(57)【要約】【課題】適切な再学習用データを蓄積することができる情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムを得る。【解決手段】情報処理装置１４は、学習用データを用いた機械学習によって予め得られた学習済みモデル３２に対して入力データを入力する入力部４０と、入力部４０による入力により学習済みモデル３２から出力された出力データを取得する取得部４２と、取得部４２により取得された出力データに対するユーザによる修正を受け付ける受付部４６と、出力データに対する上記修正による修正量を表す値が閾値以上の場合に、入力データと、受付部４６により受け付けられた修正が反映された出力データとを、学習済みモデル３２の再学習用データとして記憶部に記憶する制御を行う記憶制御部５０と、を備える。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
学習用データを用いた機械学習によって予め得られた学習済みモデルに対して入力データを入力する入力部と、
前記入力部による入力により前記学習済みモデルから出力された出力データを取得する取得部と、
前記取得部により取得された出力データに対するユーザによる修正を受け付ける受付部と、
前記出力データに対する前記修正による修正量を表す値が閾値以上の場合に、前記入力データと、前記受付部により受け付けられた修正が反映された前記出力データとを、前記学習済みモデルの再学習用データとして記憶部に記憶する制御を行う記憶制御部と、
を備えた情報処理装置。
【請求項２】
前記修正量を表す値は、前記出力データに対する前記修正により追加された部分の割合の絶対値と削除された部分の割合の絶対値との和である
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記入力データは、医用画像を表す画像データであり、
前記出力データは、前記画像データから抽出された領域を表すデータである
請求項１又は請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記修正量を表す値は、前記出力データが表す領域の面積に対する、前記受付部により受け付けられたユーザによる修正によって追加された部分の面積と削除された部分の面積との和の割合である
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記修正量を表す値は、前記出力データが表す領域の体積に対する、前記受付部により受け付けられたユーザによる修正によって追加された部分の体積と削除された部分の体積との和の割合である
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記出力データは、医用の診断レポートの文章である
請求項１又は請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記修正量を表す値は、前記出力データに対して前記ユーザによる修正が行われた頻度である
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記記憶制御部は、更に、前記ユーザが信頼できるユーザとして予め定められたユーザである場合に、前記制御を行う
請求項１から請求項７の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記閾値は、前記ユーザの熟練度が高いほど小さい値である
請求項１から請求項８の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記閾値は、被検体の治療方針に応じて定まる値である
請求項１から請求項９の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記閾値は、１０％である
請求項１から請求項９の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記記憶制御部により前記記憶部に記憶された再学習用データを用いて前記学習済みモデルを再学習させる学習部を更に備えた
請求項１から請求項１１の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
学習用データを用いた機械学習によって予め得られた学習済みモデルに対して入力データを入力し、
前記入力により前記学習済みモデルから出力された出力データを取得し、
取得した出力データに対するユーザによる修正を受け付け、
前記出力データに対する前記修正による修正量を表す値が閾値以上の場合に、前記入力データと、受け付けた修正が反映された前記出力データとを、前記学習済みモデルの再学習用データとして記憶部に記憶する制御を行う
処理をコンピュータが実行する情報処理方法。
