[go: up one dir, main page]
More Web Proxy on the site http://driver.im/

JP2005050244A - Method, device, and program for generating behavior pattern data - Google Patents

Method, device, and program for generating behavior pattern data Download PDF

Info

Publication number
JP2005050244A
JP2005050244A JP2003283524A JP2003283524A JP2005050244A JP 2005050244 A JP2005050244 A JP 2005050244A JP 2003283524 A JP2003283524 A JP 2003283524A JP 2003283524 A JP2003283524 A JP 2003283524A JP 2005050244 A JP2005050244 A JP 2005050244A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
specific
facility
behavior pattern
user
tasks
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2003283524A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Hiroaki Kanetani
浩明 金谷
Hideki Akamatsu
英樹 赤松
Fumiaki Tokita
文章 時田
Koji Onodera
浩二 小野寺
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
THINK ONE KK
Takenaka Komuten Co Ltd
Original Assignee
THINK ONE KK
Takenaka Komuten Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by THINK ONE KK, Takenaka Komuten Co Ltd filed Critical THINK ONE KK
Priority to JP2003283524A priority Critical patent/JP2005050244A/en
Publication of JP2005050244A publication Critical patent/JP2005050244A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Landscapes

  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To obtain a method for generating behavior pattern data for reducing labor for performing simulations on specified facilities, and to obtain a device and a program for generating a behavior pattern. <P>SOLUTION: When a group of tasks (for example, a first medical examination reception, a follow-up reception, and the like) for prescribing each behavior for composing a behavior pattern that a user at specified types of facilities (a hospital, commercial facilities, an exhibition hall, or the like) in detail are stored as templates in advance for performing simulation regarding the application of the specified facilities, a specified behavior pattern that a user of specified facilities can take from tasks in the template is selected successively for rearrangement, on the basis of facility application condition information for indicating the application conditions of the specified facilities and user attribute information for indicating the attribute of the user, and the storage of a series of tasks that are selected and rearranged as behavior pattern data for indicating a specified behavior pattern is repeated for all behavior patterns that the user of the specified facilities can take. Then, simulation regarding the application of the specified facilities is made by using the generated behavior pattern data. <P>COPYRIGHT: (C)2005,JPO&NCIPI

Description

本発明は行動パターンデータの生成方法、装置及びプログラムに係り、特に、特定施設に関するシミュレーションに利用可能な行動パターンデータを生成するための行動パターンデータの生成方法、該行動パターンデータの生成方法を適用可能な行動パターンデータの生成装置、及び、コンピュータを前記行動パターンデータの生成装置として機能させるためのプログラムに関する。   The present invention relates to a behavior pattern data generation method, apparatus, and program, and in particular, applies behavior pattern data generation method and behavior pattern data generation method for generating behavior pattern data usable for simulation related to a specific facility. The present invention relates to a possible behavior pattern data generation apparatus and a program for causing a computer to function as the behavior pattern data generation apparatus.

病院や役所等のように不特定多数の人が利用する施設では、例えば施設内での利用者の流れ(動線)が錯綜している等の様々な理由で、施設内で提供されるサービスを受けるための待ち時間の増大等、効率的な施設運用が阻害され易い。特に、病院において診療時間に比して待ち時間が非常に長いことは社会問題となっており、施設運用の効率化による待ち時間の短縮や医療の質向上が待望されている。施設運用の効率化は、例えば、まず現状の施設運用をシミュレーションによって把握・評価することで、現状の施設運用における問題点を抽出し、抽出した問題点を改善することによって実現できる。   In facilities that are used by an unspecified number of people, such as hospitals and government offices, for example, services provided in the facility for various reasons such as the flow of users (flow lines) in the facility being complicated Efficient facility operation is likely to be hindered, such as an increase in waiting time for receiving the information. In particular, it is a social problem that the waiting time is very long compared to the medical examination time in a hospital, and there is a demand for shortening the waiting time and improving the quality of medical care by improving the efficiency of facility operation. The efficiency of facility operation can be realized, for example, by first identifying and evaluating the current facility operation by simulation, extracting problems in the current facility operation, and improving the extracted problems.

上記に関連して特許文献1には、病院を対象として、病院の施設・運用条件に関する情報や外来患者の到着分布を入力・記憶しておき、記憶した情報に基づき少なくとも各窓口や診療科等の到着時間、移動時間、待ち時間、待ち人数、施設の利用率等を計算し、外来患者の到着分布に従い待ち時間、待ち人数、施設の利用率等を運用の評価情報として出力する病院外来運用評価システムが開示されている。   In relation to the above, in Patent Document 1, for hospitals, information on hospital facilities and operating conditions and arrival distribution of outpatients are input and stored, and at least each window, medical department, etc. based on the stored information Hospital outpatient operation that calculates arrival time, travel time, waiting time, waiting number of people, facility usage rate, etc., and outputs waiting time, waiting number of people, facility usage rate etc. as operation evaluation information according to the arrival distribution of outpatients An evaluation system is disclosed.

また、特許文献2には、エレベータ等の交通手段の配置及び運転計画に応じて複数の交通手段の運行状況を模擬するための交通手段模擬情報と、建物内における通行者の流れを模擬するための時間帯毎の通行者の発生率、発生人数等の通行者模擬情報とに基づいて指定された箇所に指定された人数の通行者を発生させると共に、建物内の複数の交通手段の運行状況をシミュレーションし、各交通手段に対する待ち時間、所要時間、通行者の目的地迄の所要時間等の評価項目を抽出し、評価項目毎に重み付けを行って評価用データを生成する建物内総合交通シミュレーションシステムが開示されている。
特開2001−184408号公報 特開2000−44134号公報
Further, Patent Document 2 discloses transportation means simulation information for simulating the operation status of a plurality of transportation means according to the arrangement of transportation means such as an elevator and an operation plan, and the flow of passers-by in a building. The number of passers in the specified location is generated based on simulated passer-by information such as the rate of occurrence of passers-by and the number of passers, and the operation status of multiple means of transportation in the building. , To extract evaluation items such as waiting time for each means of transportation, required time, required time to passer's destination, etc., and generate evaluation data by weighting each evaluation item A system is disclosed.
JP 2001-184408 A JP 2000-44134 A

施設運用のシミュレーションは、シミュレーション対象の施設をモデル化した施設モデル内で、実際の利用者の行動パターンを模した行動パターンで個々の仮想利用者を行動させ、各時間帯での施設モデル内の各部位における利用者の分布や、利用者の個々の行動毎の所要時間を求めることによって為される。上記のシミュレーションを行うシミュレーション・プログラムは、個々の仮想利用者が単一の行動を終了する毎に、該仮想利用者の次の行動を決定する処理を行う構成となっており、詳しくは、シミュレーション上での個々の仮想利用者の行動パターンが実際の利用者の行動パターンを模した行動パターンとなり、且つ個々の仮想利用者の行動パターンによって実際の施設での実際の利用者がとり得る行動パターンが網羅されるように、次の行動決定の際の条件分岐のアルゴリズムが定められている。   In the facility operation simulation, each virtual user behaves with a behavior pattern simulating an actual user's behavior pattern in the facility model that models the facility to be simulated, and the facility model in each time zone This is done by obtaining the distribution of users in each part and the time required for each individual action of the user. The simulation program for performing the above simulation is configured to perform processing for determining the next action of the virtual user every time each virtual user finishes a single action. The behavior patterns of individual virtual users in the above become behavior patterns that imitate the behavior patterns of actual users, and the behavior patterns that can be taken by actual users in actual facilities by the behavior patterns of individual virtual users In order to cover the above, a conditional branching algorithm for the next action determination is defined.

しかしながら、例えば病院に設置されている診療科目は病院毎に相違している等のように、施設の運用条件は個々の施設毎に相違しており、個々の施設毎の運用条件に応じて、個々の利用者がとり得る行動パターンも個々の施設毎に相違することになる。このため、標準的な運用条件に則して作成した標準的なシミュレーション・プログラムは存在しているものの、実際の施設のシミュレーションに際して前記プログラムをそのまま利用できることは殆ど無く、特定施設のシミュレーションにあたっては特定施設の運用条件のヒアリングを行い、ヒアリングの結果に基づき標準的なシミュレーション・プログラムを特定施設用にカスタマイズしているのが実情である。従って、新たな施設のシミュレーションを行おうとする度に多大な労力が必要となる、という問題があった。   However, the operating conditions of the facilities are different for each facility, for example, the medical subjects installed in the hospital are different for each hospital, and depending on the operating conditions for each facility, The action patterns that can be taken by individual users also differ for each facility. For this reason, although there is a standard simulation program created in accordance with standard operating conditions, it is rarely possible to use the program as it is when simulating an actual facility. The actual situation is that the facility operating conditions are interviewed and a standard simulation program is customized for a specific facility based on the results of the hearing. Therefore, there has been a problem that a great deal of labor is required every time a new facility is simulated.

本発明は上記事実を考慮して成されたもので、特定施設に関するシミュレーションを行うための労力を軽減できる行動パターンデータの生成方法、行動パターンの生成装置及びプログラムを得ることが目的である。   The present invention has been made in consideration of the above facts, and an object of the present invention is to obtain a behavior pattern data generation method, a behavior pattern generation device, and a program that can reduce the labor for performing a simulation related to a specific facility.

上記目的を達成するために請求項1記載の発明に係る行動パターンデータの生成方法は、特定種の施設の利用者がとり得る行動パターンを分解することで得られる、前記行動パターンを構成する個々の行動を詳細に規定する個々のタスクを予め記憶しておき、前記特定種に属する特定施設の運用条件を表す施設運用条件情報及び前記特定施設の利用者の属性を表す利用者属性情報に基づいて、前記予め記憶しているタスクの中から前記特定施設の利用者がとり得る特定の行動パターンを構成するタスクを順次選択し、選択した一連のタスクを前記特定の行動パターンを表す行動パターンデータとして記憶させることを、前記特定施設の利用者がとり得る全ての行動パターンについて繰り返すことで、前記特定施設に関するシミュレーションに利用可能な行動パターンデータを生成する。   In order to achieve the above object, a method for generating action pattern data according to the first aspect of the present invention is a method for generating individual action patterns obtained by decomposing action patterns that a user of a specific type of facility can take. Based on the facility operation condition information indicating the operation conditions of the specific facility belonging to the specific type and the user attribute information indicating the attribute of the user of the specific facility Then, from among the tasks stored in advance, the tasks constituting the specific behavior pattern that the user of the specific facility can take are sequentially selected, and the selected series of tasks is the behavior pattern data representing the specific behavior pattern As a simulation for the specific facility by repeating for all the behavior patterns that the user of the specific facility can take. To generate a use possible patterns of behavior data.

請求項1記載の発明では、特定種の施設(例えば請求項5に記載の病院、商業施設、展示場の何れか)の利用者がとり得る行動パターンを分解することで得られる、前記行動パターンを構成する個々の行動を詳細に規定する個々のタスクを予め記憶している。例えば特定種の施設が病院であれば、タスクとしては初診受付や再診受付、診察、内視鏡、エコー、心電図、一般会計、自動会計、院内処方、院外処方等が挙げられる。そして請求項1記載の発明では、特定種に属する特定施設の運用条件を表す施設運用条件情報及び特定施設の利用者の属性を表す利用者属性情報に基づいて、予め記憶しているタスクの中から特定施設の利用者がとり得る特定の行動パターンを構成するタスクを順次選択し、選択した一連のタスクを特定の行動パターンを表す行動パターンデータとして記憶させることを、特定施設の利用者がとり得る全ての行動パターンについて繰り返すことで、特定施設に関するシミュレーションに利用可能な行動パターンデータを生成する。   In the invention described in claim 1, the behavior pattern obtained by disassembling a behavior pattern that a user of a specific type of facility (for example, any one of the hospital, commercial facility, and exhibition hall described in claim 5) can take. Each task that prescribes in detail the individual actions that constitute the is stored in advance. For example, if a particular type of facility is a hospital, the tasks may include initial examination reception, reexamination reception, examination, endoscope, echo, electrocardiogram, general account, automatic accounting, in-hospital prescription, out-of-hospital prescription, and the like. In the invention described in claim 1, based on the facility operation condition information indicating the operation condition of the specific facility belonging to the specific species and the user attribute information indicating the attribute of the user of the specific facility, The user of the specific facility is to sequentially select the tasks that constitute the specific behavior pattern that can be taken by the user of the specific facility and store the selected series of tasks as behavior pattern data representing the specific behavior pattern. By repeating for all the behavior patterns to be obtained, behavior pattern data that can be used for the simulation related to the specific facility is generated.

