JP2002288340A - 東洋医学による診断方法、及び、診断方法を実行するコンピュータ - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 従来客観的な形で表現することが難しかった
東洋医学の知識を、非専門家や非熟練者であっても、実
際の診断や治療に頗る容易に利用することができる、診
断方法、及び、診断方法を実行するコンピュータを提供
する。 【解決手段】 診断項目毎に、該診断項目の症状を定量
化して症状データベースとしてコンピュータに記憶させ
るステップと、診断項目毎に、該診断項目の症状に対す
る適合度を、各処方について定量化して処方データベー
スとしてコンピュータに記憶させるステップと、患者の
診断項目毎の症状をコンピュータへ入力するステップ
と、コンピュータに入力された患者の前記症状を、前記
症状データベースに基づいて定量化するステップと、患
者の前記定量化された症状と、前記処方データベースと
に基づいて、該患者に対する最適な処方又は最適な処方
の組合せをコンピュータにより決定するステップとを有
する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、コンピュータデー
タベースを用いた、東洋医学の診断方法、及びその診断
方法を実行するコンピュータに関する。

【０００２】

【従来の技術】いわゆる西洋医学では、科学的手法によ
る検査を重視し、その治療においては主に個々の症状や
患部に対してそれぞれ適切な効果を発揮する治療法や投
薬を組み合わせて適用する場合が多い。無論、西洋医学
によってはじめて治療が可能になった病気などは数知れ
ないが、近年は患者の体質の個人差に起因する治療法の
不適切や、増加の一途をたどる薬剤の副作用などが問題
になってもいる。

【０００３】これに対しいわゆる東洋医学では、比較的
時間をかけて、五感を大いに用いた診察を行うとされて
いる。また、個々の症状だけに注目して病名や症状で一
律に括ってしまう治療法ではなく、その患者個人の体質
や過去の病歴、生活習慣といった病状以前の背景的要素
を大いに勘案したうえで、多種多様な生薬などを微妙に
組み合わせた処方を決定する。

【０００４】例えば糖尿病の場合は、西洋医学の業績で
あるインスリンが発見されて以来、糖尿病性昏睡により
死亡する患者は激減した。しかし、糖尿病の合併症、特
に細小血管症や腎不全により死亡する患者は増えてい
る。これは一つにはインスリンの副作用のせいであると
言われており、他には多発性神経炎、白内障、高脂血
症、動脈血栓症などが比較的多く見られる。これら個々
の合併症に対する西洋医薬も存在するが、いずれも特に
トータルな健康状態の改善という観点からは十分な効果
は得られていない。

【０００５】このような病気に対しては、長期間服用し
ても、比較的副作用の少ない漢方医薬が有効である。完
全に漢方医薬だけで対処できる病気もあるが、多くの場
合は西洋医学の治療法と併せて用いるとよい。例えば上
述の糖尿病の場合は、食事療法などとともに適宜インス
リンを投与して血糖値を抑えつつ、長期にわたって漢方
薬を処方する。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】上述したように西洋医
学を補うものとしても有望視される東洋医学の診断・治
療法は、専門の病院や薬局のみならず、これまで西洋医
学による診断・治療のみを行ってきた病院や、簡単なも
のであれば家庭でも行うことができることが望ましい。

【０００７】ところが、漢方で用いる医薬は非常に種類
が多く、また多くが生薬であるため処方の効果は患者の
体調など微妙な環境にも左右されることが多い。また、
東洋医学による症状の分析・診断方法は比較的定性的
で、その表現方法が主観的であったことから、知識を標
準化された表現で記述し、共有化できるはずの書籍など
による学習効果が得られにくい。そのため、西洋医学の
医師などの非専門家や非熟練者が東洋医学による治療法
を適宜取り入れて利用することは非常に難しい。

