JPWO2019220833A1 - 診断支援システム、診断支援装置および診断支援方法 - Google Patents
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Abstract
Description
図1および図2を参照して、第1実施形態による診断支援システム100の構成について説明する。
次に、患者の生体情報に基づく機械学習の実験について説明する。
第1実施形態では、以下のような効果を得ることができる。
図3を参照して、第2実施形態による診断支援システム200の構成について説明する。第2実施形態では、患者P1の生体サンプルの分析情報に基づいて、学習モデル情報M1を生成するように構成されている。
第2実施形態では、以下のような効果を得ることができる。
図4および図5を参照して、第3実施形態による診断支援システム300の構成について説明する。第3実施形態では、患者P2の生体情報に基づいて学習モデル情報Mを更新するように構成されている。
第3実施形態では、以下のような効果を得ることができる。
図6を参照して、第4実施形態による診断支援システム400の構成について説明する。第4実施形態では、患者P2の生体情報I3を送信する送信部410が設けられている。
第4実施形態では、以下のような効果を得ることができる。
なお、今回開示された実施形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した実施形態の説明ではなく特許請求の範囲によって示され、さらに特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更(変形例)が含まれる。
11、211、411 学習モデル生成部
21、221、321 判定部
30 外部ネットワーク
100、200、300、400 診断支援システム
100a、200a 診断支援装置
322 学習モデル更新部(第1学習モデル更新部)
401 送信部
412 学習モデル更新部(第2学習モデル更新部)
M、M1、M2 学習モデル情報
P1、P2 患者
PF 患者群
この発明の第3の局面による診断支援方法は、記憶部に記憶された患者群の生体情報に基づいて、患者群の生体情報に含まれるパターンである学習モデル情報を機械学習により生成するステップと、生成された学習モデル情報を、外部ネットワークを介して受け取るとともに、受け取った学習モデル情報に基づいて、患者群には含まれない患者の病気の有無を判定するステップとを備える。
この発明の第4の局面による診断支援方法は、記憶部に記憶された患者群の生体情報に基づいて、患者群の生体情報に含まれるパターンである学習モデル情報を機械学習により生成するステップと、生成された学習モデル情報を、外部ネットワークを介して、外部にエクスポートするステップとを備える。
この発明の第5の局面による診断支援方法は、記憶部に記憶された患者群の生体情報に基づいて、患者群の生体情報に含まれるパターンである学習モデル情報を機械学習により生成するステップと、生成された学習モデル情報を、外部ネットワークを介して、外部にエクスポートするステップと、生成された学習モデル情報を、外部ネットワークを介して受け取るとともに、受け取った学習モデル情報に基づいて、患者群には含まれない患者の病気の有無を判定するステップとを備える。
Claims (10)
- 患者群の生体情報が記憶された記憶部と、
前記記憶部に記憶された前記患者群の前記生体情報に基づいて、前記患者群の前記生体情報に含まれるパターンである学習モデル情報を機械学習により生成する学習モデル生成部と、
前記学習モデル生成部により生成された前記学習モデル情報を、外部ネットワークを介して受け取るとともに、受け取った前記学習モデル情報に基づいて、前記患者群には含まれない患者の病気の有無を判定する判定部とを備える、診断支援システム。 - 前記記憶部には、前記患者群に含まれる個々の患者の識別情報と、前記個々の患者の前記生体情報とが記載された電子カルテデータが記憶されており、
前記学習モデル生成部は、前記記憶部に記憶された前記電子カルテデータから前記個々の患者の前記生体情報を抽出するとともに、抽出された前記個々の患者の前記生体情報に基づいて、前記学習モデル情報を生成するように構成されている、請求項1に記載の診断支援システム。 - 前記学習モデル生成部は、前記記憶部に記憶された前記電子カルテデータから抽出された前記個々の患者の前記生体情報と、前記電子カルテデータに関連付けられた前記個々の患者の生体サンプルの分析情報とに基づいて、前記学習モデル情報を生成するように構成されている、請求項2に記載の診断支援システム。
- 前記判定部は、前記患者群には含まれない病気の有無が既知である患者の前記生体情報に基づいて、前記外部ネットワークを介して受け取った前記学習モデル情報を更新する第1学習モデル更新部を含む、請求項1〜3のいずれか1項に記載の診断支援システム。
- 前記患者群には含まれない病気の有無が既知である患者の前記生体情報を、前記患者の識別情報を除いた状態で、前記外部ネットワークを介して、前記学習モデル生成部に送信する送信部をさらに備え、
前記学習モデル生成部は、前記送信部から送信された前記生体情報に基づいて、前記学習モデル情報を更新する第2学習モデル更新部を含む、請求項1または2に記載の診断支援システム。 - 前記学習モデル情報は、前記外部ネットワークを介して、前記学習モデル生成部からエクスポートされるとともに、前記判定部にインポートされるように構成されている、請求項1または2に記載の診断支援システム。
- 前記患者群の前記生体情報は、肝癌の有無、HCV抗体、HBs抗原、年齢、性別、身長、体重、アルブミン、総ビリルビン、AST、ALT、ALP、GGT、血小板、AFP、L3分画、および、DCPのデータを含み、
前記判定部は、前記外部ネットワークを介して受け取った前記学習モデル情報に基づいて、前記患者群には含まれない患者の肝癌の有無を判定するように構成されている、請求項1または2に記載の診断支援システム。 - 患者群の生体情報が記憶された記憶部と、
前記記憶部に記憶された前記患者群の前記生体情報に基づいて、前記患者群の生体情報に含まれるパターンである学習モデル情報を機械学習により生成する学習モデル生成部とを備え、
前記学習モデル生成部により生成された前記学習モデル情報を、外部ネットワークを介して、外部にエクスポートするように構成されている、診断支援装置。 - 前記記憶部には、前記患者群に含まれる個々の患者の識別情報と、前記個々の患者の前記生体情報とが記載された電子カルテデータが記憶されており、
前記学習モデル生成部は、前記記憶部に記憶された前記電子カルテデータから前記個々の患者の前記生体情報を抽出するとともに、抽出された前記個々の患者の前記生体情報に基づいて、前記学習モデル情報を生成するように構成されている、請求項8に記載の診断支援装置。 - 前記学習モデル生成部は、前記記憶部に記憶された前記電子カルテデータから抽出された前記個々の患者の前記生体情報と、前記電子カルテデータに関連付けられた前記個々の患者の生体サンプルの分析情報とに基づいて、前記学習モデル情報を生成するように構成されている、請求項9に記載の診断支援装置。
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