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(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】2023-03-02
(45)【発行日】2023-03-10
(54)【発明の名称】情報処理装置、医療機関検索システム、及びプログラム
(51)【国際特許分類】
G06Q 50/10 20120101AFI20230303BHJP
G06F 16/90 20190101ALI20230303BHJP
G06F 16/00 20190101ALI20230303BHJP
G16H 50/20 20180101ALI20230303BHJP
【ＦＩ】
G06Q50/10
G06F16/90
G06F16/00
G16H50/20
【請求項の数】
6
(21)【出願番号】P 2018157070
(22)【出願日】2018-08-24
(65)【公開番号】P2020030728
(43)【公開日】2020-02-27
【審査請求日】2021-05-13
(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】100121083
【弁理士】
【氏名又は名称】青木 宏義
(74)【代理人】
【識別番号】100138391
【弁理士】
【氏名又は名称】天田 昌行
(74)【代理人】
【識別番号】100074099
【弁理士】
【氏名又は名称】大菅 義之
(74)【代理人】
【識別番号】100133570
【弁理士】
【氏名又は名称】▲徳▼永 民雄
(72)【発明者】
【氏名】横道 寛史
(72)【発明者】
【氏名】島田 裕里
【審査官】上田 威
(56)【参考文献】
【文献】特開２００２－０９９６１５（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００４－２８８０４７（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００６－３０１７６０（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１８－０２８８８６（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００８－１４６１７０（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００４－１５７９７８（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１４－０６３３９６（ＪＰ，Ａ）
【文献】米国特許出願公開第２０１４／００１２７９０（ＵＳ，Ａ１）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０６Ｑ １０／００ － ９９／００
Ｇ０６Ｆ １６／９０
Ｇ０６Ｆ １６／００
Ｇ１６Ｈ １０／００ － ８０／００
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
複数の患者それぞれの症状と前記複数の患者それぞれの病歴とを含む患者情報を記憶する患者情報記憶装置から、前記複数の患者それぞれの患者情報を取得するとともに、検索要求に含まれる対象患者の症状が発生する前に前記対象患者が診察を受けた医療機関における前記対象患者の診療情報を記憶する個人情報記憶装置から、前記対象患者の診療情報を取得する取得部と、前記複数の患者それぞれの患者情報を記憶する記憶部と、
前記対象患者の診療情報から前記対象患者の病歴を抽出し、前記複数の患者それぞれの患者情報の中から、前記対象患者の症状と前記対象患者の病歴とを含む患者情報を抽出し、抽出された患者情報に含まれる病歴に基づいて、前記対象患者の症状に対応する疾病を推定する推定部と、
複数の医療機関それぞれを示す識別情報と前記複数の医療機関それぞれにおいて治療実績のある疾病とを含む医療機関情報の中から、前記推定部によって推定された疾病を含む医療機関情報を検索し、前記推定部によって推定された疾病を含む医療機関情報に含まれる識別情報を出力する検索部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項2】
前記複数の患者それぞれの患者情報は、個人を特定する情報が秘匿化された秘匿化患者情報であることを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
【請求項3】
前記複数の患者それぞれの患者情報は、前記複数の患者それぞれの投薬歴をさらに含み、前記個人情報記憶装置は、前記対象患者の症状が発生する前に前記対象患者が購入した薬を示す購入情報をさらに記憶し、
前記取得部は、前記個人情報記憶装置から前記購入情報を取得し、
前記推定部は、前記複数の患者それぞれの患者情報の中から、前記対象患者の症状と前記対象患者の病歴と前記購入情報が示す薬の投薬歴とを含む患者情報を抽出し、抽出された患者情報に含まれる病歴に基づいて、前記対象患者の症状に対応する疾病を推定することを特徴とする請求項２記載の情報処理装置。
【請求項4】
前記複数の患者それぞれの患者情報は、症状、病歴、及び投薬歴を含む複数の項目の情報を含み、前記推定部は、前記対象患者の症状と前記対象患者の病歴と前記購入情報が示す薬の投薬歴とを含む患者情報に含まれる前記複数の項目の情報と、前記対象患者の対応する複数の項目の情報との間の一致度を求め、
前記検索部は、前記推定部によって推定された疾病を含む医療機関情報に含まれる識別情報と前記一致度とを含む、検索結果を出力することを特徴とする請求項３記載の情報処理装置。
【請求項5】
複数の患者それぞれの症状と前記複数の患者それぞれの病歴とを含む患者情報を記憶する患者情報記憶装置と、個人情報記憶装置と、情報処理装置とを備え、前記個人情報記憶装置は、検索要求に含まれる対象患者の症状が発生する前に前記対象患者が診察を受けた医療機関における前記対象患者の診療情報を記憶し、
前記情報処理装置は、
前記患者情報記憶装置から前記複数の患者それぞれの患者情報を取得するとともに、前記個人情報記憶装置から前記対象患者の診療情報を取得する取得部と、
前記複数の患者それぞれの患者情報を記憶する記憶部と、
前記対象患者の診療情報から前記対象患者の病歴を抽出し、前記複数の患者それぞれの患者情報の中から、前記対象患者の症状と前記対象患者の病歴とを含む患者情報を抽出し、抽出された患者情報に含まれる病歴に基づいて、前記対象患者の症状に対応する疾病を推定する推定部と、
複数の医療機関それぞれを示す識別情報と前記複数の医療機関それぞれにおいて治療実績のある疾病とを含む医療機関情報の中から、前記推定部によって推定された疾病を含む医療機関情報を検索し、前記推定部によって推定された疾病を含む医療機関情報に含まれる識別情報を出力する検索部とを含むことを特徴とする医療機関検索システム。
【請求項6】
複数の患者それぞれの症状と前記複数の患者それぞれの病歴とを含む患者情報を記憶する患者情報記憶装置から、前記複数の患者それぞれの患者情報を取得し、前記複数の患者それぞれの患者情報を記憶部に格納し、
検索要求に含まれる対象患者の症状が発生する前に前記対象患者が診察を受けた医療機関における前記対象患者の診療情報を記憶する個人情報記憶装置から、前記対象患者の診療情報を取得し、
前記対象患者の診療情報から前記対象患者の病歴を抽出し、
前記複数の患者それぞれの患者情報の中から、前記対象患者の症状と前記対象患者の病歴とを含む患者情報を抽出し、
抽出された患者情報に含まれる病歴に基づいて、前記対象患者の症状に対応する疾病を推定し、
複数の医療機関それぞれを示す識別情報と前記複数の医療機関それぞれにおいて治療実績のある疾病とを含む医療機関情報の中から、推定された疾病を含む医療機関情報を検索し、
推定された疾病を含む医療機関情報に含まれる識別情報を出力する、
処理をコンピュータに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、情報処理装置、医療機関検索システム、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
近年、ビッグデータ分析に対するニーズがますます高まっている。ビッグデータ分析において、より正確で有用な分析結果を得るためには、可能な限り多くのデータサンプルの収集を行うことが望ましい。
【0003】
政府は、国内の医療分野におけるビッグデータ分析を促進するために、全国の医療機関から電子カルテ等の医療情報を集め、ビッグデータとして活用する制度を創設する計画を持っている。全国の医療機関から集められる医療情報は、ビッグデータ分析によって活用されるだけでなく、患者にとっても、受診する医療機関を選択する際に大きく役立つ情報である。
【0004】
