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特許7507329薬剤師業務支援システム、薬剤師業務支援方法及び薬剤師業務支援プログラム
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B1)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2024-06-19
(45)【発行日】2024-06-27
(54)【発明の名称】薬剤師業務支援システム、薬剤師業務支援方法及び薬剤師業務支援プログラム
(51)【国際特許分類】
G16H 10/60 20180101AFI20240620BHJP
【ＦＩ】
G16H10/60
【請求項の数】
10
(21)【出願番号】P 2024071005
(22)【出願日】2024-04-25
【審査請求日】2024-04-25
【早期審査対象出願】
(73)【特許権者】
【識別番号】395011562
【氏名又は名称】三菱電機ＩＴソリューションズ株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110002491
【氏名又は名称】弁理士法人クロスボーダー特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】高野 謙司
(72)【発明者】
【氏名】園田 康博
(72)【発明者】
【氏名】中村 公昭
【審査官】梅岡 信幸
(56)【参考文献】
【文献】特開２０１８－１９７９２６（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０２３－０２６６４０（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００１－３２５３６０（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】
薬剤の処方を受ける患者の属性を示す患者個人情報と、問診票に対する前記患者の回答を示す問診票情報と、前記患者についての処方箋の内容を示す処方箋情報とを学習モデルに入力する入力部と、前記入力部によって入力された前記患者個人情報と前記問診票情報と前記処方箋情報とに対応して前記学習モデルによって生成された記入情報であって、ＳＯＡＰ（Ｓｕｂｊｅｃｔ Ｏｂｊｅｃｔ Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ Ｐｌａｎ）薬歴における少なくともＳｕｂｊｅｃｔ及びＯｂｊｅｃｔについての記入情報を出力する出力部と
を備える薬剤師業務支援システム。
【請求項2】
前記入力部は、前記処方箋情報として、直近の処方箋の内容を示す直近処方箋情報に加えて、過去の処方箋の内容を示す過去処方箋情報を入力する請求項１に記載の薬剤師業務支援システム。
【請求項3】
前記入力部は、さらに、前記患者から聞き取った情報であるヒアリング情報を入力する請求項１に記載の薬剤師業務支援システム。
【請求項4】
前記入力部は、さらに、前記患者に対して薬剤師が指導した内容を示す指導情報を入力する請求項１に記載の薬剤師業務支援システム。
【請求項5】
前記薬剤師業務支援システムは、さらに、前記患者と、前記患者に対応する薬剤師との間の会話内容を示す会話データから、前記ヒアリング情報を抽出する抽出部
を備え、
前記入力部は、前記抽出部によって抽出された前記ヒアリング情報を入力する
請求項３に記載の薬剤師業務支援システム。
【請求項6】
前記薬剤師業務支援システムは、さらに、前記患者と、前記患者に対応する薬剤師との間の会話内容を示す会話データから、前記指導情報を抽出する抽出部
を備え、
前記入力部は、前記抽出部によって抽出された前記指導情報を入力する
請求項４に記載の薬剤師業務支援システム。
【請求項7】
前記入力部は、前記Ｓｕｂｊｅｃｔについての複数の記入例を入力する請求項１に記載の薬剤師業務支援システム。
【請求項8】
前記学習モデルは、前記複数の記入例から少なくとも１つ以上の記入例を選択することにより、前記Ｓｕｂｊｅｃｔについての前記記入情報を出力する請求項７に記載の薬剤師業務支援システム。
【請求項9】
コンピュータが、薬剤の処方を受ける患者の属性を示す患者個人情報と、問診票に対する前記患者の回答を示す問診票情報と、前記患者についての処方箋の内容を示す処方箋情報とを学習モデルに入力し、コンピュータが、前記患者個人情報と前記問診票情報と前記処方箋情報とに対応して前記学習モデルによって生成された記入情報であって、ＳＯＡＰ（Ｓｕｂｊｅｃｔ Ｏｂｊｅｃｔ Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ Ｐｌａｎ）薬歴における少なくともＳｕｂｊｅｃｔ及びＯｂｊｅｃｔについての記入情報を出力する薬剤師業務支援方法。
【請求項10】
薬剤の処方を受ける患者の属性を示す患者個人情報と、問診票に対する前記患者の回答を示す問診票情報と、前記患者についての処方箋の内容を示す処方箋情報とを学習モデルに入力する入力処理と、前記入力処理によって入力された前記患者個人情報と前記問診票情報と前記処方箋情報とに対応して前記学習モデルによって生成された記入情報であって、ＳＯＡＰ（Ｓｕｂｊｅｃｔ Ｏｂｊｅｃｔ Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ Ｐｌａｎ）薬歴における少なくともＳｕｂｊｅｃｔ及びＯｂｊｅｃｔについての記入情報を出力する出力処理と
を行う薬剤師業務支援システムとしてコンピュータを機能させる薬剤師業務支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、薬歴の作成といった薬剤師の業務を支援する技術に関する。
【背景技術】
【0002】
薬剤師は、薬剤を処方した患者について、処方した薬剤とともに、患者が訴えていたこと等を薬歴として記録する。この際、薬剤師は、得られた様々な情報を考慮して、記録しておくべき内容を検討する。記録する情報の検討は、薬剤師の経験又は知識の差が質の差として現れ易い。担当する薬剤師によらず、質の高い情報を薬歴として記録できるようにすることが望まれている。
【0003】
また、薬剤師が、薬歴として記録する情報をコンピュータに入力する入力作業に時間が取られている。この入力作業の時間を減らすことで、調剤及び患者対応に時間を当てることができる。そのため、入力作業の負担を軽減できるようにすることが望まれている。
【0004】
特許文献１には、患者に対して行ったアンケートと処方箋の情報とを用いつつ、薬剤データベースを参照して服薬指導を行い、行った服薬指導の情報を薬歴データベースに記憶することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0005】
【文献】特開２０２２－５２９０５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0006】
特許文献１に記載された技術を用いても、担当する薬剤師によらず、質の高い情報を薬歴として記録できるようにすることは難しい。
本開示は、薬歴の作成といった薬剤師の業務を支援することを目的とする。
本開示は、薬歴の作成といった薬剤師の業務を支援することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0007】
本開示に係る薬剤師業務支援システムは、
薬剤の処方を受ける患者の属性を示す患者個人情報と、問診票に対する前記患者の回答を示す問診票情報と、前記患者についての処方箋の内容を示す処方箋情報とを学習モデルに入力する入力部と、
前記入力部によって入力された前記患者個人情報と前記問診票情報と前記処方箋情報とに対応して前記学習モデルによって生成された記入情報であって、ＳＯＡＰ（Ｓｕｂｊｅｃｔ Ｏｂｊｅｃｔ Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ Ｐｌａｎ）薬歴における少なくともＳｕｂｊｅｃｔ及びＯｂｊｅｃｔについての記入情報を出力する出力部と
を備える。
薬剤の処方を受ける患者の属性を示す患者個人情報と、問診票に対する前記患者の回答を示す問診票情報と、前記患者についての処方箋の内容を示す処方箋情報とを学習モデルに入力する入力部と、
前記入力部によって入力された前記患者個人情報と前記問診票情報と前記処方箋情報とに対応して前記学習モデルによって生成された記入情報であって、ＳＯＡＰ（Ｓｕｂｊｅｃｔ Ｏｂｊｅｃｔ Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ Ｐｌａｎ）薬歴における少なくともＳｕｂｊｅｃｔ及びＯｂｊｅｃｔについての記入情報を出力する出力部と