【０００８】また、診断の内容や治療開始後の症状の経
過などが客観的に表現されないことは、医師による第三
者への説明責任などの点からも問題がある。

【０００９】そこで、経験豊かな漢方治療医の有する、
診察、処方、および病状の経過観察などに関する膨大な
知識や「勘」のようなものを数値化し、専門家以外の者
も容易に共有できる客観的な形に表現し、活用できるよ
うにすることが強く求められている。

【００１０】以上述べたような様々な問題点に鑑み、本
願発明は、従来客観的な形で表現することが難しかった
東洋医学の知識を、非専門家や非熟練者であっても、実
際の診断や治療に頗る容易に利用することができる、診
断方法、及び、診断方法を実行するコンピュータを提供
することを目的とする。

【００１１】

【課題を解決するための手段】以上のような課題を解決
するために、本出願に係る第１の発明は、東洋医学によ
る診断方法において、（１）診断項目毎に、該診断項目
の症状を定量化して症状データベースとしてコンピュー
タに記憶させるステップと、（２）診断項目毎に、該診
断項目の症状に対する適合度を、各処方について定量化
して処方データベースとしてコンピュータに記憶させる
ステップと、（３）患者の診断項目毎の症状をコンピュ
ータへ入力するステップと、（４）コンピュータに入力
された患者の前記症状を、前記症状データベースに基づ
いて定量化するステップと、（５）患者の前記定量化さ
れた症状と、前記処方データベースとに基づいて、該患
者に対する最適な処方又は最適な処方の組合せをコンピ
ュータにより決定するステップとを有することを特徴と
する診断方法である。このような第１の発明によれば、
従来、定量的、客観的に表現されておらず、知識の共有
や活用が難しかった東洋医学による診断を、症状や薬効
をあらかじめ定量的に表現して登録したデータベースの
活用によって、非熟練者でも容易に行うことができる。

【００１２】また、本出願に係る第２の発明は、上記第
１の発明の診断方法において、前記処方は、漢方医薬と
する。このような第２の発明によれば、西洋医薬の欠点
を補うと期待されてはいるが、その処方には相当の経験
を有するとされていた漢方医薬を、非熟練者でも比較的
容易に処方することができる。

【００１３】また、第３の発明は、上記第１又は第２の
発明の診断方法において、前記診断項目の症状の定量化
は、メンバーシップ関数を用いて行われる。このような
第３の発明によれば、ファジー制御などに用いられるメ
ンバーシップ関数を利用することで、医師の診断による
症状という、従来は経験に基づく主観的データであった
ものを適切に数値化することができ、複雑な症状に対す
る適切な処方を決定する診断方法を提供することができ
る。

【００１４】また、第４の発明は、上記第３の発明の診
断方法において、診断項目毎に、各処方の前記定量化さ
れた適合度を、前記患者の該診断項目の定量化された症
状としてのメンバーシップ関数値により重み付けして患
者用適合度とし、各診断項目の前記患者用適合度の総和
を各処方毎に求め、該総和の最も大きい処方を、該患者
に対する最適処方とする。このような第４の発明によれ
ば、定量的、客観的でわかりやすい数値（総和）に基づ
いて、非熟練者であっても容易に適切な東洋医学的処方
を決定することができる。

【００１５】また、第５の発明は、上記第４の発明の診
断方法において、診断項目毎に、前記最適処方の前記患
者用適合度を、前記患者の該診断項目の定量化された症
状としてのメンバーシップ関数値により重み付けして、
それらの総和を初期総合指標とし、前記患者が前記最適
な処方を受け始めた後の適宜の時において、その時の該
患者の症状に基づいて、診断項目毎の定量化された症状
としてのメンバーシップ関数値を求め、診断項目毎に、
前記最適処方の前記患者用適合度を、求めたメンバーシ
ップ関数値により重み付けして、それらの総和を経過総
合指標とし、前記初期総合指標及び前記経過総合指標に
基づいて、前記最適な処方による治療効果を定量的に求
める。このような第５の発明によれば、上記発明で決定
された内容の処方効果を、時間を追って測定することが
できる。また、その測定指標は定量的かつ客観的であ
り、専門知識のない患者にとっても一目瞭然でわかりや
すい。

