JP7451156B2 - 診療支援装置 - Google Patents

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Description

本発明の実施形態は、診療支援装置に関する。
医者が患者に対する治療や検査の診療行為を行う際、医学的知識や過去の経験に基づいて患者の容体などを把握し、次に実施すべき治療や検査を選択している。
近年、より質の高い診療を実現するため、膨大な過去の診療情報を推論システムなどにより解析し、医者の意思決定に有用な情報（例えば、治療後の副作用発生確率）を提示する技術がある。また、推論システムが推論した情報の推論根拠（推論システムの推論根拠）を提示する技術がある。
しかし、これらの技術は、推論システムの推論根拠のみを表示するものであり、医者の推論根拠と比較することが困難である。また、これらの技術は、医者自身の推論根拠を考慮していないため、意思決定をする際の医者自身の推論根拠が曖昧になる恐れがある。
特開２０１４－１４７６５９号公報
本発明が解決しようとする課題は、意思決定の精度を向上させることである。
実施形態に係る診療支援装置は、第１の取得部と、第２の取得部と、算出部と、表示制御部とを備える。第１の取得部は、患者に関する事象の起こりうる確率が第１の手段により推測され、第１の手段が推測に至った根拠を形成する第１の根拠情報を取得する。第２の取得部は、上記事象について、上記第１の手段とは異なる第２の手段により推測され、第２の手段が推測に至った根拠を形成する第２の根拠情報を取得する。算出部は、第１の根拠情報および第２の根拠情報に基づいて、第１の根拠情報の有する複数の項目と、第２の根拠情報の有する複数の項目とがどの程度一致しているかを示す複数の一致度を算出する。表示制御部は、複数の一致度を含む推論結果を表示する。
図１は、第１の実施形態に係る診療支援装置が含まれる医療情報システムの構成例を示す図。 図２は、図１の診療支援装置の構成例を示す図である。 図３は、図２の処理回路にて実行される処理を例示するフローチャートである。 図４は、第１の実施形態に係る患者一覧情報の表示例を示す図である。 図５は、図３のフローチャートにて実行される診療意思決定支援処理を例示するフローチャートである。 図６は、第１の実施形態に係る診療画面と選択ボックスとの表示例を示す図である。 図７は、第１の実施形態に係るユーザの推論情報を示すテーブルである。 図８は、第１の実施形態に係るシステムの推論情報を示すテーブルである。 図９は、第１の実施形態に係る診療情報の階層的な対応関係を示すテーブルである。 図１０は、第１の実施形態に係る対応関係と対応度との組み合わせを示すテーブルである。 図１１は、第１の実施形態に係るユーザおよびシステムの推論根拠における、一致項目と対応度との組み合わせを示すテーブルである。 図１２は、第１の実施形態に係るユーザおよびシステムの推論根拠の各項目における、対応度、重要度の差、および一致度の組み合わせを示すテーブルである。 図１３は、第１の実施形態に係る推論結果の表示例を示す図である。 図１４は、第１の実施形態に係る確認情報の表示例を示す図である。 図１５は、第１の実施形態に係る警告情報の表示例を示す図である。 図１６は、第１の実施形態に係る所定の項目がハイライトされた診療画面の表示例を示す図である。 図１７は、第１の実施形態の応用例に係る診療意思決定支援処理を例示するフローチャートである。 図１８は、第１の実施形態の応用例に係る確認情報の表示例を示す図である。 図１９は、第２の実施形態に係る診療意思決定支援処理を例示するフローチャートである。 図２０は、第２の実施形態に係るシステムＡの推論情報を示すテーブルである。 図２１は、第２の実施形態に係るシステムＢの推論情報を示すテーブルである。 図２２は、第２の実施形態に係るシステムＡおよびシステムＢの推論根拠における、一致項目と対応度との組み合わせを示すテーブルである。 図２３は、第２の実施形態に係るシステムＡおよびシステムＢの推論根拠の各項目における、対応度、重要度の差、および一致度の組み合わせを示す図である。 図２４は、第２の実施形態に係る推論結果の表示例を示す図である。 図２５は、第２の実施形態に係る確認情報の表示例を示す図である。 図２６は、第２の実施形態の応用例に係る警告情報の表示例を示す図である。 図２７は、第３の実施形態に係る推論結果の表示例を示す図である。 図２８は、第３の実施形態に係る警告情報の表示例を示す図である。
以下、図面を参照しながら、診療支援装置の各実施形態について詳細に説明する。
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る診療支援装置が含まれる医療情報システムの構成例を示す図である。図１に示すように、医療情報システム１０は、診療支援装置１１、病院情報システム（Ｈｏｓｐｉｔａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍｓ：ＨＩＳ）１２、放射線部門情報管理システム（Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍｓ：ＲＩＳ）１３、医用画像診断装置１４、医用画像管理システム（Ｐｉｃｔｕｒｅ Ａｒｃｈｉｖｉｎｇ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍｓ：ＰＡＣＳ）１５およびデータウェアハウス（Ｄａｔａ ＷａｒｅＨｏｕｓｅ：ＤＷＨ）１６を含む。医療情報システム１０、診療支援装置１１、ＨＩＳ１２、ＲＩＳ１３、医用画像診断装置１４、ＰＡＣＳ１５およびＤＷＨ１６は、例えばＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などのネットワーク（病院内ネットワーク）を介して互いに通信可能に接続されている。
診療支援装置１１は、例えば、複数の医用情報を統合的に観察することが可能な装置である。診療支援装置１１には、例えば統合ビューアが実装されている。統合ビューアは、複数の医用情報を統合的にユーザに提示するアプリケーションである。統合ビューアに表示される診療画面は、例えば、診療医などの操作者（ユーザ）が特定患者の診療情報を統合的に観察し、当該患者の診断および治療などを行うために表示される画面である。統合ビューアは、Ｗｅｂアプリケーション、ファットクライアントアプリケーションまたはシンクライアントアプリケーションなど、いずれの実装形態を採用してもよい。以降、「診療画面」は、「統合ビューアに表示される診療画面」であるものとして説明を行う。尚、診療支援装置１１の具体的な構成は後述される。
ＨＩＳ１２は、例えば、電子カルテに関する情報を管理する電子カルテシステムを含む。電子カルテに関する情報は、例えば、患者情報および診療情報などを含む。
患者情報は、患者固有の情報であり、例えば、患者ＩＤ、患者氏名、性別、誕生日および年齢などを含む。診療情報は、診療の過程で、患者の身体状況、病状および治療などについて、医療従事者が知り得た情報である。診療情報は、例えば、画像情報、検査履歴情報、心電図情報、バイタルサイン情報、薬歴情報、レポート情報、カルテ記載情報および看護記録情報などを含む。
画像情報は、例えば、患者を撮影などすることにより取得された医用画像の所在を表す情報である。画像情報には、例えば、検査が実施された結果、医用画像診断装置１４により生成される後述の医用画像ファイルの所在を表す情報が含まれる。
検査履歴情報は、例えば、患者に対して検体検査および細菌検査などが行われた結果取得される検査結果の履歴を表す情報である。
心電図情報は、例えば、患者から計測された心電図波形に関する情報である。
バイタルサイン情報は、例えば、患者の生命に関わる基本的な情報である。バイタルサイン情報には、例えば、脈拍数、呼吸数、酸素濃度、体温、血圧および意識レベルなどが含まれる。薬歴情報は、例えば、患者に投与された薬剤の量の履歴を示す情報である。
レポート情報は、例えば、診療科の診療医からの検査依頼に対して、放射線科の読影医がＸ線画像、ＣＴ画像、ＭＲＩ画像および超音波画像などの医用画像を読影し、患者の状態および疾患についてまとめた情報である。レポート情報には、例えば、読影医がＰＡＣＳ５に記憶された医用画像ファイルを参照して作成された読影レポートを表す読影レポート情報が含まれる。尚、一般的にレポート情報はＰＡＣＳ１５に記憶されているため、電子カルテシステムは、ＰＡＣＳ１５からレポート情報を読み出すことによって、当該レポート情報を表示することができる。
