JP2022089250A - 情報処理装置、情報処理方法、プログラムおよび情報処理システム - Google Patents

Abstract

【課題】医用データに対して適用する複数の推論処理パッケージにおける共通する処理を判定することができる情報処理装置、情報処理方法、プログラムおよび情報処理システムを提供することを目的とする。
【解決手段】本発明に係る情報処理装置は、医用データに対して適用する、推論処理を含む単一または複数の処理から構成される推論処理パッケージを取得する推論処理パッケージ取得部と、複数の推論処理パッケージが取得された場合に、複数の前記推論処理パッケージを構成する処理のうち、二つ以上の推論処理パッケージに共通する処理を判定する判定部と、前記判定部による判定結果に基づいて、前記医用データに対して適用する、前記共通する処理を含む複数の処理の手順を設定する設定部と、を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、医用データに対して適用する複数の推論処理パッケージに共通する処理を判定する情報処理装置、情報処理方法およびプログラムに関する。

医療の分野において、医師は、Ｘ線ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置、ＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｉｍａｇｉｎｇ）装置、超音波診断装置などの画像診断装置によって撮像された患者の体内の画像データや、心電図計によって得られた心電図情報などの医用データを用いて、患者の診断を行っている。

医師による診断を支援する目的で、機械学習によって学習させた推論モデルを用いて、医用データに関する推論処理（例えば胸部ＣＴ画像からの肺結節の検出等）を行う様々な方法が提案されている。

このような推論モデルを複数用いることにより、一つの医用データに対して複数の推論処理を行う手法も提案されている。例えば特許文献１には、一つの医用画像データに対して複数の推論モデルのそれぞれを適用し、複数の画像所見（肺結節の石灰化濃度比率や動静脈の引き込み等）を推論する手法が提案されている。

特開２０１９－１９１７７２号公報

特許文献１では、推論処理を含む複数の処理からなる複数の推論処理パッケージのうち、共通する処理を事前に設定しておくことで、画像所見を導出するために必要な処理の回数を減らすことができる。しかし、医用データに応じて、適用する複数の推論処理の組み合わせが変わる場合には、該推論処理を含む複数の推論処理パッケージに対して共通する処理を事前に設定することは手間がかかる。

そこで本発明は、医用データに対して適用する、複数の推論処理パッケージにおいて共通する処理を判定することができる情報処理装置、情報処理方法、プログラムおよび情報処理システムを提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明の一態様による情報処理装置は、医用データに対して適用する、推論処理を含む単一または複数の処理から構成される推論処理パッケージを取得する推論処理パッケージ取得部と、複数の推論処理パッケージが取得された場合に、複数の推論処理パッケージを構成する処理のうち、二つ以上の推論処理パッケージに共通する処理を判定する判定部と、判定部による判定結果に基づいて、医用データに対して適用する、共通する処理を含む複数の処理の手順を設定する設定部と、を有する。

本発明によれば、医用データに対して適用する複数の推論処理パッケージにおける共通する処理を判定することができ、複数の推論処理を効率的に行うことができる。

第１の実施形態における情報処理システムの機能構成を示す図。 第１の実施形態における情報処理装置におけるコンピュータの構成を示す図。 第１の実施形態における情報処理装置の処理手順を示すフロー図。 第１の実施形態における複数の推論処理パッケージに含まれる処理の具体例を示す図。 第２の実施形態における情報処理装置の処理手順を示すフロー図。 第３の実施形態における情報処理システムの機能構成を示す図。

以下、本発明の実施の形態について、図面を用いながら説明する。同一の構成要素には原則として同一の符号を付して、説明を省略する。ただし、発明の範囲は図示例に限定されるものではない。

＜第１の実施形態＞
以下に、第１の実施形態に係る情報処理システムについて説明する。本実施形態では、情報処理システムを構成する情報処理装置１３０が取得した医用データに対し、適用する複数の推論処理パッケージから共通する処理を判定し、判定結果に基づいた適切な処理手順を設定し、設定された処理手順に基づいて、医用データに対して処理を実行する。

以下では、一例として、被検体をＸ線ＣＴ装置で撮像して得られた胸部ＣＴ画像データを、処理対象の医用データとして用いる場合について説明する。なお、画像データを撮像する撮像装置は、Ｘ線ＣＴ装置に限らず、ＭＲＩ装置や超音波診断装置などでもよい。また医用データは、画像データに限られず、文字データや音声データ等から構成されてもよい。

