【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、診療に関するデータ解析を行う医療情報用データマイニングエンジンに診療データを適切に供給するために、データの前処理を行う医療情報用データマイニングエンジン補助装置および医療情報用データマイニングエンジン補助方法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】データマイニングエンジンは、バイナリ形式もしくはアイテム列形式のデータを前提に設計されている。 図１３はバイナリ形式、図１４はアイテム列形式のそれぞれ例を表している。 バイナリ形式におけるデータ単位は行であり、列には２値をとる属性（アイテム）が並ぶ。 各行には２値のいずれかが並び、アイテムの存在と非存在とを表す。 図１３のテーブルは、Item１
からItem７までのアイテムが、データ単位ＩＤ１からＩ
Ｄ４のそれぞれにおいて存在するかしないかを○×で表している。 アイテム列形式は、存在する特性のみを行で示した形式である。 アイテム列形式ではしばしば、図１
４の５０１のように、コードを使用して各行のアイテムの存在を記述し、図１４の５０２のようなコードとアイテムの対応テーブルを別途持つことで全体の記録量の低減を図る。

【０００３】データマイニングエンジンにはスプレッドシート形式やトランザクション形式を扱うための手段を持つものもある。 図１５はスプレッドシート形式、図１
６はトランザクション形式のそれぞれ例を表している。
スプレッドシート形式におけるデータ単位もバイナリ形式と同じく行であるが、列には２値を取るとは限らない属性が並ぶ。 各行には文字列、数値、無値が並び、属性に対応する属性値を表す。 トランザクション形式では、
列はＩＤ列、属性列、値列の３種類からなる。 値列は１
列であり、データ単位は複数行にわたり、各行のＩＤ列の値がデータ単位への所属を表す。

【０００４】図３は上から対象となる診療データのテーブル例、診療マスターデータの例、医療事務データのテーブル例、医療事務マスターデータの例を示している。
診療データ並びに医療事務データの特徴は、トランザクション形式で複数の値列を持ち、その値列の意味が属性列の値によって変化する点である。 図３の診療データの例８０１では、診療科と診察の２列が属性列であり、その値によって意味が変化する様子が診療マスターデータ８０２に示されている。 ８０１の一行目を例にとると、
患者ａの１１／４の受診において診療科＝内科、診察＝
血圧計に関して、脈拍、最低（血圧）、最高（血圧）がそれぞれ８０、１２０、１７０だったことを表している。 医療事務データの例８０３と医療事務マスターデータ８０４の関係も同様である。 さらに、診療データの特徴は、所見、主訴、申し送りといった自然言語による属性値が大きな比重を占める点にある。

【０００５】図１２は上記のような診療データベースから診療アイテム列形式への変換を行う際の、従来技術によるデータマイニングエンジン補助装置の適用例である。

【０００６】データ変換部３０１ａは診療データから、
属性情報について診療マスターデータを参照しながらスプレッドシート形式もしくはトランザクション形式への変換を行う。 データ変換部３０１ｂは医療事務データから、属性情報について医療事務マスターデータを参照しながら、同じくスプレッドシート形式もしくはトランザクション形式への変換を行う。

【０００７】自然言語解析部３０２は、診療データのうち自然言語の文章で記述された値について、文章中のキーワードを所与の術語辞書を参照しながら抽出して、スプレッドシート形式もしくはトランザクション形式で提示する。

【０００８】データ統合部３０３は、データ変換部３０
１ａおよび３０１ｂ、自然言語解析部３０２から得られるスプレッドシート形式もしくはトランザクション形式のデータを、統合してひとつのテーブル（以下統合テーブルと称する）とする。

【０００９】属性毎情報調査部３０４は、上記統合テーブルの属性毎に値の種類を調査し、値アイテム対応テーブルを作成する。 このときひとつの値についてひとつの診療アイテムを割り当てることを基本とするが、値の種類が多い場合、例えば連続値の場合、範囲を決めてカテゴリ化し、複数の値をひとつの診療アイテムに対応させる。 また例えば、適当に選んだ複数の値をひとつの診療アイテムに対応させることもある。 一方、適当に選んだ値を診療アイテムとしないこともある。

【００１０】属性値毎情報調査部３０５は、属性毎情報調査部３０４の提供する上記値アイテム対応テーブルに基づき、上記統合テーブルにおいて、例えば診療アイテムの出現数を求めてその出現数順に、正の整数をアイテムコードとして付番し、アイテムコード対応テーブルを作成する。

