JP7240707B2 - Information processing system - Google Patents
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Description
本発明は,自由入力されるテキスト情報を構造化する情報処理システムに関する。 The present invention relates to an information processing system for structuring freely input text information.
自由入力されるテキスト情報に対して解析を行う場合,自然言語解析処理を実行するなどによりテキスト情報を構造化することが考えられる。 When analyzing freely input text information, it is conceivable to structure the text information by executing natural language analysis processing.
たとえばテキスト情報を入力するシステムとして,医師が患者を診察した場合に入力する電子カルテや,看護師による看護記録などがある。これらのシステム(医療情報システム)では,主に,保険請求に関する情報(保険病名,保険請求のための処方・処置や検査所見,入退院履歴や受診歴など)と,患者に対する診療や看護の記録である医療情報記録とから構成されている。前者の保険請求に関する情報は画一的であるので,主にプルダウンメニューなどによる選択や,マスタからの選択などによって行われることが多く,情報は十分に構造化されている。 For example, systems for entering text information include electronic medical records entered by doctors when they examine patients, and nursing records by nurses. These systems (medical information systems) mainly consist of information related to insurance claims (names of diseases covered by insurance, prescriptions/treatments for insurance claims, laboratory findings, hospital admission/discharge history, medical examination history, etc.) and records of medical care and nursing care for patients. It consists of a medical information record. Since the information on the former insurance claim is uniform, it is often done mainly by selection from a pull-down menu or the like, or by selection from a master, and the information is sufficiently structured.
一方,患者を診療,看護した際の記録である医療情報記録の多くは,テキスト情報として,たとえば電子カルテの自由記載部分に入力される。医療情報記録として自由入力されるテキスト情報は,たとえば症状や主訴,現病歴(なぜ受診に至ったか),既往歴・家族歴・内服歴・アレルギー歴,身体所見・バイタルサイン,検査所見の解釈,来院後の経過などがある。これらはいずれも,臨床上および医学研究上,非常に重要な情報である。 On the other hand, most of the medical information records, which are records of medical care and nursing care for patients, are entered as text information, for example, in the free description section of electronic medical charts. The text information freely entered as medical information records includes, for example, symptoms and chief complaints, history of present illness (why the patient came to see a doctor), medical history, family history, oral history, allergy history, physical findings, vital signs, interpretation of laboratory findings, There is a progress after coming to the hospital. All of these are very important information for clinical and medical research.
すなわち,現在の医療情報システムにおいては,保険請求に関する情報は十分に構造化されているものの,臨床上および医学研究上,重要な情報については,テキスト情報として自由入力されているだけであって,構造化がされていない。 In other words, in the current medical information system, information related to insurance claims is well structured, but important information for clinical and medical research is only freely entered as text information. not structured.
非特許文献1および非特許文献2に従来の電子カルテシステムの一例を示す。 Non-Patent Document 1 and Non-Patent Document 2 show an example of a conventional electronic medical record system.
日本においては保険診療をすることが一般的となっている。保険診療では,実施処置や実施処方に対応する保険病名を記録しておき,実施処置や実施処方,保険病名とに基づいて診療報酬請求が行われる。この診療報酬請求は,電子カルテにおける「オーダリング」の情報(保険請求に関する情報)をもとに行われる。そのため,電子カルテの「オーダリング」の情報において,保険病名を記録することを目的とした入力欄が存在しており,医師は,そこに保険病名を必ず記録することとなる。その結果として,電子カルテ上に,確実に記録が残る患者の病名はこの保険病名となる。 In Japan, it is common to have medical services covered by health insurance. In medical treatment covered by health insurance, the names of diseases covered by insurance corresponding to the treatments and prescriptions are recorded, and medical fees are billed based on the treatments, prescriptions, and names of diseases covered by insurance. This medical fee claim is made based on the "ordering" information (insurance claim information) in the electronic medical record. Therefore, there is an entry field for recording the name of the disease covered by insurance in the "ordering" information of the electronic medical record, and the doctor must record the name of the disease covered by insurance there. As a result, the name of the patient's disease that is reliably recorded on the electronic medical record is the name of the disease covered by insurance.
ところが,この保険病名は,「患者の病状を正確に反映した病名(臨床病名)」(医師が患者の病状に対して最適と想起して診療録記載において含めた病名)とはかけ離れていることも多い。 However, this insurance disease name is far from the "disease name (clinical disease name) that accurately reflects the patient's condition" (the name of the disease included in the medical record that the doctor thinks is optimal for the patient's condition). There are many.
たとえば,医師が外来患者に鎮痛薬を処方した場合,実際の患者の病名(臨床病名)にかかわらず,保険診療の対象とするため,保険病名としてすべて「腰痛症」が記録されていたり,心電図検査を行った患者のすべてに,臨床病名にかかわらず,保険病名として「不整脈」が記録されていたりする現象が生じている。 For example, when a doctor prescribes an analgesic to an outpatient, it is covered by insurance regardless of the patient's actual disease name (clinical disease name). Phenomena such as "arrhythmia" being recorded as an insurance disease name have occurred in all the patients who underwent examinations, regardless of the clinical disease name.
また,経過が長い患者の場合,その都度の処置や検査に対応した保険病名が電子カルテに記載されるため,保険病名が100病名を超えることもある。そのため,電子カルテに記載された保険病名のリストを見ただけでは,どれが患者の実際の病名である臨床病名であるのか,すぐに判別することは容易ではない。 In addition, in the case of a patient with a long course, the insurance disease names corresponding to each treatment and examination are entered in the electronic chart, so the insurance disease names may exceed 100. Therefore, it is not easy to immediately determine which is the clinical disease name, which is the actual disease name of the patient, just by looking at the list of disease names insured in the electronic medical record.
このような実態があることから,医療情報システムにおいては,上述のように保険請求に関する情報として,保険病名,保険請求のための処方・処置や検査所見などが構造化して記録されているものの,保険請求に関する構造化された情報を参照したとしても,医学研究や,医療従事者の実際の臨床業務の観点からは,ほとんど役に立たない。 Due to this reality, in the medical information system, as described above, information related to insurance claims, such as names of insured diseases, prescriptions and treatments for insurance claims, and laboratory findings, are recorded in a structured manner. Looking at structured information about insurance claims is of little use from the point of view of medical research and the actual clinical practice of health care workers.
医学研究や実際の臨床業務の観点から重要な情報は,医療情報システムでは,自由入力されるテキスト情報である医療情報記録に記載されている。そこで,医学研究や実際の臨床業務の観点から,情報の検索や,統計的な情報処理などのため,自由入力されたテキスト情報がデータベースとして使用可能なように構造化して管理されていることが好ましい。 In the medical information system, important information from the viewpoint of medical research and actual clinical work is described in the medical information record, which is free-input text information. Therefore, from the viewpoint of medical research and actual clinical work, it is important to structure and manage free-input text information so that it can be used as a database for information retrieval and statistical information processing. preferable.
しかし,従来の医療情報システムでは,電子カルテや看護記録の自由入力欄に,テキストが自由入力されているだけなので,入力されたテキスト情報の検索や情報処理には不向きである。 However, conventional medical information systems are not suitable for retrieving or processing input textual information because text is only freely entered in the free entry fields of electronic charts and nursing records.
