JP2023120778A - 医用情報処理装置、医用情報処理方法、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】診断の精度向上に寄与することが可能な医用情報処理装置、医用情報処理方法、およびプログラムを提供すること。【解決手段】実施形態の医用情報処理装置は、第１の取得部と、第２の取得部とを持つ。第１の取得部は、被検体の第１の疾患に関する第１のリスク情報を取得する。第２の取得部は、取得された第１のリスク情報が所定条件を満たしている場合、被検体の第１の疾患とは異なる第２の疾患に関する第２のリスク情報を取得する。【選択図】図１

Description

本明細書及び図面に開示の実施形態は、医用情報処理装置、医用情報処理方法、およびプログラムに関する。

近年、医用画像データやバイタルデータ等の医用データを解析することで、検査目的とする特定の疾患の診断を自動で行う技術が知られている。また、検査目的とする疾患の診断のために取得された医用データの付帯情報（患者情報など）を用いることで、検査目的外の疾患に関する診断結果を提示する技術も提案されている。

特開２０１０－２８４１７５号公報

異常症例の数に対して正常症例の数が極めて多い状況下において、全ての医用データに対して自動診断を適用すると、実際は正常であるにもかかわらず異常と診断されてしまうケース（偽陽性）が許容できない数となる場合がある。この結果、自動診断の信頼性が低下し、医師や患者が診断結果を信用できなくなる事態が生じうる。このような事態を避けるためには、自動診断の対象とする患者を絞り込むことが望ましい。

また、従来の医用データの付帯情報を用いて検査目的外の疾患の自動診断を行う場合、この付帯情報に各疾患の罹患リスクが必ずしも反映されているとは限らない。このため、この従来の手法では、自動診断の対象とする患者をその疾患の高リスク群に絞ることには必ずしもつながらず、結果として、偽陽性の数を増大させる要因となりうる。

本明細書及び図面に開示の実施形態が解決しようとする課題は、診断の精度向上に寄与することである。ただし、本明細書及び図面に開示の実施形態により解決しようとする課題は上記課題に限られない。後述する実施形態に示す各構成による各効果に対応する課題を他の課題として位置づけることもできる。

実施形態の医用情報処理装置は、第１の取得部と、第２の取得部とを持つ。第１の取得部は、被検体の第１の疾患に関する第１のリスク情報を取得する。第２の取得部は、取得された第１のリスク情報が所定条件を満たしている場合、被検体の第１の疾患とは異なる第２の疾患に関する第２のリスク情報を取得する。

第１の実施形態に係る医用情報処理装置１の利用環境および機能ブロックの一例を示す図。 第１の実施形態に係る医用情報処理装置１を診断フローに適用した場合の一例を説明する図。 第１の実施形態に係る医用情報処理装置１の処理の流れの一例を示すフローチャート。 第２の実施形態に係る医用情報処理装置１を診断フローに適用した場合の一例を説明する図。 第２の実施形態に係る医用情報処理装置１の処理の流れの一例を示すフローチャート。 変形例に係る端末装置５の利用環境および機能ブロックの一例を示す図。

以下、図面を参照しながら、実施形態の医用情報処理装置、医用情報処理方法、およびプログラムについて説明する。実施形態の医用情報処理装置は、患者（被検体）の第１の疾患に関する第１のリスク情報を取得し、取得された第１のリスク情報が所定条件を満たしている場合、被検体の第１の疾患とは異なる第２の疾患に関する第２のリスク情報を取得する。本実施形態において、疾患とは、糖尿病、肝線維化、肝硬変、がん、心筋梗塞、脳卒中などの特定の病気を言う。また、この疾患には、発病済みの病気に加えて、発病には至らないものの健康な状態ではない未病が含まれていてもよい。リスク情報とは、疾患の有無、疾患の程度、疾患の発症時期などの疾患に関連する情報を言う。リスク情報には、計測装置を用いて測定された測定データそのもの、測定データに基づいて算出された指標値、測定データに基づく診断結果などが含まれる。

実施形態において、第１の疾患と、第２の疾患とは、所定の関係性を有する。例えば、第２の疾患は、第１の疾患の治療の阻害要因となる疾患である。例えば、第２の疾患は、肝機能障害（肝線維化、肝硬変など）であり、第１の疾患は、糖尿病である。糖尿病の一部の治療方法（例えば、トルブタミドを用いた治療方法）は、肝機能を低下させることが知られている。このため、糖尿病（第２の疾患）の治療を行う際に、患者が肝機能障害（第１の疾患）を患っていると、肝機能を低下させるおそれがある治療方法は適用することができない。このように、第１の疾患と、第２の疾患とは、例えば、治療方法に関する関係性を有する。

医用情報処理装置は、第１のリスク情報が所定条件を満たしている場合にのみ、第２のリスク情報を取得する構成とすることで、第２のリスク情報の取得の対象を絞りこむことができる。これにより、偽陽性の数を減らすことができる。また、第１の疾患が悪化して治療が必要になる前の段階で第２の疾患の治療を行っておくことで、第１の疾患に対して適切な治療法を適用できる可能性を高めることができる。