を備える。
【発明の効果】
【0008】
本開示では、学習モデルによってＳＯＡＰ薬歴における少なくともＳｕｂｊｅｃｔについての記入情報を出力する。これにより、薬歴の作成といった薬剤師の業務が支援される。
【図面の簡単な説明】
【0009】
【図1】実施の形態１に係る薬剤師業務支援システム１００の構成図。
【図2】実施の形態１に係る薬剤師業務支援装置１０の構成図。
【図3】実施の形態１に係る薬局端末２０の構成図。
【図4】実施の形態１に係る患者データ１３１の説明図。
【図5】実施の形態１に係る薬剤師業務支援システム１００の処理のフローチャート。
【図6】実施の形態１に係る患者個人情報の説明図。
【図7】実施の形態１に係る問診票情報の説明図。
【図8】実施の形態１に係る処方箋情報の説明図。
【図9】実施の形態１に係る受付処理のフローチャート。
【図10】実施の形態１に係るプロンプトの説明図。
【図11】実施の形態２に係る受付処理のフローチャート。
【図12】実施の形態２に係るプロンプトの説明図。
【図13】実施の形態３に係る受付処理のフローチャート。
【図14】実施の形態３に係るプロンプトの説明図。
【発明を実施するための形態】
【0010】
実施の形態１．
＊＊＊構成の説明＊＊＊
図１を参照して、実施の形態１に係る薬剤師業務支援システム１００の構成を説明する。
薬剤師業務支援システム１００は、薬剤師業務支援装置１０と、１台以上の薬局端末２０とを備える。薬剤師業務支援装置１０と各薬局端末２０とは、ネットワーク９０を介して接続されている。
薬剤師業務支援装置１０は、クラウドサーバといったコンピュータである。薬局端末２０は、薬局３０に設置され、薬剤師によって操作されるＰＣ等のコンピュータである。ＰＣは、Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒの略である。薬局３０は、チェーン店であっても、チェーンに加盟していない個別の店であっても構わない。
薬局端末２０は、同じ薬局３０に複数台設置されてもよい。また複数台の薬局端末２０を設置する場合は、ＰＣとタブレット端末等異なる装置を組み合わせて設置してもよい。
＊＊＊構成の説明＊＊＊
図１を参照して、実施の形態１に係る薬剤師業務支援システム１００の構成を説明する。
薬剤師業務支援システム１００は、薬剤師業務支援装置１０と、１台以上の薬局端末２０とを備える。薬剤師業務支援装置１０と各薬局端末２０とは、ネットワーク９０を介して接続されている。
薬剤師業務支援装置１０は、クラウドサーバといったコンピュータである。薬局端末２０は、薬局３０に設置され、薬剤師によって操作されるＰＣ等のコンピュータである。ＰＣは、Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒの略である。薬局３０は、チェーン店であっても、チェーンに加盟していない個別の店であっても構わない。
薬局端末２０は、同じ薬局３０に複数台設置されてもよい。また複数台の薬局端末２０を設置する場合は、ＰＣとタブレット端末等異なる装置を組み合わせて設置してもよい。
【0011】
図２を参照して、実施の形態１に係る薬剤師業務支援装置１０の構成を説明する。
薬剤師業務支援装置１０は、コンピュータである。
薬剤師業務支援装置１０は、プロセッサ１１と、メモリ１２と、ストレージ１３と、通信インタフェース１４とのハードウェアを備える。プロセッサ１１は、信号線を介して他のハードウェアと接続され、これら他のハードウェアを制御する。
薬剤師業務支援装置１０は、コンピュータである。
薬剤師業務支援装置１０は、プロセッサ１１と、メモリ１２と、ストレージ１３と、通信インタフェース１４とのハードウェアを備える。プロセッサ１１は、信号線を介して他のハードウェアと接続され、これら他のハードウェアを制御する。
【0012】
薬剤師業務支援装置１０は、機能構成要素として、入力部１１１と、学習モデル１１２と、出力部１１３と、記録部１１４とを備える。薬剤師業務支援装置１０の各機能構成要素の機能はソフトウェアにより実現される。
ストレージ１３には、薬剤師業務支援装置１０の各機能構成要素の機能を実現するプログラムが格納されている。このプログラムは、プロセッサ１１によりメモリ１２に読み込まれ、プロセッサ１１によって実行される。これにより、薬剤師業務支援装置１０の各機能構成要素の機能が実現される。
ストレージ１３には、薬剤師業務支援装置１０の各機能構成要素の機能を実現するプログラムが格納されている。このプログラムは、プロセッサ１１によりメモリ１２に読み込まれ、プロセッサ１１によって実行される。これにより、薬剤師業務支援装置１０の各機能構成要素の機能が実現される。
【0013】
ストレージ１３には、患者データ１３１が記憶される。
【0014】
図３を参照して、実施の形態１に係る薬局端末２０の構成を説明する。
薬局端末２０は、コンピュータである。
薬局端末２０は、プロセッサ２１と、メモリ２２と、ストレージ２３と、通信インタフェース２４とのハードウェアを備える。プロセッサ２１は、信号線を介して他のハードウェアと接続され、これら他のハードウェアを制御する。薬局端末２０がＰＣの場合、ハードウェアとして複数のモニターに接続されていてもよい。
薬局端末２０は、コンピュータである。
薬局端末２０は、プロセッサ２１と、メモリ２２と、ストレージ２３と、通信インタフェース２４とのハードウェアを備える。プロセッサ２１は、信号線を介して他のハードウェアと接続され、これら他のハードウェアを制御する。薬局端末２０がＰＣの場合、ハードウェアとして複数のモニターに接続されていてもよい。
【0015】
薬局端末２０は、機能構成要素として、受付部２１１と、抽出部２１２と、表示部２１３と、編集部２１４とを備える。薬局端末２０の各機能構成要素の機能はソフトウェアにより実現される。
ストレージ２３には、薬局端末２０の各機能構成要素の機能を実現するプログラムが格納されている。このプログラムは、プロセッサ２１によりメモリ２２に読み込まれ、プロセッサ２１によって実行される。これにより、薬局端末２０の各機能構成要素の機能が実現される。
ストレージ２３には、薬局端末２０の各機能構成要素の機能を実現するプログラムが格納されている。このプログラムは、プロセッサ２１によりメモリ２２に読み込まれ、プロセッサ２１によって実行される。これにより、薬局端末２０の各機能構成要素の機能が実現される。
【0016】
プロセッサ１１，２１は、プロセッシングを行うＩＣである。ＩＣはＩｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔの略である。プロセッサ１１，２１は、具体例としては、ＣＰＵ、ＤＳＰ、ＧＰＵである。ＣＰＵは、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔの略である。ＤＳＰは、Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒの略である。ＧＰＵは、Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔの略である。
【0017】
メモリ１２，２２は、データを一時的に記憶する記憶装置である。メモリ１２，２２は、具体例としては、ＳＲＡＭ、ＤＲＡＭである。ＳＲＡＭは、Ｓｔａｔｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙの略である。ＤＲＡＭは、Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙの略である。
【0018】
ストレージ１３，２３は、データを保管する記憶装置である。ストレージ１３，２３は、具体例としては、ＨＤＤである。ＨＤＤは、Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅの略である。また、ストレージ１３，２３は、ＳＤ（登録商標）メモリカード、ＣｏｍｐａｃｔＦｌａｓｈ（登録商標）、ＮＡＮＤフラッシュ、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標）ディスク、ＤＶＤといった可搬記録媒体であってもよい。ＳＤは、Ｓｅｃｕｒｅ Ｄｉｇｉｔａｌの略である。ＤＶＤは、Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋの略である。
【0019】
