JP6157963B2 - 医療情報提供装置、及び、医療情報通信システム - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、医療情報提供装置、及び、医療情報通信システムに関する。

医療施設では、超音波診断装置、Ｘ線診断装置、Ｘ線ＣＴ装置(X-ray Computed Tomography Apparatus)やＭＲＩ装置(Magnetic Resonance Imaging Apparatus:磁気共鳴イメージング装置)などの画像診断装置によって多数の医用画像データが生成される。医療施設では、このように生成された医用画像データの保管と流通を円滑化するため、医用画像データを画像サーバに保管し、必要に応じネットワーク経由で表示端末に配信して観察するシステムが導入されている。
このような通信システムは、画像保管通信システム(ＰＡＣＳ:Picture Archiving and Communication Systems)と称されることもある。

各画像診断装置には、検査条件設定プログラムがインストールされる。また、Ｘ線ＣＴ装置、ＭＲＩ装置などの画像診断装置とは別の場所において、画像診断装置で生成された医用画像データに画像処理を施す画像処理プログラムが画像処理サーバやワークステーションなどにインストールされることがある。本明細書では、上記検査条件設定プログラムと、上記画像処理プログラムとを合わせて臨床アプリケーション(clinical application)と称する。

また、上記検査条件は、Ｘ線ＣＴ装置などの画像診断装置によって被検体の検査をすることで医用画像データを生成する場合に、（照射量、チルト角度などの複数のパラメータの条件が含まれる）一連の条件のセットの意味で用いる。
また、上記検査とは、画像診断装置によって被検体の医用画像データを生成する一連の動作の意味で用いる。
また、画像処理条件は、特に断りのない限り、画像診断装置によって生成された医用画像データに対して、（画像診断装置以外の場所で）上記画像処理プログラムによって施される画像処理の条件の意味で用いる。

特許文献１では、病名の予測結果と、過去の検査履歴とに基づいて、依頼医が適切な検査をするための検査情報管理装置が記載されている。

特開２００８−９５８９号公報

正確な診断及び患者に対する利便性などの諸般の要素を考慮すれば、検査条件及び画像処理条件は、できる限り適切に設定されることが望ましい。このため、検査条件及び画像処理条件を従来よりも更に適切に設定する新技術が要望されていた。

一実施形態では、医療情報提供装置は、履歴情報記憶部と、評価情報生成部とを有する。
履歴情報記憶部は、被検体の医用画像データを生成するために複数のパラメータが含まれる検査条件に従って画像診断装置により実行された検査の検査条件と、上記医用画像データに対する画像処理の画像処理条件とが含まれる履歴情報を記憶する。
評価情報生成部は、画像診断装置によって被検体を検査する場合の検索条件を取得し、検索条件に関連する検査条件及び画像処理条件の評価情報を履歴情報に応じて生成する。

一実施形態では、医療情報通信システムは、画像診断装置と、画像処理装置と、上記の医療情報提供装置と、表示端末とを有する。
画像診断装置は、複数のパラメータが含まれる検査条件に従って検査を実行することで被検体の医用画像データを生成する。
画像処理装置は、画像診断装置により生成された医用画像データに対して、画像処理条件に従って画像処理を施す。
医療情報提供装置は、上記検査の検査条件及び画像処理条件が含まれる履歴情報を記憶し、画像診断装置によって上記検査を実行する場合の検索条件を取得し、検索条件に関連する検査条件及び画像処理条件の評価情報を履歴情報に応じて生成及び出力する。
表示端末は、医療情報提供装置により生成された評価情報を取得して表示する。

第１の実施形態の医療情報通信システムの概略構成の一例を示すブロック図。 履歴情報、装置スケジュール、アプリスケジュール、及び、これらにより算出される作業完了時刻の演算結果の一例を示す模式図。 評価情報としての時間効率の概念と、評価情報の表示態様の一例とを示す模式図。 第１の実施形態の医療情報通信システムの動作の一例を示すフローチャート。 第２の実施形態の医療情報通信システムの概略構成の一例を示すブロック図。 第２の実施形態における履歴情報の表示の一例を示す表。 第２の実施形態において、施設区分として「クリニック」を指定して絞り込み検索をした場合に表示される履歴情報の一例を示す表。 第２の実施形態において、施設区分として「大学病院」を指定して絞り込み検索をした場合に表示される履歴情報の一例を示す表。 第２の実施形態において、評価情報としての実績点数の算出方法及び表示態様の一例を示す表。 第２の実施形態の医療情報通信システムの動作の一例を示すフローチャート。 第３の実施形態の医療情報通信システムの概略構成の一例を示すブロック図。 第３の実施形態において履歴情報に付帯表示される線量効率の概念と、表示態様の一例を示す模式図。 第３の実施形態の医療情報通信システムの動作の一例を示すフローチャート。 第４の実施形態の医療情報通信システムの概略構成の一例を示すブロック図。 第４の実施形態において履歴情報に付帯表示されるトレンド情報の概念と、表示態様の一例を示す模式図。 第４の実施形態の医療情報通信システムの動作の一例を示すフローチャート。

以下、本発明の実施形態を添付図面に基づいて説明する。なお、各図において同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態の医療情報通信システム１０Ａの概略構成の一例を示すブロック図である。上記医療情報通信システムとは、例えば、検査条件、画像処理条件、医用画像データなどの医療関連の情報を通信するシステムの意味であり、医用のＰＡＣＳを包含する概念である。

図１に示すように、医療情報通信システム１０Ａは、医療情報提供装置２０Ａと、ワークステーション３０と、オーダリング装置４０と、Ｘ線ＣＴ装置５０と、ＭＲＩ装置６０とがネットワークケーブルＮＣにより通信可能に相互接続された構成である。

医療情報提供装置２０Ａは、通信部２１と、装置アプリ依存関係記憶部２２と、装置スケジュール記憶部２３と、アプリスケジュール記憶部２４と、履歴情報記憶部２５と、オーダ取得部２６と、評価情報生成部２８ＡとがシステムバスＳＢにより通信可能に相互接続された構成である。

装置アプリ依存関係記憶部２２は、以下の３つの情報を装置アプリ依存関係として記憶する。
第１に、医療情報通信システム１０Ａ内の全ての画像診断装置（５０、６０）の種類、機種などの装置情報である。ここでの種類とは、Ｘ線ＣＴ、超音波診断などの検査手法である。

第２に、各々の画像診断装置に対して、どの検査条件設定プログラムが適用可能であるかの関係を示す情報である。
第３に、各々の画像診断装置で生成された医用画像データに対して、どの画像処理プログラムを適用可能であるかの関係を示す情報である。

装置スケジュール記憶部２３は、各々の画像診断装置（５０、６０）の利用のスケジュールである装置スケジュールを記憶する（後述の図２参照）。

アプリスケジュール記憶部２４は、ワークステーション３０にインストールされた各々の画像処理プログラムの利用のスケジュールであるアプリスケジュールを記憶する（後述の図２参照）。

履歴情報記憶部２５は、ここでは一例として、過去に実施された画像診断装置（５０、６０）による検査の検査条件と、当該検査で生成された医用画像データに対して画像処理プログラムにより施された画像処理の条件と、アプリケーション操作時間とを１検査セットの履歴情報として記憶する。履歴情報記憶部２５は、過去に実施された検査毎に１検査セットとして、多数の検査セットの履歴情報を記憶する。履歴情報については、後述の図２で具体的に説明する。

上記アプリケーション操作時間は、ユーザがワークステーション３０において臨床アプリケーションを起動させてから、画像処理後の医用画像データを保存するまでに要した時間の実測値である。従って、アプリケーション操作時間には、画像処理プログラムによる計算時間、及び、ユーザの操作時間も含まれる。

但し、上記アプリケーション操作時間の定義はあくまで一例であり、ユーザが臨床アプリケーションを起動させてから、読影レポートを保存するまでの時間をアプリケーション操作時間としてもよい。
或いは、画像診断装置で生成された医用画像データをユーザが読み込んだ時点から、画像処理後の医用画像データが保存されるまでをアプリケーション操作時間としてもよい。
特に３次元の医用画像データを生成する場合、画像枚数が多いほど、アプリケーション操作時間は長くなる。

なお、後述の図２のように、履歴情報として表示されるアプリケーション操作時間は、例えば、同じ検査条件且つ同じ画像処理条件の前回の検査においてアプリケーション操作時間の実測値は何分であったかが表示される。

オーダ取得部２６は、被検体を検査する場合のオーダをオーダリング装置４０から取得する。オーダは、どのような検査が要求されたかを示す情報であり、例えば医師によりオーダリング装置４０に対して入力される。

オーダに含まれる情報としては、例えば、どの種類のモダリティを使用するか、被検体のどの部位を検査するか、被曝線量の上限値、撮影時間の上限値、画像処理に用いる画像処理プログラムの種類、検査で生成された医用画像データに対して画像処理によりどのような画像を作成するか、などが挙げられる。

評価情報生成部２８Ａは、画像診断装置によって被検体を検査する場合の検索条件を取得し、「検索条件に関連する検査条件、及び、検索条件に関連する画像処理条件」の評価情報を履歴情報に応じて生成する。

