特許 7234622 文書検索プログラム、文書検索方法および文書検索システム

(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】2023-02-28

(45)【発行日】2023-03-08

(54)【発明の名称】文書検索プログラム、文書検索方法および文書検索システム

(51)【国際特許分類】

   G06F 16/2455 20190101AFI20230301BHJP

   G16H 10/60 20180101ALI20230301BHJP

   G06F 16/24 20190101ALI20230301BHJP

   G06F 16/28 20190101ALI20230301BHJP

   G06F 16/33 20190101ALI20230301BHJP

   G06F 16/903 20190101ALI20230301BHJP

【ＦＩ】

G06F16/2455

G16H10/60

G06F16/24

G06F16/28

G06F16/33

G06F16/903

【請求項の数】 9

(21)【出願番号】P 2018240065

(22)【出願日】2018-12-21

(65)【公開番号】P2020102021

(43)【公開日】2020-07-02

【審査請求日】2021-09-09

(73)【特許権者】

【識別番号】000005223

【氏名又は名称】富士通株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100104190

【弁理士】

【氏名又は名称】酒井 昭徳

(72)【発明者】

【氏名】柏木 潮

(72)【発明者】

【氏名】山下 亜紀

【審査官】和田 財太

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１１－１９８２０３（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｆ １６／００－１６／９５８

Ｇ１６Ｈ １０／６０

Ｇ０６Ｑ ５０／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

ポジティブに分類された文書とネガティブに分類された文書を登録した第１の記憶部を参照して、前記ポジティブに分類された文書と前記ネガティブに分類された文書の少なくともいずれかに含まれる単語について、前記ポジティブに分類された文書と前記ネガティブに分類された文書それぞれにおける前記単語の出現頻度に基づき、前記単語が持つポジティブまたはネガティブな意味合いの傾向を示す指標値を算出し、
算出した前記指標値を前記単語と対応付けて第２の記憶部に登録し、
検索文字列を受け付け、
文書群から前記検索文字列に対応する文書を検索し、
前記検索文字列に対応する１または複数の文書が検索された場合、前記第２の記憶部を参照して、前記１または複数の文書の各文書に含まれる単語に対応する指標値に基づき、前記各文書の指標値を算出し、
前記第２の記憶部を参照して、前記検索文字列に含まれる単語に対応する指標値に基づき、前記検索文字列の指標値を算出し、
算出した前記各文書の指標値と前記検索文字列の指標値とに基づいて、前記検索文字列に対応する検索結果を出力する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする文書検索プログラム。

【請求項2】

前記出力する処理は、
前記各文書の指標値と前記検索文字列の指標値とに基づいて、前記１または複数の文書のうち、前記検索文字列と指標値が近い文書を優先して検索結果として出力する、ことを特徴とする請求項１に記載の文書検索プログラム。

【請求項3】

前記検索文字列の指標値に基づいて、前記検索文字列をポジティブまたはネガティブに分類する、処理を前記コンピュータに実行させ、
前記出力する処理は、
前記検索文字列をポジティブに分類した場合、前記各文書の指標値に基づいて、前記１または複数の文書のうち、ポジティブな意味合いの傾向が強い文書を優先して出力し、
前記検索文字列をネガティブに分類した場合、前記各文書の指標値に基づいて、前記１または複数の文書のうち、ネガティブな意味合いの傾向が強い文書を優先して出力する、
ことを特徴とする請求項１に記載の文書検索プログラム。

【請求項4】

前記各文書の指標値に基づいて、前記各文書の表示態様を決定する、処理を前記コンピュータに実行させ、
前記出力する処理は、
前記各文書を検索結果として出力する際に、決定した前記表示態様で前記各文書を出力する、ことを特徴とする請求項１～３のいずれか一つに記載の文書検索プログラム。

【請求項5】

前記第１の記憶部に記憶された文書は、患者のカルテ情報であり、前記患者の転帰に応じてポジティブまたはネガティブに分類される、ことを特徴とする請求項１～４のいずれか一つに記載の文書検索プログラム。

【請求項6】

前記第１の記憶部に記憶された文書は、前記患者の病名に対応付けられており、
前記単語の指標値を算出する処理は、
前記第１の記憶部に記憶された文書のうち、各病名に対応する文書それぞれにおける前記単語の出現頻度に基づき、前記単語が持つポジティブまたはネガティブな意味合いの傾向を示す指標値を算出し、
前記登録する処理は、
算出した前記指標値を、前記単語と前記各病名とに対応付けて前記第２の記憶部に登録する、ことを特徴とする請求項５に記載の文書検索プログラム。

【請求項7】

前記各文書の指標値を算出する処理は、
前記第２の記憶部を参照して、検索された前記各文書に含まれる単語について、診療対象の患者の病名に対応する指標値を特定し、
特定した前記各文書に含まれる単語の指標値に基づき、前記各文書の指標値を算出し、
前記検索文字列の指標値を算出する処理は、
前記第２の記憶部を参照して、前記検索文字列に含まれる単語について、前記診療対象の患者の病名に対応する指標値を特定し、
特定した前記検索文字列に含まれる単語の指標値に基づき、前記検索文字列の指標値を算出する、ことを特徴とする請求項６に記載の文書検索プログラム。

【請求項8】

ポジティブに分類された文書とネガティブに分類された文書を登録した第１の記憶部を参照して、前記ポジティブに分類された文書と前記ネガティブに分類された文書の少なくともいずれかに含まれる単語について、前記ポジティブに分類された文書と前記ネガティブに分類された文書それぞれにおける前記単語の出現頻度に基づき、前記単語が持つポジティブまたはネガティブな意味合いの傾向を示す指標値を算出し、
算出した前記指標値を前記単語と対応付けて第２の記憶部に登録し、
検索文字列を受け付け、
文書群から前記検索文字列に対応する文書を検索し、
前記検索文字列に対応する１または複数の文書が検索された場合、前記第２の記憶部を参照して、前記１または複数の文書の各文書に含まれる単語に対応する指標値に基づき、前記各文書の指標値を算出し、
前記第２の記憶部を参照して、前記検索文字列に含まれる単語に対応する指標値に基づき、前記検索文字列の指標値を算出し、
算出した前記各文書の指標値と前記検索文字列の指標値とに基づいて、前記検索文字列に対応する検索結果を出力する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする文書検索方法。

【請求項9】

ポジティブに分類された文書とネガティブに分類された文書を登録した第１の記憶部を参照して、前記ポジティブに分類された文書と前記ネガティブに分類された文書の少なくともいずれかに含まれる単語について、前記ポジティブに分類された文書と前記ネガティブに分類された文書それぞれにおける前記単語の出現頻度に基づき、前記単語が持つポジティブまたはネガティブな意味合いの傾向を示す指標値を算出する算出部と、
前記算出部によって算出された前記指標値を前記単語と対応付けて第２の記憶部に登録する登録部と、
検索文字列を受け付ける受付部と、
文書群から前記受付部が受け付けた前記検索文字列に対応する文書を検索する検索部と、
前記検索部によって前記検索文字列に対応する１または複数の文書が検索された場合、前記第２の記憶部を参照して、前記１または複数の文書の各文書に含まれる単語に対応する指標値に基づき、前記各文書の指標値を算出し、前記第２の記憶部を参照して、前記検索文字列に含まれる単語に対応する指標値に基づき、前記検索文字列の指標値を算出する算出部と、
前記算出部によって算出された前記各文書の指標値と前記検索文字列の指標値とに基づいて、前記検索文字列に対応する検索結果を出力する出力部と、
を含むことを特徴とする文書検索システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、文書検索プログラム、文書検索方法および文書検索システムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、患者の診療を行うにあたり、医師が、過去のカルテの記載を参考にして、今後の治療方針を検討することがある。例えば、医師は、通院歴の長い患者について、その患者の過去のカルテの記載を参考にして、選択すべき治療法や薬剤などを判断することがある。カルテの検索には、例えば、キーワード検索が用いられる。

【0003】

先行技術としては、例えば、ポジティブワードの一覧とネガティブワードの一覧とを記憶する記憶部に記憶されたポジティブワードおよびネガティブワードに基づいて、連絡情報に対するネガティブ・ポジティブ判定を実行するものがある。また、分類わけされた要素がポジティブなものかネガティブなものかを解析して、要素をポジティブ辞書、ネガティブ辞書に蓄積し、ポジティブ辞書の要素とネガティブ辞書の要素とを比較して、同一の場合、該同一の要素をポジティブ辞書およびネガティブ辞書から削除する技術がある。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】特開２０１６－２１２９２５号公報

【文献】特開２００８－２０４３５５号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかしながら、従来技術では、文書検索を行うにあたり、単語が持つポジティブまたはネガティブの意味合いを判断することができない場合がある。単語が持つポジティブまたはネガティブの意味合いを判断できなければ、ポジティブまたはネガティブの条件を加味した文書検索を行うことは難しい。

【0006】

一つの側面では、本発明は、単語が持つポジティブまたはネガティブの意味合いの傾向を特定可能にし、ひいては、ポジティブまたはネガティブの条件を加味した文書検索を実現することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

１つの実施態様では、ポジティブまたはネガティブに分類可能な文書を登録した第１の記憶部を参照して、処理対象となる単語について、前記ポジティブまたはネガティブに分類可能な文書それぞれにおける前記単語の出現頻度に基づき、前記単語が持つポジティブまたはネガティブな意味合いの傾向を示す指標値を算出し、算出した前記指標値を前記単語と対応付けて第２の記憶部に登録する、文書検索プログラムが提供される。

【発明の効果】

【0008】

本発明の一側面によれば、単語が持つポジティブまたはネガティブの意味合いの傾向を特定可能にし、ひいては、ポジティブまたはネガティブの条件を加味した文書検索を実現することができる。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】図１は、実施の形態にかかる文書検索方法の一実施例を示す説明図である。

【図2】図２は、文書検索システム２００のシステム構成例を示す説明図である。

【図3】図３は、情報処理装置１０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。

【図4】図４は、病名ＤＢ２２０の記憶内容の一例を示す説明図である。

【図5】図５は、カルテＤＢ２３０の記憶内容の一例を示す説明図である。

【図6】図６は、ネガポジＤＢ２４０の記憶内容の一例を示す説明図である。

【図7】図７は、情報処理装置１０１の機能的構成例を示すブロック図である。

【図8】図８は、ネガポジ件数テーブル８００の記憶内容の一例を示す説明図である。

【図9】図９は、クライアント装置２０１の画面遷移例を示す説明図である。

【図10】図１０は、検索結果画面の他の画面例を示す説明図である。

【図11】図１１は、キーワード検索画面の他の画面例を示す説明図である。

【図12】図１２は、情報処理装置１０１のネガポジ登録処理手順の一例を示すフローチャート（その１）である。

【図13】図１３は、情報処理装置１０１のネガポジ登録処理手順の一例を示すフローチャート（その２）である。

【図14】図１４は、情報処理装置１０１のネガポジ登録処理手順の一例を示すフローチャート（その３）である。

【図15】図１５は、ネガティブ件数算出処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。

【図16】図１６は、ポジティブ件数算出処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。

【図17】図１７は、情報処理装置１０１の文書検索処理手順の一例を示すフローチャート（その１）である。

【図18】図１８は、情報処理装置１０１の文書検索処理手順の一例を示すフローチャート（その２）である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下に図面を参照して、本発明にかかる文書検索プログラム、文書検索方法および文書検索システムの実施の形態を詳細に説明する。

