JP2016153961A - 医用情報処理装置および医用情報処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】診断医による診断および治療計画の決定に有益な支援情報を与える医用情報処理装置を提供すること。
【解決手段】患者情報記憶部２０は、複数の患者に関する医療情報を記憶する。医師履歴情報記憶部３０は、複数の医師に関する診断または治療の少なくも１つに関する履歴情報を記憶する。候補決定部１５２は、複数の患者に関する医療情報に基づいて、病名または治療計画の候補を決定する。対応状況検出部１５４は、履歴情報に基づいて、複数の医師が対応した回数の多い病名または治療計画を求める。提示候補決定部１５６は、候補決定部で決定した候補から、対応状況検出部で求められた病名または治療計画を除いた候補を提示候補として決定する。出力部１５８は、提示候補を出力する。
【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、医用情報処理装置および医用情報処理方法に関する。

医師が診断をする際、医師自身のこれまでの経験や医学書、症例報告書、症例データベース等から調査した情報に基づいて診断を行う。診断以外にも、治療計画を決定する場合も同様である。放射線治療で治療計画を立てる場合は、患者の年齢、患者の状態、原発巣、病期、病理組織型、病巣の進展範囲、リスク臓器の位置、根治的か対症的か、過去に行われた治療内容、合併症の有無等を考慮する必要がある。従って、これらの要素により決定される治療計画の種類は非常に多い。

放射線治療において医師自身が全ての経験を有すること、あるいは完璧な調査を行うことは不可能であり、医師におけるそれらの不足による診断および治療計画の決定を支援する装置が必要とされている。一般的にはそのような装置は、対象患者に対して可能性の高い診断または治療計画の候補を提示することにより医師による診断および治療計画の決定を支援する。

しかし上述した装置は、医師が診断または治療計画を決定する際に都度診断候補または治療計画候補を提示する。珍しい診断ほど上記装置により候補として提示される頻度は少なく、提示される診断候補および治療計画候補は毎回概ね似通ったものになる。

特開２００３−３２５４５８号公報 特開２００６−２７１５４１号公報

目的は、診断医による診断および治療計画の決定に有益な支援情報を与える医用情報処理装置を提供することにある。

本実施形態に係る医用画像情報装置は、複数の患者に関する医療情報を記憶する患者情報記憶部と、複数の医師に関する診断または治療の少なくも１つに関する履歴情報を記憶する医師履歴情報記憶部と、前記複数の患者に関する医療情報に基づいて、病名または治療計画の候補を決定する候補決定部と、前記履歴情報に基づいて、前記複数の医師が対応した回数の多い病名または治療計画を求める対応状況検出部と、前記候補決定部で決定した候補から、前記対応状況検出部で求められた病名または治療計画を除いた候補を提示候補として決定する提示候補決定部と、前記提示候補を出力する出力部と、を具備する。

本実施形態に係る医用情報処理装置の構成を示す図 図１の医師情報記憶部が記憶する、患者ＩＤ、医師ＩＤ、症状および医師による診断結果を関連付けたテーブルを示す図 図１の医師情報記憶部が記憶する、患者ＩＤ、医師ＩＤ、病名および医師が決定した治療計画を関連付けたテーブルを示す図 図１の医師情報記憶部が記憶する、医師ＩＤ、医師名および医師の所属診療科を関連付けたテーブルを示す図 図１の医療ナレッジ記憶部が記憶する、医療ナレッジ、算出モデルおよび分類数を関連付けたテーブルを示す図 図１のデータ解析部によって複数の患者情報を解析し、複数の集合を含む医療ナレッジに分類する一例を説明するための図 図１のデータ解析部が、新たな患者を既存のいずれかの集合に分類する一例を説明するための図 本実施形態に係る、診断候補および治療計画候補抽出の典型的な流れを示す図 本実施形態に係る、医師Ｘへの診断候補の提示例を説明するための図 図１のデータ解析部が解析した、対象患者が属する集合の類似患者に対して過去に決定された治療計画の件数を表す図 図１のデータ解析部が解析した、対象患者が属する集合の類似患者に対して過去に決定された診断結果の件数を表す図 図１の医師件数算出部が算出した、診断医が過去に決定した治療計画およびその件数を表す図 図１の医師件数算出部が算出した、診断医が過去に診断した結果およびその件数を表す図 図１の支援情報決定部が抽出した治療計画の提示候補の一例を示す図 図１の表示部が、治療計画の提示候補を表示する一例を示す図 図１の表示部が、治療計画の提示候補を表示する他の一例を示す図 本実施形態に係る外部から取得した患者情報の一例を示す図 本実施形態に係る医用情報処理装置のうち、必ずしも装置内に無くても良い構成要素の一例を示す図 応用例に係る医用情報処理装置の構成を示す図 応用例の実績閾値記憶部が記憶する、症状または病名、閾値および実績数を関連付けたテーブルを示す図

