JP2022110425A - 医療情報管理装置及び医療情報管理プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
(医療情報管理システムの構成)
図1に、本発明の第1の実施の形態における医療情報管理システム100の全体構成を示す。
図1に示すように、医療情報管理システム100は、医療情報管理装置10と、撮影用コンソール20と、撮影装置30と、検査装置40と、電子カルテ装置50と、医療用画像管理システム90とを備えて構成されている。医療情報管理装置10、撮影用コンソール20、検査装置40、電子カルテ装置50、医療用画像管理システム90は、LAN(Local Area Network)等の通信ネットワークNを介して接続されている。
動態撮影には動画撮影が含まれるが、動画を表示しながら静止画を撮影するものは含まれない。また、動態画像には動画が含まれるが、動画を表示しながら静止画を撮影して得られた画像は含まれない。
放射線源31は、被写体を挟んで放射線検出部33と対向する位置に配置され、放射線照射制御装置32の制御に従って、被写体に対し放射線を照射する。
図2に、医療情報管理装置10の機能的構成を示す。
図2に示すように、医療情報管理装置10は、制御部11、操作部12、表示部13、通信部14、記憶部15を備えて構成され、各部はバスにより接続されている。
図3に示すように、症例データベース152には、動態情報と、属性情報と、診断結果とが対応付けられて格納されている。症例データベース152において、1行分のデータを一つの症例データとして扱う。
動態画像は、動態撮影により得られた一連の画像(画像データ)である。症例データベース152において、動態画像に代えて、動態画像のファイルの格納場所を示すパス名が対応付けられていてもよい。
動き情報は、動態画像から求められる被写体の組織(例えば、呼吸器、循環器、整形、嚥下に関連する組織)の動きを表す情報である。動き情報には、フレーム画像1枚ごとに求められる位置、フレーム画像間の差から求められる速度、それらの情報から解析的に得られる最大速度やサイズの変化率等の情報が含まれる。動き情報として、例えば、横隔膜速度、肺野面積変化率、気道径狭窄率等、組織の動きを定量化した情報が用いられる。また、動き情報が時系列データである場合には、時間の経過に沿ってグラフ化されていてもよい。
心臓を撮影対象部位とした場合、動き情報として、サイズの時系列変化、信号値濃度の時系列変化、サイズ変化率、信号値濃度変化率等が用いられる。
大動脈弓を撮影対象部位とした場合、動き情報として、信号値濃度の時系列変化、信号値濃度変化率等が用いられる。
気管を撮影対象部位とした場合、動き情報として、気管径サイズの時系列変化、気管径の狭小率等が用いられる。
肺野を撮影対象部位とした場合、動き情報として、肺野サイズの時系列変化、最大・最小肺野面積変化率、信号値濃度変化率等が用いられる。
また、属性情報として、呼吸機能検査結果等の検査結果を用いることとしてもよい。呼吸機能検査結果には、肺活量(VC)、全肺気量(TLC)、機能的残気量(FRC)、残気量(RV)、RV/TLC、予備呼気量(ERV)、1秒量(FEV1)等が含まれる。
また、属性情報として、撮影装置30における動態画像の撮影時の撮影条件(放射線照射条件、画像読取条件等)を用いることとしてもよい。撮影条件に、撮影日時、部位、撮影方向等が含まれることとしてもよい。
正常異常フラグは、被写体が疾患を含むか否かを示すフラグであり、被写体が疾患を含まない場合には「正常」、被写体が疾患を含む場合には「異常」となる。
診断名は、正常異常フラグが「異常」の場合、すなわち、被写体が疾患を含む場合の診断名(疾患の名称等)である。正常異常フラグが「正常」の場合には、診断名は「疾患なし」とする。なお、正常異常フラグが「正常」の場合に、診断名を空欄としてもよい。
疾患は、例えば、呼吸器、循環器、整形、嚥下に関する疾患を含む。より具体的には、呼吸器に関する疾患であればCOPD(慢性閉塞性肺疾患)や肺炎、循環器であれば心不全や肺塞栓、整形であれば関節症や骨折である。