請求項1記載の発明における個々のタスクは、特定種の施設の利用者がとり得る行動パターンを構成する個々の行動を網羅しているので、上記のように、予め記憶しているタスクの中から順次選択していくことで、特定種に属する特定施設の利用者がとり得る行動パターンを網羅した行動パターンデータを容易に生成できる。また、行動パターンデータの生成対象の施設が同一種の施設であれば、行動パターンデータの生成にあたってタスクのデータを共通に用いることができる。なお、請求項1記載の発明において、行動パターンデータを生成するためのタスクの選択は、施設運用条件情報及び利用者属性情報に基づいてコンピュータが自動で行うようにしてもよいし、半自動で行う(例えばコンピュータは単に選択可能なタスクを一覧表示し、タスクの選択自体は人間が行う等)ようにしてもよい。   Since the individual tasks in the invention described in claim 1 cover the individual behaviors that constitute the behavior patterns that can be taken by users of a specific type of facility, as described above, among the tasks stored in advance. By selecting sequentially, it is possible to easily generate behavior pattern data covering behavior patterns that can be taken by users of a specific facility belonging to a specific species. Further, if the facilities for which behavior pattern data is to be generated are the same type of facility, task data can be commonly used for generating the behavior pattern data. In the first aspect of the invention, the selection of the task for generating the behavior pattern data may be automatically performed by the computer based on the facility operation condition information and the user attribute information, or may be performed semi-automatically. (For example, the computer simply displays a list of selectable tasks, and the selection of the task itself is performed by a human).

また、請求項1記載の発明において、施設運用条件情報及び利用者属性情報は、特定施設の利用者がとり得る行動パターンを判断可能な情報が含まれていればよく、例えば特定種の施設が病院であれば、例として請求項6に記載したように、特定施設としての特定の病院の施設運用条件情報には、前記特定の病院に設けられている診療科目を表す診療科目情報、前記特定の病院における各診療科目毎の会計方法を表す会計方法情報、各診療科目毎にタスクの特殊な順序が生ずる条件を表す特殊条件情報を含めることができ、特定の病院の利用者属性情報には、各診療科目毎の処置又は各種検査の割合を表す処置・検査情報、各診療科目毎の再診察の割合を表す再診察情報、各診療科目毎の他科受診の割合を表す他科受診情報、各診療科目毎の院外・院内別の処方箋発行割合を表す処方箋情報を含めることができる。   In the invention described in claim 1, the facility operation condition information and the user attribute information only need to include information capable of determining an action pattern that can be taken by the user of the specific facility. If it is a hospital, as described in claim 6 as an example, the facility operation condition information of a specific hospital as a specific facility includes medical subject information indicating a medical subject provided in the specific hospital, the specific Accounting method information that represents the accounting method for each medical subject in the hospital, special condition information that represents the condition that causes a special order of tasks for each medical subject, and user attribute information for a specific hospital , Treatment / inspection information that represents the proportion of each treatment subject or various examinations, reexamination information that represents the proportion of reexamination for each treatment subject, and other department visit information that represents the proportion of other department visits for each treatment subject , For each medical subject It can include prescription information representing a different prescription issued proportions outside-hospital.

前述のように、従来のシミュレーション・プログラムでは、シミュレーション上での個々の仮想利用者の行動パターンが、実際の利用者の行動パターンを模した行動パターンとなり、且つ個々の仮想利用者の行動パターンによって実際の施設での実際の利用者がとり得る行動パターンを網羅させることを、プログラムに組み込んだ条件分岐のアルゴリズムによって実現している。これに対して、請求項1記載の発明によって生成される行動パターンデータは、特定施設で利用者がとり得る行動パターンを網羅したデータであり、従来はプログラムに組み込まれていた条件分岐のアルゴリズム(施設毎に相違する運用条件等に応じてカスタマイズする必要のあったアルゴリズム)がデータとして表現されている。従って、請求項1記載の発明を適用して生成した行動パターンデータを用いて特定施設に関するシミュレーションを行うことで、一定のアルゴリズムを用いたプログラムでシミュレーションを行うことが可能となるので、特定施設に関するシミュレーションを行うための労力を軽減することができる。   As described above, in the conventional simulation program, the behavior pattern of each virtual user on the simulation becomes a behavior pattern imitating the behavior pattern of the actual user, and depending on the behavior pattern of each virtual user. Covering behavior patterns that can be taken by actual users in actual facilities is realized by a conditional branching algorithm built into the program. On the other hand, the behavior pattern data generated by the invention according to claim 1 is data covering behavior patterns that a user can take in a specific facility, and a conditional branch algorithm ( Algorithms that need to be customized according to operational conditions that differ for each facility are expressed as data. Therefore, since it is possible to perform a simulation with a program using a certain algorithm by performing a simulation related to a specific facility using the behavior pattern data generated by applying the invention of claim 1, The labor for performing the simulation can be reduced.

なお、請求項1記載の発明において、例えば病院等のように、利用者の行動パターンを構成する行動の数が多く、行動パターンの種類数も多くなり易い施設では、タスク自体の数も非常に多くなることが多い。このような場合には、例えば請求項2に記載したように、個々のタスクの各々を、行動パターンを構成する個々の行動を分類する複数のブロックの何れかと対応付けて記憶しておき、特定の行動パターンに対応するブロックを順次選択した後に、選択した個々のブロック毎に、該個々のブロックに対応するタスク群の中から、特定の行動パターンを構成するタスクを順次選択することが好ましい。   In the invention described in claim 1, in a facility such as a hospital where the number of actions constituting the user's action pattern is large and the number of types of action patterns is likely to increase, the number of tasks themselves is very large. Often increases. In such a case, for example, as described in claim 2, each individual task is stored in association with any one of a plurality of blocks that classify the individual actions constituting the action pattern. After sequentially selecting the blocks corresponding to the action patterns, it is preferable to sequentially select the tasks constituting the specific action pattern from the task group corresponding to the individual blocks for each selected block.

請求項2記載の発明では、個々のタスクの各々を、行動パターンを構成する個々の行動を分類する複数のブロック(例えば病院における利用者の行動パターンを構成する個々の行動は「受付」「診察」「処置」「生理検査」「放射線検査」「会計」「薬」の各ブロックに分類することができる)の何れかと対応付けて記憶しているので、個々のタスクは予めブロック毎に分類された状態で記憶されることになる。そして、請求項2記載の発明では、特定の行動パターンに対応するブロックを順次選択した後に、選択した個々のブロック毎に、個々のブロックに対応するタスク群の中から、特定の行動パターンを構成するタスクを順次選択するので、タスク自体の数が非常に多い場合にもタスクの選択が容易になると共に、選択した個々のブロックのうちの特定のブロックに対応するタスクを、前記特定のブロックに対応する別のタスクに変更するのみで、特定施設の利用者がとり得る別の行動パターンに対応する行動パターンデータを生成することができるので、特定施設の利用者がとり得る全ての行動パターンについて行動パターンデータの生成を繰り返すことも容易に行うことができる。   According to the second aspect of the present invention, each of the individual tasks is divided into a plurality of blocks for classifying the individual behaviors constituting the behavior pattern (for example, each behavior constituting the user's behavior pattern in the hospital is “reception”, “diagnosis” ”,“ Treatment ”,“ Physiological examination ”,“ Radiation examination ”,“ Accounting ”, and“ Drug ”can be classified into each block), and each task is classified in advance for each block. It will be stored in the state. According to the second aspect of the present invention, after sequentially selecting blocks corresponding to a specific action pattern, a specific action pattern is configured from a task group corresponding to each block for each selected individual block. Tasks are sequentially selected, so that task selection is facilitated even when the number of tasks themselves is very large, and tasks corresponding to specific blocks among the selected individual blocks are assigned to the specific blocks. By simply changing to another corresponding task, it is possible to generate action pattern data corresponding to another action pattern that can be taken by a user at a specific facility, so all the action patterns that a user at a specific facility can take It is also possible to easily generate behavior pattern data.

また、特定種の施設が複数種のサービスを提供する施設である場合、利用者の行動パターンは利用者が何れのサービスの提供を受けるかに応じて相違することが多い。例えば特定種の施設の1つである病院には複数の診療科目が設置されていることが殆どであるが、病院における利用者の行動パターンは、何れの診療科目(この診療科目が上記のサービスに相当する)を受診するかに応じて相違することが多い。上記を考慮すると、請求項1記載の発明において、例えば請求項3に記載したように、施設運用条件情報には、特定施設で利用者に提供されるサービスを規定する提供サービス情報が含まれており、特定種の施設の利用者がとり得る行動パターンとして、特定種の施設で利用者に提供される可能性がある各種サービスの何れかを利用者が利用する行動パターンを想定し、個々のタスクの各々を、特定種の施設で利用者に提供される可能性がある各種サービスの何れかと対応付けて記憶しておき、行動パターンデータの生成を提供サービス情報で規定された個々のサービス毎に行うと共に、個々の行動パターンを構成するタスクを、個々の行動パターンに対応するサービスと対応付けられたタスク群の中から選択することが好ましい。   Further, when a specific type of facility is a facility that provides a plurality of types of services, the user's behavior pattern often differs depending on which service the user receives. For example, a hospital, which is one of the specific types of facilities, often has a plurality of clinical subjects, but the behavior pattern of the user in the hospital is that any clinical subject (this clinical subject is the above service) This often depends on whether or not In consideration of the above, in the invention described in claim 1, for example, as described in claim 3, the facility operation condition information includes provided service information that defines a service provided to the user in the specific facility. As an action pattern that a user of a specific type of facility can take, an action pattern in which the user uses one of various services that may be provided to the user at a specific type of facility is assumed. Each task is stored in association with any of various services that may be provided to the user at a specific type of facility, and generation of behavior pattern data is performed for each service specified in the provided service information. In addition, it is preferable to select a task constituting each behavior pattern from a task group associated with a service corresponding to each behavior pattern.

請求項3記載の発明では、特定種の施設の利用者がとり得る行動パターンとして、特定種の施設で利用者に提供される可能性がある各種サービスの何れかを利用者が利用する行動パターンを想定し、個々のタスクの各々を、特定種の施設で利用者に提供される可能性がある各種サービスの何れかと対応付けて記憶しているので、個々のタスクは予めサービス毎に分類された状態で記憶されることになる。また、請求項3記載の発明において、施設運用条件情報には提供サービス情報が含まれており、行動パターンデータの生成を提供サービス情報で規定された個々のサービス(特定施設で利用者に提供される個々のサービス)毎に行うと共に、個々の行動パターンを構成するタスクを、個々の行動パターンに対応するサービスと対応付けられたタスク群の中から選択するので、タスク自体の数が非常に多い場合にもタスクの選択及び行動パターンデータの生成が容易になる。   In the invention according to claim 3, as an action pattern that a user of a specific type of facility can take, an action pattern in which the user uses any of various services that may be provided to the user at the specific type of facility Since each task is stored in association with any of various services that may be provided to users at a specific type of facility, each task is classified in advance for each service. It will be stored in the state. Further, in the invention according to claim 3, the facility operation condition information includes provided service information, and an individual service defined by the provided service information for generating behavior pattern data (provided to a user at a specific facility). For each service), and the tasks that make up each behavior pattern are selected from the task group associated with the service corresponding to each behavior pattern, so the number of tasks themselves is very large. Even in this case, task selection and action pattern data generation are facilitated.

また、請求項1記載の発明に係るタスクは、例えば請求項4に記載したように、複数種の施設について各々記憶しておき、特定施設の利用者がとり得る特定の行動パターンを構成するタスクは、特定施設の種類に対応するタスクの中から選択するようにしてもよい。これにより、種類が異なる施設の行動パターンデータも生成することが可能となる。   Further, the task according to the invention of claim 1 is a task that stores a plurality of types of facilities, respectively, and constitutes a specific behavior pattern that a user of the specific facility can take, as described in claim 4, for example. May be selected from the tasks corresponding to the type of the specific facility. Thereby, it becomes possible to generate action pattern data of different types of facilities.

請求項7記載の発明に係る行動パターンデータの生成装置は、特定種の施設の利用者がとり得る行動パターンを分解することで得られる、前記行動パターンを構成する個々の行動を詳細に規定する個々のタスクを予め記憶する記憶手段と、前記特定種に属する特定施設の運用条件を表す施設運用条件情報及び前記特定施設の利用者の属性を表す利用者属性情報に基づいて、前記記憶手段に記憶されているタスクの中から前記特定施設の利用者がとり得る特定の行動パターンを構成するタスクを順次選択し、選択した一連のタスクを前記特定の行動パターンを表す行動パターンデータとして前記記憶手段に記憶させることを、前記特定施設の利用者がとり得る全ての行動パターンについて繰り返すことで、前記特定施設に関するシミュレーションに利用可能な行動パターンデータを生成する生成手段と、を含んで構成されている。   The behavior pattern data generation device according to the invention of claim 7 defines in detail each behavior constituting the behavior pattern obtained by decomposing the behavior pattern that can be taken by a user of a specific type of facility. Based on storage means for storing individual tasks in advance, facility operation condition information indicating operation conditions of a specific facility belonging to the specific type, and user attribute information indicating attributes of a user of the specific facility, the storage means The tasks that constitute a specific behavior pattern that can be taken by the user of the specific facility are sequentially selected from the stored tasks, and the selected series of tasks are stored as behavior pattern data representing the specific behavior pattern. Is repeated for all behavior patterns that can be taken by the user of the specific facility, thereby simulating the specific facility. It is configured to include a generation means for generating the behavior pattern data available.

請求項7記載の発明に係る行動パターンデータの生成装置は、請求項1記載の発明と同様のタスクが記憶手段に記憶されており、生成手段は、請求項1記載の発明と同様にして行動パターンデータを生成するので、請求項1記載の発明と同様に、特定施設に関するシミュレーションを行うための労力を軽減することができる。   In the behavior pattern data generating device according to the seventh aspect of the present invention, the same task as the first aspect of the invention is stored in the storage means, and the generation means is the same as the first aspect of the invention. Since the pattern data is generated, the labor for performing the simulation related to the specific facility can be reduced, as in the first aspect of the invention.