通信インタフェース１４，２４は、外部の装置と通信するためのインタフェースである。通信インタフェース１４，２４は、具体例としては、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）、ＵＳＢ、ＨＤＭＩ（登録商標）のポートである。ＵＳＢは、Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓの略である。ＨＤＭＩは、Ｈｉｇｈ－Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅの略である。
【0020】
図２では、プロセッサ１１は、１つだけ示されていた。しかし、プロセッサ１１は、複数であってもよく、複数のプロセッサ１１が、各機能を実現するプログラムを連携して実行してもよい。同様に、図３では、プロセッサ２１は、１つだけ示されていた。しかし、プロセッサ２１は、複数であってもよく、複数のプロセッサ２１が、各機能を実現するプログラムを連携して実行してもよい。
【0021】
＊＊＊動作の説明＊＊＊
図４から図１０を参照して、実施の形態１に係る薬剤師業務支援システム１００の動作を説明する。
実施の形態１に係る薬剤師業務支援システム１００の動作手順は、実施の形態１に係る薬剤師業務支援方法に相当する。また、実施の形態１に係る薬剤師業務支援システム１００の動作を実現するプログラムは、実施の形態１に係る薬剤師業務支援プログラムに相当する。
図４から図１０を参照して、実施の形態１に係る薬剤師業務支援システム１００の動作を説明する。
実施の形態１に係る薬剤師業務支援システム１００の動作手順は、実施の形態１に係る薬剤師業務支援方法に相当する。また、実施の形態１に係る薬剤師業務支援システム１００の動作を実現するプログラムは、実施の形態１に係る薬剤師業務支援プログラムに相当する。
【0022】
図４を参照して、実施の形態１に係る患者データ１３１を説明する。
患者データ１３１は、各患者についての情報である。患者データ１３１は、各患者について、個人情報と、処方薬情報と、連絡事項と、基本確認情報と、服薬指導履歴と、ＳＯＡＰ薬歴とといった情報を含む。
個人情報は、保険者番号と、氏名と、性別と、生年月日と、身長及び体重といった患者個人の情報である。処方薬情報は、患者に対して処方された薬剤の履歴情報である。連絡事項には、コメントと前回指導申し送りとが含まれる。コメントは、調剤又は服薬指導等に関して、患者について留意すべき情報である。前回指導申し送りは、前回指導を行った薬剤師からの申し送り事項である。基本確認情報は、調剤又は服薬指導等に関して、患者について確認が必要とされる事項についての情報である。服薬指導履歴は、過去に行われた服薬指導の履歴情報である。ＳＯＡＰ薬歴は、Ｓｕｂｊｅｃｔと、Ｏｂｊｅｃｔと、Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔと、Ｐｌａｎとに分けて記録した薬歴である。Ｓｕｂｊｅｃｔには、患者の主観的な情報が記録される。Ｏｂｊｅｃｔには、客観的な情報が記録される。Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔには、薬剤師の分析及び見解が記録される。Ｐｌａｎには、課題に対する計画が記録される。
患者データ１３１は、各患者についての情報である。患者データ１３１は、各患者について、個人情報と、処方薬情報と、連絡事項と、基本確認情報と、服薬指導履歴と、ＳＯＡＰ薬歴とといった情報を含む。
個人情報は、保険者番号と、氏名と、性別と、生年月日と、身長及び体重といった患者個人の情報である。処方薬情報は、患者に対して処方された薬剤の履歴情報である。連絡事項には、コメントと前回指導申し送りとが含まれる。コメントは、調剤又は服薬指導等に関して、患者について留意すべき情報である。前回指導申し送りは、前回指導を行った薬剤師からの申し送り事項である。基本確認情報は、調剤又は服薬指導等に関して、患者について確認が必要とされる事項についての情報である。服薬指導履歴は、過去に行われた服薬指導の履歴情報である。ＳＯＡＰ薬歴は、Ｓｕｂｊｅｃｔと、Ｏｂｊｅｃｔと、Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔと、Ｐｌａｎとに分けて記録した薬歴である。Ｓｕｂｊｅｃｔには、患者の主観的な情報が記録される。Ｏｂｊｅｃｔには、客観的な情報が記録される。Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔには、薬剤師の分析及び見解が記録される。Ｐｌａｎには、課題に対する計画が記録される。
【0023】
図５を参照して、実施の形態１に係る薬剤師業務支援システム１００の処理の流れを説明する。
（ステップＳ１１：受付処理）
薬局端末２０の受付部２１１は、薬剤の処方を受ける患者から受付情報を受け付ける。受付情報には、患者個人情報と、問診票情報と、処方箋情報とが含まれる。
患者個人情報は、患者の属性等を示す情報である。図６に示すように、患者個人情報には、患者氏名と、患者の電話番号及び住所と、性別と、年齢と、身長と、体重といった情報が含まれる。
問診票情報は、問診票に対する患者の回答を示す情報である。図７に示すように、問診票情報には、病名と服薬状況と副作用発現状況といったことを問う質問に対する患者の回答が含まれる。
処方箋情報は、患者についての処方箋の内容を示す情報である。図８に示すように、処方箋情報には、処方された各薬剤について、名称である薬品名と、分量と、用法とが含まれる。また、処方箋情報には、処方箋を発行した病院名と発行した日付とが含まれる。
（ステップＳ１１：受付処理）
薬局端末２０の受付部２１１は、薬剤の処方を受ける患者から受付情報を受け付ける。受付情報には、患者個人情報と、問診票情報と、処方箋情報とが含まれる。
患者個人情報は、患者の属性等を示す情報である。図６に示すように、患者個人情報には、患者氏名と、患者の電話番号及び住所と、性別と、年齢と、身長と、体重といった情報が含まれる。
問診票情報は、問診票に対する患者の回答を示す情報である。図７に示すように、問診票情報には、病名と服薬状況と副作用発現状況といったことを問う質問に対する患者の回答が含まれる。
処方箋情報は、患者についての処方箋の内容を示す情報である。図８に示すように、処方箋情報には、処方された各薬剤について、名称である薬品名と、分量と、用法とが含まれる。また、処方箋情報には、処方箋を発行した病院名と発行した日付とが含まれる。
【0024】
図９を参照して、実施の形態１に係る受付処理（図５のステップＳ１１）を説明する。
患者が薬局３０に来店すると、薬剤師は患者に患者個人情報を記入させる。薬剤師が記入された患者個人情報を薬局端末２０に入力することにより、受付部２１１は患者個人情報を受け付ける（ステップＳ１１１）。続いて、薬剤師は患者に問診票に回答させる。薬剤師が問診票の回答を薬局端末２０に入力することにより、受付部２１１は問診票情報を受け付ける（ステップＳ１１２）。続いて、薬剤師は患者から処方箋を受け取る。薬剤師が処方箋の情報を薬局端末２０に入力することにより、受付部２１１は処方箋情報を受け付ける（ステップＳ１１３）。
なお、ステップＳ１１１からステップＳ１１３の処理の少なくとも一部が並列に行われてもよい。
患者が薬局３０に来店すると、薬剤師は患者に患者個人情報を記入させる。薬剤師が記入された患者個人情報を薬局端末２０に入力することにより、受付部２１１は患者個人情報を受け付ける（ステップＳ１１１）。続いて、薬剤師は患者に問診票に回答させる。薬剤師が問診票の回答を薬局端末２０に入力することにより、受付部２１１は問診票情報を受け付ける（ステップＳ１１２）。続いて、薬剤師は患者から処方箋を受け取る。薬剤師が処方箋の情報を薬局端末２０に入力することにより、受付部２１１は処方箋情報を受け付ける（ステップＳ１１３）。
なお、ステップＳ１１１からステップＳ１１３の処理の少なくとも一部が並列に行われてもよい。
【0025】
（ステップＳ１２：抽出処理）
薬局端末２０の抽出部２１２は、ステップＳ１１で受け付けされた受付情報から、入力情報を抽出して、入力情報を薬剤師業務支援装置１０に送信する。なお、抽出部２１２は、受付情報の全てを入力情報として抽出してもよい。
具体的には、抽出部２１２は、受付情報のうち患者個人情報から少なくとも一部の情報を抽出して入力情報に含める。例えば、抽出部２１２は、受付情報のうち患者個人情報から、性別と年齢と身長と体重と等の情報を抽出して入力情報に含める。また、抽出部２１２は、受付情報のうち問診情報から少なくとも一部の情報を抽出して入力情報に含める。例えば、抽出部２１２は、受付情報のうち問診情報から各質問項目について質問と回答との組を抽出して入力情報に含める。また、抽出部２１２は、受付情報のうち処方箋情報から少なくとも一部の情報を抽出して入力情報に含める。例えば、抽出部２１２は、受付情報のうち処方箋情報から処方された薬剤の薬品名と分量と用法とを抽出して入力情報に含める。
