特許 7402645 医用情報処理装置及びプログラム

(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】2023-12-13

(45)【発行日】2023-12-21

(54)【発明の名称】医用情報処理装置及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G16H 20/00 20180101AFI20231214BHJP

【ＦＩ】

G16H20/00

【請求項の数】 11

(21)【出願番号】P 2019172321

(22)【出願日】2019-09-20

(65)【公開番号】P2021051394

(43)【公開日】2021-04-01

【審査請求日】2022-08-04

(73)【特許権者】

【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

(74)【代理人】

【識別番号】110002147

【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】三宅 進

【審査官】鹿野 博嗣

(56)【参考文献】

【文献】特開２００５－２５８８５３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１８－１２４９９３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１７－１１７３９３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１７－０４９９８５（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００９－０７５８５２（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１６－１５１９５９（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】

受診者の身体状態及び生活習慣の履歴が記録された医用データを取得する取得部と、
前記受診者の病名を設定する設定部と、
前記病名の発症又は発症疑いに関する情報が記録された他の受診者の前記医用データの中から、前記取得部で取得された医用データのデータ特性に類似する医用データを抽出する抽出部と、
前記抽出部で抽出された医用データを、データ特性が類似するグループ毎に分類する分類部と、
前記グループに属する前記医用データに基づいて、前記設定部で設定された前記病名に関連する前記身体状態と前記生活習慣との関係を表す症例の情報の遷移を出力する出力部と、
を備える医用情報処理装置。

【請求項2】

前記取得部は、前記受診者の身体特性を示す身体特性データを更に取得し、
前記抽出部は、前記受診者の身体特性データの条件に類似した前記他の受診者を前記抽出の対象とする請求項１に記載の医用情報処理装置。

【請求項3】

前記抽出部は、前記設定部で設定された病名に関係する種別の前記生活習慣の履歴に基づいて、前記抽出を行う請求項１又は２に記載の医用情報処理装置。

【請求項4】

前記抽出部は、病名と生活習慣の種別との関係を対応付けた設定情報に基づき、前記設定部で設定された病名に関係する種別の前記生活習慣を選択する請求項３に記載の医用情報処理装置。

【請求項5】

前記出力部は、前記分類部で分類されたグループのうち、当該グループを構成する前記医用データの個数が最大のグループを出力対象に設定する請求項１に記載の医用情報処理装置。

【請求項6】

前記分類部は、前記病名の発症が記録されたグループを悪化症例に分類するとともに、前記病名の発症疑いが解消したことが記録されたグループを改善症例に分類し、
前記出力部は、前記悪化症例及び前記改善症例のグループうち、何れか一方又は両方のグループを出力対象に設定する請求項１に記載の医用情報処理装置。

【請求項7】

前記出力部は、前記悪化症例のグループに属する前記医用データの各々に記録された前記病名の発症時期に基づいて、発症時期毎の発症人数を出力する請求項６に記載の医用情報処理装置。

【請求項8】

前記出力部は、病名と当該病名の発症に係るリスク内容との関係を対応付けた設定情報に基づき、前記設定部で設定された病名に対応するリスク内容を付加して出力する請求項６又は７に記載の医用情報処理装置。

【請求項9】

前記出力部は、前記グループに属する前記医用データに基づいて、前記設定部で設定された前記病名に関連する前記身体状態と前記生活習慣との前記遷移を時系列の関係で表す前記症例の情報を出力する請求項１に記載の医用情報処理装置。

【請求項10】

前記抽出部は、前記設定部で設定された前記病名に関連する前記受診者の前記身体状態と前記生活習慣との経時的な変化の傾向に類似した、前記他の受診者の医用データを前記抽出の対象とする請求項９に記載の医用情報処理装置。

【請求項11】

医用情報処理装置のコンピュータに、
受診者の身体状態及び生活習慣の履歴が記録された医用データを取得する取得機能と、
前記受診者の病名を設定する設定機能と、
前記病名の発症又は発症疑いに関する情報が記録された他の受診者の前記医用データの中から、前記取得機能で取得された医用データのデータ特性に類似する医用データを抽出する抽出機能と、
前記抽出機能で抽出された医用データを、データ特性が類似するグループ毎に分類する分類機能と、
前記グループに属する前記医用データに基づいて、前記設定機能で設定された前記病名に関連する前記身体状態と前記生活習慣との関係を表す症例の情報の遷移を出力する出力機能と、
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】

本発明の実施形態は、医用情報処理装置及びプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

健康診断又は健康診査（以下、健診）は、各種検査の結果に基づく診断結果を疾患の予防、早期発見及び早期治療などに結びつけることで、受診者の健康状態を管理して改善することを目的に行なわれている。

【0003】

また、近年では、生活習慣が発症原因に深く関与していると考えられている生活習慣病の患者数が増加傾向にあることから、健診の重要性が高まっている。

【0004】

ところで、健診の診断結果は、検査結果等を参照しながら、医師（或いは看護師や保健師）により受診者に対して説明される。また、説明の際には、学会等で報告された事例等の医学的な根拠に基づき、生活習慣を改善するための指導を行われている。例えば、従来、健康指導を支援するための技術が提案されている。

【0005】

しかしながら、例えば自覚症状のない受診者にとっては、医師が生活習慣改善のための指導を行ったとしても、その必要性や深刻度を実感することは困難である。そのため、受診者は、生活習慣の改善機会を逸してしまう可能性があった。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0006】

