WO2020080504A1 - 医療用情報処理システム、医療用情報処理装置、および医療用情報処理方法 - Google Patents

医療用情報処理システム、医療用情報処理装置、および医療用情報処理方法 Download PDF

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WO2020080504A1
WO2020080504A1 PCT/JP2019/041006 JP2019041006W WO2020080504A1 WO 2020080504 A1 WO2020080504 A1 WO 2020080504A1 JP 2019041006 W JP2019041006 W JP 2019041006W WO 2020080504 A1 WO2020080504 A1 WO 2020080504A1
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WO
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information
inspection
estimation
unit
medical
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PCT/JP2019/041006
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孝佳 平井
由香子 藤本
健人 中田
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ソニー株式会社
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    • G16H50/70—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for mining of medical data, e.g. analysing previous cases of other patients

Definitions

  • the present disclosure relates to a medical information processing system, a medical information processing apparatus, and a medical information processing method.
  • Patent Document 1 it is possible to detect whether a person who is instructed to undergo a medical examination at a medical institution is actually undergoing medical examination or treatment at a medical institution, and re-instructing as necessary to obtain symptoms. There is proposed a technique for preventing the seriousness of the disease and thus suppressing an increase in medical expenses.
  • Patent Document 1 in many cases, it is required to receive medical examination at a medical institution, so the technology described in Patent Document 1 is not sufficient as a solution to the increase in medical costs. . More specifically, in order to estimate a symptom of a subject based on various tests and a test product which is a result of the test, it is often required to visit a medical institution such as a hospital. Therefore, medical institutions are required to possess a considerable amount of resources (for example, doctors and equipment), which leads to an increase in medical expenses. Furthermore, with the spread of second opinion, etc., the trend of increasing medical expenses is expected to become higher.
  • the present disclosure has been made in view of the above, and the present disclosure provides a new and improved medical information processing system and medical information processing apparatus capable of more appropriately suppressing an increase in medical expenses. And a medical information processing method.
  • the acquisition to obtain the inspection information regarding the inspection in which the inspection result regarding medical treatment is generated and the system information regarding each of the plurality of estimation systems that estimate the symptom of the subject based on the inspection result is acquired.
  • a medical information processing system comprising: a unit; and a calculation unit that calculates use priorities of the plurality of estimation systems based on the examination information and the system information.
  • examination information including information about an examination in which an examination result product of a subject relating to medical treatment is generated, and a plurality of estimation systems that estimate symptoms of the subject based on the examination result item.
  • a medical information processing apparatus comprising: an acquisition unit that acquires system information including information about each of them; and a calculation unit that calculates usage priorities of the plurality of estimation systems based on the examination information and the system information. Will be provided.
  • examination information including information about an examination in which an examination result product of a subject relating to medical treatment is generated, and a plurality of estimation systems that estimate symptoms of the subject based on the examination result item.
  • system information including information about each, and calculating the use priority of the plurality of estimation systems based on the examination information and the system information.
  • FIG. 1 is a diagram showing a system configuration example of a medical information processing system according to an embodiment of the present disclosure.
  • 3 is a block diagram showing a functional configuration example of a matching server 100.
  • FIG. 3 is a block diagram showing a functional configuration example of a management server 200.
  • FIG. 3 is a block diagram showing an example of the functional configuration of an estimation server 400.
  • FIG. 3 is a block diagram showing an example of a functional configuration of a user terminal 500.
  • FIG. It is a sequence diagram which shows the example of the flow of the matching process of an estimation system and Examinee. It is a sequence diagram which shows the example of the flow of the process regarding the estimation of a symptom. It is a figure which shows the example of the user interface used at the time of generation of a matching request.
  • FIG. 3 is a block diagram showing a hardware configuration example of an information processing apparatus 900 that embodies a matching server 100, a management server 200, an inspection terminal 300, an estimation server 400, or a user terminal 500.
  • FIG. 1 shows the example of the user interface used at the time of generation of a matching request. It is a figure which shows the example of the user interface used at the time of generation of a matching request. It is a sequence diagram which shows the example of the flow of the matching process of the estimation system which concerns on a modification, and a subject. It is a sequence diagram which shows the example of the flow of the matching process of the estimation system which concerns on a modification, and a subject.
  • 3 is a block diagram showing a hardware configuration example of an information processing apparatus 900 that embodies a matching server 100, a management server 200, an inspection terminal 300, an estimation server 400, or a user terminal 500.
  • FIG. 1 shows the example of the user interface used at the time of generation of a matching request. It is a figure which shows
  • Embodiment 1.1 System configuration 1.2. Functional configuration of device 1.3. Process flow 1.4. User interface 2. Modification 3. Hardware configuration 4. Summary
  • Embodiment> (1.1. System configuration) First, with reference to FIG. 1, a system configuration example of a medical information processing system according to an embodiment of the present disclosure will be described.
  • the medical information processing system includes a matching server 100, a management server 200, an inspection terminal 300, an estimation server 400, and a user terminal 500, and these devices are provided. Are connected by a network 600.
  • the matching server 100 is a medical information processing apparatus that matches a subject with an estimation system that estimates a symptom of a subject based on an inspection product generated by a medical examination. More specifically, the matching server 100 acquires inspection information regarding the inspection and system information regarding each of a plurality of estimation systems that estimate the symptoms of the subject based on the inspection result. Then, the matching server 100 calculates the use priority of the plurality of estimation systems based on the inspection information and the system information, and the information regarding at least one of the plurality of estimation systems based on the use priority (the information is The information regarding the matching result and the information regarding the recommended estimation system (hereinafter sometimes referred to as “recommended information”) are output to the user.
  • the information regarding the matching result and the information regarding the recommended estimation system hereinafter sometimes referred to as “recommended information”.
  • medical examination refers to all actions performed to evaluate the condition of the subject, and is performed separately from the estimation of the subject's symptoms. More specifically, medical tests include a test for evaluating the physical condition of a subject and a test for evaluating the presence or degree of a specific injury or illness. Includes things that are done using. The contents of the medical examination are not limited to these. Hereinafter, a medical examination may be simply referred to as “examination”.
  • An “inspection product” is information generated by a medical examination (or its process), for example, captured image information (CT (Computed Tomography) image information, MRI (Magnetic Resonance Imaging) image information, etc.) , Or numerical information (height, weight, body fat, BMI (Body Mass Index), body temperature, visual acuity, hearing, blood pressure, blood components, etc.).
  • CT Computer Tomography
  • MRI Magnetic Resonance Imaging
  • Test information refers to any information related to medical examinations, such as information regarding the details of the examination (for example, the type and items of the examination, the date and time when the examination was performed, the institution that performed the examination, the medical staff, or the examinee). Information about the person used), information about the equipment used in the test (for example, product name, product number, serial number, version, or manufacturer information of the equipment used in the test), or details of the test deliverable. It includes at least one of information (for example, type of inspection product, data format, data size, or number of data files). The contents of the inspection information are not limited to these.
  • Estimatiation system is an estimation system using artificial intelligence algorithms. For example, it is a machine learning algorithm, which is a type of artificial intelligence algorithm, and is a system for estimating symptoms of a subject by using a test result.
  • the estimation system is, for example, a program generated by performing machine learning on the basis of learning data in which test products and symptoms are associated with each other.
  • System information refers to some information about the estimation system, such as information about the data used in the artificial intelligence algorithm used in the estimation system (for example, equipment and inspection products used to generate learning data for machine learning algorithms). Information, etc.), information about symptoms that the estimation system can estimate (for example, injury or illness), information about characteristics of the estimation system (for example, symptoms or test products that can achieve high accuracy), or the estimation system indicates symptoms. It includes at least one of the information (eg, type, data format, data size, or the number of data files of the inspection product) of the inspection product necessary for estimating. The contents of the system information are not limited to these.
  • the use priority is information indicating the degree to which each estimation system is recommended when the symptom of the subject is estimated.
  • the use priority may be quantitative information such as a numerical value, or may be qualitative information such as “high”, “medium”, and “low”.
  • the calculation of the usage priority can provide the user with information about the estimation system having the higher usage priority.
  • the matching server 100 calculates the use priority of the plurality of estimation systems based on the inspection information and the system information, and outputs the recommended information to the user based on the use priority, so that the user can perform more appropriate estimation.
  • the matching server 100 receives information indicating the selected estimation system (hereinafter, may be referred to as “selection information”) from the user terminal 500,
  • selection information information indicating the selected estimation system
  • the inspection deliverable is transmitted to the estimation system (estimation server 400 embodying the estimation system) whose use is determined based on the selection information.
  • the estimation server 400 which will be described later, can estimate the symptom of the subject based on the test result.
  • estimation result information information regarding the estimation result of the symptom of the subject
  • the estimation result information is managed by the user terminal 500 and the management. It is transmitted to the server 200.
  • the user can know the estimation result of the subject's symptom via the user terminal 500, and the management server 200 can appropriately manage the estimation result information.
  • the management server 200 is a medical information processing device that manages an inspection product, inspection information corresponding to the inspection product, estimation result information of a symptom of a subject, and the like. The management of the inspection deliverables and the inspection information will be described more specifically.
  • the management server 200 is an information that can identify the inspection deliverables, the inspection information, and the subject from the inspection terminal 300 after the inspection is performed. The inspector ID and the like are received, and these pieces of information are linked and managed.
  • the management server 200 receives the symptom estimation result information of the subject from the matching server 100, and the estimation result information and the subject It is managed in a state of being linked with the inspector ID.
  • the inspection terminal 300 is a medical information processing apparatus that transmits inspection products and the like to the management server 200. More specifically, the inspection terminal 300 is a device operated by a medical inspection worker, and is operated (or automatically) by the medical inspection worker after the inspection is completed, so that the inspection product, the inspection information, and the object to be inspected. The examiner ID is linked and recorded, and these pieces of information are transmitted to the management server 200. In addition, it is desirable that the consent information indicating that the subject has consented to the transmission of these pieces of information to the management server 200 is also transmitted to the management server 200 at the same time.
  • the inspection terminal 300 is a device operated by the user.
  • the inspection terminal 300 may be an inspection device used for inspection. Further, when the inspection product or the like is provided to the management server 200 by communication with the user terminal 500 or another method (for example, mailing), the medical information processing system may not include the inspection terminal 300.
  • the estimation server 400 is a medical information processing apparatus that embodies an estimation system, and is an apparatus that estimates a symptom of a subject using a test product.
  • the estimation system is a system that estimates a symptom of a subject using a machine learning algorithm that is an artificial intelligence algorithm. More specifically, the estimation server 400 obtains the output of the estimation result of the subject's symptom by inputting the test result provided from the matching server 100 into the machine learning algorithm.
  • the “estimated result of the symptom of the subject” means the estimated injury or illness (including illness and trauma. State in which normal physical function or morphology is impaired), serious injury or illness, or injury or illness occurs.
  • the information includes, but is not limited to, the location of the disease, the cause of the illness, or the probability (accuracy) of the estimation.
  • the estimation server 400 may embody a plurality of estimation systems (for example, a plurality of estimation servers 400 may be provided). May have a program relating to the estimation system), and a plurality of estimation servers 400 corresponding to each of the plurality of estimation systems may be provided.
  • a plurality of estimation servers 400 corresponding to a plurality of estimation systems are provided will be described as an example (note that only one estimation server 400 is displayed in FIG. 1 for convenience. ing).
  • the user terminal 500 is an information processing device (or medical information processing device) operated by a user.
  • the “user” is at least one of a subject or a medical worker (for example, a doctor, a dentist, a pharmacist, a nurse, a midwife, a registered dietitian, a physical therapist, or an occupational therapist). Is assumed to be.
  • the user terminal 500 provides a user with a predetermined user interface by executing a predetermined program. Then, when the user makes various inputs through the user interface, the user terminal 500 causes a signal requesting matching of the estimation system based on the input (hereinafter referred to as “matching request”), selection information, and the like. Is transmitted to the matching server 100.
  • the user selects an inspection product to be used for symptom estimation via the user interface.
  • the user terminal 500 After that, the user terminal 500 generates a matching request including information indicating the selected inspection product (for example, information capable of identifying the inspection product) and the subject ID.
  • the matching request may include information indicating the selected inspection deliverable and information other than the subject ID.
  • the matching request may include setting information regarding the matched estimation system (eg, user's wishes, requirements, or restrictions regarding the matched estimation system).
  • the user terminal 500 receives recommended information (information about the result of matching) and estimated result information of the symptom of the subject from the matching server 100, and provides this information to the user.
  • the network 600 is a network that connects the above devices by predetermined communication. Note that the network 600 does not necessarily need to connect all devices, and may limit devices that can communicate with each other. For example, the inspection terminal 300 may not be able to communicate with the user terminal 500, the matching server 100, or the like.
  • the communication method and line type used in the network 600 are not particularly limited.
  • the network 600 may be realized by a dedicated line network such as IP-VPN (Internet Protocol-Virtual Private Network).
  • IP-VPN Internet Protocol-Virtual Private Network
  • the network 600 may be realized by a public line network such as the Internet, a telephone line network, a satellite communication network, various LAN (Local Area Network) including Ethernet (registered trademark), WAN (Wide Area Network), etc. Good.
  • the network 600 may be realized by a wireless communication network such as Wi-Fi (registered trademark) or Bluetooth (registered trademark).
  • the system configuration example of the medical information processing system according to this embodiment has been described above.
  • the system configuration described above with reference to FIG. 1 is merely an example, and the system configuration of the medical information processing system according to the present embodiment is not limited to this example.
  • the function of each device may be realized by another device. More specifically, all or some of the functions of the matching server 100 may be included in the management server 200. On the contrary, all or some of the functions of the management server 200 may be included in the matching server 100.
  • the system configuration of the medical information processing system according to this embodiment can be flexibly modified according to specifications and operation.
  • the matching server 100 includes a communication unit 110, a processing unit 120, and a storage unit 130.
  • the processing unit 120 also includes an authentication unit 121, a calculation unit 122, an output unit 123, and an estimation system cooperation unit 124.
  • the communication unit 110 has a functional configuration for communicating with an external device.
  • the communication unit 110 receives a matching request, selection information, input information used for user authentication, and the like from the user terminal 500, and recommends information, estimation result information, and user authentication information.
  • the result information and the like are transmitted to the user terminal 500.
  • the communication with the estimation server 400 will be described.
  • the communication unit 110 transmits, for example, an inspection product or the like to the estimation server 400 and receives estimation result information or the like from the estimation server 400.
  • the communication unit 110 receives, for example, an inspection product, inspection information, and the like from the management server 200 (in other words, the communication unit 110 also serves as an acquisition unit that acquires inspection information. Function), estimation result information, and the like are transmitted to the management server 200. Note that the information and the case in which the communication unit 110 communicates are not limited to these.
  • the processing unit 120 has a functional configuration that centrally controls overall processing performed by the matching server 100.
  • the processing unit 120 can control activation and deactivation of each functional configuration.
  • the processing content of the processing unit 120 is not particularly limited.
  • the processing unit 120 may control processing generally performed in various servers, a general-purpose computer, a PC (Personal Computer), a tablet PC, or the like (for example, processing relating to an OS (Operating System)).
  • the authentication unit 121 has a functional configuration for performing user authentication. More specifically, when the input information used for user authentication is provided from the user terminal 500, the authentication unit 121 performs a predetermined user authentication process using the input information.