医療情報に関して、全国の医療機関から収集した医療情報を解析する際に、情報漏えいのリスクを低下させる情報処理装置が知られている（例えば、特許文献１を参照）。救急医療情報の提供方法、患者のプライバシーの侵害となる電子カルテの閲覧を抑止する電子カルテ管理プログラム、及び適切な薬の投与量を導き出す情報処理装置も知られている（例えば、特許文献２～特許文献４を参照）。インターネット上で病院を検索する検索サイトも存在する（例えば、非特許文献１を参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0005】
【文献】特開２０１８－２８８８６号公報
【文献】特開２０１２－２１２１９９号公報
【文献】特開２０１７－１１１６６５号公報
【文献】国際公開第２０１７／１４６０６７号パンフレット
【非特許文献】
【0006】
【文献】“病院情報局”、［online］、［平成３０年６月２５日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：https://hospia.jp/Home/Toplst?id=0＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0007】
病気になった患者がインターネット上の検索サイトを利用して病院を検索する場合、自分自身で症状を判断し、病院等の情報を扱う団体をインターネット上で検索し、受診する病院及び診療科を自分自身で判断することになる。
【0008】
しかしながら、自分自身で症状を判断する場合、症状に合った適切な病院を検索することは困難である。
【0009】
なお、かかる問題は、患者自身が病院を検索する場合に限らず、患者の家族、医療関係者等が病院を検索する場合においても生ずるものである。
【0010】
１つの側面において、本発明は、患者の症状に基づいて医療機関を検索し、適切な医療機関を特定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0011】
１つの案では、情報処理装置は、取得部、記憶部、推定部、及び検索部を含む。
【0012】
取得部は、複数の患者それぞれの症状とそれらの患者それぞれの病歴とを含む患者情報を記憶する患者情報記憶装置から、複数の患者それぞれの患者情報を取得し、記憶部は、取得された患者情報を記憶する。推定部は、記憶部が記憶する患者情報の中から、対象患者の症状を含む患者情報を抽出し、抽出された患者情報に含まれる病歴に基づいて、対象患者の症状に対応する疾病を推定する。
【0013】
検索部は、複数の医療機関それぞれを示す識別情報とそれらの医療機関それぞれにおいて治療実績のある疾病とを含む医療機関情報の中から、推定部によって推定された疾病を含む医療機関情報を検索する。そして、検索部は、推定部によって推定された疾病を含む医療機関情報に含まれる識別情報を出力する。
【発明の効果】
【0014】
実施形態によれば、患者の症状に基づいて医療機関を検索し、適切な医療機関を特定することができる。
【図面の簡単な説明】
【0015】
【図1】情報処理装置の機能的構成図である。
【図2】医療機関検索処理のフローチャートである。
【図3】医療機関検索システムの構成図である。
【図4】診療情報を示す図である。
【図5】購入情報を示す図である。
【図6】ログイン情報を示す図である。
【図7】検索要求を示す図である。
【図8】比較対象リストを示す図である。
【図9】絞り込み結果を示す図である。
【図10】患者リストを示す図である。
【図11】医療機関情報を示す図である。
【図12】検索結果を示す図である。
【図13】ログイン画面を示す図である。
【図14】検索画面を示す図である。
【図15】情報収集シーケンスを示す図である。
【図16A】医療機関検索シーケンスを示す図（その１）である。
【図16B】医療機関検索シーケンスを示す図（その２）である。
【図17】情報処理装置のハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【0016】
以下、図面を参照しながら、実施形態を詳細に説明する。
【0017】
特許文献１の情報処理システムでは、データセンターにおいてクラウド環境が構築され、各病院のカルテ情報が収集される。そして、カルテ情報に含まれる患者の個人情報が秘匿化され、秘匿化されたカルテ情報がデータベースに蓄積される。これにより、蓄積されたカルテ情報を検索する際に、個人を特定する情報を秘匿化したままで、カルテ情報を参照することができる。
【0018】
この情報処理システムでは、患者の個人情報を含む、秘匿化されていないカルテ情報を参照できるのは、情報解析機関のみであり、研究機関、製薬会社等の情報利用機関は、個人情報を含まないカルテ情報の解析結果のみを参照することができる。
【0019】
情報解析機関内においても、秘匿化されていないカルテ情報が伝送される第１通信ネットワークと、解析者がアクセス可能な第２通信ネットワークとを分離することで、解析者による秘匿化されていないカルテ情報へのアクセスが禁止される。この場合、第１通信ネットワーク及び第２通信ネットワークは、秘匿化されたカルテ情報を記憶するストレージ装置の異なるネットワークインタフェースにそれぞれ接続されており、物理的に分離されている。したがって、秘匿化されていないカルテ情報のセキュリティが向上し、解析者を介して患者の個人情報が漏えいするリスクが低下する。
【0020】
一方、病気になった患者がインターネット上の検索サイトを利用して病院を検索する場合、自分自身で症状を判断し、病院等の情報を扱う団体をインターネット上で検索し、受診する病院及び診療科を自分自身で判断することになる。
【0021】
しかしながら、自分自身で症状を判断する場合、症状に合った適切な病院を検索することは困難である。例えば、症状が発熱である場合、患者は原因が風邪であると判断して病院を検索することが多く、他の感染症の可能性を考慮した検索が行われない。
【0022】
【0023】
図２は、図１の情報処理装置１０１が行う医療機関検索処理の例を示すフローチャートである。まず、取得部１１１は、複数の患者それぞれの症状とそれらの患者それぞれの病歴とを含む患者情報を記憶する患者情報記憶装置から、複数の患者それぞれの患者情報を取得し（ステップ２０１）、取得した患者情報を記憶部１１２に格納する（ステップ２０２）。
【0024】
次に、推定部１１３は、記憶部１１２が記憶する患者情報の中から、対象患者の症状を含む患者情報を抽出し（ステップ２０３）、抽出された患者情報に含まれる病歴に基づいて、対象患者の症状に対応する疾病を推定する（ステップ２０４）。
【0025】
次に、検索部１１４は、複数の医療機関それぞれを示す識別情報とそれらの医療機関それぞれにおいて治療実績のある疾病とを含む医療機関情報の中から、推定部１１３によって推定された疾病を含む医療機関情報を検索する（ステップ２０５）。そして、検索部１１４は、推定部１１３によって推定された疾病を含む医療機関情報に含まれる識別情報を出力する（ステップ２０６）。
【0026】
図１の情報処理装置１０１によれば、患者の症状に基づいて医療機関を検索し、適切な医療機関を特定することができる。例えば、医療機関は、病院、診療所、介護老人保健施設等である。
【0027】
図３は、図１の情報処理装置１０１を含む医療機関検索システムの構成例を示している。図３の医療機関検索システムは、医療機関情報ＤＢ（database）３１１、サーバ３１２、端末３１３、サーバ３１４、個人情報ＤＢ３１５、サーバ３１６、及び端末３１７を含む。さらに、医療機関検索システムは、診療情報ＤＢ３１８、サーバ３１９、秘匿化患者情報ＤＢ３２０、統合患者情報ＤＢ３２１、サーバ３２２、及びサーバ３２３を含む。
【0028】
医療機関情報ＤＢ３１１は、情報提供機関の記憶装置であり、医療機関情報を記憶する。サーバ３１２は、情報提供機関の情報処理装置である。情報提供機関は、医療機関情報を提供する団体であり、政府であってもよく、民間団体であってもよい。
【0029】
端末３１３は、病院の情報処理装置であり、患者の診療情報である電子カルテ３３１を記憶する。端末３１３は、例えば、全国に存在する複数の病院それぞれに設けられている。
【0030】
サーバ３１４は、薬局の情報処理装置であり、薬局において販売された薬について、薬品名、販売日、購入者の情報等を含む販売情報を記憶する。サーバ３１４は、例えば、全国に存在する複数の薬局それぞれに設けられている。
【0031】
個人情報ＤＢ３１５は、ＰＤＳ（Personal Data Store）システムの個人情報記憶装置であり、ユーザの個人情報を記憶する。ＰＤＳシステムは、ユーザが自分自身のあらゆる個人情報を蓄積して管理し、アクセス権を付与した提供先のサービスで個人情報を活用することを可能にするシステムである。ユーザの個人情報には、いずれかの病院におけるユーザの診療情報、ユーザが購入した薬を示す購入情報等が含まれる。サーバ３１６は、ＰＤＳシステムの情報処理装置である。ＰＤＳシステムは、例えば、ユーザ毎に設けられる。
【0032】
端末３１７は、対象患者であるユーザが使用するスマートフォン、タブレット、パーソナルコンピュータ等の情報処理装置である。
【0033】
