(57)【要約】【課題】  臨床検査データから腫瘍等の組織病変の進行度を推定可能とする臨床診断支援システムを提供する。【解決手段】  病理学的所見などを用いて判定した腫瘍等の進行度判定データと腫瘍マーカを含む臨床検査データとから腫瘍進行度との結びつきの深い臨床検査データの組合わせ集合を決定木ルール集合を作成する方法により電子計算機により機械的に抽出するシステムであって、  １）全検査項目の中で共通する検査項目を用いて説明のつくサブデータ集合のクラスタを求めてサブ決定木を作成する  ２）前記１）のサブ決定木より欠損・不明データを含むものを刈り取り欠損・不明データのないクラスタとしてのサブ決定木を作成する演算プロセスを有する臨床検査データの組合わせ集合の抽出システムとする。【選択図】なし【特許請求の範囲】
【請求項１】
病理学的所見などを用いて判定した腫瘍等の進行度判定データと腫瘍マーカーを含む臨床検査データとから腫瘍進行度との結びつきの深い臨床検査データの組合わせ集合を決定木ルール集合を作成する方法により電子計算機により機械的に抽出するシステムであって、
１）全検査項目の中で欠損のない部分を取り出してサブデータ集合のクラスタを求めてサブ決定木を作成する
２）前記１）のサブ決定木より欠損・不明データを含むものを刈り取り欠損・不明データのないクラスタとしてのサブ決定木を作成する
演算プロセスを有することを特徴とする臨床検査データの組合わせ集合の抽出システム。
【請求項２】
請求項１のシステムにおいて、さらに、
３）前記２）でサブ決定木に含まれなかった欠損・不明データの抽出と見直しにより全てのデータが組込まれたサブ決定木を作成する
演算プロセスを有することを特徴とする臨床検査データの組合わせ集合の抽出システム。
【請求項３】
請求項１または２のシステムにおいて、検査項目間の関係強度に係わる知識データベースをもっての検証プロセスを介してサブ決定木の作成と欠損・不明データを含むものの刈り取りを行うことを特徴とする臨床検査データの組合わせ集合の抽出システム。
【請求項４】
請求項１から３のいずれかのシステムにより抽出されたツリー構造の決定木クラスタのデータベースを有し、腫瘍進行度が未知の患者の臨床検査データの条件選択による組合わせと決定木クラスタとの合致性の演算をもって腫瘍進行度を機械的に判定することを特徴とする腫瘍進行度の判定システム。
【請求項５】
請求項４のシステムにおいて、条件選択の組合わせによる合致性の演算から決定木クラスタのツリー構造経路より腫瘍進行度を予測することを特徴とする腫瘍進行度の判定システム。
【請求項６】
請求項１から５のいずれかのシステムをその構成の少くとも一部として備えていることを特徴とする臨床診断支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は臨床検査データの組合わせ集合の抽出システムとこれを用いた腫瘍進行度の判定システム並びに臨床診断支援システムに関するものであって、さらに詳しくは、臨床検査データから腫瘍等の組織の病変の進行度を推定することのできる、新しい臨床診断支援システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
腫瘍の進行度については、小林ら（非特許文献１）によって、臨床検査データと腫瘍サイズとの関係から、腫瘍の進行度を経験的に診断する方法が提案されている。これは１２種類の腫瘍マーカを対象にしている方法だが、現在のところ、実際に利用されている７０種類以上の臨床検査項目については、腫瘍の進行度を実験的に導き出す手法はまだ検討されていない。
【０００３】
このような状況において、実際の臨床検査データから、腫瘍の進行度を推論する方法を確立し、臨床診断を支援することができれば極めて大きな貢献となるとことは疑いない。      
【０００４】
そして、腫瘍に限られずに、人組織の病変の進行度が、数多くの臨床検査データから推定できるようになることは、臨床医療全般にとっても画期的なことである。
【０００５】
このような組織病変の進行度の推察を臨床検査データより可能とするための方法としては、機械学習法による推論が有効である。しかしながら、機械学習法の中で、どの方法を適用するかは、データの性質に依存する。機械学習には、データセットのみで学習できるものと、事前に背景知識（参照ルール）を必要とするものがある。参照ルールとは、例えば、「（Ａ＜ａ）∧（Ｂ＞ｂ）…→Ｓ＝ｚ」のような形式で与えるルールの枠組みのことである。臨床検査データからの推論に際しては、このような参照ルールが確立していないことから、参照ルールの存在を前提とすることはできない。臨床検査データ間の関係について、新規ルールを獲得する学習法が必要になる。また、臨床検査データには、連続値を取るものと、離散値を取るものが混在し、これらを同時に扱える学習法が必要である。このような制約に対応する機械学習システムの一つとして、決定木というルールの集合を生成するＣ４．５（非特許文献２）がある。
【非特許文献１】Tsuneo Kobayashi, and Tomoko Kawakubo,Prospective Investigation of Tumor Markers and Risk Assessment in Early Cancer Screening,CANCER, Vol.37, No.7, 1994.