薬局端末２０の抽出部２１２は、ステップＳ１１で受け付けされた受付情報から、入力情報を抽出して、入力情報を薬剤師業務支援装置１０に送信する。なお、抽出部２１２は、受付情報の全てを入力情報として抽出してもよい。
具体的には、抽出部２１２は、受付情報のうち患者個人情報から少なくとも一部の情報を抽出して入力情報に含める。例えば、抽出部２１２は、受付情報のうち患者個人情報から、性別と年齢と身長と体重と等の情報を抽出して入力情報に含める。また、抽出部２１２は、受付情報のうち問診情報から少なくとも一部の情報を抽出して入力情報に含める。例えば、抽出部２１２は、受付情報のうち問診情報から各質問項目について質問と回答との組を抽出して入力情報に含める。また、抽出部２１２は、受付情報のうち処方箋情報から少なくとも一部の情報を抽出して入力情報に含める。例えば、抽出部２１２は、受付情報のうち処方箋情報から処方された薬剤の薬品名と分量と用法とを抽出して入力情報に含める。
【0026】
（ステップＳ１３：入力処理）
薬剤師業務支援装置１０の入力部１１１は、ステップＳ１２で送信された入力情報を受信する。入力部１１１は、入力情報をプロンプトとして、学習モデル１１２に入力する。
この際、入力部１１１は、入力情報に加えて、仮定及び指示内容を示す命令書と、制約条件とをプロンプトに加える。ここでは、入力部１１１は、命令書には、薬剤師であるという仮定とＳＯＡＰ薬歴を作成するという指示内容を記載する。なお、入力部１１１は、命令書にＳＯＡＰ薬歴のうち少なくともＳｕｂｊｅｃｔ、あるいは、少なくともＳｕｂｊｅｃｔ及びＯｂｊｅｃｔについて作成するという指示内容にしてもよい。入力部１１１は、制約条件には、ＳＯＡＰ薬歴の書き方及び記載量と、具体的に記載すべき項目の指定等が記載される。
薬剤師業務支援装置１０の入力部１１１は、ステップＳ１２で送信された入力情報を受信する。入力部１１１は、入力情報をプロンプトとして、学習モデル１１２に入力する。
この際、入力部１１１は、入力情報に加えて、仮定及び指示内容を示す命令書と、制約条件とをプロンプトに加える。ここでは、入力部１１１は、命令書には、薬剤師であるという仮定とＳＯＡＰ薬歴を作成するという指示内容を記載する。なお、入力部１１１は、命令書にＳＯＡＰ薬歴のうち少なくともＳｕｂｊｅｃｔ、あるいは、少なくともＳｕｂｊｅｃｔ及びＯｂｊｅｃｔについて作成するという指示内容にしてもよい。入力部１１１は、制約条件には、ＳＯＡＰ薬歴の書き方及び記載量と、具体的に記載すべき項目の指定等が記載される。
【0027】
具体例としては、入力部１１１は、図１０に示すようなプロンプトを生成する。図１０に示すプロンプトは、図６に示す患者個人情報と、図７に示す問診票情報と、図８に示す処方箋情報とに基づくものである。
＃命令書には、ベテランの薬剤師であるという仮定と、＃制約条件と＃患者個人情報と＃問診票情報と＃処方箋情報とに基づきＳＯＡＰ薬歴を作成するという指示内容とが記載されている。
＃制約条件には、ＳＯＡＰ薬歴の書き方として箇条書きが指定され、記載量としてＳｕｂｊｅｃｔとＯｂｊｅｃｔとＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔとＰｌａｎとのそれぞれについて５行程度が指定されている。また、数値等の具体的なデータを示すことが指定されている。さらに、具体的に記載すべき項目として、服薬状況等の項目が指定されている。
＃患者個人情報には、ステップＳ１２で患者個人情報から抽出された情報が記載されている。＃問診票情報には、ステップＳ１２で問診票情報から抽出された情報が記載されている。＃処方箋情報には、ステップＳ１２で処方箋情報から抽出された情報が記載されている。
＃出力形式には、ＳＯＡＰ薬歴の出力形式が指定されている。
＃命令書には、ベテランの薬剤師であるという仮定と、＃制約条件と＃患者個人情報と＃問診票情報と＃処方箋情報とに基づきＳＯＡＰ薬歴を作成するという指示内容とが記載されている。
＃制約条件には、ＳＯＡＰ薬歴の書き方として箇条書きが指定され、記載量としてＳｕｂｊｅｃｔとＯｂｊｅｃｔとＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔとＰｌａｎとのそれぞれについて５行程度が指定されている。また、数値等の具体的なデータを示すことが指定されている。さらに、具体的に記載すべき項目として、服薬状況等の項目が指定されている。
＃患者個人情報には、ステップＳ１２で患者個人情報から抽出された情報が記載されている。＃問診票情報には、ステップＳ１２で問診票情報から抽出された情報が記載されている。＃処方箋情報には、ステップＳ１２で処方箋情報から抽出された情報が記載されている。
＃出力形式には、ＳＯＡＰ薬歴の出力形式が指定されている。
【0028】
（ステップＳ１４：生成処理）
薬剤師業務支援装置１０の学習モデル１１２は、ステップＳ１３で入力されたプロンプトに基づき、ＳＯＡＰ薬歴の記入情報を生成する。なお、ＳＯＡＰ薬歴の記入情報には、ＳｕｂｊｅｃｔとＯｂｊｅｃｔとＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔとＰｌａｎととは別に、プロブレムについての記入情報が含まれていてもよい。プロブレムは、患者が持っている課題である。学習モデル１１２は、いわゆる生成ＡＩである。ＡＩは、Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅである。学習モデル１１２は、具体例としては、ＢＥＲＴ、ＧＰＴ等のアルゴリズムを用いて構成されてもよい。ＢＥＲＴは、Ｂｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ Ｅｎｃｏｄｅｒ Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｓ ｆｒｏｍ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒｓの略である。ＧＰＴは、Ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅ Ｐｒｅｔｒａｉｎｅｄ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒの略である。学習モデル１１２は、これらのアルゴリズムを含む複数のアルゴリズムを組み合わせて構成されてもよい。
薬剤師業務支援装置１０の学習モデル１１２は、ステップＳ１３で入力されたプロンプトに基づき、ＳＯＡＰ薬歴の記入情報を生成する。なお、ＳＯＡＰ薬歴の記入情報には、ＳｕｂｊｅｃｔとＯｂｊｅｃｔとＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔとＰｌａｎととは別に、プロブレムについての記入情報が含まれていてもよい。プロブレムは、患者が持っている課題である。学習モデル１１２は、いわゆる生成ＡＩである。ＡＩは、Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅである。学習モデル１１２は、具体例としては、ＢＥＲＴ、ＧＰＴ等のアルゴリズムを用いて構成されてもよい。ＢＥＲＴは、Ｂｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ Ｅｎｃｏｄｅｒ Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｓ ｆｒｏｍ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒｓの略である。ＧＰＴは、Ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅ Ｐｒｅｔｒａｉｎｅｄ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒの略である。学習モデル１１２は、これらのアルゴリズムを含む複数のアルゴリズムを組み合わせて構成されてもよい。
【0029】
（ステップＳ１５：出力処理）
薬剤師業務支援装置１０の出力部１１３は、ステップＳ１４で生成されたＳＯＡＰ薬歴の記入情報を取得する。そして、出力部１１３は、取得されたＳＯＡＰ薬歴の記入情報を薬局端末２０に送信する。
薬剤師業務支援装置１０の出力部１１３は、ステップＳ１４で生成されたＳＯＡＰ薬歴の記入情報を取得する。そして、出力部１１３は、取得されたＳＯＡＰ薬歴の記入情報を薬局端末２０に送信する。
【0030】
（ステップＳ１６：表示処理）
薬局端末２０の表示部２１３は、ステップＳ１５で送信されたＳＯＡＰ薬歴の記入情報を取得する。表示部２１３は、取得されたＳＯＡＰ薬歴の記入情報を、通信インタフェース２４を介して薬局端末２０に接続された表示装置に表示する。
