
請求項３記載の情報処理システム。
【請求項５】
前記第３の統計情報は、前記複数の第２の情報処理装置のそれぞれから受信した前記第１の統計情報を、前記複数の臨床データベースの全体を母集団とした統計情報に変換することで生成され、
前記第４の統計情報は、前記複数の第２の情報処理装置のそれぞれから受信した前記第２の統計情報を、前記複数の臨床データベースの全体を母集団とした統計情報に変換することで生成される、
請求項３または４記載の情報処理システム。
【請求項６】
前記第１の統計情報は、前記第１の臨床情報の数、または前記第１の臨床情報に含まれる特定項目の値の少なくとも一方に基づいて、統計的計算を行うことで算出され、
前記第２の統計情報は、前記第２の臨床情報の数、または前記第２の臨床情報に含まれる前記特定項目の値の少なくとも一方に基づいて、統計的計算を行うことで算出される、
請求項１乃至５のいずれか１項に記載の情報処理システム。
【請求項７】
前記第１の情報処理装置は、
前記複数の第２の情報処理装置のそれぞれについて、前記対応する臨床データベースに基づく統計情報の送信を許可するかを示す管理情報を記憶し、
前記検索条件の入力を受け付けたとき、前記管理情報に基づき、前記複数の第２の情報処理装置のうち第４の情報処理装置からの統計情報の送信が許可されていない場合、前記検索条件を前記複数の第２の情報処理装置のうち前記第４の情報処理装置を除く他の情報処理装置に送信し、前記他の情報処理装置のそれぞれから受信した前記第１の統計情報および前記第２の統計情報に基づいて前記リスクを判定する、
請求項１乃至６のいずれか１項に記載の情報処理システム。
【請求項８】
前記第１の情報処理装置は、
前記複数の第２の情報処理装置のそれぞれについて、前記対応する臨床データベースに基づく統計情報の提供をどの前記第２の情報処理装置に対して許可するかを示す管理情報を記憶し、
前記第３の情報処理装置から前記検索条件を受信したとき、前記管理情報に基づき、前記複数の第２の情報処理装置のうち前記第３の情報処理装置とは異なる第５の情報処理装置から、前記第３の情報処理装置に対する統計情報の提供が許可されていない場合、前記検索条件を前記複数の第２の情報処理装置のうち前記第５の情報処理装置を除く他の情報処理装置に送信し、前記他の情報処理装置のそれぞれから受信した前記第１の統計情報および前記第２の統計情報に基づいて前記リスクを判定する、
請求項２記載の情報処理システム。
【請求項９】
コンピュータが、
特定の患者の特徴に関する検索条件を複数の情報処理装置に送信し、前記複数の情報処理装置には複数の臨床データベースが一対一で対応付けられ、前記複数の臨床データベースのそれぞれは、それぞれ個別の患者についての複数の臨床情報を記憶し、
前記複数の情報処理装置のそれぞれから第１の統計情報と第２の統計情報とを受信し、前記第１の統計情報は、前記複数の情報処理装置のそれぞれが、送信された前記検索条件を受信し、前記複数の臨床データベースのうち対応する臨床データベースから、前記検索条件に合致する第１の臨床情報を検索し、前記第１の臨床情報に基づいて統計的計算を行うことで生成され、前記第２の統計情報は、前記複数の情報処理装置のそれぞれが、前記対応する臨床データベースから前記検索条件に合致しない第２の臨床情報を検索し、前記第２の臨床情報に基づいて統計的計算を行うことで生成され、
受信した前記第１の統計情報および前記第２の統計情報に基づいて、前記特定の患者の状態に関するリスクを判定する、
情報処理方法。
【請求項１０】
コンピュータに、
特定の患者の特徴に関する検索条件を複数の情報処理装置に送信し、前記複数の情報処理装置には複数の臨床データベースが一対一で対応付けられ、前記複数の臨床データベースのそれぞれは、それぞれ個別の患者についての複数の臨床情報を記憶し、
前記複数の情報処理装置のそれぞれから第１の統計情報と第２の統計情報とを受信し、前記第１の統計情報は、前記複数の情報処理装置のそれぞれが、送信された前記検索条件を受信し、前記複数の臨床データベースのうち対応する臨床データベースから、前記検索条件に合致する第１の臨床情報を検索し、前記第１の臨床情報に基づいて統計的計算を行うことで生成され、前記第２の統計情報は、前記複数の情報処理装置のそれぞれが、前記対応する臨床データベースから前記検索条件に合致しない第２の臨床情報を検索し、前記第２の臨床情報に基づいて統計的計算を行うことで生成され、
受信した前記第１の統計情報および前記第２の統計情報に基づいて、前記特定の患者の状態に関するリスクを判定する、
処理を実行させる情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理システム、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、医療分野でのデータベースの活用に関する研究が進んでいる。例えば、患者個人についての検査結果や診断結果などを含む臨床情報が多数登録されたデータベースを用いて、ある特定の患者と臨床情報が類似する類似患者を検索することが研究されている。類似患者の検索により、例えば、特定の患者についての病気の再発リスクの評価や適切な治療方針の決定といった、治療に関する様々な行為を支援できるようにすることが期待されている。【０００３】
患者の治療方針の決定のために利用可能な情報を提供する技術の例として、次のような情報分析装置が提案されている。この情報分析装置は、特定の患者に関する患者情報と類似する類似患者情報を、複数の患者情報の中から特定する。そして、情報分析装置は、複数の患者情報に基づき、類似患者情報に対応する患者グループについての病状の変化を示すグラフと、複数の患者情報のうち類似患者情報を除く他の患者情報に対応する患者グループについての病状の変化を示すグラフとを出力する。【０００４】
また、データベースの利用に関する次のような診療データ管理装置も提案されている。この診療データ管理装置では、患者の診療データが、公開データと非公開データとに分類して登録される。そして、診療データ管理装置は、患者に対して病状の悪化傾向を示す有害事象が発生したと判定された場合に、非公開データの少なくとも一部を公開データに移行するための移行準備処理を開始する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】国際公開第２０１６／１４７２９０号
【特許文献２】特開２０１６−１６７１９０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、臨床情報が登録されたデータベースを用いて医療行為に役立てるための解析処理を実行する際に、１つの施設が備えるデータベースのみ使用すると、解析の対象となる臨床情報の母数が少ないために、正確性の高い解析結果を得られない場合がある。例えば、データベースの臨床情報を基に特定の患者の状態に関するリスクを判定する場合、臨床情報の母数が少ないと、正確性の高い判定結果が得られない場合がある。これに対して、複数の施設のデータベースを解析の対象として利用できれば、解析結果の精度を高めることができる。【０００７】
しかし、データベース内の臨床情報は個人情報を含むので、ある施設のデータベースに登録された臨床情報を他の施設で利用できるようにするためには、臨床情報に対応する患者のそれぞれから外部利用の同意をとる必要がある。これには多数の患者から同意をとらなくてはならないので、作業負荷が高く、その実現性が低いという問題がある。【０００８】
１つの側面では、本発明は、装置外部の複数のデータベースの臨床情報を解析するために個人情報自体を取得することを回避した情報処理システム、情報処理方法および情報処理プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
１つの案では、第１の情報処理装置と、複数の第２の情報処理装置とを有する情報処理システムが提供される。この情報処理システムでは、複数の第２の情報処理装置には、複数の臨床データベースが一対一で対応付けられている。また、複数の臨床データベースのそれぞれは、それぞれ個別の患者についての複数の臨床情報を記憶する。第１の情報処理装置は、特定の患者の特徴に関する検索条件を複数の第２の情報処理装置に送信し、複数の第２の情報処理装置のそれぞれから第１の統計情報と第２の統計情報とを受信し、受信した第１の統計情報および第２の統計情報に基づいて、特定の患者の状態に関するリスクを判定する。複数の第２の情報処理装置のそれぞれは、第１の情報処理装置から検索条件を受信し、複数の臨床データベースのうち対応する臨床データベースから、検索条件に合致する第１の臨床情報と、検索条件に合致しない第２の臨床情報とを検索し、第１の臨床情報に基づいて第１の統計情報を生成するとともに、第２の臨床情報に基づいて第２の統計情報を生成し、第１の統計情報と第２の統計情報とを第１の情報処理装置に送信する。【００１０】
また、１つの案では、上記の第１の情報処理装置と同様の処理をコンピュータが実行する情報処理方法が提供される。
さらに、１つの案では、上記の第１の情報処理装置と同様の処理をコンピュータに実行させる情報処理プログラムが提供される。
【発明の効果】
【００１１】
１つの側面では、装置外部の複数のデータベースの臨床情報を解析するために個人情報自体を取得することを回避できる。
本発明の上記および他の目的、特徴および利点は本発明の例として好ましい実施の形態を表す添付の図面と関連した以下の説明により明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】第１の実施の形態に係る情報処理システムの構成例および処理例を示す図である。
【図２】第２の実施の形態に係る診療支援システムの構成例を示す図である。
【図３】統合サーバのハードウェア構成例を示す図である。
【図４】診断支援システムにおける統合解析処理の概要を示す図である。
【図５】統合サーバおよび施設サーバが備える処理機能の例を示すブロック図である。
【図６】ＡＰＩ一覧テーブルの構成例を示す図である。
【図７】ＡＰＩチェーン管理テーブルの構成例を示す図である。
【図８】症例データベースの構成例を示す図である。
【図９】統合サーバの処理の流れを示すフローチャートの例である。
【図１０】解析要求画面の表示例を示す図である。
【図１１】解析要求のためのリクエストデータの構成例を示す図である。
【図１２】解析処理の第１の例を示すシーケンス図（その１）である。
【図１３】解析処理の第１の例を示すシーケンス図（その２）である。
【図１４】解析処理の第１の例を示すシーケンス図（その３）である。
【図１５】解析結果の画面表示例を示す図である。
【図１６】解析処理の第２の例を示すシーケンス図（その１）である。
【図１７】解析処理の第２の例を示すシーケンス図（その２）である。
【図１８】解析結果の画面表示例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
〔第１の実施の形態〕
図１は、第１の実施の形態に係る情報処理システムの構成例および処理例を示す図である。図１に示す情報処理システムは、情報処理装置１〜４を有する。なお、以下で説明する情報処理装置１〜４の処理は、例えば、情報処理装置１〜４がそれぞれ備えるプロセッサが所定のプログラムを実行することで実現される。
【００１４】
情報処理装置２には、臨床データベース（ＤＢ）２ａが対応付けられている。情報処理装置３には、臨床データベース（ＤＢ）３ａが対応付けられている。情報処理装置４には、臨床データベース（ＤＢ）４ａが対応付けられている。本実施の形態では、例として、臨床データベース２ａ，３ａ，４ａは、それぞれ情報処理装置２，３，４の内部に備えられている。臨床データベース２ａ，３ａ，４ａのそれぞれには、それぞれ個別の患者についての複数の臨床情報が記憶されている。
