计算机系统、药物建议方法以及程序与流程

本发明涉及一种建议与疾病的诊断结果相应的药物的计算机系统、药物建议方法以及程序。

背景技术：

近年来，开展了利用安装在智能手机、平板终端等终端装置的应用程序来进行用户的病情的诊断。

作为像这样的诊断，公开了利用用户的生命体征、既往病史以及年龄等各种信息来诊断病情的构成(参照专利文献1)。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本特开2017－131495号公报

技术实现要素：

发明所要解决的问题

然而，在专利文献1的构成中，虽然能进行疾病的诊断，但用于治疗该疾病的药物不易基于单一的诊断的结果来决定。这是由于药物有时会因人而得不到充分的效果，在利用现有的应用程序的疾病的诊断中，不易对用于治疗疾病的适当的药物开具处方。

本发明的目的在于提供一种能对用于治疗疾病的适当的药物开具处方的计算机系统、药物建议方法以及程序。

用于解决问题的方案

在本发明中，提供以下这样的解决方式。

本发明提供一种计算机系统，建议与疾病的诊断结果相应的药物，所述计算机系统的特征在于，具备：输出单元，输出用于向用户问诊的问诊数据；受理单元，受理对所述问诊数据的回答数据；诊断单元，基于所述回答数据进行诊断；以及建议单元，事先学习所述诊断和基于该诊断开具处方的药物的种类和用量，基于该学习结果，建议与所述诊断关联的药物。

根据本发明，建议与疾病的诊断结果相应的药物的计算机系统输出用于向用户问诊的问诊数据，受理对所述问诊数据的回答数据，基于所述回答数据进行诊断，事先学习所述诊断和基于该诊断开具处方的药物的种类和用量，基于该学习结果，建议与所述诊断关联的药物。

在此，本发明是计算机系统类别，但在方法或程序等的其他类别中，也发挥与该类别对应的同样的作用、效果。

发明效果

根据本发明，能提供一种能对用于治疗疾病的适当的药物开具处方的计算机系统、药物建议方法以及程序。

附图说明

图1是表示药物建议系统1的概要的图。

图2是药物建议系统1的整体构成图。

图3是信息终端100的功能框图。

图4是表示信息终端100所执行的学习处理的流程图。

图5是表示信息终端100所执行的学习诊断处理的流程图。

图6是表示已受理回答数据的状态的一个例子的图。

图7是表示诊断结果显示屏幕的一个例子的图。

图8是表示诊断结果显示屏幕的一个例子的图。

具体实施方式

以下，参照附图对用于实施本发明的最优选的方式进行说明。需要说明的是，这仅是一个例子，本发明的技术的范围不限于此。

[药物建议系统1的概要]

基于图1对本发明的优选的实施方式的概要进行说明。图1是用于对作为本发明的优选的实施方式的药物建议系统1的概要进行说明的图。药物建议系统1是包括信息终端100，建议与疾病的诊断结果相应的药物的计算机系统。

需要说明的是，在图1中，信息终端100不限于一个，也可以是多个。此外，信息终端100不限于实际存在的装置，也可以是虚拟的装置。此外，药物建议系统1也可以是具有未图示的计算机、终端装置等外部装置，并将这些与信息终端100以能进行数据通信的方式连接的构成。

信息终端100是能利用安装于自身的应用程序来诊断用户的疾病的终端装置。在像这样的应用程序中，信息终端100获取用户的生命体征、既往病史、用药史、症状等各种数据，由此执行诊断。信息终端100例如除了是便携式电话、便携式信息终端、平板终端以及个人计算机，还是上网本终端、板式终端、电子书终端以及便携式音乐播放器等电器产品、智能眼镜、头戴式显示器等可穿戴终端、其他物品。

需要说明的是，由上述的应用程序进行的诊断不限于像这样的构成，可以适当变更，作为要点，只要能基于从用户受理的输入内容，确定相应的一个或多个疾病即可。

安装于信息终端100的应用程序储存有与疾病的诊断所需要的各种信息(病名、病情、症状以及疗法等)相关的数据库。该应用程序基于该数据库和后述的从用户受理的输入内容进行疾病的诊断。此外，如后述那样，该应用程序事先学习诊断的结果和基于诊断开具处方的药物的种类和用量，基于学习结果，建议与新的诊断的结果相关联的药物。此外，如后述那样，该应用程序除了事先学习诊断的结果，还基于回答数据所包括的用户的身体状况数据、用户的病史和药物的服用史，事先学习药物的种类及其用量，建议与诊断的结果关联的药物。此外，如后述那样，该应用程序向能将建议的药物通知给能开具处方的药剂师。

