(57)【要約】【課題】所定の条件下での予測を精度よく行うことの可能な情報処理システムおよび情報処理方法を提供する。【解決手段】本発明の一実施形態に係る情報処理システムは、第１回帰モデルおよび第２回帰モデルを備えている。第２回帰モデルは、第１回帰モデルの生成の際に用いた説明変数の一部と、第１回帰モデルの出力値である第１予測値とを説明変数とするとともに、第１回帰モデルの生成の際に用いた目的変数を目的変数として機械学習を行う。【選択図】図１
2020137982.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１または複数種類の第１計測値および１または複数種類の設定値を説明変数とするとともに、前記１または複数種類の第１計測値および前記１または複数種類の設定値の条件下で得られた第２計測値を目的変数として機械学習を行う第１回帰モデルと、
前記１または複数種類の第１計測値のうち少なくとも１つを含む１または複数種類の第３計測値、前記１または複数種類の設定値、および前記第１回帰モデルに対して前記１または複数種類の第１計測値および前記１または複数種類の設定値を入力することにより得られる第１予測値を説明変数とするとともに、前記第２計測値を目的変数として機械学習を行う第２回帰モデルと
を備えた
情報処理システム。
【請求項２】
前記１または複数種類の第３計測値のうち少なくとも１つを含む１または複数種類の第４計測値、ならびに前記第２回帰モデルに対して前記１または複数種類の第３計測値、前記１または複数種類の設定値および前記第１予測値を入力することにより得られる第２予測値を説明変数とするとともに、前記第２計測値を目的変数として機械学習を行う第３回帰モデルを更に備えた
請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項３】
前記１または複数種類の第１計測値および１または複数種類の第３計測値は、眼に関する計測値を含み、
前記１または複数種類の設定値は、眼内レンズの度数もしくは前記眼内レンズの種類に関係する数値であり、
前記第２計測値は、前記眼に前記眼内レンズを設けたときの屈折の計測値であり、
前記第１予測値は、前記眼に前記眼内レンズを設けたときの屈折の予測値である
請求項１または請求項２に記載の情報処理システム。
【請求項４】
前記１または複数種類の第４計測値は、眼に関する計測値を含み、
前記第２計測値は、前記眼に前記眼内レンズを設けたときの屈折の計測値である
前記第２予測値は、前記眼に前記眼内レンズを設けたときの屈折の予測値である
請求項２に記載の情報処理システム。
【請求項５】
第３回帰モデルは、前記１または複数種類の第４計測値、患者の年齢、および前記第２予測値を説明変数とするとともに、前記第２計測値を目的変数として機械学習を行う
請求項４に記載の情報処理システム。
【請求項６】
１または複数種類の第１計測値および１または複数種類の設定値を説明変数とするとともに、前記１または複数種類の第１計測値および前記１または複数種類の設定値の条件下で得られた第２計測値を目的変数とする機械学習を第１回帰モデルにおいて行う第１学習ステップと、
前記１または複数種類の第１計測値のうち少なくとも１つを含む１または複数種類の第３計測値、前記１または複数種類の設定値、および前記第１回帰モデルに対して前記１または複数種類の第１計測値および前記１または複数種類の設定値を入力することにより得られる第１予測値を説明変数とするとともに、前記第２計測値を目的変数とする機械学習を第２回帰モデルにおいて行う第２学習ステップと
を含む
情報処理方法。
【請求項７】
前記１または複数種類の第３計測値のうち少なくとも１つを含む１または複数種類の第４計測値、ならびに前記第２回帰モデルに対して前記１または複数種類の第３計測値、前記１または複数種類の設定値および前記第１予測値を入力することにより得られる第２予測値を説明変数とするとともに、前記第２計測値を目的変数とする機械学習を第３回帰モデルにおいて行う第３生成ステップを含む
請求項６に記載の情報処理方法。
【請求項８】
前記１または複数種類の第１計測値および１または複数種類の第３計測値は、眼に関する計測値を含み、
前記１または複数種類の設定値は、眼内レンズの度数もしくは前記眼内レンズの度数に関係する数値であり、
前記第２計測値は、前記眼に前記眼内レンズを設けたときの屈折の計測値であり、
前記第１予測値は、前記眼に前記眼内レンズを設けたときの屈折の予測値である
請求項６または請求項７に記載の情報処理方法。
【請求項９】
前記１または複数種類の第４計測値は、眼に関する計測値を含み、
前記第２計測値は、前記眼に前記眼内レンズを設けたときの屈折の計測値である
前記第２予測値は、前記眼に前記眼内レンズを設けたときの屈折の予測値である
請求項７に記載の情報処理方法。
【請求項１０】
前記第３学習ステップにおいて、前記１または複数種類の第４計測値、患者の年齢、および前記第２予測値を説明変数とするとともに、前記第２計測値を目的変数とする機械学習を前記第３回帰モデルにおいて行う
請求項７に記載の情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、所定の条件下での値（例えば眼内レンズ手術後の屈折）を予測する情報処理システムおよび情報処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】  白内障になると、すりガラス越しに見ているような白くかすんだ視界になったり、濁りが光を乱反射させるために屋外で眩しさを感じるようになったりする。症状が進むと日常生活に支障が出るため、手術により、眼内の水晶体を人工の水晶体（眼内レンズ）に交換することで、視力の改善が図られる（非特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｏｃｕｌａｒ．ｎｅｔ／ｔｒｅａｔｍｅｎｔ／ｃａｔａｒａｃｔ／ｔｒｅａｔ．ｈｔｍｌ
