JP2020144861A - Cerebral apoplexy examination support system - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、脳卒中診療支援システムに関する。 The present invention relates to a stroke medical care support system.
脳卒中は、我が国の3大死因の一つであるばかりでなく、「寝たきり」や介護が必要となる原因の第一位である。今後、超高齢化社会を迎える我が国では、その患者数の増加も容易に予想され、その対策は重要かつ早急に行う必要がある。 Stroke is not only one of the three leading causes of death in Japan, but also the number one cause of "bedridden" and the need for long-term care. In Japan, which is facing a super-aging society in the future, it is easy to expect an increase in the number of patients, and countermeasures are important and urgently needed.
脳卒中の一つである脳梗塞の超急性期治療には、組織プラスノゲンアクチベータ(tissue plasminogen activator; tPA)静注療法と血管内再開通療法の2つがあり、ともに脳梗塞後遺症軽減に寄与することが立証されている。血管内再開通療法は、専門医による特異的治療となるが、tPA静注療法は適応の判断さえつけば、特異な手技は不要なため、脳卒中非専門医でも施行することが可能である。そのため、できうる限り多くの脳梗塞患者が少なくともtPA静注療法の恩恵にあずかることができる体制を整える必要がある。 There are two types of hyperacute treatment for cerebral infarction, which is one of strokes, tissue plasminogen activator (tPA) intravenous therapy and intravascular recanalization therapy, both of which contribute to the reduction of sequelae of cerebral infarction. Has been proven. Intravascular recanalization therapy is a specific treatment by a specialist, but intravenous tPA therapy does not require a specific procedure as long as the indication is judged, so it can be performed even by a non-stroke specialist. Therefore, it is necessary to establish a system in which as many patients with cerebral infarction as possible can benefit from at least intravenous tPA therapy.
しかし、tPA静注療法承認後4年を経過した時点で行われた全国調査の結果、同療法を1例も行ったことのない地域が44医療圏(13%)もあり、著しい地域格差があることが明らかとなった。このtPA医療の地域格差問題に対して、欧米では1990年代から遠隔医療支援によって克服しようとする試みが開始され、現在では欧州ガイドライン、米国脳卒中協会policy statementで、24時間365日tPA静注療法の対応ができない地域では必ず整備すべき医療として明確に位置づけられ、実用機器の商品化、地域医療ネットワークの整備へと進んでいる。 However, as a result of a national survey conducted four years after the approval of intravenous tPA therapy, there are 44 medical areas (13%) that have never received this therapy, and there is a significant regional disparity. It became clear that there was. In Europe and the United States, attempts to overcome this regional disparity in tPA medical care by providing remote medical support began in the 1990s, and now, according to the European guidelines and the American Stroke Association policy statement, 24 hours 365 days of intravenous tPA therapy It is clearly positioned as medical care that must be developed in areas where it cannot be handled, and is proceeding with the commercialization of practical equipment and the development of regional medical networks.
わが国でも「脳卒中ガイドライン2015」でその必要性は記載されており、世界に類を見ない超高齢化社会を迎えるにあたり脳卒中に特化した遠隔医療システムTeleStroke systemの構築は急務と考えられる。現在、遠隔画像支援は行われているが、欧米同様のリアルタイム双方向性高精細テレビ会議システム(high-density video conferencing system)を用いたTeleStroke Systemは未整備である。TeleStroke Systemは、診療を支援する病院(Hub)と遠隔地にある支援される病院(Spoke)のHub and Spokeモデルが一般的であり、特に脳卒中専門医が24時間常在することのできない遠隔地にある病院では、脳卒中に特化した遠隔医療システム(Telestroke)は有用なツールである。 In Japan as well, the necessity is described in the "Stroke Guideline 2015", and it is considered that there is an urgent need to build a telestroke system specialized for stroke in order to enter a super-aging society unlike any other in the world. Currently, remote image support is being provided, but the TeleStroke System, which uses a real-time interactive high-definition video conferencing system similar to that in Europe and the United States, is not yet in place. The TeleStroke System is generally a Hub and Spoke model of hospitals that support medical care (Hub) and hospitals that support remote areas (Spoke), especially in remote areas where stroke specialists cannot be present 24 hours a day. In some hospitals, a stroke-specific remote medical system (Telestroke) is a useful tool.
しかしながら、Hub and Spokeモデルの遠隔医療システム(Telestroke)は導入コストが高く、即応体制が必要とされる脳卒中などに対応するためには、Hub側の専門医と、Spoke側の非専門医とが常駐して相互に情報交換することによる24時間体制の受け入れが必要であり、その人件費や導入コストに係る費用対効果に対する懸念などから普及はすすんでいない。 However, the Hub and Spoke model remote medical system (Telestroke) has a high introduction cost, and in order to deal with strokes that require an immediate response system, a specialist on the Hub side and a non-specialist on the Spoke side are resident. It is necessary to accept a 24-hour system by exchanging information with each other, and the spread is not progressing due to concerns about cost effectiveness related to labor costs and introduction costs.
本発明は、このような問題に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、導入コストが抑えられ、遠隔地の非専門医でも脳卒中が疑われる患者に即応することができる、脳卒中診療支援システムを提供することにある。 The present invention has been made in view of such a problem, and an object of the present invention is to reduce the introduction cost, and even a non-specialist in a remote place can immediately respond to a patient suspected of having a stroke. It is to provide a support system.
本発明者らは、上記課題を解決するために鋭意研究を進める中で、非専門医の対面診察を支援し、治療指針を提示できるシステムを利用することで、非専門医でも脳卒中が疑われる患者への即応体制が構築できることを見出し、本発明を完成させた。 The present inventors are conducting diligent research to solve the above problems, and by using a system that can support face-to-face medical examinations by non-specialists and present treatment guidelines, even non-specialists can be suspected of having a stroke. The present invention was completed by finding that a ready-to-use system can be constructed.
すなわち本発明は、以下に関する。 That is, the present invention relates to the following.
[1]脳卒中または脳卒中の疑いがある患者の診療に必要な情報処理を実行するためのアプリケーションをユーザが逐次使用することによって得られるデータをもとに行う患者の診療を支援するための診療支援システムであって、
患者の脳卒中に関連する質問をアプリケーションを介して提供する質問提供部、
質問に回答することにより得られた患者の脳卒中に関連するデータを取得するデータ取得部、
データ取得部により取得されたデータに基づいて、患者に対する最適な治療法を推定する推定部、および
推定部により推定された最適な治療法を提供するデータ提供部を含む、前記診療支援システム。
[2]推定部が、患者の発症時刻に関連するデータに基づいてtPA静注療法の適用可能性を推定する、[1]に記載の診療支援システム。
[3]推定部が、患者の既往歴に関連するデータにさらに基づいてtPA静注療法の適用可能性を推定する、[2]記載の診療支援システム。
[1] Medical support to support medical treatment of patients based on data obtained by sequentially using applications for executing information processing necessary for medical treatment of patients with stroke or suspected stroke. It ’s a system
Question Providing Department, which provides questions related to a patient's stroke through an application,
Data acquisition department, which acquires data related to the patient's stroke obtained by answering the question,
The medical care support system including an estimation unit that estimates an optimal treatment method for a patient based on data acquired by a data acquisition unit, and a data providing unit that provides an optimum treatment method estimated by the estimation unit.
[2] The medical care support system according to [1], wherein the estimation unit estimates the applicability of intravenous tPA therapy based on data related to the onset time of a patient.
[3] The medical care support system according to [2], wherein the estimation unit estimates the applicability of intravenous tPA therapy based on data related to the patient's medical history.
[4]推定部が、患者のNIHSS scoreに関連するデータにさらに基づいて、tPA静注療法の適用可能性を推定する、[1]〜[3]のいずれか一つに記載の診療支援システム。
[5]推定部が、tPA静注療法が適用可能であると推定した場合、tPA投与に関連するデータをデータ提供部に提供する、[1]〜[4]のいずれか一つに記載の診療支援システム。
[6]推定部が、tPA静注療法が適用不可であると推定した場合、適切な指示プランをデータ提供部に提供する、[1]〜[4]のいずれか一つに記載の診療支援システム。
[7]患者の発症時刻とtPA適用可能時刻との差分を算出する時刻算出部をさらに含み、推定部が、時刻算出部の算出データに基づいてtPA静注療法の適用可能時間をデータ提供部に提供する、[1]〜[6]のいずれか一つに記載の診療支援システム。
[8]脳梗塞、出血性病変および病巣の有無からなる群から選択される脳卒中の種類を識別する、[1]〜[7]のいずれか一つに記載の診療支援システム。
[9]推定部による推定が、AIによる推定を含む、[1]〜[8]のいずれか一つに記載の診療支援システム。
[10]データが、画像データを含み、推定部による処理が、画像の読影処理を含む、[1]〜[9]のいずれか一つに記載の診療支援システム。
[11]複数の診療支援システムを相互に接続してネットワークシステムを構築することができ、推定部による処理が、複数の診療支援システム間で共有されたデータに基づく処理である、[1]〜[10]のいずれか一つに記載の診療支援システム。
[12][1]〜[11]のいずれか一つに記載の診療支援システムと協働するアプリケーションであって、該診療支援システムの入出力部として機能する、前記アプリケーション。
[4] The medical care support system according to any one of [1] to [3], wherein the estimation unit estimates the applicability of intravenous tPA therapy based on the data related to the patient's NIHSS score. ..