薬局端末２０の表示部２１３は、ステップＳ１５で送信されたＳＯＡＰ薬歴の記入情報を取得する。表示部２１３は、取得されたＳＯＡＰ薬歴の記入情報を、通信インタフェース２４を介して薬局端末２０に接続された表示装置に表示する。
【0031】
（ステップＳ１７：編集処理）
薬局端末２０の編集部２１４は、ステップＳ１６で表示したＳＯＡＰ薬歴の記入情報に対する編集を受け付ける。具体的には、薬剤師は、表示されたＳＯＡＰ薬歴の記入情報に対して修正又は追加する内容がある場合には、編集を加える。また、薬剤師は、患者に対して服薬指導を行った場合には、行った服薬指導の内容を追加する。
薬局端末２０の編集部２１４は、ステップＳ１６で表示したＳＯＡＰ薬歴の記入情報に対する編集を受け付ける。具体的には、薬剤師は、表示されたＳＯＡＰ薬歴の記入情報に対して修正又は追加する内容がある場合には、編集を加える。また、薬剤師は、患者に対して服薬指導を行った場合には、行った服薬指導の内容を追加する。
【0032】
（ステップＳ１８：送信処理）
薬局端末２０の編集部２１４は、ステップＳ１７での編集が済んだ最終的なＳＯＡＰ薬歴の情報を薬剤師業務支援装置１０に送信する。
薬局端末２０の編集部２１４は、ステップＳ１７での編集が済んだ最終的なＳＯＡＰ薬歴の情報を薬剤師業務支援装置１０に送信する。
【0033】
（ステップＳ１９：記録処理）
薬剤師業務支援装置１０の記録部１１４は、ステップＳ１８で送信されたＳＯＡＰ薬歴の情報を、患者データ１３１に記録する。
薬剤師業務支援装置１０の記録部１１４は、ステップＳ１８で送信されたＳＯＡＰ薬歴の情報を、患者データ１３１に記録する。
【0034】
＊＊＊実施の形態１の効果＊＊＊
以上のように、実施の形態１に係る薬剤師業務支援システム１００は、患者個人情報と問診票情報と処方箋情報とを含む入力情報をプロンプトとして学習モデル１１２に入力して、ＳＯＡＰ薬歴の記入情報を生成する。これにより、ＳＯＡＰ薬歴の作成に係る薬剤師の作業負荷が軽減される。また、学習モデル１１２に適切な学習を行うことで、担当する薬剤師によらず、質の高い情報を薬歴として記録できるようにすることが可能になる。
なお、患者個人情報と問診票情報と処方箋情報とは、調剤業務で取得される情報である。そのため、患者個人情報と問診票情報と処方箋情報とを取得することで、薬剤師の作業負荷が増えることはない。
以上のように、実施の形態１に係る薬剤師業務支援システム１００は、患者個人情報と問診票情報と処方箋情報とを含む入力情報をプロンプトとして学習モデル１１２に入力して、ＳＯＡＰ薬歴の記入情報を生成する。これにより、ＳＯＡＰ薬歴の作成に係る薬剤師の作業負荷が軽減される。また、学習モデル１１２に適切な学習を行うことで、担当する薬剤師によらず、質の高い情報を薬歴として記録できるようにすることが可能になる。
なお、患者個人情報と問診票情報と処方箋情報とは、調剤業務で取得される情報である。そのため、患者個人情報と問診票情報と処方箋情報とを取得することで、薬剤師の作業負荷が増えることはない。
【0035】
＊＊＊他の構成＊＊＊
＜変形例１＞
実施の形態１では、薬剤師業務支援装置１０が学習モデル１１２を備えた。しかし、学習モデル１１２は、薬剤師業務支援装置１０の外部に設けられていてもよい。この場合には、図５のステップＳ１３で入力部１１１は、伝送路を介してプロンプトを学習モデル１１２に入力する。そして、図５のステップＳ１５で出力部１１３は、伝送路を介してＳＯＡＰ薬歴の記入情報を取得する。
＜変形例１＞
実施の形態１では、薬剤師業務支援装置１０が学習モデル１１２を備えた。しかし、学習モデル１１２は、薬剤師業務支援装置１０の外部に設けられていてもよい。この場合には、図５のステップＳ１３で入力部１１１は、伝送路を介してプロンプトを学習モデル１１２に入力する。そして、図５のステップＳ１５で出力部１１３は、伝送路を介してＳＯＡＰ薬歴の記入情報を取得する。
【0036】
＜変形例２＞
図５のステップＳ１３で入力部１１１は、ＳＯＡＰ薬歴の各項目について記入情報の選択肢である記入例を入力し、そのうち該当する可能性が高いものを学習モデル１１２に指定数（例えば３個）だけ選択させるようにしてもよい。
例えば、Ｓｕｂｊｅｃｔについて、薬剤師が概ねの選択肢を絞り込み、絞り込んだ選択肢をプロンプトに追加して、学習モデル１１２に与えて、そのうち該当する可能性が高いものを学習モデル１１２に指定数だけ選択させるようにしてもよい。
図５のステップＳ１３で入力部１１１は、ＳＯＡＰ薬歴の各項目について記入情報の選択肢である記入例を入力し、そのうち該当する可能性が高いものを学習モデル１１２に指定数（例えば３個）だけ選択させるようにしてもよい。
例えば、Ｓｕｂｊｅｃｔについて、薬剤師が概ねの選択肢を絞り込み、絞り込んだ選択肢をプロンプトに追加して、学習モデル１１２に与えて、そのうち該当する可能性が高いものを学習モデル１１２に指定数だけ選択させるようにしてもよい。
【0037】
＜変形例３＞
実施の形態１では、各機能構成要素がソフトウェアで実現された。しかし、変形例３として、各機能構成要素はハードウェアで実現されてもよい。この変形例３について、実施の形態１と異なる点を説明する。
実施の形態１では、各機能構成要素がソフトウェアで実現された。しかし、変形例３として、各機能構成要素はハードウェアで実現されてもよい。この変形例３について、実施の形態１と異なる点を説明する。
【0038】
各機能構成要素がハードウェアで実現される場合には、薬剤師業務支援装置１０は、プロセッサ１１とメモリ１２とストレージ１３とに代えて、電子回路１５を備える。電子回路１５は、各機能構成要素と、メモリ１２と、ストレージ１３との機能とを実現する専用の回路である。
【0039】
電子回路１５としては、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ロジックＩＣ、ＧＡ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡが想定される。ＧＡは、Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙの略である。ＡＳＩＣは、Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔの略である。ＦＰＧＡは、Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙの略である。
各機能構成要素を１つの電子回路１５で実現してもよいし、各機能構成要素を複数の電子回路１５に分散させて実現してもよい。
各機能構成要素を１つの電子回路１５で実現してもよいし、各機能構成要素を複数の電子回路１５に分散させて実現してもよい。
【0040】
＜変形例４＞
変形例４として、一部の各機能構成要素がハードウェアで実現され、他の各機能構成要素がソフトウェアで実現されてもよい。
変形例４として、一部の各機能構成要素がハードウェアで実現され、他の各機能構成要素がソフトウェアで実現されてもよい。
【0041】
プロセッサ１１とメモリ１２とストレージ１３と電子回路１５とを処理回路という。つまり、各機能構成要素の機能は、処理回路により実現される。
【0042】
実施の形態２．
実施の形態２では、患者について過去に記録された情報を利用してプロンプトを生成する点が実施の形態１と異なる。実施の形態２では、この異なる点を説明し、同一の点については説明を省略する。
実施の形態２では、患者について過去に記録された情報を利用してプロンプトを生成する点が実施の形態１と異なる。実施の形態２では、この異なる点を説明し、同一の点については説明を省略する。
【0043】
患者が薬局３０に再来店する場合がある。この場合には、過去に来店した際の患者についての情報が記録されている。そこで、薬剤師業務支援システム１００は、患者について記録された情報を利用してプロンプトを生成する。
【0044】
【0045】
図５を参照して、この場合の薬剤師業務支援システム１００の処理について説明する。ステップＳ１１からステップＳ１３の処理が実施の形態１と異なる。
（ステップＳ１１：受付処理）
薬局端末２０の受付部２１１は、実施の形態１と同様に、薬剤の処方を受ける患者から受付情報を受け付ける。受付情報には、患者個人情報と、問診票情報と、処方箋情報とが含まれる。再来店の患者の場合には、患者個人情報及び問診票情報には、前回来店時からの変更箇所の情報が含まれる。また、処方箋情報には、今回来店時の処方箋の情報である直近処方箋情報に加えて、前回来店時の処方箋の情報である過去処方箋情報が含まれる。
（ステップＳ１１：受付処理）
