特許 7140415 看護支援装置、看護支援方法、プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2022-09-12

(45)【発行日】2022-09-21

(54)【発明の名称】看護支援装置、看護支援方法、プログラム

(51)【国際特許分類】

   G16H 10/00 20180101AFI20220913BHJP

【ＦＩ】

G16H10/00

【請求項の数】 8

(21)【出願番号】P 2020553191

(86)(22)【出願日】2019-10-15

(86)【国際出願番号】 JP2019040443

(87)【国際公開番号】W WO2020085144

(87)【国際公開日】2020-04-30

【審査請求日】2021-04-21

(31)【優先権主張番号】P 2018199529

(32)【優先日】2018-10-23

(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP

(73)【特許権者】

【識別番号】000004237

【氏名又は名称】日本電気株式会社

(73)【特許権者】

【識別番号】517304691

【氏名又は名称】株式会社Ｋｉｔａｈａｒａ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ

(74)【代理人】

【識別番号】100106909

【弁理士】

【氏名又は名称】棚井 澄雄

(74)【代理人】

【識別番号】100134544

【弁理士】

【氏名又は名称】森 隆一郎

(74)【代理人】

【識別番号】100149548

【弁理士】

【氏名又は名称】松沼 泰史

(74)【代理人】

【識別番号】100162868

【弁理士】

【氏名又は名称】伊藤 英輔

(72)【発明者】

【氏名】小阪 勇気

(72)【発明者】

【氏名】久保 雅洋

(72)【発明者】

【氏名】駱 園

(72)【発明者】

【氏名】北原 茂実

【審査官】吉田 誠

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１５－１１８６０１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００３－１０８６６１（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ１６Ｈ １０／００－８０／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

看護種別ごとの判定モデルであって記録種別を特定する判定モデルから、患者の看護種別に対応する判定モデルを特定し、入力情報を特定した前記判定モデルへ入力し、特定した前記判定モデルからの出力に基づいて、前記入力情報の記録種別を少なくとも判定する種別判定部と、
前記記録種別に紐づけた前記入力情報を患者の看護に関する看護情報として記録する記録部と、
前記看護情報に関する記録漏れ判定条件に基づいて、記録された前記看護情報のうち記録が漏れている情報を判定する記録漏れ判定部と、
前記判定された記録が漏れている情報の入力要求を出力する出力部と、
を備える看護支援装置。

【請求項2】

前記記録漏れ判定部は、前記記録種別に関する前記記録漏れ判定条件に基づいて、前記看護情報のうち記録が漏れている記録種別に対応する情報を判定する
請求項１に記載の看護支援装置。

【請求項3】

前記記録漏れ判定部は、前記記録漏れ判定条件によって示される特定の記録種別と、前記看護情報に含まれる記録種別とを比較に基づいて、前記記録が漏れている情報を判定する
請求項１または請求項２に記載の看護支援装置。

【請求項4】

前記記録漏れ判定部は、前記患者の前記看護情報と前記患者の生体変化とに基づいて前記記録が漏れている情報を判定する
請求項１から請求項３の何れか一項に記載の看護支援装置。

【請求項5】

入力情報を端末から受信する受信部と、
をさらに備える請求項１から請求項４の何れか一項に記載の看護支援装置。

【請求項6】

前記看護種別ごとに、前記看護種別が一致する前記患者の複数の看護情報に基づいて記録種別を特定する判定モデルを生成するモデル生成部と、をさらに備える
請求項１から請求項５の何れか一項に記載の看護支援装置。

【請求項7】

コンピュータが、
看護種別ごとの判定モデルであって記録種別を特定する判定モデルから、患者の看護種別に対応する判定モデルを特定し、入力情報を特定した前記判定モデルへ入力し、特定した前記判定モデルからの出力に基づいて、前記入力情報の記録種別を少なくとも判定し、
前記記録種別に紐づけた前記入力情報を患者の看護に関する看護情報として記録し、
前記看護情報に関する記録漏れ判定条件に基づいて、記録された前記看護情報のうち記録が漏れている情報を判定し、
前記判定された記録が漏れている情報の入力要求を出力する
ことを含む看護支援方法。

【請求項8】

コンピュータに、
看護種別ごとの判定モデルであって記録種別を特定する判定モデルから、患者の看護種別に対応する判定モデルを特定し、入力情報を特定した前記判定モデルへ入力し、特定した前記判定モデルからの出力に基づいて、前記入力情報の記録種別を少なくとも判定し、
前記記録種別に紐づけた前記入力情報を患者の看護に関する看護情報として記録し、
前記看護情報に関する記録漏れ判定条件に基づいて、記録された前記看護情報のうち記録が漏れている情報を判定し、
前記判定された記録が漏れている情報の入力要求を出力する
ことを実行させるためのプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、看護支援装置、看護支援方法、プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

