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公開番号2024137196
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-10-07
出願番号2023048623
出願日2023-03-24
発明の名称学習装置、学習方法及び学習プログラム
出願人エヌ・ティ・ティ・コミュニケーションズ株式会社,国立大学法人千葉大学
代理人弁理士法人酒井国際特許事務所
主分類G16H 50/50 20180101AFI20240927BHJP(特定の用途分野に特に適合した情報通信技術)
要約【課題】希少疾患の発症を推定する推定モデルを構築することができる。
【解決手段】サーバ20は、複数の医療機関から、少なくとも希少疾患を発症した患者の検査データ及び診療データを登録する登録部22と、患者の検査データ及び診療データに対し、所定の前処理を行う第1前処理部24と、複数の希少疾患ごとに発症確率を推定する第1推定モデル26を用いて、前処理後の推定対象の患者の検査データ及び診療データを基に、複数の希少疾患ごとに推定対象の患者の発症確率を推定する第1推定部25と、少なくとも前処理後の希少疾患を発症した患者の検査データ及び診療データを学習データとし、患者の検査データ及び診療データと該患者の希少疾患の発症確率との関係を、第1推定モデル26に学習させる第1学習部27と、を有する。
【選択図】図6
特許請求の範囲【請求項１】
複数の医療機関から、少なくとも希少疾患を発症した患者の検査データ及び診療データを登録する登録部と、
患者の検査データ及び診療データに対し、所定の前処理を行う前処理部と、
複数の前記希少疾患ごとに発症確率を推定する推定モデルを用いて、前記前処理後の推定対象の患者の検査データ及び診療データを基に、前記複数の希少疾患ごとに前記推定対象の患者の発症確率を推定する推定部と、
少なくとも前記前処理後の前記希少疾患を発症した患者の検査データ及び診療データを学習データとし、患者の検査データ及び診療データと該患者の希少疾患の発症確率との関係を、前記推定モデルに学習させる学習部と、
を有することを特徴とする学習装置。
続きを表示（約 2,600 文字）【請求項２】
前記前処理部は、前記検査データ及び診療データに対し、患者背景、病歴、診察所見、または、検査所見に関する項目を粒度に応じて段階的に設定し、各項目のデータをそれぞれ対応するカテゴリ変数に変換する第１前処理を行うことを特徴とする請求項１に記載の学習装置。
【請求項３】
前記前処理部は、前記検査データ及び診療データに対し、患者背景、病歴、診察所見、または、検査所見に関する項目を粒度に応じて段階的に設定し、各項目のデータをそれぞれ対応するカテゴリ変数に変換し、最も粒度が細かい項目のカテゴリ変数部を、前記カテゴリ変数に対応するデータの意味に従ってラベル付けし、同一ラベルで圧縮する第２前処理を行うことを特徴とする請求項１に記載の学習装置。
【請求項４】
前記前処理部は、前記検査データ及び診療データに対し、患者背景、病歴、診察所見、または、検査所見に関する項目を段階的に設定し、各項目のデータをそれぞれ対応するカテゴリ変数に変換し、最も粒度が細かい第１項目のカテゴリ変数部を、前記カテゴリ変数に対応するデータの意味に従ってラベル付けし、同一ラベルで圧縮するとともに、前記第１項目よりも粒度が粗い第２項目を、前記第２項目に属する前記第１項目の圧縮された各ラベルのカウント数で表現する第３前処理を行うことを特徴とする請求項１に記載の学習装置。
【請求項５】
前記前処理部は、
前記検査データ及び診療データに対し、患者背景、病歴、診察所見、または、検査所見に関する項目を粒度に応じて段階的に設定し、各項目のデータをそれぞれ対応するカテゴリ変数に変換する第１前処理を行う第１前処理部と、
前記検査データ及び診療データに対し、患者背景、病歴、診察所見、または、検査所見に関する項目を粒度に応じて段階的に設定し、各項目のデータをそれぞれ対応するカテゴリ変数に変換し、最も粒度が細かい項目のカテゴリ変数部を、前記カテゴリ変数に対応するデータの意味に従ってラベル付けし、同一ラベルで圧縮する第２前処理を行う第２前処理部と、
