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JP6384113B2 - Program, calculation method and calculation apparatus - Google Patents

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JP6384113B2 JP2014094103A JP2014094103A JP6384113B2 JP 6384113 B2 JP6384113 B2 JP 6384113B2 JP 2014094103 A JP2014094103 A JP 2014094103A JP 2014094103 A JP2014094103 A JP 2014094103A JP 6384113 B2 JP6384113 B2 JP 6384113B2
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Description

本願は、薬物動態に係るプログラム、算出方法及び算出装置に関する。   The present application relates to a pharmacokinetic program, a calculation method, and a calculation apparatus.

薬物には、総投与量が一定限界値を超えた場合、薬害を発生するおそれの高まるものがある。特許文献1には、患者に投与した薬物の投与量を記憶しておき、記憶した薬物の投与量から算出した総投与量が当該薬物の限界総投与量を超えた場合、警告を通知する注射薬剤支援システムが記載されている。   Some drugs are more likely to cause phytotoxicity if the total dose exceeds a certain limit. Patent Document 1 memorizes the dose of a drug administered to a patient, and injects a warning when the total dose calculated from the stored dose of the drug exceeds the limit total dose of the drug A drug support system is described.

特開2004−121526号公報JP 2004-121526 A

しかしながら、患者が薬物を代謝、排泄する能力は、個人毎に異なる。また、患者が薬物を代謝、排泄する能力は、時間経過につれて変化することがある。そのため、記憶された薬物の投与量を単純に積算した総投与量と、限界総投与量とを比較しても、処方のために参考となる正確な情報を得ることはできない。
医師が薬物の処方量を決定するためには、代謝及び排泄を考慮した将来における患者の体内薬物量の予測値を提示することが有益である。
However, the ability of patients to metabolize and excrete drugs varies from individual to individual. In addition, the ability of patients to metabolize and excrete drugs may change over time. Therefore, even if the total dose obtained by simply integrating the stored doses of the drug is compared with the limit total dose, accurate information that is useful for prescription cannot be obtained.
In order for the physician to determine the prescription amount of the drug, it is beneficial to present a predicted value of the patient's internal drug amount in the future considering metabolism and excretion.

本願の目的の1つは、患者の血中薬物濃度に基づいて、一定期間経過後における体内薬物量を算出することができるプログラム、算出方法及び算出装置を提供することにある。   One of the objects of the present application is to provide a program, a calculation method, and a calculation apparatus that can calculate the amount of a drug in the body after a lapse of a certain period based on the blood drug concentration of a patient.

本願の一観点は、総投与量が所定量に達した場合、禁忌となる薬物の体内薬物量を算出する処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、前記薬物が投与された患者の血中薬物濃度を記憶する記憶装置から前記血中薬物濃度を取得し、取得した前記血中薬物濃度に基づいて分布容積を算出し、算出した前記分布容積を前記記憶装置に記憶し、前記血中薬物濃度に基づいて、該血中薬物濃度に対応する血液採取時点から所定期間経過後の血中薬物濃度を算出し、算出した前記所定期間経過後の血中薬物濃度を前記記憶装置に記憶し、前記記憶装置に記憶した前記分布容積及び所定期間経過後の血中薬物濃度に基づいて、該所定期間経過後の体内薬物量を算出する。 One aspect of the present application is a program for causing a computer to execute a process of calculating an in-vivo drug amount of a contraindicated drug when the total dose reaches a predetermined amount, and the blood drug of a patient to whom the drug is administered The blood drug concentration is acquired from a storage device that stores the concentration , a distribution volume is calculated based on the acquired blood drug concentration , the calculated distribution volume is stored in the storage device, and the blood drug concentration On the basis of the blood drug concentration corresponding to the blood drug concentration, to calculate the blood drug concentration after a predetermined period of time, store the calculated blood drug concentration after the predetermined period of time in the storage device, Based on the distribution volume stored in the storage device and the blood drug concentration after the lapse of a predetermined period, the in-body drug amount after the lapse of the predetermined period is calculated.

本願の一観点によれば、患者の血中薬物濃度に基づいて、一定期間経過後における体内薬物量を算出することができる。   According to one aspect of the present application, the amount of a drug in the body after a lapse of a certain period can be calculated based on the blood drug concentration of the patient.

算出システムのハードウェア構成例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the hardware structural example of a calculation system. 端末装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the hardware structural example of a terminal device. 利用者マスタデータのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the record layout of user master data. 患者マスタデータのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the record layout of patient master data. 患者プロファイルデータのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the record layout of patient profile data. 検査結果データのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the record layout of test result data. 診療記録データのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the record layout of medical record data. 薬剤マスタデータのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the record layout of chemical | medical agent master data. 薬歴データのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the record layout of medical history data. 薬剤ワークデータのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the record layout of chemical | medical agent work data. 患者薬剤データのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the record layout of patient chemical | medical agent data. 端末装置の機能構成例を示す機能ブロック図である。It is a functional block diagram which shows the function structural example of a terminal device. 累積体内薬物量画面の画面レイアウトの一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the screen layout of a cumulative body drug amount screen. 体内薬物量算出処理の手順の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the procedure of the amount calculation process in a body. 体内薬物量算出処理の手順の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the procedure of the amount calculation process in a body. 予測累積体内薬物量画面の画面レイアウトの一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the screen layout of a prediction accumulation body drug amount screen. 予測体内薬物量算出処理の手順の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the procedure of a prediction body drug amount calculation process. 予測体内薬物量算出処理の手順の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the procedure of a prediction body drug amount calculation process. 予測体内薬物量算出処理の手順の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the procedure of a prediction body drug amount calculation process.

本実施の形態に係る算出システムを、図面を参照して説明する。本実施の形態に係る算出システムは、患者の検体検査結果に基づいて、処方予定日数経過後における体内薬物量を算出する。また、算出システムは、検体検査が行われる毎に算出した各体内薬物量と、処方予定日数経過後の体内薬物量とを累積して表示することで、利用者による処方を支援する。   A calculation system according to the present embodiment will be described with reference to the drawings. The calculation system according to the present embodiment calculates the in-vivo drug amount after the scheduled number of days has elapsed based on the sample test result of the patient. In addition, the calculation system supports the prescription by the user by accumulating and displaying each in-vivo drug amount calculated every time the sample test is performed and the in-vivo drug amount after the scheduled number of days.

実施の形態1
実施の形態1は、検体検査が行われる都度、体内薬物量を算出する形態に関する。
図1は、算出システム10のハードウェア構成例を示すブロック図である。算出システム10は、診療記録サーバ20及び端末装置30を含む。診療記録サーバ20は、メインフレーム、ワークステーション、デスクトップPC(パーソナルコンピュータ)等である。診療記録サーバ20は、診療に関する各種データが記憶された記憶装置を含み、データベースサーバの機能を有している。
Embodiment 1
Embodiment 1 relates to a form in which the amount of drug in the body is calculated each time a specimen test is performed.
FIG. 1 is a block diagram illustrating a hardware configuration example of the calculation system 10. The calculation system 10 includes a medical record server 20 and a terminal device 30. The medical record server 20 is a mainframe, a workstation, a desktop PC (personal computer), or the like. The medical record server 20 includes a storage device that stores various data related to medical care, and has a function of a database server.

端末装置30は、デスクトップPC、ノートPC、タブレットPC等である。以下、端末装置30は、デスクトップPCであるものとする。端末装置30は、ネットワーク1Nを介して、診療記録サーバ20と接続されている。ネットワーク1Nは、LAN(Local Area Network)、WAN(Wide Area Network)、インターネット等を含む。端末装置30は、医師、薬剤師等の医療関係者によって操作され、診療記録サーバ20にアクセスすることで、診療記録サーバ20の各種データから情報を読み出し、各種データに情報を書き込む。図1には、3台の端末装置30が描かれているが、算出システム10は2台以下又は4台以上の端末装置30を含んでもよい。   The terminal device 30 is a desktop PC, a notebook PC, a tablet PC, or the like. Hereinafter, the terminal device 30 is assumed to be a desktop PC. The terminal device 30 is connected to the medical record server 20 via the network 1N. The network 1N includes a LAN (Local Area Network), a WAN (Wide Area Network), the Internet, and the like. The terminal device 30 is operated by medical personnel such as doctors and pharmacists, and accesses the medical record server 20 to read information from various data of the medical record server 20 and write information to the various data. Although three terminal devices 30 are illustrated in FIG. 1, the calculation system 10 may include two or less terminal devices 30 or four or more terminal devices 30.

図2は、端末装置30のハードウェア構成例を示すブロック図である。端末装置30は、CPU(Central Processing Unit)31、ROM(Read Only Memory)32及びRAM(Random Access Memory)33を含む。また、端末装置30は、ハードディスク34、ディスクドライブ35、表示部36、操作部37、タイマ38及び通信部39を含む。   FIG. 2 is a block diagram illustrating a hardware configuration example of the terminal device 30. The terminal device 30 includes a CPU (Central Processing Unit) 31, a ROM (Read Only Memory) 32, and a RAM (Random Access Memory) 33. The terminal device 30 includes a hard disk 34, a disk drive 35, a display unit 36, an operation unit 37, a timer 38, and a communication unit 39.

CPU31は、ソフトウェアプログラムに記述された命令セットを実行するためのプロセッサである。CPU31は、端末装置30の各構成部を制御する。CPU31は、ハードディスク34に記憶されたプログラム3PをRAM33に読み出し、RAM33に読み出したプログラム3Pを実行する。   The CPU 31 is a processor for executing an instruction set described in the software program. The CPU 31 controls each component of the terminal device 30. The CPU 31 reads the program 3P stored in the hard disk 34 to the RAM 33 and executes the program 3P read to the RAM 33.

ROM32は、読み出し専用記憶媒体であり、例えば不揮発性の半導体メモリである。ROM32は、端末装置30の起動時にCPU31が実行するBIOS(Basic Input/Output System)、ファームウェア等を記憶している。   The ROM 32 is a read-only storage medium, for example, a nonvolatile semiconductor memory. The ROM 32 stores a BIOS (Basic Input / Output System) executed by the CPU 31 when the terminal device 30 is activated, firmware, and the like.

RAM33は、主記憶装置である。RAM33は、例えばSRAM又はDRAMであり、CPU31が実行する処理の過程で必要な作業変数、データ等を一時的に記憶する。なお、RAM33の代わりにフラッシュメモリ、メモリカード等が用いられてもよい。   The RAM 33 is a main storage device. The RAM 33 is, for example, an SRAM or a DRAM, and temporarily stores work variables, data, and the like that are necessary during the process executed by the CPU 31. A flash memory, a memory card, or the like may be used instead of the RAM 33.

ハードディスク34は、補助記憶装置である。ハードディスク34は、大容量の情報の記憶が可能なフラッシュメモリ又はCD(Compact Disc)、DVD(Digital Versatile Disc)、BD(Blu-ray(登録商標) Disc)等の光ディスク3dで代替されてもよい。ハードディスク34は、端末装置30の内部に取り付けられるものであっても、端末装置30の外部に置かれるものであってもよい。ハードディスク34は、ネットワーク1Nを介してアクセス可能な記憶装置で代替されてもよい。
ハードディスク34は、CPU31が実行するプログラム3P及び各種データを記憶している。
The hard disk 34 is an auxiliary storage device. The hard disk 34 may be replaced with a flash memory capable of storing a large amount of information or an optical disk 3d such as a CD (Compact Disc), a DVD (Digital Versatile Disc), or a BD (Blu-ray (registered trademark) Disc). . The hard disk 34 may be attached inside the terminal device 30 or may be placed outside the terminal device 30. The hard disk 34 may be replaced with a storage device accessible via the network 1N.
The hard disk 34 stores a program 3P executed by the CPU 31 and various data.