図１は、本実施形態における情報処理システムの構成例を示すブロック図である。情報処理システムは、撮像装置（Ｘ線ＣＴ装置）１１０と、データサーバ１２０と、情報処理装置１３０とを含み構成される。情報処理システムの各構成は例えばネットワークによって通信可能に接続されている。

情報処理システムは、撮像装置１１０によって撮像された医用データ（胸部ＣＴ画像データ）を、データサーバ１２０に保存する。データサーバ１２０は、撮像装置１１０によって撮像された医用データに加え、後述する複数の推論処理パッケージも保持する。また、後述する情報処理装置１３０における記憶部１３６によって記憶された処理済みの医用データについても、データサーバ１２０に記憶されてもよい。データサーバ１２０のデータ管理には、例えば、ネットワークを通じて画像データ等の医用データを保管及び管理するＰＡＣＳ（Ｐｉｃｔｕｒｅ Ａｒｃｈｉｖｉｎｇ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍｓ）等のシステムを用いることができる。

情報処理装置１３０は、医用データ取得部１３１と、推論処理パッケージ取得部１３２と、判定部１３３と、設定部１３４とを含み構成される。また情報処理装置１３０は、処理部１３５と、記憶部１３６と、出力部１３７とをさらに含む。

情報処理装置１３０は、医用データ取得部１３１によって撮像装置１１０によって撮像された医用データをデータサーバ１２０から取得する。

次に、推論処理パッケージ取得部１３２は、医用データ取得部１３１によって取得された医用データに対して適用する、推論処理を含む単一または複数の処理から構成される推論処理パッケージを取得する。推論処理パッケージは、推論処理に加え、例えば推論に付帯する処理をさらに含む。判定部１３３は、複数の推論処理パッケージが取得された場合に、複数の推論処理パッケージを構成する処理のうち、二つ以上の推論処理パッケージに共通する処理を判定する。

設定部１３４は、判定部１３３による判定結果に基づいて、医用データに対して適用する、共通する処理を含む複数の処理の手順を設定する。情報処理装置１３０はこのように構成されることで、医用データに対する複数の推論処理パッケージに共通する処理を判定することができ、複数の推論処理を効率的に行うための手順を設定することができる。

情報処理装置１３０は、さらに設定部１３４によって設定された処理の手順に基づいて、処理を行う処理部１３４を含む。また処理部１３４による処理の結果を記憶する記憶部１３６が処理結果を記憶する。記憶部１３６によって、処理結果をデータサーバ１２０に記憶させてもよい。情報処理装置１３０は、処理部１３５による処理結果を出力する出力部１３７をさらに有する。本構成によって、設定部１３４によって設定された処理の手順によって処理部１３５が処理をし、処理結果を記憶部１３６によって記憶や、出力部１３７によって出力ができ、医用データに対して、適切な処理回数での処理と、該処理による処理結果を把握することができる。なお、本実施形態において、各部の機能を情報処理装置１３０によって機能するように説明をするが、情報処理装置１３０を構成する各部を複数の装置によって実現する情報処理システムとして機能させてもよい。

以下、本実施形態に係る情報処理装置１３０における各部の詳細について説明をする。

（医用データ取得部１３１）
医用データ取得部１３１は、ユーザの指示に応じて、データサーバ１２０から医用データを取得する。ここで、医用データは、撮像装置１１０によって取得される画像データのみならず、音声データや波形データ、テキストデータのいずれかでもよい。また医用データ取得部１３１が異なる装置から実現され、異なる装置によって取得された医用データ１３１を情報処理装置１３０に送信されてもよい。

（推論処理パッケージ取得部１３２）
推論処理パッケージ取得部１３２は、医用データ取得部１３１で取得した医用データに対して適用する複数の推論処理パッケージをデータサーバ１２０から取得する。推論処理パッケージの取得はユーザの指示に応じて実施されても、医用データ取得部１３１によって医用データが取得されると自動的に本処理が実施されてもよい。

ここで推論処理パッケージとは、推論モデルを用いた推論処理を含む単一または複数の処理から構成される。推論処理パッケージを構成する処理としては、推論処理以外にも、推論モデルに推論処理を実施させるために医用データに対して適用する前処理や、推論処理による推論結果に対して適用する後処理があげられる。また、推論処理パッケージを構成する複数の処理として、前処理や後処理以外の処理を含んでいてもよい。