【００１１】診療アイテム列作成部３０６は、上記統合テーブルの各データ単位について、各属性値に対応する診療アイテムを上記値アイテム対応テーブルに基づいて決定し、その診療アイテムのコードを上記アイテムコード対応テーブルに基づいて決定し、アイテムコードの並んだアイテム列形式を作成する。

【００１２】エンジンパラメータ決定部３０７は、データマイニングエンジンの稼動時のパラメータ、例えばアイテム出現頻度の上限および下限を設ける場合にその値を与える。

【００１３】

【発明が解決しようとする課題】従来の技術は、ひとつのスプレッドシート形式もしくはトランザクション形式からアイテム列形式やバイナリ形式への変換を行うことができるが、スプレッドシート形式とトランザクション形式が混在したテーブル形式に対しては、事前にいずれかへのデータ変換が必要で、その都度設計製作が必要だった。 また、複数のテーブルにまたがってデータマイニングエンジンを適用しようとする場合、事前にひとつのテーブルに統合する必要があった。 また、自然言語の文章が値となっている場合、意味のあるアイテムを得るには、別途自然言語解析部を設けてそこで文章から重要術語を抽出してスプレッドシート形式もしくはトランザクション形式に表現し、ひとつのテーブルにまとめるようにする必要があった。

【００１４】本発明は上記のような問題点を解決するためになされたもので、スプレッドシート形式とトランザクション形式が混在したテーブル形式からアイテム列形式への変換を行うことにより、より広い範囲のデータに対して容易にデータマイニングエンジンが適用できることを可能とする医療情報用データマイニングエンジン補助装置および医療情報用データマイニングエンジン補助方法を得ることを目的とする。

【００１５】また、複数テーブルに関して、その統合をアイテム列形式の直前とすることにより、テーブル毎の解析を並行して行うことができ、また統合に用いる領域を小さくすることことを可能とする医療情報用データマイニングエンジン補助装置および医療情報用データマイニングエンジン補助方法を得ることを目的とする。

【００１６】さらに、自然言語の文章による属性値の扱いについて、自然言語解析部を用いて術語を抽出し、その結果をスプレッドシート形式とトランザクション形式が混在したテーブル形式の一部として表現し、以後の作業を通常の属性値と共通化することにより、術語に関するカテゴリ化や削除を容易にすることを可能とする医療情報用データマイニングエンジン補助装置および医療情報用データマイニングエンジン補助方法を得ることを目的とする。

【００１７】

【課題を解決するための手段】本発明の係る医療情報用データマイニングエンジン補助装置は、診療データおよび医療事務データについて、診療アイテムの相関関係を発見するデータマイニングエンジンを適用するために、
診療データおよび医療事務データを診療アイテム列に変換する医療情報用データマイニングエンジン補助装置であって、診療データおよび医療事務データのデータベースである診療データベースを構成する複数のテーブルについて、ＩＤ列、属性列、値列をそれぞれテーブルのどの列とするかを決定するテーブルビュー生成部と、テーブルの属性列の値の種類と値列の名称とから、属性名を決定し、診療データについては診療マスターデータ、医療事務データについては医療事務マスターデータを参照しながら属性名マスターテーブルを作成する属性名決定部と、 テーブルの各属性について値列に記述された値の種類を調査し、値と診療アイテムの対応を決定し値アイテム対応テーブルを作成する属性毎情報調査部と、診療データベースについて、各診療アイテムの出現データ単位数を調査し、アイテムコード対応テーブルを作成する属性値毎情報調査部と、値アイテム対応テーブル、アイテムコード対応テーブル、および診療データベースから、診療アイテム列を作成する診療アイテム列作成部とを有し、テーブルビュー生成部は、属性名決定部で決定される属性名によって得られる術語列とを参照しながら、テーブルに格納されたデータに関する質問に回答する。

【００１８】また、テーブルの一データ単位の一属性の値として与えられた自然言語による文章に対して、出現した術語の集合を作成して術語列とすると共に、属性名マスターテーブル中の該当箇所を所与の属性名に修正する術語出現調査部を更に有し、テーブルビュー生成部は、属性名決定部で決定される属性名と、術語出現調査部によって得られる術語列とを参照しながら、テーブルに格納されたデータに関する質問に回答する。