【0011】

（実施の形態）
図１は、実施の形態にかかる文書検索方法の一実施例を示す説明図である。図１において、情報処理装置１０１は、文書の検索を支援するコンピュータである。文書は、キーワード検索が可能な電子情報である。キーワード検索は、キーワードに対応する文書を検索する機能であり、キーワードとして入力された文字や文字列を含む文書を検索する。

【0012】

検索対象の文書は、例えば、医療機関において作成されるカルテ（診療記録）の記事や、研究開発において作成される報告書などである。カルテには、患者の主訴、医師の所見（評価）、診断結果、治療計画（治療方針）などが記載される。研究開発における報告書には、研究者の所見や研究結果などが記載される。

【0013】

これらの文書には、ポジティブな内容の文書もあれば、ネガティブな内容の文書もある。ポジティブとは、例えば、肯定的、積極的、前向き、好転などの意味である。ネガティブとは、否定的、消極的、後ろ向き、悪化などの意味である。例えば、カルテの記事には、症状が改善されたときの記事（ポジティブ）もあれば、症状が悪化したときの記事（ネガティブ）もある。

【0014】

ここで、文書を検索するにあたり、ネガティブまたはポジティブの条件を加味した文書検索を行いたい場合がある。例えば、「発熱」の症状がある患者の診療を行う際に、医師が、患者にとって不向きな治療法や薬剤を判断するために、その患者の症状が悪化したときの過去のカルテの記事が欲しい場合がある。

【0015】

しかし、キーワード検索を用いた文書検索では、キーワードとして入力された文字列が単純に一致するかどうかで検索を行うため、本来欲しい情報がヒットしない、あるいは、欲しい情報を見つけ出すのに時間がかかる場合がある。例えば、「発熱」というキーワードで文書検索を行うと、「発熱が治まった」という本来必要でない情報もヒットして、欲しい情報が埋もれてしまうことがある。

【0016】

このため、単語が持つポジティブまたはネガティブな意味合いの傾向から、その単語を含む文書のポジティブまたはネガティブな意味合いを判断し、ネガティブまたはポジティブの条件を加味した文書検索を行うことが考えられる。この場合、様々な単語について、ポジティブまたはネガティブな意味合いの傾向を特定する情報を予め保持しておくことになる。

【0017】

ところが、様々な単語について、人手により単語の意味合いを一つ一つ確認し、ポジティブまたはネガティブの意味合いの傾向を示す情報をデータベース等に予め登録することは、時間や手間がかかり現実的ではない。また、単語によっては、ポジティブまたはネガティブの意味合いの傾向を人手で判断しにくいものもある。

【0018】

そこで、本実施の形態では、単語が持つポジティブまたはネガティブの意味合いの傾向を特定可能にし、ひいては、ポジティブまたはネガティブの条件を加味した文書検索を実現する文書検索方法について説明する。以下、情報処理装置１０１の処理例について説明する。

【0019】

（１）情報処理装置１０１は、処理対象となる単語を受け付ける。ここで、処理対象となる単語は、単語が持つポジティブまたはネガティブな意味合いの傾向を示す指標値を算出する対象の単語である。ポジティブな意味合いの傾向とは、どの程度ポジティブな意味を有しているかをあらわす。ネガティブな意味合いの傾向とは、どの程度ネガティブな意味を有しているかをあらわす。

【0020】

具体的には、例えば、情報処理装置１０１は、ユーザの操作入力により、または、外部のコンピュータから受信することにより、処理対象となる単語を受け付けることにしてもよい。また、情報処理装置１０１は、文書から単語を抽出することにより、抽出した単語を処理対象となる単語として受け付けることにしてもよい。

【0021】

図１の例では、処理対象となる単語として、単語「ｘｘｘ」を受け付けた場合を想定する。

【0022】

（２）情報処理装置１０１は、第１の記憶部１１０を参照して、処理対象となる単語について、ポジティブまたはネガティブに分類可能な文書それぞれにおける単語の出現頻度に基づき、単語が持つポジティブまたはネガティブな意味合いの傾向を示す指標値を算出する。

【0023】

第１の記憶部１１０は、ポジティブまたはネガティブに分類可能な文書を登録した記憶部である。ポジティブまたはネガティブに分類可能な文書とは、ポジティブな内容、結果の文書であるか、または、ネガティブな内容、結果の文書であるかを分類可能な文書である。第１の記憶部１１０には、例えば、文書に対応付けて、当該文書がポジティブまたはネガティブのいずれの文書であるかを分類するための情報が記憶されている。

【0024】

ここで、ポジティブに分類された文書における出現頻度が高い単語ほど、ポジティブな意味合いが強い単語であるといえる。一方、ネガティブに分類された文書における出現頻度が高い単語ほど、ネガティブな意味合いが強い単語であるといえる。ただし、ポジティブに分類された文書に出現した単語が、ネガティブに分類された文書に出現することもある。また、ネガティブに分類された文書に出現した単語が、ポジティブに分類された文書に出現することもある。

【0025】

このため、情報処理装置１０１は、処理対象となる単語について、ポジティブに分類された文書における出現頻度と、ネガティブに分類された文書における出現頻度とに基づいて、その単語の指標値を算出する。文書における単語の出現頻度は、例えば、その単語が文書中に出現した回数を、文書に含まれる単語の総数（全単語数）で除算することにより求めることができる。

【0026】

図１の例では、第１の記憶部１１０には、ポジティブに分類された文書１１１と、ネガティブに分類された文書１１２とが記憶されているとする。また、ポジティブに分類された文書１１１における単語「ｘｘｘ」の出現頻度を「出現頻度ｆ１」とし、ネガティブに分類された文書１１２における単語「ｘｘｘ」の出現頻度を「出現頻度ｆ２」とする。

【0027】

この場合、情報処理装置１０１は、単語「ｘｘｘ」について、ポジティブに分類された文書１１１における出現頻度ｆ１と、ネガティブに分類された文書１１２における出現頻度ｆ２とに基づいて、単語「ｘｘｘ」の指標値ｖ１を算出する。より具体的には、例えば、指標値ｖ１は、出現頻度ｆ１と出現頻度ｆ２との差分（例えば、ｆ１－ｆ２）によって表されることにしてもよい。

【0028】

ここでは、指標値ｖ１を、出現頻度ｆ１から出現頻度ｆ２を引いた値とする。この場合、指標値ｖ１が大きいほど、単語「ｘｘｘ」が持つポジティブな意味合いの傾向が強いといえる。また、指標値ｖ１が小さいほど、単語「ｘｘｘ」が持つネガティブな意味合いの傾向が強いといえる。

【0029】

なお、ここではポジティブ（または、ネガティブ）に分類された文書が１つの場合を例に挙げて説明したが、複数の文書が存在する場合は、情報処理装置１０１は、複数の文書全体における単語の出現頻度を算出することにしてもよい。

【0030】

（３）情報処理装置１０１は、算出した指標値を、単語と対応付けて第２の記憶部１２０に登録する。ここで、第２の記憶部１２０は、単語と対応付けて、その単語が持つポジティブまたはネガティブな意味合いの傾向を示す指標値を記憶する記憶部である。

【0031】

図１の例では、情報処理装置１０１は、算出した指標値ｖ１を、単語「ｘｘｘ」と対応付けて第２の記憶部１２０に登録する。

【0032】

このように、情報処理装置１０１によれば、処理対象となる単語が持つポジティブまたはネガティブの意味合いの傾向を特定可能な指標値を求めて登録しておくことができる。これにより、単語が持つポジティブまたはネガティブの意味合いの傾向から、その単語を含む文書が持つポジティブまたはネガティブの意味合いの傾向を推定可能となり、ひいては、ポジティブまたはネガティブの条件を加味した文書検索を実現することができる。

【0033】

図１の例では、単語「ｘｘｘ」が持つポジティブまたはネガティブの意味合いの傾向を特定可能な指標値ｖ１を登録しておくことができる。これにより、文書検索を行うにあたり、単語「ｘｘｘ」の指標値ｖ１を用いて、単語「ｘｘｘ」を含む文書が持つポジティブまたはネガティブの意味合いの傾向を推定することが可能となる。

【0034】

（文書検索システム２００のシステム構成例）
つぎに、図１に示した情報処理装置１０１を含む文書検索システム２００のシステム構成例について説明する。文書検索システム２００は、例えば、医療機関の電子カルテシステムに適用される。医療機関は、病院、診療所などである。

【0035】

図２は、文書検索システム２００のシステム構成例を示す説明図である。図２において、文書検索システム２００は、情報処理装置１０１と、クライアント装置２０１と、を含む。文書検索システム２００において、情報処理装置１０１およびクライアント装置２０１は、有線または無線のネットワーク２１０を介して接続される。ネットワーク２１０は、例えば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどである。

【0036】

ここで、情報処理装置１０１は、病名ＤＢ（Ｄａｔａｂａｓｅ）２２０、カルテＤＢ２３０およびネガポジＤＢ２４０を有する。情報処理装置１０１は、例えば、電子カルテシステムのサーバである。なお、各種ＤＢ２２０，２３０，２４０の記憶内容については、図４～図６を用いて後述する。

【0037】

クライアント装置２０１は、文書検索システム２００のユーザが使用するコンピュータである。文書検索システム２００のユーザは、例えば、医療機関の医師、看護師などの医療従事者である。クライアント装置２０１は、例えば、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、タブレット型ＰＣなどである。

【0038】

なお、上述した説明では、情報処理装置１０１とクライアント装置２０１とが別体に設けられることにしたが、これに限らない。例えば、情報処理装置１０１は、クライアント装置２０１により実現されることにしてもよい。

【0039】

（情報処理装置１０１のハードウェア構成例）
図３は、情報処理装置１０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。図３において、情報処理装置１０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）３０１と、メモリ３０２と、ディスクドライブ３０３と、ディスク３０４と、通信Ｉ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）３０５と、可搬型記録媒体Ｉ／Ｆ３０６と、可搬型記録媒体３０７と、を有する。また、各構成部は、バス３００によってそれぞれ接続される。

【0040】

ここで、ＣＰＵ３０１は、情報処理装置１０１の全体の制御を司る。ＣＰＵ３０１は、複数のコアを有していてもよい。メモリ３０２は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）およびフラッシュＲＯＭなどを有する。具体的には、例えば、フラッシュＲＯＭがＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）のプログラムを記憶し、ＲＯＭがアプリケーションプログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ３０１のワークエリアとして使用される。メモリ３０２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ３０１にロードされることで、コーディングされている処理をＣＰＵ３０１に実行させる。

【0041】

ディスクドライブ３０３は、ＣＰＵ３０１の制御に従ってディスク３０４に対するデータのリード／ライトを制御する。ディスク３０４は、ディスクドライブ３０３の制御で書き込まれたデータを記憶する。ディスク３０４としては、例えば、磁気ディスク、光ディスクなどが挙げられる。

