JP2017221245A - Information processing device, information processing method, and program - Google Patents
Information processing device, information processing method, and program Download PDFInfo
- Publication number
- JP2017221245A JP2017221245A JP2016116869A JP2016116869A JP2017221245A JP 2017221245 A JP2017221245 A JP 2017221245A JP 2016116869 A JP2016116869 A JP 2016116869A JP 2016116869 A JP2016116869 A JP 2016116869A JP 2017221245 A JP2017221245 A JP 2017221245A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- prescription
- pattern
- medication
- information
- dosage
- 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.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61J—CONTAINERS SPECIALLY ADAPTED FOR MEDICAL OR PHARMACEUTICAL PURPOSES; DEVICES OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR BRINGING PHARMACEUTICAL PRODUCTS INTO PARTICULAR PHYSICAL OR ADMINISTERING FORMS; DEVICES FOR ADMINISTERING FOOD OR MEDICINES ORALLY; BABY COMFORTERS; DEVICES FOR RECEIVING SPITTLE
- A61J3/00—Devices or methods specially adapted for bringing pharmaceutical products into particular physical or administering forms
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61J—CONTAINERS SPECIALLY ADAPTED FOR MEDICAL OR PHARMACEUTICAL PURPOSES; DEVICES OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR BRINGING PHARMACEUTICAL PRODUCTS INTO PARTICULAR PHYSICAL OR ADMINISTERING FORMS; DEVICES FOR ADMINISTERING FOOD OR MEDICINES ORALLY; BABY COMFORTERS; DEVICES FOR RECEIVING SPITTLE
- A61J7/00—Devices for administering medicines orally, e.g. spoons; Pill counting devices; Arrangements for time indication or reminder for taking medicine
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Medicinal Chemistry (AREA)
- Pharmacology & Pharmacy (AREA)
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
- Medical Preparation Storing Or Oral Administration Devices (AREA)
Abstract
Description
本技術は、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムに関し、特に、心理的影響を排除した適切な薬量を決定することができるようにした情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムに関する。 The present technology relates to an information processing device, an information processing method, and a program, and more particularly, to an information processing device, an information processing method, and a program that can determine an appropriate dose without psychological influence.
一般に、患者が薬を服用する際の薬量は、体重や年齢などの情報と、症状や生体データに基づいて決定される。しかしながら、例えば、睡眠薬や抗不安薬のように心理的要因が影響を及ぼす薬の場合には、薬量を変更したという患者の認識がプラシーボ効果の強さに影響を与えるため、薬量が変化したことによる変化とプラシーボ効果の変化の切り分けが出来ず、適切な薬量を決定できないことがあった。 Generally, the dose when a patient takes a drug is determined based on information such as weight and age, and symptoms and biological data. However, for drugs that are affected by psychological factors, such as sleeping pills and anxiolytics, the patient's perception that the dosage has been changed affects the strength of the placebo effect, so the dosage changes. The change of the placebo and the change of the placebo effect could not be separated, and the appropriate dose could not be determined.
プラシーボ効果のような心理的影響を排除するための手段として、ダブルブラインドテストの手法が一般に存在し、例えば、特許文献1開示の技術のように、薬剤の選択による効果の違いを確認する用途でダブルブラインドテストの手法が用いられている例がある。
As a means for eliminating a psychological influence such as a placebo effect, there is generally a double-blind test technique. For example, as in the technique disclosed in
しかしながら、ある薬剤の適正量の決定については、特許文献1には開示されていない。
However,
本技術は、このような状況に鑑みてなされたものであり、心理的影響を排除した適切な薬量を決定することができるようにするものである。 The present technology has been made in view of such a situation, and makes it possible to determine an appropriate dosage without psychological influence.
本技術の第1の側面の情報処理装置は、薬量の容量変化パターンに応じて、服用単位の薬量をランダムに変動させた処方パターンを決定する処方パターン決定部を備える。 The information processing apparatus according to the first aspect of the present technology includes a prescription pattern determination unit that determines a prescription pattern in which the dosage of a dosage unit is randomly changed according to the volume change pattern of the dosage.
本技術の第1の側面の情報処理方法は、情報処理装置が、薬量の容量変化パターンに応じて、服用単位の薬量をランダムに変動させた処方パターンを決定する。 In the information processing method according to the first aspect of the present technology, the information processing apparatus determines a prescription pattern in which the dose of a dose unit is randomly changed according to the dose change pattern of the dose.
本技術の第1の側面のプログラムは、コンピュータを、薬量の容量変化パターンに応じて、服用単位の薬量をランダムに変動させた処方パターンを決定する処方パターン決定部として機能させるためのものである。 A program according to a first aspect of the present technology is a program for causing a computer to function as a prescription pattern determining unit that determines a prescription pattern in which a dosage of a dosage unit is randomly changed according to a dose change pattern of a dosage. It is.
本技術の第1の側面においては、薬量の容量変化パターンに応じて、服用単位の薬量をランダムに変動させた処方パターンが決定される。 In the first aspect of the present technology, a prescription pattern is determined in which the dosage of a dosage unit is randomly changed according to the volume change pattern of the dosage.
本技術の第2の側面の情報処理装置は、服用する薬剤の種類と、服用単位の薬量をランダムに変動させた処方パターンとを取得する処方パターン取得部と、前記薬剤の種類と前記処方パターンとに基づいて取得した投薬パターン情報に基づいて、患者に服薬を指示する服薬指示部とを備える。 The information processing apparatus according to the second aspect of the present technology includes: a prescription pattern acquisition unit that acquires a type of medicine to be taken and a prescription pattern in which a dosage amount of a dosage unit is randomly changed; the type of medicine and the prescription And a medication instruction unit for instructing the patient to take medication based on the medication pattern information acquired based on the pattern.
本技術の第2の側面の情報処理方法は、情報処理装置が、服用する薬剤の種類と、服用単位の薬量をランダムに変動させた処方パターンとを取得し、前記薬剤の種類と前記処方パターンとに基づいて取得した投薬パターン情報に基づいて、患者に服薬を指示する。 In the information processing method according to the second aspect of the present technology, the information processing apparatus acquires the type of medicine to be taken and a prescription pattern in which the dosage of the dosage unit is randomly changed, and the kind of the medicine and the prescription The patient is instructed to take medication based on the medication pattern information acquired based on the pattern.
本技術の第2の側面のプログラムは、コンピュータを、服用する薬剤の種類と、服用単位の薬量をランダムに変動させた処方パターンとを取得する処方パターン取得部と、前記薬剤の種類と前記処方パターンとに基づいて取得した投薬パターン情報に基づいて、患者に服薬を指示する服薬情報指示部として機能させるためのものである。 The program according to the second aspect of the present technology includes a computer, a prescription pattern acquisition unit that acquires a type of a medicine to be taken and a prescription pattern in which a dosage amount of a dose unit is randomly changed, the type of the medicine, It is for functioning as a medication information instruction unit for instructing the patient to take medication based on the medication pattern information acquired based on the prescription pattern.
本技術の第2の側面においては、服用する薬剤の種類と、服用単位の薬量をランダムに変動させた処方パターンとが取得され、前記薬剤の種類と前記処方パターンとに基づいて取得された投薬パターン情報に基づいて、患者に服薬が指示される。 In the second aspect of the present technology, the type of medicine to be taken and the prescription pattern in which the dosage of the dosage unit is randomly changed are acquired, and acquired based on the type of the medicine and the prescription pattern. The patient is instructed to take the medication based on the medication pattern information.
上記の薬剤には、病気治療用の薬の他、美容用または健康維持用のサプリメント(栄養補助食品)、保険機能食品、特定保健用食品、栄養機能食品、機能性表示食品、健康食品など、飲食した場合に一定の効果が予定される食品の成分(物質)も含まれる。 In addition to drugs for disease treatment, the above drugs include supplements for beauty or health (dietary supplements), insurance functional foods, foods for specified health use, nutritional functional foods, functional labeling foods, health foods, etc. Ingredients (substances) of food that are expected to have a certain effect when eating or drinking are also included.
薬剤が、サプリメントや保険機能食品等の飲食した場合に一定の効果が予定される食品の成分(物質)を表す場合、上記の薬量とは、一定の効能をもたらす成分(物質)の含有量を表す。 When a drug represents a component (substance) of a food that is expected to have a certain effect when eating or drinking a supplement or an insurance functional food, the above dose is the content of the component (substance) that provides a certain effect Represents.
容量変化パターンとは、患者に投与する薬量を増やしたり、または、減らしたり、など、容量の変化の傾向を表すパターン(類型)である。処方パターンとは、投薬開始日からの経過期間に対して薬量の上限値及び下限値が容量変化パターンに応じて定められた処方のパターン(類型)である。投薬パターン情報とは、患者がその薬をいつ服用すべきであるかに関する情報である。 The volume change pattern is a pattern (type) representing a tendency of volume change, such as increasing or decreasing the dose to be administered to a patient. The prescription pattern is a prescription pattern (type) in which the upper limit value and the lower limit value of the dose are determined according to the volume change pattern with respect to the elapsed period from the start date of administration. The medication pattern information is information regarding when the patient should take the medicine.
プログラムは、伝送媒体を介して伝送することにより、又は、記録媒体に記録して、提供することができる。 The program can be provided by being transmitted through a transmission medium or by being recorded on a recording medium.
情報処理装置は、独立した装置であっても良いし、1つの装置を構成している内部ブロックであっても良い。 The information processing apparatus may be an independent apparatus, or may be an internal block constituting one apparatus.
本技術の第1及び第2の側面によれば、心理的影響を排除した適切な薬量を決定することができる。 According to the first and second aspects of the present technology, it is possible to determine an appropriate dose that excludes psychological effects.
なお、ここに記載された効果は必ずしも限定されるものではなく、本開示中に記載されたいずれかの効果であってもよい。 Note that the effects described here are not necessarily limited, and may be any of the effects described in the present disclosure.
以下、本技術を実施するための形態(以下、実施形態という)について説明する。なお、説明は以下の順序で行う。
1.情報処理システムの構成例
2.患者が処方を受け取るまでのフローチャート(1)
3.患者が処方を受け取るまでのフローチャート(2)
4.服薬期間中のフローチャート
5.服薬期間後のフローチャート
6.相関結果の表示例
7.薬量を漸減させる処方パターンの例
8.機能ブロック図
9.ハードウェア構成
10.補足
Hereinafter, modes for carrying out the present technology (hereinafter referred to as embodiments) will be described. The description will be given in the following order.
1. 1. Configuration example of information processing system Flow chart until patient receives prescription (1)
3. Flow chart until patient receives prescription (2)
4). 4. Flow chart during medication period Flow chart after the period of
<1.情報処理システムの構成例>
図1は、本技術を適用した情報処理システムの構成例を示している。
<1. Configuration example of information processing system>
FIG. 1 shows a configuration example of an information processing system to which the present technology is applied.
図1の情報処理システム1は、医師が患者に薬を処方する際の適切な薬量の決定を支援するシステムである。
The
本実施形態では、医師が患者に処方する薬として、睡眠薬(睡眠導入剤とも呼ばれる)を処方する例について説明する。ただし、本開示の技術が睡眠薬のみに適用されるわけではない。 This embodiment demonstrates the example which prescribes a sleeping pill (it is also called a sleep induction agent) as a medicine which a doctor prescribes to a patient. However, the technology of the present disclosure is not applied only to sleeping pills.