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】  眼内レンズの度数は、例えば、術前検査で眼軸長などを測定し、その測定結果と、眼内レンズの度数の設定値とに基づいて得られた術後の屈折の予測値が所望の範囲内となる場合に、その設定値に決定される。しかし、患者の眼内の水晶体を、決定された設定値と等しい度数の眼内レンズに置き換えたときに、屈折の実測値が所望の範囲からずれてしまい、手術後に希望した通りの屈折状況が得られないことが時に起こる。このような問題は、所定の条件下での予測値に基づいて設定値を決定する様々な場面でも起こり得る。従って、所定の条件下での予測を精度よく行うことの可能な情報処理システムおよび情報処理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情報処理システムは、第１回帰モデルおよび第２回帰モデルを備えている。第１回帰モデルは、１または複数種類の第１計測値および１または複数種類の設定値を説明変数とするとともに、１または複数種類の第１計測値および１または複数種類の設定値の条件下で得られた第２計測値を目的変数として機械学習を行う。第２回帰モデルは、１または複数種類の第１計測値のうち少なくとも１つを含む１または複数種類の第３計測値、１または複数種類の設定値、および第１回帰モデルに対して１または複数種類の第１計測値および１または複数種類の設定値を入力することにより得られる第１予測値を説明変数とするとともに、第２計測値を目的変数として機械学習を行う。【０００６】  本発明の一実施形態に係る情報処理方法は、以下の２つのステップを含む。
（１）１または複数種類の第１計測値および１または複数種類の設定値を説明変数とするとともに、１または複数種類の第１計測値および１または複数種類の設定値の条件下で得られた第２計測値を目的変数とする機械学習を第１回帰モデルにおいて行う第１学習ステップ
（２）１または複数種類の第１計測値のうち少なくとも１つを含む１または複数種類の第３計測値、１または複数種類の設定値、および第１回帰モデルに対して１または複数種類の第１計測値および１または複数種類の設定値を入力することにより得られる第１予測値を説明変数とするとともに、第２計測値を目的変数とする機械学習を第２回帰モデルにおいて行う第２学習ステップ【０００７】  本発明の一実施形態に係る情報処理システムおよび情報処理方法では、第１回帰モデルにおける学習の際に説明変数の１つとして入力した１または複数種類の第１計測値のうち少なくとも１つを含む１または複数種類の第３計測値と、第１回帰モデルにおける学習の際に説明変数の１つとして入力した１または複数種類の設定値と、第１回帰モデルの出力値である第１予測値とを説明変数とする機械学習が第２回帰モデルにおいて行われる。これにより、第１回帰モデルの出力値である第１予測値に基づいて、１または複数種類の設定値の妥当性を判断する場合と比べて、第２回帰モデルの出力値に基づいて、１または複数種類の設定値の妥当性を判断する場合の方が、より実際に則した妥当な判断をすることができる。
【発明の効果】
【０００８】本発明の一実施形態に係る情報処理システムおよび情報処理方法によれば、第１回帰モデルにおける学習の際に説明変数の１つとして入力した１または複数種類の第１計測値のうち少なくとも１つを含む１または複数種類の第３計測値と、第１回帰モデルにおける学習の際に説明変数の１つとして入力した１または複数種類の設定値と、第１回帰モデルの出力値である第１予測値とを説明変数とする機械学習を第２回帰モデルにおいて行うようにしたので、第２回帰モデルの出力値に基づいて、１または複数種類の設定値の妥当性の判断をより精度よく行うことができる。従って、所定の条件下での予測を精度よく行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る検査装置の概略構成例を表す図である。
【図２】第１回帰モデルの生成と、生成した第１回帰モデルから出力値を得る様子を概念的に表す図である。
【図３】第２回帰モデルの生成と、生成した第２回帰モデルから出力値を得る様子を概念的に表す図である。
【図４】第３回帰モデルと、生成した第３回帰モデルから出力値を得る様子を概念的に表す図である。
【図５】図１の検査装置における３つの回帰モデルの作成手順の一例を表す図である。
【図６】３つの回帰モデルを用いて予測値を得る手順の一例を表す図である。
【図７】３つの回帰モデルを用いて予測値を得る様子を概念的に表す図である。
【図８】種々の回帰モデルの予測値の平均および標準偏差の一例を表す図である。
【図９】Ｂａｒｒｅｔｔ  Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ２式および第３回帰モデルの出力結果の統計データの一例を表す図である。
【図１０】Ｂａｒｒｅｔｔ  Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ２式および第３回帰モデルの出力の平均絶対値誤差の一例を表す図である。
【図１１】本発明の第２の実施の形態に係る情報処理システムの概略構成例を表す図である。
【図１２】図１１の情報処理システムの概略構成の一変形例を表す図である。
【図１３】図１１の情報処理システムの概略構成の一変形例を表す図である。
【図１４】図１１の情報処理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１０）
検査装置に３つの回帰モデルを設けた例
２．第２の実施の形態（図１１）
外部ネットワーク上のサーバ装置に３つの回帰モデルを設けた例
３．第２の実施の形態の変形例
変形例Ａ（図１２）
患者情報を手入力により行う例
変形例Ｂ（図１３、図１４）
情報処理装置とサーバ装置とがローカルネットワークを介して通信可能になっ          ている例
【００１１】＜１．第１の実施の形態＞
［構成］