（第１の実施形態）
［医用情報処理装置の構成］
図１は、第１の実施形態に係る医用情報処理装置１の利用環境および機能ブロックの一例を示す図である。医用情報処理装置１は、例えば、病院等の医療機関に配置される。医用情報処理装置１は、例えば、医師などの操作者により操作される。医用情報処理装置１は、例えば、ワークステーション、サーバ、医用画像診断装置のコンソール装置等でもよい。医用情報処理装置１は、例えば、通信ネットワークＮＷを介して、少なくとも１つのモニタリング装置３、端末装置５、解析装置７、診断情報データベースＤＢ等と、データ送受信可能に接続されている。医用情報処理装置１および端末装置５の一方、または、両者の組み合わせは、「医用情報処理装置」の一例である。

通信ネットワークＮＷは、電気通信技術を利用した情報通信網全般を示す。通信ネットワークＮＷは、病院基幹ＬＡＮ（Local Area Network）等の無線／有線ＬＡＮやインターネット網のほか、電話通信回線網、光ファイバ通信ネットワーク、ケーブル通信ネットワークおよび衛星通信ネットワーク等を含む。

モニタリング装置３は、患者から疾患に関するモニタリングデータを定期的に計測する。モニタリング装置３は、例えば、病院等の医療機関、患者の自宅等に配置される。モニタリング装置３は、患者に定常的に装着されて計測を行うものであってもよい。モニタリング装置３は、例えば、患者から第１の疾患に関するモニタリングデータを定期的に計測する。モニタリングデータの項目には、疾患と関連があり、疾患の状況を確認するために定期的に計測することが望ましい項目が少なくとも１つ以上含まれる。例えば、第１の疾患を糖尿病とすると、モニタリングデータの項目には、体重、ＢＭＩ（Body Mass Index）、運動習慣に関する指標値（歩数、消費カロリー等）、血圧、血液検査データ等が含まれる。モニタリング装置には、例えば、体重計、心電計、心拍計、歩数計、血液検査装置等が含まれる。モニタリング装置３は、例えば、スマートウォッチ等の複数の項目の計測機能を備えた一つの装置であってもよい。

モニタリング装置３は、計測した計測データ（以下、「モニタリングデータ」と言う）を、通信ネットワークＮＷを介して、医用情報処理装置１、端末装置５などに送信する。モニタリングデータは、各装置の任意の記憶装置において、任意の形式で保存される。モニタリングデータは、数値データ、画像データ、テキストデータ、音声データ、患者自身が紙に手書きしたものを画像化した画像データなどである。

モニタリング装置３による計測頻度は、第１の疾患に関する各モニタリング項目について推奨されている頻度と同等またはそれ以上の頻度としてよい。また、第１の疾患に関するモニタリング項目が複数ある場合、各モニタリング項目の計測頻度がそれぞれ異なっていてもよい。この場合、計測頻度が低い計測項目に対して補間処理やフィルタ処理を加えて、計測頻度が高い計測項目とデータ間隔やデータ数を整合させてもよい。また、計測頻度が高い計測項目に対して、データを間引いたりフィルタ処理を適用したりすることで、計測頻度が低い計測項目とデータ間隔やデータ数を整合させてもよい。取得された計測値が、前回までの計測結果と大きくかけ離れて場合や、生理学的または物理的にあり得ない値である場合など、異常値と判断される計測値を除外または補正する処理が適用さてもよい。なお、モニタリングの実施方法は限定しない。モニタリング装置３を患者に与えて患者自身に計測および記録させてもよい。或いは、定期健康診断のように医療機関またはそれに相当する設備がある空間に患者を呼び、医者、技師等によりモニタリングデータが計測および記録されるようにしてもよい。

端末装置５は、例えば、患者が所有するタブレットやスマートフォンなどの携帯端末、パーソナルコンピュータなどである。端末装置５は、例えば、モニタリングの対象となる患者や介助者などにより操作される。端末装置５は、モニタリング装置３により計測されたモニタリングデータを記憶したり、モニタリングデータを医用情報処理装置１に送信したりする。また、端末装置５は、専用のアプリケーションプログラムあるいはブラウザなどが起動し、医用情報処理装置１により提供される各種情報を患者に通知する。

解析装置７は、診断情報を用いて特定の疾患の解析を自動で行い、解析結果を出力する。解析装置７は、例えば、診断情報データベースＤＢに記憶された医用画像データを用いて、第２の疾患の解析を行う。なお、解析装置７の各機能は、医用情報処理装置１に組み込まれていてもよい。

診断情報データベースＤＢは、複数の患者の診断情報を記憶する。診断情報には、例えば、患者の識別情報（患者ＩＤ）に対して、過去に撮像された医用画像データ、電子カルテ、疾患情報、年齢、性別などの患者情報、生体情報等が対応付けられている。医用画像データには、例えば、ＣＴ（Computed Tomography）画像、超音波診断画像、ＭＲ（Magnetic Resonance）画像、レントゲン画像等が含まれる。生体情報には、例えば、血圧値、脈拍数、呼吸数等が含まれる。診断情報データベースＤＢは、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスクによって実現される。