診療情報ＤＢ３１８は、情報収集機関の記憶装置であり、各患者の診療情報を記憶する。サーバ３１９は、情報収集機関の情報処理装置である。情報収集機関は、各病院から診療情報を収集して保管する機関である。診療情報ＤＢ３１８は、例えば、患者毎に設けられる。
【0034】
秘匿化患者情報ＤＢ３２０及び統合患者情報ＤＢ３２１は、情報秘匿化機関の患者情報記憶装置である。秘匿化患者情報ＤＢ３２０は、各患者の秘匿化された患者情報を記憶し、統合患者情報ＤＢ３２１は、複数の患者の秘匿化された患者情報を、統合患者情報として記憶する。統合患者情報は、多数の患者情報を含むビッグデータに対応する。サーバ３２２は、情報秘匿化機関の情報処理装置である。情報秘匿化機関は、患者の診療情報を秘匿化して保管する機関である。秘匿化患者情報ＤＢ３２０は、例えば、患者毎に設けられる。
【0035】
サーバ３２３は、情報解析機関の情報処理装置であり、取得部３４１、記憶部３４２、推定部３４３、及び検索部３４４を含む。情報解析機関は、ユーザの症状に基づいて医療機関検索処理を行い、その症状に適合した病院を特定する機関である。サーバ３２３は、図１の情報処理装置１０１に対応し、取得部３４１、記憶部３４２、推定部３４３、及び検索部３４４は、取得部１１１、記憶部１１２、推定部１１３、及び検索部１１４にそれぞれ対応する。
【0036】
サーバ３１２、サーバ３１６、及びサーバ３２２は、通信ネットワークを介してサーバ３２３と通信し、端末３１３、サーバ３１６、及びサーバ３２２は、通信ネットワークを介してサーバ３１９と通信する。サーバ３１４は、通信ネットワークを介してサーバ３１６と通信し、端末３１７は、通信ネットワークを介してサーバ３２３と通信する。
【0037】
図３の医療機関検索システムでは、例えば、以下の手順でユーザの診療情報が収集される。
（Ｐ１）ユーザは、病院に通院し、患者として医師の診察を受ける。
（Ｐ２）医師は、端末３１３に診察結果を入力し、端末３１３は、電子カルテ３３１を生成する。
（Ｐ３）端末３１３は、電子カルテ３３１をサーバ３１９へ送信し、サーバ３１９は、受信した電子カルテ３３１を、ユーザの診療情報として診療情報ＤＢ３１８に格納する。これにより、ユーザの診療情報が診療情報ＤＢ３１８にバックアップされる。ユーザが複数の病院で診察を受けた場合、それぞれの病院の端末３１３から診療情報が収集されて、診療情報ＤＢ３１８に格納される。端末３１３とサーバ３１９との間の通信は暗号化される。
（Ｐ４）サーバ３１９は、同期処理を行って、診療情報ＤＢ３１８の診療情報から所定の情報を抽出し、抽出した情報をサーバ３１６へ送信する。サーバ３１６は、受信した情報を、ユーザの診療情報として個人情報ＤＢ３１５に格納する。サーバ３１９とサーバ３１６との間の通信は暗号化される。
（Ｐ１）ユーザは、病院に通院し、患者として医師の診察を受ける。
（Ｐ２）医師は、端末３１３に診察結果を入力し、端末３１３は、電子カルテ３３１を生成する。
（Ｐ３）端末３１３は、電子カルテ３３１をサーバ３１９へ送信し、サーバ３１９は、受信した電子カルテ３３１を、ユーザの診療情報として診療情報ＤＢ３１８に格納する。これにより、ユーザの診療情報が診療情報ＤＢ３１８にバックアップされる。ユーザが複数の病院で診察を受けた場合、それぞれの病院の端末３１３から診療情報が収集されて、診療情報ＤＢ３１８に格納される。端末３１３とサーバ３１９との間の通信は暗号化される。
（Ｐ４）サーバ３１９は、同期処理を行って、診療情報ＤＢ３１８の診療情報から所定の情報を抽出し、抽出した情報をサーバ３１６へ送信する。サーバ３１６は、受信した情報を、ユーザの診療情報として個人情報ＤＢ３１５に格納する。サーバ３１９とサーバ３１６との間の通信は暗号化される。
【0038】
サーバ３１９は、ユーザの電子カルテ３３１が更新されたタイミングで同期処理を行ってもよく、１か月に一度のように、定期的に同期処理を行ってもよい。医療機関検索システムは、例えば、先願である特願２０１７－８１２４５号に記載された技術を用いて、ユーザの診療情報を収集することも可能である。
【0039】
サーバ３１９は、同期処理を行うタイミングで、診療情報ＤＢ３１８の診療情報をサーバ３２２へ送信する。サーバ３２２は、受信した診療情報に含まれるユーザの個人情報を秘匿化することで、そのユーザの秘匿化された患者情報を生成し、秘匿化患者情報ＤＢ３２０に格納する。サーバ３１９とサーバ３２２との間の通信は暗号化される。サーバ３２２は、例えば、特許文献１に記載された技術を用いて、秘匿化された患者情報を生成することができる。
【0040】
そして、サーバ３２２は、複数のユーザの秘匿化された患者情報を、統合患者情報として統合患者情報ＤＢ３２１に格納する。
【0041】
図３の医療機関検索システムでは、例えば、以下の手順でユーザの購入情報が収集される。
（Ｐ１１）ユーザは、薬局で薬を購入する。購入する薬は、ユーザが受診した病院の医師によって処方される場合もあり、ユーザが自分自身で選択する場合もある。
（Ｐ１２）薬局の販売員は、サーバ３１４に薬の販売情報を入力する。
（Ｐ１３）サーバ３１４は、同期処理を行って、販売情報から所定の情報を抽出し、抽出した情報をサーバ３１６へ送信する。サーバ３１６は、受信した情報を、ユーザの購入情報として個人情報ＤＢ３１５に格納する。サーバ３１４とサーバ３１６との間の通信は暗号化される。
（Ｐ１１）ユーザは、薬局で薬を購入する。購入する薬は、ユーザが受診した病院の医師によって処方される場合もあり、ユーザが自分自身で選択する場合もある。
（Ｐ１２）薬局の販売員は、サーバ３１４に薬の販売情報を入力する。
（Ｐ１３）サーバ３１４は、同期処理を行って、販売情報から所定の情報を抽出し、抽出した情報をサーバ３１６へ送信する。サーバ３１６は、受信した情報を、ユーザの購入情報として個人情報ＤＢ３１５に格納する。サーバ３１４とサーバ３１６との間の通信は暗号化される。
【0042】
サーバ３１４は、ユーザが薬を購入したタイミングで同期処理を行ってもよく、１か月に一度のように、定期的に同期処理を行ってもよい。医療機関検索システムは、例えば、先願である特願２０１７－１９９７３０号に記載された技術を用いて、ユーザの購入情報を収集することも可能である。
【0043】
図３の医療機関検索システムでは、対象患者であるユーザＡが病気になり、特定の症状が発生した場合に、例えば、以下の手順で医療機関検索処理が行われる。
（Ｐ２１）ユーザＡは、端末３１７内で動作する患者アプリケーションプログラムを用いて、情報解析機関が提供する医療機関検索サービスにログインし、検索要求を端末３１７に入力する。検索要求には、ユーザＡの識別情報であるユーザＩＤと、ユーザＡが自覚している症状とが含まれる。
（Ｐ２２）端末３１７は、検索要求をサーバ３２３へ送信し、サーバ３２３の取得部３４１は、受信した検索要求からユーザＩＤを抽出する。
（Ｐ２３）取得部３４１は、抽出したユーザＩＤを含む個人情報要求をサーバ３１６へ送信する。
（Ｐ２４）サーバ３１６は、受信した個人情報要求からユーザＩＤを抽出し、抽出したユーザＩＤに対応するユーザＡの個人情報を個人情報ＤＢ３１５から取得する。そして、サーバ３１６は、取得した個人情報をサーバ３２３へ送信する。ユーザＡの個人情報には、今回の症状が発生する前にユーザＡが診察を受けた病院における診療情報と、今回の症状が発生する前にユーザＡが購入した薬を示す購入情報とが含まれる。サーバ３１６とサーバ３２３との間の通信は暗号化される。
（Ｐ２５）取得部３４１は、情報秘匿化機関が提供する患者情報提供サービスの認証を受けた後、患者情報要求をサーバ３２２へ送信する。
（Ｐ２６）サーバ３２２は、統合患者情報ＤＢ３２１から統合患者情報を取得し、取得した統合患者情報をサーバ３２３へ送信する。統合患者情報に含まれる秘匿化された患者情報には、複数の項目の情報が含まれている。それらの項目は、患者の症状、病歴、及び投薬歴を含む。サーバ３２２とサーバ３２３との間の通信は暗号化される。
（Ｐ２７）取得部３４１は、サーバ３１６から受信した個人情報及びサーバ３２２から受信した統合患者情報を、サーバ３２３内で動作するユーザＡの仮想マシン（Virtual Machine，ＶＭ）を介して、記憶部３４２に格納する。
（Ｐ２８）推定部３４３は、検索要求及び個人情報を統合患者情報と比較することで、検索要求に含まれる症状を含む患者情報を、統合患者情報から抽出する。そして、推定部３４３は、抽出した患者情報に含まれる病歴に基づいて、ユーザＡの症状に対応する疾病を推定する。
（Ｐ２９）取得部３４１は、医療機関情報要求をサーバ３１２へ送信する。
（Ｐ３０）サーバ３１２は、医療機関情報ＤＢ３１１から医療機関情報を取得し、取得した医療機関情報をサーバ３２３へ送信する。医療機関情報には、複数の医療機関それぞれの識別情報である病院名と、その病院において治療実績のある疾病を示す病名とが含まれている。
（Ｐ３１）取得部３４１は、サーバ３１２から受信した医療機関情報を記憶部３４２に格納する。
（Ｐ３２）検索部３４４は、医療機関情報の中から、推定部３４３によって推定された疾病を含む医療機関情報を検索し、その医療機関情報に含まれる病院名を検索結果として出力する。
