特開 2024-116992 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024116992

(43)【公開日】2024-08-28

(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム

(51)【国際特許分類】

   G16H 30/00 20180101AFI20240821BHJP

【ＦＩ】

G16H30/00

【審査請求】未請求

【請求項の数】13

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023022894

(22)【出願日】2023-02-16

(71)【出願人】

【識別番号】000000295

【氏名又は名称】沖電気工業株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001519

【氏名又は名称】弁理士法人太陽国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】兼保 和弘

【テーマコード（参考）】

5L099

【Ｆターム（参考）】

5L099AA04

(57)【要約】

【課題】より適切な医療提供の支援を行う情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを提供することを目的とする。
【解決手段】情報処理装置１０は、疾患が疑われるユーザを撮影した画像を取得する取得部３０と、画像に基づいて、ユーザの疾患の重症度を導出する導出部３２と、重症度に応じて、重症度ごとに予め定められた処置を行う処置部３４と、を備える。
【選択図】図３

【特許請求の範囲】

【請求項1】

疾患が疑われるユーザを撮影した画像を取得する取得部と、
前記画像に基づいて、前記ユーザの前記疾患の重症度を導出する導出部と、
前記重症度に応じて、前記重症度ごとに予め定められた処置を行う処置部と、
を備えた情報処理装置。

【請求項2】

前記取得部は、前記ユーザの生体情報を取得し、
前記導出部は、前記画像及び前記生体情報に基づいて、前記重症度を導出する
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記取得部は、前記ユーザによって入力された問診情報を取得し、
前記導出部は、前記画像及び前記問診情報に基づいて、前記重症度を導出する
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記導出部は、
前記画像に基づいて、前記ユーザが前記疾患に罹患している確度を導出し、
前記確度が予め定められた閾値以上である場合に、前記重症度を導出する
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記取得部は、前記ユーザの生体情報を取得し、
前記導出部は、前記画像及び前記生体情報に基づいて、前記確度を導出する
請求項４に記載の情報処理装置。

【請求項6】

前記取得部は、前記ユーザによって入力された問診情報を取得し、
前記導出部は、前記画像及び前記問診情報に基づいて、前記確度を導出する
請求項４に記載の情報処理装置。

【請求項7】

前記導出部は、前記画像を入力とし、前記重症度を出力とするよう予め学習された学習済モデルを用いて、前記重症度を導出する
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項8】

前記学習済モデルは、複数のユーザのそれぞれを撮影した学習用画像と、前記複数のユーザのそれぞれの疾患の重症度と、の組合せを含む教師データを用いて学習された機械学習モデルである
請求項７に記載の情報処理装置。

【請求項9】

前記処置部は、前記重症度が予め定められた閾値以上である場合に、前記処置として、前記ユーザの診療予約及び救急車の手配の少なくとも一方を行う
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項10】

前記処置部は、前記重症度が予め定められた閾値未満である場合に、前記処置として、前記ユーザの自宅宛に食料品及び医薬品の少なくとも一方の配送手配を行う
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項11】

前記疾患は、感染性呼吸器疾患である
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項12】

コンピュータが、
疾患が疑われるユーザを撮影した画像を取得し、
前記画像に基づいて、前記ユーザの前記疾患の重症度を導出し、
前記重症度に応じて、前記重症度ごとに予め定められた処置を行う
処理を行う情報処理方法。

【請求項13】

コンピュータに、
疾患が疑われるユーザを撮影した画像を取得し、
前記画像に基づいて、前記ユーザの前記疾患の重症度を導出し、
前記重症度に応じて、前記重症度ごとに予め定められた処置を行う
処理を実行させるための情報処理プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