【0042】

通信Ｉ／Ｆ３０５は、通信回線を通じてネットワーク２１０に接続され、ネットワーク２１０を介して外部のコンピュータ（例えば、図２に示したクライアント装置２０１）に接続される。そして、通信Ｉ／Ｆ３０５は、ネットワーク２１０と装置内部とのインターフェースを司り、外部のコンピュータからのデータの入出力を制御する。通信Ｉ／Ｆ３０５には、例えば、モデムやＬＡＮアダプタなどを採用することができる。

【0043】

可搬型記録媒体Ｉ／Ｆ３０６は、ＣＰＵ３０１の制御に従って可搬型記録媒体３０７に対するデータのリード／ライトを制御する。可搬型記録媒体３０７は、可搬型記録媒体Ｉ／Ｆ３０６の制御で書き込まれたデータを記憶する。可搬型記録媒体３０７としては、例えば、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ）－ＲＯＭ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリなどが挙げられる。

【0044】

なお、情報処理装置１０１は、上述した構成部のほかに、例えば、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、入力装置、ディスプレイ等を有することにしてもよい。また、情報処理装置１０１は、上述した構成部のうち、例えば、ディスクドライブ３０３、ディスク３０４、可搬型記録媒体Ｉ／Ｆ３０６、可搬型記録媒体３０７を有していなくてもよい。また、図２に示したクライアント装置２０１についても、情報処理装置１０１と同様のハードウェア構成により実現することができる。ただし、クライアント装置２０１は、上述した構成部のほかに、入力装置、ディスプレイなどを有する。

【0045】

（各種ＤＢ２２０，２３０，２４０の記憶内容）
つぎに、図４～図６を用いて、情報処理装置１０１が有する各種ＤＢ２２０，２３０，２４０の記憶内容について説明する。各種ＤＢ２２０，２３０，２４０は、例えば、図３に示したメモリ３０２、ディスク３０４などの記憶装置により実現される。

【0046】

図４は、病名ＤＢ２２０の記憶内容の一例を示す説明図である。図４において、病名ＤＢ２２０は、患者ＩＤ、病名コード、病名、主病名区分、病名開始日、転帰および転帰日のフィールドを有し、各フィールドに情報を設定することで、病名情報（例えば、病名情報４００－１～４００－８）をレコードとして記憶する。

【0047】

ここで、患者ＩＤは、患者を一意に識別する識別子である。患者は、例えば、文書検索システム２００が導入される医療機関における患者である。病名コードは、患者につけられた病名を一意に識別する識別子である。病名は、病気の名称である。病名には、主病名や疑い病名などがある。主病名は、主たる病名である。疑い病名は、疑いのある病名である。

【0048】

主病名区分は、主病名であるか否かを示すフラグである。主病名区分「１」は、主病名であることを示す。主病名区分「０」は、主病名ではないことを示す。病名開始日は、病名がつけられた日付である。転帰は、病気が進行または改善した結果、どのような状態にいたったのかを示す。転帰日は、転帰が記載された日付である。

【0049】

例えば、病名情報４００－１は、患者ＩＤ「Ｐ１」の患者の病名コード「１２３４５」、病名「胃腫瘍」、主病名区分「１」、病名開始日「２０１８／１０／１」、転帰「死亡」および転帰日「２０１８／１１／１」を示す。

【0050】

図５は、カルテＤＢ２３０の記憶内容の一例を示す説明図である。図５において、カルテＤＢ２３０は、患者ＩＤ、記載日、ＳＯＡＰ区分および記事のフィールドを有し、各フィールドに情報を設定することで、カルテ情報（例えば、カルテ情報５００－１～５００－８）をレコードとして記憶する。

【0051】

ここで、患者ＩＤは、患者を一意に識別する識別子である。記載日は、カルテの記事を記載した日付である。ＳＯＡＰ区分は、ＳＯＡＰ形式で記載されたカルテのいずれの情報についての記事であるかを示す。ＳＯＡＰ区分「Ｓ」は、患者の主訴を示す。「Ｓ」は、Ｓｕｂｊｅｃｔｉｖｅの頭文字である。

【0052】

ＳＯＡＰ区分「Ｏ」は、患者の検査結果等を示す。「Ｏ」は、Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅの頭文字である。ＳＯＡＰ区分「Ａ」は、医師の所見（評価）を示す。「Ａ」は、Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔの頭文字である。ＳＯＡＰ区分「Ｐ」は、治療計画を示す。「Ｐ」は、Ｐｌａｎの頭文字である。記事は、カルテの記載内容である。

【0053】

例えば、カルテ情報５００－１は、患者ＩＤ「Ｐ１」、記載日「２０１８／１０／１」、ＳＯＡＰ区分「Ｓ」および記事「１週間前から下腹部に痛みがある」を示す。

【0054】

図６は、ネガポジＤＢ２４０の記憶内容の一例を示す説明図である。図６において、ネガポジＤＢ２４０は、要素、病名コード、病名、ポジティブ件数、ポジティブ出現頻度、ネガティブ件数、ネガティブ出現頻度およびネガポジ度数のフィールドを有する。各フィールドに情報を設定することで、ネガポジ情報（例えば、ネガポジ情報６００－１～６００－１０）がレコードとして記憶される。

【0055】

ここで、要素は、文書で使用された単語である。文書は、例えば、カルテ情報の記事である。病名コードは、病名を一意に識別する識別子である。病名は、病気の名称である。ポジティブ件数は、ポジティブに分類された文書に単語が出現した回数である。ポジティブ出現頻度は、ポジティブに分類された文書における単語の出現頻度を示す。

【0056】

ネガティブ件数は、ネガティブに分類された文書に単語が出現した回数である。ネガティブ出現頻度は、ネガティブに分類された文書における単語の出現頻度を示す。ネガポジ度数は、単語が持つポジティブまたはネガティブな意味合いの傾向を示す指標値である。ここでは、ネガポジ度数は、ポジティブ出現頻度からネガティブ出現頻度を引いた値を示す。

【0057】

例えば、ネガポジ情報６００－１は、要素「痛み」、病名コード「１２３４５」、病名「胃腫瘍」、ポジティブ件数「５」、ポジティブ出現頻度「０．１１３６３６３６４」、ネガティブ件数「１０」、ネガティブ出現頻度「０．２６３１５７８９５」およびネガポジ度数「－０．１４９５２１５３１」を示す。

【0058】

（情報処理装置１０１の機能的構成例）
図７は、情報処理装置１０１の機能的構成例を示すブロック図である。図７において、情報処理装置１０１は、第１の受付部７０１と、算出部７０２と、登録部７０３と、第２の受付部７０４と、検索部７０５と、決定部７０６と、出力部７０７と、第１の記憶部７１０と、第２の記憶部７２０と、を含む。具体的には、例えば、第１の受付部７０１～出力部７０７は、図３に示したメモリ３０２、ディスク３０４などの記憶装置に記憶されたプログラムをＣＰＵ３０１に実行させることにより、または、通信Ｉ／Ｆ３０５により、その機能を実現する。各機能部の処理結果は、例えば、メモリ３０２、ディスク３０４などの記憶装置に記憶される。第１の記憶部７１０および第２の記憶部７２０は、例えば、メモリ３０２、ディスク３０４などの記憶装置により実現される。

【0059】

第１の記憶部７１０は、ポジティブまたはネガティブに分類可能な文書を記憶する。具体的には、例えば、第１の記憶部７１０は、図４に示した病名ＤＢ２２０および図５に示したカルテＤＢ２３０を記憶する。図１に示した第１の記憶部１１０は、例えば、第１の記憶部７１０に相当する。

【0060】

第２の記憶部７２０は、単語と対応付けて、当該単語が持つポジティブまたはネガティブな意味合いの傾向を示す指標値を記憶する。具体的には、例えば、第２の記憶部７２０は、図６に示したネガポジＤＢ２４０を記憶する。図１に示した第２の記憶部１２０は、例えば、第２の記憶部７２０に相当する。

【0061】

第１の受付部７０１は、処理対象となる単語を受け付ける。ここで、処理対象となる単語は、単語が持つポジティブまたはネガティブな意味合いの傾向を示す指標値を算出する対象の単語である。処理対象となる単語は、特定の品詞の単語であってもよい。特定の品詞は、任意に設定可能であり、例えば、名詞、動詞、形容詞、形容動詞、副詞などである。

【0062】

具体的には、例えば、第１の受付部７０１は、文書から抽出された単語を、処理対象となる単語として受け付ける。文書は、例えば、第１の記憶部７１０に記憶されたポジティブまたはネガティブに分類可能な文書であってもよい。より詳細に説明すると、例えば、第１の受付部７０１は、図５に示したカルテＤＢ２３０内のカルテ情報の記事から抽出された特定の品詞の単語を、処理対象となる単語として受け付けることにしてもよい。

【0063】

算出部７０２は、第１の記憶部７１０を参照して、処理対象となる単語について、ポジティブまたはネガティブに分類可能な文書それぞれにおける単語の出現頻度に基づき、単語が持つポジティブまたはネガティブな意味合いの傾向を示す指標値を算出する。

【0064】

以下の説明では、ポジティブまたはネガティブな意味合いの傾向を示す指標値を「ネガポジ度数」と表記する場合がある。

【0065】

具体的には、例えば、算出部７０２は、第１の記憶部７１０に記憶された各文書を、ポジティブまたはネガティブのいずれかに分類する。つぎに、算出部７０２は、ポジティブに分類された文書における単語の出現頻度を算出する。また、算出部７０２は、ネガティブに分類された文書における単語の出現頻度を算出する。そして、算出部７０２は、算出したポジティブに分類された文書における単語の出現頻度と、ネガティブに分類された文書における単語の出現頻度とに基づいて、単語のネガポジ度数を算出する。

【0066】

より詳細に説明すると、例えば、算出部７０２は、図４に示した病名ＤＢ２２０から、病名情報を選択する。つぎに、算出部７０２は、選択した病名情報の病名開始日から転帰日までの期間Ｔを特定する。そして、算出部７０２は、図５に示したカルテＤＢ２３０から、選択した病名情報の患者ＩＤに対応し、かつ、特定した期間Ｔに記載日が含まれるカルテ情報を選択する。

【0067】

ここで、選択した病名情報の転帰が「死亡」の場合、算出部７０２は、選択したカルテ情報の記事をネガティブに分類する。一方、選択した病名情報の転帰が「寛解または治癒」の場合、算出部７０２は、選択したカルテ情報の記事をポジティブに分類する。

【0068】

これにより、患者の転帰が「寛解または治癒」であるか、または、「死亡」であるかに応じて、病気の治療中に記載されたカルテ情報の記事を、ポジティブまたはネガティブに分類することができる。

【0069】

なお、病名ＤＢ２２０内の病名情報のうち、病名開始日が所定期間内の病名情報だけを処理対象とすることにしてもよい。所定期間は、任意に設定可能であり、例えば、直近５年などの期間に設定される。これにより、古いカルテ情報の記事を処理対象から除外することができる。

【0070】

また、病名ＤＢ２２０内の病名情報のうち、病名が主病名である病名情報、すなわち、主病名区分「１」の病名情報だけを処理対象とすることにしてもよい。これにより、例えば、病名が確定していないときに記載されたカルテ情報の記事を処理対象から除外することができる。

