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JP2008129936A - Hospital workflow analysis system and hospital workflow analysis method - Google Patents

Hospital workflow analysis system and hospital workflow analysis method Download PDF

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JP2008129936A
JP2008129936A JP2006315918A JP2006315918A JP2008129936A JP 2008129936 A JP2008129936 A JP 2008129936A JP 2006315918 A JP2006315918 A JP 2006315918A JP 2006315918 A JP2006315918 A JP 2006315918A JP 2008129936 A JP2008129936 A JP 2008129936A
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JP
Japan
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workflow
data
information
medical information
medical
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Withdrawn
Application number
JP2006315918A
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Japanese (ja)
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Shigehisa Nakada
賀久 中田
Shinichi Nakano
信一 中野
Toshio Tanaka
利夫 田中
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Toshiba Corp
Canon Medical Systems Corp
Original Assignee
Toshiba Corp
Toshiba Medical Systems Corp
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Publication date
Application filed by Toshiba Corp, Toshiba Medical Systems Corp filed Critical Toshiba Corp
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Abstract

【課題】病院内のシステムにおける問題点を把握するとともに、改善策を導入した場合の効果を把握することができるワークフロー解析システムを提供する。
【解決手段】ネットワークに接続された複数の医療情報機器間で交信した通信データから、各医療情報機器間の情報の受け渡しを示すデータと各医療情報機器での処理時間を示すデータをそれぞれ収集してワークフロー図作成用のワークフローデータを生成する情報収集サーバと、ワークフローデータを格納するデータベースと、ワークフローデータの統計を基に処理時間の平均値を算出して平均値によるワークフロー図を作成するとともに、ワークフローデータを基に患者毎の個別のワークフロー図を作成するワークフロー処理部と、ワークフロー処理部で作成したワークフロー図を表示する表示部と、を具備する。
【選択図】 図7
The present invention provides a workflow analysis system capable of grasping problems in a hospital system and grasping the effects of introducing improvement measures.
SOLUTION: From communication data communicated between a plurality of medical information devices connected to a network, data indicating delivery of information between the medical information devices and data indicating processing time at each medical information device are collected. In addition to creating an information collection server that generates workflow data for creating workflow diagrams, a database that stores workflow data, and calculating the average value of processing time based on the statistics of workflow data, creating a workflow diagram with the average value, A workflow processing unit that creates an individual workflow diagram for each patient based on the workflow data, and a display unit that displays the workflow diagram created by the workflow processing unit.
[Selection] Figure 7

Description

本発明は、病院内におけるワークフローの解析及び可視化のためのシステムに関するもので、特にワークフローの現状把握や改善結果の評価などを行うワークフロー解析システム及び解析方法に関する。   The present invention relates to a system for analyzing and visualizing a workflow in a hospital, and more particularly to a workflow analysis system and an analysis method for grasping the current state of a workflow and evaluating improvement results.

近年、病院内では、複数の機器がネットワークを介して接続され、ネットワーク上で互いに通信しながら患者の医用画像情報のやりとりや、各種のデータの伝送等を可能にしている。ネットワークに接続される機器としては、例えばX線診断装置、X線CT装置、MRI装置(核磁気共鳴画像診断装置)、超音波診断装置、核医学診断装置等の医用画像診断装置がある。一般的にこのような、医用画像診断装置はモダリティと呼ばれ、被検体内部の情報を収集し、この収集した情報に基づいて医用画像を生成し、表示可能にしている。   In recent years, in hospitals, a plurality of devices are connected via a network, and it is possible to exchange patient medical image information and transmit various data while communicating with each other over the network. Examples of devices connected to the network include medical image diagnostic apparatuses such as an X-ray diagnostic apparatus, an X-ray CT apparatus, an MRI apparatus (nuclear magnetic resonance image diagnostic apparatus), an ultrasonic diagnostic apparatus, and a nuclear medicine diagnostic apparatus. In general, such a medical image diagnostic apparatus is called a modality, collects information inside a subject, generates a medical image based on the collected information, and enables display.

また、医用画像診断装置により収集された医用画像を管理するPACS(Picture Archiving and Communication System)等の医用画像管理システムや、病院内の情報を管理するHIS(Hospital Information System)、および放射線科内の情報を管理するRIS(Radiology Information System)等の管理システムがネットワークに接続されている。尚、PACSには、前記医用画像を保管する画像サーバが含まれる。   In addition, medical image management systems such as PACS (Picture Archiving and Communication System) for managing medical images collected by medical image diagnostic apparatuses, HIS (Hospital Information System) for managing information in hospitals, and radiology departments A management system such as RIS (Radiology Information System) for managing information is connected to the network. The PACS includes an image server that stores the medical images.

さらに、医用画像診断装置で作成された医用画像に対する所見等を入力する読影端末や、ワークステーション、PC(Personal Computer)等の情報端末機器がネットワークに接続されている。このネットワークを介して医用画像等を通信するための標準規約としては、例えば医用画像通信規約DICOM(Digital Imaging and Communication in Medicine)が存在する。   Furthermore, an interpretation terminal for inputting findings and the like for medical images created by the medical image diagnostic apparatus, and information terminal devices such as workstations and PCs (Personal Computers) are connected to the network. As a standard rule for communicating medical images and the like via this network, for example, there is a medical image communication rule DICOM (Digital Imaging and Communication in Medicine).

ところで、病院内では上記したように複数の機器がネットワーク上で互いに通信しながら運用されており、病院内での各種の処理の進捗状況等(ワークフロー)を把握するには、これら複数の機器にまたがる全体のプロセスとその流れを捉える必要がある。特に、ネットワーク上での情報の交信が増えるに従い、コンピュータの性能や、ネットワークの負荷、又は情報処理手順などに起因してシステム上の障害が発生し、病院内における情報処理の遅延が増加する傾向にある。   By the way, as described above, a plurality of devices are operated in the hospital while communicating with each other on the network, and in order to grasp the progress (workflow) of various processes in the hospital, It is necessary to capture the entire process and its flow. In particular, as information communication on the network increases, system failures occur due to computer performance, network load, information processing procedures, etc., and information processing delays in hospitals tend to increase It is in.

この障害を把握するため、従来では、自機器と他機器との間の通信記録である「通信ログ」や、いつ、誰が、何をしたかを記録した「監査ログ」を作成し、このようなログデータを参照することで、各機器間における情報の受け渡しの遅延や、その操作上の問題点などを把握できるようにしている。   In order to grasp this failure, conventionally, a “communication log” that is a record of communication between the device and other devices and an “audit log” that records when and who did what are created. By referring to the log data, it is possible to grasp delays in information transfer between devices and operational problems.

特許文献1には、病院監査ログ管理支援システムについて記載されている。   Patent Document 1 describes a hospital audit log management support system.

しかしながら、各機器の通信ログに記録されるのはその機器が直接行った通信に関する情報のみであり、ログの書式も機器毎に異なっている。また、監査ログにはその機器上で行われた操作や処理の種別等が記録されるだけである。つまり、これらのログに含まれる情報を個々に解析しただけでは、広範囲に及ぶプロセス全体を捉えることは困難である。   However, only information relating to communication directly performed by the device is recorded in the communication log of each device, and the format of the log varies from device to device. The audit log only records the operation performed on the device, the type of processing, and the like. In other words, it is difficult to capture the entire process over a wide range by simply analyzing the information contained in these logs.

したがって、ワークフローの現状の問題点を把握することは容易ではなく、また問題点を把握し、改善策を導入してもその改善効果を正確に把握するための具体的な手立てはなかった。例えば、検査数の多い医療機関で、患者の待ち時間が平均より大きく外れて長くなっている場合があっても、その原因を把握するのは容易ではなく、さらに改善導入効果まで把握するのは一層容易ではなかった。   Therefore, it is not easy to grasp the current problem of the workflow, and even if the problem is grasped and improvement measures are introduced, there is no specific method for accurately grasping the improvement effect. For example, in a medical institution with a large number of examinations, even if the patient's waiting time may be longer than the average and longer, it is not easy to grasp the cause, and it is also difficult to grasp the improvement introduction effect It was not easier.

特許文献2には、患者の待ち時間を表示可能にした受付管理システムについて記載されているが、この例では患者の待ち時間を確認するだけであり、医療の遅延の原因がどこにあるかを把握することは困難である。
特開2006−99479号公報 特開平8−235259号公報
Patent Document 2 describes a reception management system that can display the waiting time of a patient, but in this example, only the waiting time of the patient is confirmed, and the cause of the medical delay is grasped. It is difficult to do.
JP 2006-99479 A JP-A-8-235259

従来の病院内情報システムにおいて、ワークフローを把握するためには、ネットワークに接続された複数の機器にまたがる全体のプロセスとその流れを正確に捉える必要があるが、ワークフローを把握するための具体的な手立てがなかった。また、患者の待ち時間が平均より大きく外れているような場合があっても、その原因を把握するのは容易ではなく、さらに改善策を導入してもその改善効果を把握するのは容易ではなかった。   In a conventional hospital information system, in order to grasp the workflow, it is necessary to accurately grasp the entire process and flow across multiple devices connected to the network. There was no hand. In addition, even if the patient's waiting time is far from the average, it is not easy to grasp the cause, and even if improvement measures are introduced, it is not easy to grasp the improvement effect. There wasn't.