ディスクドライブ35は、外部の記憶媒体であるCD、DVD、BD等の光ディスク3dから情報を読み出し、光ディスク3dに情報を記録する。   The disk drive 35 reads information from an optical disk 3d such as a CD, DVD, or BD, which is an external storage medium, and records the information on the optical disk 3d.

表示部36は、画像を表示する表示装置である。表示部36は、例えば液晶ディスプレイ、有機EL(Electro Luminescence)ディスプレイ、CRT(Cathode Ray Tube)ディスプレイ等の画面を有し、CPU31からの指示に従って、プログラム3Pに係る各種情報を当該画面に表示する。   The display unit 36 is a display device that displays an image. The display part 36 has screens, such as a liquid crystal display, an organic EL (Electro Luminescence) display, a CRT (Cathode Ray Tube) display, for example, and displays the various information which concerns on the program 3P on the said screen according to the instruction | indication from CPU31.

操作部37は、利用者が各種の入力を行うキーボード、マウス、タッチパネル、電源スイッチ等の入力デバイスである。操作部37は、利用者による操作に基づいて入力信号を生成する。生成された入力信号は、バス3bを介してCPU31に出力される。   The operation unit 37 is an input device such as a keyboard, a mouse, a touch panel, and a power switch on which a user performs various inputs. The operation unit 37 generates an input signal based on an operation by a user. The generated input signal is output to the CPU 31 via the bus 3b.

タイマ38は、クロックを数えることで一定時間の経過を計時する装置である。タイマ38は、計時した結果をCPU31に出力する。   The timer 38 is a device that counts a predetermined time by counting clocks. The timer 38 outputs the clocked result to the CPU 31.

通信部39は、有線又は無線通信のモデム、LANカード、ルータ、USB(Universal Serial Bus)端子、接続コネクタ等である。通信部39は、ネットワーク1Nと接続されている。   The communication unit 39 is a wired or wireless communication modem, a LAN card, a router, a USB (Universal Serial Bus) terminal, a connection connector, or the like. The communication unit 39 is connected to the network 1N.

なお、CPU31は、ディスクドライブ35を介して、プログラム3Pを光ディスク3dから読み込んでもよい。CPU31は、通信部39を介して、プログラム3Pを外部の情報処理装置又は記憶装置から読み込んでもよい。さらに、プログラム3Pを記憶したフラッシュメモリ等の半導体メモリ3mが、端末装置30内に実装されていてもよい。   The CPU 31 may read the program 3P from the optical disk 3d via the disk drive 35. The CPU 31 may read the program 3P from an external information processing device or storage device via the communication unit 39. Further, a semiconductor memory 3m such as a flash memory storing the program 3P may be mounted in the terminal device 30.

診療記録サーバ20の記憶装置に記憶された各種データを説明する。各種データは、利用者マスタデータ1D、患者マスタデータ2D、患者プロファイルデータ3D、検査結果データ4D及び診療記録データ5Dを含む。各種データは、薬剤マスタデータ6D、薬歴データ7D、薬剤ワークデータ8D及び患者薬剤データ9Dを含む。
各種データは、例えばテーブル形式であるが、他のデータ形式であってもよいことは勿論である。
Various data stored in the storage device of the medical record server 20 will be described. Various data includes user master data 1D, patient master data 2D, patient profile data 3D, examination result data 4D, and medical record data 5D. Various data includes drug master data 6D, drug history data 7D, drug work data 8D, and patient drug data 9D.
The various data is, for example, in a table format, but may be in other data formats.

各種データについて、詳細に説明する。
図3は、利用者マスタデータ1Dのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。利用者マスタデータ1Dは、算出システム10を利用する利用者の基本情報を格納するデータである。
利用者マスタデータ1Dは、利用者ID、利用者名及び診療科コードの各列を含む。利用者IDは、利用者を識別する記号である。以下では、利用者は、患者に薬剤を処方する医師であるものとする。利用者名は、利用者の氏名である。診療科コードは、利用者が所属する診療科を識別する記号である。
Various data will be described in detail.
FIG. 3 is an explanatory diagram showing an example of a record layout of the user master data 1D. The user master data 1D is data that stores basic information of users who use the calculation system 10.
The user master data 1D includes columns of user ID, user name, and department code. The user ID is a symbol that identifies the user. In the following, it is assumed that the user is a doctor who prescribes a medicine to a patient. The user name is the name of the user. The medical department code is a symbol for identifying the medical department to which the user belongs.

図4は、患者マスタデータ2Dのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。患者マスタデータ2Dは、患者の基本情報を格納するデータである。
患者マスタデータ2Dは、患者番号、患者名、性別及び生年月日の各列を含む。患者番号は、患者を識別する数字である。患者名は、患者の氏名である。性別は、患者の性別である。生年月日は、患者の生年月日である。
FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of a record layout of the patient master data 2D. The patient master data 2D is data for storing basic patient information.
The patient master data 2D includes columns for patient number, patient name, sex, and date of birth. The patient number is a number that identifies a patient. The patient name is the name of the patient. The gender is the gender of the patient. The date of birth is the date of birth of the patient.

図5は、患者プロファイルデータ3Dのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。患者プロファイルデータ3Dは、患者個人に関する身体情報を格納するデータである。
患者プロファイルデータ3Dは、患者番号、身長、体重及び測定日の各列を含む。患者番号は、患者マスタデータ2Dの患者番号と同じである。身長及び体重は、夫々患者の測定身長及び測定体重である。測定日は、患者の身長及び体重を測定した日付である。
FIG. 5 is an explanatory diagram showing an example of a record layout of the patient profile data 3D. The patient profile data 3D is data for storing physical information related to an individual patient.
The patient profile data 3D includes columns for patient number, height, weight, and measurement date. The patient number is the same as the patient number in the patient master data 2D. Height and weight are the measured height and measured weight of the patient, respectively. The measurement date is the date on which the height and weight of the patient were measured.

患者プロファイルデータ3Dは、薬剤アレルギーフラグ、薬剤番号及び薬剤名の各列を含む。薬剤アレルギーフラグは、患者が薬剤アレルギーを発症するか否かを示すフラグである。薬剤アレルギーフラグ=1である場合、患者は薬剤アレルギーを発症する。薬剤アレルギーフラグ=0である場合、患者は薬剤アレルギーを発症しない。図5の例は、患者番号=1の患者は薬剤アレルギーを持っており、患者番号=2、3の患者は薬剤アレルギーを持っていないことを示している。薬剤番号は、薬剤を識別する番号である。薬剤番号列には、薬剤アレルギーを発症する患者の場合、その薬剤に対応する薬剤番号が格納される。薬剤名は、薬剤の名称である。薬剤名列には、薬剤アレルギーを発症する患者の場合、その薬剤に対応する名称が格納される。   The patient profile data 3D includes columns of a drug allergy flag, a drug number, and a drug name. The drug allergy flag is a flag indicating whether or not the patient develops drug allergy. If the drug allergy flag = 1, the patient develops drug allergy. If the drug allergy flag = 0, the patient does not develop drug allergy. The example of FIG. 5 shows that the patient with patient number = 1 has drug allergy, and the patients with patient numbers = 2, 3 have no drug allergy. The drug number is a number for identifying a drug. In the drug number column, in the case of a patient who develops drug allergy, the drug number corresponding to the drug is stored. The drug name is the name of the drug. In the drug name column, in the case of a patient who develops drug allergy, a name corresponding to the drug is stored.

患者プロファイルデータ3Dは、食品アレルギーフラグ、食品アレルギー情報及び備考の各列を含む。食品アレルギーフラグは、患者が食品アレルギーを発症するか否かを示すフラグである。食品アレルギーフラグ=1である場合、患者は食品アレルギーを発症する。食品アレルギーフラグ=0である場合、患者は食品アレルギーを発症しない。図5の例は、患者番号=1の患者は食品アレルギーを持っていることを示している。食品アレルギー情報は、患者が食品アレルギーを発症する食品である。備考は、参考のために備えられる情報である。   The patient profile data 3D includes columns of food allergy flag, food allergy information, and remarks. The food allergy flag is a flag indicating whether or not the patient develops food allergy. If the food allergy flag = 1, the patient develops a food allergy. If the food allergy flag = 0, the patient does not develop food allergies. The example of FIG. 5 shows that the patient with patient number = 1 has food allergy. The food allergy information is food in which the patient develops food allergies. Remarks are information provided for reference.

図6は、検査結果データ4Dのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。検査結果データ4Dは、患者の検体検査結果を格納するデータである。
検査結果データ4Dは、患者番号、利用者ID、文書番号、オーダ番号、実施番号、実施日及び血中濃度の各列を含む。患者番号は、患者マスタデータ2Dの患者番号と同じである。利用者IDは、利用者マスタデータ1Dの利用者IDと同じである。文書番号は、診療記録を識別する記号である。オーダ番号は、オーダを識別する記号である。実施番号は、検査を識別する記号である。実施日は、検査を実施した日付である。血中濃度は、血液中に溶けている薬剤の濃度である。血中濃度は、血液1ml中に含まれる薬剤の重量で表示されることが多く、その単位は例えばmg/mlである。
FIG. 6 is an explanatory diagram showing an example of a record layout of the inspection result data 4D. The test result data 4D is data for storing the sample test result of the patient.
The test result data 4D includes columns of patient number, user ID, document number, order number, execution number, execution date, and blood concentration. The patient number is the same as the patient number in the patient master data 2D. The user ID is the same as the user ID of the user master data 1D. The document number is a symbol for identifying the medical record. The order number is a symbol for identifying the order. The execution number is a symbol that identifies the examination. The implementation date is the date when the inspection was performed. The blood concentration is the concentration of the drug dissolved in the blood. The blood concentration is often expressed by the weight of a drug contained in 1 ml of blood, and the unit is, for example, mg / ml.

図7は、診療記録データ5Dのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。診療記録データ5Dは、患者の診療情報を格納するデータである。
診療記録データ5Dは、患者番号、患者名、利用者ID及び利用者名の各列を含む。患者番号は、患者マスタデータ2Dの患者番号と同じである。患者名は、患者マスタデータ2Dの患者名と同じである。利用者IDは、利用者マスタデータ1Dの利用者IDと同じである。利用者名は、利用者マスタデータ1Dの利用者名と同じである。
FIG. 7 is an explanatory diagram showing an example of a record layout of the medical record data 5D. The medical record data 5D is data for storing patient medical information.
The medical record data 5D includes columns of patient number, patient name, user ID, and user name. The patient number is the same as the patient number in the patient master data 2D. The patient name is the same as the patient name in the patient master data 2D. The user ID is the same as the user ID of the user master data 1D. The user name is the same as the user name in the user master data 1D.

診療記録データ5Dは、文書番号、オーダ番号、診療日、実施番号及び製剤番号の各列を含む。文書番号は、診療記録を識別する記号である。オーダ番号は、オーダを識別する記号である。診療日は、医師が患者に対して診療を行った日付である。実施番号は、検査結果データ4Dの実施番号と同じである。製剤番号は、薬剤を識別する番号である。製剤番号は、医師が患者に対して処方した薬剤を示している。   The medical record data 5D includes columns of a document number, an order number, a medical date, an execution number, and a preparation number. The document number is a symbol for identifying the medical record. The order number is a symbol for identifying the order. The medical treatment date is the date on which the doctor performed medical treatment on the patient. The execution number is the same as the execution number of the inspection result data 4D. The formulation number is a number for identifying a drug. The formulation number indicates the drug prescribed to the patient by the doctor.