以下、図面を参照しながら本実施形態に係る医用情報処理装置を説明する。なお、以下の説明において、略同一の機能及び構成を有する構成要素については、同一符号を付し、重複説明は必要な場合にのみ行う。

図１は、本実施形態に係る医用情報処理装置の構成を示す図である。図１に示すように、本実施形態に係る医用情報処理装置１０は、患者情報記憶部２０と、医師履歴情報記憶部３０と、医療ナレッジ記憶部４０と、を備えている。

患者情報記憶部２０は、複数の患者に関する医療情報を記憶する（以下、患者に関する医療情報を患者情報と呼ぶ）。患者に関する医療情報には、画像データセットと非画像データセットとがある。画像データセットとは、一般に医用画像診断装置等から出力される画像データである。医療画像診断装置から出力されたデータは通常、医療画像保存システムＰＡＣＳ上で保管され、ＤＩＣＯＭ規格等で出し管理および通信可能である。非画像データセットは例えば、年齢、性別、人種、病歴等を含む。非画像データセットとは、医療情報システム上で管理される画像データ以外のデータである。医療情報システムとは、院内で利用される情報システムのことであり、例えば電子カルテシステム、レセプト電算処理システム、オーダリングシステム、受付システム、診療支援システム、部門システム等が代表的なものである。

以下、説明を簡単にするため、医療情報として非画像データセットを用いて本実施形態における一連の処理を説明する。もちろん患者情報として画像データセットを用いて一連の処理を行っても良い。

医師履歴情報記憶部３０は、複数の医師に関する診断および治療計画決定に関する履歴情報を記憶する。医師履歴情報記憶部３０は具体的には例えば、病院内における複数の医師の診断および治療計画決定に関する履歴情報を記憶する。医師履歴情報記憶部３０は、例えば次の図２Ａ、図２Ｂおよび図２Ｃに示すようなテーブルを記憶する。図２Ａは、図１の医師履歴情報記憶部３０が記憶する、患者ＩＤ、医師ＩＤ、症状および医師による診断結果を関連付けたテーブルを示す図である。図２Ａは具体的には例えば一行目を参照すると、患者ＩＤ１００は診断医である医師ＩＤ１０が、症状として胸痛および診断結果として狭心症という診断を行ったことを意味する。図２Ｂは、図１の医師履歴情報記憶部３０が記憶する、患者ＩＤ、医師ＩＤ、病名および医師が決定した治療計画を関連付けたテーブルを示す図である。図２Ｂは具体的には例えば一行目を参照すると、患者ＩＤ１００は診断医である医師ＩＤ１０が、病名として大腸癌および治療計画として三門照射（５０Ｇｙ／２５回／４週）と決定したことを意味する。図２Ｃは、図１の医師履歴情報記憶部３０が記憶する、医師ＩＤ、医師名および医師の所属診療科を関連付けたテーブルを示す図である。図２Ｃは具体的には例えば一行目を参照すると、医師ＩＤ１０は医師名が太郎および所属診療科が内科であることを意味する。なお後述するように医師履歴情報記憶部３０は、図２Ａ、図２Ｂおよび図２Ｃのテーブルに情報を追加または更新しても良い。なお医師履歴情報記憶部３０は、図２Ａ、図２Ｂおよび図２Ｃに示された以外の形式を有する医師情報に関するテーブルを記憶しても良い。

医療ナレッジ記憶部４０は、複数の算出モデルの各々について、複数の患者情報から複数の集合への前記医療情報の属性値の類似性に基づく医療ナレッジを記憶する。さらに言うと医療ナレッジ記憶部４０は、患者情報記憶部２０に記憶された複数の患者情報の類似性に基づいて後述するデータ解析部１１０により発生された医療ナレッジを記憶する。類似性とは具体的には、患者の医療情報に関する類似性、症例に関する類似性、医療提供形態に関する類似性等である。図３は、図１の医療ナレッジ記憶部４０が記憶する、医療ナレッジ、算出モデルおよび分類数を関連付けたテーブルを示す図である。医療ナレッジＡは、データ解析部１１０で発生された類似患者に関する医療ナレッジである。算出モデルとは医療ナレッジを算出するためのモデルであり、医療ナレッジＡでは算出モデルは「モデルＸ ｆ（ｘ，ｙ）＝｛１，２，３｝」で示されている。これはすなわち、モデルＸは関数ｆで表され、医療情報項目ｘとｙとの２つの引数により出力１、２または３を得ることを意味している。出力１、２または３はそれぞれ、集合１、２または３に分類されることを示す。例えば図３の医療ナレッジは、主に患者情報項目が類似する類似患者に関する医療ナレッジである。

また医用情報処理装置１０は、制御部１００を備えている。制御部１００は、データ解析部１１０と、患者情報取得部１２０と、医師履歴情報取得部１３０と、医師件数算出部１４０と、支援情報決定部１５０と、を備えている。