【非特許文献２】Quinlan J. R.: C4.5: Programs for Machine Learning, Morgan Kaufman, 1993.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、以上のような背景から、臨床検査データから腫瘍等の組織病変の進行度を推定することのできる新しい臨床診断支援システムを提供することを課題としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明者は、上記の課題を解決するために、前記のとおりのQuinlanによるＣ４．５の決定木学習の手法を用いて検討を行い、次のことを基本的な目的とする。
【０００８】
＜Ａ＞臨床検査データより腫瘍等の組織病変の進行度を推定するための臨床診断システムの構築方法。すなわち、病理学的所見などを用いて判定した腫瘍等の進行度判定データと、その各病例での腫瘍マーカを含む臨床検査データとを用いて、腫瘍進行度との関連が深い臨床検査データの組み合わせを効率よく抽出する。
【０００９】
＜Ｂ＞上記＜Ａ＞により抽出して得られた臨床検査データの組み合わせを条件として、腫瘍進行度が未知である患者の臨床検査データに適用することで、患者の腫瘍進行度を効率よく判定する。
【００１０】
＜Ｃ＞上記＜Ａ＞により抽出して得られた臨床検査データの組み合わせと腫瘍進行度の関係を、知識としてデータベースに組み込む。
【００１１】
より詳しくは、この出願の発明は以下のことを特徴としている。
【００１２】
第１：病理学的所見などを用いて判定した腫瘍等の進行度判定データと腫瘍マーカーを含む臨床検査データとから腫瘍進行度との結びつきの深い臨床検査データの組合わせ集合を決定木ルール集合を作成する方法により電子計算機により機械的に抽出するシステムであって、
１）全検査項目の中で共通する検査項目を用いて説明のつくサブデータ集合のクラスタを求めてサブ決定木を作成する
２）前記１）のサブ決定木より欠損・不明データを含むものを刈り取り欠損・不明データのないクラスタとしてのサブ決定木を作成する
演算プロセスを有することを特徴とする臨床検査データの組合わせ集合の抽出システム。
【００１３】
第２：上記第１のシステムにおいて、さらに、
３）前記２）でサブ決定木に含まれなかった欠損・不明データの抽出と見直しにより全てのデータが組込まれたサブ決定木を作成する
演算プロセスを有することを特徴とする臨床検査データの組合わせ集合の抽出システム。
【００１４】
第３：上記第１または第２のシステムにおいて、検査項目間の関係強度に係わる知識データベースをもっての検証プロセスを介してサブ決定木の作成と欠損・不明データを含むものの刈り取りを行うことを特徴とする臨床検査データの組合わせ集合の抽出システム。
【００１５】
第４：上記第１から第３のいずれかのシステムにより抽出されたツリー構造の決定木クラスタのデータベースを有し、腫瘍進行度が未知の患者の臨床検査データの条件選択による組合わせと決定木クラスタとの合致性の演算をもって腫瘍進行度を機械的に判定可能とするしたことを特徴とする腫瘍進行度の判定システム。
【００１６】
第５：上記第４のシステムにおいて、条件選択の組合わせによる合致性の演算から決定木クラスタのツリー構造経路より腫瘍進行度を予測することを特徴とする腫瘍進行度の判定システム。
【００１７】
第６：上記第１から第５のいずれかのシステムをその構成の少くとも一部として備えていることを特徴とする臨床診断支援システム。
【００１８】
以上のとおりの本発明は、電子計算機による機械的な情報システムとして構成されるものであって、データの入力部、演算部、出力・表示部等の手段を有している。たとえば、第１および第２、第３の発明においては、サブ決定木のツリー構造を有する決定木クラスタの作成、欠損・不明データに係わる刈り取りが演算部において行われることになる。第４および第５の発明においては、判定予測が演算部において行われ、その結果は出力・表示部において出力、表示が行われることになる。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、これまで全く実現されていなかった、臨床検査データからの腫瘍等の病変組織の進行度の推定が可能になり、臨床診断とこれに基づく処分にとって極めて大きな支援が実現されることになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