図8は、薬剤マスタデータ6Dのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。薬剤マスタデータ6Dは、薬剤の基本情報を格納するデータである。
薬剤マスタデータ6Dは、製剤番号、製剤名、効果及び生体利用率の各列を含む。製剤番号は、製剤を識別する番号である。製剤名は、製剤の名称である。効果は、製剤の効果である。生体利用率は、生体に投与した薬物が全身循環に到達する割合を表わす定数である。あるいは、生体利用率は、生体に投与した薬物量のうち、全身血流に乗って利用される薬物量の割合である。例えば、薬物が静脈内に投与された場合、その生体利用率は100%となる。生体利用率は、経口投与される薬剤の場合、肝臓における代謝等のため100%より小さく、薬剤の種類によって異なる。
FIG. 8 is an explanatory diagram showing an example of the record layout of the medicine master data 6D. The medicine master data 6D is data for storing basic information on medicines.
The drug master data 6D includes columns of a drug product number, a drug product name, an effect, and a bioavailability. The formulation number is a number that identifies the formulation. The formulation name is the name of the formulation. The effect is that of the formulation. The bioavailability is a constant representing the rate at which a drug administered to a living body reaches the systemic circulation. Alternatively, the bioavailability is the ratio of the amount of drug used on the whole body blood flow out of the amount of drug administered to the living body. For example, when a drug is administered intravenously, its bioavailability is 100%. The bioavailability is less than 100% in the case of orally administered drugs due to metabolism in the liver, etc., and varies depending on the type of drug.

薬剤マスタデータ6Dは、危険薬物フラグ、限度量、製剤影響度フラグ及び製剤影響度、薬剤影響度情報の各列を含む。危険薬物フラグは、総投与量に一定の限度量がある薬剤か否かを示すフラグである。薬剤には、例えば抗がん剤のように、生涯の総投与量が一定の限界量を超えた場合、薬害を発症する可能性の高まるものがある。以下、生涯の総投与量が一定の限界量を超えた場合、薬害を発症する可能性が高まる薬物を、危険薬物と呼ぶ。危険薬物フラグ=1である場合、当該薬剤は危険薬物であることを示す。危険薬物フラグ=0である場合、当該薬剤は危険薬物ではないことを示す。限度量は、危険薬物の限界総投与量である。限度量の単位は、例えばmgである。   The drug master data 6D includes columns of a dangerous drug flag, a limit amount, a drug product influence level flag, a drug product influence level, and drug effect level information. The dangerous drug flag is a flag indicating whether or not the drug has a certain limit in the total dose. Some drugs, such as anticancer drugs, are more likely to cause phytotoxicity if their total lifetime dose exceeds a certain limit. Hereinafter, a drug that increases the possibility of developing a phytotoxicity when the total lifetime dose exceeds a certain limit amount is referred to as a dangerous drug. When the dangerous drug flag = 1, this indicates that the drug is a dangerous drug. When the dangerous drug flag = 0, it indicates that the drug is not a dangerous drug. The limit dose is the limit total dose of dangerous drugs. The unit of the limit amount is, for example, mg.

製剤影響度フラグは、飲み合わせに注意を要する薬剤か否かを示すフラグである。薬剤を飲み合わせた場合、相互作用が生じる場合がある。相互作用により、薬剤の効き目が強くなり過ぎる場合と、薬剤の効き目が弱くなる場合とがある。薬剤の効き目が強くなり過ぎる場合、副作用が出やすくなり、胃腸、肝臓等に障害を起こすことがある。製剤影響度フラグ=1である場合、当該薬剤は飲み合わせに注意を要する薬剤であることを示す。製剤影響度フラグ=0である場合、当該薬剤は飲み合わせに注意を要しない薬剤であることを示す。製剤影響度は、相互作用により弊害が生じる割合である。製剤影響度の単位は、例えば%である。薬剤影響度情報は、相互作用を起こす相手の薬剤名等の情報である。図8の先頭レコードの場合、薬剤影響度情報に、アミオダロンと相互作用を起こすワーファリンについての情報が格納されている。   The drug product influence degree flag is a flag indicating whether or not the drug requires attention for swallowing. Interactions may occur when drugs are swallowed. Depending on the interaction, there are cases where the effectiveness of the drug becomes too strong and where the efficacy of the drug becomes weak. If the effect of the drug becomes too strong, side effects are likely to occur, and the gastrointestinal tract, liver, etc. may be damaged. When the formulation influence level flag = 1, it indicates that the drug is a drug that requires attention for swallowing. When the formulation influence level flag = 0, it indicates that the drug is a drug that does not require attention for swallowing. The drug product influence degree is a rate at which adverse effects occur due to interaction. The unit of formulation influence is, for example,%. The drug influence level information is information such as a drug name of the partner that causes the interaction. In the case of the first record in FIG. 8, information on warfarin that interacts with amiodarone is stored in the drug influence information.

図9は、薬歴データ7Dのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。薬歴データ7Dは、患者に対して処方された薬剤の処方歴を格納するデータである。
薬歴データ7Dは、患者番号、文書番号、製剤番号、製剤名及びオーダ番号の各列を含む。患者番号は、患者マスタデータ2Dの患者番号と同じである。文書番号は、診療記録データ5Dの文書番号と同じである。製剤番号は、薬剤マスタデータ6Dの製剤番号と同じである。製剤名は、薬剤マスタデータ6Dの製剤名と同じである。オーダ番号は、診療記録データ5Dのオーダ番号と同じである。
FIG. 9 is an explanatory diagram showing an example of a record layout of the drug history data 7D. The drug history data 7D is data for storing a prescription history of a drug prescribed to a patient.
The drug history data 7D includes columns of patient number, document number, formulation number, formulation name, and order number. The patient number is the same as the patient number in the patient master data 2D. The document number is the same as the document number of the medical record data 5D. The formulation number is the same as the formulation number in the drug master data 6D. The formulation name is the same as the formulation name in the drug master data 6D. The order number is the same as the order number of the medical record data 5D.

薬歴データ7Dは、投与開始日、投与量、投与終了日、処方予定フラグ、投与中止フラグ及び投与中止日の各列を含む。投与開始日は、1回の処方により患者に薬剤の投与を開始した日付である。投与量は、1回の処方量に基づく1日当たりの薬剤投与量である。投与量の単位は、例えばmg/日である。投与終了日は、1回の処方により患者に対して行っていた薬剤の投与を終了した日付である。   The drug history data 7D includes columns for the administration start date, the dose, the administration end date, the prescription schedule flag, the administration stop flag, and the administration stop date. The administration start date is the date on which the administration of the drug to the patient was started by one prescription. The dosage is a daily drug dosage based on a single prescription. The unit of dosage is, for example, mg / day. The administration end date is the date when the administration of the drug that has been performed on the patient by one prescription is completed.

処方予定フラグは、次回の診療で患者に製剤番号列と同一の薬剤を処方する予定か否かを示すフラグである。処方予定フラグ=1である場合、医師は患者に製剤番号列と同一の薬剤を処方する予定であることを示す。投与中止フラグは、今回の診療で患者に製剤番号列の薬剤を処方することを中止したか否かを示すフラグである。投与中止フラグ=1である場合、医師は今回の診療で患者に製剤番号列の薬剤の処方を中止したことを示す。投与中止日は、患者に製剤番号列の薬剤の投与を中止した日付である。図9における例えば2番目のレコードは、患者番号=1の患者について、2013年10月20日にアミオダロンの投与が中止されたことを示している。   The prescription schedule flag is a flag indicating whether or not it is planned to prescribe the same medicine as the preparation number string to the patient in the next medical examination. When the prescription schedule flag = 1, the doctor indicates that the patient is scheduled to prescribe the same medicine as the preparation number string. The administration stop flag is a flag indicating whether or not the prescription of the drug in the preparation number sequence to the patient has been stopped in the current medical care. When the administration stop flag = 1, the doctor indicates that the patient has stopped prescribing the drug in the formulation number column in the current medical care. The administration discontinuation date is the date on which administration of the drug in the formulation number column to the patient was discontinued. For example, the second record in FIG. 9 indicates that the administration of amiodarone was discontinued on October 20, 2013 for the patient with patient number = 1.

図10は、薬剤ワークデータ8Dのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。薬剤ワークデータ8Dは、薬剤の諸量を計算する際に、一時的に作業データを格納するデータである。
薬剤ワークデータ8Dは、患者番号、製剤番号、製剤名、投与量、投与開始日、投与終了日、投与期間、投与中止日及び投与中断期間の各列を含む。患者番号は、患者マスタデータ2Dの患者番号と同じである。製剤番号は、薬剤マスタデータ6Dの製剤番号と同じである。製剤名は、薬剤マスタデータ6Dの製剤名と同じである。投与量は、薬歴データ7Dの投与量と同じである。
FIG. 10 is an explanatory diagram showing an example of a record layout of the medicine work data 8D. The medicine work data 8D is data for temporarily storing work data when calculating various amounts of medicine.
The drug work data 8D includes columns of patient number, formulation number, formulation name, dose, administration start date, administration end date, administration period, administration discontinuation date, and administration interruption period. The patient number is the same as the patient number in the patient master data 2D. The formulation number is the same as the formulation number in the drug master data 6D. The formulation name is the same as the formulation name in the drug master data 6D. The dose is the same as the dose in the drug history data 7D.

投与開始日は、薬歴データ7Dにおける、ある患者、ある薬剤についての先頭レコードの投与開始日と同じである。投与終了日は、薬歴データ7Dにおける、ある患者、ある薬剤についての末尾レコードの投与終了日と同じである。投与期間は、薬剤投与の中断を考慮しない累積投与期間である。投与期間の単位は、例えば日である。投与中止日は、薬歴データ7Dの投与中止日と同じである。投与中断期間は、薬剤投与が中断されていた期間であり、単位は例えば日である。投与中断期間は、薬歴データ7Dを参照し、投与中止日と、投与中止日から投与が再開された場合の投与開始日とに基づいて算出される。   The administration start date is the same as the administration start date of the first record for a certain patient and certain drug in the drug history data 7D. The administration end date is the same as the administration end date of the last record for a certain patient and a certain drug in the drug history data 7D. The administration period is a cumulative administration period that does not consider interruption of drug administration. The unit of the administration period is, for example, a day. The administration discontinuation date is the same as the administration discontinuation date in the drug history data 7D. The administration interruption period is a period during which the drug administration is interrupted, and the unit is, for example, a day. The administration interruption period is calculated based on the administration stop date and the administration start date when the administration is resumed from the administration stop date with reference to the drug history data 7D.

薬剤ワークデータ8Dは、限度量、製剤影響度フラグ、製剤影響度、生体利用率、実施番号及び血中濃度の各列を含む。限度量は、薬剤マスタデータ6Dの限度量と同じである。製剤影響度フラグは、薬剤マスタデータ6Dの製剤影響度フラグと同じである。製剤影響度は、薬剤マスタデータ6Dの製剤影響度と同じである。生体利用率は、薬剤マスタデータ6Dの生体利用率と同じである。実施番号は、検査結果データ4Dの実施番号と同じである。血中濃度は、検査結果データ4Dの血中濃度と同じである。   The drug work data 8D includes columns of a limit amount, a drug product influence level flag, a drug product influence level, a bioavailability, an execution number, and a blood concentration. The limit amount is the same as the limit amount of the medicine master data 6D. The preparation influence level flag is the same as the preparation influence degree flag of the drug master data 6D. The drug product influence degree is the same as the drug product influence degree of the drug master data 6D. The bioavailability is the same as the bioavailability of the medicine master data 6D. The execution number is the same as the execution number of the inspection result data 4D. The blood concentration is the same as the blood concentration in the test result data 4D.