（Ｐ３３）検索部３４４は、検索結果を端末３１７へ送信し、端末３１７は、受信した検索結果を画面に表示する。
（Ｐ２１）ユーザＡは、端末３１７内で動作する患者アプリケーションプログラムを用いて、情報解析機関が提供する医療機関検索サービスにログインし、検索要求を端末３１７に入力する。検索要求には、ユーザＡの識別情報であるユーザＩＤと、ユーザＡが自覚している症状とが含まれる。
（Ｐ２２）端末３１７は、検索要求をサーバ３２３へ送信し、サーバ３２３の取得部３４１は、受信した検索要求からユーザＩＤを抽出する。
（Ｐ２３）取得部３４１は、抽出したユーザＩＤを含む個人情報要求をサーバ３１６へ送信する。
（Ｐ２４）サーバ３１６は、受信した個人情報要求からユーザＩＤを抽出し、抽出したユーザＩＤに対応するユーザＡの個人情報を個人情報ＤＢ３１５から取得する。そして、サーバ３１６は、取得した個人情報をサーバ３２３へ送信する。ユーザＡの個人情報には、今回の症状が発生する前にユーザＡが診察を受けた病院における診療情報と、今回の症状が発生する前にユーザＡが購入した薬を示す購入情報とが含まれる。サーバ３１６とサーバ３２３との間の通信は暗号化される。
（Ｐ２５）取得部３４１は、情報秘匿化機関が提供する患者情報提供サービスの認証を受けた後、患者情報要求をサーバ３２２へ送信する。
（Ｐ２６）サーバ３２２は、統合患者情報ＤＢ３２１から統合患者情報を取得し、取得した統合患者情報をサーバ３２３へ送信する。統合患者情報に含まれる秘匿化された患者情報には、複数の項目の情報が含まれている。それらの項目は、患者の症状、病歴、及び投薬歴を含む。サーバ３２２とサーバ３２３との間の通信は暗号化される。
（Ｐ２７）取得部３４１は、サーバ３１６から受信した個人情報及びサーバ３２２から受信した統合患者情報を、サーバ３２３内で動作するユーザＡの仮想マシン（Virtual Machine，ＶＭ）を介して、記憶部３４２に格納する。
（Ｐ２８）推定部３４３は、検索要求及び個人情報を統合患者情報と比較することで、検索要求に含まれる症状を含む患者情報を、統合患者情報から抽出する。そして、推定部３４３は、抽出した患者情報に含まれる病歴に基づいて、ユーザＡの症状に対応する疾病を推定する。
（Ｐ２９）取得部３４１は、医療機関情報要求をサーバ３１２へ送信する。
（Ｐ３０）サーバ３１２は、医療機関情報ＤＢ３１１から医療機関情報を取得し、取得した医療機関情報をサーバ３２３へ送信する。医療機関情報には、複数の医療機関それぞれの識別情報である病院名と、その病院において治療実績のある疾病を示す病名とが含まれている。
（Ｐ３１）取得部３４１は、サーバ３１２から受信した医療機関情報を記憶部３４２に格納する。
（Ｐ３２）検索部３４４は、医療機関情報の中から、推定部３４３によって推定された疾病を含む医療機関情報を検索し、その医療機関情報に含まれる病院名を検索結果として出力する。
（Ｐ３３）検索部３４４は、検索結果を端末３１７へ送信し、端末３１７は、受信した検索結果を画面に表示する。
【0044】
図３の医療機関検索システムによれば、ユーザが入力した検索要求に加えて、そのユーザの過去の診療情報及び購入情報と、ビッグデータである統合患者情報とを用いることで、ユーザの疾病を精度良く推定することができる。これにより、推定された疾病から適切な医療機関を自動的に特定して、ユーザに提示することが可能になる。
【0045】
なお、ユーザの代わりに、ユーザの家族又は救急隊員等の医療関係者が、別の端末から医療機関検索サービスにログインして、検索結果を取得することもできる。
【0046】
図４は、個人情報ＤＢ３１５が記憶する診療情報の例を示している。図４の診療情報は、ＩＤ、生年月日、性別、住所、血液型、病歴、投薬歴、及び症状を含む。ＩＤは、診療情報のエントリの識別情報であり、病歴は、診察によって特定された病名を表し、投薬歴は、治療に用いられた薬を表し、症状は、診察によって特定された症状を表す。
【0047】
図５は、個人情報ＤＢ３１５が記憶する購入情報の例を示している。図５の購入情報は、ＩＤ、医療機関、氏名、性別、住所、血液型、日付、及び薬品名を含む。ＩＤは、購入情報のエントリの識別情報であり、医療機関は、薬を処方した病院の病院名を表し、日付は、ユーザが薬を購入した日付を表し、薬品名は、ユーザが購入した薬を表す。ＩＤ“１”のＡ薬は、ユーザが自分自身で選択して購入した市販薬であり、ＩＤ“２”のＣ薬は、Ｂ病院の医師によって処方された薬である。
【0048】
図６は、手順（Ｐ２１）において、ユーが医療機関検索サービスにログインしたときにサーバ３２３が取得するログイン情報の例を示している。図６のログイン情報は、ユーザＩＤ、パスワード、及びタイムスタンプを含む。ユーザＩＤ及びパスワードは、ユーザによって端末３１７に入力される。
【0049】
図７は、手順（Ｐ２１）において、ユーザによって入力される検索要求の例を示している。図７の検索要求は、ユーザＩＤ、生年月日、性別、住所、血液型、及び症状を含む。症状は、ユーザが自分自身で判断した症状を表す。
【0050】
図８は、手順（Ｐ２８）において、検索要求と、個人情報に含まれる診療情報及び購入情報とから生成される、比較対象リストの例を示している。推定部３４３は、検索要求、診療情報、及び購入情報から所定の項目の情報を抽出して結合することで、比較対象リストを生成し、記憶部３４２に格納する。
【0051】
図８の比較対象リストは、性別、生年月日、住所、血液型、医療機関、投薬歴、症状、病歴、及び治療中フラグを含む。性別、生年月日、住所、血液型、及び症状は、検索要求から抽出された情報であり、医療機関は、購入情報から抽出された情報であり、病歴は、診療情報から抽出された情報である。治療中フラグは、病歴に対応する疾病が現在治療中であるか否かを示す。
【0052】
投薬歴は、診療情報及び購入情報から抽出された情報である。例えば、図４の診療情報の投薬歴に記述されたＡ注射及びＣ薬は、比較対象リストの投薬歴に記述される。また、図５の購入情報の薬品名に記述されたＡ薬及びＣ薬も、比較対象リストの投薬歴に記述される。
【0053】
推定部３４３は、比較対象リストの所定の項目を統合患者情報の同じ項目と比較することで、統合患者情報を絞り込み、絞り込み結果を生成する。例えば、推定部３４３は、以下の手順で統合患者情報を絞り込むことができる。
（Ｐ４１）推定部３４３は、統合患者情報から、比較対象リストの症状と同じ症状を含む患者情報を抽出する。
（Ｐ４２）推定部３４３は、抽出された患者情報の中から、比較対象リストのいずれかの病歴と同じ病歴を含む患者情報を抽出する。この場合、推定部３４３は、同じ病歴を多く含む患者情報から順に抽出してもよい。
（Ｐ４３）推定部３４３は、抽出された患者情報の中から、比較対象リストのいずれかの投薬歴と同じ投薬歴を含む患者情報を抽出する。この場合、推定部３４３は、同じ投薬歴を多く含む患者情報から順に抽出してもよい。
（Ｐ４４）推定部３４３は、抽出された患者情報の中から、比較対象リストの性別と同じ性別を含む患者情報を抽出する。
（Ｐ４５）推定部３４３は、抽出された患者情報の中から、比較対象リストの血液型と同じ血液型を含む患者情報を抽出する。
（Ｐ４１）推定部３４３は、統合患者情報から、比較対象リストの症状と同じ症状を含む患者情報を抽出する。
（Ｐ４２）推定部３４３は、抽出された患者情報の中から、比較対象リストのいずれかの病歴と同じ病歴を含む患者情報を抽出する。この場合、推定部３４３は、同じ病歴を多く含む患者情報から順に抽出してもよい。
（Ｐ４３）推定部３４３は、抽出された患者情報の中から、比較対象リストのいずれかの投薬歴と同じ投薬歴を含む患者情報を抽出する。この場合、推定部３４３は、同じ投薬歴を多く含む患者情報から順に抽出してもよい。
（Ｐ４４）推定部３４３は、抽出された患者情報の中から、比較対象リストの性別と同じ性別を含む患者情報を抽出する。
（Ｐ４５）推定部３４３は、抽出された患者情報の中から、比較対象リストの血液型と同じ血液型を含む患者情報を抽出する。
【0054】
統合患者情報から比較対象リストの症状を含む患者情報を抽出することで、対象患者であるユーザＡの症状をキーとして、患者情報を絞り込むことができる。これにより、抽出された患者情報の病歴に基づいてユーザＡの疾病を推定することが可能になる。
【0055】
統合患者情報から比較対象リストの病歴を含む患者情報を抽出することで、ユーザＡの病歴をキーとして、患者情報を絞り込むことができる。統合患者情報から比較対象リストの投薬歴を含む患者情報を抽出することで、ユーザＡの投薬歴をキーとして、患者情報を絞り込むことができる。病歴又は投薬歴をキーとして患者情報を絞り込むことにより、ユーザＡと体質が類似する患者の患者情報が抽出されるため、疾病の推定精度が向上する。
【0056】
また、統合患者情報から比較対象リストの性別を含む患者情報を抽出することで、ユーザＡの性別をキーとして、患者情報を絞り込むことができる。統合患者情報から比較対象リストの血液型を含む患者情報を抽出することで、ユーザＡの血液型をキーとして、患者情報を絞り込むことができる。性別又は血液型をキーとして患者情報を絞り込むことにより、ユーザＡとさらに類似した体質を有する患者の患者情報が抽出されるため、疾病の推定精度がさらに向上する。