【００１９】また、データマイニングエンジンのパラメータを決定するエンジンパラメータ決定部を更に有する。

【００２０】また、他の発明に係る医療情報用データマイニングエンジン補助装置は、診療によって生じる技術的データである診療データおよび診療により発生する事務データである医療事務データに対して、一回の診療もしくは一患者の一連の診療をデータ単位として、同一データ単位内での症状、行為、および事務的特徴である診療アイテムの同時発生に関する相関関係を発見するデータマイニングエンジンを適用するために、診療データおよび医療事務データをデータ単位毎の診療アイテムの並びである診療アイテム列に変換すると共に、データマイニングエンジンの稼動パラメータの指定を可能とする医療情報用データマイニングエンジン補助装置であって、
診療データおよび医療事務データのデータベースである診療データベースの各テーブルについて、データ単位の識別子を記述する単一もしくは複数の列であるＩＤ列、
属性を記述する単一もしくは複数の列である属性列、値を記述する単一もしくは複数の列である値列をそれぞれテーブルのどの列とするかを決定しテーブルビュー生成部と、テーブルの属性列の値の種類と値列の名称とから、属性およびその名称である属性名を決定し、診療データについては診療マスターデータ、医療事務データについては医療事務マスターデータを参照しながら、属性列の値および値列の名称と属性名の対応テーブルである属性名マスターテーブルを作成する属性名決定部と、テーブルの一データ単位の一属性の値として与えられた自然言語による文章に対して、文章に出現した術語の集合を作成し、さらに所与の術語辞書を参照して術語集合を絞り込み、その結果を術語列とし、データ単位のＩＤ、
属性、術語列を診療データのテーブルの一行として提示し、属性名マスターテーブル中の属性名を、術語列を表す所与の名称に変更する術語出現調査部と、テーブルの各属性について値列に記述された値の種類を調査し、カテゴリ化ならびに値削除を行い、診療アイテムを決定し、値と診療アイテムの対応を決定し値アイテム対応テーブルを作成する属性毎情報調査部と、診療データベースについて、各診療アイテムの出現データ単位数を調査し、各診療アイテムにアイテムコードをつけ、診療アイテム名とアイテムコードの対応テーブルであるアイテムコード対応テーブルを作成する属性値毎情報調査部と、
値アイテム対応テーブル、アイテムコード対応テーブル、および診療データベースから、診療アイテムのアイテムコードの並ぶものである診療アイテム列を作成する診療アイテム列作成部と、データマイニングエンジンのパラメータを決定するエンジンパラメータ決定部とを有し、テーブルビュー生成部は、属性名決定部で決定される属性名と、術語出現調査部によって得られる術語列とを参照しながら、テーブルに格納されたデータに関する質問に回答する。

【００２１】また、他の発明に係る医療情報用データマイニングエンジン補助方法は、診療データおよび医療事務データについて、診療アイテムの相関関係を発見するデータマイニングエンジンを適用するために、診療データおよび医療事務データを診療アイテム列に変換する医療情報用データマイニングエンジン補助方法であって、 １． 診療データおよび医療事務データのデータベースである診療データベースを構成する複数のテーブルから、
テーブルを一つ選択するテーブル選択ステップと、 ２． テーブルのＩＤ列、属性列、値列をそれぞれ選択するＩＤ列・属性列・値列選択ステップと、 ３． ＩＤ列・属性列・値列選択ステップの選択結果に基づいて、医療事務マスターデータを参照して、属性名マスターテーブルを作成する属性名マスターテーブル作成ステップと、 ４． テーブル中の自然言語で記述された値を術語列に変換すると共に、属性名マスターテーブル中の該当箇所を所与の属性名に修正する自然言語変換ステップと、 ５． 属性名マスターテーブルを参照してテーブルビューを作成し、テーブルビューに基づいて、値アイテム対応テーブルを作成する値アイテム対応テーブル作成ステップと、 ６． 値アイテム対応テーブルの各診療アイテムについて、診療データベースに属するテーブルビューすべてを参照して、診療アイテムの出現データ単位数を調査し、
出現データ単位数に基づいてアイテムコードを決定し、
アイテムコード対応テーブルを作成するアイテムコード対応テーブル作成ステップと、 ７． 診療データベースに属するテーブルビューすべての各データ単位について、値アイテム対応テーブルおよびアイテムコード対応テーブルを用いてアイテムコードを得て、アイテムコードの並ぶ診療アイテム列を作成する診療アイテム列作成ステップとを有し、１〜５のステップ、すなわちテーブル選択ステップ、ＩＤ列・属性列・
値列選択ステップ、属性名マスターテーブル作成ステップ、自然言語変換ステップ、値アイテム対応テーブル作成ステップまでがテーブルの数だけ繰り返して実行され、アイテムコード対応テーブル作成ステップにおいて複数の各テーブルからの情報が合流され、その後、診療アイテム列作成ステップが実行される。