制御部１００は、制御部１００に含まれる各種構成要素を統括的に制御する。制御部１００は、中央演算処理装置（Ｃｅｎｔｒａｌ＿Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ＿Ｕｎｉｔ：以下、ＣＰＵと呼ぶ）等により実現される。制御部１００は、医用情報処理装置１０の中枢として、各構成要素を統括的に制御する。

データ解析部１１０は、患者情報記憶部２０に記憶された複数の患者情報を複数の分類モデルの各々に従い医療ナレッジを分類する。具体的にはデータ解析部１１０は、患者情報記憶部２０に記憶された複数の患者情報を複数の分類モデルの各々に従い、複数の患者情報を属性値の類似性に基づいて複数の集合を含む医療ナレッジを発生する。複数の患者情報とは、例えば人種、年齢、性別、病歴等である。医療情報項目の値（以下、医療情報項目値と呼ぶ）として、年齢に関しては例えば、１歳、９０歳等の年齢の値をそのまま表現する。医療情報項目値とは、例えば病歴に関しては骨粗しょう症の病歴がある場合は１、無い場合は０という値を用いて表現する。データ解析部１１０は、データ解析により集合の分類を行う。具体的には例えば、医療ナレッジの分類にはデータマイニングが用いられる。データマイニングとは例えば、本実施形態であれば多くの患者それぞれが有する複数の医療情報に基づいて、その中に潜む情報項目間の相関関係やパターン等を探し出す技術である。本実施形態では例えば、「年齢が高い人は病歴に骨粗しょう症を有しやすい傾向がある」等の項目間のパターンが得られる。なお、データ解析にはデータマイニングではなく他のクラスタリング手法等が用いられても良い。

患者情報取得部１２０は、患者情報記憶部２０に記憶された複数の患者に関する医療情報の中から、診断対象の患者の類似患者情報を取得する。患者情報取得部１２０は具体的には、医療ナレッジ記憶部４０に記憶された医療ナレッジの一に診断対象の患者を入力することにより、記憶された複数の患者情報の中から、診断対象の患者の類似患者に関する患者情報を取得する。説明を具体的にするため、患者情報取得部１２０は医療ナレッジＡ（類似患者）を取得したものとして以下の説明を行う。

医師履歴情報取得部１３０は、医師履歴情報記憶部３０に記憶された複数の医師に関する履歴情報の中から、診断医に関する履歴情報を取得する。医師履歴情報取得部１３０は例えば、図２Ａおよび図２Ｂのテーブルから診断医に関する履歴情報を取得する。医師履歴情報取得部１３０は例えば、入力部３００を介して操作者に入力された医師ＩＤと病名に基づいて、診断医に関する履歴情報を取得する。なお医師履歴情報取得部１３０は、入力部３００を介して操作者に入力された医師ＩＤと治療計画とに基づいて、診断医に関する治療計画に関する履歴情報を取得しても良い。医師履歴情報取得部１３０は、入力部３００を介して操作者に入力された医師ＩＤと診断結果とに基づいて、診断医に関する診断結果に関する履歴情報を取得しても良い。

医師件数算出部１４０は、診断医の履歴情報から治療計画決定に関する履歴を取得し、各々の治療計画決定の件数を算出する。

支援情報決定部１５０は、診断対象の患者に対する前記診断医による診断および治療計画決定のための支援情報を決定する。具体的には支援情報決定部１５０は、患者情報取得部１２０から取得された医療ナレッジと医師履歴情報取得部１３０から取得された履歴情報とに基づいて、診断対象の患者に対する診断医による診断および治療計画決定のための支援情報を決定する。具体的には支援情報決定部１５０は、候補決定部１５２と、対応状況検出部１５４と、提示候補決定部１５６と、出力部１５８とを有する。候補決定部１５２は、複数の患者に関する医療情報に基づいて、病名または治療計画の候補を決定する。対応状況検出部１５４は、履歴情報に基づいて、複数の医師が対応した回数の多い病名または治療計画を求める。提示候補決定部１５６は、候補決定部１５２で決定した候補から、対応状況検出部１５４で求められた病名または治療計画を除いた候補を提示候補として決定する。出力部１５８は、提示候補を表示部２００に出力する。 また図１に示すように、医用情報処理装置１０は制御部１００の他に、表示部２００と、入力部３００と、主記憶部４００と、インターフェース部５００と、を備えている。

表示部２００は、種々の情報をモニタに表示する。表示部２００としては例えば、ＣＲＴディスプレイや液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ等が適宜利用可能である。

入力部３００は、入力機器による操作者からの各種指令や情報入力を受け付ける。入力機器としては、キーボードやマウス、各種スイッチ等が利用可能である。

主記憶部４００は、表示対象のベース画像と前記ベース画像と撮像部位が略一致するサブ画像とを記憶する。主記憶部４００は、種々の情報を記憶する記憶装置である。ＨＤＤ（Ｈａｒｄ＿Ｄｉｓｋ＿Ｄｒｉｖｅ）等により実現される大容量の記憶装置である。なお近年容量の増加によりＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ＿Ｓｔａｔｅ＿Ｄｒｉｖｅ）が使用されることもある。

