特開 2024-70953 医用情報表示装置、医用情報表示方法、及び、プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024070953

(43)【公開日】2024-05-24

(54)【発明の名称】医用情報表示装置、医用情報表示方法、及び、プログラム

(51)【国際特許分類】

   G16H 10/00 20180101AFI20240517BHJP

【ＦＩ】

G16H10/00

【審査請求】未請求

【請求項の数】13

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022181607

(22)【出願日】2022-11-14

(71)【出願人】

【識別番号】594164542

【氏名又は名称】キヤノンメディカルシステムズ株式会社

(71)【出願人】

【識別番号】510097747

【氏名又は名称】国立研究開発法人国立がん研究センター

(74)【代理人】

【識別番号】110001771

【氏名又は名称】弁理士法人虎ノ門知的財産事務所

(72)【発明者】

【氏名】中谷 文彦

(72)【発明者】

【氏名】三宅 基隆

(72)【発明者】

【氏名】霜村 侑香

(72)【発明者】

【氏名】中津川 実

(72)【発明者】

【氏名】朴 龍勲

【テーマコード（参考）】

5L099

【Ｆターム（参考）】

5L099AA15

5L099AA21

(57)【要約】

【課題】ユーザが素早く適切な判断を行うことができること。
【解決手段】本実施形態に係る医用情報表示装置は、記憶部と、取得部と、特定部と、表示制御部とを備える。前記記憶部は、診療データに関する情報の組み合わせごとに表示情報が対応付けられたデータベースを記憶する。前記取得部は、患者に関する診療情報と、ユーザに関する行動情報とを取得する。前記特定部は、前記データベースに基づいて、前記診療情報と前記行動情報とに対応した対応表示情報を、前記データベースに記憶された表示情報の中から特定する。前記表示制御部は、前記対応表示情報を表示させる。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

診療データに関する情報の組み合わせごとに表示情報が対応付けられたデータベースを記憶する記憶部と、
患者に関する診療情報と、ユーザに関する行動情報とを取得する取得部と、
前記データベースに基づいて、前記診療情報と前記行動情報とに対応した対応表示情報を、前記データベースに記憶された表示情報の中から特定する特定部と、
前記対応表示情報を表示させる表示制御部と、
を備える医用情報表示装置。

【請求項2】

前記特定部は、前記データベースに基づいて、前記診療情報と前記行動情報とに対して、前記ユーザの意思決定に互いに関連する前記対応表示情報を特定する、
請求項１に記載の医用情報表示装置。

【請求項3】

前記データベースは、前記診療データに関する情報と前記対応表示情報とに対応する複数のノードを有するグラフ構造である、
請求項１に記載の医用情報表示装置。

【請求項4】

前記取得部は、前記行動情報に関連する前記診療情報を取得する、
請求項１に記載の医用情報表示装置。

【請求項5】

前記特定部は、前記グラフ構造において、前記診療情報に対応する第１のノードと、前記行動情報に対応する第２のノードとを特定し、前記第１のノードと前記第２のノードとの関連度が所定の閾値よりも高いノードに対応する表示情報を前記対応表示情報として特定する、
請求項３に記載の医用情報表示装置。

【請求項6】

前記特定部は、前記グラフ構造において、前記診療情報に対応する第１のノードと、前記行動情報に対応する第２のノードとを特定し、前記第１のノードと前記第２のノードとの間に位置する第３のノードを特定し、前記第１のノードまたは前記第２のノードと前記第３のノードとの関連度が所定の閾値よりも高いノードに対応する表示情報を前記対応表示情報として特定する、
請求項３に記載の医用情報表示装置。

【請求項7】

前記特定部は、前記グラフ構造において前記診療情報に対応する第１のノードを複数特定した場合、特定した複数の第１のノードそれぞれを含む部分グラフ構造と前記診療情報との関連度を算出し、関連度が最も高い部分グラフ構造において前記対応表示情報を特定する、
請求項３に記載の医用情報表示装置。

【請求項8】

前記特定部は、前記行動情報が変更された場合、変更後の行動情報に対応するノードを前記第２のノードとして特定し、当該特定した第２のノードを含む部分グラフ構造において前記診療情報に対応するノードを前記第１のノードとして特定し、前記第１のノードと前記第２のノードとの関連度が所定の閾値よりも高いノードに対応する表示情報を前記対応表示情報として特定する、
請求項５に記載の医用情報表示装置。

【請求項9】

前記特定部は、前記診療情報と前記行動情報とに基づいて、前記ユーザの次の行動を予測し、前記診療情報と、前記予測した行動とに基づいて、前記対応表示情報を特定する、
請求項１に記載の医用情報表示装置。

【請求項10】

前記特定部は、前記グラフ構造において、前記対応表示情報が含まれるノードより下位の階層に位置し、当該ノードと関連するノードに対応する表示情報を追加の前記対応表示情報として特定する、
請求項３に記載の医用情報表示装置。

【請求項11】

前記特定部は、前記グラフ構造において、前記対応表示情報が含まれるノードと同じ階層に位置し、当該ノードと関連するノードに対応する表示情報を追加の前記対応表示情報として特定する、
請求項３に記載の医用情報表示装置。

【請求項12】

診療データに関する情報の組み合わせごとに表示情報が対応付けられたデータベースを記憶し、
患者に関する診療情報と、ユーザに関する行動情報とを取得し、
前記データベースに基づいて、前記診療情報と前記行動情報とに対応した対応表示情報を、前記データベースに記憶された表示情報の中から特定し、
前記対応表示情報を表示させる、
ことを含む医用情報表示方法。

【請求項13】

診療データに関する情報の組み合わせごとに表示情報が対応付けられたデータベースを記憶し、
患者に関する診療情報と、ユーザに関する行動情報とを取得し、
前記データベースに基づいて、前記診療情報と前記行動情報とに対応した対応表示情報を、前記データベースに記憶された表示情報の中から特定し、
前記対応表示情報を表示させる、
処理をコンピュータに実行させるプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本明細書及び図面に開示の実施形態は、医用情報表示装置、医用情報表示方法、及び、プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

病院において、医師であるユーザは、複数の診療情報を参照することで、各診療情報から統合的に患者の状態を適切に判断して意思決定を行う。ここで、例えば、各診療情報を組み合わせてユーザが参照できるよう、ユーザが必要な情報を一画面上に表示するビューアが提案されている。しかし、画面上に表示される情報は、各診療情報の関係性を考慮したものではない可能性がある。このため、情報を羅列して表示するだけでは、ユーザが各診療情報を統合的に参照できず、ユーザが判断を行う際に大きな負荷がかかってしまう。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】国際公開第２０１９／１０２９４９号

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

本明細書及び図面に開示の実施形態が解決しようとする課題の一つは、ユーザが素早く適切な判断を行うことである。ただし、本明細書及び図面に開示の実施形態により解決される課題は上記課題に限られない。後述する実施形態に示す各構成による各効果に対応する課題を他の課題として位置づけることもできる。

【課題を解決するための手段】

【0005】

本実施形態に係る医用情報表示装置は、記憶部と、取得部と、特定部と、表示制御部とを備える。前記記憶部は、診療データに関する情報の組み合わせごとに表示情報が対応付けられたデータベースを記憶する。前記取得部は、患者に関する診療情報と、ユーザに関する行動情報とを取得する。前記特定部は、前記データベースに基づいて、前記診療情報と前記行動情報とに対応した対応表示情報を、前記データベースに記憶された表示情報の中から特定する。前記表示制御部は、前記対応表示情報を表示させる。