  • the type of user authentication is not particularly limited. For example, the authentication unit 121 performs authentication using user identification information (for example, ID) and password, biometric authentication using user biometric information, or the like. As a result, the authentication unit 121 can prevent access by an unauthorized third party.
  • the calculation unit 122 is a functional configuration that calculates the use priority of a plurality of estimation systems based on the inspection information and the system information. More specifically, when the matching request is provided from the user terminal 500, the calculation unit 122 reads from the management server 200 a list of inspection results associated with the subject ID included in the matching request. Then, the calculation unit 122 selects the inspection result from the list of inspection results based on the information indicating the inspection result selected by the user (for example, the information that can identify the inspection result) included in the matching request. Object and the inspection information corresponding to the inspection result product. Furthermore, the calculation unit 122 acquires system information regarding the plurality of estimation systems from the storage unit 130 (in other words, the calculation unit 122 also functions as an acquisition unit that acquires system information).
  • the calculation unit 122 calculates the use priority of the plurality of estimation systems using a predetermined algorithm. For example, the calculation unit 122 uses “information about the details of the inspection product” included in the inspection information and “information about the inspection product necessary for the estimation system to estimate the symptom” included in the system information. The degree of conformity of the inspection product with the estimation system may be reflected in the use priority. More specifically, the calculation unit 122 may reflect the degree of conformity of the type and data format of the inspection result product to the estimation system in the use priority. The calculation unit 122 also includes “information regarding details of the inspection” and “information regarding equipment used in the inspection” included in the inspection information, and “information regarding learning data” and “characteristics of the estimation system” included in the system information.
  • the calculation unit 122 may reflect the degree of conformity of the type of inspection, the product name of the device used in the inspection, and the like to the estimation system in the use priority. If the inspection information and the system information are used, the method of calculating the usage priority is not necessarily limited to the above. Further, the calculation unit 122 may perform weighting or the like according to the importance of various information included in the inspection information and the system information. In addition, the calculation unit 122 may calculate the use priority using a machine learning algorithm.
  • the output unit 123 is a functional configuration that outputs various information to an external device. For example, when the usage priority is calculated by the calculation unit 122, the output unit 123 provides the user terminal 500 with information (in other words, recommended information) regarding at least one of the plurality of estimation systems based on the usage priority. Output to. At this time, when there are a plurality of estimation systems included in the recommended information, the output unit 123 outputs each estimation system to the user terminal 500 by a predetermined method. For example, the output unit 123 may output, to the user terminal 500, information regarding a predetermined number of estimation systems in descending order of use priority. More specifically, the output unit 123 may output only the estimation system having the highest use priority, or may output the top three estimation systems.
  • the output unit 123 may emphasize and output the estimation system as the use priority is higher so that the user can more easily select the estimation system, or various information regarding the estimation system (for example, symptom estimation). Cost and time required for, the type of algorithm used in the estimation system, the operator of the estimation system, the usage history of the estimation system by the user, and the like) may be output together.
  • the output unit 123 preferably outputs a predetermined icon for the estimation system having the usage history. Then, it is desirable that the output unit 123 perform the output so that the details of the past usage history are displayed when the user selects the icon.
  • the output unit 123 When the subject's symptom is estimated by the estimation system, the output unit 123 outputs the estimation result information to the user terminal 500.
  • the output unit 123 When the authentication unit 121 performs user authentication, the output unit 123 outputs the result of the user authentication to the user terminal 500.
  • the information output by the output unit 123 and the output case are not limited to these.
  • the output method by the output unit 123 can be flexibly changed according to the specifications (or functions, etc.) of the output destination device.
  • the output unit 123 may change the output method according to a mechanism (for example, a display mechanism, a sound output mechanism, a light emitting mechanism, or the like) included in the output destination device.
  • the estimation system cooperation unit 124 is a functional configuration that cooperates with the estimation system. More specifically, when the user selects the estimation system (that is, when the selection information is provided from the user terminal 500), the estimation system cooperation unit 124 causes the inspection artifact associated with the subject ID. Is read from the management server 200. Then, the estimation system cooperation unit 124 acquires the inspection product selected by the user and the inspection information corresponding to the inspection product from the list of inspection products. Further, the estimation system cooperation unit 124 performs a predetermined process (hereinafter, referred to as a “personal information protection process”) on the acquired inspection product so that the personal information cannot be specified. Then, the estimation system cooperation unit 124 provides the inspection product in the state in which the personal information protection process is performed to the estimation system whose use is determined (in other words, the estimation server 400 that embodies the estimation system).
  • a predetermined process hereinafter, referred to as a “personal information protection process”
  • the estimation system cooperation unit 124 causes the display portion to be blackened. And data deletion processing. Accordingly, the estimation system cooperation unit 124 can provide the inspection product to the estimation server 400 in a state where the personal information is not decrypted, even if the inspection product includes the personal information.
  • learning data of "with personal information” data generated by superimposing the name and face image information of the subject on the inspection result, The data before the name and face image information of the subject are superposed on the learning data of “no personal information”, and the learning is performed by these learning data to generate the classifier.
  • the estimation system cooperation unit 124 specifies the presence or absence of the personal information such as the name and face image information of the subject and the position thereof by inputting the inspection product into the classifier, and determines the position of the personal information.
  • the black painting processing is realized by superimposing a black object on the blackboard.
  • the content of the personal information protection process is not limited to the above as long as the personal information included in the inspection product can be made undecipherable. Further, the method of realizing the personal information protection process including the black painting process is not limited to the above machine learning method.
  • the estimation system cooperation unit 124 uses the estimation system (in other words, an estimation server that implements the estimation system) in which the inspection product is determined to be used in a state of being associated with the temporary ID that is temporarily used as the mask ID. 400). More specifically, the estimation system cooperation unit 124 generates, as the temporary ID, an ID that is information that can identify the inspection product and that is different from the subject ID.
  • the method for generating the temporary ID is not particularly limited, and for example, a known temporary ID generation program or the like can be used.
  • the estimation system cooperation unit 124 associates the inspection artifact with the temporary ID by a predetermined method such as adding a temporary ID in the inspection artifact, and the estimation system (in other words, the inspection artifact associated with the temporary ID).
  • An estimation server 400 that implements the estimation system. Note that the estimation system cooperation unit 124 internally manages the temporary ID and the subject ID in association with each other.
  • the estimation system cooperation unit 124 acquires the estimation result information from the estimation system (in other words, the estimation server 400 that embodies the estimation system) and associates the estimation result information with the estimation result information.
  • the subject ID corresponding to the estimation result information is specified based on the provided temporary ID, and the estimation result information and the subject ID are associated with each other. This makes it possible to identify the subject who is the target of the estimation result information.
  • the storage unit 130 has a functional configuration that stores various information.
  • the storage unit 130 stores system information used for calculating the usage priority.
  • the storage unit 130 is used for information provided from the user terminal 500, the management server 200, the estimation server 400, or the like (for example, matching request, inspection product, inspection information, selection information, estimation result information, or user authentication). Input information), processing results by each functional configuration of the matching server 100, and the like (for example, usage priority).
  • the storage unit 130 also stores programs and parameters used by each functional configuration of the matching server 100. The content of the information stored in the storage unit 130 is not limited to these.
  • the functional configuration example of the matching server 100 has been described.
  • the functional configuration described above with reference to FIG. 2 is merely an example, and the functional configuration of the matching server 100 is not limited to this example.
  • the matching server 100 does not necessarily have to include all the functional configurations shown in FIG.
  • the functional configuration of the matching server 100 can be flexibly modified according to specifications and operation.
  • the management server 200 includes a communication unit 210, a processing unit 220, and a storage unit 230.
  • the processing unit 220 also includes an authentication unit 221, a management unit 222, and an output unit 223.
  • the communication unit 210 has a functional configuration for communicating with an external device.
  • the communication with the inspection terminal 300 will be described. After the inspection of the subject is completed, the communication unit 210 receives the inspection product and the inspection information corresponding thereto from the inspection terminal 300.
  • the communication unit 210 receives from the matching server 100 the information indicating the subject ID and the inspection product included in the matching request, and receives the inspection product and the inspection information corresponding thereto. It transmits to the matching server 100.
  • the communication unit 210 receives the estimation result information associated with the subject ID from the matching server 100.
  • the communication unit 210 uses input information used for user authentication (for example, when the user terminal 500 directly accesses the management server 200 and the management server 200 performs user authentication). , And information requesting inspection artifacts and estimation result information from the user terminal 500, and transmitting user authentication result information and inspection artifacts and estimation result information requested by the user terminal 500 to the user terminal 500. To do.
  • the information communicated by communication unit 210 and the case of communication are not limited to these.
  • the processing unit 220 has a functional configuration that controls overall processing performed by the management server 200.
  • the processing unit 220 can control activation and deactivation of each functional configuration.
  • the processing content of the processing unit 220 is not particularly limited.
  • the processing unit 220 may control processing generally performed in various servers, general-purpose computers, PCs, tablet PCs, and the like (for example, processing relating to the OS).
  • the authentication unit 221 has a functional configuration for performing user authentication. More specifically, the user terminal 500 may directly access the management server 200 without going through the matching server 100, and the authentication unit 221 performs user authentication in this case.
  • the content of the user authentication by the authentication unit 221 may be the same as that of the authentication unit 121 of the matching server 100 described above, and thus the description thereof will be omitted.
  • the management unit 222 is a functional configuration that manages inspection deliverables, inspection information, and estimation result information. More specifically, the management of the inspection product and the inspection information will be described.
  • the management unit 222 stores the information. They are linked to each other and stored in the storage unit 230 in a predetermined format. Further, the management unit 222 may delete inspection products and the like older than a predetermined period, or may overwrite the inspection products and the like of the same type of inspection performed in the past with the latest inspection products and the like.
  • the management unit 222 may calculate the charge based on the inspection content and the like, and bill the subject for the charge. For example, when credit card information or the like is registered as the subject information, the management unit 222 may perform credit card payment processing or the like based on the information. Further, in the case where the examinee selects the cooperation with the insurance company, when the inspection result product or the like is provided from the inspection terminal 300, the management unit 222 determines that the inspection result product or the like is provided or the inspection result. The object itself may be provided to the insurance company's equipment. With this, the subject can notify the insurance company of the inspection frequency and the inspection product, and thus can receive a predetermined insurance service (for example, reduction of insurance premiums).
  • a predetermined insurance service for example, reduction of insurance premiums
  • the management unit 222 stores the information in a predetermined format in the storage unit 230. It will be stored in. Further, the management unit 222 may delete estimation result information and the like older than a predetermined period, or may overwrite estimation result information by the same estimation system performed in the past with the latest estimation result information and the like. In addition, when the estimation result information is provided from the matching server 100, the management unit 222 calculates a fee based on the estimation system used for estimating the symptom and charges the subject for the fee. You can go. Since a specific example of the billing process is the same as the above, the description is omitted.
  • the output unit 223 is a functional configuration that outputs various information to an external device.
  • the output unit 223 outputs the inspection product, the inspection information, or the estimation result information to the matching server 100 or the user terminal 500.
  • the authentication unit 221 performs user authentication
  • the output unit 223 outputs the result of the user authentication to the user terminal 500.
  • the information output by the output unit 223 and the output case are not limited to these.
  • the output method by the output unit 223 can be flexibly changed according to the specifications (or functions, etc.) of the output destination device.
  • the storage unit 230 has a functional configuration that stores various information.
  • the storage unit 230 stores the inspection product, the inspection information, and the estimation result information in a predetermined format.
  • the storage unit 230 also stores programs and parameters used by each functional configuration of the management server 200.
  • the content of the information stored in the storage unit 230 is not limited to these.
  • the functional configuration example of the management server 200 has been described.
  • the functional configuration described above with reference to FIG. 3 is merely an example, and the functional configuration of the management server 200 is not limited to this example.
  • the management server 200 does not necessarily have to include all of the functional configurations shown in FIG.
  • the functional configuration of the management server 200 can be flexibly modified according to specifications and operation.
  • the estimation server 400 includes a communication unit 410, an estimation unit 420, and a storage unit 430.
  • the communication unit 410 has a functional configuration for communicating with an external device. For example, the communication unit 410 receives, from the matching server 100, the inspection product that has undergone the personal information protection process. Then, after the symptom estimation process of the subject is performed based on the inspection result product, the communication unit 410 transmits the estimation result information to the matching server 100. Note that the information and the case in which the communication unit 410 communicates are not limited to these.
  • the estimation unit 420 is a functional configuration that embodies an estimation system and estimates the symptom of the subject using the inspection result provided from the matching server 100. More specifically, the estimation unit 420 obtains an output that is the estimation result of the subject's symptom by inputting the inspection result product to the machine learning algorithm.
  • the artificial intelligence algorithm is an algorithm that makes inference based on learning, statistics, or predetermined rules.
  • the machine learning algorithm is a type of artificial intelligence algorithm and is an algorithm that makes inference based on the learning result.
  • the machine learning algorithm is, for example, a classification model or a regression model using a neural network.
  • the machine learning algorithm may use another method such as SVM (Support Vector Machine) or random forest.
  • SVM Small Vector Machine
  • the machine learning method for example, learning data in which a diagnosis result by a doctor and an inspection product are associated with each other is input to a predetermined calculation model using a neural network, learning is performed, and parameters are generated.
  • the function of the machine learning algorithm can be realized by the processing circuit having the processing model.
  • the method for generating the machine learning algorithm used by the estimation unit 420 for the processing is not limited to the above.
  • the classification or regression function of the machine learning algorithm may be realized by using another artificial intelligence algorithm.
  • estimation servers 400 corresponding to the plurality of estimation systems are provided (of course, this is not a limitation), but the estimation unit of each estimation server 400 is assumed.
  • the estimation system embodied by 420 has different algorithms (artificial intelligence algorithms) so that each has different characteristics.
  • the storage unit 430 has a functional configuration that stores various information.
  • the storage unit 430 stores the inspection product provided from the matching server 100, the estimation result information output by the estimation unit 420, and the like.
  • the storage unit 430 also stores programs and parameters used by each functional configuration of the estimation server 400.
  • the content of the information stored in the storage unit 430 is not limited to these.
  • the functional configuration example of the estimation server 400 has been described.
  • the functional configuration described above with reference to FIG. 4 is merely an example, and the functional configuration of the estimation server 400 is not limited to this example.
  • the estimation server 400 does not necessarily have to include all of the functional configurations shown in FIG.
  • the functional configuration of the estimation server 400 can be flexibly modified according to specifications and operation.
  • the user terminal 500 includes a communication unit 510, a processing unit 520, a storage unit 530, an input unit 540, and a display unit 550.
  • the processing unit 520 also includes a generation unit 521.
  • the communication unit 510 has a functional configuration for communicating with an external device.
  • the communication with the matching server 100 will be described.
  • the communication unit 510 transmits a matching request, selection information, input information used for user authentication, and the like to the matching server 100, and recommends information, estimation result information, and a user.
  • the authentication result information is received from the matching server 100.
  • the communication unit 510 uses input information used for user authentication (for example, when the user terminal 500 directly accesses the management server 200 and the management server 200 performs user authentication). , And information requesting inspection products, estimation result information, and the like to the management server 200, and receiving user authentication result information, request target inspection products, estimation result information, and the like from the management server 200. Note that the information and the case in which the communication unit 510 communicates are not limited to these.
