WO2014097600A1 - 診断支援システム、診断支援方法、及び記録媒体 - Google Patents

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    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems

Definitions

  • the present invention relates to a diagnosis support system, a diagnosis support method, and a recording medium that support a task of distributing a large amount of pathological tissue specimens to a plurality of pathologists.
  • pathologists perform pathological diagnosis on a large number of pathological tissue specimens.
  • a pathological specimen is prepared by a laboratory technician and the pathologist in charge of the diagnosis is determined, the pathologist observes with a microscope or the like to make a diagnosis of cancer (malignant) or not (benign) used.
  • the laboratory technician determines which pathologist is to diagnose each pathological tissue specimen with reference to pathologist information such as the working day, skills, specialized organs, and processing time of the pathologist. At this time, it is necessary to distribute the pathological tissue specimen to an appropriate pathologist, but since this distribution is performed based on the empirical rule of the individual of the laboratory technician, it is not always appropriate.
  • the “difficulty in diagnosis” of tissue samples was subject to subjective judgments based on empirical rules by engineers, and accuracy and consistency were poor.
  • Patent Document 1 discloses a technique related to a pathological diagnosis system that searches for a pathologist (requested pathologist) who wants to obtain an opinion on a case in a second opinion.
  • the requested pathologist's search method is based on the pathologist's search items (organ type, target tissue area, cancer possibility, schedule, diagnosis performance (number of times)), and diagnoses for samples with high cancer possibility It is described that a pathologist who has a large track record (number of diagnoses) is preferentially selected.
  • the technique of the above patent document has the following problems. That is, the laboratory technician cannot assign a tissue sample in the boundary region where it is difficult to determine whether or not it is malignant to a pathologist who has a high skill level, and as a result, there is a risk of misdiagnosis.
  • An object of the present invention is to provide a diagnosis support system, a diagnosis support method, and a recording medium for recording a diagnosis support program that solve the above problems.
  • a diagnosis support system includes an input unit that inputs a malignancy level of a tissue sample, a storage unit that stores a diagnosis person and the skill level in association with each other, and the malignancy level. Control means for determining the diagnostician whose skill level is equal to or higher than a reference value with reference to the storage means.
  • diagnosis support method inputs a malignancy of a tissue sample, stores a diagnosis person and the skill level in association with each other, and the skill level is an intermediate value when the malignancy is an intermediate value. Is determined to be greater than or equal to a reference value.
  • the diagnosis support program includes an input step for inputting the malignancy of the tissue specimen, and a storage step for storing the diagnoser and the skill level in association with each other.
  • a diagnosis that causes a computer to execute a control step of determining the diagnostician whose skill level is equal to or higher than a reference value with reference to the skill level stored in the storage step when the malignancy is an intermediate value Record the support program.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration of a diagnosis support system 100 according to the present embodiment.
  • the diagnosis support system 100 in this embodiment includes a control unit 10, a storage unit 20, an input unit 30, and an output unit 40.
  • each part which comprises the data management apparatus of each embodiment is comprised by hardware, such as a logic circuit.
  • Each unit includes a computer control circuit, a storage device, a program loaded in the storage device, a storage unit such as a hard disk for storing the program, and the like, and may be realized by any combination of hardware and software. As long as there is no notice, the realization method and apparatus are not limited.
  • the control unit 10 refers to the storage unit 20 and determines a diagnostician having a skill level equal to or higher than a reference value as a diagnostic sample of the tissue sample.
  • the intermediate value is a value indicating a boundary region in which it is difficult to determine whether the tissue sample is malignant or benign. For example, when the output value of the tissue specimen malignancy determination system (when the malignancy is output at 0 to 1.0) takes a value between 0.25 and 0.75, these are the intermediate malignancy. Value.
  • the storage unit 20 stores a diagnosis person who diagnoses a tissue specimen and its skill level in association with each other.
