(57)【要約】      （修正有）【課題】脳卒中または脳卒中の疑いがある患者に即応することができる、脳卒中診療支援システムを提供する。【解決手段】脳卒中診療支援システムの一種であるシステム２において、質問提供部９は、患者の脳卒中に関連する質問をアプリケーションを介して端末１へ提供する。データ取得部３は、端末１からの質問の回答による患者の脳卒中に関連するデータを取得する。推定部６は、取得されたデータに基づいて、患者に対する最適な治療法を推定する。データ提供部７は、推定された最適な治療法を端末１へ提供する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
脳卒中または脳卒中の疑いがある患者の診療に必要な情報処理を実行するためのアプリケーションをユーザが逐次使用することによって得られるデータをもとに行う患者の診療を支援するための診療支援システムであって、
患者の脳卒中に関連する質問をアプリケーションを介して提供する質問提供部、
質問に回答することにより得られた患者の脳卒中に関連するデータを取得するデータ取得部、
データ取得部により取得されたデータに基づいて、患者に対する最適な治療法を推定する推定部、および
推定部により推定された最適な治療法を提供するデータ提供部を含む、前記診療支援システム。
【請求項２】
推定部が、患者の発症時刻に関連するデータに基づいてtPA静注療法の適用可能性を推定する、請求項１に記載の診療支援システム。
【請求項３】
推定部が、患者の既往歴に関連するデータにさらに基づいてtPA静注療法の適用可能性を推定する、請求項２に記載の診療支援システム。
【請求項４】
推定部が、患者のNIHSS scoreに関連するデータにさらに基づいて、tPA静注療法の適用可能性を推定する、請求項１〜３のいずれか一項に記載の診療支援システム。
【請求項５】
推定部が、tPA静注療法が適用可能であると推定した場合、tPA投与に関連するデータをデータ提供部に提供する、請求項１〜４のいずれか一項に記載の診療支援システム。
【請求項６】
推定部が、tPA静注療法が適用不可であると推定した場合、適切な指示プランをデータ提供部に提供する、請求項１〜４のいずれか一項に記載の診療支援システム。
【請求項７】
患者の発症時刻とtPA適用可能時刻との差分を算出する時刻算出部をさらに含み、推定部が、時刻算出部の算出データに基づいてtPA静注療法の適用可能時間をデータ提供部に提供する、請求項１〜６のいずれか一項に記載の診療支援システム。
【請求項８】
脳梗塞、出血性病変および病巣の有無からなる群から選択される脳卒中の種類を識別する、請求項１〜７のいずれか一項に記載の診療支援システム。
【請求項９】
推定部による推定が、ＡＩによる推定を含む、請求項１〜８のいずれか一項に記載の診療支援システム。
【請求項１０】
データが、画像データを含み、推定部による処理が、画像の読影処理を含む、請求項１〜９のいずれか一項に記載の診療支援システム。
【請求項１１】
複数の診療支援システムを相互に接続してネットワークシステムを構築することができ、推定部による処理が、複数の診療支援システム間で共有されたデータに基づく処理である、請求項１〜１０のいずれか一項に記載の診療支援システム。
【請求項１２】
請求項１〜１１のいずれか一項に記載の診療支援システムと協働するアプリケーションであって、該診療支援システムの入出力部として機能する、前記アプリケーション。
【請求項１３】
脳卒中または脳卒中の疑いがある患者の診療に必要な情報処理を実行するためのアプリケーションをユーザが逐次使用することによって得られるデータをもとに行う患者の診療を支援するための診療支援プログラムであって、
患者の脳卒中に関連する質問をアプリケーションを介して提供する質問提供手段、
質問に回答することにより得られた患者の脳卒中に関連するデータを取得するデータ取得手段、
データ取得部により取得されたデータに基づいて、患者に対する最適な治療法を推定する推定手段、および
推定部により推定された最適な治療法を提供するデータ提供手段を含む、前記診療支援プログラム。
【請求項１４】
推定部が、患者の発症時刻に関連するデータに基づいてtPA静注療法の適用可能性を推定する、請求項１３に記載の診療支援プログラム。
【請求項１５】
脳梗塞の超急性期における患者の診療に必要な情報処理を実行するためのアプリケーションをユーザが逐次使用することによって得られるデータをもとに行う患者の診療を支援するための診療支援システムであって、
患者の脳梗塞に関連する質問をアプリケーションを介して提供する質問提供部、
質問に回答することにより得られた患者の脳梗塞に関連するデータを取得するデータ取得部、
データ取得部により取得されたデータに基づいて、患者に対する最適な治療法を推定する推定部、および
推定部により推定された最適な治療法を提供するデータ提供部を含む、前記診療支援システム。
【請求項１６】
請求項１５に記載の診療支援システムと協働するアプリケーションであって、該診療支援システムの入出力部として機能する、前記アプリケーション。
【請求項１７】
脳梗塞の超急性期における患者の診療に必要な情報処理を実行するためのアプリケーションをユーザが逐次使用することによって得られるデータをもとに行う患者の診療を支援するための診療支援プログラムであって、
患者の脳梗塞に関連する質問をアプリケーションを介して提供する質問提供手段、
質問に回答することにより得られた患者の脳梗塞に関連するデータを取得するデータ取得手段、
データ取得部により取得されたデータに基づいて、患者に対する最適な治療法を推定する推定手段、および
推定部により推定された最適な治療法を提供するデータ提供手段を含む、前記診療支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、脳卒中診療支援システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
