JP2023098761A - Information processing method, learning model generation method, information collection method, computer program, and information processing device - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、患者に対する薬剤の投与を支援する情報処理方法、学習モデルの生成方法、情報収集方法、コンピュータプログラム及び情報処理装置に関する。 TECHNICAL FIELD The present invention relates to an information processing method, a learning model generation method, an information collection method, a computer program, and an information processing apparatus for assisting drug administration to a patient.
特許文献1においては、針及び輸液容器のそれぞれに輸液管を介して接続され、輸液容器から流入する輸液を、流量を調整して針に向けて送出する輸液ポンプと、輸液ポンプから吐出される輸液の流量を測定する流量センサとを備え、流量センサの測定流量が、設定流量となるように輸液ポンプの圧電素子に印加する駆動パルスの電圧及び周波数の少なくも一方を制御することにより、輸液注入量を所定の設定値に保つことが可能な輸液量調整装置が提案されている。
In
特許文献1に記載の輸液量調整装置を用いることで、患者に対して適切な流量で輸液を投与することが期待できる。ただし、この装置に対して流量等を設定するのは医師又は看護師等の人間であり、人間が適切な設定を行うことで患者に対する適切な輸液の投与が実現できる。
By using the infusion volume adjusting device described in
本発明は、斯かる事情に鑑みてなされたものであって、その目的とするところは、患者に対する薬剤の投与を支援することが期待できる情報処理方法、学習モデルの生成方法、情報収集方法、コンピュータプログラム及び情報処理装置を提供することにある。 The present invention has been made in view of such circumstances, and aims to provide an information processing method, a learning model generation method, an information collection method, which can be expected to support the administration of drugs to patients. An object of the present invention is to provide a computer program and an information processing device.
一実施形態に係る情報処理方法は、情報処理装置が、患者のカルテデータを取得し、患者のカルテデータの入力に対して、前記患者へ投与する薬剤の種類、投与量及び投与速度を出力するよう機械学習がなされた学習モデルに、取得した前記カルテデータを入力して、前記学習モデルが出力する薬剤の種類、投与量及び投与速度を取得し、取得した薬剤の種類、投与量及び投与速度を出力する。 In an information processing method according to one embodiment, an information processing device acquires patient chart data, and outputs the type, dosage, and administration rate of a drug to be administered to the patient in response to input of the patient chart data. Input the acquired medical record data into a learning model that has undergone machine learning, acquire the type of drug, dosage and administration rate output by the learning model, and obtain the type, dosage and administration rate of the drug to output
一実施形態による場合は、患者に対する薬剤の投与を支援することが期待できる。 According to one embodiment, it can be expected to assist in the administration of drugs to patients.
本発明の実施形態に係る情報処理システムの具体例を、以下に図面を参照しつつ説明する。なお、本発明はこれらの例示に限定されるものではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。 A specific example of an information processing system according to an embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings. The present invention is not limited to these examples, but is indicated by the scope of the claims, and is intended to include all modifications within the scope and meaning equivalent to the scope of the claims.
<システム構成>
図1は、本実施の形態に係る情報処理システムの概要を説明するための模式図である。本実施の形態に係る情報処理システムでは、医療機関等において薬剤の投与が必要な患者101に対して、例えばシリンジポンプ又はマイクロポンプ等のポンプ5を用いた薬剤の投与が行われる。ポンプ5が投与する薬剤の種類、投与量及び投与速度等の設定は、患者101を担当する医師102等により行われる。本実施の形態に係る情報処理システムは、このようなポンプ5を利用した薬剤の投与が行われる状況において、医師102による薬剤の種類、投与量及び投与速度等の判断を支援するシステムである。なお本実施の形態においては、医師102が薬剤の種類、投与量及び投与速度等を決定し、医師102が患者101に対して薬剤の投与を行うものとして説明するが、これに限るものではない。例えば医師102が薬剤の種類、投与量及び投与速度等を決定し、医師102の決定に基づいて看護師等の医師102とは異なる人が患者に対して薬剤を投与する作業を行ってもよい。
<System configuration>
FIG. 1 is a schematic diagram for explaining an outline of an information processing system according to this embodiment. In the information processing system according to this embodiment, a drug is administered to a
本実施の形態に係る情報処理システムでは、例えば患者101の衣服、ベッド、病室又は紙媒体に印刷したカルテ等に付された二次元コード110を、医師102が使用する端末装置3にて読み取ることで、患者101の患者IDを取得することができる。患者IDを取得した端末装置3は、取得した患者IDをサーバ装置1へ送信する。本実施の形態に係るサーバ装置1は、患者101に対して投与するのに適した薬剤の種類、投与量及び投与速度等をいわゆるAI(Artificial Intelligence)にて予測する処理を行う。サーバ装置1は、端末装置3から送信された患者IDを受信し、受信した患者IDに対応するカルテデータをカルテDB(データベース)7から読み出し、読み出したカルテデータに基づいて患者101に適した薬剤の種類、投与量及び投与速度等を予測する。サーバ装置1は、薬剤の種類、投与量及び投与速度等の予測結果を薬剤投与情報として医師102の端末装置3へ送信する。端末装置3はサーバ装置1から送信された薬剤投与情報を表示する。医師102は、端末装置3に表示された薬剤の種類、投与量及び投与速度等を参考に、自身の判断も含めて最終的な患者101に対する薬剤の種類、投与量及び投与速度等を決定し、ポンプ5を操作して患者101への薬剤投与を行う。
In the information processing system according to the present embodiment, the
また本実施の形態に係る情報処理システムでは、薬剤を投与した患者101の例えば心拍数、呼吸数、血圧及び体温等のバイタル情報を計測器6にて計測し、計測したバイタル情報を計測器6がサーバ装置1へ送信する。サーバ装置1は、患者101への薬剤の投与の結果に関する情報として、薬剤の種類、投与量及び投与速度等の予測に用いられた患者101のカルテデータ、このカルテデータに基づく薬剤の種類、投与量及び投与速度等の予測結果である薬剤投与情報、及び、薬剤を投与した後の患者101のバイタル情報等を収集し、薬剤投与DB8に記録して蓄積する。またサーバ装置1は、患者101のバイタル情報に基づいて、患者101に対して投与した薬剤の種類、投与量及び投与速度等が適切であったか否かを判定し、判定結果を薬剤投与DB8に記録してもよい。薬剤投与DB8に記録されたこれらの情報は、薬剤の種類、投与量及び投与速度等を予測するAIの精度改善等に用いられる。
