JP7444069B2 - 医療用情報処理システム、医療用情報処理装置、および医療用情報処理方法 - Google Patents

医療用情報処理システム、医療用情報処理装置、および医療用情報処理方法 Download PDF

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Description

本開示は、医療用情報処理システム、医療用情報処理装置、および医療用情報処理方法に関する。
近年、医療費の増大が問題となっており、医療費の増大を抑制する方法が求められている。例えば、以下の特許文献１では、医療機関での受診を指導された人が実際に医療機関での診察や治療を受けているか否かを検出し、必要に応じて再指導を行うことで症状の重篤化を防ぎ、もって医療費の増大を抑制する技術が提案されている。
特開２００４－１６４１７３号公報
しかし、特許文献１に記載の技術などについては、多くの場合に医療機関での受診が求められるため、特許文献１に記載の技術などは医療費の増大に対する解決策としては不十分であった。より具体的には、各種検査や、検査の結果である検査成果物に基づいて被検者の症状の推定を行うためには、多くの場合に病院などの医療機関での受診が求められる。したがって、医療機関は相当程度のリソース（例えば、医師や設備など）を保有することが求められ、これは医療費の増大につながる。さらに、セカンドオピニオンの普及などに伴い、医療費の増大の傾向はより高くなると考えられる。
そこで、本開示は上記に鑑みてなされたものであり、本開示は、医療費の増大をより適切に抑制することが可能な、新規かつ改良された医療用情報処理システム、医療用情報処理装置、および医療用情報処理方法を提供する。
本開示によれば、医療に関する検査成果物が生成された検査に関する検査情報と、前記検査成果物に基づいて被検者の症状を推定する複数の推定システムそれぞれに関するシステム情報と、を取得する取得部と、前記検査情報と前記システム情報に基づいて前記複数の推定システムの使用優先度を計算する計算部と、を備え、前記システム情報は、前記被検者の症状を推定するために用いる機械学習アルゴリズムに使用される学習データに関する情報、前記推定システムが推定可能な症状に関する情報、前記推定システムの特性に関する情報、または前記推定システムが症状を推定するために必要な前記検査成果物に関する情報のうちの少なくとも１つを含み、前記検査情報は、前記検査の詳細に関する情報、前記検査で使用された機器に関する情報、または前記検査成果物の詳細に関する情報のうちの少なくとも１つを含む、医療用情報処理システムが提供される。
また、本開示によれば、医療に関する被検者の検査成果物が生成された検査に関する情報を含む検査情報と、前記検査成果物に基づいて前記被検者の症状を推定する複数の推定システムそれぞれに関する情報を含むシステム情報と、を取得する取得部と、前記検査情報と前記システム情報に基づいて前記複数の推定システムの使用優先度を計算する計算部と、を備え、前記システム情報は、前記被検者の症状を推定するために用いる機械学習アルゴリズムに使用される学習データに関する情報、前記推定システムが推定可能な症状に関する情報、前記推定システムの特性に関する情報、または前記推定システムが症状を推定するために必要な前記検査成果物に関する情報のうちの少なくとも１つを含み、前記検査情報は、前記検査の詳細に関する情報、前記検査で使用された機器に関する情報、または前記検査成果物の詳細に関する情報のうちの少なくとも１つを含む、医療用情報処理装置が提供される。
また、本開示によれば、医療に関する被検者の検査成果物が生成された検査に関する情報を含む検査情報と、前記検査成果物に基づいて前記被検者の症状を推定する複数の推定システムそれぞれに関する情報を含むシステム情報と、を取得することと、前記検査情報と前記システム情報に基づいて前記複数の推定システムの使用優先度を計算することと、を有し、前記システム情報は、前記被検者の症状を推定するために用いる機械学習アルゴリズムに使用される学習データに関する情報、前記推定システムが推定可能な症状に関する情報、前記推定システムの特性に関する情報、または前記推定システムが症状を推定するために必要な前記検査成果物に関する情報のうちの少なくとも１つを含み、前記検査情報は、前記検査の詳細に関する情報、前記検査で使用された機器に関する情報、または前記検査成果物の詳細に関する情報のうちの少なくとも１つを含む、コンピュータにより実行される医療用情報処理方法が提供される。
以上説明したように本開示によれば、医療費の増大をより適切に抑制することが可能になる。
なお、上記の効果は必ずしも限定的なものではなく、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書に示されたいずれかの効果、または本明細書から把握され得る他の効果が奏されてもよい。
本開示の実施形態に係る医療用情報処理システムのシステム構成例を示す図である。 マッチングサーバ１００の機能構成例を示すブロック図である。 管理サーバ２００の機能構成例を示すブロック図である。 推定サーバ４００の機能構成例を示すブロック図である。 ユーザ端末５００の機能構成例を示すブロック図である。 推定システムと被検者とのマッチング処理の流れの例を示すシーケンス図である。 症状の推定に関する処理の流れの例を示すシーケンス図である。 マッチングリクエストの生成時に使用されるユーザインタフェースの例を示す図である。 マッチングリクエストの生成時に使用されるユーザインタフェースの例を示す図である。 マッチングリクエストの生成時に使用されるユーザインタフェースの例を示す図である。 変形例に係る推定システムと被検者とのマッチング処理の流れの例を示すシーケンス図である。 変形例に係る推定システムと被検者とのマッチング処理の流れの例を示すシーケンス図である。 マッチングサーバ１００、管理サーバ２００、検査端末３００、推定サーバ４００、またはユーザ端末５００を具現する情報処理装置９００のハードウェア構成例を示すブロック図である。
以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
なお、説明は以下の順序で行うものとする。
１．実施形態
１．１．システム構成
１．２．装置の機能構成
１．３．処理の流れ
１．４．ユーザインタフェース
２．変形例
３．ハードウェア構成
４．まとめ
＜１．実施形態＞
（１．１．システム構成）
まず、図１を参照して、本開示の一実施形態に係る医療用情報処理システムのシステム構成例について説明する。
図１に示すように、本実施形態に係る医療用情報処理システムは、マッチングサーバ１００と、管理サーバ２００と、検査端末３００と、推定サーバ４００と、ユーザ端末５００と、を備え、これらの装置がネットワーク６００によって接続されている。
（マッチングサーバ１００）
マッチングサーバ１００は、医療に関する検査によって生成された検査成果物に基づいて被検者の症状を推定する推定システムと、被検者とをマッチングする医療用情報処理装置である。より具体的には、マッチングサーバ１００は、検査に関する検査情報と、検査成果物に基づいて被検者の症状を推定する複数の推定システムそれぞれに関するシステム情報と、を取得する。そして、マッチングサーバ１００は、検査情報とシステム情報に基づいて複数の推定システムの使用優先度を計算し、使用優先度に基づいて複数の推定システムのうちの少なくとも１つに関する情報（当該情報は、マッチングの結果に関する情報であり、推奨される推定システムに関する情報である。以降「推奨情報」と呼称する場合がある）をユーザに対して出力する。
ここで、「医療に関する検査」とは、被検者の状態を評価するために行われる行為全般を指し、被検者の症状の推定とは別に行われるものを指す。より具体的には、医療に関する検査には、被検者の身体状態を評価する検査や、特定の傷病の有無や程度を評価する検査などが含まれ、医療検査従事者が所定の検査装置を用いて行うものなどが含まれる。なお、医療に関する検査の内容はこれらに限定されない。以降、医療に関する検査を単に「検査」と呼称する場合がある。
「検査成果物」とは、医療に関する検査（または、その過程）によって生成された情報であり、例えば、撮像画像情報（ＣＴ（Computed Tomography）画像情報、またはＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）画像情報など）、または数値情報（身長、体重、体脂肪、ＢＭＩ（Body Mass Index）、体温、視力、聴力、血圧、または血液成分など）を含む。なお、検査成果物の内容はこれらに限定されない。
「検査情報」とは、医療に関する検査に関する何らかの情報を指し、検査の詳細に関する情報（例えば、検査の種別や項目、検査が行われた日時、または検査を行った機関、医療従事者もしくは被検者に関する情報など）、検査で使用された機器に関する情報（例えば、検査で使用された機器の製品名、製品番号、シリアルナンバー、バージョン、または製造者に関する情報など）、または検査成果物の詳細に関する情報（例えば、検査成果物の種別、データ形式、データサイズ、またはデータファイル数など）のうちの少なくとも１つを含む。なお、検査情報の内容はこれらに限定されない。
「推定システム」とは、人工知能アルゴリズムによる推定システムである。例えば、人工知能アルゴリズムの一種である機械学習アルゴリズムであり、検査成果物を用いて被検者の症状を推定するシステムである。例えば、推定システムは、検査成果物と症状とを紐づけた学習データに基づいて機械学習が行われることによって生成されたプログラムなどである。