（判定部１３３）
判定部１３３は、推論処理パッケージ取得部１３２で複数の推論処理パッケージが取得された場合に、複数の推論処理パッケージのそれぞれを構成する処理のうち、共通する処理の判定を行う。判定部１３３による共通する処理の判定については後に図面を用いて詳述する。

（設定部１３４）
設定部１３４は、判定部１３３による判定結果に基づいて、医用データに対して適用する処理の手順を設定する。医用データに対して適用する処理の手順として、設定部１３４は、複数の推論処理パッケージに共通する処理を優先的に行うように処理手順を設定する。

（処理部１３５）
処理部１３５は、設定部１３４によって設定された処理手順に従って医用データに対して処理を実行する。この際、複数の推論処理パッケージに共通の処理として判定された処理については一度だけ実行し、その結果を複数の推論処理パッケージにおける次の処理で共有する。

（記憶部１３６）
記憶部１３６は、処理部１３５による処理結果をデータサーバ１２０に記憶させる。また記憶部１３６は、情報処理装置１３０に備わっているハードディスク等の記憶装置に本処理結果を記憶していてもよい。

（出力部１３７）
出力部１３７は、処理部１３５によって医用データに対して行われた処理の結果を出力する。出力部１３７による出力は、情報処理装置１３０に備わっているディスプレイ等から構成される不図示の表示部に表示されてもよいし、外部の装置に対して処理結果を出力させてもよい。

ここで、医用データ取得部１３１、推論処理パッケージ取得部１３２、判定部１３３、設定部１３４、処理部１３５、記憶部１３６、出力部１３７で用いられている演算回路は、専用に設計されたプロセッサであってもよい。また、それら演算回路の各構成は異なるハードウェアによって構成されてもよい。また、演算回路の少なくとも一部の構成は単一のハードウェアで構成されていてもよい。つまり、医用データ取得部１３１、推論処理パッケージ取得部１３２、判定部１３３、設定部１３４、処理部１３５、記憶部１３６および出力部１３７は、ＣＰＵやＧＰＵ（ＧｒａｐｈｉｃｓＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等のプロセッサ、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）チップ等の演算回路で構成されることができる。これらのユニットは、単一のプロセッサや演算回路から構成されるだけでなく、複数のプロセッサや演算回路から構成されていてもよい。

図２は、医用データ取得部１３１、推論処理パッケージ取得部１３２、判定部１３３、設定部１３４、処理部１３５、記憶部１３６、出力部１３７で用いられている演算回路の具体的な構成例を示す。情報処理装置１３０を構成する各部で用いられている演算回路は、ＣＰＵ２０１、ＧＰＵ２０２、ＲＡＭ２０３、ＲＯＭ２０４、および外部記憶装置２０５から構成され、これらがシステムバス２００で接続されている。また、情報処理装置１３０には、入力インターフェースとしてのマウスやキーボード（不図示）、出力インターフェースとしてのディスプレイ（不図示）が接続されていてもよい。

また、情報処理装置１３０を構成する各部の機能を、オンプレミスなシステムとして処理を実行してもよいし、その一部の機能が、サーバなどのネットワークやクラウド上にプログラムとして存在し、処理を実行してもよい。また別途ユーザが保持する情報端末等から医用データを取得し、処理した結果を情報端末に出力するように構成されてもよい。

なお、情報処理装置１３０の各部は、別の装置として構成されてもよいし、情報処理装置１３０の少なくとも一部の構成が一体となった装置からなる情報処理システムとして構成されてもよい。

（判定フロー）
次に、図３のフローチャートを参照しながら、本実施形態において情報処理装置１３０が実行する処理について説明する。情報処理装置１３０は、ユーザからの指示を受け付けて図３のフローチャートの処理を開始する。

ステップＳ２１において、医用データ取得部１３１は、データサーバ１２０と通信を行い、データサーバ１２０が記憶する医用データの一覧を取得し、不図示のインターフェースを通してユーザに提示する。次に、医用データ取得部１３１は、ユーザが選択した医用データを取得する。そして、医用データ取得部１３１は、取得した医用データを推論処理パッケージ取得部１３２および／または処理部１３４に送信するとステップＳ２２へと処理を進める。ステップＳ２１で、医用データ取得部１３１が取得する医用データは上述に限られず、処理対象の医用データを直接取得してもよいし、外部の装置等によってユーザによって選択された医用データが送信されてもよい。

