(57)【要約】【課題】術後合併症の発生を高精度に予測する事。【解決手段】術後合併症予測方法は、判定工程と表示工程とを含む。判定工程においては、コンピュータが、所定期間内に術後合併症が発生した第１のサンプルと術後合併症が発生していない第２のサンプルとの背景因子に基づいて構築された、術後合併症の発生の危険性を予測する予測モデルに従い、術前に計測された対象者の背景因子から対象者に術後合併症が発生する危険性を判定する。表示工程においては、コンピュータが、危険性の判定結果を表示機器に表示する。【選択図】      図１３
2020057053.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータが、所定期間内に術後合併症が発生した第１のサンプルと前記術後合併症が発生していない第２のサンプルとの背景因子に基づいて構築された、前記術後合併症の発生の危険性を予測する予測モデルに従い、術前に計測された対象者の背景因子から前記対象者に前記術後合併症が発生する危険性を判定する判定工程と、
前記コンピュータが、前記危険性の判定結果を表示機器に表示する表示工程と、
を具備する術後合併症予測方法。
【請求項２】
前記予測モデルは、樹形状に設けられた複数のノードを含む決定木モデルであり、
前記複数のノード各々は、前記背景因子に含まれる複数種の変量各々に関する判定条件により規定される、
請求項１記載の術後合併症予測方法。
【請求項３】
前記判定工程は、前記複数のノードのうちの末端のノードにおいて、前記第１のサンプルの所定割合が真であり且つ前記第２のサンプルの所定割合が偽である場合、前記術後合併症を発生する危険性が高いと判定し、前記第１のサンプルの所定割合が偽であり且つ前記第２のサンプルの所定割合が真である場合、前記術後合併症を発生する危険性が低いと判定し、それ以外の場合、判定不能であると判定する、
請求項２記載の術後合併症予測方法。
【請求項４】
前記予測モデルは、変量の種類と判定条件の閾値と判定条件の順番とが互い異なる複数の決定木モデルを含み、
前記判定工程は、前記複数の決定木モデルのうちの第１の決定木モデルを用いたときに前記判定結果として判定不能であると判定した場合、前記複数の決定木モデルのうちの他の決定木モデルを用いて前記危険性を判定する、
請求項３記載の術後合併症予測方法。
【請求項５】
前記術後合併症は、外科的手術に起因する術後合併症であり、
前記背景因子は、年齢、性別、ＢＭＩ、ＢＭＤ及び放射線画像により計測される因子の少なくとも１つの変量を含む、
請求項２記載の術後合併症予測方法。
【請求項６】
前記術後合併症は、成人脊柱変形の手術に起因する合併症であり、
前記背景因子は、年齢、性別、ＢＭＩ、ＢＭＤ、虚弱性、Ｃ７ＳＶＡ、ＰＩ−ＬＬ、固定椎体数、ＴＰＡ、ＵＩＶ高位及びＬＩＶ高位の少なくとも１つの変量を含む、
請求項２記載の術後合併症予測方法。
【請求項７】
前記判定工程は、前記対象者の背景因子と前記対象者の外科的侵襲因子とから前記危険性を判定する、請求項１記載の術後合併症予測方法。
【請求項８】
前記外科的侵襲因子は、ＰＳＯの適用の有無、手術時間及びＥＢＬの少なくとも１つの変量を含む、請求項７記載の術後合併症予測方法。
【請求項９】
前記予測モデルは、人的特性に応じた複数の予測モデルを有し、
前記判定工程は、前記複数の予測モデルの中から前記対象者の人的特性に応じた予測モデルを選択し、前記選択された予測モデルを用いて前記危険性を判定する、
請求項１記載の術後合併症予測方法。
【請求項１０】
コンピュータに、
所定期間内に術後合併症が発生した第１のサンプルと前記術後合併症が発生していない第２のサンプルとの背景因子に基づいて構築された、前記術後合併症の発生の危険性を予測する予測モデルに従い、術前に計測された対象者の背景因子から前記対象者に前記術後合併症が発生する危険性を判定する機能と、
前記危険性の判定結果を表示機器に表示させる機能と、
を実現させる術後合併症予測プログラム。
【請求項１１】
所定期間内に術後合併症が発生した第１のサンプルと前記術後合併症が発生していない第２のサンプルとの背景因子に基づいて構築された、前記術後合併症の発生の危険性を予測する予測モデルを記憶する記憶部と、
前記予測モデルに従い、術前に計測された対象者の背景因子から前記対象者に前記術後合併症が発生する危険性を判定する判定部と、
前記危険性の判定結果を表示機器に表示する表示部と、
を具備する術後合併症予測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、術後合併症予測方法、術後合併症予測プログラム及び術後合併症予測装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
外科的侵襲の程度が大きい手術の後は合併症の発生の危険性が比較的高いといえる。一方、サンプルデータファイルから疾患に対する高い判別精度を有する判別器（判別因子セット）を生成する技術がある（例えば、特許文献１参照）。合併症に関し、特許文献１の技術は、独立した判別因子（危険因子）の種類を数学的に同定するものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−９０８３３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
合併症に関する判別因子は種々様々である。また、実社会では個々の患者が様々な異なった背景因子を有している。たとえ判別因子が同定されたとしても、個々の患者の合併症の発生を高精度に予測することは困難である。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するため、本発明の一局面に係る術後合併症予測方法は、コンピュータが、所定期間内に術後合併症が発生した第１のサンプルと前記術後合併症が発生していない第２のサンプルとの背景因子に基づいて構築された、前記術後合併症の発生の危険性を予測する予測モデルに従い、術前に計測された対象者の背景因子から前記対象者に術後合併症が発生する危険性を判定する判定工程と、前記コンピュータが、前記危険性の判定結果を表示機器に表示する表示工程と、を具備する。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、術後合併症の発生を高精度に予測する事が可能になる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】図１は、本実施形態に係る術後合併症予測装置の構成を示す図である。
【図２】図２は、患者サンプルのコーホートを示す図である。
【図３】図３は、術後合併症有り群と術後合併症無し群との間のＨＲＱｏＬの比較を示す図である。
【図４】図４は、トレーニングサンプルに関する術後合併症に対する一変量危険性解析の結果を示す図である。
【図５】図５は、トレーニングサンプルに関する術後合併症に対する多変量危険性解析の結果を示す図である。
【図６】図６は、本実施形態に係る５つの決定木モデルの正解率を示す図である。
【図７】図７は、トレーニングサンプル及びテストサンプルに対する決定木モデルの全体正解率を示す図である。
【図８Ａ】図８Ａは、本実施形態に係る第１の決定木モデルを示す図である。
【図８Ｂ】図８Ｂは、図８Ａの続きを示す図である。
【図８Ｃ】図８Ｃは、図８Ｂの続きを示す図である。
【図８Ｄ】図８Ｄは、図８Ｂの続きを示す図である。
【図８Ｅ】図８Ｅは、図８Ａの続きを示す図である。
【図９Ａ】図９Ａは、本実施形態に係る第２の決定木モデルを示す図である。
【図９Ｂ】図９Ｂは、図９Ａの続きを示す図である。
【図９Ｃ】図９Ｃは、図９Ｂの続きを示す図である。
【図１０Ａ】図１０Ａは、本実施形態に係る第３の決定木モデルを示す図である。
【図１０Ｂ】図１０Ｂは、図１０Ａの続きを示す図である。
【図１０Ｃ】図１０Ｃは、図１０Ｂの続きを示す図である。
【図１０Ｄ】図１０Ｄは、図１０Ｃの続きを示す図である。
【図１１Ａ】図１１Ａは、本実施形態に係る第４の決定木モデルを示す図である。
【図１１Ｂ】図１１Ｂは、図１１Ａの続きを示す図である。
【図１１Ｃ】図１１Ｃは、図１１Ｂの続きを示す図である。
【図１１Ｄ】図１１Ｄは、図１１Ｂの続きを示す図である。
【図１１Ｅ】図１１Ｅは、図１１Ａの続きを示す図である。
【図１２Ａ】図１２Ａは、本実施形態に係る第５の決定木モデルを示す図である。
【図１２Ｂ】図１２Ｂは、図１２Ａの続きを示す図である。
【図１２Ｃ】図１２Ｃは、図１２Ｂの続きを示す図である。
【図１２Ｄ】図１２Ｄは、図１２Ｃの続きを示す図である。
【図１３】図１３は、図１の処理回路による第１の危険性判定処理の典型的な流れを示す図である。
【図１４】図１４は、図１３のステップＳＡ４において表示される判定結果の表示画面の一例を示す図である。
【図１５】図１５は、図１の処理回路による第２の危険性判定処理の典型的な流れを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、本発明の実施形態に係る術後合併症予測方法、術後合併症予測プログラム及び術後合併症予測装置について、図面を参照しながら説明する。
【０００９】
本実施形態に係る術後合併症予測方法は、人又はコンピュータが、手術対象患者が当該手術後に合併症を発症するか否かを予測する方法である。術後合併症予測プログラムは、術後合併症予測方法の機能をコンピュータに実現させるプログラムである。術後合併症予測装置は、術後合併症予測プログラムに従い術後合併症予測方法を実行するコンピュータである。なお、術後合併症予測装置は、当該プログラムに等価な回路構成を有し当該回路構成により術後合併症予測方法を実行するコンピュータでもよい。
【００１０】
図１は、術後合併症予測装置１の構成の一例を示す図である。図１に示すように、術後合併症予測装置１は、処理回路１１、記憶装置１２、表示機器１３、入力機器１４及び通信機器１５を有する。処理回路１１、記憶装置１２、表示機器１３、入力機器１４及び通信機器１５は、互いにバスを介して信号を送受可能に構成される。
【００１１】
処理回路１１は、ハードウェア資源として、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサとＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリとを有する。当該プロセッサは、当該メモリに記憶された術後合併症予測プログラムを実行することにより、患者因子入力部１１１、画像計測部１１２、モデル選択部１１３、危険性判定部１１４及び表示制御部１１５として機能を有する。
【００１２】
患者因子入力部１１１は、術後合併症の予測対象の患者に関し、術後合併症の予測に用いる因子（以下、患者因子と呼ぶ）の情報を入力する。患者因子は、少なくとも患者の背景因子を含む。背景因子としては、患者基本因子と画像計測因子とが含まれる。患者基本因子は、年齢及び性別等の患者の人口統計的な情報である。画像計測因子は、手術対象部位の形態や位置関係等に関し、放射線画像により計測可能な情報である。患者因子として、更に外科的侵襲因子が含まれてもよい。外科的侵襲因子は患者に対して行われた外科的手術を特徴付ける要素である。患者基本因子と画像計測因子との情報は術前に計測又は収集される。外科的侵襲因子の情報は術中又は術後に計測又は収集される。
