JP7238705B2 - 診療支援方法、診療支援システム、学習モデルの生成方法、および、診療支援プログラム - Google Patents
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Description
図1~図7を参照して、本発明の第1実施形態による診療支援システム100、および、診療支援方法、学習モデルの生成方法について説明する。
図1に示すように、第1実施形態における診療支援システム100は、複数の診療支援装置1とサーバ2とによって構成されている。診療支援装置1は、ネットワークNを介して、サーバ2と通信可能に構成されている。なお、診療支援装置1は、特許請求の範囲の「通信端末」の一例である。
図3に示すように、第1実施形態による診療支援システム100において、診療支援装置1は、診察情報取得部10、支援情報選択部30、特性情報データベース31、第2学習モデル生成部32、決定情報取得部40、決定情報データベース41、および、第2学習モデル更新部42を含む。また、サーバ2は、支援情報取得部20、医療情報データベース21、第1学習モデル生成部22、統計情報取得部50、統計情報データベース51、および、第1学習モデル更新部52を含むように構成されている。
図6に示すように、第2学習モデルM2は、特性情報Cと、複数の支援情報Bとが対応付けられるように、機械学習によって生成される。つまり、第2学習モデルM2は、支援情報取得部20によって出力された複数の支援情報Bに対してフィルタリングを行い、担当の医師および担当の医療施設の少なくとも一方に対応するように、支援情報Bを選択して取得するために機械学習によって生成された学習モデルである。たとえば、協調フィルタリングを用いて、複数の支援情報Bに対してフィルタリングを行う。
次に、図8を参照して、第1実施形態による第2学習モデルM2の生成方法に関する制御処理フローについて説明する。
図3に示すように、担当の医師による決定支援情報Dに基づいて、第2学習モデルM2は更新される。すなわち、担当の医師による支援情報Bに対する決定が行われるたびに、第2学習モデルM2が更新される。そして、担当の医師による決定支援情報Dと複数の診療支援装置1によって取得された複数の統計情報Eとに基づいて、特徴量が抽出され、類似度が取得される。つまり、担当の医師による決定支援情報Dが取得されるたびに、類似度についての更新が行われることによって第2学習モデルM2の更新が行われる。また、複数の医師および医療施設の少なくとも一方の各々に対応する複数の第2学習モデルM2に基づいて取得された決定支援情報Dに応じて、第2学習モデルM2が更新される。そして、複数の第2学習モデルM2の各々の決定支援情報Dに対して重みづけを付与するように第2学習モデルM2が更新される。つまり、複数の診療支援装置1によって取得された複数の特性情報Cおよび決定支援情報Dについて、決定支援情報Dが更新されると、類似度が更新される。類似度が更新されると、類似度の高い特性を有する診療支援装置1についての統計情報Eに重みづけがされた状態で、複数の統計情報Eに基づいて第2学習モデルM2が更新される。すなわち、類似度の高い特性を有する診療支援装置1によって取得された決定支援情報Dに対して重みづけを付与した状態で第2学習モデルM2が更新される。
次に、図9を参照して、第1実施形態による医療支援方法に関する制御処理フローについて説明する。
第1実施形態では、以下のような効果を得ることができる。
図10を参照して、第2実施形態による診療支援システム200の構成について説明する。この第2実施形態は、第2学習モデル生成部32を備えるように構成された第1実施形態とは異なり、担当の医師とは異なる医師による決定に基づいて取得された決定支援情報Dによって、学習がなされた第2学習モデルM202を予め備えるように構成されている。なお、図中において、上記第1実施形態と同様の構成の部分には、同一の符号を付して図示するとともに説明を省略する。
図10に示すように、本発明の第2実施形態による診療支援システム200は、診療支援装置201を備えるように構成されている。
第2実施形態では、以下のような効果を得ることができる。
なお、今回開示された実施形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した実施形態の説明ではなく特許請求の範囲によって示され、さらに特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更(変形例)が含まれる。
上記した例示的な実施形態は、以下の態様の具体例であることが当業者により理解される。
診断対象の症状に関する情報である症状情報と前記診断対象の臨床検査についての検査結果情報との少なくとも一方を含む情報である診察情報を取得するステップと、
前記診察情報と病名情報を含む複数の支援情報とが対応付けられた第1学習モデルに基づいて、取得された前記診察情報に対応する前記複数の支援情報を取得するステップと、
