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公開番号2024108992
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-08-13
出願番号2023048361
出願日2023-03-24
発明の名称推定装置及び学習装置
出願人国立大学法人信州大学
代理人個人,個人,個人,個人,個人
主分類G16H 50/20 20180101AFI20240805BHJP(特定の用途分野に特に適合した情報通信技術)
要約【課題】低コストで大腸ポリープの非侵襲的なスクリーニングを行う。
【解決手段】推定装置は、複数の人物に関する、アルブミンに関する情報及び肥満に関連する情報と、大腸ポリープの発生に関する情報と、を含む情報に基づいて予め得られた、大腸ポリープの発生に関する情報を推定するための推定モデルを記憶する記憶部と、対象者のアルブミンに関する情報及び肥満に関連する情報と、前記推定モデルと、に基づいて前記対象者の大腸ポリープの発生に関する情報を推定する推定部と、を備える。
【選択図】図8
特許請求の範囲【請求項１】
複数の人物に関する、アルブミンに関する情報及び肥満に関連する情報と、大腸ポリープの発生に関する情報と、を含む情報に基づいて予め得られた、大腸ポリープの発生に関する情報を推定するための推定モデルを記憶する記憶部と、
対象者のアルブミンに関する情報及び肥満に関連する情報と、前記推定モデルと、に基づいて前記対象者の大腸ポリープの発生に関する情報を推定する推定部と、
を備える推定装置。
続きを表示（約 1,200 文字）【請求項２】
前記記憶部は、前記人物の年齢、性別及び体格を示す情報のうち少なくとも一つを含む属性情報に応じて、複数の推定モデルを記憶し、
前記推定部は、前記対象者の属性情報に応じた推定モデルに基づいて前記対象者の大腸ポリープの発生に関する情報を推定する、
請求項１に記載の推定装置。
【請求項３】
前記推定モデルのうち前記対象者の属性が女性である推定モデルは、クレアチニンに関する情報をさらに含む、
請求項２に記載の推定装置。
【請求項４】
前記推定モデルのうち前記対象者の属性が男性である推定モデルにおいて、前記肥満に関連する情報はウエストの長さに関する情報を含む、
請求項２に記載の推定装置。
【請求項５】
前記推定モデルは、アルブミンに関する情報及び肥満に関連する情報をそれぞれ２値化した値に基づいて得られる、
請求項１又は２に記載の推定装置。
【請求項６】
前記２値化した値は、各情報について定められた閾値に基づいて得られる、
請求項５に記載の推定装置。
【請求項７】
前記推定部は、アルブミンに関する情報及び肥満に関連する情報をそれぞれ２値化し、得られた値の合計と所定の閾値とに基づいて前記対象者の大腸ポリープの発生に関する情報を推定する、
請求項６に記載の推定装置。
【請求項８】
少なくとも血液から得られる情報を含む複数の情報と、大腸ポリープの発生に関する情報とが対応付けられた情報を教師データとして学習された推定モデルであって、大腸ポリープの発生に関する情報を推定するための推定モデルを記憶する記憶部と、
対象者の血液から得られる情報と、学習済みの前記推定モデルと、に基づいて前記対象者の大腸ポリープの発生に関する情報を推定する推定部と、
を備え、
前記推定モデルは、教師データに含まれる複数の情報の組み合わせごとに、感度及び特異度の差の絶対値を算出し、
前記推定部は、前記推定モデルにより算出された絶対値に応じて選択された情報に基づき、前記対象者の大腸ポリープの発生に関する情報を推定する
推定装置。
【請求項９】
前記推定モデルは、教師データに含まれる複数の情報の組み合わせごとに、更に、感度と、特異度と、マシュー相関係数とを算出し、
前記推定部は、更に、前記推定モデルにより算出された感度と、特異度と、マシュー相関係数とに基づき選択された情報に基づき、前記対象者の大腸ポリープの発生に関する情報を推定する
請求項８に記載の推定装置。
【請求項１０】
前記推定モデルは、粒子群最適化（ＰａｒｔｉｃｌｅＳｗａｒｍＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ：ＰＳＯ）を行うことにより学習される
請求項９に記載の推定装置。
（【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】
本発明は、推定装置及び学習装置に関する。
続きを表示（約 1,400 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、大腸がんや大腸ポリープについての検査を行うため、大腸内視鏡検査が行われていた。大腸内視鏡検査では、患者の肛門から内視鏡が挿入され、大腸内部が観察される。検査中、ポリープ等の異常が見つかった場合は、組織検査や切除が行われる。そのため、大腸内視鏡検査には時間を要していた。更に、検査のため患者は検査前日から食事が制限される等、患者の負担も大きかった。また、患者は、肛門から内視鏡が挿入されるという検査の方法から、精神的な負担も大きかった。また、大腸内視鏡検査は、熟練の医師が特殊な医療機器を用いて行うものであり、検査自体もさほど容易でなかった。
【０００３】
大腸内視鏡検査は患者及び医師の負担が大きいことから、現状、特段の自覚症状がない患者に対して大腸内視鏡検査が行われることは少ない。したがって、大腸ポリープの早期発見、処置や大腸がんの早期発見が難しいといった問題があった。一方、大腸がんによる死亡率は高く、大腸がんの早期発見が望まれている。そこで、大腸内視鏡検査が必要かどうかを判断するため、非侵襲的なスクリーニング方法が推奨されている。非侵襲的なスクリーニング方法の一例として、遺伝子解析を行うことによる方法が提案されている（例えば、特許文献１を参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０２０－０６８７５０号公報
【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、上述したような遺伝子解析を行うにはコストを要するといった課題があった。
【０００６】
このような事情に鑑み、本発明は、低コストで大腸ポリープの非侵襲的なスクリーニングを行うことが可能な推定装置及び学習装置の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
［１］本発明の一態様は、複数の人物に関する、アルブミンに関する情報及び肥満に関連する情報と、大腸ポリープの発生に関する情報と、を含む情報に基づいて予め得られた、大腸ポリープの発生に関する情報を推定するための推定モデルを記憶する記憶部と、対象者のアルブミンに関する情報及び肥満に関連する情報と、前記推定モデルと、に基づいて前記対象者の大腸ポリープの発生に関する情報を推定する推定部と、を備える推定装置である。
【０００８】
［２］また、本発明の一態様は、上記［１］に記載の推定装置において、前記記憶部は、前記人物の年齢、性別及び体格を示す情報のうち少なくとも一つを含む属性情報に応じて、複数の推定モデルを記憶し、前記推定部は、前記対象者の属性情報に応じた推定モデルに基づいて前記対象者の大腸ポリープの発生に関する情報を推定するものである。
【０００９】
［３］また、本発明の一態様は、上記［２］に記載の推定装置において、前記推定モデルのうち前記対象者の属性が女性である推定モデルは、クレアチニンに関する情報をさらに含むものである。
【００１０】
［４］また、本発明の一態様は、上記［２］に記載の推定装置において、前記推定モデルのうち前記対象者の属性が男性である推定モデルにおいて、前記肥満に関連する情報はウエストの長さに関する情報を含むものである。
（【００１１】以降は省略されています）

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