JP2004130090A - コンピュータ援用患者診断決定支援システム - Google Patents

Abstract

【課題】　医師の診断決定を支援するためのシステムを提供する。
【解決手段】　システムは、臨床データと身体的又は生理的患者記録データとを受取るデータ収集インタフェースと、エキスパート医用ルールを格納するためのメモリと患者記録データを受取り、病変を明確化する情報を提供するコンピュータ援用検出ユニットとを備える。システム内の推論エンジンは、インタフェースからの臨床データと、医用ルールを格納するメモリからのエキスパートルールと、コンピュータ援用検出ユニットによって提供される情報とを受取り、意志決定を助けるための推奨案を提供する。システムは、医師が患者を診察している間に医師に推奨案を提供するように構成することもできる。
【選択図】　　　図１

Description

　本発明は、コンピュータ援用患者診断決定支援システムに関する。

　放射線医学の分野及び一般的医学における知識は、最も困難な領域においては取得することが困難であり、多くの場合、部分的かつ曖昧である。同様な症状及び病歴をもつ患者を診察する医師が異なる結論に到達することがみられる。このような相違は、医師が考慮に入れなければならない非常に大量の患者データに起因する。これらの相違はまた、医師の診断決定基準に関連した不確実性からも生じる。ある医療専門分野において、少数の専門家のみが、先端研究から診断決定モデルを定め、十分な成功見込みでそれらを使用することができる。そのようなモデルは、一連の収集され解析されたデータに基づいてどのような処置が患者に適用されるべきかを示す。そのようなデータは、例えば質問表（例えば、家族及び個人歴、患者の習慣又は症状などの）に対する回答である。これらのデータはまた、患者及び医用形成画像の解析により得られる記述的パラメータを含む所見とすることができ、そのような画像は種々の方法（例えば、Ｘ線マンモグラフィにおける微少石灰化の形状、造影剤を用いる磁気共鳴画像に現れる高密度領域、超音波走査による超音波画像信号の形状と質感など）を用いて取得されたものである。更に、これらのデータは、患者の臨床検査、代謝記録（例えば、心電図、脳造影図）、或いは患者から採取した細胞又は組織の細胞学的解析又は組織学的解析から得ることもできる。

　患者の診察の間、診断が定型的である場合或いは単一でかつ広く用いられる処置が存在する場合には、多くの医師は彼等の診断処置において高度の成果を得ることができる。他方、患者が非定型的であるか、或いは医師の経験が乏しい場合には、患者の診察プロセスにおける所定の段階で診断決定することが困難な場合がある。困難な場合には、専門家に問い合わせて診断決定の確認或いは提言をもらい、また患者の診察手順において次にどのような段階を行なうべきであるかを尋ねる。専門家の数は少なく、そのサービスに頼れる可能性は低い。更に、専門家の意見そのものに差異がある可能性がある。

　欧州特許出願第１，０３５，５０７号には、コンピュータ援用検出（ＣＡＤ）システムが開示されている。このシステムは、医用画像が読取られ解析されることを可能にする。このシステムは、病変の存在を示す可能性がある疑わしい領域を抽出するために、医用画像を読取り解析することを可能にする。病変についての定量的な情報のみが提供される。
欧州特許出願第１，０３５，５０７号

　従って、患者に関連する非常に大量のデータが考慮される必要がある場合に、患者を診察するときに医師の診断決定を支援するためのシステムに対する必要性がある。このシステムは、例えばマンモグラフィに使用されることができる。

　開示した本発明の１つの態様によると、コンピュータ援用患者診断決定支援システムは、臨床データと身体的又は生理的患者記録データとを受取るデータ収集インタフェースを備える。システムは更に、エキスパート医療ルールを格納するためのメモリと患者記録データを受取るコンピュータ援用検出ユニットとを備え、後者のユニットは病変を明確化する情報を提供する。システム内の推論エンジンは、インタフェースからの臨床データと、医療ルールを格納するメモリからのエキスパートルールと、コンピュータ援用検出ユニットによって提供される情報とを受取る。推論エンジンは、診断決定を支援するための推奨案を提供する。