【００１６】また、第６の発明は、上記第３の発明の診
断方法において、診断項目毎に、各処方の前記定量化さ
れた適合度を、前記患者の該診断項目の定量化された症
状としてのメンバーシップ関数値により重み付けして患
者用適合度とし、各診断項目の前記患者用適合度の総和
を処方毎に求め、各処方の前記総和の比に応じた量の、
処方の組合せを、該患者に対する最適な処方の組合せと
する。このような第６の発明によれば、従来「合方」や
「加減方」と呼ばれる、熟練者のみが適切に処方できる
とされている、漢方医薬などを複数混合した調合製剤な
どの処方を、非熟練者でも比較的簡単に行うことができ
る。

【００１７】また、第７の発明は、上記第６の発明の診
断方法において、診断項目毎の各処方の前記患者用適合
度、前記総和の比、及び、前記患者の、診断項目毎の定
量化された症状としてのメンバーシップ関数値に基づい
て初期総合指標を求め、前記患者が前記最適な処方を受
け始めた後の適宜の時において、その時の該患者の症状
に基づいて、診断項目毎の定量化された症状としてのメ
ンバーシップ関数値を求め、診断項目毎の各処方の前記
患者用適合度、前記総和の比、及び、前記患者の、前記
求めたメンバーシップ関数値に基づいて経過総合指標を
求め、前記初期総合指標及び前記経過総合指標に基づい
て、前記最適な処方の組合せによる治療効果を定量的に
求める。このような第７の発明によれば、より微妙に患
者の症状に対応できる調合製剤などの処方効果を、時間
を追って測定することができる。また、その測定指標は
定量的かつ客観的であり、専門知識のない患者にとって
も一目瞭然でわかりやすい。

【００１８】また、第８の発明は、上記第１乃至第７の
いずれかの発明の診断方法を実行するコンピュータであ
る。

【００１９】

【発明の実施の形態】＝＝概要＝＝ 以下、図面を参照しつつ、本発明のより具体的な実施形
態につき、詳細に説明する。図１は本発明の診断システ
ムの一実施形態による構成とフローを示す図である。診
断コンピュータ１は、診断の内容が入力されると、症状
データベース２、および処方データベース３のデータを
参照して各種の計算を行い、最適処方を決定し、医師に
その結果を表示する。

【００２０】本診断システムのハードウェア構成として
は、中心となるのは診断コンピュータ１である。これ
は、症状データベース２および処方データベース３を含
めて１つのワークステーションなどで構成されていても
よいが、これらのデータベースを格納した別のコンピュ
ータとオンラインで接続された構成としてもよい。その
場合、ディスプレイとキーボードなど診断に必要な最小
限の要素だけが治療室に設けられていてもよい。

【００２１】症状データベースには、「のどの乾き」や
「尿の量」といった様々な症状（診断項目）について、
その症状の程度を定量化したデータをあらかじめ格納し
ている。また、処方データベースには、漢方医薬など様
々な処方の、前記各診断項目に対する効き具合（適合
度）を定量化したデータをあらかじめ格納している。

【００２２】ここではある１人の患者について診断、処
方を行う例で説明する。この患者はのどの乾きや便秘な
どの症状を訴えており、次のようなＡ〜Ｅ５種類の漢方
医薬を用いて治療する。Ａ：八味地黄丸、Ｂ：白虎加人
参湯、Ｃ：補中益気湯、Ｄ：大柴胡湯、Ｅ：牛車腎気
丸。