また、正常異常フラグは全疾患に対する正常異常フラグだけでなく、例えば、呼吸器に関する疾患に対する正常異常フラグや循環器に関する疾患に対する正常異常フラグのように、特定疾患に対する正常異常フラグを追加していってもよい。
正常動態情報には、予め疾患を含まない被写体であると分かって撮影された場合と、撮影後に動態情報に基づいて疾患を含まないと診断された場合の両方が含まれる。
異常動態情報には、予め疾患を含む被写体であると分かって撮影された場合と、撮影後に動態情報に基づいて疾患を含むと診断された場合の両方が含まれる。
異常性は、診断対象動態情報が異常か否かを示す情報であり、診断対象動態情報の異常の度合を含む。
制御部11(出力手段)は、正常動態情報の統計データ、異常動態情報の統計データ及び診断対象動態情報を同一画面上に出力する。
次に、医療情報管理装置10における動作について説明する。
図4は、医療情報管理装置10により実行される症例データ登録処理を示すフローチャートである。症例データ登録処理は、正常症例及び異常症例のデータを収集して登録する処理であり、制御部11のCPUと記憶部15に記憶されている医療情報管理プログラム151との協働によるソフトウェア処理によって実現される。
なお、制御部11は、動態画像のファイルに付帯されている付帯情報から属性情報を取得してもよいし、通信部14を介して、電子カルテ装置50から被写体に対応する患者情報(属性情報)を取得してもよい。ここで、制御部11は、取得した情報に、患者の氏名等の個人を特定する情報が含まれている場合には、これを除外する。
また、制御部11は、被写体に対応する属性情報として、通信部14を介して、検査装置40から当該被写体(患者)に対して行われた呼吸機能検査の結果を取得してもよい。
また、制御部11は、胸部正面を撮影した動態画像から肺野の位置(領域)を検出し、フレーム画像ごとの肺野面積を算出する。そして、制御部11は、一連の動態画像における肺野の動きから、肺野面積変化率を算出する。
また、制御部11は、胸部正面を撮影した動態画像から気道の位置を検出し、フレーム画像ごとの気道径を算出する。そして、制御部11は、一連の動態画像における気道の動きから、気道径狭窄率を算出する。
ステップS6又はステップS8の後、症例データ登録処理が終了する。
「項目」は、処理対象とする動き情報の項目である。
「属性範囲」は、検索対象とする症例を絞り込むための属性に係る検索条件である。
「正常/異常」は、検索対象を正常症例のみとするか、異常症例のみとするか、正常症例及び異常症例とするかを示す検索条件である。
例えば、検索対象が正常症例のみに限定されている場合には、制御部11は、症例データベース152から、「正常異常フラグ」が「正常」であって、かつ、「属性情報」がステップS11で入力された属性範囲に含まれる症例データを抽出する。
検索対象が正常症例及び異常症例に設定されている場合には、制御部11は、症例データベース152から、「正常異常フラグ」にかかわらず、「属性情報」がステップS11で入力された属性範囲に含まれる症例データを抽出する。
以上で、調査モード処理が終了する。
検索結果画面131には、検索条件表示領域131A、検索結果表示領域131Bが含まれる。
モード欄60には、ユーザーにより選択されたモードが表示される。検索条件表示領域131Aでは、モード欄60に、「調査モード」と表示されている。
項目欄61には、ユーザーにより検索条件として入力された項目が表示される。検索条件表示領域131Aでは、項目欄61に、「横隔膜最大速度」と表示されている。
オプション欄62には、ユーザーにより入力された項目以外の検索条件(オプション条件)が表示される。検索条件表示領域131Aでは、オプション欄62に、「40代50代」、「正常」と表示されている。ここでは、年齢が40代又は50代である正常症例が検索対象とされる。
総データ数欄70には、検索条件に合致した症例の総データ数が表示される。
平均年齢欄71には、検索条件に合致した症例の平均年齢が表示される。平均年齢欄71の括弧内の数値は、検索条件に合致した症例の年齢における最小値及び最大値である。 平均値欄72、中央値欄73には、それぞれ、検索条件に合致した症例の処理対象項目(横隔膜最大速度)の平均値、中央値が表示される。平均値欄72、中央値欄73の括弧内の数値は、検索条件に合致した症例の処理対象項目(横隔膜最大速度)における最小値及び最大値である。
