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公開番号2024062089
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-05-09
出願番号2022169865
出願日2022-10-24
発明の名称医用情報処理装置、医用情報処理方法、医用情報処理プログラム、及び医用情報処理システム
出願人個人
代理人弁理士法人虎ノ門知的財産事務所
主分類G16H 30/00 20180101AFI20240430BHJP(特定の用途分野に特に適合した情報通信技術)
要約【課題】心不全の程度を安定的に判断することである。
【解決手段】実施形態に係る医用情報処理装置は、取得部と、判定部と、出力制御部とを備える。取得部は、第1対象者の頸部が撮像された第1画像情報を取得する。判定部は、複数の第2対象者の頸部が撮像された第2画像情報と、前記複数の第2対象者の健康状態に関する健康状態情報とを用いて機械学習された学習済みモデルに対して、前記第1画像情報を入力することで、前記第1対象者の健康状態に関する判定結果を生成する。出力制御部は、前記判定結果に基づいて、前記第1対象者の心不全の程度の判断を支援する支援情報を出力する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
第１対象者の頸部が撮像された第１画像情報を取得する取得部と、
複数の第２対象者の頸部が撮像された第２画像情報と、前記複数の第２対象者の健康状態に関する健康状態情報とを用いて機械学習された学習済みモデルに対して、前記第１画像情報を入力することで、前記第１対象者の健康状態に関する判定結果を生成する判定部と、
前記判定結果に基づいて、前記第１対象者の心不全の程度の判断を支援する支援情報を出力する出力制御部と
を備える、医用情報処理装置。
続きを表示（約 1,000 文字）【請求項２】
前記取得部は、前記第１画像情報として、所定期間の動画像を含む第１動画像情報を取得する、
請求項１に記載の医用情報処理装置。
【請求項３】
前記判定部は、
複数の第２対象者それぞれの頸部が撮像された所定期間の動画像を含む第２動画像情報と、前記複数の第２対象者それぞれの前記健康状態情報とを用いて機械学習された学習済みモデルに対して、前記第１動画像情報を入力することで、前記第１対象者の前記判定結果を生成する、
請求項２に記載の医用情報処理装置。
【請求項４】
前記所定期間は、少なくとも１心拍を含む期間である、
請求項２又は３に記載の医用情報処理装置。
【請求項５】
前記所定期間は、１秒以上３秒未満である、
請求項２又は３に記載の医用情報処理装置。
【請求項６】
前記所定期間は、１．５秒以上２．５秒未満である、
請求項５に記載の医用情報処理装置。
【請求項７】
前記取得部は、前記第１画像情報として、静止画像に対応する第１静止画像情報を取得する、
請求項１に記載の医用情報処理装置。
【請求項８】
前記判定部は、複数の第２対象者の頸部が撮像された静止画像に対応する第２静止画像情報と、前記第２静止画像情報の撮影時の心時相を示す第２心時相情報と、前記複数の第２対象者の健康状態に関する健康状態情報とを用いて機械学習された学習済みモデルに対して、前記第１静止画像情報及び前記第１静止画像情報の撮影時の心時相を示す第１心時相情報を入力することで、前記第１対象者の健康状態に関する判定結果を生成する、
請求項７に記載の医用情報処理装置。
【請求項９】
前記判定部は、更に、複数の第３対象者の頸部が撮像された静止画像に対応する第３静止画像情報と、前記第３静止画像情報の撮影時の心時相を示す第３心時相情報とを用いて機械学習された学習済みモデルに対して、前記第１静止画像情報を入力することで、前記第１心時相情報を生成する、
請求項８に記載の医用情報処理装置。
【請求項１０】
前記判定部は、前記判定結果として、前記第１対象者の心不全の状態をスコアで表した心不全状態スコアを出力する、
請求項１に記載の医用情報処理装置。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、医用情報処理装置、医用情報処理方法、医用情報処理プログラム、及び医用情報処理システムに関する。
続きを表示（約 2,000 文字）【背景技術】
【０００２】
