特開 2024-99298 医用情報処理装置、医用情報処理方法、及びプログラム

(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】P2024099298

(43)【公開日】2024-07-25

(54)【発明の名称】医用情報処理装置、医用情報処理方法、及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G16H 50/20 20180101AFI20240718BHJP

【ＦＩ】

G16H50/20

【審査請求】未請求

【請求項の数】10

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023003141

(22)【出願日】2023-01-12

(71)【出願人】

【識別番号】594164542

【氏名又は名称】キヤノンメディカルシステムズ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001634

【氏名又は名称】弁理士法人志賀国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】野田 陽太

【テーマコード（参考）】

5L099

【Ｆターム（参考）】

5L099AA04

(57)【要約】

【課題】合併症の危険度を正当に評価する。
【解決手段】実施形態の医用情報処理装置は、取得部と、第１推定部と、第２推定部と、第３推定部と、を持つ。取得部は、少なくとも１つの背景疾患を有する患者に関する患者情報を取得する。第１推定部は、前記患者情報と、前記背景疾患に関連する第１の関連疾患に関する第１の予測モデルとに基づいて、前記第１の関連疾患に関する第１の推定結果を算出する。第２推定部は、前記患者情報と、前記背景疾患に関連する第２の関連疾患に関する第２の予測モデルとに基づいて、前記第２の関連疾患に関する第２の推定結果を算出する。第３推定部は、前記第１の推定結果と、前記第２の推定結果とに基づいて、前記第１の関連疾患と前記第２の関連疾患との併発に関する第３の推定結果を算出する。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

少なくとも１つの背景疾患を有する患者に関する患者情報を取得する取得部と、
前記患者情報と、前記背景疾患に関連する第１の関連疾患に関する第１の予測モデルとに基づいて、前記第１の関連疾患に関する第１の推定結果を算出する第１推定部と、
前記患者情報と、前記背景疾患に関連する第２の関連疾患に関する第２の予測モデルとに基づいて、前記第２の関連疾患に関する第２の推定結果を算出する第２推定部と、
前記第１の推定結果と、前記第２の推定結果とに基づいて、前記第１の関連疾患と前記第２の関連疾患との併発に関する第３の推定結果を算出する第３推定部と、を備える、
医用情報処理装置。

【請求項2】

前記第３推定部は、前記第３の推定結果として、前記第１の推定結果と前記第２の推定結果との少なくとも一方が補正された推定結果を出力する、
請求項１に記載の医用情報処理装置。

【請求項3】

前記第３の推定結果として前記第１の関連疾患と前記第２の関連疾患とが併発した場合の前記背景疾患に関する推定結果を出力する併発推定部を更に備える、
請求項１または２に記載の医用情報処理装置。

【請求項4】

前記患者情報は、性別、年齢、血液検査値、呼吸機能検査値、心機能検査値、画像、画像所見、前記背景疾患の名称、または前記背景疾患の重症度もしくは緊急度のうち少なくともいずれか１つを含む、
請求項１に記載の医用情報処理装置。

【請求項5】

前記第１推定部は、前記患者に対する介入に関する介入情報に更に基づいて、前記第１の推定結果を算出する、
請求項１に記載の医用情報処理装置。

【請求項6】

前記介入情報は、手術、前記手術による切除情報、切除位置、または手技のうち少なくともいずれか１つを含む、
請求項５に記載の医用情報処理装置。

【請求項7】

前記第３推定部は、前記背景疾患の危険度を更に推定する、
請求項１に記載の医用情報処理装置。

【請求項8】

前記第３の推定結果を表示部に表示させる表示制御部を更に備える、
請求項１に記載の医用情報処理装置。

【請求項9】

コンピュータが、
少なくとも１つの背景疾患を有する患者に関する患者情報を取得し、
前記患者情報と、前記背景疾患に関する第１の関連疾患に関する第１の予測モデルとに基づいて、前記第１の関連疾患に関する第１の推定結果を算出し、
前記患者情報と、前記背景疾患に関連する第２の関連疾患に関する第２の予測モデルとに基づいて、前記第２の関連疾患に関する第２の推定結果を算出し、
前記第１の推定結果と、前記第２の推定結果とに基づいて、前記第１の関連疾患と前記第２の関連疾患との併発に関する第３の推定結果を算出する、
医用情報処理方法。

【請求項10】

コンピュータに、
少なくとも１つの背景疾患を有する患者に関する患者情報を取得し、
前記患者情報と、前記背景疾患に関する第１の関連疾患に関する第１の予測モデルとに基づいて、前記第１の関連疾患に関する第１の推定結果を算出し、
前記患者情報と、前記背景疾患に関連する第２の関連疾患に関する第２の予測モデルとに基づいて、前記第２の関連疾患に関する第２の推定結果を算出し、
前記第１の推定結果と、前記第２の推定結果とに基づいて、前記第１の関連疾患と前記第２の関連疾患との併発に関する第３の推定結果を算出する、ことを行わせる、
プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本明細書及び図面に開示の実施形態は、医用情報処理装置、医用情報処理方法、及びプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

合併症の発症を予測する際に、複数の合併症の併発を考慮する技術がある。例えば、２つ目の合併症の発症をスコアで表すモデルが提案されている。このモデルでは、１つの合併症から２つ目の合併症が発症するまでの期間が長いほど小さな値となり、その期間が長いほど大きな値となるスコアを予測する。

【0003】

患者を治療した後に複数の合併症が併発した際に、合併症の組み合わせによっては、合併症のいずれかが単体で発症している場合と比べて悪化することがある。例えば、肺炎が慢性閉塞性肺炎疾患の予後不良と関連している事例や、糖尿病が心不全の予後不良を関連している事例を示すものがある。

【0004】

複数の合併症が併発する場合の危険度を判定する際に、それぞれの合併症単体についての危険度を予測するモデルの結果を単純に集めただけでは合併症の併発による症状の悪化を考慮できない。このため、治療に伴う合併症の危険度を過小評価してしまう可能性がある。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】特開２０１０－２０３９４９号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

本明細書及び図面に開示の実施形態が解決しようとする課題は、合併症の危険度を正当に評価することである。ただし、本明細書及び図面に開示の実施形態により解決しようとする課題は上記課題に限られない。後述する実施形態に示す各構成による各効果に対応する課題を他の課題として位置づけることもできる。

【課題を解決するための手段】

【0007】

実施形態の医用情報処理装置は、取得部と、第１推定部と、第２推定部と、第３推定部と、を持つ。取得部は、少なくとも１つの背景疾患を有する患者に関する患者情報を取得する。第１推定部は、前記患者情報と、前記背景疾患に関連する第１の関連疾患に関する第１の予測モデルとに基づいて、前記第１の関連疾患に関する第１の推定結果を算出する。第２推定部は、前記患者情報と、前記背景疾患に関連する第２の関連疾患に関する第２の予測モデルとに基づいて、前記第２の関連疾患に関する第２の推定結果を算出する。第３推定部は、前記第１の推定結果と、前記第２の推定結果とに基づいて、前記第１の関連疾患と前記第２の関連疾患との併発に関する第３の推定結果を算出する。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】第１の実施形態の病院内システム１の構成の一例を示すブロック図。