【００２２】また、データマイニングエンジンのパラメータの指定をするエンジンパラメータ決定ステップを更に有し、エンジンパラメータ決定ステップは、アイテムコード対応テーブル作成ステップにおいて複数の各テーブルからの情報が合流された後、実行される。

【００２３】

【発明の実施の形態】実施の形態１． 図１はこの実施の形態の医療情報用データマイニングエンジン補助装置の構成図である。 図２はこの実施の形態の医療情報用データマイニングエンジン補助装置の動作を表すフローチャートである。 図４は上からこの実施の形態における診療データに対するＩＤ列・属性列・値列指定例および医療事務データのテーブル例の図である。 テーブルビュー生成部１ａは、図２のテーブル選択ステップＳ２０１において診療データテーブルをひとつ選択し、ＩＤ列・属性列・値列選択ステップＳ２０２において、図４の９０１
のような診療データに対し、ＩＤ列、属性列、値列の区別を９０２のように与える。 ＩＤ列については、９０２
のように指定して受診をデータ単位とすることも、また患者ＩＤのみを指定して患者をデータ単位とすることもできる。

【００２４】属性名決定部２ａは、属性名マスターテーブル作成ステップＳ２０３において、診療マスターデータから図３の８０２のような属性名マスターテーブルを作成する。

【００２５】術語出現調査部３は、自然言語変換ステップＳ２０４において、図３に示す診療データ中、主訴および所見の値に関して、単語を抽出し、単語の間の関係から図５の１００１に示すような術語の列を作成する。
さらに属性名マスターテーブルの主訴および所見の属性名を修正し、図５の１００２および１００３のような術語列を表す属性名とする。 この修正された属性名マスターテーブルを用いて、テーブルビュー生成部１ａは、図３のテーブル８０１と等しい情報を持つ図６のようなテーブルビューを生成し、このビューについての質問に回答できる。

【００２６】属性毎情報調査部４ａは、値アイテム対応テーブル作成ステップＳ２０５において、テーブルビュー生成部１ａが提供する図６のテーブルビューの属性毎に値の種類を調査し、図７のような値アイテム対応テーブルを作成する。 図７は図３のような診療データに対する値アイテム対応テーブルのうち、内科の一部を取り出した例になっている。 ひとつの値についてひとつの診療アイテムを割り当てることを基本とするが、値の種類が多い場合、例えば図７の「脈拍」や「体温」のような連続値の場合、範囲を決めてカテゴリ化し、複数の値をひとつの診療アイテムに対応させる。 また例えば、「術語」の「悪寒」と「頻繁な悪寒」を「内科主訴：悪寒」
としているように、適当に選んだ複数の値をひとつの診療アイテムに対応させることもできる。 一方、適当に選んだ値を診療アイテムとしないこともできる。 図７では斜線で示した４か所で診療アイテムと対応させない値ができている。

【００２７】テーブルビュー生成部１ｂは、図２のテーブル選択ステップＳ２０１において医療事務データテーブルをひとつ選択し、ＩＤ列・属性列・値列選択ステップＳ２０２において、図４の９０３のような医療事務データに対し、ＩＤ列、属性列、値列の区別を９０４のように与える。 ＩＤ列については、診療データと医療事務データにまたがる診療アイテムの相関が得られるように、診療データのデータ単位と同じになるように指定する。

【００２８】属性名決定部２ｂは、属性名マスターテーブル作成ステップＳ２０３において、医療事務マスターデータから図３の８０４のような属性名マスターテーブルを作成する。 この属性名マスターテーブルを用いて、
テーブルビュー生成部１ｂは、図３のテーブル８０３と等しい情報を持つ図８のようなテーブルビューを生成し、このビューについての質問に回答できる。 自然言語の文章を値にとる属性がない場合は、自然言語変換ステップＳ２０４は省略される。

【００２９】属性毎情報調査部４ｂは、値アイテム対応テーブル作成ステップＳ２０５において、テーブルビュー生成部１ｂが提供する図８のテーブルビューの属性毎に値の種類を調査し、図９のような値アイテム対応テーブルを作成する。 図９は図３のような医療事務データに対する値アイテム対応テーブルのうち、内科の一部を取り出した例になっている。 診療アイテムの割り当て方式については属性毎情報調査部４ａと同じである。