脳卒中は、我が国の３大死因の一つであるばかりでなく、「寝たきり」や介護が必要となる原因の第一位である。今後、超高齢化社会を迎える我が国では、その患者数の増加も容易に予想され、その対策は重要かつ早急に行う必要がある。
【０００３】
脳卒中の一つである脳梗塞の超急性期治療には、組織プラスノゲンアクチベータ（tissue plasminogen activator; tPA）静注療法と血管内再開通療法の２つがあり、ともに脳梗塞後遺症軽減に寄与することが立証されている。血管内再開通療法は、専門医による特異的治療となるが、tPA静注療法は適応の判断さえつけば、特異な手技は不要なため、脳卒中非専門医でも施行することが可能である。そのため、できうる限り多くの脳梗塞患者が少なくともtPA静注療法の恩恵にあずかることができる体制を整える必要がある。
【０００４】
しかし、tPA静注療法承認後４年を経過した時点で行われた全国調査の結果、同療法を１例も行ったことのない地域が４４医療圏（１３％）もあり、著しい地域格差があることが明らかとなった。このtPA医療の地域格差問題に対して、欧米では１９９０年代から遠隔医療支援によって克服しようとする試みが開始され、現在では欧州ガイドライン、米国脳卒中協会policy statementで、２４時間３６５日tPA静注療法の対応ができない地域では必ず整備すべき医療として明確に位置づけられ、実用機器の商品化、地域医療ネットワークの整備へと進んでいる。
【０００５】
わが国でも「脳卒中ガイドライン２０１５」でその必要性は記載されており、世界に類を見ない超高齢化社会を迎えるにあたり脳卒中に特化した遠隔医療システムTeleStroke systemの構築は急務と考えられる。現在、遠隔画像支援は行われているが、欧米同様のリアルタイム双方向性高精細テレビ会議システム（high-density video conferencing system）を用いたTeleStroke Systemは未整備である。TeleStroke Systemは、診療を支援する病院（Hub）と遠隔地にある支援される病院（Spoke）のHub and Spokeモデルが一般的であり、特に脳卒中専門医が２４時間常在することのできない遠隔地にある病院では、脳卒中に特化した遠隔医療システム（Telestroke）は有用なツールである。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Imai T et al: Specific needs for telestroke networks for thrombolytic therapy in Japan. J Stroke Cerebrovasc Dis 23: 811- 816,2013
【非特許文献２】Schwamm LH et al:  Recommendations for the implementation of telemedicine within stroke systems of care: apolicy statement from the American Heart Association. Stroke 40: 2635-2660,2009
【非特許文献３】日本脳卒中学会：脳卒中ガイドライン２０１５
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、Hub and Spokeモデルの遠隔医療システム（Telestroke）は導入コストが高く、即応体制が必要とされる脳卒中などに対応するためには、Hub側の専門医と、Spoke側の非専門医とが常駐して相互に情報交換することによる２４時間体制の受け入れが必要であり、その人件費や導入コストに係る費用対効果に対する懸念などから普及はすすんでいない。
【０００８】
本発明は、このような問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、導入コストが抑えられ、遠隔地の非専門医でも脳卒中が疑われる患者に即応することができる、脳卒中診療支援システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明者らは、上記課題を解決するために鋭意研究を進める中で、非専門医の対面診察を支援し、治療指針を提示できるシステムを利用することで、非専門医でも脳卒中が疑われる患者への即応体制が構築できることを見出し、本発明を完成させた。
【００１０】
すなわち本発明は、以下に関する。
【００１１】
［１］脳卒中または脳卒中の疑いがある患者の診療に必要な情報処理を実行するためのアプリケーションをユーザが逐次使用することによって得られるデータをもとに行う患者の診療を支援するための診療支援システムであって、
患者の脳卒中に関連する質問をアプリケーションを介して提供する質問提供部、
質問に回答することにより得られた患者の脳卒中に関連するデータを取得するデータ取得部、
データ取得部により取得されたデータに基づいて、患者に対する最適な治療法を推定する推定部、および
推定部により推定された最適な治療法を提供するデータ提供部を含む、前記診療支援システム。
［２］推定部が、患者の発症時刻に関連するデータに基づいてtPA静注療法の適用可能性を推定する、［１］に記載の診療支援システム。
［３］推定部が、患者の既往歴に関連するデータにさらに基づいてtPA静注療法の適用可能性を推定する、［２］記載の診療支援システム。
【００１２】
［４］推定部が、患者のNIHSS scoreに関連するデータにさらに基づいて、tPA静注療法の適用可能性を推定する、［１］〜［３］のいずれか一つに記載の診療支援システム。
［５］推定部が、tPA静注療法が適用可能であると推定した場合、tPA投与に関連するデータをデータ提供部に提供する、［１］〜［４］のいずれか一つに記載の診療支援システム。
［６］推定部が、tPA静注療法が適用不可であると推定した場合、適切な指示プランをデータ提供部に提供する、［１］〜［４］のいずれか一つに記載の診療支援システム。