薬剤ワークデータ8Dは、分布容積、体内薬剤代謝量及び消失速度定数の列を含む。分布容積は、薬剤が瞬時に血漿中と等しい濃度で各組織に分布すると仮定したときに求められる容積である。分布容積は、血液、体液等に対して、薬剤が分散した見かけの容積である。分布容積は、体内薬物量を血中濃度で除算した値に等しい。分布容積の単位は、例えばL/kg、mL/gである。体内薬剤代謝量は、いわゆるクリアランスであり、薬剤を体外に排泄する能力である。体内薬剤代謝量は、一定時間に薬剤が血液から代謝、排泄される液体の量を体積に換算したものである。体内薬剤代謝量の単位は、例えばmL/分、L/時等である。消失速度定数は、投与された薬剤が代謝、排泄されて、体内から消失していく消失速度の比例定数である。薬剤の消失速度は、体内薬物量に比例し、体内薬物量と消失速度定数との積で求められる。   The drug work data 8D includes columns of distribution volume, in-vivo drug metabolism, and elimination rate constant. The distribution volume is a volume obtained when it is assumed that the drug is instantaneously distributed to each tissue at a concentration equal to that in plasma. The distribution volume is an apparent volume in which the drug is dispersed with respect to blood, body fluid, and the like. The volume of distribution is equal to the amount of drug in the body divided by the blood concentration. The unit of the distribution volume is, for example, L / kg, mL / g. The amount of drug metabolism in the body is so-called clearance, and is the ability to excrete the drug outside the body. The amount of drug metabolized in the body is the volume of the amount of fluid that is metabolized and excreted from blood in a certain time. The unit of drug metabolism in the body is, for example, mL / min, L / hour, and the like. The disappearance rate constant is a proportional constant of the disappearance rate at which the administered drug is metabolized and excreted and disappears from the body. The disappearance rate of the drug is proportional to the amount of drug in the body, and is determined by the product of the amount of drug in the body and the rate of disappearance rate constant.

薬剤ワークデータ8Dは、予測血中濃度、体内薬物量及び予測体内薬物量の各列を含む。予測血中濃度は、血液採取時点から処方予定期間経過後の薬剤の血中濃度である。体内に投与された薬物量は、代謝、排泄により減少していくが、一定時間が経過した場合、平衡に達する。このときの体内に残っている薬物量が体内薬物量である。体内薬物量の単位は、例えばmgである。体内薬物量は、分布容積と血中濃度との積又は体内薬剤代謝量と血中濃度との積で求められる。予測体内薬物量は、処方予定期間経過後の体内薬物量である。   The drug work data 8D includes columns of predicted blood concentration, in-vivo drug amount, and predicted in-vivo drug amount. The predicted blood concentration is the blood concentration of the drug after the scheduled prescription period has elapsed since the time of blood collection. The amount of drug administered into the body decreases due to metabolism and excretion, but reaches a balance after a certain period of time. The amount of drug remaining in the body at this time is the amount of drug in the body. The unit of the drug amount in the body is, for example, mg. The amount of drug in the body can be determined by the product of the distribution volume and the blood concentration or the product of the drug metabolism in the body and the blood concentration. The predicted amount of drug in the body is the amount of drug in the body after the scheduled prescription period.

図11は、患者薬剤データ9Dのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。患者薬剤データ9Dは、患者の体内薬物量、予測体内薬物量等を格納するデータである。
患者薬剤データ9Dは、患者番号、製剤番号、製剤名、投与開始日、投与終了日及び投与期間の各列を含む。患者番号は、患者マスタデータ2Dの患者番号と同じである。製剤番号は、薬剤マスタデータ6Dの製剤番号と同じである。製剤名は、薬剤マスタデータ6Dの製剤名と同じである。投与開始日は、薬剤ワークデータ8Dの投与開始日と同じである。投与終了日は、薬剤ワークデータ8Dの投与終了日と同じである。投与期間は、薬剤ワークデータ8Dの投与期間と同じである。投与中止日は、薬歴データ7Dの投与中止日と同じである。
FIG. 11 is an explanatory diagram showing an example of a record layout of the patient medicine data 9D. The patient drug data 9D is data for storing a patient's in-body drug amount, predicted in-vivo drug amount, and the like.
The patient drug data 9D includes columns of patient number, formulation number, formulation name, administration start date, administration end date, and administration period. The patient number is the same as the patient number in the patient master data 2D. The formulation number is the same as the formulation number in the drug master data 6D. The formulation name is the same as the formulation name in the drug master data 6D. The administration start date is the same as the administration start date of the drug work data 8D. The administration end date is the same as the administration end date of the drug work data 8D. The administration period is the same as the administration period of the drug work data 8D. The administration discontinuation date is the same as the administration discontinuation date in the drug history data 7D.

患者薬剤データ9Dは、投与中止日、投与中断期間、限度量、製剤影響度フラグ、製剤影響度及び薬剤影響度情報の各列を含む。投与中断期間は、薬剤ワークデータ8Dの投与中断期間と同じである。限度量は、薬剤マスタデータ6Dの限度量と同じである。製剤影響度フラグは、薬剤マスタデータ6Dの製剤影響度フラグと同じである。薬剤影響度情報は、薬剤マスタデータ6Dの薬剤影響度情報と同じである。   The patient drug data 9 </ b> D includes columns of a drug discontinuation date, a drug discontinuation period, a limit amount, a drug product influence degree flag, a drug product influence degree, and drug influence degree information. The administration interruption period is the same as the administration interruption period of the drug work data 8D. The limit amount is the same as the limit amount of the medicine master data 6D. The preparation influence level flag is the same as the preparation influence degree flag of the drug master data 6D. The drug influence level information is the same as the drug influence level information of the drug master data 6D.

患者薬剤データ9Dは、予測血中濃度、体内薬物量及び予測体内薬物量の各列を含む。予測血中濃度は、薬剤ワークデータ8Dの予測血中濃度と同じである。体内薬物量は、薬剤ワークデータ8Dの体内薬物量と同じである。予測体内薬物量は、薬剤ワークデータ8Dの予測体内薬物量と同じである。
端末装置30が体内薬物量又は予測体内薬物量を算出する都度、患者薬剤データ9Dに新規レコードが追加される。
The patient drug data 9D includes columns of predicted blood concentration, in-vivo drug amount, and predicted in-vivo drug amount. The predicted blood concentration is the same as the predicted blood concentration of the drug work data 8D. The in-body drug amount is the same as the in-body drug amount in the drug work data 8D. The predicted in-body drug amount is the same as the predicted in-body drug amount of the drug work data 8D.
Each time the terminal device 30 calculates the in-vivo drug amount or the predicted in-vivo drug amount, a new record is added to the patient drug data 9D.

図12は、端末装置30の機能構成例を示す機能ブロック図である。端末装置30は、受付部301、DBアクセス部302、算出部303及び出力部304を含む。受付部301は、ハードウェアの操作部37に対応し、患者の識別情報等を受け付ける機能部である。DBアクセス部302は、データベースサーバである診療記録サーバ20にアクセスして、診療記録サーバ20が記憶する各種データからデータを取得する機能部である。算出部303は、DBアクセス部302が取得したデータを用いて、薬物動態に係る各種値を計算する機能部である。DBアクセス部302は、診療記録サーバ20にアクセスして、算出部303が計算した結果を診療記録サーバ20が記憶する各種データに書き込む。   FIG. 12 is a functional block diagram illustrating a functional configuration example of the terminal device 30. The terminal device 30 includes a reception unit 301, a DB access unit 302, a calculation unit 303, and an output unit 304. The reception unit 301 corresponds to the hardware operation unit 37 and is a functional unit that receives patient identification information and the like. The DB access unit 302 is a functional unit that accesses the medical record server 20 that is a database server and acquires data from various data stored in the medical record server 20. The calculation unit 303 is a functional unit that calculates various values related to pharmacokinetics using data acquired by the DB access unit 302. The DB access unit 302 accesses the medical record server 20 and writes the results calculated by the calculation unit 303 into various data stored in the medical record server 20.

算出部303は、分布容積及び体内薬剤代謝量を算出する。ここでの体内薬剤代謝量は、患者に対する薬剤の投与が中断された場合における値である。分布容積及び体内薬剤代謝量は、夫々次の(1)式及び(2)式で表される。薬物動態学に関する数式等の詳細については、例えば次のウェブサイトを参照のこと。
http://jstdm.umin.jp/yogo/kiso.html
The calculation unit 303 calculates the distribution volume and the in-body drug metabolism amount. The amount of drug in the body here is a value when administration of the drug to the patient is interrupted. The distribution volume and the amount of drug metabolism in the body are expressed by the following equations (1) and (2), respectively. For details on pharmacokinetic formulas and other information, refer to the following website.
http://jstdm.umin.jp/yogo/kiso.html

Figure 0006384113
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なお、(2)式における投与期間は時間(hr)単位である。算出部303は、算出した分布容積、体内薬剤代謝量等に基づいて、体内薬物量を算出する。   In addition, the administration period in Formula (2) is a unit of time (hr). The calculation unit 303 calculates the in-vivo drug amount based on the calculated distribution volume, in-vivo drug metabolism amount, and the like.

出力部304は、算出部303が計算した結果を表示部36に出力する機能部である。
図13は、累積体内薬物量画面1fの画面レイアウトの一例を示す説明図である。累積体内薬物量画面1fは、最初の処方から現在までの処方履歴及び検査した血中濃度に基づき算出した、検体検査の実施日毎の体内薬物量の累積値を、例えば積み重ねの棒グラフで表示する画面である。累積体内薬物量画面1fでは、参考に限界総投与量である限度量が横軸に表示され、当該横軸上に体内薬物量の累積値が表示される。また、累積体内薬物量画面1fには、参考に現在までの総投与量である累積投与量が当該横軸に沿って示される。累積体内薬物量画面1fには、限度量と累積投与量との差に対応する投与可能量も表示される。算出システム10の利用者である医師は、患者に薬剤を処方する際、累積体内薬物量画面1fの情報を参考にして、処方内容を決定する。
The output unit 304 is a functional unit that outputs the result calculated by the calculation unit 303 to the display unit 36.
FIG. 13 is an explanatory diagram showing an example of the screen layout of the cumulative in-body drug amount screen 1f. The cumulative in-body drug amount screen 1f is a screen that displays, for example, a stacked bar graph showing the cumulative value of the in-vivo drug amount for each day of the sample test calculated based on the prescription history from the first prescription to the present and the blood concentration tested. It is. On the cumulative in-body drug amount screen 1f, the limit amount that is the limit total dose is displayed on the horizontal axis for reference, and the cumulative value of the in-vivo drug amount is displayed on the horizontal axis. In addition, the cumulative in-vivo drug amount screen 1f shows the cumulative dose, which is the total dose up to the present, along the horizontal axis for reference. On the cumulative in-vivo drug amount screen 1f, an administrable dose corresponding to the difference between the limit dose and the cumulative dose is also displayed. When prescribing a drug to a patient, a doctor who is a user of the calculation system 10 determines prescription content with reference to information on the cumulative in-body drug amount screen 1f.

算出システム10の動作について説明する。
利用者は、端末装置30を操作して、算出システム10にログインする。利用者は、患者選択画面(図示せず)から患者を選択する。
The operation of the calculation system 10 will be described.
The user operates the terminal device 30 to log in to the calculation system 10. The user selects a patient from a patient selection screen (not shown).

図14及び図15は、体内薬物量算出処理の手順の一例を示すフローチャートである。CPU31は、以下の処理において、適宜薬剤ワークデータ8Dに作業データを書き込み、薬剤ワークデータ8Dから作業データを読み出す。
CPU31は、利用者が選択した患者の患者番号を受け付ける(ステップS101)。CPU31は、受け付けた患者番号に基づいて、診療記録データ5Dの製剤番号を検索する(ステップS102)。ステップS102において、患者に薬剤処方オーダ又は薬剤注射オーダがある場合、CPU31は検索に成功する。CPU31は、検索に成功したか否かを判定する(ステップS103)。
14 and 15 are flowcharts showing an example of the procedure of the in-vivo drug amount calculation process. In the following processing, the CPU 31 appropriately writes work data to the medicine work data 8D and reads the work data from the medicine work data 8D.
The CPU 31 receives the patient number of the patient selected by the user (step S101). CPU31 searches the formulation number of medical record data 5D based on the received patient number (step S102). In step S102, if the patient has a drug prescription order or a drug injection order, the CPU 31 succeeds in the search. The CPU 31 determines whether the search is successful (step S103).