患者に対する看護業務の中で看護情報の記録の作業は非常に重要であり、看護に関する重要事項をもれなく記録することが求められる。ここで、看護情報とは、患者に対する看護業務の中で、患者の状態や患者への看護内容、患者の状態の変化など、患者を看護する上で、看護師が理解しておくべき情報全般を指す。患者の看護に携わる複数の看護師は、看護情報を確認することで、患者の状態を理解し、その理解に基づいて患者に対して適切な看護を行うことができる。

【0003】

ここで看護情報に関する技術が特許文献１～３に開示されている。
特許文献１には電子カルテとメモ情報とのアクセス性を十分に確保して、電子カルテの利便性を向上させることが可能な技術が開示されている。
特許文献２には衛生士業務記録簿や歯周検査記録表等を含む診断情報の記録漏れ、記録誤りを横断的に防ぎ、診療情報の品質を向上させる技術が開示されている。
特許文献３には患者の診療に過去における患者本人または患者の親族の問題点と処置を自動的に電子カルテに示し、遺伝性の強い疾患に対して適切な診療と処方を行うための技術が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】日本国特開２０１７－１６２１６号公報

【文献】日本国特開２０１６－７６１９０号公報

【文献】日本国特開２０１４－２１９７１４号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

上述のような看護情報の技術においては、例えば看護情報の内容に漏れがあることを適切に指摘してその入力を促すことにより、記録の漏れを防ぐことで医療の安全性を高め、記録漏れによる看護師等の確認の労力を軽減できる技術が求められている。

【0006】

この発明の目的の一例は、上述の課題を解決する看護支援装置、看護支援方法、プログラムを提供することである。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本発明の第１の態様によれば、看護支援装置は、患者の看護に関する看護情報のうち記録が漏れている情報を前記看護情報に関する記録漏れ判定条件に基づいて判定する記録漏れ判定部と、前記判定された記録が漏れている情報の入力要求を出力する出力部と、を備える。

【0008】

本発明の第２の態様によれば、看護支援方法は、患者の看護に関する看護情報のうち記録が漏れている情報を前記看護情報に関する記録漏れ判定条件に基づいて判定し、前記判定された記録が漏れている情報の入力要求を出力することを含む。

【0009】

本発明の第３の態様によれば、プログラムは、コンピュータに、患者の看護に関する看護情報のうち記録が漏れている情報を前記看護情報に関する記録漏れ判定条件に基づいて判定し、前記判定された記録が漏れている情報の入力要求を出力する、ことを実行させる。

【発明の効果】

【0010】

本発明の実施形態によれば、記録の漏れを防ぐことで医療の安全性を高め、記録漏れによる看護師等の確認の労力を軽減する看護支援装置を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】本発明の一実施形態による看護支援システムの概要を示す図である。

【図2】本発明の一実施形態による看護支援装置のハードウェア構成を示す図である。

【図3】本発明の一実施形態による看護支援装置の機能ブロック図である。

【図4】本発明の一実施形態による看護支援装置が記憶するデータ例を示す第一の図である。

【図5】本発明の一実施形態による看護支援装置が記憶するデータ例を示す第二の図である。

【図6】本発明の一実施形態による看護支援装置が記憶するデータ例を示す第三の図である。

【図7】本発明の一実施形態による看護支援装置が記憶するデータ例を示す第四の図である。

【図8】本発明の一実施形態による看護支援装置の処理フローを示す第一の図である。

【図9】本発明の一実施形態による看護支援装置の処理フローを示す第二の図である。

【図10】本発明の一実施形態によるＵＩ画面の第一の例を示す図である。

【図11】本発明の一実施形態によるＵＩ画面の第二の例を示す図である。

【図12】本発明の別の実施形態による看護支援装置を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0012】

以下、本発明の一実施形態による看護支援装置１を図面を参照して説明する。
図１は本実施形態による看護支援装置１を有する看護支援システム１００の概要を示す。
看護支援装置１は病院等に設置される。看護支援装置１は病院の外部に設置されてもよい。看護支援装置１はスマートフォンなどの端末２と通信接続される。看護支援装置１と端末２とにより看護支援システム１００が構成される。端末２は例えば看護師や医師が所持する。端末２はスマートフォンなどの携帯端末に代えてＰＣ等であってもよい。

【0013】

図２は看護支援装置１のハードウェア構成を示す図である。
図２が示すように看護支援装置１はＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０３、データベース１０４、通信モジュール１０５等の各ハードウェアを備えたコンピュータである。

【0014】

図３は看護支援装置１の機能ブロック図である。
看護支援装置１は看護支援プログラムを実行する。これにより、看護支援装置１には、制御部１１、モデル生成部１２、取得部１３、種別判定部１４、記録部１５、記録漏れ判定部１６、出力部１７の各機能が備えられる。