ステップＳ２２において、推論処理パッケージ取得部１３２は、データサーバ１２０と通信を行い、データサーバ１２０が保持する推論モデルによる推論処理と、推論処理に付帯する前処理や後処理をパッケージとしてまとめた推論処理パッケージの一覧をユーザに提示し、ユーザが選択した推論処理パッケージを取得する。ここで、推論処理パッケージは、医用データ取得部１３１によって取得された医用データの情報に応じて、設定されたテーブルや、選択条件を参照することで、選択されてもよい。推論処理パッケージ取得部１３２は、医用データに応じて取得する推論パッケージを選択する。また該選択が情報端末等の異なる装置によって実現されてもよい。推論処理パッケージ取得部１３２が、医用データに対して適用する、推論処理パッケージを取得すると、取得した推論処理パッケージを判定部１３３へと送信し、ステップＳ２３へと処理を進める。なお、推論処理パッケージはあらかじめ設定されてデータサーバに記憶されていてもよい。またユーザによって選択された処理をパッケージとして記憶してもよい。また推論処理パッケージを構成する単一または複数の処理は適宜ユーザによって、変更や修正、選択されてもよい。

ステップＳ２３において、判定部１３３は、取得した推論処理パッケージが２つ以上であるか否かの判定を行う。判定部１３３は、推論処理パッケージ取得部１３２が取得した推論処理パッケージが２つ以上である場合には、ステップＳ２４に処理を進める。一方、判定部１３３は、取得した推論処理パッケージが１つの場合には、ステップＳ２５に処理を進める。

ステップＳ２４において、判定部１３３は、取得された複数の推論処理パッケージのうち、二つ以上の推論処理パッケージに共通する処理の判定を行う。以下に、判定部１３３による判定フローを例示する。

例えば、推論処理パッケージ取得部１３２で推論処理パッケージＡ、推論処理パッケージＢ、推論処理パッケージＣの３つの推論処理パッケージを取得したとする。図４を用いて３つの推論処理パッケージの処理の構成について説明をする。なお処理パッケージを構成する処理および手順は下記の例に限定されるものではない。図４（ａ）において、推論処理パッケージＡは前処理ａ（全臓器抽出処理），前処理ｂ（脳部位切り出し処理），推論処理Ａ（腫瘍検出処理），後処理α（元画像に重ね合わせ処理）の処理から構成される。図４（ｂ）で示す推論処理パッケージＢは前処理ａ（全臓器抽出処理），前処理ｄ（肺部位切り出し処理），前処理ｅ（二値化処理），推論処理Ｂ，後処理αから構成される。また図４（ｃ）で示す推論処理パッケージＣは前処理ａ（全臓器抽出処理），前処理ｂ（脳部位切り出し処理），前処理ｃ（ＣＴ断層像向き判定処理），推論処理Ｃ（正常例との差分検出処理），後処理β（差分グラデーションマップ生成処理）の処理から構成される。

ここで、上述の推論処理パッケージに対して判定部１３３が行う判定の具体例を示す。ここで、図４における各推論処理パッケージを構成する単一または複数の処理は、構成で述べられた順に処理を実行するものとする。判定部１３３は、ステップＳ２４において、まず各推論処理パッケージの第一段階の処理について、共通する処理があるかを判定する。図４の例では、前処理ａ（ステップＳ４１Ａ、Ｓ４１Ｂ、およびＳ４１Ｃ）が推論処理パッケージＡ，Ｂ，Ｃで共通する処理となる。次に、判定部１３３は、共通する第１段階の処理（第一の共通処理）を持つ各推論処理パッケージについて、その次の処理が共通しているかを判定する。図４の例では、前処理ｂ（ステップＳ４２ＡおよびＳ４２Ｃ）が推論処理パッケージＡ，Ｃで共通している処理であるため判定部１３３は、ステップＳ４２ＡおよびＳ４２Ｃを第二の共通処理として判定する。同様の判定を、共通する処理を持つ推論処理パッケージが無くなるまで繰り返し行う。即ち、判定部１３３は、推論パッケージを構成する単一または複数の処理のうち、推論処理よりも前に行われる処理から、共通する処理を判定する。前述の例では、推論処理パッケージＡ，Ｃの次の処理は共通していないため、そこで判定を終了する。ここで、判定部１３３による共通する処理の判定は、取得された複数の推論処理パッケージのうち、二つ以上の推論処理パッケージに共通していれば共通する処理であると判定され、取得された複数の推論処理パッケージを構成するすべての推論処理パッケージに共通しているかを判定しなくともよい。判定部１３３は、推論処理パッケージ取得部１３２によって複数の推論処理パッケージが取得された場合に、複数の推論処理パッケージを構成する処理のうち、二つ以上の推論パッケージに共通する処理の判定をする。判定部１３３によって共通する処理の判定がされると、判定部１３３は、判定結果と、推論処理パッケージの情報を設定部１３４に送信し、ステップＳ２５へと処理を進める。

