(57)【要約】      （修正有）【課題】学習済みモデルによる推定とシミュレーションモデルによる推定を組み合わせて被検体の健康状態に関する推定を行う医用情報処理装置、医用情報処理システム及び医用情報処理方法を提供する。【解決手段】医用情報処理システム１０において、医用情報処理装置は、複数の被検体から収集した検証用医用データと健康状態に関する情報の正解の推定結果との組からなる正解データセットを記憶した記憶回路から、正解データセットを取得する取得機能と、検証用医用データにもとづいて学習済みモデルが生成した健康状態に関する情報の推定結果、検証用医用データにもとづいてシミュレーションモデルが生成した健康状態に関する情報の推定結果及び健康状態に関する情報の正解の推定結果にもとづいて、学習済みモデルとシミュレーションモデルとのどちらを用いて推定対象の被検体の健康状態に関する情報の推定を行うかを決定する最適化機能と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の被検体から収集した検証用医用データと健康状態に関する情報の正解の推定結果との組からなる正解データセットを記憶した記憶部から、前記正解データセットを取得する取得部と、
前記検証用医用データにもとづいて学習済みモデルが生成した健康状態に関する情報の推定結果と、前記検証用医用データにもとづいてシミュレーションモデルが生成した健康状態に関する情報の推定結果と、前記健康状態に関する情報の正解の推定結果と、にもとづいて、前記学習済みモデルと前記シミュレーションモデルとのどちらを用いて推定対象の被検体の健康状態に関する情報の推定を行うかを決定する最適化部と、
を備えた医用情報処理装置。
【請求項２】
前記推定対象の被検体の健康状態に関する情報の推定は、
前記推定対象の被検体の現在の医用パラメータの推定、前記推定対象の被検体の現在の健康状態の推定、前記推定対象の被検体の将来の予後の推定を含む将来の健康状態の推定、および前記推定対象の被検体の治療プランの推定の、少なくとも１つの推定処理を含み、
前記学習済みモデルおよび前記シミュレーションモデルは、
前記少なくとも１つの推定処理のそれぞれについてあらかじめ構築され、
前記最適化部は、
前記少なくとも１つの推定処理のそれぞれについて、前記学習済みモデルと前記シミュレーションモデルとのどちらを用いて推定を行うかを決定する、
請求項１記載の医用情報処理装置。
【請求項３】
前記少なくとも１つの推定処理は、
複数の推定処理により構成され、
前記学習済みモデルおよび前記シミュレーションモデルは、
前記複数の推定処理のそれぞれについてあらかじめ構築され、
前記最適化部は、
前記複数の推定処理のそれぞれについて、前記学習済みモデルと前記シミュレーションモデルとのどちらを用いて推定を行うかを決定する、
請求項２に記載の医用情報処理装置。
【請求項４】
前記最適化部は、
前記複数の推定処理の情報にもとづいて、前記複数の推定処理のそれぞれを担当するモデルの組み合わせを生成する組合せ推定用学習済みモデルに対して、前記複数の推定処理の情報を入力することで、前記複数の推定処理のそれぞれを担当するモデルの組み合わせを決定する、
請求項３記載の医用情報処理装置。
【請求項５】
前記推定処理のそれぞれについて、前記学習済みモデルおよび前記シミュレーションモデルをあらかじめ構築する学習部、
をさらに備えた請求項２ないし４のいずれか１項に記載の医用情報処理装置。
【請求項６】
前記取得部は、
前記推定対象の被検体の医用データを取得し、
前記最適化部により決定された前記学習済みモデルと前記シミュレーションモデルとのどちらかを用いて、前記推定対象の被検体の医用データにもとづいて前記推定対象の被検体の健康状態に関する情報の推定を行う推定部、
をさらに備えた、
請求項１ないし５のいずれか１項に記載の医用情報処理装置。
【請求項７】
前記推定部は、
前記推定対象の被検体の医用データが不足していると、当該医用データを、前記最適化部により決定された前記学習済みモデルと前記シミュレーションモデルとの他方を用いて推定して補完する、
請求項６記載の医用情報処理装置。
【請求項８】
前記最適化部が前記シミュレーションモデルを用いて前記推定対象の被検体の健康状態に関する情報の推定を行うと決定した場合、前記シミュレーションモデルを用いた推定に用いる前記推定対象の被検体の医用データが不足していると、前記学習済みモデルを用いて不足している医用データを推定して補完する、
請求項７記載の医用情報処理装置。
【請求項９】
前記推定部により推定された前記推定対象の被検体の健康状態に関する情報の推定結果を、ユーザおよび前記推定対象の被検体の少なくとも一方に通知する通知部、
をさらに備えた請求項６ないし８のいずれか１項に記載の医用情報処理装置。
【請求項１０】
前記最適化部は、
前記学習済みモデルと前記シミュレーションモデルのそれぞれが推定結果を生成するために要する時間にさらにもとづいて、前記学習済みモデルと前記シミュレーションモデルとのどちらを用いて前記推定対象の被検体の健康状態に関する情報の推定を行うかを決定する、
請求項１ないし９のいずれか１項に記載の医用情報処理装置。
【請求項１１】
推定対象の被検体から収集した前記推定対象の被検体の医用データにもとづいて、学習済みモデルおよびシミュレーションモデルの少なくとも一方を用いて前記被検体の健康状態に関する情報の推定を行う医用情報処理装置と、ネットワークを介して前記医用情報処理装置と通信可能なクライアントと、を含む医用情報処理システムであって、
前記医用情報処理装置は、