【００１３】
画像計測部１１２は、患者の放射線画像に画像処理を施して画像計測因子の情報を計測する。例えば、放射線画像は、予めＸ線診断装置やＸ線コンピュータ断層撮影装置、磁気共鳴イメージング装置、超音波診断装置、核医学診断装置等の医用画像診断装置により収集され、記憶装置１２に記憶される。なお、画像計測情報が他の装置により既に計測されている場合、画像計測部１１２による画像計測は不要である。
【００１４】
モデル選択部１１３は、対象患者の術後合併症の予測に用いる予測モデル１２１を選択する。予測モデル１２１は、予め他のコンピュータにより生成され、記憶装置１２に記憶されている。予測モデル１２１は、少なくとも背景因子を入力とし、術後合併症の発生の危険性を出力するためのアルゴリズムである。モデル選択部１１３は、患者因子等に基づいて自動的に予測モデルを選択してもよいし、入力機器１４を介したユーザの指示に従い選択してもよい。
【００１５】
危険性判定部１１４は、モデル選択部１１３により選択された予測モデルに従い、術前に収集された予測対象患者に関する少なくとも背景因子から、予測対象患者に術後合併症が発生する危険性を判定する。危険性判定部１１４は、背景因子と外科的侵襲因子とは危険性を判定してもよい。
【００１６】
表示制御部１１５は、種々の情報を表示機器１３に表示する。例えば、表示制御部１１５は、危険性判定部１１４による術後合併症の判定結果を表示機器１３に表示する。
【００１７】
記憶装置１２は、種々の情報を記憶するＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）、集積回路記憶装置等の記憶装置である。例えば、記憶装置１２は、予測モデル１２１を記憶する。記憶装置１２は、複数の予測モデル１２１を記憶してもよいし、単一の予測モデル１２１を記憶してもよい。ハードウェアとして記憶装置１２は、ＣＤ−ＲＯＭドライブやＤＶＤドライブ、フラッシュメモリ等の可搬性記憶媒体との間で種々の情報を読み書きする駆動装置等であってもよい。
【００１８】
表示機器１３は、種々の情報を表示する。表示機器１３としては、例えば、ＣＲＴディスプレイや液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ、ＬＥＤディスプレイ、プラズマディスプレイ、又は当技術分野で知られている他の任意のディスプレイが適宜利用可能である。表示機器１３は、プロジェクタであってもよい。
【００１９】
入力機器１４は、ユーザからの各種指令を受け付ける。入力機器１４としては、キーボードやマウス、各種スイッチ等が利用可能である。入力機器１４からの出力信号は、バスを介して処理回路１１に供給される。
【００２０】
通信機器１５は、図示しない有線又は無線を介して、医用画像診断装置や他のコンピュータとの間でデータ通信を行う。
【００２１】
以下、本実施形態に係る術後合併症予測装置１による術後合併症の予測について説明する。なお、本実施形態に係る予測モデル１２１は、切断術や切除術、摘出術、吻合術、移植術、形成術、矯正術等、侵襲的な外科的手術であれば如何なる種類の手術後の合併症の予測にも用いることができる。以下の説明において予測モデル１２１は、整形外科に属する矯正術、具体的には、成人脊柱変形（ＡＳＤ：adult spinal deformity）のための外科的矯正術後の合併症を予測するためのモデルであるとする。
【００２２】
ＡＳＤは、不均質且つ複雑な脊柱疾患であり、しばしば外科的手術が要求される。ＡＳＤのための外科的脊柱矯正術は、侵襲的であるが、ＡＳＤに対する対症療法として効果的である。一方、ＡＳＤに対する保存療法は失敗に終わることが多い。ＡＳＤ手術は、術後２年間において健康関連の生活の質（ＨＲＱｏＬ：health-related quality of life）を著しく向上させることが示されている。一方、保存療法による痛みと疾患の緩和の程度は、外科的手術に比して低い。ＡＳＤ手術は、このような好ましい結果を提供するが、身体に対する大きな切開、多椎間に渡る脊椎固定、骨きり、輸血や長期の入院期間を必要とし、周術期及び術後長期の双方において、術後合併症を引き起こす危険性を有している。
【００２３】
予測モデル１２１により予測されるＡＳＤの術後合併症は、術後二年間に発症しうる全ての合併症を含む。主要な術後合併症は、神経損傷、インプラント関連（近位および遠位
隣接椎間後弯変形（proximal and distal junctional kyphosis）、ロッド破損、偽関節（pseudoarthrosis）、インプラントのずれ、ねじ破損など）、手術部位感染、他の感染（尿路感染など）、出血過多（２０００ｍＬ以上）、譫妄状態、心肺疾患（血行力学不安定(hemodynamic)、心筋梗塞、深部静脈血栓症、肺塞栓症、肺拡張不全、鬱血性心不全など）、胃腸疾患（腸閉塞、胆嚢炎）、腎臓疾患（急性腎不全）に分類される。術後合併症に対処するために再手術をする事は、患者や医師等の身体及び精神的負担や医療経済等の観点から可能な限り避けるべきである。従って、当該患者が術後に合併症を引き起こす危険性があるか否かを術前に予測することは大変有用である。
【００２４】
次に本実施形態に係る予測モデル１２１の生成について説明する。予測モデル１２１は、ＡＳＤに対する外科的脊柱矯正術が施された複数の患者に関する複数の危険因子の情報に基づいて生成された。これら複数の患者は、術後２年間に少なくとも１つの合併症を患った患者と、１つの合併症も患っていない患者とを含む。具体的には、１７０人分の患者サンプルが用いられた。１７０人の患者の情報が予測モデルの構築及び内部検証に用いられ、２５人の患者の情報が外部検証に用いられた。
【００２５】
図２は、患者サンプルのコーホートを示す図である。これら患者は、５０歳以上の高齢のＡＳＤに対する手術が施された者である。本実施形態に係るＡＳＤは、予め設定した基準を満たしたものに限定する。当該基準は、コブ角が２０度以上、Ｃ７矢状垂直軸（Ｃ７ＳＶＡ：C7 sagittal vertical axis）が５ｃｍ以上、又は骨盤傾斜（ＰＴ：pelvic tilt）が２５度以上である。更に、これらＡＳＤ患者は、最低５椎体以上の固定術（fused vertebral level）を有し、ＵＩＶ（upper-instrumented vertebral）レベルからＬＩＶ（lower-instrumented vertebral）レベルまでの椎弓根ネジ固定（segmental pedicle screw fixation）が施され、且つ術後満２年間の追跡し得た患者である。放射線画像が十分でない患者や、症候群性、神経筋原性又は他の病的状態に伴う脊柱変形を有する患者は除外される。
【００２６】
図２に示すように、本実施形態に関する患者サンプルのコーホートについて、患者数、年齢、性別、ＢＭＩ［kg/m2］、ＢＭＤ（Ｔスコア）、固定椎体数、椎体骨切り術(ＰＳＯ)、再手術、Schwab-SRS分類TypeT、Schwab-SRS分類TypeD、Schwab-SRS分類TypeL、Schwab-SRS分類TypeN、Ｃ７ＳＶＡ［cm］、ＰＩ−ＬＬ［°］、ＰＴ［°］、ＴＰＡ［°］及び合併症数の項目について、中間値と標準偏差を算出した。値欄の（  ）内の数字は全体に対する百分率を示す。対象はＣ７ＶＳＡとＰＩ−ＬＬとに表される様に矢状面において重篤な変形を示す。術後合併症率は、術後２年間で４８％（８１／１７０）、周術期の期間（術後３０日）で２８％（４８／８１）である。術後２年間で、もっとも多く見られた術後合併症はインプラント関連（５０例、全体の３０％）、次に多いのが神経性（１７例、全体の１０％）である。
【００２７】
患者サンプルは、ＡＳＤ手術後２年間に合併症が発生した患者サンプル群（以下、合併症有り群と呼ぶ）と、ＡＳＤ手術後２年間に合併症が発生しなかった患者サンプル群（以下、合併症無し群と呼ぶ）とに分類される。
【００２８】
図３は、合併症有り群と合併症無し群との間のＨＲＱｏＬの比較を示す図である。術前（Baseline）と術後２年間とで計測されたＯＤＩ（Oswestry Disability Index）（Ｐ＜０．０１）及びＳＲＳ２２ｒが示すように、ＨＲＱｏＬに関して両群ともに有意に改善がみられた。ＳＲＳ２２ｒの機能（function）、痛覚（pain）、自己画像（self-image）、精神衛生（mental health）、満足感（satisfaction）、トータル（total）では術後２年間で合併症無し群は、合併症有り群と比較してＳＲＳ２２スコアとＯＤＩとが劣化している。一方、術前におけるＨＲＱｏＬは２つの群間で同様である。
【００２９】
ＡＳＤ手術が施された患者の合併症危険因子の解析。危険因子は、上記の患者基本因子や外科的侵襲、画像計測、その他の因子を含む。患者基本因子及び外科的侵襲に関する危険因子として、具体的には、患者の年齢、性別、ＢＭＩ、骨密度（ＢＭＤ：bone mineral density）、脊柱手術歴、虚弱性（frailty）、並存症、Schwab-SRSのＡＳＤ分類及びサブ分類、椎体骨切り術（ＰＳＯ：pedicle subtraction osteotomy）の適用、ＵＩＶ高位、ＬＩＶ高位、固定椎体数（number of posterior fused vertebrae）の変量が本発明者により定義された。虚弱性及び並存症は、修正虚弱性指数（ｍＦＩ：modified frailty index）及びチャールソン並存症指数（ＣＣＩ）により評価された。ＢＭＤは、右大腿骨頸部の二重エネルギーＸ線吸収測定法（ＤＸＡ）スコアから計算された。術前、術後６週間及び術後２年間の立位全脊柱の放射線画像が解析された。画像計測に関する危険因子としては、具体的には、コブ角、Ｃ７ＳＶＡ、Ｔ５−Ｔ１２胸部後弯（ＴＫ）、腰椎前弯角（ＬＬ）、仙骨斜面（ＳＳ：sacral slope）、骨盤傾斜（ＰＴ）、骨盤入射角（ＰＩ：pelvic instance）及びＰＩ−ＬＬ等の脊柱アライメントの変量が本発明者により定義された。なお、他の外科的手術の場合、画像計測因子に関する危険因子として、当該外科的手術に応じた因子が適宜選択される。また、危険因子として、ＨＲＱｏＬの代わりに、ＯＤＩとＳＲＳ−２２ｒ（Scoliosis Research Society-22r questionnaire）との変量が本発明者により定義された。ＯＤＩとＳＲＳ−２２ｒとは、ベースライン及び術後２年後に記録された。
【００３０】
これら危険因子のうちの予測モデルの構築に用いる因子が、コンピュータによりロジスティック回帰解析を用いて特定された。危険因子と術後合併症の発生との関係が、コンピュータにより、１１７人分のトレーニングサンプルの全ての情報を用いて一変量及び多変量ロジスティック回帰解析により解析された。
【００３１】