［７］患者の発症時刻とtPA適用可能時刻との差分を算出する時刻算出部をさらに含み、推定部が、時刻算出部の算出データに基づいてtPA静注療法の適用可能時間をデータ提供部に提供する、［１］〜［６］のいずれか一つに記載の診療支援システム。
［８］脳梗塞、出血性病変および病巣の有無からなる群から選択される脳卒中の種類を識別する、［１］〜［７］のいずれか一つに記載の診療支援システム。
［９］推定部による推定が、ＡＩによる推定を含む、［１］〜［８］のいずれか一つに記載の診療支援システム。
［１０］データが、画像データを含み、推定部による処理が、画像の読影処理を含む、［１］〜［９］のいずれか一つに記載の診療支援システム。
［１１］複数の診療支援システムを相互に接続してネットワークシステムを構築することができ、推定部による処理が、複数の診療支援システム間で共有されたデータに基づく処理である、［１］〜［１０］のいずれか一つに記載の診療支援システム。
［１２］［１］〜［１１］のいずれか一つに記載の診療支援システムと協働するアプリケーションであって、該診療支援システムの入出力部として機能する、前記アプリケーション。
【００１３】
［１３］脳卒中または脳卒中の疑いがある患者の診療に必要な情報処理を実行するためのアプリケーションをユーザが逐次使用することによって得られるデータをもとに行う患者の診療を支援するための診療支援プログラムであって、
患者の脳卒中に関連する質問をアプリケーションを介して提供する質問提供手段、
質問に回答することにより得られた患者の脳卒中に関連するデータを取得するデータ取得手段、
データ取得部により取得されたデータに基づいて、患者に対する最適な治療法を推定する推定手段、および
推定部により推定された最適な治療法を提供するデータ提供手段を含む、前記診療支援プログラム。
［１４］推定部が、患者の発症時刻に関連するデータに基づいてtPA静注療法の適用可能性を推定する、［１３］に記載の診療支援プログラム。
［１５］脳梗塞の超急性期における患者の診療に必要な情報処理を実行するためのアプリケーションをユーザが逐次使用することによって得られるデータをもとに行う患者の診療を支援するための診療支援システムであって、
患者の脳梗塞に関連する質問をアプリケーションを介して提供する質問提供部、
質問に回答することにより得られた患者の脳梗塞に関連するデータを取得するデータ取得部、
データ取得部により取得されたデータに基づいて、患者に対する最適な治療法を推定する推定部、および
推定部により推定された最適な治療法を提供するデータ提供部を含む、前記診療支援システム。
［１６］［１５］に記載の診療支援システムと協働するアプリケーションであって、該診療支援システムの入出力部として機能する、前記アプリケーション。
［１７］脳梗塞の超急性期における患者の診療に必要な情報処理を実行するためのアプリケーションをユーザが逐次使用することによって得られるデータをもとに行う患者の診療を支援するための診療支援プログラムであって、
患者の脳梗塞に関連する質問をアプリケーションを介して提供する質問提供手段、
質問に回答することにより得られた患者の脳梗塞に関連するデータを取得するデータ取得手段、
データ取得部により取得されたデータに基づいて、患者に対する最適な治療法を推定する推定手段、および
推定部により推定された最適な治療法を提供するデータ提供手段を含む、前記診療支援プログラム。
【発明の効果】
【００１４】
本発明のシステムを使用することにより、導入コストの高いHub and Spokeモデルの遠隔医療システム（Telestroke）を構築することなく、ユーザが使用する情報端末上にアプリケーションなどを構築することで、導入コストが抑えられ、また、非専門医による脳卒中が疑われる患者への即応が可能である。また、医療資源の少ない地域において、初期診療にあたった院内の非専門医が、院外の専門医に対してコンサルテーションを行う必要性が減少し、これまでoncallで対応していた専門医の負担が軽減される。
【００１５】
さらに、脳卒中の種類を迅速に特定することで、例えば、脳梗塞の超急性期における患者の診療に必要な情報処理を実行するためのアプリケーションをユーザが逐次使用することによって得られるデータをもとに行う患者の診療を支援することができ、医療資源の少ない地域において、初期診療にあたった非専門医が、院外の専門医に対してコンサルテーションを行うことなく治療方針を決定することができる。また、一般的には４．５時間以内に投与する必要のあるtPAの投与可能性の有無を迅速に推定することで、脳梗塞患者の後遺症を軽減させることが可能である。
また、必要に応じて、院内で使用している診療支援システムを、院内の別の診療支援システム、院外の診療支援システム、専門医の情報端末、ＡＩ、データベース等とネットワーク接続することで、集合知に基づく最適な治療法の推定を行い、非専門医に提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】図１は、第１実施形態によるシステムの機能構成例を示すブロック図である。
【図２】図２は、第１実施形態によるシステムの動作例を示すフローチャートである。
【図３】図３は、質問１（チェックリスト１）の質問項目を示す図である。
【図４】図４は、図１のシステムの変形例を示す図である。
【図５】図５は、図２の動作例後の動作例を示すフローチャートである。
【図６Ａ】図６Ａ〜Ｄは、質問２（NIH Stroke Scale）の質問項目を示す図である。
【図６Ｂ】図６Ａ〜Ｄは、質問２（NIH Stroke Scale）の質問項目を示す図である。
【図６Ｃ】図６Ａ〜Ｄは、質問２（NIH Stroke Scale）の質問項目を示す図である。
【図６Ｄ】図６Ａ〜Ｄは、質問２（NIH Stroke Scale）の質問項目を示す図である。
【図７Ａ】図７Ａ〜Ｂは、質問３（チェックリスト２）の質問項目を示す図である。
