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公開番号2024131327
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-09-30
出願番号2023041527
出願日2023-03-16
発明の名称診断支援プログラム、診断支援方法および診断支援装置
出願人Ridgelinez株式会社,住友化学株式会社
代理人弁理士法人扶桑国際特許事務所
主分類G16H 30/40 20180101AFI20240920BHJP(特定の用途分野に特に適合した情報通信技術)
要約【課題】診断スキル向上に役立つ情報を提供する。
【解決手段】処理部2は、人物U1により作成された学習データ4a,4b,・・・を用いた機械学習によって作成された疾患識別モデルM1を用いて、入力された医用画像3に対応する疾患を識別して第1の識別結果を出力し、人物U2により作成された学習データ5a,5b,・・・を用いた機械学習によって作成された疾患識別モデルM2を用いて、医用画像3に対応する疾患を識別して第2の識別結果を出力し、第1の識別結果と第2の識別結果とを比較可能な状態で表示させる。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
コンピュータに、
第１の人物により作成された学習データを用いた機械学習によって作成された第１の疾患識別モデルを用いて、入力された医用画像に対応する疾患を識別して第１の識別結果を出力し、
第２の人物により作成された学習データを用いた機械学習によって作成された第２の疾患識別モデルを用いて、前記医用画像に対応する疾患を識別して第２の識別結果を出力し、
前記第１の識別結果と前記第２の識別結果とを比較可能な状態で表示させる、
処理を実行させる診断支援プログラム。
続きを表示（約 1,400 文字）【請求項２】
前記コンピュータに、
複数の人物により作成された学習データを用いた機械学習によって作成された第３の疾患識別モデルを用いて、前記医用画像に対応する疾患を識別して第３の識別結果を出力し、
前記第１の識別結果と前記第３の識別結果とを比較可能な状態で表示させる、
処理をさらに実行させる請求項１記載の診断支援プログラム。
【請求項３】
前記コンピュータに、
人物の指定を受け付け、
異なる人物により作成された学習データを用いた機械学習によってそれぞれ作成された複数の疾患識別モデルの中から、指定された人物に対応する疾患識別モデルを前記第２の疾患識別モデルとして選択する、
処理をさらに実行させる請求項１記載の診断支援プログラム。
【請求項４】
前記第２の疾患識別モデルは、前記第２の人物からの指定に基づいて複数の疾患識別モデルを組み合わせることで形成されており、
前記コンピュータに、
前記第２の疾患識別モデルにおける前記複数の疾患識別モデルの構成を示す情報を表示させる、
処理をさらに実行させる請求項１記載の診断支援プログラム。
【請求項５】
前記コンピュータに、
それぞれ疾患の識別結果が対応付けられた複数の症例画像の中から、前記医用画像と類似する類似画像を検索し、
前記第１の識別結果および前記第２の識別結果と、前記医用画像と、前記類似画像と、前記類似画像に対応付けられた疾患の識別結果とを同一画面上に表示させる、
処理をさらに実行させる請求項１記載の診断支援プログラム。
【請求項６】
第１のコンピュータが、
第１の人物により作成された学習データを用いた機械学習によって作成された第１の疾患識別モデルを用いて、入力された医用画像に対応する疾患を識別して第１の識別結果を出力し、
第２の人物により作成された学習データを用いた機械学習によって作成された第２の疾患識別モデルを用いて、前記医用画像に対応する疾患を識別して第２の識別結果を出力し、
前記第１の識別結果と前記第２の識別結果とを比較可能な状態で表示させる、
診断支援方法。
【請求項７】
前記第１の人物により操作される第２のコンピュータが、
診断対象とする対象医用画像を含む画面を表示装置に表示させた状態で、前記第１の人物による抽出指示操作に応じて前記画面から前記対象医用画像を抽出し、
抽出された前記対象医用画像を前記医用画像として前記第１のコンピュータに送信する、
請求項６記載の診断支援方法。
【請求項８】
第１の人物により作成された学習データを用いた機械学習によって作成された第１の疾患識別モデルを用いて、入力された医用画像に対応する疾患を識別して第１の識別結果を出力し、
第２の人物により作成された学習データを用いた機械学習によって作成された第２の疾患識別モデルを用いて、前記医用画像に対応する疾患を識別して第２の識別結果を出力し、
前記第１の識別結果と前記第２の識別結果とを比較可能な状態で表示させる、処理部、
を有する診断支援装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、診断支援プログラム、診断支援方法および診断支援装置に関する。
続きを表示（約 1,700 文字）【背景技術】
【０００２】
医用画像は、各種疾患の診断に広く利用されている。医用画像を用いることで、疾患の種類や程度、病変の広がりなどを正確に評価できるようになる。また、医用画像を用いた診断は大きな手間がかかることから、このような診断作業をコンピュータによって何らかの形で支援する技術が求められている。
【０００３】
医用画像を用いた診断支援技術としては、次のような提案がある。例えば、解析対象の画像に対して複数の学習済みモデルに基づく演算を行い、複数の学習済みモデルによる診断に係る１つの情報を算出して出力する診断支援システムが提案されている。また、パラメータ条件が異なる複数の機械学習モデルのそれぞれに同一の医用データを入力することで得られたモデルごとの出力結果と、各出力結果に対する成否の判定結果とに基づいて、各機械学習モデルを評価する医用情報処理装置が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
国際公開第２０１９／０２１３８６号
特開２０２０－２０４９７０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、医用画像を用いて診断を行う多くの医師は多忙であり、自分の診断スキルを向上させる機会を確保することが難しいという問題がある。例えば、他の医師による診断結果を参照したり、医師同士で診断結果をピアレビューすることが診断スキルの向上に役立つが、多忙な医師はそのような機会を確保することが難しい。
【０００６】
１つの側面では、本発明は、診断スキル向上に役立つ情報を提供可能な診断支援プログラム、診断支援方法および診断支援装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
１つの案では、コンピュータに、第１の人物により作成された学習データを用いた機械学習によって作成された第１の疾患識別モデルを用いて、入力された医用画像に対応する疾患を識別して第１の識別結果を出力し、第２の人物により作成された学習データを用いた機械学習によって作成された第２の疾患識別モデルを用いて、医用画像に対応する疾患を識別して第２の識別結果を出力し、第１の識別結果と第２の識別結果とを比較可能な状態で表示させる、処理を実行させる診断支援プログラムが提供される。
【０００８】
また、１つの案では、上記の診断支援プログラムに基づく処理と同様の処理をコンピュータが実行する診断支援方法が提供される。
さらに、１つの案では、上記の診断支援プログラムに基づく処理と同様の処理を実行する診断支援装置が提供される。
【発明の効果】
【０００９】
１つの側面では、診断スキル向上に役立つ情報を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
第１の実施の形態に係る診断支援装置の構成例および処理例を示す図である。
第２の実施の形態に係る診断支援システムの構成例を示す図である。
サーバのハードウェア構成例を示す図である。
サーバおよびユーザ端末が備える処理機能の構成例を示す図である。
診断支援部の内部構成例を示す図である。
学習データ作成のための画面表示例を示す図である。
ユーザモデルおよび集合知モデルの作成について説明するための図である。
疾患識別モデルにおける診断フローの例を示す図である。
診断対象の病理画像の取得処理を示す図である。
診断対象の病理画像の取得処理手順を示すフローチャートの例である。
サーバによる診断処理手順を示すフローチャートの例である。
診断結果の基本表示画面の表示例を示す図である。
詳細表示画面の表示例を示す図である。
他者モデル選択画面の表示例を示す図である。
診断フロー表示画面の表示例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

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