【0057】
なお、推定部３４３は、生年月日、住所等の別の項目をキーとして患者情報を絞り込んでもよく、手順（Ｐ４２）～手順（Ｐ４５）のうち一部又は全部の処理を省略してもよい。
【0058】
図９は、絞り込み結果の例を示している。図９の絞り込み結果は、統合患者情報の項目であるＩＤ、性別、生年月日、住所、血液型、投薬歴、症状、病歴、及び医療機関を含む。ＩＤは、統合患者情報のエントリの識別情報であり、患者情報毎に割り当てられている。ＩＤ以外の項目は、診療情報ＤＢ３１８が記憶する診療情報の項目に対応し、生年月日及び住所は、個人が特定されない情報に変換されている。
【0059】
医療機関は、患者が受診した病院の病院名を表し、症状及び病歴は、診察によって特定された症状及び病名をそれぞれ表し、投薬歴は、治療に用いられた薬を表す。各患者情報の投薬歴、症状、病歴、及び医療機関の各々には、複数のデータが含まれており、投薬歴、症状、病歴、及び医療機関の各データは、互いに関連付けられている。
【0060】
次に、推定部３４３は、比較対象リスト及び絞り込み結果から、ユーザＡの症状に対応する病歴を有する患者の患者リストを生成し、記憶部３４２に格納する。
【0061】
図１０は、患者リストの例を示している。図１０の患者リストは、ＩＤ、性別、血液型、一致度、病歴、及び住所を含む。ＩＤは、患者リストのエントリの識別情報であり、性別、血液型、病歴、及び住所は、絞り込み結果に含まれる患者情報から抽出された情報である。病歴は、ユーザＡの疾病の推定結果に対応し、絞り込み結果の各患者情報に含まれる病歴のうち、ユーザＡの症状と同じ症状に関連付けられた病歴を表す。
【0062】
一致度は、比較対象リストに含まれる複数の項目の情報と、絞り込み結果の各患者情報に含まれる複数の項目の情報とが一致している度合いを示し、次式により求められる。
【0063】
一致度＝（Ｍ／Ｎ）×１００ （１）
式（１）のＮは、比較対象リストに含まれる項目の個数を表し、Ｍは、絞り込み結果の各患者情報に含まれる項目のうち、比較対象リストと同じ情報を有する項目の個数を表す。推定部３４３は、式（１）を用いて各患者情報の一致度を求め、求めた一致度を患者リストに記録する。
【0064】
なお、各患者情報の投薬歴が比較対象リストの投薬歴に記述された薬のいずれかを含んでいる場合、その患者情報の投薬歴は比較対象リストと同じ情報を有すると判定される。また、各患者情報の症状が比較対象リストの症状を含んでいる場合、その患者情報の症状は比較対象リストと同じ情報を有すると判定される。さらに、各患者情報の病歴が比較対象リストの病歴に記述された病名のいずれかを含んでいる場合、その患者情報の病歴は比較対象リストと同じ情報を有すると判定される。
【0065】
例えば、図８の比較対象リストの場合、Ｎ＝９であり、図９のＩＤ“１”が示す患者情報の場合、性別、住所、血液型、投薬歴、症状、及び病歴が比較対象リストと同じ情報を有するため、Ｍ＝６となる。したがって、式（１）より、この患者情報の一致度は６６％となる。図１０の患者リストのエントリは、一致度が大きいものから順にソートされている。このうち、ＩＤ“１”が示すエントリは、図９のＩＤ“１”が示す患者情報に対応している。
【0066】
手順（Ｐ３２）において、検索部３４４は、医療機関情報の中から、患者リストの各病歴を含む医療機関情報を抽出し、抽出した医療機関情報を用いて検索結果を生成する。
【0067】
図１１は、図１０のＩＤ“１”の病歴として記述された「胃潰瘍」を含む医療機関情報の例を示している。図１１の医療機関情報は、ＩＤ、疾病、治療方法、医療機関、診療科、及び治療実績を含む。ＩＤは、医療機関情報のエントリの識別情報であり、疾病は、医療機関において治療実績のある疾病を表す。この例では、疾病は「胃潰瘍」である。治療方法は、その疾病の治療に用いられた方法を表し、医療機関は、病院名を表し、診療科は、治療を行った医師が属する診療科を表し、治療実績は、その医療機関における疾病の治癒率を表す。
【0068】
例えば、検索部３４４は、患者リストの各病歴と同じ疾病を含む医療機関情報のうち、治癒率が高いものから順に所定数のエントリを抽出し、抽出したエントリを含む検索結果を生成する。図１１の医療機関情報から２個のエントリを抽出する場合、ＩＤ“１”及びＩＤ“２”のエントリが抽出される。
【0069】
図１２は、図１１の患者リストを用いて生成される検索結果の例を示している。図１２の検索結果は、一致度、疾病、治療実績、医療機関、診療科、及び距離を含む。一致度は、患者リストから抽出された情報であり、疾病、治療実績、医療機関、及び診療科は、医療機関情報から抽出された情報である。距離は、ユーザＡの住所を用いて検索部３４４によって計算された、ユーザＡの自宅から医療機関までの距離を表す。
【0070】
図１２の検索結果が端末３１７の画面に表示された場合、ユーザＡは、例えば、最大の一致度に対応付けられた疾病を、自分の症状に対応する疾病と判断することができる。そして、ユーザＡは、その疾病に対応付けられた医療機関及び診療科のうち、治療実績が最も高い医療機関及び診療科を、受診する医療機関及び診療科として選択する。ユーザＡは、距離が最も近い医療機関及び診療科を、受診する医療機関及び診療科として選択することもできる。
【0071】
図１２の例では、一致度の最大値６６％に対応付けられた胃潰瘍が、ユーザＡの疾病とみなされ、胃潰瘍に対応付けられたＡ病院及び梅田病院のうち、治療実績が高く、かつ、距離が近いＡ病院が、受診する医療機関として選択される。この場合、受診する診療科は消化器内科となる。
【0072】
このように、病名、病院名、及び一致度を対応付けた検索結果を表示することで、ユーザＡは、大きな一致度を有する疾病が自分の疾病であると判断して、その疾病の治療に適した病院を受診することが可能になる。
【0073】
【0074】
図１４は、手順（Ｐ２１）において、端末３１７が表示する検索画面の例を示している。図１４の検索画面は、症状を指定する複数のチェックボックスと、部位を指定する複数のチェックボックスとを含む。ユーザＡは、症状と部位の組み合わせを選択することで、自覚している症状を検索要求として入力することができる。例えば、「痛み」と「腹部」の組み合わせが選択された場合、「腹部痛い」という症状が入力される。
【0075】
【0076】
図１５は、情報収集シーケンスの例を示している。まず、ユーザは病院に通院し（ステップ１５０１）、病院の端末３１３は、医師によって入力される診察結果から電子カルテ３３１を生成する（ステップ１５０２）。
【0077】
次に、端末３１３は、電子カルテ３３１を情報収集機関のサーバ３１９へ送信し（ステップ１５１１）、サーバ３１９は、受信した電子カルテ３３１を、ユーザの診療情報として診療情報ＤＢ３１８に書き込む（ステップ１５１２）。
【0078】
次に、サーバ３１９は、診療情報をＰＤＳシステムのサーバ３１６へ送信する（ステップ１５２１）。サーバ３１６は、診療情報を受信し（ステップ１５２２）、受信した診療情報を、ユーザの診療情報として個人情報ＤＢ３１５に書き込む（ステップ１５２３）。
【0079】
ユーザは、病院の医師によって薬が処方された場合、又は自分自身の判断で薬を所望する場合、薬局で薬を購入する（ステップ１５３１）。薬局のサーバ３１４は、販売員によって入力された販売情報を記録し（ステップ１５３２）、販売情報をサーバ３１６へ送信する（ステップ１５３３）。サーバ３１６は、販売情報を受信し（ステップ１５３４）、受信した販売情報を、ユーザの購入情報として個人情報ＤＢ３１５に書き込む（ステップ１５３５）。
【0080】
図１６Ａ及び図１６Ｂは、医療機関検索シーケンスの例を示している。まず、対象患者であるユーザＡは、検索要求を端末３１７に入力し、端末３１７は、検索要求を情報解析機関のサーバ３２３へ送信する（ステップ１６１１）。
【0081】
サーバ３２３の取得部３４１は、受信した検索要求からユーザＩＤを抽出し、そのユーザＩＤを含む個人情報要求を、ＰＤＳシステムのサーバ３１６へ送信する（ステップ１６１２）。
【0082】
サーバ３１６は、受信した個人情報要求からユーザＩＤを抽出し、そのユーザＩＤに対応するユーザＡの個人情報を、個人情報ＤＢ３１５から読み出す（ステップ１６１３）。そして、サーバ３１６は、読み出した個人情報をサーバ３２３へ送信する。
【0083】
次に、取得部３４１は、患者情報要求を情報秘匿化機関のサーバ３２２へ送信する（ステップ１６１４）。サーバ３２２は、統合患者情報ＤＢ３２１から統合患者情報を読み出し、その統合患者情報をサーバ３２３へ送信する（ステップ１６１５）。そして、取得部３４１は、ユーザＡのＶＭ１６０１を介して、個人情報及び統合患者情報を記憶部３４２に書き込む（ステップ１６１６）。
【0084】