情報処理システム1は、患者が操作するスマートフォン11、患者の生体情報を取得するためのセンサデバイスであるリストバンド12、薬局の薬剤師が操作するPC13、医院において医者が操作するPC14を含む。なお、以下では、区別を容易にするため、薬局において薬剤師が操作するPC13を薬局PC13、医院において医者が操作するPC14を医師PC14と称して説明する。
The
スマートフォン11、薬局PC13、及び、医師PC14は、例えば、インターネット、電話回線網、衛星通信網、LAN(Local Area Network)、WAN(Wide Area Network)などのネットワーク15を介して相互に接続される。
The
なお、スマートフォン11は、患者が使用する情報処理装置の一例であり、スマートフォン11に限らず、タブレット端末やPCなどの情報処理装置であれば、本実施形態に係るスマートフォン11と同様の処理を行うことができる。薬局PC13及び医師PC14についても同様であり、薬局PC13及び医師PC14は、所定の情報処理を行う情報処理装置の一例であり、薬局PC13または医師PC14の代わりに、タブレット端末やスマートフォンなどを用いてもよい。
The
リストバンド12は、例えばNFC(Near Field Communication)通信、赤外線通信、Bluetooth(登録商標)や無線LAN(Local Area Network)などの近距離無線通信を用いて、センサ信号や制御信号をスマートフォン11との間でやりとりする。なお、リストバンド12とスマートフォン11は、それらの両方の機能を有する一体化された装置でもよい。
The
また、情報処理システム1は、スマートフォン11、薬局PC13、及び、医師PC14のそれぞれが必要な情報を格納するデータベース(DBサーバ装置)として、ランダム処方パターンDB21、処方DB22、薬量DB23、投薬パターンDB24、質問内容DB25、及び、服薬状況DB26を有している。なお、ランダム処方パターンDB21、処方DB22、薬量DB23、投薬パターンDB24、質問内容DB25、及び、服薬状況DB26は、物理的には1つのDBサーバ装置で構成されてもよいし、複数のDBサーバ装置に分けて構成されてもよい。
In addition, the
患者は、医師に処方された薬の服用を管理する服薬管理プログラムをスマートフォン11上で実行し、服薬管理プログラムの指示に基づいて、服薬に関する情報や服薬後の体調に関する情報の入力を行う。
The patient executes a medication management program for managing the medication prescribed by the doctor on the
服薬管理プログラムが実行されたスマートフォン11は、服薬に関する情報や服薬後の体調に関する情報を取得して、所定のデータベースに送信する。
The
リストバンド12は、生体センサとして脈波センサ31及び加速度センサ32を有し、それらの生体センサで検出されたセンサ信号をスマートフォン11へ近距離無線通信で送信する。リストバンド12は、例えば患者の手首に装着され、脈波センサ31は、センサ信号として脈波信号を出力し、加速度センサ32は、X軸、Y軸、Z軸の各方向の3軸の加速度をセンサ信号として出力する。
The
スマートフォン11は、リストバンド12から送信されてきたセンサ信号を取得し、患者の生体情報を算出する。本実施形態では、処方される薬が睡眠薬であるので、スマートフォン11は、リストバンド12から送信されてきたセンサ信号から、患者の生体情報として、睡眠時間、入眠潜時、及び、中途覚醒回数を算出する。
The
加速度データ及び脈拍データから、睡眠時間、入眠潜時、及び、中途覚醒回数を算出する技術については、公知の技術を用いることができるが、脈波センサ31において脈拍数を計測し、脈拍の増減パターンと加速度により判定された人間の活動種別の組み合わせから、睡眠状態か否かを判別し、入眠潜時、起床時間、及び、中途覚醒回数を算出することができる。
As a technique for calculating the sleep time, the sleep onset latency, and the number of mid-wakefulness from the acceleration data and the pulse data, a known technique can be used, but the pulse rate is measured by the
なお、リストバンド12が、検出した加速度データ及び脈拍データから、睡眠時間、入眠潜時、及び、中途覚醒回数を算出してスマートフォン11に送信する構成としてもよい。
In addition, it is good also as a structure which the
リストバンド12が備える生体センサは、脈波センサ31または加速度センサ32のいずれか一方でもよいし、その他のセンサを備えてもよい。例えば、生体センサとして、精神性発汗量を計測する発汗センサを備えてもよい。発汗センサは、抗不安薬の頓服の効果を確認する際に有用である。精神性発汗パターンを計測することにより、緊張している時間帯を推定することができ、発汗量の減少をもって、薬効を判定することができる。また例えば、生体センサとして、血流速(血流量)センサを備えてもよい。末梢血流速の変化からは、精神性発汗と同様、緊張状態の情報を得ることができる。また、検出された末梢血流速の変化を、睡眠判定の高精度化に寄与させることもできる。
The biological sensor included in the
薬剤師は、処方情報登録プログラムを薬局PC13上で実行し、処方情報登録プログラムの指示に基づいて、処方箋に記載された薬剤に関する情報の入力などを行う。
The pharmacist executes the prescription information registration program on the
処方情報登録プログラムが実行された薬局PC13は、医師によって処方された処方箋の薬量に関する情報を処方DB22に送信し、登録させる。
The
医師PC14には、処方箋を作成する処方箋作成プログラムや、服用した薬剤の効果及び副作用と薬量との相関関係を算出する相関算出プログラムが格納されており、それらのプログラムが必要に応じて実行される。なお、本実施形態の処方箋作成プログラムや相関算出プログラムは、例えば、電子カルテ作成プログラムなどの他のプログラムの一部として組み込まれていてもよいし、独立したプログラムであってもよい。
The
処方箋作成プログラムが実行された医師PC14は、医師が入力した薬剤の処方情報を取得し、所定のデータベースに送信する。
The
相関算出プログラムが実行された医師PC14は、患者が服用した薬剤の効果及び副作用と薬量との相関関係を算出して、ディスプレイに表示させる。医師は、医師PC14のディスプレイに表示された、薬剤の効果及び副作用と薬量との相関関係を参照し、患者に適切な薬量を決定する。
The
図2は、ランダム処方パターンDB21のデータ例を示している。
FIG. 2 shows a data example of the random
ランダム処方パターンDB21は、薬剤、容量変化パターンなどの情報に対応して、薬剤の処方パターンを格納するデータベースである。
The random
薬剤名とは、薬の名称(薬剤の種類)を表す。容量変化パターンとは、患者に投与する薬量を増やしたり、または、減らしたり、などの容量の変化の傾向を表すパターンである。容量変化パターンには、「飲み初め」、「減薬」、「断薬」、「薬量再調整」などがある。「飲み初め」は、薬量を漸増させる処方パターンの一種であり、「減薬」と「断薬」は、薬量を漸減させる処方パターンの一種である。処方パターンは、投薬開始日からの経過期間に対し、容量変化パターンに応じて薬量をどのように変化させるかを具体的に決定するパターンである。ここでは、ランダムに変化させる薬量の上限値と下限値をパラメータとして変化させる例で説明する。 The drug name represents the name of the drug (type of drug). The volume change pattern is a pattern representing a tendency of volume change such as increasing or decreasing the dose to be administered to a patient. The volume change pattern includes “beginning of drinking”, “drug reduction”, “discontinuation”, “dose readjustment”, and the like. “Drinking first” is a kind of prescription pattern that gradually increases the dosage, and “decreasing drug” and “discontinuation” are one kind of prescription pattern that gradually decreases the dosage. The prescription pattern is a pattern that specifically determines how to change the dose according to the volume change pattern with respect to the elapsed period from the medication start date. Here, an example in which the upper limit value and lower limit value of the dose to be randomly changed is changed as a parameter will be described.
ランダム処方パターンDB21を参照すれば、薬剤、容量変化パターン、年齢、性別、及び体重の情報が確定すると、処方パターンを決定することができる。図2の例では、処方パターンとしては、薬剤“X”について“A1”、“B1”、“C1”、“D1”などがあり、薬剤“Y”について“A1”、“B1”、“C1”、“D1”などがある。処方パターンの決定には、薬剤と容量変化パターンの指定は必須となるが、年齢、性別、及び体重については省略することができる。
With reference to the random
図3は、処方DB22のデータ例を示している。
FIG. 3 shows an example of data in the
処方DB22は、処方を識別する処方識別情報としての処方IDに対応して、服用単位(1回の服用時)の薬量を、服用回数分だけ格納するデータベースである。
The
図3の例では、処方IDごとに、分包番号1ないしnのn回の服用回数の各分包に含まれる所定の薬剤の薬量が格納されている。なお、本実施形態では、分包と表現して説明するが、薬剤の形態には、錠剤、カプセル剤、液体、粉等があり、薬剤の形態は問わない。
In the example of FIG. 3, for each prescription ID, the dose of a predetermined medicine contained in each package of n number of times of
図4は、薬量DB23のデータ例を示している。
FIG. 4 shows a data example of the
薬量DB23は、薬剤と処方パターンに応じて、処方パターンで決められた範囲内でランダムに決定された薬量を格納するデータベースである。
The
図4の例では、薬剤名と処方パターンの組合せに対して、複数種類の薬剤シートが定義されており、各薬剤シートを識別するシート固有IDごとに、その薬剤シートに含まれる分包番号1から分包番号nまでのn個の薬剤の薬量が格納されている。例えば、1つの薬剤名と処方パターンの組合せに対して、100種類の薬剤シートが予め用意されている場合には、その100個の薬剤シートそれぞれについて、その薬剤シートに含まれるn個の薬剤の薬量が格納されている。同一の処方パターンであっても、シート固有IDが異なると、その薬剤シートに含まれるn個の薬剤の薬量は異なる。
In the example of FIG. 4, a plurality of types of drug sheets are defined for combinations of drug names and prescription patterns. For each sheet unique ID that identifies each drug sheet, the
図5は、投薬パターンDB24のデータ例を示している。
FIG. 5 shows an example of data in the
投薬パターンDB24は、薬剤名と処方パターンの組合せに対応して、患者がその薬剤をいつ服用すべきであるかに関する情報である投薬パターン情報を格納するデータベースである。
The
図5の例では、薬剤“X”の処方パターン“A1”及び“B1”に対して、投薬パターン情報として“就寝前”が格納されている。薬剤“Y”の処方パターン”A1“に対して、投薬パターン情報として”1日3回毎食後“が格納されている。薬剤“Y”の処方パターン”A2“に対して、投薬パターン情報として”1日2回朝夕食後“が格納されている。薬剤“Y”の処方パターン”B1“に対して、投薬パターン情報として”1日3回毎食後“が格納されている。 In the example of FIG. 5, “before going to bed” is stored as the dosing pattern information for the prescription patterns “A1” and “B1” of the medicine “X”. For the prescription pattern “A1” of the medicine “Y”, “after meals three times a day” is stored as dosing pattern information. For the prescription pattern “A2” of the medicine “Y”, “after dinner twice a day” is stored as dosing pattern information. For the prescription pattern “B1” of the medicine “Y”, “after every meal three times a day” is stored as dosing pattern information.
図6は、質問内容DB25のデータ例を示している。
FIG. 6 shows an example of data in the
質問内容DB25は、薬剤名と処方パターンの組合せに対応して、服用後の患者の体調に関する質問の内容を格納するデータベースである。患者の体調に関する質問の内容には、服用した薬剤の効果と副作用に関する主観的な評価情報が含まれる。
The
質問内容DB25には、薬剤名と処方パターンの組合せに対応して、質問タイプ、警告閾値、及び質問文言が、患者に質問する個数だけ格納されている。質問タイプは、質問の提示方法を表し、質問タイプには、“1”ないし“5”の5段階のいずれかの評価値を選択させる“5件法”や、「はい」または「いいえ」で選択させる“2件法”などが定義される。警告閾値は、患者が入力した評価値に対して、警告の表示が必要となる閾値レベルを表す。例えば、質問タイプが“5件法”である場合、警告閾値“0”は警告が不要であることを表し、警告閾値が“1”ないし“5”の値である場合には、その値以下の場合に警告を表示することを表す。質問文言には、質問の文言が定義される。
The
図6の例では、薬剤“X”の処方パターン“A1”に対して、「眠りの長さの満足度」、「眠りの質の満足度」、「目覚めた後の眠さ」、及び「体調の異変」についての4個の質問を5件法で質問することが質問内容DB25に格納されている。
In the example of FIG. 6, for the prescription pattern “A1” of the drug “X”, “Sleep Length Satisfaction”, “Sleep Quality Satisfaction”, “Sleep After Awakening”, and “ It is stored in the
また、薬剤“X”の処方パターン“B1”に対して、「眠りの長さの満足度」、「眠りの質の満足度」、「目覚めた後の眠さ」、及び「体調の異変」についての4個の質問を5件法で質問することが質問内容DB25に格納されている。
In addition, for the prescription pattern “B1” for the drug “X”, “Sleep Length Satisfaction”, “Sleep Quality Satisfaction”, “Sleep After Awakening”, and “Physical Change” It is stored in the
また、薬剤“X”の処方パターン“A1”及び“B1”において、「目覚めた後の眠さ」及び「体調の異変」の質問に対する回答として“1”以下の評価値が入力された場合、警告の表示を行うことが質問内容DB25に格納されている。
In addition, in the prescription patterns “A1” and “B1” of the drug “X”, when an evaluation value of “1” or less is input as an answer to the questions “sleepiness after waking up” and “abnormal change in physical condition”, The display of the warning is stored in the
図7は、服薬状況DB26のデータ例を示している。
FIG. 7 shows an example of data in the
服薬状況DB26は、服薬後の患者の体調に関する情報を格納するデータベースである。
The
服薬状況DB26には、処方ID及び分包番号と対応付けて、服薬後の患者の体調に関する情報である服薬情報が格納される。
The
服薬後の患者の体調に関する情報には、リストバンド12で検出された患者の生体情報に関する項目と、質問内容DB25で定義された質問に関する項目が含まれる。
The information related to the patient's physical condition after taking medicine includes items related to the patient's biological information detected by the
患者の生体情報に関する項目としては、睡眠時間、入眠潜時、及び、中途覚醒回数が格納されている。 As items relating to the patient's biological information, sleeping time, sleep onset latency, and number of mid-wakefulness are stored.
質問内容DB25で定義された質問に関する項目としては、「眠りの長さの満足度」、「眠りの質の満足度」、「目覚めた後の眠さ」、及び「体調の異変」の4個の質問の結果が格納されている。 There are four items related to the question defined in the question content DB 25: "satisfaction of sleep length", "satisfaction of sleep quality", "sleepiness after waking up", and "abnormality of physical condition" The results of questions are stored.
従って、服薬状況DB26には、生体センサで検出された患者の生体情報と、服用した薬剤の効果と副作用に関する主観的な評価情報が、格納されている。なお、服薬状況DB26には、患者の生体情報のみ、または、主観的な評価情報のみを格納させるようにしてもよい。
Therefore, the
以上のように構成される図1の情報処理システム1では、医師が、医師PC14において、「飲み初め」、「減薬」等の容量変化パターンに応じて、患者に処方する薬剤の処方パターンを決定する。薬剤師は、医師が指定した処方パターンで薬剤を処方する。患者は、処方された薬剤を服用するとともに、服用後の体調に関する情報をスマートフォン11を用いて記録する。医師は、患者が記録した服用後の体調に関する情報に基づいて、最適な薬量を決定する。
In the
この情報処理システム1では、医師は、患者に処方する薬剤と処方パターンを指定するが、患者に処方される薬に実際どれだけの薬量(有効成分の薬量)が含まれているかは分からない。同様に患者自身にも分からない。したがって、プラシーボ効果のような心理的影響を排除した薬量の調整を行うことができる。
In this
以下、フローチャートを参照して、情報処理システム1が行う処理の詳細について説明する。
Hereinafter, details of processing performed by the
<2.患者が処方を受け取るまでのフローチャート(1)>
図8は、患者が処方を受け取るまでの第1の処理を説明するフローチャートである。
<2. Flow chart until patient receives prescription (1)>
FIG. 8 is a flowchart for explaining the first processing until the patient receives the prescription.
初めに、ステップS1において、医師は、医師PC14において、患者に処方する薬剤と容量変化パターンを選択し、医師PC14は、医師が選択した薬剤と容量変換パターンを取得する。
First, in step S1, the doctor selects the medicine to be prescribed to the patient and the volume change pattern in the
医師PC14は、ステップS2において、医師によって選択された薬剤と容量変化パターンを、医師PC14に予め登録されている患者の年齢、性別、体重の情報とともに、ランダム処方パターンDB21に送信し、処方パターンを要求する。
In step S2, the
ランダム処方パターンDB21は、ステップS3において、医師PC14から送信されてきた処方パターン要求を受信し、受信したパラメータ、即ち、薬剤、容量変化パターン、年齢、性別、及び体重に対応する処方パターンを決定して、医師PC14に送信(返信)する。
In step S3, the random
図2に示したように、ランダム処方パターンDB21には、薬剤、容量変化パターン、年齢、性別、及び体重の各パラメータに対応して、処方パターンが登録されている。
As shown in FIG. 2, prescription patterns are registered in the random
医師は、ステップS1において、体重35kg以上の成人に対して、薬剤“X”と容量変化パターン“飲み初め”を選択したとすると、ステップS3では、処理パターン要求に対する返信として、処方パターン“A1”が医師PC14に送信される。
If the doctor selects the drug “X” and the volume change pattern “start of drinking” for an adult weighing 35 kg or more in step S1, in step S3, the prescription pattern “A1” is returned as a response to the processing pattern request. Is transmitted to the
図9は、処方パターン“A1”を決定する各パラメータと、そのパラメータに基づいて決定された薬量の例を示している。 FIG. 9 shows an example of each parameter for determining the prescription pattern “A1” and the dosage determined based on the parameter.
処方パターン“A1”は、最低プラシーボ回数、初期最低薬量、初期最高薬量、上限薬量、最高薬量上限到達日数、及び、最終最低薬量の各パラメータを有している。 The prescription pattern “A1” has parameters of the minimum placebo frequency, the initial minimum dose, the initial maximum dose, the upper limit dose, the maximum dose upper limit arrival days, and the final minimum dose.