本発明について、以下に詳しく説明する。
【００２１】
＜Ａ＞臨床検査データより腫瘍等の組織病変の進行度を推定するための臨床診断システム
この臨床診断システムは、診断システムの中核となる決定木の集合を構築するための手段である。実験によるデータとは異なり、一般に患者の臨床検査データは、必要な全ての検査項目がそろっているとは限らず、多くの検査データが欠損している（たとえば表１）。そのような不ぞろいなデータの中から、診断結果と臨床検査データとの関係を見つけだすための方法を本発明では提案している。
【００２２】
【表１】
2006227942.tif 000002
（１）まず、決定木の集合を構築する元となっている、たとえば表１のような構成の臨床検査データ（Ｄ0）には次の性質がある。
・Ｄ0は、患者毎の腫瘍進行度を臨床病理学的に判定した結果と、その腫瘍進行度を判定した時点で検査している臨床検査データを対応させたデータである。
・腫瘍進行度は、たとえば表１のように、Kobayashi et. al (CANCER,1994)に基づいて１〜５の５段階に分類している。
・Ｄ0に含まれている臨床検査データは、その腫瘍進行度の判定を行うために重要な検査項目が必ず含まれているとは限らず、検査しなかったために欠損している場合もある。
・腫瘍進行度の判定に意味のある検査項目ばかりとは限らず、腫瘍進行度とは関係が薄い臨床検査データも多く含まれている。
（２）このような性質を有する臨床検査データ（Ｄ0）については、前記のQuinlanによるＣ４．５で一回学習しただけでは全データを説明する決定木を作成することは難しい。
【００２３】
Quinlan によるＣ4.5 決定木学習には次の性質がある。
【００２４】
・Ｃ4.5 は、入力データ（臨床検査データ＋腫瘍進行度）を調べて、判定値（ここでは腫瘍進行度）となるために条件を計算し、臨床検査データの範囲の組み合わせとして表された決定木を出力する。
【００２５】
・欠損データを許容しない場合は、ある患者の臨床検査値の組み合わせと対応するリーフ（決定木の末端）は、決定木の中で１つしか存在しない。（ひとつのリーフが、複数の患者に対応する場合はある。）
・欠損データを許容する場合は、ひとつの決定木の中で、同じ患者に対応するリーフが複数出現する。これは、欠損した部分のデータがどんな値をとってもよいという条件となるため（don't care：値を考慮せず）、可能性として複数の条件が並立するためである。一方、本発明では、欠損データは許容していない。
（３）そこで、全検査項目の中で共通する検査項目を用いて、サブデータ集合のいくつかのクラスタ（図１のＤk）を学習によって求め、サブ決定木ＤＴk（ｋ番目の決定木）を作成する。
【００２６】
サブ決定木ＤＴkを作成するためのクラスタリングの計算手順を図２に示す。Ｄkは第ｋステップでのサブ決定木ＤＴkを作成するのに用いる臨床検査データの部分集合Ｄｓkは、Ｄkから得られたサブ決定木ＤＴkによってカバーされた患者データを表す。図２の＜１＞の処理によってＤkから得られる決定木ＤＴkには、欠損データがあるために、Ｄkを説明できない不要な枝が生成される。図２の＜２＞の処理では、このような不要な枝を除き、これを第ｋ番目のサブ決定木ＤＴkとして出力する。これによって、元のデータ集合foo.dataの患者データを、いずれかのサブ決定木でカバーできるように学習する。この処理を反復的に繰り返すことで、患者データを説明可能な決定木を、サブ決定木の集合｛ＤＴk｝（ｋ＝１．．．Ｋ）として構成する。
【００２７】
この反復処理において、患者データの中には、複数の検査項目に亘って値が欠損していると、本来これら検査項目の値や範囲で判定するのが目的の決定木でありながら、多義性のために、各検査項目がどんな値をとってもよいということになり、もはやサブ決定木が生成できない場合が起きる。そこで図２の処理＜１＞で得られるサブ決定木ＤＴkにおいて、Ｄkの中でＤＴkをサポートできる患者データがある場合はその患者データはＤＴkの中でどれか１つのリーフにしか存在しないという条件で、Ｄｓkを求めている。これは、検査項目の値が欠損している（don't careの）場合を許容しない条件で決定木を生成することを意味する。これに対して、don't careを許容した条件で決定木を作成することも原理的には可能であるが、各検査項目がどんな値をとってもよいという条件でできるサブ決定木となるため、未知データに対してover-fitting（推論し過ぎ）の判定をしてしまう決定木になると考え、don't careを許容した条件でＤｓkを求める方法を採用していない。