需要说明的是，由上述的应用程序进行的建议药物不限于该构成，可以适当变更。作为要点，只要能事先学习该用户的诊断和基于诊断开具处方的药物的种类和用量，并基于该学习结果，建议与诊断关联的药物即可。

信息终端100对用户输出与疾病相关的问诊数据(步骤s01)。信息终端100输出例如与作为症状发生的部位的患部(头、脸、颈、耳、眼、口以及臂等身体的一部分或全部)和实际的症状的内容相关的问诊作为问诊数据。此时，信息终端100可以将上述的问诊输出为对多个选项的选择输入，也可以输出用于促使用户通过虚拟的键盘输入文字、输入声音的文本框。信息终端100在自身具有的显示部显示该问诊数据，由此将其输出。

信息终端100为了与问诊数据相匹配地获取用户的身体状况数据而输出对多个选项的选择输入、文本框。

信息终端100受理表示对该问诊数据的回答的回答数据(步骤s02)。信息终端100受理例如上述的选择输入、文字输入或声音输入，由此受理回答数据。需要说明的是，信息终端100也可以将由用户通过信息终端100自身所具有的拍摄装置拍摄到的患部的患部图像作为回答数据受理。在该情况下，在后述的诊断中，可以通过图像解析诊断患部及其症状。

信息终端100在受理回答数据时，获取该用户的身体状况数据。身体状况数据是指：例如体温(正常温度的体温和当前的体温)、基于照片的判定是有效的疾病(例如过敏性疾病、皮肤病以及传染病)的患部图像、血压、脉搏以及呼吸数。信息终端100可以从可通信地连接于信息终端100的用于获取这些身体状况数据的设备获取身体状况数据，也可以通过受理将与回答数据相匹配的身体状况数据进行选择输入、文字输入或声音输入来获取身体状况数据。

信息终端100基于受理的回答数据，进行疾病的诊断(步骤s03)。信息终端100将受理的回答数据中的患部和与该患部的症状相应的疾病参照录入有患部和症状的疾病数据库，由此确定疾病的病名，进行疾病的诊断。该疾病数据库录入有患部和与该患部的症状相应的疾病的病名。

需要说明的是，信息终端100除了回答数据之外，还可以结合身体状况数据来进行疾病的诊断。

信息终端100基于该诊断，决定需要的药物的种类和用量，并学习该药物的种类和用量(步骤s04)。

需要说明的是，信息终端100在进行该学习时，可以进一步与进行该用户的诊断的时间点的身体状况数据建立对应来进行学习。此外，信息终端100在进行该学习时，可以进一步与该用户的过去的病历和药物的服用数据建立对应来进行学习。此外，信息终端100在进行该学习时，可以进一步与这些身体状况数据、过去的病史以及药物的服用数据建立对应来进行学习。

信息终端100像这样事先学习对该用户适当的药物的种类和用量，在下次的诊断时进行利用。

信息终端100在重新对用户进行诊断时，进行上述的问诊数据的输出、回答数据的受理以及基于该回答数据的诊断，基于上述的学习结果，向用户建议与该诊断关联的药物(步骤s05)。

需要说明的是，信息终端100也可以将该建议的药物通知给能开具处方的药剂师。在该情况下，信息终端100向相应的药剂师所持有的外部装置发送该药物的数据，由此进行通知。此外，信息终端100也可以在与相应的药剂师所持有的外部装置之间执行视频通话等，由此进行通知。

以上是药物建议系统1的概要。

需要说明的是，上述的各处理可以不必是由信息终端100单体执行的构成。例如，药物建议系统1可以是信息终端100向未图示的计算机、其他终端装置等外部装置发送回答数据，外部装置执行诊断并将诊断结果向信息终端100输出的构成。此外，也可以是外部装置进行上述的学习，信息终端100获取学习结果的构成。此外，药物建议系统1可以使信息终端100或外部装置中的任意一个或双方执行上述的各处理中的任意一个或多个处理。

[药物建议系统1的系统构成]

基于图2对作为本发明的优选的实施方式的药物建议系统1的系统构成进行说明。图2是表示作为本发明的优选的实施方式的药物建议系统1的系统构成的图。药物建议系统1是包括信息终端100，建议与疾病的诊断结果相应的药物的计算机系统。需要说明的是，信息终端100不限于一个，也可以是多个。此外，信息终端100不限于实际存在的装置，也可以是虚拟的装置。此外，可以由公共网络等与未图示的计算机、其他终端装置等外部装置以能进行通信的方式连接。