[5] The description in any one of [1] to [4], wherein when the estimation unit estimates that intravenous tPA therapy is applicable, data related to tPA administration is provided to the data provider. Medical support system.
[6] The medical care support according to any one of [1] to [4], which provides an appropriate instruction plan to the data providing department when the estimation department estimates that tPA intravenous therapy is not applicable. system.
[7] A time calculation unit that calculates the difference between the patient's onset time and the tPA applicable time is further included, and the estimation unit calculates the applicable time of tPA intravenous therapy based on the calculated data of the time calculation unit. The medical treatment support system according to any one of [1] to [6] provided in.
[8] The medical care support system according to any one of [1] to [7], which identifies the type of stroke selected from the group consisting of the presence or absence of cerebral infarction, hemorrhagic lesions, and lesions.
[9] The medical care support system according to any one of [1] to [8], wherein the estimation by the estimation unit includes an estimation by AI.
[10] The medical care support system according to any one of [1] to [9], wherein the data includes image data, and the processing by the estimation unit includes image interpretation processing.
[11] A network system can be constructed by connecting a plurality of medical care support systems to each other, and the processing by the estimation unit is a process based on the data shared among the plurality of medical care support systems, [1] to The medical care support system according to any one of [10].
[12] An application that cooperates with the medical care support system according to any one of [1] to [11] and that functions as an input / output unit of the medical care support system.
[13]脳卒中または脳卒中の疑いがある患者の診療に必要な情報処理を実行するためのアプリケーションをユーザが逐次使用することによって得られるデータをもとに行う患者の診療を支援するための診療支援プログラムであって、
患者の脳卒中に関連する質問をアプリケーションを介して提供する質問提供手段、
質問に回答することにより得られた患者の脳卒中に関連するデータを取得するデータ取得手段、
データ取得部により取得されたデータに基づいて、患者に対する最適な治療法を推定する推定手段、および
推定部により推定された最適な治療法を提供するデータ提供手段を含む、前記診療支援プログラム。
[14]推定部が、患者の発症時刻に関連するデータに基づいてtPA静注療法の適用可能性を推定する、[13]に記載の診療支援プログラム。
[15]脳梗塞の超急性期における患者の診療に必要な情報処理を実行するためのアプリケーションをユーザが逐次使用することによって得られるデータをもとに行う患者の診療を支援するための診療支援システムであって、
患者の脳梗塞に関連する質問をアプリケーションを介して提供する質問提供部、
質問に回答することにより得られた患者の脳梗塞に関連するデータを取得するデータ取得部、
データ取得部により取得されたデータに基づいて、患者に対する最適な治療法を推定する推定部、および
推定部により推定された最適な治療法を提供するデータ提供部を含む、前記診療支援システム。
[16][15]に記載の診療支援システムと協働するアプリケーションであって、該診療支援システムの入出力部として機能する、前記アプリケーション。
[17]脳梗塞の超急性期における患者の診療に必要な情報処理を実行するためのアプリケーションをユーザが逐次使用することによって得られるデータをもとに行う患者の診療を支援するための診療支援プログラムであって、
患者の脳梗塞に関連する質問をアプリケーションを介して提供する質問提供手段、
質問に回答することにより得られた患者の脳梗塞に関連するデータを取得するデータ取得手段、
データ取得部により取得されたデータに基づいて、患者に対する最適な治療法を推定する推定手段、および
推定部により推定された最適な治療法を提供するデータ提供手段を含む、前記診療支援プログラム。
[13] Medical support for supporting the medical treatment of patients based on the data obtained by sequentially using the application for executing the information processing necessary for the medical treatment of the patient who has or is suspected of having a stroke. It ’s a program
Question-providing means, which provides questions related to a patient's stroke through an application,
A data acquisition method for acquiring data related to a patient's stroke obtained by answering a question,
The medical care support program including an estimation means for estimating an optimal treatment method for a patient based on data acquired by a data acquisition unit, and a data providing means for providing an optimum treatment method estimated by the estimation unit.
[14] The medical care support program according to [13], wherein the estimation unit estimates the applicability of intravenous tPA therapy based on data related to the time of onset of a patient.
[15] Medical support for supporting patient medical care based on data obtained by sequentially using an application for executing information processing necessary for patient medical care in the hyperacute stage of cerebral infarction. It ’s a system
Question Providing Department, which provides questions related to a patient's stroke through an application,
Data acquisition department that acquires data related to cerebral infarction of patients obtained by answering questions,
The medical care support system including an estimation unit that estimates an optimal treatment method for a patient based on data acquired by a data acquisition unit, and a data providing unit that provides an optimum treatment method estimated by the estimation unit.
[16] The application that cooperates with the medical care support system according to [15] and that functions as an input / output unit of the medical care support system.
[17] Medical support for supporting patient medical care based on data obtained by sequentially using an application for executing information processing necessary for patient medical care in the hyperacute stage of cerebral infarction. It ’s a program
Question-providing means, which provides questions related to a patient's stroke through an application,
Data acquisition means for acquiring data related to cerebral infarction of patients obtained by answering questions,
The medical care support program including an estimation means for estimating an optimal treatment method for a patient based on data acquired by a data acquisition unit, and a data providing means for providing an optimum treatment method estimated by the estimation unit.
本発明のシステムを使用することにより、導入コストの高いHub and Spokeモデルの遠隔医療システム(Telestroke)を構築することなく、ユーザが使用する情報端末上にアプリケーションなどを構築することで、導入コストが抑えられ、また、非専門医による脳卒中が疑われる患者への即応が可能である。また、医療資源の少ない地域において、初期診療にあたった院内の非専門医が、院外の専門医に対してコンサルテーションを行う必要性が減少し、これまでoncallで対応していた専門医の負担が軽減される。 By using the system of the present invention, the introduction cost can be reduced by constructing an application or the like on the information terminal used by the user without constructing a remote medical system (Telestroke) of the Hub and Spoke model, which has a high introduction cost. It is suppressed, and it is possible for non-specialists to respond immediately to patients with suspected stroke. In addition, in areas where medical resources are scarce, the need for in-hospital non-specialists who provided initial medical care to consult with out-of-hospital specialists will be reduced, and the burden on specialists who have been on-call will be reduced. ..
さらに、脳卒中の種類を迅速に特定することで、例えば、脳梗塞の超急性期における患者の診療に必要な情報処理を実行するためのアプリケーションをユーザが逐次使用することによって得られるデータをもとに行う患者の診療を支援することができ、医療資源の少ない地域において、初期診療にあたった非専門医が、院外の専門医に対してコンサルテーションを行うことなく治療方針を決定することができる。また、一般的には4.5時間以内に投与する必要のあるtPAの投与可能性の有無を迅速に推定することで、脳梗塞患者の後遺症を軽減させることが可能である。
また、必要に応じて、院内で使用している診療支援システムを、院内の別の診療支援システム、院外の診療支援システム、専門医の情報端末、AI、データベース等とネットワーク接続することで、集合知に基づく最適な治療法の推定を行い、非専門医に提供することができる。
Furthermore, by rapidly identifying the type of stroke, for example, based on the data obtained by the user sequentially using an application for performing information processing necessary for medical treatment of a patient in the hyperacute stage of cerebral infarction. It is possible to support the medical treatment of patients in the hospital, and in areas where medical resources are scarce, non-specialists who provided initial medical treatment can decide treatment policies without consulting with specialists outside the hospital. In addition, it is possible to reduce the sequelae of cerebral infarction patients by rapidly estimating the possibility of administration of tPA, which generally needs to be administered within 4.5 hours.
In addition, if necessary, the medical treatment support system used in the hospital can be connected to another medical treatment support system in the hospital, an out-of-hospital medical treatment support system, an information terminal of a specialist, AI, a database, etc. It is possible to estimate the optimal treatment method based on the above and provide it to non-specialists.
