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技術 情報表示装置及び方法、並びにコンピュータプログラム

出願人 株式会社国際疾病管理研究所
発明者 亀田俊忠
出願日 2014年7月15日 (5年8ヶ月経過) 出願番号 2014-145300
公開日 2016年2月4日 (4年1ヶ月経過) 公開番号 2016-021190
状態 特許登録済
技術分野 医療・福祉事務
主要キーワード 実施レベル 実施項目 各指標値 疾病データ 画像的特徴 予測実行 診療データベース 計画段階
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2016年2月4日)のものです。
また、この項目は機械的に抽出しているため、正しく解析できていない場合があります

図面 (9)

課題

過去の症例情報に基づいて予測された治療効果等を提示する。

解決手段

情報表示装置(1)は、ユーザの入力を受け付け可能な入力手段(20)と、該入力手段を介して一の患者に係る治療計画が入力された際に、患者データベース(11、12)を参照して、該一の患者に係る疾病種別及び病状を特定すると共に、該特定された疾病の種別及び病状と、入力された治療計画とに応じて該一の患者に係る疾病グループを特定する特定手段(10)と、症例データベース(13)から、特定された疾病グループに対応する症例情報を抽出し、入力された治療計画に対応する指標予測値を出力する出力手段(10、20)と、を備える。

概要

背景

この種の装置として、例えば、医用画像内の関心領域に係る画像的特徴と類似する画像的特徴の領域を有する症例画像データベースから検索し、該検索された症例画像に係る症例情報から検査情報及び/又は治療履歴情報を抽出してチャート表示する装置が提案されている(特許文献1参照)。

概要

過去の症例情報に基づいて予測された治療効果等を提示する。情報表示装置(1)は、ユーザの入力を受け付け可能な入力手段(20)と、該入力手段を介して一の患者に係る治療計画が入力された際に、患者データベース(11、12)を参照して、該一の患者に係る疾病種別及び病状を特定すると共に、該特定された疾病の種別及び病状と、入力された治療計画とに応じて該一の患者に係る疾病グループを特定する特定手段(10)と、症例データベース(13)から、特定された疾病グループに対応する症例情報を抽出し、入力された治療計画に対応する指標予測値を出力する出力手段(10、20)と、を備える。

目的

本発明は、例えば上記問題点に鑑みてなされたものであり、疾病にかかわらず、過去の症例情報に基づいて予測された治療効果等を提示することができる情報表示装置及び方法、並びにコンピュータプログラムを提供する

効果

実績

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請求項1

ユーザの入力を受け付け可能な入力手段と、前記入力手段を介して一の患者に係る治療計画が入力された際に、複数の患者各々に係る疾病種別病状及び治療状況を示す患者情報を含む患者データベースを参照して、前記一の患者に係る疾病の種別及び病状を特定すると共に、前記特定された疾病の種別及び病状と、前記入力された治療計画とに応じて前記一の患者に係る疾病グループを特定する特定手段と、疾病の種別、病状及び治療方法の組み合わせにより規定される疾病グループ毎層別化された症例情報を含む症例データベースから、前記特定された疾病グループに対応する症例情報を抽出し、前記入力された治療計画に対応する指標予測値を出力する出力手段と、を備えることを特徴とする情報表示装置

請求項2

前記出力手段は、前記患者データベースを参照して前記一の患者に係る治療状況に含まれる前記治療計画に対応する指標の値と、前記抽出された症例情報に含まれる前記入力された治療計画に対応する指標の変動量と、を合成することにより、前記予測値を出力することを特徴とする請求項1に記載の情報表示装置。

請求項3

前記治療計画には、治療方法及び実施の程度が含まれることを特徴とする請求項1又は2に記載の情報表示装置。

請求項4

ユーザの入力を受け付け可能な入力手段を備える情報表示装置における情報表示方法であって、前記入力手段を介して一の患者に係る治療計画が入力された際に、複数の患者各々に係る疾病の種別、病状及び治療状況を示す患者情報を含む患者データベースを参照して、前記一の患者に係る疾病の種別及び病状を特定すると共に、前記特定された疾病の種別及び病状と、前記入力された治療計画とに応じて前記一の患者に係る疾病グループを特定する特定工程と、疾病の種別、病状及び治療方法の組み合わせにより規定される疾病グループ毎に層別化された症例情報を含む症例データベースから、前記特定された疾病グループに対応する症例情報を抽出し、前記入力された治療計画に対応する指標の予測値を出力する出力工程と、を備えることを特徴とする情報表示方法。