インターフェース部５００は、ネットワークを介して図示していない（Ｐｉｃｔｕｒｅ＿Ａｒｃｈｉｖｉｎｇ＿ａｎｄ＿Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ＿Ｓｙｓｔｅｍ：ＰＡＣＳ）や他のコンピュータに接続される。インターフェース部５００は、接続された外部装置とＤＩＣＯＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ＿Ｉｍａｇｉｎｇ＿ａｎｄ＿Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ＿ｉｎ＿Ｍｅｄｉｃｉｎｅ）規格に準拠したデータ通信を行う。

以上、本実施形態に係る医用情報処理装置１０の各構成要素について説明してきた。次に、患者情報記憶部２０に記憶された複数の患者情報から医療ナレッジを作成し、医療ナレッジ記憶部４０に記憶する典型的な流れについて説明する。

図４は、図１のデータ解析部１１０によって複数の患者情報を解析し、複数の集合を含む医療ナレッジに分類する例を説明するための図である。患者情報は先述したとおり患者情報のひとつであり、患者情報記憶部２０に記憶されている。例えばデータ解析部１１０は、５つの患者情報すなわち患者Ａ、患者Ｂ、患者Ｃ、患者Ｄ、患者Ｅに関する患者情報を解析し、３つの集合に分類する。実際には患者情報記憶部２０はより多くの患者情報を記憶し、データ解析部１１０はそれらを複数の集合に分類する。より多くの患者情報とは例えば、ある病院においてこれまでに診断された患者に関する患者情報である。データ解析部１１０は、５つの患者情報に含まれる医療情報項目Ｉ（人種）及び医療情報項目ＩＩ（年齢）により、５つの非画像データセットを複数の集合（図３の例の場合は３つの集合）に分類する。なおデータマイニングおよびその他のクラスタリング手法において、集合のことをセグメントと呼ぶこともある。

図５は、図１のデータ解析部１１０が、新たな患者ａを既存のいずれかの集合に分類する一例を説明するための図である。図５は、新たな患者ａの医療情報項目Ｉ（人種）と医療情報項目ＩＩ（年齢）とを医療ナレッジＡのモデル関数ｆに入力すると、新たな患者ａは集合３に分類されるという結果が得られることを意味する。新たな患者ａが医療ナレッジＡにおいて集合３に分類されると、医療ナレッジ記憶部４０は医療ナレッジＡを更新する。なお分類数は算出モデルによって得られる分類数であり、医療ナレッジＡは出力１、２または３すなわち分類数３である。なお図２及び図３では人種と年齢の２つの医療情報項目でデータ解析を行ったが、実際には医療情報項目はより多数になる。

なお従来例に係る診断および治療計画を支援する装置は、医師がよく知る診断候補および治療計画候補を提示する。医師にとって、自身がよく知る診断候補および治療計画候補を何度も提示されることは診断および治療計画の決定においてあまり意味が無く、逆に煩わしい情報となり得る。したがって本実施形態に係る医用情報装置は、そのような煩わしい情報よりも医師が思い付きにくい診断候補および治療計画候補を提示する。図６は、本実施形態に係る、医師Ｘへの診断候補の提示例を説明するための図である。患者１の場合、複数の診断のうち大動脈乖離の診断歴が医師Ｘにはないので、本実施形態における医用情報処理装置は大動脈乖離を診断候補として提示する。一方患者２の場合、複数の診断のうちすべてに対して医師Ｘは診断歴があるので、本実施形態における医用情報処理装置は候補提示をしない。

以下に、本実施形態に係る診断候補および治療計画候補抽出の典型的な流れについて説明する。図７は、本実施形態に係る、診断候補および治療計画候補抽出の典型的な流れを示す図である。なお本実施形態は従来例のように対象患者に対して可能性のある診断または治療計画の候補を提示するものではない。

はじめに制御部１００は入力部３００に、対象患者の患者情報を取得させる（ステップＳ１１）。ステップＳ１１において操作者は、入力部３００を介して対象患者の患者情報を入力する。なお操作者は、既存の他のデータベースから対象患者の患者情報を読み出して入力部３００を介して入力しても良い。