そこで,自由入力されたテキスト情報を医学研究や臨床業務の対象として用いる場合には,従来は,研究ごとにフォーマットを用意して,たとえば「ある薬を内服している人,いない人」,「特定の疾患既往のある人」という個別の情報を,カルテ(電子カルテを含む)や看護記録などを読み返して内容を確認し,オンラインのフォーマットに転記する方法が用いられている。 Therefore, when freely entered text information is used as a target for medical research or clinical work, conventionally, a format is prepared for each research, such as ``people taking a certain drug, people not taking it'', ``people not A method is used in which individual information such as "persons with a history of a specific disease" is read back through medical records (including electronic medical records) and nursing records to confirm the content, and then transcribed into an online format.
このような作業は,従来は,医学研究実施あるいは全国レジストリの構築という目的のためにリサーチアシスタントを雇用したり,若手医師が臨床業務外で作業を行うという方法で対応していた。しかしながら,リサーチアシスタントの雇用や若手医師を臨床業務外に活用することができる医療機関は限られており,また特定の研究テーマに限定した診療に関するテキスト情報の構造化しか行うことができない。さらに若手医師がこのような作業を行うのは大きな負担にもなる。 Such work has traditionally been addressed by hiring research assistants for the purpose of conducting medical research or building a national registry, or by having junior physicians work outside of clinical practice. However, only a limited number of medical institutions are able to employ research assistants and employ young doctors outside of clinical work, and they are only able to structure text information related to medical care limited to specific research themes. Furthermore, it is a heavy burden for young doctors to perform such work.
このような課題については,電子カルテや看護記録のような医療情報システムに限定されたものではなく,テキスト入力された情報を構造化する要望があるすべてのコンピュータシステムで求められているものである。 These challenges are not limited to medical information systems such as electronic medical charts and nursing records, but are required in all computer systems where there is a desire to structure textual input information. .
そこで,入力方法はそのままに,人工知能(AI)などを用いることで自然言語解析処理の技術を向上させることが一つの方法としてある。 Therefore, one method is to improve the technology of natural language analysis processing by using artificial intelligence (AI) or the like while keeping the input method as it is.
しかし,人間が入力するテキスト情報を自動的に構造化するには,言語の複雑さなどからまだまだ精度が高いとまでは言い切れない。とくに,入力されたテキスト情報で正確に文法が使用されていない場合には,その解析精度は著しく低下する。きわめて多忙かつ迅速な対応が求められる場合もある臨床現場では,電子カルテの自由入力欄には,正確な文法を用いて入力をするのではなく,とりあえず入力をしておく,といったことも多い。また,時間的余裕がある場合であっても,電子カルテにおける自由入力欄は,医師がメモ書き程度に記載していることもあるので,自らが理解可能な程度にしか記載しておらず,第三者が理解可能な程度の記載をしていない場合も多い。 However, the accuracy of automatically structuring text information entered by humans is still far from high due to the complexity of the language. In particular, if the grammar is not used correctly in the input text information, the analysis accuracy is significantly reduced. In clinical settings that are extremely busy and require prompt responses, it is often the case that the free entry fields of electronic medical charts are not entered using correct grammar, but are entered for the time being. In addition, even if there is time to spare, the free entry fields in the electronic medical record may be written by the doctor only as memos. In many cases, the information is not described to the extent that a third party can understand it.
たとえば電子カルテの自由入力欄において,図13に示すようなテキスト情報の入力が行われ,既往歴名とそれに関連する情報とを対応づけて構造化することを試みる場合,自然言語解析処理の技術を向上させても,構造化することは容易ではない。 For example, in the free entry field of an electronic medical record, text information such as that shown in Fig. 13 is entered, and when attempting to structure the medical history name and related information in association with each other, natural language analysis processing technology It is not easy to structure even if the
このように自由入力されたテキスト情報に対する解析を行う場合,自然言語解析処理の技術がいかに向上したとしても,入力されたテキスト情報を精度よく構造化することは容易ではない。 When analyzing freely input text information in this way, no matter how advanced the technology of natural language analysis processing is, it is not easy to structure the input text information with high accuracy.
本発明者は上記課題に鑑み,自由入力可能なテキスト入力を行う者に,テキスト情報の構造化を意識させながらその入力を行わせる情報処理システムを発明した。 In view of the above problems, the present inventor has invented an information processing system that allows a person who inputs freely text information to input the text information while being conscious of the structuring of the text information.
第1の発明は、演算装置と表示装置とを備えたコンピュータで機能する情報処理システムであって,前記演算装置は,電子カルテの自由入力欄にテキスト情報の自由入力を受け付けるテキスト情報入力受付処理部と,前記自由入力を受け付けたテキスト情報から自然言語解析処理を用いて抽出したテキスト情報に基づいて,あらかじめ定められた情報種別ごとにテーブル形式の構造化情報とする構造化処理部と,前記テキスト情報と前記構造化情報とを前記表示装置に表示させる表示処理部と,を有しており,前記構造化処理部は,前記自由入力を受け付けたテキスト情報からあらかじめ定めた情報種別を検出することで切り出したテキスト情報について,その情報種別に対応する対象情報を,係り受け解析,文脈解析,またはニューラルネットワークを用いた学習モデルによる機械学習のいずれか一以上の前記自然言語解析処理を用いて抽出し,前記抽出した対象情報をテーブル形式で格納して構造化情報とし,前記表示処理部は,前記テキスト情報を前記表示装置における第1の表示領域に表示させ,前記構造化情報を前記表示装置における第2の表示領域に表示させ,前記第1の表示領域へのテキスト情報の入力に応じて,前記第2の表示領域に前記構造化情報を表示させる,情報処理システムである。
A first invention is an information processing system functioning on a computer having an arithmetic device and a display device, wherein the arithmetic device performs text information input reception processing for accepting free input of text information in a free input field of an electronic medical record. a structuring processing unit that generates structured information in a table format for each predetermined information type based on the text information extracted from the text information that has received the free input using natural language analysis processing ; a display processing unit for displaying the text information and the structured information on the display device , wherein the structuring processing unit detects a predetermined information type from the text information that has received the free input. Target information corresponding to the information type of the text information extracted by using one or more of the above natural language analysis processing of dependency analysis, context analysis, or machine learning by a learning model using a neural network The extracted target information is stored in a table format as structured information, the display processing unit displays the text information in a first display area of the display device, and converts the structured information to the display. The information processing system displays the structured information in a second display area of a device, and displays the structured information in the second display area according to input of text information in the first display area.
本発明を用いることによって,テキスト情報の入力をする者は,それがどのように構造化情報として表示されているのかを視認しながらテキスト情報を入力することとなる。そのため,不自然な構造化情報が表示された場合には,それを認識でき,修正することができる。そして入力を行う際に,どのようにテキスト情報の入力を行えば構造化情報が適切に表示されるのかを,マニュアルなどを読まずとも,経験値として習得できるので,最初から,構造化しやすいテキスト情報の入力を心がけるようになる。その結果,入力者の入力が,自然と,それに構造化しやすい入力となるので,自然言語解析処理の技術が高くなくても,適切に構造化情報を得ることができる。
自由入力されたテキスト情報と,それに基づく構造化情報とは,異なる表示領域に表示することで,その視認性を向上させることができる。
By using the present invention, a person who inputs text information will input text information while viewing how it is displayed as structured information. Therefore, when unnatural structured information is displayed, it can be recognized and corrected. Also, when inputting text information, it is possible to learn how to properly display structured information without reading manuals, etc., as experience, so that texts that are easy to structure can be learned from the beginning. Be careful to enter information. As a result, the user's input naturally becomes an input that is easy to structure, so that even if the natural language analysis processing technique is not high, it is possible to obtain appropriately structured information.
