JPWO2011004622A1 - 医療情報システムおよびそのためのプログラム - Google Patents

Abstract

医療情報システムは、複数種類の医療データベースに対して、ユーザーが入力した検索クエリ３００に含まれる複数の検索要素を、検索区分ごとに種類分けすることにより、所見レポート検索クエリ３１１と検体検査クエリ３１２とに分割する。これらのクエリ３１１，３１２を用いて、対応するデータベースに独立に検索を行い、それぞれの個別検索結果を組み合わせて複合検索結果を生成する。個別検索結果については検索要素とのマッチ度に応じた個別スコアを付与し、それらの組み合わせに際しては関連度スコアを付与する。それらのスコアが高い順に検索結果の順位付けと組合せとを行う。これにより、複数回の検索操作を要することなく、一度の検索実行命令を発行するだけで、所望の検索結果を得ることができる。

Description

本発明は、医療情報システムにおける検索のための新規な技術に関する。

近年、過去の情報を有効利用するために、各種データが体系的に管理・蓄積されたデータベースを検索対象として、キーワード等によって構成された検索クエリ（条件）に対応して得られる検索結果を取得して提示する検索システムが広く実現されている。

医療分野においても、医師が診断するに際して、多数の画像検査、検体検査および読影レポート等の過去の医療情報は重要な参照情報となるため、これらの医療情報を電子データ化してデータベースシステムに管理・蓄積する技術が開発されてきている。

一方、医用画像の画像サイズは非常に大きいため、従来の医療データベースは医用画像の蓄積と検索の実用に耐えなかった。このため、文字データと共に画像を参照する必要があるときは、フィルムフォルダから指定のフィルムを取り出し、アナログ画像を参照することが行われていた。すなわち、カルテ、読影レポート、検査結果等の文字情報は電子化して保管し、ＣＲＴ等の表示画面上に電子的に表示することはできるが、高精細な医用画像を文字情報と共に電子的に保管し、表示することは不可能であった。

このような問題に対して、カルテ、医用画像、読影レポート、検査結果等の診断に必要な情報を電子化して保管するとともに、簡単な操作で必要な情報を画面上に表示し、かつ、検査情報等を検索し、自動的に所定の画像、及び検査リストを表示することができる医療情報システムが提供されている（例えば、特許文献１）。

特開２００８−１８１５２７号公報

しかしながら、画像検査、検体検査および読影レポート等が複数のデータベースに分散して独立に管理し、蓄積されている医療情報システムにおいては、複数の検索条件によって情報を抽出する場合、独立した各データベースに個別に検索クエリを入力し、それぞれから抽出された情報をユーザー（医師）の経験で組み合わせるほかはなかった。このため、類似症例を表示させる際に膨大な手間を要していた。

これは、検査結果など特定の患者の診療のためのデータの検索だけでなく、症例報告や医薬の薬理情報などの医学文献類も含めた、より広汎な範囲の医学上のデータ（「医療データ」）についてのデータベースの検索全般において生じる問題である。

それは、医学分野では膨大な数のデータが蓄積されるという性質のほか、診療科目や医学検査などの分業化などによって、それぞれの医療従事者が扱うデータベースが異なっているなど、ひとつのデータベースにすべての情報を蓄積することが困難であるという事情に関係している。

本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、複数種類の医療データ情報が蓄積された複数のデータベースに対して、種類ごとに各データベースを個別に検索して得た情報をユーザーが経験に頼って組合せるという煩雑さを防止し、一度の検索実行命令を発行することで、所望の検索結果を効率良く得ることが可能な技術を提供することを目的とする。

本発明は、上記目的を達成するため、次のような手段を講じている。

第１の態様に係る医療情報システムは、複数種類の医療データがそれぞれ蓄積された複数のデータベースを備える医療情報システムであって、複数の検索要素を含んだクエリを入力する入力部と、所定の分類規則に従って、前記複数の検索要素を前記複数のデータベースに対応する複数の検索区分に分類する分類部と、対応する検索区分に含まれる検索要素を用いて、前記複数のデータベースをそれぞれ独立に検索する検索部と、前記検索部によって前記複数のデータベースからそれぞれ抽出された個別検索結果を組み合わせて複合検索結果を生成する生成部と、を備えることを特徴とする。

第２の態様に係る医療情報システムは、第１の態様に係る医療情報システムであって、前記複数のデータベースにおいては、異なる種類の臨床検査の結果または当該検査結果に対する診断上の評価が記録された複数種類の検査診断情報を、前記医療データとして、互いに異なるデータベースに蓄積していることを特徴とする。

第３の態様に係る医療情報システムは、第２の態様に係る医療情報システムであって、前記検査診断情報のそれぞれは、診療対象個体としての診療対象者または診療対象動物の識別情報を含んでおり、前記生成部は、前記複数のデータベースに蓄積されている検査診断情報のうち、前記識別情報によって特定される診療対象個体が同一である情報を互いに組み合わせて前記複合検索結果とすることを特徴とする。

第４の態様に係る医療情報システムは、第１の態様に係る医療情報システムであって、前記生成部は、各データベースについての前記個別検索結果に含まれるデータ要素の内容につき、検索要素との適合度が高いほど高スコアとなる個別スコアを付与する個別スコア付与部、を備え、各データベース内において前記個別スコアが相対的に高いデータ要素同士をデータベース間で組み合わせて前記複合検索結果とすることを特徴とする。

第５の態様に係る医療情報システムは、第４の態様に係る医療情報システムであって、前記個別スコアは、対応するデータベースの医療データのうち、前記検索要素と適合した医療データ項目の割合に基づいて決定されることを特徴とする。

第６の態様に係る医療情報システムは、第１の態様に係る医療情報システムであって、前記生成部は、前記複数種類の個別検索結果の相互の関連度を関連度スコアとして付与する関連度スコア付与部、を備え、各データベース間において前記関連度スコアが相対的に高い医療データ同士を組み合わせて、前記複合検索結果を生成することを特徴とする。

第７の態様に係る医療情報システムは、第２の態様に係る医療情報システムであって、前記複数種類の検査診断情報には、対応する臨床検査の検査識別日の情報が付随しており、前記生成部は、互いに異なる種類の検査診断情報の関連度スコアとして、検査識別日の差が小さいほど高スコアを与える検査識別日スコア付与部、を備え、各データベース間において前記関連度スコアが相対的に高い検査診断情報同士を組み合わせて、前記複合検索結果を生成することを特徴とする。

第８の態様に係る医療情報システムは、第１の態様に係る医療情報システムであって、前記複数のデータベースは、検査診断情報、看護データ、電子カルテ情報および患者情報のうち少なくとも１つについてのデータベースを含むことを特徴とする。

第９の態様に係る医療情報システムは、第８の態様に係る医療情報システムであって、前記複数のデータベースは、検体検査の結果を前記検査診断情報として蓄積した検体検査結果データベース、を含むことを特徴とする。

第１０の態様に係る医療情報システムは、第８の態様に係る医療情報システムであって、前記複数のデータベースは、検査画像を蓄積した画像検査結果データベースと、各検査画像に対応する所見レポートを蓄積した所見レポート格納データベースと、を含んでおり、前記検索部は、画像検査の検索区分に分類される検索要素については、前記所見レポート格納データベースについて検索を行うとともに、前記生成部は、前記個別検索結果として得られた所見レポートに付随した検査画像特定情報に基づいて、当該所見レポートに対応する検査画像を前記画像検査結果データベースから抽出して前記複合検索結果に含める検査画像抽出部、を備えることを特徴とする。

