【手続補正書】
【提出日】令和3年6月30日(2021.6.30)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
予測保守警告方法を実行するための、電子プロセッサによって読み取り可能且つ実行可能な命令を記憶する非一時記憶媒体であって、前記予測保守警告方法は、
電子ネットワークを介して、医用イメージング装置のタイムスタンプ付きマシンログデータ及びタイムスタンプ付きサービスログデータを受信するステップと、
前記受信されたタイムスタンプ付きマシンログデータ及びタイムスタンプ付きサービスログデータから特徴を導出するステップと、
コンポーネント群のモデルセットを前記導出された特徴に適用して、保守警告を生成するステップであって、前記医用イメージング装置の各コンポーネントは、もっぱら単一のコンポーネント群のメンバである、ステップと、
前記生成された保守警告を前記電子ネットワークを介してサービスセンタに送信するステップと、
を有する非一時記憶媒体。
【請求項２】
コンポーネント群のモデルセットの少なくとも１つのモデルは、コンポーネント群のコンポーネントの統計的残存有効寿命モデルが埋め込まれた該コンポーネント群を表す機械学習分析モデルを含む異種モデルを有する、請求項１に記載の非一時記憶媒体。
【請求項３】
前記特徴の導出は、コンポーネントの故障モードを共に表す２又はそれ以上の特徴の組み合わせを各々が含むビルド済み故障モード特徴を導出することを含む、請求項１又は２に記載の非一時記憶媒体。
【請求項４】
前記特徴の導出は、コンポーネントの故障及びコンポーネントの故障の解決策を共に表す２又はそれ以上の特徴の組み合わせを各々が含むビルド済み故障解決策特徴を導出することを含む、請求項１乃至３のいずれか１項に記載の非一時記憶媒体。
【請求項５】
前記記憶された命令は、前記医用イメージング装置及び同じタイプの１又は複数の他の医用イメージング装置のうち少なくとも１つの医用イメージング装置のタイムスタンプ付きマシンログデータ及びタイムスタンプ付きサービスログデータを有するトレーニングデータに関して動作する機械学習方法を更に実行するために前記電子プロセッサによって読み取り可能及び実行可能であり、前記機械学習方法は、
機械学習を使用してコンポーネント群のモデルセットの中のモデルをトレーニングして、前記コンポーネント群の偽陽性保守警告の上限を条件として前記コンポーネント群の真陽性保守警告を最大化することを含む目的関数を最適化するステップを有する、請求項１乃至４のいずれか１項に記載の非一時記憶媒体。
【請求項６】
前記記憶された命令は、前記医用イメージング装置及び同じタイプの１又は複数の他の医用イメージング装置のうち少なくとも１つの医用イメージング装置のタイムスタンプ付きマシンログデータ及びタイムスタンプ付きサービスログデータを有するトレーニングデータに関して動作する機械学習方法を更に実行するために前記電子プロセッサによって読み取り可能及び実行可能であり、前記機械学習方法は、
コンポーネント群のモデルセットのモデルをトレーニングするためのトレーニングデータから陽性トレーニングデータを抽出するステップであって、前記陽性トレーニングデータは、コンポーネント群のコンポーネントの故障より前のタイムスタンプを有するトレーニングデータを含む、ステップと、
コンポーネント群のモデルセットのモデルをトレーニングするためのトレーニングデータから陰性トレーニングデータを抽出するステップであって、前記陰性トレーニングデータは、コンポーネント群のコンポーネントの故障より前のタイムスタンプをもつトレーニングデータ、又はコンポーネント群のコンポーネントの故障が一度もない医用イメージング装置からのトレーニングデータを含む、ステップと、
機械学習を適用して、陽性トレーニングデータ及び陰性トレーニングデータを使用して前記モデルをトレーニングするステップと、
を有する、請求項１乃至５のいずれか１項に記載の非一時記憶媒体。
【請求項７】
前記受信されたタイムスタンプ付きマシンログデータは、前記医用イメージング装置のセンサによって取得される前記医用イメージング装置の使用ログデータ及びセンサデータを有する、請求項１乃至６のいずれか１項に記載の非一時記憶媒体。
【請求項８】
予測保守警告装置であって、
