JPH07117972B2 - 医療診断装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 （イ）産業上の利用分野 この発明は、医療診断装置、特に医師等の専門家が側に
居なくても、一般人や患者自身が自覚する症状から疾患
を精度良く診断し得る医療診断装置に関する。

（ロ）従来の技術 一般に、医師等の専門家が居なくても、一般人や患者自
身が、患者に発生している症状から、いかなる疾患（病
気）にかかっているのかを判断する装置として、医療問
診装置がある。

従来の問診装置は、予め医師が定義する疾患と症状との
相関、例えば風邪に対する症状として熱が出る、鼻水が
出る、クシャミが出る、喉が痛くなる、関節が痛い、下
痢をする等をメモリに記憶しておき、患者が多くの症状
群の中から自覚する症状を選択入力することにより、例
えばクシャミが出る、喉が痛い、鼻水が出る等の症状を
入力すると、これら入力された症状データから、対応す
る疾患、例えば風邪を抽出し、表示するものであった。

（ハ）発明が解決しようとする問題点 上記従来の問診装置において、症状と疾患の関係は、医
師の保有する知識に基づいて記憶されるものであるが、
症状と疾患の関係は必ずしも絶対的なものではなく、あ
る症状が出ると必ずある疾患であると特定できる場合も
あるが、ある症状が出た場合、ある疾患からの場合とそ
うでない場合もあり得る。

医師が実際に患者を前にして診断する場合は、問診によ
り他の症状を確認でき、その症状の不確かさを補正しな
がら、総合判断している。しかしながら、従来の問診装
置では、症状と疾患の関係を特定的に記憶しており、症
状から木（ツリー）の枝状に疾患を探査してゆくもので
あるから、患者が自覚する症状を選択して、その症状よ
り疾患を探査すると、症状と疾患との関係の不確かさが
反映されず、医師が実際に問診する場合に比し、診断結
果がずれることも生じ、精度の良い診断が行えなかっ
た。

この発明は、上記に鑑み、症状と疾患との関係の他、そ
の関係の不確かさをも考慮し、実際に医師等の人間が判
断するのに近い高精度の医療診断装置を提供することを
目的としている。

（ニ）問題点を解決するための手段及び作用 この発明の医療診断装置は、上記問題点を解決するため
に、疾患ｉが因果的に症状ｊに関係があることを示す第
１のデータ類、症状ｊがいずれかの疾患と関係している
ことを示す第２のデータ類、疾患ｉがあれば症状ｊが現
れるということの確からしさを示す第３のデータ類を含
む知識データを記憶する手段と、二次元表示手段と、こ
の二次元表示手段に予め定める複数の主要症状群を表示
させる手段と、前記表示された主要症状群から所要の症
状を選択し、指定入力する手段と、この指定された症状
に応答する、細分化された詳細症状を前記二次元表示手
段に表示させる手段と、詳細症状群から所要の詳細症状
を選択・指定入力する手段と、前記選択指定された症状
及び詳細症状により、前記知識データを参照して前記症
状等に対応する疾患を推論する第２の推論手段と、この
第１の推論手段で仮説される疾患に対応して発生される
とする症状を前記二次元表示手段に表示させる手段と、
この仮説症状から所要の症状を選択・指定入力する手段
と、前記症状・詳細症状、仮説症状等により、前記知識
データを参照して対応する疾患を推論する第２の推論手
段と、推論された結果を前記二次元表示手段に出力する
手段とから構成されている。

この医療診断装置では、先ず、二次元表示手段に主要症
状群が表示される。この表示を見て、患者は自覚する症
状（１個あるいは複数個）を選択入力する。この症状の
入力に対して、二次元表示手段に、さらに細分化された
詳細症状群が表示される。この表示に対し、患者は詳細
症状群の中から自覚する症状を選択入力する。これらの
症状、詳細症状の選択に応答して、知識データを参照
し、所定の推論手法により、第１回目の推論が実行さ
れ、予想される疾患を抽出する。そして、抽出された疾
患であるとの仮説より、発生すると思われる症状を二次
元表示手段に表示し、患者に問合わせる。患者はこの表
示を見て、再度、関係有りと考えられる症状を選択入力
する。この場合、必要により、その選択された症状に対
する確からしさも併せ入力する。装置は、すでに入力さ
れている症状、詳細症状に新たに入力された症状を加味
し、知識データを参照して第２回目の推論を実行し、入
力された各症状に対する疾患を推定する。この推定結果
（疾患名あるいは場合により診断不能）を二次元表示手
段に表示する。もっとも、推論は２回に止まらず、第２
回目の推論結果に基づいてさらに再問診を行い、第３回
目の推論を実行してもよい。

