特許 7514735 意思決定者支援システム及び意思決定者支援装置

(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】2024-07-03

(45)【発行日】2024-07-11

(54)【発明の名称】意思決定者支援システム及び意思決定者支援装置

(51)【国際特許分類】

   G16H 20/00 20180101AFI20240704BHJP

   G06Q 50/10 20120101ALI20240704BHJP

   G06Q 50/22 20240101ALI20240704BHJP

   G16Y 10/60 20200101ALI20240704BHJP

   G16Y 20/40 20200101ALI20240704BHJP

   G16Y 40/10 20200101ALI20240704BHJP

   G16Y 40/20 20200101ALI20240704BHJP

   G16Y 40/30 20200101ALI20240704BHJP

【ＦＩ】

G16H20/00

G06Q50/10

G06Q50/22

G16Y10/60

G16Y20/40

G16Y40/10

G16Y40/20

G16Y40/30

【請求項の数】 13

(21)【出願番号】P 2020185905

(22)【出願日】2020-11-06

(65)【公開番号】P2022075241

(43)【公開日】2022-05-18

【審査請求日】2023-08-23

(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】笹山 愛未

(72)【発明者】

【氏名】杉山 敦子

(72)【発明者】

【氏名】寺西 功一

(72)【発明者】

【氏名】柴田 真理子

【審査官】鹿谷 真紀

(56)【参考文献】

【文献】特表２０１７－５１９３０３（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ１６Ｈ １０／００－８０／００

Ｇ０６Ｑ １０／００－９９／００

Ｇ１６Ｙ １０／６０

Ｇ１６Ｙ ２０／４０

Ｇ１６Ｙ ４０／１０

Ｇ１６Ｙ ４０／２０

Ｇ１６Ｙ ４０／３０

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

疾患に関連する対象者の後悔に関する情報に基づいて、前記対象者の前記疾患に対する過去の医療的な意思決定に関する後悔を検知する後悔検知部と、
前記意思決定または前記疾患に関する前記対象者の行動履歴または記録を収集する収集部と、
前記後悔が検知された場合に、収集された前記行動履歴または前記記録を、前記意思決定または前記疾患と関連付けて提示する提示部と、を備え、
前記後悔に関する情報は、前記疾患に関連する前記対象者の後悔を表す発言、検索履歴、及び記載の少なくとも１つであり、
前記後悔検知部は、前記意思決定の時点よりも後に、前記疾患に関連する前記対象者の後悔を表す発言、検索履歴、及び記載の少なくとも１つを検出した場合に、前記意思決定に関する後悔を検知する、
意思決定者支援システム。

【請求項2】

前記収集部は、前記行動履歴または前記記録を、前記対象者の前記意思決定に関わる努力に関する努力情報として収集する、
請求項１に記載の意思決定者支援システム。

【請求項3】

前記収集部によって収集される前記行動履歴または前記記録は、前記対象者の前記意思決定の結果得られたポジティブなイベントに関する情報を含む、
請求項１または２に記載の意思決定者支援システム。

【請求項4】

前記収集部は、ポジティブイベント抽出対象期間内の前記対象者の前記意思決定の結果に基づき得られた前記行動履歴または前記記録がポジティブなイベントか否かを、前記対象者が選択した選択肢のメリット及び選択しなかった選択肢のデメリットを基準に判定する、
前記ポジティブイベント抽出対象期間は、前記対象者が疾患に関する意思決定をした日から現在までの期間である、
請求項３に記載の意思決定者支援システム。

【請求項5】

前記収集部は、前記過去の意思決定に関連する前記疾患または該疾患の治療の際に当該意思決定に関連して前記対象者に提示された情報を、前記努力情報として収集する、
請求項２に記載の意思決定者支援システム。

【請求項6】

前記収集部は、前記過去の意思決定に関連する前記疾患に関する通院、入院または医療行為の頻度、時間、回数または費用のいずれかまたは全てを含む情報を、前記努力情報として収集する、
請求項２に記載の意思決定者支援システム。

【請求項7】

前記提示部は、前記過去の意思決定に関連する疾病に関する通院、入院または医療行為の頻度、時間、回数または費用のいずれかまたは全てについて、前記対象者の情報と、他者の統計情報とを比較する情報を前記努力情報として提示する、
請求項２に記載の意思決定者支援システム。

【請求項8】

前記対象者の生体情報に基づいて、前記対象者のストレスを検知するストレス検知部、をさらに備え、
前記後悔検知部は、前記意思決定の時点よりも後に、前記対象者のストレスが検知され、かつ、前記疾患に関連する前記対象者の後悔を表す発言、検索履歴、または記載を検出した場合に、前記意思決定に関する後悔を検知する、
請求項１から７のいずれか１項に記載の意思決定者支援システム。

【請求項9】

前記対象者が前記疾患の診断を受けた時期と、前記対象者が前記疾患に対する意思決定をした時期とに基づいて、前記対象者が前記疾患の治療に関して努力した努力期間を設定する設定部、をさらに備え、
前記収集部は、前記努力期間内の前記行動履歴または前記記録を、前記努力情報として収集する、
請求項２に記載の意思決定者支援システム。

【請求項10】

前記後悔検知部は、前記提示部が記行動履歴または前記記録を提示物として提示した後に、前記対象者のストレスが前記提示物の提示前よりも低減した場合は前記提示物によって対象者の後悔を低減する効果が得られたと判定し、前記対象者のストレスが前記提示物の提示前と変わらない、あるいは強くなった場合は前記提示物によって対象者の後悔を低減する効果が得られなかったと判定し、
前記提示部は、前記提示物によって対象者の前記後悔を低減する効果が得られなかった場合には、提示の態様または内容を変更して再度提示を行う、
請求項１から９のいずれか１項に記載の意思決定者支援システム。

【請求項11】

前記対象者は、前記疾患に罹患した患者である、
請求項１から１０のいずれか１項に記載の意思決定者支援システム。

【請求項12】

前記対象者は、前記疾患に罹患した患者とは異なる、
請求項１から１０のいずれか１項に記載の意思決定者支援システム。

【請求項13】

疾患に関連する対象者の後悔に関する情報に基づいて、前記対象者の前記疾患に対する過去の医療的な意思決定に関する後悔を検知する後悔検知部と、
前記意思決定または前記疾患に関する前記対象者の行動履歴または記録を収集する収集部と、
前記後悔が検知された場合に、収集された前記行動履歴または前記記録を、前記意思決定または前記疾患と関連付けて提示する提示部と、を備え、
前記後悔に関する情報は、前記疾患に関連する前記対象者の後悔を表す発言、検索履歴、及び記載の少なくとも１つであり、
前記後悔検知部は、前記意思決定の時点よりも後に、前記疾患に関連する前記対象者の後悔を表す発言、検索履歴、及び記載の少なくとも１つを検出した場合に、前記意思決定に関する後悔を検知する、
意思決定者支援装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本明細書及び図面に開示の実施形態は、意思決定者支援システム及び意思決定者支援装置に関する。

【背景技術】

【0002】

従来、患者に対する検査結果や生活習慣に関する情報等の各種データから、該患者の将来における健康状態を予測し、予測結果を該患者に提示する技術が知られている。また、過去の情報を基にインフォームドコンセント時の医療者の説明を補足して、被説明者である患者に提示する技術も知られている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】国際公開第２０１７／２０４２３３号

【文献】特開２０１５－１３８４５７号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

本明細書及び図面に開示の実施形態が解決しようとする課題の一つは、疾患に関する過去の意思決定に関して、意思決定者が現在感じている後悔を低減することである。ただし、本明細書及び図面に開示の実施形態により解決しようとする課題は上記課題に限られない。後述する実施形態に示す各構成による各効果に対応する課題を他の課題として位置づけることもできる。

【課題を解決するための手段】

【0005】

実施形態に係る意思決定者支援システムは、後悔検知部と、収集部と、提示部とを備える。後悔検知部は、疾患に関連する対象者の後悔に関する情報に基づいて、対象者の疾患に対する過去の医療的な意思決定に関する後悔を検知する。収集部は、意思決定または疾患に関する対象者の行動履歴または記録を収集する。提示部は、後悔が検知された場合に、収集された行動履歴または記録を、意思決定または疾患と関連付けて提示する。後悔に関する情報は、疾患に関連する対象者の後悔を表す発言、検索履歴、及び記載の少なくとも１つである。後悔検知部は、意思決定の時点よりも後に、疾患に関連する対象者の後悔を表す発言、検索履歴、及び記載の少なくとも１つを検出した場合に、意思決定に関する後悔を検知する。

【図面の簡単な説明】

【0006】

【図1】図１は、第１の実施形態に係る意思決定者支援システムの構成の一例を示す図である。

【図2】図２は、第１の実施形態に係る努力期間及びポジティブイベント抽出対象期間の一例を示す図である。

【図3】図３は、第１の実施形態に係る提示物の一例を示す図である。

【図4】図４は、第１の実施形態に係る意思決定者支援処理の流れの一例を示すフローチャートである。

【図5】図５は、第２の実施形態に係る意思決定者支援システムの構成の一例を示す図である。

【図6】図６は、第２の実施形態に係る意思決定者支援処理の流れの一例を示すフローチャートである。

【図7】図７は、変形例４に係る提示物の一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0007】

以下、図面を参照しながら、意思決定者支援システム及び意思決定者支援装置の実施形態について詳細に説明する。

【0008】

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る意思決定者支援システムＳ１の構成の一例を示す図である。図１に示すように、意思決定者支援システムＳ１は、意思決定者支援装置１０ａと、ユーザ端末２０ａとを備える。意思決定者支援装置１０ａと、ユーザ端末２０ａとは、例えばインターネット等のネットワークによって接続する。

【0009】

ユーザ端末２０ａは、ユーザによって使用される情報端末であり、例えば、タブレット端末、スマートフォン、またはＰＣ等である。

【0010】

本実施形態においては、意思決定者支援システムＳ１によって支援される意思決定者、疾患に罹患した患者、及びユーザ端末２０ａのユーザが同一人物である場合について説明する。また、意思決定者、患者、及びユーザは、本実施形態における対象者の一例である。

【0011】

また、意思決定者支援装置１０ａは、意思決定者支援システムＳ１外の種々の情報処理装置とインターネット等のネットワークによって接続する。一例として、本実施形態では、意思決定者支援装置１０ａは、電子カルテシステム３０ａ，３０ｂ、及び公共施設のシステムに含まれるサーバ装置と接続する。電子カルテシステム３０ａはユーザが医療的処置を受けたＡ病院、電子カルテシステム３０ｂはユーザがセカンドオピニオンを受けたＢ病院の電子カルテを管理する。また、公共施設のシステムの一例として、図１では図書館の本の貸し出しを管理する図書管理システム４００を挙げる。また、意思決定者支援装置１０ａは、さらに各種の情報処理と接続しても良い。

【0012】

意思決定者支援装置１０ａは、例えばＰＣ（Personal Computer）またはサーバ装置等のコンピュータであるものとする。意思決定者支援装置１０ａは、クラウド環境に設けられても良いし、病院等の医療機関またはヘルスケアサービスを提供する事業者の施設等に設置されても良い。

【0013】

意思決定者支援装置１０ａは、ＮＷ（network）インタフェース１１０と、記憶回路１２０と、入力インタフェース１３０と、ディスプレイ１４０と、処理回路１５０とを備える。