図１は、本発明の第１の実施の形態に係る検査装置１００の概略構成の一例を表したものである。検査装置１００は、例えば、患者の眼に対して術前検査を行うことにより、患者の眼に関するデータを取得する検査部１１８を備えている。検査部１１８で得られるデータとしては、例えば、眼軸長Ａｌ、角膜曲率Ｋ、前房深度Ａｃｄ、水晶体厚ＬＴおよび角膜横径ＷＴＷなどが挙げられる。検査装置１００は、さらに、例えば、検査部１１８で得られたデータと、医療従事者からの入力データとを用いて、術後の患者の眼の屈折の予測値を出力する。医療従事者から検査装置１００に入力されるデータとしては、例えば、眼内レンズの度数ＬＰおよびＡ定数ＡＣ（眼内レンズの種類による定数）の設定値、患者の年齢ａｇｅ、および計測値Ｒｅｆなどが挙げられる。ここで、計測値Ｒｅｆとは、患者の眼内の水晶体を、設定値と等しい度数ＬＰの眼内レンズに置き換えたときの患者の眼の屈折の計測値を指している。また、Ａ定数ＡＣは、眼内レンズの種類に関する数値である。術後の患者の眼の屈折の予測値とは、後述のｐｒｅｄ１，ｐｒｅｄ２，ｐｒｅｄ３や、後述のｐｒｅｄＡ，ｐｒｅｄＢ，ｐｒｅｄＣなどを指している。
【００１２】  医療従事者は、眼内レンズの度数ＬＰおよびＡ定数ＡＣの設定値を変えながら、検査装置１００から出力される予測値に基づいて、患者に適用する眼内レンズの度数ＬＰの妥当性を判断する。医療従事者は、患者に適用する眼内レンズの度数ＬＰとして最も妥当と判断した設定値と等しい度数の眼内レンズを、手術に用いる眼内レンズとする。このようにして、手術に用いる眼内レンズが決定される。以下に、患者の眼の屈折の予測値を出力するのに必要な構成について説明する。
【００１３】  検査装置１００は、例えば、図１に示したように、検査部１１８の他に、制御部１１１、メモリ１１２、第１回帰モデル１１３、第２回帰モデル１１４、第３回帰モデル１１５、表示部１１６および入力部１１７を備えている。第１回帰モデル１１３、第２回帰モデル１１４および第３回帰モデル１１５での学習や予測値の生成は、後述のプログラム１１２Ａがロードされた制御部１１１によって制御される。
【００１４】  制御部１１１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）およびＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）などを含んで構成され、例えば、メモリ１１２に記憶されたオペレーティングシステム（図示せず）や、プログラム１１２Ａなどを実行する。プログラム１１２Ａは、上述の各種回帰モデルに対して学習を指示したり、学習後の各種回帰モデルに対して予測値の生成を指示したりするための一連の手順を制御部１１１に実行させる。プログラム１１２Ａが制御部１１１に実行させる一連の手順については、後に詳述する。制御部１１１は、２つの回帰モデルの作成に伴って生成された第１回帰モデル１１３および第２回帰モデル１１４の出力（予測値Ｐｒｅｄ１，予測値Ｐｒｅｄ２）を表示部１１６に表示させたり、メモリ１１２に格納したりする。制御部１１１は、さらに、術後屈折の予測に伴って生成された第１回帰モデルｒｅｇ１、第２回帰モデル１１４および第３回帰モデルｒｅｇ３の出力（予測値ＰｒｅｄＡ，予測値ＰｒｅｄＢ，予測値ＰｒｅｄＣ）を表示部１１６に表示させたり、メモリ１１２に格納したりする。
【００１５】  メモリ１１２は、制御部１１１によって実行されるプログラム（例えば、オペレーティングシステムや、プログラム１１２Ａ）などを記憶している。メモリ１１２は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、補助記憶装置（ハードディスク等）等によって構成される。メモリ１１２には、例えば、検査部１１８で得られたデータや、入力部１１７に入力されたデータなどが記憶される。
【００１６】  表示部１１６は、例えば、液晶パネルや有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ  Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）パネル等の表示装置からなる。表示部１１６は、制御部１１１からの映像信号に基づく画像を表示する。入力部１１７は、医療従事者からの入力を受け付け、受け付けた入力を制御部１１１に出力する。入力部１１７は、例えば、ボタンやダイヤルなどを含む機械的な入力インターフェースであってもよいし、表示部１１６の表示面に設けられたタッチパネルであってもよい。医療従事者によって入力部１１７に入力されるデータとしては、例えば、眼内レンズの度数ＬＰおよびＡ定数ＡＣの設定値が挙げられる。
【００１７】  第１回帰モデル１１３は、学習モードにおいて、検査部１１８で得られた１または複数種類の計測値ｍｓ１（例えば、眼軸長Ａｌ、角膜曲率Ｋ、前房深度Ａｃｄ、水晶体厚ＬＴおよび角膜横径ＷＴＷなど）と、医療従事者によって入力部１１７に入力された１または複数種類の設定値ｐｓ１（例えば、眼内レンズの度数ＬＰおよびＡ定数ＡＣの設定値など）を説明変数とするとともに、１または複数種類の計測値ｍｓ１および１または複数種類の設定値ｐｓ１の条件下で得られた計測値Ｒｅｆ（例えば、術後の屈折）を目的変数として機械学習を行う（図２参照）。計測値ｍｓ１は、本発明の「第１計測値」の一具体例に相当する。設定値ｐｓ１は、本発明の「設定値」の一具体例に相当する。計測値Ｒｅｆは、本発明の「第２計測値」の一具体例に相当する。
【００１８】  第１回帰モデル１１３は、予測モードにおいて、機械学習で得られたデータに基づいて、患者の眼内の水晶体を、１または複数種類の設定値ｐｓ１と等しい眼内レンズに置き換えたときの患者の眼の屈折の予測値Ｐｒｅｄ１を生成する。具体的には、第１回帰モデル１１３は、予測モードにおいて、１または複数種類の計測値ｍｓ１および１または複数種類の設定値ｐｓ１が入力されると、予測値Ｐｒｅｄ１を生成し、出力する（図２参照）。
【００１９】  第２回帰モデル１１４は、学習モードにおいて、１または複数種類の計測値ｍｓ１のうち少なくとも１つを含む１または複数種類の計測値ｍｓ２（例えば、眼軸長Ａｌおよび角膜曲率Ｋなど）、１または複数種類の設定値ｐｓ１、および第１回帰モデルｐｒｅｇ１に対して１または複数種類の計測値ｍｓ１および１または複数種類の設定値ｐｓ１を入力することにより得られる予測値ｐｒｅｄ１を説明変数とするとともに、計測値Ｒｅｆを目的変数として機械学習を行う（図３参照）。つまり、第２回帰モデル１１４は、第１回帰モデル１１３の生成の際に用いた説明変数の一部と、第１回帰モデル１１３の予測値Ｐｒｅｄ１とを説明変数とするとともに、第１回帰モデル１１３の生成の際に用いた計測値Ｒｅｆを目的変数として機械学習を行う。