医用情報処理装置１は、例えば、処理回路１００と、通信インターフェース１１０と、入力インターフェース１２０と、ディスプレイ１３０と、メモリ１４０とを備える。通信インターフェース１１０は、通信ネットワークＮＷを介して、モニタリング装置３、端末装置５、解析装置７、診断情報データベースＤＢ等の外部装置と通信する。通信インターフェース１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等の通信インターフェースを含む。

入力インターフェース１２０は、医用情報処理装置１の操作者からの各種の入力操作を受け付け、受け付けた入力操作を電気信号に変換して処理回路１００に出力する。例えば、入力インターフェース１２０は、マウス、キーボード、トラックボール、スイッチ、ボタン、ジョイスティック、タッチパネル等を含む。入力インターフェース１２０は、例えば、マイク等の音声入力を受け付けるユーザインターフェースであってもよい。

なお、本明細書において入力インターフェースはマウス、キーボード等の物理的な操作部品を備えるものだけに限られない。例えば、装置とは別体に設けられた外部の入力機器から入力操作に対応する電気信号を受け取り、この電気信号を制御回路へ出力する電気信号の処理回路も入力インターフェースの例に含まれる。

ディスプレイ１３０は、各種の情報を表示する。例えば、ディスプレイ１３０は、処理回路１００によって生成された画像や、操作者からの各種の入力操作を受け付けるためのＧＵＩ（Graphical User Interface）等を表示する。例えば、ディスプレイ１３０は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）や、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ等である。入力インターフェース１２０がタッチパネルである場合、ディスプレイ１３０の表示機能は、入力インターフェース１２０に組み込まれても良い。

処理回路１００は、例えば、第１の取得機能１０１と、第２の取得機能１０２と、指標値算出機能１０３と、判定機能１０４と、出力機能１０５と、表示制御機能１０６と、通知機能１０７とを備える。処理回路１００は、例えば、ハードウェアプロセッサ（コンピュータ）がメモリ１４０（記憶回路）に記憶されたプログラムを実行することにより、これらの機能を実現するものである。

ハードウェアプロセッサとは、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、特定用途向け集積回路（Application Specific Integrated Circuit; ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Simple Programmable Logic Device; ＳＰＬＤ）または複合プログラマブル論理デバイス（Complex Programmable Logic Device; ＣＰＬＤ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（Field Programmable Gate Array; ＦＰＧＡ））等の回路（circuitry）を意味する。メモリ１４０にプログラムを記憶させる代わりに、ハードウェアプロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むように構成しても構わない。この場合、ハードウェアプロセッサは、回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。上記のプログラムは、予めメモリ１４０に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ－ＲＯＭ等の非一時的記憶媒体に格納されており、非一時的記憶媒体が医用情報処理装置１のドライブ装置（不図示）に装着されることで非一時的記憶媒体からメモリ１４０にインストールされてもよい。ハードウェアプロセッサは、単一の回路として構成されるものに限らず、複数の独立した回路を組み合わせて１つのハードウェアプロセッサとして構成され、各機能を実現するようにしてもよい。また、複数の構成要素を１つのハードウェアプロセッサに統合して各機能を実現するようにしてもよい。

第１の取得機能１０１は、通信ネットワークＮＷを介して、モニタリング装置３、端末装置５、または診断情報データベースＤＢから、第１の疾患に関するモニタリングデータを取得する。また、第１の取得機能１０１は、指標値算出機能１０３から出力される第１の疾患のリスク指標値（第１のリスク指標値）を取得し、判定機能１０４に出力する。第１の取得機能１０１は、診断対象とする患者の第１のリスク指標値が保存されているメモリ１４０を検索して取得してもよいし、医師、患者やその関係者により入力インターフェース１２０を介して手動で入力されたものを取得してもよい。第１の取得機能１０１は、第１のリスク指標値に対してフィルタ処理や補正などを行ってもよい。例えば、診断対象とする患者に対して第１のリスク指標値の算出が既に複数回行われ、第１のリスク指標値の経時変化がメモリ１４０に記憶されているとする。この場合、第１の取得機能１０１は、この第１の疾患Ｂのリスク指標値の経時変化に対して移動平均フィルタを適用することで、モニタリング装置３の計測誤差やその誤差伝搬などによって生じる外れ値の影響を低減できる。モニタリングデータまたは第１のリスク指標値は、「第１のリスク情報」の一例である。第１の取得機能１０１は、「第１の取得部」の一例である。すなわち、第１の取得機能１０１は、被検体の第１の疾患に関する第１のリスク情報を取得する。第１の取得機能１０１は、被検体をモニタリングすることにより得られるモニタリングデータを取得する。

