JP6738163B2 - 診断支援装置、診断支援装置が実行する方法及びプログラム - Google Patents
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Description
第1の条件で収集したデータを用いて診断に関する推論を行う第1の推論手段と、
前記第1の条件で収集したデータと、前記第1の条件とは異なる第2の条件で収集したデータとを用いて前記診断に関する推論を行う第2の推論手段と、
前記第2の条件で収集したデータを用いて前記診断に関する推論を行う第3の推論手段と、
所定の更新条件を満たしている場合に、前記第1乃至第3の推論手段の推論性能を前記第1乃至第3の推論手段の各々に対応する第1乃至第3の重みとして設定し、前記第1乃至第3の推論手段の推論結果を、前記第1乃至第3の推論手段の各々に対応する前記第1乃至第3の重みを用いて統合する統合手段と、
を備えることを特徴とする。
実施形態1における診断支援装置は、診断対象である症例に係る医用情報(医用画像や画像所見、臨床情報など)を取得し、診断の手掛かりとなる情報(支援情報)を医用画像上で提示することにより当該症例に関する診断支援を行う。
図1は、実施形態1における診断支援装置100の機能構成の一例を示す図である。本実施形態における診断支援装置100は、症例情報端末200、第1のデータベース220、第2のデータベース240、および、正解情報取得端末260に接続されている。
次に、図3、図4のフローチャートを用いて、診断支援装置100が行う全体の処理を説明する。図3、図4は、診断支援装置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、図4に示す処理が実現される。
ステップS3000において、診断支援装置100は、診断支援装置100へと入力された医用情報に基づいて支援情報を提示する。ステップS3000の処理の詳細を図4のフローチャートに示す。
ステップS3010において、医用診断支援装置100は、第2、第3の推論部114、116を更新するか否かと、第1乃至第3の重み設定部114、116、118の重みを更新条件に従い再設定するか否かを判定する。これは例えば前回更新時からの経過時間ごとに(前回の更新時からの経過時間が所定値に達したことに応じて)更新すると判定するようにしてもよいし、ステップS3000の処理を実行した回数を記憶しておき、実行回数(診断支援を実施した症例数)が所定値に達した場合に更新すると判定してもよい。本実施形態では、正解情報端末260から診断支援装置100及び第2のデータベース240へと送信された医用情報と診断名との組が、一定以上(例えば20組)となった場合に更新すると判定するものとする。すなわち、前回更新時から追加したデータ数が一定以上になった場合に更新すると判定する。そして、更新すると判定した場合はステップS3020の処理を実行し、更新すると判定しなかった場合はステップS3000の処理へと戻る。
ステップS3020において、第2の推論部106は、第1のデータベース220と第2のデータベース240とから医用情報と診断名との組を取得し、第2の推論部106を更新する。また、第3の推論部108は、第2のデータベース240から医用情報と診断名との組を取得し、第3の推論部を更新する。なお、第2の推論部106及び第3の推論部108は、正解情報端末260から第2のデータベース240へ新たに送信された医用情報と診断名との組(すなわち追加データ)のみを取得するようにしてもよい。この場合はそれまでに取得した医用情報と診断名との組を保持しておくのが望ましい。本実施形態では、第2のデータベース240に新たに送信された医用情報と診断名との組のみを取得するものとする。
ステップS3030において、第1乃至第3の重み設定部114乃至118は、ステップS4020で取得した対応する推論部の推論結果と、正解情報端末260から送信された医用情報と診断名との組とに基づいて、重みを再設定する。
ステップS3040において、診断支援装置100は、処理を終了するか否かを判定する。例えば、ステップS3010を実行し更新すると判定した回数(T)に基づいて処理を終了するかどうかを判定してもよく、回数(T)が所定値に到達している場合に処理を終了すると判定してもよい。処理を終了すると判定しなかった場合はステップS3000の処理へと戻る。以上の手順で、図3、図4の処理が実行される。
本実施形態では、ステップS3010において、推論部の更新判定と、重みの更新判定とを同時に行っていた。しかし、この処理は独立に行ってもよい。この場合、いずれかを更新すると判定した場合にステップS3020以降の処理を行う。具体的には、推論部を更新すると判定した場合にはステップS3020の処理を、重みを更新すると判定した場合にはステップS3030の処理を行う。この場合、更新しないと判定したものに対応する処理ステップは実行しないものとする。例えば、推論部のみを更新すると判定した場合にはステップS3020の処理を実行した後、ステップS3040の処理を実行すればよい。
本実施形態では、ステップS3020において、第2、第3の推論部106、108のみを更新していた。しかし、第1の推論部104も更新してもよい。例えば、第1のデータベース220に格納されているデータを学習データとして、AT(TはステップS3010により更新すると判定した回数)に対する分類性能を最大化するようにしてもよい。あるいは、A1乃至ATのデータに対する分類性能を最大化するようにしてもよい。
実施形態1では、新たに取得したデータを用いて推論部の更新をしていた。本実施形態に係る診断支援装置100は、新たに取得するデータの推移を用いて、過去の時点の推論部を利用して推論部の更新を行う。
本実施形態ではステップS3020において、第2、第3の推論部106、108は、データを示すベクトルが一致(または最も類似)するベクトルにおける推論部を用いて、推論部の更新をしていた。しかし、必ずしも対象とするベクトルは一つでなくてもよい。例えば、ある閾値以上の類似度を持つベクトルを全て選択し、それらのベクトルにおける推論部を用いて新たな推論部としてもよい。例えば、V4とV1、V2、V3の類似度がそれぞれ0.6、0.8、0.9で、閾値が0.8の場合は、V4はV2とV3における推論部を用いて推論部を更新する。この場合、V4はV2とV3の夫々の推論部の出力の平均を出力とする推論部として更新してもよいし、類似度による重みづけ平均を出力とする推論部として更新してもよい。