【００２３】＝＝症状の定量化＝＝ 図２は、「のどの乾き」と言う診断項目についての、症
状データベースの内容（左側のグラフ）と、この診断項
目に対する前記Ａ〜Ｅの各漢方医薬の適合度、すなわち
処方データベースの内容（右側のグラフ）を示してい
る。左側のグラフでは、のどの乾きの症状の程度は強
い、中位、弱いの３段階で表され、それぞれの程度に対
して１．０、０．５、０．１という離散的な数値が与え
られている。これはいわゆるファジー制御などで用いら
れるメンバーシップ関数である。このメンバーシップ関
数によれば、症状が「ある」、「ない」という２値的な
論理だけでなく、「重い」、「軽い」、「やや重い」と
いった微妙で主観的な表現も数値化して厳密に扱うこと
ができる。

【００２４】また、右側のグラフでは、各漢方医薬の、
のどの渇きに対する一般的な効き具合が０．１きざみの
数値で表されており、非常に効く場合は１．０、全く効
かない場合は０である。

【００２５】図３から図７も図２と同様に、様々な診断
項目の症状の程度と、その診断項目に対するＡ〜Ｅの一
般的な適合度を示している。それぞれの項目名は図３か
ら順に、「尿の量」、「体のだるさ」、「便秘の傾
向」、「肥満度」、および「下肢のしびれ」である。こ
のうち、図６に示す「肥満度」のみは、症状の程度のグ
ラフが連続的な値を有している。非常にやせている場合
は０．１であり、体格指数３５以上は一律に肥満度１と
している。

【００２６】図８から図１３の左側のグラフは、前記各
診断項目に対する特定の患者の症状を数値で表してい
る。この数値は前記症状データベースで決められていた
（「肥満度」以外は離散値の）数値（メンバーシップ関
数値）のうちの１つである。医師は問診などの診断に基
づき、前記診断項目ごとにこの患者の症状の程度を診断
用コンピュータに入力する。症状の程度の入力に際して
は、「強い」、「中位」、「弱い」といった前記症状の
程度を入力、もしくは選択すれば、前記症状データベー
スを参照して対応する数値に変換される。

【００２７】＝＝最適処方の決定＝＝ 図８から図１３の右側のグラフは、前記図２から図７右
側の、各漢方医薬の適合度のグラフと一見同様である
が、この患者の症状程度を考慮した適合度（患者用適合
度）のグラフである。このグラフの各数値は、図２から
図７の適合度のグラフの数値に、前記図８から図１３の
左側のグラフに示されたメンバーシップ関数値を掛け合
わせて求められている。言い換えると、一般的な適合度
の数値を、個々の患者の症状を反映した数値で重み付け
して、個々の患者用適合度を計算している。

【００２８】図８を見てみると、この患者ののどの乾き
は強い（メンバーシップ関数値＝１）ので、この患者に
対する各漢方薬の適合度の数値は１倍されて、結果的に
図２の一般的な適合度と同じになる。これに対して、図
１０を見てみると、体のだるさは中位（メンバーシップ
関数値＝０．５）なので、右側の患者用適合度のグラフ
の各数値は、図４の一般的な適合度のグラフの各数値が
それぞれ０.５倍されている。

【００２９】ここで、漢方医薬Ａ〜Ｅの、この患者に対
する総合的な適合度は、以下のように各症状に対する効
き具合の総和を計算して求める。すなわち、 Ａの総合的な適合度＝１．０＋１．０＋０．１５＋０．１＋０．３＝２．５５ Ｂ 〃 ＝０．５＋１．０＝１．５ Ｃ 〃 ＝０．５ Ｄ 〃 ＝１．０＋０．５＝１．５ Ｅ 〃 ＝０．１５＋１．０＝１．１５ この場合、処方すべき漢方医薬の優先順位は、高いもの
からＡ、Ｂ＝Ｄ、Ｅ、Ｃとなる。従って、まずＡの八味
地黄丸を投与して経過観察を行い。必要に応じてＢの白
虎加人参湯とＤの大柴胡湯を追加する。