最低プラシーボ回数は、投薬期間の最初に設定されるプラシーボ期間を表す。初期最低薬量は、プラシーボ期間終了直後の服用時の薬量の最低値を表す。初期最高薬量は、プラシーボ期間終了直後の服用時の薬量の最高値を表す。上限薬量は、投薬期間全体を通じての薬量の上限値を表す。上限薬量には、例えば、その薬剤の規定薬量が設定される。最高薬量上限到達日数は、上限薬量に到達するまでの日数を表す。最終最低薬量は、投薬期間の最終日の薬量の最低値を表す。 The minimum placebo number represents the placebo period set at the beginning of the dosing period. The initial minimum dose represents the lowest dose when taken immediately after the end of the placebo period. The initial maximum dose represents the maximum dose when taken immediately after the placebo period. The upper limit dose represents the upper limit of the dose throughout the dosing period. For the upper limit dose, for example, a prescribed dose of the drug is set. The maximum dose upper limit days represent the number of days until the upper limit dose is reached. The final minimum dose represents the lowest dose on the last day of the dosing period.
以上のような各パラメータにより、処方パターン“A1”の投薬期間全体に対して、薬量の上限値及び下限値が決定され、その上限値及び下限値の範囲内で、薬量がランダムに(乱数性をもって)決定される。 With the above parameters, the upper limit value and lower limit value of the dose are determined for the entire dosing period of the prescription pattern “A1”, and the dose is determined randomly within the range of the upper limit value and the lower limit value ( Determined with randomness).
図9の菱形のプロットは、上限値及び下限値の範囲内でランダムに決定された薬量を表している。各プロットの薬量が、図4の薬量DB23の所定のシート固有IDが有するn個の薬量に対応する。
The rhombus plot of FIG. 9 represents the dose determined at random within the range of the upper limit value and the lower limit value. The dose of each plot corresponds to n doses possessed by a predetermined sheet unique ID in the
ステップS3の処理によって医師が処方パターン“A1”を認識した時点では、シート固有IDが未定であるので、医師は、処方した患者がある特定の日に飲む薬量がどれほどであるかを把握することはできない。同様に、処方された患者も、それを把握することができない。これによって、ダブルブラインド性を担保することができる。なお、ダブルブラインド性よりも医師が薬量を把握すべき事情が優先すべき状態が存在する場合には、医師が薬量を参照できるようにしてもよい。 When the doctor recognizes the prescription pattern “A1” by the process of step S3, the sheet unique ID is undecided, so the doctor grasps how much medicine the prescribed patient takes on a certain day. It is not possible. Similarly, a prescribed patient cannot grasp it. Thereby, the double blind property can be secured. In addition, when there is a state where priority should be given to a situation where the doctor should know the dose rather than the double blind property, the doctor may refer to the dose.
処方パターン“A1”の投薬期間全体に対する薬量の上限値及び下限値を決定するパラメータは、上述したパラメータに限定されず、その他のパラメータや異なるパラメータを設けてもよい。例えば、プラシーボ期間が終了した後も、薬量0.00mgのプラシーボを服用させるような下限薬量のパラメータを設けてもよい。 The parameters for determining the upper limit value and the lower limit value of the dosage for the entire dosing period of the prescription pattern “A1” are not limited to the parameters described above, and other parameters or different parameters may be provided. For example, after the placebo period has ended, a lower limit dose parameter that allows a dose of 0.00 mg of placebo to be taken may be provided.
図8に戻り、医師PC14は、ステップS4において、ランダム処方パターンDB21から送信されてきた処方パターン“A1”を受信すると、新規の処方IDの要求を処方DB22に送信する。処方IDは、患者への処方を識別する処方識別情報であり、処方DB22によって割り当てられる。処方IDは、薬ごとに割り当てられ、例えば、患者に対して2種類の薬が処方される場合には、1枚の処方箋に対して2個の処方IDが対応することとなる。
Returning to FIG. 8, upon receiving the prescription pattern “A1” transmitted from the random
処方DB22は、ステップS5において、医師PC14から送信されてきた、新規の処方IDの要求を受信し、新規の処方IDを生成して、医師PC14に返信する。ここでは、図3の処方DB22に示した処方ID“683297”が、新規の処方IDとして生成されたとする。ただし、この段階の処方DB22では、処方ID“683297”に対応して記録される分包番号1ないしnのn個の薬量は、まだ記録されていない。
In step S5, the
医師PC14は、ステップS6において、処方DB22から送信されてきた処方IDを受信し、患者のカルテデータまたは処方履歴データとして処方IDを記録する。
In step S6, the
医師PC14は、ステップS7において、処方箋作成の操作を受け付け、処方箋に、薬剤“X”、処方ID“683297”、及び処方パターン“A1”を2次元バーコードでエンコードして印刷する。なお、2次元バーコードにエンコードせずに、薬剤“X”、処方ID“683297”、及び処方パターン“A1”を、文字で印刷してもよい。
In step S7, the
以上までが、医院において、医師が処方箋を作成するまでの処理である。 The above is the process until the doctor creates a prescription at the clinic.
処方箋を受け取った患者は、薬局へ移動し、薬剤師に処方箋を渡す。 The patient who receives the prescription moves to the pharmacy and gives the prescription to the pharmacist.
薬剤師は、患者から処方箋を受け取り、処方箋に印刷されている2次元バーコードを薬局PC13に読み取らせる。薬局PC13は、ステップS11において、処方箋に印刷されている2次元バーコードを読み取り、薬剤“X”、処方ID“683297”、及び処方パターン“A1”を検出する。
The pharmacist receives a prescription from the patient and causes the
なお、上述した例では、薬剤“X”、処方ID“683297”、及び処方パターン“A1”を、紙媒体である処方箋に2次元バーコードで記録し、それらの情報が患者を介して医師から薬剤師へ伝達されるようにしたが、電子処方箋を用いてもよい。電子処方箋を用いた場合、処方箋に記載した薬剤“X”、処方ID“683297”、及び処方パターン“A1”の情報がネットワーク15を介して薬局PC13へ伝送される。ステップS11では、薬局PC13が、医師PC14から電子処方箋として送られてきた情報を受信する。
In the above-described example, the medicine “X”, the prescription ID “683297”, and the prescription pattern “A1” are recorded on the prescription which is a paper medium with a two-dimensional barcode, and the information is received from the doctor via the patient. The information is transmitted to the pharmacist, but an electronic prescription may be used. When an electronic prescription is used, information on the medicine “X”, prescription ID “683297”, and prescription pattern “A1” described in the prescription is transmitted to the
2次元バーコードの読み取り結果として、薬剤“X”、処方ID“683297”、及び処方パターン“A1”が、薬局PC13のディスプレイに表示される。ステップS12において、薬剤師は、表示された薬剤“X”、処方ID“683297”、及び処方パターン“A1”を確認し、薬品棚から、薬剤“X”の処方パターン“A1”の薬剤シートを取得する。
As a result of reading the two-dimensional barcode, the medicine “X”, the prescription ID “683297”, and the prescription pattern “A1” are displayed on the display of the
即ち、薬剤“X”の処方パターン“A1”に対して、処方パターン“A1”の上限値及び下限値の範囲内で薬量がランダムに決定され、製薬会社によって予め作製された複数種類の薬剤シートが、薬品棚の薬剤“X”の処方パターン“A1”の棚に配置されている。薬剤師は、薬品棚の薬剤“X”の処方パターン“A1”の棚に置かれている任意の1枚の薬剤シートを選択する。 That is, for the prescription pattern “A1” of the drug “X”, the dosage is randomly determined within the range of the upper limit value and the lower limit value of the prescription pattern “A1”. The sheet is arranged on the shelf of the prescription pattern “A1” of the medicine “X” on the medicine shelf. The pharmacist selects any one medicine sheet placed on the shelf of the prescription pattern “A1” of the medicine “X” on the medicine shelf.
例えば、処方された薬が錠剤の薬剤シートである場合、図10に示されるように、薬剤シートには、その薬剤シートを識別するシート固有ID“16378954”とその2次元バーコードが印刷されている。また、薬剤シートには、錠剤を識別する番号も印刷されている。 For example, when the prescribed medicine is a tablet medicine sheet, as shown in FIG. 10, a sheet-specific ID “16378954” for identifying the medicine sheet and its two-dimensional barcode are printed on the medicine sheet. Yes. The drug sheet is also printed with a number for identifying the tablet.
薬局PC13は、ステップS13において、薬剤師の操作に従い、選択した薬剤シートの2次元バーコードを読み取り、薬剤シートのシート固有IDを取得する。なお、薬剤師が薬剤シートに印刷されたシート固有IDを薬局PC13に入力し、薬局PC13が、入力されたシート固有IDを取得してもよい。
In step S13, the
次に、薬局PC13は、ステップS14において、薬剤“X”、処方ID“683297”、処方パターン“A1” 、及びシート固有ID“16378954”を、処方DB22に送信する。
Next, in step S14, the
処方DB22は、ステップS15において、薬局PC13から送信されてきた、薬剤“X”、処方ID“683297”、処方パターン“A1”、及びシート固有ID“16378954”を受信する。また、ステップS15において、処方DB22は、薬剤“X”、処方パターン“A1”、及びシート固有ID“16378954”を薬量DB23に送信し、シート固有ID“16378954”の薬量を問い合わせる。
In step S15, the
薬量DB23は、ステップS16において、処方DB22から送信されてきた、薬剤“X”、処方パターン“A1”、及びシート固有ID“16378954”を受信し、その組み合わせに対応する薬量を処方DB22へ返信する。
In step S16, the
ステップS17において、処方DB22は、薬量DB23から送信されてきた、薬剤“X”、処方パターン“A1”、及びシート固有ID“16378954”の組合せに対応する分包番号1ないしnの薬量を、処方DB22の対応するシート固有IDの欄に登録する。これにより、図3に示したように、処方ID“683297”の行に、分包番号1ないしnのn個の薬量が記録される。
In step S17, the
薬局PC13は、ステップS18において、患者に渡す処方説明用紙に2次元バーコードを印刷する。ここで印刷される2次元バーコードには、処方箋に印刷された2次元バーコードと同じ、薬剤“X”、処方ID“683297”、及び処方パターン“A1”の情報がエンコードされている。薬剤師は、2次元バーコードが印刷された処方説明用紙を薬とともに患者に渡す。
In step S18, the
以上で、薬局において、患者が薬剤を処方されるまでの処理が終了する。 This completes the process until the patient prescribes the drug in the pharmacy.
<3.患者が処方を受け取るまでのフローチャート(2)>
図11は、患者が処方を受け取るまでの第2の処理を説明するフローチャートである。
<3. Flow chart until patient receives prescription (2)>
FIG. 11 is a flowchart for explaining the second process until the patient receives the prescription.
図8を参照して説明したフローチャートは、製薬会社が処方パターン“A1”に従って予め作製した錠剤の薬剤シートを薬剤師がランダムに選択することで、処方パターン“A1”の薬量が決定される例である。 The flowchart described with reference to FIG. 8 is an example in which the drug amount of the prescription pattern “A1” is determined by the pharmacist randomly selecting a drug sheet of a tablet prepared in advance by the pharmaceutical company according to the prescription pattern “A1”. It is.
これに対して、図11は、薬剤師が、処方パターン“A1”の薬量の粉薬を処方する場合のフローチャートである On the other hand, FIG. 11 is a flowchart in the case where the pharmacist prescribes a powdered medicine having a prescription pattern “A1”.
図11において、医院において行われるステップS1乃至ステップS7の処理は、図8と同様であるので、その説明は省略する。 In FIG. 11, the processing in steps S1 to S7 performed in the clinic is the same as that in FIG.
図11では、図8のステップS11乃至ステップS18の処理が、ステップS21乃至ステップS28に置き換えられている。 In FIG. 11, the processing from step S11 to step S18 in FIG. 8 is replaced with step S21 to step S28.
薬剤師は、患者から処方箋を受け取り、処方箋に印刷されている2次元バーコードを薬局PC13に読み取らせる。薬局PC13は、ステップS21において、処方箋に印刷されている2次元バーコードを読み取り、薬剤“X”、処方ID“683297”、及び処方パターン“A1”を検出する。
The pharmacist receives a prescription from the patient and causes the
薬局PC13は、ステップS22において、薬剤“X”及び処方パターン“A1”の組み合わせで用意されている多数のシート固有IDのなかから、所定のシート固有IDをランダムに決定する。あるいはまた、薬局PC13は、シート固有IDの桁数と同数の数字をランダムに発生させ、それによって決定された数字をシート固有IDと決定してもよい。ここで決定されたシート固有IDも、図8のフローチャートにおける説明と同様に、“16378954”であるとする。
In step S22, the
次に、ステップS23において、薬局PC13は、決定されたシート固有ID“16378954”と、薬剤“X”及び処方パターン“A1”を、薬量DB23に送信し、シート固有ID“16378954”の薬量を問い合わせる。薬量DB23には、図4に示したように、薬剤名、処方パターン、及びシート固有IDの組合せに対応するn個の薬剤の薬量が格納されている。
Next, in step S23, the
薬量DB23は、ステップS24において、薬局PC13から送信されてきた、薬剤“X”、処方パターン“A1”、及びシート固有ID“16378954”を受信し、その組み合わせに対応する薬量を薬局PC13へ返信する。
In step S24, the
薬局PC13は、ステップS25において、薬量DB23から送信されてきた、薬剤“X”、処方パターン“A1”、及びシート固有ID“16378954” の組合せに対応する分包番号1ないしnの薬量を受信し、分包機に転送する。分包機は、設定された薬量で薬剤を分包する。この際、分包機は、全体量が変化しないよう賦形剤の量を調整する、味が概ね同じプラシーボを薬量との合算量が分包間で同量になるように配合する等、薬量を患者が認知しないための対策を行うことが可能である。
In step S25, the
図12は、分包機で作製された薬剤の概念図を示している。図10に示した錠剤の薬剤シートの例と同様に、服用単位(1袋)ごとに、袋を識別する番号も印刷されている。 FIG. 12 shows a conceptual diagram of a medicine produced by a packaging machine. Similarly to the example of the drug sheet of the tablet shown in FIG. 10, a number for identifying the bag is printed for each dose unit (1 bag).
薬局PC13は、ステップS26において、処方ID“683297”と、処方した分包番号1ないしnの薬量を、処方DB22に送信する。
In step S <b> 26, the
処方DB22は、ステップS27において、薬局PC13から送信されてきた、処方ID“683297”と分包番号1ないしnの薬量を受信し、その分包番号1ないしnの薬量を、処方DB22の対応するシート固有IDの欄に登録する。これにより、図3に示したように、処方ID“683297”の行に、分包番号1ないしnのn個の薬量が記録される。
In step S27, the
薬局PC13は、ステップS28において、患者に渡す処方説明用紙に2次元バーコードを印刷する。ここで印刷される2次元バーコードには、処方箋に印刷された2次元バーコードと同じ、薬剤“X”、処方ID“683297”、及び処方パターン“A1”の情報がエンコードされている。薬剤師は、2次元バーコードが印刷された処方説明用紙を薬剤とともに患者に渡す。
In step S28, the
以上で、粉薬を処方する場合に薬局で行われる処理は終了する。 This is the end of the process performed at the pharmacy when prescribing powder.