By displaying the freely input text information and the structured information based on it in different display areas, the visibility can be improved.
たとえば本発明者が所属する医療機関において,電子カルテの自由入力欄におけるテキスト情報の構造化を試みたところ,従来は,入力者によってさまざまな方法でテキスト情報が入力されていたので,その構造化の精度は高くなかった。しかし,本発明を用いたところ,医師による電子カルテの自由入力欄へのテキスト情報の入力自体が改善され,100%に近い精度の構造化情報を得られることとなった。 For example, in a medical institution to which the present inventor belongs, when an attempt was made to structure text information in a free input column of an electronic medical record, text information was input in various ways depending on the input person. accuracy was not high. However, when the present invention is used, the input of text information to the free entry field of the electronic medical record by the doctor itself is improved, and structured information with accuracy close to 100% can be obtained.
上述の発明において,前記表示処理部は,前記第2の表示領域の表示の有無が切り替え可能である,情報処理システムのように構成することができる。 In the above-described invention, the display processing section can be configured as an information processing system capable of switching whether or not the second display area is displayed.
第2の表示領域は,テキスト情報を自由入力する入力者に対して,入力したテキスト情報の構造化を意識しやすくするために表示するものである。そのため,入力者が習熟して,自然と構造化しやすいテキスト情報の入力を行った場合にまでも,表示させることは,煩わしい場合もあるし,第1の表示領域などの表示の範囲が狭められてしまう。そこで,第2の表示領域は表示の有無が切り替え可能であることが好ましい。 The second display area is displayed so that the user who freely inputs the text information can easily recognize the structuring of the input text information. Therefore, even if the input person is proficient and has input text information that is naturally easy to structure, it may be troublesome to display it, and the range of display such as the first display area is narrowed. end up Therefore, it is preferable that the presence/absence of display in the second display area can be switched.
上述の発明において,前記表示処理部は,前記第2の表示領域を表示していない場合であって,前記構造化情報が所定の条件を充足したことが判定された場合に,前記第2の表示領域を表示する,を有する情報処理システムのように構成することができる。 In the above-described invention, when the second display area is not displayed and it is determined that the structured information satisfies a predetermined condition, the display processing unit displays the second display area. It can be configured as an information processing system having a display area.
テキスト情報の入力をする者が習熟してくれば,構造化しやすいテキスト情報の入力を行うようになるので,第2の表示領域を表示しなくてもその目的は達成する。しかし,何らかの事情,たとえば期間が空いたあとにテキスト情報の入力をする,習熟していない人が新たに入力をするような場合には,必ずしも構造化しやすいテキスト情報の入力が行えるとは限らない。その場合,構造化が適切に行えない可能性がある。そこで,構造化情報に誤判定の可能性があるなど所定の条件を充足した場合には,第2の表示領域を自動的に再度表示させることで,構造化しやすいテキスト情報の入力への意識づけを再度,行わせることができる。 As the person who inputs text information becomes more proficient, he or she will input text information that is easier to structure, so the purpose can be achieved without displaying the second display area. However, for some reason, such as when text information is input after a period of time has passed, or when an inexperienced person inputs anew, it is not always possible to input text information that is easy to structure. . In that case, structuring may not be performed properly. Therefore, when certain conditions are met, such as the possibility of an erroneous determination of structured information, the second display area is automatically displayed again, raising awareness of the input of text information that is easy to structure. can be done again.
上述の発明において,前記表示処理部は,前記自由入力されたテキスト情報のうち構造化情報に反映したテキスト情報について,表示形態を変更して,またはマークを付して前記第1の表示領域に表示する,情報処理システムのように構成することができる。 In the above-described invention, the display processing unit changes the display form or adds a mark to the text information reflected in the structured information among the freely input text information and displays it in the first display area. It can be configured like an information processing system to display.
上述の発明において,前記表示処理部は,前記自由入力されたテキスト情報のうち構造化情報に反映したテキスト情報について表示形態を変更して第1の表示領域に表示し,前記表示形態を変更したテキスト情報に基づく構造化情報の表示形態を対応させて前記第2の表示領域に表示する,情報処理システムのように構成することができる。 In the above invention, the display processing unit changes the display form of the text information reflected in the structured information among the freely input text information and displays it in the first display area, and changes the display form. It can be configured as an information processing system that displays structured information based on text information in the second display area in association with the display mode.
自由入力したテキスト情報のうち,どこが構造化情報として反映されたかを入力者が視認できるようになる。そのため,入力者が構造化を意識してテキスト情報を入力する際に,どこに注意をすればよいのかを意識しやすくなり,入力者の意識づけをさらに促すことができる。とくに,第1の表示領域のテキスト情報と,第2の表示領域の構造化情報との表示形態を対応づけることで,対応づけの視認性が向上する。 This allows the user to visually check which part of the freely entered text information has been reflected as structured information. Therefore, when inputting text information with awareness of structuring, it becomes easier for the inputting person to be aware of where to pay attention, and it is possible to further encourage the inputting person's awareness. In particular, by associating the display form of the text information in the first display area with the structured information in the second display area, the visibility of the association is improved.
第1の発明は,本発明のプログラムをコンピュータに読み込ませて実行することで実現することができる。すなわち,コンピュータを,電子カルテの自由入力欄にテキスト情報の自由入力を受け付けるテキスト情報入力受付処理部,前記自由入力を受け付けたテキスト情報から自然言語解析処理を用いて抽出したテキスト情報に基づいて,あらかじめ定められた情報種別ごとにテーブル形式の構造化情報とする構造化処理部,前記テキスト情報と前記構造化情報とを前記コンピュータの表示装置に表示させる表示処理部,として機能させる情報処理プログラムであって,前記構造化処理部は,前記自由入力を受け付けたテキスト情報からあらかじめ定めた情報種別を検出することで切り出したテキスト情報について,その情報種別に対応する対象情報を,係り受け解析,文脈解析,またはニューラルネットワークを用いた学習モデルによる機械学習のいずれか一以上の前記自然言語解析処理を用いて抽出し,前記抽出した対象情報をテーブル形式で格納して構造化情報とし,前記表示処理部は,前記テキスト情報を前記表示装置における第1の表示領域に表示させ,前記構造化情報を前記表示装置における第2の表示領域に表示させ,前記第1の表示領域へのテキスト情報の入力に応じて,前記第2の表示領域に前記構造化情報を表示させる,情報処理プログラムである。 The first invention can be realized by causing a computer to read and execute the program of the invention. That is, a computer is provided with a text information input reception processing unit that receives free input of text information in a free input field of an electronic medical record, and based on the text information extracted from the text information that has received the free input using natural language analysis processing , An information processing program that functions as a structuring processing unit that generates structured information in a table format for each predetermined type of information, and a display processing unit that displays the text information and the structuring information on a display device of the computer. The structuring processing unit extracts text information by detecting a predetermined information type from the text information for which the free input has been accepted, and applies target information corresponding to the information type to dependency analysis, context Analysis or machine learning using a learning model using a neural network is extracted using one or more of the natural language analysis processing, the extracted target information is stored in a table format as structured information, and the display processing The unit displays the text information in a first display area of the display device, displays the structured information in a second display area of the display device, and inputs text information to the first display area. The information processing program causes the structured information to be displayed in the second display area in response to the second display area.