【００３０】属性値毎情報調査部５は、アイテムコード対応テーブル作成ステップＳ２０６において、属性毎情報調査部４ａの提供する図７のような値アイテム対応テーブル、および属性毎情報調査部４ｂの提供する図９のような値アイテム対応テーブルに基づき、テーブルビュー生成部１ａが提供する図６のようなテーブルビューならびにテーブルビュー生成部１ｂが提供する図８のようなテーブルビューにおいて、例えばアイテムの出現数を求めてその出現数順に、正の整数をアイテムコードとして付番し、図１０のようなアイテムコード対応テーブルを作成する。

【００３１】診療アイテム列作成部６は、図６および図８のテーブルの各ＩＤについて、各属性値に対応する診療アイテムを図７および図９のような値アイテム対応テーブルに基づいて決定し、その診療アイテムのコードを図１０のアイテムコード対応テーブルに基づいて決定し、図１１のようなアイテムコードの並んだ診療アイテム列形式を作成する。

【００３２】エンジンパラメータ決定部７は、データマイニングエンジンの稼動時のパラメータ、例えばアイテム出現頻度の上限および下限を設ける場合にその値を与える。

【００３３】すなわち、本実施の形態の医療情報用データマイニングエンジン補助装置は、診療によって生じる技術的データすなわち診療データおよび診療により発生する事務データすなわち医療事務データについて、一回の診療もしくは一患者の一連の診療をデータ単位として、同一データ単位内での症状、行為、事務的特徴すなわち診療アイテムの同時発生に関する相関関係を発見する装置すなわちデータマイニングエンジンを適用するために、診療データおよび医療事務データをデータ単位毎の診療アイテムの並びに変換し、並びにデータマイニングエンジンの稼動パラメータの指定を支援することを目的としている。

【００３４】そして、その構成は、診療データおよび医療事務データのデータベースすなわち診療データベースを構成する各テーブルについて、データ単位の識別子を記述する単一もしくは複数の列すなわちＩＤ列、属性を記述する単一もしくは複数の列すなわち属性列、値を記述する単一もしくは複数の列すなわち値列をそれぞれテーブルのどの列とするかを決定し、属性名決定部で決定される属性名と、出現術語調査部４ａ，４ｂによって得られる術語列とを参照しながら、テーブルに格納されたデータに関する質問に回答するテーブルビュー生成部１
ａ，１ｂと、

【００３５】テーブルの属性列の値の種類と、値列の名称とから、属性およびその名称すなわち属性名を決定し、診療データについては診療マスターデータ、医療事務データについては医療事務マスターデータを参照しながら属性列の値、および値列の名称と属性名の対応テーブルすなわち属性名マスターテーブルを作成する属性名決定部２ａ、２ｂと、

【００３６】一データ単位の一属性の値として与えられた自然言語による文章に対して、文章に出現した術語の集合を作成し、さらに所与の術語辞書を参照して術語集合を絞り込み、その結果を術語列とし、該データ単位のＩＤ、該属性、該術語列を診療データのテーブルの一行として提示し、属性名マスターテーブル中の属性名を、
術語列を表す所与の名称に変更する出現術語調査部４
ａ、４ｂと、

【００３７】テーブルの各属性について値列に記述された値の種類を調査し、カテゴリ化ならびに値削除を行い、診療アイテムを決定し、値と診療アイテムの対応を決定し値アイテム対応テーブルを作成する属性毎情報調査部４ａ，４ｂと、

【００３８】診療データベースについて、各診療アイテムの出現データ単位数を調査し、各診療アイテムにアイテムコードをつけ、診療アイテム名とアイテムコードの対応テーブルすなわちアイテムコード対応テーブルを作成する属性値毎情報調査部５と、

【００３９】値アイテム対応テーブル、アイテムコード対応テーブル、および診療データベースから、診療アイテムのアイテムコードの並ぶものすなわち診療アイテム列を作成する診療アイテム列作成部６と、