【００１５】
情報処理装置１は、臨床データベース２ａ，３ａ，４ａに記憶された臨床情報を統合的に解析するための装置である。情報処理装置１は、このような解析処理として、特定の患者の状態に関するリスクを判定する。
【００１６】
ただし、臨床データベース２ａ，３ａ，４ａに記憶された各臨床情報には個人情報が含まれる。このため、これらの臨床情報を外部装置である情報処理装置１で直接利用できるようにするためには、各臨床情報に対応する患者から情報の外部利用の同意をとる必要がある。しかし、すべての臨床情報に対応する患者から同意をとる作業は負荷が高く、その実現が困難である。
【００１７】
そこで、情報処理装置１は、情報処理装置２，３，４に、それぞれ臨床データベース２ａ，３ａ，４ａの臨床情報を基に個人が特定されない統計情報を生成させ、これらの統計情報を利用して解析を行う。これにより、解析のために情報処理装置１がその外部の情報処理装置２〜４から個人情報自体を取得することを回避できる。したがって、臨床データベース２ａ，３ａ，４ａに記憶された各臨床情報を外部提供するための同意を、各臨床情報に対応する患者からとる必要がなくなる。
【００１８】
この情報処理システムでは、具体的には、次のような処理が実行される。
情報処理装置１は、特定の患者の特徴に関する検索条件１１を、情報処理装置２〜４に送信する（ステップＳ１）。
【００１９】
情報処理装置２は、臨床データベース２ａから、検索条件１１に合致する第１の臨床情報と、検索条件１１に合致しない第２の臨床情報とを検索する（ステップＳ２ａ）。そして、情報処理装置２は、検索された第１の臨床情報に基づいて統計情報１２ａ１を生成するとともに、検索された第２の臨床情報に基づいて統計情報１２ａ２を生成し、統計情報１２ａ１，１２ａ２を情報処理装置１に送信する（ステップＳ３ａ）。
【００２０】
情報処理装置３，４でも、検索条件１１に基づいて上記と同様の処理が実行される。すなわち、情報処理装置３は、臨床データベース３ａから、検索条件１１に合致する第１の臨床情報と、検索条件１１に合致しない第２の臨床情報とを検索する（ステップＳ２ｂ）。そして、情報処理装置３は、検索された第１の臨床情報に基づいて統計情報１２ｂ１を生成するとともに、検索された第２の臨床情報に基づいて統計情報１２ｂ２を生成し、統計情報１２ｂ１，１２ｂ２を情報処理装置１に送信する（ステップＳ３ｂ）。また、情報処理装置４は、臨床データベース４ａから、検索条件１１に合致する第１の臨床情報と、検索条件１１に合致しない第２の臨床情報とを検索する（ステップＳ２ｃ）。そして、情報処理装置４は、検索された第１の臨床情報に基づいて統計情報１２ｃ１を生成するとともに、検索された第２の臨床情報に基づいて統計情報１２ｃ２を生成し、統計情報１２ｃ１，１２ｃ２を情報処理装置１に送信する（ステップＳ３ｃ）。
【００２１】
情報処理装置１は、受信した統計情報１２ａ１，１２ａ２，１２ｂ１，１２ｂ２，１２ｃ１，１２ｃ２に基づいて、上記の特定の患者の状態に関するリスクを判定し、その判定結果１３を出力する（ステップＳ４）。
【００２２】
以上の処理によれば、情報処理装置１は、臨床データベース２ａ，３ａ，４ａのいずれか１つに基づいて臨床情報を解析する場合と比較して、多くの臨床情報を解析対象とすることができる。このため、臨床情報の解析精度を高めることができるので、患者の状態に関するリスクの判定精度を向上させることができる。そして、多数の患者から個人情報を外部提供するための同意をとらずに、このような高精度の解析を実現できる。
【００２３】
〔第２の実施の形態〕
図２は、第２の実施の形態に係る診療支援システムの構成例を示す図である。図２に示す診療支援システムは、統合サーバ１００と施設サーバ２００，３００，４００を含む。統合サーバ１００と施設サーバ２００，３００，４００とは、ネットワーク５００を介して接続されている。また、施設サーバ２００，３００，４００には、それぞれ端末装置２１０，３１０，４１０が接続されている。
【００２４】
施設サーバ２００と端末装置２１０は、施設Ａに設置されている。施設サーバ３００と端末装置３１０は、施設Ｂに設置されている。施設サーバ４００と端末装置４１０は、施設Ｃに設置されている。施設Ａ〜Ｃは、それぞれ医療関連施設である。医療関連施設は、例えば、病院や診療所など、医療行為が行われる医療施設である。また、医療関連施設は、企業や団体の健康保険組合の施設であってもよい。
【００２５】
施設サーバ２００，３００，４００は、それぞれ症例データベース（ＤＢ）２０１，３０１，４０１を備える。症例データベース２０１，３０１，４０１には、患者ごとの症例情報が登録されている。症例情報には、患者に関する複数項目の情報が登録される。例えば、症例情報には、患者の性別などの属性情報、患者の検査結果、患者の診断結果、治療法の実施の有無、患者の状態（病状）やその状態になるまでの期間などの情報が登録される。
【００２６】
症例データベース２０１は、施設Ａが管理する患者に関する症例情報が登録される。施設サーバ２００は、端末装置２１０からの要求に応じて、症例データベース２０１に登録された症例情報の内容を端末装置２１０に出力することができる。また、施設サーバ２００は、端末装置２１０からの検索要求に応じて、ある症例と類似する類似症例の症例情報を症例データベース２０１から検索し、端末装置２１０に出力することができる。施設Ａに属する利用者（例えば、医者、検査技師など）は、ある患者の症例に類似する類似症例を症例データベース２０１から取得して、その患者の診断や治療方針の決定に役立てることができる。
【００２７】
症例データベース３０１は、施設Ｂが管理する患者に関する症例情報が登録される。また、症例データベース４０１は、施設Ｃが管理する患者に関する症例情報が登録される。そして、施設サーバ３００，４００は、それぞれ症例データベース３０１，４０１を用いて、施設サーバ２００と同様の処理を実行することができる。
【００２８】
すなわち、施設サーバ３００は、端末装置３１０からの要求に応じて、症例データベース３０１に登録された症例情報の内容を端末装置３１０に出力することができる。また、施設サーバ３００は、端末装置３１０からの検索要求に応じて、ある症例と類似する類似症例の症例情報を症例データベース３０１から検索し、端末装置３１０に出力することができる。同様に、施設サーバ４００は、端末装置４１０からの要求に応じて、症例データベース４０１に登録された症例情報の内容を端末装置４１０に出力することができる。また、施設サーバ４００は、端末装置４１０からの検索要求に応じて、ある症例と類似する類似症例の症例情報を症例データベース４０１から検索し、端末装置４１０に出力することができる。
【００２９】
このように、施設Ａ〜Ｃにそれぞれ属する利用者は、対応する症例データベースを検索して、登録された症例情報の内容を参照し、その内容を医療行為に役立てることができる。しかし、１つの施設の症例データベースに登録される症例数は、医療行為に役立てるには不十分な場合がある。例えば、１つの施設の症例データベースに登録される症例数が少ないと、類似症例の検索精度や、その検索結果に基づく分析の精度が低くなる場合がある。このため、施設Ａ〜Ｃの間で症例データベース２０１，３０１，４０１の症例情報を相互に活用することが望まれている。
【００３０】
一方、症例情報は、患者のプライバシーに関する個人情報であるので、その利用には患者本人の同意が必要である。本実施の形態では、施設Ａに属する患者は、症例データベース２０１に登録された自分に関する症例情報が、施設Ａの内部で利用されることに同意しているものとする。同様に、施設Ｂに属する患者は、症例データベース３０１に登録された自分に関する症例情報が、施設Ｂの内部で利用されることに同意しているものとする。施設Ｃに属する患者は、症例データベース４０１に登録された自分に関する症例情報が、施設Ｃの内部で利用されることに同意しているものとする。
【００３１】
このように、ある施設に属する患者が、症例情報がその施設で利用されることに同意している場合であっても、その症例情報を施設の外部から二次利用できるようにするためには、患者の同意があらためて必要である。しかし、他の施設から症例情報を利用できるように多数の患者のそれぞれから同意をとることは、作業負荷が高く、その実現に困難を伴う。
【００３２】
そこで、本実施の形態において、施設サーバ２００，３００，４００は、それぞれ症例データベース２０１，３０１，４０１に登録された症例情報の内容をそのまま提供するのではなく、統計情報に変換して統合サーバ１００に提供する。例えば、施設サーバ２００は、症例データベース２０１から検索された類似症例の内容をそのまま統合サーバ１００に出力するのではなく、検索された類似症例の数、各類似症例における特定項目の値の平均値、最大値、最小値といった統計情報に変換する。このような統計情報は、個人を特定できるものではなく、個人に関する情報そのものでもないので、患者の同意を得ずに外部の統合サーバ１００が利用できる。
【００３３】
統合サーバ１００は、提供された統計情報を統合して「統合統計情報」を生成し、生成した統合統計情報を施設Ａ〜Ｃに属する利用者に提供する。また、統合サーバ１００は、統合統計情報に基づいて、特定の疾患に罹患する可能性や特定の検査項目の値の推移などに関する検定を行い、検定結果を利用者に提供してもよい。
【００３４】
これにより、本実施の形態では、症例データベース２０１，３０１，４０１に登録された症例情報を、患者の同意が必要にならない範囲で統合サーバ１００が統合的に取得し、取得された情報を施設Ａ〜Ｃの利用者が統合サーバ１００を介して利用できるようになる。したがって、施設Ａ〜Ｃの間で症例データベース２０１，３０１，４０１を相互利用できるシステムを簡単に構築して、単独の症例データベースを用いた場合よりも有用な情報を利用者に提供できるようになる。
【００３５】
図３は、統合サーバのハードウェア構成例を示す図である。統合サーバ１００は、例えば、図３に示すようなコンピュータとして実現される。
統合サーバ１００は、プロセッサ１０１によって装置全体が制御されている。プロセッサ１０１は、マルチプロセッサであってもよい。プロセッサ１０１は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、またはＰＬＤ（Programmable Logic Device）である。また、プロセッサ１０１は、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＤＳＰ、ＡＳＩＣ、ＰＬＤのうちの２以上の要素の組み合わせであってもよい。
【００３６】
プロセッサ１０１には、バス１０８を介して、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０２と複数の周辺機器が接続されている。
ＲＡＭ１０２は、統合サーバ１００の主記憶装置として使用される。ＲＡＭ１０２には、プロセッサ１０１に実行させるＯＳ（Operating System）プログラムやアプリケーションプログラムの少なくとも一部が一時的に格納される。また、ＲＡＭ１０２には、プロセッサ１０１による処理に必要な各種データが格納される。
【００３７】
バス１０８に接続されている周辺機器としては、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１０３、グラフィック処理装置１０４、入力インタフェース１０５、読み取り装置１０６および通信インタフェース１０７がある。
【００３８】
ＨＤＤ１０３は、統合サーバ１００の補助記憶装置として使用される。ＨＤＤ１０３には、ＯＳプログラム、アプリケーションプログラム、および各種データが格納される。なお、補助記憶装置としては、ＳＳＤ（Solid State Drive）などの他の種類の不揮発性記憶装置を使用することもできる。
