JP6525527B2 - 読影レポート作成支援装置、読影レポート作成支援方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、読影レポート作成支援装置、読影レポート作成支援方法及びプログラムに関する。

医療の分野では、Ｘ線ＣＴ装置やＭＲＩ等の撮影装置により得られた医用画像を医師が読影して診断を行う画像診断が行われている。画像診断では、主治医の読影の依頼に応じて、医師は画像から得られる所見（以下、読影所見と称する）や各種測定値を総合的に判断して画像に写る病変の症状を特定する。そして、その診断に至った経緯を読影所見や測定値を利用して、依頼元の主治医への読影レポートとしてまとめる。
このような読影レポートの作成を支援するための読影レポート作成支援装置が開発されている。特許文献１には、入力済みの情報に基づく装置の推論結果に対して、画像処理の結果と推論結果に及ぼす影響から、入力済みの情報以外の情報を提示する技術が記載されている。これにより、特許文献１に記載の技術は、入力していない情報で重要と考えられる情報を提示することを可能にしている。特許文献２には、入力したレポート文の内容を解析し、解析結果と類似した過去のレポート文の内容との差分情報を提示する技術が記載されている。これにより、特許文献２に記載の技術は、入力したレポート文に不足している可能性が高い情報の確認を可能としている。

特開２０１１−１３１０２２号公報 特開２００６−２６０３１８号公報

しかしながら、特許文献１、特許文献２に記載されている技術は、入力していない有効な情報又は差分情報を提示するにすぎない。そのため、医師は提示された情報を確認後、自らレポート文を修正する必要があり、レポート文の修正が負担になるという課題があった。
本発明は、医師が自らレポート文を修正する負担を軽減させることを目的とする。

そこで、本発明の読影レポート作成支援装置は、入力情報に含まれる医療診断に係る読影レポートを解析することで得られた解析結果に基づいて、前記読影レポートの修正に用いる修正情報の候補を取得する取得手段と、前記取得された候補から少なくとも一つを選択する選択手段と、前記選択された候補の修正情報に基づく文字を前記読影レポートに挿入することにより、前記読影レポートを修正する修正手段と、を有する。

本発明によれば、医師が自らレポート文を修正する負担を軽減させることができる。

読影レポート作成支援装置の機能構成の一例を示す図である。 読影レポート作成支援装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 読影レポート作成支援装置の処理の一例を示すフローチャートである。 読影所見及び臨床情報の一例を示す図である。 読影レポートの一文に対する解析結果の一例を示す図である。 影響度及び推論確率の一例を示す図である。 関係情報の一例を示す図である。 読影レポートの修正処理を説明するための具体例を示す図である。 修正案に用いるテンプレートの一例を示す図である。 ＧＵＩの一例を示す図である。 読影レポートの修正案の一例を示す図である。 位置関係を加味した関係情報の一例を示す図である。

以下、本発明を実施するための形態について図面を用いて説明する。
＜実施形態１＞
実施形態１における読影レポート作成支援装置は、医療診断の対象である症例に関する読影レポートや、電子カルテ等に記載された医用情報を取得し、読影レポートの修正案を提示することにより当該症例に関する読影レポートの作成支援を行う。なお、以下では読影レポート作成支援装置を用いて、肺の異常陰影に関する読影レポート及び過去の病歴や腫瘍マーカー値（以下、臨床情報と称する）を取得するものとする。そして、取得した情報を基に読影レポートの修正案を作成し、その修正案を提示する場合を例として説明する。もちろん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読影レポートの解析の結果得られる読影所見、臨床情報等は、何れも読影レポート作成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、実施形態１における読影レポート作成支援装置１００の機能構成等の一例を示す図である。本実施形態における読影レポート作成支援装置１００は、症例情報入力端末２００と、データベース３００とに接続されている。症例情報入力端末２００は、診断対象である症例に関して、医用情報（医用画像や電子カルテの情報等）を不図示のサーバから取得する。或いは、例えばＦＤＤ、ＨＤＤ、ＣＤドライブ、ＤＶＤドライブ、ＭＯドライブ、ＺＩＰドライブ等の外部記憶装置を接続し、症例情報入力端末２００は、それらのドライブからデータを取得するようにしてもよい。
更に、症例情報入力端末２００は、ユーザ（医師）が読影可能な形でこれらの情報をモニタに表示し、ユーザが表示内容を基に作成した読影レポートを取得する。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レポートを、マウスやキーボード、ディクテーションソフトウェア等を用いて作成する。そして、症例情報入力端末２００は、ユーザからの要求に従い、肺の異常陰影に関して取得したデータとそれに付随するデータ（代表画像等）とを、ＬＡＮ等を介して読影レポート作成支援装置１００への入力情報として送信する。

データベース３００には、診断対象である症例に関係する読影レポートにおいて使用され得る情報（潜在情報）に関するデータが格納されている。以下では、潜在情報として読影所見や臨床情報等の語句（以下、項目と称する）を扱うものとする。データベース３００には、項目に関するデータとして、項目の共起関係や、項目の位置関係に関する情報が格納されている。
共起関係情報は、ある文や文章の中で項目が同時に出現する頻度や確率等を示す情報である。位置関係情報は、項目の出現する順番（前後関係）や、項目間の距離（何項目離れているか）等を示す情報である。以下では共起関係と位置関係とに関する情報をまとめて関係情報と称する。データベース３００に格納された関係情報は、ＬＡＮ等を介して読影レポート作成支援装置１００との間で送受信される。即ち、データベース３００は、読影レポート作成支援装置１００との間でデータを送受信する機能を備えている。