「システム情報」とは、推定システムに関する何らかの情報を指し、推定システムに用いられる人工知能アルゴリズムに使用されるデータに関する情報（例えば、機械学習アルゴリズムの学習データの生成に用いられた機器や検査成果物などに関する情報など）、推定システムが推定可能な症状に関する情報（例えば、傷病など）、推定システムの特性に関する情報（例えば、高い精度を実現可能な症状や検査成果物など）、または推定システムが症状を推定するために必要な検査成果物に関する情報（例えば、検査成果物の種別、データ形式、データサイズ、またはデータファイル数など）のうちの少なくとも１つを含む。なお、システム情報の内容はこれらに限定されない。
「使用優先度」とは、被検者の症状の推定が行われる場合において、各推定システムが推奨される度合いを示す情報である。例えば、使用優先度は、数値などの定量的な情報であってもよいし、「高」、「中」、「低」などの定性的な情報であってもよい。使用優先度が計算されることによって、より高い使用優先度を有する推定システムに関する情報がユーザに対して提供可能となる。
マッチングサーバ１００が、検査情報とシステム情報に基づいて複数の推定システムの使用優先度を計算し、使用優先度に基づいて推奨情報をユーザに対して出力することによって、ユーザは、より適切な推定システムを選択することができる。すなわち、ユーザは、複数の推定システムのうち、より精度の高い推定システムを利用することができるため、例えば被検者が軽微な症状を発症している場合などには医療機関への来院を抑制することや、推定システムによるセカンドオピニオンの実施などにより診断医の人件費を抑制することなどが可能になり、医療費の増大をより適切に抑制することが可能になる。
ユーザがユーザ端末５００を用いて推定システムを選択した場合、マッチングサーバ１００は、選択された推定システムを示す情報（以降、「選択情報」と呼称する場合がある）をユーザ端末５００から受信し、当該選択情報に基づいて使用が決定された推定システム（推定システムを具現する推定サーバ４００）に対して検査成果物を送信する。これによって、後段で説明する推定サーバ４００は、検査成果物に基づいて被検者の症状を推定することができる。
そして、マッチングサーバ１００は、被検者の症状の推定結果に関する情報（以降、「推定結果情報」と呼称する場合がある）を推定サーバ４００から受信した場合、推定結果情報をユーザ端末５００および管理サーバ２００へ送信する。これによって、ユーザは、ユーザ端末５００を介して被検者の症状の推定結果を知ることができ、管理サーバ２００は、推定結果情報を適切に管理することができる。
（管理サーバ２００）
管理サーバ２００は、検査成果物、当該検査成果物に対応する検査情報、および被検者の症状の推定結果情報などを管理する医療用情報処理装置である。検査成果物および検査情報の管理についてより具体的に説明すると、管理サーバ２００は、検査が行われた後に検査端末３００から検査成果物、検査情報、および被検者を識別可能な情報である被検者ＩＤなどを受信し、これらの情報を互いに紐づけて管理する。
管理サーバ２００による被検者の症状の推定結果情報の管理についてより具体的に説明すると、管理サーバ２００は、被検者の症状の推定結果情報をマッチングサーバ１００から受信し、推定結果情報と被検者ＩＤとを紐づけた状態で管理する。
（検査端末３００）
検査端末３００は、検査成果物などを管理サーバ２００に対して送信する医療用情報処理装置である。より具体的に説明すると、検査端末３００は、医療検査従事者が操作する装置であり、検査が終了した後に医療検査従事者の操作によって（または自動で）、検査成果物、検査情報、および被検者ＩＤを紐づけて記録し、これらの情報を管理サーバ２００に対して送信する。なお、これらの情報が管理サーバ２００に送信されることに対して被検者が同意したことを示す同意情報も、同時に管理サーバ２００に送信されることが望ましい。なお、ユーザが自ら検査する場合には、検査端末３００はユーザが操作する装置である。また、検査端末３００は、検査に使用される検査装置であってもよい。また、検査成果物などがユーザ端末５００との通信やその他の方法（例えば、郵送など）によって管理サーバ２００に提供される場合、医療用情報処理システムは検査端末３００を備えなくてもよい。
（推定サーバ４００）
推定サーバ４００は、推定システムを具現する医療用情報処理装置であり、検査成果物を用いて被検者の症状を推定する装置である。上記のとおり、推定システムは、人工知能アルゴリズムである機械学習アルゴリズムを用いて被検者の症状を推定するシステムである。より具体的には、推定サーバ４００は、マッチングサーバ１００から提供された検査成果物を機械学習アルゴリズムに入力することで、被検者の症状の推定結果の出力を得る。
ここで、「被検者の症状の推定結果」とは、推定された傷病（疾病と外傷を含む。正常な身体機能や形態が損なわれた状態）、傷病の重傷度、傷病が発生している部位、傷病の原因、または推定の確率（精度）などに関する情報を含むが、これらに限定されない。
本実施形態においては、複数の推定システムが存在することを想定しているところ（これに限定されない）、推定サーバ４００が複数の推定システムを具現してもよいし（例えば、推定サーバ４００が複数の推定システムに関するプログラムを有していてもよい）、複数の推定システムそれぞれに対応する複数の推定サーバ４００が設けられてもよい。以降では、一例として、複数の推定システムそれぞれに対応する複数の推定サーバ４００が設けられている場合を一例として説明する（なお、図１には便宜的に１台の推定サーバ４００のみが表示されている）。
（ユーザ端末５００）
ユーザ端末５００は、ユーザによって操作される情報処理装置（または医療用情報処理装置）である。ここで、「ユーザ」とは、被検者または医療従事者（例えば、医師、歯科医師、薬剤師、看護師、助産師、管理栄養士、理学療法士、または作業療法士など）のうちの少なくとも一方であることを想定している。
ユーザ端末５００は、所定のプログラムを実行することでユーザに対して所定のユーザインタフェースを提供する。そして、ユーザが当該ユーザインタフェースを介して各種入力を行うと、ユーザ端末５００は、当該入力に基づいて推定システムのマッチングを要求する信号（以降、「マッチングリクエスト」と呼称する）や、選択情報などをマッチングサーバ１００に対して送信する。
マッチングリクエストの生成についてより具体的に説明すると、ユーザは、ユーザインタフェースを介して、症状の推定に使用する検査成果物を選択する。その後、ユーザ端末５００は、選択された検査成果物を示す情報（例えば、検査成果物を識別可能な情報など）および被検者ＩＤを含むマッチングリクエストを生成する。なお、マッチングリクエストは、選択された検査成果物を示す情報および被検者ＩＤ以外の情報を含んでいてもよい。例えば、マッチングリクエストは、マッチングされる推定システムに関する設定情報（例えば、マッチングされる推定システムに関するユーザの希望事項、必要事項、または制限事項など）を含んでいてもよい。
また、ユーザ端末５００は、推奨情報（マッチングの結果に関する情報）、および被検者の症状の推定結果情報をマッチングサーバ１００から受信し、これらの情報をユーザに対して提供する。
（ネットワーク６００）
ネットワーク６００は、上記の装置間を所定の通信によって接続するネットワークである。なお、ネットワーク６００は、必ずしも全ての装置間を接続する必要はなく、互いに通信可能な装置を限定してもよい。例えば、検査端末３００は、ユーザ端末５００やマッチングサーバ１００などと通信できなくてもよい。
ネットワーク６００に用いられる通信方式および回線の種類などは特に限定されない。例えば、ネットワーク６００は、ＩＰ－ＶＰＮ（Internet Protocol-Virtual Private Network）などの専用回線網で実現されてもよい。また、ネットワーク６００は、インターネット、電話回線網、衛星通信網などの公衆回線網や、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）を含む各種のＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）などで実現されてもよい。さらに、ネットワーク６００は、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などの無線通信網で実現されてもよい。
以上、本実施形態に係る医療用情報処理システムのシステム構成例について説明した。なお、図１を参照して説明した上記のシステム構成はあくまで一例であり、本実施形態に係る医療用情報処理システムのシステム構成は係る例に限定されない。例えば、各装置の機能は、別の装置によって実現されてもよい。より具体的には、マッチングサーバ１００の機能の全部または一部は、管理サーバ２００に備えられてもよい。また、逆に管理サーバ２００の機能の全部または一部は、マッチングサーバ１００に備えられてもよい。本実施形態に係る医療用情報処理システムのシステム構成は、仕様や運用に応じて柔軟に変形可能である。
（１．２．装置の機能構成）
続いて、図２～図５を参照して、医療用情報処理システムに備えられる各装置の機能構成例について説明する。
（マッチングサーバ１００の機能構成例）