【００３９】
グラフィック処理装置１０４には、表示装置１０４ａが接続されている。グラフィック処理装置１０４は、プロセッサ１０１からの命令にしたがって、画像を表示装置１０４ａに表示させる。表示装置１０４ａとしては、液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Electroluminescence）ディスプレイなどがある。
【００４０】
入力インタフェース１０５には、入力装置１０５ａが接続されている。入力インタフェース１０５は、入力装置１０５ａから出力される信号をプロセッサ１０１に送信する。入力装置１０５ａとしては、キーボードやポインティングデバイスなどがある。ポインティングデバイスとしては、マウス、タッチパネル、タブレット、タッチパッド、トラックボールなどがある。
【００４１】
読み取り装置１０６には、可搬型記録媒体１０６ａが脱着される。読み取り装置１０６は、可搬型記録媒体１０６ａに記録されたデータを読み取ってプロセッサ１０１に送信する。可搬型記録媒体１０６ａとしては、光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリなどがある。
【００４２】
通信インタフェース１０７は、ネットワーク５００を介して、施設サーバ２００，３００，４００などの他の装置との間でデータの送受信を行う。
以上のようなハードウェア構成によって、統合サーバ１００の処理機能を実現することができる。
【００４３】
なお、施設サーバ２００，３００，４００についても、例えば、図３に示すようなハードウェア構成を有するコンピュータとして実現可能である。
図４は、診断支援システムにおける統合解析処理の概要を示す図である。
【００４４】
統合サーバ１００は、いずれかの施設の端末装置から、その施設の施設サーバを介して、症例情報の解析要求を受け付ける。図４では例として、施設Ａの端末装置２１０から解析要求が統合サーバ１００に送信されたとする。
【００４５】
送信される解析要求には、診断対象のある患者の症例と類似する類似症例を検索するための検索条件が含まれる。例えば、診断対象患者の属性情報や検査結果など、その患者の症例情報において１以上の項目に登録された値（項目値）が、類似症例の検索条件として指定される。また、疾患の罹患や症状の悪化のリスク判定を行う場合、解析要求には、リスク判定の対象を指定する情報が含まれてもよい。例えば、診断対象患者が特定の疾患に罹患する可能性を判定する場合、その疾患の名称が、リスク判定の対象を示す情報として指定される。また、例えば、診断対象患者についてのある検査項目の項目値が悪化する可能性を判定する場合、その項目名が、リスク判定の対象を示す情報として指定される。
【００４６】
統合サーバ１００は、受信した解析要求に基づき、施設サーバ２００，３００，４００に対して、それぞれ症例データベース２０１，３０１，４０１に登録された情報の解析を要求する。この解析要求では、例えば、症例データベース２０１，３０１，４０１からの検索、検索結果に基づく統計値の計算などの処理が要求される。
【００４７】
施設サーバ２００，３００，４００は、要求された解析処理を実行し、解析結果として統計情報を統合サーバ１００に送信する。このとき、前述のように、施設サーバ２００，３００，４００から統合サーバ１００に対しては、症例データベース２０１，３０１，４０１から検索された症例情報の内容がそのまま送信されることはない。施設サーバ２００，３００，４００から統合サーバ１００に対しては、症例データベース２０１，３０１，４０１に基づく解析結果が、個人を特定できない統計情報として送信される。
【００４８】
統合サーバ１００は、施設サーバ２００，３００，４００から受信した統計情報を用いて解析処理を実行する。この解析処理では、統合サーバ１００は、受信した統計情報を統合した統合統計情報を生成する。統合統計情報は、症例データベース２０１，３０１，４０１のそれぞれに基づいて生成された統計情報を、症例データベース２０１，３０１，４０１全体の統計情報に変換した情報である。統合サーバ１００は、生成された統合統計情報を施設サーバ２００に送信し、その内容を端末装置２１０に表示させる。また、統合サーバ１００は、リスク判定が要求されていた場合、統合統計情報に基づいてリスク判定を行う。統合サーバ１００は、判定結果を施設サーバ２００に送信し、その内容を端末装置２１０に表示させる。
【００４９】
ところで、施設サーバ２００，３００，４００には、症例データベース２０１，３０１，４０１の症例情報を解析するためのアプリケーションＡＰ２ａ，ＡＰ２ｂ，ＡＰ２ｃ，・・・が用意されている。これらのアプリケーションＡＰ２ａ，ＡＰ２ｂ，ＡＰ２ｃ，・・・は、例えば、施設サーバ２００，３００，４００がそれぞれ備える記憶装置（例えば、ＨＤＤ）に格納されている。
【００５０】
アプリケーションＡＰ２ａ，ＡＰ２ｂ，ＡＰ２ｃ，・・・はそれぞれ、特定の検索処理や特定の統計情報の算出処理といった個別の処理を実行するためのプログラムである。また、図示しないが、アプリケーションＡＰ２ａ，ＡＰ２ｂ，ＡＰ２ｃ，・・・のそれぞれに対応するＡＰＩ（Application Programming Interface）が用意されている。統合サーバ１００は、ＡＰＩを選択し、選択したＡＰＩを介して実行条件を指定することで、選択したＡＰＩに対応するアプリケーションを呼び出し、施設サーバ２００，３００，４００で実行させることができる。
【００５１】
また、統合サーバ１００にも、施設サーバ２００，３００，４００から取得した情報に基づく解析を実行するためのアプリケーションＡＰ１ａ，ＡＰ１ｂ，ＡＰ１ｃ，・・・が用意されている。これらのアプリケーションＡＰ１ａ，ＡＰ１ｂ，ＡＰ１ｃ，・・・は、例えば、統合サーバ１００のＨＤＤ１０３に格納されている。
【００５２】
アプリケーションＡＰ１ａ，ＡＰ１ｂ，ＡＰ１ｃ，・・・はそれぞれ、特定の統合統計情報の算出処理などの個別の処理を実行するためのプログラムである。また、図示しないが、アプリケーションＡＰ１ａ，ＡＰ１ｂ，ＡＰ１ｃ，・・・のそれぞれに対応するＡＰＩも用意されている。統合サーバ１００は、ＡＰＩを選択し、選択したＡＰＩを介して実行条件を指定することで、選択したＡＰＩに対応するアプリケーションを呼び出し、アプリケーションにしたがって処理を実行できる。
【００５３】
例えば、端末装置２１０，３１０，４１０から統合サーバ１００に送信される解析要求において、解析手法が指定される。また、統合サーバ１００では、解析手法ごとに、使用するアプリケーションの順序があらかじめ設定されている。本実施の形態では、解析手法ごとに、アプリケーションに対応するＡＰＩの選択順序を示す「ＡＰＩチェーン」があらかじめ設定されることで、アプリケーションの使用順序が設定される。そして、統合サーバ１００は、指定された解析手法に対応するＡＰＩチェーンを判別し、そのＡＰＩチェーンにしたがってＡＰＩを順番に選択しながら対応するアプリケーションを実行させることで、指定された解析手法に対応する解析処理の実行を制御する。
【００５４】
このように、本実施の形態では、個別の処理ごとにアプリケーションを用意しておき、統合サーバ１００がそれらの中から任意のアプリケーションを利用できるようにした仕組みが設けられている。これにより、統合サーバ１００および施設サーバ２００，３００，４００を用いて、様々な種類の解析処理を容易に実行できる。
【００５５】
図５は、統合サーバおよび施設サーバが備える処理機能の例を示すブロック図である。
まず、統合サーバ１００は、記憶部１１０、解析受け付け処理部１２１および解析処理部１２２を備える。記憶部１１０は、例えば、ＲＡＭ１０２、ＨＤＤ１０３など、統合サーバ１００が備える記憶装置の記憶領域として実現される。解析受け付け処理部１２１と解析処理部１２２の処理は、例えば、プロセッサ１０１が所定のプログラムを実行することで実現される。
【００５６】
記憶部１１０には、同意情報管理テーブル１１１、項目管理テーブル１１２、ＡＰＩ一覧テーブル１１３およびＡＰＩチェーン管理テーブル１１４が格納されている。
同意情報管理テーブル１１１には、施設Ａ〜Ｃが、それぞれ症例データベース２０１，３０１，４０１に基づく統計情報の外部への提供に同意しているかを示す情報が登録される。このような情報としては、例えば、単に外部への同意の有無を示す情報だけでなく、情報提供に同意する他の施設と、情報提供に同意しない他の施設とが指定されてもよい。
【００５７】
前述のように、施設サーバ２００，３００，４００から外部に対しては、統計情報が提供されるのみであって、患者個人を特定できる情報は提供されない。このため、同意情報管理テーブル１１１では、患者単位で同意／不同意を示す情報ではなく、施設単位で同意／不同意を示す情報が管理される。このため、患者単位で同意／不同意を確認する場合と比較して、情報提供の同意／不同意を少ない作業で確認し、同意情報管理テーブル１１１に登録することができる。
【００５８】
項目管理テーブル１１２には、解析の対象となる項目の一覧が登録されている。また、項目管理テーブル１１２には、それぞれの項目が症例データベース２０１，３０１，４０１に存在するか否かを示す情報が登録されている。さらに、項目の一覧に含まれる１つの項目（第１の項目とする）がある症例データベースに存在しない場合でも、第１の項目と同等の内容を示す他の項目（第２の項目とする）が症例データベースに存在する場合がある。その場合、項目管理テーブル１１２には、第１の項目に対して第２の項目が対応付けて登録されている。これにより、統合サーバ１００は、例えば、第１の項目が検索条件として指定された場合に、第１の項目は存在しないが第２の項目は存在する症例データベースを、第２の項目を検索条件として用いて検索することができる。
【００５９】
ＡＰＩ一覧テーブル１１３には、利用可能なＡＰＩの一覧が登録されている。ＡＰＩ一覧テーブル１１３に登録されたＡＰＩのそれぞれは、前述のアプリケーションＡＰ１ａ，ＡＰ１ｂ，ＡＰ１ｃ，・・・およびアプリケーションＡＰ２ａ，ＡＰ２ｂ，ＡＰ２ｃ，・・・のいずれか１つに対応付けられている。
【００６０】
ＡＰＩチェーン管理テーブル１１４には、解析手法ごとにＡＰＩの選択順序を示すＡＰＩチェーンが登録されている。統合サーバ１００は、解析手法が指定されたとき、ＡＰＩチェーン管理テーブル１１４を参照して、指定された解析手法に対応するＡＰＩチェーンを判別する。統合サーバ１００は、判別されたＡＰＩチェーンに設定された順序にしたがってＡＰＩを選択することで、対応するアプリケーションを順に実行させ、指定された解析手法に対応する解析処理の実行を制御することができる。
【００６１】
解析受け付け処理部１２１は、施設サーバ２００，３００，４００のいずれかから解析要求を受け付ける。また、解析受け付け処理部１２１は、解析処理の結果を解析要求の送信元の施設サーバに送信し、その施設サーバに接続された端末装置に解析結果を表示させる。
【００６２】
解析処理部１２２は、解析要求において指定された解析手法に対応するＡＰＩチェーンを判別し、そのＡＰＩチェーンに設定された順序にしたがってＡＰＩを選択することで、対応するアプリケーションを順に実行させる。これにより、解析処理部１２２は、解析処理の実行を制御する。
【００６３】
一方、施設サーバ２００は、記憶部２２０、解析要求処理部２３１および解析処理部２３２を備える。記憶部２２０は、例えば、ＲＡＭ、ＨＤＤなど、施設サーバ２００が備える図示しない記憶装置の記憶領域として実現される。解析要求処理部２３１および解析処理部２３２の処理は、例えば、施設サーバ２００が備える図示しないプロセッサが所定のプログラムを実行することで実現される。
