JP7464372B2

JP7464372B2 - 放射線治療のスケジュール管理装置及び管理方法

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Publication number: JP7464372B2
Application number: JP2019190723A
Authority: JP
Inventors: 亮平丹正; 由佳武井; 洋介原; 英里竹下
Original assignee: B Dot Medical Inc
Current assignee: B Dot Medical Inc
Priority date: 2019-06-21
Filing date: 2019-10-18
Publication date: 2024-04-09
Anticipated expiration: 2039-06-21
Also published as: JP2021000417A

Description

本発明は、放射線治療のスケジュール管理装置及び管理方法に関する。

放射線治療装置は導入コストや維持費が高額であるため、これらの装置を導入した医療
機関等は、単位時間（例えば１日など）あたり、より多くの患者を治療することで、収益
性の向上を望む。収益性を向上させるためには、患者スループット（単位時間あたりの放
射線治療の患者数）を高めることが重要となる。

放射線として粒子線を用いた治療の場合、患者に粒子線を照射して粒子線治療を行う部
室（治療室）では一般的に以下の処置が行われる。まず、患者は粒子線の照射ノズルが設
置された治療室に入室する。次に、治療室内の治療台に患者を乗せ、患者と治療台との間
の位置ずれを防ぐ目的で、固定具を用い、患者は治療台に対して動かないように固定され
る。次いで、治療室に設置されたレーザーポインター等を利用し、患者位置（粒子線の照
射位置）の粗い位置決めを行う。その後、Ｘ線画像（ＣＴ画像）等を用いて、ｍｍ単位以
下の高精度に粒子線の照射位置の位置決め（「患者位置設定」や「患者の位置合わせ」と
もいう）が行われる。粒子線の照射位置の位置決め後に、粒子線が患部に照射される。照
射終了後、固定具が外され、患者は治療台から降り、必要ならば着替えを行い、治療室か
ら退室する。これらは治療室内での行為であるが、これ以前に受付、医師の問診、場合に
よっては薬剤投与や排尿など、治療室の入室前に様々な準備が準備室にて行われる。

患者スループットを高めるために、各患者の治療室の占有時間を短くすることが考えら
れる。治療室の占有時間の多くは、患者の位置合わせのための時間と、患者へ粒子線を照
射している時間である。しかし、患者スループットを高めるために、これらの時間を大幅
に短縮することは現実的ではない。

一方で、一つの粒子線治療施設には、複数の治療室を設けている場合が多い（図１２）
。この場合、患者スループットを高めるために、各患者の治療室の占有時間をできるだけ
短縮することはもとより、治療する患者の順番や患者の治療室への割り当てをマネジメン
ト（管理）し、複数の治療室を効率よく使用することが考えられる。例えば、治療室の占
有時間は患者ごとに異なり、同じ患者であっても治療日や治療回数によってバラツキがあ
る。治療室の占有時間が相対的に長い患者を全て同じ治療室で治療するように治療スケジ
ュールを立ててしまうと、占有時間が相対的に長い患者の治療室は長く使用される一方、
他の治療室は空き状態になり、粒子線治療施設全体として見ると非効率となる。

実際の治療では、治療前の準備（患者の着替え、薬剤投与、食事制限など）を含む治療
室外での時間も発生する。例えば、薬剤投与や排尿後一定時間経過した後に粒子線治療を
行う必要のある場合や、患者の都合により来院時間が限定される場合、治療室までの移動
に時間を要する場合などがある。

特許文献１は、医学的処置のために患者について予測的にスケジュール作成するための
、コンピュータ実行方法であって、患者・処置履歴データを受け取り、前記受け取った患
者・処置履歴データをスキーマに変換し、前記スキーマ内に保存された前記変換後の患者
・処置データを使用して１つ以上の予測モデルを構築し、目標患者・処置データと前記１
つ以上の予測モデルとに基づいて、患者のための医学的処置について予測的にスケジュー
ル作成し、新しい患者・処置履歴データを受け取ったことに応答して、前記１つ以上の予
測モデルを更新する方法を開示する。

特許文献２は、年間枠を高速に高密度に且つ治療プロトコルの割合に関してバラツキの
無いように作成することができ、年間治療可能な患者数の見積もりや施設、リソース面で
どこがボトルネックになるかの施設能力分析ができ、高価な治療設備を効率よく運用する
ことが支援できる放射線治療プラニング装置を開示する。

特開２００７－２２０１１３号公報特開２０１０－１６５３３８号公報

特許文献１の技術は、１人の患者に対する医学的処置のスケジュールを、過去に同様の
医学的処置を実施した患者の履歴データを使って予測するものであるが、放射線の治療日
における複数の患者の治療スケジュールを立案するものではない。特許文献２の技術は、
長期（数ヶ月）の間に治療する一人の患者に対する治療枠を立案するシステムを示してお
り、同じ治療日の複数の患者の治療スケジュールを調整するものではない。

現在、一般的に、医療スタッフ（医師、看護師、放射線技師、又は施設事務員など）が
患者の治療室の占有時間等を予測して、放射線治療の治療スケジュールを作成している。
作成された治療スケジュールは、医療スタッフによってばらつきがあり、また患者スルー
プットを必ずしも向上させるものではない。

このような事情に鑑み、本発明は、放射線治療施設における放射線治療のスケジュール
を管理し、患者スループットを向上させる放射線治療スケジュールの管理装置及び管理方
法を提供する。