本発明の情報処理システムを用いることで,自由入力可能なテキスト入力を行う者は,テキスト情報を入力する際に,その構造化がどのように行われているのかを認識しながら行うこととなる。そのため,テキスト情報の構造化の意識づけが行われるので,自動的にテキスト情報の入力をする場合に,構造化を意識した入力を心がけるようになる。その結果,自由入力されたテキスト情報自体が,構造化に適した入力となり,構造化の精度を向上させることができる。 By using the information processing system of the present invention, a person who inputs text that can be freely input will recognize how the text information is structured when inputting the text information. . Therefore, since the awareness of the structuring of the text information is made, when automatically inputting the text information, the input with the structuring in mind will be kept in mind. As a result, the freely input text information itself becomes an input suitable for structuring, and the accuracy of structuring can be improved.
本発明の情報処理システム1の全体の処理機能の一例を図1のブロック図に示す。また本発明の情報処理システム1を実現するコンピュータのハードウェア構成の一例を図2に示す。 An example of the overall processing functions of the information processing system 1 of the present invention is shown in the block diagram of FIG. FIG. 2 shows an example of the hardware configuration of a computer that implements the information processing system 1 of the present invention.
情報処理システム1は,本発明の処理を実行するコンピュータである。情報処理システム1で用いるコンピュータは,プログラムの演算処理を実行するCPUなどの演算装置70と,情報を記憶するRAMやハードディスクなどの記憶装置71と,ディスプレイ(画面)などの表示装置72と,キーボードやポインティングデバイス(マウスやテンキーなど)などの入力装置73と,演算装置70の処理結果や記憶装置71に記憶する情報をインターネットやLANなどのネットワークを介して送受信する通信装置74とを有している。コンピュータ上で実現する各機能(各手段)は,その処理を実行する手段(プログラムやモジュールなど)が演算装置70に読み込まれることでその処理が実行される。各機能は,記憶装置71に記憶した情報をその処理において使用する場合には,該当する情報を当該記憶装置71から読み出し,読み出した情報を適宜,演算装置70における処理に用いる。また,図1の情報処理システム1は一台のコンピュータで実現される場合を示したが,複数のコンピュータに,その機能が分散配置されていてもよい。コンピュータには,サーバやパーソナルコンピュータ,ワークステーションなど各種の情報処理装置が含まれる。また,いわゆるクラウド形式であってもよい。たとえば入力者がテキスト情報の入力に用いるコンピュータと,入力されたテキスト情報を受け付けて本発明における各処理を実行するコンピュータとが分かれていてもよい。
The information processing system 1 is a computer that executes the processing of the present invention. The computer used in the information processing system 1 includes an
コンピュータがタッチパネルディスプレイを備えている場合には,表示装置72と入力装置73とが一体的に構成されていてもよい。タッチパネルディスプレイは,たとえばタブレット型コンピュータやスマートフォンなどの可搬型通信端末などで利用されることが多いが,それに限定するものではない。タッチパネルディスプレイは,そのディスプレイ上で,直接,所定の入力デバイス(タッチパネル用のペンなど)や指などによって入力を行える点で,表示装置72と入力装置73の機能が一体化した装置である。
If the computer has a touch panel display, the
またコンピュータは音声入力が可能であってもよい。この場合,入力者が発話した音声を所定のマイク(集音装置)で集音し,テキスト情報に変換して対応箇所にテキスト入力を行う。 The computer may also be capable of voice input. In this case, the voice uttered by the input person is collected by a predetermined microphone (sound collecting device), converted into text information, and the text is input to the corresponding portion.
本発明における各手段は,その機能が論理的に区別されているのみであって,物理上あるいは事実上は同一の領域を為していてもよい。また,本発明で説明する処理は一例に過ぎず,その処理プロセスを適宜,変更することが可能である。 Each means in the present invention is only logically distinguished in its function, and may physically or practically form the same area. Moreover, the processing described in the present invention is merely an example, and the processing can be changed as appropriate.
情報処理システム1は,テキスト情報入力受付処理部11とテキスト情報記憶部12と構造化処理部13と照合辞書記憶部14と表示処理部15と構造化情報記憶部16とを有する。
The information processing system 1 has a text information input
テキスト情報入力受付処理部11は,テキスト情報の入力を行う者が自由入力をしたテキスト情報を受け付け,テキスト情報記憶部12に記憶させる。たとえば情報処理システム1が医療情報システムである場合,電子カルテの自由入力欄に記載したテキスト情報の入力を受け付ける。自由入力とは,プルダウンによる情報の選択や,あらかじめ入力する情報の種別が定められた入力フィールドに対するテキスト入力ではなく,入力者が自由にテキスト情報の入力をすることを意味する。
The text information input
テキスト情報記憶部12は,テキスト情報入力受付処理部11で入力を受け付けたテキスト情報を記憶する。たとえば情報処理システム1が医療情報システムである場合,電子カルテの自由入力欄に記載したテキスト情報などの医療情報記録を記憶する。なお,医療情報記録にかかわらず,保険請求に関する情報を記憶していてもよい。
The text
構造化処理部13は,テキスト情報入力受付処理部11で受け付けたテキスト情報の入力を監視し,係り受け解析,文脈解析などの自然言語解析処理や,後述する照合辞書記憶部14を参照して,自由入力されたテキスト情報を構造化し,構造化情報として構造化情報記憶部16に記憶させる。構造化処理部13におけるテキスト情報の構造化処理にはさまざまな技術を用いることができる。この際に,後述する照合辞書記憶部14を参照して,表記揺らぎ処理を実行してもよい。表記揺らぎ処理とは,同一の事象に対して複数の表記がある場合,それを標準的な表記に統一する処理である。また,自然言語解析処理にもちいるコンピュータシステムとしては,たとえばマイクロソフト社が提供するMircosoft AzureのLUIS(Language Understanding)を用いることができる。
The
テキスト情報の構造化とは,自由入力されたテキスト情報に基づいて,あらかじめ定められた情報種別ごとにその内容を標準化された形にすることである。たとえばテーブル形式で保持される。テキスト情報を構造化する一つの処理としては,次のような処理がある。自由入力されたテキスト情報に基づいて,文,文節,段落などの所定のテキスト情報の単位に付与されたタグを照合辞書記憶部14を参照したり,文脈解析などの自然言語解析処理を用いて,標準化タグ付きのテキスト情報(情報種別ごとのテキスト情報の分類)に分割をする。そして,それぞれの情報種別では抽出すべき対象情報は定められているので,それぞれの情報種別のテキスト情報において,自然言語解析処理を用いて,あらかじめ定められた抽出すべき対象情報を抽出し,構造化情報として標準化したテーブルに格納する。
The structuring of text information is to standardize the content for each predetermined information type based on freely input text information. For example, it is held in table format. One process for structuring text information is as follows. Based on freely input text information, tags attached to predetermined text information units such as sentences, clauses, and paragraphs are retrieved by referring to the matching
本発明の情報処理システム1を医療情報システムに用いる場合には,情報種別として「現病歴」,「既往歴」,「内服薬」,「身体所見」,「来院後経過」などがあり,それらに対応する対象情報としては,情報種別「現病歴」には「症状」,情報種別「既往歴」には既往歴としての「病名」,情報種別「内服薬」には「薬剤名」,情報種別「来院後経過」には診断名としての「病名」などがある。また対象情報としては症状や病名に対する陽性陰性表現や付加情報(備考欄)なども含まれる。情報種別ごとにテーブルが生成され,このテーブルには,対象情報が格納される。たとえば情報種別「現病歴」のテーブルには,「症状」とそれに対する陽性陰性表現が対応づけて格納される。どのような情報種別を設けるか,その情報種別に対して対象情報をどのように設定するかは,本発明の情報処理システムをどのような分野で用いるかで任意に設定することができるが,一般的な医師,看護師の記録ではある程度統一された情報種別セットが存在する。 When the information processing system 1 of the present invention is used in a medical information system, the information types include "current medical history", "pre-existing medical history", "oral medication", "physical findings", "progress after visiting the hospital", and the like. The corresponding target information is "symptoms" for the information type "current medical history", "disease name" as a past history for the information type "previous history", "drug name" for the information type "oral medicine", and "drug name" for the information type "medicine". "Progress after visit" includes "disease name" as a diagnosis name. The target information also includes positive/negative expressions and additional information (remarks column) for symptoms and disease names. A table is generated for each information type, and the target information is stored in this table. For example, in the table of the information type "history of present illness", "symptoms" and positive/negative expressions corresponding to them are stored in association with each other. The type of information to be provided and how to set the target information for each type of information can be arbitrarily set depending on the field in which the information processing system of the present invention is used. In the records of general doctors and nurses, there is an information type set that is unified to some extent.