【文献】特開２００７－１９３７１４号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0007】

本発明が解決しようとする課題は、受診者に対する生活習慣の改善指導を支援することである。

【課題を解決するための手段】

【0008】

実施形態に係る医用情報処理装置は、取得部と、設定部と、抽出部と、分類部と、出力部とを備える。取得部は、受診者のこれまでの身体状態及び生活習慣の履歴が記録された医用データを取得する、設定部は、前記受診者の病名を設定する。抽出部は、前記病名の発症又は発症疑いに関する情報が記録された他の受診者の前記医用データの中から、前記取得部で取得された医用データのデータ特性に類似する医用データを抽出する。分類部は、前記抽出部で抽出された医用データを、データ特性が類似するグループ毎に分類する。出力部は、前記グループに属する前記医用データに基づいて、前記設定部で設定された前記病名に関連する前記身体状態と前記生活習慣との関係を表す症例の情報の遷移を出力する。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】図１は、実施形態に係る健診システムの構成例を示す図である。

【図2】図２は、実施形態に係る受診者データテーブルのデータ構造の一例を示す図である。

【図3】図３は、実施形態に係る検査データテーブルのデータ構造の一例を示す図である。

【図4】図４は、実施形態に係る治療データテーブルのデータ構造の一例を示す図である。

【図5】図５は、実施形態に係る医用情報処理装置の構成例を示す図である。

【図6】図６は、実施形態の出力機能が出力する画面の一例を示す図である。

【図7】図７は、実施形態の出力機能が出力する画面の他の例を示す図である。

【図8】図８は、実施形態の医用情報処理装置が行う医用情報処理の一例を示すフローチャートである。

【図9】図９は、変形例１の出力機能が出力する画面の一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下、図面を参照しながら、医用情報処理装置及びプログラムの実施形態について説明する。

【0011】

図１は、実施形態に係る健診システムの構成例を示す図である。図１に示すように、健診システム１は、受診者データＤＢ（Data Base）１０と、検査データＤＢ２０と、治療データＤＢ３０と、医用情報処理装置１００とを有する。ここで、受診者データＤＢ（Data Base）１０と、検査データＤＢ２０と、治療データＤＢ３０と、医用情報処理装置１００とは、病院等の医療施設内に設けられた院内ＬＡＮ等のネットワークＮを介して互いに通信可能に接続される。なお、各装置の個数は、図１に示した個数に限定されないものとする。

【0012】

受診者データＤＢ１０は、受診者の身体特性に関するデータを記憶するデータベースである。具体的には、受診者データＤＢ１０は、年齢、性別、身長、体重等の情報で構成される受診者データを、受診者を識別する受診者ＩＤに対応付けて記憶するための受診者データテーブル１１を保持する。各受診者の受診者データは、例えば、医用情報処理装置１００又は病院等の医療施設に設けられた端末装置等を介して、受診者データテーブル１１に登録される。なお、本実施形態において、「受診者」とは、定期健康診断や健康診査等の健診を受ける健康状態の受診者、病名が未確定の受診者、病名が確定した受診者（患者）等を含む概念である。

【0013】

図２は、受診者データテーブル１１のデータ構造の一例を示す図である。図２に示すように、受診者データテーブル１１は、「受診者ＩＤ」と、受診者データとを対応付けて記憶する。ここで、受診者データは、「年齢」、「性別」、「身長」及び「体重」等の項目を有する。例えば、図２では、受診者ＩＤが「Ｐ０００１」と「Ｐ０００２」との受診者の受診者データを示している。なお、受診者データが有する項目は、図２の例に限らず、受診者の氏名や連絡先等の項目を有してもよい。

【0014】

検査データＤＢ２０は、受診者に対して行われた各種の検査結果の履歴を記憶するデータベースである。具体的には、検査データＤＢ２０は、検査が行われた日付（受診日）、検査方法、検査項目、検査部位、検査結果等の情報で構成される検査データを、受診者ＩＤに対応付けて記憶するための検査データテーブル２１を保持する。各受診者の検査データは、例えば、医用情報処理装置１００又は病院等の医療施設に設けられた端末装置等を介して、健診（検査）毎に検査データテーブル２１に登録される。

【0015】

図３は、検査データテーブル２１のデータ構造の一例を示す図である。図３に示すように、検査データテーブル２１は、「受診者ＩＤ」と、検査データとを対応付けて記憶する。ここで、検査データは、「受診日」、「検査方法」、「検査項目」、「検査部位」及び「検査結果」等の項目を有する。

【0016】

例えば、検査データテーブル２１には、図３に示すように、受診者ＩＤ「Ｐ０００１」の検査データとして、２０１５年から２０１８年にかけて定期的（６ヶ月毎）に行われた健診の検査データが時系列順に登録される。この検査データでは、検査方法として「Ｘ線」、「ＣＴ」が用いられており、「胸部」を撮影することで「肺」の検査が行われたことが記録されている。また、２０１６年４月１日及び２０１８年４月１日の検査で異常の疑いが記録されており、２０１８年１０月１日の検査で異常ありと診断されたことが記録されている。

【0017】

また、例えば、検査データテーブル２１には、図３に示すように、受診者ＩＤ「Ｐ０００２」の検査データとして、２０１５年から２０１６年にかけて定期的（６ヶ月毎）に行われた健診の検査データが時系列順に登録される。この検査データでは、血液検査により、「血糖値」と「中性脂肪」とが検査されたことを示している。また、２０１５年１１月１日の検査で中性脂肪の値が「高」となったことが記録されている。