請求項8記載の発明に係る行動パターンデータの生成装置は、特定種の施設の利用者がとり得る行動パターンを分解することで得られる、前記行動パターンを構成する個々の行動を詳細に規定する個々のタスクを予め記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶されているタスクを選択肢として表示する表示手段と、前記特定種に属する特定施設の運用条件を表す施設運用条件情報及び前記特定施設の利用者の属性を表す利用者属性情報に基づいて、前記表示手段によって表示されているタスクの中から前記特定施設の利用者がとり得る特定の行動パターンを構成するタスクをオペレータに順次選択させ、選択された一連のタスクを前記特定の行動パターンを表す行動パターンデータとして前記記憶手段に記憶させることを、前記特定施設の利用者がとり得る全ての行動パターンについて繰り返すことで、前記特定施設に関するシミュレーションに利用可能な行動パターンデータを生成する生成補助手段と、を含んで構成されている。   The behavior pattern data generation device according to the invention of claim 8 prescribes in detail each behavior constituting the behavior pattern obtained by decomposing a behavior pattern that a user of a specific type of facility can take. Storage means for storing individual tasks in advance, display means for displaying the tasks stored in the storage means as options, facility operation condition information indicating operation conditions of a specific facility belonging to the specific type, and the specific facility Based on user attribute information representing user attributes, the operator sequentially selects a task that constitutes a specific action pattern that can be taken by the user of the specific facility from the tasks displayed by the display means, The storage means stores the selected series of tasks as behavior pattern data representing the specific behavior pattern. Who is repeated for all the behavior patterns that may take, is configured to include a, a generating auxiliary means for generating a behavior pattern data available simulation of the specific facility.

請求項8記載の発明に係る行動パターンデータの生成装置は、請求項1記載の発明と同様のタスクが記憶手段に記憶されており、記憶手段に記憶されているタスクが表示手段によって選択肢として表示される。そして、請求項8記載の発明に係る生成補助手段は、特定種に属する特定施設の運用条件を表す施設運用条件情報及び特定施設の利用者の属性を表す利用者属性情報に基づいて、表示手段によって表示されているタスクの中から特定施設の利用者がとり得る特定の行動パターンを構成するタスクをオペレータに順次選択させ、選択された一連のタスクを特定の行動パターンを表す行動パターンデータとして記憶手段に記憶させることを、特定施設の利用者がとり得る全ての行動パターンについて繰り返すことで、特定施設に関するシミュレーションに利用可能な行動パターンデータを生成する。   In the behavior pattern data generation device according to the invention described in claim 8, a task similar to that of the invention described in claim 1 is stored in the storage means, and the task stored in the storage means is displayed as an option by the display means. Is done. The generation assisting means according to the invention described in claim 8 is a display means based on facility operating condition information indicating operating conditions of a specified facility belonging to a specified species and user attribute information indicating attributes of a user of the specified facility. The tasks that make up a specific behavior pattern that a user at a specific facility can take are sequentially selected from among the tasks displayed by the operator, and the selected series of tasks is stored as behavior pattern data representing the specific behavior pattern. The action pattern data that can be used for the simulation related to the specific facility is generated by repeating the storage in the means for all the behavior patterns that the user of the specific facility can take.

請求項8記載の発明では、タスクの選択自体はオペレータによって行われるものの、選択肢としてのタスクが表示手段によって表示されているので、オペレータがタスクの選択を容易に行うことができる。また、請求項8記載の発明において、オペレータによるタスクの選択は、請求項1記載の発明と同様に施設運用条件情報及び利用者属性情報に基づいて行われ、請求項1記載の発明と同様の行動パターンデータが生成されるので、請求項1記載の発明と同様に、特定施設に関するシミュレーションを行うための労力を軽減することができる。   In the invention described in claim 8, although the task selection itself is performed by the operator, the task as an option is displayed by the display means, so that the operator can easily select the task. Further, in the invention described in claim 8, the task selection by the operator is performed based on the facility operation condition information and the user attribute information as in the invention described in claim 1, and the same as in the invention described in claim 1. Since the action pattern data is generated, the labor for performing the simulation related to the specific facility can be reduced as in the first aspect of the invention.

請求項9記載の発明に係るプログラムは、特定種の施設の利用者がとり得る行動パターンを分解することで得られる、前記行動パターンを構成する個々の行動を詳細に規定する個々のタスクを予め記憶する記憶手段を備えたコンピュータを、前記特定種に属する特定施設の運用条件を表す施設運用条件情報及び前記特定施設の利用者の属性を表す利用者属性情報に基づいて、前記記憶手段に記憶されているタスクの中から前記特定施設の利用者がとり得る特定の行動パターンを構成するタスクを順次選択し、選択した一連のタスクを前記特定の行動パターンを表す行動パターンデータとして前記記憶手段に記憶させることを、前記特定施設の利用者がとり得る全ての行動パターンについて繰り返すことで、前記特定施設に関するシミュレーションに利用可能な行動パターンデータを生成する生成手段として機能させる。   The program according to the invention described in claim 9 preliminarily stores individual tasks that prescribe in detail the individual behaviors constituting the behavior pattern obtained by decomposing the behavior patterns that a user of a specific type of facility can take. A computer having storage means for storing is stored in the storage means based on facility operation condition information indicating operation conditions of a specific facility belonging to the specific species and user attribute information indicating attributes of a user of the specific facility. The tasks constituting the specific behavior pattern that can be taken by the user of the specific facility are sequentially selected from among the tasks that have been performed, and the selected series of tasks are stored in the storage means as behavior pattern data representing the specific behavior pattern. This simulation is repeated for all the behavior patterns that the user of the specific facility can take. To function as a generating means for generating a behavior pattern data available down.

請求項9記載の発明に係るプログラムは、上記の記憶手段を備えたコンピュータを、上記の生成手段として機能させるためのプログラムであるので、前記コンピュータが請求項9記載の発明に係るプログラムを実行することにより、前記コンピュータが請求項7に記載の行動パターンデータの生成装置として機能することになり、請求項1及び請求項7記載の発明と同様に、特定施設に関するシミュレーションを行うための労力を軽減することができる。   Since the program according to the ninth aspect of the invention is a program for causing a computer having the storage means to function as the generation means, the computer executes the program according to the ninth aspect of the invention. As a result, the computer functions as the behavior pattern data generation device according to claim 7, and, similarly to the inventions according to claims 1 and 7, reduces the labor for performing the simulation related to the specific facility. can do.

請求項10記載の発明に係るプログラムは、特定種の施設の利用者がとり得る行動パターンを分解することで得られる、前記行動パターンを構成する個々の行動を詳細に規定する個々のタスクを予め記憶する記憶手段を備えたコンピュータを、前記記憶手段に記憶されているタスクを選択肢として表示する表示手段、及び、前記特定種に属する特定施設の運用条件を表す施設運用条件情報及び前記特定施設の利用者の属性を表す利用者属性情報に基づいて、前記表示手段によって表示されているタスクの中から前記特定施設の利用者がとり得る特定の行動パターンを構成するタスクをオペレータに順次選択させ、選択された一連のタスクを前記特定の行動パターンを表す行動パターンデータとして前記記憶手段に記憶させることを、前記特定施設の利用者がとり得る全ての行動パターンについて繰り返すことで、前記特定施設に関するシミュレーションに利用可能な行動パターンデータを生成する生成補助手段として機能させる。   The program according to the invention described in claim 10 preliminarily stores individual tasks that prescribe in detail the individual behaviors constituting the behavior pattern, which are obtained by decomposing the behavior patterns that a user of a specific type of facility can take. A computer having a storage means for storing, a display means for displaying a task stored in the storage means as an option, a facility operation condition information indicating an operation condition of a specific facility belonging to the specific species, and the specific facility Based on user attribute information representing user attributes, the operator sequentially selects a task that constitutes a specific action pattern that can be taken by the user of the specific facility from the tasks displayed by the display means, Storing the selected series of tasks in the storage means as behavior pattern data representing the particular behavior pattern; By repeated for all action pattern user of setting can take, to function as a generator an auxiliary means for generating behavioral pattern data available simulation of the specific facility.

請求項10記載の発明に係るプログラムは、上記の記憶手段を備えたコンピュータを、表示手段及び生成補助手段として機能させるためのプログラムであるので、前記コンピュータが請求項10記載の発明に係るプログラムを実行することにより、コンピュータが請求項8に記載の行動パターンデータの生成装置として機能することになり、請求項1及び請求項8記載の発明と同様に、特定施設に関するシミュレーションを行うための労力を軽減することができる。   The program according to the invention described in claim 10 is a program for causing a computer including the storage means to function as a display means and a generation assisting means. Therefore, the computer executes the program according to the invention according to claim 10. When executed, the computer functions as the behavior pattern data generating device according to claim 8, and, similarly to the inventions according to claim 1 and claim 8, the labor for performing the simulation for the specific facility is reduced. Can be reduced.

以上説明したように本発明は、特定種の施設の利用者がとり得る行動パターンを構成する個々の行動を詳細に規定する個々のタスクを予め記憶しておき、特定施設の運用条件及び特定施設の利用者の属性に基づいて、予め記憶しているタスクの中から特定施設の利用者がとり得る特定の行動パターンを構成するタスクを順次選択し、選択した一連のタスクを特定の行動パターンを表す行動パターンデータとして記憶させることを、特定施設の利用者がとり得る全ての行動パターンについて繰り返すことで、特定施設に関するシミュレーションに利用可能な行動パターンデータを生成するので、特定施設に関するシミュレーションを行うための労力を軽減できる、という優れた効果を有する。   As described above, the present invention stores in advance individual tasks that prescribe in detail the individual behaviors that constitute the behavior patterns that a user of a specific type of facility can take, and the operating conditions of the specific facility and the specific facility Based on the user's attributes, the tasks that make up a specific behavior pattern that can be taken by a user at a specific facility are sequentially selected from the tasks stored in advance, and the selected series of tasks are assigned a specific behavior pattern. To store behavior pattern data that can be used for simulations related to specific facilities by repeating all behavior patterns that can be taken by users of the specific facilities to perform simulations related to specific facilities It has an excellent effect of reducing labor.

以下、図面を参照して本発明の実施形態の一例を詳細に説明する。図1には本発明を適用可能なパーソナル・コンピュータ(PC)10が示されている。PC10は、CPU10A、ROM10B、RAM10C及び入出力ポート10Dが、データバス、制御バス、アドレスバス等から成るバス10Eを介して互いに接続されて構成されている。また入出力ポート10Dには、各種の入出力機器として、CRT又はLCDから成るディスプレイ12、キーボード14、マウス16、プリンタ18、ハードディスクドライブ(HDD)20、CD−ROM22からの情報の読み出しを行うCD−ROMドライブ24が各々接続されている。   Hereinafter, an example of an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. FIG. 1 shows a personal computer (PC) 10 to which the present invention can be applied. The PC 10 is configured by connecting a CPU 10A, a ROM 10B, a RAM 10C, and an input / output port 10D to each other via a bus 10E including a data bus, a control bus, an address bus, and the like. The input / output port 10D is a CD 12 for reading out information from a display 12, a keyboard 14, a mouse 16, a printer 18, a hard disk drive (HDD) 20, and a CD-ROM 22 as various input / output devices. -ROM drives 24 are connected to each other.

PC10のHDD20には、後述する行動パターンデータ生成処理を行うための行動パターンデータ生成プログラムがインストールされている。行動パターンデータ生成プログラムをPC10にインストール(移入)するには幾つかの方法があるが、例えば行動パターンデータ生成プログラムをセットアッププログラムと共にCD−ROM22に記録しておき、該CD−ROM22をCD−ROMドライブ24にセットし、CPU10Aに対して前記セットアッププログラムの実行を指示すれば、CD−ROM22から行動パターンデータ生成プログラムが順に読み出され、読み出された行動パターンデータ生成プログラムがHDD20に順に書き込まれることで、行動パターンデータ生成プログラムのインストールが行われる。この行動パターンデータ生成プログラムは請求項9(又は請求項10)に記載のプログラムに対応しており、CPU10Aが行動パターンデータ生成プログラムを実行することで、PC10は請求項7(又は請求項8)に記載の行動パターンデータ生成装置として機能する。   A behavior pattern data generation program for performing behavior pattern data generation processing described later is installed in the HDD 20 of the PC 10. There are several methods for installing (transferring) the behavior pattern data generation program to the PC 10. For example, the behavior pattern data generation program is recorded on the CD-ROM 22 together with the setup program, and the CD-ROM 22 is stored in the CD-ROM. If the drive 24 is set and the CPU 10A is instructed to execute the setup program, the behavior pattern data generation program is sequentially read from the CD-ROM 22, and the read behavior pattern data generation program is sequentially written to the HDD 20. Thus, the behavior pattern data generation program is installed. This behavior pattern data generation program corresponds to the program according to claim 9 (or claim 10), and the PC 10 executes the behavior pattern data generation program so that the PC 10 is claimed in claim 7 (or claim 8). It functions as an action pattern data generation device described in 1.