なお、上述した処理では、ランダムに決定したシート固有IDに基づいて薬量DB23に薬量を問い合わせることで、薬量を決定するようにしたが、薬量DB23を用いずに、薬局PC13が薬量を決定するようにしてもよい。
In the above-described processing, the dose is determined by inquiring the dose to the
その場合には、薬局PC13が、処方パターンの各パラメータ、例えば、処方パターン“A1”であれば、最低プラシーボ回数、初期最低薬量、初期最高薬量、上限薬量、最高薬量上限到達日数、及び、最終最低薬量の各パラメータを記憶しており、服用回数分の薬量を、処方パターン“A1”の上限値及び下限値の範囲内で、乱数を使ってランダムに決定する。上述したステップS23及びステップS24の処理は省略される。
In that case, if the
図8のフローチャートは、製薬会社が予め作製した錠剤の薬剤シートを薬剤師がランダムに選択することで、処方パターン“A1”の薬量が決定される例であった。これに対して、図11のフローチャートは、薬剤師が、処方パターン“A1”の薬量の粉薬を分包することで、処方パターン“A1”の薬量が決定される例であった。しかし、図8のフローチャートで説明した処理は、錠剤を処方する場合のみに限らず、製薬会社が図4の薬量DB23に従った薬剤を作製する場合の全てに適用できる。同様に、図11のフローチャートで説明した処理は、粉薬を処方する場合のみに限らず、薬局(薬剤師)が図4の薬量DB23に従った薬剤を作製する場合の全てに適用できる。
The flowchart in FIG. 8 is an example in which the dosage of the prescription pattern “A1” is determined by a pharmacist randomly selecting a drug sheet of a tablet prepared in advance by a pharmaceutical company. On the other hand, the flowchart of FIG. 11 is an example in which the pharmacist determines the dosage of the prescription pattern “A1” by packaging the powder of the prescription pattern “A1”. However, the process described in the flowchart of FIG. 8 is not limited to the case of prescribing tablets, but can be applied to all cases where a pharmaceutical company produces a drug according to the
<4.服薬期間中のフローチャート>
次に、図13及び図14のフローチャートを参照して、患者の服薬期間中の処理について説明する。
<4. Flow chart during medication period>
Next, processing during the patient's medication period will be described with reference to the flowcharts of FIGS. 13 and 14.
図13は、患者が服薬を開始する際に実行される処理を説明するフローチャートである。 FIG. 13 is a flowchart illustrating a process executed when a patient starts taking a drug.
初めに、患者は、薬局で渡された処方説明用紙に印刷されている2次元バーコードをスマートフォン11に読み取らせる。スマートフォン11は、ステップS51において、処方説明用紙に印刷された2次元バーコードを読み取り、薬剤“X”、処方ID“683297”、及び処方パターン“A1”を検出する。
First, the patient causes the
ステップS52において、スマートフォン11は、2次元バーコードから読み取った薬剤“X”及び処方パターン“A1”を、投薬パターンDB24に送信し、投薬パターンを問い合わせる。投薬パターンDB24には、図5に示したように、薬剤と処方パターンの組合せに対応する投薬パターン情報が格納されている。
In step S52, the
投薬パターンDB24は、ステップS53において、スマートフォン11から送信されてきた薬剤“X”及び処方パターン“A1”を受信し、その組み合わせに対応する投薬パターン情報として“就寝前”をスマートフォン11に返信する。
In step S53, the
スマートフォン11は、ステップS54において、2次元バーコードから読み取った薬剤“X”及び処方パターン“A1”を、質問内容DB25に送信し、その薬剤に対応した質問内容を問い合わせる。
In step S54, the
質問内容DB25は、ステップS55において、スマートフォン11から送信されてきた薬剤“X”及び処方パターン“A1”を受信し、その組み合わせに対応する質問内容情報をスマートフォン11に返信する。
In step S55, the
質問内容DB25には、図6に示したように、薬剤と処方パターンの組合せに対応して、質問タイプ、警告閾値、及び質問文言が、患者に質問する個数だけ格納されている。質問内容DB25は、質問内容情報として、薬剤と処方パターンの組合せに対応する、質問タイプ、警告閾値、及び質問文言を、質問内容情報として、スマートフォン11に返信する。また、質問内容情報には、薬剤の種類または投薬パターン情報に応じて、質問を実施するタイミングを指定したタイミング情報も含まれる。例えば、睡眠薬であれば、質問の画面を起床後の朝に表示することを示すタイミング情報が、質問内容情報の一部として格納されている。
As shown in FIG. 6, the
上述したステップS52及びS53の処理と、ステップS54及びS55の処理は、並列に実行してもよいし、逆の順番で実行してもよい。また、ステップS51乃至S55の処理は、薬局において、薬剤師が患者のスマートフォン11を操作することで実行してもよい。
The processes in steps S52 and S53 and the processes in steps S54 and S55 described above may be executed in parallel or in the reverse order. Moreover, you may perform the process of step S51 thru | or S55 because a pharmacist operates the
ステップS51乃至S55の処理により、スマートフォン11において、処方された薬剤の服用のタイミングや、服用後に患者に質問する内容、また、リストバンド12が検出する加速度データ及び脈拍データから算出する生体情報の内容が認識される。
Through the processing of steps S51 to S55, the
患者が薬を服用するタイミングが到来すると、図14のフローチャートに示される一連の処理が実行される。 When it is time for the patient to take the medicine, a series of processes shown in the flowchart of FIG. 14 is executed.
即ち、スマートフォン11は、ステップS61において、患者に服薬を指示する。例えば、図15に示されるように、「今日は25番と書かれたパッケージの薬を飲んで下さい。」のメッセージをスマートフォン11の画面に表示し、患者に、所定の識別番号の薬剤を服用するように指示する。さらに、患者に、実際に服用したパッケージの番号を入力させるようにしてもよい。あるいはまた、図16に示されるように、薬剤、識別番号、または、薬量などの情報を2次元バーコードで薬のパッケージに印刷しておいて、スマートフォン11の画面に、「今日飲む薬のパッケージの2次元バーコードを撮影してください。」のメッセージを表示し、患者に、服用する薬を登録させるようにしてもよい。
That is, the
次に、ステップS62において、スマートフォン11は、リストバンド12と近距離無線通信を行い、リストバンド12から脈波センサ31及び加速度センサ32のセンサ信号を取得し、取得されたセンサ信号から、患者の生体情報を算出する。本実施形態では、スマートフォン11は、患者の生体情報として、患者の睡眠時間、入眠潜時、及び、中途覚醒回数を算出する。
Next, in step S <b> 62, the
なお、スマートフォン11がリストバンド12からセンサ信号を取得するタイミングや時間間隔については特に限定されない。例えば、リストバンド12が1日分のセンサ信号を蓄積しておいて、1日に1回のタイミングでスマートフォン11がリストバンド12からセンサ信号を取得するようにしてもよいし、所定の時間間隔で定期的にリストバンド12と通信し、センサ信号を取得してもよい。
Note that the timing and time interval at which the
スマートフォン11は、ステップS63において、スマートフォン11の画面に服用後の薬剤の効果と副作用に関するアンケートを表示し、患者の操作入力を受け付けてアンケート結果を取得する。
In step S <b> 63, the
図17は、ステップS63において、スマートフォン11の画面に表示されるアンケート画面の例を示している。スマートフォン11の画面には、質問内容DB25から取得した質問内容情報に基づく質問が表示されている。また、リストバンド12から送信されたセンサ信号から算出された生体情報、即ち、睡眠時間、入眠潜時、及び、中途覚醒回数も表示されている。
FIG. 17 shows an example of a questionnaire screen displayed on the screen of the
図17のアンケート画面において、「眠りの長さの満足度」、「眠りの質の満足度」、及び「目覚めた後の眠さ」の3項目は、薬効に関する患者の主観的な評価を調査する睡眠主観評価項目に該当する。 In the questionnaire screen of FIG. 17, the three items of “Sleep Length Satisfaction”, “Sleep Quality Satisfaction”, and “Sleep After Awakening” investigate the patient's subjective evaluation regarding medicinal effects It corresponds to the sleep subjective evaluation item.
また、「目覚めた後の眠さ」及び「体調の異変」の2項目は、薬剤の副作用に関する患者の主観的な評価を調査する副作用主観評価項目に該当する。 Also, the two items “sleepiness after waking up” and “abnormal change in physical condition” correspond to the side effect subjective evaluation items for investigating the patient's subjective evaluation regarding the side effects of the drug.
ステップS64において、スマートフォン11は、ステップS63で表示したアンケート画面において患者によって入力された評価値が、質問内容DB25から取得された警告閾値以下であるかを判定する。
In step S64, the
ステップS64で、入力された評価値が警告閾値以下であると判定された場合、処理はステップS65に進み、スマートフォン11は、スマートフォン11の画面に、患者に医師への連絡を促すメッセージを表示する。
When it is determined in step S64 that the input evaluation value is equal to or less than the warning threshold, the process proceeds to step S65, and the
一方、ステップS63で、入力された評価値が警告閾値より大きいと判定された場合、ステップS65の処理はスキップされる。 On the other hand, if it is determined in step S63 that the input evaluation value is greater than the warning threshold, the process of step S65 is skipped.
なお、ステップS65の処理を、スマートフォン11が警告閾値以下の評価値が入力されたことを示すメッセージを自動的に医師へ連絡する処理としてもよい。
Note that the process of step S65 may be a process in which the
そして、ステップS66において、スマートフォン11は、内部メモリに記憶された、服用後の患者の体調に関する情報である服薬情報を、処方ID及び分包番号とともに、服薬状況DB26に送信する。
And in step S66, the
服薬状況DB26は、ステップS67において、スマートフォン11から送信されてきた、処方ID、分包番号、及び服薬情報を受信し、処方IDと分包番号ごとに、服薬情報を記憶する。これにより、図7に示した服薬状況DB26のようなデータが生成される。
In step S67, the
ステップS61乃至S67の処理は、投薬パターン情報で規定された投薬タイミングが訪れるごとに実行される。 The processing of steps S61 to S67 is executed every time the medication timing specified by the medication pattern information comes.
以上で、患者の服薬期間中の処理が終了する。 The process during the patient's medication period is thus completed.
<5.服薬期間後のフローチャート>
次に、図18のフローチャートを参照して、服薬期間終了後の処理について説明する。
<5. Flow chart after medication period>
Next, processing after the completion of the medication period will be described with reference to the flowchart of FIG.
例えば、服薬期間終了後に、患者が再び医師に診察を受けるために訪問した際に、医師は、医師PC14を操作して、相関算出プログラムを実行することで、以下の処理が開始される。
For example, when the patient visits the doctor again after the medication period, the doctor operates the
初めに、医師PC14は、ステップS81において、処方IDを処方DB22に送信し、処方IDに対応して格納されている各分包番号の薬量を問い合わせる。
First, in step S81, the
処方DB22は、ステップS82において、医師PC14から送信されてきた処方IDを受信し、受信した処方IDに対応して格納されている各分包番号の薬量を薬量情報として送信する。
In step S82, the
次に、医師PC14は、ステップS83において、処方IDを服薬状況DB26に送信し、処方IDに対応する服薬状況を問い合わせる。
Next, in step S83, the
服薬状況DB26は、ステップS84において、医師PC14から送信されてきた処方IDを受信し、受信した処方IDに対応する服薬情報を送信する。この処理では、図7の服薬状況DB26において、処方IDに紐付いて記憶されている全ての情報が、医師PC14へ送信される。
In step S84, the
医師PC14は、ステップS85において、服薬状況DB26から送信されてきた服薬情報を受信する。そして、医師PC14は、処方DB22から取得された処方IDに紐付く各分包番号の薬量と、服薬状況DB26から取得された処方IDに紐付く服薬情報とに基づいて、患者が服用した薬剤の効果及び副作用と薬量との相関関係を算出する。
The
次に、ステップS86において、医師PC14は、ステップS83の処理で算出された相関結果をディスプレイに表示させる。
Next, in step S86, the
医師は、医師PC14のディスプレイに表示された相関結果を参照して、患者に適切な薬量を決定する。
The doctor refers to the correlation result displayed on the display of the
<6.相関結果の表示例>
図19乃至図25は、ステップS86において、医師PC14のディスプレイに表示される相関結果の例を示している。
<6. Display example of correlation results>
19 to 25 show examples of correlation results displayed on the display of the
図19は、服用単位の薬に含まれる薬量と睡眠時間との相関関係を散布図で表した相関結果例を示している。 FIG. 19 shows an example of a correlation result in which a correlation between the amount of medicine contained in a medicine in a dose unit and sleep time is represented by a scatter diagram.
図19の散布図を参照すると、薬量0mgのプラシーボを服用していたときには、睡眠時間がいずれも7時間未満となっており、0.00mgから0.13mgまでの薬量の場合には、睡眠時間が7時間未満の場合と7時間を超える場合が混在している。そして、薬量が0.15mgを超えると、7時間以上の睡眠時間が確保できていることが確認できる。必要な睡眠時間が7時間であると仮定すると、本実施形態では、上限薬量(規定薬量)である0.25mgの薬量を服用しなくても、0.15mgの薬量で十分な効果が見られることが判断できる。 Referring to the scatter diagram of FIG. 19, when taking a placebo with a dosage of 0 mg, the sleeping time is less than 7 hours, and when the dosage is between 0.00 mg and 0.13 mg, the sleeping time is The case where is less than 7 hours and the case where it exceeds 7 hours are mixed. And when a dosage exceeds 0.15 mg, it can confirm that the sleep time of 7 hours or more has been ensured. Assuming that the necessary sleep time is 7 hours, in this embodiment, even if the dose of 0.25 mg, which is the upper limit dose (regulated dose), is not taken, the dose of 0.15 mg has a sufficient effect. Can be seen.
図20は、服用単位の薬に含まれる薬量と入眠潜時との相関関係を散布図で表した相関結果例を示している。 FIG. 20 shows an example of a correlation result in which the correlation between the amount of medicine contained in the medicine in a dose unit and the sleep onset latency is represented by a scatter diagram.
図20の散布図においても、プラシーボを含む0.15mg未満の薬量では、30分以上の入眠潜時となっているが、0.15mg以上の薬量では入眠潜時が常に30分未満となっており、0.15mgの薬量で十分な効果が見られることが判断できる。 In the scatter diagram of FIG. 20 as well, a dose of less than 0.15 mg including placebo has a sleep latency of 30 minutes or more, but a dose of 0.15 mg or more always has a sleep latency of less than 30 minutes. Therefore, it can be judged that a sufficient effect is seen at a dose of 0.15 mg.
