JP6021346B2 - 診断支援装置及びその制御方法 - Google Patents

Description

本発明は、診断支援装置に関し、特に、医療診断を支援する情報を提供する診断支援装置に関する。

医療の分野において、医師は、患者を撮影した医用画像をモニタに表示し、モニタに表示された医用画像を読影して、病変部の状態や経時変化を観察する。この種の医用画像を生成する装置としては、例えば、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）装置、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置、超音波装置等が挙げられる。これらの医用画像を用いた診断（画像診断）は、診断対象である医用画像から異常陰影等を発見してその特徴を得る工程と、その陰影が何であるかを鑑別診断する工程に分けることができる。

従来、医師による鑑別診断の支援を目的として、異常陰影の特徴（読影所見）などを入力情報として、その陰影が何であるかを推論して提示する医療診断支援装置の開発が行われている。例えば、胸部Ｘ線ＣＴ像のある陰影が悪性腫瘍である確率と良性腫瘍である確率を算出して、これを提示するような装置が考えられている。通常、このような装置を実際の臨床現場で用いる場合の正しい手順としては、まず医師による鑑別診断が行われ、その後に、医療診断支援装置が出力した推論結果を医師が参考情報として参照する。

ここで、医療診断支援装置が説明なしに参考情報（推論結果）を提示した場合、この参考情報に対する信頼性を医師が判断できないという課題が生じる。そこで、参考情報の導出に用いた情報（推論の根拠）を提示することで、医師が参考情報を信頼するかどうかの判断材料を提供するという試みがなされている。参考情報の判断材料を示すことで、提示した参考情報に対する医師の納得度を高めることができる。その結果として、医師自身の診断の確信度を高めることが期待できる。

例えば、特許文献１には、入力済みの情報（以下、「既入力情報」と称する。）に基づく装置の推論結果に対して、否定的な情報と肯定的な情報を提示する技術が記載されている。この技術では、推論結果の中で最も推論確率（可能性）が大きい診断名（以下、「推定診断名」と称する）に対して情報を提示する。さらに特許文献１には、とりうる診断名の夫々に対する否定的な情報と肯定的な情報を提示する技術が記載されている。この技術では、推定診断名またはとりうる診断名の夫々に対して既入力情報の夫々が否定もしくは肯定する度合いを算出し、否定的な情報と肯定的な情報を提示する。これにより、既入力情報に基づく装置の推論結果の導出に影響した情報の提示を可能としている。

一方、未入力の情報（以下、「未入力情報」と称する。）が多数ある場合には、医療診断支援装置による推論の精度が低くなるという課題が生じる。そこで、推論に必要な未入力情報を装置が選択して、その追加を医師に促すことで、より信頼できる推論結果を得るという試みがなされている。推論結果に大きな影響を与える未入力情報の確認を医師に促すことで、医師自身による診断の確信度を高めるという効果が期待できる。さらに、所見の見落としに起因する診断の誤りを軽減するという効果が期待できる。

例えば、特許文献２には、既入力情報に基づく推論結果と、既入力情報に未入力情報を加えた場合の推論結果から、注目すべき未入力情報を選択して提示する技術が記載されている。この技術では、推論結果に対して未入力情報の夫々が与える影響度を算出し、影響度が大きい未入力情報を提示する。影響度の算出方法として、推定診断名の推論確率の増加量（減少は考慮しない）に着目する方法や、とりうる診断名の夫々の確率の変化量の総和に着目する方法が記載されている。これにより、既入力情報に基づく装置の推論結果に大きな影響を与える未入力情報の提示を可能としている。

特開２０１０−２００８４０号公報 特許第３２２６４００号公報

特許文献１は推定診断名またはとりうる診断名の夫々に対して肯定的な情報、否定的な情報を提示するものであった。また、特許文献２は推定診断名の確率の変化量や診断名の夫々の確率の変化量の総和に着目して未入力情報を提示するものであった。従って、推定診断名以外の、特定の診断名に影響を与える情報が提示されない場合や、特定の診断名に関する情報以外に、多数の診断名に関する情報が提示される場合があった。そのため、医師の想定している診断名と推定診断名が異なる場合に、医師が必要とする情報が提示されない可能性や、必要以上の情報が提示される可能性があるという課題があった。

本発明は、上記の課題に鑑み、医師が必要とする情報を効率的に提示できるようにすることを目的とする。

本発明の一側面によれば、医療診断を支援する情報を提供する診断支援装置であって、前記医療診断の対象に関する医用情報を既入力情報として取得する医用情報取得手段と、ユーザの想定診断名を取得する想定診断名取得手段と、前記既入力情報に基づいて選択した医用情報の夫々に関して、前記想定診断名への影響度を示す第１の影響度を取得する影響度取得手段と、前記第１の影響度に基づいて、前記医用情報の少なくとも一部を支援情報として選択する選択手段と、前記支援情報を提示する提示手段とを有することを特徴とする診断支援装置が提供される。

本発明によれば、ユーザ（医師）の想定している診断名に影響を与える情報を選択して提示するため、ユーザが必要とする情報を効率的に提示することができる。

第１の実施形態に係る医療診断支援装置の機器構成を示す図。 医療診断支援装置の各部をソフトウェアにより実現するコンピュータの基本構成を示す図。 第１の実施形態における全体の処理手順を示すフローチャート。 第１の実施形態における支援情報の例を示す図。 第２の実施形態における支援情報の例を示す図。 第３の実施形態における支援情報の例を示す図。 第１の実施形態における読影所見ととりうる状態の対応関係の例を表す図。