信息终端100是具备后述的功能的上述的终端装置。

[各功能的说明]

基于图3对作为本发明的优选的实施方式的药物建议系统1的功能进行说明。图3是表示信息终端100的功能框图的图。

信息终端100具备cpu(centralprocessingunit：中央处理器)、ram(randomaccessmemory：随机存取存储器)以及rom(readonlymemory：只读存储器)等作为控制部110，具备用于能与其他设备进行通信的设备，例如依据ieee802.11的wifi(wirelessfidelity：无线保真)对应元件作为通信部120。此外，信息终端100具备硬盘、半导体存储器、记录介质以及存储卡等数据的存储(storage)部作为存储部130。信息终端100在存储部130存储有后述的疾病数据库。此外，信息终端100具备由控制部110控制的输出显示数据、图像等的显示部、受理来自用户的输入的触摸面板、键盘、鼠标等输入部等的各种元件作为输入输出部140。

在信息终端100中，控制部110读取规定的程序，由此与通信部120协作实现药物通知模块150。此外，在信息终端100中，控制部110读取规定的程序，由此与存储部130协作实现存储模块160。此外，在信息终端100中，控制部110读取规定的程序，由此与输入输出部140协作实现应用程序模块170、问诊输出模块171、回答受理模块172、诊断模块173、诊断结果通知模块174、药物判断模块175、评价受理模块176以及学习模块177。

[学习处理]

基于图4对药物建议系统1所执行的学习处理进行说明。图4是表示信息终端100所执行的学习处理的流程图的图。结合本处理，对上述的各模块所执行的处理进行说明。

首先，应用程序模块170启动诊断用应用程序(步骤s10)。在步骤s10中，应用程序模块170受理来自用户的通过敲击输入、声音输入等实现的启动输入，由此启动相应的诊断用应用程序。在以下的各处理中，以应用程序执行实际处理的情况进行说明。

问诊输出模块171输出与患部、相应的患部的症状相关的多个选项、问诊或文本框等，作为问诊数据(步骤s11)，其中，文本框受理由用户直接输入的患部、相应的患部的症状。在步骤s11中，问诊输出模块171在显示部显示问诊数据。在该问诊数据中，包括用于获取用户的身体状况数据的选项、文本框。身体状况数据是指例如用户的体温(正常温度的体温和当前的体温)、基于照片的判定是有效的疾病(例如过敏性疾病、皮肤病以及传染病)的患部图像、血压、脉搏以及呼吸数。

需要说明的是，问诊输出模块171也可以通过声音输出等输出问诊数据。

回答受理模块172受理对问诊数据的回答作为回答数据(步骤s12)。在步骤s12中，回答受理模块172受理对上述的选项的选择输入、由虚拟键盘实现的文字输入或由来自用户的声音实现的声音输入等，由此受理回答数据。回答受理模块172还一并受理上述的身体状况数据，由此获取身体状况数据作为回答数据。回答受理模块172可以通过来自用户的选择输入、文字输入或声音输入受理该身体状况数据，也可以受理由可通信地连接的能获取身体状况数据的外部装置(例如体温计、拍摄装置、血压计以及呼吸计)计测的各种数据。

需要说明的是，回答受理模块172也可以受理由拍摄装置等拍摄到患部的患部图像作为回答数据。在该情况下，在后述的诊断的处理中，信息终端100进行图像解析，确定患部和该患部的症状，基于确定的结果进行诊断即可。