【図面の簡単な説明】

【0006】

【図1】図１は、本実施形態に係る医用情報表示装置を含む医用情報表示システムの構成の一例を示す図である。

【図2】図２は、本実施形態に係る医用情報表示装置の構成の一例を示す図である。

【図3】図３は、本実施形態に係る医用情報表示装置による処理の手順を示すフローチャートである。

【図4】図４は、本実施形態におけるグラフ構造の生成の一例を説明するための図である。

【図5】図５は、本実施形態におけるグラフ構造の生成の一例を説明するための図である。

【図6】図６は、本実施形態におけるグラフ構造の生成の一例を説明するための図である。

【図7】図７は、本実施形態におけるグラフ構造の生成の一例を説明するための図である。

【図8】図８は、本実施形態におけるグラフ構造の生成の一例を説明するための図である。

【図9】図９は、本実施形態におけるグラフ構造の生成の一例を説明するための図である。

【図10】図１０は、本実施形態におけるグラフ構造の生成の一例を説明するための図である。

【図11】図１１は、本実施形態におけるグラフ構造の生成の一例を説明するための図である。

【図12】図１２は、本実施形態における特定処理及び表示処理の一例を説明するための図である。

【図13】図１３は、本実施形態における特定処理及び表示処理の一例を説明するための図である。

【図14】図１４は、本実施形態における特定処理及び表示処理の一例を説明するための図である。

【図15】図１５は、本実施形態における特定処理及び表示処理の一例を説明するための図である。

【図16】図１６は、本実施形態における表示切り替えの一例を説明するための図である。

【図17】図１７は、本実施形態における表示切り替えの一例を説明するための図である。

【図18】図１８は、本実施形態における表示切り替えの一例を説明するための図である。

【図19】図１９は、本実施形態の変形例を説明するための図である。

【発明を実施するための形態】

【0007】

以下、添付図面を参照して、医用情報表示装置の実施形態を詳細に説明する。なお、以下、医用情報表示装置を含む医用情報表示システムを例に挙げて説明する。図１に示す医用情報表示システムにおいては、各装置が１台ずつ示されているが、実際にはさらに複数の装置を含むことができる。

【0008】

図１に示す医用情報表示システムは、病院情報システム（ＨＩＳ：Hospital Information System）と、放射線部門情報管理システム（ＲＩＳ：Radiology Information System）と、医用画像管理システム（ＰＡＣＳ：Picture Archiving and Communication System）とを含むシステムである。医用情報表示システムは、ＨＩＳサーバ１０、ＲＩＳサーバ２０、医用画像診断装置３０、ＰＡＣＳサーバ４０、端末５０、及び、医用情報表示装置１００を備える。

【0009】

ＨＩＳサーバ１０、ＲＩＳサーバ２０、医用画像診断装置３０、ＰＡＣＳサーバ４０、端末５０、及び、医用情報表示装置１００は、例えば、病院内に設置された院内ＬＡＮ（Local Area Network）に接続され、所定の装置へ情報を送信すると共に、所定の装置から送信される情報を受信する。なお、ＨＩＳサーバ１０は、院内ＬＡＮに加え、外部のネットワークに接続してもよい。

【0010】

例えば、端末５０は、患者の診療に関わるユーザにより用いられる。例えば、ユーザは、医師や看護師などの医療従事者である。例えば、端末５０は、ＰＣ（Personal Computer）やタブレット式ＰＣ、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、携帯端末等を含む。

【0011】

ＨＩＳにおいて、図１に示すＨＩＳサーバ１０は、病院内で発生する情報を管理する。病院内で発生する情報には、患者情報、及び検査オーダ情報等が含まれる。

【0012】

患者情報は、患者の基本情報と診療情報と検査実施情報とを含む。基本情報は、患者ＩＤ、氏名、生年月日、性別、血液型、身長、体重等を含む。患者ＩＤには、患者を一意に識別する識別情報が設定される。患者の診療情報には、数値（計測値）や診療記録等の情報と、それらの記録日時を示す情報とが含まれる。例えば、患者の診療情報としては、医師による薬剤の処方や、看護師による看護記録や、検査部門に対する検査や、入院時の食事の手配等の情報が挙げられる。例えば、処方については、医師により電子カルテに記録され、看護記録については、看護師により電子カルテに記録される。検査実施情報には、過去に実施された検査及び当該検査による検査結果等の情報と、当該検査の実施日とを示す情報とが含まれる。

【0013】

検査オーダ情報は、検査実施情報を生成するために発行される。検査オーダ情報は、検査ＩＤ、患者ＩＤ、検査コード、診療科目、検査種類、検査部位、及び検査予定日時等等を含む。検査ＩＤは、検査オーダ情報を一意に特定するための識別子である。検査コードは、検査を一意に特定するための識別子である。診療科目は、診療の専門分野区分を示すものである。検査種類は、医用画像を用いた検査を示す。例えば、検査種類には、Ｘ線検査、ＣＴ（Computed Tomography）検査、及びＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）検査等が含まれる。検査部位には、脳、腎臓、肺、肝臓、及び骨等が含まれる。

【0014】

ＨＩＳサーバ１０は、例えば検査依頼医から検査オーダ情報が入力された場合、入力された検査オーダ情報と、当該検査オーダ情報により特定される患者情報とをＲＩＳに送信する。また、この場合、ＨＩＳサーバ１０は、当該患者情報をＰＡＣＳに送信する。

【0015】

ＲＩＳにおいて、図１に示すＲＩＳサーバ２０は、放射線検査業務に係る情報を管理する。例えば、ＲＩＳサーバ２０は、ＨＩＳサーバ１０から送信される検査オーダ情報を受信し、受信した検査オーダ情報に各種設定情報を付加して集積し、集積した情報を検査予約情報として管理する。具体的には、ＲＩＳサーバ２０は、ＨＩＳサーバ１０から送信される患者情報及び検査オーダ情報を受信した場合、受信した患者情報及び検査オーダ情報に基づいて、医用画像診断装置３０を動作させるために必要な検査予約情報を生成する。検査予約情報には、例えば、検査ＩＤ、患者ＩＤ、検査種類、及び、検査部位等の検査の実施に必要な情報が含まれる。ＲＩＳサーバ２０は、生成した検査予約情報を医用画像診断装置３０に送信する。

【0016】

図１に示す医用画像診断装置３０は、臨床検査技師が患者を撮影等することにより検査を実施する装置である。医用画像診断装置３０としては、超音波診断装置、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）装置、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置、ＳＰＥＣＴ（Single Photon Emission Computed Tomography）装置、ＰＥＴ（Positron Emission computed Tomography）装置、ＳＰＥＣＴ装置とＸ線ＣＴ装置とが一体化されたＳＰＥＣＴ－ＣＴ装置、ＰＥＴ装置とＸ線ＣＴ装置とが一体化されたＰＥＴ－ＣＴ装置などが挙げられる。なお、医用画像診断装置３０は、モダリティ装置とも呼ばれる。

【0017】

医用画像診断装置３０は、例えばＲＩＳサーバ２０から送信される検査予約情報に基づいて検査を実施する。そして、医用画像診断装置３０は、検査の実施を表す検査実施情報を生成し、ＲＩＳサーバ２０に送信する。この場合、ＲＩＳサーバ２０は、医用画像診断装置３０から検査実施情報を受信し、受信した検査実施情報を最新の検査実施情報としてＨＩＳサーバ１０に出力する。例えば、ＨＩＳサーバ１０は、最新の検査実施情報を受信し、受信した検査実施情報を管理する。検査実施情報には、検査予約情報（検査ＩＤ、患者ＩＤ、検査種類、検査部位等）、及び、検査の実施日時等が含まれる。

