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公開番号2025076940
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-05-16
出願番号2023188923
出願日2023-11-02
発明の名称医療支援装置、医療支援システム、医療支援装置の動作方法、及びプログラム
出願人富士フイルム株式会社
代理人弁理士法人太陽国際特許事務所
主分類A61B 1/045 20060101AFI20250509BHJP(医学または獣医学;衛生学)
要約【課題】医療支援装置によって第1処理が実行されることで得られた実行結果が医療支援装置から提供されるユーザ等に対して、第1処理の処理内容が切り替えられた場合の切替内容を把握させることができる医療支援装置、医療支援システム、医療支援装置の動作方法、及びプログラムを提供する。
【解決手段】医療支援装置は、プロセッサを備え、医用画像及び/又はモダリティ関連情報を含む医療情報を送信する外部装置との間で通信を行う。医用画像は、モダリティによって被検体が撮像されることで得られる。モダリティ関連情報は、医用画像が得られたタイミングでのモダリティに関する情報である。プロセッサは、外部装置から送信された医療情報を受信し、医療情報に対して第1処理を実行し、実行結果を送信し、第1処理の処理内容を医療情報に応じて切り替え、切替内容を示す切替内容情報を送信する。
【選択図】図6
特許請求の範囲【請求項１】
プロセッサを備え、
医用画像及び／又はモダリティ関連情報を含む医療情報を送信する外部装置との間で通信を行う医療支援装置であって、
前記医用画像は、モダリティによって被検体が撮像されることで得られ、
前記モダリティ関連情報は、前記医用画像が得られるタイミングでの前記モダリティに関する情報であり、
前記プロセッサは、
前記外部装置から送信された前記医療情報を受信し、
前記医療情報に対して第１処理を実行し、
前記第１処理が実行されることによって得られた実行結果を送信し、
前記第１処理の処理内容を前記医療情報に応じて切り替え、
前記処理内容が切り替えられた場合の切替内容を示す切替内容情報を送信する
医療支援装置。
続きを表示（約 1,300 文字）【請求項２】
前記第１処理は、前記医療情報に対応する第１情報を入力することにより前記医療情報に関連する関連情報に対応する第２情報を生成する学習済みモデルに対して前記医療情報を入力することにより前記関連情報を生成するＡＩ処理を含む
請求項１に記載の医療支援装置。
【請求項３】
前記ＡＩ処理の処理内容が切り替えられた場合の前記切替内容情報は、前記ＡＩ処理の処理内容が切り替えられた内容を示すＡＩ処理切替内容情報を含む
請求項２に記載の医療支援装置。
【請求項４】
前記学習済みモデルは、複数種類存在し、
前記ＡＩ処理では、前記医療情報の入力先としての前記学習済みモデルが前記医療情報に応じて切り替えられ、
前記学習済みモデルが切り替えられた場合の前記ＡＩ処理切替内容情報は、前記学習済みモデルが切り替えられた内容を示すモデル切替内容情報を含む
請求項３に記載の医療支援装置。
【請求項５】
前記モデル切替内容情報は、前記プロセッサによって送信された前記実行結果を得るために用いられた前記学習済みモデルを特定可能な学習済みモデル特定情報を含む
請求項４に記載の医療支援装置。
【請求項６】
前記医療情報は、前記モダリティ関連情報を含み、
前記ＡＩ処理では、前記医療情報の入力先としての前記学習済みモデルが前記モダリティ関連情報に応じて切り替えられる
請求項４に記載の医療支援装置。
【請求項７】
前記医療情報は、前記医用画像を含み、
前記ＡＩ処理では、前記医用画像の入力先としての前記学習済みモデルが前記モダリティ関連情報に応じて切り替えられる
請求項６に記載の医療支援装置。
【請求項８】
前記医療情報は、前記医用画像及び前記モダリティ関連情報を含み、
前記モダリティ関連情報は、前記医用画像を得るための撮像で用いられた光源を特定可能な光源特定情報を含み、
前記ＡＩ処理では、前記医用画像の入力先としての前記学習済みモデルが前記光源特定情報に応じて切り替えられる
請求項４に記載の医療支援装置。
【請求項９】
前記医療情報は、前記医用画像及び前記モダリティ関連情報を含み、
前記モダリティ関連情報は、前記医用画像に対して適用される変倍を特定可能な変倍特定情報を含み、
前記ＡＩ処理では、前記医用画像の入力先としての前記学習済みモデルが前記変倍特定情報に応じて切り替えられる
請求項４に記載の医療支援装置。
【請求項１０】
前記医療情報は、前記モダリティ関連情報を含み、
前記モダリティ関連情報は、前記モダリティを特定可能なモダリティ特定情報を含み、
前記ＡＩ処理では、前記医療情報の入力先としての前記学習済みモデルが前記モダリティ特定情報に応じて切り替えられる