担当の医師および担当の医療施設の少なくとも一方の特性に関する情報である特性情報と、前記複数の支援情報とが対応付けられた第2学習モデルに基づいて、前記複数の支援情報のうちから、前記特性情報に対応する前記病名情報を含む前記支援情報を取得するステップと、を備える、診療支援方法。
前記支援情報は、前記病名情報に加えて、前記病名情報に対応する処置情報および処方情報の少なくとも一方を含む処置処方情報を含み、
前記特性情報に対応する前記病名情報を含む前記支援情報を取得するステップは、前記病名情報および前記処置処方情報の両方を含む前記支援情報を取得するステップである、項目1に記載の診療支援方法。
前記特性情報に対応する前記病名情報を含む前記支援情報を取得するステップは、前記担当の医師および前記担当の医療施設の少なくとも一方の地域および診療科を含む前記特性情報に対応する前記支援情報を取得するステップである、項目1または2に記載の診療支援方法。
前記特性情報に対応する前記病名情報を含む前記支援情報を取得するステップよりも後に、前記特性情報に対応する前記支援情報を、前記医師が決定可能なように表示して推薦するステップをさらに備える、項目1~3のいずれか1項に記載の診療支援方法。
前記特性情報に対応する前記病名情報を含む前記支援情報を取得するステップよりも後に、取得された前記特性情報に対応する前記支援情報のうちから前記医師により決定された前記病名情報を含む決定病名情報を取得するステップと、
前記決定病名情報に基づいて、前記第2学習モデルを更新するステップと、をさらに備える、項目1~4のいずれか1項に記載の診療支援方法。
前記第2学習モデルを更新するステップは、複数の前記医師および前記医療施設の少なくとも一方に対応する複数の前記第2学習モデルに基づいて取得された前記決定病名情報に応じて、前記第2学習モデルを更新するステップである、項目5に記載の診療支援方法。
前記第2学習モデルを更新するステップは、更新される際に、前記特性情報に基づいて、前記複数の第2学習モデルの各々に基づいて取得された前記決定病名情報に対して重みづけを付与するように前記第2学習モデルを更新するステップである、項目6に記載の診療支援方法。
前記支援情報は、前記病名情報に加えて、前記病名情報に対応する処置情報および処方情報の少なくとも一方を含む処置処方情報を含み、
前記特性情報に対応する前記病名情報を含む前記支援情報を取得するステップよりも後に、取得された前記特性情報に対応する前記支援情報のうちから前記医師により決定された前記処置処方情報を含む決定処置処方情報を取得するステップと、
前記決定処置処方情報に基づいて、前記第2学習モデルを更新するステップと、をさらに備える、項目1~7のいずれか1項に記載の診療支援方法。
前記第2学習モデルを更新するステップは、複数の前記医師および前記医療施設の少なくとも一方に対応する複数の前記第2学習モデルに基づいて取得された前記決定処置処方情報に応じて、前記第2学習モデルを更新するステップである、項目8に記載の診療支援方法。
前記第2学習モデルを更新するステップは、更新される際に、前記特性情報に基づいて、前記複数の第2学習モデルの各々に基づいて取得された前記決定処置処方情報に対して重みづけを付与するように前記第2学習モデルを更新するステップである、項目9に記載の診療支援方法。
決定された前記処置処方情報を含む前記決定処置処方情報を取得するステップよりも後に、複数の前記第2学習モデルに基づいて取得された複数の前記決定処置処方情報に応じて前記第1学習モデルを更新するステップ、をさらに備え、
前記診察情報に対応する複数の前記支援情報を取得するステップは、更新された前記第1学習モデルに基づいて、複数の前記支援情報を取得するステップである、項目8~10のいずれか1項に記載の診療支援方法。
前記特性情報に対応する前記病名情報を含む前記支援情報を取得するステップは、前記複数の支援情報のうちから、前記特性情報に対応する前記支援情報を選択して取得するステップである、項目1~11のいずれか1項に記載の診療支援方法。
診断対象の症状に関する情報である症状情報と前記診断対象の臨床検査についての検査結果情報との少なくとも一方を含む情報である診察情報を取得する診察情報取得部と、
前記診察情報と病名情報を含む複数の支援情報とが対応付けられた第1学習モデルに基づいて、取得された前記診察情報に対応する前記複数の支援情報を取得する支援情報取得部と、
担当の医師および担当の医療施設の少なくとも一方の特性に関する情報である特性情報と、前記複数の支援情報とが対応付けられた第2学習モデルに基づいて、前記複数の支援情報のうちから、前記特性情報に対応する前記病名情報を含む前記支援情報を取得する支援情報選択部と、を備える、診療支援システム。
取得した前記診察情報を送信する複数の通信端末と、
前記複数の通信端末とネットワークを介して通信可能なように構成されたサーバをさらに備え、