上記「検索条件に関連する検査条件、及び、検索条件に関連する画像処理条件」とは、例えば、検索条件から推定される検査条件及び画像処理条件である。
上記検索条件とは、例えば、検査条件又は画像処理条件を決めるための検索キーワードを含む情報であり、検査条件そのもの、及び、画像処理条件そのものも含まれるものとする。

一例として、Ｘ線ＣＴ装置で冠動脈の造影撮影により３次元画像を作成し、狭心症か否かを判定する検査を実行する場合を考える。この場合、医師は、オーダリング装置４０に対して、例えば、検査条件及び画像処理条件を構成する各パラメータや条件を示すキーワードのみを入力することが想定される。
具体的には例えば、Ｘ線ＣＴ装置を指定するつもりで、「ＣＴ」の２文字のみをオーダリング装置４０に対して入力し、３次元画像の作成を指定するつもりで「３Ｄ」の２文字のみを入力することが想定される。

その場合、オーダ取得部２６は、入力された検索条件（ＣＴの２文字、３Ｄの２文字）に基づいて、Ｘ線ＣＴ装置を用いることが検査条件の１つであり、３次元画像を生成することが画像処理条件の１つであると判定できる。「ＣＴ」は、「Ｘ線ＣＴ装置」のキーワードを抽出したものであり、「３Ｄ」は「３次元画像(3D: Three Dimensional Image)」のキーワードを抽出したものだからである。

また、評価情報生成部２８Ａは効率算出部２８ａを有し、第１の実施形態では上記評価情報の一例として、効率算出部２８ａが時間効率を算出する。評価情報の内容については、後述の図３を用いて説明する。

通信部２１は、オーダリング装置４０からのオーダの取得、評価情報生成部２８Ａにより生成された評価情報をオーダリング装置４０に送信する等の通信処理を行う。

ワークステーション３０は、第１の実施形態では一例として、画像処理機能を提供する。なお、本明細書でのワークステーションとは、例えば、科学技術計算などの業務上の高度に専門的で処理負荷の高い作業を実行するために、一般向けのパーソナルコンピュータよりも高性能に組み上げられたコンピュータの意味である。

ワークステーション３０は、画像処理部３２と、ＣＰＵ(Central Processor Unit)３３と、通信部３４と、記憶装置３５と、操作ユニット３６とがシステムバスＳＢにより通信可能に相互接続された構成である。画像処理部３２には、それぞれの画像診断装置（５０、６０）で生成された医用画像データに対応する複数の画像処理プログラムが搭載されている。

オーダリング装置４０は、ＣＰＵ４３と、通信部４４と、表示端末４５と、入力装置４６とがシステムバスＳＢにより通信可能に相互接続された構成である。
ＣＰＵ４３には、検査条件設定プログラムがインストールされている。
表示端末４５には、検査条件設定プログラムに従って、検査条件の設定画面やオーダの設定画面が表示される。
ユーザは、表示端末４５上の入力設定用画面を見ながら、入力装置４６を介してオーダを入力可能である。
通信部４４は、入力されたオーダを医療情報提供装置２０Ａに送信する等の通信処理を行う。

Ｘ線ＣＴ装置５０は、Ｘ線ＣＴ機構５２と、ＣＰＵ５３と、通信部５４と、記憶装置５５と、操作ユニット５６とがシステムバスＳＢにより通信可能に相互接続された構成である。
ＣＰＵ５３は、Ｘ線ＣＴ装置５０全体のシステム制御を行う。

Ｘ線ＣＴ機構５２は、被検体にＸ線を照射してコンピュータ断層撮影を行い、被検体を透過したＸ線を検出して、投影データに所定の処理を施し、医用画像データのファイルを生成する。また、Ｘ線ＣＴ機構５２は、システムバスＳＢを介して、医用画像データの各ファイルを記憶装置５５に保存する。
また、医用画像データは、例えばＤＩＣＯＭ型式のファイルとして保存され、そのファイルの付帯情報には、被検体である患者を特定する情報や検査条件などが含まれる。上記ＤＩＣＯＭは、ネットワーク規格である「Digital Imaging and Communications in Medicine」である。

通信部５４は、記憶装置５５に保存された医用画像データのファイルをワークステーション３０に送信する等の通信処理を行う。

操作ユニット５６は、Ｘ線ＣＴ装置５０を操作するための入力装置や、検査条件の設定画面を表示する表示装置などから構成される。

ＭＲＩ装置６０は、ＭＲＩ機構６２と、ＣＰＵ６３と、通信部６４と、記憶装置６５と、操作ユニット６６とがシステムバスＳＢにより通信可能に相互接続された構成である。
ＣＰＵ６３は、ＭＲＩ装置６０全体のシステム制御を行う。

ＭＲＩ機構６２は、被検体に対して磁気共鳴イメージングを行い、医用画像データのファイルを生成し、これを例えばＤＩＣＯＭ型式で記憶装置６５に保存する。

操作ユニット６６は、ＭＲＩ装置６０を操作するための入力装置や、検査条件の設定画面を表示する表示装置などから構成される。

なお、図１では画像診断装置の例としてＸ線ＣＴ装置５０と、ＭＲＩ装置６０とが１つずつ図示されているが、画像診断装置の数は１つでも３つ以上でもよい。画像診断装置としては、超音波診断装置、Ｘ線診断装置などの他の種類のものを接続してもよいし、同種の画像診断装置を複数接続してもよい。また、後述の履歴情報の説明では、機種の異なる少なくとも２つのＸ線ＣＴ装置５０が医療情報通信システム１０Ａに含まれるものとする。

図２は、履歴情報、装置スケジュール、アプリスケジュール、及び、これらにより算出される作業完了時刻の演算結果の一例を示す模式図である。
図２において、上段は前述の履歴情報であり、上から２段目（一点鎖線の枠内）は装置スケジュールであり、上から３段目（二点鎖線の枠内）はアプリスケジュールであり、下段は作業完了時刻の演算結果である。以下、上段の履歴情報から順に説明する。

図２の上段は、検索条件として、ＣＴ、冠動脈、造影、狭心症疑い、３Ｄ、の５つのキーワードがオーダリング装置４０の入力装置４６に入力された場合に表示される履歴情報の一例を示す表である。この場合、オーダリング装置４０のＣＰＵ４３は、例えば、これらキーワードをオーダとして、通信部４４、２１経由で医療情報提供装置２０Ａのオーダ取得部２６に送信する。

この後、オーダ取得部２６は、これらキーワードに基づいて、検査条件及び画像処理条件として以下の４項目の検査条件及び１項目の画像処理条件がオーダであると判定する。即ち、（１）使用モダリティは「Ｘ線ＣＴ装置」であり、（２）撮影部位は「冠動脈」であり、（３）「狭心症か否かを診断する検査」であり、（４）造影剤を用いた検査であり、（５）画像処理条件として３次元画像を作成する、ことである。

この後、評価情報生成部２８Ａは、オーダ取得部２６から上記のオーダ内容を取得する。更に、評価情報生成部２８Ａは、履歴情報記憶部２５に記憶されている全履歴情報の中から、取得したオーダに合致する履歴情報を検索する。

前述の図１では煩雑となるのでＸ線ＣＴ装置５０を１つしか図示していないが、ここでは一例として、ＣＴ−ａｑ−０１、ＣＴ−ａｑ−０２の２機種のＸ線ＣＴ装置５０が医療情報通信システム１０Ａ内に存在するものとする。
以下、図２の上段の履歴情報の表の各項目について説明する。

整理番号（１）〜（３）は、検査条件及び画像処理条件の組み合わせ（以下、組み合わせ条件という）に対して、便宜的に割り当てられた番号である。ここでは一例として、後述のように、整理番号（１）〜（３）毎に、作業完了時刻の演算結果が表示される。

検査条件の「プロトコル１」は、冠動脈を撮影部位とする狭心症か否かを診断する造影剤を用いたＸ線ＣＴ装置の検査の一連の検査条件のセットの一例である。「プロトコル２」は、冠動脈を撮影部位とする狭心症か否かを診断する造影剤を用いたＸ線ＣＴ装置の検査の一連の検査条件のセットの別の例である。

「プロトコル１」と「プロトコル２」とでは、例えば照射線量などの一部の検査条件が異なる。「プロトコル１」及び「プロトコル２」は、例えば、オーダリング装置４０やＸ線ＣＴ装置５０のＣＰＵ５３にインストールされた検査条件設定プログラムにおいてプリセットされている。

アプリケーション種類の「３Ｄアプリ１」は、Ｘ線ＣＴ装置で得られた医用画像データから３次元画像を生成する画像処理プログラムの一例の名称である。アプリケーション種類の「３Ｄアプリ２」は、Ｘ線ＣＴ装置で得られた医用画像データから３次元画像を生成する画像処理プログラムの別の例の名称である。

アプリケーション種類の「３Ｄ−ＣＡＤ１」は、コンピュータで算出された疾患部位の候補の情報を含めつつ、Ｘ線ＣＴ装置で得られた医用画像データから３次元画像を生成する画像処理プログラムの一例の名称である。

上記ＣＡＤ(Computer-Aided Diagnosis)は、画像診断装置により医用画像データが生成された後、例えば正常な場合のデータとの比較により、その医用画像データにおける疾患部位の候補を自動的に抽出して表示する診断支援システムである。これら「３Ｄアプリ１」、「３Ｄアプリ２」、「３Ｄ−ＣＡＤ１」は、ワークステーション３０に搭載されている。