カルテ記載情報は、例えば、診療医などにより電子カルテに入力された情報である。カルテ記載情報には、例えば、入院時の診療記録、患者の病歴および薬の処方履歴などが含まれる。
看護記録情報は、例えば、看護師などにより電子カルテに入力された情報である。看護記録情報には、入院時の看護記録などが含まれる。
また、電子カルテに関する情報には、例えば、検査実施情報が含まれる。検査実施情報は、検査オーダ情報に従い検査を実施した医用画像診断装置１４により生成される。検査実施情報は、医用画像診断装置１４において実施された検査を表す情報である。検査実施情報には、オーダ番号、検査ＵＩＤ（Ｕｎｉｑｕｅ ＩＤ）、患者ＩＤ、モダリティ種別、撮影部位および撮影条件などが含まれる。
検査ＵＩＤは、検査を一意に特定可能な識別子である。モダリティ種別は、撮影に用いたモダリティを表す。モダリティ種別には、例えば、「Ｘ線コンピュータ断層撮影装置」、「Ｘ線診断装置」、「磁気共鳴イメージング装置」および「超音波診断装置」などが含まれる。撮影部位は、検査オーダ情報に含まれる検査部位に対応する。撮影部位には、例えば、腹部、脳および胸部などが含まれる。撮影条件には、体位、撮影方向および造影剤の使用の有無などが含まれる。
また、ＨＩＳ１２は、例えば、予約情報およびオーダ情報などを管理するオーダシステムを含む。尚、ＨＩＳ１２は、電子カルテシステムがオーダリングシステムを含む構成であってもよい。
予約情報は、例えば、診察予約および検査予約などに関する情報を含む。診察予約に関する情報は、例えば、診察日、診察時刻、受付番号、依頼医師および依頼科などを含む。検査予約に関する情報は、例えば、検査日、検査時刻および受付番号などを含む。
オーダ情報は、例えば、診療医などが依頼するオーダについての情報である。具体的には、オーダ情報は、例えば、画像検査、検体検査、生理検査、処方箋および投薬などを含む。
オーダ情報が画像検査を依頼する検査オーダ情報である場合、検査オーダ情報には、例えば検査を識別可能なオーダ番号、患者ＩＤ、検査種別、検査部位および依頼元情報などが含まれる。オーダ番号は、検査オーダ情報が入力される際に発行される番号であり、例えば１つの病院内で検査オーダ情報を一意に特定するための識別子である。検査種別には、Ｘ線検査、ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）検査、ＭＲ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ）検査およびＲＩ（Ｒａｄｉｏ Ｉｓｏｔｏｐｅ）検査などが含まれる。検査部位には、例えば、腹部、脳および胸部などが含まれる。依頼元情報には、例えば、診療科名および担当医名などが含まれる。尚、オーダ情報は、検査予約に関する情報と連携している。
ＲＩＳ１３は、放射線検査業務に係る検査予約情報を管理するシステムである。ＲＩＳ１３は、例えばＨＩＳ１２に含まれるオーダシステムにおいて診療医から入力される検査オーダ情報に各種設定情報を付加して集積し、集積した情報を検査予約情報として管理する。なお、ＲＩＳ１３は、過去の検査の際に医用画像診断装置１４において設定された各種設定情報を記録した照射録を用いて、検査オーダ情報に対して各種設定情報を付加してもよい。ＲＩＳ１３は、検査予約情報に従い検査オーダを医用画像診断装置１４へ送信する。また、ＲＩＳ１３は、検査が実施された結果、医用画像診断装置１４により生成される検査実施情報を、ＨＩＳ１２に含まれる電子カルテシステムに送信する。
医用画像診断装置１４は、患者を撮影などすることにより検査を実施する装置である。医用画像診断装置１４は、例えばＸ線コンピュータ断層撮影装置、Ｘ線診断装置、磁気共鳴イメージング装置、核医学診断装置および超音波診断装置などを含む。医用画像診断装置１４は、例えばＲＩＳ１３から送信される検査予約情報に基づいて検査を実施する。医用画像診断装置１４は、検査実施情報を生成し、ＲＩＳ１３に送信する。
また、医用画像診断装置１４は、検査の実施により医用画像データを生成する。医用画像データは、例えばＸ線ＣＴ画像データ、Ｘ線画像データ、ＭＲＩ画像データ、核医学画像データおよび超音波画像データなどである。医用画像診断装置１４は、生成した医用画像データを例えばＤＩＣＯＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｉｍａｇｉｎｇ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ ｉｎ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ）規格に準拠した形式に変換することにより、医用画像ファイルを生成する。医用画像ファイルは、例えば、ＤＩＣＯＭ規格に準拠した形式のファイルである。医用画像診断装置１４は、生成した医用画像ファイルをＰＡＣＳ１５に送信する。
ＰＡＣＳ１５は、種々の医用画像ファイルを管理するシステムである。ＰＡＣＳ１５は、例えば、医用画像診断装置１４から送信された医用画像ファイルを記憶する。尚、ＰＡＣＳ１５は、医用画像ファイルに付帯されたレポート情報、或いは複数の医用画像ファイルに関する検査に対するレポート情報を記憶してもよい。
ＤＷＨ１６は、例えば、医療・介護などの関係機関で発生した情報、いわゆる診療ビッグデータを一括して蓄積するデータベースシステムである。ＤＷＨ１６は、例えば、一般的なサーバ装置により実現される。ＤＷＨ１６は、例えば、処理回路、メモリおよび通信インタフェースを有する。処理回路、メモリおよび通信インタフェースは、例えば、バスを介して互いに通信可能に接続されている。
図２は、図１の診療支援装置の構成例を示す図である。図２に示すように、診療支援装置１１は、処理回路２１、入力インタフェース２２、ディスプレイ２３、メモリ２４および通信インタフェース２５を含む。処理回路２１、入力インタフェース２２、ディスプレイ２３、メモリ２４および通信インタフェース２５は、例えば、バスを介して互いに通信可能に接続されている。
処理回路２１は、ハードウェア資源として、図示していないプロセッサ、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）およびＲＡＭなどのメモリを有し、診療支援装置１１を制御する。処理回路２１は、表示制御機能２１ａ、操作受付機能２１ｂ、判定機能２１ｃ、推論情報取得機能２１ｄ、システム推論機能２１ｅ、対応度決定機能２１ｆ、一致度算出機能２１ｇおよびシステム制御機能２１ｈを有する。表示制御機能２１ａ、操作受付機能２１ｂ、判定機能２１ｃ、推論情報取得機能２１ｄ、システム推論機能２１ｅ、対応度決定機能２１ｆ、一致度算出機能２１ｇおよびシステム制御機能２１ｈにて行われる各種機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態でメモリへ記憶されている。処理回路２１は、これら各種機能に対応するプログラムをメモリから読み出し、実行することで各プログラムに対応する機能を実現するプロセッサである。換言すると、各プログラムを読み出した状態の処理回路２１は、図２の処理回路２１に示された複数の機能などを有することになる。
なお、図２において、単一の処理回路２１にて前述の各種機能が実現するものとして説明したが、複数の独立したプロセッサがプログラムを実行することにより各種機能を実現するものとして構わない。換言すると、前述の各種機能がプログラムとして構成され、一つの処理回路が各プログラムを実行する場合であってもよいし、特定の機能が専用の独立したプログラム実行回路に実装される場合であってもよい。
前述の「プロセッサ」という文言は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）或いは、特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Ｓｉｍｐｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Ｃｏｍｐｌｅｘ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ：ＣＰＬＤ）、およびフィールドプログラマブルゲートアレイ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ：ＦＰＧＡ））などの回路を意味する。