【００６４】
記憶部２２０には、症例データベース２０１が記憶される。なお、症例データベース２０１は、施設サーバ２００の外部に接続された記憶装置に記憶されていてもよい。
解析要求処理部２３１は、端末装置２１０に対する利用者の入力操作に応じて、解析要求を統合サーバ１００に送信する。また、解析要求処理部２３１は、解析結果を統合サーバ１００から受信し、その内容を端末装置２１０に表示させる。
【００６５】
解析処理部２３２は、統合サーバ１００の解析処理部１２２からの要求に応じて、アプリケーションＡＰ２ａ，ＡＰ２ｂ，ＡＰ２ｃ，・・・を実行することにより、症例データベース２０１を用いた解析処理を実行する。
【００６６】
なお、図示しないが、施設サーバ３００，４００も、施設サーバ２００と同様の処理機能を備える。
図６は、ＡＰＩ一覧テーブルの構成例を示す図である。ＡＰＩ一覧テーブル１１３は、ＩＤ（Identification）、分類、ＡＰＩ名、データ型の各項目を有する。
【００６７】
ＩＤの項目には、ＡＰＩの識別番号が登録される。ＡＰＩ名の項目には、ＡＰＩの名称が登録される。ＡＰＩは、対応するアプリケーションの処理内容に基づいて分類されており、分類の項目には、ＡＰＩがどの分類に属するかを示す情報が登録される。データ型の項目には、ＡＰＩの仕様に関する情報が登録される。例えば、対応するアプリケーションの実行を要求するためにＡＰＩに入力するリクエストデータの形式、対応するアプリケーションの実行後にＡＰＩから出力されるレスポンスデータの形式などが、データ型の項目に登録される。
【００６８】
ＡＰＩは、例えば、ローカル用基本統計量ＡＰＩ、統合用基本統計量ＡＰＩ、統合用二群検定ＡＰＩ、集団検索ＡＰＩに分類されている。ローカル用基本統計量ＡＰＩと集団検索ＡＰＩは、施設サーバ２００，３００，４００で実行されるアプリケーションＡＰ２ａ，ＡＰ２ｂ，ＡＰ２ｃ，・・・に対応するＡＰＩである。統合用基本統計量ＡＰＩと統合用二群検定ＡＰＩは、統合サーバ１００で実行されるアプリケーションＡＰ１ａ，ＡＰ１ｂ，ＡＰ１ｃ，・・・に対応するＡＰＩである。
【００６９】
ローカル用基本統計量ＡＰＩには、例えば、症例数、特定項目集計（名義尺度）、特定項目／平均値、特定項目／最大値、特定項目／最小値、特定項目／二乗和、特定項目値取得、実行結果取得、特定項目集計（比例尺度）、数値フィルタというＡＰＩが含まれる。これらのＡＰＩは、症例データベース２０１，３０１，４０１からの症例情報または項目値の取得、あるいは、取得された症例情報や項目値に基づく統計情報の算出を行うためのアプリケーションに対応する。
【００７０】
統合用基本統計量ＡＰＩには、例えば、症例数、特定項目集計（名義尺度）、特定項目／平均値、特定項目／最大値、特定項目／最小値、特定項目／二乗和、標準偏差、不偏分散、特定項目集計（比例尺度）というＡＰＩが含まれる。これらのＡＰＩは、施設サーバ２００，３００，４００から得られた統計情報を基に統合統計情報を算出するためのアプリケーションに対応する。
【００７１】
統合用二群検定ＡＰＩには、二群検定を実行するためのアプリケーションに対応するＡＰＩが含まれる。例えば、統合用二群検定ＡＰＩには、カイ二乗検定、フィッシャー検定、スチューデントのＴ検定、ウェルチのＴ検定というＡＰＩが含まれる。
【００７２】
集団検索ＡＰＩには、例えば、類似度計算というＡＰＩが含まれる。
図７は、ＡＰＩチェーン管理テーブルの構成例を示す図である。ＡＰＩチェーン管理テーブル１１４には、解析手法ごとに、利用されるＡＰＩのＩＤと実行条件とが対応付けて登録されている。
【００７３】
１つの解析手法に対応するＡＰＩのＩＤは、ＡＰＩの選択順序にしたがって登録されている。そして、ＡＰＩのＩＤの登録順序が、対応するアプリケーションの実行順序を示している。実行条件は、対応するアプリケーションの実行時における条件を示す。例えば、検索条件や、以前に実行されたどのアプリケーションの実行結果を入力として使用するかを示す情報などが、実行条件として記述される。
【００７４】
図８は、症例データベースの構成例を示す図である。図８では例として、症例データベース２０１の構成例を示す。
症例データベース２０１には、患者を識別する患者ＩＤに対して、複数の項目の項目値が対応付けて登録されている。項目としては、例えば、性別、年齢などの患者の属性を示す項目や、身長、体重などの検査結果を示す項目がある。また、項目としては、特定の疾患に罹患したかを示す診断結果を示す項目、特定の治療法の実施の有無を示す項目、患者の状態（病状）を示す項目、患者が特定の状態になるまでの期間を示す項目などがあってもよい。
【００７５】
なお、図８では症例データベース２０１を例示したが、症例データベース３０１，４０１も同様の構成とすることができる。ただし、症例データベース２０１，３０１，４０１のすべてが同一の項目を有していなくてもよい。
【００７６】
次に、診断支援システムにおける処理についてフローチャートおよびシーケンス図を用いて説明する。
まず、図９は、統合サーバの処理の流れを示すフローチャートの例である。図９の処理は、端末装置２１０，３１０，４１０のいずれかに対して解析要求のための入力操作が行われることで開始される。ここでは例として、端末装置２１０に対して入力操作が行われたものとする。
【００７７】
また、以下の処理では例として、診断対象の患者についてのリスク判定を行う解析処理が、統合サーバ１００に要求されるものとする。なお、診断対象の患者は、症例データベース２０１に症例情報が登録されている患者の１人であってもよいし、症例データベース２０１に症例情報が登録されていない別の患者であってもよい。
【００７８】
［ステップＳ１１］解析のための各種の設定情報が、利用者によって端末装置２１０に入力される。施設サーバ２００の解析要求処理部２３１は、入力された情報を基にリクエストデータを生成し、そのリクエストデータを統合サーバ１００に送信することで、解析の実行を要求する。統合サーバ１００の解析受け付け処理部１２１は、リクエストデータを受信することで、解析要求を受け付ける。
【００７９】
ここで、図１０は、解析要求画面の表示例を示す図である。なお、図１０では例として、診断対象の患者は、症例データベース２０１に症例情報が登録されている患者であるとする。
【００８０】
利用者は、例えば、端末装置２１０を用いて、診断対象の患者を指定する操作を行う。すると、解析要求処理部２３１の処理により、端末装置２１０には例えば、図１０に示すような解析要求画面２１１が表示される。解析要求画面２１１は、類似検索設定のための設定領域２１１ａと、解析設定のための設定領域２１１ｂと、解析実行ボタン２１１ｃとを含む。
【００８１】
設定領域２１１ａでは、類似症例の検索に関する設定パラメータが設定される。類似症例の検索では、検索の対象とする項目名および項目値が指定されるが、図１０の設定領域２１１ａではこれらのうち、項目名が指定される。図１０において、身長、体重、ＢＭＩ、最高血圧、最低血圧、脈拍数、白血球数、赤血球数、血色素量が項目名を示し、各項目名に対してチェックボックスが設けられている。利用者は、検索の対象とする項目名に対応するチェックボックスに対してクリック操作を行うことで、検索の対象を指定できる。
【００８２】
なお、図１０の例では、解析実行ボタン２１１ｃが押下されると、解析要求処理部２３１は、診断対象の患者の症例情報を参照し、指定された項目名に対応する項目値を読み出して、その項目値を検索条件として設定する。一方、診断対象の患者が、症例データベース２０１に症例情報が登録されていない患者である場合、解析要求画面において項目名とともに項目値が利用者によって入力される。
【００８３】
また、設定領域２１１ａでは、類似症例を判別するための類似度閾値が、数値によって設定される。
設定領域２１１ｂでは、解析処理全般に関する設定パラメータが設定される。図１０の例では、解析手法、解析対象範囲、目的変数が設定される。解析手法とは、どのような検定方法を用いるかを示す情報である。解析対象範囲とは、どの施設の症例データベースを解析処理に用いるかを示す情報である。目的変数とは、リスク判定の対象とする疾患名や検査項目を示す情報である。目的変数としては、疾患名や検査項目を示すいずれかの項目名が選択的に設定される。
【００８４】
解析実行ボタン２１１ｃは、解析処理の実行を要求するための画像である。解析実行ボタン２１１ｃが押下されると、解析要求画面２１１に対する入力情報が施設サーバ２００に送信される。
【００８５】
図１１は、解析要求のためのリクエストデータの構成例を示す図である。解析要求処理部２３１は、図１０の解析要求画面２１１に対する入力情報を受信すると、図１１に示すようなリクエストデータ２４１を生成する。リクエストデータ２４１には、リクエストデータ２４１の識別情報を示すリクエストＩＤと、類似度計算パラメータと、解析パラメータが設定される。
【００８６】
類似度計算パラメータは、類似度計算に関する設定パラメータを示す。類似度計算パラメータには、類似度計算変数と類似度閾値が含まれる。類似度計算変数としては、検索の対象とする項目名および項目値のペアが、１組以上設定される。例えば、類似度計算変数として、図１０の設定領域２１１ａにおいて指定された項目名と、その項目名に対応する項目値が設定される。類似度閾値は、類似症例を判別するための閾値を示す。例えば、類似度閾値として、図１０の設定領域２１１ａに入力された類似度閾値の数値が設定される。
【００８７】
解析パラメータは、解析処理全般に関する設定パラメータを示す。解析パラメータには、解析手法、対象施設名および目的変数が含まれる。解析手法は、どのような検定方法を用いるかを示す。対象施設名は、どの施設の症例データベースを解析処理に用いるかを示す。目的変数は、リスク判定の対象とする疾患名や検索項目に対応する項目名を示す。リクエストデータ２４１においては、図１０の設定領域２１１ｂの解析手法、解析対象範囲、目的変数の欄において指定された情報が、それぞれ解析手法、対象施設名、目的変数として設定される。
【００８８】
以下、図９に戻って説明を続ける。
［ステップＳ１２］解析受け付け処理部１２１は、同意情報管理テーブル１１１を参照し、リクエストデータ２４１に対象施設名として設定された各施設について、統計情報の利用に同意しているかを確認する。ここでは、対象施設名として施設Ａ〜Ｃが設定されているものとすると、解析受け付け処理部１２１は、施設Ｂ，Ｃからの統計情報を施設Ａが利用することの同意がとれているかを確認する。
【００８９】
［ステップＳ１３］解析受け付け処理部１２１は、項目管理テーブル１１２を参照し、リクエストデータ２４１に類似度計算変数および目的変数として設定された各項目が、解析に利用する症例データベース２０１，３０１，４０１に存在するかを確認する。また、リクエストデータ２４１に設定された項目がある症例データベースに存在しない場合、解析受け付け処理部１２１は、その項目と同等の内容を示す項目があるかも確認する。ここで、リクエストデータ２４１に設定された項目のうち、症例データベース２０１，３０１，４０１のいずれにも存在せず、同等の内容を示す項目も存在しない項目を、「不足項目」と記載する。
【００９０】
［ステップＳ１４］解析受け付け処理部１２１は、ステップＳ１２，Ｓ１３での確認の結果に基づいて、次の処理ステップを判定する。ステップＳ１２で、情報利用を同意していない施設が１つでもあった場合、解析受け付け処理部１２１は、処理をステップＳ１５に進める。また、ステップＳ１３で、リクエストデータ２４１に設定された項目の中に不足項目が１つでもあった場合にも、解析受け付け処理部１２１は、処理をステップＳ１５に進める。一方、解析受け付け処理部１２１は、これら２つの条件のいずれも満たさない場合、処理をステップＳ１６に進める。
