JP5385713B2 - Laboratory data analysis display - Google Patents
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Description
本発明は、医療診断支援に関する臨床検査データ解析表示装置に関し、詳しくは、臨床検査データの検査項目間の関係を抽出し、解析と表示を行う装置に関するものである。 The present invention relates to a clinical test data analysis and display apparatus related to medical diagnosis support, and more particularly to an apparatus that extracts and analyzes and displays a relationship between test items of clinical test data.
定期的に行われる健康診断などの臨床検査データは、未病を検出するにあたり有用である。その臨床検査データに基づいてクライアントの健康状態を判断する場合、単一の検査項目の異常値だけで判断するのは無理がある。そのため、従来は、検査項目間の関係について、相関係数を用いて調べるのが主流であった。しかしながら、項目間の相関係数は一般的に小さく、臨床検査データのみを用いて明確な関係を抽出することが困難であった。 Clinical laboratory data, such as regular medical examinations, is useful in detecting non-disease. When judging the health status of a client based on the clinical test data, it is impossible to make a judgment based only on the abnormal value of a single test item. For this reason, conventionally, the relationship between inspection items has been mainly investigated using a correlation coefficient. However, the correlation coefficient between items is generally small, and it has been difficult to extract a clear relationship using only clinical laboratory data.
本発明は、このような従来の実情に鑑み、臨床検査データの項目間の隠れた関係を、少ない検査項目で明確に抽出し、未病を検知することができる臨床検査データ解析表示装置を提供することをその課題とする。 In view of such conventional circumstances, the present invention provides a clinical test data analysis display device that can clearly extract the hidden relationship between items of clinical test data with a small number of test items and detect non-disease The task is to do.
本発明は、上記課題を解決するため、少なくとも、クライアントのＩＤ、各検査項目とその検査値、検査日、検査回数を含む検査データを格納する第１記憶装置と、各検査項目毎に正常と判断される範囲の下限および上限よりなる基準値を格納する第２記憶装置と、健康度および疾患可能性部位の情報を記憶する第３記憶装置と、第１記憶装置からクライアントの検査データの解析結果と健康度との関係を表す決定木を作成するための特徴量を抽出する特徴抽出部と、特徴抽出部が抽出した特徴量と第３記憶装置が記憶している健康度および疾患可能性部位の情報をもとに決定木を求める推論装置と、各種画面の表示を行う表示装置と、クライアントの検査データの解析結果と健康度の関係を表示装置に表示させる機能を有する表示制御装置と、オペレータの入力を受け付け、表示制御装置を介して表示装置の画面表示の切り替えを含む制御を行うオペレータ入力部を備え、クライアントの検査データの解析結果と健康度の関係を決定木の形で表示する医療診断支援のためのインタラクティブインタフェースと；関係行列算出部と；表示制御装置と表示装置の間に接続された関係行列表示インタフェースによって構成される臨床検査データ解析および表示を行うための装置であって、関係行列算出部が、第１記憶装置に格納されている検査データを読み込むとともに、第２記憶装置に格納されている基準値を読み込み、一定回数以上の検査を受けているクライアントを抽出し、抽出されたクライアントの検査データと、検査値とそれに対応する基準値に基づいて、各検査項目について異常状態とその異常回数を調べ、クライアントと検査データを複数のグループに分類するデータ分類装置と、データ分類装置で得られたグループを用いて、他の検査項目のグループ内の平均値を計算し、異常回数の増加にともなって、平均値が増加している、もしくは、減少している、かつ、平均値の差がすべて統計的検定法で有意か判定し、条件を満たしている検査項目を抽出する増加・減少傾向判定装置と、増加・減少傾向判定装置により抽出された検査項目の組について、グループと平均値毎の関係を解析関数で近似し、関係係数を求める関係係数算出装置と、関係係数算出装置で求めた関係係数を格納する関係係数記憶装置を備え、関係行列表示インタフェースが、オペレータ入力部による選択にしたがい、関係係数記憶装置に格納されている関係係数を読み込み、各検査項目を列および行とする表に行列形式で表示する行列表示装置と、行列表示装置に表示された表中の行と列についてのオペレータ入力部による選択にしたがって、該当する検査項目間の関係を示すグラフを表示する個別関係表示装置と、オペレータ入力部による複数の検査項目群の選択にしたがって、関係行列から検査項目の異常回数をマーカとして近似するマーカ近似装置と、マーカ近似装置で近似された異常回数を表示するマーカ表示装置を備えることを特徴とする臨床検査データ解析表示装置を提供する。 In order to solve the above-described problems, the present invention provides a first storage device for storing inspection data including at least a client ID, each inspection item and its inspection value, an inspection date, and the number of inspections, and normal for each inspection item. A second storage device that stores a reference value that includes a lower limit and an upper limit of a range to be determined, a third storage device that stores information on health degree and a disease-prone region, and analysis of client test data from the first storage device A feature extraction unit for extracting a feature quantity for creating a decision tree representing a relationship between the result and the health degree; a feature quantity extracted by the feature extraction unit; a health degree and a disease possibility stored in the third storage device display controller with a reasoning system for determining the decision tree information sites on the basis of a display device for displaying various screens, a function of displaying the relationship between the analytical results and the health of the test data of the client on the display device Receives an input of the operator, with an operator input unit that performs control including a screen display switching of the display device via the display control device, a display in the form of a decision tree analysis results and health of the relationship between the inspection data of the client An apparatus for analyzing and displaying clinical test data , comprising an interactive interface for supporting medical diagnosis, a relation matrix calculation unit, and a relation matrix display interface connected between the display control device and the display device. Then, the relation matrix calculation unit reads the inspection data stored in the first storage device, reads the reference value stored in the second storage device, and extracts clients that have undergone the inspection more than a certain number of times. For each inspection item, based on the extracted client inspection data, the inspection value and the corresponding reference value Examine the number of malfunctions and an abnormal state, a data classification device for classifying test data with the client into a plurality of groups, using the group obtained by the data classification device, it calculates an average value in a group of other test items As the number of abnormalities increases, the average value increases or decreases, and all the differences in the average value are determined to be significant by the statistical test method. A relation coefficient calculation device that approximates the relationship between groups and average values with an analytical function for a set of inspection items extracted by an increase / decrease tendency determination device and an increase / decrease tendency determination device to extract, A relation coefficient storage device for storing the relation coefficient obtained by the relation coefficient calculation device is provided, and the relation matrix display interface is stored in the relation coefficient storage device according to selection by the operator input unit. The matrix display device that reads the related coefficients and displays each inspection item in a matrix format in a column and row table, and the operator input unit selects the rows and columns in the table displayed on the matrix display device. Therefore, an individual relationship display device that displays a graph showing the relationship between corresponding inspection items, and marker approximation that approximates the number of inspection item abnormalities as a marker from a relationship matrix according to selection of a plurality of inspection item groups by an operator input unit Provided is a clinical test data analysis display device comprising a device and a marker display device for displaying the number of abnormalities approximated by the marker approximation device.