アプリケーション機能の「３Ｄ」は、上記のように３次元画像を生成する機能を意味する。アプリケーション機能の「３Ｄ，ＣＡＤ」は、上記のように疾患部位の候補の情報を含めつつ、３次元画像を生成する機能を意味する。

撮影時間は、例えば、画像診断装置に被検体がセットされてから、被検体を開放可能になるまでの時間である。第１の実施形態では一例として、撮影時間は、検査条件により一義的に決定されるものとする。例えばＭＲＩ装置６０の場合、検査条件が決まれば、パルスシーケンスが決定され、それによって撮像時間はほぼ決まるからであり、他の画像診断装置も同様だからである。

アプリケーション操作時間は、前述のように、上記オーダに合致する検査条件及び画像処理条件での前回の検査におけるアプリケーション操作時間の実測値を示す。第１の実施形態では一例として、前回検査の実測値とするが、これは一例に過ぎない。例えば、前回までの同条件の複数の検査における各アプリケーション操作時間の実測値の平均値としてもよい。

次に、図２の中段の装置スケジュール及びアプリスケジュールと、下段の演算結果について説明する。なお、図２において、装置スケジュール及びアプリスケジュールの間の横軸は、現在時刻からの経過時間ｔを示し、図面で左側ほど、先の時刻となる。装置スケジュール及びアプリスケジュールは、経過時間ｔに沿ってそれぞれバー表示されており、既存のスケジュールは斜線枠で示されている。

整理番号（１）の組み合わせ条件に従って、前述のオーダを満たす検査を実行する場合、まず、機種ＣＴ−ａｑ−０１のＸ線ＣＴ装置５０を使用することになる。そうすると、機種ＣＴ−ａｑ−０１のＸ線ＣＴ装置５０において、撮影時間１２分の空き時間が最も早く確保できる時間帯が、機種ＣＴ−ａｑ−０１の装置スケジュール上において、「候補：１２分」として表示される。

そして、当該Ｘ線ＣＴ装置５０により医用画像データが生成された後で、ワークステーション３０において「３Ｄアプリ１」という画像処理プログラムを実行することになる。即ち、「３Ｄアプリ１」の画像処理プログラムのアプリスケジュールを２３分確保する時間帯は、機種ＣＴ−ａｑ−０１の使用時間の「候補：１２分」の後でなければならない。

この条件を満たしつつ、「３Ｄアプリ１」の画像処理プログラムを２３分確保できる最先の候補時間帯が、「３Ｄアプリ１」のアプリスケジュール上で「候補：２３分」として表示される。そして、この「候補：２３分」のスケジュールの終了時刻が、整理番号（１）の組み合わせ条件に従った検査の終了時刻であり、図２において点線で作業終了時刻１として表示されている。

この作業終了時刻の演算結果は、図２の下段において、整理番号（１）に対応する作業時刻終了時刻として、例えば１２月５日１５時３０分として表示される。なお、演算結果の欄における「作業時間」は、撮影時間と、アプリケーション操作時間との和であり、整理番号（１）の場合、上段の履歴情報の表から１２分＋２３分＝３５分として表示されている。

このように、撮影時間やアプリケーション操作時間自体が短くとも、装置スケジュール及びアプリスケジュールにおける空き時間の状況に応じて、作業終了時刻は遅くなる。従って、画像診断装置による検査が終了しても、その後すぐにワークステーション３０で画像処理プログラムを実行できるとは限らない。
撮影時間と、アプリケーション操作時間との間に「待ち時間」が挟まる場合と、挟まらない場合とがあり得る。画像診断装置による検査が終了後、画像処理プログラムを実行するまでの「待ち時間」が長いほど、作業完了時刻も遅くなる。

同様に、整理番号（２）の組み合わせ条件に従って前述のオーダを満たす検査を実行する場合、機種ＣＴ−ａｑ−０２のＸ線ＣＴ装置５０で撮影時間１５分の空き時間が確保できる最先の時間帯が、機種ＣＴ−ａｑ−０２の装置スケジュール上で「候補：１５分」として表示される。

そして、上記「候補：１５分」の終了時刻の後で、ワークステーション３０において「３Ｄアプリ２」の画像処理プログラムのアプリスケジュールを２５分確保できる最先の候補時間帯が、そのアプリスケジュール上で「候補：２５分」として表示される。
そして、この「候補：２５分」のスケジュールの終了時刻が、整理番号（２）の組み合わせ条件に従った検査の終了時刻であり、図２において作業終了時刻２として示されている。この作業終了時刻２の演算結果は、図２の下段において、整理番号（２）に対応する作業終了時刻として、例えば１２月５日１５時００分として表示される。

同様に、整理番号（３）の組み合わせ条件に従って前述のオーダを満たす検査を実行する場合、この例では、閾値の期限内に「３Ｄ‐ＣＡＤ１」の画像処理プログラムのアプリスケジュールを３５分確保できる空き時間が存在しない。従って、この検査は、閾値の期限内には終了できないので、「閾値期限内に空き時間無し」という演算結果が表示される。

なお、以上の演算は、評価情報生成部２８Ａ（の効率算出部２８ａ）により実行される。また、上記の閾値は、例えば１日、３日、１週間のように、いつまでに検査を終了させるべきかを示す。例えば緊急性を要する患者の検査の場合、この閾値を短く設定し、定期健康診断のように緊急性を要さない検査の場合、この閾値を長めに設定することができる。

図３は、評価情報としての時間効率の概念と、評価情報の表示態様の一例とを示す模式図である。図３の上段は、時間効率の概念を示すグラフであり、縦軸は完了時刻点数を示し、横軸は作業時間点数を示す。図３の下段は、履歴情報の表の左側に、作業時間点数、完了時刻点数、時間効率を付帯表示させたものである。

ここでは一例として、作業時間は、撮影時間と、アプリケーション操作時間との和であり、単位は分でも秒でも時間でもよい。作業時間点数は、例えば、作業時間の逆数に定数Ａを乗じた値である。作業時間が短いほど、時間効率としては望ましいので、作業時間の逆数に比例するように定めたものである。
図３の例では、定数Ａとして３０００（分）を乗じている。即ち、図３の下段の作業時間点数は、整理番号（１）の場合、３０００／（１２＋２３）≒８６として算出されている。

完了時刻点数は、ここでは一例として、作業完了時刻から現在時刻を引いた値に対して、定数Ｂを乗じた値である。現時点からなるべく早く終了するほど、例えば緊急性を要する検査の場合には望ましいので、現時点から早く終了するほど点数が高くなるように定めたものである。

時間効率は、ここでは一例として、作業時間点数と、完了時刻点数との積である。
図３の下段では整理番号（１）〜（３）の３つの組み合わせ条件に対してのみ時間効率が算出されているが、オーダに合致する更に多くの過去に実施された組み合わせ条件が存在し、それらに対して時間効率がそれぞれ算出される場合を考える。

図３の上段は、例えば整理番号９個分の組み合わせ条件に対して時間効率が算出されたと仮定して、それをグラフ化した一例である。かかるグラフの各プロットにおいて、横軸の値と縦軸の値との積（面積）が最大のプロットに該当する検査が、時間効率の観点から最適と言うこともできる。

図４は、第１の実施形態の医療情報通信システム１０Ａの動作の一例を示すフローチャートである。以下、図４に示すフローチャートのステップ番号に従って、医療情報通信システム１０Ａの動作の流れを説明する。

［ステップＳ１］検査条件設定プログラムに従って、オーダリング装置４０の表示端末４５には、検査条件の設定用画面が表示される。そして、医師などのユーザは、検査を行うためにオーダリング装置４０の入力装置４６に対して、「検査条件及び／又は画像処理条件」そのもの、又は、検索条件を入力する。入力装置４６に入力された内容は、通信部４４、２１経由で医療情報提供装置２０Ａのオーダ取得部２６に送信される。

入力内容が検索条件の場合、オーダ取得部２６は、当該検索条件が示す「検査条件及び／又は画像処理条件」を前述のように判定し、判定結果をオーダとして評価情報生成部２８Ａに入力する。
入力内容が「検査条件及び／又は画像処理条件」そのものであった場合、オーダ取得部２６は、入力内容をオーダとして評価情報生成部２８Ａに入力する。
オーダとしては、画像診断装置の種類、撮影部位、期限の閾値（図２で述べた作業終了時刻の許容できる期限）、撮影時間の制限時間、被曝線量の上限値、使用する画像処理プログラムの種類などの多様のものが想定される。
この後、ステップＳ２に進む。

［ステップＳ２］評価情報生成部２８Ａは、履歴情報記憶部２５に記憶されている履歴情報の中から、ステップＳ１で取得したオーダに合致する履歴情報を検索する。
評価情報生成部２８Ａは、検索された履歴情報をオーダリング装置４０に送信することで、表示端末４５上で図２の上段のように履歴情報を一覧表示させてもよい。
ここでは一例として、時間効率の算出前なので、ステップＳ２では履歴情報を表示しないものとする。