【００９１】
［ステップＳ１５］解析受け付け処理部１２１は、ステップＳ１２，Ｓ１３での確認の結果を示す情報を施設サーバ２００に送信し、確認の結果を端末装置２１０に表示させて、その内容を利用者に通知する。例えば、情報利用に同意していない施設があることや、不足項目が存在することが、利用者に通知される。
【００９２】
利用者は、端末装置２１０に表示された情報に基づき、解析処理を続行するか、あるいは終了するかを選択することができる。例えば、利用者は、情報利用に同意していない施設の施設名を対象施設名から除外するように統合サーバ１００に要求することで、解析処理を続行させることができる。あるいは、利用者は、類似度計算変数として設定された項目の中に不足項目がある場合、その不足項目を除外するように統合サーバ１００に要求することで、解析処理を続行させることができる。また、利用者は、目的変数として設定された項目が不足項目である場合、目的変数として設定する項目を変更することで、解析処理を続行させることができる。ただし、この場合は、変更後の項目が不足項目である場合、再度ステップＳ１５の処理が実行される。
【００９３】
なお、利用者によって解析処理を終了するための入力操作が行われた場合、処理はステップＳ１５で終了する。
［ステップＳ１６］解析受け付け処理部１２１は、類似度計算変数および目的変数として設定する項目と、解析の対象とする施設を確定する。ステップＳ１４で「Ｎｏ」と判定された場合、施設サーバ２００からのリクエストデータ２４１に設定された通りに、項目および施設が確定される。一方、ステップＳ１４で「Ｙｅｓ」と判定された場合には、ステップＳ１５での利用者の入力操作に応じて、項目および施設が確定される。
【００９４】
例えば、対象施設名として施設Ａ〜Ｃが指定されており、施設Ｂは施設Ａによる情報利用に同意しているが、施設Ｃは施設Ａによる情報利用に同意していないとする。そして、ステップＳ１５において、利用者により対象施設名から施設Ｃを除外するように入力されたとする。この場合、ステップＳ１６では、対象施設名として施設Ａ，Ｂが確定される。そして、後のステップＳ１９の処理では、統合サーバ１００の解析処理部１２２は、施設Ａの施設サーバ２００と施設Ｂの施設サーバ３００からは統計情報を取得するが、施設Ｃの施設サーバ４００からは統計情報を取得しない。このように、本実施の形態では、施設単位（すなわち、症例データベース単位）で統計情報の利用を制限できる。
【００９５】
以下、施設Ａ〜Ｃが解析の対象として確定されたものとして、説明を続ける。
［ステップＳ１７］解析処理部１２２は、ＡＰＩチェーン管理テーブル１１４を参照し、リクエストデータ２４１に設定された解析手法に対応するＡＰＩチェーンを判別する。
【００９６】
［ステップＳ１８］解析処理部１２２は、ステップＳ１７で判別されたＡＰＩチェーンに含まれるＡＰＩのうち、最も先頭側に存在する未選択のＡＰＩを選択する。
［ステップＳ１９］解析処理部１２２は、ステップＳ１８で選択されたＡＰＩに対する入力データ（以下、「ＡＰＩ入力データ」と記載する）を生成する。解析処理部１２２は、生成されたＡＰＩデータを用いて、選択されたＡＰＩに対応するアプリケーションを実行させる。
【００９７】
例えば、施設サーバ２００，３００，４００のアプリケーションＡＰ２ａ，ＡＰ２ｂ，ＡＰ２ｃ，・・・のいずれかに対応するＡＰＩが選択された場合、解析処理部１２２は、ＡＰＩ入力データを施設サーバ２００，３００，４００に送信する。施設サーバ２００の解析処理部２３２は、受信したＡＰＩ入力データを用いて、対応するアプリケーションを実行し、実行結果を示す出力データ（以下、「ＡＰＩ出力データ」と記載する）を統合サーバ１００に送信する。施設サーバ３００，４００でも同様の処理が実行される。なお、施設サーバ２００，３００，４００からのＡＰＩ出力データには、例えば、アプリケーションの実行完了を示す情報を含む場合や、それに加えて実行により得られた統計情報も含む場合がある。
【００９８】
また、統合サーバ１００のアプリケーションＡＰ１ａ，ＡＰ１ｂ，ＡＰ１ｃ，・・・のいずれかに対応するＡＰＩが選択された場合、解析処理部１２２は、生成されたＡＰＩ入力データを用いて、対応するアプリケーションを実行し、実行結果を示すＡＰＩ出力データを出力する。
【００９９】
［ステップＳ２０］解析処理部１２２は、解析処理を終了するかを判定する。解析処理部１２２は、ステップＳ１７で判別されたＡＰＩチェーンに含まれるすべてのＡＰＩを選択済みの場合に、解析処理を終了すると判定する。未選択のＡＰＩがあり、解析処理を継続する場合、解析処理部１２２は、処理をステップＳ１８に進め、次の未選択のＡＰＩを選択する。一方、解析処理を終了する場合、解析処理部１２２は、処理をステップＳ２１に進める。
【０１００】
［ステップＳ２１］解析受け付け処理部１２１は、解析結果を施設サーバ２００に送信する。解析結果には、算出された統合統計情報や、リスク判定結果が含まれる。施設サーバ２００は、解析結果を端末装置２１０に表示させて、その内容を利用者に通知する。
【０１０１】
次に、ＡＰＩチェーンに基づく解析処理の具体例について説明する。まず、スチューデントのＴ検定を用いた解析処理例について説明する。
図１２〜図１４は、解析処理の第１の例を示すシーケンス図である。なお、図１２〜図１４の処理は、図９のステップＳ１８〜Ｓ２０における統合サーバ１００および施設サーバ２００，３００，４００の処理に対応する。
【０１０２】
この第１の例では、施設サーバ２００からのリクエストデータ２４１において、解析手法としてスチューデントのＴ検定が指定され、目的変数として項目名「ヘモグロビンＡ１ｃ（ＨｂＡ１ｃ）」が指定されたものとする。この場合、診断対象の患者についてのＨｂＡ１ｃの検査値が今後悪化するか（上昇するか）を示すリスク判定が行われる。
【０１０３】
統合サーバ１００の解析処理部１２２は、ＡＰＩチェーン管理テーブル１１４を参照して、スチューデントのＴ検定に対応するＡＰＩチェーンを判別する（図９のステップＳ１７に対応）。すると、以下の処理が開始される。
【０１０４】
解析処理部１２２は、ＡＰＩチェーンに基づいてＡＰＩ「類似度計算」（ＩＤ＝４００１）を選択し、選択したＡＰＩに対応する入力ＡＰＩデータを生成する。解析処理部１２２は、リクエストデータ２４１の類似度計算変数を入力ＡＰＩデータに設定し、この入力ＡＰＩデータを施設サーバ２００，３００，４００に送信する。これにより、施設サーバ２００，３００，４００に対して類似度の計算が要求される（ステップＳ３１）。
【０１０５】
施設サーバ２００の解析処理部２３２は、入力ＡＰＩデータを受信すると、この入力ＡＰＩデータを用いて、ＡＰＩ「類似度計算」（ＩＤ＝４００１）に対応するアプリケーションを実行する。これにより、解析処理部２３２は、症例データベース２０１に登録された各症例情報と、類似度計算変数に設定された項目名および項目値のペアに基づく症例との類似度を計算する（ステップＳ３２）。類似度の計算では、例えば、類似度計算変数に設定された各項目値と、症例情報に含まれる同じ項目の項目値とを用いて、コサイン類似度、ｐｅａｒｓｏｎ類似度などが計算される。
【０１０６】
解析処理部２３２は、症例情報ごとの類似度を記述したファイルを作成し、記憶部２２０に一時的に保存する。解析処理部２３２は、以上の処理が完了すると、処理が完了したことを示すＡＰＩ出力データを統合サーバ１００に送信して応答する（ステップＳ３３）。施設サーバ３００，４００の解析処理部でも、ステップＳ３２，Ｓ３３の処理が実行される。
【０１０７】
次に、統合サーバ１００の解析処理部１２２は、ＡＰＩチェーンに基づいてＡＰＩ「数値フィルタ」（ＩＤ＝１０１０）を選択し、選択したＡＰＩに対応する入力ＡＰＩデータを生成する。解析処理部１２２は、リクエストデータ２４１の類似度閾値と、閾値以上の症例情報を絞り込むように指示する情報と、ステップＳ３２で作成されたファイルのファイル名とを入力ＡＰＩデータに設定する。解析処理部１２２は、この入力ＡＰＩデータを施設サーバ２００，３００，４００に送信する。これにより、施設サーバ２００，３００，４００に対して、類似症例の絞り込みが要求される（ステップＳ３４）。
【０１０８】
施設サーバ２００の解析処理部２３２は、入力ＡＰＩデータを受信すると、この入力ＡＰＩデータを用いて、ＡＰＩ「数値フィルタ」（ＩＤ＝１０１０）に対応するアプリケーションを実行する。これにより、解析処理部２３２は、ステップＳ３２で作成されたファイルに基づき、類似度が類似度閾値以上である症例情報（類似症例）を絞り込む（ステップＳ３５）。解析処理部２３２は、各類似症例を識別する患者ＩＤを記述したファイルを作成し、記憶部２２０に一時的に保存する。解析処理部２３２は、以上の処理が完了すると、処理が完了したことを示すＡＰＩ出力データを統合サーバ１００に送信して応答する（ステップＳ３６）。施設サーバ３００，４００の解析処理部でも、ステップＳ３４，Ｓ３５の処理が実行される。
【０１０９】
次に、統合サーバ１００の解析処理部１２２は、ＡＰＩチェーンに基づいてＡＰＩ「症例数」（ＩＤ＝１００１）を選択し、選択したＡＰＩに対応する入力ＡＰＩデータを生成する。解析処理部１２２は、ステップＳ３５で作成されたファイルのファイル名を入力ＡＰＩデータに設定し、この入力ＡＰＩデータを施設サーバ２００，３００，４００に送信する。これにより、施設サーバ２００，３００，４００に対して、類似症例数の計算が要求される（ステップＳ３７）。
【０１１０】
施設サーバ２００の解析処理部２３２は、入力ＡＰＩデータを受信すると、この入力ＡＰＩデータを用いて、ＡＰＩ「症例数」（ＩＤ＝１００１）に対応するアプリケーションを実行する。これにより、解析処理部２３２は、ステップＳ３５で作成されたファイルに基づき、類似症例数を計算する（ステップＳ３８）。解析処理部２３２は、算出された類似症例数を記述したファイルを作成し、記憶部２２０に一時的に保存する。解析処理部２３２は、以上の処理が完了すると、処理が完了したことを示すＡＰＩ出力データを統合サーバ１００に送信して応答する（ステップＳ３９）。施設サーバ３００，４００の解析処理部でも、ステップＳ３８，Ｓ３９の処理が実行される。
【０１１１】
以下、図１３を用いて説明を続ける。
統合サーバ１００の解析処理部１２２は、ＡＰＩチェーンに基づいてＡＰＩ「特定項目値取得」（ＩＤ＝１００７）を選択し、選択したＡＰＩに対応する入力ＡＰＩデータを生成する。解析処理部１２２は、ステップＳ３５で作成されたファイルのファイル名と、リクエストデータ２４１の目的変数とを入力ＡＰＩデータに設定し、この入力ＡＰＩデータを施設サーバ２００，３００，４００に送信する。これにより、施設サーバ２００，３００，４００に対して、特定項目値の取得が要求される（ステップＳ４１）。
【０１１２】
施設サーバ２００の解析処理部２３２は、入力ＡＰＩデータを受信すると、この入力ＡＰＩデータを用いて、ＡＰＩ「特定項目値取得」（ＩＤ＝１００７）に対応するアプリケーションを実行する。これにより、解析処理部２３２は、ステップＳ３５で作成されたファイルに基づき、次のような処理を実行する。解析処理部２３２は、症例データベース２０１を参照し、ステップＳ３５で絞り込まれた各類似症例の症例情報から、目的変数として設定された項目（ＨｂＡ１ｃ）の項目値を取得する（ステップＳ４２）。解析処理部２３２は、取得された各項目値を記述したファイルを作成し、記憶部２２０に一時的に保存する。解析処理部２３２は、以上の処理が完了すると、処理が完了したことを示すＡＰＩ出力データを統合サーバ１００に送信して応答する（ステップＳ４３）。施設サーバ３００，４００の解析処理部でも、ステップＳ４２，Ｓ４３の処理が実行される。
【０１１３】
