JP5671676B2

JP5671676B2 - Document data conversion apparatus and document conversion program

Info

Publication number: JP5671676B2
Application number: JP2010193941A
Authority: JP
Inventors: 博光川尻
Original assignee: Panasonic Healthcare Holdings Co Ltd
Current assignee: PHC Holdings Corp
Priority date: 2010-08-31
Filing date: 2010-08-31
Publication date: 2015-02-18
Anticipated expiration: 2030-08-31
Also published as: JP2012053548A

Description

本発明は、自由フォーマットデータを標準フォーマットデータに変換する文書データ変換装置及び文書変換プログラムに関する。 The present invention relates to a document data conversion apparatus and a document conversion program for converting free format data into standard format data.

近年、コンピュータなどの普及に伴って、様々な文書データが作成されている。文書データとしては、自由フォーマットで作成された文書データ（以下、自由フォーマットデータ）、標準フォーマットで作成された文書データ（以下、標準フォーマットデータ）が存在する。 In recent years, with the spread of computers and the like, various document data have been created. Document data includes document data created in a free format (hereinafter referred to as free format data) and document data created in a standard format (hereinafter referred to as standard format data).

自由フォーマットデータについては、ユーザが自由に入力項目を決定することが可能であるため、ユーザの利便性が高い。一方で、標準フォーマットデータについては、入力項目が予め定められているため、文書データをユーザが閲覧する場合には、文書データを見やすい。言い換えると、文書データを単独で利用する場合には自由フォーマットを用いることが好ましく、文書データを他と連携して用いる場合や文書データを他と共有する場合には標準フォーマットを用いることが好ましい。 The free format data is highly convenient for the user because the user can freely determine input items. On the other hand, since the input items for the standard format data are predetermined, it is easy to see the document data when the user views the document data. In other words, the free format is preferably used when the document data is used alone, and the standard format is preferably used when the document data is used in cooperation with others or when the document data is shared with others.

従って、自由フォーマットデータを標準フォーマットデータに変換したいというニーズが存在する。 Therefore, there is a need to convert free format data into standard format data.

例えば、自由フォーマットデータ及び標準フォーマットデータを並べて表示することによって、自由フォーマットデータに含まれる項目と標準フォーマットデータに含まれる項目とのマッピングをＧＵＩを用いて容易に行うことを可能とする技術が提案されている（例えば、特許文献１）。 For example, a technique is proposed that enables easy mapping of items included in free format data and items included in standard format data using a GUI by displaying free format data and standard format data side by side. (For example, Patent Document 1).

特開平１０−３０７８８１号公報Japanese Patent Laid-Open No. 10-307881

しかしながら、上述した技術では、項目のマッピングをユーザが手動で行う必要があるため、項目のマッピングに時間を要するという問題があった。 However, the above-described technique has a problem that it takes time to map items because it is necessary for the user to manually map items.

そこで、本発明は、上述した課題を解決するためになされたものであり、自由フォーマットデータを標準フォーマットデータに簡易に変換することを可能とする文書データ変換装置及び文書変換プログラムを提供することを目的とする。 Therefore, the present invention has been made to solve the above-described problems, and provides a document data conversion apparatus and a document conversion program that can easily convert free format data into standard format data. Objective.

一の特徴に係る文書データ変換装置は、自由フォーマットデータを標準フォーマットデータに変換する。文書データ変換装置は、前記標準フォーマットデータに含まれる標準項目と、前記標準項目の内容として用いられる単語として登録されたサブキーワードを含むキーワードと、前記キーワードがサブキーワードであるか否かを示すサブキーワードフラグと、が対応付けて記憶された記憶部と、前記自由フォーマットデータに含まれるローカル項目の項目名と前記標準項目に対応付けられるキーワードとの一致度、及び、前記ローカル項目に入力されたデータに含まれる単語と前記サブキーワードとの一致度に基づいて、前記ローカル項目が前記標準項目に所属する所属確率を算出する算出部と、前記算出部によって算出された所属確率に基づいて、前記ローカル項目と前記標準項目とを対応付ける変換テーブルを生成する生成部と、前記変換テーブルに基づいて、前記自由フォーマットデータを前記標準フォーマットデータに変換する変換部とを備える。 A document data conversion apparatus according to one feature converts free format data into standard format data. The document data conversion device includes a standard item included in the standard format data, a keyword including a subkeyword registered as a word used as the content of the standard item, and a sub that indicates whether the keyword is a subkeyword. The keyword flag is stored in association with each other , the degree of coincidence between the item name of the local item included in the free format data and the keyword associated with the standard item , and input to the local item Based on the degree of coincidence between the word included in the data and the sub-keyword, a calculation unit that calculates the belonging probability that the local item belongs to the standard item, and based on the belonging probability calculated by the calculating unit, A generation unit that generates a conversion table for associating a local item with the standard item, and the conversion Based on Buru, and a converter for converting the free format data in the standard format data.

かかる特徴によれば、生成部は、ローカル項目が標準項目に所属する所属確率に基づいて、ローカル項目と標準項目とを対応付ける変換テーブルを生成する。従って、ユーザは、変換テーブルを参照して、ローカル項目を標準項目に簡易にマッピングすることができる。言い換えると、自由フォーマットデータを標準フォーマットデータに簡易に変換することができる。 According to this feature, the generation unit generates a conversion table that associates the local item with the standard item based on the affiliation probability that the local item belongs to the standard item. Therefore, the user can easily map local items to standard items by referring to the conversion table. In other words, free format data can be easily converted into standard format data.

一の特徴において、前記生成部は、前記所属確率が最も高いローカル項目の所属確率と前記所属確率が２番目に高いローカル項目の所属確率との差が所定閾値以上である場合に、前記所属確率が最も高いローカル項目と前記標準項目とを対応付ける。 In one feature, the generation unit determines whether the affiliation probability is higher when a difference between an affiliation probability of the local item having the highest affiliation probability and an affiliation probability of the second highest local item is greater than or equal to a predetermined threshold. The local item having the highest is associated with the standard item.

かかる特徴によれば、生成部は、最も高い所属確率が他の所属確率よりも突出している場合に、所属確率が最も高いローカル項目と標準項目とを対応付ける。従って、標準項目と対応付けるローカル項目を選択する手間が省ける。 According to this feature, the generation unit associates the local item with the highest affiliation probability with the standard item when the highest affiliation probability is more prominent than the other affiliation probabilities. Therefore, it is possible to save the trouble of selecting a local item to be associated with the standard item.

一の特徴において、前記生成部は、前記所属確率が最も高いローカル項目の所属確率と前記所属確率が２番目に高いローカル項目の所属確率との差が所定閾値未満である場合に、前記所属確率が所定閾値以上であるローカル項目と前記標準項目とを対応付ける。 In one feature, the generation unit has the membership probability when a difference between the membership probability of the local item having the highest membership probability and the membership probability of the second highest local item is less than a predetermined threshold. Corresponding a local item whose is greater than or equal to a predetermined threshold and the standard item.

かかる特徴によれば、生成部は、最も高い所属確率が他の所属確率よりも突出していない場合に、所属確率が所定閾値以上であるローカル項目と標準項目とを対応付ける。従って、標準項目と対応付けるべきローカル項目を絞り込むことができる。 According to this feature, when the highest affiliation probability is not more prominent than the other affiliation probabilities, the generation unit associates a local item with a affiliation probability equal to or greater than a predetermined threshold with a standard item. Therefore, it is possible to narrow down the local items to be associated with the standard items.

一の特徴において、前記記憶部は、前記標準項目と対応付けるべきローカル項目の候補の中から選択されたローカル項目の項目名を、前記標準項目と対応付けられる前記キーワードとして記憶する。 In one feature, the storage unit stores an item name of a local item selected from local item candidates to be associated with the standard item as the keyword associated with the standard item.

かかる特徴によれば、記憶部は、標準項目と対応付けるべきローカル項目の候補の中から選択されたローカル項目の項目名をキーワードとして記憶する。従って、標準項目と対応付けられるキーワードの精度が向上する。 According to this feature, the storage unit stores, as a keyword, the item name of the local item selected from the local item candidates to be associated with the standard item. Therefore, the accuracy of the keyword associated with the standard item is improved.

一の特徴において、前記算出部は、前記ローカル項目のデータ型及び前記標準項目のデータ型の一致度に基づいて、前記所属確率を算出する。 In one feature, the calculation unit calculates the affiliation probability based on the degree of coincidence between the data type of the local item and the data type of the standard item.