【００４０】データマイニングエンジンのパラメータを決定するエンジンパラメータ決定部７からなり、その動作は、 １． テーブルビュー生成部１ａ，１ｂにおいてテーブルを一つ選択するテーブル選択ステップＳ２０１と、 ２． テーブルビュー生成部においてテーブルのID列、属性列、値列をそれぞれ選択するＩＤ列・属性列・値列選択ステップＳ２０２と、 ３． 選択結果から属性名決定部においてマスターデータを参照して属性名マスターテーブルを作成する属性名マスターテーブル作成ステップＳ２０３と、 ４． 指定された自然言語で記述された値を術語列に変換し、属性名マスターテーブルの該当箇所を所与の属性名に修正する自然言語変換ステップＳ２０６と、 ５． 属性名マスターテーブルを参照してテーブルビュー生成部においてテーブルビューを作成し、該テーブルビューに基づいて、属性毎情報調査部において値アイテム対応テーブルを作成する値アイテム対応テーブル作成ステップＳ２０５と、 ６． 値アイテム対応テーブルの各診療アイテムについて、診療データベースに属するテーブルビューすべてを参照して、属性値毎情報調査部において診療アイテムの出現データ単位数を調査し、出現データ単位数に基づいてアイテムコードを決定し、アイテムコード対応テーブルを作成するアイテムコード対応テーブル作成ステップＳ２０６と、 ７． 診療データベースに属するテーブルビューすべての各データ単位について、値アイテム対応テーブルおよびアイテムコード対応テーブルを用いてアイテムコードを得て、診療アイテム列作成部においてアイテムコードの並ぶ診療アイテム列を作成する診療アイテム列作成ステップＳ２０７と、 ８.データマイニングエンジンのパラメータの指定を受け付けるエンジンパラメータ決定ステップＳ２０８とからなり、

【００４１】上記８つのステップのうち５つのステップ、すなわちテーブル選択ステップＳ２０１、ＩＤ列・
属性列・値列選択ステップＳ２０２、属性名マスターテーブル作成ステップＳ２０３、自然言語変換ステップＳ
２０４、値アイテム対応テーブル作成ステップＳ２０５
までをテーブルの数だけ繰り返して実行し、アイテムコード対応テーブル作成ステップＳ２０６において複数テーブルからの情報を合流させ、残る２つのステップ、すなわち診療アイテム列作成ステップＳ２０７およびエンジンパラメータ決定ステップＳ２０８はその後に実行する。

【００４２】

【発明の効果】本発明の係る医療情報用データマイニングエンジン補助装置は、診療データおよび医療事務データについて、診療アイテムの相関関係を発見するデータマイニングエンジンを適用するために、診療データおよび医療事務データを診療アイテム列に変換する医療情報用データマイニングエンジン補助装置であって、診療データおよび医療事務データのデータベースである診療データベースを構成する複数のテーブルについて、ＩＤ
列、属性列、値列をそれぞれテーブルのどの列とするかを決定するテーブルビュー生成部と、テーブルの属性列の値の種類と値列の名称とから、属性名を決定し、診療データについては診療マスターデータ、医療事務データについては医療事務マスターデータを参照しながら属性名マスターテーブルを作成する属性名決定部と、 テーブルの各属性について値列に記述された値の種類を調査し、値と診療アイテムの対応を決定し値アイテム対応テーブルを作成する属性毎情報調査部と、診療データベースについて、各診療アイテムの出現データ単位数を調査し、アイテムコード対応テーブルを作成する属性値毎情報調査部と、値アイテム対応テーブル、アイテムコード対応テーブル、および診療データベースから、診療アイテム列を作成する診療アイテム列作成部とを有し、テーブルビュー生成部は、属性名決定部で決定される属性名によって得られる術語列とを参照しながら、テーブルに格納されたデータに関する質問に回答する。 そのため、
スプレッドシート形式とトランザクション形式が混在した、列の意味が行によって異なるようなテーブルを扱うことができる。 従来技術を用いた例として挙げたものに比べて、データ変換部およびデータ統合部を設計製作することなくデータマイニングエンジンを適用することができる。 また複数テーブルに関して、その統合をアイテム列形式の直前まで行わないことにより、テーブル毎の解析を並行して行うことができ、また統合に用いる記憶領域を小さくすることができる。

【００４３】また、テーブルの一データ単位の一属性の値として与えられた自然言語による文章に対して、出現した術語の集合を作成して術語列とすると共に、属性名マスターテーブル中の該当箇所を所与の属性名に修正する術語出現調査部を更に有し、テーブルビュー生成部は、属性名決定部で決定される属性名と、術語出現調査部によって得られる術語列とを参照しながら、テーブルに格納されたデータに関する質問に回答する。 そのため、自然言語の文章による属性値の扱いについて、自然言語解析部を用いて術語を抽出し、その結果をスプレッドシート形式とトランザクション形式が混在したテーブル形式の一部として表現し、以後の作業を通常の属性値と共通化することにより、術語に関するカテゴリ化や削除を容易にできる。

