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(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】P2025017451
(43)【公開日】2025-02-06
(54)【発明の名称】処理装置、処理プログラム、処理方法及び処理システム
(51)【国際特許分類】
G16H 10/60 20180101AFI20250130BHJP
A61B 6/03 20060101ALI20250130BHJP
【ＦＩ】
G16H10/60
A61B6/03 360J
A61B6/03 360T
【審査請求】未請求
【請求項の数】12
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023120469
(22)【出願日】2023-07-25
(71)【出願人】
【識別番号】521177500
【氏名又は名称】株式会社ｆｃｕｒｏ
(74)【代理人】
【識別番号】100114188
【弁理士】
【氏名又は名称】小野 誠
(74)【代理人】
【識別番号】100151448
【弁理士】
【氏名又は名称】青木 孝博
(74)【代理人】
【識別番号】100160255
【弁理士】
【氏名又は名称】市川 祐輔
(74)【代理人】
【識別番号】100219265
【弁理士】
【氏名又は名称】鈴木 崇大
(74)【代理人】
【識別番号】100216839
【弁理士】
【氏名又は名称】大石 敏幸
(72)【発明者】
【氏名】岡田 直己
(72)【発明者】
【氏名】井上 周祐
(72)【発明者】
【氏名】本多 峻
【テーマコード（参考）】
4C093
5L099
【Ｆターム（参考）】
4C093AA22
4C093CA18
4C093FB08
4C093FB10
4C093FF17
4C093FG01
4C093FG13
4C093FH09
5L099AA22
5L099AA23
(57)【要約】
【課題】 医用情報をより効果的に出力する。
【解決手段】 ヒトの身体の状態を測定した測定データを取得し、前記身体に生じる可能性のある複数の病態のうちの少なくとも一つの病態を特定し、前記測定データに基づいて、特定された前記少なくとも一つの病態に関する医用情報を取得し、取得された前記医用情報を特定された前記少なくとも一つの病態に応じた出力態様で出力する、ための処理を実行するように構成された処理装置が提供される。
【選択図】 図９Ａ
【解決手段】 ヒトの身体の状態を測定した測定データを取得し、前記身体に生じる可能性のある複数の病態のうちの少なくとも一つの病態を特定し、前記測定データに基づいて、特定された前記少なくとも一つの病態に関する医用情報を取得し、取得された前記医用情報を特定された前記少なくとも一つの病態に応じた出力態様で出力する、ための処理を実行するように構成された処理装置が提供される。
【選択図】 図９Ａ
【特許請求の範囲】
【請求項1】
少なくとも一つのプロセッサを具備する処理装置であって、
前記少なくとも一つのプロセッサは、
ヒトの身体の状態を測定した測定データを取得し、
前記身体に生じる可能性のある複数の病態のうちの少なくとも一つの病態を特定し、
前記測定データに基づいて、特定された前記少なくとも一つの病態に関する医用情報を取得し、
取得された前記医用情報を特定された前記少なくとも一つの病態に応じた出力態様で出力する、
ための処理を実行するように構成された処理装置。
前記少なくとも一つのプロセッサは、
ヒトの身体の状態を測定した測定データを取得し、
前記身体に生じる可能性のある複数の病態のうちの少なくとも一つの病態を特定し、
前記測定データに基づいて、特定された前記少なくとも一つの病態に関する医用情報を取得し、
取得された前記医用情報を特定された前記少なくとも一つの病態に応じた出力態様で出力する、
ための処理を実行するように構成された処理装置。
【請求項2】
前記医用情報は、前記測定データを学習済み解析モデルに入力することで取得される、請求項１に記載の処理装置。
【請求項3】
前記測定データは、ＣＴ装置、ＭＲＩ装置、レントゲン装置、心電計装置、超音波診断装置、内視鏡装置、血圧計装置、アンギオグラフィー又はこれらの組み合わせにより取得される、請求項１に記載の処理装置。
【請求項4】
前記医用情報は、特定された少なくとも一つの病態に関する病態情報と前記測定データを含む、請求項１に記載の処理装置。
【請求項5】
前記測定データは医用画像である、請求項４に記載の処理装置。
【請求項6】
前記病態情報は、前記病態の有無を示す情報、前記病態の重症度を示す情報及び前記病態が生じた場所を示す情報の少なくともいずれか一つを含む、請求項４に記載の処理装置。
【請求項7】
前記医用情報は、前記病態に応じて前記病態情報及び前記測定データの配置が異なる出力態様で出力される、請求項５に記載の処理装置。
【請求項8】
前記病態は、出血、骨折、感染、損傷、炎症、腫瘍、虚血、気体成分の分布異常又は液体成分異常である、請求項１に記載の処理装置。
【請求項9】
前記医用情報は、前記複数の病態のうちの少なくとも二つの病態に関する病態情報を含み、
前記少なくとも二つの病態に関する病態情報は互いに関連付けて出力される、
請求項１に記載の処理装置。
前記少なくとも二つの病態に関する病態情報は互いに関連付けて出力される、
請求項１に記載の処理装置。
【請求項10】
少なくとも一つのプロセッサを具備するコンピュータにおいて前記少なくとも一つのプロセッサを、
ヒトの身体の状態を測定した測定データを取得し、
前記身体に生じる可能性のある複数の病態のうちの少なくとも一つの病態を特定し、
前記測定データに基づいて、特定された前記少なくとも一つの病態に関する医用情報を取得し、
取得された前記医用情報を特定された前記少なくとも一つの病態に応じた出力態様で出力する、
ように機能させる処理プログラム。
ヒトの身体の状態を測定した測定データを取得し、
前記身体に生じる可能性のある複数の病態のうちの少なくとも一つの病態を特定し、
前記測定データに基づいて、特定された前記少なくとも一つの病態に関する医用情報を取得し、
取得された前記医用情報を特定された前記少なくとも一つの病態に応じた出力態様で出力する、
ように機能させる処理プログラム。
【請求項11】
少なくとも一つのプロセッサを具備するコンピュータにおいて前記少なくとも一つのプロセッサにより実行される処理方法であって、
ヒトの身体の状態を測定した測定データを取得する段階と、
前記身体に生じる可能性のある複数の病態のうちの少なくとも一つの病態を特定する段階と、
前記測定データに基づいて、特定された前記少なくとも一つの病態に関する医用情報を取得する段階と、
取得された前記医用情報を特定された前記少なくとも一つの病態に応じた出力態様で出力する段階と、
を含む処理方法。
ヒトの身体の状態を測定した測定データを取得する段階と、
前記身体に生じる可能性のある複数の病態のうちの少なくとも一つの病態を特定する段階と、
前記測定データに基づいて、特定された前記少なくとも一つの病態に関する医用情報を取得する段階と、
取得された前記医用情報を特定された前記少なくとも一つの病態に応じた出力態様で出力する段階と、
を含む処理方法。
【請求項12】
請求項１に記載の処理装置と、
通信ネットワークを介して前記処理装置と接続され、前記処理装置から出力される医用情報を受信するように構成されたディスプレイ装置と、
を含む処理システム。
通信ネットワークを介して前記処理装置と接続され、前記処理装置から出力される医用情報を受信するように構成されたディスプレイ装置と、
を含む処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、ヒトの身体の測定データを処理するための処理装置、処理プログラム、処理方法及び処理システムに関する。
【背景技術】
【0002】
従来より、ヒトの身体の測定データを処理して取得されたデータを出力することが可能な処理システムが知られていた。特許文献１は、紫外線を照射する紫外光源と、検査室における前記紫外線の照射対象物に対する前記紫外光源の位置を相対的に移動させ、前記照射対象物に対する前記紫外線の照射を制御する照射制御部と、被検体の医用画像を撮像する撮像部とを備える、医用画像診断装置であって、撮影された医用画像や、医用画像の解析結果などを表示するディスプレイを有する医用画像診断装置が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０２２－０１４２６２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
そこで、上記のような技術を踏まえ、本開示では、様々な実施形態により、医用情報をより効果的に出力することが可能な処理装置、処理プログラム、処理方法及び処理システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0005】
本開示の一態様によれば、「少なくとも一つのプロセッサを具備する処理装置であって、前記少なくとも一つのプロセッサは、ヒトの身体の状態を測定した測定データを取得し、前記身体に生じる可能性のある複数の病態のうちの少なくとも一つの病態を特定し、前記測定データに基づいて、特定された前記少なくとも一つの病態に関する医用情報を取得し、取得された前記医用情報を特定された前記少なくとも一つの病態に応じた出力態様で出力する、ための処理を実行するように構成された処理装置」が提供される。
【0006】
本開示の一態様によれば、「少なくとも一つのプロセッサを具備するコンピュータにおいて前記少なくとも一つのプロセッサを、ヒトの身体の状態を測定した測定データを取得し、前記身体に生じる可能性のある複数の病態のうちの少なくとも一つの病態を特定し、前記測定データに基づいて、特定された前記少なくとも一つの病態に関する医用情報を取得し、取得された前記医用情報を特定された前記少なくとも一つの病態に応じた出力態様で出力する、ように機能させる処理プログラム」が提供される。
【0007】
本開示の一態様によれば、「少なくとも一つのプロセッサを具備するコンピュータにおいて前記少なくとも一つのプロセッサにより実行される処理方法であって、ヒトの身体の状態を測定した測定データを取得する段階と、前記身体に生じる可能性のある複数の病態のうちの少なくとも一つの病態を特定する段階と、前記測定データに基づいて、特定された前記少なくとも一つの病態に関する医用情報を取得する段階と、取得された前記医用情報を特定された前記少なくとも一つの病態に応じた出力態様で出力する段階と、を含む処理方法」が提供される。
【0008】
本開示の一態様によれば、「上記に記載の処理装置と、通信ネットワークを介して前記処理装置と接続され、前記処理装置から出力される医用情報を受信するように構成されたディスプレイ装置と、を含む処理システム」が提供される。
【発明の効果】
【0009】
本開示によれば、医用情報をより効果的に出力することが可能な処理装置、処理プログラム、処理方法及び処理システムを提供することができる。
【0010】
なお、上記効果は説明の便宜のための例示的なものであるにすぎず、限定的なものではない。上記効果に加えて、又は上記効果に代えて、本開示中に記載されたいかなる効果や当業者であれば明らかな効果を奏することも可能である。
【図面の簡単な説明】
【0011】
【発明を実施するための形態】
【0012】
１．処理システム１の概要
本開示に係る処理システム１は、測定装置によって取得された医用画像を測定装置から取得し、取得した測定データから医用情報を出力するために用いられる。特に、処理システム１は、ヒトを対象者として複数の部位（例えば、全身）にわたって取得された測定データを処理するために用いられる。このような測定データは、典型的には、ヒトの身体の状態を測定したものであって、ヒトの身体の内部を撮影したＣＴ画像（コンピュータ断層撮影画像）等の医用画像が用いられる。このようなＣＴ画像は、処理装置１００によって処理されることによって、ヒトの身体に生じる病態を解析するのに用いられる。そして、その解析した結果は、医用情報としてディスプレイ等に出力される。このように、処理システム１は、対象者の病態に関する医用情報を効果的に出力することで、病態をより効果的に把握し、且つ病態に関連する疾患の診断又はその診断の補助をすることが可能となる。