構造化処理部13は,入力を受け付けたテキスト情報において,照合辞書記憶部14のタグパターンの辞書に記憶する情報種別を示すタグを参照したり,入力されたテキスト情報に対する文脈解析などの自然言語解析処理によって情報種別があることを検出すると,その情報種別に対応するテーブル,たとえば情報種別「現病歴」のテーブル,情報種別「既往歴」のテーブル,情報種別「内服薬」のテーブル,情報種別「身体所見」のテーブル,情報種別「来院後経過」のテーブルがすでに生成されているか否かを判定する。そして,検出した情報種別に対応するテーブルが生成されていない場合には,そのテーブルを生成する。また情報種別のテキスト情報ごとに自然言語解析処理を用いて対象情報を抽出し,生成した情報種別のテーブルに対象情報を振り分けて格納する。一方,検出した情報種別に対応するテーブルがすでにある場合には,情報種別のテキスト情報ごとに自然言語解析処理を用いて対象情報を抽出し,検出した情報種別に対応するテーブルに,抽出した対象情報を振り分けて格納する。情報種別に対応するテーブルの有無は,情報種別とテーブルとの対応関係をあらかじめ設定しておき,その対応関係に基づいて,テーブルが生成されているか否かを判定することができる。
The
検出した対象情報について,後述する照合辞書記憶部14を参照し,その対象情報が症状名,病名,薬剤名を示す表現の有無を判定し,これらのいずれかである場合には,照合辞書記憶部14で一致する文字列を特定し,検出した対象情報を,照合辞書記憶部14であらかじめ定めた標準的な表記や標準的なコードを追加または変更し,その表記を統一する処理を実行してもよい。
With respect to the detected target information, a collation
たとえば情報種別「現病歴」のテキスト情報に対して自然言語解析処理技術を用いて対象情報として「頭が痛い」を検出した場合,照合辞書記憶部14を参照し,標準的な症状名として「頭痛」に変更するとともに,その陽性陰性表現として「+」であることを判定し,情報種別「現病歴」のテーブルに「頭痛」,「+」を対応づけて格納する。同様に,情報種別「内服薬」のテキスト情報に対して自然言語解析処理技術を用いて対象情報として「アスピリン」,「スタチン」を検出した場合,照合辞書記憶部14を参照し,標準的な薬剤名として「バイアスピリン」,「スタチン」とし,またそれらのコード(薬効分類コード)を追加して,情報種別「内服薬」のテーブルに対応づけて格納する。
For example, when detecting "headache" as target information using natural language analysis processing technology for text information of the information type "current illness history", the reference
構造化処理部13は,上述のように入力されたテキスト情報から抽出した各情報種別における対象情報を標準的な表記に変更し,またコードを追加して,それぞれの情報種別のテーブルに振り分けて格納する。
The
たとえば電子カルテの自由入力欄に,図3(a)のようにテキスト情報が入力された場合には,構造化処理部13は,情報種別を示すタグとして「S:」で情報種別「現病歴」を,「内服:」で情報種別「内服薬」を,「O:」で情報種別「身体所見」を,「A/P:」で情報種別「来院後経過」を検出する。また,「心筋梗塞でカテーテル治療後。」のテキスト情報に対する文脈解析により,情報種別「既往歴」を検出する。そして検出した情報種別から次の情報種別までの間のテキスト情報を,最初に検出した情報種別のテキスト情報として切り出す(物理的に切り出すほか,処理対象として特定する場合も含む)。すなわち,「S:」の検出によって情報種別「現病歴」を検出し,「心筋梗塞でカテーテル治療後。」のテキスト情報に対する文脈解析により,情報種別「既往歴」を検出する。そして,情報種別「現病歴」と情報種別「既往歴」との間にあるテキスト情報を,情報種別「現病歴」に対応するテキスト情報として分割をする。情報種別ごとにテキスト情報を切り出した状態を模式的に示すのが図3(b)である。
For example, when text information as shown in FIG. 3A is entered in the free entry field of the electronic medical chart, the
分割した情報種別「現病歴」に対応するテキスト情報から自然言語解析処理を用いて,対象情報を抽出する。対象情報は情報種別ごとに対応づけられているので,たとえば情報種別「現病歴」における対象情報「症状」とその陽性陰性表現を抽出する。そして,抽出した「症状」に陽性陰性表現を対応づけてテーブルに格納する。 Target information is extracted using natural language analysis processing from the text information corresponding to the segmented information type "current illness history." Since the target information is associated with each information type, for example, the target information "symptoms" and its positive/negative expressions in the information type "current illness history" are extracted. Then, the positive/negative expressions are associated with the extracted "symptoms" and stored in a table.
このように分割した情報種別ごとに対象情報を振り分けて,構造化情報としてテーブルに格納することで,図3(c)のように情報種別ごとのテーブルができる。 By sorting the target information for each divided information type and storing it in the table as structured information, a table for each information type can be created as shown in FIG. 3(c).