前記検査データ及び診療データに対し、患者背景、病歴、診察所見、または、検査所見に関する項目を段階的に設定し、各項目のデータをそれぞれ対応するカテゴリ変数に変換し、最も粒度が細かい第１項目のカテゴリ変数部を、前記カテゴリ変数に対応するデータの意味に従ってラベル付けし、同一ラベルで圧縮するとともに、前記第１項目よりも粒度が粗い第２項目を、前記第２項目に属する前記第１項目の圧縮された各ラベルのカウント数で表現する第３前処理を行う第３前処理部と、
を有し、
前記推定部は、
前記第１前処理後の患者の検査データ及び診療データを基に、前記複数の希少疾患ごとに前記推定対象の患者の発症確率を推定する第１推定モデルを有する第１推定部と、
前記第２前処理後の患者の検査データ及び診療データを基に、前記複数の希少疾患ごとに前記推定対象の患者の発症確率を推定する第２推定モデルを有する第２推定部と、
前記第３前処理後の患者の検査データ及び診療データを基に、前記複数の希少疾患ごとに前記推定対象の患者の発症確率を推定する第３推定モデルを有する第３推定部と、
を有し、
前記学習部は、
少なくとも前記第１前処理後の前記希少疾患を発症した患者の検査データ及び診療データを学習データとし、患者の検査データ及び診療データと該患者の希少疾患の発症確率との関係を、前記第１推定モデルに学習させる第１学習部と、
少なくとも前記第２前処理後の前記希少疾患を発症した患者の検査データ及び診療データを学習データとし、患者の検査データ及び診療データと該患者の希少疾患の発症確率との関係を、前記第２推定モデルに学習させる第２学習部と、
少なくとも前記第３前処理後の前記希少疾患を発症した患者の検査データ及び診療データを学習データとし、患者の検査データ及び診療データと該患者の希少疾患の発症確率との関係を、前記第３推定モデルに学習させる第３学習部と、
を有することを特徴とする請求項１に記載の学習装置。
【請求項６】
前記学習装置は、データを断片化したシェアの状態で複数のサーバに分散保管し、前記複数のサーバが秘密計算上で計算処理を行う秘密計算ＡＩ（Artificial Intelligence）によって実現されることを特徴とする請求項１に記載の学習装置。
【請求項７】
学習装置が実行する学習方法であって、
複数の医療機関から、少なくとも希少疾患を発症した患者の検査データ及び診療データを登録する工程と、
患者の検査データ及び診療データに対し、所定の前処理を行う工程と、
複数の前記希少疾患ごとに発症確率を推定する推定モデルを用いて、前記前処理後の推定対象の患者の検査データ及び診療データを基に、前記複数の希少疾患ごとに前記推定対象の患者の発症確率を推定する工程と、
少なくとも前記前処理後の前記希少疾患を発症した患者の検査データ及び診療データを学習データとし、患者の検査データ及び診療データと該患者の希少疾患の発症確率との関係を、前記推定モデルに学習させる工程と、
を含んだことを特徴とする学習方法。
【請求項８】
複数の医療機関から、少なくとも希少疾患を発症した患者の検査データ及び診療データを登録するステップと、
患者の検査データ及び診療データに対し、所定の前処理を行うステップと、
複数の前記希少疾患ごとに発症確率を推定する推定モデルを用いて、前記前処理後の推定対象の患者の検査データ及び診療データを基に、前記複数の希少疾患ごとに前記推定対象の患者の発症確率を推定するステップと、
少なくとも前記前処理後の前記希少疾患を発症した患者の検査データ及び診療データを学習データとし、患者の検査データ及び診療データと該患者の希少疾患の発症確率との関係を、前記推定モデルに学習させるステップと、
を実行させることを特徴とする学習プログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、学習装置、学習方法及び学習プログラムに関する。
続きを表示（約 2,200 文字）【背景技術】
【０００２】
機械学習を用いた推定モデルを用いて、疾患の発症を推定する推定装置が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０１９－０１６２３５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ここで、希少疾患に対しては、一般医の段階では適切な判断を下すのが難しく、早期診断・早期治療の機会を逃している患者が少なくない。このため、希少疾患の発症確率を推定する推定モデルの構築が要望されている。
