(57)【要約】【課題】手術中の医療行為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、手術中の医療デバイスの使用状況に関する使用状況データＤ１、および手術中の患者の患部に関する患部データＤ２を手術中に取得するデータ取得部１１１と、使用状況データＤ１、および患部データＤ２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、推奨される手術方針を提示する提示部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】
手術中の医療行為を支援する支援システムであって、
手術中の医療デバイスの使用状況に関する使用状況データ、および手術中の患者の患部に関する患部データを前記手術中に取得するデータ取得部と、
前記使用状況データ、および前記患部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、推奨される手術方針を提示する提示部と、を有する支援システム。
【請求項２】
前記使用状況データは、前記医療デバイスの進行状況に関する進行状況データを含み、
前記患部データは、前記患部の状態に関する患部状態データを含む、請求項１に記載の支援システム。
【請求項３】
医療行為の支援作業を行う作業デバイスをさらに有し、
前記学習部は、推奨される前記支援作業を機械学習し、
前記作業デバイスは、前記学習部の学習結果に少なくとも含まれる、造影領域の調整、手術台の調整、手術における次工程の案内、医療従事者の補助作業の提供、これらの組み合わせを実行可能である、請求項１または請求項２に記載の支援システム。
【請求項４】
前記患部は、患者の血管であり、
前記提示部は、前記血管に対する手術において推奨される手術方針を提示する、請求項１〜３のいずれか１項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】
手術中の医療行為を支援する支援方法であって、
手術中の医療デバイスの使用状況に関する使用状況データ、および手術中の患者の患部に関する患部データを前記手術中に取得するデータ取得ステップと、
前記使用状況データ、および前記患部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、推奨される手術方針を提示する提示ステップと、を有する支援方法。
【請求項７】
手術中の医療行為を支援する支援プログラムであって、
手術中の医療デバイスの使用状況に関する使用状況データ、および手術中の患者の患部に関する患部データを前記手術中に取得するデータ取得ステップと、
前記使用状況データ、および前記患部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、推奨される手術方針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】
血管等の生体管腔内における治療は、デバイス種の増加や手技の発展により、治療成績が年々向上している。また、近年は、手術室から離れた場所での遠隔操作により患者に対する手術を実施することが可能な手術支援用のシステム等の開発が行われている（例えば、下記特許文献１を参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−１８１２２９号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
一般的に、手術の治療成績は術者の経験によって大きく左右される。特に、難易度が高い手術の場合、手術の進め方は、術者の状況判断によって決められることが多い。また、難易度が高い手術については、患部の状態やデバイスの進行具合によって手術の最中に手術方針（治療方針）を適宜見直す必要がある。そのため、手術の最中に術者が下す判断について、客観性や妥当性を確保することが非常に重要である。【０００５】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、手術中の医療行為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】
【０００６】
上記目的を達成する本発明に係る支援システムは、手術中の医療行為を支援する支援システムであって、手術中の医療デバイスの使用状況に関する使用状況データ、および手術中の患者の患部に関する患部データを前記手術中に取得するデータ取得部と、前記使用状況データ、および前記患部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、推奨される手術方針を提示する提示部と、を有する。【０００７】
上記目的を達成する本発明に係る支援方法は、手術中の医療行為を支援する支援方法であって、手術中の医療デバイスの使用状況に関する使用状況データ、および手術中の患者の患部に関する患部データを前記手術中に取得するデータ取得ステップと、前記使用状況データ、および前記患部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、推奨される手術方針を提示する提示ステップと、を有する。【０００８】
上記目的を達成する本発明に係る支援プログラムは、手術中の医療行為を支援する支援プログラムであって、手術中の医療デバイスの使用状況に関する使用状況データ、および手術中の患者の患部に関する患部データを前記手術中に取得するデータ取得ステップと、前記使用状況データ、および前記患部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、推奨される手術方針を提示する提示ステップと、を実行する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明は、機械学習の結果に基づいて、推奨される手術方針を提示する。医師は、手術の最中にリアルタイムで手術方針の提示を受けることができるため、医師自身の判断のみに依存することのない客観性および妥当性のある手術方針を採用することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【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使用状況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患部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医療従事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患者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医療機関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処方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。
