PROBLEM TO BE SOLVED: To evaluate a medical report more objectively without putting additional pressure on a doctor.SOLUTION: A center server 20 includes a natural language processing part 43 and an evaluation score calculation part 44. The natural language processing part 43 applies natural language processing to descriptive sentences in a first radiographic image interpretation report 15a by a first radiologist and in a second radiographic image interpretation report 15b by a second radiologist, and extracts phrases constituting the descriptive sentences according to category. The evaluation score calculation part 44 extracts a category of the phrases extracted by the natural language processing part 43 from a phrase list 57, and extracts similarity of the category from a similarity list 58. The evaluation score calculation part 44 calculates an evaluation score for each category based on the extracted similarity, and also calculates an average by dividing a value by the number of categories after adding the evaluation score for each category, and then determines the average as a comprehensive evaluation score of the first radiographic image interpretation report. The evaluation score calculated by the evaluation score calculation part 44 is transmitted to a report creation terminal 15 of the first radiologist, and is displayed on the report creation terminal 15 as an evaluation result display window 65.COPYRIGHT: (C)2012,JPO&INPIT【課題】医師に余計な負担を掛けずに、より客観性のある医用レポートの評価を行う。【解決手段】センタサーバ20には、自然言語処理部43と評価点算出部44が構築される。自然言語処理部43は、一次読影医による一次読影レポート15aと二次読影医による二次読影レポート15bの記述文に自然言語処理を施し、記述文を構成する語句をカテゴリ別に抽出する。評価点算出部44は、自然言語処理部43で抽出した語句の分類を語句リスト57から抽出し、その分類の類似度を類似度リスト58から抽出する。評価点算出部44は、抽出した類似度を元にカテゴリ別の評価点を算出する。また、カテゴリ別の評価点を加算してカテゴリ数で除算した平均を算出し、これを一次読影レポートの総合評価点とする。評価点算出部44で算出した評価点は一次読影医のレポート作成端末15に送信され、レポート作成端末15にて評価結果表示ウィンドウ65として表示される。【選択図】図4