基于图6对回答受理模块172所受理的回答数据进行说明。图6是表示受理回答数据的状态的一个例子的图。在图6中，问诊输出模块171显示问诊显示区域200，回答受理模块172显示回答受理区域210、身体状况受理区域220、病史、服用史受理区域230以及诊断图标240。问诊显示区域200是显示上述的问诊的区域。在图6中，问诊输出模块171在问诊显示区域200中显示：“患部是什么地方？”、“是什么样的症状？”以及“发痒到什么程度？”。在回答受理区域210中，显示由用户输入的“后背起疹”和“严重”。问诊输出模块171基于从用户受理的回答，在该问诊显示区域200中追加显示新问诊内容。具体而言，首先，问诊输出模块171在问诊显示区域200中显示对患部和其症状的问诊。回答受理模块172在针对该问诊受理了由用户输入的“后背起疹”的情况下，进行文本解析，由此确认输入内容，确定患部和症状。在基于已确定的结果，需要用于确定实际的疾病的问诊的情况下，问诊输出模块171在问诊显示区域200中显示进一步的问诊。在本实施方式中，“发痒到什么程度？”相当于追加显示的新的问诊内容。回答受理模块172在回答受理区域210中显示作为该问诊的回答而受理输入的“严重”。回答受理模块172受理上述的身体状况数据，在回答受理区域210中显示该身体状况数据。回答受理模块172显示受理的“体温、血压、脉搏以及呼吸数等”各自的值。回答受理模块172受理用户的过往病史和服用史，在病史、服用史受理区域230中显示该病史和服用史。该病史、服用史受理区域230不限于来自用户的输入，也可以显示过去的由该诊断用应用程序诊断的结果的疾病的病名和针对该疾病开具处方的药物的名称和用量。回答受理模块172受理对诊断图标240的输入操作，由此检测输入的完成，诊断模块173执行后述的诊断。

诊断模块173基于受理的回答数据，进行诊断(步骤s13)。在步骤s13中，诊断模块173诊断与受理的回答数据中的患部和该患部的症状相应的疾病以及针对该疾病的药物的种类及其用量。此时，在到目前为止具有诊断了同样的症状或类似的症状的学习结果的情况下，执行后述的学习诊断处理。另一方面，在不具有学习结果的情况下，诊断模块173基于将患部和症状、与之相应的疾病的病名、处理方法(药物的种类及其用量)以及疾病的危险度建立对应地录入的疾病数据库来诊断疾病。疾病数据库预先存储于存储模块160。

[疾病数据库]

对存储模块160所存储的疾病数据库进行说明。存储模块160预选存储有从外部数据库、外部装置等预先获取到的疾病数据库。这也可以是储存于诊断用应用程序中的疾病数据库。如上所述，疾病数据库将患部和该患部的症状、实际的疾病的病名、处理方法(例如治疗药物、疗法)以及危险度(例如，对于需要早期治疗的疾病为高数值，对于在慢性化的情况下危险的疾病为中等程度的数值，对于自然治愈的疾病为低数值)建立对应。

在上述的例子中，诊断模块173基于患部为“后背”，其症状为“起疹”，其发痒程度为“严重”的回答数据，参照疾病数据库确定与这些患部和症状建立有对应的疾病。诊断模块173本次将相应的疾病确定为“过敏性湿疹”。此时，在确定了多个疾病的情况下，将可能性最高的疾病判断为本次诊断结果。

需要说明的是，在确定了多个疾病的情况下，诊断模块173也可以不将一个疾病判断为诊断结果，而将多个疾病判断为诊断结果。在该情况下，针对各个疾病判断可能性。

诊断结果通知模块174输出诊断的结果(步骤s14)。在步骤s14中，诊断结果通知模块174在显示部显示诊断的结果，由此进行输出，通知给用户。

基于图7，诊断结果通知模块174进行显示。对诊断结果显示屏幕的一个例子进行说明。图7是表示诊断结果通知模块174所显示的诊断结果显示屏幕的一个例子的图。在图7中，诊断结果通知模块174显示诊断结果显示区域300、身体状况、药品显示区域310以及结束图标320作为诊断结果显示屏幕。诊断结果显示区域300是显示诊断结果的区域。身体状况、药品显示区域310是显示基于身体状况数据的病情的程度和应当开具处方的药品的名称及其用量的区域。诊断结果通知模块174在诊断结果显示区域300中显示本次诊断的结果。在图7中，显示疾病的病名，以5级评价显示该疾病的可能性，显示该疾病的处理方法，以10级评价显示该疾病的危险度。诊断结果通知模块174在身体状况、药品显示区域310中显示基于诊断的疾病应当开具处方的药品的名称及其用量。在图7中，以5级评价显示皮肤的湿疹的程度，显示针对疾病的推荐药物及其用量。诊断结果通知模块174受理对结束图标320的输入操作，由此检测显示的完成，结束确定诊断结果的显示。

像这样由诊断结果通知模块174向用户建议与诊断关联的药物。

药物判断模块175判断本次输出的药物是否是处方药(步骤s15)。在步骤s15中，药物判断模块175基于本次输出的药物的名称，判断是否是处方药。在药物判断模块175判断为不是处方药的情况下(步骤s15为否)，执行后述的步骤s17的处理。