　図を参照して、コンピュータ援用患者診断決定支援システム１０を説明する。図は、このシステムを図式的に示す。システム１０の基盤は、通常はコンピュータである。システム１０は、エキスパートルールを格納するためのメモリ１８と、臨床データ１４と患者に関する身体的又は生理的記録からのデータ１６とを受取るデータ収集用インタフェース１２とを備える。システム１０は更に、コンピュータ援用検出ユニット２０を備える。コンピュータ援用検出ユニット２０は、患者記録データ１６を受取り、その出力部に病変を明確化するデータ１７を提供する。システム１０内の推論エンジン２２は、臨床データ１４と、メモリ１８からのエキスパートルールと、更にコンピュータ援用検出ユニット２０によって提供される情報１７とを受取る。推論エンジン２２は、診断決定を支援するための推奨案を提供する。

　データ収集用インタフェース１２は、患者についての検体情報を含む患者の臨床データ１４を受取る。そのような情報には、患者の身長、体重又は年齢についてのデータが含まれる。また、臨床データ１４には、患者が以前にかかった疾患又は病気のような、患者についての臨床歴が含まれる。データ１４は、例えば、患者が埋めることができる質問表を用いて、ネットワークインタフェースを使用して収集される。データ１４はまた、医師が他のコンピュータからデータを受取ることができるネットワークに接続されており、医師は該データ１４を取得することができる。

　インタフェース１２は、患者についての身体的又は生理的データ１６を付加的に受取る。データ１６もまた患者についての情報であるが、医師次第で種々に解釈される。データ１６は、例えば患者の身体的診察時に医師によってなされた所見とすることができる。このデータはまた、医用画像形成装置により得られるデータとすることもできる。画像形成装置は、例えば、２次元、３次元（容積、又は画像及び時間）或いは４次元（例えば、容積及び時間）形式を有する画像を提供する。画像は、放射線と病巣との間の相互作用の種々の性質を利用する画像を提供するいくつかの画像形成装置から提供されることができる。画像は、例えば、医用スキャナからの画像、或いは患者の形態学的性状を提供するＸ線透視画像又は超音波画像であり、また、画像は、核医学装置、核共鳴画像形成装置或いは陽電子放出断層撮影で得られるものでもよい。

　これらのデータは、例えばＲＡＭメモリのようなデータバンクに格納される。患者診察の各段階において、医師は新しいデータ１４、１６を入力することができる。

　メモリ１８は、医師のためのエキスパートルールを格納する。医師或いは一群の病気について学習している医療専門家が、このルールを用いる。このエキスパートルールは、医師が診断決定支援のために使用する診断決定モデルの基盤となる。ルールを格納するメモリ１８は、ユーザである医師の経験によって蓄積された彼自身の専門知識に基づいたユーザ医師の診断決定支援モデルを含むことができる。また、該ルールは、関連する医療分野における専門家によって設定されたルールとすることができる利点がある。システム１０は、経験の浅い医師が、指針としてシステム１０の推奨案を用い、専門家の知識からの恩恵をうけることができる利点を有する。

　更に、複数の専門家によって設定されたルールを、メモリ１８内に組み入れることができる。この場合、医師はエキスパートルールのタイプを選択して推奨案を得ることができる。医師はまた、複数の推奨案を得ることができ、医師はそれらを比較することができる。

　コンピュータ援用検出（ＣＡＤ）ユニットは、その入力としてデータ１６を受取り、該ユニット２０は、その出力として病変の存在を明確化するデータ１７を提供する。データ１６は患者に関する情報であり、医師はその情報に基づいて患者を診察するプロセスにおける次の段階に進むための決定を信頼性をもって行なうことができる。出力データ１７は、病変の存在についての定量的な指標を構成する。例えば、入力部に提供されたデータ１６が医用画像形成装置により得られたものであるとき、コンピュータ援用検出ユニット２０は、その画像を読取って解析し、病変の存在を示す可能性のある疑わしい領域を抽出する。データ１７は、病変が癌性であるリスクを示す悪性度指数を含むことができる。データ１７はまた、患者の臓器上の病変の位置を含むことがきる。ユニット２０は更に、例えば医用画像形成装置によって提供されたデータの統合を行い、画像を解析するときに、検出或いは性状把握の精度の向上において医師を助ける。ユニット２０は、システム１０が患者記録１６と共に、関連する臨床データ１４を取込むことを可能にする。