CPU31は、検索に成功しなかったと判定した場合(ステップS103:NO)、処理を終了する。CPU31は、検索に成功したと判定した場合(ステップS103:YES)、薬歴データ7Dに患者の処方薬歴が記憶されているか否かを判定する(ステップS104)。CPU31は、薬歴データ7Dに患者の処方薬歴が記憶されていないと判定した場合(ステップS104:NO)、処理を終了する。受け付けた患者に対応する製剤番号が診療記録データ5Dに記憶されている場合、薬歴データ7Dに当該患者のレコードは記憶されているので、ステップS104の処理は、例外処理である。   If the CPU 31 determines that the search has not been successful (step S103: NO), the process ends. When determining that the search is successful (step S103: YES), the CPU 31 determines whether or not the prescription drug history of the patient is stored in the drug history data 7D (step S104). If the CPU 31 determines that the prescription drug history of the patient is not stored in the drug history data 7D (step S104: NO), the process is terminated. When the formulation number corresponding to the received patient is stored in the medical record data 5D, the record of the patient is stored in the drug history data 7D, and therefore the process of step S104 is an exception process.

CPU31は、薬歴データ7Dに患者の処方薬歴が記憶されていると判定した場合(ステップS104:YES)、診療記録データ5D及び薬歴データ7Dにおける製剤番号に基づいて、薬剤マスタデータ6Dを検索する(ステップS105)。CPU31は、検索した薬剤の危険薬物フラグが1か否かを判定する(ステップS106)。CPU31は、検索した薬剤の危険薬物フラグが1でないと判定した場合(ステップS106:NO)、処理を終了する。   When it is determined that the prescription drug history of the patient is stored in the drug history data 7D (step S104: YES), the CPU 31 stores the drug master data 6D based on the medical record data 5D and the formulation number in the drug history data 7D. Search is performed (step S105). The CPU 31 determines whether or not the dangerous drug flag of the searched medicine is 1 (step S106). CPU31 complete | finishes a process, when it determines with the dangerous drug flag of the searched chemical | medical agent not being 1 (step S106: NO).

CPU31は、検索した薬剤の危険薬物フラグが1であると判定した場合(ステップS106:YES)、受け付けた患者番号に対応する実施番号及び血中濃度を検査結果データ4Dから検索する(ステップS107)。CPU31は、薬剤ワークデータ8Dに受け付けた患者番号に対応する患者のレコードを新規挿入する(ステップS108)。ステップS108で新規挿入されるレコードの内容は、患者番号、製剤番号、製剤名、生体利用率、限度量、製剤影響度フラグ及び製剤影響度を含む。また、ステップS108で新規挿入されるレコードの内容は、実施番号及び血中濃度を含む。   When the CPU 31 determines that the dangerous drug flag of the searched drug is 1 (step S106: YES), the CPU 31 searches the test result data 4D for the execution number and blood concentration corresponding to the received patient number (step S107). . The CPU 31 newly inserts a patient record corresponding to the patient number received in the medicine work data 8D (step S108). The content of the record newly inserted in step S108 includes a patient number, a formulation number, a formulation name, a bioavailability, a limit amount, a formulation impact level flag, and a formulation impact level. Further, the contents of the record newly inserted in step S108 include an execution number and blood concentration.

CPU31は、薬歴データ7Dの内容から、選択された患者に対応する薬剤投与履歴情報を取得する(ステップS109)。ここでの薬剤投与履歴情報は、投与量(1日当たり)、投与開始日、投与終了日及び投与期間を含む。また、患者に対する薬剤の投与に中断期間がある場合、ここでの薬剤投与履歴情報は、投与中止日及び投与中断期間を含む。なお、CPU31は、投与期間及び投与中断期間を薬歴データ7Dの内容から計算して取得する。CPU31は、取得した薬剤投与履歴情報を薬剤ワークデータ8Dに新規挿入したレコードに書き込む(ステップS110)。   The CPU 31 acquires drug administration history information corresponding to the selected patient from the content of the drug history data 7D (step S109). The drug administration history information here includes a dose (per day), an administration start date, an administration end date, and an administration period. Further, when there is an interruption period in the administration of the drug to the patient, the drug administration history information here includes the administration stop date and the administration interruption period. The CPU 31 calculates and acquires the administration period and the administration interruption period from the contents of the drug history data 7D. The CPU 31 writes the acquired drug administration history information in the newly inserted record in the drug work data 8D (step S110).

CPU31は、取得した薬剤投与履歴情報が投与中断期間を含むか否かを判定する(ステップS111)。CPU31は、取得した薬剤投与履歴情報が投与中断期間を含まないと判定した場合(ステップS111:NO)、(1)式を用いて分布容積を算出する(ステップS112)。CPU31は、分布容積に血中濃度を掛けて体内薬物量を算出する(ステップS113)。なお、CPU31は、投与期間×1日当たりの投与量×生体利用率から体内薬物量を算出してもよい。CPU31は、算出した分布容積及び体内薬物量を薬剤ワークデータ8Dのレコードに書き込む(ステップS114)。   The CPU 31 determines whether or not the acquired drug administration history information includes an administration interruption period (step S111). CPU31 calculates distribution volume using (1) Formula, when it determines with the acquired chemical | medical agent administration log | history information not including an administration interruption period (step S111: NO) (step S112). The CPU 31 calculates the in-vivo drug amount by multiplying the distribution volume by the blood concentration (step S113). The CPU 31 may calculate the in-vivo drug amount from the administration period × the dose per day × the bioavailability. The CPU 31 writes the calculated distribution volume and in-vivo drug amount in the record of the drug work data 8D (step S114).

CPU31は、取得した薬剤投与履歴情報が投与中断期間を含むと判定した場合(ステップS111:YES)、(2)式を用いて体内薬剤代謝量を算出する(ステップS115)。CPU31は、体内薬剤代謝量に血中濃度を掛けて体内薬物量を算出する(ステップS116)。なお、CPU31は、生体利用率×1日当たりの投与量/(投与期間−中断期間)から体内薬物量を算出してもよい。CPU31は、算出した体内薬剤代謝量及び体内薬物量を薬剤ワークデータ8Dのレコードに書き込む(ステップS117)。   When it is determined that the acquired drug administration history information includes the administration interruption period (step S111: YES), the CPU 31 calculates the in-vivo drug metabolism amount using the equation (2) (step S115). The CPU 31 calculates the in-vivo drug amount by multiplying the in-vivo drug metabolism amount by the blood concentration (step S116). The CPU 31 may calculate the in-vivo drug amount from the bioavailability × dose per day / (administration period−interruption period). The CPU 31 writes the calculated in-vivo drug metabolism amount and in-vivo drug amount in the record of the drug work data 8D (step S117).

CPU31は、算出した薬物動態に係る数値及び薬剤ワークデータ8Dに書き込んだデータを、患者薬剤データ9Dに書き込む(ステップS118)。CPU31は、累積体内薬物量画面1fを表示し(ステップS119)、処理を終了する。なお、ステップS119において、CPU31は、患者薬剤データ9Dに記憶された過去の各体内薬物量を参照して、累積体内薬物量画面1fを表示する。   The CPU 31 writes the numerical value related to the calculated pharmacokinetics and the data written in the drug work data 8D into the patient drug data 9D (step S118). The CPU 31 displays the cumulative in-body drug amount screen 1f (step S119), and ends the process. In step S119, the CPU 31 refers to each past in-vivo drug amount stored in the patient drug data 9D and displays the cumulative in-body drug amount screen 1f.

なお、ステップS119において、CPU31は、血液検査が実施される都度、患者薬剤データ9Dに挿入した危険薬物に関する過去のレコードも利用して、各体内薬物量を累積体内薬物量画面1fに表示する。また、CPU31は、薬歴データ7Dを参照して、累積投与量を算出し、算出した累積投与量を累積体内薬物量画面1fに表示する。更に、CPU31は、薬剤ワークデータ8Dを参照して、限界量も累積体内薬物量画面1fに表示する。   In step S119, every time a blood test is performed, the CPU 31 displays the in-vivo drug amount on the cumulative in-vivo drug amount screen 1f by using the past record regarding the dangerous drug inserted into the patient drug data 9D. Further, the CPU 31 refers to the drug history data 7D, calculates the cumulative dose, and displays the calculated cumulative dose on the cumulative in-body drug amount screen 1f. Further, the CPU 31 refers to the drug work data 8D and displays the limit amount on the cumulative in-body drug amount screen 1f.

ステップS119において、CPU31は、選択された患者番号に対応する患者のアレルギー情報を患者プロファイルデータ3Dから検索し、検索した結果を累積体内薬物量画面1fに表示してもよい。更に、ステップS119において、CPU31は、患者プロファイルデータ3Dから患者の身長及び体重を検索してもよい。CPU31は、検索した身長及び体重に経験式を用いて体表面積を算出し、算出した体表面積を累積体内薬物量画面1fに表示してもよい。   In step S119, the CPU 31 may retrieve patient allergy information corresponding to the selected patient number from the patient profile data 3D and display the retrieved result on the cumulative in-body drug amount screen 1f. Further, in step S119, the CPU 31 may retrieve the height and weight of the patient from the patient profile data 3D. The CPU 31 may calculate the body surface area using the empirical formula for the searched height and weight, and display the calculated body surface area on the cumulative in-body drug amount screen 1f.

本実施の形態では、CPU31は、薬剤ワークデータ8Dを利用した。しかし、CPU31は、作業データをRAM33又はハードディスク34に記憶して、体内薬物量算出処理を実行してもよいことは勿論である。   In the present embodiment, the CPU 31 uses the drug work data 8D. However, the CPU 31 may store the work data in the RAM 33 or the hard disk 34 and execute the in-vivo drug amount calculation process.

本実施の形態では、端末装置30は、診療記憶サーバ20が有する各種データを利用して、体内薬物量を算出した。しかし、端末装置30は、診療記憶サーバ20が有する各種データを自身のハードディスク34に記憶しておき、ハードディスク34に記憶された各種データを使用して、体内薬物量を算出してもよい。   In the present embodiment, the terminal device 30 calculates the in-vivo drug amount using various data that the medical storage server 20 has. However, the terminal device 30 may store various data stored in the medical storage server 20 in its own hard disk 34 and calculate the in-vivo drug amount using the various data stored in the hard disk 34.

本実施の形態では、検査結果データ4Dには、薬剤の血中濃度が記憶されている。しかし、検査結果データ4Dは、尿中の薬物濃度を含んでもよい。かかる場合、CPU31は、尿中の薬物濃度を利用して、薬物動態に係る各種値を算出してもよい。   In the present embodiment, the blood concentration of the medicine is stored in the test result data 4D. However, the test result data 4D may include the urine drug concentration. In such a case, the CPU 31 may calculate various values related to pharmacokinetics using the drug concentration in urine.

算出システム10によれば、体内薬物量を算出することができる。累積体内薬物量画面1fに、算出された体内薬物量を累積投与量と対比して表示することにより、利用者は患者の代謝、排泄機能等を考慮して、危険薬物の処方を行なうことができる。また、算出システム10は、薬物の投与中断期間を考慮した体内薬物量を算出することにより、より正確な体内薬物量を利用者に提示することができる。   According to the calculation system 10, it is possible to calculate the in-body drug amount. By displaying the calculated in-vivo drug amount in comparison with the accumulated dose on the accumulated in-body drug amount screen 1f, the user can prescribe a dangerous drug in consideration of the patient's metabolism, excretion function, etc. it can. Moreover, the calculation system 10 can present a more accurate in-vivo drug amount to the user by calculating the in-vivo drug amount in consideration of the drug discontinuation period.