【００４４】また、データマイニングエンジンのパラメータを決定するエンジンパラメータ決定部を更に有する。 そのため、データマイニングエンジンの稼動パラメータの指定を支援することができる。

【００４５】また、他の発明に係る医療情報用データマイニングエンジン補助装置は、診療によって生じる技術的データである診療データおよび診療により発生する事務データである医療事務データに対して、一回の診療もしくは一患者の一連の診療をデータ単位として、同一データ単位内での症状、行為、および事務的特徴である診療アイテムの同時発生に関する相関関係を発見するデータマイニングエンジンを適用するために、診療データおよび医療事務データをデータ単位毎の診療アイテムの並びである診療アイテム列に変換すると共に、データマイニングエンジンの稼動パラメータの指定を可能とする医療情報用データマイニングエンジン補助装置であって、
診療データおよび医療事務データのデータベースである診療データベースの各テーブルについて、データ単位の識別子を記述する単一もしくは複数の列であるＩＤ列、
属性を記述する単一もしくは複数の列である属性列、値を記述する単一もしくは複数の列である値列をそれぞれテーブルのどの列とするかを決定しテーブルビュー生成部と、テーブルの属性列の値の種類と値列の名称とから、属性およびその名称である属性名を決定し、診療データについては診療マスターデータ、医療事務データについては医療事務マスターデータを参照しながら、属性列の値および値列の名称と属性名の対応テーブルである属性名マスターテーブルを作成する属性名決定部と、テーブルの一データ単位の一属性の値として与えられた自然言語による文章に対して、文章に出現した術語の集合を作成し、さらに所与の術語辞書を参照して術語集合を絞り込み、その結果を術語列とし、データ単位のＩＤ、
属性、術語列を診療データのテーブルの一行として提示し、属性名マスターテーブル中の属性名を、術語列を表す所与の名称に変更する術語出現調査部と、テーブルの各属性について値列に記述された値の種類を調査し、カテゴリ化ならびに値削除を行い、診療アイテムを決定し、値と診療アイテムの対応を決定し値アイテム対応テーブルを作成する属性毎情報調査部と、診療データベースについて、各診療アイテムの出現データ単位数を調査し、各診療アイテムにアイテムコードをつけ、診療アイテム名とアイテムコードの対応テーブルであるアイテムコード対応テーブルを作成する属性値毎情報調査部と、
値アイテム対応テーブル、アイテムコード対応テーブル、および診療データベースから、診療アイテムのアイテムコードの並ぶものである診療アイテム列を作成する診療アイテム列作成部と、データマイニングエンジンのパラメータを決定するエンジンパラメータ決定部とを有し、テーブルビュー生成部は、属性名決定部で決定される属性名と、術語出現調査部によって得られる術語列とを参照しながら、テーブルに格納されたデータに関する質問に回答する。 そのため、スプレッドシート形式とトランザクション形式が混在した、列の意味が行によって異なるようなテーブルを扱うことができる。 従来技術を用いた例として挙げたものに比べて、データ変換部およびデータ統合部を設計製作することなくデータマイニングエンジンを適用することができる。 また複数テーブルに関して、その統合をアイテム列形式の直前まで行わないことにより、テーブル毎の解析を並行して行うことができ、また統合に用いる記憶領域を小さくすることができる。