次に本実施形態の作用を説明する。本実施形態に係る行動パターンデータ生成プログラムには、行動パターンデータ生成処理の実行に必要なテンプレートが付加されており、このテンプレートは、行動パターンデータ生成プログラムのインストール時にHDD20に同時に記憶される。本実施形態に係るテンプレートの一例を図2に示す。   Next, the operation of this embodiment will be described. A template necessary for executing the behavior pattern data generation process is added to the behavior pattern data generation program according to the present embodiment, and this template is simultaneously stored in the HDD 20 when the behavior pattern data generation program is installed. An example of the template according to the present embodiment is shown in FIG.

図2に示すように、本実施形態に係るテンプレートは、行動パターンデータ生成対象の各種施設(病院、商業施設、展示場A、展示場B、…)毎に用意されており、特定種の施設に対応するテンプレートは、特定種の施設利用者がとり得る行動パターンを構成する個々の行動を詳細に規定する多数個のタスク(を表すタスクデータ)を含んで構成されている。図2の例では、病院の利用者(患者)に対応するタスクとして、「初診受付」「再診受付」「予約」「初来院受付」「診察」「再診察」「他科受診」「中央処置室」「検体検査」「内科処置室」等が各々示されている。個々のタスク(データ)は、各種施設毎に、利用者がとり得る全ての行動パターンを列挙し、列挙した行動パターンを該行動パターンを構成する個々の行動に分解し、分解した個々の行動を解析することで認識することができる。   As shown in FIG. 2, the template according to the present embodiment is prepared for each type of facility (hospital, commercial facility, exhibition hall A, exhibition hall B,...) For generating behavior pattern data. The template corresponding to is configured to include a large number of tasks (representing task data) that define in detail the individual behaviors that constitute the behavior patterns that can be taken by a specific type of facility user. In the example of FIG. 2, the tasks corresponding to hospital users (patients) are “First Visit”, “Revisit”, “Reservation”, “First Visit”, “Diagnosis”, “Revisit”, “Other Department”, “Central” The “treatment room”, “specimen test”, “medical treatment room”, etc. are shown. Each task (data) enumerates all the action patterns that a user can take for each facility, decomposes the enumerated action patterns into individual actions constituting the action pattern, and displays the decomposed individual actions. It can be recognized by analyzing.

また、行動パターンデータ生成対象の各種施設では、通常、利用者に対して複数種のサービス(例えば病院では内科、外科、整形外科等の診療科目が前記サービスに相当する)を提供しており、特定種の施設の利用者がとり得る個々の行動パターンは、利用者が特定種の施設で提供される複数種のサービスのうちの利用対象のサービスに応じて大きく相違することが多い。このため、前述した利用者の行動パターンの列挙及びタスクの認識は各種施設で提供される個々のサービスを単位として行われ、認識された個々のタスク(データ)は特定のサービスと対応付けて記憶される。図2の例では、病院の利用者の行動パターンの列挙及びタスクの認識が、病院に設置されている複数の診療科目毎に行われることで、認識された個々のタスク(データ)が個々の診療科目と対応付けて記憶された状態が示されている(図2では図面の錯綜を避けるため、診療科目「整形外科」についてのみタスクを詳細に示している)。   In addition, various facilities that generate behavior pattern data usually provide multiple types of services to users (for example, medical departments such as internal medicine, surgery, and orthopedics in hospitals correspond to the above services), Individual behavior patterns that a user of a specific type of facility can take are often greatly different depending on the service to be used among a plurality of types of services provided by the user at the specific type of facility. Therefore, the above-described enumeration of user behavior patterns and task recognition are performed in units of individual services provided at various facilities, and the recognized individual tasks (data) are stored in association with specific services. Is done. In the example of FIG. 2, enumeration of behavior patterns and recognition of tasks of hospital users is performed for each of a plurality of medical subjects installed in the hospital, so that each recognized task (data) The state stored in association with the medical subject is shown (in FIG. 2, the task is shown in detail only for the medical subject “orthopedic surgery” in order to avoid complication of the drawing).

更に、本実施形態では、列挙した行動パターンを個々の行動に分解して解析するにあたり、分解した個々の行動を分類する行動種別(ブロックと称する)を複数定め、認識したタスクを複数のブロックの何れかと対応付けて記憶している。図2の例では、病院の整形外科の利用者がとり得る行動パターンを構成する行動パターンを、「受付」「診察」「処置」「生理検査」「放射線検査」「会計」「薬」の7種類のブロックに分類し、病院の整形外科の利用者がとり得る全ての行動パターンを列挙することで認識された個々のタスクが、上記7種類のブロックの何れかと対応付けて各々記憶された状態が示されている。   Furthermore, in this embodiment, when decomposing and analyzing the enumerated action patterns into individual actions, a plurality of action types (referred to as blocks) for classifying the decomposed individual actions are determined, and the recognized tasks are assigned to a plurality of blocks. It is stored in association with either. In the example of FIG. 2, the behavior patterns constituting the behavior patterns that the orthopedic user of the hospital can take are “reception”, “diagnosis”, “treatment”, “physiological examination”, “radiological examination”, “accounting”, and “drug”. A state in which individual tasks recognized by enumerating all behavior patterns that can be taken by orthopedic users in hospitals are classified and stored in association with any of the above seven types of blocks. It is shown.

なお、本実施形態に係るテンプレートは本発明に係るタスク(詳しくは請求項2〜請求項4に記載のタスク)のデータに対応しており、テンプレートを記憶するHDD20は請求項7及び請求項9に記載の記憶手段に対応している。   Note that the template according to the present embodiment corresponds to the data of the task according to the present invention (specifically, the task according to claims 2 to 4), and the HDD 20 storing the template has claims 7 and 9. This corresponds to the storage means described in (1).

続いて、特定施設の運用等に関するシミュレーションを行うにあたり、該シミュレーションに利用するための行動パターンデータを生成するために、オペレータによりPC10に対して行動パターンデータ生成プログラムの実行が指示されることでPC10で行われる行動パターンデータ生成処理について、図3のフローチャートを参照して説明する。なお、この行動パターンデータ生成処理は請求項7に記載の生成手段に対応している。   Subsequently, when performing a simulation related to the operation of a specific facility, the PC 10 is instructed by the operator to execute the action pattern data generation program to the PC 10 in order to generate action pattern data to be used for the simulation. The action pattern data generation process performed in step 1 will be described with reference to the flowchart of FIG. This behavior pattern data generation process corresponds to the generation means described in claim 7.

ステップ100では、例として図4に示すように、本実施形態に係る行動パターンデータ生成処理で行動パターンデータの生成が可能な施設(テンプレートが用意されている施設)の種別を選択肢として一覧表示する施設種別選択画面をディスプレイ12に表示することで、行動パターンデータ生成対象の施設の種別の選択をオペレータに要請する。次のステップ102では施設の種別が選択されたか否か判定し、判定が肯定される迄判定を繰り返す。   In step 100, as shown in FIG. 4 as an example, the types of facilities (facility for which templates are prepared) capable of generating behavior pattern data in the behavior pattern data generation processing according to the present embodiment are displayed as a list. By displaying the facility type selection screen on the display 12, the operator is requested to select the type of facility for which the behavior pattern data is to be generated. In the next step 102, it is determined whether or not the facility type has been selected, and the determination is repeated until the determination is affirmed.

オペレータによってキーボード14やマウス16が操作されることで、行動パターンデータ生成対象の施設種別が選択されると、ステップ102の判定が肯定されてステップ104へ移行し、選択された施設種別に対応する施設情報及び利用者情報を入力するための情報入力画面をディスプレイ12に表示することで、行動パターンデータ生成対象(シミュレーション対象)の特定施設に関する施設情報及び利用者情報の入力をオペレータに要請する。次のステップ106では施設情報及び利用者情報の入力が完了したか否か判定し、判定が肯定される迄判定を繰り返す。   When the facility type for generating the behavior pattern data is selected by operating the keyboard 14 or the mouse 16 by the operator, the determination in step 102 is affirmed and the process proceeds to step 104 to correspond to the selected facility type. By displaying an information input screen for inputting facility information and user information on the display 12, the operator is requested to input facility information and user information related to a specific facility that is a behavior pattern data generation target (simulation target). In the next step 106, it is determined whether or not facility information and user information have been input, and the determination is repeated until the determination is affirmed.

本実施形態に係る施設情報は、施設の運用条件を表す情報(例えば施設で提供される各種サービスを表す情報(この情報は請求項3に記載の提供サービス情報に対応している)や、サービスの提供時間・場所を表す情報、その他の情報)、職員の数を表す情報等から構成されており、本実施形態に係る利用者情報は、利用者の各種属性を表す情報(例えば各種サービスを利用する利用者の数や推移を表す情報、各種の行動パターンをとる利用者の割合の判断材料となる情報等)で構成されている。図5には、行動パターンデータ生成対象の施設種別として病院が選択された場合にディスプレイ12に表示される、施設情報としての病院情報及び利用者情報としての患者情報を入力するための情報入力画面の一例を示す。   The facility information according to the present embodiment includes information indicating operational conditions of the facility (for example, information indicating various services provided in the facility (this information corresponds to the provided service information described in claim 3), service information, and the like. Information indicating the provision time / location of the user, other information), information indicating the number of employees, etc., and the user information according to the present embodiment is information indicating various attributes of the user (for example, various services). Information indicating the number and transition of users to be used, information for determining the ratio of users taking various behavior patterns, and the like. FIG. 5 shows an information input screen for inputting hospital information as facility information and patient information as user information displayed on the display 12 when a hospital is selected as a facility type for which behavior pattern data is to be generated. An example is shown.

本実施形態において、特定施設に関する施設情報及び利用者情報は、施設情報及び利用者情報を構成する各情報項目について特定施設の関係者からヒアリングを行うことで、事前に収集される。オペレータはキーボード14やマウス16を操作し、情報入力画面の各入力欄に対応する情報を各々入力することで、施設情報及び利用者情報を入力する。   In the present embodiment, facility information and user information related to a specific facility are collected in advance by conducting interviews with persons concerned with the specific facility for each information item constituting the facility information and user information. The operator operates the keyboard 14 and the mouse 16 to input facility information and user information by inputting information corresponding to each input field on the information input screen.

なお、施設情報及び利用者情報には、シミュレーションを実行するために必要な情報と行動パターンデータの生成に必要な情報が含まれており(シミュレーションの実行と行動パターンデータの生成に共通に用いられる情報も存在している)、施設情報のうち行動パターンデータの生成に必要な情報(例えば図5における「診療科目」「タスクの特殊な順序が生ずる条件」等)は本発明に係る施設運用条件情報(詳しくは請求項6に記載の施設運用条件情報)に、利用者情報のうち行動パターンデータの生成に必要な情報(例えば図5における「初診・再診・予約の割合」「処置・各種検査の割合」「再診察・他科受診の割合」「処方箋発行割合」「薬・検査のみの患者の割合」等)は本発明に係る利用者属性情報(詳しくは請求項6に記載の利用者属性情報)に各々対応している。   The facility information and the user information include information necessary for executing the simulation and information necessary for generating the behavior pattern data (commonly used for executing the simulation and generating the behavior pattern data). The information necessary for generating the behavior pattern data (for example, “medical course” in FIG. 5 and “conditions that cause a special order of tasks” and the like in FIG. 5) among the facility information is the facility operation condition according to the present invention. Information (specifically, the facility operation condition information described in claim 6) includes information necessary for generating behavior pattern data among user information (for example, “Percentage of first visit / revisit / reservation” in FIG. "Percentage of examination", "Percentage of re-examination / other department visit", "Prescription issuance ratio", "Percentage of patients with only medicine / test" etc.) etc.) They are respectively corresponding to the user attribute information).

オペレータによる施設情報及び利用者情報の入力が完了すると、ステップ106の判定が肯定されてステップ108へ移行し、施設情報に基づいて行動パターンデータ生成対象の特定施設で提供されるサービスを認識し、認識したサービスの中から次のステップ110以降で処理対象とするサービスを選択する。また、次のステップ110では、参照テンプレートとして、行動パターンデータ生成対象の施設種別に対応し、かつステップ108で処理対象として選択したサービスに対応しているテンプレートを選択する。例えば行動パターンデータ生成対象の施設種別として「病院」が選択され、処理対象のサービス(診療科目)として「整形外科」を選択した場合には、図2において「整形外科」と対応付けられているテンプレート(複数のブロック及びタスクの集合)が参照テンプレートとして選択されることになる。   When the input of facility information and user information by the operator is completed, the determination in step 106 is affirmed and the process proceeds to step 108, and the service provided at the specific facility for which the behavior pattern data is generated is recognized based on the facility information. A service to be processed in the next step 110 and subsequent steps is selected from the recognized services. In the next step 110, a template corresponding to the facility type of the behavior pattern data generation target and corresponding to the service selected as the processing target in step 108 is selected as a reference template. For example, when “hospital” is selected as the facility type for generating the behavior pattern data and “orthopedic” is selected as the service (medical subject) to be processed, it is associated with “orthopedic” in FIG. A template (a set of a plurality of blocks and tasks) is selected as a reference template.