【図７Ｂ】図７Ａ〜Ｂは、質問３（チェックリスト２）の質問項目を示す図である。
【図８】図８は、質問４〜６（チェックリスト３〜５）の質問項目を示す図である。
【図９Ａ】図９Ａは、指示プランＡの表示内容を示す図である。
【図９Ｂ】図９Ｂは、指示プランＢの表示内容を示す図である。
【図９Ｃ】図９Ｃは、指示プランＣの表示内容を示す図である。
【図９Ｄ】図９Ｄは、指示プランＺの表示内容を示す図である。
【図１０Ａ】図１０Ａは、tPA投与に関連するデータの表示内容を示す図である。
【図１０Ｂ】図１０Ｂは、指示プランＴの表示内容を示す図である。
【図１１】図１１は、第２実施形態によるネットワークシステムの全体構成例を示すブロック図である。
【図１２】図１２は、第２実施形態によるシステムの動作例を示すフローチャートである。
【図１３】図１３は、第２実施形態によるシステムの動作例を示すフローチャートである。
【図１４】図１４は、第２実施形態によるシステムの動作例を示すフローチャートである。
【図１５】図１５は、第２実施形態によるシステムの動作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】
【００１７】
＜第１実施形態＞
以下、本発明の第１実施形態を図面に基づいて説明する。図１は、本実施形態によるシステムの全体構成例を示すブロック図である。図１に示すシステム２は、脳卒中（本実施形態の場合は、脳梗塞を例とする）が疑われる患者、または、かかる患者を診療する医師（以下、ユーザという）が使用する情報端末１と通信可能である。システム２は、データ取得部３、記憶部４、推定部６、データ提供部７、質問処理部８、質問提供部９を備えて構成されている。システム２は、情報端末１に組み込むこともできる。
【００１８】
システム２の各機能ブロック３〜９は、ハードウェア、ＤＳＰ、ソフトウェアの何れによっても構成することが可能である。例えばソフトウェアによって構成する場合、各機能ブロック３〜９は、実際にはコンピュータのＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどを備えて構成され、ＲＡＭやＲＯＭ、ハードディスクまたは半導体メモリ等の記録媒体に記憶されたプログラムが動作することによって実現される。各機能ブロック３〜９は、それぞれネットワーク上の異なる場所に別々に配置して、ユーザが使用する情報端末１と通信可能（ネットワーク接続可能）とすることもできる。
【００１９】
ユーザは、情報端末１にインストールしたアプリケーションなどを使用して、治療に必要な種々の情報処理を逐次実行することができる。例えば、ユーザは、システム２から情報端末１のアプリケーションに提供された脳梗塞に関連する問診（質問）に対する回答を入力することができる。質問処理部８は、記憶部４にあらかじめ記憶されている質問内容を抽出し、質問提供部９を介してアプリケーションに提供することができる。すなわち、アプリケーションは、本発明の診療支援システムのソフトウェアとしても、また、入出力部としても機能することができる。
【００２０】
データ取得部３は、ユーザがアプリケーションを逐次使用することによって得られる各種のデータを情報端末１から取得することができる。具体的には、データ取得部３は、システム２から情報端末１のアプリケーションに提供される質問に対する回答のデータなどを取得し、記憶部４は、アプリケーションに提供する質問内容や、データ取得部３により取得されたデータを格納することができる。
【００２１】
推定部６は、記憶部４に格納されている質問の回答内容に合わせて最適な治療法を推定し、データ提供部７は、推定部６により推定された最適な治療法をアプリケーションに提供することができる。また、推定部６は、質問の回答内容に合わせて、更なる質問が必要であると推定した場合、質問処理部８に更なる質問を抽出させて、質問提供部９を介してアプリケーションに提供することもできる。推定部６は、例えば、数学モデル６１（アルゴリズムなど）を使用して、質問の回答内容を処理部６２（ＣＰＵなど）でアルゴリズム解析（情報処理）することで、最適な治療法や、最適な更なる質問を推定することもできる。したがって、情報端末１にシステム２が組み込まれている場合は、災害時などで院外との通信が途絶えたとしても、システム２を使用して診療を続けることができる。
【００２２】
このように、アプリケーションは、ユーザによる情報処理の実行結果（質問に対する回答）をシステム２に送信するとともに、システム２から種々の治療アドバイスに関する通知を受信して表示することにより、治療に有効な行動をユーザに促すことができる。ユーザは、このアドバイスの内容に従って行動することにより、脳梗塞の専門医が存在しない医療現場などにおいて、患者の脳梗塞に対処していくことができる。これは、特に、医療資源の少ない地域において、初期診療にあたった非専門医が、院外の専門医に対してコンサルテーションを行うことなく治療方針を決定することができるため有利である。
【００２３】
図２は、以上のように構成した本実施形態によるシステムの動作例を示すフローチャートである。
【００２４】
まず、質問処理部８は、記憶部４に格納されている脳梗塞に関連する質問を抽出して、質問提供部９を介してアプリケーションに提供することができる。質問としては、例えば、図３に示されるような脳梗塞に関連する質問（チェックリスト１）が挙げられる。チェックリスト１は、図３に示されるような選択式のチェックリストになっており、ユーザは各質問に対して「あり」または「なし」を選択することにより、７つの質問に対して回答することができる。
【００２５】
図３に示されるように、チェックリスト１は、例えば、発症時刻に関する質問として、発症時刻から４．５時間を越えているかどうか、既往歴に関する質問として、非外傷性頭蓋内出血の有無、１か月以内の脳梗塞（一過性脳虚血発作を含まない）の有無、３か月以内の重篤な頭部脊髄の外傷あるいは手術の有無、２１日以内の消化管あるいは尿路出血の有無、１４日以内の大出血あるいは頭部以外の重篤な外傷の有無、治療薬の過敏症の有無などの質問項目を含むことができる。