かかる特徴によれば、算出部は、ローカル項目のデータ型及び標準項目のデータ型の一致度に基づいて、所属確率を算出する。これによって、標準項目とローカル項目との対応付けの精度が向上する。 According to this feature, the calculation unit calculates the affiliation probability based on the degree of coincidence between the data type of the local item and the data type of the standard item. This improves the accuracy of association between standard items and local items.

一の特徴において、前記算出部は、前記ローカル項目に入力されたデータ長及び前記標準項目に入力すべき標準データ長との一致度に基づいて、前記所属確率を算出する。 In one feature, the calculation unit calculates the affiliation probability based on a degree of coincidence between a data length input to the local item and a standard data length to be input to the standard item.

かかる特徴によれば、算出部は、ローカル項目に入力されたデータ長及び標準項目に入力すべき標準データ長（平均データ長）との一致度に基づいて、所属確率を算出する。これによって、標準項目とローカル項目との対応付けの精度が向上する。 According to this feature, the calculation unit calculates the affiliation probability based on the degree of coincidence between the data length input to the local item and the standard data length (average data length) to be input to the standard item. This improves the accuracy of association between standard items and local items.

かかる特徴によれば、算出部は、ローカル項目に入力されたデータに含まれる単語とサブキーワードとの一致度に基づいて、所属確率を算出する。これによって、標準項目とローカル項目との対応付けの精度が向上する。 According to this feature, the calculation unit calculates the affiliation probability based on the degree of coincidence between the word and the sub keyword included in the data input to the local item. This improves the accuracy of association between standard items and local items.

一の特徴において、前記記憶部は、前記標準項目と対応付けるべきローカル項目の候補の中から選択されたローカル項目に入力されたデータに含まれる単語の出現頻度をカウントし、出現頻度が所定頻度以上である単語を、前記標準項目と対応付けられる前記サブキーワードとして記憶する。 In one feature, the storage unit counts the appearance frequency of words included in the data input to the local item selected from the local item candidates to be associated with the standard item, and the appearance frequency is equal to or higher than a predetermined frequency. Is stored as the sub-keyword associated with the standard item.

かかる特徴によれば、記憶部は、出現頻度が所定頻度以上である単語をサブキーワードとして記憶する。従って、標準項目と対応付けられるサブキーワードの精度が向上する。 According to this feature, the storage unit stores a word whose appearance frequency is a predetermined frequency or more as a sub-keyword. Therefore, the accuracy of the sub-keyword associated with the standard item is improved.

一の特徴において、文書データ変換装置は、前記変換テーブルにおいて、１つのローカル項目に対して複数の標準項目が対応付けられる場合に、前記１つのローカル項目に入力されたデータを前記複数の標準項目に分割すべきことを促すメッセージを出力する出力部を備える。 In one feature, the document data conversion apparatus, when a plurality of standard items are associated with one local item in the conversion table, converts the data input to the one local item to the plurality of standard items. An output unit that outputs a message prompting the user to divide.

かかる特徴によれば、出力部は、ローカル項目を分割すべき場合に、その旨を促すメッセージを出力する。従って、ユーザの利便性が向上する。 According to this feature, when the local item is to be divided, the output unit outputs a message prompting that fact. Therefore, user convenience is improved.

一の特徴において、文書データ変換装置は、前記変換テーブルにおいて、１つの標準項目に対して複数のローカル項目が対応付けられる場合に、前記複数のローカル項目に入力されたデータを前記１つの標準項目に統合すべきことを促すメッセージを出力する出力部を備える。 In one feature, the document data conversion apparatus, when a plurality of local items are associated with one standard item in the conversion table, converts the data input to the plurality of local items to the one standard item. An output unit that outputs a message that prompts the user to be integrated.

かかる特徴によれば、出力部は、ローカル項目を統合すべき場合に、その旨を促すメッセージを出力する。従って、ユーザの利便性が向上する。 According to this feature, when the local items are to be integrated, the output unit outputs a message prompting that effect. Therefore, user convenience is improved.

一の特徴において、文書データ変換装置は、特定の標準項目に入力すべきデータとして、前記変換テーブルにおいて特定の標準項目と対応付けられる前記ローカル項目に入力されたデータを出力するとともに、前記特定の標準項目に要約を入力すべきことを促すメッセージを出力する出力部を備える。 In one aspect, the document data conversion apparatus outputs data input to the local item associated with a specific standard item in the conversion table as data to be input to the specific standard item, and An output unit is provided for outputting a message that prompts the user to input a summary for the standard item.

かかる特徴によれば、出力部は、特定の標準項目と対応付けられるローカル項目に入力されたデータを出力するとともに、特定の標準項目に要約を入力すべきことを促すメッセージを出力する。従って、メッセージの参照によって、特定の標準項目にユーザが入力すべきデータを容易に判断することが可能であり、ローカル項目に入力されたデータの参照によって、特定の標準項目に入力すべきデータを容易に加工することができる。 According to this feature, the output unit outputs data input to a local item associated with a specific standard item, and outputs a message prompting that a summary be input to the specific standard item. Therefore, it is possible to easily determine data to be input by a user to a specific standard item by referring to the message, and to input data to be input to a specific standard item by referring to the data input to the local item. It can be easily processed.

一の特徴に係る文書変換方法は、自由フォーマットデータを標準フォーマットデータに変換する方法である。文書変換方法は、前記自由フォーマットデータに含まれるローカル項目の項目名と前記標準フォーマットデータに含まれる標準項目に対応付けられるキーワードとの一致度に基づいて、前記ローカル項目が前記標準項目に所属する所属確率を算出するステップＡと、前記ステップＡで算出された所属確率に基づいて、前記ローカル項目と前記標準項目とを対応付ける変換テーブルを生成するステップＢと、前記変換テーブルに基づいて、前記自由フォーマットデータを前記標準フォーマットデータに変換するステップＣとを備える。 A document conversion method according to one feature is a method of converting free format data into standard format data. In the document conversion method, the local item belongs to the standard item based on the degree of matching between the item name of the local item included in the free format data and the keyword associated with the standard item included in the standard format data. Step A for calculating the affiliation probability, Step B for generating a conversion table for associating the local item with the standard item based on the affiliation probability calculated in Step A, and the free based on the conversion table Converting the format data into the standard format data.

一の特徴に係る文書変換プログラムは、自由フォーマットデータを標準フォーマットデータに変換するプログラムである。文書変換プログラムは、前記標準フォーマットデータに含まれる標準項目と、前記標準項目の内容として用いられる単語として登録されたサブキーワードを含むキーワードと、前記キーワードがサブキーワードであるか否かを示すサブキーワードフラグと、を対応付けて記憶部に記憶させるステップと、前記自由フォーマットデータに含まれるローカル項目の項目名と前記標準フォーマットデータに含まれる標準項目に対応付けられるキーワードとの一致度、及び、前記ローカル項目に入力されたデータに含まれる単語と前記サブキーワードとの一致度に基づいて、前記ローカル項目が前記標準項目に所属する所属確率を算出するステップＡと、前記ステップＡで算出された所属確率に基づいて、前記ローカル項目と前記標準項目とを対応付ける変換テーブルを生成するステップＢと、前記変換テーブルに基づいて、前記自由フォーマットデータを前記標準フォーマットデータに変換するステップＣとをコンピュータに実行させる。 A document conversion program according to one feature is a program for converting free format data into standard format data. The document conversion program includes a standard item included in the standard format data, a keyword including a subkeyword registered as a word used as the content of the standard item, and a subkeyword indicating whether or not the keyword is a subkeyword A step of associating and storing the flag in the storage unit, the degree of coincidence between the item name of the local item included in the free format data and the keyword associated with the standard item included in the standard format data , and Step A for calculating the affiliation probability that the local item belongs to the standard item based on the degree of coincidence between the word included in the data input to the local item and the sub-keyword, and the affiliation calculated in step A Associating the local item with the standard item based on the probability That the steps B to generate a conversion table, on the basis of the conversion table, to execute the free format data to the computer and a step C of converting into the standard format data.

本発明によれば、自由フォーマットデータを標準フォーマットデータに簡易に変換することを可能とする文書データ変換装置及び文書変換プログラムを提供することができる。 According to the present invention, it is possible to provide a document data conversion apparatus and a document conversion program that can easily convert free format data into standard format data.