第１１の態様に係る医療情報システムは、第１０の態様に係る医療情報システムであって、前記生成部は、検索要素に適合する内容が前記所見レポートのいくつの文章にまたがって出現しているかに基づいて、各所見レポートのマッチ度を特定するレポートマッチ度特定部、を備え、前記所見レポートのデータベースの検索における各所見レポートの個別スコアを、前記マッチ度に基づいて定めることを特徴とする。

第１２の態様に係る医療情報システムは、第１１の態様に係る医療情報システムであって、前記所見レポートは、構造化文章から構成されていることを特徴とする。

第１３の態様に係る医療情報システムは、第１２の態様に係る医療情報システムであって、前記所見レポートの検索は、構造化文書検索であることを特徴とする。

第１４の態様に係る医療情報システムは、第１２の態様に係る医療情報システムであって、前記構造化文書は、ＲＤＦによって記述されることを特徴とする。

第１５の態様に係る医療情報システムは、第１の態様に係る医療情報システムであって、過去における所定の診断の基礎とされた複数種類の医療データが、前記複数のデータベースのうち２つ以上に分散して格納されており、前記複数種類の医療データのセットを特定する情報を格納したセット情報データベースをさらに備え、前記生成部は、前記複数の個別検索結果を組合せて前記複合検索結果を得るにあたって、前記セット情報データベースを参照することを特徴とする。

第１６の態様に係る医療情報システムは、異なる種類の医療データが蓄積された複数のデータベースを含むコンピュータシステムにインストールされて実行されることによって、前記コンピュータシステムを、複数の検索要素を含んだクエリを入力する入力部と、所定の分類規則に従って、前記複数の検索要素を前記複数のデータベースに対応する複数の検索区分に分類する分類部と、対応する検索区分に含まれる検索要素を用いて、前記複数のデータベースをそれぞれ独立に検索する検索部と、前記検索部によって前記複数のデータベースからそれぞれ抽出された個別検索結果を組み合わせて複合検索結果を生成する生成部とを備える医療情報システムとして機能させることを特徴とするプログラムである。

第１ないし第１６の態様に係る医療情報システムによれば、複数のデータベースから構成される医療情報システムにおいて、複数の検索区分を含む検索要求に対し、一度の検索実行命令で所望の検索結果を取得することができる。このため、所望の検索結果を効率良く得ることが可能となる。

第３の態様に係る医療情報システムによれば、同一の診療対象個体に対する検索結果を組合せることで、同一の診療対象個体に対して複数種類の検査診断情報を組み合わせることができるため、より適切な医療判断が可能となる。

第４の態様に係る医療情報システムによれば、種類毎に独立に検索した個別検索結果に対し、個別にスコアを付与することで、最終的な検索スコアを効率的に算出するための前処理を行うことができる。

第６の態様に係る医療情報システムによれば、各データベースの対象データ要素の結びつきに対して、関連度スコアを付与することで、ユーザーにとって、どの検索結果の組合せが所望のものと最も近いかの指標とすることができる。

第７の態様に係る医療情報システムによれば、複数種類の検査診断情報を関連付ける際、それぞれの検査識別日を利用することで、関連性の高い複合検索結果を取得することができる。

第８の態様に係る医療情報システムによれば、検索結果に、たとえば血液検査、尿検査といった検体検査を含むことで、ユーザーの所望状況に応じた適正な検索結果を提示することができる。

第１０の態様に係る医療情報システムによれば、クエリからの検査画像の検索は所見レポートについて行うことにより、対応する検査画像を間接的に特定して抽出することが可能となるので、ユーザーの所望状況に応じた適正な検索結果を提示することができる。

第１１の態様に係る医療情報システムによれば、所見レポートの個別検索結果は、検索要素に適合する内容がいくつの文章にまたがって出現したかを元にマッチ度を算出することで、最終的な検索スコアを効率的に算出するための前処理を行うことができる。

第１２の態様に係る医療情報システムによれば、所見レポートを構造化文書から構成することで、複数の要素が相互に関連付けられた情報としてデータベースを構成することができる。

第１３の態様に係る医療情報システムによれば、所見レポートの検索が構造化文書検索であることで、全文検索よりも精度の高い検索が可能となるので、ユーザーの所望状況に応じた適正な検索結果を提示することができる。

第１４の態様に係る医療情報システムによれば、所見レポートはＲＤＦを用いて構造化されていることで、複数の要素を相互に関連付けた情報を容易かつ適正に生成することができる。

第１５の態様に係る医療情報システムによれば、セット情報データベースを参照することによって、互いに密接な関連にある複数種類の医療データを容易に特定できる。

図１は本発明の実施形態に係る医療情報システムの概略構成を例示する図である。 図２は医療情報システムにおけるサーバーの機能構成を示すブロック図である。 図３は検索処理の動作フローを説明するための図である。 図４は文章の構造を例示する説明図である。 図５は図４に対応する文章の内部構造を例示する図である。 図６は所見レポートと検体検査との両方が含まれるクエリを例示する図である。 図７は検索クエリの確認ダイアログボックスを示す図である。 図８は画像検査レポートＤＢに存在する所見レポートを例示する図である。 図９は図８の所見レポートの構造化を例示する図である。 図１０は画像検査レポートＤＢに存在する他の所見レポートを例示する図である。 図１１は図１０の所見レポートの構造化を例示する図である。 図１２は検体検査検索のアルゴリズムについて説明した図である。 図１３は検索結果関連付け作業を説明するフローチャートである。 図１４は検索結果同士を組合せるアルゴリズムについて説明した図である。 図１５は胸部ＣＲ検査におけるクライアントソフトを例示する図である。 図１６はレポートシステム画面を例示する図である。 図１７はレポートシステム画面に係る詳細要素の表示を説明するための図である。 図１８は入力支援テンプレート表示の表示例を示す図である。 図１９はクライアントソフト上で画像検査と検体検査との結果の表示を説明するための図である。 図２０は検体検査結果を例示する図である。 図２１は類似検索時の検索クエリ確認ダイアログボックスを示す図である。 図２２は検索結果表示を例示する図である。 図２３は検索結果の詳細ダイアログボックス表示を例示する図である。 図２４は検索クエリを修正するためのダイアロクボックス表示を例示する図である。 図２５は第２実施形態におけるサーバーの構成を示すブロック図である。 図２６は第２実施形態におけるクライアントソフトを例示する図である。 図２７は第２実施形態における検索結果関連付け作業を説明するフローチャートである。 図２８は第３実施形態における検索クエリ確認ダイアログボックスを示す図である。

＜１．第１実施形態＞
＜１−１．医療情報システムの概要＞
図１は、本発明の第１実施形態に係る医療情報システム１の概略構成を例示する図である。図１において、この医療情報システム１は、病院内で診療情報を蓄積するとともにそれを管理し、検索や分類などのデータ処理をするためのシステムであり、ＬＡＮ等のネットワーク回線ＮＴＷに、医療情報サーバー２００、及び複数台のクライアント端末１０１が相互にデータ送受信可能に接続されている。クライアント端末１０１のそれぞれはパーソナルコンピュータを用いて構成され、クライアントソフトの実行によって、後述する種々の演算機能や記憶機能を実現する。クライアント端末１０１のそれぞれは、キーボードなどの操作入力部１０１ａや、ディスプレイ１０１ｂを有している。

