JP2018014059A - 医療情報処理システム及び医療情報処理方法 - Google Patents
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Abstract
Description
例示的な実施形態に係る医療情報処理方法の一つの態様は、データベースに基づいて処理を実行する人工知能エンジンを含むコンピュータを用いて行われる。コンピュータは、医用画像を含む医療情報を受け付ける。コンピュータは、データベースに基づいて、この医用画像を予め設定された2以上のカテゴリのいずれかに分類する。コンピュータは、この医療情報に基づいて、上記2以上のカテゴリのいずれかを選択する。医用画像が分類されたカテゴリと医療情報に基づき選択されたカテゴリとが一致しない場合、コンピュータは、医用画像を特異カテゴリに分類する。
典型的な医療情報処理方法に係る処理は、コンピュータによって実行される。このコンピュータは、人工知能エンジンを含む。コンピュータは、1以上のプロセッサを含む。プロセッサは、例えば、CPU(Central Processing Unit)、GPU(Graphics Processing Unit)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、プログラマブル論理デバイス(例えば、SPLD(Simple Programmable Logic Device)、CPLD(Complex Programmable Logic Device)、FPGA(Field Programmable Gate Array))等の回路を含む。プロセッサは、例えば、記憶装置(記憶回路)に格納されているプログラムを読み出して実行することにより所望の機能を実現する。
医療情報処理システムは、医療機関等から医療情報を受け付ける。医療情報処理システムは、医療機関等から送信された医療情報を受信する通信機器を含んでよい。また、医療情報処理システムは、記録媒体に記録された医療情報を読み取るデータリーダを含んでもよい。
人工知能エンジンは、周知情報、医療情報、医療知識等が格納されたデータベースに基づいて、ステップS1で受け付けられた医療情報に含まれる医用画像を分類する。この分類では、予め設定された2以上のカテゴリのいずれに医用画像が属するか判定される。
医療情報処理システム(人工知能エンジン又は他のプロセッサ)は、医療情報に含まれる所定の情報(例えば、診断名、検査データ等の医用画像以外の情報)に基づいて、ステップS2で選択肢となった2以上のカテゴリのいずれかを選択する。
医療情報処理システム(人工知能エンジン又は他のプロセッサ)は、ステップS2において医用画像が分類されたカテゴリと、ステップS3において選択されたカテゴリとが一致するか判定する。双方のカテゴリが一致する場合(S4:Yes)、処理はステップS6に移行し、双方のカテゴリが一致しない場合(S4:No)、処理はステップS5に移行する。
ステップS4において双方のカテゴリが一致しないと判定された場合(S4:No)、医療情報処理システム(人工知能エンジン又は他のプロセッサ)は、この医用画像を特異カテゴリに分類する。特異カテゴリとは、人工知能エンジンが実行するステップS2において、分類されるべきカテゴリに分類されなかった例外的な(特異な)医用画像に割り当てられるカテゴリである。具体的には、特異カテゴリとは、画像所見や画像解析結果が診断名や他の検査データ等と合致しないような医用画像が分類されるカテゴリである。
以上のような処理を複数の医用画像に適用することで、各カテゴリに属する医用画像が蓄積される。医療情報処理システムは、各カテゴリについて、それに属する医用画像群に基づき人工知能エンジンの機械学習を行う。
医療情報処理システム(人工知能エンジン)は、各カテゴリに属する医用画像群に基づいて医療知識を獲得する。この処理は、例えば、データマイニング、推論等の任意の処理を含んでよい。
医療情報処理システムは、ステップS7で獲得された医療知識をデータベースに格納する。このような医療知識は、例えば、ステップS2(医用画像の分類)、ステップS6(機械学習)、ステップS7(医療知識の獲得)等において利用することができる。また、獲得された医療知識を医療機関等に提供することも可能である。以上で、本例の説明を終了する。