ステップＳ２５において、設定部１３４は、推論処理パッケージ取得部１３２より取得した複数の推論処理パッケージの情報から、医用データに対して適用する処理の順番を規定する処理手順を設定する。ここで、設定部１３４は、判定部１３３によって判定された複数の推論処理パッケージに共通する処理を適用した後に、他の処理を行うように処理手順を設定する。即ち、設定部１３４は、複数の推論処理パッケージに共通する処理を適用した後に、複数の推論処理パッケージを構成する他の処理に関しては、それぞれの推論処理パッケージにおいて個別に処理を進めるように手順を設定する。また個別の処理は、複数の推論処理パッケージに共通する処理による処理結果を踏まえて実施される。

図４の例では、設定部１３４によって設定される処理手順は、次のようになる。まず、医用データに前処理ａ（ステップＳ４１Ａ、Ｓ４１Ｂ、およびＳ４１Ｃ）を適用し、その後に前処理ｂ（ステップＳ４２ＡおよびＳ４２Ｃ）を適用する。その後、推論処理パッケージＡ及びＣでは前処理ａ，ｂを適用した医用データに残りの処理（パッケージＡではステップＳ４３ＡおよびＳ４４Ａ、パッケージＣではステップＳ４３Ｃ、Ｓ４４Ｃ、およびＳ４５Ｃ）を適用し、推論処理パッケージＢでは、前処理ａを適用した医用データに残りの処理（ステップＳ４２Ｂ、Ｓ４３Ｂ、Ｓ４４Ｂ、およびＳ４５Ｂ）を適用する。このような処理手順を設定後、設定部１３４は処理部１３５に処理手順情報を出力し、ステップＳ２６へと処理を進める。

ステップＳ２６において、処理部１３５は、医用データ取得部１３１より処理対象の医用データを取得する。また処理部１３５は、設定部１３４の設定した医用データに適用する、処理の手順を取得し、必要な推論モデル及び処理の情報を医用データ取得部１３１より取得する。処理部１３５は、複数の推論処理パッケージに共通する処理が存在する場合、設定部１３４によって設定された処理手順に則って、共通する処理を先に医用データに対して適用し、適用結果を一時的に記憶部１３６へ記憶する。処理部１３５は、判定部１３３によって判定された複数の推論パッケージに共通する処理を実行した後、それぞれの推論処理パッケージの残りの処理を、一時的に保持した共通する処理結果適用済みの医用データに対して実行する。処理部１３４は、共通する処理が存在しない場合、設定部１３４によって設定された処理手順に則って、各推論処理パッケージの処理を医用データ取得部１３１より取得した医用データに対して実行する。処理部１３５は、適用する推論処理パッケージに含まれる全ての処理を実行した後、記憶部１３６に処理結果を送信する。また、出力部１３７に対して処理結果を送信する。

ステップＳ２７において、記憶部１３６は、処理部１３５による処理結果を取得し、データサーバ１２０に処理結果を記憶するとステップＳ２８へと処理を進める。

ステップＳ２８において、出力部１３７は処理部１３５より送信された処理結果を不図示の表示部に出力する。もしくは、外部の装置に対して処理結果を出力する。また出力部１３７は、処理部１３５による出力結果と、処理を行った推論処理パッケージとを関連付けて出力する。