【0015】

制御部１１は他の機能部を制御する。
モデル生成部１２は、看護種別が一致する複数の患者の過去の看護情報に基づいて看護種別ごとの記録種別を特定する記録種別判定モデルを生成する。記録種別判定モデルは、内容判定モデルと、ＳＯＡＰ判定モデルとの何れかを示す。内容判定モデルと、ＳＯＡＰ判定モデルの詳細については後述する。
取得部１３は、端末２から受信した入力情報を取得する。
種別判定部１４は、端末２から受信した入力情報の記録種別を少なくとも判定する。
記録部１５は、少なくとも記録種別に紐づけた入力情報を看護情報として記録する。
記録漏れ判定部１６は、患者の看護情報のうち患者の記録漏れとなる看護情報をその看護情報の記録漏れ判定条件に基づいて判定する。
出力部１７は、記録漏れとなる看護情報の入力要求を端末２へ出力する。

【0016】

本実施形態において記録種別はＳＯＡＰ種別と記録内容種別とに大別される。ＳＯＡＰとは、“Ｓｕｂｊｅｃｔｉｖｅ（主観的情報）”、“Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ（客観的情報）”、“Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ（評価情報）”、“Ｐｌａｎ（計画、治療情報）”の頭文字を取った文言であり、これらの情報の種別を示す。以下、“Ｓｕｂｊｅｃｔｉｖｅ”の種別をＳ、“Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ”の種別をＯ、“Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ”の種別をＡ、“Ｐｌａｎ”の種別をＰと表記する。“Ｓｕｂｊｅｃｔｉｖｅ”は患者から直接得られた情報を示す。“Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ”は看護師による身体診察や検査から得られた情報を示す。“Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ”は“Ｓｕｂｊｅｃｔｉｖｅ”や“Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ”に基づく看護士や医師による評価の情報を示す。“Ｐｌａｎ”は“Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ”の結果として実施した計画や治療を示す。

【0017】

本実施形態による看護支援装置１は患者の看護情報のうち患者の記録漏れとなる看護情報をその看護情報の記録漏れ判定条件に基づいて判定し、記録漏れとなる看護情報の入力要求を端末２へ出力する。
このような処理により、看護支援装置１は、看護業務の労力を軽減する技術を提供する。

【0018】

図４は看護支援装置１が記憶するデータ例（看護情報テーブル）を示す第一の図である。
看護支援装置１は、端末２から受信した入力情報の取得に基づいて患者ＩＤ、看護師ＩＤ、看護種別、ＳＯＡＰ種別、記録内容種別、入力情報などを紐づけた看護情報を、看護情報テーブルに記録する。看護情報テーブルはデータベース１０４に記録される。看護種別は一例として、「骨折」、「脳卒中」などの患者の疾患の種別を示す。看護種別は、患者の疾患の種別に加えて、患者の性別、年齢層などの患者属性ごとに異なる種別を示す情報であってよい。ＳＯＡＰ種別は入力情報が上述した“Ｓｕｂｊｅｃｔｉｖｅ（主観的情報）”、“Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ（客観的情報）”、“Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ（評価情報）”、“Ｐｌａｎ（計画、治療情報）”の何れの種別であるかを特定する情報である。記録内容種別は、入力情報が患者のどのような状態を特定する情報である。入力情報は看護師や医師などのユーザによって端末２を介して入力された看護情報として記録すべき主要な情報である。なお看護情報には看護種別が含まれない場合もあってよい。

【0019】

図５は看護支援装置１が記憶するデータ例（内容判定モデルテーブル）を示す第二の図である。
内容判定モデルは、看護支援装置１のモデル生成部１２によって、複数の患者の過去の看護情報に基づいて生成される。内容判定モデルは、看護種別ごとに設けられる。内容判定モデルは、データベース１０４に記録される。内容判定モデルは記録内容種別を判定するためのモデルである。また看護支援装置１は看護種別に応じた内容判定モデルを特定するための内容判定モデルテーブルをデータベース１０４に記憶する。看護支援装置１はこの内容判定モデルテーブルにより看護種別に応じた内容判定モデルを特定し、その内容判定モデルを用いて入力情報の記録内容種別の判定を行う。看護情報に看護種別が含まれない場合には、看護支援装置１には一つの内容判定モデルが記録され、この内容判定モデルを用いて入力情報の記録内容種別の判定を行ってもよい。