Further, in the information processing system according to the present embodiment, vital information such as heart rate, respiration rate, blood pressure, and body temperature of the
また更に、本実施の形態に係る情報処理システムでは、患者101に対する薬剤の投与に関する医師102からのフィードバック情報をサーバ装置1が端末装置3を介して取得し、取得した情報を薬剤投与DB8に記録してもよい。例えばサーバ装置1が予測した薬剤の種類、投与量及び投与速度等に対して、医師102が予測値の修正を行ってポンプ5を使用した場合に、医師102から予測値に対して修正した値をサーバ装置1がフィードバック情報として取得することができる。また例えば、サーバ装置1が予測した薬剤の種類、投与量及び投与速度等にしたがってポンプ5を使用した場合に、その後の患者101の状態を診察した医師102が薬剤の種類、投与量及び投与速度が適切だったか否かを判断した結果、又は、患者101の状態の変化等の事象等をサーバ装置1がフィードバック情報として取得することができる。サーバ装置1が医師102から取得して薬剤投与DB8に記録したこれらの情報は、薬剤の種類、投与量及び投与速度等を予測するAIの精度改善等に用いられ得る。
Furthermore, in the information processing system according to the present embodiment, the
<装置構成>
図2は、本実施の形態に係るサーバ装置1の構成を示すブロック図である。本実施の形態に係るサーバ装置1は、処理部11、記憶部(ストレージ)12及び通信部(トランシーバ)13等を備えて構成されている。なお本実施の形態においては、1つのサーバ装置にて処理が行われるものとして説明を行うが、複数のサーバ装置が分散して処理を行ってもよい。
<Device configuration>
FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of the
処理部11は、CPU(Central Processing Unit)、MPU(Micro-Processing Unit)、GPU(Graphics Processing Unit)又は量子プロセッサ等の演算処理装置、ROM(Read Only Memory)及びRAM(Random Access Memory)等を用いて構成されている。処理部11は、記憶部12に記憶されたサーバプログラム12aを読み出して実行することにより、端末装置3から取得したデータに基づいて学習モデルを生成する処理、並びに、生成した学習モデルを用いて薬剤の種類、投与量及び投与速度等を予測する処理等の種々の処理を行う。
The
記憶部12は、例えばハードディスク等の大容量の記憶装置を用いて構成されている。記憶部12は、処理部11が実行する各種のプログラム、及び、処理部11の処理に必要な各種のデータを記憶する。本実施の形態において記憶部12は、処理部11が実行するサーバプログラム12a、及び、機械学習の処理により生成した学習モデルである薬剤予測モデル12bを記憶する。また記憶部12には、上述のカルテDB7及び薬剤投与DB8が設けられる。ただし、カルテDB7及び薬剤投与DB8は、サーバ装置1が備える記憶部12ではなく、外部の記憶装置に設けられていてもよい。
The
本実施の形態においてサーバプログラム(コンピュータプログラム、プログラム製品)12aは、メモリカード又は光ディスク等の記録媒体99に記録された態様で提供され、サーバ装置1は記録媒体99からサーバプログラム12aを読み出して記憶部12に記憶する。ただし、サーバプログラム12aは、例えばサーバ装置1の製造段階において記憶部12に書き込まれてもよい。また例えばサーバプログラム12aは、遠隔の他のサーバ装置等が配信するものをサーバ装置1が通信にて取得してもよい。例えばサーバプログラム12aは、記録媒体99に記録されたものを書込装置が読み出してサーバ装置1の記憶部12に書き込んでもよい。サーバプログラム12aは、ネットワークを介した配信の態様で提供されてもよく、記録媒体99に記録された態様で提供されてもよい。
In this embodiment, the server program (computer program, program product) 12a is provided in a form recorded in a
記憶部12に記憶される薬剤予測モデル12bには、薬剤予測モデル12bがどのような構成であるかを示す構成情報、及び、機械学習の処理により決定された薬剤予測モデル12bの内部パラメータの値等の情報が含まれ得る。薬剤予測モデル12bの詳細は後述する。
The
カルテDB7は、医師102により作成された患者101に関する種々の情報を含むカルテデータを記憶するデータベースである。カルテDB7には、患者に対して一意に付された識別情報である患者IDに対応付けて、カルテデータが記憶されている。各カルテデータには、例えば患者101の年齢、体重、原疾患、種々の検査の検査値及び治療履歴等の種々の情報が含まれ得る。
The
薬剤投与DB8は、患者101に対して投与した薬剤に関する情報を記憶するデータベースである。本実施の形態において薬剤投与DB8に記憶されたデータは、薬剤予測モデル12bによる予測精度を向上するための機械学習(再学習)の処理に用いられる。本実施の形態において薬剤投与DB8には、患者IDに対応付けて、この患者101に薬剤を投与した際のカルテデータ、このカルテデータに基づいて薬剤予測モデル12bが予測した薬剤の種類、投与量及び投与速度等の薬剤投与情報、薬剤を投与した患者101にて計測器6が計測したバイタル情報、並びに、薬剤の投与を担当した医師102によるフィードバック情報等が記憶される。
The
通信部13は、携帯電話通信網、無線LAN(Local Area Network)及びインターネット等を含むネットワークNを介して、種々の装置との間で通信を行う。本実施の形態において通信部13は、ネットワークNを介して、端末装置3及び計測器6との間で通信を行う。通信部13は、処理部11から与えられたデータを他の装置へ送信すると共に、他の装置から受信したデータを処理部11へ与える。
The
なお記憶部12は、サーバ装置1に接続された外部記憶装置であってよい。またサーバ装置1は、複数のコンピュータを含んで構成されるマルチコンピュータであってよく、ソフトウェアによって仮想的に構築された仮想マシンであってもよい。またサーバ装置1は、上記の構成に限定されず、例えば可搬型の記憶媒体に記憶された情報を読み取る読取部、操作入力を受け付ける入力部、又は、画像を表示する表示部等を含んでもよい。
Note that the
また本実施の形態に係るサーバ装置1には、記憶部12に記憶されたサーバプログラム12aを処理部11が読み出して実行することにより、患者ID取得部11a、カルテデータ取得部11b、薬剤予測処理部11c、薬剤投与情報出力部11d、バイタル情報取得部11e、フィードバック情報取得部11f及び学習処理部11g等が、ソフトウェア的な機能部として処理部11に実現される。なお本図においては、処理部11の機能部として、薬剤予測モデル12bを用いた予測処理及び薬剤予測モデル12bの生成処理に関連する機能部を図示し、これ以外の処理に関する機能部は図示を省略している。
In the
患者ID取得部11aは、薬剤を投与する対象となる患者101に付された患者IDを取得する処理を行う。本実施の形態において患者IDは、医師102が端末装置3を利用して二次元コード110を読み取ることで取得され、端末装置3からサーバ装置1へ送信される。患者ID取得部11aは、端末装置3が送信する患者IDを通信部13にて受信することにより、対象の患者101の患者IDを取得する。
The patient
カルテデータ取得部11bは、薬剤を投与する患者101のカルテデータをカルテDB7から取得する処理を行う。カルテデータ取得部11bは、患者ID取得部11aが端末装置3から取得した患者IDを基に、カルテDB7から対象の患者101のカルテデータを読み出す。
The medical record
薬剤予測処理部11cは、予め機械学習がなされた学習済みの薬剤予測モデル12bを用いて、患者101に対して投与する薬剤の種類、投与量及び投与速度を予測する処理を行う。薬剤予測処理部11cは、カルテデータ取得部11bが取得した患者101のカルテデータに含まれる種々の情報を薬剤予測モデル12bへ入力し、薬剤予測モデル12bが出力する薬剤の種類、投与量及び投与速度の情報を取得することによって、予測を行う。
The drug
薬剤投与情報出力部11dは、薬剤予測処理部11cによる患者101に対して投与する薬剤の種類、投与量及び投与速度の予測結果を薬剤投与情報として端末装置3へ送信(出力)することによって、端末装置3に薬剤投与情報を表示(出力)させる処理を行う。また薬剤投与情報出力部11dは薬剤投与情報を薬剤投与DB8へ出力することによって、薬剤投与情報を薬剤投与DB8に記憶させる。
The drug administration
バイタル情報取得部11eは、通信部13にて計測器6との通信を行うことによって、計測器6が計測する患者101の例えば心拍数、呼吸数、血圧及び体温等のバイタル情報を取得する。バイタル情報取得部11eは、計測器6から取得した患者101のバイタル情報を、例えば患者ID及び計測時刻等の情報と共に、薬剤投与DB8に記憶する。なお計測器6は、患者101の心拍数、呼吸数、血圧及び体温等の計測を継続的に行っており、計測結果を周期的にサーバ装置1へ送信している。バイタル情報取得部11eは、計測器6が周期的に送信する計測結果をバイタル情報として取得し、取得する毎にバイタル情報を薬剤投与DB8に記憶する。
The vital