【図2】第１の実施形態の医用情報処理装置１００の構成の一例を示すブロック図。

【図3】第１の実施形態の医用情報処理装置１００における処理の一例を示すフローチャート。

【図4】複数の関連疾患の組み合わせに応じた補正関数の対応の一例を示す図。

【図5】危険度が表示されたディスプレイ１３０の画面の一例を示す。

【図6】危険度が表示されたディスプレイ１３０の画面の一例を示す。

【図7】危険度が表示されたディスプレイ１３０の画面の一例を示す。

【図8】第１の実施形態の医用情報処理装置１００における情報の流れを説明する図。

【図9】第２の実施形態の医用情報処理装置１００の構成の一例を示すブロック図。

【図10】第２の実施形態の医用情報処理装置１００における処理の一例を示すフローチャート。

【図11】第２の実施形態の医用情報処理装置１００における情報の流れを説明する図。

【図12】関連疾患を併発する発症率の一例を示すグラフ。

【図13】第３の実施形態の医用情報処理装置１００の構成の一例を示すブロック図。

【図14】第３の実施形態の医用情報処理装置１００における処理の一例を示すフローチャートの一部。

【図15】第３の実施形態の医用情報処理装置１００における情報の流れを説明する図。

【発明を実施するための形態】

【0009】

以下、図面を参照しながら、実施形態の医用情報処理装置、医用情報処理方法、及びプログラムについて説明する。

【0010】

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態の病院内システム１の構成の一例を示すブロック図である。第１の実施形態の病院内システム１は、例えば、病院情報システム（Hospital Information System：以下、ＨＩＳ）１０と、放射線科情報システム（Radiology Information System：以下、ＲＩＳ）２０と、医用画像診断装置（モダリティ）３０と、画像保存通信システム（ＰＡＣＳ：Picture Archiving and Communication System）４０と、医用情報処理装置１００とを備える。

【0011】

ＨＩＳ１０は、病院内での業務支援を行うコンピュータシステムである。具体的には、ＨＩＳ１０は、各種サブシステムを有する。各種サブシステムとしては、例えば、電子カルテシステム、医療会計システム、診療予約システム、来院受付システム、入退院管理システムが含まれる。

【0012】

ＨＩＳ１０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサ、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリ、ディスプレイ、入力インターフェース及び通信インターフェースを備えるサーバ装置やクライアント端末等のコンピュータを含む。

【0013】

ユーザは、ＨＩＳ１０に含まれる電子カルテシステムを用いて、患者に関する情報（以下、患者情報）及び治療など患者に対する介入に関する情報（以下、介入情報）を入力したり参照したりする。ユーザは、ＨＩＳ１０に対して画像検査オーダーを発行する。患者は、例えば、少なくとも１つの背景疾患を有する。ＨＩＳ１０は、画像検査オーダーに応じたオーダー情報をＲＩＳ２０などの他のシステムに転送する。

【0014】

ＨＩＳ１０は、ユーザによる入力インターフェースの入力操作に応じて患者情報を生成し、メモリに格納して保存する。ＨＩＳ１０は、医用情報処理装置１００の要求に応じて、保存している患者情報及び介入情報を医用情報処理装置１００に提供する。患者情報は、患者ごとに作成されている。患者情報は、例えば、患者の性別、年齢、血液検査値、呼吸機能検査値、心機能検査値、画像、及び画像所見を含む。

【0015】

ユーザは、患者に対する介入が行われるごとに、患者情報及び介入情報を生成するための入力操作を実行する。ＨＩＳ１０は、入力操作に応じた患者情報及び介入情報を生成してメモリに保存する。介入情報は、例えば、手術、手術による切除情報、切除位置、または手技のうち少なくともいずれか１つを含む。例えば、介入が肺がん患者の手術である場合、介入情報のうち、切除情報は、区域切除、肺葉切除、片肺全摘、または楔状切除であるかの情報を含む。切除する位置は、例えば、切除する区域あるいは肺葉の位置を含み、手技は、例えば、開胸手術あるいは胸腔鏡手術のいずれかを含む。

【0016】

ＲＩＳ２０は、画像診断部門での業務支援を行うコンピュータシステムである。ＲＩＳ２０は、ＨＩＳ１０と連携した画像検査オーダーの予約管理のほか、検査機器への予約情報連携、検査情報の管理などを行う。ＲＩＳ２０は、例えば、ＣＰＵ等のプロセッサ、ＲＯＭやＲＡＭ等のメモリ、ディスプレイ、入力インターフェース及び通信インターフェースを備えるサーバ装置やクライアント端末等のコンピュータを含む。

【0017】

モダリティ３０は、例えば、画像検査指示等に基づき決定される撮影条件（撮影プロトコル）に従い撮像（撮影）を実行する。モダリティ３０としては、例えば、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置、Ｘ線診断装置、磁気共鳴イメージング装置、超音波診断装置、核医学診断装置等が挙げられる。モダリティ３０は、例えば、医師（放射線科医）や診療放射線技師等のオペレータにより操作される。モダリティ３０の撮像により生成された医用画像（画像データ）はＰＡＣＳ４０に送信される。

【0018】

ＰＡＣＳ４０は、モダリティ３０により送信された医用画像を受信してデータベースに保存するコンピュータシステムである。ＰＡＣＳ４０は、クライアントからのリクエストに応じて、データベースに保存された医用画像を送信（転送）する。ＰＡＣＳ４０は、ＣＰＵ等のプロセッサ、ＲＯＭやＲＡＭ等のメモリ、ディスプレイ、入力インターフェース、通信インターフェースを含むサーバ・コンピュータを含む。

【0019】

病院内システム１の構成は上記に限定されない。病院内システム１は、例えば、読影レポート作成装置等を含んでいてもよい。また、病院内システム１のいくつかの要素が統合されていてもよい。例えば、ＨＩＳ１０とＲＩＳ２０とが１個のシステムに統合されていてもよい。

【0020】

医用情報処理装置１００は、背景疾患を有する患者に発症する合併症の危険度を推定する装置である。医用情報処理装置１００は、合併症の危険度を推定するにあたり、患者の患者情報をＨＩＳ１０に要求し、ＨＩＳ１０により送信される患者情報を受信する。医用情報処理装置１００は、受信した患者情報やその他の情報を用いて、患者の合併症の危険度を推定する。

【0021】

図２は、第１の実施形態の医用情報処理装置１００の構成の一例を示すブロック図である。医用情報処理装置１００は、例えば、通信インターフェース１１０と、入力インターフェース１２０と、ディスプレイ１３０と、処理回路１４０と、メモリ１５０と、を備える。医用情報処理装置１００における通信インターフェース１１０、入力インターフェース１２０、及びディスプレイ１３０は、ＨＩＳ１０が備える通信インターフェース、入力インターフェース及びディスプレイとは別個に設けられているが、これらが共通していてもよい。