本発明によれば、個人内の異常回数に注目することで、多くの関係数を抽出でき、より少ない検査項目で未病の傾向を調べる指標を提供できる。したがって、臨床検査データの項目間の隠れた関係を、少ない検査項目で明確に抽出できるため、実現が不可能であった検査項目値から他の検査項目値を推定することができる。また、必要検査項目を減らすことや、各検査費用を考慮することで、検査費用を抑える検査ができるなど、多くのサービルを提供することができる。 According to the present invention, it is possible to extract a large number of relations by paying attention to the number of abnormalities in an individual, and to provide an index for investigating a non-disease tendency with fewer test items. Therefore, since the hidden relationship between items of clinical test data can be clearly extracted with a small number of test items, other test item values can be estimated from test item values that could not be realized. In addition, it is possible to provide a number of services such as reducing the required inspection items and considering each inspection cost so that the inspection cost can be reduced.
以下、本発明の一実施形態に係る臨床検査データ解析表示装置について詳細に説明する。 Hereinafter, a clinical test data analysis display apparatus according to an embodiment of the present invention will be described in detail.
図１は、本実施形態の臨床検査データ解析表示装置の構成を模式的に示すブロック図である。この臨床検査データ解析表示装置は、大別して、医療診断支援のためのインタラクティブインタフェース１０と、関係行列算出部２０と、関係行列表示インタフェース３０から構成される。なお、ここでは、上記の３つのブロックに分けてそれぞれ説明するが、実際には、後述の特徴抽出部に関係行列算出部を付加するとともに、後述の表示制御装置と表示装置からなる表示インタフェースに関係行列表示インタフェースを追加するものである。 FIG. 1 is a block diagram schematically showing a configuration of a clinical test data analysis display device of the present embodiment. This clinical test data analysis and display apparatus is roughly composed of an interactive interface 10 for medical diagnosis support, a relation matrix calculation unit 20, and a relation matrix display interface 30. Although the description will be made separately for each of the above three blocks, in reality, a relation matrix calculation unit is added to the feature extraction unit described later, and a display interface composed of a display control device and a display device described later is added. A relation matrix display interface is added.
医療診断支援のためのインタラクティブインタフェース１０は、本発明の発明者のグループが特願２００８−２２６２９２号（平成２０年９月３日出願）に係るものである。まず、このインタラクティブインタフェース１０について述べる。 The interactive interface 10 for supporting medical diagnosis is related to Japanese Patent Application No. 2008-226292 (filed on September 3, 2008) by the group of inventors of the present invention. First, the interactive interface 10 will be described.
インタラクティブインタフェース１０は、血液等の検査データを解析した結果と健康度の関係を示し、それにより各データに関して詳細な解析を可能とするものである。ここで、健康度とは、病気にならないように自発的に健康管理するために使われる指標を意味し、そのステージは、たとえばクライアントに対してはＩ、II、III、IV、Ｖの５段階とすることができる。この場合、段階Ｉは理想的な健康状態、段階IIはほぼ健康な状態、段階IIIは日常生活の改善が必要な状態、段階IVは検診、日常生活の改善が不可欠な状態、段階Ｖは精検、治療が必要な状態とする。なお、医師や研究者に対してはさらに細かくＩ、II、III、IVａ、IVｂ、IVｃ、Ｖａ、Ｖｂの８段階とすることができる。 The interactive interface 10 shows the relationship between the result of analyzing test data such as blood and the health level, thereby enabling detailed analysis of each data. Here, the health level means an index used for voluntary health management so as not to get sick, and the stages are, for example, five levels of I, II, III, IV, and V for the client. It can be. In this case, stage I is an ideal health state, stage II is almost healthy, stage III is a state in which daily life needs to be improved, stage IV is a state in which screening and improvement of daily life are indispensable, and stage V is a fine state. A condition that requires medical examination and treatment. For doctors and researchers, it can be further divided into 8 stages of I, II, III, IVa, IVb, IVc, Va, and Vb.
