JP2018014058A - 医療情報処理システム、医療情報処理装置及び医療情報処理方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】例示的な医療情報処理システムにおいて、情報処理装置は、受付部、符号化部、作成部及び送信部を含む。受付部は、医療情報データベースから医療情報を受け付ける。符号化部は、医療情報の少なくとも一部を所定の規則に基づき符号化する。作成部は、符号化により得られたコードを含むデータセットを作成する。送信部は、データセットを医療用人工知能システムに送信する。医療用人工知能システムは、データセットを受信してデータベースに格納する。このデータベースに基づいて人工知能エンジンが機械学習等の処理を実行する。
【選択図】図5
Description
例示的な実施形態に係る医療情報処理装置の一つの態様は、1以上の医療用人工知能システムのそれぞれと通信可能であって、患者の医療情報が蓄積された医療情報データベースから医療情報を受け付ける受付部と、前記受付部により受け付けられた前記医療情報の少なくとも一部を予め定められた規則に基づき符号化する符号化部と、前記符号化部により得られたコードを含むデータセットを作成する作成部と、前記作成部により作成された前記データセットを前記1以上の医療用人工知能システムのいずれかに送信する送信部とを含むことを特徴とする。
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、1以上の医療用人工知能システムと、前記1以上の医療用人工知能システムのそれぞれと通信可能な情報処理装置とを用いて医療情報を処理する方法であって、前記情報処理装置が、患者の医療情報が蓄積された医療情報データベースから医療情報を受け付け、受け付けられた前記医療情報の少なくとも一部を予め定められた規則に基づき符号化し、前記符号化により得られたコードを含むデータセットを作成し、作成された前記データセットを前記1以上の医療用人工知能システムのいずれかに送信し、前記1以上の医療用人工知能システムのいずれかが、前記情報処理装置から送信された前記データセットを受信し、受信された前記データセットをデータベースに格納し、人工知能エンジンを用いて前記データベースに基づく処理を実行することを特徴とする。
例示的な実施形態に係る医療情報処理方法の他の態様は、1以上の医療用人工知能システムのそれぞれと通信可能な情報処理装置を用いて医療情報を処理する方法であって、前記情報処理装置が、患者の医療情報が蓄積された医療情報データベースから医療情報を受け付け、受け付けられた前記医療情報の少なくとも一部を予め定められた規則に基づき符号化し、前記符号化により得られたコードを含むデータセットを作成し、作成された前記データセットを前記1以上の医療用人工知能システムのいずれかに送信することを特徴とする。
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んでいてもよい。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。
情報処理装置は、医療機関等から医療情報を受け付ける。情報処理装置は、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、情報処理装置は、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。
情報処理装置は、医療情報に含まれる所定項目の情報を加工することができる。所定項目の情報は、例えば、患者の個人情報(氏名、住所、患者ID、保険証番号等)を含む。個人情報等の典型的な加工方法として、削除、暗号化、抽象化などがある。抽象化の例として、患者の実年齢を年齢区分に変換することができる(例:「35歳」を「30歳代」に変換する;「35歳」を一の位で四捨五入して「40歳」に変換する)。
情報処理装置は、個人情報が加工された医療情報の符号化を開始する。様々な医療情報を適切に符号化するために、情報処理装置は、医療情報の形式や属性を判別できるように構成されてよい。
医療情報から文字列情報(特に自然言語情報)が抽出された場合(S4:Yes)、処理はステップS5に進む。また、医療情報から画像情報が抽出され、且つ、光学文字認識(OCR)によりこの画像情報から文字列情報(特に自然言語情報)が抽出された場合(S4:Yes)、処理はステップS5に進む。一般に、医療情報から直接的又は間接的に文字列情報(特に自然言語情報)が抽出された場合(S4:Yes)、処理はステップS5に進む。
ステップS4で文字列情報が抽出された場合(S4:Yes)、情報処理装置は、例えば、抽出された文字列情報に所定の前処理を施した後、この文字列情報を符号化する。文字列情報に自然言語情報が含まれている場合、前処理として、情報処理装置(例えば人工知能エンジン)は、この自然言語情報に対して所定の自然言語処理を適用することができる。
医療情報から画像情報が抽出された場合(S6:Yes)、処理はステップS7に進む。一方、医療情報から画像情報が抽出されなかった場合(S6:No)、処理はステップS8に進む。画像情報に対して、モダリティ名、機種名、撮影日、撮影部位等の情報が付帯又は関連付けされていてよい。
ステップS6で画像情報が抽出された場合(S6:Yes)、情報処理装置は、例えば、抽出された画像情報に所定の画像処理を施し、それにより得られた情報を符号化する。画像処理の少なくとも一部を人工知能エンジンにより実行することができる。
文字列情報(特に自然言語情報)及び画像情報以外の形式の情報が医療情報に含まれている場合、情報処理装置(例えば人工知能エンジン)は、上記と同様の変換規則を参照して当該情報を符号化する。
情報処理装置は、ステップS8で取得されたコードを含むデータセットを作成する。このデータセットは、医療用人工知能システムの処理に供される。データセットが利用される処理の例として、機械学習、データマイニング、推定、自然言語処理、画像処理などがある。
情報処理装置は、ステップS9で作成された1以上のデータセットを1以上の医療用人工知能システムの少なくとも一部に向けて送信する。
ステップS10においてデータセットの送信先となった医療用人工知能システムは、このデータセットを受信する。
医療用人工知能システムは、ステップS11で受信されたデータセットをデータベースに格納する。