【００２０】  第２回帰モデル１１４は、予測モードにおいて、機械学習で得られたデータに基づいて、患者の眼内の水晶体を、１または複数種類の設定値ｐｓ１と等しい度数ＬＰの眼内レンズに置き換えたときの患者の眼の屈折の予測値Ｐｒｅｄ２を生成する。具体的には、第２回帰モデル１１４は、予測モードにおいて、１または複数種類の計測値ｍｓ２、１または複数種類の設定値ｐｓ１および予測値Ｐｒｅｄ１が入力されると、予測値Ｐｒｅｄ２を生成し、出力する（図３参照）。
【００２１】  第３回帰モデル１１５は、学習モードにおいて、１または複数種類の計測値ｍｓ２のうち少なくとも１つを含む１または複数種類の計測値ｍｓ３（例えば、眼軸長Ａｌおよび角膜曲率Ｋなど）、１または複数の設定値ｐｓ２（例えば、患者の年齢ａｇｅなど）、ならびに第２回帰モデルｐｒｅｇ２に対して１または複数種類の計測値ｍｓ２、１または複数種類の設定値ｐｓ１および予測値ｐｒｅｄ１を入力することにより得られる予測値ｐｒｅｄ２を説明変数とするとともに、計測値Ｒｅｆを目的変数として機械学習を行う（図４参照）。
【００２２】  第３回帰モデル１１５は、予測モードにおいて、機械学習で得られたデータに基づいて、患者の眼内の水晶体を、１または複数種類の設定値ｐｓ１と等しい眼内レンズに置き換えたときの患者の眼の屈折の予測値Ｐｒｅｄ３を生成する。具体的には、第３回帰モデル１１５は、予測モードにおいて、１または複数種類の計測値ｍｓ３、１または複数の設定値ｐｓ２および予測値Ｐｒｅｄ２が入力されると、予測値Ｐｒｅｄ３を生成し、出力する（図４参照）。
【００２３】［動作］
次に、本実施の形態に係る検査装置１００の動作の一例について説明する。なお、最初に、３つの回帰モデルの作成手順について説明し、その後に、作成した３つの回帰モデルを使って術後屈折を予測する手順について説明する。図５は、３つの回帰モデルの作成手順の一例を表したものである。図６は、作成した３つの回帰モデルを使って術後屈折を予測する手順の一例を表したものである。図７は、術後屈折の予測手順を概念で表したものである。
【００２４】（３つの回帰モデルの作成手順）
医療従事者は、入力部１１７を介して検査部１１８に所定の検査の実行を指示する。すると、検査部１１８は、患者の眼に関する１または複数の計測値ｍｓ１（例えば、眼軸長Ａｌ、角膜曲率Ｋ、前房深度Ａｃｄ、水晶体厚ＬＴおよび角膜横径ＷＴＷなど）を取得する（図５のステップＳ１０１）。検査部１１８は、得られたデータ（１または複数の計測値ｍｓ１）をメモリ１１２に格納する。
【００２５】  次に、医療従事者は、入力部１１７を介して制御部１１１に第１回帰モデルｒｅｇ１の作成を指示する。すると、制御部１１１は、まず、第１回帰モデルｒｅｇ１に対して学習を指示する。第１回帰モデルｒｅｇ１は、制御部１１１から学習の指示が入力されると、上述の学習（学習モードにおける動作）を行う（図５のステップＳ１０２）。続いて、制御部１１１は、第１回帰モデルｒｅｇ１に対して予測値の生成を指示する。第１回帰モデルｒｅｇ１は、制御部１１１から予測値の生成の指示が入力されると、予測値ｐｒｅｄ１の生成（予測モードにおける動作）を行う（図５のステップＳ１０３）。
【００２６】  次に、医療従事者は、入力部１１７を介して制御部１１１に第２回帰モデルｒｅｇ２の作成を指示する。すると、制御部１１１は、まず、第２回帰モデルｒｅｇ２に対して学習を指示する。第２回帰モデルｒｅｇ２は、制御部１１１から学習の指示が入力されると、上述の学習（学習モードにおける動作）を行う（図５のステップＳ１０４）。続いて、制御部１１１は、第２回帰モデルｒｅｇ２に対して予測値の生成を指示する。第２回帰モデルｒｅｇ２は、制御部１１１から予測値の生成の指示が入力されると、予測値ｐｒｅｄ２の生成（予測モードにおける動作）を行う（図５のステップＳ１０５）。
【００２７】  次に、医療従事者は、入力部１１７を介して制御部１１１に第３回帰モデルｒｅｇ３の作成を指示する。すると、制御部１１１は、１または複数の設定値の入力を医療従事者に促すための映像信号を生成する。表示部１１６は、制御部１１１からの映像信号に基づく表示を行う。医療従事者は、表示部１１６に表示された、１または複数の設定値の入力要求に応じて、入力部１１７に１または複数の設定値ｐｓ２（例えば、患者の年齢ａｇｅなど）を入力する。入力部１１７は、１または複数の設定値ｐｓ２の入力を受け付ける。入力部１１７は、入力された１または複数の設定値ｐｓ２をメモリ１１２に記憶する。
【００２８】  制御部１１１は、続いて、第３回帰モデルｒｅｇ３に対して学習を指示する。第３回帰モデルｒｅｇ３は、制御部１１１から学習の指示が入力されると、１または複数の設定値ｐｓ２を用いて、上述の学習（学習モードにおける動作）を行う（図５のステップＳ１０６）。このようにして、３つの回帰モデルの作成が行われる。
【００２９】  なお、制御部１１１は、２つの回帰モデルの作成に伴って生成された第１回帰モデル１１３および第２回帰モデル１１４の出力（予測値Ｐｒｅｄ１，予測値Ｐｒｅｄ２）を表示部１１６に表示させてもよいし、メモリ１１２に格納してもよい。
【００３０】（術後屈折の予測）
次に、医療従事者は、入力部１１７を介して制御部１１１に術後屈折の予測を指示する。すると、制御部１１１は、表示部１１６に、１または複数の設定値と、術前検査の実施とを医療従事者に促すための映像信号を生成する。表示部１１６は、制御部１１１からの映像信号に基づく表示を行う。医療従事者は、表示部１１６に表示された、１または複数の設定値の入力要求に応じて、入力部１１７に、１または複数の設定値ｐｓＡ（例えば、眼内レンズの度数ＬＰおよびＡ定数ＡＣなど）と、１または複数の設定値ｐｓＢ（例えば、患者の年齢ａｇｅ（例えば、７５歳））を入力する。