【0018】

また、医用画像診断装置３０は、検査の実施において、臨床検査技師が被検体（患者）を撮影することにより、医用画像データを生成する。医用画像データは、例えばＸ線ＣＴ画像データ、Ｘ線画像データ、ＭＲＩ画像データ、核医学画像データ、及び超音波画像データ等である。医用画像診断装置３０は、生成した医用画像データを例えばＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communication in Medicine）規格に準拠した形式に変換する。すなわち、医用画像診断装置３０は、付帯情報としてＤＩＣＯＭタグが付加された医用画像データを生成する。医用画像診断装置３０は、生成した医用画像データをＰＡＣＳに送信する。

【0019】

付帯情報は、例えば、患者ＩＤ、検査ＩＤ、装置ＩＤ、画像シリーズＩＤ、撮影に関する条件等を含み、ＤＩＣＯＭ規格に従って規格化されている。装置ＩＤは、医用画像診断装置３０を識別するための情報である。画像シリーズＩＤは、医用画像診断装置３０による１回の撮影を識別するための情報であり、例えば、撮影された被検体（患者）の部位、画像生成時刻、スライス厚、スライス位置等を含む。例えば、ＣＴ検査やＭＲＩ検査を行うことにより、複数のスライス位置の各々における断層画像が医用画像データとして得られる。

【0020】

ＰＡＣＳにおいて、図１に示すＰＡＣＳサーバ４０は、例えば、ＨＩＳサーバ１０から送信された患者情報を受信し、受信した患者情報を管理する。ＰＡＣＳサーバ４０は、患者情報を管理するための記憶回路を備えている。ＰＡＣＳサーバ４０は、例えば、医用画像診断装置３０から送信された医用画像データを受信し、受信した医用画像データを患者情報に対応付けて、自身の記憶回路に格納する。ＰＡＣＳサーバ４０は、例えば、医用情報表示装置１００からの取得要求に応じた医用画像データを自身の記憶回路から読み出して、医用情報表示装置１００に送信する。なお、ＰＡＣＳサーバ４０に保存された医用画像データには、患者ＩＤ、検査ＩＤ、装置ＩＤ、画像シリーズＩＤ等の付帯情報が付加されている。このため、ユーザは、患者ＩＤ等を用いた検索を行うことで、必要な患者情報をＰＡＣＳサーバ４０から取得することができる。ユーザは、患者ＩＤ、検査ＩＤ、装置ＩＤ、画像シリーズＩＤ等を用いた検索を行うことで、必要な医用画像データをＰＡＣＳサーバ４０から取得することができる。

【0021】

図１に示す医用情報表示装置１００は、患者の診療に関わる情報として、患者の診療情報や、医用画像データに基づく画像（医用画像）等を、端末５０のディスプレイに表示させるためのワークステーションである。

【0022】

以下、本実施形態に係る医用情報表示装置１００の詳細について説明する。図２は、本実施形態に係る医用情報表示装置１００の構成の一例を示す図である。図２に示すように、医用情報表示装置１００は、処理回路１１０、記憶回路１２０、通信インターフェース１３０を有する。

【0023】

記憶回路１２０は、処理回路１１０に接続されており、各種情報を記憶する。具体的には、記憶回路１２０は、各システムから受信した患者情報を記憶する。例えば、記憶回路１２０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子や、ハードディスク、光ディスク等によって実現される。ここで、記憶回路１２０は、記憶部の一例である。通信インターフェース１３０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等であり、他の装置との間で通信を行う。

【0024】

処理回路１１０は、医用情報表示装置１００の構成要素を制御する。例えば、処理回路１１０は、図２に示すように、取得機能１１１、特定機能１１２、表示制御機能１１３を実行する。ここで、例えば、処理回路１１０の構成要素である取得機能１１１、特定機能１１２、表示制御機能１１３が実行する各処理機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶回路１２０に記録されている。処理回路１１０は、各プログラムを記憶回路１２０から読み出し、実行することで各プログラムに対応する機能を実現するプロセッサである。換言すると、各プログラムを読み出した状態の処理回路１１０は、図２の処理回路１１０内に示された各機能を有することとなる。なお、取得機能１１１、特定機能１１２、表示制御機能１１３は、それぞれ、取得部、特定部、表示制御部の一例である。

【0025】

上記説明において用いた「プロセッサ」という文言は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、特定用途向け集積回路（Application Specific Integrated Circuit：ＡＳＩＣ）等の回路を意味する。また、「プロセッサ」という文言は、プログラマブル論理デバイス等の回路を意味する。プログラマブル論理デバイスとして、例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Simple Programmable Logic Device：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Complex Programmable Logic Device：ＣＰＬＤ）が挙げられる。また、プログラマブル論理デバイスとして、例えば、フィールドプログラマブルゲートアレイ（Field Programmable Gate Array：ＦＰＧＡ））が挙げられる。プロセッサが例えばＣＰＵである場合、プロセッサは記憶回路１２０に保存されたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。一方、プロセッサが例えばＡＳＩＣである場合、記憶回路１２０にプログラムを保存する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムが直接組み込まれる。なお、本実施形態の各プロセッサは、プロセッサごとに単一の回路として構成される場合に限らず、複数の独立した回路を組み合わせて１つのプロセッサとして構成し、その機能を実現するようにしてもよい。さらに、図２における複数の構成要素を１つのプロセッサへ統合してその機能を実現するようにしてもよい。

【0026】

以上、本実施形態に係る医用情報表示装置１００を含む医用情報表示システムの全体構成について説明した。このような構成のもと、本実施形態に係る医用情報表示装置１００では、医師等の医療従事者であるユーザが素早く適切な判断を行うことができるように、以下の処理を行う。まず、本実施形態に係る医用情報表示装置１００では、記憶回路１２０は、診療データに関する情報の組み合わせごとに表示情報が対応付けられたデータベースを記憶する。取得機能１１１は、患者に関する診療情報と、ユーザに関する行動情報とを取得する。特定機能１１２は、データベースに基づいて、診療情報と行動情報とに対応した対応表示情報を、データベースに記憶された表示情報の中から特定する。表示制御機能１１３は、対応表示情報を表示させる。

【0027】

ここで、対応表示情報の表示例としては、ユーザが患者の治療の経過を観察したいときは、変化が大きい検体検査を時系列に表示させる場合や、直近の検体検査を一覧表示させる場合などが挙げられる。あるいは、ユーザが治療方法を決定したいときは、患者の投与歴や治療歴を表示させる場合、患者の全身状態を表す画像や局所的な部位を表す画像を表示させる場合などが挙げられる。以下、いくつかの例を挙げて説明する。

【0028】

まず、本実施形態に係る医用情報表示装置１００の処理について説明する。図３は、本実施形態に係る医用情報表示装置１００による処理の手順を示すフローチャートである。

【0029】

図３のステップＳ１０１は、処理回路１１０が記憶回路１２０から取得機能１１１に対応するプログラムを呼び出して実行されるステップである。ステップＳ１０１の取得処理において、取得機能１１１は、患者に関する診療情報と、ユーザに関する行動情報とを取得する。例えば、取得機能１１１は、ＨＩＳサーバ１０から、患者の直近の診療情報と、ユーザの行動情報とを取得する。取得処理の詳細については後述する。

【0030】

図３のステップＳ１０２は、処理回路１１０が記憶回路１２０から特定機能１１２に対応するプログラムを呼び出して実行されるステップである。ステップＳ１０２の特定処理において、特定機能１１２は、診療データに関する情報の組み合わせごとに表示情報が対応付けられたデータベースに基づいて、ステップＳ１０１により取得された診療情報と行動情報とに対応した対応表示情報を、データベースに記憶された表示情報の中から特定する。特定処理の詳細については後述する。

【0031】

図３のステップＳ１０３は、処理回路１１０が記憶回路１２０から表示制御機能１１３に対応するプログラムを呼び出して実行されるステップである。ステップＳ１０３の表示処理において、表示制御機能１１３は、ステップＳ１０２により特定された対応表示情報を、ユーザが使用する端末５０のディスプレイに表示させる。表示処理の詳細については後述する。