図２は、このインタラクティブインタフェース１０をパーソナルコンピュータで実現した場合のハードウェアの模式的ブロック図である。 FIG. 2 is a schematic block diagram of hardware when the interactive interface 10 is realized by a personal computer.
インタラクティブインタフェース１０は、オペレータ入力部１１、第１記憶装置１２、第２記憶装置１３、第３記憶装置１４、特徴抽出部１５、推論装置１６、表示制御装置１７および表示装置１８から構成される。 The interactive interface 10 includes an operator input unit 11, a first storage device 12, a second storage device 13, a third storage device 14, a feature extraction unit 15, an inference device 16, a display control device 17, and a display device 18.
また、ハードウェア構成としては、ＣＰＵ４１、インタラクティブインタフェース１０の動作を実行させるためのアプリケーション・プログラムが搭載されたハードディスクドライブ４２、ＲＡＭ４３、外部とデータのやりとりを行うＩ／Ｏ４４、マウス４５、キーボード４６、光学ディスクを駆動させる光学式ドライブ４７、ＣＲＴや液晶ディスプレイ等よりなるディスプレイ４８等から構成される。 The hardware configuration includes a CPU 41, a hard disk drive 42 in which application programs for executing the operation of the interactive interface 10, a RAM 43, an I / O 44 for exchanging data with the outside, a mouse 45, a keyboard 46, An optical drive 47 for driving an optical disk, a display 48 including a CRT, a liquid crystal display, and the like are included.
インララクティブインタフェース１０は図示しないデータ入力部を備え、このデータ入力部は、クライアントのＩＤ、年齢、生年月日、検査日、検査項目と検査値、検査回数、医師により判断された健康度、可能性のある疾患および部位、カルテ等または電子カルテの画像情報等の入力を受け付ける。 The interactive interface 10 includes a data input unit (not shown), and this data input unit is capable of client ID, age, date of birth, test date, test item and test value, number of tests, health level determined by a doctor, possible Accepts input of sexual diseases and sites, medical records, etc. or electronic medical record image information.
第１記憶装置１２は、データ入力部が受け付けたデータのうちクライアントの検査項目と検査値、ＩＤ、検査日、健康度、疾患可能性部位等の検査データを第１の特徴量として記憶する。第２記憶装置１３は、クライアントの検査項目の中で疾患の種類毎に関連する検査項目をそのレベルによって複数のクラスに分類し、各クラスに含まれる異常高値または異常低値をとる項目数を第２の特徴量として記憶する。第３記憶装置１４は、健康度、疾患可能性部位の情報とクライアントのカルテ情報（カルテ等または電子カルテの画像情報等）を記憶する。これら第１ないし第３記憶装置１２、１３、１４はデータベース（ＤＢ）とする。 The 1st memory | storage device 12 memorize | stores test | inspection data, such as a client's test | inspection item, test value, ID, a test | inspection date, a health degree, and a disease possibility part among the data which the data input part received as 1st feature-value. The second storage device 13 classifies the test items related to each type of disease among the test items of the client into a plurality of classes according to the level, and determines the number of items that take an abnormally high value or an abnormally low value included in each class. Stored as the second feature amount. The third storage device 14 stores health level, information on a disease-possible site, and client chart information (such as a chart or electronic chart image information). These first to third storage devices 12, 13, and 14 are assumed to be databases (DB).
特徴抽出部１５は、第１記憶装置１２から、クライアントの検査データの解析結果と健康度との関係を表す決定木を作成するための特徴量を抽出する。 The feature extraction unit 15 extracts a feature quantity for creating a decision tree representing the relationship between the analysis result of the client test data and the health level from the first storage device 12.
推論装置１６は、特徴抽出部１５が抽出した特徴量と、第３記憶装置１４が記憶している健康度および疾患可能性部位の情報をもとに、公知の機械学習あるいはパターン認識の識別関数を用いて前記決定木を求める。この決定木は例えばＣ４．５を用いて行うことができる。Ｃ４．５で解析を行う前に、使用するデータはＣ４．５で処理可能なようにフィルタで整形を行う。Ｃ４．５での解析結果はテキスト形式の決定木の形で現れる。 The inference device 16 is a known machine learning or pattern recognition discriminant function based on the feature amount extracted by the feature extraction unit 15 and the information on the health level and the disease-possible site stored in the third storage device 14. To determine the decision tree. This decision tree can be performed using C4.5, for example. Prior to analysis at C4.5, the data to be used is shaped by a filter so that it can be processed at C4.5. The analysis result in C4.5 appears in the form of a decision tree in text format.
表示制御装置１７は、推論装置１６で得られた結果や後述する解析結果を表示装置１８に表示させるように表示制御を行う。推論装置１６により表されたテキスト形式の決定木はハイパーテキストの形式に書き換えられ、Ｗｅｂブラウザに表示できるようにされる。その際に、様々なリンク情報、リンク先のＨＴＭＬ形式のファイルもダイナミックに生成することで付け加え、決定木の上などからオリジナルのデータ等にアクセス、参照できるようにする。これにより、Ｗｅｂブラウザの上のインタラクティブなインタフェースによる理解しやすいデータ解析が可能になる。そのため、表示制御装置１７は、第１表示制御機構、第２表示制御機構、第３表示制御機構等の表示制御機構を備える。 The display control device 17 performs display control so that a result obtained by the inference device 16 and an analysis result described later are displayed on the display device 18. The decision tree in the text format represented by the inference device 16 is rewritten into a hypertext format so that it can be displayed on the Web browser. At that time, various link information and linked HTML files are dynamically generated, and the original data and the like can be accessed and referenced from above the decision tree. As a result, easy-to-understand data analysis can be performed using an interactive interface on a Web browser. Therefore, the display control device 17 includes a display control mechanism such as a first display control mechanism, a second display control mechanism, and a third display control mechanism.