  • the skill level indicates a higher value as, for example, the number of tissue samples diagnosed by the diagnostician or the years of diagnostic work experience of the diagnostician increases.
  • the input unit 30 acquires the malignancy of the tissue specimen to be diagnosed from a user terminal connected to the diagnosis support system 100.
  • the output unit 40 outputs the tissue specimen diagnoser determined by the control unit 10 to a user terminal or the like.
  • the skill level of the pathologist is represented by, for example, the years of diagnosis experience of the pathologist.
  • FIG. 3 is a diagram showing an operation procedure until the diagnosis support system 100 distributes the tissue specimen to a pathologist having a high skill level.
  • the control unit 10 determines whether or not the value indicates an intermediate value (S1).
  • the control unit 10 determines that the malignancy value is an intermediate value, the control unit 10 reads the table in FIG. 2 from the storage unit 20 and searches for a pathologist to which a tissue specimen is assigned. The control unit 10 sets the subscript i to 1 (S2). Referring to FIG. 2, since the number of pathologists d [i] to be candidates for distribution is 6, the condition of subscript i ⁇ the number of pathologists is satisfied (Yes in S3). Further, the control unit 10 determines whether or not the skill level of each pathologist is equal to or greater than a predetermined reference value (S4).
  • the predetermined reference value is, for example, a diagnosis experience of 5 years or more.
  • the control unit 10 first determines whether or not the skill level of the pathologist aaa of d [1] is greater than or equal to a predetermined reference value. Since the skill level (year of diagnosis experience) of the pathologist aaa of d [1] is 10 years, the control unit 10 determines that the skill level is equal to or higher than a predetermined reference value (Yes in S4). At this time, if the skill level of the pathologist aaa of d [1] is less than or equal to a predetermined reference value, the control unit 10 subsequently determines that the skill level of the pathologist aba of d [2] is a predetermined level. It is determined whether or not the reference value is exceeded (No in S4, S8, S3, S4).
  • control unit 10 repeats this operation until a pathologist with a high skill level is found (S3, S4, S8 loop).
  • the control unit 10 determines whether or not the assigned number + 1 of the pathologist with high skill level, for example, the pathologist aaa of d [1], exceeds the assignable number (S5).
  • the control unit 10 determines that the pathologist aaa can be assigned (S5). No), the tissue specimen is assigned to the pathologist aaa, and the ID of this pathologist is output (S6). Finally, 1 is added to the allocated number of pathologists aaa to update the allocated number (S7).
  • the control unit 10 then continues to the pathologist with the next highest skill level, for example, d [2 ], It is determined whether or not the allocated number +1 of the pathologist aba exceeds the allocatable number (Yes in S5, S8, S3, S4, S5).
  • control unit 10 repeats this operation until an assigned pathologist for the tissue specimen is found.
  • the control unit 10 assigns the assigned number in order from the pathologist with the lowest skill degree. A pathologist who has not reached the possible number is searched, and tissue samples are sorted (S9 to S13).
  • the malignancy value is extremely high, for example, the malignancy value is 1.0, and when the malignancy value is extremely low, for example, the malignancy value is 0. This is the case. Since the specific flow up to the search is the same as the above example, it is omitted here.
  • the diagnosis support apparatus 100 in the present embodiment can reduce the risk of misdiagnosis during diagnosis of a tissue specimen. This is because, when the control unit 10 determines that the malignancy value of the tissue sample is an intermediate value, the diagnosis of the tissue sample is assigned to a pathologist with a high skill level with reference to the storage unit 20. is there.
  • FIG. 4 is a diagram showing a configuration of a diagnosis support system 100 according to the second embodiment of the present invention.
  • the diagnosis support system 100 includes a control unit 10, a storage unit 20, and an input unit 30.
  • the control unit 10 refers to the storage unit 20 and determines the diagnostician having a skill level equal to or higher than a reference value.
  • the storage unit 20 stores the diagnoser and the skill level in association with each other.
  • the input unit 30 inputs the malignancy of the tissue sample.
  • the diagnosis support system 100 can reduce the risk of misdiagnosis during diagnosis of a tissue specimen. This is because, when the control unit 10 determines that the malignancy value of the tissue sample is an intermediate value, the diagnosis of the tissue sample is assigned to a pathologist with a high skill level with reference to the storage unit 20. is there.