【0020】

図６は看護支援装置１が記憶するデータ例（ＳＯＡＰ判定モデルテーブル）を示す第三の図である。
ＳＯＡＰ判定モデルは、看護支援装置１のモデル生成部１２によって、複数の患者の過去の看護情報に基づいて生成される。ＳＯＡＰ判定モデルは、看護種別ごとに設けられる。ＳＯＡＰ判定モデルは、データベース１０４に記録する。また看護支援装置１は看護種別に応じたＳＯＡＰ判定モデルを特定するためのＳＯＡＰ判定モデルテーブルを記憶する。看護支援装置１はこのＳＯＡＰ判定モデルテーブルにより看護種別に応じたＳＯＡＰ判定モデルを特定し、そのＳＯＡＰ判定モデルを用いて入力情報のＳＯＡＰ種別の判定を行う。看護情報に看護種別が含まれない場合には、看護支援装置１には一つのＳＯＡＰ判定モデルが記録され、このＳＯＡＰ判定モデルを用いて入力情報の記録内容種別の判定を行ってもよい。例えば看護支援装置１はＳＯＡＰ判定モデルを用いて、看護情報に含まれる入力情報が、上述した“Ｓｕｂｊｅｃｔｉｖｅ（主観的情報）”、“Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ（客観的情報）”、“Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ（評価情報）”、“Ｐｌａｎ（計画、治療情報）”のいずれの記録内容種別であるかを判定する。

【0021】

図７は看護支援装置１が記憶するデータ例（記録内容種別テーブル）を示す第四の図である。
看護支援装置１は、看護種別ごとに記録が必要な記録内容を識別するための記録内容種別を記憶する。

【0022】

図８は看護支援装置１の処理フローを示す第一の図である。
図８を参照して看護支援装置１の事前処理を説明する。
看護支援装置１は、電子カルテデータベースに記録されている看護情報や、過去に自装置で記憶した看護情報を取得する（ステップＳ１０１）。これら取得した看護情報には、患者ＩＤ、看護師ＩＤ、看護種別、ＳＯＡＰ種別、記録内容種別、入力情報などが含まれる。入力情報は過去に端末２を利用してユーザが音声入力した情報である。その音声入力による音声が文字に変換される。文字に変換された入力情報が看護情報として電子カルテデータベースやデータベース１０４等に記録されている。入力情報は端末２において文字入力された情報であってもよい。看護支援装置１のモデル生成部１２は、これらの過去に記録された看護情報を取得する。また例えば、データベース１０４には、看護種別ごとに、予めその看護情報に含まれる入力情報を構成する各単語や、入力情報が示すＳＯＡＰ種別のクラスが与えられて看護情報に含まれている。

【0023】

モデル生成部１２は看護種別ごとに看護情報を抽出し、一つの看護種別を選択する（ステップＳ１０２）。モデル生成部１２は、データベース１０４に記録される全ての看護情報のうち、選択した看護種別の看護情報に含まれる入力情報の文章を形態素解析する（ステップＳ１０３）。モデル生成部１２はその形態素解析の結果を用いて、選択した一つの看護種別に含まれる入力情報を記録内容種別ごとの各クラス（グループ）に分類（グルーピング）する（ステップＳ１０４）。これにより、入力情報の内容が似ている看護情報が同じクラスに属するように、いくつかのクラスに分類される。クラスの数は事前に決められていてもよいし、情報量基準などの特定の基準を用いて決めてもよい。ここで、クラスは、記録内容種別を表す。以降、クラスを記録内容種別クラスと呼ぶ。分類（グルーピング）の方法としては、より具体的には、モデル生成部１２が、入力情報を形態素解析し、得られた単語とその頻度とにより入力情報ベクトルを生成する。モデル生成部１２は、そのベクトルの類似度で、複数の入力情報を各記録内容種別クラスに分類（グルーピング）する。同じ記録内容種別クラスには、類似度が高いベクトルが複数含まれることになる。１つのベクトルは、１つの入力情報に対応する。

【0024】

モデル生成部１２は、各記録内容種別クラスに含まれる入力情報に出現する単語の中から、その記録内容種別クラスに属する入力情報の内容を端的に表す、代表単語を特定する（ステップＳ１０５）。
例えばモデル生成部１２は、同じ記録内容種別クラスに属する複数のベクトルに対応する各入力情報に含まれる各単語のうち、多くの入力情報に共通して出現する単語を代表単語と特定してもよい。
または、モデル生成部１２は、同じ記録内容種別クラスに属する複数のベクトルに対応する各入力情報に含まれる各単語のうち、多くの入力情報に共通して出現する単語、かつ、文字列の長さが最も短い単語を代表単語と特定してもよい。
モデル生成部１２は未処理の看護種別の看護情報があるかを判定する（ステップＳ１０６）。モデル生成部１２は未処理の看護種別の看護情報が有る場合、次の看護種別を選択し、同様に次の看護種別における入力情報の記録内容種別クラス毎の代表単語を特定する。なお看護師等のユーザが、各記録内容種別クラスに対応する入力情報を手動で選択し、それら各記録内容種別クラスの代表単語を特定して看護支援装置１に登録してもよい。