第１表示制御機構は、クライアント別に、検査項目およびクラス別の異常高値または異常低値をとる項目数について、異常高値または異常低値と、それ以外の正常値域の違いを区別して表示装置１８に表示させる。第２表示制御機構は、クライアント別に、健康度とそれに関係の深い検査項目および異常高値または異常低値をとる項目数を関係の深さの順に表示装置１８に表示させる。第３の表示制御機構は、第１表示制御機構により制御する表示内容と、第２表示制御機構により制御する表示内容とをハイパーテキストで関係づけ、表示装置１８においてリンクできるようにする。 The first display control mechanism distinguishes the difference between the abnormally high value or the abnormally low value and the other normal value range for the number of items taking the abnormally high value or abnormally low value for each inspection item and class for each client. Display. For each client, the second display control mechanism causes the display device 18 to display the health level, the inspection items that are closely related thereto, and the number of items that have abnormally high values or abnormally low values in the order of the relationship depth. The third display control mechanism associates the display contents controlled by the first display control mechanism with the display contents controlled by the second display control mechanism in hypertext so that the display device 18 can link them.
次に、具体例を挙げてインタラクティブインタフェース１０の動作を説明する。図３は動作の概略フローチャートである。 Next, the operation of the interactive interface 10 will be described with a specific example. FIG. 3 is a schematic flowchart of the operation.
データ入力部（図示せず）が受け付けるデータは、外部の検査データベースから取り込んでおき、新たにデータを追加し、大量のデータベースを構築する。データは、クライアント別に、クライアントＩＤ、検査日、性別、生年月日、年齢、１００項目を超える検査項目とその検査値、何回目の検査であるか、健康度、疾患、疾患可能性部位等からなるものが入力され、データベース化される。健康度、疾患、疾患可能性部位等は医者が判定した結果が入力される。これらのデータは第１の特徴量として、先ず、第１記憶装置１２に記憶させる。また、制御部（図示せず）は、クライアントの検査項目の中で、特定の疾患、たとえば高脂血症や腫瘍に関する検査項目を複数のクラスに分類し、各クラスに含まれる異常高値または異常低値をとる項目数を求め、それが第２の特徴量として第２記憶装置１３に記憶させる。また、健康度、疾患と疾患可能部位とそれらが記入されたカルテまたは電子カルテの画像情報とテキスト情報を第３記憶装置１４に記憶させる。 Data received by a data input unit (not shown) is taken from an external inspection database, and new data is added to construct a large amount of database. For each client, the data is from client ID, examination date, sex, date of birth, age, examination items over 100 items and their examination values, number of examinations, health level, disease, potential disease site, etc. Is input and databased. The result of the doctor's judgment is input for the health level, the disease, the likely disease site, and the like. These data are first stored in the first storage device 12 as the first feature amount. In addition, the control unit (not shown) classifies test items related to specific diseases, such as hyperlipidemia and tumor, into a plurality of classes in the test items of the client, and abnormally high values or abnormalities included in each class. The number of items having a low value is obtained and stored in the second storage device 13 as the second feature amount. Further, the third storage device 14 stores the health information, the disease, the disease-possible site, and the image information and text information of the medical record or electronic medical record in which they are written.
特徴抽出部１５は、第１記憶装置１２から決定木を作成するための特徴量を抽出する。推論装置１６は、特徴抽出部１５が抽出した特徴量と第３記憶装置１４が記憶している健康度、疾患可能性部位の情報に対してＣ４．５で解析を行う。その結果はテキスト形式の決定木の形で現れるので、それをハイパーテキスト形式に書き換え、Ｗｅｂブラウザに表示できるようにする。ハイパーテキスト形式に書き換えた決定木の一例を図４に示す。また、Ｗｅｂブラウザに表示された決定木の一例を図５に示す。図からわかるように、ここでは、クライアント別に診断された健康度と関連深い検査項目と検査値、異常高値または異常低値をとる項目数が関係の深さの順に表示されている。 The feature extraction unit 15 extracts feature amounts for creating a decision tree from the first storage device 12. The inference device 16 analyzes the feature amount extracted by the feature extraction unit 15 and the information on the health degree and disease-possible portion stored in the third storage device 14 in C4.5. Since the result appears in the form of a decision tree in text format, it is rewritten into hypertext format so that it can be displayed on a Web browser. An example of a decision tree rewritten in the hypertext format is shown in FIG. An example of the decision tree displayed on the Web browser is shown in FIG. As can be seen from the figure, here, test items closely related to the degree of health diagnosed for each client and the number of items having test values, abnormally high values, or abnormally low values are displayed in the order of depth of relation.
ここで、様々なリンク情報、リンク先のＨＴＭＬ形式のファイルがダイナミックに生成できるように付け加え、決定木の上などからオリジナルのデータ等にアクセス、参照できるようにする。 Here, various link information and linked HTML files are added so that they can be dynamically generated, and the original data and the like can be accessed and referenced from above the decision tree.
推論装置１６で作成した決定木およびそれに関連するデータを表示装置１８に表示させる制御は表示制御装置１７が行う。 The display control device 17 controls the display device 18 to display the decision tree created by the inference device 16 and the data related thereto.