本開示に係る処理システム１は、測定装置によって取得された医用画像を測定装置から取得し、取得した測定データから医用情報を出力するために用いられる。特に、処理システム１は、ヒトを対象者として複数の部位（例えば、全身）にわたって取得された測定データを処理するために用いられる。このような測定データは、典型的には、ヒトの身体の状態を測定したものであって、ヒトの身体の内部を撮影したＣＴ画像（コンピュータ断層撮影画像）等の医用画像が用いられる。このようなＣＴ画像は、処理装置１００によって処理されることによって、ヒトの身体に生じる病態を解析するのに用いられる。そして、その解析した結果は、医用情報としてディスプレイ等に出力される。このように、処理システム１は、対象者の病態に関する医用情報を効果的に出力することで、病態をより効果的に把握し、且つ病態に関連する疾患の診断又はその診断の補助をすることが可能となる。
【0013】
本開示に係る処理システム１は、典型的には医療の現場（例えば、医療機関）において好ましくは利用される。その中でも、救急医療の現場において特に好ましく利用される（ただし、利用の場面を救急医療のみに限定する意図はない）。このような救急医療の現場においては、測定データに基づいて対象者の病態が解析され、その解析結果に従って診断やその後の処置を決定していく必要がある。そのため、本開示に係る処理システム１を用いることによって、とりわけ救急医療の現場において、医用情報を効果的に出力し、病態をより早く把握し、且つ疾患の診断（又は診断の補助）やその後の処置の決定をより効率的に行うことができる。
【0014】
図１は、本開示の一実施形態に係る処理システム１の構成を示すブロック図である。図１によれば、処理システム１は、測定装置４００によって取得された測定データを処理して医用情報を出力するための処理装置１００と、医用情報を表示するためのディスプレイ装置２００とを少なくとも含む。また、当該処理システム１は、測定データを取得するための測定装置４００や、処理装置１００によって医用情報を出力するときに用いられる学習済み解析モデルを生成するためのモデル生成装置３００を含んでもよい。また、測定装置４００は、必ずしも一つの測定装置のみに限定する必要はなく、複数の測定装置を組み合わせることも可能である。処理装置１００、ディスプレイ装置２００、モデル生成装置３００及び測定装置４００は、無線ネットワーク及び有線ネットワークの少なくともいずれかによって互いに通信可能に接続される。
【0015】
なお、本開示において、「測定装置４００」は、測定データを取得するために用いられる装置であればいずれでもよく、特定のものに限定されるわけではない。このような測定装置の典型としてはＣＴ装置が挙げられるが、ほかにはＭＲＩ装置、レントゲン装置、心電計装置、超音波診断装置、内視鏡装置、血圧計装置、アンギオグラフィー又はこれらの組み合わせなどが挙げられる。このような測定装置４００は、医療機関で用いられる場合に限らず、対象者の自宅や学校、職場など、その使用場所はいずれでもよい。なお、ＣＴ装置は、救急搬送されてきた対象者に対して少なくとも複数の部位に跨がって断層画像データを取得するために用いられ、疾患部位の特定やその重症度の判定をするために有益な情報を提供することが可能である。そのため、医用画像を解析して医用情報を生成可能な本開示の処理システム１においては、測定装置４００としてＣＴ装置を用いる場合について説明するが、当然これのみに限定されるわけではない。
【0016】
また、本開示において、「測定データ」は、測定装置４００によって測定されたデータであればいずれでもよく、特定のものに限定されるわけではない。このような測定データの典型としてはＣＴ画像が挙げられるが、ほかにはＭＲＩ画像、三次元計測データ、レントゲン画像、心電データ、エコー検査データ、内視鏡画像、血圧測定データ、採血データ、呼吸機能データ、血管造影画像、その他の検査データ又はこれらの組み合わせなどが挙げられる。また、本開示において、これら測定データのなかでも、特にＣＴ画像、ＭＲＩ画像、レントゲン画像、内視鏡画像、血管造影画像又はこれらの組み合わせが好適に用いられる。さらに、本開示において、これら測定データの中でもとりわけＣＴ画像が好適に用いられる。ＣＴ画像は、対象者の所定の範囲（例えば、複数の部位や全身）にまたがって、対象者の複数の断層面の状態を評価するために用いられる。したがって、特定の断層面の状態だけではなく、空間的に連続する複数の断層面の状態を評価することが可能である。このようなＣＴ画像を解析することによって、病態やその病態が生じている部位、及びその重症度の情報を得ることが可能となる。
【0017】
また、このような測定データは、典型的には、各測定装置から通信ネットワークを介して受信することが考えられるが、すでに測定された測定データが記憶されたデータベース装置やサーバ装置などから受信するようにしてもよい。すなわち、測定データはリアルタイムで測定されたもののみを意味するわけではない。このような一例としては、電子カルテやＰＡＣＳ（Ｐｉｃｔｕｒｅ Ａｒｃｈｉｖｉｎｇ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍｓ：画像保存通信システム）のためのデータベース装置やサーバ装置に記憶された測定データであっても同様に本開示における処理システム１に利用することができる。
【0018】
また、測定データとして用いることができるのは、上記のとおり「空間的に連続して測定された測定データ」である必要は必ずしもない。例えば、血圧測定データからは、ある時点の血圧測定データと、ある一定の期間にわたって時間的に連続して測定された血圧測定データとをそれぞれ取得することが可能である。このように、「時間的に連続して測定された測定データ」であっても、好適に本開示の測定データとして利用することが可能である。また、測定データは学習済み解析モデルに入力されるが、入力されるデータは、測定データの全てである必要はなく、そのうちの少なくとも一部であればよい。以下の例では、主にＣＴ画像を測定データとして用いる場合について説明するが、当然これのみに限定されるわけではない。
【0019】
また、本開示において、「対象者」は、測定データの測定の対象となる者であればいずれでもよく、特定の属性を有する者のみに限定されるわけではない。したがって、このような対象者としては、患者、被検者、診断対象者、健常者など、あらゆるヒトを含む。また、本開示において、「操作者」は、少なくとも処理装置１００を操作するか、処理装置１００によって出力された医用情報を参照する者であればいずれでもよく、特定の属性を有する者のみに限定されるわけではない。したがって、このような操作者としては、医師、看護師、検査技師などの医療従事者に限らず、対象者自身などあらゆるヒトを含む。また、本開示において、「医療従事者」は医療に従事する者であればいずれでもよく、特定の属性を有する者のみに限定されるわけではない。したがって、このような医療従事者としては、医師、看護師、検査技師、医療事務者、医療機関の職員や管理者、救急隊員、医療機器や医療設備の担当者などあらゆるヒトを含む。
【0020】
また、本開示において、所定の疾患や症状に対して、「判定」や「診断」等の用語を用いるが、これらは医師による確定的な判定や診断を必ずしも意味するものではない。例えば、これらの用語は、本開示の処理システム１を対象者自らが使用したり、医師以外の操作者が使用したりして、処理システム１に含まれる処理装置１００によって判定又は診断されることも当然に含む。また、これらの用語は、医師等が確定的な判定や診断をするためにその補助をすることも含む。
【0021】
２．処理装置１００の構成
図２は、本開示の一実施形態に係る処理装置１００の構成を示すブロック図である。図２によると、処理装置１００は、プロセッサ１１１、メモリ１１２、入力インターフェイス１１３、出力インターフェイス１１４及び通信インターフェイス１１５を含む。これらの各構成要素は、互いに、制御ライン及びデータラインを介して互いに電気的に接続される。なお、処理装置１００は、図２に示す構成要素のすべてを備える必要はなく、一部を省略して構成することも可能であるし、他の構成要素を加えることも可能である。例えば、処理装置１００は、各構成要素を駆動するためのバッテリ等を含むことが可能である。
図２は、本開示の一実施形態に係る処理装置１００の構成を示すブロック図である。図２によると、処理装置１００は、プロセッサ１１１、メモリ１１２、入力インターフェイス１１３、出力インターフェイス１１４及び通信インターフェイス１１５を含む。これらの各構成要素は、互いに、制御ライン及びデータラインを介して互いに電気的に接続される。なお、処理装置１００は、図２に示す構成要素のすべてを備える必要はなく、一部を省略して構成することも可能であるし、他の構成要素を加えることも可能である。例えば、処理装置１００は、各構成要素を駆動するためのバッテリ等を含むことが可能である。
【0022】
このような処理装置１００としては、ラップトップパソコン、デスクトップパソコン、スマートフォン、タブレット端末など、本開示に係る処理を実行可能な装置であればいずれでも好適に適用することが可能である。また、処理装置１００は、少なくとも一部の処理をクラウド上のサーバ装置で行うことも可能である。したがって、処理装置１００には、当該サーバ装置、又は操作者が操作するラップトップパソコン等の装置と当該サーバ装置との組み合わせも含む。
【0023】
処理装置１００において、プロセッサ１１１は、メモリ１１２に記憶されたプログラムに基づいて処理装置１００又は処理システム１の他の構成要素の制御を行う制御部として機能する。具体的には、プロセッサ１１１は、「ヒトの身体の状態を測定した測定データを取得する処理」、「身体に生じる可能性のある複数の病態のうちの少なくとも一つの病態を特定する処理」、「測定データに基づいて、特定された少なくとも一つの病態に関する医用情報を取得する処理」、「取得された医用情報を特定された少なくとも一つの病態に応じた出力態様で出力する処理」等を、メモリ１１２に記憶されたプログラムに基づいて実行する。プロセッサ１１１は、主に一又は複数のＣＰＵにより構成されるが、適宜ＧＰＵやＦＰＧＡなどを組み合わせてもよい。
【0024】
メモリ１１２は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、不揮発性メモリ、ＨＤＤ等から構成され、記憶部として機能する。メモリ１１２は、本実施形態に係る処理システム１の様々な制御のための指示命令をプログラムとして記憶する。具体的には、メモリ１１２は、「ヒトの身体の状態を測定した測定データを取得する処理」、「身体に生じる可能性のある複数の病態のうちの少なくとも一つの病態を特定する処理」、「測定データに基づいて、特定された少なくとも一つの病態に関する医用情報を取得する処理」、「取得された医用情報を特定された少なくとも一つの病態に応じた出力態様で出力する処理」等をプロセッサ１１１が実行するためのプログラムを記憶する。また、メモリ１１２は、当該プログラムのほかに、対象者管理テーブル及び出力態様管理テーブルに記憶される各種情報を記憶してもよい。
【0025】
入力インターフェイス１１３は、処理装置１００に対する操作者の指示入力を受け付ける入力部として機能する。入力インターフェイス１１３の一例としては、キーボード、マウス等の各種ハードキーや、ディスプレイ装置２００のディスプレイに重畳して設けられ、ディスプレイの表示座標系に対応する入力座標系を有するタッチパネルが挙げられる。タッチパネルの場合、ディスプレイに入力したいコマンドに対応したアイコンが表示され、当該タッチパネルを介して操作者が指示入力を行うことで、各アイコンに対する選択が行われる。タッチパネルによる対象者の指示入力の検出方式は、静電容量式、抵抗膜式などいかなる方式であってもよい。入力インターフェイス１１３は、常に処理装置１００に物理的に備えられる必要はなく、有線や無線ネットワークを介して必要に応じて接続されてもよい。
【0026】
出力インターフェイス１１４は、処理装置１００によって解析の結果得られた結果情報、医用情報等の情報を出力するための出力部として機能する。出力インターフェイス１１４の一例としては、液晶パネル、有機ＥＬディスプレイ又はプラズマディスプレイ等から構成されるディスプレイ装置２００等の外部装置又は外部機器と接続するためのインターフェイスが挙げられる。しかし、処理装置１００そのものがディスプレイを有する場合には、当該ディスプレイが出力インターフェイスとして機能することが可能である。また、ディスプレイ装置２００などに対して通信インターフェイス１１５を介して接続されている場合には、当該通信インターフェイス１１５が出力インターフェイス１１４として機能することも可能である。