【0032】

ここで、上述のデータベースは、予め生成され、記憶回路１２０に記憶される。例えば、データベースは、診療データに関する情報と表示情報とに対応する複数のノードを有するグラフ構造である。図４～図１１は、本実施形態におけるグラフ構造の生成の一例を説明するための図である。

【0033】

グラフ構造のノードは、表示形態から、診療情報の種類と表示方法とを組み合わせることによって抽出される。例えば、１つの表示形態から複数のノードが抽出されてもよい。具体的には、着目する情報の粒度、表示方法のカテゴリ、あるいは、それらの組み合わせによって、複数のノードが抽出される。例えば、図４に示すように、ユーザの行動情報として、ユーザが患者の検体検査を参照しているとする。この場合、例えば、表示されている検体検査から、患者の診療情報の種類として、検体検査の項目「Ｃａ（カルシウム）」、「ＬＤＨ（lactate dehydrogenase）」、「ＣａとＬＤＨ」などの項目と、検体検査の数値的特徴「変化の大きい検体検査」、「基準値外の検体検査」、「変化がない検体検査」などの特徴とが抽出される。また、表示方法として、例えば、時系列の表示方法「時系列表示（表）」、「時系列表示（グラフ）」、「期間内の平均値」、「期間内の最小値」などの表示方法が抽出される。そこで、例えば、検体検査の項目「ＣａとＬＤＨ」と時系列の表示方法「時系列表示（グラフ）」との組み合わせによって、検体検査の項目「ＣａとＬＤＨ」のグラフを時系列で表示させるためのノードが抽出される。また、例えば、検体検査の数値的特徴「変化の大きい検体検査」と時系列の表示方法「時系列表示（グラフ）」との組み合わせによって、変化の大きい検体検査のグラフを時系列で表示させるためのノードが抽出される。なお、患者の診療情報、ユーザの行動情報、表示方法は、診療データに関する情報の一例である。

【0034】

ここで、診療情報の種類のバリエーションとして、医療オントロジー等を活用して、診療情報の臨床的な上下関係から、異なる粒度で、ノードを抽出してもよい。例えば、図５に示すように、検体検査から、患者の診療情報の種類として、検体検査の項目「Ｃａ」、「ＬＤＨ」、「ＣａとＬＤＨ」などの項目と、検体検査の数値的特徴「変化の大きい検体検査」、「基準値外の検体検査」、「変化がない検体検査」などの特徴とが抽出される。更に、患者の診療情報の種類として、検体検査の項目の上位タイプ「血液検査」、「尿検査」、「腫瘍マーカ」、「骨転移関連指標」などのタイプと、検体検査の関連疾患「肺がん」、「乳がん」、「骨転移」などの疾患とが抽出される。この場合、例えば、検体検査の項目「ＣａとＬＤＨ」と検体検査の項目の上位タイプ「血液検査」と検体検査の関連疾患「骨転移」と表示方法との組み合わせによって、ノードが抽出される。また、臨床的分類だけではなく、例えば検査結果などの数値的な特徴、「新着」、「検査中」、「疑い」、「確定」といった診療情報のステータス的な情報、緊急度や重要度を組み合わせることによって、ノードを抽出してもよい。

【0035】

また、表示方法のバリエーションとして、例えば、図６に示すように、表示方法「時系列表示」、「一覧表示」、「サマリ表示」などが挙げられる。時系列の表示方法として、上述のように、「時系列表示（表）」、「時系列表示（グラフ）」、「期間内の平均値」、「期間内の最小値」などが挙げられる。また、領域の表示方法として、「全身状態」、「部位別の状態」、「プロブレム別の状態」などが挙げられる。更に、表示方法のバリエーションとして、表示期間「直近」、「入院期間中」、「既往歴」などに限定してもよい。また、表示方法のバリエーションとして、表示する複数の情報の配置を「横に配列」、「縦に配列」、「サムネイル表示」などに指定してもよい。

【0036】

また、グラフ構造の生成として、各ノードをグルーピングやラベル付けしてもよい。例えば、複数のノードが同等の意味合いを持つ場合、それらをグルーピングして、１つのノードとしてまとめてもよい。その際に、ノードに共通した上位概念でラベル付けをしてもよい。例えば、図７に示すように、上位概念のノードが「腫瘍マーカの変化の確認」であり、その下位概念のノードが「乳がん腫瘍マーカの変化の確認」、「骨転移腫瘍マーカの変化の確認」であり、更に、それらの下位概念のノードが「ＣＥＡ（carcinoembryonic antigen）の時系列グラフ表示」である。また、上位概念のノードが「腫瘍マーカの変化の確認」であり、その下位概念のノードが「骨転移腫瘍マーカの変化の確認」、「前立腺がん腫瘍マーカの変化の確認」であり、更に、それらの下位概念のノードが「ＰＳＡ（prostate specific antigen）の時系列グラフ表示」である。なお、ガイドラインや臨床オントロジーを活用してラベル付けしてもよいし、ラベル付けは、臨床的な状態や行動と結び付けたラベルでもよい。また、各ノードは複数のグループに分類される場合がある。

【0037】

また、グラフ構造の生成として、過去に医師が参照した表示形態（表示形態の参照歴）から、統計的にノードの絞り込みを行ってもよい。例えば、医師（ユーザ）毎、患者毎、疾患毎、診療科毎、診療フェーズ毎（診断フェーズ、化学療法フェーズ、経過観察フェーズ）などのユーザの表示形態の参照歴から、重要なノードだけが抽出される。ここで、参照の頻度や、ＴＦ－ＩＤＦ（term frequency－inverse document frequency）などの指標を活用してもよく、自然言語処理における共起関係や、教師なし学習によるクラスタリング手法を活用してもよい。また、ガイドラインや論文情報から、臨床的に重要な意思決定に必要なノードを抽出してもよい。例えば、緊急度などを考慮して、ガイドラインや論文情報から、ノードが抽出される。

【0038】

また、グラフ構造の生成において、ノード間のエッジの強さを抽出してもよい。例えば、エッジの強さ（重み）は、関連度に相当し、当該関連度は、同時に参照される確率と同等である。例えば、図８に示すように、患者の診療情報としてノード「痛みの変化」が抽出され、ユーザが患者に対する薬剤の投与歴を参照することにより、ユーザの行動情報としてノード「抗がん剤の治療実施状況」が抽出され、これらの組み合わせにより、ノード「検体検査の変化」が抽出される。図８に示す例では、ノード「痛みの変化」とノード「抗がん剤の治療実施状況」とのエッジの強さは「０．３」であり、ノード「痛みの変化」とノード「検体検査の変化」とのエッジの強さは「０．６」であり、ノード「抗がん剤の治療実施状況」とノード「検体検査の変化」とのエッジの強さは「０．３」である。

【0039】

ここで、エッジの強さの例として、有向グラフにして、参照の順序関係を表してもよいし、ノード間の関係性からエッジのタイプを定義してもよい。エッジのタイプとしては、ｉｓ－ａ関係、因果、相関、副作用、症状、治療方法、上位、下位などが挙げられる。また、医師などの医療従事者が、同時に参照したいノードの組み合わせを、手動で決定してもよいし、ガイドラインや既存のオントロジーからルールベースで生成してもよい。ルールベースで生成する場合、ガイドラインの章立てやクリニカルクエスチョンごとに、関連するノードをまとめてもよいし、臨床オントロジーは多種のエッジ（疾患名、薬剤、症状など）を持つため、オントロジー上で関係が近いノードの組み合わせを抽出してもよい。また、表示形態の参照歴から共起関係など統計的手法やクラスタリングなど機械学習を活用してもよい。

