(57)【要約】【構成】画像診断支援装置１０は、共通の患者を対象として作成された複数の医用画像と依頼コメントとに基づく診断を支援する装置であり、ＣＰＵ１２ｐｒによって以下の処理が実行される。まず、複数の医用画像の少なくとも１つが、サブモニタ１２ｍ２に表示される。依頼コメントに対する読影医の見解は、キーボード／マウス１２ｋｍを通して取得され、メインモニタ１２ｍ１上の読影レポート画面に表示される。その後、複数の医用画像が付随する候補疾患提示要求と、依頼コメントおよび見解が付随する候補疾患提示要求とが、機械学習システム４０に向けて発行される。専門機械学習システム４０から返送された解析結果は、読影レポート画面に多重表示される。【効果】診断支援性能が向上する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
共通の患者を対象として作成された複数の医用画像と依頼文とに基づく診断を支援する診断支援装置であって、
前記複数の医用画像の少なくとも１つを診断者に向けて出力する医用画像出力手段、
前記依頼文に対する診断者の見解を前記医用画像出力手段の処理に関連して取得する取得手段、
前記複数の医用画像を含む画像情報に基づいて前記患者の疾患を解析する第１解析処理を解析装置に要求する第１解析要求手段、
前記依頼文と前記取得手段によって取得された見解とを含む文字情報に基づいて前記患者の疾患を解析する第２解析処理を前記第１解析要求手段の処理に関連して前記解析装置に要求する第２解析要求手段、および
前記第１解析処理によって得られた第１解析結果と前記第２解析処理によって得られた第２解析結果とを出力する解析結果出力手段を備える、診断支援装置。
【請求項２】
前記第１解析処理は前記画像情報および前記文字情報のうち前者にのみ基づいて実行され、
前記第２解析処理は前記画像情報および前記文字情報のうち後者にのみ基づいて実行される、請求項１記載の診断支援装置。
【請求項３】
前記解析結果出力手段は前記第１解析結果および前記第２解析結果を前記診断者に向けて同時に出力する、請求項１または２記載の診断支援装置。
【請求項４】
前記医用画像出力手段は更新操作に応答して出力対象を更新する更新手段を含み、
前記解析結果出力手段は前記第１解析結果および前記第２解析結果の出力後に前記更新手段および前記取得手段の少なくとも一方を再起動する、請求項１ないし３のいずれかに記載の診断支援装置。
【請求項５】
依頼文欄および見解記入欄を有する読影レポートを第１モニタに表示する読影レポート表示手段をさらに備え、
前記取得手段は前記見解を前記見解記入欄に表示する見解表示手段を含む、請求項１ないし４のいずれかに記載の診断支援装置。
【請求項６】
前記医用画像出力手段は前記複数の医用画像の少なくとも１つを前記第１モニタに付随する第２モニタに表示する医用画像表示手段を含む、請求項５記載の診断支援装置。
【請求項７】
前記解析結果出力手段は前記第１解析結果および前記第２解析結果を前記第１モニタに追加表示する追加表示手段を含む、請求項５または６記載の診断支援装置。
【請求項８】
前記第１解析要求手段および前記第２解析要求手段の各々は前記患者の属性に応じて異なる態様で解析要求を発行する、請求項１ないし７のいずれかに記載の診断支援装置。
【請求項９】
前記第１解析要求手段および前記第２解析要求手段の各々は要求発行操作を受け付けたとき前記解析装置に向けて解析要求を発行する、請求項１ないし８のいずれかに記載の診断支援装置。
【請求項１０】
前記第１解析結果および前記第２解析結果の各々は複数の候補疾患名と各疾患候補の該当確率とを含む、請求項１ないし９のいずれかに記載の診断支援装置。
【請求項１１】
前記複数の候補疾患名のうち既定条件を満足する候補疾患名を強調する強調手段をさらに備え、
前記既定条件は前記取得手段によって取得された見解から漏れているという漏れ条件と前記該当確率が基準を上回るという確率条件とを含む、請求項１０記載の診断支援装置。
【請求項１２】
共通の患者を対象として作成された複数の医用画像と依頼文とに基づく診断を支援する診断支援装置によって実行される診断支援方法であって、
前記複数の医用画像の少なくとも１つを診断者に向けて出力する医用画像出力ステップ、
前記依頼文に対する診断者の見解を前記医用画像出力ステップの処理に関連して取得する取得ステップ、
前記複数の医用画像を含む画像情報に基づいて前記患者の疾患を解析する第１解析処理を解析装置に要求する第１解析要求ステップ、
