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公開番号2025131468
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-09-09
出願番号2024041713
出願日2024-02-28
発明の名称診断装置、診断システムおよび診断方法
出願人株式会社シンクアウト,グローリー株式会社
代理人個人
主分類A61B 3/14 20060101AFI20250902BHJP(医学または獣医学;衛生学)
要約【課題】AIを活用した各種疾患の診断の正答率を、眼科のエキスパートによる診断の正答率と同等もしくはそれよりも高くすることの可能な診断装置、診断システムおよび診断方法を提供する。
【解決手段】本発明の一実施形態に係る診断装置は、学習モデルと、処理部とを備えている。学習モデルは、疾患のある部分を撮像することにより得られた学習用画像と、学習用画像に含まれる疾患の特徴的な画像に対する学習用質問とを対とするデータセットを説明変数とするとともに、学習用質問に対する学習用回答を目的変数として機械学習が行われたモデルである。処理部は、学習モデルに対して診断用画像および診断用質問を入力し、それにより学習モデルから、診断用質問に対する診断用回答を取得するとともに、診断用質問の数だけ、学習モデルに対して、診断用画像および診断用質問の入力を実行する。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
診断用画像と、前記診断用画像に含まれる疾患の特徴的な画像に対する複数の診断用質問とを受け付ける受付部と、
疾患のある部分を撮像することにより得られた学習用画像と、前記学習用画像に含まれる前記疾患の特徴的な画像に対する学習用質問とを対とするデータセットを説明変数とするとともに、前記学習用質問に対する学習用回答を目的変数として機械学習が行われた学習モデルと、
前記学習モデルに対して前記診断用画像および前記診断用質問を入力し、それにより前記学習モデルから、前記診断用質問に対する診断用回答を取得するとともに、前記受付部で受け付けた前記診断用質問の数だけ、前記学習モデルに対して、前記診断用画像および前記診断用質問の入力を実行する処理部と、
前記診断用画像、前記複数の診断用質問および前記複数の診断用回答を表示する表示部と
を備えた
診断装置。
続きを表示（約 2,100 文字）【請求項２】
前記処理部は、前記診断用画像、前記複数の診断用質問および前記複数の診断用回答を、オープンＡＩを備えた外部装置に送信し、その応答として、前記診断用画像に含まれる疾患の疾患名を前記外部装置から受信し、
前記表示部は、前記疾患名を表示する
請求項１に記載の診断装置。
【請求項３】
前記処理部は、前記診断用画像、前記複数の診断用質問、前記複数の診断用回答および病名辞書データを、オープンＡＩを備えた外部装置に送信し、その応答として、前記診断用画像に含まれる疾患の疾患名を前記外部装置から受信し、
前記表示部は、前記疾患名を表示する
請求項１に記載の診断装置。
【請求項４】
前記処理部は、前記診断用画像、前記複数の診断用質問、前記複数の診断用回答および問診データを、オープンＡＩを備えた外部装置に送信し、その応答として、前記診断用画像に含まれる疾患の疾患名を前記外部装置から受信し、
前記表示部は、前記疾患名を表示する
請求項１に記載の診断装置。
【請求項５】
前記処理部は、病名ごとに症状および検査所見が対応付けられた病名辞書データと、前記診断用画像から得られる検査所見および問診データとを、オープンＡＩを備えた外部装置に送信し、その応答として、用語の完全一致検索もしくは部分一致検索、または、ベクトル類似度で一致検索を行うことにより得られる、前記病名辞書データにおいて類似度の最も高い症状および検査所見に対応する病名を、前記診断用画像に含まれる疾患の疾患名として前記外部装置から受信し、
前記表示部は、前記疾患名を表示する
請求項１に記載の診断装置。
【請求項６】
前記表示部は、診断用インターフェースを表示し、
前記受付部は、前記表示部に前記診断用インターフェースが表示されている時に、前記診断用画像と、前記複数の診断用質問とを受け付ける
請求項１に記載の診断装置。
【請求項７】
前記表示部は、学習用インターフェースを表示し、
前記受付部は、前記表示部に前記学習用インターフェースが表示されている時に、前記データセットを受け付け、
前記処理部は、前記データセットと、前記学習用回答とを前記学習モデルに入力することにより、前記学習モデルに対する機械学習を行う
請求項６に記載の診断装置。
【請求項８】
診断装置とサーバ装置とがネットワークで接続された診断システムであって、
前記診断装置は、
診断用画像と、前記診断用画像に含まれる疾患の特徴的な画像に対する複数の診断用質問とを受け付ける受付部と、
前記受付部で受け付けた前記診断用画像および前記複数の診断用質問を、前記ネットワークを介して前記サーバ装置に送信し、その応答として、前記複数の診断用質問に対する複数の学習用回答を受信する第１通信部と、
前記診断用画像、前記複数の診断用質問および前記複数の診断用回答を表示する表示部と
を備え、
前記サーバ装置は、