【0014】

ＮＷインタフェース１１０は、処理回路１５０に接続されており、意思決定者支援装置１０ａと、ユーザ端末２０ａ、電子カルテシステム３０ａ，３０ｂ、および図書管理システム４００との間で行われる各種データの伝送および通信を制御する。ＮＷインタフェース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。

【0015】

記憶回路１２０は、処理回路１５０に接続されており、処理回路１５０で使用される各種の情報およびプログラムを記憶する。

【0016】

記憶回路１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスク等により実現される。記憶回路１２０は、記憶部ともいう。

【0017】

入力インタフェース１３０は、トラックボール、スイッチボタン、マウス、キーボード、操作面へ触れることで入力操作を行うタッチパッド、表示画面とタッチパッドとが一体化されたタッチスクリーン、光学センサを用いた非接触入力回路、及び音声入力回路等によって実現される。入力インタフェース１３０は、処理回路１５０に接続されており、ユーザから受け取った入力操作を電気信号へ変換し処理回路１５０へと出力する。

【0018】

ディスプレイ１４０は、液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Organic Electro－Luminescence： OEL）ディスプレイ等である。なお、入力インタフェース１３０とディスプレイ１４０とは統合しても良い。例えば、入力インタフェース１３０とディスプレイ１４０とは、タッチパネルによって実現されても良い。ディスプレイ１４０は、表示部の一例である。

【0019】

処理回路１５０は、記憶回路１２０からプログラムを読み出し、実行することで各プログラムに対応する機能を実現するプロセッサである。本実施形態の処理回路１５０は、特定機能１５１、後悔検知機能１５２、期間設定機能１５３、収集機能１５４、努力情報抽出機能１５５、ポジティブイベント抽出機能１５６、生成機能１５７、及び送信機能１５８を備える。特定機能１５１は、特定部の一例である。後悔検知機能１５２は、後悔検知部の一例である。期間設定機能１５３は、設定部の一例である。収集機能１５４は、収集部の一例である。努力情報抽出機能１５５は、努力情報抽出部の一例である。ポジティブイベント抽出機能１５６は、ポジティブイベント抽出部の一例である。生成機能１５７は、生成部の一例である。送信機能１５８は、送信部の一例である。

【0020】

ここで、例えば、処理回路１５０の構成要素である特定機能１５１、後悔検知機能１５２、期間設定機能１５３、収集機能１５４、努力情報抽出機能１５５、ポジティブイベント抽出機能１５６、生成機能１５７、及び送信機能１５８の各処理機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶回路１２０に記憶されている。処理回路１５０は、プロセッサである。例えば、処理回路１５０は、プログラムを記憶回路１２０から読み出し、実行することで各プログラムに対応する機能を実現する。換言すると、各プログラムを読み出した状態の処理回路１５０は、図１の処理回路１５０内に示された各機能を有することとなる。なお、図１においては単一のプロセッサにて特定機能１５１、後悔検知機能１５２、期間設定機能１５３、収集機能１５４、努力情報抽出機能１５５、ポジティブイベント抽出機能１５６、生成機能１５７、及び送信機能１５８にて行われる処理機能が実現されるものとして説明したが、複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路１５０を構成し、各プロセッサがプログラムを実行することにより機能を実現するものとしても構わない。また、図１においては単一の記憶回路１２０が各処理機能に対応するプログラムを記憶するものとして説明したが、複数の記憶回路を分散して配置して、処理回路１５０は個別の記憶回路から対応するプログラムを読み出す構成としても構わない。

【0021】

特定機能１５１は、対象者が罹患した疾患、該疾患に関する対象者の意思決定の内容及び時期を、対象者が受診したＡ病院及びＢ病院の電子カルテシステム３０ａ，３０ｂから取得した対象者の電子カルテ情報に基づいて特定する。例えば、電子カルテシステム３０ａ，３０ｂから収集でき、かつ意思決定の発生を推定可能な情報は、治療方法、処置方法等が考えられる。例えば、後悔の対象である治療方法に関する情報、及び、もし対象者が術後に合併症を発症していたならば、「抗生剤投与」等の用語を抽出可能である。

【0022】

なお、対象者が罹患した疾患、該疾患に関する対象者の意思決定の内容及び時期の特定の手法はこれに限定されるものではなく、例えばユーザ自身がユーザ端末２０ａにこれらの内容を登録しても良い。また、電子カルテシステム３０ａ，３０ｂのいずれか一方から情報を取得しても良い。

【0023】

具体的には、対象者が、胃がんを罹患していると診断された場合を例として説明する。対象者は、最初に医師から治療法として“胃の２分の１切除”または“胃の全摘出”を提案され、その後、セカンドオピニオンとして他の医師から“ＥＳＤ（内視鏡的粘膜下層剥離術：Endoscopic Submucosal Dissection）”という治療法を提示された。その後、対象者はこれら３つの選択肢のうち、“ＥＳＤ”を選択した。この場合、対象者の疾患は“胃がん”、対象者の意思決定は“ＥＳＤを選択したこと”となる。また、意思決定の時期は、例えば、対象者が選択する治療法を医師に伝えた日とする。特定機能１５１は、電子カルテシステム３０ａ，３０ｂから取得した対象者の電子カルテ情報に基づいて、これらの情報を特定する。

【0024】

なお、意思決定は、治療法を選択することに限定されない。例えば、“治療を受けない”と決めることも意思決定である。また、疾患に関する意思決定であれば、治療法の選択だけではなく、医療機関の選択や入退院の選択等も意思決定の対象に含まれる。

【0025】

特定機能１５１は、特定した対象者の疾患、対象者の意思決定の内容、及び対象者の意思決定の時期を、後悔検知機能１５２、及び期間設定機能１５３に送出する。

【0026】

後悔検知機能１５２は、疾患に関連する対象者の後悔に関する情報に基づいて、対象者の疾患に対する過去の医療的な意思決定に関する後悔を検知する。

【0027】

以下、疾患に関連する対象者の後悔に関する情報を後悔情報という。後悔情報は、対象者が罹患した疾患に関連する、対象者の後悔を表す発言、検索履歴、または記載である。記載とは、例えば、対象者によってＳＮＳ（Social Networking Service）またはブログ等へ書き込まれた文章、および対象者が送信した電子メールまたはメッセージアプリケーション中の文章等である。また、対象者が電話または口頭で発した音声が記録された場合には、後悔情報は、該音声のうち、疾患に関連する後悔に関する内容を含んでも良い。なお、以下、本実施形態において“文章”という場合、文字で記載されたものと音声で発せられたもののいずれでも良いものとする。

【0028】

例えば、胃がんの治療方法の選択を後悔しているユーザがとる行動は例えば、（１）スマートフォンやＰＣ等を介してインターネットで「胃がん 内視鏡手術 再発」、「胃がん 治療後の経過 ブログ」、「胃がん 治療方法」など胃がん関連の検索を行う。（２）ブログやＳＮＳに不安な気持ちを綴った日記を投稿する。（３）家族や親戚、医師、看護師等に話す、相談する。（４）Ｓｉｒｉ（登録商標）等の音声認識機能付きＡＩアシスタント機器に対して呟く、という行動を含む。

【0029】

後悔検知機能１５２は、（１）または（２）についてはスマートフォンのローカルデータやインターネット上にあるサーバから医療用語等の臨床に関連する情報を抽出する。また、（３）については対象者の使用するＡＩアシスタント機器またはユーザ端末２０ａ等から音声データを解析して同様の情報を抽出する。

【0030】

文章が疾患に関連する対象者の後悔に関するとは、例えば、文章が疾患に関する対象者の過去の意思決定を意味する単語と、該意思決定を否定する意味の単語とを含むことをいう。なお、“過去の意思決定を意味する単語”及び“意思決定を否定する意味の単語”は、直接的な言及に限らず、間接的な言及を含む。例えば、意思決定に対して不安または疑問を抱いているという意味の文章、および選択しなかった選択肢の方を肯定する内容の文章も、間接的に対象者の後悔を表すものとする。

【0031】

例えば、対象者の疾患が“胃がん”、対象者の意思決定が“ＥＳＤを選択したこと”であるとする。この場合対象者が“ＥＳＤを選択したこと”を否定する意味の文章は、例えば“ＥＳＤ”を直接的または間接的に意味する単語と“ＥＳＤを選択したこと”を直接的または間接的に否定する単語とを含む。例えば、“ＥＳＤを選択しなければ良かった”、“この治療法で良かったのかな”、または“なぜＥＳＤを選択したのだろう”等の文章が後悔情報となる。また、選択しなかった選択肢である“胃の２分の１切除”または“胃の全摘出”を肯定する文章も、間接的に意思決定を否定しているため、後悔情報となる。また、対象者の意思決定と否定的な単語とを含む検索履歴も、後悔情報に含まれる。例えば、検索履歴が“ＥＳＤ”と、“死亡率”、“後悔”または“再発”等の否定的な単語との組み合わせの検索ワードを含む場合、該検索履歴は後悔情報となる。

【0032】

本実施形態の後悔検知機能１５２は、対象者の意思決定の時点よりも後に、疾患に関連する対象者の後悔を表す発言、検索履歴、または記載を検出した場合に、該意思決定に関する後悔を検知する。

【0033】

より詳細には、後悔検知機能１５２は、対象者の意思決定の時点よりも後に、対象者のストレスが検知され、かつ、疾患に関連する対象者の後悔を表す発言、検索履歴、または記載を検出した場合に、意思決定に関する後悔を検知する。

【0034】

あるいは、後悔検知機能１５２は、特定機能１５１から取得した情報と、医療関連の履歴情報と比較してユーザの後悔発生を判定しても良い。例えば、後悔検知機能１５２は、ユーザによって検索システムで複数回検索された医療用語に対する、電子カルテシステム３０ａ，３０ｂから抽出された疾患名または処置名等の医療用語との関連量が一定以上になった場合、対象者の治療方法選択の意思決定に対して後悔が生じていると判定しても良い。

【0035】

本実施形態の後悔検知機能１５２は、対象者のストレスの検知結果および後悔情報を、ＮＷインタフェース１１０を介してユーザ端末２０ａから取得する。なお、後悔検知機能１５２は、ユーザ端末２０ａ以外の情報処理装置またはウェアラブル端末等から、対象者のストレスの検知結果または後悔情報を取得しても良い。

【0036】

後悔検知機能１５２は、後悔を検知した場合、後悔を検知したことを期間設定機能１５３に送出する。

【0037】

また、後悔検知機能１５２は、後述のユーザ端末２０ａの提示機能２５４によって対象者に提示物が提示された場合に、対象者の後悔が低減したか否かを判定する。後悔検知機能１５２は、対象者の後悔が低減していないと判定した場合は、後述の生成機能１５７に後悔が継続していることを通知する。

【0038】

期間設定機能１５３は、対象者が疾患の診断を受けた時期と、対象者が該疾患に対する意思決定を行った時期とに基づいて、対象者が疾患の治療や処置等の意思決定に関して努力した努力期間を設定する。一例として、努力期間は、対象者が疾患の診断を受けた日から対象者が意思決定をした日までの期間とする。

