JP7188390B2 - 医療情報処理装置、医療情報処理方法およびプログラム - Google Patents
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Description
よって、医療従事者によって決定される転帰先に対する信頼度が低下してしまう可能性がある。
図1は、本実施の形態に係る医療情報処理装置10の構成の一例を示すブロック図である。図1に示す通り、本実施の形態に係る医療情報処理装置10は、取得部11と、抽出部12と、出力部13とを備える。
よって、本実施の形態に係る医療情報処理装置10は、医療従事者による信頼度の高い転帰先の決定に対する支援を好適に行うことができる。
図3は、本実施の形態に係る医療情報処理装置100の構成の一例を示すブロック図である。医療情報処理装置100は、第1の実施の形態の医療情報処理装置10と共通の構成を含む。具体的には、医療情報処理装置100は、モデル記憶部110と、取得部120と、解析部130と、抽出部140と、出力部150と、を含む。
また、例えば、取得部120は、予測モデル43を用いて予測を行った場合に転帰先予測結果が示す転帰先を予測結果としうる予測モデル43のうち、所定数を取得してもよい。
例えば、予測モデル43が一の転帰先を予測結果として出力するか否かを判定するためのものである場合、取得部120は、転帰先予測結果に含まれる転帰先を予測結果として出力するか否かを判定するための予測モデル43を所定数取得してもよい。
例えば、転帰先予測結果に影響を及ぼす項目が、医療従事者が患者の転帰先として決定する際に参照する項目と同じである場合、医療従事者は、転帰先予測結果の信頼性が高いと判断することができる。
取得部120が取得する転帰先予測結果が示す転帰先は1つに限定されなくてもよい。
転帰先予測結果は、予測の確度が関連付けられた複数の転帰先を含んでもよい。この場合において、解析部130および抽出部140は、各転帰先に対して、上述した動作と同様の動作を行い、転帰先予測結果に含まれる複数の転帰先の夫々に対して抽出した項目を抽出結果として転帰先予測結果と共に出力部150に供給する。
抽出部140は、抽出結果と転帰先予測結果とを互いに関連付けて、記憶装置等に蓄積してもよい。そして、出力部150は、この蓄積された転帰先予測結果および抽出結果を、選択可能に表示する出力画面を出力してもよい。
モデル記憶部110に格納されたモデル情報が含む予測モデルは、算出された数値によって、一の転帰先を予測可能なものであってもよい。図9は、本変形例におけるモデル記憶部110が格納するモデル情報の一例を示す図である。モデル記憶部110は、例えば、図9に示すようなモデル情報91を格納する。モデル情報91は、各予測モデルを識別するモデル識別子92と、判別種別93と、予測モデル94とを含む。なお、モデル情報91は、図4に示す情報以外の情報を含んでもよい。モデル識別子92および予測モデル94は、夫々モデル識別子42および予測モデル43と同様の情報である。
モデル記憶部110に格納されたモデル情報が含む予測モデルは、算出された数値によって、一の転帰先を、所定の順に予測可能なものであってもよい。図11は、本変形例におけるモデル記憶部110が格納するモデル情報の一例を示す図である。モデル記憶部110は、例えば、図11に示すようなモデル情報111を格納する。モデル情報111は、モデル情報91と同様に、各予測モデルを識別するモデル識別子92と、判別種別93と、予測モデル94とを含む。モデル情報111は、更に、優先順位115を含む。
モデル記憶部110に格納されたモデル情報が含む予測モデルは、条件に応じて異なる予測モデルが使用されるように生成されたものであってもよい。図12は、本変形例におけるモデル記憶部110が格納するモデル情報の一例を示す図である。モデル記憶部110は、例えば、図12に示すようなモデル情報121を格納する。モデル情報121は、各予測モデルを識別するモデル識別子122と、判別種別123と、予測モデル124と、条件125とを含む。
モデル記憶部110に格納されたモデル情報が含む予測モデルは、図12に示す条件とは異なる条件が関連付けられてもよい。図13は、本変形例におけるモデル記憶部110が格納するモデル情報の一例を示す図である。モデル記憶部110は、例えば、図13に示すようなモデル情報131を格納する。モデル情報131は、各予測モデルを識別するモデル識別子132と、予測モデル133と、条件134とを含む。なお、モデル情報131は、上述した判別種別123を含んでもよい。
モデル記憶部110に格納されたモデル情報が含む予測モデルは、図12および図13に示す条件とは異なる条件が関連付けられてもよい。図14は、本変形例におけるモデル記憶部110が格納するモデル情報の一例を示す図である。モデル記憶部110は、例えば、図14に示すようなモデル情報141を格納する。モデル情報141は、各予測モデルを識別するモデル識別子142と、予測モデル143と、条件144とを含む。なお、モデル情報141は、上述した判別種別123を含んでもよい。
抽出部140は、抽出結果と転帰先予測結果と患者を示す情報(例えば患者ID(IDentifier))とを互いに関連付けて、記憶装置等に蓄積してもよい。そして、出力部150は、この蓄積された情報に基づいて、出力画面を出力してもよい。
図16は、本開示の第3の実施の形態に係る医療情報処理装置200の構成の一例を示すブロック図である。図16に示す通り、医療情報処理装置200は、モデル記憶部110、取得部120、解析部130、抽出部140、出力部150、学習データ記憶部160、学習部170および予測部180を備える。医療情報処理装置200は、医療情報処理装置100に、更に学習データ記憶部160、学習部170および予測部180を備える構成である。