図１は、第１実施形態に係る文書変換装置１００を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing a document conversion apparatus 100 according to the first embodiment. 図２は、第１実施形態に係るローカル項目毎の属性を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating attributes for each local item according to the first embodiment. 図３は、第１実施形態に係る自由フォーマットデータを示す図である。FIG. 3 is a diagram showing free format data according to the first embodiment. 図４は、第１実施形態に係る標準項目毎の属性を示す図である。FIG. 4 is a diagram illustrating attributes for each standard item according to the first embodiment. 図５は、第１実施形態に係るキーワードリストを示す図である。FIG. 5 is a diagram showing a keyword list according to the first embodiment. 図６は、第１実施形態に係る標準項目とローカル項目との対応付け例を示す図である。FIG. 6 is a diagram illustrating an example of correspondence between standard items and local items according to the first embodiment. 図７は、第１実施形態に係る標準項目とローカル項目との対応付け例を示す図である。FIG. 7 is a diagram illustrating an example of correspondence between standard items and local items according to the first embodiment. 図８は、第１実施形態に係る変換テーブルを示す図である。FIG. 8 is a diagram showing a conversion table according to the first embodiment. 図９は、第１実施形態に係る標準フォーマットデータの出力例を示す図である。FIG. 9 is a diagram illustrating an output example of standard format data according to the first embodiment. 図１０は、第１実施形態に係る標準フォーマットデータの出力例を示す図である。FIG. 10 is a diagram illustrating an output example of standard format data according to the first embodiment. 図１１は、第１実施形態に係る文書変換装置１００の動作を示すフロー図である。FIG. 11 is a flowchart showing the operation of the document conversion apparatus 100 according to the first embodiment.

以下において、本発明の実施形態に係る文書データ変換装置及び文書変換プログラムについて、図面を参照しながら説明する。なお、以下の図面の記載において、同一又は類似の部分には、同一又は類似の符号を付している。 Hereinafter, a document data conversion apparatus and a document conversion program according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. In the following description of the drawings, the same or similar parts are denoted by the same or similar reference numerals.

ただし、図面は模式的なものであり、各寸法の比率などは現実のものとは異なることに留意すべきである。従って、具体的な寸法などは以下の説明を参酌して判断すべきである。また、図面相互間においても互いの寸法の関係や比率が異なる部分が含まれていることは勿論である。 However, it should be noted that the drawings are schematic and ratios of dimensions and the like are different from actual ones. Therefore, specific dimensions and the like should be determined in consideration of the following description. Moreover, it is a matter of course that portions having different dimensional relationships and ratios are included between the drawings.

［実施形態の概要］
実施形態に係る文書データ変換装置は、自由フォーマットデータを標準フォーマットデータに変換する。文書データ変換装置は、標準フォーマットデータに含まれる標準項目とキーワードとを対応付けて記憶する記憶部と、自由フォーマットデータに含まれるローカル項目の項目名と標準項目に対応付けられるキーワードとの一致度に基づいて、ローカル項目が標準項目に所属する所属確率を算出する算出部と、算出部によって算出された所属確率に基づいて、ローカル項目と標準項目とを対応付ける変換テーブルを生成する生成部と、変換テーブルに基づいて、自由フォーマットデータを標準フォーマットデータに変換する変換部とを備える。 [Outline of Embodiment]
The document data conversion apparatus according to the embodiment converts free format data into standard format data. The document data conversion device includes a storage unit that stores a standard item and a keyword included in the standard format data in association with each other, and a matching degree between the item name of the local item included in the free format data and the keyword associated with the standard item A calculation unit that calculates the belonging probability that the local item belongs to the standard item, and a generation unit that generates a conversion table that associates the local item with the standard item based on the belonging probability calculated by the calculation unit; A conversion unit that converts free format data into standard format data based on the conversion table.

なお、文書データ変換装置は、電子カルテ、報告書類、電子商取引書類などに適用することが可能である。実施形態では、文書データ変換装置が電子カルテに適用されるケースについて例示する。 Note that the document data conversion device can be applied to electronic medical records, report documents, electronic commerce documents, and the like. The embodiment exemplifies a case where the document data conversion device is applied to an electronic medical record.

また、実施形態の概要欄では、実施形態に係る文書データ変換装置の最小構成を説明していることに留意すべきである。従って、文書データ変換装置の最小構成については、以下に示す実施形態に限定されないことに留意すべきである。 It should be noted that the summary column of the embodiment describes the minimum configuration of the document data conversion apparatus according to the embodiment. Therefore, it should be noted that the minimum configuration of the document data conversion apparatus is not limited to the embodiment described below.

［第１実施形態］
（文書データ変換装置の構成）
以下において、第１実施形態に係る文書データ変換装置について、図面を参照しながら説明する。図１は、第１実施形態に係る文書変換装置１００を示すブロック図である。 [First Embodiment]
(Configuration of document data converter)
Hereinafter, a document data conversion apparatus according to the first embodiment will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram showing a document conversion apparatus 100 according to the first embodiment.

図１に示すように、文書変換装置１００は、自由フォーマットデータＤＢ１０と、標準フォーマットデータＤＢ２０と、キーワードリストＤＢ３０と、算出部４０と、生成部５０と、ユーザインタフェース６０と、変換テーブルＤＢ７０と、変換部８０と、出力部９０とを有する。 As shown in FIG. 1, the document conversion apparatus 100 includes a free format data DB 10, a standard format data DB 20, a keyword list DB 30, a calculation unit 40, a generation unit 50, a user interface 60, a conversion table DB 70, A conversion unit 80 and an output unit 90 are included.

自由フォーマットデータＤＢ１０は、自由フォーマットで作成された文書データ（以下、自由フォーマットデータ）のローカル項目毎の属性を記憶する。なお、ローカル項目は、自由フォーマットデータにおける項目である。なお、自由フォーマットとは、入力項目の項目名や入力項目に入力すべき内容のデータ型などの属性をユーザが必要に応じて定めたフォーマットのことである。 The free format data DB 10 stores attributes for each local item of document data (hereinafter, free format data) created in a free format. The local item is an item in free format data. The free format is a format in which the user defines attributes such as the item name of the input item and the data type of the content to be input to the input item as required.

例えば、自由フォーマットデータＤＢ１０は、図２に示すように、“ローカル項目ＩＤ”、“項目名”、“データ型”及び“バイト長”を対応付けて記憶する。 For example, as shown in FIG. 2, the free format data DB 10 stores “local item ID”, “item name”, “data type”, and “byte length” in association with each other.

“ローカル項目ＩＤ”は、自由フォーマットデータに含まれるローカル項目を識別する識別子である。“項目名”は、自由フォーマットデータに含まれるローカル項目の名称である。“データ型”は、自由フォーマットデータに含まれるローカル項目のデータ型である。例えば、ローカル項目に文字列を入力すべき場合には、“データ型”は“文字列型”であり、ローカル項目にフラグを入力すべき場合には、“データ型”は“フラグ型”であり、ローカル項目に数値を入力すべき場合には、“データ型”は“数値型”である。“バイト長”は、自由フォーマットデータに含まれるローカル項目に入力可能なデータのバイト単位の最大データ長である。 “Local item ID” is an identifier for identifying a local item included in free format data. “Item name” is the name of a local item included in the free format data. “Data type” is a data type of a local item included in free format data. For example, when a character string is to be input to a local item, the “data type” is “character string type”, and when a flag is to be input to the local item, the “data type” is “flag type”. Yes, if a numeric value should be entered in the local item, the “data type” is “numeric type”. “Byte length” is the maximum data length in bytes of data that can be input to a local item included in free format data.

また、自由フォーマットデータＤＢ１０は、自由フォーマットデータを記憶する。例えば、自由フォーマットデータＤＢ１０は、図３に示すように、“患者ＩＤ”、“カルテＩＤ”、“ローカル項目ＩＤ”及び“内容”を対応付けて記憶する。 The free format data DB 10 stores free format data. For example, as shown in FIG. 3, the free format data DB 10 stores “patient ID”, “medical chart ID”, “local item ID”, and “content” in association with each other.

“患者ＩＤ”は、患者を識別する識別子である。“カルテＩＤ”は、カルテを識別する識別子である。“ローカル項目ＩＤ”は、自由フォーマットデータに含まれるローカル項目を識別する識別子である。“内容”は、自由フォーマットデータに含まれるローカル項目に入力された内容（例えば、文字列、フラグ、数値など）である。 “Patient ID” is an identifier for identifying a patient. “Medical chart ID” is an identifier for identifying a medical chart. “Local item ID” is an identifier for identifying a local item included in free format data. “Content” is content (for example, a character string, a flag, a numerical value, etc.) input to a local item included in the free format data.