まず、図２を参照して、マッチングサーバ１００の機能構成例について説明する。図２に示すように、マッチングサーバ１００は、通信部１１０と、処理部１２０と、記憶部１３０と、を備える。また、処理部１２０は、認証部１２１と、計算部１２２と、出力部１２３と、推定システム連携部１２４と、を備える。
通信部１１０は、外部装置と通信する機能構成である。ユーザ端末５００との通信について説明すると、通信部１１０は、マッチングリクエスト、選択情報、およびユーザ認証に使用される入力情報などをユーザ端末５００から受信し、推奨情報、推定結果情報、およびユーザ認証の結果情報などをユーザ端末５００に対して送信する。また、推定サーバ４００との通信について説明すると、通信部１１０は、例えば検査成果物などを推定サーバ４００に対して送信し、推定結果情報などを推定サーバ４００から受信する。また、管理サーバ２００との通信について説明すると、通信部１１０は、例えば検査成果物、および検査情報などを管理サーバ２００から受信し（換言すると、通信部１１０は検査情報を取得する取得部としても機能する）、推定結果情報などを管理サーバ２００に対して送信する。なお、通信部１１０が通信する情報および通信するケースはこれらに限定されない。
処理部１２０は、マッチングサーバ１００が行う処理全般を統括的に制御する機能構成である。例えば、処理部１２０は、各機能構成の起動や停止を制御することができる。なお、処理部１２０の処理内容は特に限定されない。例えば、処理部１２０は、各種サーバ、汎用コンピュータ、ＰＣ（Personal Computer）、またはタブレットＰＣなどにおいて一般的に行われる処理（例えばＯＳ（Operating System）に関する処理など）を制御してもよい。
認証部１２１は、ユーザ認証を行う機能構成である。より具体的には、ユーザ端末５００からユーザ認証に使用される入力情報が提供された場合、認証部１２１は当該入力情報を用いて所定のユーザ認証処理を行う。なお、ユーザ認証の種類は特に限定されない。例えば、認証部１２１は、ユーザの識別情報（例えばＩＤなど）およびパスワードを用いる認証、またはユーザの生体情報を用いる生体認証などを行う。これによって、認証部１２１は、権限を有しない第三者からのアクセスを防ぐことができる。
計算部１２２は、検査情報とシステム情報に基づいて複数の推定システムの使用優先度を計算する機能構成である。より具体的には、マッチングリクエストがユーザ端末５００から提供された場合、計算部１２２は、マッチングリクエストに含まれる被検者ＩＤに紐づけられている検査成果物の一覧を管理サーバ２００から読み出す。そして、計算部１２２は、マッチングリクエストに含まれる、ユーザに選択された検査成果物を示す情報（例えば、検査成果物を識別可能な情報など）に基づいて検査成果物の一覧の中から検査成果物、および当該検査成果物に対応する検査情報を取得する。さらに、計算部１２２は、複数の推定システムに関するシステム情報を記憶部１３０から取得する（換言すると、計算部１２２はシステム情報を取得する取得部としても機能する）。
そして、計算部１２２は、所定のアルゴリズムによって複数の推定システムの使用優先度を計算する。例えば、計算部１２２は、検査情報に含まれる「検査成果物の詳細に関する情報」と、システム情報に含まれる「推定システムが症状を推定するために必要な検査成果物に関する情報」と、を用いて、検査成果物が推定システムに適合している度合いを使用優先度に反映させてもよい。より具体的には、計算部１２２は、検査成果物の種別やデータ形式などが推定システムに適合している度合いを使用優先度に反映させてもよい。また、計算部１２２は、検査情報に含まれる「検査の詳細に関する情報」や「検査で使用された機器に関する情報」と、システム情報に含まれる「学習データに関する情報」や「推定システムの特性に関する情報」とを用いて、検査や当該検査で使用された機器が推定システムに適合している度合いを使用優先度に反映させてもよい。より具体的には、計算部１２２は、検査の種別や検査で使用された機器の製品名などが推定システムに適合している度合いを使用優先度に反映させてもよい。なお、検査情報およびシステム情報が使用されれば、使用優先度の計算方法は必ずしも上記に限定されない。また、計算部１２２は、検査情報およびシステム情報に含まれる各種情報の重要度に応じて重み付けなどを施してもよい。また、計算部１２２は、機械学習アルゴリズムを用いて使用優先度を計算してもよい。
出力部１２３は、各種情報を外部装置に対して出力する機能構成である。例えば、計算部１２２によって使用優先度が計算された場合、出力部１２３は、使用優先度に基づいて複数の推定システムのうちの少なくとも１つに関する情報（換言すると、推奨情報）をユーザ端末５００に対して出力する。このとき、推奨情報に含まれる推定システムが複数存在する場合、出力部１２３は、所定の方法で各推定システムをユーザ端末５００に対して出力する。例えば、出力部１２３は、使用優先度の高い順に所定の数の推定システムに関する情報をユーザ端末５００に対して出力してもよい。より具体的には、出力部１２３は、最も高い使用優先度を有する推定システムのみを出力してもよいし、上位３つの推定システムを出力してもよい。
このとき出力部１２３は、ユーザがより容易に推定システムを選択できるように、使用優先度が高いほど推定システムを強調して出力してもよいし、推定システムに関する各種情報（例えば、症状の推定に要する料金や時間、推定システムに用いられるアルゴリズムの種類、推定システムの運営者、またはユーザによる推定システムの利用履歴など）を併せて出力してもよい。なお、ユーザによる推定システムの利用履歴が併せて出力される場合、出力部１２３は、利用履歴を有する推定システムについて所定のアイコンを出力することが望ましい。そして、出力部１２３は、ユーザが当該アイコンを選択すると過去の利用履歴の詳細が表示されるように出力を行うことが望ましい。
また、推定システムによって被検者の症状の推定が行われた場合、出力部１２３は、推定結果情報をユーザ端末５００に対して出力する。また、認証部１２１によってユーザ認証が行われた場合、出力部１２３は、当該ユーザ認証の結果をユーザ端末５００に対して出力する。なお、出力部１２３が出力する情報および出力するケースはこれらに限定されない。また、出力部１２３による出力方法は出力先の装置の仕様（または機能など）に応じて柔軟に変更され得る。例えば、出力部１２３は、出力先の装置が備える機構（例えば表示機構、音声出力機構、または発光機構など）に応じて出力方法を変更してもよい。
推定システム連携部１２４は、推定システムとの連携を行う機能構成である。より具体的には、ユーザが推定システムを選択した場合（すなわち、選択情報がユーザ端末５００から提供された場合）、推定システム連携部１２４は、被検者ＩＤに紐づけられている検査成果物の一覧を管理サーバ２００から読み出す。そして、推定システム連携部１２４は、検査成果物の一覧の中から、ユーザによって選択された検査成果物と、当該検査成果物に対応する検査情報を取得する。さらに、推定システム連携部１２４は、取得した検査成果物に対して、個人情報を特定不可能にする所定の処理（以降、「個人情報保護処理」と呼称する）を行う。そして、推定システム連携部１２４は、個人情報保護処理が施された状態で検査成果物を、使用が決定された推定システム（換言すると、推定システムを具現する推定サーバ４００）に対して提供する。
個人情報保護処理についてより具体的に説明すると、例えば被検者の氏名や顔画像情報が検査成果物に表示されている場合、推定システム連携部１２４は、その表示部分に対して黒塗り加工処理やデータ削除処理を行う。これにより、推定システム連携部１２４は、検査成果物に個人情報が含まれていたとしても、当該個人情報が解読されない状態で検査成果物を推定サーバ４００に対して提供することができる。このような黒塗り加工処理の実現方法に関して説明すると、例えば、検査成果物に被検者の氏名や顔画像情報などが重畳されることで生成されたデータを「個人情報あり」の学習データ、被検者の氏名や顔画像情報などが重畳される前のデータを「個人情報なし」の学習データとし、これらの学習データによって学習が行われることで分類器が生成される。そして、推定システム連携部１２４は、当該分類器に検査成果物を入力することで、被検者の氏名や顔画像情報などの個人情報の有無およびその位置を特定し、個人情報の位置に対して黒色のオブジェクトを重畳させることで黒塗り加工処理を実現する。なお、検査成果物に含まれる個人情報を解読できない状態にすることができれば、個人情報保護処理の内容は上記に限定されない。また、黒塗り加工処理をはじめとする個人情報保護処理の実現方法は上記のような機械学習による方法に限定されない。
また、推定システム連携部１２４は、マスク用ＩＤとして一時的に使用される一時ＩＤと紐づけた状態で検査成果物を、使用が決定された推定システム（換言すると、推定システムを具現する推定サーバ４００）に対して提供する。より具体的に説明すると、推定システム連携部１２４は、検査成果物を識別可能な情報であり、かつ、被検者ＩＤとは異なるＩＤを一時ＩＤとして生成する。なお、一時ＩＤの生成方法は特に限定されず、例えば公知の一時ＩＤ生成プログラムなどが使用され得る。推定システム連携部１２４は、検査成果物中に一時ＩＤを追記するなどの所定の方法によって検査成果物と一時ＩＤとを紐づけ、一時ＩＤと紐づけられた検査成果物を推定システム（換言すると、推定システムを具現する推定サーバ４００）に対して提供する。なお、推定システム連携部１２４は、一時ＩＤと被検者ＩＤとを紐づけて内部で管理しておく。