本発明には以下の態様が含まれる。
〔１〕
放射線治療が行われる治療室を複数備えた放射線治療施設における放射線治療のスケジ
ュール管理装置（100）であって、
一治療日に放射線治療を受ける複数の患者それぞれについて、前記治療室を患者が占有
する時間（「治療室占有時間」という）の推定値を算出する治療室占有時間学習部（102
）と、
前記一治療日の放射線治療の治療スケジュールを生成するスケジュール学習部（104）
と
を備え、
前記治療室占有時間学習部（102）は、前記治療室において過去に放射線治療を受けた
患者の患者情報に関連づけられた治療室占有時間の実績値を教師データとして用いた教師
あり機械学習により判明した患者情報と治療室占有時間との相関関係に従い、前記一治療
日における前記患者それぞれの患者情報に基づき、前記患者それぞれの治療室占有時間の
推定値を算出し、ここで、前記患者情報には、患者の放射線治療を行う部位、前記部位の
体積、及び放射線の照射条件が含まれ、
前記スケジュール学習部（104）は、前記一治療日における患者の受付状況及び治療時
間枠の情報を主キーとして順に患者を前記治療室のいずれかに割り当てる際に、前記治療
室それぞれについて、割り当てる患者の治療室占有時間の推定値の合計を算出し、最大の
合計値と最小の合計値との差が最も小さくなるように、前記患者それぞれを前記治療室の
いずれかに割り当てることで、治療スケジュールを生成する、前記スケジュール管理装置
。
〔２〕
割り当てた患者の実際の治療室占有時間とその推定値との間に乖離があった場合、前記
スケジュール学習部（104）は、前記一治療日の第１の時点において、前記第１の時点に
おける患者の受付状況及び治療時間枠の情報を主キーとして順に患者を前記治療室のいず
れかに割り当てる際に、前記治療室それぞれについて、割り当てる患者の治療室占有時間
の推定値又は実績値の合計を算出し、最大の合計値と最小の合計値との差が最も小さくな
るように、前記患者それぞれを前記治療室のいずれかに割り当てることで、治療スケジュ
ールを再生成する、〔１〕に記載のスケジュール管理装置。
〔３〕
前記スケジュール学習部（104）が治療スケジュールを生成又は再生成する際に、前記
治療室の利用可能時間も考慮される、〔１〕又は〔２〕に記載のスケジュール管理装置。
〔４〕
患者が前記放射線治療施設で受け付け後に前記治療室へ入室するまでの時間（「治療室
外時間」という）の推定値を算出する治療室外時間学習部（103）をさらに備え、
前記治療室外時間学習部（103）は、前記放射線治療施設で過去に放射線治療を受けた
患者の患者情報に関連づけられた治療室外時間の実績値を教師データとして用いた教師あ
り機械学習により判明した患者情報と治療室占有時間との相関関係に従い、前記一治療日
における前記患者それぞれの患者情報に基づき、前記患者それぞれの治療室外時間の推定
値を算出し、
前記スケジュール学習部（104）が治療スケジュールを生成又は再生成する際に、前記
治療室外時間の推定値も考慮される、〔１〕～〔３〕のいずれか１項に記載のスケジュー
ル管理装置。
〔５〕
前記放射線治療は粒子線治療であり、前記放射線は粒子線であり、前記放射線治療施設
は粒子線治療施設であり、
前記治療室占有時間には、患者に粒子線を照射する時間（「粒子線照射時間」）の情報
が含まれ、
前記スケジュール学習部（104）は、前記治療室に患者を割り当てる際に、前記粒子線
照射時間の時間帯が重ならないように、前記治療スケジュールを生成又は再生成する、〔
１〕～〔４〕のいずれか１項に記載のスケジュール管理装置。
〔６〕
前記放射線治療施設では、粒子線の照射位置の位置決め用の患者搬送台車を用いて、前
記治療室とは異なる準備室にて患者位置設定が行われ、
前記治療室占有時間には、患者位置設定のための時間が含まれない、〔５〕に記載のス
ケジュール管理装置。
〔７〕
前記治療室占有時間学習部（102）は、前記放射線治療施設の放射線照射装置のＱＡ（Q
uality Assurance）情報に基づき、ＱＡを行うための治療室占有時間の推定値を算出し、
前記スケジュール学習部（104）が治療スケジュールを生成又は再生成する際に、前記
ＱＡを行うための治療室占有時間も考慮される、〔１〕～〔６〕のいずれか１項に記載の
スケジュール管理装置。
〔８〕
コンピュータにより実行される、放射線治療が行われる治療室を複数備えた放射線治療
施設における放射線治療のスケジュール管理方法であって、
一治療日に放射線治療を受ける複数の患者それぞれについて、前記治療室を患者が占有
する時間（「治療室占有時間」という）の推定値を算出するステップと、
前記一治療日の放射線治療の治療スケジュールを生成するステップと
を備え、
前記算出するステップは、前記治療室において過去に放射線治療を受けた患者の患者情
報に関連づけられた治療室占有時間の実績値を教師データとして用いた教師あり機械学習
により判明した患者情報と治療室占有時間との相関関係に従い、前記一治療日における前
記患者それぞれの患者情報に基づき、前記患者それぞれの治療室占有時間の推定値を算出
するステップであって、前記患者情報には、患者の放射線治療を行う部位、前記部位の体
積、及び放射線の照射条件が含まれる、ステップと、
前記生成するステップは、前記一治療日における患者の受付状況及び治療時間枠の情報
を主キーとして順に患者を前記治療室のいずれかに割り当てる際に、前記治療室それぞれ
について、割り当てる患者の治療室占有時間の推定値の合計を算出し、最大の合計値と最
小の合計値との差が最も小さくなるように、前記患者それぞれを前記治療室のいずれかに
割り当てることで、治療スケジュールを生成するステップを含む、前記スケジュール管理
方法。
〔９〕
割り当てた患者の実際の治療室占有時間とその推定値との間に乖離があった場合、前記
一治療日の第１の時点において、前記第１の時点における患者の受付状況及び治療時間枠
の情報を主キーとして順に患者を前記治療室のいずれかに割り当てる際に、前記治療室そ
れぞれについて、割り当てる患者の治療室占有時間の推定値又は実績値の合計を算出し、
最大の合計値と最小の合計値との差が最も小さくなるように、前記患者それぞれを前記治
療室のいずれかに割り当てることで、治療スケジュールを再生成するステップをさらに含
む〔８〕に記載のスケジュール管理方法。
〔１０〕
患者が前記放射線治療施設で受け付け後に前記治療室へ入室するまでの時間（「治療室
外時間」という）の推定値を算出するステップと、
前記放射線治療施設で過去に放射線治療を受けた患者の患者情報に関連づけられた治療
室外時間の実績値を教師データとして用いた教師あり機械学習により判明した患者情報と
治療室占有時間との相関関係に従い、前記一治療日における前記患者それぞれの患者情報
に基づき、前記患者それぞれの治療室外時間の推定値を算出するステップと
をさらに含み、
前記治療スケジュールを生成又は再生成する際に、前記治療室外時間の推定値も考慮さ
れる、〔８〕又は〔９〕に記載のスケジュール管理方法。

放射線治療施設の概要図である。一実施形態に係るスケジュール管理装置を含むシステム概要図である。スケジュール管理装置の機能ブロック図である。スケジュール管理装置による治療スケジュールの生成フローチャートである。スケジュール管理装置による治療スケジュールの生成例である。スケジュール管理装置による治療スケジュールの生成例である。スケジュール管理装置による治療スケジュールの生成例である。スケジュール管理装置による治療スケジュールの生成例である。スケジュール管理装置による治療スケジュールの生成例である。スケジュール管理装置による治療スケジュールの生成例である。スケジュール管理装置による治療スケジュールの生成例である。スケジュール管理装置による治療スケジュールの生成例である。スケジュール管理装置による治療スケジュールの生成例である。従来のスケジュール例を示す図である。

本発明の一実施形態について図面とともに説明する。図１は、放射線治療施設１に設置
された放射線治療に用いる装置等の模式図である。放射線治療施設１には、放射線源２、
放射線照射装置３、複数の治療室４及び５、１つ又は複数の準備室６及び７、及び受付・
待合室８が含まれる。なお、本実施形態では、説明を分かりやすくするために、治療室及
び準備室の数をそれぞれ２つとしているが、これに限定されるものではない。

放射線は、光子線又は粒子線である。光子線はＸ線又はγ線であり、粒子線は、陽子線
、中性子線、又は重粒子線である。

放射線源２は、放射線を生成する装置である。光子線治療の場合、放射線源２は、例え
ばＸ線発生装置又はγ線発生装置である。粒子線治療の場合、放射線源２は、例えばシン
クロトロン、サイクロトロン、又は線形加速器などの加速器である。

放射線照射装置３は放射線源２で発生した放射線を制御して患者の患部へ照射する装置
である。光子線治療の場合、放射線照射装置３は、放射線源２で発生した光子線の線量、
照射位置等を制御し、光子線を治療室４及び５内の患者の患部へ照射する。光子線源２及
び光子線照射装置３は、粒子線装置に比べて小型化できるため、治療室４及び５にそれぞ
れ備え付けられた構成としてよい。

粒子線治療の場合、放射線照射装置３は、内部を粒子線が通る真空ダクトと、粒子線を
ガイドし各種調整を行う複数の電磁石装置と、各治療室４及び５に設置された照射ノズル
とを備える（図１）。放射線照射装置３は、放射線源２（加速器）で生成された粒子線を
、治療室４及び５に設けた照射ノズル（不図示）を通じて、治療台に固定された患者の患
部へ照射する。

放射線照射装置３の電磁石装置は、特許第６３６４１４１号や特許第６３８７４７６号
に記載の四極電磁石装置、ステアリング電磁石装置、振分電磁石装置、及び／又は収束電
磁石を含むものであってもよい。また、放射線照射装置３の電磁石装置は、粒子線の形状
及び／又は線量を調整するビームスリット装置、及び／又は粒子線のビーム位置を微調整
するためのステアリング電磁石装置を含むものであってもよい。治療室４及び５に設けら
れた照射ノズルは、特許第６３８７４７６号や特願２０１９－６５８２４号に記載の照射
ノズルであってもよい。なお、特許第６３６４１４１号、特許第６３８７４７６号、及び
特願２０１９－６５８２４号に記載の内容は、参照により組み込まれる。

粒子線治療の場合、粒子線の放射線源２及び放射線照射装置３は、一般的に高価である
ため、放射線治療施設１に１セット設置されることが多いが、複数セット設置してもよい
。

患者に放射線を照射して放射線治療を行うための治療室４及び５には、とくに粒子線治
療の場合には、放射線照射装置３の照射ノズルや、患者を固定する治療台が設置されてい
る。治療台の代わりに特願２０１９－６５８２４号に記載の患者搬送台車を用いることも
でき、この場合、治療室４及び５に治療台は不要となる。準備室６及び７は、放射線治療
施設１に、治療室４及び５の数と同じだけ設けておいてもよいし、治療室４及び５の数よ
り多く（又は少なく）設けておいてもよい。受付・待合室８は１つ又は複数設けられてい
てもよい。