<第1実施形態>
以下、本発明の第1実施形態を図面に基づいて説明する。図1は、本実施形態によるシステムの全体構成例を示すブロック図である。図1に示すシステム2は、脳卒中(本実施形態の場合は、脳梗塞を例とする)が疑われる患者、または、かかる患者を診療する医師(以下、ユーザという)が使用する情報端末1と通信可能である。システム2は、データ取得部3、記憶部4、推定部6、データ提供部7、質問処理部8、質問提供部9を備えて構成されている。システム2は、情報端末1に組み込むこともできる。
<First Embodiment>
Hereinafter, the first embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram showing an overall configuration example of the system according to the present embodiment. The system 2 shown in FIG. 1 is an information terminal 1 used by a patient suspected of having a stroke (in the case of the present embodiment, cerebral infarction as an example) or a doctor (hereinafter referred to as a user) who treats such a patient. Communication is possible. The system 2 includes a data acquisition unit 3, a storage unit 4, an estimation unit 6, a data providing unit 7, a question processing unit 8, and a question providing unit 9. The system 2 can also be incorporated into the information terminal 1.
システム2の各機能ブロック3〜9は、ハードウェア、DSP、ソフトウェアの何れによっても構成することが可能である。例えばソフトウェアによって構成する場合、各機能ブロック3〜9は、実際にはコンピュータのCPU、RAM、ROMなどを備えて構成され、RAMやROM、ハードディスクまたは半導体メモリ等の記録媒体に記憶されたプログラムが動作することによって実現される。各機能ブロック3〜9は、それぞれネットワーク上の異なる場所に別々に配置して、ユーザが使用する情報端末1と通信可能(ネットワーク接続可能)とすることもできる。 Each functional block 3 to 9 of the system 2 can be configured by any of hardware, DSP, and software. For example, when configured by software, each functional block 3 to 9 is actually configured to include a computer CPU, RAM, ROM, etc., and a program stored in a recording medium such as RAM, ROM, hard disk, or semiconductor memory. It is realized by working. The functional blocks 3 to 9 may be separately arranged at different locations on the network so that they can communicate with the information terminal 1 used by the user (network connection is possible).
ユーザは、情報端末1にインストールしたアプリケーションなどを使用して、治療に必要な種々の情報処理を逐次実行することができる。例えば、ユーザは、システム2から情報端末1のアプリケーションに提供された脳梗塞に関連する問診(質問)に対する回答を入力することができる。質問処理部8は、記憶部4にあらかじめ記憶されている質問内容を抽出し、質問提供部9を介してアプリケーションに提供することができる。すなわち、アプリケーションは、本発明の診療支援システムのソフトウェアとしても、また、入出力部としても機能することができる。 The user can sequentially execute various information processing necessary for treatment by using an application installed on the information terminal 1. For example, the user can input an answer to a cerebral infarction-related inquiry (question) provided from the system 2 to the application of the information terminal 1. The question processing unit 8 can extract the question content stored in advance in the storage unit 4 and provide it to the application via the question providing unit 9. That is, the application can function as the software of the medical care support system of the present invention and also as an input / output unit.
データ取得部3は、ユーザがアプリケーションを逐次使用することによって得られる各種のデータを情報端末1から取得することができる。具体的には、データ取得部3は、システム2から情報端末1のアプリケーションに提供される質問に対する回答のデータなどを取得し、記憶部4は、アプリケーションに提供する質問内容や、データ取得部3により取得されたデータを格納することができる。 The data acquisition unit 3 can acquire various data obtained by the user sequentially using the application from the information terminal 1. Specifically, the data acquisition unit 3 acquires the data of the answers to the questions provided to the application of the information terminal 1 from the system 2, and the storage unit 4 acquires the question contents to be provided to the application and the data acquisition unit 3. The data acquired by can be stored.
推定部6は、記憶部4に格納されている質問の回答内容に合わせて最適な治療法を推定し、データ提供部7は、推定部6により推定された最適な治療法をアプリケーションに提供することができる。また、推定部6は、質問の回答内容に合わせて、更なる質問が必要であると推定した場合、質問処理部8に更なる質問を抽出させて、質問提供部9を介してアプリケーションに提供することもできる。推定部6は、例えば、数学モデル61(アルゴリズムなど)を使用して、質問の回答内容を処理部62(CPUなど)でアルゴリズム解析(情報処理)することで、最適な治療法や、最適な更なる質問を推定することもできる。したがって、情報端末1にシステム2が組み込まれている場合は、災害時などで院外との通信が途絶えたとしても、システム2を使用して診療を続けることができる。 The estimation unit 6 estimates the optimum treatment method according to the answer contents of the questions stored in the storage unit 4, and the data providing unit 7 provides the application with the optimum treatment method estimated by the estimation unit 6. be able to. Further, when the estimation unit 6 estimates that a further question is necessary according to the answer content of the question, the question processing unit 8 extracts the further question and provides it to the application via the question providing unit 9. You can also do it. For example, the estimation unit 6 uses a mathematical model 61 (algorithm, etc.) to perform algorithm analysis (information processing) on the answer contents of the question by the processing unit 62 (CPU, etc.), thereby performing the optimum treatment method and the optimum. Further questions can be inferred. Therefore, when the system 2 is incorporated in the information terminal 1, even if the communication with the outside of the hospital is interrupted due to a disaster or the like, the system 2 can be used to continue the medical treatment.
このように、アプリケーションは、ユーザによる情報処理の実行結果(質問に対する回答)をシステム2に送信するとともに、システム2から種々の治療アドバイスに関する通知を受信して表示することにより、治療に有効な行動をユーザに促すことができる。ユーザは、このアドバイスの内容に従って行動することにより、脳梗塞の専門医が存在しない医療現場などにおいて、患者の脳梗塞に対処していくことができる。これは、特に、医療資源の少ない地域において、初期診療にあたった非専門医が、院外の専門医に対してコンサルテーションを行うことなく治療方針を決定することができるため有利である。 In this way, the application transmits the execution result (answer to the question) of the information processing by the user to the system 2, and receives and displays the notifications regarding various treatment advices from the system 2, so that the action is effective for the treatment. Can be prompted to the user. By acting according to the content of this advice, the user can deal with the cerebral infarction of the patient in a medical field where there is no specialist in cerebral infarction. This is particularly advantageous in areas where medical resources are scarce, because non-specialists who have undergone initial medical care can decide treatment policies without consulting with specialists outside the hospital.
図2は、以上のように構成した本実施形態によるシステムの動作例を示すフローチャートである。 FIG. 2 is a flowchart showing an operation example of the system according to the present embodiment configured as described above.
まず、質問処理部8は、記憶部4に格納されている脳梗塞に関連する質問を抽出して、質問提供部9を介してアプリケーションに提供することができる。質問としては、例えば、図3に示されるような脳梗塞に関連する質問(チェックリスト1)が挙げられる。チェックリスト1は、図3に示されるような選択式のチェックリストになっており、ユーザは各質問に対して「あり」または「なし」を選択することにより、7つの質問に対して回答することができる。 First, the question processing unit 8 can extract a question related to cerebral infarction stored in the storage unit 4 and provide it to the application via the question providing unit 9. Examples of the question include a question related to cerebral infarction (checklist 1) as shown in FIG. Checklist 1 is a selection-type checklist as shown in FIG. 3, and the user answers seven questions by selecting "Yes" or "No" for each question. be able to.
図3に示されるように、チェックリスト1は、例えば、発症時刻に関する質問として、発症時刻から4.5時間を越えているかどうか、既往歴に関する質問として、非外傷性頭蓋内出血の有無、1か月以内の脳梗塞(一過性脳虚血発作を含まない)の有無、3か月以内の重篤な頭部脊髄の外傷あるいは手術の有無、21日以内の消化管あるいは尿路出血の有無、14日以内の大出血あるいは頭部以外の重篤な外傷の有無、治療薬の過敏症の有無などの質問項目を含むことができる。 As shown in FIG. 3, the checklist 1 indicates, for example, whether the question regarding the time of onset exceeds 4.5 hours from the time of onset, and whether or not there is non-traumatic intracranial hemorrhage as a question regarding the history. Presence or absence of cerebral infarction (not including transient ischemic attack) within 3 months, presence or absence of severe head and spinal cord trauma or surgery within 3 months, presence or absence of gastrointestinal or urinary tract bleeding within 21 days It can include questions such as major bleeding within 14 days or serious trauma other than the head, and the presence or absence of therapeutic drug hypersensitivity.