構造化処理部13における処理は,上述の処理に限定されるのではなく,さまざまな自然言語解析処理によって実現できる。たとえば,中間層が多数の層からなるニューラルネットワークの各層のニューロン間の重み付け係数が最適化された学習モデルを参照して機械学習を実行する深層学習(ディープラーニング)による自然言語解析処理を用いてもよい。また深層学習や機械学習を用いたAI(人工知能)あるいはそれらを用いないAIにより自然言語解析処理を実行してもよい。
The processing in the
照合辞書記憶部14は,症状名,病名,薬剤名などの表記の揺らぎを判定するための表記揺らぎ辞書,否定表現や曖昧表現などのパターンテーブルの辞書,入力されるテキスト情報の種別(たとえば医療情報記録)に応じた,頻出する略語や特異的なタグパターンの辞書(たとえば「主訴:」,「A/P」など)などを記憶する。
The collation
症状名,病名,薬剤名についての表記揺らぎ辞書としては,たとえば症状名,病名,薬剤名に対する標準表記,コード,表記パターンを記憶する。図4では,病名についての表記揺らぎ辞書の一例を示しており,標準病名,ICDコード(国際標準コード),病名変換コード(国内汎用カルテコード),表記パターンを対応づけて記憶している場合を示している。また,図5では,薬剤名についての表記揺らぎ辞書の一例を示しており,標準薬剤名,一般名,薬効分類コード,表記パターンを対応づけて記憶している場合を示している。 The notation variation dictionary for symptom names, disease names, and drug names stores, for example, standard notations, codes, and notation patterns for symptom names, disease names, and drug names. Fig. 4 shows an example of a notation variation dictionary for disease names. showing. Also, FIG. 5 shows an example of a notation variation dictionary for drug names, showing a case where standard drug names, generic names, efficacy classification codes, and notation patterns are associated and stored.
照合辞書記憶部14は,上記に限定するものではなく,テキスト情報に基づいて構造化処理を実行するために必要な辞書を適宜備えればよい。
The collation
表示処理部15は,テキスト情報入力受付処理部11で入力を受け付けたテキスト情報と,そのテキスト情報に対応する構造化情報を表示する。具体的には自由入力を受け付ける領域(第1の表示領域101)と,第1の表示領域101に入力されたテキスト情報に対する構造化処理の結果,生成された構造化情報を表示する表示領域(第2の表示領域102)とを表示する。そして第1の表示領域101には自由入力されたテキスト情報を,第2の表示領域102にはテキスト情報に基づく構造化情報を表示する。
The
たとえば,情報処理システム1が医療情報システムである場合,電子カルテの自由入力欄が第1の表示領域101であり,その領域に入力されたテキスト情報に基づく構造化情報の表示領域が第2の表示領域102となる。第1の表示領域101にテキスト情報が入力されると,それを構造化処理部13が監視し,自然言語解析処理を実行することで構造化処理を実行して,第2の表示領域102に逐次,構造化情報を表示する。すなわち,第1の表示領域101に入力されたテキスト情報をテキスト情報入力受付処理部11で受け付け,その入力に対する監視を構造化処理部13が行い,入力されたテキスト情報に基づいて所定の条件を充足していることを判定した場合には,その条件に応じてテーブルを生成する。そして生成したテーブルおよびそこに格納された情報を第2の表示領域102に表示させる。
For example, if the information processing system 1 is a medical information system, the
第1の表示領域101と第2の表示領域102とは,異なる表示領域であることが好ましいが,同一の表示領域上に,それぞれを表示してもよい。自由入力されたテキスト情報と,それに対応した構造化情報とを同時に表示していることが好ましい。第2の表示領域102には,標準症状名とその有無を示す構造化情報103aと,標準化既往歴名とそれに対応する情報(備考)を示す構造化情報103bと,標準化情報役名とそれに対応する薬効分類コードを示す構造化情報103cと,標準化診断名とそれに対応する情報(備考)を示す構造化情報103dとが表示されている。
The
表示処理部15は,第1の表示領域101に対するテキスト情報の入力に応じて,逐次,構造化処理部13における構造化処理の結果の構造化情報を第2の表示領域102に表示させることが好ましいが,テキスト情報記憶部12に記憶されたテキスト情報を抽出して第1の表示領域101に表示させ,抽出したテキスト情報に対して,所定のタイミングで構造化処理部13における構造化処理を実行し,構造化情報を第2の表示領域102に表示させるようにしてもよい。
The
なお,表示処理部15は,第1の表示領域101に表示されるテキスト情報に基づく構造化情報を第2の表示領域102に表示するが,構造化処理の際に切り出される情報種別ごとのテキスト情報の一部または全部を,さらに第1の表示領域101,第2の表示領域102,またはほかの表示領域(図示せず)に表示させるようにしてもよい。すなわち,図3(b)におけるテキスト情報を表示させるようにしてもよい。
Note that the
構造化情報記憶部16は,構造化処理部13で構造化されたテキスト情報のテーブル(構造化情報)を記憶する。たとえばデータベースであってもよいし,それ以外の記憶形式であってもよい。図7に構造化情報記憶部16の一例を示す。図7(a)は標準症状名とその有無を示す構造化情報であり,図7(b)は標準化既往歴名とそれに対応する情報(備考)を示す構造化情報であり,図7(c)は標準化情報役名とそれに対応する薬効分類コードを示す構造化情報であり,図7(d)は標準化診断名とそれに対応する情報(備考)を示す構造化情報である。
The structured
つぎに本発明の情報処理システム1の処理プロセスの一例を図8のフローチャートを用いて説明する。なお,以下の説明では情報処理システム1が医療情報システムであって,その電子カルテに診療内容の情報(医療情報記録)が入力される場合を示す。情報処理システム1は,テキスト情報を自由入力可能なコンピュータシステムであれば,医療情報システム以外のコンピュータシステムであってもよい。 Next, an example of the processing process of the information processing system 1 of the present invention will be described with reference to the flowchart of FIG. In the following description, the information processing system 1 is a medical information system, and the case in which the information on the content of medical treatment (medical information record) is input to the electronic chart is shown. The information processing system 1 may be a computer system other than the medical information system as long as it is a computer system that allows free input of text information.
救急車などで病院などの医療機関に搬送されてきた患者は,医師が診療をする。診療をする際に,医師は患者またはその付添人などから,患者の氏名などの属性情報のほか,現在の症状,既往歴,日常から服用している内服薬などの情報を聴取し,電子カルテの自由入力欄にテキスト入力をする(S100)。また,医師が患者に対して施した処置や投薬の情報,診断した病名などの診療内容の情報も医師は電子カルテに入力をする。電子カルテの自由入力欄にテキスト入力された情報は,テキスト情報入力受付処理部11で受け付け,テキスト情報記憶部12に記憶される。そして,表示処理部15が,医療情報システムの第1の表示領域101に逐次,表示させる。
Patients who have been transported to hospitals or other medical institutions by ambulance or the like are treated by doctors. When providing medical care, the doctor asks the patient or his/her attendant for attribute information such as the patient's name, as well as current symptoms, medical history, oral medications that are taken on a daily basis, and other information. Text is entered in the free entry field (S100). In addition, the doctor inputs into the electronic medical record information on treatment and medication given to the patient by the doctor and information on medical care such as the name of the disease diagnosed. Information entered as text in the free entry field of the electronic chart is received by the text information input
また,それと並行して,構造化処理部13は入力されたテキスト情報を監視しており(S110),構造化処理を実行する(S120)。
In parallel with this, the
具体的には,構造化処理部13は,入力を受け付けたテキスト情報において,照合辞書記憶部14のタグパターンの辞書に記憶する情報種別を示すタグを参照したり,入力されたテキスト情報に対する文脈解析などの自然言語解析処理技術によって情報種別があることを検出すると,その情報種別に対応するテーブルがすでに生成されているか否かを判定する。そして,検出した情報種別に対応するテーブルが生成されていない場合には,そのテーブルを生成する。
Specifically, the
そして情報種別ごとにテキスト情報を切り出し,それぞれの情報種別のテキスト情報において,自然言語解析処理を用いて対象情報を抽出し,生成した情報種別のテーブルに対象情報を振り分けて格納する。 Then, the text information is cut out for each information type, the target information is extracted from the text information of each information type using natural language analysis processing, and the target information is sorted and stored in the generated information type table.