本実施形態では、ステップS3020により推論部のみをデータの推移に基づいて更新していた。しかし、同様に、ステップS3030において、第1乃至第3の重み設定部の重みをデータの推移に基づいて更新してもよい。すなわち、ベクトルが一致(または最も類似)するベクトルにおける重みを、それぞれの重みとして再設定してもよい。
実施形態1、実施形態2では、ローカル環境に設置した診断支援装置100を用いて支援情報の提供を行っていた。本実施形態に係る診断支援装置100は、使用場所と異なる環境に設置され、使用場所と光ファイバー通信などの通信部を用いて接続し、クライアント・サーバ方式で支援情報を提供する部分が異なる。
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。
Claims (16)
- 第1の条件で収集したデータを用いて診断に関する推論を行う第1の推論手段と、
前記第1の条件で収集したデータと、前記第1の条件とは異なる第2の条件で収集したデータとを用いて前記診断に関する推論を行う第2の推論手段と、
前記第2の条件で収集したデータを用いて前記診断に関する推論を行う第3の推論手段と、
所定の更新条件を満たしている場合に、前記第1乃至第3の推論手段の推論性能を前記第1乃至第3の推論手段の各々に対応する第1乃至第3の重みとして設定し、前記第1乃至第3の推論手段の推論結果を、前記第1乃至第3の推論手段の各々に対応する前記第1乃至第3の重みを用いて統合する統合手段と、
を備えることを特徴とする診断支援装置。 - 前記第2及び第3の推論手段は、前記所定の更新条件を満たしている場合に、前記第2及び第3の推論手段を更新することを特徴とする請求項1に記載の診断支援装置。
- 前記第2の推論手段は、前記第1の条件で収集した新たなデータ及び外部から取得した正解の診断名と、前記第2の条件で収集した新たなデータ及び外部から取得した正解の診断名とに基づいて、前記第2の推論手段を更新することを特徴とする請求項2に記載の診断支援装置。
- 前記第3の推論手段は、前記第2の条件で収集した新たなデータ及び外部から取得した正解の診断名に基づいて、前記第3の推論手段を更新することを特徴とする請求項2又は3に記載の診断支援装置。
- 前記統合手段は、前記第1乃至第3の推論手段の各推論結果と、外部から取得した正解の診断名を示す情報とに基づいて、前記第1乃至第3の重みを設定することを特徴とする請求項1乃至4の何れか1項に記載の診断支援装置。
- 前記統合手段は、前回の更新時の前記第1乃至第3の推論手段の推論性能を前記第1乃至第3の重みとして設定することを特徴とする請求項1乃至5の何れか1項に記載の診断支援装置。
- 前記統合手段は、前記所定の更新条件を満たすと判定された回数に基づいて、前記第1乃至第3の重みを設定することを特徴とする請求項1乃至5の何れか1項に記載の診断支援装置。
- 前記所定の更新条件は、前回の更新時からの経過時間が所定値に達したことであることを特徴とする請求項1乃至7の何れか1項に記載の診断支援装置。
- 前記所定の更新条件は、前回の更新時から新たに収集されたデータの数が所定値に達したことであることを特徴とする請求項1乃至7の何れか1項に記載の診断支援装置。
- 前記統合手段は、T回目の更新の時点で新たに収集されたデータに類似するデータに対応するT=1乃至T−1回目の時点の少なくとも1つの第1乃至第3の重みを用いて、T回目の時点での第1乃至第3の重みを設定することを特徴とする請求項1又は2に記載の診断支援装置。
- 前記第1乃至第3の推論手段は、T回目の更新の時点で新たに収集されたデータに類似するデータに対応するT=1乃至T−1回目の時点の少なくとも1つの第1乃至第3の推論手段を用いて、T回目の時点での第1乃至第3の推論手段を更新することを特徴とする請求項1又は2に記載の診断支援装置。
- 前記第1の条件は、少なくとも一つ以上の施設で収集することであり、前記第2の条件は、前記少なくとも一つ以上の施設以外の、少なくとも一つ以上の施設で収集することであることを特徴とする請求項1乃至11の何れか1項に記載の診断支援装置。
- 前記診断支援装置と、前記第1の条件に係る少なくとも一つ以上の施設および前記第2の条件に係る少なくとも一つ以上の施設とは通信手段により接続されており、
前記診断支援装置と、前記第1の条件に係る少なくとも一つ以上の施設および前記第2の条件に係る少なくとも一つ以上の施設とは、クライアント・サーバの関係にあることを特徴とする請求項12に記載の診断支援装置。 - 前記統合手段により統合された推論結果を前記診断の支援情報として表示部に表示させる表示制御手段をさらに備えることを特徴とする請求項1乃至13の何れか1項に記載の診断支援装置。
- 診断支援装置が実行する方法であって、
第1の推論手段が、第1の条件で収集したデータを用いて診断に関する推論を行う第1の推論工程と、
第2の推論手段が、前記第1の条件で収集したデータと、前記第1の条件とは異なる第2の条件で収集したデータとを用いて前記診断に関する推論を行う第2の推論工程と、
第3の推論手段が、前記第2の条件で収集したデータを用いて前記診断に関する推論を行う第3の推論工程と、
統合手段が、所定の更新条件を満たしている場合に、前記第1乃至第3の推論手段の推論性能を前記第1乃至第3の推論手段の各々に対応する第1乃至第3の重みとして設定し、前記第1乃至第3の推論工程での推論結果を、前記第1乃至第3の推論手段の各々に対応する前記第1乃至第3の重みを用いて統合する統合工程と、
を有することを特徴とする方法。 - 請求項15に記載の方法の各工程をコンピュータに実行させるためのプログラム。
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