特許 7537953 医用情報処理装置、医用情報処理システム及び医用情報処理方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-08-13

(45)【発行日】2024-08-21

(54)【発明の名称】医用情報処理装置、医用情報処理システム及び医用情報処理方法

(51)【国際特許分類】

   G16H 15/00 20180101AFI20240814BHJP

【ＦＩ】

G16H15/00

【請求項の数】 21

(21)【出願番号】P 2020147538

(22)【出願日】2020-09-02

(65)【公開番号】P2022042220

(43)【公開日】2022-03-14

【審査請求日】2023-06-29

(73)【特許権者】

【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】110001771

【氏名又は名称】弁理士法人虎ノ門知的財産事務所

(72)【発明者】

【氏名】篠原 滉平

(72)【発明者】

【氏名】水口 麻希

(72)【発明者】

【氏名】伴苗 修平

(72)【発明者】

【氏名】大迫 久晃

【審査官】今井 悠太

(56)【参考文献】

【文献】特開２０２０－１２６２８４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１０－１６７０４２（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１７－１２３０６４（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ１６Ｈ １０／００－８０／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

複数の疾患候補を取得する取得部と、
患者が有している疾患を前記複数の疾患候補の中から判別するためのエビデンスとなる情報を収集し、前記複数の疾患候補のそれぞれについて前記情報に基づくスコアを取得するスコアリング部と、
前記スコアに基づいて、前記患者の診断を支援するための検査候補を特定する特定部と、
前記検査候補に基づいて、前記複数の疾患候補のうち少なくとも１つを対象とした解析処理を実行する解析部に前記解析処理のオーダを行なう出力部と
を備える、医用情報処理装置。

【請求項2】

複数の疾患候補を取得する取得部と、
患者が有している疾患を前記複数の疾患候補の中から判別するためのエビデンスとなる情報を収集し、前記複数の疾患候補のそれぞれについて前記情報に基づくスコアを取得するスコアリング部と、
前記スコアに基づいて、前記患者の診断を支援するための検査候補を特定する特定部と、
前記検査候補に基づく出力を行なう出力部と
を備え、
前記特定部は、前記スコアを取得するための前記情報が不足している場合、不足している前記情報を取得するための検査を、前記検査候補として特定する、医用情報処理装置。

【請求項3】

前記出力部は、前記患者の診断を行なうユーザに対して、前記検査候補を通知する、請求項２に記載の医用情報処理装置。

【請求項4】

前記出力部は、前記検査候補に基づいて検査のオーダを行なう、請求項２に記載の医用情報処理装置。

【請求項5】

前記出力部は、前記検査候補に基づいて、前記複数の疾患候補のうち少なくとも１つを対象とした解析処理を実行する解析部に前記解析処理のオーダを行なう、請求項２に記載の医用情報処理装置。

【請求項6】

前記出力部は、前記情報又は前記スコアに応じた内容で、前記解析処理のオーダを行なう、請求項１又は５に記載の医用情報処理装置。

【請求項7】

前記特定部は、前記複数の疾患候補のうち前記スコアによって前記患者が有している可能性が示された疾患候補であって且つ重篤な疾患候補の詳細検査を、前記検査候補として特定する、請求項１～６のいずれか一項に記載の医用情報処理装置。

【請求項8】

前記特定部は、前記複数の疾患候補のうち前記スコアによって前記患者が有している可能性が示された疾患候補である特定疾患候補が複数ある場合、複数の前記特定疾患候補の中から前記患者が有している疾患を判別するための検査を、前記検査候補として特定する、請求項１～６のいずれか一項に記載の医用情報処理装置。

【請求項9】

複数の疾患候補を取得する取得部と、
患者が有している疾患を前記複数の疾患候補の中から判別するためのエビデンスとなる情報を収集し、前記複数の疾患候補のそれぞれについて前記情報に基づくスコアを取得するスコアリング部と、
前記複数の疾患候補のうち少なくとも１つを対象とした解析処理を実行する解析部と、を備え、
前記解析部は、前記解析処理の対象である疾患候補の前記スコアに基づいて、当該解析処理の解析パラメータを調整する、医用情報処理装置。

【請求項10】

前記スコアリング部は、更に、前記患者に対して行なわれた診断の結果に基づいて、前記情報それぞれが前記スコアに与える重みを調整する、請求項１～９のいずれか一項に記載の医用情報処理装置。

【請求項11】

前記出力部は、更に、前記患者に対して行なわれた診断の結果を、前記患者の関係者に通知する、請求項１～８のいずれか一項に記載の医用情報処理装置。

【請求項12】

前記出力部は、更に、前記患者に対して行なわれた診断の結果を、前記情報を管理するデータベースに登録する、請求項１～８のいずれか一項に記載の医用情報処理装置。

【請求項13】

前記取得部は、前記患者の症状又は検査結果に基づいて、前記複数の疾患候補を取得する、請求項１～１２のいずれか一項に記載の医用情報処理装置。

【請求項14】

前記スコアリング部は、前記情報として、血縁関係及び周辺情報の少なくとも一方を収集する、請求項１～１３のいずれか一項に記載の医用情報処理装置。

【請求項15】

前記解析部は、前記解析処理の対象である疾患候補の前記スコアに基づいて、当該解析処理の解析パラメータを調整する、請求項１に記載の医用情報処理装置。

【請求項16】

複数の疾患候補を取得する取得部と、
患者が有している疾患を前記複数の疾患候補の中から判別するためのエビデンスとなる情報を収集し、前記複数の疾患候補のそれぞれについて前記情報に基づくスコアを取得するスコアリング部と、
前記スコアに基づいて、前記患者の診断を支援するための検査候補を特定する特定部と、
前記複数の疾患候補のうち少なくとも１つを対象とした解析処理を実行する解析部と、
前記検査候補に基づいて前記解析部に前記解析処理のオーダを行なう出力部と
を備える、医用情報処理システム。

【請求項17】

複数の疾患候補を取得する取得部と、
患者が有している疾患を前記複数の疾患候補の中から判別するためのエビデンスとなる情報を収集し、前記複数の疾患候補のそれぞれについて前記情報に基づくスコアを取得するスコアリング部と、
前記スコアに基づいて、前記患者の診断を支援するための検査候補を特定する特定部と、
前記検査候補に基づく出力を行なう出力部と
を備え、
前記特定部は、前記スコアを取得するための前記情報が不足している場合、不足している前記情報を取得するための検査を、前記検査候補として特定する、医用情報処理システム。

【請求項18】

複数の疾患候補を取得する取得部と、
患者が有している疾患を前記複数の疾患候補の中から判別するためのエビデンスとなる情報を収集し、前記複数の疾患候補のそれぞれについて前記情報に基づくスコアを取得するスコアリング部と、
前記複数の疾患候補のうち少なくとも１つを対象とした解析処理を実行する解析部と、を備え、
前記解析部は、前記解析処理の対象である疾患候補の前記スコアに基づいて、当該解析処理の解析パラメータを調整する、医用情報処理システム。