【0071】

つぎに、算出部７０２は、ポジティブに分類されたカルテ情報の記事を形態素解析することにより、当該記事を単語（形態素）単位に分解する。つぎに、算出部７０２は、分解した単語（形態素）のうち、特定の品詞の単語を抽出する。そして、算出部７０２は、抽出した各単語について、ポジティブに分類されたカルテ情報の記事における出現回数を算出する。

【0072】

なお、ポジティブに分類されたカルテ情報の記事における出現回数は、例えば、ポジティブに分類されたカルテ情報の記事のうち、全てのカルテ情報の記事を対象として算出されてもよく、また、一部のカルテ情報の記事を対象として算出されてもよい。

【0073】

また、算出部７０２は、ネガティブに分類されたカルテ情報の記事を形態素解析することにより、当該記事を単語（形態素）単位に分解する。つぎに、算出部７０２は、分解した単語（形態素）のうち、特定の品詞の単語を抽出する。そして、算出部７０２は、抽出した各単語について、ネガティブに分類されたカルテ情報の記事における出現回数を算出する。

【0074】

なお、ネガティブに分類されたカルテ情報の記事における出現回数は、例えば、ネガティブに分類されたカルテ情報の記事のうち、全てのカルテ情報の記事を対象として算出されてもよく、また、一部のカルテ情報の記事を対象として算出されてもよい。

【0075】

以下の説明では、ポジティブに分類された文書（例えば、カルテ情報の記事）における単語の出現回数を「ポジティブ件数」と表記する場合がある。また、ネガティブに分類された文書（例えば、カルテ情報の記事）における単語の出現回数を「ネガティブ件数」と表記する場合がある。

【0076】

算出された単語のポジティブ件数およびネガティブ件数は、例えば、図８に示すようなネガポジ件数テーブル８００に記憶される。ネガポジ件数テーブル８００は、例えば、メモリ３０２、ディスク３０４などの記憶装置により実現される。

【0077】

図８は、ネガポジ件数テーブル８００の記憶内容の一例を示す説明図である。図８において、ネガポジ件数テーブル８００は、要素、病名コード、病名、ネガティブ件数およびポジティブ件数のフィールドを有し、各フィールドに情報を設定することで、件数情報（例えば、件数情報８００－１～８００－６）をレコードとして記憶する。

【0078】

ここで、要素は、カルテ情報の記事で使用された単語である。病名コードは、病名を一意に識別する識別子である。病名は、カルテ情報に対応する病名情報、すなわち、カルテ情報を選択するにあたり参照された病名情報から特定される。病名は、病気の名称である。ネガティブ件数は、ネガティブに分類されたカルテ情報の記事における単語の出現回数である。ポジティブ件数は、ポジティブに分類されたカルテ情報の記事における単語の出現回数である。

【0079】

例えば、件数情報８００－１は、要素「痛み」、病名コード「１２３４５」、病名「胃腫瘍」、ネガティブ件数「５」およびポジティブ件数「１０」を示す。

【0080】

例えば、算出部７０２は、ネガポジ件数テーブル８００を参照して、各単語のポジティブ件数を積算することにより、合計ポジティブ件数を算出する。合計ポジティブ件数は、ポジティブに分類されたカルテ情報の記事に含まれる単語（例えば、特定の品詞の単語）の総数に相当する。つぎに、算出部７０２は、各単語のポジティブ件数を合計ポジティブ件数で除算することにより、各単語のポジティブ出現頻度を算出する。ポジティブ出現頻度は、ポジティブに分類されたカルテ情報の記事における単語の出現頻度である。

【0081】

また、算出部７０２は、ネガポジ件数テーブル８００を参照して、各単語のネガティブ件数を積算することにより、合計ネガティブ件数を算出する。合計ネガティブ件数は、ネガティブに分類されたカルテ情報の記事に含まれる単語（例えば、特定の品詞の単語）の総数に相当する。つぎに、算出部７０２は、各単語のネガティブ件数を合計ネガティブ件数で除算することにより、各単語のネガティブ出現頻度を算出する。ネガティブ出現頻度は、ネガティブに分類されたカルテ情報の記事における単語の出現頻度である。

【0082】

そして、算出部７０２は、算出した各単語のポジティブ出現頻度とネガティブ出現頻度とに基づいて、各単語のネガポジ度数を算出する。例えば、算出部７０２は、各単語のポジティブ出現頻度とネガティブ出現頻度との差分を、各単語のネガポジ度数として算出することにしてもよい。

【0083】

ネガポジ度数を、ポジティブ出現頻度からネガティブ出現頻度を引いた値とすると、ネガポジ度数が大きいほど、単語が持つポジティブな意味合いの傾向が強いといえる。一方、ネガポジ度数を、ネガティブ出現頻度からポジティブ出現頻度を引いた値とすると、ネガポジ度数が大きいほど、単語が持つネガティブな意味合いの傾向が強いといえる。ここでは、ネガポジ度数を、ポジティブ出現頻度からネガティブ出現頻度を引いた値とする。

【0084】

登録部７０３は、算出された単語のネガポジ度数を、単語と対応付けて第２の記憶部７２０に登録する。具体的には、例えば、登録部７０３は、算出された単語のネガポジ度数を、単語（要素）と対応付けて、図６に示したネガポジＤＢ２４０に登録する。この際、登録部７０３は、病名コード、病名、ポジティブ件数、ポジティブ出現頻度、ネガティブ件数およびネガティブ出現頻度をさらに対応付けて、ネガポジＤＢ２４０に登録する。

【0085】

病名は、単語のネガポジ度数を算出する際に参照されたカルテ情報に対応する病名情報から特定される。ただし、ポジティブ件数、ポジティブ出現頻度、ネガティブ件数およびネガティブ出現頻度については、ネガポジＤＢ２４０に登録しないようにしてもよい。

【0086】

第２の受付部７０４は、検索文字列を受け付ける。ここで、検索文字列は、文書を検索する際の検索条件となるキーワード（文字または文字列）を指定するものである。検索文字列には、複数のキーワードが含まれていてもよい。具体的には、例えば、第２の受付部７０４は、図２に示したクライアント装置２０１から検索文字列を受信することにより、受信した検索文字列を受け付ける。

【0087】

より詳細に説明すると、例えば、医師が、ある患者の診療を行うにあたり、後述の図９に示すようなキーワード検索画面９１０において、過去のカルテ記事を検索するために検索文字列を入力する。この場合、クライアント装置２０１は、入力された検索文字列を、情報処理装置１０１に送信する。検索文字列には、診療対象の患者の病名を特定する情報が対応付けられていてもよい。

【0088】

検索部７０５は、文書群から、受け付けた検索文字列に対応する文書を検索する。ここで、文書群は、例えば、第１の記憶部７１０に記憶された文書群である。また、文書群は、インターネット上のウェブサイトから取得可能な文書群であってもよい。

【0089】

具体的には、例えば、検索部７０５は、カルテＤＢ２３０から、検索文字列に対応するカルテ情報の記事を検索する。より詳細に説明すると、例えば、検索部７０５は、検索文字列に含まれる文字や文字列を含むカルテ情報の記事を検索する。この際、検索部７０５は、ＳＯＡＰ区分が「Ｓ」または「Ａ」のカルテ情報の記事を検索対象としてもよい。

【0090】

また、検索部７０５は、現在の病名（診断対象の患者の病名）と同じ病名の病気を治療中に記載されたカルテ情報の記事を検索対象としてもよい。カルテ情報に対応する病名は、例えば、カルテ情報の患者ＩＤと記載日をもとに病名ＤＢ２２０から特定可能である。ただし、検索アルゴリズムは、既存のいかなるものを用いることにしてもよい。

【0091】

以下の説明では、カルテＤＢ２３０内のカルテ情報の記事を、単に「カルテ記事」と表記する場合がある。

【0092】

決定部７０６は、検索文字列に対応する１または複数の文書が検索された場合、検索された１または複数の文書の各文書の優先度を決定する。ここで、文書の優先度とは、検索文字列に対する検索結果として文書を出力する際の優先度である。例えば、優先度が高い文書ほど、検索結果として他の文書よりも上位に表示される。

【0093】

具体的には、例えば、決定部７０６は、第２の記憶部７２０を参照して、検索された１または複数の文書の各文書に含まれる単語に対応するネガポジ度数に基づき、各文書のネガポジ度数を算出する。また、決定部７０６は、第２の記憶部７２０を参照して、検索文字列に含まれる単語に対応するネガポジ度数に基づき、検索文字列のネガポジ度数を算出する。そして、決定部７０６は、算出した各文書のネガポジ度数と検索文字列のネガポジ度数とに基づいて、各文書の優先度を決定する。

【0094】

より詳細に説明すると、例えば、決定部７０６は、検索されたカルテ記事を形態素解析することにより、当該カルテ記事を単語（形態素）単位に分解する。つぎに、決定部７０６は、分解した単語（形態素）のうち、特定の品詞の単語を抽出する。

【0095】

また、決定部７０６は、診療対象の患者の病名を特定する。診療対象の患者の病名は、例えば、検索文字列に対応付けられた情報から特定されてもよく、また、クライアント装置２０１や電子カルテシステムに問い合わせることにより特定されることにしてもよい。

【0096】

つぎに、決定部７０６は、抽出した各単語について、ネガポジＤＢ２４０を参照して、特定した病名に対応するネガポジ度数を特定する。すなわち、決定部７０６は、単語と病名との組み合わせに対応するネガポジ度数を特定する。例えば、単語「痛み」と病名「胃腫瘍」との組み合わせに対応するネガポジ度数は「－０．１４９５２１５３１」である。

【0097】

そして、決定部７０６は、特定した各単語のネガポジ度数を積算することにより、カルテ記事のネガポジ度数を算出する。この際、決定部７０６は、例えば、各単語のネガポジ度数を積算した値を、カルテ記事から抽出した単語数（あるいは、分解した単語数）で割ることにより正規化することにしてもよい。

【0098】

これにより、検索文字列に対応するカルテ記事が持つポジティブまたはネガティブな意味合いの傾向を示す指標値（ネガポジ度数）を得ることができる。

【0099】

また、決定部７０６は、検索文字列を形態素解析することにより、当該検索文字列を単語（形態素）単位に分解する。つぎに、決定部７０６は、分解した単語（形態素）のうち、特定の品詞の単語を抽出する。そして、決定部７０６は、抽出した各単語について、ネガポジＤＢ２４０を参照して、特定した診療対象の患者の病名に対応するネガポジ度数を特定する。

【0100】

つぎに、決定部７０６は、特定した各単語のネガポジ度数を積算することにより、検索文字列のネガポジ度数を算出する。この際、決定部７０６は、例えば、各単語のネガポジ度数を積算した値を、検索文字列から抽出した単語数（あるいは、分解した単語数）で割ることにより正規化することにしてもよい。

【0101】

これにより、検索文字列が持つポジティブまたはネガティブな意味合いの傾向を示す指標値（ネガポジ度数）を得ることができる。

【0102】

そして、決定部７０６は、算出した各カルテ記事のネガポジ度数と検索文字列のネガポジ度数とに基づいて、各カルテ記事の優先度を決定する。ここで、各カルテ記事のネガポジ度数と検索文字列のネガポジ度数とに基づいて、カルテ記事の優先度を決定する第１および第２の決定例について説明する。

