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公開番号2025153281
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-10-10
出願番号2024055671
出願日2024-03-29
発明の名称治療選択支援装置、治療選択支援方法、および治療選択支援プログラム
出願人株式会社日立製作所
代理人藤央弁理士法人
主分類G16H 20/00 20180101AFI20251002BHJP(特定の用途分野に特に適合した情報通信技術)
要約【課題】治療選択肢の信頼性の向上を図ること。
【解決手段】プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、を有する治療選択支援装置は、患者の傷病種に関する治療法を含む治療選択肢と、他の患者の前記傷病種の治療実績および推定治療効果に基づく分析結果と、に基づいて、前記治療選択肢の妥当性を検証する検証処理と、前記検証処理による検証結果を出力する出力処理と、を実行する。
【選択図】図8
特許請求の範囲【請求項１】
プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、を有する治療選択支援装置であって、
前記プロセッサは、
患者の傷病種に関する治療法を含む治療選択肢と、他の患者の前記傷病種の治療実績および推定治療効果に基づく分析結果と、に基づいて、前記治療選択肢の妥当性を検証する検証処理と、
前記検証処理による検証結果を出力する出力処理と、
を実行することを特徴とする治療選択支援装置。
続きを表示（約 2,000 文字）【請求項２】
請求項１に記載の治療選択支援装置であって、
傷病の治療法を記述した文章データ群を記憶する第１データベースにアクセス可能であり、
前記検証処理では、前記プロセッサは、前記第１データベースの前記文章データ群における前記治療選択肢の有無に基づいて、前記治療選択肢の信頼度を示す信頼度スコアを算出し、前記治療実績の数を評価する症例数スコアを算出し、前記推定治療効果を評価する推定治療効果スコアを算出し、前記信頼度スコアと、前記症例数スコアと、前記推定治療効果スコアと、に基づいて、前記治療選択肢の妥当性を検証する、
ことを特徴とする治療選択支援装置。
【請求項３】
請求項１に記載の治療選択支援装置であって、
傷病の治療法を記述した文章データ群を記憶する第１データベースにアクセス可能であり、
前記プロセッサは、
前記患者の前記傷病種を含む病態に関する検索クエリに該当する前記治療選択肢を前記第１データベースから抽出する抽出処理と、
を実行することを特徴とする治療選択支援装置。
【請求項４】
請求項３に記載の治療選択支援装置であって、
前記第１データベースは、前記治療法および前記治療法の推奨レベルを記述した文章データ群を記憶する第１データベースにアクセス可能であり、
前記抽出処理では、前記プロセッサは、前記検索クエリに該当し、かつ、前記治療法および前記治療法の推奨レベルを含む治療選択肢を、前記第１データベースから抽出する、
ことを特徴とする治療選択支援装置。
【請求項５】
請求項３に記載の治療選択支援装置であって、
前記第１データベースは、前記治療法、前記治療法の推奨レベル、および前記治療法を適応可能な傷病種を示す適応情報を記述した文章データ群を記憶する第１データベースにアクセス可能であり、
前記抽出処理では、前記プロセッサは、前記検索クエリに該当し、かつ、前記患者の前記傷病種に対して適応可能な治療法が記述された前記適応情報を含む特定の文章データを、前記第１データベースから抽出し、前記特定の文章データの前記治療法および前記推奨レベルを前記治療選択肢として抽出する、
ことを特徴とする治療選択支援装置。
【請求項６】
請求項３に記載の治療選択支援装置であって、
前記第１データベースは、前記治療法、前記治療法の推奨レベル、および前記治療法を適応してはいけない傷病種を示す禁忌情報を記述した文章データ群を記憶する第１データベースにアクセス可能であり、
前記抽出処理では、前記プロセッサは、前記検索クエリに該当し、かつ、前記患者の前記傷病種に適応してはいけない治療法が記述された前記禁忌情報を含まない特定の文章データを、前記第１データベースから抽出し、前記特定の文章データの前記治療法および前記推奨レベルを前記治療選択肢として抽出する、
ことを特徴とする治療選択支援装置。
【請求項７】
請求項６に記載の治療選択支援装置であって、
前記患者の前記病態を記憶する第２データベースにアクセス可能であり、
前記プロセッサは、前記第２データベースから前記患者の前記病態に基づいて、前記検索クエリを生成する生成処理と、
実行することを特徴とする治療選択支援装置。
【請求項８】
請求項１に記載の治療選択支援装置であって、
傷病種ごとに分析観点を記憶する第３データベースにアクセス可能であり、
前記プロセッサは、前記患者の前記傷病種に関する特定の分析観点を前記第３データベースから抽出し、前記分析観点に基づいて、前記分析結果を要求する分析リクエストを取得する取得処理と、
実行することを特徴とする治療選択支援装置。
【請求項９】
請求項８に記載の治療選択支援装置であって、
傷病種ごとに治療法を記述した文章データ群を記憶する第１データベースにアクセス可能であり、
前記取得処理では、前記プロセッサは、前記患者の前記傷病種に関する治療法を記述した特定の文章データを前記第１データベースから抽出し、前記特定の文章データから病状指標またはバイオマーカーを、治療選択に考慮すべき特定の項目として抽出し、前記特定の項目を含む前記特定の分析観点に基づいて、前記分析リクエストを取得する、
ことを特徴とする治療選択支援装置。
【請求項１０】
請求項９に記載の治療選択支援装置であって、
前記取得処理では、前記プロセッサは、前記特定の項目を含む前記特定の分析観点を言語モデルに入力した結果、前記言語モデルから前記分析リクエストを取得する、
ことを特徴とする治療選択支援装置。
（【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】
本発明は、治療の選択を支援する治療選択支援装置、治療選択支援方法、および治療選択支援プログラムに関する。
続きを表示（約 2,700 文字）【背景技術】
【０００２】