第２の取得機能１０２は、通信ネットワークＮＷを介して、診断情報データベースＤＢから、第２の疾患に関する診断情報を取得し、メモリ１４０に記憶させる。第２の取得機能１０２は、医師、患者やその関係者により入力インターフェース１２０を介して手動で入力された診断情報を取得してもよい。また、第２の取得機能１０２は、第１のリスク情報が所定条件を満たしている場合、ネットワークＮＷを介して、解析装置７による第２の疾患に関する診断情報に基づく解析結果を取得する。第２の疾患に関する診断情報または第２の疾患に関する診断情報に基づく解析結果は、「第２のリスク情報」の一例である。第２の取得機能１０２は、「第２の取得部」の一例である。すなわち、第２の取得機能１０２は、取得された第１のリスク情報が所定条件を満たしている場合、被検体の第１の疾患とは異なる第２の疾患に関する第２のリスク情報を取得する。第２の取得機能１０２は、解析装置７から、第２の疾患の解析結果である第２のリスク情報を取得する。第２の取得機能１０２は、被検体に関する過去の診断情報を取得し、過去の診断情報を解析することで得られる第２のリスク情報を取得する。

指標値算出機能１０３は、第１の取得機能１０１により取得された第１の疾患に関するモニタリングデータに基づいて、第１のリスク指標値を算出する。指標値算出機能１０３は、複数の第１のリスク指標値を算出してもよい。指標値算出機能１０３は、医用情報処理装置１とは別体の処理装置に設けられてもよい。第１のリスク指標値の種類は、モニタリング装置３により計測された第１の疾患に関するモニタリングデータに基づいて算出された指標値であれば何でもよい。第１のリスク指標値には、例えば、第１の疾患を将来発症する確率、重症度、緊急度、治療優先度、一定期間内の生存率、全生存期間等が含まれる。指標値算出機能１０３は、任意の手法を用いて、第１のリスク指標値を算出する。指標値算出機能１０３は、例えば、複数のモニタリング項目の計測値を入力として、回帰分析、ニューラルネットワーク、決定木、単純Ｂａｙｅｓ分類器などを用いて、リスク指標値を予測してもよい。また、指標値算出機能１０３は、第１のリスク指標値の計算に１つのモニタリング項目のみを用いてもよい。例えば、あるモニタリング項目が第１のリスク指標値の少なくとも１つと強く相関している場合、指標値算出機能１０３は、そのモニタリング項目の計測値そのものを第１のリスク指標値として用いてもよい。また、指標値算出機能１０３は、そのモニタリング項目の計測値に係数をかけて正規化するなどして第１のリスク指標値を算出してもよい。第１のリスク指標値は、連続値であってもよい。また、第１のリスク指標値は、第１の疾患のリスク指標値を、大きさ別に分類した値でもよい。例えば、第１のリスク指標値は、「低」「中」「高」といったリスクの程度を表す文字や、「＋」「―」、「▲」「▼」といった記号、不連続な値で表現されていてもよい。指標値算出機能１０３は、「指標値算出部」の一例である。すなわち、指標値算出機能１０３は、取得されたモニタリングデータに基づいて、第１の疾患に関する指標値である第１のリスク情報を算出する。

判定機能１０４は、指標値算出機能１０３により算出された第１のリスク指標値に基づいて、第２の疾患の解析を実行するか否かを判定する。判定機能１０４は、例えば、第１のリスク指標値に対して閾値を設定し、第１のリスク指標値と閾値との比較に基づいて（例えば、第１のリスク指標値が閾値以上あるいは閾値を超えているか否かに基づいて）、第２の疾患の解析を実行するか否かを判定する。また、第１のリスク指標値が複数種類ある場合、判定機能１０４は、回帰分析や畳み込みニューラルネットワーク、決定木、単純Ｂａｙｅｓ分類器などを用いて、第２の疾患の解析を実行するか否かを判定してもよい。判定機能１０４は、「判定部」の一例である。すなわち、判定機能１０４は、取得された第１のリスク情報が所定条件を満たしているか否かに基づいて、第２の疾患に関する解析を行うか否かを判定する。判定機能１０４は、第１のリスク情報と、予め定められた閾値との比較に基づいて、第２の疾患に関する解析を行うか否かを判定する。

出力機能１０５は、第２の取得機能１０２により取得された第２の疾患に関する診断情報を、解析装置７に出力する。解析装置７は、出力機能１０５から取得した診断情報を用いて、第２の疾患の解析を行い、解析結果を、医用情報処理装置１、診断情報データベースＤＢ等に出力する。出力機能１０５は、「出力部」の一例である。すなわち、出力機能１０５は、判定機能１０４により第２の疾患に関する解析を行うと判定された場合、被検体に関する診断情報を用いた第２の疾患の解析を指示する指示情報を外部の解析装置７に出力する。

表示制御機能１０６は、モニタリングデータ、第１の指標値、第２の疾患に関する診断情報、解析装置７による解析結果、操作者からの各種の入力操作を受け付けるためのＧＵＩ等の各種の情報を、ディスプレイ１３０に表示させる制御を行う。