システム2は、ユーザがアプリケーションを介して回答した内容をデータ取得部3を介して取得し、回答内容を記憶部4に格納することができる。推定部6は、記憶部4に格納している回答内容を解析し、チェックリスト1に「あり」が0個の場合は、tPA投与可能性ありと推定して、データ提供部7を介して、アプリケーションに「tPA投与可能性あり」と表示させるデータを提供することができる。また、推定部6は、チェックリスト1に「あり」が1個以上の場合は、tPA投与可能性なしと推定して、データ提供部7を介して、アプリケーションに「tPA投与可能性なし」と表示させるデータを提供することができる。 The system 2 can acquire the content of the user's reply via the application via the data acquisition unit 3 and store the response content in the storage unit 4. The estimation unit 6 analyzes the contents of the answers stored in the storage unit 4, and if there are no “yes” in the checklist 1, it is estimated that tPA may be administered, and the tPA is likely to be administered via the data providing unit 7. , Can provide data that causes the application to display "tPA may be administered". In addition, the estimation unit 6 estimates that there is no possibility of tPA administration when there is one or more "yes" in the checklist 1, and tells the application "no possibility of tPA administration" via the data providing unit 7. Data to be displayed can be provided.
また、システム2は、「tPA投与可能性あり」と表示させるデータを提供したあと、血液検査(凝固系含む)、頭部MRIまたはCT心電図、レントゲンなどの次の処置を表示させるデータを提供することもできる。さらに、システム2は、「tPA投与可能性なし」と表示させるデータを提供したあと、血液検査(凝固系含む)、頭部MRI+MRAまたはCT心電図、レントゲンなどの次の処置を表示させるデータを提供することもできる。 In addition, the system 2 provides data for displaying "tPA may be administered", and then provides data for displaying the next treatment such as blood test (including coagulation system), head MRI or CT electrocardiogram, and X-ray. You can also do it. Furthermore, the system 2 provides data for displaying "no tPA administration possibility" and then data for displaying the next treatment such as blood test (including coagulation system), head MRI + MRA or CT electrocardiogram, and X-ray. You can also do it.
このように、システム2は、ユーザに患者の脳梗塞に関連する質問を送信するとともに、ユーザからの回答を得ることにより、tPA投与可能性の有無を迅速に推定して、アプリケーションに提供することができる。 In this way, the system 2 sends the user a question related to the patient's cerebral infarction and obtains an answer from the user to quickly estimate the possibility of tPA administration and provide it to the application. Can be done.
図4は、図2のシステム2の変形例を示す。本変形例の場合は、システム2は、時刻算出部5をさらに含み、チェックリスト1は、発症時刻に関する質問として、発症時刻を数値で入力するように構成されている。そして、例えば、システム2が、tPAの投与を脳梗塞の発症時刻から4.5時間以内に施行する必要があるとプログラムされている場合は、時刻算出部5は、発症時刻、tPA適用可能時刻(発症時刻から4.5時間まで)との差分を算出して、推定部6に提供することができる。
本発明において、「発症時刻に関連するデータ」とは、脳梗塞が発症した時刻を含み、発症時刻が不明な時は、最終未発症時刻をもって発症時刻とすることができる。
FIG. 4 shows a modified example of the system 2 of FIG. In the case of this modification, the system 2 further includes a time calculation unit 5, and the checklist 1 is configured to input the onset time numerically as a question regarding the onset time. Then, for example, when the system 2 is programmed that the administration of tPA needs to be performed within 4.5 hours from the onset time of the cerebral infarction, the time calculation unit 5 determines the onset time and the tPA applicable time. The difference from (from the onset time to 4.5 hours) can be calculated and provided to the estimation unit 6.
In the present invention, the "data related to the onset time" includes the time when the cerebral infarction occurs, and when the onset time is unknown, the final non-onset time can be used as the onset time.
推定部6は、時刻算出部5で算出されたデータと現在時刻とに基づいて、tPA適用が可能な残り時間(カウントダウン)や、tPA適用が不可能になる時刻(タイムリミット)などのtPA静注療法の適用可能時間に関するデータをデータ提供部7に送信することができる。また、推定部6は、現在時刻がtPA適用可能時刻を越えている場合は、「tPA投与可能性なし」と表示させるデータを、データ提供部7に送信することができる。 The estimation unit 6 is based on the data calculated by the time calculation unit 5 and the current time, and the tPA static such as the remaining time (countdown) at which tPA can be applied and the time (time limit) at which tPA cannot be applied. Data regarding the applicable time of injection therapy can be transmitted to the data providing unit 7. Further, when the current time exceeds the tPA applicable time, the estimation unit 6 can transmit the data to be displayed as "no tPA administration possibility" to the data providing unit 7.
このように、本変形例のシステム2は、時刻算出部5を有することにより、tPA投与可能性の有無を推定するのに加えて、tPA静注療法の適用可能時間を提供することができる。これは、特に脳梗塞の発症時刻から4.5時間以内に投与する必要があるtPA静注療法において有利である。 As described above, the system 2 of this modified example can provide the applicable time of the intravenous tPA therapy in addition to estimating the presence or absence of the possibility of tPA administration by having the time calculation unit 5. This is particularly advantageous in intravenous tPA therapy, which should be administered within 4.5 hours of the onset of cerebral infarction.
図5は、図2のフローチャートの動作例後の動作例を示すフローチャートである。 FIG. 5 is a flowchart showing an operation example after the operation example of the flowchart of FIG.
システム2は、tPA投与可能性の有無をデータ提供部7を介して、アプリケーションに表示させた後、次の質問をアプリケーションに提供することができる。具体的には、推定部6は、上記の推定結果に基づいて適切な次の質問を推定して、質問処理部8に提供する。質問処理部8は、推定部6が推定した次の質問に関連するデータを記憶部4から抽出し、質問提供部9を介してアプリケーションに提供することができる。次の質問としては、例えば、図6A〜Dに示されるような脳梗塞に関連する質問2(NIH Stroke Scale)が挙げられる。 The system 2 can provide the application with the next question after displaying the possibility of tPA administration to the application via the data providing unit 7. Specifically, the estimation unit 6 estimates an appropriate next question based on the above estimation result and provides it to the question processing unit 8. The question processing unit 8 can extract data related to the next question estimated by the estimation unit 6 from the storage unit 4 and provide the data to the application via the question providing unit 9. The next question includes, for example, Question 2 (NIH Stroke Scale) related to cerebral infarction as shown in FIGS. 6A to 6D.
図6A〜Dに示されるように、NIH Stroke Scale(NIHSS測定)は、例えば、意識水準、意識障害、最良の注視、視野、顔面麻痺、上肢の運動、下肢の運動、運動失調、感覚、最良の言語、構音障害、消去/無視などの質問項目を含むことができる。そして、各質問に対する回答は、複数の回答候補の中から選択式で選ぶことができるようになっている。また、注釈部分には、各質問の回答を得るためにユーザが患者に対して行う具体的な行動が示されている。 As shown in FIGS. 6A-D, the NIH Stroke Scale (NIHSS measurement) is, for example, consciousness level, dysarthria, best gaze, visual field, facial paralysis, upper limb movement, lower limb movement, ataxia, sensation, best. Can include questions such as language, dysarthria, and erase / ignore. Then, the answer to each question can be selected from a plurality of answer candidates by a selection formula. In addition, the commentary portion shows specific actions that the user takes with respect to the patient in order to obtain an answer to each question.
システム2は、NIH Stroke Scaleに関する質問を質問提供部9を介して情報端末1のアプリケーションに提供することができる。また、システム2は、質問の提供と共に、質問の回答を得るためにユーザが患者に対して行う具体的な行動も提供することができる。そして、システム2は、回答内容をデータ取得部3を介して取得して記憶部4に格納することができる。NIHSS測定は脳梗塞患者の重症度を数値化するもので、最初の診療(入院当日)から定期測定し、脳梗塞の重症度の進行具合を確認するために利用可能である。推定部6は、各回答内容をそれぞれ解析することで、以下に述べるようなtPA適応の可能性の患者の慎重投与の判断や、入院後の適切な診療内容を提供することができる。また、例えば、各回答内容を図6A〜Cに示されるように、1〜Nのスコアで重みづけし、入院当日から継続的に測定することで、推定部6は、NIH Stroke Scaleのトータルスコアに基づいて、脳梗塞の重症度の進行具合を推定して、推定結果を提供することもできる。 The system 2 can provide a question about the NIH Stroke Scale to the application of the information terminal 1 via the question providing unit 9. In addition to providing the question, the system 2 can also provide a specific action that the user takes on the patient in order to obtain an answer to the question. Then, the system 2 can acquire the answer contents via the data acquisition unit 3 and store them in the storage unit 4. The NIHSS measurement quantifies the severity of cerebral infarction patients and can be used to measure the severity of cerebral infarction on a regular basis from the first medical examination (on the day of admission) and to confirm the progress of the severity of cerebral infarction. By analyzing the content of each response, the estimation unit 6 can determine the careful administration of patients with the possibility of tPA indication as described below and provide appropriate medical treatment content after hospitalization. Further, for example, as shown in FIGS. 6A to 6C, by weighting each answer with a score of 1 to N and continuously measuring from the day of admission, the estimation unit 6 can obtain the total score of the NIH Stroke Scale. Based on this, the degree of progression of cerebral infarction can be estimated and the estimation result can be provided.