また、医療情報サーバー２００には、ネットワーク回線ＬＮを介して複数台のモダリティ（医療機器）端末１０２がデータ送受信可能に接続されている。モダリティ端末１０２は、たとえば、コンピュータ断層撮影装置（ＣＴ）１０２ａ、超音波診断装置（ＵＳ）１０２ｂ、一般X線撮影検査装置（ＣＲ）１０２ｃ、内視鏡検査装置（ＥＳ）１０２ｄなどを含む。

画像検査、検体検査、診療情報等、複数種類の検査診断情報は、医療データとして、医療情報サーバー２００の互いに異なるデータベースに保存し蓄積される。ユーザー（医師あるいは看護師等の医療従事者）は、クライアント端末１０１を通じて、医療情報サーバー２００に蓄積されている検査診断情報にアクセスできる。

なお、この発明における「検査診断情報」の用語は、異なる種類の臨床検査の結果と、当該検査結果に対する診断上の評価結果との双方を含む概念の用語として使用する。すなわち、数値、表、グラフ、画像、音声、動画だけでなく、文章、メタ文書などの文書を含めた概念として用いる。

また、「検体」とは、検査対象固体（ここでの実施形態では人体）から***されあるいは採取された被検査物を指し、「検体検査」とは、微生物学的検査、血清学的検査、血液学的検査、生化学的検査、病理学的検査等が含まれている。

医療情報サーバー２００上では、サーバーソフトが稼動しており、これらの情報のハンドリングを行うことができる。ユーザーは、クライアント端末１０１上で稼動するクライアントソフト上から、サーバーソフトを通じて、サーバー２００内の検査診断情報にアクセスすることができる。

モダリティ端末１０２は、医療情報サーバー２００とオンラインで接続されていれば、モダリティで取得した画像などの情報を、オンラインで医療情報サーバー２００に転送して、サーバー２００内のデータベースに蓄積させることができる。また、外部機関に発注する検体検査など、検査によってはオンライン化されていない場合は、返却されてきた検査診断情報を、ユーザーがクライアント端末１０１の操作入力部１０１ａを通じて入力し、サーバー２００内のデータベースに蓄積させることになる。

＜１−１−１．医療情報サーバーの構成＞
図２は、医療情報サーバー２００の基本的な機能構成を示すブロック図である。図２を参照しながら、医療情報サーバー２００が保管する検査診断情報（診療対象者情報、画像検査結果、検体検査結果、画像検査レポート）を具体的に説明する。

○診療対象者情報：
診療対象者の属性（診療対象者ＩＤ、氏名、生年月日、年齢、性別など）及び来院履歴などの診療対象者における情報が、診療対象者情報データベース（ＤＢ）２１０に格納される。すなわち、この診療対象者情報ＤＢ２１０は、多数の診療対象者のリストを含んでいる。

○画像検査結果：
モダリティよって撮影された各画像データは、ＤＩＣＯＭ（Digital Image and Communications in Medicine）の属性（ＤＩＣＯＭ属性）に係る情報が付与されており、画像検査結果ＤＢ２２０に格納される。ここで、画像検査結果は、オンライン／オフラインを問わず、画像検査読込部２２１を通じて蓄積される。また、画像データを特定するために、画像検査結果には、診療対象者ＩＤ、検査ＩＤ、検査日、検査対象にあたる部位、撮影条件を示すモダリティ、及び撮影枚数などを示す情報（基本識別情報）が付随されている。これにより、画像検査結果ＤＢ２２０は、診療対象者情報ＤＢ２１０と関連付けされる。

○検体検査結果：
血液検査や尿検査などの各検体検査結果に係る情報は、検体検査結果ＤＢ２３０に格納される。ここで、検体検査結果は、オンライン／オフラインを問わず、検体検査読込部２３１を通じて蓄積される。また、検体検査データを特定するために、検体検査結果には、診療対象者ＩＤ、検査ＩＤ、検査日などを示す基本識別情報が付随されている。これにより、検体検査結果ＤＢ２３０内の各データは、診療対象者情報ＤＢ２１０のうち、該当する診療対象者（通常は患者）の氏名や性別、年齢、既往歴などの個人特定情報と関連付けされる。

○画像検査レポート：
画像検査レポートは、画像検査結果に基づく医師または検査技師の医学的な所見を文章形式で記録した所見レポートであり、画像検査レポートＤＢ２４０に格納される。画像検査レポートは、一般には、検査結果に対する診断上の評価が記録された検査診断情報に属する。この実施形態では、画像検査レポートは、クライアント端末１０１上で作成されたものが医療情報サーバー２００に転送され、レポート登録部２４１を通じて画像検査レポートＤＢ２４０に格納される。画像検査結果のレポート作成においては、自然文章ではなく、意味がマークアップされた構造化文書を利用する。各画像検査についての画像検査レポートデータと画像検査結果データとを相互にリンクさせるために、画像検査レポートにおいても画像検査結果と同様の基本識別情報が付随されている。これにより、画像検査レポートＤＢ２４０は、画像検査結果ＤＢ２２０だけでなく、診療対象者情報ＤＢ２１０とも関連付けされる。

さらに図２に示すように、医療情報サーバー２００上には検索部２０がある。検索部２０は、ソフトウエアによる機能的な区分として、検体検査検索部２３と画像検査レポート検索部２４と検索結果ペアリング部２５との三つから構成される。

＜１−２．検索処理のアルゴリズム＞
図３は、この医療情報システム１における検索処理のフローチャートである。以下、検索処理の動作およびアルゴリズムについて図３のフローチャートに沿って説明する。これらの動作のうちユーザーによる操作入力以外は、既述したクライアントソフトとサーバーソフトとの連携によって実現される。

＜１−２−１．検索クエリの分割＞
図３のステップＳ１では、ユーザー（典型的には医師）がクライアント端末１０１の操作入力部１０１ａから検索クエリ３００を入力する。この検索クエリ３００には、レポート検索クエリ３１１と検体検査検索クエリ３１２とが含まれる。非常に単純な例として、例えば、「上肺野および中肺野にスリガラス影を認め、かつ、その時のＣＲＰ値が異常に高い症例」を検索クエリ３００とする場合、このうちの「上肺野および中肺野にスリガラス影を認め」はレポート検索クエリ３１１に対応し、「ＣＲＰ値が異常に高い」は検体検査検索クエリ３１２に対応する。ただし、ユーザーはこれら２種類のクエリ３１１，３１２を別個の検索ソフトを立ち上げて個別に入力する必要はなく、クライアント端末１０１上の単一の検索ソフト上で検索クエリ３００の内容を入力することができる。

以後は、クライアントソフトとサーバーソフトとの協働によって実現される機能である。

まず始めのステップＳ２において、検索クエリ３００を、所見レポート検索クエリ３１１と検体検査検索クエリ３１２とに分割する。すなわち、上記の例では、「上肺野および中肺野にスリガラス影を認め」を意味する所見レポート検索クエリ３１１と「ＣＲＰ値が異常に高い」を意味する検体検査検索クエリ３１２とに分割する。

ここでは検索クエリ３００の「分割」と表現したが、これは概念的な表現であって、検索クエリ３００（親クエリ）に含まれる各種の検索要素を、複数のデータベースに応じて種類分けすることによって、複数の「子クエリ」（ここでは所見レポート検索クエリ３１１と検体検査検索クエリ３１２）を生成することが、ここでの「クエリの分割」の典型的な態様となる。