【００２８】
サブ決定木クラスタを求める手順を図２に沿ってさらに詳しく説明すると以下のとおりである。
〔１〕全データＤ0を入力データとして、Ｃ4.5 決定木学習を行って、ＤＴ0を得る。
【００２９】
ここでは、入力データ全体の決定木を作成している。
〔２〕ＤＴ0の中を調べて、各リーフまでの条件を満たす、患者の臨床検査データを取り出してＤｓ0とする。
【００３０】
すなわち、作成した決定木の中からdon't careではないリーフを探し、その条件がどの患者データをサポートしているかを調べる。リーフまでの条件に含まれる臨床検査項目のデータが欠損していないもの対象となる。
〔３〕Ｄｓ0を入力として、Ｄｓ0の要素をリーフに持っているサブ決定木ＤＴ0を得るのでこれを保存しておく。
〔４〕全データＤ0の中から既にサブ決定木として得られている患者データDs0を取り除き、残ったものについて、再度Ｃ4.5 決定木学習による評価を行う。Ｄ0の中から、患者データDs0を取り除いて（Ｄ0−Ｄｓ0），Ｄ1とする。
〔５〕Ｄ1を入力データとして用いてＣ4.5 決定木学習を行い（〔１〕，〔２〕，〔３〕，〔４〕を繰り返し）、新たなサブ決定木ＤＴ1を得る。この操作を繰り返し、Ｄkがなくなるか、〔２〕の操作で条件を満たす患者データが得られなくなるまで繰り返す。
【００３１】
１サイクル毎に全データＤ0の中からサブ決定木として評価した患者データを取り除くことによって、欠損のないデータによるサブ決定木のクラスタを作ることができる。また、残っている患者データ全てがdon't careとなる場合、無理に評価せず、要チェックデータとする。要チェックデータとして判定された患者データについては、さらに臨床検査データを追加するなどをすることによって、再評価に供することができる。
〔６〕上の一連の操作によって、保存されたK個のサブ決定木ＤＴ0，ＤＴ1，ＤＴ2，，，ＤＴKを決定木クラスタとする。
【００３２】
保存されているサブ決定木を集めることによって、欠損のないデータによるサブ決定木のクラスタとなる。
【００３３】
以上の手順について、全データとサブ決定木との関係を示した概念図が図３および図４である。
【００３４】
全データの中から、臨床検査データと腫瘍進行度の関係が明確なものを効率よく抽出するために、Ｃ4.5 による決定木学習を使って得られる決定木の中から、don't careとなっているリーフを含む枝を刈り取ることによって、臨床検査データと腫瘍進行度の関係が明確な部分集合を抽出している。
【００３５】
以上の結果として、全データの中から、don't careを含まない決定木（ＤＴ1〜ＤＴK）がえられる。ＤＴ1〜ＤＴ5に含まれていないデータは、欠損データがあるため、明確な決定木が得られないデータとなる（図５）。
（４）一連のサブ決定木のクラスタ化処理に含まれず、判定不能となったデータに新たな臨床検査データを追加して、決定木クラスタに加える処理について図６に沿って説明する。
〔１〕患者毎に臨床検査データと腫瘍進行度の関係付けられている元データ（Ｄ0）、から決定木クラスタ（ＤＴＣ0）を作成する。
〔２〕Ｄ0の中からdon't careになったために決定木クラスタに含まれなかったデータ（ＤＵ0）を抽出する。
〔３〕判定不能データ（ＤＵ0）について、再検査などで臨床検査データの欠損値をなくす。
〔４〕データの見直しを行ったＤＵ0を用いて、決定木クラスタ（ＤＵＣ0）を作成する。
【００３６】
データの見直しにより、以前にdon't careとなっていたデータが決定木に含まれるようになる。
〔５〕Ｄ0から作成した決定木（ＤＴＣ0）に、ＤＵ0から作成した新たな決定木クラスタ（ＤＵＣ０）を組み入れて、新しい決定木クラスタ（ＤＴＣ1）とする。
〔６〕〔４〕の処理によりdon't careになっている判定不能データを抽出（ＤＵ1）して、〔３〕の処理を繰り返し行って、決定木クラスタを作成する。
〔７〕データの見直しをしても、全てのデータがdon't careになるか、データが全て決定木クラスタに組み込まれるかすれば、処理を終了する。
＜Ｂ＞患者の腫瘍進行度を判定するシステム
次に、上記のようにしてできたL個サブ決定木（DTC0〜DTCL）を用いて、未知の患者データにして腫瘍の進行度を判定する。