図２は、本実施形態に係る放射線治療のスケジュール管理装置１００を含むシステム概
要図である。

放射線源２及び放射線照射装置３は、放射線照射制御装置２０により制御され、放射線
照射制御装置２０は、放射線の線量、形状、照射時間、及び照射位置などを制御する。放
射線照射制御装置２０は、放射線治療を統括する治療制御システム１０により制御される
。

治療制御システム１０は、ＬＡＮ又はインターネットなどのネットワーク４０を介して
、医療スタッフにより入力された患者情報や放射線治療に関する情報などをデータ入出力
端末３０から取得する。治療制御システム１０は、これらの情報に基づき、放射線照射制
御装置２０を制御し、患者ごとに適切に放射線照射を行わせる。

治療制御システム１０は、とくに粒子線治療の場合、照射ノズルから照射される放射線
の位置と放射線を照射すべき部位との位置合わせ（患者位置設定）を行う装置（不図示）
を制御し、放射線の照射位置が患部に対して精度よく決定される。また、治療室に設けた
治療台に代えて上記患者搬送台車を用いる場合には、治療制御システム１０は、当該患者
搬送台車を制御し、患部の位置が調整される。

データ入出力端末３０は、パーソナルコンピュータ、タブレットＰＣ、又はスマートフ
ォンなどの各種入出力手段を備えた端末であり、医療スタッフが入力した患者情報や放射
線治療に関する情報等を、ネットワーク４０を介して治療制御システム１０及び放射線治
療のスケジュール管理装置１００へ送る。また、データ入出力端末３０は、患者情報や放
射線治療に関する情報等を表示したり、スケジュール管理装置１００により生成された放
射線治療の治療スケジュールを受信し表示する。なお、データ入出力端末３０は、放射線
治療施設１に複数設けてもよいし、データ入出力端末３０の機能を治療制御システム１０
及び／又はスケジュール管理装置１００に組み込むようにしてもよい。

スケジュール管理装置１００は、ネットワーク４０を介して、治療制御システム１０及
び／又はデータ入出力端末３０から患者情報及び放射線治療に関する情報を取得し、記憶
部１０５に記憶する。スケジュール管理装置１００は、詳細には後述するが、取得した情
報に基づき、治療日の放射線治療の治療スケジュールを生成する。

なお、放射線治療施設１内に、治療制御システム１０、放射線照射制御装置２０、デー
タ入出力端末３０、及びスケジュール管理装置１００の全てが設置されていてもよいし、
治療制御システム１０、データ入出力端末３０、及びスケジュール管理装置１００の１つ
以上が放射線治療施設１とは別の施設（例えば放射線治療施設１とは異なる研究施設など
）に設置されていてもよい。また、スケジュール管理装置１００の機能をクラウドサービ
スとして提供するようにしてもよい。

図３Ａは、放射線治療のスケジュール管理装置１００の機能ブロック図である。スケジ
ュール管理装置１００は、ＣＰＵ、ＲＡＭ及びＲＯＭなどの記憶装置、並びに入出力イン
ターフェース等を備えたコンピュータ（又はサーバー）である。スケジュール管理装置１
００は、ソフトウェアとハードウェア資源とが協働することにより実現される機能部とし
て、入出力部１０１、治療室占有時間学習部１０２、治療室外時間学習部１０３、スケジ
ュール学習部１０４、及び記憶部１０５を備える。

入出力部１０１は、ネットワーク４０を介して、治療制御システム１０及びデータ入出
力端末３０と各種情報を送受信するインターフェースである。なお、スケジュール管理装
置１００自体が、入出力部１０１を介して、医療スタッフから直接各種情報の入力を受け
付ける構成であってもよい。

スケジュール管理装置１００が治療制御システム１０及びデータ入出力端末３０から取
得する情報や記憶部１０５にデータベースとして記憶される情報には、以下の情報が含ま
れる。ただし、これに限定されるものではない。
〔患者情報〕
放射線治療を行う患者のＩＤ、性別、年齢、国籍、身長体重、照射経験（照射回数
）、再発の有無、現在の状態（痛み強いため待てない、頻尿、ガス抜き要、難聴、呼吸の
乱れ傾向、緊張しやすい、横隔膜の位置がばらつく等）など
放射線治療を行う疾患部位（大まかな部位。例えば肺、前立腺、頭頸部、骨軟部、
小児、膵臓、下腹部、心臓、など）
放射線の照射部位（膵頭部癌、肝細胞癌、左上眼瞼悪性黒色腫、前立腺癌、頭蓋底
胞巣状軟部肉腫など）
放射線の照射部位の体積
放射線の照射条件（例えば放射線の線量、ビームエネルギー、照射角度など）
放射線治療前の処置の種類（例えば排尿、投薬、飲食制限など）
担当医療スタッフのＩＤ
〔治療日の患者リスト情報〕
放射線治療の日の治療を受ける患者のＩＤ
患者の治療時間枠（予約時間）
〔治療室占有時間の実績値〕
過去の放射線治療を受けた患者の患者情報と関連付けられた、実際にかかった治療
室の占有時間の実績値（患者位置設定の時間、放射線の照射時間、及びその合計等）
〔治療室外時間の実績値〕
過去の放射線治療を受けた患者の患者情報と関連付けられた、実際にかかった治療
室外時間の実績値（患者位置設定の時間、投薬処置時間、排尿処置時間等）
〔治療日当日の各種情報〕
患者の受け付け時間
患者の治療の順番
割り当てられた治療室
治療室のＩＤと入退室時間及び治療室占有時間の実績値
治療室での放射線照射の開始及び終了時刻並びに放射線照射時間の実績値
治療スケジュールを手動で調整した場合のその記録
担当医療スタッフのＩＤ
治療室の利用可能時間（開始時刻、終了時刻、途中利用不可能時間帯等）
患者の最後の飲食からの経過時間
患者の薬剤投与からの経過時間
患者の排尿後経過時間
準備室のＩＤと入退室時間及び治療室外時間の実績値
実施日の情報
〔ＱＡ情報〕
放射線照射装置のＱＡ（Quality Assurance）の項目
過去のＱＡの実績値
ＱＡの作業者ＩＤ

治療室占有時間は、患者が治療室に入室してから退室するまでの時間である。治療室占
有時間の実際の値（実績値）は、患者が治療室に入室した時刻と退室した時刻との差から
計算される。

治療室外時間には、患者が放射線治療施設１にて受け付けを済ませた後、治療室に入室
するまで準備室で各種処置（患者位置設定、投薬、排尿など）のための時間、治療室と準
備室間で移動する時間、及びこれらの合計時間（受け付けから治療室へ入室するまでの時
間）が含まれる。なお、治療室外時間に、準備室に入室するまでの待機している時間が含
まれていてもよい。

治療室占有時間学習部１０２は、患者情報に関連付けられた過去の治療室占有時間の実
績値を、記憶部１０５から読み出し、教師ありの機械学習処理を行う。治療室占有時間学
習部１０２による学習結果（特徴量、目的変数）は、機械学習処理に用いたデータと関連
づけて記憶部１０５に記憶される。

教師ありの機械学習処理として、公知のアルゴリズム、例えば線形回帰（＋正則化）、
サポートベクトルマシン（＋カーネル法）、ランダムフォレスト、ニューラルネットワー
ク、又はｋＮＮ（ｋ近傍法）を用いることができる。

治療室占有時間学習部１０２は、患者（「治療対象患者」という）の患者情報（検証デ
ータ）を入力したときに、その患者が治療室を占有するであろう時間（治療室占有時間の
推定値）を算出する（回帰）。治療室占有時間の推定値は、治療対象患者の患者情報と関
連付けられ、記憶部１０５に記憶される。

治療室占有時間学習部１０２は、治療日以前又は治療日当日の治療が始まる前に、その
日に治療を受ける全ての患者について、治療室占有時間の推定値を算出し、患者情報と関
連づけて記憶部１０５に記憶させておく。

