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(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】2024-08-16
(45)【発行日】2024-08-26
(54)【発明の名称】プログラム、検査装置、情報処理装置及び情報処理方法
(51)【国際特許分類】
G16H 10/40 20180101AFI20240819BHJP
G16H 30/40 20180101ALI20240819BHJP
【ＦＩ】
G16H10/40
G16H30/40
【請求項の数】
15
(21)【出願番号】P 2021526859
(86)(22)【出願日】2020-06-18
(86)【国際出願番号】 JP2020023882
(87)【国際公開番号】W WO2020256041
(87)【国際公開日】2020-12-24
【審査請求日】2023-03-15
(31)【優先権主張番号】P 2019113737
(32)【優先日】2019-06-19
(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP
(73)【特許権者】
【識別番号】517448489
【氏名又は名称】合同会社Ｈ．Ｕ．グループ中央研究所
(74)【代理人】
【識別番号】100114557
【弁理士】
【氏名又は名称】河野 英仁
(74)【代理人】
【識別番号】100078868
【弁理士】
【氏名又は名称】河野 登夫
(72)【発明者】
【氏名】二田 晴彦
【審査官】鹿谷 真紀
(56)【参考文献】
【文献】特開２０１７－１２５８４０（ＪＰ，Ａ）
【文献】国際公開第２０１８／１５０８６０（ＷＯ，Ａ１）
【文献】特開２００４－３０３０６７（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１１－１７４８６５（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】
イムノクロマト法を用いて被検査物を検査する検査キットを撮影した画像を取得し、検査キットの撮影画像が入力された場合に前記撮影画像中の検査キットによる検査結果に係る情報を出力するように深層学習された結果判別用の学習済みモデルに、取得した前記画像を入力し、
前記結果判別用の学習済みモデルから出力された情報に基づいて、取得した前記画像中の検査キットによる検査結果を判定し、
判定した検査結果を出力する
処理をコンピュータに実行させ、
検査キットの撮影画像が入力された場合に前記撮影画像中の検査キットの種別に係る情報を出力するように深層学習された種別判別用の学習済みモデルに、取得した前記画像を入力し、
前記種別判別用の学習済みモデルから出力された情報に基づいて、取得した前記画像中の検査キットの種別を判定する
処理を前記コンピュータに実行させる、
プログラム。
【請求項2】
前記結果判別用の学習済みモデルは、前記検査キットの種別毎に用意されており、判定した前記検査キットの種別に応じた前記結果判別用の学習済みモデルを用いて、前記取得した画像中の検査キットによる検査結果を判定する
処理を前記コンピュータに実行させる請求項１に記載のプログラム。
【請求項3】
判定した前記検査キットの種別に応じて前記検査キットによる検査時間を特定し、特定した検査時間と、検査開始からの経過時間とに基づいて、残り時間を計時し、
計時した残り時間を表示する表示情報を表示部へ出力する
処理を前記コンピュータに実行させる請求項１又は２に記載のプログラム。
【請求項4】
取得した前記画像に基づいて、前記画像中の検査キットに付加されたコード情報を取得し、取得した前記コード情報と、判定した前記検査結果とを対応付ける
処理を前記コンピュータに実行させる請求項１から３までのいずれかひとつに記載のプログラム。
【請求項5】
判定した前記検査結果に対する修正指示を受け付け、受け付けた修正内容と、取得した前記画像とを含む再学習用データを出力する
処理を前記コンピュータに実行させる請求項１から４までのいずれかひとつに記載のプログラム。
【請求項6】
イムノクロマト法を用いて被検査物を検査する検査キットを撮影した画像を取得し、
検査キットの撮影画像が入力された場合に前記撮影画像中の検査キットによる検査結果に係る情報を出力するように深層学習された結果判別用の学習済みモデルに、取得した前記画像を入力し、
前記結果判別用の学習済みモデルから出力された情報に基づいて、取得した前記画像中の検査キットによる検査結果を判定し、
判定した検査結果を出力する
処理をコンピュータに実行させ、
複数の前記検査キットを撮影した画像を取得し、
取得した前記画像から、それぞれの検査キットを含む領域を抽出し、
抽出した前記領域毎に前記結果判別用の学習済みモデルに入力して検査結果を判定し、
前記画像における各領域の位置に対応させて各領域について判定された検査結果を表示する表示情報を表示部へ出力する
処理を前記コンピュータに実行させる、
プログラム。
【請求項7】
前記複数の検査キットを撮影した画像を所定時間毎に取得し、取得した前記画像から抽出した各領域を所定時間毎に前記結果判別用の学習済みモデルに入力して検査結果を判定し、
判定した検査結果の判定確率が所定閾値以上であるか否かを判断し、
前記判定確率が所定閾値以上であると判断した時点で、判定された検査結果を表示する表示情報を表示部へ出力する
処理を前記コンピュータに実行させる請求項６に記載のプログラム。
【請求項8】
イムノクロマト法を用いて被検査物を検査する検査キットを複数並べて載置可能な載置台と、前記載置台に載置された検査キットを撮影する撮影部と、
前記撮影部が撮影した画像から、それぞれの検査キットを含む領域を抽出する抽出部と、
検査キットの撮影画像が入力された場合に前記撮影画像中の検査キットによる検査結果に係る情報を出力するように深層学習された結果判別用の学習済みモデルに、抽出した前記領域を入力し、前記結果判別用の学習済みモデルから出力された情報に基づいて、抽出した前記領域中の検査キットによる検査結果を判定する判定部と、
前記載置台に載置された各検査キットの載置位置に対応させて、各領域について判定された検査結果を表示する表示部と
を備える検査装置。
【請求項9】
イムノクロマト法を用いて被検査物を検査する検査キットを撮影した画像をユーザ端末から取得する画像取得部と、検査キットの撮影画像が入力された場合に前記撮影画像中の検査キットによる検査結果に係る情報を出力するように深層学習された結果判別用の学習済みモデルに、取得した前記画像を入力し、前記結果判別用の学習済みモデルから出力された情報に基づいて、取得した前記画像中の検査キットによる検査結果を判定する検査結果判定部と、
判定した前記検査結果を前記ユーザ端末へ出力する出力部と、
検査キットの撮影画像が入力された場合に前記撮影画像中の検査キットの種別に係る情報を出力するように深層学習された種別判別用の学習済みモデルに、取得した前記画像を入力し、前記種別判別用の学習済みモデルから出力された情報に基づいて、取得した前記画像中の検査キットの種別を判定する種別判定部と
を備える情報処理装置。
【請求項10】
イムノクロマト法を用いて被検査物を検査する検査キットを撮影した画像をユーザ端末から取得する画像取得部と、
検査キットの撮影画像が入力された場合に前記撮影画像中の検査キットによる検査結果に係る情報を出力するように深層学習された結果判別用の学習済みモデルに、取得した前記画像を入力し、前記結果判別用の学習済みモデルから出力された情報に基づいて、取得した前記画像中の検査キットによる検査結果を判定する判定部と、
判定した前記検査結果を前記ユーザ端末へ出力する出力部と
を備えており、
前記画像取得部は、複数の前記検査キットを撮影した画像を取得し、
取得した前記画像から、それぞれの検査キットを含む領域を抽出する抽出部を備え、
前記判定部は、抽出した前記領域毎に前記結果判別用の学習済みモデルに入力して検査結果を判定し、
前記出力部は、前記画像における各領域の位置に対応させて各領域について判定された検査結果を表示する表示情報を表示部へ出力する、
情報処理装置。
【請求項11】
前記ユーザ端末から前記ユーザ端末の位置情報を取得する位置取得部と、判定した前記検査結果が前記被検査物の検出を示す場合、前記検査結果が得られた画像に係るユーザ端末の位置情報に基づいて、地域毎に、前記被検査物が検出された画像数を計数する計数部と
を備える請求項９又は１０に記載の情報処理装置。
【請求項12】
取得した前記画像に基づいて、前記画像中の検査キットに付加された使用期限情報を取得する期限取得部と、取得した前記使用期限情報に基づいて、使用期限が経過したか否かを判断する判断部とを備え、
前記出力部は、使用期限が経過したと判断した場合、使用期限の経過の通知情報を前記ユーザ端末へ出力する
請求項９から１１までのいずれかひとつに記載の情報処理装置。
【請求項13】
前記出力部は、判定した前記検査結果に応じて医療機関の紹介情報を前記ユーザ端末へ出力する請求項９から１２までのいずれかひとつに記載の情報処理装置。
【請求項14】
イムノクロマト法を用いて被検査物を検査する検査キットを撮影した画像を取得し、検査キットの撮影画像が入力された場合に前記撮影画像中の検査キットによる検査結果に係る情報を出力するように深層学習された結果判別用の学習済みモデルに、取得した前記画像を入力し、
前記結果判別用の学習済みモデルから出力された情報に基づいて、取得した前記画像中の検査キットによる検査結果を判定し、
判定した検査結果を出力する
処理をコンピュータが実行し、
検査キットの撮影画像が入力された場合に前記撮影画像中の検査キットの種別に係る情報を出力するように深層学習された種別判別用の学習済みモデルに、取得した前記画像を入力し、
前記種別判別用の学習済みモデルから出力された情報に基づいて、取得した前記画像中の検査キットの種別を判定する
処理を前記コンピュータが実行する、
情報処理方法。
【請求項15】
イムノクロマト法を用いて被検査物を検査する検査キットを撮影した画像を取得し、
検査キットの撮影画像が入力された場合に前記撮影画像中の検査キットによる検査結果に係る情報を出力するように深層学習された結果判別用の学習済みモデルに、取得した前記画像を入力し、
前記結果判別用の学習済みモデルから出力された情報に基づいて、取得した前記画像中の検査キットによる検査結果を判定し、
判定した検査結果を出力する
処理をコンピュータが実行し、
複数の前記検査キットを撮影した画像を取得し、
取得した前記画像から、それぞれの検査キットを含む領域を抽出し、
抽出した前記領域毎に前記結果判別用の学習済みモデルに入力して検査結果を判定し、
前記画像における各領域の位置に対応させて各領域について判定された検査結果を表示する表示情報を表示部へ出力する
処理を前記コンピュータが実行する、
情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、プログラム、検査装置、情報処理装置及び情報処理方法に関する。
【背景技術】
【0002】
近年、医療現場では、医療従事者が被検者の傍らで行うＰＯＣＴ（Point of care testing：臨床現場即時検査）と呼ばれる臨床検査が普及している。ＰＯＣＴでは、例えば毛細管現象を利用した免疫測定法であるイムノクロマト法を用いて検査対象物の有無を検査する検査キットが使用されている（例えば特許文献１参照）。イムノクロマト法を用いた検査キットは、インフルエンザウイルス、ノロウイルス、肺炎球菌、アデノウイルス等、検査対象物毎に用意されており、検査したい項目（検査対象物）に応じた検査キットを用いることにより、種々の検査を行うことができる。イムノクロマト法を用いた検査キットでは、被検者から採取した被検査物（検体）を所定の滴下領域に滴下し、所定の検査時間が経過した後に、判定ラインの有無を目視で確認することにより、検査対象物の有無（陽性又は陰性）の判定を行う。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【文献】特開２０１９－４５２８６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
上述したような検査キットは、複数のメーカから販売されており、検査キット毎に使用方法又は検査に要する時間等が異なり、誤った使用方法で検査を行った場合、正確な検査結果が得られない虞がある。特に、インフルエンザの流行時期のように検査対象（被検者から採取した検体）が多数有る場合、多数の検査対象に対する正確な検査結果を迅速に得る必要があり、検査を行う医療従事者の作業負担が大きいという問題がある。
【0005】
本開示は、このような事情に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、検査を行う医療従事者等の作業負担を軽減することが可能なプログラム等を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本開示の一態様に係るプログラムは、イムノクロマト法を用いて被検査物を検査する検査キットを撮影した画像を取得し、検査キットの撮影画像が入力された場合に前記撮影画像中の検査キットによる検査結果に係る情報を出力するように深層学習された結果判別用の学習済みモデルに、取得した前記画像を入力し、前記結果判別用の学習済みモデルから出力された情報に基づいて、取得した前記画像中の検査キットによる検査結果を判定し、判定した検査結果を出力する処理をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【0007】
本開示にあっては、イムノクロマト法を用いて被検査物を検出する検査キットを使用した検査において、医療従事者等の検査者の作業負担を軽減することができる。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【図1A】検査装置の外観例を示す模式図である。
【図1B】検査キットの外観例を示す模式図である。