疾患のある部分を撮像することにより得られた学習用画像と、前記学習用画像に含まれる前記疾患の特徴的な画像に対する学習用質問とを対とするデータセットを説明変数とするとともに、前記学習用質問に対する学習用回答を目的変数として機械学習が行われた学習モデルと、
前記学習モデルに対して前記診断用画像および前記診断用質問を入力し、それにより前記学習モデルから、前記診断用回答を取得するとともに、前記診断用質問の数だけ、前記学習モデルに対して、前記診断用画像および前記診断用質問の入力を実行する処理部と、
前記ネットワークを介して前記診断装置から前記診断用画像および前記複数の診断用質問を受信し、前記処理部に出力するとともに、前記処理部から、前記処理部への前記診断用画像および前記複数の診断用質問の出力に対する応答として複数の前記診断用回答を取得し、前記ネットワークを介して前記診断装置に送信する第２通信部と
を備えた
診断システム。
【請求項９】
診断用画像と、前記診断用画像に含まれる疾患の特徴的な画像に対する複数の診断用質問とを受け付けることと、
疾患のある部分を撮像することにより得られた学習用画像と、前記学習用画像に含まれる前記疾患の特徴的な画像に対する学習用質問とを対とするデータセットを説明変数とするとともに、前記学習用質問に対する学習用回答を目的変数として機械学習が行われた学習モデルに対して前記診断用画像および前記診断用質問を入力し、それにより前記学習モデルから、前記診断用質問に対する診断用回答を取得するとともに、前記診断用質問の数だけ、前記学習モデルに対して、前記診断用画像および前記診断用質問の入力を実行することと、
前記診断用画像、前記複数の診断用質問および前記複数の診断用回答を表示することとを含む
診断方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、診断装置、診断システムおよび診断方法に関する。
続きを表示（約 3,800 文字）【背景技術】
【０００２】
眼底検査により得られる眼底写真からは、例えば、糖尿病網膜症、黄斑変性症、緑内障、網膜剥離または網膜静脈閉塞症等の疾患を発見することが可能である。近年、ＡＩ（ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）を活用して上記各種疾患を診断する試みが始まっている（非特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｔｓｕｋａｚａｋｉ－ｈｐ．ｊｐ／ｄａｔａ／ｍｅｄｉａ／ｔｓｕｋａｚａｋｉ＿ｈｐ／ｐａｇｅ／ｄｅｓｅａｓｅｓ／ｒｅｐｏｒｔ／ｐｄｆ０１．ｐｄｆ
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、上記各種疾患の診断テストを行った際に、ＡＩを活用した上記各種疾患の診断の正答率が、眼科のエキスパートによる診断の正答率よりもかなり低くなってしまうことが知られている。そのため、ＡＩを活用した各種疾患の診断の正答率を、眼科のエキスパートによる診断の正答率と同等もしくはそれよりも高くすることの可能な診断装置、診断システムおよび診断方法を提供することが望ましい。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の一実施形態に係る診断装置は、受付部と、学習モデルと、処理部と、表示部とを備えている。受付部は、診断用画像と、診断用画像に含まれる疾患の特徴的な画像に対する複数の診断用質問とを受け付ける。学習モデルは、疾患のある部分を撮像することにより得られた学習用画像と、学習用画像に含まれる疾患の特徴的な画像に対する学習用質問とを対とするデータセットを説明変数とするとともに、学習用質問に対する学習用回答を目的変数として機械学習が行われた学習モデルである。処理部は、学習モデルに対して診断用画像および診断用質問を入力し、それにより学習モデルから、診断用質問に対する診断用回答を取得するとともに、受付部で受け付けた診断用質問の数だけ、学習モデルに対して、診断用画像および診断用質問の入力を実行する。表示部は、診断用画像、複数の診断用質問および複数の診断用回答を表示する。
【０００６】
本発明の一実施形態に係る診断システムは、診断装置とサーバ装置とがネットワークで接続されたシステムである。診断装置は、受付部と、第１通信部と、表示部とを備えている。受付部は、診断用画像と、診断用画像に含まれる疾患の特徴的な画像に対する複数の診断用質問とを受け付ける。第１通信部は、受付部で受け付けた診断用画像および複数の診断用質問を、ネットワークを介してサーバ装置に送信し、その応答として複数の診断用質問に対する複数の学習用回答を受信する。表示部は、診断用画像、複数の診断用質問および複数の診断用回答を表示する。サーバ装置は、学習モデルと、処理部と、第２通信部とを備えている。学習モデルは、疾患のある部分を撮像することにより得られた学習用画像と、学習用画像に含まれる疾患の特徴的な画像に対する学習用質問とを対とするデータセットを説明変数とするとともに、学習用質問に対する学習用回答を目的変数として機械学習が行われたモデルである。処理部は、学習モデルに対して診断用画像および診断用質問を入力し、それにより学習モデルから、診断用回答を取得するとともに、診断用質問の数だけ、学習モデルに対して、診断用画像および診断用質問の入力を実行する。第２通信部は、ネットワークを介して診断装置から診断用画像および複数の診断用質問を受信し、処理部に出力するとともに、処理部から、処理部への診断用画像および複数の診断用質問の出力に対する応答として複数の診断用回答を取得し、ネットワークを介して診断装置に送信する。