（ホ）実施例 以下、実施例により、この発明をさらに詳細に説明す
る。

第２図は、この発明を実施する医療診断システム（装
置）のハード構成を示すブロック図である。

この医療診断システムでは、エンジニアリングワークス
テーション１と、カラーグラフィックディスプレイ２
と、マウス４付のキーボード３と、カラープリンタ５と
から構成されている。

エンジニアリングワークステーション１にはCPU、メモ
リを内蔵し、所要のプログラムを実行し、後述するこの
システムの諸機能を分担する。カラーグラフィックディ
スプレイ２には、問診内容、入力指定、診断結果等が順
次、二次元表示される。キーボード３は文字キー、ファ
ンクションキーを備え、エキスパート（医師等の専門
家）、患者等が種々の入力を成すために設けられてい
る。カラープリンタ５は、カラーグラフィックディスプ
レイ２の表示画面を、必要に応じてハードコピーするた
めに設けられている。

第３図に、エンジニアリングワークステーション１が分
担するシステム機能（ソフト）の概略ブロック図を示し
ている。図に示すように、エンジニアリングワークステ
ーション１にはデータベース管理システム11、知識ベー
ス12及び健康管理用データベース13を保有している。

知識ベース12は、エキスパートが保有する知識データが
記憶されており、この知識データの入力は、表示画面・
キーボード14より、エキスパートによって行われ、修正
が可能であり、逆に、それが表示画面14に表示され、知
識獲得の機能をも果たす。エキスパートによる知識デー
タの入力は、ファジィ推論メカニズム15により行われる
が、これについては後述する。

健康管理用データベース13は、患者の健康管理の為の諸
測定データや、既往症等が記憶されている。患者がこの
システムにより自己診断を行う場合、症状群等が表示さ
れる表示画面16が使用され、入力された諸症状問診応答
データに対する疾患の抽出は、ファジィ推論メカニズム
15が機能する。この他、このシステムは、知識ベース一
貫性チェック機能17、推論過程説明機能18を備えてい
る。

ここで、推論メカニズム及び知識ベースについて説明す
る。

このシステムでは、推論メカニズムにファジィ理論を応
用している。

つまり、疾患と症状は、次の演算規則に従うものとして
いる。

aoR＝ｂ ただし a:疾患（a₁、a₂、…、a_n） b:症状（b₁、b₂、…、b_n） R:疾患と症状との関係 ｛Rij（ｉ＝１、…、ｎ）（ｊ＝１、…、ｎ）｝ 即ち、疾患ａがあり、疾患と症状の関係がＲであるなら
ば、症状ｂとなる。

ところで、診断を行う場合、症状は患者から得られ、ま
た疾患と症状との関係は医師の知識により定まる。この
診断を推論メカニズムで行う。ここでは、この時の医師
の知識を、第４図に例示する如き知識ベースとして有す
る。例えば、急性系球体腎炎という疾患と尿が泡だつと
いう症状に関係があるという医師の知識があれば、医師
はその関係をLTV（Linguistic Truth Values）で現し、
次表の７レベルに分割して、例えばRTを記憶する。同様
に、急性系球体腎炎と血尿については、RTを記憶する。

推論方法としては、次の２つの確からしさから行う。

“症状Bjがあれば、疾患と症状との関係Rijの基におい
ては、少なくとも１つの疾患Aiがある”ということの確
からしさPj, “疾患と症状との関係Rijの基で、疾患Aiがあれば、症
状Bjが現れる”ということの確からしさPij, これらにファジィ推論におけるアルゴリズムを適用
している。

医師等によって入力される知識データは、次のような形
態で記憶している。

Rij…「疾患ｉは因果的に症状ｊに関係がある」という
知識データ Pi…「観測される症状がいずれかの疾患と関係している
ということの確からしさ」の知識データ Pij…「疾患ｉと症状ｊとの関係が、Pijの基で疾患ｉが
あれば症状ｊが現れるということの確からしさ」の知識
データ また、LTVは、演算を可能にするために、しかも曖昧さ
を残して、推論結果が医師の診断結果に出来るだけ一致
するようにメンバシップ関数を使用して、確からしさを
下限値、上限値の区間値として、数値変換して処理して
いる（次表参照）。

次に、第１図に示すフロー図により、実施例医療診断シ
ステムの診断処理について説明する。

動作がスタートすると、先ず、診断を受ける患者のIDデ
ータの入力が行われる〔ステップST（以下STという）
１〕。このIDデータ入力は、第５図に示す画面表示がカ
ラーグラフィックディスプレイ２になされ、この画面の
指示に従って、患者がキーボード３のキーを操作するこ
とにより行われる。これにより、氏名（漢字）、そのフ
リガナ、生年月日、身長、体重が入力される。IDデータ
の入力が終了すると、患者はF₁₈キーをオンする。これ
により、ST2の判定がYESとなり、ST3に移って問診を開
始する。