薬局端末２０の受付部２１１は、実施の形態１と同様に、薬剤の処方を受ける患者から受付情報を受け付ける。受付情報には、患者個人情報と、問診票情報と、処方箋情報とが含まれる。再来店の患者の場合には、患者個人情報及び問診票情報には、前回来店時からの変更箇所の情報が含まれる。また、処方箋情報には、今回来店時の処方箋の情報である直近処方箋情報に加えて、前回来店時の処方箋の情報である過去処方箋情報が含まれる。
【0046】
【0047】
受付部２１１は、患者氏名と、患者の電話番号及び住所と等から、再来店の患者か否かを特定する（ステップＳ１１０）。具体的には、受付部２１１は、患者氏名と、患者の電話番号及び住所とをキーワードとして、薬剤師業務支援装置１０の患者データ１３１における個人情報に対して検索を行う。キーワードに対応する情報が見つからなかった場合には、受付部２１１は、初来店の患者であると特定する。一方、キーワードに対応する情報が見つかった場合には、受付部２１１は、再来店の患者であると特定する。
受付部２１１は、初来店の患者の場合には、処理をステップＳ１１１に進める。一方、受付部２１１は、再来店の患者の場合には、処理をステップＳ１１４に進める。
受付部２１１は、初来店の患者の場合には、処理をステップＳ１１１に進める。一方、受付部２１１は、再来店の患者の場合には、処理をステップＳ１１４に進める。
【0048】
再来店の患者の場合には、受付部２１１は、薬剤師業務支援装置１０の患者データ１３１から患者についての患者個人情報及び問診票情報を読み出す。薬剤師は患者個人情報及び問診票情報についての変更点を患者に確認する。薬剤師が変更点を薬局端末２０に入力することにより、受付部２１１は変更点が特定された患者個人情報及び問診票情報を受け付ける（ステップＳ１１４）。なお、受付部２１１は、変更点については変更前の情報も含めてもよい。
続いて、薬剤師は患者から処方箋を受け取る。薬剤師が処方箋の情報を薬局端末２０に入力することにより、受付部２１１は直近処方箋情報を受け付ける。さらに、受付部２１１は、薬剤師業務支援装置１０の患者データ１３１から患者の前回の処方箋情報を過去処方箋情報として読み出す。そして、受付部２１１は、直近処方箋情報と過去処方箋情報とを合わせて処方箋情報に設定する（ステップＳ１１５）。
続いて、薬剤師は患者から処方箋を受け取る。薬剤師が処方箋の情報を薬局端末２０に入力することにより、受付部２１１は直近処方箋情報を受け付ける。さらに、受付部２１１は、薬剤師業務支援装置１０の患者データ１３１から患者の前回の処方箋情報を過去処方箋情報として読み出す。そして、受付部２１１は、直近処方箋情報と過去処方箋情報とを合わせて処方箋情報に設定する（ステップＳ１１５）。
【0049】
（ステップＳ１２：抽出処理）
薬局端末２０の抽出部２１２は、実施の形態１と同様に、ステップＳ１１で受け付けされた受付情報から、入力情報を抽出して、入力情報を薬剤師業務支援装置１０に送信する。
但し、抽出部２１２は、患者個人情報及び問診票情報については変更点を示す情報も入力情報に含める。また、抽出部２１２は、処方箋情報については、直近処方箋情報及び過去処方箋情報のそれぞれから少なくとも一部の情報を抽出して入力情報に含める。例えば、抽出部２１２は、直近処方箋情報及び過去処方箋情報のそれぞれから、処方された薬剤の薬品名と分量と用法とを抽出して入力情報に含める。
薬局端末２０の抽出部２１２は、実施の形態１と同様に、ステップＳ１１で受け付けされた受付情報から、入力情報を抽出して、入力情報を薬剤師業務支援装置１０に送信する。
但し、抽出部２１２は、患者個人情報及び問診票情報については変更点を示す情報も入力情報に含める。また、抽出部２１２は、処方箋情報については、直近処方箋情報及び過去処方箋情報のそれぞれから少なくとも一部の情報を抽出して入力情報に含める。例えば、抽出部２１２は、直近処方箋情報及び過去処方箋情報のそれぞれから、処方された薬剤の薬品名と分量と用法とを抽出して入力情報に含める。
【0050】
（ステップＳ１３：入力処理）
薬剤師業務支援装置１０の入力部１１１は、実施の形態１と同様に、入力情報をプロンプトとして、学習モデル１１２に入力する。但し、入力部１１１は、患者個人情報及び問診票情報については、変更点を示す情報を入力情報に含める。また、入力部１１１は、処方箋情報として、直近処方箋情報に加えて、過去処方箋情報も含めてプロンプトを生成する。
薬剤師業務支援装置１０の入力部１１１は、実施の形態１と同様に、入力情報をプロンプトとして、学習モデル１１２に入力する。但し、入力部１１１は、患者個人情報及び問診票情報については、変更点を示す情報を入力情報に含める。また、入力部１１１は、処方箋情報として、直近処方箋情報に加えて、過去処方箋情報も含めてプロンプトを生成する。
【0051】
具体例としては、入力部１１１は、図１２に示すようにプロンプトを生成する。なお、図１２では、命令書については省略して示されている。図１２に示すプロンプトは、患者個人情報及び問診票情報における変更点に変更ありと記載され、変更前の情報と変更後の情報とが示されている。また、図１２に示すプロンプトは、＃処方箋情報に、直近処方箋情報に加えて、過去処方箋情報が含まれている。
【0052】
＊＊＊実施の形態２の効果＊＊＊
以上のように、実施の形態２に係る薬剤師業務支援システム１００は、患者について過去に記録された情報を利用してプロンプトを生成する。これにより、より適切なＳＯＡＰ薬歴の記入情報を学習モデル１１２で生成することが可能になる。
以上のように、実施の形態２に係る薬剤師業務支援システム１００は、患者について過去に記録された情報を利用してプロンプトを生成する。これにより、より適切なＳＯＡＰ薬歴の記入情報を学習モデル１１２で生成することが可能になる。
【0053】
実施の形態３．
実施の形態３は、患者と薬剤師との間の会話内容を示す会話データを用いてプロンプトを生成する点が実施の形態１，２と異なる。実施の形態３では、この異なる点を説明し、同一の点については説明を省略する。
実施の形態３では、実施の形態１に変更を加えた場合について説明する。しかし、実施の形態２に変更を加えることも可能である。
実施の形態３は、患者と薬剤師との間の会話内容を示す会話データを用いてプロンプトを生成する点が実施の形態１，２と異なる。実施の形態３では、この異なる点を説明し、同一の点については説明を省略する。
実施の形態３では、実施の形態１に変更を加えた場合について説明する。しかし、実施の形態２に変更を加えることも可能である。
【0054】
【0055】
図５を参照して、この場合の薬剤師業務支援システム１００の処理について説明する。ステップＳ１１からステップＳ１３の処理が実施の形態１と異なる。
（ステップＳ１１：受付処理）
薬局端末２０の受付部２１１は、実施の形態１と同様に、薬剤の処方を受ける患者から受付情報を受け付ける。受付情報には、患者個人情報と、問診票情報と、処方箋情報とに加えて、患者と薬剤師との間の会話内容を示す会話データが含まれる。
（ステップＳ１１：受付処理）
薬局端末２０の受付部２１１は、実施の形態１と同様に、薬剤の処方を受ける患者から受付情報を受け付ける。受付情報には、患者個人情報と、問診票情報と、処方箋情報とに加えて、患者と薬剤師との間の会話内容を示す会話データが含まれる。
【0056】
【0057】
受付部２１１は、患者と薬剤師との間の会話の会話データとして音声データを受け付ける（Ｓ１１４）。具体的には、薬剤師は、処方箋の情報を入力する際、患者と会話をする。例えば、薬剤師は、患者と会話して、症状又は病名と、身体の調子と、前回処方された薬剤の服用状況といったことを確認する。また、薬剤師は、患者に対して、薬剤の飲み方と、症状改善のためのアドバイスといった指導を行う。受付部２１１は、通信インタフェース２４を介して薬局端末２０に接続されたマイクロフォンにより、患者と薬剤師との間の会話の音声データを受け付ける。
【0058】
（ステップＳ１２：抽出処理）
薬局端末２０の抽出部２１２は、実施の形態１と同様に、ステップＳ１１で受け付けされた受付情報から、入力情報を抽出して、入力情報を薬剤師業務支援装置１０に送信する。
この際、抽出部２１２は、会話データである音声データをテキストデータに変換する。そして、抽出部２１２は、テキストデータから少なくとも一部の情報を抽出して入力情報に含める。例えば、抽出部２１２は、患者から聞き取った情報であるヒアリング情報を抽出する。ヒアリング情報は、症状又は病名と、身体の調子と、前回処方された薬剤の服用状況と等である。また、抽出部２１２は、患者に対して薬剤師が指導した内容を示す指導情報を抽出する。指導情報は、薬剤の飲み方と、症状改善のためのアドバイスと等である。
薬局端末２０の抽出部２１２は、実施の形態１と同様に、ステップＳ１１で受け付けされた受付情報から、入力情報を抽出して、入力情報を薬剤師業務支援装置１０に送信する。