【図７】ＰＣＩにおける支援フローの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
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。
【００１２】
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４Ｇ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。
【００１３】
支援システム１００は、図１に示すように、使用状況データＤ１、患部データＤ２、その他のデータＤ３（医療従事者データＤ３１、患者データＤ３２、医療機関データＤ３３、処方データＤ３４、費用データＤ３５）等を用いて、手術において推奨される手術方針を提示するシステムである。なお、本実施形態において「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。
【００１４】
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、手術中に使用される医療設備（例えば、ＣＴ装置、手術台、表示用モニター等）４００にもネットワークを介して接続している。支援システム１００は、医療機関端末２００、患者端末３００、医療設備４００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。
【００１５】
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。
【００１６】
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、物品等を保持、搬送、手渡しすることが可能な作業デバイスにより構成している。作業デバイスとしては、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。作業デバイスは、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、作業デバイスには、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も可能である。また、作業デバイスの外観デザイン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。
【００１７】
作業デバイスは、例えば、複数のデバイスで構成することが可能である。また、作業デバイスは、例えば、ＣＰＵが実行可能な一つのプログラムとして構成することも可能である。この場合、作業デバイスは、図１に示す作業デバイスのようなロボット型のデバイスとして構成する必要はなく、支援システム１００（サーバー）が備える制御部の一つの機能として、つまり、ロボットのようなハードデバイスを備えない形態として構成することができる。
【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、医療設備４００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、手術中の医療デバイスの使用状況に関する使用状況データＤ１、手術中の患者の患部に関する患部データＤ２、およびその他のデータＤ３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、使用状況データＤ１、患部データＤ２、およびその他のデータＤ３を取得する。
【００３１】
使用状況データＤ１には、例えば、図４Ａに示すように、手術時にデータを取得したサンプリング時間、手術方針、使用中の医療デバイス、手術開始からの経過時間、医療デバイスの進行状況が含まれる。
【００３２】
データ取得部１１１は、手術の最中に、例えば、自動的かつ定期または不定期に使用状況データＤ１を取得することができる。使用状況データＤ１は、例えば、手術の最中に使用している各種診断用装置（例えば、ＣＴ装置、画像診断用のカテーテルデバイス等）から直接的に、または看護師等の医療従事者による入力作業等により間接的に送信される。取得された使用状況データＤ１は、データを取得する度にリアルタイムで更新される。
【００３３】
手術方針は、例えば、手術の開始時点においては、手術に先立って行われるカンファレンス等で決定した方針や、手術前に手術を担当する医師が決定した事項に関するデータを含む。手術の最中に方針が変更される場合、変更した内容がサンプルデータとして取得される。なお、上記方針には、例えば、使用する医療デバイスの種類、医療デバイスを切り替えるタイミング、疾患に対するアプローチ（例えば、下肢血管の狭窄部に対する手術におけるアンテグレード／レトログレードの選択や変更）などのデータが含まれる。また、上記進行状況には、例えば、患部への医療デバイスの到達状況、患部に対する医療デバイスを使用した処置の進行状況等のデータが含まれる。
【００３４】
患部データＤ２は、例えば、図４Ｂに示すように、手術時にデータを取得したサンプリング時間および患部の状態に関するデータが含まれる。データ取得部１１１は、使用状況データＤ１とともに、手術の最中に、自動的かつ定期または不定期に患部データＤ２を取得することができる。
【００３５】
患部の状態には、例えば、手術対象となる疾患が冠動脈狭窄病変等である場合、狭窄部の狭窄度および患部の性状（血管壁の硬さ等）が含まれる。
【００３６】
データ取得部１１１の取得対象であるその他のデータＤ３には、例えば、図４Ｃに示す医療従事者データＤ３１、図４Ｄに示す患者データＤ３２、図４Ｅに示す医療機関データＤ３３、図４Ｆに示す処方データＤ３４、および図４Ｇに示す費用データＤ３５が含まれる。