【００３１】  入力部１１７は、１または複数の設定値ｐｓＡおよび１または複数の設定値ｐｓＢの入力を受け付ける（図６のステップＳ２０１）。入力部１１７は、入力された１または複数の設定値ｐｓＡおよび１または複数の設定値ｐｓＢをメモリ１１２に記憶する。医療従事者は、さらに、表示部１１６に表示された、術前検査の実施要求に応じて、検査部１１８を用いた術前検査を実施する。検査部１１８は、術前検査の実施により、１または複数の計測値ｍｓＡ（例えば、眼軸長Ａｌ、角膜曲率Ｋ、前房深度Ａｃｄ、水晶体厚ＬＴおよび角膜横径ＷＴＷなど）を取得する（図６のステップＳ２０２）。検査部１１８は、取得した１または複数の計測値ｍｓＡをメモリ１１２に記憶する。
【００３２】  次に、制御部１１１は、メモリ１１２から、１または複数の計測値ｍｓＡおよび１または複数の設定値ｐｓＡを読み出す。続いて、制御部１１１は、メモリ１１２から読み出した１または複数の計測値ｍｓＡおよび１または複数の設定値ｐｓＡを、第１回帰モデルｒｅｇ１に入力する。第１回帰モデルｒｅｇ１は、入力された１または複数の計測値ｍｓＡおよび１または複数の設定値ｐｓＡに基づいて、予測値ｐｒｅｄＡを生成する（図６のステップＳ２０３、図７の１段目）。制御部１１１は、第１回帰モデルｒｅｇ１で生成された予測値ｐｒｅｄＡを表示部１１６に表示させてもよいし、メモリ１１２に格納してもよい。
【００３３】  次に、制御部１１１は、１または複数種類の計測値ｍｓＡのうち少なくとも１つを含む１または複数種類の計測値ｍｓＢ（例えば、眼軸長Ａｌおよび角膜曲率Ｋなど）と、１または複数の設定値ｐｓＡと、第１回帰モデルｒｅｇ１によって生成された予測値ｐｒｅｄＡを第２回帰モデルｒｅｇ２に入力する。第２回帰モデルｒｅｇ２は、入力された１または複数種類の計測値ｍｓＢ、１または複数の設定値ｐｓＡおよび予測値ｐｒｅｄＡに基づいて、予測値ｐｒｅｄＢを生成する（図６のステップＳ２０４、図７の２段目）。制御部１１１は、第２回帰モデルｒｅｇ２で生成された予測値ｐｒｅｄＢを表示部１１６に表示させてもよいし、メモリ１１２に格納してもよい。
【００３４】  次に、制御部１１１は、メモリ１１２から、１または複数の設定値ｐｓＢ（例えば、患者の年齢ａｇｅなど）を読み出す。続いて、制御部１１１は、１または複数種類の計測値ｍｓＢのうち少なくとも１つを含む１または複数種類の計測値ｍｓＣ（例えば、眼軸長Ａｌおよび角膜曲率Ｋなど）と、メモリ１１２から読み出した１または複数の設定値ｐｓＢと、第２回帰モデルｒｅｇ２によって生成された予測値ｐｒｅｄＢとを、第３回帰モデルｒｅｇ３に入力する。第３回帰モデルｒｅｇ３は、入力された１または複数種類の計測値ｍｓＣ、１または複数の設定値ｐｓＢおよび予測値ｐｒｅｄＢに基づいて、予測値ｐｒｅｄＣを生成する（図６のステップＳ２０５、図７の３段目）。制御部１１１は、第３回帰モデルｒｅｇ３で生成された予測値ｐｒｅｄＣを表示部１１６に表示させてもよいし、メモリ１１２に格納してもよい。このようにして、術後屈折の予測が実行される。
【００３５】［効果］
次に、図８〜図１０の統計データを参考にして、本実施の形態に係る検査装置１００における第２回帰モデルｒｅｇ２および第３回帰モデルｒｅｇ３の効果について説明する。図８には、現状では最高精度と言われるＢａｒｒｅｔｔ  Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ２式と、本実施の形態に係る第１回帰モデルｒｅｇ１、第２回帰モデルｒｅｇ２および第３回帰モデルｒｅｇ３とによって得られた術後屈折の予測値の平均値および標準偏差の一例が示されている。図９、図１０には、Ｂａｒｒｅｔｔ  Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ２式および第３回帰モデルｒｅｇ３における平均絶対値誤差の一例が示されている。なお、図８〜図１０の統計データは、３４７の母数から得られた。
【００３６】  図８から、第２回帰モデルｒｅｇ２の成績は、Ｂａｒｒｅｔｔ  Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ２式の成績よりも良好であることがわかる。ただし、この差異には統計的な有意差があるとまでは言い難い。とはいえ、第２回帰モデルｒｅｇ２を用いることで、Ｂａｒｒｅｔｔ  Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ２式と同等の優れた成績が得られることがわかった。また、図８から、第３回帰モデルｒｅｇ３の成績は、Ｂａｒｒｅｔｔ  Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ２式の成績よりも良好であることがわかる。また、図９、図１０から、Ｂａｒｒｅｔｔ  Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ２式では、誤差の絶対値が０．５以上の割合が７７％となっており、第３回帰モデルｒｅｇ３では、誤差の絶対値が０．５以上の割合が７３％となっている。従って、第３回帰モデルｒｅｇ３の成績と、Ｂａｒｒｅｔｔ  Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ２式の成績との差異には、統計的な有意差があることがわかる。
【００３７】  このように、本実施の形態に係る検査装置１００における第２回帰モデルｒｅｇ２および第３回帰モデルｒｅｇ３では、第１回帰モデルｒｅｇ１よりも優れた成績が得られる。これにより、第１回帰モデルｒｅｇ１の出力値（予測値ｐｒｅｄＡ）に基づいて、１または複数種類の設定値ｐｓＡの妥当性を判断する場合と比べて、第２回帰モデルｒｅｇ２の出力値（予測値ｐｒｅｄＢ）または第３回帰モデルｒｅｇ３の出力値（予測値ｐｒｅｄＣ）に基づいて、１または複数種類の設定値ｐｓＡの妥当性を判断する場合の方が、より実際に則した妥当な判断をすることができる。
【００３８】  また、本実施の形態に係る検査装置１００における第２回帰モデルｒｅｇ２および第３回帰モデルｒｅｇ３では、Ｂａｒｒｅｔｔ  Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ２式と同等か、または、それよりも優れた成績が得られる。これにより、Ｂａｒｒｅｔｔ  Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ２式の代わりに、本実施の形態に係る検査装置１００における第２回帰モデルｒｅｇ２および第３回帰モデルｒｅｇ３を用いることで、Ｂａｒｒｅｔｔ  Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ２式と同等か、または、それよりも高い精度で、１または複数種類の設定値ｐｓＡの妥当性を判断することができる。