複数の被検体から収集した検証用医用データと健康状態に関する情報の正解の推定結果との組からなる正解データセットを記憶した記憶部から、前記正解データセットを取得する取得部と、
前記検証用医用データにもとづいて前記学習済みモデルが生成した健康状態に関する情報の推定結果と、前記検証用医用データにもとづいて前記シミュレーションモデルが生成した健康状態に関する情報の推定結果と、前記健康状態に関する情報の正解の推定結果と、にもとづいて、前記学習済みモデルと前記シミュレーションモデルとのどちらを用いて推定対象の被検体の健康状態に関する情報の推定を行うかを決定する最適化部と、
前記最適化部により決定された前記学習済みモデルと前記シミュレーションモデルとのどちらかを用いて、前記推定対象の被検体の医用データにもとづいて前記推定対象の被検体の健康状態に関する情報の推定を行う推定部と、
前記推定部による前記推定対象の被検体の健康状態に関する情報の推定結果を前記クライアントに送信する送信部と、
を備えた医用情報処理システム。
【請求項１２】
前記クライアントは、
前記推定部による前記推定対象の被検体の健康状態に関する情報の推定結果を前記医用情報処理装置から受信する受信部と、
受信した前記推定部による前記推定対象の被検体の健康状態に関する情報の推定結果にもとづいて、前記被検体の診断を支援するための画像を生成して表示部に表示させる画像生成部と、
を備えた請求項１１記載の医用情報処理システム。
【請求項１３】
複数の被検体から収集した検証用医用データと健康状態に関する情報の正解の推定結果との組からなる正解データセットを記憶した記憶部から、前記正解データセットを取得するステップと、
前記検証用医用データにもとづいて学習済みモデルが健康状態に関する情報の推定結果を生成するステップと、
前記検証用医用データにもとづいてシミュレーションモデルが健康状態に関する情報の推定結果を生成するステップと、
前記学習済みモデルの推定結果と、前記シミュレーションモデルの推定結果と、前記健康状態に関する情報の正解の推定結果と、にもとづいて、前記学習済みモデルと前記シミュレーションモデルとのどちらを用いて推定対象の被検体の健康状態に関する情報の推定を行うかを決定するステップと、
を有する医用情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、医用情報処理装置、医用情報処理システム、および医用情報処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータ処理能力の進歩に伴い、シミュレーションによる推定技術の医療、ヘルスケア分野への応用が進んでいる。シミュレーションには、数値流体解析や流体構造連成などの物理シミュレーションからバイオシミュレーションまで種々のものが含まれる。シミュレーションモデルによる推定技術は今後さらに進歩し、病気の進展や治療成果の推定など、将来の個別化医療の実現に寄与しうる重要な技術と考えられている。
【０００３】
一方、ＩｏＴ技術の普及に伴い、ビッグデータにもとづく知識ベースの推定技術（学習済みモデルによる推定技術）も大きく進歩している。このため、非常に多種類の医用データを被検体から大量に収集可能となってきた。たとえば、この種の医用データには、病院内で得られる画像診断結果や検査情報のほか、院外や家庭で得られる生体情報、ウェアラブルセンサからの情報が含まれる。
【０００４】
しかしながら、これらの２つの推定技術はそれぞれ個別に進化を遂げてきており、それぞれの得意な分野に対して独立に適用事例を増やしてきた。このため、両者を組み合わせて用いることは難しい。
【０００５】
また、学習済みモデルによる推定とシミュレーションモデルによる推定は、互いに異なる問題点をはらんでおり、どちらが優れているかを画一的に決定することは難しい。たとえば、シミュレーションモデルによる推定では、境界条件の設定が困難な場合がある。この場合、境界条件として確からしい数値を大まかに設定して、実験や標準的なモデルとの比較や整合により場当たり的にシミュレーションモデルによる推定が実行されるため、推定結果の誤差が大きくなってしまう場合がある。また、学習済みモデルによる推定結果の精度は入力データの種類や質、量の影響を受けるが、個人から得られる計測情報は限られた情報であり、被検体の生体情報を再現するための全ての情報を取得することは困難である。このため、学習済みモデルによる推定とシミュレーションモデルによる推定は、いずれも、個人の特性や特徴量を反映した推定を行うことが難しい。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特表２０１４−５３２８５９号公報
【非特許文献１】クリストファー  Ｍ.  ビショップ（Christopher M. Bishop）著、「パターン認識と機械学習（Pattern recognition and machine learning）」、（米国）、第１版、スプリンガー（Springer）、２００６年、Ｐ．２２５−２９０
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明が解決しようとする課題は、学習済みモデルによる推定とシミュレーションモデルによる推定を組み合わせて被検体の健康状態に関する推定を行うことである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