一般には、所定の分類規則に従って、検索クエリに含まれる複数の検索要素を複数のデータベースに対応する複数の検索区分に分類する処理に相当し、この実施形態では、クエリを構造化文章として与えることにより、当該文章内のタグの種類によって分類規則を表現しているとともに、複数の検索区分が、所見レポートに関する区分と、検体検査に関する区分とから構成されていることになる。

次に、２種類の検索を互いに独立に行なう（ステップＳ３）。すなわち、画像検査レポート検索部２４は、画像検査レポートＤＢ２４０の中からレポート検索クエリ３１１に適合するレポートを検索し、それに応じた画像検査結果データを画像検査結果ＤＢ２２０の中から抽出する。一方、それとは独立して、検体検査検索部２３は、検体検査結果ＤＢ２３０の中から、検体検査検索クエリ３１２に適合する検査結果データを検索する。ここにおける「独立な検索」とは、それぞれのクエリ３１１，３１２を個別に扱うという意味と、検索対象となるデータベースが互いに異なるという意味との双方を含んでいる。この段階の検索によって得られるそれぞれのデータが「個別検索結果」であり、具体的には下記のアルゴリズムによって検索が行われる。

＜１−２−２．画像検査レポート検索のアルゴリズム＞
次に、画像検査レポート（以下、単に「レポート」とも呼ぶ）の検索のアルゴリズムについて説明する。自然文のレポートの場合は、全文検索の手法を利用できるが、より高精度の検索を行うために、本実施形態では、レポートは構造化文書として画像検査レポートＤＢ２４０（図２）に蓄積されている。これに対応して、検索の際のクエリもまた構造化文書として作成される。

図４は、レポートやクエリに含まれる文章部分の構造化の例を示す図である。図４に示されるように、文章４００は、いくつかのグループから構成される。例えば、図４は胸部の一般Ｘ線撮影検査（ＣＲ）で得た画像に対するレポートやクエリの構造化の例であるが、ここでは、「撮影条件４０１」、「基本部位４０２」、「基本所見４０３」、「診断４０４」及び、基本所見４０３と診断４０４のそれぞれについての「結語４０５」から構成される。なお、文章がどのようなグループで構成されるかは、モダリティ、検査部位、カテゴリによって変わる。

図４の文章部分の内部構造の例を図５に示す。図５に示されているように、文章に含まれる複数の要素が、撮影条件、基本部位、基本所見および診断などのグループＧに分類されて構造化されている。

図６は、クエリ３００の構造化例である。クエリ３００は、所見レポート検索クエリ３１１(図６(a))と、検体検査検索クエリ３１２(図６(b))とに分割されて構成されるが、画像診断レポートの検索において用いられるのは、図６(a)の所見レポート検索クエリ３１１である。また、後述する検体検査の検索に用いられるのが検体検査検索クエリ３１２である。

図９は、図８の所見レポートとして作成されて保存されている構造化文書のＸＭＬ表現（内部構造）を例示する図である。図９に示されるように、文章の先頭付近で、モダリティ(modality)が一般Ｘ線撮影検査（ＣＲ）であり、検査部位(inspection part)が胸部（CHEST）であり、カテゴリ(category)が「肺」に関する文章であることを表している。また、「group」タグで、前述のグループを表している。図１１は図１０に示す別のレポートの構造化例であるが、図１１のものは、上肺野と中肺野とのそれぞれの読影結果が複数の文章（センテンス）に別れて記載されている点で、図９のものとは異なっている。

図９のように文章が構造化されているレポート（構造化レポート）が、画像検査レポートＤＢ２４０にデジタルデータとして蓄積される。画像検査の所見レポートの検索は、構造化文章に対して行われる構造化文書検索である。文章が構造化されていることにより、例えば、「”基本部位”に”上肺野”を含むレポート」という検索が行えるので、全文検索よりも精度の高い検索が可能である。

また、所見レポート検索クエリ３１１に完全にあるいは部分的に適合する所見レポートが画像検査レポートＤＢ２４０中で複数発見されるときも多いため、クエリ３１１に対する適合の程度（マッチ度）を定義することにより、ユーザによる絞り込みを支援することができる。マッチ度は種々のものを定義することが可能であるが、本実施形態においては、「検索クエリに適合する要素が、いくつかの文章にまたがって出現したか」を表現する指標をマッチ度として定義する。

このマッチ度の具体的な定義と、それに基づくレポート検索のアルゴリズムとについて、図７〜図１１を参照しながら具体的に説明する。例えば、ユーザーが図４で記載した検索クエリ３００として、「正面像（PA： posteroanterior view)にて、上肺野にスリガラス影を認める。気管支喘息を疑う。」というクエリを与えた場合、この検索クエリ３００から抽出された所見レポート検索クエリ３１１について、それに含まれる検索要素のダイアログボックスは図７のように表される。この所見レポート検索クエリ３１１で検索したときに、画像検査レポートＤＢ２４０中に、図８と図１０の内容にそれぞれ対応する図９と図１１との構造化レポートが存在する場合、いずれもが検索結果として抽出される。ここで、図８に対応する図９では、一つの文章中に検索要素としてのクエリ語句（キーワード）が全て含まれるのに対し、図１０に対応する図１１では、最初の文章で「正面像」「上肺野」および「線状影」、二つ目の文章で「正面像」、「中肺野」および「スリガラス影」、三つ目の文章で「気管支喘息」を含んでいる。このように、レポート全体としては、図８（図９）および図１０（図１１）のいずれのレポートにおいても、図７で示す全てのクエリ語句が含まれているが、図８（図９）と図１０（図１１）とのそれぞれのレポートの差異は、図８（図９）のレポートでは全クエリ語句が一文章中に含まれているのに対し、図１０（図１１）のレポートでは読影結果に対応するクエリ語句が複数の文章に分かれて含まれている点で異なる。

このような構造化レポートを検索対象としてクエリ３１１で検索をした場合、図８（図９）のレポートと図１０（図１１）のレポートとのいずれもが検索結果としてはヒットしたことになるが、より少ない数の文章中に全ての検索用語が含まれている方が関連性は高いと考えられるので、この場合、図８（図９）のレポートのマッチ度を図１０（図１１）のレポートのマッチ度よりも高くする。一文章中に全クエリ語句が含まれているようなレポートが、最もマッチ度が高くなる。このような考え方でマッチ度を算出する方法には、様々な方法が考えられるが、例えば、クエリ語句の全体がまたがった文章の数の逆数とすることができる。

以上を行うことで、図３の所見レポート検索クエリ３１１に適合する結果が、検体検査の検索とは独立に抽出されると同時に、数値化されたマッチ度も付与されたレポート検索結果３３１が得られる。なお、このような「マッチ度」は、ユーザが指定した検索要素との適合の程度を表現しているが、より一般には、個々のデータベースの検索結果としての価値を表現する指標値、すなわち「個別スコア」の概念に属する。したがって、マッチ度が付与されたレポート検索結果３３１は、個別スコア付のレポート検索結果３４１として扱われる。

＜１−２−３．検体検査検索のアルゴリズム＞
続いて、検体検査検索のアルゴリズムについて、図１２を参照しながら説明する。検体検査単独での検索については、種々の方法を使うことができるが、本実施形態では、その中でも比較的計算コストが少なくて済む方法について述べる。