請求項5

ユーザの入力を受け付け可能な入力手段を備える情報表示装置に搭載されたコンピュータを、前記入力手段を介して一の患者に係る治療計画が入力された際に、複数の患者各々に係る疾病の種別、病状及び治療状況を示す患者情報を含む患者データベースを参照して、前記一の患者に係る疾病の種別及び病状を特定すると共に、前記特定された疾病の種別及び病状と、前記入力された治療計画とに応じて前記一の患者に係る疾病グループを特定する特定手段と、疾病の種別、病状及び治療方法の組み合わせにより規定される疾病グループ毎に層別化された症例情報を含む症例データベースから、前記特定された疾病グループに対応する症例情報を抽出し、前記入力された治療計画に対応する指標の予測値を出力する出力手段と、として機能させることを特徴とするコンピュータプログラム

技術分野

0001

本発明は、例えば症例データベースを用いて、一の患者に関する予測情報等を表示する情報表示装置及び方法、並びにコンピュータプログラムの技術分野に関する。

背景技術

0002

この種の装置として、例えば、医用画像内の関心領域に係る画像的特徴と類似する画像的特徴の領域を有する症例画像データベースから検索し、該検索された症例画像に係る症例情報から検査情報及び/又は治療履歴情報を抽出してチャート表示する装置が提案されている(特許文献1参照)。

先行技術

0003

特開2007−287027号公報

発明が解決しようとする課題

0004

しかしながら、上記特許文献1に記載の技術は、例えば癌等の医用画像を用いて進行の程度又は治療の効果が確認可能な疾病にしか適用できないという技術的問題点がある。

0005

本発明は、例えば上記問題点に鑑みてなされたものであり、疾病にかかわらず、過去の症例情報に基づいて予測された治療効果等を提示することができる情報表示装置及び方法、並びにコンピュータプログラムを提供することを課題とする。

課題を解決するための手段

0006

本発明の情報表示装置は、上記課題を解決するために、ユーザの入力を受け付け可能な入力手段と、前記入力手段を介して一の患者に係る治療計画が入力された際に、複数の患者各々に係る疾病の種別病状及び治療状況を示す患者情報を含む患者データベースを参照して、前記一の患者に係る疾病の種別及び病状を特定すると共に、前記特定された疾病の種別及び病状と、前記入力された治療計画とに応じて前記一の患者に係る疾病グループを特定する特定手段と、疾病の種別、病状及び治療方法の組み合わせにより規定される疾病グループ毎層別化された症例情報を含む症例データベースから、前記特定された疾病グループに対応する症例情報を抽出し、前記入力された治療計画に対応する指標予測値を出力する出力手段と、を備える。

0007

本発明の情報表示装置によれば、例えばキーボードマウスタッチパネル等である入力手段は、ユーザの入力を受け付け可能に構成されている。

0008

例えばメモリプロセッサ等を備えてなる特定手段は、入力手段を介して一の患者に係る治療計画が入力された際に、患者データベースを参照して、該一の患者に係る疾病の種別及び病状を特定する。特定手段は、更に、特定された疾病の種別及び病状と、入力された治療計画とに応じて該一の患者に係る疾病グループを特定する。

0009

患者データベースは、複数の患者各々に係る疾病の種別、病状及び治療状況を示す患者情報を含むデータベースである。

0010

ここで、「疾病の種別」は、疾病名、疾病の成因(発症機序)による分類、及び病態病期)による分類により規定されている。この「疾病の種別」は、例えば国際疾病分類等の公知の疾病管理における分類と同程度に細分化されている。

0011

「病状」は、病気の種類によって起こる種々の現象(例えば熱が高い、発疹が出る、頭痛がする等)である症状に限らず、例えば病気が重い、軽い、危篤状態である等の容態をも含む概念である。「治療状況」には、診療プロセス及び治療方法に限らず、例えば治療期間、検査値治療履歴等も含まれる。

0012

例えばメモリ、プロセッサ等を備えてなる出力手段は、症例データベースから、特定された疾病グループに対応する症例情報を抽出し、入力された治療計画に対応する指標の予測値を出力する。