【請求項１４】
学習用データを用いた機械学習によって予め得られた学習済みモデルに対して入力データを入力し、
前記入力により前記学習済みモデルから出力された出力データを取得し、
取得した出力データに対するユーザによる修正を受け付け、
前記出力データに対する前記修正による修正量を表す値が閾値以上の場合に、前記入力データと、受け付けた修正が反映された前記出力データとを、前記学習済みモデルの再学習用データとして記憶部に記憶する制御を行う
処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、学習用データを用いた機械学習によって関数近似のための計算式を生成する技術が開示されている（特許文献１参照）。この技術では、追加の学習用データを用いた再学習によって関数近似のための計算式を変更する。
【０００３】
また、学習用データを用いた機械学習によって予め得られた識別器に対してユーザの行動に起因して得られたセンサデータを入力することによってユーザの行動を識別する技術が開示されている（特許文献２参照）。この技術では、識別結果が誤りであることがユーザにより入力された場合に、修正候補となる行動をユーザに提示し、ユーザに行動を選択させる。そして、この技術では、センサデータと、ユーザにより選択された行動とを用いて識別器を再学習させる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平７−６５１６８号公報
【特許文献２】特開２０１３−４１３２３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１及び特許文献２に記載の技術では、学習済みモデルから出力された出力データに対して、ユーザによりどの程度の修正が行われたかを考慮していないため、適切な再学習用データを蓄積することができない場合があった。なお、ここでいう再学習用データとは、機械学習によって得られた学習済みモデルの再学習に用いられるデータを表す。
【０００６】
本開示は、以上の事情を鑑みて成されたものであり、適切な再学習用データを蓄積することができる情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために、本開示の情報処理装置は、学習用データを用いた機械学習によって予め得られた学習済みモデルに対して入力データを入力する入力部と、入力部による入力により学習済みモデルから出力された出力データを取得する取得部と、取得部により取得された出力データに対するユーザによる修正を受け付ける受付部と、出力データに対する上記修正による修正量を表す値が閾値以上の場合に、入力データと、受付部により受け付けられた修正が反映された出力データとを、学習済みモデルの再学習用データとして記憶部に記憶する制御を行う記憶制御部と、を備える。
【０００８】
なお、本開示の情報処理装置は、修正量を表す値が、出力データに対する上記修正により追加された部分の割合の絶対値と削除された部分の割合の絶対値との和であってもよい。
【０００９】
また、本開示の情報処理装置は、入力データが、医用画像を表す画像データであり、出力データが、画像データから抽出された領域を表すデータであってもよい。
【００１０】
また、本開示の情報処理装置は、修正量を表す値が、出力データが表す領域の面積に対する、受付部により受け付けられたユーザによる修正によって追加された部分の面積と削除された部分の面積との和の割合であってもよい。
【００１１】
また、本開示の情報処理装置は、修正量を表す値が、出力データが表す領域の体積に対する、受付部により受け付けられたユーザによる修正によって追加された部分の体積と削除された部分の体積との和の割合であってもよい。
【００１２】
また、本開示の情報処理装置は、出力データが、医用の診断レポートの文章であってもよい。
【００１３】
また、本開示の情報処理装置は、修正量を表す値が、出力データに対してユーザによる修正が行われた頻度であってもよい。
【００１４】
また、本開示の情報処理装置は、記憶制御部が、更に、ユーザが信頼できるユーザとして予め定められたユーザである場合に、上記制御を行ってもよい。
【００１５】
また、本開示の情報処理装置は、閾値が、ユーザの熟練度が高いほど小さい値であってもよい。
【００１６】
また、本開示の情報処理装置は、閾値が、被検体の治療方針に応じて定まる値であってもよい。
【００１７】
また、本開示の情報処理装置は、閾値が、１０％であってもよい。
【００１８】
また、本開示の情報処理装置は、記憶制御部により記憶部に記憶された再学習用データを用いて学習済みモデルを再学習させる学習部を更に備えてもよい。
【００１９】