本実施形態では、検体検査に含まれる異常フラグに着目する。異常フラグは、検査結果に含まれる一項目で、実際の検査値と診療対象者の性別や年齢から導出される正常値の範囲を比較し、検査値が正常値の範囲を逸脱しているときには、「正常値を上回っている」（”異常値（高）”）、「正常値を下回っている」（”異常値（低）”）のいずれかのフラグが付与されている。ここでは、異常フラグのパターンによって検索を行う。つまり、検体検査クエリ３１２に相当する検索クエリとして、複数の検査項目と、それらの値が”正常値”か、”異常値（高）”か、”異常値（低）”か、を指定する。検索結果として、そのパターンに合うものを取得する（図１２参照）。

検体検査の検索についても、個別スコア（ないしは検索要素との適合の程度としてのマッチ度）を付与することができる。例えば、前述の例で、検索クエリが項目ＡからＤまでの４項目（図１２(a)参照）あったときに、それら４項目の条件のすべてに適合するものの方がマッチ度は高いとみなすのが自然である。また、３項目しか適合していなくても、これを、検索結果に適合しないといって切り捨ててしまうよりも、それらを含めてユーザーに提示する方が、重要な情報の見落としの防止に資する。そこで、クエリの項目の間についてはＯＲ検索とし、検索要素に適合している項目の割合を個別スコアとする。例えば、検索クエリ４項目中の３項目が適合していれば、個別スコアは３／４＝０．７５（図１２(b)参照）、全項目とも適合していれば、個別スコアは４／４＝１．０（図１２(c)参照）とする。

以上を行うことで、図３のフローの検体検査に適合する結果が独立に抽出されると同時に、マッチ度も付与された検索結果３３２すなわち、個別スコア付の検索結果３４２が得られる（ステップＳ４）。

＜１−２−４．個別検索結果のペアリングにおけるアルゴリズム＞
続いて、図３のステップＳ５では、検索結果ペアリング部２５が、レポート検索結果３４１と検体検査検索結果３４２との結果同士を関連付ける処理を行う。この処理は、複数のデータベースからそれぞれ抽出された個別検索結果を組み合わせて複合検索結果を生成する処理に相当する。

図１３は、検索結果関連付け作業を説明するフローチャートである。個別検索結果の関連付けは、以下の過程をとり、図１３を参照しながら説明する。

まず、ステップＳＴ１では、図３のレポート検索結果３４１の中から、１つの検索結果を選択する。この選択の順序は特に限定されるものではなく、たとえば検索でヒットした時間順であってもよい。ここで選択されたレポート検索結果３４１をレポートＳＲ(i)とする。続いて、ステップＳＴ２では、図３の検体検査検索結果３４２の中から、ステップＳＴ１で選んだレポートＳＡ(i)の診療対象者と同じ診療対象者の検体検査結果を選択する。これは、それぞれの検索結果に含まれる診療対象者ＩＤを照合することによって行うことができる。選択されたレポートＳＡ(i)と同じ診療対象者の検体検査検索結果を検索結果ＳＢ(i.k)とする。このうち前側の引数「i」はレポートＳＡ(i)と同じ診療対象者の検査結果であることを示し、後側の引数「k」は、当該診療対象者について複数の検体検査検索結果が得られている場合も考慮して、それら複数の検体検査検索結果の相互識別のための指標である。同一の診療対象者について得られている検体検査検索結果がひとつだけの場合はｋ＝１のみとなる。

次に、ステップＳＴ３では、選んだレポート検索結果ＳＡ(i)と検体検査結果ＳＢ(i.k)との組に対して、日付を基礎にした関連度スコア（後述する）を付与する。続いて、レポート検索結果ＳＡ(i)と検体検査結果ＳＢ(i.k)とについての個別スコア（マッチ度）と、ステップＳＴ３で求めた関連度スコアの積を、最終的な検索スコアとして、これらの組に付与する（ステップＳＴ４）。検体検査結果ＳＢ(i.k)の引数ｋを変化させつつ、(i, 1)，(i, 2)，…の全ての組に対して、検索スコアを付与するまで、以上のルーチンを繰り返す（ステップＳＴ５）。更に、レポート検索結果ＳＡ(i)の引数ｉを変化させつつ、レポート検索結果全てに対し、ステップＳＴ１〜ＳＴ５を同様に繰り返す（ステップＳＴ６）。最後に、このようにして得られた複数の検索結果の組「ＳＡ(i)＋ＳＢ(i.k)」は、その検索スコアとともに、複合検索結果として、クライアント端末１０１内の記憶部に記憶されるほか、のディスプレイ１０１ｂに表示される（ステップＳＴ７）。なお、レポート検索結果ＳＡ(i)と同じ診療対象者ＩＤを持つ検体検査結果ＳＢ(i.k)がデータベース上に存在しなかったときには、その診療対象者についての複合検索結果は表示されない。

図１４は、個別の検索結果同士を組合せるアルゴリズムについて説明した図である。日付を基礎にした関連度スコアについて、図１４を参照しながら更に具体的に説明する。

まず、画像検査と検体検査との日時の離れ具合（時間的な距離）によるスコア付けを行う。精密な比較では、検査日だけでなく検査時間（時分）の差まで考慮する方が好ましいが、１日のうちに同一の診療対象者に対して同じ検査を繰り返すケースは、医学検査全体としてはさほど多くはないため、最小限の情報として検査日の差までを考慮すれば多くの場合はそれで足りる。そこで、この実施形態では日付の離れ方の逆数を日付の近さ指数Ｄaとして採用し、これを関連度スコアとする。図１４の場合は、画像検査Ａと検体検査ａとの距離（Ｔ１）は1日離れているので、Ｄa＝１／１＝１である。また、画像検査Ａと検体検査ｂとの距離（Ｔ２）は２日離れているので、Ｄa＝１／２＝０．５であり、画像検査Ａと検体検査ｃとの距離（Ｔ３）は３日離れているので、Ｄa＝１／３＝０．３・・・となる。図１４の画像検査Ａは既述したレポート検索結果ＳＡ(i)に相当し、検体検査ａ，ｂ，ｃは検体検査結果ＳＢ(i.k)：ｋ＝１，２，３に相当する。

次に、先に求めた各検体検査の個別スコア（個別のマッチ度）と、ここで得た関連度スコアとの積を、最終的な検索スコアとする。

このようにすることで、ユーザーは、診療対象者を共通とする所見レポートと検体検査との組Ｓをいくつか得ることができる（図３の複合検索結果３５０）。それらの組には、個別検索でのマッチ度と日付の離れ具合とに基づいた検索スコアが付与されており、スコアの高いもの順に検索結果がディスプレイ１０１ｂに表示される（ステップＳ６）。ユーザーはこのスコアを拠り所に結果を閲覧することができる。

また、所見レポートには、検査画像特定情報としての画像ＩＤが付随している。図８の例では「image id＝"1072"」が、図９の例では「image id＝"5658"」が、それぞれの画像ＩＤである。これらの画像ＩＤは、画像検査結果ＤＢ２２０に格納されている画像検査結果（デジタル画像）のうち、これらの所見レポートの作成の基礎となった画像検査結果である。従って、検索によって抽出された所見レポートから、これらの画像検査結果を特定できるようになっている。

＜１−３．ユーザーの操作手順＞
以下では、ユーザーから見たこの実施形態の医療情報システム１の利用方法、特にＧＵＩ上の操作手順例を、図１５〜図２４を参照して説明する。