前記サーバは、前記支援情報取得部を含むように構成されている、項目13に記載の診療支援システム。
診断対象の症状に関する情報である症状情報と前記診断対象の臨床検査についての検査結果情報との少なくとも一方を含む情報である診察情報と、病名情報を含む複数の支援情報とが対応付けられた第1学習モデルに基づいて、取得された前記診察情報に対応する前記複数の支援情報を取得するステップと、
担当の医師および担当の医療施設の少なくとも一方の特性に関する情報である特性情報を取得するステップと、
前記複数の支援情報および前記特性情報に基づいて、前記特性情報に対応する前記支援情報を取得するための第2学習モデルを機械学習により生成するステップと、を備える、学習モデルの生成方法。
前記第2学習モデルを生成するステップは、前記病名情報に加えて、前記病名情報に対応する処置情報および処方情報の少なくとも一方を含む処置処方情報を含む前記支援情報を取得するための前記第2学習モデルを生成するステップである、項目15に記載の学習モデルの生成方法。
診断対象の症状に関する情報である症状情報と前記診断対象の臨床検査についての検査結果情報との少なくとも一方を含む情報である診察情報を取得する制御と、
前記診察情報と病名情報を含む複数の支援情報とが対応付けられた第1学習モデルに基づいて、取得された前記診察情報に対応する前記複数の支援情報を取得する制御と、
担当の医師および担当の医療施設の少なくとも一方の特性に関する情報である特性情報と、前記複数の支援情報とが対応付けられた第2学習モデルに基づいて、前記複数の支援情報のうちから、前記特性情報に対応する前記病名情報を含む前記支援情報を取得する制御と、をコンピュータに実行させる、診療支援プログラム。
取得された前記特性情報に対応する前記支援情報のうちから、前記医師により決定された前記支援情報を決定支援情報として取得する制御と、
前記決定支援情報に基づいて、前記第2学習モデルを更新する制御とを、前記コンピュータにさらに実行させる、項目17に記載の診療支援プログラム。
1、201 診療支援装置(通信端末)
2 サーバ
10 診察情報取得部
20 支援情報取得部
30 支援情報選択部
A 診察情報
B 支援情報
C 特性情報
D 決定支援情報
M1 第1学習モデル
M2、M202 第2学習モデル
Claims (18)
- 1または複数のコンピュータにより実行する診療支援方法であって、
診断対象の症状に関する情報である症状情報と前記診断対象の臨床検査についての検査結果情報との少なくとも一方を含む情報である診察情報を取得するステップと、
前記診察情報と病名情報を含む複数の支援情報とが対応付けられた第1学習モデルに基づいて、取得された前記診察情報に対応する前記複数の支援情報を取得するステップと、
担当の医師および担当の医療施設の少なくとも一方の特性に関する情報である特性情報と、前記複数の支援情報とが対応付けられた第2学習モデルに基づいて、前記複数の支援情報のうちから、前記特性情報に対応する前記病名情報を含む前記支援情報を取得するステップと、を備える、診療支援方法。 - 前記支援情報は、前記病名情報に加えて、前記病名情報に対応する処置情報および処方情報の少なくとも一方を含む処置処方情報を含み、
前記特性情報に対応する前記病名情報を含む前記支援情報を取得するステップは、前記病名情報および前記処置処方情報の両方を含む前記支援情報を取得するステップである、請求項1に記載の診療支援方法。 - 前記特性情報に対応する前記病名情報を含む前記支援情報を取得するステップは、前記担当の医師および前記担当の医療施設の少なくとも一方の地域および診療科を含む前記特性情報に対応する前記支援情報を取得するステップである、請求項1または2に記載の診療支援方法。
- 前記特性情報に対応する前記病名情報を含む前記支援情報を取得するステップよりも後に、前記特性情報に対応する前記支援情報を、前記医師が決定可能なように表示して推薦するステップをさらに備える、請求項1~3のいずれか1項に記載の診療支援方法。
- 前記特性情報に対応する前記病名情報を含む前記支援情報を取得するステップよりも後に、取得された前記特性情報に対応する前記支援情報のうちから前記医師により決定された前記病名情報を含む決定病名情報を取得するステップと、
前記決定病名情報に基づいて、前記第2学習モデルを更新するステップと、をさらに備える、請求項1~4のいずれか1項に記載の診療支援方法。 - 前記第2学習モデルを更新するステップは、複数の前記医師および前記医療施設の少なくとも一方に対応する複数の前記第2学習モデルに基づいて取得された前記決定病名情報に応じて、前記第2学習モデルを更新するステップである、請求項5に記載の診療支援方法。
- 前記第2学習モデルを更新するステップは、更新される際に、前記特性情報に基づいて、前記複数の第2学習モデルの各々に基づいて取得された前記決定病名情報に対して重みづけを付与するように前記第2学習モデルを更新するステップである、請求項6に記載の診療支援方法。