情報処理装置１３０による上述のフローを実施することによって、判定部１３３によって、推論処理パッケージ取得部１３２によって取得された複数の推論処理パッケージを構成する処理に共通する処理を判定することができる。また、判定部１３３による判定結果に基づいて、設定部１３４が処理手順を設定し、設定された処理手順に則って処理部１３５が処理を行うことで、医用データに対して適切な処理回数での処理を行うことができる。なお、上述したフローチャートのうち、いずれの処理が異なる装置で実行されてもよいし、いずれかの処理が省略されてもよい。

以上のように、本実施形態に係る情報処理装置１３０によれば、医用データに適用する複数の推論処理パッケージに共通する処理が含まれていても、最低限の処理回数で推論処理を含む処理を行うことができる。これにより、複数の推論処理を効率的に行うことができる。

また、上記の例では推論処理を実施させるために医用データに対して適用する前処理が共通している場合について例示したが、前処理及び推論処理が共通している場合や、前処理及び推論処理及び推論処理の結果に対して適用する後処理の一部が共通している場合にも、情報処理装置１３０は上述の方法と同様に処理を実行する。

＜第２の実施形態＞
次に、第２の実施形態の係る情報処理システムについて説明する。医用データに対して適用する推論処理には、例えば異常を検知した場合に疾患判別を行うなど、ある推論処理の結果から、他の推論処理を行うかを決定することがある。

そこで本実施形態では、推論処理パッケージによる処理が終了した後、処理結果を確認してから追加で、他の推論処理パッケージの処理を行う場合について説明する。なお、以下の説明において、第１の実施形態と同様の構成については同一の符号を付し、詳細な説明は割愛する。

（判定フロー）
以下、図５のフローチャートを参照しながら、本実施形態において情報処理装置１３０が実行する処理について説明する。本実施形態は、ステップＳ２８までは第１の実施形態の実行する処理と同様の処理を行うため、ステップＳ３１以降から説明を行う。

ステップＳ３１において、情報処理装置１３０は、ユーザの指示に応じて、追加で推論処理を行うか否かを決定する。情報処理装置１３０は、追加で推論処理を行う場合には、ステップＳ３２に処理を進める。一方、追加で推論処理を行わない場合には、情報処理装置１３０は処理を終了する。

ステップＳ３２において、推論処理パッケージ取得部１３２は、例えばデータサーバ１２０と通信を行い、推論処理パッケージ情報の一覧をユーザに提示し、ユーザによる選択に応じて追加の推論処理パッケージ情報を取得する。なお、推論処理パッケージ取得部１３２による推論処理パッケージの取得方法はこれに限定されるものではない。例えば、推論処理パッケージ取得部１３２は、医用データ取得部１３１が取得した医用データの種別に応じて、テーブルを参照することで選択されても、条件を事前に記憶しておいて、条件を満たす推論処理パッケ－ジが取得されてもよい。また、推論処理パッケージ取得部１３２は、データサーバ１２０と通信を行い、各処理結果と、それに紐づく処理情報を取得する。そして、推論処理パッケージ取得部１３２は、取得した情報を判定部１３３に出力するとステップＳ３３へと処理を進める。

ステップＳ３３において、判定１３３は、追加で取得した推論処理パッケージに含まれる処理と、データサーバ１２０より取得した各処理結果に適用された処理との間に、共通する処理があるか判定する。共通する処理の判定方法はステップＳ２４と同一である。判定部１３３による判定結果を設定部１３４に送信するとステップＳ３４へと処理を進める。

ステップＳ３４において、設定部１３４は、ステップＳ２５と同様に医用データに対して適用する処理手順の設定を行う。ただし、データサーバ１２０に記憶された処理済みデータと、追加で取得された推論処理パッケージとの間で共通する処理については、処理部１３５が処理済みの医用データをデータサーバ１２０より取得することで処理を代替するように、設定部１３４は処理手順を設定する。以下の説明では、前述した処理の代替を、代替処理と称する。設定部１３４は処理手順を設定後、設定した処理手順情報を処理部１３５に送信し、ステップＳ３５へと処理を進める。