【００２６】
システム２は、ユーザがアプリケーションを介して回答した内容をデータ取得部３を介して取得し、回答内容を記憶部４に格納することができる。推定部６は、記憶部４に格納している回答内容を解析し、チェックリスト１に「あり」が０個の場合は、tPA投与可能性ありと推定して、データ提供部７を介して、アプリケーションに「tPA投与可能性あり」と表示させるデータを提供することができる。また、推定部６は、チェックリスト１に「あり」が１個以上の場合は、tPA投与可能性なしと推定して、データ提供部７を介して、アプリケーションに「tPA投与可能性なし」と表示させるデータを提供することができる。
【００２７】
また、システム２は、「tPA投与可能性あり」と表示させるデータを提供したあと、血液検査（凝固系含む）、頭部MRIまたはCT心電図、レントゲンなどの次の処置を表示させるデータを提供することもできる。さらに、システム２は、「tPA投与可能性なし」と表示させるデータを提供したあと、血液検査（凝固系含む）、頭部MRI＋MRAまたはCT心電図、レントゲンなどの次の処置を表示させるデータを提供することもできる。
【００２８】
このように、システム２は、ユーザに患者の脳梗塞に関連する質問を送信するとともに、ユーザからの回答を得ることにより、tPA投与可能性の有無を迅速に推定して、アプリケーションに提供することができる。
【００２９】
図４は、図２のシステム２の変形例を示す。本変形例の場合は、システム２は、時刻算出部５をさらに含み、チェックリスト１は、発症時刻に関する質問として、発症時刻を数値で入力するように構成されている。そして、例えば、システム２が、tPAの投与を脳梗塞の発症時刻から４．５時間以内に施行する必要があるとプログラムされている場合は、時刻算出部５は、発症時刻、tPA適用可能時刻（発症時刻から４．５時間まで）との差分を算出して、推定部６に提供することができる。
本発明において、「発症時刻に関連するデータ」とは、脳梗塞が発症した時刻を含み、発症時刻が不明な時は、最終未発症時刻をもって発症時刻とすることができる。
【００３０】
推定部６は、時刻算出部５で算出されたデータと現在時刻とに基づいて、tPA適用が可能な残り時間（カウントダウン）や、tPA適用が不可能になる時刻（タイムリミット）などのtPA静注療法の適用可能時間に関するデータをデータ提供部７に送信することができる。また、推定部６は、現在時刻がtPA適用可能時刻を越えている場合は、「tPA投与可能性なし」と表示させるデータを、データ提供部７に送信することができる。
【００３１】
このように、本変形例のシステム２は、時刻算出部５を有することにより、tPA投与可能性の有無を推定するのに加えて、tPA静注療法の適用可能時間を提供することができる。これは、特に脳梗塞の発症時刻から４．５時間以内に投与する必要があるtPA静注療法において有利である。
【００３２】
図５は、図２のフローチャートの動作例後の動作例を示すフローチャートである。
【００３３】
システム２は、tPA投与可能性の有無をデータ提供部７を介して、アプリケーションに表示させた後、次の質問をアプリケーションに提供することができる。具体的には、推定部６は、上記の推定結果に基づいて適切な次の質問を推定して、質問処理部８に提供する。質問処理部８は、推定部６が推定した次の質問に関連するデータを記憶部４から抽出し、質問提供部９を介してアプリケーションに提供することができる。次の質問としては、例えば、図６Ａ〜Ｄに示されるような脳梗塞に関連する質問２（NIH Stroke Scale）が挙げられる。
【００３４】
図６Ａ〜Ｄに示されるように、NIH Stroke Scale（NIHSS測定）は、例えば、意識水準、意識障害、最良の注視、視野、顔面麻痺、上肢の運動、下肢の運動、運動失調、感覚、最良の言語、構音障害、消去／無視などの質問項目を含むことができる。そして、各質問に対する回答は、複数の回答候補の中から選択式で選ぶことができるようになっている。また、注釈部分には、各質問の回答を得るためにユーザが患者に対して行う具体的な行動が示されている。
【００３５】
システム２は、NIH Stroke Scaleに関する質問を質問提供部９を介して情報端末１のアプリケーションに提供することができる。また、システム２は、質問の提供と共に、質問の回答を得るためにユーザが患者に対して行う具体的な行動も提供することができる。そして、システム２は、回答内容をデータ取得部３を介して取得して記憶部４に格納することができる。NIHSS測定は脳梗塞患者の重症度を数値化するもので、最初の診療（入院当日）から定期測定し、脳梗塞の重症度の進行具合を確認するために利用可能である。推定部６は、各回答内容をそれぞれ解析することで、以下に述べるようなtPA適応の可能性の患者の慎重投与の判断や、入院後の適切な診療内容を提供することができる。また、例えば、各回答内容を図６Ａ〜Ｃに示されるように、１〜Ｎのスコアで重みづけし、入院当日から継続的に測定することで、推定部６は、NIH Stroke Scaleのトータルスコアに基づいて、脳梗塞の重症度の進行具合を推定して、推定結果を提供することもできる。
【００３６】
図５に示されるように、システム２は、NIH Stroke Scaleに関連するデータを格納した後、さらに次の質問をアプリケーションに提供することができる。具体的には、推定部６は、上記のNIH Stroke Scaleに関連するデータに基づいて適切な次の質問を推定して、質問処理部８に提供する。質問処理部８は、推定部６が推定した次の質問に関連するデータを記憶部４から抽出し、質問提供部９を介してアプリケーションに提供することができる。次の質問としては、例えば、図７Ａ〜Ｂに示されるような脳梗塞に関連する質問３（チェックリスト２）が挙げられる。
【００３７】