【０００５】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、希少疾患の発症を推定する推定モデルを構築することができる学習装置、学習方法及び学習プログラム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】
【０００６】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明の学習装置は、複数の医療機関から、少なくとも希少疾患を発症した患者の検査データ及び診療データを登録する登録部と、患者の検査データ及び診療データに対し、所定の前処理を行う前処理部と、複数の前記希少疾患ごとに発症確率を推定する推定モデルを用いて、前記前処理後の推定対象の患者の検査データ及び診療データを基に、前記複数の希少疾患ごとに前記推定対象の患者の発症確率を推定する推定部と、少なくとも前記前処理後の前記希少疾患を発症した患者の検査データ及び診療データを学習データとし、患者の検査データ及び診療データと該患者の希少疾患の発症確率との関係を、前記推定モデルに学習させる学習部と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、希少疾患の発症を推定する推定モデルを構築することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
図１は、実施の形態１における推定モデルの学習フェーズの概要を示す図である。
図２は、実施の形態１における推定モデルを用いた推定フェーズの概要を示す図である。
図３は、実施の形態１に係る処理システムの構成の一例を示すブロック図である。
図４は、図３に示す登録者サーバの構成の一例を模式的に示す図である。
図５は、図４に示すデータ抽出部の処理を説明する図である。
図６は、図３に示すサーバの構成の一例を模式的に示す図である。
図７は、図６に示す第１前処理部の処理を説明する図である。
図８は、図６に示す第１前処理部の処理を説明する図である。
図９は、図６に示す第１前処理部の処理を説明する図である。
図１０は、図３に示す依頼元端末の構成の一例を模式的に示す図である。
図１１は、実施の形態１に係る学習処理の処理手順を示すシーケンス図である。
図１２は、実施の形態１に係る推定処理の処理手順を示すシーケンス図である。
図１３は、実施の形態２に係るサーバの構成の一例を模式的に示す図である。
図１４は、図１３に示す第２前処理部の処理を説明する図である。
図１５は、図１３に示す第２前処理部の処理を説明する図である。
図１６は、実施の形態２に係る学習処理の処理手順を示すシーケンス図である。
図１７は、実施の形態２に係る推定処理の処理手順を示すシーケンス図である。
図１８は、実施の形態３に係るサーバの構成の一例を模式的に示す図である。
図１９は、図１８に示す第３前処理部の処理を説明する図である。
図２０は、図１８に示す第３前処理部の処理を説明する図である。
図２１は、実施の形態３に係る学習処理の処理手順を示すシーケンス図である。
図２２は、実施の形態３に係る推定処理の処理手順を示すシーケンス図である。
図２３は、実施の形態４に係るサーバの構成の一例を模式的に示す図である。
図２４は、実施の形態４に係る学習処理の処理手順を示すシーケンス図である。
図２５は、図２４に示す前処理及び学習処理の処理手順を示すシーケンス図である。
図２６は、実施の形態４に係る推定処理の処理手順を示すシーケンス図である。
図２７は、実施の形態１に係る処理システムの構成の他の例を示すブロック図である。
図２８は、プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下に、本願に係る学習装置、学習方法及び学習プログラムの実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態により本願に係る学習装置、学習方法及び学習プログラムが限定されるものではない。
【００１０】
［実施の形態１］
まず、実施の形態１について説明する。実施の形態１では、データを暗号化したまま計算できる秘密計算ＡＩ（Artificial Intelligence）によって、複数の希少疾患ごとに推定対象の患者の発症確率を推定する推定モデルを実現する場合について説明する。
（【００１１】以降は省略されています）

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