通知機能１０７は、解析装置７により出力された第２の疾患に関する解析結果や、第２の疾患の治療の開始を指示する指示情報（支援情報）を、通信ネットワークＮＷを介して、患者が所有する端末装置５やスマートウォッチ等に通知する。通知機能１０７は、「通知部」の一例である。すなわち、通知機能１０７は、取得された第１または第２のリスク情報に基づいて、第１または第２の疾患に関する支援情報を通知する。通知機能１０７は、取得された第２のリスク情報に基づいて、第２の疾患の治療の開始を指示する支援情報を通知する。

メモリ１４０は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスクによって実現される。これらの非一過性の記憶媒体は、ＮＡＳ（Network Attached Storage）や外部ストレージサーバ装置といった通信ネットワークＮＷを介して接続される他の記憶装置によって実現されてもよい。また、メモリ１４０には、ＲＯＭ（Read Only Memory）やレジスタ等の非一過性の記憶媒体が含まれてもよい。メモリ１４０は、例えば、モニタリングデータ、第１の指標値、第２の疾患に関する診断情報、第２の疾患に関する解析結果等を記憶する。その他、メモリ１４０は、処理回路１００が利用するプログラムやパラメータデータやその他のデータを記憶する。

［処理フロー］
次に、第１の実施形態に係る医用情報処理装置１の処理フローの一例を説明する。図２は、第１の実施形態に係る医用情報処理装置１を診断フローに適用した場合の一例を説明する図である。図３は、第１の実施形態に係る医用情報処理装置１の処理の流れの一例を示すフローチャートである。以下の説明においては、第１の疾患を「糖尿病」とし、第２の疾患を「肝線維化」とした場合を例に挙げて説明する。また、診断対象とする患者は、例えば、過去１年以内に肝臓周辺の臓器のＣＴ検査（例えば肺炎の検査）を受けており、その時のＣＴ画像が診断情報データベースＤＢに保存されているとする。また、このＣＴ検査を受けた時点で、肝臓に軽度の肝線維化が見られるが、患者には自覚覚症状がなく、また肝硬変は発症していないため肝線維化の検査や解析がオーダされていないこととする。また、患者の肝線維化の異常が、日に日に悪化していく状況を想定する。

図２に示すように、患者は、糖尿病に関するモニタリングを定期的に（毎日～毎月程度の頻度で）受けている。例えば、患者は、モニタリング装置３を用いて自ら計測したモニタリングデータを、医用情報処理装置１に毎日送信し、医用情報処理装置１から糖尿病の指標値（第１の指標値）に関する情報を、端末装置５等を介して受け取っている。糖尿病の指標値が異常を示していない間（リスク「低」）は特段の治療は必要無いため、このモニタリングが継続して実行されることとなる。肝線維化の進行度は、例えば、Ｆ０からＦ４までの５段階の指標（Ｆ０からＦ４に向かって線維化が進行していることを示す）で定義されており、この間、当該患者の肝線維化の進行度はＦ１で維持されていることを想定する。

一方、年月が進み、糖尿病の指標値が異常の傾向（リスク「中」）を示したタイミングで、肝線維化の解析処理が初めて行われる。肝線維化の解析処理では、診断情報データベースＤＢに保存されている患者の過去のＣＴ画像に基づく解析が行われる。この解析の結果、肝線維化の進行が見られた場合（例えば、肝線維化の程度がＦ２となっていた場合）、肝線維化の進行をコントロールする（肝線維化の進行を防ぐ或いは遅らせる）治療が患者に対して行われる。その後さらに年月が進み、糖尿病の指標値が異常（リスク「高」）を示したタイミングで、糖尿病に関する診断が開始される。この診断の結果、糖尿病であると認められた場合、糖尿病の治療が患者に対して行われる。糖尿病の治療に先立って肝線維化のコントロールを実施して肝線維化の進行を防いだ結果、肝機能を低下させることが懸念される治療方法（例えば、トルブタミドを用いた治療方法）であっても、糖尿病の治療に利用することができる。すなわち、糖尿病が悪化して治療が必要になる前の段階で肝線維化の治療を行っておくことで、糖尿病に対してよりよい治療法を適用できる可能性を高めることができる。

次に、図２において想定した条件下における医用情報処理装置１の処理フローを、図３を用いて説明する。図３に示すフローチャートは、モニタリングの条件等に基づいて予め定められたタイミング（例えば１日／１回）で実施される。まず、医用情報処理装置１の第１の取得機能１０１は、通信ネットワークＮＷを介して、モニタリング装置３または端末装置５から、診断対象の患者の糖尿病に関するモニタリングデータを取得する（ステップＳ１０１）。

次に、指標値算出機能１０３は、第１の取得機能１０１により取得された糖尿病に関するモニタリングデータに基づいて、診断対象の患者の糖尿病のリスク指標値を算出する（ステップＳ１０３）。