【００３７】
医療従事者データＤ３１には、図４Ｃに示すように、例えば、医療機関の名称、手術を担当する予定の医師名、患者名、疾患名、手術において採用する予定の術式、予定される手術時間に関するデータが含まれる。
【００３８】
患者データＤ３２には、図４Ｄ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、過去の手術歴、健康状態、今回の手術対象である患部の名称、および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Ｄ３２には、医療機関への既往歴、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。
【００３９】
なお、患者データＤ３２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。
【００４０】
医療機関データＤ３３には、図４Ｅ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、医療デバイス、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、上記医療デバイスのデータには、例えば、医療機関にどのような種類の医療デバイス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デバイスの性能（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デバイス、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。
【００４１】
なお、医療機関データＤ３３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Ｄ３３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。
【００４２】
処方データＤ３４には、図４Ｆ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。
【００４３】
費用データＤ３５には、図４Ｇ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、手術で使用する予定の医療デバイスの費用（販売価格）に関するデータが含まれる。
【００４４】
また、その他のデータＤ３には、医療デバイス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、医療デバイスが再利用可能であるかどうかに関する情報を含む。上記医療デバイスは、例えば、単回使用医療デバイスが対象となるが、単回使用医療デバイス以外の医療デバイス（医療デバイスの一部の構成部品）であってもよい。また、再利用データは、例えば、余った医薬品に関する情報を含むことができる。上記余った医薬品とは、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。
【００４５】
なお、再利用データは、例えば、再利用の対象となる医療デバイスや医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。
【００４６】
その他のデータＤ３（医療従事者データＤ３１、患者データＤ３２、医療機関データＤ３３、処方データＤ３４、費用データＤ３５）は、例えば、患者に対して行われる手術に先立って記憶部１２０に記憶される。
【００４７】
なお、データ取得部１１１は、医療従事者（医師や看護師等）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）、医療デバイス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。
【００４８】
また、データ取得部１１１は、例えば、インターネット等を介して、手術が行われる医療機関の周辺の環境情報（天候、温度、湿度、日照時間、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、特定の地域の年齢層、特定の地域で流行中の疾患のデータ等）を取得することも可能である。また、データ取得部１１１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取得することも可能である。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。
【００４９】
次に、学習部１１２について説明する。
【００５０】
学習部１１２は、使用状況データＤ１、患部データＤ２、およびその他のデータＤ３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。
【００５１】
本実施形態に係る支援システム１００は、医師が手術を行っている最中に、医師を支援するために、手術中に得られる使用状況データＤ１および患部データＤ２に基づいて機械学習を実施し、リアルタイムで推奨される手術方針を提示する。
【００５２】
具体的には、支援システム１００の提示部１１３は、手術の最中に医師や看護師等から要求があった場合、または要求がなくても機械学習の結果を提示することが推奨される場合、手術の進行を考慮して、現時点において推奨される手術方針をリアルタイムに提示する。また、提示部１１３は、推奨される手術方針を提示する際、その提示内容とともに、その提示に至った提示根拠を示す。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。医師や看護師等は、提示部１１３が手術方針ともに、その手術方針を提示するに至った根拠が示めされることにより、納得感を持って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。
【００５３】
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。
【００５４】
支援方法は、図５を参照して概説すると、使用状況データＤ１および患部データＤ２を取得するデータ取得ステップ（Ｓ１）と、使用状況データＤ１および患部データＤ２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、推奨される手術方針を提示する提示ステップ（Ｓ３）と、医療行為の支援作業を行う支援作業ステップ（Ｓ４）と、を有する。以下、各ステップについて説明する。