- 前記支援情報は、前記病名情報に加えて、前記病名情報に対応する処置情報および処方情報の少なくとも一方を含む処置処方情報を含み、
前記特性情報に対応する前記病名情報を含む前記支援情報を取得するステップよりも後に、取得された前記特性情報に対応する前記支援情報のうちから前記医師により決定された前記処置処方情報を含む決定処置処方情報を取得するステップと、
前記決定処置処方情報に基づいて、前記第2学習モデルを更新するステップと、をさらに備える、請求項1~7のいずれか1項に記載の診療支援方法。 - 前記第2学習モデルを更新するステップは、複数の前記医師および前記医療施設の少なくとも一方に対応する複数の前記第2学習モデルに基づいて取得された前記決定処置処方情報に応じて、前記第2学習モデルを更新するステップである、請求項8に記載の診療支援方法。
- 前記第2学習モデルを更新するステップは、更新される際に、前記特性情報に基づいて、前記複数の第2学習モデルの各々に基づいて取得された前記決定処置処方情報に対して重みづけを付与するように前記第2学習モデルを更新するステップである、請求項9に記載の診療支援方法。
- 決定された前記処置処方情報を含む前記決定処置処方情報を取得するステップよりも後に、複数の前記第2学習モデルに基づいて取得された複数の前記決定処置処方情報に応じて前記第1学習モデルを更新するステップ、をさらに備え、
前記診察情報に対応する複数の前記支援情報を取得するステップは、更新された前記第1学習モデルに基づいて、複数の前記支援情報を取得するステップである、請求項8~10のいずれか1項に記載の診療支援方法。 - 前記特性情報に対応する前記病名情報を含む前記支援情報を取得するステップは、前記複数の支援情報のうちから、前記特性情報に対応する前記支援情報を選択して取得するステップである、請求項1~11のいずれか1項に記載の診療支援方法。
- 診断対象の症状に関する情報である症状情報と前記診断対象の臨床検査についての検査結果情報との少なくとも一方を含む情報である診察情報を取得する診察情報取得部と、
前記診察情報と病名情報を含む複数の支援情報とが対応付けられた第1学習モデルに基づいて、取得された前記診察情報に対応する前記複数の支援情報を取得する支援情報取得部と、
担当の医師および担当の医療施設の少なくとも一方の特性に関する情報である特性情報と、前記複数の支援情報とが対応付けられた第2学習モデルに基づいて、前記複数の支援情報のうちから、前記特性情報に対応する前記病名情報を含む前記支援情報を取得する支援情報選択部と、を備える、診療支援システム。 - 取得した前記診察情報を送信する複数の通信端末と、
前記複数の通信端末とネットワークを介して通信可能なように構成されたサーバをさらに備え、
前記サーバは、前記支援情報取得部を含むように構成されている、請求項13に記載の診療支援システム。 - 1または複数のコンピュータにより実行する学習モデルの生成方法であって、
診断対象の症状に関する情報である症状情報と前記診断対象の臨床検査についての検査結果情報との少なくとも一方を含む情報である診察情報と、病名情報を含む複数の支援情報とが対応付けられた第1学習モデルに基づいて、取得された前記診察情報に対応する前記複数の支援情報を取得するステップと、
担当の医師および担当の医療施設の少なくとも一方の特性に関する情報である特性情報を取得するステップと、
前記複数の支援情報および前記特性情報に基づいて、前記特性情報に対応する前記支援情報を取得するための第2学習モデルを機械学習により生成するステップと、を備える、学習モデルの生成方法。 - 前記第2学習モデルを生成するステップは、前記病名情報に加えて、前記病名情報に対応する処置情報および処方情報の少なくとも一方を含む処置処方情報を含む前記支援情報を取得するための前記第2学習モデルを生成するステップである、請求項15に記載の学習モデルの生成方法。
- 診断対象の症状に関する情報である症状情報と前記診断対象の臨床検査についての検査結果情報との少なくとも一方を含む情報である診察情報を取得する制御と、
前記診察情報と病名情報を含む複数の支援情報とが対応付けられた第1学習モデルに基づいて、取得された前記診察情報に対応する前記複数の支援情報を取得する制御と、
担当の医師および担当の医療施設の少なくとも一方の特性に関する情報である特性情報と、前記複数の支援情報とが対応付けられた第2学習モデルに基づいて、前記複数の支援情報のうちから、前記特性情報に対応する前記病名情報を含む前記支援情報を取得する制御と、をコンピュータに実行させる、診療支援プログラム。 - 取得された前記特性情報に対応する前記支援情報のうちから、前記医師により決定された前記支援情報を決定支援情報として取得する制御と、
前記決定支援情報に基づいて、前記第2学習モデルを更新する制御とを、前記コンピュータにさらに実行させる、請求項17に記載の診療支援プログラム。
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