ここで、治療室占有時間学習部１０２の機械学習による相関関係の例について説明する
が、これに限定されるものではない。
（a）過去のデータから教師あり機械学習により、放射線の照射条件（線量、ビームエ
ネルギー、照射角度等）及び照射部位の体積が治療室占有時間と相関関係にあることが判
明した場合、治療室占有時間学習部１０２は、治療対象患者の放射線の照射条件（線量、
ビームエネルギー、照射角度等）及び照射部位の体積の情報から、治療室占有時間を推定
する。
（b）過去のデータから教師あり機械学習により、担当した医療スタッフ（放射線技師
）と治療室における患者位置設定の時間とに相関関係があることが判明した場合、治療室
占有時間学習部１０２は、治療対象患者を担当する医療スタッフの情報から、治療室占有
時間（特に治療室内での患者位置設定の時間）を推定する。
（c）過去のデータから教師あり機械学習により、治療部位の種類（例えば、肺、前立
腺、皮膚等）が治療室占有時間と相関関係にあることが判明した場合、治療室占有時間学
習部１０２は、治療対象患者の治療部位の情報から、治療室占有時間を推定する。
（d）過去のデータから教師あり機械学習により、放射線の呼吸同期照射（例えば肺や
肝臓の病巣は呼吸によって動くため、呼吸のタイミング（例えば、息を吐いた時等）に合
わせて照射を行うこと）の有無および患者の呼吸波形の形状が照射時間と相関関係にある
ことが判明した場合、治療室占有時間学習部１０２は、呼吸同期照射の有無および呼吸波
形の形状から治療室占有時間（特に放射線照射時間）を推定する。
（e）過去のデータから教師あり機械学習により、患者の健康状態（例えば痛みの強さ
、難聴、緊張しやすい）と患者位置設定の時間とに相関関係があることが判明した場合、
治療室占有時間学習部１０２は、治療対象患者の健康状態の情報から、治療室占有時間（
特に患者位置設定の時間）を推定する。

治療室外時間学習部１０３は、記憶部１０５から過去の治療室外時間の実績値を読み出
し、教師ありの機械学習処理を行う。治療室外時間学習部１０３による学習結果（特徴量
、目的変数）は、機械学習処理に用いたデータと関連づけて記憶部１０５に記憶される。

治療室外時間学習部１０３は、治療室外時間の種類（準備室に入室するまでの待機時間
、準備室での処置時間、及び／又はこれらの合計時間）ごとに、機械学習処理を行い、こ
れらの推定値を算出するようにしてもよいし、準備室での処置時間又は合計時間のみにつ
いて機械学習処理を行うようにしてもよい。教師ありの機械学習処理としては、上記の公
知のアルゴリズムを用いることができる。

そして、治療室外時間学習部１０３は、治療対象患者の患者情報（検証データ）を入力
したときにその患者が治療室外で要するであろう時間（治療室外時間の推定値）を算出す
る（回帰）。治療室外時間の推定値は、患者情報と関連付けられ、記憶部１０５に記憶さ
れる。

治療室外時間学習部１０３は、治療日以前又は治療日当日の治療が始まる前に、その日
に治療を受ける全ての患者について、治療室外時間の推定値を算出し、患者情報と関連づ
けて記憶部１０５に記憶させておく。

ここで、治療室外時間学習部１０３の機械学習による相関関係の例について説明するが
、これに限定されるものではない。
（a）過去のデータから教師あり機械学習により、患者の治療部位（例えば前立腺）及
び年齢と準備室での処置時間（例えば排尿とその後の経過時間）に相関関係があることが
判明した場合、治療室外時間学習部１０３は、治療対象患者の治療部位及び年齢の情報か
ら、治療室外時間を推定する。
（b）過去のデータから教師あり機械学習により、飲食禁止の経過時間及び薬剤投与の
有無と治療室外時間とに相関関係があることが判明した場合、治療室外時間学習部１０３
は、治療対象患者の飲食禁止の経過時間及び薬剤投与の有無の情報から、治療室外時間を
推定する。
（c）過去のデータから教師あり機械学習により、患者の健康状態（例えば痛みの強さ
、難聴、緊張しやすい）と治療室外時間とに相関関係があることが判明した場合、治療室
外時間学習部１０３は、治療対象患者の健康状態の情報から、治療室外時間を推定する。

スケジュール学習部１０４は、記憶部１０５に記憶された患者情報、治療室占有時間学
習部１０２で算出された治療室占有時間の推定値、及び治療日当日の各種情報に基づき、
治療日における放射線治療施設１における患者スループットが最大となるように、治療日
の治療スケジュールを生成する。詳細には、スケジュール学習部１０４は、治療日におけ
る各患者の受付状況及び治療時間枠（治療予約時間）の情報を主キーとして順に患者を各
治療室に割り当てる際に、治療室占有時間学習部１０２により算出された治療室占有時間
の推定値を考慮し、治療室それぞれに割り当てた患者の治療室占有時間の推定値の合計が
小さくなるように、複数の患者それぞれを複数の治療室のいずれかに割り当てていくこと
で治療スケジュールを生成する。

言い換えると、スケジュール学習部１０４は、患者スループットが最大となるために、
一治療日における複数の患者の受付状況及び治療時間枠の情報を主キーとして順に患者を
複数の治療室のいずれかに割り当てる際に、複数の治療室それぞれについて、割り当てる
患者の治療室占有時間の推定値（又は実績値）の合計を算出し、最大の合計値と最小の合
計値との差が最も小さくなるように、複数の患者それぞれを複数の治療室のいずれかに割
り当てることで、治療スケジュールを生成する。

また、スケジュール学習部１０４は、治療室外時間学習部１０３で算出された推定値を
さらに考慮して、患者スループットが最大となるように、当日の治療スケジュールを生成
する。この場合も同様に、スケジュール学習部１０４は、放射線治療施設１の治療室それ
ぞれについて、割り当てた患者の治療室占有時間の推定値及び治療室外時間の推定値の合
計を算出し、最大の合計値と最小の合計値との差が最も小さくなるように、複数の患者を
複数の治療室に割り当てる。

さらに、スケジュール学習部１０４は、当日のスケジュールの変更に対応して、治療ス
ケジュールを再生成する（リスケジューリング）。リスケジューリング時の治療スケジュ
ールの生成も上記と同様に、患者スループットが最大となるように行われる。また、スケ
ジュール学習部１０４は、過去の又は当日の治療スケジュールを教師なし機械学習処理に
より学習し、治療スケジュールの生成に役立てる。

図３Ｂは、スケジュール管理装置１００による治療スケジュール生成のフローチャート
である。

まず、スケジュール管理装置１００は、一治療日に治療を受ける全ての患者の患者情報
等を取得する（ステップＳ１）。

治療室占有時間学習部１０２は、治療室で放射線治療を受けた患者の過去のデータを教
師データとして用いた教師あり機械学習により判明した患者情報等と治療室占有時間との
相関関係に従い、各患者の患者情報等に基づき、一治療日における各患者の治療室占有時
間の推定値を算出する（ステップＳ２）。なお、治療室外時間も考慮して治療スケジュー
ルを生成する場合は、治療室外時間学習部１０３も、同様に、過去のデータから教師あり
機械学習により判明した患者情報等と治療室外時間との相関関係に従い、各患者の患者情
報等に基づき、一治療日における各患者の治療室外時間の推定値を算出する。

スケジュール学習部１０４は、一治療日における各患者の受付状況及び治療時間枠（治
療予約時間）の早さを優先して（主キー）、各患者を治療室のいずれかに割り当て、各治
療室の治療室占有時間の合計の最大値と最小値との差が最も小さくなる場合を見つけ、そ
れを一治療日における治療スケジュールとして生成する（ステップＳ３）。なお、治療室
外時間も考慮する場合は、治療室外時間学習部１０３により算出された治療室外時間の推
定値が当該合計値に組み込まれる。

ステップＳ１～Ｓ２は、一治療日の当日に行うものであってもよいし、前日までに行う
ものであってもよい。また、ステップＳ３は基本的に一治療日当日に行うものであるが、
前日までに治療スケジュールを生成する場合は、ステップＳ３において患者の受付状況は
考慮されずに、治療時間枠の早さを優先して（主キー）、患者の治療室への割り当てを行
う。

一治療日当時において、治療スケジュールの最初の患者から放射線治療が行われる（ス
テップＳ５）。一人の患者の放射線治療が完了すると（ステップＳ５）、スケジュール学
習部１０４は、その完了した患者の治療室占有時間の実際の値（実績値）（及び治療室外
時間（実績値））を考慮して、当日の治療スケジュールを再生成する（リスケジューリン
グ）（ステップＳ６）。