　推論エンジン２２は、診断決定支援を助けるための推奨案を医師に提供する。推論エンジンは、患者を描写するデータを含む情報ベースを利用する。このようなデータは、インタフェース１２で受取った臨床データ１４と、コンピュータ援用検出ユニット２０によって提供されるデータ１７とを含む。推論エンジン２２は更に、メモリ１８からエキスパートルールを受取り、該推論エンジン２２は、該エキスパートルールを使用しかつデータ１４及び１７に基づいて、医師の推理と診断決定をシミュレートする。推論エンジン２２は例えばゼロ次のものであり、該推論エンジン２２は、その医者に、ある医師の推理を実行することによる推奨案を提供する。推論エンジン２２はまた、１次推論エンジンとすることができ、該推論エンジン２２は、意志決定プロセスの全体のツリー構造を再検討して、患者の検査における、初期には最も見込みのあるものではなかった仮説の検討を可能にする。更に、医師は、患者について取得した１組のデータから、それに相当する数の治療の決定につながる、異なる悪性度をもつ病変の幾つかの仮説の検討に導かれることができる。臨床上の仮説に至るデータ経路は、意志決定ツリーの形式で表されることができる。１つの付加的なデータ項目により、考慮にいれるべき仮説の数及びそれらの仮説の相対的な重みを修正することができる。次いで先に使用した意志決定ツリーが修正される。また、ファジイツリーのような他の方法も、ルール実行のために選択されることができる。ニューラルネットワークもまた、検査の間に収集されたデータの知識から出発するツリー構造の意志決定プロセスを構築するために使用することができる。

　システム１０の推論エンジン２２によって提供される推奨案は、患者に適用できる次の段階の、医師への指示である。システム１０によって提供される推奨案は、医者の診断決定が患者の健康にプラスの影響を与える確率を最適化する。推奨案は、例えば、患者についての他の情報を得るために新らたな医用画像を撮ることへの案内、針生検、外科処置への依頼、或いは特定の薬物の投与（化学療法）である。システム１０は、有効性の信頼指数或いは確率によって推奨案を増補することができる。この指数は、例えば、ツリー構造プロセスによるシミュレーション推理の種々の段階の間に、推論エンジン２２によって生成される。該システムはまた、複数の推奨案を、それぞれその有効性の確率の表示と共に提供することもできる。該システムによって提供される推奨案は、患者の診察において異なる医師によってなされる診断決定の間の差異を減少させる。

　システム１０は更に、エキスパートルールが格納されるメモリ１８内のエキスパートルールを充実させるためのインタフェース２４を備えるのが有利である。エキスパートルールは、数人の患者についてシステム１０を使用する前にメモリ１８に格納することができ、メモリ１８はまた、患者の診察の各段階において新しいエキスパートルールで更新されることができる。新しいルールは、例えばネットワーク或いはＣＤ−ＲＯＭのような記録手段からダウンロードされる。このことは、例えば、仮説、ルール及び結論を自然言語で導入することを可能にし或いはそれらを記録保存媒体（例えば、フレキシブル・ディスク又はＣＤ−ＲＯＭ）から取り込むことを可能にするネットワークインタフェースを用いて達成されることができる。インタプリタが、自然言語入力を、コンピュータ（例えば、プロローグ（Ｐｒｏｌｏｇ）のような言語を用いる）によって実行されることができるルールへ変換をする。