なお、前記の図５において、決定木の葉あたりの記述は、Ｃ４．５の結果とは変更してある。つまり、
・・・総蛋白（ＴＰ）＞７．１：４ｂ（９／１）
とあれば、・・・「且つ、総蛋白（ＴＰ）＞７．１ならば、健康度は４ｂ（ＩＶｂ）であると読め、（９／１）は正しく分類されたのが９個で、誤って分類されたのが１個と読める。
In FIG. 5, the description per leaf of the decision tree is changed from the result of C4.5. That means
... Total protein (TP)> 7.1: 4b (9/1)
Then, “If the total protein (TP)> 7.1, it can be read that the health level is 4b (IVb), and (9/1) is 9 correctly classified, It can be read that it was mistakenly classified as one.
そして、この葉にあるノードは上記の処理の間に様々な関係を見ることで、リンクが施されたものとなっている。 The nodes in the leaves are linked by looking at various relationships during the above processing.
なお、図６の例では他のクライアントへのリンクは、＜１００４．２００６−０９−１９，５ａ＞等と書かれているが、これは「クライアントＩＤ１００４、検査日２００６年９月１９日、健康度５ａ（Ｖａ）」と読める。 In the example of FIG. 6, the link to another client is written as <1004.2006-09-19, 5a>, etc. This is “client ID 1004, examination date September 19, 2006, health "5a (Va)".
さらに、図６において、他のクライアントのリンクをクリックすると、そのクライアントの検査結果が図７のように表示される。 Furthermore, when the link of another client is clicked in FIG. 6, the inspection result of that client is displayed as shown in FIG.
図７では、実際には、異常高値が赤で示され、異常低値が青で示されるようになっている。これにより、どこに注目してみればいいか即座にわかる。 In FIG. 7, the abnormally high value is actually shown in red and the abnormally low value is shown in blue. This allows you to instantly know where to focus your attention.
以上により、インタラクティブなインタフェースが実現される。 As described above, an interactive interface is realized.
次に、関係行列算出部２０について述べる。関係行列算出部２０は、データ分類装置２１、増加・減少傾向判定装置２２、関係係数算出装置２３および関係係数記憶装置２４から構成される。 Next, the relationship matrix calculation unit 20 will be described. The relationship matrix calculation unit 20 includes a data classification device 21, an increase / decrease tendency determination device 22, a relationship coefficient calculation device 23, and a relationship coefficient storage device 24.
データ分類装置２１は、第１記憶装置１２に記憶されている検査データと第２記憶装置１３に記憶されている上記検査データに対応する基準値を読み込み、検査回数がある一定回数以上のクライアントＩＤを抽出し、抽出されたクライアントＩＤに関する検査データと、対応する基準値や検査日から、データを複数のグループに分類する。例えば、各検査項目の連続する３回の検査データの異常回数を用いて、データを異常回数０回、１回、２回、３回の４つに分類する。この操作は、各検査項目毎に行う。 The data classification device 21 reads the inspection data stored in the first storage device 12 and the reference value corresponding to the inspection data stored in the second storage device 13, and the client ID is equal to or more than a certain number of inspections. And the data is classified into a plurality of groups based on the inspection data regarding the extracted client ID and the corresponding reference value and inspection date. For example, using the number of abnormalities of three consecutive inspection data of each inspection item, the data is classified into four, that is, the number of abnormal times 0, 1, 2, and 3. This operation is performed for each inspection item.
増加・減少傾向判定装置２２は、データ分類装置２１で得られた分類毎にまとめた、他の検査項目の平均値を計算し、異常回数の増加にともなって、平均値が増加している、もしくは、減少している、かつ、平均値の差がすべて統計的検定法で有意か否か判定し、条件を満たしている項目を抽出する。すなわち、検査項目間の関係の傾向を推定する。 The increase / decrease tendency determination device 22 calculates an average value of other inspection items collected for each classification obtained by the data classification device 21, and the average value increases as the number of abnormalities increases. Alternatively, it is determined whether or not all the differences in the mean values are significant by the statistical test method, and items satisfying the conditions are extracted. That is, the tendency of the relationship between inspection items is estimated.
関係係数算出装置２３は、増加・減少傾向判定装置２２において抽出された検査項目の組について、異常回数と平均値の関係を解析関数で近似し、関係係数を求める。例えば、回帰直線で近似し、それより関係係数を求める。すなわち、グループと平均値の関係を回帰直線で当てはめ、関係係数を得る。第２記憶装置１３に記憶されている基準値は、性別により異なり、また、異常状態も高値、低値の２種類あるので関係係数は４つに分けて求められる。 The relation coefficient calculating device 23 obtains a relation coefficient by approximating the relationship between the number of abnormalities and the average value with an analysis function for the set of inspection items extracted by the increase / decrease tendency determination device 22. For example, it approximates with a regression line, and calculates | requires a relation coefficient from it. That is, the relationship between the group and the average value is fitted with a regression line to obtain the relationship coefficient. The reference values stored in the second storage device 13 differ depending on the gender, and there are two types of abnormal states, high values and low values, so that the relationship coefficient is obtained in four parts.
関係係数記憶部２４は、関係係数算出装置２３で求めた関係係数を記憶する。 The relation coefficient storage unit 24 stores the relation coefficient obtained by the relation coefficient calculation device 23.
次に、関係行列表示インタフェース３０について述べる。関係行列表示インタフェース３０は、行列表示装置３１、個別関係表示装置３２、マーカ近似装置３３およびマーカ表示装置３４から構成される。 Next, the relationship matrix display interface 30 will be described. The relationship matrix display interface 30 includes a matrix display device 31, an individual relationship display device 32, a marker approximation device 33, and a marker display device 34.