本発明は、上記事情に鑑みてなされたもので、病院内で稼動している複数の機器間における通信状況から、複数の機器にまたがるプロセス全体の流れを捉え、それを基にワークフローの解析を行って可視化し、病院内のシステム構成やシステム運用における問題点を把握するとともに、改善策を導入した場合の改善効果を容易に把握することができる病院内ワークフロー解析システム及び解析方法を提供することを目的とする。   The present invention has been made in view of the above circumstances, and captures the flow of the entire process across multiple devices from the communication status between multiple devices operating in a hospital, and analyzes the workflow based on that. To provide an in-hospital workflow analysis system and analysis method that can be visualized and grasp problems in the system configuration and system operation in the hospital, and can easily grasp the improvement effect when the improvement measures are introduced. With the goal.

請求項1記載の本発明の病院内ワークフロー解析システムは、ネットワークに接続された複数の医療情報機器と、前記ネットワークに接続され、前記医療情報機器間で交信した通信ログ及び監査ログを含む通信データから、前記各医療情報機器間の情報の受け渡しを示すデータと前記各医療情報機器での処理時間を示すデータをそれぞれ収集してワークフロー図作成用のワークフローデータを生成する情報収集サーバと、前記ワークフローデータを格納するデータベースと、前記データベースに格納したワークフローデータを処理して、前記ワークフローデータの統計を基に前記処理時間の平均値を算出して平均値によるワークフロー図を作成するとともに、前記ワークフローデータを基に患者毎の個別のワークフロー図を作成するワークフローデータ処理部と、前記ワークフローデータ処理部で作成したワークフロー図を表示する表示部と、を具備したことを特徴とする。   The in-hospital workflow analysis system according to claim 1 is a communication data including a plurality of medical information devices connected to a network and a communication log and an audit log connected to the network and communicated between the medical information devices. An information collection server that collects data indicating the exchange of information between the medical information devices and data indicating a processing time in the medical information devices to generate workflow data for creating a workflow diagram; and the workflow A database for storing data, processing workflow data stored in the database, calculating an average value of the processing time based on the statistics of the workflow data, creating a workflow diagram based on the average value, and the workflow data Based on the workflow to create individual workflow diagrams for each patient And Deta processing unit, characterized by comprising a display unit for displaying a workflow diagram created by the workflow data processing unit.

また、請求項6記載の本発明の病院内ワークフロー解析システムは、ネットワークに接続された複数の医療情報機器と、前記ネットワークに接続され、前記医療情報機器間で交信した通信ログ及び監査ログを含む通信データから、前記各医療情報機器間の情報の受け渡しを示すデータと前記各医療情報機器での処理時間を示すデータをそれぞれ収集してワークフロー図作成用のワークフローデータを生成する情報収集サーバと、前記ワークフローデータを格納するデータベースと、前記データベースに格納したワークフローデータを処理して、前記医療情報機器間の情報の受け渡しと前記処理時間を表すワークフロー図を作成するとともに、患者の医療に関連するリソースを選択してリソース毎の処理時間を表すリソースグラフを作成するワークフローデータ処理部と、前記ワークフローデータ処理部で作成した前記ワークフロー図と前記リソースグラフを表示する表示部と、を具備したことを特徴とする。   The hospital workflow analysis system of the present invention according to claim 6 includes a plurality of medical information devices connected to a network, and a communication log and an audit log connected to the network and communicated between the medical information devices. An information collection server that collects data indicating the transfer of information between each medical information device and data indicating a processing time in each medical information device from communication data, and generates workflow data for creating a workflow diagram; A database that stores the workflow data, and a workflow diagram that processes the workflow data stored in the database to transfer information between the medical information devices and the processing time, and resources related to patient medical care To create a resource graph that represents the processing time for each resource. And click flow data processing unit, characterized by comprising a display unit for displaying said workflow diagram that created the resource graph the workflow data processing unit.

また、請求項12記載の本発明の病院内ワークフロー解析方法は、ネットワークに接続された複数の医療情報機器間で交信した通信ログ及び監査ログを含む通信データから、前記各医療情報機器間の情報の受け渡しを示すデータと前記各医療情報機器での処理時間を示すデータをそれぞれ収集し、前記収集したデータを基にワークフロー図作成用のワークフローデータを生成してデータベースに格納し、前記データベースに格納したワークフローデータを処理して、前記ワークフローデータの統計を基に前記処理時間の平均値を算出して平均値によるワークフロー図を作成するとともに、前記ワークフローデータを基に患者毎の個別のワークフロー図を作成し、前記作成したワークフロー図を表示部に表示してワークフローの解析を行うことを特徴とする。   In addition, according to the hospital workflow analysis method of the present invention, the information between the medical information devices is obtained from communication data including communication logs and audit logs communicated between a plurality of medical information devices connected to the network. The data indicating the delivery of data and the data indicating the processing time of each medical information device are collected, and workflow data for creating a workflow diagram is generated based on the collected data, stored in the database, and stored in the database The workflow data is processed, an average value of the processing time is calculated based on the statistics of the workflow data, and a workflow diagram based on the average value is created, and an individual workflow diagram for each patient is created based on the workflow data. Create and analyze the workflow by displaying the created workflow diagram on the display And features.

さらに、請求項14記載の本発明の病院内ワークフロー解析方法は、ネットワークに接続された複数の医療情報機器間で交信した通信ログ及び監査ログを含む通信データから、前記各医療情報機器間の情報の受け渡しを示すデータと前記各医療情報機器での処理時間を示すデータをそれぞれ収集し、前記収集したデータを基にワークフロー図作成用のワークフローデータを生成してデータベースに格納し、前記データベースに格納したワークフローデータを処理して、前記医療情報機器間の情報の受け渡しと前記処理時間を表すワークフロー図を作成するとともに、患者の医療に関連するリソースを選択してリソース毎の前記処理時間を表すリソースグラフを作成し、前記作成したワークフロー図とリソースグラフを表示部に表示してワークフローの解析を行うことを特徴とする。   Furthermore, the in-hospital workflow analysis method according to the fourteenth aspect of the present invention provides information between medical information devices from communication data including communication logs and audit logs communicated between a plurality of medical information devices connected to a network. The data indicating the delivery of data and the data indicating the processing time of each medical information device are collected, and workflow data for creating a workflow diagram is generated based on the collected data, stored in the database, and stored in the database Resources that represent the processing time for each resource by selecting a resource related to the medical treatment of the patient while creating a workflow diagram that represents the processing time and the passing of information between the medical information devices Create a graph and display the created workflow diagram and resource graph on the display unit. And performing analysis of the row.

本発明によれば、ワークフローの解析を行って可視化することでシステム上の問題点が物的要因にあるのか人的要因にあるのかを容易に把握することができる。また、問題点の改善策を導入した場合に、その改善効果をシミュレートすることができるため、医療業務の効率化を図ることができ、患者へのサービス向上を図ることができる。   According to the present invention, by analyzing and visualizing a workflow, it is possible to easily grasp whether a system problem is a physical factor or a human factor. In addition, when an improvement measure for a problem is introduced, the improvement effect can be simulated, so that the efficiency of medical work can be improved and the service to patients can be improved.

以下、この発明の一実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。   Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

以下、この発明の病院内ワークフロー解析システムについて説明する。尚、ワークフローとは、少なくとも医療情報機器間における情報の流れを意味し、ワークフローの中で特に情報の時系列的な流れに着目したときは、プロセス又はプロセスフローということもある。   The in-hospital workflow analysis system of the present invention will be described below. The workflow means at least the flow of information between the medical information devices, and may be referred to as a process or a process flow when focusing on the time-series flow of information in the workflow.

図1は、本発明に係る病院内情報システムの全体的な構成図である。図1において、1は病院内ネットワークであり、このネットワーク1には、通信制御機器21〜24を介して、複数の医療情報機器31〜34が接続されている。図1の実施例では、医療情報機器31はRISであり、医療情報機器32はモダリティであり、医療情報機器33は画像サーバであり、医療情報機器34はワークステーションである。   FIG. 1 is an overall configuration diagram of an in-hospital information system according to the present invention. In FIG. 1, reference numeral 1 denotes an in-hospital network, and a plurality of medical information devices 31 to 34 are connected to the network 1 via communication control devices 21 to 24. In the embodiment of FIG. 1, the medical information device 31 is an RIS, the medical information device 32 is a modality, the medical information device 33 is an image server, and the medical information device 34 is a workstation.

以下の説明では、それぞれの医療情報機器を、RIS31、モダリティ32、画像サーバ33、ワークステーション34と呼ぶ場合もある。また、図1では上記4つの医療情報機器31〜34について図示しているが、他の医療情報機器が接続される場合もある。   In the following description, each medical information device may be referred to as RIS 31, modality 32, image server 33, and workstation 34. In addition, although the four medical information devices 31 to 34 are illustrated in FIG. 1, other medical information devices may be connected.