【００３０】この例では、メンバーシップ関数値を０．
１、０．５、および１．０と３段階に設定したが、もっ
と細かく設定することもできる。また、このようにメン
バーシップ関数を用いて症状を記述すれば、主観的な表
現による微妙な診断を定量的かつ客観的に表現すること
ができ、その結果、症状が微妙に異なる個々の患者に対
してきめ細かな処方を比較的容易に行うことができる。

【００３１】＝＝治療効果の測定＝＝ 次に、この患者に対する処方効果を時間を追って測定す
るための経過観察について説明する。この患者の症状
は、症状データベースに定義されているメンバーシップ
関数値で図１４のように変化したものとする。この患者
には結局、前記効き具合の総和が最も大きかったＡの八
味地黄丸だけを処方したものとする。

【００３２】ある時点の治療効果の計算方法について説
明する。治療開始時における、この患者に対するＡの適
合度は、図７乃至図１３から読み取れるように、「のど
の乾き」〜「下肢のしびれ」に対して、それぞれ、１．
０、１．０、０．１５、０、０．１、０．３であった。
この各数値を「重み」として、治療開始時のメンバーシ
ップ関数値に重み付けをして加え合わせると、治療開始
時の処方効果（厳密にはまだ「処方による効果」ではな
いが）が求まる。すなわち、治療開始時の処方効果＝
１．０×１．０＋１．０×１．０＋０．５×０．１５＋
１．０×０＋０．５×０．１＋１．０×０．３＝２．４
３この値は、Ａがあまり適合しない症状（便秘の傾向や
体のだるさ）に対しては重み付けが小さいので、要する
にＡの処方による治療効果を測定するものである。

【００３３】同様に、２週間後、および１ヵ月後の治療
効果を求めると、 ２週間後の処方効果＝０．５×１．０＋１．０×１．０
＋０．５×０．１５＋１．０×０＋０．５×０．１＋
０．５×０．３＝１．８３ １ヵ月後の処方効果＝０．５×１．０＋０．５×１．０
＋０．１×０．１５＋１．０×０＋０．５×０．１＋
０．１×０．３＝１．１０ 従って、治療開始直後には２．４３であった症状が、Ａ
の投与によって２週間後に１．８３、１ヵ月後に１．１
０と改善されていったことがわかる。この指標は定量的
で一目瞭然の数値なので、患者自身も治療効果を客観的
に知り、納得することができる。

【００３４】＝＝変形例＝＝ 次に、本発明の別の実施形態について説明する。この実
施形態は、症状の定量化プロセスは先の実施形態と全く
同じであり、最適処方の決定プロセス以降が異なる。先
の実施形態と同じプロセスについては説明を省略する。

【００３５】先の実施形態では、Ａ〜Ｅの漢方医薬のう
ち、患者用適合度の総和として求めた総合的な適合度の
最も高いＡのみを処方することとしたが、本実施形態で
は総合的な適合度の比に応じた割合で調合し、複合製剤
として処方する。すなわち、 Ａ＝２．５５／（２．５５＋１．５＋０．５＋１．５＋
１．１５）＝２．５５／７．２＝０．３５ Ｂ＝１．５／７．２＝０．２１ Ｃ＝０．５／７．２＝０．０７ Ｄ＝１．５／７．２＝０．２１ Ｅ＝１．１５／７．２＝０．１６ により、Ａ：３５％、Ｂ：２１％、Ｃ：７％、Ｄ：２１
％、Ｅ：１６％のわりあいで混合して処方する。