図5に示されるように、システム2は、NIH Stroke Scaleに関連するデータを格納した後、さらに次の質問をアプリケーションに提供することができる。具体的には、推定部6は、上記のNIH Stroke Scaleに関連するデータに基づいて適切な次の質問を推定して、質問処理部8に提供する。質問処理部8は、推定部6が推定した次の質問に関連するデータを記憶部4から抽出し、質問提供部9を介してアプリケーションに提供することができる。次の質問としては、例えば、図7A〜Bに示されるような脳梗塞に関連する質問3(チェックリスト2)が挙げられる。 As shown in FIG. 5, the system 2 can further ask the application the next question after storing the data related to the NIH Stroke Scale. Specifically, the estimation unit 6 estimates an appropriate next question based on the data related to the above NIH Stroke Scale and provides it to the question processing unit 8. The question processing unit 8 can extract data related to the next question estimated by the estimation unit 6 from the storage unit 4 and provide the data to the application via the question providing unit 9. The next question includes, for example, question 3 (checklist 2) related to cerebral infarction as shown in FIGS. 7A-B.
図7A〜Bに示されるように、チェックリスト2は、例えば、tPA適応外に関連する質問として、臨床所見、血液検査、血液所見、CT/MR所見などの質問項目を含むことができる(図7A)。また、チェックリスト2は、例えば、慎重投与に関連する質問として、年齢(81歳以上)、既往歴、10日以内の生検・外傷、10日以内の分娩・流早産、1か月以上経過した脳梗塞(特に糖尿病合併例)、3か月以内の心筋梗塞、蛋白製剤アレルギー、神経徴候、NIHSS score26以上、軽症、症候の急速な軽症化、痙攣(既往歴などからてんかんの可能性が高ければ適応外)、臨床症状、脳動脈瘤・頭蓋内腫瘍・脳動静脈奇形・もやもや病、胸部大動脈瘤、消化管潰瘍・憩室炎、大腸炎、活動性結核、糖尿病性出血性網膜症・出血性眼症、血栓溶解薬、抗血小板薬投与中(特に経口抗凝固薬投与中)、月経期間中、重篤な腎障害、コントロール不良な糖尿病、感染性心内膜炎などの質問項目を含むことができる(図7B)。 As shown in FIGS. 7A-B, Checklist 2 may include, for example, questions related to non-tPA indications such as clinical findings, blood tests, blood findings, CT / MR findings (FIG. 7A). 7A). In addition, Checklist 2 shows, for example, questions related to careful administration, such as age (81 years or older), history, biopsy / trauma within 10 days, delivery / premature delivery within 10 days, and 1 month or more. Cerebral infarction (especially cases with diabetes), myocardial infarction within 3 months, protein allergy, neurological signs, NIHSS score 26 or higher, mild, rapid mildening of symptoms, convulsions (presence of epilepsy, etc.) (Not indicated), clinical symptoms, cerebral aneurysm / intracranial tumor / cerebral arteriovenous malformation / haze disease, thoracic aortic aneurysm, gastrointestinal ulcer / diverticulitis, colitis, active tuberculosis, diabetic hemorrhagic retinopathy / bleeding Includes questions such as sexual ophthalmopathy, thrombolytics, antiplatelet drugs (especially oral anticoagulants), menstrual periods, severe nephropathy, uncontrolled diabetes, infectious endocarditis, etc. Can be done (Fig. 7B).
システム2は、tPA適応外に関連する質問に対する回答および慎重投与に関連する質問に対する回答をデータ取得部3を介して取得し、回答内容を記憶部4に格納することができる。推定部6は、記憶部4に格納している回答内容を解析し、例えば、tPA適応外に関連する回答に「あり」が存在せず、慎重投与に関連する回答に「あり」がわずかに(例えば2つ以下)存在する場合は、tPA投与を指示するデータをデータ提供部7に送信する。推定部6は、tPA投与に関連するデータ(総量、投与量、急速静注量、持続静注量、tPA投与前の最終確認に関連する項目などを含む)をデータ提供部7に送信したり、質問処理部8に抽出させて、質問提供部9に提供することもできる。 The system 2 can acquire answers to questions related to non-tPA indication and answers to questions related to careful administration via the data acquisition unit 3, and store the answer contents in the storage unit 4. The estimation unit 6 analyzes the contents of the answers stored in the storage unit 4, and for example, there is no "yes" in the answers related to non-tPA indication, and there is a slight "yes" in the answers related to careful administration. If there are (for example, two or less), data instructing tPA administration is transmitted to the data providing unit 7. The estimation unit 6 transmits data related to tPA administration (including total amount, dose, rapid intravenous injection amount, continuous intravenous injection amount, items related to final confirmation before tPA administration, etc.) to the data providing unit 7. , The question processing unit 8 can be extracted and provided to the question providing unit 9.
tPA投与前の最終確認に関連する項目としては、家族への説明と同意、尿道カテーテル留置(無理はしない)、動脈解離は除外した、発症時刻から4時間30分以内、血圧測定(収縮期血圧180mmHg以上または拡張期血圧105mmHg以上のとき、ニカルジピン(10)5A 2ml静注後2ml/h開始、以後、血圧にあわせ1ml/hずつ増減(収縮期血圧140mmHg以下で1ml/h減量)、NIHSS score測定を含むことができる。 Items related to the final confirmation before tPA administration include explanation and consent to the family, urinary tract catheter placement (do not overdo it), arterial dissection excluded, blood pressure measurement (systolic blood pressure) within 4 hours and 30 minutes from the time of onset. When 180 mmHg or more or diastolic blood pressure 105 mmHg or more, Nikaldipine (10) 5A 2 ml started 2 ml / h after intravenous injection, then increased or decreased by 1 ml / h according to blood pressure (systolic blood pressure 140 mmHg or less, 1 ml / h weight loss), NIHSS score Measurements can be included.
また、推定部6は、記憶部4に格納している回答内容を解析し、例えば、tPA適応外に関連する回答に「あり」が存在し、慎重投与に関連する回答に「あり」が多数(例えば3つ以上)存在する場合は、次の質問4(チェックリスト3)を質問処理部8に抽出させて、質問提供部9に提供することもできる。同様に、システム2は、チェックリスト3の回答内容に応じて、次の質問5(チェックリスト4)を提供し、さらにチェックリスト4の回答内容に応じて、次の質問6(チェックリスト5)を提供することもできる。 In addition, the estimation unit 6 analyzes the contents of the answers stored in the storage unit 4, and for example, there is "yes" in the answers related to non-tPA indication, and there are many "yes" in the answers related to careful administration. If there are (for example, three or more), the next question 4 (checklist 3) can be extracted by the question processing unit 8 and provided to the question providing unit 9. Similarly, the system 2 provides the next question 5 (checklist 4) according to the answer contents of the checklist 3, and further, the next question 6 (checklist 5) according to the answer contents of the checklist 4. Can also be provided.
図8に示されるように、チェックリスト3としては、例えば、発症時刻から6時間以内、40歳以下、頭痛や頸部痛、胸痛があるなどの質問項目を含むことができ、「あり」が1つ以上存在する場合は、推定部6は、指示プランAをデータ提供部7に送信する。そして、推定部6は、「あり」が存在しない場合は、次の質問5(チェックリスト4)を質問処理部8に抽出させる。チェックリスト4としては、例えば、心房細動がある、Dダイマーが10以上、多血管領域への多発などの質問項目を含むことができ、「あり」が1つ以上存在する場合は、推定部6は、指示プランBをデータ提供部7に送信する。そして、推定部6は、「あり」が存在しない場合は、次の質問6(チェックリスト5)を質問処理部8に抽出させる。 As shown in FIG. 8, the checklist 3 can include, for example, question items such as within 6 hours from the onset time, under 40 years old, headache, neck pain, chest pain, etc. If there is one or more, the estimation unit 6 transmits the instruction plan A to the data providing unit 7. Then, the estimation unit 6 causes the question processing unit 8 to extract the next question 5 (checklist 4) when “yes” does not exist. Checklist 4 can include, for example, question items such as atrial fibrillation, 10 or more D-dimers, and frequent occurrences in multivascular areas. If there is one or more "yes", the estimation unit 6 transmits the instruction plan B to the data providing unit 7. Then, the estimation unit 6 causes the question processing unit 8 to extract the next question 6 (checklist 5) when “yes” does not exist.