【請求項19】

取得部が、複数の疾患候補を取得し、
スコアリング部が、患者が有している疾患を前記複数の疾患候補の中から判別するためのエビデンスとなる情報を収集し、前記複数の疾患候補のそれぞれについて前記情報に基づくスコアを取得し、
特定部が、前記スコアに基づいて、前記患者の診断を支援するための検査候補を特定し、
解析部が、前記複数の疾患候補のうち少なくとも１つを対象とした解析処理を実行し、
出力部が、前記検査候補に基づいて前記解析部に前記解析処理のオーダを行なう
ことを含む、医用情報処理方法。

【請求項20】

取得部が、複数の疾患候補を取得し、
スコアリング部が、患者が有している疾患を前記複数の疾患候補の中から判別するためのエビデンスとなる情報を収集し、前記複数の疾患候補のそれぞれについて前記情報に基づくスコアを取得し、
特定部が、前記スコアに基づいて、前記患者の診断を支援するための検査候補を特定し、
出力部が、前記検査候補に基づく出力を行なう
ことを含み、
前記特定部は、前記スコアを取得するための前記情報が不足している場合、不足している前記情報を取得するための検査を、前記検査候補として特定する、医用情報処理方法。

【請求項21】

取得部が、複数の疾患候補を取得し、
スコアリング部が、患者が有している疾患を前記複数の疾患候補の中から判別するためのエビデンスとなる情報を収集し、前記複数の疾患候補のそれぞれについて前記情報に基づくスコアを取得し、
解析部が、前記複数の疾患候補のうち少なくとも１つを対象とした解析処理の解析パラメータを、前記解析処理の対象である疾患候補の前記スコアに基づいて調整する、
ことを含む、医用情報処理方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本明細書等に開示の実施形態は、医用情報処理装置、医用情報処理システム及び医用情報処理方法に関する。

【背景技術】

【0002】

来院した患者からは、問診や検査などによって様々な医用情報が収集され、診断に使用される。ここで、診断目的で収集した医用情報の他にも、診断を行なう上でのエビデンスとなる様々な情報が存在する。しかしながら、このような情報は膨大であり、活用することは容易でない。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特表２０１７－５１８５６９号公報

【文献】特表２００６－５１１８８１号公報

【文献】特表２０１８－５０３８８５号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

本明細書等に開示の実施形態が解決しようとする課題の一つは、診断を行なう上でのエビデンスとなる情報を有効に活用することである。ただし、本明細書等に開示の実施形態により解決され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、本明細書等に開示の実施形態が解決する他の課題として位置付けることもできる。

【課題を解決するための手段】

【0005】

実施形態の情報処理方法は、取得部と、スコアリング部と、特定部と、出力部とを備える。取得部は、複数の疾患候補を取得する。スコアリング部は、患者が有している疾患を前記複数の疾患候補の中から判別するためのエビデンスとなる情報を収集し、前記複数の疾患候補のそれぞれについて前記情報に基づくスコアを取得する。特定部は、前記スコアに基づいて、前記患者の診断を支援するための検査候補を特定する。出力部は、前記検査候補に基づく出力を行なう。

【図面の簡単な説明】

【0006】

【図1】図１は、第１の実施形態に係る医用情報処理システムの構成の一例を示すブロック図である。

【図2A】図２Ａは、第１の実施形態に係る処理回路の処理について説明するための図である。

【図2B】図２Ｂは、第１の実施形態に係る処理回路の処理について説明するための図である。

【図2C】図２Ｃは、第１の実施形態に係るエビデンスとなる情報が不足している場合の処理を示す図である。

【図3】図３は、第１の実施形態に係る検査候補について説明するための図である。

【図4A】図４Ａは、第１の実施形態に係る検査候補について説明するための図である。

【図4B】図４Ｂは、第１の実施形態に係る検査候補について説明するための図である。

【図4C】図４Ｃは、第１の実施形態に係る検査候補について説明するための図である。

【図5】図５は、第１の実施形態に係る医用情報処理装置の処理の一連の流れを説明するためのフローチャートである。

【図6】図６は、第２の実施形態に係るフィードバックの一例を示す図である。

【図7】図７は、第３の実施形態に係るフィードバックの一例を示す図である。

【図8】図８は、第３の実施形態に係るフィードバックの一例を示す図である。

【図9】図９は、第３の実施形態に係る医用情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0007】

以下、添付図面を参照して、医用情報処理装置、医用情報処理システム及び医用情報処理方法の実施形態について詳細に説明する。

【0008】

（第１の実施形態）
本実施形態では、医用情報処理装置２０を含んだ医用情報処理システム１を一例として説明する。例えば、医用情報処理システム１は、図１に示すように、データベース１０、医用情報処理装置２０、医用画像診断装置３０及び解析装置４０を有する。図１は、第１の実施形態に係る医用情報処理システム１の構成の一例を示すブロック図である。データベース１０、医用情報処理装置２０、医用画像診断装置３０及び解析装置４０は、ネットワークＮＷを介して相互に接続される。

【0009】

なお、ネットワークＮＷを介して接続可能であれば、医用情報処理システム１に含まれる各装置が設置される場所は任意である。例えば、データベース１０、医用情報処理装置２０、医用画像診断装置３０及び解析装置４０は、互いに異なる施設内に設置されていてもよい。即ち、ネットワークＮＷは、施設内で閉じたローカルネットワークにより構成されてもよいし、インターネットを介したネットワークであってもよい。

【0010】

データベース１０は、各種の情報を保管するデータ保管装置である。例えばデータベース１０は、任意の記憶装置を装置内又は装置外に備え、ネットワークＮＷを介して取得した各種の情報をデータベースの形態で管理する。或いは、データベース１０は、医用情報処理システム１とネットワークＮＷを介して接続されたサーバ群（クラウド）により実現されることとしてもよい。データベース１０が保管する情報については後述する。

【0011】

医用画像診断装置３０は、患者Ｐから医用画像を収集する装置である。例えば、医用画像診断装置３０は、Ｘ線診断装置、Ｘ線ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置、ＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｉｍａｇｉｎｇ）装置、超音波診断装置、ＳＰＥＣＴ（Ｓｉｎｇｌｅ Ｐｈｏｔｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置、ＰＥＴ（Ｐｏｓｉｔｒｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置等である。医用画像診断装置３０が患者Ｐから収集する医用画像は、患者Ｐの診断を行なう上でのエビデンスとなる情報の１つである。医用情報処理システム１は、医用画像診断装置３０を複数含むこととしてもよい。

【0012】

解析装置４０は、患者Ｐに関する解析を実行する装置である。例えば、解析装置４０は、患者Ｐから収集された血液等の検体や、医用画像診断装置３０によって患者Ｐから収集された医用画像を解析する。一例を挙げると、解析装置４０は、患者Ｐから収集された医用画像に対するコンピュータ支援診断（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ－Ａｉｄｅｄ Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ：ＣＡＤ）処理を実行し、病変が疑われる場合には医用画像上の該当箇所にマーカを付して、解析結果として出力する。解析装置４０による解析結果は、患者Ｐの診断を行なう上でのエビデンスとなる情報の１つである。また、解析装置４０は、解析部の一例である。医用情報処理システム１は、解析装置４０を複数含むこととしてもよい。

【0013】

医用情報処理装置２０は、患者Ｐの診断を行なう上でのエビデンスとなる情報を、データベース１０や医用画像診断装置３０、解析装置４０等から収集し、後述の各種処理を実行する。例えば、医用情報処理装置２０は、図１に示すように、メモリ２１、ディスプレイ２２、入力インタフェース２３及び処理回路２４を備える。