近年、新型コロナウイルス感染症（ＣＯＶＩＤ－１９）の影響により、医療機関への受診者が増加し、医療体制が逼迫する状況が生じている。このような状況において、受診者が任意の医療機関を訪れて診療を受けるという従来手法では、適切な医療機関の選択に医療機関及び受診者の双方の手間を要したり、待機時間が増加したりする等の問題が生じていた。また、受診機会の増加及び待機時間の増加に伴って、感染拡大リスクが高まるという問題も生じていた。

【0003】

これに対して、適切な医療の提供を図る各種技術が提案されている。例えば、特許文献１には、問診情報及び生体情報を基にユーザの疾病内容と緊急度を判定し、判定結果に応じた対処法等のコメントをユーザ端末に返信したり、診察予約依頼及び救急車の出動依頼を実行したりすることが記載されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２００６－１６３８１７号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかしながら、特許文献１の技術では、受診者自身が問診情報を入力するため個人差が生じ、疾病内容と緊急度を適切に判定できず、判定結果に応じた適切な処置を実行できない場合があった。

【0006】

本開示は、より適切な医療提供の支援を行う情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを提供する。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本開示に係る情報処理装置は、疾患が疑われるユーザを撮影した画像を取得する取得部と、前記画像に基づいて、前記ユーザの前記疾患の重症度を導出する導出部と、前記重症度に応じて、前記重症度ごとに予め定められた処置を行う処置部と、を備える。

【0008】

また、本開示に係る情報処理方法は、コンピュータが、疾患が疑われるユーザを撮影した画像を取得し、前記画像に基づいて、前記ユーザの前記疾患の重症度を導出し、前記重症度に応じて、前記重症度ごとに予め定められた処置を行う。

【0009】

また、本開示に係る情報処理プログラムは、コンピュータに、疾患が疑われるユーザを撮影した画像を取得し、前記画像に基づいて、前記ユーザの前記疾患の重症度を導出し、前記重症度に応じて、前記重症度ごとに予め定められた処置を行う処理を実行させる。

【発明の効果】

【0010】

本開示によれば、より適切な医療提供の支援を行う情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを提供できる。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】情報処理システムの概略構成の一例を示す図である。

【図2】情報処理装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。

【図3】情報処理装置の機能的な構成の一例を示すブロック図である。

【図4】診断モデルについて説明するための図である。

【図5】情報処理の一例を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0012】

以下、図面を参照して本開示の実施形態について説明する。図１は、本実施形態に係る情報処理装置１０を適用した情報処理システム１の概略構成図である。図１に示すように、情報処理システム１は、端末装置４と、情報処理装置１０と、を備える。また、端末装置４と、情報処理装置１０と、は有線又は無線のネットワーク６を経由して通信可能な状態で接続されている。

【0013】

端末装置４は、受診者２が所有する静止画像及び／又は動画像を撮影可能なカメラ機能を有する少なくとも１台の装置であり、例えば、スマートフォン、タブレット端末、ウェアラブル端末及びパーソナルコンピュータ等を適宜適用できる。情報処理装置１０は、医療機関等に設置される少なくとも１台の装置であり、医療従事者が情報の閲覧及び操作等を行う。受診者２が、本開示のユーザの一例である。

【0014】

受診者２は、自身が疾患、特に感染性呼吸器疾患であることを疑う場合に、自宅からオンラインでのリモート診療を端末装置４を介して情報処理装置１０に対して依頼する。感染性呼吸器疾患とは、咳、痰、発熱及び胸痛等の自覚症状を発する疾患であり、例えば、新型コロナウイルス感染症（ＣＯＶＩＤ－１９）、インフルエンザウイルス感染症、かぜ症候群、急性気管支炎及び肺炎等である。情報処理装置１０は、端末装置４からリモート診療の依頼を受け付けると、端末装置４に対して、診療に必要な情報の入力を要求する。以下、情報処理装置１０の機能について説明する。