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Abstract

　悪性か否かの判断が難しい境界領域の組織標本について、スキル度が高い病理医に振分けることを可能とする診断支援システムであり、当該診断支援システムは、組織標本の悪性度を入力する入力手段と、診断者とそのスキル度を対応付けて記憶する記憶手段と、前記悪性度が中間値である場合に、前記記憶手段を参照して、前記スキル度が基準値以上の前記診断者を決定する制御手段と、を備える。

Description

診断支援システム、診断支援方法、及び記録媒体
　本発明は、大量の病理組織標本を複数の病理医に振分ける業務を支援する、診断支援システム、診断支援方法、及び記録媒体に関する。
　検査センターや大規模拠点病院では、大量の病理組織標本に対して、複数の病理医が病理診断を行っている。病理組織標本は、検査技師により作製され、診断を担当する病理医が決定された後、病理医が顕微鏡などで観察して、がん（悪性）か否か（良性）の診断を行う際に使用される。検査技師は、病理医の勤務日、スキル、専門臓器、処理時間などといった病理医情報を参考に、それぞれの病理組織標本をどの病理医に診断させるかを決定する。このとき、病理組織標本を適切な病理医に振り分ける必要があるが、この振分けが検査技師の個人の経験則に基づいて行われているため、適切に振り分けられているとは限らなかった。特に、組織標本の「診断困難さ」については、技師による経験則による主観的な判断がされており、精度や一貫性が乏しかった。
　特許文献１には、セカンドオピニオンにおいて、症例に対して意見を求めたい病理医（依頼先病理医）を検索する病理診断システムに関する技術が開示されている。依頼先病理医の検索方法としては、病理医の検索項目（臓器種類、注目組織領域、癌可能性度、スケジュール、診断実績（回数））を基にし、癌可能性度が高いサンプルには診断実績（診断回数）の多い病理医を優先的に選択することが記載されている。
特開２０１１-１８１０１５号公報
　しかしながら、上記特許文献の技術には以下のような課題があった。つまり、検査技師は、悪性か否かの判断が難しい境界領域の組織標本について、スキル度が高い病理医に振分けることが出来ず、その結果、誤診断を招く恐れがあった。
　本発明は、上記問題点を解決した診断支援システム、診断支援方法、及び診断支援プログラムを記録する記録媒体を提供することを目的とする。
　かかる目的を達成するため、本発明の一態様に係る診断支援システムは、組織標本の悪性度を入力する入力手段と、診断者とそのスキル度を対応付けて記憶する記憶手段と、前記悪性度が中間値である場合に、前記記憶手段を参照して、前記スキル度が基準値以上の前記診断者を決定する制御手段とを備える。
　また、本発明の一態様に係る診断支援方法は、組織標本の悪性度を入力し、診断者とそのスキル度を対応付けて記憶し、前記悪性度が中間値である場合に、前記スキル度が基準値以上の前記診断者を決定する。
　さらに、本発明の一態様に係るコンピュータで読み取り可能な記録媒体は、診断支援プログラムは、組織標本の悪性度を入力する入力ステップと、診断者とそのスキル度を対応付けて記憶する記憶ステップと、前記悪性度が中間値である場合に、前記記憶ステップで記憶した前記スキル度を参照して、前記スキル度が基準値以上の前記診断者を決定する制御ステップと、をコンピュータに実行させる診断支援プログラムを記録する。
　本発明によれば、組織標本の診断時における誤診リスクの低減を図ることができる。
第１の実施形態における診断支援システムの構成を示す図である。 記憶部で記憶している診断者とそのスキル度を対応付けた表を示す図である。 第１の実施形態における診断支援システムの動作手順を示す図である。 第２の実施形態における診断支援システムの構成を示す図である。
　＜第１の実施形態＞
　以下、図面を参照して本発明による診断支援システム１００の実施形態を説明する。ただし、以下の実施形態に記載されている構成要素はあくまでも例示であり、本発明の技術的範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。
　図１は、本実施形態の診断支援システム１００の構成を示す図である。本実施形態における診断支援システム１００は、制御部１０、記憶部２０、入力部３０、及び出力部４０を包含する。なお、各実施形態のデータ管理装置等を構成する各部は、論理回路等のハードウェアで構成される。また、各部は、コンピュータの制御回路、記憶装置、記憶装置のロードされたプログラム、プログラムを格納するハードディスク等の記憶ユニット等からなり、ハードウェアとソフトウェアの任意の組合せによって実現されても良い。そして、断りのない限り、その実現方法、装置は限定されない。
　制御部１０は、診断対象となる組織標本の悪性度が中間値である場合に、記憶部２０を参照して、スキル度が基準値以上の診断者を、組織標本の診断者として決定する。ここで、中間値とは、組織標本の悪性度の判断の際に、悪性か良性か判断が難しい境界領域を示す値のことである。例えば、組織標本の悪性度判定システム（悪性度が０～１．０で出力される場合）の出力値が、０．２５～０．７５の間の値をとる場合、これらを悪性度の中間値とする。