この際、抽出部２１２は、会話データである音声データをテキストデータに変換する。そして、抽出部２１２は、テキストデータから少なくとも一部の情報を抽出して入力情報に含める。例えば、抽出部２１２は、患者から聞き取った情報であるヒアリング情報を抽出する。ヒアリング情報は、症状又は病名と、身体の調子と、前回処方された薬剤の服用状況と等である。また、抽出部２１２は、患者に対して薬剤師が指導した内容を示す指導情報を抽出する。指導情報は、薬剤の飲み方と、症状改善のためのアドバイスと等である。
【0059】
（ステップＳ１３：入力処理）
薬剤師業務支援装置１０の入力部１１１は、実施の形態１と同様に、入力情報をプロンプトとして、学習モデル１１２に入力する。この際、入力部１１１は、会話データから抽出された情報も含めてプロンプトを生成する。
薬剤師業務支援装置１０の入力部１１１は、実施の形態１と同様に、入力情報をプロンプトとして、学習モデル１１２に入力する。この際、入力部１１１は、会話データから抽出された情報も含めてプロンプトを生成する。
【0060】
具体例としては、入力部１１１は、図１４に示すようにプロンプトを生成する。図１４に示すプロンプトは、会話データから抽出された情報であるヒアリング情報及び指導情報も含まれている。なお、図１４では、＃命令書及び＃出力形式に関しては記載が省略されている。
【0061】
＊＊＊実施の形態３の効果＊＊＊
以上のように、実施の形態３に係る薬剤師業務支援システム１００は、会話データを利用してプロンプトを生成する。これにより、より適切なＳＯＡＰ薬歴の記入情報を学習モデル１１２で生成することが可能になる。
以上のように、実施の形態３に係る薬剤師業務支援システム１００は、会話データを利用してプロンプトを生成する。これにより、より適切なＳＯＡＰ薬歴の記入情報を学習モデル１１２で生成することが可能になる。
【0062】
＊＊＊他の構成＊＊＊
＜変形例５＞
実施の形態３では、患者個人情報と問診票情報と処方箋情報とに加えて、会話データを用いてプロンプトが生成された。しかし、患者個人情報と問診票情報と処方箋情報との少なくとも一部を用いずにプロンプトが生成されてもよい。例えば、ＳＯＡＰ薬歴のＳｕｂｊｅｃｔについては、会話データだけでも記入情報を生成できる場合がある。そこで、患者個人情報と問診票情報と処方箋情報とを用いず、会話データだけを用いてプロンプトを生成してもよい。
＜変形例５＞
実施の形態３では、患者個人情報と問診票情報と処方箋情報とに加えて、会話データを用いてプロンプトが生成された。しかし、患者個人情報と問診票情報と処方箋情報との少なくとも一部を用いずにプロンプトが生成されてもよい。例えば、ＳＯＡＰ薬歴のＳｕｂｊｅｃｔについては、会話データだけでも記入情報を生成できる場合がある。そこで、患者個人情報と問診票情報と処方箋情報とを用いず、会話データだけを用いてプロンプトを生成してもよい。
【0063】
＜変形例６＞
実施の形態３では、ＳＯＡＰ薬歴の各項目の記入情報を学習モデル１１２に生成させた。これに代えて、患者の主訴を学習モデル１１２に生成させてもよい。患者の主訴は、ＳＯＡＰ薬歴のＳｕｂｊｅｃｔに相当するものである。したがって、患者の主訴を生成させることは、ＳＯＡＰ薬歴のＳｕｂｊｅｃｔの記入情報を生成させることと基本的には同じである。ただ、プロンプトにおける文言を変更することで、生成される内容が変化する可能性がある。例えば、会話データから患者の主訴の候補を指定数（例えば３個）だけ生成させてもよい。この場合には、図５のステップＳ１３で入力部１１１が、ＳＯＡＰ薬歴の各項目の記入情報ではなく、主訴の候補を指定数だけ生成するように指示するプロンプトを生成すればよい。具体的には、＃命令書の部分を主訴の候補を指定数だけ生成するように書き換えればよい。
なお、この際、各主訴の候補について、主訴としての可能性の高さを示す優先度を合わせて生成させてもよい。
実施の形態３では、ＳＯＡＰ薬歴の各項目の記入情報を学習モデル１１２に生成させた。これに代えて、患者の主訴を学習モデル１１２に生成させてもよい。患者の主訴は、ＳＯＡＰ薬歴のＳｕｂｊｅｃｔに相当するものである。したがって、患者の主訴を生成させることは、ＳＯＡＰ薬歴のＳｕｂｊｅｃｔの記入情報を生成させることと基本的には同じである。ただ、プロンプトにおける文言を変更することで、生成される内容が変化する可能性がある。例えば、会話データから患者の主訴の候補を指定数（例えば３個）だけ生成させてもよい。この場合には、図５のステップＳ１３で入力部１１１が、ＳＯＡＰ薬歴の各項目の記入情報ではなく、主訴の候補を指定数だけ生成するように指示するプロンプトを生成すればよい。具体的には、＃命令書の部分を主訴の候補を指定数だけ生成するように書き換えればよい。
なお、この際、各主訴の候補について、主訴としての可能性の高さを示す優先度を合わせて生成させてもよい。
【0064】
また、入力部１１１は、主訴として考えられる選択肢をプロンプトとして与え、そのうち該当する可能性が高いものを学習モデル１１２に指定数だけ選択させるようにしてもよい。
【0065】
＜変形例７＞
実施の形態３では、図５のステップＳ１２で抽出部２１２は、音声データをテキストデータに変換した上で、テキストデータから少なくとも一部の情報を抽出した。抽出部２１２は、音声データをテキストデータに変換せず、音声データのまま少なくとも一部の情報を抽出してもよい。この場合には、図５のステップＳ１３で入力部１１１は、音声データをプロンプトの一部として学習モデル１１２に入力する。
実施の形態３では、図５のステップＳ１２で抽出部２１２は、音声データをテキストデータに変換した上で、テキストデータから少なくとも一部の情報を抽出した。抽出部２１２は、音声データをテキストデータに変換せず、音声データのまま少なくとも一部の情報を抽出してもよい。この場合には、図５のステップＳ１３で入力部１１１は、音声データをプロンプトの一部として学習モデル１１２に入力する。
【0066】
＜変形例８＞
以上の実施の形態では、薬剤師業務支援装置１０と薬局端末２０とが機能構成要素を分散して備えた。しかし、薬剤師業務支援システム１００の機能構成要素については、薬剤師業務支援システム１００が備えていればよく、薬剤師業務支援装置１０と薬局端末２０とのどちらが機能構成要素を備えていてもよい。
以上の実施の形態では、薬剤師業務支援装置１０と薬局端末２０とが機能構成要素を分散して備えた。しかし、薬剤師業務支援システム１００の機能構成要素については、薬剤師業務支援システム１００が備えていればよく、薬剤師業務支援装置１０と薬局端末２０とのどちらが機能構成要素を備えていてもよい。
【0067】
例えば、薬局端末２０が、学習モデル１１２を除く全ての機能構成要素を備えてもよい。この構成では、薬剤師業務支援装置１０を、学習モデル１１２（生成ＡＩ）とみなすことができる。
また、例えば、薬剤師業務支援装置１０が、全ての機能構成要素を備えてもよい。この構成では、薬局端末２０を、薬剤師とのインタフェースを担うだけの端末とみなすことができる。
また、例えば、薬剤師業務支援装置１０が、全ての機能構成要素を備えてもよい。この構成では、薬局端末２０を、薬剤師とのインタフェースを担うだけの端末とみなすことができる。
【0068】
また、薬剤師業務支援システム１００は、１台のコンピュータで構成されてもよい。つまり、薬剤師業務支援装置１０と薬局端末２０との両方の機能を１台のコンピュータに持たせてもよい。
【0069】
また、以上の説明における「部」を、「回路」、「工程」、「手順」、「処理」又は「処理回路」に読み替えてもよい。
【0070】
以下、本開示の諸態様を付記としてまとめて記載する。
（付記１）
薬剤の処方を受ける患者の属性を示す患者個人情報と、問診票に対する前記患者の回答を示す問診票情報と、前記患者についての処方箋の内容を示す処方箋情報とを学習モデルに入力する入力部と、
前記入力部によって入力された前記患者個人情報と前記問診票情報と前記処方箋情報とに対応して前記学習モデルによって生成された記入情報であって、ＳＯＡＰ（Ｓｕｂｊｅｃｔ Ｏｂｊｅｃｔ Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ Ｐｌａｎ）薬歴における少なくともＳｕｂｊｅｃｔ及びＯｂｊｅｃｔについての記入情報を出力する出力部と
を備える薬剤師業務支援システム。
（付記２）
前記入力部は、前記処方箋情報として、直近の処方箋の内容を示す直近処方箋情報に加えて、過去の処方箋の内容を示す過去処方箋情報を入力する
付記１に記載の薬剤師業務支援システム。
（付記３）
前記入力部は、さらに、前記患者から聞き取った情報であるヒアリング情報を入力する付記１又は２に記載の薬剤師業務支援システム。