行列表示装置３１は、オペレータ入力部１１からの選択にしたがい、関係係数記憶装置２４に格納されている関係係数を表示する。この表示は、検査データの各検査項目を列および行とする関係行列の表で表示する。上記のように基準値が、性別により異なり、また、異常状態も高値、低値の２種類あるので、関係行列は合計４つ表示することになる。この表示はメニューで切り替えるなどできる。 The matrix display device 31 displays the relation coefficient stored in the relation coefficient storage device 24 in accordance with the selection from the operator input unit 11. This display is displayed in a relation matrix table in which each inspection item of inspection data is a column and a row. As described above, the reference value varies depending on the gender, and there are two types of abnormal states of high value and low value, so a total of four relationship matrices are displayed. This display can be switched with a menu.
個別関係表示装置３２は、オペレータ入力部１１による、行列表示装置３１に表示された表中の行と列の選択についての選択にしたがい該当する検査項目間の関係を表示する。検査項目間の関係は、例えば異常回数と平均値の関係を示すグラフとして表示される。その際、関係係数記憶装置２４に格納されている回帰直線の関係係数を用いて、直線を提示する。 The individual relationship display device 32 displays the relationship between the corresponding inspection items according to the selection of the row and column selection in the table displayed on the matrix display device 31 by the operator input unit 11. The relationship between the inspection items is displayed as a graph indicating the relationship between the number of abnormalities and the average value, for example. At that time, a straight line is presented using the relation coefficient of the regression line stored in the relation coefficient storage device 24.
マーカ近似装置３３は、オペレータ入力部１１による複数の検査項目群の選択にしたがって、関係行列から該当の検査項目の異常回数をマーカとして近似する。 The marker approximating device 33 approximates the abnormality count of the corresponding inspection item from the relation matrix as a marker in accordance with selection of a plurality of inspection item groups by the operator input unit 11.
マーカ表示装置３４は、マーカ近似装置３３で近似された異常回数をマーカとして表示する。 The marker display device 34 displays the number of abnormalities approximated by the marker approximation device 33 as a marker.
次に、本実施形態の臨床検査データ解析表示装置、特に関係行列算出部２０および関係行列表示インタフェース３０の動作を説明する。図８は、関係行列算出部２０の動作フロー図、図９は、関係行列表示インタフェース３０の動作フロー図である。 Next, operations of the clinical test data analysis display device of this embodiment, particularly the relationship matrix calculation unit 20 and the relationship matrix display interface 30 will be described. FIG. 8 is an operation flow diagram of the relationship matrix calculation unit 20, and FIG. 9 is an operation flow diagram of the relationship matrix display interface 30.
まず、データ分類装置２１で第１記憶装置１２と第２記憶装置に格納されている検査データとそれに対応する基準値を読み込む。検査データは、各検査項目の値、検査日、クライアントＩＤからなり、基準値は、各検査項目毎に基準とする範囲（下限、上限）からなる。そして、データ分類装置２１は、ある検査回数以上の検査を受けているクライアントを抽出し、抽出されたクライアントに関する検査データと、対応する基準値や検査値から、クライアントや検査データを分類する。例えば、連続する３回の検査データに注目し、各検査項目毎に値が異常である割合で、３回の検査データを０／３、１／３、２／３、３／３の４グループに分類する。分類は、すべての検査項目（以下、項目とも称する）でそれぞれ行う。 First, the test data stored in the first storage device 12 and the second storage device and the corresponding reference value are read by the data classification device 21. The inspection data consists of the value of each inspection item, the inspection date, and the client ID, and the reference value consists of a range (lower limit, upper limit) used as a reference for each inspection item. Then, the data classification device 21 extracts clients that have undergone inspections more than a certain number of inspections, and classifies the clients and inspection data from the extracted inspection data relating to the clients and the corresponding reference values and inspection values. For example, paying attention to the inspection data of 3 consecutive times, the inspection data of 3 times is divided into 4 groups of 0/3, 1/3, 2/3, 3/3 at a rate that the value is abnormal for each inspection item. Classify into: Classification is performed on all inspection items (hereinafter also referred to as items).
分類の詳細は、下記の手順によって行う。 The details of classification are as follows.
ｊクライアントのｔ回目のｉ項目の値をｘj,i(t)、reference rangeを基準範囲とすると、異常範囲を越えた異常状態を表すＢは、下記になる。ここで、Ｎは総検査項目数、Ｎt,jはクライアントｊの総検査回数、Ｎｊは、総クライアント数である。 Assuming that the value of the i-th item of j client is x j, i (t) and the reference range is the reference range, B representing an abnormal state exceeding the abnormal range is as follows. Here, N is the total number of inspection items, N t, j is the total number of inspections of the client j, and N j is the total number of clients.
異常回数の割合ｒτ j,iは、下記になる。 The ratio r τ j, i of the number of abnormal times is as follows.
ｉ項目による分類は、グループ番号をｋ（１≦ｋ≦Ｍ）としてＧi kを生成する。 The classification by the i item generates G i k with the group number as k (1 ≦ k ≦ M).
基準値は、性別（男・女）によって異なる場合があり、また、上限を越えた場合（異常高値）、下限を下回った場合（異常低値）があるので、それに対応してグループを作成する。 The reference value may differ depending on the gender (male / female), and when the upper limit is exceeded (abnormally high value) or below the lower limit (abnormally low value), a group is created accordingly. .