前記依頼文と前記取得ステップによって取得された見解とを含む文字情報に基づいて前記患者の疾患を解析する第２解析処理を前記第１解析要求ステップの処理に関連して前記解析装置に要求する第２解析要求ステップ、および
前記第１解析処理によって得られた第１解析結果と前記第２解析処理によって得られた第２解析結果とを出力する解析結果出力ステップを備える、診断支援方法。
【請求項１３】
共通の患者を対象として作成された複数の医用画像と依頼文とに基づく診断を支援する診断支援装置のプロセッサに、
前記複数の医用画像の少なくとも１つを診断者に向けて出力する医用画像出力ステップ、
前記依頼文に対する診断者の見解を前記医用画像出力ステップの処理に関連して取得する取得ステップ、
前記複数の医用画像を含む画像情報に基づいて前記患者の疾患を解析する第１解析処理を解析装置に要求する第１解析要求ステップ、
前記依頼文と前記取得ステップによって取得された見解とを含む文字情報に基づいて前記患者の疾患を解析する第２解析処理を前記第１解析要求ステップの処理に関連して前記解析装置に要求する第２解析要求ステップ、および
前記第１解析処理によって得られた第１解析結果と前記第２解析処理によって得られた第２解析結果とを出力する解析結果出力ステップを実行させるための、診断支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、診断支援装置，診断支援方法および診断支援プログラムに関し、特に、患者の医用画像と診断者の見解とに基づいて患者の疾患を解析する解析システムと連携して患者の診断を支援する、診断支援装置，診断支援方法および診断支援プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
医療施設において、読影医は、患者を撮影するモダリティから出力された複数の医用画像を解析して、読影レポートを作成する。読影レポートには、病変を表す医用画像が添付されるとともに、添付された医用画像から診断された病名や治療方法などが記載される。
【０００３】
読影医の診断精度つまり読影レポートの信頼度を高めるには、病変の有無を診断する“存在診断”および病変の性状を診断する“質的診断”の両方を正確に行うことが必要となる。ただし、近年におけるＣＴ装置やＭＲＩ装置の性能の向上によって、検査数や画像枚数が増加しており、これによって読影医の負担も重くなっている。このような負担増は、病変の見落とし，入力ミス，書き忘れ等を引き起こすため、読影医の診断を如何に支援するかが注目される。
【０００４】
これに関連して、特許文献１は、診断対象の画像データとその病状情報とに基づいて異常陰影の検出と類似症例の検索とを行い、可能性の高い疾患候補名を表示する疾患候補情報出力システムを開示している。
【０００５】
また、特許文献２は、複数の病状情報が入力されたときに、ポイントマップを用いて疾患名毎にポイントを算出し、ポイントの高い疾患名の順に該疾患名に対応付けされた代表的な画像を表示する医療診断支援装置を開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特許第４０８７６４０号公報
【特許文献２】特開２００９−５９３８１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１および２のいずれも、診断対象の画像データおよび／病状情報に基づいて患者の疾患を解析する解析システムの連携によって画像診断を行おうとするものである。ここで、画像診断における解析システムの依存度を高めるためには、解析システムによる診断精度の向上が求められる。しかし、診断精度を向上させるための解析システムの設計は、誤診を誘発し、ひいては診断支援性能を低下させるおそれがある。
【０００８】
それゆえに、この発明の主たる目的は、支援性能を高めることができる、診断支援装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