【図2】検査装置の構成例を示すブロック図である。
【図3A】検査装置に記憶されるＤＢの構成例を示す模式図である。
【図3B】検査装置に記憶されるＤＢの構成例を示す模式図である。
【図4】種別判別モデルの構成例を示す模式図である。
【図5】検査装置による判定処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図6】検査装置による判定処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図7A】画面例を示す模式図である。
【図7B】画面例を示す模式図である。
【図8】実施形態２の検査システムの構成例を示す模式図である。
【図9】実施形態２の検査システムの構成例を示すブロック図である。
【図10】実施形態２のサーバによる判定処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図11A】画面例を示す模式図である。
【図11B】画面例を示す模式図である。
【図11C】画面例を示す模式図である。
【図11D】画面例を示す模式図である。
【図12】実施形態３のサーバによる判定処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図13A】画面例を示す模式図である。
【図13B】画面例を示す模式図である。
【図14】実施形態４のサーバによる判定処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図15】実施形態５の検査装置による判定処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図16】実施形態６のサーバによる判定処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図17】実施形態７のサーバによる判定処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図18】実施形態８の検査装置による判定処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図19】実施形態８の検査装置による判定処理手順の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【0009】
以下に、本開示のプログラム、検査装置、情報処理装置及び情報処理方法について、その実施形態を示す図面に基づいて詳述する。
【0010】
（実施形態１）
イムノクロマト法を用いた検査キットによる検査結果を、ニューラルネットワーク（学習済みモデル）を用いて判定する検査装置について説明する。図１Ａは、検査装置の外観例を示す模式図、図１Ｂは検査キットの外観例を示す模式図である。具体的には、図１Ａは検査装置の斜視図であり、図１Ｂは検査キットの上面図である。検査装置１０は、例えば医療機関に設置されて利用される装置であり、矩形筐体である収納部１０ａと、収納部１０ａの上面に設けられた表示部１５及び通知用ライト１６とを有する。収納部１０ａは一側面が開口されており、開口部から検査キット２０が収納部１０ａの内部に挿入され、収納部１０ａの外部に取り出される。
イムノクロマト法を用いた検査キットによる検査結果を、ニューラルネットワーク（学習済みモデル）を用いて判定する検査装置について説明する。図１Ａは、検査装置の外観例を示す模式図、図１Ｂは検査キットの外観例を示す模式図である。具体的には、図１Ａは検査装置の斜視図であり、図１Ｂは検査キットの上面図である。検査装置１０は、例えば医療機関に設置されて利用される装置であり、矩形筐体である収納部１０ａと、収納部１０ａの上面に設けられた表示部１５及び通知用ライト１６とを有する。収納部１０ａは一側面が開口されており、開口部から検査キット２０が収納部１０ａの内部に挿入され、収納部１０ａの外部に取り出される。
【0011】
収納部１０ａ内部の底面は、複数の検査キット２０が並べて載置可能な載置面１０ｂ（載置台）となっており、それぞれの検査キット２０が載置されるエリアＡ～Ｄが分割線１０ｃで分割されている。図１Ａに示す例では、載置面１０ｂに４つの検査キット２０が載置でき、それぞれの検査キット２０が載置されるエリアＡ～Ｄが、開口部から収納部１０ａ内部の奥方向に伸びるように設けられている。なお、載置面１０ｂに載置される検査キット２０の数は４つに限定されず、検査キット２０が載置される各エリアの延伸方向は図１Ａの方向に限定されない。また、収納部１０ａの開口している側面に、開口部を開閉可能とする蓋部が設けられていてもよい。分割線１０ｃは、載置面１０ｂに描かれた線分であってもよく、凸部又は凹部が設けられていてもよく、検査を行う検査者が検査キット２０を載置する際に各エリアＡ～Ｄを区分できるものであればどのようなものでもよい。
【0012】
また収納部１０ａ内部の上面には、それぞれのエリアＡ～Ｄに載置された検査キット２０を撮影するためのカメラ１７及び撮影用ライト１８（図２参照）が設けられている。本実施形態では、１つのカメラ１７及び１つの撮影用ライト１８を用いてエリアＡ～Ｄに載置された検査キット２０を撮影するが、エリアＡ～Ｄ毎にカメラ１７及び撮影用ライト１８が設けられていてもよい。
【0013】
図１Ａ及び図１Ｂに示すように検査キット２０は概ね、矩形板状に構成されており、一面に滴下領域２１及び判定領域２２を有する。滴下領域２１は、被検者から採取した被検査物（検体）を滴下する領域であり、判定領域２２は、滴下領域２１に滴下した被検査物に対する検査結果（検査対象物が含まれるか否か）を示す領域である。被検査物は、例えば被検者の鼻腔ぬぐい液、咽頭ぬぐい液、鼻水、尿、唾液、血液等とすることができる。判定領域２２には、検査対象物と反応（結合）する抗体（検査用抗体）がライン状に塗布してあり、検査対象物が検査用抗体と反応した場合に青色又は赤紫色等に発色するように構成されている。よって、被検査物に検査対象物が含まれる場合、被検査物に含まれる検査対象物が検査用抗体と反応して発色し、判定領域２２に判定ラインが出現する。図１Ｂはインフルエンザウイルス用の検査キット２０の例を示しており、図１Ｂに示す検査キット２０ではインフルエンザＡ型用の検査用抗体と、インフルエンザＢ型用の検査用抗体とが塗布されている。このような検査キット２０ではインフルエンザＡ型及びインフルエンザＢ型の検査が同時に可能である。また、判定領域２２には、滴下領域２１から遠い位置に、標識抗体と反応（結合）する抗体（終了判定用抗体）がライン状に塗布してあり、標識抗体が終了判定用抗体と反応した場合に青色又は赤紫色等に発色するように構成されている。よって、例えば滴下領域２１に塗布してあった標識抗体が被検査物と共に判定領域２２内を移動して終了判定用抗体の塗布位置に到達した場合に、標識抗体が終了判定用抗体と反応して発色し、判定領域２２に検査終了ライン（コントロールライン）が出現する。図１Ｂに示す判定領域２２では、滴下領域２１に近い順に、インフルエンザＡ型の判定ライン、インフルエンザＢ型の判定ライン及び検査終了ラインが出現するように構成されているが、このような構成に限定されない。検査終了ラインが滴下領域２１から最も遠い位置に設けられていれば、２つの判定ラインの位置は逆でもよい。また、検査キット２０はインフルエンザＡ型の判定ラインのみが出現するように構成されていてもよく、インフルエンザＢ型の判定ラインのみが出現するように構成されていてもよい。
【0014】
検査キット２０には、滴下領域２１及び判定領域２２が設けられた面に、被検者に対応付けられたコード２３（コード情報）が付加されている。図１Ｂでは、ＱＲコード（登録商標）を用いたコード２３が付されているが、これに限定されない。例えば医療機関における診察券番号（コード２３）又は診察券番号（コード２３）に対応付けられたバーコード等が記載されたシールが貼付されていてもよく、診察券番号（コード２３）が手書きで記入されていてもよい。
【0015】
上述した構成の検査キット２０は、滴下領域２１及び判定領域２２が設けられた面を上面にして載置された状態で検査に用いられる。よって、滴下領域２１及び判定領域２２が設けられた面を上面とする。検査キット２０による検査結果を検査装置１０にて判定する場合、検査キット２０の上面を上側にして検査装置１０の載置面１０ｂのいずれかのエリアＡ～Ｄに載置する。各エリアＡ～Ｄ内であれば検査キット２０の載置位置はどこでもよく、載置方向（載置する際の向き）はどの方向でもよい。
【0016】
図２は、検査装置１０の構成例を示すブロック図である。検査装置１０は、パーソナルコンピュータ又はサーバコンピュータ等を用いて構成されており、制御部１１、記憶部１２、通信部１３、入力部１４、表示部１５、通知用ライト１６、カメラ１７、撮影用ライト１８、読み取り部１９等を含み、これらの各部はバスを介して相互に接続されている。制御部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro-Processing Unit）又はＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等の１又は複数のプロセッサを含む。制御部１１は、記憶部１２に記憶してある制御プログラム１２Ｐを適宜実行することにより、本開示の検査装置が行うべき種々の情報処理、制御処理等を検査装置１０に行わせる。
【0017】
記憶部１２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等を含む。記憶部１２は、制御部１１が実行する制御プログラム１２Ｐ及び制御プログラム１２Ｐの実行に必要な各種のデータ等を予め記憶している。また記憶部１２は、制御部１１が制御プログラム１２Ｐを実行する際に発生するデータ等を一時的に記憶する。また記憶部１２は、例えばディープラーニング（深層学習）処理によって構築された学習済みモデルである種別判別モデル１２ａ（種別判別用の学習済みモデル）及び結果判別モデル１２ｂ（結果判別用の学習済みモデル）を記憶している。種別判別モデル１２ａは、図１Ｂに示すような検査キット２０の上面を撮影して得られた画像データ（撮影画像）が入力された場合に、撮影画像中の検査キット２０の種別が、予め登録してある種別のいずれであるかを示す情報（種別に係る情報）を出力するように学習された学習済みモデルである。結果判別モデル１２ｂは、検査キット２０の上面を撮影して得られた画像データ（撮影画像）が入力された場合に、撮影画像中の検査キット２０による検査結果が、陽性又は陰性であることを示す情報（検査結果に係る情報）を出力するように学習された学習済みモデルである。結果判別モデル１２ｂは、種別判別モデル１２ａによる判別対象の検査キット２０の種別（種類）毎に設けられている。学習済みモデルは、入力値に対して所定の演算を行い、演算結果を出力するものであり、記憶部１２には、この演算を規定する関数の係数や閾値等のデータが種別判別モデル１２ａ及び結果判別モデル１２ｂとしてそれぞれ記憶される。また記憶部１２は、後述するキット情報ＤＢ１２ｃ（データベース）及び検査情報ＤＢ１２ｄを記憶する。なお、キット情報ＤＢ１２ｃ及び検査情報ＤＢ１２ｄは、検査装置１０に接続された外部記憶装置に記憶されてもよく、ネットワークを介して検査装置１０が通信可能な外部記憶装置に記憶されてもよい。
【0018】
通信部１３は、有線通信又は無線通信によって、インターネット又はＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワークに接続するためのインタフェースであり、ネットワークを介して外部装置との間で情報の送受信を行う。本実施形態では、通信部１３は、ネットワークを介して医療機関における電子カルテシステムと通信できるように構成されている。入力部１４は、ユーザ（検査者）による操作入力を受け付け、操作内容に対応した制御信号を制御部１１へ送出する。表示部１５は、液晶ディスプレイ又は有機ＥＬディスプレイ等であり、制御部１１からの指示に従って各種の情報を表示する。なお、入力部１４及び表示部１５は一体として構成されたタッチパネルであってもよい。
【0019】
通知用ライト１６は、ＬＥＤ（Light Emitting Diode）ライト、回転灯等であり、制御部１１からの指示に従って点灯又は点滅することにより、検査装置１０による検査状況を検査者に通知する。本実施形態では、１つの通知用ライト１６を備える構成とするが、載置面１０ｂのエリアＡ～Ｄ毎に通知用ライト１６が設けられていてもよい。また、通知用ライト１６の代わりに、ブザー又はスピーカ等の音声出力装置を設け、音声によって検査装置１０による検査状況を検査者に通知する構成としてもよい。
【0020】
カメラ１７（撮影部）は、レンズ及び撮像素子等を有し、レンズを介して被写体像の画像データを取得する。カメラ１７は、制御部１１からの指示に従って撮影を行い、取得した画像データ（撮影画像）を逐次制御部１１へ送出する。撮影用ライト１８は、例えばＬＥＤライトであり、制御部１１からの指示に従って点灯する。なお、制御部１１は、撮影を行うタイミングで、撮影用ライト１８に対して点灯指示を送出すると共にカメラ１７に対して撮影の実行指示を送出する。これにより、撮影用ライト１８を点灯させた状態でカメラ１７による撮影を行うことができ、載置面１０ｂに載置された検査キット２０を精度良く撮影した良好な撮影画像が得られる。なお、カメラ１７及び撮影用ライト１８は、検査装置１０に内蔵された構成のほかに、検査装置１０に外付けされる構成でもよい。この場合、検査装置１０は、外部のカメラ及び撮影用ライトの接続が可能な接続部を備え、接続部を介して外部のカメラ及び撮影用ライトの動作を制御し、接続部を介して外部のカメラが撮影した画像データを取得する。
【0021】