実施形態に係る医用情報処理装置は、取得部と、最適化部とを備える。取得部は、複数の被検体から収集した検証用医用データと健康状態に関する情報の正解の推定結果との組からなる正解データセットを記憶した記憶部から、正解データセットを取得する。最適化部は、検証用医用データにもとづいて学習済みモデルが生成した健康状態に関する情報の推定結果と、検証用医用データにもとづいてシミュレーションモデルが生成した健康状態に関する情報の推定結果と、健康状態に関する情報の正解の推定結果と、にもとづいて、学習済みモデルとシミュレーションモデルとのどちらを用いて推定対象の被検体の健康状態に関する情報の推定を行うかを決定する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】一実施形態に係る医用情報処理装置を含む医用情報処理システムの一構成例を示すブロック図。
【図２】情報処理端末の一構成例を示すブロック図。
【図３】推定処理ごとに行われる、学習済みモデルとシミュレーションモデルとのどちらを用いて推定対象の被検体の健康状態に関する情報の推定を行うかを決定する最適化処理の手順の一例を示すフローチャート。
【図４】３つの推定処理の入出力が直列に接続可能な場合において各推定処理を最適化する際の手順の一例を示すフローチャート。
【図５】推定処理のそれぞれについて学習済みモデルおよびシミュレーションモデルを構築する際の概略的な手順の一例を示すフローチャート。
【図６】シミュレーションモデルにより推定処理が運用される場合であって推定処理に必要な入力医用データの一部が不足する場合の手順の一例を示すフローチャート。
【図７】冠動脈の血流パラメータの推定処理について学習済みモデルおよびシミュレーションモデルを構築する際の具体的な手順の一例を示すフローチャート。
【図８】シミュレーションモデルＸにより冠動脈の血流パラメータの推定処理が運用される場合であって、推定処理に必要な入力医用データの一部が不足する場合の手順の一例を示すフローチャート。
【図９】学習済みモデルにより推定処理が運用される場合であって推定処理に必要な入力医用データの一部が不足する場合の手順の一例を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照しながら、医用情報処理装置、医用情報処理システム、および医用情報処理方法の実施形態について詳細に説明する。
【００１１】
（システム全体構成）
図１は、一実施形態に係る医用情報処理装置２０を含む医用情報処理システム１０の一構成例を示すブロック図である。また、図２は、情報処理端末４０の一構成例を示すブロック図である。
【００１２】
医用情報処理システム１０は、サーバの一例としての医用情報処理装置２０を含むほか、正解データベース（正解ＤＢ）３１、被検体データベース（被検体ＤＢ）３２、複数のモダリティ３５、３６、医師などのユーザにより利用される情報処理端末４０、被検体に装着されたウェアラブル端末５１、ＩｏＴゲートウェイ５２、および被検体に利用される情報処理端末５３を含む。
【００１３】
正解ＤＢ３１および被検体ＤＢ３２は、磁気的もしくは光学的記録媒体または半導体メモリなどの、プロセッサにより読み取り可能な記録媒体を含んだ構成を有する。
【００１４】
正解ＤＢ３１は、複数の被検体から収集した検証用医用データと健康状態に関する情報の正解の推定結果との組からなる正解データセットを記憶する。検証用医用データは、複数の被検体から過去に収集されたデータである。健康状態に関する情報の正解の推定結果は、たとえば、当該推定に対応する検証用医用データの収集対象者から組織を取り出して診断することで確定した病変に関する確定診断結果などである。正解ＤＢ３１は、記憶部の一例である。
【００１５】
被検体ＤＢ３２は、被検体から収集した医用データを被検体ごとに記憶する。被検体ＤＢ３２としては、ＰＨＲ（Personal Health Record、個人医療記録）などを用いることができる。被検体ＤＢ３２に収集される医用データは、被検体が病院に訪れたときに収集される各種医用データ（モダリティ３５、３６で収集された医用画像データを含む）、被検体に装着されたウェアラブル端末５１で収集された医用データ、あるいは被検体が所持する図示しないデバイス（医用計測機器、たとえば血圧計など）であってネットワーク接続可能なデバイスで収集された医用データなどを含む。被検体ＤＢ３２は、記憶部の一例である。
【００１６】
複数のモダリティ３５、３６は、たとえば超音波診断装置、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）装置、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置、ＳＰＥＣＴ（Single Photon Emission computed Tomography）装置やＰＥＴ（Positron Emission Tomography）装置などの核医学診断装置等により構成される。
【００１７】
情報処理端末４０は、医師などのユーザにより利用され、たとえば一般的なパーソナルコンピュータやワークステーションなどにより構成される。また、情報処理端末４０は、たとえばスマートフォン型やタブレット端末、ノートブック型パーソナルコンピュータなどの携帯型の情報処理端末により構成されてもよい。
【００１８】
図２に示すように、情報処理端末４０は、ディスプレイ４１、入力インターフェース４２、記憶回路４３、通信回路４４、および処理回路４５を有する。情報処理端末４０は、医用情報処理装置２０が出力した推定結果を表示するクライアントの一例である。
【００１９】
ディスプレイ４１は、たとえば液晶ディスプレイやＯＬＥＤ（Organic Light Emitting Diode）ディスプレイなどの一般的な表示出力装置により構成される。入力インターフェース４２は、たとえばトラックボール、スイッチボタン、マウス、キーボード、テンキーなどの一般的な入力装置により構成され、ユーザの操作に対応した操作入力信号を処理回路４５に出力する。