それぞれの医療情報機器31〜34には、各機器間での交信情報(以下、交信情報を通信データという)を取り込むため情報端末41〜44が設けられており、それぞれの情報端末41〜44は、通信制御機器21〜24を介してネットワーク1に接続されている。情報端末41〜44は例えばPC(Personal Computer)で構成され、情報端末41〜44には、通信データを取り込むためデータ取込みモジュール51〜54が搭載されている。   Each of the medical information devices 31 to 34 is provided with information terminals 41 to 44 for capturing communication information between the devices (hereinafter, communication information is referred to as communication data). Are connected to the network 1 via the communication control devices 21 to 24. The information terminals 41 to 44 are composed of, for example, a PC (Personal Computer), and the information terminals 41 to 44 are equipped with data capturing modules 51 to 54 for capturing communication data.

通信制御機器21〜24としては、例えばリピータハブが用いられる。リピータハブ21〜24の各ポートには同じ通信データが流れるため、RIS31、モダリティ32、画像サーバ33、ワークステーション34に入出力される通信データは、リピータハブ21〜24に接続された情報端末41〜44内のデータ取込みモジュール51〜54で全てキャプチャすることができる。   As the communication control devices 21 to 24, for example, repeater hubs are used. Since the same communication data flows through the ports of the repeater hubs 21 to 24, the communication data input / output to / from the RIS 31, the modality 32, the image server 33, and the workstation 34 is the information terminal 41 connected to the repeater hubs 21 to 24. All data can be captured by the data acquisition modules 51 to 54 in .about.44.

また、ネットワーク1には、情報収集サーバ6及び汎用のPC7及びPC8が接続されている。情報収集サーバ6は、キャプチャしたデータを集めてワークフロー図を作成するもので、PC7,8はワークフロー図を参照するためのものである。さらに各情報端末41〜44を起動させる情報取込制御部9がネットワーク1に接続されている。   In addition, an information collection server 6 and general-purpose PCs 7 and 8 are connected to the network 1. The information collection server 6 collects the captured data and creates a workflow diagram, and the PCs 7 and 8 are for referring to the workflow diagram. Further, an information take-in control unit 9 that activates each of the information terminals 41 to 44 is connected to the network 1.

図2は、本発明に係る病院内情報システムの別の実施例の構成図である。図1との違いは、データ取込みモジュール51〜54が、RIS31、モダリティ32、画像サーバ33、ワークステーション34の各医療情報機器内に組み込まれている点である。   FIG. 2 is a configuration diagram of another embodiment of the in-hospital information system according to the present invention. The difference from FIG. 1 is that the data capture modules 51 to 54 are incorporated in the medical information devices of the RIS 31, modality 32, image server 33, and workstation 34.

このようなシステム構成によれば、リピータハブ21〜24や情報端末41〜44は不要となるが、RIS31、モダリティ32、画像サーバ33、ワークステーション34の各医療情報機器本来の処理(パフォーマンス)に影響を与える可能性があるが、実用は可能である。   According to such a system configuration, the repeater hubs 21 to 24 and the information terminals 41 to 44 are unnecessary, but the original processing (performance) of each medical information device such as the RIS 31, the modality 32, the image server 33, and the workstation 34 is not necessary. Although there is a possibility of impact, practical use is possible.

次に、図1の病院内情報システムにおける情報処理の流れを図3、図4を参照して説明する。なお、図2のシステム構成でも、データ取込みモジュール51〜54や情報収集サーバ6の動作に違いはなく、全体的な処理の流れは同様であるため、図1のシステムを代表的に説明する。また実際の病院内では、図示しない数多くの機器(例えば、患者登録、オーダエントリー、会計処理などを行う機器)が存在しているが、それらの装置を含めたより広範囲のシステムであっても、基本的には同様の仕組みを用いて処理することが可能であり、RIS31、モダリティ32、画像サーバ33、ワークステーション34間のプロセスに限られるものではない。   Next, the flow of information processing in the hospital information system of FIG. 1 will be described with reference to FIGS. 2, there is no difference in the operation of the data capture modules 51 to 54 and the information collection server 6, and the overall processing flow is the same. Therefore, the system in FIG. 1 will be representatively described. In actual hospitals, there are many devices not shown (for example, devices that perform patient registration, order entry, accounting processing, etc.). Specifically, processing can be performed using the same mechanism, and the process is not limited to the process between the RIS 31, modality 32, image server 33, and workstation 34.

図3はワークフロー図を作成する際のフローチャートである。ステップS0はスタートステップであり、次のステップS1において、ユーザ(医師又は操作者)は、医療情報機器31〜34間における情報の受け渡しのワークフロー図を作成する範囲(通信データの取込範囲)を決め、情報取込制御部9を使用して通信データを取得するための情報端末41〜44を起動させる。   FIG. 3 is a flowchart for creating a workflow diagram. Step S0 is a start step, and in the next step S1, the user (doctor or operator) creates a range (communication data capture range) for creating a workflow diagram for exchanging information between the medical information devices 31-34. The information terminals 41 to 44 for acquiring communication data using the information take-in control unit 9 are activated.

ステップS2では、必要な通信データを取り込むため、データキャプチャを開始する。例えばプロセス解析を行う範囲を、RIS31、モダリティ32、画像サーバ33、ワークステーション34間とすると、データ取込みモジュール51〜54を起動して、それぞれにおいてデータの取り込みを開始する。以降、ネットワーク1上を流れる各機器間の通信データはそれぞれデータ取込みモジュール51〜54によって全て取り込まれる。   In step S2, data capture is started to capture necessary communication data. For example, if the process analysis range is between the RIS 31, modality 32, image server 33, and workstation 34, the data capture modules 51 to 54 are activated and data capture is started in each of them. Thereafter, all the communication data between the devices flowing on the network 1 is captured by the data capture modules 51 to 54, respectively.

解析に必要なデータを取り込んだら、各データ取込みモジュール51〜54はデータキャプチャを終了する。終了するタイミングは任意であるが、例えば、ユーザが明示的に終了を指示するか、もしくは一定の時間が経過したら自動的に終了するなどの方法が考えられる。   When data necessary for analysis is captured, each data capture module 51-54 ends data capture. The timing of termination is arbitrary, but for example, a method in which the user explicitly instructs termination, or automatically terminates after a certain period of time can be considered.

次にデータ取込みモジュール51〜54は、取り込んだデータから注目すべきプロトコル(以下、対象プロトコルと称す)のデータのみを抽出する。対象プロトコルとは、例えば、DICOMやHL7(Health Level Seven)などであり、本実施例ではDICOMのデータを抽出する場合を説明する。   Next, the data acquisition modules 51 to 54 extract only data of a notable protocol (hereinafter referred to as a target protocol) from the acquired data. The target protocol is, for example, DICOM, HL7 (Health Level Seven), or the like, and in this embodiment, a case where DICOM data is extracted will be described.

ステップS3では、抽出したDICOMデータからメッセージ部分を抜き出す。メッセージ部分には、例えば「データ送信要求(C-STORE-RQ)」、「データ送信応答(C-STORE-RSP)」、「データ検索要求(C-FIND-RQ)」、「データ検索応答(C-FIND-RSP)」など、いわゆるコマンドに相当する情報が含まれている。また、DICOMでは、SOP Class(Service Object Pair)によって送信するデータの種類も判別できる。例えば、C-STORE-RQメッセージ内のCT Image Storage というSOP Classは、CT画像の送信要求を意味する。   In step S3, a message part is extracted from the extracted DICOM data. The message part includes, for example, `` data transmission request (C-STORE-RQ) '', `` data transmission response (C-STORE-RSP) '', `` data search request (C-FIND-RQ) '', `` data search response ( C-FIND-RSP) "or the like, information corresponding to so-called commands is included. In DICOM, the type of data to be transmitted can be determined by SOP Class (Service Object Pair). For example, the SOP Class CT Image Storage in the C-STORE-RQ message means a CT image transmission request.

次に、ステップS4では、抜き出したメッセージ部分に時刻情報および送信元/送信先情報を付加して「メッセージサマリ情報」を作成する。   Next, in step S4, time information and source / destination information are added to the extracted message part to create “message summary information”.

図4は、メッセージサマリ情報の一例を示したもので、「MS1a」「MS2a」は、RIS31の取込みモジュール51から送られてきたメッセージサマリ情報であり、「MS1b」「MS2b」「MS3b」は、モダリティ32の取込みモジュール52から送られてきたメッセージサマリ情報である。   FIG. 4 shows an example of message summary information. “MS1a” and “MS2a” are message summary information sent from the acquisition module 51 of the RIS 31. “MS1b”, “MS2b”, and “MS3b” This is message summary information sent from the acquisition module 52 of the modality 32.