以下、図面を参照して本発明の実施形態について詳細に説明する。なお、本発明は以下の実施形態に限定されるものではなく、本発明の実施に有利な具体例を示すにすぎない。また、以下の実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが本発明の課題解決のために必須のものであるとは限らない。

［第１の実施形態］
以下、予め診断名と関連付けられた情報に基づいて診断を支援する診断支援装置について説明する。第１の実施形態に係る医療診断支援装置は、診断対象である症例に係る既知の医用情報を既入力情報として取得し、当該症例に係る診断支援を行う。

なお、以下では、医療診断支援装置を用いて、胸部Ｘ線ＣＴ画像上における肺の異常陰影に係る複数の読影所見を既入力情報として取得し、該異常陰影に関する診断支援情報を提示する場合を例として説明する。具体的には、既入力情報に基づいて該異常陰影の異常の種類（診断名）に関する推論を行い、その結果に基づいて診断支援情報を提示する。もちろん推論対象はこれに限定されるものではなく、以下に示す診断名や入力可能な読影所見などは、何れも医療診断支援装置の処理の工程を説明するための一例に過ぎない。

図１は、第１の実施形態に係る医療診断支援装置の構成を示す図である。同図に示すように、本実施形態における医療診断支援装置１００は、症例情報入力端末２００に接続されている。

症例情報入力端末２００は、診断対象である症例に関して、肺の異常陰影に関する情報（医用画像や電子カルテの情報など）を不図示のサーバから取得する。そして、ユーザ（医師）が読影可能な形で医用画像をモニタに表示して、ユーザが入力した読影所見を既入力情報として取得する。また、読影の結果としてユーザが入力した診断名を、ユーザによる想定診断名として取得する。本実施形態では、ユーザはモニタに表示された医用画像の読影所見及び診断名を、マウスやキーボードを用いて入力する。なお、この処理は、例えばテンプレート形式の読影所見入力支援方法を用いて、ＧＵＩにより選択できるような機能を症例情報入力端末２００が備えることで実現される。症例情報入力端末２００は、ユーザの要求に従い、肺の異常陰影に関する既入力情報、想定診断名、及びそれに付随するデータ（代表画像など）を、ＬＡＮ等を介して医療診断支援装置１００へと送信する。

医療診断支援装置１００は、以下に説明する構成要素により構成されている。

医用情報取得部１０２は、症例情報入力端末２００から医療診断支援装置１００へ入力された肺の異常陰影に関する既入力情報とそれに付随するデータを取得し、支援情報候補取得部１０６、推論部１０８、及び提示部１１６へと出力する。

想定診断名取得部１０４は、症例情報入力端末２００から医療診断支援装置１００へ入力された肺の異常陰影に関して医師が想定した診断名を想定診断名として取得し、影響度取得部１１２、及び提示部１１６へと出力する。

支援情報候補取得部１０６は、既入力情報に基づいて定まる医用情報の集合を、支援情報候補として少なくとも一つ取得（選択）する。取得した支援情報候補は、推論部１０８、及び影響度取得部１１２へと出力される。

推論部１０８は、診断対象である肺の異常陰影に関する医用情報取得部１０２で取得した既入力情報に基づいて推論を実行し、当該異常陰影が夫々の診断名である確率（既入力情報推論結果）を算出する。また、支援情報候補取得部１０６で取得した支援情報候補の夫々に基づく推論を実行し、その実行結果（支援情報候補推論結果）を取得する。取得した既入力情報推論結果は比較診断名取得部１１０及び提示部１１６へと出力される。また、夫々の支援情報候補推論結果は影響度取得部１１２へと出力される。

比較診断名取得部１１０は、推論部１０８で取得した既入力情報推論結果を用いて、当該異常陰影の推論による診断名（推論診断名）を推定する。そして、取得した推論診断名を比較診断名として取得する。取得した比較診断名は影響度取得部１１２及び提示部１１６へと出力される。

影響度取得部１１２は、夫々の支援情報候補に関して、想定診断名への影響度（第１の影響度）と、比較診断名への影響度（第２の影響度）を夫々取得する。この取得は、推論部１０８で取得した支援情報候補推論結果に基づいて行われる。取得した影響度は選択部１１４へ出力される。

選択部１１４は、影響度取得部１１２で取得した夫々の支援情報候補に関する想定診断名への影響度（第１の影響度）と比較診断名への影響度（第２の影響度）に基づいて、提示すべき支援情報を選択する。選択した支援情報は提示部１１６へ出力される。

提示部１１６は、医用情報取得部１０２で取得した既入力情報と、想定診断名取得部１０４で取得した想定診断名をもとに、提示する情報を生成して表示する。さらに、推論部１０８で取得した既入力情報推論結果と、比較診断名取得部１１０で取得した比較診断名と、選択部１１４で取得した支援情報をもとに、提示する情報を生成して表示する。

なお、図１に示した医療診断支援装置１００の各部の少なくとも一部は独立した装置として実現してもよい。また、夫々が機能を実現するソフトウェアとして実現してもよい。本実施形態では各部はそれぞれソフトウェアにより実現されているものとする。

図２は、図１に示した各部の夫々の機能を、ソフトウェアを実行することで実現するためのコンピュータの基本構成を示す図である。ＣＰＵ１００１は、主として各構成要素の動作を制御する。主メモリ１００２は、ＣＰＵ１００１が実行する制御プログラムを格納したり、ＣＰＵ１００１によるプログラム実行時の作業領域を提供したりする。磁気ディスク１００３は、オペレーティングシステム（ＯＳ）、周辺機器のデバイスドライバ、後述する処理等を行うためのプログラムを含む各種アプリケーションソフト等を格納する。表示メモリ１００４は、提示部１１６が生成する表示用データを一時記憶する。モニタ１００５は、例えばＣＲＴモニタや液晶モニタ等であり、表示メモリ１００４からのデータに基づいて画像やテキストなどの表示を行う。マウス１００６及びキーボード１００７は、ユーザによるポインティング入力及び文字等の入力をそれぞれ行う。上記各構成要素は、共通バス１００８により互いに通信可能に接続されている。