＜１−３−１．データ保存＞
ユーザー（医師）は、診療対象者の診察に先だって（あるいは診察後に）、必要な臨床検査を自ら行い、または検査をオーダーする。当該診療対象者の検査結果をモダリティ端末１０２からデジタル入力し、あるいはクライアント端末１０１から手入力することによりその検査結果は医療情報システム１に取り込まれ、保存される。また、その検査結果は、クライアントソフトを用いることによってクライアント端末１０１上のディスプレイ１０１ｂ上に表示される。図１５は、胸部ＣＲ検査における表示例を示す図である。図１５に示すように、ディスプレイ１０１ｂの画面上に、胸部ＣＲのサムネイル画像ＩＭ二枚が表示されている。

ここで、医師は「レポートシステムを起動ＳＴＡ」ボタンを押下してレポートシステムを立ち上げることができる。図１６は、レポートシステム画面Ｇ１を例示する図である。 図１６に示すように、レポートシステム画面Ｇ１は、主に、
・検査の詳細を記述する領域（検査情報領域）Ａ１、
・その日の治療などのメモを記述する領域（本日のメモ領域）Ａ２、
・診療対象者に関するメモを記述する領域（診療対象者メモ領域）Ａ３、
・サマリ句を入力する領域（サマリ句入力領域）Ａ４、
・頻出句を入力する領域（頻出句入力領域）Ａ５、
・所見レポートを作成する領域（レポート作成領域）Ａ６、
・代表的な画像ＩＭを添付する領域（画像添付領域）Ａ７、
・読影結果を表示する領域（読影結果表示領域）Ａ８、
・コマンドを入力するためのアイコンが列挙される領域（コマンド入力領域）Ａ９、
によって構成されている。

レポートシステム画面Ｇ１（図１６）では、例えば、
・検査情報領域Ａ１に、診療対象者及び検査に係る属性情報（図１７(a)）が、
・本日のメモ領域Ａ２に、その日の診断情報のメモ（図１７(b)）が、
・診療対象者メモ領域Ａ３に、診療対象者の症状などに関するメモ（図１７(c)）が、
・サマリ句入力領域Ａ４に、まとめとなる簡潔な文章（図１７(d)）が、
・頻出句入力領域Ａ５（図１７(e)）に、頻繁に使う用語が、
それぞれ表示される。

図１８は、入力支援テンプレート表示ＴＰの表示例を示す図である。図１８に示されるように、レポート作成領域Ａ６には、入力支援テンプレート表示ＴＰが表示される。前述のグループ毎に候補単語が表示され、候補単語をクリックして文章を構成する単語を選択する。最後に「入力Ｅ１（図１８）」ボタンを押すことで、自動的に、自然文を作成することができる。ここで「登録してビューアに戻るＢ１（図１６）」をクリックすると、作成した文章を現在の検査の所見レポートとして登録することができる。作成したレポートは、画像検査レポートＤＢ２４０内部では、構造化文書データ、例えば、ＲＤＦ（Resource Description Framework）を用いて記述されて登録される。このようにして、画像検査に対応する所見レポートが画像検査レポートＤＢ２４０に追加されて蓄積されてゆく。

＜１−３−２．検索動作＞
次に、検索を行う場面の説明をする。医師はクライアント端末１０１のディスプレイ１０１ｂ上で、いくつかの検査結果をまとめて閲覧することができる。図１９は、ディスプレイ１０１ｂ上で胸部ＣＲ画像ＩＭと検体検査結果ＳＭＩとを表示させている状況の概略図であり、図２０は検体検査結果ＳＭＩの詳細を例示する図である。図１９に示すように、胸部ＣＲ検査には、先の手順で作成された所見レポートＣＭが付与されていることに注意する。ここで、現在開いている検査集合の類似検査を検索する。

まず、画面左下の「この内容で検索」ボタンＳＣ（図１９）を押下する。すると、図２１に示すような検索クエリ確認のダイアログボックスが表示される。これは、類似検索の際の検索クエリを表しており、レポート領域ＲＰ（図２１）の中には、図１９の画像検査に付与されている診療対象者コメントＣＭ（図１９）が検索クエリとして表示されている。また、検体検査領域ＳＭＩＲ（図２２）の内容を例示している。ここでは、血液検査結果の中で、異常フラグが異常であるものがクエリとして表示されている。

この状態で、ＯＫボタン２１０１（図２１）を押下すると、図２１の検索条件で検索が行われ、図２２に示すように、検索結果が表示される。この検索結果は図３以下で説明したルーチンで得られたものであり、複数種類の検索結果を検索スコア順に配列したものとなっている。各レコード（行）においては、レポートＩＤによって画像検査の所見レポートが特定され、ＣＢＣやＷＢＣ分画などの検体検査結果が特定されている。画像検査の所見レポートと画像検査結果ＤＢ２２０中の画像データとは画像レポートＩＤによってリンクされているため、間接的に画像データも所見レポートや検体検査結果とともに同一の患者についての組とされていることになる。医師は興味のある結果をダブルクリックすることで、詳細情報を閲覧することができる。図２３は、検索結果の詳細ダイアログボックスを表示する図である。図２２に示すように、二つの結果を並べて表示し、比較することもできる。

一方、「詳細．．．」ボタン２１０２（図２１）をクリックすると、図２４に示すように、この検索クエリを修正できるダイアロクが開き、ユーザーはクエリを修正して新たな検索を開始させることもできる。

＜２．第２実施形態＞
第２実施形態に係る医療情報システムは、第１実施形態と比較して、ハードウエア的には図１の構成と同一であり、機能的にもほぼ同様であるが、第２実施形態における所見レポートは、画像検査のみに対してではなく、いくつかの検査の集合（以下、単に「検査セット」と称す。）に対するレポートとなる点で異なる。従って、第２実施形態に係る図２４の医療情報サーバー２００Ａのうち、第１実施形態に係る医療情報サーバー２００と同様な部分については同様な符号を付して、下記の説明を省略するとともに、第１実施形態に係る医療情報サーバー２００と異なる点についてのみ説明する。

実施形態２における医療情報サーバー２００Ａは、図２の医療情報サーバー２００と比較して、検査セットＤＢ２３０１が追納されており、レポートは検査セットに対して書かれる。検査セットＤＢ２３０１は、どの検査とどの検査に対してレポートが書かれたかといった検査組合せ情報を格納している。実際に、ユーザーの操作においては、同じ診断対象者について画像検査結果ＤＢ２２０に格納した画像検査結果と、検体検査結果ＤＢ２３０に格納した検体検査結果とを呼び出して、クライアント端末１０１におけるディスプレイ１０１ｂの同一画面中に表示させ、レポートの文章を入力する。このレポートのデジタルファイルはレポートＤＢ２３０２に格納されるが、それとともに、どの画像検査結果とどの検体検査結果とがそのレポートにおける診断の基礎となったかという関連付け情報（リレーション情報）が、検査セットＤＢ２３０１に保存される。検査セットＤＢ２３０１は、複数種類の医療データのセットを特定する情報を格納したセット情報データベースの１態様である。したがって、このような保存を繰り返すことにより、検査セットＤＢ２３０１の内容を参照すれば、「レポート＋画像検査結果＋検体検査結果」という３種の情報の組合せを知ることができるようになる。

図２５は、第２実施形態におけるレポート作成時のディスプレイ１０１ｂでの表示例を示す図である。図２５では、図１５と比較して、画像検査結果と検体検査結果とをまとめたものを表示しており、このような状態でレポートを作成すると、この画像検査結果と検体検査結果とが検査セットとして登録される。