標準フォーマットデータＤＢ２０は、標準フォーマットで作成された文書データ（以下、標準フォーマットデータ）の標準項目毎の属性を記憶する。なお、標準項目は、標準フォーマットデータにおける項目である。なお、標準フォーマットとは、入力項目の項目名が予め定められており、入力項目に入力すべき内容のデータ型などの属性が確定しているフォーマットのことである。 The standard format data DB 20 stores attributes for each standard item of document data (hereinafter, standard format data) created in the standard format. The standard item is an item in the standard format data. The standard format is a format in which item names of input items are determined in advance and attributes such as data type of contents to be input to the input items are fixed.

例えば、標準フォーマットデータＤＢ２０は、図４に示すように、“標準項目ＩＤ”、“項目名”、“データ型”及び“平均バイト長”を対応付けて記憶する。 For example, as shown in FIG. 4, the standard format data DB 20 stores “standard item ID”, “item name”, “data type”, and “average byte length” in association with each other.

“標準項目ＩＤ”は、標準フォーマットデータに含まれる標準項目を識別する識別子である。“項目名”は、標準フォーマットデータに含まれる標準項目の名称である。“データ型”は、標準フォーマットデータに含まれる標準項目のデータ型である。例えば、“データ型”は、“文字列型”、“フラグ型”、“数値型”などである。“平均バイト長”は、標準フォーマットデータに含まれる標準項目に入力すべきデータのバイト単位の平均データ長（標準データ長）である。 “Standard item ID” is an identifier for identifying a standard item included in the standard format data. “Item name” is the name of a standard item included in the standard format data. “Data type” is a data type of a standard item included in standard format data. For example, the “data type” includes “character string type”, “flag type”, “numerical type”, and the like. “Average byte length” is an average data length (standard data length) in bytes of data to be input to a standard item included in standard format data.

キーワードリストＤＢ３０は、標準フォーマットデータに含まれる標準項目とキーワードとを対応付けて記憶する。また、キーワードリストＤＢ３０は、標準項目とサブキーワードとを対応付けて記憶する。 The keyword list DB 30 stores standard items and keywords included in the standard format data in association with each other. The keyword list DB 30 stores standard items and sub-keywords in association with each other.

なお、キーワードは、標準項目の項目名によく使われそうな単語を予め登録したものである。サブキーワードは、標準項目の内容の文章によく使われそうな単語を予め登録したものである。 The keyword is a word in which a word that is likely to be frequently used for the item name of the standard item is registered in advance. The sub-keyword is a pre-registered word that is likely to be used in the text of the standard item content.

例えば、キーワードリストＤＢ３０は、図５に示すように、“標準項目ＩＤ”、“重み”、“キーワード”及び“サブキーワードフラグ”を対応付けて記憶する。“標準項目ＩＤ”は、標準フォーマットデータに含まれる標準項目を識別する識別子である。“重み”は、標準項目と対応付けられたキーワードの重み付け値である。“キーワード”の欄には、標準項目の項目名と一致する可能性があるデータ（文字列など）がキーワードとして記憶され、標準項目の内容の文章によく使われそうなデータ（文字列）がサブキーワードとして記憶される。“サブキーワードフラグ”は、標準項目と対応付けられたキーワードがサブキーワードであるか否かを示すフラグである。従って、図５では、“主訴”、“Ｓ”、“主観的情報”及び“患者訴え”は、キーワードであり、“頭痛”及び“高熱”は、サブキーワードである。 For example, as shown in FIG. 5, the keyword list DB 30 stores “standard item ID”, “weight”, “keyword”, and “sub-keyword flag” in association with each other. “Standard item ID” is an identifier for identifying a standard item included in the standard format data. “Weight” is a weight value of a keyword associated with a standard item. In the “Keyword” column, data that may match the item name of the standard item (character string, etc.) is stored as a keyword, and data (character string) that is likely to be used in the text of the content of the standard item. Stored as a sub-keyword. The “sub-keyword flag” is a flag indicating whether or not the keyword associated with the standard item is a sub-keyword. Therefore, in FIG. 5, “main complaint”, “S”, “subjective information” and “patient complaint” are keywords, and “headache” and “high fever” are sub-keywords.

算出部４０は、ローカル項目の項目名と標準項目に対応付けられるキーワードとの一致度（以下、一致度Ａ）を当該標準項目に対応付けられた全キーワードについて算出し、それらを加算した値を、ローカル項目が標準項目に所属する所属確率とする。 The calculation unit 40 calculates the degree of coincidence between the item name of the local item and the keyword associated with the standard item (hereinafter, coincidence degree A) for all the keywords associated with the standard item, and adds a value obtained by adding them. The membership probability that the local item belongs to the standard item.

一致度Ａの算出方法としては、以下に示す方法が考えられる。ここでは、ローカル項目の項目名を構成する文字列を“Ａ文字列”と称し、標準項目に対応付けられるキーワードを構成する文字列を“Ｂ文字列”と称して説明する。 As a method of calculating the coincidence A, the following method can be considered. Here, the character string constituting the item name of the local item is referred to as “A character string”, and the character string constituting the keyword associated with the standard item is referred to as “B character string”.

（１）Ａ文字列及びＢ文字列のそれぞれを単一文字に分解して、Ａ文字列を構成する文字とＢ文字列を構成する文字とが一致する数を、Ａ文字列の文字列長（文字数）及びＢ文字列の文字列長（文字数）の総和で除算する。このような演算結果が一致度Ａとして算出される。 (1) Each of the A character string and the B character string is decomposed into a single character, and the number of characters that make up the A character string matches the characters that make up the B character string is calculated as the character string length ( The number of characters is divided by the sum of the character string length of B character string (number of characters). Such a calculation result is calculated as the degree of coincidence A.

（２）Ａ文字列及びＢ文字列のうち、文字数が多い文字列（Ｘ）に、文字数が少ない文字列（Ｙ）が含まれる数を計数して、計数された値に文字列（Ｙ）の文字列長（文字数）を乗算して、乗算された値を文字列（Ｘ）の文字列長（文字数）で除算する。このような演算結果が一致度Ａとして算出される。 (2) Among the A character string and the B character string, the number of character strings (Y) having a small number of characters is counted in the character string (X) having a large number of characters, and the character string (Y) is counted as the counted value. Is multiplied by the character string length (number of characters) of the character string (X). Such a calculation result is calculated as the degree of coincidence A.

（３）Ａ文字列及びＢ文字列のうち、一方の文字列（Ｐ）のｎ（ｎは１以上の整数）番目の文字と他方の文字列（Ｑ）のｎ番目の文字とを比較して、両者が一致する場合には、ｎ＋１番目の文字の比較に移る。一方で、両者が一致しない場合には、一方の文字列（Ｐ）のｎ番目の文字を他方の文字列（Ｑ）のｎ番目の文字とを置き換える。また、一方の文字列（Ｐ）に比較すべき文字が存在しない場合には、一方の文字列（Ｐ）のｎ番目に他方の文字列（Ｑ）のｎ番目の文字を挿入する。さらに、他方の文字列（Ｐ）に比較すべき文字が存在しない場合には、一方の文字列（Ｐ）のｎ番目の文字を削除する。Ａ文字列及びＢ文字列を構成する全ての文字についてこのような処理を繰り返す。続いて、置き換え、挿入及び削除の操作数の総和を編集距離として求めて、Ａ文字列及びＢ文字列のうち、文字数が多い文字列長（文字数）で編集距離を除算する。最終的には、除算結果（値）を１から減算する。このような演算結果が一致度Ａとして算出される。 (3) Compare the nth character (n is an integer of 1 or more) of one character string (P) with the nth character of the other character string (Q) among the A character string and the B character string. If they match, the process moves to the comparison of the (n + 1) th character. On the other hand, if they do not match, the nth character of one character string (P) is replaced with the nth character of the other character string (Q). If there is no character to be compared in one character string (P), the nth character of the other character string (Q) is inserted into the nth character string (P). Further, when there is no character to be compared with the other character string (P), the nth character in one character string (P) is deleted. Such processing is repeated for all characters constituting the A character string and the B character string. Subsequently, the sum of the number of replacement, insertion, and deletion operations is obtained as an edit distance, and the edit distance is divided by the character string length (number of characters) having a large number of characters of the A character string and the B character string. Finally, the division result (value) is subtracted from 1. Such a calculation result is calculated as the degree of coincidence A.