【0018】

このように、検査データは、検査時の受診者の身体状態を経時的に記録したものとなる。つまり、検査データは、受診者の身体状態の履歴が記録された医用データの一例に対応する。

【0019】

治療データＤＢ３０は、受診者の生活習慣や治療に関するデータ等を記憶するデータベースである。具体的には、治療データＤＢ３０は、健診が行われた日付（受診日）と、生活習慣データと、治療データとを、受診者ＩＤに対応付けて記憶するための治療データテーブル３１を保持する。各受診者の生活習慣データ及び治療データは、例えば、医用情報処理装置１００又は病院等の医療施設に設けられた端末装置等を介して、健診毎に検査データテーブル２１に登録される。

【0020】

図４は、治療データテーブル３１のデータ構造の一例を示す図である。図４に示すように、治療データテーブル３１は、「受診者ＩＤ」と、「受診日」と、生活習慣データと、治療データとを対応付けて記憶する。なお、図４では、説明の便宜を図るため、治療データテーブル３１の「受診日」を、図３に示した検査データテーブル２１の「受診日」にあわせている。

【0021】

ここで、生活習慣データには、受診者から申告された生活習慣の種別及び内容が入力される。例えば、図４では生活習慣の種別として、１日当たりの喫煙量と、１日当たりの運動量（歩数）とを挙げており、受診者ＩＤ「Ｐ０００１」、「Ｐ０００２」の各受診者から申告された喫煙量と歩数とが「受診日」毎に記録されている。

【0022】

生活習慣の種別は、図４の例に限らず他の種別の生活習慣を登録してもよい。例えば、生活習慣の種別は、アルコールの１日当たりの摂取量や摂取頻度等であってもよいし、１日当たりの摂取カロリーや睡眠時間等であってもよい。

【0023】

このように、生活習慣データは、受診者の生活習慣を経時的に記録したものとなる。つまり、治療データテーブル３１の「受診日」及び生活習慣データの組は、受診者の生活習慣の履歴が記録された医用データの一例に対応する。

【0024】

一方、治療データは、「病名」、「治療計画」等の項目を有する。本実施形態において、「病名」の項目には、該当なしを意味する「－」、「疑い」、「発症」の何れかの要素が入力される。例えば、検査の結果から異常が検出されない場合、「－」が入力される。また、例えば、検査の結果から特定の病名について疑わしい症状や異常が検出された場合、「疑い」が入力される。また、例えば、検査等の結果から病名が確定された場合、「発症」が入力される。なお、「疑い」及び「発症」の場合には、該当する病名もあわせて入力される。

【0025】

例えば、図４では、受診者ＩＤ「Ｐ０００１」について、図３に示した２０１６年４月１日の検査結果から、同日付で肺がんの疑いがあると診断されたことが記録されている。また、２０１６年１０月１日～２０１７年１０月１日の検査結果では、疑いは一旦解消されたものの、２０１８年４月１日の検査結果で再び肺がんの疑いと診断され、続く２０１８年１０月１日の検査結果から、肺がん発症と診断されたことが記録されている。

【0026】

また、例えば、受診者ＩＤ「Ｐ０００２」について、図３に示した２０１５年１１月１日の検査結果から、同日付で脂肪肝の疑いがあると診断されたことが記録されている。そして、２０１６年５月１日の検査結果から、疑いが解消したことが記録されている。

【0027】

「治療計画」の項目には、医師、看護師、保健師等の医療従事者（以下、単に医師という）が決定した受診者（患者）の治療計画が入力される。具体的には、「治療計画」には、経過観察や具体的な治療方法等が入力される。

【0028】

例えば、図４では、受診者ＩＤ「Ｐ０００１」について、２０１６年４月１日付の肺がん疑いの診断結果から、「治療計画」として経過観察が決定されたことが記録されている。また、２０１６年１０月１日～２０１８年４月１日の検査まで経過観察は継続され、２０１８年１０月１日付の肺がんの発症に伴い、「治療計画」が治療に移行されたことが記録されている。

【0029】

また、受診者ＩＤ「Ｐ０００２」については、２０１５年１１月１日付の脂肪肝の疑いの検査結果から、「治療計画」として経過観察が決定されたことが記録されている。そして、２０１６年５月１日の検査まで経過観察が継続されたことが記録されている。

【0030】

このように、治療データは、受診者の身体状態を経時的に記録したものとなる。つまり、治療データテーブル３１の「受診日」及び治療データの組は、受診者の身体状態の履歴が記録された医用データの一例に対応する。

【0031】

なお、本実施形態では、生活習慣データと治療データとを、同一のテーブルに保持する形態を説明したが、これに限らず、生活習慣データと治療データとの各々を独立したテーブルで保持する形態としてもよい。

【0032】

また、受診者データＤＢ１０、検査データＤＢ２０及び治療データＤＢ３０は、一のサーバ装置（データベースサーバ）によって実現されてもよいし、複数のサーバ装置によって実現されてもよい。後者の場合、例えば、受診者データＤＢ１０及び治療データＤＢ３０は、病院情報システム（ＨＩＳ）等のサーバ装置によって実現されてもよい。また、検査データＤＢ２０は、放射線科情報システム（ＲＩＳ）等のサーバ装置によって実現されてもよい。