【0014】

メモリ２１は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスク等により実現される。例えば、メモリ２１は、データベース１０や医用画像診断装置３０、解析装置４０等から収集された情報を記憶する。また、メモリ２１は、医用情報処理装置２０に含まれる回路がその機能を実現するためのプログラムを記憶する。メモリ２１は、医用情報処理装置２０とネットワークＮＷを介して接続されたサーバ群（クラウド）により実現されることとしてもよい。

【0015】

ディスプレイ２２は、各種の情報を表示する。例えば、ディスプレイ２２は、入力インタフェース２３を介してユーザから各種の指示や設定等を受け付けるためのＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を表示する。また、ディスプレイ２２は、後述する検査候補の表示を行なう。例えば、ディスプレイ２２は、液晶ディスプレイやＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）ディスプレイである。ディスプレイ２２は、デスクトップ型でもよいし、医用情報処理装置２０本体と無線通信可能なタブレット端末等で構成されることにしても構わない。

【0016】

なお、図１においては医用情報処理装置２０がディスプレイ２２を備えるものとして説明するが、医用情報処理装置２０は、ディスプレイ２２に代えて又は加えて、プロジェクタを備えてもよい。プロジェクタは、処理回路２４による制御の下、スクリーンや壁、床、患者Ｐの体表面等に対して投影を行なうことができる。一例を挙げると、プロジェクタは、プロジェクションマッピングによって、任意の平面や物体、空間等への投影を行なうこともできる。

【0017】

入力インタフェース２３は、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２４に出力する。例えば、入力インタフェース２３は、マウスやキーボード、トラックボール、スイッチ、ボタン、ジョイスティック、操作面へ触れることで入力操作を行うタッチパッド、表示画面とタッチパッドとが一体化されたタッチスクリーン、光学センサを用いた非接触入力回路、音声入力回路等により実現される。なお、入力インタフェース２３は、医用情報処理装置２０本体と無線通信可能なタブレット端末等で構成されることにしても構わない。また、入力インタフェース２３は、モーションキャプチャによりユーザからの入力操作を受け付ける回路であっても構わない。一例を挙げると、入力インタフェース２３は、トラッカーを介して取得した信号やユーザについて収集された画像を処理することにより、ユーザの体動や視線等を入力操作として受け付けることができる。また、入力インタフェース２３は、マウスや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、医用情報処理装置２０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、この電気信号を処理回路２４へ出力する電気信号の処理回路も、入力インタフェース２３の例に含まれる。

【0018】

処理回路２４は、制御機能２４ａ、取得機能２４ｂ、スコアリング機能２４ｃ、特定機能２４ｄ及び出力機能２４ｅを実行することで、医用情報処理装置２０全体の動作を制御する。取得機能２４ｂは、取得部の一例である。スコアリング機能２４ｃは、スコアリング部の一例である。特定機能２４ｄは、特定部の一例である。出力機能２４ｅは、出力部の一例である。

【0019】

例えば、処理回路２４は、制御機能２４ａに対応するプログラムをメモリ２１から読み出して実行することにより、入力インタフェース２３を介してユーザから受け付けた各種の入力操作に基づいて、取得機能２４ｂ、スコアリング機能２４ｃ、特定機能２４ｄ、出力機能２４ｅといった各種の機能を制御する。

【0020】

また、処理回路２４は、取得機能２４ｂに対応するプログラムをメモリ２１から読み出して実行することにより、複数の疾患候補を取得する。また、処理回路２４は、スコアリング機能２４ｃに対応するプログラムをメモリ２１から読み出して実行することにより、患者Ｐが有している疾患を複数の疾患候補の中から判別するためのエビデンスとなる情報を収集し、複数の疾患候補のそれぞれについてスコアを取得する。また、処理回路２４は、特定機能２４ｄに対応するプログラムをメモリ２１から読み出して実行することにより、スコアに基づいて、患者Ｐの診断を支援するための検査候補を特定する。また、処理回路２４は、出力機能２４ｅに対応するプログラムをメモリ２１から読み出して実行することにより、検査候補に基づく出力を行なう。処理回路２４における各機能の詳細については後述する。

【0021】

図１に示す医用情報処理装置２０においては、各処理機能がコンピュータによって実行可能なプログラムの形態でメモリ２１へ記憶されている。処理回路２４は、メモリ２１からプログラムを読み出して実行することで各プログラムに対応する機能を実現するプロセッサである。換言すると、プログラムを読み出した状態の処理回路２４は、読み出したプログラムに対応する機能を有することとなる。

【0022】

なお、図１においては単一の処理回路２４にて、制御機能２４ａ、取得機能２４ｂ、スコアリング機能２４ｃ、特定機能２４ｄ及び出力機能２４ｅが実現するものとして説明したが、複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路２４を構成し、各プロセッサがプログラムを実行することにより機能を実現するものとしても構わない。また、処理回路２４が有する各処理機能は、単一又は複数の処理回路に適宜に分散又は統合されて実現されてもよい。

【0023】

また、処理回路２４は、ネットワークＮＷを介して接続された外部装置のプロセッサを利用して、機能を実現することとしてもよい。例えば、処理回路２４は、メモリ２１から各機能に対応するプログラムを読み出して実行するとともに、医用情報処理装置２０とネットワークＮＷを介して接続されたサーバ群（クラウド）を計算資源として利用することにより、図１に示す各機能を実現する。

【0024】

以上、医用情報処理装置２０を含んだ医用情報処理システム１の構成例について説明した。かかる構成の下、医用情報処理装置２０における処理回路２４は、以下で説明する処理によって、患者Ｐの診断を行なう上でのエビデンスとなる情報を有効に活用する。

【0025】

まず、病院やクリニックを訪れた患者Ｐは、受付や問診等において、症状を訴える。例えば、患者Ｐは、図２Ａに示すように、主訴として「吐き気」を訴える。なお、図２Ａは、第１の実施形態に係る処理回路２４の処理について説明するための図である。

【0026】

取得機能２４ｂは、患者Ｐの主訴を取得する。例えば、患者Ｐの主訴は、病院情報システム（ＨＩＳ：Ｈｏｓｐｉｔａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）や放射線情報システム（ＲＩＳ：Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）等のシステム上に登録され、取得機能２４ｂは、これらのシステムから患者Ｐの主訴を自動取得することができる。或いは、取得機能２４ｂは、入力インタフェース２３を介してユーザからの入力操作を受け付けることにより、患者Ｐの主訴を取得することができる。

【0027】

次に、取得機能２４ｂは、患者Ｐの主訴に基づいて、複数の疾患候補を取得する。即ち、取得機能２４ｂは、患者Ｐが訴える主訴「吐き気」に基づき、「吐き気」が症状として現れる可能性がある複数の疾患候補を取得する。

【0028】

例えば、取得機能２４ｂは、症状と疾患とを対応付けた対応情報を事前に取得し、主訴「吐き気」に対応付いた疾患を、患者Ｐの疾患候補として取得する。かかる対応情報は、取得機能２４ｂが作成してもよいし、ユーザがマニュアルで作成してもよいし、医用情報処理装置２０以外の外部装置において作成されてもよい。一例を挙げると、取得機能２４ｂは、過去に作成されたカルテに基づいて、患者が訴えていた症状と疾患名の確定診断とを取得し、対応情報を生成することができる。対応情報は例えばメモリ２１において保管され、取得機能２４ｂは、対応情報をメモリ２１から適宜読み出して使用することができる。