ステップ112では、行動パターンデータ生成対象の特定施設の施設情報及び利用者情報に基づいて、行動パターンデータ生成対象の特定施設が提供する処理対象のサービスを利用する利用者がとり得る行動パターンのうち、特定の行動パターンに対応するブロック(特定の行動パターンを構成する個々の行動のうちの1つに対応するブロック)を、参照テンプレート内の複数のブロックの中から選択する。次のステップ114では、施設情報及び利用者情報に基づいて、現在迄に選択したブロックは、特定の行動パターンを表すブロックとして不足していないか否か判定する。判定が肯定された場合にはステップ116へ移行し、特定の行動パターンを構成する個々の行動のうち、対応するブロックが未選択の1つの行動に対応するブロック(追加すべきブロック)が参照テンプレート内に存在しているか否かを確認する。   In step 112, based on the facility information and user information of the specific facility for which the behavior pattern data is to be generated, among the behavior patterns that can be taken by the user who uses the processing target service provided by the specific facility for which the behavior pattern data is to be generated A block corresponding to a specific action pattern (a block corresponding to one of individual actions constituting the specific action pattern) is selected from a plurality of blocks in the reference template. In the next step 114, based on the facility information and user information, it is determined whether or not the block selected up to now is insufficient as a block representing a specific behavior pattern. If the determination is affirmative, the process proceeds to step 116, and among the individual actions constituting the specific action pattern, a block corresponding to one action that is not selected (block to be added) is a reference template. To check if it exists in.

次のステップ118では、追加すべきブロックが参照テンプレート内に存在しているか否か判定する。判定が肯定された場合にはステップ112に戻り、追加すべきブロックを参照テンプレート内の複数のブロックの中から選択する。なお、追加すべきブロックが既に選択したブロックと同一のブロックである場合も生じ得るが、この場合、既に選択したブロックをコピーする等により同一のブロックを追加(選択)するようにしてもよい。   In the next step 118, it is determined whether or not a block to be added exists in the reference template. If the determination is affirmative, the process returns to step 112, and a block to be added is selected from a plurality of blocks in the reference template. Note that the block to be added may be the same block as the already selected block. In this case, the same block may be added (selected) by copying the already selected block or the like.

一方、追加すべきブロックが参照テンプレート内に存在していない場合には、ステップ118の判定が否定されてステップ120へ移行し、追加すべきブロックが参照テンプレート内に存在していないことを通知するメッセージが付加され、前記ブロックを追加する情報を入力するための入力欄が設けられた画面をディスプレイ12に表示することで、前記ブロックが参照テンプレート内に存在していないことをオペレータに通知し、かつ前記ブロックの追加を指示する情報をオペレータに入力させる不足ブロック追加処理を行う。前記ブロックの追加を指示する情報が入力されると、ステップ120からステップ114に戻り、ステップ114以降の処理を繰り返す。   On the other hand, if the block to be added does not exist in the reference template, the determination in step 118 is denied and the process proceeds to step 120 to notify that the block to be added does not exist in the reference template. By displaying on the display 12 a screen with an input field for inputting information for adding the block to which the message is added, the operator is notified that the block does not exist in the reference template, In addition, an insufficient block addition process is performed in which an operator inputs information instructing addition of the block. When the information for instructing the addition of the block is input, the process returns from step 120 to step 114, and the processes after step 114 are repeated.

上述したステップ112〜ステップ120により、特定の行動パターンを表すブロック群の選択が完了すると、ステップ114の判定が否定されてステップ122へ移行し、選択したブロック群の各ブロックが特定の行動パターンに応じて並ぶように、選択したブロック群を並べ替える。これにより、特定の行動パターンに対応するブロック群の選択・並べ替えが完了する。   When the selection of a block group representing a specific action pattern is completed in steps 112 to 120 described above, the determination in step 114 is denied and the process proceeds to step 122, and each block of the selected block group becomes a specific action pattern. The selected block group is rearranged so as to line up accordingly. Thereby, selection and rearrangement of the block group corresponding to a specific action pattern is completed.

次のステップ124以降では、上記のブロック群に基づいてタスクの選択・並べ替えを行う。すなわち、ステップ124では施設情報及び利用者情報に基づいて、特定の行動パターンを表すブロック群(ステップ112〜ステップ122で選択及び並べ替えが完了したブロック群)の特定ブロックに対応するタスクを、参照テンプレート内の特定ブロックと対応付けられている複数のタスクの中から各々選択する。次のステップ126では、施設情報及び利用者情報に基づいて、現在迄に選択した特定ブロックに対応するタスクは、特定の行動パターンを表すタスクとして不足していないか否か判定する。判定が肯定された場合にはステップ128へ移行し、特定ブロックに対応する追加すべき他のタスクが、参照テンプレート内の特定ブロックと対応付けられている複数のタスクの中に存在しているか否かを確認する。   In the next step 124 and after, tasks are selected and rearranged based on the above block group. That is, in step 124, based on the facility information and user information, refer to the task corresponding to the specific block of the block group representing the specific action pattern (the block group selected and rearranged in steps 112 to 122). Each of the tasks is selected from a plurality of tasks associated with a specific block in the template. In the next step 126, based on the facility information and user information, it is determined whether or not the task corresponding to the specific block selected up to now is insufficient as a task representing a specific behavior pattern. If the determination is affirmative, the process proceeds to step 128, and whether or not another task to be added corresponding to the specific block exists in a plurality of tasks associated with the specific block in the reference template. To check.

次のステップ130では、追加すべきタスクが参照テンプレート内の特定ブロックと対応付けられている複数のタスクの中に存在しているか否か判定する。判定が肯定された場合にはステップ126に戻り、追加すべきタスクを特定ブロックと対応付けられている複数のタスクの中から選択する。なお、追加すべきタスクが既に選択したブロックと同一のタスクである場合は、既に選択したタスクをコピーする等により同一のタスクを追加(選択)するようにしてもよい。   In the next step 130, it is determined whether or not the task to be added exists in a plurality of tasks associated with the specific block in the reference template. If the determination is affirmative, the process returns to step 126, and a task to be added is selected from a plurality of tasks associated with the specific block. When the task to be added is the same task as the already selected block, the same task may be added (selected) by copying the already selected task.

一方、追加すべきタスクが参照テンプレート内の特定ブロックと対応付けられている複数のタスクの中に存在していない場合には、ステップ130の判定が否定されてステップ132へ移行し、追加すべきタスクが特定ブロックと対応付けられた複数のタスクの中に存在していないことを通知するメッセージが付加され、前記タスクを追加する情報を入力するための入力欄が設けられた画面をディスプレイ12に表示することで、前記タスクが特定ブロックと対応付けられた複数のタスクの中に存在していないことをオペレータに通知し、かつ前記タスクの追加を指示する情報をオペレータに入力させる不足タスク追加処理を行う。前記タスクの追加を指示する情報が入力されると、ステップ132からステップ126に戻り、ステップ126以降の処理を繰り返す。   On the other hand, if the task to be added does not exist in the plurality of tasks associated with the specific block in the reference template, the determination in step 130 is negative and the process proceeds to step 132 to be added. A message on which a message notifying that a task does not exist in a plurality of tasks associated with a specific block is added and an input field for inputting information for adding the task is provided on the display 12. Displaying the task to notify the operator that the task does not exist in a plurality of tasks associated with the specific block, and causing the operator to input information instructing the addition of the task I do. When the information for instructing the addition of the task is input, the process returns from step 132 to step 126, and the processes after step 126 are repeated.

上述したステップ124〜ステップ132により、特定ブロックに対応するタスクの選択が完了すると、ステップ126の判定が否定されてステップ134へ移行し、特定の行動パターンに応じて選択したタスク(特定ブロックに対応するタスク)の並べ替えを行う。次のステップ136では、特定の行動パターンに対応するブロック群の全てのブロックについて、タスクの選択及び並び替えを行ったか否か判定する。判定が否定された場合にはステップ124に戻り、対応するタスクを未選択の他のブロックに対してステップ124〜134を繰り返す。特定の行動パターンに対応するブロック群の全ブロックについてタスクの選択及び並び替えを完了すると、ステップ136の判定が肯定されてステップ138へ移行し、上述した処理により確定した特定の行動パターンに対応する一連のブロック及びタスクを表すデータを、特定の行動パターンに対応する行動パターンデータとしてHDD20に記憶させる。   When the selection of the task corresponding to the specific block is completed in steps 124 to 132 described above, the determination in step 126 is denied and the process proceeds to step 134, and the task selected according to the specific action pattern (corresponding to the specific block) Sort tasks). In the next step 136, it is determined whether or not tasks have been selected and rearranged for all blocks in the block group corresponding to the specific behavior pattern. If the determination is negative, the process returns to step 124, and steps 124 to 134 are repeated for other blocks that have not selected the corresponding task. When task selection and rearrangement are completed for all blocks in the block group corresponding to the specific action pattern, the determination in step 136 is affirmed and the process proceeds to step 138 to correspond to the specific action pattern determined by the above-described processing. Data representing a series of blocks and tasks is stored in the HDD 20 as behavior pattern data corresponding to a specific behavior pattern.

次のステップ140では、行動パターンデータ生成対象の特定施設が提供する処理対象のサービスを利用する利用者がとり得る行動パターンのうち、行動パターンデータの生成・記憶を行っていない行動パターンが有るか否か判定し、判定が肯定された場合はステップ112に戻る。これにより、ステップ140の判定が否定される迄の間、ステップ112〜ステップ140が繰り返されることになる。   In the next step 140, is there a behavior pattern that does not generate / store behavior pattern data among the behavior patterns that can be taken by the user using the processing target service provided by the specific facility for which the behavior pattern data is generated? If the determination is affirmative, the process returns to step 112. Thereby, step 112 to step 140 are repeated until the determination of step 140 is negative.

上述したステップ112〜ステップ140について、行動パターンデータ生成対象の施設種別として「病院」が選択され、処理対象のサービス(診療科目)として「整形外科」を選択した場合を例に、より具体的に説明する。   More specifically, with respect to steps 112 to 140 described above, “hospital” is selected as the facility type of the action pattern data generation target, and “orthopedics” is selected as the processing target service (medical subject). explain.

本実施形態において、対象施設種別=「病院」・対象サービス(診療科目)=「整形外科」に対応するテンプレートには、図2に示すように「受付」「診察」「処置」「生理検査」「放射線検査」「会計」「薬」の各ブロックが存在している。利用者(患者)がとり得る行動パターンに対応するブロックとして、これら各ブロックを選択するか否かの判断は、行動パターンデータ生成対象の特定施設の施設情報及び利用者情報(特定の病院の病院情報及び患者情報)に基づいて、例えば図6に示した条件判断を行うことで実現できる。   In the present embodiment, the template corresponding to the target facility type = “hospital” / target service (medical subject) = “orthopedic surgery” includes “reception”, “diagnosis”, “treatment”, “physiological examination” as shown in FIG. There are blocks for "radiological examination", "accounting", and "medicine". Whether or not to select each of these blocks as a block corresponding to a behavior pattern that a user (patient) can take is determined based on facility information and user information of a specific facility for which behavior pattern data is generated (a hospital of a specific hospital) Based on the information and patient information), for example, it can be realized by performing the condition determination shown in FIG.

すなわち、病院で整形外科を受診する患者は診察を受けることが殆どであるが、病院によっては、来院し薬のみを処方してもらって帰宅したり、検査のみを受けて帰宅する患者が存在している場合もある。このため、ブロックの選択(ステップ112)、不足ブロックの有無の判断(ステップ114)及びデータ未生成の行動パターンの有無の判断(ステップ140)に際しては、患者情報の「薬・検査のみの患者の割合(図2も参照)」を参照し、該割合が0%であれば「診察」のブロックを必ず選択(「診察」のブロックを含む行動パターンデータのみを生成)し、前記割合が0%よりも大きければ「診察」のブロックを含む行動パターンデータと「診察」のブロックを含まない行動パターンデータを各々生成する。   In other words, most patients undergoing orthopedic surgery at hospitals receive medical examinations. However, some hospitals come home with prescription drugs alone or return home after receiving only tests. There may be. Therefore, when selecting a block (step 112), determining whether there is a missing block (step 114), and determining whether there is an action pattern for which data has not been generated (step 140), the patient information “drug / test only patient If the ratio is 0%, the “diagnosis” block is always selected (only action pattern data including the “diagnosis” block is generated), and the ratio is 0%. If it is larger than this, the behavior pattern data including the “diagnosis” block and the behavior pattern data not including the “diagnosis” block are respectively generated.

また、整形外科を受診する患者が処置を受けるか否かは病院によって相違しているので、ブロックの選択、不足ブロックの有無の判断及びデータ未生成の行動パターンの有無の判断に際しては、患者情報の「処置の割合(図2も参照)」を参照し、該割合が0%であれば「処置」のブロックは非選択とし(「処置」のブロックを含まない行動パターンデータのみを生成)、前記割合が100%であれば「処置」のブロックを必ず選択し(「処置」のブロックを含む行動パターンデータのみを生成)、前記割合が0%よりも大きく100%よりも小さければ「処置」のブロックを含む行動パターンデータと「処置」のブロックを含まない行動パターンデータを各々生成する。   In addition, since whether or not patients undergoing orthopedic surgery receive treatment varies depending on hospitals, patient information is used when selecting blocks, determining whether there are missing blocks, and determining whether there are behavior patterns that have not yet been generated. If the ratio is 0%, the “treatment” block is not selected (only action pattern data not including the “treatment” block is generated), If the ratio is 100%, the “treatment” block is always selected (only action pattern data including the “treatment” block is generated). If the ratio is greater than 0% and less than 100%, the “treatment” is selected. The action pattern data including the block and the action pattern data not including the “treatment” block are respectively generated.