  • the processing unit 520 has a functional configuration that centrally controls overall processing performed by the user terminal 500.
  • the processing unit 520 can control activation and deactivation of each functional configuration.
  • the processing content of the processing unit 520 is not particularly limited.
  • the processing unit 520 may control processing generally performed in various servers, a general-purpose computer, a PC, a tablet PC, or the like (for example, processing regarding an OS).
  • the generation unit 521 is a functional configuration that generates a matching request based on the input by the user. More specifically, the generation unit 521 provides a user with a predetermined user interface by executing a predetermined program. The user selects a test product to be used for the symptom estimation through the user interface. After that, the generation unit 521 generates a matching request including information indicating the selected inspection product (for example, information that can identify the inspection product) and the subject ID. Note that the generation unit 521 may include information indicating the selected inspection deliverable and information other than the subject ID in the matching request.
  • the generation unit 521 may include the setting information regarding the estimation system to be matched (for example, the user's wishes, requirements, or restrictions regarding the estimation system to be matched) input by the user in the matching request. Good.
  • the user interface provided by the generation unit 521 to the user will be described later.
  • the storage unit 530 is a functional configuration that stores various information.
  • the storage unit 530 includes information provided from the matching server 100, the management server 200, and the like (for example, recommended information, estimation result information, user authentication result information, or inspection deliverables), and functional configurations of the user terminal 500.
  • the processing result and the like (for example, matching request or selection information) are stored.
  • the storage unit 530 also stores programs and parameters used by each functional configuration of the user terminal 500. Note that the content of the information stored in the storage unit 530 is not limited to these.
  • the input unit 540 has a functional configuration that receives an input from the user.
  • the input unit 540 includes input devices such as a mouse, a keyboard, a touch panel, buttons, switches, a microphone, and a camera, and a user can input desired information by using these input devices.
  • the input device included in the input unit 540 is not particularly limited.
  • the display unit 550 has a functional configuration for displaying various information. More specifically, the display unit 550 includes a display device such as a display and a projection device such as a projector. By using these devices, the processing result of the device itself, the matching server 100, the management server, or the like. It is possible to provide the user with information provided from the device 200 or the like.
  • the device included in the display unit 550 is not limited to the above.
  • the example of the functional configuration of the user terminal 500 has been described above.
  • the functional configuration described above with reference to FIG. 5 is merely an example, and the functional configuration of the user terminal 500 is not limited to this example.
  • the user terminal 500 does not necessarily have to include all the functional configurations shown in FIG.
  • the functional configuration of the user terminal 500 can be flexibly modified according to specifications and operation.
  • step S1000 the user uses the input unit 540 of the user terminal 500 to make an input for logging in to the medical information processing system.
  • the user inputs the user's identification information (such as an ID) and a password, or inputs biometric information for biometric authentication.
  • the input operation for login may be automated by the function of the user terminal 500.
  • step S1004 communication unit 510 transmits the input information input by the user to matching server 100.
  • the communication unit 510 transmits, as input information, user identification information (such as an ID) and hash path information obtained by hashing a password.
  • step S1008 the authentication unit 121 of the matching server 100 performs a predetermined user authentication process using the input information. For example, the authentication unit 121 performs user authentication based on whether or not the hash path information provided as the input information matches the hash path information registered in advance.
  • step S1012 the output unit 123 outputs the user authentication result information to the user terminal 500 via the communication unit 110.
  • step S1016 the generation unit 521 of the user terminal 500 generates a matching request based on the inspection deliverable selected by the user.
  • step S1020 communication unit 510 transmits a matching request to matching server 100.
  • step S1024 the calculation unit 122 of the matching server 100 manages the information (for example, information that can identify the inspection product) indicating the inspection product selected by the user and the subject ID included in the matching request. It is transmitted to the server 200.
  • step S1028 the output unit 223 of the management server 200 acquires the inspection product and the inspection information based on the information indicating the inspection product and the subject ID, and outputs the information to the matching server 100.
  • step S1032 the calculation unit 122 of the matching server 100 calculates the use priority of the estimation system based on the system information stored in the storage unit 130 and the inspection information provided by the management server 200.
  • step S1036 the output unit 123 outputs information (in other words, recommended information) regarding at least one of the plurality of estimation systems to the user terminal 500 based on the use priority.
  • step S1040 the display unit 550 of the user terminal 500 displays the recommended information, and the series of matching processes ends.
  • FIG. 7 shows an example of the flow of processing performed after step S1040 (display of recommended information) in FIG.
  • step S1100 the user uses the input unit 540 of the user terminal 500 to select at least one estimation system from the estimation systems included in the recommended information.
  • step S1104 communication unit 510 transmits selection information indicating the selected estimation system to matching server 100.
  • step S1108 the estimation system cooperation unit 124 of the matching server 100 issues a temporary ID that is temporarily used as a mask ID.
  • step S1112 the estimation system cooperation unit 124 performs a personal information protection process of the inspection result product. For example, when the name and face image information of the subject are displayed on the inspection product, the estimation system cooperation unit 124 performs black painting processing and data deletion processing on the display portion.
  • step S1116 the estimation system cooperation unit 124 provides the estimation result product to which the personal information protection process has been completed to the estimation server 400.
  • step S1120 the estimation unit 420 of the estimation server 400 estimates the symptom of the subject based on the inspection result. For example, the estimation unit 420 obtains an output as the estimation result information of the symptom of the subject by inputting the inspection result product to the machine learning algorithm which is the artificial intelligence algorithm.
  • step S1124 the communication unit 410 transmits the estimation result information to the matching server 100.
  • step S1128 the estimation system cooperation unit 124 of the matching server 100 specifies the subject ID corresponding to the estimation result information based on the temporary ID associated with the estimation result information, and estimates the estimation result information and the subject. Person ID.
  • step S1132 the output unit 123 outputs the estimation result information associated with the subject ID to the user terminal 500.
  • step S1136 the display unit 550 of the user terminal 500 displays the estimation result information.
  • step S1140 the output unit 123 of the matching server 100 outputs the estimation result information associated with the subject ID to the management server 200.
  • step S1144 the management unit 222 of the management server 200 manages the estimation result information, and thus the series of processing relating to the estimation of symptoms is completed.
  • FIG. 8 is an example of a user interface used by a user to select an inspection product when generating a matching request.
  • display 10 (display 10a to display 10f) indicating the type of inspection product, name 11 (name 11a to name 11f) of the type of inspection product, latest inspection date 12 (inspection date 12a to The inspection date 12f), the check box 13 (check boxes 13a to 13f), and the matching button 14 can be provided as a user interface.
  • the user can specify the test product to be used for the symptom estimation by inputting a check in the check box 13 (check boxes 13a to 13f). Then, the user can generate the matching request by pressing the matching button 14 after designating at least one inspection product, and can provide the matching request to the matching server 100.
  • the user can intuitively select the inspection product. Further, by providing the latest inspection date 12 (inspection date 12a to inspection date 12f), the user can easily determine whether or not each inspection product is suitable for the symptom estimation from the viewpoint of the inspection date. be able to.
  • the generation unit 521 may provide a predetermined warning to the user based on the type of inspection product or the inspection date. For example, when a plurality of types of inspection products are designated and the inspection dates for each inspection product are vacant by a predetermined interval or more, the generation unit 521 determines that the estimation accuracy may be reduced. However, a predetermined warning may be provided to the user.
  • the generation unit 521 may provide a predetermined warning to the user based on the fact that these inspection days are 3 months or more apart from each other. This allows the user to perform the test again, select a different test product again, estimate the symptom after recognizing that the estimation accuracy may decrease, and abandon the symptom estimation. You can Here, among the test products, there are those whose contents do not change at all (or do not significantly change) depending on the test date (for example, genomic test). Therefore, it is desirable that the generation unit 521 set the above-mentioned “predetermined interval” used for determining whether or not warning is required to be executed according to the type of inspection result.
  • the generation unit 521 may provide a user interface capable of selecting a plurality of inspection products having different inspection dates. .
  • a change in X-ray image information for example, FIG. The symptom may be estimated based on the tumors 15a to 15f shown in each X-ray image information of.
  • the generation unit 521 may also provide a user interface capable of confirming various types of information regarding inspection products (or various types of information regarding inspection). For example, when the user performs a predetermined input such as long-pressing the display 10 indicating the type of the inspection product, the generation unit 521, as illustrated in FIG. (Indicated as "inspection location ID” in the figure), inspection equipment, information that can identify the inspection equipment (indicated as “equipment serial number” in the figure), inspection date, information that can identify the inspector (in the figure) May be provided with a “inspector ID”), a subject ID, or an examination type.
  • a predetermined input such as long-pressing the display 10 indicating the type of the inspection product
  • the generation unit 521 as illustrated in FIG. (Indicated as "inspection location ID” in the figure), inspection equipment, information that can identify the inspection equipment (indicated as "equipment serial number” in the figure), inspection date, information that can identify the inspector (in the figure) May be provided with a “inspect
  • the generation unit 521 may provide a user interface that can confirm the estimated history information 17 of the symptoms performed in the past based on the same test result. For example, the generation unit 521 may provide the date 18 when the symptom was estimated based on the same test product and the link 19 for displaying the estimation result information. As shown in FIG. 10, by providing various kinds of information related to the inspection product (or various kinds of information related to the inspection), estimated history information of the symptoms performed in the past, etc., the user can obtain the inspection results used for estimating the symptoms. The thing can be selected more appropriately.
  • the matching request is generated based on the inspection product selected by the user.
  • the matching request is generated based on the symptom to be estimated which is selected by the user. More specifically, the user may not be able to recognize which of the plurality of test products is suitable for the symptom estimation process.
  • a symptom to be estimated may be determined in advance, such as a case where the user has a subjective symptom about a specific symptom. For example, when the user feels a headache, there is a case where it is predetermined that he / she wants to estimate “a symptom caused by the headache”.
  • a matching request is generated by the user selecting a symptom to be estimated, and the matching server 100 determines the inspection result product necessary for estimating the symptom based on the matching request. Confirm the existence and perform matching processing if necessary inspection products exist. If the required inspection product does not exist, the matching server 100 performs a predetermined process (for example, notifying the user to that effect, proposing the inspection, or arranging the inspection).
  • the “symptoms to be estimated” selected by the user may be, for example, an injury or illness (including illness and trauma), or a symptom that is expressed by some method such as “a symptom caused by a headache”. If
  • the system configuration example according to the modified example may be the same as the system configuration example according to the above-described embodiment described with reference to FIG. 1 (not necessarily the same), and thus the description is omitted.
  • the generation unit 521 of the user terminal 500 provides a user interface that allows the user to select a symptom to be estimated.
  • the generation unit 521 is an application (hereinafter referred to as “questioning application”) that can narrow down symptoms to be estimated by the user answering one or more questions (in other words, performing an inquiry). May be provided), a radio button capable of selecting one or more symptoms to be estimated, or a text box capable of simply inputting the symptoms to be estimated may be provided.
  • the generation unit 521 may implement the inquiry application using a machine learning algorithm. Through these user interfaces, the user can appropriately select a symptom to be estimated and generate a matching request including information indicating the symptom.
  • the calculation unit 122 of the matching server 100 causes the calculation result of the inspection product used for the symptom estimation. Check the satisfaction of, and calculate the usage priority when the inspection product is satisfied. More specifically, first, the calculation unit 122 identifies a test product required for estimation of the symptom based on the information indicating the symptom to be estimated included in the matching request provided from the user terminal 500. To do. For example, the storage unit 130 of the matching server 100 stores in advance a list of test results necessary for estimating various symptoms, and the calculation unit 122 acquires the information to specify in the matching request. Identify the test products required for symptom estimation.
  • the calculation unit 122 reads, from the management server 200, a list of inspection results associated with the subject ID included in the matching request. After that, the calculation unit 122 acquires, from the list of the inspection products, the inspection products necessary for estimating the symptom and the inspection information corresponding to the inspection products. Then, when all the test products necessary for the symptom estimation are prepared, the calculation unit 122 calculates the use priority of the estimation system based on the test information and the system information. On the other hand, when the test products necessary for the symptom estimation are not available, a predetermined process (for example, notifying the user to that effect, proposing the test, or arranging the test) is performed. Other than these functional configurations, the configuration may be the same as that of the above-described embodiment (they are not necessarily the same), and thus the description is omitted.
  • step S1200 the user uses the input unit 540 of the user terminal 500 to make an input for logging in to the medical information processing system.
  • communication unit 510 transmits the input information input by the user to matching server 100.
  • the authentication unit 121 of the matching server 100 performs a predetermined user authentication process using the input information.
  • the output unit 123 outputs the user authentication result information to the user terminal 500 via the communication unit 110.
  • step S1216 the generation unit 521 of the user terminal 500 generates a matching request based on the symptom to be estimated and selected by the user.
  • step S1220 communication unit 510 transmits a matching request to matching server 100.
  • step S ⁇ b> 1224 the calculation unit 122 of the matching server 100 identifies the inspection product required for estimating the symptom specified in the matching request.
  • step S1228 the calculation unit 122 of the matching server 100 transmits the information indicating the specified inspection result product (for example, information that can identify the inspection result product) and the subject ID to the management server 200. To do.
  • step S1232 the output unit 223 of the management server 200 acquires the inspection product and the inspection information based on the information indicating the inspection product and the subject ID, and outputs the information to the matching server 100.
  • step S1236 the calculation unit 122 of the matching server 100 confirms whether or not all the inspection products necessary for the symptom estimation are prepared.
  • the calculation unit 122 determines the system information stored in the storage unit 130 and the inspection information provided by the management server 200 in step S1240. Based on this, the usage priority of the estimation system is calculated.
  • the output unit 123 outputs information (in other words, recommended information) regarding at least one of the plurality of estimation systems to the user terminal 500 based on the usage priority.
  • step S1248 the display unit 550 of the user terminal 500 displays the recommended information.
  • step S1236 if the required inspection products are not available (step S1236 / No), the matching server 100 performs a predetermined process. For example, in step S1252, the output unit 123 outputs information indicating the insufficient inspection deliverable to the user terminal 500, and in step S1256, the display unit 550 of the user terminal 500 displays the information. Things are done. As a result, the user can recognize that the test products required for the symptom estimation are insufficient. Further, in step S1260, processing unit 120 of matching server 100 sets up a system (indicated as “inspection arrangement system” in the figure) for arranging inspections (or proposals for inspections) that lack inspection products. It may be activated to proceed with the inspection arrangement (or inspection proposal, etc.). With the above, a series of matching processing is completed.
  • a system indicated as “inspection arrangement system” in the figure
  • FIG. 13 is a diagram showing a hardware configuration of the information processing device 900.
  • the information processing apparatus 900 includes a CPU (Central Processing Unit) 901, a ROM (Read Only Memory) 902, a RAM (Random Access Memory) 903, a host bus 904, a bridge 905, an external bus 906, and an interface 907.
  • the CPU 901 functions as an arithmetic processing unit and a control unit, and controls overall operations in the information processing apparatus 900 according to various programs. Further, the CPU 901 may be a microprocessor.
  • the ROM 902 stores programs used by the CPU 901, calculation parameters, and the like.
  • the RAM 903 temporarily stores programs used in the execution of the CPU 901, parameters that change appropriately in the execution, and the like. These are connected to each other by a host bus 904 including a CPU bus and the like.