一変量及び多変量ロジスティック回帰解析により術後合併症との関連が強いと評価された危険因子は、具体的には、（１）年齢、（２）性別、（３）ＢＭＩ、（４）ＢＭＤ、（５）ｍＦＩ、（６）ＣＣＩ、（７）ＵＩＶ高位及びＬＩＶ高位、（８）包含レベル（levels involved）、（９）ＰＳＯの適用の有無、（１０）Ｃ７ＳＶＡ、（１１）ＰＩ−ＬＬ、（１２）ベースラインＯＤＩ、（１３）ベースラインＳＲＳ２２ｒトータルスコア、（１４）ベースラインＳＲＳ２２ｒ痛覚ドメインスコア、（１５）ベースラインＳＲＳ２２ｒ機能ドメインスコア、（１６）ベースラインＳＲＳ２２ｒ精神状態スコア、（１７）推定失血（ＥＢＬ：estimated blood loss）及び（１８）手術時間（ＴＯＳ:time of surgery）である。上記危険因子のうち幾つかの危険因子は以下の通りに分類された。年齢：５０−７４と７５以上、ＢＭＤ（Ｔスコア）：−１．５以下とそれ以上、虚弱性：剛健（mFI=0）と前虚弱（mFI<0.21）と虚弱(mFI>0.21)、ＵＩＶ高位：Ｔ１−Ｔ６（proximal thoracic:PT）とＴ９−Ｔ１１（lower thoracic:LT）、ＬＩＶ高位：Ｌ５及びそれ以上と、骨盤、ＥＢＬ：１０００ｍＬ以下とそれ以上、ＴＯＳ：５時間以下とそれ以上。なお、本実施形態において術後合併症との関連が強いと評価された危険因子は患者因子と同義である。
【００３２】
一変量ロジスティック回帰解析においては全体要約統計量（Overall summary statics）が計算された。全体要約統計量は、連続値に対する平均及び標準偏差、分類変数に対する頻度及び百分率を含む。記述的解析の後、一変量比較により、潜在的な危険因子及び主要な術後合併症との間の独立した関連が解析された。一変量危険性解析として、ｔ検定（unpaired t-test）とＨＳＤ（Tukey’s Honest Significant Difference）テスト又はWilcoxonランク付けテストとが実施された。
【００３３】
図４は、トレーニングサンプルに関する術後合併症に対する一変量危険性解析の結果を示す図である。図４に示すように、一変量危険性解析された危険因子は、年齢、性別、ＢＭＩ、ＢＭＤ、虚弱性、ＣＣＩ、Ｃ７ＶＳＡ、ＰＩ−ＬＬ、再置換手術、固定椎体数、ＵＩＶ高位、ＬＩＶ高位、ＰＳＯの適用及び手術時間である。各危険因子についてオッズ比、Ｐ値、９５％信頼区間が計算された。一変量危険性解析により、高齢（年齢＞７５）、性別（男）、虚弱性（ｍＦＩ＞０．２１）、低骨密度（Ｔスコア≦−１．５）、ＬＩＶ高位（骨盤）及びＰＩ−ＬＬ＞３０°が主要な術後合併症に対する有意な危険因子であることが解明された。
【００３４】
多変量解析においては、潜在的な説明変数各々についての調整後の関連性を評価し、主要な術後合併症の発生の尤度を予測するために多変量バイナリ・ロジスティック回帰モデルが生成された。臨床的な関連変数と０．２５以下の一変量有意レベルの変数とに多変量ロジスティック回帰解析が施された。
【００３５】
図５は、トレーニングサンプルに関する術後合併症に対する多変量解析の結果を示す図である。図５に示すように、多変量解析された危険因子は、ＢＭＤ、ＰＩ−ＬＬ及び虚弱性である。多変量解析により、ＢＭＤ（Ｔスコア＜−１．５）、脊柱骨盤（spinopelvic）アライメントＰＩ−ＬＬ＞３０°及び虚弱（ｍＦＩクラス）がＡＳＤ手術後の主要な術後合併症に対する独立の危険因子であることが解明された。
【００３６】
危険性解析後、ＡＳＤ手術後の術後合併症の発症の危険性を予測するための予測モデルが構築された。予測モデルとしては、少なくとも背景因子を入力とし且つ術後合併症の発生の危険性に対する判定結果を出力するアルゴリズムを有するのであれば、ニューラルネットワークやサポートベクターマシン、決定木等の如何なる機械学習モデルが用いられてもよい。以下、説明を具体的に行うため、予測モデルのアルゴリズムは決定木構造を有する決定木モデルであるとする。
【００３７】
トレーニングサンプルの患者因子に基づいて幾つかの決定木モデルがコンピュータにより生成された。決定木モデルを構築するため、決定木モデルの目的変数は、ＡＳＤ手術後２年間における術後合併症の発生の危険性あり又は危険性なしである。すなわち、本実施形態に係る決定木モデルは、術後２年間に合併症を発生するか否かを予測することが可能に構成される。なお、本実施形態に係る決定木モデルは、術後合併症予測装置１の処理回路１１により生成されてもよい。
【００３８】
コンピュータは、患者因子の変量の種類と判定条件の閾値と判定条件の順番とをランダムに変更して決定木モデルを構築する。コンピュータは、構築した決定木モデル間の全体正解率（overall accuracy）とＲＯＣ曲線下面積（ＡＵＣ：area under a receiver operating characteristic curve）とを比較し、構築された複数の決定木モデルのうちの全体正解率及びＡＵＣ値が高い複数の決定木モデルを、本実施形態に係る予測モデル１２１として選定する。
【００３９】
図６は、５つの決定木モデルの正解率を示す図である。図７は、トレーニングサンプル及びテストサンプルに対する決定木モデルの全体正解率を示す図である。図６に示すように、正解率は、第１の決定木モデルに関しては９０．２％、第２の決定木モデルに関しては７９．６％、第３の決定木モデルに関しては８６．３％、第４の決定木モデルに関しては８８．４％、第５の決定木モデルに関しては７７．３％である。このように、全ての決定木モデルに関して略７５％以上の正解率を確保した。図７に示すように、図６の全ての決定木モデルを使用した予測モデルの全体正解率はトレーニングサンプルに関して９２．３％である。当該予測モデルに対するテストサンプルの内部検証は９２．５％の正解率、０．９６３のＡＵＣを示した。決定木モデルに使用した患者サンプルとは異なる独立の施設からサンプルに関しては、当該予測モデルは８４％の正解率を示した。このように、本実施形態に係る決定木モデルは、高い正解率を有し、信頼性が高いといえる。
【００４０】
次に、図８から図１２を参照しながら、本実施形態に係る決定木モデルについて説明する。図８Ａ−図８Ｅは、第１の決定木モデルを示す図である。第１の決定木モデルは、トレーニングサンプルの背景因子及び外科的侵襲因子の情報に基づいて生成される。図８に示すように、第１の決定木モデルは、樹形状に設けられた複数のノードを含む。各ノードは、背景因子及び外科的侵襲因子に含まれる複数の変量各々に関する判定条件により規定される。背景因子の変量の種類は、年齢、性別、ＢＭＩ［ｋｇ／ｍ２］、ＢＭＤ、虚弱性、ＣＣＩ、Ｃ７ＳＶＡ［ｃｍ］、ＰＩ−ＬＬ［°］、ＴＰＡ［°］、固定椎体数、ＵＩＶ高位及びＬＩＶ高位の少なくとも１つを含む。外科的侵襲因子に含まれる変量の種類は、ＰＳＯの適用の有無、手術時間［分］及びＥＢＬ［ｍＬ］の少なくとも１つを含む。
【００４１】
各ノードには、トレーニングサンプルのうちの合併症無し群と合併症有り群との各々について、当該判定条件を満たす患者数と割合とが規定されている。各ノードにおいて判定条件を満たす（真）か満たさない（偽）かが判定される。末端のノードに到達するまで各ノードにおいて判定条件の真偽の判定が繰り返される。末端のノードにおいても同様に、当該末端のノードに設定された判定条件の真偽の判定が繰り返される。真偽の判定後、判定結果に対する合併症有り群又は合併症無し群の割合が閾値を超えるか否かが判定される。例えば、合併症有り群の割合が第１の閾値（以下、有閾値と呼ぶ）を超えた場合、術後合併症を発生する危険性が高いと判定され、合併症無し群の割合が第２の閾値（以下、無閾値と呼ぶ）を超えた場合、術後合併症を発生する危険性が低いと判定される。それ以外の場合、「判定不能」であると判定される。有閾値と無閾値とは、例えば、９０％〜１００％の値に設定されるとよいが、５０％より大きい値であれば値に設定可能である。なお、以下の説明において有閾値と無閾値とは、９０％であるとする。
【００４２】
具体的には、図８Ａに示すように、開始ノード０においてＰＳＯを適用したか否かが判定される。なお、ＰＳＯの一例として３ＣＯ（three column osteotomy）がある。第１の決定木モデルにおいては、３ＣＯを適用した場合、ＰＳＯを適用したとみなし、３ＣＯを適用していない場合、ＰＳＯを適用していないとみなしている。ＰＳＯを適用したと判定された場合、ノード１に移行される。ノード１においてＵＩＶ高位がＵＴか否かが判定される。ＵＩＶ高位がＵＴである場合、末端ノード２に移行される。末端ノード２に示すように、ＵＴの患者に関しては合併症無し群の割合が１００％であり、無閾値よりも大きい。よってノード１においてＵＩＶ高位がＵＴであると判定された場合、「危険性無し」と判定される。
【００４３】
ノード１においてＵＩＶ高位がＵＴでない、換言すれば、ＬＴであると判定された場合、ノード３に移行される。ノード３においてＰＩ−ＬＬが３４．１００以下であるか否かが判定される。ＰＩ−ＬＬが３４．１００以下である場合、末端ノード４に移行される。末端ノード４に示すように、ＰＩ−ＬＬが３４．１００以下の患者に関しては合併症無し群の割合が６６．６６７％であるので無閾値よりも小さく、合併症有り群の割が３３．３３３％であるので有閾値よりも小さい。よってノード３においてＰＩ−ＬＬが３４．１００以下であると判定された場合、「判定不能」と判定される。ＰＩ−ＬＬが３４．１００よりも大きい場合、末端ノード５に移行される。末端ノード５に示すように、ＰＩ−ＬＬが３４．１００よりも大きい患者に関しては合併症無し群の割合が１１．１１１％であるので無閾値よりも小さく、合併症有り群の割が８８．８８９％であるので有閾値よりも小さい。よってノード５においてＰＩ−ＬＬが３４．１００より大きいと判定された場合、「判定不能」と判定される。
【００４４】
開始ノード０においてＰＳＯの適用なしと判定された場合、ノード６に移行される。ノード６においてＣ７ＳＶＡが１１．０以下であるか否かが判定される。Ｃ７ＳＶＡが１１．０以下である場合、末端ノード７に移行される。末端ノード７に示すように、Ｃ７ＳＶＡが１１．０以下の患者に関しては、合併症無し群の割合が９８．６３０％であるので無閾値よりも大きい。よってノード６においてＣ７ＳＶＡが１１．０以下であると判定された場合、「危険性無し」と判定される。
【００４５】
ノード６においてＣ７ＳＶＡが１１．０より大きいと判定された場合、ノード８に移行される。ノード８において固定椎体数が１３．０以下であるか否かが判定される。固定椎体数が１３．０以下である場合、ノード９に移行される。ノード９においてＢＭＩが１７．８９８以下であるか否かが判定される。ＢＭＩが１７．８９８以下である場合、末端ノード１０に移行される。末端ノード１０に示すように、ＢＭＩが１７．８９８以下の患者に関しては合併症無し群の割合が１００％であるので無閾値よりも大きい。よってノード９においてＢＭＩが１７．８９８以下であると判定された場合、「危険性無し」と判定される。
【００４６】