また、整形外科を受診する患者が生理検査を受けるか否かについても病院によって相違しているので、ブロックの選択、不足ブロックの有無の判断及びデータ未生成の行動パターンの有無の判断に際しては、患者情報の「生理検査の割合(図2も参照)」を参照し、該割合が0%であれば「生理検査」のブロックは非選択とし(「生理検査」のブロックを含まない行動パターンデータのみを生成)、前記割合が100%であれば「生理検査」のブロックを必ず選択し(「生理検査」のブロックを含む行動パターンデータのみを生成)、前記割合が0%よりも大きく100%よりも小さければ「生理検査」のブロックを含む行動パターンデータと「生理検査」のブロックを含まない行動パターンデータを各々生成する。   In addition, because hospitals also differ depending on whether or not patients undergoing orthopedics undergo physiological examinations, when selecting blocks, determining whether there are missing blocks, and determining whether there are behavior patterns that have not yet been generated, Refer to the “physiology test rate (see also FIG. 2)” in the patient information. If the rate is 0%, the “physiology test” block is not selected (behavior pattern data not including the “physiology test” block) If the ratio is 100%, the “physiology test” block must be selected (only the action pattern data including the “physiology test” block is generated), and the ratio is greater than 0% and 100%. If smaller than that, the behavior pattern data including the “physiological examination” block and the behavior pattern data not including the “physiological examination” block are respectively generated.

更に、整形外科を受診する患者が放射線検査を受けるか否かも病院によって相違しているので、ブロックの選択、不足ブロックの有無の判断及びデータ未生成の行動パターンの有無の判断に際しては、患者情報の「放射線検査の割合(図2も参照)」を参照し、該割合が0%であれば「放射線検査」のブロックは非選択とし(「放射線検査」のブロックを含まない行動パターンデータのみを生成)、前記割合が100%であれば「放射線検査」のブロックを必ず選択し(「放射線検査」のブロックを含む行動パターンデータのみを生成)、前記割合が0%よりも大きく100%よりも小さければ「放射線検査」のブロックを含む行動パターンデータと「放射線検査」のブロックを含まない行動パターンデータを各々生成する。   In addition, since whether or not patients undergoing orthopedics undergo a radiological examination differs depending on the hospital, patient information is used when selecting blocks, determining whether there are missing blocks, and determining whether there are behavior patterns that have not yet been generated. If the ratio is 0%, the “radiological examination” block is not selected (only the action pattern data not including the “radiological examination” block is selected). Generation), if the ratio is 100%, the “radiological examination” block must be selected (only the action pattern data including the “radiological examination” block is generated), and the ratio is larger than 0% and larger than 100%. If it is smaller, action pattern data including the “radiation examination” block and action pattern data not including the “radiation examination” block are generated.

また、整形外科を受診する患者が院内処方の薬を受け取るか院外処方の薬を受け取るかについても病院によって相違しているので、ブロックの選択、不足ブロックの有無の判断及びデータ未生成の行動パターンの有無の判断に際しては、患者情報の「処方箋発行割合(図2も参照)」を参照し、該情報が表す院内処方の割合が0%であれば「薬」のブロックは非選択とし(「薬」のブロックを含まない行動パターンデータのみを生成)、院内処方の割合が100%であれば「薬」のブロックを必ず選択し(「薬」のブロックを含む行動パターンデータのみを生成)、院内処方の割合が0%よりも大きく100%よりも小さければ「薬」のブロックを含む行動パターンデータと「薬」のブロックを含まない行動パターンデータを各々生成する。   There are also differences in whether hospitals receiving orthopedic or non-in-hospital prescription medicines for patients undergoing orthopedic surgery, so block selection, judgment of the presence or absence of missing blocks, and behavior patterns with no data generated When determining the presence or absence of the drug, the “prescription issuance ratio (see also FIG. 2)” of the patient information is referred to, and if the hospital prescription ratio represented by the information is 0%, the “medicine” block is not selected (“ Only generate behavior pattern data that does not include the “medicine” block), be sure to select the “medicine” block if the percentage of hospital prescriptions is 100% (generate only behavior pattern data that includes the “medicine” block) If the hospital prescription ratio is larger than 0% and smaller than 100%, behavior pattern data including a “medicine” block and behavior pattern data not including a “medicine” block are generated.

なお、病院で整形外科を受診する患者は必ず「受付」及び「会計」を行うことが一般的であるので、本実施形態では、ブロックの選択、不足ブロックの有無の判断及びデータ未生成の行動パターンの有無の判断に際し、「受付」及び「会計」の各ブロックは病院情報及び患者情報と無関係に必ず選択する(「受付」及び「会計」の各ブロックを含む行動パターンデータのみを生成)ようにしているが、これに限定されるものではなく、「受付」や「会計」のブロックの選択条件を判断可能な情報を病院情報又は患者情報に含めておき、該情報に従って「受付」や「会計」のブロックを選択するようにしてもよい。   In general, patients undergoing orthopedic surgery at a hospital always perform “acceptance” and “accounting”, so in this embodiment, selection of blocks, determination of presence / absence of missing blocks, and actions for which data has not been generated When judging whether or not there is a pattern, the “Reception” and “Account” blocks must be selected regardless of the hospital information and patient information (only the behavior pattern data including the “Reception” and “Account” blocks is generated). However, the present invention is not limited to this. Information that can be used to determine the selection conditions for the “reception” and “accounting” blocks is included in the hospital information or patient information, and “reception” and “ You may make it select the block of "accounting".

また、病院によっては、整形外科を受診する患者が一旦診察・検査を受けた後に再度診察を受けたり、他の診療科目を受診する場合もある。このため、不足ブロックの有無の判断に際しては、患者情報の「再診察の割合」や「他科受診の割合」も参照し、「再診察の割合」の割合が0%よりも大きければ、「診察」のブロックを複数個(2個又は3個)含む行動パターンデータと「診察」のブロックを含まない行動パターンデータを各々生成し、「他科受診の割合」が0%よりも大きければ、他科受診に相当するブロックを付加した行動パターンと他科受診に相当するブロックを含まない行動パターンを各々生成する。なお、他科受診に相当するブロック及び該ブロックに対応するタスクの選択は、次に受診する診療科目と対応付けられているテンプレートを参照しながら行われる。   In some hospitals, a patient who undergoes orthopedic surgery may have a medical examination once again after receiving a medical examination / examination, or may receive another medical treatment subject. For this reason, when determining the presence or absence of missing blocks, refer to the “revisit rate” and “percentage of other departments” in the patient information, and if the “revisit rate” is greater than 0%, If the behavior pattern data including a plurality of (diagnosis) blocks (two or three) and the behavior pattern data not including the “diagnosis” block are generated, and the “percentage of other department visits” is greater than 0%, A behavior pattern to which a block corresponding to another department visit is added and a behavior pattern not including a block corresponding to another department visit are generated. The selection of the block corresponding to the other department visit and the task corresponding to the block is performed with reference to the template associated with the next medical department.

また、病院によっては、整形外科を受診する患者の行動パターンとして、同じブロックに属する複数の検査の間に同じブロックに属する検査以外が入る等の例外的な行動パターンが存在している場合がある(例えば「放射線検査(一般撮影)」と「放射線検査(CT)」の間に「生理検査(エコー)」が入る行動パターンが生ずる場合がある等)。この例では「放射線検査」のブロックを追加する必要があるが、上記のように例外的な行動パターンが存在している場合には、患者情報の「タスクの特殊な順序が生ずる条件」で例外的な行動パターンが規定されるので、不足ブロックの有無の判断に際しては、患者情報の「タスクの特殊な順序が生ずる条件」も参照し、例外的な行動パターンが存在していることを認識した場合には、必要に応じて対応するブロックを追加することで、例外的な行動パターンに対応する行動パターンデータも生成する。   In addition, depending on the hospital, there may be an exceptional behavior pattern in which a patient who undergoes orthopedic surgery has a behavior pattern other than a test belonging to the same block between a plurality of tests belonging to the same block. (For example, an action pattern in which “physiological examination (echo)” enters between “radiological examination (general imaging)” and “radiological examination (CT)” may occur). In this example, it is necessary to add the “radiological examination” block. However, if there is an exceptional behavior pattern as described above, an exception will be made in the “condition that causes a special order of tasks” in the patient information. When determining the presence or absence of missing blocks, it was recognized that there was an exceptional behavior pattern by referring to “conditions that cause a special order of tasks” in the patient information. In some cases, behavior pattern data corresponding to exceptional behavior patterns is also generated by adding corresponding blocks as necessary.

次に、選択したブロックの並べ替え(ステップ122)について説明する。病院の特定の診療科目を受診する患者の行動パターンにおける個々の行動の順序関係(すなわち、前記行動パターンに対応するブロックとして選択したブロック群における個々のブロックの順序関係)は一定であることが殆どであるので、選択したブロックの並べ替えについては、個々のブロックの順序関係をデフォルトで予め設定しておき、該設定に従って個々のブロックを並べ替えることで実現できるが、病院によっては、例えば「予約患者は診察前に放射線検査を受ける」等のように例外的な行動パターン(ブロックの順序が例外的となる行動パターン)が存在している場合がある。   Next, rearrangement of selected blocks (step 122) will be described. The order relation of individual actions in the behavior pattern of patients who visit a specific medical subject in a hospital (that is, the order relation of individual blocks in a block group selected as a block corresponding to the behavior pattern) is almost constant. Therefore, the rearrangement of the selected block can be realized by setting the order relation of the individual blocks in advance by default and rearranging the individual blocks according to the setting. There may be an exceptional behavior pattern (behavior pattern in which the order of the blocks is exceptional), such as “the patient undergoes a radiological examination before the examination”.

このように、ブロックの順序が例外的となる行動パターンが存在している場合にも、患者情報の「タスクの特殊な順序が生ずる条件」で前記行動パターンが規定されるので、ブロックの並べ替え及びデータ未生成の行動パターンの有無の判断に際しても患者情報の「タスクの特殊な順序が生ずる条件」を参照し、ブロックの順序が例外的となる行動パターンが存在していることを認識した場合は、例として図7に示すように、ブロックの順序が例外的となる行動パターンに応じてブロックを並べ替えることで、前記行動パターンに対応する行動パターンデータも生成する。   In this way, even when there is an action pattern in which the order of the blocks is exceptional, the action pattern is defined by the “conditions that cause a special order of tasks” in the patient information. In addition, when determining whether there is an action pattern for which data has not been generated, referring to the “conditions that cause a special order of tasks” in the patient information, and recognizing that there is an action pattern with an exceptional block order As shown in FIG. 7 as an example, the behavior pattern data corresponding to the behavior pattern is also generated by rearranging the blocks according to the behavior pattern in which the order of the blocks is exceptional.

なお、選択したブロック群の個々のブロックに対応するタスクの選択及び並べ替えについても、例えば「受付」のブロックに対応するタスクの選択及びデータ未生成の行動パターンの有無の判断に際し、患者情報の「初診・再診・予約の割合」を参照し、「受付」のブロックに対応するタスクとして、「初診受付」「再診受付」「予約」の各タスクのうち上記割合が0%以上のタスクを設定した行動パターンデータを各々生成する等のように、上述したブロックの選択及び並べ替えと同様に行うことができる。   In addition, regarding the selection and rearrangement of tasks corresponding to individual blocks of the selected block group, for example, when selecting a task corresponding to the “reception” block and determining whether there is an action pattern in which data is not generated, Refer to “Percentage of first visit / revisit / reservation”, and tasks corresponding to the “Reception” block are tasks with the above ratio of 0% or more among the tasks of “Reception for first visit”, “Reception for reconsideration” and “Reservation” It can be performed in the same manner as the selection and rearrangement of the blocks described above, such as generating the behavior pattern data for which each is set.

行動パターンデータ生成対象の特定施設が提供する処理対象のサービスを利用する利用者がとり得る全ての行動パターンに対応する行動パターンデータを生成すると、ステップ140の判定が否定されてステップ142へ移行し、特定施設が提供するサービスのうち行動パターンデータを未生成のサービスが有るか否か判定する。ステップ142の判定が肯定された場合にはステップ108に戻り、行動パターンデータを未生成のサービスを処理対象のサービスに設定した後に、次のステップ110以降の処理を繰り返す。そして、ステップ142の判定が否定される迄の間、ステップ108〜ステップ142が繰り返されることで、行動パターンデータ生成対象の特定施設の利用者がとり得る全ての行動パターンに対応する(全ての行動パターンを網羅した)行動パターンデータが各々生成されることになる。行動パターンデータの生成が完了してステップ142の判定が否定されると、行動パターンデータ生成処理を終了する。   When the behavior pattern data corresponding to all the behavior patterns that can be taken by the user who uses the processing target service provided by the specific facility for which the behavior pattern data is to be generated is generated, the determination in step 140 is denied and the processing proceeds to step 142. Then, it is determined whether there is a service for which behavior pattern data has not been generated among services provided by the specific facility. If the determination in step 142 is affirmative, the process returns to step 108, and after setting a service for which behavior pattern data has not been generated as a service to be processed, the processes in and after the next step 110 are repeated. Until the determination in step 142 is negative, steps 108 to 142 are repeated to correspond to all the action patterns that can be taken by the user of the specific facility for which the action pattern data is to be generated (all actions Action pattern data (covering patterns) is generated. When the generation of the behavior pattern data is completed and the determination in step 142 is negative, the behavior pattern data generation process is terminated.