次に、図３のフローチャートを用いて、医療診断支援装置１００が行う全体の処理を説明する。本実施形態では、ＣＰＵ１００１が主メモリ１００２に格納されている各部の機能を実現するプログラムを実行することにより実現される。

なお、以下の説明では、読影所見の各項目をIj（j=1〜n）で表し、n種類の読影所見I1〜Inを取り扱うものとする。そして、Ijが取りうる状態（離散値）をSjkと表記する。kの範囲はIjにより様々な値となる。本実施形態では、例として、図７に示されるような読影所見が入力可能であり、さらに、夫々の読影所見は同図に示されるような状態をとることが可能であるものとする。

例えば、I1の「形状」は、異常陰影の形状を表しており、S11「球形」、S12「分葉状」、S13「不整形」の３状態をとる。I2の「切れ込み」は、異常陰影における切れ込みの程度を表している。また、Inの「巻（血管）」は、異常陰影における血管の巻き込みの有無を表している。

また、以下の説明では、Ijの集合をNと表記し、Sjkの集合をEと表記する。ただし、ある一つの読影所見Ijの状態Sjkは、一つのEの中には複数が同時に存在しないものとする。例えば、I1がS11、S12、S13を、I2がS21、S22、S23、S24をとる場合、E = {S11, S21}はとりうるが、E =｛S11, S12｝はとることができない。これは一つの読影所見は一つの状態のみをとるためである。

ここで、既入力情報の読影所見の集合をNf、Nfの状態の集合をEfと表記する。さらに、Efの部分集合をEfl（l = 1, 2, …）と表記する。このEflは支援情報候補に相当する。また、以下の説明では、診断名を、記号Dを用いて表記する。本実施形態では、診断名として、原発性肺癌、癌の肺転移、その他の３値をとるものとし、それぞれD1、D2、D3と表記する。ここで、何も情報が与えられていない場合の診断名Dr(r = 1, 2, 3)の推論確率を、P(Dr)と表記する（事前確率とも称される）。また、入力情報としてEが与えられた場合の診断名Drの推論確率を、P(Dr|E)と表記する（事後確率とも称される）。さらに本実施形態では、比較診断名として最も可能性が高い診断名（推定診断名）を用いることとし、想定診断名をDdct、推定診断名をDinfと表記する。Ddct、Dinfは、D1、D2、D3のいずれかをとる。

また、支援情報候補Eflの想定診断名Ddctへの影響度をIR(Ddct|Efl)、推定診断名Dinfへの影響度をIR(Dinf|Efl)と表記する。

Ｓ３０００において、医療診断支援装置１００は、医用情報取得部１０２の処理として、医療診断支援装置１００へ入力された肺の異常陰影に関する既入力情報とそれに付随するデータを取得する。例えば、このＳ３０００で医療診断支援装置１００が取得した読影所見の情報が、I1「形状」：S11「球形」、I3「放射状」：S33「弱」、…、In「巻（血管）」：Sn3「無」、であったとする。この場合、既入力情報の読影所見の集合Nfは、Nf = {I1, I3, ... , In}となり、Nfの状態の集合Efは、Ef = {S11, S33, ... , Sn3}となる。

Ｓ３０１０において、医用情報取得部１０２は、医療診断支援装置１００へ入力された肺の異常陰影に関して医師が想定した診断名を想定診断名として取得する。例えば、このＳ３０１０で医療診断支援装置１００が取得した診断名がD3「その他」であった場合、想定診断名Ddctは、Ddct = D3となる。また、医療診断支援装置１００が取得する医師からの入力が、「可能性がある」、「疑う」、「強く疑う」のように、夫々の診断名に対する医師の確信度を表す情報である場合には、もっとも確信度が高い診断名を想定診断名として選択する。

Ｓ３０２０において、支援情報候補取得部１０６は、既入力情報に基づいて定まる医用情報の集合を、支援情報候補として少なくとも一つ取得する。本実施形態では、所定のルールに基づいて選択した既入力情報の部分集合（すなわち、Efl）を支援情報候補とする。例えば、既入力情報Efの要素が１０個である時、Eflに含まれる要素を１個に限定するというルールを用いる場合は、１０個の支援情報候補が取得される。また、含まれる要素を１個あるいは２個に限定するというルールを用いる場合は、上述の１０個に、１０個の中から２個を組み合わせる４５通りの集合を追加した５５個の支援情報候補が取得される。

Ｓ３０３０において、推論部１０８は、Ｓ３０００で取得した肺の異常陰影に関する既入力情報（すなわち、Ef）に基づいて、該異常陰影が夫々の診断名である確率（既入力情報推論結果）を推論する。また、Ｓ３０２０で取得した夫々の支援情報候補（本実施形態では、Efl）のみに基づいて、該異常陰影が夫々の診断名である確率（支援情報候補推論結果）を推論する。

このときの推論手法としては、ベイジアンネットワーク、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、など既存の様々な推論手法が利用できる。本実施形態では、推論手法としてベイジアンネットワークを用いる。ベイジアンネットワークは条件付確率を用いた推論モデルであり、既入力情報が入力された場合の各診断名の推論確率（すなわち、事後確率）の取得が可能である。本実施形態では異常陰影の種別D1、D2、およびD3のそれぞれの確率が取得される。