ステップＳ３５において、処理部１３５は、設定部１３４の設定した処理手順を取得する。また、必要な推論モデル及び処理の情報を、医用データ取得部１３１を通じて、データサーバ１２０より取得する。また、処理手順内に代替処理が含まれる場合には、医用データ取得部１３１を通じて、データサーバ１２０より、代替する処理済み医用データを取得する。そして、処理部１３４は、処理手順に従い、データサーバ１２０より取得した処理済み医用データあるいは処理前の医用データに対して、推論処理パッケージの処理を、ステップＳ２６と同様に実行し、処理結果を記憶部１３６と、出力部１３７に送信するとステップＳ３６へと処理を進める。

ステップＳ３６において、記憶部１３６は、処理部１３５の処理結果を取得し、データサーバ１２０に処理結果を記憶するとステップＳ３７へと処理を進める。

ステップＳ３７において、出力部１３７は処理部１３５による医用データへの処理結果を出力する。そして、ステップＳ３１に処理を戻す。

以上のように、本実施形態に係る情報処理装置１３０によれば、推論処理の結果を確認してから別の推論処理を行う場合であっても、すでに実行した共通する処理の結果を使用することができる。これにより、追加で推論処理を行う場合においても、判定部１３３は共通する処理の判定ができ、推論処理を効率的に行うことができる。

＜変形例１＞
上記の実施形態では、医用データとして撮像装置で撮像して得られた画像データを例に説明したが、本発明の実施はこれに限らない。画像データ以外にも、心電図等の波形データや、電子カルテ情報などのテキストデータなどでもよく、これらの医用データの任意の組み合わせでもよい。医用データは、画像データ、波形データ、テキストデータのうち少なくとも一つを含むデータである。また、入力されたデータ形式に応じて、推論処理パッケージ取得部１３２で対象となる推論処理パッケージを変更してもよい。

また、推論処理パッケージの例として、前処理、推論処理、後処理からなる推論処理パッケージを挙げたが、推論処理パッケージの構成はこれに限らない。推論処理パッケージの構成には推論処理が一つでも含まれていればよく、前処理、後処理が含まれていなくともよい。最小の構成は推論処理一つのみが含まれる推論処理パッケージであり、この場合には前処理を含まず、推論処理を始めに行う推論処理パッケージに対し、推論処理を対象に共通する処理か否かが判定される。

また、推論処理パッケージ取得部１３２では、ユーザが医用データに対して適用する推論処理パッケージを選択することで推論処理パッケージを取得していたが、推論処理パッケージの取得方法はこれに限らない。例えば、入力となる医用データに対して、取得する推論処理パッケージの組み合わせを学習した機械学習モデルなどを用いて、自動で複数の推論処理パッケージの取得を行ってもよい。

＜変形例２＞
上記の実施形態では、記憶部１３６において、推論処理パッケージの処理を適用した医用データを全てデータサーバ１２０に保存する場合について説明したが、本発明の実施はこれに限らない。例えば、記憶部１３６は、出力部１３７によって情報処理装置１３０の入出力用のインターフェースに対して出力させ、ユーザがインターフェースを通じてデータサーバ１２０に記憶する処理結果を選択してもよい。また、情報処理装置１３０における出力用インターフェースに対して処理部１３５による各処理結果を表示してもよい。記憶部１３６は、データサーバ１２０に記憶されている各推論処理パッケージ情報に、出力部１３７で出力する際の表示方法について紐付けて記憶させてもよい。上述の場合に、出力部１３７は各処理結果を出力する際に、推論処理パッケージ情報に紐付けられた表示方法に関する情報を元に、結果の表示方法を変更する。

これにより、出力部１３７は、推論処理パッケージの処理内容に応じて処理結果の表示方法を変えることができ、ユーザが処理結果を確認することがより容易となる。

＜第３の実施形態＞
次に、第３の実施形態の係る情報処理システムについて説明する。本実施形態における情報処理システムは、上述までの情報処理システムの構成に、さらに情報処理装置１３０とネットワークを介して通信可能な情報端末７４０を有する。ユーザは、情報端末７４０を操作して推論処理パッケージを選択し、情報処理装置１３０による出力結果を表示することができる。

情報端末７４０は、さらに推論処理パッケージを選択する選択部７４１と、情報処理装置１００からの出力を表示するための表示部７４２を有する。情報端末７４０は、例えばＰＣ端末、スマートフォンなどの携帯電話、ノート端末、タブレット端末などである。