処理回路２１におけるプロセッサは、メモリ２４に保存されたプログラムを読み出し実行することで各種機能を実現する。なお、メモリ２４にプログラムを保存する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むよう構成しても構わない。この場合、プロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。また、処理回路２１が有する表示制御機能２１ａ、操作受付機能２１ｂ、判定機能２１ｃ、推論情報取得機能２１ｄ、システム推論機能２１ｅ、対応度決定機能２１ｆ、一致度算出機能２１ｇおよびシステム制御機能２１ｈは、それぞれ受付部、表示制御部、判定部、第２の取得部、第１の取得部、決定部、算出部およびシステム制御部の一例である。
表示制御機能２１ａは、診療画面、患者一覧情報、推論結果、確認情報、警告情報などの表示情報をディスプレイ２３に表示させる機能である。処理回路２１は、表示制御機能２１ａにより、表示情報をディスプレイ２３に表示させる。尚、患者一覧情報、推論結果、確認情報、および警告情報の説明は後述される。
操作受付機能２１ｂは、診療画面において、入力インタフェース２２を介したユーザの操作を受け付ける機能である。処理回路２１は、操作受付機能２１ｂにより、ユーザの操作を受け付ける。尚、ユーザの操作の説明は後述される。
判定機能２１ｃは、後述する診療画面表示処理および診療意思決定支援処理において、様々な判定をする機能である。処理回路２１は、判定機能２１ｃにより、閾値を用いた判定処理およびユーザ操作に関する判定処理などを行う。
推論情報取得機能２１ｄは、ユーザの推論情報を取得する機能である。処理回路２１は、推論情報取得機能２１ｄにより、ユーザの推論情報を取得する。推論情報とは、推論ターゲットの事象（患者に関する事象）について、ある手段により推測され、当該ある手段が推測に至った根拠を形成する情報である。ある手段には、例えば、ユーザの推論による手段や、ユーザではなくシステムの推論による手段などがある。ユーザの推論情報とは、患者に関する事象について、ユーザにより推測され、ユーザが推測に至った根拠を形成する情報である。尚、推論情報は、根拠情報と呼ばれてもよい。根拠情報の具体例は、後述される。
具体的には、処理回路２１は、ユーザからの入力によって、推論ターゲットの事象（患者に関する事象）に関するユーザの推論根拠の情報（第２の根拠情報）を取得する。換言すると、処理回路２１は、患者に関する事象についてユーザにより推測され、ユーザが推測に至った根拠を形成する第２の根拠情報を取得する。尚、推論ターゲットの説明は後述される。
システム推論機能２１ｅは、推論ターゲットの起こりうる確率（予測確率）およびシステムによる推論を実行する機能である。処理回路２１は、システム推論機能２１ｅにより、予測確率およびシステムの推論情報を生成する。システムの推論情報とは、患者に関する事象の起こりうる確率がシステムにより推測され、システムが推測に至った根拠を形成する情報である。
具体的には、処理回路２１は、推論ターゲットに関する機械学習の学習済みモデルを用いて、対象患者における推論ターゲットの事象が起こりうる予測確率、および予測確率の算出に寄与した推論根拠を出力する。換言すると、処理回路２１は、患者に関する事象の起こりうる確率を推測し、当該推測に至ったシステムの推論根拠の情報（第１の根拠情報）を取得する。尚、システムの推論根拠は、対象患者に関するデータだけでなく、例えば、類似症例に関するデータ、臨床ガイドライン、および医学論文などから抽出されてもよい。
対応度決定機能２１ｆは、複数の推論根拠の対応度を決定する機能である。処理回路２１は、対応度決定機能２１ｆにより、ユーザの推論根拠の情報（第２の根拠情報）とシステムの推論根拠の情報（第１の根拠情報）との対応度、或いは複数のシステム同士の推論根拠の対応度を決定する。換言すると、処理回路２１は、第１の根拠情報の有する複数の項目と第２の根拠情報の有する複数の項目とのそれぞれの対応関係を示す複数の対応度を決定する。尚、対応度についての説明は後述される。
一致度算出機能２１ｇは、複数の推論根拠の一致度を決定する機能である。処理回路２１は、一致度算出機能２１ｇにより、ユーザの推論根拠とシステムの推論根拠との一致度、或いは複数のシステムの推論根拠の一致度を算出する。具体的には、処理回路２１は、システムによる第１の根拠情報およびユーザによる第２の根拠情報に基づいて、第１の根拠情報の有する複数の項目と、第２の根拠情報の有する複数の項目とがどの程度一致しているかを示す複数の一致を算出する。より具体的には、処理回路２１は、第１の根拠情報の有する複数の項目にそれぞれ対応付けられた複数の第１の重要度と、第２の推論根拠の有する複数の項目それぞれに対応付けられた複数の第２の重要度とに基づいて、複数の一致度を算出する。尚、一致度についての説明は後述される。
複数の対応度が決定している場合、処理回路２１は、一致度算出機能２１ｇにより、複数の第１の重要度と、複数の第２の重要度と、複数の対応度とに基づいて、複数の一致度を算出する。具体的には、処理回路２１は、第１の根拠情報および第２の根拠情報の有する各項目について、第１の重要度と第２の重要度との差に基づいて重要度の差を算出し、対応度と重要度との差に基づいて一致度を算出する。または、処理回路２１は、上記各項目について、第１の重要度に対応する第１の順位と第２の重要度に対応する第２の順位との順位差に基づいて重要度の差を算出し、対応度と重要度との差に基づいて、一致度を算出する。
一致度の具体的な算出について、処理回路２１は、上記各項目について、対応度と、重要度の差との比に基づいて、一致度を算出する。または、重度の差が所定の数値範囲で正規化されている場合、処理回路２１は、上記各項目について、対応度と、所定の数値範囲の最大値から重要度の差を減算した値とを乗算することによって、一致度を算出する。
システム制御機能２１ｈは、診療支援装置１１の入出力および通信などの基本動作を制御する機能である。処理回路２１は、システム制御機能２１ｈが実行されると、入力インタフェース２２を介して各種要求を受け付ける。処理回路２１は、受け付けた各種要求に応じて、各種機能を実行する。
表示制御機能２１ａ、操作受付機能２１ｂ、判定機能２１ｃ、推論情報取得機能２１ｄ、システム推論機能２１ｅ、対応度決定機能２１ｆ、一致度算出機能２１ｇおよびシステム制御機能２１ｈは、制御プログラムとして処理回路２１に組み込まれてもよく、処理回路２１自体に上記各機能を実行可能な専用のハードウェア回路が組み込まれてもよい。
入力インタフェース２２は、例えば、マウス、キーボード、および操作面へ触れることで指示が入力されるタッチパネルなどにより実現される。入力インタフェース２２は、例えば、ユーザからの操作を受け付ける。ユーザの操作は、例えば、マウスポインタの移動操作、クリック操作およびドラッグアンドドロップ操作などに相当する。また、入力インタフェース２２は、ユーザからの操作を電気信号へ変換し、当該電気信号を処理回路２１へ出力する。
ディスプレイ２３は、ユーザが各種業務を遂行するための種々の情報を表示する。ディスプレイ２３には、例えば、処理回路２１の制御によって診療画面が表示される。ディスプレイ２３として、例えば、ＣＲＴディスプレイ、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ、ＬＥＤディスプレイ、プラズマディスプレイ、および当技術分野で知られている他の任意のディスプレイが適宜利用可能である。
メモリ２４は、種々の情報を記憶する。メモリ２４として、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）および集積回路記憶装置などが適宜利用可能である。また、メモリ２４は、ＣＤ－ＲＯＭドライブ、ＤＶＤドライブおよびフラッシュメモリなどの可搬性記憶媒体との間で種々の情報を読み書きする駆動装置などであってもよい。
通信インタフェース２５は、病院内ネットワークを介して接続されたＨＩＳ１２、ＲＩＳ１３、医用画像診断装置１４、ＰＡＣＳ１５およびＤＷＨ１６との間でデータ通信を行う。ＨＩＳ１２、ＲＩＳ１３、医用画像診断装置１４、ＰＡＣＳ１５およびＤＷＨ１６との通信の規格は、如何なる規格であっても良いが、例えば、ＨＬ７、ＤＩＣＯＭ、又はその両方等が挙げられる。
図３は、図２の処理回路にて実行される診療画面表示処理を例示するフローチャートである。診療画面表示処理は、例えば、推論対象の患者であるか否かによって、後述する診療意思決定支援処理を更に実行するか、または通常の診療画面を表示させるかを図３の処理は、例えば、ユーザなどにより患者一覧を表示させる操作が実行されることにより開始される。