  • a host bus 904 including a CPU bus and the like.
  • the host bus 904 is connected to an external bus 906 such as a PCI (Peripheral Component Interconnect / Interface) bus via a bridge 905.
  • the host bus 904, the bridge 905, and the external bus 906 do not necessarily have to be separately configured, and these functions may be mounted on one bus.
  • the input device 908 is an input unit such as a mouse, a keyboard, a touch panel, a button, a microphone, a switch, and a lever for the user to input information, and an input control circuit that generates an input signal based on the input by the user and outputs the input signal to the CPU 901. Etc.
  • the input device 908 By operating the input device 908, the user can input various information to each device and instruct a processing operation.
  • the input device 908 realizes the function of the input unit 540 of the user terminal 500.
  • the output device 909 includes a display device such as a CRT (Cathode Ray Tube) display device, a liquid crystal display (LCD) device, an OLED (Organic Light Emitting Diode) device, and a lamp. Further, the output device 909 includes an audio output device such as a speaker and headphones. The display device displays various data in text or image, and the voice output device converts the various data into voice and outputs the voice. The output device 909 realizes the function of the display unit 550 of the user terminal 500.
  • a display device such as a CRT (Cathode Ray Tube) display device, a liquid crystal display (LCD) device, an OLED (Organic Light Emitting Diode) device, and a lamp.
  • the output device 909 includes an audio output device such as a speaker and headphones.
  • the display device displays various data in text or image, and the voice output device converts the various data into voice and outputs the voice.
  • the output device 909 realizes the function of the display unit 550
  • the storage device 910 is a device for storing data.
  • the storage device 910 may include a storage medium, a recording device that records data in the storage medium, a reading device that reads data from the storage medium, and a deletion device that deletes data recorded in the storage medium.
  • the storage device 910 is composed of, for example, an HDD (Hard Disk Drive).
  • the storage device 910 drives a hard disk and stores programs executed by the CPU 901 and various data.
  • the drive 911 is a reader / writer for a storage medium, and is built in or externally attached to the information processing device 900.
  • the drive 911 reads the information recorded in the removable storage medium 913 such as a mounted magnetic disk, optical disk, magneto-optical disk, or semiconductor memory, and outputs it to the RAM 903.
  • the drive 911 can also write information in the removable storage medium 913.
  • the communication device 912 is, for example, a communication interface including a communication device or the like for connecting to the communication network 914.
  • a communication interface including a communication device or the like for connecting to the communication network 914.
  • the matching server 100 acquires inspection information regarding inspection and system information regarding each of a plurality of estimation systems, and uses the plurality of estimation systems based on the inspection information and the system information.
  • the priority may be calculated and recommendation information regarding at least one of the plurality of estimation systems may be output to the user based on the usage priority.
  • This allows the user to select a more appropriate estimation system. That is, the user can use a more accurate estimation system out of a plurality of estimation systems, and thus suppresses visits to medical institutions, for example, when the subject has slight symptoms. It is possible to suppress the labor cost of the diagnostician by performing the second opinion by the estimation system, and it is possible to more appropriately suppress the increase in the medical cost.
  • the effects described in the present specification are merely explanatory or exemplifying ones, and are not limiting. That is, the technique according to the present disclosure may have other effects that are apparent to those skilled in the art from the description of the present specification, in addition to or instead of the above effects.
  • An acquisition unit that acquires inspection information related to an inspection in which an inspection result related to medical treatment is generated, and system information related to each of a plurality of estimation systems that estimate a symptom of a subject based on the inspection result, A calculation unit that calculates the use priority of the plurality of estimation systems based on the inspection information and the system information.
  • Medical information processing system (2) The estimation system estimates a symptom of the subject using a machine learning algorithm, The medical information processing system according to (1) above.
  • the system information is information about learning data used in the machine learning algorithm, information about symptoms that the estimation system can estimate, information about characteristics of the estimation system, or necessary for the estimation system to estimate symptoms.
  • the inspection information includes at least one of information regarding details of the inspection, information regarding equipment used in the inspection, or information regarding details of the inspection deliverable.
  • the medical information processing system according to any one of (1) to (3) above.
  • the medical information processing system according to any one of (1) to (4).
  • the output unit outputs a predetermined number of pieces of information regarding the estimation system to the user in descending order of use priority.
  • the user is at least one of the subject or medical personnel, The medical information processing system according to (5) or (6) above.
  • the acquisition unit also acquires the inspection result product, The estimation system cooperation unit that provides the inspection deliverable to the estimation system whose use is determined based on the input by the user, The medical information processing system according to any one of (5) to (7).
  • the estimation system cooperation unit provides the inspection result product to the estimation system determined to be used in a state of being associated with a temporary ID that is temporarily used as a mask ID.
  • the estimation system cooperation unit provides the inspection result product to the estimation system determined to be used in a state where personal information protection processing that makes it impossible to identify personal information is performed.
  • the estimation system cooperation unit obtains information on the estimation result of the symptom of the subject from the estimation system in which the use is determined,
  • the output unit outputs, to the user, information related to an estimated result of symptoms of the subject,
  • the medical information processing system according to any one of (8) to (10).
  • the calculation unit confirms the sufficiency of the inspection product used for the estimation of the symptom, and the inspection product is satisfied. To calculate the use priority, The medical information processing system according to any one of (1) to (11).
  • Examination information including information about an examination in which the examination result of the subject relating to medical care is generated, and system information including information about each of a plurality of estimation systems that estimate the symptoms of the subject based on the examination result, An acquisition unit that acquires, A calculation unit that calculates the use priority of the plurality of estimation systems based on the inspection information and the system information. Medical information processing equipment.
  • Examination information including information on an examination in which the examination result of the subject relating to medical care is generated, and system information including information on each of a plurality of estimation systems for estimating the symptoms of the subject based on the examination result, To get, Calculating a use priority of the plurality of estimation systems based on the inspection information and the system information, A medical information processing method executed by a computer.