【0103】

・第１の決定例
決定部７０６は、各カルテ記事のネガポジ度数と検索文字列のネガポジ度数とに基づいて、検索された１または複数のカルテ記事のうち、ネガポジ度数が、検索文字列に近いカルテ記事ほど優先度が高くなるように、各カルテ記事の優先度を決定する。これにより、ポジティブまたはネガティブな意味合いの傾向の強さが検索文字列と同程度であるカルテ記事ほど高い優先度とすることができる。

【0104】

この際、決定部７０６は、算出した検索文字列のネガポジ度数に基づいて、検索文字列をポジティブまたはネガティブに分類することにしてもよい。例えば、検索文字列のネガポジ度数が０以上の場合、決定部７０６は、検索文字列をポジティブに分類する。一方、検索文字列のネガポジ度数が０未満の場合、決定部７０６は、検索文字列をネガティブに分類する。ただし、ネガポジ度数は、値が大きいほど、ポジティブな意味合いの傾向が強いものとする。

【0105】

ここで、検索文字列がポジティブに分類された場合、検索者は、ネガティブな意味合いの検索結果よりも、ポジティブな意味合いの検索結果を必要としているといえる。一方、検索文字列がネガティブに分類された場合、検索者は、ポジティブな意味合いの検索結果よりも、ネガティブな意味合いの検索結果を必要としているといえる。

【0106】

このため、検索文字列がポジティブに分類された場合、決定部７０６は、ネガポジ度数が０未満のカルテ記事よりも、ネガポジ度数が０以上のカルテ記事の優先度が高くなるように、各カルテ記事の優先度を決定することにしてもよい。これにより、検索文字列がポジティブに分類された場合には、ネガポジ度数が、０以上であって、検索文字列に近いカルテ記事ほど高い優先度とすることができる。

【0107】

一方、検索文字列がネガティブに分類された場合、決定部７０６は、ネガポジ度数が０以上のカルテ記事よりも、ネガポジ度数が０未満のカルテ記事の優先度が高くなるように、各カルテ記事の優先度を決定することにしてもよい。これにより、検索文字列がネガティブに分類された場合には、ネガポジ度数が、０未満であって、検索文字列に近いカルテ記事ほど高い優先度とすることができる。

【0108】

・第２の決定例
決定部７０６は、算出した検索文字列のネガポジ度数に基づいて、検索文字列をポジティブまたはネガティブに分類する。ここで、検索文字列がポジティブに分類された場合、決定部７０６は、ネガポジ度数が大きいカルテ記事ほど優先度が高くなるように、各カルテ記事の優先度を決定することにしてもよい。これにより、検索文字列がポジティブに分類された場合には、ポジティブな意味合いの傾向が強いカルテ記事ほど高い優先度とすることができる。

【0109】

一方、ここで、検索文字列がネガティブに分類された場合、決定部７０６は、ネガポジ度数が小さいカルテ記事ほど優先度が高くなるように、各カルテ記事の優先度を決定することにしてもよい。これにより、検索文字列がネガティブに分類された場合には、ネガティブな意味合いの傾向が強いカルテ記事ほど高い優先度とすることができる。

【0110】

なお、各カルテ記事の優先度をどのように決定するかは、任意に設定可能である。例えば、情報処理装置１０１は、クライアント装置２０１からの指示に応じて、上述した第１または第２の決定例のいずれかの方法により、各カルテ記事の優先度を決定することにしてもよい。

【0111】

また、決定部７０６は、算出した各カルテ記事のネガポジ度数に基づいて、各カルテ記事の表示態様を決定することにしてもよい。ここで、カルテ記事の表示態様とは、検索結果としてカルテ記事を表示する際の態様であり、カルテ記事の背景色、文字の色、大きさなどによって表される。

【0112】

具体的には、例えば、決定部７０６は、ネガポジ度数が０以上のカルテ記事の表示態様が、ネガポジ度数が０未満のカルテ記事の表示態様と異なるように、各カルテ記事の表示態様を決定する。これにより、ポジティブな意味合いの検索結果と、ネガティブな意味合いの検索結果とを判別可能にすることができる。

【0113】

なお、決定部７０６によって決定された表示態様によるカルテ記事の表示例については、図９を用いて後述する。

【0114】

出力部７０７は、決定された各文書の優先度に基づいて、検索文字列に対応する検索結果を出力する。具体的には、例えば、出力部７０７は、検索された１または複数の文書を、決定された優先度が高い順に並べた文書リスト（あるいは、文書の名称等のリスト）を検索結果として出力することにしてもよい。

【0115】

この際、出力部７０７は、検索された１または複数の文書のうち、決定された優先度が高い順に上位Ｎ個の文書を検索結果として出力することにしてもよい。Ｎは、任意に設定可能である。また、出力部７０７は、各文書（あるいは、文書の名称等）を検索結果として出力する際に、決定された表示態様で各文書を出力することにしてもよい。

【0116】

また、出力部７０７は、各文書（あるいは、文書の名称等）を出力する際に、各文書と対応付けて、算出された各文書の指標値を出力することにしてもよい。出力部７０７の出力形式としては、例えば、通信Ｉ／Ｆ３０５による他のコンピュータへの送信、メモリ３０２、ディスク３０４などの記憶装置への記憶、不図示のディスプレイへの表示、不図示のプリンタへの印刷出力などがある。

【0117】

より詳細に説明すると、例えば、出力部７０７は、検索文字列に対応するカルテ記事をリスト化して示す検索結果画面を、クライアント装置２０１に表示することにしてもよい。検索結果画面の画面例については、図９および図１０を用いて後述する。

【0118】

なお、上述した説明では、検索文字列のネガポジ度数に基づいて、検索文字列をポジティブまたはネガティブに分類することにしたが、これに限らない。例えば、第２の受付部７０４は、検索文字列とともに、ポジティブまたはネガティブのいずれかの選択を受け付けることにしてもよい。

【0119】

ポジティブまたはネガティブの選択は、例えば、クライアント装置２０１に表示される、後述の図１１に示すようなキーワード検索画面１１００において行われる。この場合、クライアント装置２０１は、入力された検索文字列とともに、ポジティブまたはネガティブの選択結果を、情報処理装置１０１に送信する。

【0120】

そして、第２の受付部７０４は、クライアント装置２０１から検索文字列および選択結果を受信することにより、検索文字列およびポジティブまたはネガティブの選択を受け付ける。決定部７０６は、ポジティブの選択を受け付けた場合、検索文字列をポジティブに分類する。一方、ネガティブの選択を受け付けた場合、決定部７０６は、検索文字列をネガティブに分類する。

【0121】

また、上述した説明では、文書検索時に、検索された各文書について、当該各文書のネガポジ度数を算出することにしたが、これに限らない。例えば、情報処理装置１０１は、第１の記憶部７１０に記憶された文書について、当該文書のネガポジ度数を予め算出しておくことにしてもよい。

【0122】

具体的には、例えば、情報処理装置１０１は、第２の記憶部７２０を参照して、第１の記憶部７１０に記憶された各文書に含まれる単語に対応するネガポジ度数に基づき、各文書のネガポジ度数を算出する。そして、情報処理装置１０１は、算出した各文書のネガポジ度数を、各文書と対応付けて第１の記憶部７１０に登録しておくことにしてもよい。

【0123】

より詳細に説明すると、例えば、情報処理装置１０１は、カルテＤＢ２３０に記憶された各カルテ記事に含まれる単語について、ネガポジＤＢ２４０を参照して、各カルテ記事に対応する病名に対応するネガポジ度数を特定する。つぎに、情報処理装置１０１は、特定した各カルテ記事に含まれる単語のネガポジ度数に基づき、各カルテ記事のネガポジ度数を算出する。そして、情報処理装置１０１は、算出した各カルテ記事のネガポジ度数を、各カルテ記事と対応付けて、メモリ３０２、ディスク３０４などの記憶装置に登録しておくことにしてもよい。

【0124】

これにより、文書検索時に、予め登録した文書（例えば、カルテ記事）のネガポジ度数を読み出すだけでよい、すなわち、各文書のネガポジ度数を算出しなくてもよくなるため、文書検索時の処理負荷を削減して応答性能を高めることができる。

【0125】

また、情報処理装置１０１は、例えば、研修医などが記載したカルテ記事などを対象として、カルテ記事のネガポジ度数を求めることにしてもよい。これにより、カルテ記事のネガポジ度数から、カルテ記事の内容がポジティブすぎる、あるいは、ネガティブすぎるといった評価を行うことができ、新人教育に役立てることができる。

【0126】

また、情報処理装置１０１の各機能部は、文書検索システム２００内の情報処理装置１０１とは異なる他のコンピュータ、例えば、クライアント装置２０１で実現することにしてもよい。また、情報処理装置１０１の各機能部は、文書検索システム２００内の複数のコンピュータ（例えば、情報処理装置１０１とクライアント装置２０１）により実現されることにしてもよい。

【0127】

（クライアント装置２０１に表示される各種画面の画面例）
つぎに、クライアント装置２０１のディスプレイ（不図示）に表示される各種画面の画面例について説明する。ここでは、医師が、患者の診療を行うにあたり、その患者の過去のカルテ記事を参考にして、今後の治療方針を検討する場合を想定する。

【0128】

以下の説明では、操作画面に表示されているボタン等をユーザが選択する操作として、クリック操作を行う場合を例に挙げて説明する。

【0129】

図９は、クライアント装置２０１の画面遷移例を示す説明図である。図９において、キーワード検索画面９１０は、検索文字列の入力を受け付ける操作画面である。キーワード検索画面９１０において、不図示の入力装置を用いたユーザ（医師）の操作入力により、ボックス９１１をクリックすると、検索文字列を入力することができる。図９の例では、ボックス９１１に検索文字列「下腹部の痛み」が入力されている。

【0130】

また、キーワード検索画面９１０において、ユーザ（医師）の操作入力により、ボタン９１２をクリックすると、ボックス９１１に入力された検索文字列が情報処理装置１０１に送信される。図９の例では、ボックス９１１に入力された検索文字列「下腹部の痛み」が情報処理装置１０１に送信される。

【0131】

情報処理装置１０１は、クライアント装置２０１から検索文字列「下腹部の痛み」を受け付けると、カルテＤＢ２３０から検索文字列「下腹部の痛み」に対応するカルテ記事を検索する。つぎに、情報処理装置１０１は、検索した各カルテ記事の優先度を決定する。ここでは、上述した第１の決定例により、各カルテ記事の優先度を決定する場合を想定する。

【0132】

具体的には、例えば、情報処理装置１０１は、検索文字列「下腹部の痛み」のネガポジ度数を算出する。また、情報処理装置１０１は、検索した各カルテ記事のネガポジ度数を算出する。ここで、検索文字列「下腹部の痛み」のネガポジ度数を算出する場合を例に挙げて、具体的な処理内容について説明する。

【0133】

より詳細に説明すると、例えば、情報処理装置１０１は、検索文字列「下腹部の痛み」を形態素解析して、単語（形態素）単位に分解する。ここでは、「下腹部」と「の」と「痛み」の３単語に分解される。つぎに、情報処理装置１０１は、ネガポジＤＢ２４０を参照して、分解した各単語に対応するネガポジ度数を特定する。

【0134】

ただし、患者の病名を「胃腫瘍」とする。また、単語「の」は、助詞のため除外する。すなわち、情報処理装置１０１は、ネガポジＤＢ２４０を参照して、分解した３単語のうち、単語「下腹部」と単語「痛み」について、病名「胃腫瘍」に対応するネガポジ度数を特定する。