医療用人工知能システムの人工知能エンジンは、ステップS12でデータセットが格納されたデータベースに基づいて所定の処理を実行する。所定の処理の典型的な例として、機械学習、データマイニング、推定、自然言語処理、画像処理などがある。このような処理の結果を利用してデータベース及び/又は人工知能エンジンを更新することが可能である。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、図3、図4及び図5に示す。
例示的な医療用人工知能システム10の構成を図3に示す。医療用人工知能システム10には、人工知能エンジン11及びデータベース12に加え、通信部13、ユーザインターフェイス(UI)14、及び制御部15が設けられている。
例示的な情報処理装置20の構成を図4に示す。情報処理装置20には、プロセッサ21に含まれる人工知能エンジン21a、個人情報加工部21b及び制御部21cと、データベース22と、通信部23とが設けられている。
以上に例示した実施形態によれば、既定の規則に基づ医療情報をコード化し、そのコードを含むデータセットを作成し、それを用いて人工知能エンジンの機械学習やデータマイニングを行うことができる。このように符号化を介して学習データセット等を作成することで、学習等の効率化を図ることができる。また、例えば、広範な情報を含む標準的な規則を用いる等の工夫を図ることにより、多様な形式の医療情報を処理することが可能となる。
11 人工知能エンジン
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 情報処理装置
21a 人工知能エンジン
211 形式判別部
212 自然言語処理部
213 画像処理部
214 符号化処理部
215 属性判別部
216 データセット作成部
21b 個人情報加工部
21c 制御部
22 データベース
23 通信部
40 通信回線
Claims (10)
- 1以上の医療用人工知能システムと、
前記1以上の医療用人工知能システムのそれぞれと通信可能な情報処理装置と
を含み、
前記情報処理装置は、
患者の医療情報が蓄積された医療情報データベースから医療情報を受け付ける受付部と、
前記受付部により受け付けられた前記医療情報の少なくとも一部を予め定められた規則に基づき符号化する符号化部と、
前記符号化部により得られたコードを含むデータセットを作成する作成部と、
前記作成部により作成された前記データセットを前記1以上の医療用人工知能システムのいずれかに送信する送信部と
を含み、
前記1以上の医療用人工知能システムのそれぞれは、
前記情報処理装置から送信された前記データセットを受信する受信部と、
前記受信部により受信された前記データセットが格納されるデータベースと、
前記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と
を含む
ことを特徴とする医療情報処理システム。 - 前記符号化部は、前記医療情報の少なくとも一部を符号化して複数のコードを取得し、
前記作成部は、前記複数のコードから所定の属性に関連するコードを抽出し、抽出された前記コードを含む当該属性に関連するデータセットを作成する
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。 - 前記属性は病名を含み、
前記作成部は、1以上の病名のそれぞれについて、当該病名に関連するデータセットを作成する
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。 - 前記医療情報は、自然言語で表現された自然言語情報を含み、
前記符号化部は、前記自然言語情報を処理する自然言語処理部を含み、前記自然言語処理部により取得された情報を前記規則に基づき符号化する
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。 - 前記医療情報は画像情報を含み、
前記符号化部は、前記画像情報を処理する画像処理部を含み、前記画像処理部により取得された情報を前記規則に基づき符号化する
ことを特徴とする請求項1〜4のいずれかに記載の医療情報処理システム。 - 前記情報処理装置は、前記受付部により受け付けられた前記医療情報に含まれる個人情報を加工する個人情報加工部を含み、
前記符号化部は、前記個人情報が加工された前記医療情報を符号化する
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。 - 前記規則は、国際疾病分類ICD−10及び国際医療用語集SNOMED−CTの少なくとも一方を含む
ことを特徴とする請求項1〜6のいずれかに記載の医療情報処理システム。 - 1以上の医療用人工知能システムのそれぞれと通信可能な医療情報処理装置であって、
患者の医療情報が蓄積された医療情報データベースから医療情報を受け付ける受付部と、
前記受付部により受け付けられた前記医療情報の少なくとも一部を予め定められた規則に基づき符号化する符号化部と、
前記符号化部により得られたコードを含むデータセットを作成する作成部と、
前記作成部により作成された前記データセットを前記1以上の医療用人工知能システムのいずれかに送信する送信部と
を含む
ことを特徴とする医療情報処理装置。 - 1以上の医療用人工知能システムと、前記1以上の医療用人工知能システムのそれぞれと通信可能な情報処理装置とを用いて医療情報を処理する方法であって、
前記情報処理装置が、
患者の医療情報が蓄積された医療情報データベースから医療情報を受け付け、
受け付けられた前記医療情報の少なくとも一部を予め定められた規則に基づき符号化し、
前記符号化により得られたコードを含むデータセットを作成し、
作成された前記データセットを前記1以上の医療用人工知能システムのいずれかに送信し、
前記1以上の医療用人工知能システムのいずれかが、
前記情報処理装置から送信された前記データセットを受信し、
受信された前記データセットをデータベースに格納し、
人工知能エンジンを用いて前記データベースに基づく処理を実行する
ことを特徴とする医療情報処理方法。 - 1以上の医療用人工知能システムのそれぞれと通信可能な情報処理装置を用いて医療情報を処理する方法であって、
前記情報処理装置が、
患者の医療情報が蓄積された医療情報データベースから医療情報を受け付け、
受け付けられた前記医療情報の少なくとも一部を予め定められた規則に基づき符号化し、
前記符号化により得られたコードを含むデータセットを作成し、
作成された前記データセットを前記1以上の医療用人工知能システムのいずれかに送信する
ことを特徴とする医療情報処理方法。
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