次に、増加・減少傾向判定装置２２では、得られたグループを用いて、他の項目のグループ内の平均ｘ i,jを、下記によって計算する。 Next, the increase / decrease tendency determination apparatus 22 calculates the average x i , j in the group of other items by the following using the obtained group.
そして、下記２条件が満たされる２つの検査項目の組み合わせ{ｉ1，ｉ2}を抽出する
・ｉ1項目の異常回数の割合が増えることにともなって、ｉ2項目の平均値が増加している、もしくは、減少している。
Then, extract the combination {i 1 , i 2 } of the two inspection items that satisfy the following two conditions • The average value of the i 2 item increases as the ratio of the number of abnormalities in the i 1 item increases. Or is decreasing.
・ｉ2項目の平均値の差が、各グループ間、有意水準５％で、有意な差である。 The difference between the average value of · i 2 entries, among the groups, with a significance level of 5% is a significant difference.
ここで、増加・減少傾向判定装置２２において上記の２つの条件に合致し、抽出された項目の組の１例を図１０に示す。横軸がグループGで、縦軸が平均値ｘである。 Here, FIG. 10 shows an example of a set of extracted items that meet the above two conditions in the increase / decrease tendency determination device 22. The horizontal axis is group G, and the vertical axis is the average value x .
統計検定方法は、分散分析と多重比較（scheffe）を用いるが、項目毎に手法を変更することも可能である。 The statistical test method uses analysis of variance and multiple comparison (scheffe), but the method can be changed for each item.
次に、関係係数算出装置２３では、増加・減少傾向判定装置２２において抽出された検査項目の組について、グループＧk iと平均値ｘ i,jの関係を解析関数（例えば回帰直線）で近似し、関係係数を求める。すなわち、上記の図１０の例では、グループGと平均値ｘの回帰直線で当てはめる（回帰直線の係数を求める）。１つの異常項目に対して、複数の項目が、増加・減少傾向判定装置２２の２つの条件に当てはまる場合は重回帰直線になり、重回帰直線の係数を求める。関係係数算出装置２３で求めた関係係数は関係係数記憶装置２４に格納させる。 Next, the relation coefficient calculation device 23 approximates the relationship between the group G k i and the average value x i , j with an analysis function (for example, a regression line) for the set of inspection items extracted by the increase / decrease tendency determination device 22. And obtain the relationship coefficient. That is, in the example of FIG. 10 described above, the regression line of the group G and the average value x is applied (the coefficient of the regression line is obtained). When a plurality of items satisfy the two conditions of the increase / decrease tendency determination device 22 for one abnormal item, a multiple regression line is obtained, and a coefficient of the multiple regression line is obtained. The relation coefficient obtained by the relation coefficient calculation device 23 is stored in the relation coefficient storage device 24.
一方、関係行列表示インタフェース３０では、以下のようにして各種表示を行う。まず、行列表示装置３１は、オペレータ入力部１１からの選択にしたがい、各検査項目を列および行とする表に、関係係数記憶装置２４に格納されている関係係数を表示する。上記したように、関係係数は、性別によって異なり、また、異常も高値、低値の２種類ある。これらの表示は、オペレータ入力部１１の入力によって、性別、異常の高低の４つの組み合わせから、切り替わる。 On the other hand, the relation matrix display interface 30 performs various displays as follows. First, the matrix display device 31 displays the relation coefficients stored in the relation coefficient storage device 24 in a table in which each inspection item is a column and a row in accordance with the selection from the operator input unit 11. As described above, the relationship coefficient varies depending on the gender, and there are two types of abnormalities, a high value and a low value. These displays are switched from four combinations of sex and abnormalities according to the input from the operator input unit 11.
また、オペレータ入力部１１によって、表中の行と列を選択することで、個別表示装置３２が該当する項目間の関係、例えば、異常回数と平均値の関係を示すグラフを表示する。グラフ中には、基準の範囲、平均値は分散や標準偏差などによってとり得る範囲を示し、さらに、関係係数記憶装置２４に格納されている回帰直線の関係係数を用いて、直線を提示する。 Further, by selecting a row and a column in the table by the operator input unit 11, the individual display device 32 displays a graph showing the relationship between the corresponding items, for example, the relationship between the number of abnormalities and the average value. In the graph, the reference range and the average value indicate ranges that can be taken by variance, standard deviation, and the like, and further, a straight line is presented using the relation coefficient of the regression line stored in the relation coefficient storage device 24.
さらに、オペレータ入力部１１より、臨床検査項目群Ｘs＝Ｘ１，Ｘ２，・・・，Ｘｋが選ばれた場合には、マーカ近似装置３３において、関係行列からｑ個の検査項目の異常回数Ｇ1，Ｇ2，・・・，Ｇqを近似する、Ｇ＝Ａis・Ｘsなる重回帰直線（Ａisは行ベクトル、Ｘsは列ベクトル）を求め、近似された異常回数をマーカとして、マーカ表示装置３４において表示する。 Furthermore, when the clinical test item group Xs = X 1 , X 2 ,..., X k is selected from the operator input unit 11, the marker approximation device 33 causes an abnormality in q test items from the relation matrix. Approximate the number of times G 1 , G 2 ,..., G q , obtain a multiple regression line G = Ais · Xs (Ais is a row vector, Xs is a column vector), and the approximate number of abnormalities is used as a marker. It is displayed on the display device 34.
なお、関係行列算出部２０および関係行列表示インタフェース３０における各構成装置における動作は、図示しない制御部により制御される。 In addition, the operation | movement in each component apparatus in the relationship matrix calculation part 20 and the relationship matrix display interface 30 is controlled by the control part which is not shown in figure.