【0033】

医用情報処理装置１００は、受診者データＤＢ１０、検査データＤＢ２０及び治療データＤＢ３０に記憶された医用データを用いた各種処理を実行する。具体的には、医用情報処理装置１００は、医師によって、受診者の健診業務に使用される。なお、医用情報処理装置１００は、例えば、ワークステーション等のコンピュータ機器によって実現される。

【0034】

図５は、医用情報処理装置１００の構成例を示す図である。図５に示すように、医用情報処理装置１００は、Ｉ／Ｆ（インタフェース）回路１１０と、記憶回路１２０と、入力回路１３０と、ディスプレイ１４０と、処理回路１５０とを有する。

【0035】

Ｉ／Ｆ回路１１０は、処理回路１５０に接続され、ネットワークＮを介した各種データの伝送及び通信を制御する。例えば、Ｉ／Ｆ回路１１０は、受診者データＤＢ１０、検査データＤＢ２０及び治療データＤＢ３０にアクセスする。例えば、Ｉ／Ｆ回路１１０は、ネットワークカードやネットワークアダプタ、ＮＩＣ（Network Interface Controller）等によって実現される。

【0036】

記憶回路１２０は、処理回路１５０に接続され、各種データを記憶する。例えば、記憶回路１２０は、医用情報処理装置１００の動作に係る各種の設定情報を記憶する。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。

【0037】

入力回路１３０は、処理回路１５０に接続され、操作者から受け付けた入力操作を電気信号に変換して処理回路１５０に出力する。例えば、入力回路１３０は、トラックボール、スイッチボタン、マウス、キーボード、タッチパネル等によって実現される。

【0038】

ディスプレイ１４０は、処理回路１５０に接続され、処理回路１５０から出力される各種情報及び各種画像データを表示する。例えば、ディスプレイ１４０は、液晶モニタやＣＲＴ（Cathode Ray Tube）モニタ、タッチパネル等によって実現される。

【0039】

処理回路１５０は、医用情報処理装置１００の動作を統括的に制御する。例えば、処理回路１５０は、プロセッサによって実現される。

【0040】

以上、本実施形態に係る医用情報処理装置１００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処理装置１００は、健診業務を支援するための機能を有する。

【0041】

具体的には、処理回路１５０は、取得機能１５１と、設定機能１５２と、抽出機能１５３と、分類機能１５４と、出力機能１５５とを有する。ここで、取得機能１５１は、特許請求の範囲における取得部の一例である。また、設定機能１５２は、特許請求の範囲における設定部の一例である。また、抽出機能１５３は、特許請求の範囲における抽出部の一例である。また、分類機能１５４は、特許請求の範囲における分類部の一例である。また、出力機能１５５は、特許請求の範囲における出力部の一例である。

【0042】

取得機能１５１は、健診対象の受診者（以下、対象受診者ともいう）に関する各種のデータを取得する。具体的には、取得機能１５１は、入力回路１３０を介して対象受診者の受診者ＩＤが指定されると、指定された受診者ＩＤに関連付けられた各種のデータを受診者データＤＢ１０、検査データＤＢ２０及び治療データＤＢ３０から取得する。そして、取得機能１５１は、取得した対象受診者に関するデータをディスプレイ１４０に表示させる。

【0043】

医用情報処理装置１００を操作する医師は、取得機能１５１によって取得及び表示されたデータを見ることで、対象受診者の状態を確認することができる。例えば、医師は、検査データに基づいて対象受診者の現在又は過去の身体状態を確認したり、生活習慣データに基づいて対象受診者の現在又は過去の生活習慣を確認したりすることができる。また、医師は、入力回路１３０等を介して、対象受診者の病名や治療方針を治療データとして入力することもできる。

【0044】

ところで、医師は、対象受診者の身体状態を改善するため、学会等で報告された事例等の医学的な根拠に基づき、生活習慣の改善策を対象受診者に指導する場合がある。例えば、図４の受診者ＩＤ「Ｐ０００１」のように、肺がんの疑いがあるような場合、医師は喫煙量を減らす（２箱／日→０箱／日等）ことを対象受診者に指導する。また、例えば、図４の受診者ＩＤ「Ｐ０００２」のように、脂肪肝の疑いがあるような場合、医師は運動量を増やす（５０００歩／日→１００００歩／日等）ことを対象受診者に指導する。

【0045】

しかしながら、例えば自覚症状のない対象受診者にとっては、医師が改善策を指導したとしても、その必要性や深刻度を実感することは困難である。そのため、対象受診者側では、生活習慣の改善機会を逸してしまう可能性があった。

【0046】

そこで、本実施形態の医用情報処理装置１００では、設定機能１５２、抽出機能１５３、分類機能１５４、及び出力機能１５５によって、対象受診者に対する生活習慣の改善指導を支援する。

【0047】

設定機能１５２は、対象受診者の病名を設定する。例えば、設定機能１５２は、入力回路１３０を介して、医師から指定された病名を設定してもよい。また、例えば、設定機能１５２は、対象受診者の基本情報、検査結果及び生活習慣等から罹患が予測される病名を推定し、推定した病名を設定してもよい。また、罹患が予測される病名が複数挙げられる場合、設定機能１５２は、これらの病名を医師に選択させてもよい。