【0135】

ここでは、単語「下腹部」のネガポジ度数として、病名「胃腫瘍」に対応する「－０．０１７９４２５８４」が特定された場合を想定する。また、単語「痛み」のネガポジ度数として、病名「胃腫瘍」に対応する「－０．１４９５２１５３１」が特定された場合を想定する。

【0136】

つぎに、情報処理装置１０１は、特定した各単語のネガポジ度数を積算することにより、検索文字列「下腹部の痛み」のネガポジ度数を算出する。ここでは、検索文字列「下腹部の痛み」のネガポジ度数は「－０．１６７４６４１１５」となる。このため、検索文字列「下腹部の痛み」は、ネガティブに分類される。

【0137】

この場合、情報処理装置１０１は、検索したカルテ記事のうち、ネガポジ度数が０未満であって、ネガポジ度数が検索文字列に近いカルテ記事ほど高い優先度とする。そして、情報処理装置１０１は、決定した各カルテ記事の優先度に従って、検索したカルテ記事を並べた検索結果画面９２０をクライアント装置２０１に表示する。

【0138】

検索結果画面９２０は、検索文字列「下腹部の痛み」に対応するカルテ記事９２１～９２４をリスト化して示す操作画面である。検索結果画面９２０では、ネガポジ度数が０未満であって、ネガポジ度数が検索文字列「下腹部の痛み」に近いカルテ記事が優先して表示（上位に表示）されている。

【0139】

ここで、カルテ記事９２１のネガポジ度数は、「－０．１６７５５５２２」である。また、カルテ記事９２２のネガポジ度数は、「－０．１６８９９９９９」である。カルテ記事９２３のネガポジ度数は、「－０．１４７８５６３２１」である。カルテ記事９２４のネガポジ度数は、「＋０．１５７８５６５６１」である。

【0140】

例えば、カルテ記事９２１は、ネガポジ度数が０未満であって、ネガポジ度数が検索文字列「下腹部の痛み」に最も近いため、最上位に表示されている。また、カルテ記事９２４は、ネガポジ度数が０以上のため、ネガポジ度数が０未満である他のカルテ記事９２１～９２３よりも下位に表示されている。

【0141】

検索結果画面９２０によれば、検索文字列「下腹部の痛み」に応じて、ネガティブの条件を加味した検索結果を提示することができる。これにより、医師は、病名「胃腫瘍」の患者の診療を行うにあたり、その患者の過去のカルテ記事から必要な情報を容易に見つけ出すことができる。

【0142】

また、検索結果画面９２０では、ネガポジ度数が０未満のカルテ記事９２１～９２３と、ネガポジ度数が０以上のカルテ記事９２４とが異なる態様（背景の模様が異なる）で表示されている。これにより、医師は、ポジティブな意味合いのカルテ記事と、ネガティブな意味合いのカルテ記事とを容易に判別することができる。

【0143】

また、検索結果画面９２０では、カルテ記事９２１～９２４と対応付けて、ネガポジ度数情報９３１～９３４がそれぞれ表示されている。各ネガポジ度数情報９３１～９３４は、各カルテ記事９２１～９２４のネガポジ度数を示す情報である。これにより、医師は、各カルテ記事９２１～９２４のネガポジ度数から、各カルテ記事９２１～９２４のポジティブまたはネガティブの傾向の強さを判断することができる。

【0144】

ただし、検索結果画面９２０において、ネガポジ度数情報９３１～９３４は表示されていなくてもよい。

【0145】

つぎに、図１０を用いて、検索結果画面の他の画面例について説明する。ここでは、上述した第２の決定例により、各カルテ記事の優先度が決定された場合を想定する。この場合、検索文字列「下腹部の痛み」がネガティブに分類されると、ネガティブな意味合いの傾向が強いカルテ記事ほど高い優先度となる。

【0146】

図１０は、検索結果画面の他の画面例を示す説明図である。図１０において、検索結果画面１０００は、検索文字列「下腹部の痛み」に対応するカルテ記事９２１～９２４をリスト化して示す操作画面である。検索結果画面１０００では、ネガティブな意味合いの傾向が強いカルテ記事が優先して表示（上位に表示）されている。

【0147】

これにより、医師は、上位に表示されたものほど、ネガティブな意味合いの傾向が強いことがわかり、過去のカルテ記事から必要な情報を容易に見つけ出すことができる。

【0148】

つぎに、図１１を用いて、キーワード検索画面の他の画面例について説明する。

【0149】

図１１は、キーワード検索画面の他の画面例を示す説明図である。図１１において、キーワード検索画面１１００は、検索文字列の入力を受け付ける操作画面である。キーワード検索画面１１００において、ユーザ（医師）の操作入力により、ボックス１１０１をクリックすると、検索文字列を入力することができる。図１１の例では、ボックス１１０１に検索文字列「下腹部の痛み」が入力されている。

【0150】

また、キーワード検索画面１１００において、ユーザの操作入力により、ボタン１１０２，１１０３のいずれかをクリックすると、ポジティブまたはネガティブのいずれかを選択することができる。図１１の例では、ボタン１１０３がクリックされ、ネガティブが選択されている。

【0151】

また、キーワード検索画面１１００において、ユーザの操作入力により、ボタン１１０４をクリックすると、ボックス１１０１に入力された検索文字列、および、ポジティブまたはネガティブの選択結果が情報処理装置１０１に送信される。図１１の例では、ボックス１１０１に入力された検索文字列「下腹部の痛み」および選択結果「ネガティブ」が情報処理装置１０１に送信される。

【0152】

これにより、情報処理装置１０１において、検索文字列「下腹部の痛み」をポジティブまたはネガティブに分類するにあたり、検索文字列「下腹部の痛み」のネガポジ度数を算出することなく、選択結果「ネガティブ」から精度よく分類することができる。

【0153】

（情報処理装置１０１のネガポジ登録処理手順）
つぎに、図１２～図１４を用いて、情報処理装置１０１のネガポジ登録処理手順について説明する。

【0154】

図１２～図１４は、情報処理装置１０１のネガポジ登録処理手順の一例を示すフローチャートである。図１２のフローチャートにおいて、まず、情報処理装置１０１は、病名ＤＢ２２０から選択されていない未選択の病名情報を選択する（ステップＳ１２０１）。つぎに、情報処理装置１０１は、選択した病名情報の主病名区分を参照して、主病名であるか否かを判断する（ステップＳ１２０２）。

【0155】

ここで、主病名ではない場合（ステップＳ１２０２：Ｎｏ）、情報処理装置１０１は、ステップＳ１２０８に移行する。一方、主病名の場合には（ステップＳ１２０２：Ｙｅｓ）、情報処理装置１０１は、選択した病名情報の病名開始日が５年以内であるか否かを判断する（ステップＳ１２０３）。

【0156】

ここで、病名開始日が５年以内ではない場合（ステップＳ１２０３：Ｎｏ）、情報処理装置１０１は、ステップＳ１２０８に移行する。一方、病名開始日が５年以内の場合（ステップＳ１２０３：Ｙｅｓ）、情報処理装置１０１は、選択した病名情報の転帰が「死亡」であるか否かを判断する（ステップＳ１２０４）。

【0157】

ここで、転帰が「死亡」の場合（ステップＳ１２０４：Ｙｅｓ）、情報処理装置１０１は、ネガティブ件数算出処理を実行して（ステップＳ１２０５）、ステップＳ１２０８に移行する。ネガティブ件数算出処理の具体的な処理手順については、図１５を用いて後述する。

【0158】

一方、転帰が「死亡」ではない場合（ステップＳ１２０４：Ｎｏ）、情報処理装置１０１は、選択した病名情報の転帰が「寛解または治癒」であるか否かを判断する（ステップＳ１２０６）。ここで、転帰が「寛解または治癒」ではない場合（ステップＳ１２０６：Ｎｏ）、情報処理装置１０１は、ステップＳ１２０８に移行する。

【0159】

一方、転帰が「寛解または治癒」の場合（ステップＳ１２０６：Ｙｅｓ）、情報処理装置１０１は、ポジティブ件数算出処理を実行する（ステップＳ１２０７）。ポジティブ件数算出処理の具体的な処理手順については、図１６を用いて後述する。そして、情報処理装置１０１は、病名ＤＢ２２０から選択されていない未選択の病名情報があるか否かを判断する（ステップＳ１２０８）。

【0160】

ここで、未選択の病名情報がある場合（ステップＳ１２０８：Ｙｅｓ）、情報処理装置１０１は、ステップＳ１２０１に戻る。一方、未選択の病名情報がない場合には（ステップＳ１２０８：Ｎｏ）、情報処理装置１０１は、図１３に示すステップＳ１３０１に移行する。

【0161】

図１３のフローチャートにおいて、まず、情報処理装置１０１は、ネガポジ件数テーブル８００を参照して、各単語のネガティブ件数を積算することにより、合計ネガティブ件数を算出する（ステップＳ１３０１）。つぎに、情報処理装置１０１は、ネガポジ件数テーブル８００を参照して、各単語のポジティブ件数を積算することにより、合計ポジティブ件数を算出する（ステップＳ１３０２）。

【0162】

そして、情報処理装置１０１は、ネガポジ件数テーブル８００から選択されていない未選択の件数情報を選択する（ステップＳ１３０３）。つぎに、情報処理装置１０１は、選択した件数情報のネガティブ件数が未設定であるか否かを判断する（ステップＳ１３０４）。

【0163】

ここで、ネガティブ件数が設定済みの場合（ステップＳ１３０４：Ｎｏ）、情報処理装置１０１は、選択した件数情報のネガティブ件数を、算出した合計ネガティブ件数で除算して、ネガティブ出現頻度を算出し（ステップＳ１３０５）、ステップＳ１３０７に移行する。

【0164】

一方、ネガティブ件数が未設定の場合（ステップＳ１３０４：Ｙｅｓ）、情報処理装置１０１は、ネガティブ出現頻度を「０」とする（ステップＳ１３０６）。そして、情報処理装置１０１は、選択した件数情報の要素と病名に対応付けて、ネガティブ出現頻度をネガポジＤＢ２４０に記憶して（ステップＳ１３０７）、図１４に示すステップＳ１４０１に移行する。

【0165】

図１４のフローチャートにおいて、まず、情報処理装置１０１は、選択した件数情報のポジティブ件数が未設定であるか否かを判断する（ステップＳ１４０１）。ここで、ポジティブ件数が設定済みの場合（ステップＳ１４０１：Ｎｏ）、情報処理装置１０１は、選択した件数情報のポジティブ件数を、算出した合計ポジティブ件数で除算して、ポジティブ出現頻度を算出し（ステップＳ１４０２）、ステップＳ１４０４に移行する。

【0166】

一方、ポジティブ件数が未設定の場合（ステップＳ１４０１：Ｙｅｓ）、情報処理装置１０１は、ポジティブ出現頻度を「０」とする（ステップＳ１４０３）。そして、情報処理装置１０１は、選択した件数情報の要素と病名に対応付けて、ポジティブ出現頻度をネガポジＤＢ２４０に記憶する（ステップＳ１４０４）。