【００３６】多くの場合、このような組み合わせによる
処方のほうが、先の実施形態のように最適な１種類を処
方するよりも、高い治療効果が得られる。

【００３７】この組み合わせ型の処方による治療効果を
測定するには、まず上記調合割合（３５〜１６％）によ
り重み付けされた、各症状に対する効き具合を積和とし
て求める。すなわち、 のどの乾き＝Ａ：１．０×０．３５＋Ｂ：０．５×０．
２１＝０．４６ 尿の量＝Ａ：１．０×０．３５＋Ｂ：１．０×０．２１
＝０．５６ 体のだるさ＝Ａ：０．１５×０．３５＋Ｃ：０．５×
０．０７＝０．０９ 便秘の傾向＝Ｄ：１．０×０．２１ ＝０．２１ 肥満度＝Ａ：０．１×０．３５＋Ｄ：０．５×０．２１
＋Ｅ：０．１５×０．１６＝０．１６ 下肢のしびれ＝Ａ：０．３×０．３５＋Ｅ：１．０×
０．１６＝０．２７

【００３８】従って、治療開始後、２週間後、１ヵ月後
の症状の程度が図１５のようであったとすると、それぞ
れの時点の処方効果を示す総合指標は、 治療開始時点＝１．０×０．４６＋１．０×０．５６＋
０．５×０．０９＋１．０×０．２１＋０．５×０．１
６＋１．０×０．２７＝１．６３ ２週間後＝０．５×０．４６＋１．０×０．５６＋０．
５×０．０９＋１．０×０．２１＋０．５×０．１６＋
０．５×０．２７＝１．２６ １ヵ月後＝０．５×０．４６＋０．５×０．５６＋０．
１×０．０９＋１．０×０．２１＋０．５×０．１６＋
０．１×０．２７＝０．８４ となる。

【００３９】従って、治療開始直後には１．６３であっ
た症状が、この複合製剤の投与によって２週間後に１．
２６、１ヵ月後に０．８４と改善されていったことがわ
かる。この指標も定量的かつ客観的で、患者にとっても
一目瞭然であることは先の実施形態同様である。また、
患者の症状を設定したメンバーシップ関数値は、治療効
果の経過を見て意図的に調整することができる。例えば
図１５の例では、便秘の傾向の症状に改善が見られない
ので、１ヶ月経過時点で、図１５の「調整値」のように
メンバーシップ関数値を変更すれば、特に便秘に対する
治療効果が大きい複合製剤を処方することができる。

【００４０】なお、本発明の処方内容は漢方医薬に限る
ものでなく、指圧や鍼灸といった、やはり従来その効果
などが客観的に図ることが難しかった様々な東洋医学的
治療法に対して同じように用いることができる。

【００４１】

【発明の効果】本発明によれば、従来客観的な形で表現
することが難しかった東洋医学の知識を、非専門家や非
熟練者であっても、実際の診断や治療に頗る容易に利用
することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本願発明の一実施形態による診断システムの概
要を表す図である。

【図２】同実施形態による、のどの乾きについてのグラ
フであり、左のグラフは症状の程度を表す症状データベ
ースの内容であり、右側のグラフは各漢方医薬の効き具
合（適合度）を表す処方データベースの内容である。

【図３】尿の量についての図２と同様のグラフである。

【図４】体のだるさについての図２と同様のグラフであ
る。

【図５】便秘傾向についての図２と同様のグラフであ
る。

【図６】肥満度についての図２と同様のグラフである。

【図７】下肢のしびれについての図２と同様のグラフで
ある。

【図８】同実施形態による、のどの乾きについてのグラ
フであり、左のグラフは患者の症状の程度をメンバーシ
ップ関数値であり、右側のグラフは各漢方医薬のこの患
者に対する効き具合（適合度）を表す。