心不全診療では、病歴聴取や身体診察などから重症度、病態、予後などに関する様々な情報を得ることができる。例えば、心不全の身体所見の一つとして、頸静脈怒張が知られている。
【０００３】
頸静脈怒張は、右内頸静脈の拍動範囲が上方向（頭部方向）に拡大する身体所見である。例えば、頸静脈怒張の観察は、ベッドを４５度起こした状態で行われる。医師は、この状態で右頸静脈の拍動を観察し、その拍動の上端と右胸骨角との間の垂直距離を計測する。この距離に「５ｃｍ」を足した値が内頸静脈圧に相当すると考えられている。例えば、熟練した医師であれば、対象者（患者）の右頸静脈の拍動の様子を全体的に観察しただけで、対象者の重症度、病態、予後などをある程度把握することができる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
Shinichi Goto,Mai Kimura,Yoshinori Katsumata,Shinya Goto,Takashi Kamatani,Genki Ichihara,Seien Ko,Junichi Sasaki,Keiichi Fukuda,Motoaki Sano. “Artificial intelligence to predict needs for urgent revascularization from 12-leads electrocardiography in emergency patients” PLOS ONE | https://doi.org/10.1371/journal.pone.0210103 January 9, 2019.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、頸静脈怒張は、患者の体格によって所見の現れ方に違いが生じる場合がある。また、観察者（例えば医師）の力量によって所見の見え方に違いが生じる場合がある。このため、頸静脈怒張の診察に基づく心不全の程度の判断にはバラツキが生じ易く、安定的に判断することは難しい。
【０００６】
本発明が解決しようとする課題は、心不全の程度を安定的に判断することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、第１対象者の頸部が撮像された第１画像情報を取得する取得部と、複数の第２対象者の頸部が撮像された第２画像情報と、前記複数の第２対象者の健康状態に関する健康状態情報とを用いて機械学習された学習済みモデルに対して、前記第１画像情報を入力することで、前記第１対象者の健康状態に関する判定結果を生成する判定部と、前記判定結果に基づいて、前記第１対象者の心不全の程度の判断を支援する支援情報を出力する出力制御部とを備える、医用情報処理装置である。
【０００８】
また、本発明は、第１対象者の頸部が撮像された第１画像情報を取得し、複数の第２対象者の頸部が撮像された第２画像情報と、前記複数の第２対象者の健康状態に関する健康状態情報とを用いて機械学習された学習済みモデルに対して、前記第１画像情報を入力することで、前記第１対象者の健康状態に関する判定結果を生成し、前記判定結果に基づいて、前記第１対象者の心不全の程度の判断を支援する支援情報を出力することを含む、医用情報処理方法である。
【０００９】
また、本発明は、第１対象者の頸部が撮像された第１画像情報を取得し、複数の第２対象者の頸部が撮像された第２画像情報と、前記複数の第２対象者の健康状態に関する健康状態情報とを用いて機械学習された学習済みモデルに対して、前記第１画像情報を入力することで、前記第１対象者の健康状態に関する判定結果を生成し、前記判定結果に基づいて、前記第１対象者の心不全の程度の判断を支援する支援情報を出力する各処理をコンピュータに実行させる、医用情報処理プログラムである。
【００１０】
また、本発明は、第１対象者の頸部が撮像された第１画像情報を取得する取得部と、複数の第２対象者の頸部が撮像された第２画像情報と、前記複数の第２対象者の健康状態に関する健康状態情報とを用いて機械学習された学習済みモデルに対して、前記第１画像情報を入力することで、前記第１対象者の健康状態に関する判定結果を生成する判定部と、前記判定結果に基づいて、前記第１対象者の心不全の程度の判断を支援する支援情報を出力する出力制御部とを備える、医用情報処理システムである。
【発明の効果】
（【００１１】以降は省略されています）

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