（１）まず、上記＜Ａ＞によって作成した決定木クラスタについて説明すると、図７に例示したように、決定木クラスタを構成するサブ決定木は、ひとつの頂点から分岐している条件の集合と考えることができ、サブ決定木の中では、頂点からそれぞれのリーフに至る経路がＡＮＤで結合された条件と考えることができる。リーフには腫瘍進行度（１〜５）のどれか１つが記載されていて、別のリーフに同じ腫瘍進行度が記載されていることがある。したがって、同じ腫瘍進行度に至るには複数の経路（条件）が存在する。しかし、頂点からリーフに至る経路は、決定木クラスタ全体の中で１種類しか存在しない。リーフには、サブ決定木を作った元になっているデータに対応する患者番号が付記されているが、これはサブ決定木の検証を行うためのデータであり、未知データに対してはこの番号は意味をもたない。
【００３７】
たとえば、例示のサブ決定木では、腫瘍進行度＝４となる条件は、３種類示されており、この３つの条件のいずれの条件でも腫瘍進行度＝４と判定される。腫瘍進行度−４となる条件式は次のように表される。この式から、条件に含まれる要素の順序は腫瘍進行度の判定とは無関係となる。
【００３８】
【数１】
2006227942.tif 000003
腫瘍進行度が未知のデータを、この決定木クラスタに適用して、未知データに記載されている臨床検査データの組み合わせから、決定木クラスタ内のどのリーフに合致するかを調べることによって、未知データがどの腫瘍進行度であるかを予想するものである。
（２）未知データを決定木クラスタに対して適用するフローを図８および図９に沿って説明する。
【００３９】
腫瘍進行度のわかっていない未知データの腫瘍進行度を、生成した決定木クラスタ（ＤＴ1〜ＤＴK）を使って判定する。未知の臨床検査データを、ＤＴ1の条件に当てはめていき、もし、合致する条件がＤＴ1に見つからなければ、ＤＴ2の条件を使って当てはめを行う。このようにして、決定木クラスタの中の条件を調べて、どこかに合致する条件が見つかれば腫瘍進行度が判定できる。
【００４０】
決定木クラスタの中に、未知の臨床検査データの組み合わせと完全に一致（決定木クラスタの頂点からリーフまでの検査データの組み合わせが一致）するものが見つからなければ、判定不能データとして出力される。また、未知の臨床検査データの組み合わせを完全に含んでいる経路が複数みつかれば、これも判定不能データとして出力される。
【００４１】
出力された判定不能データは、臨床検査データなどを追加するなどを行って再び決定木クラスタによる判定に供することができる。
（３）図１０には、未知データを決定木クラスタに適用して得られる効果を説明している。
【００４２】
〔１〕元データ（Ｄ0）から腫瘍判定の条件として抽出した臨床検査データの組み合わせが、未知データに存在すれば、腫瘍進行度判定ができる。
【００４３】
〔２〕判定不能と判断された未知データに臨床検査データを追加して、再度、決定木クラスタで判定することにより、腫瘍進行度判定を行うことができる。
【００４４】
〔３〕病理的な所見を用いて判定した腫瘍進行度と臨床検査データを蓄積し、その蓄積データを使って決定木クラスタを随時更新していくことによって、未知データの腫瘍進行度判定の精度を向上させることができる。
（４）以上の判定システムにおいては、実際には、（ａ）未知の患者データにdon't careとなる欠損の検査項目がどんな値をとっても腫瘍進行度を強制的に判定する方法と、（ｂ）欠損項目（don't care）のない検査項目だけを使って厳密に判定する方法の２種類の方法が考えられる。
【００４５】
この２つの判定法を併用することによって、両者の腫瘍進行度判定結果に違いがでてきた場合には、逆にこのdon't care となっている欠損項目を再度、検査しなおすなどの診断支援を医者に示唆する可能性がでてくる。
【００４６】
そこで、上記の（ｂ）の場合について、評価してみる。
＜実験内容＞
腫瘍マーカー検査などの検査項目が重なっている複数の臨床検査データを用いて、注目する検査項目について決定木分析による推論学習を行って、その結果から検査項目間において臨床的に意味のある関連情報を得る方法の評価を行った。推論学習を行った結果得られる決定木の上位層に含まれるノードの条件から一般的傾向データとして意味のある関連情報として取り出す方法の評価を行い、臨床検査データから可能性のある疾患を絞り込む方法の評価を行った。
＜実験結果の評価方法＞
推論学習結果を検討し決定木の中から臨床的に意味のある関連情報を得る方法の評価を行った。推論学習の結果得られる決定木の上位層にあるノードの条件から臨床的に意味のある一般的傾向が得られる方法の評価を行い、臨床検査データから可能性のある疾患を絞り込む方法の評価を行った。