一方、上記目的を達成するために、本開示の情報処理方法は、学習用データを用いた機械学習によって予め得られた学習済みモデルに対して入力データを入力し、入力により学習済みモデルから出力された出力データを取得し、取得した出力データに対するユーザによる修正を受け付け、出力データに対する上記修正による修正量を表す値が閾値以上の場合に、入力データと、受け付けた修正が反映された出力データとを、学習済みモデルの再学習用データとして記憶部に記憶する制御を行う処理をコンピュータが実行するものである。
【００２０】
また、上記目的を達成するために、本開示のプログラムは、学習用データを用いた機械学習によって予め得られた学習済みモデルに対して入力データを入力し、入力により学習済みモデルから出力された出力データを取得し、取得した出力データに対するユーザによる修正を受け付け、出力データに対する上記修正による修正量を表す値が閾値以上の場合に、入力データと、受け付けた修正が反映された出力データとを、学習済みモデルの再学習用データとして記憶部に記憶する制御を行う処理をコンピュータに実行させるためのものである。
【００２１】
また、本開示の情報処理装置は、コンピュータに実行させるための命令を記憶するメモリと、記憶された命令を実行するよう構成されたプロセッサと、を備え、プロセッサは、学習用データを用いた機械学習によって予め得られた学習済みモデルに対して入力データを入力し、入力により学習済みモデルから出力された出力データを取得し、取得した出力データに対するユーザによる修正を受け付け、出力データに対する上記修正による修正量を表す値が閾値以上の場合に、入力データと、受け付けた修正が反映された出力データとを、学習済みモデルの再学習用データとして記憶部に記憶する制御を行う。
【発明の効果】
【００２２】
本開示によれば、適切な再学習用データを蓄積することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】各実施形態に係る診断支援システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図２】各実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【図３】第１実施形態に係る学習済みモデルの一例を示す図である。
【図４】第１実施形態に係る情報処理装置の機能的な構成の一例を示すブロック図である。
【図５】第１実施形態に係るユーザによる領域の追加の一例を示す図である。
【図６】第１実施形態に係るユーザによる領域の削除の一例を示す図である。
【図７】第１実施形態に係るユーザによる領域の追加及び削除の一例を示す図である。
【図８】第１実施形態に係る記憶制御処理の一例を示すフローチャートである。
【図９】第１実施形態に係る再学習処理の一例を示すフローチャートである。
【図１０】第２実施形態に係る学習済みモデルの一例を示す図である。
【図１１】第２実施形態に係る情報処理装置の機能的な構成の一例を示すブロック図である。
【図１２】第２実施形態に係る記憶制御処理の一例を示すフローチャートである。
【図１３】第２実施形態に係る再学習処理の一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】
【００２４】
以下、図面を参照して、本開示の技術を実施するための形態例を詳細に説明する。
【００２５】
［第１実施形態］
まず、図１を参照して、本実施形態に係る診断支援システム１０の構成を説明する。図１に示すように、診断支援システム１０は、画像管理装置１２及び情報処理装置１４を含む。画像管理装置１２及び情報処理装置１４は、各々ネットワークＮに接続され、ネットワークＮを介した通信が可能とされる。画像管理装置１２は、ＣＴ（Computed Tomography）及びＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）等の医用画像を撮影する撮影装置による撮影により得られた医用画像を表す画像データ（以下、「医用画像データ」という）を記憶する。画像管理装置１２の例としては、ＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System）等が挙げられる。情報処理装置１４は、画像管理装置１２に記憶された医用画像データを用いて診断の支援を行う。情報処理装置１４の例としては、パーソナルコンピュータ及びサーバコンピュータ等の情報処理装置が挙げられる。
【００２６】
次に、図２を参照して、本実施形態に係る情報処理装置１４のハードウェア構成を説明する。図２に示すように、情報処理装置１４は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２０、一時記憶領域としてのメモリ２１、及び不揮発性の記憶部２２を含む。また、情報処理装置１４は、液晶ディスプレイ等の表示部２３、キーボードとマウス等の入力部２４、及びネットワークＮに接続されるネットワークＩ／Ｆ（InterFace）２５を含む。ＣＰＵ２０、メモリ２１、記憶部２２、表示部２３、入力部２４、及びネットワークＩ／Ｆ２５は、バス２６に接続される。