ユーザーの操作部12からの操作により、異常症例追加指示部74が押下されると、検索結果表示領域131Bに、異常症例も含めた検索結果が表示される。
ユーザーの操作部12からの操作により、項目条件変更指示部75が押下されると、検索結果表示領域131Bに、処理対象項目が「肺野面積変化率」に変更された検索結果が表示される。
なお、「属性範囲」としては、診断対象症例の属性を含む範囲を指定すればよい。
例えば、検索対象が正常症例のみに限定されている場合には、制御部11は、症例データベース152から、「正常異常フラグ」が「正常」であって、かつ、「属性情報」がステップS21で入力された属性範囲に含まれる症例データを抽出する。
検索対象が正常症例及び異常症例に設定されている場合には、制御部11は、症例データベース152から、「正常異常フラグ」にかかわらず、「属性情報」がステップS21で入力された属性範囲に含まれる症例データを抽出する。
例えば、検索対象が正常症例のみに限定されている場合には、制御部11は、症例データベース152から抽出された正常症例データに基づいて、診断対象動態情報の正常性・異常性を判断する。
検索対象が正常症例及び異常症例に設定されている場合には、制御部11は、症例データベース152から抽出された正常症例データ及び異常症例データに基づいて、診断対象動態情報の正常性・異常性を判断する。
以上で、比較モード処理が終了する。
解析結果画面132には、検索条件表示領域132A、解析結果表示領域132Bが含まれる。
モード欄60、項目欄61、オプション欄62については、検索結果画面131(図6参照)と同様である。
検索条件表示領域132Aでは、モード欄60に、「比較モード」と表示されている。
検索条件表示領域132Aでは、項目欄61に、「横隔膜最大速度」と表示されている。
検索条件表示領域132Aでは、オプション欄62に、「40代50代」、「正常/異常」と表示されている。ここでは、年齢が40代又は50代である正常症例及び異常症例が検索対象とされる。
診断対象値欄63には、診断対象動態情報として、ユーザーにより指定された動き情報(処理対象項目の値)が表示される。検索条件表示領域132Aでは、診断対象値欄63に、横隔膜最大速度として「42.1」という値が表示されている。
総データ数欄70、平均年齢欄71、平均値欄72、中央値欄73については、検索結果画面131(図6参照)と同様である。
また、グラフ表示欄80には、診断対象値として指定された「42.1」が、ヒストグラム上のどの階級に属するかが星型マーク81で示されている。
解析結果画面132において、正常動態情報の統計データは、グラフ表示欄80の正常症例のヒストグラムに相当する。正常動態情報の統計データとして、検索条件に合致する症例データのうち、正常症例データの総データ数や、正常症例データのみから算出された処理対象項目の平均値や中央値を出力(表示)することとしてもよい。
解析結果画面132において、異常動態情報の統計データは、グラフ表示欄80の異常症例のヒストグラムに相当する。異常動態情報の統計データとして、検索条件に合致する症例データのうち、異常症例データの総データ数や、異常症例データのみから算出された処理対象項目の平均値や中央値を出力(表示)することとしてもよい。
解析結果画面132において、診断対象動態情報は、診断対象値欄77の値「42.1」や、グラフ表示欄80内の星型マーク81に相当する。
解析結果画面133は、解析結果画面132(図8参照)とほぼ同じ構成であるため、解析結果画面132と同様の構成については同一の符号を付して説明を省略し、解析結果画面132と異なる部分のみについて説明する。
解析結果画面133には、検索条件表示領域133A、解析結果表示領域133Bが含まれる。
診断対象画像入力有無欄64には、診断対象動態情報として動態画像が入力されたか否かが表示される。
診断対象画像欄65には、診断対象画像入力有無欄64が「あり」の場合に、ユーザーにより指定された動態画像が表示される。
算出値欄78には、入力画像から算出された処理対象項目の値「42.1」が表示される。診断対象について処理対象項目の値が算出されていない場合にも、画像を入力することで比較検索が可能となる。