次に、判定機能１０４は、診断対象の患者に関して、既に肝線維化の解析が実施済みであるか否かを判定する（ステップＳ１０５）。判定機能１０４は、例えば、診断情報データベースＤＢに肝線維化の解析結果が保存されているか否かに基づいて、既に肝線維化の解析が実施済みであるか否かを判定する。既に肝線維化の解析が実施済みであると判定された場合（ステップＳ１０５；ＹＥＳ）、本フローチャートの処理は終了する。

一方、肝線維化の解析が実施済みではないと判定された場合（ステップＳ１０５；ＮＯ）、判定機能１０４は、糖尿病のリスク指標値と閾値との比較に基づいて、肝線維化の解析を実行するか否かを判定する（ステップＳ１０７）。判定機能１０４は、例えば、糖尿病のリスク指標値が閾値以上であるか否かに基づいて、肝線維化の解析を実行するか否かを判定する。例えば、糖尿病のリスク指標値が「低」の場合、肝線維化の解析は実行されない。一方、例えば、糖尿病のリスク指標値が「中」または「高」の場合、肝線維化の解析が実行される。肝線維化の解析を実行しないと判定された場合（ステップＳ１０７；ＮＯ）、本フローチャートの処理は終了する。

一方、肝線維化の解析を実行すると判定された場合（ステップＳ１０７；ＹＥＳ）、第２の取得機能１０２は、通信ネットワークＮＷを介して、診断情報データベースＤＢから、診断対象の患者の診断情報（ＣＴ画像）を取得する（ステップＳ１０９）。

次に、出力機能１０５は、第２の取得機能１０２により取得された診断対象の患者の診断情報（ＣＴ画像）を、解析装置７に出力する（ステップＳ１１１）。これにより、解析装置７は、出力機能１０５から取得した診断情報を用いて肝臓領域の自動解析を開始し、その解析結果を、患者、または患者の関係者（医師など）に通知する。肝線維化があることを通知された患者は、医療機関で受診して肝線維化の治療を開始する。以上により、本フローチャートの処理が完了する。

以上説明した第１の実施形態によれば、第２の疾患の診断対象の絞り込みを行うことで、解析装置７による解析および診断の精度を向上させることができる。また、第１の疾患が悪化して治療が必要になる前の段階で第２の疾患の治療を行っておき、第１の疾患に対してよりよい治療法を適用できる可能性を高めることができる。例えば、第１の疾患（例えば、糖尿病）のリスク指標値が閾値以上（例えば、「中」）となった時点で、患者の過去に撮像された診断情報（例えば、ＣＴ画像）に基づいた第２の疾患（例えば、肝線維化）の解析が実行される。これにより、患者が過去にＣＴ検査を受けた時点で第２の疾患を発症していれば、第１の疾患の治療を開始する前に第２の疾患の存在に気づき、第２の疾患の治療を早期に開始することができる。第１の疾患の治療薬の一部には第２の疾患が生じている機能（例えば、肝機能）に影響を与えるものもあり、重度の肝疾患（進行した肝線維化、肝硬変なども含む）で肝機能障害がある患者には禁忌とされるものも存在する。そのため、第１の疾患の治療が必要になる前に、第２の疾患の治療を開始できれば、他機能に影響を与えるような第１の疾患の治療法の適用も検討できるようになり、治療の幅を広げることができる。この結果、患者は最適な治療方法で第１の疾患の治療を進めることができるようになる。第２の疾患（肝線維化）の治療（肝線維化コントロール）には運動指導や食事指導が含まれる。これらの治療方法は、第１の疾患（糖尿病）の予防にも効果がある。結果として、患者が糖尿病を発症する可能性や、糖尿病が重症化するリスクを低減できるという副次的な効果も期待できる。

第１の実施形態では、第２の疾患（例えば、肝線維化）の解析を過去に取得した診断情報に基づいて自動的に実施することを想定している。患者は、肝線維化の診断のための新たな診断（ＣＴ撮像など）を受ける必要はない。また、解析装置７により自動的に解析が実施されるため、医師が検査をオーダすることや、画像を選択する手間も発生しない。一方、肝臓周辺の臓器のＣＴ検査を受けた時点の肝線維化進行度と糖尿病のリスク指標値が「中」となった時点の肝線維化進行度が異なる場合も考えられる。そのため、肝臓周辺の臓器のＣＴ検査を受けた時点の肝線維化進行度と糖尿病のリスク指標値が「中」となった時点の時間間隔に応じて、解析装置７で肝線維化の解析を行う際の重みなどのパラメータを調整して診断結果を調整してもよい。

（第２の実施形態）
以下、第２の実施形態について説明する。上述した第１の実施形態との相違点は、診断対象の患者について、過去に取得済みの診断情報（例えば、ＣＴ画像）が存在しない条件下で処理が行われるという点である。以下の説明では、第１の実施形態との相違点を中心に説明し、第１の実施形態と共通する点については説明を省略する。第２の実施形態の説明において、第１の実施形態と同じ部分については同一符号を付して説明する。

