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公開番号2024157060
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-11-07
出願番号2021123710
出願日2021-07-28
発明の名称重症化予測装置、重症化予測方法、及びプログラム
出願人個人
代理人個人,個人
主分類G16H 50/70 20180101AFI20241030BHJP(特定の用途分野に特に適合した情報通信技術)
要約【課題】より簡便な方法で、ウイルスの感染者の重症化に関する予測を行う。
【解決手段】重症化予測装置20は、特徴量抽出部212と、予測モデル構築部213と、予測実行部214と、を備える。特徴量抽出部212は、ウイルスの感染者の血液に含まれる複数の成分それぞれの検査値を特徴量として抽出する。予測モデル構築部213は、被験者となる感染者の血液から抽出された特徴量を因子とすると共に、被験者となる感染者がウイルスへの感染により重症化したか否かを目的変数として、ロジスティックス回帰分析を行うことにより、重症化に関する予測をする予測モデルを構築する。予測実行部214は、予測対象者となる感染者の血液から抽出された特徴量と、予測モデルとに基づいて、予測対象者となる感染者の重症化に関する予測をする。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
ウイルスの感染者の血液に含まれる複数の成分それぞれの検査値を特徴量として抽出する特徴量抽出手段と、
被験者となる前記感染者の血液から抽出された前記特徴量を因子とすると共に、前記被験者となる前記感染者が前記ウイルスへの感染により重症化したか否かを目的変数として、ロジスティックス回帰分析を行うことにより、重症化に関する予測をする予測モデルを構築するモデル構築手段と、
予測対象者となる前記感染者の血液から抽出された前記特徴量と、前記予測モデルとに基づいて、前記予測対象者となる前記感染者の重症化に関する予測をする予測手段と、
を備えることを特徴とする重症化予測装置。
続きを表示（約 940 文字）【請求項２】
前記モデル構築手段は、前記特徴量を因子とする場合に、前記血液に含まれる複数の成分における、リンパ球、フェリチン、ヘモグロビン、Ｃ反応性蛋白質、及び乳酸脱水素酵素の一部又は全部を、前記血液に含まれる他の成分よりも重要度の高い因子として予測モデルを構築する、
ことを特徴とする請求項１に記載の重症化予測装置。
【請求項３】
前記特徴量抽出手段は、或る感染者について前記特徴量として抽出した複数の成分それぞれの検査値の一部が欠損している場合に、他の感染者の検査値に基づいた代表値により、前記欠損を補間する、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の重症化予測装置。
【請求項４】
ウイルスの感染者の血液に含まれる複数の成分それぞれの検査値を特徴量として抽出する特徴量抽出ステップと、
被験者となる前記感染者の血液から抽出された前記特徴量を因子とすると共に、前記被験者となる前記感染者が前記ウイルスへの感染により重症化したか否かを目的変数として、ロジスティックス回帰分析を行うことにより、重症化に関する予測をする予測モデルを構築するモデル構築ステップと、
予測対象者となる前記感染者の血液から抽出された前記特徴量と、前記予測モデルとに基づいて、前記予測対象者となる前記感染者の重症化に関する予測をする予測ステップと、
を含むことを特徴とする重症化予測方法。
【請求項５】
ウイルスの感染者の血液に含まれる複数の成分それぞれの検査値を特徴量として抽出する特徴量抽出機能と、
被験者となる前記感染者の血液から抽出された前記特徴量を因子とすると共に、前記被験者となる前記感染者が前記ウイルスへの感染により重症化したか否かを目的変数として、ロジスティックス回帰分析を行うことにより、重症化に関する予測をする予測モデルを構築するモデル構築機能と、
予測対象者となる前記感染者の血液から抽出された前記特徴量と、前記予測モデルとに基づいて、前記予測対象者となる前記感染者の重症化に関する予測をする予測機能と、
をコンピュータに実現させることを特徴とするプログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、重症化予測装置、重症化予測方法、及びプログラムに関する。
続きを表示（約 1,300 文字）【背景技術】
【０００２】
近年、新型コロナウイルスに代表される様々なウイルスの感染症への対策が、より重要となっている。また、これに伴い、ウイルスの感染に関する技術の開発が、広く行われている。
【０００３】
このような技術の一例が特許文献１に開示されている。特許文献１に開示の技術では、ポリメラーゼ連鎖反応（ＰＣＲ：ＰｏｌｙｍｅｒａｓｅＣｈａｉｎＲｅａｃｔｉｏｎ）に基づいた、いわゆるＰＣＲ検査において、偽陰性が生まれる状況を回避することによって、陰性の判定精度をより向上させている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０１９－０９２５０５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、ウイルスの感染者が重症化した場合、その治療のためには、専門の医療スタッフや特殊な医療機器や薬剤等が必要となり、治療はより困難となる。従って、このような重症化に対して備えるため、医療現場では、患者が重症化するか否かを予測する必要がある。
【０００６】
この点、上述した特許文献１に開示の技術等の一般的な技術では、ウイルスに感染しているか否か（すなわち、陽性であるか陰性であるか）について判定を行うことができるに過ぎず、ウイルスの感染者が、その後重症化するか否かについては判定をすることができない。
【０００７】
そのため、医療従事者は、ウイルスの感染者を適宜観察すると共に、多数の項目について検査を行い、様々な指標（例えば、意識レベル、発熱、咳、味覚障害、倦怠感、吐き気や嘔吐、心不全、及び肝機能障害等）に基づいて、重症化に関する予測をしている。しかしながら、このような適宜の観察や多数の項目に関する検査を伴う重症化に関する予測は、医療従事者に負担を生じさせるものであった。
【０００８】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものである。そして、本発明の課題は、より簡便な方法で、ウイルスの感染者の重症化に関する予測を行うことである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するため、本発明の一実施形態に係る重症化予測システムは、
ウイルスの感染者の血液に含まれる複数の成分それぞれの検査値を特徴量として抽出する特徴量抽出手段と、
被験者となる前記感染者の血液から抽出された前記特徴量を因子とすると共に、前記被験者となる前記感染者が前記ウイルスへの感染により重症化したか否かを目的変数として、ロジスティックス回帰分析を行うことにより、重症化に関する予測をする予測モデルを構築するモデル構築手段と、
予測対象者となる前記感染者の血液から抽出された前記特徴量と、前記予測モデルとに基づいて、前記予測対象者となる前記感染者の重症化に関する予測をする予測手段と、
を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、より簡便な方法で、ウイルスの感染者の重症化に関する予測を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
（【００１１】以降は省略されています）

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