正常異常判断結果欄76には、入力画像から算出された処理対象項目の値に対して判断された正常性又は異常性が表示される。
また、正常動態情報と正常属性情報とが対応付けられて蓄積されているので、正常動態情報及び正常属性情報に基づいて、診断対象動態情報の正常性又は異常性を判断することができる。
また、正常動態情報と正常属性情報、異常動態情報と異常属性情報が対応付けられて蓄積されているので、正常動態情報、正常属性情報、異常動態情報及び異常属性情報に基づいて、診断対象動態情報の正常性又は異常性を判断することができる。
例えば、図8の解析結果画面132や図9の解析結果画面133に示すように、正常動態情報の統計データ、異常動態情報の統計データ及び診断対象動態情報を出力することができる。正常症例と異常症例とを区別して表示したり、グラフ上で正常範囲及び/又は異常範囲を示したりすることで、健常者と異常者の動態の差異を提供することができる。
次に、本発明を適用した第2の実施の形態について説明する。
第2の実施の形態における医療情報管理システムは、第1の実施の形態に示した医療情報管理システム100と同様の構成であるため、その構成については図示及び説明を省略する。以下、第2の実施の形態に特徴的な構成及び処理について説明する。
具体的には、症例データベース152(図3参照)に蓄積されている、属性情報及び動態情報から構成される患者パラメーターと、診断結果との対応関係を利用して、機械学習を行い、診断対象動態情報の正常性又は異常性を判断するための識別器を生成することができる。この学習済みの識別器を用いることで、任意の患者の診断結果を予測することができる。したがって、医師による疾患の見逃しを防止し、他検査の必要性の検討を支援することができる。
次に、本発明を適用した第3の実施の形態について説明する。
第3の実施の形態における医療情報管理システムは、第1の実施の形態に示した医療情報管理システム100と同様の構成であるため、その構成については図示及び説明を省略する。以下、第3の実施の形態に特徴的な構成及び処理について説明する。
・一貫して変化しないパラメーター
・一貫性がなく、値に変化があるパラメーター
・他のパラメーターと(正負の)相関関係があるパラメーター
医療情報管理装置10の制御部11は、機械学習を利用して、正常症例における患者パラメーターの特徴を抽出した「正常モデル」を作成する。制御部11は、「正常モデル」を特徴付ける正常特徴項目を自動的に導出する。例えば、制御部11は、正常特徴項目1として、身長とBMIとの関係を示す項目を、正常特徴項目2として、喫煙歴と呼吸機能検査結果との関係を示す項目を、正常特徴項目3として、気道径狭窄率と呼吸機能検査結果との関係を示す項目を探し当てる。
例えば、制御部11は、正常特徴項目1、2、3、・・・のそれぞれについて、診断対象患者に係る患者パラメーターの「正常モデル」からの逸脱度を算出する。そして、制御部11は、各正常特徴項目に対応する逸脱度のうち、一つでも所定の閾値より大きいものがある場合に、異常と判断してもよいし、各正常特徴項目を総合的に判断して総合逸脱度を算出し直し、総合逸脱度が所定の閾値より大きい場合に、異常と判断してもよい。正常であるか否か、異常であるか否かの判断方法については、特に限定しない。
次に、本発明を適用した第4の実施の形態について説明する。
第4の実施の形態における医療情報管理システムは、第1の実施の形態に示した医療情報管理システム100と同様の構成であるため、その構成については図示及び説明を省略する。以下、第4の実施の形態に特徴的な構成及び処理について説明する。
入力データは、正常症例データのみ、異常症例データのみ、正常異常症例データ混合のいずれでもよい。
入力データとして異常症例データのみを用いる場合には、制御部11は、異常症例データの患者パラメーターを利用した機械学習により、異常症例における各パラメーターの特徴から、異常判断に重要視される特徴を抽出する。
入力データとして正常症例データ及び異常症例データを用いる場合には、制御部11は、各症例データに対する正常・異常のラベル(正常異常フラグ)も合わせて入力し、各症例データの患者パラメーターを利用した機械学習により、正常症例における各パラメーターの特徴及び異常症例における各パラメーターの特徴から、異常判断に重要視される特徴を抽出する。