（ステップＳＴ１０１）
ユーザの操作が行われると、処理回路２１は、表示制御機能２１ａを実行する。処理回路２１は、表示制御機能２１ａにより、患者一覧情報をディスプレイ２３に表示させる。患者一覧情報とは、例えば、ユーザが担当している患者の一覧の情報、同じ疾患に罹患している患者の一覧の情報、および同じ治療方針の患者の一覧の情報などである。
図４は、第１の実施形態に係る患者一覧情報の表示例を示す図である。図４に示される患者一覧情報４０には、患者ＩＤおよび患者氏名、推論対象か否かを選択するドロップダウンリスト、推論ターゲットを選択するドロップダウンリスト、および表示ボタンが対応付けられている。推論ターゲットとは、患者の診療に関するユーザの意思決定を必要とする事象の総称である。推論ターゲットには、例えば、「放射線治療副作用（体重減少）」「抗がん剤使用」および「放射線治療」などがある。
（ステップＳＴ１０２）
患者一覧情報が表示された後、処理回路２１は、操作受付機能２１ｂを実行する。処理回路２１は、操作受付機能２１ｂにより、ユーザの操作を受け付ける。本実施形態では、ユーザは、例えば、患者ＩＤ「０００００００００１」および患者氏名「患者 太郎」について、推論対象「ＹＥＳ」および推論ターゲット「放射線治療副作用（体重減少）」を選択し、表示ボタン４１を押下することとする。
（ステップＳＴ１０３）
ユーザが表示ボタン４１を押下したことを受け付けた後、処理回路２１は、患者選択情報を取得する。患者選択情報は、例えば、患者ＩＤ「０００００００００１」、患者氏名「患者 太郎」、推論対象「ＹＥＳ」および推論ターゲット「放射線治療副作用（体重減少）」を対応付けた情報である。
（ステップＳＴ１０４）
患者選択情報を取得した後、処理回路２１は、判定機能２１ｃを実行する。処理回路２１は、判定機能２１ｃにより、ユーザの選択した患者が推論対象の患者であるか否かを判定する。ユーザの選択した患者が推論対象の患者ではない場合（即ち、推論対象「ＮＯ」の場合）、処理はステップＳＴ１０４へと進み、ユーザの選択した患者が推論対象の患者である場合（即ち、推論対象「ＹＥＳ」の場合）、処理はステップＳＴ１０５へと進む。
（ステップＳＴ１０５）
処理回路２１は、表示制御機能２１ａにより、診療画面をディスプレイ２３に表示させる。診療画面を表示させた後、診療画面表示処理は終了する。尚、診療画面の具体的な説明は後述される。
（ステップＳＴ１０６）
処理回路２１は、診療意思決定支援処理を実行する。診療意思決定支援処理の実行により、診療画面表示処理は終了する。
図５は、図３のフローチャートにて実行される診療意思決定支援処理を例示するフローチャートである。
（ステップＳＴ２０１）
診療意思決定支援処理を実行すると、処理回路２１は、ユーザの選択した推論ターゲットの情報を取得する。例えば、処理回路２１は、推論ターゲット「放射線治療副作用（体重減少）」の情報を取得する。ここで取得される推論ターゲットの情報によって、後述するシステムが推論するターゲットが決定する。
（ステップＳＴ２０２）
推論ターゲットの情報を取得した後、処理回路２１は、表示制御機能２１ａにより、診療画面をディスプレイ２３に表示させる。表示される診療画面は、ユーザが推論ターゲットの推論根拠を予測する際に参照するものである。尚、この診療画面には、ユーザの副作用予測を補助するための選択ボックスが含まれてもよい。
診療画面は、例えば、タイムラインを表す領域（以降、タイムライン領域と呼ぶ）および診療情報を表す領域（以降、診療情報領域と呼ぶ）を含む。
タイムライン領域は、例えば、特定患者についての複数の診療情報が日時順に時系列に表示される領域である。診療情報として、例えば、特定患者の治療計画（Ｐｌａｎｎｉｎｇ ｔｒｅａｔｍｅｎｔ ｐｌａｎ）、検討会（Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ）、計画期間（Ｔｒｅａｔｍｅｎｔ）などの情報を示す「Ｅｖｅｎｔ」（イベント）、電子カルテの検査履歴情報に対応する「Ｌａｂｓ」（検体検査）、電子カルテの画像情報に対応する「Ｉｍａｇｉｎｇ」（画像検査）、画像検査の測定結果に対応する「Ｉｍａｇｉｎｇ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓ」（画像検査測定）、「Ｃｌｉｎｉｃａｌ Ｎｏｔｅｓ」（カルテ記載）および「Ｎｕｒｓｉｎｇ Ｎｏｔｅｓ」（看護記録）などの情報がある。上記の個別の診療情報は、例えば、それぞれ個別のアイコンの形態でタイムライン領域に配置される。
診療情報領域は、例えば、個別の診療情報を表示可能な一つ以上の領域を有する。具体的には、診療情報領域には、例えば、画像検査における画像情報（Ｉｍａｇｉｎｇ）、薬剤投与情報（Ｍｅｄｉｃｓａｔｉｏｎｓ）、バイタルサイン情報（Ｖｉｔａｌｓ）、検体検査情報（Ｌａｂｓ）などを一つ以上表示させることができる。例えば、矩形の診療情報領域において、左カラムの領域に画像情報を表示させ、中央カラムの上部の領域に薬剤投与情報を表示させ、中央カラムの下部の領域にバイタルサイン情報を表示させ、右カラムの領域に検体検査情報を表示ことができる。尚、診療情報領域は、ユーザの操作によって、診療情報の配置および診療情報の種類を任意に変更できる。
図６は、第１の実施形態に係る診療画面と選択ボックスとの表示例を示す図である。図６に示される診療画面６０は、タイムライン領域、診療情報領域、および複数の選択ボックスを含む。診療情報領域には、画像情報領域ＤＡ１、薬剤投与情報領域ＤＡ２、バイタルサイン情報領域、検体検査情報領域ＤＡ３が含まれる。また、画像情報領域ＤＡ１、薬剤投与情報領域ＤＡ２、および検体検査情報領域ＤＡ３には、それぞれ選択ボックスＥＢ１、選択ボックスＥＢ２、および選択ボックスＥＢ３が重畳されて表示されている。
（ステップＳＴ２０３）
診療画面を表示させた後、処理回路２１は、推論情報取得機能２１ｄを実行する。処理回路２１は、推論情報取得機能２１ｄにより、ユーザの推論情報（ユーザ推論情報）を取得する。ユーザ推論情報は、例えば、ユーザによって選択された、推論ターゲットの根拠となる推論根拠を少なくとも含む。推論根拠には、例えば、図６の画像情報領域ＤＡ１に表示されている「ＣＴ画像＿左肺」、薬剤投与情報領域ＤＡ２に表示されている「注射：ＣＰＴ－１１」、および検体検査情報領域ＤＡ３に表示されている「血液検査：アルブミン」などがある。
また、ユーザ推論情報は、ユーザが選択した推論根拠の重要度を含んでもよい。重要度は、例えば、診療画面上に表示された選択ボックスの数値をユーザが選択することにより決定されてもよい。本実施形態では、ユーザが選択できる重要度の数値は「１」から「５」までの５段階とし、数値の大きい方が、重要度が高いものとする。
ユーザは、例えば、図６の診療画面において、選択ボックスＥＢ１では「４」を選択し、選択ボックスＥＢ２では「２」を選択し、選択ボックスＥＢ３では「１」を選択する。尚、選択ボックスの表示数に制限はなく、例えば、バイタル情報領域にも選択ボックスが重畳されて表示されてもよい。また、ユーザが新たな診療情報（例えば、臨床記録（Ｃｌｉｎｉｃａｌ Ｎｏｔｅｓ）など）を表示させた場合、新たに表示された診療情報の領域に対して、選択ボックスも重畳して表示される。
また、ユーザ推論情報は、推論根拠の重要度についての順位を含んでもよい。処理回路２１は、例えば、重要度の値に基づいて順位を決定する。具体的には、処理回路２１は、重要度の数値が大きい順に順位を決定する。
図７は、第１の実施形態に係るユーザの推論情報を示すテーブルである。図７に示されるテーブル７０は、ユーザが選択した推論根拠（ユーザ＿推論根拠）、推論根拠の重要度（ユーザ＿重要度）、および重要度の順位（ユーザ＿順位）が対応付けられている。一例を挙げると、ユーザが選択ボックスＥＢ１において「４」を選択することにより、推論根拠「ＣＴ画像＿左肺」および重要度「４」が対応付けられる。図７では、例えば、推論根拠「ＣＴ画像＿左肺」、重要度「４」、および順位「２」が対応付けられている。
（ステップＳＴ２０４）
ユーザ推論情報を取得した後、処理回路２１は、システム推論機能２１ｅを実行する。処理回路２１は、システム推論機能２１ｅにより、システムによる推論を実行し、システムの推論情報（システム推論情報）を生成する。システム推論情報は、例えば、推論根拠および重要度を少なくとも含む。また、システム推論情報は、順位を含んでもよい。また、システム推論情報は、推論ターゲットに関する予測確率を含んでもよい。
