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公開番号2025018296
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-02-06
出願番号2023121881
出願日2023-07-26
発明の名称医療器具開発支援方法、機械学習方法、医療器具開発支援装置及びコンピュータプログラム
出願人テルモ株式会社
代理人個人,個人
主分類G16H 40/00 20180101AFI20250130BHJP(特定の用途分野に特に適合した情報通信技術)
要約【課題】治療対象とする治療部位及び病変の治療成績に応じた医療器具の物理学的特性の組み合わせを把握することを可能にする医療器具開発支援方法を提供する。
【解決手段】医療器具開発支援方法は、手術に使用される医療器具の複数の物理学的特性を示す物理学的特性データと、該医療器具を用いて手術が行われた患者の治療部位及び病変を示すデータを含む患者データと、前記医療器具を用いた治療成績を示す治療成績データとを取得し、取得した前記物理学的特性データ、前記患者データ及び前記治療成績データの関係を機械学習し、前記機械学習の結果に基づいて、特定の治療部位及び病変に適した前記医療器具の複数の物理学的特性データを提示する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
手術に使用される医療器具の複数の物理学的特性を示す物理学的特性データと、該医療器具を用いて手術が行われた患者の治療部位及び病変を示すデータを含む患者データと、前記医療器具を用いた治療成績を示す治療成績データとの関係を機械学習した学習モデルを用意し、
前記学習モデルを用いて、特定の治療部位及び病変に適した前記医療器具の複数の物理学的特性データを提示する
医療器具開発支援方法。
続きを表示（約 1,200 文字）【請求項２】
手術に使用される医療器具の複数の物理学的特性を示す物理学的特性データと、該医療器具を用いて手術が行われた患者の治療部位及び病変を示すデータを含む患者データと、前記医療器具を用いた治療成績を示す治療成績データとを取得し、
取得した前記物理学的特性データ、前記患者データ及び前記治療成績データに基づく機械学習により前記学習モデルを生成する
請求項１に記載の医療器具開発支援方法。
【請求項３】
前記学習モデルを用いて、特定の複数の物理学的特性を有する前記医療器具の使用に適した治療部位及び病変を示すデータを提示する
請求項１に記載の医療器具開発支援方法。
【請求項４】
開発目的の前記医療器具が対象とする治療部位及び病変を設定し、
設定された治療部位及び病変に適した前記医療器具の複数の物理学的特性データを、前記学習モデルを用いて提示し、
提示された前記医療器具の複数の物理学的特性データに基づいて前記医療器具を試作し、
試作された前記医療器具の複数の物理学的特性を有する前記医療器具の使用に適した治療部位及び病変を示すデータを、前記学習モデルを用いて提示する
請求項１に記載の医療器具開発支援方法。
【請求項５】
組み合わせて使用される複数種類の前記医療器具それぞれの複数の物理学的特性を示す物理学的特性データ、患者データ及び治療成績データの関係を機械学習し、
前記学習モデルを用いて、特定の治療部位及び病変に適した複数種類の前記医療器具それぞれの複数の物理学的特性データを提示する
請求項１に記載の医療器具開発支援方法。
【請求項６】
前記複数の物理学的特性データの関係を制約する制約条件を満たす前記医療器具の複数の物理学的特性データを提示する
請求項１に記載の医療器具開発支援方法。
【請求項７】
前記患者データは、冠動脈の治療部位及び冠動脈病変を示すデータを含む
請求項１に記載の医療器具開発支援方法。
【請求項８】
前記医療器具は、カテーテルを含み、
カテーテルの前記物理学的特性データは、表面滑り性、先端荷重、外径、内径、長さ、基端部の剛性、又は引張強度を示すデータを含む
請求項１に記載の医療器具開発支援方法。
【請求項９】
前記医療器具は、ガイドワイヤを含み、
ガイドワイヤの前記物理学的特性データは、表面滑り性、先端荷重、先端形状、トルク
伝達性、基端部の剛性、又は引張強度を示すデータを含む
請求項１に記載の医療器具開発支援方法。
【請求項１０】
前記医療器具は、バルーンカテーテルを含み、
バルーンカテーテルの前記物理学的特性データは、バルーンサイズ、耐圧強度、又は拡張圧を示すデータを含む
請求項１に記載の医療器具開発支援方法。
（【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、医療器具開発支援方法、機械学習方法、医療器具開発支援装置及びコンピュータプログラムに関する。
続きを表示（約 2,800 文字）【背景技術】
【０００２】
血管内に生じた狭窄や閉塞等の病変に対する低侵襲治療として、ガイドワイヤ、カテーテル、バルーンカテーテル、ステント等の医療器具を用いた血管内治療が行われている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
国際公開第２０１９／１０６８８２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
血管内治療に用いる医療器具の開発においては、開発した治療器具に対し、治療部位及び病変を模擬した血管モデルを用いた性能の評価が行われる。しかしながら、開発した治療器具を患者に使用した際の治療成績を、血管モデルにおける評価の結果から定量的に推定するのは困難である。特に、治療器具が有する表面滑り性や先端荷重、サイズなどの様々な物理学的特性と、その治療器具を患者に使用した際の治療成績との相関関係を把握することは困難である。