請求項４に記載の医療支援装置。
（【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】
本開示は、医療支援装置、医療支援システム、医療支援装置の動作方法、及びプログラムに関する。
続きを表示（約 1,900 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、医療用検査機器の操作行為に関連付けられた第１情報を受信することと、第１情報の少なくとも一部を出力することと、を含み、第１情報が、前記医療用検査機器が操作中に行ったデータ収集に関連付けられている、情報処理方法が開示されている。特許文献１に記載の情報処理方法において、第１情報を受信することは、クラウドストレージ装置から第１情報を受信することを含み、第１情報は、医療用検査機器のデータ分析装置からクラウドストレージ装置に送信され、第１情報は、医療用検査機器の入力データに基づいて決定される。
【０００３】
特許文献２には、眼底画像から取得される特徴量および検査装置により取得される生体情報と、疾患を発症するリスクとの関係を学習した学習済みモデルを用いて、被検者が疾患を発症するリスクを推定する推定手段と、推定された疾患を発症するリスクを表示部に表示させる表示制御手段と、を備える情報処理装置が開示されている。特許文献２に記載の情報処理装置において、疾患を発症するリスクの推定に関する検者からの指示は、文字認識用の学習済モデルと音声認識用の学習済モデルとジェスチャー認識用の学習済モデルとのうち少なくとも１つの学習済モデルを用いて得た情報である。
【０００４】
特許文献３には、畳み込みニューラルネットワークを用いた消化器官の内視鏡画像による疾患の診断支援方法が開示されている。特許文献３に記載の診断支援方法は、消化器官の第１の内視鏡画像と、第１の内視鏡画像に対応する、消化器官の疾患の陽性又は陰性、過去の疾患、重症度のレベル、疾患の深達度、もしくは、撮像された部位に対応する情報の少なくとも１つの確定診断結果と、を用いて畳み込みニューラルネットワークを訓練する。訓練された畳み込みニューラルネットワークは、消化器官の第２の内視鏡画像に基いて、消化器官の疾患の陽性及び／又は陰性の確率、過去の疾患の確率、疾患の重症度のレベル、疾患の深達度、又は、撮像された部位に対応する確率の少なくとも１つを出力する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
特表２０２３－５２６４１２号公報
特開２０２１－０３９７４８号公報
特開２０２０－０７８５３９号公報
【発明の概要】
【０００６】
本開示に係る一つの実施形態は、医療支援装置によって第１処理が実行されることで得られた実行結果が医療支援装置から提供されるユーザ等に対して、第１処理の処理内容が切り替えられた場合の切替内容を把握させることができる医療支援装置、医療支援システム、医療支援装置の動作方法、及びプログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示に係る第１の態様は、プロセッサを備え、医用画像及び／又はモダリティ関連情報を含む医療情報を送信する外部装置との間で通信を行う医療支援装置であって、医用画像が、モダリティによって被検体が撮像されることで得られ、モダリティ関連情報が、医用画像が得られるタイミングでのモダリティに関する情報であり、プロセッサが、外部装置から送信された医療情報を受信し、医療情報に対して第１処理を実行し、第１処理が実行されることによって得られた実行結果を送信し、第１処理の処理内容を医療情報に応じて切り替え、処理内容が切り替えられた場合の切替内容を示す切替内容情報を送信する医療支援装置である。
【０００８】
本開示に係る第２の態様は、第１処理が、医療情報に対応する第１情報を入力することにより医療情報に関連する関連情報に対応する第２情報を生成する学習済みモデルに対して医療情報を入力することにより関連情報を生成するＡＩ処理を含む、第１の態様に係る医療支援装置である。
【０００９】
本開示に係る第３の態様は、ＡＩ処理の処理内容が切り替えられた場合の切替内容情報が、ＡＩ処理の処理内容が切り替えられた内容を示すＡＩ処理切替内容情報を含む、第２の態様に係る医療支援装置である。
【００１０】
本開示に係る第４の態様は、学習済みモデルが、複数種類存在し、ＡＩ処理では、医療情報の入力先としての学習済みモデルが医療情報に応じて切り替えられ、学習済みモデルが切り替えられた場合のＡＩ処理切替内容情報が、学習済みモデルが切り替えられた内容を示すモデル切替内容情報を含む、第３の態様に係る医療支援装置である。
（【００１１】以降は省略されています）

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