【図９】尿の量についての図８と同様のグラフである。

【図１０】体のだるさについての図８と同様のグラフで
ある。

【図１１】便秘傾向についての図８と同様のグラフであ
る。

【図１２】肥満度についての図９と同様のグラフであ
る。

【図１３】下肢のしびれについての図９と同様のグラフ
である。

【図１４】患者の症状の経過を表すメンバーシップ関数
値の推移の表である。

【図１５】本発明の別の実施形態による、患者の症状の
経過を表すメンバーシップ関数値の推移の表である。

【符号の説明】

１ 診断コンピュータ ２ 症状データベース ３ 処方データベース

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 東洋医学による診断方法において、
   （１）診断項目毎に、該診断項目の症状を定量化して症
   状データベースとしてコンピュータに記憶させるステッ
   プと、（２）診断項目毎に、該診断項目の症状に対する
   適合度を、各処方について定量化して処方データベース
   としてコンピュータに記憶させるステップと、（３）患
   者の診断項目毎の症状をコンピュータへ入力するステッ
   プと、（４）コンピュータに入力された患者の前記症状
   を、前記症状データベースに基づいて定量化するステッ
   プと、（５）患者の前記定量化された症状と、前記処方
   データベースとに基づいて、該患者に対する最適な処方
   又は最適な処方の組合せをコンピュータにより決定する
   ステップとを有することを特徴とする診断方法。
2. 【請求項２】 請求項１に記載の診断方法において、 前記処方は、漢方医薬であることを特徴とする診断方
   法。
3. 【請求項３】 請求項１又は請求項２に記載の診断方法
   において、 前記診断項目の症状の定量化は、メンバーシップ関数を
   用いて行われることを特徴とする診断方法。
4. 【請求項４】 請求項３に記載の診断方法において、 診断項目毎に、各処方の前記定量化された適合度を、前
   記患者の該診断項目の定量化された症状としてのメンバ
   ーシップ関数値により重み付けして患者用適合度とし、 各診断項目の前記患者用適合度の総和を各処方毎に求
   め、 該総和の最も大きい処方を、該患者に対する最適処方と
   することを特徴とする診断方法。
5. 【請求項５】 請求項４に記載の診断方法において、 診断項目毎に、前記最適処方の前記患者用適合度を、前
   記患者の該診断項目の定量化された症状としてのメンバ
   ーシップ関数値により重み付けして、それらの総和を初
   期総合指標とし、 前記患者が前記最適な処方を受け始めた後の適宜の時に
   おいて、その時の該患者の症状に基づいて、診断項目毎
   の定量化された症状としてのメンバーシップ関数値を求
   め、 診断項目毎に、前記最適処方の前記患者用適合度を、求
   めたメンバーシップ関数値により重み付けして、それら
   の総和を経過総合指標とし、 前記初期総合指標及び前記経過総合指標に基づいて、前
   記最適な処方による治療効果を定量的に求めることを特
   徴とする診断方法。
6. 【請求項６】 請求項３に記載の診断方法において、 診断項目毎に、各処方の前記定量化された適合度を、前
   記患者の該診断項目の定量化された症状としてのメンバ
   ーシップ関数値により重み付けして患者用適合度とし、 各診断項目の前記患者用適合度の総和を処方毎に求め、 各処方の前記総和の比に応じた量の、処方の組合せを、
   該患者に対する最適な処方の組合せとすることを特徴と
   する診断方法。
7. 【請求項７】 請求項６に記載の診断方法において、 診断項目毎の各処方の前記患者用適合度、前記総和の
   比、及び、前記患者の、診断項目毎の定量化された症状
   としてのメンバーシップ関数値に基づいて初期総合指標
   を求め、 前記患者が前記最適な処方を受け始めた後の適宜の時に
   おいて、その時の該患者の症状に基づいて、診断項目毎
   の定量化された症状としてのメンバーシップ関数値を求
   め、 診断項目毎の各処方の前記患者用適合度、前記総和の
   比、及び、前記患者の、前記求めたメンバーシップ関数
   値に基づいて経過総合指標を求め、 前記初期総合指標及び前記経過総合指標に基づいて、前
   記最適な処方の組合せによる治療効果を定量的に求める
   ことを特徴とする診断方法。
8. 【請求項８】 請求項１乃至請求項７のいずれかに記載
   の診断方法を実行するコンピュータ。