【0022】

通信インターフェース１１０は、例えば、ＬＡＮ(Local Area Network)などのネットワークＮＷを介してＲＩＳ２０、モダリティ３０、ＰＡＣＳ４０等の外部装置と通信する。通信インターフェース１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等の通信インターフェースを含む。ネットワークＮＷは、ＬＡＮに代えてまたは加えて、インターネット、セルラー網、Ｗｉ－Ｆｉ網、ＷＡＮ（Wide Area Network）等を含んでもよい。

【0023】

入力インターフェース１２０は、診療医等のユーザからの各種の入力操作を受け付け、受け付けた入力操作を電気信号に変換して処理回路１４０に出力する。入力インターフェース１２０は、例えば、ユーザにより入力操作が行われた場合に、入力操作に応じた情報を生成する。入力インターフェース１２０は、生成した入力操作に応じた情報を処理回路１４０に出力する。

【0024】

入力インターフェース１２０は、例えば、マウス、キーボード、トラックボール、スイッチ、ボタン、ジョイスティック、タッチパネル等を含む。入力インターフェース１２０は、例えば、マイク等の音声入力を受け付けるユーザインターフェースであってもよい。入力インターフェース１２０がタッチパネルである場合、入力インターフェース１２０は、ディスプレイ１３０の表示機能を兼ね備えるものであってもよい。

【0025】

なお、本明細書において入力インターフェースはマウス、キーボード等の物理的な操作部品を備えるものだけに限られない。例えば、装置とは別体に設けられた外部の入力機器から入力操作に対応する電気信号を受け取り、この電気信号を制御回路へ出力する電気信号の処理回路も入力インターフェースの例に含まれる。

【0026】

ディスプレイ１３０は、各種の情報を表示する。例えば、ディスプレイ１３０は、処理回路１４０によって生成された画像や、操作者からの各種の入力操作を受け付けるためのＧＵＩ（Graphical User Interface）等を表示する。例えば、ディスプレイ１３０は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）や、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ等である。ディスプレイ１３０は、表示部の一例である。

【0027】

処理回路１４０は、例えば、取得機能１４１と、第１推定機能１４２と、第２推定機能１４３と、第３推定機能１４４と、表示制御機能１４５とを備える。処理回路１４０は、例えば、ハードウェアプロセッサ（コンピュータ）がメモリ（記憶回路）１５０に記憶されたプログラムを実行することにより、これらの機能を実現するものである。

【0028】

ハードウェアプロセッサとは、例えば、ＣＰＵ、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、特定用途向け集積回路（Application Specific Integrated Circuit; ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Simple Programmable Logic Device; ＳＰＬＤ）または複合プログラマブル論理デバイス（Complex Programmable Logic Device; ＣＰＬＤ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（Field Programmable Gate Array; ＦＰＧＡ）などの回路（circuitry）を意味する。

【0029】

メモリ１５０にプログラムを記憶させる代わりに、ハードウェアプロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むように構成しても構わない。この場合、ハードウェアプロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。上記のプログラムは、予めメモリ１５０に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ－ＲＯＭ等の非一時的記憶媒体に格納されており、非一時的記憶媒体が医用情報処理装置１００のドライブ装置（不図示）に装着されることで非一時的記憶媒体からメモリ１５０にインストールされてもよい。

【0030】

ハードウェアプロセッサは、単一の回路として構成されるものに限らず、複数の独立した回路を組み合わせて１つのハードウェアプロセッサとして構成され、各機能を実現するようにしてもよい。また、複数の構成要素を１つのハードウェアプロセッサに統合して各機能を実現するようにしてもよい。医用情報処理装置１００におけるハードウェアプロセッサやメモリ等は、ＨＩＳ１０のハードウェアプロセッサやメモリ等とは別個に設けられているが、これらが共通していてもよい。

【0031】

メモリ１５０は、例えば、予測モデルデータベース（以下、ＤＢ）１５１及び補正モデルＤＢ１５２を記憶する。予測モデルＤＢ１５１は、複数の予測モデルを含む。予測モデルは、患者情報と、背景疾患に関する疾患（例えば合併症、以下、関連疾患ともいう）に関するモデルである。予測モデルは、例えば、患者情報及び治療方法を入力として関連疾患の危険度を推定結果として算出し、関連疾患の危険度（以下、関連疾患危険度）を出力する。

【0032】

予測モデルは、背景疾患及び関連疾患の組み合わせごとにそれぞれ設けられる。以下の説明では、複数の予測モデルを第１の予測モデル（以下、第１予測モデル）及び第２の予測モデル（以下、第２予測モデル）とし、それぞれ第１の関連疾患（以下、第１関連疾患）及び第２の関連疾患（以下、第２関連疾患）の危険度を算出するものとする。例えば、背景疾患が肺がんであり、関連疾患が肺炎である場合の予測モデルを第１予測モデルとする。

【0033】

この場合、第１予測モデルは、背景疾患（肺がん）を患った患者の患者情報を入力とし、その患者に関する第１関連疾患（肺炎）の危険度（以下、第１関連疾患危険度）を算出して出力とする。疾患の危険度は、疾患が患者に与える影響の度合いを示す指標であり、例えば、重症度、緊急度、発症率、検査値の変化やＱＯＬ（Quality of life）の変化などの項目を含む。第１予測モデルは、例えば、肺がんを患った患者の患者情報が入力された場合に、その患者の肺炎の重症度、緊急度、または発症率のうち少なくとも１つを出力する。第１関連疾患危険度は、第１の推定結果の一例である。

【0034】

また、例えば、背景疾患が肺がんであり、第２関連疾患が肺塞栓症である予測モデルを第２予測モデルとする。この場合、第２予測モデルは、背景疾患（肺がん）を患った患者の患者情報を入力とし、その患者に関する第２関連疾患（肺塞栓症）の危険度（以下、第２関連疾患危険度）のうち重症度、緊急度、または発症率のうち少なくとも１つを出力する。背景疾患を肺がんとした場合の関連疾患は、肺炎、肺塞栓症のほか、例えば、呼吸機能低下、ＣＯＰＤ、糖尿病、心不全が挙げられる。第２関連疾患危険度は、第２の推定結果の一例である。

【0035】

補正モデルＤＢ１５２は、複数の補正モデルを含む。補正モデルは、複数の疾患の危険度と、複数の疾患の組み合わせに応じた危険度の補正値に関するモデルである。補正モデルは、例えば、複数の疾患の危険度を入力として複数の疾患の組み合わせに応じて各疾患の危険度を補正して出力するモデルである。補正モデルに利用される疾患は、背景疾患でもよいし関連疾患でもよい。

【0036】

取得機能１４１は、患者における合併症（関連疾患）の危険度を推定するにあたり、患者情報及び介入情報をＨＩＳ１０に要求する。ＨＩＳ１０は、要求に応じて、患者情報及び介入情報を医用情報処理装置１００に送信する。取得機能１４１は、ＨＩＳ１０により送信され、通信インターフェース１１０により受信された患者情報及び介入情報を取得する。取得機能１４１は、取得部の一例である。

