(57)【要約】【課題】医療器具の選定および医療器具の使用形態の選定を支援する支援システム、支援方法、および支援プログラムを提供する。【解決手段】【課題を解決するための手段】  支援システム１００は、医療従事者に関する医療従事者データＤ１、医療機関に関する医療機関データＤ２、患者に関する患者データＤ３、および医療従事者の過去の手術経験に関する手術データＤ４を取得するデータ取得部１１１と、医療従事者データ、医療機関データ、患者データ、および手術データを用いて機械学習する学習部１１２と、機械学習の結果に基づいて、患者に対する手術での使用が推奨される医療器具および医療器具の推奨される使用形態を提示する提示部１１３と、を有する。【選択図】図３Ｂ
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
手術に使用する医療器具を医療従事者へ提示する支援システムであって、
医療従事者に関する医療従事者データ、医療機関に関する医療機関データ、患者に関する患者データ、および医療従事者の過去の手術経験に関する手術データを取得するデータ取得部と、
前記医療従事者データ、前記医療機関データ、前記患者データ、および前記手術データを用いて機械学習する学習部と、
前記機械学習の結果に基づいて、前記患者に対する手術での使用が推奨される医療器具および前記医療器具の推奨される使用形態を提示する提示部と、を有する支援システム。
【請求項２】
前記提示部は、前記医療器具が形状付け可能な構造を有する場合、前記手術に適した前記医療器具の形状を提示する、請求項１に記載の支援システム。
【請求項３】
前記医療器具の形状付けを行う形状付け装置をさらに有し、
前記提示部は、前記手術に適した前記形状を提示する場合、前記形状付け装置による形状付け作業の要否を提示し、
前記形状付け装置は、当該装置により形状付けすべき旨が提示された場合に、前記医療器具の形状付けを実行する、請求項２に記載の支援システム。
【請求項４】
前記医療器具を製造する製造装置をさらに有し、
前記提示部は、前記手術に適した前記形状を提示する場合、前記製造装置による製造作業の要否を提示し、
前記製造装置は、当該装置により製造すべき旨が提示された場合に、形状付けがなされた前記医療器具の製造を実行する、請求項２または請求項３に記載の支援システム。
【請求項５】
前記提示部は、提示内容とともに提示根拠を提示する、請求項１〜４のいずれか１項に記載の支援システム。
【請求項６】
手術に使用する医療器具を医療従事者へ提示する支援方法であって、
医療従事者に関する医療従事者データ、医療機関に関する医療機関データ、患者に関する患者データ、および医療従事者の過去の手術経験に関する手術データを取得するデータ取得ステップと、
前記医療従事者データ、前記医療機関データ、前記患者データ、および前記手術データを用いて機械学習する学習ステップと、
前記機械学習の結果に基づいて、前記患者に対する手術での使用が推奨される医療器具および前記医療器具の推奨される使用形態を提示する提示ステップと、を有する支援方法。
【請求項７】
手術に使用する医療器具を医療従事者へ提示する支援プログラムであって、
医療従事者に関する医療従事者データ、医療機関に関する医療機関データ、患者に関する患者データ、および医療従事者の過去の手術経験に関する手術データを取得するデータ取得ステップと、
前記医療従事者データ、前記医療機関データ、前記患者データ、および前記手術データを用いて機械学習する学習ステップと、
前記機械学習の結果に基づいて、前記患者に対する手術での使用が推奨される医療器具および前記医療器具の推奨される使用形態を提示する提示ステップと、を実行する支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、支援システム、支援方法、および支援プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ＰＣＩ等のカテーテル手技に使用される長尺状の医療器具（例えば、ガイドワイヤ、ガイディングカテーテル、マイクロカテーテル等）は、医師等の医療従事者（以下、医師とする）が市場に流通しているものの中から手技に適していると考えられる所望の形状（プロファイル）を有するものを選択したり、医師自身が所望の形状に形状付けを行ったりしている。例えば、下記特許文献１に記載されているように、ガイドワイヤは、患者の治療対象部位および治療対象部位までの生体管腔の経路等に応じて、先端部をＪ型等の形状に形状付けすることがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１７−３５４９５号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
医療器具の使用形態（例えば、形状）の選定は、教科書的なセオリーや医師自身の経験則に基づいて行われる。手術の経験が少ない医師は、医療器具の使用形態を選定する十分な判断根拠を持ち合わせていないこともある。したがって、医師が手術の内容に応じて医療器具の使用形態を見極めることは大きな課題となる。また、医師自身による使用形態の選定は、手術の成功率にも大きな影響を及ぼす。そのため、カテーテル手技の経験が乏しい医師は、カテーテル手技を避けることがある。このようなことがカテーテル手技の普及を妨げる要因の一つにもなっている。【０００５】