また、上記の履歴情報の検索において、評価情報生成部２８Ａは、装置アプリ依存関係記憶部２２に記憶された装置アプリ依存関係を用いてもよい。例えば、各画像診断装置で生成された医用画像データに対してどの画像処理プログラムを適用可能かの依存関係に従って、検索条件から、どの画像処理プログラムを利用可能かの絞り込みができるので、これにより検索時間を短縮しうる。

また、例えばオーダの条件数が多く、オーダに完全合致する履歴情報が少ない場合、オーダに完全合致する履歴情報のみを検索対象とはせずに、オーダに類似する履歴情報も検索対象に含めてもよい（この点は、後述の第２〜第４の実施形態も同様である）。

「オーダに類似する履歴情報」とは、例えば、「オーダに含まれる検査条件及び／又は画像処理条件の内の、主要ではない条件」のみが若干異なる履歴情報である。ここでの「主要な条件」とは例えば、どの種類のモダリティを用いるか、撮影部位などである。「主要ではない条件が若干異なる」例としては、例えば、画像処理条件において、ＣＡＤ（疾患部位の候補の自動表示）を含めるか否かである。
この後、ステップＳ３に進む。

［ステップＳ３］効率算出部２８ａは、装置スケジュール記憶部２３から最新の装置スケジュールを取得すると共に、アプリスケジュール記憶部２４から最新のアプリスケジュールを取得する。

効率算出部２８ａは、ステップＳ２で検索された履歴情報の組み合わせ条件毎（整理番号毎）に、その組み合わせ条件で検査及び画像処理を実行する場合の最先の空き時間を算出する。
閾値の期限内に空き時間を確保できない場合、効率算出部２８ａは、当該組み合わせ条件に対しては「空き時間無し」と判定する。効率算出部２８ａは、検査及び画像処理の空き時間を確保できる各組み合わせ条件に対して、作業時間点数、完了時刻点数、時間効率を算出する。以上の算出方法については、図２で説明した通りである。

効率算出部２８ａは、以上の最先の空き時間、作業時間点数、完了時刻点数、時間効率などの算出結果をオーダリング装置４０に送信し、その表示端末４５上において履歴情報に付帯して一覧表示させる（図３の下段参照）。

オーダリング装置４０のＣＰＵ４３は、上記履歴情報に加え、「空き時間の候補が挿入された装置スケジュール及びアプリスケジュール」と、「使用する画像診断装置名、画像処理プログラム名、作業完了時刻が含まれる演算結果」とを表示端末４５に表示させる（図２の中段、下段参照）。
この後、ステップＳ４に進む。

［ステップＳ４］ユーザは、入力装置４６を介して、一覧表示された組み合わせ条件には含まれない組み合わせ条件を入力でき、その場合、オーダリング装置４０のＣＰＵ４３は、入力された組み合わせ条件を評価情報生成部２８Ａに送信する。

評価情報生成部２８Ａは、装置アプリ依存関係記憶部２２から装置アプリ依存関係を取得し、入力された組み合わせ条件（検査条件と画像処理条件の組み合わせ）が装置アプリ依存関係に反するか否かを判定する。
例えば、機種ＣＴ−ａｑ−０１のＸ線ＣＴ装置５０には「３Ｄアプリ２」は実行不能であるという仮定の下で、これら画像診断装置と画像処理プログラムの使用する組み合わせ条件が入力された場合、装置アプリ依存関係に反すると判定される。

装置アプリ依存関係に反すると判定した場合、評価情報生成部２８Ａは、判定結果をオーダリング装置４０のＣＰＵ４３に送信し、表示端末４５にエラー表示を実行させる。エラー表示が実行された場合、ユーザは、一覧表示された組み合わせ条件には含まれない組み合わせ条件を再入力することもできる。
一覧表示された組み合わせ条件には含まれない組み合わせ条件が入力され、且つ、それが装置アプリ依存関係に反しない場合、ステップＳ５に進む。それ以外の場合、ステップＳ６に進む。

［ステップＳ５］効率算出部２８ａは、ステップＳ４で追加入力された組み合わせ条件に対して、上記同様に、その条件で検査及び画像処理を実行する場合の最先の空き時間を算出する。閾値の期限内に空き時間を確保できない場合、効率算出部２８ａは、「空き時間無し」と判定し、空き時間を確保できる場合、効率算出部２８ａは、作業時間点数、完了時刻点数、時間効率を算出する。

効率算出部２８ａは、以上の算出結果をオーダリング装置４０に送信する。オーダリング装置４０のＣＰＵ４３は、表示端末４５上において、例えばステップＳ３で表示された履歴情報の表の最下段に、当該追加入力された組み合わせ条件の欄を追加して表示させる。追加表示内容には、「作業時間点数、完了時刻点数、時間効率」、或いは、「空き時間無しの判定結果」が含まれる。

また、ＣＰＵ４３は、上記追加入力内容が反映された「空き時間の候補が挿入された装置スケジュール及びアプリスケジュール」と、「作業完了時刻等が含まれる演算結果」とをステップＳ３と同様に表示端末４５に表示させる。
この後、ステップＳ６に進む。

［ステップＳ６］ユーザは、表示端末４５に表示された各組み合わせ条件の中から、入力装置４６を介して今回の検査で用いるものを１つ選択する。ステップＳ５の処理が実行された場合、選択肢には、ステップＳ５で追加表示された組み合わせ条件も含まれる。オーダリング装置４０のＣＰＵ４３は、どれが選択されたかを評価情報生成部２８Ａに送信する。
この後、ステップＳ７に進む。

［ステップＳ７］評価情報生成部２８Ａは、選択された組み合わせ条件に対して算出した閾値の期限内の空き時間（検査時間の候補、画像処理時間の候補）を、確定スケジュールとして装置スケジュール記憶部２３及びアプリスケジュール記憶部２４にそれぞれ入力する。

装置スケジュール記憶部２３は、評価情報生成部２８Ａから入力された検査時間の候補を確定スケジュールとして挿入することで、装置スケジュールを更新する。
同様に、アプリスケジュール記憶部２４は、評価情報生成部２８Ａから入力された画像処理時間の候補を確定スケジュールとして挿入することで、アプリスケジュールを更新する。
この後、ステップＳ８に進む。

［ステップＳ８］ステップＳ７で装置スケジュールに新たに挿入された検査時間において、指定された画像診断装置（５０、６０）により、被検体の検査が実行される。これにより生成された医用画像データは、ワークステーション３０に送信され、その記憶装置３５に保存される。
この後、ステップＳ９に進む。

［ステップＳ９］ステップＳ７でアプリスケジュールに新たに挿入された画像処理時間において、指定された画像処理プログラムにより、ステップＳ８で生成された医用画像データに対して画像処理が実行される。画像処理後の医用画像データは、ワークステーション３０の記憶装置３５に保存される。このとき、前述のアプリケーション操作時間がＣＰＵ３３により実測され、ＣＰＵ３３は、実測値を医療情報提供装置２０Ａの履歴情報記憶部２５に送信する。

ユーザは、記憶装置３５に保存された画像処理後の医用画像データを医療情報通信システム１０Ａに接続された不図示の表示端末において表示させることができ、これにより被検体を診断することができる。
この後、ステップＳ１０に進む。

［ステップＳ１０］履歴情報記憶部２５は、ステップＳ７、Ｓ８で実行された検査及び画像処理の組み合わせ条件（検査時間を含む）と、ステップＳ９で送信されたアプリケーション操作時間とを１検査セットの履歴情報として記憶する。即ち、履歴情報記憶部２５に記憶される履歴情報が追加される。

以上が第１の実施形態の医療情報通信システム１０Ａの動作説明である。以下、従来技術との違いについて説明する。

特許文献１の検査情報管理装置は、画像診断装置と臨床アプリケーションの連携を考慮しておらず、画像診断装置と臨床アプリケーションとの組み合わせ次第では、選択される検査が不適切となる可能性がある。ここでの不適切とは、例えば、緊急性を要する患者に対して、大分先の検査が選択される等の問題である。

これに対し第１の実施形態では、時間効率を向上させるために、検査条件と画像処理条件のセットである組み合わせ条件に対して、時間の観点から評価付けが行われる。即ち、検査条件が全く同じでも、使用する画像処理プログラムなどの画像処理条件が異なる場合、評価（第１の実施形態の例では時間効率）が違ってくる。このように、検査条件と画像処理条件とをセットにして評価情報を生成する技術思想は、従来技術では全く存在しない。

具体的には、第１の実施形態では、オーダに合致する履歴情報が検索され、検索された履歴情報における検査時間及びアプリケーション操作時間に基づいて作業時間が算出される。そして、装置スケジュール及びアプリスケジュールに基づいて、画像診断装置の検査及び画像処理プログラムの実行を確保できる時間帯が算出され、この算出結果から作業完了時刻が決定される。

これら作業時間及び作業完了時刻に基づいて時間効率が点数として算出され、時間効率等が履歴情報と共に付帯表示される。更に、閾値の期限内に画像処理まで終了できない組み合わせ条件に対しては、「空き時間無し」という判定結果が表示される。従って、ユーザは、閾値の期限内に実行できる複数の検査（即ち、検査条件と画像処理条件との複数のセット）を、時間効率の観点から定量的に評価及び比較できる。