読影レポート作成支援装置１００は、読影レポート解析部１０２と、修正情報候補作成部１０４と、推論部１０６と、影響度算出部１０８と、選択部１１０と、修正案作成部１１２と、提示部１１４とを備える。
読影レポート解析部１０２は、症例情報入力端末２００から読影レポート作成支援装置１００へ入力された肺の異常陰影に関する読影レポートを解析する。解析の具体的な内容については後述する。そして、読影レポート解析部１０２は、同時に入力された臨床データとそれに付随するデータと解析結果とを、修正情報候補作成部１０４、推論部１０６、影響度算出部１０８、選択部１１０、修正案作成部１１２へと出力する。
修正情報候補作成部１０４は、読影レポート解析部１０２から出力された情報に基づいて、読影レポートの修正に用いる修正情報の候補（以下、修正情報候補と呼ぶ）を作成する。そして、修正情報候補作成部１０４は、作成した修正情報候補を推論部１０６へと出力する。

推論部１０６は、読影レポート解析部１０２から出力された情報に基づいて、診断対象である肺の異常陰影に関する推論を実行し、当該異常陰影が夫々の診断名である確率を算出する。同様に、推論部１０６は、読影レポート解析部１０２から出力された情報と、修正情報候補作成部１０４で作成された修正情報候補とに基づいて、夫々の診断名の確率を算出する。以下、推論部１０６が算出した診断名の確率を推論結果と呼ぶ。推論部１０６は、算出した夫々の推論結果を影響度算出部１０８へと出力する。
影響度算出部１０８は、読影レポート解析部１０２から出力された情報と、推論部１０６で算出された夫々の推論結果とに基づいて、夫々の修正情報候補の影響度を算出して取得する。影響度算出部１０８は、取得した影響度を選択部１１０へと出力する。
選択部１１０は、読影レポート解析部１０２から出力された情報と、影響度算出部１０８で取得された夫々の修正情報候補の影響度を用いて情報を選択する。選択部１１０は、選択した情報を修正案作成部１１２へと出力する。

修正案作成部１１２は、選択部１１０が選択した情報をデータベース３００に送信し、選択した情報の関係情報をデータベース３００から受信する。そして、修正案作成部１１２は、読影レポート解析部１０２から出力された情報と、データベース３００から受信した関係情報とを基に読影レポートの修正案を作成する。修正案作成部１１２は、作成した読影レポートの修正案を提示部１１４へと出力する。
提示部１１４は、修正案作成部１１２で作成された読影レポート文を提示する。なお、図１に示した読影レポート作成支援装置１００の各部の少なくとも一部は独立した装置（ハードウェア）として実現されてもよいし、夫々が機能を実現するソフトウェアとして実現されてもよい。本実施形態では、図１に示した読影レポート作成支援装置１００の各部が夫々ソフトウェアにより実現されているものとする。

図２は、読影レポート作成支援装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。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ブ、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を実現するためのプログラムを格納する。ＣＰＵ１００１が主メモリ１００２、磁気ディスク１００３に格納されているプログラムを実行することにより、図１に示した読影レポート作成支援装置１００の機能（ソフトウェア）及び後述するフローチャートにおける処理が実現される。
表示メモリ１００４は、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等の表示を行う。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夫々行う。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、読影レポート作成支援装置１００が行う全体の処理を説明する。図３は、読影レポート作成支援装置１００が行う処理の一例を示すフローチャートである。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図３に示す処理が実現される。
以下の説明では、診断対象である症例に関係する読影所見及び臨床情報名（即ち項目）をＩｊ（ｊ＝１〜ｎ）で表し、ｎ種類の項目Ｉ１〜Ｉｎを取り扱うものとする。なお、Ｉｊはデータベース３００に関係情報として保存された項目と一致する。
また、Ｉｊが取り得るｋ個の離散値（以下、状態と称する）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４に示したような項目を扱うものとする。更に、夫々の項目は図４に示したような状態を取り得るものとする。例えば、Ｉ１の「形状」は、異常陰影の全体形状を表しており、Ｓ１１「球形」、Ｓ１２「分葉状」、Ｓ１３「不整形」の３つの状態を取る。即ち、Ｉ１がＳ１１を取る場合には、異常陰影の全体形状が球形であることを示す。同様に、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、Ｉｌの「巻（気管支）」は、異常陰影における気管支の巻き込みの有無を表している。また、Ｉｍの「ＣＥＡ」は、腫瘍マーカーであるＣＥＡの値が基準値の範囲に収まっているかどうかを表している。更に、Ｉｎの「既往」は、過去に疾患の既往があったかどうかを表している。

また、以下の説明では、ＩｊとＳｊｋの組（以下、Ｉｊ：ＳｊｋやＩｊ「項目名」：Ｓｊｋ「状態名」と表記する）を要素とする集合をＥと表記する。但し、ある一つのＩｊの状態Ｓｊｋは、一つのＥの中に複数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を取る場合、Ｅ＝｛Ｉ１：Ｓ１１，Ｉ２：Ｓ２１｝は取り得るが、Ｅ＝｛Ｉ１：Ｓ１１，Ｉ１：Ｓ１２｝は取ることができない。これは一つの項目は一つの状態のみを取るためである。
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値を取るものとし、夫々Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３と表記する。また、推論部１０６への入力として集合Ｅが与えられた場合の診断名Ｄｄ（ｄ＝１，２，３）の推論確率を、Ｐ（Ｄｄ｜Ｅ）と表記する。また、診断名Ｄｄに対するＥの影響度をＩ（Ｄｄ｜Ｅ）と表記する。

ここで、本実施形態で取り扱う全ての項目を要素とする集合をＮａ（即ちＮａ＝｛Ｉ１，Ｉ２，・・・，Ｉｎ｝）と表記する。また、読影レポートの解析により取得した項目を要素とする集合をＮｒ、Ｎｒの各項目とその状態の組を要素とする集合をＥｒと表記する。このＮｒ及び／又はＥｒが読影レポートの解析結果に相当する。より具体的な内容に関しては後述する。更に、電子カルテに記載の臨床情報や医用画像に対する画像処理結果等、読影レポート以外に入力された他の情報から取得した項目を要素とする集合をＮｕとする。更に、Ｎｕの各項目とその状態の組を要素とする集合をＥｕと表記する。このＮｕ及び／又はＥｕを既取得情報と称する。なお、本実施形態では、Ｎｒ⊂Ｎａ、Ｎｕ⊂Ｎａを常に満たすものとする。また、簡単のために、Ｎｒ∩Ｎｕ＝Φとする。即ち、ＮｒとＮｕで共通する要素はないものとする。