一方で、カテーテル手技の経験が豊富な医師であったとしても、血管等の生体管腔の走行、生体管腔の状態等を手術の度に正確に把握することは難しく、手術に最適な医療器具の使用形態を見極めることは至難である。【０００６】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、医療器具の選定および医療器具の使用形態の選定を支援する支援システム、支援方法、および支援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本発明に係る支援システムは、手術に使用する医療器具を医療従事者へ提示する支援システムであって、医療従事者に関する医療従事者データ、医療機関に関する医療機関データ、患者に関する患者データ、および医療従事者の過去の手術経験に関する手術データを取得するデータ取得部と、前記医療従事者データ、前記医療機関データ、前記患者データ、および前記手術データを用いて機械学習する学習部と、前記機械学習の結果に基づいて、前記患者に対する手術での使用が推奨される医療器具および前記医療器具の推奨される使用形態を提示する提示部と、を有する支援システム。【０００８】
上記目的を達成する本発明に係る支援方法は、手術に使用する医療器具を医療従事者へ提示する支援方法であって、医療従事者に関する医療従事者データ、医療機関に関する医療機関データ、患者に関する患者データ、および医療従事者の過去の手術経験に関する手術データを取得するデータ取得ステップと、前記医療従事者データ、前記医療機関データ、前記患者データ、および前記手術データを用いて機械学習する学習ステップと、前記機械学習の結果に基づいて、前記患者に対する手術での使用が推奨される医療器具および前記医療器具の推奨される使用形態を提示する提示ステップと、を有する。【０００９】
上記目的を達成する本発明に係る支援プログラムは、手術に使用する医療器具を医療従事者へ提示する支援プログラムであって、医療従事者に関する医療従事者データ、医療機関に関する医療機関データ、患者に関する患者データ、および医療従事者の過去の手術経験に関する手術データを取得するデータ取得ステップと、前記医療従事者データ、前記医療機関データ、前記患者データ、および前記手術データを用いて機械学習する学習ステップと、前記機械学習の結果に基づいて、前記患者に対する手術での使用が推奨される医療器具および前記医療器具の推奨される使用形態を提示する提示ステップと、を実行する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明は、機械学習の結果に基づいて、患者に対する手術での使用が推奨される医療器具および医療器具の推奨される使用形態を提示する。医療従事者は、提示された内容を参照することにより、手術に適した医療器具の選定、および手術に適した医療器具の使用形態の選定を容易に行うことができるとともに、医療器具を使用した手術の成功率の向上を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本実施形態に係る支援システムの概要を示す図である。
【図２】本実施形態に係る支援システムのネットワーク構成を示す図である。
【図３Ａ】本実施形態に係る支援システムのハードウェア構成を示すブロック図である。
【図３Ｂ】本実施形態に係る支援システムの機能構成を示すブロック図である。
【図４Ａ】本実施形態に係る支援システムの医療従事者データを示す図である。
【図４Ｂ】本実施形態に係る支援システムの医療機関データを示す図である。
【図４Ｃ】本実施形態に係る支援システムの患者データを示す図である。
【図４Ｄ】本実施形態に係る支援システムの手術データを示す図である。
【図４Ｅ】本実施形態に係る支援システムの天候データを示す図である。
【図４Ｆ】本実施形態に係る支援システムの地域データを示す図である。
【図４Ｇ】本実施形態に係る支援システムの処方データを示す図である。
【図４Ｈ】本実施形態に係る支援システムの費用データを示す図である。
【図５】本実施形態に係る支援方法を示すフローチャートである。
【図６】本実施形態に係る支援システムが示す提示内容および提示根拠を例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、添付した図面を参照して、本発明の実施形態を説明する。なお、図面の説明において、同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。また、図面の寸法比率は、説明の都合上誇張されており、実際の比率とは異なる場合がある。
【００１３】
図１および図２は、本実施形態に係る支援システム１００の全体構成の説明に供する図である。図３Ａおよび図３Ｂは、支援システム１００の各部の説明に供する図である。図４Ａ〜図４Ｈは、支援システム１００が扱うデータの説明に供する図である。
【００１４】
支援システム１００は、図１に示すように、医療従事者データＤ１、医療機関データＤ２、患者データＤ３、手術データＤ４、その他のデータＤ５（天候データＤ５１、地域データＤ５２、処方データＤ５３、費用データＤ５４）等を用いて、手術において推奨される医療器具の提示と、当該医療器具の推奨される使用形態（例えば、形状、寸法、硬さ、コーティングの有無等）とを提示するシステムである。なお、「医療機関」は、特に限定されないが、例えば、医師が患者に対して手術を実施する施設のことを言い、病院、診療所等を含む。また、「特定（一定）の地域」は、特に限定されないが、例えば、市町村単位、都道府県単位、国単位で区切られる地域等である。