【0025】

モデル生成部１２は全ての看護種別における入力情報の記録内容種別クラス毎の代表単語を特定するまで同様の処理を繰り返す。これにより、モデル生成部１２は男性、８０代、骨折、という患者の属性により特定される看護種別の看護情報に基づいて、「記録内容種別クラスＣ１の代表単語：歩けた」，「記録内容種別クラスＣ２の単語：痛み」などを特定する。モデル生成部１２は、看護種別、記録内容種別クラス番号、代表単語を含む代表単語特定表を生成してユーザの端末２に出力する（ステップＳ１０７）。モデル生成部１２は代表単語特定表を所定の端末２へ送信してもよい。

【0026】

またモデル生成部１２は入力情報と、その入力情報に紐づいた、入力情報の記録内容種別クラスに基づいて、任意の入力情報が、患者ＩＤ等によって指定された看護種別における複数の記録内容種別クラスのうちのどの記録内容種別クラスに属するかを判定する内容判定モデルを生成する（ステップＳ１０８）。内容判定モデルは、入力情報による文章の解析結果で得られた各単語に基づいて、その単語がどの記録内容種別クラスによく出現する単語かを判定するためのモデルである。内容判定モデルは、一例としては、入力情報に含まれる単語を何らかのベクトルで表現した場合、その単語を示すベクトルに基づいて、そのベクトルに類似するベクトルが、記録内容種別クラスの中に偏って高頻度に出現する記録内容種別クラスを判定するためのモデルである。モデル生成部１２は看護種別に応じた内容判定モデルの識別情報を示す内容判定モデルテーブル（図５）を生成してデータベース１０４に記録する。

【0027】

看護師や医師などのユーザは端末２のディスプレイに出力された代表単語特定表の代表単語入力欄に、より適切に記録内容種別を表す単語を入力することでその代表単語を修正してもよい。例えば記録内容種別クラスＣ１の代表単語が「歩けた」である場合、ユーザは記録内容種別を表す代表単語として「歩行」を入力することでその代表単語を修正する。また記録内容種別クラスＣ２の代表単語が「痛み」である場合、ユーザは記録内容種別を表す単語としてより適切な「痛み度合」を入力することでその代表単語を修正する。ユーザは入力した代表単語の登録を端末２に指示する。端末２はこの指示を看護支援装置１へ送信する。指示に応じて、看護支援装置１のモデル生成部１２は、看護種別、記録内容種別の識別番号、記録内容種別の代表単語を紐づけた記録内容種別テーブルを生成してデータベース１０４に記録する（ステップＳ１０９）。これにより、例えば図７に示すように、看護種別「骨折」に、「記録内容種別クラスＣ１」と「記録内容種別の代表単語」としての「歩行」の文字列の組と、「記録内容種別クラスＣ２」と「記録内容種別の代表単語」としての「痛み度合」の文字列の組と、の情報が記録される。

【0028】

モデル生成部１２はまた、入力情報とその入力情報が示すＳＯＡＰ種別クラスに基づいて、任意の入力情報が、“Ｓｕｂｊｅｃｔｉｖｅ（Ｓ）”、“Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ（Ｏ）”、“Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ（Ａ）”、“Ｐｌａｎ（Ｐ）”の種別のうちのどのクラスに属するかを判定するＳＯＡＰ判定モデルを生成する（ステップＳ１１０）。モデル生成部１２は、新たに取得した看護情報に含まれる入力情報を、その入力情報に含まれる複数の単語を複数次元における向きや大きさで表したベクトルに変換する。そして、モデル生成部１２は、その取得した看護情報に含まれる入力情報を構成する単語に基づいてその入力情報を変換したベクトルを入力として、その結果、ＳＯＡＰ種別のうちのいずれかの種別を出力するための、ＳＯＡＰ判定モデルを生成する。モデル生成部１２は看護種別に応じたＳＯＡＰ判定モデルの識別情報を示すＳＯＡＰ判定モデルテーブル（図６）を生成してデータベース１０４に記録する（ステップＳ１１１）。
以上の処理により看護支援装置１の事前処理が終了する。なお、内容判定モデルやＳＯＡＰ判定モデルは予め看護支援装置１が保持しておいてよい。それら内容判定モデルやＳＯＡＰ判定モデルは、Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅのような一般的な判別機のアルゴリズムを用いて生成されてよい。

【0029】

図９は看護支援装置１の処理フローを示す第二の図である。
上述のように判定モデルテーブルや記録内容種別テーブルが生成された状態で、看護支援装置１は入力情報の入力と、記録漏れ判定の処理を行う。
一例として、看護師や医師等のユーザは端末２に記録されている看護支援アプリケーションプログラムを起動する。これにより、端末２には、看護支援業務のＵＩ（Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）画面の端末２のディスプレイへの出力、そのＵＩ画面を用いた文字情報の入力、そのＵＩ画面の操作に基づいて入力された音声の取得、それら入力した情報の看護支援装置１への送信、看護支援装置１から受信した各種情報のＵＩ画面への出力などを行う機能が備わる。

