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公開番号2025102614
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-07-08
出願番号2024097756
出願日2024-06-17
発明の名称情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
出願人日機装株式会社
代理人弁理士法人MSウィード
主分類A61M 1/14 20060101AFI20250701BHJP(医学または獣医学;衛生学)
要約【課題】血液浄化装置のメンテナンス対象部品のメンテナンス時期を容易に推定し、メンテナンスの頻度及び時期の適正化を図ること。
【解決手段】患者の血液を浄化する血液浄化装置のメンテナンス時期を推定する情報処理装置であって、前記血液浄化装置の動作状態を示す状態パラメータから生成される動作データを取得する動作データ取得部と、前記血液浄化装置のメンテナンス時期を推定するための機械学習を行った学習済み推定モデルに前記動作データを入力して、前記血液浄化装置の次回メンテナンスに係る推定データを取得する推定部と、前記血液浄化装置のメンテナンス情報を表示するための表示データを前記推定データに基づいて生成する制御部と、を有し、前記学習済み推定モデルは、前記血液浄化装置の過去のメンテナンスの実施データを機械学習することによって生成されている、情報処理装置。
【選択図】図7
特許請求の範囲【請求項１】
患者の血液を浄化する血液浄化装置のメンテナンス時期を推定する情報処理装置であって、
前記血液浄化装置の動作状態を示す状態パラメータから生成される動作データを取得する動作データ取得部と、
前記血液浄化装置のメンテナンス時期を推定するための機械学習を行った学習済み推定モデルに前記動作データを入力して、前記血液浄化装置の次回メンテナンスに係る推定データを取得する推定部と、
前記血液浄化装置のメンテナンス情報を表示するための表示データを前記推定データに基づいて生成する制御部と、を有し、
前記学習済み推定モデルは、前記血液浄化装置の過去のメンテナンスの実施データを機械学習することによって生成されている、情報処理装置。
続きを表示（約 1,000 文字）【請求項２】
前記推定データは、前記血液浄化装置のメンテナンス対象部品のデータを含む、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記学習済み推定モデルは、前記血液浄化装置の過去の使用状況データ、過去の故障データ、及びメンテナンスの基本データを関連付けて機械学習することによって生成されている、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記状態パラメータは、前記血液浄化装置を構成する構成装置又は前記血液浄化装置の流路に設けられたセンサにおいて検出した動作信号、温度信号、圧力信号、又は流量信号の少なくともいずれか１つを含む、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記学習済み推定モデルは、前記構成装置ごとにメンテナンス対象部品及び前記メンテナンス対象部品に対するメンテナンス時期を推定し、
前記制御部は、前記構成装置ごとに前記メンテナンス対象部品及び前記メンテナンス時期を前記メンテナンス情報として表示するための前記表示データを前記推定データに基づいて生成する、請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記学習済み推定モデルは、
前記血液浄化装置におけるメンテナンスの統一化データを機械学習することによって生成され、
所定期間に行われるメンテナンスを同一タイミングにて実施するように推定する、請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記学習済み推定モデルは、
複数の前記患者の血液浄化実績データを機械学習することによって生成され、
次回患者の選出データを前記推定データに含めて推定する、請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記学習済み推定モデルは、前記血液浄化装置のメンテナンス時期を期間単位で推定し、推定した期間内においてメンテナンス時期を遅くするための条件を推定する、請求項６又は７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記動作データ取得部は、前記状態パラメータから前記動作データを生成する算出部を備える、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記算出部は、前記血液浄化装置の構成装置又は前記血液浄化装置の流路に設けられたセンサにおいて検出した動作信号、温度信号、圧力信号、又は流量信号の少なくともいずれか１つから、前記血液浄化装置の動作回数又は洗浄回数を算出する、請求項９に記載の情報処理装置。