【００３９】＜２．第２の実施の形態＞
次に、本発明の第２の実施の形態に係る情報処理システム２００について説明する。
【００４０】［構成］
図１１は、情報処理システム２００の概略構成の一例を表したものである。情報処理システム２００は、例えば、患者の眼に対して術前検査を行うことにより得られたデータと、医療従事者からの入力データとを用いて、術後の患者の眼の屈折の予測値を出力する。
【００４１】  医療従事者は、眼内レンズの度数ＬＰおよびＡ定数ＡＣの設定値を変えながら、情報処理システム２００から出力される予測値に基づいて、眼内レンズの度数ＬＰの妥当性を判断する。医療従事者は、眼内レンズの度数ＬＰとして最も妥当と判断した設定値と等しい度数の眼内レンズを、手術に用いる眼内レンズとする。このようにして、手術に用いる眼内レンズが決定される。以下に、患者の眼の屈折の予測値を出力するのに必要な構成について説明する。
【００４２】  情報処理システム２００は、例えば、図１１に示したように、情報処理装置２１０と、患者情報データベース２２０と、サーバ装置２３０とを備えている。情報処理装置２１０、患者情報データベース２２０およびサーバ装置２３０は、外部ネットワーク２４０を介して接続されている。情報処理装置２１０は、外部ネットワーク２４０を介して患者情報データベース２２０やサーバ装置２３０と通信することができるように構成されている。患者情報データベース２２０は、外部ネットワーク２４０を介して情報処理装置２１０やサーバ装置２３０と通信することができるように構成されている。サーバ装置２３０は、外部ネットワーク２４０を介して情報処理装置２１０や患者情報データベース２２０と通信することができるように構成されている。
【００４３】  外部ネットワーク２４０は、例えば、インターネットで標準的に利用されている通信プロトコル（ＴＣＰ／ＩＰ）を用いて通信を行うネットワークである。外部ネットワーク２４０は、例えば、そのネットワーク独自の通信プロトコルを用いて通信を行うセキュアなネットワークであってもよい。外部ネットワーク２４０と、情報処理装置２１０、患者情報データベース２２０およびサーバ装置２３０との接続は、例えば、イーサネット等の有線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）であってもよいし、Ｗｉ−Ｆｉ等の無線ＬＡＮや、携帯電話回線などであってもよい。
【００４４】  情報処理装置２１０は、例えば、図１１に示したように、制御部１１１、メモリ１１２、表示部１１６、入力部１１７およびネットワークＩＦ１１９を備えている。ネットワークＩＦ１１９は、外部ネットワーク２４０を介して、患者情報データベース２２０やサーバ装置２３０と通信するための通信インターフェースである。
【００４５】  患者情報データベース２２０は、患者の眼に対する術前検査を行うことの可能な検査装置で得られたデータを記憶している。検査装置で得られたデータとしては、例えば、眼軸長Ａｌ、角膜曲率Ｋ、前房深度Ａｃｄ、水晶体厚ＬＴおよび角膜横径ＷＴＷなどが挙げられる。
【００４６】  サーバ装置２３０は、例えば、図１１に示したように、制御部２３１、メモリ２３２、第１回帰モデル１１３、第２回帰モデル１１４、第３回帰モデル１１５およびネットワークＩＦ２３３を備えている。ネットワークＩＦ２３３は、外部ネットワーク２４０を介して、情報処理装置２１０や患者情報データベース２２０と通信するための通信インターフェースである。
【００４７】  制御部２３１は、ＣＰＵおよびＧＰＵなどを含んで構成され、例えば、メモリ２３２に記憶されたオペレーティングシステム（図示せず）や、プログラム２３２Ａなどを実行する。プログラム２３２Ａは、上述の各種回帰モデルに対して学習を指示したり、学習後の各種回帰モデルに対して予測値の生成を指示したりするための一連の手順を制御部２３１に実行させる。プログラム２３２Ａが制御部２３１に実行させる一連の手順については、後に詳述する。制御部２３１は、２つの回帰モデルの作成に伴って生成された第１回帰モデル１１３および第２回帰モデル１１４の出力（予測値Ｐｒｅｄ１，予測値Ｐｒｅｄ２）を表示部１１６に表示させたり、メモリ２３２または患者情報データベース２２０に格納したりする。制御部２３１は、さらに、術後屈折の予測に伴って生成された第１回帰モデルｒｅｇ１、第２回帰モデル１１４および第３回帰モデルｒｅｇ３の出力（予測値ＰｒｅｄＡ，予測値ＰｒｅｄＢ，予測値ＰｒｅｄＣ）を表示部１１６に表示させたり、メモリ２３２または患者情報データベース２２０に格納したりする。
【００４８】  メモリ２３２は、制御部２３１によって実行されるプログラム（例えば、オペレーティングシステムや、プログラム２３２Ａ）などを記憶している。メモリ２３２は、例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、補助記憶装置（ハードディスク等）等によって構成される。
【００４９】［動作］
次に、本実施の形態に係る情報処理システム２００の動作の一例について説明する。なお、最初に、３つの回帰モデルの作成手順について説明し、その後に、作成した３つの回帰モデルを使って術後屈折を予測する手順について説明する。
【００５０】（３つの回帰モデルの作成手順）
【００５１】  医療従事者は、入力部１１７を介して制御部１１１に第１回帰モデルｒｅｇ１の作成を指示する。すると、制御部１１１は、まず、ネットワークＩＦ１１９を介してサーバ装置２３０に対して、第１回帰モデルｒｅｇ１での学習を指示する。サーバ装置２３０（制御部２３１）は、情報処理装置２１０から、第１回帰モデルｒｅｇ１での学習の指示が入力されると、第１回帰モデルｒｅｇ１に対して学習を指示する。第１回帰モデルｒｅｇ１は、制御部２３１から学習の指示が入力されると、患者情報データベース２２０から、検査装置で得られたデータ（例えば、眼軸長Ａｌ、角膜曲率Ｋ、前房深度Ａｃｄ、水晶体厚ＬＴおよび角膜横径ＷＴＷなど）を取得する（図５のステップＳ１０１）。続いて、第１回帰モデルｒｅｇ１は、上述の学習（学習モードにおける動作）を行う（図５のステップＳ１０２）。