読み取り部１９は、ＣＤ（Compact Disc）－ＲＯＭ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）－ＲＯＭ及びＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリを含む可搬型記憶媒体１ａに記憶された情報を読み取る。記憶部１２に記憶されるプログラム及びデータは、例えば制御部１１が読み取り部１９を介して可搬型記憶媒体１ａから読み取って記憶部１２に記憶してもよい。また、記憶部１２に記憶されるプログラム及びデータは、制御部１１が通信部１３を介してネットワーク経由で外部装置からダウンロードして記憶部１２に記憶してもよい。更に、プログラム及びデータを半導体メモリ１ｂに記憶しておき、制御部１１が、半導体メモリ１ｂからプログラム及びデータを読み出してもよい。
【0022】
図３Ａ及び図３Ｂは、検査装置１０に記憶されるＤＢ１２ｃ，１２ｄの構成例を示す模式図である。図３Ａはキット情報ＤＢ１２ｃを、図３Ｂは検査情報ＤＢ１２ｄをそれぞれ示す。キット情報ＤＢ１２ｃは、検査装置１０による検査結果の判定処理が可能な検査キット２０に関する情報を記憶する。図３Ａに示すキット情報ＤＢ１２ｃは、キット種別ＩＤ列、メーカ情報列、キット名称列、検査対象物列、検査時間列等を含む。キット種別ＩＤ列は、検査キット２０の種類（種別）毎に割り当てられた識別情報を記憶する。メーカ情報列は、キット種別ＩＤに対応付けて、各検査キット２０を製造又は販売するメーカに関する情報を記憶し、キット名称列は、キット種別ＩＤに対応付けて、各検査キット２０に付された名称又は呼び名等を記憶する。検査対象物列は、キット種別ＩＤに対応付けて、各検査キット２０にて検査可能な対象物に関する情報を記憶し、検査時間列は、キット種別ＩＤに対応付けて、各検査キット２０が検査に要する時間を記憶する。キット情報ＤＢ１２ｃに記憶されるキット種別ＩＤは、制御部１１が新たな種類の検査キット２０の情報を入力部１４又は通信部１３を介して取得した場合に、制御部１１によって発行されて記憶される。キット情報ＤＢ１２ｃに記憶されるキット種別ＩＤ以外の情報は、制御部１１が入力部１４又は通信部１３を介して追加の指示を取得する都度、制御部１１によって追加される。キット情報ＤＢ１２ｃの記憶内容は図３Ａに示す例に限定されず、検査キット２０に関する各種の情報を記憶してもよい。例えばそれぞれの検査キット２０の使用数又は在庫数等がキット情報ＤＢ１２ｃに記憶されてもよい。
【0023】
検査情報ＤＢ１２ｄは、検査装置１０による検査結果の判定状況に関する情報を記憶する。図３Ｂに示す検査情報ＤＢ１２ｄは、エリア情報列、患者ＩＤ列、キット種別ＩＤ列、検査時間列、経過時間列、陽性確率列、撮影画像列等を含む。エリア情報列は、検査装置１０の載置面１０ｂに設けられた載置エリアＡ～Ｄの識別情報を記憶する。患者ＩＤ列は、エリア情報に対応付けて、各エリアＡ～Ｄに載置された検査キット２０に対応する患者（被検者）の識別情報（例えば医療機関における診察券番号）を記憶する。キット種別ＩＤ列は、エリア情報に対応付けて、各エリアＡ～Ｄに載置された検査キット２０の種類の識別情報を記憶し、検査時間列は、エリア情報に対応付けて、各エリアＡ～Ｄに載置された検査キット２０が検査に要する時間を記憶する。経過時間列は、エリア情報に対応付けて、各エリアＡ～Ｄに検査キット２０が載置されてからの経過時間を記憶する。陽性確率列は、エリア情報に対応付けて、各エリアＡ～Ｄに載置された検査キット２０による検査結果が陽性である確率を記憶し、撮影画像列は、エリア情報に対応付けて、各エリアＡ～Ｄに載置された検査キット２０の撮影画像を記憶する。なお、撮影画像のデータは、検査情報ＤＢ１２ｄに記憶されるほかに、記憶部１２の所定領域又は検査装置１０に接続された外部記憶装置に記憶されてもよい。この場合、撮影画像列は、撮影画像のデータを読み出すための情報（例えばデータの記憶場所を示すファイル名）を記憶する。検査情報ＤＢ１２ｄに記憶されるエリア情報は予め記憶されている。検査情報ＤＢ１２ｄに記憶される患者ＩＤは、制御部１１がカメラ１７による撮影画像に基づいて撮影画像中の検査キット２０に対応する患者の識別情報（患者ＩＤ）を特定する都度、制御部１１によって記憶される。検査情報ＤＢ１２ｄに記憶されるキット種別ＩＤ及び検査情報は、制御部１１がカメラ１７による撮影画像に基づいて撮影画像中の検査キット２０の種別を判別する都度、制御部１１によってキット情報ＤＢ１２ｃから読み出されて記憶される。検査情報ＤＢ１２ｄに記憶される経過時間は、制御部１１がカメラ１７による撮影画像に基づいて各エリアＡ～Ｄに検査キット２０が載置されたことを検出した場合に、検出してからの経過時間が制御部１１によって記憶される。検査情報ＤＢ１２ｄに記憶される陽性確率は、制御部１１がカメラ１７による撮影画像に基づいて撮影画像中の検査キット２０による検査結果が陽性であることを示す確率を取得する都度、制御部１１によって記憶される。検査情報ＤＢ１２ｄに記憶される撮影画像は、カメラ１７にて撮影画像を取得する都度、制御部１１によって記憶又は更新される。なお、撮影画像は、撮影日時又は撮影タイミング（例えば検査開始からの経過時間）と共に順次記憶されてもよいし、最新の撮影画像のみが記憶されてもよい。検査情報ＤＢ１２ｄの記憶内容は図３Ｂに示す例に限定されず、載置面１０ｂの各エリアＡ～Ｄに関する各種の情報又は各エリアＡ～Ｄに載置された検査キット２０に関する情報等を記憶してもよい。また、経過時間の代わりに検査時間が満了するまでの残りの判定時間を記憶してもよい。
【0024】
図４は、種別判別モデル１２ａの構成例を示す模式図である。本実施形態の種別判別モデル１２ａは、例えば図４に示すようにＣＮＮ（Convolution Neural Network）モデルで構成されている。種別判別モデル１２ａは、ＣＮＮモデルのほかに、Ｒ－ＣＮＮ（Region-based ＣＮＮ）、ＹＯＬＯ（You Only Look Once）等の種々の学習モデルで構成されてもよい。図４に示す種別判別モデル１２ａは、入力層、中間層及び出力層から構成されている。中間層は畳み込み層、プーリング層及び全結合層を含む。本実施形態の種別判別モデル１２ａでは、入力層を介して、検査キット２０の上面の撮影画像（画像データ）が入力される。入力層の各ノードには検査キット２０の撮影画像中の各画素が入力され、入力層の各ノードを介して入力された検査キット２０の撮影画像は中間層に入力される。中間層に入力された検査キット２０の撮影画像は、畳み込み層でフィルタ処理等によって画像の特徴量が抽出されて特徴マップが生成され、プーリング層で圧縮されて情報量が削減される。畳み込み層及びプーリング層は複数層繰り返し設けられており、複数の畳み込み層及びプーリング層によって生成された特徴マップは、全結合層に入力される。全結合層は複数層（図４では２層）設けられており、入力された特徴マップに基づいて、各種の関数や閾値等を用いて各層のノードの出力値を算出し、算出した出力値を順次後の層のノードに入力する。全結合層は、各層のノードの出力値を順次後の層のノードに入力することにより、最終的に出力層の各ノードにそれぞれの出力値を与える。畳み込み層、プーリング層及び全結合層のそれぞれの層数は図４に示す例に限定されない。
【0025】
本実施形態の種別判別モデル１２ａは、５種類の検査キット２０の種別を判別するように構成されている。よって、種別判別モデル１２ａにおいて、出力層は５つのノード０～４を有しており、ノード０は、入力された撮影画像中の検査キット２０が第１種別であると判別すべき確率を出力し、ノード１は、第２種別であると判別すべき確率を出力し、ノード２は、第３種別であると判別すべき確率を出力し、ノード３は、第４種別であると判別すべき確率を出力し、ノード４は、第５種別であると判別すべき確率を出力する。なお、判別対象の種別以外の種別である又は判別不可能であると判断すべき確率を出力する出力ノードを備える構成としてもよい。出力層の各ノードの出力値は例えば０～１．０の値であり、５つのノードからそれぞれ出力された確率の合計が１．０（１００％）となる。
【0026】
種別判別モデル１２ａは、検査キット２０の上面の撮影画像と、撮影画像中の検査キット２０の種別を示す情報又は撮影画像中に検査キット２０が含まれないことを示す情報（正解ラベル）とを含む教師データを用いて学習する。種別判別モデル１２ａは、教師データに含まれる撮影画像が入力された場合に、教師データに含まれる正解ラベルに対応する出力ノードからの出力値が１．０に近づき、他の出力ノードからの出力値が０に近づくように学習する。学習処理において種別判別モデル１２ａは、入力値に対して行う所定の演算を規定する各種の関数の係数や閾値等のデータを最適化する。これにより、撮影画像が入力された場合に、撮影画像中の検査キット２０の種別を示す情報を出力するように学習された学習済みの種別判別モデル１２ａが得られる。なお、種別判別モデル１２ａの学習は例えば他の学習装置で行われる。他の学習装置で学習が行われて生成された学習済みの種別判別モデル１２ａは、例えばネットワーク経由又は可搬型記憶媒体１ａ経由で学習装置から検査装置１０にダウンロードされて記憶部１２に記憶される。
【0027】
本実施形態の結果判別モデル１２ｂも、種別判別モデル１２ａと同様に、例えば図４に示すようなＣＮＮモデルで構成されている。結果判別モデル１２ｂも、Ｒ－ＣＮＮ、ＹＯＬＯ等の種々の学習モデルで構成されていてもよい。本実施形態の結果判別モデル１２ｂは、種別判別モデル１２ａと同様に、検査キット２０の上面の撮影画像が入力層を介して入力される。なお、結果判別モデル１２ｂは、検査キット２０の種別毎に設けられており、例えばインフルエンザＡ型及びＢ型の検査用の検査キット２０に対応する結果判別モデル１２ｂは、撮影画像中の検査キット２０による検査結果がＡ型Ｂ型共に陽性、Ａ型Ｂ型共に陰性、Ａ型のみ陽性、Ｂ型のみ陽性の４パターンのいずれであるかを判別するように構成されている。よって、結果判別モデル１２ｂの出力層は４つのノード０～３を有しており、例えばノード０は、入力された撮影画像中の検査キット２０による検査結果がＡ型Ｂ型共に陽性であると判別すべき確率を出力し、ノード１は、Ａ型Ｂ型共に陰性であると判別すべき確率を出力し、ノード２は、Ａ型のみ陽性であると判別すべき確率を出力し、ノード３は、Ｂ型のみ陰性であると判別すべき確率を出力する。出力層の各ノードの出力値は例えば０～１．０の値であり、４つのノードからそれぞれ出力された確率の合計が１．０（１００％）となる。なお、判別不可能であると判断すべき確率を出力する出力ノードを備える構成としてもよい。
【0028】
結果判別モデル１２ｂは、検査キット２０の上面の撮影画像と、撮影画像中の検査キット２０による検査結果（例えば４パターンのうちのいずれか）を示す情報（正解ラベル）とを含む教師データを用いて学習する。結果判別モデル１２ｂは、教師データに含まれる撮影画像が入力された場合に、教師データに含まれる正解ラベルに対応する出力ノードからの出力値が１．０に近づき、他の出力ノードからの出力値が０に近づくように学習する。これにより、撮影画像が入力された場合に、撮影画像中の検査キット２０による検査結果が４パターンのうちのいずれであるかを示す情報を出力するように学習された学習済みの結果判別モデル１２ｂが得られる。なお、結果判別モデル１２ｂの学習も例えば他の学習装置で行われ、他の学習装置で生成された学習済みの結果判別モデル１２ｂは、例えばネットワーク経由又は可搬型記憶媒体１ａ経由で学習装置から検査装置１０にダウンロードされて記憶部１２に記憶される。
【0029】
以下に、本実施形態の検査装置１０が、検査キット２０による検査結果を判定する処理について説明する。図５及び図６は、検査装置１０による判定処理手順の一例を示すフローチャート、図７Ａ及び図７Ｂは画面例を示す模式図である。以下の処理は、検査装置１０の記憶部１２に記憶してある制御プログラム１２Ｐに従って制御部１１によって実行される。なお、本実施形態では、以下の処理を制御部１１が制御プログラム１２Ｐを実行することにより実現するが、一部の処理を専用のハードウェア回路で実現してもよい。
【0030】
検査装置１０が動作を開始した場合、制御部１１は、カメラ１７による動画の撮影を開始する（Ｓ１１）。制御部１１は、例えば１秒間に３０フレーム（３０枚）の画像データ（撮影画像）をカメラ１７にて取得し、順次取得する撮影画像に基づいて、載置面１０ｂのエリアＡ～Ｄのいずれかに検査キット２０が載置されたか否かを判定する（Ｓ１２）。例えば制御部１１は、順次取得する撮影画像間における差異を算出し、撮影画像間の差異に基づいて、検査キット２０が載置されたか否かを判定する。具体的には、撮影画像間の差異が所定量以上となった場合に、検査キット２０が載置されたと判定してもよい。また、制御部１１は、例えば撮影画像が入力された場合に、撮影画像中に検査キット２０が撮影されているか否かを示す情報を出力するように学習された学習済みモデルを用いて、検査キット２０が載置されたか否かを判定してもよい。この場合、制御部１１は、カメラ１７による撮影画像を順次学習済みモデルに入力し、学習済みモデルからの出力情報に基づいて、撮影画像中に検査キット２０が含まれるか否か、即ち、検査キット２０が載置されたか否かを判定できる。
【0031】
載置面１０ｂに検査キット２０が載置されていないと判定した場合（Ｓ１２：ＮＯ）、制御部１１は、カメラ１７によって順次取得される撮影画像に基づいて、載置面１０ｂに検査キット２０が載置されたか否かを判定する処理を継続する。載置面１０ｂのいずれかのエリアＡ～Ｄに検査キット２０が載置されたと判定した場合（Ｓ１２：ＹＥＳ）、制御部１１は、検査キット２０が載置されたエリアＡ～Ｄを特定する（Ｓ１３）。例えばカメラ１７で撮影した撮影画像において、エリアＡ～Ｄのそれぞれに対応する領域（撮影範囲）が予め登録されており、制御部１１は、撮影画像間の差異が所定量以上となった領域（撮影範囲）がエリアＡ～Ｄのいずれに対応するかを判断し、対応するエリアＡ～Ｄを特定する。また制御部１１は、学習済みモデルを用いて検査キット２０が載置されたと判定した領域（撮影範囲）がエリアＡ～Ｄのいずれに対応するかを判断し、対応するエリアＡ～Ｄを特定してもよい。また、載置面１０ｂの各エリアＡ～Ｄには文字Ａ～Ｄが記載してあり、制御部１１は、撮影画像間の差異が所定量以上となった領域、又は学習済みモデルを用いて検査キット２０が載置されたと判定した領域に含まれる文字Ａ～Ｄを例えばＯＣＲ（Optical Character Reader）を用いて読み取り、検査キット２０が載置されたエリアを特定してもよい。更に、入力部１４に、各エリアＡ～Ｄに対する判定処理の開始を指示するための操作ボタンを設けておき、検査者による入力によって検査キット２０が載置されたこと及び載置されたエリアＡ～Ｄを特定するようにしてもよい。このような構成を備えることにより、撮影画像に基づいて検査キット２０が載置されたエリアＡ～Ｄを特定できなかった場合、又は早期に判定処理を開始したい場合に、確実に判定処理を開始できる。検査キット２０が載置されたエリアＡ～Ｄを特定した場合、制御部１１は、検査情報ＤＢ１２ｄにおいて、特定したエリアＡ～Ｄのエリア情報に対応する各情報をリセットしておく。
