JP7173482B2 - ヘルスケアデータ分析システム、ヘルスケアデータ分析方法およびヘルスケアデータ分析プログラム - Google Patents
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複数の正常ヘルスケアデータの各々から所定の対象項目に係るデータを除いて得られる入力データセットと、前記複数の正常ヘルスケアデータの前記対象項目に係るデータとに基づいて深層学習を行うことにより、前記対象項目の値を出力する学習済みモデルを構築する深層学習部と、
前記学習済みモデルに基づいて、複数の異常ヘルスケアデータの前記対象項目の値に影響を与えている項目を分析する分析部と、
を備えることを特徴とする。
複数の項目に係るデータを有するヘルスケアデータに基づいて、所定の対象項目の値を出力するよう、コンピュータを機能させるための学習済みモデルであって、
前記ヘルスケアデータから前記対象項目を除いたデータが与えられる入力層と、前記対象項目の推定値を出力する出力層と、前記入力層と前記出力層との間の少なくとも1層の中間層とを有し、前記出力層から出力される値が前記対象項目の値に等しくなるように深層学習によりパラメータが学習されたニューラルネットワークから構成され、
前記入力層に入力されたヘルスケアデータに対し、前記ニューラルネットワークにおける学習済みの前記パラメータに基づく演算を行い、前記出力層から前記対象項目の値を出力するよう、コンピュータを機能させる。
複数の項目に係るデータを有するヘルスケアデータを取得するヘルスケアデータ取得部と、
所定の対象項目の推定値を取得する推定値取得部と、
前記対象項目の推定値を表示部に表示させる表示制御部と、
を備え、
前記推定値は、前記ヘルスケアデータから前記対象項目に係るデータを除いた入力データを、前記対象項目の値を出力する学習済みモデルの入力層に与え、前記学習済みモデルの出力層から出力される値であることを特徴とする。
まず、図1を参照して、第1の実施形態に係る情報処理システム1000の概略的な構成について説明する。なお、本実施形態に係る情報処理システム1000の各構成の内部構成・処理等については、図2以降の図面を参照して説明する。
サーバ1Aは、図1に示すように、クライアント装置2に通信可能に接続され、クライアント装置2からヘルスケアデータを受信する。サーバ1Aは、例えば、Webデータサーバで構成される。
次に、ヘルスケアデータ分析システム1の深層学習装置1Bについて詳しく説明する。
ここで、深層学習部14により構築される学習済みモデルについて説明する。本実施形態に係る学習済みモデルは、人工知能ソフトウェアの一部であるプログラムモジュールとしての利用が想定される。
次に、図6Aおよび図6Bのフローチャートに沿って、上記の構成を有する情報処理システム1000の処理動作の一例について説明する。
次に、図15を参照して、第2の実施形態に係る情報処理システム2000の概略的な構成について説明する。
通信部100は、サーバ4がインターネットを介して少なくとも1台のクライアント装置3との間で情報を送受信するためのインターフェースである。
次に、図18のフローチャートに沿って、上記の構成を有する情報処理システム2000の処理動作の一例について説明する。
1 ヘルスケアデータ分析システム
1A サーバ
1B 深層学習装置
2,3 クライアント装置
4 サーバ
10A,10B,30,80 制御部
11 データセット取得部
12 データ分類部
13 入力データセット生成部
14 深層学習部
15 分析部
16 学習済みモデル検証部
21A,21B 学習データDB
22A,22B 学習結果DB
31 ヘルスケアデータ取得部
32 推定値取得部
33 表示制御部
20A,20B,40,90 記憶部
30A,30B,50,100 通信部
60 操作入力部
70 表示部
81 再構築部
82 推定部
B 開始ボタン
Claims (7)
- 複数の正常ヘルスケアデータの各々から所定の対象項目に係るデータを除いて得られる入力データセットと、前記複数の正常ヘルスケアデータの前記対象項目に係るデータとに基づいて深層学習を行うことにより、前記対象項目の値を出力する学習済みモデルを構築する深層学習部と、
前記学習済みモデルに基づいて、複数の異常ヘルスケアデータの前記対象項目の値に影響を与えている項目を分析する分析部と、
を備え、
前記分析部は、
少なくとも一つの前記異常ヘルスケアデータから前記対象項目に係るデータを除いて得られた第1のデータを前記学習済みモデルの入力層に与え、前記学習済みモデルの出力層から出力された出力データを取得し、
前記出力データを前記出力層に与え、後方に信号伝播させて前記入力層から出力された第2のデータを取得し、
前記第1のデータと前記第2のデータとを比較することによって、前記対象項目に影響を与えている項目を抽出することを特徴とするヘルスケアデータ分析システム。 - 前記分析部は、前記対象項目の値に係る所定の階級ごとに、前記抽出された項目を集計することを特徴とする請求項1に記載のヘルスケアデータ分析システム。
- 前記対象項目は年齢であることを特徴とする請求項1または2に記載のヘルスケアデータ分析システム。
- 前記深層学習部は、構造適応型深層学習を行って前記学習済みモデルを構築することを特徴とする請求項1~3のいずれかに記載のヘルスケアデータ分析システム。
- 深層学習部が、複数の正常ヘルスケアデータの各々から所定の対象項目に係るデータを除いて得られる入力データセットと、前記複数の正常ヘルスケアデータの前記対象項目に係るデータとに基づいて深層学習を行うことにより、前記対象項目の値を出力する学習済みモデルを構築するステップと、
分析部が、前記学習済みモデルに基づいて、複数の異常ヘルスケアデータの前記対象項目の値に影響を与えている項目を分析するステップと、
を備え、
前記分析部は、
少なくとも一つの前記異常ヘルスケアデータから前記対象項目に係るデータを除いて得られた第1のデータを前記学習済みモデルの入力層に与え、前記学習済みモデルの出力層から出力された出力データを取得し、
前記出力データを前記出力層に与え、後方に信号伝播させて前記入力層から出力された第2のデータを取得し、
前記第1のデータと前記第2のデータとを比較することによって、前記対象項目に影響を与えている項目を抽出することを特徴とするヘルスケアデータ分析方法。 - コンピュータを、
複数の正常ヘルスケアデータの各々から所定の対象項目に係るデータを除いて得られる入力データセットと、前記複数の正常ヘルスケアデータの前記対象項目に係るデータとに基づいて深層学習を行うことにより、前記対象項目の値を出力する学習済みモデルを構築する深層学習手段、および
前記学習済みモデルに基づいて、複数の異常ヘルスケアデータの前記対象項目の値に影響を与えている項目を分析する分析手段
として機能させるためのヘルスケアデータ分析プログラムであって、
前記分析手段は、
少なくとも一つの前記異常ヘルスケアデータから前記対象項目に係るデータを除いて得られた第1のデータを前記学習済みモデルの入力層に与え、前記学習済みモデルの出力層から出力された出力データを取得し、
前記出力データを前記出力層に与え、後方に信号伝播させて前記入力層から出力された第2のデータを取得し、
前記第1のデータと前記第2のデータとを比較することによって、前記対象項目に影響を与えている項目を抽出する、ヘルスケアデータ分析プログラム。 - 通信可能に接続された複数のコンピュータによって、請求項1~4のいずれかに記載のヘルスケアデータ分析システムを機能させるために、
前記複数のコンピュータのうちの一つを請求項1~4のいずれかに記載のヘルスケアデータ分析システムにおける各部の少なくとも1つとして機能させるための情報処理プログラム。
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