【0015】

まず、図２を参照して、情報処理装置１０のハードウェア構成の一例を説明する。図２に示すように、情報処理装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２１、不揮発性の記憶部２２、及び一時記憶領域としてのメモリ２３を含む。また、情報処理装置１０は、液晶ディスプレイ等のディスプレイ２４、タッチパネル、キーボード及びマウス等の入力部２５、並びにネットワークＩ／Ｆ（InterFace）部２６を含む。ネットワークＩ／Ｆ部２６は、端末装置４及びその他外部装置等との有線又は無線通信を行う。ＣＰＵ２１、記憶部２２、メモリ２３、ディスプレイ２４、入力部２５及びネットワークＩ／Ｆ部２６は、システムバス及びコントロールバス等のバス２８を介して相互に各種情報の授受が可能に接続されている。

【0016】

記憶部２２は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）及びフラッシュメモリ等の記憶媒体によって実現される。記憶部２２には、情報処理装置１０における情報処理プログラム２７が記憶される。ＣＰＵ２１は、記憶部２２から情報処理プログラム２７を読み出してからメモリ２３に展開し、展開した情報処理プログラム２７を実行する。ＣＰＵ２１が本開示のプロセッサの一例である。また、記憶部２２には、後述する診断モデルＭ１が記憶される。情報処理装置１０としては、例えば、パーソナルコンピュータ、サーバコンピュータ、スマートフォン、タブレット端末及びウェアラブル端末等を適宜適用できる。

【0017】

次に、図３を参照して、情報処理装置１０の機能的な構成の一例について説明する。図３に示すように、情報処理装置１０は、取得部３０、導出部３２、処置部３４及び制御部３６を含む。ＣＰＵ２１が情報処理プログラム２７を実行することにより、ＣＰＵ２１が取得部３０、導出部３２、処置部３４及び制御部３６の各機能部として機能する。

【0018】

まず、制御部３６は、端末装置４からリモート診療の依頼を受け付けると、端末装置４に対して、疾患が疑われる受診者２の静止画像及び／又は動画像を撮影するよう要求する。受診者２は、自身の顔色、姿勢、咳及び痰の出方等の様子が分かるように、端末装置４を用いて静止画像及び／又は動画像を撮影する。この場合、静止画像であれば予め定められた間隔で１０枚程度撮影し、動画像であれば５分程度撮影することが好ましい。

【0019】

また、制御部３６は、端末装置４からリモート診療の依頼を受け付けると、端末装置４に対して、疾患が疑われる受診者２の生体情報を入力するよう要求する。生体情報とは、例えば、体温、動脈血酸素飽和度（ＳｐＯ_２）、心拍、心電、筋電、血圧、体重、体脂肪率、筋肉量、骨密度及び血糖値等である。受診者２は、体温計等の測定器を用いて生体情報を測定し、手動で入力を行ってもよい。また例えば、これらの生体情報を測定可能なセンサを有するスマートウォッチを用いて生体情報を測定し、スマートウォッチが端末装置４に対して生体情報を送信してもよい。

【0020】

また、制御部３６は、端末装置４からリモート診療の依頼を受け付けると、端末装置４に対して、問診情報の入力を要求する。問診情報とは、例えば、受診者２自身の自覚症状、既往歴、内服薬、家族の既往歴、アレルギーの有無及び渡航歴等であり、問診項目が予め定められている。受診者２は、端末装置４を用いて、それぞれの問診項目に回答する。

【0021】

取得部３０は、上述のようにして端末装置４によって撮影された、疾患が疑われる受診者２を撮影した画像を取得する。ここで、画像とは、１枚の静止画像であってもよいし、上述したように複数枚の静止画像であってもよいし、動画像であってもよい。また、取得部３０は、上述のようにして端末装置４において入力された受診者２の生体情報及び問診情報を取得してもよい。