［処理フロー］
第２の実施形態に係る医用情報処理装置１の処理フローの一例を説明する。図４は、第２の実施形態に係る医用情報処理装置１を診断フローに適用した場合の一例を説明する図である。図５は、第２の実施形態に係る医用情報処理装置１の処理の流れの一例を示すフローチャートである。上記の第１の実施形態における処理フローの説明と同様に、以下の説明においては、第１の疾患を「糖尿病」とし、第２の疾患を「肝線維化」とした場合を例に挙げて説明する。尚、診断対象とする患者は、例えば、過去１年以内に肝臓周辺の臓器の検査（例えば肺炎の検査）を受けておらず、診断情報データベースＤＢには診断情報が保存されていないものとする。或いは、診断情報データベースＤＢには診断情報が保存されているが、保存された診断情報が解析装置７の入力条件に合致せず解析に利用できないものとする。

図４に示すように、患者は、糖尿病に関するモニタリングを定期的に（毎日～毎月程度の頻度で）受けている。糖尿病の指標値が異常を示していない間（リスク「低」）は特段の治療は必要無いため、このモニタリングのみが継続して実行されることとなる。そして、年月が進み、糖尿病の指標値が異常の傾向（リスク「中」）を示したタイミングで、肝線維化の解析処理が初めて行われる。この肝線維化の解析処理では、診断情報データベースＤＢに患者の過去のＣＴ画像等が保存されていないため、新たにＣＴ画像を取得する必要がある。このため、患者または患者の関係者(ここでは患者の主治医)に肝線維化の検査が必要である旨が通知される。通知を受け取った患者は、例えば、肝線維化の簡易検査を受け、簡易検査が陽性であった場合には、肝線維化の精密検査が行われる。或いは、通知を受け取った主治医は、患者に対して肝線維化の検査を勧めたり、肝線維化の検査をオーダしたりし、患者は主治医の指示に従って、肝線維化の簡易検査、精密検査を受ける。検査で取得された肝線維化の検査データが解析装置７で解析され、患者等に対して解析結果が通知される。

上記の解析の結果、肝線維化の進行が見られた場合（例えば、肝線維化の程度がＦ２となっていた場合）、肝線維化の進行をコントロールする（肝線維化の進行を防ぐ）治療が患者に対して行われる。その後さらに年月が進み、糖尿病の指標値が異常（リスク「高」）を示したタイミングで、糖尿病に関する診断が開始される。この診断の結果、糖尿病であると認められた場合、糖尿病の治療が患者に対して行われる。糖尿病の治療に先立って肝線維化のコントロールを実施して肝線維化の進行を防いだ結果、肝機能を低下させることが懸念される治療方法（例えば、トルブタミドを用いた治療方法）であっても、糖尿病の治療に利用することができる。

次に、図４において想定した条件下における医用情報処理装置１の処理フローを、図５を用いて説明する。図５に示すフローチャートは、モニタリングの条件等に基づいて予め定められたタイミング（例えば１日／１回）で実施される。まず、医用情報処理装置１の第１の取得機能１０１は、通信ネットワークＮＷを介して、モニタリング装置３または端末装置５から、糖尿病に関するモニタリングデータを取得する（ステップＳ２０１）。

次に、指標値算出機能１０３は、第１の取得機能１０１により取得された糖尿病に関するモニタリングデータに基づいて、糖尿病のリスク指標値を算出する（ステップＳ２０３）。

次に、判定機能１０４は、診断対象の患者に関して、既に肝線維化の解析が実施済みであるか否かを判定する（ステップＳ２０５）。既に肝線維化の解析が実施済みであると判定された場合（ステップＳ２０５；ＹＥＳ）、本フローチャートの処理は終了する。

一方、肝線維化の解析が実施済みではないと判定された場合（ステップＳ２０５；ＮＯ）、判定機能１０４は、糖尿病のリスク指標値と閾値との比較に基づいて、肝線維化の解析を実行するか否かを判定する（ステップＳ２０７）。肝線維化の解析を実行しないと判定された場合（ステップＳ２０７；ＮＯ）、本フローチャートの処理は終了する。

一方、肝線維化の解析を実行すると判定された場合（ステップＳ２０７；ＹＥＳ）、通知機能１０７は、通信ネットワークＮＷを介して、肝線維化の検査が必要である旨を患者の患者が所有する端末装置５、スマートウォッチ等に通知する（ステップＳ２０９）。患者への通知に加えてまたは代えて、通知機能１０７は、表示制御機能１０６の制御下において、ディスプレイ１３０に肝線維化の検査が必要である旨を表示させることで、医師等への通知を行う。例えば、通知を受け取った患者は、肝線維化の検査を受ける。検査で取得された肝線維化の検査データが解析装置７で解析され、患者等に対して解析結果が通知される。その後、患者に対して、必要に応じて肝線維化の進行のコントロール処理が行われる。以上により、本フローチャートの処理が完了する。