そして、被検者の症状の推定が完了した後に、推定システム連携部１２４は、推定システム（換言すると、推定システムを具現する推定サーバ４００）から推定結果情報を取得し、推定結果情報に紐づけられている一時ＩＤに基づいて、推定結果情報に対応する被検者ＩＤを特定し、推定結果情報と被検者ＩＤとを紐づける。これによって、推定結果情報の対象である被検者を特定することが可能になる。
記憶部１３０は、各種情報を記憶する機能構成である。例えば、記憶部１３０は、使用優先度の計算に使用されるシステム情報を記憶する。また、記憶部１３０は、ユーザ端末５００、管理サーバ２００、または推定サーバ４００などから提供された情報（例えば、マッチングリクエスト、検査成果物、検査情報、選択情報、推定結果情報、またはユーザ認証に使用される入力情報など）、マッチングサーバ１００の各機能構成による処理結果など（例えば、使用優先度など）を記憶する。また、記憶部１３０は、マッチングサーバ１００の各機能構成によって使用されるプログラムやパラメータなどを記憶する。なお、記憶部１３０が記憶する情報の内容はこれらに限定されない。
以上、マッチングサーバ１００の機能構成例について説明した。なお、図２を用いて説明した上記の機能構成はあくまで一例であり、マッチングサーバ１００の機能構成は係る例に限定されない。例えば、マッチングサーバ１００は、図２に示す機能構成の全てを必ずしも備えなくてもよい。また、マッチングサーバ１００の機能構成は、仕様や運用に応じて柔軟に変形可能である。
（管理サーバ２００の機能構成例）
続いて、図３を参照して、管理サーバ２００の機能構成例について説明する。図３に示すように、管理サーバ２００は、通信部２１０と、処理部２２０と、記憶部２３０と、を備える。また、処理部２２０は、認証部２２１と、管理部２２２と、出力部２２３と、を備える。
通信部２１０は、外部装置と通信する機能構成である。検査端末３００との通信について説明すると、被検者の検査が終了した後、通信部２１０は、検査成果物とそれに対応する検査情報を検査端末３００から受信する。マッチングサーバ１００との通信について説明すると、通信部２１０は、マッチングリクエストに含まれる被検者ＩＤおよび検査成果物を示す情報をマッチングサーバ１００から受信し、当該検査成果物とそれに対応する検査情報をマッチングサーバ１００に対して送信する。また、被検者の症状の推定が行われた後には、通信部２１０は、被検者ＩＤと紐づけられた推定結果情報をマッチングサーバ１００から受信する。また、ユーザ端末５００との通信について説明すると、通信部２１０は、ユーザ認証に使用される入力情報（例えば、ユーザ端末５００が管理サーバ２００に直接アクセスし、管理サーバ２００がユーザ認証を行う場合など）、および検査成果物や推定結果情報を要求する情報をユーザ端末５００から受信し、ユーザ認証の結果情報、およびユーザ端末５００によって要求された検査成果物や推定結果情報をユーザ端末５００に対して送信する。なお、通信部２１０が通信する情報および通信するケースはこれらに限定されない。
処理部２２０は、管理サーバ２００が行う処理全般を統括的に制御する機能構成である。例えば、処理部２２０は、各機能構成の起動や停止を制御することができる。なお、処理部２２０の処理内容は特に限定されない。例えば、処理部２２０は、各種サーバ、汎用コンピュータ、ＰＣ、またはタブレットＰＣなどにおいて一般的に行われる処理（例えばＯＳに関する処理など）を制御してもよい。
認証部２２１は、ユーザ認証を行う機能構成である。より具体的に説明すると、ユーザ端末５００は、マッチングサーバ１００を介することなく直接管理サーバ２００へアクセスする場合があり、認証部２２１は、この場合などにユーザ認証を行う。なお、認証部２２１によるユーザ認証の内容は、上記で説明したマッチングサーバ１００の認証部１２１と同様であり得るため、説明を省略する。
管理部２２２は、検査成果物、検査情報、および推定結果情報を管理する機能構成である。検査成果物および検査情報の管理についてより具体的に説明すると、検査成果物、それに対応する検査情報、および被検者ＩＤが検査端末３００から提供された場合、管理部２２２は、これらの情報を互いに紐づけて所定のフォーマットで記憶部２３０に格納していく。また、管理部２２２は、所定の期間より古い検査成果物などを削除したり、最新の検査成果物などによって、過去に行われた同種検査の検査成果物などを上書きしたりしてもよい。また、検査成果物などが検査端末３００から提供された場合、管理部２２２は、検査内容などに基づいて料金を計算し、被検者に対して当該料金の請求処理を行ってもよい。例えば、クレジットカード情報などが被検者情報として登録されている場合、管理部２２２は、当該情報に基づいてクレジットカード決済処理などを行ってもよい。また、被検者が保険会社との連携を選択している場合において、検査成果物などが検査端末３００から提供された場合、管理部２２２は、検査成果物などが提供された旨や検査成果物自体を保険会社の装置に対して提供してもよい。これによって、被検者は検査頻度や検査成果物を保険会社に通知することができるため、所定の保険サービス（例えば、保険料の低減など）を受けることができる。
推定結果情報の管理についてより具体的に説明すると、被検者ＩＤと紐づけられた推定結果情報がマッチングサーバ１００から提供された場合、管理部２２２は、当該情報を所定のフォーマットで記憶部２３０に格納していく。また、管理部２２２は、所定の期間より古い推定結果情報などを削除したり、最新の推定結果情報などによって、過去に行われた同一推定システムによる推定結果情報を上書きしたりしてもよい。また、推定結果情報がマッチングサーバ１００から提供された場合、管理部２２２は、症状の推定に使用された推定システムなどに基づいて料金を計算し、被検者に対して当該料金の請求処理を行ってもよい。請求処理の具体例については上記と同様であるため説明を省略する。
出力部２２３は、各種情報を外部装置に対して出力する機能構成である。例えば、出力部２２３は、検査成果物、検査情報、または推定結果情報を、マッチングサーバ１００またはユーザ端末５００に対して出力する。また、認証部２２１によってユーザ認証が行われた場合、出力部２２３は、当該ユーザ認証の結果をユーザ端末５００に対して出力する。なお、出力部２２３が出力する情報および出力するケースはこれらに限定されない。また、出力部２２３による出力方法は出力先の装置の仕様（または機能など）に応じて柔軟に変更され得る。
記憶部２３０は、各種情報を記憶する機能構成である。例えば、記憶部２３０は、検査成果物、検査情報、および推定結果情報を所定のフォーマットで記憶する。また、記憶部２３０は、管理サーバ２００の各機能構成によって使用されるプログラムやパラメータなどを記憶する。なお、記憶部２３０が記憶する情報の内容はこれらに限定されない。
以上、管理サーバ２００の機能構成例について説明した。なお、図３を用いて説明した上記の機能構成はあくまで一例であり、管理サーバ２００の機能構成は係る例に限定されない。例えば、管理サーバ２００は、図３に示す機能構成の全てを必ずしも備えなくてもよい。また、管理サーバ２００の機能構成は、仕様や運用に応じて柔軟に変形可能である。
（推定サーバ４００の機能構成例）
続いて、図４を参照して、推定サーバ４００の機能構成例について説明する。図４に示すように、推定サーバ４００は、通信部４１０と、推定部４２０と、記憶部４３０と、を備える。
通信部４１０は、外部装置と通信する機能構成である。例えば、通信部４１０は、個人情報保護処理済みの検査成果物をマッチングサーバ１００から受信する。そして、当該検査成果物に基づいて被検者の症状の推定処理が行われた後には、通信部４１０は、推定結果情報をマッチングサーバ１００に対して送信する。なお、通信部４１０が通信する情報および通信するケースはこれらに限定されない。
推定部４２０は、推定システムを具現し、マッチングサーバ１００から提供された検査成果物を用いて被検者の症状を推定する機能構成である。より具体的には、推定部４２０は、機械学習アルゴリズムに対して検査成果物を入力することで、被検者の症状の推定結果という出力を得る。
ここで、人工知能アルゴリズムとは学習、統計または所定ルールに基づいて推論を行うアルゴリズムである。また、機械学習アルゴリズムは、人口知能アルゴリズムの一種であり、学習結果に基づいた推論を行うアルゴリズムである。機械学習アルゴリズムは、例えば、ニューラルネットワークを用いた分類モデルまたは回帰モデルである。なお、機械学習アルゴリズムは、ＳＶＭ（Support Vector Machine）やランダムフォレストといった別の手法を用いてもよい。機械学習手法の場合、例えば、医師による診断結果と検査成果物を紐づけた学習データが、ニューラルネットワークを用いた所定の計算モデルに入力されることで学習が行われ、生成されたパラメータを有する処理モデルを有する処理回路によって、当該機械学習アルゴリズムの機能が実現され得る。なお、推定部４２０が処理に用いる機械学習アルゴリズムの生成方法は上記に限定されない。なお、機械学習アルゴリズムの分類または回帰の機能は、他の人工知能アルゴリズムを用いて実現してもよい。
また上記のとおり、本実施形態においては、複数の推定システムそれぞれに対応する複数の推定サーバ４００が設けられる場合を想定しているところ（もちろん、これに限定されない）、各推定サーバ４００の推定部４２０によって具現される推定システムは、互いに異なるアルゴリズム（人工知能アルゴリズム）を有することによって、それぞれが互いに異なる特性を有している。