【００２７】
記憶部２２は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、及びフラッシュメモリ等によって実現される。記憶媒体としての記憶部２２には、情報処理プログラム３０が記憶される。ＣＰＵ２０は、記憶部２２から情報処理プログラム３０を読み出してからメモリ２１に展開し、展開した情報処理プログラム３０を実行する。
【００２８】
また、記憶部２２には、学習済みモデル３２が記憶される。図３を参照して、学習済みモデル３２について説明する。図３に示すように、本実施形態では、学習済みモデル３２の一例として入力層、複数の中間層、及び出力層を含むニューラルネットワークを適用した形態例を説明する。
【００２９】
学習済みモデル３２には、入力データの一例として、ＣＴによる撮影により得られた医用画像データが入力される。また、学習済みモデル３２からは、出力データの一例として、医用画像データから抽出された領域を表すデータが出力される。本実施形態では、学習済みモデル３２は、入力の医用画像データが示す医用画像における肺領域を抽出し、抽出した肺領域を予め定められた色（例えば、赤色）で塗りつぶした画像を表す画像データを出力する。図３では、抽出された肺領域を斜線の領域で示している。
【００３０】
なお、本実施形態では、学習済みモデル３２が左右両方の肺領域を抽出する場合について説明するが、これに限定されない。学習済みモデル３２が左右の何れか一方の肺領域を抽出してもよいし、肺以外の領域を抽出してもよいし、複数種類の領域を抽出してもよい。学習済みモデル３２が抽出する領域の例としては、臓器領域、骨の領域、血管の領域、及び皮下脂肪の領域等が挙げられる。
【００３１】
学習済みモデル３２は、複数組の医用画像データ及び医用画像データにおける肺領域を表すデータを学習用データ（教師データとも称される）として用いた機械学習によって予め得られたモデルである。なお、この際の機械学習に用いられる手法の例としては、誤差逆伝播法等が挙げられる。
【００３２】
次に、図４を参照して、本実施形態に係る情報処理装置１４の機能的な構成について説明する。図４に示すように、情報処理装置１４は、入力部４０、取得部４２、出力部４４、受付部４６、導出部４８、記憶制御部５０、及び学習部５２を含む。ＣＰＵ２０が情報処理プログラム３０を実行することで、入力部４０、取得部４２、出力部４４、受付部４６、導出部４８、記憶制御部５０、及び学習部５２として機能する。
【００３３】
入力部４０は、画像管理装置１２から医用画像データを取得し、取得した医用画像データを学習済みモデル３２に入力する。取得部４２は、入力部４０による入力に対応して学習済みモデル３２から出力された出力データを取得する。
【００３４】
出力部４４は、取得部４２により取得された出力データを表示部２３に出力する。この出力により、表示部２３には、肺領域が予め定められた色で塗りつぶされた画像が表示される。ユーザは、表示部２３に表示された画像を確認し、修正が必要な場合は、入力部２４を介して画像における肺領域を正しい領域に修正する。
【００３５】
一例として図５に示すように、抽出された肺領域が実際の領域よりも狭い場合、ユーザは、領域を追加する修正を行う。図５の例では、斜線の領域Ａが、学習済みモデル３２により抽出された肺領域を表し、白塗りの領域Ｂが、ユーザによる修正により追加された領域を表す。
【００３６】
また、一例として図６に示すように、抽出された肺領域が実際の領域よりも広い場合、ユーザは、領域を削除する修正を行う。図６の例では、斜線の領域Ａが、学習済みモデル３２により抽出された肺領域を表し、白塗りの領域Ｃが、ユーザによる修正により削除された領域を表す。
【００３７】
また、一例として図７に示すように、ユーザは、抽出された肺領域から領域Ｂを追加する修正、及び領域Ｃを削除する修正の双方を行う場合もある。
【００３８】
受付部４６は、出力部４４により出力された出力データに対するユーザによる修正を受け付ける。具体的には、受付部４６は、前述したように、ユーザによる領域の修正が反映された出力データを受け付ける。
【００３９】
導出部４８は、出力部４４により出力された出力データに対する、受付部４６により受け付けられた修正による修正量を表す値を導出する。本実施形態では、導出部４８は、出力データに対する上記修正により追加された部分の割合の絶対値と、削除された部分の割合の絶対値との和を導出する。この和は、例えば、図５に示す例のように、領域が追加され、かつ削除された領域がない場合は、出力データに対する削除された部分の割合の絶対値がゼロとなり、追加された部分の割合の絶対値となる。また、この和は、例えば、図６に示す例のように、領域が削除され、かつ追加された領域がない場合は、出力データに対する追加された部分の割合の絶対値がゼロとなり、削除された部分の割合の絶対値となる。