また、Ｎａの中でＮｒとＮｕの何れにも属さない項目を要素とする集合をＮｖと表記する（即ち、Ｎｖ＝Ｎａ−（Ｎｒ∪Ｎｕ））。なお、ＮｖはＮｒやＮｕと異なり実際に取得した情報に基づいていないので、各項目は確定した状態を持たない。ここで、Ｎｖの各項目と仮想的に割り当てた状態の組を要素とする集合をＥｖと表記する。このＮｖ及び／又はＥｖを未取得情報と称する。但し、前述した通り状態を仮想的に割り当てているため、ＥｖはＥｒやＥｕと異なり一意に定まらない。また、Ｅｖでは項目の状態が割り当てられない場合も考える。項目の状態が割り当てられない場合は、空の要素として扱う。例えばＮｖ＝｛Ｉｍ，Ｉｎ｝の場合は、Ｅｖ＝｛Ｉｍ：Ｓｍ１，Ｉｎ：Ｓｎ１｝、Ｅｖ＝｛Ｉｍ：Ｓｍ１，Ｉｎ：Ｓｎ２｝、Ｅｖ＝｛Ｉｍ：Ｓｍ１｝、Ｅｖ＝｛Ｉｍ：Ｓｍ２，Ｉｎ：Ｓｎ１｝、Ｅｖ＝｛Ｉｍ：Ｓｍ２，Ｉｎ：Ｓｎ２｝、Ｅｖ＝｛Ｉｍ：Ｓｍ２｝、Ｅｖ＝｛Ｉｎ：Ｓｎ１｝、Ｅｖ＝｛Ｉｎ：Ｓｎ２｝、Ｅｖ＝Φの９種類が考えられる。
更に以下では、Ｅｕの部分集合のうち条件を満たすものをＥｕｐ（ｐ＝１，２，・・・）と表記する。また、Ｅｖのうち条件を満たすものをＥｖｑ（ｑ＝１，２，・・・）と表記する。このＥｕｐ、Ｅｖｑは修正情報候補に相当する。なお、上記の条件は実施形態により異なる。本実施形態での条件は後述する。

ステップＳ３０００において、読影レポート解析部１０２は、症例情報入力端末２００から読影レポート作成支援装置１００へ入力された肺の異常陰影に関する読影レポートを解析する。また、読影レポート解析部１０２は、症例情報入力端末２００から入力された臨床情報を解析する。なお、症例情報入力端末２００から読影レポート作成支援装置１００へ入力された読影レポートや臨床情報等は、入力情報の一例である。
図５は、読影レポートの一文に対して読影レポート解析部１０２が解析を行った結果の一例を示す図である。例えば、「球形の形状で、鋸歯状辺縁はありません。」という一文を解析する場合を考える。
まず、読影レポート解析部１０２は、言語で意味を持つ最小単位である形態素に分割する形態素解析を行う。一般に形態素解析では、品詞の種類や活用形等が得られる。本実施形態では名詞又は名詞の連続を項目の候補とする。そして、読影レポート解析部１０２は、その候補に対し、類義語やオントロジーによる語句の拡張を考慮してマッチングを行い、最終的な項目を決定する。もし、マッチングが得られなかった場合は、その候補は項目ではないものとして扱う。前述の例だと、「球形」「形状」「鋸歯状辺縁」（鋸歯状＋辺縁）が候補となり、Ｉ１「形状」とＩ３「鋸歯状辺縁」が項目として得られる。

次に、読影レポート解析部１０２は、文の文法的な関係を解析する構文解析を行う。一般的に構文解析は形態素解析の結果を用いて行われる。構文解析の結果は、例えば図５に示したような構文木と呼ばれる形で得られる。構文木で示される線は、文節と文節との間に関連があることを示す。この構文木から「球形の」と「形状で」、「鋸歯状辺縁が」と「ありません」に関連があることがわかる。ここで、ある文節の中に先述の方法により決定された項目が含まれている場合、その文節に関連のある文節の内容を、項目の状態候補とする。例えば、文節「形状で」にはＩ１が含まれているので、それに関連する文節「球形の」を状態候補とする。

次に、読影レポート解析部１０２は、状態候補の文節から品詞と活用形とを考慮して状態を決定する。「球形の」の場合は、名詞である「球形」が候補となる。一方、Ｉ３に関連する文節「ありません」の場合は、「ある」という動詞に、未然形の助動詞「ます」が接続しているので、「ある」を否定する「ない」を候補とする。そして、読影レポート解析部１０２は、候補と関連のある項目の取り得る状態と、決定した候補の類義語やオントロジーによる語句の拡張を考慮してマッチングを行い、最終的な状態を決定する。もし、マッチング結果が得られなかった場合は、その候補は状態ではないものとして扱う。また、項目に対する状態が得られなかった場合は、その項目を最終結果から除去する。前述の例だと、「球形」からはＩ１の状態であるＳ１１が得られ、「ない」からはＩ３の状態であるＳ３４が得られる。最終的にこの文の場合は、項目としてＩ１「形状」、Ｉ３「鋸歯状辺縁」が得られる。読影レポート解析部１０２は、この項目をＮｒに追加する。また、項目と状態の組として、Ｉ１「形状」：Ｓ１１「球形」、Ｉ３「鋸歯状辺縁」：Ｓ３４「無」が得られる。読影レポート解析部１０２は、この項目と状態の組をＥｒに追加する。