【0029】

別の例を挙げると、取得機能２４ｂは、所定のアルゴリズムにより、複数の疾患候補を取得する。かかるアルゴリズムは、例えば、機械学習の手法によって実現することができる。例えば、取得機能２４ｂは、過去に作成されたカルテに基づいて、患者が訴えていた症状と疾患名の確定診断とを取得する。次に、取得機能２４ｂは、症状を入力側データとし、疾患名の確定診断を出力側データとした機械学習を実行することにより、症状の入力を受け付けて疾患候補を出力するように機能付けられた学習済みモデルを生成する。かかる学習済みモデルは、例えばニューラルネットワーク（Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）により構成することができる。学習済みモデルは、医用情報処理装置２０以外の外部装置において生成されてもよい。学習済みモデルは例えばメモリ２１において保管され、取得機能２４ｂは、学習済みモデルをメモリ２１から適宜読み出して使用することができる。

【0030】

なお、図２Ａにおいては、主訴「吐き気」のような症状に基づいて複数の疾患候補を取得するものとして説明したが、複数の疾患候補を取得する手法はこれに限定されるものではない。例えば、取得機能２４ｂは、患者Ｐに対して実行された検査の結果に基づいて、複数の疾患候補を取得してもよい。また、例えば、ユーザが複数の疾患候補を設定し、取得機能２４ｂは、ユーザからの入力操作を受け付けることにより、複数の疾患候補を取得してもよい。

【0031】

次に、スコアリング機能２４ｃは、患者Ｐの診断を行なう上でのエビデンスとなる情報を収集する。ここで、エビデンスとなる情報とは、具体的には、取得機能２４ｂが取得した複数の疾患候補の中から、患者Ｐが有している疾患を判別するための情報である。換言すると、エビデンスとなる情報は、疾患を判別するための判断材料となる情報、或いは、疾患を判別する際に参考となる情報である。

【0032】

図２Ａにおいては、取得機能２４ｂが、複数の疾患候補として「脳梗塞」、「ウイルス性肺炎」及び「インフルエンザ」を取得した場合について説明する。また、図２Ａにおいては、スコアリング機能２４ｃが、エビデンスとなる情報として、「遺伝」、「年齢」、「渡航歴」、「通勤ルート」、「会社」、「ワクチン接種」及び「周辺の流行状況」を収集した場合について説明する。より具体的には、スコアリング機能２４ｃは、「遺伝」及び「年齢」を、「脳梗塞」のエビデンスとなる情報として収集する。即ち、「遺伝」及び「年齢」は、「脳梗塞」の罹患率に影響する因子であり、患者Ｐが「脳梗塞」を有しているか否かの判断材料となる。同様に、スコアリング機能２４ｃは、「渡航歴」、「通勤ルート」及び「会社」を、「ウイルス性肺炎」のエビデンスとなる情報として収集する。また、スコアリング機能２４ｃは、「ワクチン接種」及び「周辺の流行状況」を、「インフルエンザ」のエビデンスとなる情報として収集する。

【0033】

例えば、スコアリング機能２４ｃは、図２Ｂに示すように、医療情報データベース１０ａ及び患者属性情報データベース１０ｂから、エビデンスとなる情報を収集することができる。なお、図２Ｂは、第１の実施形態に係る処理回路２４の処理について説明するための図である。また、医療情報データベース１０ａ及び患者属性情報データベース１０ｂは、データベース１０の一例である。

【0034】

医療情報データベース１０ａは、患者Ｐを含む多数の患者についての医療情報を保管するデータベースである。例えば、医療情報データベース１０ａは、ＨＩＳやＲＩＳ、ＰＡＣＳ（Ｐｉｃｔｕｒｅ Ａｒｃｈｉｖｉｎｇ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）等のサーバである。

【0035】

ここで、医療情報には、診断目的で患者から収集された各種の情報が含まれる。一例を挙げると、医療情報には、過去に患者から収集された医用画像や、過去に患者に対して行なわれた解析処理の結果等が含まれる。また、医療情報には、患者の基本情報、血縁関係、周辺情報といった情報も含まれる。基本情報は、例えば患者の住所や生年月日等の情報である。また、血縁関係は、例えば、患者から所定の親等に含まれる血縁者の氏名や患者ＩＤ等の情報である。また、周辺情報は、例えば、患者の自宅周辺や職場における各疾患の流行の状況などである。基本情報、血縁関係、周辺情報は、例えば患者が来院した際の受付や問診において取得されて、医療情報データベース１０ａに登録される。

【0036】

患者属性情報データベース１０ｂは、診断目的で収集された情報に限らず、種々の状況下で収集された患者属性情報を管理するデータベースである。患者属性情報データベース１０ｂは、特定の病院や企業が運営するデータベースであってもよいし、公的に運営されるデータベースであってもよい。

【0037】

ここで、患者属性情報の例としては、患者のマイナンバー、渡航歴、位置情報、行動情報、学校、会社、仕事情報、居住歴等が挙げられる。例えば、患者属性情報データベース１０ｂは、各患者を中心として、患者属性情報を一元的に管理するデータベースである。
また、患者属性情報データベース１０ｂは、複数のデータベースの集合体であってもよい。かかる場合においても、例えば患者のマイナンバーで各データベースの患者属性情報を紐付けすることにより、一元的に管理することが可能である。

【0038】

例えば、スコアリング機能２４ｃは、医療情報データベース１０ａの血縁情報や患者属性情報データベース１０ｂのマイナンバー等に基づいて、図２Ｂに示す「遺伝：該当なし」の情報を収集する。また、例えば、スコアリング機能２４ｃは、医療情報データベース１０ａの基本情報や患者属性情報データベース１０ｂのマイナンバー等に基づいて、「年齢：該当なし」の情報を収集する。また、例えば、スコアリング機能２４ｃは、患者属性情報データベース１０ｂの渡航歴や位置情報、行動情報、居住歴等に基づいて、「渡航歴：該当あり」の情報を収集する。また、例えば、スコアリング機能２４ｃは、医療情報データベース１０ａの基本情報や患者属性情報データベース１０ｂの会社、仕事情報等に基づいて、「通勤ルート：該当あり」の情報を収集する。また、例えば、スコアリング機能２４ｃは、医療情報データベース１０ａの基本情報、周辺情報や、患者属性情報データベース１０ｂの会社、仕事情報等に基づいて、「会社：該当なし」の情報を収集する。また、例えば、スコアリング機能２４ｃは、患者属性情報データベース１０ｂの行動情報等に基づいて、「ワクチン接種：該当なし」の情報を収集する。また、例えば、スコアリング機能２４ｃは、医療情報データベース１０ａの周辺情報や、患者属性情報データベース１０ｂの学校、会社、仕事情報等に基づいて、「周辺の流行状況：該当あり」の情報を収集する。