  • matching server 110 communication unit 120 processing unit 121 authentication unit 122 calculation unit 123 output unit 124 estimation system cooperation unit 130 storage unit 200 management server 210 communication unit 220 processing unit 221 authentication unit 222 management unit 223 output unit 230 storage unit 300 inspection terminal 400 estimation server 410 communication unit 420 estimation unit 430 storage unit 500 user terminal 510 communication unit 520 processing unit 521 generation unit 530 storage unit 540 input unit 550 display unit 600 network

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Abstract

医療費の増大をより適切に抑制することを可能にする。医療に関する検査成果物が生成された検査に関する検査情報と、前記検査成果物に基づいて被検者の症状を推定する複数の推定システムそれぞれに関するシステム情報と、を取得する取得部（１１０、１２２）と、前記検査情報と前記システム情報に基づいて前記複数の推定システムの使用優先度を計算する計算部（１２２）と、を備える、医療用情報処理システムが提供される。

Description

医療用情報処理システム、医療用情報処理装置、および医療用情報処理方法
　本開示は、医療用情報処理システム、医療用情報処理装置、および医療用情報処理方法に関する。
　近年、医療費の増大が問題となっており、医療費の増大を抑制する方法が求められている。例えば、以下の特許文献１では、医療機関での受診を指導された人が実際に医療機関での診察や治療を受けているか否かを検出し、必要に応じて再指導を行うことで症状の重篤化を防ぎ、もって医療費の増大を抑制する技術が提案されている。
特開２００４－１６４１７３号公報
　しかし、特許文献１に記載の技術などについては、多くの場合に医療機関での受診が求められるため、特許文献１に記載の技術などは医療費の増大に対する解決策としては不十分であった。より具体的には、各種検査や、検査の結果である検査成果物に基づいて被検者の症状の推定を行うためには、多くの場合に病院などの医療機関での受診が求められる。したがって、医療機関は相当程度のリソース（例えば、医師や設備など）を保有することが求められ、これは医療費の増大につながる。さらに、セカンドオピニオンの普及などに伴い、医療費の増大の傾向はより高くなると考えられる。
　そこで、本開示は上記に鑑みてなされたものであり、本開示は、医療費の増大をより適切に抑制することが可能な、新規かつ改良された医療用情報処理システム、医療用情報処理装置、および医療用情報処理方法を提供する。
　本開示によれば、医療に関する検査成果物が生成された検査に関する検査情報と、前記検査成果物に基づいて被検者の症状を推定する複数の推定システムそれぞれに関するシステム情報と、を取得する取得部と、前記検査情報と前記システム情報に基づいて前記複数の推定システムの使用優先度を計算する計算部と、を備える、医療用情報処理システムが提供される。
　また、本開示によれば、医療に関する被検者の検査成果物が生成された検査に関する情報を含む検査情報と、前記検査成果物に基づいて前記被検者の症状を推定する複数の推定システムそれぞれに関する情報を含むシステム情報と、を取得する取得部と、前記検査情報と前記システム情報に基づいて前記複数の推定システムの使用優先度を計算する計算部と、を備える、医療用情報処理装置が提供される。
　また、本開示によれば、医療に関する被検者の検査成果物が生成された検査に関する情報を含む検査情報と、前記検査成果物に基づいて前記被検者の症状を推定する複数の推定システムそれぞれに関する情報を含むシステム情報と、を取得することと、前記検査情報と前記システム情報に基づいて前記複数の推定システムの使用優先度を計算することと、を有する、コンピュータにより実行される医療用情報処理方法が提供される。
　以上説明したように本開示によれば、医療費の増大をより適切に抑制することが可能になる。
　なお、上記の効果は必ずしも限定的なものではなく、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書に示されたいずれかの効果、または本明細書から把握され得る他の効果が奏されてもよい。
本開示の実施形態に係る医療用情報処理システムのシステム構成例を示す図である。 マッチングサーバ１００の機能構成例を示すブロック図である。 管理サーバ２００の機能構成例を示すブロック図である。 推定サーバ４００の機能構成例を示すブロック図である。 ユーザ端末５００の機能構成例を示すブロック図である。 推定システムと被検者とのマッチング処理の流れの例を示すシーケンス図である。 症状の推定に関する処理の流れの例を示すシーケンス図である。 マッチングリクエストの生成時に使用されるユーザインタフェースの例を示す図である。 マッチングリクエストの生成時に使用されるユーザインタフェースの例を示す図である。 マッチングリクエストの生成時に使用されるユーザインタフェースの例を示す図である。 変形例に係る推定システムと被検者とのマッチング処理の流れの例を示すシーケンス図である。 変形例に係る推定システムと被検者とのマッチング処理の流れの例を示すシーケンス図である。 マッチングサーバ１００、管理サーバ２００、検査端末３００、推定サーバ４００、またはユーザ端末５００を具現する情報処理装置９００のハードウェア構成例を示すブロック図である。
　以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
　なお、説明は以下の順序で行うものとする。
　１．実施形態
　　１．１．システム構成
　　１．２．装置の機能構成
　　１．３．処理の流れ
　　１．４．ユーザインタフェース
　２．変形例
　３．ハードウェア構成
　４．まとめ
　　＜１．実施形態＞
　（１．１．システム構成）
　まず、図１を参照して、本開示の一実施形態に係る医療用情報処理システムのシステム構成例について説明する。
　図１に示すように、本実施形態に係る医療用情報処理システムは、マッチングサーバ１００と、管理サーバ２００と、検査端末３００と、推定サーバ４００と、ユーザ端末５００と、を備え、これらの装置がネットワーク６００によって接続されている。
　（マッチングサーバ１００）
　マッチングサーバ１００は、医療に関する検査によって生成された検査成果物に基づいて被検者の症状を推定する推定システムと、被検者とをマッチングする医療用情報処理装置である。より具体的には、マッチングサーバ１００は、検査に関する検査情報と、検査成果物に基づいて被検者の症状を推定する複数の推定システムそれぞれに関するシステム情報と、を取得する。そして、マッチングサーバ１００は、検査情報とシステム情報に基づいて複数の推定システムの使用優先度を計算し、使用優先度に基づいて複数の推定システムのうちの少なくとも１つに関する情報（当該情報は、マッチングの結果に関する情報であり、推奨される推定システムに関する情報である。以降「推奨情報」と呼称する場合がある）をユーザに対して出力する。
　ここで、「医療に関する検査」とは、被検者の状態を評価するために行われる行為全般を指し、被検者の症状の推定とは別に行われるものを指す。より具体的には、医療に関する検査には、被検者の身体状態を評価する検査や、特定の傷病の有無や程度を評価する検査などが含まれ、医療検査従事者が所定の検査装置を用いて行うものなどが含まれる。なお、医療に関する検査の内容はこれらに限定されない。以降、医療に関する検査を単に「検査」と呼称する場合がある。
　「検査成果物」とは、医療に関する検査（または、その過程）によって生成された情報であり、例えば、撮像画像情報（ＣＴ（Computed　Tomography）画像情報、またはＭＲＩ（Magnetic　Resonance　Imaging）画像情報など）、または数値情報（身長、体重、体脂肪、ＢＭＩ（Body　Mass　Index）、体温、視力、聴力、血圧、または血液成分など）を含む。なお、検査成果物の内容はこれらに限定されない。
　「検査情報」とは、医療に関する検査に関する何らかの情報を指し、検査の詳細に関する情報（例えば、検査の種別や項目、検査が行われた日時、または検査を行った機関、医療従事者もしくは被検者に関する情報など）、検査で使用された機器に関する情報（例えば、検査で使用された機器の製品名、製品番号、シリアルナンバー、バージョン、または製造者に関する情報など）、または検査成果物の詳細に関する情報（例えば、検査成果物の種別、データ形式、データサイズ、またはデータファイル数など）のうちの少なくとも１つを含む。なお、検査情報の内容はこれらに限定されない。
　「推定システム」とは、人工知能アルゴリズムによる推定システムである。例えば、人工知能アルゴリズムの一種である機械学習アルゴリズムであり、検査成果物を用いて被検者の症状を推定するシステムである。例えば、推定システムは、検査成果物と症状とを紐づけた学習データに基づいて機械学習が行われることによって生成されたプログラムなどである。
　「システム情報」とは、推定システムに関する何らかの情報を指し、推定システムに用いられる人工知能アルゴリズムに使用されるデータに関する情報（例えば、機械学習アルゴリズムの学習データの生成に用いられた機器や検査成果物などに関する情報など）、推定システムが推定可能な症状に関する情報（例えば、傷病など）、推定システムの特性に関する情報（例えば、高い精度を実現可能な症状や検査成果物など）、または推定システムが症状を推定するために必要な検査成果物に関する情報（例えば、検査成果物の種別、データ形式、データサイズ、またはデータファイル数など）のうちの少なくとも１つを含む。なお、システム情報の内容はこれらに限定されない。
　「使用優先度」とは、被検者の症状の推定が行われる場合において、各推定システムが推奨される度合いを示す情報である。例えば、使用優先度は、数値などの定量的な情報であってもよいし、「高」、「中」、「低」などの定性的な情報であってもよい。使用優先度が計算されることによって、より高い使用優先度を有する推定システムに関する情報がユーザに対して提供可能となる。
　マッチングサーバ１００が、検査情報とシステム情報に基づいて複数の推定システムの使用優先度を計算し、使用優先度に基づいて推奨情報をユーザに対して出力することによって、ユーザは、より適切な推定システムを選択することができる。すなわち、ユーザは、複数の推定システムのうち、より精度の高い推定システムを利用することができるため、例えば被検者が軽微な症状を発症している場合などには医療機関への来院を抑制することや、推定システムによるセカンドオピニオンの実施などにより診断医の人件費を抑制することなどが可能になり、医療費の増大をより適切に抑制することが可能になる。
　ユーザがユーザ端末５００を用いて推定システムを選択した場合、マッチングサーバ１００は、選択された推定システムを示す情報（以降、「選択情報」と呼称する場合がある）をユーザ端末５００から受信し、当該選択情報に基づいて使用が決定された推定システム（推定システムを具現する推定サーバ４００）に対して検査成果物を送信する。これによって、後段で説明する推定サーバ４００は、検査成果物に基づいて被検者の症状を推定することができる。
　そして、マッチングサーバ１００は、被検者の症状の推定結果に関する情報（以降、「推定結果情報」と呼称する場合がある）を推定サーバ４００から受信した場合、推定結果情報をユーザ端末５００および管理サーバ２００へ送信する。これによって、ユーザは、ユーザ端末５００を介して被検者の症状の推定結果を知ることができ、管理サーバ２００は、推定結果情報を適切に管理することができる。
　（管理サーバ２００）
　管理サーバ２００は、検査成果物、当該検査成果物に対応する検査情報、および被検者の症状の推定結果情報などを管理する医療用情報処理装置である。検査成果物および検査情報の管理についてより具体的に説明すると、管理サーバ２００は、検査が行われた後に検査端末３００から検査成果物、検査情報、および被検者を識別可能な情報である被検者ＩＤなどを受信し、これらの情報を互いに紐づけて管理する。
　管理サーバ２００による被検者の症状の推定結果情報の管理についてより具体的に説明すると、管理サーバ２００は、被検者の症状の推定結果情報をマッチングサーバ１００から受信し、推定結果情報と被検者ＩＤとを紐づけた状態で管理する。
　（検査端末３００）
　検査端末３００は、検査成果物などを管理サーバ２００に対して送信する医療用情報処理装置である。より具体的に説明すると、検査端末３００は、医療検査従事者が操作する装置であり、検査が終了した後に医療検査従事者の操作によって（または自動で）、検査成果物、検査情報、および被検者ＩＤを紐づけて記録し、これらの情報を管理サーバ２００に対して送信する。なお、これらの情報が管理サーバ２００に送信されることに対して被検者が同意したことを示す同意情報も、同時に管理サーバ２００に送信されることが望ましい。なお、ユーザが自ら検査する場合には、検査端末３００はユーザが操作する装置である。また、検査端末３００は、検査に使用される検査装置であってもよい。また、検査成果物などがユーザ端末５００との通信やその他の方法（例えば、郵送など）によって管理サーバ２００に提供される場合、医療用情報処理システムは検査端末３００を備えなくてもよい。
　（推定サーバ４００）
　推定サーバ４００は、推定システムを具現する医療用情報処理装置であり、検査成果物を用いて被検者の症状を推定する装置である。上記のとおり、推定システムは、人工知能アルゴリズムである機械学習アルゴリズムを用いて被検者の症状を推定するシステムである。より具体的には、推定サーバ４００は、マッチングサーバ１００から提供された検査成果物を機械学習アルゴリズムに入力することで、被検者の症状の推定結果の出力を得る。
　ここで、「被検者の症状の推定結果」とは、推定された傷病（疾病と外傷を含む。正常な身体機能や形態が損なわれた状態）、傷病の重傷度、傷病が発生している部位、傷病の原因、または推定の確率（精度）などに関する情報を含むが、これらに限定されない。
　本実施形態においては、複数の推定システムが存在することを想定しているところ（これに限定されない）、推定サーバ４００が複数の推定システムを具現してもよいし（例えば、推定サーバ４００が複数の推定システムに関するプログラムを有していてもよい）、複数の推定システムそれぞれに対応する複数の推定サーバ４００が設けられてもよい。以降では、一例として、複数の推定システムそれぞれに対応する複数の推定サーバ４００が設けられている場合を一例として説明する（なお、図１には便宜的に１台の推定サーバ４００のみが表示されている）。
　（ユーザ端末５００）
　ユーザ端末５００は、ユーザによって操作される情報処理装置（または医療用情報処理装置）である。ここで、「ユーザ」とは、被検者または医療従事者（例えば、医師、歯科医師、薬剤師、看護師、助産師、管理栄養士、理学療法士、または作業療法士など）のうちの少なくとも一方であることを想定している。
　ユーザ端末５００は、所定のプログラムを実行することでユーザに対して所定のユーザインタフェースを提供する。そして、ユーザが当該ユーザインタフェースを介して各種入力を行うと、ユーザ端末５００は、当該入力に基づいて推定システムのマッチングを要求する信号（以降、「マッチングリクエスト」と呼称する）や、選択情報などをマッチングサーバ１００に対して送信する。
　マッチングリクエストの生成についてより具体的に説明すると、ユーザは、ユーザインタフェースを介して、症状の推定に使用する検査成果物を選択する。その後、ユーザ端末５００は、選択された検査成果物を示す情報（例えば、検査成果物を識別可能な情報など）および被検者ＩＤを含むマッチングリクエストを生成する。なお、マッチングリクエストは、選択された検査成果物を示す情報および被検者ＩＤ以外の情報を含んでいてもよい。例えば、マッチングリクエストは、マッチングされる推定システムに関する設定情報（例えば、マッチングされる推定システムに関するユーザの希望事項、必要事項、または制限事項など）を含んでいてもよい。
　また、ユーザ端末５００は、推奨情報（マッチングの結果に関する情報）、および被検者の症状の推定結果情報をマッチングサーバ１００から受信し、これらの情報をユーザに対して提供する。
　（ネットワーク６００）
　ネットワーク６００は、上記の装置間を所定の通信によって接続するネットワークである。なお、ネットワーク６００は、必ずしも全ての装置間を接続する必要はなく、互いに通信可能な装置を限定してもよい。例えば、検査端末３００は、ユーザ端末５００やマッチングサーバ１００などと通信できなくてもよい。
　ネットワーク６００に用いられる通信方式および回線の種類などは特に限定されない。例えば、ネットワーク６００は、ＩＰ－ＶＰＮ（Internet　Protocol-Virtual　Private　Network）などの専用回線網で実現されてもよい。また、ネットワーク６００は、インターネット、電話回線網、衛星通信網などの公衆回線網や、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）を含む各種のＬＡＮ（Local　Area　Network）、ＷＡＮ（Wide　Area　Network）などで実現されてもよい。さらに、ネットワーク６００は、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などの無線通信網で実現されてもよい。
　以上、本実施形態に係る医療用情報処理システムのシステム構成例について説明した。なお、図１を参照して説明した上記のシステム構成はあくまで一例であり、本実施形態に係る医療用情報処理システムのシステム構成は係る例に限定されない。例えば、各装置の機能は、別の装置によって実現されてもよい。より具体的には、マッチングサーバ１００の機能の全部または一部は、管理サーバ２００に備えられてもよい。また、逆に管理サーバ２００の機能の全部または一部は、マッチングサーバ１００に備えられてもよい。本実施形態に係る医療用情報処理システムのシステム構成は、仕様や運用に応じて柔軟に変形可能である。