（付記４）
前記入力部は、さらに、前記患者に対して薬剤師が指導した内容を示す指導情報を入力する
付記１から３までのいずれか１項に記載の薬剤師業務支援システム。
（付記５）
前記薬剤師業務支援システムは、さらに、
前記患者と、前記患者に対応する薬剤師との間の会話内容を示す会話データから、前記ヒアリング情報を抽出する抽出部
を備え、
前記入力部は、前記抽出部によって抽出された前記ヒアリング情報を入力する
付記３に記載の薬剤師業務支援システム。
（付記６）
前記薬剤師業務支援システムは、さらに、
前記患者と、前記患者に対応する薬剤師との間の会話内容を示す会話データから、前記指導情報を抽出する抽出部
を備え、
前記入力部は、前記抽出部によって抽出された前記指導情報を入力する
付記４に記載の薬剤師業務支援システム。
（付記７）
前記入力部は、前記Ｓｕｂｊｅｃｔについての複数の記入例を入力する
付記１から６までのいずれか１項に記載の薬剤師業務支援システム。
（付記８）
前記学習モデルは、前記複数の記入例から少なくとも１つ以上の記入例を選択することにより、前記Ｓｕｂｊｅｃｔについての前記記入情報を出力する
付記７に記載の薬剤師業務支援システム。
（付記９）
コンピュータが、薬剤の処方を受ける患者の属性を示す患者個人情報と、問診票に対する前記患者の回答を示す問診票情報と、前記患者についての処方箋の内容を示す処方箋情報とを学習モデルに入力し、
コンピュータが、前記患者個人情報と前記問診票情報と前記処方箋情報とに対応して前記学習モデルによって生成された記入情報であって、ＳＯＡＰ（Ｓｕｂｊｅｃｔ Ｏｂｊｅｃｔ Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ Ｐｌａｎ）薬歴における少なくともＳｕｂｊｅｃｔ及びＯｂｊｅｃｔについての記入情報を出力する薬剤師業務支援方法。
（付記１０）
薬剤の処方を受ける患者の属性を示す患者個人情報と、問診票に対する前記患者の回答を示す問診票情報と、前記患者についての処方箋の内容を示す処方箋情報とを学習モデルに入力する入力処理と、
前記入力処理によって入力された前記患者個人情報と前記問診票情報と前記処方箋情報とに対応して前記学習モデルによって生成された記入情報であって、ＳＯＡＰ（Ｓｕｂｊｅｃｔ Ｏｂｊｅｃｔ Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ Ｐｌａｎ）薬歴における少なくともＳｕｂｊｅｃｔ及びＯｂｊｅｃｔについての記入情報を出力する出力処理と
を行う薬剤師業務支援システムとしてコンピュータを機能させる薬剤師業務支援プログラム。
（付記１）
薬剤の処方を受ける患者の属性を示す患者個人情報と、問診票に対する前記患者の回答を示す問診票情報と、前記患者についての処方箋の内容を示す処方箋情報とを学習モデルに入力する入力部と、
前記入力部によって入力された前記患者個人情報と前記問診票情報と前記処方箋情報とに対応して前記学習モデルによって生成された記入情報であって、ＳＯＡＰ（Ｓｕｂｊｅｃｔ Ｏｂｊｅｃｔ Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ Ｐｌａｎ）薬歴における少なくともＳｕｂｊｅｃｔ及びＯｂｊｅｃｔについての記入情報を出力する出力部と
を備える薬剤師業務支援システム。
（付記２）
前記入力部は、前記処方箋情報として、直近の処方箋の内容を示す直近処方箋情報に加えて、過去の処方箋の内容を示す過去処方箋情報を入力する
付記１に記載の薬剤師業務支援システム。
（付記３）
前記入力部は、さらに、前記患者から聞き取った情報であるヒアリング情報を入力する付記１又は２に記載の薬剤師業務支援システム。
（付記４）
前記入力部は、さらに、前記患者に対して薬剤師が指導した内容を示す指導情報を入力する
付記１から３までのいずれか１項に記載の薬剤師業務支援システム。
（付記５）
前記薬剤師業務支援システムは、さらに、
前記患者と、前記患者に対応する薬剤師との間の会話内容を示す会話データから、前記ヒアリング情報を抽出する抽出部
を備え、
前記入力部は、前記抽出部によって抽出された前記ヒアリング情報を入力する
付記３に記載の薬剤師業務支援システム。
（付記６）
前記薬剤師業務支援システムは、さらに、
前記患者と、前記患者に対応する薬剤師との間の会話内容を示す会話データから、前記指導情報を抽出する抽出部
を備え、
前記入力部は、前記抽出部によって抽出された前記指導情報を入力する
付記４に記載の薬剤師業務支援システム。
（付記７）
前記入力部は、前記Ｓｕｂｊｅｃｔについての複数の記入例を入力する
付記１から６までのいずれか１項に記載の薬剤師業務支援システム。
（付記８）
前記学習モデルは、前記複数の記入例から少なくとも１つ以上の記入例を選択することにより、前記Ｓｕｂｊｅｃｔについての前記記入情報を出力する
付記７に記載の薬剤師業務支援システム。
（付記９）
コンピュータが、薬剤の処方を受ける患者の属性を示す患者個人情報と、問診票に対する前記患者の回答を示す問診票情報と、前記患者についての処方箋の内容を示す処方箋情報とを学習モデルに入力し、
コンピュータが、前記患者個人情報と前記問診票情報と前記処方箋情報とに対応して前記学習モデルによって生成された記入情報であって、ＳＯＡＰ（Ｓｕｂｊｅｃｔ Ｏｂｊｅｃｔ Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ Ｐｌａｎ）薬歴における少なくともＳｕｂｊｅｃｔ及びＯｂｊｅｃｔについての記入情報を出力する薬剤師業務支援方法。
（付記１０）
薬剤の処方を受ける患者の属性を示す患者個人情報と、問診票に対する前記患者の回答を示す問診票情報と、前記患者についての処方箋の内容を示す処方箋情報とを学習モデルに入力する入力処理と、
前記入力処理によって入力された前記患者個人情報と前記問診票情報と前記処方箋情報とに対応して前記学習モデルによって生成された記入情報であって、ＳＯＡＰ（Ｓｕｂｊｅｃｔ Ｏｂｊｅｃｔ Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ Ｐｌａｎ）薬歴における少なくともＳｕｂｊｅｃｔ及びＯｂｊｅｃｔについての記入情報を出力する出力処理と
を行う薬剤師業務支援システムとしてコンピュータを機能させる薬剤師業務支援プログラム。
【0071】
以上、本開示の実施の形態及び変形例について説明した。これらの実施の形態及び変形例のうち、いくつかを組み合わせて実施してもよい。また、いずれか１つ又はいくつかを部分的に実施してもよい。なお、本開示は、以上の実施の形態及び変形例に限定されるものではなく、必要に応じて種々の変更が可能である。
【符号の説明】
【0072】
１００ 薬剤師業務支援システム、１０ 薬剤師業務支援装置、１１ プロセッサ、１２ メモリ、１３ ストレージ、１４ 通信インタフェース、１１１ 入力部、１１２ 学習モデル、１１３ 出力部、１１４ 記録部、１３１ 患者データ、２０ 薬局端末、２１ プロセッサ、２２ メモリ、２３ ストレージ、２４ 通信インタフェース、２１１ 受付部、２１２ 抽出部、２１３ 表示部、２１４ 編集部、３０ 薬局。
【要約】
【課題】薬歴の作成といった薬剤師の業務を支援する。
【解決手段】入力部１１１は、薬剤の処方を受ける患者の属性を示す患者個人情報と、問診票に対する患者の回答を示す問診票情報と、患者についての処方箋の内容を示す処方箋情報とを学習モデル１１２に入力する。出力部１１３は、入力部１１１によって入力された患者個人情報と問診票情報と処方箋情報とに対応して学習モデル１１２によって生成された記入情報であって、ＳＯＡＰ（Ｓｕｂｊｅｃｔ Ｏｂｊｅｃｔ Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ Ｐｌａｎ）薬歴における少なくともＳｕｂｊｅｃｔ及びＯｂｊｅｃｔについての記入情報を出力する。
【選択図】図２
【解決手段】入力部１１１は、薬剤の処方を受ける患者の属性を示す患者個人情報と、問診票に対する患者の回答を示す問診票情報と、患者についての処方箋の内容を示す処方箋情報とを学習モデル１１２に入力する。出力部１１３は、入力部１１１によって入力された患者個人情報と問診票情報と処方箋情報とに対応して学習モデル１１２によって生成された記入情報であって、ＳＯＡＰ（Ｓｕｂｊｅｃｔ Ｏｂｊｅｃｔ Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ Ｐｌａｎ）薬歴における少なくともＳｕｂｊｅｃｔ及びＯｂｊｅｃｔについての記入情報を出力する。
【選択図】図２
【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】