また、読影レポート解析部１０２は、この結果を用いて、一文における項目の出現順序の情報（以下、項目順序と称する）も取得する。この場合は項目順序として「Ｉ１−Ｉ３」が得られる。読影レポート解析部１０２は、同様の処理を他の文にも適用し、文中に出現する項目と、項目と状態の組と、項目順序とを解析結果として取得する。最終的に、読影レポート解析部１０２は、例えば、Ｎｒ＝｛Ｉ１，Ｉ３，・・・｝、Ｅｒ＝｛Ｉ１：Ｓ１１，Ｉ３：Ｓ３４｝、項目順序「Ｉ１−Ｉ３，・・・」を解析結果として得る。
加えて、本実施形態では、読影レポート解析部１０２は、電子カルテに記載の臨床情報を基に既取得情報を取得する。例えば、項目Ｉｍに対応する腫瘍マーカー「ＣＥＡ」の値が８．３ｎｇ／ｍｌと記載されていた場合は、読影レポート解析部１０２は、基準値（≦５．０ｎｇ／ｍｌ）と照合して、Ｉｍ「ＣＥＡ」：Ｓｍ２「異常値」を取得する。そして、読影レポート解析部１０２は、項目ＩｍをＮｕに、項目と状態の組Ｉｍ：Ｓｍ２をＥｕに夫々追加する。同様の処理を全ての臨床情報にも適用すると、最終的に、例えば、Ｎｕ＝｛Ｉｍ，・・・｝、Ｅｕ＝｛Ｉｍ：Ｓｍ２，・・・｝が既取得情報として得られる。

ステップＳ３０１０において、修正情報候補作成部１０４は、ステップＳ３０００で取得された情報に基づいて修正情報候補を作成する。本実施形態では、修正情報候補作成部１０４は、ステップＳ３０００で取得された情報に含まれていない情報を基に修正情報候補を作成するものとする。即ち、修正情報候補作成部１０４は、未取得情報を基に修正情報候補（本実施形態ではＥｖｑ）を作成する。なお、本実施形態では、Ｅｖのうち、要素が１の集合をＥｖｑとするものとする。例えば、Ｎｖ＝｛Ｉ２，Ｉ４，・・・｝であれば、Ｅｖ１＝｛Ｓ２１｝、Ｅｖ２＝｛Ｓ２２｝、・・・、等が修正情報候補として作成される。
ステップＳ３０２０において、推論部１０６は、ステップＳ３０００で取得された情報に基づいて診断対象である肺の異常陰影に関する推論を実行し、当該異常陰影が夫々の診断名である確率を算出する。このとき推論を行う方法（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等、既存の様々な手法が利用できる。本実施形態では、推論部１０６が実行する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、情報が入力された場合の各診断名の推論確率（その事例が夫々の診断名である確率であり、事後確率ともいう）の取得が可能である。本実施形態では異常陰影の診断名Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３の夫々の推論確率が取得される。なお、本実施形態において、推論部１０６は、ＥｒとＥｕとの両方を用いて推論を実行する。即ち、推論部１０６は、Ｐ（Ｄｄ｜Ｅｒ∪Ｅｕ）を算出する。

ステップＳ３０３０において、推論部１０６は、ステップＳ３０００で取得された情報と、ステップＳ３０１０で取得された修正情報候補とに基づいて、夫々の診断名の推論確率を算出する。本実施形態では、推論部１０６は、ＥｒとＥｕ、及び、Ｅｖｑの夫々を用いて推論確率を算出する。即ち、推論部１０６は、夫々のＥｖｑについてＰ（Ｄｄ｜Ｅｒ∪Ｅｕ∪Ｅｖｑ）を算出する。
ステップＳ３０４０において、影響度算出部１０８は、ステップＳ３０００で取得された情報と、ステップＳ３０２０で算出された推論結果と、ステップＳ３０３０で算出された夫々の推論結果とに基づいて、夫々の修正情報候補の影響度を算出する。本実施形態において、影響度算出部１０８は、影響度Ｉ（Ｄｄ｜Ｅｖｑ）を以下の式（１）により定義する。

上記の式（１）は、Ｅｖｑを加えて推論した場合にＤｄの推論確率がどう推移したかを示している。この値が正であれば、Ｅｖｑを加えたことによりＤｄの推論確率が上昇したことを示す。換言すると、ＥｖｑはＤｄにとって追加した方がよい有用な情報（即ち、Ｄｄの正当性を支持する情報）であると言える。

ステップＳ３０５０において、選択部１１０は、ステップＳ３０００で取得された情報と、ステップＳ３０４０で取得された夫々の修正情報候補の影響度を用いて情報を選択する。本実施形態では、選択部１１０は、推論確率Ｐ（Ｄｒ｜Ｅｒ∪Ｅｕ）が最も高いＤｒに関し、影響度の最も大きい値を選択する。例えば、図６に示すような推論確率と影響度とが得られた場合を考える。この場合は、最も推論確率の高いＤ２に対し、修正情報候補Ｅｖ４＝｛Ｓ２４｝、即ち、Ｉ２「切れ込み」：Ｓ２４「無」が情報として選択される。
ステップＳ３０６０において、修正案作成部１１２は、ステップＳ３０５０で選択された修正情報候補を基に、関係情報を取得する。本実施形態では関係情報として、一文で出現する項目の共起回数を計数した共起頻度を利用するものとする。より具体的には、ステップＳ３０００で示したような解析方法を既存の読影レポートに適用し、その結果として項目の共起頻度がデータベース３００に格納されているものとする。例えば、図７に示すような共起頻度が格納されている場合を考える。選択した修正情報候補がＩ２「切れ込み」であった場合、データベース３００から「Ｉ１：２０、Ｉ３：１５、・・・」といった共起頻度（関係情報）が取得される。
ステップＳ３０７０において、修正案作成部１１２は、ステップＳ３０００で解析された情報と、ステップＳ３０６０で取得した関係情報とを基に、読影レポートの修正案を作成する。本実施形態では、修正案作成部１１２は、ステップＳ３０００で取得された項目順序と、ステップＳ３０６０で取得した共起頻度とから、対象となる修正情報候補の挿入位置を決定し、元の読影レポートに修正情報候補を挿入した読影レポートの修正案を作成する。