Ｓ３０４０において、比較診断名取得部１１０は、Ｓ３０３０で取得した既入力情報推論結果を用いて比較診断名を決定する。本実施形態では、異常陰影の種別D1、D2、およびD3の夫々の確率のうち、最も確率が高いもの（推定診断名）を比較診断名として用いる。例えば、D1 = 25.2%、D2 = 42.5%、D3 = 32.3%の場合、比較診断名（推定診断名）Dinfは、Dinf = D2となる。

Ｓ３０５０において、影響度取得部１１２は、夫々の支援情報候補の想定診断名への影響度（第１の影響度）と、比較診断名への影響度（第２の影響度）を夫々取得する。本実施形態では、支援情報候補Eflの想定診断名Ddctへの影響度IR(Ddct|Efl)、および、比較診断名（推定診断名）Dinfへの影響度IR(Dinf|Efl)の夫々を、次式によって算出する。

すなわち、支援情報候補Eflを用いて診断名を推論した場合の事後確率と、診断名の事前確率との差を影響度とする。この時、影響度が正の場合は、支援情報候補Eflがあったために確率が上昇したと考えられる。また、負の場合は、支援情報候補Eflがあったために確率が下降したと考えられる。本実施形態では、影響度が正の場合を肯定的と称し、負の場合を否定的と称する。なお、夫々の診断名に対して、想定可能なあらゆる支援情報候補の影響度を式（１）に基づいて事前に算出した対応表を保持しておいて、このＳ３０５０の処理においては対応表から影響度を取得するようにしてもよい。

Ｓ３０６０において、選択部１１４は、Ｓ３０５０で取得した夫々の支援情報候補の想定診断名への影響度（第１の影響度）と比較診断名への影響度（第２の影響度）に基づいて、提示すべき支援情報を選択する。例えば、想定診断名に否定的な支援情報候補のみを支援情報として選択する。あるいは、前記想定診断名および前記比較診断名のいずれか一方に肯定的で、かつ、他方の診断名に否定的な支援情報候補を選択する。もちろん、他の方法であってもよい。本実施形態では、想定診断名への影響度IR(Ddct|Efl)が負であり、かつ、比較診断名への影響度IR(Dinf|Efl)が正である支援情報候補Eflから情報を選択する。なおかつ、そのような支援情報候補の中で、最もIR(Dinf|El)が大きい支援情報候補を、提示すべき支援情報として選択する。すなわち、比較診断名に肯定的であり、かつ、想定診断名に否定的である支援情報候補のうち、最も比較診断名を肯定する度合いの大きい支援情報候補を選択する。

Ｓ３０７０において、提示部１１６は、以下の情報をモニタ１００５に表示する。
・Ｓ３０００で得た肺の異常陰影に関する情報（既入力情報や代表画像）。
・Ｓ３０１０で得た想定診断名。
・Ｓ３０３０で取得した既入力情報推論結果。
・Ｓ３０４０で得た比較診断名。
・Ｓ３０６０で得た支援情報。

図４は、本実施形態においてモニタ１００５に表示される提示情報の一例を示す。提示情報４００は、肺の異常陰影の代表画像４０００、Ｓ３０００で取得した肺の異常陰影の既入力情報４０１０、及び、Ｓ３０１０で取得した想定診断名４０２０を含んでいる。また、提示情報４００は、Ｓ３０３０で取得した既入力情報推論結果４０３０とＳ３０４０で取得した比較診断名（推定診断名）４０４０とを含んでいる。図に示される例では、既入力情報推論結果４０３０として、既入力情報推論結果における原発性肺癌の推論確率４０３１、癌の肺転移の推論確率４０３２、及びその他の推論確率４０３３が、円グラフによって表示される。また、提示情報４００は、４０６０で取得した支援情報４０５０を含んでいる。

なお、想定診断名と比較診断名が同一である場合は、支援情報として、一致した診断名に肯定的な情報のみを選択して提示してもよい。あるいは、肯定的な情報と否定的な情報を夫々表示してもよい。その場合、肯定的な情報と否定的な情報をそれぞれ異なる表示形態で表示するように表示制御が行われるとよい。さらには、支援情報を表示しなくてもよい。

本実施形態によれば、医師は、診断支援装置の提示する推論結果（比較診断名）と共に、医師自身が想定した診断名（想定診断名）に対して否定的な情報で、かつ、推定診断名に対して肯定的な情報を支援情報として参照できる。従って、特に、想定診断名と比較診断名が異なる場合に、医師の最終的な判断に必要な、診断支援装置がどうしてそのような推定をしたかという情報を効率的に確認することができる。

（第１の実施形態の変形例１）
上記実施形態では、Ｓ３０４０において、最も推論確率の高い診断名（推定診断名）を比較診断名として取得していたが、他の方法で比較診断名を取得してもよい。例えば、想定診断名の重要度より大きな重要度を持つ診断名を比較診断名として取得してもよい。この場合、それぞれの診断名Drにはあらかじめ所定の重要度Qrが定義されているものとする。そして、Ｓ３０４０の処理において、想定診断名の重要度Qdocよりも重要度の高い（すなわち、Qdoc＜Qrを満たす）診断名が比較診断名として取得される。例えば、上述の例で、Q1=0.9，Q2=0.5，Q3=0.1であって想定診断名としてD2「癌の肺転移」を取得した場合には、比較診断名としてD1「原発性肺癌」が取得される。なお、想定診断名より大きな重要度を持つ診断名が複数存在している場合には、その中で最も推論確率が大きい診断名を比較診断名として取得するのが望ましい。あるいは、推論結果のうち可能性が高い（推論確率が所定の閾値よりも大きい）診断名全てを比較診断名として取得してもよい。あるいは、最も重要度の高い診断名を比較診断名として取得してもよい。