【0030】

ユーザは患者から直接得られた情報（Ｓ）、看護師による身体診察や検査から得られた情報（Ｏ）、患者の評価の情報（Ａ）、実施した計画や治療を示す情報（Ｐ）を、適切なタイミングで端末２を用いて入力する。その入力は音声で行ってもよいし、端末２に備わる入力機能を用いて文字入力により入力してもよい。この時、ユーザは、患者ＩＤや看護師ＩＤなどの必要な患者指定情報を、ＵＩ画面を用いて指定する。またはこれら患者ＩＤや看護師ＩＤなどの必要な患者指定情報を音声入力してもよい。端末２は患者指定情報と入力情報を看護支援装置１へ送信する。

【0031】

取得部１３は看護支援装置１の通信モジュール１０５（受信部）が受信した入力情報と患者指定情報とを取得する（ステップＳ２０１）。取得部１３は入力情報を種別判定部１４へ出力する。種別判定部１４は患者指定情報に含まれる患者ＩＤに紐づいて予めデータベースに記録されている患者の看護種別を特定する（ステップＳ２０２）。この看護種別は、患者の性別、年齢、疾患、などの患者属性に応じて定められている。種別判定部１４は、内容判定モデルテーブルに記録されている情報と患者の看護種別とに基づいて、内容判定モデルを特定する。種別判定部１４は内容判定モデルのモデル式を記憶部等から取得する。種別判定部１４は、入力情報を形態素解析し、得られた単語とその頻度とにより生成した入力情報ベクトルを内容判定モデルに入力する。種別判定部１４はその入力の結果、内容判定モデルを用いた判定処理による入力情報の記録内容種別を特定する（ステップＳ２０３）。

【0032】

種別判定部１４はまた、内容判定モデルテーブルに記録されている情報と患者の看護種別とに基づいて、ＳＯＡＰ判定モデルを特定する。種別判定部１４はＳＯＡＰ判定モデルのモデル式を記憶部等から取得する。種別判定部１４は入力情報を形態素解析し、得られた単語とその頻度とにより生成した入力情報ベクトルをＳＯＡＰ判定モデルに入力する。種別判定部１４はその入力の結果、ＳＯＡＰ判定モデルを用いた判定処理による入力情報のＳＯＡＰ種別を特定する（ステップＳ２０４）。

【0033】

取得部１３は患者指定情報、入力情報、看護種別、記録内容種別を記録部１５へ出力する。記録部１５は看護情報の記録を行う（ステップＳ２０５）。つまり、記録部１５は、設定種別に含まれる患者ＩＤ、看護師ＩＤ、看護種別、ＳＯＡＰ種別、記録内容種別、入力情報を紐づけて看護情報テーブルに書き込む。

【0034】

取得部１３、種別判定部１４は、看護支援装置１が端末２から受信した入力情報を受信する度に、上記の処理を繰り返す。これにより看護情報テーブルには患者の入力情報を看護情報として蓄積する。そして、所定のタイミングで、記録漏れ判定部１６は、看護情報の記録によって蓄積された入力情報の中から、看護情報としての記録漏れを判定する。具体的には、記録漏れ判定部１６は、設定された看護師の勤務シフトの入れ替え時刻より１時間前などの所定の記録漏れ判定タイミングを検知する（ステップＳ２０６）。記録漏れ判定部１６はそのタイミングにおいて蓄積した漏れ判定の未処理の看護情報を患者ＩＤによってソートする。記録漏れ判定部１６は一人目の未処理の患者の患者ＩＤを特定する（ステップＳ２０７）。

【0035】

記録漏れ判定部１６は、患者ＩＤに紐づいてデータベース１０４に記録されている入力情報に関する記録内容種別を全て取得する（ステップＳ２０８）。記録漏れ判定部１６は記録漏れ判定条件を取得する。この記録漏れ判定条件は、複数の異なる記録種別のうち特定の記録種別を示すものであり、事前に看護師や医師などのユーザによって患者ごとに記録されている。記録漏れ判定部１６は、一例としては、患者特有の記録漏れ判定条件と、患者ＩＤが示す患者の看護情報に含まれる記録内容種別との比較に基づいて記録漏れを判定する（ステップＳ２０９）。具体例として、記録漏れ判定条件が、所定の記録内容種別を示す入力情報が看護情報として必要であることを示す場合について説明する。つまりこの場合、記録漏れ判定条件には看護情報として必要な入力情報を特定する記録内容種別が含まれる。記録漏れ判定部１６は、記録漏れ判定条件に含まれる記録種別が、患者ＩＤに基づいて看護情報テーブルから取得した記録内容種別と一致するものがあるかを判定する。記録漏れ判定部１６は記録漏れ判定条件に含まれる記録種別が、患者ＩＤに基づいて看護情報テーブルから取得した記録内容種別と一つも一致しない場合、記録漏れが発生していると判定する。すなわち、記録漏れ判定部１６は記録漏れ判定条件に含まれる記録種別が、患者ＩＤに基づいて看護情報テーブルから取得した記録内容種別のいずれとも一致しない場合、記録漏れが発生していると判定する。