0013

症例データベースは、疾病の種別、病状及び治療方法の組み合わせにより規定される疾病グループ毎に層別化された症例情報を含むデータベースである。ここで特に、疾病グループが、疾病の種別、病状及び治療方法の組み合わせにより規定されているので、どのような疾病についても疾病グループを規定することができ、実用上非常に有利である。

0014

本発明では、上述の如く、特定手段により、一の患者に係る疾病の種別及び病状と、入力された治療計画とに応じて該一の患者に係る疾病グループが特定され、出力手段により、該特定された疾病グループに対応する症例情報が症例データベースから抽出される。従って、本発明の情報表示装置によれば、疾病にかかわらず、過去の症例情報に基づいて、治療計画に対応する指標の予測値(つまり、治療効果)をユーザに提示することができる。

0015

本発明の情報表示装置の一態様では、前記出力手段は、前記患者データベースを参照して前記一の患者に係る治療状況に含まれる前記治療計画に対応する指標の値と、前記抽出された症例情報に含まれる前記入力された治療計画に対応する指標の変動量と、を合成することにより、前記予測値を出力する。

0016

この態様によれば、一の患者の治療計画が実施された場合に、該一の患者に係る現在の指標値がどのように変化するかを、ユーザに提示することができ、実用上非常に有利である。

0017

本発明の情報表示装置の他の態様では、前記治療計画には、治療方法及び実施の程度が含まれる。

0018

この態様によれば、各症例情報に一の治療方法に係る治療の実施の程度が含まれていることを条件に、治療計画に対応する指標の、治療の実施の程度に応じた変化をユーザに提示することができ、実用時非常に有利である。

0019

本発明の情報表示方法は、上記課題を解決するために、ユーザの入力を受け付け可能な入力手段を備える情報表示装置における情報表示方法であって、前記入力手段を介して一の患者に係る治療計画が入力された際に、複数の患者各々に係る疾病の種別、病状及び治療状況を示す患者情報を含む患者データベースを参照して、前記一の患者に係る疾病の種別及び病状を特定すると共に、前記特定された疾病の種別及び病状と、前記入力された治療計画とに応じて前記一の患者に係る疾病グループを特定する特定工程と、疾病の種別、病状及び治療方法の組み合わせにより規定される疾病グループ毎に層別化された症例情報を含む症例データベースから、前記特定された疾病グループに対応する症例情報を抽出し、前記入力された治療計画に対応する指標の予測値を出力する出力工程と、を備える。

0020

本発明の情報表示方法によれば、上述した本発明の情報表示方法と同様に、疾病にかかわらず、過去の症例情報に基づいて、治療計画に対応する指標の予測値をユーザに提示することができる。尚、本発明の情報表示方法についても、上述した本発明の情報表示装置に係る各種態様と同様の各種態様を採ることができる。

0021

本発明のコンピュータプログラムは、上記課題を解決するために、ユーザの入力を受け付け可能な入力手段を備える情報表示装置に搭載されたコンピュータを、前記入力手段を介して一の患者に係る治療計画が入力された際に、複数の患者各々に係る疾病の種別、病状及び治療状況を示す患者情報を含む患者データベースを参照して、前記一の患者に係る疾病の種別及び病状を特定すると共に、前記特定された疾病の種別及び病状と、前記入力された治療計画とに応じて前記一の患者に係る疾病グループを特定する特定手段と、疾病の種別、病状及び治療方法の組み合わせにより規定される疾病グループ毎に層別化された症例情報を含む症例データベースから、前記特定された疾病グループに対応する症例情報を抽出し、前記入力された治療計画に対応する指標の予測値を出力する出力手段と、として機能させる。

0022

本発明のコンピュータプログラムによれば、当該コンピュータプログラムを格納するRAM(Random Access Memory)、CD−ROM(Compact Disc Read Only Memory)、DVD−ROM(DVD Read Only Memory)等の記録媒体から、当該コンピュータプログラムを、情報表示装置に備えられたコンピュータに読み込んで実行させれば、或いは、当該コンピュータプログラムを、通信手段を介してダウンロードさせた後に実行させれば、上述した本発明の情報表示装置を比較的容易にして実現できる。これにより、上述した本発明の情報表示装置と同様に、疾病にかかわらず、過去の症例情報に基づいて、治療計画に対応する指標の予測値をユーザに提示することができる。