またバイタル情報取得部11eは、取得したバイタル情報に基づいて、薬剤を投与した患者101の状態の変化を判定してもよい。例えばバイタル情報取得部11eは、バイタル状態に含まれる一又は複数の数値が異常を示す閾値を超えた場合、又は、バイタル状態に含まれる一又は複数の数値について一定時間の変化量を算出し、いずれかの数値の変化量が閾値を超えた場合等に、患者101に異常が発生したと判定し、端末装置3等へ異常を通知することができる。また例えばバイタル情報取得部11eは、バイタル状態に含まれる一又は複数の値が異常値から正常値へ戻った場合、患者101が回復したと判定し、端末装置3等へ患者101の回復を通知することができる。バイタル情報取得部11eは、これらの判定を行った場合に、判定結果をバイタル情報と共に薬剤投与DB8に記憶する。
Also, the vital
フィードバック情報取得部11fは、患者101に薬剤の投与を行った医師102からのフィードバック情報を取得する処理を行う。本実施の形態においてフィードバック情報取得部11fは、薬剤予測モデル12bが予測した薬剤の種類、投与量及び投与速度に対して医師102が修正した値、薬剤を患者101に対して投与した結果から薬剤の種類、投与量及び投与速度が適切だったか否かの医師102による判断、並びに、薬剤の投与による患者101の状態変化(例えば回復した、悪化した等)の医師102による診断結果等の情報をフィードバック情報として取得する。これらのフィードバック情報は、医師102によって端末装置3へ入力され、端末装置3が入力されたフィードバック情報をサーバ装置1へ送信する。フィードバック情報取得部11fは、端末装置3から送信されるフィードバック情報を通信部13にて受信することで取得し、取得したフィードバック情報を対象となる患者101の患者IDに対応付けて薬剤投与DB8に記憶する。
The feedback
学習処理部11gは、予め用意された学習用データ(教師データ)を用いて機械学習の処理を行うことにより、予め薬剤予測モデル12bを生成する処理を行う。本実施の形態において学習処理部11gは、いわゆる教師あり学習の機械学習を行うことで薬剤予測モデル12bを生成する。本実施の形態に係る薬剤予測モデル12bは、カルテデータの入力に対して、薬剤の種類、投与量及び投与速度を出力する学習モデルである。薬剤予測モデル12bには例えばニューラルネットワークの学習モデルが用いられ、学習処理部11gは、学習用データを用いた教師あり学習を行うことによってニューラルネットワークの内部パラメータを決定し、決定したパラメータを記憶部12に薬剤予測モデル12bとして記憶する。学習モデルの教師あり学習の処理は、既存の技術であるため詳細な説明は省略するが、学習処理部11gは、例えば勾配降下法、確率的勾配降下法又は誤差逆伝播法等の手法により学習モデルの学習処理を行うことができる。
The
また学習処理部11gは、薬剤予測モデル12bの予測精度を向上させるべく、薬剤投与DB8に蓄積された情報を用いて、学習済みの薬剤予測モデル12bに対して更に機械学習の処理を行ってもよい。この場合に学習処理部11gは、例えば薬剤投与DB8に記憶された情報を適宜に変換等して学習用データを生成する処理を行ってもよく、また例えば本システムの管理者等が薬剤投与DB8に記憶された情報をもとに学習用データを生成し、生成された学習用データを用いて学習処理部11gが薬剤予測モデル12bの再学習を行ってもよい。
Further, in order to improve the prediction accuracy of the
なお本実施の形態においては、サーバ装置1が機械学習により薬剤予測モデル12bを生成する処理を行うものとするが、これに限るものではなく、サーバ装置1以外の装置が薬剤予測モデル12bの生成を行い、生成結果となる薬剤予測モデル12bのパラメータ等の情報をサーバ装置1へ送信してもよい。また本実施の形態において薬剤予測モデル12bはニューラルネットワークの学習モデルとしたが、これに限るものではなく、例えばSVM(Support Vector Machine)又は決定木等の種々の学習モデルが採用され得る。また学習処理部11gは、教師あり学習により薬剤予測モデル12bを生成するものとしたが、これに限るものではない。学習処理部11gは、例えば投与した薬剤の適否に応じた報酬を与えることにより強化学習の手法に基づく薬剤予測モデル12bの生成を行ってもよい。また例えば学習処理部11gは、複数種類の学習モデルを組み合わせるアンサンブル学習により薬剤予測モデル12bを生成してもよい。
In the present embodiment, the
図3は、本実施の形態に係る端末装置3の構成を示すブロック図である。本実施の形態に係る端末装置3は、処理部31、記憶部(ストレージ)32、通信部(トランシーバ)33、表示部(ディスプレイ)34、操作部35及びカメラ36等を備えて構成されている。端末装置3は、患者101に薬剤を投与する医師102が使用する装置であり、例えばスマートフォン、タブレット型端末装置又はパーソナルコンピュータ等の情報処理装置を用いて構成され得る。
FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of the
処理部31は、CPU又はMPU等の演算処理装置、ROM及び等を用いて構成されている。処理部31は、記憶部32に記憶されたプログラム32aを読み出して実行することにより、患者101に付された患者IDを取得する処理、サーバ装置1による薬剤投与の予測結果を取得して表示する処理、及び、薬剤の投与に関するフィードバック情報の入力を医師102から受け付ける処理等の種々の処理を行う。
The
記憶部32は、例えばフラッシュメモリ等の不揮発性のメモリ素子又はハードディスク等の記憶装置等を用いて構成されている。記憶部32は、処理部31が実行する各種のプログラム、及び、処理部31の処理に必要な各種のデータを記憶する。本実施の形態において記憶部32は、処理部31が実行するプログラム32aを記憶している。本実施の形態においてプログラム32aは遠隔のサーバ装置等により配信され、これを端末装置3が通信にて取得し、記憶部32に記憶する。ただしプログラム32aは、例えば端末装置3の製造段階において記憶部32に書き込まれてもよい。例えばプログラム32aは、メモリカード又は光ディスク等の記録媒体98に記録されたプログラム32aを端末装置3が読み出して記憶部32に記憶してもよい。例えばプログラム32aは、記録媒体98に記録されたものを書込装置が読み出して端末装置3の記憶部32に書き込んでもよい。プログラム32aは、ネットワークを介した配信の態様で提供されてもよく、記録媒体98に記録された態様で提供されてもよい。
The
通信部33は、携帯電話通信網、無線LAN及びインターネット等を含むネットワークNを介して、種々の装置との間で通信を行う。本実施の形態において通信部33は、ネットワークNを介して、サーバ装置1との間で通信を行う。通信部33は、処理部31から与えられたデータを他の装置へ送信すると共に、他の装置から受信したデータを処理部31へ与える。
The
表示部34は、液晶ディスプレイ等を用いて構成されており、処理部31の処理に基づいて種々の画像及び文字等を表示する。操作部35は、ユーザの操作を受け付け、受け付けた操作を処理部31へ通知する。例えば操作部35は、機械式のボタン又は表示部34の表面に設けられたタッチパネル等の入力デバイスによりユーザの操作を受け付ける。また例えば操作部35は、マウス及びキーボード等の入力デバイスであってよく、これらの入力デバイスは端末装置3に対して取り外すことが可能な構成であってもよい。
The
カメラ36は、CCD(Charge Coupled Device)イメージセンサ又はCMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)イメージセンサ等の撮像素子を用いて構成されている。カメラ36は、例えば端末装置3の筐体の適所に配置されている。カメラ36は、撮像素子により撮影した画像(動画像)のデータを処理部31へ与える。なおカメラ36は、端末装置3に内蔵されていてもよく、端末装置3に対して取り外すことが可能な構成であってもよい。
The
また本実施の形態に係る端末装置3は、記憶部32に記憶されたプログラム32aを処理部31が読み出して実行することにより、患者ID取得部31a、薬剤投与情報取得部31b及びフィードバック情報受付部31c等がソフトウェア的な機能部として処理部31に実現される。
In the
患者ID取得部31aは、薬剤を投与する対象の患者101に付された患者IDを取得する処理を行う。本実施の形態においては、患者IDを二次元コード110としたものが、例えば患者101の衣服、ベッド、病室又は紙媒体に印刷したカルテ等に印刷されており、医師102が端末装置3のカメラ36を用いて二次元コード110の撮影を行うことで、患者IDの取得が行われる。患者ID取得部31aは、カメラ36により撮影された二次元コード110の画像を取得し、取得した画像に写された二次元コード110を患者IDに変換することにより、患者IDを取得する。患者ID取得部31aは、取得した患者IDをサーバ装置1へ送信する。
The patient
なお本実施の形態においては、患者IDの取得に二次元コード110を用いるものとするが、これに限るものではなく、例えば一次元のコード(いわゆるバーコード)が用いられてもよく、患者IDの取得はどのような方法で行われてもよい。例えば、医師102が端末装置3の操作部35を利用して、数字及び文字の患者IDを直接的に入力してもよく、また例えばIC(Integrated Circuit)タグ等にデータとして記憶された患者IDを端末装置3が近距離無線通信により取得してもよい。
In the present embodiment, the two-