図８は、第１の実施形態に係るシステムの推論情報を示すテーブルである。図８に示されるテーブル８０は、システムが推論した推論根拠（システム＿推論根拠）、重要度（システム＿重要度）、および順位（システム＿順位）が対応付けられている。図８では、例えば、推論根拠「ＣＴ画像＿左肺＿画像平均強度＞１５」、重要度「２．１」、および順位「３」が対応付けられている。
また、図８では、更に、システムによる推論ターゲット「放射線治療副作用（体重減少）」の予測確率が示されている。具体的には、テーブル８０に対応付けられた推論根拠および重要度に基づいて、予測確率「８５％」が示されている。
（ステップＳＴ２０５）
システムによる推論を実行した後、処理回路２１は、対応度決定機能２１ｆを実行する。処理回路２１は、対応度決定機能２１ｆにより、ユーザ推論根拠とシステム推論根拠との対応度を決定する。対応度とは、ユーザの選択した推論根拠と、システムが推論した推論根拠とをそれぞれ対比させた際の診療情報の粒度によって決定される数値である。診療情報の粒度とは、例えば、診療情報を階層的に分類した際の一致した階層に対応する。例えば、ある推論根拠について、大項目、中項目、および小項目と三つの階層に分類した場合、小項目で一致していれば、診療情報の粒度は細かく、対応度には高い値が設定される。逆に、大項目で一致していれば、診療情報の粒度は粗く、対応度には低い値が設定される。
具体的には、処理回路２１は、診療情報を階層的に分類して対応付けたテーブルを用いて、ユーザ推論根拠とシステム推論根拠との一致項目を探索し、一致項目の階層（即ち、どの項目で一致しているかの対応関係）に応じて対応度を決定する。また、処理回路２１は、対応度を決定する際に、ユーザおよびシステムの推論根拠における、一致項目と対応度とを対応付けた情報を生成してもよい。
図９は、第１の実施形態に係る診療情報の階層的な対応関係を示すテーブルである。図９に示されるテーブル９０は、診療情報について、大項目、中項目、小項目、および対応データ（リンク情報）が対応付けられている。図９では、例えば、大項目「画像」、中項目「ＣＴ画像」、小項目「左肺」、および対応データ（リンク情報）「Ｘｘｘｘ＿ｘｘｘｘ．ｄｃｍ」が対応付けられている。
図１０は、第１の実施形態に係る対応関係と対応度との組み合わせを示すテーブルである。図１０に示されるテーブル１００は、一致項目についての対応関係と対応度とが対応付けられている。図１０では、例えば、対応関係「小項目まで一致」と対応度「１」とが対応付けられている。
図１１は、第１の実施形態に係るユーザおよびシステムの推論根拠における、一致項目と対応度との組み合わせを示すテーブルである。図１１に示されるテーブル１１０は、ユーザ＿推論根拠、システム＿推論根拠、一致項目、および対応度が対応付けられている。図１１では、例えば、ユーザ＿推論根拠「ＣＴ画像＿左肺」、システム＿推論根拠「ＣＴ画像＿左肺＿画像平均強度＞１５」、一致項目「左肺」、および対応度「１」が対応付けられている。また例えば、ユーザ＿推論根拠「臨床記録」は、システムの推論において抽出されなかったため、一致項目「－」（即ち、一致項目なし）および対応度「０」となっている。同様に、システム推論根拠「患者基本情報：年齢＞６５」は、ユーザの推論において選択されなかったため、一致項目「－」および対応度「０」となっている。
（ステップＳＴ２０６）
対応度を決定した後、処理回路２１は、一致度算出機能２１ｇを実行する。処理回路２１は、一致度算出機能２１ｇにより、ユーザ推論根拠とシステム推論根拠との一致度を算出する。一致度とは、ユーザの推論根拠とシステムの推論根拠とがどの程度一致しているかを示す指標である。具体的には、一致度は、ユーザの推論根拠における項目と、システムの推論根拠における項目との対応関係や、各項目の重要度に基づいて算出される。
処理回路２１は、例えば、対応度と、重要度の差とに基づいて一致度を算出する。重要度の差は、ユーザの推論根拠の重要度と、システムの推論根拠の重要度とに基づいて算出される。また、重要度の差は、ユーザの推論根拠の順位と、システムの推論根拠の順位との順位差に基づいて算出されてもよい。尚、重要度の差は、所定の数値範囲（例えば、ゼロから１まで）に収まるように正規化される。
一致度の算出について例を挙げると、処理回路２１は、各項目について、対応度と、重要度の差との比に基づいて、一致度を算出する。具体的には、処理回路２１は、各項目について、「対応度」と「所定の数値範囲の最大値から重要度の差を減算した値」とを乗算することによって一致度を算出する。また、処理回路２１は、一致度を算出する際に、ユーザおよびシステムの推論根拠の各項目における、対応度、重要度の差、および一致度を対応付けた情報を生成してもよい。
図１２は、第１の実施形態に係るユーザおよびシステムの推論根拠の各項目における、対応度、重要度の差、および一致度の組み合わせを示すテーブルである。図１２に示されるテーブル１２０は、ユーザ＿推論根拠、システム＿推論根拠、対応度、重要度の差、および一致度が対応付けられている。図１２では、例えば、ユーザ＿推論根拠「ＣＴ画像＿左肺」、システム＿推論根拠「ＣＴ画像＿左肺＿画像平均強度＞１５」、対応度「１」、重要度の差「０．３」、および一致度「０．７」が対応付けられている。
（ステップＳＴ２０７）
一致度を算出した後、処理回路２１は、表示制御機能２１ａにより、推論結果をディスプレイ２３へ表示させる。推論結果は、例えば、推論ターゲットに関する予測確率と、ユーザおよびシステムの推論根拠一致度を示すテーブルとを含む。推論根拠一致度を示すテーブルは、例えば、ユーザの推論情報と、システムの推論情報と、それらの一致度とが対応付けられる。換言すると、推論結果は、第１の根拠情報の有する複数の項目と、第２の根拠情報の有する複数の項目と、複数の一致度とがそれぞれ対応付けられている。
図１３は、第１の実施形態に係る推論結果の表示例を示す図である。図１３に示される推論結果１３０には、放射線治療副作用（体重減少）に関する予測確率が示される。さらに、推論結果１３０には、ユーザ＿推論根拠、ユーザ＿重要度、ユーザ＿順位、システム＿推論根拠、システム＿重要度、システム＿順位、および一致度を対応付けたテーブルが示される。
具体的には、推論結果１３０は、予測確率「８５％」が示される。また、推論結果１３０は、推論根拠一致度の一例として、ユーザ＿推論根拠「ＣＴ画像＿左肺」、ユーザ＿重要度「４」に対応するグラフ、ユーザ＿順位「２」、システム＿推論根拠「ＣＴ画像＿左肺＿画像平均強度＞１５」、システム＿重要度「２．１」に対応するグラフ、システム＿順位「３」、および一致度「０．７」が対応付けられて示される。尚、ユーザ＿重要度およびシステム＿重要度は、それぞれの値に基づいた幅を有する棒グラフで示されているが、それぞれの値そのものが示されてもよい。
（ステップＳＴ２０８）
推論結果が表示された後、処理回路２１は、判定機能２１ｃにより、推論結果において一致度が閾値未満の推論根拠があるか否かを判定する。一致度が閾値未満の推論根拠がない場合、処理はステップＳＴ２０９へと進み、一致度が閾値未満の推論根拠がある場合、処理はステップＳＴ２１０へと進む。
（ステップＳＴ２０９）
一致度が閾値未満の推論根拠がないと判定された後、処理回路２１は、表示制御機能２１ａにより、ユーザおよびシステムの推論が一致している旨の確認情報をディスプレイ２３に表示させる。確認情報を表示させた後、診療意思決定支援処理は終了する。
図１４は、第１の実施形態に係る確認情報の表示例を示す図である。図１４に示される確認情報１４０には、例えば、「ユーザの見解とシステムの見解が一致しています。」という文言が表示される。
（ステップＳＴ２１０）
一致度が閾値未満の推論根拠があると判定された後、処理回路２１は、表示制御機能２１ａにより、ユーザおよびシステムの推論に相違がある旨の警告情報をディスプレイ２３に表示させる。
図１５は、第１の実施形態に係る警告情報の表示例を示す図である。図１５に示される警告情報１５０には、例えば、「ユーザの見解とシステムの見解が異なっています。以下の情報を確認してください。」「血液検査：アルブミン」「患者基本情報：年齢」という文言が表示される。
警告情報１５０に表示される「血液検査：アルブミン」の項目は、ユーザおよびシステムの重要度に大きな開きがあるため、一致度「０」となっている。よって、ユーザによる見落としの可能性があるため、警告情報１５０に情報が含まれている。
また、警告情報１５０に表示される「患者基本情報：年齢」の項目は、システム＿推論根拠の「患者基本情報年齢＞６５」の項目に相当する。この項目は、ユーザによって推論根拠として挙げられていなかったため、一致度「０」となっている。よって、ユーザによる見落としの可能性があるため、警告情報１５０に当該項目が含まれている。