「MS1a」と「MS1b」、及び「MS2a」と「MS2b」は、RIS31とモダリティ32間における情報の受け渡しのメッセージサマリ情報である。さらに取込みモジュール52は、モダリティ32が関わる通信をキャプチャしているので、作成されたメッセージサマリ情報には、モダリティ32と画像サーバ6間の通信である「MS3b」も含まれている。   “MS1a” and “MS1b”, and “MS2a” and “MS2b” are message summary information of information exchange between the RIS 31 and the modality 32. Further, since the capture module 52 captures communication related to the modality 32, the created message summary information includes “MS3b” which is communication between the modality 32 and the image server 6.

図4で示すように、メッセージサマリ情報には、上記のコマンドやSOP Classのほかに、送信元情報及び送信先情報として、それぞれのIPアドレスとポート番号が含まれる。またDICOMの場合にはアプリケーションを識別するためのAEタイトル(Application Entity Title)を付加することもできる。   As shown in FIG. 4, the message summary information includes the IP address and the port number as the transmission source information and the transmission destination information in addition to the above command and SOP Class. In the case of DICOM, an AE title (Application Entity Title) for identifying an application can be added.

次に、ステップS5において、各データ取込みモジュール51〜54は、作成したメッセージサマリ情報を情報収集サーバ6に送信する。つまり、それぞれのデータ取込みモジュール51〜54で作成されたメッセージサマリ情報が一箇所に集められることになる。   Next, in step S <b> 5, each data capture module 51 to 54 transmits the created message summary information to the information collection server 6. That is, the message summary information created by each of the data acquisition modules 51 to 54 is collected in one place.

ステップS6以降は、情報収集サーバ6内での処理を示すもので、ステップS6では、複数のデータ取込みモジュール51〜54から送信されたメッセージサマリ情報を受信してマッチング処理を行い、ステップS7では受信したメッセージサマリ情報を時系列にソートする。   Step S6 and subsequent steps indicate processing in the information collection server 6. In step S6, message summary information transmitted from the plurality of data acquisition modules 51 to 54 is received and matching processing is performed. In step S7, reception is performed. Sorted message summary information in time series.

即ち、データ取込みモジュール51〜54を搭載した情報端末41〜44の内部時計にバラツキ(時差)があると、異なるデータ取込みモジュール51〜54で取り込んだデータを時刻順に正しくソートすることができない。そこで、それらの内部時計は定期的に、手動もしくはNTP(Network Time Protocol:コンピュータの内部時計をネットワークを介して正しく調整するプロトコル)等を用いて時刻合せを行うが、それだけでは十分な精度が得られない可能性があるため、ステップS6では、メッセージサマリ情報を照合し、同じメッセージサマリ情報を見つけ出すためのマッチング処理を行う。   That is, if the internal clocks of the information terminals 41 to 44 equipped with the data acquisition modules 51 to 54 have variations (time difference), the data acquired by the different data acquisition modules 51 to 54 cannot be correctly sorted in time order. For this reason, these internal clocks are periodically set manually or using NTP (Network Time Protocol: a protocol that adjusts the computer's internal clock correctly via a network), etc., but this alone provides sufficient accuracy. In step S6, the message summary information is collated and matching processing for finding the same message summary information is performed.

例えば、図1のシステムにおいて、RIS31とモダリティ32間の通信は、データ取込みモジュール51と52の両方でキャプチャされているはずである。したがって、両者から送られたメッセージサマリ情報には重複する情報が含まれていることになる。これら重複する情報を見つけ出すことにより、内部時計に多少の時差があっても調整することが可能となる。   For example, in the system of FIG. 1, communications between RIS 31 and modality 32 should have been captured by both data acquisition modules 51 and 52. Accordingly, duplicate information is included in the message summary information sent from both parties. By finding such overlapping information, it is possible to adjust the internal clock even if there is a slight time difference.

これを、図4を参照して説明する。図4において、各メッセージサマリ情報を照合してマッチング処理を行うと、「MS1a」と「MS1b」、及び「MS2a」と「MS2b」は同一の通信であることがわかる。両者には500m(sec)の時差があるが、この場合には時刻の速い方のメッセージサマリ情報を優先し、これらのメッセージサマリ情報をまとめて時系列に並べると図4の二重枠のメッセージサマリ情報「MS1a」「MS2a」「MS3b」がソートされる。   This will be described with reference to FIG. In FIG. 4, when matching processing is performed by comparing each message summary information, it is understood that “MS1a” and “MS1b” and “MS2a” and “MS2b” are the same communication. There is a time difference of 500 m (sec) between the two. In this case, priority is given to the message summary information with the earlier time, and when these message summary information is put together in time series, the message in the double frame of FIG. The summary information “MS1a”, “MS2a”, and “MS3b” are sorted.

さらに、図1における取込みモジュール53,54が作成したメッセージサマリ情報も加えて同様の処理を行うことにより、RIS31、モダリティ32、画像サーバ33、ワークステーション34間の全ての通信プロセスを時系列に並べることができる。   Further, by performing the same processing in addition to the message summary information created by the capture modules 53 and 54 in FIG. 1, all communication processes among the RIS 31, the modality 32, the image server 33, and the workstation 34 are arranged in time series. be able to.

次に、ステップS8において情報収集サーバ6は、時系列に並んだメッセージサマリ情報(MS1a、MS2a、MS3b)からワークフロー図を作成する。このフロー図はステップS9でHTML(Hyper Text Markup Language)に変換される。情報収集サーバ6は、HTMLサーバ(Webサーバ)としても機能し、作成したワークフロー図は、ステップS10でHTMLファイルとしてサーバ領域に格納され登録される。   Next, in step S8, the information collection server 6 creates a workflow diagram from the message summary information (MS1a, MS2a, MS3b) arranged in time series. This flowchart is converted into HTML (Hyper Text Markup Language) in step S9. The information collection server 6 also functions as an HTML server (Web server), and the created workflow diagram is stored and registered in the server area as an HTML file in step S10.

汎用PC7、8は、クライアントとしてWebブラウザを介してサーバ上のページにアクセスし、そこに書かれたインデックス情報からリンクをたどることで、目的とするワークフロー図を参照することが可能となる。情報収集サーバ6は、ステップS11において、新たなワークフロー図を登録する度にインデックス情報および関連するページを更新し、ステップS12で処理を終了する。   The general-purpose PCs 7 and 8 can refer to a target workflow diagram by accessing a page on the server via a Web browser as a client and following a link from index information written therein. In step S11, the information collection server 6 updates index information and related pages every time a new workflow diagram is registered, and ends the process in step S12.

図5は、ワークフロー図(プロセスフロー図)の一例を示す。図5において、縦軸は時間軸を表し、上から下に向かって時系列に各機器間の通信状況が表示される。また、図5の横軸上部に記された機器名は、RIS31、モダリティ32、画像サーバ33、ワークステーション34に相当し、情報収集サーバ6内に予めセットされたIPアドレスと機器名の対応表を参照することで表示できる。   FIG. 5 shows an example of a workflow diagram (process flow diagram). In FIG. 5, the vertical axis represents the time axis, and the communication status between the devices is displayed in time series from top to bottom. 5 correspond to the RIS 31, modality 32, image server 33, and workstation 34, and a correspondence table of IP addresses and device names set in advance in the information collection server 6. Can be displayed by referring to.

図6は対応表の一例を示し、左欄はIPアドレス、右欄はプロセスフロー図上で表記される機器名である。対応表に該当する装置名が存在しない場合は、メッセージサマリ情報に含まれるIPアドレス、もしくはAEタイトルを表示しても良い。   FIG. 6 shows an example of the correspondence table, where the left column is the IP address, and the right column is the device name represented on the process flow diagram. If the corresponding device name does not exist in the correspondence table, the IP address included in the message summary information or the AE title may be displayed.

さらに、情報収集サーバ6は、プロセスフロー図を解析し問題点を警告する機能を有し、問題点を例えば赤色で表示することができる。図5で「警告」と表示した部分100は、ワークステーション34(WS-3)が画像サーバ33(IMG SERVER-2)に対して画像取得の要求(C-MIVE-RQ)を行ってから実際に画像送信が開始されるまでの時間が異常に長いことを警告している。この例では、画像サーバ33の負荷が高くパフォーマンスが低下していることが疑われる。図5の番号「119」は、例えばレスポンス時間の異常を示す番号であるが、番号だけでなくメッセージ100を表記することも可能である。   Furthermore, the information collection server 6 has a function of analyzing a process flow diagram and warning a problem, and can display the problem in red, for example. The portion 100 displayed as “Warning” in FIG. 5 is actually displayed after the workstation 34 (WS-3) makes an image acquisition request (C-MIVE-RQ) to the image server 33 (IMG SERVER-2). It warns that the time until image transmission is started is abnormally long. In this example, it is suspected that the load on the image server 33 is high and the performance is degraded. The number “119” in FIG. 5 is, for example, a number indicating an abnormal response time, but the message 100 can be written as well as the number.