薬剤投与情報取得部31bは、サーバ装置1が予測した薬剤の種類、投与量及び投与速度等の情報を含む薬剤投与情報を取得する処理を行う。患者ID取得部31aが患者IDを送信することにより、サーバ装置1は、この患者IDの患者101に投与する薬剤の種類、投与量及び投与速度の予測を行い、予測結果を薬剤投与情報として端末装置3へ送信する。薬剤投与情報取得部31bは、サーバ装置1が送信する薬剤投与情報を通信部13にて受信することによりこれを取得し、取得した薬剤投与情報を表示部34に表示する。医師102は、端末装置3に表示された薬剤の種類、投与量及び投与速度に基づいて、患者101に対して投与する薬剤の種類、投与量及び投与速度を決定する。この決定に基づいて医師102又は看護師等は、ポンプ5に薬剤をセットし、投与量及び投与速度を設定してポンプ5を動作させることにより、患者101への薬剤の投与を行うことができる。ただし患者101へ投与する薬剤の種類、投与量及び投与速度は、端末装置3に表示された情報のものと完全に同一である必要はなく、医師102によって適宜に修正又は変更され得る。
The drug administration information acquisition unit 31b performs processing for acquiring drug administration information including information such as the type of drug predicted by the
フィードバック情報受付部31cは、患者101に対して投与する薬剤の種類、投与量及び投与速度を決定した医師102から、薬剤の投与に関するフィードバック情報の入力を受け付ける処理を行う。例えばフィードバック情報受付部31cは、サーバ装置1から取得した薬剤投与情報に基づいて薬剤の種類、投与量及び投与速度を表示すると共に、表示した薬剤の種類、投与量及び投与速度に対して医師102が修正を行ったか否かを問い合わせ、修正を行った場合にはその修正後の薬剤の種類、投与量又は投与速度の値の入力を受け付ける。また例えばフィードバック情報受付部31cは、薬剤の投与から所定時間が経過した後に、患者101へ投与した薬剤の種類、投与量及び投与速度が適切だったか否かを医師102へ問い合わせ、適切だったか否かの回答の入力を受け付け、更に不適切だった場合には医師102が適切だったと考える薬剤の種類、投与量及び投与速度の入力を受け付ける。また例えばフィードバック情報受付部31cは、薬剤の投与から所定時間が経過した後に、患者101の状態が回復したか又は悪化したか等を問い合わせ、その回答の入力を受け付ける。フィードバック情報受付部31cは、これらの医師102による入力を受け付けて、入力された情報をフィードバック情報としてサーバ装置1へ送信する。
The feedback
<薬剤予測モデルの生成処理>
図4は、本実施の形態に係る薬剤予測モデル12bの構成を説明するための模式図である。本実施の形態に係る薬剤予測モデル12bは、薬剤を投与する患者101のカルテデータを入力として受け付け、この患者101へ投与する薬剤の種類、投与量及び投与速度を出力するよう予め機械学習により生成された学習モデルである。本実施の形態において薬剤予測モデル12bは、例えばニューラルネットワークの学習モデルが採用され得る。
<Drug prediction model generation processing>
FIG. 4 is a schematic diagram for explaining the configuration of
薬剤予測モデル12bへ入力されるカルテデータには、例えば患者101の年齢、体重、原疾患、検査値及び治療履歴等の種々の情報が含まれ得る。またカルテデータは、例えば医師102が患者101を診察した際に入力した情報、患者101に対して行われた各種の検査結果、患者101に対して行われた手術に関する情報、又は、患者101に対してこれまでに投与された薬剤に関する情報等の情報が含まれ得る。薬剤予測モデル12bには、カルテデータに含まれる複数の情報が入力される。なおカルテデータに含まれる情報が数値情報であるものについては、この数値情報が直接的に薬剤予測モデル12bへ入力されてもよく、例えば0~1の範囲の数値に正規化されて薬剤予測モデル12bへ入力されてもよい。
The medical chart data input to the
またカルテデータに含まれる情報が数値情報ではなく文字列等の情報である場合、この情報を適宜に数値情報へ変換する前処理を行い、変換した数値情報が薬剤予測モデル12bへ入力される。文字列の情報から数値情報への変換には、例えば自然言語処理を行うRNN(Recurrent Neural Network)、LSTM(Long Short Term Memory)又はBERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)等の学習モデルが用いられ得る。又は、薬剤予測モデル12bを自然言語処理を行う学習モデルとし、文字列の情報が薬剤予測モデル12bへ直接的に入力される構成としてもよい。
If the information contained in the chart data is information such as character strings instead of numerical information, preprocessing is performed to appropriately convert this information into numerical information, and the converted numerical information is input to the
またカルテデータには、例えばレントゲン又はCT(Computed Tomography)等の画像を含んでもよい。カルテデータに含まれる画像は、例えば他次元の特徴量ベクトル等の数値情報に予め変換されて薬剤予測モデル12bへ入力される。画像から数値情報への変換には、例えばCNN(Convolutional Neural Network)等の画像を扱う学習モデルが用いられ得る。又は、薬剤予測モデル12bを画像を扱う学習モデルとし、画像が薬剤予測モデル12bへ直接的に入力される構成としてもよい。
The chart data may also include images such as X-rays or CT (Computed Tomography). The images included in the chart data are pre-converted into numerical information such as feature amount vectors of other dimensions, and input to the
本実施の形態に係る薬剤予測モデル12bは、入力されたカルテデータの患者101に対して投与する薬剤の種類、投与量及び投与速度の情報を出力する。図4の例では、1つの薬剤予測モデル12bが薬剤の種類、投与量及び投与速度の3種類の情報を出力するものとして示されているが、これに限るものではない。薬剤予測モデル12bは、例えばカルテデータの入力に対して薬剤の種類を出力する学習モデルと、投与量を出力する学習モデルと、投与速度を出力する学習モデルとの3つの学習モデルに分けられていてもよい。またこの場合、投与量を出力する学習モデル及び投与速度を出力する学習モデルには、カルテデータと共に、薬剤の種類が入力されてもよい。
The
薬剤予測モデル12bは例えば薬剤の種類数に応じた数値を出力し、この各数値は対応する薬剤を投与することに対する尤度(確信度)を示す。図4の例では、「薬剤A」、「薬剤B」、「薬剤C」…の出力ノードとして示されている。薬剤予測モデル12bが出力する複数の数値の中で最大値に相当する薬剤が、入力されたカルテデータの患者101に対して投与する薬剤の種類となる。
The
また薬剤予測モデル12bは、例えば薬剤の投与量の数値と、投与速度の数値とを出力する。図4の例では、「投与量」及び「投与速度」の出力ノードとして示されている。なお本例では、薬剤予測モデル12bが薬剤の投与量及び投与速度をそれぞれ1つの値として出力するものとしているが、これに限るものではなく、例えば薬剤Aの投与量及び投与速度、薬剤Bの投与量及び投与速度、薬剤Cの投与量及び投与速度…のように、薬剤の種類毎に投与量及び投与速度を出力する構成であってもよい。
The
本実施の形態に係る薬剤予測モデル12bの生成は、予め用意された学習用データを用いたいわゆる教師ありの機械学習により行われる。本実施の形態に係る情報処理システムの設計者又は管理者等は、医療機関において蓄積された過去のカルテデータ及び薬剤の投与データ等に基づいて、薬剤を投与した患者のカルテデータと、この患者に投与した適切な薬剤の種類、投与量及び投与速度とを対応付けたデータを学習用データ(教師データ)として生成し、サーバ装置1の記憶部12に記憶しておく。
Generation of
図5は、本実施の形態に係るサーバ装置1が行う薬剤予測モデル12bの生成処理の手順を示すフローチャートである。サーバ装置1の処理部11の学習処理部11gは、記憶部12に予め記憶された学習用データを読み出す(ステップS1)。学習処理部11gは、読み出した学習用データに含まれる複数のデータ(カルテデータと薬剤の種類、投与量及び投与速度とを対応付けたデータ)の中から、一又は複数のデータを取得する(ステップS2)。学習処理部11gは、ステップS2にて取得したデータに含まれるカルテデータを薬剤予測モデル12bへ入力する(ステップS3)。学習処理部11gは、ステップS2にて学習用データから取得したデータに含まれる薬剤の種類、投与量及び投与速度の情報と、ステップS3のカルテデータの入力に対して薬剤予測モデル12bが出力する薬剤の種類、投与量及び投与速度の情報との誤差を算出する(ステップS4)。学習処理部11gは、ステップS4にて算出した誤差に基づいて、薬剤予測モデル12bのパラメータを更新する(ステップS5)。
FIG. 5 is a flow chart showing the procedure of generation processing of the
学習処理部11gは、ステップS1にて読み出した学習用データに含まれる全てのデータについて、ステップS2~S5の処理を終了したか否かを判定する(ステップS6)。全てのデータについて処理を終了していない場合(S6:NO)、学習処理部11gは、ステップS2へ処理を戻し、学習用データから別のデータを取得して同様の処理を繰り返し行う。全てのデータについて処理を終了した場合(S6:YES)、学習処理部11gは、薬剤予測モデル12bの生成処理を終了する。なお図示の手順では、学習処理部11gが学習用データを1回用いて機械学習を行って処理を終了しているが、これに限るものではなく、同じ学習用データを複数回用いて機械学習を繰り返し行ってよい。