上述した行動パターンデータ生成処理によって生成される行動パターンデータの数について、具体例を挙げて説明すると、行動パターンデータ生成対象の施設が、診療科目として内科及び外科が設置された病院であり、該病院の運用条件が、予約無し(「受付」のブロックに対応するタスクが「初診受付」「再診受付」「初来院受付」の3種類)、再診察及び他科受診無し(「診察」のブロックに対応するタスクが「診察」のみ)、処置室が一部屋で「処置」のみの患者は無し(「処置」のブロックに対応するタスクが「処置室」のみで、「処置」のブロックのみから成る行動パターンは無し)、検査が放射線一般撮影のみで検査のみの患者は無し(「生理検査」のブロックは無し、「放射線検査」のブロックに対応するタスクが「一般撮影」のみで、「放射線検査」のブロックのみから成る行動パターンは無し)、「会計」は通常会計のみ(「会計」のブロックに対応するタスクは「通常会計」のみ)、「薬」のみの患者は無し、であるとすると、「処置」「放射線検査」及び「薬」は各々有り/無しの2通りとなるので、
2(診療科目)×3(受付)×1(診察)×2(処置)×3(放射線検査)×2(処置)×1(会計)×2(薬)=48
となり、48通りの行動パターンを表す行動パターンデータが生成されることになる。
The number of behavior pattern data generated by the behavior pattern data generation process described above will be described with a specific example. The facility for which the behavior pattern data is to be generated is a hospital in which internal medicine and surgery are installed as clinical subjects. The operating conditions of the hospital are that there is no reservation (the tasks corresponding to the “reception” block are three types: “initial reception reception”, “reconsideration reception”, “initial visit reception”), reexamination and no other department reception (“examination” The task corresponding to the block is “diagnosis” only, the treatment room is one room, and there is no “treatment” only patient (the “correspondence” block corresponds to the “treatment room” only, the “treatment” block only) There is no behavior pattern consisting of), there is no patient who is only examined for general radiography, and there is no “physiological examination” block, the task corresponding to the “radiological examination” block is “general radiography” Only, there is no behavior pattern consisting of only the “radiological examination” block), “accounting” is normal accounting only (the task corresponding to the “accounting” block is “normal accounting” only), and “medicine” only patients If there is no, “treatment”, “radiological examination”, and “medicine” are two types, each with / without,
2 (clinical subjects) x 3 (reception) x 1 (examination) x 2 (treatment) x 3 (radiological examination) x 2 (treatment) x 1 (accounting) x 2 (drugs) = 48
Thus, behavior pattern data representing 48 behavior patterns is generated.

上述した行動パターンデータ生成処理による行動パターンデータの生成が完了すると、PC10で所定のシミュレーション・プログラムが実行されることで、特定施設の運用に関するシミュレーションが行われる。このシミュレーションは、行動パターンデータ生成処理で入力された施設情報及び利用者情報に基づいて、特定施設をモデル化した施設モデル内で、実際の利用者数と約同数の仮想利用者の各々を、特定施設の運用条件に従い実際の利用者の行動パターンを模した行動パターンで行動させ、個々の仮想利用者を単位として、個々の行動(タスク)の開始時刻及び終了時刻を蓄積していくことによって為され、各時間帯での施設モデル内の各部位における利用者の分布や、利用者の個々の行動(タスク)毎の所要時間がシミュレーション結果として出力される。   When the generation of the behavior pattern data by the above-described behavior pattern data generation processing is completed, a simulation related to the operation of the specific facility is performed by executing a predetermined simulation program on the PC 10. This simulation is based on the facility information and user information input in the behavior pattern data generation process, and each of the virtual users of the same number as the actual number of users in the facility model that models a specific facility, By accumulating the start time and end time of individual actions (tasks) for each virtual user as a unit by making them act with an action pattern that mimics the actual user's action pattern according to the operating conditions of a specific facility Thus, the distribution of users in each part of the facility model in each time zone and the required time for each individual action (task) of the user are output as simulation results.

ここで、本実施形態では、前述した行動パターンデータ生成処理により、特定施設の利用者がとり得る行動パターンを網羅した行動パターンデータが生成されているので、上記のシミュレーションにおける個々の仮想利用者の行動パターンの決定には行動パターンデータが用いられ、詳しくは、例えば行動パターンデータが表す各行動パターンに従って行動する仮想利用者の割合が、実際の利用者における各行動パターンをとる利用者の割合と一致するように、利用者情報に基づき、個々の仮想利用者の行動パターンを、行動パターンデータが表す複数の行動パターンの中から選択することで、個々の仮想利用者の行動パターンを決定している。   Here, in the present embodiment, the behavior pattern data covering the behavior patterns that can be taken by the user of the specific facility is generated by the behavior pattern data generation processing described above. Behavior pattern data is used to determine the behavior pattern. Specifically, for example, the proportion of virtual users who act according to each behavior pattern represented by the behavior pattern data is the proportion of users who take each behavior pattern among actual users. Based on user information, the behavior pattern of each virtual user is determined by selecting the behavior pattern of each virtual user from a plurality of behavior patterns represented by the behavior pattern data so that they match. Yes.

シミュレーション上での個々の仮想利用者の行動パターンを上記のようにして一旦決定した後は、決定した行動パターンに従って個々の仮想利用者を単に行動させるのみで、個々の仮想利用者の行動パターンが実際の利用者の行動パターンに一致する行動パターンとなり、且つ個々の仮想利用者の行動パターンによって特定施設での実際の利用者がとり得る行動パターンが網羅されるので、シミュレーション・プログラムを、個々の仮想利用者が単一の行動を終了する毎に、複雑な判定を行って該仮想利用者の次の行動を決定するアルゴリズムとする必要がなくなり、複数の施設のシミュレーションを行うに際しても、個々の施設に対応する行動パターンデータを各々生成するのみで、単一のシミュレーション・プログラムによって個々の施設の運用に関するシミュレーションを行うことができる。従って、特定施設に関するシミュレーションの実行に際し、特定施設の運用条件等に応じてシミュレーション・プログラムのカスタマイズを行う必要はなく、シミュレーションを行うための労力を軽減することができる。   Once the behavior pattern of each virtual user on the simulation is determined as described above, the behavior pattern of each virtual user can be changed by simply causing each virtual user to act according to the determined behavior pattern. Since the behavior pattern that matches the actual user's behavior pattern and the behavior pattern that can be taken by the actual user at the specific facility is covered by the behavior pattern of each virtual user, the simulation program can be Each time a virtual user finishes a single action, it is not necessary to make an algorithm that makes a complicated determination and determines the next action of the virtual user. It is only necessary to generate action pattern data corresponding to each facility, and each application is performed by a single simulation program. Simulation related to the operation of can be performed. Therefore, it is not necessary to customize the simulation program according to the operating conditions of the specific facility when executing the simulation related to the specific facility, and the labor for performing the simulation can be reduced.

また、図5に一例を示した施設情報(病院情報)及び利用者情報(患者情報)についても、行動パターンデータの生成だけのために設けた情報項目は僅かであり(例えば「タスクの特殊な順序が生ずる条件」等)、本発明に係る行動パターンデータの生成を行うために、施設情報及び利用者情報の収集(ヒアリング等)や入力のための労力が大幅に増加することもない。   In addition, in the facility information (hospital information) and user information (patient information) shown in FIG. 5 as well, there are few information items provided only for the generation of behavior pattern data (for example, “special tasks”). In order to generate the action pattern data according to the present invention, the labor for collection (hearing etc.) and input of facility information and user information is not significantly increased.

なお、上記では施設情報及び利用者情報に基づいて行動パターンデータの生成を自動的に行う例を説明したが、これに限定されるものではなく、例えば選択可能なブロックやタスクを選択肢としてディスプレイ12に一覧表示し、ブロックやタスクの選択自体はオペレータに委ねるようにしてもよい。この態様は請求項8及び請求項10記載の発明に対応している。また、上記態様において、施設情報及び利用者情報が既に入力されている場合には、ブロックやタスクを一覧表示すると同時に、施設情報及び利用者情報の内容もディスプレイ12に表示させることが好ましい。これにより、オペレータによるブロックやタスクの選択をより容易に行わせることができる。   In the above description, an example in which behavior pattern data is automatically generated based on facility information and user information has been described. However, the present invention is not limited to this. A list may be displayed, and selection of blocks and tasks may be left to the operator. This aspect corresponds to the inventions described in claims 8 and 10. Moreover, in the said aspect, when facility information and user information are already input, it is preferable to display the content of facility information and user information on the display 12 simultaneously with displaying a list of blocks and tasks. This makes it easier for the operator to select blocks and tasks.

また、上記ではブロックの選択及び並べ替えを行った後に、各ブロックに対応するタスクの選択及び並べ替えを行うことで行動パターンデータを生成する例を説明したが、ブロックは、利用者の個々の行動(タスク)の種別をブロックに分類することで、膨大な数に上るテンプレート中のタスクを整理し、タスクの選択を容易にするためのものであり、行動パターン自体はタスクによって規定されるので、特に、テンプレート中のタスクの数が少ない場合や、個々のブロックに対応するタスクの数が1つ又は少数である等の場合には、ブロックを省略し、タスクの選択及び並び替えを直接行うようにしてもよい。また、逆にテンプレート中のタスクの数が非常に多い場合や、個々のブロックに対応するタスクの数が非常に多い場合には、ブロック、或いはブロックと同様に利用者の個々の行動(タスク)を分類する分類項目を階層構造とし、ブロック(又はそれに類する分類項目)の選択及び並べ替えを複数階層に亘って行った後に、タスクの選択及び並べ替えを行うようにしてもよい。   Further, in the above description, an example in which behavior pattern data is generated by performing selection and rearrangement of tasks corresponding to each block after performing selection and rearrangement of blocks has been described. By classifying the types of actions (tasks) into blocks, it is intended to organize a huge number of tasks in the template and facilitate task selection. The action patterns themselves are defined by the tasks. In particular, when the number of tasks in the template is small, or when the number of tasks corresponding to each block is one or a small number, the blocks are omitted and the tasks are directly selected and rearranged. You may do it. Conversely, if the number of tasks in the template is very large, or if the number of tasks corresponding to individual blocks is very large, the individual actions (tasks) of the user in the same way as blocks or blocks. The classification items for classifying the items may have a hierarchical structure, and the selection and rearrangement of the tasks may be performed after selection and rearrangement of blocks (or similar classification items) over a plurality of hierarchies.

本実施形態に係るPCの概略構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows schematic structure of PC concerning this embodiment. テンプレートの構成を示す概念図である。It is a conceptual diagram which shows the structure of a template. 行動パターンデータ生成処理の内容を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the content of action pattern data generation processing. 施設種別選択画面の一例を示すイメージ図である。It is an image figure which shows an example of a facility classification selection screen. 情報入力画面の一例を示すイメージ図である。It is an image figure which shows an example of an information input screen. ブロック選択の一例を説明するための説明図である。It is explanatory drawing for demonstrating an example of block selection. ブロックの並べ替えの一例を説明するための説明図である。It is explanatory drawing for demonstrating an example of rearrangement of a block.