本開示の各実施形態において、医療情報処理装置(10、100、200)の各構成要素は、機能単位のブロックを示している。各装置の各構成要素の一部又は全部は、例えば図19に示すような情報処理装置900とプログラムとの任意の組み合わせにより実現される。図19は、各装置の各構成要素を実現する情報処理装置900のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。情報処理装置900は、一例として、以下のような構成を含む。
・ROM(Read Only Memory)902
・RAM(Random Access Memory)903
・RAM903にロードされるプログラム904
・プログラム904を格納する記憶装置905
・記録媒体906の読み書きを行うドライブ装置907
・通信ネットワーク909と接続する通信インタフェース908
・データの入出力を行う入出力インタフェース910
・各構成要素を接続するバス911
各実施形態における医療情報処理装置(10、100、200)の各構成要素は、これらの機能を実現するプログラム904をCPU901が取得して実行することで実現される。医療情報処理装置(10、100、200)の各構成要素の機能を実現するプログラム904は、例えば、予め記憶装置905やROM902に格納されており、必要に応じてCPU901がRAM903にロードして実行される。なお、プログラム904は、通信ネットワーク909を介してCPU901に供給されてもよいし、予め記録媒体906に格納されており、ドライブ装置907が当該プログラムを読み出してCPU901に供給してもよい。
これらは、単一のチップによって構成されてもよいし、バスを介して接続される複数のチップによって構成されてもよい。
11 取得部
12 抽出部
13 出力部
100 医療情報処理装置
110 モデル記憶部
120 取得部
130 解析部
140 抽出部
150 出力部
160 学習データ記憶部
170 学習部
180 予測部
200 医療情報処理装置
Claims (10)
- 患者が入院する病院からの転帰先を予測した結果である転帰先予測結果と、該転帰先予測結果に関連するモデルであって、電子カルテに含まれるデータ項目を説明変数として用い、前記転帰先を分類するためのモデルとを取得する取得手段と、
前記説明変数として用いられるデータ項目のうち、前記転帰先予測結果に影響を及ぼした度合いが大きい順に、所定数の前記データ項目を、前記データ項目に関連付けられた関連情報に基づいて、前記モデルから抽出する抽出手段と、
抽出結果に基づいて、前記データ項目を前記転帰先予測結果に関連付けて出力する出力手段と、
を備える医療情報処理装置。 - 前記出力手段は、前記データ項目と該データ項目の項目値とを関連付けて出力する、
請求項1に記載の医療情報処理装置。 - 前記抽出手段は、複数の前記モデルのそれぞれにおいて、前記データ項目に乗算される係数の合計値が大きい順に、前記データ項目を前記モデルから抽出し、
前記出力手段は、複数の前記モデルのそれぞれにおいて、前記データ項目に乗算される係数の合計値を前記データ項目に関連付けて出力する、
請求項1または2に記載の医療情報処理装置。 - 前記抽出手段は、前記データ項目のうち、前記転帰先と予測されたことに寄与する第1項目および前記転帰先とは異なる他の転帰先と予測されたことに寄与する第2項目を、前記関連情報の符号に基づいて抽出し、
前記出力手段は、前記第1項目と前記転帰先と予測されたことに寄与することを表す第1情報とを関連付けて出力し、前記第2項目を前記第1情報とは異なる第2情報に関連付けて出力する、
請求項1から3の何れか1項に記載の医療情報処理装置。 - 前記転帰先予測結果は、複数の転帰先と、各転帰先に対する予測の確度とを含み、
前記抽出手段は、前記転帰先に対する前記データ項目を、前記モデルから抽出し、
前記出力手段は、前記転帰先ごとに、該転帰先に関連する前記データ項目を、該転帰先に関連付けて出力する、
請求項1から4の何れか1項に記載の医療情報処理装置。 - 前記出力手段は、前記転帰先予測結果の履歴を、該転帰先予測結果に関連する前記データ項目と共に出力する、
請求項1から4の何れか1項に記載の医療情報処理装置。 - コンピュータが、
患者が入院する病院からの転帰先を予測した結果である転帰先予測結果と、該転帰先予測結果に関連するモデルであって、電子カルテに含まれるデータ項目を説明変数として用い、前記転帰先を分類するためのモデルとを取得し、
前記説明変数として用いられるデータ項目のうち、前記転帰先予測結果に影響を及ぼした度合いが大きい順に、所定数の前記データ項目を、前記データ項目に関連付けられた関連情報に基づいて、前記モデルから抽出し、
抽出結果に基づいて、前記データ項目を前記転帰先予測結果に関連付けて出力する、
医療情報処理方法。 - コンピュータが、さらに、
前記データ項目と該データ項目の項目値とを関連付けて出力する、
請求項7に記載の医療情報処理方法。 - 患者が入院する病院からの転帰先を予測した結果である転帰先予測結果と、該転帰先予測結果に関連するモデルであって、電子カルテに含まれるデータ項目を説明変数として用い、前記転帰先を分類するためのモデルとを取得する処理と、
前記説明変数として用いられるデータ項目のうち、前記転帰先予測結果に影響を及ぼした度合いが大きい順に、所定数の前記データ項目を、前記データ項目に関連付けられた関連情報に基づいて、前記モデルから抽出する処理と、
抽出結果に基づいて、前記データ項目を前記転帰先予測結果に関連付けて出力する処理と、
をコンピュータに実行させるプログラム。 - 前記データ項目と該データ項目の項目値とを関連付けて出力する処理をコンピュータに実行させる請求項9に記載のプログラム。
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