【００５５】
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。
【００５６】
まず、データ取得ステップ（Ｓ１）について説明する。
【００５７】
データ取得ステップ（Ｓ１）では、データ取得部１１１が、手術の最中に使用状況データＤ１および患部データＤ２を取得し、記憶部１２０に記憶させる。
【００５８】
次に、学習ステップ（Ｓ２）について説明する。
【００５９】
学習ステップ（Ｓ２）では、学習部１１２は、記憶部１２０に記憶された各データＤ１、Ｄ２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。なお、その他データＤ３は、必要があれば、使用状況データＤ１および患部データＤ２とともに機械学習に用いられる。
【００６０】
学習部１１２は、例えば、上記学習アルゴリズムにより、医師が現在行っている動作（行動）を予測し、その結果どのように手術が進行するか、どのような治療成果が得られるといった点を予測する。また、学習部は、医師が次に行う動作と、その結果についても予測する。
【００６１】
また、学習部１１２は、手術に使用された医療デバイスに関して、医療デバイスが再利用可能なものであるか否か、医療デバイス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、医療デバイスのどの構成部材が再利用可能か等の情報に基づいて、医療デバイス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、医療機関へ医療デバイス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。
【００６２】
次に、提示ステップ（Ｓ３）について説明する。
【００６３】
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、作業デバイス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。
【００６４】
図６を参照して、提示内容と提示根拠の一例を説明する。
【００６５】
支援システム１００が提示する提示内容には、手術方針が含まれる。手術方針は、例えば、医療デバイスの変更、手術ストラテジーの変更等が含まれる。また、支援システム１００は、手術方針以外にも、医師や看護師に対して必要とされる支援作業を提示する。支援作業には、例えば、手術を行っている最中の造影領域の調整（撮像範囲を狭める、広める等の変更）、手術に使用している手術台の位置（高さ、前後方向）や姿勢の調整、医師が次に実施すべき手術の次工程の案内（画像や音声による案内）、支援作業の提供（医療デバイスの受け渡し、医師の汗を拭く作業）、およびその他の作業が含まれる。
【００６６】
支援システム１００は、支援作業を提示する場合、例えば、支援システム１００自体が動作して、支援作業を自動的に行う。なお、支援システム１００は、支援作業を自動で実施せずに、医師や看護師からの入力を受け付けた後に実施を開始してもよいし、看護師等に実施を促すことを提示するだけでもよい。また、支援システム１００は、例えば、自動で支援作業を行う場合、提示された支援作業の中から、実施すべき推奨度（優位性）が高いものだけを選択して実施してもよい。
【００６７】
医師は、例えば、支援システム１００が造影領域の調整を行うことにより、手術において必要な領域のみを撮像することが可能になる。そのため、患者の被ばく量を低減することができる。また、医師は、支援システム１００が術者の体勢を検知して手術台の位置や姿勢を調整することにより、手術を進行し易くなる。また、医師は、例えば、不足の事態が生じたときに、支援システム１００により次工程の案内が行われると、パニック状態に陥ることなく落ち着いた状態で手術を進めることができる。また、医師は、支援システム１００が医療デバイスの受け渡し等を行うことにより、手術をより一層円滑に進めることができる。
【００６８】
医師は、支援システム１００により提示された内容に基づき、手術方針を選択し、手術を進行する。支援システム１００は、医師が選択した手術方針に従って手術を進行している最中に取得される各種データ（使用状況データＤ１、患部データＤ２）を新たに取りこみ、手術の最中に適宜新たな手術方針を提示する。また、学習部１１２は、更新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。また、医師が実施し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記憶し、次回以降の手術に用いることもできる。
【００６９】
図７には、ＰＣＩの手技における支援システム１００の支援フローの一例を示す。支援システム１００が支援する手術中の医療行為には、バルーンカテーテルやステント等を使用した治療行為以外にも、例えば、治療行為に先立って実施される各種の処置および治療行為後に実施される各種の処置が含まれる。このように、支援システム１００は、所定の手技全体におけるトータルフローで支援を実施することができる。図７に示す支援フローにおいて支援システム１００が提供する支援としては、各種の提案（例えば、手術方針等の提案や使用デバイスの提案）、支援システム１００による作業支援（例えば、物品の搬送、外部施設とのコンタクト等）、術者が実施する医療行為の補助等を挙げることができる。なお、支援システム１００が提供する支援は、手術中の医療行為の支援として寄与し得るものであれば、対象となる医療行為や提案内容等は特に限定されない。一例として、支援システム１００は、患者の腕、手、脚などから血管内へのアクセス経路を形成するために実施される穿刺作業、患者に形成した穿刺部位から医療デバイスを治療部位へ送達する作業等を支援することが可能である。また、支援システム１００は、例えば、患者に形成した穿刺部位を止血する止血作業を支援することも可能である。さらに、支援システム１００は、医療行為が行われている間に、手術室内での物品（例えば、医療デバイス等）の移動、医師や看護師への物品の受け渡しおよび受け取り、手術室以外の部屋や外部施設（例えば、近隣に存在する他の病院）から手術室で不足している物品の搬送等を支援することも可能である。