図21は、服用単位の薬に含まれる薬量と睡眠主観評価との相関関係を散布図で表した相関結果例を示している。 FIG. 21 shows an example of a correlation result in which a correlation between a dose contained in a medicine in a dosage unit and a sleep subjective evaluation is represented by a scatter diagram.
なお、図21の例では、睡眠主観評価項目に該当する「眠りの長さの満足度」、「眠りの質の満足度」、及び「目覚めた後の眠さ」の3項目の平均値を睡眠主観評価の値として採用している。 In the example of FIG. 21, the average value of the three items of “Sleep Length Satisfaction”, “Sleep Quality Satisfaction”, and “Sleep After Awakening” corresponding to the sleep subjective evaluation items is calculated. It is adopted as a sleep subjective evaluation value.
図21の散布図においても、プラシーボを含む0.15mg未満の薬量では、“1”または“2”の評価となる場合があるが、0.15mg以上の薬量では睡眠主観評価が常に“3”以上となっており、患者の主観的にも、0.15mgの薬量で十分な効果が見られることが判断できる。 Also in the scatter diagram of FIG. 21, a dose of less than 0.15 mg including placebo may result in an evaluation of “1” or “2”, but a sleep subjective evaluation is always “3” at a dose of 0.15 mg or more. As described above, it can be judged that a sufficient effect can be seen with a dose of 0.15 mg, subjectively of the patient.
図22は、服用単位の薬に含まれる薬量と副作用主観評価との相関関係を散布図で表した相関結果例を示している。 FIG. 22 shows an example of a correlation result in which the correlation between the dose contained in the medicine in the dosage unit and the side effect subjective evaluation is represented by a scatter diagram.
なお、図22の例では、副作用主観評価項目に該当する「目覚めた後の眠さ」及び「体調の異変」の2項目の平均値を副作用主観評価の値として採用している。 In the example of FIG. 22, the average value of two items “sleepiness after waking up” and “abnormal change in physical condition” corresponding to the side effect subjective evaluation item is adopted as the value of the side effect subjective evaluation.
図22の散布図においては、プラシーボを含む全ての薬量において副作用主観評価が常に“4”以上となっており、副作用が見られないことが判断できる。 In the scatter diagram of FIG. 22, the side effect subjective evaluation is always “4” or more at all the doses including placebo, and it can be determined that no side effect is observed.
図19乃至図22は、良好な結果が得られた場合の例を示しており、これらの散布図を確認した医師は、薬剤“X”の最適な薬量として、例えば 0.15mgの処方を決定することができる。 FIG. 19 to FIG. 22 show examples in the case where good results are obtained, and the doctor who confirmed these scatter diagrams determines, for example, a prescription of 0.15 mg as the optimal dose of the drug “X”. can do.
一方、次の図23乃至図25の散布図は、別の患者が同一の処方パターン“A1”で薬剤“X”を服薬し、規定薬量でも十分な薬効が得られなかった場合の例を示している。 On the other hand, the following scatter charts of FIGS. 23 to 25 show an example in which another patient takes the drug “X” with the same prescription pattern “A1” and a sufficient drug effect cannot be obtained even with the prescribed drug amount. Show.
図23は、服用単位の薬に含まれる薬量と睡眠時間との相関結果例を示している。 FIG. 23 shows an example of the correlation result between the amount of medicine contained in the medicine of the dosage unit and the sleep time.
図23の散布図では、0.00mgから0.25mgまでのいずれの薬量の場合においても、睡眠時間が7時間未満となっている。 In the scatter diagram of FIG. 23, the sleep time is less than 7 hours in any dose from 0.00 mg to 0.25 mg.
図24は、服用単位の薬に含まれる薬量と入眠潜時との相関結果例を示している。 FIG. 24 shows an example of a correlation result between the amount of medicine contained in the medicine in the dosage unit and the sleep onset latency.
図24の散布図では、0.00mgから0.25mgまでのいずれの薬量の場合においても、入眠潜時が30分以上となっている。 In the scatter diagram of FIG. 24, the sleep onset latency is 30 minutes or more at any dose from 0.00 mg to 0.25 mg.
図25は、服用単位の薬に含まれる薬量と副作用主観評価との相関結果例を示している。 FIG. 25 shows an example of the correlation result between the dose contained in the medicine in the unit of taking and the side effect subjective evaluation.
図25の散布図では、0.00mgから0.25mgまでのいずれの薬量の場合においても、患者は副作用を特に感じていない。 In the scatter diagram of FIG. 25, the patient does not particularly feel any side effect at any dose from 0.00 mg to 0.25 mg.
以上より、この患者の場合は、規定薬量までの処方では、プラシーボに対して十分な睡眠時間の延長や入眠潜時の短縮が達成できていないことが確認できる。ただし、入眠潜時との関係を見ると、薬量0.17mg近傍から、多少の入眠潜時の短縮が見られることから、規定薬量ではやや薬効が不足している状態である可能性が示唆される。薬剤“X”が、医師の裁量で規定薬量からの増量が認められている薬剤である場合、医師は、増量を試みる判断を行うことができる。あるいはまた、他の薬剤を用いるか、薬剤療法以外の治療を試みるなどの判断を行うこともできる。図25の副作用主観評価の相関結果から、患者が副作用を感じていないことは、患者の問診の補強として、薬量増量の判断の材料とすることができる。 From the above, in this patient, it can be confirmed that the prescription up to the prescribed dose has not achieved sufficient extension of sleep time or reduction of sleep latency with respect to placebo. However, looking at the relationship with sleep onset latency, a slight reduction in sleep onset latency was seen from around the dose of 0.17 mg, suggesting that the prescribed dose may be slightly ineffective. Is done. If the drug “X” is a drug whose increase from the prescribed drug amount is permitted at the discretion of the doctor, the doctor can make a determination to try to increase the drug. Alternatively, it is possible to make a decision such as using another drug or trying a treatment other than drug therapy. From the correlation result of the side effect subjective evaluation of FIG. 25, the fact that the patient does not feel the side effect can be used as a material for the determination of the increase in dosage as reinforcement of the patient's inquiry.
<7.薬量を漸減させる処方パターンの例>
上記では、図2のランダム処方パターンDB21において薬量を漸増させる処方パターンの一種である、「飲み初め」の容量変化パターンについて説明した。
<7. Example of a prescription pattern that gradually reduces the dose>
In the above, the volume change pattern of “the beginning of drinking”, which is a kind of prescription pattern for gradually increasing the dose in the random
以下では、薬量を漸減させる処方パターンの一種である「減薬」の容量変化パターンについて説明する。 In the following, the volume change pattern of “drug reduction”, which is a kind of prescription pattern for gradually decreasing the dose, will be described.
医師は、図8のステップS1において、薬剤と容量変化パターンとして、薬剤“X”と容量変化パターン“減薬”を選択したとする。 It is assumed that the doctor selects the drug “X” and the volume change pattern “reduced drug” as the drug and volume change pattern in step S1 of FIG.
医師PC14は、ステップS2において、医師によって選択された薬剤と容量変化パターンを、患者の年齢、性別、体重の情報とともに、ランダム処方パターンDB21に送信し、処方パターンを要求する。
In step S2, the
ランダム処方パターンDB21は、ステップS3において、医師PC14から送信されてきた処方パターン要求を受信し、受信したパラメータに対応する処方パターンとして、処方パターン“B1”を決定して、医師PC14に送信する。
In step S3, the random
図26は、処方パターン“B1”を決定する各パラメータと、そのパラメータに基づいて決定された薬量の例を示している。 FIG. 26 shows an example of each parameter for determining the prescription pattern “B1” and the dosage determined based on the parameter.
処方パターン“B1”は、初期薬量、最低プラシーボ回数、最高薬量維持日数、最低薬量下限到達日数、最終最高薬量、及び、下限薬量の各パラメータを有している。 The prescription pattern “B1” has parameters of initial dose, minimum number of placebos, maximum dose maintenance days, minimum dose lower limit arrival days, final maximum dose, and lower limit dose.
初期薬量は、最初に服用する際の薬量を表す。最低プラシーボ回数は、投薬期間の最初に設定されるプラシーボ期間を表す。減薬の場合のプラシーボとは、実際には減薬せずに初期薬量と同じ薬量を服用することを意味する。最高薬量維持日数は、プラシーボ期間終了後、初期薬量と同じ薬量を上限値として維持する日数を表す。最低薬量下限到達日数は、投薬期間の最後の下限薬量に到達するまでの日数を表す。最終最高薬量は、投薬期間の最終日の薬量の最高値を表す。下限薬量は、投薬期間全体を通じての薬量の下限値を表す。 The initial dose represents the dose when first taken. The minimum placebo number represents the placebo period set at the beginning of the dosing period. In the case of drug reduction, placebo means taking the same dose as the initial dose without actually reducing the dose. The maximum dose maintenance days represent the number of days that the same dose as the initial dose is maintained as the upper limit after the placebo period. The minimum dose lower limit arrival days represent the number of days until the last lower limit dose of the dosing period is reached. The final maximum dose represents the maximum dose on the last day of the dosing period. The lower limit dose represents the lower limit of the dose throughout the dosing period.
以上のような各パラメータにより、処方パターン“B1”の投薬期間全体に対して、薬量の上限値及び下限値が決定され、その上限値及び下限値の範囲内で、薬量がランダムに(乱数性をもって)決定される。図26の菱形のプロットは、上限値及び下限値の範囲内でランダムに決定された薬量を表している。 With the parameters as described above, the upper limit value and the lower limit value of the dosage are determined for the entire dosing period of the prescription pattern “B1”, and the dosage is randomly selected within the range of the upper limit value and the lower limit value ( Determined with randomness). The rhombus plot of FIG. 26 represents the dosage determined at random within the range of the upper limit value and the lower limit value.
なお、処方パターン“B1”の投薬期間全体に対する薬量の上限値及び下限値を決定するパラメータは、このパラメータに限定されず、その他のパラメータや異なるパラメータを設けてもよい。 The parameters for determining the upper limit value and the lower limit value of the dosage for the entire dosing period of the prescription pattern “B1” are not limited to these parameters, and other parameters or different parameters may be provided.
その他、容量変化パターンが“断薬”であるような処方パターンは、例えば、図26に示した処方パターン“B1”を複数回繰り返し、次回の初期薬量のパラメータを、その前の回の最終最高薬量に設定するなどとすることで適用可能である。また、容量変化パターンが“断薬”であるような処方パターンは、図26に示した処方パターン“B1”の下限薬量を“0”に設定することでも適用できる。 In addition, the prescription pattern in which the volume change pattern is “discontinuation”, for example, repeats the prescription pattern “B1” shown in FIG. It can be applied by setting the maximum dose. A prescription pattern in which the volume change pattern is “discontinuation” can also be applied by setting the lower limit dose of the prescription pattern “B1” shown in FIG. 26 to “0”.
図27及び図28は、薬量を漸減させる処方パターンにおいて良好な経過を辿った場合の相関結果の例を示している。 FIG. 27 and FIG. 28 show examples of correlation results when a favorable course is followed in the prescription pattern for gradually decreasing the dose.
図27は、服用単位の薬に含まれる薬量と睡眠時間との相関結果例を示している。 FIG. 27 shows an example of the correlation result between the amount of medicine contained in the medicine of the dosage unit and the sleep time.
図27の散布図では、0.13mgから0.25mgまでのいずれの薬量の場合においても、7時間以上の睡眠時間が確保できている。 In the scatter diagram of FIG. 27, the sleep time of 7 hours or more can be secured in any dose from 0.13 mg to 0.25 mg.
図28は、服用単位の薬に含まれる薬量と副作用主観評価との相関結果例を示している。 FIG. 28 shows an example of the correlation result between the dose contained in the medicine in the dosage unit and the side effect subjective evaluation.
図28の散布図では、0.13mgから0.25mgまでのいずれの薬量の場合においても、副作用主観評価が常に“4”以上となっており、副作用が見られないことが判断できる。 In the scatter diagram of FIG. 28, it is possible to determine that no side effect is observed because the side effect subjective evaluation is always “4” or more at any dose from 0.13 mg to 0.25 mg.
このように、薬量が減っても睡眠時間が低下せず、主観的な副作用の報告もない場合には、薬量を漸増させる処方パターンの場合と同様、患者は、計画的な服用の後に医師の診察を受け、結果の確認を行う。 Thus, if the dose is reduced, sleep time does not decrease and there are no reports of subjective side effects, as in the case of a prescription pattern that gradually increases the dose, Check with your doctor for results.
次に、図29及び図30は、薬量を漸減させる処方パターンにおいて、強い副作用としての離脱反応が生じた場合の相関結果の例を示している。 Next, FIG.29 and FIG.30 has shown the example of the correlation result when the withdrawal reaction as a strong side effect has arisen in the prescription pattern which reduces a dosage gradually.
図29は、服用単位の薬に含まれる薬量と睡眠時間との相関結果例を示している。 FIG. 29 shows an example of the correlation result between the amount of medicine contained in the medicine of the dosage unit and the sleep time.
図29の散布図では、薬量が約0.15mg以下になると反跳不眠現象が発生し睡眠時間が低下している。 In the scatter diagram of FIG. 29, when the dose is about 0.15 mg or less, a recoil insomnia phenomenon occurs and the sleep time is reduced.
図30は、服用単位の薬に含まれる薬量と副作用主観評価との相関結果例を示している。 FIG. 30 shows an example of a correlation result between the dose contained in the medicine in the unit of taking and the side effect subjective evaluation.
図30の散布図では、薬量が少なくなった場合に、離脱反応としての心身不調により、患者は、アンケートにおいて、“1”や“2”の高い副作用を報告している。 In the scatter diagram of FIG. 30, when the dose decreases, the patient reports a high side effect of “1” or “2” in the questionnaire due to the mental and physical disorder as a withdrawal reaction.
患者がアンケートにおいて高い副作用を報告してきた場合、そのような状態を放置するのは適切ではない。 If a patient has reported high side effects in a questionnaire, it is not appropriate to leave such a condition.
そこで、例えば、対処方法の一つとしては、図14のステップS64及びステップS65の処理のように、患者に医師への連絡を促すメッセージを表示したり、患者に服薬を中断して医師の診察を受けるように促すメッセージを表示する方法がある。 Therefore, for example, as one of the coping methods, a message prompting the patient to contact the doctor is displayed as in the processing of step S64 and step S65 in FIG. There is a way to display a message prompting you to receive.
また、副作用が減薬による離脱反応である場合には、減らして服用している薬の薬量を適切な量まで増量する方法で対応することもできる。 Further, when the side effect is a withdrawal reaction due to drug reduction, it can be dealt with by reducing the dose of the drug being taken to an appropriate amount.
離脱症状が現れた際にどのような量の服薬を行うべきかについては、画一的な基準はなく、また薬剤の種類によっても考え方が異なるが、本実施形態では、服用する薬量を、減薬前の安定状態の薬量に戻す対処方法について説明する。 There is no uniform standard on what amount of medication should be taken when withdrawal symptoms appear, and the concept varies depending on the type of drug, but in this embodiment, the dose to be taken is The coping method which returns to the dose of the stable state before drug reduction is demonstrated.