【００２０】
記憶回路４３は、たとえば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスク等の、プロセッサにより読み取り可能な記録媒体を含んだ構成を有し、処理回路４５が利用するプログラムやパラメータデータやその他のデータを記憶する。なお、記憶回路４３の記録媒体内のプログラムおよびデータの一部または全部は、ネットワーク１００を介した通信によりダウンロードされてもよいし、光ディスクなどの可搬型記憶媒体を介して記憶回路４３に与えられてもよい。
【００２１】
通信回路４４は、ネットワーク１００の形態に応じた種々の情報通信用プロトコルを実装する。通信回路４４は、この各種プロトコルに従ってネットワーク１００を介して他の電気機器と接続する。通信回路４４は、受信部の一例である。
【００２２】
本実施形態において、ネットワーク１００は、たとえばクラウドネットワークなどの電気通信技術を利用した情報通信網全般を意味し、病院基幹ＬＡＮ（Local Area Network）などの無線／有線ＬＡＮやインターネット網のほか、電話通信回線網、光ファイバ通信ネットワーク、ケーブル通信ネットワークおよび衛星通信ネットワークなどを含む。
【００２３】
処理回路４５は、情報処理端末４０を統括制御する機能を実現する。また、処理回路４５は、記憶回路４３に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、医用情報処理装置２０に健康状態に関する情報の推定を要求する処理、および医用情報処理装置２０から健康状態に関する情報の推定結果を受信してディスプレイ４１に表示する処理を実行するプロセッサである。
【００２４】
処理回路４５のプロセッサは、推定要求機能４５１、推定結果取得機能４５２、および画像生成機能４５３を実現する。これらの各機能は、それぞれプログラムの形態で記憶回路４３に記憶されている。
【００２５】
推定要求機能４５１は、医用情報処理装置２０に対し、被検体の健康状態に関する情報の推定を行うよう要求する。
【００２６】
推定結果取得機能４５２は、通信回路４４が受信した医用情報処理装置２０から被検体の健康状態に関する情報の推定結果を取得する。
【００２７】
画像生成機能４５３は、医用情報処理装置２０から取得した被検体の健康状態に関する情報の推定結果にもとづいて、被検体の診断を支援するための画像を生成してディスプレイ４１に表示させる。被検体の診断を支援するための画像は、被検体の健康状態に関する情報の推定結果そのものを示す画像を含む。
【００２８】
ウェアラブル端末５１は（図１参照）、被検体が腕などの身体の一部に装着して使用する医用データ収集デバイスであり、被検体の医用データを収集する。ウェアラブル端末５１が収集する医用データは、たとえば血圧、心拍数、血中酸素濃度、血糖値、超音波や赤外線等の強度など、様々な生化学的情報を含む。ウェアラブル端末５１がディスプレイを有する場合は、ウェアラブル端末５１は、医用情報処理装置２０が出力した推定結果を表示するクライアントの一例である。
【００２９】
ＩｏＴゲートウェイ５２は、プロセッサを有し、ウェアラブル端末５１から送信された医用データをエッジ処理してからネットワーク１００に送信する。エッジ処理は、ウェアラブル端末５１から送信されるデータのデータ量を削減するために行われる処理であり、たとえばデータから抽出した特徴量にもとづいてネットワーク１００に送信するデータ量を削減する処理を含む。
【００３０】
なお、図１にはウェアラブル端末５１がＩｏＴゲートウェイ５２を介してネットワーク１００に接続される場合の例を示したが、ＩｏＴゲートウェイ５２を介さず直接ネットワーク１００に接続されてもよい。ウェアラブル端末５１がＩｏＴゲートウェイ５２を介してネットワーク１００に接続される場合、ウェアラブル端末５１から常時リアルタイムに収集データが送信されたとしても、ＩｏＴゲートウェイ５２のエッジ処理によってネットワーク１００に流れるデータ量を削減することができる。
【００３１】
情報処理端末５３は、被検体に利用され、たとえばスマートフォン型やタブレット端末、ノートブック型パーソナルコンピュータなどの携帯型の情報処理端末により構成される。情報処理端末５３は、医用情報処理装置２０が出力した推定結果を表示するクライアントの一例である。
【００３２】
（医用情報処理装置の構成）
医用情報処理装置２０は、たとえばパーソナルコンピュータやワークステーションなどの一般的な情報処理装置により構成され、図１に示すように入力インターフェース２１、ディスプレイ２２、記憶回路２３、通信回路２４、および処理回路２５を有する。
【００３３】
医用情報処理装置２０の入力インターフェース２１は、たとえばトラックボール、スイッチボタン、マウス、キーボード、テンキーなどの一般的な入力装置により構成され、ユーザの操作に対応した操作入力信号を処理回路２５に出力する。ディスプレイ２２は、たとえば液晶ディスプレイやＯＬＥＤディスプレイなどの一般的な表示出力装置により構成される。
【００３４】
記憶回路２３は、たとえば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスク等の、プロセッサにより読み取り可能な記録媒体を含んだ構成を有し、処理回路２５が利用するプログラムやパラメータデータやその他のデータを記憶する。なお、記憶回路２３の記録媒体内のプログラムおよびデータの一部または全部は、ネットワーク１００を介した通信によりダウンロードされてもよいし、光ディスクなどの可搬型記憶媒体を介して記憶回路２３に与えられてもよい。