なお、算出部４０は、ローカル項目の項目名とキーワードとの一致度Ａに加えて、ローカル項目のデータ型及び標準項目のデータ型の一致度（以下、一致度Ｂ）に基づいて、所属確率を算出してもよい。なお、一致度Ｂは、例えば、“０”又は“１”である。“０”は、データ型が一致しないことを示しており、“１”は、データ型が一致することを示す。 Note that the calculation unit 40 determines the affiliation probability based on the coincidence A between the item name of the local item and the keyword, and the coincidence between the data type of the local item and the data type of the standard item (hereinafter coincidence B). May be calculated. The matching degree B is, for example, “0” or “1”. “0” indicates that the data types do not match, and “1” indicates that the data types match.

算出部４０は、ローカル項目の項目名とキーワードとの一致度Ａに加えて、ローカル項目に入力されたデータ長（入力データ長）及び標準項目に入力すべき標準データ長（平均データ長）との一致度（以下、一致度Ｃ）に基づいて、所属確率を算出してもよい。なお、一致度Ｃは、例えば、全てのローカル項目に入力されたデータの平均データ長Ｘ（平均入力データ長）と標準データ長Ｙ（平均データ長）との差分を、Ｘ及びＹのうちで大きい方の値で除算した値を１から引いた値である。 In addition to the matching degree A between the item name of the local item and the keyword, the calculation unit 40 includes a data length (input data length) input to the local item and a standard data length (average data length) to be input to the standard item. The affiliation probability may be calculated based on the degree of coincidence (hereinafter, degree of coincidence C). Note that the degree of coincidence C is, for example, the difference between the average data length X (average input data length) and the standard data length Y (average data length) of data input to all local items, among X and Y. It is a value obtained by subtracting 1 from the value divided by the larger value.

算出部４０は、ローカル項目の項目名とキーワードとの一致度Ａに加えて、ローカル項目に入力されたデータに含まれる単語とサブキーワードとの一致度（以下、一致度Ｄ）に基づいて、所属確率を算出してもよい。具体的には、ローカル項目に入力されたデータを形態素解析によって複数の単語に分割して、各単語とサブキーワードとの一致度が算出される。 In addition to the matching degree A between the item name of the local item and the keyword, the calculation unit 40, based on the matching degree between the word and the sub keyword included in the data input to the local item (hereinafter, matching degree D), The affiliation probability may be calculated. Specifically, the data input to the local item is divided into a plurality of words by morphological analysis, and the degree of coincidence between each word and the sub-keyword is calculated.

算出部４０は、図５に示すキーワードの“重み”を一致度Ａに掛け合わせることによって、一致度Ａを補正してもよい。同様に、算出部４０は、図５に示すキーワードの“重み”を一致度Ｄに掛け合わせることによって、一致度Ｄを補正してもよい。 The calculation unit 40 may correct the degree of coincidence A by multiplying the degree of coincidence A by the “weight” of the keyword shown in FIG. Similarly, the calculation unit 40 may correct the degree of coincidence D by multiplying the degree of coincidence D by the “weight” of the keyword shown in FIG.

なお、重みで補正する場合には、各キーワード（或いは、各サブキーワード）の重みを当該標準項目に対応付けられた全キーワード（或いは、全サブキーワード）の重みの総和で除算した値として正規化する。 When correcting by weight, normalization is performed by dividing the weight of each keyword (or each sub-keyword) by the sum of the weights of all keywords (or all sub-keywords) associated with the standard item. To do.

例えば、算出部４０は、ローカル項目の項目名とキーワードとの一致度Ａ（重みによって補正された後の一致度Ａであってもよい）に、データ型の一致度Ｂ（０又は１）を乗算し、乗算結果を所属確率としてもよい。或いは、算出部４０は、ローカル項目の項目名とキーワードとの一致度Ａ（重みによって補正された後の一致度Ａであってもよい）に、データ長の一致度Ｃを乗算し、乗算結果を所属確率としてもよい。或いは、算出部４０は、ローカル項目の項目名とキーワードとの一致度Ａ（重みによって補正された後の一致度Ａであってもよい）に、ローカル項目に入力されたデータに含まれる単語とサブキーワードとの一致度Ｄ（重みによって補正された後の一致度Ｄであってもよい）を乗算し、乗算結果を所属確率としてもよい。 For example, the calculation unit 40 sets the data type matching degree B (0 or 1) to the matching degree A (which may be the matching degree A after being corrected by the weight) between the item name of the local item and the keyword. Multiplication may be performed, and the multiplication result may be used as the affiliation probability. Alternatively, the calculation unit 40 multiplies the coincidence A (which may be the coincidence A after being corrected by the weight) between the item name of the local item and the keyword by the coincidence C of the data length, and the multiplication result May be the affiliation probability. Alternatively, the calculation unit 40 uses the word included in the data input to the local item as the degree of coincidence A between the item name of the local item and the keyword (may be the degree of coincidence A corrected by the weight). The degree of coincidence D with the sub-keyword (which may be the degree of coincidence D after being corrected by the weight) may be multiplied, and the multiplication result may be used as the affiliation probability.

生成部５０は、算出部４０によって算出された所属確率に基づいて、ローカル項目と標準項目とを対応付ける変換テーブルを生成する。 The generation unit 50 generates a conversion table that associates local items with standard items based on the affiliation probabilities calculated by the calculation unit 40.

例えば、生成部５０は、所属確率が最も高いローカル項目の所属確率と所属確率が２番目に高いローカル項目の所属確率との差が所定閾値以上である場合に、所属確率が最も高いローカル項目と標準項目とを対応付ける。なお、ローカル項目と標準項目との対応付けは、ユーザ操作（例えば、終了ボタンの押下）によって確定してもよい。 For example, when the difference between the affiliation probability of the local item with the highest affiliation probability and the affiliation probability of the local item with the second highest affiliation probability is equal to or greater than a predetermined threshold, Associate with standard items. Note that the association between the local item and the standard item may be determined by a user operation (for example, pressing an end button).

一方で、生成部５０は、所属確率が最も高いローカル項目の所属確率と所属確率が２番目に高いローカル項目の所属確率との差が所定閾値未満である場合に、所属確率が所定閾値以上であるローカル項目と標準項目とを対応付ける。或いは、生成部５０は、所属確率が所定閾値以上であるローカル項目（候補）の中から選択されたローカル項目と標準項目とを対応付ける。 On the other hand, when the difference between the affiliation probability of the local item with the highest affiliation probability and the affiliation probability of the local item with the second highest affiliation probability is less than the predetermined threshold, Associate a local item with a standard item. Alternatively, the generation unit 50 associates the local item selected from the local items (candidates) whose affiliation probability is equal to or greater than a predetermined threshold with the standard item.

なお、生成部５０は、ローカル項目と標準項目とを対応付けるために必要な情報の出力を出力部９０に指示する。 The generation unit 50 instructs the output unit 90 to output information necessary for associating the local items with the standard items.

例えば、所属確率が最も高いローカル項目の所属確率と所属確率が２番目に高いローカル項目の所属確率との差が所定閾値以上である場合には、生成部５０は、図６に示すように、標準項目“自覚症状”とローカル項目“主訴”とを対応付ける旨の出力を指示する。なお、“自覚症状”に対する所属する“主訴”の所属確率が最も高いことは勿論である。 For example, when the difference between the affiliation probability of the local item with the highest affiliation probability and the affiliation probability of the local item with the second highest affiliation probability is equal to or greater than a predetermined threshold, the generating unit 50, as shown in FIG. Instructs the output indicating that the standard item “subjective symptoms” is associated with the local item “main complaint”. Of course, the affiliation probability of the “main complaint” belonging to “subjective symptoms” is the highest.

一方で、所属確率が最も高いローカル項目の所属確率と所属確率が２番目に高いローカル項目の所属確率との差が所定閾値未満である場合には、図７に示すように、生成部５０は、標準項目“身体所見”と対応付けるべきローカル項目の候補が“所見”、“その他所見”及び“身体特徴”である旨の出力を指示する。なお、“身体所見”に対する“所見”、“その他所見”及び“身体特徴”の所属確率は所定閾値以上であることが好ましい。 On the other hand, when the difference between the affiliation probability of the local item with the highest affiliation probability and the affiliation probability of the local item with the second highest affiliation probability is less than a predetermined threshold, as shown in FIG. Instructing the output that the local item candidates to be associated with the standard item “physical findings” are “findings”, “other findings”, and “body features”. Note that the affiliation probabilities of “findings”, “other findings”, and “body features” with respect to “body findings” are preferably equal to or higher than a predetermined threshold.