　記憶部２０は、組織標本を診断する診断者とそのスキル度を対応付けて記憶する。スキル度とは、例えば、診断者が診断した組織標本数や、診断者の診断業務経験年数などといったものが多いほど高い値を示す。入力部３０では、診断対象となる組織標本の悪性度を、診断支援システム１００に接続されたユーザ端末等から取得する。出力部４０は、制御部１０で決定された組織標本の診断者をユーザ端末等に出力する。
　図２は、記憶部２０で記憶している診断者とそのスキル度を対応付けた表を示す図である。具体的には、病理医ＩＤと、スキル度、及び標本の割当可能数と割当済数が各々の対応付けられたレコードd[i]（i＝１～病理医数）の行列である。なお、本実施形態では、病理医のスキル度を、例えば、病理医の診断経験年数で表すことにする。
　図３は、診断支援システム１００が組織標本をスキル度の高い病理医に振分けるまでの動作手順を示す図である。
　まず最初に、制御部１０は、入力部３０により組織標本の悪性度が入力されると、その値が中間値を示すか否かを判断する（Ｓ１）。
　（悪性度が中間値である場合）
　制御部１０で、悪性度の値が中間値であると判断した場合、制御部１０は、記憶部２０から図２の表を読み出し、組織標本を割当てる病理医を検索する。制御部１０は、添え字iを１とする（Ｓ２）。図２を参照すると、振分けの候補となる病理医数d[i]は６名であるため、添え字i≦病理医数の条件を満たす（Ｓ３のYes）。さらに、制御部１０は、各々の病理医のスキル度が所定の基準値以上か否かを判断する（Ｓ４）。所定の基準値とは、例えば、診断経験年数が５年以上である。制御部１０は、図２を参照し、まず最初にd[1]の病理医aaaのスキル度が所定の基準値以上か否かを判断する。d[1]の病理医aaaのスキル度（診断経験年数）は、１０年であるため、制御部１０は、スキル度が、所定の基準値以上であると判断する（Ｓ４のYes）。このとき、d[1]の病理医aaaのスキル度が、所定の基準値以下であった場合には、続いて、制御部１０は、d[2]の病理医abaのスキル度が所定の基準値以上であるか否かを判断する（Ｓ４のNo、Ｓ８、Ｓ３、Ｓ４）。
　以降、制御部１０は、スキル度が高い病理医が見つかるまでこの操作を繰り返す（Ｓ３、Ｓ４、Ｓ８のループ）。
　次に、制御部１０は、スキル度が高い病理医、例えばd[1]の病理医aaaの割当済数＋１が割当可能数を超えるか否かを判断する（Ｓ５）。ここで、図２の例において、d[1]の病理医aaaの割当済数＋１は割当可能数を超えていないため、制御部１０は病理医aaaに振分け可能であると判断し（Ｓ５のNo）、組織標本を病理医aaaに割当て、この病理医のＩＤを出力する（Ｓ６）。最後に、病理医aaaの割当済数に１を加え、割当済数を更新する（Ｓ７）。
　このとき、d[1]の病理医aaaの割当済数＋１が割当可能数を超えている場合には、続いて、制御部１０は、次にスキル度の高い病理医、例えば、d[2]の病理医abaの割当済数＋１が割当可能数を超えているか否かを判断する（Ｓ５のYes、Ｓ８、Ｓ３、Ｓ４、Ｓ５）。
　以降、制御部１０は、組織標本の割当先病理医が見つかるまでこの操作を繰り返す。
　（悪性度が中間値でない場合）
　組織標本の悪性度が中間値でなく、例えば、悪性度の値が極端に高い、若しくは極端に低いなどといった場合、制御部１０は、スキル度の１番低い病理医から順に割当済数が割当可能数に到達していない病理医を検索し、組織標本の振分けを行う（Ｓ９～Ｓ１３）。ここで、悪性度の値が極端に高い場合とは、例えば、悪性度の値が１．０の場合であり、悪性度の値が極端に低い場合とは、例えば、悪性度の値が０の場合である。検索までの具体的な流れは、前記例と同様のため、ここでは省略する。
　本実施形態における診断支援装置１００は、組織標本の診断時における誤診リスクの低減を図ることができる。その理由は、制御部１０が組織標本の悪性度の値が中間値であると判断した場合に、記憶部２０を参考にしてスキル度の高い病理医に、その組織標本の診断を割当てるためである。
　＜第２の実施形態＞
　図４は、本発明の第２の実施形態に係る診断支援システム１００の構成を示す図である。本実施形態に係る診断支援システム１００は、制御部１０、記憶部２０、及び入力部３０を包含する。制御部１０は、組織標本の悪性度が中間値である場合に、記憶部２０を参照して、スキル度が基準値以上の前記診断者を決定する。記憶部２０は、診断者とそのスキル度を対応付けて記憶する。入力部３０は、組織標本の悪性度を入力する。
　本実施形態に係る診断支援システム１００は、組織標本の診断時における誤診リスクの低減を図ることができる。その理由は、制御部１０が組織標本の悪性度の値が中間値であると判断した場合に、記憶部２０を参考にしてスキル度の高い病理医に、その組織標本の診断を割当てるためである。
　以上、実施形態を参照して本願発明を説明してきたが、本願発明は、上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解しうるような様々な変更をすることができる。
　この出願は、２０１２年１２月１８日に出願された日本出願特願２０１２－２７５８４９号を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
　１０　制御部
　２０　記憶部
　３０　入力部
　４０　出力部
１００　診断支援システム