0023

本発明の作用及び他の利得は次に説明する実施するための形態から明らかにされる。

図面の簡単な説明

0024

実施形態に係る医療情報システムの構成を示すブロック図である。
実施形態に係る端末装置画面上に表示される画像の一例である。
実施形態に係る端末装置の画面上に表示される治療/リスク予測画面の概念図である。
糖尿病についての治療/リスク予測画面の一例である。
実施形態に係る層別症例データベースにおける層別の概念を示す概念図である。
糖尿病についての層別の概念を示す概念図である。
実施形態に係る層別症例データベースを構成する症例情報の収集概念を示す概念図である。
糖尿病についての症例情報の収集概念を示す概念図である。

実施例

0025

本発明の情報表示装置に係る実施形態を、図面に基づいて説明する。以下の実施形態では、本発明の情報表示装置の一例として、医療情報システムを挙げる。

0026

(医療情報システムの構成)
実施形態に係る医療情報システム1の構成について、図1を参照して説明する。図1は、実施形態に係る医療情報システムの構成を示すブロック図である。

0027

図1において、医療情報システム1は、管理サーバ10及び端末装置20が、共にネットワーク30に収容されてなるシステムである。ネットワーク30は、例えばインターネット等の広域ネットワークであってもよいし、例えばLAN(Local Area Network)等の挟域ネットワークであってもよい。

0028

管理サーバ10は、例えば氏名、性別生年月日既往歴アレルギー等の患者に関する基本的な情報を格納する患者プロファイル11と、例えば血液検査の結果、投薬履歴等の診察や治療に関する情報を格納する患者診療データ12と、にアクセス可能に構成されている。

0029

患者プロファイル11及び患者診療データ12は、典型的には、電子カルテシステムと共通であるが、当該医療情報システム1独自のものとして構築されてもよい。患者プロファイル11及び患者診療データ12は、管理サーバ10の一部として構成されもよいし、該管理サーバ10とは別個の装置に格納されてもよい。

0030

管理サーバ10は、更に、層別症例データベース13にアクセス可能に構成されている。層別症例データベース13は、多数の症例データが、成因及び病態等で分類した疾病毎に、病状と治療との組み合わせ別に分類(層別化)されることにより構築されている。その詳細については後述する。

0031

例えばパーソナルコンピュータタブレット端末等である端末装置20は、管理サーバ10に対し、一の患者に関連する情報を要求することにより、該一の患者に関連する情報(例えばプロファイル診療情報等)を、画面上に表示するように構成されている。

0032

端末装置20の画面上に表示される画像の一例として、例えば患者名、患者ID、年齢、性別、疾病名等の基本的な情報、血圧等の時間経過を示すグラフ、疾病に係る着目すべき指標値、診断結果、治療法投薬合併症等が含まれる画像が挙げられる(図2参照)。図2に示す画像は、ユーザが、一の患者の状態や治療状況を一覧することができるように構成されているが、端末装置20の画面上に表示される画像の構成はこれに限らず、各種態様を採ることができる。

0033

ここで特に、当該医療情報システム1は、例えば今後の治療法と、該治療法の実施レベルとが入力された場合に、例えば治療効果の予測等をユーザに提示可能に構成されている。

0034

具体的には例えば、図2に示す画像が、端末装置20の画面上に表示されている際に、画像右上の「治療/リスク予測」というボタンaがユーザにより選択された場合、「治療/リスク予測」画面b(図3参照)が、画面上に表示される。

0035

例えば糖尿病の場合、例えば図4に示すような画像が、「治療/リスク予測」画面bとして端末装置20の画面上に表示される。尚、図4は、「治療/リスク予測」画面の単なる一例に過ぎず、図2に示した患者との関連性はない。

0036

ユーザにより、現在の状況(例えば食事療法については、“なし”、“殆ど実施していない”、“ある程度実施している”及び“殆ど実施している”のいずれか)が選択(ここでは、対応するラジオボタンを選択)されると共に、今後の計画(例えば食事療法については、“なし”、“殆ど実施しない”、“ある程度実施する”及び“殆ど実施する”のいずれか)が選択された後に、「予測実行」ボタンが押下(選択)されると、
管理サーバ10により、層別症例データベース13から該当する症例データが抽出され、該抽出された症例データに基づいた例えば治療予測や合併症リスク等が、端末装置20の画面上に表示される。