　（１．２．装置の機能構成）
　続いて、図２～図５を参照して、医療用情報処理システムに備えられる各装置の機能構成例について説明する。
　（マッチングサーバ１００の機能構成例）
　まず、図２を参照して、マッチングサーバ１００の機能構成例について説明する。図２に示すように、マッチングサーバ１００は、通信部１１０と、処理部１２０と、記憶部１３０と、を備える。また、処理部１２０は、認証部１２１と、計算部１２２と、出力部１２３と、推定システム連携部１２４と、を備える。
　通信部１１０は、外部装置と通信する機能構成である。ユーザ端末５００との通信について説明すると、通信部１１０は、マッチングリクエスト、選択情報、およびユーザ認証に使用される入力情報などをユーザ端末５００から受信し、推奨情報、推定結果情報、およびユーザ認証の結果情報などをユーザ端末５００に対して送信する。また、推定サーバ４００との通信について説明すると、通信部１１０は、例えば検査成果物などを推定サーバ４００に対して送信し、推定結果情報などを推定サーバ４００から受信する。また、管理サーバ２００との通信について説明すると、通信部１１０は、例えば検査成果物、および検査情報などを管理サーバ２００から受信し（換言すると、通信部１１０は検査情報を取得する取得部としても機能する）、推定結果情報などを管理サーバ２００に対して送信する。なお、通信部１１０が通信する情報および通信するケースはこれらに限定されない。
　処理部１２０は、マッチングサーバ１００が行う処理全般を統括的に制御する機能構成である。例えば、処理部１２０は、各機能構成の起動や停止を制御することができる。なお、処理部１２０の処理内容は特に限定されない。例えば、処理部１２０は、各種サーバ、汎用コンピュータ、ＰＣ（Personal　Computer）、またはタブレットＰＣなどにおいて一般的に行われる処理（例えばＯＳ（Operating　System）に関する処理など）を制御してもよい。
　認証部１２１は、ユーザ認証を行う機能構成である。より具体的には、ユーザ端末５００からユーザ認証に使用される入力情報が提供された場合、認証部１２１は当該入力情報を用いて所定のユーザ認証処理を行う。なお、ユーザ認証の種類は特に限定されない。例えば、認証部１２１は、ユーザの識別情報（例えばＩＤなど）およびパスワードを用いる認証、またはユーザの生体情報を用いる生体認証などを行う。これによって、認証部１２１は、権限を有しない第三者からのアクセスを防ぐことができる。
　計算部１２２は、検査情報とシステム情報に基づいて複数の推定システムの使用優先度を計算する機能構成である。より具体的には、マッチングリクエストがユーザ端末５００から提供された場合、計算部１２２は、マッチングリクエストに含まれる被検者ＩＤに紐づけられている検査成果物の一覧を管理サーバ２００から読み出す。そして、計算部１２２は、マッチングリクエストに含まれる、ユーザに選択された検査成果物を示す情報（例えば、検査成果物を識別可能な情報など）に基づいて検査成果物の一覧の中から検査成果物、および当該検査成果物に対応する検査情報を取得する。さらに、計算部１２２は、複数の推定システムに関するシステム情報を記憶部１３０から取得する（換言すると、計算部１２２はシステム情報を取得する取得部としても機能する）。
　そして、計算部１２２は、所定のアルゴリズムによって複数の推定システムの使用優先度を計算する。例えば、計算部１２２は、検査情報に含まれる「検査成果物の詳細に関する情報」と、システム情報に含まれる「推定システムが症状を推定するために必要な検査成果物に関する情報」と、を用いて、検査成果物が推定システムに適合している度合いを使用優先度に反映させてもよい。より具体的には、計算部１２２は、検査成果物の種別やデータ形式などが推定システムに適合している度合いを使用優先度に反映させてもよい。また、計算部１２２は、検査情報に含まれる「検査の詳細に関する情報」や「検査で使用された機器に関する情報」と、システム情報に含まれる「学習データに関する情報」や「推定システムの特性に関する情報」とを用いて、検査や当該検査で使用された機器が推定システムに適合している度合いを使用優先度に反映させてもよい。より具体的には、計算部１２２は、検査の種別や検査で使用された機器の製品名などが推定システムに適合している度合いを使用優先度に反映させてもよい。なお、検査情報およびシステム情報が使用されれば、使用優先度の計算方法は必ずしも上記に限定されない。また、計算部１２２は、検査情報およびシステム情報に含まれる各種情報の重要度に応じて重み付けなどを施してもよい。また、計算部１２２は、機械学習アルゴリズムを用いて使用優先度を計算してもよい。
　出力部１２３は、各種情報を外部装置に対して出力する機能構成である。例えば、計算部１２２によって使用優先度が計算された場合、出力部１２３は、使用優先度に基づいて複数の推定システムのうちの少なくとも１つに関する情報（換言すると、推奨情報）をユーザ端末５００に対して出力する。このとき、推奨情報に含まれる推定システムが複数存在する場合、出力部１２３は、所定の方法で各推定システムをユーザ端末５００に対して出力する。例えば、出力部１２３は、使用優先度の高い順に所定の数の推定システムに関する情報をユーザ端末５００に対して出力してもよい。より具体的には、出力部１２３は、最も高い使用優先度を有する推定システムのみを出力してもよいし、上位３つの推定システムを出力してもよい。
　このとき出力部１２３は、ユーザがより容易に推定システムを選択できるように、使用優先度が高いほど推定システムを強調して出力してもよいし、推定システムに関する各種情報（例えば、症状の推定に要する料金や時間、推定システムに用いられるアルゴリズムの種類、推定システムの運営者、またはユーザによる推定システムの利用履歴など）を併せて出力してもよい。なお、ユーザによる推定システムの利用履歴が併せて出力される場合、出力部１２３は、利用履歴を有する推定システムについて所定のアイコンを出力することが望ましい。そして、出力部１２３は、ユーザが当該アイコンを選択すると過去の利用履歴の詳細が表示されるように出力を行うことが望ましい。
　また、推定システムによって被検者の症状の推定が行われた場合、出力部１２３は、推定結果情報をユーザ端末５００に対して出力する。また、認証部１２１によってユーザ認証が行われた場合、出力部１２３は、当該ユーザ認証の結果をユーザ端末５００に対して出力する。なお、出力部１２３が出力する情報および出力するケースはこれらに限定されない。また、出力部１２３による出力方法は出力先の装置の仕様（または機能など）に応じて柔軟に変更され得る。例えば、出力部１２３は、出力先の装置が備える機構（例えば表示機構、音声出力機構、または発光機構など）に応じて出力方法を変更してもよい。
　推定システム連携部１２４は、推定システムとの連携を行う機能構成である。より具体的には、ユーザが推定システムを選択した場合（すなわち、選択情報がユーザ端末５００から提供された場合）、推定システム連携部１２４は、被検者ＩＤに紐づけられている検査成果物の一覧を管理サーバ２００から読み出す。そして、推定システム連携部１２４は、検査成果物の一覧の中から、ユーザによって選択された検査成果物と、当該検査成果物に対応する検査情報を取得する。さらに、推定システム連携部１２４は、取得した検査成果物に対して、個人情報を特定不可能にする所定の処理（以降、「個人情報保護処理」と呼称する）を行う。そして、推定システム連携部１２４は、個人情報保護処理が施された状態で検査成果物を、使用が決定された推定システム（換言すると、推定システムを具現する推定サーバ４００）に対して提供する。
　個人情報保護処理についてより具体的に説明すると、例えば被検者の氏名や顔画像情報が検査成果物に表示されている場合、推定システム連携部１２４は、その表示部分に対して黒塗り加工処理やデータ削除処理を行う。これにより、推定システム連携部１２４は、検査成果物に個人情報が含まれていたとしても、当該個人情報が解読されない状態で検査成果物を推定サーバ４００に対して提供することができる。このような黒塗り加工処理の実現方法に関して説明すると、例えば、検査成果物に被検者の氏名や顔画像情報などが重畳されることで生成されたデータを「個人情報あり」の学習データ、被検者の氏名や顔画像情報などが重畳される前のデータを「個人情報なし」の学習データとし、これらの学習データによって学習が行われることで分類器が生成される。そして、推定システム連携部１２４は、当該分類器に検査成果物を入力することで、被検者の氏名や顔画像情報などの個人情報の有無およびその位置を特定し、個人情報の位置に対して黒色のオブジェクトを重畳させることで黒塗り加工処理を実現する。なお、検査成果物に含まれる個人情報を解読できない状態にすることができれば、個人情報保護処理の内容は上記に限定されない。また、黒塗り加工処理をはじめとする個人情報保護処理の実現方法は上記のような機械学習による方法に限定されない。
　また、推定システム連携部１２４は、マスク用ＩＤとして一時的に使用される一時ＩＤと紐づけた状態で検査成果物を、使用が決定された推定システム（換言すると、推定システムを具現する推定サーバ４００）に対して提供する。より具体的に説明すると、推定システム連携部１２４は、検査成果物を識別可能な情報であり、かつ、被検者ＩＤとは異なるＩＤを一時ＩＤとして生成する。なお、一時ＩＤの生成方法は特に限定されず、例えば公知の一時ＩＤ生成プログラムなどが使用され得る。推定システム連携部１２４は、検査成果物中に一時ＩＤを追記するなどの所定の方法によって検査成果物と一時ＩＤとを紐づけ、一時ＩＤと紐づけられた検査成果物を推定システム（換言すると、推定システムを具現する推定サーバ４００）に対して提供する。なお、推定システム連携部１２４は、一時ＩＤと被検者ＩＤとを紐づけて内部で管理しておく。
　そして、被検者の症状の推定が完了した後に、推定システム連携部１２４は、推定システム（換言すると、推定システムを具現する推定サーバ４００）から推定結果情報を取得し、推定結果情報に紐づけられている一時ＩＤに基づいて、推定結果情報に対応する被検者ＩＤを特定し、推定結果情報と被検者ＩＤとを紐づける。これによって、推定結果情報の対象である被検者を特定することが可能になる。
　記憶部１３０は、各種情報を記憶する機能構成である。例えば、記憶部１３０は、使用優先度の計算に使用されるシステム情報を記憶する。また、記憶部１３０は、ユーザ端末５００、管理サーバ２００、または推定サーバ４００などから提供された情報（例えば、マッチングリクエスト、検査成果物、検査情報、選択情報、推定結果情報、またはユーザ認証に使用される入力情報など）、マッチングサーバ１００の各機能構成による処理結果など（例えば、使用優先度など）を記憶する。また、記憶部１３０は、マッチングサーバ１００の各機能構成によって使用されるプログラムやパラメータなどを記憶する。なお、記憶部１３０が記憶する情報の内容はこれらに限定されない。
　以上、マッチングサーバ１００の機能構成例について説明した。なお、図２を用いて説明した上記の機能構成はあくまで一例であり、マッチングサーバ１００の機能構成は係る例に限定されない。例えば、マッチングサーバ１００は、図２に示す機能構成の全てを必ずしも備えなくてもよい。また、マッチングサーバ１００の機能構成は、仕様や運用に応じて柔軟に変形可能である。
　（管理サーバ２００の機能構成例）
　続いて、図３を参照して、管理サーバ２００の機能構成例について説明する。図３に示すように、管理サーバ２００は、通信部２１０と、処理部２２０と、記憶部２３０と、を備える。また、処理部２２０は、認証部２２１と、管理部２２２と、出力部２２３と、を備える。
　通信部２１０は、外部装置と通信する機能構成である。検査端末３００との通信について説明すると、被検者の検査が終了した後、通信部２１０は、検査成果物とそれに対応する検査情報を検査端末３００から受信する。マッチングサーバ１００との通信について説明すると、通信部２１０は、マッチングリクエストに含まれる被検者ＩＤおよび検査成果物を示す情報をマッチングサーバ１００から受信し、当該検査成果物とそれに対応する検査情報をマッチングサーバ１００に対して送信する。また、被検者の症状の推定が行われた後には、通信部２１０は、被検者ＩＤと紐づけられた推定結果情報をマッチングサーバ１００から受信する。また、ユーザ端末５００との通信について説明すると、通信部２１０は、ユーザ認証に使用される入力情報（例えば、ユーザ端末５００が管理サーバ２００に直接アクセスし、管理サーバ２００がユーザ認証を行う場合など）、および検査成果物や推定結果情報を要求する情報をユーザ端末５００から受信し、ユーザ認証の結果情報、およびユーザ端末５００によって要求された検査成果物や推定結果情報をユーザ端末５００に対して送信する。なお、通信部２１０が通信する情報および通信するケースはこれらに限定されない。
　処理部２２０は、管理サーバ２００が行う処理全般を統括的に制御する機能構成である。例えば、処理部２２０は、各機能構成の起動や停止を制御することができる。なお、処理部２２０の処理内容は特に限定されない。例えば、処理部２２０は、各種サーバ、汎用コンピュータ、ＰＣ、またはタブレットＰＣなどにおいて一般的に行われる処理（例えばＯＳに関する処理など）を制御してもよい。
　認証部２２１は、ユーザ認証を行う機能構成である。より具体的に説明すると、ユーザ端末５００は、マッチングサーバ１００を介することなく直接管理サーバ２００へアクセスする場合があり、認証部２２１は、この場合などにユーザ認証を行う。なお、認証部２２１によるユーザ認証の内容は、上記で説明したマッチングサーバ１００の認証部１２１と同様であり得るため、説明を省略する。
　管理部２２２は、検査成果物、検査情報、および推定結果情報を管理する機能構成である。検査成果物および検査情報の管理についてより具体的に説明すると、検査成果物、それに対応する検査情報、および被検者ＩＤが検査端末３００から提供された場合、管理部２２２は、これらの情報を互いに紐づけて所定のフォーマットで記憶部２３０に格納していく。また、管理部２２２は、所定の期間より古い検査成果物などを削除したり、最新の検査成果物などによって、過去に行われた同種検査の検査成果物などを上書きしたりしてもよい。また、検査成果物などが検査端末３００から提供された場合、管理部２２２は、検査内容などに基づいて料金を計算し、被検者に対して当該料金の請求処理を行ってもよい。例えば、クレジットカード情報などが被検者情報として登録されている場合、管理部２２２は、当該情報に基づいてクレジットカード決済処理などを行ってもよい。また、被検者が保険会社との連携を選択している場合において、検査成果物などが検査端末３００から提供された場合、管理部２２２は、検査成果物などが提供された旨や検査成果物自体を保険会社の装置に対して提供してもよい。これによって、被検者は検査頻度や検査成果物を保険会社に通知することができるため、所定の保険サービス（例えば、保険料の低減など）を受けることができる。
　推定結果情報の管理についてより具体的に説明すると、被検者ＩＤと紐づけられた推定結果情報がマッチングサーバ１００から提供された場合、管理部２２２は、当該情報を所定のフォーマットで記憶部２３０に格納していく。また、管理部２２２は、所定の期間より古い推定結果情報などを削除したり、最新の推定結果情報などによって、過去に行われた同一推定システムによる推定結果情報を上書きしたりしてもよい。また、推定結果情報がマッチングサーバ１００から提供された場合、管理部２２２は、症状の推定に使用された推定システムなどに基づいて料金を計算し、被検者に対して当該料金の請求処理を行ってもよい。請求処理の具体例については上記と同様であるため説明を省略する。
　出力部２２３は、各種情報を外部装置に対して出力する機能構成である。例えば、出力部２２３は、検査成果物、検査情報、または推定結果情報を、マッチングサーバ１００またはユーザ端末５００に対して出力する。また、認証部２２１によってユーザ認証が行われた場合、出力部２２３は、当該ユーザ認証の結果をユーザ端末５００に対して出力する。なお、出力部２２３が出力する情報および出力するケースはこれらに限定されない。また、出力部２２３による出力方法は出力先の装置の仕様（または機能など）に応じて柔軟に変更され得る。
　記憶部２３０は、各種情報を記憶する機能構成である。例えば、記憶部２３０は、検査成果物、検査情報、および推定結果情報を所定のフォーマットで記憶する。また、記憶部２３０は、管理サーバ２００の各機能構成によって使用されるプログラムやパラメータなどを記憶する。なお、記憶部２３０が記憶する情報の内容はこれらに限定されない。
　以上、管理サーバ２００の機能構成例について説明した。なお、図３を用いて説明した上記の機能構成はあくまで一例であり、管理サーバ２００の機能構成は係る例に限定されない。例えば、管理サーバ２００は、図３に示す機能構成の全てを必ずしも備えなくてもよい。また、管理サーバ２００の機能構成は、仕様や運用に応じて柔軟に変形可能である。
　（推定サーバ４００の機能構成例）
　続いて、図４を参照して、推定サーバ４００の機能構成例について説明する。図４に示すように、推定サーバ４００は、通信部４１０と、推定部４２０と、記憶部４３０と、を備える。
　通信部４１０は、外部装置と通信する機能構成である。例えば、通信部４１０は、個人情報保護処理済みの検査成果物をマッチングサーバ１００から受信する。そして、当該検査成果物に基づいて被検者の症状の推定処理が行われた後には、通信部４１０は、推定結果情報をマッチングサーバ１００に対して送信する。なお、通信部４１０が通信する情報および通信するケースはこれらに限定されない。
　推定部４２０は、推定システムを具現し、マッチングサーバ１００から提供された検査成果物を用いて被検者の症状を推定する機能構成である。より具体的には、推定部４２０は、機械学習アルゴリズムに対して検査成果物を入力することで、被検者の症状の推定結果という出力を得る。
　ここで、人工知能アルゴリズムとは学習、統計または所定ルールに基づいて推論を行うアルゴリズムである。また、機械学習アルゴリズムは、人口知能アルゴリズムの一種であり、学習結果に基づいた推論を行うアルゴリズムである。機械学習アルゴリズムは、例えば、ニューラルネットワークを用いた分類モデルまたは回帰モデルである。なお、機械学習アルゴリズムは、ＳＶＭ（Support　Vector　Machine）やランダムフォレストといった別の手法を用いてもよい。機械学習手法の場合、例えば、医師による診断結果と検査成果物を紐づけた学習データが、ニューラルネットワークを用いた所定の計算モデルに入力されることで学習が行われ、生成されたパラメータを有する処理モデルを有する処理回路によって、当該機械学習アルゴリズムの機能が実現され得る。なお、推定部４２０が処理に用いる機械学習アルゴリズムの生成方法は上記に限定されない。なお、機械学習アルゴリズムの分類または回帰の機能は、他の人工知能アルゴリズムを用いて実現してもよい。