例えば、薬剤と処方パターンに応じた薬量を格納する薬量DB23において、薬剤“X”の減薬の処方パターン“B1”の組合せに対応する分包番号1から分包番号nまでのn個の薬量として、副作用である離脱症状を起こしたときのため予備の薬量を含めておくことができる。予備の薬量は、例えば、減薬した薬量の不足分を補う薬量や、初期薬量と下限薬量の差分の 1/2、 1/4、または1/8の薬量に設定しておくことができる。この予備の薬量は、図27及び図28の相関結果のように、減薬が順調に進んだ場合は服用されない。
For example, in the
そして、図14のステップS65における、医師への連絡を促すメッセージを表示する処理に加えて、または、その処理に代えて、スマートフォン11は、図31に示されるような、服用の切替えを確認するメッセージを表示する。
And in addition to the process which displays the message which urges | contacts a doctor in step S65 of FIG. 14, or it replaces with that process, the
図31のメッセージ画面には、「服用を切り替えますか?」のメッセージと、「服用を切り替える」ボタン51、及び、「頓服で服用する」ボタン52が表示されている。睡眠薬の場合は、次回の服用時からの切替えでも良いが、抗不安薬などの場合は、頓服で直ちに不足分の薬量を補った方がよい場合がある。
In the message screen of FIG. 31, a message “Do you want to change your dose?”, A “Change dose”
「服用を切り替える」ボタン51が選択された場合、スマートフォン11は、次回以降のステップS61の服薬指示において、副作用発生時の服薬指示に切り替える。具体的には、スマートフォン11は、減薬を中止し、初期薬量、または、患者が副作用を報告していない(副作用主観評価が“3”以上の)の薬量を含む分包番号の薬の服用を指示する。
When the “switch dosing”
「頓服で服用する」ボタン52が選択された場合、スマートフォン11は、減薬した薬量の不足分を補う薬量を含む分包番号を指定して、その場で服薬するよう患者に指示する。なお、頓服の薬量は、初期薬量を基準に、その 1/2、 1/4、または1/8 のように自動で計算された薬量でもよいし、医師が指定した薬量を基準に決定してもよい。
In the case where the “taken in a single dose”
図14のステップS66における、服薬情報を服薬状況DB26に送信する処理では、スマートフォン11は、患者が実際に服用した薬の分包番号が服薬状況DB26に送信される。
In the process of transmitting the medication information to the
以上のように、薬量を漸減させる処方パターンにおいて、強い副作用としての離脱反応が生じた場合に、医師の診察を受けるまでの緊急対処として、減薬した薬量を補う薬量や、減薬していない薬量の予備の薬を用意しておいて、その薬に切り替えることで、患者は適切な薬量の服用を行うことが可能となる。 As described above, when a withdrawal reaction occurs as a strong side effect in a prescription pattern in which the dosage is gradually reduced, as a urgent action until a doctor's examination, the dosage to compensate for the reduced dosage or drug reduction By preparing a spare medicine with a dose not yet used and switching to that medicine, the patient can take an appropriate dose.
<8.機能ブロック図>
図32は、医師PC14の機能ブロック図を示している。
<8. Functional block diagram>
FIG. 32 shows a functional block diagram of the
医師PC14において、CPU(Central Processing unit)等の演算処理装置が処方箋作成プログラム及び相関算出プログラムを実行することにより、容量変化パターン選択部101、処方パターン決定部102、処方パターン出力部103、薬量情報取得部104、服薬情報取得部105、相関算出部106、操作受付部107、及び、記憶部108が構成される。
In the
容量変化パターン選択部101は、患者に処方する薬剤と容量変化パターンを選択する選択画面をディスプレイに表示させ、医師の操作に基づいて、薬剤と容量変換パターンを選択する。
The volume change
処方パターン決定部102は、医師の操作によって選択された薬剤と容量変化パターンに応じて、服用単位の薬量をランダムに変動させた処方パターンを決定する。具体的には、処方パターン決定部102は、選択された薬剤と容量変化パターンを、患者の年齢、性別、体重の情報とともに、ランダム処方パターンDB21に送信して処方パターンを要求し、ランダム処方パターンDB21から返信されてきた処方パターンを、選択された薬剤と容量変化パターンに応じた処方パターンと決定する。なお、薬剤の種類によっては、患者の年齢、性別、体重の情報は省略される場合もあり、その場合、薬剤と容量変化パターンによって処方パターンが決定される。
The prescription
処方パターン出力部103は、新規の処方IDを処方DB22から取得し、取得した処方DB22と、処方パターン決定部102によって決定された処方パターンを所定の媒体または他の装置に出力する。例えば、処方パターン出力部103は、薬剤“X”、処方ID“683297”、及び処方パターン“A1”を2次元バーコードでエンコードして、処方箋(紙媒体)に印刷する。また例えば、処方パターン出力部103は、薬剤“X”、処方ID“683297”、及び処方パターン“A1” の情報を電子処方箋として、薬局PC13へネットワーク15を介して送信する。
The prescription
薬量情報取得部104は、処方DB22にアクセスし、処方IDに対応して格納されている、所定の処方パターンの各分包番号の薬量を薬量情報として取得する。
The dose
服薬情報取得部105は、処方パターン決定部102によって決定された処方パターンの薬量と、その薬量の薬を服用した患者の体調に関する情報である服薬情報を、服薬状況DB26から取得する。患者の体調に関する情報である服薬情報には、患者の生体情報と、服用した薬剤の効果と副作用に関する主観的な評価情報とが含まれる。患者の生体情報は、リストバンド12の生体センサのセンサ信号から算出された、睡眠時間、入眠潜時、及び、中途覚醒回数を含む。薬剤の効果と副作用に関する主観的な評価情報は、薬剤の効果と副作用に関するアンケート結果から得られた、「眠りの長さの満足度」、「眠りの質の満足度」、「目覚めた後の眠さ」、及び「体調の異変」を含む。
The medication
相関算出部106は、服薬情報取得部105によって取得された、患者の服薬情報と、薬量情報取得部104によって取得された、患者が服用した薬の薬量との相関を算出する。例えば、相関算出部106は、図19乃至図25に示した散布図を算出する。相関算出部106は、服薬情報と薬量との相関を表す散布図をディスプレイに表示させる。医師は、ディスプレイに表示された相関結果としての散布図を参照して、患者に適切な薬量を決定することができる。
The
なお、相関算出部106は、図9に示した服薬日と薬量との関係を表す分布も算出してディスプレイに表示させることができる。これにより、医師は、決定された処方パターンに基づいて、服用期間中に、実際に患者がどれくらいの薬量が含まれた薬を服用したかを確認することができる。
In addition, the
操作受付部107は、患者に処方する薬剤と容量変化パターンの選択操作など、医師の操作を受け付け、その操作信号を所定のブロックへ供給する。
The
記憶部108は、医師PC14が各種の動作を実行する際に必要となるデータやパラメータなどを記憶する。
The
医師PC14は、少なくとも以上の構成を有する。
The
図33は、スマートフォン11の機能ブロック図を示している。
FIG. 33 shows a functional block diagram of the
スマートフォン11は、CPU等の演算処理装置が服薬管理プログラムを実行することにより、センサ信号取得・生体情報算出部140、処方パターン取得部141、投薬パターン取得部142、質問内容情報取得部143、服薬指示部144、服薬情報取得部145、服薬情報送信部146、操作受付部147、及び、記憶部148が構成される。
The
センサ信号取得・生体情報算出部140は、リストバンド12から送信されてきたセンサ信号を取得し、患者の生体情報を算出する。本実施形態では、センサ信号取得・生体情報算出部140は、リストバンド12から送信されてきたセンサ信号から、患者の生体情報として、睡眠時間、入眠潜時、及び、中途覚醒回数を算出する。
The sensor signal acquisition / biological
処方パターン取得部141は、服用する薬剤の種類と、服用単位の薬量をランダムに変動させた処方パターンとを取得する。例えば、処方パターン取得部141は、処方説明用紙に印刷された2次元バーコードをデコードし、そこに記録されている薬剤“X”、処方ID“683297”、及び処方パターン“A1”を取得する。
The prescription
投薬パターン取得部142は、投薬パターンDB24にアクセスし、処方パターン取得部141が取得した薬剤と処方パターンに対応する投薬パターン情報を取得する。例えば、投薬パターン取得部142が、薬剤“X”及び処方パターン“A1”を投薬パターンDB24に送信すると、図5の投薬パターンDB24の内容に基づいて、投薬パターン情報として、“就寝前”が取得される。
The medication
質問内容情報取得部143は、質問内容DB25にアクセスし、処方パターン取得部141が取得した薬剤と処方パターンに対応する質問内容情報を取得する。例えば、質問内容情報取得部143が、薬剤“X”及び処方パターン“A1”を質問内容DB25に送信すると、図6の質問内容DB25の内容に基づいて、「眠りの長さの満足度」、「眠りの質の満足度」、「目覚めた後の眠さ」、「体調の異変」を5件法で患者に質問することが取得される。また、5件法で質問する際、患者に警告を発する閾値となる警告閾値も取得される。さらには、質問内容情報の一部として、質問を提示するタイミングを指定したタイミング情報も取得される。
The question content
服薬指示部144は、投薬パターン取得部142が投薬パターンDB24から取得した投薬パターン情報に基づいて、患者に服薬を指示する。例えば、服薬指示部144は、図15に示した「今日は25番と書かれたパッケージの薬を飲んで下さい。」のメッセージを画面に表示する。また例えば、服薬指示部144は、図16に示したように、「今日飲む薬のパッケージの2次元バーコードを撮影してください。」のメッセージを画面に表示し、患者に、服用する薬を登録させる。
The
服薬情報取得部145は、処方パターン取得部141が取得した処方パターンの薬量の薬を服用した患者の体調に関する情報である服薬情報を取得する。患者の体調に関する情報である服薬情報には、上述したように、患者の生体情報と、服用した薬剤の効果と副作用に関する主観的な評価情報とが含まれる。患者の生体情報としては、センサ信号取得・生体情報算出部140によって算出された、睡眠時間、入眠潜時、及び、中途覚醒回数が取得される。服用した薬剤の効果と副作用に関する主観的な評価情報としては、服用後のアンケート結果に基づく、「眠りの長さの満足度」、「眠りの質の満足度」、「目覚めた後の眠さ」、及び「体調の異変」が取得される。
The medication
服薬情報送信部146は、服薬情報取得部145によって取得された服薬情報を、処方ID及び分包番号とともに、他の装置である服薬状況DB26に送信する。
The medication
操作受付部147は、アンケート画面に対する入力操作など、患者の操作を受け付け、その操作信号を所定のブロックへ供給する。
The
記憶部148は、スマートフォン11が各種の動作を実行する際に必要となるデータやパラメータなどを記憶する。
The
スマートフォン11は、少なくとも以上の構成を有する。
The
以上のように構成される情報処理システム1では、医師が患者に薬を処方する際に、ある特定の日に飲む薬量がどれほどであるかを、医師及び患者が把握することなく、薬を処方することができる。これにより、ダブルブラインド性を担保することができるので、心理的影響を排除した適切な薬量を決定することができる。
In the
また、患者によって薬の効き具合は異なるので、統計的に平均な患者像ではなく、個別の患者に合わせた薬量の調整ができる。薬量との相関が一目でわかるので、納得性の高い薬量調整ができる。処方する薬量を、効果と副作用のバランスが最も適切な薬量に自動で調整し続けることができる。 In addition, since the effectiveness of the medicine varies depending on the patient, it is not a statistically average patient image, and the dosage can be adjusted according to individual patients. Since the correlation with the dosage is known at a glance, the dosage can be adjusted with high convincing. It is possible to continue to automatically adjust the prescription dose to an optimum dose that balances the effects and side effects.
<9.ハードウェア構成>
次に、図34を参照して、本開示の実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成について説明する。
<9. Hardware configuration>
Next, a hardware configuration of the information processing apparatus according to the embodiment of the present disclosure will be described with reference to FIG.
図34は、本開示の実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。 FIG. 34 is a block diagram illustrating a hardware configuration example of the information processing apparatus according to the embodiment of the present disclosure.