一方,検出した情報種別に対応するテーブルがすでにある場合には,情報種別ごとに切り出したテキスト情報において,自然言語解析処理を用いて対象情報を抽出し,検出した情報種別に対応するテーブルに,抽出した対象情報を振り分けて格納する。 On the other hand, if there is already a table corresponding to the detected information type, the target information is extracted using natural language analysis processing from the text information extracted for each information type, and the table corresponding to the detected information type is: Sort and store the extracted target information.
なお,対象情報をテーブルに格納する前に,照合辞書記憶部14を参照し,症状名,病名,薬剤名などで一致する文字列があるかを判定し,もし一致する文字列がある場合には,検出した対象情報を標準的な表記やコードに変更し,または検出した対象情報に追加する。
Before storing the target information in the table, the matching
以上のような処理を実行することで,自由入力欄に入力されたテキスト情報を,逐次,構造化情報にすることができる。 By executing the processing as described above, the text information entered in the free entry field can be sequentially converted into structured information.
そして,表示処理部15は,テキスト情報入力受付処理部11で入力を受け付けたテキスト情報を第1の表示領域101に表示し,また,上述の構造化処理部13で構造化処理を実行した構造化情報を第2の表示領域102に表示させる(S130)。この一例が図6である。
Then, the
以上のような処理を実行することで,テキスト情報の入力をする者は,それがどのように構造化情報として表示されているのかを視認しながらテキスト情報を入力することができ,それを繰り返すことで,自然と構造化がしやすいテキスト情報の入力を心がけるようになる。そのため,従来は,図13のようにテキスト情報の入力をしていたが,同じ内容であっても,図9のように構造化しやすいテキスト情報の入力を自然と心がけるようになる。 By executing the process described above, the person who enters text information can enter text information while viewing how it is displayed as structured information, and repeat the process. By doing so, they will try to input text information that is naturally easy to structure. For this reason, conventionally, text information was input as shown in FIG. 13, but even if the content is the same, users will naturally try to input text information that is easy to structure as shown in FIG.
上述の実施例では,表示処理部15は第1の表示領域101と第2の表示領域102を表示していたが,テキスト情報の入力を行う者の操作によって,第2の表示領域102を表示するか否かを切り替え可能としていてもよい。
In the above embodiment, the
また,情報処理システム1において,構造化処理した構造化情報の監視を行う構造化情報判定処理部17を備えていてもよい。この場合の情報処理システム1の全体の処理機能の一例を図10のブロック図に示す。
Further, the information processing system 1 may include a structured information
構造化情報判定処理部17は,構造化情報記憶部16に記憶した構造化情報に誤判定があるかを判定する。たとえば,構造化情報における対象情報が,所定の文字数以上または所定の文字数より少ない文字列である,情報種別に関連していない情報であるなどを判定し,構造化情報の誤判定の可能性があると判定した場合には,所定の制御処理を実行する。
The structured information
情報種別に関連している情報であるか否かは,たとえば第1の表示領域101に入力されたテキスト情報(テキスト情報記憶部12に記憶したテキスト情報)を参照し,当該情報種別のテキスト情報として切り出した情報に含まれているかで判定する方法がある。また,情報種別とそれに対応する重要情報とを検索エンジンで検索して検索結果が存在するか,情報種別とその関連語をあらかじめ所定の辞書情報に対応づけて記憶しておき,重要情報の一部または全部にその関連語が含まれているか,などの方法により判定することができる。情報種別に関連している情報であるかを判定するには,ほかの方法を用いることもできる。 Whether or not the information is related to the information type can be determined, for example, by referring to the text information input to the first display area 101 (the text information stored in the text information storage unit 12), and checking the text information of the information type. There is a method of judging whether or not it is included in the extracted information. In addition, information types and their corresponding important information are searched by a search engine, and whether search results exist or not, information types and their related words are stored in advance in association with predetermined dictionary information, and are stored as one of the important information. It can be determined by a method such as whether or not the relevant word is included in part or all. Other methods can also be used to determine whether the information is related to the information type.
構造化情報判定処理部17は,とくに,第2の表示領域102が表示されていない場合に実行することが好ましい。この場合,所定の制御処理として,表示処理部15に第2の表示領域102を表示させたり,所定の警告メッセージを表示する,などがある。
It is preferable that the structured information
上述の実施例において,さらに,表示処理部15は,自由入力されたテキスト情報と,それに基づいて構造化した構造化情報との対応関係を表示可能としてもよい。すなわち,第1の表示領域101に表示するテキスト情報のうち構造化情報に反映したテキスト情報について,文字色,太さ,フォント,装飾などの表示形態を変更する,マークを付するなどしてもよい。この場合の表示の一例を図11に示す。図11では,「頭が痛い」,「鼻水」,「喉も痛い」,「熱MAX38度」,「下痢嘔吐はなく」に基づいて標準症状名とその有無を示す構造化情報(テーブル)が生成されており,「心筋梗塞でカテーテル治療後」に基づいて標準化既往歴名とそれに対応する情報(備考)を示す構造化情報(テーブル)が生成されており,「内服:アスピリン、コレステロールの薬(スタチン)」に基づいて標準化常用薬名と薬効分類コードを示す構造化情報(テーブル)が生成されており,「風邪?」に基づいて標準化診断名とそれに対応する情報(テーブル)が生成されている。そのため,これらの各テキスト情報について,表示形態を変更している。なお,図11ではテキスト情報の太字と下線を付している。
In the above-described embodiment, the
また,テキスト情報の表示形態を変更した場合には,第2の表示領域102に表示する構造化情報の各テーブルに格納された情報も,対応する色,太さ,フォント,装飾などの表示形態で表示することで,自由入力されたテキスト情報と,それに基づいて構造化した構造化情報との対応関係の把握を容易としてもよい。この場合の表示の一例を図12に示す。なお,図12では,説明の便宜上,各テキスト情報とテーブルとが同一の表示形態となっているが,テーブルと,それに対応するテキスト情報との表示形態は,テーブルごとに異なっているとよい。
Further, when the display form of the text information is changed, the information stored in each table of the structured information displayed in the
上述の各実施例において,第2の表示領域102に表示した構造化情報について,直接,入力者が修正や削除,変更,追加等の入力を行えてもよい。この入力は,構造化情報記憶部16に記憶される。
In each of the above-described embodiments, the input person may directly input corrections, deletions, changes, additions, etc. to the structured information displayed in the
本発明の情報処理システム1を用いることで,自由入力可能なテキスト入力を行う者は,テキスト情報を入力する際に,その構造化がどのように行われているのかを認識しながら行うこととなる。そのため,テキスト情報の構造化の意識づけが行われるので,自動的にテキスト情報の入力をする場合に,構造化を意識した入力を心がけるようになる。その結果,自由入力されたテキスト情報自体が,構造化に適した入力となり,構造化の精度を向上させることができる。 By using the information processing system 1 of the present invention, a person who inputs freely text information can input text information while recognizing how it is structured. Become. Therefore, since the awareness of the structuring of the text information is made, when automatically inputting the text information, the input with the structuring in mind will be kept in mind. As a result, the freely input text information itself becomes an input suitable for structuring, and the accuracy of structuring can be improved.