尚、正常か異常かを判断するには幾つかの方法が考えられる。例えば、予め基準となる標準的なプロセスフロー図を作成しておき、それとの差が一定の基準を超えた場合に警告したり、または、正常時に実際にシステムを稼動させ上記方法で基準となるプロセスフロー図を作成しておき、それとの差が一定の基準を超えた場合に警告する、といった方法がある。   Several methods can be considered to determine whether it is normal or abnormal. For example, create a standard process flow diagram as a reference in advance and warn if the difference exceeds a certain reference, or operate the system when it is normal and use the above method as a reference There is a method to create a process flow diagram and warn when the difference between the process flow diagrams exceeds a certain standard.

このように図1あるいは図2のシステムでは、各医療情報機器31〜34間の通信データを用いてワークフロー図を作成することで、システム上の問題点、例えば処理の遅延の原因部分を把握することができる。   As described above, in the system of FIG. 1 or FIG. 2, a workflow diagram is created using communication data between the medical information devices 31 to 34, thereby grasping a problem in the system, for example, a cause part of processing delay. be able to.

尚、以上の説明では、各医療情報機器31〜34間の通信データ(通信ログ)を用いてワークフロー図を作成する例を述べたが、通信ログだけでなく、監査ログ(Audit Log)を作成し、この監査ログを参照することもできる。監査ログには、誰が、いつ、何をしたかといった情報が記録されており、これら監査ログを用いてワークフロー図を作成すれば、医療スタッフによる各機器の操作時間等も含めた、真のワークフロー図を作成することが可能となる。   In the above description, an example of creating a workflow diagram using communication data (communication log) between the medical information devices 31 to 34 has been described. However, not only a communication log but also an audit log (Audit Log) is created. It is also possible to refer to this audit log. In the audit log, information such as when and what was recorded is recorded, and if a workflow diagram is created using these audit logs, a true workflow including the operation time of each device by medical staff etc. A figure can be created.

例えば医療で患者の待ち時間が異常に長い例が発生したような場合に、それが機器の性能等に起因するものなのか、機器を操作する医療スタッフの技量等に起因するものかを把握することができる。   For example, in the case of an unusually long patient waiting time in medical care, grasp whether it is caused by the performance of the device or the skill of the medical staff who operates the device be able to.

図2のように情報取込みモジュール51〜54が各機器31〜34内に搭載されている場合には、各機器31〜34から監査ログのデータを直接取得する。また、図1のようなシステム構成の場合には、各機器31〜34が監査ログをネットワーク1上の監査ログリポジトリに格納するためにログデータを送信することで、他の通信データと同様にキャプチャすることができる。   When the information capture modules 51 to 54 are mounted in the devices 31 to 34 as shown in FIG. 2, the audit log data is directly acquired from the devices 31 to 34. Further, in the case of the system configuration as shown in FIG. 1, each device 31 to 34 transmits log data in order to store the audit log in the audit log repository on the network 1, so that it is the same as other communication data. Can be captured.

本発明は、通信ログと監査ログを含む通信データを利用してワークフロー図を作成するものであり、以下、本発明の病院内ワークフロー解析システムについて説明する。   The present invention creates a workflow diagram using communication data including a communication log and an audit log. Hereinafter, the hospital workflow analysis system of the present invention will be described.

図7は、本発明の病院内ワークフロー解析システムを示すブロック図である。図7において、10はワークフローデータ処理部であり、このワークフローデータ処理部10には、ワークフローデータを格納した第1のデータベース11及びワークフローデータの処理結果を格納する第2のデータベース12が接続されている。   FIG. 7 is a block diagram showing the in-hospital workflow analysis system of the present invention. In FIG. 7, reference numeral 10 denotes a workflow data processing unit. The workflow data processing unit 10 is connected to a first database 11 that stores workflow data and a second database 12 that stores processing results of the workflow data. Yes.

第1のデータベース11は、図1又は図2の情報収集サーバ6において収集された、ワークフロー図の作成に用いられるデータ(ワークフローデータ)を格納するものである。ワークフローデータ処理部10は、第1のデータベース11に格納されたワークフローデータを処理して各種のワークフロー図を作成し、ワークフローデータの処理結果を第2のデータベース12に格納する。   The first database 11 stores data (workflow data) collected by the information collection server 6 of FIG. 1 or 2 and used for creating a workflow diagram. The workflow data processing unit 10 processes the workflow data stored in the first database 11 to create various workflow diagrams, and stores the processing result of the workflow data in the second database 12.

また、ワークフローデータ処理部10には、入力装置13及び出力装置14が接続されており、入力装置13は、ワークフロー図の作成に際して各種の指示を入力し、ワークフローデータ処理部10は、ユーザの指示にしたがって各種のワークフロー図を作成する。   An input device 13 and an output device 14 are connected to the workflow data processing unit 10. The input device 13 inputs various instructions when creating a workflow diagram. The workflow data processing unit 10 receives user instructions. Follow the steps to create various workflow diagrams.

出力装置14は、ワークフローデータ処理部10によって作成されたワークフロー図を表示するものである。入力装置13及び出力装置14は、図1または図2の汎用PC7又はPC8に相当する。ワークフローデータ処理部10では、図5のようなワークフロー図のほかに、監査ログデータを用いることにより、各種のワークフロー図を作成することができる。   The output device 14 displays the workflow diagram created by the workflow data processing unit 10. The input device 13 and the output device 14 correspond to the general-purpose PC 7 or PC 8 shown in FIG. In the workflow data processing unit 10, various workflow diagrams can be created by using audit log data in addition to the workflow diagram as shown in FIG.

例えば、オーダー種別(放射線科、内科、小児科等のオーダ)ごとに定量的なシーケンス図を作成し、患者の待ち時間、医師/技師が検査データの準備完了を待っている時間、検査データの準備が完了してから人が各機器を使うまでの待機時間等を表示する。また、ワークフロー図を基に問題点が判明し、ワークフローの改善策を導入した場合の改善効果をシミュレートすることもできる。   For example, create a quantitative sequence diagram for each order type (radiology, internal medicine, pediatrics, etc.), wait for the patient, how long the doctor / engineer is waiting for the test data to be prepared, and prepare the test data. Displays the waiting time until the person uses each device. In addition, the problem can be found based on the workflow diagram, and the improvement effect when the workflow improvement measure is introduced can be simulated.

上記の待ち時間等のデータは、例えば患者IDをキーにして得られ、患者毎の検査フロー図を作成する。またオーダー種別の判断は、通信キャプチャデータのMWM/MPPSの情報を利用する。MWM(Modality Work list Management)は、検査の予約リストを管理するもので、日付、患者ID、モダリティ種別等をキーとして予約検査リストの検索をかけることが可能である。また、MPPS(Modality Performed Procedure Step)は、撮影部位、撮影開始時刻、撮影終了時刻等の情報を管理するものである。
図8は、図7の病院内ワークフロー解析システムの動作の概略を示すフローチャートである。
The data such as the waiting time is obtained using, for example, a patient ID as a key, and an examination flow chart for each patient is created. The order type is determined using MWM / MPPS information of communication capture data. MWM (Modality Work List Management) manages the examination reservation list, and can search the appointment examination list using the date, patient ID, modality type, etc. as keys. In addition, MPPS (Modality Performed Procedure Step) manages information such as an imaging part, an imaging start time, and an imaging end time.
FIG. 8 is a flowchart showing an outline of the operation of the in-hospital workflow analysis system of FIG.

図8においてステップS21は、ワークフローデータ処理部10によるシーケンス図の作成ステップである。ワークフローデータ処理部10は、第1又は第2のデータベース11に格納されたワークフローデータを用いてシーケンス図を作成する。この場合のシーケンス図は、即ちワークフロー図を意味する。   In FIG. 8, step S <b> 21 is a sequence diagram creation step by the workflow data processing unit 10. The workflow data processing unit 10 creates a sequence diagram using the workflow data stored in the first or second database 11. The sequence diagram in this case means a workflow diagram.

ステップ22は、各種の検査及び動作にかかる時間の平均値とはずれ値を算出するステップである。ここでは、例えばモダリティ等を使用した実際の検査時間及びその検査準備等にかかった時間の平均値と、はずれ値を算出する。またそれをもとに患者の待ち時間を算出する。   Step 22 is a step of calculating a deviation value from an average value of time required for various inspections and operations. Here, for example, the average value of the actual inspection time using the modality and the time taken for the inspection preparation and the outlier are calculated. Based on this, the waiting time of the patient is calculated.

またステップS23は、リソース毎の作業時間を算出するステップである。ここでは、検査装置毎に、検査技師あるいは事務担当者毎の作業時間を算出する。   Step S23 is a step of calculating a work time for each resource. Here, the work time for each inspection engineer or office worker is calculated for each inspection apparatus.

ステップS21で作成したシーケンス図にステップS22,S23の算出結果を付加して表示することにより、ワークフローを把握することができる。   The workflow can be grasped by adding and displaying the calculation results of steps S22 and S23 to the sequence diagram created in step S21.

次のステップS24は、ワークフローを解析して問題点が判明した場合に、その問題点を改善する方法を設定するステップである。例えば、RISとしてより効率的な機器を採用したり、人的な配置転換など、改善のための手法を取り入れるステップである。   The next step S24 is a step of setting a method of improving the problem when the problem is found by analyzing the workflow. For example, it is a step of adopting a technique for improvement, such as adopting more efficient equipment as RIS, or personnel rearrangement.