次に、推定部３４３は、検索要求及び個人情報から比較対象リストを生成し（ステップ１６１７）、統合患者情報から、比較対象リストの症状と同じ症状を含む患者情報を抽出する（ステップ１６１８）。このとき、推定部３４３は、同じ症状を含む患者情報が統合患者情報に存在するか否かをチェックする（ステップ１６１９）。推定部３４３は、同じ症状を含む患者情報が存在する場合（ステップ１６１９，ＹＥＳ）、その患者情報を抽出し、同じ症状を含む患者情報が存在しない場合（ステップ１６１９，ＮＯ）、抽出処理をスキップする（ステップ１６２０）。
【0085】
次に、推定部３４３は、抽出された患者情報又は残された患者情報の中から、比較対象リストのいずれかの病歴と同じ病歴を含む患者情報を抽出する（ステップ１６２１）。このとき、推定部３４３は、同じ病歴を含む患者情報が存在するか否かをチェックする（ステップ１６２２）。推定部３４３は、同じ病歴を含む患者情報が存在する場合（ステップ１６２２，ＹＥＳ）、その患者情報を抽出し、同じ病歴を含む患者情報が存在しない場合（ステップ１６２２，ＮＯ）、抽出処理をスキップする（ステップ１６２３）。
【0086】
次に、推定部３４３は、抽出された患者情報又は残された患者情報の中から、比較対象リストのいずれかの投薬歴と同じ投薬歴を含む患者情報を抽出する（ステップ１６２４）。このとき、推定部３４３は、同じ投薬歴を含む患者情報が存在するか否かをチェックする（ステップ１６２５）。推定部３４３は、同じ投薬歴を含む患者情報が存在する場合（ステップ１６２５，ＹＥＳ）、その患者情報を抽出し、同じ投薬歴を含む患者情報が存在しない場合（ステップ１６２５，ＮＯ）、抽出処理をスキップする（ステップ１６２６）。
【0087】
次に、推定部３４３は、抽出された患者情報又は残された患者情報の中から、比較対象リストの性別と同じ性別を含む患者情報を抽出する（ステップ１６２７）。このとき、推定部３４３は、同じ性別を含む患者情報が存在するか否かをチェックする（ステップ１６２８）。推定部３４３は、同じ性別を含む患者情報が存在する場合（ステップ１６２８，ＹＥＳ）、その患者情報を抽出し、同じ性別を含む患者情報が存在しない場合（ステップ１６２８，ＮＯ）、抽出処理をスキップする（ステップ１６２９）。
【0088】
次に、推定部３４３は、抽出された患者情報又は残された患者情報の中から、比較対象リストの血液型と同じ血液型を含む患者情報を抽出する（ステップ１６３０）。このとき、推定部３４３は、同じ血液型を含む患者情報が存在するか否かをチェックする（ステップ１６３１）。推定部３４３は、同じ血液型を含む患者情報が存在する場合（ステップ１６３１，ＹＥＳ）、その患者情報を抽出し、同じ血液型を含む患者情報が存在しない場合（ステップ１６３１，ＮＯ）、抽出処理をスキップする（ステップ１６３２）。
【0089】
次に、推定部３４３は、比較対象リストと、ステップ１６１８～ステップ１６３２の処理によって絞り込まれた患者情報とから、推定された疾病を含む患者リストを生成する（ステップ１６３３）。
【0090】
次に、取得部３４１は、医療機関情報要求を情報提供機関のサーバ３１２へ送信する（ステップ１６３４）。サーバ３１２は、医療機関情報ＤＢ３１１から医療機関情報を読み出し、その医療機関情報をサーバ３２３へ送信する（ステップ１６３５）。
【0091】
次に、検索部３４４は、受診した医療機関情報の中から、推定された疾病を含む医療機関情報を抽出する。このとき、検索部３４４は、推定された疾病を含む医療機関情報が受信した医療機関情報の中に存在するか否かをチェックする（ステップ１６３７）。検索部３４４は、推定された疾病を含む医療機関情報が存在する場合（ステップ１６３７，ＹＥＳ）、その患者情報を抽出し、推定された疾病を含む医療機関情報が存在しない場合（ステップ１６３７，ＮＯ）、抽出処理をスキップする（ステップ１６３８）。
【0092】
検索部３４４は、推定された疾病を含む医療機関情報が抽出された場合、その医療機関情報を含む検索結果を生成し、抽出処理がスキップされた場合、検索要求を満たす医療機関が存在しないことを示す検索結果を生成する。
【0093】
検索部３４４は、検索結果をユーザＡの端末３１７へ送信し（ステップ１６３９）、端末３１７は、検索結果を受信して（ステップ１６４０）、受信した検索結果を画面に表示する（ステップ１６４１）。
【0094】
図１の情報処理装置の構成は一例に過ぎず、情報処理装置の用途又は条件に応じて一部の構成要素を省略又は変更してもよい。
【0095】
図３の医療機関検索システムの構成は一例に過ぎず、医療機関検索システムの用途又は条件に応じて一部の構成要素を省略又は変更してもよい。例えば、端末３１３は、診療所、介護老人保健施設等の他の医療機関に設置されていてもよい。
【0096】
図２のフローチャート及び図１５～図１６Ｂの動作シーケンスは一例に過ぎず、医療機関検索システムの構成又は条件に応じて一部の処理を省略又は変更してもよい。例えば、図１６Ａ及び図１６Ｂの医療機関検索シーケンスにおいて、比較対象リストの症状のみをキーとして統合患者情報を絞り込む場合は、ステップ１６２１～ステップ１６３２の処理を省略することができる。
【0097】
図４～図８に示した診療情報、購入情報、ログイン情報、検索要求、及び比較対象リストは一例に過ぎず、医療機関検索システムの用途又は条件に応じて、一部の項目を省略又は変更してもよい。図９～図１２に示した絞り込み結果、患者リスト、医療機関情報、及び検索結果は一例に過ぎず、これらの情報は、比較対象リストの情報に応じて変化する。図１１及び図１２の治療実績として、治癒率の代わりに、治療した患者の人数を用いてもよい。
【0098】
【0099】
図１７は、図１の情報処理装置１０１及び図３のサーバ３２３として用いられる情報処理装置のハードウェア構成例を示している。図１７の情報処理装置は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１７０１、メモリ１７０２、入力装置１７０３、出力装置１７０４、補助記憶装置１７０５、媒体駆動装置１７０６、及びネットワーク接続装置１７０７を含む。これらの構成要素はバス１７０８により互いに接続されている。
【0100】
メモリ１７０２は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリであり、処理に用いられるプログラム及びデータを格納する。メモリ１７０２は、図１の記憶部１１２又は図３の記憶部３４２として用いることができる。
【0101】
ＣＰＵ１７０１（プロセッサ）は、例えば、メモリ１７０２を利用してプログラムを実行することにより、図１の取得部１１１、推定部１１３、及び検索部１１４として動作する。ＣＰＵ１７０１は、メモリ１７０２を利用してプログラムを実行することにより、図３の取得部３４１、推定部３４３、及び検索部３４４としても動作する。
【0102】
入力装置１７０３は、例えば、キーボード、ポインティングデバイス等であり、オペレータ又はユーザからの指示又は情報の入力に用いられる。出力装置１７０４は、例えば、表示装置、プリンタ、スピーカ等であり、オペレータ又はユーザに対する問い合わせ又は処理結果の出力に用いられる。
【0103】
補助記憶装置１７０５は、例えば、磁気ディスク装置、光ディスク装置、光磁気ディスク装置、テープ装置等である。補助記憶装置１７０５は、ハードディスクドライブであってもよい。情報処理装置は、補助記憶装置１７０５にプログラム及びデータを格納しておき、それらをメモリ１７０２にロードして使用することができる。補助記憶装置１７０５は、図１の記憶部１１２又は図３の記憶部３４２として用いることができる。
【0104】
媒体駆動装置１７０６は、可搬型記録媒体１７０９を駆動し、その記録内容にアクセスする。可搬型記録媒体１７０９は、メモリデバイス、フレキシブルディスク、光ディスク、光磁気ディスク等である。可搬型記録媒体１７０９は、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等であってもよい。オペレータ又はユーザは、この可搬型記録媒体１７０９にプログラム及びデータを格納しておき、それらをメモリ１７０２にロードして使用することができる。
【0105】
このように、処理に用いられるプログラム及びデータを格納するコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、メモリ１７０２、補助記憶装置１７０５、又は可搬型記録媒体１７０９のような、物理的な（非一時的な）記録媒体である。
【0106】
ネットワーク接続装置１７０７は、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）等の通信ネットワークに接続され、通信に伴うデータ変換を行う通信インタフェース回路である。情報処理装置は、プログラム及びデータを外部の装置からネットワーク接続装置１７０７を介して受信し、それらをメモリ１７０２にロードして使用することができる。
【0107】
なお、情報処理装置が図１７のすべての構成要素を含む必要はなく、用途又は条件に応じて一部の構成要素を省略することも可能である。例えば、オペレータ又はユーザからの指示又は情報を入力する必要がない場合は、入力装置１７０３を省略してもよく、オペレータ又はユーザに対する問い合わせ又は処理結果を出力する必要がない場合は、出力装置１７０４を省略してもよい。可搬型記録媒体１７０９を利用しない場合は、媒体駆動装置１７０６を省略してもよい。