【0040】

また、グラフ構造の生成において、グラフ（部分グラフ）を臨床的な上位概念でラベル付けしてもよい。例えば、関連度の高いエッジ群を部分グラフとして抽出する。ここで、部分グラフを、手動でラベル付けしてもよいし、部分グラフの参照頻度の高い臨床シーンに紐づけてラベル付けするなど、ルールベースでラベル付けしてもよい。例えば、部分グラフのラベル付けとして、図９におけるグラフ構造「時系列に着目したグラフ」では、患者の診療情報から抽出されたノード「痛みの変化」と、ユーザの行動情報から抽出されたノード「抗がん剤の治療実施状況」と、これらの組み合わせにより抽出されたノード「検体検査の変化」とに対して、ユーザの意思決定として、ラベル「治療のモニタリング」が付与されている。また、部分グラフのラベル付けとして、図９におけるグラフ構造「局所に着目したグラフ」では、患者の診療情報から抽出されたノード「痛みの検査」と、ユーザの行動情報から抽出されたノード「検査適用可否」と、これらの組み合わせにより抽出されたノード「検査に必要なプロファイル情報」とに対して、ユーザの意思決定として、ラベル「検査の実施」が付与されている。なお、ユーザの意思決定は、診療データに関する情報の一例である。

【0041】

また、グラフ構造は、手動で生成されてもよいし、表示形態の参照歴から統計処理あるいは機械学習を用いることによって自動的に生成されてもよいし、手動と統計処理や機械学習などの組み合わせにより生成されてもよい。また、組み合わせのパターンからノードおよび隣接ノードを決定してもよい。機械学習を用いる場合、Graph Neural Networkを用いることによって自動的にグラフ構造を生成してもよいし、Attentionモデルを用いることによって臨床的な文脈情報から診療データおよび行動情報のコンテキストな関係を抽出してグラフ構造を生成してもよい。例えば、がん治療における診療パターンから、診断から治療、治療からフォローアップなど、臨床的フェーズやシーンに応じて、コンテキストな関係を抽出することによって、グラフ構造が生成される。

【0042】

機械学習を用いる場合、表示形態の参照履歴を学習データとして使用し、表示形態を入力としてもよいし、図１０に示すように、Attentionモデルを活用した教師なし学習により特徴抽出を行ってもよい。図１０に示す例では、表示形態を入力とすることで、診療情報の種類だけではなく、表示方法も組み合わせた特徴抽出が可能になる。

【0043】

教師なし学習を用いる場合、グラフの最適化を行ってもよい。例えば、教師なし学習を用いる場合、ベテラン医師の表示形態の参照履歴のデータによって学習してもよいし、多職種の表示形態の参照履歴のデータで学習することによって、その違いを抽出してもよい。また、予後予測などを用いて、患者の治療に最適な情報の見せ方を提供してもよい。具体的には、教師なし学習ではなく、患者の予後を教師データとして学習する。図１１に示す例では、ユーザが、当該ユーザの行動情報として、患者の検体検査などを参照して、その後、スコアなどを参照し、そして、治療歴などを参照した場合、予後が良かった割合が６５％であったことを表している。

【0044】

なお、グラフの構成として、グラフは１つでも複数でもよい。この場合、上位レベル、下位レベルでグラフを分けてもよい。また、アプリケーションの設計に応じて、画面毎にグラフを用意してもよい。例えば、画面毎のグラフとしては、患者選択画面用のグラフ、患者画面（患者毎の診療情報の表示）用のグラフなどが挙げられる。

【0045】

次に、取得機能１１１の処理（取得処理）について説明する。例えば、取得機能１１１は、ＨＩＳサーバ１０から、患者に関する診療情報と、ユーザに関する行動情報とを取得する。ユーザの行動情報は、例えば、ユーザが現在参照している情報（参照情報）を含み、当該情報としては、患者の投与歴や治療歴、患者への検体検査、患者の全身や局所的な部位を表す画像などが挙げられる。また、ユーザの行動情報は、例えば、患者に対する診療行為や検査オーダなどを含む。また、ユーザの行動情報は、例えば、アプリケーションの利用（解析アプリケーションの起動など）を含む。

【0046】

次に、特定機能１１２の処理（特定処理）、及び、表示制御機能１１３の処理（表示処理）について説明する。上述のように、データベースは、診療データに関する情報（患者の診療情報、ユーザの行動情報、表示方法、ユーザの意思決定など）の組み合わせと表示情報とに対応する複数のノードを有するグラフ構造である。そこで、特定機能１１２は、データベースに基づいて、取得機能１１１により取得された診療情報と行動情報とに対して、ユーザの意思決定に互いに関連する対応表示情報を、データベースに記憶された表示情報の中から特定する。表示制御機能１１３は、特定機能１１２により特定された対応表示情報を、ユーザが使用する端末５０のディスプレイに表示させる。図１２～図１５は、本実施形態における特定処理及び表示処理の一例を説明するための図である。

【0047】

例えば、特定機能１１２は、患者の診療情報、ユーザの行動情報、ユーザの意思決定などのノードを結び付けて、対応表示情報を特定する。また、例えば、特定機能１１２は、ノードが持つ診療情報の種類と表示方法が、診療情報や行動情報と一致するか判定する。ここで、各ノードに対する診療情報や行動情報との該当数や、臨床的な緊急度や重要度によって、一致度のグレードをつけてもよい。例えば、図１２に示すように、特定機能１１２は、患者の診療情報から抽出された「痛みの悪化」に対応するノードが、「痛みの悪化」との一致度が「０．６」であるノード「痛みの変化」であると特定する。また、特定機能１１２は、ユーザの行動情報である「薬剤の投与歴」の参照に対応するノードが、「薬剤の投与歴」との一致度が「０．８」であるノード「抗がん剤の治療実施状況」であると特定する。ここで、図１２では、ノード「痛みの変化」とノード「抗がん剤の治療実施状況」との双方に隣接するノードが「検体検査の変化」であり、これら３つのノードに、ユーザの意思決定として、ラベル「治療のモニタリング」が付与されていることが示されている。

【0048】

そして、特定機能１１２は、ノード「痛みの変化」とノード「抗がん剤の治療実施状況」との周辺ノードから、ノード「痛みの変化」とノード「抗がん剤の治療実施状況」との関連度が所定の閾値よりも高いノードを特定する。周辺ノードの関連度は、当該周辺ノードに隣接する全隣接ノードにおいて、隣接ノードの一致度とエッジの重みとを乗算し、全隣接ノードの乗算結果の合計値を算出することにより、求めることができる。図１３に示す例では、ノード「痛みの変化」とノード「抗がん剤の治療実施状況」とのエッジの強さ（重み）は「０．３」であり、ノード「痛みの変化」とノード「検体検査の変化」とのエッジの強さは「０．６」であり、ノード「抗がん剤の治療実施状況」とノード「検体検査の変化」とのエッジの強さは「０．３」である。

【0049】

図１３に示す例では、特定機能１１２は、ノード「検体検査の変化」の関連度を、０．６×０．６＋０．８×０．３＝０．６と算出する。そして、特定機能１１２は、ノード「検体検査の変化」の関連度「０．６」が所定の閾値よりも高いことから、ノード「検体検査の変化」に対応する表示情報を対応表示情報として特定する。ここで、図１３におけるノード「痛みの変化」、「抗がん剤の治療実施状況」、「検体検査の変化」は、それぞれ、第１のノード、第２のノード、第１のノードと第２のノードとの関連度が所定の閾値よりも高いノードの一例である。なお、特定されるノードは、上位から優先して特定されるように、個数で制限してもよい。

【0050】

このように、特定機能１１２は、グラフ構造において、診療情報に対応する第１のノードと、行動情報に対応する第２のノードとを特定し、第１のノードと第２のノードとの関連度が所定の閾値よりも高いノードに対応する表示情報を対応表示情報として特定する。そして、表示制御機能１１３は、特定機能１１２により特定された対応表示情報を、ユーザが使用する端末５０のディスプレイに表示させる。