これにより、医師の想定診断名よりも重要度の高い診断名に肯定的で、医師の想定診断名に否定的な既入力情報が提示される。この情報を参照することで、医師は重要度の高い診断名の可能性を考慮した診断を行うことができる。

（第１の実施形態の変形例２）
上記実施形態では、Ｓ３０６０において、一つの支援情報候補のみを支援情報として選択していたが、複数の支援情報候補を支援情報として選択してもよい。例えば、条件を満たすもののうち、影響度の値が予め定めた閾値以上である全ての支援情報候補を、支援情報として選択してもよい。また、条件を満たす全ての支援情報候補を支援情報として選択してもよい。これによると、影響の大きな支援情報を漏れなくユーザに示すことができる。

（第１の実施形態の変形例３）
上記実施形態では、Ｓ３０００において、医療診断支援装置１００が表示した医用画像を医師が読影して、その読影所見を入力情報として取得していたが、入力情報の種類や入力情報の取得方法はこれに限定されるものではない。例えば、被検査者に関する過去の読影レポートやカルテ、医用画像に対する画像解析結果を処理の対象入力情報（既入力情報／未入力情報）とすることができる。さらに、診断支援処理に利用できる他の情報等を含む医用検査データの情報もまた対象入力情報とすることができる。

［第２の実施形態］
本実施形態に係る医療診断支援装置は、既入力情報以外の入力可能な医用情報（未入力情報）を支援情報候補とし、選択、提示を行う。

なお、本施形態に係る医療診断支援装置の構成は第１の実施形態における図１と同様である。ただし、支援情報候補取得部１０６が取得する支援情報候補が、既入力情報以外の未入力情報から選択される点が、第１の実施形態と異なっている。また、推論部１０８で取得する支援情報候補推論結果を、既入力情報と支援情報候補に基づいて取得する点が、第１の実施形態と異なっている。また、影響度取得部１１２が行う影響度取得の処理が、推論部１０８で取得した既入力情報推論結果と支援情報候補推論結果に基づいて行われる点が、第１の実施形態と異なっている。

なお、ソフトウェアの実行によって医療診断支援装置１００を実現するコンピュータの基本構成は、第１の実施形態における図２と同様である。また、医療診断支援装置１００が行う全体の処理を説明するフローチャートは図３と同様である。ただし、Ｓ３０２０、Ｓ３０３０、Ｓ３０５０、及び、Ｓ３０６０が行う処理の一部が、第１の実施形態とは異なっている。以下、図３のフローチャートを参照して、本実施形態に係る医療診断支援装置１００が行う全体の処理について、第１の実施形態との相違部分についてのみ説明する。

以下では、既入力情報Nf以外の読影所見の集合を¬Nf、¬Nfの中の組み合わせ可能な状態を要素とする集合をEvm（m = 1, 2, …）と表記する。このEvmは本実施形態における支援情報候補に相当する。また、支援情報候補Evmの想定診断名Ddctへの影響度をIR(Ddct|Evm)、推定診断名Dinfへの影響度をIR(Dinf|Evm)と表記する。

Ｓ３０００、Ｓ３０１０の各処理は、第１の実施形態における各処理と同様である。

Ｓ３０２０において、支援情報候補取得部１０６は、既入力情報に基づいて定まる医用情報の集合を、支援情報候補として少なくとも一つ取得する。本実施形態では、第１の実施形態における処理とは異なり、既入力情報以外の医用情報である未入力情報から生成される集合（すなわち、Evm）を支援情報候補として取得する。例えば、¬Nf = {I2, I6, I8}であって、I2がS21, S22, S23, S24をとり、I6がS61, S62をとり、I8がS81, S82, S83をとる場合を考える。仮に、Evmに含まれる要素を１個と限定すれば、４＋２＋３＝９個の支援情報候補が取得される。また、含まれる要素を１個あるいは２個と限定すれば、組み合わせ可能な状態として９＋４×２＋４×３＋２×３＝３５個の支援情報候補が取得される。

Ｓ３０３０において、推論部１０８は、第１の実施形態のＳ３０３０と同様の処理を行い、既入力情報に基づいて既入力情報推論結果を取得する。さらに、第１の実施形態における処理とは異なり、支援情報候補推論結果として、既入力情報と支援情報候補（本実施形態では、Evm）を組として、当該異常陰影が夫々の診断名である確率を推論する。なお、この推論は、第１の実施形態と同様の推論処理により実施できる。

Ｓ３０４０は、第１の実施形態における処理と同様である。すなわち、比較診断名として、推定診断名を用いる。

Ｓ３０５０において、影響度取得部１１２は、夫々の支援情報候補の想定診断名への影響度（第１の影響度）と、比較診断名への影響度（第２の影響度）を夫々取得する。本実施形態では、第１の実施形態における処理とは異なり、支援情報候補Evmの想定診断名Ddctへの影響度IR(Ddct|Evm)と、推定診断名Dinfへの影響度IR(Dinf|Evm)を次式によって算出する。

すなわち、既入力情報に支援情報候補Evmを追加した場合に、対象となる診断名の推論確率を変動させる度合いをもって、Evmの影響度とする。つまり、影響度が正の場合はEvmが加わることによって推論確率が上昇し、負の場合は下降したと考えられる。本実施形態でも第１の実施形態と同様に、この影響度が正の場合を肯定的と称し、負の場合を否定的と称する。