チェックリスト5としては、例えば、発症後48時間以内であるかなどの質問項目を含むことができ、推定部6は、48時間以内であれば指示プランCをデータ提供部7に送信し、48時間を超えていれば指示プランZをデータ提供部7に送信する。一態様において、チェックリスト5は省略することが可能であり、この場合は、上記の時刻算出部5で算出されたデータと現在時刻とに基づいて、発症後48時間以内であるかどうかを判断し、指示プランCまたは指示プランZを送信するように構成することもできる。データ提供部7に送信される指示プランA〜Zとしては、図9A〜図9Dに示されるような治療法や入院後指示の提示が含まれる。上記のようにtPA投与を実施する場合、図10Aおよび図10Bに示されるような、tPA投与に関連するデータ(図10A)や、投与後の指示(図10B)を含む、プランTとしてデータ提供部7に送信することもできる。 The checklist 5 can include, for example, a question item such as whether it is within 48 hours after the onset, and the estimation unit 6 transmits the instruction plan C to the data providing unit 7 within 48 hours, and 48 If the time is exceeded, the instruction plan Z is transmitted to the data providing unit 7. In one aspect, the checklist 5 can be omitted, and in this case, it is determined whether or not it is within 48 hours after the onset based on the data calculated by the time calculation unit 5 and the current time. However, it can also be configured to transmit the instruction plan C or the instruction plan Z. The instruction plans A to Z transmitted to the data providing unit 7 include the presentation of treatment methods and post-hospital instructions as shown in FIGS. 9A to 9D. When tPA administration is performed as described above, data is provided as Plan T, including data related to tPA administration (FIG. 10A) and post-administration instructions (FIG. 10B), as shown in FIGS. 10A and 10B. It can also be transmitted to unit 7.
以上のように、本実施形態によるシステムは、脳梗塞の超急性期における患者の診療に必要な情報処理を実行するためのアプリケーションをユーザが逐次使用することによって得られるデータをもとに行う患者の診療を支援することができ、医療資源の少ない地域において、初期診療にあたった非専門医が、院外の専門医に対してコンサルテーションを行うことなく治療方針を決定することができる。また、一般的には4.5時間以内に投与する必要のあるtPAの投与可能性の有無を迅速に推定することで、脳梗塞患者の後遺症を軽減させることが可能である。さらに、上記のような指示プランA〜Zを提供することで、脳梗塞の症状に合わせた柔軟で広範囲な対応が可能である。 As described above, the system according to the present embodiment is based on the data obtained by the user sequentially using the application for executing the information processing necessary for the medical treatment of the patient in the hyperacute stage of cerebral infarction. In areas where medical resources are scarce, non-specialists who provided initial medical care can decide treatment policies without consulting with specialists outside the hospital. In addition, it is possible to reduce the sequelae of cerebral infarction patients by rapidly estimating the possibility of administration of tPA, which generally needs to be administered within 4.5 hours. Furthermore, by providing the instruction plans A to Z as described above, it is possible to flexibly and widely respond to the symptoms of cerebral infarction.
<第2実施形態>
以下、本発明の第2実施形態を説明する。図11は、本実施形態によるネットワークシステムの全体構成例を示すブロック図、図12〜図15は、本実施形態によるシステムの動作例を示すフローチャートである。本実施形態において、患者は、脳卒中が疑われる患者であり、情報端末1は、ネットワーク上に複数存在して相互に通信可能であり、ユーザは、患者を診療する医師(非専門医)、かかる医師をサポートする専門医(神経内科医、脳外科医、診療放射線技師など)を含む。
<Second Embodiment>
Hereinafter, a second embodiment of the present invention will be described. FIG. 11 is a block diagram showing an overall configuration example of the network system according to the present embodiment, and FIGS. 12 to 15 are flowcharts showing an operation example of the system according to the present embodiment. In the present embodiment, the patient is a patient suspected of having a stroke, a plurality of information terminals 1 exist on the network and can communicate with each other, and the user is a doctor (non-specialist) who treats the patient, such a doctor. Includes specialists (neurologists, brain surgeons, radiological technologists, etc.) to support.
図11に示されるように、本実施形態によるネットワークシステムは、情報端末1(デスクトップPC、ラップトップPC、スマートフォン、タブレットPCなど)がネットワーク上に複数存在し、これらが相互に通信可能である。また、各情報端末1は、ネットワーク上に配置された人工知能AI、データベースサーバー、クラウドコンピューティングとも相互に通信可能である。 As shown in FIG. 11, in the network system according to the present embodiment, a plurality of information terminals 1 (desktop PC, laptop PC, smartphone, tablet PC, etc.) exist on the network, and these can communicate with each other. In addition, each information terminal 1 can communicate with each other with an artificial intelligence AI, a database server, and cloud computing arranged on the network.
各情報端末1は、第1実施形態で説明したように、システム2とそれぞれ通信可能であり、システム2も同様に、各機能ブロック3〜9を備えている。各機能ブロック3〜9は、それぞれネットワーク上の異なる場所に別々に配置することもできる。すなわち、例えば、記憶部4は、データベースサーバーを利用して実現し、処理部62は、人工知能(AI)システムを利用して実現することができる。記憶部4は、ネットワーク共有できるデータはデータベースサーバーに、共有できないデータは情報端末1のメモリに格納するなど、ネットワーク上の異なる複数のリソースを利用して実現することもできる。 As described in the first embodiment, each information terminal 1 can communicate with the system 2, and the system 2 also includes the functional blocks 3 to 9. The functional blocks 3 to 9 can also be arranged separately at different locations on the network. That is, for example, the storage unit 4 can be realized by using a database server, and the processing unit 62 can be realized by using an artificial intelligence (AI) system. The storage unit 4 can be realized by using a plurality of different resources on the network, such as storing the data that can be shared on the network in the database server and the data that cannot be shared in the memory of the information terminal 1.
また、一般的なスマホアプリ(スマートフォン用アプリケーション)を構築する場合と同様に、システム2をクラウドコンピューティング(例えば、AWS)上に構築し、情報端末1にインストールされたアプリケーションを入出力部(インターフェイス)として、システム2とのデータ送受信を行うようにすることもできる。超高速通信(4G、5G)においては、情報処理をすべてクラウド上で行い、情報端末1は、入力、表示など、入出力部としての最小限の機能だけを実現すればよく、リソース(CPU速度、メモリ容量など)の少ない情報端末1であっても、システム2の機能(すなわち、診療支援システムの機能)を利用することができる。 Further, as in the case of constructing a general smartphone application (smartphone application), the system 2 is constructed on cloud computing (for example, AWS), and the application installed on the information terminal 1 is input / output (interface). It is also possible to send and receive data to and from the system 2. In ultra-high-speed communication (4G, 5G), all information processing is performed on the cloud, and the information terminal 1 only needs to realize the minimum functions as an input / output unit such as input and display, and resources (CPU speed). , Memory capacity, etc.) Even the information terminal 1 can use the functions of the system 2 (that is, the functions of the medical care support system).
図示されるように、病院Aに勤務する非専門医Aは、例えば、スマートフォンとデスクトップPCの両方にアプリケーションをインストールし、相互接続させることもできる。そして脳卒中が疑われる患者に対応する際に、上記のようにスマートフォンのアプリケーションを利用して問診を行い、患者の脳画像に関連する作業をデスクトップPCのアプリケーションを利用して行うこともできる。すなわち、本発明のシステム2は、上記のような質問、質問に対する回答、治療方法などの情報(データ)に加えて、さらに画像データを情報処理するように構成することができる。 As shown, non-specialist A working at hospital A can also install and interconnect applications on both smartphones and desktop PCs, for example. Then, when dealing with a patient suspected of having a stroke, it is possible to conduct a medical inquiry using a smartphone application as described above and perform work related to the patient's brain image using a desktop PC application. That is, the system 2 of the present invention can be configured to further process image data in addition to information (data) such as the above-mentioned questions, answers to questions, and treatment methods.
具体的には、データ取得部3は、デスクトップPCに接続された撮像機器(MRI、CTなど)から送られてきた患者に関する画像(例えば、脳画像)データを取得し、記憶部4は、画像データを格納し、推定部6は、記憶部4に格納されている画像データをAI解析(画像読影)し、データ提供部7は、推定部6による解析結果をアプリケーションに提供することができる。また、推定部6は、更なる解析が必要であると判断した場合、質問処理部8に更なる画像解析にoncallで対応できるネットワーク上の別のユーザ(例えば、脳外科医である専門医D)を自動抽出して、質問提供部9を介して、専門医Dの情報端末1に画像データを送信することもできる。 Specifically, the data acquisition unit 3 acquires image (for example, brain image) data about the patient sent from an imaging device (MRI, CT, etc.) connected to the desktop PC, and the storage unit 4 acquires the image. The data is stored, the estimation unit 6 can perform AI analysis (image interpretation) of the image data stored in the storage unit 4, and the data providing unit 7 can provide the analysis result by the estimation unit 6 to the application. Further, when the estimation unit 6 determines that further analysis is necessary, the question processing unit 8 is provided with another user on the network (for example, specialist D who is a brain surgeon) who can handle further image analysis on call. It is also possible to automatically extract and transmit the image data to the information terminal 1 of the specialist D via the question providing unit 9.