記憶部４３０は、各種情報を記憶する機能構成である。例えば、記憶部４３０は、マッチングサーバ１００から提供された検査成果物、および推定部４２０によって出力された推定結果情報などを記憶する。また、記憶部４３０は、推定サーバ４００の各機能構成によって使用されるプログラムやパラメータなどを記憶する。なお、記憶部４３０が記憶する情報の内容はこれらに限定されない。
以上、推定サーバ４００の機能構成例について説明した。なお、図４を用いて説明した上記の機能構成はあくまで一例であり、推定サーバ４００の機能構成は係る例に限定されない。例えば、推定サーバ４００は、図４に示す機能構成の全てを必ずしも備えなくてもよい。また、推定サーバ４００の機能構成は、仕様や運用に応じて柔軟に変形可能である。
（ユーザ端末５００の機能構成例）
続いて、図５を参照して、ユーザ端末５００の機能構成例について説明する。図５に示すように、ユーザ端末５００は、通信部５１０と、処理部５２０と、記憶部５３０と、入力部５４０と、表示部５５０と、を備える。また、処理部５２０は、生成部５２１を備える。
通信部５１０は、外部装置と通信する機能構成である。マッチングサーバ１００との通信について説明すると、通信部５１０は、マッチングリクエスト、選択情報、およびユーザ認証に使用される入力情報などをマッチングサーバ１００に対して送信し、推奨情報、推定結果情報、およびユーザ認証の結果情報をマッチングサーバ１００から受信する。また、管理サーバ２００との通信について説明すると、通信部５１０は、ユーザ認証に使用される入力情報（例えば、ユーザ端末５００が管理サーバ２００に直接アクセスし、管理サーバ２００がユーザ認証を行う場合など）、および検査成果物や推定結果情報などを要求する情報を管理サーバ２００に対して送信し、ユーザ認証の結果情報、および要求対象の検査成果物や推定結果情報などを管理サーバ２００から受信する。なお、通信部５１０が通信する情報および通信するケースはこれらに限定されない。
処理部５２０は、ユーザ端末５００が行う処理全般を統括的に制御する機能構成である。例えば、処理部５２０は、各機能構成の起動や停止を制御することができる。なお、処理部５２０の処理内容は特に限定されない。例えば、処理部５２０は、各種サーバ、汎用コンピュータ、ＰＣ、またはタブレットＰＣなどにおいて一般的に行われる処理（例えばＯＳに関する処理など）を制御してもよい。
生成部５２１は、ユーザによる入力に基づいてマッチングリクエストを生成する機能構成である。より具体的には、生成部５２１は、所定のプログラムを実行することによりユーザに対して所定のユーザインタフェースを提供する。ユーザが当該ユーザインタフェースを介して、症状の推定に使用する検査成果物を選択する。その後、生成部５２１は、選択された検査成果物を示す情報（例えば、検査成果物を識別可能な情報など）および被検者ＩＤを含むマッチングリクエストを生成する。なお、生成部５２１は、選択された検査成果物を示す情報および被検者ＩＤ以外の情報をマッチングリクエストに含めてもよい。例えば、生成部５２１は、ユーザによって入力された、マッチングされる推定システムに関する設定情報（例えば、マッチングされる推定システムに関するユーザの希望事項、必要事項、または制限事項など）をマッチングリクエストに含めてもよい。なお、生成部５２１がユーザに提供するユーザインタフェースの具体例については後述する。
記憶部５３０は、各種情報を記憶する機能構成である。例えば、記憶部５３０は、マッチングサーバ１００や管理サーバ２００などから提供された情報（例えば、推奨情報、推定結果情報、ユーザ認証の結果情報、または検査成果物など）、ユーザ端末５００の各機能構成による処理結果など（例えば、マッチングリクエスト、または選択情報など）を記憶する。また、記憶部５３０は、ユーザ端末５００の各機能構成によって使用されるプログラムやパラメータなどを記憶する。なお、記憶部５３０が記憶する情報の内容はこれらに限定されない。
入力部５４０は、ユーザによる入力を受ける機能構成である。例えば、入力部５４０はマウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチ、マイクロフォン、またはカメラなどの入力装置を備えており、ユーザがこれらの入力装置を用いることによって、所望の情報を入力することができる。なお、入力部５４０が備える入力装置は特に限定されない。
表示部５５０は、各種情報を表示する機能構成である。より具体的には、表示部５５０は、ディスプレイなどの表示装置や、プロジェクタなどの投影装置などを備えており、これらの装置を用いることによって、自装置の処理結果、またはマッチングサーバ１００や管理サーバ２００などから提供された情報などをユーザに提供することができる。なお、表示部５５０が備える装置は上記に限定されない。
以上、ユーザ端末５００の機能構成例について説明した。なお、図５を用いて説明した上記の機能構成はあくまで一例であり、ユーザ端末５００の機能構成は係る例に限定されない。例えば、ユーザ端末５００は、図５に示す機能構成の全てを必ずしも備えなくてもよい。また、ユーザ端末５００の機能構成は、仕様や運用に応じて柔軟に変形可能である。
（１．３．処理の流れ）
上記では、医療用情報処理システムに備えられる各装置の機能構成例について説明した。続いて、図６および図７を参照して、医療用情報処理システムに備えられる各装置による処理の流れについて説明する。
（推定システムと被検者とのマッチング処理の流れの例）
まず、図６を参照して、推定システムと被検者とのマッチング処理の流れの例について説明する。
ステップＳ１０００では、ユーザがユーザ端末５００の入力部５４０を用いて、医療用情報処理システムへのログインのための入力を行う。例えば、ユーザは、ユーザの識別情報（例えばＩＤなど）およびパスワードを入力したり、生体認証のための生体情報を入力したりする。なお、ユーザ端末５００の機能により、ログインのための入力操作が自動化されてもよい。ステップＳ１００４では、通信部５１０がユーザによって入力された入力情報をマッチングサーバ１００に対して送信する。例えば、通信部５１０は、ユーザの識別情報（例えばＩＤなど）およびパスワードがハッシュ化されたハッシュパス情報を入力情報として送信する。
ステップＳ１００８では、マッチングサーバ１００の認証部１２１が入力情報を用いて所定のユーザ認証処理を行う。例えば、認証部１２１は、入力情報として提供されたハッシュパス情報と、事前に登録されたハッシュパス情報とが一致するか否かに基づいてユーザ認証を行う。ステップＳ１０１２では、出力部１２３が通信部１１０を介してユーザ認証の結果情報をユーザ端末５００に対して出力する。
ステップＳ１０１６では、ユーザ端末５００の生成部５２１が、ユーザによって選択された検査成果物に基づいてマッチングリクエストを生成する。ステップＳ１０２０では、通信部５１０が、マッチングリクエストをマッチングサーバ１００に対して送信する。
ステップＳ１０２４では、マッチングサーバ１００の計算部１２２が、マッチングリクエストに含まれる、ユーザに選択された検査成果物を示す情報（例えば、検査成果物を識別可能な情報など）および被検者ＩＤを管理サーバ２００に対して送信する。ステップＳ１０２８では、管理サーバ２００の出力部２２３が、検査成果物を示す情報および被検者ＩＤに基づいて検査成果物および検査情報を取得し、これらの情報をマッチングサーバ１００に対して出力する。
ステップＳ１０３２では、マッチングサーバ１００の計算部１２２が、記憶部１３０に記憶されているシステム情報と、管理サーバ２００から提供された検査情報に基づいて推定システムの使用優先度を計算する。ステップＳ１０３６では、出力部１２３が、使用優先度に基づいて複数の推定システムのうちの少なくとも１つに関する情報（換言すると、推奨情報）をユーザ端末５００に対して出力する。ステップＳ１０４０では、ユーザ端末５００の表示部５５０が推奨情報を表示することによって、一連のマッチング処理が終了する。
（症状の推定に関する処理の流れの例）
続いて、図７を参照して、症状の推定に関する処理の流れの例について説明する。図７には、図６のステップＳ１０４０（推奨情報の表示）の後に行われる処理の流れの例が示されている。
ステップＳ１１００では、ユーザがユーザ端末５００の入力部５４０を用いて、推奨情報に含まれる推定システムの中から少なくとも１つの推定システムを選択する。ステップＳ１１０４では、通信部５１０が、選択された推定システムを示す選択情報をマッチングサーバ１００に対して送信する。
ステップＳ１１０８では、マッチングサーバ１００の推定システム連携部１２４が、マスク用ＩＤとして一時的に使用される一時ＩＤを発行する。ステップＳ１１１２では、推定システム連携部１２４が、検査成果物の個人情報保護処理を行う。例えば、被検者の氏名や顔画像情報が検査成果物に表示されている場合、推定システム連携部１２４は、その表示部分に対して黒塗り加工処理やデータ削除処理を行う。ステップＳ１１１６では、推定システム連携部１２４が個人情報保護処理済みの検査成果物を推定サーバ４００に対して提供する。
ステップＳ１１２０では、推定サーバ４００の推定部４２０が、検査成果物に基づいて被検者の症状を推定する。例えば、推定部４２０は、人工知能アルゴリズムである機械学習アルゴリズムに対して検査成果物を入力することで、被検者の症状の推定結果情報という出力を得る。ステップＳ１１２４では、通信部４１０が推定結果情報をマッチングサーバ１００に対して送信する。