The
<薬剤予測処理>
本実施の形態に係る情報処理システムでは、上述の機械学習により生成された薬剤予測モデル12bがサーバ装置1の記憶部12に予め記憶され、この薬剤予測モデル12bを用いてサーバ装置1が患者101に対して投与する薬剤の種類、投与量及び投与速度を予測する処理を行う。患者101に対してポンプ5による薬剤の投与を行う際、例えば患者101を担当する医師102は自身の端末装置3を使用して、まず患者101の患者IDを取得する作業を行う。本実施の形態においては、二次元コード110を端末装置3にて読み取る作業を行うことで、患者IDの取得が行われる。端末装置3は、読み取った二次元コード110を患者IDに変換し、患者IDをサーバ装置1へ送信する。
<Drug prediction processing>
In the information processing system according to the present embodiment, the
サーバ装置1は、端末装置3が送信した患者IDを取得し、この患者IDに対応するカルテデータをカルテDB7から読み出す。サーバ装置1は、読み出したカルテデータに含まれる複数の情報に対して適宜に前処理を行うことにより、カルテデータを薬剤予測モデル12bへ入力するデータに変換する。サーバ装置1は、カルテデータから変換した入力データを薬剤予測モデル12bへ入力し、薬剤予測モデル12bが出力する薬剤の種類、投与量及び投与速度を取得する。サーバ装置1は、薬剤予測モデル12bが予測した薬剤の種類、投与量及び投与速度を薬剤投与情報として端末装置3へ送信する。
The
端末装置3は、サーバ装置1が送信した薬剤投与情報を受信し、受信した情報を表示部34に表示する処理を行う。図6は、薬剤投与情報の一表示例を示す模式図である。端末装置3がサーバ装置1から受信した薬剤投与情報に基づいて表示する薬剤投与情報の通知画面には、例えば最上部に「薬剤投与情報」のタイトル文字列が表示され、このタイトル文字列の下方に対象の患者101に関する情報、例えば「患者ID」及び「患者名」等の情報が表示される。本例では、「患者ID」が「A1234」であり、「患者名」が「XXXX」である。この画面において端末装置3が表示する患者101に関する情報は、例えば患者101のカルテデータに含まれる情報であり、サーバ装置1は表示に必要なこれらの情報をカルテデータから取得して、薬剤投与情報と共に端末装置3へ送信する。なお、患者101に関する情報は、どのような情報が表示されてもよい。
The
また端末装置3は、これらの患者101に関する情報の下方に、薬剤予測モデル12bの予測結果である「薬剤の種類」、「投与量」及び「投与速度」を表示する。本例では、「薬剤の種類」が「薬剤A」であり、「投与量」が「5.8」であり、「投与速度」が「0.4」である。医師102は、端末装置3に表示されたこの情報に基づいて、ポンプ5に対して指定された薬剤の種類(薬剤A)を指定された投与量(5.8)だけセットし、ポンプ5の投与速度の設定を指定された投与速度(0.4)に設定して、ポンプ5を作動させることができる。なおポンプ5への薬剤のセット及び投与速度の設定等の操作は、医師102が直接行うのではなく、医師102の指示を受けた看護師等が行ってもよい。
In addition, the
なお本実施の形態において、患者101に対して投与する薬剤の種類、投与量及び投与速度の最終的な決定権は医師102にあり、端末装置3が表示した薬剤の種類、投与量及び投与速度とは異なる薬剤の種類、投与量又は投与速度で患者101に対する薬剤の投与が行われ得る。このような薬剤の種類、投与量及び投与速度に対する修正が医師102により行われた場合に、どのような修正が行われたかについてのフィードバック情報を収集するため、端末装置3は、薬剤投与情報の通知画面に修正値の入力を受け付ける入力ボックスを設けている。
In this embodiment, the
図示の例では、薬剤投与情報の通知画面の左下側に「薬剤の種類」、「投与量」及び「投与速度」の情報が上下に並べて表示されており、端末装置3は、右向きの矢印記号を間にして薬剤投与情報の通知画面の右下側に、「薬剤の種類」、「投与量」及び「投与速度」にそれぞれ対応する3つの入力ボックスを上下に並べて表示している。「薬剤の種類」に対応する入力ボックスは、いわゆるプルダウンボックス、プルダウンメニュー又はドロップダウンリスト等と呼ばれるものであり、医師102は予め登録された複数の薬剤の中からいずれか1つを選択することが可能である。「投与量」及び「投与速度」に対応する入力ボックスには、医師102が直接的に数値を入力する。
In the illustrated example, the information of "medicine type", "dosage amount" and "administration rate" are displayed vertically on the lower left side of the notification screen of the drug administration information. , three input boxes corresponding to "medicine type", "dosage amount", and "administration rate" are vertically arranged and displayed on the lower right side of the drug administration information notification screen. The input box corresponding to the "medicine type" is a so-called pull-down box, pull-down menu, drop-down list, or the like, and the
端末装置3は、医師102によって薬剤の種類、投与量及び投与速度の修正値が入力された場合、入力された値をフィードバック情報としてサーバ装置1へ送信する。サーバ装置1は、端末装置3から送信されたフィードバック情報を受信し、薬剤投与DB8に記憶する。これにより例えば、患者101のカルテデータに対しては、薬剤予測モデル12bが予測した薬剤の種類、投与量及び投与速度ではなく、医師102が入力した修正値が適しているものとし、このカルテデータと医師102が修正した薬剤の種類、投与量及び投与速度とを対応付けた学習用データを生成し、薬剤予測モデル12bの再学習に用いることができる。
When the
図7は、本実施の形態に係るサーバ装置1が行う薬剤予測処理の手順を示すフローチャートである。本実施の形態に係るサーバ装置1の処理部11の患者ID取得部11aは、端末装置3から薬剤を投与する患者101の患者IDを受信したか否かを判定する(ステップS21)。患者IDを受信していない場合、患者ID取得部11aは、端末装置3から患者IDを受信するまで待機する。
FIG. 7 is a flow chart showing the procedure of drug prediction processing performed by the
患者IDを受信した場合(S21:YES)、処理部11のカルテデータ取得部11bは、ステップS21にて取得した患者IDに対応するカルテデータをカルテDB7から読み出す(ステップS22)。処理部11の薬剤予測処理部11cは、ステップS22にて読み出した患者101のカルテデータを薬剤予測モデル12bへ入力し(ステップS23)、薬剤予測モデル12bが出力する薬剤の種類、投与量及び投与速度を取得する(ステップS24)。処理部11の薬剤投与情報出力部11dは、ステップS24にて取得した薬剤の種類、投与量及び投与速度を含む薬剤投与情報を端末装置3へ送信(出力)し(ステップS25)、端末装置3に薬剤投与情報を表示させる。
When the patient ID is received (S21: YES), the chart
処理部11のフィードバック情報取得部11fは、薬剤投与情報を表示した端末装置3にて薬剤の種類、投与量及び投与速度の修正がなされたか否かを判定する(ステップS26)。修正がなされた場合(S26:YES)、フィードバック情報取得部11fは、端末装置3から修正された薬剤の種類、投与量及び投与速度の情報を取得して、取得した情報をフィードバック情報として薬剤投与DB8に記憶し(ステップS27)、処理を終了する。修正がなされていない場合(S26:NO)、処理部11は、処理を終了する。
The feedback
図8は、本実施の形態に係る端末装置3が行う薬剤予測処理の手順を示すフローチャートである。本実施の形態に係る端末装置3の処理部31の患者ID取得部31aは、カメラ36による撮影を行うことによって、患者101の二次元コード110を取得する(ステップS41)。患者ID取得部31aは、取得した二次元コード110を患者IDに変換することで(ステップS42)、患者IDを取得する。患者ID取得部31aは、取得した患者IDをサーバ装置1へ送信する(ステップS43)。
FIG. 8 is a flow chart showing the procedure of drug prediction processing performed by the
処理部31の薬剤投与情報取得部31bは、患者IDの送信に対してサーバ装置1が送信する薬剤投与情報を受信したか否かを判定する(ステップS44)。薬剤投与情報を受信していない場合(S44:NO)、薬剤投与情報取得部31bは、サーバ装置1から薬剤投与情報を受信するまで待機する。薬剤投与情報を受信した場合(S44:YES)、薬剤投与情報取得部31bは、取得した薬剤投与情報を表示部34に表示する(ステップS45)。
The drug administration information acquisition unit 31b of the