【0022】

導出部３２は、取得部３０によって取得された画像に基づいて、受診者２が疾患に罹患している確度を導出する。この場合、導出部３２は、生体情報及び問診情報を確度の導出に用いてもよい。また、導出部３２は、受診者２が何の疾患に罹患しているかを判定することが好ましい。例えば、導出部３２は、新型コロナウイルス感染症に罹患している確度、インフルエンザウイルス感染症に罹患している確度、かぜ症候群に罹患している確度、等と疾患の種類ごとに確度を導出し、最も確度が高い疾患に受診者２が罹患していると判定してもよい。確度は、例えば、画像に写る受診者２の顔色、姿勢、咳及び痰の出方等の様子から推定できる。

【0023】

制御部３６は、導出部３２によって導出された確度が予め定められた閾値以上である場合に、端末装置４に対して、更なる受診者２の静止画像及び／又は動画像の撮影を要求してもよい。より長い期間の受診者２の様子を観察することで、重症度の導出の精度が高まるためである。例えば、静止画像であれば予め定められた間隔で６０枚程度撮影し、動画像であれば３０分程度撮影することが好ましい。取得部３０は、このようにして端末装置４によって撮影された、受診者２を撮影した画像を更に取得してもよい。

【0024】

導出部３２は、導出した確度が予め定められた閾値以上である場合に、取得部３０によって取得された画像（確度の導出後に更に取得した画像を含む）に基づいて、受診者２の疾患の重症度を導出してもよい。この場合、導出部３２は、生体情報及び問診情報を重症度の導出に用いてもよい。例えば、確度に応じて受診者２が新型コロナウイルス感染症に罹患していると判定された場合、画像に写る受診者２の咳の頻度が多く、静止したり臥したりした時間が長いほど、重症度が高いと推定される。

【0025】

具体的には、図４に示すように、導出部３２は、受診者２を撮影した画像を入力とし、重症度を出力とするよう予め学習された診断モデルＭ１を用いて、受診者２の疾患の重症度を導出してもよい。診断モデルＭ１は、複数の受診者のそれぞれを撮影した学習用画像と、複数の受診者のそれぞれの疾患の重症度と、の組合せを含む教師データを用いて学習された機械学習モデルである。なお、教師データには、各種疾患（新型コロナウイルス感染症、インフルエンザウイルス感染症及びかぜ症候群等）のそれぞれに罹患している受診者に関するデータが含まれることが好ましい。また、本実施形態における画像は、受診者２ごとに異なる端末装置４によって撮影される画像であることから、教師データには、解像度、顔の写り込み方及び照明条件等が異なる学習用画像が含まれることが好ましい。

【0026】

このような機械学習モデルとしては、例えば、畳み込み型ニューラルネットワーク（ＣＮＮ：Convolutional Neural Network)及び再帰型ニューラルネットワーク(ＲＮＮ：Recurrent Neural Network)等の公知のモデルを適宜適用できる。診断モデルＭ１が、本開示の学習済モデルの一例である。

【0027】

また、診断モデルＭ１は、更に、受診者２の生体情報及び問診情報の少なくとも一方を入力としてもよい。この場合の診断モデルＭ１の教師データには、複数の受診者のそれぞれの生体情報及び問診情報の少なくとも一方が含まれることとなる。導出部３２は、このような診断モデルＭ１に受診者２の画像と、生体情報及び問診情報の少なくとも一方と、を入力することによって、受診者２の疾患の重症度を導出してもよい。

【0028】

また、診断モデルＭ１は、更に、受診者２が疾患に罹患している確度を出力としてもよい。この場合の診断モデルＭ１の教師データには、複数の受診者のそれぞれが疾患に罹患している確度が含まれることとなる。導出部３２は、このような診断モデルＭ１に受診者２の画像、又は、受診者２の画像と、生体情報及び問診情報の少なくとも一方と、を入力することによって、受診者２の疾患の確度を導出してもよい。