【0032】
次に制御部１１は、カメラ１７及び撮影用ライト１８を用いて、載置面１０ｂ上の撮影画像を取得する（Ｓ１４）。そして制御部１１（抽出部）は、取得した撮影画像から、ステップＳ１３で特定したエリアＡ～Ｄの撮影領域、即ち、ステップＳ１２で載置されたと判定した検査キット２０の撮影領域を抽出する（Ｓ１５）。例えば制御部１１は、図４に示した撮影画像のように、各エリアＡ～Ｄの撮影領域を、載置面１０ｂ上の分割線１０ｃに基づいて抽出する。検査キット２０の撮影領域を抽出した場合、制御部１１は、取得した撮影領域を、ステップＳ１３で特定したエリアＡ～Ｄのエリア情報に対応する撮影画像として検査情報ＤＢ１２ｄに記憶する。そして制御部１１は、検査情報ＤＢ１２ｄに記憶した撮影画像（検査キット２０の撮影領域）に基づいて、撮影された検査キット２０に記載されたコード２３を読み取り、患者の識別情報（患者ＩＤ）を取得する（Ｓ１６）。例えばコード２３がＱＲコードである場合、制御部１１は、撮影画像中のＱＲコードを解析し、患者ＩＤ（例えば医療機関における診察券番号）を取得する。またコード２３が手書きの患者ＩＤである場合、制御部１１は、撮影画像中の手書きの患者ＩＤをＯＣＲで読み取って取得する。更に制御部１１は、入力部１４を介した検査者による入力によって患者ＩＤを取得する構成でもよい。患者ＩＤを取得した場合、制御部１１は、取得した患者ＩＤを、ステップＳ１３で特定したエリアＡ～Ｄのエリア情報に対応付けて検査情報ＤＢ１２ｄに記憶する。
【0033】
次に制御部１１は、検査情報ＤＢ１２ｄに記憶した撮影画像（検査キット２０の撮影領域）に基づいて、撮影画像中の検査キット２０の種別を判定する（Ｓ１７）。本実施形態では、制御部１１は、種別判別モデル１２ａを用いて検査キット２０の種別を判定する。具体的には、制御部１１は、撮影画像を種別判別モデル１２ａに入力し、種別判別モデル１２ａから出力された情報（各出力ノードからの出力情報）に基づいて、撮影画像中の検査キット２０の種別を判定する。例えば制御部１１は、種別判別モデル１２ａの出力ノードのうちで出力値が最大である出力ノードを特定し、特定した出力ノードに対応付けられている種別を、撮影画像中の検査キット２０の種別に特定する。なお、各検査キット２０のコード２３が検査キット２０の種別の情報を含む場合、制御部１１は、撮影画像から読み取ったコード２３の情報から種別の情報を取得してもよい。また制御部１１は、入力部１４を介した検査者による入力によって検査キット２０の種別の情報を取得する構成でもよい。検査キット２０の種別を特定した場合、制御部１１は、特定した種別のキット種別ＩＤ及び検査時間をキット情報ＤＢ１２ｃから読み出し、ステップＳ１３で特定したエリアＡ～Ｄのエリア情報に対応付けて検査情報ＤＢ１２ｄに記憶する。
【0034】
次に制御部１１は、この検査キット２０における検査開始からの経過時間の計時を開始する（Ｓ１８）。なお、制御部１１は、計時する経過時間を、例えば１秒毎、１０秒毎等のように所定時間毎に、ステップＳ１３で特定したエリアＡ～Ｄのエリア情報に対応付けて検査情報ＤＢ１２ｄに記憶する。次に制御部１１（判定部）は、ステップＳ１７で判定した種別に応じた結果判別モデル１２ｂを特定し、特定した結果判別モデル１２ｂを用いて、検査情報ＤＢ１２ｄに記憶した撮影画像（検査キット２０の撮影領域）中の検査キット２０による検査結果を判定する（Ｓ１９）。ここでは制御部１１は、撮影画像を結果判別モデル１２ｂに入力し、結果判別モデル１２ｂから出力された情報（各出力ノードからの出力情報）に基づいて、撮影画像中の検査キット２０による検査結果を判定する。具体的には、制御部１１は、結果判別モデル１２ｂの出力ノードのうちで出力値が最大である出力ノードを特定し、特定した出力ノードに対応付けられている検査結果が陽性（インフルエンザ用の検査キット２０の場合、Ａ型Ｂ型共に陽性、Ａ型のみ陽性、又はＢ型のみ陽性）である場合、特定した出力ノードからの出力値（最大の出力値）を取得する。即ち、制御部１１は、検査結果が陽性であると判別すべき確率（陽性確率）を取得する。陽性確率を取得した場合、制御部１１は、取得した陽性確率を、ステップＳ１３で特定したエリアＡ～Ｄのエリア情報に対応付けて検査情報ＤＢ１２ｄに記憶する。なお、制御部１１は、陽性確率と共に、この陽性確率に対応する検査結果（陽性結果）も検査情報ＤＢ１２ｄに記憶させてもよい。上述した処理により、いずれかのエリアＡ～Ｄに検査キット２０が載置された場合に、検査キット２０の撮影画像から、検査キット２０に関する情報（キット種別ＩＤ及び検査時間）、検査キット２０に対応する患者の情報（患者ＩＤ）、検査キット２０による検査結果の判定状況（陽性確率）が特定されて検査情報ＤＢ１２ｄに記憶される。
【0035】
制御部１１は、ステップＳ１９で判定した検査結果が示す陽性確率（判定確率）が所定閾値以上であるか否かを判断する（Ｓ２０）。ここでの閾値は、撮影画像中の検査キット２０による検査結果が陽性であると確定できる値であり、例えば８０％（０．８）とすることができる。この閾値は予め設定されて、例えば記憶部１２に記憶されている。陽性確率が閾値未満であると判断した場合（Ｓ２０：ＮＯ）、制御部１１は、この時点での経過時間（検査開始からの経過時間）が、この検査キット２０の検査時間（検査に要する時間）を超えたか否かを判断する（Ｓ２１）。具体的には、制御部１１は、検査情報ＤＢ１２ｄに記憶してある経過時間が、検査時間に到達したか否かを判断し、到達した場合、検査時間を超えた（即ち、検査時間が経過した）と判断する。検査時間を超えていないと判断した場合（Ｓ２１：ＮＯ）、制御部１１は、直近で検査キット２０を撮影してから所定時間が経過するまで待機する。ここでの所定時間は、検査キット２０を撮影して撮影画像中の検査キット２０による検査結果を判定する処理を実行する時間間隔であり、例えば３０秒又は１分としてもよい。
【0036】
制御部１１は、直近で検査キット２０を撮影してから所定時間が経過したか否かを判断し（Ｓ２２）、経過していないと判断した場合（Ｓ２２：ＮＯ）、待機する。所定時間が経過したと判断した場合（Ｓ２２：ＹＥＳ）、制御部１１は、カメラ１７及び撮影用ライト１８を用いて、載置面１０ｂ上の検査キット２０の撮影画像を取得する（Ｓ２３）。そして制御部１１は、取得した撮影画像から、ステップＳ１３で特定したエリアＡ～Ｄの撮影領域、即ち、判定対象としている検査キット２０の撮影領域を抽出し（Ｓ２４）、ステップＳ１９の処理に戻る。なお、制御部１１は、抽出した検査キット２０の撮影領域を、ステップＳ１３で特定したエリアＡ～Ｄのエリア情報に対応する最新の撮影画像として検査情報ＤＢ１２ｄに記憶する。そして制御部１１は、結果判別モデル１２ｂを用いて、検査情報ＤＢ１２ｄに記憶した最新の撮影画像中の検査キット２０による検査結果を判定し（Ｓ１９）、得られた陽性確率を、ステップＳ１３で特定したエリアＡ～Ｄのエリア情報に対応する最新の陽性確率として検査情報ＤＢ１２ｄに記憶する。なお、制御部１１は、ステップＳ１９の処理に戻る際に、ステップＳ２４で取得した検査キット２０の撮影領域に基づいて、検査キット２０に対応する患者ＩＤ又はキット種別を再度取得してもよい。そして、取得した患者ＩＤ又はキット種別が、検査情報ＤＢ１２ｄに記憶してある患者ＩＤ又はキット種別（キット種別ＩＤ及び検査時間）と同じであることを確認した上で、ステップＳ１９の処理を行ってもよい。この場合、各被検者の検査結果の取り違えを防止できる。
【0037】
制御部１１は、陽性確率が所定閾値以上となるまで、ステップＳ１９～Ｓ２４の処理を繰り返し、これにより、所定時間の経過毎（例えば１分毎）に、検査キット２０を撮影し、撮影画像に基づいて検査キット２０による検査結果を判定（陽性確率を取得）する処理を繰り返す。陽性確率が所定閾値以上であると判断した場合（Ｓ２０：ＹＥＳ）、制御部１１は、判定した検査結果（ここでは陽性である検査結果）を表示部１５に表示して通知する（Ｓ２５）。一方、ステップＳ２１で検査時間が経過したと判断した場合（Ｓ２１：ＹＥＳ）、即ち、陽性確率が所定閾値以上となる前に検査時間が経過した場合、制御部１１は、判定した検査結果（ここでは陰性である検査結果）を表示部１５に表示して通知する（Ｓ２５）。なお、ステップＳ２５で制御部１１は、検査結果を表示するだけでなく、通知用ライト１６を点灯又は点滅させることにより、判定処理の終了を通知してもよい。この場合、検査者が検査装置１０から離れた位置にいる場合であっても、判定処理の終了を把握できる。また検査装置１０が音声出力装置を有する場合、音声出力装置による音声出力によって判定処理の終了を通知してもよい。
【0038】
図７Ａは表示部１５に表示される検査結果画面例を示しており、検査結果画面は、各エリアＡ～Ｄに載置された検査キット２０による検査結果の判定状況を表示する。具体的には、エリアＡ～Ｄ毎に、各エリアＡ～Ｄに載置された検査キット２０について、検査キット２０の撮影画像から特定された患者ＩＤ、キット種別ＩＤ及び撮影画像が表示される。また、エリアＡ～Ｄ毎に、検査キット２０の種別に応じた検査時間の満了までの残りの判定時間（残り時間）と、判定処理の実行状況（ステータス）とが表示され、判定処理が終了した場合、判定結果（ＡＩ判定結果）が表示される。なお、検査装置１０の前面側（開口部が設けられた面側）から見て載置面１０ｂの各エリアＡ～Ｄの配置位置と、検査結果画面に表示される各エリアＡ～Ｄに関する情報（各エリアＡ～Ｄに載置された検査キット２０に関する情報）の表示位置とが一致していることが望ましい。一致している場合、各エリアＡ～Ｄに載置された検査キット２０と、検査結果画面に表示された各エリアＡ～Ｄの情報との対応付けが容易となり、検査結果の取り違えを抑制できる。
【0039】
制御部１１は、検査情報ＤＢ１２ｄに患者ＩＤ、キット種別ＩＤ及び撮影画像を記憶した場合に、記憶した各情報を、検査結果画面の各エリアＡ～Ｄの対応する位置に表示する。また制御部１１は、検査情報ＤＢ１２ｄに経過時間を記憶（更新）した場合、更新後の経過時間と、この検査キット２０の検査時間とに基づいて残りの判定時間を算出し、算出した残り時間を検査結果画面の各エリアＡ～Ｄの対応する位置に表示する。更に制御部１１は、各エリアＡ～Ｄのステータス情報として、空き状態であるエリアに対しては「キット待ち」を表示し、判定処理を開始した場合に「判定中」に更新し、判定処理を終了した場合に「結果確認」に更新する。なお、判定処理を終了した場合、制御部１１は、ステップＳ２５において判定した検査結果（ＡＩ判定結果）を、検査結果画面の各エリアＡ～Ｄの対応する位置に表示する。ステータス情報は、上述した例に限定されず、患者ＩＤの取得中、キット種別の判別中等、判定処理の進行状況を示す各種の情報を用いてもよい。
【0040】
図７Ａに示す検査結果画面は、エリアＡ～Ｄ毎に、表示された判定結果（判定した検査結果）の確定を指示するための確定ボタンと、判定結果の訂正（修正）を指示するための訂正ボタンとを表示する。確定ボタン及び訂正ボタンは、判定結果が出た場合に操作できるように表示されており、空き状態であるエリア又は判定処理中であるエリアに対応する確定ボタン及び訂正ボタンは操作できないように表示されている。検査者は、判定処理が終了して「結果確認」のステータスが表示されているエリアＡ～Ｄについて、エリアＡ～Ｄに載置されている検査キット２０の判定領域２２を確認し、検査キット２０による検査結果を目視で判断する。そして検査者は、自身の判断とＡＩ判定結果とが一致する場合、確定ボタンを操作し、一致しない場合、訂正ボタンを操作する。よって、制御部１１は、検査結果画面において入力部１４を介して確定ボタンが操作された場合、表示した判定結果に対する確定指示を受け付け、訂正ボタンが操作された場合、表示した判定結果に対する訂正指示を受け付ける。
【0041】
制御部１１は、判定結果に対する確定指示を受け付けたか否かを判断しており（Ｓ２６）、確定指示を受け付けたと判断した場合（Ｓ２６：ＹＥＳ）、判定結果を確定して所定の装置へ送信し（Ｓ２７）、このエリアに対する処理を終了する。例えば制御部１１は、判定結果と、この患者の患者ＩＤとを対応付けて、通信部１３からネットワーク経由で電子カルテシステムへ送信する。電子カルテシステムは、検査装置１０から受信した各患者の検査結果を電子カルテに追加し、これにより、検査装置１０と電子カルテシステムとを連携させることができる。確定指示を受け付けていないと判断した場合（Ｓ２６：ＮＯ）、即ち、訂正指示（修正指示）を受け付けた場合、制御部１１は、結果表示画面の上に重ねて、図７Ｂに示すような訂正受付画面を表示する（Ｓ２８）。訂正受付画面は、例えば図７Ｂに示すように、判定された検査結果に対して訂正可能な検査結果（訂正内容）を指定するための各ボタン（Ａ型Ｂ型陽性ボタン、陰性ボタン、Ａ型のみ陽性ボタン、Ｂ型のみ陽性ボタン）と、訂正処理を終了するためのキャンセルボタンとを表示する。なお、訂正内容を指定するためのボタンにおいて、判定された検査結果のボタンは選択できないように表示されていてもよい。即ち、図７Ａに示す画面においてエリアＡに対する訂正ボタンが操作された場合、図７Ｂに示す画面において陰性ボタンが選択できないように表示される。よって、検査者は、判定結果を訂正する場合、訂正したい内容に対応するボタンを操作し、判定結果を訂正しない場合、キャンセルボタンを操作する。
【0042】