【0039】

また、期間設定機能１５３は、対象者の疾患に関する意思決定の時期に基づいて、ポジティブイベント抽出対象期間を設定する。一例として、ポジティブイベント抽出対象期間は、対象者が疾患に関する意思決定をした日から現在までの期間とする。

【0040】

図２は、第１の実施形態に係る努力期間及びポジティブイベント抽出対象期間の一例を示す図である。図２に示す例では、対象者は２０１４年７月１８日に胃がんの診断を受け、２０１４年８月５日にＥＳＤを選択する意思決定をし、ＥＳＤによる治療を受けた後、２０１４年９月２４日に退院している。現在の日付は２０１５年５月２４日であり、対象者は退院後のフォローアップ期間中である。

【0041】

図２に示すように、対象者が２０１４年７月１８日に胃がんの診断を受け、２０１４年８月５日に意思決定をした場合、“２０１４年７月１８日～２０１４年８月５日”が努力期間となる。また、仮に対象者が２０１４年８月５日にＥＳＤを選択する意思決定をし、現在の日付が２０１５年５月２４日である場合、“２０１４年８月５日～０１５年５月２４日”がポジティブイベント抽出対象期間となる。

【0042】

なお、努力期間及びポジティブイベント抽出対象期間は上述の例に限定されない。

【0043】

また、努力期間は、換言すれば、ユーザが意思決定に向き合った期間である。ポジティブイベント抽出対象期間は、意思決定後から後悔が発生するまでの期間である。これらの期間はそれぞれ、ユーザの努力行動又は選択肢がもたらした結果をデータとして抽出できる。例えば、努力期間は、電子カルテに診断された疾患の入力があった日から、対象者が医師等に治療手法の選択を伝えた日まで、等となり得る。また、ポジティブイベント抽出対象期間は、対象者のブログの治療方法決定に関する事項が記載されている記事の投稿日から退院情報が記載されている記事の投稿日または現時点まで、等となり得る。

【0044】

期間設定機能１５３は、設定した努力期間及びポジティブイベント抽出対象期間を収集機能１５４に送出する。

【0045】

図１に戻り、収集機能１５４は、努力情報抽出機能１５５及びポジティブイベント抽出機能１５６を備える。

【0046】

努力情報抽出機能１５５及びポジティブイベント抽出機能１５６は、意思決定または疾患に関する対象者の行動履歴または記録を収集する。

【0047】

対象者の行動履歴または記録は、対象者によってＳＮＳ等へ書き込まれた文章、対象者が送信した電子メールまたはメッセージアプリケーション中の文章、対象者が電話または口頭で発した音声、対象者の医療的な記録、対象者の位置情報の履歴、及び図書館等の公共施設の利用記録等である。努力情報抽出機能１５５及びポジティブイベント抽出機能１５６は、これらの情報を、ユーザ端末２０ａ、他のサーバ装置、電子カルテシステム３０ａ，３０ｂ、対象者の使用するＡＩアシスタント機器、または図書管理システム４００等から取得する。例えば、努力情報抽出機能１５５は、対象者が電話または口頭で発した音声を、対象者の使用するＡＩアシスタント機器またはユーザ端末２０ａ等から取得した音声データから取得してもよい。

【0048】

より詳細には、努力情報抽出機能１５５は、対象者の行動履歴または記録を、対象者の意思決定に関わる努力に関する努力情報として収集する。本実施形態においては、努力情報の対象となる行動履歴または記録は、期間設定機能１５３によって定められた努力期間内の行動履歴または記録とする。

【0049】

努力情報は、対象者の疾患または該疾患に関する意思決定に関わる、対象者が努力をしたことを直接的または間接的に表す情報である。

【0050】

例えば、努力情報は、対象者の過去の意思決定に関連する疾患または該疾患の治療の際に、当該意思決定に関連して対象者に提示された情報を含む。また、努力情報は、対象者の過去の意思決定に関連する疾患に関する通院、入院または医療行為の頻度、時間、回数または費用のいずれかまたは全てを含んでも良い。

【0051】

具体的には、努力情報抽出機能１５５は、努力期間内の（５）対象者が検索サイトで「胃がん 治療方法」、「胃がん 治療後の経過」、「胃がん ＥＳＤ」、「胃がん ＥＳＤ 成功確率」、「胃がん治療 有名 医者」など胃がん関連の情報を検索した検索回数または検索時間。（６）対象者が図書館で胃がん関連本を借りた際の貸し出し履歴、回数、貸出し時期、及び返却時期。（７）対象者と医師、看護師等の医療者との対話時間または回数。（８）対象者と家族、親戚または友人との対話または通話時間、等を、ユーザ端末２０ａ、電子カルテシステム３０ａ，３０ｂ、図書管理システム４００またはその他の情報処理装置に記憶されたデータから抽出する。（５）～（８）は、対象者の努力を表す行動の一例であるが、努力を表す行動はこれらに限定されるものではない。

【0052】

また、ポジティブイベント抽出機能１５６は、対象者の意思決定の結果得られたポジティブなイベントに関する情報を含む、対象者の行動履歴または記録を収集する。対象者の意思決定の結果得られたポジティブなイベントとは、例えば、疾患の治療法の選択肢のうち、対象者が選択した治療法によってもたらされたポジティブな出来事である。あるいは、対象者が選択しなかった治療法を仮に選択した場合に起こり得るネガティブな出来事が「発生しなかった」ことも、ポジティブなイベントに含めても良い。

【0053】

例えば、ポジティブイベント抽出機能１５６は、ポジティブイベント抽出対象期間内の対象者の意思決定によって得られた行動履歴または記録が、ポジティブなイベントであるか否かを、対象者が選択した選択肢のメリット及び選択しなかった選択肢のデメリットを基準に判定する。

【0054】

本実施形態の例では、ポジティブイベント抽出対象期間内の対象者の行動履歴または記録のうち、対象者が選択した“ＥＳＤ”のメリットによって可能となった出来事、及び対象者が選択しなかった選択肢である“胃の２分の１切除”または“胃の全摘出”をした場合には困難であった出来事が、ポジティブイベントとなる。

【0055】

例えば、胃の切除又は全摘出のデメリットとして“ダンピング症候群(早期または晩期)”、“食欲低下”、“亜鉛不足による味覚障害”、“貧血”、“栄養障害”、“牛乳不耐症”、“逆流性食道炎”、または“逆流性胃炎”等の後遺症がある。このため、対象者が胃の切除または全摘出を選択していた場合、“早期ダンピング症候群の予防のために「饅頭やケーキ等の甘いものを食べられなかった」”というデメリットが生じた可能性がある。このデメリットに対するポジティブなイベントを、「食べられなかった」という否定形の言葉に反する、肯定形の言葉を用いた、「食べられた」イベントや「食べた」イベントに変換すると、ポジティブイベント抽出機能１５６は、手術後に生じた「誕生日にケーキを食べた」、及び「温泉に行って、家族や親戚と皆で温泉饅頭を食べた」という対象者の行動をポジティブイベントと判定できる。他の例として、後遺症によって対象者に味覚障害が生じて「味が分からない」というネガティブイベントが発生していた可能性があるため、ポジティブイベント抽出機能１５６は、「（美味しいものを食べて）味がきちんと分かる。」等をポジティブイベントとして判定できる。

【0056】

ポジティブイベント抽出機能１５６は、対象者の行動履歴または記録のうち、選択しなかった選択肢のデメリットに反する出来事、または選択した選択肢のメリットに合致する出来事を、例えば言語解析等を用いて判定する。

【0057】

ポジティブイベント抽出機能１５６は、各選択肢のメリットやデメリットの情報を、例えばＮＷインタフェース１１０を介してインターネット上のサーバ装置から取得しても良い。ポジティブイベント抽出機能１５６は、インターネット上から各選択肢のメリットやデメリットの情報を、疾患の治療経験者の情報等から収集し、随時、記憶回路１２０に登録及び更新しても良い。また、各選択肢のメリットやデメリットの情報は、管理者によって意思決定者支援装置１０ａの記憶回路１２０に登録及び更新されても良い。

【0058】

例えば、努力情報抽出機能１５５及びポジティブイベント抽出機能１５６は、対象者の行動履歴または記録の特徴量を解析し、上述の努力情報およびポジティブイベントに該当する情報を抽出しても良い。特徴量の解析は、例えば、自然文で記載された記録などの非構造化データの構造化の処理を含むが、これに限定されるものではない。

【0059】

なお、ポジティブイベントは、非医療的な日常の行動に関する情報、努力情報は医療に関する情報に対象を限定しても良い。

【0060】

なお、本実施形態においては、努力情報抽出機能１５５及びポジティブイベント抽出機能１５６は、接続先の情報処理装置から抽出対象のデータを抽出するものとして記載したが、努力情報抽出機能１５５及びポジティブイベント抽出機能１５６は、対象の期間の情報を収集した後に、収集済みの情報から、努力情報またはポジティブイベントを抽出しても良い。例えば、ポジティブイベント抽出機能１５６は、収集したポジティブイベント抽出対象期間内の対象者の行動履歴または記録が、ポジティブなイベントか否かを判定し、ポジティブなイベントであると判定した行動履歴または記録だけを抽出しても良い。

【0061】

努力情報抽出機能１５５及びポジティブイベント抽出機能１５６は、抽出した努力情報及びポジティブイベントに関する情報を、生成機能１５７に送出する。努力情報及びポジティブイベントに関する情報は、努力またはポジティブイベントの内容、日時、及び位置情報を含む。位置情報は、対象者による努力の実行またはポジティブイベントの発生時における対象者の位置を示す情報である。具体的には、位置情報は、ユーザ端末２０ａのＧＰＳ位置情報、または対象者の行動履歴または記録の取得元のシステムに関連する位置情報である。取得元のシステムに関連する位置情報は、電子カルテシステム３０ａ，３０ｂ、図書管理システム４００が用いられるＡ病院、Ｂ病院、または図書館の位置である。

【0062】

生成機能１５７は、努力情報抽出機能１５５及びポジティブイベント抽出機能１５６によって収集された行動履歴または記録を、意思決定または疾患と関連付けた提示物を生成する。

【0063】

提示物は、例えば、対象者に対して、対象者の過去の努力またはポジティブなイベントを提示する表現物である。

【0064】

図３は、第１の実施形態に係る提示物９０の一例を示す図である。図３では、提示物９０が後述のユーザ端末２０ａのディスプレイ２４０に表示された状態を図示する。

【0065】

図３に示す例では、生成機能１５７は、努力情報及びポジティブイベントを、地図上の位置にマッピングした提示物９０を生成する。例えば、図３に示すように、提示物９０の中央に地図があり、その地図上にユーザが努力行動を行った位置、ポジティブなイベントが発生した位置を示すポインを示すアイコン９１ａ～９１ｅが対応付けられる。

【0066】

また、生成機能１５７は、提示物９０上、例えば地図上部に、奮闘期間として努力情報及びポジティブイベントの抽出対象となった期間を表示しても良い。図３では、努力期間とポジティブイベント抽出対象期間とを合わせた期間を、奮闘期間として表示する。また、図３では、提示物９０のタイトルを「奮闘記」としているが、これに限定されるものではない。

【0067】

努力情報及びポジティブイベントは、予め地図上に表示されていても良いし、ユーザがアイコン９１ａ～９１ｅをクリックした場合に、努力やポジティブイベントの詳細が表示されても良い。表示される努力やポジティブイベントの詳細は、写真、動画、ＳＮＳまたはブログの文章の一部、努力を表現できるような定量的な数値、またはユーザ以外のコメントでも良い。ユーザ以外のコメントは、例えばＳＮＳに寄せられたコメントでも良いし、音声データとして取得された会話中の他者の発言でも良い。

【0068】

なお、図３に示す提示物９０の態様は一例であり、これに限定されるものではない。例えば、他の表現形式として、メッセージアプリケーションで送信可能なメッセージ形式、写真またはその他の画像を含むスライドショー形式、ユーザを主人公とするストーリーを表すアニメまたは小説等を採用することができる。また、提示物９０は、対象者本人の視点に基づく表現に限定されるものではなく、他者視点の印象を表現して対象者に提示するものでもよい。

【0069】

また、生成機能１５７は、努力情報及びポジティブイベントの特徴量を解析し、解析結果に応じて提示手法およびレイアウトを決定しても良い。特徴量の解析は、例えば、自然文で記載された記録などの非構造化データの構造化の処理を含むが、これに限定されるものではない。

【0070】

生成機能１５７は、生成した提示物９０を、送信機能１５８に送出する。

【0071】

図１に戻り、送信機能１５８は、生成機能１５７によって生成された提示物９０を、ユーザ端末２０ａに送信する。

【0072】

次に、ユーザ端末２０ａについて説明する。

【0073】

ユーザ端末２０ａは、ＮＷインタフェース２１０と、記憶回路２２０と、入力インタフェース２３０と、ディスプレイ２４０と、処理回路２５０とを備える。

【0074】

ＮＷインタフェース２１０は、処理回路２５０に接続されており、ユーザ端末２０ａと、意思決定者支援装置１０ａとの間で行われる各種データの伝送および通信を制御する。また、ＮＷインタフェース２１０は、ユーザ端末２０ａと、各種のＳＮＳ、ブログ、または検索サービスを提供するサーバ装置との間で行われる各種データの伝送および通信を制御する。ＮＷインタフェース２１０は、ネットワークカードやネットワークアダプタ、ＮＩＣ等によって実現される。

【0075】

記憶回路２２０は、処理回路２５０に接続されており、処理回路２５０で使用される各種の情報およびプログラムを記憶する。

【0076】

入力インタフェース２３０は、トラックボール、スイッチボタン、マウス、キーボード、操作面へ触れることで入力操作を行うタッチパッド、表示画面とタッチパッドとが一体化されたタッチスクリーン、光学センサを用いた非接触入力回路、及び音声入力回路等によって実現される。入力インタフェース２３０は、処理回路２５０に接続されており、ユーザから受け取った入力操作を電気信号へ変換し処理回路２５０へと出力する。

【0077】

なお、本明細書において意思決定者支援装置１０ａの入力インタフェース１３０およびユーザ端末２０ａの入力インタフェース２３０はマウス、キーボードなどの物理的な操作部品を備えるものだけに限られない。例えば、装置とは別体に設けられた外部の入力機器から入力操作に対応する電気信号を受け取り、この電気信号を処理回路１５０，２５０へ出力する電気信号の処理回路も入力インタフェース１３０，２３０の例に含まれる。

【0078】

ディスプレイ２４０は、液晶ディスプレイや有機ＥＬディスプレイ等である。なお、入力インタフェース２３０とディスプレイ２４０とは統合しても良い。例えば、入力インタフェース２３０とディスプレイ２４０とは、タッチパネルによって実現されても良い。ディスプレイ２４０は、表示部の一例である。

【0079】

処理回路２５０は、記憶回路２２０からプログラムを読み出し、実行することで各プログラムに対応する機能を実現するプロセッサである。本実施形態の処理回路２５０は、ストレス検知機能２５１、送信機能２５２、受信機能２５３、及び提示機能２５４を備える。ストレス検知機能２５１は、ストレス検知部の一例である。送信機能２５２は、送信部の一例である。受信機能２５３は、受診部の一例である。提示機能２５４は、提示部の一例である。

【0080】

ここで、例えば、処理回路２５０の構成要素であるストレス検知機能２５１、送信機能２５２、受信機能２５３、及び提示機能２５４の各処理機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶回路２２０に記憶されている。処理回路２５０は、プロセッサである。例えば、処理回路２５０は、プログラムを記憶回路２２０から読み出し、実行することで各プログラムに対応する機能を実現する。換言すると、各プログラムを読み出した状態の処理回路２５０は、図１の処理回路２５０内に示された各機能を有することとなる。なお、図１においては単一のプロセッサにストレス検知機能２５１、送信機能２５２、受信機能２５３、及び提示機能２５４にて行われる処理機能が実現されるものとして説明したが、複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路２５０を構成し、各プロセッサがプログラムを実行することにより機能を実現するものとしても構わない。また、図１においては単一の記憶回路２２０が各処理機能に対応するプログラムを記憶するものとして説明したが、複数の記憶回路を分散して配置して、処理回路２５０は個別の記憶回路から対応するプログラムを読み出す構成としても構わない。

【0081】

上記の意思決定者支援装置１０ａ及びユーザ端末２０ａの説明では、「プロセッサ」が各機能に対応するプログラムを記憶回路から読み出して実行する例を説明したが、実施形態はこれに限定されない。本実施形態において、「プロセッサ」という文言は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit ）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、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。プロセッサが例えばＣＰＵである場合、プロセッサは記憶回路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。一方、プロセッサがＡＳＩＣである場合、記憶回路１２０，２２０にプログラムを保存する代わりに、当該機能がプロセッサの回路内に論理回路として直接組み込まれる。なお、本実施形態の各プロセッサは、プロセッサごとに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１つのプロセッサとして構成し、その機能を実現するようにしてもよい。さらに、図１における複数の構成要素を１つのプロセッサへ統合してその機能を実現するようにしてもよい。

【0082】

ストレス検知機能２５１は、対象者の生体情報に基づいて、対象者のストレスを検知する。例えば、ストレス検知機能２５１は、不図示のウェアラブルデバイス等から、対象者の心電、皮膚温度または呼吸センサ等から得られる生理指標を、生体情報として取得し、これらの情報に基づいて対象者のストレスの有無を判定する。ストレスの検知の手法は、公知のストレスセンシング技術を採用しても良い。

【0083】

また、ストレス検知に用いられる生体情報は上述の例に限定されない。例えば、ユーザ端末２０ａがスマートフォンである場合、ストレス検知機能２５１は、スクリーンタイム機能と、対象者によるスマートフォンの閲覧頻度、電波のゆらぎとため息の呼吸、音声の物理的特徴量の解析、カメラを用いた表情解析、スマートフォンに内蔵された歩数計によって計数された歩数等を用いたストレス検知等を実施してもよい。

【0084】

ストレス検知機能２５１は、対象者のストレスを検知した場合、ストレスを検知したことを送信機能２５２に送出する。

【0085】

送信機能２５２は、ストレス検知機能２５１によってストレスが検知された場合に、対象者がストレスを感じていることを、意思決定者支援装置１０ａに送信する。

【0086】

また、送信機能２５２は、意思決定者支援装置１０ａに、努力期間及びポジティブイベント抽出対象期間の対象者の行動履歴または記録を送信する。例えば、努力期間及びポジティブイベント抽出対象期間の対象者の行動履歴または記録は、意思決定者支援装置１０ａの努力情報抽出機能１５５及びポジティブイベント抽出機能１５６によって検索され、検索条件に該当した情報が送信機能２５２によって意思決定者支援装置１０ａに送信されても良い。

【0087】

受信機能２５３は、ＮＷインタフェース２１０を介して、意思決定者支援装置１０ａから、提示物９０を受信する。受信機能２５３は、受診した提示物９０を、提示機能２５４に送出する。

【0088】

提示機能２５４は、対象者の後悔が検知された場合に、収集された対象者の行動履歴または記録を、意思決定または疾患と関連付けて提示する。具体的には、提示機能２５４は、意思決定者支援装置１０ａの生成機能１５７によって生成された提示物９０を提示する。提示の手法の一例として、図３に示したように、ユーザ端末２０ａのディスプレイ２４０に提示物９０を表示しても良い。

【0089】

提示物９０の提示のタイミングは、意思決定者支援装置１０ａにより対象者の後悔が検出されたときが望ましい。また、提示機能２５４は、提示物９０を複数回に分けて段階的に提示してもよい。例えば、メッセージ形式で、対象者とのやり取りを伴って複数の提示物９０を提示する形式を採用しても良い。この場合、対象者の反応に応じて、提示物９０の内容が変化しても良い。また、提示物９０の提示のタイミングは、対象者によって任意に決定されても良い。例えば、提示機能２５４は、対象者が提示物９０の提示を要求する操作をした場合に、提示物９０を提示しても良い。

【0090】

また、提示機能２５４は、意思決定者支援装置１０ａの後悔検知機能１５２によって、提示物９０の提示後に対象者の後悔が低減していないと判定された場合には、提示の態様を変更して再度提示を行う。

【0091】

次に、以上のように構成された意思決定者支援システムＳ１による意思決定者支援処理の流れについて説明する。

【0092】

図４は、第１の実施形態に係る意思決定者支援処理の流れの一例を示すフローチャートである。このフローチャートでは、意思決定者支援装置１０ａ及びユーザ端末２０ａで実行される処理を示す。

【0093】

まず、ユーザ端末２０ａのストレス検知機能２５１は、不図示のウェアラブルデバイス等から対象者の生体情報を取得し、モニタリングする（Ｓ１）。

【0094】

そして、ストレス検知機能２５１は、取得した生体情報のモニタリング結果から、対象者のストレスを検知する（Ｓ２）。ストレス検知機能２５１がストレスを検知した場合、ユーザ端末２０ａの送信機能２５２は、対象者がストレスを感じていることを、意思決定者支援装置１０ａに送信する。

【0095】

また、意思決定者支援装置１０ａの特定機能１５１は、対象者の疾患に関する意思決定関連の情報を収集する（Ｓ３）。例えば、特定機能１５１は、対象者が罹患した疾患、該疾患に関する対象者の意思決定の内容及び時期を、対象者が受診したＡ病院及びＢ病院の電子カルテシステム３０ａ，３０ｂから取得した対象者の電子カルテ情報に基づいて特定する。なお、意思決定の内容及び時期の特定のタイミングは限定されるものではなく、予め特定されていても良い。

【0096】

そして、意思決定者支援装置１０ａの後悔検知機能１５２は、対象者の疾患に関連する対象者の後悔を表す発言、検索履歴、または記載に基づいて、対象者の後悔発生を分析する（Ｓ４）。例えば、後悔検知機能１５２は、意思決定の時点よりも後に、対象者のストレスが検知され、かつ、疾患に関連する対象者の後悔を表す発言、検索履歴、または記載を検出した場合に、意思決定に関する後悔を検知する。

【0097】

そして、後悔検知機能１５２は、後悔の検知結果に基づいて、対象者に後悔が発生したか否かを判定する（Ｓ５）。後悔検知機能１５２が、後悔が発生したと判定しなかった場合（Ｓ５“Ｎｏ”）、意思決定者支援装置１０ａにおける処理は終了する。この場合、Ｓ１の処理に戻り、ユーザ端末２０ａのストレス検知機能２５１は、対象者の生体情報のモニタリング及びストレスの検知処理を継続する。

【0098】

後悔検知機能１５２は、後悔が発生したと判定した場合（Ｓ５“Ｙｅｓ”）、後悔を検知したことを期間設定機能１５３に送出する。

【0099】

期間設定機能１５３は、努力期間及びポジティブイベント抽出対象期間の基準となる意思決定イベントを特定する（Ｓ６）。意思決定イベントは、意思決定に関する出来事であり、本実施形態においては、疾患に対する意思決定をしたこと、及び意思決定の対象となる疾患の診断を受けたこと、選択対象の治療法を提示されたこと等を含む。期間設定機能１５３は、電子カルテシステム３０ａ，３０ｂに登録された対象者の医療記録、またはユーザ端末２０ａ及び各種のサーバ装置に記憶された対象者のＳＮＳ等の記載等に基づいて、これらの意思決定イベントを特定する。

【0100】

期間設定機能１５３は、特定した意思決定イベントに基づいて、対象者の努力期間及びポジティブイベント抽出対象期間を設定する（Ｓ７）。具体的には、期間設定機能１５３は、対象者が疾患の診断を受けた日から対象者が医療的な意思決定をした日までを努力期間として設定する。また、期間設定機能１５３は、対象者が疾患に関する意思決定をした日から現在までをポジティブイベント抽出対象期間として設定する。

【0101】

努力情報抽出機能１５５は、ユーザの努力情報を抽出する（Ｓ８）。本実施形態においては、努力情報抽出機能１５５は、努力期間における対象者の努力を表す対象者の行動履歴または記録をユーザ端末２０ａ、他のサーバ装置、電子カルテシステム３０ａ，３０ｂ、対象者の使用するＡＩアシスタント機器、または図書管理システム４００等から取得する。

【0102】

また、ポジティブイベント抽出機能１５６は、ポジティブイベント抽出対象期間におけるポジティブなイベントを抽出する（Ｓ９）。

【0103】

次に、生成機能１５７は、努力情報抽出機能１５５及びポジティブイベント抽出機能１５６によって抽出された努力情報及びポジティブイベントの特徴量を解析する（Ｓ１０）。

【0104】

そして、生成機能１５７は、解析結果に基づいて提示方法を選定する（Ｓ１１）。例えば、生成機能１５７は、地図画像上への努力情報及びポジティブイベントのマッピング、アニメーション、小説、またはスライドショー等の予め定められた複数の提示方法から、抽出された努力情報及びポジティブイベントに適合するものを選択する。一例として、抽出された努力情報及びポジティブイベントが位置情報を含む場合、生成機能１５７は、地図画像上への努力情報及びポジティブイベントのマッピングを選択する。なお、提示方法の選定手法はこれに限定されるものではない。

【0105】

そして、生成機能１５７は、選定した提示方法に基づいて提示物９０を生成する（Ｓ１２）。意思決定者支援装置１０ａの送信機能１５８は、生成機能１５７が生成した提示物９０をユーザ端末２０ａに送信する。また、ユーザ端末２０ａの受信機能２５３は、意思決定者支援装置１０ａから、提示物９０を受信する。

【0106】

ユーザ端末２０ａの提示機能２５４は、意思決定者支援装置１０ａによって生成された提示物９０をユーザに提示する（Ｓ１３）。

【0107】

また、ここで、ユーザ端末２０ａのストレス検知機能２５１は、不図示のウェアラブルデバイス等から対象者の生体情報を取得し、モニタリングする（Ｓ１４）。また、ストレス検知機能２５１は、取得した生体情報のモニタリング結果から、対象者のストレスを検知する。

【0108】

そして、意思決定者支援装置１０ａの後悔検知機能１５２は、対象者のストレスの検知結果に基づいて、提示物９０の効果を分析する（Ｓ１５）。例えば、後悔検知機能１５２は、提示物９０の提示の前後における対象者のストレスの強さを比較する。なお、後悔検知機能１５２は、ストレス以外に、対象者の発言または行動から提示物９０の効果を評価しても良い。

【0109】

そして、後悔検知機能１５２は、提示物９０によって対象者の後悔を低減する効果を得られたか否かを判定する（Ｓ１６）。

【0110】

例えば、後悔検知機能１５２は、提示物９０の提示後の対象者のストレスが提示物９０の提示前と変わらない、あるいは強くなっている場合、提示物９０によって対象者の後悔を低減する効果が得られなかったと判定する（Ｓ１６“Ｎｏ”）。この場合、後悔検知機能１５２は、生成機能１５７に、後悔が継続していることを通知する。そして、Ｓ１１の提示方法の選定の処理に戻る。提示物９０によって対象者の後悔を低減する効果が得られなかった場合、生成機能１５７は、提示方法または提示物９０の内容を変更して、前回とは異なる提示物９０を生成する。これにより、提示機能２５４は、前回とは態様の異なる提示物９０を提示する。

【0111】

また、後悔検知機能１５２は、提示物９０の提示後に、対象者のストレスが提示物９０の提示前よりも低減していれば、提示物９０によって対象者の後悔を低減する効果が得られたと判定する（Ｓ１６“Ｙｅｓ”）。この場合、このフローチャートの処理は終了する。

【0112】

このように、本実施形態の意思決定者支援システムＳ１は、対象者の疾患に対する過去の医療的な意思決定に関する後悔を検知した場合に、意思決定または疾患に関する対象者の行動履歴または記録を、意思決定または疾患と関連付けて提示する。このため、本実施形態の意思決定者支援システムＳ１によれば、過去の意思決定に関して、意思決定者が現在感じている後悔を低減することができる。例えば、意思決定から時間を経た後に対象者が後悔を感じた場合に、過去の行動履歴または記録を提示物９０によって思い出させることにより、過去の努力やポジティブな出来事を再認識させ、自らの意思決定に対して肯定的な気持ちを取り戻すことを支援することができる。また、対象者が現在感じている後悔を低減させることにより、対象者が将来の意思決定や治療を前向きな気持ちで行うことを支援することができる。

【0113】

また、本実施形態の意思決定者支援システムＳ１は、対象者の行動履歴または記録を、対象者の意思決定に関わる努力に関する努力情報として収集する。本実施形態の意思決定者支援システムＳ１によれば、このような努力情報を対象者に提示することにより、対象者に過去の自らの努力を思い出させ、対象者が意思決定の経緯及び自らの過去を肯定的に捉えることを支援することができる。

【0114】

また、本実施形態の意思決定者支援システムＳ１は、対象者の意思決定の結果得られたポジティブなイベントに関する情報を含む行動履歴または記録を収集する。本実施形態の意思決定者支援システムＳ１によれば、収集したポジティブなイベントに関する情報を対象者に提示することにより、対象者に自らの意思決定の結果得られたポジティブなイベントを思い出させ、対象者が意思決定の経緯及び自らの過去を肯定的に捉えることを支援することができる。

【0115】

また、本実施形態の意思決定者支援システムＳ１は、対象者の意思決定の結果得られた行動履歴または記録が、ポジティブなイベントか否かを判定する。このため、本実施形態の意思決定者支援システムＳ１によれば、行動履歴または記録のうち、対象者を前向きな気持ちさせる可能性の高いものを提示対象として選定することができる。

【0116】

また、本実施形態の意思決定者支援システムＳ１は、過去の意思決定に関連する疾患または該疾患の治療の際に当該意思決定に関連して対象者に提示された情報を、努力情報として収集する。このため、本実施形態の意思決定者支援システムＳ１によれば、対象者が意思決定する際の検討の根拠となった情報を対象者に再度提示することにより、対象者が意思決定当時の検討経緯を思い出し、自らの意思決定に対する納得感を持つことを支援することができる。

【0117】

また、本実施形態の意思決定者支援システムＳ１は、過去の意思決定に関連する疾患に関する通院、入院または医療行為の頻度、時間、回数または費用のいずれかまたは全てを含む情報を、努力情報として収集する。本実施形態の意思決定者支援システムＳ１によれば、このような努力情報を対象者に提示することにより、治療のための努力を対象者に思い出せ、対象者が自らの過去を肯定的に捉えることを支援することができる。

【0118】

また、本実施形態の後悔に関する情報は、疾患に関連する対象者の後悔を表す発言、検索履歴、または記載であり、本実施形態の意思決定者支援システムＳ１は、意思決定の時点よりも後に、疾患に関連する対象者の後悔を表す発言、検索履歴、または記載を検出した場合に、意思決定に関する後悔を検知する。このため、本実施形態の意思決定者支援システムＳ１によれば、対象者の自覚の有無に関わらず、対象者の意思決定に関連する後悔を検知することができる。

【0119】

また、本実施形態の意思決定者支援システムＳ１は、意思決定の時点よりも後に、対象者のストレスが検知され、かつ、疾患に関連する対象者の後悔を表す発言、検索履歴、または記載を検出した場合に、対象者の意思決定に関する後悔を検知する。すなわち、本実施形態の意思決定者支援システムＳ１は、対象者がストレスを感じた状態にあり、かつ自らの意思決定に対して否定的な気持ちを抱いている場合に、努力情報及びポジティブイベントの収集及び提示物９０の提示をする。このため、本実施形態の意思決定者支援システムＳ１によれば、効果的なタイミングで、対象者に対して提示物９０の提示をすることができる。

【0120】

また、本実施形態の意思決定者支援システムＳ１は、対象者が疾患の診断を受けた時期と、対象者が疾患に対する意思決定をした時期とに基づいて、対象者が疾患の治療に関して努力した努力期間を設定し、該努力期間内の対象者の行動履歴または記録を、努力情報として収集する。このため、本実施形態の意思決定者支援システムＳ１によれば、対象者が疾患に対する意思決定のために費やした期間における対象者の行動を努力として肯定的に提示することができる。

【0121】

また、本実施形態の意思決定者支援システムＳ１は、行動履歴または記録を提示した後に、対象者の後悔が低減しているか否かを判定し、後悔が低減していない場合には、提示の態様または内容を変更して再度提示を行う。このため、本実施形態の意思決定者支援システムＳ１によれば、対象者に対して効果的に作用する態様または内容の提示物９０を提供することができる。

【0122】

なお、本実施形態においては、対象者による意思決定が１回である場合を例として説明したが、対象者が複数回の意思決定を行った場合にも、本実施形態の意思決定者支援システムＳ１を適用することができる。例えば、対象者が、診断を受けてから、ある治療の開始についての意思決定をした後、当該治療を中止する意思決定をする場合がある。このような場合は、対象者が診断を受けてから治療開始についての意思決定をするまでの期間を第１の努力期間、治療開始についての意思決定をしてから当該治療を中止する意思決定をするまでの期間を第２の努力期間としても良い。

【0123】

（第２の実施形態）
上述の第１の実施形態では、対象者の私有端末及びＳＮＳ等の私的な情報を活用して対象者の支援を行っていた。これに対して、この第２の実施形態では、病院等の医療機関において対象者の支援を行う場合について説明する。

【0124】

図５は、第２の実施形態に係る意思決定者支援システムＳ２の構成の一例を示す図である。本実施形態の意思決定者支援システムＳ２は、意思決定者支援装置１０ｂと、医療従事者用端末２０ｂとを備える。意思決定者支援装置１０ｂは、例えばクラウド環境に設けられる。

【0125】

また、医療従事者用端末２０ｂは、例えば医師等が使用するＰＣまたはタブレット端末等である。本実施形態においては、医療従事者用端末２０ｂのユーザは医師等の医療従事者であり、意思決定者及び対象者とは異なる者とする。また、本実施形態においては、実際に罹患した患者、意思決定者、及び対象者は同一人物とする。なお、医療従事者用端末２０ｂをユーザ端末と称しても良い。

【0126】

また、医療従事者用端末２０ｂは、電子カルテシステム３０ａと院内ＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワークを介して接続する。医療従事者用端末２０ｂと電子カルテシステム３０ａとは、Ａ病院の情報システム５００に含まれる。医療従事者用端末２０ｂは、さらに不図示の病院内外の情報処理装置と接続しても良い。

【0127】

なお、意思決定者支援システムＳ２の構成は図５に示す例に限定されない。例えば、意思決定者支援装置１０ｂもＡ病院の情報システム５００に含まれても良い。あるいは、医療従事者用端末２０ｂはディスプレイ２４０を含む表示装置としての機能のみを備え、その他の機能は全てクラウド上の意思決定者支援装置１０ｂの機能として構成されても良い。また、意思決定者支援システムＳ２は、情報システム５００全体を含むものとしても良い。

【0128】

意思決定者支援装置１０ｂは、ＮＷインタフェース１１０と、記憶回路１２０と、入力インタフェース１３０と、ディスプレイ１４０と、処理回路１５０とを備える。

【0129】

本実施形態の処理回路１５０は、特定機能１５１、後悔検知機能１５２、期間設定機能１５３、収集機能１５９、生成機能１５７、及び送信機能１５８を備える。

【0130】

本実施形態の特定機能１５１は、対象者が罹患した疾患、該疾患に関する対象者の意思決定の内容及び時期を、電子カルテシステム３０ａから取得した対象者の電子カルテ情報、またはその他の医療情報に基づいて特定する。

【0131】

また、本実施形態の後悔検知機能１５２は、疾患に関連する対象者の後悔に関する情報に基づいて、対象者の疾患に対する過去の医療的な意思決定に関する後悔を検知する。具体的には、本実施形態の後悔検知機能１５２は、医療従事者用端末２０ｂのストレス検知機能２５１がストレスを検知した際の状況や、過去の医療行為に関連する情報を分析し、当該ストレスが後悔によるものか否かを分析及び判定する。

【0132】

具体的には、後悔検知機能１５２は、ストレスが検知された際に、患者が過去を振り返っていたかをマイクで取得した音声から分析したり、現在の患者の治療や疾病の状況が後悔の原因となり得るか否かについての情報を電子カルテシステム３０ａまたはその他の医療情報データベースから取得する。本実施形態においては、医療情報データベースは、電子カルテシステム３０ａ内のデータベースの他、図示しない病院内外の情報処理装置に記憶されたレセプトデータ、オーダリングデータ、検査データ等のデータベースを含む。

【0133】

後悔検知機能１５２は、検知されたストレスが患者の意思決定を伴う医療行為に対する後悔によるものと判定した場合は、対象の医療行為を特定すると共に後悔が発生していると判定する。ここで、対象の医療行為の特定にあたっては、一般的に後悔の対象となることが多い疾病、医療行為、予後の状況のパターンを診療科別に記憶しておき、これに基づき特定しても良い。なお、先に意思決定内容を特定した後に後悔の有無を判定しても良い。

【0134】

本実施形態の期間設定機能１５３は、第１の実施形態と同様に、患者の努力行動等を抽出するための期間を設定する。ただし、本実施形態においてはＡ病院の情報システム５００から努力行動等を抽出するため、対象となる医療行為と抽出対象のデータの対応関係が明確な例もある。そのような場合はデータを直接的に抽出できるため、必ずしも期間を設定せずとも良い。また、第１の実施形態においては、努力期間とポジティブイベント抽出対象期間とを分けて設定していたが、本実施形態においては、医療的な情報が主に収集対象となるため、期間設定機能１５３は、努力期間のみを設定する。

【0135】

本実施形態の収集機能１５９は、患者の努力行動等を抽出（収集）する。具体的には、電子カルテシステム３０ａまたはその他の医療情報データベースから、対象となる医療行為に関連した通院回数、病院の滞在時間、医療行為の回数、治療費の総額等を抽出する。抽出対象は、努力期間内のこれらの情報でも良いし、意思決定の対象となった疾患に紐付くこれらの情報でも良い。

【0136】

また、収集機能１５９は、対象者の医療行為を受ける際の意思決定のために行われた医師またはカウンセラーからのカウンセリング、インフォームドコンセント、またはその他の説明の際の情報を、電子カルテシステム３０ａまたはその他の医療情報データベースから抽出しても良い。あるいは、これらの情報は予め意思決定者支援装置１０ｂの記憶回路１２０に記憶されても良い。具体的には、患者の意思決定を必要とする医療行為ごとに定型の資料が用意され、説明またはカウンセリング時に使用される場合、該定形の資料は医師または情報システム５００によって記憶回路１２０に保存される。そして後の後悔発生時に、収集機能１５９が該定型の資料の情報を記憶回路１２０から抽出しても良い。

【0137】

また、上述の定型の資料での説明に限らず、患者の各種検査データの表示とともに当該患者特有の疾病の状態を表示したり、患者の属性や選好、価値観、説明の場の反応によって説明内容を選択できる患者意思決定支援システムが用いられても良い。この場合、該患者意思決定支援システムと意思決定者支援システムＳ２とが連動することにより、患者が選択した説明内容を後の後悔発生時に抽出できるよう保存しておいても良い。この意思決定支援システムにおいては、疾病の進行度合いや合併症の有無によって異なる患者説明情報を提示する。また、同種の疾病であっても、患者の属性情報に応じて異なる患者説明情報を提示する。例えば、一人暮らしの８０代男性と複数の未成年の子を持つ４０代女性では異なる患者説明情報を提示することが好ましい。さらにはこのような明確な属性の差異に限らず、患者のリスク選好傾向や先延ばし傾向などの性格を医師等が判断し、これに応じて説明情報が変わることも考えられる。さらには、複数の治療方法の中から一つを選択しなければならないような疾病においては、それぞれの治療方法のメリット及びデメリットを比較表示するような説明情報も有用である。このような患者意思決定支援システムは患者の意思決定の際に有用であるが、後の後悔発生時にも、当時の意思決定が如何に最善を尽くして行われていたかを再認識するためにも有用である。患者意思決定支援システムは、意思決定者支援システムＳ２の一機能として含まれても良い。

【0138】

本実施形態の生成機能１５７は、収集機能１５９が抽出した情報に基づいて、提示物９０を作成する。より詳細には、生成機能１５７は、患者の通院回数、病院の滞在時間、医療行為の回数、治療費の総額や、説明の際の情報、例えば患者との意思決定の際に用いたソフトウェアの表示内容の少なくともいずれかを提示物として作成する。ここで、患者に対する情報に加えて、関連する統計情報を加えても良い。例えば、通院回数、病院の滞在時間、医療行為の回数、治療費の総額については同種の疾病の他の患者の平均や中央値などの情報を加えることで、努力の程度の認識の補助となり得る。

【0139】

例えば、生成機能１５７は、過去の意思決定に関連する疾病に関する通院、入院または医療行為の頻度、時間、回数または費用のいずれかまたは全てについて、対象者の情報と、他者の統計情報とを比較する情報を努力情報として含む提示物９０を生成しても良い。

【0140】

また、本実施形態の生成機能１５７は、それぞれの提示情報について患者の努力行動を示している程度を判定し、その程度によって提示情報から削除する判断を行っても良い。例えば、生成機能１５７は、通院回数や医療行為の回数が同種疾病患者と比べて少なかった場合はその情報を削除しても良い。また、意思決定時の説明を患者が十分に認識していなかったと推定される場合には該説明に関する情報を削除しても良い。生成機能１５７は、該削除については、説明時の表示時間や、電子カルテ情報等に記載される患者の認知能力に関する情報によって判断しても良い。例えば、意思決定の時点で患者本人が低年齢であった場合や高度急性期においては患者本人に判断能力がなく家族等が説明を受け意思決定しているため、患者の努力行動とは言えない。一方、家族も含めた努力行動を提示するため、このような場合でも提示情報として削除しない場合も考えられる。このような判定の結果、提示情報がなくなってしまった場合にはその旨を医師等の医療従事者に提示しても良い。

【0141】

本実施形態の送信機能１５８は、生成機能１５７が生成した提示物９０を、医療従事者用端末２０ｂに送信する。

【0142】

次に、医療従事者用端末２０ｂについて説明する。

【0143】

医療従事者用端末２０ｂは、ユーザ端末２０ａと同様に、ＮＷインタフェース２１０と、記憶回路２２０と、入力インタフェース２３０と、ディスプレイ２４０と、処理回路２５０とを備える。

【0144】

処理回路２５０は、ストレス検知機能２５１、送信機能２５２、受信機能２５３、及び提示機能２５４を備える。

【0145】

ストレス検知機能２５１は、例えば図示しない病院内の情報入出力端末から患者の生体情報を取得し、取得した生体情報に基づいて、ストレスを検知する。具体的には、ストレス検知機能２５１は、光学カメラ等によって取得された患者の表情や呼吸動や温度センサによって得られた皮膚温度を解析したり、マイクによって取得した音声から認識した会話内容を解析するなどして患者のストレスを検知する。ストレス検知機能２５１は、これらの解析及び検知を、医師による診察、または患者と看護師との会話の機会に関連付けて診察室に備え付けられた端末から情報を取得して行うようにしても良いし、病院内の各所あるいは病院外から取得したデータを情報システム５００に取り込むことによって行うことにしても良い。

【0146】

なお、ストレス検知機能２５１は、医療従事者用端末２０ｂの外部に設けられた情報入出力端末として構成されても良い。

【0147】

また、医師、または看護師等が患者を観察した結果、患者が後悔から生じるストレスを感じていると認める場合に、その旨を医師、または看護師が直接的に入力しても良い。例えば電子カルテの入力画面の一部に入力ボタンを設ける等によって実現しても良い。この場合、ストレス検知機能２５１は、医師または看護師等の入力を受け付けることにより患者のストレスを検知する。なお、その他の手段として、ストレス検知機能２５１は、電子カルテの入力情報や看護記録などの各種情報を用いてストレスを検知しても良い。

【0148】

送信機能２５２は、ストレス検知機能２５１が患者のストレスを検知した場合に、患者がストレスを感じていることを、意思決定者支援装置１０ｂに通知する。

【0149】

また、受信機能２５３は、意思決定者支援装置１０ｂから、提示物９０を受信する。なお、本実施形態においては、提示物９０は、図３で説明した第１の実施形態の提示物９０のような表示画面として構成されていなくとも良く、単に提示情報を含むデータ群でも良い。

【0150】

提示機能２５４は、努力行動情報提示機能は、これらの提示情報をディスプレイ２４０に表示させる。あるいは、提示機能２５４は、医療従事者用端末２０ｂ外の図示しない表示装置にこれらの提示情報を表示させても良い。

【0151】

提示機能２５４は、表示に際しては、後悔の判定が医師等の手動入力によらない場合は、患者が後悔している状態を検知した旨を表示させる。さらに、提示機能２５４は、努力行動に関する提示情報が作成された場合は、その情報の提示可否を選択させるウィンドウを画面に表示させるなどする。ここで医師等が表示を許可することにより提示情報を示す提示物９０が画面に表示され、患者に提示することができる。なお、最終的に提示情報を患者に提示するまでの後悔検知の通知や提示可否の選択画面などは患者に視認されないようにすべきであり、医師等のみ視認できるよう配置するためのモニタと表示画面とを異なる装置としても良い。例えば、提示機能２５４は、医師に対する通知はディスプレイ２４０に表示させ、最終的に提示情報を患者に提示する際にはディスプレイ２４０及び外部の表示装置に表示させても良い。

【0152】

また、提示物９０が過去の意思決定に関連する疾病に関する通院、入院または医療行為の頻度、時間、回数または費用のいずれかまたは全てについて、対象者の情報と、他者の統計情報とを比較する情報を努力情報として含む場合、提示機能２５４は、提示物９０をディスプレイ２４０等に表示させることにより、これらの情報を対象者に提示する。

【0153】

図６は、第２の実施形態に係る意思決定者支援処理の流れの一例を示すフローチャートである。このフローチャートでは、意思決定者支援装置１０ｂ及び医療従事者用端末２０ｂで実行される処理を示す。

【0154】

まず、医療従事者用端末２０ｂのストレス検知機能２５１は、対象者の生体情報を取得し、モニタリングする（Ｓ２１）。

【0155】

そして、ストレス検知機能２５１は、取得した生体情報のモニタリング結果から、対象者のストレスを検知する（Ｓ２２）。

【0156】

また、意思決定者支援装置１０ｂの後悔検知機能１５２は、疾患に関連する対象者の後悔に関する後悔関連情報を電子カルテシステム３０ａまたはその他の医療情報データベースから収集する（Ｓ２３）。

【0157】

また、意思決定者支援装置１０ｂの特定機能１５１は、臨床における患者の意思決定に関する情報を電子カルテシステム３０ａまたはその他の医療情報データベースから収集する（Ｓ２４）。特定機能１５１は、収集した情報に基づいて、対象者が罹患した疾患、該疾患に関する対象者の意思決定の内容及び時期を特定する。なお、Ｓ２３とＳ２４の処理の実行順は逆でも良い。

【0158】

そして、後悔検知機能１５２は、収集した情報及び患者の意思決定に関する情報に基づいて、患者の後悔発生を分析する（Ｓ２５）。

【0159】

そして、後悔検知機能１５２は、患者に後悔が発生したか否かを判定する（Ｓ２６）。後悔検知機能１５２が患者に後悔が発生していないと判定した場合（Ｓ２６“Ｎｏ”）、Ｓ２１の処理に戻る。

【0160】

また、後悔検知機能１５２が患者に後悔が発生したと判定した場合（Ｓ２６“Ｙｅｓ”）、期間設定機能１５３は、第１の実施形態と同様に、患者の努力行動等を抽出するための期間を設定する（Ｓ２７）。

【0161】

そして、収集機能１５４は、設定された期間における患者の努力情報を電子カルテシステム３０ａまたはその他の医療情報データベースから抽出する（Ｓ２８）。

【0162】

生成機能１５７は、努力情報抽出機能１５５によって抽出された努力情報の特徴量を解析する（Ｓ２９）。例えば、生成機能１５７は、電子カルテシステム３０ａまたはその他の医療情報データベースから抽出された情報の構造化等を行ってもよい。

【0163】

そして、生成機能１５７は、抽出された努力情報等に基づいて提示物９０を生成する（Ｓ３０）。意思決定者支援装置１０ｂの送信機能１５８は、生成機能１５７が生成した提示物９０を医療従事者用端末２０ｂに送信する。また、医療従事者用端末２０ｂの受信機能２５３は、意思決定者支援装置１０ｂから、提示物９０を受信する。

【0164】

そして、医療従事者用端末２０ｂの提示機能２５４は、提示物９０をディスプレイ２４０に表示させる等の手段によって、努力情報を提示する（Ｓ３１）。

【0165】

このように、本実施形態の意思決定者支援システムＳ２によれば、第１の実施形態と同様の機能を備えた上で、医療機関においても意思決定者である患者の支援をすることができる。

【0166】

また、本実施形態の意思決定者支援システムＳ２は、過去の意思決定に関連する疾病に関する通院、入院または医療行為の頻度、時間、回数または費用のいずれかまたは全てについて、対象者の情報と、他者の統計情報とを比較する情報を努力情報として対象者に提示する。このため本実施形態の意思決定者支援システムＳ２によれば、対象者の努力を他者と比較することにより、対象者が自らの努力を客観的に認識することを支援することができる。例えば、対象者自身は気が付いていなくとも、一般的な患者よりも努力の度合が高い場合に、対象者に自らの努力の度合を把握させることにより、自らの過去の意思決定を肯定的に捉えることを促すことができる。

【0167】

なお、本実施形態の意思決定者支援システムＳ２においては、病院等の施設内でストレス検知をトリガとして努力情報を含む提示物９０の提示を行うことを例示したが、第１の実施形態と同様に、対象者の個人的な情報を活用しても良い。

【0168】

例えば、ストレス検知や後悔発生分析は、患者の保有するスマートフォンやウェアラブル端末、ＳＮＳ等の情報を併用しても良い。意思決定者支援システムＳ２は、これらの情報を取得しておき、患者の次の来院時において、後悔発生判定や努力情報の提示に用いても良い。この際、提示物９０の表示態様についても、第１の実施形態の手法を適用しても良い。

【0169】

以下に、第１の実施形態または第２の実施形態の意思決定者支援システムＳ１，Ｓ２を適用する具体例について、疾患ごとに説明する。

【0170】

（がんの事例について）
様々な種類及び部位のがんが存在するが、典型的には治療方法として摘出手術、放射線治療、抗がん剤等の化学的治療、さらには遺伝子的治療、免疫的治療など単純には比較できない治療の選択肢が多く、後悔の発生しやすい疾病ともいえる。治療方法選択においては上述したような患者意思決定支援システムの利用が有用である。またいずれの治療を選択し、どのような予後となった場合であっても治療後の長期的な入院または通院が必要となるケースが多いため、医療機関でのストレス検知及び後悔発生判定の機会も見込まれる。

【0171】

より典型的には、治療後再発した場合や転移が発見された場合、かつての選択を後悔する契機となりうるので、このような情報が電子カルテ等に記載された場合には後悔発生分析機能が後悔の発生と判定する要素とすることができる。また、この情報のみをもってストレス検知機能におけるストレス検知としても良い。

【0172】

また、患者が抗がん剤治療による副作用に苦しんでいる場合にも、治療の選択に対しての後悔が生じうる。この場合、患者は入院中で看護師と接する機会も多いことから看護記録等の情報に基づいてのストレス検知や後悔発生分析が有効と考えられる。さらには病室内のマイクやカメラなどを用いての検出も考えられる。

【0173】

上述のいずれの場合も、過去に治療方法に関する意思決定をした際に患者に対して提示された情報を、その後、患者が後悔を感じた時に患者が改めて客観的に見返すことは、患者の後悔低減に有用である。また、がん治療にあたっては複数の治療を行うことも多く、その通院回数や手技及び治療の遍歴等の努力行動を見返すことによっても後悔低減の効果が見込まれる。これらの後悔低減により、今後の治療に積極的になれることもあるし、場合によっては積極的治療を中断して緩和ケア中心の体制へと適正なタイミングでの方針変更を補助するものともなりうる。

【0174】

具体的な例として、乳がんの手術方法選択について述べる。乳がん手術では、がんのみを摘出し、乳房を温存する乳房温存療法と、乳房を全て摘出する全摘術があり、ある状況下では、どちらの手法も生存率に違いはなく、患者の意向によって選択される。なお、全摘の場合にのみ人工乳房による再建が可能である。

【0175】

例えば患者が温存療法を選択し、その後乳房内に再発が起きた場合（後悔の発生）を考える。患者は温存療法を「自身の乳頭が残る」「全摘術後に人工乳房による再建は実施しない」こと、を考慮して決定していたとする。この場合には、判断に至ったプロセスを理解し、選択に納得するために、温存療法と全摘術を比較するために実施したインターネットや図書館などでの検索履歴の提示、相談センターとの相談記録といった、行動履歴を抽出して、提示すれば良い。

【0176】

また、選択しなかった手法に対する、経済的、時間的な予測値を提示することで、改めて選択しなかった手法が自分の判断にどのように影響したかを再認識させても良い。経済的予測値は、患者が加入している医療保険（国民、厚生、1割負担、３割負担等）、世帯収入、加入している民間保険の条件、手技の保険点数から、個別化された値が算出可能である。さらに施設までの移動手段などにかかる費用、子供や要介護者の預け入れにかかる費用、休職にともなう負担、なども含めても良い。また、時間的な予測値は、ガイドラインに基づいて、標準的な手法による予測値を算出すれば良い。

【0177】

（心疾患の事例について）
心疾患においても、内科的療法、カテーテル施術、開胸手術等の選択肢がある場合も多いので、上述したような患者意思決定システムの利用が有用であり、かつ、治療後も入院、通院が必要となることが多く、医療機関でのストレス検知及び後悔発生判定の機会が見込まれることはがんの事例と同様である。

【0178】

種々の心疾患があるが、悪いケースでは心不全に発展して急性憎悪による再入院を繰り返して状態悪化していく傾向は共通している。例えば急性憎悪の情報が電子カルテ等に記載された場合には後悔発生分析機能が後悔の発生と判定する要素とすることができるし、この情報のみをもってストレス検知機能におけるストレス検知としても良い。ただし、高度急性期の渦中は過去の行動を振り返る余裕がない可能性があるので、努力行動情報の提示は一定の回復の後に行うようにしても良い。

【0179】

また、治療後、在宅で比較的支障のない生活を送っている患者であっても、一定の運動制限など生活制限もあり、不満を感じる機会も多い。また、定期的な通院も行っていることが多いため、この通院が病院でのストレス検知及び後悔発生判定の機会となる。

【0180】

上述のいずれの場合も、過去に治療方法に関する意思決定時をした際に患者に対して提示された情報を、その後、患者が後悔を感じた時に患者が改めて客観的に見返すことは、患者の後悔低減に有用である。この後悔低減により、今後の治療に積極的になれる効果が考えられる。

【0181】

（婦人科、産科、または小児科関連の疾患の事例について）
例えば、不妊治療においては、タイミング療法から始まり、人工授精、体外受精へとステップアップしていくが、妊娠、出産に至らずに、患者が長期にわたっての通院を続けることもある。このような通院の際に、ストレス検知及び後悔発生判定を行い、これまでの通院回数、病院の滞在時間、医療行為（人工授精、体外受精等）の回数、治療費の総額等を表示すれば、これまでの努力行動を客観的に確認することができ、治療の継続の有無に関わらず、前向きな判断の補助となる効果がある。さらには、このような長期の不妊治療に失敗すると、治療をやめた後も出産をあきらめきれないなど、精神的な負荷が継続する場合もある。このような場合には、精神科、心療内科等のカウンセリング施設において、ストレス検知及び後悔発生判定を行ったうえでこのような不妊治療の情報にアクセスし、かつての努力行動を客観的に確認させて心的負担を軽減させることができる。

【0182】

また、産科においては、出産前に胎児の先天性の疾患が発見されることがある。例えば、特定の染色体異常は、新型出生前診断等により、比較的早期に発見される。新型出生前診断の実施に当たっては専門カウンセラーによるカウンセリングを行うことが推奨されており、実施医療機関ではカウンセリングのための提示資料を各種用意している。また、先天性心疾患等も出生前に診断されることがあるが、奇形の種類に応じた説明が資料を用いてなされることになる。これらの資料のどれを提示したかを記憶しておき、後の後悔検出時の提示情報とすることができる。

【0183】

より具体的には、染色体異常のうち２１トリソミー（ダウン症候群）の場合は、出生後の寿命も長く、先天性心疾患の場合も手術は必要となるものの治療技術が確立されており予後良好なことが多い。しかし、どちらの場合も何かの疾患が残存することがほとんどであり、健常児と比べれば、小児科への通院・入院が必要となることも多く、親及び本人ともに負荷を感じる機会が多い。このような小児科への通院または入院の機会にストレス検知及び後悔発生判定を行い、産科でかつて説明を受けた際の資料を改めて客観的に見返すことは親の後悔低減に有用である。また対象は親だけでなく、本人が成長したのちにこのような親の努力情報を提示することも有用と考えられる。

【0184】

これに対して、先天性心疾患の場合、診断がつく時期も遅く、かつ治療を行えば一般的に予後良好であるため、出産、治療の経過をたどることが多いが、新型出生前診断等による染色体異常は比較的早期の診断が可能であるため、染色体異常と診断された場合、９割以上のケースで人工妊娠中絶を選択する実情がある。このような選択を行った場合でも親の精神的な負荷が継続する場合もあるため、精神科、心療内科、その他のカウンセリング施設において、ストレス検知及び後悔発生判定を行ったうえでこのようなカウンセリング時点の情報にアクセスし、かつての意思決定時の情報を客観的に確認させて心理的な整理を行わせることができる。

【0185】

（変形例１）
上述の各実施形態においては、支援の対象者と、疾患に罹患した患者とが同一人物である場合について説明した。しかしながら、支援の対象者は、疾患に罹患した患者とは異なる者であっても良い。例えば、検知されるストレス、判定される後悔、努力やポジティブイベントの主体となるのは患者本人に限らず、親、家族、患者が死亡した後の遺族、又は医師、看護師等の医療従事者等となる場合もありうる。

【0186】

より詳細には、がんなどで家族を失った遺族には、患者に対して行った治療や看護などに関して、「あれは正しい選択だったのか」という後悔の思いが生じ、自責の念に駆られることもある。このことが障害となり、家族を失った悲しみから立ち直れず、うつ病などの精神疾患を発症する場合もある。

【0187】

例えば、残された遺族が、故人が罹患した疾病に関する自らの意思決定に対して後悔を感じている場合にも、意思決定者支援システムＳ１，Ｓ２を適用可能である。

【0188】

例えば、本変形例においては、故人のカルテ情報、故人や関係者の携帯端末等に記録してある情報などから、残された遺族である対象者が「できる限りのことを行った」すなわち「努力した」ことを示す情報を収集し、遺族に提示する機能を、本意思決定者支援システムに持たせることとする。

【0189】

具体的には、治療に対するインフォームドコンセント、あるいはシェアード・ディシジョン・メイキングの際の同意書や、生前の故人の「ありがとう」という、努力を労うことに結びつく感謝の言葉を検索対象とすることなどが考えられる。努力を労うことに結びつく言葉は、例えば意思決定者支援装置１０ａ，１０ｂの記憶回路１２０内の単語データベース（図示せず）に予め登録されていても良い。この場合、収集機能１５４，１５９は、単語データベースに登録された単語に一致する単語を、故人または遺族の携帯端末またはＳＮＳ、電子メール等から、努力情報として抽出してもよい。なお、本変形例においては、故人の携帯端末をユーザ端末２０ａの一例としても良いし、遺族の携帯端末をユーザ端末２０ａの一例としても良い。

【0190】

また、遺族と共に見取りを行った医療関係者または介護関係者の労いの言葉も、遺族の癒しにつながるという報告があることから、収集機能１５４，１５９は、看護記録や介護記録の時間等の情報を元に、該当する医療関係者または介護関係者と共に闘病の助けをした場面の記録を収集しても良い。また、提示機能２５４は、これらの記録を遺族に対して提示する。

【0191】

（変形例２）
また、上述の各実施形態および変形例１においては、患者、患者の家族、または患者の遺族の後悔を対象として説明したが、医師、看護師等の医療者の後悔を解消するために、意思決定者支援システムＳ１，Ｓ２を適用しても良い。医師、看護師であっても、担当する患者の経過が悪いときは、自己の選択や行為に対して後悔を感じることがある。このとき、意思決定時に参照した情報を努力行動情報として提示するなどすれば、心的負担の軽減につながり、次の活動に前向きになれる効果がある。

【0192】

（変形例３）
また、上述の各実施形態においては、対象者のストレスを検知したことを、後悔の検知の条件としていたが、ストレス検知は後悔検知の必須条件としなくとも良い。また、意思決定者支援システムＳ１，Ｓ２は、対象者の後悔の検出の後に、さらにストレスの有無を判定するという順に処理を行っても良い。

【0193】

また、上述の各実施形態においては、予め意思決定を特定した後に、該意思決定を基準として対象者の後悔の有無を判定したが、意思決定者支援システムＳ１，Ｓ２は、対象者の何らかの後悔を検知した後に、該後悔の原因である可能性のある医療的な意思決定を推定する処理を実行しても良い。この場合、該後悔の原因である可能性のある医療的な意思決定が見つからない場合、意思決定者支援システムＳ１，Ｓ２は、対象者の後悔は医療とは関連の無いものであると判定しても良い。この場合は意思決定者支援システムＳ１，Ｓ２は、特に提示物９０を生成または提示しなくとも良い。

【0194】

また、ストレスを感じていること、あるいは、意思決定に対して後悔を感じていることを、対象者自身がユーザ端末２０ａまたは意思決定者支援装置１０ａ，１０ｂに入力する構成を採用しても良い。

【0195】

また、上述の各実施形態においては、後悔の検知について、対象者の文章または発言に基づく検知を例示したが、後悔検知機能１５２は、対象者の顔の表情の解析結果等に基づいて後悔を検知しても良い。例えば、後悔検知機能１５２は、公知の顔表情解析手法を使用して、対象者が撮像された画像から対象者の陰性感情を検出した場合に、対象者が後悔していると判定しても良い。

【0196】

（変形例４）
また、提示物は、上述の各実施形態で説明した態様に限定されるものではない。図７は、変形例４に係る提示物９２の一例を示す図である。例えば、生成機能１５７は、対象者の保持するユーザ端末２０ａのＷｅｂブラウザの履歴から、疾患に係る情報が表示されていた履歴と表示時間を抽出し、該履歴と時間とを可視化可能な提示物９２を生成しても良い。

【0197】

例えば、生成機能１５７は、検索に要した時間の分析だけでなく、検索時点における対象者がいた場所の情報を、ユーザ端末２０ａのＧＰＳ履歴等から取得して提示物９２に含めても良い。図７に示す例では、生成機能１５７は、対象者のＷｅｂブラウザの利用時間おける疾患についての検索に要した時間、および各検索の時点において対象者がいた場所を、提示物９２に含める。

【0198】

（変形例５）
上述の第１の実施形態においてユーザ端末２０ａの機能として説明した機能の一部または全てが意思決定者支援装置１０ａの機能であっても良い。

【0199】

例えば、ストレス検知機能２５１は、意思決定者支援装置１０ａの機能であっても良い。また、意思決定者支援装置１０ａの機能として説明した機能の一部または全てを、ユーザ端末２０ａが備えても良い。この場合、ユーザ端末２０ａが意思決定者支援装置の一例となる。

【0200】

また、第２の実施形態において、医療従事者用端末２０ｂの機能として説明した機能の一部または全てが意思決定者支援装置１０ｂの機能であっても良い。また、意思決定者支援装置１０ｂの機能として説明した機能の一部または全てを、医療従事者用端末２０ｂが備えても良い。この場合、医療従事者用端末２０ｂが意思決定者支援装置の一例となる。

【0201】

また、上述の各実施形態においては、ユーザ端末２０ａまたは医療従事者用端末２０ｂの提示機能２５４を提示部の一例としたが、意思決定者支援装置１０ａ，１０ｂの送信機能１５８を、提示部の一例としても良い。

【0202】

（変形例６）
また、提示物９０，９２に含まれる情報は、努力、またはポジティブなものに限定されない。例えば、期間設定機能１５３によって設定された期間における対象者の行動であれば、特にポジティブなイベントではなくとも、提示対象としても良い。また、対象者自身ではなく、対象者の家族または友人の行動履歴または記録が、提示物９０，９２に含まれても良い。

【0203】

（変形例７）
また、上述の各実施形態では、意思決定者支援装置１０ａ，１０ｂは、提示物９０，９２を、ユーザ端末２０ａまたは医療従事者用端末２０ｂに送信していたが、ＳＮＳ等のアプリケーションサービスを提供するサーバに送信しても良い。すなわち、意思決定者支援装置１０ａ，１０ｂは、提示物９０，９２を直接的にユーザ端末２０ａに送信せずに、ＳＮＳ等のアプリケーションサービスと連携し、アプリケーション内の機能として、対象者に提示させても良い。

【0204】

（変形例８）
上記各実施形態では、後悔の検知を努力情報及びポジティブイベントの収集及び提示物９０の生成のトリガとしていたが、他のトリガが採用されても良い。例えば、対象者自身が、ユーザ端末２０ａまたは意思決定者支援装置１０ａに対して、努力情報及びポジティブイベントの収集及び提示物９０の生成の開始を要求する操作をすることを、これらの処理のトリガとしても良い。

【0205】

以上説明した少なくとも１つの実施形態によれば、疾患に関する過去の意思決定に関して、意思決定者が現在感じている後悔を低減することができる。

【0206】

いくつかの実施形態を説明したが、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、実施形態同士の組み合わせを行うことができる。これら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】

【0207】

１０ａ，１０ｂ 意思決定者支援装置
２０ａ ユーザ端末
２０ｂ 医療従事者用端末
３０ａ，３０ｂ 電子カルテシステム
９０，９２ 提示物
９１ａ～～９１ｅ アイコン
１１０，２１０ ＮＷインタフェース
１２０，２２０ 記憶回路
１３０，２３０ 入力インタフェース
１４０，２４０ ディスプレイ
１５０，２５０ 処理回路
１５１ 特定機能
１５２ 後悔検知機能
１５３ 期間設定機能
１５４，１５９ 収集機能
１５５ 努力情報抽出機能
１５６ ポジティブイベント抽出機能
１５７ 生成機能
１５８ 送信機能
２５１ ストレス検知機能
２５２ 送信機能
２５３ 受信機能
２５４ 提示機能
５００ 情報システム
Ｓ１，Ｓ２ 意思決定者支援システム

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】