0037

図4では、治療予測として、食事療法が実施された場合の予測結果が表示されている(尚、運動療法経口薬療法及び注射薬療法については、“なし”が選択された)。ここでは、食事療法により、「HbA1c」の値が7.5から7.1に、「空腹時血糖値」が140から130に、「食後2h血糖値」が280から220に、改善すると予測されている。

0038

尚、各数値の横のパーセンテージは、一の患者が罹っている疾病について食事療法が施された患者に係る症例のうち、例えば「HbA1c」の値が0.4減少した症例の割合を示している。

0039

図4では、治療予測の他に、合併症リスクについての予測結果も表示されている。また、「グラフ表示」というボタンが押下(選択)された場合、例えばHbA1c等の各指標値についてのグラフが画面上に表示される(図示せず)。

0040

このように、当該医療情報システム1によれば、治療効果が予測されるので、例えば医師による治療計画の立案支援することができる。

0041

(層別症例データベース)
次に、層別症例データベース13について説明を加える。

0042

層別症例データベース13では、複数の症例が、例えば成因、病態等で分類された疾病毎に、病状と治療との組み合わせにより分類されている。例えば図5では、疾病A−分類a1−分類b1に該当する症例が、病状(病状a、病状b、病状c、…)と、治療(治療1−実施項目1、治療1−実施項目2、…)との組み合わせにより分類されている。

0043

図5における“Ga11”、“Gb11”等は、分類のグループ名である。例えばGa11は、疾病A−分類a1−分類b1に罹った患者のうち、病状aについて治療1−実施項目1が施された患者に係る症例データに対応している。

0044

例えば糖尿病の場合、図6に示すように、例えば「1型糖尿病」、「2型糖尿病」等が成因よる分類に該当し、例えば「インスリン分泌能低」、「インスリン分泌能高」、「食後高血糖」等が病態による分類に該当する。また、例えば「HbA1c:7.2」、「合併症:網膜症」等が病状に該当し、例えば「食事療法」、「運動療法」、「経口薬療法」等が治療に該当する。

0045

例えば食事療法について、医師から指示された適正なエネルギー量をどの程度守ったかを、「殆ど実施している」、「ある程度実施している」及び「殆ど実施していない」の3段階で評価した場合、「殆ど実施している」、「ある程度実施している」及び「殆ど実施していない」各々が、図5における実施項目に該当する。つまり、「食事療法」−「殆ど実施している」が、図5における「治療1」−「実施項目1」の一例である。尚、図5における「不明」とは、医師に指示された内容を患者がどの程度実施したか不明な場合(例えば、記録がなく、患者の記憶もあいまいな場合等)を表している。

0046

次に、症例データがどのようにして収集、分類されるかについて、図7及び図8を参照して説明する。

0047

図7において、疾病A−分類a1−分類b1に罹った患者について、ある時点(yyyy/mm/dd)に、治療法“t11−p”、“t21−p”及び“t31−p”が計画されたとする(ここで、“−p”は、計画であることを示している)。

0048

次の診察の際(YYYY/MM/DD)に、病状x1についての変化量(ここでは、mmm−nnn)が、治療の実績(ここでは、“t11−a”、“t21−a”及び“t31−a”)と関連付けられた上で、症例データとして収集される(ここで、“−a”は、実績であることを示している)。

0049

具体的には、疾病A−分類a1−分類b1−病状x1−治療法t11且つ治療の実績t11−aというグループに、“mmm−nnn”が症例データとして加えられる。同様に、疾病A−分類a1−分類b1−病状x1−治療法t21且つ治療の実績t21−aというグループに、“mmm−nnn”が症例データとして加えられる。同様に、疾病A−分類a1−分類b1−病状x1−治療法t31且つ治療の実績t31−aというグループに、“mmm−nnn”が症例データとして加えられる。

0050

同日(YYYY/MM/DD)に、新たな治療法“t12−p”、“t22−p”及び“t32−p”が計画されたとする。そして、次の診察の際(Yyyy/Mm/Dd)に、病状x1についての変化量(ここでは、ppp−mmm)が、治療の実績(ここでは、“t11−a”→“t12−a”、“t21−a”→“t22−a”及び“t31−a”→“t32−a”)と関連付けられた上で、症例データとして収集される。

0051

上述の処理が繰り返し実施されることにより、層別症例データベース13が随時更新される。尚、変化量は、差分に限らず変動率(例えば“(mmm−nnn)/nnn”)で表されてもよい。