訂正受付画面において入力部１４を介してキャンセルボタンが操作された場合、制御部１１は、訂正受付画面の表示を終了して検査結果画面の表示に戻す。訂正受付画面において入力部１４を介して訂正内容に対応するボタンが操作された場合、制御部１１は、操作されたボタンに対応する訂正内容（修正内容）を受け付ける（Ｓ２９）。即ち、制御部１１は、Ａ型Ｂ型陽性ボタンが操作された場合、Ａ型Ｂ型陽性への訂正指示を受け付け、Ａ型のみ陽性ボタンが操作された場合、Ａ型のみ陽性への訂正指示を受け付ける。制御部１１は、受け付けた訂正内容を、検査情報ＤＢ１２ｄに記憶した最新の撮影画像と、検査キット２０の種別（例えばキット種別ＩＤ）とに対応付けて記憶部１２に記憶する（Ｓ３０）。なお、ここで記憶した訂正内容及び撮影画像は、キット種別ＩＤの種別に対応する結果判別モデル１２ｂを再学習させるための教師データ（再学習用データ）に用いることができる。制御部１１は、受け付けた訂正内容に判定結果を訂正し（Ｓ３１）、訂正後の判定結果を確定して所定の装置（例えば電子カルテシステム）へ送信し（Ｓ２７）、このエリアに対する処理を終了する。
【0043】
本実施形態の検査装置１０は、上述した処理により、載置面１０ｂ上に検査キット２０が載置された場合に、検査キット２０が載置されたこと及び載置されたエリアＡ～Ｄを自動的に判定する。また、検査装置１０は、載置面１０ｂに載置された検査キット２０に対応する患者ＩＤ、検査キット２０の種別、検査キット２０による検査結果を自動的に判定する。よって、検査キット２０を用いた検査において、医療従事者等の検査者が目視で検査結果を判定する際の作業負担を軽減できる。検査キット２０は、複数のメーカから販売されており、検査キット２０毎に使用方法又は検査に要する時間等が異なり、誤った使用方法で検査を行った場合、正確な検査結果が得られない虞がある。これに対して、本実施形態の検査装置１０を用いることにより、検査者は検査キット２０を載置面１０ｂのいずれかのエリアＡ～Ｄに載置すればよく、検査キット２０毎の検査時間又は検査結果の判定方法を正確に把握しておく必要がなく、検査者による負担を軽減できる。また、人手で判定を行う場合、検査キット２０毎の検査時間又は検査結果の判定方法等を誤る可能性があるが、本実施形態の検査装置１０では、このようなミスを回避でき、検査キット２０による検査結果を高精度で判定することができる。本実施形態では、１台の検査装置１０で複数メーカの検査キット２０及び複数種類の検査キット２０に対する検査結果の判定を行うことができる。よって、複数メーカの検査キット２０及び複数種類の検査キット２０を使用する医療機関等では特に効果が期待できる。
【0044】
本実施形態の検査装置１０では、所定時間毎に検査キット２０を撮影し、得られた撮影画像に基づいて検査結果の判定が行われ、例えば陽性確率が所定閾値（例えば８０％）以上となった時点で、検査結果が陽性であることが通知される。従って、検査キット２０に応じた検査時間が経過する前に陽性確率が所定閾値以上となった場合、検査時間の経過を待つことなく、早期に検査結果を通知することができる。よって、例えばインフルエンザの流行時期のように検査対象が多数有る場合であっても、多数の検査対象に対する検査結果を正確に且つ迅速に判定することができる。特に検査結果が陽性である被検者に対しては、検査結果を早期に通知することができ、医療機関での待ち時間の緩和が期待できる。
【0045】
本実施形態では、検査装置１０が判定した検査結果（判定結果）が誤っている場合、検査結果画面を介して、判定結果を訂正できる。よって、検査装置１０によって自動的に判定された検査結果が誤っていた場合に、例えば検査者によって入力された正解の検査結果に訂正できる。また、訂正した検査結果と撮影画像とを用いて結果判別モデル１２ｂを再学習させることができ、この場合、より精度の高い結果判別モデル１２ｂを実現できる。なお、結果判別モデル１２ｂを再学習させる場合、例えばメーカが管理する学習装置が、各検査装置１０で訂正された検査結果及び撮影画像（再学習用の教師データ）を収集し、収集した再学習用の教師データを用いて結果判別モデル１２ｂを再学習させる。そして、再学習した結果判別モデル１２ｂが検査装置１０に提供されることにより、各検査装置１０における結果判別モデル１２ｂの更新が可能であり、各検査装置１０はより高精度の結果判別モデル１２ｂを使用することができる。また、種別判別モデル１２ａを用いて判別された検査キット２０の種別についても、誤っていた場合に訂正できるように構成してもよく、この場合、種別判別モデル１２ａの再学習も可能となる。
【0046】
本実施形態では、検査装置１０の載置面１０ｂに各エリアＡ～Ｄの境界を明示するための分割線１０ｃが設けられているが、分割線１０ｃは必ずしも必要ではない。例えば、載置面１０ｂの任意の位置に検査キット２０が載置された場合に、検査装置１０が、各検査キット２０の載置位置を特定し、特定した位置に対応付けて各処理を行うことにより、任意の位置に載置された検査キット２０に対する判定処理を行うことができる。例えば種別判別モデル１２ａをＲ－ＣＮＮで構成する場合、入力された撮影画像において、検査キット２０の領域を抽出すると共に検査キット２０の種別を判別する種別判別モデル１２ａを実現できる。このような種別判別モデル１２ａを用いる場合、載置面１０ｂに分割線１０ｃが設けられていなくてもよい。また本実施形態は、１つの種別判別モデル１２ａ及び種別毎の結果判別モデル１２ｂ（複数の結果判別モデル１２ｂ）を用いて検査キット２０による検査結果を判別する構成であるが、この構成に限定されない。例えば撮影画像が入力された場合に、撮影画像中の検査キット２０の種別を判別することなく、検査キット２０による検査結果を判別するように結果判別モデルを学習させてもよい。この場合、１つの結果判別モデルを用いて、入力された撮影画像中の検査キット２０による検査結果を判定することができる。
【0047】
本実施形態では、載置面１０ｂに載置された検査キット２０のコード２３を読み取ることによって、検査キット２０に対応する被検者を特定できるので、判定した検査結果を電子カルテシステムと連携させることができる。しかし、検査装置１０は、被検者を特定する構成を備えていなくてもよい。即ち、検査装置１０は、載置面１０ｂに検査キット２０が載置された場合に、検査キット２０の種別及び検査結果を判定して通知する構成であってもよい。この場合、各検査キット２０と各被検者との対応付けは、例えば検査者が行えばよい。
【0048】
本実施形態では、結果判別モデル１２ｂを用いて判別した陽性確率が所定閾値以上（８０％以上）となった場合に、判定した結果（陽性である検査結果）が確定されてＡＩ判定結果として検査結果画面に表示される。このほかに例えば、陽性確率が９０％以上となった場合に、判定した結果（陽性である検査結果）が確定されて検査結果画面に表示される一方、陽性確率が８０％以上９０％未満の場合には、判定した結果（陽性である検査結果）と共に、検査者に判定結果の確認を促すメッセージ（例えば「要確認」）を表示するようにしてもよい。このようなメッセージを表示することにより、結果判別モデル１２ｂを用いて判定した結果に対する確信度（陽性確率）が所定値未満である場合には検査者による確認を促すことができ、より正確な検査結果を被検者に提供できる。
【0049】
（実施形態２）
ユーザ端末を用いて検査キット２０の撮影画像を取得し、ユーザ端末から撮影画像を取得したサーバ（情報処理装置）が、検査キット２０による検査結果を判定する検査システムについて説明する。図８は、実施形態２の検査システムの構成例を示す模式図である。本実施形態の検査システムは、複数のユーザ端末４０と、ユーザ端末４０から検査キット２０の撮影画像を取得し、撮影画像に基づいて検査キット２０による検査結果を判定してユーザ端末４０に通知するサーバ３０とを含む。サーバ３０及びユーザ端末４０のそれぞれは、インターネット等のネットワークＮに接続可能に構成されており、ネットワークＮ経由で情報の送受信を行う。
ユーザ端末を用いて検査キット２０の撮影画像を取得し、ユーザ端末から撮影画像を取得したサーバ（情報処理装置）が、検査キット２０による検査結果を判定する検査システムについて説明する。図８は、実施形態２の検査システムの構成例を示す模式図である。本実施形態の検査システムは、複数のユーザ端末４０と、ユーザ端末４０から検査キット２０の撮影画像を取得し、撮影画像に基づいて検査キット２０による検査結果を判定してユーザ端末４０に通知するサーバ３０とを含む。サーバ３０及びユーザ端末４０のそれぞれは、インターネット等のネットワークＮに接続可能に構成されており、ネットワークＮ経由で情報の送受信を行う。
【0050】
サーバ３０は、本実施形態の検査システムを運営する業者等が管理する情報処理装置であり、サーバコンピュータ又はパーソナルコンピュータ等で構成される。サーバ３０は、複数台設けられてもよいし、１台のサーバ内に設けられた複数の仮想マシンによって実現されてもよいし、クラウドサーバを用いて実現されてもよい。ユーザ端末４０は、タブレット端末、スマートフォン、パーソナルコンピュータ等である。本実施形態では、ユーザ端末４０は、ユーザによる操作に従って検査キット２０を撮影する処理、得られた撮影画像をサーバ３０へ送信する処理等、種々の情報処理を行う。またサーバ３０は、ユーザ端末４０から受信した撮影画像に基づいて、撮影画像中の検査キット２０による検査結果を判定する処理、判定結果をユーザ端末４０へ送信する処理等、種々の情報処理を行う。
【0051】
図９は、実施形態２の検査システムの構成例を示すブロック図である。ユーザ端末４０は、制御部４１、記憶部４２、通信部４３、入力部４４、表示部４５、カメラ４６等を含み、これらの各部はバスを介して相互に接続されている。制御部４１は、ＣＰＵ、ＭＰＵ又はＧＰＵ等の１又は複数のプロセッサを含む。制御部４１は、記憶部４２に記憶してある制御プログラム４２Ｐを適宜実行することにより、ユーザ端末４０が行うべき種々の情報処理、制御処理等を行う。
【0052】
記憶部４２は、ＲＡＭ、フラッシュメモリ、ハードディスク、ＳＳＤ等を含む。記憶部４２は、制御部４１が実行する制御プログラム４２Ｐ及び制御プログラム４２Ｐの実行に必要な各種のデータ等を予め記憶している。また記憶部４２は、制御部４１が制御プログラム４２Ｐを実行する際に発生するデータ等を一時的に記憶する。更に記憶部４２は、検査キット２０の撮影画像に基づいて撮影画像中の検査キット２０による検査結果をサーバ３０に問い合わせるための検査結果判定アプリケーションプログラム（検査結果判定アプリ）４２ａを記憶する。
【0053】
通信部４３は、有線通信又は無線通信によってネットワークＮに接続するためのインタフェースである。入力部４４は、ユーザによる操作入力を受け付け、操作内容に対応した制御信号を制御部４１へ送出する。表示部４５は、液晶ディスプレイ又は有機ＥＬディスプレイ等であり、制御部４１からの指示に従って各種の情報を表示する。なお、入力部４４及び表示部４５は一体として構成されたタッチパネルであってもよい。カメラ４６は、制御部４１からの指示に従って撮影を行い、取得した画像データ（撮影画像）を逐次制御部４１へ送出する。
【0054】
ユーザ端末４０において、記憶部４２に記憶される制御プログラム及びデータは、制御部４１が通信部４３を介してネットワークＮ経由で外部装置からダウンロードして記憶部４２に記憶してもよい。また、ユーザ端末４０が可搬型記憶媒体に記憶された情報を読み取る読み取り部（図示せず）を有する場合、制御部４１が読み取り部を介して可搬型記憶媒体から制御プログラム及びデータを読み取って記憶部４２に記憶してもよい。
【0055】
サーバ３０は、制御部３１、記憶部３２、通信部３３、入力部３４、表示部３５、読み取り部３６等を含み、これらの各部はバスを介して相互に接続されている。制御部３１は、ＣＰＵ、ＭＰＵ又はＧＰＵ等の１又は複数のプロセッサを含む。制御部３１は、記憶部３２に記憶してある制御プログラム３２Ｐを適宜実行することにより、本開示の情報処理装置が行うべき種々の情報処理、制御処理等をサーバ３０に行わせる。記憶部３２は、ＲＡＭ、フラッシュメモリ、ハードディスク、ＳＳＤ等を含む。記憶部３２は、制御部３１が実行する制御プログラム３２Ｐ及び制御プログラム３２Ｐの実行に必要な各種のデータ等を予め記憶している。また記憶部３２は、制御部３１が制御プログラム３２Ｐを実行する際に発生するデータ等を一時的に記憶する。また記憶部３２は、実施形態１の種別判別モデル１２ａ及び結果判別モデル１２ｂと同様の種別判別モデル３２ａ及び結果判別モデル３２ｂを記憶しており、実施形態１のキット情報ＤＢ１２ｃと同様のキット情報ＤＢ３２ｃを記憶している。本実施形態のサーバ３０においても、結果判別モデル３２ｂは、種別判別モデル３２ａによる判別対象の検査キット２０の種別（種類）毎に設けられている。またキット情報ＤＢ３２ｃは、サーバ３０に接続された外部記憶装置に記憶されてもよく、ネットワークＮを介してサーバ３０が通信可能な外部記憶装置に記憶されてもよい。なお、本実施形態では、キット情報ＤＢ３２ｃはサーバ３０の記憶部３２に記憶されていなくてもよい。
【0056】
通信部３３は、有線通信又は無線通信によってネットワークＮに接続するためのインタフェースである。入力部３４は、ユーザによる操作入力を受け付け、操作内容に対応した制御信号を制御部３１へ送出する。表示部３５は、液晶ディスプレイ又は有機ＥＬディスプレイ等であり、制御部３１からの指示に従って各種の情報を表示する。なお、入力部３４及び表示部３５は一体として構成されたタッチパネルであってもよい。読み取り部３６は、可搬型記憶媒体３ａに記憶された情報を読み取る。記憶部３２に記憶される制御プログラム及びデータは、制御部３１が読み取り部３６を介して可搬型記憶媒体３ａから読み取って記憶部３２に記憶されてもよい。また、制御部３１が通信部３３を介してネットワークＮ経由で外部装置から制御プログラム及びデータをダウンロードして記憶部３２に記憶してもよい。更に、制御部３１が半導体メモリ３ｂから制御プログラム及びデータを読み出してもよい。
【0057】