【0048】

なお、病名の推定方法は特に問わず種々の方法を採用することが可能である。例えば、設定機能１５２は、公知の方法により、検査データの検査結果から罹患が予測される病名を推定してもよい。また、設定機能１５２は、生活習慣と病名との関係を示したガイドライン等の設定情報に基づき、対象受診者の生活習慣データから罹患が予測される病名を推定してもよい。

【0049】

抽出機能１５３は、対象受診者のデータ特性に類似した他の受診者に関するデータを抽出する。具体的には、抽出機能１５３は、対象受診者の受診者データ（年齢、性別、身長、体重）、検査データ、生活習慣データ及び治療データのデータ特性、設定機能１５２で設定された病名に基づき、対象受診者のデータ特性に類似したデータ特性を有する他の受診者を検索する。そして、抽出機能１５３は、検索した他の受診者に関するデータを検査データＤＢ２０及び治療データＤＢ３０から抽出する。以下、抽出機能１５３の動作について説明する。

【0050】

まず、抽出機能１５３は、治療データＤＢ３０を参照し、設定機能１５２で設定された病名が登録されている治療データの受診者ＩＤを検索する。ここで、検索対象の治療データは、設定機能１５２で設定された病名の発症又は発症疑いが記録された他の受診者の治療データとなる。

【0051】

次いで、抽出機能１５３は、受診者データＤＢ１０を参照し、検索した他の受診者の受診者ＩＤの中から、対象受診者の受診者データのデータ特性に類似する受診者ＩＤを絞り込む。ここで、類似と判断する程度は特に問わず、任意の閾値を設定することが可能である。例えば、対象受診者の年齢が２０歳の場合には、同一の年齢を類似と判断するよう設定してもよいし、２０代を類似と判断するよう設定してもよい。また、身長や体重についても、同様に閾値を設定することができる。なお、受診者データに受診者の氏名や連絡先等の項目が含まれる場合には、抽出機能１５３は、年齢、性別、身長、体重等の身体特性を表す項目に制限して、類似度判定を行うものとする。

【0052】

次いで、抽出機能１５３は、検査データＤＢ２０及び治療データＤＢ３０を参照し、絞り込んだ他の受診者の受診者ＩＤの中から、対象受診者の検査データ、生活習慣データ及び治療データのデータ特性に類似する受診者ＩＤを更に絞り込む。ここで、検査データのデータ特性は、例えば、検査方法、検査項目、検査部位及び検査結果の内容や、検査結果の経時的な変化の傾向を意味する。また、生活習慣データのデータ特性は例えば、生活習慣の種別及びその内容や、生活習慣の経時的な変化の傾向を意味する。また、治療データのデータ特性は例えば、設定機能１５２で設定された病名の疑いが登録されるまでの、病名や治療計画等の経時的な変化の傾向を意味する。

【0053】

なお、絞り込みに用いる生活習慣の種別は、設定機能１５２で設定された病名に関係する種別を選択することが好ましい。例えば、病名が「肺がん」の場合には、喫煙に関する生活習慣の種別を選択することが好ましい。また、例えば病名が「脂肪肝」の場合には、運動量や食生活に関する生活習慣の種別を選択することが好ましい。かかる種別の選択方法は特に問わず、種々の方法を採用することができる。

【0054】

例えば、抽出機能１５３は、上述した生活習慣と病名との関係を示したガイドライン等の設定情報に基づき、設定機能１５２で設定された病名に関係する生活習慣の種別を選択してもよい。また、例えば、抽出機能１５３は、入力回路１３０を介して指定された生活習慣の種別を選択してもよい。

【0055】

上述の絞り込み処理により、抽出機能１５３は、対象受診者の身体状態及び生活習慣のデータ特性に類似した他の受診者の受診者ＩＤを絞り込むことができる。なお、類似と判断する程度は特に問わず、任意の閾値を設定することが可能である。また、上述の例では、検査データと治療データとの両方を絞り込み条件としたが、何れか一方のデータのみを絞り込み条件としてもよい。

【0056】

そして、抽出機能１５３は、上述の絞り込み処理で絞り込んだ他の受診者に関する検査データ、生活習慣データ及び治療データを検査データＤＢ２０及び治療データＤＢ３０から読み出す。

【0057】

なお、抽出機能１５３は、検査データ、生活習慣データ及び治療データとともに、他の受診者に関する受診者データを受診者データＤＢ１０から抽出する形態としてもよい。この場合、抽出機能１５３は、受診者データから個人を特定可能な情報をマスクするマスク処理を実行することが好ましい。例えば、抽出機能１５３は、抽出した受診者データから氏名や連絡先等を取り除くマスク処理を実行してもよい。

【0058】

また、抽出機能１５３は、最終的に絞り込んだ他の受診者の受診者ＩＤの個数が、所定値に満たない場合、所定値に達するまで絞り込み条件を緩和させてもよい。この場合、例えば、抽出機能１５３は、受診者データの一部又は全部の項目を絞り込み条件から除外することで、絞り込み条件を緩和させてもよい。また、例えば、抽出機能１５３は、類似と判断する程度を定めた閾値を変更することで、絞り込み条件を緩和させてもよい。

【0059】

分類機能１５４は、抽出機能１５３が抽出したデータを、データ特性が類似するグループ毎に分類する。具体的には、分類機能１５４は、受診者ＩＤが同一の検査データ、生活習慣データ及び治療データを一単位のデータとし、そのデータ特性が類似するデータを同一のグループに分類する。また、分類機能１５４は、分類されたグループに属するデータの個数を症例数として集計する。なお、分類機能１５４が分類に使用するデータ特性は、抽出機能１５３で説明したデータ特性と同様である。