　また上記のとおり、本実施形態においては、複数の推定システムそれぞれに対応する複数の推定サーバ４００が設けられる場合を想定しているところ（もちろん、これに限定されない）、各推定サーバ４００の推定部４２０によって具現される推定システムは、互いに異なるアルゴリズム（人工知能アルゴリズム）を有することによって、それぞれが互いに異なる特性を有している。
　記憶部４３０は、各種情報を記憶する機能構成である。例えば、記憶部４３０は、マッチングサーバ１００から提供された検査成果物、および推定部４２０によって出力された推定結果情報などを記憶する。また、記憶部４３０は、推定サーバ４００の各機能構成によって使用されるプログラムやパラメータなどを記憶する。なお、記憶部４３０が記憶する情報の内容はこれらに限定されない。
　以上、推定サーバ４００の機能構成例について説明した。なお、図４を用いて説明した上記の機能構成はあくまで一例であり、推定サーバ４００の機能構成は係る例に限定されない。例えば、推定サーバ４００は、図４に示す機能構成の全てを必ずしも備えなくてもよい。また、推定サーバ４００の機能構成は、仕様や運用に応じて柔軟に変形可能である。
　（ユーザ端末５００の機能構成例）
　続いて、図５を参照して、ユーザ端末５００の機能構成例について説明する。図５に示すように、ユーザ端末５００は、通信部５１０と、処理部５２０と、記憶部５３０と、入力部５４０と、表示部５５０と、を備える。また、処理部５２０は、生成部５２１を備える。
　通信部５１０は、外部装置と通信する機能構成である。マッチングサーバ１００との通信について説明すると、通信部５１０は、マッチングリクエスト、選択情報、およびユーザ認証に使用される入力情報などをマッチングサーバ１００に対して送信し、推奨情報、推定結果情報、およびユーザ認証の結果情報をマッチングサーバ１００から受信する。また、管理サーバ２００との通信について説明すると、通信部５１０は、ユーザ認証に使用される入力情報（例えば、ユーザ端末５００が管理サーバ２００に直接アクセスし、管理サーバ２００がユーザ認証を行う場合など）、および検査成果物や推定結果情報などを要求する情報を管理サーバ２００に対して送信し、ユーザ認証の結果情報、および要求対象の検査成果物や推定結果情報などを管理サーバ２００から受信する。なお、通信部５１０が通信する情報および通信するケースはこれらに限定されない。
　処理部５２０は、ユーザ端末５００が行う処理全般を統括的に制御する機能構成である。例えば、処理部５２０は、各機能構成の起動や停止を制御することができる。なお、処理部５２０の処理内容は特に限定されない。例えば、処理部５２０は、各種サーバ、汎用コンピュータ、ＰＣ、またはタブレットＰＣなどにおいて一般的に行われる処理（例えばＯＳに関する処理など）を制御してもよい。
　生成部５２１は、ユーザによる入力に基づいてマッチングリクエストを生成する機能構成である。より具体的には、生成部５２１は、所定のプログラムを実行することによりユーザに対して所定のユーザインタフェースを提供する。ユーザが当該ユーザインタフェースを介して、症状の推定に使用する検査成果物を選択する。その後、生成部５２１は、選択された検査成果物を示す情報（例えば、検査成果物を識別可能な情報など）および被検者ＩＤを含むマッチングリクエストを生成する。なお、生成部５２１は、選択された検査成果物を示す情報および被検者ＩＤ以外の情報をマッチングリクエストに含めてもよい。例えば、生成部５２１は、ユーザによって入力された、マッチングされる推定システムに関する設定情報（例えば、マッチングされる推定システムに関するユーザの希望事項、必要事項、または制限事項など）をマッチングリクエストに含めてもよい。なお、生成部５２１がユーザに提供するユーザインタフェースの具体例については後述する。
　記憶部５３０は、各種情報を記憶する機能構成である。例えば、記憶部５３０は、マッチングサーバ１００や管理サーバ２００などから提供された情報（例えば、推奨情報、推定結果情報、ユーザ認証の結果情報、または検査成果物など）、ユーザ端末５００の各機能構成による処理結果など（例えば、マッチングリクエスト、または選択情報など）を記憶する。また、記憶部５３０は、ユーザ端末５００の各機能構成によって使用されるプログラムやパラメータなどを記憶する。なお、記憶部５３０が記憶する情報の内容はこれらに限定されない。
　入力部５４０は、ユーザによる入力を受ける機能構成である。例えば、入力部５４０はマウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチ、マイクロフォン、またはカメラなどの入力装置を備えており、ユーザがこれらの入力装置を用いることによって、所望の情報を入力することができる。なお、入力部５４０が備える入力装置は特に限定されない。
　表示部５５０は、各種情報を表示する機能構成である。より具体的には、表示部５５０は、ディスプレイなどの表示装置や、プロジェクタなどの投影装置などを備えており、これらの装置を用いることによって、自装置の処理結果、またはマッチングサーバ１００や管理サーバ２００などから提供された情報などをユーザに提供することができる。なお、表示部５５０が備える装置は上記に限定されない。
　以上、ユーザ端末５００の機能構成例について説明した。なお、図５を用いて説明した上記の機能構成はあくまで一例であり、ユーザ端末５００の機能構成は係る例に限定されない。例えば、ユーザ端末５００は、図５に示す機能構成の全てを必ずしも備えなくてもよい。また、ユーザ端末５００の機能構成は、仕様や運用に応じて柔軟に変形可能である。
　（１．３．処理の流れ）
　上記では、医療用情報処理システムに備えられる各装置の機能構成例について説明した。続いて、図６および図７を参照して、医療用情報処理システムに備えられる各装置による処理の流れについて説明する。
　（推定システムと被検者とのマッチング処理の流れの例）
　まず、図６を参照して、推定システムと被検者とのマッチング処理の流れの例について説明する。
　ステップＳ１０００では、ユーザがユーザ端末５００の入力部５４０を用いて、医療用情報処理システムへのログインのための入力を行う。例えば、ユーザは、ユーザの識別情報（例えばＩＤなど）およびパスワードを入力したり、生体認証のための生体情報を入力したりする。なお、ユーザ端末５００の機能により、ログインのための入力操作が自動化されてもよい。ステップＳ１００４では、通信部５１０がユーザによって入力された入力情報をマッチングサーバ１００に対して送信する。例えば、通信部５１０は、ユーザの識別情報（例えばＩＤなど）およびパスワードがハッシュ化されたハッシュパス情報を入力情報として送信する。
　ステップＳ１００８では、マッチングサーバ１００の認証部１２１が入力情報を用いて所定のユーザ認証処理を行う。例えば、認証部１２１は、入力情報として提供されたハッシュパス情報と、事前に登録されたハッシュパス情報とが一致するか否かに基づいてユーザ認証を行う。ステップＳ１０１２では、出力部１２３が通信部１１０を介してユーザ認証の結果情報をユーザ端末５００に対して出力する。
　ステップＳ１０１６では、ユーザ端末５００の生成部５２１が、ユーザによって選択された検査成果物に基づいてマッチングリクエストを生成する。ステップＳ１０２０では、通信部５１０が、マッチングリクエストをマッチングサーバ１００に対して送信する。
　ステップＳ１０２４では、マッチングサーバ１００の計算部１２２が、マッチングリクエストに含まれる、ユーザに選択された検査成果物を示す情報（例えば、検査成果物を識別可能な情報など）および被検者ＩＤを管理サーバ２００に対して送信する。ステップＳ１０２８では、管理サーバ２００の出力部２２３が、検査成果物を示す情報および被検者ＩＤに基づいて検査成果物および検査情報を取得し、これらの情報をマッチングサーバ１００に対して出力する。
　ステップＳ１０３２では、マッチングサーバ１００の計算部１２２が、記憶部１３０に記憶されているシステム情報と、管理サーバ２００から提供された検査情報に基づいて推定システムの使用優先度を計算する。ステップＳ１０３６では、出力部１２３が、使用優先度に基づいて複数の推定システムのうちの少なくとも１つに関する情報（換言すると、推奨情報）をユーザ端末５００に対して出力する。ステップＳ１０４０では、ユーザ端末５００の表示部５５０が推奨情報を表示することによって、一連のマッチング処理が終了する。
　（症状の推定に関する処理の流れの例）
　続いて、図７を参照して、症状の推定に関する処理の流れの例について説明する。図７には、図６のステップＳ１０４０（推奨情報の表示）の後に行われる処理の流れの例が示されている。
　ステップＳ１１００では、ユーザがユーザ端末５００の入力部５４０を用いて、推奨情報に含まれる推定システムの中から少なくとも１つの推定システムを選択する。ステップＳ１１０４では、通信部５１０が、選択された推定システムを示す選択情報をマッチングサーバ１００に対して送信する。
　ステップＳ１１０８では、マッチングサーバ１００の推定システム連携部１２４が、マスク用ＩＤとして一時的に使用される一時ＩＤを発行する。ステップＳ１１１２では、推定システム連携部１２４が、検査成果物の個人情報保護処理を行う。例えば、被検者の氏名や顔画像情報が検査成果物に表示されている場合、推定システム連携部１２４は、その表示部分に対して黒塗り加工処理やデータ削除処理を行う。ステップＳ１１１６では、推定システム連携部１２４が個人情報保護処理済みの検査成果物を推定サーバ４００に対して提供する。
　ステップＳ１１２０では、推定サーバ４００の推定部４２０が、検査成果物に基づいて被検者の症状を推定する。例えば、推定部４２０は、人工知能アルゴリズムである機械学習アルゴリズムに対して検査成果物を入力することで、被検者の症状の推定結果情報という出力を得る。ステップＳ１１２４では、通信部４１０が推定結果情報をマッチングサーバ１００に対して送信する。
　ステップＳ１１２８では、マッチングサーバ１００の推定システム連携部１２４が、推定結果情報に紐づけられている一時ＩＤに基づいて、推定結果情報に対応する被検者ＩＤを特定し、推定結果情報と被検者ＩＤとを紐づける。ステップＳ１１３２では、出力部１２３が、被検者ＩＤと紐づけられた推定結果情報をユーザ端末５００に対して出力する。ステップＳ１１３６では、ユーザ端末５００の表示部５５０が推定結果情報を表示する。
　ステップＳ１１４０では、マッチングサーバ１００の出力部１２３が、被検者ＩＤと紐づけられた推定結果情報を管理サーバ２００に対して出力する。ステップＳ１１４４では、管理サーバ２００の管理部２２２が推定結果情報を管理することによって、一連の症状の推定に関する処理が終了する。
　（１．４．ユーザインタフェース）
　上記では、医療用情報処理システムに備えられる各装置による処理の流れについて説明した。続いて、ユーザ端末５００の生成部５２１によってユーザに提供されるユーザインタフェースの例について説明する。より具体的には、図８～図１０を参照して、マッチングリクエストの生成時に使用されるユーザインタフェースの例について説明する。
　図８は、マッチングリクエストの生成時にユーザが検査成果物を選択するために使用するユーザインタフェースの例である。図８に示すように、検査成果物の種別を示す表示１０（表示１０ａ～表示１０ｆ）、検査成果物の種別の名称１１（名称１１ａ～名称１１ｆ）、最新の検査日１２（検査日１２ａ～検査日１２ｆ）、チェックボックス１３（チェックボックス１３ａ～チェックボックス１３ｆ）、およびマッチングボタン１４がユーザインタフェースとして提供され得る。
　ユーザは、チェックボックス１３（チェックボックス１３ａ～チェックボックス１３ｆ）に対してチェックを入力することによって、症状の推定に使用する検査成果物を指定することができる。そして、ユーザは、少なくとも１つの検査成果物を指定した後にマッチングボタン１４を押下することで、マッチングリクエストを生成し、当該マッチングリクエストをマッチングサーバ１００へ提供することができる。
　検査成果物の種別を示す表示１０（表示１０ａ～表示１０ｆ）が提供されることによって、ユーザは直感的に検査成果物を選択することができる。また、最新の検査日１２（検査日１２ａ～検査日１２ｆ）が提供されることによって、ユーザは、検査日の観点で、各検査成果物が症状の推定に適するか否かを容易に判断することができる。
　なお、ユーザが検査成果物を指定する際に、生成部５２１は、検査成果物の種別または検査日に基づいて所定の警告をユーザに対して提供してもよい。例えば、複数の検査成果物の種別が指定される場合において、各検査成果物に関する検査日が互いに所定の間隔以上空いている場合、生成部５２１は、推定精度が低下する可能性があると判断し、所定の警告をユーザに対して提供してもよい。より具体的には、Ｘ線画像情報および身長／体重情報が指定される場合において、Ｘ線検査の検査日が2018/02/01であり、身長／体重の検査日（測定日）が2017/08/11であるとき、生成部５２１は、これらの検査日が互いに３か月以上空いていることに基づいて所定の警告をユーザに対して提供してもよい。これによって、ユーザは、再び検査を実施したり、異なる検査成果物を選択し直したり、推定精度が低下する可能性があることを認識した上で症状の推定を行ったり、症状の推定を断念したりすることができる。ここで、検査成果物の中には、その内容が検査日により全く変化しない（または大きく変化しない）ものが存在する（例えば、ゲノム検査など）。そこで、生成部５２１は、警告の実施要否の判断に用いられる上記の「所定の間隔」を検査成果物の種別に応じて設定することが望ましい。
　また、検査成果物の時間的な変化に基づいて症状の推定が行われる場合があるため、生成部５２１は、検査日の異なる複数の検査成果物を選択可能なユーザインタフェースを提供してもよい。例えば図９に示すように、ユーザが当該ユーザインタフェースを用いて2018/02/01～2015/02/01までのＸ線画像情報を選択することで、Ｘ線画像情報の変化（例えば、図９の各Ｘ線画像情報に写る腫瘍１５ａ～腫瘍１５ｆ）に基づく症状の推定が行われてもよい。
　また、生成部５２１は、検査成果物に関する各種情報（または検査に関する各種情報）を確認可能なユーザインタフェースを提供してもよい。例えば、ユーザが検査成果物の種別を示す表示１０を長押しするなどの所定の入力を行った場合、生成部５２１は、図１０に示すように、検査場所、検査場所を識別可能な情報（図中には「検査場所ＩＤ」と表記）、検査機器、検査機器を識別可能な情報（図中には「機器シリアルＮｏ」と表記）、検査日、検査者を識別可能な情報（図中には「検査者ＩＤ」と表記）、被検者ＩＤ、または検査種別を表示するユーザインタフェースを提供してもよい。
　また、生成部５２１は、図１０に示すように、同一の検査成果物に基づいて過去に行われた症状の推定履歴情報１７を確認可能なユーザインタフェースを提供してもよい。例えば、生成部５２１は、同一の検査成果物に基づいて症状の推定が行われた日付１８、および推定結果情報の表示のためのリンク１９を提供してもよい。図１０に示すように、検査成果物に関する各種情報（または検査に関する各種情報）や、過去に行われた症状の推定履歴情報などが提供されることによって、ユーザは、症状の推定に用いる検査成果物をより適切に選択することができる。
　　＜２．変形例＞
　上記では、本開示の一実施形態について説明した。続いて、本開示の変形例について説明する。
　上記の実施形態では、ユーザによって選択された検査成果物に基づいてマッチングリクエストが生成されていた。一方、本開示の変形例においては、ユーザによって選択された推定対象となる症状に基づいてマッチングリクエストが生成される。より具体的に説明すると、ユーザは、複数の検査成果物のうちのいずれが症状の推定処理に適しているかを認識できない場合がある。また、ユーザが特定の症状についての自覚症状を有する場合などのように、推定対象となる症状が予め決まっている場合がある。例えば、ユーザが頭痛を感じている場合、「頭痛から生じる症状」についての推定を行いたい旨が予め決まっている場合がある。そこで、本開示の変形例においては、ユーザが、推定対象となる症状を選択することでマッチングリクエストが生成され、マッチングサーバ１００は、当該マッチングリクエストに基づいて症状の推定に必要な検査成果物の有無を確認し、必要な検査成果物が存在する場合にはマッチング処理を行う。必要な検査成果物が存在しない場合、マッチングサーバ１００は、所定の処理（例えば、ユーザへのその旨の通知、検査の提案、または検査の手配など）を行う。
　ここで、ユーザによって選択される「推定対象となる症状」は、例えば、傷病（疾病と外傷を含む）でもよいし、「頭痛から生じる症状」などのように何らかの方法で症状を表しているものであればよい。
　変形例に係るシステム構成例については、図１を参照して説明した上記の実施形態に係るシステム構成例と同様であり得るため（必ずしも同一である必要はない）、説明を省略する。
　また、各装置の機能構成例について説明すると、ユーザ端末５００の生成部５２１は、ユーザが推定対象となる症状を選択可能なユーザインタフェースを提供する。例えば、生成部５２１は、ユーザが１以上の質問に対して回答すること（換言すると、問診を行うこと）で推定対象となる症状を絞り込むことが可能なアプリケーション（以降、「問診アプリケーション」と呼称する場合がある）、推定対象となる１以上の症状を選択可能なラジオボタン、または単に推定対象となる症状を入力可能なテキストボックスなどを提供してもよい。なお、生成部５２１は、機械学習アルゴリズムを用いて問診アプリケーションを実現してもよい。これらのユーザインタフェースを介して、ユーザは推定対象となる症状を適切に選択し、当該症状を示す情報を含むマッチングリクエストを生成することができる。
　そして、ユーザによる入力に基づいて推定対象となる症状が決定された場合（換言すると、マッチングリクエストが生成された場合）、マッチングサーバ１００の計算部１２２は、症状の推定に使用される検査成果物の充足を確認し、検査成果物が充足している場合に使用優先度を算出する。より具体的に説明すると、まず計算部１２２は、ユーザ端末５００から提供されたマッチングリクエストに含まれる、推定対象となる症状を示す情報に基づいて、当該症状の推定に必要な検査成果物を特定する。例えば、マッチングサーバ１００の記憶部１３０は、各種症状の推定に必要な検査成果物の一覧を予め記憶しておき、計算部１２２は、当該情報を取得することで、マッチングリクエストにて指定される症状の推定に必要な検査成果物を特定する。そして、計算部１２２は、マッチングリクエストに含まれる被検者ＩＤに紐づけられている検査成果物の一覧を管理サーバ２００から読み出す。その後、計算部１２２は、当該検査成果物の一覧の中から症状の推定に必要な検査成果物および当該検査成果物に対応する検査情報を取得する。そして、症状の推定に必要な検査成果物が全て揃っている場合には、計算部１２２は、検査情報とシステム情報に基づいて推定システムの使用優先度を計算する。一方、症状の推定に必要な検査成果物が揃っていない場合には、所定の処理（例えば、ユーザへのその旨の通知、検査の提案、または検査の手配など）が行われる。なお、これらの機能構成以外については、上記の実施形態と同様であり得るため（必ずしも同一である必要はない）、説明を省略する。