図８Ｂに示すように、ノード９においてＢＭＩが１７．８９８より大きいと判定された場合、ノード１１に移行される。ノード１１において固定椎体数が７．０以下であるか否かが判定される。固定椎体数が７．０以下である場合、ノード１２に移行される。ノード１２においてＴＰＡが１３．０以下であるか否かが判定される。ＴＰＡが１３．０以下の場合、末端ノード１３に移行される。末端ノード１３に示すように、ＴＰＡが１３．０以下の患者に関しては合併症無し群の割合が２１．５９５％であるので無閾値よりも小さく、合併症有り群の割合が７８．４０５％であるので有閾値よりも小さい。よってノード１２においてＴＰＡが１３．０以下であると判定された場合、「判定不能」と判定される。ノード１２においてＴＰＡが１３．０より大きいと判定され場合、末端ノード１４に移行される。末端ノード１４に示すように、ＴＰＡが１３．０より大きい患者に関しては合併症無し群の割合が９２．８７２％であるので無閾値よりも大きい。よって、ノード１２においてＴＰＡが１３．０より大きいと判定された場合、「危険性なし」と判定される。
【００４７】
ノード１１において固定椎体数が７より大きいと判定された場合、ノード１５に移行される。ノード１５においてＰＩ−ＬＬが３６．０以下であるか否かが判定される。図８Ｃに示すように、ＰＩ−ＬＬが３６．０以下である場合、ノード１６に移行される。ノード１６においてＬＩＶ高位が骨盤であるか、Ｌ５及びそれ以上であるかが判定される。ＬＩＶ高位が骨盤である場合、ノード１７に移行される。ノード１７において固定椎体数が１２．０以下であるか否かが判定される。固定椎体数が１２．０以下である場合、ノード１８に移行される。ノード１８においてＥＢＬが３２３．０以下であるか否かが判定される。ＥＢＬが３２３．０以下である場合、末端ノード１９に移行される。末端ノード１９に示すように、ＥＢＬが３２３．０以下の患者に関しては合併症無し群の割合が８９．９６９％であるので無閾値よりも小さく、合併症有り群の割合が１０．０３１％であるので有閾値よりも小さい。よってノード１８においてＥＢＬが３２３．０以下であると判定された場合、「判定不能」と判定される。
【００４８】
ノード１８においてＥＢＬが３２３．０より大きいと判定された場合、末端ノード２０に移行される。末端ノード２０に示すように、ＥＢＬが３２３．０より大きい患者に関しては合併症無し群の割合が１９．２４７％であるので無閾値よりも小さく、合併症有り群の割合が８０．７５３％であるので有閾値よりも小さい。よってノード１８においてＥＢＬが３２３．０より大きいと判定された場合、「判定不能」と判定される。
【００４９】
ノード１７において固定椎体数が１２．０より大きいと判定された場合、末端ノード２１に移行される。末端ノード２１に示すように、固定椎体数が１２．０より大きい患者に関しては合併症無し群の割合が１００％であるので無閾値よりも大きい。よってノード１７において固定椎体数が１２．０より大きいと判定された場合、「危険性無し」と判定される。
【００５０】
ノード１６においてＬＩＶ高位がＬ５及びそれ以上であると判定された場合、ノード２２に移行される。ノード２２においてＢＭＩが１９．０４４以下であるか否かが判定される。ＢＭＩが１９．０４４以下であると判定された場合、末端ノード２３に移行される。末端ノード２３に示すように、ＢＭＩが１９．０４４以下の患者に関しては合併症無し群の割合が３３．３３３％であるので無閾値よりも小さく、合併症有り群の割合が６６．６６７％であるので有閾値よりも小さい。よってノード２２においてＢＭＩが１９．０４４以上であると判定された場合、「判定不能」と判定される。ノード２２においてＢＭＩが１９．０４４より大きいと判定された場合、末端ノード２４に移行される。末端ノード２４に示すように、ＢＭＩが１９．０４４より大きい患者に関しては合併症無し群の割合が８５．３２６％であるので無閾値よりも小さく、合併症有り群の割合が１４．６７４％であるので有閾値よりも小さい。よってノード２２においてＢＭＩが１９．０４４より大きいと判定された場合、「判定不能」と判定される。
【００５１】
図８Ｄに示すように、ノード１５においてＰＩ−ＬＬが３６．０より大きいと判定された場合、ノード２５に移行される。ノード２５において性別が男であるか女であるかが判定される。性別が男であると判定された場合、末端ノード２６に移行される。末端ノード２６に示すように、性別が男である患者に関しては合併症有り群の割合が１００％であるので有閾値よりも大きい。よってノード２６において性別が男であると判定された場合、「危険性有り」と判定される。
【００５２】
ノード２５において性別が女であると判定された場合、ノード２７に移行される。ノード２７においてＢＭＤ（Ｔスコア）が−１．７００以下であるか否かが判定される。ＢＭＤが−１．７００以下であると判定された場合、末端ノード２８に移行される。末端ノード２８に示すように、ＢＭＤが−１．７００以下である患者に関しては合併症有り群の割合が９５．４７０％であるので有閾値よりも大きい。よってノード２７においてＢＭＤが−１．７００以下であると判定された場合、「危険性有り」と判定される。
【００５３】
ノード２７においてＢＭＤが−１．７００より大きいと判定された場合、ノード２９に移行される。ノード２９においてＰＩ−ＬＬが５２．９００以下であるか否かが判定される。ＰＩ−ＬＬが５２．９００以下である場合、ノード３０に移行される。ノード３０において手術時間が２３１．０分以下であるか否かが判定される。手術時間が２３１．０分以下である場合、末端ノード３１に移行される。末端ノード３１に示すように、手術時間が２３１．０分以下の患者に関しては合併症無し群の割合が７６．８９１％であるので無閾値よりも小さく、合併症有り群の割合が２３．１０９％であるので有閾値よりも小さい。よってノード３０において手術時間が２３１．０分以下であると判定された場合、「判定不能」と判定される。ノード３０において手術時間が２３１．０分より長いと判定された場合、末端ノード３２に移行される。末端ノード３２に示すように、手術時間が２３１．０分より長い患者に関しては合併症無し群の割合が１１．７９０％であるので無閾値よりも小さく、合併症有り群の割合が８８．２１０％であるので有閾値よりも小さい。よってノード３０において手術時間が２３１．０分より大きいと判定された場合、「判定不能」と判定される。
【００５４】
ノード２９においてＰＩ−ＬＬが５２．９００より大きいと判定された場合、ノード３３に移行する。ノード３３において年齢が６０以下であるか否かが判定される。年齢が６０以下である場合、末端ノード３４に移行される。末端ノード３４に示すように、年齢が６０以下の患者に関しては合併症無し群の割合が１２．６９９％であるので無閾値よりも小さく、合併症有り群の割合が８７．３０１％であるので有閾値よりも小さい。よってノード３３において年齢が６０以下であると判定された場合、「判定不能」と判定される。ノード３３において年齢が６０より上であると判定された場合、末端ノード３５に移行される。末端ノード３５に示すように、年齢が６０より上の患者に関しては合併症無し群の割合が８８．４４４％であるので無閾値よりも小さく、合併症有り群の割合が１１．５５６％であるので有閾値よりも小さい。よってノード３５において年齢が６０より上であると判定された場合、「判定不能」と判定される。
【００５５】
図８Ｅに示すように、ノード８において固定椎体数が１３．０より大きいと判定された場合、ノード３６に移行される。ノード３６において年齢が６８以下か否かが判定される。年齢が６８以下であると判定された場合、末端ノード３７に移行される。末端ノード３７に示すように、年齢が６８以下の患者に関しては合併症有り群の割合が１００％であるので有閾値よりも大きい。よってノード３６において年齢が６８以下であると判定された場合、「危険性有り」と判定される。
【００５６】
ノード３６において年齢が６８より上であると判定された場合、ノード３８に移行される。ノード３８においてＢＭＩが２２．６８０以下か否かが判定される。ＢＭＩが２２．６８０以下であると判定された場合、末端ノード３９に移行される。末端ノード３９に示すように、ＢＭＩが２２．６８０以下の患者に関しては合併症無し群の割合が１００％であるので無閾値よりも大きい。よってノード３８においてＢＭＩが２２．６８０以下であると判定された場合、「危険性無し」と判定される。ノード３８においてＢＭＩが２２．６８０より大きいと判定された場合、末端ノード４０に移行される。末端ノード４０に示すように、ＢＭＩが２２．６８０より大きい患者に関しては合併症有り群の割合が１００％であるので有閾値よりも大きい。よってノード３８においてＢＭＩが２２．６８０より大きいと判定された場合、「危険性有り」と判定される。
【００５７】
図９Ａ−図９Ｃは、第２の決定木モデルの構成を示す図である。図９Ａに示すように、開始ノード４１において性別が男であるか女であるかが判定される。男である場合、末端ノード４２に移行される。末端ノード４２に示すように、開始ノード４１において性別が男であると判定された場合、「判定不能」と判定される。
【００５８】
ノード４１において性別が女であると判定された場合、ノード４３に移行される。ノード４３においてＬＩＶ高位が骨盤であるか、Ｌ５及びそれ以上であるかが判定される。ＬＩＶ高位が骨盤であると判定された場合、ノード４４に移行される。ノード４４においてＴＰＡが５２．０以下であるか否かが判定される。ＴＰＡが５２．０以下であると判定された場合、末端ノード４５に移行される。末端ノード４５に示すように、ノード４４においてＴＰＡが５２．０以下であると判定された場合、「判定不能」と判定される。ノード４４においてＴＰＡが５２．０より大きいと判定された場合、末端ノード４６に移行される。末端ノード４６に示すように、ノード４４においてＴＰＡが５２．０より大きいと判定された場合、「判定不能」と判定される。
【００５９】
ノード４３においてＬＩＶ高位がＬ５及びそれ以上であると判定された場合、ノード４７に移行される。ノード４７においてＢＭＤが−１．５００以下であるか否かが判定される。ＢＭＤが−１．５００以下であると判定された場合、末端ノード４８に移行される。末端ノード４８に示すように、ノード４７においてＢＭＤが−１．５００以下であると判定された場合、「判定不能」と判定される。
【００６０】
図９Ｂに示すように、ノード４７においてＢＭＤが−１．５００より大きいと判定された場合、ノード４９に移行される。ノード４９において手術時間が４３２．０分以下であるか否かが判定される。手術時間が４３２．０分以下であると判定された場合、ノード５０に移行される。ノード５０においてＵＩＶ高位がＵＴであるかＬＴであるかが判定される。ＵＩＶ高位がＵＴである場合、末端ノード５１に移行される。末端ノード５１に示すように、ノード５１においてＵＩＶ高位がＵＴであると判定された場合、「判定不能」と判定される。
【００６１】