リスケジューリングにおいては、スケジュール管理装置１００は、現在の治療進行状況
の情報を治療制御システム１０やデータ入出力端末３０から取得し、スケジュール学習部
１０４は、各治療室占有時間の現在の合計値を算出する（ステップＳ６１）。スケジュー
ル学習部１０４は、控えている（まだ治療を受けていない）患者の患者情報（治療室占有
時間の推定値、治療室外時間の推定値又は実績値、受付状況及び治療時間枠の情報など）
等を取得し（ステップＳ６２）、これらの情報を基に、ステップＳ３と同様に、一治療日
当日の治療スケジュールを再生成する（ステップＳ６３）。

スケジュール管理装置１００は、一治療日当日の全ての患者の放射線治療が完了したか
判定する（ステップＳ７）。完了したらその日の放射線治療は終了となり（ステップＳ８
）、完了していないならステップＳ５～Ｓ７が繰り返される。

以下では、スケジュール管理装置１００による治療スケジュールの生成例１～８につい
て説明するが、これに限定されるものではない。なお、下記生成例１～５及び８は、光子
線治療及び粒子線治療のいずれの場合であっても適用できる例であり、生成例６及び７は
粒子線治療の場合に適用される例である。

〔治療スケジュールの生成例１〕
スケジュール管理装置１００の治療室占有時間学習部１０２は、上記のとおり、患者情
報等に基づき、治療日当日の治療室占有時間を推定する。スケジュール管理装置１００は
、治療室占有時間の推定値を用いて、放射線治療施設１において治療日当日の放射線治療
のトータル時間が最短になるように、患者の治療順と、治療室の割り当てを行い治療スケ
ジュールを生成する。

まず、例として図４Ａに示すように、放射線治療日（例えば２０１９年６月１日）にお
ける治療室占有時間学習部１０２により推定された患者Ａ～Ｇの治療室占有時間の推定値
が、それぞれ１２分、２０分、１０分、１８分、３０分、２２分、及び３７分であったと
する。これらの推定値は、治療日以前に又は当日に、治療室占有時間学習部１０２が、患
者Ａ～Ｇの患者情報等を用いて予め算出しておき、患者情報に関連づけて記憶部１０５に
記憶させておいたものである。そして、治療日当日の例えば９時の段階で、患者Ａ及びＤ
はすでに受付を済ませているが、患者Ｂ、Ｃ、Ｅ～Ｇは受付が未だ済んでいないとする。
受付の状況は、治療日当日の各種情報として、患者情報に関連づけて記憶部１０５に記憶
される。

スケジュール学習部１０４は、治療日当日の患者の受付状況（受付の有無）及び治療時
間枠の情報（治療の予約時間）を主キー（優先キー）として、治療室占有時間の推定値に
基づき、患者Ａ～Ｇの治療順及び患者Ａ～Ｇの各治療室への割り当てを行う。

図４Ａに示す例では、まず、受付が済んでおり且つ治療時間枠が９時である患者Ａ及び
Ｄがそれぞれ、治療室Ｒ１及びＲ２に最初に割り当てられる。そして、受付を済ませた患
者はいないので、治療時間枠が早い順（９時、１０時、１１時、…）に患者を治療室Ｒ１
及びＲ２のいずれかに割り当てていく。

最も早い治療時間枠（９時）の患者は患者Ｇであるが、患者Ｇの治療室占有時間の推定
値は３７分と多い。そこで、スケジュール学習部１０４は、患者Ａ及びＤの治療室占有時
間の推定値（１２分及び１８分）を互いに比較し、小さい値の方、即ち患者Ａが割り当て
られた治療室Ｒ１へ、患者Ｇを患者Ａに続いて割り当てる。

次に治療時間枠（１０時）が早い患者は患者Ｂ及びＣであるが、治療室Ｒ１は、治療室
占有時間の推定値の大きい（３７分）患者Ｇがすでに割り当てられているため、患者Ｂ及
びＣを治療室Ｒ１に割り当てるのは効率的ではない。そこで、スケジュール学習部１０４
は、患者Ｂ及びＣを患者Ｄに続いて治療室Ｒ２に割り当てる。なお、患者Ｂを患者Ｃより
も先に割り当ててもよいし、治療室外時間の推定値を考慮して患者Ｂ及びＣのいずれを先
に割り当てるかを決定してもよい。

その次に治療時間枠（１１時）が早い患者は患者Ｅ及びＦであるが、患者Ｅの治療室占
有時間の推定値（３０分）は、患者Ｆの推定値（２２分）よりも大きい。また、治療室Ｒ
１に割り当てられた患者Ａ及びＧの推定値の合計（４９分）は、治療室Ｒ２に割り当てら
れた患者Ｄ、Ｂ、及びＣの推定値の合計（４８分）よりも大きい。したがって、スケジュ
ール学習部１０４は、推定値（２２分）の小さい患者Ｆを治療室Ｒ１に割り当て、推定値
（３０分）の大きい患者Ｅを治療室Ｒ２に割り当てる。

このようにして、スケジュール学習部１０４は、治療日当日の９時において、患者スル
ープットを最大化するように、即ち治療室Ｒ１に割り当てられた患者の治療室占有時間の
推定値の合計と治療室Ｒ２に割り当てられた患者の治療室占有時間の推定値の合計との差
が最も小さくなるように、患者Ａ～Ｇの各々を治療室Ｒ１又はＲ２へ割り当てて、治療ス
ケジュールが生成される。

生成された治療スケジュールは、医療スタッフが確認できるように、入出力部１０１を
通じて所定のディスプレイに表示させたり、ネットワーク４０を介して、データ入出力端
末３０及び／又は治療制御システム１０に送られる。この点は以下の生成例についても同
様であり、説明は省略する。

その後、図４Ｂに示すように、治療日当日の例えば９時３０分において、患者Ｂ及びＣ
は受付を済ませたが、患者Ｅ～Ｇはまた受付を済ませていないとする。

この場合、患者Ｇは治療時間枠を９時で予約しておいたが、９時３０分の時点で来るか
どうかわからないため、スケジュール学習部１０４は、すでに受付を済ませた患者Ｂ及び
Ｃを優先的に治療室Ｒ１及びＲ２へ割り当てる。この際、治療室占有時間の推定値（２０
分）の大きい患者Ｂは治療室占有時間の推定値（１２分）の小さい患者Ａの方の治療室Ｒ
１に割り当てられ、治療室占有時間の推定値（１８分）の小さい患者Ｃは、治療室占有時
間の推定値（１８分）の大きい患者Ｄの方の治療室Ｒ２に割り当てられる。

次に治療時間枠（９時）が早い患者Ｇは、治療室占有時間の推定値の合計が小さい治療
室Ｒ２に患者Ｃに続いて割り当てられる。そして、治療室占有時間の推定値（３０分）の
大きい患者Ｅは、治療室占有時間の推定値の合計が小さい治療室Ｒ１に患者Ｂに続いて割
り当てられる。さらに、患者Ｆは、治療室占有時間の推定値の合計が小さい治療室Ｒ１に
患者Ｅに続いて割り当てられる。

このようにして、スケジュール学習部１０４は、治療日の９時３０分において、患者ス
ループットを最大化するように、即ち治療室Ｒ１に割り当てられた患者の治療室占有時間
の推定値（又は実績値）の合計と治療室Ｒ２に割り当てられた患者の治療室占有時間の推
定値（又は実績値）の合計との差が最も小さくなるように、患者Ａ～Ｇの各々を治療室Ｒ
１又はＲ２へ割り当てて、治療スケジュールを再生成する（リスケジューリング）。

スケジュール学習部１０４による治療スケジュールの生成頻度は、所定の時間ごと（例
えば１０分ごと）に生成するものであってもよいし、治療日当日の受付状況の変化が生じ
たごとに、治療スケジュールを再生成するようにしてもよい。

〔治療スケジュールの生成例２〕
実際の治療現場では事前に作成しておいた治療スケジュールには反映しづらい不測の事
態が往々にして発生する。例えば、装置トラブルにより治療の進行が遅れることや、予定
の時間に患者が来ない場合などがある。これらは患者スループット低下の原因となること
がある。すなわち、実際の治療では、患者の状態や装置トラブルなどによって、実際の治
療室占有時間（実績値）がその推定値と乖離することがある。