【００４０】
具体的には、導出部４８は、上記修正量を表す値として、学習済みモデル３２により抽出された肺領域（図５〜図７の例における領域Ａ）の面積に対する、受付部４６により受け付けられた修正により追加された部分（図５、７の例における領域Ｂ）の面積と、削除された部分（図６、７の例における領域Ｃ）の面積との和の割合を導出する。この割合は、例えば、領域Ｂの面積と領域Ｃの面積との和を、領域Ａの面積で除算することによって求めることができる。また、各領域の面積は、例えば、画像のピクセル数でもよいし、ピクセル数を実寸に換算した面積であってもよい。
【００４１】
なお、導出部４８は、面積に代えて体積を用いることによって上記修正量を表す値を導出してもよい。この場合、一度のＣＴ撮影により得られた複数の医用画像データが示す複数の医用画像におけるユーザにより修正された部分の画素をボクセルとして取り扱い、そのボクセル数を体積として用いる形態が例示される。
【００４２】
記憶制御部５０は、導出部４８により導出された修正量を表す値が閾値以上の場合に、入力部４０が学習済みモデル３２に入力した入力データと、受付部４６により受け付けられた修正が反映された出力データとを、学習済みモデル３２の再学習用データとして記憶部２２に記憶する制御を行う。
【００４３】
本実施形態では、上記閾値として、被検体の疾患の治療方針に応じて定まる値が適用される。具体的な一例としては、多発性嚢胞腎と呼ばれる疾患の治療薬は、腎臓の体積によって以下の（１）、（２）の処方条件が設定されている。
（１）腎臓の体積の増加率が５％／年以上である。
（２）全腎体積が７５０ｍｌ以上である。
このように、腎臓の体積を計測する場合、５％以上の誤差が発生すると被検体の疾患の治療方針に影響が出る。この例では、閾値として５％を適用し、記憶制御部５０は、導出部４８により導出された修正量を表す値が５％以上の場合に、上記の再学習用データを記憶部２２に記憶する制御を行う。
【００４４】
なお、上記閾値として、要求される領域の抽出精度に応じた値を適用してもよい。例えば、機械学習における、領域抽出を表すDICE accuracyは、９０％を超えると、精度の差を一目で認識することが困難とされている。そこで、１０％未満の修正については影響が小さいとし、上記閾値として１０％適用してもよい。この場合、記憶制御部５０は、導出部４８により導出された修正量を表す値が１０％以上の場合に、上記の再学習用データを記憶部２２に記憶する制御を行う。また、上記閾値は、ユーザにより設定された値を適用してもよい。
【００４５】
学習部５２は、記憶制御部５０による制御により記憶部２２に記憶された再学習用データを用いて学習済みモデル３２を再学習させる。この再学習に用いられる手法の例としては、誤差逆伝播法等が挙げられる。
【００４６】
次に、図８及び図９を参照して、本実施形態に係る情報処理装置１４の作用を説明する。ＣＰＵ２０が情報処理プログラム３０を実行することによって、図８に示す記憶制御処理及び図９に示す再学習処理が実行される。図８に示す記憶制御処理は、例えば、ユーザにより入力部２４を介して、記憶制御処理の実行指示が入力された場合に実行される。
【００４７】
図８のステップＳ１０で、入力部４０は、画像管理装置１２から医用画像データを取得し、取得した医用画像データを学習済みモデル３２に入力する。ステップＳ１２で、取得部４２は、ステップＳ１０の処理による入力に対応して学習済みモデル３２から出力された出力データを取得する。
【００４８】
ステップＳ１４で、出力部４４は、前述したように、ステップＳ１２の処理により取得された出力データを表示部２３に出力する。ステップＳ１６で、受付部４６は、前述したように、ステップＳ１４の処理により出力された出力データに対するユーザによる修正を受け付けたか否かを判定する。この判定が肯定判定となった場合は、処理はステップＳ１８に移行する。
【００４９】
ステップＳ１８で、導出部４８は、前述したように、ステップＳ１４の処理により出力された出力データに対するステップＳ１６の処理により受け付けられた修正による修正量を表す値を導出する。ステップＳ２０で、記憶制御部５０は、前述したように、ステップＳ１８の処理により導出された修正量を表す値が閾値以上であるか否かを判定する。この判定が肯定判定となった場合は、処理はステップＳ２２に移行する。
【００５０】
ステップＳ２２で、記憶制御部５０は、ステップＳ１０の処理により学習済みモデル３２に入力された入力データと、ステップＳ１６の処理により受け付けられた修正が反映された出力データとを、学習済みモデル３２の再学習用データとして記憶部２２に記憶する制御を行う。ステップＳ２２の処理が終了すると、記憶制御処理が終了する。
【００５１】