【0039】

また、スコアリング機能２４ｃは、医療情報データベース１０ａ及び患者属性情報データベース１０ｂ以外の装置から、エビデンスとなる情報を収集することもできる。例えば、スコアリング機能２４ｃは、医用画像診断装置３０において収集された患者Ｐの医用画像や、解析装置４０による患者Ｐの解析処理を、エビデンスとなる情報として収集することができる。また、スコアリング機能２４ｃは、ユーザ或いは患者Ｐ自身から、入力インタフェース２３を介して、エビデンスとなる情報の入力を受け付けてもよい。

【0040】

次に、スコアリング機能２４ｃは、エビデンスとなる情報に基づいて、複数の疾患候補のそれぞれについてスコアを取得する。即ち、スコアリング機能２４ｃは、各疾患候補をスコアリングする。なお、スコアを取得する方法については特に限定されるものではない。例えば、スコアリング機能２４ｃは、エビデンスとなる情報を変数とした所定の数式でスコアを算出してもよいし、エビデンスとなる情報とスコアとを対応付けた所定のテーブルからスコアを読み出すこととしてもよい。

【0041】

また、スコアは数値であってもよいし、数値以外のデータであってもよい。即ち、スコアとは、複数の疾患候補のそれぞれについての評価であり、その具体的な形態については特に限定されるものではない。例えば、スコアは、図２Ｂに示す「スコア低」「スコア中」「スコア高」のようなランクであってもよい。

【0042】

例えば、図２Ｂに示す場合、スコアリング機能２４ｃは、「遺伝：該当なし」及び「年齢：該当なし」の情報に基づいて、疾患候補「脳梗塞」についてのスコアを取得する。また、スコアリング機能２４ｃは、「渡航歴：該当あり」、「通勤ルート：該当あり」及び「会社：該当なし」の情報に基づいて、疾患候補「ウイルス性肺炎」についてのスコアを取得する。また、スコアリング機能２４ｃは、「ワクチン接種：該当なし」及び「周辺の流行状況：該当あり」の情報に基づいて、疾患候補「インフルエンザ」についてのスコアを取得する。

【0043】

例えば、図２Ｂに示す場合、疾患候補「脳梗塞」については「遺伝」及び「年齢」のいずれも該当していないことから、スコアリング機能２４ｃは、「０」をスコアとして取得する。また、疾患候補「ウイルス性肺炎」については「渡航歴」、「通勤ルート」及び「会社」のうちの２つが該当していることから、スコアリング機能２４ｃは、「２／３」をスコアとして取得する。また、疾患候補「インフルエンザ」については「ワクチン接種」及び「周辺の流行状況」のうちの１つが該当していることから、スコアリング機能２４ｃは、「１／２」をスコアとして取得する。

【0044】

また、スコアリング機能２４ｃは、エビデンスとなる情報に対する重み付けをして、スコアを取得してもよい。例えば、スコアリング機能２４ｃは、「ワクチン接種」及び「周辺の流行状況」に対して「３：１」の重み付けを行なう。この場合、疾患候補「インフルエンザ」について、図２Ｂでは「周辺の流行状況」のみ該当していることから、スコアリング機能２４ｃは、「１／４」をスコアとして取得する。

【0045】

図２Ｂは、エビデンスとなる情報に不足がなく、各疾患候補についてのスコアを取得できる場合を示している。しかしながら、スコアを取得するための情報が不足する場合も想定される。

【0046】

例えば、図２Ｂに示した場合において、患者Ｐが今年度のワクチン接種を受けているか不明である場合が想定される。かかる場合、出力機能２４ｅは、エビデンスとなる情報が不足しており、疾患候補「インフルエンザ」についてのスコアを取得できない旨をユーザに通知する。ここで、ユーザが患者Ｐに対する問診を行なった場合、スコアリング機能２４ｃは、「ワクチン接種：該当なし」の情報を取得し、疾患候補「インフルエンザ」についてのスコアを取得することができる。

【0047】

別の例を挙げると、図２Ｃに示すように、疾患候補「ウイルス性肺炎」についてのスコアを取得するために画像診断が必要とされ、かつ、その画像データがない場合が想定される。この場合、特定機能２４ｄは、不足している情報を取得するための検査候補を特定する。なお、図２Ｃは、第１の実施形態に係るエビデンスとなる情報が不足している場合の処理を示す図である。

【0048】

例えば、特定機能２４ｄは、図２Ｃに示す通り、肺炎用プロトコルに則った胸部ＣＴ検査を、検査候補として特定する。また、出力機能２４ｅは、エビデンスとなる情報が不足しているために疾患候補「ウイルス性肺炎」についてのスコアを取得できないこと、及び、不足している情報を取得するためには胸部ＣＴ検査を実施する必要があることをユーザに通知する。そして、胸部ＣＴ検査が必要であるとユーザが判断した場合、患者Ｐに対して、肺炎用プロトコルに則った胸部ＣＴ検査が実行される。また、スコアリング機能２４ｃは、エビデンスとなる情報として胸部ＣＴ検査の結果を使用し、疾患候補「ウイルス性肺炎」についてのスコアを取得する。

【0049】

複数の疾患候補のそれぞれについてのスコアが取得された後、特定機能２４ｄは、スコアに基づいて、患者Ｐの診断を支援するための検査候補を特定する。例えば、特定機能２４ｄは、図３に示すように、解析アプリによる解析、画像診断、検体検査といった種々の検査の中から、検査候補を特定する。なお、図３は、第１の実施形態に係る検査候補について説明するための図である。

【0050】

例えば、図３に示す場合、疾患候補「ウイルス性肺炎」のスコアが高く、患者Ｐが「ウイルス性肺炎」を有している可能性が示されている。ここで、「ウイルス性肺炎」が重篤な疾患候補に該当する場合、特定機能２４ｄは、「ウイルス性肺炎」の詳細検査を、検査候補として特定する。なお、重篤な疾患候補は、例えば、致死率や、後遺症が残るリスク、感染力等が高い疾患である。また、詳細検査は、例えば、疾患名を確定させることのできる検査や、重症度を判定できる検査などである。

【0051】

次に、出力機能２４ｅは、特定機能２４ｄが特定した検査候補を出力する。例えば、出力機能２４ｅは、患者Ｐの診断を行なう担当医等であるユーザに対して、特定機能２４ｄが特定した検査候補を通知する。例えば、図３に示す場合、出力機能２４ｅは、患者Ｐは「ウイルス性肺炎」のスコアが高かったこと、「ウイルス性肺炎」は重篤な疾患であって更なる詳細検査が推奨されること、「ウイルス性肺炎」の詳細検査として推奨される検査候補を、ディスプレイ２２に表示させる。

【0052】

出力機能２４ｅからの通知を受けたユーザは、通知された検査候補を検討し、必要であると判断した場合には、当該検査候補に基づく検査を実行させることができる。例えば、ユーザは、通知された検査候補に基づいて、解析装置４０に解析処理のオーダを行ない、解析アプリによる解析を行わせる。また、例えば、ユーザは、通知された検査候補に基づいて、医用画像診断装置３０に画像診断のオーダを行ない、患者Ｐからの画像収集を実行させる。