そこで、スケジュール管理装置１００は、当日の各種情報として、治療制御システム１
０により記録された又はデータ入出力端末３０で入力された患者の治療室への入室時刻及
び退室時刻を取得し、実際の治療室占有時間を算出する。スケジュール管理装置１００は
、実際の治療室占有時間がその推定値と乖離している場合、実際の治療室占有時間に基づ
き、治療スケジュールを再生成する。

ここで、実際の治療室占有時間がその推定値とどの程度異なる場合に乖離していると判
断するかについては、限定されないが、実際の治療室占有時間がその推定値よりも少しで
も大きい若しくは小さい場合、又は、実際の治療室占有時間がその推定値よりも±５％、
±１０％、±１５％、±２０％、±２５％、±３０％、±３５％、±４０％、±４５％、
±５０％、±６０％、±７０％、±８０％、±９０％、若しくは±１００％異なる場合に
、スケジュール管理装置１００は、実際の治療室占有時間がその推定値と乖離していると
判断する。

図５に示す例では、元々（９時の時点で）は図４Ａに示す治療スケジュールであったが
、患者Ａの実際の治療室占有時間がその推定値（１２分）よりも延長してしまい、他方、
治療室Ｒ２の患者Ｄは治療室占有時間の推定値どおりに治療が終了したとする。スケジュ
ール管理装置１００は、患者Ｄの実際の治療室占有時間を算出し、その時点（例えば９時
１８分）で、患者Ａは未だ治療を終えていないことから、治療スケジュールの再生成を行
う（リスケジューリング）。

スケジュール管理装置１００が患者Ｄの実際の治療室占有時間を算出し、患者Ａの治療
が延びていると判断すると、スケジュール学習部１０４は、すでに治療中の患者Ａ及びＤ
のスケジュールはそのままで、受付が済んでおり且つ治療時間枠が早い患者Ｇ及びＣを治
療室Ｒ１又はＲ２に割り当てる。このとき、患者Ｄの実際の治療室占有時間が治療中の患
者Ａの延長中の実際の治療室占有時間よりも小さいので、大きい治療室占有時間の推定値
（３７分）の患者Ｇが治療室Ｒ２に患者Ｄに続いて割り当てられ、小さい治療室占有時間
の推定値（１０分）の患者Ｃが治療室Ｒ１に患者Ａに続いて割り当てられる。

次に、受付は未だであるが治療時間枠（１０時）が早い患者は患者Ｂであり、治療室Ｒ
１の患者Ａの現在の占有時間（１８分程度）と患者Ｃの治療室占有時間の推定値（１０分
）との合計が、治療室Ｒ２の患者Ｄの実際の治療室占有時間（１８分程度）と患者Ｇの治
療室占有時間の推定値（３７分）との合計よりも小さいので、患者Ｂは、患者Ｃに続いて
治療室Ｒ１に割り当てられる。

そして、残りの患者Ｅ及びＦについては、治療室Ｒ１の患者Ａの現在の治療室占有時間
（１８分程度）と患者Ｃの治療室占有時間の推定値（１０分）と患者Ｂの治療室占有時間
の推定値（２０分）との合計が、治療室Ｒ２の患者Ｄの実際の治療室占有時間（１８分程
度）と患者Ｇの治療室占有時間の推定値（３７分）との合計よりも小さいので、患者Ｅは
患者Ｂに続いて治療室Ｒ１に割り当てられ、患者Ｆは患者Ｇに続いて治療室Ｒ２に割り当
てられる。

このようにして、スケジュール学習部１０４は、患者スループットを最大化するように
、即ち治療室Ｒ１に割り当てられた患者の治療室占有時間の推定値（又は実績値）の合計
と治療室Ｒ２に割り当てられた患者の治療室占有時間の推定値（又は実績値）の合計との
差が最も小さくなるように、患者Ｂ、Ｃ、Ｅ～Ｇそれぞれを治療室Ｒ１又はＲ２へ割り当
てて、治療スケジュールを再生成する。

なお、リスケジューリングのタイミングとしては、各患者の実際の治療室占有時間の値
を算出する度に（つまり各患者の放射線治療の完了後に）、その時点における患者情報や
当日の各種情報等に基づき、治療スケジュールを再生成するようにしてもよい。

〔治療スケジュールの生成例３〕
放射線治療施設の都合により、特定の治療室について、利用可能な時間を指定したい場
合がある。この場合、医療スタッフが、治療室ごとに利用可能時間を予め設定しておく。
スケジュール管理装置１００は、各治療室の利用可能時間を考慮して、治療スケジュール
を生成する。治療室の利用可能時間は、始まりから終わりまでの時間に限らず、途中休憩
などを考慮したものであってもよい。

スケジュール学習部１０４は、受付の有無及び治療時間枠を優先させつつ、患者Ａ～Ｚ
の治療順と治療室を割り当てていく。図６の例では、治療室Ｒ１に割り当てた患者Ａの治
療室占有時間の推定値（１２分）によると、患者Ａの治療が終わったとしても治療室Ｒ２
はまだ使用することができない状態にある。そこで、治療室Ｒ１に患者Ａに続いて受付済
みの患者Ｄを割り当てる。

次に、治療室Ｒ１の患者Ａの治療室占有時間の推定値（１２分）と患者Ｄの治療室占有
時間の推定値（１８分）との合計よりも、治療室Ｒ２の利用開始時間が早いため、受付が
未だであるが早い治療時間枠（９時）の患者Ｇは、治療室Ｒ２に割り当てられる。他の患
者Ｂ～Ｚについては上記例と同様であり、説明を省略する。

ただし、治療室Ｒ１及びＲ２への患者の割り当ては、治療室Ｒ１の患者の治療室占有時
間の推定値の合計が治療室Ｒ１の利用可能時間（利用開始時間から利用終了時間まで）を
超えないように、かつ、治療室Ｒ２の患者の治療室占有時間の推定値の合計が治療室Ｒ２
の利用可能時間を超えないように行われる。

このように、スケジュール学習部１０４は、患者スループットを最大化するように、治
療室の利用可能時間を考慮して、治療室Ｒ１に割り当てられた患者の治療室占有時間の推
定値（又は実績値）の合計を規格化（例えば、治療室Ｒ１の利用可能時間で治療室Ｒ２の
利用可能時間を割った値を係数として掛ける）のした値と治療室Ｒ２に割り当てられた患
者の治療室占有時間の推定値（又は実績値）の合計とを規格化（例えば、治療室Ｒ２の利
用可能時間で治療室Ｒ１の利用可能時間を割った値を係数として掛ける）した値との差が
最も小さくなるように、患者Ａ～Ｚの各々を治療室Ｒ１又はＲ２へ割り当て、治療スケジ
ュールを生成する。

〔治療スケジュールの生成例４〕
実際の治療において、受付け後すぐに患者に放射線治療を施すことができるわけではな
く、治療前の準備や処置のための時間を要することがある。治療開始前の準備時間は、患
者の治療部位や性別、年齢などの情報を基に推定可能である。例えば、前立腺がんの患者
の場合、治療前に排尿処置が必要であり、排尿して一定時間後に放射線治療が開始される
。この場合、放射線治療の開始前に必要な準備時間は基本的にコントロールできるが、高
齢の患者は時間が長くかかる傾向があったり、特定の患者について極端に長くなったりと
いったことがある。また、治療部位によっては、患者への薬剤投与や飲食禁止といった事
前準備が必要になり、これらの処置時間と患者情報との相関が予想される。

本例においては、治療室占有時間の推定値に加えて、スケジュール管理装置１００の治
療室外時間学習部１０３が算出する治療室外時間の推定値も考慮して、治療スケジュール
が生成される。

図７に示すように、治療日当日（例えば２０１９年６月１日）における治療室外時間学
習部１０３により算出された患者Ａの治療室外時間の推定値が、例えば、１５分であり、
他の患者Ｂ～Ｇについては推定値が０分であったとする。治療室外時間の推定値は、治療
日以前又は当日に、治療室外時間学習部１０３が、各患者Ａ～Ｇの患者情報等を用いて、
予め算出し、記憶部１０５に記憶させておいたものである。