次に、統合サーバ１００の解析処理部１２２は、ＡＰＩチェーンに基づいてＡＰＩ「特定項目集計（比例尺度）」（ＩＤ＝１００９）を選択し、選択したＡＰＩに対応する入力ＡＰＩデータを生成する。解析処理部１２２は、ステップＳ４２で作成されたファイルのファイル名を入力ＡＰＩデータに設定し、この入力ＡＰＩデータを施設サーバ２００，３００，４００に送信する。これにより、施設サーバ２００，３００，４００に対して、特定項目値の合計値の計算が要求される（ステップＳ４４）。
【０１１４】
施設サーバ２００の解析処理部２３２は、入力ＡＰＩデータを受信すると、この入力ＡＰＩデータを用いて、ＡＰＩ「特定項目集計（比例尺度）」（ＩＤ＝１００９）に対応するアプリケーションを実行する。これにより、解析処理部２３２は、ステップＳ４２で作成されたファイルに基づき、ステップＳ４２で取得された項目値を合算して合計値を計算する（ステップＳ４５）。解析処理部２３２は、算出された合計値を記述したファイルを作成し、記憶部２２０に一時的に保存する。解析処理部２３２は、以上の処理が完了すると、処理が完了したことを示すＡＰＩ出力データを統合サーバ１００に送信して応答する（ステップＳ４６）。施設サーバ３００，４００の解析処理部でも、ステップＳ４５，Ｓ４６の処理が実行される。
【０１１５】
次に、統合サーバ１００の解析処理部１２２は、ＡＰＩチェーンに基づいてＡＰＩ「特定項目／二乗和」（ＩＤ＝１００６）を選択し、選択したＡＰＩに対応する入力ＡＰＩデータを生成する。解析処理部１２２は、ステップＳ４２で作成されたファイルのファイル名を入力ＡＰＩデータに設定し、この入力ＡＰＩデータを施設サーバ２００，３００，４００に送信する。これにより、施設サーバ２００，３００，４００に対して、特定項目値の二乗和の計算が要求される（ステップＳ４７）。
【０１１６】
施設サーバ２００の解析処理部２３２は、入力ＡＰＩデータを受信すると、この入力ＡＰＩデータを用いて、ＡＰＩ「特定項目／二乗和」（ＩＤ＝１００６）に対応するアプリケーションを実行する。これにより、解析処理部２３２は、ステップＳ４２で作成されたファイルに基づき、ステップＳ４２で取得された項目値の二乗和を計算する（ステップＳ４８）。解析処理部２３２は、算出された二乗和を記述したファイルを作成し、記憶部２２０に一時的に保存する。解析処理部２３２は、以上の処理が完了すると、処理が完了したことを示すＡＰＩ出力データを統合サーバ１００に送信して応答する（ステップＳ４９）。施設サーバ３００，４００の解析処理部でも、ステップＳ４８，Ｓ４９の処理が実行される。
【０１１７】
次に、統合サーバ１００の解析処理部１２２は、ＡＰＩチェーンに基づいてＡＰＩ「実行結果取得」（ＩＤ＝１００８）を選択し、選択したＡＰＩに対応する入力ＡＰＩデータを生成する。解析処理部１２２は、ステップＳ３８，Ｓ４５，Ｓ４８でそれぞれ作成されたファイルのファイル名を入力ＡＰＩデータに設定し、この入力ＡＰＩデータを施設サーバ２００，３００，４００に送信する。これにより、施設サーバ２００，３００，４００に対して、ステップＳ３８，Ｓ４５，Ｓ４８での実行結果が要求される（ステップＳ５０）。
【０１１８】
施設サーバ２００の解析処理部２３２は、入力ＡＰＩデータを受信すると、この入力ＡＰＩデータを用いて、ＡＰＩ「実行結果取得」（ＩＤ＝１００８）に対応するアプリケーションを実行する。これにより、解析処理部２３２は、ステップＳ３８，Ｓ４５，Ｓ４８でそれぞれ作成されたファイルに基づき、ステップＳ３８で算出された類似症例数と、ステップＳ４５で算出された合計値と、ステップＳ４８で算出された二乗和とを設定したＡＰＩ出力データを生成する。そして、解析処理部２３２は、生成されたＡＰＩ出力データを統合サーバ１００に送信して、類似症例数、合計値、二乗和の算出結果を統合サーバ１００に送信する（ステップＳ５１）。このステップＳ５１の処理により、症例データベース２０１の検索結果に基づく統計情報が、施設サーバ２００から統合サーバ１００に対して提供される。施設サーバ３００，４００の解析処理部でも、ステップＳ５１の処理が実行される。
【０１１９】
以下、図１４を用いて説明を続ける。
統合サーバ１００の解析処理部１２２は、ＡＰＩチェーンに基づいてＡＰＩ「症例数」（ＩＤ＝２００１）を選択し、選択したＡＰＩに対応する入力ＡＰＩデータを生成する。解析処理部１２２は、ステップＳ５１で施設サーバ２００，３００，４００から受信した類似症例数を入力ＡＰＩデータに設定する。そして、解析処理部１２２は、生成されたＡＰＩ入力データを用いて、ＡＰＩ「症例数」（ＩＤ＝２００１）に対応するアプリケーションを実行する。これにより、解析処理部１２２は、施設サーバ２００，３００，４００から受信した類似症例数を合計した症例数（統合類似症例数）を計算する（ステップＳ６１）。統合類似症例数は、症例データベース２０１，３０１，４０１から検索された類似症例の全体数を示す。
【０１２０】
次に、統合サーバ１００の解析処理部１２２は、ＡＰＩチェーンに基づいてＡＰＩ「特定項目集計（比例尺度）」（ＩＤ＝２００９）を選択し、選択したＡＰＩに対応する入力ＡＰＩデータを生成する。解析処理部１２２は、ステップＳ５１で施設サーバ２００，３００，４００から受信した、項目値の合計値を、入力ＡＰＩデータに設定する。そして、解析処理部１２２は、生成されたＡＰＩ入力データを用いて、ＡＰＩ「特定項目集計（比例尺度）」（ＩＤ＝２００９）に対応するアプリケーションを実行する。これにより、解析処理部１２２は、施設サーバ２００，３００，４００から受信した合計値を加算して、統合合計値を計算する（ステップＳ６２）。統合合計値は、症例データベース２０１，３０１，４０１から検索されたすべての類似症例について、特定項目（ＨｂＡ１ｃ）の項目値を合計した値を示す。
【０１２１】
次に、統合サーバ１００の解析処理部１２２は、ＡＰＩチェーンに基づいてＡＰＩ「特定項目／平均値」（ＩＤ＝２００３）を選択し、選択したＡＰＩに対応する入力ＡＰＩデータを生成する。解析処理部１２２は、ステップＳ６１で算出された統合類似症例数と、ステップＳ６２で算出された統合合計値とを入力ＡＰＩデータに設定する。そして、解析処理部１２２は、生成されたＡＰＩ入力データを用いて、ＡＰＩ「特定項目／平均値」（ＩＤ＝２００３）に対応するアプリケーションを実行する。これにより、解析処理部１２２は、統合合計値を統合類似症例数で除算して、項目値の平均値（統合平均値）を計算する（ステップＳ６３）。統合平均値は、症例データベース２０１，３０１，４０１から検索されたすべての類似症例について、特定項目（ＨｂＡ１ｃ）の項目値を平均した値を示す。
【０１２２】
次に、統合サーバ１００の解析処理部１２２は、ＡＰＩチェーンに基づいてＡＰＩ「特定項目／二乗和」（ＩＤ＝２００６）を選択し、選択したＡＰＩに対応する入力ＡＰＩデータを生成する。解析処理部１２２は、ステップＳ５１で施設サーバ２００，３００，４００から受信した、項目値の二乗和を、入力ＡＰＩデータに設定する。そして、解析処理部１２２は、生成されたＡＰＩ入力データを用いて、ＡＰＩ「特定項目／二乗和」（ＩＤ＝２００６）に対応するアプリケーションを実行する。これにより、解析処理部１２２は、例えば、施設サーバ２００，３００，４００から受信した各二乗和をさらに二乗し、それらの二乗値を加算した統合二乗和を計算する（ステップＳ６４）。統合二乗和は、症例データベース２０１，３０１，４０１から検索されたすべての類似症例について、特定項目（ＨｂＡ１ｃ）の項目値を基に算出した二乗和を示す。
【０１２３】
次に、統合サーバ１００の解析処理部１２２は、ＡＰＩチェーンに基づいてＡＰＩ「標準偏差」（ＩＤ＝２００７）を選択し、選択したＡＰＩに対応する入力ＡＰＩデータを生成する。解析処理部１２２は、ステップＳ６１で算出された統合類似症例数と、ステップＳ６３で算出された統合平均値と、ステップＳ６４で算出された統合二乗和とを、入力ＡＰＩデータに設定する。そして、解析処理部１２２は、生成されたＡＰＩ入力データを用いて、ＡＰＩ「標準偏差」（ＩＤ＝２００７）に対応するアプリケーションを実行する。これにより、解析処理部１２２は、症例データベース２０１，３０１，４０１から検索されたすべての類似症例についての、特定項目（ＨｂＡ１ｃ）の項目値の標準偏差を計算する（ステップＳ６５）。なお、標準偏差は、統合二乗和の代わりに、統合二乗和の算出元となった各二乗和を用いて算出されてもよい。
【０１２４】
次に、統合サーバ１００の解析処理部１２２は、ＡＰＩチェーンに基づいてＡＰＩ「不偏分散」（ＩＤ＝２００８）を選択し、選択したＡＰＩに対応する入力ＡＰＩデータを生成する。解析処理部１２２は、ステップＳ６５で算出された標準偏差と、ステップＳ６１で算出された統合類似症例数とを、入力ＡＰＩデータに設定する。そして、解析処理部１２２は、生成されたＡＰＩ入力データを用いて、ＡＰＩ「不偏分散」（ＩＤ＝２００８）に対応するアプリケーションを実行する。これにより、解析処理部１２２は、症例データベース２０１，３０１，４０１から検索されたすべての類似症例についての、特定項目（ＨｂＡ１ｃ）の項目値の不偏分散を計算する（ステップＳ６６）。不偏分散は、「標準偏差＊標準偏差＊｛統合類似症例数／（統合類似症例数−１）｝」という式によって計算される。
【０１２５】
以上で、類似症例についての統計計算処理が終了する。続いて、非類似症例についての統計計算処理が実行される。
まず、統合サーバ１００の解析処理部１２２は、ＡＰＩチェーンに基づいてＡＰＩ「数値フィルタ」（ＩＤ＝１０１０）を選択し、選択したＡＰＩに対応する入力ＡＰＩデータを生成する。解析処理部１２２は、リクエストデータ２４１の類似度閾値と、閾値未満の症例情報を絞り込むように指示する情報と、ステップＳ３２で作成されたファイルのファイル名とを入力ＡＰＩデータに設定する。解析処理部１２２は、この入力ＡＰＩデータを施設サーバ２００，３００，４００に送信する。これにより、施設サーバ２００，３００，４００に対して、非類似症例の絞り込みが要求される（ステップＳ６７）。
【０１２６】
施設サーバ２００の解析処理部２３２は、入力ＡＰＩデータを受信すると、この入力ＡＰＩデータを用いて、ＡＰＩ「数値フィルタ」（ＩＤ＝１０１０）に対応するアプリケーションを実行する。これにより、解析処理部２３２は、ステップＳ３２で作成されたファイルに基づき、類似度が類似度閾値未満である症例情報（非類似症例）を絞り込む（ステップＳ６８）。解析処理部２３２は、各非類似症例を識別する患者ＩＤを記述したファイルを作成し、記憶部２２０に一時的に保存する。解析処理部２３２は、以上の処理が完了すると、処理が完了したことを示すＡＰＩ出力データを統合サーバ１００に送信して応答する（ステップＳ６９）。施設サーバ３００，４００の解析処理部でも、ステップＳ６８，Ｓ６９の処理が実行される。
【０１２７】
その後、非類似症例を処理対象として、ステップＳ３７〜Ｓ３９，Ｓ４１〜Ｓ５１，Ｓ６１〜Ｓ６６の処理が再実行される（ステップＳ７０）。この処理では、ステップＳ３８において、ステップＳ６８で作成されたファイルが参照される。また、ステップＳ６１では、症例データベース２０１，３０１，４０１から検索された非類似症例の全体数を示す統合非類似症例数が計算される。ステップＳ６３では、症例データベース２０１，３０１，４０１から検索されたすべての非類似症例について、特定項目（ＨｂＡ１ｃ）の項目値を平均した統合平均値が計算される。ステップＳ６５では、症例データベース２０１，３０１，４０１から検索されたすべての非類似症例についての、特定項目（ＨｂＡ１ｃ）の項目値の標準偏差が計算される。ステップＳ６６では、症例データベース２０１，３０１，４０１から検索されたすべての非類似症例についての、特定項目（ＨｂＡ１ｃ）の項目値の不偏分散が計算される。
【０１２８】