上記した医療情報処理方法を実現するためのシステムについて説明する。例示的な医療情報処理システムの構成を図2及び図3に示す。
以上に例示した実施形態は、例えば人工知能による医用画像の分類結果が診断名と合致しない場合のように、人工知能によって医用画像が適切に分類されなかった場合、その医用画像を特異カテゴリに分類するよう構成されている。したがって、このような例外的な(特異な)医用画像を収集することができ、それらに基づいて機械学習を行うことが可能である。よって、このような例外性・特異性に着目せずに行われる従来の機械学習と比較して、人工知能の学習を効果的に行うことができる。それにより、人工知能を用いた推論やデータマイニングの精度・確度の向上を図ることが可能になる。
11 人工知能エンジン
111 分類処理部
112 選択処理部
113 一致判定部
114 特異判定部
115 分類調整部
116 知識獲得部
117 左右判別部
12 データベース
13 通信部
14 ユーザインターフェイス
15 制御部
20 通信回線
Claims (9)
- データベースに基づいて医療情報を処理する人工知能エンジンを含む医療情報処理システムであって、
医用画像を含む医療情報を受け付ける受付部と、
前記データベースに基づいて、前記医用画像を予め設定された2以上のカテゴリのいずれかに分類する第1分類処理部と、
前記医療情報に基づいて、前記2以上のカテゴリのいずれかを選択する選択処理部と、
前記第1分類処理部により特定されたカテゴリと前記選択処理部により選択されたカテゴリとが一致しない場合、前記医用画像を特異カテゴリに分類する第2分類処理部と
を備える医療情報処理システム。 - 前記第2分類処理部により前記特異カテゴリに分類された医用画像に基づいて、前記第1分類処理部の動作パラメータを調整する分類調整部を備える
ことを特徴とする請求項1に記載の医療情報処理システム。 - 前記分類調整部は、前記特異カテゴリに分類された医用画像に基づいて前記動作パラメータの第1の値を求め、且つ、前記第1分類処理部により特定されたカテゴリと前記選択処理部により選択されたカテゴリとが一致した医用画像に基づいて前記動作パラメータの第2の値を求める
ことを特徴とする請求項2に記載の医療情報処理システム。 - 前記第2分類処理部により前記特異カテゴリに分類された複数の医用画像に基づいて医療知識を獲得する知識獲得部を備える
ことを特徴とする請求項1〜3のいずれかに記載の医療情報処理システム。 - 前記知識獲得部は、前記特異カテゴリに分類された医用画像に基づいて第1の医療知識を獲得し、且つ、前記第1分類処理部により特定されたカテゴリと前記選択処理部により選択されたカテゴリとが一致した医用画像に基づいて第2の医療知識を獲得する
ことを特徴とする請求項4に記載の医療情報処理システム。 - 前記医用画像は、被検眼の画像である
ことを特徴とする請求項1〜5のいずれかに記載の医療情報処理システム。 - 前記データベースには、眼の解剖学的特徴を表す特徴情報が予め格納され、
前記人工知能エンジンは、前記特徴情報を含む前記データベースに基づいて処理を実行する
ことを特徴とする請求項6に記載の医療情報処理システム。 - 前記被検眼の画像が左眼画像であるか右眼画像であるか判別する左右判別部を備え、
前記特徴情報は、左眼の解剖学的特徴を表す左眼情報と、右眼の解剖学的特徴を表す右眼情報とを含み、
前記人工知能エンジンは、前記被検眼の画像が前記左眼画像であると判別された場合には少なくとも前記左眼情報に基づいて処理を実行し、前記被検眼の画像が前記右眼画像であると判別された場合には少なくとも前記右眼情報に基づいて処理を実行する
ことを特徴とする請求項7に記載の医療情報処理システム。 - データベースに基づいて処理を実行する人工知能エンジンを含むコンピュータを用いて医療情報を処理する方法であって、
前記コンピュータが、
医用画像を含む医療情報を受け付け、
前記データベースに基づいて、前記医用画像を予め設定された2以上のカテゴリのいずれかに分類し、
前記医療情報に基づいて、前記2以上のカテゴリのいずれかを選択し、
前記医用画像が分類されたカテゴリと前記医療情報に基づき選択されたカテゴリとが一致しない場合、前記医用画像を特異カテゴリに分類する
医療情報処理方法。
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