この問診は、第６図に示すように、画面に主要な自覚症
状一覧表が表示され、患者に対し、例えば“1.痛み、2.
頭部、口腔、鼻の異常、3.動悸、脈拍の異常……”とい
った主要な自覚症状について、どれに該当するかの質問
形式で行う。患者は、この問診内容を目で見て、自分の
症状が一覧表の何れに相当するのかを選択入力し、例え
ば“1.痛み、14.腹部異常、15.便通異常”といったよう
に自覚症状を選択して、それぞれ入力する。この入力
は、該当する症状の番号にカーソルを併せて、キーボー
ド３のF₁₆キーを押すことで行われる。これにより、選
択された部分の表示が黄色から赤色に変わる。この自覚
症状が、それぞれシステムに取込まれる。患者が、一覧
表にある症状のうち、該当する症状を全て入力すると、
F₁₈キーをオンする。このオンにより、ST5の判定がYES
となり、続いてST6に移り、さらに主要症状で入力され
た症状に対応する症状の詳細が入力されることになる。
この詳細症状入力は、例えば、ST4の主要症状の入力の
所で“1.痛み”が選択されていると、その痛みは、さら
に第７図に示すように、いかなる部位の痛みなのか、部
位の選定がなされる。第７図によれば、右欄に体全体の
部位を示す番号が表示されると共に、左欄に“頭痛、咽
頭痛、胸痛……”といった場所別の痛みが番号と共に示
されるので、もし患者の痛みが“腹痛”の場合には、該
当する症状の番号“4"を入力すると共に、リターンキー
を押すことになる。そして、痛み部分の全ての番号を入
力した後、F₁₈キーをオンする（ST7）。これにより、体
全体のどの部位が痛むのかの症状データが入力されるこ
とになる。なお、ここでF₁₈キーをオンし、さらに症状
の詳細を入力する場合には、第８図に示すように、腹痛
でも、さらに細分化されたどの部位に該当するかの選択
を行うことになる。この場合は、腹痛のある場所をマウ
ス４を使って入力することになる。例えば上腹中央部の
痛みの場合には、F₅キーを使ってマウス使用を開始し、
続いてマウス４を動かして“1"の部分に移動させ、そこ
でマウスキーを押すことにより、痛みが上腹中央部であ
ることを示す。この入力終了は、マウス使用終了欄にマ
ウス４を移動させ、マウスボタンを押すことにより行
う。

以上のような症状の詳細入力が何回か繰返し行われ、予
定の詳細入力が終了すると、F₁₈キーオンにより、推論
１の開始に移る（ST8）。この推論１は、患者によって
入力されたデータ（主要症状の選択入力及び詳細症状入
力）により、知識データベース13を参照して推論メカニ
ズムを使用し、症状に対する疾患を推論する。ここで抽
出される疾患は、入力されるデータの数によって必ずし
も正確なものとは言えない場合もあり、従って１個〜複
数個の疾患が得られる。

システムは、この推論１で抽出された疾患から、逆に予
測されるいくつかの症状を表示画面に表示し、患者に対
する再問診１を開始し（ST9）、患者が新たなデータを
入力する機会を与える。その再問診１の一例として、例
えば第９図に示すように、患者の入力した腹部、上腹中
央部の痛みであるといったデータの場合に、さらに「上
腹部中央部が空腹時に痛みますか。その確かさの程度に
ついて確認して下さい」といった問診を行う。確かさの
程度については、空腹時に痛みがある程度が“非常に確
か”“かなり確か”“やや 確か”“わからない”“や
や うそ”“かなり うそ”“非常に うそ”といった
７段階レベルの症状で、患者自身がそれぞれ意識してい
なかった症状につき、初めてここで判断し、空腹時の腹
部痛の程度を入力する。これにより、第一回目の患者の
症状入力に、さらに新たな症状データを入力することに
より、診断精度を上げることができる。すなわち患者
は、再問診１に対して、さらに対応する症状を入力する
（ST10）。再問診は、それまでに入力された症状データ
に対応するものであるから、考えられる疾患がいくつか
ある場合には、いくつかの問診が行われることになる。

予定する問診が終了し、かつ患者がF₁₈キーをオンする
と、ST11の判定がYESとなり、ST12に移り、推論２を開
始する。この推論２は、推論１と基本的には同じ推論メ
カニズムによって実行されるが、推論に使用されるデー
タは、主要症状データ、詳細症状データ、つまり推論１
で使用されたデータに再問診１に対応して入力されたデ
ータを加味して推論されることになる。従ってこの推論
２によって得られた疾患は、さらに高精度のものが得ら
れる。