【0029】

処置部３４は、導出部３２によって導出された重症度に応じて、重症度ごとに予め定められた処置を行う。例えば、処置部３４は、導出部３２によって導出された重症度が予め定められた閾値以上である場合に、処置として、受診者２の診療予約及び救急車の手配の少なくとも一方を行ってもよい。重症の場合には、早急な対面診療が求められるためである。診療予約には、受診者２が対面診療を行う医療機関の選択及び受診日時等の手配が含まれる。

【0030】

また例えば、処置部３４は、導出部３２によって導出された重症度が予め定められた閾値未満である場合に、処置として、受診者２の自宅宛に食料品及び医薬品の少なくとも一方の配送手配を行ってもよい。軽症の場合には、自宅での療養で病状が改善されることが期待されるためである。

【0031】

次に、図５を参照して、本実施形態に係る情報処理装置１０の作用を説明する。情報処理装置１０において、ＣＰＵ２１が情報処理プログラム２７を実行することによって、図５に示す情報処理が実行される。情報処理は、例えば、受診者２から端末装置４を介してリモート診療の依頼があった場合に実行される。

【0032】

ステップＳ１０で、取得部３０は、疾患が疑われる受診者を撮影した画像を取得する。この画像は、例えば、静止画像であれば１０枚程度であり、動画像であれば５分程度である。ステップＳ１２で、取得部３０は、受診者の生体情報を取得する。ステップＳ１４で、取得部３０は、受診者の問診情報を取得する。

【0033】

ステップＳ１６で、導出部３２は、少なくともステップＳ１０で取得された画像に基づいて、好ましくはステップＳ１２で取得された生体情報及びステップＳ１４で取得された問診情報の少なくとも一方にも基づいて、受診者２が疾患に罹患している確度を導出する。ステップＳ１８で、導出部３２は、ステップＳ１６で導出した確度が予め定められた閾値以上であるか否かを判定し、ステップＳ１８が肯定判定の場合は、ステップＳ２０へ移行する。

【0034】

ステップＳ２０で、取得部３０は、受診者２を撮影した画像を更に取得してもよい。この画像は、例えば、静止画像であれば６０枚程度であり、動画像であれば３０分程度である。ステップＳ２２で、導出部３２は、少なくともステップＳ２０で取得された画像に基づいて、好ましくはステップＳ１２で取得された生体情報及びステップＳ１４で取得された問診情報の少なくとも一方にも基づいて、受診者２の疾患の重症度を導出する。ステップＳ２４で、導出部３２は、ステップＳ２２で導出した重症度が予め定められた閾値以上であるか否かを判定する。

【0035】

ステップＳ２４が肯定判定の場合、ステップＳ２６へ移行する。ステップＳ２６で、処置部３４は、受診者２の診療予約及び救急車の手配の少なくとも一方を行う。一方、ステップＳ２４が否定判定の場合、ステップＳ２８へ移行する。ステップＳ２８で、処置部３４は、受診者２の自宅宛に食料品及び医薬品の少なくとも一方の配送手配を行う。ステップＳ２６又はステップＳ２８が完了した場合、及び、ステップＳ１８が否定判定の場合は、本情報処理を終了する。

【0036】

以上説明したように、本開示の一態様に係る情報処理装置１０は、疾患が疑われるユーザを撮影した画像を取得する取得部３０と、画像に基づいて、ユーザの疾患の重症度を導出する導出部３２と、重症度に応じて、重症度ごとに予め定められた処置を行う処置部３４と、を備える。すなわち、本開示の技術によれば、受診者２の様子を画像で確認しながら、重症度に応じたより適切な医療提供の支援を行うことができる。また、重症度に応じたより適切な医療を提供することによって、受診者数及び受診回数を低減し、待機時間を短縮化できるので、感染拡大リスクを低減することに寄与できる。

【0037】

なお、上記実施形態においては、導出部３２が、受診者２を撮影した画像、生体情報及び問診情報に基づいて受診者２が疾患に罹患している確度を導出した後、確度が高い場合に、重症度を導出する形態について説明したが、これに限らない。例えば、確度の導出を行わず、全ての受診者２に対して重症度の導出を行ってもよい。