最後に、統合サーバ１００の解析処理部１２２は、ＡＰＩチェーンに基づいてＡＰＩ「スチューデントのＴ検定」（ＩＤ＝３００３）を選択し、選択したＡＰＩに対応する入力ＡＰＩデータを生成する。解析処理部１２２は、ステップＳ６１で算出された統合類似症例数と、ステップＳ６３で算出された統合平均値と、ステップＳ６５で算出された類似症例についての標準偏差と、ステップＳ６６で算出された類似症例についての不偏分散とを、入力ＡＰＩデータに設定する。さらに、解析処理部１２２は、ステップＳ７０で算出された統合非類似症例数と、非類似症例についての統合平均値、標準偏差および不偏分散とを、入力ＡＰＩデータに設定する。そして、解析処理部１２２は、生成されたＡＰＩ入力データを用いて、ＡＰＩ「スチューデントのＴ検定」（ＩＤ＝３００３）に対応するアプリケーションを実行する。これにより、解析処理部１２２は、スチューデントのＴ検定を実行し、ｐ値の計算およびリスク判定を行う（ステップＳ７１）。
【０１２９】
具体的には、解析処理部１２２は、下記の式（１）にしたがって検定統計量ｔ0を計算する。また、式（１）における分散Ｕeは、式（２）にしたがって計算される。なお、分散Ｕeは、類似症例群と非類似症例群とを合わせた全体における、特定項目（ＨｂＡ１ｃ）の項目値の分散の推定値を示す。
【０１３０】
【数１】
2019220486.tif 000003
【０１３１】
式（１）において、Ａｖｅ（Ｘ）には、類似症例についての統合平均値が代入され、Ａｖｅ（Ｙ）には、非類似症例についての統合平均値が代入される。式（２）において、Ｕxには、類似症例についての不偏分散が代入され、Ｕyには、非類似症例についての不偏分散が代入される。式（１），（２）において、ｍには、統合類似症例数が代入され、ｎは、統合非類似症例数が代入される。
【０１３２】
解析処理部１２２は、自由度（ｍ＋ｎ−２）のｔ分布を用い、検定統計量ｔ0に基づく面積を計算することで、ｐ値を算出する。そして、解析処理部１２２は、例えば、ｐ値が所定値（例えば０．０５）以下の場合に、類似症例についての統計量と非類似症例についての統計量との比較結果に基づいて、リスクが高いか低いかを判定する。
【０１３３】
図１５は、解析結果の画面表示例を示す図である。解析処理部１２２による解析結果は、解析受け付け処理部１２１によって施設サーバ２００に送信される。施設サーバ２００は、受信した解析結果に基づき、例えば図１５に示すような解析結果画面２１２を端末装置２１０に表示させる。解析結果画面２１２には、表示領域２１２ａ〜２１２ｅが設けられている。
【０１３４】
表示領域２１２ａには、主として、施設Ａの症例データベース２０１の検索結果に基づく統計情報が表示される。表示領域２１２ｂには、主として、施設Ｂの症例データベース３０１の検索結果に基づく統計情報が表示される。表示領域２１２ｃには、主として、施設Ｃの症例データベース４０１の検索結果に基づく統計情報が表示される。
【０１３５】
なお、表示領域２１２ａ〜２１２ｃでは、統計情報として最大値、最小値、標準偏差が表示されている。これらの統計情報は上記の図１２〜図１４の例では算出されていないが、図１５では、統合サーバ１００からの要求に応じてこれらの統計情報が施設サーバ２００，３００，４００で計算され、統合サーバ１００に送信されたものとする。例えば、施設ごとの標準偏差は、最終的な検定やリスク判定のためには計算する必要がないが、これらを計算して解析結果画面２１２に表示することで、利用者は、これらの標準偏差を、表示領域２１２ｄに表示された、施設Ａ〜Ｃの全体での標準偏差と比較することができる。
【０１３６】
表示領域２１２ｄには、主として、統合サーバ１００の解析処理部１２２によって算出された統合統計量と、ｐ値とが表示される。表示領域２１２ｅには、診断対象の患者についてのリスク判定結果が表示される。
【０１３７】
ここで、図１４のステップＳ７１におけるリスク判定の処理例について説明する。ここでは例として、目的変数としてＨｂＡ１ｃの検査値を示す項目が指定されたものとする。ＨｂＡ１ｃの値は、高いほど異常であると判断されるので、リスク判定では、診断対象の患者についてのＨｂＡ１ｃの値が、今後上昇する可能性が高いかが判定される。
【０１３８】
統合サーバ１００の解析処理部１２２は、ｐ値が所定値（例えば０．０５）以下の場合に、類似症例についての統計量と非類似症例についての統計量との比較結果に基づいて、ＨｂＡ１ｃの値が上昇する可能性が高いか低いかを判定する。例えば、類似症例についてのＨｂＡ１ｃの統合平均値が、非類似症例についてのＨｂＡ１ｃの統合平均値より大きい場合、解析処理部１２２は、ＨｂＡ１ｃの値が上昇する可能性が高いと判定する。また、類似症例についてのＨｂＡ１ｃの統合平均値が、非類似症例についてのＨｂＡ１ｃの統合平均値以下である場合、解析処理部１２２は、ＨｂＡ１ｃの値が上昇する可能性が低いと判定する。しかし、ｐ値が所定値を超える場合には、類似症例群と非類似症例群のデータ間の有意性が低く、リスクを正確に判定できないため、解析処理部１２２は、判定不能であることを出力する。
【０１３９】
図１５の例では、表示領域２１２ｄにおいて、ｐ値は０．０５以下であり、類似症例群についての平均値（統合平均値）は１２であり、非類似症例群についての平均値（統合平均値）は１０である。この場合、解析処理部１２２は、ＨｂＡ１ｃの値が上昇する可能性が高いと判定する。表示領域２１２ｅには、その判定結果を示す「不良傾向」と表示されている。
【０１４０】
次に、カイ二乗検定を用いた解析処理例について説明する。
図１６、図１７は、解析処理の第２の例を示すシーケンス図である。なお、図１６、図１７の処理は、図９のステップＳ１８〜Ｓ２０における統合サーバ１００および施設サーバ２００，３００，４００の処理に対応する。
【０１４１】
この第２の例では、施設サーバ２００からのリクエストデータ２４１において、解析手法としてカイ二乗検定が指定され、目的変数として「糖尿病」の項目が指定されたものとする。この場合、診断対象の患者が糖尿病に罹患するかを示すリスク判定が行われる。
【０１４２】
統合サーバ１００の解析処理部１２２は、ＡＰＩチェーン管理テーブル１１４を参照して、カイ二乗検定に対応するＡＰＩチェーンを判別する（図９のステップＳ１７に対応）。カイ二乗検定に対応するＡＰＩチェーンでは、先頭の３つのＡＰＩが、スチューデントのＴ検定に対応するＡＰＩチェーンと同一であるものとする。この場合、ＡＰＩチェーンが判別された後、図１２のステップＳ３１〜Ｓ３９の処理が実行される（ステップＳ８１）。
【０１４３】
次に、統合サーバ１００の解析処理部１２２は、ＡＰＩチェーンに基づいてＡＰＩ「特定項目集計（名義尺度）」（ＩＤ＝１００２）を選択し、選択したＡＰＩに対応する入力ＡＰＩデータを生成する。解析処理部１２２は、ステップＳ３５で作成されたファイルのファイル名と、リクエストデータ２４１の目的変数とを入力ＡＰＩデータに設定し、この入力ＡＰＩデータを施設サーバ２００，３００，４００に送信する。これにより、施設サーバ２００，３００，４００に対して、類似症例のうち特定項目の項目値が所定値である症例数（特定症例数）の計算が要求される（ステップＳ８２）。ここでは、類似症例の中から、「糖尿病」の項目において、糖尿病に罹患したことを示す数値「１」が登録された症例数の計算が要求される。
【０１４４】
施設サーバ２００の解析処理部２３２は、入力ＡＰＩデータを受信すると、この入力ＡＰＩデータを用いて、ＡＰＩ「特定項目集計（名義尺度）」（ＩＤ＝１００２）に対応するアプリケーションを実行する。これにより、解析処理部２３２は、ステップＳ３５で作成されたファイルに基づき、次のような処理を実行する。解析処理部２３２は、症例データベース２０１を参照し、ステップＳ３５で絞り込まれた各類似症例の症例情報の中から、「糖尿病」の項目に数値「１」が登録されている症例情報を抽出する。解析処理部２３２は、抽出された症例情報の数を、特定症例数として計算する（ステップＳ８３）。
【０１４５】
解析処理部２３２は、算出された特定症例数を記述したファイルを作成し、記憶部２２０に一時的に保存する。解析処理部２３２は、以上の処理が完了すると、処理が完了したことを示すＡＰＩ出力データを統合サーバ１００に送信して応答する（ステップＳ８４）。施設サーバ３００，４００の解析処理部でも、ステップＳ８３，Ｓ８４の処理が実行される。
【０１４６】
次に、統合サーバ１００の解析処理部１２２は、ＡＰＩチェーンに基づいてＡＰＩ「実行結果取得」（ＩＤ＝１００８）を選択し、選択したＡＰＩに対応する入力ＡＰＩデータを生成する。解析処理部１２２は、ステップＳ３８，Ｓ８３でそれぞれ作成されたファイルのファイル名を入力ＡＰＩデータに設定し、この入力ＡＰＩデータを施設サーバ２００，３００，４００に送信する。これにより、施設サーバ２００，３００，４００に対して、ステップＳ３８，Ｓ８３での実行結果が要求される（ステップＳ８５）。
【０１４７】
施設サーバ２００の解析処理部２３２は、入力ＡＰＩデータを受信すると、この入力ＡＰＩデータを用いて、ＡＰＩ「実行結果取得」（ＩＤ＝１００８）に対応するアプリケーションを実行する。これにより、解析処理部２３２は、ステップＳ３８，Ｓ８３でそれぞれ作成されたファイルに基づき、ステップＳ３８で算出された類似症例数と、ステップＳ８３で算出された特定症例数とを設定したＡＰＩ出力データを生成する。そして、解析処理部２３２は、生成されたＡＰＩ出力データを統合サーバ１００に送信して、類似症例数および特定症例数の算出結果を統合サーバ１００に送信する（ステップＳ８６）。このステップＳ８６の処理により、症例データベース２０１の検索結果に基づく統計情報が、施設サーバ２００から統合サーバ１００に対して提供される。施設サーバ３００，４００の解析処理部でも、ステップＳ８６の処理が実行される。
【０１４８】
以下、図１７を用いて説明を続ける。
統合サーバ１００の解析処理部１２２は、ＡＰＩチェーンに基づいてＡＰＩ「症例数」（ＩＤ＝２００１）を選択し、選択したＡＰＩに対応する入力ＡＰＩデータを生成する。解析処理部１２２は、ステップＳ８６で施設サーバ２００，３００，４００から受信した類似症例数を入力ＡＰＩデータに設定する。そして、解析処理部１２２は、生成されたＡＰＩ入力データを用いて、ＡＰＩ「症例数」（ＩＤ＝２００１）に対応するアプリケーションを実行する。これにより、解析処理部１２２は、施設サーバ２００，３００，４００から受信した類似症例数を合計した症例数（統合類似症例数）を計算する（ステップＳ９１）。統合類似症例数は、症例データベース２０１，３０１，４０１から検索された類似症例の全体数を示す。
【０１４９】
次に、統合サーバ１００の解析処理部１２２は、ＡＰＩチェーンに基づいてＡＰＩ「特定項目集計（名義尺度）」（ＩＤ＝２００２）を選択し、選択したＡＰＩに対応する入力ＡＰＩデータを生成する。解析処理部１２２は、ステップＳ８６で施設サーバ２００，３００，４００から受信した特定症例数を入力ＡＰＩデータに設定する。そして、解析処理部１２２は、生成されたＡＰＩ入力データを用いて、ＡＰＩ「特定項目集計（名義尺度）」（ＩＤ＝２００２）に対応するアプリケーションを実行する。これにより、解析処理部１２２は、施設サーバ２００，３００，４００から受信した特定症例数を合計して、統合特定症例数を計算する（ステップＳ９２）。統合特定症例数は、症例データベース２０１，３０１，４０１から検索されたすべての類似症例のうち、「糖尿病」の項目に数値「１」が登録されている症例の合計数を示す。
【０１５０】
以上で、類似症例についての統計計算処理が終了する。続いて、非類似症例についての統計計算処理が実行される。