一方、ステップＳ１６の判定が否定判定となった場合は、ステップＳ１８、Ｓ２０、Ｓ２２の処理は実行されずに、記憶制御処理が終了する。また、ステップＳ２０の判定が否定判定となった場合は、ステップＳ２２の処理は実行されずに、記憶制御処理が終了する。
【００５２】
図８に示す記憶制御処理により、所定の件数（例えば、１００件）の再学習用データが記憶部２２に記憶されると、図９に示す再学習処理が実行される。なお、図９に示す再学習処理は、図８のステップＳ２２の処理により再学習用データが記憶部２２に記憶されるたびに実行されてもよいし、ユーザにより実行指示が入力された場合に実行されてもよい。
【００５３】
図９のステップＳ３０で、学習部５２は、図８に示す記憶制御処理により記憶部２２に記憶された再学習用データを取得する。ステップＳ３２で、学習部５２は、前述したように、ステップＳ３０の処理により取得された再学習用データを用いて学習済みモデル３２を再学習させる。ステップＳ３２の処理が終了すると、再学習処理が終了する。
【００５４】
以上説明したように、本実施形態によれば、出力データに対するユーザにより行われた修正による修正量を表す値が閾値以上の場合に、入力データと修正が反映された出力データとを学習済みモデル３２の再学習用データとして記憶部２２に記憶する制御を行う。従って、適切な再学習用データを蓄積することができる。
【００５５】
［第２実施形態］
第１実施形態では、医用画像データを処理対象とした形態例について説明した。本実施形態では、医用の診断レポートを処理対象とする形態例について説明する。なお、本実施形態に係る診断支援システム１０の構成（図１参照）及び情報処理装置１４のハードウェア構成（図２参照）は、第１実施形態と同様であるため、説明を省略する。
【００５６】
図１０を参照して、本実施形態に係る記憶部２２に記憶される学習済みモデル３２について説明する。図１０に示すように、本実施形態では、学習済みモデル３２の一例として入力層、複数の中間層、及び出力層を含むニューラルネットワークを適用した形態例を説明する。
【００５７】
学習済みモデル３２には、入力データの一例として、診断支援処理の結果として得られた病変情報が入力される。診断支援処理の例としては、肺ＣＡＤ（Computer-Aided Diagnosis）が挙げられ、病変情報の例としては、病変の大きさ、及びＣＴ画像の信号値等の質的な情報等が挙げられる。また、学習済みモデル３２からは、出力データの一例として、医用の診断レポートの文章として用いられる定型文が出力される。
【００５８】
学習済みモデル３２は、複数組の病変情報及び医用の診断レポートの文章を学習用データとして用いた機械学習によって予め得られたモデルである。なお、この際の機械学習に用いられる手法の例としては、誤差逆伝播法等が挙げられる。
【００５９】
次に、図１１を参照して、本実施形態に係る情報処理装置１４の機能的な構成について説明する。図１１に示すように、情報処理装置１４は、入力部６０、取得部６２、出力部６４、受付部６６、導出部６８、記憶制御部７０、及び学習部７２を含む。ＣＰＵ２０が情報処理プログラム３０を実行することで、入力部６０、取得部６２、出力部６４、受付部６６、導出部６８、記憶制御部７０、及び学習部７２として機能する。
【００６０】
入力部６０は、画像管理装置１２から診断支援処理の結果として得られた病変情報を取得し、取得した病変情報を学習済みモデル３２に入力する。取得部６２は、入力部６０による入力に対応して学習済みモデル３２から出力された出力データを取得する。
【００６１】
出力部６４は、取得部６２により取得された出力データを表示部２３に出力する。この出力により、表示部２３には、医用の診断レポートの文章として用いられる定型文が表示される。ユーザは、表示部２３に表示された定型文における特徴を示す単語（例えば、病変の大きさ等）と文章の体裁とを確認し、修正が必要な場合は、入力部２４を介して定型文を正しい文章に修正する。
【００６２】
受付部６６は、出力部６４により出力された出力データに対するユーザによる修正を受け付ける。具体的には、受付部６６は、前述したように、ユーザによる修正が反映された文章を受け付ける。
【００６３】
導出部６８は、出力部６４により出力された出力データに対する、受付部６６により受け付けられた修正による修正量を表す値を導出する。本実施形態では、導出部６８は、出力データに対する上記修正により追加された部分の割合の絶対値と、削除された部分の割合の絶対値との和を導出する。この和は、例えば、文字が追加され、かつ削除された文字がない場合は、出力データに対する削除された部分の割合の絶対値がゼロとなり、追加された部分の割合の絶対値となる。また、この和は、例えば、文字が削除され、かつ追加された文字がない場合は、出力データに対する追加された部分の割合の絶対値がゼロとなり、削除された部分の割合の絶対値となる。