【００５２】  次に、制御部２３１は、第１回帰モデルｒｅｇ１に対して予測値の生成を指示する。第１回帰モデルｒｅｇ１は、制御部２３１から予測値の生成の指示が入力されると、予測値ｐｒｅｄ１の生成（予測モードにおける動作）を行う（図５のステップＳ１０３）。
【００５３】  次に、制御部２３１は、第２回帰モデルｒｅｇ２に対して学習を指示する。第２回帰モデルｒｅｇ２は、制御部２３１から学習の指示が入力されると、上述の学習（学習モードにおける動作）を行う（図５のステップＳ１０４）。続いて、制御部２３１は、第２回帰モデルｒｅｇ２に対して予測値の生成を指示する。第２回帰モデルｒｅｇ２は、制御部２３１から予測値の生成の指示が入力されると、予測値ｐｒｅｄ２の生成（予測モードにおける動作）を行う（図５のステップＳ１０５）。
【００５４】  次に、制御部２３１は、第３回帰モデルｒｅｇ３に対して学習を指示する。第３回帰モデルｒｅｇ３は、制御部２３１から学習の指示が入力されると、上述の学習（学習モードにおける動作）を行う（図５のステップＳ１０６）。このようにして、３つの回帰モデルの作成が行われる。
【００５５】  なお、制御部２３１は、３つの回帰モデルの作成に伴って生成された第１回帰モデル１１３および第２回帰モデル１１４の出力（予測値Ｐｒｅｄ１，予測値Ｐｒｅｄ２）を情報処理装置２１０の表示部１１６に表示させてもよいし、メモリ２３２または患者情報データベース２２０に格納してもよい。
【００５６】（術後屈折の予測）
次に、医療従事者は、入力部１１７を介して制御部１１１に術後屈折の予測を指示する。すると、制御部１１１は、表示部１１６に、１または複数の設定値の入力と、術前検査の実施とを医療従事者に促すための映像信号を生成する。表示部１１６は、制御部１１１からの映像信号に基づく表示を行う。医療従事者は、表示部１１６に表示された、１または複数の設定値の入力要求に応じて、入力部１１７に、１または複数の設定値ｐｓＡ（例えば、眼内レンズの度数ＬＰおよびＡ定数ＡＣなど）と、１または複数の設定値ｐｓＢ（例えば、患者の年齢ａｇｅ（例えば、７５歳））を入力する。
【００５７】  入力部１１７は、１または複数の設定値ｐｓＡおよび１または複数の設定値ｐｓＢの入力を受け付ける（図６のステップＳ２０１）。入力部１１７は、入力された１または複数の設定値ｐｓＡおよび１または複数の設定値ｐｓＢを、ネットワークＩＦ１１９を介してサーバ装置２３０のメモリ２３２に記憶する。医療従事者は、さらに、表示部１１６に表示された、術前検査の実施要求に応じて、検査装置を用いた術前検査を実施する。検査装置は、術前検査の実施により、１または複数の計測値ｍｓＡ（例えば、眼軸長Ａｌ、角膜曲率Ｋ、前房深度Ａｃｄ、水晶体厚ＬＴおよび角膜横径ＷＴＷなど）を取得する。検査装置は、取得した１または複数の計測値ｍｓＡを患者情報データベース２２０に記憶する。
【００５８】  次に、制御部２３１は、メモリ２３２から１または複数の設定値ｐｓＡを読み出すとともに、患者情報データベース２２０から１または複数の計測値ｍｓＡを読み出す（図６のステップＳ２０２）。続いて、制御部２３１は、患者情報データベース２２０から読み出した１または複数の計測値ｍｓＡと、メモリ２３２から読み出した１または複数の設定値ｐｓＡとを、第１回帰モデルｒｅｇ１に入力する。第１回帰モデルｒｅｇ１は、入力された１または複数の計測値ｍｓＡおよび１または複数の設定値ｐｓＡに基づいて、予測値ｐｒｅｄＡを生成する（図６のステップＳ２０３、図７の１段目）。制御部２３１は、第１回帰モデルｒｅｇ１で生成された予測値ｐｒｅｄＡを情報処理装置２１０の表示部１１６に表示させてもよいし、メモリ２３２または患者情報データベース２２０に格納してもよい。
【００５９】  次に、制御部２３１は、１または複数種類の計測値ｍｓＡのうち少なくとも１つを含む１または複数種類の計測値ｍｓＢ（例えば、眼軸長Ａｌおよび角膜曲率Ｋなど）と、１または複数の設定値ｐｓＡと、第１回帰モデルｒｅｇ１によって生成された予測値ｐｒｅｄＡを第２回帰モデルｒｅｇ２に入力する。第２回帰モデルｒｅｇ２は、入力された１または複数種類の計測値ｍｓＢ、１または複数の設定値ｐｓＡおよび予測値ｐｒｅｄＡに基づいて、予測値ｐｒｅｄＢを生成する（図６のステップＳ２０４、図７の２段目）。制御部２３１は、第２回帰モデルｒｅｇ２で生成された予測値ｐｒｅｄＢを情報処理装置２１０の表示部１１６に表示させてもよいし、メモリ２３２または患者情報データベース２２０に格納してもよい。
【００６０】  次に、制御部２３１は、メモリ２３２から、１または複数の設定値ｐｓＢ（例えば、患者の年齢ａｇｅなど）を読み出す。続いて、制御部２３１は、１または複数種類の計測値ｍｓＢのうち少なくとも１つを含む１または複数種類の計測値ｍｓＣ（例えば、眼軸長Ａｌおよび角膜曲率Ｋなど）と、メモリ２３２から読み出した１または複数の設定値ｐｓＢと、第２回帰モデルｒｅｇ２によって生成された予測値ｐｒｅｄＢとを、第３回帰モデルｒｅｇ３に入力する。第３回帰モデルｒｅｇ３は、入力された１または複数種類の計測値ｍｓＣ、１または複数の設定値ｐｓＢおよび予測値ｐｒｅｄＢに基づいて、予測値ｐｒｅｄＣを生成する（図６のステップＳ２０５、図７の３段目）。制御部２３１は、第３回帰モデルｒｅｇ３で生成された予測値ｐｒｅｄＣを情報処理装置２１０の表示部１１６に表示させてもよいし、メモリ２３２または患者情報データベース２２０に格納してもよい。このようにして、術後屈折の予測が実行される。
【００６１】［効果］
次に、本実施の形態に係る情報処理システム２００における第２回帰モデルｒｅｇ２および第３回帰モデルｒｅｇ３の効果について説明する。