処理部31のフィードバック情報受付部31cは、表示部34に表示した薬剤投与情報の薬剤の種類、投与量及び投与速度に対して、医師102による修正がなされたか否かを判定する(ステップS46)。薬剤の種類、投与量及び投与速度の修正がなされた場合(S46:YES)、フィードバック情報受付部31cは、修正された薬剤の種類、投与量及び投与速度を取得し、これらの情報をフィードバック情報としてサーバ装置1へ送信し(ステップS47)、処理を終了する。薬剤の種類、投与量及び投与速度の修正がなされていない場合(S46:NO)、処理部31は、処理を終了する。
The feedback
<情報収集処理>
本実施の形態に係る情報処理システムでは、患者101に対する薬剤の投与に関する情報を収集して薬剤投与DB8に記憶して蓄積する情報収集処理をサーバ装置1が行っている。上述の薬剤投与情報の通知画面において医師102による薬剤の種類、投与量及び投与速度に対する修正が行われた場合に、その修正値をフィードバック情報として薬剤投与DB8に記憶する処理もこの情報収集処理の1つである。なおサーバ装置1は、医師102による修正が行われなかった場合には、薬剤予測モデル12bが予測した薬剤の種類、投与量及び投与速度を薬剤投与DB8に記憶してもよい。
<Information collection processing>
In the information processing system according to the present embodiment, the
上述の情報収集の他に、本実施の形態に係るサーバ装置1は、(1)薬剤を投与した患者101のバイタル情報、(2)患者101に投与した薬剤の種類、投与量及び投与速度の適否に関する情報、(3)薬剤を投与した患者101についての医師102の判断(薬剤の適否、患者101の状態等)に関する情報を収集して薬剤投与DB8に記憶する。
In addition to collecting the above information, the
(1)薬剤を投与した患者のバイタル情報
本実施の形態に係る情報処理システムでは、ポンプ5による薬剤の投与を行う患者101に対して、計測器6による心拍数、呼吸数、血圧及び体温等のバイタル情報の計測が行われる。計測器6は、計測したバイタル情報を自身の表示部に表示すると共に、ネットワークを介してサーバ装置1へ送信する。サーバ装置1は、計測器6が送信するバイタル情報を受信し、患者ID及び日時等の情報に対応付けてバイタル情報を薬剤投与DB8に記憶する。
(1) Vital information of a patient administered a drug In the information processing system according to the present embodiment, the heart rate, respiration rate, blood pressure, body temperature, etc. measured by the measuring
なお、計測器6は例えば1秒又は1分等の所定周期で計測を行い、計測結果をバイタル情報としてサーバ装置1へ送信するが、サーバ装置1は計測器6から受信した全てのバイタル情報を薬剤投与DB8に記憶せず、例えば数十秒に1回又は数分に1回等の頻度でバイタル情報を記憶してもよく、この場合には複数回分のバイタル情報について平均値、最大値又は最小値等を算出してこれらの算出結果を薬剤投与DB8に記憶してもよい。
The measuring
(2)患者に投与した薬剤の種類、投与量及び投与速度の適否に関する情報
本実施の形態に係るサーバ装置1は、計測器6から受信したバイタル情報に基づいて、薬剤を投与した患者101の異常の有無を判定する。例えばサーバ装置1は、バイタル情報に含まれる心拍数、呼吸数、血圧及び体温等の各情報に対して異常を判定するための閾値が予め設定されており、計測器6から受信したバイタル情報に含まれる各情報と対応する閾値との比較を行うことによって、患者101の以上の有無を判定する。サーバ装置1は、患者101に異常ありと判定した場合、このときの患者101のバイタル情報と、異常と判定したことを示すフラグ等の情報とを対応付けて、薬剤投与DB8に記憶する。なお異常判定のための閾値は、例えば医師102により予め設定される。またバイタル情報に基づく異常の有無の判定方法は、どのような方法であってもよい。
(2) Information on the appropriateness of the type, dosage, and administration rate of the drug administered to the patient Based on the vital information received from the measuring
また本実施の形態に係るサーバ装置1は、例えば患者101への薬剤の投与を開始してから異常なく所定時間(例えば数十分、数時間等)が経過した場合、これまでに計測器6から受信して薬剤投与DB8に記憶した複数のバイタル情報に基づいて、患者101に投与した薬剤の適否を判定する。例えばサーバ装置1は、薬剤の投与開始直後のバイタル情報と所定時間経過後のバイタル情報とを比較し、患者101のバイタル情報が改善したか又は悪化したかを判定することによって、薬剤が適していたか否かを判定する。サーバ装置1は、薬剤の投与開始直後のバイタル情報に対して所定時間経過後のバイタル情報が改善方向へ閾値を超えて変化している場合に患者101が改善したと判定し、悪化方向へ閾値を超えて変化している場合に悪化したと判定し、いずれの閾値に対してもそれを超える変化がない場合に変化なしと判定することができる。サーバ装置1は、患者101が改善した場合に薬剤が適していたと判定し、悪化した場合に薬剤が適していなかったと判定する。バイタル情報に変化がない場合に薬剤が適していたか否かは、例えば患者101の病状又は投与した薬剤の種類等に応じて、適宜に定められ得る。
In addition, the
図9は、本実施の形態に係るサーバ装置1によるバイタル情報に関する情報収集処理の手順を示すフローチャートである。本実施の形態に係るサーバ装置1の処理部11のバイタル情報取得部11eは、薬剤を投与した患者101について計測された心拍数、呼吸数、血圧及び体温等のバイタル情報を計測器6から受信したか否かを判定する(ステップ61)。バイタル情報を受信していない場合(S61:NO)、バイタル情報取得部11eは、計測器6からバイタル情報を受信するまで待機する。バイタル情報を受信した場合(S61:YES)、バイタル情報取得部11eは、受信したバイタル情報を薬剤投与DB8に記憶する(ステップS62)。
FIG. 9 is a flow chart showing the procedure of information collection processing on vital information by the
またバイタル情報取得部11eは、受信したバイタル状態に含まれる一又は複数の計測値と、あらかじめ定められた閾値とを比較することにより、患者101のバイタル情報に異常があるか否かを判定する(ステップS63)。バイタル情報に異常がある場合(S63:YES)、バイタル情報取得部11eは、例えば端末装置3へメッセージを送信することによって、異常を通知する(ステップS64)。バイタル情報取得部11eは、薬剤の投与により異常が生じた旨を、薬剤投与DB8に記憶して(ステップS65)、処理を終了する。
In addition, the vital
バイタル情報に異常がない場合(S63:NO)、バイタル情報取得部11eは、患者101への薬剤の投与から所定時間が経過したか否かを判定する(ステップS66)。所定時間が経過していない場合(S66:NO)、バイタル情報取得部11eは、ステップS61へ処理を戻し、上述の処理を繰り返し行う。所定時間が経過した場合(S66:YES)、バイタル情報取得部11eは、薬剤の投与開始から記憶した複数のバイタル情報に基づいて、患者101へ投与した薬剤の適否を判定する(ステップS67)。バイタル情報取得部11eは、薬剤の適否の判定結果をフィードバック情報として薬剤投与DB8に記憶し(ステップS68)、処理を終了する。
If there is no abnormality in the vital information (S63: NO), the vital
薬剤投与DB8に記憶されたこれらの情報に基づき、例えば適切と判定された薬剤の投与に関して、薬剤を投与した際の患者101のカルテデータと、適切と判定した薬剤の種類、投与量及び投与速度とを対応付けた学習用データを生成し、薬剤予測モデル12bの再学習に用いることができる。なお薬剤投与DB8にはバイタル情報に基づく判定結果を記憶し、判定に用いたバイタル情報自体は薬剤投与DB8に記憶しなくてもよい。
Based on the information stored in the
(3)薬剤を投与した患者についての医師の判断に関する情報
本実施の形態に係るサーバ装置1は、例えば患者101に対する薬剤の投与を開始してから所定時間(例えば数十分、数時間等)が経過した場合に、投与した薬剤の種類、投与量及び投与速度が適切だったか、並びに、投与後の患者101の状態等を医師102に問い合わせ、医師102からの回答を取得してフィードバック情報として薬剤投与DB8に記憶する。例えばサーバ装置1は、薬剤予測モデル12bの予測結果を薬剤投与情報として端末装置3へ送信してから所定時間が経過した場合に、この端末装置3に対して経過情報の問い合わせ画面を表示させて、医師102からのフィードバック情報を取得する。
(3) Information about doctor's judgment about the patient to whom the drug is administered The
図10は、経過情報の問い合わせ画面の一表示例を示す模式図である。端末装置3は、患者101への薬剤の投与を開始してから所定時間が経過した場合に、サーバ装置1からの指示に応じて、図示の問い合わせ画面を表示部34に表示する。図示の問い合わせ画面には、例えば最上部に「薬剤投与後の経過」のタイトル文字列が表示され、このタイトル文字列の下方に薬剤を投与した患者101に関する情報、例えば「患者ID」及び「患者名」等の情報が表示される。