ステップS25は、フローを改善したときのシーケンス図の作成ステップであり、ステップS21と同様に、データベース11に格納されたワークフローデータを用いてシーケンス図を作成する。   Step S25 is a sequence diagram creation step when the flow is improved, and a sequence diagram is created using the workflow data stored in the database 11 as in step S21.

また、ステップ26は、ワークフローを改善したときの各種の検査及び動作にかかる時間の平均値とはずれ値を算出するステップであり、ステップS27は、フローを改善したときのリソース毎の作業時間を算出するステップである。ステップS25で作成したシーケンス図にステップS26,S27の算出結果を付加して表示することにより、改善後のワークフローを把握することができる。   Further, step 26 is a step of calculating a deviation value from the average value of the time required for various inspections and operations when the workflow is improved, and step S27 calculates a work time for each resource when the flow is improved. It is a step to do. By adding and displaying the calculation results of steps S26 and S27 to the sequence diagram created in step S25, the improved workflow can be grasped.

図9は、本発明で作成したワークフロー図の一例であり、オーダー種別毎のシーケンス図を示している。この図9において、縦軸は各医療情報機器での処理時間を表し、横軸は医療情報機器間の情報の受け渡しを示し、医療情報機器としてHIS、RIS(1)、RIS(2)、PACS、モダリティを使用して医療を行なった場合を示している。   FIG. 9 is an example of a workflow diagram created in the present invention, and shows a sequence diagram for each order type. In FIG. 9, the vertical axis represents the processing time in each medical information device, and the horizontal axis represents information exchange between the medical information devices. As medical information devices, HIS, RIS (1), RIS (2), PACS This shows a case where medical treatment is performed using a modality.

上記の処理時間には、患者の待ち時間、事務処理(受付など)に要する時間、医師・技師が検査データの準備完了を待っている時間、モダリティ等を使用した実際の検査時間などが含まれる。図9では、放射線科でのシーケンス図の一例を示したもので、医療にかかる処理時間の平均値と、はずれ値を表示したものである。   The above processing time includes patient waiting time, time required for paperwork (reception, etc.), time for doctors / engineers to wait for completion of preparation of test data, actual test time using modalities, etc. . FIG. 9 shows an example of a sequence diagram in the radiology department, and displays an average value and an outlier value of processing time for medical treatment.

図9において、線A,B,Cはそれぞれ患者a,b,c毎の個別のワークフロー図を示し、太線Dは平均値によるワークフロー図を示している。患者一人当たりの処理時間としては、待ち時間のほかに、HISでの受付処理、RIS(1)における放射線科での受付処理、RIS(2)での検査室端末での受付処理、PACSとモダリティ間の通信処理、モダリティでの検査処理にかかる時間等が含まれる。   In FIG. 9, lines A, B, and C show individual workflow diagrams for the patients a, b, and c, respectively, and a thick line D shows a workflow diagram by average values. As processing time per patient, in addition to waiting time, HIS reception processing, RIS (1) radiology reception processing, RIS (2) laboratory terminal reception processing, PACS and modality And the time required for the inspection processing in the modality.

この図9からは、患者a,bの処理時間は平均値Dとそれほど差は見られないが、患者cの処理時間が平均値Dに比べて大きく外れていることが分かる。図9のシーケンス図では、患者cのワークフロー図をはずれ値として表示し、たとえば赤色で識別表示する。   From FIG. 9, it can be seen that the processing time of patients a and b is not so different from the average value D, but the processing time of patient c is significantly different from the average value D. In the sequence diagram of FIG. 9, the workflow diagram of the patient c is displayed as an outlier and is identified and displayed in red, for example.

はずれ値の判定基準は、例えば図10に示すような3σ等の値を用い、患者の待ち時間分布から判定する。はずれ値の閾値は平均値を中心にした許容可能値から外れたものを、はずれ値として判定する。   As a criterion for determining the outlier value, for example, a value such as 3σ as shown in FIG. The outlier value threshold value is determined as an outlier value if it deviates from an allowable value centered on the average value.

こうして、シーケンス図を参照することにより、待ち時間が異常に長い例が発生した場合に、機器の性能等に起因するものなのか、機器を操作する医療スタッフの技量等に起因するものかを把握することができる。   In this way, by referring to the sequence diagram, if an example of an abnormally long waiting time occurs, it is possible to grasp whether it is due to the performance of the device or the skill of the medical staff who operates the device. can do.

図11は、別のシーケンス図を示す。図11の例は患者からクレームがあった日の、患者(a〜e)毎の個別のシーケンス図A〜Eを示したものである。この例では、RIS(2)での検査室端末の受付処理において複数の患者が集中し、総待ち時間が30分以上発生した状態が矢印α、βで表示されている。   FIG. 11 shows another sequence diagram. The example of FIG. 11 shows individual sequence diagrams A to E for each patient (a to e) on the day when the patient has a complaint. In this example, a state in which a plurality of patients are concentrated in the reception process of the laboratory terminal in RIS (2) and the total waiting time occurs for 30 minutes or more is displayed by arrows α and β.

このシーケンス図からは、システムのボトルネックが機器の構成によるものか否か等を判断する材料をユーザに提供できる。こうして、ワークフロー(シーケンス図)を解析して問題点が判明した場合、その問題点を改善するため様々な手法が取り入れられる。   From this sequence diagram, the user can be provided with materials for determining whether or not the bottleneck of the system is due to the configuration of the device. In this way, when a problem is found by analyzing the workflow (sequence diagram), various methods are adopted to improve the problem.

例えば、RIS(2)の検査室端末として、従来では手動操作によって患者名等を入力していた部分を、ICチップ等を使用して患者を判別し自動的に入力できるようにしたOrder Fillerシステムを導入したり、検査室端末を操作する人員を増やして操作を分担する等の手法を取り入れる。   For example, as an RIS (2) laboratory terminal, an Order Filler system that can automatically input a patient name or the like that has been input by manual operation using an IC chip or the like. Incorporating techniques such as introducing a system and increasing the number of personnel operating the laboratory terminals.

図12は、改善手法を導入した場合のシーケンス図を示している。図12は、例えばRIS(2)にOrder Fillerシステムを導入した場合のシーケンス図を示している。この図では、Order Fillerシステムを導入することにより、患者の待ち時間(矢印α、βで示す)が短縮された場合がシミュレートされている。   FIG. 12 shows a sequence diagram when the improvement method is introduced. FIG. 12 shows a sequence diagram when the Order Filler system is introduced into RIS (2), for example. In this figure, the case where the patient waiting time (indicated by arrows α and β) is shortened by introducing the Order Filler system is simulated.

図13は別のシーケンス図を示すもので、リソースグラフを付加した例である。リソースとしては、医療情報機器、操作担当者、医療の作業項目などを選択できる。図12では、RIS(2)の操作担当者をXとし、モダリティの操作担当者をY,Zとした場合の、患者の待ち時間を表すシーケンス図A〜Eと、リソースグラフを例示している。リソースグラフからは、担当者Xの処理時間が他の担当者Y,Zに比較して突出しており、担当者Xの負担が大きいことが分かる。   FIG. 13 shows another sequence diagram in which a resource graph is added. As resources, medical information devices, operators, medical work items, and the like can be selected. FIG. 12 illustrates a resource diagram and sequence diagrams A to E representing patient waiting times when the person in charge of RIS (2) is X and the persons in charge of modality are Y and Z. . From the resource graph, it can be seen that the processing time of the person in charge X is prominent compared to the other persons in charge Y and Z, and the burden on the person in charge X is large.

図14は、改善後のシーケンス図と、リソースグラフを示している。この例では、RIS(2)の操作担当者をXを主体にして一部を担当者X,Zで分担し、モダリティの操作担当者をYを主体にして一部をY,Zで分担するように変更した場合を示している。この例では人の作業効率を比較することができ、システムのボトルネックが人によるものかを否かを判断する材料をユーザに提供できる。   FIG. 14 shows a sequence diagram after improvement and a resource graph. In this example, the person in charge of operation of RIS (2) is divided mainly by the person in charge X and Z, and the person in charge of the modality is divided mainly by Y and partly by Y and Z. In this case, the change is shown. In this example, human work efficiency can be compared, and the user can be provided with materials for determining whether the bottleneck of the system is due to humans.

リソースグラフを作成する場合、例えば図15に示すような通信キャプチャデータからリソース情報を取得することができる。図15はDICOMの通信キャプチャデータの一例を示し、検査実施者名(Operators Name)という情報から操作担当者の情報を取得することができる。   When creating a resource graph, resource information can be acquired from communication capture data as shown in FIG. 15, for example. FIG. 15 shows an example of DICOM communication capture data, and information on the person in charge of the operation can be acquired from information called an operator name (Operators Name).