【００１５】
支援システム１００は、図２に示すように、各医療機関の医療機関端末２００、および患者が保有等する患者端末３００にネットワークを介して接続している。また、支援システム１００は、後述する形状付け装置４００および製造装置５００にもネットワークを介して接続している。形状付け装置４００と製造装置５００は、ネットワークを介して互いに接続している。支援システム１００は、医療機関端末２００、患者端末３００、形状付け装置４００、および製造装置５００との間でデータの送受信を行うサーバとしての機能を持つ。
【００１６】
ネットワークは、例えば、Ｗｉｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の通信機能による無線通信方式、その他の非接触式の無線通信、有線通信を採用することができる。
【００１７】
本実施形態では、支援システム１００は、対話による人とのコミュニケーションが可能な対話型デバイスにより構成している。対話型デバイスとしては、例えば、ＡＩが搭載された対話機能付きのロボットを用いることができる。対話型デバイスは、静止画や動画を表示可能なディスプレイおよび音声や音楽等を出力可能なスピーカが備えられた出力部１５０を備えている。なお、対話型デバイスには、静止画や動画を撮像可能なカメラ機能等を搭載することが可能である。また、対話型デバイスの外観デザイン等は特に限定されないが、例えば、人型、動物型等を挙げることができる。
【００１８】
以下、支援システム１００について詳述する。
【００１９】
支援システム１００のハードウェアの構成について説明する。
【００２０】
支援システム１００は、特に限定されないが、例えば、メインフレームやコンピュータ・クラスタ等によって構成できる。支援システム１００は、図３Ａに示すように、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１１０、記憶部１２０、入出力Ｉ／Ｆ１３０、通信部１４０、および出力部１５０を備えている。ＣＰＵ１１０、記憶部１２０、入出力Ｉ／Ｆ１３０、通信部１４０、および出力部１５０は、バス１６０に接続されており、バス１６０を介して相互にデータ等を送受信する。
【００２１】
ＣＰＵ１１０は、記憶部１２０に記憶されている各種プログラムに従って、各部の制御や各種の演算処理などを実行する。
【００２２】
記憶部１２０は、各種プログラムや各種データを記憶するＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、作業領域として一時的にプログラムやデータを記憶するＲＡＭ（Ｒａｎｄａｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、オペレーティングシステムを含む各種プログラムや各種データを記憶するハードディスク等によって構成している。
【００２３】
入出力Ｉ／Ｆ１３０は、キーボード、マウス、スキャナ、マイク等の入力装置およびディスプレイ、スピーカ、プリンタ等の出力装置を接続するためのインターフェースである。
【００２４】
通信部１４０は、医療機関端末２００、患者端末３００、形状付け装置４００、製造装置５００と通信するためのインターフェースである。
【００２５】
出力部１５０は、支援システム１００が提示する提示内容を出力する。出力部１５０は、例えば、ディスプレイおよびスピーカ等により構成することができる。
【００２６】
次に、支援システム１００の主要な機能について説明する。
【００２７】
記憶部１２０は、医療従事者に関する医療従事者データＤ１、医療機関に関する医療機関データＤ２、患者に関する患者データＤ３、医療従事者の過去の手術経験に関する手術データＤ４、およびその他のデータＤ５等の各種データを記憶する。また、記憶部１２０は、本実施形態に係る支援方法を提供するための支援プログラムを記憶する。
【００２８】
ＣＰＵ１１０は、図３Ｂに示すように、記憶部１２０に記憶されている支援プログラムを実行することによって、データ取得部１１１、学習部１１２、および提示部１１３として機能する。
【００２９】
データ取得部１１１および各データについて説明する。
【００３０】
データ取得部１１１は、医療従事者データＤ１、医療機関データＤ２、患者データＤ３、手術データＤ４、およびその他のデータＤ５を取得する。
【００３１】
医療従事者データＤ１には、図４Ａに示すように、例えば、手術を実施する予定の医師が所属する医療機関の名称、医師名、医師の手術経験（例えば、過去に行った手術の回数、過去に行った手術の時間を合算した総時間）、医師が使用を好む医療器具（医療機器）の種類や名称、医師が手術を行う際のクセ（医療器具の使い方、得意または不得意な作業等）、および過去の手術の成功率等に関するデータが含まれる。
【００３２】
医療機関データＤ２には、図４Ｂに示すように、例えば、医療機関の名称、住所、診療科目、ベッドや救急者等の設備の保有数、医療器具、クリニカルパス、および方針等に関するデータが含まれる。また、上記医療器具のデータには、例えば、医療機関にどのような種類の医療器具が保管されているか、および医療機関で保管されている医療器具の性能（スペック）等のデータが含まれる。また、上記方針のデータには、各医療機関で推奨されている手術方針、各医療機関で使用が制限されている医療器具、研修等の教育方針、重点医療等の医療方針に関するデータ等が含まれる。また、クリニカルパスのデータには、例えば、複数の患者の入院から退院までのスケジュールをまとめたスケジュール表が含まれる。