FIG. 10 is a schematic diagram showing a display example of a progress information inquiry screen. The
端末装置3は、薬剤を投与した患者101に関する情報の下方に、「<投与した薬剤>」の項目名と、この患者101に投与した薬剤に関する情報として、「薬剤の種類」、「投与量」及び「投与速度」とを表示する。また端末装置3は、患者101に対して投与した薬剤が適しておらず、薬剤の修正が必要であると医師102が判断した場合に、薬剤の修正に関する情報の入力を受け付ける入力ボックスを問い合わせ画面に設ける。図示の例では、問い合わせ画面の左側に設けられた「<投与した薬剤>」の「薬剤の種類」、「投与量」及び「投与速度」に対し、「要修正」及び右向きの矢印を間にして、「薬剤の種類」、「投与量」及び「投与速度」にそれぞれ対応する3つの入力ボックスを端末装置3は表示している。またこれらの下方には、投与した薬剤が適していたと医師102が判断したことを回答するため、「修正なし」を選択するチェックボックスが設けられている。
The
また端末装置3は、上述の「<投与した薬剤>」の項目の下方に、「<患者の病状>」の項目名と、医師102の選択を受け付ける3つのチェックボックスとを表示する。3つのチェックボックスは、患者101の病状について「改善」、「変化なし」又は「悪化」のいずれかの選択を受け付けるためのものである。
In addition, the
また問い合わせ画面の右下には、「回答」のラベルが付されたボタンが設けられている。「回答」ボタンに対するクリック操作又はタッチ操作等が行われた場合、端末装置3は、問い合わせ画面に入力された情報をフィードバック情報としてサーバ装置1へ送信する。サーバ装置1は、端末装置3が送信したフィードバック情報を取得して、薬剤投与DB8に記憶する。
There is also a button labeled "Answer" at the bottom right of the inquiry screen. When a click operation, a touch operation, or the like is performed on the "answer" button, the
図11は、本実施の形態に係るサーバ装置1が行うフィードバック情報の取得処理の手順を示すフローチャートである。本実施の形態に係るサーバ装置1の処理部11のフィードバック情報取得部11fは、患者101への薬剤の投与開始から所定時間が経過したか否かを判定する(ステップS81)。所定時間が経過していない場合(S81:NO)、フィードバック情報取得部11fは、所定時間が経過するまで待機する。所定時間が経過した場合(S81:YES)、フィードバック情報取得部11fは、端末装置3に表示指示等を与えることにより経過情報の問い合わせ画面を表示部34に表示させ、医師102に薬剤投与に関する経過を問い合わせる(ステップS82)。
FIG. 11 is a flow chart showing the procedure of feedback information acquisition processing performed by the
フィードバック情報取得部11fは、端末装置3からのフィードバック情報の送信の有無に基づいて、経過の問合に対する医師102からの回答の有無を判定する(ステップS83)。回答がない場合(S83:NO)、フィードバック情報取得部11fは、端末装置3から回答が得られるまで待機する。回答があった場合(S83:YES)、フィードバック情報取得部11fは、端末装置3が問い合わせに対する回答として入力を受け付けた薬剤の適否、及び、患者101の病状の変化等の情報を含むフィードバック情報を薬剤投与DB8に記憶して(ステップS84)、処理を終了する。
The feedback
薬剤投与DB8に記憶したこれらの情報に基づき、例えば医師102が適切と判断し、且つ、患者の病状が改善したと判断した薬剤の投与に関して、薬剤を投与した際の患者101のカルテデータと、医師102が適切と判断した薬剤の種類、投与量及び投与速度とを対応付けた学習用データを生成し、薬剤予測モデル12bの再学習に用いることができる。
Based on the information stored in the
<まとめ>
以上の構成の本実施の形態に係る情報処理システムでは、サーバ装置1が患者101のカルテデータを取得し、予め機械学習がなされた薬剤予測モデル12bへカルテデータを入力し、薬剤予測モデル12bが出力する薬剤の種類、投与量及び投与速度を取得し、取得したこれらの情報を薬剤投与情報として端末装置3へ送信することによって、端末装置3の表示部34に薬剤投与情報を表示させる。これにより本実施の形態に係る情報処理システムは、医師120等に対して、患者101への薬剤の投与の作業を支援することが期待できる。
<Summary>
In the information processing system according to the present embodiment having the above configuration, the
また本実施の形態に係る情報処理システムでは、二次元コード110により患者101の患者IDを読み取った端末装置3からサーバ装置1が患者IDを取得し、複数の患者のカルテデータを記憶したカルテDB7から、取得した患者IDに対応するカルテデータをサーバ装置1が取得する。これによりサーバ装置1は、薬剤予測モデル12bへ入力すべきカルテデータを容易に取得することができる。
Further, in the information processing system according to the present embodiment, the
また本実施の形態に係る情報処理システムでは、薬剤予測モデル12bが予測した薬剤の種類、投与量及び投与速度に対する医師102の修正をサーバ装置1が端末装置3を介して受け付け、修正された薬剤の種類、投与量及び投与速度に関する情報をフィードバック情報として薬剤投与DB8に記憶する。また本実施の形態に係る情報処理システムでは、薬剤を投与した患者101について計測器6が計測したバイタル情報をサーバ装置1が取得し、取得したバイタル情報をフィードバック情報として薬剤投与DB8に記憶する。また本実施の形態に係る情報処理システムでは、計測器6から取得したバイタル情報に基づいて、サーバ装置1が薬剤予測モデル12bが予測した薬剤の種類、投与量及び投与速度の適否を判定し、判定結果をフィードバック情報として薬剤投与DB8に記憶する。また本実施の形態に係る情報処理システムでは、患者101に対して投与した薬剤の適否、又は、薬剤の投与に応じて生じた事象(例えば患者101の病状の変化等)に関する医師102からの情報の入力をサーバ装置1が端末装置3を介して受け付け、受け付けたこれらの情報をフィードバック情報として薬剤投与DB8に記憶する。
Further, in the information processing system according to the present embodiment, the
これらのフィードバック情報を薬剤投与DB8に記憶して蓄積することによって、蓄積した情報を薬剤予測モデル12bの学習(再学習)のための学習用データを生成することができる。サーバ装置1は、薬剤投与DB8に記憶されたフィードバック情報に基づいて生成された学習用データを取得して、薬剤予測モデル12bの再学習を行うことができる。これにより、薬剤予測モデル12bが出力する薬剤の種類、投与量及び投与速度の精度を向上させることが期待できる。
By storing and accumulating such feedback information in the
また本実施の形態に係る情報処理システムでは、患者のカルテデータと、この患者に投与する薬剤の種類、投与量及び投与速度とが対応付けられた学習用データをサーバ装置1が取得し、取得した学習用データを用いて薬剤予測モデル12bを生成する。これにより情報処理システムは、機械学習がなされた薬剤予測モデル12bを用いて、患者101に対して投与する適切な薬剤の種類、投与量及び投与速度を予測することができ、薬剤を投与する医師102等の作業を支援することが期待できる。
Further, in the information processing system according to the present embodiment, the
また本実施の形態に係る情報処理システムでは、患者101のカルテデータと、この患者101に投与した薬剤の種類、投与量及び投与速度と、薬剤を投与した患者101のバイタル情報とをサーバ装置1が収集して薬剤投与DB8に記憶する。これにより情報処理システムでは、薬剤投与DB8に記憶して蓄積した情報に基づいて、薬剤予測モデル12bの機械学習を行うための学習用データを生成することが可能となる。
Further, in the information processing system according to the present embodiment, the
今回開示された実施形態はすべての点で例示であって、制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。 The embodiments disclosed this time are illustrative in all respects and should be considered not restrictive. The scope of the present invention is indicated by the scope of the claims rather than the meaning described above, and is intended to include all modifications within the scope and meaning equivalent to the scope of the claims.