実施の形態2
実施の形態2は、血中濃度を用いて、処方予定期間経過後における体内薬物量を算出する形態に関する。実施の形態2における処理は、実施の形態1における処理に引き続いて実行される。
なお、実施の形態2において、実施の形態1と同様である構成要素には同一の参照番号を付してその詳細な説明を省略する。
Embodiment 2
The second embodiment relates to a form in which the amount of drug in the body is calculated after the scheduled prescription period using blood concentration. The processing in the second embodiment is executed subsequent to the processing in the first embodiment.
In the second embodiment, the same reference numerals are assigned to the same components as those in the first embodiment, and detailed description thereof is omitted.

実施の形態2において、受付部301は、一又は複数種類の薬剤の識別情報を受け付ける。また、受付部301は、薬剤が処方される予定日数を受け付ける。算出部303は、体内薬剤代謝量、薬物の消失速度定数及び予測血中濃度を算出する。ここでの予測血中濃度とは、受け付けた処方予定日数だけ経過した後の血中濃度である。予測血中濃度には、危険薬物が飲み合わせの薬と相互作用を起こさない場合の予測血中濃度と、危険薬物が飲み合わせの薬と相互作用を起こす場合の予測血中濃度とがある。体内薬剤代謝量は、次の(3)式で表される。   In the second embodiment, the accepting unit 301 accepts identification information of one or more types of medicines. Moreover, the reception part 301 receives the number of days by which a chemical | medical agent is prescribed. The calculation unit 303 calculates the amount of drug metabolism in the body, the disappearance rate constant of the drug, and the predicted blood concentration. The predicted blood concentration here is the blood concentration after elapse of the accepted scheduled days. The predicted blood concentration includes a predicted blood concentration when the dangerous drug does not interact with the swallowing drug and a predicted blood concentration when the dangerous drug interacts with the swallowing drug. The amount of drug metabolism in the body is expressed by the following equation (3).

Figure 0006384113
Figure 0006384113

(3)式の処方期間は、時間(hr)単位である。薬剤の消失速度定数は、次の(4)式で表される。   The prescription period of the formula (3) is in units of time (hr). The disappearance rate constant of the drug is expressed by the following equation (4).

Figure 0006384113
Figure 0006384113

危険薬物が飲み合わせの薬と相互作用を起こさない場合の予測血中濃度は、次の(5)式で表される。   The predicted blood concentration when the dangerous drug does not interact with the swallowing drug is expressed by the following equation (5).

Figure 0006384113
Figure 0006384113

危険薬物が飲み合わせの薬と相互作用を起こす場合の予測血中濃度は、次の(6)式で表される。   The predicted blood concentration when a dangerous drug interacts with a swallowing drug is expressed by the following equation (6).

Figure 0006384113
Figure 0006384113

(5)式及び(6)式における24は、処方予定日数を時間(hr)に変換するための定数である。   24 in the formulas (5) and (6) is a constant for converting the prescription schedule days into hours (hr).

図16は、予測累積体内薬物量画面2fの画面レイアウトの一例を示す説明図である。
出力部304は、予測累積体内薬物量及び累積投与量を、予測累積体内薬物量画面2fに表示する。予測累積体内薬物量は、初回の処方時から現在までの各体内薬物量の積算値に、薬剤が処方される予定日数だけ経過した後の体内薬物量を加算した薬物量である。
FIG. 16 is an explanatory diagram showing an example of a screen layout of the predicted cumulative in-vivo drug amount screen 2f.
The output unit 304 displays the predicted cumulative in-vivo drug amount and the cumulative dose on the predicted cumulative in-vivo drug amount screen 2f. The predicted cumulative in-vivo drug amount is a drug amount obtained by adding the in-vivo drug amount after the scheduled number of days for which the drug is prescribed to the integrated value of each in-vivo drug amount from the time of the first prescription to the present.

予測累積体内薬物量画面2fは、予測累積体内薬物量を、例えば積み重ねの棒グラフで表示する画面である。予測累積体内薬物量画面2fでは、危険薬物の限度量が横軸に表示され、当該横軸上に予測累積体内薬物量が表示される。また、予測累積体内薬物量画面2fには、累積投与量も表示される。予測累積体内薬物量画面2fには、限度量と累積投与量との差に対応する投与可能量も表示される。算出システム10の利用者である医師は、患者に薬剤を処方する際、予測累積体内薬物量画面2fの情報を参考にして、処方内容を決定する。   The predicted cumulative in-vivo drug amount screen 2f is a screen that displays the predicted cumulative in-vivo drug amount as, for example, a stacked bar graph. On the predicted cumulative in-vivo drug amount screen 2f, the limit amount of dangerous drugs is displayed on the horizontal axis, and the predicted cumulative in-vivo drug amount is displayed on the horizontal axis. Further, the cumulative dose is also displayed on the predicted cumulative in-vivo drug amount screen 2f. On the predicted cumulative in-vivo drug amount screen 2f, a dose that can be administered corresponding to the difference between the limit amount and the cumulative dose is also displayed. When prescribing a drug to a patient, a doctor who is a user of the calculation system 10 determines prescription content with reference to information on the predicted cumulative in-body drug amount screen 2f.

算出システム10の動作について説明する。利用者は、処方依頼画面(図示せず)から処方する薬剤を一又は複数種類選択する。また、利用者は、処方依頼画面に処方予定日数を入力する。   The operation of the calculation system 10 will be described. The user selects one or more types of medicines to be prescribed from a prescription request screen (not shown). Further, the user inputs the prescription schedule days on the prescription request screen.

図17、図18及び図19は、予測体内薬物量算出処理の手順の一例を示すフローチャートである。CPU31は、以下の処理において、適宜薬剤ワークデータ8Dに作業データを書き込み、薬剤ワークデータ8Dから作業データを読み出す。
CPU31は、利用者が選択した一又は複数種類の薬剤を受け付ける(ステップS201)。CPU31は、利用者が入力した処方予定日数を受け付ける(ステップS202)。CPU31は、受け付けた薬剤が複数種類か否かを判定する(ステップS203)。CPU31は、受け付けた薬剤が複数種類でないと判定した場合(ステップS203:NO)、すなわち、1種類の薬剤を受け付けた場合、ステップS207へ処理を進める。
17, 18 and 19 are flowcharts showing an example of the procedure of the predicted in-body drug amount calculation process. In the following processing, the CPU 31 appropriately writes work data to the medicine work data 8D and reads the work data from the medicine work data 8D.
The CPU 31 accepts one or more types of drugs selected by the user (step S201). CPU31 receives the prescription prescription days input by the user (step S202). The CPU 31 determines whether there are a plurality of types of received medicines (step S203). If the CPU 31 determines that the received medicines are not plural types (step S203: NO), that is, if one kind of medicine is received, the process proceeds to step S207.

CPU31は、受け付けた薬剤が複数種類であると判定した場合(ステップS203:YES)、危険薬物に対応する薬剤マスタデータ6Dのレコードを検索する(ステップS204)。CPU31は、検索したレコードに基づいて、製剤影響度フラグが1か否かを判定する(ステップS205)。製剤影響度フラグが1である場合とは、受け付けた複数種類の薬剤の中に、危険薬物と相互作用を起こす薬剤が含まれている場合である。CPU31は、検索したレコードに基づいて、製剤影響度フラグが1でないと判定した場合(ステップS205:NO)、ステップS207へ処理を進める。   CPU31 searches the record of the medicine master data 6D corresponding to a dangerous drug, when it determines with the received chemical | medical agent being multiple types (step S203: YES) (step S204). CPU31 determines whether a formulation influence degree flag is 1 based on the searched record (step S205). The case where the drug product influence level flag is 1 is a case where a drug that interacts with a dangerous drug is included in the received plural types of drugs. CPU31 advances a process to step S207, when it determines with a formulation influence degree flag not being 1 based on the searched record (step S205: NO).

CPU31は、検索したレコードに基づいて、製剤影響度フラグが1であると判定した場合(ステップS205:YES)、相互作用に関する情報を薬剤ワークデータ8Dに書き込む(ステップS206)。ここで相互作用に関する情報とは、薬剤マスタデータ6Dに含まれる製剤影響度フラグ及び製剤影響度である。   If the CPU 31 determines that the formulation influence flag is 1 based on the retrieved record (step S205: YES), the CPU 31 writes information on the interaction in the drug work data 8D (step S206). Here, the information related to the interaction is a preparation influence degree flag and a preparation influence degree included in the medicine master data 6D.

CPU31は、分布容積及び体内薬剤代謝量を夫々(1)式及び(3)式で算出するために必要な諸量を、実施の形態1と同様にして、各種データから取得する(ステップS207)。ステップS207において、CPU31は、以後の処理で必要となる諸量も各種データから取得する。CPU31は、(1)式から分布容積を算出する(ステップS208)。CPU31は、算出した分布容積を薬剤ワークデータ8Dのレコードに書き込む(ステップS209)。CPU31は、(3)式を用いて体内薬剤代謝量を算出する(ステップS210)。CPU31は、算出した体内薬剤代謝量を薬剤ワークデータ8Dのレコードに書き込む(ステップS211)。   The CPU 31 acquires various amounts necessary for calculating the distribution volume and the in-vivo drug metabolism amount by the equations (1) and (3) from various data in the same manner as in the first embodiment (step S207). . In step S207, the CPU 31 also acquires various amounts necessary for the subsequent processing from various data. The CPU 31 calculates the distribution volume from the equation (1) (step S208). The CPU 31 writes the calculated distribution volume in the record of the medicine work data 8D (step S209). The CPU 31 calculates the in-vivo drug metabolism amount using equation (3) (step S210). The CPU 31 writes the calculated in-vivo drug metabolism amount in the record of the drug work data 8D (step S211).

CPU31は、算出した体内薬剤代謝量及び(4)式を用いて薬剤の消失速度定数を算出する(ステップS212)。CPU31は、算出した薬剤の消失速度定数を薬剤ワークデータ8Dのレコードに書き込む(ステップS213)。CPU31は、薬剤ワークデータ8Dのレコードに書き込んだ製剤影響度フラグが1か否かを判定する(ステップS214)。   The CPU 31 calculates the disappearance rate constant of the drug using the calculated in-vivo drug metabolism amount and the equation (4) (step S212). The CPU 31 writes the calculated medicine disappearance rate constant in the record of the medicine work data 8D (step S213). CPU31 determines whether the formulation influence degree flag written in the record of medicine work data 8D is 1 (Step S214).

CPU31は、薬剤ワークデータ8Dのレコードに書き込んだ製剤影響度フラグが1でない、すなわち0であると判定した場合(ステップS214:NO)、算出した消失速度定数及び(5)式を用いて予測血中濃度を算出する(ステップS215)。CPU31は、薬剤ワークデータ8Dのレコードに書き込んだ製剤影響度フラグが1であると判定した場合(ステップS214:YES)、算出した消失速度定数及び(6)式を用いて予測血中濃度を算出する(ステップS216)。CPU31は、算出した予測血中濃度を薬剤ワークデータ8D及び患者薬剤データ9Dのレコードに夫々書き込む(ステップS217)。
なお、ステップS215において、算出した消失速度定数を用いて予測血中濃度を算出したが、一般に知られている消失速度定数を用いて予測血中濃度を算出してもよい。
If the CPU 31 determines that the drug product influence flag written in the record of the drug work data 8D is not 1, that is, 0 (step S214: NO), the predicted blood is calculated using the calculated disappearance rate constant and the equation (5). The medium density is calculated (step S215). When the CPU 31 determines that the formulation influence degree flag written in the record of the drug work data 8D is 1 (step S214: YES), the CPU 31 calculates the predicted blood concentration using the calculated disappearance rate constant and the equation (6). (Step S216). The CPU 31 writes the calculated predicted blood concentration in the records of the drug work data 8D and the patient drug data 9D, respectively (step S217).
In step S215, the predicted blood concentration is calculated using the calculated disappearance rate constant, but the predicted blood concentration may be calculated using a generally known disappearance rate constant.