Ｓ３０６０において、選択部１１４は、Ｓ３０５０で取得した夫々の支援情報候補の想定診断名への影響度と比較診断名への影響度に基づいて、提示すべき支援情報を選択する。例えば、想定診断名に肯定的な支援情報候補のみを支援情報として選択する。あるいは、想定診断名および比較診断名のいずれか一方に肯定的で、かつ、他方の診断名に否定的な支援情報候補を選択する。もちろん、他の方法であってもよい。本実施形態では、想定診断名への影響度IR(Ddct|Evm)が正であり、かつ、比較診断名への影響度IR(Dinf|Evm)が負である支援情報候補Evmから情報を選択する。なおかつ、最もIR(Ddct|Evm)が大きい支援情報候補を、提示すべき支援情報として選択する。すなわち、想定診断名に肯定的であり、かつ、比較診断名に否定的である支援情報候補のうち、最も想定診断名を肯定する度合いの大きい支援情報候補を選択する。

Ｓ３０７０は、第１の実施形態における処理と同様である。

図５は、本実施形態においてモニタ１００５に表示される提示情報の一例を示す。図に示される例では、図４の例に加え、支援情報４０５０を加えた場合の支援情報候補推論結果５０６０を含んでいる。図に示される例では、支援情報候補推論結果５０６０は、既入力情報推論結果における原発性肺癌の推論確率５０６１、癌の肺転移の推論確率５０６２、及びその他の推論確率５０６３の円グラフ表示と、支援情報が入力された場合の診断名５０６５を含んでいる。

本実施形態によれば、医師は、診断支援装置の提示する推論結果（比較診断名）と共に、医師自身が想定した診断名（想定診断名）に対して肯定的な情報で、かつ、比較診断名に対して否定的な情報を支援情報として参照できる。すなわち、値が入力された場合に、推論結果が比較診断名から遠ざかって想定診断名に近づくような情報を参照できる。従って、画像中に提示された支援情報があるかどうかを確認することにより、医師の想定した診断名が正しいかという判断を効率的に行うことができる。

（第２の実施形態の変形例１）
上記第２の実施形態では、Ｓ３０６０において、想定診断名への影響度が正であり、かつ、比較診断名への影響度が負である支援情報候補のうち、最も想定診断名への影響度が大きい支援情報候補を、提示すべき支援情報として選択していた。しかし、選択条件は他の方法であってもよい。例えば、支援情報を入力した場合の支援情報候補推論結果（第２の推論結果）から取得した診断名（第２の比較診断名）と想定診断名とが一致するような支援情報のみ選択するものであってもよい。すなわち、支援情報を入力することによって、推定診断名が想定診断名に変化するものを選択してもよい。この場合は、推定診断名が想定診断名に変化するので、支援情報を確認することにより、医師の想定した診断名が正しいかという判断を更に効率的に行うことができる。

（第２の実施形態のその他の変形例）
第１の実施形態で説明した変形例は第２の実施形態においても適用可能である。

［第３の実施形態］
本実施形態に係る医療診断支援装置は、未入力情報を支援情報候補とし、未入力情報を入力した場合の推論結果の推移について提示を行う。

なお、本施形態に係る医療診断支援装置の構成は第２の実施形態における図１と同様である。また、ソフトウェアの実行によって医療診断支援装置１００を実現するコンピュータの基本構成は、第２の実施形態における図２と同様である。また、医療診断支援装置１００が行う全体の処理を説明するフローチャートは図３と同様である。ただし、Ｓ３０２０、Ｓ３０６０、及び、Ｓ３０７０が行う処理の一部が、第２の実施形態とは異なっている。以下、図３のフローチャートを参照して、本実施形態に係る医療診断支援装置１００が行う全体の処理について、第２の実施形態との相違部分についてのみ説明する。

Ｓ３０００及びＳ３０１０の処理は、第２の実施形態における処理と同様である。

Ｓ３０２０において、支援情報候補取得部１０６は、既入力に基づいて定まる医用情報の集合を、支援情報候補として少なくとも一つ取得する。本実施形態では、第２の実施形態における処理とは異なり、未入力情報（すなわち¬Nf）から生成されうる全ての集合を支援情報候補として取得する。例えば、¬Nf = {I2, I6, I8}であって、I2がS21, S22, S23, S24をとり、I6がS61, S62をとり、I8がS81, S82, S83をとる場合を考える。この場合、生成されうる集合として、９＋｛４×２＋４×３＋２×３｝＋４×２×３＝５９個の支援情報候補が取得される。

Ｓ３０３０乃至Ｓ３０５０の各処理は、第２の実施形態における各処理と同様である。

Ｓ３０６０において、選択部１１４は、Ｓ３０５０で取得した夫々の支援情報候補の想定診断名への影響度と比較診断名への影響度に基づいて、提示すべき支援情報を選択する。例えば、比較診断名に肯定的な支援情報候補のみを支援情報として選択する。あるいは、想定診断名および比較診断名のいずれか一方に肯定的で、かつ、他方の診断名に否定的な支援情報候補を選択する。もちろん、他の方法であってもよい。本実施形態では、想定診断名への影響度IR(Ddct|Evm)が正であり、かつ、比較診断名への影響度IR(Dinf|Evm)が負である支援情報候補Evmから情報を選択する。なおかつ、最もIR(Ddct|Evm)が大きい支援情報候補を、提示すべき支援情報（最大肯定情報）として選択する。さらに、想定診断名への影響度IR(Ddct|Evm)が負であり、かつ、比較診断名への影響度IR(Dinf|Evm)が正である支援情報候補Evmから情報を選択する。なおかつ、最もIR(Ddct|Evm)が小さい支援情報候補を、提示すべき支援情報（最大否定情報）として選択する。すなわち、想定診断名に肯定的であり、かつ、比較診断名に否定的である支援情報候補のうち、最も想定診断名を肯定する度合いの大きい支援情報候補を選択する。さらに、想定診断名に否定的であり、かつ、比較診断名に肯定的である支援情報候補のうち、最も想定診断名を否定する度合いの大きい支援情報候補を選択する。