ノード５０においてＵＩＶ高位がＬＴであると判定された場合、ノード５２に移行される。ノード５２においてＰＩ−ＬＬが３８．０以下であるか否かが判定される。ＰＩ−ＬＬが３８．０以下であると判定された場合、ノード５３に移行される。ノード５３においてＰＩ−ＬＬが０．７００以下であるか否かが判定される。ＰＩ−ＬＬが０．７００以下であると判定された場合、末端ノード５４に移行される。末端ノード５４に示すように、ノード５３においてＰＩ−ＬＬが０．７００以下であると判定された場合、「判定不能」と判定される。ノード５３においてＰＩ−ＬＬが０．７００より大きいと判定された場合、末端ノード５５に移行される。末端ノード５５に示すように、ＰＩ−ＬＬが０．７００より大きい患者に関しては合併症無し群の割合が１００％であるので無閾値よりも大きい。よってノード５３においてＰＩ−ＬＬが０．７００より大きいと判定された場合、「危険性無し」と判定される。
【００６２】
図９Ｃに示すように、ノード５２においてＰＩ−ＬＬが３８．０より大きいと判定された場合、ノード５６に移行される。ノード５６においてＢＭＤが−１．３００以下であるか否かが判定される。ＢＭＤが−１．３００以下であると判定された場合、末端ノード５７に移行される。末端ノード５７に示すように、ＢＭＤが−１．３００以下である患者に関しては合併症無し群の割合が１００％であるので有閾値よりも大きい。よってノード５６においてＢＭＤが−１．３００以下であると判定された場合、「危険性無し」と判定される。
【００６３】
ノード５６においてＢＭＤが−１．３００より大きいと判定された場合、ノード５８に移行される。ノード５８において年齢が６２．３１２以下か否かが判定される。年齢が６２．３１２以下である場合、ノード５９に移行される。ノード５９においてＣ７ＳＶＡが１４５．０以下であるか否かが判定される。Ｃ７ＳＶＡが１４５．０以下であると判定された場合、末端ノード６０に移行される。末端ノード６０に示すように、ノード６０においてＣ７ＳＶＡが１４５．０以下であると判定された場合、「判定不能」と判定される。ノード５９においてＣ７ＳＶＡが１４５．０より大きいと判定された場合、末端ノード６１に移行される。末端ノード６１に示すように、Ｃ７ＳＶＡが１４５．０より大きい患者に関しては合併症有り群の割合が９５．４６３％であるので有閾値よりも大きい。よってノード６１においてＣ７ＳＶＡが１４５．０より大きいと判定された場合、「危険性有り」と判定される。
【００６４】
ノード５８において年齢が６２．３１２より上であると判定された場合、ノード６２に移行される。ノード６２においてＣ７ＳＶＡが１８４．０以下であるか否かが判定される。Ｃ７ＳＶＡが１８４．０以下であると判定された場合、末端ノード６３に移行される。末端ノード６３に示すように、Ｃ７ＳＶＡが１８４．０以下の患者に関しては合併症有り群の割合が９１．９７５％であるので有閾値よりも大きい。よってノード６２においてＣ７ＳＶＡが１８４．０以下であると判定された場合、「危険性有り」と判定される。ノード６２においてＣ７ＳＶＡが１８４．０より大きいと判定された場合、末端ノード６４に移行される。末端ノード６４に示すように、Ｃ７ＳＶＡが１８４．０より大きい患者に関しては合併症無し群の割合が１００％であるので有閾値よりも大きい。よってノード６２においてＣ７ＳＶＡが１８４．０より大きいと判定された場合、「危険性無し」と判定される。
【００６５】
ノード４９において手術時間が４３２．０分より長いと判定された場合、末端ノード６５に移行される。末端ノード６５に示すように、手術時間が４３２．０分より長い患者に関しては合併症有り群の割合が９８．８０３％であるので合併症有無閾値よりも大きい。よってノード４９において手術時間が４３２．０より長いと判定された場合、「危険性有り」と判定される。
【００６６】
図１０Ａ−図１０Ｄは、第３の決定木モデルの構成を示す図である。図１０Ａに示すように、開始ノード６６においてＰＳＯを適用したか否かが判定される。ＰＳＯを適用したと判定された場合、ノード６７に移行される。ノード６７においてＬＩＶ高位がＵＴかＬＴかが判定される。ＵＴであると判定された場合、末端ノード６８に移行される。末端ノード６８に示すように、ＵＴの患者に関しては合併症無し群の割合が１００％であり、無閾値よりも大きい。よってノード６７においてＬＩＶ高位がＵＴであると判定された場合、術後合併症の「危険性無し」と判定される。
【００６７】
ノード６７においてＬＩＶ高位がＬＴであると判定された場合、ノード６９に移行される。ノード６９においてＰＩ−ＬＬが５２．０以下であるか否かが判定される。ＰＩ−ＬＬが５２．０以下であると判定された場合、ノード７０に移行される。ノード７０において年齢が５９．２５２以下であるか否かが判定される。年齢が５９．２５２以下であると判定された場合、末端ノード７１に移行される。末端ノード７１に示すように、年齢が５９．２５２以下の患者に関しては合併症有り群の割合が１００％であるので有閾値よりも大きい。よってノード７０において年齢が５９．２５２以下であると判定された場合、「危険性有り」と判定される。ノード７０において年齢が５９．２５２よりも大きいと判定された場合、末端ノード７２に移行される。末端ノード７２に示すように、ノード７０において年齢が５９．２５２より上であると判定された場合、「判定不能」と判定される。
【００６８】
ノード６９においてＰＩ−ＬＬが５２．０より大きいと判定された場合、末端ノード７３に移行される。末端ノード７２に示すように、ＰＩ−ＬＬが５２．０よりも大きい患者に関しては合併症有り群の割合が１００％であるので有閾値よりも大きい。よってノード６９においてＰＩ−ＬＬが５２．０よりも大きいと判定された場合、「危険性有り」と判定される。
【００６９】
ノード６６においてＰＳＯ適用無しと判定された場合、ノード７４に移行する。ノード７４においてＣ７ＳＶＡが１１．０以下であるか否かが判定される。Ｃ７ＳＶＡが１１．０以下であると判定された場合、末端ノード７５に移行される。末端ノード７５に示すように、Ｃ７ＳＶＡが１１．０以下の患者に関しては合併症無し群の割合が９８．０７３％であるので無閾値よりも大きい。よってノード７４においてＣ７ＳＶＡが１１．０以下であると判定された場合、「危険性無し」と判定される。
【００７０】
図１０Ｂに示すように、ノード７４においてＣ７ＳＶＡが１１．０より大きいと判定された場合、ノード７６に移行する。ノード７６においてＵＩＶ高位がＵＴであるかＬＴであるかが判定される。ＵＴであると判定された場合、ノード７７に移行する。ノード７７においてＢＭＩが２２．６００以下であるか否かが判定される。ＢＭＩが２２．６００以下であると判定された場合、ノード７８に移行する。ノード７８においてＥＢＬが１０００．０以下であるか否かが判定される。ＥＢＬが１０００．０以下であると判定された場合、末端ノード７９に移行される。末端ノード７９に示すように、ノード７８においてＥＢＬが１０００．０以下であると判定された場合、「判定不能」と判定される。ノード７８においてＥＢＬが１０００．０より大きいと判定された場合、末端ノード８０に移行される。末端ノード８０に示すように、ＥＢＬが１０００．０より大きい患者に関しては合併症有り群の割合が９５．８１１％であるので有閾値よりも大きい。よってノード７８においてＥＢＬが１０００．０より大きいと判定された場合、「危険性有り」と判定される。
【００７１】
ノード７７においてＢＭＩが２２．６００より大きいと判定された場合、末端ノード８１に移行される。末端ノード８１に示すように、ＢＭＩが２２．６００より大きい患者に関しては合併症有り群の割合が１００％であるので有閾値よりも大きい。よってノード７７においてＢＭＩが２２．６００より大きいと判定された場合、「危険性有り」と判定される。
【００７２】
図１０Ｃに示すように、ノード７６においてＵＩＶ高位がＬＴであると判定された場合、ノード８２に移行される。ノード８２において手術時間が２５４．０以下であるか否かが判定される。手術時間が２５４．０以下である場合、ノード８３に移行される。ノード８３においてＥＢＬが８９０．０以下であるか否かが判定される。ＥＢＬが８９０．０以下である場合、ノード８４に移行される。ノード８４において年齢が７０．５３３以下であるか否かが判定される。年齢が７０．５３３以下であると判定された場合、末端ノード８７に移行される。末端ノード８７に示すように、年齢が７０．５３３以下であると判定された場合、「判定不能」と判定される。
【００７３】
ノード８４において年齢が７０．５５３より上であると判定された場合、年齢が７１．４０８以下であるか否かが判定される。年齢が７１．４０８以下であると判定された場合、末端ノード８７に移行される。末端ノード８７に示すように、年齢が７１．４０８以下の患者に関しては合併症有り群の割合が９３．３９８％であるので有閾値よりも大きい。よってノード８６において年齢が７１．４０８以下であると判定された場合、「危険性有り」と判定される。ノード８６において年齢が７１．４０８より上であると判定された場合、末端ノード８８に移行される。末端ノード８８に示すように、年齢が７１．４０８より上の患者に関しては合併症無し群の割合が９１．９７０％であるので無閾値よりも大きい。よってノード８６において年齢が７１．４０８以下であると判定された場合、「危険性無し」と判定される。
【００７４】
ノード８３においてＥＢＬが８９０．０より大きい場合、末端ノード８９に移行される。末端ノード８９に示すように、ノード８３においてＥＢＬが８９０．０より大きいと判定された場合、「判定不能」と判定される。
【００７５】
ノード８２において手術時間が２５４．０よりも長いと判定された場合、ノード９０に移行される。ノード９０においてＬＩＶ高位が骨盤であるか、Ｌ５及びそれ以上であるかが判定される。ＬＩＶ高位が骨盤であると判定された場合、末端ノード９１に移行される。末端ノード９１に示すように、ノード９１においてＬＩＶ高位が骨盤であると判定された場合、「判定不能」と判定される。
【００７６】
図１０Ｄに示すように、ノード９０においてＬＩＶ高位がＬ５及びそれ以上であると判定された場合、ノード９２に移行される。ノード９２において手術時間が４３２．０以下であるか否かが判定される。手術時間が４３２．０以下である場合、ノード９３に移行される。ノード９３においてＣ７ＳＶＡが１０８．０以下であるか否かが判定される。Ｃ７ＳＶＡが１０８．０以下であると判定された場合、ノード９４に移行される。ノード９４において固定椎体数が１０．０以下であるか否かが判定される。固定椎体数が１０．０以下であると判定された場合、ノード９５に移行される。ノード９５において年齢が６２．４９３以下であるか否かが判定される。年齢が６２．４９３以下である場合、末端ノード９６に移行される。末端ノード９６に示すように、年齢が６２．４９３以下の患者に関しては合併症無し群の割合が１００％であるので無閾値よりも大きい。よってノード９５において年齢が６２．４９３以下であると判定された場合、「危険性無し」と判定される。ノード９５において年齢が６２．４９３より上あると判定された場合、末端ノード９７に移行される。末端ノード７９に示すように、ノード９５において年齢が６２．４９３より上であると判定された場合、「判定不能」と判定される。
【００７７】