【００３５】
通信回路２４は、ネットワーク１００の形態に応じた種々の情報通信用プロトコルを実装する。通信回路２４は、この各種プロトコルに従ってネットワーク１００を介して他の電気機器と接続する。通信回路２４は、送信部の一例である。
【００３６】
処理回路２５は、医用情報処理装置２０を統括制御する機能を実現する。また、処理回路２５は、記憶回路２３に記憶された医用情報処理プログラムを読み出して実行することにより、学習済みモデルによる推定とシミュレーションモデルによる推定を組み合わせて被検体の健康状態に関する推定を行うための処理を実行するプロセッサである。
【００３７】
処理回路２５のプロセッサは、取得機能２５１、推定機能２５２、最適化機能２５３、学習機能２５４、および通知機能２５５を実現する。これらの各機能は、それぞれプログラムの形態で記憶回路２３に記憶されている。
【００３８】
取得機能２５１は、正解ＤＢ３１から、複数の被検体から収集した検証用医用データと健康状態に関する情報の正解の推定結果との組からなる正解データセットを取得する。また、取得機能２５１は、被検体ＤＢ３２から、推定対象の被検体の医用データを取得する。取得機能２５１は、取得部の一例である。
【００３９】
推定機能２５２は、最適化部により決定された学習済みモデルとシミュレーションモデルとのどちらかを用いて、推定対象の被検体の医用データにもとづいて推定対象の被検体の健康状態に関する情報の推定を行う。推定機能２５２は、推定部の一例である。
【００４０】
本実施形態に係る推定処理は、大きく３つの処理を含む。１つは、被検体の医用データを入力データとし、被検体の現在の医用パラメータを推定する処理である。医用パラメータとしては、たとえば冠動脈の血流パラメータなどが挙げられる。１つは、被検体の医用データを入力データとし被検体の現在の健康状態を推定する処理である。現在の健康状態としては、被検体が現在罹患している病名等が挙げられる。１つは、被検体の医用データを入力データとし、被検体の将来の健康状態の変化を推定する処理、予後を推定する推定、または治療プランを推定する処理である。健康状態に関する情報は、現在の医用パラメータと、現在の健康状態と、将来の健康状態の推定または治療プランと、を含む。将来の健康状態の推定は、将来の健康状態の変化予測と予後予測とを含む。
【００４１】
最適化機能２５３は、検証用医用データにもとづいて学習済みモデルが生成した健康状態に関する情報の推定結果と、検証用医用データにもとづいてシミュレーションモデルが生成した健康状態に関する情報の推定結果と、健康状態に関する情報の正解の推定結果と、にもとづいて、学習済みモデルとシミュレーションモデルとのどちらを用いて推定対象の被検体の健康状態に関する情報の推定を行うかを決定する。最適化機能２５３は、最適化部の一例である。
【００４２】
また、推定結果が正解に近いことも重要である一方で、推定結果を短時間で得ることができることが重要である場面もある。特に、複雑な計算を要するシミュレーションモデルによる推定処理には、思いのほか長時間を要する場合もあり、実用に耐えない場合がある。そこで、最適化機能２５３は、学習済みモデルとシミュレーションモデルのそれぞれが推定結果を生成するために要する時間にさらにもとづいて、学習済みモデルとシミュレーションモデルとのどちらを用いるかを決定してもよい。
【００４３】
この最適化処理は、推定処理ごとに行われ、たとえば上記の３つの推定処理ごとに行われる。また、上記の３つの推定処理のそれぞれは複数の推定処理に細分化されてもよく、この場合は細分化された各推定処理について学習済みモデルとシミュレーションモデルとのどちらを用いるかの最適化処理が行われてもよい。
【００４４】
学習機能２５４は、推定処理のそれぞれについて、学習済みモデルおよびシミュレーションモデルをあらかじめ構築する。学習機能２５４は、学習部の一例である。
【００４５】
学習機能２５４は、たとえばＣＮＮ（畳み込みニューラルネットワーク）や畳み込み深層信念ネットワーク（ＣＤＢＮ：Convolutional Deep Belief Network）などの、多層のニューラルネットワークを用いた深層学習を用いて学習済みモデルを構築できる。学習の方法および学習済みモデルの構築方法については、非特許文献１に開示された方法など種々の方法が知られている。
【００４６】
なお、学習済みモデルおよびシミュレーションモデルはそれぞれ、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの集積回路によって構築されてもよい。
【００４７】
通知機能２５５は、推定機能２５２により推定された被検体の健康状態に関する情報の推定結果を、ユーザおよび被検体の少なくとも一方に通知する。たとえば、通知機能２５５は、推定機能２５２により生成された被検体の健康状態に関する情報を示す画像を、ユーザにより利用される情報処理端末４０のディスプレイ４１や、被検体により利用されるウェアラブル端末５１のディスプレイ、情報処理端末５３のディスプレイなどに表示させる。より具体的には、通知機能２５５は、インターネット上のウェブページに、被検体の現在の健康状態を示す色や形状、またはテキスト情報や数値、グラフを表示することができる。また、通知機能２５５は、これらの端末に、被検体の健康状態に関する情報を示す音声を出力させてもよい。医師などのユーザは、推定機能２５２による推定結果にもとづいて通知機能２５５からメッセージ、数値、グラフ情報などにより通知された被検体の健康状態に関する情報を確認することで、容易かつ正確に被検体の健康状態に関する診断を行うことができる。たとえば、健康状態に関する情報が、治療に対する患者の反応の推定結果である場合は、治療に対する患者の反応を予測した上で治療薬を投与することができる。