1 サーバ装置
3 端末装置
5 ポンプ
6 計測器
7 カルテDB
8 薬剤投与DB
11 処理部
11a 患者ID取得部
11b カルテデータ取得部
11c 薬剤予測処理部
11d 薬剤投与情報出力部
11e バイタル情報取得部
11f フィードバック情報取得部
11g 学習処理部
12 記憶部
12a サーバプログラム
12b 薬剤予測モデル
13 通信部
31 処理部
31a 患者ID取得部
31b 薬剤投与情報取得部
31c フィードバック情報受付部
32 記憶部
32a プログラム
33 通信部
34 表示部
35 操作部
36 カメラ
98,99 記録媒体
101 患者
102 医師
110 二次元コード
N ネットワーク
1
8 Drug administration database
11
Claims (14)
患者のカルテデータを取得し、
患者のカルテデータの入力に対して、前記患者へ投与する薬剤の種類、投与量及び投与速度を出力するよう機械学習がなされた学習モデルに、取得した前記カルテデータを入力して、前記学習モデルが出力する薬剤の種類、投与量及び投与速度を取得し、
取得した薬剤の種類、投与量及び投与速度を出力する、
情報処理方法。 The information processing device
Get patient chart data,
inputting the acquired medical chart data into a learning model that has undergone machine learning so as to output the type, dosage, and administration rate of a drug to be administered to the patient in response to the patient's medical chart data input; Acquire the type, dosage and administration rate of the drug output by
Output the type, dosage and administration rate of the obtained drug,
Information processing methods.
前記患者の識別情報を取得し、
複数の患者のカルテデータを記憶したデータベースから、取得した前記識別情報に対応するカルテデータを取得する、
請求項1に記載の情報処理方法。 The information processing device
obtaining identification information of the patient;
Obtaining medical chart data corresponding to the obtained identification information from a database storing medical chart data of a plurality of patients;
The information processing method according to claim 1 .
請求項1又は請求項2に記載の情報処理方法。 The information processing device performs processing to display the type, dosage, and administration rate of the drug acquired from the learning model on the display unit;
The information processing method according to claim 1 or 2.
前記学習モデルから取得した薬剤の種類、投与量及び投与速度に対する修正を受け付け、
修正された薬剤の種類、投与量及び投与速度に係る情報を記憶する、
請求項1から請求項3までのいずれか1つに記載の情報処理方法。 The information processing device
Receiving modifications to the drug type, dosage and administration rate obtained from the learning model;
storing modified drug type, dose and rate information;
The information processing method according to any one of claims 1 to 3.
前記学習モデルから取得した薬剤の種類、投与量及び投与速度に基づく薬剤の投与を行った前記患者のバイタル情報を取得し、
取得した前記バイタル情報を記憶する、
請求項1から請求項4までのいずれか1つに記載の情報処理方法。 The information processing device
Acquiring vital information of the patient who administered the drug based on the drug type, dosage and administration rate obtained from the learning model,
storing the obtained vital information;
The information processing method according to any one of claims 1 to 4.
取得した前記バイタル情報に基づいて、前記学習モデルから取得した薬剤の種類、投与量及び投与速度の適否を判定し、
前記適否の判定結果に係る情報を記憶する、
請求項5に記載の情報処理方法。 The information processing device
Based on the acquired vital information, determine the appropriateness of the drug type, dosage and administration rate acquired from the learning model,
storing information related to the determination result of suitability;
The information processing method according to claim 5.
前記学習モデルから取得した薬剤の種類、投与量及び投与速度に基づく薬剤の投与を行った前記患者について、前記薬剤の適否、又は、前記薬剤の投与に応じて生じた事象に関する情報の入力を受け付け、
受け付けた前記情報を記憶する、
請求項1から請求項6までのいずれか1つに記載の情報処理方法。 The information processing device
Receiving input of information regarding the suitability of the drug or events occurring in response to the administration of the drug for the patient to whom the drug was administered based on the drug type, dosage, and administration rate obtained from the learning model. ,
storing the received information;
The information processing method according to any one of claims 1 to 6.
記憶した情報を基に生成された学習用データを取得し、
取得した学習用データを用いて前記学習モデルの機械学習を行う、
請求項4から請求項7までのいずれか1つに記載の情報処理方法。 The information processing device
Obtain learning data generated based on the stored information,
performing machine learning of the learning model using the acquired learning data;
The information processing method according to any one of claims 4 to 7.
患者のカルテデータと、当該患者に投与する薬剤の種類、投与量及び投与速度とが対応付けられた学習用データを取得し、
取得した前記学習用データを用いて、患者のカルテデータの入力に対して、前記患者へ投与する薬剤の種類、投与量及び投与速度を出力する学習モデルを機械学習により生成する、
学習モデルの生成方法。 The information processing device
Acquiring learning data in which the patient's chart data and the type, dosage, and administration rate of the drug to be administered to the patient are associated,
Using the acquired learning data, machine learning generates a learning model that outputs the type, dosage, and administration rate of the drug to be administered to the patient in response to the input of the patient's medical chart data.
How to generate a learning model.
患者のカルテデータと、当該患者に投与した薬剤の種類、投与量及び投与速度と、前記薬剤の種類、投与量及び投与速度に基づく薬剤の投与を行った前記患者のバイタル情報とを取得し、
取得した前記カルテデータと、前記薬剤の種類、投与量及び投与速度と、前記バイタル情報とを対応付けてデータベースに記憶する、
情報収集方法。 The information processing device
Obtaining medical record data of a patient, the type, dosage and administration rate of the drug administered to the patient, and vital information of the patient who administered the drug based on the type, dosage and administration rate of the drug,
storing in a database the obtained medical chart data, the drug type, dosage and administration rate, and the vital information in association with each other;
How we collect information.
患者のカルテデータを取得し、
患者のカルテデータの入力に対して、前記患者へ投与する薬剤の種類、投与量及び投与速度を出力するよう機械学習がなされた学習モデルに、取得した前記カルテデータを入力して、前記学習モデルが出力する薬剤の種類、投与量及び投与速度を取得し、
取得した薬剤の種類、投与量及び投与速度を出力する
処理を実行させる、コンピュータプログラム。 to the computer,
Get patient chart data,
inputting the acquired medical chart data into a learning model that has undergone machine learning so as to output the type, dosage, and administration rate of a drug to be administered to the patient in response to the patient's medical chart data input; Acquire the type, dosage and administration rate of the drug output by
A computer program that executes a process of outputting the type, dosage, and administration rate of the obtained drug.
患者のカルテデータと、当該患者に投与する薬剤の種類、投与量及び投与速度とが対応付けられた学習用データを取得し、
取得した前記学習用データを用いて、患者のカルテデータの入力に対して、前記患者へ投与する薬剤の種類、投与量及び投与速度を出力する学習モデルを機械学習により生成する
処理を実行させる、コンピュータプログラム。 to the computer,
Acquiring learning data in which the patient's chart data and the type, dosage, and administration rate of the drug to be administered to the patient are associated,
Using the acquired learning data, executing a process of generating a learning model by machine learning that outputs the type, dosage, and administration rate of the drug to be administered to the patient in response to the input of the patient's medical record data, computer program.
患者のカルテデータの入力に対して、前記患者へ投与する薬剤の種類、投与量及び投与速度を出力するよう機械学習がなされた学習モデルに、取得した前記カルテデータを入力して、前記学習モデルが出力する薬剤の種類、投与量及び投与速度を取得する第2の取得部と、
取得した薬剤の種類、投与量及び投与速度を出力する出力部と
を備える情報処理装置。 a first acquisition unit that acquires patient chart data;
inputting the acquired medical chart data into a learning model that has undergone machine learning so as to output the type, dosage, and administration rate of a drug to be administered to the patient in response to the patient's medical chart data input; A second acquisition unit that acquires the type, dosage and administration rate of the drug output by
An information processing apparatus comprising: an output unit for outputting the type, dosage, and administration rate of the obtained medicine.
取得した前記学習用データを用いて、患者のカルテデータの入力に対して、前記患者へ投与する薬剤の種類、投与量及び投与速度を出力する学習モデルを機械学習により生成する生成部と
を備える情報処理装置。 an acquisition unit that acquires learning data in which the patient's chart data and the type, dosage, and administration rate of the drug to be administered to the patient are associated with each other;
a generating unit that uses the acquired learning data to generate, by machine learning, a learning model that outputs the type, dosage, and administration rate of the drug to be administered to the patient in response to the input of the patient's medical chart data. Information processing equipment.
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JP7454090B1 (en) | 2023-07-12 | 2024-03-21 | 医療法人社団梅華会 | medical support equipment |
-
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