そして、専門医Dは、受信した画像データを更に解析し、更なる解析結果を情報端末1を介して送信し、非専門医A側のデータ取得部3は、更なる解析結果を受信して推定部6に送信し、推定部6は、元の解析結果と更なる解析結果とに基づいた、より正確な解析結果をアプリケーションに提供することができる。また、ネットワーク上の各情報端末1は、データ取得部3、推定部6、質問提供部9、データ提供部7などを介して、上記のような画像データおよびその解析結果を含むデータセットをデータベースサーバーに日々送信し、データベースサーバーはこれらのデータセットをビッグデータとして蓄積することができる。 Then, the specialist D further analyzes the received image data and transmits the further analysis result via the information terminal 1, and the data acquisition unit 3 on the non-specialist A side receives the further analysis result and is an estimation unit. Upon transmission to 6, the estimation unit 6 can provide the application with a more accurate analysis result based on the original analysis result and the further analysis result. In addition, each information terminal 1 on the network uses a data acquisition unit 3, an estimation unit 6, a question providing unit 9, a data providing unit 7, and the like to create a database of data sets including the above image data and its analysis results. Sending daily to the server, the database server can store these datasets as big data.
そして、人工知能システムは、数学モデル61(深層学習モデル)を使用して、画像を処理部62(AI)で解析するように構成することもできる。すなわち、人工知能システムに上記のビッグデータを画像データとその解析結果のパターニングとして機械学習させ、さらにディープラーニング(深層学習)させることで、数学的モデル61を機械学習モデル、そして深層学習モデルに発展させることもできる。ビッグデータは、上記のような質問、質問に対する回答、治療方法などのデータを含んでもよく、これらを深層学習させることで、質問の内容や治療方法の推定などを進化させることができる。このような人工知能システム(推定部6)を含む本発明のシステム2は、上記のビッグデータ、AI、深層学習モデルを集合知として非専門医Aに提供することができる。そして、非専門医Aは、かかる集合知に情報端末1を介して常時アクセスできるため、専門医に頼ることなく脳卒中が疑われる患者への即応体制が構築できる。 Then, the artificial intelligence system can also be configured to analyze the image by the processing unit 62 (AI) by using the mathematical model 61 (deep learning model). That is, by having an artificial intelligence system machine-learn the above big data as patterning of image data and its analysis results, and further deep learning (deep learning), the mathematical model 61 is developed into a machine learning model and a deep learning model. You can also let it. Big data may include data such as the above-mentioned questions, answers to questions, and treatment methods, and by deep learning these, the contents of questions and estimation of treatment methods can be evolved. The system 2 of the present invention including such an artificial intelligence system (estimation unit 6) can provide the above-mentioned big data, AI, and deep learning model to the non-specialist A as collective intelligence. Since the non-specialist A can always access the collective intelligence via the information terminal 1, it is possible to construct an immediate response system for a patient suspected of having a stroke without relying on a specialist.
言うまでもなく、上記のように、専門医Dの情報端末1に更なる画像解析のための画像データを送信した場合と同様に、質問に対する回答データを、更なる推定のための回答データとして、例えば病院Bの専門医Bに送信することもできる。すなわち、上記のチェックリストの項目中に、非専門医でもなく、推定部6でもなく、必ず専門医の判断(推定)を要する項目を設けることもできる。そして、かかる項目が選択されたチェックリスト(回答データ)を推定部6が受信すると、質問処理部8に更なる判断(推定)にoncallで対応できるネットワーク上の別のユーザ(例えば、専門医B)を自動抽出させて、質問提供部9を介して、専門医Bの情報端末1に回答データと画像データとを一緒に送信することもできる。 Needless to say, as described above, as in the case where the image data for further image analysis is transmitted to the information terminal 1 of the specialist D, the answer data to the question is used as the answer data for further estimation, for example, a hospital. It can also be sent to B's specialist B. That is, in the items of the above checklist, it is possible to provide an item that is neither a non-specialist nor an estimation unit 6 and always requires the judgment (estimation) of a specialist. Then, when the estimation unit 6 receives the checklist (answer data) in which such items are selected, another user on the network (for example, specialist B) who can respond to the question processing unit 8 on-call further judgment (estimation). Can be automatically extracted and the answer data and the image data can be transmitted together to the information terminal 1 of the specialist B via the question providing unit 9.
非専門医Aは、必要に応じて、アプリケーションに組み込まれたSNSメッセンジャー、音声通信、Web会議システムなどを利用して、専門医Bのコンサルテーションを受けることもできる。また、専門医Bは、必要に応じて、同じ病院B内の他の専門医Cの情報端末1に回答データと画像データとを転送し、専門医Cのコンサルテーションを受けることもできる。そして、非専門医Aが、開発途上国の診療所などに勤務している場合は、別の国、例えば先進国の専門医のコンサルテーションを自動翻訳機能などを使用して受けることもできる。 Non-specialist A can also receive consultation from specialist B by using the SNS messenger, voice communication, Web conferencing system, etc. incorporated in the application, if necessary. Further, the specialist B can transfer the response data and the image data to the information terminal 1 of another specialist C in the same hospital B as necessary, and can receive the consultation of the specialist C. Then, when the non-specialist A works at a clinic in a developing country, he / she can receive consultation from a specialist in another country, for example, a developed country by using an automatic translation function or the like.
また、上記のような撮像機器で得られた画像(MRI画像、CT画像など)をスマートフォンで撮影し、専門医の情報端末1に送信できるようにすることもできる。さらに、情報端末1(アプリケーション)と、撮像機器とが直接通信できるAPIを組み込むことで、設備が限られた診療所でも、スマートフォン(情報端末1)にアプリケーションをインストールするだけで、本発明のシステム2をどこでも自由に使用することができる。これにより、日本のような少子高齢化が進む国において、地方の診療所と都市の病院とを繋いだり、医療環境が整わない開発途上国の病院と先進国の病院とを繋いだりすることで、非専門医の診療をサポートすることができる。また、例えば、日本の地方の診療所と、時差のある他の都市の病院とを繋ぐことで、非専門医に対する24時間のサポート体制を構築することもできる。 It is also possible to take an image (MRI image, CT image, etc.) obtained by the above-mentioned imaging device with a smartphone and transmit it to the information terminal 1 of a specialist. Furthermore, by incorporating an API that enables direct communication between the information terminal 1 (application) and the imaging device, the system of the present invention can be achieved by simply installing the application on the smartphone (information terminal 1) even in a clinic with limited equipment. 2 can be used freely anywhere. As a result, in a country like Japan where the birthrate is declining and the population is aging, it is possible to connect local clinics with hospitals in cities, and by connecting hospitals in developing countries with poor medical environments and hospitals in developed countries. , Can support the medical treatment of non-specialists. In addition, for example, by connecting a clinic in a rural area of Japan with a hospital in another city with a time difference, a 24-hour support system for non-specialists can be constructed.
以上のように、本発明のシステム2は、SNSメッセンジャー、音声通信、Web会議システム、自動翻訳機能、画像撮影機能、撮像機器API機能などの様々な機能をさらに含むこともできる。これらの機能を実現するモジュールは、一般的なクラウドコンピューティングで提供されており、かかるモジュールを新たな機能ブロック10〜14(図示せず)として、システム2の機能ブロック3〜9に追加することもできる。当業者であれば、脳卒中の診療に関連する必要な機能を適宜新たな機能ブロックとして追加することで、診療支援システムのさらなる強化を図ることができる。 As described above, the system 2 of the present invention can further include various functions such as an SNS messenger, a voice communication, a Web conferencing system, an automatic translation function, an image capturing function, and an imaging device API function. Modules that realize these functions are provided by general cloud computing, and such modules are added to the functional blocks 3 to 9 of the system 2 as new functional blocks 10 to 14 (not shown). You can also. Those skilled in the art can further strengthen the medical care support system by adding necessary functions related to stroke medical care as new functional blocks as appropriate.