【００６４】
具体的には、導出部６８は、上記修正量を表す値として、学習済みモデル３２から出力された定型文の文字数に対する、受付部６６により受け付けられた修正により追加された文字数と、削除された文字数との和の割合を導出する。なお、導出部６８は、上記修正量を表す値として、学習済みモデル３２から出力された定型文の単語数に対する、受付部６６により受け付けられた修正により追加された単語数と、削除された単語数との和の割合を導出してもよい。
【００６５】
記憶制御部７０は、導出部６８により導出された修正量を表す値が閾値以上の場合に、入力部６０が学習済みモデル３２に入力した入力データと、受付部６６により受け付けられた修正が反映された出力データとを、学習済みモデル３２の再学習用データとして記憶部２２に記憶する制御を行う。
【００６６】
学習部７２は、記憶制御部７０による制御により記憶部２２に記憶された再学習用データを用いて学習済みモデル３２を再学習させる。この再学習に用いられる手法の例としては、誤差逆伝播法等が挙げられる。
【００６７】
次に、図１２及び図１３を参照して、本実施形態に係る情報処理装置１４の作用を説明する。ＣＰＵ２０が情報処理プログラム３０を実行することによって、図１２に示す記憶制御処理及び図１３に示す再学習処理が実行される。図１２に示す診断支援処理は、例えば、ユーザにより入力部２４を介して、記憶制御処理の実行指示が入力された場合に実行される。
【００６８】
図１２のステップＳ４０で、入力部４０は、画像管理装置１２から診断支援処理の結果として得られた病変情報を取得し、取得した病変情報を学習済みモデル３２に入力する。ステップＳ４２で、取得部６２は、ステップＳ４０の処理による入力に対応して学習済みモデル３２から出力された出力データを取得する。
【００６９】
ステップＳ４４で、出力部６４は、前述したように、ステップＳ４２の処理により取得された出力データを表示部２３に出力する。ステップＳ４６で、受付部６６は、前述したように、ステップＳ４４の処理により出力された出力データに対するユーザによる修正を受け付けたか否かを判定する。この判定が肯定判定となった場合は、処理はステップＳ４８に移行する。
【００７０】
ステップＳ４８で、導出部６８は、前述したように、ステップＳ４４の処理により出力された出力データに対するステップＳ４６の処理により受け付けられた修正による修正量を表す値を導出する。ステップＳ５０で、記憶制御部７０は、前述したように、ステップＳ４８の処理により導出された修正量を表す値が閾値以上であるか否かを判定する。この判定が肯定判定となった場合は、処理はステップＳ５２に移行する。
【００７１】
ステップＳ５２で、記憶制御部７０は、ステップＳ４０の処理により学習済みモデル３２に入力された入力データと、ステップＳ４６の処理により受け付けられた修正が反映された出力データとを、学習済みモデル３２の再学習用データとして記憶部２２に記憶する制御を行う。ステップＳ５２の処理が終了すると、記憶制御処理が終了する。
【００７２】
一方、ステップＳ４６の判定が否定判定となった場合は、ステップＳ４８、Ｓ５０、Ｓ５２の処理は実行されずに、記憶制御処理が終了する。また、ステップＳ５０の判定が否定判定となった場合は、ステップＳ５２の処理は実行されずに、記憶制御処理が終了する。
【００７３】
図１２に示す記憶制御処理により、所定の件数（例えば、１００件）の再学習用データが記憶部２２に記憶されると、図１３に示す再学習処理が実行される。なお、図１３に示す再学習処理は、図１２のステップＳ５２の処理により再学習用データが記憶部２２に記憶されるたびに実行されてもよいし、ユーザにより実行指示が入力された場合に実行されてもよい。
【００７４】
図１３のステップＳ６０で、学習部７２は、図１２に示す記憶制御処理により記憶部２２に記憶された再学習用データを取得する。ステップＳ６２で、学習部７２は、前述したように、ステップＳ６０の処理により取得された再学習用データを用いて学習済みモデル３２を再学習させる。ステップＳ６２の処理が終了すると、再学習処理が終了する。
【００７５】
以上説明したように、本実施形態によれば、第１実施形態と同様の効果を奏することができる。
【００７６】
なお、上記各実施形態では、開示の技術を医用に適用した場合について説明したが、これに限定されない。開示の技術を医用以外の用途に適用する形態としてもよい。
【００７７】
また、上記各実施形態における修正量を表す値は、出力部４４、６４から出力された出力データに対してユーザによる修正が行われた頻度でもよい。この場合、例えば、Ｎ（Ｎは２以上の整数）件の出力データに連続して修正が行われた場合に、再学習用データを記憶部２２に記憶する形態が例示される。また、この場合、所定件数（例えば、１０件）の出力データに対する修正が行われた件数の割合が閾値（例えば、８０％）以上の場合に、再学習用データを記憶部２２に記憶する形態が例示される。