図７Ａ〜Ｂに示されるように、チェックリスト２は、例えば、tPA適応外に関連する質問として、臨床所見、血液検査、血液所見、ＣＴ／ＭＲ所見などの質問項目を含むことができる（図７Ａ）。また、チェックリスト２は、例えば、慎重投与に関連する質問として、年齢（８１歳以上）、既往歴、１０日以内の生検・外傷、１０日以内の分娩・流早産、１か月以上経過した脳梗塞（特に糖尿病合併例）、３か月以内の心筋梗塞、蛋白製剤アレルギー、神経徴候、NIHSS score２６以上、軽症、症候の急速な軽症化、痙攣（既往歴などからてんかんの可能性が高ければ適応外）、臨床症状、脳動脈瘤・頭蓋内腫瘍・脳動静脈奇形・もやもや病、胸部大動脈瘤、消化管潰瘍・憩室炎、大腸炎、活動性結核、糖尿病性出血性網膜症・出血性眼症、血栓溶解薬、抗血小板薬投与中（特に経口抗凝固薬投与中）、月経期間中、重篤な腎障害、コントロール不良な糖尿病、感染性心内膜炎などの質問項目を含むことができる（図７Ｂ）。
【００３８】
システム２は、tPA適応外に関連する質問に対する回答および慎重投与に関連する質問に対する回答をデータ取得部３を介して取得し、回答内容を記憶部４に格納することができる。推定部６は、記憶部４に格納している回答内容を解析し、例えば、tPA適応外に関連する回答に「あり」が存在せず、慎重投与に関連する回答に「あり」がわずかに（例えば２つ以下）存在する場合は、tPA投与を指示するデータをデータ提供部７に送信する。推定部６は、tPA投与に関連するデータ（総量、投与量、急速静注量、持続静注量、tPA投与前の最終確認に関連する項目などを含む）をデータ提供部７に送信したり、質問処理部８に抽出させて、質問提供部９に提供することもできる。
【００３９】
tPA投与前の最終確認に関連する項目としては、家族への説明と同意、尿道カテーテル留置（無理はしない）、動脈解離は除外した、発症時刻から4時間30分以内、血圧測定（収縮期血圧180mmHg以上または拡張期血圧105mmHg以上のとき、ニカルジピン（10）5A  2ml静注後2ml/h開始、以後、血圧にあわせ1ml/hずつ増減（収縮期血圧140mmHg以下で1ml/h減量）、NIHSS score測定を含むことができる。
【００４０】
また、推定部６は、記憶部４に格納している回答内容を解析し、例えば、tPA適応外に関連する回答に「あり」が存在し、慎重投与に関連する回答に「あり」が多数（例えば３つ以上）存在する場合は、次の質問４（チェックリスト３）を質問処理部８に抽出させて、質問提供部９に提供することもできる。同様に、システム２は、チェックリスト３の回答内容に応じて、次の質問５（チェックリスト４）を提供し、さらにチェックリスト４の回答内容に応じて、次の質問６（チェックリスト５）を提供することもできる。
【００４１】
図８に示されるように、チェックリスト３としては、例えば、発症時刻から６時間以内、４０歳以下、頭痛や頸部痛、胸痛があるなどの質問項目を含むことができ、「あり」が１つ以上存在する場合は、推定部６は、指示プランＡをデータ提供部７に送信する。そして、推定部６は、「あり」が存在しない場合は、次の質問５（チェックリスト４）を質問処理部８に抽出させる。チェックリスト４としては、例えば、心房細動がある、Ｄダイマーが１０以上、多血管領域への多発などの質問項目を含むことができ、「あり」が１つ以上存在する場合は、推定部６は、指示プランＢをデータ提供部７に送信する。そして、推定部６は、「あり」が存在しない場合は、次の質問６（チェックリスト５）を質問処理部８に抽出させる。
【００４２】
チェックリスト５としては、例えば、発症後４８時間以内であるかなどの質問項目を含むことができ、推定部６は、４８時間以内であれば指示プランＣをデータ提供部７に送信し、４８時間を超えていれば指示プランＺをデータ提供部７に送信する。一態様において、チェックリスト５は省略することが可能であり、この場合は、上記の時刻算出部５で算出されたデータと現在時刻とに基づいて、発症後４８時間以内であるかどうかを判断し、指示プランＣまたは指示プランＺを送信するように構成することもできる。データ提供部７に送信される指示プランＡ〜Ｚとしては、図９Ａ〜図９Ｄに示されるような治療法や入院後指示の提示が含まれる。上記のようにtPA投与を実施する場合、図１０Ａおよび図１０Ｂに示されるような、tPA投与に関連するデータ（図１０Ａ）や、投与後の指示（図１０Ｂ）を含む、プランＴとしてデータ提供部７に送信することもできる。
【００４３】
以上のように、本実施形態によるシステムは、脳梗塞の超急性期における患者の診療に必要な情報処理を実行するためのアプリケーションをユーザが逐次使用することによって得られるデータをもとに行う患者の診療を支援することができ、医療資源の少ない地域において、初期診療にあたった非専門医が、院外の専門医に対してコンサルテーションを行うことなく治療方針を決定することができる。また、一般的には４．５時間以内に投与する必要のあるtPAの投与可能性の有無を迅速に推定することで、脳梗塞患者の後遺症を軽減させることが可能である。さらに、上記のような指示プランＡ〜Ｚを提供することで、脳梗塞の症状に合わせた柔軟で広範囲な対応が可能である。
【００４４】
＜第２実施形態＞
以下、本発明の第２実施形態を説明する。図１１は、本実施形態によるネットワークシステムの全体構成例を示すブロック図、図１２〜図１５は、本実施形態によるシステムの動作例を示すフローチャートである。本実施形態において、患者は、脳卒中が疑われる患者であり、情報端末１は、ネットワーク上に複数存在して相互に通信可能であり、ユーザは、患者を診療する医師（非専門医）、かかる医師をサポートする専門医（神経内科医、脳外科医、診療放射線技師など）を含む。
【００４５】
図１１に示されるように、本実施形態によるネットワークシステムは、情報端末１（デスクトップＰＣ、ラップトップＰＣ、スマートフォン、タブレットＰＣなど）がネットワーク上に複数存在し、これらが相互に通信可能である。また、各情報端末１は、ネットワーク上に配置された人工知能ＡＩ、データベースサーバー、クラウドコンピューティングとも相互に通信可能である。