治療日当日の例えば９時において、患者Ａ、Ｄ、及びＧはすでに受付を済ませているが
、患者Ｂ、Ｃ、Ｅ、Ｆは受付が済んでいないとする。

スケジュール学習部１０４は、受付の有無及び治療時間枠を優先させつつ、患者Ａ～Ｇ
の治療順と治療室を割り当てていく。図７の例では、患者Ａは治療室に入室する前に準備
に１５分要すると推定されている。そのため、患者Ａを治療室Ｒ１又はＲ２の一番最初に
割り当ててしまうと、患者スループットが悪くなる。そこで、スケジュール学習部１０４
は、患者Ａを除くすでに受付を済ませた患者Ｄ及びＧをそれぞれ治療室Ｒ２及びＲ１の先
頭に割り当てる。即ち、スケジュール学習部１０４は、各治療室Ｒ１及びＲ２の利用可能
時刻から治療室外時間の推定値の分以降の割り当てとなるように順番付けされる。

そして、患者Ａの治療室外時間の推定値（１５分）後に患者Ｇよりも患者Ｄの方が早く
治療室から退室することが推定されているので、患者Ａは、患者Ｄに続いて治療室Ｒ２に
割り当てられる。他の患者Ｂ、Ｃ、Ｅ、Ｆの割り当てについては上記例と同様であり説明
を省略する。

このようにして、スケジュール学習部１０４は、患者スループットを最大化するように
、治療室の利用可能時間と治療室外時間の推定値を考慮して、治療室Ｒ１に割り当てられ
た患者の治療室占有時間の推定値（又は実績値）の合計と治療室Ｒ２に割り当てられた患
者の治療室占有時間の推定値（又は実績値）の合計との差が最も小さくなるように、患者
Ａ～Ｇの各々を治療室Ｒ１又はＲ２へ割り当て、治療スケジュールを生成する。

〔治療スケジュールの生成例５〕
生成例４の状況において、図７に示す治療スケジュールをスケジュール学習部１０４が
提案したとする。しかし、治療を始める前に、患者Ｇについては照射前の位置合わせ（患
者位置設定）が技術的に難しいことを現場の放射線技師が理解しており、現場の判断で、
治療室Ｒ１担当の技師αよりも、経験豊富な技師βが担当する治療室Ｒ２へ割り当てを変
更したとする。それにともない患者Ｄ及びＡ等も治療室Ｒ１へ割り当てを変更したとする
。そして技師βが担当することで、実際に治療室占有時間が短縮されるとする。

このような場合、治療室占有時間学習部１０２は、担当した技師βによって、推定値（
３７分）から実際の治療室占有時間が短縮されたことから、技師βと時間短縮との相関を
学習することができる。

また、スケジュール学習部１０４は、患者Ｇの治療が終了した時点で、推定値（３７分
）に比べて実際の治療室占有時間が短縮しており、それを考慮して治療スケジュールを再
生成する（リスケジューリング）。図８の例では、治療室Ｒ２の患者Ｃの治療が早まり、
患者Ｅが治療室Ｒ２に割り当てられ、患者Ｆが治療室Ｒ１へ割り当てられる。

このように、治療室占有時間学習部１０２は、実際の治療室占有時間の削減の結果を学
習できる。また、スケジュール学習部１０４は、削減された実際の治療室占有時間を考慮
して、リスケジューリングを行う。

〔治療スケジュールの生成例６〕
一般的に、粒子線治療施設においては高価な加速器（放射線源２）が１台設けられ、そ
の加速器からの粒子線を複数の治療室で用いることが行われている。この場合、同じ時間
に複数の治療室へ粒子線を供給することはできない。言い換えると、一つの治療室へ粒子
線が供給されている間は、他の治療室において粒子線治療を行うことはできない。

そこで、本例では、治療室占有時間学習部１０２は、治療室内において粒子線を照射す
る時間とそれ以外の時間（通常は患者位置設定の時間）とを区別できる形で、治療室占有
時間を推定する。すなわち、治療室占有時間学習部１０２は、治療室占有時間のうち、患
者位置設定等を行っている時間と、粒子線を照射する時間をそれぞれ推定する。そして、
スケジュール学習部１０４は、各患者の推定した治療室占有時間のうち、複数の治療室間
で粒子線を照射する時間が重ならないように、且つ患者スループットを最大化するように
、治療スケジュールを生成する。

図９の例では、図４Ａの例と同様に、受け付け及び治療時間枠を考慮して、患者Ａ～Ｇ
が治療室Ｒ１又はＲ２に割り当てられることになる。しかし、図４Ａの例のように治療ス
ケジュールを生成すると、治療室Ｒ１に割り当てられた患者Ｇへの粒子線の照射時間と、
治療室Ｒ２に割り当てられた患者Ｃへの粒子線の照射時間とが一部重なることとなる。そ
こで、スケジュール学習部１０４は、患者Ｃの治療室への入室時間を遅らせて、患者Ｃへ
の粒子線の照射時間が患者Ｇへの粒子線の照射時間と重ならないようにする。なお、治療
室Ｒ２においては、患者Ｂと患者Ｃとの間で誰にも使用されない時間（ブランク）が生じ
るが、これは許容される。

〔治療スケジュールの生成例７〕
治療室占有時間は、患者位置設定の時間と粒子線の照射時間が多くを占める。一般的に
患者位置設定の時間の方が粒子線の照射時間より長い。治療室の占有時間を短縮化する目
的で、患者を移動可能な患者搬送台車に乗せ、患者位置設定を治療室外の準備室で実施す
る場合がある。このような技術は、参照により組み込まれる特願２０１９－６５８２４号
に詳細に記載されているので、説明は省略する。患者搬送台車では、準備室にて患者位置
設定を完了後に、患者は台車に乗ったまま治療室へ搬送され、患者搬送台車が治療室内で
固定された後、患者への粒子線照射が行われる。照射完了後は、患者は患者搬送台車に乗
ったまま治療室から退室する。

本例では、粒子線治療施設において２つの治療室Ｒ１及びＲ２に対して、４つの準備室
Ｐ１～Ｐ４が設けられた状況を考慮する。また、４つの準備室Ｐ１～Ｐ４それぞれに対し
て患者搬送台車が１台ずつ用意されている。

治療室外時間学習部１０３は、患者情報等に基づき、各患者の治療室外時間を推定する
。治療室外時間には、準備室における患者位置設定の時間、及び準備室から治療室への患
者搬送台車の移動時間が含まれる。治療室占有時間学習部１０２は、治療室における各患
者の占有時間を推定する。本例では、治療室占有時間には、粒子線の照射時間と、治療室
内における各種処置時間（患者搬送台車を治療室に固定したり、照射位置の微調整を行う
など）が含まれる。

スケジュール学習部１０４は、治療室占有時間学習部１０２及び治療室外時間学習部１
０３により推定された時間に基づき、治療スケジュールを生成する。このとき、上記生成
例６のように、治療室Ｒ１及びＲ２に割り当てた患者の粒子線照射時間が重ならないよう
にを治療スケジュールが生成される。

生成される治療スケジュールは、必ずしも治療室を空き時間なく利用するものではない
が、患者位置設定を治療室外（即ち準備室）で行う患者搬送台車を用いる態様において、
患者スループットを最大化させることができる。

〔治療スケジュールの生成例８〕
放射線治療においては、治療以外の目的で放射線を使用したり、治療室を占有したりす
る時間がある。例えば、放射線治療装置のQA（Quality Assurance）、定期的な装置の点
検、治療前の患者の線量分布検証（患者QA）、及び治療のリハーサルなどの目的で治療室
を使用することがある。しかし、治療外目的で治療室を使用する時間が長くなると、治療
室を治療目的で使用できる時間が短くなり、患者スループットの低下に繋がる。

治療室占有時間学習部１０２は、各患者の治療室占有時間を推定するとともに、ＱＡ情
報等に基づき、ＱＡの各項目ａ～ｄを行うための治療室占有時間を推定する。そして、ス
ケジュール学習部１０４は、上記生成例のように、受け付けの有無や治療時間枠を考慮し
つつ、各患者の治療室占有時間の推定値とＱＡによる治療室占有時間の推定値に基づき、
ＱＡ予定が含まれる治療スケジュールを生成する。

本発明は、具体的に記載された上記実施形態及び生成例に限定されるものではなく、当
業者であれば、上記生成例の任意の組み合わせが可能であることは理解できる。

１放射線治療施設
２放射線源
３放射線照射装置
４、５治療室
６、７準備室
８受付・待合室
１０治療制御システム
２０放射線照射制御装置
３０データ入出力端末
４０ネットワーク
１００スケジュール管理装置
１０１入出力部
１０２治療室占有時間学習部
１０３治療室外時間学習部
１０４スケジュール学習部
１０５記憶部