図34に示される情報処理装置200は、例えば、上記の実施形態におけるスマートフォン11、薬局PC13、医師PC14、または、ランダム処方パターンDB21乃至服薬状況DB26のDBサーバ装置を実現しうる。
The
情報処理装置200は、CPU(Central Processing unit)201、ROM(Read Only Memory)203、およびRAM(Random Access Memory)205を含む。また、情報処理装置200は、ホストバス207、ブリッジ209、外部バス211、インターフェース213、入力装置215、出力装置217、ストレージ装置219、ドライブ221、接続ポート223、通信装置225を含んでもよい。さらに、情報処理装置200は、必要に応じて、撮像装置233、およびセンサ235を含んでもよい。情報処理装置200は、CPU201に代えて、またはこれとともに、DSP(Digital Signal Processor)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、またはFPGA(Field-Programmable Gate Array)などの処理回路を有してもよい。
The
CPU201は、演算処理装置および制御装置として機能し、ROM203、RAM205、ストレージ装置219、またはリムーバブル記録媒体227に記録された各種プログラムに従って、情報処理装置200内の動作全般またはその一部を制御する。ROM203は、CPU201が使用するプログラムや演算パラメータなどを記憶する。RAM205は、CPU201の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータなどを一次記憶する。CPU201、ROM203、およびRAM205は、CPUバスなどの内部バスにより構成されるホストバス207により相互に接続されている。さらに、ホストバス207は、ブリッジ209を介して、PCI(Peripheral Component Interconnect/Interface)バスなどの外部バス211に接続されている。
The
入力装置215は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチおよびレバーなど、ユーザによって操作される装置である。入力装置215は、例えば、赤外線やその他の電波を利用したリモートコントロール装置であってもよいし、情報処理装置200の操作に対応した携帯電話などの外部接続機器229であってもよい。入力装置215は、ユーザが入力した情報に基づいて入力信号を生成してCPU201に出力する入力制御回路を含む。ユーザは、この入力装置215を操作することによって、情報処理装置200に対して各種のデータを入力したり処理動作を指示したりする。
The
出力装置217は、取得した情報をユーザに対して視覚や聴覚、触覚などの感覚を用いて通知することが可能な装置で構成される。出力装置217は、例えば、LCD(Liquid Crystal Display)または有機EL(Electro-Luminescence)ディスプレイなどの表示装置、スピーカまたはヘッドフォンなどの音声出力装置、もしくはバイブレータなどでありうる。出力装置217は、情報処理装置200の処理により得られた結果を、テキストもしくは画像などの映像、音声もしくは音響などの音声、または振動などとして出力する。
The
ストレージ装置219は、情報処理装置200の記憶部の一例として構成されたデータ格納用の装置である。ストレージ装置219は、例えば、HDD(Hard Disk Drive)などの磁気記憶部デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、または光磁気記憶デバイスなどにより構成される。ストレージ装置219は、例えばCPU201が実行するプログラムや各種データ、および外部から取得した各種のデータなどを格納する。
The
ドライブ221は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリなどのリムーバブル記録媒体227のためのリーダライタであり、情報処理装置200に内蔵、あるいは外付けされる。ドライブ221は、装着されているリムーバブル記録媒体227に記録されている情報を読み出して、RAM205に出力する。また、ドライブ221は、装着されているリムーバブル記録媒体227に記録を書き込む。
The
接続ポート223は、機器を情報処理装置200に接続するためのポートである。接続ポート223は、例えば、USB(Universal Serial Bus)ポート、IEEE1394ポート、SCSI(Small Computer System Interface)ポートなどでありうる。また、接続ポート223は、RS-232Cポート、光オーディオ端子、HDMI(登録商標)(High-Definition Multimedia Interface)ポートなどであってもよい。接続ポート223に外部接続機器229を接続することで、情報処理装置200と外部接続機器229との間で各種のデータが交換されうる。
The
通信装置225は、例えば、通信ネットワーク231に接続するための通信デバイスなどで構成された通信インターフェースである。通信装置225は、例えば、LAN(Local Area Network)、Bluetooth(登録商標)、Wi-Fi、またはWUSB(Wireless USB)用の通信カードなどでありうる。また、通信装置225は、光通信用のルータ、ADSL(Asymmetric Digital Subscriber Line)用のルータ、または、各種通信用のモデムなどであってもよい。通信装置225は、例えば、インターネットや他の通信機器との間で、TCP/IPなどの所定のプロトコルを用いて信号などを送受信する。また、通信装置225に接続される通信ネットワーク231は、有線または無線によって接続されたネットワークであり、例えば、インターネット、家庭内LAN、赤外線通信、ラジオ波通信または衛星通信などを含みうる。
The
撮像装置233は、例えば、CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)またはCCD(Charge Coupled Device)などの撮像素子、および撮像素子への被写体像の結像を制御するためのレンズなどの各種の部材を用いて実空間を撮像し、撮像画像を生成する装置である。撮像装置233は、静止画を撮像するものであってもよいし、また動画を撮像するものであってもよい。
The
センサ235は、例えば、加速度センサ、角速度センサ、地磁気センサ、照度センサ、温度センサ、気圧センサ、または音センサ(マイクロフォン)などの各種のセンサである。センサ235は、例えば情報処理装置200の筐体の姿勢など、情報処理装置200自体の状態に関する情報や、情報処理装置200の周辺の明るさや騒音など、情報処理装置200の周辺環境に関する情報を取得する。また、センサ235は、GPS(Global Positioning System)信号を受信して装置の緯度、経度および高度を測定するGPS受信機を含んでもよい。
The
以上、情報処理装置200のハードウェア構成の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。かかる構成は、実施する時々の技術レベルに応じて適宜変更されうる。
Heretofore, an example of the hardware configuration of the
本開示の実施形態は、例えば、上記で説明したような情報処理装置(スマートフォン11、薬局PC13、または、医師PC14)、システム(情報処理システム1)、情報処理装置またはシステムで実行される情報処理方法、情報処理装置を機能させるためのプログラム、およびプログラムが記録された一時的でない有形の媒体を含みうる。
Embodiments of the present disclosure include, for example, an information processing apparatus (
<10.補足>
本技術の実施形態は、上述した実施形態に限定されるものではなく、本技術の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
<10. Supplement>
Embodiments of the present technology are not limited to the above-described embodiments, and various modifications can be made without departing from the gist of the present technology.
上述した実施形態では、睡眠薬を処方する場合を例に、ダブルブラインド性を担保して、適切な薬量を決定する例について説明したが、本技術は、睡眠薬以外の薬にも適用することができる。薬剤は、例えば内服薬(内用薬)の他、外用薬や注射薬にも適用することができる。なお、睡眠薬や抗不安薬など、心理的要因の影響が大きいと考えられる薬に特に有効と考えられる。 In the above-described embodiment, an example of prescribing a sleeping pill and taking an example of determining an appropriate dose while ensuring double blindness has been described, but the present technology may be applied to drugs other than sleeping pills. it can. The drug can be applied to, for example, an internal medicine (internal medicine), an external medicine or an injection. In addition, it is considered to be particularly effective for drugs that are thought to be greatly influenced by psychological factors such as sleeping pills and anxiolytic drugs.
薬の半減期が長い長期作用型の薬の場合には、半減期の期間に応じて薬量のランダム性が変動するように薬量を設定することで、長期作用型の薬に対しても適用することができる。 In the case of a long-acting drug with a long half-life, by setting the dosage so that the randomness of the dosage varies depending on the half-life period, Can be applied.
さらに、本技術は、病気治療用の薬に限らず、美容用または健康維持用のサプリメント(栄養補助食品)、保険機能食品、特定保健用食品、栄養機能食品、機能性表示食品、健康食品など、飲食した場合に一定の効果・効能が予定される食品の成分(物質)に適用することもできる。例えば、サプリメントAとサプリメントBをランダムに飲用し、飲用したサプリメントの種類と効果を示すアンケート結果との相関関係を算出することで、サプリメントAまたはBの効果を確認することができる。 Furthermore, this technology is not limited to drugs for treating diseases, but supplements for beauty or health (dietary supplements), insurance functional foods, foods for specified health use, functional nutritional foods, functional indication foods, health foods, etc. It can also be applied to ingredients (substances) of foods that are expected to have certain effects and efficacy when eaten or consumed. For example, supplement A and supplement B can be taken at random, and the effect of supplement A or B can be confirmed by calculating the correlation between the type of supplement taken and the questionnaire result indicating the effect.
上記のサプリメントや保険機能食品等の食品の場合、上述の薬量とは、一定の効能をもたらす成分(物質)の含有量に相当する。 In the case of foods such as the above-mentioned supplements and insurance functional foods, the above-mentioned drug dose corresponds to the content of a component (substance) that provides a certain effect.
また、美容機器の強度設定などの効果測定においても、本技術を適用してもよい。 In addition, the present technology may be applied to effect measurement such as strength setting of beauty equipment.
上記のサプリメントの効果確認や、美容機器の強度設定の際には、ブラインド性を確保するために、上述の実施方法におけるランダムな薬量を患者に薬量についての知識を与えずに提供する方法に相当する、代替的方法が必要となる。健康食品AとBの効果比較であれば、配合量を任意に調整できるミルサーをシステムに付加すれば、ランダムな量をユーザ配合量を知られることなく提供するという、目的を達成できる。或いは、調剤薬局に相当する役目を担うサービス提供者が、配合された分包食品を提供することでも、目的を達成できる。また、ダブルブラインド性を犠牲にし、単なるブラインドテストで目的が達成できる場合には、ユーザの家族の協力者に食品の配合や機器の設定を依頼するスマートフォンのアプリケーションをシステムに追加することで、目的を達成できる。 In order to ensure the blindness when checking the effect of the above-mentioned supplements or setting the strength of beauty equipment, a method for providing the patient with a random dose without giving knowledge about the dose to the patient. An alternative method corresponding to is required. If the effects of health foods A and B are compared, the purpose of providing a random amount without knowing the user's blending amount can be achieved by adding a miller capable of arbitrarily adjusting the blending amount to the system. Alternatively, the service provider having a role corresponding to the dispensing pharmacy can also achieve the object by providing the mixed packaged food. In addition, if the objective can be achieved by a simple blind test at the expense of double blindness, a smartphone application that asks the user's family collaborators to mix food and set up the equipment can be added to the system. Can be achieved.
上述した実施形態の一部の機能を取捨選択し、適宜組み合わせた形態を採用することができる。 A part of the above-described embodiments can be selected and combined appropriately.
本技術は、1つの機能をネットワークを介して複数の装置で分担、共同して処理するクラウドコンピューティングの構成をとることができる。即ち、スマートフォン11、薬局PC13、及び、医師PC14のそれぞれが行う機能の一部は、クラウド上で実行されてもよい。
The present technology can take a cloud computing configuration in which one function is shared by a plurality of devices via a network and is processed jointly. That is, some of the functions performed by the
上述のフローチャートで説明した各ステップは、1つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。さらに、1つのステップに複数の処理が含まれる場合には、その1つのステップに含まれる複数の処理は、1つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。 Each step described in the above-described flowchart can be executed by one apparatus or can be shared by a plurality of apparatuses. Further, when a plurality of processes are included in one step, the plurality of processes included in the one step can be executed by being shared by a plurality of apparatuses in addition to being executed by one apparatus.
本明細書に記載された効果はあくまで例示であって限定されるものではなく、本明細書に記載されたもの以外の効果があってもよい。 The effects described in this specification are merely examples and are not limited, and there may be effects other than those described in this specification.
本明細書において、フローチャートに記述されたステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる場合はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要なタイミングで実行されてもよい。 In this specification, the steps described in the flowchart are not necessarily processed in chronological order, but are performed in parallel or when they are called in chronological order according to the described order. It may be executed at a necessary timing.
本明細書において、システムとは、複数の構成要素(装置、モジュール(部品)等)の集合を意味し、すべての構成要素が同一筐体中にあるか否かは問わない。したがって、別個の筐体に収納され、ネットワークを介して接続されている複数の装置、及び、1つの筐体の中に複数のモジュールが収納されている1つの装置は、いずれも、システムである。 In this specification, the system means a set of a plurality of components (devices, modules (parts), etc.), and it does not matter whether all the components are in the same housing. Accordingly, a plurality of devices housed in separate housings and connected via a network and a single device housing a plurality of modules in one housing are all systems. .
なお、本技術は以下のような構成も取ることができる。
(1)
薬量の容量変化パターンに応じて、服用単位の薬量をランダムに変動させた処方パターンを決定する処方パターン決定部を備える
情報処理装置。
(2)
前記容量変化パターンを選択する容量変化パターン選択部をさらに備え、
前記処方パターン決定部は、前記容量変化パターン選択部で選択された前記容量変化パターンに対応する前記処方パターンを決定する
前記(1)に記載の情報処理装置。
(3)
処方を識別する処方識別情報と前記処方パターンを出力する出力部をさらに備える
前記(1)または(2)に記載の情報処理装置。
(4)
前記出力部は、前記処方パターンと前記処方識別情報を2次元バーコードで出力する
前記(3)に記載の情報処理装置。
(5)
前記処方パターンの前記薬量を取得する薬量情報取得部と、
前記薬量の薬を服用した患者の体調に関する情報である服薬情報を取得する服薬情報取得部と、
前記服薬情報と前記薬量との相関を算出する相関算出部と
をさらに備える
前記(1)乃至(4)のいずれかに記載の情報処理装置。
(6)
前記服薬情報は、患者の生体情報を含む
前記(5)に記載の情報処理装置。
(7)
前記服薬情報は、服用した薬剤の効果と副作用に関する主観的な評価情報を含む
前記(5)または(6)に記載の情報処理装置。
(8)
前記容量変化パターンには、薬量を漸増させるパターンと、薬量を漸減させるパターンが少なくともある
前記(1)乃至(7)のいずれかに記載の情報処理装置。
(9)
前記容量変化パターンが薬量を漸減させるパターンである場合、決定された前記処方パターンに基づく服用単位の薬量には、副作用発生時の予備の服用単位の薬量も含む
前記(1)乃至(8)のいずれかに記載の情報処理装置。
(10)
情報処理装置が、
薬量の容量変化パターンに応じて、服用単位の薬量をランダムに変動させた処方パターンを決定する
情報処理方法。
(11)
コンピュータを、
薬量の容量変化パターンに応じて、服用単位の薬量をランダムに変動させた処方パターンを決定する処方パターン決定部
として機能させるためのプログラム。
(12)
服用する薬剤の種類と、服用単位の薬量をランダムに変動させた処方パターンとを取得する処方パターン取得部と、
前記薬剤の種類と前記処方パターンとに基づいて取得した投薬パターン情報に基づいて、患者に服薬を指示する服薬指示部と
を備える情報処理装置。
(13)
前記投薬パターン情報に基づいて前記処方パターンの薬量を服用した患者の体調に関する情報である服薬情報を取得する服薬情報取得部と、
前記服薬情報を他の装置に送信する服薬情報送信部と
をさらに備える
前記(12)に記載の情報処理装置。
(14)
前記服薬情報取得部は、前記服薬情報として、患者の生体情報を生体センサから取得する
前記(13)に記載の情報処理装置。
(15)
前記服薬情報取得部は、前記服薬情報として、服用した薬剤の効果と副作用に関する主観的な評価情報を取得する
前記(13)または(14)に記載の情報処理装置。
(16)
前記服薬指示部は、取得された前記服薬情報が副作用を示している場合、副作用発生時の服薬指示に切り替える
前記(13)乃至(15)のいずれかに記載の情報処理装置。
(17)
情報処理装置が、
服用する薬剤の種類と、服用単位の薬量をランダムに変動させた処方パターンとを取得し、
前記薬剤の種類と前記処方パターンとに基づいて取得した投薬パターン情報に基づいて、患者に服薬を指示する
情報処理方法。
(18)
コンピュータを、
服用する薬剤の種類と、服用単位の薬量をランダムに変動させた処方パターンとを取得する処方パターン取得部と、
前記薬剤の種類と前記処方パターンとに基づいて取得した投薬パターン情報に基づいて、患者に服薬を指示する服薬情報指示部
として機能させるためのプログラム。
In addition, this technique can also take the following structures.
(1)
An information processing apparatus comprising: a prescription pattern determining unit that determines a prescription pattern in which a dosage of a dosage unit is randomly changed according to a volume change pattern of a dosage.
(2)
A capacitance change pattern selection unit that selects the capacitance change pattern;
The information processing apparatus according to (1), wherein the prescription pattern determination unit determines the prescription pattern corresponding to the capacity change pattern selected by the capacity change pattern selection unit.
(3)
The information processing apparatus according to (1) or (2), further including: an output unit that outputs prescription identification information for identifying a prescription and the prescription pattern.
(4)
The information processing apparatus according to (3), wherein the output unit outputs the prescription pattern and the prescription identification information as a two-dimensional barcode.
(5)
A dosage information acquisition unit for acquiring the dosage of the prescription pattern;
A medication information acquisition unit that acquires medication information that is information related to the physical condition of the patient who has taken the above-mentioned dose;
The information processing apparatus according to any one of (1) to (4), further including a correlation calculation unit that calculates a correlation between the medication information and the dose.
(6)
The information processing apparatus according to (5), wherein the medication information includes biological information of a patient.
(7)
The information processing apparatus according to (5) or (6), wherein the medication information includes subjective evaluation information regarding effects and side effects of the medication taken.