ステップＳ１１が行われると制御部１００は患者情報取得部１２０に、任意の医療ナレッジの中から対象患者が属する集合の患者情報を取得させる（ステップＳ１２）。ステップＳ１２において任意の医療ナレッジは、医療ナレッジ記憶部４０に記憶された医療ナレッジの中から例えば入力部３００を介した医師の指示により選択する。患者情報取得部１２０は、選択された医療ナレッジに対象患者の患者情報を入力することにより、対象患者を選択された医療ナレッジに含まれるいずれかの集合に分類する。対象患者のいずれかの集合への分類について、詳細は先述したとおりである。以下の説明を簡単にするため、対象患者は医療ナレッジＡの集合３に分類されたとする。ここで、図８Ａは、図１のデータ解析部１１０が解析した、対象患者が属する集合の類似患者に対して過去に決定された治療計画の件数を表す図である。図８Ａの図は、医療ナレッジＡの集合３の患者は大腸癌に対する三門照射（５０Ｇｙ／２５回／４週）という治療計画をこれまでに１３０件経験していることを示している。また、大腸癌に対する四門照射（４５Ｇｙ／２８回／４週）という治療計画は７回しか決定されていない。なおデータ解析部１１０は、当該治療計画を採用して結果がよくなった場合のみを件数として算出する。また図８Ｂは、図１のデータ解析部１１０が解析した、対象患者が属する集合の類似患者に対して過去に決定された診断結果の件数を表す図である。図８Ｂの図は、医療ナレッジＡの集合３の患者は胸痛の狭心症という診断結果をこれまでに１５０件行われていることを示している。また、胸痛の大動脈乖離という診断結果は４回しか経験していない。なお患者情報取得部１２０は、所定の期間の医療ナレッジを対象として取得することもできる。現在から遡って３ヶ月間の医療ナレッジを対象とする場合、具体的には例えば、図８Ａの図における件数の項目において、遡って３ヶ月間より以前のものは考慮されない。遡って３ヶ月間の医療ナレッジを対象とする場合、具体的には例えば、図８Ｂの図における件数の項目において、遡って３ヶ月間より以前のものは考慮されない。

ステップＳ１２が行われると制御部１００は医師履歴情報取得部１３０に、医師履歴情報記憶部３０から医師情報を取得させる（ステップＳ１３）。ステップＳ１３において操作者は、入力部３００を介して診断医の医師情報を入力する。なお操作者は、既存の他のデータベースから診断医の医師情報を読み出して入力部３００を介して入力しても良い。ここで医師件数算出部１４０は、診断医が過去に決定した治療計画およびその件数を算出する。医師件数算出部１４０は、診断医が過去に診断した結果およびその件数を算出する。図９Ａは、図１の医師件数算出部１４０が算出した、ある医師が決定した治療計画およびその件数を表す図である。図９Ａの図は、診断医は大腸癌に対する三門照射（５０Ｇｙ／２５回／４週）という治療計画をこれまでに８０件経験していることを示している。また、大腸癌に対する四門照射（４５Ｇｙ／２８回／４週）という治療計画は１度しか経験していない、すなわち当該治療計画は当該医師にとって非常にレアケースなものであることを示している。換言すると、診断医にとって大腸癌に対する三門照射（５０Ｇｙ／２５回／４週）という治療計画は、安易に思い付く治療計画である。一方診断医にとって大腸癌に対する四門照射（４５Ｇｙ／２８回／４週）という治療計画は、非常に思い付きにくい治療計画である。また図９Ｂは、図１の医師件数算出部１４０が算出した、ある医師が診断した結果およびその件数を表す図である。図９Ｂの図は、診断医は胸痛の狭心症という診断をこれまでに１５０回行ったことを示している。また、胸痛の胸部塞栓症という診断をこれまでに２０回行ったことを示している。

ステップＳ１３が行われると制御部１００は候補決定部１５２に、ステップＳ１２で取得された複数の患者に関する医療情報に基づいて、病名または治療計画の候補を決定させる（ステップＳ１４）。ステップＳ１４においては、対象患者が属する集合の類似患者に関する医療情報に基づいて、病名または治療計画の候補を決定する。

ステップＳ１４が行われると制御部１００は対応状況検出部１５４に、ステップＳ１３で取得された医師に関する履歴情報に基づいて、複数の医師が対応した回数の多い病名または治療計画を求めさせる（ステップＳ１５）。

ステップＳ１４が行われると制御部１００は提示候補決定部１５６に、候補決定部１５２で決定した候補から、対応状況検出部１５４で求められた病名または治療計画を除いた候補を提示候補として決定させる（ステップＳ１６）。ステップＳ１６において提示候補決定部１５６は、対象患者が属する集合の患者情報と医師情報とを比較することにより、提示候補として決定する。提示候補決定部１５６は、患者情報と医師情報とを比較することにより、診断医が見落としそうな診断または治療計画を提示候補として出力する。

上記ステップＳ１４乃至ステップＳ１６の動作を、治療計画を例について説明する。提示候補決定部１５６は、図８Ａ（患者情報）と図９Ａ（医師情報）とを比較する。まず提示候補決定部１５６は、患者情報にあって医師情報にない治療計画を、提示候補として抽出する。また提示候補決定部１５６は、医師情報の件数が所定の閾値より少ない治療計画を、提示候補として抽出する。ここで図１０は、図１の支援情報決定部１５０が抽出した治療計画の提示候補の一例を示す図である。図８Ａ（患者情報）と図９Ａ（医師情報）の場合支援情報決定部１５０は、図１０に示す大腸癌に対する四門照射（４５Ｇｙ／２８回／４週）および大腸癌に対する四門照射（４０Ｇｙ／２８回／５週）とを提示候補として抽出する。診断結果の抽出も、図８Ｂ（患者情報）と図９Ｂ（医師情報）とに基づいて同様に行われる。