この発明に係る診断支援装置(10：実施例で相当する参照符号。以下同じ)は、共通の患者を対象として作成された複数の医用画像と依頼文とに基づく診断を支援する診断支援装置であって、複数の医用画像の少なくとも１つを診断者に向けて出力する医用画像出力手段(S9, S25~S27)、依頼文に対する診断者の見解を医用画像出力手段の処理に関連して取得する取得手段(S11~S17)、複数の医用画像を含む画像情報に基づいて患者の疾患を解析する第１解析処理を解析装置(40)に要求する第１解析要求手段(S41, S45)、依頼文と取得手段によって取得された見解とを含む文字情報に基づいて患者の疾患を解析する第２解析処理を第１解析要求手段の処理に関連して解析装置に要求する第２解析要求手段(S39, S43)、および第１解析処理によって得られた第１解析結果と第２解析処理によって得られた第２解析結果とを出力する解析結果出力手段(S47, S49)を備える。
【００１０】
好ましくは、第１解析処理は画像情報および文字情報のうち前者にのみ基づいて実行され、第２解析処理は画像情報および文字情報のうち後者にのみ基づいて実行される。
【００１１】
好ましくは、解析結果出力手段は第１解析結果および第２解析結果を診断者に向けて同時に出力する。
【００１２】
好ましくは、医用画像出力手段は更新操作に応答して出力対象を更新する更新手段(S25,S27)を含み、解析結果出力手段は第１解析結果および第２解析結果の出力後に更新手段および取得手段の少なくとも一方を再起動する。
【００１３】
好ましくは、依頼文欄(REQ)および見解記入欄(RMK, DGN)を有する読影レポートを第１モニタ(12m1)に表示する読影レポート表示手段(S7)がさらに備えられ、取得手段は見解を見解記入欄に表示する見解表示手段(S13, S17)を含む。
【００１４】
或る局面では、医用画像出力手段は複数の医用画像の少なくとも１つを第１モニタに付随する第２モニタ(12m2)に表示する医用画像表示手段(S9, S27)を含む。
【００１５】
他の局面では、解析結果出力手段は第１解析結果および第２解析結果を第１モニタに追加表示する追加表示手段(S49)を含む。
【００１６】
好ましくは、第１解析要求手段および第２解析要求手段の各々は患者の属性に応じて異なる態様で解析要求を発行する。
【００１７】
好ましくは、第１解析要求手段および第２解析要求手段の各々は要求発行操作を受け付けたとき解析装置に向けて解析要求を発行する。
【００１８】
好ましくは、第１解析結果および第２解析結果の各々は複数の候補疾患名と各疾患候補の該当確率とを含む。
【００１９】
さらに好ましくは、複数の候補疾患名のうち既定条件を満足する候補疾患名を強調する強調手段(S57)がさらに備えられ、既定条件は取得手段によって取得された見解から漏れているという漏れ条件と該当確率が基準を上回るという確率条件とを含む。
【００２０】
この発明に係る診断支援方法は、共通の患者を対象として作成された複数の医用画像と依頼文とに基づく診断を支援する診断支援装置(10)によって実行される診断支援方法であって、複数の医用画像の少なくとも１つを診断者に向けて出力する医用画像出力ステップ(S9, S25~S27)、依頼文に対する診断者の見解を医用画像出力ステップの処理に関連して取得する取得ステップ(S11~S17)、複数の医用画像を含む画像情報に基づいて患者の疾患を解析する第１解析処理を解析装置(40)に要求する第１解析要求ステップ(S41, S45)、依頼文と取得ステップによって取得された見解とを含む文字情報に基づいて患者の疾患を解析する第２解析処理を第１解析要求ステップの処理に関連して解析装置に要求する第２解析要求ステップ(S39, S43)、および第１解析処理によって得られた第１解析結果と第２解析処理によって得られた第２解析結果とを出力する解析結果出力ステップ(S47, S49)を備える。
【００２１】
この発明に係る診断支援プログラムは、共通の患者を対象として作成された複数の医用画像と依頼文とに基づく診断を支援する診断支援装置(10)のプロセッサ(12pr)に、複数の医用画像の少なくとも１つを診断者に向けて出力する医用画像出力ステップ(S9, S25~S27)、依頼文に対する診断者の見解を医用画像出力ステップの処理に関連して取得する取得ステップ(S11~S17)、複数の医用画像を含む画像情報に基づいて患者の疾患を解析する第１解析処理を解析装置(40)に要求する第１解析要求ステップ(S41, S45)、依頼文と取得ステップによって取得された見解とを含む文字情報に基づいて患者の疾患を解析する第２解析処理を第１解析要求ステップの処理に関連して解析装置に要求する第２解析要求ステップ(S39, S43)、および第１解析処理によって得られた第１解析結果と第２解析処理によって得られた第２解析結果とを出力する解析結果出力ステップ(S47, S49)を実行させるための、診断支援プログラムである。