【0167】

つぎに、情報処理装置１０１は、ポジティブ出現頻度からネガティブ出現頻度を引くことにより、ネガポジ度数を算出する（ステップＳ１４０５）。そして、情報処理装置１０１は、選択した件数情報の要素と病名に対応付けて、算出したネガポジ度数をネガポジＤＢ２４０に記憶する（ステップＳ１４０６）。

【0168】

つぎに、情報処理装置１０１は、ネガポジ件数テーブル８００から選択されていない未選択の件数情報があるか否かを判断する（ステップＳ１４０７）。ここで、未選択の件数情報がある場合（ステップＳ１４０７：Ｙｅｓ）、情報処理装置１０１は、ステップＳ１３０３に戻る。

【0169】

一方、未選択の件数情報がない場合（ステップＳ１４０７：Ｎｏ）、情報処理装置１０１は、本フローチャートによる一連の処理を終了する。なお、情報処理装置１０１は、選択した件数情報の要素と病名に対応付けて、選択した件数情報のネガティブ件数およびポジティブ件数をネガポジＤＢ２４０に記憶することにしてもよい。

【0170】

これにより、カルテで使用される単語が持つポジティブまたはネガティブな意味合いの傾向を示す指標値（ネガポジ度数）を登録することができる。

【0171】

つぎに、図１５を用いて、図１２に示したステップＳ１２０５のネガティブ件数算出処理の具体的な処理手順について説明する。

【0172】

図１５は、ネガティブ件数算出処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。図１５のフローチャートにおいて、まず、ステップＳ１２０１において選択した病名情報の病名開始日から転帰日までの期間Ｔを特定する（ステップＳ１５０１）。つぎに、情報処理装置１０１は、カルテＤＢ２３０から、選択した病名情報の患者ＩＤに対応するカルテ情報を抽出する（ステップＳ１５０２）。

【0173】

そして、情報処理装置１０１は、抽出したカルテ情報のうち、特定した期間Ｔに記載日が含まれるカルテ情報の中から選択されていない未選択のカルテ情報を選択する（ステップＳ１５０３）。つぎに、情報処理装置１０１は、選択したカルテ情報の記事を形態素解析して、当該記事を単語（形態素）単位に分解する（ステップＳ１５０４）。

【0174】

そして、情報処理装置１０１は、分解した単語（形態素）のうち、特定の品詞の単語を抽出する（ステップＳ１５０５）。つぎに、情報処理装置１０１は、抽出した各単語について、選択したカルテ情報の記事における出現回数を算出する（ステップＳ１５０６）。

【0175】

そして、情報処理装置１０１は、算出した各単語の出現回数を、選択した病名情報の病名に対応するネガポジ件数テーブル８００内の各単語のネガティブ件数に加算する（ステップＳ１５０７）。なお、ネガポジ件数テーブル８００内に、病名情報の病名に対応する単語のレコードが存在しない場合は、情報処理装置１０１は、病名情報の病名に対応する単語のレコードを新規作成する。

【0176】

つぎに、情報処理装置１０１は、期間Ｔに記載日が含まれるカルテ情報の中から選択されていない未選択のカルテ情報があるか否かを判断する（ステップＳ１５０８）。ここで、未選択のカルテ情報がある場合（ステップＳ１５０８：Ｙｅｓ）、情報処理装置１０１は、ステップＳ１５０３に戻る。

【0177】

一方、未選択のカルテ情報がない場合（ステップＳ１５０８：Ｎｏ）、情報処理装置１０１は、ネガティブ件数算出処理を呼び出したステップに戻る。これにより、ネガティブに分類されたカルテ情報（転帰が「死亡」のカルテ情報）の記事における単語の出現回数をカウントすることができる。

【0178】

つぎに、図１６を用いて、図１２に示したステップＳ１２０７のポジティブ件数算出処理の具体的な処理手順について説明する。

【0179】

図１６は、ポジティブ件数算出処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。図１６のフローチャートにおいて、まず、ステップＳ１２０１において選択した病名情報の病名開始日から転帰日までの期間Ｔを特定する（ステップＳ１６０１）。つぎに、情報処理装置１０１は、カルテＤＢ２３０から、選択した病名情報の患者ＩＤに対応するカルテ情報を抽出する（ステップＳ１６０２）。

【0180】

そして、情報処理装置１０１は、抽出したカルテ情報のうち、特定した期間Ｔに記載日が含まれるカルテ情報の中から選択されていない未選択のカルテ情報を選択する（ステップＳ１６０３）。つぎに、情報処理装置１０１は、選択したカルテ情報の記事を形態素解析して、当該記事を単語（形態素）単位に分解する（ステップＳ１６０４）。

【0181】

そして、情報処理装置１０１は、分解した単語（形態素）のうち、特定の品詞の単語を抽出する（ステップＳ１６０５）。つぎに、情報処理装置１０１は、抽出した各単語について、選択したカルテ情報の記事における出現回数を算出する（ステップＳ１６０６）。

【0182】

そして、情報処理装置１０１は、算出した各単語の出現回数を、選択した病名情報の病名に対応するネガポジ件数テーブル８００内の各単語のポジティブ件数に加算する（ステップＳ１６０７）。

【0183】

つぎに、情報処理装置１０１は、期間Ｔに記載日が含まれるカルテ情報の中から選択されていない未選択のカルテ情報があるか否かを判断する（ステップＳ１６０８）。ここで、未選択のカルテ情報がある場合（ステップＳ１６０８：Ｙｅｓ）、情報処理装置１０１は、ステップＳ１６０３に戻る。

【0184】

一方、未選択のカルテ情報がない場合（ステップＳ１６０８：Ｎｏ）、情報処理装置１０１は、ポジティブ件数算出処理を呼び出したステップに戻る。これにより、ポジティブに分類されたカルテ情報（転帰が「寛解または治癒」のカルテ情報）の記事における単語の出現回数をカウントすることができる。

【0185】

（情報処理装置１０１の文書検索処理手順）
つぎに、図１７および図１８を用いて、情報処理装置１０１の文書検索処理手順について説明する。

【0186】

図１７および図１８は、情報処理装置１０１の文書検索処理手順の一例を示すフローチャートである。図１７のフローチャートにおいて、まず、情報処理装置１０１は、クライアント装置２０１からの検索文字列を受け付けたか否かを判断する（ステップＳ１７０１）。

【0187】

ここで、情報処理装置１０１は、検索文字列を受け付けるのを待つ（ステップＳ１７０１：Ｎｏ）。そして、情報処理装置１０１は、検索文字列を受け付けた場合（ステップＳ１７０１：Ｙｅｓ）、診療対象の患者の病名を特定する（ステップＳ１７０２）。なお、診療対象の患者の病名を特定する情報は、検索文字列に対応付けられていてもよく、また、クライアント装置２０１や電子カルテシステムに問い合わせることにしてもよい。

【0188】

つぎに、情報処理装置１０１は、検索文字列を形態素解析して、当該検索文字列を単語（形態素）単位に分解する（ステップＳ１７０３）。そして、情報処理装置１０１は、分解した単語（形態素）のうち、特定の品詞の単語を抽出する（ステップＳ１７０４）。つぎに、情報処理装置１０１は、抽出した各単語について、ネガポジＤＢ２４０を参照して、特定した診療対象の患者の病名に対応するネガポジ度数を特定する（ステップＳ１７０５）。

【0189】

そして、情報処理装置１０１は、特定した各単語のネガポジ度数を積算することにより、検索文字列のネガポジ度数を算出する（ステップＳ１７０６）。つぎに、情報処理装置１０１は、カルテＤＢ２３０から、検索文字列に対応するカルテ情報の記事を検索して（ステップＳ１７０７）、図１８に示すステップＳ１８０１に移行する。

【0190】

なお、ステップＳ１７０７において、カルテ情報の記事が検索されなかった場合には、情報処理装置１０１は、例えば、検索文字列に対応する記事が検索されなかったことを示す検索結果を出力して、本フローチャートによる一連の処理を終了する。

【0191】

図１８のフローチャートにおいて、まず、情報処理装置１０１は、検索された１または複数のカルテ情報の記事のうち選択されていない未選択の記事を選択する（ステップＳ１８０１）。つぎに、情報処理装置１０１は、選択した記事を形態素解析して、当該記事を単語（形態素）単位に分解する（ステップＳ１８０２）。

【0192】

そして、情報処理装置１０１は、分解した単語（形態素）のうち、特定の品詞の単語を抽出する（ステップＳ１８０３）。つぎに、情報処理装置１０１は、抽出した各単語について、ネガポジＤＢ２４０を参照して、特定した診療対象の患者の病名に対応するネガポジ度数を特定する（ステップＳ１８０４）。

【0193】

そして、情報処理装置１０１は、特定した各単語のネガポジ度数を積算した値を、抽出した単語数で割ることにより、選択した記事のネガポジ度数を算出する（ステップＳ１８０５）。つぎに、情報処理装置１０１は、検索された１または複数のカルテ情報の記事のうち選択されていない未選択の記事があるか否かを判断する（ステップＳ１８０６）。

【0194】

ここで、未選択の記事がある場合（ステップＳ１８０６：Ｙｅｓ）、情報処理装置１０１は、ステップＳ１８０１に戻る。一方、未選択の記事がない場合（ステップＳ１８０６：Ｎｏ）、情報処理装置１０１は、算出した各記事のネガポジ度数と検索文字列のネガポジ度数とに基づいて、各記事の優先度を決定する（ステップＳ１８０７）。

【0195】

そして、情報処理装置１０１は、検索した１または複数のカルテ情報の記事を、決定した優先度が高い順に並べた検索結果をクライアント装置２０１に出力して（ステップＳ１８０８）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。これにより、検索文字列に応じて、ポジティブまたはネガティブの条件を加味した検索結果を出力することができる。

【0196】

なお、情報処理装置１０１は、ステップＳ１８０７において、さらに、各記事のネガポジ度数に基づいて、各記事の表示態様を決定することにしてもよい。この場合、情報処理装置１０１は、ステップＳ１８０８において、決定した表示態様で各記事を出力する。

【0197】

以上説明したように、実施の形態にかかる情報処理装置１０１によれば、ポジティブまたはネガティブに分類可能な文書を登録した第１の記憶部７１０を参照して、処理対象となる単語について、ポジティブまたはネガティブに分類可能な文書それぞれにおける単語の出現頻度に基づき、単語のネガポジ度数を算出し、算出したネガポジ度数を単語と対応付けて第２の記憶部７２０に登録することができる。単語のネガポジ度数は、単語が持つポジティブまたはネガティブな意味合いの傾向を示す指標値である。

【0198】

これにより、単語が持つポジティブまたはネガティブの意味合いの傾向を特定することが可能となり、ひいては、ポジティブまたはネガティブの条件を加味した文書検索を実現することができる。

【0199】

また、情報処理装置１０１によれば、検索文字列を受け付け、文書群から検索文字列に対応する文書を検索し、検索文字列に対応する１または複数の文書が検索された場合、第２の記憶部７２０を参照して、検索された各文書に含まれる単語に対応するネガポジ度数に基づき、各文書のネガポジ度数を算出することができる。また、情報処理装置１０１によれば、第２の記憶部７２０を参照して、検索文字列に含まれる単語に対応するネガポジ度数に基づき、検索文字列のネガポジ度数を算出することができる。そして、情報処理装置１０１によれば、算出した各文書のネガポジ度数と検索文字列のネガポジ度数とに基づいて、検索文字列に対応する検索結果を出力することができる。文書群は、例えば、第１の記憶部７１０に記憶された文書群である。