電子ネットワークに動作可能に接続され、前記電子ネットワークを介して医用イメージング装置からタイムスタンプ付きマシンログデータ及びタイムスタンプ付きサービスログデータを受信し、前記電子ネットワークを介してサービスセンタに保守警告を送信するサーバコンピュータと、
予測保守警告方法を実行するための、前記サーバコンピュータによって読み取り可能且つ実行可能な命令を記憶する非一時記憶媒体と、
を有し、前記方予測保守警告法が、
前記受信されるタイムスタンプ付きマシンログデータ及びタイムスタンプ付きサービスログデータから特徴を導出するステップと、
前記保守警告を生成するためにコンポーネント群のモデルセットを前記導出された特徴に適用するステップであって、コンポーネント群のモデルセットの各モデルは、コンポーネント群のコンポーネントの統計的残存有効寿命モデルが埋め込まれた該コンポーネント群を表す機械学習分析モデルを含む異種モデルを有する、ステップと、
を有する、予測保守警告装置。
【請求項９】
前記医用イメージング装置の各コンポーネントは、もっぱら単一のコンポーネント群のメンバである、請求項８に記載の予測保守警告装置。
【請求項１０】
前記特徴の導出は、コンポーネントの故障モードを共に表す２又はそれ以上の特徴の組み合わせをそれぞれ含むビルド済み故障モード特徴を導出することを含む、請求項８又は９に記載の予測保守警告装置。
【請求項１１】
前記特徴の導出は、コンポーネントの故障及びコンポーネントの故障の解決策を共に表す２又はそれ以上の特徴の組み合わせを各々が含むビルド済み故障解決策特徴を導出することを含む、請求項８乃至１０のいずれか１項に記載の予測保守警告装置。
【請求項１２】
前記記憶された命令は、前記医用イメージング装置及び同じタイプの１又は複数の他の医用イメージング装置のうち少なくとも１つの医用イメージング装置のタイムスタンプ付きマシンログデータ及びタイムスタンプ付きサービスログデータを有するトレーニングデータに関して動作する機械学習方法を更に実行するために前記サーバコンピュータによって読み取り可能及び実行可能であり、前記機械学習方法は、機械学習を使用してコンポーネント群のモデルセットのモデルをトレーニングし、コンポーネント群の偽陽性保守警告の上限を条件として、コンポーネント群の真陽性保守警告を最大化する目的関数を最適化することを含む、請求項８乃至１１のいずれか１項に記載の予測保守警告装置。
【請求項１３】
前記記憶された命令は、前記医用イメージング装置及び同じタイプの１又は複数の他の医用イメージング装置のうち少なくとも１つの医用イメージング装置のタイムスタンプ付きマシンログデータ及びタイムスタンプ付きサービスログデータを有するトレーニングデータに関して動作する機械学習方法を更に実行するために前記サーバコンピュータによって読み取り可能及び実行可能であり、前記機械学習方法は、
コンポーネント群のモデルセットのモデルをトレーニングするためのトレーニングデータから陽性トレーニングデータを抽出するステップであって、前記陽性トレーニングデータは、コンポーネント群のコンポーネントの故障より前のタイムスタンプをもつトレーニングデータを有する、ステップと、
コンポーネント群のモデルセットのモデルをトレーニングするためのトレーニングデータから陰性トレーニングデータを抽出するステップであって、前記陰性トレーニングデータは、コンポーネント群のコンポーネントの故障より前のタイムスタンプをもつトレーニングデータ、又はコンポーネント群のコンポーネントの故障が一度もなかった医用イメージング装置からのトレーニングデータを含む、ステップと、
機械学習を適用して、前記陽性トレーニングデータ及び陰性トレーニングデータを使用して前記モデルをトレーニングするステップと、を有する、請求項８乃至１２のいずれか１項に記載の予測保守警告装置。
【請求項１４】
前記コンポーネント群のモデルセットは、前記医用イメージング装置の少なくとも１０，０００個のコンポーネントをモデル化する、請求項８乃至１３のいずれか１項に記載の予測保守警告装置。
【請求項１５】
前記予測保守警告方法は更に、
電子サービススケジュールを保守するステップであって、生成された保守警告を修正するためにサービスコールをスケジュールすることを含む、ステップと、
電子インベントリを保守するステップであって、生成された保守警告を修正するために必要であると予想される前記医用イメージング装置の部品を注文することを含む、ステップと、
の少なくとも一方を含む、請求項８乃至１４のいずれか１項に記載の予測保守警告装置。