（【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、血液浄化装置のメンテナンス時期の推定に係る情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関する。
続きを表示（約 2,000 文字）【背景技術】
【０００２】
従来から、人工知能（ＡＩ：Artificial Intelligence）を用いた情報処理が行われており、当該人工知能を種々の技術分野へと応用する研究及び開発が進められている。近年においては、医療分野においても人工知能の活用事例が増加してきており、医師及びその他の医療関係者に代わり、人工知能による各種の判断処理が可能になってきている。
【０００３】
例えば、特許文献１乃至３には、血液浄化の医療分野における人工知能の活用が記載されている。特に、特許文献１には、入力された情報に基づいて、人工知能が医療機器の動作モジュールの状態を最適に適応させる透析システムが開示されている。また、特許文献２には、患者の体液に所定の波長の光を照射し、センサから得られる当該体液の光学特性から当該患者の感染症を人工知能によって予測する方法が開示されている。更に、特許文献３には、腹膜透析に使用される消耗部品の必要数量の算出、及び自動的な発注を行う水濾過システムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特表２０２２－５１４４０８号公報
特表２０２２－５３８２６４号公報
特表２０２１－５１６０８９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、血液浄化装置においては、１度きりで交換する消耗部品以外にも、状態の維持及び管理といった定期的なメンテナンスを必要とするメンテナンス対象部品が存在する。このようなメンテナンス対象部品に対しては、それぞれにメンテナンスを行う頻度及び時期が設定されているため、血液浄化装置自体のメンテナンスが煩雑化している。
【０００６】
本開示はこのような課題に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、血液浄化装置のメンテナンス対象部品のメンテナンス時期を容易に推定し、メンテナンスの頻度及び時期の適正化を図ることができるための情報処理装置、情報処理方法、及び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】
【０００７】
本開示の一態様によれば、「患者の血液を浄化する血液浄化装置のメンテナンス時期を推定する情報処理装置であって、前記血液浄化装置の動作状態を示す状態パラメータから生成される動作データを取得する動作データ取得部と、前記血液浄化装置のメンテナンス時期を推定するための機械学習を行った学習済み推定モデルに前記動作データを入力して、前記血液浄化装置の次回メンテナンスに係る推定データを取得する推定部と、前記血液浄化装置のメンテナンス情報を表示するための表示データを前記推定データに基づいて生成する制御部と、を有し、前記学習済み推定モデルは、前記血液浄化装置の過去のメンテナンスの実施データを機械学習することによって生成されている、情報処理装置。」が提供される。
【０００８】
本開示の一態様によれば、「患者の血液を浄化する血液浄化装置のメンテナンス時期を推定する情報処理方法であって、前記血液浄化装置の動作状態を示す状態パラメータから生成される動作データを取得する工程と、前記血液浄化装置のメンテナンス時期を推定するための機械学習を行った学習済み推定モデルに前記動作データを入力して、前記血液浄化装置の次回メンテナンスに係る推定データを取得する工程と、前記血液浄化装置のメンテナンス情報を表示するための表示データを前記推定データに基づいて生成する工程と、を有し、前記学習済み推定モデルは、前記血液浄化装置の過去のメンテナンスの実施データを機械学習することによって生成されている、情報処理方法。」が提供される。
【０００９】
本開示の一態様によれば、「患者の血液を浄化する血液浄化装置のメンテナンス時期を推定するプログラムであって、前記血液浄化装置の動作状態を示す状態パラメータから生成される動作データを取得し、前記血液浄化装置のメンテナンス時期を推定するための機械学習を行った学習済み推定モデルに前記動作データを入力して、前記血液浄化装置の次回メンテナンスに係る推定データを取得し、前記血液浄化装置のメンテナンス情報を表示するための表示データを前記推定データに基づいて生成する、処理をコンピュータに実行させ、前記学習済み推定モデルは、前記血液浄化装置の過去のメンテナンスの実施データを機械学習することによって生成されている、プログラム。」が提供される。
【発明の効果】
【００１０】
本開示によれば、血液浄化装置のメンテナンス対象部品のメンテナンス時期を容易に推定し、メンテナンスの頻度及び時期の適正化を図ることができるための情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムを提供することができる。
（【００１１】以降は省略されています）

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