このように本発明では、検査数の多い医療機関であっても、現状のワークフローを分析することにより、問題点を正確に把握できる。また、改善策を導入した場合にその導入効果をユーザが容易に把握することができる。   As described above, in the present invention, even a medical institution with a large number of examinations can accurately grasp the problem by analyzing the current workflow. Moreover, when an improvement measure is introduced, the user can easily grasp the effect of the introduction.

例えば、現状と改善後のワークフロー図(シーケンス図)からは、機器性能や機器の台数などの物に起因して業務のボトルネックが起きているか否かを知ることができる。また、リソースグラフを作成すれば作業者の作業効率を比較できるため、人に起因してボトルネックが生じているか否かを知ることができる。   For example, from the current situation and the improved workflow diagram (sequence diagram), it is possible to know whether or not a business bottleneck has occurred due to things such as device performance and the number of devices. In addition, since the work efficiency of workers can be compared by creating a resource graph, it is possible to know whether or not a bottleneck has occurred due to a person.

したがって、総合的にボトルネックが物起因か人起因かを判断する材料をユーザに提供することができ、改善すべきポイントが明確になり、改善すべきポイントが分かれば、ユーザは効果的に業務の効率化、コスト削減、患者の待ち時間削減を図ることができる。また、改善策導入後の効果をシミュレートできるため、無駄な試行を省け、さらにリスクも回避できる。尚、特許請求の範囲を逸脱しない範囲内で種々の変形が可能である。   Therefore, it is possible to provide the user with materials for judging whether the bottleneck is caused by things or people, and if the points to be improved become clear and the points to be improved are known, the user can effectively work. Efficiency, cost reduction, and patient waiting time can be reduced. In addition, since the effect after the introduction of the improvement measures can be simulated, unnecessary trials can be omitted and risks can be avoided. Various modifications can be made without departing from the scope of the claims.

本発明に係る病院内情報システムの全体的な構成を示すネットワーク図。The network figure which shows the whole structure of the hospital information system which concerns on this invention. 本発明に係る病院内情報システムの他の構成を示すネットワーク図。The network figure which shows the other structure of the hospital information system which concerns on this invention. 図1のシステムによるワークフロー図の作成を説明するフローチャート。The flowchart explaining preparation of the workflow figure by the system of FIG. 図1のシステムで利用するメッセージサマリ情報を説明する説明図。Explanatory drawing explaining the message summary information utilized with the system of FIG. 図1のシステムで作成したワークフロー図の一例を示す説明図。FIG. 2 is an explanatory diagram illustrating an example of a workflow diagram created by the system of FIG. 1. 図1のシステムに使用する機器のIPアドレスと機器名の対応表。The correspondence table of the IP address and device name of the device used in the system of FIG. 本発明の一実施形態における病院内ワークフロー解析システムの構成図。The block diagram of the in-hospital workflow analysis system in one Embodiment of this invention. 図7のシステムによるワークフロー図の作成を説明するフローチャート。8 is a flowchart for explaining creation of a workflow diagram by the system of FIG. 図7のシステムにより作成された本発明のワークフロー図の一例を示す説明図。Explanatory drawing which shows an example of the workflow figure of this invention produced by the system of FIG. 本発明のワークフロー図作成に使用する平均値算出のための説明図。Explanatory drawing for the average value calculation used for workflow figure creation of this invention. 本発明のワークフロー図の他の例を示す説明図。Explanatory drawing which shows the other example of the workflow figure of this invention. ワークフロー改善策を導入したときのワークフロー図を示す説明図。Explanatory drawing which shows a workflow figure when a workflow improvement measure is introduced. 本発明のワークフロー図とリソースグラフの例を示す説明図。Explanatory drawing which shows the example of the workflow figure and resource graph of this invention. ワークフロー改善策を導入したときのワークフロー図とリソースグラフの例を示す説明図。Explanatory drawing which shows the example of a workflow figure when a workflow improvement measure is introduced, and a resource graph. リソース情報を取得するために用いる通信キャプチャデータの一例を示す説明図。Explanatory drawing which shows an example of the communication capture data used in order to acquire resource information.

符号の説明Explanation of symbols

1…ネットワーク
21,22,23,24…通信制御機器
31,32,33,34…医療情報機器
41,42,43,44…情報端末
51,52,53,54…データ取込みモジュール
6…情報収集サーバ
7,8…PC
9…情報取込制御部
10…ワークフローデータ処理部
11,12…データベース
13…入力装置
14…出力装置
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Network 21, 22, 23, 24 ... Communication control apparatus 31,32,33,34 ... Medical information apparatus 41,42,43,44 ... Information terminal 51,52,53,54 ... Data capture module 6 ... Information collection Server 7, 8 ... PC
9 ... Information capture control unit 10 ... Workflow data processing unit 11, 12 ... Database 13 ... Input device 14 ... Output device

Claims (15)