【００６２】  本実施の形態に係る情報処理システム２００における第２回帰モデルｒｅｇ２および第３回帰モデルｒｅｇ３では、上記第１の実施の形態に係る検査装置１００における第２回帰モデルｒｅｇ２および第３回帰モデルｒｅｇ３と同様に、第１回帰モデルｒｅｇ１よりも優れた成績が得られる。これにより、第１回帰モデルｒｅｇ１の出力値（予測値ｐｒｅｄＡ）に基づいて、１または複数種類の設定値ｐｓＡの妥当性を判断する場合と比べて、第２回帰モデルｒｅｇ２の出力値（予測値ｐｒｅｄＢ）または第３回帰モデルｒｅｇ３の出力値（予測値ｐｒｅｄＣ）に基づいて、１または複数種類の設定値ｐｓＡの妥当性を判断する場合の方が、より実際に則した妥当な判断をすることができる。
【００６３】  また、本実施の形態に係る情報処理システム２００における第２回帰モデルｒｅｇ２および第３回帰モデルｒｅｇ３では、Ｂａｒｒｅｔｔ  Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ２式と同等か、または、それよりも優れた成績が得られる。これにより、Ｂａｒｒｅｔｔ  Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ２式の代わりに、本実施の形態に係る情報処理システム２００における第２回帰モデルｒｅｇ２および第３回帰モデルｒｅｇ３を用いることで、Ｂａｒｒｅｔｔ  Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ２式と同等か、または、それよりも高い精度で、１または複数種類の設定値ｐｓＡの妥当性を判断することができる。
【００６４】＜３．第２の実施の形態の変形例＞
次に、第２の実施の形態に係る情報処理システム２００の変形例について説明する。
【００６５】［［変形例Ａ］］
図１２は、情報処理システム２００の概略構成の一変形例を表したものである。本変形例では、患者情報データベース２２０が省略されている。そのため、本変形例では、医療従事者が、入力部１１７を介して、メモリ１１２に、１または複数の計測値ｍｓ１や、１または複数の計測値ｍｓＡの入力を行う。この場合、情報処理装置２１０（制御部１１１）は、患者情報データベース２２０から１または複数の計測値ｍｓ１や、１または複数の計測値ｍｓＡを読み出す代わりに、メモリ１１２から１または複数の計測値ｍｓ１や、１または複数の計測値ｍｓＡを読み出す。このようにした場合であっても、上記第２の実施の形態と同様の効果が得られる。
【００６６】［［変形例Ｂ］］
図１３は、情報処理システム２００の概略構成の一変形例を表したものである。本変形例では、情報処理装置２１０、患者情報データベース２２０およびサーバ装置２３０が、外部ネットワーク２４０の代わりに、ローカルネットワーク２５０に接続されている。このとき、情報処理装置２１０は、ネットワークＩＦ１１９の代わりに、ローカルネットワーク２５０を介して、患者情報データベース２２０やサーバ装置２３０と通信するための通信インターフェース（ネットワークＩＦ１２１）を備えている。また、サーバ装置２３０は、ネットワークＩＦ２３３の代わりに、ローカルネットワーク２５０を介して、情報処理装置２１０や患者情報データベース２２０と通信するための通信インターフェース（ネットワークＩＦ２３４）を備えている。ローカルネットワーク２５０は、例えば、インターネットのような不特定多数の通信装置が接続され得るネットワークではなく、管理者によって特定の通信装置の接続だけが許可されたネットワークである。このようにした場合であっても、上記第２の実施の形態と同様の効果が得られる。
【００６７】［［変形例Ｃ］］
図１４は、情報処理システム２００の概略構成の一変形例を表したものである。本変形例では、変形例Ａに係る情報処理システム２００において、情報処理装置２１０およびサーバ装置２３０が、外部ネットワーク２４０の代わりに、ローカルネットワーク２５０に接続されている。このとき、情報処理装置２１０は、ネットワークＩＦ１１９の代わりに、ローカルネットワーク２５０を介して、サーバ装置２３０と通信するための通信インターフェース（ネットワークＩＦ１２１）を備えている。また、サーバ装置２３０は、ネットワークＩＦ２３３の代わりに、ローカルネットワーク２５０を介して、情報処理装置２１０と通信するための通信インターフェース（ネットワークＩＦ２３４）を備えている。ローカルネットワーク２５０は、例えば、インターネットのような不特定多数の通信装置が接続され得るネットワークではなく、管理者によって特定の通信装置の接続だけが許可されたネットワークである。このようにした場合であっても、上記第２の実施の形態と同様の効果が得られる。
【００６８】  以上、実施の形態およびその変形例を挙げて本発明を説明したが、本発明は実施の形態等に限定されるものではなく、種々変形が可能である。実施の形態等では、本発明は眼の手術に適用されていたが、識別の困難な対象物を識別する必要のある分野に好適に適用可能である。なお、本明細書中に記載された効果は、あくまで例示である。本発明の効果は、本明細書中に記載された効果に限定されるものではない。本発明が、本明細書中に記載された効果以外の効果を持っていてもよい。
【符号の説明】
【００６９】  １００…検査装置、１１１…制御部、１１２…メモリ、１１２Ａ…プログラム、１１３…第１回帰モデル、１１４…第２回帰モデル、１１５…第３回帰モデル、１１６…表示部、１１７…入力部、１１８…検査部、１１９…ネットワークＩＦ、２００…情報処理システム、２１０…情報処理装置、２２０…患者情報データベース、２３０…サーバ装置、２３１…制御部、２３２…メモリ、２３２Ａ…プログラム、２３３，２３４…ネットワークＩＦ、２４０…外部ネットワーク、２５０…ローカルネットワーク。
【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６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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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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