【0053】

また、出力機能２４ｅは、特定機能２４ｄが特定した検査候補をユーザに通知することに代え、検査のオーダを行なうこととしてもよい。例えば、出力機能２４ｅは、特定機能２４ｄが特定した検査候補に基づいて、解析装置４０に解析処理のオーダを行ない、解析アプリによる解析を行わせる。また、例えば、出力機能２４ｅは、特定機能２４ｄが特定した検査候補に基づいて、医用画像診断装置３０に画像診断のオーダを行ない、患者Ｐからの画像収集を実行させる。なお、出力機能２４ｅは、オーダを行なった理由付けとして、スコアリング機能２４ｃによるスコアをオーダに付帯させてもよい。その後、出力機能２４ｅは、オーダした検査の結果をユーザに通知する。

【0054】

図３に示した場合、医用情報処理装置２０は、複数の疾患候補の中から患者Ｐが有している疾患を判別するためのエビデンスとなる種々の情報を収集し、患者Ｐが重篤な疾患を有している可能性があれば、その詳細検査を実施することを可能とする。即ち、医用情報処理装置２０は、診断を行なう上でのエビデンスとなる情報を有効に活用して、ユーザによる診断を支援することができる。

【0055】

特定機能２４ｄが特定する疾患候補について別の例を説明する。例えば、図３においてはスコアの高い疾患候補が１つの場合を示したが、例えば図４Ａに示すように、複数の疾患候補においてスコアが高くなる場合も想定される。この場合、特定機能２４ｄは、スコアの高い複数の疾患候補の中から患者Ｐが有している疾患を判別するための検査を、検査候補として特定する。なお、図４Ａは、第１の実施形態に係る検査候補について説明するための図である。

【0056】

具体的には、図４Ａに示す場合、４つの疾患候補のうち「ウイルス性肺炎」「インフルエンザ」及び「肝炎」についてのスコアが高くなっており、患者Ｐがこれらの疾患候補を有している可能性が示されている。なお、スコアによって患者Ｐが有している可能性が示された疾患候補については、特定疾患候補とも記載する。特定機能２４ｄは、特定疾患候補である「ウイルス性肺炎」「インフルエンザ」及び「肝炎」の中から、患者Ｐが有している疾患を判別するための検査を、検査候補として特定する。例えば、「ウイルス性肺炎」と「肝炎」とについては血液検査で判断可能であることから、特定機能２４ｄは、検査候補として血液検査を特定する。

【0057】

出力機能２４ｅは、検査候補として血液検査が特定されたことをユーザに通知し、或いは、血液検査のオーダを行なう。そして、血液検査の結果によっては、患者Ｐの疾患が「ウイルス性肺炎」であるか「肝炎」であるか判別することができる。或いは、血液検査の結果によって、患者Ｐの疾患が「ウイルス性肺炎」及び「肝炎」のいずれでもないことが明らかになった場合には、「インフルエンザ」であると推測することができる。

【0058】

図４Ａに示した場合、医用情報処理装置２０は、複数の疾患候補の中から患者Ｐが有している疾患を判別するためのエビデンスとなる種々の情報を収集し、患者Ｐが有している可能性のある疾患が複数あれば、疾患を更に絞り込むための検査を実施することを可能とする。即ち、医用情報処理装置２０は、診断を行なう上でのエビデンスとなる情報を有効に活用して、ユーザによる診断を支援することができる。

【0059】

これまで、単一の検査候補が特定される場合について説明したが、特定機能２４ｄは、複数の検査候補を特定してもよい。例えば、特定機能２４ｄは、図４Ｂに示すように、スコアに基づいて、「画像診断」「画像診断＋検体検査」「検体検査」の３通りの検査候補を特定する。なお、図４Ｂは、第１の実施形態に係る検査候補について説明するための図である。

【0060】

図４Ｂに示す場合、出力機能２４ｅは、例えば、特定機能２４ｄが特定した３通りの検査候補を、ディスプレイ２２に表示させる。そして、ユーザは、３通りの検査候補のうちいずれかを選択する。例えば、ユーザは、「画像診断＋検体検査」を選択するとともに、画像診断及び検体検査のオーダを行なう。例えば、ユーザは、患者Ｐの体調や、人員や部屋、装置の空き状況といった種々の要素を考慮して、検査候補の選択を行なうことができる。なお、オーダについては、出力機能２４ｅが自動で行なうこととしても構わない。

【0061】

また、例えば、特定機能２４ｄは、図４Ｃに示すように、スコアに基づいて、「脳腫瘍解析アプリ」「脳出血解析アプリ」の２通りの検査候補を特定する。例えば、特定機能２４ｄは、「脳腫瘍」の詳細検査である「脳腫瘍解析アプリ」と、「脳出血」の詳細検査である「脳出血解析アプリ」とを、検査候補として特定する。なお、図４Ｃは、第１の実施形態に係る検査候補について説明するための図である。出力機能２４ｅは、検査候補として「脳腫瘍解析アプリ」及び「脳出血解析アプリ」が特定されたことをユーザに通知し、或いは、各解析処理のオーダを行なう。

【0062】

ここで、出力機能２４ｅは、スコアリング機能２４ｃによって収集されたエビデンスとなる情報、又は、スコアに応じた内容で、解析処理のオーダを行なうこととしてもよい。例えば、図４Ｃに示す場合、エビデンスとなる情報の１つとして「年齢」が収集されている。この場合、出力機能２４ｅは、患者Ｐの年齢に応じて、「脳腫瘍解析アプリ」において成人用モデルを使用するか小児用モデルを使用するかを指定した上で、解析処理のオーダを行なう。また、例えば、スコアによって脳梗塞の可能性が示されている場合、出力機能２４ｅは、「脳腫瘍解析アプリ」の中でも脳梗塞の解析に特化したアプリケーションを指定した上で、解析処理のオーダを行なう。

【0063】

図４Ｃに示した場合、医用情報処理装置２０は、エビデンスとなる情報を、検査候補の特定に使用するのみならず、オーダの内容にも反映させることができる。即ち、医用情報処理装置２０は、診断を行なう上でのエビデンスとなる情報をより有効に活用して、ユーザによる診断を支援することができる。

【0064】

次に、医用情報処理装置２０による処理の手順の一例を、図５を用いて説明する。図５は、第１の実施形態に係る医用情報処理装置２０の処理の一連の流れを説明するためのフローチャートである。ステップＳ１０１及びステップＳ１０２は、取得機能２４ｂに対応する。ステップＳ１０３及びステップＳ１０４は、スコアリング機能２４ｃに対応する。ステップＳ１０５、ステップＳ１０６、ステップＳ１０７及びステップＳ１０８は、特定機能２４ｄに対応する。

【0065】

まず、処理回路２４は、イベントの発生を受けて（ステップＳ１０１）、複数の疾患候補を取得する（ステップＳ１０２）。例えば、来院した患者Ｐについての症状又は検査結果がＨＩＳ等のシステムに登録された場合、処理回路２４は、システムから症状又は検査結果を取得して、複数の疾患候補を取得する。また、例えば、ユーザが複数の疾患候補を設定する入力操作を行なった場合、処理回路２４は、入力操作に基づいて複数の疾患候補を取得する。

【0066】

次に、処理回路２４は、患者Ｐが有している疾患を判別するためのエビデンスとなる情報を収集し（ステップＳ１０３）、各疾患候補をスコアリングする（ステップＳ１０４）。ここで、処理回路２４は、スコアリングのための情報に不足があるか否かを判定し（ステップＳ１０５）、不足がある場合には（ステップＳ１０５肯定）、不足している情報を取得するための検査を検査候補として特定する（ステップＳ１０６）。