【0060】

また、分類機能１５４は、各グループに属するデータの治療データに、設定機能１５２で設定された病名の発症を示す内容が含まれているか否かを判別する。そして、分類機能１５４は、発症を示す内容が含まれている場合、そのグループを悪化症例（バッドケース）に分類し、発症を示す内容が含まれない場合、そのグループを改善症例（グッドケース）に分類する。

【0061】

出力機能１５５は、分類機能１５４で分類されたグループに属するデータに基づいて、身体状態と生活習慣との関係を表す情報を出力する。具体的には、出力機能１５５は、分類機能１５４で分類されたグループの中から表示対象のグループを選定し、当該グループに属するデータに基づき、身体状態と生活習慣との関係を表す画面をディスプレイ１４０に表示出力させる。

【0062】

ここで、身体状態と生活習慣との関係とは、同一のグループを構成する各データに含まれた検査データ及び治療データと、生活習慣データとの関係を意味する。より具体的には、設定機能１５２で設定された病名に関係する生活習慣の経時的な変化（遷移）と、当該病名が発症又は発症疑いが解消するまでの検査結果及び治療状況の経時的な変化（遷移）との関係を表した情報を意味する。

【0063】

なお、同一のグループを構成する各データは類似性を有しているが、発症時期等でばらつきを有する場合がある。このような場合、出力機能１５５は、平均値や頻出値を算出する統計処理を施すことで、同一のグループを構成するデータから、代表となる身体状態と生活習慣との関係を導出して表示させてもよい。

【0064】

また、表示対象とするグループは特に問わず、任意に設定することが可能である。例えば、出力機能１５５は、症例数が最大のグループを表示対象に設定してもよい。また、例えば、出力機能１５５は、悪化症例及び改善症例に設定されたグループの何れか一方又は両方を表示対象に設定してもよい。

【0065】

図６は、出力機能１５５が出力する画面の一例を示す図である。図６では、病名「肺がん」について分類された悪化症例と改善症例とのグループを並列表示させた例を示しており、上段が悪化症例、下段が改善症例に対応する。なお、悪化症例の症例数は８０であり、改善症例の症例数は１０である。

【0066】

図６に示すように、出力機能１５５は、悪化症例及び改善症例のグループ毎に、身体状態と生活習慣との関係を表示させる。ここでは、表示形態の一例として、検査データ、生活習慣データ、及び治療データの遷移を時系列順に並列表示させている。なお、図６では検査データを、「肺Ｘ線」、「肺ＣＴ」の項目で表している。また、生活習慣データを、１日当たりの「喫煙量」の項目で表している。また、治療データを、「治療状況」の項目で表している。

【0067】

また、図６において、「前々回受診」、「前回受診」及び「今回受診」のデータ部分は、対象受診者のデータ特性と類似した部分を意味する。つまり、図６の悪化症例及び改善症例は、対象受診者が行った今回の健診までの直近３回分の健診で得られた各種データのデータ特性に基づき抽出されたことを意味する。一方で、「６ヶ月後受診」～「３６ヶ月後受診」のデータ部分は、そのグループに固有のデータ特性を示す部分となる。つまり、「今回受診」以降の将来のデータ特性を参照することで、肺がんの発症に至った生活習慣、又は発症疑いの解消に至った生活習慣の遷移を容易に確認することができる。

【0068】

なお、上述した画面は、対象受診者の健診時に使用することで医師の健診業務を好適に支援することができる。例えば、対象受診者の健診時において、検査結果及び生活習慣から肺がん等の罹患が予測される場合、医師は、設定機能１５２を介して想定される病名を設定する。そして、医師は、出力機能１５５によって表示された画面を対象受診者に提示し、当該画面に表示された悪化症例又は改善症例を見ながら生活習慣の改善指導を行う。

【0069】

これにより、医用情報処理装置１００は、例えば自覚症状のない対象受診者であっても、悪化症例に示された身体状態と生活習慣との関係を提示することで、生活習慣の改善の必要性や深刻度を対象受診者に実感させることができる。また、医用情報処理装置１００は、改善症例を提示することで、生活習慣改善の目安を提示できるため、生活習慣の改善の動機づけを対象受診者に与えることができる。したがって、医用情報処理装置１００は、対象受診者に対する生活習慣の改善指導を支援することでき、対象受診者の生活習慣の改善機会の増加を図ることができる。

【0070】

なお、出力機能１５５が表示する画面は、図６の表示形態に限定されないものとする。例えば、出力機能１５５は、悪化症例のグループに属するデータ（治療データ）の各々に記録された病名の発症時期に基づき、発症時期と発症人数との関係を表示させてもよい。

【0071】

図７は、出力機能１５５が出力する画面の他の例を示す図である。図７は、図６の上段に示した悪化症例の他の表示形態を示している。具体的には、図７では、「６ヶ月後受診」～「３６ヶ月後受診」の各受診タイミングで、肺がん発症と診断された受診者の人数を表示させている。例えば、図７では、「６ヶ月後受診」で３人、「１２ヶ月後受診」で８人、「１８ヶ月後受診」で１２人、「２４ヶ月後受診」で１２人、「３０ヶ月後受診」では４５人が発症したことを示している。