【００３３】
なお、医療機関データＤ２には、例えば、医療機関のレイアウトに関するデータ（各設備、診察室、検査室、手術室、ナースステーション、一般病棟、ＩＣＵ、ＨＣＵ等の位置および距離を示すデータ）を含ませることも可能である。また、医療機関データＤ２には、医療機関の混雑状況に関するデータを含ませることができる。混雑状況に関するデータには、例えば、患者の自宅から一定の範囲内にある医療機関の混雑状況（外来に関する混雑状況、入院に関する混雑状況等）が含まれる。例えば、支援システム１００は、患者が所定の医療機関へ来訪する際、交通情報に関するデータや混雑状況に関するデータに基づいて、患者へ最適な交通手段の情報（時刻表や乗換案内等）を提供したり、特定の疾患について治療成績に優れる医師を推奨したり、またそのような医師が勤務する医療機関を提示したりすることができる。また、支援システム１００は、交通手段による医療機関の提示とともに、医療機関への到着時間に合わせた診察予約等を自動的に実施するようにしてもよい。
【００３４】
医療従事者データＤ１と医療機関データＤ２は、例えば、各データＤ１、Ｄ２同士を紐づけた状態で記憶部１２０に記憶される。
【００３５】
患者データＤ３には、図４Ｃに示すように、例えば、患者の識別ＩＤ（例えばマイナンバー等から取得可能なデータ）、患者名、住所、年齢、手術歴、健康状態、手術対象の患部の状態に関するデータが含まれる。手術歴、健康状態、患部の状態に関するデータは、例えば、電子カルテ等から取得することができる。患部の状態に関するデータは、例えば、手術対象が血管である場合、血管の走行状態に関するデータを含むことができる。血管の走行状態に関するデータは、手術に先立って行われる各種医療デバイスによる検査で取得される診断画像（画像診断用カテーテルにより得られる撮像データ、ＣＴ画像、ＭＲＩ画像等）等を用いることができる。なお、患者データＤ３には、病院への既往歴、家族構成、および健康診断の結果（身長、体重、血圧）等に関するデータを含ませることもできる。
【００３６】
なお、患者データＤ３には、例えば、患者の遺伝情報に関するデータを含むこともできる。遺伝情報は、患者の遺伝情報だけではなく血縁者の遺伝情報を含んでもよい。遺伝情報は、例えば、ＤＮＡ検査結果等によって構成できる。遺伝情報は、例えば、患者の疾患を判断する際、疾患が遺伝的要素の影響を強く受けるものであるか等の判断を行うために用いることができる。
【００３７】
患者データＤ３に含まれる上記各データは、患者ごとに紐付けた状態で記憶部１２０に記憶される。
【００３８】
手術データＤ４には、図４Ｄに示すように、例えば、医療機関の名称、医師名、各医師が手術した患者名、疾患名、手術において採用した術式、手術時間、手術の詳細、術後の状態に関するデータが含まれる。手術データＤ４は、医療従事者データＤ１（図４Ａを参照）に含まれる手術に関するデータを補完する役割を持つ。
【００３９】
手術時間（手術の動作時間）は、例えば、医師の技術面を評価するために用いられる。手術時間が短く、技術が高いと判断された医師は、提案する医療器具の形状（プロファイル）に関して、ある程度の設計誤差を許容することが可能であると判断できる。
【００４０】
手術の詳細は、例えば、処置した血管走行および血管状態、処置しなかった血管走行および血管状態についてのデータを含む。このデータを参照することにより、医師が捨てた血管（治療や回復を断念した血管）が存在するかといったデータ、および各医師が手術において何を優先するかといったデータを得ることができる。また、手術の詳細には、一つの手術において使用する医療器具を切り替えたときのデータを含ませることができる。具体的に、上記手術の詳細には、医療器具の切り替えを行ったタイミング（手術時間）、患者の状態、造影剤の投与量、造影時間、医療器具の切り替えを行った際に併用していた医療器具、といった医療器具の切り替えを行う原因に関する各種データを含ませることができる。
【００４１】
術後の状態には、例えば、手術成功率、患者の予後の状態、手術を受けた患者の存命期間等のデータを含む。
【００４２】
手術データＤ４は、医療従事者データＤ１および医療機関データＤ２の各データに紐づけた状態で記憶部１２０に記憶される。
【００４３】
データ取得部１１１の取得対象であるその他のデータＤ５には、例えば、図４Ｅに示す天候データＤ５１、図４Ｆに示す地域データＤ５２、図４Ｇに示す処方データＤ５３、および図４Ｈに示す費用データＤ５４が含まれる。
【００４４】
天候データＤ５１は、図４Ｅに示すように、例えば、各医療機関の周辺環境の天気、温度、湿度、日照時間が含まれる。
【００４５】
データ取得部１１１は、例えば、天候データＤ５１および地域データＤ５２をインターネットから取得することができる。
【００４６】
地域データＤ５２は、図４Ｆに示すように、例えば、特定の地域名と、特定の地域における人口、特定の地域における主たる家族構成（例えば、特定の地域における家族の人数の平均値）、特定の地域の年齢層（例えば、特定の地域における年齢層の平均値）、患者が特定の地域において受診歴・処方歴があるかどうかの情報を含む。なお、地域データＤ５２には、例えば、特定の地域で流行中の疾患等のデータを含ませることができる。なお、地域データＤ５２には、例えば、特定の地域における交通情報に関するデータを含ませることができる。交通情報に関するデータには、例えば、患者の自宅から医療機関までの距離、利用可能な交通手段の種類（例えば、バス、電車）が含まれる。