図１０は、実施形態２のサーバ３０による判定処理手順の一例を示すフローチャート、図１１Ａ～図１１Ｄは画面例を示す模式図である。図１０では左側にユーザ端末４０が行う処理を、右側にサーバ３０が行う処理をそれぞれ示す。本実施形態では、検査キット２０を用いた検査を行いたいユーザ（被検者）は、例えば自宅等で被検査物を採取し、被検査物を検査キット２０の滴下領域２１に滴下する。例えば被検者自身又は被検者の家族等（以下ではユーザという）が被検者の鼻腔ぬぐい液、咽頭ぬぐい液、鼻水、尿、唾液等の被検査物を採取し、検査キット２０の滴下領域２１に滴下する。そしてユーザは、例えば検査キット２０の使用説明書に記載してある検査時間（検査に要する時間）待機した後、又は検査キット２０の判定領域２２に検査終了ラインが出現した後、ユーザ端末４０を用いて検査結果判定アプリ４２ａを起動させる。なお、ユーザは、検査時間が分からない場合又は検査終了ラインの出現が分からない場合には、被検査物を滴下領域２１に滴下した後の任意のタイミングで検査結果判定アプリ４２ａを起動させてもよい。ユーザ端末４０の制御部４１は、検査結果判定アプリ４２ａを実行した場合、カメラ４６を起動し（Ｓ４１）、カメラ４６による動画の撮影を開始する。
【0058】
制御部４１は、例えば図１１Ａに示すような案内画面を表示部４５に表示する（Ｓ４２）。案内画面は、検査キット２０の判定領域２２（判定ライン及び検査終了ライン）の撮影（静止画の撮影）を案内するメッセージを表示する。また案内画面は、カメラ４６による撮影画像（動画及び静止画）を表示する画像欄と、静止画の撮影を指示するための撮影ボタンとを有する。制御部４１は、カメラ４６にて取得する動画を案内画面中の画像欄に逐次表示し、ユーザは、画像欄に表示された動画を確認し、検査キット２０の上面が撮影できる状態で入力部４４を介して撮影ボタンを操作する。案内画面において撮影ボタンが操作された場合、制御部４１は、カメラ４６による静止画の撮影指示を受け付け、検査キット２０の上面の撮影画像（静止画）を取得する。よって、制御部４１は、案内画面を介して静止画の撮影指示を受け付けたか否かを判断しており（Ｓ４３）、撮影指示を受け付けていないと判断した場合（Ｓ４３：ＮＯ）、案内画面の表示を継続する。
【0059】
静止画の撮影指示を受け付けたと判断した場合（Ｓ４３：ＹＥＳ）、制御部４１は、カメラ４６による静止画の撮影を行い、検査キット２０の上面の撮影画像を取得する（Ｓ４４）。制御部４１は、図１１Ｂに示すように、取得した撮影画像（静止画）を案内画面中の画像欄に表示する（Ｓ４５）。図１１Ｂに示す案内画面は、検査キット２０の撮影画像（静止画）を表示し、表示した撮影画像をサーバ３０へ送信するか否かを問うメッセージを表示する。また案内画面は、撮影画像の送信を指示するための送信ボタンと、検査キット２０の撮影画像の撮り直しを指示するための撮り直しボタンとを有する。ユーザは、画像欄に表示された撮影画像をサーバ３０へ送信する場合、入力部４４を介して送信ボタンを操作することにより、撮影画像のサーバ３０への送信を指示し、撮影画像を撮り直す場合、入力部４４を介して撮り直しボタンを操作することにより、撮影画像の撮り直しを指示する。よって、制御部４１は、案内画面を介して撮影画像の送信指示を受け付けたか否かを判断しており（Ｓ４６）、送信指示を受け付けていないと判断した場合（Ｓ４６：ＮＯ）、即ち、撮り直しが指示された場合、ステップＳ４２の処理に戻り、図１１Ａに示す案内画面の表示に戻る。撮影画像の送信指示を受け付けたと判断した場合（Ｓ４６：ＹＥＳ）、制御部４１は、画像欄に表示中の撮影画像をサーバ３０へ送信する（Ｓ４７）。なお、制御部４１は、撮影画像と共に、自身のユーザ端末４０の情報（例えば宛先情報）をサーバ３０へ送信する。
【0060】
サーバ３０の制御部３１（画像取得部）は、ユーザ端末４０から検査キット２０の撮影画像を受信し、種別判別モデル３２ａを用いて、受信した撮影画像中の検査キット２０の種別を判定する（Ｓ４８）。ここでは、図５中のステップＳ１７と同様に、制御部３１は、撮影画像を種別判別モデル３２ａに入力し、種別判別モデル３２ａからの出力情報に基づいて、撮影画像中の検査キット２０の種別を特定する。検査キット２０の種別を特定した場合、制御部３１（判定部）は、特定した種別に応じた結果判別モデル３２ｂを特定し、特定した結果判別モデル３２ｂを用いて、受信した撮影画像中の検査キット２０による検査結果を判定する（Ｓ４９）。ここでは、図６中のステップＳ１９と同様に、制御部３１は、撮影画像を結果判別モデル３２ｂに入力し、結果判別モデル３２ｂからの出力情報に基づいて、撮影画像中の検査キット２０による検査結果が陽性であるか陰性であるかを判定する。具体的には、制御部３１は、検査結果が陽性であると判別すべき確率（陽性確率）を取得する。
【0061】
制御部３１は、取得した陽性確率が所定閾値以上（例えば８０％以上）であるか否かを判断する（Ｓ５０）。閾値以上であると判断した場合（Ｓ５０：ＹＥＳ）、制御部３１（出力部）は、判定した結果（ここでは陽性である検査結果）をユーザ端末４０へ送信する（Ｓ５１）。なお、制御部３１は、ユーザ端末４０から撮影画像と共に受信したユーザ端末４０の情報（宛先情報）を用いて判定結果（検査結果）をユーザ端末４０へ送信する。一方、取得した陽性確率が所定閾値未満であると判断した場合（Ｓ５０：ＮＯ）、制御部３１（出力部）は、陰性である検査結果をユーザ端末４０へ送信する（Ｓ５２）。
【0062】
ユーザ端末４０の制御部４１は、サーバ３０から判定結果（検査結果）を受信した場合、受信した検査結果を表示部４５に表示し（Ｓ５３）、処理を終了する。図１１Ｃはサーバ３０によって陽性であると判定された検査結果の表示例を示し、図１１Ｄはサーバ３０によって陰性であると判定された検査結果の表示例を示す。このような通知画面によって、ユーザ端末４０のユーザは、自身が撮影した検査キット２０による検査結果をサーバ３０から取得できる。よって、本実施形態では、自宅で検査キット２０を用いて検査を行う場合に、検査キット２０による検査結果の判定をサーバ３０で行うことができる。従って、ユーザは検査キット２０の使用方法について把握している必要がなく、より手軽に検査キット２０を使用することができる。また、例えばユーザ端末４０に、ユーザの身長、体重、血圧、体温、心拍数等の生体データを管理する健康管理アプリがインストールされている場合、制御部４１は、サーバ３０から受信した検査キット２０による検査結果を健康管理アプリに連携させてもよい。この場合、ユーザは使い慣れている健康管理アプリを介して、検査キット２０による検査結果を把握できるので利便性が向上する。
【0063】
本実施形態において、結果判別モデル３２ｂを、検査結果が陽性であると判別すべき確率（陰性確率）及び検査結果が陰性であると判別すべき確率（陰性確率）に加えて、判定不可とすべき確率（判定不可確率）を出力するように構成することもできる。例えば、検査終了ラインが出現していない状態の検査キット２０の撮影画像に対して判定不可とすべき確率として高い値が出力されるように結果判別モデル３２ｂを学習させてもよい。この場合、サーバ３０は、陽性確率及び陰性確率に基づいて検査結果が陽性又は陰性であると確定するだけでなく、判定不可確率が所定閾値以上（例えば５０％以上）である場合に、検査キット２０の撮影画像の再送をユーザ端末４０に要求するように構成してもよい。撮影画像の再送を要求されたユーザ端末４０は、例えば図１１Ａに示す案内画面の表示に戻り、再度検査キット２０の撮影画像を取得してサーバ３０へ送信し、サーバ３０は、受信した撮影画像に基づいて再度検査結果の判定を行うことができる。これにより、例えば、最初に検査キット２０を撮影したタイミングが検査時間の経過前であった場合、又は撮影画像が検査結果を判定できない画像であった場合等であっても、再度撮影された画像を用いて検査結果の判定を行い、検査キット２０の正確な検査結果をユーザに通知できる。
【0064】
本実施形態のユーザ端末４０において、ユーザによる操作に基づいて検査キット２０の静止画を取得する構成の代わりに、自動的に検査キット２０の静止画を撮影するように構成してもよい。即ち、カメラ４６によって検査キット２０の動画を撮影している場合に、高精度の静止画を撮影できるタイミングで自動的に検査キット２０の静止画を取得するようにユーザ端末４０を構成してもよい。この場合、ユーザは、検査キット２０の上面にユーザ端末４０をかざす（カメラ４６によって検査キット２０の動画を撮影する）だけで、検査キット２０の静止画を高精度に取得できる。よって、ユーザは、例えば図１１Ａに示す案内画面中の撮影ボタンを操作する必要がなく、ユーザの操作性がより向上する。
【0065】
本実施形態において、ユーザ端末４０は、被検者又は被検者の家族等の端末のほかに、医療機関等において検査者が使用する端末であってもよい。例えば１つの医療機関に１つのサーバ３０を設置しておき、この医療機関内の検査者が、ユーザ端末４０を用いて検査キット２０を撮影して撮影画像をサーバ３０へ送信し、サーバ３０から判定結果を取得する構成とすることができる。この場合、大規模な医療機関において、検査キット２０を使用して検査を行う場所が複数箇所有る場合であっても、それぞれの検査場所（例えば各診療科の診察室又は処置室等）で検査キット２０の撮影画像を取得してサーバ３０へ送信することにより、検査キット２０による正確な検査結果を得ることができる。また、ネットワークＮ上にサーバ３０を用意しておき、複数の医療機関の検査者が、ユーザ端末４０を用いて検査キット２０を撮影して撮影画像をサーバ３０へ送信し、サーバ３０から判定結果を取得する構成としてもよい。この場合、１つのサーバ３０を複数の医療機関における検査者で共有できる。また、新しい種類の検査キット２０が販売された場合であっても、サーバ３０を管理する管理者側で種別判別モデル３２ａ及び結果判別モデル３２ｂの更新を行うことができる。よって、医療機関側では判別モデル３２ａ，３２ｂの更新処理を行うことなく、最新の種別判別モデル３２ａ及び結果判別モデル３２ｂを使用した判定結果を得ることができる。
【0066】
（実施形態３）
実施形態２の検査システムにおいて、サーバ３０で判定した結果（検査キット２０による検査結果）が誤りである場合に訂正内容がユーザ端末４０からサーバ３０へ送信される構成を有する検査システムについて説明する。本実施形態の検査システムは、実施形態２の検査システムの各装置３０，４０と同様の装置によって実現されるので、構成については説明を省略する。図１２は、実施形態３のサーバ３０による判定処理手順の一例を示すフローチャート、図１３Ａ及び図１３Ｂは画面例を示す模式図である。図１２に示す処理は、図１０に示す処理においてステップＳ５３の後にステップＳ６１～Ｓ６５を追加したものである。図１０と同じステップについては説明を省略する。また図１２では、図１０中のステップＳ４１～Ｓ５２の図示を省略している。
実施形態２の検査システムにおいて、サーバ３０で判定した結果（検査キット２０による検査結果）が誤りである場合に訂正内容がユーザ端末４０からサーバ３０へ送信される構成を有する検査システムについて説明する。本実施形態の検査システムは、実施形態２の検査システムの各装置３０，４０と同様の装置によって実現されるので、構成については説明を省略する。図１２は、実施形態３のサーバ３０による判定処理手順の一例を示すフローチャート、図１３Ａ及び図１３Ｂは画面例を示す模式図である。図１２に示す処理は、図１０に示す処理においてステップＳ５３の後にステップＳ６１～Ｓ６５を追加したものである。図１０と同じステップについては説明を省略する。また図１２では、図１０中のステップＳ４１～Ｓ５２の図示を省略している。
【0067】
本実施形態において、実施形態２と同様に、ユーザ端末４０の制御部４１はステップＳ４１～Ｓ４７の処理を行い、サーバ３０の制御部３１はステップＳ４８～Ｓ５２の処理を行う。これにより、ユーザ端末４０で撮影された検査キット２０の撮影画像に基づいて、サーバ３０が検査キット２０による検査結果を判定し、判定した結果をユーザ端末４０に送信する。そして、ユーザ端末４０の制御部４１は、サーバ３０から受信した判定結果（検査結果）を表示部４５に表示する（Ｓ５３）。本実施形態のサーバ３０では、制御部３１は、検査キット２０による検査結果が陽性であると判断した場合、具体的には陽性確率が所定閾値以上であると判断した場合、図１３Ａに示すような検査結果画面を生成してユーザ端末４０へ送信する。これにより、ユーザ端末４０は、図１３Ａに示すような検査結果画面を表示部４５に表示する。図１３Ａに示す検査結果画面は、検査キット２０による検査結果が陽性と判定されたことを通知するメッセージと、検査結果の判定に用いた検査キット２０の撮影画像とを表示する。なお、サーバ３０の制御部３１は、検査キット２０による検査結果が陰性であると判断した場合、検査結果が陰性と判定されたことを通知する検査結果画面を生成してユーザ端末４０へ送信する。
【0068】
また検査結果画面は、通知した判定結果の訂正（修正）を指示するための訂正ボタンと、検査結果判定アプリ４２ａの終了を指示するための終了ボタンとを有する。よって、ユーザは、検査に用いた検査キット２０の判定領域２２（判定ライン）による検査結果を目視で判断し、自身の判断と、検査結果画面にて通知された判定結果とが一致するか否かを判断する。そしてユーザは、自身の判断と通知された判定結果とが一致する場合、終了ボタンを操作し、一致しない場合、訂正ボタンを操作する。制御部４１は、検査結果画面において入力部４４を介して訂正ボタンが操作された場合、通知された判定結果に対する訂正指示を受け付け、終了ボタンが操作された場合、検査結果判定アプリ４２ａの終了指示を受け付ける。
【0069】
制御部４１は、判定結果に対する訂正指示を受け付けたか否かを判断しており（Ｓ６１）、訂正指示を受け付けたと判断した場合（Ｓ６１：ＹＥＳ）、例えば図１３Ｂに示すような訂正受付画面を表示部４５に表示する（Ｓ６２）。訂正受付画面は、例えば判定結果がＡ型陽性である場合、図１３Ｂに示すように、判定結果に対して訂正可能な検査結果（訂正内容）を指定するための各ボタン（Ａ型Ｂ型陽性ボタン、陰性ボタン、Ｂ型のみ陽性ボタン）と、訂正処理を終了するためのキャンセルボタンとを表示する。よって、ユーザは、判定結果を訂正する場合、訂正したい内容に対応するボタンを操作し、判定結果を訂正しない場合、キャンセルボタンを操作する。