【0037】

第１推定機能１４２は、背景疾患がある患者の第１関連疾患危険度を求めるために、メモリ１５０に格納された予測モデルＤＢ１５１に含まれる第１予測モデルを読み出す。第１推定機能１４２は、読み出した第１予測モデルに、取得機能１４１により取得された患者情報及び介入情報を入力する。第１推定機能１４２は、第１予測モデルを利用して、第１関連疾患危険度を出力し、推定結果として算出する。第１推定機能１４２は、第１推定部の一例である。

【0038】

第１関連疾患は、例えば、背景疾患に対して、発症率が高く、例えば、発症率が所定の閾値以上となる疾患である。第１推定機能１４２により危険度を推定される第１関連疾患は、どのように決定されてもよい。第１関連疾患は、例えば、背景疾患または患者情報のうち少なくとも一方に応じてあらかじめ決定されていてもよいし、ユーザによる入力インターフェース１２０に対する入力操作に応じて決定されてもよい。第１関連疾患は、単数でもよいし複数でもよい。

【0039】

第２推定機能１４３は、背景疾患がある患者の第２関連疾患危険度を求めるために、メモリ１５０に格納された予測モデルＤＢ１５１に含まれる第２予測モデルを読み出す。第２推定機能１４３は、読み出した第２予測モデルに、取得機能１４１により取得された患者情報及び介入情報を入力する。第２推定機能１４３は、第２予測モデルを利用して、第２関連疾患危険度を出力し、推定結果として算出する。第２推定機能１４３は、第２推定部の一例である。

【0040】

第２関連疾患は、第１関連疾患のほか、例えば、背景疾患に対して、発症率が所定の閾値以上となる疾患である。第２推定機能１４３により危険度を推定される第２関連疾患は、どのように決定されてもよい。第２関連疾患は、例えば、背景疾患または患者情報のうち少なくとも一方に応じてあらかじめ決定されていてもよいし、ユーザによる入力インターフェース１２０に対する入力操作に応じて決定されてもよい。第２関連疾患は、単数でもよいし複数でもよい。

【0041】

第３推定機能１４４は、複数の関連疾患危険度に基づいて、複数の関連疾患の併発に関して、関連疾患危険度を補正した補正危険度を算出する。第３推定機能１４４は、例えば、第１関連疾患危険度と、第２関連疾患危険度に基づいて、第１関連疾患と第２関連疾患との併発に関し、第１関連疾患危険度及び第２関連疾患危険度を補正する。第３推定機能１４４は、第１関連疾患と第２関連疾患の組み合わせに応じて、第１関連疾患危険度及び第２関連疾患危険度を補正する。補正された第１関連疾患危険度及び第２関連疾患危険度は、第３の推定結果の一例である。

【0042】

第３推定機能１４４は、例えば、第１関連疾患危険度及び第２関連疾患危険度を補正するために、メモリ１５０に格納された補正モデルＤＢ１５２に含まれる補正モデルを読み出す。補正モデルは、第１関連疾患と第２関連疾患の組み合わせごとに設けられている。第３推定機能１４４は、読み出した補正モデルに、第１推定機能１４２により算出された第１関連疾患危険度及び第２推定機能１４３により算出された第２関連疾患危険度を入力する。補正モデルは、２つの疾患に関するモデルである。補正モデルは、３つ以上の疾患に関するモデルでもよい。

【0043】

第３推定機能１４４は、補正モデルを利用して、第１関連疾患危険度及び第２関連疾患危険度を補正して、推定結果として算出する。補正された第１関連疾患危険度（以下、第１補正危険度）及び第２関連疾患危険度（以下、第２補正危険度）は、第３の推定結果の一例である。第３推定機能１４４は、第３推定部の一例である。

【0044】

第３推定機能１４４は、背景疾患にさらに基づいて、関連疾患危険度を補正したり、背景疾患の危険度（以下、背景疾患危険度）を算出したりする。この場合、第３推定機能１４４は、関連疾患危険度と背景疾患危険度の両方を算出してもよいし、関連疾患危険度を算出することなく背景疾患危険度を算出してもよい。

【0045】

表示制御機能１４５は、第１推定機能１４２及び第２推定機能１４３により算出された第１関連疾患及び第２関連疾患危険度及び第３推定機能１４４により補正された補正危険度をディスプレイ１３０に表示させる。表示制御機能１４５は、第１関連疾患及び第２関連疾患危険度及び補正危険度を単独で表示させてもよいし、複合的に表示させてもよい。表示制御機能１４５は、ディスプレイ１３０に表示させる画像のデータを、通信インターフェース１１０を利用して、病院内システム１内におけるＨＩＳ１０、ＲＩＳ２０等の外部機器に送信し、外部機器におけるディスプレイなどに表示できるようにしてもよい。表示制御機能１４５は、表示制御部の一例である。

【0046】

次に、医用情報処理装置１００における処理について説明する。図３は、第１の実施形態の医用情報処理装置１００における処理の一例を示すフローチャートである。医用情報処理装置１００は、まず、取得機能１４１において、関連疾患危険度の算出の対象となる患者の患者情報及びその患者に関する介入情報をＨＩＳ１０に要求する。患者情報は、例えば、介入前の患者情報である。患者情報は、介入後の患者情報を含んでもよい。取得機能１４１は、ＨＩＳ１０により送信され通信インターフェース１１０により受信される患者情報及び介入情報を取得する（ステップＳ１０１）。

【0047】

次に、第１推定機能１４２は、入力インターフェース１２０に対する入力操作等に基づいて、第１関連疾患を決定する（ステップＳ１０３）。続いて、第２推定機能１４３は、入力インターフェース１２０に対する入力操作等に基づいて、第２関連疾患を決定する（ステップＳ１０５）。

【0048】

続いて、第１推定機能１４２は、第１関連疾患に応じた第１予測モデルを読み出す。第１推定機能１４２は、取得機能１４１により取得された患者情報に基づいて、第１予測モデルを用いて第１関連疾患危険度を算出する（ステップＳ１０７）。続いて、第２推定機能１４３は、第２関連疾患に応じた第２予測モデルを読み出す。第２推定機能１４３は、取得機能１４１により取得された患者情報に基づいて、第２予測モデルを用いて第２関連疾患危険度を算出する（ステップＳ１０９）。

【0049】

第１予測モデル及び第２予測モデルは、例えば、患者情報及び介入情報を入力とし、それぞれ第１関連疾患危険度及び第２関連疾患危険度を出力するモデルである。介入情報には、例えば、介入に関する治療方法が含まれる。第１予測モデル及び第２予測モデルは、例えば、回帰問題として重回帰分析やサポートベクターマシン、ニューラルネットワークなどにより実現される。

【0050】

第１予測モデル及び第２予測モデルの出力は、例えば、重症度及び緊急度である。重症度及び緊急度は、例えば、０～１００の間の数値（スコア）で表される。重症度及び緊急度は、例えば閾値によって段階的に分けられ、例えば、重症度であれば、重篤、重症、中等症、軽症の段階に分けられる。