【００４７】
処方データＤ５３には、図４Ｇに示すように、例えば、患者の識別ＩＤ、患者名、医療機関で処方された医薬品の処方履歴Ａ、薬局で処方された医薬品の処方履歴Ｂ等に関するデータが含まれる。処方履歴Ａには、例えば、処方された日時、医薬品の種類、処方量、剤型等に関するデータが含まれる。また、処方履歴Ｂは、医療機関で提供された処方箋に基づいて、薬局で実際に患者に処方された医薬品に関するデータを含む。処方履歴Ｂには、例えば、処方された日時、医薬品の種類、処方量、剤型等に関するデータ（お薬手帳に記載される処方歴等）が含まれる。なお、本実施形態に係る医薬品には、デジタル機能（例えば、服薬後、生体器官の生体情報を検出して、当該情報を取得する機能）が搭載されたいわゆるデジタル医薬品が含まれる。例えば、デジタル医薬品により取得された患者に関する情報等を医療機関、患者、医療従事者等で共有したり、患者の服薬状態を監視したりすることに利用できる。
【００４８】
処方データＤ５３に含まれる上記各データは、患者ごとに紐付けた状態で記憶部１２０に記憶される。
【００４９】
費用データＤ５４には、図４Ｈに示すように、例えば、手術名と、手術を行った際に計上される保険費用と、手術で使用した医療機器の費用（販売価格）に関するデータが含まれる。
【００５０】
また、その他のデータＤ５には、医療器具や医薬品に関する再利用データを含ませることができる。再利用データは、例えば、洗浄や滅菌処理を施すことにより、医療器具が再利用可能であるかどうかに関する情報を含む。上記医療器具は、例えば、単回使用医療器具が対象となるが、単回使用医療器具以外の医療器具（医療器具の一部の構成部品）であってもよい。また、再利用データは、例えば、余った薬品に関する情報を含むことができる。上記余った薬品とは、例えば、瓶等の容器により所定量で保管された薬剤（例えば、液状の薬剤）を、複数の患者に使用できるかどうかに関する情報を含む。例えば、特定の容器に保存した薬剤を患者に投与し、同様の容器に保存した薬剤を別の患者に投与することができる場合、薬剤は再利用可能なものとして扱われる。
【００５１】
なお、再利用データは、例えば、再利用の対象となる医療器具や薬品を所有する医療機関の病院情報システム（Ｈｏｓｐｉｔａｌ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ）からリアルタイムで取得することができる。
【００５２】
データ取得部１１１は、医療従事者の支援に役立つその他の情報として、例えば、医療データを取得することができる。医療データとしては、例えば、疾患に関する疾患データ（疾患名、症状、受療の必要性等）、治療に関する治療データ（治療方法、治療に要する期間、必要な設備および薬、およびそれらの卸売値等）、医療器具の使用方法に関する使用例データ等を挙げることができる。データ取得部１１１は、例えば、上記医療データをインターネットから取得したり、スキャナ等によって取り込まれた医学の専門書の電子データ等から取得したりできる。
【００５３】
次に、学習部１１２について説明する。
【００５４】
学習部１１２は、医療従事者データＤ１、医療機関データＤ２、患者データＤ３、手術データＤ４、およびその他のデータＤ５を用いて機械学習を行う。なお、本明細書において、「機械学習」とは、入力データをアルゴリズムを使用して解析し、その解析結果から有用な規則や判断基準等を抽出し、アルゴリズムを発展させることを言う。
【００５５】
本実施形態に係る支援システム１００は、推奨される医療器具の提示、および医療器具の推奨される使用形態の提示を医師に対して行う。支援システム１００は、提示内容が妥当性を欠くものとならないように、前述した各データに基づいて機械学習を行う。
【００５６】
具体的には、提示部１１３は、手術を行う前や手術の最中に医師や看護師等から要求があった場合に、手術の内容を考慮して、推奨される医療器具の種類、名称、型番等を提示する。また、提示部１１３は、手術の内容を考慮して、医療器具の推奨される使用形態を提示する。医療器具の使用形態としては、例えば、手術時の医療器具の形状を挙げることができるが、形状以外にも、寸法、硬さ、コーティングの有無、これらの組み合わせ等を挙げることができる。本実施形態では、提示部１１３により提示される医療器具が形状付け可能な構造を備える医療器具である場合、提示部１１３は使用形態の一つである形状を提示する。なお、形状付け可能な構造を有する医療器具としては、例えば、先端部の形状付けが可能なガイドワイヤ、ガイディングカテーテル、マイクロカテーテル等を挙げることができる。
【００５７】
提示部１１３は、医療器具および医療器具の使用形態を提示する際、その提示内容とともに、その提示に至った提示根拠を提示する。根拠が複数ある場合には、複数の根拠を提示することができる。医師は、医療器具および医療器具の使用形態とともに、提示内容を選定する根拠を示めされることにより、納得感を持って各提示内容を採用することが可能になる。なお、根拠の提示方法は、例えば、データ同士の関係をグラフや表を用いて示したり、根拠を導く要因となる事象を寄与率等の数字とともに具体的に示したりしてもよい。
【００５８】