【発明の効果】
【００２２】
複数の医用画像を第１解析処理の対象とすることで、病変が表れた医用画像を見落として診断が行われる懸念が軽減される。また、依頼文とこれに対する診断者の見解とを第２解析処理の対象とすることで、一部の疾患に気を配ることなく（つまり、疾患名の一部に気付くことなく）診断が行われる懸念が軽減される。これによって、診断支援性能の向上が図られる。
【００２３】
この発明の上述の目的，その他の目的，特徴および利点は、図面を参照して行う以下の実施例の詳細な説明から一層明らかとなろう。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】この実施例に適用される医療診断支援システムの構成を示すブロック図である。
【図２】機械学習システムによって参照されるテーブルの構成の一例を示す図解図である。
【図３】モダリティによって作成されたＤＩＣＯＭファイルの構造の一例を示す図解図である。
【図４】画像診断支援装置のメインモニタに表示される診断支援画面の一例を示す図解図である。
【図５】画像診断支援装置のメインモニタに表示される診断支援画面の他の一例を示す図解図である。
【図６】画像診断支援装置のサブモニタに表示される診断支援画面の一例を示す図解図である。
【図７】画像診断支援装置のメインモニタに表示される診断支援画面のその他の一例を示す図解図である。
【図８】画像診断支援装置のメインモニタに表示される診断支援画面のさらにその他の一例を示す図解図である。
【図９】画像診断支援装置のメインモニタに表示される診断支援画面の他の一例を示す図解図である。
【図１０】画像診断支援装置のメインモニタに表示される診断支援画面のその他の一例を示す図解図である。
【図１１】画像診断支援装置のメインモニタに表示される診断支援画面のさらにその他の一例を示す図解図である。
【図１２】画像診断支援装置に設けられたＣＰＵの動作の一部を示すフロー図である。
【図１３】画像診断支援装置に設けられたＣＰＵの動作の他の一部を示すフロー図である。
【図１４】画像診断支援装置に設けられたＣＰＵの動作のその他の一部を示すフロー図である。
【図１５】画像診断支援装置に設けられたＣＰＵの動作のさらにその他の一部を示すフロー図である。
【図１６】画像診断支援装置に設けられたＣＰＵの動作の他の一部を示すフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
図１を参照して、この実施例の医療診断支援システムは、院内ＬＡＮ５０を介して互いに接続された画像診断支援装置１０，モダリティ２０，ＰＡＣＳ３０および機械学習システム（解析装置）４０によって構成される。
【００２６】
画像診断支援装置１０において、バスＢＳ１には、通信Ｉ／Ｆ１２ｃｍ，ＣＰＵ１２ｐｒ，キーボード／マウス１２ｋｍ，ＤＲＡＭ１２ｍｍ，ＨＤＤ１２ｈｄ，メインモニタ（第１モニタ）１２ｍ１およびサブモニタ（第２モニタ）１２ｍ２が接続される。
【００２７】
サブモニタ１２ｍ２は、メインモニタ１２ｍ１に付随する。読影医（診断者）は、メインモニタ１２ｍ１およびサブモニタ１２ｍ２と向き合い、キーボード／マウス１２ｋｍを操作して画像診断を行う。
【００２８】
機械学習システム４０は、成人用のテキスト専門機械学習システム４０ａｔ，成人用の画像専門機械学習システム４０ａｉ，小児用のテキスト専門機械学習システム４０ｃｔ，および小児用の画像専門機械学習システム４０ｃｉによって構成される。図２に示す疾患候補テーブルは、テキスト専門機械学習システム４０ａｔ，４０ｃｔおよび画像専門機械学習システム４０ａｉ，４０ｃｉのいずれからもアクセス可能に、機械学習システム４０に設けられる。
【００２９】
図２によれば、“肺がん”，“転移性肺腫瘍”，“縦隔腫瘍”，“肺動脈血栓症”，“肺水腫”，“胸膜炎”，“膿胸”，“気胸”，“慢性閉塞性肺疾患”，“肺結核”，“間質性肺炎”，“サルコイドーシス”，“じん肺”，“リンパ脈管筋腫症”，“急性呼吸不全”，“気管支拡張症”などの多数の文字列が疾患候補テーブルに登録される。
【００３０】