ステップＳ１１２８では、マッチングサーバ１００の推定システム連携部１２４が、推定結果情報に紐づけられている一時ＩＤに基づいて、推定結果情報に対応する被検者ＩＤを特定し、推定結果情報と被検者ＩＤとを紐づける。ステップＳ１１３２では、出力部１２３が、被検者ＩＤと紐づけられた推定結果情報をユーザ端末５００に対して出力する。ステップＳ１１３６では、ユーザ端末５００の表示部５５０が推定結果情報を表示する。
ステップＳ１１４０では、マッチングサーバ１００の出力部１２３が、被検者ＩＤと紐づけられた推定結果情報を管理サーバ２００に対して出力する。ステップＳ１１４４では、管理サーバ２００の管理部２２２が推定結果情報を管理することによって、一連の症状の推定に関する処理が終了する。
（１．４．ユーザインタフェース）
上記では、医療用情報処理システムに備えられる各装置による処理の流れについて説明した。続いて、ユーザ端末５００の生成部５２１によってユーザに提供されるユーザインタフェースの例について説明する。より具体的には、図８～図１０を参照して、マッチングリクエストの生成時に使用されるユーザインタフェースの例について説明する。
図８は、マッチングリクエストの生成時にユーザが検査成果物を選択するために使用するユーザインタフェースの例である。図８に示すように、検査成果物の種別を示す表示１０（表示１０ａ～表示１０ｆ）、検査成果物の種別の名称１１（名称１１ａ～名称１１ｆ）、最新の検査日１２（検査日１２ａ～検査日１２ｆ）、チェックボックス１３（チェックボックス１３ａ～チェックボックス１３ｆ）、およびマッチングボタン１４がユーザインタフェースとして提供され得る。
ユーザは、チェックボックス１３（チェックボックス１３ａ～チェックボックス１３ｆ）に対してチェックを入力することによって、症状の推定に使用する検査成果物を指定することができる。そして、ユーザは、少なくとも１つの検査成果物を指定した後にマッチングボタン１４を押下することで、マッチングリクエストを生成し、当該マッチングリクエストをマッチングサーバ１００へ提供することができる。
検査成果物の種別を示す表示１０（表示１０ａ～表示１０ｆ）が提供されることによって、ユーザは直感的に検査成果物を選択することができる。また、最新の検査日１２（検査日１２ａ～検査日１２ｆ）が提供されることによって、ユーザは、検査日の観点で、各検査成果物が症状の推定に適するか否かを容易に判断することができる。
なお、ユーザが検査成果物を指定する際に、生成部５２１は、検査成果物の種別または検査日に基づいて所定の警告をユーザに対して提供してもよい。例えば、複数の検査成果物の種別が指定される場合において、各検査成果物に関する検査日が互いに所定の間隔以上空いている場合、生成部５２１は、推定精度が低下する可能性があると判断し、所定の警告をユーザに対して提供してもよい。より具体的には、Ｘ線画像情報および身長／体重情報が指定される場合において、Ｘ線検査の検査日が2018/02/01であり、身長／体重の検査日（測定日）が2017/08/11であるとき、生成部５２１は、これらの検査日が互いに３か月以上空いていることに基づいて所定の警告をユーザに対して提供してもよい。これによって、ユーザは、再び検査を実施したり、異なる検査成果物を選択し直したり、推定精度が低下する可能性があることを認識した上で症状の推定を行ったり、症状の推定を断念したりすることができる。ここで、検査成果物の中には、その内容が検査日により全く変化しない（または大きく変化しない）ものが存在する（例えば、ゲノム検査など）。そこで、生成部５２１は、警告の実施要否の判断に用いられる上記の「所定の間隔」を検査成果物の種別に応じて設定することが望ましい。
また、検査成果物の時間的な変化に基づいて症状の推定が行われる場合があるため、生成部５２１は、検査日の異なる複数の検査成果物を選択可能なユーザインタフェースを提供してもよい。例えば図９に示すように、ユーザが当該ユーザインタフェースを用いて2018/02/01～2015/02/01までのＸ線画像情報を選択することで、Ｘ線画像情報の変化（例えば、図９の各Ｘ線画像情報に写る腫瘍１５ａ～腫瘍１５ｆ）に基づく症状の推定が行われてもよい。
また、生成部５２１は、検査成果物に関する各種情報（または検査に関する各種情報）を確認可能なユーザインタフェースを提供してもよい。例えば、ユーザが検査成果物の種別を示す表示１０を長押しするなどの所定の入力を行った場合、生成部５２１は、図１０に示すように、検査場所、検査場所を識別可能な情報（図中には「検査場所ＩＤ」と表記）、検査機器、検査機器を識別可能な情報（図中には「機器シリアルＮｏ」と表記）、検査日、検査者を識別可能な情報（図中には「検査者ＩＤ」と表記）、被検者ＩＤ、または検査種別を表示するユーザインタフェースを提供してもよい。
また、生成部５２１は、図１０に示すように、同一の検査成果物に基づいて過去に行われた症状の推定履歴情報１７を確認可能なユーザインタフェースを提供してもよい。例えば、生成部５２１は、同一の検査成果物に基づいて症状の推定が行われた日付１８、および推定結果情報の表示のためのリンク１９を提供してもよい。図１０に示すように、検査成果物に関する各種情報（または検査に関する各種情報）や、過去に行われた症状の推定履歴情報などが提供されることによって、ユーザは、症状の推定に用いる検査成果物をより適切に選択することができる。
＜２．変形例＞
上記では、本開示の一実施形態について説明した。続いて、本開示の変形例について説明する。
上記の実施形態では、ユーザによって選択された検査成果物に基づいてマッチングリクエストが生成されていた。一方、本開示の変形例においては、ユーザによって選択された推定対象となる症状に基づいてマッチングリクエストが生成される。より具体的に説明すると、ユーザは、複数の検査成果物のうちのいずれが症状の推定処理に適しているかを認識できない場合がある。また、ユーザが特定の症状についての自覚症状を有する場合などのように、推定対象となる症状が予め決まっている場合がある。例えば、ユーザが頭痛を感じている場合、「頭痛から生じる症状」についての推定を行いたい旨が予め決まっている場合がある。そこで、本開示の変形例においては、ユーザが、推定対象となる症状を選択することでマッチングリクエストが生成され、マッチングサーバ１００は、当該マッチングリクエストに基づいて症状の推定に必要な検査成果物の有無を確認し、必要な検査成果物が存在する場合にはマッチング処理を行う。必要な検査成果物が存在しない場合、マッチングサーバ１００は、所定の処理（例えば、ユーザへのその旨の通知、検査の提案、または検査の手配など）を行う。
ここで、ユーザによって選択される「推定対象となる症状」は、例えば、傷病（疾病と外傷を含む）でもよいし、「頭痛から生じる症状」などのように何らかの方法で症状を表しているものであればよい。
変形例に係るシステム構成例については、図１を参照して説明した上記の実施形態に係るシステム構成例と同様であり得るため（必ずしも同一である必要はない）、説明を省略する。
また、各装置の機能構成例について説明すると、ユーザ端末５００の生成部５２１は、ユーザが推定対象となる症状を選択可能なユーザインタフェースを提供する。例えば、生成部５２１は、ユーザが１以上の質問に対して回答すること（換言すると、問診を行うこと）で推定対象となる症状を絞り込むことが可能なアプリケーション（以降、「問診アプリケーション」と呼称する場合がある）、推定対象となる１以上の症状を選択可能なラジオボタン、または単に推定対象となる症状を入力可能なテキストボックスなどを提供してもよい。なお、生成部５２１は、機械学習アルゴリズムを用いて問診アプリケーションを実現してもよい。これらのユーザインタフェースを介して、ユーザは推定対象となる症状を適切に選択し、当該症状を示す情報を含むマッチングリクエストを生成することができる。
そして、ユーザによる入力に基づいて推定対象となる症状が決定された場合（換言すると、マッチングリクエストが生成された場合）、マッチングサーバ１００の計算部１２２は、症状の推定に使用される検査成果物の充足を確認し、検査成果物が充足している場合に使用優先度を算出する。より具体的に説明すると、まず計算部１２２は、ユーザ端末５００から提供されたマッチングリクエストに含まれる、推定対象となる症状を示す情報に基づいて、当該症状の推定に必要な検査成果物を特定する。例えば、マッチングサーバ１００の記憶部１３０は、各種症状の推定に必要な検査成果物の一覧を予め記憶しておき、計算部１２２は、当該情報を取得することで、マッチングリクエストにて指定される症状の推定に必要な検査成果物を特定する。そして、計算部１２２は、マッチングリクエストに含まれる被検者ＩＤに紐づけられている検査成果物の一覧を管理サーバ２００から読み出す。その後、計算部１２２は、当該検査成果物の一覧の中から症状の推定に必要な検査成果物および当該検査成果物に対応する検査情報を取得する。そして、症状の推定に必要な検査成果物が全て揃っている場合には、計算部１２２は、検査情報とシステム情報に基づいて推定システムの使用優先度を計算する。一方、症状の推定に必要な検査成果物が揃っていない場合には、所定の処理（例えば、ユーザへのその旨の通知、検査の提案、または検査の手配など）が行われる。なお、これらの機能構成以外については、上記の実施形態と同様であり得るため（必ずしも同一である必要はない）、説明を省略する。