１０ 医療診断支援のためのインタラクティブインタフェース
１１ オペレータ入力部
１２ 第１記憶装置
１３ 第２記憶装置
１４ 第３記憶装置
１５ 特徴抽出部
１６ 推論装置
１７ 表示制御装置
１８ 表示制御装置
１９ 表示装置
２０ 関係行列算出部
２１ データ分類装置
２２ 増加・減少傾向判定装置
２３ 関係係数算出装置
２４ 関係係数記憶装置
３０ 関係行列インタフェース
３１ 行列表示装置
３２ 個別関係表示装置
３３ マーカ近似装置
３４ マーカ表示装置
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Interactive interface for medical diagnosis support 11 Operator input part 12 1st memory | storage device 13 2nd memory | storage device 14 3rd memory | storage device 15 Feature extraction part 16 Inference device 17 Display control device 18 Display control device 19 Display device 20 Relational matrix calculation Unit 21 Data classification device 22 Increase / decrease tendency determination device 23 Relation coefficient calculation device 24 Relation coefficient storage device 30 Relation matrix interface 31 Matrix display device 32 Individual relationship display device 33 Marker approximation device 34 Marker display device
Claims (3)
関係行列算出部が、
第１記憶装置に格納されている検査データを読み込むとともに、第２記憶装置に格納されている基準値を読み込み、一定回数以上の検査を受けているクライアントを抽出し、抽出されたクライアントの検査データと、検査値とそれに対応する基準値に基づいて、各検査項目について異常状態とその異常回数を調べ、クライアントと検査データを複数のグループに分類するデータ分類装置と、
データ分類装置で得られたグループを用いて、他の検査項目のグループ内の平均値を計算し、異常回数の増加にともなって、平均値が増加している、もしくは、減少している、かつ、平均値の差がすべて統計的検定法で有意か判定し、条件を満たしている検査項目を抽出する増加・減少傾向判定装置と、
増加・減少傾向判定装置により抽出された検査項目の組について、グループと平均値毎の関係を解析関数で近似し、関係係数を求める関係係数算出装置と、
関係係数算出装置で求めた関係係数を格納する関係係数記憶装置を備え、
関係行列表示インタフェースが、
オペレータ入力部による選択にしたがい、関係係数記憶装置に格納されている関係係数を読み込み、各検査項目を列および行とする表に行列形式で表示する行列表示装置と、
行列表示装置に表示された表中の行と列についてのオペレータ入力部による選択にしたがって、該当する検査項目間の関係を示すグラフを表示する個別関係表示装置と、
オペレータ入力部による複数の検査項目群の選択にしたがって、関係行列から検査項目の異常回数をマーカとして近似するマーカ近似装置と、
マーカ近似装置で近似された異常回数を表示するマーカ表示装置を備えることを特徴とする臨床検査データ解析表示装置。 A first storage device for storing inspection data including at least a client ID, each inspection item and its inspection value, inspection date, and number of inspections, and a reference consisting of a lower limit and an upper limit of a range determined to be normal for each inspection item A second storage device for storing values, a third storage device for storing information on the health level and disease-possible site, and a decision tree representing the relationship between the analysis result of the client test data and the health level from the first storage device A feature extraction unit for extracting a feature amount for creating a feature tree, and a decision tree is obtained based on the feature amount extracted by the feature extraction unit and the health degree and disease-possible part information stored in the third storage device and inference apparatus, a display device for displaying various screens, a display control device having a function of displaying the relationship between the analytical results and the health of the test data of the client on the display device, the operator input reception table It includes an operator input unit that performs control including switching screen display of the display device via the control unit, an interactive for medical diagnosis support for displaying the relationship between the analytical results and the health of the test data of the client in the form of a decision tree An apparatus for analyzing and displaying clinical test data constituted by an interface ; a relation matrix calculation unit; and a relation matrix display interface connected between the display control device and the display device ,
The relation matrix calculation unit
In addition to reading the inspection data stored in the first storage device, the reference value stored in the second storage device is read to extract a client that has undergone a predetermined number of inspections, and the extracted client inspection data And a data classification device that examines the abnormal state and the number of abnormalities for each inspection item based on the inspection value and the corresponding reference value, and classifies the client and the inspection data into a plurality of groups,
Using the group obtained by the data classification device, calculate the average value in the group of other inspection items, and the average value increases or decreases as the number of abnormalities increases, and , An increase / decrease tendency determination device that determines whether all the differences in mean values are significant by a statistical test method, and extracts test items that satisfy the conditions,
For a set of inspection items extracted by the increase / decrease tendency determination device, a relationship coefficient calculation device that approximates the relationship between the group and the average value with an analytical function and obtains a relationship coefficient;
A relation coefficient storage device for storing the relation coefficient obtained by the relation coefficient calculation device;
Relational matrix display interface
In accordance with the selection by the operator input unit, a matrix display device that reads the relation coefficient stored in the relation coefficient storage device and displays each inspection item in a matrix format in a table with columns and rows;
According to the selection by the operator input unit for the rows and columns in the table displayed on the matrix display device, an individual relationship display device that displays a graph showing the relationship between the corresponding inspection items,
According to the selection of a plurality of inspection item groups by the operator input unit, a marker approximation device that approximates the number of abnormalities of inspection items as a marker from a relation matrix;
A clinical test data analysis display device comprising a marker display device for displaying the number of abnormalities approximated by a marker approximation device.
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