モダリティ２０は、たとえば、患者の体軸断面を表す複数の医用画像を収めたＤＩＣＯＭファイルを出力するＭＲＩ装置である。モダリティ２０を操作する検査技師は、主治医からの依頼コメントを踏まえてモダリティ２０を操作する。これによって、所望の位置の断層画像が医用画像として作成され、作成された医用画像がＤＩＣＯＭファイルに収められる。こうして作成されたＤＩＣＯＭファイルは、図３に示すデータ構造を有し、院内ＬＡＮ５０を介してＰＡＣＳ３０に保存される。
【００３１】
図３を参照して、ＤＩＣＯＭファイルには、複数の医用画像に加えて付属情報が収められる。ここで、付属情報は、検査属性を各々が示す複数の項目（検査日付，患者名，患者の検査時年齢，アクセッション番号など）によって構成される。
【００３２】
画像診断支援装置１０に設けられたＣＰＵ１２ｐｒは、機械学習システム４０と連携して読影医による画像診断を支援するべく、図１２〜図１６に示す診断支援処理を実行する。なお、このフロー図に相当するプログラムは、診断支援プログラムとしてＨＤＤ１２ｈｄに記憶される。
【００３３】
図１２を参照して、ステップＳ１では、トップ画面をＤＲＡＭ１２ｍｍに展開する。展開されたトップ画面は、メインモニタ１２ｍ１によって読み出され、図４に示す要領で表示される。図４によれば、トップ画面は、複数の検査をそれぞれ表す複数の見出しが列挙された見出し欄ＩＤＸを有する。また、図４に示すトップ画面においては、いずれも見出しに対応する読影レポートも“保留”とされる。
【００３４】
ステップＳ３では、キーボード／マウス１２ｋｍによって見出し選択操作（＝見出し欄ＩＤＸに列挙された複数の見出しのいずれか１つを選択する操作）が行われたか否かを判別する。また、ステップＳ５では、キーボード／マウス１２ｋｍによって他の操作が行われたか否かを判別する。ステップＳ３の判別結果およびステップＳ５の判別結果のいずれもがＮＯであればステップＳ３に戻り、ステップＳ３の判別結果がＹＥＳであればステップＳ７に進み、ステップＳ５の判別結果がＹＥＳであれば他の処理に進む。
【００３５】
ステップＳ７では、見出し選択操作によって選択された見出しに対応する読影レポート画面をＤＲＡＭ１２ｍｍに展開する。ＤＲＡＭ１２ｍｍ上のトップ画面は、読影レポート画面によって更新される。
【００３６】
更新された読影レポート画面はメインモニタ１２ｍ１によって読み出され、図５に示す要領で表示される。図５によれば、読影レポート画面には、依頼コメント欄（依頼文欄）ＲＥＱ，所見欄ＲＭＫ，診断欄ＤＧＮおよび添付画像欄ＩＭＧが設けられる。このうち、依頼コメント欄ＲＥＱにある“胸痛”の文字列は、主治医によって記載されたものである。また、この実施例では、所見欄ＲＭＫおよび診断欄ＤＧＮを“見解記入欄”と総称し、所見欄ＲＭＫに記載される所見および診断欄ＤＧＮに記載される診断コメントを“見解”と総称する。
【００３７】
ステップＳ９では、通信Ｉ／Ｆ１２ｃｍを通してＰＡＣＳ３０にアクセスし、選択中の見出しに割り当てられたアクセッション番号に対応するＤＩＣＯＭファイルをＰＡＣＳ３０から取得する。ステップＳ９ではまた、取得されたＤＩＣＯＭファイルに収められた複数の医用画像のいずれか１つをＤＲＡＭ１２ｍｍに展開する。展開された医用画像はサブモニタ１２ｍ２によって読み出され、図６に示す要領で表示される。
【００３８】
ステップＳ１１では、キーボード／マウス１２ｋｍによって所見入力操作（所見欄ＲＭＫを指定して所望の文字列を入力する操作）が行われたか否かを判別する。判別結果がＮＯであれば、そのままステップＳ１５に進む。
【００３９】
一方、判別結果がＹＥＳであればステップＳ１３に進み、所見入力操作によって取得した文字列を図７に示す要領で所見欄ＲＭＫに表示する。図７によれば、所見欄ＲＭＫには、“冠動脈起始部に石灰化を認める。”の文字列が表示される。文字列の表示が完了すると、ステップＳ１５に進む。
【００４０】
ステップＳ１５では、キーボード／マウス１２ｋｍによって診断コメント入力操作（診断欄ＤＧＮを指定して所望の文字列を入力する操作）が行われたか否かを判別する。判別結果がＮＯであれば、そのままステップＳ１９に進む。
【００４１】
一方、判別結果がＹＥＳであればステップＳ１７に進み、診断コメント入力操作によって取得した文字列を図８に示す要領で診断欄ＤＧＮに表示する。図８によれば、診断欄ＤＧＮには、“１．狭心症の疑い”の文字列が表示される。文字列の表示が完了すると、ステップＳ１９に進む。
【００４２】