提示部１１３は、本実施形態では、医師や看護師等から提示要求があった場合に提示を実行する。ただし、提示部１１３が提示を実行するタイミングは特に限定されない。例えば、提示部１１３は、手術を行う前や手術の最中に定期または不定期に自動でデータ取得を実施し、医師等から提示要求が無くても、提示内容が更新される場合に自動的に医師等への提示を実行してもよい。
【００５９】
図１に示すように、支援システム１００には、形状付け装置４００を組み込むことができる。形状付け装置４００は、医師等の代わりに医療器具の形状付けを実施する装置である。また、支援システム１００には、製造装置５００を組み込むことができる。製造装置５００は、提示部１１３により提示された医療器具の製品仕様（形状、寸法、硬さ、コーティングの有無）に応じて医療器具の製造を実施する装置である。なお、支援システム１００、形状付け装置４００、製造装置５００は、例えば、医師が手術を行う手術室に配置してもよいし、手術室以外の場所に配置してもよい。例えば、製造装置５００は、医療機関以外の外部機関（例えば、企業の生産施設）等に配置してもよい。製造装置５００が外部機関に配置される場合、支援システム１００は、例えば、手術を実施する前に外部機関へ事前に学習情報を提供し、医療器具の製造の委託を行うことができる。
【００６０】
図５および図６は、本実施形態に係る支援方法の説明に供する図である。以下、図５および図６を参照して、本実施形態に係る支援方法について説明する。
【００６１】
支援方法は、図５を参照して概説すると、医療従事者データＤ１、医療機関データＤ２、患者データＤ３、手術データＤ４、およびその他のデータＤ５を取得するデータ取得ステップ（Ｓ１）と、医療従事者データＤ１、医療機関データＤ２、患者データＤ３、手術データＤ４、およびその他のデータＤ５を用いて機械学習する学習ステップ（Ｓ２）と、機械学習の結果に基づいて、手術への使用が推奨される医療器具および医療器具の推奨される使用形態を提示する提示ステップ（Ｓ３）と、を有する。以下、各ステップについて説明する。
【００６２】
なお、機械学習のアルゴリズムは、一般的に、教師あり学習、教師なし学習、強化学習等に分類される。教師あり学習のアルゴリズムでは、入力と結果のデータセットを学習部１１２に与えて機械学習する。教師なし学習のアルゴリズムでは、入力データのみを大量に学習部１１２に与えて機械学習する。強化学習のアルゴリズムは、アルゴリズムが出力した解に基づいて環境を変化させ、出力した解がどの程度正しいのかの報酬に基づいて、修正を加えていく。学習部１１２の機械学習のアルゴリズムとしては、例えば、教師あり学習、教師なし学習、強化学習、これらの組み合わせ等を用いることができる。
【００６３】
まず、データ取得ステップ（Ｓ１）について説明する。
【００６４】
データ取得ステップ（Ｓ１）では、データ取得部１１１が、医療従事者データＤ１、医療機関データＤ２、患者データＤ３、手術データＤ４、およびその他のデータＤ５を取得し、記憶部１２０に記憶させる。例えば、医師により行われる手術がＰＣＩ（経皮的冠動脈形成術）である場合、データ取得部１１１は、当該医師の過去の手術の成功率、ＣＴ画像に基づく患者の冠動脈の走行状態（患部の状態）、病院の治療方針、および手術に要する費用に関する各種データを取得する。
【００６５】
次に、学習ステップ（Ｓ２）について説明する。
【００６６】
学習ステップ（Ｓ２）では、学習部１１２は、記憶部１２０に記憶されたデータに基づいて、所定の学習アルゴリズムを適用する。例えば、教師あり学習のアルゴリズムが採用される場合、最小二乗法、線形回帰、自己回帰、ニューラルネットワーク等の公知のアルゴリズムを適用することができる。
【００６７】
学習部１１２は、例えば、手術データＤ４を参照し、医師がこれから実施しようとする手術と条件（疾患名、患部、患部の状態等）が近似する過去のデータを検索する。その中から複数の候補を挙げて、過去の成功率、手術時間、患者の術後の状態等に重み付けを行う。そして、学習部１１２は、医師が行う手術での使用が推奨される医療器具、および医療器具の推奨される使用形態（形状）の各候補を学習結果として得ることができる。
【００６８】
また、学習部１１２は、手術に使用された医療器具に関して、医療器具が再利用可能なものであるか否か、医療器具が再利用可能なものである場合、どのような方法（洗浄や滅菌方法）を採用することにより再利用可能となるか、医療器具のどの構成部材が再利用可能か等の情報に基づいて、医療器具の再利用の判断に資する情報を機械学習することができる。同様に、学習部１１３は、手術に使用された医薬品に関して、医薬品が再利用可能なものであるか否か、医薬品が再利用可能なものである場合、どのような方法（医薬品の保存方法、患者への提供方法）を採用することにより再利用可能となるか等の情報に基づいて、医薬品の再利用の判断に資する情報を機械学習することができる。提示部１１３は、上記の機械学習の学習結果を提示することにより、医療機関へ医療器具や医薬品の再利用に関する情報を提供することができる。医療機関は、特定の一つの医療機関または複数の医療機関の間で、上記再利用に関する学習結果を取得または共有することにより、医療費を効果的に削減することが可能になる。
【００６９】
次に、提示ステップ（Ｓ３）について説明する。
【００７０】
提示部１１３は、例えば、図６に示すように、学習部の学習結果を提示する。また、提示部１１３は、提示内容とともに提示根拠を提示する。なお、提示内容と提示根拠は、例えば、対話型デバイス１００が備える出力部１５０（図１を参照）のディスプレイ等に提示することが可能である。
【００７１】