【0027】
通信インターフェイス１１５は、有線又は無線で構成された通信ネットワークを介して測定装置４００、ディスプレイ装置２００、モデル生成装置３００、管理装置５００、端末装置６００、他の処理装置、サーバ装置等との間で測定データや医用情報、出力情報等を送受信するための通信部として機能する。通信インターフェイス１１５の一例としては、ＵＳＢ、ＳＣＳＩなどの有線通信用コネクタや、無線ＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、赤外線などの無線通信用送受信デバイスや、プリント実装基板やフレキシブル実装基板用の各種接続端子など、様々なものが挙げられる。
【0028】
なお、ディスプレイ装置２００の構成については特に具体的には説明しないが、上記のとおり液晶パネル、有機ＥＬディスプレイ又はプラズマディスプレイ等から構成されるディスプレイ、処理装置１００から各種情報の入力を受け付ける入力インターフェイス及び通信インターフェイスの少なくともいずれか、上記ディスプレイに受け付けられた各種情報を表示するための処理をするプロセッサ等を含む。このようなディスプレイ装置２００は、表示機能のみを有するものに限定されるものではなく、処理装置１００から出力される医用情報を表示することができればいずれでもよい。したがって、ラップトップパソコン、スマートフォン又はタブレット端末等もディスプレイ装置２００に含む。
【0029】
また、学習済み解析モデルを生成するためのモデル生成装置３００の構成については特に具体的には説明しない。しかし、処理装置１００と同様に、プロセッサ、メモリ、入力インターフェイス、出力インターフェイス及び通信インターフェイス等を含む。このような装置としては、ラップトップパソコン、デスクトップパソコン、スマートフォン、タブレット端末、サーバ装置又はこれらの組み合わせが用いられる。
【0030】
なお、本開示では、処理装置１００、ディスプレイ装置２００、及びモデル生成装置３００をそれぞれ別体として設けた。しかし、これに限らず、例えば処理装置１００が、ディスプレイ装置２００及びモデル生成装置３００のうちの少なくともいずれかの装置として機能してもよい。
【0031】
３．処理装置１００のメモリ１１２に記憶される情報
図３Ａは、本開示の一実施形態に係る処理装置１００に記憶される対象者管理テーブルを概念的に示す図である。対象者管理テーブルに記憶される情報は、処理装置１００のプロセッサ１１１の処理の進行に応じて随時更新して記憶される。
図３Ａは、本開示の一実施形態に係る処理装置１００に記憶される対象者管理テーブルを概念的に示す図である。対象者管理テーブルに記憶される情報は、処理装置１００のプロセッサ１１１の処理の進行に応じて随時更新して記憶される。
【0032】
図３Ａによれば、対象者管理テーブルには、対象者ＩＤ情報に対応付けて、対象者情報、測定データ、入力情報、結果情報及び医用情報等が記憶される。「対象者ＩＤ情報」は、各対象者に固有の情報で各対象者を特定するための情報である。対象者ＩＤ情報は、操作者又は対象者自身によって新たな対象者が登録されるごとに生成される。「対象者情報」は、各対象者の属性に関する情報である。このような属性情報の例としては、対象者名情報、生年月日情報、性別情報、住所情報、他の測定データ、カルテ情報、所見情報、問診情報、疾患関連情報（例えば、救急隊員からもたらされる交通事故、転倒、火災などの疾患原因、事故の発生状況、目撃情報、身体所見等）などが挙げられる。
【0033】
「測定データ」は、測定装置４００において測定されたヒトの身体の状態を示す測定データそのものや、当該測定データに基づいて高精細化、画素補完、圧縮、データフォーマットやデータ形式の変更等の様々な処理が必要に応じてなされた処理済み測定データの少なくともいずれかを示す情報である。このような測定データは、測定装置４００から通信インターフェイス１１５を介して受信される情報である。処理済み測定データにおいては、その処理は測定装置４００で行われてもよいし、処理装置１００で行われてもよい。測定データとしてＣＴ画像が用いられる場合は、所定の範囲（例えば、複数の部位や全身）にまたがって撮影された複数のＣＴ画像のそれぞれ、又は複数のＣＴ画像の全体のことを意味する。このようなＣＴ画像は、静止画又は動画のいずれであってもよいし、白黒画像、カラー画像などその画像形式はいずれであってもよい。このような測定データの具体例は図６等において後述する。
【0034】
「入力情報」は、結果情報を取得するために学習済み解析モデルに入力される情報である。測定データとして複数のＣＴ画像が用いられる場合、入力情報には、典型的には、複数のＣＴ画像のうちの特定の１又は複数のＣＴ画像が用いられる。このような複数のＣＴ画像は、空間的に一定の間隔で取得されたものである。つまり、複数のＣＴ画像に含まれる各ＣＴ画像は、その前後のＣＴ画像と空間的に連続性又は関連性を有する。このような入力情報の具体例は図７等において後述する。
【0035】
「結果情報」は、学習済み解析モデルに入力情報が入力されることによって取得された情報である。測定データとして複数のＣＴ画像が用いられる場合、結果情報には、典型的には、個々のＣＴ画像ごとに検出される病態の有無、病態の種類、その病態が生じている場所、及びその重症度を示す情報である。このような疾患の重症度としては、特定の数値だけでなく、数値に基づく分類（例えば、「レベル１」、「レベル２」、「レベル３」又は「レベル４」や、「軽度」、「中度」又は「重度」など、その分類の数はいずれでもよい）などが例として挙げられる。また、結果情報に含まれる重症度は、各病態における異常の程度であってもよいし、要求される医療的介入の優先度であってもよい。医療的介入の優先度は、病態の種類及び異常の程度の少なくともいずれかに基づいて決められてもよい。例えば、早期に処置されるべき種類の病態には、異常の程度によらず、他の病態よりも高い重症度が割り当てられてもよい。
【0036】
ここで、本実施形態において、病態とは身体に対する外的又は内的な影響により身体に生じた変化や兆候の種類を示すものであり、好適には測定装置４００により取得される測定データによりその検出や有無の判断が可能なものを意味する。このような病態の一例としては、出血、骨折、感染、損傷、炎症、腫瘍、虚血、又は胸水や腹水などの液体成分異常、消化管穿孔などに伴う気体成分の分布異常が挙げられ、本実施形態においては、特定の病態のみが解析の対象になるのではなく、複数の病態が解析の対象となる。また、病態には、一般的にはそれが生じた部位の情報は含まれておらず、医師による診断等によってその病態が生じた部位が特定される疾患（例えば、くも膜下出血病などの特定の病気や疾病）とは相違する。
【0037】
また、結果情報としては、病態ごとに所見情報などのさらに詳細な情報を含むことも可能である。例えば、「出血」の病態の場合は「出血点」、「出血量」、「出血の速度」及び「出血の新旧」の少なくともいずれか、「骨折」の病態の場合は「骨折点」、「骨折形態」及び「骨折の新旧」の少なくともいずれかなど、取得された測定データから観察可能な所見に関する情報が、所見情報の例として挙げられる。
【0038】
「医用情報」は、結果情報に基づいて生成される情報である。当該医用情報は、出力インターフェイス１１４を介して、ディスプレイ装置２００に出力され、ディスプレイ装置２００に表示されたり、結果情報に基づいて選択された端末装置６００に対して送信される。医用情報としては、典型的には、図９Ａ～図１３に示す医用情報が挙げられる。すなわち、医用情報は、測定データを確認するために当該測定データが主に含まれる測定データ領域と、解析により特定された病態に関連する病態情報が主に含まれる病態情報領域とを少なくとも含む。このような病態情報としては、特定された病態、その病態が生じている場所、及びその重症度等の結果情報に加え、測定データの解析により取得された所見情報、その病態に関連する疾患に対する対処法などを示した論文やＷＥＢサイト、病態やその病態に関連する疾患に有用な医薬品に関する情報、病態やその病態に関連する疾患を専門とする医療機関に関する情報、病態やその病態に関連する疾患に対する処置のための装置・機器等に関する情報などを含んでもよい。
【0039】
なお、対象者管理テーブルに記憶される情報は処理装置１００のメモリ１１２に記憶されてもよいが、他の処理装置やデータベース装置など、他の装置に記憶されてもよい。
【0040】
図３Ｂは、本開示の一実施形態に係る処理装置１００に記憶される出力態様管理テーブルを概念的に示す図である。図３Ｂによれば、出力態様管理テーブルには、病態を示す病態情報に対応付けて、出力態様情報が記憶される。「病態情報」は、身体に生じる可能性のある病態を示す情報であり、医用情報として特定される病態にそれぞれ対応して存在する情報である。「出力態様情報」は病態ごとにあらかじめ設定された出力態様を特定するための情報である。このような出力態様は、医用情報として出力される測定データが含まれる測定データ領域と病態情報が含まれる病態情報領域のレイアウト（位置、大きさ、範囲等）、出力する測定データの種類やそのデータ、及び出力する医用情報の種類やその内容のうちの少なくともいずれかが病態に応じて異なる。その概要は図８Ａ～図８Ｃ、その具体例は図９Ａ～図１３において後述する。
【0041】
なお、出力態様情報は、あらかじめ処理装置１００において処理システム１の提供者によって設定されたものであってもよいし、適宜のタイミングで処理装置１００の操作者によって設定されたものであってもよい。また、出力態様情報は、病態ごとに完全に異なるものである必要はなく、一部の病態では同じ出力態様であってもよい。また、出力態様情報は、一つの病態に対して一つの出力態様情報に限られるわけではなく、一つの病態に対して複数の出力態様情報が対応付けられ、所望により適宜選択できるようにしてもよい。また、病態は、出血、出血、骨折、感染、損傷、炎症、腫瘍、虚血、又は胸水や腹水などの液体成分異常、消化管穿孔などに伴う気体成分の分布異常が典型的には例示されるが、例えば出血と骨折など二つ以上の病態に関して同時に測定データや病態情報が出力される出力態様情報があってもよい。
【0042】
４．処理装置１００で実行される処理フロー
図４は、本開示の一実施形態に係る処理装置１００において実行される処理フローを示す図である。具体的には、図４は、測定装置４００において医用画像が取得されてから医用情報を出力するまでに、処理装置１００のプロセッサ１１１によって実行される処理フローを示す図である。当該処理フローは、主に処理装置１００のプロセッサ１１１がメモリ１１２に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより行われる。
図４は、本開示の一実施形態に係る処理装置１００において実行される処理フローを示す図である。具体的には、図４は、測定装置４００において医用画像が取得されてから医用情報を出力するまでに、処理装置１００のプロセッサ１１１によって実行される処理フローを示す図である。当該処理フローは、主に処理装置１００のプロセッサ１１１がメモリ１１２に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより行われる。
【0043】
まず、特に図示はしていないものの、例えば対象者が医療機関に救急搬送されてくると、医療従事者によって測定装置４００（例えば、ＣＴ装置）が操作され、対象者の全身の複数枚のＣＴ画像が撮影される。そして、測定データとして測定装置４００に取得され、測定装置４００の通信インターフェイスを介して、測定された対象者を特定するための対象者ＩＤ情報とともに、処理装置１００に送信される。
【0044】
処理装置１００のプロセッサ１１１は、通信インターフェイス１１５を介して測定装置４００から複数枚のＣＴ画像を含む測定データを受信すると、対象者ＩＤ情報に対応付けて受信した測定データを対象者管理テーブルに記憶する（Ｓ１１１）。
【0045】
プロセッサ１１１は、受信した複数のＣＴ画像のそれぞれに対して、所定の前処理を実施する（Ｓ１１２）。前処理は必須ではなく、所望に応じて実施すればよい。このような前処理としては、ハイパスフィルタやローパスフィルタを含むバンドパスフィルタ、平均化フィルタ、ガウシアンフィルタ、ガボールフィルタ、キャニーフィルタ、ソーベルフィルタ、ラプラシアンフィルタ、メディアンフィルタ、バイラテラルフィルタなどのフィルタ処理、ヘッセ行列等を用いた血管抽出処理、機械学習を用いた特定領域（例えば、疾患領域）のセグメンテーション処理、セグメンテーションされた領域に対するトリミング処理、曇り除去処理、超解像処理、低解像処理及びこれらの組み合わせが挙げられる。このような前処理を実施することによって、受信した複数の医用画像のそれぞれに対して、高精細化、低解像化、領域抽出、ノイズ除去、エッジ強調、画像補正、画像変換などを実施することが可能である。プロセッサ１１１は、特に図示はしていないものの、前処理後の各ＣＴ画像を、測定データとして、対象者管理テーブルに対象者ＩＤ情報に対応付けて記憶する。
【0046】
次に、プロセッサ１１１は、入力インターフェイス１１３を介して、対象者管理テーブルに記憶されている複数の対象者の中から医用画像の解析を行う所望の対象者ＩＤ情報を選択するために、操作者による操作入力を受け付ける。そして、プロセッサ１１１は、当該操作入力を受け付けると、対象者ＩＤ情報に対応付けられた測定データを対象者管理テーブルから読み出して、学習済み解析モデルに入力する入力情報として、対象者ＩＤ情報に対応付けて記憶する。プロセッサ１１１は、入力情報を学習済み解析モデルに入力することにより解析処理を実行する（Ｓ１１３）。なお、当該学習済み解析モデルの生成及び解析処理の詳細については、図５～図７において後述する。
【0047】
次に、プロセッサ１１１は、解析処理において学習済み解析モデルから解析の結果情報を取得すると、取得した結果情報を対象者ＩＤ情報に対応付けて対象者管理テーブルに記憶する（Ｓ１１４）。
【0048】
次に、プロセッサ１１１は、結果情報が取得されると、結果情報や測定データを用いて医用情報を生成する。プロセッサ１１１は、生成した医用情報を対象者ＩＤ情報に対応付けて対象者管理テーブルに記憶する。また、プロセッサ１１１は、出力インターフェイス１１４を介して、記憶した医用情報をディスプレイ装置２００等に出力する（Ｓ１１５）。このとき、プロセッサ１１１は、出力態様管理テーブルを参照して、注目すべき病態として特定される病態に対応する出力態様情報を特定する。そして、プロセッサ１１１は、特定された出力態様情報に基づいて、結果情報や測定データを用いて医用情報を生成する。生成される医用情報については、図９Ａ～図１３等において後述する。また、注目すべき病態の特定方法については後述するが、プロセッサ１１１がＳ１１４において取得した結果情報に基づいて存在確度が高い病態を特定してもよいし、操作者により指定された病態を示す入力に応じて病態を特定してもよい。操作者により病態が指定される場合、操作者は処理装置１００を操作して注目すべき病態を指定し、プロセッサ１１１はＳ１１２の処理の後に指定された病態を示す入力を取得する。これにより、プロセッサ１１１は、医用画像が取得されてから医用情報を出力するまでの処理フローを終了する。
【0049】
このように、当該処理フローにおいて、特定された病態に応じて出力態様情報テーブルで設定された出力態様情報が特定され、当該出力態様情報に従って医用情報が生成される。この出力態様情報は、典型的には、各病態に応じて最適な情報が表示されるように、病態ごとにあらかじめ設定される。したがって、当該処理フローによって、例えば医療従事者にとって効率的に医用情報を参照することが可能となり、診断やその後の処置の判断をより迅速にすることができる。
【0050】
なお、特に図示はしないものの、医用情報を受信したディスプレイ装置２００は、そのディスプレイに受信した医用情報を表示する。また、医用情報の出力先の一例としてディスプレイ装置２００を挙げたが、例えば操作者や他の医療従事者が所持する端末装置や、医療機関内にある他の処理装置や他の医療機器など、その出力先はいずれであってもよい。
【0051】
また、図４において、結果情報は、学習済み解析モデルに入力情報を入力することによって取得される場合について説明した。しかし、学習済み解析モデルを用いるのは単なる一例であって、当然他の方法を用いてもよい。例えば、測定データとして取得されたＣＴ画像と、病態が示された画像との一致度を比較する方法など、他の画像解析処理も用いたり、学習済み解析モデルとこれらの他の画像解析処理を併用したりすることも可能である。
【0052】
また、図４の解析処理においては、処理装置１００のプロセッサ１１１がメモリ１１２に記憶された学習済み解析モデルで医用画像を処理することによって解析結果情報を取得する場合について説明した。しかし、これに限らず、プロセッサ１１１が例えばサーバ装置に入力情報を送信し、当該サーバ装置のプロセッサが当該サーバ装置に記憶された学習済み解析モデルで入力情報を処理して結果情報を生成してもよい。そして、処理装置１００は当該サーバ装置から結果情報を取得してもよい。
【0053】
５．モデル生成装置３００で実行される処理フロー
図５は、本開示の一実施形態に係るモデル生成装置３００において実行される処理フローを示す図である。具体的には、図５は、図４のＳ１１３の解析処理において用いられる学習済み解析モデルの生成に係る処理フローを示す図である。当該処理フローは、主にモデル生成装置３００のプロセッサがメモリに記憶されたプログラムを読み出して実行することにより行われる。
図５は、本開示の一実施形態に係るモデル生成装置３００において実行される処理フローを示す図である。具体的には、図５は、図４のＳ１１３の解析処理において用いられる学習済み解析モデルの生成に係る処理フローを示す図である。当該処理フローは、主にモデル生成装置３００のプロセッサがメモリに記憶されたプログラムを読み出して実行することにより行われる。
【0054】
図５によると、例えば測定装置４００で測定された測定データを学習用データとして取得するステップが実行され得る（Ｓ２１１）。例えば、測定装置４００としてＣＴ装置が用いられる場合には、学習用データとして対象者の全身を撮影した複数のＣＴ画像が用いられる。なお、学習用データには、上記のような実際にＣＴ装置を用いて撮影されたＣＴ画像が用いられてもよいが、画像処理によるシミュレーションによって取得されたシミュレーション画像が用いられてもよい。以下では、学習用データとして複数のＣＴ画像を用いる場合を説明する。
【0055】
次に、撮影された複数の学習用データのそれぞれに対して、各学習用データ中に見られる病態に関する情報（例えば、各病態の有無、その病態が生じている場所、及び度合い）を疾患情報としてラベル付けする処理が実行される（Ｓ２１２）。当該ラベル付けは、医師などの医療従事者によって、各病態とその度合い（例えば、重症度）、これらが生じる身体部位の位置情報（例えば、肝臓、すい臓、脾臓など）が入力されることによって行われる。なお、上記度合いには、例えば、疾患に対して「該当あり」又は「該当なし」や、「レベル１」、「レベル２」、「レベル３」又は「レベル４」や、「軽度」、「中度」又は「重度」などが例として挙げられる。また、これに代えて、又はこれに加えて、あらかじめ用意された病態が見られるＣＴ画像を用意し、これらの画像との一致度を画像解析処理によって算出し、この一致度に基づいてラベル付けが行われてもよい。
【0056】
複数の学習用データと、それに対応付けられたラベル情報がそれぞれ得られると、プロセッサによって、それらを用いて身体部位の病態パターンの機械学習を行うステップが実行される（Ｓ２１３）。当該機械学習は、一例として、学習用データとラベル情報の組を、ニューロンを組み合わせて構成されたニューラルネットワークに与え、ニューラルネットワークの出力がラベル情報と同じになるように、各ニューロンのパラメータを調整しながら学習を繰り返すことにより行われる。そして、学習済み解析モデル（例えば、ニューラルネットワークとパラメータ）を取得するステップが実行される（Ｓ２１４）。これにより、プロセッサは学習済み解析モデルの生成を終了する。
【0057】
なお、取得された学習済み解析モデルは、通信インターフェイスを介して処理装置１００に送信され、処理装置１００のメモリ１１２に記憶されてもよい。また、モデル生成装置３００や他の処理装置、サーバ装置等のメモリに記憶されてもよい。
【0058】
また、図５の例では、一つの学習済み解析モデルによって複数の病態を特定し、各病態の生じている位置及びその重症度を解析する場合について説明した。しかし、これに限らず、病態ごとに学習済み解析モデルを生成し、各学習済み解析モデルを使って各病態の有無の特定、その病態が生じている位置、及びその重症度を解析するようにしてもよい。このような場合、Ｓ２１１で得られた学習用データに対して、Ｓ２１２において同様に各病態とその度合い（例えば、重症度）、これらが所見として生じる身体部位の位置情報（例えば、肝臓、すい臓、脾臓など）によってラベル付けが行われる。その後、病態ごとに学習用データとラベル情報とがモデル生成装置３００に入力され、病態ごとにパターンの機械学習が実行される。そして、この繰り返しにより、病態ごとに学習済み解析モデルが取得される。
【0059】
また、図５の例では、ラベル情報として、病態に関する情報（例えば、各病態の有無、その病態が生じている場所、及び度合い）を用いて学習する場合について説明した。しかし、ラベル情報としては、これらのみに限らず、病態ごとの所見情報など、さらに詳細なラベル情報を含むことも可能である。例えば、測定データにおいて、「出血」でラベル付けされる場合は、さらに「出血点」及び「出血の新旧」の所見情報のラベル付けも行う。また、測定データにおいて、「骨折」でラベル付けされる場合は、さらに「骨折点」、「骨折形態」及び「骨折の新旧」の所見情報のラベル付けも行う。具体的には、ＣＴ画像やＭＲＩ画像等の医用画像の場合、出血領域は他の領域と比して白く現れることから（つまり、ＣＴの場合であればより高いＣＴ値を示すことから）、出血点の所見が当該医用画像から取得される。また、同様に、新鮮出血の場合より陳旧出血に比べてより白く現れることから（つまり、ＣＴの場合であればより高いＣＴ値を示すことから）、出血の新旧の所見が当該医用画像から取得される。また、レントゲン画像やＣＴ画像、ＭＲＩ画像等の医用画像の場合、骨折が起きている地点（骨折点）やその形態（例えば、横骨折、斜骨折、らせん骨折又は粉砕骨折）の所見が、当該医用画像から取得される。また、同様に、新鮮骨折の場合は骨折による液体成分の漏出もあり陳旧骨折に比べてより白く現れることから、骨折の新旧の所見が当該医用画像から取得される。このように、ラベル情報として、病態ごとの所見情報を追加してモデル生成装置３００が学習させることにより、各病態の有無の特定、その病態が生じている位置、及びその重症度に加えて、さらに病態ごとの所見情報も出力可能な学習済み解析モデルが取得される。他の病態においても、同様に所見情報をラベル情報として学習させることで、同様の学習済み解析モデルが取得される。
【0060】
６．測定データ
上記のとおり、測定データは、測定装置４００において測定されたヒトの身体の状態を示すデータであり、測定装置４００から通信インターフェイス１１５を介して受信される情報である。図６は、本開示の一実施形態に係る測定データの一例を概念的に示す図である。図６によれば、測定データとして測定装置４００（例えば、ＣＴ装置）で撮影された複数のＣＴ画像が用いられる場合が示されている。
上記のとおり、測定データは、測定装置４００において測定されたヒトの身体の状態を示すデータであり、測定装置４００から通信インターフェイス１１５を介して受信される情報である。図６は、本開示の一実施形態に係る測定データの一例を概念的に示す図である。図６によれば、測定データとして測定装置４００（例えば、ＣＴ装置）で撮影された複数のＣＴ画像が用いられる場合が示されている。
【0061】
このようなＣＴ画像は、典型的には、ヒトの身体において所定の範囲（少なくとも複数の部位（例えば、頭部、胸部、腹部、骨盤部など）や全身にわたって、空間的に一定の間隔（例えば、スライス間隔＝５ｍｍ）で、身体の頭部から脚部に向かう方向に、厚さ方向の断面を撮影することによって取得される。図６では、少なくとも測定データとしてＣＴ画像Ｄｍ－７～ＣＴ画像Ｄｍ、及びＣＴ画像Ｄｎ－７～ＣＴ画像Ｄｎを少なくとも含む複数のＣＴ画像が、空間的に一定の間隔（例えば、スライス間隔＝５ｍｍ）で、部位Ａ～部位Ｄの複数の部位（すなわち、全身）に跨って撮影されている。なお、図６に示す各部位は説明の便宜のための一例であって、必ずしもヒトの身体の特定の部位を正確に示したものではない。
【0062】
このように取得された複数のＣＴ画像は、上記のとおり一定の間隔で撮影されたものであるため、例えば、ＣＴ画像Ｄｍ－７～ＣＴ画像Ｄｍ等の連続する複数のＣＴ画像を参照すると、各ＣＴ画像の含まれる部位に生じる病態を確認することが可能である。すなわち、個々のＣＴ画像に着目すると、各ＣＴ画像中に含まれる各病態、その断面上において各病態が生じている場所及びその重症度を検出することができる。さらに、前後の連続する複数個のＣＴ画像に着目すると、各病態、その断面上において各病態が生じている場所、重症度の遷移を把握することができる。本開示においては、入力情報として、複数のＣＴ画像の中から選択された特定の１個又は複数個（好ましくは１個）のＣＴ画像を用いて解析処理を行うことにより、これらの情報を結果情報として取得することができる。さらに、空間的に連続性又は関連性を有する複数のＣＴ画像において同様の処理を行うことにより、ＣＴ画像に含まれる各病態の空間的な遷移情報（つまり、身体の起立状態における上下方向の遷移情報）を取得することができる。なお、「空間的に連続性又は関連性を有すること」とは、各ＣＴ画像が一定の間隔（例えば、スライス間隔＝５ｍｍ）で撮影されたことのみならず、測定装置４００を用いて同じ対象者に対してなされた一連の測定処理によって撮影されたことも含む。
【0063】
ここで、ＣＴ画像は、救急医療の現場で疾患の有無の判断によく用いられる。しかし、このような場合、ＣＴ画像は少なくとも複数の部位（場合によっては全身）に跨って一定の間隔で撮影されるため、かなり多量のＣＴ画像を医療従事者が一つずつ確認して疾患の有無を判断する必要がある。本開示に係る処理システム１では、取得された測定データである複数のＣＴ画像を入力情報として結果情報を取得し、それを医用情報として出力することが可能である。したがって、本開示に係る処理システム１は、特に救急医療における病態の有無の判断や、それに基づく診断、その後の処理において有益に用いることが可能である。ただし、当然に、救急医療における当該判断のみにその用途が限定されるわけではない。
【0064】
７．医用情報の生成に係る処理
図６で説明したとおり測定装置４００で撮影された測定データ（例えば、ＣＴ画像）が処理装置１００に送信され、処理装置１００のプロセッサ１１１によって処理されることによって医用情報が生成される。図７は、本開示の一実施形態に係る測定データが処理されることによって医用情報が生成される過程の一例を概念的に示す図である。
図６で説明したとおり測定装置４００で撮影された測定データ（例えば、ＣＴ画像）が処理装置１００に送信され、処理装置１００のプロセッサ１１１によって処理されることによって医用情報が生成される。図７は、本開示の一実施形態に係る測定データが処理されることによって医用情報が生成される過程の一例を概念的に示す図である。
【0065】
図７によると、図６で示したとおり、測定装置４００で測定された撮影されたＣＴ画像であって、身体の所定の範囲（例えば、複数の部位や全身）に跨って撮影された複数のＣＴ画像（ＣＴ画像Ｄ１－１～ＣＴ画像Ｄ１－ｎ）が、測定データとして処理装置１００において取得されたことを示している。
【0066】
次に、これらの複数のＣＴ画像は、プロセッサ１１１の処理によって個々のＣＴ画像（ＣＴ画像Ｅ１－１、ＣＴ画像Ｅ１－２～ＣＴ画像Ｅ１－ｎ）ごとに選択され、入力情報として学習済み解析モデルに入力される（解析処理）。なお、測定装置４００において撮影され処理装置１００において取得された全てのＣＴ画像Ｄ１－１～ＣＴ画像Ｄ１－ｎ（測定データ）が、入力情報である個々のＣＴ画像（ＣＴ画像Ｅ１－１、ＣＴ画像Ｅ１－２～ＣＴ画像Ｅ１－ｎ）として取得されてもよい。また、全てのＣＴ画像Ｄ１－１～ＣＴ画像Ｄ１－ｎ（測定データ）から一定の間隔（例えば、５個ごと）で選択されたＣＴ画像が、入力情報である個々のＣＴ画像（ＣＴ画像Ｅ１－１、ＣＴ画像Ｅ１－２～ＣＴ画像Ｅ１－ｎ）として取得されてもよい。また、全てのＣＴ画像Ｄ１－１～ＣＴ画像Ｄ１－ｎ（測定データ）から操作者によって選択されたＣＴ画像が、入力情報である個々のＣＴ画像（ＣＴ画像Ｅ１－１、ＣＴ画像Ｅ１－２～ＣＴ画像Ｅ１－ｎ）として取得されてもよい。
【0067】
上記のとおり、ＣＴ画像Ｅ１－１、ＣＴ画像Ｅ１－２～ＣＴ画像Ｅ１－ｎが入力情報として取得され、学習済み解析モデルに入力されることによって、結果情報が生成される。すなわち、ＣＴ画像Ｅ１－１が入力されることによって当該画像に含まれる各病態、各病態が生じている場所、及びその重症度が結果情報として取得される。また、ＣＴ画像Ｅ１－２が入力されることによって当該画像に含まれる各病態、各病態が生じている場所、及びその重症度が別の結果情報として取得される。また、ＣＴ画像Ｅ１－ｎが入力されることによって当該画像に含まれる各病態、各病態が生じている場所、及びその重症度がさらに別の結果情報として取得される。このように解析処理では、入力情報として取得された個々のＣＴ画像ごとに各病態、各病態が生じている場所、及びその重症度が、結果情報として取得される。そして、取得された各病態、各病態が生じている場所、及びその重症度を示す情報は、対象者管理テーブルにおいて、結果情報として個々のＣＴ画像ごとに記憶される。
【0068】
なお、上記では、入力情報として１個のＣＴ画像ごとに学習済み解析モデルに入力される場合について説明したが、例えば３個などの数個単位で一まとまりのグループとしてＣＴ画像を準備し、グループごとに学習済み解析モデルに入力されるようにしてもよい。この場合、個々のＣＴ画像ごとに取得された疾患の名称、その存在する部位、及びその重症度の平均値や最大値、最小値などをグループごとに求め、これらを結果情報としてもよい。
【0069】
また、上記では、一つの学習済み解析モデルによって複数の病態に関する結果情報を取得する場合について説明した。しかし、これに限らず、病態ごとに生成された学習済み解析モデルによって複数の病態に関する結果情報を取得するようにしてもよい。このような場合、ＣＴ画像Ｅ１－１、ＣＴ画像Ｅ１－２～ＣＴ画像Ｅ１－ｎの各入力情報は、例えば骨折の有無の解析用の学習済み解析モデルにまず入力され、骨折の有無、骨折が生じている場所及びその重症度が取得される。次に、上記と同じ各入力情報が、例えば出血の有無の解析用の学習済み解析モデルに入力され、出血の有無、出血が生じている場所及びその重症度が取得される。さらに、同様に、病態ごとにその解析用に用意された学習済み解析モデルに入力情報が入力され、その病態の有無、病態が生じている場所及びその重症度が取得される。
【0070】
また、上記では、学習済み解析モデルから各病態、各病態が生じている場所、及びその重症度を示す情報を結果情報として取得する場合について説明した。しかし、これに限らず、例えば病態ごとの所見情報をラベル情報として学習した学習済み解析モデルを使用すれば、これらに加えて所見情報も取得することが可能である。このような所見情報の例としては、「出血」の病態の場合は「出血点」、「出血の新旧」及び出血が見られる部位の面積から「出血量の推定値」の少なくともいずれかや、「骨折」の病態の場合は「骨折点」、「骨折形態」及び「骨折の新旧」の少なくともいずれかなど、取得された測定データから観察可能な所見に関する情報が挙げられる。
【0071】
次に、図７によると、プロセッサ１１１の処理によって、それぞれ取得された結果情報に基づいて、医用情報が生成される。
【0072】
このように、入力情報としてＣＴ画像Ｅ１－１～ＣＴ画像Ｅ１－ｎを用いることで、各ＣＴ画像に含まれる各病態、各病態が生じている場所、及びその重症度が別の結果情報として取得される。つまり、各ＣＴ画像から生じている各病態の種類と、各病態が生じている断面方向の位置、及びその重症度の情報が得られる。また、ＣＴ画像Ｅ１－１～ＣＴ画像Ｅ１－ｎは身体が起立した状態における上下方向において、空間的に連続した画像である。そのため、各ＣＴ画像から各病態の遷移情報、つまりは各病態が生じている上下方向の位置の情報を得ることが可能である。
【0073】
８．医用情報の生成処理
図８Ａ～図８Ｃは、本開示の一実施形態に係る処理装置１００で生成される医用情報を概念的に示す図である。具体的には、本実施形態においては、処理装置１００のプロセッサ１１１は、図７等に示す処理によって病態が特定されると、図３Ｂに示す出力態様管理テーブルを参照し、特定された病態に対応してあらかじめ設定された出力態様情報を抽出する。そして、プロセッサ１１１は、抽出された出力態様情報に従って出力態様で医用情報を出力する。本実施形態においては、特定された病態に応じた出力態様で医用情報が出力される。
図８Ａ～図８Ｃは、本開示の一実施形態に係る処理装置１００で生成される医用情報を概念的に示す図である。具体的には、本実施形態においては、処理装置１００のプロセッサ１１１は、図７等に示す処理によって病態が特定されると、図３Ｂに示す出力態様管理テーブルを参照し、特定された病態に対応してあらかじめ設定された出力態様情報を抽出する。そして、プロセッサ１１１は、抽出された出力態様情報に従って出力態様で医用情報を出力する。本実施形態においては、特定された病態に応じた出力態様で医用情報が出力される。
【0074】
図８Ａは病態ごとに応じた出力態様の一つの例、図８Ｂは病態ごとに応じた出力態様の他の例、及び図８Ｃは病態ごとに応じた出力態様のさらに他の例をそれぞれ示す。なお、当然に出力態様はこれら３つの態様のみに限られるわけではなく、図９Ａ～図１３に示す様々な出力態様を含めいずれの出力態様であってもよい。また、図８Ａ～図８Ｃに例示する医用情報は、説明の便宜のためにディスプレイ装置２００等で表示された場合が示されている。しかし、処理装置１００において生成される医用情報は、このような表示をするために用いられる画像データや描画の指示命令をするコードデータであってもよい。
【0075】
図８Ａによれば、処理装置１００のプロセッサ１１１の処理を受けて、測定データを確認するために測定データが主に含まれる測定データ領域１１ａと、解析により特定された病態に関連する病態情報が主に含まれる病態情報領域１１ｂとを含む医用情報が生成される。医用情報において、測定データ領域１１ａには、測定装置４００で測定された測定データ（例えば、ＣＴ画像）そのもの、又は当該測定データに対して画像処理等を行った後の処理済み測定データが主に含まれる。また、測定データ領域１１ａには、他に、確認する測定データを選択するためのユーザインターフェイスや、当該測定データが測定された際の測定条件、測定日、測定装置、測定者などとの様々な属性情報等が場合によって含まれる。また、測定データ領域１１ａに含まれる測定データは、複数の測定データの中から特定の病態に関して最も重症度が高いと判定された測定データが選択的に出力されたり、任意の間隔で選択された複数の測定データが並べて表示されたり、異なるタイミング（例えば、経過観察のために最初の処置日と数日間経過後）で測定された複数の測定データが並べて表示されたりしてもよい。すなわち、測定データは特定の単一のデータである必要はなく、重症度等に応じて優先度に応じて選択的に出力したり、時間的又は空間的に異なる複数の測定データを並べて出力することが可能である。このように、医用情報に測定データを含めることによって、医療従事者が、解析結果だけではなく、解析結果に照らし合わせて直接測定データを確認することができ、より効率的かつ正確な判断が可能となる。
【0076】
なお、当該測定データ領域１１ａには上記のとおり測定データが含まれ、測定データが確認可能になっていればよく、場合によっては当該測定データにより得られた病態情報（例えば、病態の有無又は病態が生じている位置を示す表示）等をその少なくとも一部に含んでもよい。
【0077】
また、病態情報領域１１ｂには、主に、解析により特定された様態に関連する病態情報が含まれる。このような病態情報としては、特定された病態、その病態が生じている場所、その重症度、及び当該病態に関する所見情報等の結果情報が例として挙げられる。また、病態情報領域１１ｂには、上記のような結果情報以外にも、間接所見の情報、病態情報として、その病態に関連する疾患に対する対処法などを示した論文やＷＥＢサイト、病態やその病態に関連する疾患に有用な医薬品に関する情報、病態やその病態に関連する疾患を専門とする医療機関に関する情報、病態やその病態に関連する疾患に対する処置のための装置・機器等に関する情報、これら情報を選択したり操作するためのユーザインターフェイス等が場合によって含まれる。このように、医用情報に病態情報などの結果情報を含めることによって、医療従事者が測定データの解析によって得られた結果情報を参照する際に、測定データを確認しながら参照することができ、より効率的かつ正確な判断が可能となる。
【0078】
図８Ａにおいて、測定データ領域１１ａ及び病態情報領域１１ｂは、医用情報を縦方向に二分するように左右に分割して互いに隣り合って配置される。このように両領域を隣り合って配置することによって、医療従事者にとって、測定データとそれに基づく病態情報を照らし合わせて確認するのが容易になる。
【0079】
次に、図８Ｂには病態ごとに応じた出力態様の他の例が示されている。図８Ｂによれば、当該医用情報には、医用情報の略中央付近に、測定データ領域１１ｃが、当該測定データ領域１１ｃを取り囲むようにその周囲に病態情報領域が含まれ、図８Ａとは各領域の配置が相違する。
【0080】
病態情報領域は、さらに区分けされた複数の領域（病態情報領域１１ｄ～病態情報領域１１ｈ）を含む。このような病態情報表示領域は、例えばそこに表示する病態情報の種類や内容、優先度に応じて、区分けされた複数の病態情報領域１１ｄ～病態情報領域１１ｈに分割して出力される。例えば、医用情報の下方に配置され最も範囲の大きい病態情報領域１１ｄには、特定された病態やそれに関連する疾患に対する対処法などを示した論文やＷＥＢサイトの情報を出力する。医用情報の上方の略中央に配置され最も範囲の小さい病態情報領域１１ｅには、特定された病態名（例えば、骨折や出血等）を出力する。医用情報の右側方に上下に分割して配置される病態情報領域１１ｆ及び病態情報領域１１ｇには、病態が生じている場所、その重症度及びその病態に関する所見情報を示す結果情報や、間接所見を示す情報、その病態やその病態に関連する疾患に対する処置のための装置・機器等に関する情報を出力する。医用情報の左側方に配置され縦長に形成される病態情報領域１１ｈには、病態やその病態に関連する疾患に有用な医薬品に関する情報を出力する。なお、このような病態情報領域の分割パターンはあくまで一例であり、２個以上の任意の数に当該領域が分割されてよい。また、分割された各病態情報領域に出力される病態情報も、上記はあくまで一例であり、任意の情報が出力されてもよい。
【0081】
また、図８Ａと同様に、測定データ領域１１ｃに出力される測定データは、任意の一の測定データであってもよいし、重症度等に応じて優先度に応じて選択された測定データであってもよいし、時間的又は空間的に異なる複数の測定データであってもよい。
【0082】
このように、医用情報に、測定データ領域１１ｃとその周囲に複数の領域に区分けされた病態情報領域１１ｄ～病態情報領域１１ｈを含むことにより、図８Ａで説明した効果に加えて、さらにより多様な出力態様を実現することが可能となる。例えば、処置が簡単な病態であれば病態情報領域の区分けを少なくし、処置が困難な病態であれば病態情報領域の区分けを多くし、より多くの情報を同時に提供することが可能となる。このように、病態に応じて最適な情報の提示が可能となる。
【0083】
次に、図８Ｃには病態ごとに応じた出力態様のさらに他の例が示されている。図８Ｃによれば、当該医用情報は、測定データ領域１１ｊ及び測定データ領域１１ｉのみが含まれた医用情報画面と、病態情報領域１１ｋ～病態情報領域１１ｎのみが含まれた医用情報画面が相互に遷移可能に構成されている。各画面に含まれる測定データ領域及び病態情報領域に含まれる情報は、各画面において他の画面に遷移するためおユーザインターフェイスが配置される点を除いて、それぞれ図８Ａ及び図８Ｂと同様である。
【0084】
すなわち、図８Ｃの例によれば、医用情報は必ずしも１画面にまとめて表示される場合に限らず、遷移可能な複数の画面に跨って出力されてもよい。このように、医用情報を遷移可能な複数の画面に跨って出力することによって、一つの画面により多くの情報を出力したり、測定データをより大きな画像で確認できるようになるなど、より多様な出力が可能となる。
【0085】
なお、図８Ｃでは、同じディスプレイ装置２００において画面を遷移させるように、測定データ領域１１ｊ及び測定データ領域１１ｉのみが含まれた医用情報画面と、病態情報領域１１ｋ～病態情報領域１１ｎのみが含まれた医用情報画面をそれぞれ出力する場合について説明した。しかし、一方の医療情報画面には測定データ領域１１ｊ、病態情報領域１１ｋ及び病態情報領域１１ｌを含むように出力し、他方の医療情報画面には測定データ領域１１ｉ、病態情報領域１１ｍ及び病態情報領域１１ｎを含むように出力するなど、各画面には測定データ領域と病態情報領域の両方が含まれもよい。また、図８Ｃでは、同じディスプレイ装置２００において各医療情報画面を遷移させる場合について説明したが、複数のディスプレイ装置において各画面を分けて出力するようにしてもよい。
【0086】
図８Ａ～図８Ｃに示す通り、本実施形態では、特定された病態に応じた出力態様で医用情報を出力する。そのため、医用情報を参照する医療従事者は各病態に応じて最適化された態様でより効率的かつ正確な判断が可能となる。
【0087】
９．医用情報の具体例
図９Ａ～図１３は、本開示の一実施形態に係る処理装置１００から出力される医用情報の一例を示す図である。本実施形態においては、図８Ａ～図８Ｃにおいて説明した通り、特定された病態に応じて異なる出力態様で医用情報が出力される。図９Ａ～図１３は、各病態に応じて出力される医用情報の具体的な例を示す。これら医用情報は、処理装置１００のプロセッサ１１１によって生成され、出力インターフェイス１１４又は通信インターフェイス１１５を介してディスプレイ装置２００等に出力される。
図９Ａ～図１３は、本開示の一実施形態に係る処理装置１００から出力される医用情報の一例を示す図である。本実施形態においては、図８Ａ～図８Ｃにおいて説明した通り、特定された病態に応じて異なる出力態様で医用情報が出力される。図９Ａ～図１３は、各病態に応じて出力される医用情報の具体的な例を示す。これら医用情報は、処理装置１００のプロセッサ１１１によって生成され、出力インターフェイス１１４又は通信インターフェイス１１５を介してディスプレイ装置２００等に出力される。
【0088】
＜１回の測定により得られた測定データから得られる医用情報の例＞
図９Ａは、測定装置４００で測定された測定データ（例えば、ＣＴ画像）に基づいて解析して得られた結果情報を含む医用情報が出力された例を示す。図９Ａによれば、対象者を識別するための対象者ＩＤ情報が上方に出力されている。さらに、出力したい病態とそれに対応する医用情報を選択するためのタブ２３ａ～タブ２３ｅが出力されている。これらタブ２３ａ～２３ｅに対する操作者や医療従事者等からの指示入力を入力インターフェイス１１３が受け付けることによって、所望の病態が選択される。このようなタブは、全ての病態に関する情報が集約して含まれた医用情報を選択するための「全体」タブ２３ａ、出血に関する医用情報を選択するための「出血」タブ２３ｂ、骨折に関する医用情報を選択するための「骨折」タブ２３ｃ、出血及び骨折に関する情報が集約して含まれた医用情報を選択するための「出血＋骨折」タブ２３ｄ、感染症に関する医用情報を選択するための「感染」タブ２３ｅが含まれる。また、タブ２３ｆは、表示することができない他の病態を選択するためのタブ（例えば、腫瘍及び虚血等）を一時的に表示させるためのタブである。図９Ａの例では、「全体」タブ２３ａは通常の態様で表示され、それ以外のタブはグレーで装飾して異なる態様で表示されている。これは、現在「全体」タブ２３ａが選択されていることを示している。なお、図９Ａに示す表示画面において、対象者ＩＤ情報に代えて、又は対象者ＩＤ情報とともに、対象者情報が出力されてもよい。
図９Ａは、測定装置４００で測定された測定データ（例えば、ＣＴ画像）に基づいて解析して得られた結果情報を含む医用情報が出力された例を示す。図９Ａによれば、対象者を識別するための対象者ＩＤ情報が上方に出力されている。さらに、出力したい病態とそれに対応する医用情報を選択するためのタブ２３ａ～タブ２３ｅが出力されている。これらタブ２３ａ～２３ｅに対する操作者や医療従事者等からの指示入力を入力インターフェイス１１３が受け付けることによって、所望の病態が選択される。このようなタブは、全ての病態に関する情報が集約して含まれた医用情報を選択するための「全体」タブ２３ａ、出血に関する医用情報を選択するための「出血」タブ２３ｂ、骨折に関する医用情報を選択するための「骨折」タブ２３ｃ、出血及び骨折に関する情報が集約して含まれた医用情報を選択するための「出血＋骨折」タブ２３ｄ、感染症に関する医用情報を選択するための「感染」タブ２３ｅが含まれる。また、タブ２３ｆは、表示することができない他の病態を選択するためのタブ（例えば、腫瘍及び虚血等）を一時的に表示させるためのタブである。図９Ａの例では、「全体」タブ２３ａは通常の態様で表示され、それ以外のタブはグレーで装飾して異なる態様で表示されている。これは、現在「全体」タブ２３ａが選択されていることを示している。なお、図９Ａに示す表示画面において、対象者ＩＤ情報に代えて、又は対象者ＩＤ情報とともに、対象者情報が出力されてもよい。
【0089】
図９Ａにおいて、「全体」タブ２３ａの出力エリア内に各種医用情報が出力されている。具体的には、図３Ｂの出力態様管理テーブルの「全体」に対応付けられた出力態様情報に従って、測定データ領域１２ａと、病態情報領域１２ｂ及び病態情報領域１２ｃとを含む医用情報が出力される。測定データ領域１２ａには、空間的に連続した複数のＣＴ画像の中から所望のＣＴ画像を選択するための切り替えボタン２２が含まれる。プロセッサ１１１は、入力インターフェイス１１３によって、当該切り替えボタン２２に対する操作入力を受け付けることによって、特定のＣＴ画像を選択し、当該ＣＴ画像を表示領域２１に出力する。また、測定データ領域１２ａには、切り替えボタン２２の移動方向に沿っていずれかの病態が見られるＣＴ画像であることを示す通知オブジェクト２７ａ～通知オブジェクト２７ｃを含む。例えば、通知オブジェクト２７ａは出血の病態が見られるＣＴ画像が存在することを示し、通知オブジェクト２７ｂは骨折の病態が見られるＣＴ画像が存在することを示し、通知オブジェクト２７ｃは感染症の病態が見られるＣＴ画像が存在することを表示する。これら通知オブジェクト２７ａ～通知オブジェクト２７ｃによって、操作者はより簡便に所望のＣＴ画像を選択することが可能である。なお、通知オブジェクト２７ａ～通知オブジェクト２７ｃはこれら３つの病態のみに限らず、各病態に応じて配置させることが可能である。
【0090】
病態情報領域１２ｃには、操作者による選択によって測定データ領域１２ａに出力されたＣＴ画像の解析によって特定された全ての病態、各病態が生じている場所（部位）、各病態の重症度、病態ごとの所見情報を示す結果情報がテキストや図表等によって含まれる。これによって、病態の詳細な情報とＣＴ画像とを見比べながら効率的な診断が可能となる。また、病態情報領域１２ｂには、特定された全ての病態に関して、関連する疾患やその対処法などを示した論文やＷＥＢサイトの情報が含まれる。これによって、当該病態やそれに関連する疾患に対する対処方法をより効率的に決定することができる。
【0091】
次に、図９Ｂは、「出血」タブ２３ｂに対する操作者や医療従事者等からの指示入力を入力インターフェイス１１３が受け付けることによって、出血の病態に関する医用情報の出力に切り替えられた場合の例を示す。具体的には、図３Ｂの出力態様管理テーブルの「出血」に対応付けられた出力態様情報に従って、測定データ領域１２ｄと、病態情報領域１２ｅ及び病態情報領域１２ｆとを含む医用情報が出力される。図９Ａの全体の出力態様と比較すると、測定データ領域および病態情報領域が出力されている配置が相違する。
【0092】
測定データ領域１２ｄには、空間的に連続した複数のＣＴ画像の中から所望のＣＴ画像を選択するための切り替えボタンとそれによって選択された一のＣＴ画像が含まれる。また、病態情報領域１２ｅには、出血の病態に関してそれが生じている場所（部位）と、その重症度を示す情報がテキストや図表等によって含まれる。また、病態情報領域１２ｆには、出血の病態に関して、空間的に連続する一連の各ＣＴ画像から解析された出血の重症度を示すグラフが含まれる。当該グラフには、測定データ領域１２ｄに現在出力されているＣＴ画像の空間的な位置に対応する通知オブジェクト２５が重畳して表示されている。したがって、当該グラフを参照しつつ測定データ領域１２ｄに出力したＣＴ画像を効率的に選択することが可能である。
【0093】
なお、特に詳細には説明しないが、他の病態に対応するタブが選択された場合も、その選択された病態に応じて図３Ｂの出力態様管理テーブルを参照し、それにより特定される出力態様情報に従った医用情報が出力される。また、以下の例においても同様であるが、病態の選択においてタブの利用は単なる一例に過ぎない。例えば、メニュー項目から病態を選択するようにしてもよいし、操作者の選択を要することなくあらかじめ決められた病態に関する情報のみが表示されるようにしてもよい。
【0094】
＜異なる複数の測定データから得られる医用情報の例＞
図１０Ａは、測定装置４００で測定された測定データ（例えば、ＣＴ画像）に基づいて解析して得られた結果情報を含む医用情報が出力された例を示す。具体的には、図１０Ａは、「出血」タブ２３ｂに対する指示入力を入力インターフェイス１１３が受け付け、図３Ｂの出力態様管理テーブルの「出血」に対応付けられた出力態様情報に従って出力される医用情報の例を示す。当該医用情報によれば、測定データ領域１２ｇと病態情報領域１２ｈが含まれる。
図１０Ａは、測定装置４００で測定された測定データ（例えば、ＣＴ画像）に基づいて解析して得られた結果情報を含む医用情報が出力された例を示す。具体的には、図１０Ａは、「出血」タブ２３ｂに対する指示入力を入力インターフェイス１１３が受け付け、図３Ｂの出力態様管理テーブルの「出血」に対応付けられた出力態様情報に従って出力される医用情報の例を示す。当該医用情報によれば、測定データ領域１２ｇと病態情報領域１２ｈが含まれる。
【0095】
ここで、測定装置４００としてＣＴ装置を用いる場合、出血や骨折、臓器損傷等の損傷に関連する病態に関しては、造影剤を入れてからの経過時間（例えば、数秒単位）に応じてその病態が変化する様子をとらえることが重要である。例えば、出血の病態が生じている範囲が広がっているような場合には血管外に血液が漏出していることが疑われるし、あまり広がりがみられない場合には動脈瘤などが疑われる。したがって、所定の測定タイミング（例えば、造影剤を入れてからの経過時間）が異なる複数の測定データを並べて出力することで、その病態が変化する様子を効率的に観察することが可能となる。
【0096】
図１０Ａでは、測定データ領域１２ｇに測定されたタイミングの異なる複数の測定データ（例えば、造影剤を入れてから３０～４０秒後である早期相の測定データ３１、造影剤を入れてから７０～８０秒後である中期相の測定データ３２、及び造影剤を入れてから１５０～２４０秒後である後期相の測定データ３３）が横方向に並列して含まれている。測定データ領域１２ｇは、図９Ａ及び図９Ｂの例と同様に、各測定データに対応して切り替えボタンを含み、当該切り替えボタンに対する指示入力を受け付けることによって各測定データとして出力するＣＴ画像が切り替えられる。したがって、測定データ領域１２ｇには切り替えボタンによって選択された各ＣＴ画像が含まれる。また、測定データ領域１２ｇには、各ＣＴ画像の上部に、身体を上下方向に示す身体画像が含まれる。
【0097】
ここで、各タイミングで測定される測定データ（ＣＴ画像）が解析されることによって、各ＣＴ画像の結果情報として、断面において病態が確認される場所とその重症度の情報が取得される。さらに、測定データは身体が起立した状態における上下方向において空間的に連続した複数のＣＴ画像を含むので、これらのＣＴ画像を重ね合わせることで病態が生じている上下方向の場所とその重症度の情報が取得される。したがって、図１０Ａの例では、各ＣＴ画像及び身体画像に重畳して、病態情報として、断面において病態が生じている場所を示す通知オブジェクト３４ａ～通知オブジェクト３４ｃと、上下方向において病態が生じている場所を示す通知オブジェクト３５ａ～通知オブジェクト３５ｃとを含む。したがって、通知オブジェクトに着目してその面積の変遷を比較することによって、病態が上下左右に時間に応じて変化する様子を効率的に観察することができる。
【0098】
なお、各通知オブジェクトは、図１０Ｂ以降の例においても同様であるが、重症度に応じて濃淡やパターンを変更したり、所定の重症度を超える場所のみを示すようにして、重症度をさらに反映して通知することも可能である。
【0099】
また、測定データ領域１２ｇに含まれる測定されるタイミングの異なる複数の測定データは、あらかじめ設定されたタイミングの測定データが選択されてもよいし、操作者の所望のタイミングの測定データ（例えば、早期相と後期相のみ）が選択されてもよい。
【0100】
病態情報領域１２ｈには、測定されたタイミングの異なる複数の測定データに対応して、測定データごとの詳細な結果情報や各測定データを得たときの測定条件、測定時間（造影剤を入れてからの経過時間）、測定装置、測定者などの様々な属性情報を含む。
【0101】
図１０Ｂは、測定装置４００で測定された測定データ（例えば、ＣＴ画像）に基づいて解析して得られた結果情報を含む医用情報が出力された他の例を示す。具体的には、図１０Ｂは、「感染」タブ２３ｅに対する指示入力を入力インターフェイス１１３が受け付け、図３Ｂの出力態様管理テーブルの「感染」に対応付けられた出力態様情報に従って出力される医用情報の例を示す。当該医用情報によれば、測定データ領域１２ｉと、病態情報領域１２ｊ及び病態情報領域１２ｋとが含まれる。
【0102】
ここで、測定装置４００としてＣＴ装置を用いる場合、感染、炎症、胸水や腹水等の液体成分異常、虚血等の病態に関しては、より長期的に病態が変化する様子をとらえることが重要である。つまり、これらの病態に関しては、出血等の場合と異なり、より長期の経過時間（例えば、数時間、数日、数月又は数年）に応じて病態が変化する様子をとらえる必要がある。このように、測定タイミングが異なる複数の測定データを並べて出力することで、その病態が変化する様子を効率的に観察することが可能となる。
【0103】
図１０Ｂでは、測定データ領域１２ｉに測定されたタイミングの異なる複数の測定データ（例えば、感染直後の測定データ３６、感染後１週間程度経過後の測定データ３７、感染後１か月程度経過後の測定データ３８、及び感染後１年程度経過後の測定データ３９）が横方向に並列して含まれている。測定データ領域１２ｉは、図１０Ａの例と同様に、各測定データに対応して切り替えボタンを含み、当該切り替えボタンに対する指示入力を受け付けることによって各測定データとして出力するＣＴ画像が切り替えられる。したがって、測定データ領域１２ｉには切り替えボタンによって選択された各ＣＴ画像が含まれる。また、測定データ領域１２ｉには、各ＣＴ画像の上部に、身体を上下方向に示す身体画像が含まれる。さらに、各ＣＴ画像及び身体画像に重畳して、病態情報として、断面において病態が生じている場所を示す通知オブジェクト４１ａ～通知オブジェクト４１ｃと、上下方向において病態が生じている場所を示す通知オブジェクト４２ａ～通知オブジェクト４２ｃとを含む。したがって、通知オブジェクトに着目してその面積の変遷を比較することによって、病態が上下左右に時間に応じて変化する様子を効率的に観察することができる。
【0104】
なお、測定データ領域１２ｉに含まれる測定されるタイミングの異なる複数の測定データは、あらかじめ設定されたタイミングの測定データが選択されてもよいし、操作者の所望の単位やタイミングの測定データ（例えば、１か月ごと）が選択されてもよい。
【0105】
また、図１０Ｂでは、一例として、病態情報領域１２ｊに測定されたタイミングの異なる複数の測定データに対応して、測定データごとの詳細な結果情報や各測定データを得たときの測定条件、測定時間（造影剤を入れてからの経過時間）、測定装置、測定者などの様々な属性情報を含む。また、病態情報領域１２ｋに各測定データが測定される前に当該病態に対してなされた処置の情報を含む。
【0106】
図１０Ａ及び図１０Ｂに示すように、病態に応じた医用情報を出力することにより、効率的にその診断を行うことが可能となる。特に、病態に応じてそれぞれ異なる時間軸の測定データを出力することで、病態ごとに適切な経過観察を行うことが可能となる。
【0107】
＜複数の測定装置から得られる医用情報の例＞
各病態に応じて、当然にその観察に最適な測定装置は相違する。例えば、出血であればＣＴ装置やＭＲＩ装置が好適に用いられ、虚血であればさらにアンギオグラフィーや超音波診断装置が好適に用いられる。本実施形態においては、測定データとして単一の測定装置４００から得られたデータのみに限定されるわけではなく、当然に複数の測定装置４００から得られた測定データを組み合わせてもよい。
各病態に応じて、当然にその観察に最適な測定装置は相違する。例えば、出血であればＣＴ装置やＭＲＩ装置が好適に用いられ、虚血であればさらにアンギオグラフィーや超音波診断装置が好適に用いられる。本実施形態においては、測定データとして単一の測定装置４００から得られたデータのみに限定されるわけではなく、当然に複数の測定装置４００から得られた測定データを組み合わせてもよい。
【0108】
図１１Ａは、測定装置４００で測定された測定データ（例えば、ＣＴ画像及びＭＲＩ画像）に基づいて解析して得られた結果情報を含む医用情報が出力された例を示す。具体的には、図１１Ａは、「出血」タブ２３ｂに対する指示入力を入力インターフェイス１１３が受け付け、図３Ｂの出力態様管理テーブルの「出血」に対応付けられた出力態様情報に従って出力される医用情報の例を示す。当該医用情報によれば、測定データ領域１２ｌと、病態情報領域１２ｍ及び病態情報領域１２ｎとが含まれる。
【0109】
測定データ領域１２ｌには、出血に対応付けられた出力態様情報に従って、ＣＴ画像とＭＲＩ画像の両方の測定データが含まれる。具体的には、測定データ領域１２ｌは、図９Ａ～図１０Ｂの例と同様に切り替えボタンを含み、さらに当該切り替えボタンによって選択されたＣＴ画像及びＭＲＩ画像を含む。このように、測定データ領域１２ｌにおいて種別の異なる複数の測定データを並列して出力することによって、一方の測定データのみからは確定的な診断が行えなかった場合に他方の測定データも参照して確定的な診断を行うなど、より多角的な診断が可能となる。
【0110】
病態情報領域１２ｍ及び病態情報領域１２ｎには、それぞれ、各測定データ（ＣＴ画像及びＭＲＩ画像）から取得された結果情報（病態が生じた場所、その重症度及び所見情報）が含まれる。
【0111】
次に、図１１Ｂは、測定装置４００で測定された測定データ（例えば、ＣＴ画像及びＭＲＩ画像）に基づいて解析して得られた結果情報を含む医用情報が出力された例を示す。具体的には、図１１Ａは、「虚血」タブ２３ｅに対する指示入力を入力インターフェイス１１３が受け付け、図３Ｂの出力態様管理テーブルの「虚血」に対応付けられた出力態様情報に従って出力される医用情報の例を示す。当該医用情報によれば、測定データ領域１２ｏと病態情報領域１２ｐとが含まれる。
【0112】
測定データ領域１２ｏには、出血に対応付けられた出力態様情報に従って、ＣＴ画像及びＭＲＩ画像に加えてアンギオグラフィー画像及びエコー検査データの各測定データが含まれる。具体的には、測定データ領域１２ｏは、図１１Ａの例と同様に切り替えボタンを含み、さらに当該切り替えボタンによって選択されたＣＴ画像、ＭＲＩ画像、アンギオグラフィー画像及びエコー検査データを含む。このように、測定データ領域１２ｏにおいて種別の異なる複数の測定データを並列して出力することによって、いずれか一つの測定データのみからは確定的な診断が行えなかった場合に他の測定データも参照して確定的な診断を行うなど、より多角的な診断が可能となる。
【0113】
病態情報領域１２ｐには、それぞれ、各測定データから取得された結果情報（病態が生じた場所、その重症度及び所見情報）が含まれる。
【0114】
図１１Ａ及び図１１Ｂに示すように、病態に応じた医用情報を出力することにより、効率的にその診断を行うことが可能となる。特に、病態に応じてそれぞれ異なる種別の測定データを出力することで、より多角的に最適な診断を行うことが可能となる。なお、同じ種別の測定データを出力する場合であっても、病態に応じて測定データの内容（例えば、ＣＴ画像の輝度の階調の値や、ＣＴ画像の再構成関数のシリーズなど）を異ならせることにより、同様に利便性の向上を図ることができる。
【0115】