【0108】
【0109】
開示の実施形態とその利点について詳しく説明したが、当業者は、特許請求の範囲に明確に記載した本発明の範囲から逸脱することなく、様々な変更、追加、省略をすることができるであろう。
【0110】
図１乃至図１７を参照しながら説明した実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
複数の患者それぞれの症状と前記複数の患者それぞれの病歴とを含む患者情報を記憶する患者情報記憶装置から、前記複数の患者それぞれの患者情報を取得する取得部と、
前記複数の患者それぞれの患者情報を記憶する記憶部と、
前記複数の患者それぞれの患者情報の中から、対象患者の症状を含む患者情報を抽出し、抽出された患者情報に含まれる病歴に基づいて、前記対象患者の症状に対応する疾病を推定する推定部と、
複数の医療機関それぞれを示す識別情報と前記複数の医療機関それぞれにおいて治療実績のある疾病とを含む医療機関情報の中から、前記推定部によって推定された疾病を含む医療機関情報を検索し、前記推定部によって推定された疾病を含む医療機関情報に含まれる識別情報を出力する検索部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
（付記２）
前記複数の患者それぞれの患者情報は、個人を特定する情報が秘匿化された秘匿化患者情報であり、
前記取得部は、前記対象患者の症状が発生する前に前記対象患者が診察を受けた医療機関における前記対象患者の診療情報を記憶する個人情報記憶装置から、前記対象患者の診療情報を取得し、
前記推定部は、前記対象患者の診療情報から前記対象患者の病歴を抽出し、前記複数の患者それぞれの患者情報の中から、前記対象患者の症状と前記対象患者の病歴とを含む患者情報を抽出し、抽出された患者情報に含まれる病歴に基づいて、前記対象患者の症状に対応する疾病を推定することを特徴とする付記１記載の情報処理装置。
（付記３）
前記複数の患者それぞれの患者情報は、前記複数の患者それぞれの投薬歴をさらに含み、
前記個人情報記憶装置は、前記対象患者の症状が発生する前に前記対象患者が購入した薬を示す購入情報をさらに記憶し、
前記取得部は、前記個人情報記憶装置から前記購入情報を取得し、
前記推定部は、前記複数の患者それぞれの患者情報の中から、前記対象患者の症状と前記対象患者の病歴と前記購入情報が示す薬の投薬歴とを含む患者情報を抽出し、抽出された患者情報に含まれる病歴に基づいて、前記対象患者の症状に対応する疾病を推定することを特徴とする付記２記載の情報処理装置。
（付記４）
前記複数の患者それぞれの患者情報は、症状、病歴、及び投薬歴を含む複数の項目の情報を含み、
前記推定部は、前記対象患者の症状と前記対象患者の病歴と前記購入情報が示す薬の投薬歴とを含む患者情報に含まれる前記複数の項目の情報と、前記対象患者の対応する複数の項目の情報との間の一致度を求め、
前記検索部は、前記推定部によって推定された疾病を含む医療機関情報に含まれる識別情報と前記一致度とを含む、検索結果を出力することを特徴とする付記３記載の情報処理装置。
（付記５）
複数の患者それぞれの症状と前記複数の患者それぞれの病歴とを含む患者情報を記憶する患者情報記憶装置と情報処理装置とを備え、
前記情報処理装置は、
前記患者情報記憶装置から前記複数の患者それぞれの患者情報を取得する取得部と、
前記複数の患者それぞれの患者情報を記憶する記憶部と、
前記複数の患者それぞれの患者情報の中から、対象患者の症状を含む患者情報を抽出し、抽出された患者情報に含まれる病歴に基づいて、前記対象患者の症状に対応する疾病を推定する推定部と、
複数の医療機関それぞれを示す識別情報と前記複数の医療機関それぞれにおいて治療実績のある疾病とを含む医療機関情報の中から、前記推定部によって推定された疾病を含む医療機関情報を検索し、前記推定部によって推定された疾病を含む医療機関情報に含まれる識別情報を出力する検索部とを含むことを特徴とする医療機関検索システム。
（付記６）
前記対象患者の症状が発生する前に前記対象患者が診察を受けた医療機関における前記対象患者の診療情報を記憶する個人情報記憶装置をさらに備え、
前記複数の患者それぞれの患者情報は、個人を特定する情報が秘匿化された秘匿化患者情報であり、
前記取得部は、前記個人情報記憶装置から前記対象患者の診療情報を取得し、
前記推定部は、前記対象患者の診療情報から前記対象患者の病歴を抽出し、前記複数の患者それぞれの患者情報の中から、前記対象患者の症状と前記対象患者の病歴とを含む患者情報を抽出し、抽出された患者情報に含まれる病歴に基づいて、前記対象患者の症状に対応する疾病を推定することを特徴とする付記５記載の医療機関検索システム。
（付記７）
前記複数の患者それぞれの患者情報は、前記複数の患者それぞれの投薬歴をさらに含み、
前記個人情報記憶装置は、前記対象患者の症状が発生する前に前記対象患者が購入した薬を示す購入情報をさらに記憶し、
前記取得部は、前記個人情報記憶装置から前記購入情報を取得し、
前記推定部は、前記複数の患者それぞれの患者情報の中から、前記対象患者の症状と前記対象患者の病歴と前記購入情報が示す薬の投薬歴とを含む患者情報を抽出し、抽出された患者情報に含まれる病歴に基づいて、前記対象患者の症状に対応する疾病を推定することを特徴とする付記６記載の医療機関検索システム。
（付記８）
前記複数の患者それぞれの患者情報は、症状、病歴、及び投薬歴を含む複数の項目の情報を含み、
前記推定部は、前記対象患者の症状と前記対象患者の病歴と前記購入情報が示す薬の投薬歴とを含む患者情報に含まれる前記複数の項目の情報と、前記対象患者の対応する複数の項目の情報との間の一致度を求め、
前記検索部は、前記推定部によって推定された疾病を含む医療機関情報に含まれる識別情報と前記一致度とを含む、検索結果を出力することを特徴とする付記７記載の医療機関検索システム。
（付記９）
複数の患者それぞれの症状と前記複数の患者それぞれの病歴とを含む患者情報を記憶する患者情報記憶装置から、前記複数の患者それぞれの患者情報を取得し、
前記複数の患者それぞれの患者情報を記憶部に格納し、
前記複数の患者それぞれの患者情報の中から、対象患者の症状を含む患者情報を抽出し、
抽出された患者情報に含まれる病歴に基づいて、前記対象患者の症状に対応する疾病を推定し、
複数の医療機関それぞれを示す識別情報と前記複数の医療機関それぞれにおいて治療実績のある疾病とを含む医療機関情報の中から、推定された疾病を含む医療機関情報を検索し、
推定された疾病を含む医療機関情報に含まれる識別情報を出力する、
処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
（付記１０）
前記複数の患者それぞれの患者情報は、個人を特定する情報が秘匿化された秘匿化患者情報であり、
前記コンピュータは、前記対象患者の症状が発生する前に前記対象患者が診察を受けた医療機関における前記対象患者の診療情報を記憶する個人情報記憶装置から、前記対象患者の診療情報を取得し、前記対象患者の診療情報から前記対象患者の病歴を抽出し、前記複数の患者それぞれの患者情報の中から、前記対象患者の症状と前記対象患者の病歴とを含む患者情報を抽出し、抽出された患者情報に含まれる病歴に基づいて、前記対象患者の症状に対応する疾病を推定することを特徴とする付記９記載のプログラム。
（付記１１）
前記複数の患者それぞれの患者情報は、前記複数の患者それぞれの投薬歴をさらに含み、
前記個人情報記憶装置は、前記対象患者の症状が発生する前に前記対象患者が購入した薬を示す購入情報をさらに記憶し、
前記コンピュータは、前記個人情報記憶装置から前記購入情報を取得し、前記複数の患者それぞれの患者情報の中から、前記対象患者の症状と前記対象患者の病歴と前記購入情報が示す薬の投薬歴とを含む患者情報を抽出し、抽出された患者情報に含まれる病歴に基づいて、前記対象患者の症状に対応する疾病を推定することを特徴とする付記１０記載のプログラム。
（付記１２）
前記複数の患者それぞれの患者情報は、症状、病歴、及び投薬歴を含む複数の項目の情報を含み、
前記コンピュータは、前記対象患者の症状と前記対象患者の病歴と前記購入情報が示す薬の投薬歴とを含む患者情報に含まれる前記複数の項目の情報と、前記対象患者の対応する複数の項目の情報との間の一致度を求め、前記推定された疾病を含む医療機関情報に含まれる識別情報と前記一致度とを含む、検索結果を出力することを特徴とする付記１１記載のプログラム。
（付記１）
複数の患者それぞれの症状と前記複数の患者それぞれの病歴とを含む患者情報を記憶する患者情報記憶装置から、前記複数の患者それぞれの患者情報を取得する取得部と、
前記複数の患者それぞれの患者情報を記憶する記憶部と、
前記複数の患者それぞれの患者情報の中から、対象患者の症状を含む患者情報を抽出し、抽出された患者情報に含まれる病歴に基づいて、前記対象患者の症状に対応する疾病を推定する推定部と、