【0038】

また、上記実施形態においては、導出部３２が、受診者２を撮影した画像、生体情報及び問診情報に基づいて確度及び重症度を導出する形態について説明したが、これに限らない。確度及び重症度の導出には、少なくとも受診者２を撮影した画像を用いればよく、生体情報及び問診情報の少なくとも一方は省略してもよい。

【0039】

すなわち、例えば、導出部３２は、受診者２を撮影した画像に基づいて、重症度を導出してもよい。また例えば、導出部３２は、受診者２を撮影した画像及び生体情報に基づいて、重症度を導出してもよい。また例えば、導出部３２は、受診者２を撮影した画像及び問診情報に基づいて、重症度を導出してもよい。

【0040】

また例えば、導出部３２は、受診者２を撮影した画像に基づいて、確度を導出してもよい。また例えば、導出部３２は、受診者２を撮影した画像及び生体情報に基づいて、確度を導出してもよい。また例えば、導出部３２は、受診者２を撮影した画像及び問診情報に基づいて、確度を導出してもよい。これらの場合、省略する生体情報及び／又は問診情報は、端末装置４における入力も省略してもよい。

【0041】

また、上記実施形態において、例えば、取得部３０、導出部３２、処置部３４及び制御部３６といった各種の処理を実行する処理部（processing unit）のハードウェア的な構造としては、次に示す各種のプロセッサ（processor）を用いることができる。上記各種のプロセッサには、前述したように、ソフトウェア（プログラム）を実行して各種の処理部として機能する汎用的なプロセッサであるＣＰＵに加えて、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の製造後に回路構成を変更可能なプロセッサであるプログラマブルロジックデバイス（Programmable Logic Device：ＰＬＤ）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等の特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路等が含まれる。

【0042】

１つの処理部は、これらの各種のプロセッサのうちの１つで構成されてもよいし、同種又は異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡの組み合わせや、ＣＰＵとＦＰＧＡとの組み合わせ）で構成されてもよい。また、複数の処理部を１つのプロセッサで構成してもよい。

【0043】

複数の処理部を１つのプロセッサで構成する例としては、第１に、クライアント及びサーバ等のコンピュータに代表されるように、１つ以上のＣＰＵとソフトウェアの組み合わせで１つのプロセッサを構成し、このプロセッサが複数の処理部として機能する形態がある。第２に、システムオンチップ（System on Chip：ＳｏＣ）等に代表されるように、複数の処理部を含むシステム全体の機能を１つのＩＣ（Integrated Circuit）チップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように、各種の処理部は、ハードウェア的な構造として、上記各種のプロセッサの１つ以上を用いて構成される。

【0044】

更に、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造としては、より具体的には、半導体素子などの回路素子を組み合わせた電気回路（circuitry）を用いることができる。

【0045】

また、上記実施形態では、情報処理装置１０における情報処理プログラム２７が記憶部２２に予め記憶されている態様を説明したが、これに限定されない。情報処理プログラム２７は、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＤＶＤ－ＲＯＭ（Digital Versatile Disc Read Only Memory）、及びＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等の記録媒体に記録された形態で提供されてもよい。また、情報処理プログラム２７は、ネットワークを介して外部装置からダウンロードされる形態としてもよい。更に、本開示の技術は、プログラムに加えて、プログラムを非一時的に記憶する記憶媒体にもおよぶ。

【符号の説明】

【0046】

１ 情報処理システム
２ 受診者
４ 端末装置
６ ネットワーク
１０ 情報処理装置
２１ ＣＰＵ
２２ 記憶部
２３ メモリ
２４ ディスプレイ
２５ 入力部
２６ ネットワークＩ／Ｆ
２７ 情報処理プログラム
２８ バス
３０ 取得部
３２ 導出部
３４ 処置部
３６ 制御部
Ｍ１ 診断モデル

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】