JP7438693B2 - 診療支援装置 - Google Patents
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Description
ここで、図4のステップS101で実行される検出処理について、図面を参照して詳細に説明する。図5は、図4の処理におけるモデル検証用データに関する事前検出処理の一例を示すフローチャートである。図6は、図5のモデル検証用データに関する事前検出処理について説明するための図である。
ここで、図4のステップS102で実行される分類処理について、図面を参照して詳細に説明する。図7は、図4の処理における一連のイベント群に関する分類処理の一例を示すフローチャートである。図8は、図7の一連のイベント群に関する分類処理について説明するための図である。図9は、図7の一連のイベント群に関する分類処理における分類結果の一例について説明するための図である。
ここで、図4のステップS103で実行される算出処理について、詳細に説明する。算出機能234は、分類処理により得られた複数のパターンの各々の件数(集計結果)に基づいて、性能指標ICを算出する。性能指標ICは、介入実施発生率IC1、有害事象発生率IC2、リターン指数IC3、条件付き感度IC4、条件付き特異度IC5、モデル遵守率IC6及びモデル遵守有効指数IC7のうち少なくとも1つを含む。
介入実施発生率IC1は、有害事象発生防止のために、どれだけの介入実施が発生したかを表現する性能指標である。介入実施発生率IC1は、例えば、以下の式(1)により算出される。例えば、式(1)により図9に示す集計結果に基づいて算出される介入実施発生率IC1は、31.0%となる。
有害事象発生率IC2は、有害事象がどれだけ発生したかを表現する性能指標である。有害事象発生率IC2は、例えば、以下の式(2)により算出される。例えば、式(2)により図9に示す集計結果に基づいて算出される有害事象発生率IC2は、11.0%となる。
リターン指数IC3は、介入実施発生と有害事象発生とのバランスに関する指標として表現される性能指標である。リターン指数IC3は、例えば、以下の式(3)により算出される。ここで、Xは、介入実施を全くしない場合の有害事象発生数である。例えば、X=100としたとき、式(3)により図9に示す集計結果に基づいて算出されるリターン指数IC3は、53.1%となる。
条件付き感度IC4は、介入実施無しのケースに限定することによって推定したモデルの感度として表現される性能指標である。条件付き感度IC4は、例えば、以下の式(4)により算出される。例えば、式(4)により図9に示す集計結果に基づいて算出される条件付き感度IC4は、44.4%となる。
条件付き特異度IC5は、介入実施無しのケースに限定することによって推定したモデルの特異度として表現される性能指標である。条件付き特異度IC5は、例えば、以下の式(5)により算出される。例えば、式(5)により図9に示す集計結果に基づいて算出される条件付き特異度IC5は、93.3%となる。
モデル遵守率IC6は、モデル検出結果にどれだけ遵守して介入判断をしたかを表現する性能指標である。モデル遵守率IC6は、例えば、以下の式(6)により算出される。例えば、式(6)により図9に示す集計結果に基づいて算出されるモデル遵守率IC6は、74.0%となる。
モデル遵守有効指数IC7は、モデル遵守有無での結果の違いに関する指数として表現される性能指標である。モデル遵守有効指数IC7は、例えば、以下の式(7)により算出される。例えば、式(7)により図9に示す集計結果に基づいて算出されるモデル遵守有効指数IC7は、1.04となる。
ここで、図4のステップS104で実行される表示処理について、図面を参照して詳細に説明する。図10は、図4の性能指標の表示処理において図2の医用端末1のディスプレイ13に表示される表示画面I10の一例を示す模式図である。
以下、図面を参照しながら各変形例に係る診療支援装置を説明する。ここでは、主に上述の実施形態との相違点について説明する。なお、以下の説明において、上述の実施形態と同一又は略同一の機能を有する構成要素については、同一符号を付し、必要な場合にのみ重複説明する。