ユーザは、時間効率が表示された組み合わせ条件の中から、例えば時間効率の点数が高いものを選択することで、他の検査も実行される同一施設内において、当該オーダを満たす検査を時間的に効率的に実施できる。このように、第１の実施形態によれば、検査条件及び画像処理条件を従来よりも更に適切に設定することができる。

また、オーダを満たす履歴情報が一覧表示されるので、その中には、院内の一部のユーザにしか利用されていない機能（検査条件及び画像処理条件のセット）が含まれる可能性がある。従って、院内の一部のユーザにしか利用されていない機能に対して、他のユーザが活用する機会を多くすることができる。

以下、第１の実施形態の補足事項を３点説明する。
［１］第１に、図１の例でおいて医療情報提供装置２０Ａは、各画像診断装置（５０、６０）や、画像処理用のワークステーション３０とは別に設けられているため、医療情報提供装置２０Ａを医療情報通信システム１０Ａのサーバとして捉えてもよい。但し、これは解釈の一例に過ぎず、医療情報提供装置２０Ａは、例えば各画像診断装置の中にそれぞれ搭載されてもよい。

上記サーバとは例えば、コンピュータネットワークにおいて、クライアントコンピュータに対し、自身の持つ機能やデータを提供するコンピュータの意味である。

また、図１では煩雑となるので、各画像診断装置で生成された医用画像データを保管する画像サーバを省略しているが、医療情報通信システム１０Ａは、画像サーバを有する構成でもよい。その場合、医療情報提供装置２０Ａは、各画像診断装置で生成された医用画像データを保管する画像サーバの中に搭載されていてもよい。

［２］第２に、ステップＳ３、Ｓ５における履歴情報、及び、効率算出部２８ａの演算結果については、上記のようにオーダリング装置４０に表示される態様に限定されるものではない。上記履歴情報及び演算結果については、例えば、医用情報通信システム１０内の不図示の放射線科情報システム(RIS: Radiology Information System)に送信して表示させ、放射線科情報システム内においてユーザが参照できるようにしてもよい。

或いは、上記履歴情報及び演算結果については、その演算結果の対象の検査条件で使用される画像診断装置（５０、６０）に送信し、当該画像診断装置にインストール済みの検査条件設定プログラムにより、検査条件を自動設定させてもよい。

［３］第３に、ワークステーション３０において画像処理プログラムの操作のガイド（ナビゲーション）に用いるために、履歴情報記憶部２５は、ステップＳ１０において追加記憶される１検査セットの履歴情報をワークステーション３０に送信してもよい。例えば、ワークステーション３０は、アプリケーション操作時間が長かった画像処理プログラムに対して重点的に、操作ユニット３６の表示画面（図示せず）に操作方法のガイド説明を多く表示するようにしてもよい。
以上の補足事項３点については、以下の第２〜第４の実施形態についても同様である。

＜第２の実施形態＞
図５は、第２の実施形態の医療情報通信システム１０Ｂの概略構成の一例を示すブロック図である。

医療情報通信システム１０Ｂは、医療情報提供装置２０Ｂと、ワークステーション３０と、オーダリング装置４０と、少なくとも２つのＸ線ＣＴ装置５０と、ＭＲＩ装置６０とをネットワークケーブルで相互接続した構成である。

医療情報提供装置２０Ｂは、第１の実施形態の発展版であり、以下の３つの機能を更に有する点を除いて第１の実施形態の医療情報提供装置２０Ａと同様の構成である。

第１に、通信部２１は、医療情報通信システム１０Ｂの外部（院外）からも院外ネットワーク回線９０を介して履歴情報を取得する機能を更に有する。即ち、通信部２１は、院外情報送受信手段としても機能する。
ここでは一例として、クリニック１の医療情報通信システム９１、クリニック２の医療情報通信システム９２、クリニック３の医療情報通信システム９３、大学病院の医療情報通信システム９４、院外データセンタ９６が院外ネットワーク回線９０を介して相互接続されている。なお、履歴情報記憶部２５は、履歴情報をクリニック１、クリニック２、クリニック３、大学病院などの施設毎に分けて記憶する。

第２に、医療情報提供装置２０Ｂは、医療情報通信システム１０Ｂ内で生成された履歴情報を院外データセンタ９６などの院外に送信する装置利用情報発信部２７を更に有する。装置利用情報発信部２７は、検査が新たに実行される都度、画像診断装置（５０、６０）で実行された検査の検査条件と、当該検査で生成された医用画像データに施された画像処理の条件と、アプリケーション操作時間とを１検査セットの履歴情報として院外に送信する。

第３に、医療情報提供装置２０Ｂの評価情報生成部２８Ｂは、施設情報評価部２８ｂを更に有する。施設情報評価部２８ｂは、医療情報通信システム１０Ｂの外部から取得した複数の検査セットの履歴情報に対して、評価情報としての実績点数を検査セット毎に生成する。これについては、図９を用いて後述する。

次に、第２の実施形態の医療情報通信システムにおける履歴情報の表示例について説明する。

ユーザにより検索条件が入力されると、それに基づいて第１の実施形態と同様にオーダ内容が判定される。第２の実施形態では、例えば、医療情報通信システム１０Ｂ外から取得した履歴情報であるか、医療情報通信システム１０Ｂ内で生成された履歴情報であるかを問わず、オーダ内容に合致する履歴情報が表示される。
但し、ここでは一例として、評価情報生成部２８Ｂは、履歴情報記憶部２５の中から、自施設には設置されていない機種の画像診断装置に関する履歴情報を表示対象から（自動的に）除外する。

図６は、第２の実施形態における履歴情報の表示の一例を示す表である。図６において、オーダ内容が図２と同様の場合であるものとする。図６の最下行の院外のクリニック１の履歴情報から、ユーザは、以下の情報を得ることができる。
即ち、機種ＣＴ−ａｑ−０１と、プロトコル２、３Ｄアプリ２を組み合わせることで、自施設の実績よりも作業時間（撮影時間＋アプリケーション操作時間）を短縮できることが分かる。

従来技術では、自分が自施設で用いている検査条件及び画像処理条件が、全国或いは全世界の医療従事者が用いている検査条件及び画像処理条件と対比してどうであるかを評価する手段がなかったが、第２の実施形態では、かかる手段が上記のように提供される。

更に、第２の実施形態では、ユーザは、検索条件の入力時に施設区分を指定して絞り込み検索をすることもできる。

図７は、第２の実施形態において、施設区分として「クリニック」を指定して絞り込み検索をした場合に表示される履歴情報の一例を示す表である。
図８は、第２の実施形態において、施設区分として「大学病院」を指定して絞り込み検索をした場合に表示される履歴情報の一例を示す表である。

上記のように、ユーザは、自施設の区分と同じ区分の施設や、大学病院などに履歴情報の検索対象に絞り込むこともできる。これにより、自施設と同規模のクリニックのベストプラクティスはどのような検査条件及び画像処理条件であるか、或いは、規模の大きい大学病院のベストプラクティスはどのような検査条件及び画像処理条件であるか、などの情報が得られる。

なお、図８におけるＦＦＲ(fractional flow reserve)測定は、冠血流予備量比の意味であり、比較的新しい手法である。このような手法は、大学病院などの大規模な病院から普及していくことが多い。ユーザは、図８のように大学病院で用いられた新手法の履歴情報を参照することで、ステップアップしてＦＦＲの勉強を開始するなどのアクションが可能となる。

図９は、第２の実施形態において、評価情報としての実績点数の算出方法及び表示態様の一例を示す表である。図９において、オーダ内容は図２と場合と同様であるものとする。
図９の上段は、施設情報として他施設のクリニックを指定した場合の履歴情報である。ここでは一例として、各施設で１年間に実施された検査（オーダ内容とは異なるものも含める）の数が施設規模を示す情報として示されている。

図９の中段は、図９の上段の履歴情報に基づいて、組み合わせ条件（検査条件及び画像処理条件）が同一のものを１行にまとめ、評価情報としての利用施設数を付帯表示したものである。即ち、図９の中段の最下行の組み合わせ条件における利用施設数は、クリニック２、３の２施設で実施されたものであるため、２となる。

図９の下段は、図９の上段の年間検査数に基づいて、組み合わせ条件が同一のもの毎に、評価情報としての実績点数を付帯表示したものである。この例での実績点数は、オーダ及び絞り込み検索で該当した施設で、年間検査数を合算したものである。

図９の下段の最下行の組み合わせ条件における実績点数は、クリニック２、３で実施された履歴情報を反映するが、クリニック２、３の年間検査数はそれぞれ１００、２００であるので（図９の上段参照）、それらを合算して３００となる。
図９の下段の下から２番目の行の組み合わせ条件は、クリニック１で実施された履歴情報を反映するので、実績点数１０００となる。

なお、絞り込み検索において、ユーザは、年間検査数が所定数以上の施設の履歴情報のみを用いるといった利用も可能である。或いは、ユーザは、実績点数が所定数以上となる組み合わせ条件の履歴情報のみを表示させる、という絞り込みも可能である。それらの絞り込み検索の情報の入力は、例えばオーダリング装置４０の入力装置４６に対して入力され、それに合致する履歴情報が評価情報生成部２８により検索される。