【００４６】また、他の発明に係る医療情報用データマイニングエンジン補助方法は、診療データおよび医療事務データについて、診療アイテムの相関関係を発見するデータマイニングエンジンを適用するために、診療データおよび医療事務データを診療アイテム列に変換する医療情報用データマイニングエンジン補助方法であって、 １． 診療データおよび医療事務データのデータベースである診療データベースを構成する複数のテーブルから、
テーブルを一つ選択するテーブル選択ステップと、 ２． テーブルのＩＤ列、属性列、値列をそれぞれ選択するＩＤ列・属性列・値列選択ステップと、 ３． ＩＤ列・属性列・値列選択ステップの選択結果に基づいて、医療事務マスターデータを参照して、属性名マスターテーブルを作成する属性名マスターテーブル作成ステップと、 ４． テーブル中の自然言語で記述された値を術語列に変換すると共に、属性名マスターテーブル中の該当箇所を所与の属性名に修正する自然言語変換ステップと、 ５． 属性名マスターテーブルを参照してテーブルビューを作成し、テーブルビューに基づいて、値アイテム対応テーブルを作成する値アイテム対応テーブル作成ステップと、 ６． 値アイテム対応テーブルの各診療アイテムについて、診療データベースに属するテーブルビューすべてを参照して、診療アイテムの出現データ単位数を調査し、
出現データ単位数に基づいてアイテムコードを決定し、
アイテムコード対応テーブルを作成するアイテムコード対応テーブル作成ステップと、 ７． 診療データベースに属するテーブルビューすべての各データ単位について、値アイテム対応テーブルおよびアイテムコード対応テーブルを用いてアイテムコードを得て、アイテムコードの並ぶ診療アイテム列を作成する診療アイテム列作成ステップとを有し、１〜５のステップ、すなわちテーブル選択ステップ、ＩＤ列・属性列・
値列選択ステップ、属性名マスターテーブル作成ステップ、自然言語変換ステップ、値アイテム対応テーブル作成ステップまでがテーブルの数だけ繰り返して実行され、アイテムコード対応テーブル作成ステップにおいて複数の各テーブルからの情報が合流され、その後、診療アイテム列作成ステップが実行される。 そのため、スプレッドシート形式とトランザクション形式が混在した、
列の意味が行によって異なるようなテーブルを扱うことができる。 従来技術を用いた例として挙げたものに比べて、データ変換部およびデータ統合部を設計製作することなくデータマイニングエンジンを適用することができる。 また複数テーブルに関して、その統合をアイテム列形式の直前まで行わないことにより、テーブル毎の解析を並行して行うことができ、また統合に用いる記憶領域を小さくすることができる。

【００４７】また、データマイニングエンジンのパラメータの指定をするエンジンパラメータ決定ステップを更に有し、エンジンパラメータ決定ステップは、アイテムコード対応テーブル作成ステップにおいて複数の各テーブルからの情報が合流された後、実行される。 そのため、データマイニングエンジンの稼動パラメータの指定を支援することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 この発明の医療情報用データマイニングエンジン補助装置の構成図である。

【図２】 この発明の医療情報用データマイニングエンジン補助装置の動作を表すフローチャートである。

【図３】 この発明の実施例における対象とするテーブル形式の図である。

【図４】 この発明の実施例における診療データに対するＩＤ列・属性列・値列指定例および医療事務データのテーブル例の図である。

【図５】 この発明の実施例における自然言語属性値からの術語抽出の図である。

【図６】 この発明の実施例における診療データのテーブルビューの図である。

【図７】この発明の実施例における診療データの値アイテム対応テーブルの図である。

【図８】この発明の実施例における医療事務データのテーブルビューの図である。

【図９】この発明の実施例における医療事務データの値アイテム対応テーブルの図である。

【図１０】この発明の実施例におけるアイテムコード対応テーブルの図である。

【図１１】この発明の実施例におけるアイテム列形式の図である。

【図１２】 従来のデータマイニングエンジン補助装置の例を説明するための構成図である。

【図１３】 従来技術を説明するためのバイナリ形式の例を示す図である。

【図１４】 アイテム列形式とアイテム対応テーブルの図である。

【図１５】 従来技術を説明するためのスプレッドシート形式の図である。

【図１６】 従来技術を説明するためのトランザクション形式の図である。

【符号の説明】

１ａ，１ｂ テーブルビュー生成部、２ａ，２ｂ 属性名決定部、３ 術語出現調査部、４ａ，４ｂ 属性毎情報調査部、５ 属性値毎情報調査部、６ 診療アイテム列作成部、７ エンジンパラメータ決定部、Ｓ２０１
テーブル選択ステップ、Ｓ２０２ ＩＤ列・属性列・値列選択ステップ、Ｓ２０３ 属性名マスターテーブル作成ステップ、Ｓ２０４ 自然言語変換ステップ、Ｓ２０
５ 値アイテム対応テーブル作成ステップ、Ｓ２０６
アイテムコード対応テーブル作成ステップ、Ｓ２０７
診療アイテム列作成ステップ、Ｓ２０８ エンジンパラメータ決定ステップ。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl. ⁷識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｇ０６Ｆ 15/401 ３４０Ｃ (72)発明者 大坪 道夫 東京都千代田区丸の内二丁目２番３号 三 菱電機株式会社内 Ｆターム(参考） 5B049 BB42 CC02 CC22 EE01 EE05 5B075 ND03 ND20 ND23 NK46 NK54 NR02 NR12 NS01 PR06 QM08 QP10 QS06 QS20 UU27 UU28