図８の例を用いてステップＳ３０７０の処理についてより具体的に説明する。なお、これらの処理は例であり、この例に限定されない。まず、修正案作成部１１２は、各文に対して項目順序と共起頻度とから挿入位置に対してスコア付け（即ちスコアの評価）を行う。このスコアは、文中の最初の項目の前の位置（以下、項目前と称する）、及び、文中の最後の項目の後の位置（以下、項目後と称する）では共起頻度をそのまま利用する。例えば、項目順序が「Ｉ１−Ｉ３」で、修正情報候補の項目がＩ２の場合、修正案作成部１１２は、Ｉ１の前の位置に２０、Ｉ３の後の位置に１５のスコアを付与する。一方、項目と項目の間の位置（以下、項目間と称する）の場合、修正案作成部１１２は、各項目と修正情報候補の項目との共起頻度の和に係数を掛けたものをスコアとして付与する。係数は、０．５（即ち平均）より大きく、１．０（即ち和）より小さい値を取るものとする。これは、平均だと項目前／項目後のスコアが項目間のスコアより有利となり、和だと項目間のスコアが項目前／項目後のスコアより有利となることを考慮するためである。本実施形態では、係数を０．７５とする。修正案作成部１１２は、例えばＩ１とＩ３の間の位置には、両者の修正情報項目の共起頻度から、０．７５（２０＋１５）＝２６．３のスコアを付与する。修正案作成部１１２は、この処理を全ての文の項目順序に適用し、全ての位置でのスコアを計算する。そして、修正案作成部１１２は、最も高いスコアの位置を修正情報候補の挿入位置として決定する。この例の場合は、「Ｉ２：Ｓ２４」の挿入位置として、Ｉ１とＩ３の間の位置が決定される。

そして、修正案作成部１１２は、前述の処理で決定した位置に、図９に示すようなテンプレートを用いて修正情報候補を挿入した修正案を作成する。このテンプレートには、「（項目）は（状態）」という基本形が用意されており、修正情報候補の項目と状態、挿入する位置に応じて挿入する文字が決定される。前述の例の場合、修正情報候補の項目がＩ２で状態がＳ２４、挿入する位置が文中なので、「切れ込みはなく、」という文字が挿入される。したがってこの場合は、「球形の形状で、鋸歯状辺縁はありません。」という一文を「球形の形状で、切れ込みはなく、鋸歯状辺縁はありません。」という文に修正した修正案が作成される。
ステップＳ３０８０において、提示部１１４は、ステップＳ３０７０で作成された読影レポート文の修正案を提示する。
本実施形態によれば、読影レポート作成支援装置１００は、読影レポートに記載されていない情報を、推論結果に及ぼす影響やレポート文での位置を考慮して挿入した修正案を提示することができる。そうすることで、医師は、読影レポートに記載していなかった有用な情報を組み入れたレポート文の修正案を手間無く得ることができる。これにより、医師の読影レポート修正に関する負担を軽減させることができる。

＜実施形態２＞
本実施形態に関わる読影レポート作成支援装置１００は、ユーザが選択した情報に伴い修正した読影レポートの提示を行う。なお、本施形態における読影レポート作成支援装置１００の機能構成は実施形態１における図１と同様である。また、読影レポート作成支援装置１００のハードウェア構成は実施形態１における図２と同様である。即ち、ＣＰＵ１００１が主メモリ１００２、磁気ディスク１００３に格納されているプログラムを実行することにより、本実施形態の読影レポート作成支援装置１００の機能（ソフトウェア）及びフローチャートにおける処理が実現される。また、読影レポート作成支援装置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。但し、処理の一部が実施形態１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、本実施形態における読影レポート作成支援装置１００が行う全体の処理について、実施形態１との相違部分についてのみ説明する。

ステップＳ３０００の処理は、実施形態１における処理と同様である。
ステップＳ３０１０において、修正情報候補作成部１０４は、ステップＳ３０００で取得された情報に基づいて修正情報候補を作成する。本実施形態では、修正情報候補作成部１０４が、実施形態１で説明した未取得情報を基にした修正情報候補（Ｅｖｑ）に加え、電子カルテに記載の臨床情報（即ち既取得情報）を基に修正情報候補（Ｅｕｐ）を作成するものとする。このように、修正情報候補作成部１０４は、未取得情報を基に修正情報候補を作成してもよいし、既取得情報を基に修正情報候補を作成してもよい。なお、本実施形態では、Ｅｕの部分集合のうち、要素が１の集合をＥｕｐとするものとする。この場合、Ｅｕに含まれる要素がｗ個であれば、修正情報候補Ｅｕｐはｗ個となる。例えば、Ｅｕ＝｛Ｓ９３，Ｓｍ２，・・・｝であれば、Ｅｕ１＝｛Ｓ９３｝、Ｅｕ２＝｛Ｓｍ２｝、・・・、等が修正情報候補として作成される。
ステップＳ３０２０の処理は、実施形態１における処理と同様である。
ステップＳ３０３０において、推論部１０６は、ステップＳ３０００で取得された情報と、ステップＳ３０１０で取得された修正情報候補とに基づいて、夫々の診断名の推論確率を算出する。本実施形態では、推論部１０６が、実施形態１で説明した夫々のＥｖｑについてＰ（Ｄｄ｜Ｅｒ∪Ｅｕ∪Ｅｖｑ）を算出するのに加え、Ｅｕｐの夫々を考慮した推論確率の算出を行う。本実施形態では、推論部１０６が、夫々のＥｕｐに関し、ＥｒとＥｕの和集合からＥｕｐを除いた状態で推論確率を算出する。即ち、推論部１０６は、夫々のＥｕｐについてＰ（Ｄｄ｜（Ｅｒ∪Ｅｕ）−Ｅｕｐ）を算出する。

ステップＳ３０４０において、影響度算出部１０８は、ステップＳ３０００で取得された情報と、ステップＳ３０２０で算出された推論結果と、ステップＳ３０３０で算出された夫々の推論結果とに基づいて、夫々の修正情報候補の影響度を算出する。本実施形態では、影響度算出部１０８が、実施形態１で説明した夫々のＥｖｑについて影響度を算出するのに加え、夫々のＥｕｐについても影響度を算出する。本実施形態では、Ｅｕｐに関する影響度Ｉ（Ｄｄ｜Ｅｕｐ）を以下の式（２）により定義する。