【0067】

なお、処理回路２４は、ステップＳ１０６で特定された検査候補に基づく出力を行なう。例えば、処理回路２４は、検査候補をユーザに通知し、或いは、検査候補に基づいて検査をオーダする。これにより、エビデンスとなる情報が補充され、ステップＳ１０４のスコアリング及びステップＳ１０５の判定が改めて実行される。

【0068】

不足している情報が無い場合には（ステップＳ１０５否定）、処理回路２４は、特定疾患候補が複数含まれるか否かを判定する（ステップＳ１０７）。即ち、処理回路２４は、ステップＳ１０２で取得した複数の疾患候補の中に、スコアによって患者Ｐが有している可能性が示された疾患候補が２つ以上あるか否かを判定する。特定疾患候補が複数含まれる場合（ステップＳ１０７肯定）、処理回路２４は、複数の特定疾患候補の中から患者Ｐが有している疾患を判別するための検査を、検査候補として特定する（ステップＳ１０８）。

【0069】

ステップＳ１０８の後、又は、特定疾患候補が複数含まれない場合（ステップＳ１０７否定）、処理回路２４は、重篤疾患候補が含まれるか否かを判定する（ステップＳ１０８）。即ち、処理回路２４は、ステップＳ１０２で取得した複数の疾患候補の中に、スコアによって患者Ｐが有している可能性が示され且つ重篤である疾患候補が含まれるか否かを判定する。重篤疾患候補が含まれる場合（ステップＳ１０９肯定）、処理回路２４は、重篤疾患候補の詳細検査を、検査候補として特定する（ステップＳ１１０）。なお、ステップＳ１０８及びステップＳ１１０で特定した検査候補について、処理回路２４は、新たな検査候補を特定するごとに出力を行なってもよいし、図５の一連の処理が終了した後にまとめて出力を行なってもよい。

【0070】

上述したように、第１の実施形態によれば、取得機能２４ｂは、複数の疾患候補を取得する。また、スコアリング機能２４ｃ、患者Ｐが有している疾患を複数の疾患候補の中から判別するためのエビデンスとなる情報を収集し、複数の疾患候補のそれぞれについて、収集した情報に基づくスコアを取得する。また、特定機能２４ｄは、スコアに基づいて、患者Ｐの診断を支援するための検査候補を特定する。また、出力機能２４ｅは、検査候補に基づく出力を行なう。これにより、第１の実施形態に係る医用情報処理装置２０は、診断を行なう上でのエビデンスとなる情報を有効に活用することができる。

【0071】

ここで、エビデンスとなる情報は、ユーザ自身が収集して活用することも可能である。しかしながら、必要量の情報をマニュアルで収集するには時間がかかる。例えば、ユーザは、患者Ｐに関する情報を電子カルテで参照することができるが、電子カルテには患者Ｐに関する情報しか記載されていないため、血縁者に関する情報等を参照するためには別途情報を収集しに行く必要がある。また、エビデンスとなる情報は膨大であるとともに、複数のシステムに分散している場合もあるため、情報を見落としてしまう場合もある。これに対し、医用情報処理装置２０は、エビデンスとなる情報を自動収集して解析し、検査候補まで特定してから出力を行なうことで、エビデンスとなる情報を有効活用するとともに、ユーザが扱う情報量を減らして負担を軽減することができる。

【0072】

また、画像診断を行なえば疾患名を確定できる状況下で、例えば過去に行なわれた検体検査やその他エビデンスとなる情報に基づいて疾患名を確定することもできるというケースが想定される。これに対し、医用情報処理装置２０は、エビデンスとなる情報を有効活用することで、不要な検査を回避することができる。

【0073】

（第２の実施形態）
上述した第１の実施形態では、スコアリング機能２４ｃによるスコアに基づいて検査候補を特定し、検査候補に基づく出力を行なう場合について説明した。具体的には、第１の実施形態では、検査候補を特定してユーザに通知し、或いは検査候補に基づく検査をオーダするものとして説明した。即ち、第１の実施形態では、スコアリングの結果を、実施が推奨される検査候補又は検査結果として、ユーザにフィードバックする場合について説明した。これに対し、第２の実施形態では、スコアリングの結果を、装置やアプリケーションにフィードバックする場合について説明する。

【0074】

第２の実施形態に係る医用情報処理システム１は、図１に示した医用情報処理システム１と同様の構成を有する。但し、第２の実施形態に係る医用情報処理装置２０は、特定機能２４ｄ及び出力機能２４ｅを有さないこととしても構わない。以下、第１の実施形態において説明した点については、図１と同一の符号を付し、説明を省略する。

【0075】

まず、取得機能２４ｂは、複数の疾患候補を取得する。次に、スコアリング機能２４ｃは、患者Ｐが有している疾患を複数の疾患候補の中から判別するためのエビデンスとなる情報を収集し、複数の疾患候補のそれぞれについてスコアを取得する。以下では、図６に示すように、「脳腫瘍」「脳挫傷」及び「インフルエンザ」の３つの疾患候補それぞれについてのスコアを取得した場合について説明する。図６は、第２の実施形態に係るフィードバックの一例を示す図である。

【0076】

解析装置４０は、取得機能２４ｂが取得した複数の疾患候補のうち少なくとも１つを対象とした解析処理を実行する。例えば、解析装置４０は、図６に示すように、「脳腫瘍」を対象とした脳梗塞解析アプリを実行する。

【0077】

ここで、脳梗塞解析アプリのような解析処理には、解析パラメータが含まれている。例えば、脳梗塞解析アプリの場合、脳を対象部位とした医用画像の入力を受けて、血流状態を示すスコアを算出する。例えば、脳梗塞解析アプリは、患者Ｐから収集された医用画像の入力を受けて、血流状態を示すスコア「６」を算出する。また、脳梗塞解析アプリは、解析パラメータとして閾値を有し、血流状態を示すスコアを閾値と比較することで脳梗塞に該当するか否かを判定し、解析結果として出力する。例えば、脳梗塞解析アプリは、図６の左図に示すように、解析パラメータとして閾値「７」を有し、血流状態を示すスコア「６」と比較して、「脳梗塞ではない」旨の解析結果を出力する。

【0078】

ここで、解析装置４０は、解析処理の対象である疾患候補のスコアに基づいて、その解析処理の解析パラメータを調整する。例えば、解析装置４０は、図６に示す場合、患者Ｐから収集された医用画像に基づく血流状態を示すスコア「６」と、解析パラメータである閾値「７」とを比較して、「脳梗塞ではない」旨の解析結果を出力している。一方で、スコアリング機能２４ｃによる「脳腫瘍」のスコアは、脳梗塞である可能性が高いことを示している。このような不整合を解消するため、解析装置４０は、スコアリング機能２４ｃによるスコアに基づいて、脳梗塞解析アプリの解析パラメータである閾値「７」を、「６」に調整する。調整を行なった後において血流状態を示すスコア「６」を再取得した場合、脳梗塞解析アプリは、図６の右図に示すように、閾値「６」と比較して、「脳梗塞である」旨の解析結果を出力する。