図4のステップS104で実行される表示処理において、性能指標の表示I21で用いられるグラフは図10の表示例のグラフに限らない。図11は、本変形例に係る性能指標の表示処理において図2の医用端末1のディスプレイ13に表示される表示画面I20の一例を示す模式図である。図11に示すように、本変形例に係る表示画面I20に係る性能指標の表示I21に用いられるグラフにおいて、縦軸及び横軸は、それぞれ、有害事象発生率IC2及び介入実施発生率IC1である。つまり、図11の表示例のグラフにおいて、一点鎖線は、リターン指数IC3を示す。したがって、本変形例に係る技術によれば、ユーザは、各性能指標のプロットが右上又は左下に移動したとき、すなわち、各性能指標のプロットが一点鎖線から離れたとき、モデル性能が低下していると判断できる。
図4のステップS104で実行される表示処理において、モデル性能が低下したか否かの判断のために、各性能指標の値が所定の条件を満たす場合に、ユーザへの通知が行われてもよい。
図4のステップS104で実行される表示処理において、複数の事前検出モデルに関する性能指標が表示されてもよい。図13は、本変形例に係る性能指標の表示処理において図2の医用端末1のディスプレイ13に表示される表示画面I40の一例を示す模式図である。図13に示すように、性能指標の表示I41で用いられるグラフには、各事前検出モデルに関してプロットされる。図13に示す表示例では、2018年1月1日から2018年4月1日までのモデル検出時点に関して、モデルBによるモデル検出結果を用いて算出されたリターン指数IC3がさらに表示されている。このように、本変形例に係る技術によれば、ユーザは、2つ以上の事前検出モデルに関して、モデル性能を容易に比較できる。
図4のステップS104で実行される表示処理において、複数の事前検出モデルに関する性能指標が表示されてもよい。図14は、本変形例に係る性能指標の表示処理において図2の医用端末1のディスプレイ13に表示される表示画面I50の一例を示す模式図である。図14に示すように、表示画面I50には、比較対象の複数の事前検出モデルごとに画面を切り替えるタブが設けられる。図14の表示例は、モデルDが選択されている状態を示す。比較対象の事前検出モデルや比較対象の性能指標が増えるにつれ、表示画面が見づらくなるおそれがある。したがって、本変形例に係る技術によれば、ユーザは、複数の事前検出モデルや複数の性能指標に関して、表示画面の見易さを損なうことなく、各モデル性能を容易に比較できる。
図4のステップS104で実行される表示処理において、上述の各性能指標に限らず、他の性能指標が表示されてもよい。図15は、本変形例に係る性能指標の表示処理において図2の医用端末1のディスプレイ13に表示される表示画面I60の一例を示す模式図である。
上述の実施形態では、侵襲度の高い心不全のための介入実施(介入イベント)及び侵襲度の低い心不全のための介入実施(介入イベント)の有無が、それぞれ、有害事象発生及び介入実施の有無を判定するために用いられる分類処理を一例として説明した。しかしながら、分類処理は、有害事象発生及び介入実施の有無に限らず、有害事象発生及び介入実施の程度(レベル)に基づいて実施されてもよい。図16A及び図16Bは、それぞれ、第6の変形例に係る一連のイベント群に関する分類処理について説明するための図である。
2…診療支援装置、
3…診療情報保管装置、
9…診療支援システム、
11…処理回路、
12…入力インターフェース、
13…ディスプレイ、
14…メモリ、
15…通信インターフェース、
21…通信インターフェース、
22…メモリ、
23…処理回路、
111…指示機能、
112…表示制御機能、
231…収集機能、
232…検出機能(検出部)、
233…分類機能(分類部)、
234…算出機能(算出部)、
235…生成機能(生成部)、
A1…アイコン、
A2…矢印、
C1…カーソル、
I10,I20,I30,I40,I50,I60…表示画面、
I11,I21,I31,I41,I51,I61…性能指標の表示、
I12…分類結果の表示、
P1~P8…複数のパターン。
Claims (16)
- 時系列の診療データに対する有害事象の事前検出モデルの複数回の適用により、前記複数回の適用時点の各々での事前検出の有無を出力する検出部と、
前記複数回の適用時点に関する前記事前検出モデルの検出イベントを、前記事前検出の有無と有害事象に関する医療イベントの有無との組合せで規定される複数のパターンに分類する分類部と、
前記複数のパターンの各々の件数に基づいて、前記事前検出モデルを評価する性能指標を算出する算出部と、を具備し、
前記医療イベントの有無は、介入実施の有無と有害事象発生の有無とを含み、
前記複数のパターンは、前記事前検出の有無と前記介入実施の有無と前記有害事象発生の有無との組合せで規定される、
診療支援装置。 - 時系列の診療データに対する有害事象の事前検出モデルの複数回の適用により、前記複数回の適用時点の各々での事前検出の有無を出力する検出部と、