上記の式（２）は、Ｅｕｐを除いて推論した場合にＤｄの推論確率がどう推移したかを示している。この値が正であれば、Ｅｕｐを除いたことにより推論確率が減少したことを示す。換言すると、ＥｕｐはＤｄにとって除外しない方がよい有用な情報（即ち、Ｄｄの正当性を支持する情報）であると言える。

ステップＳ３０５０において、選択部１１０は、ステップＳ３０００で取得された情報と、ステップＳ３０４０で取得された夫々の修正情報候補の影響度とを用いて情報を選択する。本実施形態では、選択部１１０は、影響度を基にＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を介してユーザに複数の情報を提示し、そのうち一つの情報を指定可能とする。そして、選択部１１０は、ユーザの操作により指定された情報をシステムが選択した情報として処理する。なお、ＧＵＩは、情報を表示したり、ユーザ操作に基づく指示を受け付けたりする操作部の一例である。
なお、本実施形態では、選択部１１０は、読影レポート解析結果により診断名Ｄｄが得られた場合は、その診断名Ｄｄに関する影響度を基に情報を提示するものとする。更に、選択部１１０は、影響度の大きい順からＧＵＩ上で上に来るように修正情報候補を提示するものとする。もちろん、この方法に限定されず、選択部１１０は、例えば項目に与えられたＩＤ（例えば、Ｉｊのｊ）の順に提示してもよい。なお、選択部１１０は、診断名が得られなかった場合は、実施形態１と同様に、推論確率Ｐ（Ｄｒ｜Ｅｒ∪Ｅｕ）が最も高いＤｒに関する影響度を基に情報を提示するものとする。また、本実施形態では、選択部１１０は、影響度が閾値を超えた情報をユーザに提示するものとする。なお、ＥｕｐとＥｖｑで影響度の計算方法が異なるため、夫々に異なる閾値を用意するものとする。このとき、選択部１１０は、ＥｕｐとＥｖｑ（即ち、既取取得情報と未取得情報）を区別して提示するようにしてもよい。本実施形態では、選択部１１０は、ＥｕｐとＥｖｑを区別せずに表示するものとする。

本実施形態における本ステップ（ステップＳ３０５０）のより具体的な例を、図１０を用いて説明する。ＧＵＩ１０００は、本実施形態におけるＧＵＩの一例である。代表画像表示領域１００１０、読影レポート表示領域１００２０は、ステップＳ３０００で取得された情報に含まれる代表画像、読影レポートを夫々表示したものである。図１０下に示した項目順序は、ステップＳ３０００で説明した方法により取得された項目順序である。この例では読影レポート解析の結果、診断名Ｄ２が取得されるので、選択部１１０は、Ｄ２に関する影響度を基に修正情報候補を提示する。修正候補提示領域１００３０は、本ステップでユーザに提示する修正情報候補を示す領域で、ラジオボタンにより一つの修正情報候補をユーザが選択可能である。第１の修正情報候補１００３２は、Ｅｖｑの影響度を基に提示された情報であり、第２の修正情報候補１００３４は、Ｅｕｐの影響度を基に提示された情報である。このＧＵＩ上でユーザが修正候補提示領域の修正情報候補を一つ選ぶと、ステップＳ３０６０へと処理が移行する。
ステップＳ３０６０乃至ステップＳ３０８０の処理は、実施形態１における処理と同様である。

図１１は、本実施形態におけるステップＳ３０８０の処理により提示部１１４が提示する読影レポートの修正案の一例を示す図である。修正案は、メッセージボックス１１０４０の形で提示され、ステップＳ３０４０でユーザの操作により指定された修正情報候補と、読影レポートの修正案とが提示される。修正案は、修正部分を強調表示したテキストで表示される。ここで、メッセージボックス１１０４０の反映ボタンを押下すると、提示部１１４は、提示した修正案でＧＵＩ１０００の読影レポート表示領域１００２０の表示内容を置き換えることができる。
本実施形態によれば、読影レポート作成支援装置１００は、ユーザが自ら選んだ読影レポートに記載されていない情報を、推論結果に及ぼす影響やレポート文での位置を考慮して挿入した修正案を提示することができる。これにより、医師は、レポートに記載していなかった有用な情報のうち、自分が必要だと思った情報を組み入れたレポート文の修正案を手間無く得ることができる。これにより、より効率的に医師の読影レポート修正に関する負担を軽減させることができる。

＜実施形態３＞
本実施形態に関わる読影レポート作成支援装置１００は、診断名に及ぼす影響だけではなく、過去の読影レポートの記述内容も加味した修正情報候補の選択を行う。なお、本実施形態における読影レポート作成支援装置１００の機能構成は実施形態１における図１と同様である。また、読影レポート作成支援装置１００のハードウェア構成は実施形態１における図２と同様である。即ち、ＣＰＵ１００１が主メモリ１００２、磁気ディスク１００３に格納されているプログラムを実行することにより、本実施形態の読影レポート作成支援装置１００の機能（ソフトウェア）及びフローチャートにおける処理が実現される。また、読影レポート作成支援装置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。但し、ステップＳ３０４０の処理の一部が実施形態１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、本実施形態における読影レポート作成支援装置１００が行う全体の処理について、実施形態１との相違部分についてのみ説明する。

ステップＳ３０００乃至ステップＳ３０３０の処理は、実施形態１における処理と同様である。
ステップＳ３０４０において、影響度算出部１０８は、ステップＳ３０００で取得された情報と、ステップＳ３０２０で算出された推論結果と、ステップＳ３０３０で算出された夫々の推論結果とに基づいて、夫々の修正情報候補の影響度を算出する。本実施形態では、影響度算出部１０８が、過去の読影レポートの解析結果から得られる修正情報候補の読影レポートへの出現確率も加味して影響度を計算する。この出現確率は、例えばデータベース３００に保存されたデータから取得することが可能である。本実施形態では、Ｅｖｑに関する影響度Ｉ（Ｄｄ｜Ｅｖｑ）、Ｅｕｐに関する影響度Ｉ（Ｄｄ｜Ｅｕｐ）を以下の式（３）、（４）により定義する。但し、Ｅｖｑ、Ｅｕｐの出現確率を夫々Ｐｏ（Ｅｖｑ）、Ｐｏ（Ｅｕｐ）とする。