【0200】

これにより、単語が持つポジティブまたはネガティブの意味合いの傾向から、その単語を含む文書が持つポジティブまたはネガティブの意味合いの傾向を推定して、ポジティブまたはネガティブの条件を加味した文書検索を行うことができる。

【0201】

また、情報処理装置１０１によれば、各文書のネガポジ度数と検索文字列のネガポジ度数とに基づいて、検索した１または複数の文書のうち、検索文字列とネガポジ度数が近い文書を優先して検索結果として出力することができる。

【0202】

これにより、ポジティブまたはネガティブな意味合いの傾向の強さが検索文字列と同程度である文書（例えば、カルテ記事）を優先して検索結果として出力することができる。

【0203】

また、情報処理装置１０１によれば、検索文字列のネガポジ度数に基づいて、検索文字列をポジティブまたはネガティブに分類し、検索文字列をポジティブに分類した場合、各文書のネガポジ度数に基づいて、検索した１または複数の文書のうち、ポジティブな意味合いの傾向が強い文書を優先して出力することができる。また、情報処理装置１０１によれば、検索文字列をネガティブに分類した場合、各文書のネガポジ度数に基づいて、検索した１または複数の文書のうち、ネガティブな意味合いの傾向が強い文書を優先して出力することができる。

【0204】

これにより、検索文字列がポジティブまたはネガティブのいずれに分類されたかに応じて、ポジティブまたはネガティブのいずれの傾向が強い文書を優先して出力するのかを決めることができる。

【0205】

また、情報処理装置１０１によれば、各文書のネガポジ度数に基づいて、各文書の表示態様を決定し、各文書を検索結果として出力する際に、決定した表示態様で各文書を出力することができる。

【0206】

これにより、検索文字列に対応する検索結果を表示する際に、ポジティブな意味合いの文書と、ネガティブな意味合いの文書とを判別可能に表示することができる。

【0207】

また、情報処理装置１０１によれば、第１の記憶部７１０（カルテＤＢ２３０）に記憶された文書である患者のカルテ情報の記事を、その患者の転帰に応じてポジティブまたはネガティブに分類することができる。

【0208】

これにより、例えば、患者の転帰が「寛解または治癒」であるか、または、「死亡」であるかに応じて、病気の治療中に記載されたカルテ記事を、ポジティブまたはネガティブに分類することができる。

【0209】

また、情報処理装置１０１によれば、第１の記憶部７１０（カルテＤＢ２３０）に記憶された文書（カルテ情報の記事）のうち、各病名に対応する文書それぞれにおける単語の出現頻度に基づき、単語のネガポジ度数を算出することができる。そして、情報処理装置１０１によれば、算出したネガポジ度数を、単語と各病名とに対応付けて第２の記憶部７２０（ネガポジＤＢ２４０）に登録することができる。

【0210】

これにより、カルテ記事で使用された単語のネガポジ度数を、病名ごとの単語の使われ方を考慮して求めることができる。例えば、ある病気ではネガティブな意味合いで使う単語であっても、他の病気ではポジティブな意味合いで使うことがある。このような病名ごとの使われ方の特性を考慮することで、単語が持つポジティブまたはネガティブの意味合いの傾向を精度よく特定することが可能となる。

【0211】

また、情報処理装置１０１によれば、第２の記憶部７２０（ネガポジＤＢ２４０）を参照して、検索された各文書（カルテ情報の記事）に含まれる単語について、診療対象の患者の病名に対応するネガポジ度数を特定し、特定した各文書に含まれる単語のネガポジ度数に基づき、各文書のネガポジ度数を算出することができる。また、情報処理装置１０１によれば、第２の記憶部７２０を参照して、検索文字列に含まれる単語について、診療対象の患者の病名に対応するネガポジ度数を特定し、特定した検索文字列に含まれる単語のネガポジ度数に基づき、検索文字列のネガポジ度数を算出することができる。

【0212】

これにより、検索文字列やカルテ記事のネガポジ度数を、病名ごとの単語の使われ方を考慮して求めることができ、検索文字列やカルテ記事が持つポジティブまたはネガティブの意味合いの傾向を精度よく特定することが可能となる。

【0213】

これらのことから、実施の形態にかかる情報処理装置１０１および文書検索システム２００によれば、ポジティブまたはネガティブの条件を加味した文書検索を実現することで、ユーザにとって必要な情報をより早く簡単に見つけ出せるようにして、文書検索を行う際の作業効率を向上させることができる。

【0214】

なお、本実施の形態で説明した文書検索方法は、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り実現することができる。本文書検索プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ、ＵＳＢメモリ等のコンピュータで読み取り可能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される。また、本文書検索プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。

【0215】

また、本実施の形態で説明した情報処理装置１０１は、スタンダードセルやストラクチャードＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）などの特定用途向けＩＣやＦＰＧＡなどのＰＬＤ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ）によっても実現することができる。

【0216】

上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

【0217】

（付記１）ポジティブまたはネガティブに分類可能な文書を登録した第１の記憶部を参照して、処理対象となる単語について、前記ポジティブまたはネガティブに分類可能な文書それぞれにおける前記単語の出現頻度に基づき、前記単語が持つポジティブまたはネガティブな意味合いの傾向を示す指標値を算出し、
算出した前記指標値を前記単語と対応付けて第２の記憶部に登録する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする文書検索プログラム。

【0218】

（付記２）検索文字列を受け付け、
文書群から前記検索文字列に対応する文書を検索し、
前記検索文字列に対応する１または複数の文書が検索された場合、前記第２の記憶部を参照して、前記１または複数の文書の各文書に含まれる単語に対応する指標値に基づき、前記各文書の指標値を算出し、
前記第２の記憶部を参照して、前記検索文字列に含まれる単語に対応する指標値に基づき、前記検索文字列の指標値を算出し、
算出した前記各文書の指標値と前記検索文字列の指標値とに基づいて、前記検索文字列に対応する検索結果を出力する、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１に記載の文書検索プログラム。

【0219】

（付記３）前記出力する処理は、
前記各文書の指標値と前記検索文字列の指標値とに基づいて、前記１または複数の文書のうち、前記検索文字列と指標値が近い文書を優先して検索結果として出力する、ことを特徴とする付記２に記載の文書検索プログラム。

【0220】

（付記４）前記検索文字列の指標値に基づいて、前記検索文字列をポジティブまたはネガティブに分類する、処理を前記コンピュータに実行させ、
前記出力する処理は、
前記検索文字列をポジティブに分類した場合、前記各文書の指標値に基づいて、前記１または複数の文書のうち、ポジティブな意味合いの傾向が強い文書を優先して出力し、
前記検索文字列をネガティブに分類した場合、前記各文書の指標値に基づいて、前記１または複数の文書のうち、ネガティブな意味合いの傾向が強い文書を優先して出力する、
ことを特徴とする付記２に記載の文書検索プログラム。

【0221】

（付記５）前記各文書の指標値に基づいて、前記各文書の表示態様を決定する、処理を前記コンピュータに実行させ、
前記出力する処理は、
前記各文書を検索結果として出力する際に、決定した前記表示態様で前記各文書を出力する、ことを特徴とする付記２～４のいずれか一つに記載の文書検索プログラム。

【0222】

（付記６）前記第１の記憶部に記憶された文書は、患者のカルテ情報であり、前記患者の転帰に応じてポジティブまたはネガティブに分類可能である、ことを特徴とする付記２～５のいずれか一つに記載の文書検索プログラム。

【0223】

（付記７）前記第１の記憶部に記憶された文書は、前記患者の病名に対応付けられており、
前記単語の指標値を算出する処理は、
前記第１の記憶部に記憶された文書のうち、各病名に対応する文書それぞれにおける前記単語の出現頻度に基づき、前記単語が持つポジティブまたはネガティブな意味合いの傾向を示す指標値を算出し、
前記登録する処理は、
算出した前記指標値を、前記単語と前記各病名とに対応付けて前記第２の記憶部に登録する、ことを特徴とする付記６に記載の文書検索プログラム。

【0224】

（付記８）前記各文書の指標値を算出する処理は、
前記第２の記憶部を参照して、検索された前記各文書に含まれる単語について、診療対象の患者の病名に対応する指標値を特定し、
特定した前記各文書に含まれる単語の指標値に基づき、前記各文書の指標値を算出し、
前記検索文字列の指標値を算出する処理は、
前記第２の記憶部を参照して、前記検索文字列に含まれる単語について、前記診療対象の患者の病名に対応する指標値を特定し、
特定した前記検索文字列に含まれる単語の指標値に基づき、前記検索文字列の指標値を算出する、ことを特徴とする付記７に記載の文書検索プログラム。

【0225】

（付記９）前記文書群は、前記第１の記憶部に記憶された文書群である、ことを特徴とする付記２～８のいずれか一つに記載の文書検索プログラム。

【0226】

（付記１０）前記処理対象となる単語は、前記第１の記憶部に記憶された文書に含まれる単語である、ことを特徴とする付記１～９のいずれか一つに記載の文書検索プログラム。

【0227】

（付記１１）ポジティブまたはネガティブに分類可能な文書を登録した第１の記憶部を参照して、処理対象となる単語について、前記ポジティブまたはネガティブに分類可能な文書それぞれにおける前記単語の出現頻度に基づき、前記単語が持つポジティブまたはネガティブな意味合いの傾向を示す指標値を算出し、
算出した前記指標値を前記単語と対応付けて第２の記憶部に登録する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする文書検索方法。

【0228】

（付記１２）ポジティブまたはネガティブに分類可能な文書を登録した第１の記憶部を参照して、処理対象となる単語について、前記ポジティブまたはネガティブに分類可能な文書それぞれにおける前記単語の出現頻度に基づき、前記単語が持つポジティブまたはネガティブな意味合いの傾向を示す指標値を算出する算出部と、
前記算出部によって算出された前記指標値を前記単語と対応付けて第２の記憶部に登録する登録部と、
を含むことを特徴とする文書検索システム。

【符号の説明】

【0229】

１０１ 情報処理装置
１１０，７１０ 第１の記憶部
１２０，７２０ 第２の記憶部
１１１，１１２ 文書
２００ 文書検索システム
２０１ クライアント装置
２１０ ネットワーク
２２０ 病名ＤＢ
２３０ カルテＤＢ
２４０ ネガポジＤＢ
３００ バス
３０１ ＣＰＵ
３０２ メモリ
３０３ ディスクドライブ
３０４ ディスク
３０５ 通信Ｉ／Ｆ
３０６ 可搬型記録媒体Ｉ／Ｆ
３０７ 可搬型記録媒体
７０１ 第１の受付部
７０２ 算出部
７０３ 登録部
７０４ 第２の受付部
７０５ 検索部
７０６ 決定部
７０７ 出力部
８００ ネガポジ件数テーブル
９１０，１１００ キーワード検索画面
９２０，１０００ 検索結果画面
９２１，９２２，９２３，９２４ カルテ記事
９３１，９３２，９３３，９３４ ネガポジ度数情報

【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】