図６を参照して、提示内容と提示根拠の一例を説明する。
【００７２】
提示内容には、医療器具の種類、名称、型番等が含まれる。また、提示された医療器具が形状付け可能な構造を備える場合、手術において推奨される使用形態が提示される。医師は、医療器具に対して提示された形状付けを行うことにより、手術の成功率を向上させることが可能になる。
【００７３】
また、提示された医療器具が形状付け可能なものである場合、提示内容には、形状付け装置４００による形状付けの作業の要否が提示される。形状付け装置４００による形状付けが行われる場合、医師による作業を省略することができ、かつ、既存の製品を利用した手術が可能になる。
【００７４】
また、提示された医療器具が形状付け可能なものである場合、提示内容には、製造装置５００による医療器具の製造作業の実施の要否が提示される。例えば、形状付け装置４００による形状付けが困難な場合や形状付け装置４００による形状付けを実施すると製品性能が損なわれるような場合（製品強度の低下等）には、新規に医療器具を製造することが好ましい場合がある。このような場合、製造装置５００を稼働させて医療器具を製造することにより、形状、寸法、硬さ、コーティングの有無等について所望の製品仕様を備える製品を提供することが可能になる。特に、手術用ロボットを利用した手術が行われる場合、手術用ロボットの製品仕様に適した医療器具の提供が可能になるため、医療器具を使用した手術の成功率の向上に寄与することができる。
【００７５】
医師は、支援システム１００により提示された内容に基づき、医療器具および医療器具の使用形態を選択する。医師は、上記医療器具を使用して手術を実施する。なお、支援システム１００は、手術を実施している最中に取得される各種データ（手術時間、手術の成功等）を取りこみ、手術の最中に新たな提示内容を提示してもよい。例えば、手術の進行が円滑に行われていない場合、他の医療器具や他の使用形態を提示することができる。医師は、新たな提示内容に基づいて医療器具および使用形態を再度選択することができる。
【００７６】
医師が行った手術により得られる各種データは、新たなデータとして更新される。そして、学習部１１２は、更新されたデータを用いて機械学習を実行し、学習モデルを更新することができる。支援システム１００は、更新した学習モデルに基づいて、例えば、同一の医師が手術を行う場合、異なる医師が手術を行う場合などに、更新されたデータを利用して推奨される医療器具の提示および医療器具の推奨される使用形態の提示を行う。
【００７７】
以上説明したように、本実施形態に係る支援システム１００は、医療従事者に関する医療従事者データＤ１、医療機関に関する医療機関データＤ２、患者に関する患者データＤ３、および医療従事者の過去の手術経験に関する手術データＤ４を取得するデータ取得部１１１と、医療従事者データＤ１、医療機関データＤ２、患者データＤ３、および手術データＤ４を用いて機械学習する学習部１１２と、機械学習の結果に基づいて、患者に対する手術での使用が推奨される医療器具および医療器具の推奨される使用形態を提示する提示部１１３と、を有している。
【００７８】
上記のように支援システム１００は、機械学習の結果に基づいて、患者に対する手術での使用が推奨される医療器具および医療器具の推奨される使用形態を提示する。医師は、提示された内容を参照することにより、手術に適した医療器具の選定、および手術に適した医療器具の使用形態の選定を容易に行うことができるとともに、医療器具を使用した手術の成功率の向上を図ることができる。
【００７９】
また、提示部１１３は、医療器具が形状付け可能な構造を有する場合、手術に適した医療器具の形状を提示する。そのため、医師は、医療器具の推奨される形状付けの選定を容易に行うことができ、かつ、医療器具を使用した手術の成功率の向上を好適に図ることができる。
【００８０】
また、支援システム１００は、医療器具の形状付けを行う形状付け装置４００を有し、提示部１１３は、手術に適した形状を提示する場合、形状付け装置４００による形状付け作業の要否を提示し、形状付け装置４００は、当該装置により形状付けすべき旨が提示された場合に、医療器具の形状付けを実行する。そのため、医師は、形状付け装置４００により医療器具に対する形状付けを行うことができるため、形状付けに要する作業負担を軽減することができるとともに、提示された形状とより近似した形状に形状付けすることができる。
【００８１】
また、支援システム１００は、医療器具を製造する製造装置５００を有し、提示部１１３は、手術に適した形状を提示する場合、製造装置５００による製造作業の要否を提示し、製造装置５００は、当該装置により製造すべき旨が提示された場合に、形状付けがなされた医療器具の製造を実行する。そのため、形状付け等の加工を行うことにより医療器具の製品性能の低下が招かれるような場合に、製品性能が維持された製品を新たに提供することが可能になるため、手術の成功率を好適に向上させることが可能になる。
【００８２】
また、提示部１１３は、提示内容とともに提示根拠を提示する。そのため、医療従事者や患者等は、納得感を持って提示内容を採用することが可能になる。
【００８３】