符号の説明Explanation of symbols

10 PC
12 ディスプレイ
14 キーボード
16 マウス
20 HDD
10 PC
12 Display 14 Keyboard 16 Mouse 20 HDD

Claims (10)

特定種の施設の利用者がとり得る行動パターンを分解することで得られる、前記行動パターンを構成する個々の行動を詳細に規定する個々のタスクを予め記憶しておき、
前記特定種に属する特定施設の運用条件を表す施設運用条件情報及び前記特定施設の利用者の属性を表す利用者属性情報に基づいて、前記予め記憶しているタスクの中から前記特定施設の利用者がとり得る特定の行動パターンを構成するタスクを順次選択し、選択した一連のタスクを前記特定の行動パターンを表す行動パターンデータとして記憶させることを、前記特定施設の利用者がとり得る全ての行動パターンについて繰り返すことで、前記特定施設に関するシミュレーションに利用可能な行動パターンデータを生成する
行動パターンデータの生成方法。
Preliminarily storing individual tasks that prescribe in detail the individual behaviors constituting the behavior pattern, obtained by decomposing the behavior patterns that a user of a specific type of facility can take,
Based on the facility operation condition information indicating the operation condition of the specific facility belonging to the specific type and the user attribute information indicating the attribute of the user of the specific facility, the use of the specific facility from the tasks stored in advance. It is possible to sequentially select tasks that constitute a specific behavior pattern that a person can take, and to store the selected series of tasks as behavior pattern data that represents the specific behavior pattern. A behavior pattern data generation method that generates behavior pattern data that can be used for simulation related to the specific facility by repeating the behavior pattern.
前記個々のタスクの各々を、前記行動パターンを構成する個々の行動を分類する複数のブロックの何れかと対応付けて記憶しておき、
前記特定の行動パターンに対応するブロックを順次選択した後に、選択した個々のブロック毎に、該個々のブロックに対応するタスク群の中から、前記特定の行動パターンを構成するタスクを順次選択することを特徴とする請求項1記載の行動パターンデータの生成方法。
Each of the individual tasks is stored in association with any of a plurality of blocks that classify the individual actions that constitute the action pattern,
After sequentially selecting the blocks corresponding to the specific behavior pattern, for each selected individual block, sequentially selecting the tasks constituting the specific behavior pattern from the task group corresponding to the individual block. The method for generating action pattern data according to claim 1.
前記施設運用条件情報には、前記特定施設で利用者に提供されるサービスを規定する提供サービス情報が含まれており、
特定種の施設の利用者がとり得る行動パターンとして、前記特定種の施設で利用者に提供される可能性がある各種サービスの何れかを利用者が利用する行動パターンを想定し、前記個々のタスクの各々を、特定種の施設で利用者に提供される可能性がある各種サービスの何れかと対応付けて記憶しておき、
前記行動パターンデータの生成を前記提供サービス情報で規定された個々のサービス毎に行うと共に、個々の行動パターンを構成するタスクを、個々の行動パターンに対応するサービスと対応付けられたタスク群の中から選択することを特徴とする請求項1記載の行動パターンデータの生成方法。
The facility operation condition information includes provided service information that defines a service provided to a user at the specific facility,
As an action pattern that a user of a specific type of facility can take, an action pattern in which the user uses any of various services that may be provided to the user at the specific type of facility is assumed. Each of the tasks is stored in association with any of various services that may be provided to the user at a specific type of facility,
The behavior pattern data is generated for each service specified by the provided service information, and the tasks constituting each behavior pattern are included in the task group associated with the service corresponding to each behavior pattern. The method of generating behavior pattern data according to claim 1, wherein:
前記タスクを複数種の施設について各々記憶しておき、
前記特定施設の利用者がとり得る特定の行動パターンを構成するタスクを、前記特定施設の種類に対応するタスクの中から選択することを特徴とする請求項1記載の行動パターンデータの生成方法。
The task is stored for each of a plurality of types of facilities,
The method of generating behavior pattern data according to claim 1, wherein a task constituting a specific behavior pattern that can be taken by a user of the specific facility is selected from tasks corresponding to the type of the specific facility.
前記特定種の施設は、病院、商業施設、展示場の何れかであることを特徴とする請求項1記載の行動パターンデータの生成方法。   2. The behavior pattern data generation method according to claim 1, wherein the specific type of facility is any one of a hospital, a commercial facility, and an exhibition hall. 前記特定種の施設は病院であり、
前記特定施設としての特定の病院の施設運用条件情報には、前記特定の病院に設けられている診療科目を表す診療科目情報、前記特定の病院における各診療科目毎の会計方法を表す会計方法情報、各診療科目毎にタスクの特殊な順序が生ずる条件を表す特殊条件情報が含まれ、
前記特定の病院の利用者属性情報には、各診療科目毎の処置又は各種検査の割合を表す処置・検査情報、各診療科目毎の再診察の割合を表す再診察情報、各診療科目毎の他科受診の割合を表す他科受診情報、各診療科目毎の院外・院内別の処方箋発行割合を表す処方箋情報が含まれていることを特徴とする請求項1記載の行動パターンデータの生成方法。
The specific type of facility is a hospital;
The facility operation condition information of a specific hospital as the specific facility includes medical subject information representing a medical subject provided in the specific hospital, and accounting method information representing an accounting method for each clinical subject in the specific hospital , Includes special condition information that indicates the conditions under which a special order of tasks occurs for each medical subject,
The user attribute information of the specific hospital includes treatment / examination information indicating the proportion of treatment or various examinations for each medical subject, re-examination information indicating the proportion of re-examination for each medical subject, 2. The method for generating behavior pattern data according to claim 1, comprising: other department consultation information indicating a ratio of other department consultations, and prescription information indicating a prescription issuance ratio for each medical subject for each out-of-hospital / in-hospital. .
特定種の施設の利用者がとり得る行動パターンを分解することで得られる、前記行動パターンを構成する個々の行動を詳細に規定する個々のタスクを予め記憶する記憶手段と、
前記特定種に属する特定施設の運用条件を表す施設運用条件情報及び前記特定施設の利用者の属性を表す利用者属性情報に基づいて、前記記憶手段に記憶されているタスクの中から前記特定施設の利用者がとり得る特定の行動パターンを構成するタスクを順次選択し、選択した一連のタスクを前記特定の行動パターンを表す行動パターンデータとして前記記憶手段に記憶させることを、前記特定施設の利用者がとり得る全ての行動パターンについて繰り返すことで、前記特定施設に関するシミュレーションに利用可能な行動パターンデータを生成する生成手段と、
を含む行動パターンデータの生成装置。
Storage means for preliminarily storing individual tasks that define in detail the individual behaviors constituting the behavior pattern, obtained by decomposing the behavior patterns that a user of a specific type of facility can take;
Based on the facility operation condition information indicating the operation condition of the specific facility belonging to the specific type and the user attribute information indicating the attribute of the user of the specific facility, the specific facility is selected from the tasks stored in the storage unit. Use of the specific facility to sequentially select tasks constituting a specific behavior pattern that can be taken by the user of the user and store the selected series of tasks in the storage means as behavior pattern data representing the specific behavior pattern Generating means for generating action pattern data that can be used for simulation related to the specific facility by repeating for all action patterns that the person can take;
A device for generating behavior pattern data.
特定種の施設の利用者がとり得る行動パターンを分解することで得られる、前記行動パターンを構成する個々の行動を詳細に規定する個々のタスクを予め記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶されているタスクを選択肢として表示する表示手段と、
前記特定種に属する特定施設の運用条件を表す施設運用条件情報及び前記特定施設の利用者の属性を表す利用者属性情報に基づいて、前記表示手段によって表示されているタスクの中から前記特定施設の利用者がとり得る特定の行動パターンを構成するタスクをオペレータに順次選択させ、選択された一連のタスクを前記特定の行動パターンを表す行動パターンデータとして前記記憶手段に記憶させることを、前記特定施設の利用者がとり得る全ての行動パターンについて繰り返すことで、前記特定施設に関するシミュレーションに利用可能な行動パターンデータを生成する生成補助手段と、
を含む行動パターンデータの生成装置。
Storage means for preliminarily storing individual tasks that define in detail the individual behaviors constituting the behavior pattern, obtained by decomposing the behavior patterns that a user of a specific type of facility can take;
Display means for displaying tasks stored in the storage means as options;
Based on the facility operation condition information indicating the operation condition of the specific facility belonging to the specific species and the user attribute information indicating the attribute of the user of the specific facility, the specific facility is selected from the tasks displayed by the display means. Causing the operator to sequentially select tasks constituting a specific behavior pattern that can be taken by the user, and storing the selected series of tasks in the storage means as behavior pattern data representing the specific behavior pattern. A generation assisting means for generating action pattern data that can be used for simulation related to the specific facility by repeating for all the action patterns that a user of the facility can take,
A device for generating action pattern data including:
特定種の施設の利用者がとり得る行動パターンを分解することで得られる、前記行動パターンを構成する個々の行動を詳細に規定する個々のタスクを予め記憶する記憶手段を備えたコンピュータを、
前記特定種に属する特定施設の運用条件を表す施設運用条件情報及び前記特定施設の利用者の属性を表す利用者属性情報に基づいて、前記記憶手段に記憶されているタスクの中から前記特定施設の利用者がとり得る特定の行動パターンを構成するタスクを順次選択し、選択した一連のタスクを前記特定の行動パターンを表す行動パターンデータとして前記記憶手段に記憶させることを、前記特定施設の利用者がとり得る全ての行動パターンについて繰り返すことで、前記特定施設に関するシミュレーションに利用可能な行動パターンデータを生成する生成手段として機能させるためのプログラム。
A computer comprising storage means for preliminarily storing individual tasks that define in detail the individual behaviors constituting the behavior pattern, obtained by decomposing the behavior patterns that a user of a specific type of facility can take;
Based on the facility operation condition information indicating the operation condition of the specific facility belonging to the specific type and the user attribute information indicating the attribute of the user of the specific facility, the specific facility is selected from the tasks stored in the storage unit. Use of the specific facility to sequentially select tasks constituting a specific behavior pattern that can be taken by the user of the user and store the selected series of tasks in the storage means as behavior pattern data representing the specific behavior pattern A program for functioning as generation means for generating action pattern data that can be used for simulation related to the specific facility by repeating for all action patterns that a person can take.
特定種の施設の利用者がとり得る行動パターンを分解することで得られる、前記行動パターンを構成する個々の行動を詳細に規定する個々のタスクを予め記憶する記憶手段を備えたコンピュータを、
前記記憶手段に記憶されているタスクを選択肢として表示する表示手段、
及び、前記特定種に属する特定施設の運用条件を表す施設運用条件情報及び前記特定施設の利用者の属性を表す利用者属性情報に基づいて、前記表示手段によって表示されているタスクの中から前記特定施設の利用者がとり得る特定の行動パターンを構成するタスクをオペレータに順次選択させ、選択された一連のタスクを前記特定の行動パターンを表す行動パターンデータとして前記記憶手段に記憶させることを、前記特定施設の利用者がとり得る全ての行動パターンについて繰り返すことで、前記特定施設に関するシミュレーションに利用可能な行動パターンデータを生成する生成補助手段
として機能させるためのプログラム。
A computer comprising storage means for preliminarily storing individual tasks that define in detail the individual behaviors constituting the behavior pattern, obtained by decomposing the behavior patterns that a user of a specific type of facility can take;
Display means for displaying tasks stored in the storage means as options;
And, based on the facility operation condition information indicating the operation condition of the specific facility belonging to the specific species and the user attribute information indicating the attribute of the user of the specific facility, the task is displayed from among the tasks displayed by the display means. Causing the operator to sequentially select tasks that constitute a specific behavior pattern that a user of a specific facility can take, and storing the selected series of tasks in the storage means as behavior pattern data representing the specific behavior pattern; A program for functioning as generation assisting means for generating action pattern data that can be used for a simulation related to a specific facility by repeating all action patterns that a user of the specific facility can take.
JP2003283524A 2003-07-31 2003-07-31 Method, device, and program for generating behavior pattern data Pending JP2005050244A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2003283524A JP2005050244A (en) 2003-07-31 2003-07-31 Method, device, and program for generating behavior pattern data

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2003283524A JP2005050244A (en) 2003-07-31 2003-07-31 Method, device, and program for generating behavior pattern data

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2005050244A true JP2005050244A (en) 2005-02-24

Family

ID=34268396

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2003283524A Pending JP2005050244A (en) 2003-07-31 2003-07-31 Method, device, and program for generating behavior pattern data

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2005050244A (en)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018097726A (en) * 2016-12-15 2018-06-21 ヤフー株式会社 Determining apparatus, determining method, determining program, generating apparatus, generating method, and generating program
JP2020193885A (en) * 2019-05-29 2020-12-03 川崎重工業株式会社 Underwater object search project review supporting system, and underwater object search project review supporting method

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018097726A (en) * 2016-12-15 2018-06-21 ヤフー株式会社 Determining apparatus, determining method, determining program, generating apparatus, generating method, and generating program
JP2020193885A (en) * 2019-05-29 2020-12-03 川崎重工業株式会社 Underwater object search project review supporting system, and underwater object search project review supporting method
JP7240256B2 (en) 2019-05-29 2023-03-15 川崎重工業株式会社 Underwater object search plan study support system and underwater object search plan study support method

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Borges do Nascimento et al. Barriers and facilitators to utilizing digital health technologies by healthcare professionals
JP2005510326A (en) Image report creation method and system
US20060136259A1 (en) Multi-dimensional analysis of medical data
JP6958186B2 (en) Computer devices and methods to identify healthcare resources used by patients in medical institutions
JP7010946B2 (en) Systems and methods that facilitate computational analysis of health status
JP2012510670A (en) System and method for extracting, retaining and transmitting clinical elements in widget-type applications
JP2006522383A (en) System, method and computer program for interfacing an expert system to a clinical information system
US8645157B2 (en) Methods and system to identify exams with significant findings
CN115516571A (en) Imaging research report generation system
CN111557032A (en) Automated diagnostic report preparation
CN113593681A (en) Operation application method and device, terminal device and storage medium
Bui et al. Evidence-based radiology: requirements for electronic access
US11886686B2 (en) User interface, system, and method for optimizing a patient problem list
Bjarnadóttir et al. Machine learning in healthcare: Fairness, issues, and challenges
CN115050442B (en) Disease category data reporting method and device based on mining clustering algorithm and storage medium
JPWO2009025022A1 (en) Information processing system and program
Hsieh et al. The transformation of surgery patient care with a clinical research information system
JP7238705B2 (en) Medical care support method, medical care support system, learning model generation method, and medical care support program
US20100250282A1 (en) Custom order sets
JP2005050244A (en) Method, device, and program for generating behavior pattern data
JP5361683B2 (en) Medical information processing apparatus and program
JP2021524097A (en) Systems and methods for prioritizing and presenting heterogeneous medical data
US8756234B1 (en) Information theory entropy reduction program
Elkefi et al. Organizational considerations from HFE to speed up the adoption of AI-related technology in medical diagnostics
US20200294682A1 (en) Medical interview apparatus

Legal Events

Date Code Title Description
A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20060606

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20061010