図１０は、第２の実施形態の医療情報通信システム１０Ｂの動作の一例を示すフローチャートである。以下、図１０に示すフローチャートのステップ番号に従って、医療情報通信システム１０Ｂの処理の流れを説明する。

［ステップＳ２１］院外データセンタ９６には、クリニック１〜３及び大学病院の各医療情報通信システム９１、９２、９３、９４で生成された履歴情報が送信され、施設毎に既に保管されている。医療情報提供装置２０Ｂの通信部２１は、院外ネットワーク回線９０を介して院外データセンタ９６から他施設の履歴情報を取得し、履歴情報記憶部２５に保存させる。

なお、図１０では便宜的にステップＳ２１のタイミングで他施設の履歴情報を取得しているが、これは一例に過ぎない。例えば、ステップＳ２３において、オーダ及び絞り込み条件に合致する履歴情報を検索する際に取得してもよい。
或いは、通信部２１は、院外データセンタ９６に新たに追加保存された履歴情報を一定の時間間隔で取得し、履歴情報記憶部２５に保存させてもよい。
この後、ステップＳ２２に進む。

［ステップＳ２２］第１の実施形態のステップＳ１と同様に、オーダリング装置４０の入力装置４６に対して、「検査条件及び／又は画像処理条件」そのもの、又は、検索条件が入力される。
ここでは一例として、施設区分などの絞り込み条件も入力されるものとする。絞り込み条件の例は、前述の通りであり、例えば、「年間検査数が所定数未満の他施設は除く」、「他施設は大学病院のみにする」などが挙げられる。

入力装置４６に入力された内容は、医療情報提供装置２０Ｂのオーダ取得部２６に送信される。オーダ取得部２６は、入力内容から検査条件、画像処理条件を判定し、オーダ（検査条件及び画像処理条件）と、絞り込み条件とを評価情報生成部２８Ａに入力する。
この後、ステップＳ２３に進む。

［ステップＳ２３］評価情報生成部２８Ｂは、履歴情報記憶部２５に記憶されている多数セットの履歴情報の中から、ステップＳ１で取得したオーダ及び絞り込み条件に合致する履歴情報を検索する。第２の実施形態では、絞り込み条件として「自施設」が指定されていない限り、他施設の履歴情報も検索の対象となる。

また、オーダに完全合致する履歴情報が少ない場合、オーダに完全合致する履歴情報のみを検索対象とはせずに、オーダに類似する履歴情報も検索対象に含めてもよい。
この後、ステップＳ２４に進む。

［ステップＳ２４］効率算出部２８ａは、第１の実施形態と同様にして、最新の装置スケジュール及びアプリスケジュールを取得し、ステップＳ３で検索された履歴情報の組み合わせ条件毎に、その条件で検査及び画像処理を実行する場合の最先の空き時間を算出する。
効率算出部２８ａは、検査及び画像処理の空き時間を確保できる各組み合わせ条件に対して、作業時間点数、完了時刻点数、時間効率を算出する。
ここで、完了時刻点数は、他施設の履歴情報の組み合わせ条件であっても、自施設の最新の空き時間に応じて算出されるが、作業時間は、他施設の履歴情報におけるアプリケーション操作時間と、撮影時間とに応じて算出される。

施設情報評価部２８ｂは、他施設の履歴情報の各組み合わせ条件に対して図９で説明した方法で利用施設数、実績点数を算出する。

評価情報生成部２８Ｂは、以上の最先の空き時間、作業時間点数、完了時刻点数、時間効率、利用施設数、実績点数などの算出結果をオーダリング装置４０に送信し、これらの情報を、表示端末４５上で履歴情報に付帯して一覧表示させる（図６〜図９参照）。
この履歴情報の表示において、各組み合わせ条件に対して、どの施設で実施された検査に対するものであるかの情報（施設名、施設区分）を例えば図９の上段のように含めることが望ましい。

オーダリング装置４０のＣＰＵ４３は、上記履歴情報に加え、「空き時間の候補が挿入された装置スケジュール及びアプリスケジュール」と、「使用する画像診断装置名、画像処理プログラム名、作業完了時刻が含まれる演算結果」とを表示端末４５に表示させる。

なお、施設間の微小な差を吸収するために、評価情報生成部２８Ｂは、例えば施設区分毎のベストプラクティス（例えば時間効率が最もよい組み合わせ条件）を検索することで、類似の組み合わせ条件をオーダリング装置の表示端末４６に一括表示させてもよい。
この後、ステップＳ２５に進む。

［ステップＳ２５〜Ｓ３０］ステップＳ２６において実績点数も算出及び表示される点を除いて、第１の実施形態のステップＳ４〜Ｓ９と同様である。この後、ステップＳ３１に進む。

［ステップＳ３１］履歴情報記憶部２５は、ステップＳ２９、Ｓ３０で実行された検査及び画像処理の各条件（検査時間を含む）と、ステップＳ３０で送信されたアプリケーション操作時間とを１検査セットの履歴情報として記憶する。即ち、履歴情報記憶部２５に記憶される履歴情報が追加される。

装置利用情報発信部２７は、上記のように医療情報通信システム１０Ｂ内で新たに生成された履歴情報を院外データセンタ９６に送信し、院外データセンタ９６はこれを保管する。即ち、装置利用情報発信部２７は、検査が新たに実行される都度、画像診断装置（５０、６０）で実行された検査の検査条件と、当該検査で生成された医用画像データに施された画像処理の条件と、アプリケーション操作時間とを１検査セットの履歴情報として院外に送信する。

以上が第２の実施形態の医療情報通信システム１０Ｂの動作説明である。
このように、第２の実施形態においても、第１の実施形態と同様の効果を得ることができる。

更に、第２の実施形態では、図６で説明したように、自分が自施設で用いている検査条件及び画像処理条件が、全国或いは全世界の医療従事者が用いている検査条件及び画像処理条件と対比してどうであるかを評価できる。これにより、ユーザは、画像診断装置の導入時には意図していなかった条件、或いは、プリセットされた条件よりも良い検査条件及び画像処理条件の発見しうる。

また、施設の規模や役割に応じて、ワークフローや必要な情報が施設毎に異なる。例えば、大学病院では新手法の導入に積極的であるが、一般クリニックでは新手法の導入について慎重で遅れがちとなる等の状況があり得る。このような状況を考慮すれば、大学病院、一般クリニック、乳腺クリニックなどの施設区分毎に、履歴情報の傾向（性質）が異なる場合がある。

そこで、第２の実施形態の医療情報通信システム１０Ｂは、検索条件の入力時に施設区分を指定して絞り込み検索が可能な構成とされる（ステップＳ２２）。これにより、自施設と同規模のクリニックのベストプラクティスはどのような検査条件及び画像処理条件であるか、或いは、大学病院のベストプラクティスはどのような検査条件及び画像処理条件であるか、などの情報を得ることができる。

例えば、ステップアップしたいユーザは、大学病院の検査条件及び画像処理条件を選択する等の利用する、大学病院において用いられた新手法について勉強を開始する、などのアクションが可能となる。このように検査条件及び画像処理条件を自施設と他施設とで比較できる上に、自施設で新たに実行された「検査及び画像処理の履歴情報を院外データセンタ９６に送信するので、新手法の普及を効果的に促進できる。

更に、第２の実施形態では、利用施設数や、年間検査数で利用施設数を重み付けした実績点数を各組み合わせ条件に対する統計的な評価情報として表示する。これら利用施設数や実績点数などの評価情報に応じて、ユーザは、各組み合わせ条件で規定される検査が他施設においてどれだけ実施されているかの情報を得ることができるので、検査条件及び画像処理条件をより適切に選択できる。

具体的には例えば、経験豊富な医師であれば、利用回数が少なくても、時間効率の優れた組み合わせ条件を選択することができる。一方、経験が浅い医師は、利用回数が多い組み合わせ条件、或いは、利用施設数が多い組み合わせ条件を無難な手法として選択できる。

＜第３の実施形態＞
図１１は、第３の実施形態の医療情報通信システム１０Ｃの概略構成の一例を示すブロック図である。

医療情報通信システム１０Ｃは、医療情報提供装置２０Ｃと、ワークステーション３０と、オーダリング装置４０と、少なくとも２つのＸ線ＣＴ装置５０と、ＭＲＩ装置６０とをネットワークケーブルで相互接続した構成である。

医療情報提供装置２０Ｃは、第２の実施形態の発展版であり、線量効率算出部２８ｃを更に有する点を除いて第２の実施形態の医療情報提供装置２０Ｂと同様の構成である。
線量効率算出部２８ｃは、被曝点数及び画質点数を算出し、被曝点数及び画質点数に基づいて、被曝線量と画質とのトレードオフを示す線量効率を評価情報として算出する。

図１２は、第３の実施形態において履歴情報に付帯表示される線量効率の概念と、表示態様の一例を示す模式図である。図１２の上段は、線量効率の概念を示すグラフであり、縦軸は画質点数を示し、横軸は被曝点数を示す。図１２の下段は、履歴情報の表の左側に、時間効率、線量効率等の評価情報を付帯表示させたものである。