【0051】

第１予測モデル及び第２予測モデルは、他のモデルでもよい。第１予測モデル及び第２予測モデルは、例えば、合併症の進行度、および、進行度に対応する重症度、緊急度を一意に決まるよう定義することで、合併症の危険度を予測する回帰問題を、合併症の進行度を予測する分類問題に置き換えたモデルでもよい。

【0052】

この場合の第１予測モデル及び第２予測モデルは、例えば、患者情報と治療方法を入力として受け取り、合併症の進行度ごとの発症率を出力するモデルである。第１予測モデル及び第２予測モデルは、例えば合併症の進行度の分類問題としてロジスティック回帰やサポートベクターマシン、ニューラルネットワークなどにより実現される。例えば、第１予測モデルでは、肺炎の危険度を予測するため、（進行度１、確率＝３．０％）、（進行度２、確率＝７．０%）、（進行度３、確率＝１．０％）、（進行度４、確率＝０．５％）、（発症無し、確率＝８８．５％）というような予測結果が出力される。

【0053】

続いて、第３推定機能１４４は、第１関連疾患及び第２関連疾患の組み合わせに応じた補正モデルを読み出す。第３推定機能１４４は、第１推定機能１４２及び第２推定機能１４３の推定結果である第１関連疾患危険度及び第２関連疾患危険度の組み合わせに基づいて、補正モデルを用いて第１補正危険度及び第２補正危険度を算出する。

【0054】

第３推定機能１４４は、例えば、補正モデルを用いて、第１関連疾患及び第２関連疾患の重症度、緊急度を補正した補正危険度を算出する（ステップＳ１１１）。補正モデルは、例えば、特定の組み合わせの関連疾患を有する集団と、単体の関連疾患を有する集団の症例データを用いて、回帰問題として重回帰分析やサポートベクターマシン、ニューラルネットワークなどにより実現される。

【0055】

補正モデルの入力は、例えば、「第１関連疾患の重症度=４０、緊急度＝３０」、「第２関連疾患の重症度＝４０、緊急度＝５０」を入力とし、「第１関連疾患及び第２関連疾患併発時の第１関連疾患の重症度＝５０、緊急度＝４０」、「第１関連疾患及び第２関連疾患併発時の第２関連疾患の重症度＝４５、緊急度＝５５」が出力されるようなモデルである。補正モデルは、例えば、第１関連疾患及び第２関連疾患の組ごとに用意される。

【0056】

第３推定機能１４４は、補正モデルを用いる以外の態様で第１補正危険度及び第２補正危険度を算出してもよい。第３推定機能１４４は、例えば、複数の関連疾患の組みごとに重症度、緊急度を補正する補正関数をルールベースで予め定めておき、第１関連疾患及び第２関連疾患に応じた補正関数を選択し、選択した補正関数を用いて、合併症の重症度、緊急度を補正してもよい。図４は、複数の関連疾患の組み合わせに応じた補正関数の対応の一例を示す図である。

【0057】

続いて、表示制御機能１４５は、第１推定機能１４２により算出された第１関連疾患危険度、第２推定機能１４３により算出された第２関連疾患危険度、及び第３推定機能１４４により算出された補正危険度をディスプレイ１３０に表示させる（ステップＳ１１３）。表示制御機能１４５は、第１関連疾患危険度、第２関連疾患危険度、及び補正危険度をどのように表示させてもよい。こうして、医用情報処理装置１００は、図４に示す処理を終了する。

【0058】

表示制御機能１４５は、例えば、第１関連疾患危険度及び第２関連疾患危険度のスコア（１～１００の数値）を含めるようにしてもよいし、閾値により判定された危険度の度合いを含めるようにして表示させてもよい。表示制御機能１４５は、表示させる内容に、併発することが予想される疾患の名称や、発症・併発することが予測される疾患に応じた応急処置方法等のメッセージを含めてもよい。

【0059】

表示制御機能１４５は、単体での危険度が高い合併症や、併発することによって危険度が大きく上昇する疾患について、文字の太さ、文字の色、文字背景の色、マークなどにより強調表示させてもよいし、冒頭に優先的に表示させてもよい。表示制御機能１４５は、複数の疾患を表示させる場合、表示させる疾患の順番は、ユーザによって設定された順番としてもよい。

【0060】

図５～図７は、いずれも危険度が表示されたディスプレイ１３０の画面の一例を示す図である。図５の左図は、第１関連疾患、ここでは例えば肺炎の重症度、緊急度、及び発症率を円画像で示すグラフを示す。図５において、例えば、第１円画像Ｗ１１～第４円画像Ｗ１４により肺炎が発症する場合、緊急度及び重症度がどの程度となる肺炎が発症するかの発症率を示している。図５において、重症度は縦軸、緊急度は横軸に沿って表示され、発症率は、円の大きさ（面積）によって表され、円が大きいほど発症率が高くされている。

【0061】

これに対して、図５の右図は、第３推定機能１４４により算出された肺炎の第１関連疾患危険度が補正されて補正危険度が追加されたグラフである。図５における第１ラインＬ１、第２ラインＬ２、及び第３ラインＬ３は、それぞれ重篤、重症、中等症、軽症の判定の基準となる閾値を示すことで、重症度及び緊急度がどう変化するかを視覚的に示している。さらに、図５の右図では、左図と比較して、第１追加円画像Ｗ２２が追加されている。第１追加円画像Ｗ２２は、肺炎についての補正危険度を示すことにより、合併症の併発により重症度、緊急度がどう変化するかを視覚的に示している。このように、円形などの形状により各関連疾患の危険度を示してもよい。

【0062】

あるいは、図６の左図に示すように、画面の色（濃度）により発症率を表現してもよいし、図６の中図に示すように、第１関連疾患の危険度を等高線により表してもよい。さらに、図６の右図に示すように、図６の左図と中図を合わせて色（濃度）と等高線の両方で第１関連疾患の危険度を表示してもよい。また、図５及び図６に示した態様で第２関連疾患の危険度を表示してもよい。

【0063】

さらに、図７に示すように、複数の関連疾患（第１関連疾患及び第２関連疾患）の危険度を合わせて表示させてもよい。図７の左図においては、１つの第１関連疾患（肺炎）の危険度と、３つの第２関連疾患（肺塞栓症、呼吸機能低下、ＣＯＰＤ）の危険度を示している。危険度としては、重症度及び緊急度を二次元で示している。例えば、肺炎の危険度を第１マークＭ１、肺塞栓症の危険度を第２マークＭ２、呼吸機能低下の危険度を第３マークＭ３、ＣＯＰＤの危険度を第４マークＭ４で示している。さらに、各関連疾患の重症度及び緊急度をそれぞれ一次元で示したものを合わせてまたは単独で表示させてもよい。

【0064】

このような表示態様に対して、図７の右図に示すように、第２疾患の呼吸機能低下及びＣＯＰＤの危険度について、破線で示す補正前の表示（関連疾患危険度）を補正後の表示（補正危険度）に代えて、実線で示す態様で表示させてもよい。さらに、他の関連疾患についても補正危険度を表示させてもよいし、関連危険度と補正危険度をともに表示させてもよい。