Claims (9)

  1. 　組織標本の悪性度を入力する入力手段と、
    　診断者とそのスキル度を対応付けて記憶する記憶手段と、
    　前記悪性度が中間値である場合に、前記記憶手段を参照して、前記スキル度が基準値以上の前記診断者を決定する制御手段と、を備える診断支援システム。
  2. 　前記中間値が、所定の最小境界値と所定の最大境界値の間の値である、請求項１に記載の診断支援システム。
  3. 　前記記憶手段は、さらに、前記診断者への前記組織標本の割当て可能数及び割当て済数を前記診断者と対応付けて記憶し、前記制御手段は、前記割当て済数が、前記割当て可能数未満である前記診断者を決定する請求項１または２に記載の診断支援システム。
  4. 　組織標本の悪性度を入力し、
    　診断者とそのスキル度を対応付けて記憶し、
    　前記悪性度が中間値である場合に、前記スキル度が基準値以上の前記診断者を決定する、診断支援方法。
  5. 　前記中間値が、所定の最小境界値と所定の最大境界値の間の値である、請求項４に記載の診断支援方法。
  6. 　前記診断者への前記組織標本の割当て可能数及び割当て済数を前記診断者と対応付けて記憶し、前記割当て済数が、前記割当て可能数未満である前記診断者を決定する請求項４または５に記載の診断支援方法。
  7. 　組織標本の悪性度を入力する入力ステップと、
    　診断者とそのスキル度を対応付けて記憶する記憶ステップと、
    　前記悪性度が中間値である場合に、前記記憶ステップで記憶した前記スキル度を参照して、前記スキル度が基準値以上の前記診断者を決定する制御ステップと、をコンピュータに実行させる診断支援プログラムを記録するコンピュータで読み取り可能な記録媒体。
  8. 　前記中間値が、所定の最小境界値と所定の最大境界値の間の値である、請求項７に記載の記録媒体。
  9. 　前記記憶ステップは、さらに、前記診断者への前記組織標本の割当て可能数及び割当て済数を前記診断者と対応付けて記憶し、前記制御ステップは、前記割当て済数が、前記割当て可能数未満である前記診断者を決定する請求項７または８に記載の記録媒体。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022201417A1 (ja) * 2021-03-25 2022-09-29 日本電気株式会社 検査支援装置、検査支援方法、および記録媒体

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2011108551A1 (ja) * 2010-03-03 2011-09-09 オリンパス株式会社 診断情報配信装置および病理診断システム
JP2012063919A (ja) * 2010-09-15 2012-03-29 Fujifilm Corp 医用レポート評価装置、医用レポート評価方法、医用レポート評価プログラム、並びに医用ネットワークシステム

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3742549B2 (ja) * 2000-08-29 2006-02-08 オリンパス株式会社 医療用画像ファイリングシステム
JP2005165648A (ja) * 2003-12-02 2005-06-23 Canon Inc 連携診断装置

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2011108551A1 (ja) * 2010-03-03 2011-09-09 オリンパス株式会社 診断情報配信装置および病理診断システム
JP2012063919A (ja) * 2010-09-15 2012-03-29 Fujifilm Corp 医用レポート評価装置、医用レポート評価方法、医用レポート評価プログラム、並びに医用ネットワークシステム

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022201417A1 (ja) * 2021-03-25 2022-09-29 日本電気株式会社 検査支援装置、検査支援方法、および記録媒体

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