另一方面，在步骤s15中，在药物判断模块175判断为是处方药的情况(步骤s15为是)下，药物通知模块150将表示药物的名称及其用量的处方数据通知给能对该药物开具处方的药剂师(步骤s16)。在步骤s16中，药物通知模块150向成为对象的药剂师所持有的未图示的终端装置输出该处方数据并使其显示。药剂师基于该处方数据，准备需要的药物和用量即可。

需要说明的是，在该药物是需要与药剂师面谈的情况等特殊的药物的情况下，药物通知模块150在输出处方数据时，也可以通过自身的电话功能对该终端装置进行呼叫，执行通常的通话、视频通话等。此外，即使在为非处方药的情况下，药物通知模块150也可以将处方数据通知给成为其对象的处理药物的药剂师。

评价受理模块176受理由基于本次诊断结果的药物使症状如何变化的处方结果的输入(步骤s17)。在步骤s17中，评价受理模块176受理作为使用了所通知的药物的结果，症状已治愈等肯定的评价、症状无变化或恶化等否定的评价、不清楚症状是否变好等中性的评价。此时，与上述的回答数据同样，评价受理模块176通过对选项的选择输入、文字输入或声音输入等进行受理。

需要说明的是，与回答数据同样，评价受理模块176也受理患部图像作为处方结果。在该情况下，评价受理模块176也可以通过对患部图像进行图像解析，对药物使用前的患部图像和药物使用后的患部图像进行比较，由此判定对症状的上述的评价，由此进行受理。

学习模块177学习本次诊断的结果、开具处方的药物的种类及其用量、回答数据所包括的用户的身体状况数据、用户的过往病史和服用史以及处方结果的评价(步骤s18)。在步骤s18中，学习模块177学习与处方结果的评价为肯定的评价建立有对应的药物的种类及其用量、身体状况数据、过往病史以及服用史作为正确答案数据。此外，学习模块177学习与处方结果的评价为中性或否定的评价建立有对应的这些数据作为非正确答案数据。

需要说明的是，学习模块177可以基于上述的数据中的任意一个或多个的组合进行学习。例如，学习模块177可以将诊断的结果与开具处方的药物的种类及其用量建立对应来进行学习，也可以将诊断的结果、开具处方的药物的种类及其用量以及身体状况数据建立对应来进行学习，也可以将诊断的结果、开具处方的药物的种类及其用量以及用户的病史和服用史建立对应来进行学习，也可以由其他组合进行学习。

存储模块160存储学习的结果(步骤s19)。在步骤s19中，存储模块160分别存储正确答案数据和非正确答案数据作为学习结果。

以上是学习处理。

[学习诊断处理]

基于图5对药物建议系统1所执行的学习诊断处理进行说明。图5是表示信息终端100所执行的学习诊断处理的流程图的图。结合本处理，对上述的各模块所执行的处理进行说明。需要说明的是，对于与上述的学习处理同样的处理省略其详细记载。

与上述的诊断处理同样，信息终端100执行诊断用应用程序的启动、问诊数据的输出以及回答数据的受理处理(步骤s30～s32)。

诊断模块173基于受理的回答数据进行诊断(步骤s33)。在步骤s33中，诊断模块173诊断与受理的回答数据中的患部和该患部的症状相应的疾病和针对该疾病的药物的种类及其用量。此时，诊断模块173在进行药物的种类及其用量的诊断时，使用存储模块160所存储的学习数据。

药物判断模块175基于由本次诊断的结果判断出的药物的种类及其用量和学习数据中的药物的种类及其用量，判断由本次诊断的结果判断出的药物的种类及其用量是否适当(步骤s34)。在步骤s34中，药物判断模块175判断由本次诊断的结果判断出的药物的种类及其用量是否与正确答案数据一致或近似，由此判断是否适当。具体而言，与正确答案数据一致或近似是指：药物的种类和用量相同；药物的种类相同，但其用量不同；药物的种类不同，但为通用药(generic)等能期待实质同样的效果的药物的种类。

在步骤s34中，在药物判断模块175判断为不适当的情况下(步骤s34为否)，药物判断模块175判断为由本次诊断的结果判断出的药物对用户不适合，诊断模块173对其他药物进行诊断(步骤s35)。在步骤s35中，诊断模块173参照上述的疾病数据库等，由此对与由诊断的结果判断出的药物具有类似的效果的其他药物进行诊断。