まず、統合サーバ１００の解析処理部１２２は、ＡＰＩチェーンに基づいてＡＰＩ「数値フィルタ」（ＩＤ＝１０１０）を選択し、選択したＡＰＩに対応する入力ＡＰＩデータを生成する。解析処理部１２２は、リクエストデータ２４１の類似度閾値と、閾値未満の症例情報を絞り込むように指示する情報と、ステップＳ３２で作成されたファイルのファイル名とを入力ＡＰＩデータに設定する。解析処理部１２２は、この入力ＡＰＩデータを施設サーバ２００，３００，４００に送信する。これにより、施設サーバ２００，３００，４００に対して、非類似症例の絞り込みが要求される（ステップＳ９３）。
【０１５１】
施設サーバ２００の解析処理部２３２は、入力ＡＰＩデータを受信すると、この入力ＡＰＩデータを用いて、ＡＰＩ「数値フィルタ」（ＩＤ＝１０１０）に対応するアプリケーションを実行する。これにより、解析処理部２３２は、ステップＳ３２で作成されたファイルに基づき、類似度が類似度閾値未満である症例情報（非類似症例）を絞り込む（ステップＳ９４）。解析処理部２３２は、各非類似症例を識別する患者ＩＤを記述したファイルを作成し、記憶部２２０に一時的に保存する。解析処理部２３２は、以上の処理が完了すると、処理が完了したことを示すＡＰＩ出力データを統合サーバ１００に送信して応答する（ステップＳ９５）。施設サーバ３００，４００の解析処理部でも、ステップＳ９４，Ｓ９５の処理が実行される。
【０１５２】
その後、非類似症例を処理対象として、ステップＳ３７〜Ｓ３９，Ｓ８２〜Ｓ８６，Ｓ９１，Ｓ９２の処理が再実行される（ステップＳ９６）。この処理では、ステップＳ３８において、ステップＳ９４で作成されたファイルが参照される。また、ステップＳ９１では、症例データベース２０１，３０１，４０１から検索された非類似症例の全体数を示す統合非類似症例数が計算される。ステップＳ９２では、症例データベース２０１，３０１，４０１から検索されたすべての非類似症例のうち、「糖尿病」の項目に数値「１」が登録されている症例の合計数を示す統合特定症例数が計算される。
【０１５３】
最後に、統合サーバ１００の解析処理部１２２は、ＡＰＩチェーンに基づいてＡＰＩ「カイ二乗検定」（ＩＤ＝３００１）を選択し、選択したＡＰＩに対応する入力ＡＰＩデータを生成する。解析処理部１２２は、ステップＳ９１で算出された統合類似症例数と、ステップＳ９２で算出された、類似症例についての統合特定症例数とを、入力ＡＰＩデータに設定する。さらに、解析処理部１２２は、ステップＳ９６で算出された統合非類似症例数および非類似症例についての統合特定症例数を、入力ＡＰＩデータに設定する。そして、解析処理部１２２は、生成されたＡＰＩ入力データを用いて、ＡＰＩ「カイ二乗検定」（ＩＤ＝３００１）に対応するアプリケーションを実行する。これにより、解析処理部１２２は、カイ二乗検定を実行し、ｐ値の計算およびリスク判定を行う（ステップＳ９７）。
【０１５４】
具体的には、解析処理部１２２は、次の式（３）にしたがって統計量χ2を計算する。
【０１５５】
【数２】
2019220486.tif 000004
【０１５６】
式（３）において、観測値Ｏ1には、（類似症例についての統合特定症例数／統合類似症例数）が代入され、観測値Ｏ2には、（非類似症例についての統合特定症例数／統合非類似症例数）が代入される。理論値Ｅ1，Ｅ2には、所定値が（例えば、ともに０．５が）代入される。
【０１５７】
解析処理部１２２は、式（３）を用いて求めた統計量χ2によるカイ分布の面積に基づいて、ｐ値を算出する。そして、解析処理部１２２は、例えば、ｐ値が所定値（例えば０．０５）以下の場合に、類似症例についての統計量と非類似症例についての統計量との比較結果に基づいて、リスクが高いか低いかを判定する。
【０１５８】
図１８は、解析結果の画面表示例を示す図である。解析処理部１２２による解析結果は、解析受け付け処理部１２１によって施設サーバ２００に送信される。施設サーバ２００は、受信した解析結果に基づき、例えば図１８に示すような解析結果画面２１３を端末装置２１０に表示させる。解析結果画面２１３には、表示領域２１３ａ〜２１３ｅが設けられている。
【０１５９】
表示領域２１３ａには、主として、施設Ａの症例データベース２０１の検索結果に基づく統計情報が表示される。表示領域２１３ｂには、主として、施設Ｂの症例データベース３０１の検索結果に基づく統計情報が表示される。表示領域２１３ｃには、主として、施設Ｃの症例データベース４０１の検索結果に基づく統計情報が表示される。
【０１６０】
なお、表示領域２１３ａ〜２１３ｃでは、例えば、「類似症例群」の「該当」の数値が、類似症例についての特定症例数を示し、この「該当」の数値と「該当なし」の数値の合計値が、類似症例数を示す。また、「非類似症例群」の「該当」の数値が、非類似症例についての特定症例数を示し、この「該当」の数値と「該当なし」の数値の合計値が、非類似症例数を示す。
【０１６１】
表示領域２１３ｄには、主として、統合サーバ１００の解析処理部１２２によって算出された統合統計量と、ｐ値とが表示される。表示領域２１３ｄでは、例えば、「類似症例群」の「該当」の数値が、類似症例についての統合特定症例数を示し、この「該当」の数値と「該当なし」の数値の合計値が、統合類似症例数を示す。また、「非類似症例群」の「該当」の数値が、非類似症例についての統合特定症例数を示し、この「該当」の数値と「該当なし」の数値の合計値が、統合非類似症例数を示す。
【０１６２】
表示領域２１３ｅには、診断対象の患者についてのリスク判定結果が表示される。
ここで、図１７のステップＳ９７におけるリスク判定の処理例について説明する。ここでは例として、目的変数として、糖尿病に罹患したかを示す「糖尿病」の項目が指定されたものとする。リスク判定では、診断対象の患者が今後糖尿病に罹患する可能性が高いかが判定される。
【０１６３】
統合サーバ１００の解析処理部１２２は、ｐ値が所定値（例えば０．０５）以下の場合に、類似症例についての統計量と非類似症例についての統計量との比較結果に基づいて、糖尿病に罹患する可能性が高いか低いかを判定する。例えば、類似症例数に対する、類似症例についての統合特定症例数の割合（すなわち、類似症例のうち糖尿病に罹患している症例の割合）が、非類似症例数に対する、非類似症例についての統合特定症例数の割合（すなわち、非類似症例のうち糖尿病に罹患している症例の割合）より大きい場合、解析処理部１２２は、糖尿病に罹患する可能性が高いと判定する。また、類似症例数に対する、類似症例についての統合特定症例数の割合が、非類似症例数に対する、非類似症例についての統合特定症例数の割合以下である場合、解析処理部１２２は、糖尿病に罹患する可能性が低いと判定する。しかし、ｐ値が所定値を超える場合には、類似症例群と非類似症例群のデータ間の有意性が低く、リスクを正確に判定できないため、解析処理部１２２は、判定不能であることを出力する。
【０１６４】
図１８の例では、表示領域２１３ｄにおいて、ｐ値は０．０５以下である。また、類似症例数（２７００例）に対する統合特定症例数（９００例）の割合は１／３であり、非類似症例数（３００００例）に対する統合特定症例数（３０００例）の割合は１／１０である。この場合、解析処理部１２２は、前者の割合が後者の割合より大きいことから、糖尿病に罹患する可能性が高いと判定する。表示領域２１３ｅには、その判定結果を示す「不良傾向」と表示されている。
【０１６５】
以上の図９〜図１８に示した例では、施設Ａに属する利用者は、施設Ａの症例データベース２０１の検索結果に加えて、他の施設Ｂ，Ｃの症例データベース３０１，４０１の検索結果を利用して得られた統計情報を取得できる。このため、症例データベース２０１だけを用いた場合と比較して、多数の症例情報に基づいて統計情報が算出されるので、信頼性の高い統計情報を取得できる。また、このような統計情報に基づいて、診断対象の患者の状態についてのリスク判定が行われることで、症例データベース２０１だけを用いた場合と比較して、正確性の高いリスク判定結果を取得できる。
【０１６６】
また、上記の診断支援システムでは、症例データベース２０１，３０１，４０１からの類似症例の検索結果に基づく統計情報に加えて、非類似症例の検索結果に基づく統計情報も算出される。そして、これらの統計情報が比較されることで、診断対象の患者の状態についてのリスク判定を高精度に実行できる。
【０１６７】
なお、上記の各実施の形態に示した装置（例えば、情報処理装置１〜４、統合サーバ１００、施設サーバ２００，３００，４００）の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、各装置が有すべき機能の処理内容を記述したプログラムが提供され、そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、磁気記憶装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリなどがある。磁気記憶装置には、ハードディスク装置（ＨＤＤ）、磁気テープなどがある。光ディスクには、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ブルーレイディスク（Blu-ray Disc：ＢＤ、登録商標）などがある。光磁気記録媒体には、ＭＯ（Magneto-Optical disk）などがある。
【０１６８】
プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ、ＣＤなどの可搬型記録媒体が販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。
【０１６９】
プログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記録媒体に記録されたプログラムまたはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムにしたがった処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムにしたがった処理を実行することもできる。また、コンピュータは、ネットワークを介して接続されたサーバコンピュータからプログラムが転送されるごとに、逐次、受け取ったプログラムにしたがった処理を実行することもできる。
【０１７０】
また、上記については単に本発明の原理を示すものである。さらに、多数の変形、変更が当業者にとって可能であり、本発明は上記に示し、説明した正確な構成および応用例に限定されるものではなく、対応するすべての変形例および均等物は、添付の請求項およびその均等物による本発明の範囲とみなされる。
【符号の説明】
【０１７１】
１〜４  情報処理装置
２ａ，３ａ，４ａ  臨床データベース
１１  検索条件
１２ａ１，１２ａ２，１２ｂ１，１２ｂ２，１２ｃ１，１２ｃ２  統計情報
１３  判定結果
Ｓ１，Ｓ２ａ，Ｓ２ｂ，Ｓ２ｃ，Ｓ３ａ，Ｓ３ｂ，Ｓ３ｃ，Ｓ４  ステップ
【図１】
2019220486.tif 000005
【図２】
2019220486.tif 000006
【図３】
2019220486.tif 000007
【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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【図１２】
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【図１３】
2019220486.tif 000017
【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
2019220486.tif 000022
【国際調査報告】
2019220486.tif 000023
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