【０００５】
本開示の目的は、治療対象とする治療部位及び病変の治療成績に応じた医療器具の物理学的特性データを把握することを可能にする医療器具開発支援方法、機械学習方法、医療器具開発支援装置及びコンピュータプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、（１）手術に使用される医療器具の複数の物理学的特性を示す物理学的特性データと、該医療器具を用いて手術が行われた患者の治療部位及び病変を示すデータを含む患者データと、前記医療器具を用いた治療成績を示す治療成績データとの関係を機械学習した学習モデルを用意し、前記学習モデルを用いて、特定の治療部位及び病変に適した前記医療器具の複数の物理学的特性データを提示する医療器具開発支援方法。
【０００７】
（２）上記（１）の医療器具開発支援方法は、手術に使用される医療器具の複数の物理学的特性を示す物理学的特性データと、該医療器具を用いて手術が行われた患者の治療部位及び病変を示すデータを含む患者データと、前記医療器具を用いた治療成績を示す治療成績データとを取得し、取得した前記物理学的特性データ、前記患者データ及び前記治療成績データに基づく機械学習により前記学習モデルを生成することが好ましい。
（３）上記（１）又は（２）の医療器具開発支援方法は、前記学習モデルを用いて、特定の複数の物理学的特性を有する前記医療器具が適した治療部位及び病変を示すデータを提示することが好ましい。
（４）上記（１）から（３）のいずれか一つに記載の医療器具開発支援方法は、開発目的の前記医療器具が対象とする治療部位及び病変を設定し、設定された治療部位及び病変に適した前記医療器具の複数の物理学的特性データを、前記学習モデルを用いて提示し、提示された前記医療器具の複数の物理学的特性データに基づいて前記医療器具を試作し、試作された前記医療器具の複数の物理学的特性を有する前記医療器具が適した治療部位及び病変を、前記学習モデルを用いて提示することが好ましい。
（５）上記（１）から（４）のいずれか一つに記載の医療器具開発支援方法は、組み合わせて使用される複数種類の前記医療器具それぞれの複数の物理学的特性を示す物理学的特性データ、患者データ及び治療成績データの関係を機械学習し、前記学習モデルを用いて、特定の治療部位及び病変に適した複数種類の前記医療器具それぞれの複数の物理学的特性データを提示することが好ましい。
（６）上記（１）から（５）のいずれか一つに記載の医療器具開発支援方法は、前記複数の物理学的特性データの関係を制約する制約条件を満たす前記医療器具の複数の物理学的特性データを提示することが好ましい。
（７）上記（１）から（６）のいずれか一つに記載の医療器具開発支援方法は、前記患者データは、冠動脈の治療部位及び冠動脈病変を示すデータを含むことが好ましい。
（８）上記（１）から（７）のいずれか一つに記載の医療器具開発支援方法は、前記医療器具は、カテーテルを含み、カテーテルの前記物理学的特性データは、表面滑り性、先端荷重、外径、内径、長さ、基端部の剛性、又は引張強度を示すデータを含むことが好ましい。
（９）上記（１）から（８）のいずれか一つに記載の医療器具開発支援方法は、前記医療器具は、ガイドワイヤを含み、ガイドワイヤの前記物理学的特性データは、表面滑り性、先端荷重、先端形状、トルク伝達性、基端部の剛性、又は引張強度を示すデータを含むことが好ましい。
（１０）上記（１）から（９）のいずれか一つに記載の医療器具開発支援方法は、前記医療器具は、バルーンカテーテルを含み、バルーンカテーテルの前記物理学的特性データは、バルーンサイズ、耐圧強度、又は拡張圧を示すデータを含むことが好ましい。
（１１）上記（１）から（１０）のいずれか一つに記載の医療器具開発支援方法は、前記医療器具は、ステントを含み、ステントの前記物理学的特性データは、ステント径、デリバリー部のシャフト径、ステント柔軟性、ステント保持強度、又は拡張径を示すデータを含むことが好ましい。
【０００８】
本発明は、（１２）手術に使用される医療器具の複数の物理学的特性を示す物理学的特性データと、該医療器具を用いて手術が行われた患者の治療部位及び病変を示すデータを含む患者データと、前記医療器具を用いた治療成績を示す治療成績データとを取得し、取得した前記物理学的特性データ、前記患者データ及び前記治療成績データに基づく機械学習により学習モデルを生成する機械学習方法。
【０００９】
本発明は、（１３）手術に使用される医療器具の複数の物理学的特性を示す物理学的特性データと、該医療器具を用いて手術が行われた患者の治療部位及び病変を示すデータを含む患者データと、前記医療器具を用いた治療成績を示す治療成績データとの関係を機械学習した学習モデルと、前記学習モデルを用いて、特定の治療部位及び病変に適した前記医療器具の複数の物理学的特性データを提示する提示部とを備える医療器具開発支援装置。
【００１０】
本発明は、（１４）手術に使用される医療器具の複数の物理学的特性を示す物理学的特性データと、該医療器具を用いて手術が行われた患者の治療部位及び病変を示すデータを含む患者データと、前記医療器具を用いた治療成績を示す治療成績データとの関係を機械学習した学習モデルを読み出し、前記学習モデルを用いて、特定の治療部位及び病変に適した前記医療器具の複数の物理学的特性データを提示する処理をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
【発明の効果】
（【００１１】以降は省略されています）

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