情報処理装置１３０は、上述の実施形態において説明した出力部１３７による出力を、ネットワークを介して情報端末７４０の表示部７４２に出力させる。例えば、情報処理装置１３０は、推論処理パッケージの一覧を情報端末７４０の表示部７４２に表示させ、ユーザは、情報端末７４０の選択部７４１を介して推論処理パッケージを選択してもよい。選択部７４１による推論処理パッケージの選択に応じて、情報処理装置１３０における推論処理パッケージ取得部１３２が、推論処理パッケージを取得する。

また、情報処理装置１３０は、情報端末７４０に対して処理結果を出力し、情報端末は、表示部７４２によって受信した出力に応じた表示を行う。本形態により、情報処理装置１３０が例えば、クラウドや、ユーザが操作する情報端末７４０と異なる装置から構成されていた場合にも、推論処理パッケージを選択し、最適化された処理手順に則った処理結果を確認することができる。

（その他の実施例）
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。

Claims (15)

1. 医用データに対して適用する、推論処理を含む単一または複数の処理から構成される推論処理パッケージを取得する推論処理パッケージ取得部と、
   複数の前記推論処理パッケージが取得された場合に、前記複数の推論処理パッケージを構成する処理のうち、二つ以上の推論処理パッケージに共通する処理を判定する判定部と、
   前記判定部による判定結果に基づいて、前記医用データに対して適用する、前記共通する処理を含む複数の処理の手順を設定する設定部と、
   を有することを特徴とする情報処理装置。
2. 前記医用データを取得する医用データ取得部をさらに有することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記設定部によって設定された処理の手順に基づいて、前記医用データに対して処理を実行する処理部をさらに有することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記推論処理パッケージは、前記推論に付帯する処理をさらに含むことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
5. 前記設定部は、前記共通する処理の後に、前記推論処理パッケージを構成する他の処理を手順として設定することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
6. 前記判定部は、前記推論処理パッケージを構成する単一または複数の処理のうち、推論処理よりも前に適用される処理から、前記共通する処理を判定することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
7. 前記推論処理パッケージ取得部は、ユーザによって選択された複数の推論処理パッケージを取得することを特徴とする請求項１乃至６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
8. 前記処理部による処理の結果と、該処理を行った推論処理パッケージと、を関連づけて出力する出力部をさらに有することを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
9. 前記医用データが画像データ、波形データ、テキストデータのうち、すくなくとも一つを含むデータであることを特徴とする請求項１乃至８のいずれか一項に記載の情報処理装置。
10. 前記推論処理パッケージ取得部は、前記医用データに応じて取得する推論処理パッケージを選択することを特徴とする請求項９に記載の情報処理装置。
11. 医用データに対して適用する、推論処理を含む単一または複数の処理から構成される推論処理パッケージを取得する推論処理パッケージ取得ステップと、
    複数の推論処理パッケージが取得された場合に、前記複数の推論処理パッケージを構成する処理のうち、二つ以上の推論処理パッケージに共通する処理を判定する判定ステップと、
    前記判定結果に基づいて、前記医用データに対して適用する、前記共通する処理を含む複数の処理の手順を設定する設定ステップと、
    を有することを特徴とする情報処理方法。
12. 請求項１１に記載の情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
13. 情報処理装置と、該情報処理装置とネットワークを介して通信可能な情報端末とを備える情報処理システムであって、
    前記情報処理装置は、医用データに対して適用する、推論処理を含む単一または複数の処理から構成される推論処理パッケージを取得する推論処理パッケージ取得部と、
    複数の推論処理パッケージが取得された場合に、前記複数の推論処理パッケージを構成する処理のうち、二つ以上の推論処理パッケージに共通する処理を判定する判定部と、
    前記判定部による判定結果に基づいて、前記医用データに対して適用する、前記共通する処理を含む複数の処理の手順を設定する設定部と、を有することを特徴とする情報処理システム。
14. 前記情報処理装置は、設定された処理の手順に基づいて、前記医用データに対して処理を実行する処理部と、
    前記処理部による処理の結果を前記情報端末に出力する出力部と、を有し、
    前記情報端末は、前記出力に応じた表示を行う表示部をさらに有することを特徴とする請求項１３に記載の情報処理システム。
15. 前記情報端末は、推論処理パッケージを選択するための選択部を有し、前記選択部による選択に応じて、前記推論処理パッケージ取得部が、推論処理パッケージを取得することを特徴とする請求項１３または１４に記載の情報処理システム。

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