【0065】

図５～図７の例では、関連疾患についての関連疾患危険度及び補正危険度の表示について説明しているが、表示制御機能１４５は、ディスプレイ１３０にその他の情報を表示させてもよい。表示制御機能１４５は、例えば、背景疾患の情報や危険度を表示させてもよいし、患者情報、あるいは背景疾患、関連疾患の名称などの背景疾患、関連疾患に関連する情報をディスプレイ１３０に表示させてもよい。

【0066】

次に、第１の実施形態の医用情報処理装置１００における具体的な情報の流れについて、背景疾患を肺がん、第１関連疾患を肺炎、第２関連疾患を肺塞栓症及び呼吸機能低下として説明する。ここでは、医用情報処理装置１００は、背景疾患についてもディスプレイ１３０に表示させるものとする。

【0067】

図８は、第１の実施形態の医用情報処理装置１００における情報の流れを説明する図である。医用情報処理装置１００では、まず、ＨＩＳ１０により送信される患者情報及び介入方法を含む情報（以下、患者情報等）Ｒ１を取得機能１４１により取得する。医用情報処理装置１００は、取得機能１４１により取得した患者情報等Ｒ１を第１推定機能１４２における肺炎推定モデル、第２推定機能１４３における肺塞栓症予測モデル、及び呼吸機能低下予測モデルに入力する。取得機能１４１は、患者情報に含まれる背景疾患Ｒ６を表示制御機能１４５によりディスプレイ１３０に表示させる。

【0068】

第１推定機能１４２において、肺炎予測モデルは、肺炎危険度Ｒ２を出力し、第１推定機能１４２は、肺炎危険度Ｒ２を第３推定機能１４４により読み出された補正モデルに入力するとともに、表示制御機能１４５によりディスプレイ１３０に表示させる。第２推定機能１４３において、肺塞栓症予測モデルは、肺塞栓症危険度Ｒ３を出力し、呼吸機能低下予測モデルは、呼吸機能低下危険度Ｒ４を出力する。第２推定機能１４３は、肺塞栓症危険度Ｒ３及び呼吸機能低下危険度Ｒ４を第３推定機能１４４により読み出された補正モデルに入力するとともに、表示制御機能１４５によりディスプレイ１３０に表示させる。

【0069】

第３推定機能１４４において、補正モデルは、入力された肺炎危険度Ｒ２、肺塞栓症危険度Ｒ３、及び呼吸機能低下危険度Ｒ４に基づいて、肺炎、肺塞栓症、及び呼吸機能低下の合併症が生じた場合の補正危険度Ｒ５を出力する。表示制御機能１４５は、補正モデルにより出力された補正危険度Ｒ５をディスプレイ１３０に表示させる。ディスプレイ１３０には、患者情報等Ｒ１、肺炎危険度Ｒ２、肺塞栓症危険度Ｒ３、呼吸機能低下危険度Ｒ４、補正危険度Ｒ５、及び背景疾患Ｒ６が表示される。

【0070】

第１の実施形態に医用情報処理装置１００は、関連疾患について、複数の関連疾患が発症する、いわゆる合併症が発症する場合を考慮して、関連疾患の危険度を求めて、ディスプレイ１３０に表示させている。このため、合併症の危険度を正当に評価し、ユーザに知らせることができる。

【0071】

（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態の医用情報処理装置１００について説明する。図９は、第２の実施形態の医用情報処理装置１００の構成の一例を示すブロック図である。第２の実施形態の医用情報処理装置１００は、処理回路１４０が併発推定機能１４６を備える点、メモリ１５０に併発危険度予測モデルＤＢ１５３が格納されている点で、第１の実施形態の医用情報処理装置１００と主に異なる。以下、第１の実施形態との相違点を中心として、第２の実施形態の医用情報処理装置１００について説明する。

【0072】

医用情報処理装置１００におけるメモリ１５０に格納された併発危険度予測モデルＤＢ１５３は、複数の併発危険度予測モデルを含む。併発危険度予測モデルは、患者情報と、複数の関連疾患が併発する可能性に関するモデルである。併発危険度予測モデルは、背景疾患及び併発する関連疾患の組み合わせごとにそれぞれ設けられる。

【0073】

併発推定機能１４６は、複数の関連疾患についての併発危険度を求めるために、メモリ１５０に格納された併発危険度予測モデルＤＢ１５３に含まれる併発危険度予測モデルを読み出す。併発推定機能１４６は、読み出した併発危険度予測モデルに、取得機能１４１により取得された患者情報及び介入情報を入力する。併発推定機能１４６は、併発危険度予測モデルを利用して、併発危険度を出力し、推定結果として算出する。併発推定機能１４６は、併発推定部の一例である。

【0074】

次に、第２の実施形態の医用情報処理装置１００における処理について説明する。図１０は、第２の実施形態の医用情報処理装置１００における処理の一例を示すフローチャートの一部である。第２の実施形態の医用情報処理装置１００では、図３に示す第１の実施形態における医用情報処理装置１００のステップＳ１０１～ステップＳ１０９と同様の処理を行う。

【0075】

続いて、第２の実施形態の医用情報処理装置１００は、第２推定機能１４３において第２関連疾患危険度を算出した後、第３推定機能１４４において、複数の関連疾患が発症する合併危険度を算出する（ステップＳ２０１）。合併危険度を算出するにあたり、第３推定機能１４４は、併発する可能性のある複数の関連疾患に応じた併発危険度予測モデルを読み出す。

【0076】

第３推定機能１４４は、読み出した併発危険度予測モデルに、取得機能１４１により取得された患者情報及び介入情報を入力し、併発危険度予測モデルは、関連疾患併発危険度を出力する。併発危険度予測モデルは、例えば、患者情報及び治療方法を入力として関連疾患が併発する可能性を推定結果として算出し、関連疾患が併発することによる危険度（以下、関連疾患併発危険度）を出力するモデルである。併発危険度予測モデルは、例えば分類問題としてロジスティック回帰やサポートベクターマシン、ニューラルネットワークなどにより実現される。

【0077】

第１予測モデル及び第２予測モデルの出力は、例えば、重症度及び緊急度である。重症度及び緊急度は、例えば、０～１００の間の数値（スコア）で表される。重症度及び緊急度は、例えば閾値によって段階的に分けられ、例えば、重症度であれば、重篤、重症、中等症、軽症の段階に分けられる。

【0078】

併発モデルは、他のモデルでもよい。併発モデルは、例えば、疾患の組ごとに、介入前患者情報、介入方法、併発危険度予測モデルからの情報を入力に、疾患が併発する可能性を出力するモデルでもよい。このモデルは、例えば分類問題としてロジスティック回帰やサポートベクターマシン、ニューラルネットワークなどにより実現される。併発危険度予測モデルからの情報としては、併発危険度予測モデルの出力である重症度、緊急度、発症率を用いてもよいし、併発危険度予測モデルがニューラルネットワークなどによって実装されており、特徴抽出部と予測部に分けられてもよい。この場合、特徴抽出部によって患者情報及び介入情報の特徴を抽出し、抽出した特徴を用いて予測部で併発危険度を予測してもよい。

