JP7274529B2 - 薬剤識別システムおよび薬剤識別方法 - Google Patents
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Description
この薬剤識別システム10を用いて識別作業を行おうとするユーザ(作業者)はまず、撮影部20によって薬剤12(薬剤12を含む領域)を撮影して、撮影画像を取得する。そして、この撮影画像が特徴値抽出部30へ入力される。特徴値抽出部30はAIモデル32(実体としては、AIモデル32のデータを記憶する記憶装置)を備えており、このAIモデル32を用いて、撮影画像から特徴値を抽出する。
本実施形態においては、AIモデル32として、撮影画像から特徴値を抽出するためのアルゴリズムが予め学習済みのものが用いられる。AI(人工知能)を用いた画像認識においては、画像から特徴値を抽出するという手法が用いられることがある。この特徴値は、画像に現れている形状の特徴を数値化したものであり、多くの場合、人間の視覚では理解できないものであるが、データとして記録することは可能である。そして、機械学習を行うAIモデルを用いた画像認識においては、AIモデルが画像から特徴値を抽出するための演算手順(アルゴリズム)が、学習の進行につれて最適化されていく。
本実施形態のAIモデル32が使用する学習済みのアルゴリズムは、機械学習において使用された学習データに含まれる既知の薬剤を識別するために最適化されたものである。しかしながら、撮影画像に既知の薬剤ではない薬剤(未知薬剤)が含まれていたとしても、学習済みのアルゴリズムを用いて撮影画像から特徴値を抽出すること自体は可能である。ただし、未知薬剤が撮影画像に含まれていた場合は、抽出された特徴値は薬剤特徴リスト42に列挙されていないものとなる。
また、画像認識による薬剤識別においては、照明の明るさや薬剤の姿勢などの撮影条件によって、学習データとは異なる姿で薬剤が撮影画像内に現れることがある。この場合、既知の薬剤であっても、薬剤特徴リスト42に列挙されているものとは異なる特徴値が抽出されることがある。薬剤特徴リスト42に列挙されているものとは異なる特徴値が抽出された場合、薬剤識別部40は、既知の薬剤を未知薬剤であると識別したり、あるいは別の(既知の)薬剤であると誤って識別したりといった、誤識別を起こすことがある。このような誤識別が起こった際、ユーザが誤識別に気づいた場合は、今回の識別結果には誤りがあることをユーザが指摘できるようになっているとよい。例えばモニタ60がタッチパネルディスプレイ(例えばスマートフォンやタブレット端末の画面)である場合に、ユーザが誤った識別結果を示している表示に触れると、「この識別結果を通報しますか」といった、誤識別を指摘するか否かを確認するダイアログが現れて、そのダイアログに対してユーザが肯定的に応答すると、その識別結果が誤識別として薬剤識別部40に通知される。
以上のように、未知の特徴値が抽出された(未知薬剤が撮影画像に含まれている)場合、あるいは識別結果に誤りがあった(誤識別を行った)場合には、薬剤識別部40は、その未知の特徴値、あるいは誤識別の基となった特徴値を、薬剤特徴リスト42に追加する。この際に、未知薬剤の識別情報や、誤った識別結果に関する訂正情報がユーザから入力された場合は、薬剤特徴リスト42には、特徴値とともに、それに対応する正しい識別情報が追加される。薬剤特徴リスト42に正しい識別情報が追加されていれば、次回以降の識別においては、薬剤識別部40は追加された特徴値に対して正しい識別情報を返すことが可能となるため、モニタ60には正しい識別結果が表示されるようになって、未知薬剤や誤識別を含む結果が表示されなくなる。
ここで、図2に示すように、薬剤識別システム10が医療機関の処方箋システムにおいて利用されるものであると、ユーザが未知薬剤の識別情報や誤識別に関する訂正情報を入力することが容易になる。
図3に、図2の薬剤識別システム10によって行われる薬剤12の識別の手順(薬剤識別方法の手順)をフローチャートとして示す。まず、医師の発行した処方箋に記された薬剤の情報が処方箋データ50として薬剤識別部40に入力される(ステップS01)。次に、撮影部20によって薬剤12が撮影されて、撮影画像が得られる(ステップS02)。
12 薬剤
20 撮影部
30 特徴抽出部
32 AIモデル
40 薬剤識別部
42 薬剤特徴リスト
60 モニタ
Claims (5)
- 薬剤を撮影した撮影画像の画像認識を行うことにより、撮影された薬剤の識別を行う薬剤識別システムにおいて、
撮影画像から特徴値を抽出する特徴値抽出部と、
撮影画像に含まれる薬剤の識別を行う薬剤識別部と、
を備え、
前記特徴値抽出部は、撮影画像から特徴値を抽出するためのアルゴリズムが予め学習済みであるAIモデルを用いて、撮影画像から特徴値を抽出し、抽出した特徴値を前記薬剤識別部に送信し、
前記薬剤識別部は、既知の薬剤に対応する特徴値が列挙された薬剤特徴リストを備えており、前記薬剤特徴リストと、前記特徴値抽出部が抽出した撮影画像の特徴値との比較に基づき、撮影画像に含まれる薬剤の識別を行って、前記薬剤特徴リスト内で撮影画像の特徴値に対応する薬剤が、撮影画像に含まれる薬剤であると識別し、
前記AIモデルは、撮影画像を入力データとして、撮影画像に現れている形状の特徴を数値化した特徴値を抽出して出力データとして返すものであり、撮影画像に既知の薬剤ではない薬剤が含まれている場合にも、撮影画像から特徴値を抽出するものであること
を特徴とする薬剤識別システム。 - 前記薬剤識別部は、
前記薬剤特徴リストと撮影画像の特徴値との比較に基づく識別によって識別することが不能な未知薬剤が撮影画像に含まれている場合に、
前記未知薬剤の存在をユーザに対して表示すること
を特徴とする請求項1に記載の薬剤識別システム。 - 前記薬剤識別部は、
前記薬剤特徴リストと撮影画像の特徴値との比較に基づく識別によって識別することが不能な未知薬剤が撮影画像に含まれている場合、および/または誤識別を行った場合に、
前記未知薬剤および/または誤識別された薬剤の特徴値を前記薬剤特徴リストに追加すること
を特徴とする請求項1に記載の薬剤識別システム。 - 前記薬剤識別部は、
前記未知薬剤および/または誤識別された薬剤の特徴値を前記薬剤特徴リストに追加する際に、前記未知薬剤および/または誤識別された薬剤の特徴値とともに、ユーザから入力された訂正情報を前記薬剤特徴リストに追加すること
を特徴とする請求項3に記載の薬剤識別システム。 - 前記薬剤識別システムが医療機関の処方箋システムにおいて利用されるものであり、
医師の発行した処方箋に記された薬剤の情報が処方箋データとして前記薬剤識別部に入力されており、
前記薬剤識別部は、
前記未知薬剤および/または誤識別された薬剤の特徴値を前記薬剤特徴リストに追加する際に、
追加する特徴値に対応する薬剤を、前記処方箋データの中からユーザに選択させて、追加する特徴値と、ユーザが選択したデータとの組み合わせを、前記薬剤情報リストに追加すること
を特徴とする請求項3に記載の薬剤識別システム。
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