【0051】

また、特定機能１１２が関連度を算出する周辺ノードは、第１ノードと第２ノードとに隣接するノードに限定するものではない。例えば、以下のように関連度を伝搬させることで、第１ノードとは隣接していないノードも含めて、対応表示情報が含まれるノードを探索してもよい。

【0052】

即ち、特定機能１１２は、グラフ構造において、診療情報に対応する第１のノードと、行動情報に対応する第２のノードとを特定し、第１のノードと第２のノードとの間に位置する第３のノードを特定し、第１のノードまたは第２のノードと第３のノードとの関連度が所定の閾値よりも高いノードに対応する表示情報を対応表示情報として特定する。

【0053】

具体的には、特定機能１１２は、図１４に示すように、患者の診療情報「痛みの悪化」との一致度が「０．６」である第１のノード「痛みの変化」と、ユーザが患者のこれまでの治療歴の一覧を参照したという行動情報との一致度が「０．８」である第２のノード「これまでの治療歴」を特定する。そして、特定機能１１２は、第１のノード「痛みの変化」と第２のノード「これまでの治療歴」との間に位置する第３のノード「痛みの緩和」を特定する。

【0054】

ここで、図１４に示すように、第３のノード「痛みの緩和」は、第１のノード「痛みの変化」とのエッジの強さが「０．７」であり、第２のノード「痛みの変化」とのエッジの強さが「０．３」である。このことから、特定機能１１２は、第１のノード「痛みの変化」との関連性が高い第３のノード「痛みの緩和」と第２のノード「これまでの治療歴」との関連度が所定の閾値よりも高いノードを特定する。

【0055】

例えば、第３のノード「痛みの緩和」と第２のノード「痛みの変化」との双方に隣接するノード「検体検査の変化」の関連度は、ノード「検体検査の変化」と第３のノード「痛みの緩和」との関連度と、ノード「検体検査の変化」と第２のノード「痛みの変化」との関連度との和として算出される。なお、図１４では、これら３つのノードにラベル「治療方法の判断」が付与されていることが示されている。

【0056】

ここで、ノード「検体検査の変化」と第３のノード「痛みの緩和」との関連度は、『「痛みの悪化」と第１のノード「痛みの変化」との一致度０．６』と『第１のノード「痛みの変化」と第３のノード「痛みの緩和」とのエッジの強さ０．７』と『第３のノード「痛みの緩和」とノード「検体検査の変化」のエッジの強さ０．５』とを乗算した「０．２１」となる。

【0057】

また、ノード「検体検査の変化」と第２のノード「これまでの治療歴」との関連度は、『「痛みの悪化」と第１のノード「痛みの変化」との一致度０．６』と『第１のノード「痛みの変化」と第３のノード「痛みの緩和」とのエッジの強さ０．７』と『第３のノード「痛みの緩和」と第２のノード「これまでの治療歴」とのエッジの強さ０．３』とを乗算した値と、『治療歴の一覧という行動情報と第２のノード「痛みの変化」との一致度０．８』との和に、『第２のノード「これまでの治療歴」とノード「検体検査の変化」のエッジの強さ０．３』を乗算した「０．１８５２≒０．１９」となる。

【0058】

これにより、ノード「検体検査の変化」の関連度は、「０．４」となり、「０．４」が所定の閾値よりも高いことから、特定機能１１２は、ノード「検体検査の変化」に対応する表示情報を対応表示情報として特定する。そして、表示制御機能１１３は、特定機能１１２により特定された対応表示情報を、ユーザが使用する端末５０のディスプレイに表示させる。

【0059】

また、特定機能１１２は、各部分木で関連度を総評して、関連度の高い部分木のノードを抽出してもよい。例えば、特定機能１１２は、グラフ構造において診療情報に対応する第１のノードを複数特定した場合、特定した複数の第１のノードそれぞれを含む部分グラフ構造（部分木）と、診療情報との類似度を算出する。そして、特定機能１１２は、関連度が最も高い部分グラフ構造において、対応表示情報を特定する。例えば、図１５において、特定機能１１２は、グラフ構造において診療情報に対応する複数の第１のノード「痛みの変化」、「痛みの緩和」を特定する。

【0060】

特定機能１１２は、第１のノード「痛みの変化」と、第１のノード「痛みの変化」と隣接するノード「抗がん剤の治療実施状況」およびノード「検体検査の変化」とを、関連度を算出する部分木として特定する。なお、当該部分木には、ラベル「治療のモニタリング」が付与されており、この部分木での表示形態は、「時系列に着目したグラフ」である。また、ノード「抗がん剤の治療実施状況」は、医師の行動情報（参照情報）である「薬剤の投与歴」に対応する第２のノードでもある。

【0061】

ここで、図１５に示すように、ノード「痛みの変化」、「抗がん剤の治療実施状況」、「検体検査の変化」の関連度が、それぞれ「０．５」、「０．３」、「０．２」であることから、図１５の上側の部分木の関連度は、これらの総和である「１」として算出される。

【0062】

また、特定機能１１２は、第１のノード「痛みの緩和」と、第１のノード「痛みの緩和」と隣接するノード「これまでの治療歴」およびノード「検体検査による全身状態の評価」とを、関連度を算出する部分木として特定する。なお、当該部分木には、ラベル「治療のモニタリング」が付与されており、この部分木での表示形態は、「現在の状態に着目したグラフ」である。

【0063】

ここで、図１５に示すように、ノード「痛みの緩和」、「これまでの治療歴」、「検体検査による全身状態の評価」の関連度が、それぞれ、「０．３」、「０．１」、「０．１」であることから、図１５の下側の部分木の関連度は、これらの総和である「０．５」として算出される。

【0064】

これにより、特定機能１１２は、図１５の上側の部分木において、対応表示情報を特定する。図１５に示す一例では、第１のノード「痛みの変化」と、第２のノード「薬剤の投与歴」とに隣接するノード「検体検査の変化」の表示情報を、対応表示情報として特定する。そして、表示制御機能１１３は、特定機能１１２により特定された対応表示情報を、ユーザが使用する端末５０のディスプレイに表示させる。

【0065】

図１６～図１８は、本実施形態における表示切り替えの一例を説明するための図である。例えば、特定機能１１２は、行動情報が変更された場合、変更後の行動情報に対応するノードを第２のノードとして特定し、当該特定した第２のノードを含む部分グラフ構造において診療情報に対応するノードを第１のノードとして特定し、第１のノードと第２のノードとの関連度が所定の閾値よりも高いノードに対応する表示情報を対応表示情報として特定する。

【0066】

図１６は、ユーザが参照する情報に応じて表示を切り替える例であって、例えば、グラフ構造「時系列に着目したグラフ」から対応表示情報を表示させる場合、又は、グラフ構造「現在の状態に着目したグラフ」から対応表示情報を表示させる場合を示している。

【0067】

まず、図１６に示すように、例えば、特定機能１１２は、患者の診療情報「痛みの悪化」に対応するノードを第１のノード「痛みの変化」として特定する。また、特定機能１１２は、ユーザの行動情報「薬剤の投与歴」に対応するノードを第２のノード「抗がん剤の治療実施状況」として特定する。ここで、図１６の上側では、第１のノード「痛みの変化」と第２のノード「抗がん剤の治療実施状況」との双方に隣接するノードが「検体検査の変化」であり、これら３つのノードに、ユーザの意思決定として、ラベル「治療のモニタリング」が付与されており、この部分木での表示形態は、「現在の状態に着目したグラフ」であることが示されている。ここで、特定機能１１２は、第１のノード「痛みの変化」と第２のノード「抗がん剤の治療実施状況」との関連度が所定の閾値よりも高いノード「検体検査の変化」に対応する表示情報を対応表示情報として特定する。この場合、表示制御機能１１３は、特定機能１１２により特定された対応表示情報として、変化の大きい検体検査のグラフを時系列で表示させる。