1:情報処理システム
11:テキスト情報入力受付処理部
12:テキスト情報記憶部
13:構造化処理部
14:照合辞書記憶部
15:表示処理部
16:構造化情報記憶部
17:構造化情報判定処理部
70:演算装置
71:記憶装置
72:表示装置
73:入力装置
74:通信装置
100:画面
101:第1の表示領域
102:第2の表示領域
103:第2の表示領域に表示する構造化情報
1: information processing system 11: text information input acceptance processing unit 12: text information storage unit 13: structuring processing unit 14: matching dictionary storage unit 15: display processing unit 16: structured information storage unit 17: structured information determination processing Unit 70: Arithmetic device 71: Storage device 72: Display device 73: Input device 74: Communication device 100: Screen 101: First display area 102: Second display area 103: Structuring displayed in the second display area information
Claims (6)
前記演算装置は,
電子カルテの自由入力欄にテキスト情報の自由入力を受け付けるテキスト情報入力受付処理部と,
前記自由入力を受け付けたテキスト情報から自然言語解析処理を用いて抽出したテキスト情報に基づいて,あらかじめ定められた情報種別ごとにテーブル形式の構造化情報とする構造化処理部と,
前記テキスト情報と前記構造化情報とを前記表示装置に表示させる表示処理部と,を有しており,
前記構造化処理部は,
前記自由入力を受け付けたテキスト情報からあらかじめ定めた情報種別を検出することで切り出したテキスト情報について,その情報種別に対応する対象情報を,係り受け解析,文脈解析,またはニューラルネットワークを用いた学習モデルによる機械学習のいずれか一以上の前記自然言語解析処理を用いて抽出し,前記抽出した対象情報をテーブル形式で格納して構造化情報とし,
前記表示処理部は,
前記テキスト情報を前記表示装置における第1の表示領域に表示させ,
前記構造化情報を前記表示装置における第2の表示領域に表示させ,
前記第1の表示領域へのテキスト情報の入力に応じて,前記第2の表示領域に前記構造化情報を表示させる,
ことを特徴とする情報処理システム。 An information processing system functioning on a computer having an arithmetic device and a display device,
The computing device is
a text information input reception processing unit that receives free input of text information in a free input field of an electronic medical chart ;
a structuring processing unit that converts the text information into table format structured information for each predetermined information type based on the text information extracted using natural language analysis processing from the text information that has received the free input;
a display processing unit for displaying the text information and the structured information on the display device;
The structuring processing unit
For the text information extracted by detecting a predetermined information type from the text information for which the free input is accepted, the target information corresponding to the information type is subjected to dependency analysis, context analysis, or a learning model using a neural network. extracted using one or more of the above natural language analysis processes of machine learning, and storing the extracted target information in a table format as structured information,
The display processing unit
displaying the text information in a first display area of the display device;
displaying the structured information in a second display area of the display device;
displaying the structured information in the second display area in response to input of text information in the first display area;
An information processing system characterized by:
前記第2の表示領域の表示の有無が切り替え可能である,
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理システム。 The display processing unit
The presence or absence of display of the second display area can be switched.
The information processing system according to claim 1, characterized by:
前記第2の表示領域を表示していない場合であって,前記構造化情報が所定の条件を充足したことが判定された場合に,前記第2の表示領域を表示する,
を有することを特徴とする請求項1または請求項2に記載の情報処理システム。 The display processing unit
displaying the second display area when it is determined that the structured information satisfies a predetermined condition when the second display area is not displayed;
3. The information processing system according to claim 1, comprising:
前記自由入力されたテキスト情報のうち構造化情報に反映したテキスト情報について,表示形態を変更して,またはマークを付して前記第1の表示領域に表示する,
ことを特徴とする請求項1から請求項3のいずれかに記載の情報処理システム。 The display processing unit
displaying the text information reflected in the structured information among the freely input text information in the first display area by changing the display form or adding a mark;
4. The information processing system according to any one of claims 1 to 3, characterized by:
前記自由入力されたテキスト情報のうち構造化情報に反映したテキスト情報について表示形態を変更して第1の表示領域に表示し,
前記表示形態を変更したテキスト情報に基づく構造化情報の表示形態を対応させて前記第2の表示領域に表示する,
ことを特徴とする請求項1から請求項4のいずれかに記載の情報処理システム。 The display processing unit
changing the display form of the text information reflected in the structured information among the freely input text information and displaying it in the first display area;
displaying in the second display area in correspondence with the display form of structured information based on the text information whose display form is changed;
5. The information processing system according to any one of claims 1 to 4, characterized by:
電子カルテの自由入力欄にテキスト情報の自由入力を受け付けるテキスト情報入力受付処理部,
前記自由入力を受け付けたテキスト情報から自然言語解析処理を用いて抽出したテキスト情報に基づいて,あらかじめ定められた情報種別ごとにテーブル形式の構造化情報とする構造化処理部,
前記テキスト情報と前記構造化情報とを前記コンピュータの表示装置に表示させる表示処理部,として機能させる情報処理プログラムであって,
前記構造化処理部は,
前記自由入力を受け付けたテキスト情報からあらかじめ定めた情報種別を検出することで切り出したテキスト情報について,その情報種別に対応する対象情報を,係り受け解析,文脈解析,またはニューラルネットワークを用いた学習モデルによる機械学習のいずれか一以上の前記自然言語解析処理を用いて抽出し,前記抽出した対象情報をテーブル形式で格納して構造化情報とし,
前記表示処理部は,
前記テキスト情報を前記表示装置における第1の表示領域に表示させ,
前記構造化情報を前記表示装置における第2の表示領域に表示させ,
前記第1の表示領域へのテキスト情報の入力に応じて,前記第2の表示領域に前記構造化情報を表示させる,
ことを特徴とする情報処理プログラム。 the computer,
A text information input reception processing unit that receives free input of text information in the free input field of the electronic medical record ,
A structuring processing unit that generates structured information in a table format for each predetermined type of information based on the text information extracted from the text information for which the free input is accepted using natural language analysis processing ;
An information processing program that functions as a display processing unit that displays the text information and the structured information on a display device of the computer,
The structuring processing unit
For the text information extracted by detecting a predetermined information type from the text information for which the free input is accepted, the target information corresponding to the information type is subjected to dependency analysis, context analysis, or a learning model using a neural network. extracted using one or more of the above natural language analysis processes of machine learning, and storing the extracted target information in a table format as structured information,
The display processing unit
displaying the text information in a first display area of the display device;
displaying the structured information in a second display area of the display device;
displaying the structured information in the second display area in response to input of text information in the first display area;
An information processing program characterized by:
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
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