【００４８】
（最適化）
図３は、推定処理ごとに行われる、学習済みモデルとシミュレーションモデルとのどちらを用いて推定対象の被検体の健康状態に関する情報の推定を行うかを決定する最適化処理の手順の一例を示すフローチャートである。なお、図３−９において、Ｓに数字を付した符号はフローチャートの各ステップを示す。図３には、１つの推定処理についての最適化処理の例を示す。
【００４９】
なお、学習済みモデルおよびシミュレーションモデルは、学習機能２５４によって推定処理ごとにあらかじめ構築されている。
【００５０】
まず、ステップＳ１において、取得機能２５１は、正解データセット（検証用医用データと健康状態に関する情報の正解の推定結果との組）を正解ＤＢ３１から取得する。
【００５１】
次に、ステップＳ２において、推定機能２５２は、検証用医用データにもとづいて、学習済みモデルにより健康状態に関する情報の推定結果を生成する。
【００５２】
次に、ステップＳ３において、推定機能２５２は、検証用医用データにもとづいて、学習済みモデルにより健康状態に関する情報の推定結果を生成する。いま、１つの推定処理を仮定しているため、ステップＳ２とステップＳ３の推定処理における入力データは同一であり、出力される健康状態に関する情報も同種のものである。
【００５３】
次に、ステップＳ４において、最適化機能２５３は、学習済みモデルとシミュレーションモデルのそれぞれの推定結果と、正解の推定結果とにもとづいて、どちらのモデルを用いて推定処理を行うかを決定する。
【００５４】
以上の手順により、学習済みモデルとシミュレーションモデルとのどちらを用いて推定対象の被検体の健康状態に関する情報の推定を行うかを推定処理ごとに決定することができる。
【００５５】
図３に示す手順は、たとえば上記の３つの推定処理のそれぞれに対して適用することができる。また、上記では、３つの推定処理のそれぞれが被検体の医用データを入力データとすると説明したが、互いの入出力が直列に接続可能であってもよい。
【００５６】
図４は、３つの推定処理の入出力が直列に接続可能な場合において各推定処理を最適化する際の手順の一例を示すフローチャートである。
【００５７】
ステップＳ１１において、最適化機能２５３は、推定対象の被検体の医用データを入力として現在の医用パラメータを推定する推定処理について、図３に示す手順により学習済みモデルとシミュレーションモデルとのどちらを用いるかを決定する。
【００５８】
次に、ステップＳ１２において、最適化機能２５３は、推定対象の被検体の現在の医用パラメータを入力として現在の健康状態を推定する推定処理について、図３に示す手順により学習済みモデルとシミュレーションモデルとのどちらを用いるかを決定する。
【００５９】
次に、ステップＳ１３において、最適化機能２５３は、推定対象の被検体の現在の健康状態を入力として将来の健康状態の推定（将来の健康状態の変化または予後予測）または治療プランを推定する推定処理について、図３に示す手順により学習済みモデルとシミュレーションモデルとのどちらを用いるかを決定する。
【００６０】
以上の手順により、３つの推定処理の入出力が直列に接続可能な場合において各推定処理を最適化することができる。図４に示す手順によれば、複数の推定処理が互いに関連しつつ最終推定結果を出力する場合には、たとえば最初の推定処理と２番目の推定処理は学習済みモデルを用い、最後の推定処理はシミュレーションモデルを用いる、といった組み合わせを利用することができる。
【００６１】
また、最適化機能２５３は、複数の推定処理のそれぞれを担当するモデルの組み合わせを、学習済みモデルを用いて最適化してもよい。この学習済みモデルは、モデルの組み合わせの推定に適合するよう構築する。この場合、最適化機能２５３は、複数の推定処理の情報にもとづいて各推定処理を担当するモデルの組み合わせを生成する組合せ推定用の学習済みモデルに対して、複数の推定処理の情報を入力することで、複数の推定処理のそれぞれを担当するモデルの組み合わせを決定する。
【００６２】
（学習、運用）
まず、モデル構築およびモデル運用の概略について図５および図６をそれぞれ用いて説明する。
【００６３】
図５は、推定処理のそれぞれについて学習済みモデルおよびシミュレーションモデルを構築する際の概略的な手順の一例を示すフローチャートである。
【００６４】
ステップＳ２１において、学習機能２５４は、医用データにもとづいて健康状態に関する情報の推定を行うシミュレーションモデルを構築する。入力となる医用データは複数であってもよい。
【００６５】
ステップＳ２２において、学習機能２５４は、医用データにもとづいて他の医用データを推定する学習済みモデルを構築する。入力となる医用データは複数であってもよい。ステップＳ２２における入力の医用データは、ステップＳ２１における入力の医用データとは異なるものである。ステップＳ２２は省略されてもよい。
【００６６】
ステップＳ２３において、学習機能２５４は、医用データにもとづいて健康状態に関する情報の推定を行う学習済みモデルを構築する。ステップＳ２３における入力の医用データは、ステップＳ２１における入力の医用データと同一である。
【００６７】
なお、ステップＳ２１−２３は順不同に実行されて構わない。
【００６８】