ステップＳ１９では、キーボード／マウス１２ｋｍによって画像添付操作（サブモニタ１２ｍ２に表示された医用画像をドラッグ＆ドロップ操作によって添付画像欄ＩＭＧに移動させる操作）が行われたか否かを判別する。判別結果がＮＯであればそのままステップＳ２５に進む一方、判別結果がＹＥＳであればステップＳ２１およびステップＳ２３で以下の処理を実行してからステップＳ３１に進む。
【００４３】
つまり、ステップＳ２１では、サブモニタ１２ｍ２に表示された医用画像に基づいてサムネイル画像を作成する。ステップＳ２３では、作成されたサムネイル画像を添付画像欄ＩＭＧに表示する（図７，図８参照）。
【００４４】
ステップＳ２５では、キーボード／マウス１２ｋｍによって画像更新操作（サブモニタ１２ｍ２上の医用画像を更新する操作）が行われたか否かを判別する。判別結果がＮＯであれば、そのままステップＳ２９に進む。
【００４５】
一方、判別結果がＹＥＳであればステップＳ２７に進み、ステップＳ９で取得されたＤＩＣＯＭファイル内の別の医用画像をＤＲＡＭ１２ｍｍに展開する。この結果、サブモニタ１２ｍ２に表示される医用画像が別の医用画像に更新される。ステップＳ２７の処理が完了すると、ステップＳ２９に進む。
【００４６】
ステップＳ２９では、添付画像欄ＩＭＧの近傍に表示された「確認」ボタン（図７，図８参照）がキーボード／マウス１２ｋｍによってクリックされたか否か（要求発行操作が行われたか否か）を判別する。ステップＳ２９の判別結果がＮＯであれば、読影レポート画面の右上に表示された「確定」ボタンがキーボード／マウス１２ｋｍによってクリックされたか否かをステップＳ３１で判別し、キーボード／マウス１２ｋｍによって他の操作が行われたか否かをステップＳ３５で判別する。
【００４７】
ステップＳ３１の判別結果およびステップＳ３５の判別結果のいずれもがＮＯであればステップＳ１１に戻り、ステップＳ３５の判別結果がＹＥＳであれば他の処理に進み、ステップＳ３１の判別結果がＹＥＳであればステップＳ３３で確定処理を行ってからステップＳ１に戻る。
【００４８】
この結果、メインモニタ１２ｍ１の表示が読影レポート画面からトップ画面に復帰する。ただし、図９に太丸で示すように、確定処理を施された読影レポートに対応する見出しには、“保留”に代えて“確定”の文字列が付される。
【００４９】
ステップＳ２９の判別結果がＹＥＳであれば、読影レポート画面に記載された患者の検査時年齢が１５歳以上であるか否かをステップＳ３７で判別する。判別結果がＹＥＳであればステップＳ３９に進む一方、判別結果がＮＯであればステップＳ４３に進む。
【００５０】
ステップＳ３９では、候補疾患提示要求（解析要求）をテキスト専門機械学習システム４０ａｔに送信し、続くステップＳ４１では、候補疾患提示要求を画像専門機械学習システム４０ａｉに送信する。また、ステップＳ４３では、候補疾患提示要求をテキスト専門機械学習システム４０ｃｔに送信し、続くステップＳ４５では、候補疾患提示要求を画像専門機械学習システム４０ｃｉに送信する。候補疾患提示要求は、通信Ｉ／Ｆ１２ｃｍを介し、かつ患者の属性に応じて異なる態様で発行される。
【００５１】
ステップＳ３９またはＳ４３で送信される候補疾患提示要求には、依頼コメント欄ＲＥＱに表示された文字列と同じ文字列が依頼コメントを表す文字情報として付随し、所見欄ＲＭＫに表示された文字列と同じ文字列が所見を表す文字情報として付随し、診断欄ＤＧＮに表示された文字列と同じ文字列が診断コメントを表す文字情報として付随する。
【００５２】
また、ステップＳ４１またはＳ４５で送信される候補疾患提示要求には、ステップＳ９で取得したＤＩＣＯＭファイル内の全ての医用画像が画像情報として付随する。
【００５３】
テキスト専門機械学習システム４０ａｔおよび４０ｃｔの各々は、依頼コメント，所見および診断コメントに基づいて患者の疾患を診断した経験が豊富な医師の知能と同様の人工知能を有する。また、画像専門機械学習システム４０ａｉおよび４０ｃｉの各々は、医用画像に基づいて患者の疾患を診断した経験が豊富な医師の知能と同様の人工知能を有する。
【００５４】
テキスト専門機械学習システム４０ａｔおよび４０ｃｔの各々は、候補疾患提示要求に付随する文字情報に基づいて患者の疾患を解析する。一方、画像専門機械学習システム４０ａｉおよび４０ｃｉの各々は、候補疾患提示要求に付随する画像情報に基づいて患者の疾患を解析する。つまり、テキスト専門機械学習システム４０ａｔおよび４０ｃｔの各々は、文字情報および画像情報のうち前者にのみ基づいて解析処理（第１解析処理）を実行し、画像専門機械学習システム４０ａｉおよび４０ｃｉの各々は、文字情報および画像情報のうち後者にのみ基づいて解析処理（第２解析処理）を実行する。