なおステップＳ１４は無くても良い。その場合提示候補決定部１５６は、図８Ａ（患者情報）と図９Ａ（医師情報）全ての治療計画を提示候補として抽出する。診断結果の抽出も、図８Ｂ（患者情報）と図９Ｂ（医師情報）とに基づいて同様に行われる。

ステップＳ１４が行われると制御部１００は出力部１５８に、診断医による診断および治療計画決定のための提示候補を出力させる（ステップＳ１５）。ステップＳ１５において出力部１５８は、ステップＳ１４で抽出された治療計画の提示候補を提示する。なお提示候補が複数あった場合、優先度を付けても良い。優先度は、患者情報および医師情報における治療計画各々の件数の多少によって計算される。例えば支援情報決定部１５０は、件数の多い治療計画の優先度を高くする。支援情報決定部１５０は、診断結果についても治療計画と同様に患者情報と医師情報とを比較し、提示候補を抽出する。出力部１５８は診断結果についても治療計画と同様に、ステップＳ１４で抽出された治療計画の提示候補を提示する。出力部１５８は例えば、表示部２００に提示候補を表示しても良い。図１１Ａは、図１の表示部２００が、治療計画の提示候補を表示する一例を示す図である。図１１Ａは、提示候補が１つの場合である。表示部２００は、治療計画候補表示エリアＡ１に治療計画候補を画像と文字で表示する。表示部２００は、治療計画表示エリアＡ２に治療計画を画像で段階的に表示する。表示部２００は、その他情報表示エリアＡ３に患者名、医師名、カレンダーおよび操作ボタン等を表示する。図１１Ｂは、図１の表示部２００が、治療計画の提示候補を表示する他の一例を示す図である。図１１Ｂは、提示候補が２つ以上の場合である。図１１Ｂが図１１Ａと比べ異なるのは、表示部２００に表示された治療計画候補表示エリアＡ１に、次の候補を選択するボタンがあることである。操作者が入力部３００を介してマウスのクリック等により次の候補を選択するボタンを入力すると、現在表示されている治療計画候補の次の治療計画候補が表示される。また治療計画候補の表示変更に伴い表示部２００は、次の治療計画候補に関する治療計画が表示する。

なお本実施形態に係る医用情報処理装置は、決定された診断および治療計画決定のための支援情報に基づいて、診断対象の患者に対する診断医による治療計画を決定する治療計画決定部（図示せず）を備えても良い。治療計画決定部は、ステップＳ１５において提示された診断案または治療計画案の候補からさらに一つの診断または治療計画に限定して、診断または治療計画を表示部２００に表示させる。一つの診断および治療計画とは、対象患者および診断医にとって最もレアケースな診断および治療計画である。安易に思い付く診断および治療計画はできる限り不要であるという医師にとって、最もレアケースな診断および治療計画のみ提示することは、診断および治療計画の決定に有益である。

なおこれまで本実施形態に係る医用情報処理装置は、治療計画および診断結果の候補提示を対象として説明してきたが、本実施形態に係る医用情報処理装置はそれにとらわれない。候補提示される情報は、治療計画および診断結果ではなく検査結果や画像の読影結果でも良い。

また、本実施形態に係る医用情報処理装置は、患者情報記憶部２０は基本的に当該医用情報処理装置において取得された患者情報を記憶するものとして説明してきたが、本実施形態に係る医用情報処理装置はそれにとらわれない。患者情報記憶部２０は、インターフェース部５００を介して取得された患者情報を記憶しても良い。患者情報記憶部２０は、具体的には例えば、系列病院、地域、コンソーシアム、学会、または国家レベルで蓄積された患者情報を記憶しても良い。図１２は、本実施形態に係る外部から取得した患者情報の一例を示す図である。図１２における図は、患者属性ＩＤと、機関ＩＤと、病名と、治療計画とが関連付けられている。外部から取得した患者情報の場合、患者名または患者ＩＤは機関ごとにＩＤが重複することがあるため、利用できない。従って情報記憶部２０は、性別、年齢、身長、体重、習慣、病名、治療ステータス、腫瘍の大きさ、副作用等の属性毎に患者情報を記憶する。機関ＩＤは、当該情報を提供した機関のＩＤを表す。

また、本実施形態に係る医用情報処理装置は、医師履歴情報記憶部３０に記憶される情報は医師個人毎の情報を対象として説明してきたが、本実施形態に係る医用情報処理装置はそれにとらわれない。医師履歴情報記憶部３０に記憶される情報は、診療科、病院、地域、国等の単位で記憶されても良い。

