【手続補正書】
【提出日】平成27年3月30日(2015.3.30)
【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】
医療診断を支援する情報を提供する医療診断支援装置であって、
既入力情報と夫々の未入力情報の組に基づく推論の結果を取得する推論手段と、
前記既入力情報と前記未入力情報の関係に基づいて、前記未入力情報の夫々の生成確率を取得する生成確率取得手段と、
前記既入力情報に対する前記推論手段の推論結果と前記推論手段により取得された前記夫々の未入力情報に対する推論結果を用いて夫々の未入力情報の影響度を算出する影響度算出手段と、
前記生成確率と前記影響度とを用いて夫々の未入力情報を評価する評価手段と、
前記評価手段の前記評価に基づいて、前記未入力情報の中から提示する未入力情報を選択する選択手段と、
を備えることを特徴とする医療診断支援装置。
【請求項２】
前記選択手段は、前記算出された影響度が最も大きい未入力情報を選択することを特徴とする請求項１に記載の医療診断支援装置。
【請求項３】
前記選択手段は、前記算出された影響度の値が正でかつ絶対値が最も大きい未入力情報と、影響度の値が負でかつ絶対値が最も大きい未入力情報とを選択することを特徴とする請求項１または２に記載の医療診断支援装置。
【請求項４】
前記生成確率取得手段は、前記生成確率を前記既入力情報と前記夫々の未入力情報の共起頻度から取得することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の医療診断支援装置。
【請求項５】
前記生成確率取得手段は、前記生成確率を取得する第２の推論手段を更に有することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の医療診断支援装置。
【請求項６】
前記第２の推論手段は、診断対象についての既入力情報を少なくとも部分的に含む過去の診断結果に基づいて、当該診断対象について未入力情報のそれぞれが入力される確率を前記生成確率として取得することを特徴とする請求項５に記載の医療診断支援装置。
【請求項７】
前記影響度算出手段は、前記生成確率が閾値以上である前記未入力情報について前記影響度を算出することを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の医療診断支援装置。
【請求項８】
前記選択手段により選択された前記未入力情報の少なくとも一部を提示する提示手段を更に備えることを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の医療診断支援装置。
【請求項９】
医療診断を支援する情報を提供する医療診断支援方法であって、
既入力情報と夫々の未入力情報の組に基づく推論の結果を取得する推論ステップと、
前記既入力情報と前記未入力情報の関係に基づいて、前記未入力情報の夫々の生成確率を取得する生成確率取得ステップと、
前記既入力情報に対する前記推論ステップの推論結果と前記推論ステップにより取得された前記夫々の未入力情報に対する推論結果を用いて夫々の未入力情報の影響度を算出する影響度算出ステップと、
前記生成確率と前記影響度とを用いて夫々の未入力情報を評価する評価ステップと、
前記評価に基づいて、前記未入力情報の中から提示する未入力情報を選択する選択ステップと、
を有することを特徴とする医療診断支援方法。
【請求項１０】
医療診断を支援する情報を提供する入力支援システムであって、
既入力情報と夫々の未入力情報の組に基づく推論の結果を取得する推論手段と、
前記既入力情報と前記未入力情報の関係に基づいて、前記未入力情報の夫々の生成確率を取得する生成確率取得手段と、
前記既入力情報に対する前記推論手段の推論結果と前記推論手段により取得された前記夫々の未入力情報に対する推論結果を用いて夫々の未入力情報の影響度を算出する影響度算出手段と、
前記生成確率と前記影響度とを用いて夫々の未入力情報を評価する評価手段と、
前記評価手段の前記評価に基づいて、前記未入力情報の中から提示する未入力情報を選択する選択手段と、
を備えることを特徴とする入力支援システム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】発明の名称
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の名称】医療診断支援装置及び医療診断支援方法及び入力支援システム
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００１】
本発明は、医療診断支援装置及び医療診断支援方法及び入力支援システムに関する。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１１】
本発明の一つの側面にかかる医療診断支援装置は、医療診断を支援する情報を提供する医療診断支援装置であって、
既入力情報と夫々の未入力情報の組に基づく推論の結果を取得する推論手段と、
前記既入力情報と前記未入力情報の関係に基づいて、前記未入力情報の夫々の生成確率を取得する生成確率取得手段と、
前記既入力情報に対する前記推論手段の推論結果と前記推論手段により取得された前記夫々の未入力情報に対する推論結果を用いて夫々の未入力情報の影響度を算出する影響度算出手段と、
前記生成確率と前記影響度とを用いて夫々の未入力情報を評価する評価手段と、
前記評価手段の前記評価に基づいて、前記未入力情報の中から提示する未入力情報を選択する選択手段と、を備えることを特徴とする。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２０】
未入力情報取得部１０４は、データベース３００を参照して、医療診断の対象となる部位（例えば肺）について入力可能な全ての医用情報（読影所見）の項目を取得することが可能である。未入力情報取得部１０４は、データベース３００から取得した入力可能な全ての医用情報の項目から既入力情報を除いた情報を未入力情報として少なくとも一つ取得する。未入力情報取得部１０４は、取得した未入力情報を未入力情報確率算出部１０６と推論部１０８と選択部１１２へと出力する。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４５】
（３）式に示すとおり、本実施形態では、未入力情報の発生確率と影響度の積を、提示未入力情報の選択基準としている。図６は、夫々の未入力情報Ｅｖｍの生成確率Ｐｃ（Ｅｖｍ）と、該未入力情報の影響度ＩＲ（Ｅｖｍ）、及び、該未入力情報の評価値Ｗ（Ｅｖｍ）の一例を示したものである。図に示したように、生成確率Ｐｃ（Ｅｖｍ）は、Ｅｖ６の｛Ｓ６２：石灰化−無｝が０．６０２で最も高い。また、影響度ＩＲ（Ｅｖｍ）は、Ｅｖ１の｛Ｓ２１：切れ込み−強｝が０．２７４で最も高い。しかし、Ｐｃ（Ｅｖｍ）とＩＲ（Ｅｖｍ）を勘案した評価値Ｗ（Ｅｖｍ）では、Ｅｖ４の｛Ｓ２４：切れ込み−無｝が７．１４×１０-２で最も高くなっている。したがって、提示未入力情報として、Ｅｖ４の｛Ｓ２４：切れ込み−無｝を選択する。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６６】
ステップＳ３０６０の処理は、第１実施形態における処理と同様である。以上の処理によって、生成確率Ｐｃ(Ｅｖｍ)が予め定めた閾値以上となる未入力情報群を選択した後に、その中で影響度ＩＲ(Ｅｖｍ)が最大となる未入力情報を提示未入力情報として選択するという構成が実現される。この場合、例え影響度が大きくても生成確率が極端に小さい未入力情報は足切りされることになるので、生成確率をより重視した選択が行えるという効果がある。また、ステップＳ５０２５で選別された未入力情報に対してのみステップＳ３０３０及びステップＳ３０４０の処理が実施されるので、処理を効率化することができる。