ネットワークに接続された複数の医療情報機器と、
前記ネットワークに接続され、前記医療情報機器間で交信した通信ログ及び監査ログを含む通信データから、前記各医療情報機器間の情報の受け渡しを示すデータと前記各医療情報機器での処理時間を示すデータをそれぞれ収集してワークフロー図作成用のワークフローデータを生成する情報収集サーバと、
前記ワークフローデータを格納するデータベースと、
前記データベースに格納したワークフローデータを処理して、前記ワークフローデータの統計を基に前記処理時間の平均値を算出して平均値によるワークフロー図を作成するとともに、前記ワークフローデータを基に患者毎の個別のワークフロー図を作成するワークフローデータ処理部と、
前記ワークフローデータ処理部で作成したワークフロー図を表示する表示部と、を具備したことを特徴とする病院内ワークフロー解析システム。
A plurality of medical information devices connected to the network;
The communication data connected between the medical information devices and the communication data including the communication log and the audit log communicated between the medical information devices, the data indicating the delivery of information between the medical information devices and the processing time in the medical information devices An information collection server that collects data and generates workflow data for creating workflow diagrams;
A database for storing the workflow data;
Process the workflow data stored in the database, calculate the average value of the processing time based on the statistics of the workflow data, create a workflow diagram based on the average value, and individually for each patient based on the workflow data A workflow data processing unit for creating a workflow diagram of
A hospital workflow analysis system comprising: a display unit that displays a workflow diagram created by the workflow data processing unit.
前記ワークフローデータ処理部は、前記平均値のワークフロー図に対して、前記平均値を中心とする所定の範囲から外れた前記個別のワークフロー図をはずれ値として識別可能に作成することを特徴とする請求項1記載の病院内ワークフロー解析システム。   The workflow data processing unit creates the individual workflow diagram out of a predetermined range centered on the average value so as to be identifiable as an outlier with respect to the workflow diagram of the average value. Item 3. A hospital workflow analysis system according to Item 1. 前記ワークフローデータ処理部は、ワークフローの改善策を導入した後の前記平均値のワークフロー図と前記個別のワークフロー図をそれぞれ作成可能であることを特徴とする請求項1記載の病院内ワークフロー解析システム。   The in-hospital workflow analysis system according to claim 1, wherein the workflow data processing unit can create the average value workflow diagram and the individual workflow diagram after introducing a workflow improvement measure. 前記処理時間には、患者の待ち時間及び患者の医療に使用する各医療情報機器の検査時間を含むことを特徴とする請求項1記載の病院内ワークフロー解析システム。   The in-hospital workflow analysis system according to claim 1, wherein the processing time includes a waiting time of a patient and an examination time of each medical information device used for medical treatment of the patient. 前記情報収集サーバは、前記通信ログからメッセージ部分を抽出して送信元情報、送信先情報、及び時刻情報を含むメッセージサマリ情報を作成し、
前記ワークフローデータ処理部は、前記メッセージサマリ情報と前記監査ログを基に、前記医療情報機器間の情報の受け渡しと前記各医療情報機器を使用した前記処理時間を表すシーケンス図を作成することを特徴とする請求項1記載の病院内ワークフロー解析システム。
The information collection server extracts message parts from the communication log and creates message summary information including transmission source information, transmission destination information, and time information,
The workflow data processing unit creates a sequence diagram representing information passing between the medical information devices and the processing time using each medical information device based on the message summary information and the audit log. The in-hospital workflow analysis system according to claim 1.
ネットワークに接続された複数の医療情報機器と、
前記ネットワークに接続され、前記医療情報機器間で交信した通信ログ及び監査ログを含む通信データから、前記各医療情報機器間の情報の受け渡しを示すデータと前記各医療情報機器での処理時間を示すデータをそれぞれ収集してワークフロー図作成用のワークフローデータを生成する情報収集サーバと、
前記ワークフローデータを格納するデータベースと、
前記データベースに格納したワークフローデータを処理して、前記医療情報機器間の情報の受け渡しと前記処理時間を表すワークフロー図を作成するとともに、患者の医療に関連するリソースを選択してリソース毎の処理時間を表すリソースグラフを作成するワークフローデータ処理部と、
前記ワークフローデータ処理部で作成した前記ワークフロー図と前記リソースグラフを表示する表示部と、を具備したことを特徴とする病院内ワークフロー解析システム。
A plurality of medical information devices connected to the network;
The communication data connected between the medical information devices and the communication data including the communication log and the audit log communicated between the medical information devices, the data indicating the delivery of information between the medical information devices and the processing time in the medical information devices An information collection server that collects data and generates workflow data for creating workflow diagrams;
A database for storing the workflow data;
The workflow data stored in the database is processed to create a workflow diagram representing information passing between the medical information devices and the processing time, and a resource related to the medical treatment of the patient is selected and processing time for each resource is selected. A workflow data processing unit for creating a resource graph representing
An in-hospital workflow analysis system comprising: the workflow diagram created by the workflow data processing unit; and a display unit for displaying the resource graph.
前記ワークフローデータ処理部は、前記医療情報機器間の情報の受け渡しと前記処理時間を表すワークフロー図を患者毎に作成することを特徴とする請求項6記載の病院内ワークフロー解析システム。   The in-hospital workflow analysis system according to claim 6, wherein the workflow data processing unit creates a workflow diagram representing information transfer between the medical information devices and the processing time for each patient. 前記ワークフローデータ処理部は、前記医療情報機器、前記医療情報機器を操作する操作者、前記医療の作業項目、を含む複数のリソースからいずれかを選択し、前記リソースグラフを作成することを特徴とする請求項6記載の病院内ワークフロー解析システム。   The workflow data processing unit selects any one of a plurality of resources including the medical information device, an operator who operates the medical information device, and the medical work item, and creates the resource graph, The in-hospital workflow analysis system according to claim 6. 前記前記ワークフローデータ処理部は、ワークフローの改善策を導入した後のワークフロー図及びリソースグラフをそれぞれ作成可能であることを特徴とする請求項6記載の病院内ワークフロー解析システム。   The in-hospital workflow analysis system according to claim 6, wherein the workflow data processing unit can create a workflow diagram and a resource graph after introducing a workflow improvement measure. 前記処理時間には、患者の待ち時間及び患者の医療に使用する各医療情報機器の検査時間を含むことを特徴とする請求項6記載の病院内ワークフロー解析システム。   The in-hospital workflow analysis system according to claim 6, wherein the processing time includes a waiting time of a patient and an examination time of each medical information device used for medical treatment of the patient. 前記情報収集サーバは、前記通信ログからメッセージ部分を抽出して送信元情報、送信先情報、及び時刻情報を含むメッセージサマリ情報を作成し、
前記ワークフローデータ処理部は、前記メッセージサマリ情報と前記監査ログを基に、前記医療情報機器間の情報の受け渡しと前記各医療情報機器を使用した前記処理時間を表すシーケンス図、及び前記リソースグラフを作成することを特徴とする請求項6記載の病院内ワークフロー解析システム。
The information collection server extracts message parts from the communication log and creates message summary information including transmission source information, transmission destination information, and time information,
The workflow data processing unit, based on the message summary information and the audit log, transfers information between the medical information devices and a sequence diagram representing the processing time using each medical information device, and the resource graph The in-hospital workflow analysis system according to claim 6, which is created.
ネットワークに接続された複数の医療情報機器間で交信した通信ログ及び監査ログを含む通信データから、前記各医療情報機器間の情報の受け渡しを示すデータと前記各医療情報機器での処理時間を示すデータをそれぞれ収集し、
前記収集したデータを基にワークフロー図作成用のワークフローデータを生成してデータベースに格納し、
前記データベースに格納したワークフローデータを処理して、前記ワークフローデータの統計を基に前記処理時間の平均値を算出して平均値によるワークフロー図を作成するとともに、前記ワークフローデータを基に患者毎の個別のワークフロー図を作成し、
前記作成したワークフロー図を表示部に表示してワークフローの解析を行うことを特徴とする病院内ワークフロー解析方法。
Indicates communication information including communication logs and audit logs communicated between a plurality of medical information devices connected to the network, data indicating delivery of information between the respective medical information devices, and processing time at each medical information device. Collect each data,
Based on the collected data, workflow data for creating workflow diagrams is generated and stored in the database.
Process the workflow data stored in the database, calculate the average value of the processing time based on the statistics of the workflow data, create a workflow diagram based on the average value, and individually for each patient based on the workflow data Create a workflow diagram for
An in-hospital workflow analysis method comprising analyzing the workflow by displaying the created workflow diagram on a display unit.
前記ワークフローの解析結果を基にワークフローの改善策を導入した場合、前記改善策導入後の前記平均値のワークフロー図と前記個別のワークフロー図をそれぞれ作成し、
前記表示部に前記改善策を導入した後の前記平均値のワークフロー図と前記個別のワークフロー図を表示することを特徴とする請求項12記載の病院内ワークフロー解析方法。
When a workflow improvement measure is introduced based on the analysis result of the workflow, a workflow diagram of the average value and the individual workflow diagram after the introduction of the improvement measure are respectively created,
13. The in-hospital workflow analysis method according to claim 12, wherein the average value workflow diagram and the individual workflow diagram after introducing the improvement measure are displayed on the display unit.
ネットワークに接続された複数の医療情報機器間で交信した通信ログ及び監査ログを含む通信データから、前記各医療情報機器間の情報の受け渡しを示すデータと、前記各医療情報機器での処理時間を示すデータをそれぞれ収集し、
前記収集したデータを基にワークフロー図作成用のワークフローデータを生成してデータベースに格納し、
前記データベースに格納したワークフローデータを処理して、前記医療情報機器間の情報の受け渡しと前記処理時間を表すワークフロー図を作成するとともに、患者の医療に関連するリソースを選択してリソース毎の前記処理時間を表すリソースグラフを作成し、
前記作成したワークフロー図とリソースグラフを表示部に表示してワークフローの解析を行うことを特徴とする病院内ワークフロー解析方法。
From communication data including communication logs and audit logs communicated between a plurality of medical information devices connected to the network, data indicating the transfer of information between the medical information devices, and processing time at each medical information device Collect data to show each
Based on the collected data, workflow data for creating workflow diagrams is generated and stored in the database.
The workflow data stored in the database is processed to create a workflow diagram representing information passing between the medical information devices and the processing time, and the processing for each resource is selected by selecting a resource related to patient medical care. Create a resource graph that represents time,
An in-hospital workflow analysis method comprising analyzing the workflow by displaying the created workflow diagram and resource graph on a display unit.
前記ワークフローの解析結果を基にワークフローの改善策を導入した場合、前記改善策導入後のワークフロー図及びリソースグラフをそれぞれ作成し、
前記表示部に前記改善策を導入した後の前記ワークフロー図及びリソースグラフを表示することを特徴とする請求項14記載の病院内ワークフロー解析方法。
When workflow improvement measures are introduced based on the workflow analysis results, workflow diagrams and resource graphs after the introduction of the improvement measures are created,
The in-hospital workflow analysis method according to claim 14, wherein the workflow diagram and the resource graph after introducing the improvement measure are displayed on the display unit.
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Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010022727A (en) * 2008-07-23 2010-02-04 Shimadzu Corp MPPS gateway
JP2011096235A (en) * 2009-09-30 2011-05-12 Fujifilm Corp Inspection room decision support system, inspection room decision support method, and inspection room decision support program
JP2011165061A (en) * 2010-02-12 2011-08-25 Toshiba Corp Server for medical examination system and control program thereof
JP2012079072A (en) * 2010-09-30 2012-04-19 Fujifilm Corp Support device, support method and support program for mitigating patient burden
WO2012093550A1 (en) * 2011-01-04 2012-07-12 株式会社日立製作所 Diagnostic support system
JP2013003884A (en) * 2011-06-17 2013-01-07 Kddi Corp System and method for estimating workflow improvement required place
JP2017107554A (en) * 2012-02-14 2017-06-15 テラリコン インコーポレイテッド Cloud-based medical image processing system with access control
JP2019046420A (en) * 2017-09-07 2019-03-22 株式会社モリタ製作所 Medical examination system

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010022727A (en) * 2008-07-23 2010-02-04 Shimadzu Corp MPPS gateway
JP2011096235A (en) * 2009-09-30 2011-05-12 Fujifilm Corp Inspection room decision support system, inspection room decision support method, and inspection room decision support program
US8751258B2 (en) 2009-09-30 2014-06-10 Fujifilm Corporation Inspection room decision support system, inspection room decision support method and computer readable medium
JP2011165061A (en) * 2010-02-12 2011-08-25 Toshiba Corp Server for medical examination system and control program thereof
JP2012079072A (en) * 2010-09-30 2012-04-19 Fujifilm Corp Support device, support method and support program for mitigating patient burden
WO2012093550A1 (en) * 2011-01-04 2012-07-12 株式会社日立製作所 Diagnostic support system
JP2012141836A (en) * 2011-01-04 2012-07-26 Hitachi Ltd Medical care support system
JP2013003884A (en) * 2011-06-17 2013-01-07 Kddi Corp System and method for estimating workflow improvement required place
JP2017107554A (en) * 2012-02-14 2017-06-15 テラリコン インコーポレイテッド Cloud-based medical image processing system with access control
JP2019046420A (en) * 2017-09-07 2019-03-22 株式会社モリタ製作所 Medical examination system

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