図２６は、第２実施形態における検索結果の関連付け処理を説明するフローチャートである。第２実施形態の検索アルゴリズムは、基本的には第１実施形態と同じであるため、固有の関連付け処理を中心に、図２６を参照しながら説明する。なお、図１３と共通する箇所は同じ符号を付している。

第１実施形態と同様に、検索クエリに適合するデータとしてステップＳＴ１とステップＳＴ２とでレポート検索結果と検体検査結果との組が抽出される。ステップＳＴ３０では、検査セットＤＢ２３０１中の検査セット情報を参照することによって、その組が同一の検査セットに含まれているか否か判断し、含まれていれば最大の関連度スコアを付与する（ステップＳＴ３１）。同一の検査セットに含まれていない場合には、ステップＳＴ１とステップＳＴ２とで選んだレポート検索結果と検体検査結果との組に対して、第１実施形態と同様に、検査日の日付を基礎にした関連度スコアを付与し（ステップＳＴ３）、以下第１実施形態と同様のステップを踏む（ステップＳＴ４〜ステップＳＴ７）。

一方、ステップＳＴ３１を通る場合、図３のルーチンで求めたそれぞれのマッチ度（個別スコア）と、ステップＳＴ３１で求めた関連度スコアとの積を、最終的な検索スコアとして、これらの組に付与する（ステップＳＴ４１）。全ての組に対して、検索スコアを付与するまで、これらの処理を繰り返す（ステップＳＴ５１）。ステップＳＴ６〜ステップＳＴ７は、第１実施形態と同様である。

以上を行うことで、医師が明示的にセットとして所見を書いた検査同士は、検査日付に関わらず、関連の強い検査として優先的に抽出することが可能となる。これは、ＣＲ（Ｘ線画像デジタイザー）コンソール機能とビューワ／ファイリング機能が一体化した医療情報データベースシステムに適用することによって、その有用度が特に高くなる。

＜３．第３実施形態＞
第３実施形態に係る医療情報システムでは、第１実施形態と比較して、「性別」及び「年代」が検索条件として新たに追加されている点で異なる。

図２７は、第１実施形態における「この内容で検索」ボタンＳＣ（図１９）の押下後に対応する、第３実施形態における検索クエリ確認ダイアログボックスを示す。図１９と比較すると、図２７は、検索条件に「性別ＳＥ」及び「年代ＡＧ」が追加されている。この性別ＳＥ及び年代ＡＧは、図２１で表示されている診療対象者の性別及び年代が検索クエリとして追加されることを意味する。

以上のように、複数種類の検査結果を含む診療検査情報を検索するに際して、性別及び年代に対応する診療対象者の検査結果のみが検索対象として検索されることで、検索条件が詳細になり、より精密な検索が可能となる。

＜４．変形例＞
この発明は、上記各実施形態以外に、次のような変形も可能である。また、各実施形態および下記の変形例は、技術的に整合する範囲で互いに組合せることも可能である。

※ 各データベースの検索論理については、特許第４１９１７６２号に開示されている技術を適用することができる。すなわち、ユーザーによる新たな検索があるごとに、抽出された複数のデータのうちユーザが着目した（すなわち詳細を参照した）データがいずれであったかをシステムが記憶して分析し、その結果に応じて検索論理を更新する。

たとえば検索クエリに「肺」が含まれており、「肺」に関連する複数の所見レポートが抽出されたときに、ユーザーたる医師がそのうちで「再発」の用語も含まれている所見レポートの詳細をしばしば参照する場合を想定する。このときには、その医師が検索クエリ中で「肺」を指定したときに、「再発」の用語も含まれている所見レポートの個別スコアを高めるように、システムの検索論理を進化させることができる。さらに、システムが医学論文データベースとも連携しているときには、「肺」と「再発」との双方の用語を含んだ新着論文の情報を、検索結果の画面の一部にハイパーリンクとして表示されるなどの応用も可能である。

※ 上記実施形態では、診療対象個体として人間と想定し「診療対象者」と記しているが、「診療対象動物」とすることも可能である。

※ 上記実施形態の医療情報システムにおいて、例えば、レセプトシステムが介在していてもよい。すなわち、検査対象となった診療対象者についてどのような治療がなされ、その結果、どの程度の医療費が必要になったかというレセプトＤＢとをレポートや検査結果やとともに抽出すれば、医療費の点からの検討も可能となる。

※ 上記実施形態では、サーバーとクライアント端末とを別のマシンとしているが、これに限られず、同一マシン上にこの発明のシステムの情報処理機能を搭載してもよい。

※ 上記実施形態の構造化文章において、接頭語・接尾語を取り入れてもよい。例えば、「左上肺野」のように、「上肺野」に「左」の接頭語を追加することが可能となる。

※ 上記実施形態の個別検索結果のペアリングにおいて、画像検査と検体検査との日時の離れ方の逆数を日付の近さ指数Ｄaとして採用し、これを関連度スコアとしたが、指数Ｄａは日付の差の逆数だけでなく、両日時が近づくほど指数Ｄａが大きくなる関数であればよい。

※ 上記実施形態のアルゴリズムにおいて、以下のような項目についてフィルタリングを行うことによって、データ抽出のための計算処理を効率化するだけでなく、過剰に多数の情報が各データベースから抽出されてしまってユーザが混乱するという事態を防止できる。特に、大規模のデータベースの場合には膨大な検査結果が蓄積されることになるため、下記の項目などでのフィルタリング（絞り込み）が有用である。

具体的には、下記のそれぞれについて判定閾値を設定しておき、
・判定閾値が下限値として設定されている場合には、判定指数がその判定閾値よりも小のデータを抽出対象から除外し、
・判定閾値が上限値として設定されている場合には、判定指数がその判定閾値よりも大のデータを抽出対象から除外する。
（１）所見レポートについての検索結果の抽出：
判定指数＝レポート検索クエリに対する所見レポートのマッチ度（個別スコア）；
判定閾値＝マッチ度の下限値、
（２）所見レポートに対応する検体検査の結果の抽出：
判定指数＝所見レポート（画像検査）の日付と検体検査の検査日との日差；
判定閾値＝日差の上限値、
（３）検体検査の結果の選択：
判定指数＝検体検査検索クエリに対する検体検査結果のマッチ度（個別スコア）；
判定閾値＝マッチ度の下限値、
（４）関連する複数の検査の組合せの選択：
判定指数＝関連度スコア；
判定閾値＝関連度スコアの下限値、
（５）最終的な検索結果の特定と表示：
判定指数＝関連度スコア；
判定閾値＝関連度スコアの下限値。

※ 一回の検索においてはクエリ中の検索要素の数（分母）は一定であるから、クエリ中の検索要素の数に対する、検索要素に適合した医療データ項目の割合に個別スコアを定めることは、検索要素と適合した医療データ項目の絶対数に基づいて個別スコアを定めることと等価である。

また、クエリ中の検索要素のそれぞれについて、重要度に応じたウエイトを付すこともできる。この場合は、個々の検索要素へ適合しているか否かの２値ではなく、適合している程度に応じたウエイトを付けて個別スコアが算出される。たとえば、ある疾病については、検査項目Ｐが特異的（当該疾病ではしばしば異常値となるが、他の疾病ではほとんど異常値とならないもの）である一方、他の検査項目Ｑに異常値が出現することは非特異的（他の疾病でも異常値になることが多い）であるときには、検索を行う医師が、クライアント端末１０１の操作入力部１０１ａの操作によって検査項目Ｐを「重要」指定することにより、検査項目Ｐが異常値となっている検査結果には、検査項目Ｑが異常値となっている検査結果よりも高い個別スコアを与えて抽出する処理を実行するようにシステムを構成することもできる。