【0079】

第３推定機能１４４は、第１推定機能１４２により算出された第１関連疾患危険度、第２推定機能１４３により算出された第２関連疾患危険度、及び算出した関連疾患併発危険度に基づいて、補正危険度を算出する（ステップＳ１１１）。以後、第１の実施形態の医用情報処理装置１００と同様の処理を実行して、図１０に示す処理を終了する。

【0080】

次に、第２の実施形態の医用情報処理装置１００における具体的な情報の流れについて説明する。図１１は、第２の実施形態の医用情報処理装置１００における情報の流れを説明する図である。医用情報処理装置１００では、まず、ＨＩＳ１０により送信される患者情報及び介入方法を含む患者情報等Ｒ１を取得機能１４１により取得する。

【0081】

医用情報処理装置１００は、取得機能１４１により取得した患者情報等Ｒ１を第１推定機能１４２における肺炎推定モデル、第２推定機能１４３における肺塞栓症予測モデル、呼吸機能低下予測モデル、及び併発危険度予測モデルに入力する。取得機能１４１は、患者情報に含まれる背景疾患Ｒ６を表示制御機能１４５によりディスプレイ１３０に表示させる。

【0082】

第１推定機能１４２において、肺炎予測モデルは、肺炎危険度Ｒ２を出力し、第１推定機能１４２は、肺炎危険度Ｒ２を第３推定機能１４４における補正モデルに入力するとともに、表示制御機能１４５によりディスプレイ１３０に表示させる。第２推定機能１４３において、肺塞栓症予測モデルは、肺塞栓症危険度Ｒ３を出力し、呼吸機能低下予測モデルは、呼吸機能低下危険度Ｒ４を出力する。第２推定機能１４３は、肺塞栓症危険度Ｒ３及び呼吸機能低下危険度Ｒ４を第３推定機能１４４における補正モデルに入力するとともに、表示制御機能１４５によりディスプレイ１３０に表示させる。

【0083】

併発推定機能１４６において、併発危険度予測モデルは、併発危険度Ｒ７を出力し、併発推定機能１４６は、併発危険度Ｒ７を第３推定機能１４４により読み出された補正モデルに入力する。第３推定機能１４４において、補正モデルは、第１推定機能１４２及び第２推定機能１４３により入力された肺炎危険度Ｒ２、肺塞栓症危険度Ｒ３、及び呼吸機能低下危険度Ｒ４に加えて、併発推定機能１４６により入力された併発危険度Ｒ７に基づいて、肺炎、肺塞栓症、及び呼吸機能低下の合併症が生じた場合の補正危険度Ｒ５を出力する。

【0084】

表示制御機能１４５は、補正モデルにより出力された補正危険度Ｒ５及び併発危険度予測モデルにより出力された併発危険度Ｒ７ディスプレイ１３０に表示させる。ディスプレイ１３０には、患者情報等Ｒ１、肺炎危険度Ｒ２、肺塞栓症危険度Ｒ３、呼吸機能低下危険度Ｒ４、補正危険度Ｒ５、及び背景疾患Ｒ６に加えて、併発危険度が表示される。

【0085】

第２の実施形態に医用情報処理装置１００は、第１の実施形態に医用情報処理装置１００と同様の作用効果を奏する。第２の実施形態に医用情報処理装置１００は、さらに、関連疾患の危険度を求めて、ディスプレイ１３０に表示させているにあたり、関連疾患が併発する併発危険度を求めている。このため、合併症が併発する場合を考慮して合併症の危険度を正当に評価し、ユーザに知らせることができる。

【0086】

図１２は、関連疾患を併発する発症率の一例を示すグラフである。図１２において、第１関連疾患Ｘ１、第２関連疾患Ｘ２、及び第３関連疾患Ｘ３が背景疾患に対して併発する発症率を示している。図１２の左図は、併発危険度を考慮せずに算出した発症率であり、第１関連疾患Ｘ１、第２関連疾患Ｘ２、及び第３関連疾患Ｘ３のそれぞれが単独で背景疾患と併発する発症率を示している。図１２の右図は、併発危険度を考慮して算出した発症率であり、第１関連疾患Ｘ１と第２関連疾患Ｘ２、第２関連疾患Ｘ２と第３関連疾患Ｘ３、第３関連疾患Ｘ３と第１関連疾患Ｘ１が背景疾患に対して併発する発症率を示している。ここでは、発症率が所定の閾値（基準値）Ｌ１１を超えるときに関連疾患が併発する可能性が高いと判定するものとする。

【0087】

例えば、併発危険度を考慮しない場合には、図１２の左図に示すように、第１関連疾患Ｘ１と第３関連疾患Ｘ３が併発する可能性が高いと判定される。これに対して、併発危険度を考慮し場合には、第２関連疾患Ｘ２と第３関連疾患Ｘ３、第３関連疾患Ｘ３と第１関連疾患Ｘ１が背景疾患に対して併発する可能性が高いと判定される。したがって、複数の関連疾患が併発する可能性を適切に判定することができる。

【0088】

（第３の実施形態）
次に、第３の実施形態の医用情報処理装置１００について説明する。図１３は、第３の実施形態の医用情報処理装置１００の構成の一例を示すブロック図である。第３の実施形態の医用情報処理装置１００は、処理回路１４０抽出機能１４８を備える点で、第２の実施形態の医用情報処理装置１００と主に異なる。以下、第２の実施形態との相違点を中心として、第３の実施形態の医用情報処理装置１００について説明する。

【0089】

第３の実施形態において、関連疾患の危険度を予測する予測モデル（第１予測モデル及び第２予測モデル）は、例えば、特徴抽出部と予測部とを含んで構成されている。特徴抽出部は、入力された情報の特徴を抽出する。予測部は、特徴抽出部により抽出された特徴に基づいて、危険度を算出し、推定結果として予測する。

【0090】

抽出機能１４８は、患者情報及び介入情報の特徴を抽出するために、メモリ１５０に格納された予測モデルＤＢ１５１に含まれる第１予測モデル及び第２モデルを読み出す。抽出機能１４８は、読み出した第１予測モデル及び第２予測モデルに、取得機能１４１により取得された患者情報及び介入情報を入力する。抽出機能１４８は、第１予測モデル及び第２予測モデルの特徴抽出部を利用して、患者情報及び介入情報の特徴を抽出する。

【0091】

患者情報の特徴は、例えば、患者の血液検査値、呼吸機能検査値、心機能検査値、画像、及び画像所見を含む。介入情報の特徴は、例えば、手術、手術による切除情報、切除位置、または手技を含む。患者情報及び介入情報は、これらの詳細な情報またはこれらに関連する情報でもよい。患者情報及び介入情報は、これらの情報以外の情報でもよい。

【0092】

次に、第３の実施形態の医用情報処理装置１００における処理について説明する。図１４は、第３の実施形態の医用情報処理装置１００における処理の一例を示すフローチャートの一部である。第３の実施形態の医用情報処理装置１００では、図３に示す第１の実施形態における医用情報処理装置１００のステップＳ１０１～ステップＳ１０５と同様の処理を行う。