0052

より具体的に、図8に示すように、2型糖尿病・食後高血糖である患者(図2に示した患者とは異なる患者)に対し、2000年1月1日に、食事療法、運動療法及び経口薬療法(薬名:グルコバイ)が計画されたとする。そして、2000年3月1日の診察時に、HbA1cの値が0.4減少(7.5→7.1)しており、食事療法は「ある程度実施」、運動療法は「殆ど実施せず」、経口薬療法は「殆ど服用」という実績であるとする。

0053

この場合、「差異−0.4」が、Gx1t11(2型糖尿病・食後高血糖−HbA1c−食事療法に対応する分類)の「なし(計画段階の実績)」→「ある程度実施」(図5における“実施項目”の一例)に係る症例データとして収集される。尚、割合は、Gx1t11の「なし」→「ある程度実施」に係る全症例データのうち、「差異−0.4」という症例データの割合を意味する。

0054

同様に、「差異−0.4」が、Gx1t21(2型糖尿病・食後高血糖−HbA1c−運動療法に対応する分類)の「なし(計画段階の実績)」→「殆ど実施せず」に係る症例データとして収集される。同様に、「差異−0.4」が、Gx1t31(2型糖尿病・食後高血糖−HbA1c−経口薬療法に対応する分類)の「なし(計画段階の実績)」→「殆ど服用」に係る症例データとして収集される。

0055

予測処理
次に予測処理について説明を加える。

0056

例えば2型糖尿病・食後高血糖である患者(図2に示した患者とは異なる患者)について、図4に示す「治療/リスク予測」画面において、「食事療法:ある程度実施している(現在)」及び「食事療法:殆ど実施する(今後)」が選択された後、「予測実行」ボタンが押下さたとする。

0057

この場合、管理サーバ10は、層別疾病データベース13から、例えば「2型糖尿病・食後高血糖−HbA1c−食事療法−ある程度実施→殆ど実施」に該当する症例データのうち、最も割合の高い差異を抽出して、現在のHbA1cの値(図4では、“7.5”)に抽出された差異(ここでは、−0.4)を加えた値を、「治療/リスク予測」画面上に表示する。この場合の「割合」は、図8下段に示す「割合」を意味する。

0058

同様に、管理サーバ10は、層別疾病データベース13から、例えば「2型糖尿病・食後高血糖−空腹時血糖値−食事療法−ある程度実施→殆ど実施」に該当する症例データのうち、最も割合の高い差異を抽出して、現在の空腹時血糖値(図4では、“140”)に抽出された差異(ここでは、“−10”)を加えた値を、「治療/リスク予測」画面上に表示する。

0059

同様に、管理サーバ10は、層別疾病データベース13から、例えば「2型糖尿病・食後高血糖−食後2h血糖値−食事療法−ある程度実施→殆ど実施」に該当する症例データのうち、最も割合の高い差異を抽出して、現在の食後2h血糖値(図4では、“280”)に抽出された差異(ここでは、“−60”)を加えた値を、「治療/リスク予測」画面上に表示する。

0060

尚、合併症リスクについても、管理サーバ10が、例えば「2型糖尿病・食後高血糖−合併症・網膜症−食事療法−ある程度実施→殆ど実施」等に該当する症例データから、治療期間及び発症の有無に関する情報を抽出して、「治療/リスク予測」画面上に表示すればよい。症例データの一要素として医療費を含めておけば、医療費の予測も比較的容易に実現することができる。

0061

実施形態に係る「管理サーバ10」及び「端末装置20」は、夫々、本発明に係る「他特定手段」及び「入力手段」の一例である。実施形態に係る「管理サーバ10」及び「端末装置20」は、本発明に係る「出力手段」の一例である。実施形態に係る「患者プロファイル11」及び「患者診療データベース12」は、本発明に係る「患者データベース」の一例である。

0062

本発明は、上述した実施形態に限られるものではなく、特許請求の範囲及び明細書全体から読み取れる発明の要旨或いは思想に反しない範囲で適宜変更可能であり、そのような変更を伴う情報表示装置及び方法、並びにコンピュータプログラムもまた本発明の技術的範囲に含まれるものである。

0063

1…医療情報システム、10…管理サーバ、11…患者プロファイル、12…患者診療データ、13…層別症例データベース、20…端末装置、30…ネットワーク

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