CPU31は、予測血中濃度に分布容積を掛けて、予測体内薬物量を算出する(ステップS218)。予測体内薬物量は、薬剤の処方予定日数だけ経過した後の体内薬物量である。なお、CPU31は、ステップS218の計算のために、分布容積を薬剤ワークデータ8Dから取得する。CPU31は、算出した予測体内薬物量を薬剤ワークデータ8D及び患者薬剤データ9Dのレコードに夫々書き込む(ステップS219)。CPU31は、予測累積体内薬物量画面2fを表示部36に表示する(ステップS220)。   The CPU 31 calculates the predicted in-vivo drug amount by multiplying the predicted blood concentration by the distribution volume (step S218). The predicted amount of drug in the body is the amount of drug in the body after the number of days for which the drug is scheduled to be prescribed. The CPU 31 acquires the distribution volume from the medicine work data 8D for the calculation in step S218. The CPU 31 writes the calculated in-vivo drug amount in the records of the drug work data 8D and the patient drug data 9D, respectively (step S219). The CPU 31 displays the predicted cumulative in-vivo drug amount screen 2f on the display unit 36 (step S220).

なお、ステップS220において、CPU31は、患者薬剤データ9Dに記憶された過去の各体内薬物量及び実施の形態1で算出した体内薬物量を参照して、予測累積体内薬物量画面2fを表示する。また、ステップS220において、CPU31は、薬歴データ7Dを参照して、累積投与量を算出し、算出した累積投与量を予測累積体内薬物量画面2fに表示する。更に、CPU31は、薬剤ワークデータ8Dを参照して、限界量も予測累積体内薬物量画面2fに表示する。   In step S220, the CPU 31 refers to each past in-vivo drug amount stored in the patient drug data 9D and the in-vivo drug amount calculated in the first embodiment, and displays the predicted cumulative in-vivo drug amount screen 2f. In step S220, the CPU 31 refers to the drug history data 7D, calculates the cumulative dose, and displays the calculated cumulative dose on the predicted cumulative in-vivo drug dose screen 2f. Further, the CPU 31 refers to the drug work data 8D to display the limit amount on the predicted cumulative in-body drug amount screen 2f.

利用者は、処方内容を決定し、決定した処方内容を処方依頼画面に入力する。CPU31は、入力された処方内容を受け付ける(ステップS221)。CPU31は、受け付けた処方内容を診療記録データ5D及び薬歴データ7Dに書き込み(ステップS222)、処理を終了する。   The user determines the prescription content and inputs the determined prescription content on the prescription request screen. CPU31 receives the inputted prescription content (Step S221). The CPU 31 writes the received prescription content in the medical record data 5D and the medication history data 7D (step S222), and ends the process.

本実施の形態では、CPU31は、薬剤ワークデータ8Dを利用した。しかし、CPU31は、作業データをRAM33又はハードディスク34に記憶して、予測体内薬物量算出処理を実行してもよいことは勿論である。   In the present embodiment, the CPU 31 uses the drug work data 8D. However, it goes without saying that the CPU 31 may store the work data in the RAM 33 or the hard disk 34 and execute the predicted in-vivo drug amount calculation process.

算出システム10によれば、血中濃度を用いて、処方予定期間経過後における体内薬物量を算出することができる。
代謝、排泄能力には、個人差がある。また、代謝、排泄能力は、時間経過につれて変化することがある。算出システム10は、患者から採取された血液に基づく薬剤の血中濃度を用いて、処方予定期間経過後における血中濃度を算出する。そのため、算出された血中濃度は、直近の個人差を反映した値である。算出システム10は、直近の個人差を反映した血中濃度に基づいて、処方予定期間経過後における体内薬物量を算出する。従って、算出システム10が算出した体内薬物量も、直近の個人差を反映したより正確な値である。
According to the calculation system 10, it is possible to calculate the amount of the drug in the body after the scheduled prescription period using the blood concentration.
There are individual differences in metabolism and excretion. Metabolism and excretion ability may change over time. The calculation system 10 uses the blood concentration of the medicine based on blood collected from the patient to calculate the blood concentration after the scheduled prescription period. Therefore, the calculated blood concentration is a value reflecting the latest individual difference. The calculation system 10 calculates the in-body drug amount after the scheduled prescription period has elapsed based on the blood concentration reflecting the latest individual difference. Accordingly, the in-vivo drug amount calculated by the calculation system 10 is also a more accurate value reflecting the latest individual difference.

算出システム10は、患者が危険薬物を他の薬物と共に飲み合わせる場合、薬物の相互作用の影響度を考慮して、予測体内薬物量を算出する。これにより、利用者は、より正確な予測体内薬物量又は予測累積体内薬物量を参考にして、患者に危険薬物を処方することができる。   When the patient swallows a dangerous drug together with another drug, the calculation system 10 calculates the predicted in-body drug amount in consideration of the influence degree of the drug interaction. Thereby, the user can prescribe a dangerous drug to a patient with reference to a more accurate predicted in-vivo drug amount or predicted accumulated in-vivo drug amount.

開示された実施の形態は、全ての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上述の説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内での全ての変更が含まれることが意図される。   The disclosed embodiments are to be considered in all respects as illustrative and not restrictive. The scope of the present invention is defined by the terms of the claims, rather than the description above, and is intended to include any modifications within the scope and meaning equivalent to the terms of the claims.

各実施の形態で記載されている技術的特徴(構成要件)はお互いに組合せ可能であり、組み合わせすることにより、新しい技術的特徴を形成することができる。   The technical features (components) described in each embodiment can be combined with each other, and a new technical feature can be formed by combining them.

以上の実施の形態に関し、更に以下の付記を開示する。   Regarding the above embodiment, the following additional notes are disclosed.

(付記1)
総投与量が所定量に達した場合、禁忌となる薬物の体内薬物量を算出する処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記薬物が投与された患者の血中薬物濃度に基づいて分布容積を算出し、
算出した血中薬物濃度に基づいて、該血中薬物濃度に対応する血液採取時点から所定期間経過後の血中薬物濃度を算出し、
前記分布容積及び所定期間経過後の血中薬物濃度に基づいて、該所定期間経過後の体内薬物量を算出する
処理をコンピュータに実行させるプログラム。
(Appendix 1)
When the total dose reaches a predetermined amount, a program that causes a computer to execute a process of calculating the in-vivo drug amount of a contraindicated drug,
Calculate the distribution volume based on the blood drug concentration of the patient to whom the drug was administered,
Based on the calculated blood drug concentration, calculate the blood drug concentration after a predetermined period from the blood collection time corresponding to the blood drug concentration,
A program for causing a computer to execute a process of calculating an in-body drug amount after a predetermined period of time based on the distribution volume and a blood drug concentration after a predetermined period of time.

(付記2)
前記分布容積を算出する処理は、前記血中薬物濃度、前記薬物の投与量及び該薬物の生体利用率に基づいて、分布容積を算出する
付記1に記載のプログラム。
(Appendix 2)
The program according to claim 1, wherein the processing for calculating the distribution volume calculates the distribution volume based on the blood drug concentration, the dose of the drug, and the bioavailability of the drug.

(付記3)
前記血中薬物濃度に基づいて患者の薬物代謝量を算出し、
算出した薬物代謝量及び前記分布容積に基づいて薬物消失速度定数を算出し、
前記所定期間経過後の血中薬物濃度を算出する処理は、算出した薬物消失速度定数を用いて、所定期間経過後の血中薬物濃度を算出する
付記1又は付記2に記載のプログラム。
(Appendix 3)
Calculate the drug metabolism of the patient based on the blood drug concentration,
Calculate the drug disappearance rate constant based on the calculated drug metabolism and the distribution volume,
The program according to claim 1 or 2, wherein the process of calculating the blood drug concentration after the predetermined period has elapsed uses the calculated drug disappearance rate constant to calculate the blood drug concentration after the predetermined period has elapsed.

(付記4)
前記所定期間経過後の血中薬物濃度を算出する処理は、前記禁忌となる薬物及び該薬物と異なる他の薬物が投与された患者の血中薬物濃度並びに該禁忌となる薬物及び他の薬物の相互作用に係る影響度に基づいて、所定期間経過後の血中薬物濃度を算出する
付記1から付記3までのいずれか一つに記載のプログラム。
(Appendix 4)
The process of calculating the blood drug concentration after the lapse of the predetermined period includes the blood drug concentration of a patient who has been administered the contraindicated drug and another drug different from the drug, and the contraindicated drug and other drug. The program according to any one of appendix 1 to appendix 3, wherein the blood drug concentration after a predetermined period of time is calculated based on the degree of influence related to the interaction.

(付記5)
前記薬物の投与量及び該薬物の生体利用率に基づいて該薬物の体内薬物量を算出し、
算出した体内薬物量及び前記所定期間経過後の体内薬物量を加算して、所定期間経過後の累積体内薬物量を算出する
付記1から付記4までのいずれか一つに記載のプログラム。
(Appendix 5)
Based on the dose of the drug and the bioavailability of the drug, the amount of the drug in the body is calculated,
The program according to any one of appendix 1 to appendix 4, wherein the calculated in-vivo drug amount and the in-vivo drug amount after elapse of the predetermined period are added to calculate an accumulated in-vivo drug amount after elapse of the predetermined period.

(付記6)
前記薬物代謝量を算出する処理は、前記薬物の投与が中断された患者の血中薬物濃度及び薬物投与中断期間を除く薬物投与期間に基づいて、薬物代謝量を算出し、
算出した薬物代謝量及び前記血中薬物濃度に基づいて体内薬物量を算出する
付記3に記載のプログラム。
(Appendix 6)
The process of calculating the amount of drug metabolism is to calculate the amount of drug metabolism based on the drug administration period excluding the drug concentration in the blood and the drug administration interruption period of the patient where the administration of the drug was interrupted,
The program according to appendix 3, wherein the in-vivo drug amount is calculated based on the calculated drug metabolism amount and the blood drug concentration.

(付記7)
前記所定期間経過後の累積体内薬物量及び前記薬剤の総投与量を出力する
付記5に記載のプログラム。
(Appendix 7)
The program according to claim 5, wherein the cumulative amount of drug in the body after the lapse of the predetermined period and the total dose of the drug are output.

(付記8)
前記所定期間経過後の累積体内薬物量、前記薬剤の総投与量及び該薬物の限界総投与量を出力する
付記5又は付記7に記載のプログラム。
(Appendix 8)
The program according to appendix 5 or appendix 7, which outputs the cumulative amount of drug in the body after the lapse of the predetermined period, the total dose of the drug, and the limit total dose of the drug.

(付記9)
総投与量が所定量に達した場合、禁忌となる薬物の体内薬物量を算出する算出方法であって、
前記薬物が投与された患者の血中薬物濃度に基づいて分布容積を算出し、
前記血中薬物濃度に基づいて、該血中薬物濃度に対応する血液採取時点から所定期間経過後の血中薬物濃度を算出し、
算出した分布容積及び所定期間経過後の血中薬物濃度に基づいて、該所定期間経過後の体内薬物量を算出する
算出方法。
(Appendix 9)
When the total dose reaches a predetermined amount, a calculation method for calculating the in-vivo drug amount of a contraindicated drug,
Calculate the distribution volume based on the blood drug concentration of the patient to whom the drug was administered,
Based on the blood drug concentration, calculate the blood drug concentration after a predetermined period from the blood collection time corresponding to the blood drug concentration,
A calculation method for calculating a drug amount in the body after the predetermined period based on the calculated distribution volume and the blood drug concentration after the predetermined period.