以上の手順により、推定処理のそれぞれについて学習済みモデルおよびシミュレーションモデルを構築することができる。
【００６９】
図６は、シミュレーションモデルにより推定処理が運用される場合であって推定処理に必要な入力医用データの一部が不足する場合の手順の一例を示すフローチャートである。図６に示す推定処理は、最適化の結果、シミュレーションモデルによる運用が決定済みであるものとする。
【００７０】
ステップＳ３１において、取得機能２５１は、被検体ＤＢ３２から推定対象の被検体の医用データを取得する。
【００７１】
次に、ステップＳ３２において、推定機能２５２は、シミュレーションモデルによる推定処理に必要な医用データに不足がないか判定する。不足がなければステップＳ３６に進む。一方、不足がある場合はステップＳ３３に進み、当該不足データが計測可能か否かを判定する。
【００７２】
計測可能な場合はステップＳ３４に進み、不足する医用データについて被検体を計測して収集し、被検体に関連付けて被検体ＤＢ３２に格納してステップＳ３６に進む。一方、計測不可な場合はステップＳ３５に進み、不足している医用データを推定する学習済みモデルによって不足している医用データを推定し、ステップＳ３６に進む。この場合、学習済みモデルによって推定された医用データは、計測していないデータ（計測外データ）であることを示す情報を付加して被検体に関連付けて被検体ＤＢ３２に格納しておくとよい。次に図６に示す手順を実行する際に同じ医用データが不足した場合、学習済みモデルに推定させずとも、被検体ＤＢ３２に今回格納しておいた計測外データを利用することができる。
【００７３】
次に、ステップＳ３６において、推定機能２５２はシミュレーションモデルにより推定対象の被検体の健康状態に関する情報を推定する。
【００７４】
そして、ステップＳ３７において、通知機能２５５は、推定機能２５２により推定された被検体の健康状態に関する情報の推定結果を、ユーザおよび被検体の少なくとも一方に通知する。
【００７５】
以上の手順により、シミュレーションモデルにより推定処理が運用される場合であって推定処理に必要な入力医用データの一部が不足する場合に、学習済みモデルを用いて不足データを補完することができる。したがって、シミュレーションモデルだけを用いる場合よりも容易かつ効率よく、高精度な推定結果を得ることができる。
【００７６】
続いて、モデル構築およびモデル運用の具体例について図７および図８をそれぞれ用いて説明する。
【００７７】
図７は、冠動脈の血流パラメータの推定処理について学習済みモデルおよびシミュレーションモデルを構築する際の具体的な手順の一例を示すフローチャートである。
【００７８】
ステップＳ２１０において、学習機能２５４は、境界条件と血流粘性とＸ線ＣＴ画像データにもとづいて血流パラメータを推定する、血流パラメータ用シミュレーションモデルＸを構築する。
【００７９】
ステップＳ２２１において、学習機能２５４は、血圧と心臓容積にもとづいて境界条件を推定する学習済みモデルＡを構築する。
【００８０】
ステップＳ２２２において、学習機能２５４は、血液検査結果にもとづいて血流粘性を推定する学習済みモデルＢを構築する。
【００８１】
ステップＳ２３０において、学習機能２５４は、境界条件と血流粘性とＸ線ＣＴ画像データにもとづいて血流パラメータを推定する血流パラメータ用学習済みモデルＣを構築する。
【００８２】
なお、これらのステップＳ２１０−２３０は順不同に実行されて構わない。
【００８３】
以上の手順により、冠動脈の血流パラメータの推定処理について学習済みモデルおよびシミュレーションモデルを構築することができる。
【００８４】
図８は、シミュレーションモデルＸにより冠動脈の血流パラメータの推定処理が運用される場合であって、推定処理に必要な入力医用データの一部が不足する場合の手順の一例を示すフローチャートである。図８に示す推定処理は、図６に示す例と同様、最適化の結果、シミュレーションモデルによる運用が決定済みであるものとする。
【００８５】
ステップＳ３１０において、取得機能２５１は、被検体ＤＢ３２から推定対象の被検体の医用データを取得する。
【００８６】
次に、ステップＳ３２０において、推定機能２５２は、シミュレーションモデルＸ（図７のステップＳ２１０参照）による冠動脈の血流パラメータの推定処理に必要な境界条件に不足がないか判定する。不足がなければステップＳ３６０に進む。一方、不足がある場合はステップＳ３３０に進み、不足する境界条件が計測可能か否かを判定する。
【００８７】
計測可能な場合はステップＳ３４０に進み、不足する境界条件について被検体を計測して収集し、被検体に関連付けて被検体ＤＢ３２に格納してステップＳ３６０に進む。一方、計測不可な場合はステップＳ３５０に進み、不足している境界条件を推定する学習済みモデルＢ（図７のステップＳ２２２参照）によって不足している境界条件を推定し、ステップＳ３６０に進む。この場合、学習済みモデルＢによって推定された境界条件は、計測していないデータ（計測外データ）であることを示す情報を付加して被検体に関連付けて被検体ＤＢ３２に格納しておくとよい。
【００８８】
次に、ステップＳ３６０において、推定機能２５２はシミュレーションモデルＸにより推定対象の被検体の冠動脈の血流パラメータを推定する。
【００８９】
そして、ステップＳ３７０において、通知機能２５５は、推定機能２５２により推定された冠動脈の血流パラメータの推定結果を、ユーザおよび被検体の少なくとも一方に通知する。
【００９０】