※ 複数のデータベースは、検査診断情報や患者情報のほか、看護データや、電子カルテ情報、医学論文、薬理情報、副作用情報などのデータベースを含んでいてもよい。これらのうち看護データは、看護師の看護活動を記録したデジタル情報であり、電子カルテ情報は医師の診療記録のデジタル情報である。すなわち、この発明は、医療データ全般を対象として、種々の医療情報システムに適用できる。

※ 上記実施形態では、検査日を関連度スコアを求める際の指標として使用したが、一般的には「検査識別日」、すなわち検査日のほか、検体の採取日や、検査データの入力日の日付などを用いることもできる。

１ 医療情報システム
１０１ クライアント端末
１０２ モダリティ端末
ＮＴＷ，ＬＮ ネットワーク回線
２００，２００Ａ 医療情報サーバー
２１０ 診療対象者情報ＤＢ
２２０ 画像検査結果ＤＢ
２２１ 画像検査読込部
２３０ 検体検査結果ＤＢ
２３１ 検体検査読込部
２４０ 画像検査レポートＤＢ
２４１ レポート登録部
２０ 検索部
２３ 検体検査検索部
２４ 画像検査レポート検索部
２５ 検索結果ペアリング部
２３０１ 検査セットＤＢ
２３０２ レポートＤＢ

Claims (16)

1. 複数種類の医療データがそれぞれ蓄積された複数のデータベースを備える医療情報システムであって、
   複数の検索要素を含んだクエリを入力する入力部と、
   所定の分類規則に従って、前記複数の検索要素を前記複数のデータベースに対応する複数の検索区分に分類する分類部と、
   対応する検索区分に含まれる検索要素を用いて、前記複数のデータベースをそれぞれ独立に検索する検索部と、
   前記検索部によって前記複数のデータベースからそれぞれ抽出された個別検索結果を組み合わせて複合検索結果を生成する生成部と、
   を備えることを特徴とする医療情報システム。
2. 請求項１に記載の医療情報システムにおいて、
   前記複数のデータベースにおいては、異なる種類の臨床検査の結果または当該検査結果に対する診断上の評価が記録された複数種類の検査診断情報を、前記医療データとして、互いに異なるデータベースに蓄積していることを特徴とする医療情報システム。
3. 請求項２に記載の医療情報システムにおいて、
   前記検査診断情報のそれぞれは、診療対象個体としての診療対象者または診療対象動物の識別情報を含んでおり、
   前記生成部は、前記複数のデータベースに蓄積されている検査診断情報のうち、前記識別情報によって特定される診療対象個体が同一である情報を互いに組み合わせて前記複合検索結果とすることを特徴とする医療情報システム。
4. 請求項１に記載の医療情報システムにおいて、
   前記生成部は、
   各データベースについての前記個別検索結果に含まれるデータ要素の内容につき、検索要素との適合度が高いほど高スコアとなる個別スコアを付与する個別スコア付与部、
   を備え、
   各データベース内において前記個別スコアが相対的に高いデータ要素同士をデータベース間で組み合わせて前記複合検索結果とすることを特徴とする医療情報システム。
5. 請求項４に記載の医療情報システムにおいて、
   前記個別スコアは、対応するデータベースの医療データのうち、前記検索要素と適合した医療データ項目の割合に基づいて決定されることを特徴とする医療情報システム。
6. 請求項１に記載の医療情報システムにおいて、
   前記生成部は、
   前記複数種類の個別検索結果の相互の関連度を関連度スコアとして付与する関連度スコア付与部、
   を備え、
   各データベース間において前記関連度スコアが相対的に高い医療データ同士を組み合わせて、前記複合検索結果を生成することを特徴とする医療情報システム。
7. 請求項２に記載の医療情報システムにおいて、
   前記複数種類の検査診断情報には、対応する臨床検査の検査識別日の情報が付随しており、
   前記生成部は、
   互いに異なる種類の検査診断情報の関連度スコアとして、検査識別日の差が小さいほど高スコアを与える検査識別日スコア付与部、
   を備え、
   各データベース間において前記関連度スコアが相対的に高い検査診断情報同士を組み合わせて、前記複合検索結果を生成することを特徴とする医療情報システム。
8. 請求項１に記載の医療情報システムにおいて、
   前記複数のデータベースは、検査診断情報、看護データ、電子カルテ情報および患者情報のうち少なくとも１つについてのデータベースを含むことを特徴とする医療情報システム。
9. 請求項８に記載の医療情報システムにおいて、
   前記複数のデータベースは、
   検体検査の結果を前記検査診断情報として蓄積した検体検査結果データベース、
   を含むことを特徴とする医療情報システム。
10. 請求項８に記載の医療情報システムにおいて、
    前記複数のデータベースは、
    検査画像を蓄積した画像検査結果データベースと、
    各検査画像に対応する所見レポートを蓄積した所見レポート格納データベースと、
    を含んでおり、
    前記検索部は、画像検査の検索区分に分類される検索要素については、前記所見レポート格納データベースについて検索を行うとともに、
    前記生成部は、
    前記個別検索結果として得られた所見レポートに付随した検査画像特定情報に基づいて、当該所見レポートに対応する検査画像を前記画像検査結果データベースから抽出して前記複合検索結果に含める検査画像抽出部、
    を備えることを特徴とする医療情報システム。
11. 請求項１０に記載の医療情報システムにおいて、
    前記生成部は、
    検索要素に適合する内容が前記所見レポートのいくつの文章にまたがって出現しているかに基づいて、各所見レポートのマッチ度を特定するレポートマッチ度特定部、
    を備え、
    前記所見レポートのデータベースの検索における各所見レポートの個別スコアを、前記マッチ度に基づいて定めることを特徴とする医療情報システム。
12. 請求項１１に記載の医療情報システムにおいて、
    前記所見レポートは、構造化文章から構成されていることを特徴とする医療情報システム。
13. 請求項１２に記載の医療情報システムにおいて、
    前記所見レポートの検索は、構造化文書検索であることを特徴とする医療情報システム。
14. 請求項１２に記載の医療情報システムにおいて、
    前記構造化文書は、ＲＤＦによって記述されることを特徴とする医療情報システム。
15. 請求項１に記載の医療情報システムにおいて、
    過去における所定の診断の基礎とされた複数種類の医療データが、前記複数のデータベースのうち２つ以上に分散して格納されており、
    前記複数種類の医療データのセットを特定する情報を格納したセット情報データベースをさらに備え、
    前記生成部は、前記複数の個別検索結果を組合せて前記複合検索結果を得るにあたって、前記セット情報データベースを参照することを特徴とする医療情報システム。
16. 異なる種類の医療データが蓄積された複数のデータベースを含むコンピュータシステムにインストールされて実行されることによって、前記コンピュータシステムを、
    複数の検索要素を含んだクエリを入力する入力部と、
    所定の分類規則に従って、前記複数の検索要素を前記複数のデータベースに対応する複数の検索区分に分類する分類部と、
    対応する検索区分に含まれる検索要素を用いて、前記複数のデータベースをそれぞれ独立に検索する検索部と、
    前記検索部によって前記複数のデータベースからそれぞれ抽出された個別検索結果を組み合わせて複合検索結果を生成する生成部と、
    を備える医療情報システムとして機能させることを特徴とするプログラム。

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