なお、標準項目と対応付けるべきローカル項目が存在しない場合には、生成部５０は、全てのローカル項目の出力を指示してもよい。 Note that when there is no local item to be associated with the standard item, the generation unit 50 may instruct the output of all the local items.

ユーザインタフェース６０は、キーボードやマウスなどのユーザインタフェースである。例えば、ユーザインタフェース６０は、標準項目と対応付けるべきローカル項目の候補の中から、標準項目と対応付けるローカル項目を選択するために用いられる。また、ローカル項目と標準項目との対応付けを確定するために用いられる。 The user interface 60 is a user interface such as a keyboard and a mouse. For example, the user interface 60 is used to select a local item to be associated with the standard item from among local item candidates to be associated with the standard item. Also, it is used to determine the association between local items and standard items.

変換テーブルＤＢ７０は、生成部５０によって生成された変換テーブルを記憶する。例えば、図８に示すように、変換テーブルＤＢ７０は、“標準項目ＩＤ”と“ローカル項目ＩＤ”（“ローカル項目ＩＤ１”、“ローカル項目ＩＤ２”、“ローカル項目ＩＤ３”…）とを対応付ける変換テーブルを記憶する。 The conversion table DB 70 stores the conversion table generated by the generation unit 50. For example, as shown in FIG. 8, the conversion table DB 70 associates “standard item ID” with “local item ID” (“local item ID 1”, “local item ID 2”, “local item ID 3”...). Remember.

なお、“標準項目ＩＤ”と対応付けられる“ローカル項目ＩＤ”の数は特に制限されない。また、“標準項目ＩＤ”と対応付けるべき“ローカル項目ＩＤ”が存在しない場合には、“標準項目ＩＤ”と“ｎｕｌｌ”とが対応付けられる。例えば、ｎ個の“ローカル項目ＩＤ”を対応付けた後に、ｎ＋１番目の“ローカル項目ＩＤ”として“ｎｕｌｌ”を記憶することによって、ｎ＋１番目以降に“ローカル項目ＩＤ”が存在しないことを識別することができる。 The number of “local item IDs” associated with “standard item IDs” is not particularly limited. If there is no “local item ID” to be associated with “standard item ID”, “standard item ID” and “null” are associated with each other. For example, after associating n “local item IDs”, “null” is stored as the (n + 1) th “local item ID”, thereby identifying that there is no “local item ID” after the (n + 1) th. be able to.

変換部８０は、変換テーブルに基づいて、自由フォーマットデータを標準フォーマットデータに変換する。 The conversion unit 80 converts free format data into standard format data based on the conversion table.

なお、変換部８０は、自由フォーマットデータを標準フォーマットデータに変換するために必要な情報の出力を出力部９０に指示する。例えば、変換部８０は、図９に示すように、出力すべき標準項目を選択するための情報の出力を指示する。また、変換部８０は、図１０に示すように、選択された標準項目と対応付けられるローカル項目に入力された情報の出力を指示する。 The conversion unit 80 instructs the output unit 90 to output information necessary for converting the free format data into the standard format data. For example, as shown in FIG. 9, the conversion unit 80 instructs the output of information for selecting a standard item to be output. In addition, as illustrated in FIG. 10, the conversion unit 80 instructs the output of information input to the local item associated with the selected standard item.

また、図１では省略されているが、変換部８０は自由フォーマットデータＤＢ１０と接続されていることは勿論である。 Moreover, although omitted in FIG. 1, the conversion unit 80 is of course connected to the free format data DB 10.

出力部９０は、生成部５０又は変換部８０の指示に従って、各種情報を出力する（図図６、図７、図９、図１０など）。出力部９０は、例えば、画像を出力する表示装置である。なお、出力部９０は、音声を出力するスピーカであってもよい。 The output unit 90 outputs various types of information in accordance with instructions from the generation unit 50 or the conversion unit 80 (FIGS. 6, 7, 9, 10, etc.). The output unit 90 is, for example, a display device that outputs an image. The output unit 90 may be a speaker that outputs sound.

（文書データ変換装置の動作）
以下において、第１実施形態に係る文書データ変換装置の動作について、図面を参照しながら説明する。図１１は、第１実施形態に係る文書変換装置１００の動作を示すフロー図である。なお、図１１では、変換テーブルの生成について主として説明する。 (Operation of document data converter)
The operation of the document data conversion apparatus according to the first embodiment will be described below with reference to the drawings. FIG. 11 is a flowchart showing the operation of the document conversion apparatus 100 according to the first embodiment. In FIG. 11, the generation of the conversion table will be mainly described.

図１１に示すように、ステップ１０において、文書変換装置１００は、標準フォーマットデータＤＢ２０から標準項目（標準項目ＩＤ、項目名、データ型、平均データ長）を読み込む。 As shown in FIG. 11, in step 10, the document conversion apparatus 100 reads standard items (standard item ID, item name, data type, average data length) from the standard format data DB 20.

ステップ２０において、文書変換装置１００は、ステップ１０で読み込まれた標準項目（項目名）を出力する。 In step 20, the document conversion apparatus 100 outputs the standard item (item name) read in step 10.

ステップ３０において、文書変換装置１００は、自由フォーマットデータＤＢ１０からローカル項目（ローカル項目ＩＤ、項目名、データ型、データ長）を読み込む。 In step 30, the document conversion apparatus 100 reads a local item (local item ID, item name, data type, data length) from the free format data DB 10.

ステップ４０において、文書変換装置１００は、ローカル項目が標準項目に所属する所属確率を算出する。例えば、文書変換装置１００は、キーワードリストＤＢ３０から標準項目と対応付けられたキーワードを読み込み、ローカル項目の項目名とキーワードとの一致度Ａに基づいて、所属確率を算出する。 In step 40, the document conversion apparatus 100 calculates the belonging probability that the local item belongs to the standard item. For example, the document conversion apparatus 100 reads the keyword associated with the standard item from the keyword list DB 30 and calculates the affiliation probability based on the matching degree A between the item name of the local item and the keyword.

なお、文書変換装置１００は、ローカル項目のデータ型及び標準項目のデータ型の一致度Ｂ、ローカル項目に入力されたデータ長及び標準項目に入力すべき標準データ長（平均データ長）との一致度Ｃ、ローカル項目に入力されたデータに含まれる単語とサブキーワードとの一致度Ｄなどに基づいて、所属確率を算出してもよい。 The document conversion apparatus 100 matches the local item data type and the standard item data type match B, the data length input to the local item, and the standard data length (average data length) to be input to the standard item. The affiliation probability may be calculated based on the degree C, the degree of matching D between the word and the sub keyword included in the data input to the local item, and the like.

ステップ５０において、文書変換装置１００は、所属確率が最も高いローカル項目の所属確率と所属確率が２番目に高いローカル項目の所属確率との差（1位−２位）が所定閾値α以上であるか否かを判定する。文書変換装置１００は、“1位−２位”が所定閾値α以上である場合には、ステップ６０の処理に移る。一方で、文書変換装置１００は、“1位−２位”が所定閾値α未満である場合には、ステップ７０の処理に移る。 In step 50, the document conversion apparatus 100 determines that the difference (1st to 2nd) between the affiliation probability of the local item with the highest affiliation probability and the affiliation probability of the local item with the second highest affiliation probability is greater than or equal to a predetermined threshold value α. It is determined whether or not. If “1st-2nd” is equal to or greater than the predetermined threshold value α, the document conversion apparatus 100 proceeds to the process of step 60. On the other hand, when “1st-2nd” is less than the predetermined threshold value α, the document conversion apparatus 100 proceeds to the process of step 70.

ステップ６０において、文書変換装置１００は、所属確率が最も高いローカル項目と標準項目とを対応付ける。 In step 60, the document conversion apparatus 100 associates the local item with the highest affiliation probability with the standard item.

ステップ７０において、文書変換装置１００は、標準項目と対応付けるべきローカル項目の候補を出力する。ローカル項目の候補は、所定閾値以上の所属確率を有するローカル項目であることが好ましい。 In step 70, the document conversion apparatus 100 outputs local item candidates to be associated with the standard items. The local item candidate is preferably a local item having an affiliation probability equal to or higher than a predetermined threshold.

ステップ８０において、文書変換装置１００は、ローカル項目の候補の中から選択されたローカル項目（選択結果）を受け付ける。選択結果は、例えば、ユーザインタフェース６０を用いて入力される。 In step 80, the document conversion apparatus 100 accepts a local item (selection result) selected from the local item candidates. The selection result is input using the user interface 60, for example.