【００４６】
各情報端末１は、第１実施形態で説明したように、システム２とそれぞれ通信可能であり、システム２も同様に、各機能ブロック３〜９を備えている。各機能ブロック３〜９は、それぞれネットワーク上の異なる場所に別々に配置することもできる。すなわち、例えば、記憶部４は、データベースサーバーを利用して実現し、処理部６２は、人工知能（ＡＩ）システムを利用して実現することができる。記憶部４は、ネットワーク共有できるデータはデータベースサーバーに、共有できないデータは情報端末１のメモリに格納するなど、ネットワーク上の異なる複数のリソースを利用して実現することもできる。
【００４７】
また、一般的なスマホアプリ（スマートフォン用アプリケーション）を構築する場合と同様に、システム２をクラウドコンピューティング（例えば、ＡＷＳ）上に構築し、情報端末１にインストールされたアプリケーションを入出力部（インターフェイス）として、システム２とのデータ送受信を行うようにすることもできる。超高速通信（４Ｇ、５Ｇ）においては、情報処理をすべてクラウド上で行い、情報端末１は、入力、表示など、入出力部としての最小限の機能だけを実現すればよく、リソース（ＣＰＵ速度、メモリ容量など）の少ない情報端末１であっても、システム２の機能（すなわち、診療支援システムの機能）を利用することができる。
【００４８】
図示されるように、病院Ａに勤務する非専門医Ａは、例えば、スマートフォンとデスクトップＰＣの両方にアプリケーションをインストールし、相互接続させることもできる。そして脳卒中が疑われる患者に対応する際に、上記のようにスマートフォンのアプリケーションを利用して問診を行い、患者の脳画像に関連する作業をデスクトップＰＣのアプリケーションを利用して行うこともできる。すなわち、本発明のシステム２は、上記のような質問、質問に対する回答、治療方法などの情報（データ）に加えて、さらに画像データを情報処理するように構成することができる。
【００４９】
具体的には、データ取得部３は、デスクトップＰＣに接続された撮像機器（ＭＲＩ、ＣＴなど）から送られてきた患者に関する画像（例えば、脳画像）データを取得し、記憶部４は、画像データを格納し、推定部６は、記憶部４に格納されている画像データをＡＩ解析（画像読影）し、データ提供部７は、推定部６による解析結果をアプリケーションに提供することができる。また、推定部６は、更なる解析が必要であると判断した場合、質問処理部８に更なる画像解析にoncallで対応できるネットワーク上の別のユーザ（例えば、脳外科医である専門医Ｄ）を自動抽出して、質問提供部９を介して、専門医Ｄの情報端末１に画像データを送信することもできる。
【００５０】
そして、専門医Ｄは、受信した画像データを更に解析し、更なる解析結果を情報端末１を介して送信し、非専門医Ａ側のデータ取得部３は、更なる解析結果を受信して推定部６に送信し、推定部６は、元の解析結果と更なる解析結果とに基づいた、より正確な解析結果をアプリケーションに提供することができる。また、ネットワーク上の各情報端末１は、データ取得部３、推定部６、質問提供部９、データ提供部７などを介して、上記のような画像データおよびその解析結果を含むデータセットをデータベースサーバーに日々送信し、データベースサーバーはこれらのデータセットをビッグデータとして蓄積することができる。
【００５１】
そして、人工知能システムは、数学モデル６１（深層学習モデル）を使用して、画像を処理部６２（ＡＩ）で解析するように構成することもできる。すなわち、人工知能システムに上記のビッグデータを画像データとその解析結果のパターニングとして機械学習させ、さらにディープラーニング（深層学習）させることで、数学的モデル６１を機械学習モデル、そして深層学習モデルに発展させることもできる。ビッグデータは、上記のような質問、質問に対する回答、治療方法などのデータを含んでもよく、これらを深層学習させることで、質問の内容や治療方法の推定などを進化させることができる。このような人工知能システム（推定部６）を含む本発明のシステム２は、上記のビッグデータ、ＡＩ、深層学習モデルを集合知として非専門医Ａに提供することができる。そして、非専門医Ａは、かかる集合知に情報端末１を介して常時アクセスできるため、専門医に頼ることなく脳卒中が疑われる患者への即応体制が構築できる。
【００５２】
言うまでもなく、上記のように、専門医Ｄの情報端末１に更なる画像解析のための画像データを送信した場合と同様に、質問に対する回答データを、更なる推定のための回答データとして、例えば病院Ｂの専門医Ｂに送信することもできる。すなわち、上記のチェックリストの項目中に、非専門医でもなく、推定部６でもなく、必ず専門医の判断（推定）を要する項目を設けることもできる。そして、かかる項目が選択されたチェックリスト（回答データ）を推定部６が受信すると、質問処理部８に更なる判断（推定）にoncallで対応できるネットワーク上の別のユーザ（例えば、専門医Ｂ）を自動抽出させて、質問提供部９を介して、専門医Ｂの情報端末１に回答データと画像データとを一緒に送信することもできる。
【００５３】
非専門医Ａは、必要に応じて、アプリケーションに組み込まれたＳＮＳメッセンジャー、音声通信、Ｗｅｂ会議システムなどを利用して、専門医Ｂのコンサルテーションを受けることもできる。また、専門医Ｂは、必要に応じて、同じ病院Ｂ内の他の専門医Ｃの情報端末１に回答データと画像データとを転送し、専門医Ｃのコンサルテーションを受けることもできる。そして、非専門医Ａが、開発途上国の診療所などに勤務している場合は、別の国、例えば先進国の専門医のコンサルテーションを自動翻訳機能などを使用して受けることもできる。
【００５４】