Ｓ３０７０において、提示部１１６は、第２の実施形態における処理に加え、Ｓ３０６０で選択した最大肯定情報、及び、最大否定情報を入力した場合の推論結果の推移について提示を行う。

図６は、本実施形態においてモニタ１００５に表示される提示情報の一例を示す。図に示される例では、図５の例に加え、最大肯定情報、及び、最大否定情報を加えた場合の支援情報候補推論結果推移６０７０を含んでいる。図に示される例では、支援情報候補推論結果推移６０７０は、既入力情報推論結果におけるその他の推論確率マーカー６０７１を含んでいる。さらに、最大肯定情報を入力した場合のその他の推論確率マーカー６０７２、及び、最大否定情報を入力した場合のその他の推論確率マーカー６０７３を含んでいる。加えて、最大肯定情報を入力した場合のその他の推論確率６０７５、及び、最大否定情報を入力した場合のその他の推論確率６０７６を含んでいる。

本実施形態によれば、医師は、診断支援の提示する推論結果（比較診断名）と共に、考えうる全ての未入力情報を考慮した場合に、医師自身が想定した診断名（想定診断名）の推論確率がどれくらい変動するかを支援情報として参照できる。換言すると、現在の推論結果がどれくらい安定しているかという情報を参照できる。従って、既入力情報による推論結果が正しいかという判断を効率的に行うことができる。

（第３の実施形態の変形例１）
上記第３の実施形態では、Ｓ３０２０において、未入力情報（すなわち¬Nf）から生成されうる全ての集合を支援情報候補として取得していた。しかし、必ずしも生成されうる全ての集合を支援情報候補としなくてもよい。例えば、支援情報候補に含まれる要素数を制限してもよい。この場合、例えば要素数を５と限定すると、既入力情報に最大５つ情報を加えた場合の推論結果の変動を考慮することができる。また、支援情報候補に含まれる要素数を段階的に増やしてもよい。この場合、まず、支援情報候補に含まれる要素を１とし、支援情報候補を取得する。次いで、Ｓ３０３０乃至Ｓ３０６０の処理を行い、最大肯定情報と、最大否定情報を取得する。そして、Ｓ３０２０に戻り、最大肯定情報に選択されていない未入力情報の夫々の要素を加えた最大肯定支援情報候補を取得する。同様に、最大否定情報に選択されていない未入力情報の夫々の要素を加えた最大否定情報候補を取得する。そして、Ｓ３０３０乃至Ｓ３０６０の処理を繰り返す。この繰り返しを、Ｓ３０２０で選択されていない未入力情報ができるまで行う。この処理により、計算コストを抑えつつ、全組み合わせを考慮した場合の推論結果の変動に近い変動を考慮することができる。

（第３の実施形態の変形例２）
上記実施形態では、Ｓ３０７０において、Ｓ３０６０で選択した最大肯定情報、及び、最大否定情報を入力した場合の推論結果の推移について提示を行っていた。しかし、必ずしも提示を行わなくてもよい。例えば、最大肯定情報を入力した場合の推論結果と、最大否定情報を入力した場合の推論結果の差が閾値より小さい場合は『安定である』旨の表示を行ってもよい。さらに、このような場合はＳ３０６０において、最大肯定情報と最大否定情報の選択を行わなくてもよい。

（第３の実施形態のその他の変形例）
第１、第２の実施形態で説明した変形例は第３の実施形態においても適用可能である。

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

Claims (23)