本実施形態によるシステムの動作例を図12〜図15に示されるフローチャートに基づいて簡単に説明する。図12に示されるように、まず、質問提供部9は、脳卒中または脳卒中の疑いのある患者の脳画像を要求するメッセージをアプリケーションを通じて非専門医Aの情報端末1上に表示する。非専門医Aは、画像データをアプリケーションを通じて送信し、システム2は画像読影を行って、脳梗塞、出血性病変および病巣の有無からなる群から選択される脳卒中の種類を識別して、識別結果を非専門医Aに提供する。脳梗塞の場合は、図中の脳梗塞フローに従って、上記のようにtPA投与を指示するデータをデータ提供部7に送信することで、非専門医Aの脳梗塞の超急性期における治療を支援することができる。 An operation example of the system according to the present embodiment will be briefly described with reference to the flowcharts shown in FIGS. 12 to 15. As shown in FIG. 12, first, the question providing unit 9 displays a message requesting a brain image of a stroke or a patient suspected of having a stroke on the information terminal 1 of the non-specialist A through an application. Non-specialist A sends the image data through the application, and System 2 interprets the image to identify the type of stroke selected from the group consisting of cerebral infarction, hemorrhagic lesions, and the presence or absence of lesions, and obtains the identification result. Provide to non-specialist A. In the case of cerebral infarction, according to the cerebral infarction flow in the figure, by transmitting the data instructing tPA administration to the data providing unit 7 as described above, the treatment of the cerebral infarction of non-specialist A in the hyperacute stage is supported. be able to.
また、脳梗塞ではなく、出血性病変である場合は、それが脳内出血であるか、くも膜下出血であるかを推定するための質問や更なる画像撮影を求める要求を情報端末1に表示することもでき、脳内出血である場合は、F.脳出血ロジックへ進み、くも膜下出血である場合は、脳外科のコンサルテーションを受ける。さらに、脳梗塞でも出血性病変でもない場合は、病巣の有無を解析し、病巣がない場合は、G.Stroke Mimicロジックへ進み、病巣がある場合は、専門医のコンサルテーションを受ける。図12中の各ロジックA〜Gの詳細は、図13〜図15に示す通りである。図13〜図15に示すフロー中の各ステップで、専門医のコンサルテーションを受ける必要のあるステップ、集合知から判断する必要のあるステップ、AI解析が必要なステップなどがあれば、それらのステップに自動的に進むようにフローを構成することもできる。当業者であれば、脳卒中や脳卒中の疑いがある患者の診療に必要な各ステップを組み合わせて、最適なフローを構築することができる。 If it is a hemorrhagic lesion rather than a cerebral infarction, the information terminal 1 displays a question for estimating whether it is an intracerebral hemorrhage or a subarachnoid hemorrhage or a request for further imaging. In case of intracerebral hemorrhage, F. Proceed to cerebral hemorrhage logic and if you have subarachnoid hemorrhage, seek neurosurgery consultation. Furthermore, if it is neither a cerebral infarction nor a hemorrhagic lesion, the presence or absence of a lesion is analyzed, and if there is no lesion, G. Proceed to Stroke Mimic Logic and consult a specialist if there is a lesion. Details of the logics A to G in FIG. 12 are as shown in FIGS. 13 to 15. In each step in the flow shown in FIGS. 13 to 15, if there is a step that needs to be consulted by a specialist, a step that needs to be judged from collective intelligence, a step that needs AI analysis, etc., those steps are automatically performed. The flow can also be configured to proceed in a targeted manner. Those skilled in the art can combine the steps necessary to treat a stroke or suspected stroke patient to build an optimal flow.
以上のように、本発明のシステム(診療支援システム)2がインストールされた複数の情報端末1を相互に接続してネットワークシステムを構築することで、複数のシステム2間、データベースサーバー、クラウドコンピューティング、人工知能システムなどで情報共有を行うことができる。そして、情報共有により生まれた新たな知見、ディープラーニングによる過去の膨大なデータとの比較処理で生まれた新たな知見、クラウドコンピューティングによる超高速処理などを融合させることで、これまで存在しなかった高度な診療支援システムを実現することができる。したがって、本発明の脳卒中診療支援システムは、非専門医のための診療支援としてだけでなく、専門医や診療放射線技師のための診療支援システムとして、さらには、医療関係者、大学機関、国際機関などの間で新たな知見を共有する、脳卒中の情報データベースとして使用することもできる。 As described above, by constructing a network system by interconnecting a plurality of information terminals 1 on which the system (medical care support system) 2 of the present invention is installed, a network system can be constructed between the plurality of systems 2, a database server, and cloud computing. , Information can be shared by artificial intelligence systems. And by fusing new knowledge created by information sharing, new knowledge created by comparison processing with a huge amount of past data by deep learning, ultra-high-speed processing by cloud computing, etc., it did not exist until now. It is possible to realize an advanced medical care support system. Therefore, the stroke medical care support system of the present invention can be used not only as medical care support for non-specialists, but also as a medical care support system for specialists and radiological technologists, as well as medical personnel, university institutions, international institutions, etc. It can also be used as a stroke information database to share new findings among others.
1 情報端末
2 システム
3 データ取得部
4 記憶部
5 時刻算出部
6 推定部
61 数学モデル
62 処理部
7 データ提供部
8 質問処理部
9 質問提供部
1 Information terminal 2 System 3 Data acquisition unit 4 Storage unit 5 Time calculation unit 6 Estimating unit 61 Mathematical model 62 Processing unit 7 Data providing unit 8 Question processing unit 9 Question providing unit
Claims (17)
患者の脳卒中に関連する質問をアプリケーションを介して提供する質問提供部、
質問に回答することにより得られた患者の脳卒中に関連するデータを取得するデータ取得部、
データ取得部により取得されたデータに基づいて、患者に対する最適な治療法を推定する推定部、および
推定部により推定された最適な治療法を提供するデータ提供部を含む、前記診療支援システム。 It is a medical care support system to support the medical care of patients based on the data obtained by sequentially using the application for executing the information processing necessary for the medical care of patients with stroke or suspected stroke. hand,
Question Providing Department, which provides questions related to a patient's stroke through an application,
Data acquisition department, which acquires data related to the patient's stroke obtained by answering the question,
The medical care support system including an estimation unit that estimates an optimal treatment method for a patient based on data acquired by a data acquisition unit, and a data providing unit that provides an optimum treatment method estimated by the estimation unit.
患者の脳卒中に関連する質問をアプリケーションを介して提供する質問提供手段、
質問に回答することにより得られた患者の脳卒中に関連するデータを取得するデータ取得手段、
データ取得部により取得されたデータに基づいて、患者に対する最適な治療法を推定する推定手段、および
推定部により推定された最適な治療法を提供するデータ提供手段を含む、前記診療支援プログラム。 It is a medical care support program to support the medical care of patients based on the data obtained by sequentially using the application for executing the information processing necessary for the medical care of patients with stroke or suspected stroke. hand,
Question-providing means, which provides questions related to a patient's stroke through an application,
A data acquisition method for acquiring data related to a patient's stroke obtained by answering a question,
The medical care support program including an estimation means for estimating an optimal treatment method for a patient based on data acquired by a data acquisition unit, and a data providing means for providing an optimum treatment method estimated by the estimation unit.
患者の脳梗塞に関連する質問をアプリケーションを介して提供する質問提供部、
質問に回答することにより得られた患者の脳梗塞に関連するデータを取得するデータ取得部、
データ取得部により取得されたデータに基づいて、患者に対する最適な治療法を推定する推定部、および
推定部により推定された最適な治療法を提供するデータ提供部を含む、前記診療支援システム。 It is a medical care support system to support the medical care of patients based on the data obtained by sequentially using the application for executing the information processing necessary for the medical care of patients in the hyperacute stage of cerebral infarction. hand,
Question Providing Department, which provides questions related to a patient's stroke through an application,
Data acquisition department that acquires data related to cerebral infarction of patients obtained by answering questions,
The medical care support system including an estimation unit that estimates an optimal treatment method for a patient based on data acquired by a data acquisition unit, and a data providing unit that provides an optimum treatment method estimated by the estimation unit.
患者の脳梗塞に関連する質問をアプリケーションを介して提供する質問提供手段、
質問に回答することにより得られた患者の脳梗塞に関連するデータを取得するデータ取得手段、
データ取得部により取得されたデータに基づいて、患者に対する最適な治療法を推定する推定手段、および
推定部により推定された最適な治療法を提供するデータ提供手段を含む、前記診療支援プログラム。 It is a medical care support program to support the medical care of patients based on the data obtained by sequentially using the application for executing the information processing necessary for the medical care of patients in the hyperacute stage of cerebral infarction. hand,
Question-providing means, which provides questions related to a patient's stroke through an application,
Data acquisition means for acquiring data related to cerebral infarction of patients obtained by answering questions,
The medical care support program including an estimation means for estimating an optimal treatment method for a patient based on data acquired by a data acquisition unit, and a data providing means for providing an optimum treatment method estimated by the estimation unit.
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WO2023190341A1 (en) * | 2022-03-29 | 2023-10-05 | 株式会社カネカ | Prediction system, prediction device, and prediction method |
WO2023189147A1 (en) * | 2022-03-31 | 2023-10-05 | オムロンヘルスケア株式会社 | Medical care assistance system, medical care assistance device, and program |
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