(8)
The information processing apparatus according to any one of (1) to (7), wherein the capacity change pattern includes at least a pattern for gradually increasing a dose and a pattern for gradually decreasing a dose.
(9)
When the volume change pattern is a pattern for gradually decreasing the dosage, the dosage of the dosage unit based on the determined prescription pattern includes the dosage of the preliminary dosage unit at the time of occurrence of a side effect (1) to ( The information processing apparatus according to any one of 8).
(10)
Information processing device
An information processing method for determining a prescription pattern in which a dosage of a dosage unit is randomly changed according to a volume change pattern of a dosage.
(11)
Computer
A program for functioning as a prescription pattern determining unit that determines a prescription pattern in which the dosage of a dosage unit is randomly varied according to the volume change pattern of the dosage.
(12)
A prescription pattern acquisition unit that acquires a type of medicine to be taken and a prescription pattern in which the dosage of a dosage unit is randomly changed;
An information processing apparatus comprising: a medication instruction unit that instructs a patient to take medication based on medication pattern information acquired based on the type of medication and the prescription pattern.
(13)
A medication information acquisition unit that acquires medication information that is information related to the physical condition of the patient who has taken the dosage of the prescription pattern based on the medication pattern information;
The information processing apparatus according to (12), further comprising: a medication information transmission unit that transmits the medication information to another device.
(14)
The information processing apparatus according to (13), wherein the medication information acquisition unit acquires patient biometric information from the biosensor as the medication information.
(15)
The information processing apparatus according to (13) or (14), wherein the medication information acquisition unit acquires, as the medication information, subjective evaluation information regarding effects and side effects of the medicine taken.
(16)
The information processing apparatus according to any one of (13) to (15), wherein when the acquired medication information indicates a side effect, the medication instruction unit switches to a medication instruction when a side effect occurs.
(17)
Information processing device
Get the type of medication you take and the prescription pattern that randomly varies the dose of the unit you take,
An information processing method for instructing a patient to take medication based on medication pattern information acquired based on the type of medication and the prescription pattern.
(18)
Computer
A prescription pattern acquisition unit that acquires a type of medicine to be taken and a prescription pattern in which the dosage of a dosage unit is randomly changed;
The program for functioning as a medication information instruction | indication part which instruct | indicates a patient to a medication based on the medication pattern information acquired based on the kind and said prescription pattern of the said medication.
1 情報処理システム, 11 スマートフォン, 12 リストバンド, 13 PC(薬局PC), 14 PC(医師PC), 21 ランダム処方パターンDB, 22 処方DB, 23 薬量DB, 24 投薬パターンDB, 25 質問内容DB, 26 服薬状況DB, 31 脈波センサ, 32 加速度センサ, 101 容量変化パターン選択部, 102 処方パターン決定部, 103 処方パターン出力部, 104 薬量情報取得部, 105 服薬情報取得部, 106 相関算出部, 140 センサ信号取得・生体情報算出部, 141 処方パターン取得部, 142 投薬パターン取得部, 143 質問内容情報取得部, 144 服薬指示部, 145 服薬情報取得部, 146 服薬情報送信部, 200 情報処理装置, 201 CPU, 203 ROM, 205 RAM, 215 入力装置, 217 出力装置, 219 ストレージ装置, 221 ドライブ, 225 通信装置
1 Information processing system, 11 Smartphone, 12 Wristband, 13 PC (Pharmacy PC), 14 PC (Doctor PC), 21 Random prescription pattern DB, 22 Prescription DB, 23 Medication DB, 24 Medication pattern DB, 25 Question content DB , 26 Medication status DB, 31 Pulse wave sensor, 32 Acceleration sensor, 101 Capacity change pattern selection unit, 102 Prescription pattern determination unit, 103 Prescription pattern output unit, 104 Medication information acquisition unit, 105 Medication information acquisition unit, 106
Claims (18)
情報処理装置。 An information processing apparatus comprising: a prescription pattern determining unit that determines a prescription pattern in which a dosage of a dosage unit is randomly changed according to a volume change pattern of a dosage.
前記処方パターン決定部は、前記容量変化パターン選択部で選択された前記容量変化パターンに対応する前記処方パターンを決定する
請求項1に記載の情報処理装置。 A capacitance change pattern selection unit that selects the capacitance change pattern;
The information processing apparatus according to claim 1, wherein the prescription pattern determination unit determines the prescription pattern corresponding to the capacity change pattern selected by the capacity change pattern selection unit.
請求項1に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 1, further comprising: an output unit that outputs prescription identification information for identifying a prescription and the prescription pattern.
請求項3に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 3, wherein the output unit outputs the prescription pattern and the prescription identification information as a two-dimensional barcode.
前記薬量の薬を服用した患者の体調に関する情報である服薬情報を取得する服薬情報取得部と、
前記服薬情報と前記薬量との相関を算出する相関算出部と
をさらに備える
請求項1に記載の情報処理装置。 A dosage information acquisition unit for acquiring the dosage of the prescription pattern;
A medication information acquisition unit that acquires medication information that is information related to the physical condition of the patient who has taken the above-mentioned dose;
The information processing apparatus according to claim 1, further comprising: a correlation calculation unit that calculates a correlation between the medication information and the dose.
請求項5に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 5, wherein the medication information includes biological information of a patient.
請求項5に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 5, wherein the medication information includes subjective evaluation information regarding effects and side effects of the medication taken.
請求項1に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 1, wherein the capacity change pattern includes at least a pattern for gradually increasing a dose and a pattern for gradually decreasing the dose.
請求項1に記載の情報処理装置。 The dosage of a dosage unit based on the determined prescription pattern includes a dosage of a spare dosage unit at the time of occurrence of a side effect when the volume change pattern is a pattern for gradually decreasing the dosage. Information processing device.
薬量の容量変化パターンに応じて、服用単位の薬量をランダムに変動させた処方パターンを決定する
情報処理方法。 Information processing device
An information processing method for determining a prescription pattern in which a dosage of a dosage unit is randomly changed according to a volume change pattern of a dosage.
薬量の容量変化パターンに応じて、服用単位の薬量をランダムに変動させた処方パターンを決定する処方パターン決定部
として機能させるためのプログラム。 Computer
A program for functioning as a prescription pattern determining unit that determines a prescription pattern in which the dosage of a dosage unit is randomly varied according to the volume change pattern of the dosage.
前記薬剤の種類と前記処方パターンとに基づいて取得した投薬パターン情報に基づいて、患者に服薬を指示する服薬指示部と
を備える情報処理装置。 A prescription pattern acquisition unit that acquires a type of medicine to be taken and a prescription pattern in which the dosage of a dosage unit is randomly changed;
An information processing apparatus comprising: a medication instruction unit that instructs a patient to take medication based on medication pattern information acquired based on the type of medication and the prescription pattern.
前記服薬情報を他の装置に送信する服薬情報送信部と
をさらに備える
請求項12に記載の情報処理装置。 A medication information acquisition unit that acquires medication information that is information related to the physical condition of the patient who has taken the dosage of the prescription pattern based on the medication pattern information;
The information processing apparatus according to claim 12, further comprising: a medication information transmission unit configured to transmit the medication information to another device.
請求項13に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 13, wherein the medication information acquisition unit acquires patient biometric information from the biosensor as the medication information.
請求項13に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 13, wherein the medication information acquisition unit acquires subjective evaluation information regarding the effects and side effects of the medicine taken as the medication information.
請求項13に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 13, wherein the medication instruction unit switches to a medication instruction when a side effect occurs when the obtained medication information indicates a side effect.
服用する薬剤の種類と、服用単位の薬量をランダムに変動させた処方パターンとを取得し、
前記薬剤の種類と前記処方パターンとに基づいて取得した投薬パターン情報に基づいて、患者に服薬を指示する
情報処理方法。 Information processing device
Get the type of medication you take and the prescription pattern that randomly varies the dose of the unit you take,
An information processing method for instructing a patient to take medication based on medication pattern information acquired based on the type of medication and the prescription pattern.
服用する薬剤の種類と、服用単位の薬量をランダムに変動させた処方パターンとを取得する処方パターン取得部と、
前記薬剤の種類と前記処方パターンとに基づいて取得した投薬パターン情報に基づいて、患者に服薬を指示する服薬情報指示部
として機能させるためのプログラム。 Computer
A prescription pattern acquisition unit that acquires a type of medicine to be taken and a prescription pattern in which the dosage of a dosage unit is randomly changed;
The program for functioning as a medication information instruction | indication part which instruct | indicates a patient to a medication based on the medication pattern information acquired based on the kind and said prescription pattern of the said medication.
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2016116869A JP6807015B2 (en) | 2016-06-13 | 2016-06-13 | Information processing equipment, information processing methods, and programs |
PCT/JP2017/019978 WO2017217226A1 (en) | 2016-06-13 | 2017-05-30 | Information processing device, information processing method, and program |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2016116869A JP6807015B2 (en) | 2016-06-13 | 2016-06-13 | Information processing equipment, information processing methods, and programs |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2017221245A true JP2017221245A (en) | 2017-12-21 |
JP6807015B2 JP6807015B2 (en) | 2021-01-06 |
Family
ID=60664523
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2016116869A Active JP6807015B2 (en) | 2016-06-13 | 2016-06-13 | Information processing equipment, information processing methods, and programs |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6807015B2 (en) |
WO (1) | WO2017217226A1 (en) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2021119460A (en) * | 2020-01-29 | 2021-08-12 | 株式会社カケハシ | Device, method and program for continuously recording medication state of patient |
JP7253308B1 (en) | 2022-04-14 | 2023-04-06 | 株式会社オプティム | Program, information processing device, information processing system, information processing method |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP7158265B2 (en) * | 2018-12-05 | 2022-10-21 | 富士フイルム富山化学株式会社 | Information communication system, server and information communication method |
JP6837102B2 (en) * | 2019-08-07 | 2021-03-03 | 三菱電機Itソリューションズ株式会社 | Medication Guidance Support Device and Medication Guidance Support Program |
JP7015896B2 (en) * | 2020-11-16 | 2022-02-03 | 三菱電機Itソリューションズ株式会社 | Medication guidance support device and medication guidance support program |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH08231437A (en) * | 1994-11-04 | 1996-09-10 | Eli Lilly & Co | Method for managing clinical test material |
JP2004000555A (en) * | 2002-04-25 | 2004-01-08 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Dosage determination support device, syringe, and health care support system |
JP2004287946A (en) * | 2003-03-24 | 2004-10-14 | Tosho Inc | Anticancer drug prescription support and medicine preparation support system |
JP2007265445A (en) * | 1999-05-24 | 2007-10-11 | Yoshiro Mizuno | Pharmacy system |
JP2014146251A (en) * | 2013-01-30 | 2014-08-14 | Sony Corp | Information processing unit and program |
US20160356763A1 (en) * | 2015-06-02 | 2016-12-08 | Barry L. Jenkins | Methods and systems for medication monitoring |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP3010681B1 (en) * | 2013-06-20 | 2021-05-19 | Takeda Pharmaceutical Company Limited | Providing a pharmacokinetic drug dosing regime |
-
2016
- 2016-06-13 JP JP2016116869A patent/JP6807015B2/en active Active
-
2017
- 2017-05-30 WO PCT/JP2017/019978 patent/WO2017217226A1/en active Application Filing
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH08231437A (en) * | 1994-11-04 | 1996-09-10 | Eli Lilly & Co | Method for managing clinical test material |
JP2007265445A (en) * | 1999-05-24 | 2007-10-11 | Yoshiro Mizuno | Pharmacy system |
JP2004000555A (en) * | 2002-04-25 | 2004-01-08 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Dosage determination support device, syringe, and health care support system |
JP2004287946A (en) * | 2003-03-24 | 2004-10-14 | Tosho Inc | Anticancer drug prescription support and medicine preparation support system |
JP2014146251A (en) * | 2013-01-30 | 2014-08-14 | Sony Corp | Information processing unit and program |
US20160356763A1 (en) * | 2015-06-02 | 2016-12-08 | Barry L. Jenkins | Methods and systems for medication monitoring |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2021119460A (en) * | 2020-01-29 | 2021-08-12 | 株式会社カケハシ | Device, method and program for continuously recording medication state of patient |
JP7253308B1 (en) | 2022-04-14 | 2023-04-06 | 株式会社オプティム | Program, information processing device, information processing system, information processing method |
WO2023199767A1 (en) * | 2022-04-14 | 2023-10-19 | 株式会社オプティム | Program, information processing device, information processing system, and information processing method |
JP2023157272A (en) * | 2022-04-14 | 2023-10-26 | 株式会社オプティム | Program, information processing device, information processing system, and information processing method |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2017217226A1 (en) | 2017-12-21 |
JP6807015B2 (en) | 2021-01-06 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
WO2017217226A1 (en) | Information processing device, information processing method, and program | |
JP3214893U (en) | Portable drug dispenser | |
US20210151176A1 (en) | Medication Adherence Device And Coordinated Care Platform | |
ES2807476T3 (en) | Patient care system reporting adherence to a treatment regimen | |
US7366675B1 (en) | Methods and apparatus for increasing, monitoring and/or rewarding a party's compliance with a schedule for taking medicines | |
US20190019573A1 (en) | Patient care system | |
US8069056B2 (en) | Methods and apparatus for increasing and/or for monitoring a party's compliance with a schedule for taking medicines | |
US20180052964A1 (en) | Digital Health Ecosystem | |
KR20240058171A (en) | A system and method for mobile platform designed for digital health management and support for remote patient monitoring | |
JP2010287237A (en) | Physician's instruction management system using communication network | |
WO2011163625A1 (en) | Medication compliance system and method | |
US20160357940A1 (en) | Systems and Methods for Connected Dispensing and Storage | |
JP2014016763A (en) | Information processing apparatus, method, and program | |
US20170224588A1 (en) | Medication reminder system and method, a control apparatus, and a computer program product | |
US20210043302A1 (en) | Health management systems and methods | |
KR101671778B1 (en) | A SYSTEM FOR HEALTH CARE BASED ON IoT AND THE METHOD THEREOF | |
US20230187044A1 (en) | Secure system for monitoring and dispensing doses of active substances pre-determined by an expert and customised for users | |
JP2005202647A (en) | Support system for taking medicine and so forth | |
KR20170056827A (en) | Health care system based prescription | |
US20240127946A1 (en) | Information processing device and information processing method | |
US20220005572A1 (en) | Cannabinoid and application supported opioid tapering | |
JP2020160613A (en) | Medication state management device, method, and program | |
Periasamy et al. | Tech-Enabled Elderly Care: The MDVMD's Approach to Medication Adherence and Health Monitoring | |
KR20230154757A (en) | A method of dispensing nutritional supplements considering non-intake | |
US20210290103A1 (en) | User device for registering disease related states of a user |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20190613 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20200616 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20200731 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20201105 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20201118 |
|
R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 6807015 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |