特開 2025-4797 プログラム、情報処理方法及び情報処理システム

(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】P2025004797

(43)【公開日】2025-01-16

(54)【発明の名称】プログラム、情報処理方法及び情報処理システム

(51)【国際特許分類】

   G16H 50/20 20180101AFI20250108BHJP

【ＦＩ】

G16H50/20

【審査請求】未請求

【請求項の数】12

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023104626

(22)【出願日】2023-06-27

(71)【出願人】

【識別番号】522504215

【氏名又は名称】一般社団法人気道疾患研究会

(74)【代理人】

【識別番号】110002789

【氏名又は名称】弁理士法人ＩＰＸ

(72)【発明者】

【氏名】佐藤 雅昭

(72)【発明者】

【氏名】山本 一道

(72)【発明者】

【氏名】ムハッマド・ワッヌース

【テーマコード（参考）】

5L099

【Ｆターム（参考）】

5L099AA04

(57)【要約】

【課題】肺機能についての新しい概念の診断基準を提供可能なプログラム、情報処理方法及び情報処理システム等を提供する。
【解決手段】本発明の一態様によれば、プログラムが提供される。このプログラムは、取得ステップと、推定ステップと、生成ステップとをコンピュータに実行させるように構成される。取得ステップでは、患者の肺機能に関する第１肺機能情報を取得する。推定ステップでは、第１肺機能情報と、所定期間内に予め取得された肺機能に関する第２肺機能情報と、予測モデルとに基づいて、肺機能の時系列推移に関するパラメータを推定する。生成ステップでは、第１肺機能情報と、第２肺機能情報と、パラメータとの関係を示す情報である第１視覚情報を生成する。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

プログラムであって、
取得ステップと、推定ステップと、生成ステップとをコンピュータに実行させるように構成され、
前記取得ステップでは、患者の肺機能に関する第１肺機能情報を取得し、
前記推定ステップでは、前記第１肺機能情報と、所定期間内に予め取得された前記肺機能に関する第２肺機能情報と、予測モデルとに基づいて、前記肺機能の時系列推移に関するパラメータを推定し、
前記生成ステップでは、前記第１肺機能情報と、前記第２肺機能情報と、前記パラメータとの関係を示す情報である第１視覚情報を生成する、
プログラム。

【請求項2】

請求項１に記載のプログラムにおいて、
記憶制御ステップをさらに備え、
前記推定ステップでは、前記第１肺機能情報と、前記パラメータとに基づいて、前記肺機能における異常の有無を推定し、
前記記憶制御ステップでは、前記異常があると推定された場合、前記第１肺機能情報が前記患者から取得された時間と、前記異常があることとを記憶させるように制御し、
前記時間は、前記第１肺機能情報に紐付けられており、
前記生成ステップでは、所定期間における前記記憶された回数が所定回数に到達した場合、前記異常を示す情報である第２視覚情報を生成する、
プログラム。

【請求項3】

請求項１に記載のプログラムにおいて、
前記推定ステップでは、前記第１肺機能情報と、前記第２肺機能情報と、前記パラメータとに基づいて、呼吸器疾患を鑑別し、
前記生成ステップでは、前記鑑別された結果を示す情報である第３視覚情報を生成する、
プログラム。

【請求項4】

請求項３に記載のプログラムにおいて、
前記呼吸器疾患は、肺炎、急性拒絶反応、及び慢性拒絶反応の少なくとも１つである、
プログラム。

【請求項5】

請求項１に記載のプログラムにおいて、
前記推定ステップでは、前記第１肺機能情報における１秒量のデータと、前記第２肺機能情報における１秒量のデータと、前記予測モデルとに基づいて、前記パラメータを推定する、
プログラム。

【請求項6】

請求項１に記載のプログラムにおいて、
前記推定ステップでは、前記第１肺機能情報における６秒量のデータと、前記第２肺機能情報における６秒量のデータと、前記予測モデルとに基づいて、前記パラメータを推定する、
プログラム。

【請求項7】

請求項１に記載のプログラムにおいて、
前記予測モデルは、時系列モデルである、
プログラム。

【請求項8】

請求項１に記載のプログラムにおいて、
前記予測モデルは、自己回帰和分移動平均モデルである、
プログラム。

【請求項9】

請求項１に記載のプログラムにおいて、
前記第１肺機能情報及び前記第２肺機能情報は、１日２回以上の頻度で取得された情報である、
プログラム。

【請求項10】

請求項１に記載のプログラムにおいて、
前記パラメータは、前記第１肺機能情報及び前記第２肺機能情報の時系列における傾き、平均、及び標準誤差の少なくとも１つである、
プログラム。

【請求項11】

情報処理方法であって、
請求項１から１０までの何れか１項に記載のプログラムの各ステップを備える、
情報処理方法。

【請求項12】

情報処理システムであって、
制御部を備え、
前記制御部は、請求項１から１０までの何れか１項に記載のプログラムの各ステップを実行するように構成される、
情報処理システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、プログラム、情報処理方法及び情報処理システムに関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、肺機能検査装置の較正装置が開示されている。

【0003】

この較正装置について説明する。オペレータが押し／引きする較正ポンプは、大気、ＤＬｃｏ測定装置、及び検査ガス用バッグにそれぞれ独立に接続可能に構成する。各系統は気圧作動弁によって独立に開閉可能に構成すると共に、各気圧作動弁は第１から第３電磁弁によって別個独立に制御可能に構成する。一方、検査ガス用バッグは、電磁ポンプとガスボンベに対し選択的に接続可能に、第４及び第５電磁弁によって構成する。較正ポンプの動作の各フェーズにおける各電磁弁及び電磁ポンプの開閉状態及び動作状態は、コントローラによって制御可能に構成する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０２１－１８６３４５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に開示された較正装置は、肺機能についての従来の診断基準を適用したものに過ぎなかった。

【0006】

本発明では上記事情を鑑み、肺機能についての新しい概念の診断基準を提供可能なプログラム、情報処理方法及び情報処理システム等を提供することとした。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本発明の一態様によれば、プログラムが提供される。このプログラムは、取得ステップと、推定ステップと、生成ステップとをコンピュータに実行させるように構成される。取得ステップでは、患者の肺機能に関する第１肺機能情報を取得する。推定ステップでは、第１肺機能情報と、所定期間内に予め取得された肺機能に関する第２肺機能情報と、予測モデルとに基づいて、肺機能の時系列推移に関するパラメータを推定する。生成ステップでは、第１肺機能情報と、第２肺機能情報と、パラメータとの関係を示す情報である第１視覚情報を生成する。

【0008】

このような態様によれば、肺機能についての新しい概念の診断基準を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】情報処理システム１００を表す構成図である。

【図2】情報処理装置２００のハードウェア構成を示すブロック図である。

【図3】端末３００のハードウェア構成を示すブロック図である。

【図4】情報処理装置２００（制御部２１０）によって実現される機能を示すブロック図である。

【図5】情報処理装置２００によって実行される情報処理の流れを示すアクティビティ図である。

【図6】アクティビティＡ１１０に対応する、第１肺機能情報を入力するための画面例である。

【図7】アクティビティＡ２４０に対応する、第１視覚情報が表示された画面例である。

【図8】アクティビティＡ２４０に対応する、第１視覚情報及び第２視覚情報が表示された画面例である。

【図9】アクティビティＡ２４０に対応する、第１視覚情報及び第３視覚情報が表示された画面例である。

【図10】アクティビティＡ１８０において所定期間における異常回数が所定回数に到達した場合における鑑別診断に対するアルゴリズムを示す図である。

【図11】異常を示す情報である第２視覚情報が生成されない場合における鑑別診断に対するアルゴリズムを示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下、図面を用いて本発明の実施形態について説明する。以下に示す実施形態中で示した各種特徴事項は、互いに組み合わせ可能である。

【0011】

ところで、本実施形態に登場するソフトウェアを実現するためのプログラムは、コンピュータが読み取り可能な非一時的な記録媒体として提供されてもよいし、外部のサーバからダウンロード可能に提供されてもよいし、外部のコンピュータで当該プログラムを起動させてクライアント端末でその機能を実現（いわゆるクラウドコンピューティング）するように提供されてもよい。

【0012】

また、本実施形態において「部」とは、例えば、広義の回路によって実施されるハードウェア資源と、これらのハードウェア資源によって具体的に実現されうるソフトウェアの情報処理とを合わせたものも含みうる。また、本実施形態においては様々な情報を取り扱うが、これら情報は、例えば電圧・電流を表す信号値の物理的な値、０又は１で構成される２進数のビット集合体としての信号値の高低、又は量子的な重ね合わせ（いわゆる量子ビット）によって表され、広義の回路上で通信・演算が実行されうる。

【0013】

また、広義の回路とは、回路（Ｃｉｒｃｕｉｔ）、回路類（Ｃｉｒｃｕｉｔｒｙ）、プロセッサ（Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、及びメモリ（Ｍｅｍｏｒｙ）等を少なくとも適当に組み合わせることによって実現される回路である。すなわち、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）、複合プログラマブル論理デバイス（Ｃｏｍｐｌｅｘ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ：ＣＰＬＤ）、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ：ＦＰＧＡ））等を含むものである。

【0014】

１．ハードウェア構成
第１節では、本実施形態のハードウェア構成について説明する。

【0015】

１－１．情報処理システム１００
図１は、情報処理システム１００を表す構成図である。情報処理システム１００は、情報処理装置２００と、端末３００とを備え、これらがネットワークを通じて接続されている。これらの構成要素についてさらに説明する。ここで、情報処理システム１００に例示されるシステムとは、１つ又はそれ以上の装置又は構成要素からなるものである。したがって、例えば、情報処理装置２００単体であっても情報処理システム１００に例示されるシステムになりうる。

【0016】

１－２．情報処理装置２００
図２は、情報処理装置２００のハードウェア構成を示すブロック図である。情報処理装置２００は、制御部２１０と、記憶部２２０と、通信部２５０とを有し、これらの構成要素が情報処理装置２００の内部において通信バス２６０を介して電気的に接続されている。各構成要素についてさらに説明する。

【0017】

制御部２１０は、情報処理装置２００に関連する全体動作の処理・制御を行う。制御部２１０は、例えば、不図示の中央処理装置（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ：ＣＰＵ）である。制御部２１０は、記憶部２２０に記憶された所定のプログラムを読み出すことによって、情報処理装置２００に係る種々の機能を実現する。すなわち、記憶部２２０に記憶されているソフトウェアによる情報処理が、ハードウェアの一例である制御部２１０によって具体的に実現されることで、制御部２１０に含まれる各機能部として実行されうる。これらについては、第２節においてさらに説明する。なお、制御部２１０は単一であることに限定されず、機能ごとに複数の制御部２１０を有するように実施してもよい。またそれらの組み合わせであってもよい。

【0018】

記憶部２２０は、情報処理装置２００の情報処理に必要な様々な情報を記憶する。これは、例えば、制御部２１０によって実行される情報処理装置２００に係る種々のプログラム等を記憶するソリッドステートドライブ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ：ＳＳＤ）等のストレージデバイスとして、あるいは、プログラムの演算に係る一時的に必要な情報（引数、配列等）を記憶するランダムアクセスメモリ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ：ＲＡＭ）等のメモリとして実施されうる。また、これらの組み合わせであってもよい。

【0019】

通信部２５０は、ＵＳＢ、ＩＥＥＥ１３９４、Ｔｈｕｎｄｅｒｂｏｌｔ（登録商標）、有線ＬＡＮネットワーク通信等といった有線型の通信手段が好ましいものの、無線ＬＡＮネットワーク通信、５Ｇ／ＬＴＥ／３Ｇ等のモバイル通信、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）通信等を必要に応じて含めてもよい。すなわち、これら複数の通信手段の集合として実施することがより好ましい。すなわち、情報処理装置２００は、通信部２５０を介して、端末３００とネットワークを介して種々の情報を通信する。

【0020】

１－３．端末３００
図３は、端末３００のハードウェア構成を示すブロック図である。端末３００は、制御部３１０と、記憶部３２０と、表示部３３０と、入力部３４０と、通信部３５０とを有し、これらの構成要素が端末３００の内部において通信バス３６０を介して電気的に接続されている。制御部３１０、記憶部３２０及び通信部３５０の説明は、情報処理装置２００における制御部２１０、記憶部２２０及び通信部２５０の説明と略同様のため省略する。

【0021】

表示部３３０は、端末３００の筐体に含まれるものであってもよいし、外付けされるものであってもよい。表示部３３０は、ユーザが操作可能なグラフィカルユーザインターフェース（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ：ＧＵＩ）の画面を表示する。これは例えば、ＣＲＴディスプレイ、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ及びプラズマディスプレイ等の表示デバイスを、端末３００の種類に応じて使い分けて実施することが好ましい。以下では、表示部３３０は、端末３００の筐体に含まれるものとして説明する。

【0022】

入力部３４０は、端末３００の筐体に含まれるものであってもよいし、外付けされるものであってもよい。例えば、入力部３４０は、表示部３３０と一体となってタッチパネルとして実施されてもよい。タッチパネルであれば、ユーザは、タップ操作、スワイプ操作等を入力することができる。もちろん、タッチパネルに代えて、スイッチボタン、マウス、ＱＷＥＲＴキーボード等を採用してもよい。すなわち、入力部３４０は、ユーザによってなされた操作入力を受け付ける。当該入力は、命令信号として、通信バス３６０を介して制御部３１０に転送される。そして、制御部３１０は、必要に応じて所定の制御や演算を実行しうる。

【0023】

２．機能構成
第２節では、本実施形態の機能構成について説明する。前述の通り、記憶部２２０に記憶されているソフトウェアによる情報処理がハードウェアの一例である制御部２１０によって具体的に実現されることで、制御部２１０に含まれる各機能部として実行されうる。

【0024】

図４は、情報処理装置２００（制御部２１０）によって実現される機能を示すブロック図である。上記のように、情報処理装置２００（情報処理システム１００）は、制御部２１０を備える。具体的には、情報処理装置２００（制御部２１０）は、本実施形態のプログラムの各ステップを実行するように構成される。情報処理装置２００（制御部２１０）は、本実施形態のプログラムの各ステップに対応して、取得部２１１と、推定部２１２と、生成部２１３と、記憶制御部２１４とを備える。ここで、本実施形態のプログラムは、取得ステップと、推定ステップと、生成ステップと、記憶制御ステップとを情報処理装置２００等のコンピュータに実行させるように構成される。

【0025】

取得部２１１は、種々の情報を取得するように構成される。取得部２１１は、取得ステップを実行するように構成される。例えば、取得部２１１は、患者の肺機能に関する第１肺機能情報を取得する。

【0026】

推定部２１２は、種々の情報を推定するように構成される。推定部２１２は、推定ステップを実行するように構成される。例えば、推定部２１２は、当該第１肺機能情報と、所定期間内に予め取得された、当該患者の肺機能に関する第２肺機能情報と、予測モデルとに基づいて、当該患者の肺機能の時系列推移に関するパラメータを推定する。

【0027】

生成部２１３は、種々の情報を生成するように構成される。生成部２１３は、生成ステップを実行するように構成される。例えば、生成部２１３は、第１肺機能情報と、第２肺機能情報と、パラメータとの関係を示す情報である第１視覚情報を生成する。

【0028】

記憶制御部２１４は、種々の情報を記憶させるように構成される。記憶制御部２１４は、記憶制御ステップを実行するように構成される。例えば、記憶制御部２１４は、患者の肺機能の異常が推定された場合、第１肺機能情報が患者から取得された時間と、当該患者の肺機能に異常があることとを記憶させるように制御する。

【0029】

３．情報処理方法
第３節では、前述した情報処理装置２００の情報処理の流れについて説明する。この情報処理方法は、本実施形態のプログラムの各ステップを備える。この情報処理方法は、取得ステップと、推定ステップと、生成ステップとを備える。取得ステップでは、患者の肺機能に関する第１肺機能情報を取得する。推定ステップでは、当該第１肺機能情報と、所定期間内に予め取得された、当該患者の肺機能に関する第２肺機能情報と、予測モデルとに基づいて、当該患者の肺機能の時系列推移に関するパラメータを推定する。生成ステップでは、当該第１肺機能情報と、当該第２肺機能情報と、当該パラメータとの関係を示す情報である第１視覚情報を生成する。

【0030】

図５は、情報処理装置２００によって実行される情報処理の流れを示すアクティビティ図である。以下、このアクティビティ図の各アクティビティに沿って、説明するものとする。ここで、第２肺機能情報が取得された「所定期間」は、例えば、１０～２００日間であってもよく、５０～１５０日間であると好ましく、１００～１２０日間であるとより好ましい。具体的には例えば、１０，１５，２０，２５，３０，３５，４０，４５，５０，５５，６０，６５，７０，７５，８０，８５，９０，９５，１００，１０５，１１０，１１５，１２０，１２５，１３０，１３５，１４０，１４５，１５０，１５５，１６０，１６５，１７０，１７５，１８０，１８５，１９０，１９５，２００日間であり、ここで例示した数値の何れか２つの間の範囲内であってもよい。

【0031】

まず、端末３００における制御部３１０は、患者の肺機能に関する第１肺機能情報を情報処理装置２００に入力する（アクティビティＡ１１０）。アクティビティＡ１１０では、例えば、次の２段階の情報処理が実行される。（１）入力部３４０は、患者から第１肺機能情報の入力を受け付ける。（２）制御部３１０は、通信部３５０を介して、入力された第１肺機能情報を情報処理装置２００に入力する。

【0032】

続いて、情報処理装置２００における制御部２１０は、第１肺機能情報を端末３００から取得する（アクティビティＡ１２０）。換言すると、取得ステップでは、患者の肺機能に関する第１肺機能情報を端末３００から取得する。アクティビティＡ１２０では、例えば、次の２段階の情報処理が実行される。（１）通信部２５０は、入力された第１肺機能情報を端末３００から受信する。（２）制御部２１０は、受信された第１肺機能情報を記憶部２２０に記憶させる。

【0033】

続いて、情報処理装置２００における制御部２１０は、患者の肺機能の時系列推移に関するパラメータを推定する（アクティビティＡ１３０）。換言すると、推定ステップでは、第１肺機能情報と、所定期間内に予め取得された、患者の肺機能に関する第２肺機能情報と、予測モデルとに基づいて、当該パラメータを推定する。

【0034】

本実施形態では、推定ステップでは、第１肺機能情報における１秒量のデータと、第２肺機能情報における１秒量のデータと、予測モデルとに基づいて、当該パラメータを推定する。１秒量のデータを用いることにより、特に、肺移植後に生じうる、肺炎、急性拒絶反応、及び慢性拒絶反応などの異常を的確に把握することができる。

【0035】

ここで、肺機能の時系列推移に関するパラメータは、第１肺機能情報及び第２肺機能情報の時系列における傾き、平均、及び標準誤差の少なくとも１つであってもよい。このようなパラメータを推定することにより、時系列に沿った肺機能の推移におけるトレンドを考慮し、肺機能の低下を精度良く診断することができる。

【0036】

また、予測モデルは、自己回帰和分移動平均モデル（Ａｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｍｏｖｉｎｇ ａｖｅｒａｇｅモデル：ＡＲＩＭＡモデル）であると好ましい。このような態様によれば、肺機能の推移のような非定常過程を有するデータに対して好適に用いることができる。

【0037】

アクティビティＡ１３０では、例えば、次の４段階の情報処理が実行される。（１）制御部２１０は、記憶部２２０に記憶された、第１肺機能情報及び第２肺機能情報を読み出す。（２）制御部２１０は、推定処理を実行し、第１肺機能情報及び第２肺機能情報に対してＡＲＩＭＡモデルを適用する。（３）制御部２１０は、推定処理を実行し、肺機能の時系列推移に関するパラメータを推定する。（４）制御部２１０は、推定されたパラメータを記憶部２２０に記憶させる。

【0038】

続いて、情報処理装置２００における制御部２１０は、患者の肺機能に関する第１肺機能情報と、所定期間内に予め取得された、当該患者の肺機能に関する第２肺機能情報と、パラメータとの関係を示す情報である第１視覚情報を生成する（アクティビティＡ１４０）。すなわち、生成ステップでは、第１肺機能情報と、第２肺機能情報と、パラメータとの関係を示す情報である第１視覚情報を生成する。

【0039】

アクティビティＡ１４０では、例えば、次の３段階の情報処理が実行される。（１）制御部２１０は、記憶部２２０に記憶された、第１肺機能情報、第２肺機能情報及びパラメータに関する情報を読み出す。（２）制御部２１０は、生成処理を実行し、読み出された各情報間の関係を示す第１視覚情報を生成する。（３）制御部２１０は、生成された第１視覚情報を記憶部２２０に記憶させる。

【0040】

続いて、情報処理装置２００における制御部２１０は、患者の肺機能に関する第１肺機能情報と、肺機能の時系列推移に関するパラメータとに基づいて、肺機能における異常の有無を推定する（アクティビティＡ１５０）。換言すると、推定ステップでは、第１肺機能情報と、パラメータとに基づいて、肺機能における異常の有無を推定する。ここで、肺機能における異常は、例えば、第１肺機能情報（最新に入力された、患者の肺機能に関する情報）が、ＡＲＩＭＡモデルにより予測された予測変動線（平均）の２ＳＥの範囲から外れている場合を示す。この場合、肺機能が著しく低下していると考えられるため、何らかの異常が生じていると推定される。

【0041】

アクティビティＡ１５０では、例えば、次の２段階の情報処理が実行される。（１）制御部２１０は、記憶部２２０に記憶された、第１肺機能情報及びパラメータに関する情報を読み出す。（２）制御部２１０は、推定処理を実行し、患者の肺機能における異常の有無を推定する。

【0042】

続いて、情報処理装置２００における制御部２１０は、患者の肺機能に異常があると推定された場合、アクティビティＡ１７０の処理に移行させる（アクティビティＡ１６０のＹＥＳ）。一方、情報処理装置２００における制御部２１０は、患者の肺機能に異常がないと推定された場合、アクティビティＡ２００の処理に移行させる（アクティビティＡ１６０のＮＯ）。

【0043】

続いて、情報処理装置２００における制御部２１０は、患者の肺機能に異常があることを記憶させる（アクティビティＡ１７０）。換言すると、記憶制御ステップでは、患者の肺機能において異常があると推定された場合、第１肺機能情報が当該患者から取得された日時と、当該患者の肺機能に異常があることとを記憶させるように制御する。ここで、日時は、第１肺機能情報に紐付けられているものとする。すなわち、例えば、第１肺機能情報が「２０２３年６月１７日９時」に取得されたことが端末３００に入力された場合、「２０２３年６月１７日９時」という日時情報が第１肺機能情報に紐付けられる。

【0044】

アクティビティＡ１７０では、例えば、次の３段階の情報処理が実行される。（１）制御部２１０は、記憶部２２０に記憶された、所定期間内における異常回数に関する情報を読み出す。（２）制御部２１０は、当該異常回数をインクリメントする。（３）制御部２１０は、インクリメントされた当該異常回数を記憶部２２０に記憶させる。ここで、（３）の情報処理は、第１肺機能情報が患者から取得された日時、及び当該患者の肺機能に異常があることを記憶させるように制御する情報処理の例である。

【0045】

ここで、異常回数がカウントされる「所定期間」は、例えば、３日間であってもよく、５日間であると好ましく、７日間であるとより好ましい。具体的には例えば、１，２，３，４，５，６，７，８，９，１０，１１，１２，１３，１４，１５，１６，１７，１８，１９，２０，２１，２２，２３，２４，２５，２６，２７，２８，２９，３０，３１日間であり、ここで例示した数値の何れか２つの間の範囲内であってもよい。本実施形態では、一例として、７日間とする。

【0046】

続いて、情報処理装置２００における制御部２１０は、７日間における異常回数が所定回数に到達したか否かを判定する（アクティビティＡ１８０）。制御部２１０は、７日間における異常回数が所定回数に到達したと判定された場合、アクティビティＡ１９０の処理に移行させる（アクティビティＡ１８０のＹＥＳ）。一方、制御部２１０は、７日間における異常回数が所定回数に到達していないと判定された場合、アクティビティＡ２００の処理に移行させる（アクティビティＡ１８０のＮＯ）。

【0047】

続いて、情報処理装置２００における制御部２１０は、患者の肺機能における異常を示す情報である第２視覚情報を生成する（アクティビティＡ１９０）。換言すると、生成ステップでは、７日間（所定期間）における異常回数（第１肺機能情報が患者から取得された日時と、患者の肺機能に異常があることとが記憶された回数）が所定回数に到達した場合、当該患者の肺機能における異常を示す情報である第２視覚情報を生成する。

【0048】

ここで、所定回数は、所定期間との関係で適宜設定されればよく、所定期間を７日間、第１肺機能情報を１日当たり２回取得するとした場合、例えば、１回であってもよく、２回であると好ましく、３回であるとより好ましい。この場合、具体的には例えば、１，２，３，４，５，６，７，８，９，１０，１１，１２，１３，１４回であってもよい。

【0049】

アクティビティＡ１９０では、例えば、次の２段階の情報処理が実行される。（１）制御部２１０は、生成処理を実行し、肺機能における異常を示す情報である第２視覚情報を生成する。（２）制御部２１０は、生成された第２視覚情報を記憶部２２０に記憶させる。

【0050】

アクティビティＡ１９０によれば、肺機能に異常があることを精度良く報知することができる。

【0051】

続いて、情報処理装置２００における制御部２１０は、患者が罹患している呼吸器疾患を鑑別する（アクティビティＡ２００）。換言すると、推定ステップでは、患者の肺機能に関する第１肺機能情報と、所定期間内に予め取得された、当該患者の肺機能に関する第２肺機能情報と、当該患者の肺機能の時系列推移に関するパラメータとに基づいて、当該呼吸器疾患を鑑別する。

【0052】

アクティビティＡ２００では、例えば、次の３段階の情報処理が実行される。（１）制御部２１０は、記憶部２２０に記憶された、第１肺機能情報、第２肺機能情報及びパラメータを読み出す。（２）制御部２１０は、推定処理を実行し、患者が罹患している呼吸器疾患を鑑別する。（３）制御部２１０は、鑑別された結果（鑑別された呼吸器疾患の種類）を記憶部２２０に記憶させる。

【0053】

続いて、情報処理装置２００における制御部２１０は、鑑別された結果を示す情報である第３視覚情報を生成する（アクティビティＡ２１０）。換言すると、生成ステップでは、鑑別された結果を示す情報である第３視覚情報を生成する。鑑別された結果は、例えば、（１）肺炎と急性拒絶反応との双方が考えられるが、肺炎の方が可能性が高い、（２）異常なしと考えられる、（３）慢性拒絶反応と急性拒絶反応との双方が考えられ、双方ともに同じ程度の可能性である、などの結果を示す。

【0054】

アクティビティＡ２１０では、例えば、次の３段階の情報処理が実行される。（１）制御部２１０は、記憶部２２０に記憶された、鑑別された結果に関する情報を読み出す。（２）制御部２１０は、生成処理を実行し、鑑別された結果を示す情報である第３視覚情報を生成する。（３）制御部２１０は、生成された第３視覚情報を記憶部２２０に記憶させる。

【0055】

アクティビティＡ２１０によれば、鑑別された呼吸器疾患を患者に報知することができる。

【0056】

続いて、情報処理装置２００における制御部２１０は、生成された各視覚情報（第１視覚情報、（該当する場合）第２視覚情報、及び第３視覚情報）を端末３００に送信する（アクティビティＡ２２０）。アクティビティＡ２２０では、例えば、次の２段階の情報処理が実行される。（１）制御部２１０は、記憶部２２０に記憶された、第１視覚情報、第２視覚情報及び第３視覚情報を読み出す。（２）制御部２１０は、通信部２５０を介して、第１視覚情報、第２視覚情報及び第３視覚情報を端末３００に送信する。

【0057】

続いて、端末３００における制御部３１０は、各視覚情報を情報処理装置２００から受信する（アクティビティＡ２３０）。アクティビティＡ２３０では、例えば、次の２段階の情報処理が実行される。（１）通信部３５０は、情報処理装置２００から送信された第１視覚情報、第２視覚情報及び第３視覚情報を受信する。（２）制御部３１０は、受信された第１視覚情報、第２視覚情報及び第３視覚情報を記憶部３２０に記憶させる。

【0058】

続いて、端末３００における制御部３１０は、各視覚情報を表示部３３０に表示させるように制御する（アクティビティＡ２４０）。アクティビティＡ２４０では、例えば、次の２段階の情報処理が実行される。（１）制御部３１０は、記憶部３２０に記憶された、第１視覚情報、第２視覚情報及び第３視覚情報を読み出す。（２）制御部３１０は、第１視覚情報、第２視覚情報及び第３視覚情報を表示部３３０に表示させるように制御する。

【0059】

なお、（１）アクティビティＡ１４０、（２）アクティビティＡ１５０からＡ１９０、（３）アクティビティＡ２００からＡ２１０は、（１）、（２）、（３）の順番に限られず、任意の順番であってもよい。すなわち、例えば、（２）、（３）、（１）の順番で情報処理が実行されてもよい。

【0060】

４．画面例
第４節では、本実施形態の画面例について説明する。

【0061】

図６は、アクティビティＡ１１０に対応する、第１肺機能情報を入力するための画面例である。この画面例（以下「入力画面４００」ともいう。）は、端末３００における表示部３３０に表示される。入力画面４００は、領域４１０、領域４２０、領域４３０及び領域４４０を含む。

【0062】

領域４１０には、患者から取得された第１肺機能情報のうち、日付と時間帯を入力するための領域である。ここで、第２肺機能情報は、過去に第１肺機能情報として入力された、患者の肺機能に関する情報である。すなわち、第１肺機能情報は、新たな肺機能情報が入力されることで、第２肺機能情報となる。

【0063】

ここで、領域４１０における時間帯は、朝、夕のどちらかを選択可能としている。すなわち、第１肺機能情報及び第２肺機能情報は、１日２回以上の頻度で取得された情報であってもよい。このような態様によれば、情報が十分量になるため、肺機能の低下を精度良く診断することができる。

【0064】

領域４２０は、患者から取得された第１肺機能情報のうち、ＦＥＶ６（６秒量）、ＦＥＶ１（１秒量）及びＳｐＯ２（経皮的動脈血酸素飽和度）を入力するように構成される。本実施形態では、これらのうちＦＥＶ１の値を用いて、肺機能の時系列を推定している。

【0065】

領域４３０は、体重、体温、脈拍、収縮期血圧及び拡張期血圧を入力するように構成される。領域４３０の各項目は、いわゆるバイタルサインを示し、患者に自身の体の変化を気づかせるために設定されている。

【0066】

領域４４０には、内服薬１、内服薬２及び内服薬３を入力するための領域である。内服薬１では、プログラフ／グラセプター、ネオーラル、又は、なしを選択可能に構成される。内服薬２では、セルセプト、イムラン／アザニン、又は、なしを選択可能に構成される。内服薬３では、プレドニン、又は、なしを選択可能に構成される。そして、領域４４０は、内服薬１、内服薬２及び内服薬３それぞれの「飲んだ量」を入力可能に構成される。

【0067】

図７は、アクティビティＡ２４０に対応する、第１視覚情報が表示された画面例である。この画面例（以下「結果画面５００」ともいう。）は、端末３００における表示部３３０に表示される。結果画面５００は、折れ線５１０、予測変動線５２１、１ＳＥ線５２２及び２ＳＥ線５２３を含む。

【0068】

折れ線５１０は、第１肺機能情報及び第２肺機能情報の時系列の推移を示す。本実施形態では、折れ線５１０は、第１肺機能情報及び第２肺機能情報のうち１秒量のデータで表現されている。

【0069】

予測変動線５２１は、折れ線５１０の平均移動線を考慮に入れて推定された平均線を示す。すなわち、予測変動線５２１は、請求項におけるパラメータの１つである「平均」を示す。本実施形態では、予測変動線５２１は、患者が入力した日付よりも１５日前から１０４日前までの連続９０日間の第２肺機能情報にＡＲＩＭＡモデルを適用して推定されたものとする。したがって、予測変動線５２１は、日々更新される。

【0070】

１ＳＥ線５２２は、本日の第１肺機能情報の推定値から標準誤差を減じ、推定された傾きを考慮して算出された直線を示す。

【0071】

２ＳＥ線５２３は、本日の第１肺機能情報の推定値から標準誤差×２を減じ、推定された傾きを考慮して算出された直線を示す。

【0072】

図８は、アクティビティＡ２４０に対応する、第１視覚情報及び第２視覚情報が表示された画面例である。ここで、通知５４０は、請求項の「第２視覚情報」に相当する。本実施形態では、異常回数が１週間に３回カウントされたものを肺機能の有意な低下として、通知５４０を通知している。結果画面５００では、通知５４０として、「肺機能に何らかの異常がありそうです。」と表示されており、患者は、自身の肺機能に異常がある可能性があることが分かる。

【0073】

図９は、アクティビティＡ２４０に対応する、第１視覚情報及び第３視覚情報が表示された画面例である。ここで、通知５５０は、請求項の「第３視覚情報」に相当する。本実施形態では、第５節で説明するアルゴリズムに基づいて鑑別された結果として、通知５５０を通知しているものとする。結果画面５００では、通知５５０として、「肺炎又は急性拒絶反応が生じている可能性があります。急性拒絶反応よりも肺炎である可能性の方が高いです。」と表示されており、患者は、肺炎又は急性拒絶反応が生じている可能性があることが分かる。

【0074】

５．鑑別診断に対するアルゴリズム
第５節では、本実施形態の鑑別診断に対するアルゴリズムについて説明する。

【0075】

図１０は、アクティビティＡ１８０において所定期間における異常回数が所定回数に到達した場合における鑑別診断に対するアルゴリズムを示す図である。すなわち、図１０では、異常を示す情報である第２視覚情報が生成された場合における当該アルゴリズムを示している。本実施形態では、鑑別される呼吸器疾患は、肺炎、急性拒絶反応、及び慢性拒絶反応の少なくとも１つであるものとして説明する。

【0076】

このアルゴリズムでは、第１肺機能情報の入力日から遡って、直近１４日間、１５日前から４５日前までの連続３１日間、１５日前から１０５日前までの連続９１日間、の３つの期間について同時に測定される。ここで、肺機能の低下速度が１‰よりも早いものを有意と判断し、「＋」で表す。なお、直近１４日間、１５日前から４５日前までの連続３１日間のデータは、データ量の関係により、線形回帰モデルが使用されてもよい。

【0077】

そして、３つの期間の何れにも有意な低下が認められなかった場合、「異常なし」として鑑別される。直近１４日間のみに有意な低下が認められた場合、「急性拒絶反応よりも肺炎の可能性が高い」として鑑別される。直近１４日間、１５日前から４５日前までの連続３１日間に有意な低下が認められた場合、「肺炎よりも急性拒絶反応の可能性が高い」として鑑別される。３つの期間の全てにおいて有意な低下が認められた場合、「急性拒絶反応に加えて慢性拒絶反応が生じている可能性がある」として鑑別される。

【0078】

図１１は、異常を示す情報である第２視覚情報が生成されない場合における鑑別診断に対するアルゴリズムを示す図である。このアルゴリズムでは、第１肺機能情報の入力日から遡って、直近１４日間、１５日前から４５日前までの連続３１日間、１５日前から１０５日前までの連続９１日間、の３つの期間について同時に測定される。肺機能の低下速度が１‰よりも早いものを有意と判断し、「＋」で表す。なお、直近１４日間、１５日前から４５日前までの連続３１日間のデータは、データ量の関係により、線形回帰モデルが使用されてもよい。

【0079】

そして、３つの期間の全てにおいて有意な低下が認められた場合、「慢性拒絶反応が生じている可能性がある」として鑑別される。その他の場合においては、「異常なし」として鑑別される。

【0080】

このような態様によれば、呼吸器疾患のうち、肺移植後に生じる呼吸器疾患に焦点を当てることができる。

【0081】

本実施形態の態様によれば、肺機能についての新しい概念の診断基準を提供することができる。また、肺機能の低下を精度良く診断することができる。さらに、肺機能の推移について多くの情報を提供することができる。また、簡単な構成のため、節約されたリソースを他の中核機能に使用することができる。

【0082】

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明はこれに限定されることなく、その発明の技術的思想を逸脱しない範囲で適宜変更可能である。

【0083】

６．変形例
第６節では、本実施形態の変形例について説明する。

【0084】

制御部２１０は、各種データ及び各種情報について記憶部２２０に書き出し処理（記憶処理）及び読み出し処理をしているが、これに限られず、例えば、制御部２１０内のレジスタやキャッシュメモリ等を使用して、各アクティビティの情報処理を実行してもよい。

【0085】

本実施形態では、１秒量のデータを用いてパラメータを推定する例を説明したが、これに限られることはない。例えば、推定ステップでは、第１肺機能情報における６秒量のデータと、第２肺機能情報における６秒量のデータと、予測モデルとに基づいて、パラメータを推定してもよい。また、推定ステップでは、１秒量のデータ及び６秒量のデータの双方を用いて、パラメータを推定してもよい。

【0086】

６秒量のデータを用いる態様によれば、例えば間質性肺炎など、様々な肺機能の異常を的確に把握することができる。また、１秒量のデータ及び６秒量のデータの双方を用いる態様によれば、様々な肺機能の異常をより的確に把握することができる。

【0087】

本実施形態では、予測モデルの例を自己回帰和分移動平均モデルとして説明したが、これに限られることはない。例えば、予測モデルは、時系列モデルであってもよい。

【0088】

予測モデルとして時系列モデルを用いる態様によれば、肺機能の推移のような時系列データに対して好適に用いることができる。

【0089】

本実施形態では、呼吸器疾患は、肺移植後に生じうる、肺炎、急性拒絶反応、及び慢性拒絶反応の少なくとも１つを示すものとして説明したが、これに限られることはない。例えば、呼吸器疾患は、肺移植に関わりがなくてもよく、間質性肺炎、喘息などであってもよい。

【0090】

本実施形態では、鑑別診断に対するアルゴリズムにおいて、肺機能の低下速度が１‰よりも早いものを有意としたが、これに限られることはない。肺機能の低下速度が有意であるとする基準は、例えば、０．５‰よりも早いものとしてもよく、０．８‰よりも早いものとしてもよく、１．１‰よりも早いものとしてもよい。具体的には例えば、０．１，０．２，０．３，０．４，０．５，０．６，０．７，０．８，０．９，１．０，１．１，１．２，１．３，１．４，１．５，１．６，１．７，１．８，１．９，２．０，２．１，２．２，２．３，２．４，２．５，２．６，２．７，２．８，２．９，３．０‰よりも早いものであり、ここで例示した数値の何れか２つの間の範囲内であってもよい。

【0091】

７．その他
次に記載の各態様で提供されてもよい。

【0092】

（１）プログラムであって、取得ステップと、推定ステップと、生成ステップとをコンピュータに実行させるように構成され、前記取得ステップでは、患者の肺機能に関する第１肺機能情報を取得し、前記推定ステップでは、前記第１肺機能情報と、所定期間内に予め取得された前記肺機能に関する第２肺機能情報と、予測モデルとに基づいて、前記肺機能の時系列推移に関するパラメータを推定し、前記生成ステップでは、前記第１肺機能情報と、前記第２肺機能情報と、前記パラメータとの関係を示す情報である第１視覚情報を生成する、プログラム。

【0093】

このような態様によれば、肺機能についての新しい概念の診断基準を提供することができる。また、肺機能の低下を精度良く診断することができる。さらに、肺機能の推移について多くの情報を提供することができる。また、簡単な構成のため、節約されたリソースを他の中核機能に使用することができる。

【0094】

（２）上記（１）に記載のプログラムにおいて、記憶制御ステップをさらに備え、前記推定ステップでは、前記第１肺機能情報と、前記パラメータとに基づいて、前記肺機能における異常の有無を推定し、前記記憶制御ステップでは、前記異常があると推定された場合、前記第１肺機能情報が前記患者から取得された時間と、前記異常があることとを記憶させるように制御し、前記時間は、前記第１肺機能情報に紐付けられており、前記生成ステップでは、所定期間における前記記憶された回数が所定回数に到達した場合、前記異常を示す情報である第２視覚情報を生成する、プログラム。

【0095】

このような態様によれば、肺機能に異常があることを精度良く報知することができる。

【0096】

（３）上記（１）又は（２）に記載のプログラムにおいて、前記推定ステップでは、前記第１肺機能情報と、前記第２肺機能情報と、前記パラメータとに基づいて、呼吸器疾患を鑑別し、前記生成ステップでは、前記鑑別された結果を示す情報である第３視覚情報を生成する、プログラム。

【0097】

このような態様によれば、鑑別された呼吸器疾患を患者に報知することができる。

【0098】

（４）上記（３）に記載のプログラムにおいて、前記呼吸器疾患は、肺炎、急性拒絶反応、及び慢性拒絶反応の少なくとも１つである、プログラム。

【0099】

このような態様によれば、呼吸器疾患のうち、肺移植後に生じる呼吸器疾患に焦点を当てることができる。

【0100】

（５）上記（１）から（４）までの何れか１つに記載のプログラムにおいて、前記推定ステップでは、前記第１肺機能情報における１秒量のデータと、前記第２肺機能情報における１秒量のデータと、前記予測モデルとに基づいて、前記パラメータを推定する、プログラム。

【0101】

このような態様によれば、特に、肺移植後に生じうる、肺炎、急性拒絶反応、及び慢性拒絶反応などの異常を的確に把握することができる。

【0102】

（６）上記（１）から（５）までの何れか１つに記載のプログラムにおいて、前記推定ステップでは、前記第１肺機能情報における６秒量のデータと、前記第２肺機能情報における６秒量のデータと、前記予測モデルとに基づいて、前記パラメータを推定する、プログラム。

【0103】

このような態様によれば、例えば間質性肺炎など、様々な肺機能の異常を的確に把握することができる。

【0104】

（７）上記（１）から（６）までの何れか１つに記載のプログラムにおいて、前記予測モデルは、時系列モデルである、プログラム。

【0105】

このような態様によれば、肺機能の推移のような時系列データに対して好適に用いることができる。

【0106】

（８）上記（１）から（７）までの何れか１つに記載のプログラムにおいて、前記予測モデルは、自己回帰和分移動平均モデルである、プログラム。

【0107】

このような態様によれば、肺機能の推移のような非定常過程を有するデータに対して好適に用いることができる。

【0108】

（９）上記（１）から（８）までの何れか１つに記載のプログラムにおいて、前記第１肺機能情報及び前記第２肺機能情報は、１日２回以上の頻度で取得された情報である、プログラム。

【0109】

このような態様によれば、情報が十分量になるため、肺機能の低下を精度良く診断することができる。

【0110】

（１０）上記（１）から（９）までの何れか１つに記載のプログラムにおいて、前記パラメータは、前記第１肺機能情報及び前記第２肺機能情報の時系列における傾き、平均、及び標準誤差の少なくとも１つである、プログラム。

【0111】

このような態様によれば、時系列に沿った肺機能の推移におけるトレンドを考慮し、肺機能の低下を精度良く診断することができる。

【0112】

（１１）情報処理方法であって、上記（１）から（１０）までの何れか１つに記載のプログラムの各ステップを備える、情報処理方法。

【0113】

このような態様によれば、肺機能についての新しい概念の診断基準を提供することができる。また、肺機能の低下を精度良く診断することができる。さらに、肺機能の推移について多くの情報を提供することができる。また、簡単な構成のため、節約されたリソースを他の中核機能に使用することができる。

【0114】

（１２）情報処理システムであって、制御部を備え、前記制御部は、上記（１）から（１０）までの何れか１つに記載のプログラムの各ステップを実行するように構成される、情報処理システム。

【0115】

このような態様によれば、肺機能についての新しい概念の診断基準を提供することができる。また、肺機能の低下を精度良く診断することができる。さらに、肺機能の推移について多くの情報を提供することができる。また、簡単な構成のため、節約されたリソースを他の中核機能に使用することができる。
もちろん、この限りではない。

【符号の説明】

【0116】

１００ ：情報処理システム
２００ ：情報処理装置
２１０ ：制御部
２１１ ：取得部
２１２ ：推定部
２１３ ：生成部
２１４ ：記憶制御部
２２０ ：記憶部
２５０ ：通信部
２６０ ：通信バス
３００ ：端末
３１０ ：制御部
３２０ ：記憶部
３３０ ：表示部
３４０ ：入力部
３５０ ：通信部
３６０ ：通信バス
４００ ：入力画面
４１０ ：領域
４２０ ：領域
４３０ ：領域
４４０ ：領域
５００ ：結果画面
５１０ ：折れ線
５２１ ：予測変動線
５２２ ：１ＳＥ線
５２３ ：２ＳＥ線
５４０ ：通知
５５０ ：通知

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】