(付記10)
総投与量が所定量に達した場合、禁忌となる薬物の体内薬物量を算出する算出装置であって、
前記薬物が投与された患者の血中薬物濃度に基づいて分布容積を算出する容積算出部と、
前記血中薬物濃度に基づいて、該血中薬物濃度に対応する血液採取時点から所定期間経過後の血中薬物濃度を算出する濃度算出部と、
前記容積算出部が算出した分布容積及び前記濃度算出部が算出した所定期間経過後の血中薬物濃度に基づいて、該所定期間経過後の体内薬物量を算出する経過後薬物量算出部と
を備える
算出装置。
(Appendix 10)
When the total dose reaches a predetermined amount, a calculation device that calculates the in-vivo drug amount of a contraindicated drug,
A volume calculation unit for calculating a distribution volume based on a blood drug concentration of a patient to which the drug is administered;
Based on the blood drug concentration, a concentration calculator that calculates the blood drug concentration after a predetermined period from the blood collection time corresponding to the blood drug concentration;
Based on the distribution volume calculated by the volume calculation unit and the blood drug concentration after the predetermined period calculated by the concentration calculation unit; A calculation device.

(付記11)
前記薬物の投与量及び該薬物の生体利用率に基づいて該薬物の体内薬物量を算出する薬物量算出部と、
該薬物量算出部が算出した体内薬物量及び前記経過後薬物量算出部が算出した所定期間経過後の体内薬物量を加算して、所定期間経過後の累積体内薬物量を算出する累積薬物量算出部と、
一又は複数回の処方に係る薬物の投与量が夫々記憶された記憶部から該薬剤の投与量を各々読み出す読み出し部と、
該読み出し部が読み出した薬物の投与量に基づいて該薬剤の総投与量を算出する総投与量算出部と、
前記累積薬物量算出部が算出した所定期間経過後の累積体内薬物量及び前記総投与量算出部が算出した総投与量を出力する出力部と
を備える
付記10に記載の算出装置。
(Appendix 11)
A drug amount calculating unit for calculating the amount of the drug in the body based on the dose of the drug and the bioavailability of the drug;
Cumulative drug amount for calculating the cumulative in-body drug amount after a predetermined period by adding the in-vivo drug amount calculated by the drug amount calculation unit and the in-vivo drug amount after the predetermined period calculated by the post-elapsed drug amount calculation unit A calculation unit;
A read-out unit that reads out each dose of the drug from a storage unit in which the dose of the drug according to one or more prescriptions is stored;
A total dose calculating unit that calculates the total dose of the drug based on the dose of the drug read by the read unit;
The calculation apparatus according to claim 10, further comprising: an output unit that outputs the cumulative in-body drug amount after a predetermined period of time calculated by the cumulative drug amount calculation unit and the total dose calculated by the total dose calculation unit.

(付記12)
前記読み出し部は薬剤の限界総投与量が記憶された前記記憶部から限界総投与量を読み出し、
前記出力部は前記累積薬物量算出部が算出した所定期間経過後の累積体内薬物量、前記総投与量算出部が算出した総投与量及び前記読み出し部が読み出した限界総投与量を出力する
付記11に記載の算出装置。
(Appendix 12)
The readout unit reads the limit total dose from the storage unit in which the limit total dose of the drug is stored,
The output unit outputs the cumulative in-vivo drug amount after a predetermined period calculated by the cumulative drug amount calculation unit, the total dose calculated by the total dose calculation unit, and the limit total dose read by the readout unit. 11. The calculation device according to 11.

10 算出システム
20 診療記録サーバ
30 端末装置
31 CPU
33 RAM
34 ハードディスク
39 通信部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Calculation system 20 Medical record server 30 Terminal device 31 CPU
33 RAM
34 Hard disk 39 Communication section

Claims (8)

総投与量が所定量に達した場合、禁忌となる薬物の体内薬物量を算出する処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記薬物が投与された患者の血中薬物濃度を記憶する記憶装置から前記血中薬物濃度を取得し、
取得した前記血中薬物濃度に基づいて分布容積を算出し、
算出した前記分布容積を前記記憶装置に記憶し、
前記血中薬物濃度に基づいて、該血中薬物濃度に対応する血液採取時点から所定期間経過後の血中薬物濃度を算出し、
算出した前記所定期間経過後の血中薬物濃度を前記記憶装置に記憶し、
前記記憶装置に記憶した前記分布容積及び所定期間経過後の血中薬物濃度に基づいて、該所定期間経過後の体内薬物量を算出する
処理をコンピュータに実行させるプログラム。
When the total dose reaches a predetermined amount, a program that causes a computer to execute a process of calculating the in-vivo drug amount of a contraindicated drug,
Obtaining the blood drug concentration from a storage device that stores the blood drug concentration of the patient to whom the drug has been administered ;
Calculate the distribution volume based on the obtained blood drug concentration ,
Storing the calculated distribution volume in the storage device;
The blood on the basis of drug concentration, to calculate the blood concentration after a predetermined time period has elapsed from the blood collecting time that corresponds to the drug concentration in the blood,
Storing the calculated blood drug concentration after the predetermined period in the storage device;
A program for causing a computer to execute a process of calculating an in-vivo drug amount after a predetermined period based on the distribution volume stored in the storage device and a blood drug concentration after the predetermined period.
前記分布容積を算出する処理は、前記血中薬物濃度、前記薬物の投与量及び該薬物の生体利用率に基づいて、分布容積を算出する
請求項1に記載のプログラム。
The program according to claim 1, wherein the process of calculating the distribution volume calculates the distribution volume based on the blood drug concentration, the dose of the drug, and the bioavailability of the drug.
前記コンピュータに、
前記血中薬物濃度に基づいて患者の薬物代謝量を算出し、
算出した薬物代謝量及び前記分布容積に基づいて薬物消失速度定数を算出する
処理を実行させ
前記所定期間経過後の血中薬物濃度を算出する処理は、算出した薬物消失速度定数を用いて、所定期間経過後の血中薬物濃度を算出する
請求項1又は請求項2に記載のプログラム。
In the computer,
Calculate the drug metabolism of the patient based on the blood drug concentration,
Calculating the drug elimination rate constant based on the calculated drug metabolic rate and the volume of distribution
Let the process run ,
The program according to claim 1 or 2, wherein the process of calculating the blood drug concentration after the predetermined period has elapsed calculates the blood drug concentration after the predetermined period has elapsed, using the calculated drug disappearance rate constant.
前記所定期間経過後の血中薬物濃度を算出する処理は、前記禁忌となる薬物及び該薬物と異なる他の薬物が投与された患者の血中薬物濃度並びに該禁忌となる薬物及び他の薬物の相互作用に係る影響度に基づいて、所定期間経過後の血中薬物濃度を算出する
請求項1から請求項3までのいずれか一項に記載のプログラム。
The process of calculating the blood drug concentration after the lapse of the predetermined period includes the blood drug concentration of a patient who has been administered the contraindicated drug and another drug different from the drug, and the contraindicated drug and other drug. The program according to any one of claims 1 to 3, wherein a blood drug concentration after a predetermined period of time is calculated based on an influence degree related to the interaction.
前記コンピュータに、
前記薬物の投与量及び該薬物の生体利用率に基づいて該薬物の体内薬物量を算出し、
算出した体内薬物量及び前記所定期間経過後の体内薬物量を加算して、所定期間経過後の累積体内薬物量を算出する
処理を実行させる請求項1から請求項4までのいずれか一項に記載のプログラム。
In the computer,
Based on the dose of the drug and the bioavailability of the drug, the amount of the drug in the body is calculated,
Add the calculated amount of drug in the body and the amount of drug in the body after the lapse of the predetermined period to calculate the cumulative amount of drug in the body after the lapse of the predetermined period.
The program as described in any one of Claim 1 to 4 which performs a process .
前記薬物代謝量を算出する処理は、前記薬物の投与が中断された患者の血中薬物濃度及び薬物投与中断期間を除く薬物投与期間に基づいて、薬物代謝量を算出し、
前記コンピュータに、
算出した薬物代謝量及び前記血中薬物濃度に基づいて体内薬物量を算出する
処理を実行させる請求項3に記載のプログラム。
The process of calculating the amount of drug metabolism is to calculate the amount of drug metabolism based on the drug administration period excluding the drug concentration in the blood and the drug administration interruption period of the patient where the administration of the drug was interrupted,
In the computer,
Calculate the amount of drug in the body based on the calculated drug metabolism and the blood drug concentration
The program according to claim 3, wherein the program is executed .
総投与量が所定量に達した場合、禁忌となる薬物の体内薬物量を算出する算出方法であって、
コンピュータが、
前記薬物が投与された患者の血中薬物濃度を記憶する記憶装置から前記血中薬物濃度を取得し、
取得した前記血中薬物濃度に基づいて分布容積を算出し、
前記血中薬物濃度に基づいて、該血中薬物濃度に対応する血液採取時点から所定期間経過後の血中薬物濃度を算出し、
算出した分布容積及び所定期間経過後の血中薬物濃度に基づいて、該所定期間経過後の体内薬物量を算出する
算出方法。
When the total dose reaches a predetermined amount, a calculation method for calculating the in-vivo drug amount of a contraindicated drug,
Computer
Obtaining the blood drug concentration from a storage device that stores the blood drug concentration of the patient to whom the drug has been administered ;
Calculate the distribution volume based on the obtained blood drug concentration ,
Based on the blood drug concentration, calculate the blood drug concentration after a predetermined period from the blood collection time corresponding to the blood drug concentration,
A calculation method for calculating a drug amount in the body after the predetermined period based on the calculated distribution volume and the blood drug concentration after the predetermined period.
総投与量が所定量に達した場合、禁忌となる薬物の体内薬物量を算出する算出装置であって、
前記薬物が投与された患者の血中薬物濃度を記憶する記憶装置から前記血中薬物濃度を取得する取得部と、
取得した前記血中薬物濃度に基づいて分布容積を算出する容積算出部と、
前記血中薬物濃度に基づいて、該血中薬物濃度に対応する血液採取時点から所定期間経過後の血中薬物濃度を算出する濃度算出部と、
前記容積算出部が算出した分布容積及び前記濃度算出部が算出した所定期間経過後の血中薬物濃度に基づいて、該所定期間経過後の体内薬物量を算出する経過後薬物量算出部と
を備える
算出装置。
When the total dose reaches a predetermined amount, a calculation device that calculates the in-vivo drug amount of a contraindicated drug,
An acquisition unit that acquires the blood drug concentration from a storage device that stores the blood drug concentration of a patient to whom the drug has been administered ;
A volume calculation unit for calculating a distribution volume based on the obtained blood drug concentration ;
Based on the blood drug concentration, a concentration calculator that calculates the blood drug concentration after a predetermined period from the blood collection time corresponding to the blood drug concentration;
Based on the distribution volume calculated by the volume calculation unit and the blood drug concentration after the predetermined period calculated by the concentration calculation unit; A calculation device.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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JP7462182B2 (en) * 2020-02-26 2024-04-05 学校法人日本大学 Apparatus for predicting blood concentration of drug, program for predicting blood concentration of drug, and method for predicting blood concentration of drug
US20250132061A1 (en) * 2021-09-30 2025-04-24 Nippon Telegraph And Telephone Corporation Online dispensing system, information linkage server, online dispensing method, and program

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7931642B2 (en) * 1998-09-18 2011-04-26 Codman Neuro Sciences Sarl Infusion pump comprising a computer for calculating the respective maximum permissible dosage
JPWO2006057268A1 (en) * 2004-11-25 2008-06-05 国立大学法人京都大学 Simulation apparatus and program
EP2389153B1 (en) * 2009-01-23 2014-03-12 Koninklijke Philips N.V. Method and apparatus for dispensing medication

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