【0079】

上述したように、第２の実施形態によれば、取得機能２４ｂは、複数の疾患候補を取得する。また、スコアリング機能２４ｃ、患者Ｐが有している疾患を複数の疾患候補の中から判別するためのエビデンスとなる情報を収集し、複数の疾患候補のそれぞれについて、収集した情報に基づくスコアを取得する。また、解析装置４０は、複数の疾患候補のうち少なくとも１つを対象とした解析処理を実行する。更に、解析装置４０は、解析処理の対象である疾患候補のスコアに基づいて、解析処理の解析パラメータを調整する。これにより、第２の実施形態に係る医用情報処理装置２０は、診断を行なう上でのエビデンスとなる情報を有効に活用することができる。即ち、医用情報処理装置２０は、エビデンスとなる情報を活用して解析パラメータの調整を行ない、解析処理の精度を向上させることができる。

【0080】

（第３の実施形態）
さて、これまで第１～第２の実施形態について説明したが、上述した実施形態以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。

【0081】

例えば、医用情報処理装置２０は、図７に示すように、医師による診断が行われた後、診断の結果をスコアリングの取得方法に反映させてもよい。なお、図７は、第３の実施形態に係るフィードバックの一例を示す図である。

【0082】

具体的には、取得機能２４ｂは、主訴「吐き気」に基づいて、「脳梗塞」「ウイルス性肺炎」「インフルエンザ」といった複数の疾患候補を取得する。次に、スコアリング機能２４ｃは、エビデンスとなる情報として「遺伝」「年齢」「渡航歴」「通勤ルート」「会社」「ワクチン接種」「周辺の流行状況」といった情報を収集し、複数の疾患候補のそれぞれについてのスコアを取得する。例えば、スコアリング機能２４ｃは、図７に示すように、エビデンスとなる情報のそれぞれに対して均等に重み「１」を付して、複数の疾患候補のそれぞれについてのスコアを取得する。ここで、特定機能２４ｄは、スコアに基づいて検査候補を特定し、出力機能２４ｅは、検査候補に基づく出力を行なうこととしてもよい。また、解析装置４０は、解析処理の対象である疾患候補のスコアに基づいて、解析処理の解析パラメータを調整することとしてもよい。

【0083】

また、図７に示すように、医師であるユーザは、診断を行なう。具体的には、ユーザは、診断名確定を行なったり、レポートを作成したりする。なお、医用情報処理装置２０は、スコアに基づいて特定した検査候補に基づく出力を行なうことにより、エビデンスとなる情報を有効に活用して、医師による診断を支援することができる。また、解析装置４０は、スコアに基づいて解析処理の解析パラメータを調整することにより、エビデンスとなる情報を有効に活用して、解析処理の精度を向上させることができる。また、ユーザは、スコアリング機能２４ｃによるスコアそれ自体を参考にして、診断を行なうこともできる。

【0084】

次に、スコアリング機能２４ｃは、患者Ｐに対して行なわれた診断の結果に基づいて、エビデンスとなる情報それぞれがスコアに与える重みを調整する。例えば、スコアリング機能２４ｃは、図７に示すように、「渡航歴」に対して与えていた重みを「１」から「１．５」に変更し、「通勤ルート」に対して与えていた重みを「１」から「１．５」に変更し、「会社」に対して与えていた重みを「１」から「０．５」に変更する。かかる処理により、スコアリング機能２４ｃは、スコアリングの精度を次第に向上させていくことができる。

【0085】

診断結果のフィードバックについて、図８を用いて、他の例を説明する。図８は、第３の実施形態に係るフィードバックの一例を示す図である。具体的には、医師であるユーザは、図７の場合と同様に診断を行なう。例えば、ユーザは、診断名の確定を行なう。

【0086】

ここで、出力機能２４ｅは、患者Ｐに対して行なわれた診断の結果を、患者Ｐの関係者に通知する。なお、関係者とは、例えば、患者Ｐと同じ会社の従業員や、患者Ｐの家族などである。例えば、出力機能２４ｅは、診断の結果として患者Ｐが流行性の疾患を有していることが明らかになった場合、患者Ｐの関係者への通知を行なう。これにより、出力機能２４ｅは、当該疾患の流行を抑制することができる。

【0087】

また、出力機能２４ｅは、患者Ｐに対して行なわれた診断の結果を、エビデンスとなる情報を管理するデータベースに登録する。例えば、出力機能２４ｅは、患者Ｐに対して行なわれた診断の結果に基づいて、医療情報データベース１０ａに登録されている患者Ｐの周辺情報や、患者属性情報データベース１０ｂに登録されている患者Ｐの行動情報といった項目を更新する。これにより、出力機能２４ｅは、エビデンスとなる情報を充実させると共に品質を向上させ、ひいてはスコアリングの精度を次第に向上させていくことができる。

【0088】

また、上述した実施形態では、解析処理を実行する解析部の一例として、解析装置４０について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、医用情報処理装置２０における処理回路２４は、図９に示すように、解析装置４０の機能に相当する解析機能２４ｆを更に有していてもよい。即ち、解析機能２４ｆは、解析部の一例である。また、図９は、第３の実施形態に係る医用情報処理装置２０の構成の一例を示すブロック図である。

【0089】

上記説明において用いた「プロセッサ」という文言は、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）、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））等の回路を意味する。プロセッサが例えばＣＰＵである場合、プロセッサは記憶回路に保存さ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。一方、プロセッサが例えばＡＳＩＣである場合、記憶回路にプログラムを保存する代わりに、当該機能がプロセッサの回路内に論理回路として直接組み込まれる。なお、実施形態の各プロセッサは、プロセッサごとに単一の回路として構成される場合に限らず、複数の独立した回路を組み合わせて１つのプロセッサとして構成し、その機能を実現するようにしてもよい。さらに、各図における複数の構成要素を１つのプロセッサへ統合してその機能を実現するようにしてもよい。

【0090】

また、図１においては、単一のメモリ２１が処理回路２４の各処理機能に対応するプログラムを記憶するものとして説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、複数のメモリ２１を分散して配置し、処理回路２４は、個別のメモリ２１から対応するプログラムを読み出す構成としても構わない。また、メモリ２１にプログラムを保存する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むよう構成しても構わない。この場合、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。

【0091】

上述した実施形態に係る各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。即ち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。更に、各装置にて行われる各処理機能は、その全部又は任意の一部が、ＣＰＵ及び当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現されうる。

【0092】

また、上述した実施形態で説明した医用情報処理方法は、予め用意された医用情報処理プログラムをパーソナルコンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することによって実現することができる。この医用情報処理プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布することができる。また、この医用情報処理プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ－ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な非一過性の記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することもできる。

【0093】

以上説明した少なくとも１つの実施形態によれば、診断を行なう上でのエビデンスとなる情報を有効に活用することができる。

【0094】

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、実施形態同士の組み合わせを行なうことができる。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】

【0095】

１ 医用情報処理システム
１０ データベース
２０ 医用情報処理装置
２１ メモリ
２２ ディスプレイ
２３ 入力インタフェース
２４ 処理回路
２４ａ 制御機能
２４ｂ 取得機能
２４ｃ スコアリング機能
２４ｄ 特定機能
２４ｅ 出力機能
２４ｆ 解析機能
３０ 医用画像診断装置
４０ 解析装置

【図1】

【図2A】

【図2B】

【図2C】

【図3】

【図4A】

【図4B】

【図4C】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】