JP2012523877A - 臨床決定支援システム及び方法 - Google Patents
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Abstract
Description
(i)類似のグラウンドトルースを特定するための、同様の患者症例のクラスタリング
(ii)臨床決定支援のための有効な特徴の特定
本開示書は、同様の患者症例のクラスタリングを行うパート(i)が、医師に受け入れられる方法では容易に自動化されないことを認める。自動化された機械学習技術は、一般的に、経験に頼りすぎており、誤ったクラスタを生成する可能性が高すぎるうえ、理にかなった意思決定の根拠を提供しない。機械学習のアプローチは、症例の評価及び複雑な医療診断において、医師によって通常用いられる主観的な要因又は数値化困難な要因を取得することもできない。
図1を参照すると、臨床決定支援(CDS)システムは、患者症例分類サブシステム10と、有効な特徴を決定するサブシステム12を含む。これらは、臨床支援決定情報を提供するためのCDSユーザインターフェースサブシステム16によってアクセスされるCDSデータベース14を生成するよう動作する。患者症例分類サブシステム10は、患者症例のデータベースの内容20に影響する。患者症例は、適用されるプライバシーの法律又は基準を順守するように、本名、住所等のような身元がわかる情報を取り除くことにより、好ましくは匿名化される。患者症例のデータベース20は、病院情報ネットワーク(図示されない)の内容から得られ得る。そして、患者症例のデータは、一つ以上の医用画像のモダリティ(modality)を通して取得される患者画像を含む。医用画像のモダリティには、例えば、一つ以上の:コンピュータ断層(CT)撮影;磁気共鳴(MR)撮影;ポジトロン放出断層(PET)撮影、単光子放出コンピュータ断層(SPECT)撮影;蛍光透視撮影;超音波撮影;X線撮影等がある。例として、患者画像は、専用の画像アーカイブ通信システム(PACS)22の中で任意に保管される。専用の画像アーカイブ通信システム22は、医用画像診断法(imaging modality)、解像度又は他の画像取得パラメータ、取得時のタイムスタンプ等に関する情報のようなメタデータとともに患者の医用画像を保管する。
図4を参照すると、ユーザによって選択された通りに臨床的に関連するグループを生成するために用いられる症例分類GUI30のスクリーンショットが示されている。ユーザは、患者症例アイコンが、左側のウィンドウ82からグループを表す右側のウィンドウ84の領域へとドラッグされる、ドラッグアンドドロップの方法を用いる。グループを作成するために、患者症例アイコンは、左側のウィンドウ82から、新しいグループの作成領域を定義する、右側のウィンドウ84の指定されていない領域へとドラッグされる。患者症例アイコンが新しいグループの作成領域へとドロップされると、その患者症例を含む類似グループが作成される。任意で、グループはユーザによってラベル付けされ、又は注釈が付される。これにより、グループの中の患者症例の臨床的な関連の根拠が示され、又は他の有益な情報を提供される。任意で、グループのサブウィンドウは、同時に表示され得るより多くの患者症例を融通するためのスクロールバーを含むことができ、かつ/又はキーボード、マウス又は他のインタラクションデバイスを通じてズーム又はパニングする機能を組み合わせることのできる。任意で、患者症例は、ユーザによる患者症例の再配置決定に従って、一つのグループから別のグループへと移動できる。任意で、患者症例は、あらゆる既存のグループから削除されることができ、さらにまだ分類されていない、すなわち左側のウィンドウ82の症例のセットとの間で置換されることができる。ドラッグアンドドロップの動作は、マウス76を用いて実現されることができる。あるいは、キーボード74(例えば、様々なウィンドウ及びサブウィンドウを通じたタブ入力)又は他のユーザインターフェース動作により実現されることができる。さらに、囲み処理(lassoing)のようなGUI操作が、分類の操作を実現するために用いられることができる。
遺伝的アルゴリズム96の適合度関数は、それらの距離及びその患者症例が属する類似グループの関数として決定されることができる(例えば、最も近いものから最も遠いものまでの距離をランク付けすることにより、どのくらい多くの距離が、外された患者症例の自身の類似グループに属していないか)。これは、グループ32におけるそれぞれの患者症例のために行われることができ、さらに累積的な適合値が導かれる。次に、染色体は、選択された遺伝的アルゴリズム96の性質により、ランダム又は擬似ランダムに修正され又は“突然変異され”る。
Claims (20)
- 複数の患者症例を表すデータを同時に表示するよう動作し、
同時に表示された前記データにより表される患者症例を選択して、前記ユーザの選択による臨床的に関連するグループへと分類することを可能にするようさらに構成されるグラフィカルユーザインターフェースを含む症例分類サブシステムと;
前記臨床的に関連するグループと関連がある有効な特徴(probative features)を決定するよう動作する、有効な特徴を決定するサブシステムと;
ある現在の患者症例に関連する現在の患者データを受信し、受信された前記現在の患者データから決定される、前記有効な特徴の値に基づいて、臨床決定支援情報を出力するよう動作するCDSユーザインターフェースと;