　システム１０は更に、例えば解剖病理学的解析の後に観察に基づいて得られた病変に関する真実の状態と、インタフェース１２で入力されユニット２０から出力されたデータとの間の比較からエキスパートルールを導き出すためのモジュール２６を備えることができ、該モジュール２６は該エキスパートルールをエキスパートルール格納メモリ１８に提供することができる。例えば、患者のデータ及び真実の状態から出発してツリー構造の意志決定プロセスを更新できる管理学習機構を使用することができる。具体的には、訓練によりその接続の重みを更新することが可能になる、パーセプトロン（Ｐｅｒｃｅｐｔｒｏｎ）型のニューラルネットワークを使用することができる。構築された新しいルールは、エキスパートルール格納メモリ１８を増補する。

　本発明のシステムは下記の利点を有する。該システムは、患者診察のプロセスを遂行するために医師が行なう必要がある診断決定に関する推奨案を医師に提供する。該システムは、患者に関する全てのデータ及び診断決定を行なうために医師によって用いられるルールを考慮に入れる。該システムによって提供される推奨案は、例えば、患者診察のプロセスでの早すぎる段階で医師が患者に手術するように決定することを回避し、より非侵襲的な手段により臓器組織試料を最初に取得する選択を与える。

　当業者は、本発明或いは本発明と等価なものの範囲から逸脱することなく、開示した実施形態の構造及び／又は機能及び／又は工程及び／又は方法及び／又は結果において種々の変更を行い或いは提案することができる。

患者診断決定支援システムの概略図。

符号の説明

　１０　コンピュータ援用患者診断決定支援システム
　１２　データ収集用インタフェース
　１４　臨床データ
　１６　患者記録データ
　１７　病変を明確化するデータ
　１８　エキスパートルールを格納するためのメモリ
　２０　コンピュータ援用検出ユニット
　２２　推論エンジン
　２４　エキスパートルールを充実させるためのインタフェース
　２６　エキスパートルールを導き出すためのモジュール

Claims (8)

1. コンピュータ援用患者診断決定支援システムであって、
   　（ａ）臨床データ（１４）と、身体的又は生理的患者記録データ（１６）とを受取るデータ収集インタフェース（１２）と、
   　（ｂ）エキスパートルールを格納するためのメモリ（１８）と、
   　（ｃ）前記患者記録データ（１６）を受取り、病変を明確化する情報（１７）を提供するコンピュータ援用検出ユニットと、
   　（ｄ）前記インタフェース（１２）からの前記臨床データ（１４）と、前記エキスパートルール格納用のメモリ（１８）からの前記エキスパートルールと、前記コンピュータ援用検出ユニット（２０）によって提供される前記情報（１７）とを受取り、診断決定支援推奨案を提供する推論エンジン（２２）と、
   を備えることを特徴とするシステム。
2. 前記臨床データ（１４）が、患者の性別、身長、体重、年齢、家族歴及び病歴を含むことを特徴とする、請求項１に記載のシステム。
3. 前記患者記録データ（１６）が、医用画像形成装置により取得されたデータを含むことを特徴とする、請求項１及び請求項２のいずれか１項に記載のシステム。
4. 前記データ（１７）が、悪性度指数を含むことを特徴とする、請求項３に記載のシステム。
5. 前記データ（１７）が、患者の臓器についての病変の位置を含むことを特徴とする、請求項３及び請求項４のいずれか１項に記載のシステム。
6. 前記データ（１７）が、患者の臓器についての病変の特性を含むことを特徴とする、請求項３から請求項５のいずれか１項に記載のシステム。
7. 該システムが、医療エキスパートルールで前記エキスパートルール格納メモリ（１８）を充実させるためのインタフェース（２４）を備えることを特徴とする、請求項１から請求項６のいずれか１項に記載のシステム。
8. 該システムが、病変の観察に基づいた真実の状態と、前記インタフェース（１２）で入力され前記コンピュータ援用検出ユニット（２０）から出力されたデータとの間の比較からエキスパートルールを導き出し、該エキスパートルールを前記エキスパートルール格納メモリ（１８）に提供するためのモジュール（２６）を備えることを特徴とする、請求項１から請求項７のいずれか１項に記載のシステム。

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