また、本実施形態に係る支援方法は、医療従事者に関する医療従事者データＤ１、医療機関に関する医療機関データＤ２、患者に関する患者データＤ３、および医療従事者の過去の手術経験に関する手術データＤ４を取得するデータ取得ステップ（Ｓ１）と、医療従事者データＤ１、医療機関データＤ２、患者データＤ３、および手術データＤ４を用いて機械学習する学習ステップ（Ｓ２）と、機械学習の結果に基づいて、患者に対する手術での使用が推奨される医療器具および医療器具の推奨される使用形態を提示する提示ステップ（Ｓ３）と、を有している。そのため、医師は、提示された内容を参照することにより、手術に適した医療器具の選定、および手術に適した医療器具の使用形態の選定を容易に行うことができるとともに、医療器具を使用した手術の成功率の向上を図ることができる。
【００８４】
また、本実施形態に係る支援プログラムは、医療従事者に関する医療従事者データＤ１、医療機関に関する医療機関データＤ２、患者に関する患者データＤ３、および医療従事者の過去の手術経験に関する手術データＤ４を取得するデータ取得ステップ（Ｓ１）と、医療従事者データＤ１、医療機関データＤ２、患者データＤ３、および手術データＤ４を用いて機械学習する学習ステップ（Ｓ２）と、機械学習の結果に基づいて、患者に対する手術での使用が推奨される医療器具および医療器具の推奨される使用形態を提示する提示ステップ（Ｓ３）と、を実行する。そのため、医師は、提示された内容を参照することにより、手術に適した医療器具の選定、および手術に適した医療器具の使用形態の選定を容易に行うことができるとともに、医療器具を使用した手術の成功率の向上を図ることができる。
【００８５】
以上、実施形態を通じて本発明に係る支援システム、支援方法、および支援プログラムを説明したが、本発明は明細書内で説明した各構成のみに限定されるものでなく、特許請求の範囲の記載に基づいて適宜変更することが可能である。
【００８６】
例えば、上記実施形態に係る支援システム、支援方法、および支援プログラムは、取得した各データおよび提示内容を複数の医療機関の間で共有してもよいし、単一の医療機関のみで利用してもよい。
【００８７】
また、本発明に係る機械学習に用いるデータには、少なくとも医療従事者データ、医療機関に関する医療機関データ、患者に関する患者データ、および医療従事者の過去の手術経験に関する手術データが含まれていればよい。また、提示する内容には、少なくとも医療器具及び医療器具の使用形態が含まれていればよい。
【００８８】
また、本発明に係る支援システム、支援方法、および支援プログラムは、手術に使用される医療器具を広く適用対象に含むことができ、カテーテルやガイドワイヤ等に適用対象が限定されることはない。また、適用対象となる手術は、カテーテルを使用した手術のみに限定されることはない。また、医療器具の使用態様は、例えば、形状、寸法、硬さ、コーティングの有無等であり、実施形態で説明した形状のみに限定されることはない。なお、支援システムは、形状以外の上記各項目について、提示部による提示が可能に構成される場合、例えば、形状付け装置とともに、または形状付け装置に代えて、所望の使用形態を医療器具に付加するための各種装置を備えていてもよい。
【００８９】
また、上記実施形態に係る支援システムにおける各種処理を行う手段および方法は、専用のハードウェア回路、またはプログラムされたコンピューターのいずれによっても実現することが可能である。また支援プログラムは、たとえば、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）などのコンピューター読み取り可能な記録媒体によって提供されてもよいし、インターネットなどのネットワークを介してオンラインで提供されてもよい。この場合、コンピューター読み取り可能な記録媒体に記録されたプログラムは、通常、ハードディスクなどの記憶部に転送され記憶される。また、支援プログラムは、単独のアプリケーションソフトとして提供されてもよい。
【００９０】
本出願は、２０１７年１１月３０日に出願された日本国特許出願第２０１７−２３０８５５号に基づいており、その開示内容は、参照により全体として引用されている。
【符号の説明】
【００９１】
１００    支援システム、
１１１    データ取得部、
１１２    学習部、
１１３    提示部、
Ｄ１    医療従事者データ、
Ｄ２    医療機関データ、
Ｄ３    患者データ、
Ｄ４    手術データ、
Ｄ５    その他のデータ、
Ｄ５１    天候データ、
Ｄ５２    地域データ、
Ｄ５３    処方データ、
Ｄ５４    費用データ。
【図１】
2019106882.tif 000003
【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
2019106882.tif 000006
【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
2019106882.tif 000008
【図４Ｃ】
2019106882.tif 000009
【図４Ｄ】
2019106882.tif 000010
【図４Ｅ】
2019106882.tif 000011
【図４Ｆ】
2019106882.tif 000012
【図４Ｇ】
2019106882.tif 000013
【図４Ｈ】
2019106882.tif 000014
【図５】
2019106882.tif 000015
【図６】
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【国際調査報告】
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