前記複数回の適用時点に関する前記事前検出モデルの検出イベントを、前記事前検出の有無と有害事象に関する医療イベントの有無との組合せで規定される複数のパターンに分類する分類部と、
前記複数のパターンの各々の件数に基づいて、前記事前検出モデルを評価する性能指標を算出する算出部と、を具備し、
前記医療イベントの有無は、第1の所定期間内の介入実施の有無と第2の所定期間内の有害事象発生の有無とを含み、
前記第1の所定期間と前記第2の所定期間とは、それぞれ独立に設定され、
前記複数のパターンのうちの第1のパターンは、前記事前検出有り、前記有害事象の発生及び介入実施有りの順番であり、
前記複数のパターンのうちの第2のパターンは、前記事前検出有り、前記介入実施有り及び前記有害事象の発生の順番である、
診療支援装置。 - 時系列の診療データに対する有害事象の事前検出モデルの複数回の適用により、前記複数回の適用時点の各々での事前検出の有無を出力する検出部と、
前記複数回の適用時点に関する前記事前検出モデルの検出イベントを、前記事前検出の有無と有害事象に関する医療イベントの有無との組合せで規定される複数のパターンに分類する分類部と、
前記複数のパターンの各々の件数に基づいて、前記事前検出モデルを評価する性能指標を算出する算出部と、
前記算出された性能指標を含む画像を生成する生成部と、を具備し、
前記画像は、前記複数回の適用時点に対してプロットされた、前記複数回の適用の各々に対応する前記性能指標の値を示すグラフを表示し、さらに前記複数のパターンの各々の件数の分布を示すサンキー図を表示する、
診療支援装置。 - 前記医療イベントの有無は、介入実施の有無と、有害事象発生の有無とを含み、
前記複数のパターンは、前記事前検出の有無と、前記介入実施の有無と、前記有害事象発生の有無との組合せで規定される、
請求項3に記載の診療支援装置。 - 前記医療イベントの有無に関して、前記医療イベントの有りは、複数のレベルを含む、請求項1、2又は4に記載の診療支援装置。
- 前記医療イベントの有無は、第1の所定期間内の介入実施の有無と、第2の所定期間内の有害事象発生の有無とを含み、
前記第1の所定期間と、前記第2の所定期間とは、それぞれ独立に設定される、
請求項3に記載の診療支援装置。 - 前記分類部は、前記事前検出がなされた時点から前記第2の所定期間内に前記有害事象が発生された場合、前記第1の所定期間のうちの前記事前検出がなされた時点から前記有害事象が発生された時点までの期間に前記介入実施が有るか否かを判定する、請求項6に記載の診療支援装置。
- 前記分類部は、前記事前検出がなされた時点から前記第2の所定期間内に前記有害事象が発生されていない場合、前記事前検出がなされた時点から前記第1の所定期間のうちに前記介入実施が有るか否かを判定する、請求項6に記載の診療支援装置。
- 前記複数のパターンのうちの第1のパターンは、前記事前検出有り、前記有害事象の発生及び介入実施有りの順番であり、
前記複数のパターンのうちの第2のパターンは、前記事前検出有り、前記介入実施有り及び前記有害事象の発生の順番である、
請求項6記載の診療支援装置。 - 前記算出された性能指標を含む画像を生成する生成部をさらに備える、請求項1又は2に記載の診療支援装置。
- 前記画像は、前記複数回の適用時点に対してプロットされた、前記複数回の適用の各々に対応する前記性能指標の値を示すグラフを表示する、請求項10に記載の診療支援装置。
- 前記画像は、前記複数のパターンの各々の件数の分布を示すサンキー図をさらに表示する、請求項11に記載の診療支援装置。
- 前記生成部は、前記算出された性能指標が所定の閾値範囲を超えるとき、前記事前検出モデルの性能が低下していることをユーザに通知する画像をさらに生成する、請求項3、10乃至12のうちいずれか1項に記載の診療支援装置。
- 前記算出部は、経済的アウトカム及び臨床的アウトカムを含むアウトカム指標をさらに算出し、
前記生成部は、前記アウトカム指標を含む示画像をさらに生成する、
請求項3、10乃至12のうちいずれか1項に記載の診療支援装置。 - 前記複数回の適用は、1つの時系列に関する複数の時点での適用を含む、請求項1乃至14のうちいずれか1項に記載の診療支援装置。
- 前記複数回の適用は、複数の時系列の各々に関する少なくとも1つの時点での適用を含む、請求項1乃至15のうちいずれか1項に記載の診療支援装置。
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