＜複数の病態を組み合わせた医用情報の例＞
上記においては、病態ごとに医用情報を最適化する場合について説明した。しかし、各病態はそれぞれ独立して生じているわけではなく、例えば骨折に起因して出血が生じるなど、各病態間でその発生に何らかの関係が存在することがある。したがって、図３Ｂにおいて「出血＋骨折」と示されているように、複数の病態を組み合わせて医用情報を生成し、出力することも可能である。
上記においては、病態ごとに医用情報を最適化する場合について説明した。しかし、各病態はそれぞれ独立して生じているわけではなく、例えば骨折に起因して出血が生じるなど、各病態間でその発生に何らかの関係が存在することがある。したがって、図３Ｂにおいて「出血＋骨折」と示されているように、複数の病態を組み合わせて医用情報を生成し、出力することも可能である。
【0116】
図１２は、測定装置４００で測定された測定データに基づいて解析して得られた出血及び骨折の結果情報を含む医用情報が出力された例を示す。具体的には、図１２は、「出血＋骨折」タブ２３ｄに対する指示入力を入力インターフェイス１１３が受け付け、図３Ｂの出力態様管理テーブルの「出血＋骨折」に対応付けられた出力態様情報に従って出力される医用情報の例を示す。当該医用情報によれば、測定データ領域１２ｑが含まれる。
【0117】
測定データ領域１２ｑには、切り替えボタンによって選択されたＣＴ画像と、身体を上下方向に示す身体画像が含まれる。さらに、各ＣＴ画像及び身体画像に重畳して、病態情報として、断面において病態が生じている場所を示す通知オブジェクト４５ａ及び４５ｂと、上下方向において病態が生じている場所を示す通知オブジェクト４６ａ～通知オブジェクト４６ｄとを含む。
【0118】
ここで、通知オブジェクト４５ａは出血の病態が生じている場所を示す通知オブジェクトであり、通知オブジェクト４５ｂは骨折の病態が生じている場所を示す通知オブジェクトである。これらは、プロセッサ１１１により互いに関連する異状領域であると判断されると、両異状領域は互いに関連付けて出力される。なお、この関連付けた出力とは、例えば通知オブジェクトの出力態様において同系色や類似パターンにより他の異状領域と区別して出力するような例が挙げられる。互いに関連する異状領域とは、例えば、互いの距離が閾値以下である異状領域であってもよいし、互いに因果関係が存在する異状領域であってもよいし、互いに同じ原因を有する異状領域であってもよい。具体的には、一発の銃創による骨折と出血が存在している場合に、その骨折の発生領域と出血の発生領域とが関連付けられてもよい。
【0119】
また、通知オブジェクト４６ａ及び通知オブジェクト４６ｃは出血の病態が生じている場所を示す通知オブジェクトであり、通知オブジェクト４６ｂ及び通知オブジェクト４６ｄは骨折の病態が生じている場所を示す通知オブジェクトである。このうち、通知オブジェクト４６ａに対応する出血と通知オブジェクト４６ｂに対応する骨折はプロセッサ１１１により互いに関連する異状領域であると判断され、通知オブジェクト４６ｃに対応する出血と通知オブジェクト４６ｄに対応する骨折はプロセッサ１１１により互いに関連する異状領域であると判断され、それぞれ関連付けて出力される。
【0120】
このような出力態様により、図１２の例では、例えば通知オブジェクト４５ａの場所で生じている出血は、通知オブジェクト４５ｂの場所で生じた骨折と何らかの関係があることが推測できる。以下他の通知オブジェクトにおいても同様である。このように、複数の病態を組みわせた医用情報を生成することによって、各病態間の関係を適切に把握することが可能となる。
【0121】
図１２では、複数の病態の医用情報を表示する場合のタブを設ける場合について説明したが、特定の病態において他の病態の医用情報を一緒に出力することも可能である。図１３は、「出血」タブ２３ｂに対する操作者や医療従事者等からの指示入力を入力インターフェイス１１３が受け付けることによって、出血の病態に関する医用情報の出力に切り替えられた場合の例を示す。具体的には、図３Ｂの出力態様管理テーブルの「出血」に対応付けられた出力態様情報に従って、測定データ領域１２ｒと病態情報領域１２ｓとを含む医用情報が出力される。
【0122】
図１３によれば、測定データ領域１２ｒには、空間的に連続した複数のＣＴ画像の中から所望のＣＴ画像を選択するための切り替えボタンとそれによって選択された一のＣＴ画像が含まれる。また、当該ＣＴ画像に重畳して、結果公報として取得された所見情報が含まれる。具体的には、出血の病態に関連して、所見情報として「出血点」及び「出血の新旧」（新鮮出血か陳旧出血かを識別する情報）が取得されている。したがって、これらに基づいて、図１３の例では、出血点を示す通知オブジェクト５１ａ、新鮮出血が生じている場所を示す通知オブジェクト５１ｂ、及び陳旧出血が生じている場所を示す通知オブジェクト５１ｃが出力される。
【0123】
また、図１３では、上記のとおり操作入力により選択された特定の病態（例えば、出血）の所見（直接所見）を示す所見情報が、結果情報として出力されている。図１３によれば、これに加えて、さらに操作入力により選択された特定の病態（例えば、出血）に関連する所見（例えば、特定の病態の原因となる他の病態や特定の病態により引き起こされる他の病態にみられる間接所見）を示す所見情報が含まれる。具体的には、出血による直接所見を示す所見情報として、通知オブジェクト５１ａ～通知オブジェクト５１ｃが出力されているが、これらに加えて、間接所見を示す所見情報として、新鮮骨折の骨折点を示す通知オブジェクト５２ａ及び陳旧骨折の骨折点を示す通知オブジェクト５２ｂが出力される。このように、選択された特定の病態に関する直接所見の所見情報に加えて、間接所見の所見情報をも区別可能に出力することで、直接所見に対応する病態の原因などをより効率的に判断することが可能となる。
【0124】
また、病態情報領域１２ｓには、各測定データから取得された結果情報として、病態の重症度の情報に加えて、その病態にみられる所見情報（例えば、出血量）の情報が含まれる。例えば、出血量の情報は、出血が見られる部位の面積に基づいて推定することが可能である。また、測定データ領域１２ｒと同様に、出血量のような直接所見を示す所見情報に加えて、選択された病態に関する間接所見の所見情報が含まれる。例えば、このような所見情報としては、骨折の形態を示す骨折形態を示す情報が挙げられる。
【0125】
図１３に示すように、医用情報として、選択された特定の病態に関する結果情報と、それに関連する病態の結果情報の組み合わせは、あらかじめ図３Ｂに示す出力態様管理テーブルにおいて設定される。図１３の例では、選択された病態が出血の場合、関連する病態の結果情報として骨折の病態に関する所見情報を出力するようにしたが、この組み合わせのみに限られない。例えば、関連する病態の結果情報として、所見情報以外の骨折に関する結果情報（例えば、骨折の重症度など）を出力してもよい。また、関連する病態として、骨折以外の感染や虚血の病態に関する結果情報を出力してもよい。また、選択された病態が骨折である場合には、関連する病態として出血に限らず、他の病態に関する結果情報を出力してもよい。
【0126】
このように、選択された特定の病態に関する結果情報に加えて、関連する病態の結果情報も加えて出力することにより、両病態の関係を的確に把握することが可能となる。
【0127】
以上、本実施形態においては、医用情報をより効果的に出力することが可能な処理装置、処理プログラム、処理方法及び処理システムを提供することができる。
【0128】
１０．その他
上記実施形態においては、測定データ領域及び病態情報領域に出力される各情報についてその具体例を挙げて説明した。しかし、本開示においては、特定された病態ごとに適切な出力態様を選択できればよく、当然に各出力態様において出力される情報はこれら具体例のみに限らない。
上記実施形態においては、測定データ領域及び病態情報領域に出力される各情報についてその具体例を挙げて説明した。しかし、本開示においては、特定された病態ごとに適切な出力態様を選択できればよく、当然に各出力態様において出力される情報はこれら具体例のみに限らない。
【0129】
上記実施形態においては、測定装置４００としてＣＴ装置を含む数種類の装置を用いる場合について説明した。しかし、これらに限らず、ＭＲＩ装置、レントゲン装置、心電計装置、超音波診断装置、内視鏡装置、血圧計装置、アンギオグラフィー又はこれらの組み合わせを測定装置４００として用い、ＭＲＩ画像、三次元計測データ、レントゲン画像データ、心電データ、エコー検査データ、内視鏡画像データ、血圧測定データ、採血データ、呼吸機能データ、アンギオグラフィー画像その他の検査データ又はこれらの組み合わせを入力情報として用いてもよい。例えば、血圧測定データを用いる場合、ある時点の局所的な血圧測定データや所定の期間において経時的に変化する血圧測定データを入力情報として用いることが可能である。
【0130】
上記実施形態においては、測定装置４００で測定された測定データに基づいて結果情報（病態の有無、それが生じている場所及びその重症度）を取得するようにした。しかし、測定装置４００で測定された測定データに加えて、問診情報、所見情報、他の測定データ（ＭＲＩ画像、三次元計測データ、レントゲン画像データ、心電データ、エコー検査データ、内視鏡画像データ、血圧測定データ、採血データ、呼吸機能データ、その他の検査データ又はこれらの組み合わせ）などを組み合わせて結果情報を取得するようにしてもよい。
【0131】
上記実施形態で説明した学習済み解析モデルは、ニューラルネットワークや畳み込みニューラルネットワークを用いて生成した。しかし、これらに限らず、ニアレストネイバー法、決定木、回帰木、ランダムフォレスト等の機械学習を用いて生成することも可能である。
【0132】
上記実施形態においては、測定データ領域に重畳して出力される病態情報の例として、通知オブジェクトの例を示した。しかし、このような通知オブジェクトに代えて、テキストの補足情報や、その他の画像オブジェクトであってもよい。また、上記実施形態のうち、いくつかの例においては、通知オブジェクトが重畳して出力されていない例（例えば、図９Ａ及び図９Ｂ）を示しているが、これらは通知オブジェクトが重畳して出力できないことを意味するわけではなく、当然に他の例と同様に通知オブジェクトを重畳して出力することができる。
【0133】
本明細書で説明される処理及び手順は、実施形態において明示的に説明されたものによってのみならず、ソフトウェア、ハードウェア又はこれらの組み合わせによっても実現可能である。具体的には、本明細書で説明された処理及び手順は、集積回路、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、磁気ディスク、光ストレージ等の媒体に、当該処理に相当するロジックを実装することによって実現される。また、本明細書で説明される処理及び手順は、それらの処理・手順をコンピュータプログラムとして実装し、処理装置やサーバ装置を含む各種のコンピュータに実行させることが可能である。
【0134】
本明細書中で説明される処理及び手順が単一の装置、ソフトウェア、コンポーネント、モジュールによって実行される旨が説明されたとしても、そのような処理又は手順は、複数の装置、複数のソフトウェア、複数のコンポーネント、及び／又は、複数のモジュールによって実行されるものとすることができる。また、本明細書中で説明される各種情報が単一のメモリや記憶部に格納される旨が説明されたとしても、そのような情報は、単一の装置に備えられた複数のメモリ又は複数の装置に分散して配置された複数のメモリに分散して格納されるものとすることができる。さらに、本明細書において説明されるソフトウェア及びハードウェアの要素は、それらをより少ない構成要素に統合して、又は、より多い構成要素に分解することによって実現されるものとすることができる。
【符号の説明】
【0135】
１ 処理システム
１００ 処理装置
２００ ディスプレイ装置
３００ モデル生成装置
４００ 測定装置
１００ 処理装置
２００ ディスプレイ装置
３００ モデル生成装置
４００ 測定装置
【図1】
【図2】
【図3A】
【図3B】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8A】
【図8B】
【図8C】
【図9A】
【図9B】
【図10A】
【図10B】
【図11A】
【図11B】
【図12】
【図13】