【0072】

かかる表示より、医用情報処理装置１００は、悪化症例について、病気の発症時期と発症人数との関係を、医師及び対象受診者に把握させることができる。これにより、医用情報処理装置１００は、対象受診者に対し、生活習慣の改善の必要性や深刻度を実感させることができる。

【0073】

次に、図８を参照して、医用情報処理装置１００が行う医用情報処理について説明する。図８は、医用情報処理装置１００が行う医用情報処理の一例を示すフローチャートである。

【0074】

まず、取得機能１５１は、対象受診者の受診者ＩＤが指定されると、当該受診者ＩＤに関する各種データを受診者データＤＢ１０、検査データＤＢ２０、治療データＤＢ３０から取得する（ステップＳ１１）。

【0075】

ここで、例えば、医師は、取得機能１５１によって表示された対象受診者の過去及び現在（今回）の検査結果や生活習慣から病気の罹患が予測されると判断した場合、入力回路１３０を介して、想定される病名を入力する。

【0076】

設定機能１５２は、入力回路１３０を介して病名が入力されると、その病名を対象受診者の病名に設定する（ステップＳ１２）。ステップＳ１２で病名が設定されると、抽出機能１５３は、治療データＤＢ３０を参照し、設定された病名の「疑い」又は「発症」が治療データに記録された他の受診者の受診者ＩＤを検索する（ステップＳ１３）。

【0077】

続いて、抽出機能１５３は、他の受診者の受診者ＩＤに関連付けられた各データを参照し、対象受診者のデータ特性に類似したデータを有する受診者ＩＤを絞り込む（ステップＳ１４）。次いで、抽出機能１５３は、絞り込んだ他の受診者の受診者ＩＤに関するデータを抽出する（ステップＳ１５）。

【0078】

続いて、分類機能１５４は、ステップＳ１５で抽出されたデータを、データ特性が類似するグループ毎に分類する（ステップＳ１６）。そして、出力機能１５５は、ステップＳ１６で分類されたグループに基づいて、当該グループの身体状態と生活習慣との関係を表す画面をディスプレイ１４０に表示出力させ（ステップＳ１７）、本処理を終了する。

【0079】

このように、医用情報処理装置１００は、対象受診者に対し病名が設定された場合、対象受診者のこれまでの検査、生活習慣及び治療の履歴を示すデータを基に、当該履歴のデータ特性に類似した他の受診者のデータを抽出する。そして、医用情報処理装置１００は、抽出したデータをデータ特性が類似するグループ毎に分類し、分類したグループに属するデータに基づいて、身体状態と生活習慣との関係を表した画面を出力する。

【0080】

これにより、医用情報処理装置１００は、設定された病名の発症に至った他の受診者の生活習慣、又は当該病名の発症疑いの解消に至った生活習慣を、医師や対象受診者に提示することができる。かかる提示により、医用情報処理装置１００は、例えば自覚症状のない対象受診者であっても、当該対象受診者に、生活習慣の改善の必要性や深刻度を実感させることができる。したがって、医用情報処理装置１００は、対象受診者に対する生活習慣の改善指導を支援することできる。

【0081】

なお、上述した実施形態は、医用情報処理装置１００が有する構成又は機能の一部を変更することで、適宜に変形して実施することも可能である。そこで、以下では、上述した実施形態に係るいくつかの変形例を他の実施形態として説明する。なお、以下では、上述した実施形態と異なる点を主に説明することとし、既に説明した内容と共通する点については詳細な説明を省略する。また、以下で説明する変形例は、個別に実施されてもよいし、適宜組み合わせて実施されてもよい。

【0082】

（変形例１）
上述の実施形態では、出力機能１５５が出力する画面例として、図６及び図７を用いて説明した。本変形例では、出力機能１５５が出力する他の画面について説明する。

【0083】

上述した悪化症例の場合、出力機能１５５が出力する画面には病気の発症に至るまでの検査結果、生活習慣、治療状況の遷移が表示されることになる。本変形の出力機能１５５は、この悪化症例の画面に、発症した病気に関係する付加情報を付加して表示させる。

【0084】

具体的には、出力機能１５５は、図９に示すように、設定機能１５２で設定された病名の発症に伴うリスク内容を示した付加情報Ｒを悪化症例の画面に付加して表示させる。ここで、図９は、本変形例の出力機能１５５が出力する画面の一例を示す図である。

【0085】

図９では、付加情報Ｒとして、設定機能１５２で設定された病名の治療にかかる費用を表示させた例を示している。かかる付加情報Ｒは、例えば、病名と当該病名の発症に伴うリスク内容との関係を対応付けた設定情報に基づき生成することができる。具体的には、出力機能１５５は、記憶回路１２０等に記憶された設定情報に基づき、設定機能１５２で設定された病名に対応するリスク内容を示した付加情報Ｒを生成する。そして、出力機能１５５は、生成した付加情報を悪化症例の画面に付加して表示させる。

【0086】

これにより、医用情報処理装置１００は、設定された病名が発症した場合のリスクを対象受診者に提示することができるため、生活習慣の改善の必要性や深刻度をより強力に対象受診者に実感させることができる。

【0087】

なお、付加情報Ｒに表示するリスク内容は、治療費用に限らないものとする。例えば、出力機能１５５は、治療内容や手術内容を付加情報Ｒとして表示させてもよい。また、例えば、出力機能１５５は、寛解率や死亡率等を付加情報Ｒとして表示させてもよい。