以上説明した第２の実施形態によれば、第２の疾患の診断対象の絞り込みを行うことで、解析装置７による解析および診断の精度を向上させることができる。また、第１の疾患が悪化して治療が必要になる前の段階で第２の疾患の治療を行っておき、第１の疾患に対してよりよい治療法を適用できる可能性を高めることができる。さらに、医用情報処理装置１からの通知を受けてオーダされる検査は、第２の疾患（例えば、肝線維化）診断のための検査であるため、第１の実施形態のように別の疾患の診断目的で撮像された診断情報を二次利用するよりも第２の疾患の解析精度を向上させることができる。

（変形例）
図６は、変形例に係る端末装置５の利用環境および機能ブロックの一例を示す図である。図６に示すように、上述した第１および第２の実施形態との相違点は、医用情報処理装置１の処理回路１００における各機能が、患者が所有する端末装置５において実現されている点のみである。このような構成とすることで、患者の自宅内の設備のみで、診断処理を行うことが可能となる。

以上説明した少なくとも１つの実施形態によれば、被検体の第１の疾患に関する第１のリスク情報を取得する第１の取得部と、取得された前記第１のリスク情報が所定条件を満たしている場合、前記被検体の前記第１の疾患とは異なる第２の疾患に関する第２のリスク情報を取得する第２の取得部と、を備えることで、診断の精度向上に寄与することができる。

上記説明した実施形態は、以下のように表現することができる。
処理回路（processing circuitry）を備え、
前記処理回路は、
被検体の第１の疾患に関する第１のリスク情報を取得し、
取得された前記第１のリスク情報が所定条件を満たしている場合、前記被検体の前記第１の疾患とは異なる第２の疾患に関する第２のリスク情報を取得する、
医用情報処理装置。

いくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１ 医用情報処理装置
３ モニタリング装置
５ 端末装置
７ 解析装置
ＤＢ 診断情報データベース
１００，５０ 処理回路
１１０，６０ 通信インターフェース
１２０，７０ 入力インターフェース
１３０，８０ ディスプレイ
１４０，９０ メモリ
１０１，５１ 第１の取得機能
１０２，５２ 第２の取得機能
１０３，５３ 指標値算出機能
１０４，５４ 判定機能
１０５，５５ 出力機能
１０６，５６ 表示制御機能
１０７，５７ 通知機能

Claims (11)

1. 被検体の第１の疾患に関する第１のリスク情報を取得する第１の取得部と、
   取得された前記第１のリスク情報が所定条件を満たしている場合、前記被検体の前記第１の疾患とは異なる第２の疾患に関する第２のリスク情報を取得する第２の取得部と、
   を備える医用情報処理装置。
2. 取得された前記第１のリスク情報が所定条件を満たしているか否かに基づいて、前記第２の疾患に関する解析を行うか否かを判定する判定部をさらに備える、
   請求項１に記載の医用情報処理装置。
3. 前記判定部により前記第２の疾患に関する解析を行うと判定された場合、前記被検体に関する診断情報を用いた前記第２の疾患の解析を指示する指示情報を外部の解析装置に出力する出力部をさらに備え、
   前記第２の取得部は、前記解析装置から、前記第２の疾患の解析結果である前記第２のリスク情報を取得する、
   請求項２に記載の医用情報処理装置。
4. 前記判定部は、前記第１のリスク情報と、予め定められた閾値との比較に基づいて、前記第２の疾患に関する解析を行うか否かを判定する、
   請求項２または３に記載の医用情報処理装置。
5. 前記第２の取得部は、前記被検体に関する過去の診断情報を取得し、前記過去の診断情報を解析することで得られる前記第２のリスク情報を取得する、
   請求項１から４のいずれか一項に記載の医用情報処理装置。
6. 取得された前記第１または第２のリスク情報に基づいて、前記第１または第２の疾患に関する支援情報を通知する通知部をさらに備える、
   請求項１から５のいずれか一項に記載の医用情報処理装置。
7. 前記通知部は、取得された前記第２のリスク情報に基づいて、前記第２の疾患の治療の開始を指示する前記支援情報を通知する、
   請求項６に記載の医用情報処理装置。
8. 前記第１の取得部は、前記被検体をモニタリングすることにより得られるモニタリングデータを取得し、
   取得された前記モニタリングデータに基づいて、前記第１の疾患に関する指標値である前記第１のリスク情報を算出する指標値算出部をさらに備える、
   請求項１から７のいずれか一項に記載の医用情報処理装置。
9. 前記第２の疾患は、前記第１の疾患の治療の阻害要因となる疾患である、
   請求項１から８のいずれか一項に記載の医用情報処理装置。
10. 医用情報処理装置のコンピュータが、
    被検体の第１の疾患に関する第１のリスク情報を取得し、
    取得された前記第１のリスク情報が所定条件を満たしている場合、前記被検体の前記第１の疾患とは異なる第２の疾患に関する第２のリスク情報を取得する、
    医用情報処理方法。
11. 医用情報処理装置のコンピュータに、
    被検体の第１の疾患に関する第１のリスク情報を取得させ、
    取得された前記第１のリスク情報が所定条件を満たしている場合、前記被検体の前記第１の疾患とは異なる第２の疾患に関する第２のリスク情報を取得させる、
    プログラム。

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