（ステップＳＴ２１１）
警告情報を表示させた後、処理回路２１は、表示制御機能２１ａにより、低一致度の項目がハイライトされた診療画面をディスプレイ２３に表示させる。低一致度とは、例えば、ステップＳＴ２０８によって判定された閾値未満の値を示す。具体的には、処理回路２１は、例えば、診療画面上において、低一致度の項目に対応する個別の診療情報領域などをハイライト表示させる。
図１６は、第１の実施形態に係る所定の項目がハイライトされた診療画面の表示例を示す図である。図１６に示される診療画面１６０には、「血液検査：アルブミン」の項目に対応する検体検査情報領域１６１、および「患者基本情報：年齢」の項目に対応する年齢情報領域１６２がハイライトされて表示されている。ユーザが確認すべき項目をハイライトさせることにより、ユーザの確認を容易にすることができる。尚、処理回路２１は、ハイライトさせる項目に合わせて、診療画面における診療情報領域の内容を変更して表示させてもよい。
（ステップＳＴ２１２）
低一致度の項目がハイライトされた診療画面を表示させた後、処理回路２１は、判定機能２１ｃにより、ハイライトされた項目をユーザが確認したか否かを判定する。ユーザによる確認は、例えば、ハイライトされた項目をユーザがクリックすることにより行われる。ハイライトされた項目をユーザが確認していない場合（即ち、ハイライトされたままの項目が残っている場合）、ユーザの確認が終了するまで処理は待機する。ハイライトされた項目をユーザが確認した場合、診療意思決定支援処理は終了する。
以上説明したように、第１の実施形態に係る診療支援装置は、患者に関する事象の起こりうる確率が第１の手段により推測され、第１の手段が推測に至った根拠を形成する第１の根拠情報を取得し、上記事象について上記第１の手段とは異なる第２の手段により推測され、第２の手段が推測に至った根拠を形成する第２の根拠情報を取得し、第１の根拠情報および第２の根拠情報に基づいて、第１の根拠情報の有する複数の項目と、第２の根拠情報の有する複数の項目とがどの程度一致しているかを示す複数の一致度を算出し、複数の一致度を含む推論結果を表示する。第１の実施形態において、上記第２の手段は、例えば、ユーザからの入力である。従って、この診療支援装置は、システムの推論根拠の情報（第１の根拠情報）およびユーザの推論根拠の情報（第２の根拠情報）を別々に取得した後に一致度を算出して表示できるため、ユーザ自身の推論根拠を曖昧にすることなく、システムおよびユーザ双方の推論根拠を意思決定に用いることができる。よって、この診療支援装置は、意思決定の精度を向上させることができる。
（第１の実施形態の応用例）
第１の実施形態の応用例では、診療意思決定支援処理においてユーザの推論情報に不足がある場合の処理について説明される。ユーザの推論情報に不足があるとは、例えば、ユーザの挙げた推論根拠の項目が少ない、およびユーザの挙げた推論根拠の項目がシステム推論根拠の項目と殆ど一致していないなどである。
図１７は、第１の実施形態の応用例に係る診療意思決定支援処理を例示するフローチャートである。図１７に示すフローチャートでは、図５のフローチャートにおけるステップＳＴ２０５とステップＳＴ２０６の間に、ユーザ推論情報に関する判定ステップが追加される。
（ステップＳＴ３０１）
ステップＳＴ２０５において対応度を決定した後、処理回路２１は、判定機能２１ｃを実行する。処理回路２１は、判定機能２１ｃにより、ユーザ推論情報に不足があるか否かを判定する。具体的には、処理回路２１は、ユーザ推論根拠に対応する対応度のうち閾値以上の項目が所定数未満であるか否かを判定する。閾値以上の項目が所定数未満である場合、ユーザ推論情報に不足があるとして、処理はステップＳＴ３０２へと進み、閾値以上の項目が所定数以上である場合、ユーザ推論情報に不足がないとして、処理はステップＳＴ２０６へと進む。
（ステップＳＴ３０２）
ユーザ推論情報に不足があると判定された後、処理回路２１は、表示制御機能２１ａにより、ユーザの推論根拠に不足がある旨の確認情報をディスプレイ２３に表示させる。
図１８は、第１の実施形態の応用例に係る確認情報の表示例を示す図である。図１８に示される確認情報１８０には、例えば、「システムが重視している項目があります。以下の情報を確認してください。」「画像：左肺」「注射：ＣＤＤＰ」という文言が表示される。
ステップＳＴ３０２において確認情報が表示された後、処理はステップＳＴ２０２へと戻る。
以上説明したように、第１の実施形態の応用例に係る診療支援装置は、ユーザの推論による見落としを防ぐことができる。
（第２の実施形態）
第１の実施形態では、ユーザの推論根拠とシステムの推論根拠とを比較した推論結果を表示することについて説明した。他方、第２の実施形態では、複数のシステムの推論根拠を比較した推論結果を表示することについて説明する。以降では、複数のシステムとして、例えば、システムＡおよびシステムＢの２つのシステムを想定する。尚、システムＡおよびシステムＢは、異なるアルゴリズムを用いているものとする。また、異なるアルゴリズムには、異なる学習データによって学習された学習済みモデルを含む。
図１９は、第２の実施形態に係る診療意思決定支援処理を例示するフローチャートである。
（ステップＳＴ４０１）
診療意思決定支援処理を実行すると、処理回路２１は、ユーザの選択した推論ターゲットの情報を取得する。例えば、処理回路２１は、推論ターゲット「放射線治療副作用（体重減少）」の情報を取得する。ここで取得される推論ターゲットの情報によって、後述する複数のシステムが推論するターゲットが決定する。
（ステップＳＴ４０２）
推論ターゲットの情報を取得した後、処理回路２１は、システム推論機能２１ｅを実行する。処理回路２１は、システム推論機能２１ｅにより、複数のシステムによる推論を実行し、複数のシステム推論情報を生成する。複数のシステム推論情報は、例えば、システムＡの推論情報およびシステムＢの推論情報を含む。
図２０は、第２の実施形態に係るシステムＡの推論情報を示すテーブルである。図２０に示されるテーブル２００は、システムＡが推論した推論根拠（システムＡ＿推論根拠）、重要度（システムＡ＿重要度）、および順位（システムＡ＿順位）が対応付けられている。図２０では、例えば、推論根拠「血液検査：アルブミン＜２．８ ｇ／ｄＬ」、重要度「４．３」、および順位「２」が対応付けられている。
また、図２０では、更に、システムＡによる推論ターゲット「放射線治療副作用（体重減少）」の予測確率が示されている。具体的には、テーブル２００に対応付けられた推論根拠および重要度に基づいて、予測確率「８５％」が示されている。
図２１は、第２の実施形態に係るシステムＢの推論情報を示すテーブルである。図２１に示されるテーブル２１０は、システムＢが推論した推論根拠（システムＢ＿推論根拠）、重要度（システムＢ＿重要度）、および順位（システムＢ＿順位）が対応付けられている。図２１では、例えば、推論根拠「ＣＴ画像＿左肺＿画像平均強度＞１５」、重要度「９．６」、および順位「１」が対応付けられている。
また、図２１では、更に、システムＢによる推論ターゲット「放射線治療副作用（体重減少）」の予測確率が示されている。具体的には、テーブル２１０に対応付けられた推論根拠および重要度に基づいて、予測確率Ｂ「７８％」が示されている。
（ステップＳＴ４０３）
複数のシステムによる推論を実行した後、処理回路２１は、対応度決定機能２１ｆを実行する。処理回路２１は、対応度決定機能２１ｆにより、複数のシステムの推論根拠の対応度を決定する。ここでの対応度とは、複数のシステムが推論した推論根拠をそれぞれ対比させた際の診療情報の粒度によって決定される数値である。また、処理回路２１は、対応度を決定する際に、システムＡおよびシステムＢの推論根拠における、一致項目と対応度とを対応付けた情報を生成してもよい。
図２２は、第２の実施形態に係るシステムＡおよびシステムＢの推論根拠における、一致項目と対応度との組み合わせを示すテーブルである。図２２に示されるテーブル２２０は、システムＡ＿推論根拠、システムＢ＿推論根拠、一致項目、および対応度が対応付けられている。図２２では、例えば、システムＡ＿推論根拠「注射：ＣＤＤＰ」、システムＢ＿推論根拠「注射：ＣＤＤＰ」、一致項目「ＣＤＤＰ」、および対応度「１」が対応付けられている。
（ステップＳＴ４０４）