【００７８】
また、上記各実施形態において、更に、出力データに対して修正を行ったユーザが信頼できるユーザとして予め定められたユーザの場合に、再学習用データを記憶部２２に記憶する制御を行ってもよい。この場合、例えば、医師、放射線科医、技師、研修医、及びゲストのうち、医師、放射線科医、及び技師を信頼できるユーザとして予め登録しておく形態が例示される。
【００７９】
また、上記各実施形態における修正量を表す値と比較される閾値を、ユーザの熟練度が高いほど小さい値としてもよい。この場合、例えば、ユーザが熟練者である専門医の場合の閾値を、ユーザが経験の浅い医師である研修医の場合の閾値よりも小さい値とする形態が例示される。ユーザの熟練度が高いほど、修正の精度が高い場合が多い。従って、このようにユーザの熟練度が高いほど閾値を小さい値とすることによって、より適切な再学習用データを蓄積することができる。
【００８０】
また、上記各実施形態において、例えば、入力部、取得部、出力部、受付部、導出部、記憶制御部、及び学習部といった各種の処理を実行する処理部（processing unit）のハードウェア的な構造としては、次に示す各種のプロセッサ（processor）を用いることができる。上記各種のプロセッサには、前述したように、ソフトウェア（プログラム）を実行して各種の処理部として機能する汎用的なプロセッサであるＣＰＵに加えて、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等の製造後に回路構成を変更可能なプロセッサであるプログラマブルロジックデバイス（Programmable Logic Device：PLD）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等の特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路等が含まれる。
【００８１】
１つの処理部は、これらの各種のプロセッサのうちの１つで構成されてもよいし、同種又は異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡの組み合わせや、ＣＰＵとＦＰＧＡとの組み合わせ）で構成されてもよい。また、複数の処理部を１つのプロセッサで構成してもよい。
複数の処理部を１つのプロセッサで構成する例としては、第１に、クライアント及びサーバ等のコンピュータに代表されるように、１つ以上のＣＰＵとソフトウェアの組み合わせで１つのプロセッサを構成し、このプロセッサが複数の処理部として機能する形態がある。第２に、システムオンチップ（System On Chip：SoC）等に代表されるように、複数の処理部を含むシステム全体の機能を１つのＩＣ（Integrated Circuit）チップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように、各種の処理部は、ハードウェア的な構造として、上記各種のプロセッサの１つ以上を用いて構成される。
【００８２】
更に、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造としては、より具体的には、半導体素子などの回路素子を組み合わせた電気回路（circuitry）を用いることができる。
【００８３】
また、上記各実施形態では、情報処理プログラム３０が記憶部２２に予め記憶（インストール）されている態様を説明したが、これに限定されない。情報処理プログラム３０は、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＤＶＤ−ＲＯＭ（Digital Versatile Disc Read Only Memory）、及びＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等の記録媒体に記録された形態で提供されてもよい。また、情報処理プログラム３０は、ネットワークを介して外部装置からダウンロードされる形態としてもよい。
【符号の説明】
【００８４】
１０  診断支援システム
１２  画像管理装置
１４  情報処理装置
２０  ＣＰＵ
２１  メモリ
２２  記憶部
２３  表示部
２４  入力部
２５  ネットワークＩ／Ｆ
２６  バス
３０  情報処理プログラム
３２  学習済みモデル
４０、６０  入力部
４２、６２  取得部
４４、６４  出力部
４６、６６  受付部
４８、６８  導出部
５０、７０  記憶制御部
５２、７２  学習部
Ｎ  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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