＜実験データ＞
腫瘍マーカを中心に検査し、腫瘍進行度を医師が判定した臨床検査データ（検査項目５１種類、患者数４３２人）
＜実験結果＞
（１）推論学習により臨床検査データより一般的傾向を抽出する方法の評価
一般に臨床検査結果は、その患者の状態に応じて検査を行う項目が決められる。このため、多くの患者の臨床検査データを集めたとき、その中の臨床検査項目の全てを欠損なく検査を行われていることはなく、検査していない項目がほとんどの場合存在する。このような臨床検査データの集合から、一般的傾向を求めるために推論学習手法を適用する方法の検討を行った。実験では、臨床検査データ集合Ｄkによる決定木ＤＴkの中で、決定木のリーフがサポートする患者データが存在し、且つ、そのリーフまでの条件には検査項目の欠損がないという条件（欠損を許容しない条件）を設定した。下に示す決定木は、各リーフに腫瘍進行度が表示され、その右側に患者データ番号（０〜４３１）、患者データ数を記載している。
【００４７】
臨床検査データ集合Ｄ0から得られた、最初〔１２〕のサブ決定木ＤＴ1を示す（表２）。この決定木により４０人分（〔１２〕＋〔２６〕＋〔２〕）の腫瘍進行度に対する説明がなされている。
サブ決定木ＤＴ1（４０人分を説明）
【００４８】
【表２】
2006227942.tif 000004
次に４３２−４０＝３９２名分のデータ集合Ｄ2から同等の方法によってサブ決定木ＤＴ2を得（表３）、これによって、６人分（〔２〕＋〔４〕）の腫瘍進行度に対する説明がなされている。
【００４９】
サブ決定木ＤＴ2（６人分を説明）
【００５０】
【表３】
2006227942.tif 000005
次いで、以降のサブ決定木（表４〜表１２）を作成した。
【００５１】
サブ決定木ＤＴ3（４人分を説明）
【００５２】
【表４】
2006227942.tif 000006
サブ決定木ＤＴ4（１人分を説明）
【００５３】
【表５】
2006227942.tif 000007
サブ決定木ＤＴ5（４人分を説明）
【００５４】
【表６】
2006227942.tif 000008
サブ決定木ＤＴ6（９人分を説明）
【００５５】
【表７】
2006227942.tif 000009
サブ決定木ＤＴ7（９１人分を説明）
【００５６】
【表８】
2006227942.tif 000010
サブ決定木ＤＴ8（２８人分を説明）
【００５７】
【表９】
2006227942.tif 000011
サブ決定木ＤＴ9（４人分を説明）
【００５８】
【表１０】
2006227942.tif 000012
サブ決定木ＤＴ10（１人分を説明）
【００５９】
【表１１】
2006227942.tif 000013
サブ決定木ＤＴ11（１人分を説明）
【００６０】
【表１２】
2006227942.tif 000014
サブ決定木ＤＴ1〜ＤＴ11までを作成し、患者データ集合４３２人中１８９人分の腫瘍進行度を説明する決定木集合を得た。ここで得られた決定木によって、まだ腫瘍進行度が与えられていない患者を分別することが可能であるため、医師による診断を支援することが可能である。
【００６１】
ここで説明できなかった２４３人分は、臨床検査データの欠損などの影響によるものであり、患者の臨床検査項目が追加されることによって、説明できるようになる。
＜実験結果の評価＞
欠損を認めない条件を用いてサブ決定木を順次生成するクラスタリングを行い、サンプルとした臨床検査データ集合から、腫瘍進行度を説明するサブ決定木を得た。
【００６２】
得られたサブ決定木の各リーフの条件と合致する患者データが少なくとも１名は存在し、その条件が臨床的に概ね矛盾がないことを確認した。
＜Ｃ＞臨床検査データと腫瘍進行度との関係の知識データベースシステム
機械推論学習手法を臨床データに適用することで、臨床データに含まれている患者の検査データの組み合わせを説明する決定木が得られる。決定木の情報には、臨床的に肯定できる情報とそうでない情報が混在している。このため、機会推論学習で得られる決定木をそのまま知識要素として実際的に使用することはできない。そこで、機械推論学習によって得られた決定木を、決定木に含まれている情報と既存の知識要素とを媒介するインタフェイスの検討から、決定木の情報の中から必要な情報を取捨選択する方法を導く。
【００６３】