ノード９４において固定椎体数が１０．０より大きいと判定された場合、末端ノード９８に移行される。末端ノード９８に示すように、固定椎体数が１０．０より大きい患者に関しては合併症無し群の割合が１００％であるので無閾値よりも大きい。よってノード９４において固定椎体数が１０．０より大きいと判定された場合、「危険性無し」と判定される。
【００７８】
ノード９３においてＣ７ＳＶＡが１０８．０より大きいと判定された場合、末端ノード９９に移行される。末端ノード９９に示すように、ノード９３においてＣ７ＳＶＡが１０８．０より大きいと判定された場合、「判定不能」と判定される。
【００７９】
ノード９２において手術時間が４３２．０より長いと判定された場合、末端ノード１００に移行される。末端ノード１００に示すように、手術時間が４３２．０より長い患者に関しては合併症有り群の割合が９５．７８４％であるので有閾値よりも大きい。よってノード９２において手術時間が４３２．０より長いと判定された場合、「危険性有り」と判定される。
【００８０】
図１１Ａ−図１１Ｅは、第４の決定木モデルの構成を示す図である。図１１Ａに示すように、開始ノード１０１においてＰＳＯを適用したか否かが判定される。ＰＳＯを適用したと判定された場合、ノード１０２に移行される。ノード１０２においてＬＩＶ高位がＵＴかＬＴかが判定される。ＵＴであると判定された場合、末端ノード１０３に移行される。末端ノード１０３に示すように、ＵＴの患者に関しては合併症無し群の割合が１００％であり、無閾値よりも大きい。よってノード１０３においてＬＩＶ高位がＵＴであると判定された場合、術後合併症の「危険性なし」と判定される。
【００８１】
ノード１０２においてＬＩＶ高位がＬＴであると判定された場合、ノード１０４に移行される。ノード１０４において性別が男であるか女であるかが判定される。性別が男であると判定された場合、末端ノード１０５に移行される。末端ノード１０５に示すように、性別が男の患者に関しては合併症有り群の割合が１００％であるので有閾値よりも大きい。よってノード１０４において性別が男であると判定された場合、「危険性有り」と判定される。
【００８２】
ノード１０４において性別が女であると判定された場合、ノード１０６に移行される。ノード１０６においてＢＭＩが３０．７００以下か否かが判定される。ＢＭＩが３０．７００以下である場合、末端ノード１０７に移行する。末端ノード１０７に示すように、ＢＭＩが３０．７００以下の患者に関しては「判定不能」と判定される。末端ノード１０６においてＢＭＩが３０．７００より大きい患者に関しては合併症無し群の割合が１００％であるので無閾値よりも大きい。よってノード１０６においてＢＭＩが３０．７００より大きいと判定された場合、「危険性無し」と判定される。
【００８３】
開始ノード１０１においてＰＳＯを適用していないと判定された場合、ノード１０９に移行される。ノード１０９において固定椎体数が１０．０以下であるか否かが判定される。図１０Ｂに示すように、固定椎体数が１０．０以下である場合、ノード１１０に移行される。ノード１１０においてＬＩＶ高位が骨盤であるか、Ｌ５及びそれ以上であるかが判定される。ＬＩＶ高位が骨盤であると判定された場合、ノード１１１に移行される。ノード１１１において年齢が７７．０以下であるか否かが判定される。年齢が７７．０以下であると判定された場合、固定椎体数が９．０以下であるか否かが判定される。固定椎体数が９．０以下である場合、ノード１１３に移行される。ノード１１３において年齢が６５以下であるか否かが判定される。年齢が６５以下である場合、末端ノード１１４に移行される。末端ノード１１４において年齢が６５以下の患者に関しては合併症無し群の割合が１００％であるので無閾値よりも大きい。よってノード１１３において年齢が６５以下であると判定された場合、「危険性無し」と判定される。
【００８４】
図１１Ｃに示すように、ノード１１３において年齢が６５より上であると判定された場合、ノード１１５移行される。ノード１１５においてＣ７ＳＶＡが６２．０以下であるか否かが判定される。Ｃ７ＳＶＡが６２．０以下であると判定された場合、末端ノード１１６に移行される。末端ノード１１６に示すように、Ｃ７ＳＶＡが６２．０以下の患者に関しては「判定不能」と判定される。
【００８５】
ノード１１５においてＣ７ＳＶＡが６２．０より大きいと判定された場合、ノード１１７に移行される。ノード１１７においてＢＭＩが２０．１３５以下であるか否かが判定される。ＢＭＩが２０．１３５以下である場合、末端ノード１１８に移行される。末端ノード１１８に示すように、ＢＭＩが２０．１３５以下の患者に関しては合併症有り群の割合が９１．５８２％であるので有閾値よりも大きい。よってノード１１７においてＢＭＩが２０．１３５以下であると判定された場合、「危険性有り」と判定される。ノード１１７においてＢＭＩが２０．１３５より大きいと判定された場合、末端ノード１１９に移行される。末端ノード１１９に示すように、ＢＭＩが２０．１３５より大きい患者に関しては合併症無し群の割合が１００％であるので無閾値よりも大きい。よってノード１１９においてＢＭＩが２０．１３５より大きいと判定された場合、「危険性無し」と判定される。
【００８６】
ノード１１２において固定椎体数が９．０より大きいと判定された場合、末端ノード１１９に移行される。末端ノード１１９に示すように、固定椎体数が９．０より大きい患者に関しては合併症有り群の割合が１００％であるので有閾値よりも大きい。よってノード１１２において固定椎体数が９．０より大きいと判定された場合、「危険性有り」と判定される。
【００８７】
ノード１１１において年齢が７７．０より上であると判定された場合、末端ノード１２１に移行される。末端ノード１２１に示すように、年齢が７７．０より上の患者に関しては合併症無し群の割合が１００％であるので無閾値よりも大きい。よってノード１１１において年齢が７７．０より上であると判定された場合、「危険性無し」と判定される。
【００８８】
図１１Ｄに示すように、ノード１１０においてＬＩＶ高位がＬ５及びそれ以上であるかが判定され場合、ノード１２２に移行される。ノード１２２において固定椎体数が９．０以下であるか否かが判定される。固定椎体数が９．０以下である場合、末端ノード１２３に移行される。末端ノード１２３に示すように、固定椎体数が９．０以下であると判定された場合、「判定不能」と判定される。
【００８９】
ノード１２２において固定椎体数が９．０より大きいと判定された場合、ノード１２４に移行される。ノード１２４においてＰＩ−ＬＬが４０．８００以下であるか否かが判定される。ＰＩ−ＬＬが４０．８００以下である場合、ノード１２５に移行される。ノード１２５において手術時間が４３２．０以下であるか否かが判定される。手術時間が４３２．０以下である場合、ノード１２６に移行される。ノード１２６において年齢が７７．０２２以下であるか否かが判定される。年齢が７７．０２２以下である場合、末端ノード１２７に移行される。末端ノード１２７に示すように、年齢が７７．０２２以下であると判定された場合、「判定不能」と判定される。ノード１２６において年齢が７７．０２２より上であると判定された場合、末端ノード１２８に移行される。末端ノード１２８に示すように、年齢が７７．０２２より上の患者に関しては合併症有り群の割合が１００％であるので有閾値よりも大きい。よってノード１２６において年齢が７７．０２２より上であると判定された場合、「危険性有り」と判定される。
【００９０】
ノード１２５において手術時間が４３２．０より長いと判定された場合、末端ノード１２９に移行される。末端ノード１２９に示すように、手術時間が４３２．０より長い患者に関しては合併症有り群の割合が９６．４２６％であるので有閾値よりも大きい。よってノード１２５において手術時間が４３２．０より長いと判定された場合、「危険性有り」と判定される。
【００９１】
ノード１２４においてＰＩ−ＬＬが４０．８００より大きいと判定された場合、ノード１３０に移行される。ノード１３０において年齢が６５．６８０以下であるか否かが判定される。年齢が６５．６８０以下である場合、ノード１３１に移行される。ノード１３１においてＢＭＤが−１．０以下であるか否かが判定される。ＢＭＤが−１．０以下であると判定された場合、末端ノード１３２に移行される。末端ノード１３２に示すように、ノード１３１においてＢＭＤが−１．０以下であると判定された場合、「判定不能」と判定される。ＢＭＤが−１．０より大きいと判定された場合、末端ノード１３３に移行される。末端ノード１３３に示すように、ノード１３１においてＢＭＤが−１．０より大きいと判定された場合、「判定不能」と判定される。
【００９２】
ノード１３０において年齢が６５．６８０より上であると判定された場合、末端ノード１３４に移行される。末端ノード１３４に示すように、年齢が６５．６８０より上の患者に関しては合併症有り群の割合が１００％であるので有閾値よりも大きい。よってノード１３４において年齢が６５．６８０より上であると判定された場合、「危険性有り」と判定される。
【００９３】
図１１Ｅに示すように、ノード１０９において固定椎体数が１０．０より大きいと判定された場合、ノード１３５に移行される。ノード１３５においてＵＩＶ高位がＵＴかＬＴかが判定される。ＵＩＶ高位がＵＴである場合、ノード１３６に移行される。ノード１３６においてＬＩＶ高位が骨盤であるか、Ｌ５及びそれ以上であるかが判定される。ＬＩＶ高位が骨盤である場合、ノード１３７に移行される。ノード１３７においてＢＭＩが２１．６４１以下であるか否かが判定される。ＢＭＩが２１．６４１以下である場合、末端ノード１３８に移行される。末端ノード１３８に示すように、ＢＭＩが２１．６４１以下の患者に関しては合併症無し群の割合が１００％であるので無閾値よりも大きい。よってノード１３７においてＢＭＩが２１．６４１以下であると判定された場合、「危険性無し」と判定される。ノード１３７においてＢＭＩが２１．６４１より大きいと判定されたる場合、末端ノード１３９に移行される。末端ノード１３９に示すように、ＢＭＩが２１．６４１より大きい患者に関しては合併症有り群の割合が９１．６３５％であるので有閾値よりも大きい。よってノード１３９においてＢＭＩが２１．６４１より大きいと判定された場合、「危険性有り」と判定される。
【００９４】
ノード１３６においてＬＩＶ高位がＬ５及びそれ以上であると判定された場合、末端ノード１４０に移行される。末端ノード１４０に示すように、ノード１３６においてＬＩＶ高位がＬ５及びそれ以上であると判定された場合、「判定不能」と判定される。
【００９５】
ノード１３５においてＵＩＶ高位がＬＴであると判定された場合、末端ノード１４１に移行される。末端ノード１４１に示すように、ノード１３５においてＵＩＶ高位がＬＴであると判定された場合、「判定不能」と判定される。
【００９６】
図１２Ａ−図１２Ｄは、第５の決定木モデルの構成を示す図である。図１２Ａに示すように、開始ノード１４２において固定椎体数が７．０以下であるか否かが判定される。固定椎体数が７．０以下である場合、末端ノード１４３に移行される。末端ノード１４３に示すように、ノード１４２において固定椎体数が７．０以下であると判定された場合、「判定不能」と判定される。