なお、図１３は本実施形態に係る医用情報処理装置のうち、必ずしも装置内に無くても良いユニットを示す図である。図１３において必ずしも装置内に無くても良いユニットは、一点鎖線で示されている。すなわち、患者情報記憶部２０、医師履歴情報記憶部３０、医療ナレッジ記憶部４０は必ずしも医用情報処理装置１０内に無くても良い。具体的には、上記構成要素はクラウドにあっても良い。例えば患者情報記憶部２０、医師履歴情報記憶部３０、医療ナレッジ記憶部４０等の記憶部がクラウド上にあることにより、単一の病院のみでなく複数の病院間あるいは国際医療機関等で医療情報、医療ナレッジ等を共有できる。その結果、医療情報が多く蓄積されるため、データマイニングの精度およびそれにより発生された医療ナレッジの精度は向上する。

上記のとおり、本実施形態に係る医用情報処理装置によれば、記憶された患者情報にデータ解析を施すことにより、医療ナレッジを検索可能に記憶することができる。記憶された複数の医療ナレッジの中から、任意の医療ナレッジにおける対象患者の属する集合を取得することができる。また、診断医の過去の診断結果および治療計画決定の履歴情報を取得することができる。対象患者の属する集合に関する診断結果および治療計画の情報と、診断医の過去の診断結果および治療計画決定の履歴情報とから、診断医が思い付きにくい診断および治療計画を提示することができる。診断医が思い付きにくい診断および治療計画を提示することにより、診断および治療計画の決定に有益な支援情報を与えることができる。

（応用例）
上記実施形態における医用情報処理装置は、医師情報を記憶する医師履歴情報記憶部３０を有する。応用例に係る医用情報処理装置は、提示した支援情報およびその付帯情報をフィードバックする。

図１４は、応用例１に係る医用情報処理装置１０’の構成を示す図である。応用例１に係る医用情報処理装置１０’は、実績フィードバック部６１０と、実績閾値記憶部６２０とを有する。

実績フィードバック部６１０は、支援情報決定部１５０により決定された支援情報を、患者ＩＤおよび当該患者に関する医療情報を関連付けて患者情報記憶部２０に記憶する。フィードバックする情報は、図２Ａ、図２Ｂおよび図２Ｃに示されるテーブルのうちいずれでも良い。またフィードバックする情報は、図２Ａ、図２Ｂおよび図２Ｃに示されるテーブルにとらわれない。

実績閾値記憶部６２０は、支援情報決定部１５０により支援情報決定する際に用いられた所定の閾値を、症状および病名に関連付けて記憶する。図１５は、応用例１の実績閾値記憶部６２０が記憶する、症状または病名、閾値および実績数を関連付けるテーブルを示す図である。図１５のテーブルは、大腸癌の提示候補を決定するために閾値５を使った実績数が１０、同様に閾値２を使った実績数が３、閾値１を使った実績数が０、胸痛の提示候補を決定するために閾値２を使った実績数が３０ということを示している。

上記のとおり、決定された診断および治療結果に関する提示候補をフィードバックすることにより、医師情報記憶部の履歴情報が増加する。医師情報記憶部の履歴情報が増加することにより、支援情報提示の精度が向上する。また、提示候補を決定するために使った閾値の実績数を病状毎に記憶することにより、診断する医師にとって閾値決定の参考情報となる。閾値決定の参考情報があることにより、支援情報提示の精度が向上する。支援情報提示の精度が向上することにより、診断および治療計画の決定に有益な支援情報を与えることができる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１０…医用情報処理装置、２０…患者情報記憶部、３０…医師履歴情報記憶部、４０…医療ナレッジ記憶部、１００…制御部、１１０…データ解析部、１２０…患者情報取得部、１３０…医師履歴情報取得部、１４０…医師件数算出部、１５０…支援情報決定部、１５２…候補決定部、１５４…対応状況検出部、１５６…提示候補決定部、１５８…出力部２００…表示部、３００…入力部、４００…主記憶部、５００…インターフェース部、６１０…実績フィードバック部、６２０…実績閾値記憶部

Claims (20)