例えば、各実施の形態における特徴的な構成や処理を組み合わせることとしてもよい。
11 制御部
12 操作部
13 表示部
14 通信部
15 記憶部
20 撮影用コンソール
30 撮影装置
100 医療情報管理システム
131 検索結果画面
132 解析結果画面
133 解析結果画面
151 医療情報管理プログラム
152 症例データベース
N 通信ネットワーク
請求項13に記載の発明は、請求項7~12のいずれか一項に記載の医療情報管理装置において、前記第3の被写体の属性情報は、個人を特定する情報を含まないこと、を特徴とする。
請求項29に記載の発明は、請求項23~28のいずれか一項に記載の医療情報管理プログラムにおいて、前記第3の被写体の属性情報は、個人を特定する情報を含まないこと、を特徴とする。
例えば、各実施の形態における特徴的な構成や処理を組み合わせることとしてもよい。
Claims (35)
- 疾患を含まない被写体に対して動態撮影を行うことで得られた動態情報と、前記被写体の属性情報とを対応付けて管理する管理手段を有すること、
を特徴とする医療情報管理装置。 - 前記疾患を含まない被写体は、特定組織の疾患を有さない被写体であること、
を特徴とする請求項1に記載の医療情報管理装置。 - 前記特定組織は、呼吸器、循環器、整形及び嚥下に関連する組織の少なくとも一つであること、
を特徴とする請求項2に記載の医療情報管理装置。 - 前記動態情報は、動態画像を解析することで得られた動き情報を含むこと、
を特徴とする請求項1~3のいずれか一項に記載の医療情報管理装置。 - 前記動き情報は、前記被写体の特定組織の動きに関する情報であること、
を特徴とする請求項4に記載の医療情報管理装置。 - 前記属性情報は、個人を特定する情報を含まないこと、
を特徴とする請求項1~5のいずれか一項に記載の医療情報管理装置。 - 前記動態情報に基づき、第2の被写体に対して動態撮影を行うことで得られた第2の動態情報の正常性又は異常性を判断する判断手段を有すること、
を特徴とする請求項1~6のいずれか一項に記載の医療情報管理装置。 - 前記判断手段は、前記動態情報及び前記属性情報に基づき、前記第2の動態情報の正常性又は異常性を判断すること、
を特徴とする請求項7に記載の医療情報管理装置。 - 前記管理手段は、疾患を含む第3の被写体に対して動態撮影を行うことで得られた第3の動態情報と、前記第3の被写体の属性情報とを対応付けて管理すること、
を特徴とする請求項1~6のいずれか一項に記載の医療情報管理装置。 - 前記第3の被写体の属性情報は、個人を特定する情報を含まないこと、
を特徴とする請求項9に記載の医療情報管理装置。 - 前記動態情報の統計データ、前記第3の動態情報の統計データ、及び、第2の被写体に対して動態撮影を行うことで得られた第2の動態情報を出力する出力手段を有すること、
を特徴とする請求項9又は10に記載の医療情報管理装置。 - 前記出力手段は、前記動態情報の統計データ、前記第3の動態情報の統計データ及び前記第2の動態情報を同一画面上に出力すること、
を特徴とする請求項11に記載の医療情報管理装置。 - 前記動態情報及び前記第3の動態情報に基づき、第2の被写体に対して動態撮影を行うことで得られた第2の動態情報の正常性又は異常性を判断する判断手段を有すること、
を特徴とする請求項9~12のいずれか一項に記載の医療情報管理装置。 - 前記判断手段は、前記動態情報、前記属性情報、前記第3の動態情報及び前記第3の被写体の属性情報に基づき、前記第2の動態情報の正常性又は異常性を判断すること、
を特徴とする請求項13に記載の医療情報管理装置。 - 前記判断手段は、統計分析により前記第2の動態情報の正常性又は異常性を判断すること、
を特徴とする請求項7、8、13、14のいずれか一項に記載の医療情報管理装置。 - 前記判断手段は、機械学習により前記第2の動態情報の正常性又は異常性を判断すること、
を特徴とする請求項7、8、13、14のいずれか一項に記載の医療情報管理装置。 - 前記正常性は、前記第2の動態情報の正常の度合を含み、