【0068】

次に、図１６に示すように、ユーザが患者の治療歴の一覧を参照した場合、即ち、行動情報が変更された場合、特定機能１１２は、変更後の行動情報「これまでの治療歴の一覧」に対応するノードを第２のノード「これまでの治療歴」として特定し、当該特定した第２のノード「これまでの治療歴」を含む部分グラフ構造において診療情報「痛みの悪化」に対応するノードを第１のノード「痛みの緩和」として特定する。ここで、図１６の下側では、第１のノード「痛みの緩和」と第２のノード「これまでの治療歴」との双方に隣接するノードが「検体検査による全身状態の評価」であり、これら３つのノードに、ユーザの意思決定として、ラベル「治療方法の判断」が付与されており、この部分木での表示形態は、「時系列に着目したグラフ」であることが示されている。ここで、特定機能１１２は、第１のノード「痛みの緩和」と第２のノード「これまでの治療歴」との関連度が所定の閾値よりも高いノード「検体検査による全身状態の評価」に対応する表示情報を対応表示情報として特定する。この場合、表示制御機能１１３は、特定機能１１２により特定された対応表示情報として、直近の検体検査を一覧表示させる。

【0069】

図１７は、ユーザが参照する情報に応じて表示を切り替える他の例であって、例えば、全身状態に着目したグラフ構造から対応表示情報を表示させる場合、又は、局所に着目したグラフ構造から対応表示情報を表示させる場合を示している。

【0070】

まず、図１７に示すように、例えば、特定機能１１２は、患者の診療情報「痛みの悪化」に対応するノードを第１のノード「痛みの評価」として特定する。また、特定機能１１２は、ユーザの行動情報「リスク評価（全身）」に対応するノードを第２のノード「ＳＲＥ（skeletal related event）リスク評価」として特定する。ここで、図１７の上側では、第１のノード「痛みの評価」と第２のノード「ＳＲＥリスク評価」との双方に隣接するノードが「全身への転移」であり、これら３つのノードに、ユーザの意思決定として、ラベル「潜在的リスク評価」が付与されており、この部分木での表示形態は、「全身状態に着目したグラフ」であることが示されている。ここで、特定機能１１２は、第１のノード「痛みの評価」と第２のノード「ＳＲＥリスク評価」との関連度が所定の閾値よりも高いノード「全身への転移」に対応する表示情報を対応表示情報として特定する。この場合、表示制御機能１１３は、特定機能１１２により特定された対応表示情報として、患者の全身状態を表す画像（例えば、全身の骨シンチグラフィの画像、全身のＰＥＴ－ＣＴ画像）を表示させる。

【0071】

次に、図１７に示すように、ユーザが患者の治療歴の一覧を参照した場合、即ち、行動情報が変更された場合、特定機能１１２は、変更後の行動情報「部位ごとの症状」に対応するノードを第２のノード「症状のある部位の確認」として特定し、当該特定した第２のノード「症状のある部位の確認」を含む部分グラフ構造において診療情報「痛みの悪化」に対応するノードを第１のノード「痛みの評価」として特定する。ここで、図１７の下側では、第１のノード「痛みの評価」と第２のノード「症状のある部位の確認」との双方に隣接するノードが「部位ごとの腫瘍占拠率」であり、これら３つのノードに、ユーザの意思決定として、ラベル「局所的リスク評価」が付与されており、この部分木での表示形態は、「局所に着目したグラフ」であることが示されている。ここで、特定機能１１２は、第１のノード「痛みの評価」と第２のノード「症状のある部位の確認」との関連度が所定の閾値よりも高いノード「部位ごとの腫瘍占拠率」に対応する表示情報を対応表示情報として特定する。この場合、表示制御機能１１３は、特定機能１１２により特定された対応表示情報として、患者の局所的な部位を表す画像（例えば、脊椎Ｔ１のＣＴ断面画像、脊椎Ｔ２のＣＴ断面画像）を表示させる。

【0072】

図１８は、ユーザが参照する情報に応じて表示を切り替える他の例であって、例えば、検索した情報のタイプにより、結果の表示形式を変える場合を示している。

【0073】

まず、図１８に示すように、例えば、特定機能１１２は、患者の診療情報「痛みの悪化」に対応するノードを第１のノード「痛みの変化」として特定する。また、特定機能１１２は、ユーザが検索ワード「疼痛」に関する情報を参照したときのユーザの行動情報に対応するノードを第２のノード「過去の症状の確認」として特定する。ここで、図１８の上側では、第１のノード「痛みの変化」と第２のノード「過去の症状の確認」との双方に隣接するノードが「症状の変化を俯瞰」であり、これら３つのノードに、ユーザの意思決定として、ラベル「症状の把握」が付与されており、この部分木での表示形態は、「全身状態に着目したグラフ」であることが示されている。ここで、特定機能１１２は、第１のノード「痛みの変化」と第２のノード「過去の症状の確認」との関連度が所定の閾値よりも高いノード「症状の変化を俯瞰」に対応する表示情報を対応表示情報として特定する。この場合、表示制御機能１１３は、特定機能１１２により特定された対応表示情報として、痛みの時系列変化を表す情報を表示させる。

【0074】

次に、図１８に示すように、ユーザが患者の治療歴の一覧を参照した場合、即ち、行動情報が変更された場合、特定機能１１２は、変更後の行動情報として、ユーザが検索ワード「アレルギー」に関する情報を参照したときのユーザの行動情報に対応するノードを第２のノード「検査適用可否」として特定し、当該特定した第２のノード「検査適用可否」を含む部分グラフ構造において診療情報「痛みの悪化」に対応するノードを第１のノード「痛みの検査」として特定する。ここで、図１８の下側では、第１のノード「痛みの検査」と第２のノード「検査適用可否」との双方に隣接するノードが「検査に必要なプロファイル情報」であり、これら３つのノードに、ユーザの意思決定として、ラベル「検査の実施」が付与されており、この部分木での表示形態は、「局所に着目したグラフ」であることが示されている。ここで、特定機能１１２は、第１のノード「痛みの検査」と第２のノード「検査適用可否」との関連度が所定の閾値よりも高いノード「検査に必要なプロファイル情報」に対応する表示情報を対応表示情報として特定する。この場合、表示制御機能１１３は、特定機能１１２により特定された対応表示情報として、患者のプロファイルを表す情報を表示させる。

【0075】

以上の説明により、本実施形態に係る医用情報表示装置１００では、取得機能１１１は、患者に関する診療情報と、ユーザに関する行動情報とを取得する。特定機能１１２は、診療データに関する情報の組み合わせごとに表示情報が対応付けられたデータベースに基づいて、患者の診療情報とユーザの行動情報とに対応した対応表示情報を、データベースに記憶された表示情報の中から特定する。表示制御機能１１３は、対応表示情報を、ユーザが使用する端末５０のディスプレイに表示させる。このように、本実施形態に係る医用情報表示装置１００では、患者の診療情報とユーザの行動情報とに対応した対応表示情報をユーザに提示する。このため、本実施形態に係る医用情報表示装置１００によれば、ユーザは、対応表示情報を参照することで、素早く適切な判断を行うことができる。