次に、この推論２よって得られる疾患により発生してい
ると考えられる症状を推定し、やはり前回のST9の再問
診開始と同様に、表示画面に問診内容を表示し、再問診
２を開始する（ST13）。これに対応し、患者は、問診内
容に対して自己が自覚・判断する症状を入力する（ST1
4）。そして、症状入力を示すF₁₈キーがオンされると、
ST15の判定がYESとなり、推論３を開始する（ST16）。
推論３は、それまでに得られている症状データに今回ST
14で新たに入力されたデータを加味して、推論メカニズ
ムを適用し、導かれる疾患名を表示画面に表示する（ST
17）。この場合、データが不足したり、適正な症状入力
が行われていず、疾患名を抽出できない場合は、この旨
を表示することになる。

なお、上記実施例においては、推論精度を得るために、
まず症状データとして、患者が判断する自覚症状のみな
らず、仮説される疾患によって発生すると考えられる症
状を逆に問診し、患者から潜在する症状、つまり患者が
入力し忘れていると考えられる症状をも入力させて、医
師が実際に問診する場合により近い形で結果が得られる
ように、３回の推論及び２回の問診を行うようにしてい
るが、これは２回の推論、さらにその以上の推論を行う
ようにしてもよい。

また、詳細症状の入力の所で、痛みの程度の入力を“非
常に確か”“かなり確か”“やや 確か”……といった
痛みの度合を入力することもあり得る。

（ヘ）発明の効果 この発明によれば、単に症状に対応するツリー的な疾患
を探査するのみではなく、知識データとして、疾患ｉが
因果的に症状ｊに関係があるとする第１のデータ類、観
測される症状がいずれかの疾患と関係するという確から
しさを示す第２のデータ類及び疾患ｉと症状ｊの関係が
Rijの基で疾患ｉがあれば症状ｊがあるという確からし
さを示す第３のデータ類を記憶しておき、患者が入力す
る症状データにより、推論メカニズムを適用して疾患を
推定するものであるから、より精度の高い診断をなし得
る。

また、推論メカニズムによって抽出された疾患から、直
ちにその推論結果を表示するのではなく、その疾患より
発生すると考えられる症状を再問診して、推論と再問診
を繰返して行い、最終的な疾患名を抽出するものである
から、医師が実際に問診するのに近い形に一致させるこ
とができ、精度の良い診断を行うことができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は、この発明の一実施例診断システムの処理フロ
ーを示す図、第２図は、実施例システムのハード構成を
示す図、第３図は、同実施例システムのエンジニアリン
グワークステーションが分担するシステムブロック図を
示す図、第４図は、医師が入力する知識データの症状と
疾患の相関を説明するための図、第５図、第６図、第７
図、第８図、第９図は、上記実施例システムにおける表
示例を示す図である。 1:エンジニアリングワークステーション、 2:カラーグラフィックディスプレイ、 3:キーボード、4:マウス、 5:カラープリンタ。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭58−94059（ＪＰ，Ａ) Ｅ．Ｔａｚａｋｉ ｅｔ．ａｌ．“Ｄｅ ｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ Ａｕｔｏｍａ ｔｅｄ Ｈｅａｌｔｈ Ｔｅｓｔｉｎｇ ａｎｄ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ Ｓｙｓｔｅｍ ｖｉａ Ｆｕｚｚｙ Ｒｅａｓｏｎｉｎ ｇ”Ｐｒｏｃ．ｏｆ ＩＥＥＥ Ｉｎｔ. Ｃｏｎｆ．ｏｎ ＳＭＣ（1986−10−14〜 17）ＰＰ．342〜346 田崎，大坪「ファジィ推論による医療診 断エキスパートシステム」ＯＭＲＯＮ Ｔ ＥＣＨＮＩＣＳ ｖｏｌ．26 Ｎｏ．４ （1986−12−27）ＰＰ．380−386

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】疾患ｉが因果的に症状ｊに関係があること
   を示す第１のデータ類、症状ｊがいずれかの疾患と関係
   していることを示す第２のデータ類、疾患ｉがあれば症
   状ｊが現れるということの確からしさを示す第３のデー
   タ類を含む知識データを記憶する手段と、 二次元表示手段と、 この二次元表示手段に予め定める複数の主要症状群を表
   示させる手段と、 前記表示された主要症状群から所要の症状を選択し、指
   定入力する手段と、 この指定された症状に応答する細分化された詳細症状を
   前記二次元表示手段に表示させる手段と、 詳細症状群から所要の詳細症状を選択・指定入力する手
   段と、 前記選択指定された症状及び詳細症状により、前記知識
   データを参照して前記症状等に対応する疾患を推論する
   第１の推論手段と、 この第１の推論手段で仮説される疾患に対応して発生さ
   れるとする症状を前記二次元表示手段に表示させる手段
   と、 この仮説症状から所要の症状を選択・指定入力する手段
   と、 前記症状、詳細症状、仮説症状等により、前記知識デー
   タを参照して対応する疾患を推論する第２の推論手段
   と、 推論された結果を前記二次元表示手段に出力する手段と からなる医療診断装置。