複数の医療機関それぞれを示す識別情報と前記複数の医療機関それぞれにおいて治療実績のある疾病とを含む医療機関情報の中から、前記推定部によって推定された疾病を含む医療機関情報を検索し、前記推定部によって推定された疾病を含む医療機関情報に含まれる識別情報を出力する検索部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
（付記２）
前記複数の患者それぞれの患者情報は、個人を特定する情報が秘匿化された秘匿化患者情報であり、
前記取得部は、前記対象患者の症状が発生する前に前記対象患者が診察を受けた医療機関における前記対象患者の診療情報を記憶する個人情報記憶装置から、前記対象患者の診療情報を取得し、
前記推定部は、前記対象患者の診療情報から前記対象患者の病歴を抽出し、前記複数の患者それぞれの患者情報の中から、前記対象患者の症状と前記対象患者の病歴とを含む患者情報を抽出し、抽出された患者情報に含まれる病歴に基づいて、前記対象患者の症状に対応する疾病を推定することを特徴とする付記１記載の情報処理装置。
（付記３）
前記複数の患者それぞれの患者情報は、前記複数の患者それぞれの投薬歴をさらに含み、
前記個人情報記憶装置は、前記対象患者の症状が発生する前に前記対象患者が購入した薬を示す購入情報をさらに記憶し、
前記取得部は、前記個人情報記憶装置から前記購入情報を取得し、
前記推定部は、前記複数の患者それぞれの患者情報の中から、前記対象患者の症状と前記対象患者の病歴と前記購入情報が示す薬の投薬歴とを含む患者情報を抽出し、抽出された患者情報に含まれる病歴に基づいて、前記対象患者の症状に対応する疾病を推定することを特徴とする付記２記載の情報処理装置。
（付記４）
前記複数の患者それぞれの患者情報は、症状、病歴、及び投薬歴を含む複数の項目の情報を含み、
前記推定部は、前記対象患者の症状と前記対象患者の病歴と前記購入情報が示す薬の投薬歴とを含む患者情報に含まれる前記複数の項目の情報と、前記対象患者の対応する複数の項目の情報との間の一致度を求め、
前記検索部は、前記推定部によって推定された疾病を含む医療機関情報に含まれる識別情報と前記一致度とを含む、検索結果を出力することを特徴とする付記３記載の情報処理装置。
（付記５）
複数の患者それぞれの症状と前記複数の患者それぞれの病歴とを含む患者情報を記憶する患者情報記憶装置と情報処理装置とを備え、
前記情報処理装置は、
前記患者情報記憶装置から前記複数の患者それぞれの患者情報を取得する取得部と、
前記複数の患者それぞれの患者情報を記憶する記憶部と、
前記複数の患者それぞれの患者情報の中から、対象患者の症状を含む患者情報を抽出し、抽出された患者情報に含まれる病歴に基づいて、前記対象患者の症状に対応する疾病を推定する推定部と、
複数の医療機関それぞれを示す識別情報と前記複数の医療機関それぞれにおいて治療実績のある疾病とを含む医療機関情報の中から、前記推定部によって推定された疾病を含む医療機関情報を検索し、前記推定部によって推定された疾病を含む医療機関情報に含まれる識別情報を出力する検索部とを含むことを特徴とする医療機関検索システム。
（付記６）
前記対象患者の症状が発生する前に前記対象患者が診察を受けた医療機関における前記対象患者の診療情報を記憶する個人情報記憶装置をさらに備え、
前記複数の患者それぞれの患者情報は、個人を特定する情報が秘匿化された秘匿化患者情報であり、
前記取得部は、前記個人情報記憶装置から前記対象患者の診療情報を取得し、
前記推定部は、前記対象患者の診療情報から前記対象患者の病歴を抽出し、前記複数の患者それぞれの患者情報の中から、前記対象患者の症状と前記対象患者の病歴とを含む患者情報を抽出し、抽出された患者情報に含まれる病歴に基づいて、前記対象患者の症状に対応する疾病を推定することを特徴とする付記５記載の医療機関検索システム。
（付記７）
前記複数の患者それぞれの患者情報は、前記複数の患者それぞれの投薬歴をさらに含み、
前記個人情報記憶装置は、前記対象患者の症状が発生する前に前記対象患者が購入した薬を示す購入情報をさらに記憶し、
前記取得部は、前記個人情報記憶装置から前記購入情報を取得し、
前記推定部は、前記複数の患者それぞれの患者情報の中から、前記対象患者の症状と前記対象患者の病歴と前記購入情報が示す薬の投薬歴とを含む患者情報を抽出し、抽出された患者情報に含まれる病歴に基づいて、前記対象患者の症状に対応する疾病を推定することを特徴とする付記６記載の医療機関検索システム。
（付記８）
前記複数の患者それぞれの患者情報は、症状、病歴、及び投薬歴を含む複数の項目の情報を含み、
前記推定部は、前記対象患者の症状と前記対象患者の病歴と前記購入情報が示す薬の投薬歴とを含む患者情報に含まれる前記複数の項目の情報と、前記対象患者の対応する複数の項目の情報との間の一致度を求め、
前記検索部は、前記推定部によって推定された疾病を含む医療機関情報に含まれる識別情報と前記一致度とを含む、検索結果を出力することを特徴とする付記７記載の医療機関検索システム。
（付記９）
複数の患者それぞれの症状と前記複数の患者それぞれの病歴とを含む患者情報を記憶する患者情報記憶装置から、前記複数の患者それぞれの患者情報を取得し、
前記複数の患者それぞれの患者情報を記憶部に格納し、
前記複数の患者それぞれの患者情報の中から、対象患者の症状を含む患者情報を抽出し、
抽出された患者情報に含まれる病歴に基づいて、前記対象患者の症状に対応する疾病を推定し、
複数の医療機関それぞれを示す識別情報と前記複数の医療機関それぞれにおいて治療実績のある疾病とを含む医療機関情報の中から、推定された疾病を含む医療機関情報を検索し、
推定された疾病を含む医療機関情報に含まれる識別情報を出力する、
処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
（付記１０）
前記複数の患者それぞれの患者情報は、個人を特定する情報が秘匿化された秘匿化患者情報であり、
前記コンピュータは、前記対象患者の症状が発生する前に前記対象患者が診察を受けた医療機関における前記対象患者の診療情報を記憶する個人情報記憶装置から、前記対象患者の診療情報を取得し、前記対象患者の診療情報から前記対象患者の病歴を抽出し、前記複数の患者それぞれの患者情報の中から、前記対象患者の症状と前記対象患者の病歴とを含む患者情報を抽出し、抽出された患者情報に含まれる病歴に基づいて、前記対象患者の症状に対応する疾病を推定することを特徴とする付記９記載のプログラム。
（付記１１）
前記複数の患者それぞれの患者情報は、前記複数の患者それぞれの投薬歴をさらに含み、
前記個人情報記憶装置は、前記対象患者の症状が発生する前に前記対象患者が購入した薬を示す購入情報をさらに記憶し、
前記コンピュータは、前記個人情報記憶装置から前記購入情報を取得し、前記複数の患者それぞれの患者情報の中から、前記対象患者の症状と前記対象患者の病歴と前記購入情報が示す薬の投薬歴とを含む患者情報を抽出し、抽出された患者情報に含まれる病歴に基づいて、前記対象患者の症状に対応する疾病を推定することを特徴とする付記１０記載のプログラム。
（付記１２）
前記複数の患者それぞれの患者情報は、症状、病歴、及び投薬歴を含む複数の項目の情報を含み、
前記コンピュータは、前記対象患者の症状と前記対象患者の病歴と前記購入情報が示す薬の投薬歴とを含む患者情報に含まれる前記複数の項目の情報と、前記対象患者の対応する複数の項目の情報との間の一致度を求め、前記推定された疾病を含む医療機関情報に含まれる識別情報と前記一致度とを含む、検索結果を出力することを特徴とする付記１１記載のプログラム。
【符号の説明】
【0111】
１０１ 情報処理装置
１１１、３４１ 取得部
１１２、３４２ 記憶部
１１３、３４３ 推定部
１１４、３４４ 検索部
３１１ 医療機関情報ＤＢ
３１２、３１４、３１６、３１９、３２２、３２３ サーバ
３１３、３１７ 端末
３１５ 個人情報ＤＢ
３１８ 診療情報ＤＢ
３２０ 秘匿化患者情報ＤＢ
３２１ 統合患者情報ＤＢ
３３１ 電子カルテ
１６０１ ＶＭ
１７０１ ＣＰＵ
１７０２ メモリ
１７０３ 入力装置
１７０４ 出力装置
１７０５ 補助記憶装置
１７０６ 媒体駆動装置
１７０７ ネットワーク接続装置
１７０８ バス
１７０９ 可搬型記録媒体
１１１、３４１ 取得部
１１２、３４２ 記憶部
１１３、３４３ 推定部
１１４、３４４ 検索部
３１１ 医療機関情報ＤＢ
３１２、３１４、３１６、３１９、３２２、３２３ サーバ
３１３、３１７ 端末
３１５ 個人情報ＤＢ
３１８ 診療情報ＤＢ
３２０ 秘匿化患者情報ＤＢ
３２１ 統合患者情報ＤＢ
３３１ 電子カルテ
１６０１ ＶＭ
１７０１ ＣＰＵ
１７０２ メモリ
１７０３ 入力装置
１７０４ 出力装置
１７０５ 補助記憶装置
１７０６ 媒体駆動装置
１７０７ ネットワーク接続装置
１７０８ バス
１７０９ 可搬型記録媒体
【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16A】
【図16B】
【図17】