【0036】

記録漏れの判定の処理の別の具体例としては、記録漏れ判定条件が、所定のキーワードを含む入力情報が看護情報として記録されていることが必要であることを示す場合について説明する。つまりこの場合、漏れ判定条件には看護情報として必要な入力情報を特定するキーワードが含まれる。記録漏れ判定部１６は、記録漏れ判定条件に含まれるキーワードが、患者ＩＤに基づいて看護情報テーブルから取得した看護情報内の入力情報に含まれる何れかの単語と一致するかを判定する。記録漏れ判定部１６は、記録漏れ判定条件に含まれるキーワードが、患者ＩＤに基づいて看護情報テーブルから取得した看護情報内の入力情報に含まれる何れの単語とも一致しない場合、記録漏れが発生していると判定する。

【0037】

記録漏れ判定部１６は、患者ＩＤに紐づいてデータベース１０４に記録されている入力情報に関するＳＯＡＰ種別を全て取得する（ステップＳ２１０）。記録漏れ判定部１６は記録漏れ判定条件を取得する。上述したようにこの記録漏れ判定条件は記録内容種別やＳＯＡＰ種別などの複数の異なる記録種別のうち特定の記録種別を示すものであり、事前に看護師や医師などのユーザによって患者ごとに記録されている。記録漏れ判定部１６は、他の例としては、患者特有の記録漏れ判定条件と、患者ＩＤが示す患者の看護情報に含まれるＳＯＡＰ種別と記録内容種別との比較に基づいて記録漏れを判定する（ステップＳ２１１）。この例では、記録漏れ判定条件が、所定のＳＯＡＰ種別、所定の記録内容種別を示す入力情報が看護情報として必要であることを示す。つまりこの場合、記録漏れ判定条件には看護情報として必要な入力情報を特定するＳＯＡＰ種別と記録内容種別とが含まれる。記録漏れ判定部１６は、患者ＩＤに基づいて看護情報テーブルから取得したＳＯＡＰ種別と記録内容種別の組み合わせのうち、記録漏れ判定条件に含まれる記録種別（ＳＯＡＰ種別と記録内容種別の組み合わせ）と一致するものがあるかを判定する。記録漏れ判定部１６は記録漏れ判定条件に含まれる記録種別が、患者ＩＤに基づいて看護情報テーブルから取得したＳＯＡＰ種別と記録内容種別の組み合わせの何れとも一致しない場合、記録漏れが発生していると判定する。

【0038】

記録漏れ判定部１６は記録漏れと判定した対象の記録内容種別やＳＯＡＰ種別と、患者ＩＤを取得する。また記録漏れ判定部１６は患者ＩＤに基づいて、そのＩＤが示す患者を看護する看護グループの各看護師を示す看護師ＩＤや、特定の看護師を示す看護師ＩＤを取得する。記録漏れ判定部１６は、患者ＩＤに紐づいてデータベース１０４に記録されている患者属性（氏名、性別、部屋番号、ベッド番号）などを取得してもよい。記録漏れ判定部１６はそれら取得した情報を出力部１７へ出力する。出力部１７は、看護師ＩＤ、患者ＩＤ、ＳＯＡＰ種別、記録内容種別、患者属性を含む記録漏れの入力要求情報を生成する。出力部１７は看護師ＩＤに基づいて、そのＩＤの看護師が所持する端末２へ入力要求情報を送信する（ステップＳ２１２）。看護師ＩＤに基づいて特定される端末２は入力要求情報を受信する。

【0039】

端末２は入力要求情報を受信する。端末２は入力要求情報に含まれる患者ＩＤ、ＳＯＡＰ種別、記録内容種別、患者属性、入力情報の入力欄などを示すＵＩ画面をディスプレイに表示する。看護師は端末２のディスプレイに表示された患者ＩＤや患者属性に基づいて患者を特定する。そして看護師は、ディスプレイに表示されたＳＯＡＰ種別、記録内容種別に関する入力情報を入力する。例えば、患者が骨折患者であり、ＳＯＡＰ種別が患者の評価の情報（Ａ）を示し、記録内容種別が「歩行」を示すとする。この場合、看護師は、特定した患者についての歩行の評価の情報を入力情報として入力する。看護師は入力情報を音声により入力しても、文字により入力してもよい。音声により入力する場合には端末２のマイク機能が音声を入力し、その音声データを生成する。端末２は看護師等のユーザの指示に基づいて入力情報を、入力要求情報に含まれる患者ＩＤ、看護ＩＤ、ＳＯＡＰ種別、記録内容種別と、入力情報とを含む記録漏れ補完要求を看護支援装置１へ送信する。