【0093】

続いて、第３の実施形態の医用情報処理装置１００は、抽出機能１４８において、患者情報及び介入情報の特徴を抽出する（ステップＳ３０１）。医用情報処理装置１００は、第２関連疾患を決定した後、抽出機能１４８において、患者の患者情報及び介入情報の特徴を抽出する（ステップＳ３０１）。以後、第１の実施形態の医用情報処理装置１００と同様の処理を実行する。

【0094】

第３の実施形態の医用情報処理装置１００においては、ステップＳ１０７における第１関連疾患危険度の算出、ステップＳ１０９における第２関連疾患危険度の算出にあたり、ステップＳ３０１において抽出機能１４８により抽出された特徴用いる。さらに、図１０に示すステップＳ２０１における併発危険度を算出する際に、ステップＳ３０１において抽出機能１４８により抽出された特徴用いる。その他は、上記第２の実施形態と同様の処理を行い、図１０に示す処理を終了する。

【0095】

次に、第３の実施形態の医用情報処理装置１００における具体的な情報の流れについて説明する。図１５は、第３の実施形態の医用情報処理装置１００における情報の流れを説明する図である。医用情報処理装置１００では、まず、ＨＩＳ１０により送信される患者情報及び介入方法を含む患者情報等Ｒ１を取得機能１４１により取得する。取得機能１４１は、患者情報に含まれる背景疾患Ｒ６を表示制御機能１４５によりディスプレイ１３０に表示させる。

【0096】

医用情報処理装置１００は、取得機能１４１により取得した患者情報等Ｒ１を抽出機能１４８に入力する。抽出機能１４８は、肺炎予測モデルの特徴抽出部により、肺炎の発症に関する患者情報及び介入情報の特徴（以下、肺炎特徴）Ｒ１１を抽出する。抽出機能１４８は、肺塞栓症予測モデルの特徴抽出部により、肺塞栓症の発症に関する患者情報及び介入情報の特徴（以下、肺塞栓症特徴）Ｒ１２を抽出する。抽出機能１４８は、呼吸機能低下予測モデルの特徴抽出部により、呼吸機能低下の発症に関する患者情報及び介入情報の特徴（以下、呼吸機能低下特徴）Ｒ１３を抽出する。

【0097】

抽出機能１４８において肺炎予測モデルの特徴抽出部により抽出された肺炎特徴Ｒ１１は、第１推定機能１４２において、肺炎予測モデルの予測部に入力される。肺炎予測モデルの予測部は、肺炎危険度Ｒ２を出力し、第１推定機能１４２は、肺炎危険度Ｒ２を第３推定機能１４４における補正モデルに入力するとともに、表示制御機能１４５によりディスプレイ１３０に表示させる。

【0098】

抽出機能１４８において肺塞栓症予測モデルの特徴抽出部により抽出された肺塞栓症特徴Ｒ１２は、第２推定機能１４３において、肺塞栓症予測モデルの予測部に入力される。肺塞栓症予測モデルの予測部は、肺塞栓症危険度Ｒ３を出力し、第２推定機能１４３は、肺塞栓症危険度Ｒ３を第３推定機能１４４における補正モデルに入力するとともに、表示制御機能１４５によりディスプレイ１３０に表示させる。

【0099】

抽出機能１４８において呼吸機能低下予測モデルの特徴抽出部により抽出された呼吸機能低下栓症特徴Ｒ１２は、第２推定機能１４３において、呼吸機能低下予測モデルの予測部に入力される。呼吸機能低下予測モデルの予測部は、呼吸機能低下危険度Ｒ４を出力し、第２推定機能１４３は、呼吸機能低下危険度Ｒ４を第３推定機能１４４における補正モデルに入力するとともに、表示制御機能１４５によりディスプレイ１３０に表示させる。

【0100】

併発推定機能１４６において、併発危険度予測モデルは、入力された肺炎特徴Ｒ１１、肺塞栓症特徴Ｒ１２、及び呼吸機能低下特徴Ｒ１３に基づいて、肺炎、肺塞栓症、及び呼吸機能低下の合併症が併発する併発危険度Ｒ１４を出力する。併発推定機能１４６は、併発危険度予測モデルにより出力された併発危険度Ｒ１４を第３推定機能１４４により読み出された補正モデルに入力する。

【0101】

第３推定機能１４４において、補正モデルは、第１推定機能１４２により入力された肺炎危険度Ｒ２、第２推定機能１４３により入力された肺塞栓症危険度Ｒ３及び呼吸機能低下危険度Ｒ４に加えて、併発推定機能１４６により入力された併発危険度Ｒ１４に基づいて、肺炎、肺塞栓症、及び呼吸機能低下の合併症が生じた場合の補正危険度Ｒ５を出力する。表示制御機能１４５は、併発危険度予測モデルにより出力された併発危険度Ｒ１４をディスプレイ１３０に表示させる。ディスプレイ１３０には、患者情報等Ｒ１、肺炎危険度Ｒ２、肺塞栓症危険度Ｒ３、呼吸機能低下危険度Ｒ４、補正危険度Ｒ５、背景疾患Ｒ６及び併発危険度Ｒ１４が表示される。ディスプレイ１３０には、疾患情報などの他の情報が表示されてもよい。

【0102】

第３の実施形態に医用情報処理装置１００は、第２の実施形態に医用情報処理装置１００と同様の作用効果を奏する。第３の実施形態に医用情報処理装置１００は、さらに、複数の関連疾患が併発する併発危険度を求めるにあたり、関連疾患に応じた患者情報及び介入情報の特徴を抽出する。このため、演算量の低減を図るとともに、推定精度を向上させることができる。

【0103】

以上説明した少なくとも１つの実施形態によれば、少なくとも１つの背景疾患を有する患者に関する患者情報を取得する取得部と、前記患者情報と、前記背景疾患に関連する第１の関連疾患に関する第１の予測モデルとに基づいて、前記第１の関連疾患に関する第１の推定結果を算出する第１推定部と、前記患者情報と、前記背景疾患に関連する第２の関連疾患に関する第２の予測モデルとに基づいて、前記第２の関連疾患に関する第２の推定結果を算出する第２推定部と、前記第１の推定結果と、前記第２の推定結果とに基づいて、前記第１の関連疾患と前記第２の関連疾患との併発に関する第３の推定結果を算出する第３推定部と、を持つことにより、合併症の危険度を正当に評価することができる。

【0104】

いくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

【符号の説明】

【0105】

１…病院内システム
１０…ＨＩＳ（病院情報システム）
２０…ＲＩＳ（放射線科情報システム）
３０…モダリティ（医用画像診断装置）
４０…ＰＡＣＳ（画像保存通信システム）
１００…医用情報処理装置
１１０…通信インターフェース
１２０…入力インターフェース
１３０…ディスプレイ
１４０…処理回路
１４１…取得機能
１４２…第１推定機能
１４３…第２推定機能
１４４…第３推定機能
１４５…表示制御機能
１４６…併発推定機能
１４８…抽出機能
１５０…メモリ
１５１…予測モデルＤＢ
１５２…補正モデルＤＢ
１５３…併発危険度予測モデルＤＢ

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】