　続いて、図１１および図１２を参照して、変形例に係る推定システムと被検者とのマッチング処理の流れの例について説明する。
　ステップＳ１２００では、ユーザがユーザ端末５００の入力部５４０を用いて、医療用情報処理システムへのログインのための入力を行う。ステップＳ１２０４では、通信部５１０がユーザによって入力された入力情報をマッチングサーバ１００に対して送信する。ステップＳ１２０８では、マッチングサーバ１００の認証部１２１が入力情報を用いて所定のユーザ認証処理を行う。ステップＳ１２１２では、出力部１２３が通信部１１０を介してユーザ認証の結果情報をユーザ端末５００に対して出力する。
　ステップＳ１２１６では、ユーザ端末５００の生成部５２１が、ユーザによって選択された推定対象となる症状に基づいてマッチングリクエストを生成する。ステップＳ１２２０では、通信部５１０が、マッチングリクエストをマッチングサーバ１００に対して送信する。
　ステップＳ１２２４では、マッチングサーバ１００の計算部１２２が、マッチングリクエストにて指定される症状の推定に必要な検査成果物を特定する。ステップＳ１２２８では、マッチングサーバ１００の計算部１２２が、特定した検査成果物を示す情報（例えば、検査成果物を識別可能な情報など）と、被検者ＩＤと、を管理サーバ２００に対して送信する。ステップＳ１２３２では、管理サーバ２００の出力部２２３が、検査成果物を示す情報および被検者ＩＤに基づいて検査成果物および検査情報を取得し、これらの情報をマッチングサーバ１００に対して出力する。
　ステップＳ１２３６では、マッチングサーバ１００の計算部１２２が症状の推定に必要な検査成果物が全て揃っているか否かを確認する。必要な検査成果物が全て揃っている場合（ステップＳ１２３６／Ｙｅｓ）、ステップＳ１２４０にて、計算部１２２が、記憶部１３０に記憶されているシステム情報と、管理サーバ２００から提供された検査情報に基づいて推定システムの使用優先度を計算する。ステップＳ１２４４では、出力部１２３が、使用優先度に基づいて複数の推定システムのうちの少なくとも１つに関する情報（換言すると、推奨情報）をユーザ端末５００に対して出力する。ステップＳ１２４８では、ユーザ端末５００の表示部５５０が推奨情報を表示する。
　ステップＳ１２３６にて、必要な検査成果物が揃っていない場合（ステップＳ１２３６／Ｎｏ）、マッチングサーバ１００は所定の処理を行う。例えば、ステップＳ１２５２にて、出力部１２３が、不足している検査成果物を示す情報をユーザ端末５００に対して出力し、ステップＳ１２５６にて、ユーザ端末５００の表示部５５０が当該情報を表示することなどが行われる。これによって、ユーザは、症状の推定に必要な検査成果物が不足していることを認識することができる。また、ステップＳ１２６０にて、マッチングサーバ１００の処理部１２０は、検査成果物が不足している検査の手配（または検査の提案など）を行うシステム（図中では「検査手配システム」と表記）を起動して、検査の手配（または検査の提案など）を進めてもよい。以上によって、一連のマッチング処理が終了する。
　　＜３．ハードウェア構成＞
　上記では、本開示に係る変形例について説明した。続いて、図１３を参照して、マッチングサーバ１００、管理サーバ２００、検査端末３００、推定サーバ４００、またはユーザ端末５００を具現する情報処理装置９００のハードウェア構成例について説明する。
　図１３は、情報処理装置９００のハードウェア構成を示す図である。情報処理装置９００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）９０１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）９０２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）９０３と、ホストバス９０４と、ブリッジ９０５と、外部バス９０６と、インタフェース９０７と、入力装置９０８と、出力装置９０９と、ストレージ装置（ＨＤＤ）９１０と、ドライブ９１１と、通信装置９１２と、を備える。
　ＣＰＵ９０１は、演算処理装置および制御装置として機能し、各種プログラムに従って情報処理装置９００内の動作全般を制御する。また、ＣＰＵ９０１は、マイクロプロセッサであってもよい。ＲＯＭ９０２は、ＣＰＵ９０１が使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶する。ＲＡＭ９０３は、ＣＰＵ９０１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を一時記憶する。これらはＣＰＵバスなどから構成されるホストバス９０４により相互に接続されている。当該ＣＰＵ９０１、ＲＯＭ９０２およびＲＡＭ９０３の協働により、マッチングサーバ１００の処理部１２０、管理サーバ２００の処理部２２０、検査端末３００の処理部（図示なし）、推定サーバ４００の推定部４２０、またはユーザ端末５００の処理部５２０の各機能が実現される。
　ホストバス９０４は、ブリッジ９０５を介して、ＰＣＩ（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ　Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ　Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ／Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）バスなどの外部バス９０６に接続されている。なお、必ずしもホストバス９０４、ブリッジ９０５および外部バス９０６を分離構成する必要はなく、１つのバスにこれらの機能を実装してもよい。
　入力装置９０８は、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、マイクロフォン、スイッチおよびレバーなどユーザが情報を入力するための入力手段と、ユーザによる入力に基づいて入力信号を生成し、ＣＰＵ９０１に出力する入力制御回路などから構成されている。ユーザは、当該入力装置９０８を操作することにより、各装置に対して各種情報を入力したり処理動作を指示したりすることができる。当該入力装置９０８により、ユーザ端末５００の入力部５４０の機能が実現される。
　出力装置９０９は、例えば、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ　Ｒａｙ　Ｔｕｂｅ）ディスプレイ装置、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）装置、ＯＬＥＤ（Ｏｒｇａｎｉｃ　Ｌｉｇｈｔ　Ｅｍｉｔｔｉｎｇ　Ｄｉｏｄｅ）装置およびランプなどの表示装置を含む。さらに、出力装置９０９は、スピーカおよびヘッドホンなどの音声出力装置を含む。表示装置は各種データをテキストまたはイメージで表示し、音声出力装置は各種データを音声に変換して出力する。当該出力装置９０９により、ユーザ端末５００の表示部５５０の機能が実現される。
　ストレージ装置９１０は、データ格納用の装置である。ストレージ装置９１０は、記憶媒体、記憶媒体にデータを記録する記録装置、記憶媒体からデータを読み出す読出し装置および記憶媒体に記録されたデータを削除する削除装置などを含んでもよい。ストレージ装置９１０は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｋ　Ｄｒｉｖｅ）で構成される。このストレージ装置９１０は、ハードディスクを駆動し、ＣＰＵ９０１が実行するプログラムや各種データを格納する。当該ストレージ装置９１０によりマッチングサーバ１００の記憶部１３０、管理サーバ２００の記憶部２３０、検査端末３００の記憶部（図示なし）、推定サーバ４００の記憶部４３０、またはユーザ端末５００の記憶部５３０の各機能が実現される。
　ドライブ９１１は、記憶媒体用リーダライタであり、情報処理装置９００に内蔵、あるいは外付けされる。ドライブ９１１は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記憶媒体９１３に記録されている情報を読み出して、ＲＡＭ９０３に出力する。また、ドライブ９１１は、リムーバブル記憶媒体９１３に情報を書き込むこともできる。
　通信装置９１２は、例えば、通信網９１４に接続するための通信デバイス等で構成された通信インタフェースである。当該通信装置９１２によりマッチングサーバ１００の通信部１１０、管理サーバ２００の通信部２１０、検査端末３００の通信部（図示なし）、推定サーバ４００の通信部４１０、またはユーザ端末５００の通信部５１０の各機能が実現される。
　　＜４．まとめ＞
　以上で説明してきたように、本開示に係るマッチングサーバ１００は、検査に関する検査情報と、複数の推定システムそれぞれに関するシステム情報とを取得し、検査情報とシステム情報に基づいて複数の推定システムの使用優先度を計算し、使用優先度に基づいて複数の推定システムのうちの少なくとも１つに関する推奨情報をユーザに対して出力することができる。これによって、ユーザは、より適切な推定システムを選択することができる。すなわち、ユーザは、複数の推定システムのうち、より精度の高い推定システムを利用することができるため、例えば被検者が軽微な症状を発症している場合などには医療機関への来院を抑制することや、推定システムによるセカンドオピニオンの実施などにより診断医の人件費を抑制することなどが可能になり、医療費の増大をより適切に抑制することが可能になる。
　以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
　また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。
　なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
（１）
　医療に関する検査成果物が生成された検査に関する検査情報と、前記検査成果物に基づいて被検者の症状を推定する複数の推定システムそれぞれに関するシステム情報と、を取得する取得部と、
　前記検査情報と前記システム情報に基づいて前記複数の推定システムの使用優先度を計算する計算部と、を備える、
　医療用情報処理システム。
（２）
　前記推定システムは、機械学習アルゴリズムを用いて前記被検者の症状を推定する、
　前記（１）に記載の医療用情報処理システム。
（３）
　前記システム情報は、前記機械学習アルゴリズムに使用される学習データに関する情報、前記推定システムが推定可能な症状に関する情報、前記推定システムの特性に関する情報、または前記推定システムが症状を推定するために必要な前記検査成果物に関する情報のうちの少なくとも１つを含む、
　前記（２）に記載の医療用情報処理システム。
（４）
　前記検査情報は、前記検査の詳細に関する情報、前記検査で使用された機器に関する情報、または前記検査成果物の詳細に関する情報のうちの少なくとも１つを含む、
　前記（１）から（３）のいずれか１項に記載の医療用情報処理システム。
（５）
　前記使用優先度に基づいて前記複数の推定システムのうちの少なくとも１つに関する情報をユーザに対して出力する出力部をさらに備える、
　前記（１）から（４）のいずれか１項に記載の医療用情報処理システム。
（６）
　前記出力部は、前記使用優先度の高い順に所定の数の前記推定システムに関する情報を前記ユーザに対して出力する、
　前記（５）に記載の医療用情報処理システム。
（７）
　前記ユーザは、前記被検者または医療従事者のうちの少なくとも一方である、
　前記（５）または（６）に記載の医療用情報処理システム。
（８）
　前記取得部は前記検査成果物も取得し、
　前記ユーザによる入力に基づいて使用が決定された推定システムに対して前記検査成果物を提供する推定システム連携部をさらに備える、
　前記（５）から（７）のいずれか１項に記載の医療用情報処理システム。
（９）
　前記推定システム連携部は、マスク用ＩＤとして一時的に使用される一時ＩＤと紐づけた状態で前記検査成果物を前記使用が決定された推定システムに対して提供する、
　前記（８）に記載の医療用情報処理システム。
（１０）
　前記推定システム連携部は、個人情報を特定不可能にする個人情報保護処理が施された状態で前記検査成果物を前記使用が決定された推定システムに対して提供する、
　前記（８）または（９）に記載の医療用情報処理システム。
（１１）
　前記推定システム連携部は、前記被検者の症状の推定結果に関する情報を前記使用が決定された推定システムから取得し、
　前記出力部は、前記被検者の症状の推定結果に関する情報を前記ユーザに対して出力する、
　前記（８）から（１０）のいずれか１項に記載の医療用情報処理システム。
（１２）
　ユーザによる入力に基づいて推定対象となる症状が決定された場合、前記計算部は、前記症状の推定に使用される前記検査成果物の充足を確認し、前記検査成果物が充足している場合に前記使用優先度を算出する、
　前記（１）から（１１）のいずれか１項に記載の医療用情報処理システム。
（１３）
　医療に関する被検者の検査成果物が生成された検査に関する情報を含む検査情報と、前記検査成果物に基づいて前記被検者の症状を推定する複数の推定システムそれぞれに関する情報を含むシステム情報と、を取得する取得部と、
　前記検査情報と前記システム情報に基づいて前記複数の推定システムの使用優先度を計算する計算部と、を備える、
　医療用情報処理装置。
（１４）
　医療に関する被検者の検査成果物が生成された検査に関する情報を含む検査情報と、前記検査成果物に基づいて前記被検者の症状を推定する複数の推定システムそれぞれに関する情報を含むシステム情報と、を取得することと、
　前記検査情報と前記システム情報に基づいて前記複数の推定システムの使用優先度を計算することと、を有する、
　コンピュータにより実行される医療用情報処理方法。
　１００　　マッチングサーバ
　１１０　　通信部
　１２０　　処理部
　１２１　　認証部
　１２２　　計算部
　１２３　　出力部
　１２４　　推定システム連携部
　１３０　　記憶部
　２００　　管理サーバ
　２１０　　通信部
　２２０　　処理部
　２２１　　認証部
　２２２　　管理部
　２２３　　出力部
　２３０　　記憶部
　３００　　検査端末
　４００　　推定サーバ
　４１０　　通信部
　４２０　　推定部
　４３０　　記憶部
　５００　　ユーザ端末
　５１０　　通信部
　５２０　　処理部
　５２１　　生成部
　５３０　　記憶部
　５４０　　入力部
　５５０　　表示部
　６００　　ネットワーク

Claims (14)

  1. 　医療に関する検査成果物が生成された検査に関する検査情報と、前記検査成果物に基づいて被検者の症状を推定する複数の推定システムそれぞれに関するシステム情報と、を取得する取得部と、
    　前記検査情報と前記システム情報に基づいて前記複数の推定システムの使用優先度を計算する計算部と、を備える、
    　医療用情報処理システム。
  2. 　前記推定システムは、機械学習アルゴリズムを用いて前記被検者の症状を推定する、
    　請求項１に記載の医療用情報処理システム。
  3. 　前記システム情報は、前記機械学習アルゴリズムに使用される学習データに関する情報、前記推定システムが推定可能な症状に関する情報、前記推定システムの特性に関する情報、または前記推定システムが症状を推定するために必要な前記検査成果物に関する情報のうちの少なくとも１つを含む、
    　請求項２に記載の医療用情報処理システム。
  4. 　前記検査情報は、前記検査の詳細に関する情報、前記検査で使用された機器に関する情報、または前記検査成果物の詳細に関する情報のうちの少なくとも１つを含む、
    　請求項１に記載の医療用情報処理システム。
  5. 　前記使用優先度に基づいて前記複数の推定システムのうちの少なくとも１つに関する情報をユーザに対して出力する出力部をさらに備える、
    　請求項１に記載の医療用情報処理システム。
  6. 　前記出力部は、前記使用優先度の高い順に所定の数の前記推定システムに関する情報を前記ユーザに対して出力する、
    　請求項５に記載の医療用情報処理システム。
  7. 　前記ユーザは、前記被検者または医療従事者のうちの少なくとも一方である、
    　請求項５に記載の医療用情報処理システム。
  8. 　前記取得部は前記検査成果物も取得し、
    　前記ユーザによる入力に基づいて使用が決定された推定システムに対して前記検査成果物を提供する推定システム連携部をさらに備える、
    　請求項５に記載の医療用情報処理システム。
  9. 　前記推定システム連携部は、マスク用ＩＤとして一時的に使用される一時ＩＤと紐づけた状態で前記検査成果物を前記使用が決定された推定システムに対して提供する、
    　請求項８に記載の医療用情報処理システム。
  10. 　前記推定システム連携部は、個人情報を特定不可能にする個人情報保護処理が施された状態で前記検査成果物を前記使用が決定された推定システムに対して提供する、
    　請求項８に記載の医療用情報処理システム。
  11. 　前記推定システム連携部は、前記被検者の症状の推定結果に関する情報を前記使用が決定された推定システムから取得し、
    　前記出力部は、前記被検者の症状の推定結果に関する情報を前記ユーザに対して出力する、
    　請求項８に記載の医療用情報処理システム。
  12. 　ユーザによる入力に基づいて推定対象となる症状が決定された場合、前記計算部は、前記症状の推定に使用される前記検査成果物の充足を確認し、前記検査成果物が充足している場合に前記使用優先度を算出する、
    　請求項１に記載の医療用情報処理システム。
  13. 　医療に関する被検者の検査成果物が生成された検査に関する情報を含む検査情報と、前記検査成果物に基づいて前記被検者の症状を推定する複数の推定システムそれぞれに関する情報を含むシステム情報と、を取得する取得部と、
    　前記検査情報と前記システム情報に基づいて前記複数の推定システムの使用優先度を計算する計算部と、を備える、
    　医療用情報処理装置。
  14. 　医療に関する被検者の検査成果物が生成された検査に関する情報を含む検査情報と、前記検査成果物に基づいて前記被検者の症状を推定する複数の推定システムそれぞれに関する情報を含むシステム情報と、を取得することと、
    　前記検査情報と前記システム情報に基づいて前記複数の推定システムの使用優先度を計算することと、を有する、
    　コンピュータにより実行される医療用情報処理方法。
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