诊断结果通知模块174输出诊断的疾病和重新诊断的药物的种类及其用量作为诊断的结果(步骤s36)。

另一方面，在步骤s34中，在药物判断模块175判断为适当的情况下(步骤s34为是)，诊断结果通知模块174输出诊断的疾病和药物的种类及其用量作为诊断的结果(步骤s36)。

在步骤s36中，诊断结果通知模块174将诊断的结果在显示部显示，由此进行输出，通知给用户。

基于图8，诊断结果通知模块174进行显示。对诊断结果显示屏幕的一个例子进行说明。图8是表示诊断结果通知模块174所显示的诊断结果显示屏幕的一个例子的图。在图8中，诊断结果通知模块174显示诊断结果显示区域400、身体状况、药品显示区域410以及结束图标420作为诊断结果显示屏幕。诊断结果显示区域400是显示诊断结果的区域。身体状况、药品显示区域410是显示基于身体状况数据的病情的程度和应当开具处方的药品的名称及其用量的区域。诊断结果通知模块174在诊断结果显示区域400中显示本次诊断的结果。在图8中，显示疾病的病名，以5级评价显示该疾病的可能性，显示该疾病的处理方法，以10级评价显示该疾病的危险度。诊断结果通知模块174在身体状况、药品显示区域410中显示基于诊断的疾病应当开具处方的药品的名称及其用量。在图8中，以5级评价显示皮肤的湿疹的程度，显示针对疾病的推荐药物及其用量。对于推荐药物及其用量，基于学习数据的学习的结果与用户的身体状况数据决定其内容。此外，对于推荐药物及其用量，基于学习数据的学习的结果和用户的过往病史以及服用数据决定其内容。诊断结果通知模块174受理对结束图标420的输入操作，由此检测显示的完成，结束确定诊断结果的显示。

像这样由诊断结果通知模块174根据与诊断的用户的身体状况以及过往病史和服用数据中的任意一个或双方相应的药物的学习结果，建议与诊断关联的药物。

对于信息终端100，之后的处理与上述的学习处理的步骤s15之后的处理为相同的处理，因此进行简单的说明。

药物判断模块175判断本次输出的药物是否为处方药(步骤s37)。步骤s37的处理与上述的步骤s15的处理相同。在药物判断模块175判断为不为处方药的情况下(步骤s37为否)，执行后述的步骤s39的处理。

另一方面，在步骤s37中，在药物判断模块175判断为处方药的情况下(步骤s37为是)，药物通知模块150将表示药物的名称及其用量的处方数据通知给能对该药物开具处方的药剂师(步骤s38)。步骤s38的处理与上述的步骤s16的处理相同。

评价受理模块176受理由基于本次诊断结果的药物使症状如何变化的处方结果的输入(步骤s39)。步骤s39的处理与上述的步骤s17的处理相同。

学习模块177学习本次诊断的结果、开具处方的药物的种类及其用量、回答数据所包括的用户的身体状况数据、用户的过往病史和服用史以及处方结果的评价(步骤s40)。步骤s40的处理与上述的步骤s18的处理相同。

存储模块160存储学习的结果(步骤s41)。步骤s41的处理与上述的步骤s19的处理相同。

以上为学习诊断处理。

需要说明的是，上述的各处理也可以不必是由信息终端100单独执行的构成。例如，药物建议系统1也可以是信息终端100向未图示的计算机、其他终端装置等外部装置发送回答数据，外部装置执行诊断并向信息终端100输出诊断结果的构成。此外，药物建议系统1也可以使信息终端100或外部装置中的任意一个或双方执行上述的各处理中的任意一个或多个处理。

上述的单元和功能通过由计算机(包括cpu、信息处理装置以及各种终端)读取规定的程序并执行来实现。程序由例如从计算机经由网络提供的(saas：软件即服务)方式提供。此外，程序由记录于例如软盘、cd(compactdisk：光盘，包括cd－rom等)、dvd(digitalversatiledisc：数字通用光盘，包括dvd－rom和dvd－ram等)等计算机可读取的记录介质的方式来提供。在该情况下，计算机从该记录介质读取程序，传送至内部存储装置或外部存储装置。存储并执行。此外，也可以将该程序预先记录于例如磁盘、光盘以及磁光盘等存储装置(记录介质)，从该存储装置经由通信线路提供给计算机。

以上，对本发明的实施方式进行了说明，但本发明不限于上述的这些实施方式。此外，本发明的实施方式所记载的效果不过是列举由本发明产生的最合适的效果，本发明的效果不受本发明的实施方式所记载的内容的限定。

附图标记说明：

1药物建议系统，100信息终端。