この式（３）、（４）では、Ｅｖｑ、Ｅｕｐのレポートにおける出現確率が低いほど、影響度にペナルティがつくことを示している。即ち、いくら診断名に有用な情報（正当性を支持する情報）であっても読影レポートでの出現確率が低い情報は選択されにくくしている。

ステップＳ３０５０乃至ステップＳ３０８０の処理は、実施形態１における処理と同様である。
本実施形態によれば、読影レポート作成支援装置１００は、読影レポートに記載されていない情報を、読影レポートへの出現確率も加味して挿入した修正案を提示することができる。そうすることで、医師は、一般的に読影レポートに記載されることの多い情報で、かつ、有用な情報を優先的に組み入れたレポート文の修正案を手間無く得ることができる。これにより、医師の読影レポート修正に関する負担を軽減するとともに、質の高い修正レポートを提供することができる。

（変形例１）
上記三つの実施形態では、ステップＳ３０００において、読影レポート解析部１０２が、電子カルテに記載された臨床データを基に既取得情報を取得していた。しかし、読影レポート解析部１０２は、その他の手法で既取得情報を取得してもよい。例えば、読影レポート解析部１０２は、医用画像を画像処理し、画像処理の結果を用いて既取得情報を取得してもよい。
また、簡単のために、読影レポートの解析結果から得られたＮｒとＮｕの要素は重複しないとしていたが、重複してもよい。この場合、ＮｒとＮｕで重複する要素（項目）は、Ｎｕから除外するのが望ましい。更に、ＮｒとＮｕの同一要素（項目）で、状態が異なる場合は警告を出すようにしてもよい。

（変形例２）
上記三つの実施形態では、ステップＳ３０６０で取得される関係情報を一文での共起頻度としていた。しかし、必ずしも一文でなくてもよい。例えば、レポート文の文章全体での共起頻度であってもよい。また、単純な共起頻度ではなく、前後関係を考慮した共起頻度であってもよい。更に、語句の近さを考慮した重み付きの共起頻度であってもよい。あるいは、共起頻度ではなく、共起確率等他のパラメータであってもよい。また、指定位置に挿入後（修正後）の文の尤度等であってもよい。
以下では、文章全体を対象とし、語句の近さを考慮した重み付けの共起頻度を作成する例を、図１２を用いて説明する。なお、以下では語句Ｉａの後にＩｂが位置するような語句の関係を、「Ｉａ−＞Ｉｂ」と表す。この例では一文の項目順序を基に文全体の項目順序を作成し、項目と項目との距離が２以内にある場合に共起関係にあるものとしている。そして、距離１の場合は重みを２とし、距離２の場合は重みを１とした重み付け共起頻度を生成する。例えば、文書全体での項目順序が「Ｉ１−Ｉ３−Ｉｌ−Ｉ１４−Ｉｎ−Ｉ２５」の場合、「Ｉ１−＞Ｉｌ」の共起頻度に１を加える。当然であるが「Ｉｌ−＞Ｉ１」については何もしない。同様に、「Ｉ３−＞Ｉｌ」の共起頻度に２を加える。以下同様の処理を繰り返す。このようにして作成された図が図１２に示す共起頻度の図である。図１２に示したように、例えば、「Ｉ２−＞Ｉｎ」の共起頻度と、「Ｉｎ−＞Ｉ２」の共起頻度とは異なってくる。
なお、位置関係を考慮した関係情報の場合、ステップＳ３０７０におけるスコア付けも位置関係を考慮したスコア付けとなる。例えば修正情報候補がＩ２の場合、図１２に示したように、Ｉ１の前の位置のスコアは「Ｉ２−＞Ｉ１」の共起頻度を用い、８となる。一方、Ｉ１とＩ３の間のスコアは、「Ｉ１−＞Ｉ２」の共起頻度３２と「Ｉ２−＞Ｉ３」の共起頻度１４とを用い、０．７５（３２＋１４）＝３４．５となる。

（変形例３）
上記三つの実施形態では、ステップＳ３０７０において、修正案作成部１１２が、項目順序と共起頻度とから挿入位置に関してスコア付けを行い、スコアの最も高い部分に対象となる修正情報候補を挿入していた。しかし、修正案作成部１１２は、必ずしもその部分に修正情報候補を挿入しなくてもよい。例えば予め閾値を設けておき、修正案作成部１１２は、スコアがその閾値を超えた場合はその部分に修正情報候補を挿入し、超えない場合は独立した文としてレポート文の文章の最初の文や最後の文として修正情報候補を挿入してもよい。また、診断名が記載された文がある場合、修正案作成部１１２は、その前の文として修正情報候補を挿入してもよい。

（変形例４）
上記三つの実施形態では、一回だけ修正情報候補を挿入して修正する例について説明した。しかし、複数回連続で修正可能であってもよい。より具体的に説明すると、ステップＳ３０８０の処理後、図３の一連の処理を終了するか否かをユーザが選択できるようにしておき、終了しない場合はステップＳ３０００の処理に戻るような構成にしてもよい。なお、修正に用いた修正情報候補がＥｕｐの場合は、ステップＳ３０００においてＥｕからＥｕｐを除去し、ＥｒにＥｕｐを加えればよい。一方、修正に用いた修正情報候補がＥｖｑの場合は、ステップＳ３０００においてＥｒにＥｖｑを加えればよい。この場合はステップＳ３０１０においてＮｖが更新される。