【００９７】
開始ノード１４２において固定椎体数が７．０より大きいと判定された場合、ノード１４４に移行される。ノード１４４においてＢＭＤが−２．０以下であるか否かが判定される。ＢＭＤが−２．０以下である場合、末端ノード１４５に移行される。末端ノード１４５に示すように、ノード１４４においてＢＭＤが−２．０以下であると判定された場合、「判定不能」と判定される。
【００９８】
図１２Ｂに示すように、ノード１４４においてＢＭＤが−２．０より大きいと判定された場合、ノード１４６に移行される。ノード１４６においてＣ７ＳＶＡが１４５．０以下であるか否かが判定される。Ｃ７ＳＶＡが１４５．０以下の場合、ノード１４７に移行される。ノード１４７においてＵＩＶ高位がＵＴであるかＬＴであるかが判定される。ＵＩＶ高位がＵＴである場合、ノード１４８に移行される。ノード１４８においてＢＭＩが２２．６００以下であるか否かが判定される。ＢＭＩが２２．６００以下である場合、末端ノード１４９に移行される。末端ノード１４９に示すように、ＢＭＩが２２．６００以下の患者に関しては合併症無し群の割合が９１．１５９％であるので無閾値よりも大きい。よってノード１４８においてＢＭＩが２２．６００以下であると判定された場合、「危険性無し」と判定される。ノード１４８においてＢＭＩが２２．６００より大きいと判定された場合、末端ノード１５０に移行される。末端ノード１５０に示すように、ＢＭＩが２２．６００より大きい患者に関しては合併症有り群の割合が１００％であるので有閾値よりも大きい。よってノード１４８においてＢＭＩが２２．６００より大きいと判定された場合、「危険性有り」と判定される。
【００９９】
図１２Ｃに示すように、ノード１４７においてＵＩＶ高位がＬＴであると判定された場合、ノード１５１に移行される。ノード１５１において固定椎体数が１０．０以下であるか否かが判定される。固定椎体数が１０．０以下である場合、ノード１５２に移行される。ノード１５２においてＰＳＯの適用があるか否かが判定される。ＰＳＯの適用がある場合、ノード１５３に移行される。ノード１５３においてＣ７ＳＶＡが１１４．０以下であるか否かが判定される。Ｃ７ＳＶＡが１１４．０以下である場合、末端ノード１５４に移行される。末端ノード１５４に示すように、Ｃ７ＳＶＡが１１４．０以下の患者に関しては合併症有り群の割合が１００％であるので有閾値よりも大きい。よってノード１５３においてＣ７ＳＶＡが１１４．０以下であると判定された場合、「危険性有り」と判定される。ノード１５３においてＣ７ＳＶＡが１１４．０より大きいと判定された場合、末端ノード１５５に移行される。末端ノード１５５に示すように、Ｃ７ＳＶＡが１１４．０より大きい患者に関しては「判定不能」と判定される。
【０１００】
図１２Ｄに示すように、ノード１５２においてＰＳＯの適用がないと判定された場合、ノード１５６に移行される。ノード１５６においてＬＩＶクライアントが骨盤であるか、Ｌ５及びそれ以上であるかが判定される。ＬＩＶ高位が骨盤である場合、ノード１５７に移行される。ノード１５７においてＰＩ−ＬＬが７．０以下であるか否かが判定される。ＰＩ−ＬＬが７．０以下の場合、末端ノード１５８に移行される。末端ノード１５８に示すように、ＰＩ−ＬＬが７．０以下の患者に関しては合併症有り群の割合が１００％であるので有閾値よりも大きい。よってノード１５７においてＰＩ−ＬＬが７．０以下であると判定された場合、「危険性有り」と判定される。ノード１５７においてＰＩ−ＬＬが７．０より大きいと判定された場合、末端ノード１５９に移行される。末端ノード１５９に示すように、ＰＩ−ＬＬが７．０より大きい患者に関しては、「判定不能」と判定される。
【０１０１】
ノード１５６においてＬＩＶ高位がＬ５及びそれ以上であると判定された場合、ノード１６０に移行される。ノード１６０において固定椎体数が９．０以下であるか否かが判定される。固定椎体数が９．０以下である場合、末端ノード１６１に移行される。末端ノード１６１に示すように、固定椎体数が９．０以下の患者に関しては、「判定不能」と判定される。ノード１６０において固定椎体数が９．０より大きいと判定された場合、末端ノード１６２に移行される。末端ノード１６２に示すように、固定椎体数が９．０より大きい患者に関しては、「判定不能」と判定される。
【０１０２】
ノード１５１において固定椎体数が１０．０より大きいと判定された場合、末端ノード１６３に移行される。末端ノード１６３に示すように、固定椎体数が１０．０より大きい患者に関しては、「判定不能」と判定される。
【０１０３】
ノード１４６においてＣ７ＳＶＡが１４５．０より大きいと判定された場合、末端ノード１６４に移行される。末端ノード１６４に示すように、Ｃ７ＳＶＡが１４５．０より大きい患者に関しては、「判定不能」と判定される。
【０１０４】
以上により、５つの決定木モデルの構成についての説明を終了する。なお、本実施形態に係る決定木モデルは、上記５つの決定木モデルに限定されない。決定木の構築に用いる変量の種類、判定条件の閾値及び判定条件の順序は、適宜変更可能である。例えば、上記の５つの決定木モデルは、背景因子と外科的侵襲因子との両方に基づき構築され、判定条件として、背景因子に関する判定条件と外科的侵襲因子に関する判定条件とが含まれるものとした。しかしながら、決定木モデルは、背景因子のみに基づき構築され、判定条件として背景因子に関する判定条件のみが含まれるものとしても良い。これにより、術前に計測及び収集可能な因子のみを用いて術後合併症の危険性を判定することが可能になる。
【０１０５】
また、上記の５つの決定木モデルは、術後２年間に合併症が発生する危険性を判定するものとした。しかしながら、本実施形態に係る決定木モデルは、術後１月以上の期間であれば、如何なる期間の合併症発生の危険性が判定されてもよい。この場合、術後所定期間に合併症が発生した患者のサンプルと当該所定期間に合併症が発生しなかった患者のサンプルとの患者因子に基づいて決定木モデルが構築されればよい。さらに、本実施形態に係る決定木モデルは、ＡＳＤ手術後において合併症一般が発生する危険性の判定のみに限定されない。例えば、特定の合併症が発生する危険性が判定されても良い。この場合、術後所定期間に特定の合併症が発生した患者のサンプルと当該所定期間に当該特定の合併症が発生しなかった患者のサンプルとの患者因子に基づいて決定木モデルが構築されればよい。また、本実施形態に係る決定木モデルは、如何なる外科手術の術後合併症の発生の危険性が判定されても良い。例えば、癌に対する手術の術後合併症の発生の危険性が判定されても良い。この場合、癌手術後所定期間に合併症が発生した患者のサンプルと当該所定期間に合併症が発生しなかった患者のサンプルとの患者因子に基づいて決定木モデルが構築されればよい。画像計測因子は、当該外科手術に応じた因子が適宜選択されるとよい。
【０１０６】
次に、これら決定木モデルを利用した術後合併症の危険性判定処理について説明する。
【０１０７】
図１３は、処理回路１１による第１の危険性判定処理の典型的な流れを示す図である。図１３に示すように、まず、処理回路１１の患者因子入力部１１１は、対象患者の患者因子の変量を入力する（ステップＳＡ１）。入力される患者因子の変量は、ステップＳＡ２において選択される決定木モデルが入力とする患者因子の変量に対応する。ステップＳＡ１において入力される患者因子は、少なくとも背景因子を含む。患者因子の各変量の値は、自動的又は入力機器１４を介してユーザにより手動的に入力される。背景因子は、ＡＳＤ手術前に計測又は収集されるので、ＡＳＤ手術前に入力可能である。ステップＳＡ１において入力される患者因子として外科的侵襲因子を含めることも可能である。典型的には、外科的侵襲因子は、ＡＳＤ手術中又は術後に計測又は収集される。ＡＳＤ手術後に第１の危険性判定処理を行う場合、患者因子入力部１１１は、外科的侵襲因子の変量の実測値を入力する。ＡＳＤ手術前に第１の危険性判定処理を行う場合、患者因子入力部１１１は、外科的侵襲因子の予測値、標準値又は任意値を入力する。予測値、標準値又は任意値は、入力機器１４を介してユーザにより入力されるとよい。
【０１０８】
なお、ステップＳＡ１においては、画像計測因子の変量の代わりに、対象患者に関する放射線画像が入力されてもよい。この場合、処理回路１１の画像計測部１１２は、入力された放射線画像に画像処理を施して、画像計測因子の各変量を計測してもよい。
【０１０９】
ステップＳＡ１が行われると処理回路１１のモデル選択部１１３は、用いる決定木モデルを選択する（ステップＳＡ２）。ステップＳＡ２においてモデル選択部１１３は、記憶装置１２に記憶されている複数の決定木モデルの中から、予め設定された決定木モデルを選択してもよいし、入力機器１４を介してユーザにより任意に指定された決定木モデルを選択してもよい。また、モデル選択部１１３は、ステップＳＡ１において入力された患者因子により判定処理を実行可能な決定木モデルを選択してもよい。選択候補は、例えば、上記の第１、第２、第３、第４又は第５の決定木モデルに設定される。
【０１１０】
ステップＳＡ２が行われると処理回路１１の危険性判定部１１４は、ステップＳＡ２において選択された決定木モデルに従い、対象患者のＡＳＤ手術後二年間に合併症が発生する危険性を判定する（ステップＳＡ３）。ステップＳＡ３において危険性判定部１１４は、ステップＳＡ１において入力された患者因子を決定木モデルに入力し、決定木モデルに従い開始ノードから末端ノードまでの各ノードの判定条件を順番に演算することにより、判定結果を出力する。判定結果は、例えば、合併症が発生する「危険性有り」、合併症が発生する「危険性無し」又は「判定不能」である。
【０１１１】
ステップＳＡ３が行われると処理回路１１の表示制御部１１５は、ステップＳＡ４において出力された判定結果を表示機器１３に表示する。
【０１１２】
図１４は、判定結果の表示画面Ｉ１の一例を示す図である。図１４に示すように、表示画面Ｉ１には、対象患者の表示欄Ｒ１と判定結果の表示欄Ｒ２とが設けられる。表示欄Ｒ１には、「〇山△男」のような、対象患者の氏名が表示される。なお、表示欄Ｒ１に表示される情報は、対象患者の氏名に限定されず、患者番号など、対象患者を識別可能な任意の情報が表示されてもよい。表示欄Ｒ２には、判定結果が表示される。例えば、判定結果が「危険性有り」の場合、「ＡＳＤ手術後２年間に合併症が発生する危険性有り」のようなメッセージが表示される。
【０１１３】
このように、第１の危険性判定処理によれば、術前に収集可能な背景因子に基づいて術後合併症の発生の危険性を判定することができる。これにより、高い確率で術後合併症の有無を予測することが可能になる。これは、医師及び患者の双方にとって利点がある。医師としては、合併症に対する予防措置を講じることが可能になる。患者としては、一般的な手術の合併症に関する理解に加え、自分自身の合併症に対する危険性を把握し、より深く手術を理解することができる。また、合併症の発生が予測される患者に予め予防措置を講じることで、増大する再手術に伴う治療コストを抑制することもできる。術後合併症の発生の危険性がないと判定された場合、医師や患者は、安心して手術に臨むこともできる。