【0040】

看護支援装置１は記録漏れ補完要求を受信する（ステップＳ２１３）。看護支援装置１の記録部１５は、記録漏れ補完要求に含まれる情報に基づいて、記録漏れとなっていた入力情報等を看護情報として看護情報テーブルに記録する（ステップＳ２１４）。看護師の勤務シフトの入れ替え時刻より１時間前などのタイミングで、その時刻まで患者を担当していた看護師に記録漏れが通知される。通知に応じて、記録漏れとなっていた情報が入力されることにより、次の勤務シフトで同じ患者を担当する看護師に、患者についての適切な看護情報が引き継がれる。これにより、看護師の労力を軽減することができる。つまり、次の勤務シフトで同じ患者を担当する看護師が、記録漏れとなっている情報に気が付き、その情報が患者を看護する上で重要な情報の場合は、その看護師は、別途、前の勤務シフトの看護師に確認をすることになる。しかし、本発明の実施形態によれば、記録漏れとなっている情報が入力されるようになるため、次の勤務シフトで同じ患者を担当する看護師は、別途、前の勤務シフトの看護師に確認することが不要となる。

【0041】

また上述の処理によれば、記録漏れ判定条件に基づいて特定した、その患者の記録漏れとなっているＳＯＡＰ種別と、記録内容種別とを具体的に看護師等のユーザに通知するため、記録漏れ判定条件で示される必要最小限の記録漏れを看護師等のユーザに通知することができる。これにより、不必要な情報の登録を防ぐことができ、看護師の業務量を軽減することができる。また看護師が適切に患者の看護情報を情報として残すことができる。

【0042】

上述の処理において、記録漏れ判定部１６は記録漏れ判定条件を用いて看護情報の中の記録漏れを判定している。しかしながら、記録漏れ判定部１６は、患者の看護情報と患者の生体変化とに基づいて記録漏れとなる看護情報を判定してもよい。例えば体温の変化がない場合には、体温についての看護情報の記録は特に行う必要はない。従って、記録漏れ判定部１６は、体温の変化がないという記録漏れ判定条件に基づいて、体温の変化がない場合には体温についての記録漏れ判定を行わない等の処理を行ってもよい。また例えば体温の変化がある場合には、体温についての看護情報の記録を行う必要がある。従って、記録漏れ判定部１６は、体温の変化があるという記録漏れ判定条件に基づいて、体温の変化がある場合には体温についての記録漏れ判定を行う等の処理を行ってもよい。

【0043】

図１０はＵＩ画面の第一の例を示す図である。
端末２は看護支援装置１に通信接続してユーザ操作に基づく看護情報要求を送信することにより看護情報一覧を含むＵＩ画面をディスプレイに出力する。端末２はユーザ操作により特定された患者ＩＤの患者の看護情報一覧ａ，看護情報一覧ｂ，看護情報一覧ｃを含むＵＩ画面を表示する。また端末２は看護情報に含まれる体温や血圧などの生体情報に基づいてそれらの遷移グラフを生成しＵＩ画面に表示する。

【0044】

図１１はＵＩ画面の第二の例を示す図である。
図１１は図１０で示したＵＩ画面中の看護情報一覧ａを拡大表示した図である。一例として看護情報一覧ａには食事、血圧について、熱、歩行のバランス、排せつ、投薬された医薬品などの各記録内容種別ごとに、入力情報と、その入力情報が示すＳＯＡＰ種別（カテゴリ）が表示される。
看護師はこのようなＵＩ画面を端末２に表示させて患者の過去の看護履歴を確認することができる。

【0045】

図１２は別の実施形態による看護支援装置１を示す図である。
図１２が示すように、看護支援装置１は、少なくとも、記録漏れ判定部１６と出力部１７とを備える。
記録漏れ判定部１６は、患者の看護情報のうち患者の記録漏れとなる看護情報を当該看護情報の記録漏れ判定条件に基づいて判定する。
出力部１７は、記録漏れとなる看護情報の入力要求を出力する。

【0046】

上述の看護支援装置１は内部に、コンピュータシステムを有している。そして、上述した各処理の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。

【0047】

上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、上記プログラムは、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。

【0048】

この出願は、２０１８年１０月２３日に出願された日本国特願２０１８－１９９５２９を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

【産業上の利用可能性】

【0049】

本発明は、看護支援装置、看護支援方法、記録媒体に適用してもよい。

【符号の説明】

【0050】

１・・・看護支援装置
２・・・端末
１１・・・制御部
１２・・・モデル生成部
１３・・・取得部
１４・・・種別判定部
１５・・・記録部
１６・・・記録漏れ判定部
１７・・・出力部
１００・・看護支援システム

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】