【0070】
訂正受付画面において入力部４４を介してキャンセルボタンが操作された場合、制御部４１は、訂正受付画面の表示を終了して検査結果画面の表示に戻す。訂正受付画面において訂正内容に対応するボタンが操作された場合、制御部４１は、操作されたボタンに対応する訂正内容を受け付ける（Ｓ６３）。即ち、制御部４１は、例えばＡ型Ｂ型陽性ボタンが操作された場合、Ａ型Ｂ型陽性への訂正指示を受け付ける。制御部４１は、受け付けた訂正内容と、検査結果画面に表示された検査キット２０の撮影画像とを対応付けてサーバ３０へ送信する（Ｓ６４）。
【0071】
サーバ３０の制御部３１は、ユーザ端末４０から訂正内容及び撮影画像を受信した場合、受信した訂正内容及び撮影画像を対応付けて、例えば記憶部３２に記憶し（Ｓ６５）、処理を終了する。なお、制御部４１は、検査結果画面を介して判定結果に対する訂正指示を受け付けていないと判断した場合（Ｓ６１：ＮＯ）、即ち、検査結果判定アプリ４２ａの終了指示を受け付けた場合、ステップＳ６２～Ｓ６４の処理をスキップして処理を終了する。サーバ３０に記憶された訂正内容及び撮影画像は、撮影画像中の検査キット２０の種別に対応する結果判別モデル３２ｂを再学習させるための教師データ（再学習用データ）に用いることができる。例えば、サーバ３０の制御部３１は、種別判別モデル３２ａを用いて、再学習用データの撮影画像中の検査キット２０の種別を判定し、判定した種別に対応する結果判別モデル３２ｂに対して、再学習用データの撮影画像及び訂正内容が示す検査結果を教師データとして再学習させることができる。これにより、より高精度に検査キット２０による検査結果を判別できる結果判別モデル３２ｂを得ることができる。
【0072】
本実施形態においても実施形態２と同様の効果が得られる。また本実施形態では、サーバ３０が判定した検査結果（判定結果）が誤っている場合に、サーバ３０がユーザ端末４０から正解の検査結果を取得することができる。よって、サーバ３０は、ユーザ端末４０から正解の検査結果及び検査キット２０の撮影画像を取得することができ、結果判別モデル３２ｂを再学習させるための教師データを収集することができる。また、収集した教師データを用いて結果判別モデル３２ｂを再学習させた場合には、より高精度な結果判別モデル１２ｂを実現できる。
【0073】
（実施形態４）
実施形態２の検査システムにおいて、ユーザ端末４０が検査キット２０の撮影画像をサーバ３０へ送信する際に、ユーザ端末４０の現在位置を示す位置情報も送信する構成を有する検査システムについて説明する。本実施形態の検査システムは、実施形態２の検査システムの各装置３０，４０と同様の装置によって実現されるので、構成については説明を省略する。図１４は、実施形態４のサーバ３０による判定処理手順の一例を示すフローチャートである。図１４に示す処理は、図１０に示す処理においてステップＳ４７の代わりにステップＳ７１～Ｓ７２を追加し、ステップＳ５１の後にステップＳ７３を追加したものである。図１０と同じステップについては説明を省略する。また図１４では、図１０中のステップＳ４１～Ｓ４５の図示を省略している。
実施形態２の検査システムにおいて、ユーザ端末４０が検査キット２０の撮影画像をサーバ３０へ送信する際に、ユーザ端末４０の現在位置を示す位置情報も送信する構成を有する検査システムについて説明する。本実施形態の検査システムは、実施形態２の検査システムの各装置３０，４０と同様の装置によって実現されるので、構成については説明を省略する。図１４は、実施形態４のサーバ３０による判定処理手順の一例を示すフローチャートである。図１４に示す処理は、図１０に示す処理においてステップＳ４７の代わりにステップＳ７１～Ｓ７２を追加し、ステップＳ５１の後にステップＳ７３を追加したものである。図１０と同じステップについては説明を省略する。また図１４では、図１０中のステップＳ４１～Ｓ４５の図示を省略している。
【0074】
本実施形態において、実施形態２と同様に、ユーザ端末４０の制御部４１はステップＳ４１～Ｓ４６の処理を行う。そして、ユーザ端末４０の制御部４１は、案内画面を介して撮影画像の送信指示を受け付けたと判断した場合（Ｓ４６：ＹＥＳ）、自身のユーザ端末４０の現在位置を示す位置情報を取得する（Ｓ７１）。例えばユーザ端末４０がＧＰＳ（Global Positioning System ）衛星から送信される電波を受信するＧＰＳアンテナを有する場合、制御部４１は、ＧＰＳアンテナを介して受信した電波に基づいて現在位置を取得する。また例えば、制御部４１は、入力部４４を介したユーザからの入力によって位置情報を取得してもよい。この場合、制御部４１は、例えば日本における都道府県のいずれか、又は東北地方、関東地方、近畿地方等の地方のいずれかを選択するための選択画面を表示部４５に表示し、選択画面を介して位置情報の選択を受け付けるように構成してもよい。なお、現在位置の取得方法は、これらの方法に限定されない。制御部４１は、取得した位置情報と、案内画面に表示中の撮影画像とを対応付けてサーバ３０へ送信する（Ｓ７２）。
【0075】
サーバ３０の制御部３１（位置取得部）は、ユーザ端末４０から位置情報及び撮影画像を受信し、受信した撮影画像に基づいてステップＳ４８～Ｓ５２の処理を行う。これにより、ユーザ端末４０で撮影された検査キット２０の撮影画像に基づいてサーバ３０が判定した検査結果をユーザ端末４０に送信できる。そして、ユーザ端末４０の制御部４１は、サーバ３０から受信した判定結果（検査結果）を表示する（Ｓ５３）。
【0076】
本実施形態のサーバ３０では、制御部３１（計数部）は、ステップＳ５１の処理後、ユーザ端末４０から受信していた位置情報に基づいて、この位置情報が示す位置を含む地域を特定し、特定した地域に対応する陽性数に１を加算する（Ｓ７３）。即ち、サーバ３０は、陽性の検査結果が生じた場合に、ユーザ端末４０の地域（位置情報）毎の陽性数（発症数）を計数する。なお、地域とは、例えば日本における都道府県であってもよく、東北地方、関東地方、近畿地方等の地方であってもよい。このようにサーバ３０が地域毎の発症数（陽性数）を計数することにより、インフルエンザ等の病気の流行傾向等を予測できる。制御部３１は、予め設定された複数の地域のそれぞれに対応する陽性数を例えば記憶部３２に記憶しており、記憶部３２に記憶してある各地域の陽性数に１を加算することにより、地域毎の陽性数を計数する。なお、制御部３１は、日付毎に各地域の陽性数を計数してもよいし、１日のうちの所定時間帯毎に各地域の陽性数を計数してもよい。
【0077】
本実施形態においても実施形態２と同様の効果が得られる。また本実施形態では、サーバ３０がユーザ端末４０から受信した撮影画像に基づいて検査結果が陽性であると判断した数（陽性数）を地域毎に計数できる。また、本実施形態の構成は、実施形態３の検査システムにも適用でき、実施形態３の検査システムに適用した場合であっても同様の効果が得られる。
【0078】
（実施形態５）
実施形態１の検査装置１０において、検査キット２０の種別毎に検査キット２０の使用数を計数する構成を有する検査装置１０について説明する。本実施形態の検査装置は、実施形態１の検査装置１０と同様の構成を有するので、構成については説明を省略する。図１５は、実施形態５の検査装置１０による判定処理手順の一例を示すフローチャートである。図１５に示す処理は、図５及び図６に示す処理においてステップＳ１７及びステップＳ１８の間にステップＳ８１を追加したものである。図５及び図６と同じステップについては説明を省略する。また図１５では、図６中の各ステップの図示を省略している。
実施形態１の検査装置１０において、検査キット２０の種別毎に検査キット２０の使用数を計数する構成を有する検査装置１０について説明する。本実施形態の検査装置は、実施形態１の検査装置１０と同様の構成を有するので、構成については説明を省略する。図１５は、実施形態５の検査装置１０による判定処理手順の一例を示すフローチャートである。図１５に示す処理は、図５及び図６に示す処理においてステップＳ１７及びステップＳ１８の間にステップＳ８１を追加したものである。図５及び図６と同じステップについては説明を省略する。また図１５では、図６中の各ステップの図示を省略している。
【0079】
本実施形態において、検査装置１０の制御部１１は、実施形態１と同様にステップＳ１１～Ｓ１７の処理を行う。そして、本実施形態の検査装置１０では、制御部１１は、ステップＳ１７で判定した検査キット２０の種別に対応する検査キット２０の使用数に１を加算する（Ｓ８１）。これにより、検査装置１０によって検査結果が判定される検査キット２０の使用数を種別毎に計数できる。なお、制御部１１は、検査キット２０の種別毎に対応する使用数を例えば記憶部１２に記憶しており、記憶部１２に記憶してある各種別の使用数に１を加算することにより、種別毎の使用数を計数する。また制御部１１は、日付毎に各種別の使用数を計数してもよいし、１週間又は１ヶ月等の所定期間毎に各種別の使用数を計数してもよい。ステップＳ８１の処理後、制御部１１は、実施形態１と同様にステップＳ１８以降の処理を行う。
【0080】
本実施形態においても実施形態１と同様の効果が得られる。また本実施形態では、検査装置１０が検査結果を判定した検査キット２０について、種別毎の使用数を計数できる。よって、それぞれの種別の検査キット２０について実際の使用数を把握できるので、検査キット２０の在庫管理が容易となり、次に購入すべき仕入数の決定が容易となる。また、各検査キット２０の在庫数を把握できるので、例えば在庫数が所定数未満となった場合に、販売元のメーカに自動的に発注する機能を検査装置１０に設けることもできる。
【0081】
本実施形態の構成は、実施形態２～４の検査システムにも適用できる。なお、実施形態２～４の検査システムに適用した場合、例えば被検者が自宅等で使用した検査キット２０について、種別毎の使用数を計数できる。よって、例えばメーカ毎のシェアを把握することができる。また、各メーカは、種別毎の使用数に基づいて、次に製造すべき検査キット２０の製造数を適正に決定でき、過剰な在庫の発生を抑制できる。
【0082】
（実施形態６）
実施形態２の検査システムにおいて、サーバ３０がユーザ端末４０から受信した撮影画像に基づいて、撮影画像中の検査キット２０の使用期限に関する情報を取得し、使用期限が経過していた場合にその旨をユーザ端末４０のユーザに通知する構成を有する検査システムについて説明する。本実施形態の検査システムは、実施形態２の検査システムの各装置３０，４０と同様の装置によって実現されるので、構成については説明を省略する。図１６は、実施形態６のサーバ３０による判定処理手順の一例を示すフローチャートである。図１６に示す処理は、図１０に示す処理においてステップＳ４８及びステップＳ４９の間にステップＳ９１を追加し、ステップＳ４９及びステップＳ５０の間にステップＳ９２～Ｓ９３を追加したものである。図１０と同じステップについては説明を省略する。また図１６では、図１０中のステップＳ４１～Ｓ４６の図示を省略している。
実施形態２の検査システムにおいて、サーバ３０がユーザ端末４０から受信した撮影画像に基づいて、撮影画像中の検査キット２０の使用期限に関する情報を取得し、使用期限が経過していた場合にその旨をユーザ端末４０のユーザに通知する構成を有する検査システムについて説明する。本実施形態の検査システムは、実施形態２の検査システムの各装置３０，４０と同様の装置によって実現されるので、構成については説明を省略する。図１６は、実施形態６のサーバ３０による判定処理手順の一例を示すフローチャートである。図１６に示す処理は、図１０に示す処理においてステップＳ４８及びステップＳ４９の間にステップＳ９１を追加し、ステップＳ４９及びステップＳ５０の間にステップＳ９２～Ｓ９３を追加したものである。図１０と同じステップについては説明を省略する。また図１６では、図１０中のステップＳ４１～Ｓ４６の図示を省略している。
【0083】
本実施形態において、実施形態２と同様に、ユーザ端末４０の制御部４１はステップＳ４１～Ｓ４７の処理を行い、サーバ３０の制御部３１はステップＳ４８の処理を行う。そして、本実施形態のサーバ３０では、制御部３１（期限取得部）は、ユーザ端末４０から受信した撮影画像から、撮影画像中の検査キット２０の使用期限に関する情報（使用期限情報）を取得する（Ｓ９１）。例えば使用期限情報（使用期限の年月日）を各検査キット２０の上面に印字しておき、制御部３１は、撮影画像から使用期限情報を読み取ってもよい。また、各検査キット２０のコード２３が使用期限情報を含む場合、制御部３１は、撮影画像から読み取ったコード２３の情報から使用期限情報を取得してもよい。また、検査キット２０の製品番号又はロット番号等のキット情報を各検査キット２０の上面に印字しておき、制御部３１は、撮影画像からキット情報を読み取り、読み取ったキット情報に対応する使用期限を特定してもよい。この場合、検査キット２０のキット情報に対応する使用期限の情報を予め記憶部３２に記憶しておく。また、各検査キット２０のコード２３にキット情報を含め、撮影画像から読み取ったコード２３の情報からキット情報を取得し、取得したキット情報に対応する使用期限の情報を取得してもよい。
【0084】
サーバ３０の制御部３１は、使用期限情報を取得した後、ステップＳ４９の処理を行い、受信した撮影画像中の検査キット２０による検査結果を判定する。そして、制御部３１（判断部）は、ステップＳ９１で取得した使用期限情報に基づいて、使用期限が経過しているか否かを判断する（Ｓ９２）。例えば制御部３１は、この時点の現在日時と使用期限とを比較し、使用期限が経過しているか否かを判断する。また制御部３１は、ユーザ端末４０から撮影画像を受信した受信日時と使用期限とを比較し、使用期限が経過しているか否かを判断してもよく、ユーザ端末４０から受信した撮影画像に撮影日時の情報が含まれる場合、撮影日時と使用期限とを比較し、使用期限が経過しているか否かを判断してもよい。