Claims

放射線治療が行われる治療室を複数備えた放射線治療施設における放射線治療のスケジュール管理装置（100）であって、
一治療日に放射線治療を受ける複数の患者それぞれについて、前記治療室を患者が占有する時間（「治療室占有時間」という）の推定値を算出する治療室占有時間学習部（102）であって、前記治療室占有時間の実績値は、患者が治療室に入室した時刻と退室した時刻の差から計算され、前記治療室占有時間学習部（102）は、前記一治療日以前に又は前記一治療日当日の治療が始まる前に、前記一治療日に治療を受ける全ての患者の治療室占有時間の推定値を算出する、前記治療室占有時間学習部（102）と、
前記一治療日の放射線治療の治療スケジュールを生成するスケジュール学習部（104）と
過去に放射線治療を受けた患者の患者情報に関連づけられた治療室占有時間の実績値と、治療室占有時間学習部（102）にて算出された前記治療室占有時間の推定値とを記憶する記憶部（105）と
を備え、
前記治療室占有時間学習部（102）は、前記治療室において過去に放射線治療を受けた患者の患者情報に関連づけられた治療室占有時間の実績値を教師データとして用いた教師あり機械学習により判明した患者情報と治療室占有時間との相関関係に従い、前記一治療日における前記患者それぞれの患者情報に基づき、前記患者それぞれの治療室占有時間の推定値を算出し、
前記スケジュール学習部（104）は、前記一治療日における患者の受付状況及び治療時間枠の情報を主キーとして順に患者を前記治療室のいずれかに割り当てる際に、前記治療室それぞれについて、割り当てる患者の治療室占有時間の推定値の合計を算出し、最大の合計値と最小の合計値との差が最も小さくなるように、前記患者それぞれを前記治療室のいずれかに割り当てることで、治療スケジュールを生成し、
前記スケジュール管理装置（100）は、(i)一人の患者の放射線治療が完了すると、(ii)所定の時間ごとに、及び／又は、(iii)一人の患者の放射線治療が完了した際に他の治療室の患者の実際の治療室専有時間が推定値よりも延長している場合に、当日の治療スケジュールを再生成する、前記スケジュール管理装置。
割り当てた患者の実際の治療室占有時間とその推定値との間に乖離があった場合、前記スケジュール学習部（104）は、前記一治療日の第１の時点において、前記第１の時点における患者の受付状況及び治療時間枠の情報を主キーとして順に患者を前記治療室のいずかに割り当てる際に、前記治療室それぞれについて、割り当てる患者の治療室占有時間の推定値又は実績値の合計を算出し、最大の合計値と最小の合計値との差が最も小さくなるように、前記患者それぞれを前記治療室のいずれかに割り当てることで、治療スケジュールを再生成する、請求項１に記載のスケジュール管理装置。
前記スケジュール学習部（104）が治療スケジュールを生成又は再生成する際に、前記治療室の利用可能時間も考慮される、請求項１又は２に記載のスケジュール管理装置。
患者が前記放射線治療施設で受け付け後に前記治療室へ入室するまでの時間（「治療室外時間」という）の推定値を算出する治療室外時間学習部（103）をさらに備え、
前記治療室外時間学習部（103）は、前記放射線治療施設で過去に放射線治療を受けた患者の患者情報に関連づけられた治療室外時間の実績値を教師データとして用いた教師あり機械学習により判明した患者情報と治療室占有時間との相関関係に従い、前記一治療日における前記患者それぞれの患者情報に基づき、前記患者それぞれの治療室外時間の推定値を算出し、
前記スケジュール学習部（104）が治療スケジュールを生成又は再生成する際に、前記治療室外時間の推定値も考慮される、請求項１～３のいずれか１項に記載のスケジュール管理装置。
前記放射線治療は粒子線治療であり、前記放射線は粒子線であり、前記放射線治療施設
は粒子線治療施設であり、
前記治療室占有時間には、患者に粒子線を照射する時間（「粒子線照射時間」）の情報が含まれ、
前記スケジュール学習部（104）は、前記治療室に患者を割り当てる際に、前記粒子線照射時間の時間帯が重ならないように、前記治療スケジュールを生成又は再生成する、請求項１～４のいずれか１項に記載のスケジュール管理装置。
前記放射線治療施設では、粒子線の照射位置の位置決め用の患者搬送台車を用いて、前記治療室とは異なる準備室にて患者位置設定が行われ、
前記治療室占有時間には、患者位置設定のための時間が含まれない、請求項５に記載のスケジュール管理装置。
前記治療室占有時間学習部（102）は、前記放射線治療施設の放射線照射装置のＱＡ（Quality Assurance）情報に基づき、ＱＡを行うための治療室占有時間の推定値を算出し、
前記スケジュール学習部（104）が治療スケジュールを生成又は再生成する際に、前記ＱＡを行うための治療室占有時間も考慮される、請求項１～６のいずれか１項に記載のスケジュール管理装置。
コンピュータにより実行される、放射線治療が行われる治療室を複数備えた放射線治療施設における放射線治療のスケジュール管理方法であって、
一治療日に放射線治療を受ける複数の患者それぞれについて、前記治療室を患者が占有する時間（「治療室占有時間」という）の推定値を算出するステップであって、前記治療室占有時間の実績値は、患者が治療室に入室した時刻と退室した時刻の差から計算され、前記一治療日以前に又は前記一治療日当日の治療が始まる前に、前記一治療日に治療を受ける全ての患者の治療室占有時間の推定値が算出される、ステップと、
前記一治療日の放射線治療の治療スケジュールを生成するステップと
過去に放射線治療を受けた患者の患者情報に関連づけられた治療室占有時間の実績値と、前記算出するステップにおいて算出された前記治療室占有時間の推定値とを記憶するステップと
を備え、
前記算出するステップは、前記治療室において過去に放射線治療を受けた患者の患者情報に関連づけられた治療室占有時間の実績値を教師データとして用いた教師あり機械学習により判明した患者情報と治療室占有時間との相関関係に従い、前記一治療日における前記患者それぞれの患者情報に基づき、前記患者それぞれの治療室占有時間の推定値を算出するステップを含み、
前記生成するステップは、前記一治療日における患者の受付状況及び治療時間枠の情報を主キーとして順に患者を前記治療室のいずれかに割り当てる際に、前記治療室それぞれについて、割り当てる患者の治療室占有時間の推定値の合計を算出し、最大の合計値と最小の合計値との差が最も小さくなるように、前記患者それぞれを前記治療室のいずれかに割り当てることで、治療スケジュールを生成するステップを含み、
前記生成するステップは、(i)一人の患者の放射線治療が完了すると、(ii)所定の時間ごとに、及び／又は、(iii)一人の患者の放射線治療が完了した際に他の治療室の患者の実際の治療室専有時間が推定値よりも延長している場合に、当日の治療スケジュールを再生成するステップを含む、前記スケジュール管理方法。
割り当てた患者の実際の治療室占有時間とその推定値との間に乖離があった場合、前記一治療日の第１の時点において、前記第１の時点における患者の受付状況及び治療時間枠の情報を主キーとして順に患者を前記治療室のいずれかに割り当てる際に、前記治療室それぞれについて、割り当てる患者の治療室占有時間の推定値又は実績値の合計を算出し、最大の合計値と最小の合計値との差が最も小さくなるように、前記患者それぞれを前記治療室のいずれかに割り当てることで、治療スケジュールを再生成するステップをさらに含む請求項８に記載のスケジュール管理方法。
患者が前記放射線治療施設で受け付け後に前記治療室へ入室するまでの時間（「治療室外時間」という）の推定値を算出するステップと、
前記放射線治療施設で過去に放射線治療を受けた患者の患者情報に関連づけられた治療室外時間の実績値を教師データとして用いた教師あり機械学習により判明した患者情報と治療室占有時間との相関関係に従い、前記一治療日における前記患者それぞれの患者情報に基づき、前記患者それぞれの治療室外時間の推定値を算出するステップと
をさらに含み、
前記治療スケジュールを生成又は再生成する際に、前記治療室外時間の推定値も考慮される、請求項８又は９に記載のスケジュール管理方法。