対応度を決定した後、処理回路２１は、一致度算出機能２１ｇを実行する。処理回路２１は、一致度算出機能２１ｇにより、複数のシステムの推論根拠の一致度を算出する。ここでの一致度とは、複数のシステムの推論根拠がどの程度一致しているかを示す指標である。処理回路２１は、例えば、対応度と、重要度の差とに基づいて一致度を算出する。重要度の差は、システムＡの推論根拠の順位と、システムＢの推論根拠の順位との順位差に基づいて算出される。尚、一致度の算出方法は、第１の実施形態と同様でよい。
図２３は、第２の実施形態に係るシステムＡおよびシステムＢの推論根拠の各項目における、対応度、重要度の差、および一致度の組み合わせを示す図である。図２３に示されるテーブル２３０は、システムＡ＿推論根拠、システムＢ＿推論根拠、対応度、重要度の差、および一致度が対応付けられている。図２３では、例えば、システムＡ＿推論根拠「注射：ＣＤＤＰ」、システムＢ＿推論根拠「注射：ＣＤＤＰ」、対応度「１」、重要度の差「０．３」、および一致度「０．７」が対応付けられている。
（ステップＳＴ４０５）
一致度を算出した後、処理回路２１は、表示制御機能２１ａにより、推論結果をディスプレイ２３へと表示させる。ここでの推論結果は、例えば、推論ターゲットに関する複数の予測確率と、システムＡおよびシステムＢの推論根拠一致度を示すテーブルとを含む。ここでの推論根拠一致度を示すテーブルは、例えば、システムＡの推論情報と、システムＢの推論情報と、それらの一致度とが対応付けられている。
図２４は、第２の実施形態に係る推論結果の表示例を示す図である。図２４に示される推論結果２４０には、放射線治療副作用（体重減少）に関する複数の予測確率、即ちシステムＡの予測確率（予測確率Ａ）およびシステムＢの予測確率（予測確率Ｂ）が示される。さらに、推論結果２４０には、システムＡ＿推論根拠、システムＡ＿重要度、システムＡ＿順位、システムＢ＿推論根拠、システムＢ＿重要度、システムＢ＿順位、および一致度を対応付けたテーブルが示される。
具体的には、推論結果２４０は、予測確率Ａ「８５％」および予測確率Ｂ「７８％」が示される。また、推論結果２４０は、推論根拠一致度の一例として、システムＡ＿推論根拠「注射：ＣＤＤＰ」、システムＡ＿重要度「０．０５」に対応するグラフ、システムＡ＿順位「５」、システムＢ＿推論根拠「注射：ＣＤＤＰ」、システムＢ＿重要度「０．９」に対応するグラフ、システムＢ＿順位「５」、および一致度「０．７」が対応付けられて示される。尚、システムＡ＿重要度およびシステムＢ＿重要度は、それぞれの値に基づいた幅を有する棒グラフで示されているが、それぞれの値そのものが示されてもよい。
（ステップＳＴ４０６）
推論結果が表示された後、処理回路２１は、判定機能２１ｃにより、推論結果において一致度が閾値以上の推論根拠があるか否かを判定する。一致度が閾値以上の推論根拠がある場合、処理はステップＳＴ４０７へと進み、一致度が閾値以上の推論根拠がない場合、処理はステップＳＴ４１０へと進む。
（ステップＳＴ４０７）
一致度が閾値以上の推論根拠があると判定された後、処理回路２１は、表示制御機能２１ａにより、システムＡおよびシステムＢの推論のうち、高一致度の項目および高重要度の項目について確認する旨の確認情報をディスプレイ２３に表示させる。高一致度とは、例えば、ステップＳＴ４０６によって判定された閾値以上の値を示す。
図２５は、第２の実施形態に係る確認情報の表示例を示す図である。図２５に示される確認情報２５０には、例えば、「システムＡとシステムＢが重視している項目があります。以下の情報を確認してください。」「注射：ＣＤＤＰ」「血液検査：アルブミン」「ＣＴ画像＿左肺」という文言が表示される。
例えば、確認情報２５０に表示される「注射：ＣＤＤＰ」の項目は、一致度が一番高い項目である。よって、ユーザに確認を促すため、確認情報２５０に当該項目が含まれている。
また、確認情報２５０に表示される「血液検査：アルブミン」の項目は、システムＡでの重要度が高い項目である。同様に、確認情報２５０に表示される「ＣＴ画像＿左肺」の項目は、システムＢでの重要度が高い項目である。よって、ユーザに確認を促すため、確認情報２５０にこれらの項目が含まれている。
（ステップＳＴ４０８）
確認情報を表示させた後、処理回路２１は、表示制御機能２１ａにより、高一致度の項目および高重要度の項目がハイライトされた診療画面を表示する。具体的には、処理回路２１は、例えば、診療画面上において、高一致度の項目および高重要度の項目に対応する個別の診療情報領域などをハイライト表示させる。
（ステップＳＴ４０９）
高一致度の項目および高重要度の項目がハイライトされた診療画面を表示させた後、処理回路２１は、判定機能２１ｃにより、ハイライトされた項目をユーザが確認したか否かを判定する。ハイライトされた項目をユーザが確認していない場合（即ち、ハイライトされたままの項目が残っている場合）、ユーザの確認が終了するまで処理は待機する。ハイライトされた項目をユーザが確認した場合、診療意思決定支援処理は終了する。
（ステップＳＴ４１０）
一致度が閾値以上の推論根拠がないと判定された後、処理回路２１は、表示制御機能２１ａにより、システムＡの推論およびシステムＢの推論のうち、高重要度の項目について確認する旨の確認情報をディスプレイ２３に表示させる。
（ステップＳＴ４１１）
確認情報を表示させた後、処理回路２１は、表示制御機能２１ａにより、高重要度の項目がハイライトされた診療画面を表示する。具体的には、処理回路２１は、例えば、診療画面上において、高重要度の項目に対応する個別の診療情報領域などをハイライト表示させる。
（ステップＳＴ４１１）
高重要度の項目がハイライトされた診療画面を表示させた後、処理回路２１は、判定機能２１ｃにより、ハイライトされた項目をユーザが確認したか否かを判定する。ハイライトされた項目をユーザが確認していない場合（即ち、ハイライトされたままの項目が残っている場合）、ユーザの確認が終了するまで処理は待機する。ハイライトされた項目をユーザが確認した場合、診療意思決定支援処理は終了する。
以上説明したように、第２の実施形態に係る診療支援装置は、第１の手段により患者に関する事象が起こりうる確率を推測し、第１の手段が推測に至った根拠を構成する第１の根拠情報を取得し、第１の手段とは異なる第２の手段により上記事象が起こりうる確率を推測し、第２の手段が推測に至った根拠を構成する第２の根拠情報を取得し、第１の根拠情報および第２の根拠情報に基づいて、第１の根拠情報の有する複数の項目と、第２の根拠情報の有する複数の項目とがどの程度一致しているかを示す複数の一致度を算出し、複数の一致度を含む推論結果を表示する。第２の実施形態において、第１の手段および第２の手段は、例えば、それぞれ異なるアルゴリズムである。従って、この診療支援装置は、複数のシステムの推論根拠を取得した後に一致度を算出して表示することもできる。
（第２の実施形態の応用例）
第２の実施形態の応用例では、第２の実施形態における複数のシステムによる推論結果について、ユーザ推論情報に基づいて警告情報を表示する場合について説明される。換言すると、本応用例では、ユーザの推論根拠と複数のシステムの推論根拠との一致度を算出する。
処理回路２１は、一致度算出機能２１ｇにより、ユーザ推論根拠とシステムＡの推論根拠との一致度を算出する。同様に、処理回路２１は、ユーザ推論根拠とシステムＢの推論根拠との一致度を算出する。処理回路２１は、判定機能２１ｃにより、一致度が閾値未満の推論根拠があるか否かを判定する。一致度が閾値未満の推論根拠があると判定された後、処理回路２１は、表示制御機能２１ａにより、ユーザおよび複数のシステムの推論に相違がある旨の警告情報をディスプレイ２３に表示させる。
図２６は、第２の実施形態の応用例に係る警告情報の表示例を示す図である。図２６に示される警告情報２６０には、例えば、「ユーザの見解と複数のシステムの見解が異なっています。以下の情報を確認してください。」「血液検査：アルブミン」という文言が表示される。
警告情報２６０に表示される「血液検査：アルブミン」は、例えば、ユーザによって推論根拠として挙げられていなかったものである。よって、ユーザによる見落としの可能性があるため、警告情報２６０に当該項目が含まれている。
以上説明したように、第２の実施形態の応用例に係る診療支援装置は、ユーザの推論による見落としを防ぐことができる。
（第３の実施形態）
第２の実施形態では、複数のシステムの推論根拠を比較した推論結果を表示することについて説明した。他方、第３の実施形態では、複数のユーザの推論根拠を比較した推論結果を表示することについて説明する。以降では、複数のユーザとして、例えば、ユーザＡおよびユーザＢの二人のユーザを想定する。