【００５５】
テキスト専門機械学習システム４０ａｔおよび４０ｃｔの各々は、文字情報に基づく解析処理によって図２に示す候補疾患テーブルから複数の候補疾患を抽出し、抽出した複数の疾患候補と各疾患候補に該当する確率とを含む回答を要求元に返送する。同様に、画像専門機械学習システム４０ａｉおよび４０ｃｉの各々も、画像情報に基づく解析処理によって図２に示す候補疾患テーブルから複数の候補疾患を抽出し、抽出した複数の疾患候補と各疾患候補に該当する確率とを含む回答を要求元に返送する。
【００５６】
ステップＳ４１またはＳ４５の処理が完了すると、テキスト専門機械学習システム４０ａｔおよび画像専門機械学習システム４０ａｉの両方あるいはテキスト専門機械学習システム４０ｃｔおよび画像専門機械学習システム４０ｃｉの両方から回答があったか否かをステップＳ４７で繰り返し判別する。
【００５７】
判別結果がＮＯからＹＥＳに更新されると、ステップＳ４９に進み、解析結果画面をＤＲＡＭ１２ｍｍに展開する。展開された解析結果画面はメインモニタ１２ｍ１によって読み出され、図１０に示す要領で読影レポート画面に多重表示（追加表示）される。
【００５８】
図１０を参照して、画像情報に基づく解析結果を表す候補疾患名および該当確率は解析結果画面の左側に表示され、文字情報に基づく解析結果を表す候補疾患名および該当確率は解析結果画面の右側に表示される。また、画像情報に基づく解析結果および文字情報に基づく解析結果は、同時に表示される。
【００５９】
ここでは、画像情報に基づく解析結果は、“胸膜炎８０％”，“狭心症５０％”，“急性心筋炎１５％”，“肺癌１０％”の順で並ぶ。また、文字情報に基づく解析結果は、“狭心症８０％”，“心筋梗塞４０％”，“大動脈弁疾患３０％”，“急性心筋炎１０％”の順で並ぶ。
【００６０】
ステップＳ５１では診断欄ＤＧＮから漏れている候補疾患名を解析結果画面から探索し、ステップＳ５３では探索結果が“探知”を示すか否かを判別する。判別結果がＮＯであれば、漏れ条件は満足されていないとみなしてステップＳ１１に戻る。一方、判別結果がＹＥＳであれば、漏れ条件が満足されたとみなしてステップＳ５５に進む。
【００６１】
ステップＳ５５では、探知された候補疾患名の該当確率が基準値（＝７０％）を上回るか否かを判別する。判別結果がＮＯであれば、確率条件は満足されていないとみなしてステップＳ１１に戻る。一方、判別結果がＹＥＳであれば、確率条件が満足されたとみなしてステップＳ５７に進む。ステップＳ５７では、探知した疾患候補名および該当確率をアラートのために太枠で強調する。強調処理が完了すると、ステップＳ１１に戻る。
【００６２】
図１０によれば、“胸膜炎”は診断欄ＤＧＮから漏れている一方、“狭心症”は診断欄ＤＧＮに記載されている。したがって、“胸膜炎８０％”および“狭心症８０％”のうち“胸膜炎８０％”のみが太枠で強調される。
【００６３】
ＤＩＣＯＭファイルに収められた全ての医用画像を画像専門機械学習システム４０ａｉまたは４０ｃｉによる解析処理の対象とすることで、病変が表れた医用画像を見落として診断が行われる懸念が軽減される。また、依頼コメント，所見および診断コメントをテキスト専門機械学習システム４０ａｔまたは４０ｃｔによる解析処理の対象とすることで、一部の疾患に気を配ることなく（つまり、疾患名の一部に気付くことなく）診断が行われる懸念が軽減される。
【００６４】
解析結果画面の表示が完了した後にステップＳ１１に戻ることで、ステップＳ１１からステップＳ２７までの処理が再起動され、所見欄ＲＭＫおよび診断欄ＤＧＮの各々に表示される文字列ならびに添付画像欄ＩＭＧに表示されるサムネイル画像の編集が可能となる（図１１参照）。
【００６５】
図１１に示す太枠内の記載によれば、“左胸膜に炎症所見を認める。”の文字列が所見欄ＲＭＫに追加され、診断欄ＤＧＮの記載が“１．胸膜炎”および“２．狭心症疑い”に改められる。編集の後に“確認”ボタンがクリックされると、ステップＳ３７からステップＳ５７までの処理が再起動され、解析結果画面が更新される。
【００６６】
以上の説明から分かるように、画像診断支援装置１０は、共通の患者を対象として作成された複数の医用画像と依頼コメントとに基づく診断を支援する装置であり、これを構成するＣＰＵ１２ｐｒによって以下の処理が実行される。