前記異常性は、前記第2の動態情報の異常の度合を含むこと、
を特徴とする請求項7、8、13、14のいずれか一項に記載の医療情報管理装置。 - 動態撮影を行うことで得られた動態情報を処理する動態情報処理装置で用いられる医療情報のデータ構造であって、
疾患を含まない被写体に対して動態撮影を行うことで得られた動態情報データと、
前記動態情報データと対応付けられた、前記被写体の属性情報データと、
を含むこと、
を特徴とする医療情報のデータ構造。 - コンピューターに、
疾患を含まない被写体に対して動態撮影を行うことで得られた動態情報と、前記被写体の属性情報とを対応付けて管理する管理処理を実行させること、
を特徴とする医療情報管理プログラム。 - 前記疾患を含まない被写体は、特定組織の疾患を有さない被写体であること、
を特徴とする請求項19に記載の医療情報管理プログラム。 - 前記特定組織は、呼吸器、循環器、整形及び嚥下に関連する組織の少なくとも一つであること、
を特徴とする請求項20に記載の医療情報管理プログラム。 - 前記動態情報は、動態画像を解析することで得られた動き情報を含むこと、
を特徴とする請求項19~21のいずれか一項に記載の医療情報管理プログラム。 - 前記動き情報は、前記被写体の特定組織の動きに関する情報であること、
を特徴とする請求項22に記載の医療情報管理プログラム。 - 前記属性情報は、個人を特定する情報を含まないこと、
を特徴とする請求項19~23のいずれか一項に記載の医療情報管理プログラム。 - 前記コンピューターに、
前記動態情報に基づき、第2の被写体に対して動態撮影を行うことで得られた第2の動態情報の正常性又は異常性を判断する判断処理を実行させること、
を特徴とする請求項19~24のいずれか一項に記載の医療情報管理プログラム。 - 前記判断処理では、前記動態情報及び前記属性情報に基づき、前記第2の動態情報の正常性又は異常性を判断すること、
を特徴とする請求項25に記載の医療情報管理プログラム。 - 前記管理処理では、疾患を含む第3の被写体に対して動態撮影を行うことで得られた第3の動態情報と、前記第3の被写体の属性情報とを対応付けて管理すること、
を特徴とする請求項19~24のいずれか一項に記載の医療情報管理プログラム。 - 前記第3の被写体の属性情報は、個人を特定する情報を含まないこと、
を特徴とする請求項27に記載の医療情報管理プログラム。 - 前記コンピューターに、
前記動態情報の統計データ、前記第3の動態情報の統計データ、及び、第2の被写体に対して動態撮影を行うことで得られた第2の動態情報を出力する出力処理を実行させること、
を特徴とする請求項27又は28に記載の医療情報管理プログラム。 - 前記出力処理では、前記動態情報の統計データ、前記第3の動態情報の統計データ及び前記第2の動態情報を同一画面上に出力すること、
を特徴とする請求項29に記載の医療情報管理プログラム。 - 前記コンピューターに、
前記動態情報及び前記第3の動態情報に基づき、第2の被写体に対して動態撮影を行うことで得られた第2の動態情報の正常性又は異常性を判断する判断処理を実行させること、
を特徴とする請求項27~30のいずれか一項に記載の医療情報管理プログラム。 - 前記判断処理では、前記動態情報、前記属性情報、前記第3の動態情報及び前記第3の被写体の属性情報に基づき、前記第2の動態情報の正常性又は異常性を判断すること、
を特徴とする請求項31に記載の医療情報管理プログラム。 - 前記判断処理では、統計分析により前記第2の動態情報の正常性又は異常性を判断すること、
を特徴とする請求項25、26、31、32のいずれか一項に記載の医療情報管理プログラム。 - 前記判断処理では、機械学習により前記第2の動態情報の正常性又は異常性を判断すること、
を特徴とする請求項25、26、31、32のいずれか一項に記載の医療情報管理プログラム。 - 前記正常性は、前記第2の動態情報の正常の度合を含み、
前記異常性は、前記第2の動態情報の異常の度合を含むこと、
を特徴とする請求項25、26、31、32のいずれか一項に記載の医療情報管理プログラム。
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