推論学習を行った結果、出力される決定木は、たとえば図１１のように出力情報は全てテキストファイルであり、１１行のヘッダ部分があり、１２行目から二分木の決定木の本体が始まっている。
【００６４】
決定木の各ノードまでの条件を支持するデータの総数を後処理フィルタによって求めている（図１２）。
【００６５】
この図１２においては、四角で囲った部分の意味は次のとおりである。
【００６６】
【数２】
2006227942.tif 000015
腫瘍進行度＝４となる条件のひとつとして、
この条件に合致する患者の番号は、１，３，６，１２，１７，２０，２２，２３，３３，・・・であり、その合計１０４人となる。
【００６７】
臨床診断支援システムの取り込みに際しては、その決定木がどのクラス項目に基づいて行わせれたものかをヘッダの情報から取り出して、クラス項目のそれぞれの区分に割り当てられた条件式として決定木を認識する。
【００６８】
決定木を用いての臨床診断支援システムへの取り込みは、次の図１３の手順となる。
【００６９】
そこで以下に、既存システムとして本発明者らにより開発され、構築されてきたＨＧＭ−ａｉｄ（特願２００３−３２０４４９）を例として説明する。
【００７０】
このＨＧＭ−ａｉｄは、包括的遺伝子医療支援システムと呼ぶことのできるものであって、次のことを構成上の特徴としている。
【００７１】
第１には、臨床医療における臨床データおよび基礎研究に関する研究データを蓄積するための知識分類データベースと、臨床データおよび研究データさらに気象データ、生活環境や嗜好などに係わるデータに含まれる用語の意味や範囲の定義（知識要素）を蓄積するための用語定義データベースと、知識分野データベースに蓄積されたデータを構成する知識要素同士の関連の強度を蓄積するための領域媒介データベースと、ユーザー管理データベースとを備えた医療用知識データベース支援システムであって、臨床データを基準値と照合することによって離散化したデータを生成し情報量の圧縮を行うための正規化した離散化データ処理機能手段を有している。
【００７２】
また、第２には、臨床医療における臨床データおよび基礎研究に関する研究データを蓄積するための知識分類データベースと、臨床データおよび研究データに含まれる用語の意味や範囲の定義を蓄積するための用語定義データベースと、知識分野データベースに蓄積されたデータを構成する知識要素同士の関連の強度を蓄積するための領域媒介データベースと、ユーザー管理データベースとを備えた医療用知識データベース支援システムであって、関連する知識要素間で定義されている複数の関連情報を用いた探索機能手段を有していることを特徴とする医療用知識データベース支援システムであり、第３には、基点要素からの探索順序に係わる「深さ」と要素間の関連の「重さ」を閾値として制限する探索機能手段を有していることを特徴とする医療用知識データベース支援システムであることを特徴としている。
【００７３】
そして、第４には、臨床医療における臨床データおよび基礎研究に関する研究データを蓄積するための知識分類データベースと、臨床データおよび研究データに含まれる用語の意味や範囲の定義を蓄積するための用語定義データベースと、知識分野データベースに蓄積されたデータを構成するレコード同士の結びつきの強度を蓄積するための領域媒介データベースと、ユーザー管理データベースとを備えた医療用知識データベース支援システムであって、臨床検査データとしての一次要素を同心円上に並べるとともに、一次要素からの関連探索によって導き出される二次要素は、一次要素から直線上もしくは放射状に配置し、二次要素間で関連のある要素は、分岐する要素から放射状に配置する探索グラフ表示手段を有していることを特徴とする医療用知識データベース支援システムであり、第５には、臨床検査データを同心円上に配置する医療用知識データベース支援システムであることを特徴としている。
【００７４】
臨床医療分野、基礎研究分野のデータをもとに、データベース化したデータ間の関連性を探索することによって、新たに、これまで関係が知られていなかった複数の臨床症状と遺伝子やタンパクとの関係を見出すことが可能とされ、ＨＧＭ−ａｉｄを完成し、運用することで、基礎研究分野と臨床医療分野の相互的な知識交流が促進され、疾患を包括的に捉えるための知識の蓄積が可能になる。
【００７５】