以上の手順により、シミュレーションモデルＸにより冠動脈の血流パラメータの推定処理が運用される場合であって境界条件が不足する場合に、学習済みモデルＢを用いて境界条件を推定して補完することができる。このように、本実施形態に係る医用情報処理装置２０は、シミュレーションモデルと学習済みモデルの組み合わせを柔軟に最適化することができる。
【００９１】
図９は、学習済みモデルにより推定処理が運用される場合であって推定処理に必要な入力医用データの一部が不足する場合の手順の一例を示すフローチャートである。図８に示す推定処理は、図６に示す例とは逆に、最適化の結果、学習済みモデルによる運用が決定済みであるものとする。
【００９２】
ステップＳ４１において、取得機能２５１は、被検体ＤＢ３２から推定対象の被検体の医用データを取得する。
【００９３】
次に、ステップＳ４２において、推定機能２５２は、学習済みモデルによる推定処理に必要な医用データに不足がないか判定する。不足がなければステップＳ４６に進む。一方、不足がある場合はステップＳ４３に進み、当該不足データが計測可能か否かを判定する。
【００９４】
計測可能な場合はステップＳ４４に進み、不足する医用データについて被検体を計測して収集し、被検体に関連付けて被検体ＤＢ３２に格納してステップＳ４６に進む。一方、計測不可な場合はステップＳ４５に進み、不足している医用データを推定するシミュレーションモデルによって不足している医用データを推定し、ステップＳ４６に進む。この場合、学習済みモデルによって推定された医用データは、計測していないデータ（計測外データ）であることを示す情報を付加して被検体に関連付けて被検体ＤＢ３２に格納しておくとよい。
【００９５】
次に、ステップＳ４６において、推定機能２５２は学習済みモデルにより推定対象の被検体の健康状態に関する情報を推定する。
【００９６】
そして、ステップＳ４７において、通知機能２５５は、推定機能２５２により推定された被検体の健康状態に関する情報の推定結果を、ユーザおよび被検体の少なくとも一方に通知する。
【００９７】
以上の手順により、学習済みモデルにより推定処理が運用される場合であって推定処理に必要な入力医用データの一部が不足する場合には、シミュレーションモデルを用いて不足データを補完することができる。
【００９８】
本実施形態に係る医用情報処理装置２０は、推定処理ごとに、学習済みモデルとシミュレーションモデルとのどちらを用いるかを決定することができる。学習済みモデルとシミュレーションモデルとのどちらを用いるかは、それぞれの推定結果の正解の推定結果との一致度、およびそれぞれの推定に要する時間、の少なくとも一方にもとづいて最適化機能２５３により決定されうる。一致度と時間のどちらを用いるか、または両方を用いるかは、ユーザにより設定可能である。このため、ユーザは、利用目的に応じて、互いのモデルを適宜組み合わせることにより、推定結果の精度を向上させ、あるいは推定処理速度を向上させることができる。
【００９９】
以上説明した少なくとも１つの実施形態によれば、学習済みモデルによる推定とシミュレーションモデルによる推定を組み合わせて被検体の健康状態に関する推定を行うことができる。
【０１００】
なお、上記実施形態において、「プロセッサ」という文言は、たとえば、専用または汎用のＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、または、特定用途向け集積回路（Application Specific Integrated Circuit：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（たとえば、単純プログラマブル論理デバイス（Simple Programmable Logic Device：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Complex Programmable Logic Device：ＣＰＬＤ）、およびＦＰＧＡ）等の回路を意味するものとする。プロセッサは、記憶媒体に保存されたプログラムを読み出して実行することにより、各種機能を実現する。
【０１０１】
また、上記実施形態では処理回路の単一のプロセッサが各機能を実現する場合の例について示したが、複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路を構成し、各プロセッサが各機能を実現してもよい。また、プロセッサが複数設けられる場合、プログラムを記憶する記憶媒体は、プロセッサごとに個別に設けられてもよいし、１つの記憶媒体が全てのプロセッサの機能に対応するプログラムを一括して記憶してもよい。
【０１０２】
なお、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【０１０３】
１０  医用情報処理システム
２０  医用情報処理装置
５１  ウェアラブル端末
１００  ネットワーク
２５１  取得機能
２５２  推定機能
２５３  最適化機能
２５４  学習機能
２５５  通知機能
４５１  推定要求機能
４５２  推定結果取得機能
４５３  画像生成機能
【図１】
2020154723.tif 000003
【図２】
2020154723.tif 000004
【図３】
2020154723.tif 000005
【図４】
2020154723.tif 000006
【図５】
2020154723.tif 000007
【図６】
2020154723.tif 000008
【図７】
2020154723.tif 000009
【図８】
2020154723.tif 000010
【図９】
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