処理回路２１は、推論情報取得機能２１ｄにより、複数のユーザの推論情報（ユーザＡ推論情報およびユーザＢ推論情報）を取得する。処理回路２１は、対応度決定機能２１ｆにより、ユーザＡ推論根拠とユーザＢ推論根拠との対応度を決定する。処理回路２１は、一致度算出機能２１ｇにより、ユーザＡ推論根拠とユーザＢ推論根拠との一致度を算出する。処理回路２１は、表示制御機能２１ａにより、推論結果をディスプレイ２３へ表示させる。推論結果は、例えば、ユーザＡおよびユーザＢの推論根拠一致度を示すテーブルを含む。推論根拠一致度を示すテーブルは、例えば、ユーザＡの推論情報と、ユーザＢの推論情報と、それらの一致度とが対応付けられる。
図２７は、第３の実施形態に係る推論結果の表示例を示す図である。図２７に示される推論結果２７０には、ユーザＡ＿推論根拠、ユーザＡ＿重要度、ユーザＡ＿順位、ユーザＢ＿推論根拠、ユーザＢ＿重要度、ユーザＢ＿順位、および一致度を対応付けたテーブルが示される。
具体的には、推論結果２７０は、推論根拠一致度の一例として、ユーザＡ＿推論根拠「患者基本情報年齢＞６５」、ユーザＡ＿重要度に対応するグラフ、ユーザＡ＿順位「５」、ユーザＢ＿推論根拠「－」（即ち、項目なし）、ユーザＢ＿重要度「－」、ユーザＢ＿順位「－」、および一致度「０」が対応付けられて示される。尚、ユーザＡ＿重要度およびユーザＢ＿重要度は、それぞれの値に基づいた幅を有する棒グラフで示されているが、それぞれの値そのものが示されてもよい。また、システムによる推論が介在していないため、推論結果２７０には、予測確率が示されていない。
処理回路２１は、判定機能２１ｃにより、一致度が閾値未満の推論根拠があるか否かを判定する。一致度が閾値未満の推論根拠があると判定された後、処理回路２１は、表示制御機能２１ａにより、複数のユーザの推論に相違がある旨の警告情報をディスプレイ２３に表示させる。
図２８は、第３の実施形態に係る警告情報の表示例を示す図である。図２８に示される警告情報２８０には、例えば、「ユーザＡの見解とユーザＢの見解が異なっています。以下の情報を確認してください。」「患者基本情報：年齢」という文言が表示される。
警告情報２８０に表示される「患者基本情報：年齢」は、例えば、ユーザＢによって推論根拠として挙げられていなかったものである。よって、ユーザＢによる見落としの可能性があるため、警告情報２８０には、当該項目が含まれている。
以上説明したように、第３の実施形態に係る診療支援装置は、複数のユーザの推論を比較することができる。
以上説明した少なくとも一つの実施形態によれば、意思決定の精度を向上させることができる。
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
１０ 医療情報システム
１１ 診療支援装置
２１ 処理回路
２１ａ 表示制御機能
２１ｂ 操作受付機能
２１ｃ 判定機能
２１ｄ 推論情報取得機能
２１ｅ システム推論機能
２１ｆ 対応度決定機能
２１ｇ 一致度算出機能
２１ｈ システム制御機能
４０ 患者一覧情報
４１ 表示ボタン
６０，１６０ 診療画面
７０，８０，９０，１００，１１０，１２０ テーブル
１３０，２４０，２７０ 推論結果
１４０，１８０，２５０ 確認情報
１５０，２６０，２８０ 警告情報
１６１ 検体検査情報領域
１６２ 年齢情報領域
ＤＡ１ 画像情報領域
ＤＡ２ 薬剤投与情報領域
ＤＡ３ 検体検査情報領域
ＥＢ１，ＥＢ２，ＥＢ３ 選択ボックス

Claims (9)

  1. 患者に関する事象の起こりうる確率が第１の手段により推測され、前記第１の手段が推測に至った根拠を形成する第１の根拠情報を取得する第１の取得部と、
    前記事象について前記第１の手段とは異なる第２の手段により推測され、前記第２の手段が推測に至った根拠を形成する第２の根拠情報を取得する第２の取得部と、
    前記第１の根拠情報および前記第２の根拠情報に基づいて、前記第１の根拠情報の有する複数の項目と、前記第２の根拠情報の有する複数の項目とがどの程度一致しているかを示す複数の一致度を算出する算出部と、
    前記複数の一致度を含む推論結果を表示する表示制御部と
    を具備し、
    前記算出部は、前記第１の根拠情報の有する複数の項目それぞれに対応付けられた複数の第１の重要度と、前記第２の根拠情報の有する複数の項目それぞれに対応付けられた複数の第２の重要度とに基づいて、前記複数の一致度を算出し、
    前記第１の根拠情報の有する複数の項目と前記第２の根拠情報の有する複数の項目とのそれぞれの対応関係を示す複数の対応度を決定する決定部
    を更に具備し、
    前記算出部は、前記複数の第１の重要度と、前記複数の第２の重要度と、前記複数の対応度とに基づいて、前記複数の一致度を算出し、
    前記算出部は、各項目について、前記第１の重要度と前記第２の重要度との差に基づいて重要度の差を算出し、前記対応度と前記重要度の差とに基づいて前記一致度を算出する、診療支援装置。
  2. 患者に関する事象の起こりうる確率が第１の手段により推測され、前記第１の手段が推測に至った根拠を形成する第１の根拠情報を取得する第１の取得部と、
    前記事象について前記第１の手段とは異なる第２の手段により推測され、前記第２の手段が推測に至った根拠を形成する第２の根拠情報を取得する第２の取得部と、
    前記第１の根拠情報および前記第２の根拠情報に基づいて、前記第１の根拠情報の有する複数の項目と、前記第２の根拠情報の有する複数の項目とがどの程度一致しているかを示す複数の一致度を算出する算出部と、
    前記複数の一致度を含む推論結果を表示する表示制御部と
    を具備し、
    前記算出部は、前記第１の根拠情報の有する複数の項目それぞれに対応付けられた複数の第１の重要度と、前記第２の根拠情報の有する複数の項目それぞれに対応付けられた複数の第２の重要度とに基づいて、前記複数の一致度を算出し、
    前記第１の根拠情報の有する複数の項目と前記第２の根拠情報の有する複数の項目とのそれぞれの対応関係を示す複数の対応度を決定する決定部
    を更に具備し、
    前記算出部は、前記複数の第１の重要度と、前記複数の第２の重要度と、前記複数の対応度とに基づいて、前記複数の一致度を算出し、
    前記算出部は、各項目について、前記第１の重要度に対応する第１の順位と前記第２の重要度に対応する第２の順位との順位差に基づいて重要度の差を算出し、前記対応度と前記重要度の差とに基づいて、前記一致度を算出する、診療支援装置。
  3. 前記表示制御部は、前記第１の根拠情報の有する複数の項目と、前記第２の根拠情報の有する複数の項目と、前記複数の一致度とがそれぞれ対応付けられた前記推論結果を表示する、
    請求項１または請求項２に記載の診療支援装置。
  4. 前記算出部は、各項目について、前記対応度と、前記重要度の差との比に基づいて、前記一致度を算出する、
    請求項１から請求項３までのいずれか一項に記載の診療支援装置。
  5. 前記重要度の差は、所定の数値範囲で正規化され、
    前記算出部は、各項目について、前記対応度と、前記所定の数値範囲の最大値から前記重要度の差を減算した値とを乗算することによって、前記一致度を算出する、
    請求項１から請求項３までのいずれか一項に記載の診療支援装置。
  6. 前記一致度が閾値未満であるか否かを判定する判定部
    を更に具備し、
    前記表示制御部は、前記一致度が閾値未満である場合、前記第１の根拠情報および前記第２の根拠情報に相違がある旨の情報を表示し、前記一致度が閾値以上である場合、前記第１の根拠情報および前記第２の根拠情報が一致している旨の情報を表示する、
    請求項１から請求項５までのいずれか一項に記載の診療支援装置。
  7. 前記表示制御部は、前記一致度が閾値未満である場合、前記患者の診療情報を表示する診療画面上において、前記第１の根拠情報および前記第２の根拠情報の少なくとも一方に関する項目をハイライト表示する、
    請求項６に記載の診療支援装置。
  8. 前記第２の取得部は、ユーザからの入力によって前記第２の根拠情報を取得する、
    請求項１から請求項７までのいずれか一項に記載の診療支援装置。
  9. 前記第２の手段は、前記第１の手段とは異なるアルゴリズムが用いられ、
    前記第２の取得部は、前記事象の起こりうる確率を前記第２の手段により推測された前記第２の根拠情報を取得する、
    請求項１から請求項７までのいずれか一項に記載の診療支援装置。
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