【００６７】
まず、複数の医用画像の少なくとも１つが、読影医と向き合うサブモニタ１２ｍ２に表示される(S9, S25~S27)。また、依頼コメントに対する読影医の見解（所見および／または診断コメント）は、キーボード／マウス１２ｋｍを通して取得され、メインモニタ１２ｍ１上の読影レポート画面に表示される(S11~S17)。
【００６８】
その後、複数の医用画像が付随する候補疾患提示要求が、画像専門機械学習システム４０ａｉまたは４０ｃｉに向けて発行され(S41, S45)、依頼コメントおよび見解が付随する候補疾患提示要求が、テキスト専門機械学習システム４０ａｔまたは４０ｃｔに向けて発行される(S39, S43)。前者の候補疾患提示要求は画像情報に基づいて患者の疾患の解析を要求するものであり、後者の候補疾患提示要求は文字情報に基づいて患者の疾患の解析を要求するものである。
【００６９】
画像専門機械学習システム４０ａｉまたは４０ｃｉによる解析結果ならびにテキスト専門機械学習システム４０ａｔまたは４０ｃｔによる解析結果は、メインモニタ１２ｍ１上の読影レポート画面に多重表示される(S47, S49)。
【００７０】
複数の医用画像を画像専門機械学習システム４０ａｉまたは４０ｃｉによる解析処理の対象とすることで、病変が表れた医用画像を見落として診断が行われる懸念が軽減される。また、依頼コメントとこれに対する読影医の見解とをテキスト専門機械学習システム４０ａｔまたは４０ｃｔによる解析処理の対象とすることで、一部の疾患に気を配ることなく（つまり、疾患名の一部に気付くことなく）診断が行われる懸念が軽減される。これによって、経験が乏しい読影医でも的確に画像診断を実施することができる。
【００７１】
なお、この実施例では、患者の属性を“成人”および“小児”の２つに分類するようにしている。しかし、患者の属性は、“男性”および“女性”の２つに分類し、或いは“成人男性”，“成人女性”，“小児男性”，“小児女性”の４つに分類してもよく、さらには、より多様性を有するように分類してもよい。
【００７２】
また、この実施例では、「確認」ボタンがクリックされたときに、画像診断支援装置１０が、画像専門機械学習システム４０ａｉまたは４０ｃｉに対して候補疾患提示要求を送信する（図１５のステップＳ４１，Ｓ４５参照）。また、画像専門機械学習システム４０ａｉまたは４０ｃｉは、送信された候補疾患提示要求に付随する画像情報に基づいて患者の疾患を解析し、解析結果を画像診断支援装置１０に返送する。
【００７３】
しかし、これに代えて、ＤＩＣＯＭファイルがＰＡＣＳ３０に保存された時点で、ＰＡＣＳ３０が、画像専門機械学習システム４０ａｉまたは４０ｃｉに対して解析要求（ＤＩＣＯＭファイル内の全ての医用画像とＤＩＣＯＭファイル番号とが付随）を送信し、「確認」ボタンがクリックされたときに、画像診断支援装置１０が、画像専門機械学習システム４０ａｉまたは４０ｃｉに対して候補疾患提示要求（ＤＩＣＯＭファイル番号が付随）を送信するようにしてもよい。
【００７４】
この場合、画像専門機械学習システム４０ａｉまたは４０ｃｉは、解析要求に付随する画像情報に基づいて患者の疾患を解析し、候補疾患提示要求に応答して解析結果を画像診断支援装置１０に返送する。
【００７５】
これによって、画像専門機械学習システム４０ａｉまたは４０ｃｉは、「確認」ボタンがクリックされる前に患者の疾患を解析することができる。この結果、「確認」ボタンのクリックに対する応答特性が向上する。
【００７６】
なお、ＰＡＣＳ３０から画像専門機械学習システム４０ａｉまたは４０ｃｉに対して解析要求を送信する場合、画像診断支援装置１０およびＰＡＣＳ３０によって構成された装置が、この発明の“診断支援装置”に相当する。
【符号の説明】
【００７７】
１０  …画像診断支援装置
１２ｐｒ  …ＣＰＵ
１２ｋｍ  …キーボード／マウス
１２ｈｄ  …ＨＤＤ
１２ｍ１  …メインモニタ
１２ｍ２  …サブモニタ
４０  …機械学習システム
４０ａｔ，４０ｃｔ  …テキスト専門機械学習システム
４０ａｉ，４０ｃｉ  …画像専門機械学習システム
【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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