【０００７】
本発明の一実施形態に係る診断方法は、以下の３つを含む。
（１）診断用画像と、診断用画像に含まれる疾患の特徴的な画像に対する複数の診断用質問とを受け付けること
（２）疾患のある部分を撮像することにより得られた学習用画像と、学習用画像に含まれる疾患の特徴的な画像に対する学習用質問とを対とするデータセットを説明変数とするとともに、学習用質問に対する学習用回答を目的変数として機械学習が行われた学習モデルに対して診断用画像および診断用質問を入力し、それにより学習モデルから、診断用質問に対する診断用回答を取得するとともに、診断用質問の数だけ、学習モデルに対して、診断用画像および診断用質問の入力を実行すること
（３）診断用画像、複数の診断用質問および複数の診断用回答を表示すること
【発明の効果】
【０００８】
本発明の一実施形態に係る診断装置、診断システムおよび診断方法では、説明変数として、学習用画像と、学習用画像に含まれる疾患の特徴的な画像に対する学習用質問とを対とするデータセットが用いられる。そして、診断用画像と、診断用画像に含まれる疾患の特徴的な画像に対する複数の診断用質問とが、学習済みの学習モデルに対して入力されることにより、学習モデルから、診断用質問に対する診断用回答が得られる。これにより、例えば、診断用画像と、複数の診断用質問と、複数の診断用回答とを、オープンＡＩを備えた外部装置に入力し、その応答として、診断用画像に含まれる疾患の疾患名を外部装置から取得することが可能となる。その結果、説明変数として画像だけを用いた従来型の学習モデルを用いた場合と比べて、より正答率の高い診断結果を得ることができる。さらに、ＡＩを活用した各種疾患の診断の正答率を、眼科のエキスパートによる診断の正答率と同等もしくはそれよりも高くすることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
本発明の第１の実施の形態に係る診断システムの概略構成例を表す図である。
図１の学習モデルの学習と、学習済みの学習モデルから出力データを得る様子を概念的に表す図である。
学習用インターフェースの一例を表す図である。
図１の診断システムにおける、図３の学習用インターフェースを用いた学習手順の一例を表す図である。
診断用インターフェースの一例を表す図である。
図１の診断システムにおける、図５の診断用インターフェースを用いた診断手順の一例を表す図である。
図１の診断システムの概略構成の一変形例を表す図である。
図１の診断システムの概略構成の一変形例を表す図である。
図１の診断システムの概略構成の一変形例を表す図である。
本発明の第２の実施の形態に係る診断システムの概略構成例を表す図である。
図１０の診断システムの概略構成の一変形例を表す図である。
図１０の診断システムの概略構成の一変形例を表す図である。
図１０の診断システムの概略構成の一変形例を表す図である。
本発明の第３の実施の形態に係る診断システムの概略構成例を表す図である。
図１４の診断システムの概略構成の一変形例を表す図である。
図１４の診断システムの概略構成の一変形例を表す図である。
図１４の診断システムの概略構成の一変形例を表す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明を実施するための形態について、図面を参照して詳細に説明する。以下の説明は本発明の一具体例であって、本発明は以下の態様に限定されるものではない。なお、説明は、以下の順序で行う。
１．第１の実施の形態（図１～図６）
サーバ装置に学習モデルを設けた例
２．第１の実施の形態の変形例
変形例２－１：サーバ装置に学習モデルおよび病名辞書データを設けた例（図７）
変形例２－２：サーバ装置に学習モデルおよび問診データを設けた例（図８）
変形例２－３：サーバ装置に学習モデル、病名辞書データおよび
問診データを設けた例（図９）
３．第２の実施の形態（図１０）
診断装置に学習モデルを設けた例
４．第２の実施の形態の変形例
変形例４－１：診断装置に学習モデルおよび病名辞書データを設けた例（図１１）
変形例４－２：診断装置に学習モデルおよび問診データを設けた例（図１２）
変形例４－３：診断装置に学習モデル、
病名辞書データおよび問診データを設けた例（図１３）
５．第３の実施の形態（図１４）
診断装置に学習モデルおよび患者情報データベースを設けた例
６．第３の実施の形態の変形例
変形例６－１：診断装置に学習モデル、患者情報データベースおよび
病名辞書データを設けた例（図１５）
変形例６－２：診断装置に学習モデル、患者情報データベースおよび
問診データを設けた例（図１６）
変形例６－３：診断装置に学習モデル、患者情報データベース、
病名辞書データおよび問診データを設けた例（図１７）
（【００１１】以降は省略されています）

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