1. 複数の患者に関する医療情報を記憶する患者情報記憶部と、
   複数の医師に関する診断または治療の少なくも１つに関する履歴情報を記憶する医師履歴情報記憶部と、
   前記複数の患者に関する医療情報に基づいて、病名または治療計画の候補を候補決定部と、
   前記履歴情報に基づいて、前記複数の医師が対応した回数の多い病名または治療計画を求める対応状況検出部と、
   前記候補決定部で決定した候補から、前記対応状況検出部で求められた病名または治療計画を除いた候補を提示候補として決定する提示候補決定部と、
   前記提示候補を出力する出力部と、
   を具備する医用情報処理装置。
2. 前記記憶された複数の患者に関する医療情報の中から、診断対象の患者の類似患者に関する医療情報を取得する患者情報取得部をさらに備え、
   前記候補決定部は、前記取得された類似患者に関する医療情報から、病名または治療計画の候補を決定する、請求項１記載の医用情報処理装置。
3. 前記記憶された複数の医師に関する履歴情報の中から、診断対象の患者の医師に関する履歴情報を取得する医師履歴情報取得部をさらに備え、
   前記対応状況検出部は、前記取得された医師に関する履歴情報から、前記複数の医師が対応した回数の多い病名または治療計画を求める、請求項１記載の医用情報処理装置。
4. 前記提示候補決定部は、前記医師に関する履歴情報の中から診断履歴の少ない診断を優先的に提示候補として決定する、請求項１記載の医用情報処理装置。
5. 前記提示候補決定部は、前記医師に関する履歴情報の中から決定履歴の少ない治療計画案を優先的に提示候補として決定する、請求項１記載の医用情報処理装置。
6. 複数の分類モデルの各々について、前記複数の患者に関する医療情報から複数の集合への前記医療情報の属性値の類似性に基づく分類様式を記憶する分類様式記憶部をさらに備え、
   前記候補決定部は、前記記憶された分類様式の一に診断対象の患者を入力することにより、前記記憶された複数の患者に関する医療情報の中から、前記診断対象の患者の類似患者に関する医療情報を取得し、
   前記提示候補決定部は、前記取得された医療情報に基づいて、前記診断対象の患者に対する診断および治療計画決定のための提示候補を決定する、請求項１記載の医用情報処理装置。
7. 前記記憶された複数の患者に関する医療情報を前記複数の分類モデルの各々に従い、前記複数の患者に関する医療情報を属性値の類似性に基づいて複数の集合を含む分類様式に分類するデータ解析部をさらに備える、請求項６記載の医用情報処理装置。
8. 前記データ解析部は、データマイニングを施すことにより、前記複数の患者に関する医療情報を複数の集合を含む分類様式に分類する、請求項７記載の医用情報処理装置。
9. 前記データ解析部は、患者の属性に関する類似性に基づいて前記複数の集合を含む分類様式に分類する、請求項７記載の医用情報処理装置。
10. 前記データ解析部は、症例に関する類似性に基づいて前記複数の集合を含む分類様式に分類する、請求項７記載の医用情報処理装置。
11. 前記データ解析部は、医療提供形態に関する類似性に基づいて前記複数の集合を含む分類様式に分類する、請求項７記載の医用情報処理装置。
12. 前記医師の前記履歴情報から治療計画決定に関する履歴を取得し、各々の治療計画決定の件数を算出する医師件数算出部をさらに備え、
    前記提示候補決定部は、前記取得された類似患者に関する医療情報および前記診断を行う医師に関する履歴情報に存在しない治療計画、または前記履歴情報に含まれる治療計画の中で件数が所定の閾値より少ない治療計画を、前記提示候補として決定する、請求項１記載の医用情報処理装置。
13. 対象医師の前記履歴情報から診断結果に関する履歴を取得し、各々の診断結果の件数を算出する医師件数算出部をさらに備え、
    前記提示候補決定部は、前記取得された類似患者に関する医療情報および前記診断を行う医師に関する履歴情報に存在しない診断、または前記履歴情報に含まれる診断の中で件数が所定の閾値より少ない診断を、前記提示候補として決定する、請求項１記載の医用情報処理装置。
14. 前記決定された診断および治療計画決定のための提示候補に基づいて、診断対象の患者に対する前記医師による治療計画を決定する治療計画決定部をさらに備える請求項１２記載の医用情報処理装置。
15. 前記提示候補決定部により決定された提示候補を、患者ＩＤおよび当該患者に関する医療情報を関連付けて前記候補決定部に記憶するフィードバック部をさらに備える請求項１記載の医用情報処理装置。
16. 前記フィードバック部は、前記提示候補決定部により提示候補決定する際に用いられた所定の閾値を、症状および病名に関連付けて記憶する閾値記憶部をさらに備える請求項１５記載の医用情報処理装置。
17. 前記医師履歴情報記憶部はさらに、複数の医師に関する検査結果と読影結果とに関する履歴情報を記憶し、
    前記対応状況検出部は、前記記憶された複数の医師に関する履歴情報の中から、医師に関する履歴情報を取得し、
    前記提示候補決定部は、前記取得された類似患者に関する医療情報と前記医師に関する履歴情報とに基づいて、診断対象の患者に対する前記医師による検査結果と読影結果決定のための支援情報を決定する、請求項１記載の医用情報処理装置。
18. 前記複数の患者に関する医療情報を外部から前記患者情報記憶部に入力するインターフェース部をさらに備え、
    前記候補決定部は、外部から入力された前記複数の患者に関する医療情報を所定の属性毎に記憶する、請求項１記載の医用情報処理装置。
19. 前記候補決定部は、前記記憶された複数の分類様式の中から、所定の期間以内に記憶された前記診断対象の患者に該当する医療情報を検索し取得する、請求項６記載の医用情報処理装置。
20. 複数の患者に関する医療情報に基づいて、病名の候補または治療計画の候補を決定し、複数の医師に関する診断または治療の少なくも１つに関する履歴情報に基づいて、前記複数の医師が対応した回数の多い病名または治療計画を求め、前記決定された候補から前記求められた病名または治療計画を除いた提示候補として決定し、前記提示候補を出力する、
    ことを具備する医用情報処理方法。