【0076】

なお、本実施形態に係る医用情報表示装置１００では、特定機能１１２は、患者の直近の診療情報と、ユーザの行動情報としてユーザが参照している情報とを組み合わせて、ユーザに提示するための対応表示情報を特定しているが、これに限定されない。例えば、本実施形態に係る医用情報表示装置１００では、取得機能１１１は、ユーザの行動情報としてユーザが参照している情報を基に、行動情報に関連する診療情報を取得してもよい。例えば、取得機能１１１は、患者の複数の診療情報の中から、行動情報に関連する診療情報を検索する。そして、特定機能１１２は、取得した診療情報と、ユーザの行動情報とを組み合わせて、ユーザに提示するための対応表示情報を特定する。この場合においても、本実施形態に係る医用情報表示装置１００では、患者の診療情報とユーザの行動情報とに対応した対応表示情報をユーザに提示する。このため、本実施形態に係る医用情報表示装置１００によれば、ユーザは、対応表示情報を参照することで、素早く適切な判断を行うことができる。

【0077】

また、本実施形態では、グラフ構造が機械学習で学習したモデルである場合、特定機能１１２は、取得機能１１１により取得された診療情報と行動情報とをモデルに入力したときの推論結果から、関連度の高いノードを抽出してもよい。

【0078】

また、本実施形態では、患者の状態に応じて、複数の表示情報の組み合わせを提案してもよい。例えば、手術の際に患者に麻酔が使用される場合がある。この場合、データベースとして、診療データに関する情報（患者の診療情報、ユーザの行動情報、表示方法、ユーザの意思決定など）の組み合わせと表示情報と共に、手術の際に患者に麻酔が使用される情報として緊急処置情報を対応付けるグラフ構造を生成しておく。そこで、患者の状態として、当該患者に麻酔が使用される場合、取得機能１１１が、ＨＩＳサーバ１０から、患者の診療情報とユーザの行動情報とを取得すると共に緊急処置情報を取得し、特定機能１１２は、データベースに基づいて、取得機能１１１により取得された診療情報と行動情報と緊急処置情報とに対応した表示情報の候補を特定する。表示制御機能１１３は、特定機能１１２により特定された対応表示情報の候補を表示させる。

【0079】

（その他の実施形態）
これまで実施形態について説明したが、上述した実施形態以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。

【0080】

（第１の変形例）
上述した実施形態では、特定機能１１２は、データベースに基づいて、取得機能１１１により取得された診療情報と行動情報とに対応した対応表示情報を、データベースに記憶された表示情報の中からする。即ち、特定機能１１２は、ユーザの行動を基に対応表示情報を特定している。しかし、外来診療でユーザの時間がない場合や、ユーザが緊急処置を行う必要が場合、単にユーザの行動を基に表示情報を決定するのは、診療行為の遅延に繋がる可能性がある。

【0081】

そこで、特定機能１１２は、取得機能１１１により取得された診療情報と行動情報とに基づいて、ユーザの次の行動を予測し、診療情報と、予測した行動とに基づいて、対応表示情報を特定する。ここで、ユーザの次の行動の予測は、例えば、ルールベースや機械学習などを活用することによって行われる。例えば、データベースのグラフ構造がルールベースを基に機械学習で学習したモデルである場合、特定機能１１２は、取得機能１１１により取得された診療情報と行動情報とをモデルに入力したときの推論結果から、ユーザの次の行動を行動情報として予測し、診療情報と、予測した行動情報とに対応した対応表示情報を特定する。表示制御機能１１３は、特定機能１１２により特定された対応表示情報を、ユーザが使用する端末５０のディスプレイに表示させる。

【0082】

このように、本実施形態に係る医用情報表示装置１００では、ユーザの次の行動を予測することにより、患者の診療情報とユーザの次の行動情報とに対応した対応表示情報をユーザに提示する。このため、本実施形態に係る医用情報表示装置１００によれば、ユーザは、対応表示情報を参照することで、素早く適切な判断を行うことができる。

【0083】

（第２の変形例）
ユーザが情報を参照する際、例えば、階層的に情報を参照する場合や、同じ粒度の情報を参照する場合がある。ユーザが階層的に情報を参照する場合、例えば、ユーザは、全体像を把握するために俯瞰的な情報やサマリ情報を参照してから、詳細な情報を参照する。具体的には、ユーザは、患者の全身の画像を参照し、次に、全身の画像から症状に変化のある部位を選択して、各部位の詳細な画像を参照する。ユーザが同じ粒度の情報を参照する場合、例えば、ユーザは、各情報を比較するために同じ粒度の診療情報を並べて参照する。具体的には、ユーザは、特定の部位の症状を比較するために当該部位に関する診療情報を並べて参照する。

【0084】

そこで、記憶回路１２０は、データベース（グラフ構造）を階層的に記憶し、特定機能１１２は、ユーザが参照した表示情報に基づいて、ノード間の階層性を判断する。ここで、ノード間の階層性の判断は、ガイドライン、既存のオントロジーや機械学習などを活用することによって行われる。例えば、データベースのグラフ構造がガイドラインや既存のオントロジーを基に機械学習で学習したモデルである場合、特定機能１１２は、表示制御機能１１３により表示された表示情報をモデルに入力したときの推論結果から、次に表示させる対応表示情報を特定する。図１９は、本実施形態の変形例を説明するための図である。

【0085】

例えば、特定機能１１２は、グラフ構造において、対応表示情報が含まれるノードより下位の階層に位置し、当該ノードと関連するノードに対応する表示情報を追加の対応表示情報として特定する。例えば、図１９において、ユーザが、「リスクの高い部位の一覧」の対応表示情報を参照した後に、当該対応表示情報よりも下位の階層に位置する「部位Ａ」の表示情報を参照したとする。即ち、ユーザが階層的に情報を参照したとする。この場合、特定機能１１２は、「部位Ａ」の表示情報よりも下位の階層に位置する「△年△月放射線治療計画」の表示情報を追加の対応表示情報として特定する。表示制御機能１１３は、特定機能１１２により特定された対応表示情報を、ユーザが使用する端末５０のディスプレイに表示させる。

【0086】

また、例えば、特定機能１１２は、グラフ構造において、対応表示情報が含まれるノードと同じ階層に位置し、当該ノードと関連するノードに対応する表示情報を追加の対応表示情報として特定する。例えば、図１９において、ユーザが、「リスクの高い部位の一覧」の対応表示情報を参照した後に、当該対応表示情報よりも下位の階層に位置する「部位Ａ」の表示情報及び「部位Ｂ」の表示情報を参照したとする。即ち、ユーザが同じ粒度の情報を参照したとする。この場合、特定機能１１２は、「部位Ａ」の表示情報よりも下位の階層に位置する「△年△月放射線治療計画」の表示情報と、「部位Ｂ」の表示情報よりも下位の階層に位置する「△年△月放射線治療計画」、「〇年〇月放射線治療計画」の表示情報と、追加の対応表示情報として特定する。表示制御機能１１３は、特定機能１１２により特定された対応表示情報を、ユーザが使用する端末５０のディスプレイに表示させる。

【0087】

このように、本実施形態に係る医用情報表示装置１００では、データベースを階層的に記憶し、ユーザが参照した表示情報に基づいて、ノード間の階層性を判断し、判断の結果に対応した対応表示情報をユーザに提示する。このため、本実施形態に係る医用情報表示装置１００によれば、ユーザは、階層的に情報を参照したり、同じ粒度の情報を参照したりすることができ、素早く適切な判断を行うことができる。

【0088】

なお、本実施形態で図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、各装置にて行われる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、或いは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。

【0089】

また、本実施形態で説明した方法は、予め用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することによって実現することができる。このプログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布することができる。また、このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ－ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な非一時的な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することもできる。

【0090】

以上説明した少なくとも１つの実施形態によれば、ユーザが素早く適切な判断を行うことができる。

【0091】

いくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更、実施形態同士の組み合わせを行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

【符号の説明】

【0092】

１００ 医用情報表示装置
１１１ 取得機能
１１２ 特定機能
１１３ 表示制御機能
１２０ 記憶回路

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】

【図19】