また、上記のような撮像機器で得られた画像（ＭＲＩ画像、ＣＴ画像など）をスマートフォンで撮影し、専門医の情報端末１に送信できるようにすることもできる。さらに、情報端末１（アプリケーション）と、撮像機器とが直接通信できるＡＰＩを組み込むことで、設備が限られた診療所でも、スマートフォン（情報端末１）にアプリケーションをインストールするだけで、本発明のシステム２をどこでも自由に使用することができる。これにより、日本のような少子高齢化が進む国において、地方の診療所と都市の病院とを繋いだり、医療環境が整わない開発途上国の病院と先進国の病院とを繋いだりすることで、非専門医の診療をサポートすることができる。また、例えば、日本の地方の診療所と、時差のある他の都市の病院とを繋ぐことで、非専門医に対する２４時間のサポート体制を構築することもできる。
【００５５】
以上のように、本発明のシステム２は、ＳＮＳメッセンジャー、音声通信、Ｗｅｂ会議システム、自動翻訳機能、画像撮影機能、撮像機器ＡＰＩ機能などの様々な機能をさらに含むこともできる。これらの機能を実現するモジュールは、一般的なクラウドコンピューティングで提供されており、かかるモジュールを新たな機能ブロック１０〜１４（図示せず）として、システム２の機能ブロック３〜９に追加することもできる。当業者であれば、脳卒中の診療に関連する必要な機能を適宜新たな機能ブロックとして追加することで、診療支援システムのさらなる強化を図ることができる。
【００５６】
本実施形態によるシステムの動作例を図１２〜図１５に示されるフローチャートに基づいて簡単に説明する。図１２に示されるように、まず、質問提供部９は、脳卒中または脳卒中の疑いのある患者の脳画像を要求するメッセージをアプリケーションを通じて非専門医Ａの情報端末１上に表示する。非専門医Ａは、画像データをアプリケーションを通じて送信し、システム２は画像読影を行って、脳梗塞、出血性病変および病巣の有無からなる群から選択される脳卒中の種類を識別して、識別結果を非専門医Ａに提供する。脳梗塞の場合は、図中の脳梗塞フローに従って、上記のようにtPA投与を指示するデータをデータ提供部７に送信することで、非専門医Ａの脳梗塞の超急性期における治療を支援することができる。
【００５７】
また、脳梗塞ではなく、出血性病変である場合は、それが脳内出血であるか、くも膜下出血であるかを推定するための質問や更なる画像撮影を求める要求を情報端末１に表示することもでき、脳内出血である場合は、Ｆ．脳出血ロジックへ進み、くも膜下出血である場合は、脳外科のコンサルテーションを受ける。さらに、脳梗塞でも出血性病変でもない場合は、病巣の有無を解析し、病巣がない場合は、Ｇ．Stroke Mimicロジックへ進み、病巣がある場合は、専門医のコンサルテーションを受ける。図１２中の各ロジックＡ〜Ｇの詳細は、図１３〜図１５に示す通りである。図１３〜図１５に示すフロー中の各ステップで、専門医のコンサルテーションを受ける必要のあるステップ、集合知から判断する必要のあるステップ、ＡＩ解析が必要なステップなどがあれば、それらのステップに自動的に進むようにフローを構成することもできる。当業者であれば、脳卒中や脳卒中の疑いがある患者の診療に必要な各ステップを組み合わせて、最適なフローを構築することができる。
【００５８】
以上のように、本発明のシステム（診療支援システム）２がインストールされた複数の情報端末１を相互に接続してネットワークシステムを構築することで、複数のシステム２間、データベースサーバー、クラウドコンピューティング、人工知能システムなどで情報共有を行うことができる。そして、情報共有により生まれた新たな知見、ディープラーニングによる過去の膨大なデータとの比較処理で生まれた新たな知見、クラウドコンピューティングによる超高速処理などを融合させることで、これまで存在しなかった高度な診療支援システムを実現することができる。したがって、本発明の脳卒中診療支援システムは、非専門医のための診療支援としてだけでなく、専門医や診療放射線技師のための診療支援システムとして、さらには、医療関係者、大学機関、国際機関などの間で新たな知見を共有する、脳卒中の情報データベースとして使用することもできる。
【符号の説明】
【００５９】
１            情報端末
２            システム
３            データ取得部
４            記憶部
５            時刻算出部
６            推定部
６１          数学モデル
６２          処理部
７            データ提供部
８            質問処理部
９            質問提供部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図６Ｃ】
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【図６Ｄ】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図８】
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【図９Ａ】
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【図９Ｂ】
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【図９Ｃ】
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【図９Ｄ】
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【図１０Ａ】
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【図１０Ｂ】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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