（変形例５）
上記三つの実施形態では、関係情報の共起関係として項目の共起関係を用いる例について説明した。しかし、項目のみに限定されない。例えば、項目と項目の状態の組で共起関係を考慮してもよい。

（変形例６）
実施形態２では、ステップＳ３０５０において選択部１１０が、影響度が閾値を超えた修正情報候補を提示後、ユーザが選択した情報に従って、ステップＳ３０８０において提示部１１４が、レポート文の修正案を提示していた。しかしその他の方法であってもよい。例えば、影響度が閾値を超えた情報全てに対してレポート文の修正案を生成し、提示部１１４が複数の修正レポート文を表示してもよい。また、ステップＳ３０５０において選択部１１０が、影響度が閾値を超えた修正情報候補を提示していたが、他の方法であってもよい。例えば、選択部１１０は、影響度の上位数個を提示するようにしてもよい。
また、ステップＳ３０５０において提示された修正情報候補から、ユーザが一つを選択するようにしていたが、複数を同時に選択可能としてもよい。例えばユーザが修正情報候補を２つ選択した場合は、修正案作成部１１２が、夫々の修正情報候補に関してステップＳ３０６０、ステップＳ３０７０の処理を行う。そして、提示部１１４が、ステップＳ３０８０で二つの修正情報候補が挿入されたレポート文の修正案を提示すればよい。

＜その他の実施形態＞
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。

以上、上述した各実施形態によれば、入力したレポート文に記載されていない有用な情報を組み入れたレポート文の修正案を提示することにより、医師が自らレポートを修正する負担を軽減させることができる。

以上、本発明の好ましい形態について詳述したが、本実施形態は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。

１００ 読影レポート作成支援装置、１０２ 読影レポート解析部、１０４ 修正情報候補作成部、１０６ 推論部、１０８ 影響度算出部、１１０ 選択部、１１２ 修正案作成部、１１４ 提示部

Claims (13)

1. 入力情報に含まれる医療診断に係る読影レポートを解析することで得られた解析結果に基づいて、前記読影レポートの修正に用いる修正情報の候補を取得する取得手段と、
   前記取得された候補から少なくとも一つを選択する選択手段と、
   前記選択された候補の修正情報に基づく文字を前記読影レポートに挿入することにより、前記読影レポートを修正する修正手段と、
   を有する読影レポート作成支援装置。
2. 前記取得手段は、前記入力情報に含まれる前記読影レポート以外の情報に基づく既取得情報を取得し、前記既取得情報に基づいて前記修正情報の候補を取得する請求項１に記載の読影レポート作成支援装置。
3. 前記取得手段は、前記入力情報に含まれる前記読影レポート以外の情報に基づく既取得情報を取得し、診断対象である症例に関する情報のうち、前記読影レポートの解析結果と前記既取得情報との何れにも属さない未取得情報に基づいて前記修正情報の候補を取得する請求項１に記載の読影レポート作成支援装置。
4. 前記解析結果に基づいて前記医療診断に関する推論結果を取得する推論手段を更に有し、
   前記取得手段は、前記取得された推論結果に対する、前記取得された候補の影響度を取得し、
   前記選択手段は、前記取得された影響度に基づいて前記候補から少なくとも一つを選択する請求項１乃至３の何れか１項に記載の読影レポート作成支援装置。
5. 前記取得手段は、前記取得された候補の過去の読影レポートにおける出現確率を加味した前記影響度を取得する請求項４に記載の読影レポート作成支援装置。
6. 前記選択手段は、前記取得された候補を操作部に表示し、前記操作部を介して受け付けた指示に従って前記候補から少なくとも一つを選択する請求項１乃至３の何れか１項に記載の読影レポート作成支援装置。
7. 前記解析結果に基づいて前記医療診断に関する推論結果を取得する推論手段を更に有し、
   前記取得手段は、前記取得された推論結果に対する、前記取得された候補の影響度を取得し、
   前記選択手段は、前記取得された候補を前記影響度が大きい順に前記操作部に表示し、前記操作部を介して受け付けた指示に従って前記候補から少なくとも一つを選択する請求項６に記載の読影レポート作成支援装置。
8. 前記修正手段は、過去の読影レポートの解析から得られる読影レポートで使用され得る潜在情報の共起関係、位置関係のうち少なくとも何れかを示す関係情報と、前記選択された候補とに基づいて、前記入力情報に含まれる読影レポートを修正する請求項１乃至７の何れか１項に記載の読影レポート作成支援装置。
9. 前記修正手段は、前記選択された候補の挿入位置に関するスコアを前記関係情報に基づいて評価し、前記評価したスコアに基づいて決定した挿入位置に前記選択された候補の文字を挿入することにより前記読影レポートを修正する請求項８に記載の読影レポート作成支援装置。
10. 前記取得手段は、前記入力情報に含まれる読影レポートを形態素解析と、構文解析とにより解析した解析結果を取得する請求項１乃至９の何れか１項に記載の読影レポート作成支援装置。
11. 前記修正手段により修正された読影レポートを提示する提示手段を更に有する請求項１乃至１０の何れか１項に記載の読影レポート作成支援装置。
12. 読影レポート作成支援装置が実行する読影レポート作成支援方法であって、
    入力情報に含まれる医療診断に係る読影レポートを解析することで得られた解析結果に基づいて、前記読影レポートの修正に用いる修正情報の候補を取得する取得ステップと、
    前記取得された候補から少なくとも一つを選択する選択ステップと、
    前記選択された候補の修正情報に基づく文字を前記読影レポートに挿入することにより、前記読影レポートを修正する修正ステップと、
    を含む読影レポート作成支援方法。
13. コンピュータに、
    入力情報に含まれる医療診断に係る読影レポートを解析することで得られた解析結果に基づいて、前記読影レポートの修正に用いる修正情報の候補を取得する取得ステップと、
    前記取得された候補から少なくとも一つを選択する選択ステップと、
    前記選択された候補の修正情報に基づく文字を前記読影レポートに挿入することにより、前記読影レポートを修正する修正ステップと、
    を実行させるためのプログラム。

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