ここでは一例として、オーダ内容は、狭心症か否かを診断用に、Ｘ線ＣＴ装置で被曝線量４mSv以下の冠動脈の造影検査を行うことで３次元画像を作成するものと仮定する。この場合、評価情報生成部２８Ｃは、上記オーダ内容に合致する履歴情報を検索する。
図１２の下段では、煩雑となるので自施設の３つの履歴情報のみを示すが、絞り込み検索時に他施設の履歴情報を除外しないでもよい。図１２の下段において、作業時間点数、完了時刻点数、時間効率の算出方法は、第１の実施形態と同様である。

図１２の上段において、線量効率は、被曝点数と、画質点数との積で与えられる。被曝点数は、例えば、被曝線量(単位は例えばmSv)の逆数に定数Ｃ（この例では１０）を乗じたものである。

画質点数は、例えば読影者の過去の評価点数を示す。具体的には、このような検査条件及び画像処理条件の場合、この程度の画質が得られた、という読影者の主観による過去の評価を収集し、データベース化したものである。

但し、画質点数は、他の手法で決定してもよい。例えば、画像の標準偏差(Standard Deviation: SD)を用いて画質点数を決定してもよい。例えば心臓の左室の心筋部や、肝臓などは比較的均質なＸ線画像となる領域、即ち、本来は画素値が均一になるべき領域を含む。従って、本来均質になるべき領域を抽出し、抽出領域内の各画素値と、抽出領域内の平均画素値とのズレ量の２乗を抽出領域内の画素数分だけ合算し、この合算値を抽出領域の画素数で割り、この除算値に逆比例するように画質点数を算出できる。

或いは、検査条件を変えて均質なファントムを撮影して、その画素値のバラつきの標準偏差に基づいて算出し、上記のように画質点数を算出してもよい。

図１２の上段のグラフは、例えば９の組み合わせ条件に対して時間効率が算出されたと仮定して、それをグラフ化した一例である。かかるグラフの各プロットにおいて、横軸の値と縦軸の値との積（面積）が最大のプロットに該当する検査が、線量効率の観点から最適と言うこともできる。

図１３は、第３の実施形態の医療情報通信システム１０Ｃの動作の一例を示すフローチャートである。以下、図１３に示すフローチャートのステップ番号に従って、医療情報通信システム１０Ｃの処理の流れを説明する。

［ステップＳ４１〜Ｓ４３］第２の実施形態のステップＳ２１〜Ｓ２３と同様である。この後、ステップＳ４４に進む。

［ステップＳ４４］効率算出部２８ａは、第１の実施形態と同様にして、最新の装置スケジュール及びアプリスケジュールを取得し、時間効率を算出する。また、第３の実施形態の評価情報生成部は施設情報評価部２８ｂを有するので、第２の実施形態と同様に、利用施設数、実績点数を算出してもよい。

オーダが示す画像診断装置がＸ線ＣＴ装置やＸ線診断装置などのように放射線の照射による医用画像データの生成を行うものである場合、線量効率算出部２８ｃは、図１２で述べた手法により線量効率を算出する。

評価情報生成部２８は、以上の最先の空き時間、時間効率、実績点数、線量効率などの算出結果をオーダリング装置４０に送信し、これらの情報を、表示端末４５上で履歴情報に付帯して一覧表示させる（図１２等を参照）。
この後、ステップＳ４５に進む。

［ステップＳ４５〜Ｓ５１］ステップＳ４６において線量効率も算出及び表示される点を除いて、第２の実施形態のステップＳ２５〜Ｓ３１と同様である。

以上が第３の実施形態の医療情報通信システム１０Ｃの動作説明である。
このように、第３の実施形態においても第１及び第２の実施形態と同様の効果を得ることができる。

更に、第３の実施形態では、線量効率算出部２８は、線量点数及び画質点数に基づいて線量効率を算出することで、トレードオフの関係にある複数のパラメータの条件を調整するための情報を提示する。これにより、ユーザは、トレードオフの関係にある双方のパラメータの検査上の効果が適正になる条件を定量的に判断できる。

＜第４の実施形態＞
図１４は、第４の実施形態の医療情報通信システム１０Ｄの概略構成の一例を示すブロック図である。

医療情報通信システム１０Ｄは、医療情報提供装置２０Ｄと、ワークステーション３０と、オーダリング装置４０と、少なくとも２つのＸ線ＣＴ装置５０と、ＭＲＩ装置６０とをネットワークケーブルで相互接続した構成である。

医療情報提供装置２０Ｄは、第３の実施形態の発展版であり、トレンド情報算出部２８ｄを更に有する点を除いて第３の実施形態の医療情報提供装置２０Ｃと同様の構成である。

トレンド情報算出部２８ｄは、各組み合わせ条件に対して、トレンド情報を評価情報として算出する。ここでは一例として、トレンド情報は、各組み合わせ条件の所定期間内での実施回数や、当該実施回数の最近の変化を示す傾きである。
上記実施回数は、自施設の実施回数に限定してもよいし、自施設と同種の施設内での実施回数に限定してもよい。或いは、上記実施回数は、大学病院などの指定された特定施設での実施回数でもよいし、院外データセンタ９６に履歴情報が保管されている全ての医療施設の実施回数でもよい。また、ここでは一例として、トレンド情報算出部２８ｄは、実施回数を最近１年間、３年間などの所定期間の範囲で取得する。

図１５は、第４の実施形態において履歴情報に付帯表示されるトレンド情報の概念と、表示態様の一例を示す模式図である。図１５の下段は、履歴情報の表の左側に、時間効率、トレンド情報等の評価情報を付帯表示させたものである。図１５の下段の表における実施回数は、例えば、ｎ日前から今日までに何回実施されたかの積算値である。

図１５の上段は、トレンド情報の概念を示すグラフであり、縦軸は１日当たり、２日当たりなどの特定期間内の実施回数（この例では１日）を示し、横軸は実施日を示す。
図１５の上段のグラフにおいて、太い点線は、下段の表の整理番号（１）の組み合わせ条件の実施回数の変化を示す。同様に、図１５の上段のグラフにおいて、太い実線は下段の表の整理番号（２）の組み合わせ条件の実施回数の変化を示し、太い一点鎖線は下段の表の整理番号（３）の組み合わせ条件の実施回数の変化を示す。

トレンド情報の「傾き」は、現在基準時から一定期間（この例ではｎ日）過去に遡った時点から、現在基準時までの当該組み合わせ条件の利用頻度がどのように変化したかを示す（図１５の上段では、二点鎖線の直線で示す）。
図１５の上段のグラフの例では、現在基準時は今日であり、縦軸が１日当たりの実施回数なので今日の実施回数が示されているが、これは一例に過ぎない。現在基準時は、例えば、昨日でもよい。今日の実施回数は、厳密には、明日になるまでは確定し難いことが多いからである。

また、図１５の上段のグラフでは、「現在基準時から一定期間過去に遡った時点」の例として、ｎ日前としている。ｎとしては、ユーザは、３０、６０などの任意の数字をオーダリング装置４０の入力装置４６を介して入力可能である。但し、ここでのｎは、実施回数のカウントの対象である所定期間よりも過去に遡らない値のみ、入力可能である。

そして、トレンド情報算出部２８ｄは、グラフにおけるｎ日前の実施回数から、今日の実施回数までの傾きを例えば最小二乗法などの手法により算出する。この傾きの値が正で大きい値であるほど、最近の利用頻度が増加していることを示す。

なお、ここでは実施回数と傾きとをトレンド情報として扱うが、これはトレンド情報の一例に過ぎない。
例えば、組み合わせ条件が論文に掲載された回数と、ｎ日前から現在基準時までの論文掲載回数の傾きとをトレンド情報として用いてもよい。或いは、学会演題数と、その傾きとをトレンド情報として用いてもよい。

図１６は、第４の実施形態の医療情報通信システム１０Ｄの動作の一例を示すフローチャートである。以下、図１６に示すフローチャートのステップ番号に従って、医療情報通信システム１０Ｄの処理の流れを説明する。

［ステップＳ６１〜Ｓ６３］ステップＳ６１において、ユーザによりトレンド情報の実施回数をどの範囲の医療施設に絞り込むかが選択される点を除き、第３の実施形態のステップＳ４１〜Ｓ４３と同様である。トレンド情報の施設範囲が選択されない場合、評価情報生成部２８Ｄは、例えば、院外データセンタ９６に履歴情報が保管されている全ての医療施設の実施回数として自動選択する。この後、ステップＳ６４に進む。

［ステップＳ６４］効率算出部２８ａは、第１の実施形態と同様にして、最新の装置スケジュール及びアプリスケジュールを取得し、時間効率を算出する。また、第４の実施形態の評価情報生成部２８Ｄは施設情報評価部２８ｂを有するので、第２の実施形態と同様に、利用施設数、実績点数を算出してもよい。また、第４の実施形態の評価情報生成部２８Ｄは線量効率算出部２８ｃを有するので、第３の実施形態と同様に、被曝点数、画質点数、線量効率を算出してもよい。

トレンド情報算出部２８ｄは、図１５で述べた手法により各組み合わせ条件に対して実施回数及び傾きをトレンド情報として算出する。

評価情報生成部２８は、以上の最先の空き時間、時間効率、トレンド情報（実施回数及び傾き）などの算出結果をオーダリング装置４０に送信し、これらの情報を表示端末４５上で履歴情報に付帯して一覧表示させる（図１５等を参照）。
この後、ステップＳ６５に進む。