続いて、図１１および図１２を参照して、変形例に係る推定システムと被検者とのマッチング処理の流れの例について説明する。
ステップＳ１２００では、ユーザがユーザ端末５００の入力部５４０を用いて、医療用情報処理システムへのログインのための入力を行う。ステップＳ１２０４では、通信部５１０がユーザによって入力された入力情報をマッチングサーバ１００に対して送信する。ステップＳ１２０８では、マッチングサーバ１００の認証部１２１が入力情報を用いて所定のユーザ認証処理を行う。ステップＳ１２１２では、出力部１２３が通信部１１０を介してユーザ認証の結果情報をユーザ端末５００に対して出力する。
ステップＳ１２１６では、ユーザ端末５００の生成部５２１が、ユーザによって選択された推定対象となる症状に基づいてマッチングリクエストを生成する。ステップＳ１２２０では、通信部５１０が、マッチングリクエストをマッチングサーバ１００に対して送信する。
ステップＳ１２２４では、マッチングサーバ１００の計算部１２２が、マッチングリクエストにて指定される症状の推定に必要な検査成果物を特定する。ステップＳ１２２８では、マッチングサーバ１００の計算部１２２が、特定した検査成果物を示す情報（例えば、検査成果物を識別可能な情報など）と、被検者ＩＤと、を管理サーバ２００に対して送信する。ステップＳ１２３２では、管理サーバ２００の出力部２２３が、検査成果物を示す情報および被検者ＩＤに基づいて検査成果物および検査情報を取得し、これらの情報をマッチングサーバ１００に対して出力する。
ステップＳ１２３６では、マッチングサーバ１００の計算部１２２が症状の推定に必要な検査成果物が全て揃っているか否かを確認する。必要な検査成果物が全て揃っている場合（ステップＳ１２３６／Ｙｅｓ）、ステップＳ１２４０にて、計算部１２２が、記憶部１３０に記憶されているシステム情報と、管理サーバ２００から提供された検査情報に基づいて推定システムの使用優先度を計算する。ステップＳ１２４４では、出力部１２３が、使用優先度に基づいて複数の推定システムのうちの少なくとも１つに関する情報（換言すると、推奨情報）をユーザ端末５００に対して出力する。ステップＳ１２４８では、ユーザ端末５００の表示部５５０が推奨情報を表示する。
ステップＳ１２３６にて、必要な検査成果物が揃っていない場合（ステップＳ１２３６／Ｎｏ）、マッチングサーバ１００は所定の処理を行う。例えば、ステップＳ１２５２にて、出力部１２３が、不足している検査成果物を示す情報をユーザ端末５００に対して出力し、ステップＳ１２５６にて、ユーザ端末５００の表示部５５０が当該情報を表示することなどが行われる。これによって、ユーザは、症状の推定に必要な検査成果物が不足していることを認識することができる。また、ステップＳ１２６０にて、マッチングサーバ１００の処理部１２０は、検査成果物が不足している検査の手配（または検査の提案など）を行うシステム（図中では「検査手配システム」と表記）を起動して、検査の手配（または検査の提案など）を進めてもよい。以上によって、一連のマッチング処理が終了する。
＜３．ハードウェア構成＞
上記では、本開示に係る変形例について説明した。続いて、図１３を参照して、マッチングサーバ１００、管理サーバ２００、検査端末３００、推定サーバ４００、またはユーザ端末５００を具現する情報処理装置９００のハードウェア構成例について説明する。
図１３は、情報処理装置９００のハードウェア構成を示す図である。情報処理装置９００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）９０１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）９０２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）９０３と、ホストバス９０４と、ブリッジ９０５と、外部バス９０６と、インタフェース９０７と、入力装置９０８と、出力装置９０９と、ストレージ装置（ＨＤＤ）９１０と、ドライブ９１１と、通信装置９１２と、を備える。
ＣＰＵ９０１は、演算処理装置および制御装置として機能し、各種プログラムに従って情報処理装置９００内の動作全般を制御する。また、ＣＰＵ９０１は、マイクロプロセッサであってもよい。ＲＯＭ９０２は、ＣＰＵ９０１が使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶する。ＲＡＭ９０３は、ＣＰＵ９０１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を一時記憶する。これらはＣＰＵバスなどから構成されるホストバス９０４により相互に接続されている。当該ＣＰＵ９０１、ＲＯＭ９０２およびＲＡＭ９０３の協働により、マッチングサーバ１００の処理部１２０、管理サーバ２００の処理部２２０、検査端末３００の処理部（図示なし）、推定サーバ４００の推定部４２０、またはユーザ端末５００の処理部５２０の各機能が実現される。
ホストバス９０４は、ブリッジ９０５を介して、ＰＣＩ（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ／Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）バスなどの外部バス９０６に接続されている。なお、必ずしもホストバス９０４、ブリッジ９０５および外部バス９０６を分離構成する必要はなく、１つのバスにこれらの機能を実装してもよい。
入力装置９０８は、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、マイクロフォン、スイッチおよびレバーなどユーザが情報を入力するための入力手段と、ユーザによる入力に基づいて入力信号を生成し、ＣＰＵ９０１に出力する入力制御回路などから構成されている。ユーザは、当該入力装置９０８を操作することにより、各装置に対して各種情報を入力したり処理動作を指示したりすることができる。当該入力装置９０８により、ユーザ端末５００の入力部５４０の機能が実現される。
出力装置９０９は、例えば、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）ディスプレイ装置、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）装置、ＯＬＥＤ（Ｏｒｇａｎｉｃ Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）装置およびランプなどの表示装置を含む。さらに、出力装置９０９は、スピーカおよびヘッドホンなどの音声出力装置を含む。表示装置は各種データをテキストまたはイメージで表示し、音声出力装置は各種データを音声に変換して出力する。当該出力装置９０９により、ユーザ端末５００の表示部５５０の機能が実現される。
ストレージ装置９１０は、データ格納用の装置である。ストレージ装置９１０は、記憶媒体、記憶媒体にデータを記録する記録装置、記憶媒体からデータを読み出す読出し装置および記憶媒体に記録されたデータを削除する削除装置などを含んでもよい。ストレージ装置９１０は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）で構成される。このストレージ装置９１０は、ハードディスクを駆動し、ＣＰＵ９０１が実行するプログラムや各種データを格納する。当該ストレージ装置９１０によりマッチングサーバ１００の記憶部１３０、管理サーバ２００の記憶部２３０、検査端末３００の記憶部（図示なし）、推定サーバ４００の記憶部４３０、またはユーザ端末５００の記憶部５３０の各機能が実現される。
ドライブ９１１は、記憶媒体用リーダライタであり、情報処理装置９００に内蔵、あるいは外付けされる。ドライブ９１１は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記憶媒体９１３に記録されている情報を読み出して、ＲＡＭ９０３に出力する。また、ドライブ９１１は、リムーバブル記憶媒体９１３に情報を書き込むこともできる。
通信装置９１２は、例えば、通信網９１４に接続するための通信デバイス等で構成された通信インタフェースである。当該通信装置９１２によりマッチングサーバ１００の通信部１１０、管理サーバ２００の通信部２１０、検査端末３００の通信部（図示なし）、推定サーバ４００の通信部４１０、またはユーザ端末５００の通信部５１０の各機能が実現される。
＜４．まとめ＞
以上で説明してきたように、本開示に係るマッチングサーバ１００は、検査に関する検査情報と、複数の推定システムそれぞれに関するシステム情報とを取得し、検査情報とシステム情報に基づいて複数の推定システムの使用優先度を計算し、使用優先度に基づいて複数の推定システムのうちの少なくとも１つに関する推奨情報をユーザに対して出力することができる。これによって、ユーザは、より適切な推定システムを選択することができる。すなわち、ユーザは、複数の推定システムのうち、より精度の高い推定システムを利用することができるため、例えば被検者が軽微な症状を発症している場合などには医療機関への来院を抑制することや、推定システムによるセカンドオピニオンの実施などにより診断医の人件費を抑制することなどが可能になり、医療費の増大をより適切に抑制することが可能になる。
以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。
なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
（１）
医療に関する検査成果物が生成された検査に関する検査情報と、前記検査成果物に基づいて被検者の症状を推定する複数の推定システムそれぞれに関するシステム情報と、を取得する取得部と、
前記検査情報と前記システム情報に基づいて前記複数の推定システムの使用優先度を計算する計算部と、を備える、
医療用情報処理システム。
（２）
前記推定システムは、機械学習アルゴリズムを用いて前記被検者の症状を推定する、
前記（１）に記載の医療用情報処理システム。
（３）
前記システム情報は、前記機械学習アルゴリズムに使用される学習データに関する情報、前記推定システムが推定可能な症状に関する情報、前記推定システムの特性に関する情報、または前記推定システムが症状を推定するために必要な前記検査成果物に関する情報のうちの少なくとも１つを含む、
前記（２）に記載の医療用情報処理システム。
（４）
前記検査情報は、前記検査の詳細に関する情報、前記検査で使用された機器に関する情報、または前記検査成果物の詳細に関する情報のうちの少なくとも１つを含む、
前記（１）から（３）のいずれか１項に記載の医療用情報処理システム。
（５）
前記使用優先度に基づいて前記複数の推定システムのうちの少なくとも１つに関する情報をユーザに対して出力する出力部をさらに備える、
前記（１）から（４）のいずれか１項に記載の医療用情報処理システム。
（６）
前記出力部は、前記使用優先度の高い順に所定の数の前記推定システムに関する情報を前記ユーザに対して出力する、
前記（５）に記載の医療用情報処理システム。
（７）
前記ユーザは、前記被検者または医療従事者のうちの少なくとも一方である、
前記（５）または（６）に記載の医療用情報処理システム。
（８）
前記取得部は前記検査成果物も取得し、
前記ユーザによる入力に基づいて使用が決定された推定システムに対して前記検査成果物を提供する推定システム連携部をさらに備える、
前記（５）から（７）のいずれか１項に記載の医療用情報処理システム。
（９）
前記推定システム連携部は、マスク用ＩＤとして一時的に使用される一時ＩＤと紐づけた状態で前記検査成果物を前記使用が決定された推定システムに対して提供する、
前記（８）に記載の医療用情報処理システム。
（１０）
前記推定システム連携部は、個人情報を特定不可能にする個人情報保護処理が施された状態で前記検査成果物を前記使用が決定された推定システムに対して提供する、
前記（８）または（９）に記載の医療用情報処理システム。
（１１）
前記推定システム連携部は、前記被検者の症状の推定結果に関する情報を前記使用が決定された推定システムから取得し、
前記出力部は、前記被検者の症状の推定結果に関する情報を前記ユーザに対して出力する、
前記（８）から（１０）のいずれか１項に記載の医療用情報処理システム。
（１２）
ユーザによる入力に基づいて推定対象となる症状が決定された場合、前記計算部は、前記症状の推定に使用される前記検査成果物の充足を確認し、前記検査成果物が充足している場合に前記使用優先度を算出する、
前記（１）から（１１）のいずれか１項に記載の医療用情報処理システム。
（１３）
医療に関する被検者の検査成果物が生成された検査に関する情報を含む検査情報と、前記検査成果物に基づいて前記被検者の症状を推定する複数の推定システムそれぞれに関する情報を含むシステム情報と、を取得する取得部と、
前記検査情報と前記システム情報に基づいて前記複数の推定システムの使用優先度を計算する計算部と、を備える、
医療用情報処理装置。
（１４）
医療に関する被検者の検査成果物が生成された検査に関する情報を含む検査情報と、前記検査成果物に基づいて前記被検者の症状を推定する複数の推定システムそれぞれに関する情報を含むシステム情報と、を取得することと、
前記検査情報と前記システム情報に基づいて前記複数の推定システムの使用優先度を計算することと、を有する、
コンピュータにより実行される医療用情報処理方法。
１００ マッチングサーバ
１１０ 通信部
１２０ 処理部
１２１ 認証部
１２２ 計算部
１２３ 出力部
１２４ 推定システム連携部
１３０ 記憶部
２００ 管理サーバ
２１０ 通信部
２２０ 処理部
２２１ 認証部
２２２ 管理部
２２３ 出力部
２３０ 記憶部
３００ 検査端末
４００ 推定サーバ
４１０ 通信部
４２０ 推定部
４３０ 記憶部
５００ ユーザ端末
５１０ 通信部
５２０ 処理部
５２１ 生成部
５３０ 記憶部
５４０ 入力部
５５０ 表示部
６００ ネットワーク

Claims (11)

  1. 医療に関する検査成果物が生成された検査に関する検査情報と、前記検査成果物に基づいて被検者の症状を推定する複数の推定システムそれぞれに関するシステム情報と、を取得する取得部と、
    前記検査情報と前記システム情報に基づいて前記複数の推定システムの使用優先度を計算する計算部と、を備え、
    前記システム情報は、前記被検者の症状を推定するために用いる機械学習アルゴリズムに使用される学習データに関する情報、前記推定システムが推定可能な症状に関する情報、前記推定システムの特性に関する情報、または前記推定システムが症状を推定するために必要な前記検査成果物に関する情報のうちの少なくとも１つを含み、
    前記検査情報は、前記検査の詳細に関する情報、前記検査で使用された機器に関する情報、または前記検査成果物の詳細に関する情報のうちの少なくとも１つを含む、
    医療用情報処理システム。
  2. 前記使用優先度に基づいて前記複数の推定システムのうちの少なくとも１つに関する情報をユーザに対して出力する出力部をさらに備える、
    請求項１に記載の医療用情報処理システム。
  3. 前記出力部は、前記使用優先度の高い順に所定の数の前記推定システムに関する情報を前記ユーザに対して出力する、
    請求項２に記載の医療用情報処理システム。
  4. 前記ユーザは、前記被検者または医療従事者のうちの少なくとも一方である、
    請求項２に記載の医療用情報処理システム。
  5. 前記取得部は前記検査成果物も取得し、
    前記ユーザによる入力に基づいて使用が決定された推定システムに対して前記検査成果物を提供する推定システム連携部をさらに備える、
    請求項２に記載の医療用情報処理システム。
  6. 前記推定システム連携部は、マスク用ＩＤとして一時的に使用される一時ＩＤと紐づけた状態で前記検査成果物を前記使用が決定された推定システムに対して提供する、
    請求項５に記載の医療用情報処理システム。
  7. 前記推定システム連携部は、個人情報を特定不可能にする個人情報保護処理が施された状態で前記検査成果物を前記使用が決定された推定システムに対して提供する、
    請求項５に記載の医療用情報処理システム。
  8. 前記推定システム連携部は、前記被検者の症状の推定結果に関する情報を前記使用が決定された推定システムから取得し、
    前記出力部は、前記被検者の症状の推定結果に関する情報を前記ユーザに対して出力する、
    請求項５に記載の医療用情報処理システム。
  9. ユーザによる入力に基づいて推定対象となる症状が決定された場合、前記計算部は、前記症状の推定に使用される前記検査成果物の充足を確認し、前記検査成果物が充足している場合に前記使用優先度を算出する、
    請求項１に記載の医療用情報処理システム。
  10. 医療に関する被検者の検査成果物が生成された検査に関する情報を含む検査情報と、前記検査成果物に基づいて前記被検者の症状を推定する複数の推定システムそれぞれに関する情報を含むシステム情報と、を取得する取得部と、
    前記検査情報と前記システム情報に基づいて前記複数の推定システムの使用優先度を計算する計算部と、を備え、
    前記システム情報は、前記被検者の症状を推定するために用いる機械学習アルゴリズムに使用される学習データに関する情報、前記推定システムが推定可能な症状に関する情報、前記推定システムの特性に関する情報、または前記推定システムが症状を推定するために必要な前記検査成果物に関する情報のうちの少なくとも１つを含み、
    前記検査情報は、前記検査の詳細に関する情報、前記検査で使用された機器に関する情報、または前記検査成果物の詳細に関する情報のうちの少なくとも１つを含む、
    医療用情報処理装置。
  11. 医療に関する被検者の検査成果物が生成された検査に関する情報を含む検査情報と、前記検査成果物に基づいて前記被検者の症状を推定する複数の推定システムそれぞれに関する情報を含むシステム情報と、を取得することと、
    前記検査情報と前記システム情報に基づいて前記複数の推定システムの使用優先度を計算することと、を有し、
    前記システム情報は、前記被検者の症状を推定するために用いる機械学習アルゴリズムに使用される学習データに関する情報、前記推定システムが推定可能な症状に関する情報、前記推定システムの特性に関する情報、または前記推定システムが症状を推定するために必要な前記検査成果物に関する情報のうちの少なくとも１つを含み、
    前記検査情報は、前記検査の詳細に関する情報、前記検査で使用された機器に関する情報、または前記検査成果物の詳細に関する情報のうちの少なくとも１つを含む、
    コンピュータにより実行される医療用情報処理方法。
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