【0088】

（変形例２）
上述の実施形態では、対象受診者の検査データ及び生活習慣データを、検査データＤＢ２０及び治療データＤＢ３０から取得する形態を説明したが、データの取得先はこれに限定されるものではない。

【0089】

例えば、対象受診者が、心拍や血圧、歩数等の活動量を計測する活動量計や活動量計の機能を備えたスマートフォン等のデバイスを使用しているような場合がある。この場合、取得機能１５１は、図示しない通信装置を介して、対象受診者のデバイスから日々の活動量を示すデータを、検査データや生活習慣データとして取得してもよい。

【0090】

また、例えば、活動量計等のデバイスで取得されたデータが、クラウド等のネットワーク上の機器で記憶・管理される場合がある。この場合、取得機能１５１は、Ｉ／Ｆ回路や図示しない通信装置を介して、ネットワーク上の機器から日々の活動量を示すデータを検査データや生活習慣データとして取得してもよい。

【0091】

これにより、医用情報処理装置１００は、検査結果及び生活習慣の履歴をより詳細に取ることができるため、他の受診者のデータとの類似度判定に係る精度の向上を図ることができる。

【0092】

（変形例３）
上述した実施形態では、定期健康診断や健康診査等の健診時に医用情報処理装置１００が使用される例を説明したが、医用情報処理装置１００が使用される形態はこれに限定されるものではない。

【0093】

例えば、医用情報処理装置１００を、医師以外の受診者（ユーザ）が使用するスマートフォンやＰＣ（Personal Computer）等の形態で提供してもよい。この場合、医用情報処理装置１００の取得機能１５１は、ユーザの日々の身体状態や生活習慣を取得し記録する。なお、身体状態や生活習慣は手動で入力されてもよいし、医用情報処理装置１００が別途備える上述した活動量計等の機能により自動入力されてもよい。

【0094】

また、医用情報処理装置１００の設定機能１５２は、例えば、記録されたユーザの身体状態又は生活習慣に基づき、病気の罹患が予測されと判断すると、想定される病気の病名を設定する。これにより、医用情報処理装置１００の抽出機能１５３、分類機能１５４及び出力機能１５５は、ネットワーク接続された受診者データＤＢ１０、検査データＤＢ２０、治療データＤＢ３０等の他の受診者のデータを用いて、身体状態と生活習慣との関係を表した画面を表示出力する。

【0095】

これにより、医用情報処理装置１００は、ユーザの日々の生活から、身体状態と生活習慣との関係をユーザに提示することができるため、ユーザ（受診者）に対する生活習慣の改善指導を適切なタイミングで行うことができる。

【0096】

（変形例４）
上述した実施形態では、出力機能１５５は、身体状態と生活習慣との関係をディスプレイ１４０に表示出力する形態としたが、出力先はこれに限定されるものではない。例えば、出力機能１５５は、医用情報処理装置１００が印刷装置を備えるような場合、身体状態と生活習慣との関係を印刷装置に印刷させてもよい。また、例えば、出力機能１５５は、Ｉ／Ｆ回路１１０を介して、身体状態と生活習慣との関係を、ネットワークＮに接続された他の装置に送信させてもよい。

【0097】

なお、上述した実施形態では、医用情報処理装置１００が備える機能構成を、処理回路１５０によって実現する場合の例を説明したが、実施形態はこれに限られない。例えば、本明細書における機能構成は、ハードウェアのみ、又は、ハードウェアとソフトウェアとの混合によって同機能を実現するものであっても構わない。

【0098】

また、上述した説明で用いた「プロセッサ」という文言は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、或いは、特定用途向け集積回路（Application Specific Integrated Circuit：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（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）、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（Field Programmable Gate Array：ＦＰＧＡ））等の回路を意味する。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て実行することで、機能を実現する。なお、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を直接組み込むように構成しても構わない。この場合は、プロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出して実行することで機能を実現する。また、本実施形態のプロセッサは、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一つのプロセッサとして構成され、その機能を実現するようにしてもよい。

【0099】

ここで、プロセッサによって実行されるプログラムは、ＲＯＭ（Read Only Memory）や記憶回路等に予め組み込まれて提供される。なお、このプログラムは、これらの装置にインストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ（Compact Disk）－ＲＯＭ、ＦＤ（Flexible Disk）、ＣＤ－Ｒ（Recordable）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に記録されて提供されてもよい。また、このプログラムは、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納され、ネットワーク経由でダウンロードされることにより提供又は配布されてもよい。例えば、このプログラムは、上述した各機能部を含むモジュールで構成される。実際のハードウェアとしては、ＣＰＵが、ＲＯＭ等の記憶媒体からプログラムを読み出して実行することにより、各モジュールが主記憶装置上にロードされて、主記憶装置上に生成される。

【0100】

以上説明した実施形態によれば、受診者に対する生活習慣の改善指導を支援することができる。

【0101】

本発明のいくつかの実施形態（変形例）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。これらの実施形態は、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、変更を行うことができる。これらの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】

【0102】

１ 健診システム
１０ 受診者データＤＢ
１１ 受診者データテーブル
２０ 検査データＤＢ
２１ 検査データテーブル
３０ 治療データＤＢ
３１ 治療データテーブル
１００ 医用情報処理装置
１５１ 取得機能
１５２ 設定機能
１５３ 抽出機能
１５４ 分類機能
１５５ 出力機能

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】