【０１１４】
なお、判定結果としては表示される情報は、「危険性有り」、「危険性無し」又は「判定不能」に対応するメッセージに限らない。例えば、表示制御部１１５は、ステップＳＡ３の演算で到達した末端ノードにおける合併症有り群と合併症無し群との割合や患者数を表示してもよい。割合や患者数を表示することにより、「判定不能」と判定された場合であっても、危険性を推し量ることが可能になる。また、表示制御部１１５は、有閾値及び無閾値を表示してもよい。
【０１１５】
ステップＳＡ４が終了すると処理回路１１による第１の危険性判定処理が終了する。
【０１１６】
なお、図１３に示す処理の流れは適宜変更可能である。例えば、ステップＳＡ１とステップＳＡ２との順番が入れ替えられてもよい。また、予測モデルが一種類しかない場合、又は用いる決定木モデルが予め設定されている場合、ステップＳＡ２は省略可能である。
【０１１７】
ステップＳＡ２における決定木モデルの選択については以下の態様も考えられる。決定木モデルの構築に利用した患者サンプルの人種、出生地域、居住地域、民族性、生活様式（ライフスタイル）及び年齢等の何れかの人的特性が特定の特性に限定されている場合がある。この場合、モデル選択部１１３は、対象患者の人的特性に応じた、対象患者の人的特性に対応する決定木モデルを選択してもよい。例えば、出生地域及び居住地域がアジア圏の国の患者のデータに基づいて構築された決定木モデルやヨーロッパ圏の患者のデータに基づいて構築された決定木モデル、北アメリカ圏の患者のデータに基づいて構築された決定木モデル、南アメリカ圏の患者のデータに基づいて構築された決定木モデル、アフリカ圏の患者のデータに基づいて構築された決定木モデルが記憶装置１２に記憶される。モデル選択部１１３は、これら複数の決定木モデルの中から、対象患者の出生地域及び居住地域に対応する決定木モデルを選択する。これにより、人的特性の違いに起因する合併症の予測精度の低減を軽減することができる。
【０１１８】
第１の危険性判定処理においては一の決定木モデルのみを用いるものとした。しかしながら、本実施形態はこれに限定されない。本実施形態に係る処理回路１１は、複数の決定木モデルを用いてＡＳＤ手術後２年間に合併症が生じる危険性を予測する第２の危険性判定処理を実行してもよい。
【０１１９】
図１５は、処理回路１１による第２の危険性判定処理の典型的な流れを示す図である。図１５に示すように、まず、処理回路１１の患者因子入力部１１１は、対象患者の患者因子のデータを入力する（ステップＳＢ１）。ステップＳＢ１の処理内容はステップＳＡ１と同様である。
【０１２０】
ステップＳＢ１が行われると処理回路１１のモデル選択部１１３は、用いる予測モデルを選択する（ステップＳＢ２）。ステップＳＢ２においてモデル選択部１１３は、記憶装置に記憶されている複数の決定木モデルの中から、一番目に使用する旨の設定がされた予測モデル１２１を選択する。あるいは、モデル選択部１１３は、入力機器１４を介してユーザにより任意に指定された決定木モデルを選択してもよい。選択された決定木モデルにはその旨のコードが割り当てられる。
【０１２１】
ステップＳＢ２が行われると処理回路１１の危険性判定部１１４は、ステップＳＢ２において選択された決定木モデルに従い、対象患者のＡＳＤ手術後二年間に合併症が発生する危険性を判定する（ステップＳＢ３）。ステップＳＢ３の処理内容はステップＳＡ３と同様である。
【０１２２】
ステップＳＢ３が行われると処理回路１１のモデル選択部１１３は、ステップＳＢ３の判定結果が「判定不能」であるか否かを判定する（ステップＳＢ４）。ステップＳＢ４において判定結果が「判定不能」であると判定された場合（ステップＳＢ４：ＹＥＳ）、モデル選択部１１３は、未使用の決定木モデルが有るか否かを判定する（ステップＳＢ５）。未使用の決定木モデルは、例えば、記憶装置１２に記憶されている決定木モデルのうち、使用する決定木モデルとして設定される複数の予測モデルを指す。モデル選択部１１３は、このような未使用の決定木モデルのうち、対象患者についての今回の危険性判定処理において未だ使用されていない決定木モデルがあるか否かを判定する。具体的には、ステップＳＢ２において付されたコードの有無により未使用の決定木モデルが判定されればよい。
【０１２３】
ステップＳＢ５において未使用の決定木モデルが有ると判定された場合（ステップＳＢ５：ＹＥＳ）、モデル選択部１１３は、未使用の決定木モデルの中から次に使用する決定木モデルを選択する（ステップＳＢ２）。そして危険性判定部１１４は、選択された決定木モデルに従い対象患者の術後合併症の発生の危険性を判定し（ステップＳＢ３）、再びモデル選択部１１３は、出力結果が「判定不能」であるか否かを判定し（ステップＳＢ４）、判定結果が「判定不能」である場合（ステップＳＢ４：ＹＥＳ）、モデル選択部１１３は、未使用の決定木モデルが有るか否かを判定する（ステップＳＢ５）。すなわち、第２の危険性判定処理において処理回路１１は、使用中の決定木モデルにおいて判定結果が「判定不能」であると判定した場合、他の決定木モデルを用いて危険性の有無を判定する。
【０１２４】
このようにしてステップＳＢ２−ステップＳＢ５が繰り返され、ステップＳＢ４において判定結果が「危険性有り」又は「危険性無し」と判定された場合（ステップＳＢ４：ＮＯ）、又は未使用の決定木モデルが有ると判定されない場合（ステップＳＢ５：ＮＯ）、処理回路１１の表示制御部１１５は、判定結果を表示機器１３に表示する（ステップＳＢ６）。ステップＳＢ４において判定結果が「危険性有り」又は「危険性無し」と判定された場合、表示機器１３には、「危険性有り」又は「危険性無し」に対応するメッセージが表示される。ステップＳＢ４において判定結果が「危険性有り」又は「危険性無し」と判定され且つステップＳＢ５において未使用の決定木モデルが有りと判定されなかった場合、表示機器１３には、「判定不能」に対応するメッセージが表示される。
【０１２５】
ステップＳＢ６が終了すると処理回路１１による第２の危険性判定処理が終了する。
【０１２６】
第２の危険性判定処理によれば、一の決定木モデルにおいて「判定不能」の結果が出力された場合、他の決定木モデルを用いて術後合併症の危険性を判定する。これにより、「判定不能」の結果が出力される事例の数を低減させることができる。
【０１２７】
上記幾つかの実施形態に係る術後合併症予測方法は、少なくとも判定工程と表示工程とを有する。判定工程は、所定期間内に術後合併症が発生した第１のサンプルと前記術後合併症が発生していない第２のサンプルとの背景因子に基づいて構築された、前記術後合併症の発生の危険性を予測する予測モデルに従い、術前に計測された対象者の背景因子から前記対象者に術後合併症が発生する危険性を判定する。表示工程は、前記危険性の判定結果を表示機器に表示する。
【０１２８】
上記方法によれば、術後合併症の発生を高精度に予測する事が可能になる。
【０１２９】
なお、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で種々に変形することが可能である。また、各実施形態は適宜組み合わせて実施してもよく、その場合組み合わせた効果が得られる。更に、上記実施形態には種々の発明が含まれており、開示される複数の構成要件から選択された組み合わせにより種々の発明が抽出され得る。例えば、実施形態に示される全構成要件からいくつかの構成要件が削除されても、課題が解決でき、効果が得られる場合には、この構成要件が削除された構成が発明として抽出され得る。
【符号の説明】
【０１３０】
１  術後合併症予測装置
１１  処理回路
１２  記憶装置
１３  表示機器
１４  入力機器
１５  通信機器
１１１  患者因子入力部
１１２  画像計測部
１１３  モデル選択部
１１４  危険性判定部
１１５  表示制御部
１２１  予測モデル
【図１】
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【図２】
2020057053.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
2020057053.tif 000009
【図８Ａ】
2020057053.tif 000010
【図８Ｂ】
2020057053.tif 000011
【図８Ｃ】
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【図８Ｄ】
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【図８Ｅ】
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【図９Ａ】
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【図９Ｂ】
2020057053.tif 000016
【図９Ｃ】
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【図１０Ａ】
2020057053.tif 000018
【図１０Ｂ】
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【図１０Ｃ】
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【図１０Ｄ】
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【図１１Ａ】
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【図１１Ｂ】
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【図１１Ｃ】
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【図１１Ｄ】
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【図１１Ｅ】
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【図１２Ａ】
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【図１２Ｂ】
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【図１２Ｃ】
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【図１２Ｄ】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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