【００７０】
以上説明したように、本実施形態に係る支援システムは、手術中の医療デバイスの使用状況に関する使用状況データＤ１、および手術中の患者の患部に関する患部データＤ２を手術中に取得するデータ取得部１１１と、使用状況データＤ１、および患部データＤ２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、推奨される手術方針を提示する提示部１１３と、を有する。
【００７１】
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、推奨される手術方針を提示する。医師は、手術の最中にリアルタイムで手術方針の提示を受けることができるため、医師自身の判断のみに依存することのない客観性および妥当性のある手術方針を採用することが可能になる。
【００７２】
また、使用状況データＤ１は、医療デバイスの進行状況に関する進行状況データを含み、患部データＤ２は、患部の状態に関する患部状態データを含む。そのため、支援システム１００は、客観性および妥当性がより高い手術方針を提示することができるため、手術の成功率を好適に向上させることが可能になる。
【００７３】
また、支援システム１００は、医療行為の支援作業を行う作業デバイスを有している。学習部１１２は、推奨される支援作業を学習する。そして、作業デバイスは、学習部１１２の学習結果に少なくとも含まれる、造影領域の調整、手術台の調整、手術における次工程の案内、医療従事者の補助作業の提供、これらの組み合わせを実行可能である。そのため、支援システム１００は、医師および看護師の作業負担を大幅に軽減することができる。
【００７４】
また、支援システム１００は、患者の患部が血管である場合に、提示部１１３により血管に対する手術（例えば、ＰＣＩ等）において推奨される手術方針を提示する。そのため、医師等は、血管に対する手術を行う際に、客観性および妥当性が高い手術方針を得ることができる。
【００７５】
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、医師は、納得感を持って提示内容を採用することが可能になる。
【００７６】
また、本実施形態に係る支援方法は、手術中の医療デバイスの使用状況に関する使用状況データＤ１、および手術中の患者の患部に関する患部データＤ２を手術中に取得するデータ取得ステップ（Ｓ１）と、使用状況データＤ１、および患部データＤ２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、推奨される手術方針を提示する提示ステップ（Ｓ３）と、を有する。そのため、医師は、手術の最中にリアルタイムで手術方針の提示を受けることができるため、医師自身の判断のみに依存することのない客観性および妥当性のある手術方針を採用することが可能になる。
【００７７】
また、本実施形態に係る支援プログラムは、手術中の医療デバイスの使用状況に関する使用状況データＤ１、および手術中の患者の患部に関する患部データＤ２を手術中に取得するデータ取得ステップ（Ｓ１）と、使用状況データＤ１、および患部データＤ２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、推奨される手術方針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、手術の最中にリアルタイムで手術方針の提示を受けることができるため、医師自身の判断のみに依存することのない客観性および妥当性のある手術方針を採用することが可能になる。
【００７８】
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。
【００７９】
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。
【００８０】
また、本発明に係る機械学習に用いるデータには、医療デバイスの使用状況に関する使用状況データおよび患者の患部に関する患部データが少なくとも含まれていればよい。また、提示する内容には、手術方針が少なくとも含まれていればよい。
【００８１】
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、手術中に使用される医療デバイスを広く適用対象に含むことができ、例えば、カテーテルデバイス、ガイドワイヤ等を挙げることができる。また、本発明の適用対象となる患部、および手術内容等も特に限定されることはなく、患者の生体器官の手術対象となる部位、および各患部に対して採用し得る種々の手術方針を広く提示することが可能である。
【００８２】
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。
【００８３】
本出願は、２０１７年１１月３０日に出願された日本国特許出願第２０１７−２３０８５９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】
【００８４】
１００    支援システム（作業デバイス）、
１１１    データ取得部、
１１２    学習部、
１１３    提示部、
４００    医療設備、
Ｄ１    使用状況データ、
Ｄ２    患部データ、
Ｄ３    その他のデータ、
Ｄ３１    医療従事者データ、
Ｄ３２    患者データ、
Ｄ３３    医療機関データ、
Ｄ３４    処方データ、
Ｄ３５    費用データ。
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図４Ｃ】
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【図４Ｄ】
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【図４Ｅ】
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【図４Ｆ】
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【図４Ｇ】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【国際調査報告】
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