を有する、臨床決定支援(Clinical Decision Support; CDS)システム。 - 前記症例分類サブシステムは、ユーザが患者症例を表す表示データを元の画像表示領域から臨床的に関連するグループを表す領域へドラッグする、ドラッグアンドドロップによる症例分類を提供するよう動作するグラフィカルユーザインターフェースを含む、
請求項1に記載の臨床決定支援システム。 - 前記症例分類サブシステムは、ユーザが患者症例を表す表示データを臨床的に関連するグループを生成するために元の画像表示領域から新たなグループ作成領域へドラッグする、ドラッグアンドドロップによる分類を提供するよう動作するグラフィカルユーザインターフェースを含む、
請求項2に記載の臨床決定支援システム。 - 前記患者症例を表す表示データは、患者画像又は患者画像から生成されるサムネイル画像を有する、
請求項1乃至3何れか一項に記載の臨床決定支援システム。 - 前記患者画像は、コンピュータ断層(CT)画像;磁気共鳴(MR)画像;ポジトロン放出断層(PET)画像;単光子放出コンピュータ断層(SPECT)画像;蛍光透視画像;超音波画像及びX線画像のうち一つ以上を含む、
請求項4に記載の臨床決定支援システム。 - 前記症例分類サブシステムは、複数の患者画像又は複数の患者画像から生成された複数のサムネイル画像を有する複数の患者症例アイコンを同時に表示し、ユーザが選択した複数の患者症例アイコンを複数の臨床的に関連するグループへ、ユーザが選択した通りに視覚的に分類できるよう動作するグラフィカルユーザインターフェースを含む、
請求項1に記載の臨床決定支援システム。 - 前記患者画像は、コンピュータ断層(CT)画像;磁気共鳴(MR)画像;ポジトロン放出断層(PET)画像;単光子放出コンピュータ断層(SPECT)画像;蛍光透視画像;超音波画像及びX線画像のうち一つ以上を含む、
請求項6に記載の臨床決定支援システム。 - 前記有効な特徴を決定するサブシステムは、前記臨床的に関連するグループと関連がある異なる複数の患者症例の値を有する、有効な特徴を自動的に決定するよう動作する機械学習部を含む、
請求項1乃至7何れか一項に記載の臨床決定支援システム。 - 前記機械学習部は:
遺伝的アルゴリズム、k近傍法アルゴリズム、k平均クラスタリングアルゴリズム、焼きなまし法アルゴリズム、全数検索アルゴリズム、浮動探索アルゴリズム
からなるグループから選択される一のアルゴリズム又はアルゴリズムの組み合わせを実装する、
請求項8に記載の臨床決定支援システム。 - 前記有効な特徴を決定するサブシステムは、
有効な特徴の重みを自動的に決定するようさらに動作する前記機械学習部を含む、
請求項8又は9に記載の臨床決定支援システム。 - 前記有効な特徴を決定するサブシステムは、
前記有効な特徴を組み合わせる距離関数又は類似度関数を自動的に決定するようさらに動作する前記機械学習部を含む、
請求項8乃至10何れか一項に記載の臨床決定支援システム。 - 前記有効な特徴を決定するサブシステムは:
患者画像から画像特徴を抽出するよう動作する画像特徴抽出部をさらに有し、
前記機械学習部は少なくとも前記画像特徴に関して動作する、
請求項1乃至11何れか一項に記載の臨床決定支援システム。 - 前記CDSユーザインターフェースは:
受信された前記現在の患者データから決定される前記有効な特徴の値に基づいた前記臨床決定支援情報を生成するよう動作する推定エンジンを有する、
請求項1乃至12何れか一項に記載の臨床決定支援システム。 - 臨床決定支援(Clinical Decision Support; CDS)システムにより実装される臨床決定支援(CDS)方法であって、前記臨床決定支援方法は:
ユーザが患者症例を臨床的に関連するグループへ分類するグラフィカルユーザインターフェースを提供する段階であって、前記グラフィカルユーザインターフェースは、患者画像又は患者画像から生成されるサムネイル画像を有する患者画像アイコンにより患者症例を視覚的に表す、段階と;
前記臨床的に関連するグループと関連がある値を有する前記患者症例の有効な特徴を決定する段階と;
受信された現在の患者データから決定される前記有効な特徴の値に基づいて、現在の患者症例に関連する前記受信された現在の患者データに基づいた臨床決定支援情報を自動的に提供する段階と;
を有する、臨床決定支援方法。 - 前記グラフィカルユーザインターフェースは、ユーザが患者症例を臨床的に関連するグループへと分類する前記患者症例アイコンについてのドラッグアンドドロップ操作を提供する、
請求項14に記載の臨床決定支援方法。 - 前記グラフィカルユーザインターフェースは、前記グラフィカルユーザインターフェースを通じた患者症例アイコンのユーザ選択に応じて非画像の患者症例情報を表示する、
請求項14又は15に記載の臨床決定支援方法。 - 前記決定する段階は:
機械学習部を用いて前記臨床的に関連するグループと関連する値を有する前記患者症例の有効な特徴を自動的に決定する段階
を有する、請求項14乃至16何れか一項に記載の臨床決定支援方法。 - 前記自動的に決定する段階は:
患者画像から画像特徴を抽出する段階であって、前記画像特徴は前記機械学習部により処理される、段階
をさらに有する、請求項17に記載の臨床決定支援方法。 - 前記機械学習部は、少なくともいくつかの非画像の特徴をさらに処理する、
請求項17又は18に記載の臨床決定支援方法。 - 請求項14乃至19何れか一項に記載の臨床決定支援方法を実行するための、デジタルプロセッサにより実行可能な命令を保管する記録媒体。
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