JP2018014113A - 医療意志決定支援装置及びその制御方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】医療意志決定支援装置は、入力された複数の医用情報に基づいて医療診断に関わる推論処理を行い、推論結果を得る推論処理と、複数の医用情報から取り出された医用情報を要素とする複数の部分集合の各々について、推論結果に関して否定もしくは肯定の側に作用する度合いを算出する算出処理を行う。そして、医療意志決定支援装置は、推論処理によって得られた推論結果と、複数の部分集合のうち、算出処理により否定の側に作用する度合いが算出された部分集合に含まれている医用情報を示す否定情報とをユーザに提示する。
【選択図】 図2
Description
・CR(Computed Radiography)装置、
・CT(Computed Tomography)装置、
・MRI(Magnetic Resonance Imaging)装置、
・PET(Positron Emission Tomography)装置、
・SPECT画像(Single Photon Emission Computed Tomography)、
・超音波装置(US;Ultrasound System)等が挙げられる。
入力された複数の医用情報に基づいて医療診断に関わる推論処理を行い、推論結果を得る推論手段と、
前記複数の医用情報から取り出された医用情報を要素とする複数の部分集合の各々について、前記推論結果を否定もしくは肯定する度合いを算出する算出手段と、
前記推論手段によって得られた推論結果と、前記複数の部分集合のうち、前記算出手段により否定する度合いが算出された部分集合に含まれている医用情報を示す否定情報とを提示する提示手段とを備える。
図1は、第1実施形態に係る医療意志決定支援装置の機器構成例を示す図である。医療意志決定支援装置1は、入力された複数の医用情報に基づいて医療診断に関わる推論処理を行い、推論結果を得るものであり、制御部10、モニタ104、マウス105、キーボード106を有する。制御部10は、中央処理装置(CPU)100、主メモリ101、磁気ディスク102、表示メモリ103を有する。そして、CPU100が主メモリ101に格納されたプログラムを実行することにより、医用画像データベース2や診療録データベース3との通信、医療意志決定支援装置1の全体の制御、等の各種制御が実行される。
以下、具体的な例として、k=1の場合とk=2の場合について説明する。
(1)異常陰影の医用情報による推論の後、医用情報の一部を用いた推論を行うことで、最も確率の高い推論結果に寄与した医用情報を判定することができ、推論の根拠となる情報を絞って提示することができる。
(2)特に、推論結果を否定するような推論根拠を提示することにより、入力した医用情報の信頼性の検証、提示した最も確率の高い推論結果以外の診断を考慮する必要性などをユーザへ喚起することができる。
ステップS201は、医用画像データの入力に限定されず、読影レポート、及び診断支援処理に必要な情報等を含む医用検査データの入力が可能としても良い。その場合、これらのデータをユーザによる直接入力が可能な構成であっても良いし、情報が記録されたFDD、CD−RWドライブ、MOドライブ、ZIPドライブ等の各種記憶媒体から読み取り可能な構成であっても良い。またこれらのデータを記録するデータベースとLANを介して接続し、受信可能な構成であってもよい。
次に、第2実施形態を説明する。なお、第2実施形態の構成は、第1実施形態と同様の構成を取るため、図1の構成図を用いるものとし、説明を省略する。また、第2実施形態における制御部10による制御の概略も第1実施形態(図2)と同様である。但し、ステップS204における推論処理、ステップS205における推論結果表示処理が異なる。以下、これらの処理について図10、図11のフローチャートを参照して説明する。
・各部分集合について、算出された事後確率と事前確率の差と、後述の表4に示されるテーブルから関係量を決定する方法、
・各部分集合について、算出された事後確率と事前確率の差の絶対値を取り、その中で最大となる値を基準として規格化を行う方法、などがある。
この関係量の計算は推論結果に関する度合いの算出に相当する。
ステップS706において、CPU100はjの値と、組合せ数(mCk)を比較する。jが組合せ数より小さければ、全てのIjについて関係量が判定基準を満たすかどうかを判定できていないので、ステップS703へ戻り処理を継続する。jが組合せ数より大きければステップS707を実行する。
まず、ステップS601において、推論結果「異常の種類:原発性肺癌」「異常の種類:癌の肺転移」「異常の種類:その他の異常」の事前確率、11.0%、48.0%、41.0%をそれぞれ取得する。
(1)複数の推論結果に対して、それぞれ結果を肯定する根拠と否定する根拠を提示することで、最も確率の高い推論結果の信頼性の判断のみならず、他の推論結果の可能性を考慮することができる。
(2)また、入力した医用情報の信頼性の検証をユーザに喚起することができる。
ステップS603において確定情報の部分情報Ijを選択する場合、Ifixのうちk個以下の情報(例えば、k=1とk=2の両方の部分情報)としてもよい。また、ステップS605における比較計算の計算方法として、確率の差分値を計算する例を示したがこれに限られるものではない。例えば、ステップS605における比較計算として確率の比をとる方法であっても良い。また、他の方法を用いてもよい。また、ステップS607における関係量の計算方法は前述の例で挙げた方法以外、例えば対数を取る方法などで計算してもよい。また、k=1の例で挙げたような方法を用いる場合、表4で示した変換幅に限定されない。また、k=2の例の場合は切り捨てではなく、切り上げや四捨五入、あるいは他の方法であってもよい。また、前述の例では関係量は9つの離散値を取っていたが、数は限定されない。また、関係量は連続値を取ってもよい。
もっとも事後確率の高い推論結果のみを表示してもよく、また、一部の推論結果のみを表示してもよい。この場合はユーザが選択する個数を決めてもよい。また、閾値を超えるもの、例えば事後確率が30%以上の推論結果を表示するようにしてもよい。ただし、閾値は上記の例に限定されず、閾値をユーザが決定してもよい。