【0085】
制御部３１は、使用期限が経過していると判断した場合（Ｓ９２：ＹＥＳ）、使用期限が経過していることを通知するためのメッセージ（期限通知情報）を生成する（Ｓ９３）。使用期限が経過していないと判断した場合（Ｓ９２：ＮＯ）、制御部３１はステップＳ９３の処理をスキップする。そして、制御部３１は、ステップＳ４９で取得した陽性確率が所定閾値以上であるか否かを判断し（Ｓ５０）、閾値以上であると判断した場合（Ｓ５０：ＹＥＳ）、陽性である検査結果を、ステップＳ９３で生成したメッセージ（期限通知情報）と共にユーザ端末４０へ送信する（Ｓ５１）。また制御部３１は、陽性確率が所定閾値未満であると判断した場合（Ｓ５０：ＮＯ）、陰性である検査結果を、ステップＳ９３で生成したメッセージ（期限通知情報）と共にユーザ端末４０へ送信する（Ｓ５２）。これにより、ユーザ端末４０の制御部４１は、サーバ３０による判定結果（検査結果）と共に、使用期限が経過していた場合にはその旨を通知するメッセージを表示する（Ｓ５３）。よって、使用期限が経過している検査キット２０をユーザが誤って使用した場合に、サーバ３０はその旨をユーザ（被検者）に通知できる。よって、ユーザは、再度使用期限が経過していない検査キット２０を用いて検査を行うことができ、正確な検査結果を得ることができる。
【0086】
本実施形態においても実施形態２と同様の効果が得られる。また本実施形態では、サーバ３０がユーザ端末４０から受信した撮影画像に基づいて検査キット２０の使用期限が経過していないことを確認できる。また、使用期限が経過していた場合に、サーバ３０からユーザ端末４０へ使用期限が経過していることが通知されるので、ユーザは、使用期限が経過した検査キット２０を使用していたことを把握できる。また、本実施形態の構成は、実施形態３～４の検査システムにも適用でき、実施形態３～４の検査システムに適用した場合であっても同様の効果が得られる。
【0087】
（実施形態７）
実施形態２の検査システムにおいて、サーバ３０がユーザ端末４０から受信した撮影画像に基づいて、撮影画像中の検査キット２０による検査結果が陽性であると判定した場合に、治療可能な医療機関の情報又は市販薬の情報等をユーザ端末４０のユーザに提供する構成を有する検査システムについて説明する。本実施形態の検査システムは、実施形態２の検査システムの各装置３０，４０と同様の装置によって実現されるので、構成については説明を省略する。図１７は、実施形態７のサーバ３０による判定処理手順の一例を示すフローチャートである。図１７に示す処理は、図１０に示す処理においてステップＳ５１の前にステップＳ１０１を追加したものである。図１０と同じステップについては説明を省略する。また図１７では、図１０中のステップＳ４１～Ｓ４６の図示を省略している。
実施形態２の検査システムにおいて、サーバ３０がユーザ端末４０から受信した撮影画像に基づいて、撮影画像中の検査キット２０による検査結果が陽性であると判定した場合に、治療可能な医療機関の情報又は市販薬の情報等をユーザ端末４０のユーザに提供する構成を有する検査システムについて説明する。本実施形態の検査システムは、実施形態２の検査システムの各装置３０，４０と同様の装置によって実現されるので、構成については説明を省略する。図１７は、実施形態７のサーバ３０による判定処理手順の一例を示すフローチャートである。図１７に示す処理は、図１０に示す処理においてステップＳ５１の前にステップＳ１０１を追加したものである。図１０と同じステップについては説明を省略する。また図１７では、図１０中のステップＳ４１～Ｓ４６の図示を省略している。
【0088】
本実施形態において、実施形態２と同様に、ユーザ端末４０の制御部４１はステップＳ４１～Ｓ４７の処理を行い、サーバ３０の制御部３１はステップＳ４８～Ｓ５０の処理を行う。そして、本実施形態のサーバ３０では、制御部３１は、取得した陽性確率が所定閾値以上であると判断した場合（Ｓ５０：ＹＥＳ）、陽性であると判定された病気に対応して治療が可能な医療機関又は診療科の情報（医療機関情報、紹介情報）を生成する（Ｓ１０１）。例えばサーバ３０の記憶部３２に、検査キット２０の種別又は検査キット２０による検査対象物に対応して、それぞれの病気の治療が可能な医療機関又は診療科の情報を記憶させておく。そして制御部３１は、ステップＳ４８で判定した検査キット２０の種別に対応する医療機関又は診療科の情報を記憶部３２から読み出す。そして制御部３１は、読み出した医療機関又は診療科の情報と、判定した検査結果（ここでは陽性である検査結果）とをまとめてユーザ端末４０へ送信する（Ｓ５１）。これにより、ユーザ端末４０の制御部４１は、サーバ３０による判定結果（検査結果）と共に、治療可能な医療機関又は診療科の情報を表示する（Ｓ５３）。なお、ユーザ端末４０のユーザに提供する情報は、医療機関又は診療科の情報のほかに、市販薬又は薬局の情報を含んでもよい。
【0089】
本実施形態においても実施形態２と同様の効果が得られる。また本実施形態では、サーバ３０がユーザ端末４０から受信した撮影画像に基づいて検査結果が陽性であると判断した場合に、ユーザ（被検者）に医療機関又は診療科の情報、或いは市販薬又は薬局の情報等を提供でき、医療機関の受診又は市販薬の服用を提案できる。また、本実施形態の構成は、実施形態３～４，６の検査システムにも適用でき、実施形態３～４，６の検査システムに適用した場合であっても同様の効果が得られる。
【0090】
（実施形態８）
実施形態１の検査装置１０において、種別判別モデル１２ａの出力層に、判別対象の種別のいずれかに判別できない（判別不可能である）と判断すべき確率を出力する出力ノードを設けた構成について説明する。本実施形態の検査装置１０は、種別判別モデル１２ａ以外は、実施形態１の検査装置１０と同様の構成を有するので、構成については説明を省略する。なお、本実施形態の種別判別モデル１２ａは、判別対象として学習させた検査キット２０の種別のいずれであるか、又は判別対象の種別に判別できない（判別不可能である）ことを判別するように構成されている。よって、種別判別モデル１２ａにおいて、出力層は判別対象の種別の数に１を加算した数のノードを有し、１つのノードは、入力された撮影画像中の検査キット２０の種別が判別対象の種別ではないと判断すべき確率を出力する。
実施形態１の検査装置１０において、種別判別モデル１２ａの出力層に、判別対象の種別のいずれかに判別できない（判別不可能である）と判断すべき確率を出力する出力ノードを設けた構成について説明する。本実施形態の検査装置１０は、種別判別モデル１２ａ以外は、実施形態１の検査装置１０と同様の構成を有するので、構成については説明を省略する。なお、本実施形態の種別判別モデル１２ａは、判別対象として学習させた検査キット２０の種別のいずれであるか、又は判別対象の種別に判別できない（判別不可能である）ことを判別するように構成されている。よって、種別判別モデル１２ａにおいて、出力層は判別対象の種別の数に１を加算した数のノードを有し、１つのノードは、入力された撮影画像中の検査キット２０の種別が判別対象の種別ではないと判断すべき確率を出力する。
【0091】
図１８及び図１９は、実施形態８の検査装置１０による判定処理手順の一例を示すフローチャートである。図１８及び図１９に示す処理は、図５及び図６に示す処理においてステップＳ１７及びステップＳ１８の間にステップＳ１１１～Ｓ１１３を追加したものである。図５及び図６と同じステップについては説明を省略する。本実施形態において、検査装置１０の制御部１１は、実施形態１と同様にステップＳ１１～Ｓ１７の処理を行う。なお、本実施形態の種別判別モデル１２ａは、撮影画像中の検査キット２０の種別が、判別対象の種別のいずれであるか、又は判別不可能であるかを判別する。制御部１１は、種別判別モデル１２ａからの出力情報に基づいて、撮影画像中の検査キット２０の種別が、判別対象の種別のいずれであるかを判定できた（判定可能）か否かを判断する（Ｓ１１１）。判定できたと判断した場合（Ｓ１１１：ＹＥＳ）、制御部１１は、ステップＳ１８以降の処理を行う。
【0092】
判定できないと判断した場合（Ｓ１１１：ＮＯ）、制御部１１は、判定できないことを示すエラーメッセージを表示部１５に表示してエラー通知を行う（Ｓ１１２）。例えば制御部１１は、表示部１５に表示される検査結果画面において、判定対象の検査キット２０に対応する表示領域のステータス情報として、「種別判定不能」等のエラーメッセージを表示する。また、制御部１１は、エラーメッセージを表示するだけでなく、通知用ライト１６を点灯又は点滅させることにより、エラーの発生を通知してもよく、検査装置１０が音声出力装置を有する場合、音声出力装置による音声出力によってエラーの発生を通知してもよい。
【0093】
種別を判別できない検査キット２０については、例えば検査者が目視で検査結果を確認し、入力部１４を介して検査結果を入力する。よって、制御部１１は、エラー通知を行った検査キット２０に対して検査結果の入力を受け付けたか否かを判断しており（Ｓ１１３）、受け付けていないと判断した場合（Ｓ１１３：ＮＯ）、エラー通知を継続する（Ｓ１１２）。なお、例えば入力部１４を介してエラー通知の終了が指示された場合、制御部１１はエラー通知を終了してもよい。検査結果の入力を受け付けたと判断した場合（Ｓ１１３：ＹＥＳ）、制御部１１は、ステップＳ２７の処理に移行し、入力された検査結果を所定の装置（例えば電子カルテシステム）へ送信し（Ｓ２７）、このエリアに対する処理を終了する。
【0094】
本実施形態においても実施形態１と同様の効果が得られる。また本実施形態では、種別判別モデル１２ａによって種別を判別できない検査キット２０については、検査者による手入力によって検査結果を入力でき、電子カルテシステムに検査結果を登録できる。検査キット２０は日々新しい種別のキットが販売されている。このような状況において、既に種別判別モデル１２ａで学習済みの検査キット２０については自動的に検査結果の判定を行うことができ、学習済みでない検査キット２０については検査者が目視によって検査結果の判定を行う。よって、検査者は、種別判別モデル１２ａで学習済みでない種別の検査キット２０についてのみ目視で検査結果の判定を行えばよく、検査者が検査を行う際の負担が軽減できる。
【0095】
本実施形態の構成は、実施形態５の検査装置１０、実施形態２～４，６～７の検査システムにも適用できる。なお、実施形態２～４，６～７の検査システムに適用した場合、例えばサーバ３０が、ユーザ端末４０から受信した撮影画像に基づいて、種別判別モデル３２ａを用いて撮影画像中の検査キット２０の種別を判定した場合に、判別対象の種別のいずれであるかを判定できた場合は、判定した種別の結果判別モデル３２ｂを用いて、撮影画像中の検査キット２０による検査結果を判定する。一方、判別対象の種別のいずれであるかを判定できなかった場合は、サーバ３０では判別できないことを示すエラーメッセージをユーザ端末４０へ送信してエラー通知を行う。これにより、サーバ３０は、ユーザ端末４０のユーザに対して、ユーザから送信された撮影画像中の検査キット２０による検査結果として、陽性又は陰性だけでなく、判別不可能であることを通知できる。
【0096】
（実施形態９）
上述した実施形態１～８では、検査キット２０を使用して検査を行った際に、検査キット２０による検査結果を検査装置１０又はサーバ３０で正確に判定する構成であった。このほかに、例えば製造メーカにおいて、検査キット２０の出荷前に行う品質検査に検査装置１０又はサーバ３０を用いることもできる。例えば出荷前の検査キット２０を撮影し、種別判別モデル１２ａ，３２ａを用いて撮影画像中の検査キット２０の種別を判定し、適切に判定できるか否かに応じて合格品又は不合格品に判別することができる。よって、従来目視で行っていた品質検査を検査装置１０又はサーバ３０を用いて自動で行うことにより、品質検査を効率良く行うことができると共に、品質にばらつきが少ない検査キット２０を提供できる。
上述した実施形態１～８では、検査キット２０を使用して検査を行った際に、検査キット２０による検査結果を検査装置１０又はサーバ３０で正確に判定する構成であった。このほかに、例えば製造メーカにおいて、検査キット２０の出荷前に行う品質検査に検査装置１０又はサーバ３０を用いることもできる。例えば出荷前の検査キット２０を撮影し、種別判別モデル１２ａ，３２ａを用いて撮影画像中の検査キット２０の種別を判定し、適切に判定できるか否かに応じて合格品又は不合格品に判別することができる。よって、従来目視で行っていた品質検査を検査装置１０又はサーバ３０を用いて自動で行うことにより、品質検査を効率良く行うことができると共に、品質にばらつきが少ない検査キット２０を提供できる。
【0097】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって、制限的なものでは無いと考えられるべきである。本開示の範囲は、上記した意味では無く、請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【0098】
１０ 検査装置
１１ 制御部
１５ 表示部
１７ カメラ
２０ 検査キット
３０ サーバ
３１ 制御部
３３ 通信部
４０ ユーザ端末
４１ 制御部
１０ｂ 載置面
１２ａ，３２ａ 種別判別モデル
１２ｂ，３２ｂ 結果判別モデル
１１ 制御部
１５ 表示部
１７ カメラ
２０ 検査キット
３０ サーバ
３１ 制御部
３３ 通信部
４０ ユーザ端末
４１ 制御部
１０ｂ 載置面
１２ａ，３２ａ 種別判別モデル
１２ｂ，３２ｂ 結果判別モデル
【図1A】
【図1B】
【図2】
【図3A】
【図3B】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7A】
【図7B】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11A】
【図11B】
【図11C】
【図11D】
【図12】
【図13A】
【図13B】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18】
【図19】