大規模言語モデルの医療応用が注目されている。しかし、大規模言語モデルはハルシネーションと呼ばれる誤った情報提示をする可能性がある。ハルシネーションの対策のため、信頼できる情報のみを学習させる方法やガードレールの設置、医師等の専門家監修の元、ＲＬＨＦ（ＲｅｉｎｆｏｒｃｅｍｅｎｔＬｅａｒｎｉｎｇｆｒｏｍＨｕｍａｎＦｅｅｄｂａｃｋ、人間からのフィードバックを用いた強化学習）などが行われるが、労力とコストがかかる。
【０００３】
特許文献１は、医療診断および治療のための意思決定支援システムを開示する。この意思決定支援システムは、コンピュータ可読媒体上に具体化されたソフトウェアモジュールを備え、ソフトウェアモジュールは入出力モジュールおよび質問応答モジュールを備える。この意思決定支援システムは、入出力モジュールを使用して患者症例情報を受信し、患者症例情報に基づいて医療診断または治療クエリを生成し、また、質問応答モジュールを使用してクエリに対する複数の医療診断または治療回答を生成する。この意思決定支援システムはまた、質問応答モジュールを使用して、各回答について医療証拠ソースから複数の医療証拠の次元の数値を計算し、また、質問応答モジュールを使用して、各証拠の次元の数値に基づいて、各回答に対応する信頼値を計算する。この意思決定支援システムはさらに、入出力モジュールを使用して、医療診断または治療の回答、対応する信頼値、および１つまたは複数の選択された医療診断または治療の回答に対する各医療証拠の次元の数値を出力する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
米国特許特開２０１２－００７８０６２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
大規模言語モデルの医療応用、特に治療選択支援においては、大規模言語モデルからの出力の信頼性の確保に問題がある。たとえば、特許文献１では、クエリから生成された診断や治療に関する内容が誤った情報である場合、情報の正誤を判断することができない。また一方で、診療実績のみでは過去データの参照範囲の設定が難しく、ガイドラインの改定に対応できない。
【０００６】
本発明は、治療選択肢の信頼性の向上を図ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本願において開示される発明の一側面となる治療選択支援装置は、プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、を有する治療選択支援装置であって、前記プロセッサは、患者の傷病種に関する治療法を含む治療選択肢と、他の患者の前記傷病種の治療実績および推定治療効果に基づく分析結果と、に基づいて、前記治療選択肢の妥当性を検証する検証処理と、前記検証処理による検証結果を出力する出力処理と、を実行することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明の代表的な実施の形態によれば、治療選択肢の信頼性の向上を図ることができる。前述した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
図１は、実施例１にかかる治療選択支援装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。
図２は、患者情報ＤＢの一例を示す説明図である。
図３は、ガイドラインＤＢの一例を示す説明図である。
図４は、フォーミュラリＤＢの一例を示す説明図である。
図５は、診療ＤＢの一例を示す説明図である。
図６は、分析観点ＤＢの一例を示す説明図である。
図７は、医学辞書の一例を示す説明図である。
図８は、実施例１にかかる治療選択支援装置の機能的構成例を示すブロック図である。
図９は、実施例１にかかる分析制御部による分析制御処理例を示すフローチャートである。
図１０は、検索クエリの一例を示す説明図である。
図１１は、分析リクエストの一例を示す説明図である。
図１２は、抽出部による抽出処理手順例を示すフローチャートである。
図１３は、検証部による検証処理手順例を示すフローチャートである。
図１４は、信頼度スコアテーブルの一例を示す説明図である。
図１５は、症例数スコアテーブルの一例を示す説明図である。
図１６は、推定治療効果スコアテーブルの一例を示す説明図である。
図１７は、出力情報決定テーブルの一例を示す説明図である。
図１８は、入力画面の一例を示す説明図である。
図１９は、出力画面の一例を示す説明図である。
図２０は、実施例２にかかる治療選択支援装置の機能的構成例を示すブロック図である。
図２１は、実施例２にかかる分析制御部による分析制御処理例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【実施例】
【００１０】
＜図１治療選択支援装置のハードウェア構成例＞
図１は、実施例１にかかる治療選択支援装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。治療選択支援装置１００は、プロセッサ１０１と、記憶デバイス１０２と、入力デバイス１０３と、出力デバイス１０４と、通信インターフェース（通信ＩＦ）１０５と、を有する。プロセッサ１０１、記憶デバイス１０２、入力デバイス１０３、出力デバイス１０４、および通信ＩＦ１０５は、バス１０６により接続される。プロセッサ１０１は、治療選択支援装置１００を制御する。記憶デバイス１０２は、プロセッサ１０１の作業エリアとなる。また、記憶デバイス１０２は、各種プログラムやデータを記憶する非一時的なまたは一時的な記録媒体である。記憶デバイス１０２としては、たとえば、ＲＯＭ（ＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（ＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）、ＨＤＤ（ＨａｒｄＤｉｓｋＤｒｉｖｅ）、フラッシュメモリがある。入力デバイス１０３は、データを入力する。入力デバイス１０３としては、たとえば、キーボード、マウス、タッチパネル、テンキー、スキャナ、マイク、センサがある。出力デバイス１０４は、データを出力する。出力デバイス１０４としては、たとえば、ディスプレイ、プリンタ、スピーカがある。通信ＩＦ１０５は、ネットワークと接続し、データを送受信する。
（【００１１】以降は省略されています）

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