なお、ステップS201,S204に関して第1実施形態で説明した変形例は第2実施形態においても適用可能であることはいうまでもない。
次に、第3実施形態を説明する。なお、第3実施形態の構成は、第1実施形態と同様の構成を取るため、図1の構成図を用いるものとし、説明を省略する。また、第3実施形態の制御部10による制御の概要は第1実施形態(図2)と同様である。図14は第3実施形態による推論結果表示処理(S205)の処理を説明するフローチャートである。なお、図14のフローチャートによって示される処理は、CPU100が主メモリ101に格納されているプログラムを実行することにより実現される。ステップS205において、CPU100はステップS204において処理された推論処理の結果を表示する。以下、ステップS205の詳細な処理手順について、図14、図15を用いて詳細に説明する。
(1)推論結果に対して評価値を計算し所定の基準を満たす場合に警告表示を行うことで、推論結果の信頼性や入力した医用情報の信頼性の検証をユーザに喚起することができる。
ステップS901の評価値の計算は式2と式3の両方を組み合わせてつかってもよい。また、式2、式3以外の式を用いて計算しても良い。また、ステップS902の基準はユーザが任意に設定可能であってもよい。この場合、条件を設定するためのユーザインタフェースがあることが望ましいが、これに限定されない。また、基準は閾値を用いることに限定されない。
以上、実施形態を詳述したが、本発明は、例えば、システム、装置、方法、プログラムもしくは記憶媒体等としての実施態様をとることが可能である。具体的には、複数の機器から構成されるシステムに適用しても良いし、また、一つの機器からなる装置に適用しても良い。
従って、本発明の機能処理をコンピュータで実現するために、該コンピュータにインストールされるプログラムコード自体も本発明を実現するものである。つまり、本発明は、本発明の機能処理を実現するためのコンピュータプログラム自体も含まれる。
コンピュータプログラムを供給するためのコンピュータ読み取り可能な記憶媒体としては以下が挙げられる。例えば、フロッピー(登録商標)ディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、MO、CD−ROM、CD−R、CD−RW、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ROM、DVD(DVD−ROM,DVD−R)などである。
Claims (13)
- 入力された複数の医用情報に基づいて医療診断に関わる推論処理を行い、推論結果を得る推論手段と、
前記複数の医用情報から取り出された医用情報を要素とする複数の部分集合の各々について、前記推論結果を否定もしくは肯定する度合いを算出する算出手段と、
前記推論手段によって得られた推論結果と、前記複数の部分集合のうち、前記算出手段により否定する度合いが算出された部分集合に含まれている医用情報を示す否定情報とを提示する提示手段とを備えることを特徴とする医療意志決定支援装置。 - 前記提示手段は、更に、前記複数の部分集合のうち、前記算出手段により肯定する度合いが算出された部分集合に含まれている医用情報を肯定情報として提示することを特徴とする請求項1に記載の医療意志決定支援装置。
- 前記提示手段は、前記算出手段により算出された否定する度合いが最大の部分集合と、肯定する度合いが最大の部分集合に含まれる医用情報を、それぞれ前記否定情報および前記肯定情報として提示することを特徴とする請求項2に記載の医療意志決定支援装置。
- 前記推論手段は、事前確率が設定されている複数の推論結果に関して、前記複数の医用情報に基づいて各推論結果の事後確率を計算することにより推論結果を得ることを特徴とする請求項1に記載の医療意志決定支援装置。
- 前記算出手段は、前記事後確率が最大となる推論結果について前記度合いを算出することを特徴とする請求項4に記載の医療意志決定支援装置。
- 前記算出手段は、前記複数の推論結果のそれぞれについて前記度合いを算出し、
前記提示手段は、前記度合いが所定の条件を満たす部分集合の医用情報を肯定情報または否定情報として、前記複数の推論結果のそれぞれについて提示することを特徴とする請求項4に記載の医療意志決定支援装置。 - 前記算出手段は、前記複数の推論結果のうち、前記推論処理によって得られた事後確率が所定の値を超える推論結果のそれぞれについて前記度合いを算出することを特徴とする請求項4に記載の医療意志決定支援装置。
- 前記算出手段は、前記部分集合に基づいて各推論結果の事後確率を計算し前記事前確率と事後確率を利用して前記度合いを算出することを特徴とする請求項4に記載の医療意志決定支援装置
- 前記複数の推論結果に関して算出された複数の事後確率に基づいて、それらのうちの最大の事後確率に対する評価値を算出する評価手段を更に備え、
前記提示手段は、前記評価値が所定の条件を満たさない場合には、推論結果の信頼性に関する警告を提示することを特徴とする請求項4に記載の医療意志決定支援装置。 - 前記評価手段は、前記複数の確率のうち最も高い事後確率と2番目に高い事後確率との差を前記評価値とすることを特徴とする請求項9に記載の医療意志決定支援装置。
- 前記評価手段は、前記複数の事後確率のうち最も高い事後確率と、前記複数の事後確率の個数の逆数との差を前記評価値とすることを特徴とする請求項9に記載の医療意志決定支援装置。
- 入力された複数の医用情報に基づいて医療診断に関わる推論処理を行い、推論結果を得る推論工程と、
前記複数の医用情報から取り出された医用情報を要素とする複数の部分集合の各々について、前記推論結果を否定もしくは肯定する度合いを算出する算出工程と、
前記推論工程で得られた推論結果と、前記複数の部分集合のうち、前記算出工程で否定する度合いが算出された部分集合に含まれている医用情報を示す否定情報とを提示する提示工程とを有することを特徴とする医療意志決定支援装置の制御方法。 - 請求項12に記載の制御方法の各工程をコンピュータに実行させるためのプログラム。
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