本発明においては、決定木クラスタを上記のようなＨＧＭ−ａｉｄデータベースによって取り込むためのインタフェイスは図１４に沿って以下の手順によって行われる。この手順によって、ＨＧＭ−ａｉｄデータベースに蓄積されている知識要素間の関連付け情報の一部として、システムに取り込むことが可能となる。ＨＧＭ−ａｉｄでは、知識要素間の関連付け情報を手がかりとして、患者の臨床検査データから関連付けされている知識情報を探索することによって、患者の状態や診断（腫瘍進行度を含む）などを支援する情報をユーザに提示できる。
〔１〕前記＜Ａ＞において作成された決定木クラスタデータをシステムに読み込み、これを表示する。決定木クラスタデータは、ファイルまたはメモリ上の情報として渡される。
〔２〕ツリー構造をしている、決定木クラスタを解釈して、決定木の頂点からリーフに至る全ての経路を取り出す。１レコードに１つ経路を記述する。経路に含まれるノードは、（検査項目＋範囲）で構成されており、リーフには判定値（ここでは腫瘍進行度）が記載されている（たとえば図１５と図１６）。
〔３〕１レコードの中に、同じ検査項目が含まれていれば、その範囲の包含関係を調べて範囲データを書き換えて、同じレコードの中には、同じ検査項目が一ヵ所だけに含まれるようにデータを集約する。
〔４〕集約したレコードを全て調べて、その中に含まれている検査項目を全て取り出して、表に整理する（たとえば図１７）。
〔５〕整理した表を、腫瘍進行度（リーフ）によってソートすることによって、腫瘍進行度別に、そこに至る条件を記述した表となる。
〔６〕１レコードの各ノードを構成している検査項目毎の範囲は、決定木を作成するときに決められた範囲であるので、必ずしもその検査項目の異常値の範囲と一致するとは限らない。ＨＧＭ−ａｉｄでは、各検査項目に対して、異常低値・低値傾向・正常範囲・高値傾向・異常高値などの範囲でグレード分類している。グレード分類の範囲と決定木による検査値の範囲との包含関係を調べる（たとえば図１８と図１９）。
〔７〕腫瘍進行度を診断するための条件として、決定木により組み合わせられた検査値範囲を含んでいる、ＨＧＭ−ａｉｄのグレード分類の組み合わせを選択する。
〔８〕ＨＧＭ−ａｉｄには、関連する複数の知識要素が結び付けられた情報がデータベースとして保存されている。〔７〕で選択した腫瘍進行度に至る組み合わせを構成している検査項目のグレード分類を、知識要素として正規化し、関連情報としてデータベースに登録する（たとえば図２０）。
〔９〕決定木による検査値の範囲を分析して、グレードの範囲を更新するための情報として利用することも考えられる。
【図面の簡単な説明】
【００７６】
【図１】全データＤｏとサブ決定木ＤＴｋとの関係を示す概念図である。
【図２】サブ決定木ＤＴｋを作成するためのクラスタリングのフローチャートである。
【図３】決定木クラスタを作成する臨床検査データとサブ決定木関係概念図の前半部分である。
【図４】図３に続く後半部分の図である。
【図５】サブ決定木とｄｏｎ’ｔ  ｃａｒｅデータの集合との関係を示した概念図である。
【図６】ｄｏｎ’ｔ  ｃａｒｅの出現により判定不能となったデータの後処理法について説明した概念図である。
【図７】サブ決定木を構成する要素について説明した概念図である。
【図８】決定木クラスタで未知の臨床検査データの腫瘍進行度を判定するフロー図である。
【図９】決定木クラスタで未知の臨床データを判定するときのデータの流れを示した図である。
【図１０】決定木クラスタの適用による効果を説明した図である。
【図１１】Ｃ４．５による決定木出力例（部分）を示した図である。
【図１２】Ｃ４．５による決定木を後処理によって患者番号を付加したデータ例を示した図である。
【図１３】推論学習効果の取り込みフローを示した図である。
【図１４】決定木クラスタをＨＧＭ−ａｉｄデータベースに取り込む手順を説明した図である。
【図１５】決定木クラスタの読み込みと表示例を示した図である。
【図１６】図１５とは別の例を示した図である。
【図１７】読込んだ決定木クラスタを集約−整理した表示例を示した図である。
【図１８】決定木クラスタによる条件範囲とＨＧＭ−ａｉｄのグレート分類の対象表示例を示した図である。
【図１９】図１８とは別の例を示した図である。
【図２０】グレート分類の組み合わせによる条件の登録と表示の例を示した図である。
【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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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