ステップ９０において、文書変換装置１００は、全ての標準項目について、ローカル項目の対応付けが終了したか否かを判定する。文書変換装置１００は、ローカル項目の対応付けが終了している場合には、一連の処理を終了する。文書変換装置１００は、ローカル項目の対応付けが終了している場合には、ローカル項目の対応付けが終了していない標準項目について、ステップ１０以降の処理を繰り返す。 In step 90, the document conversion apparatus 100 determines whether or not the association of local items has been completed for all standard items. The document conversion apparatus 100 ends the series of processes when the association of the local items has been completed. When the association of local items has been completed, the document conversion apparatus 100 repeats the processing from step 10 on the standard items for which the association of local items has not been completed.

（作用及び効果）
第１実施形態では、生成部５０は、ローカル項目が標準項目に所属する所属確率に基づいて、ローカル項目と標準項目とを対応付ける変換テーブルを生成する。従って、ユーザは、変換テーブルを参照して、ローカル項目を標準項目に簡易にマッピングすることができる。言い換えると、自由フォーマットデータを標準フォーマットデータに簡易に変換することができる。 (Function and effect)
In 1st Embodiment, the production | generation part 50 produces | generates the conversion table which matches a local item and a standard item based on the affiliation probability that a local item belongs to a standard item. Therefore, the user can easily map local items to standard items by referring to the conversion table. In other words, free format data can be easily converted into standard format data.

第１実施形態では、算出部４０は、ローカル項目の項目名とキーワードとの一致度Ａに加えて、ローカル項目のデータ型及び標準項目のデータ型の一致度Ｂ、ローカル項目に入力されたデータ長及び標準項目に入力すべき標準データ長（平均データ長）との一致度Ｃ、ローカル項目に入力されたデータに含まれる単語とサブキーワードとの一致度Ｄなどに基づいて、所属確率を算出してもよい。これによって、標準項目とローカル項目との対応付けの精度が向上する。 In the first embodiment, the calculation unit 40, in addition to the matching degree A between the item name of the local item and the keyword, the matching degree B of the data type of the local item and the data type of the standard item, the data input to the local item The affiliation probability is calculated on the basis of the degree of coincidence C with the length and the standard data length (average data length) to be entered in the standard item, the degree of coincidence D between the word and the sub-keyword included in the data entered in the local item, etc. May be. This improves the accuracy of association between standard items and local items.

第１実施形態では、生成部５０は、最も高い所属確率が他の所属確率よりも突出している場合に、所属確率が最も高いローカル項目と標準項目とを対応付ける。従って、標準項目と対応付けるローカル項目を選択する手間が省ける。 In 1st Embodiment, the production | generation part 50 matches a local item with the highest affiliation probability, and a standard item, when the highest affiliation probability protrudes from other affiliation probabilities. Therefore, it is possible to save the trouble of selecting a local item to be associated with the standard item.

第１実施形態では、生成部５０は、最も高い所属確率が他の所属確率よりも突出していない場合に、所属確率が所定閾値以上であるローカル項目と標準項目とを対応付ける。従って、標準項目と対応付けるべきローカル項目を絞り込むことができる。 In 1st Embodiment, the production | generation part 50 matches the local item and standard item whose affiliation probability is more than a predetermined threshold, when the highest affiliation probability does not protrude from other affiliation probabilities. Therefore, it is possible to narrow down the local items to be associated with the standard items.

［変更例１］
以下において、第１実施形態の変更例１について説明する。以下においては、第１実施形態に対する相違点について主として説明する。 [Modification 1]
Hereinafter, Modification Example 1 of the first embodiment will be described. In the following, differences from the first embodiment will be mainly described.

具体的には、第１実施形態の内容に加えて、変更例１では、出力部９０は、変換テーブルにおいて、１つのローカル項目に対して複数の標準項目が対応付けられる場合に、１つのローカル項目に入力されたデータを複数の標準項目に分割すべきことを促すメッセージを出力する。メッセージは、例えば、“ローカル項目の内容を複数の項目に分けて入力し直して下さい”といったメッセージである。 Specifically, in addition to the contents of the first embodiment, in the first modification, the output unit 90 displays one local item when a plurality of standard items are associated with one local item in the conversion table. Outputs a message prompting that the data entered in the item should be divided into multiple standard items. The message is, for example, a message such as “Please divide the contents of the local item and input again”.

変更例１では、出力部９０は、ローカル項目を分割すべき場合に、その旨を促すメッセージを出力する。従って、ユーザの利便性が向上する。 In the first modification, when the local item is to be divided, the output unit 90 outputs a message prompting that effect. Therefore, user convenience is improved.

［変更例２］
以下において、第１実施形態の変更例２について説明する。以下においては、第１実施形態に対する相違点について主として説明する。 [Modification 2]
Hereinafter, Modification Example 2 of the first embodiment will be described. In the following, differences from the first embodiment will be mainly described.

具体的には、第１実施形態の内容に加えて、変更例２では、出力部９０は、変換テーブルにおいて、１つの標準項目に対して複数のローカル項目が対応付けられる場合に、複数のローカル項目に入力されたデータを１つの標準項目に統合すべきことを促すメッセージを出力する。メッセージは、例えば、“複数のローカル項目の内容を１つの項目に纏めて入力し直して下さい”といったメッセージである。 Specifically, in addition to the contents of the first embodiment, in the second modification, the output unit 90 includes a plurality of local items when a plurality of local items are associated with one standard item in the conversion table. A message that prompts that the data input to the item should be integrated into one standard item is output. The message is, for example, a message such as “please re-enter the contents of a plurality of local items into one item”.

変更例２では、出力部９０は、ローカル項目を統合すべき場合に、その旨を促すメッセージを出力する。従って、ユーザの利便性が向上する。 In the second modification, the output unit 90 outputs a message prompting that when local items are to be integrated. Therefore, user convenience is improved.

［変更例３］
以下において、第１実施形態の変更例３について説明する。以下においては、第１実施形態に対する相違点について主として説明する。 [Modification 3]
Hereinafter, Modification 3 of the first embodiment will be described. In the following, differences from the first embodiment will be mainly described.

具体的には、第１実施形態の内容に加えて、変更例３では、出力部９０は、特定の標準項目に入力すべきデータとして、変換テーブルにおいて特定の標準項目と対応付けられるローカル項目に入力されたデータを出力するとともに、特定の標準項目に要約を入力すべきことを促すメッセージを出力する。メッセージは、例えば、“出力されたデータを参照して、要約を作成して下さい”といったメッセージである。 Specifically, in addition to the contents of the first embodiment, in the third modification, the output unit 90 converts the local items associated with the specific standard items in the conversion table as data to be input to the specific standard items. Outputs the entered data and outputs a message prompting the user to enter a summary for a particular standard item. The message is, for example, a message “Please refer to the output data and create a summary”.

なお、特定の標準項目は、例えば、要約を入力すべき項目、備考を入力すべき項目などである。 The specific standard items are, for example, items for which a summary is to be input, items for which a remark is to be input, and the like.

変更例３では、出力部９０は、特定の標準項目と対応付けられるローカル項目に入力されたデータを出力するとともに、特定の標準項目に要約を入力すべきことを促すメッセージを出力する。従って、メッセージの参照によって、特定の標準項目にユーザが入力すべきデータを容易に判断することが可能であり、ローカル項目に入力されたデータの参照によって、特定の標準項目に入力すべきデータを容易に加工することができる。 In the third modification, the output unit 90 outputs data input to a local item associated with a specific standard item, and outputs a message that prompts a summary to be input to the specific standard item. Therefore, it is possible to easily determine data to be input by a user to a specific standard item by referring to the message, and to input data to be input to a specific standard item by referring to the data input to the local item. It can be easily processed.

［その他の実施形態］
本発明は上述した実施形態によって説明したが、この開示の一部をなす論述及び図面は、この発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。 [Other Embodiments]
Although the present invention has been described with reference to the above-described embodiments, it should not be understood that the descriptions and drawings constituting a part of this disclosure limit the present invention. From this disclosure, various alternative embodiments, examples and operational techniques will be apparent to those skilled in the art.

実施形態では特に触れていないが、キーワードリストＤＢ３０は、標準項目と対応付けるべきローカル項目の候補の中から選択されたローカル項目の項目名を、標準項目と対応付けられるキーワードとして記憶してもよい。これによって、標準項目と対応付けられるキーワードの精度が向上する。 Although not particularly mentioned in the embodiment, the keyword list DB 30 may store the item name of the local item selected from the local item candidates to be associated with the standard item as a keyword associated with the standard item. This improves the accuracy of keywords associated with standard items.

