JP2022002069A - 医療評価システム、医療評価方法及び医療評価プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
電子カルテ装置に格納された情報を入力し、診療評価情報を出力する診療評価装置と、
を備える診療内容の評価を行う医療評価システムであって、
評価情報分析システム、利用者システム、他の医療評価システム、又は、保険システムのいずれか少なくとも1つと共にブロックチェーンデータベースを構成し、
前記評価情報は医療評価システム以外のシステムにおいて利用可能であることを特徴とする。
本発明の実施形態1に係る医療評価システム1について、図1〜図3を参照して説明する。
(1)連接する小窩・裂溝は窩洞に含める。
(2)咬頭稜線を保存する。
(3)咬頭内斜面の1/2にとどめる。
データ1:患者1+医師A―Σ(術前情報)k+Σ(術後情報)k,k=1〜n
データ2:患者2+医師A―Σ(術前情報)k+Σ(術後情報)k,k=1〜n
データm:・・・
この評価情報メモリ11cは、評価情報分析AI21及び政府システムに接続され、セカンドオピニオン情報が評価情報分析AI21によって参酌できるようになっている。
診療評価AI12は、AIを備えており、症例に応じた適正な治療方針の策定、及び、治療結果の評価を行うことができる。このために診療評価AI12は、例えばブロックチェーンデータベース20に接続されたガイドラインデータベース24にアクセス可能である。ガイドラインデータベース24はガイドラインが改定されるたびに更新され、常に最新の情報が記憶されている。この情報は医療評価システムが診療の評価に用いるだけでなく、医師が診療の際に参照することも可能である。
(1) 補綴物を歯から取り除く。
(2) う蝕検知液を塗布し、洗浄する。
(3) 赤色、濃いピンク色の部分を削り取り、基準色よりも薄いピンク色の部分を残す。
(4) カメラでカラー画像を撮影し、診療評価AI12に入力し、画像認識を行う。
(5) 上記(2)及び(3)を繰り返す。
(6) 診療評価AI12から窩洞形成完了の報知があった場合、歯科医は次の充填、咬合調整の段階へと進む。
このように各段階の情報を入力することにより、診療評価AI12から目標とする治療内容との差分の情報が出力されるので、医師はこの情報を参酌してガイドラインにしたがって標準治療を実施することができる。う蝕検知液の色の判定は医師の判断に主観的な要素があるが、診療評価AI12を用いることにより基準色の判定を迅速かつ的確に行うことができる。
(a)標準治療評価指数S1
(b)術後画像評価指数S2
(c)治療時間評価指数S3
標準治療評価指数S1は、
a−1.適切な基材の選択と使用、ラバーダム、タービン、バー選択
a−2.タービン、注水、エンジンの利用方法
a−3.麻酔
a−4.禁忌治療
a−5.窩洞形成評価
等の項目に関して、標準治療がガイドラインどおり行われているかどうかの判定を示す指数である。標準治療どおりの治療が行われているほど、評価が高くなる。診察室画像取得手段から取得された治療を行っている様子を撮影した動画に、前処理を行った上で、AI画像認識を行い、評価する。
術後画像評価指数S2は、診療の結果が、医療面接から導き出した診療方針(AIによって提案された診療内容)どおりになっているかどうかを判定する指数である。AIが計算した窩洞形成にどれだけ近いか等が判定され、医療面接による診療方針に近いほど評価が高くなる。3Dスキャン、X線CT等の画像からAI画像認識を行い評価する。
治療時間評価指数S3は、標準治療を行うための治療時間が適正時間内であるかどうかを判定する指数である。ガイドラインに沿った標準治療にかかる時間には適正範囲があるため、この適正時間範囲であれば評価が高くなる。治療が早ければ高得点となるとは限らない。これは、ガイドラインを遵守するためには所定の時間を要する治療もあるためである。
前述のとおり、評価情報分析AI21は、診療評価AI12が出力した複数の評価情報を分析し、ベストプラクティスの選定を含む定量的な評価を行い、利用者に対して診療評価情報を提供し、保険システム23に対して保険料基礎情報を提供すると共に、ガイドラインデータベース24に対して、ガイドライン更新情報を提供する。診療評価AI12は上記3つの評価情報だけでなく、これらを細分化した情報や評価に用いられる各種エビデンス情報を出力することが可能である。
利用者は、ブロックチェーンデータベース20を介して得られた診療評価情報に基づき自分が希望する医師ないしクリニックを選定することができる。ブロックチェーンデータベース20を用いることにより匿名性を担保しながら、改ざんができないようなデータ管理が実現できる。
保険システム23では保険料基礎情報に基づき保険料等を算定することができる。
詳細は実施形態2で説明する。
診療評価AI12では、ガイドライン更新情報に基づきガイドラインデータベース24の更新ないしその更新のための検討を行うことができる。ガイドライン更新情報は最新の臨床結果に基づくベストプラクティスを分析することにより得られものであり、ガイドライン更新のために利用することができる。
これまでは実際の診療、例えば医師ないし歯科医の手技を評価するために、実際の治療の術前及び術後を対比して分析するシステムは存在しなかった。また、単に診療を評価するだけではなく、この評価情報を経済的インセンティブ(保険料金や診療報酬等)に反映されることができる。これにより、コンビニエンスストアーの数よりも多いと言われる医師・歯科医師の適正数化、及び、適正価格を是正することにも繋がる。本実施形態の医療評価システムは、評価情報をエビデンスに基づき算出することで、医療市場における医師・歯科医師の質を担保しつつ、患者本位の医療の実現に寄与する。
医師・歯科医師は、標準治療として推奨されるべき処置法を行うことが義務付けられているが、その処置の品質が医師・歯科医師によって異なる場合がある。例えば、卓越した手技によって最短時間で標準治療で規定された処置をする医師・歯科医師の診療報酬が、時間当たりの診療報酬として適切な単価か否かを、ニューラルネットワークによる出力によって判断することができる。
実施形態2に係る医療評価システムついて図5を参照して説明する。本実施形態の医療評価システムは、患者と医師との組み合わせた情報により、医師の評価を行うものである。本実施形態の医療評価システムによれば、秘密鍵情報を患者が管理することにより、患者の意志により匿名加工情報を提供することが可能となる。
データ1:患者1+医師A―Σ(術前情報)k+Σ(術後情報)k,k=1〜n
データ2:患者2+医師A―Σ(術前情報)k+Σ(術後情報)k,k=1〜n
データm:・・・
(1) 診療情報を情報ネットワーク上で管理
(2) 常時アクセス可能
(3) 暗号化
(4) 所有権の明確化
(5) アクセス履歴の記録が可能
実施形態3に係る保険システム等へ適用した医療評価システムついて説明する。本実施形態では、実施形態1において述べた3つの評価指数を保険料の算定等に利用する。以下、医師損害賠償保険の料金算定への適用例、民間医療保険への適用例、診療報酬への適用例、その他の適用例について以下説明する。
評価情報分析システム21から出力される保険料基礎情報には、医師損害賠償保険料金算定基礎情報が含まれる。医師損害賠償保険料金算定基礎情報は、ベストプラクティスに近い診療を行う医師ほど、医師損害賠償保険の保険料が低くなるような評価指数Sliaを含んでいる。
Flia=f1(S1,S2,S3),Flia_min≦Flia≦Flia_max
として求められる。ここで、Fminは最低保険料、Fmaxは最大保険料である。関数f1(S1,S2,S3)は、S1,S2,S3を変数とする関数であり、必ずしも連続関数に限定されるものでは無く、不連続関数であってもよい。
Slia=S1・a1+S2・a2+S3・a3+a0
として求める。ここで、0≦a1≦1,0≦a2≦1,0≦a3≦1であり、Sliaが平均0,分散1で標準化されているとすると、例えば医師損害賠償保険料Fliaは、
Flia=f(Slia),Flia_min≦Flia≦Flia_max
として求められる。ここで、Fminは最低保険料、Fmaxは最大保険料である。関数f(Slia)は、Sliaを変数とする関数であり、必ずしも連続関数に限定されるものでは無く、不連続関数であってもよい。
(1)保険料Fliaをリスク値に応じて変動させる。保険料のリスク値のパラメータとして、標準治療評価指数S1、術後画像評価指数S2、治療時間評価指数S3、標準化された評価値Sliaが用いられる。例えば、リスク値を段階的に変化する閾値を有する保険等級として与えることができ、リスク値が高いほど、保険料Fliaは高くなるような関数が得られる。保険料Fliaの上限Flia_maxと下限Flia_minを考慮し、リスク等級として与えられるリスク値の閾値は、保険事業運営上の適正範囲に応じて設定されている。
所定の保険料を支払った被保険者に対して、ベストプラクティスに近い診療を行う医師の診療にだけ治療費を支払う保険制度を設定することができる。この保険制度では、標準治療評価指数S1、術後画像評価指数S2、治療時間評価指数S3が所定の基準を満たしている医師だけを対象として、治療費を保険金で賄うようにする。被保険者に対しては、ベストプラクティスに近い診療を受けられることが保証されると共に、その治療費も保険料から支給されるという利点があると共に、ベストプラクティスに近い医療を提供する医師には被保険者が集まることにより、被保険者及び医師の相応にとって利点がある。さらに、医療制度全体にとっても、ベストプラクティスに近い医療が提供されることにより、不要な治療費が削減できることにより、医療の全体最適化を促すことに繋がる。
図9(保存修復クリニカルガイド第2版)には、治療後の歯の生存率について専門医と、その他の歯科医師とによる比較結果を示す。図9より専門医による治療の方が、歯の生存率が高い傾向があることが分かる。専門医と同等のスキルを有する医師を判別し、その治療に係る診療報酬を高めることにより、公的医療保険制度の全体最適化を図ることができる。
本実施形態の医療評価システムによれば、診療内容を客観的かつ定量的に評価することができ、また、手技の質が高い医師・歯科医師を見出すこともできるため、公的医療保険への負担の低減、受益者負担の低減に寄与することができる。医療過誤や医療事故、更には医原病 医療過誤や医療事故、更には医原病 医療過誤や医療事故、更には医原病の発生を防ぐことができる。
専門医制度の専門医認定要件にベストプラクティスに対する到達度の指標を設けることができる。実施例3で述べた所定のスキルを備えた医師を識別し、その医師に対して専門医の資格を与えることができれば、専門医制度の最適化を図ることができる。具体的には、本実施形態の標準治療評価指数S1、術後画像評価指数S2、治療時間評価指数S3に基づいて、専門医に求められるスキルに相当する所定のスキルを備えた医師を判別し、所定のスキルを有すると判別された医師に対して専門医の資格を付与することができる。
11 …電子カルテ装置
11a …電子カルテ演算部
11b …電子カルテデータベース
11c …評価情報メモリ
11d …会計演算部12 …診療評価AI
13 …入出力装置
14 …診察室画像取得装置
15 …診療部位画像取得装置
16 …問診情報入力装置
17 …診療装置センサ
18 …診療評価AI訓練システム
19 …タイマ
20 …ブロックチェーンデータベース
21 …評価情報AI
22 …利用者システム
22a …利用者CPU
22b …支払処理部
22c …評価情報メモリ
23 …保険システム
23a …医師損害賠償保険料金演算部
23b …保険対象医師認定部
23c …経理処理部
24 …ガイドラインデータベース
25 …政府システム
25a …専門医認定部
25b …保険点数演算部
30 …AIシステム
Claims (12)
- 診察室画像取得手段、診療部位画像取得手段、問診情報入力手段、診療装置センサの少なくとも1つから得られる情報を格納する電子カルテ装置と、
電子カルテ装置に格納された情報を入力し、診療評価情報を出力する診療評価装置と、
を備える診療内容の評価を行う医療評価システムであって、
評価情報分析システム、利用者システム、他の医療評価システム、又は、保険システムのいずれか少なくとも1つと共にブロックチェーンデータベースを構成し、
前記診療評価情報は医療評価システム以外のシステムにおいても利用可能であることを特徴とする医療評価システム。 - 前記評価情報分析システムは、複数の前記診療評価情報を分析することにより分析情報を演算し、この演算された分析情報は、前記医療評価システム、前記他の医療評価システム、前記利用者システム、政府システム、他の情報提供システム、前記保険システム又は金融システムのいずれか少なくとも1つにおいて利用されることを特徴とする医療評価システム。
- 前記診療評価情報は、標準治療遵守指数、術後画像評価指数又は治療時間評価指数の少なくとも1つを含むことを特徴とする請求項1に記載の医療評価システム。
- 診療評価装置は、少なくとも標準治療に関する画像情報により訓練されたニューラルネットワークを使用していることを特徴とする請求項1又は2に記載の医療評価システム。
- 前記診療評価装置は前記診察室画像取得手段から取得された動画情報をニューラルネットワークに入力する前に前処理するための前処理装置を備えることを特徴とする請求項3に記載の医療評価システム。
- 前記評価情報分析システムは訓練されたニューラルネットワークにより、前記診療評価装置が出力する診療評価情報を分析することを特徴とする請求項3に記載の医療評価システム。
- 前記保険システムにおいて、前記診療評価情報が保険料の演算に利用されることを特徴とする請求項1〜6のいずれか1項に記載の医療評価システム。
- 前記診療評価情報は、前記ブロックチェーンデータベースにより管理されることを特徴とする請求項1〜7のいずれか1項に記載の医療評価システム。
- 前記電子カルテ装置では、患者とこの患者を治療した医師とが一体となったコードが付与された診療情報が管理され、当該診療情報をブロックとしてブロックチェーンが構成さえることを特徴とする請求項1〜8のいずれか1項に記載の医療評価システム。
- 前記診療情報は公開鍵データ及び秘密鍵データにより暗号化されており、患者が公開鍵データを管理することを特徴とする請求項1〜9のいずれか1項に記載の医療評価システム。
- 電子カルテ装置において診察室画像取得手段、診療部位画像取得手段、問診情報入力手段、診療装置センサの少なくとも1つから得られる情報を格納するステップと、
医療評価システムにおいて、電子カルテ装置に格納された情報を入力し、診療評価情報を出力するステップと、
を備える診療の内容を評価する医療評価方法であって、
評価情報分析システム、利用者システム、他の医療評価システム、又は、保険システムのいずれか少なくとも1つと共に構築されたブロックチェーンデータベースにより情報を伝送するステップと、
前記評価情報を医療評価システム以外のシステムにおいて利用するステップをさらに備えることを特徴とする医療評価方法。 - 請求項9の医療評価方法の各ステップをコンピュータ手段により実行することを特徴とする医療評価プログラム。
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