1. 予め診断名と関連付けられた情報に基づいて診断を支援する診断支援装置であって、
   ユーザにより操作される操作部から入力された診断名を取得する取得手段と、
   前記操作部から入力された診断名に対して否定的な情報を、前記情報に基づいて提供する提供手段と、
   を備えることを特徴とする診断支援装置。
2. 前記取得手段は、前記操作部から入力された情報をさらに取得し、
   前記提供手段は、
   前記操作部から入力された情報に基づき推論結果として診断名を得る推論手段を含み、
   前記操作部から入力された診断名と同一の前記推論結果に対して否定的な情報を提供する
   ことを特徴とする請求項１に記載の診断支援装置。
3. 前記推論手段は、複数の推論結果を得て、
   前記複数の推論結果のうち前記操作部から入力された診断名と同一の推論結果に対して否定的であり且つ該診断名と異なる推論結果に対して肯定的な情報を前記操作部から入力された情報の中から選択する選択手段を更に備え、
   前記提供手段は、前記選択手段により選択された前記情報を提供する
   ことを特徴とする請求項２に記載の診断支援装置。
4. 前記推論手段は、複数の推論結果を得て、
   前記複数の推論結果のうち前記操作部から入力された診断名と同一の推論結果に対して否定的であり且つ該診断名と異なる推論結果に対して肯定的な情報を、入力可能な情報のうち前記推論に用いなかった情報から選択する選択手段を更に備え、
   前記提供手段は、前記選択手段により選択された情報を提供する
   ことを特徴とする請求項２に記載の診断支援装置。
5. 前記診断名と異なる推論結果は、前記診断名と同一の推論結果よりも重要度の高い診断名と同一の推論結果であることを特徴とする請求項３又は４に記載の診断支援装置。
6. 入力可能な情報のうちの少なくとも複数の情報と、ユーザにより操作される操作部から入力された診断名を取得する取得手段と、
   前記複数の情報に基づき複数の推論結果を得る推論手段と、
   前記推論手段での前記診断名と同一の推論結果及び前記診断名と異なる推論結果に対して、どちらか一方に肯定的で且つ他方に否定的な情報を前記入力可能な情報の中から選択する選択手段と、
   前記選択手段により選択された情報を提供する提供手段と、
   を備えることを特徴とする診断支援装置。
7. 前記選択手段は、前記推論手段での前記診断名と同一の推論結果及び前記診断名と異なる推論結果に対して、どちらか一方に肯定的で且つ他方に否定的な情報を、前記入力可能な情報のうち前記推論に用いた情報から選択し、
   前記提供手段は、前記選択手段により選択された情報を提供することを特徴とする請求項６に記載の診断支援装置。
8. 前記選択手段は、前記推論手段での前記診断名と同一の推論結果及び前記診断名と異なる推論結果に対して、どちらか一方に肯定的で且つ他方に否定的な情報を、前記入力可能な情報のうち前記推論に用いなかった情報から選択し、
   前記提供手段は、前記選択手段により選択された情報を提供することを特徴とする請求項６に記載の診断支援装置。
9. 前記診断名と異なる推論結果は、前記操作部から入力された診断名と同一の推論結果よりも重要度の高い診断名と同一の推論結果であることを特徴とする請求項７又は８に記載の診断支援装置。
10. 前記提供手段で提供された診断名を肯定する情報と否定する情報とを異なる表示形態で表示手段に表示する表示制御手段を更に備えることを特徴とする請求項６乃至請求項９のいずれか１項に記載の診断支援装置。
11. 予め診断名と関連付けられた情報に基づいて診断を支援する診断支援装置の制御方法であって、
    取得手段が、ユーザにより操作される操作部から入力された診断名を取得する取得ステップと、
    提供手段が、前記操作部から入力された診断名に対して否定的な情報を、前記情報に基づいて提供する提供ステップと、
    を有することを特徴とする診断支援装置の制御方法。
12. 診断支援装置の制御方法であって、
    取得手段が、入力可能な情報のうちの少なくとも複数の情報と、ユーザにより操作される操作部から入力された診断名を取得する取得ステップと、
    推論手段が、前記複数の情報に基づき複数の推論結果を得る推論ステップと、
    選択手段が、前記推論ステップでの前記診断名と同一の推論結果及び前記診断名と異なる推論結果に対して、どちらか一方に肯定的で且つ他方に否定的な情報を前記入力可能な情報の中から選択する選択ステップと、
    提供手段が、前記選択ステップにおいて選択された情報を提供する提供ステップと、
    を有することを特徴とする診断支援装置の制御方法。
13. コンピュータを、請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の診断支援装置が有する各手段として機能させるためのプログラム。
14. 操作部を介してユーザにより入力された診断名を取得する第１取得手段と、
    複数の情報に基づく推論結果から診断名を取得する第２取得手段と、
    前記ユーザにより入力された診断名および前記推論結果から取得された診断名のどちらか一方に肯定的で且つ他方に否定的な情報を前記複数の情報から選択する選択手段と、
    前記選択手段により選択された情報を表示手段に表示させる表示制御手段と、
    を備えることを特徴とする診断支援装置。
15. 操作部を介してユーザにより入力された診断名を取得する第１取得手段と、
    複数の情報に基づく推論結果から診断名を取得する第２取得手段と、
    前記ユーザにより入力された診断名および前記推論結果から取得された診断名のどちらか一方に肯定的で且つ他方に否定的な情報を前記複数の情報以外の情報から選択する選択手段と、
    前記選択手段により選択された情報を表示手段に表示させる表示制御手段と、
    を備えることを特徴とする診断支援装置。
16. 前記選択手段は、前記ユーザにより入力された診断名に否定的で且つ前記推論結果から取得された診断名に肯定的な情報を選択することを特徴とする請求項１４または請求項１５に記載の診断支援装置。
17. 前記選択手段は、前記ユーザにより入力された診断名に肯定的で且つ前記推論結果から取得された診断名に否定的な情報を選択することを特徴とする請求項１４または請求項１５に記載の診断支援装置。
18. 前記情報は所見の情報を含むことを特徴とする請求項１４乃至請求項１７の何れか１項に記載の診断支援装置。
19. 前記表示制御手段は、前記ユーザにより入力された診断名、前記推論結果から取得された診断名、および前記選択手段により選択された情報を前記表示手段に表示させることを特徴とする請求項１４乃至請求項１８の何れか１項に記載の診断支援装置。
20. 操作部を介してユーザにより入力された診断名を取得する取得手段と、
    前記操作部から入力された診断名に対して否定的な情報を選択する選択手段と、
    前記選択された情報を表示手段に表示させる表示制御手段と、
    を備えることを特徴とする診断支援装置。
21. 複数の情報に基づいて推論結果を得る推論手段を更に備え、
    前記選択手段は、前記複数の情報から前記操作部から入力された診断名に対して否定的な情報を選択することを特徴とする請求項２０に記載の診断支援装置。
22. 複数の情報に基づいて推論結果を得る推論手段を更に備え、
    前記選択手段は、前記複数の情報以外の情報から前記操作部から入力された診断名に対して否定的な情報を選択することを特徴とする請求項２０に記載の診断支援装置。
23. 前記表示制御手段は、前記表示手段に前記操作部から入力された診断名を更に表示させることを特徴とする請求項２０乃至請求項２１の何れか１項に記載の診断支援装置。

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