実施形態では特に触れていないが、キーワードリストＤＢ３０は、標準項目と対応付けるべきローカル項目の候補の中から選択されたローカル項目の項目名と同じキーワードの重みを増大させてもよい。 Although not specifically mentioned in the embodiment, the keyword list DB 30 may increase the weight of the same keyword as the item name of the local item selected from the local item candidates to be associated with the standard item.

実施形態では特に触れていないが、キーワードリストＤＢ３０は、標準項目と対応付けるべきローカル項目の候補の中から選択されたローカル項目に入力されたデータに所定頻度以上の頻度で含まれる単語を、標準項目と対応付けられるサブキーワードとして記憶してもよい。具体的には、ローカル項目に入力されたデータ（文字列）を形態素解析によって複数の単語に分割し、各単語の出現頻度をカウントし、出願頻度が所定頻度以上の単語を抽出することで、サブキーワードとすべき高頻度単語を決定できる。 Although not specifically mentioned in the embodiment, the keyword list DB 30 stores words included in the data input to the local items selected from the local item candidates to be associated with the standard items at a frequency equal to or higher than a predetermined frequency. May be stored as a sub-keyword associated with. Specifically, the data (character string) input to the local item is divided into a plurality of words by morphological analysis, the frequency of appearance of each word is counted, and the words whose application frequency is a predetermined frequency or more are extracted. High-frequency words to be used as sub-keywords can be determined.

算出部４０は、ローカル項目の項目名とキーワードとの一致度Ａ（重みによって補正された後の一致度Ａであってもよい）、ローカル項目のデータ型及び標準項目のデータ型の一致度Ｂ、ローカル項目に入力されたデータ長及び標準項目に入力すべき標準データ長（平均データ長）との一致度Ｃ、ローカル項目に入力されたデータに含まれる単語とサブキーワードとの一致度Ｄ（重みによって補正された後の一致度Ｄであってもよい）の中から選択された１以上の一致度の掛け合わせに基づいて、所属確率を算出してもよい。 The calculation unit 40 determines the degree of coincidence A between the item name of the local item and the keyword (may be the degree of coincidence A after being corrected by the weight), the degree of coincidence B between the data type of the local item and the data type of the standard item. , The matching degree C between the data length input to the local item and the standard data length (average data length) to be input to the standard item, and the matching degree D between the word and the sub-keyword included in the data input to the local item ( The affiliation probability may be calculated based on a multiplication of one or more matching degrees selected from among the matching degrees D after being corrected by the weight.

実施形態では特に触れていないが、標準項目と対応付けるべきローカル項目の候補の中から、複数のローカル項目が選択可能であってもよい（例えば、コントロールキーを押下しながら、複数のローカル項目を選択する）。なお、選択された複数のローカル項目は、スペースで区切って表示されてもよい（図７の“主訴”及び“その他の症状”を参照）。 Although not specifically mentioned in the embodiment, a plurality of local items may be selectable from local item candidates to be associated with standard items (for example, a plurality of local items are selected while pressing a control key). To do). A plurality of selected local items may be displayed separated by a space (see “main complaint” and “other symptoms” in FIG. 7).

変更例１〜変更例３の中から選択された複数の変更例を実施形態に適用してもよい。 A plurality of modification examples selected from Modification Examples 1 to 3 may be applied to the embodiment.

上述した文書データ変換装置の動作をコンピュータに実行させるプログラムが提供されてもよい。例えば、図１１に示す処理をコンピュータに実行させるプログラムが提供される。 A program for causing a computer to execute the operation of the document data conversion apparatus described above may be provided. For example, a program for causing a computer to execute the process shown in FIG. 11 is provided.

上記では、電子カルテを例に実施形態を述べ、項目、キーワード、サブキーワードを具体的に述べたが、前述のように、報告書類や電子商取引書類等でも実現可能である。その場合には、項目、キーワード、サブキーワードが、報告書類や電子商取引書類等の文書に特有の項目、キーワード、サブキーワードとなるだけで、その他の説明は電子カルテの場合から容易に想到できる。よって、報告書類や電子商取引書類等の文書の例については、その説明を割愛する。 In the above, the embodiment has been described by taking the electronic medical record as an example, and the items, keywords, and sub-keywords have been specifically described. However, as described above, the present invention can also be realized by report documents, electronic commerce documents, and the like. In that case, the items, keywords, and sub-keywords are only items, keywords, and sub-keywords peculiar to documents such as report documents and electronic commerce documents, and other explanations can be easily conceived from the case of the electronic medical record. Therefore, explanations of examples of documents such as report documents and electronic commerce documents are omitted.

１０…自由フォーマットデータＤＢ、２０…標準フォーマットデータＤＢ、３０…キーワードリストＤＢ、４０…算出部、５０…生成部、６０…ユーザインタフェース、７０…変換テーブルＤＢ、８０…変換部、９０…出力部、１００…文書データ変換装置 DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 ... Free format data DB, 20 ... Standard format data DB, 30 ... Keyword list DB, 40 ... Calculation part, 50 ... Generation part, 60 ... User interface, 70 ... Conversion table DB, 80 ... Conversion part, 90 ... Output part 100: Document data conversion device

Claims

A document data conversion device for converting free format data into standard format data,
Corresponding to a standard item included in the standard format data, a keyword including a sub-keyword registered as a word used as the content of the standard item, and a sub-keyword flag indicating whether or not the keyword is a sub-keyword A storage unit stored with the
Based on the matching degree between the item name of the local item included in the free format data and the keyword associated with the standard item, and the matching degree between the word included in the data input to the local item and the sub-keyword A calculation unit for calculating a belonging probability that the local item belongs to the standard item;
Based on the affiliation probability calculated by the calculation unit, a generation unit that generates a conversion table that associates the local item with the standard item;
A document data conversion apparatus comprising: a conversion unit that converts the free format data into the standard format data based on the conversion table.

When the difference between the affiliation probability of the local item with the highest affiliation probability and the affiliation probability of the local item with the second highest affiliation probability is equal to or greater than a predetermined threshold, the generating unit has the highest locality item. The document data conversion apparatus according to claim 1, wherein the standard item is associated with the document item.

When the difference between the affiliation probability of the local item with the highest affiliation probability and the affiliation probability of the local item with the second highest affiliation probability is less than a predetermined threshold, the generation unit is greater than or equal to the predetermined threshold. 3. The document data conversion apparatus according to claim 1, wherein a certain local item is associated with the standard item.

The storage unit stores an item name of a local item selected from local item candidates to be associated with the standard item as the keyword associated with the standard item. Item 4. The document data conversion device according to Item 3.

The document according to any one of claims 1 to 4, wherein the calculation unit calculates the affiliation probability based on a degree of coincidence between the data type of the local item and the data type of the standard item. Data conversion device.

2. The calculation unit according to claim 1, wherein the calculation unit calculates the affiliation probability based on a degree of coincidence between a data length input to the local item and a standard data length to be input to the standard item. 6. The document data conversion device according to any one of 5 above.

The storage unit counts the appearance frequency of words included in the data input to the local item selected from the local item candidates to be associated with the standard item, and the appearance frequency is a predetermined frequency or more, The document data conversion apparatus according to claim 1 , wherein the document data conversion apparatus stores the sub-keyword associated with the standard item.

When a plurality of standard items are associated with one local item in the conversion table, a message that prompts the user to divide the data input to the one local item into the plurality of standard items is output. The document data conversion apparatus according to claim 1, further comprising an output unit.

When a plurality of local items are associated with one standard item in the conversion table, a message that prompts the user to integrate data input to the plurality of local items into the one standard item is output. The document data conversion apparatus according to claim 1, further comprising an output unit.

A document conversion program for converting free format data into standard format data,
Corresponding standard item included in the standard format data, a keyword including a sub-keyword registered as a word used as the content of the standard item, and a sub-keyword flag indicating whether or not the keyword is a sub-keyword And storing it in the storage unit;
The degree of coincidence between the item name of the local item included in the free format data and the keyword associated with the standard item included in the standard format data , and the word and the sub keyword included in the data input to the local item A step A for calculating the affiliation probability that the local item belongs to the standard item based on the degree of coincidence with
Generating a conversion table associating the local item with the standard item based on the affiliation probability calculated in step A;
A document conversion program for executing the step C of converting the free format data into the standard format data based on the conversion table.