［ステップＳ６５〜Ｓ７１］ステップＳ６６においてトレンド情報も算出及び表示される点を除いて、第３の実施形態のステップＳ４５〜Ｓ５１と同様である。

以上が第４の実施形態の医療情報通信システム１０Ｄの動作説明である。
このように、第４の実施形態においても第１〜第３の実施形態と同様の効果を得ることができる。

更に、第４の実施形態では、トレンド情報が提示される。これにより、ユーザは、学会や論文誌で発表される等によって利用頻度が急激に増加した検査手法（組み合わせ条件）がどれであるかの情報を得ることができる。同様に、利用頻度が低下している検査手法がどれであるかの情報も得ることができる。利用頻度が急増中の検査手法は比較的新しく、利用頻度が低下している検査手法は古い可能性がある。従って、ユーザは、このように表示されるトレンド情報を、検査条件及び画像処理条件を選択する際の参考とすることができる。

また、ユーザは、実施回数が所定値以下の検査条件及び画像処理条件を除外する、傾きが所定値より低い検査条件及び画像処理条件を除外する等の絞り込み条件をステップＳ６１において入力してもよい。これにより、利用頻度としてユーザが望む検査条件及び画像処理条件だけを表示させることもできる。

また、第４の実施形態の医療情報提供装置２０Ｄは、上記トレンド情報に加えて、第１〜第３の実施形態で述べた時間効率、実績点数、線量効率も評価情報として提示可能であるため、ユーザは、検査条件及び画像処理条件として非常に適正なものを選択し易くなる。この結果、画像診断装置及び画像処理プログラムの性能を最大限に引き出し得る。

＜実施形態の補足事項＞
［１］第１〜第４の実施形態の医療情報通信システム１０Ａ〜１０Ｄでは、オーダリング装置４０の表示端末４５に履歴情報や評価情報を表示する例を述べた。本発明は、かかる実施形態に限定されるものではない。例えば、医療情報提供装置２０Ａ〜２０Ｄの一部としてオーダリング装置４０を配置し、医療情報提供装置２０Ａ〜２０Ｄの表示端末に履歴情報や評価情報を表示してもよい。

［２］請求項の用語と実施形態との対応関係を説明する。なお、以下に示す対応関係は、参考のために示した一解釈であり、本発明を限定するものではない。

撮影時間は、請求項記載の「画像診断装置の占有時間」の一例である。
アプリケーション操作時間は、請求項記載の「画像処理条件に従って実行される画像処理に要する時間」の一例である。
院外ネットワーク回線９０は、請求項記載の電気通信回線の一例である。
画像処理を行うワークステーション３０は、請求項記載の画像処理装置の一例である。

［３］本発明の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。

１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃ、１０Ｄ 医療情報通信システム
２０Ａ、２０Ｂ、２０Ｃ、２０Ｄ 医療情報提供装置
２１ 通信部
２２ 装置アプリ依存関係記憶部
２３ 装置スケジュール記憶部
２４ アプリスケジュール記憶部
２５ 履歴情報記憶部
２６ オーダ取得部
２７ 装置利用情報発信部
２８Ａ、２８Ｂ、２８Ｃ、２８Ｄ 評価情報生成部
２８ａ 効率算出部
２８ｂ 施設情報評価部
２８ｃ 線量効率算出部
２８ｄ トレンド情報算出部
３０ ワークステーション
３２ 画像処理部
３３ ＣＰＵ
３４ 通信部
３５ 記憶装置
３６ 操作ユニット
４０ オーダリング装置
４３ ＣＰＵ
４４ 通信部
４５ 表示端末
４６ 入力装置
５０ Ｘ線ＣＴ装置
５２ Ｘ線ＣＴ機構
５３ ＣＰＵ
５４ 通信部
５５ 記憶装置
５６ 操作ユニット
６０ ＭＲＩ装置
６２ ＭＲＩ機構
６３ ＣＰＵ
６４ 通信部
６５ 記憶装置
６６ 操作ユニット
９０ 院外ネットワーク回線
９６ 院外データセンタ
ＮＣ ネットワークケーブル
ＳＢ システムバス

Claims (13)

1. 画像診断装置により元の医用画像データを生成するための検査の検査条件であって複数のパラメータを含む検査条件と、前記元の医用画像データに対して画像処理を施して画像処理後の医用画像データを生成するための画像処理条件とを含む履歴情報を予め記憶する履歴情報記憶部と、
   被検体を検査する場合の検索条件を取得し、前記履歴情報記憶部に記憶された前記履歴情報に基づいて、前記検索条件に関連する検査条件及び画像処理条件についての評価情報を生成する評価情報生成部と
   を備え、
   前記評価情報生成部は、前記検索条件に関連する前記検査条件及び前記画像処理条件に基づいて、前記画像診断装置の占有時間と、前記画像処理に要する時間と、前記検査及び前記画像処理が完了する完了時刻とに応じた時間効率を前記評価情報として算出する
   ことを特徴とする医療情報提供装置。
2. 前記履歴情報及び前記評価情報を表示させるために、表示端末に前記履歴情報及び前記評価情報を送信する通信部を更に有する
   ことを特徴とする請求項１に記載の医療情報提供装置。
3. 前記評価情報生成部は、前記画像診断装置の占有時間と、前記画像処理に要する時間との和の逆数に比例する作業時間点数を算出し、前記作業時間点数が大きいほど前記時間効率が上がるように、前記時間効率を算出する
   ことを特徴とする請求項２に記載の医療情報提供装置。
4. 前記元の画像データに対して前記画像処理を実行する臨床アプリケーションの使用スケジュールを記憶するアプリスケジュール記憶部と、
   前記画像診断装置の使用スケジュールを記憶する装置スケジュール記憶部と
   を更に備え、
   前記評価情報生成部は、前記画像診断装置の使用スケジュールにおける空き時間に前記検査が実行され、且つ、前記検査の実行後であると共に前記臨床アプリケーションの使用スケジュールにおける空き時間に前記画像処理が実行されるように前記完了時刻を算出後、現在時刻から前記完了時刻までの時間の逆数に比例する完了時刻点数が大きいほど前記時間効率が上がるように、前記時間効率を算出する
   ことを特徴とする請求項３に記載の医療情報提供装置。
5. 前記履歴情報記憶部は、医療情報提供装置が設置される医療施設内で実行された前記検査及び前記画像処理の前記履歴情報に加えて、前記医療施設の外部で実行された前記検査及び前記画像処理の前記履歴情報を電気通信回線経由で取得して記憶する
   ことを特徴とする請求項２乃至請求項４のいずれか１項に記載の医療情報提供装置。
6. 前記通信部は、どこの医療施設で実行された前記検査の前記履歴情報であるかの情報を各々の前記履歴情報と共に前記表示端末に送信して表示させる
   ことを特徴とする請求項５に記載の医療情報提供装置。
7. 前記評価情報生成部は、前記医療施設の外部から取得した前記履歴情報に対して、前記検査の実行回数、又は、前記検査が実行された施設数に応じた前記評価情報を生成する
   ことを特徴とする請求項５に記載の医療情報提供装置。
8. 前記評価情報生成部は、前記検索条件に関連する前記検査条件及び前記画像処理条件の中の複数の条件のトレードオフを示す前記評価情報を算出する
   ことを特徴とする請求項１乃至請求項７のいずれか１項に記載の医療情報提供装置。
9. 前記評価情報生成部は、前記検索条件に関連する前記検査条件及び前記画像処理条件の組み合わせで得られる前記画像処理後の医用画像データの画質の情報、及び、前記検索条件に関連する前記検査条件に含まれる被曝線量を取得し、前記被曝線量及び前記画質の情報に基づいて、前記被曝線量と画質とのトレードオフを示す線量効率を前記評価情報として算出する
   ことを特徴とする請求項８に記載の医療情報提供装置。
10. 前記評価情報生成部は、前記検索条件に関連する前記検査条件及び前記画像処理条件の組み合わせのそれぞれに対する利用頻度の情報を前記評価情報として生成する
    ことを特徴とする請求項１乃至請求項９のいずれか１項に記載の医療情報提供装置。
11. 前記評価情報生成部は、前記検索条件に関連する前記検査条件及び前記画像処理条件の組み合わせのそれぞれに対して、現在基準時から一定期間過去に遡った時点から、前記現在基準時までの利用頻度がどのように変化したかを示す評価情報を生成する
    ことを特徴とする請求項１０に記載の医療情報提供装置。
12. 前記評価情報生成部は、前記画像診断装置の占有時間を、前記画像診断装置による撮影時間とする
    ことを特徴とする請求項１乃至請求項１１のいずれか１項に記載の医療情報提供装置。
13. 請求項１乃至請求項１２のいずれか１項に記載の前記医療情報提供装置と、
    前記検索条件に関連する前記検査条件に従って検査を実行することで前記被検体に関する前記元の医用画像データを生成する画像診断装置と、
    前記検索条件に関連する前記検査条件に従った前記検査による前記元の医用画像データに対して、前記検索条件に関連する前記画像処理条件に従って画像処理を施す画像処理装置と、
    前記医療情報提供装置により生成された前記評価情報を取得して表示する表示端末と
    を備えることを特徴とする医療情報通信システム。

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