(57)【要約】【課題】入力情報が不足している場合でも、好適な推論を実行する。【解決手段】ベイジアンネットワークモデル２１Ａは、１つ以上の結果変数２１ｄと１つ以上の要因変数２１ａとの間に、結果変数と要因変数との間の相関関係に関する専門知識が記述された１つ以上の知識変数２１ｂ、及び、結果変数の詳細が記述された１つ以上の詳細変数２１ｃを備え、さらに、各変数が、各々の要因変数から１つ以上の知識変数への依存関係、１つ以上の知識変数から１つ以上の詳細変数への依存関係、及び、１つ以上の詳細変数から各々の結果変数への依存関係を持つように構成されており、推論部１２は、入力部３０から提供される１つ以上の入力情報に応じて、結果変数及び詳細変数のいずれか一方又は双方の変数の値をエビデンスとしてセットして、各々の要因変数の確率を、ベイジアンネットワークによる推論により算出する。【選択図】図１
2011203996.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ベイジアンネットワークによる推論を実行する推論装置において、
ベイジアンネットワークモデルが予め保持されたモデル保持部と、
前記モデル保持部によって保持された前記ベイジアンネットワークモデルに基づいて、観測結果に関する結果変数の要因となる要因変数の確率を推論する推論部と、
推論するための条件となる１つ以上の入力情報を前記推論部に提供する入力部と、
前記推論部による推論の実行結果として算出される要因変数の確率を出力する出力部とを有し、
前記ベイジアンネットワークモデルは、１つ以上の前記結果変数と１つ以上の前記要因変数との間に、前記結果変数と前記要因変数との間の相関関係に関する専門知識が記述された１つ以上の知識変数、及び、前記結果変数の詳細が記述された１つ以上の詳細変数を備え、さらに、各変数が、各々の前記要因変数から１つ以上の前記知識変数への依存関係、１つ以上の前記知識変数から１つ以上の前記詳細変数への依存関係、及び、１つ以上の前記詳細変数から各々の前記結果変数への依存関係を持つように構成されており、
前記推論部は、前記ベイジアンネットワークに基づいて、前記入力部から提供される１つ以上の前記入力情報に応じて、前記結果変数及び前記詳細変数のいずれか一方又は双方の変数の値をエビデンスとしてセットして、各々の前記要因変数の確率を算出する
ことを特徴とする推論装置。
【請求項２】
請求項１に記載の推論装置において、
前記要因変数の確率表は、２値の値又は予め定められた複数の変数をとるように構成されており、
前記結果変数の確率表は、条件変数が前記詳細変数の値となり、取りうる値が２値の値となるように構成されており、
前記詳細変数の確率表は、条件変数が前記知識変数の値となり、取りうる値が予め定められた１乃至複数の変数の組み合わせの値となるように構成されており、
前記知識変数の確率表は、条件変数が前記要因変数の値となり、取りうる値が予め定められた１乃至複数の変数の組み合わせの値となるように構成されている
ことを特徴とする推論装置。
【請求項３】
請求項１又は請求項２に記載の推論装置において、
前記出力部は、ディスプレイとして構成されており、
前記ディスプレイは、前記入力情報の入力画面として、１乃至複数の前記結果変数を選択可能な状態で表示し、
前記入力部は、選択された前記結果変数を、前記入力情報として、前記推論部に提供する
ことを特徴とする推論装置。
【請求項４】
請求項１乃至請求項３のいずれか一項に記載の推論装置において、
前記出力部は、ディスプレイとして構成されており、
前記ディスプレイは、出力画面として、推論に利用された前記入力情報を表示する入力情報表示画面と、前記推論部による推論結果を表示する推論結果表示画面とを表示する
ことを特徴とする推論装置。
【請求項５】
請求項４に記載の推論装置において、
前記ディスプレイは、前記推論結果表示画面として、前記推論部により算出された各々の前記要因変数の確率を一覧表示する
ことを特徴とする推論装置。
【請求項６】
観測結果に関する１つ以上の結果変数と、当該結果変数の要因となる１つ以上の要因変数との間に、当該結果変数と当該要因変数との間の相関関係に関する専門知識が記述された１つ以上の知識変数、及び、当該結果変数の詳細が記述された１つ以上の詳細変数を備え、さらに、各変数が、各々の前記要因変数から１つ以上の前記知識変数への依存関係、１つ以上の前記知識変数から１つ以上の前記詳細変数への依存関係、及び、１つ以上の前記詳細変数から各々の前記結果変数への依存関係を持つように構成されたベイジアンネットワークモデルが予め保持されたモデル保持部を有するコンピュータを、ベイジアンネットワークによる推論を実行する推論装置として機能させるプログラムであって、
前記コンピュータを、
前記モデル保持部によって保持された前記ベイジアンネットワークモデルに基づいて、入力部から提供される１つ以上の入力情報に応じて、前記結果変数及び前記詳細変数のいずれか一方又は双方の変数の値をエビデンスとしてセットして、各々の前記要因変数の確率を算出することにより、前記要因変数の確率を推論する推論部と、
推論するための条件となる１つ以上の前記入力情報を前記推論部に提供する前記入力部と、
前記推論部による推論の実行結果として算出される要因変数の確率を出力する出力部として機能させる
ことを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ベイジアンネットワークによる推論を実行する推論装置、及び当該推論装置を実現するプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
統計的推定を行う手法として、ベイジアンネットワーク（Ｂａｙｅｓｉａｎ  ｎｅｔｗｏｒｋ）と呼ばれるものがある。ベイジアンネットワークは、任意の情報が複数の変数（事象）の因果関係に基づく過程を経て生成されたものであるか否かを事前知識として「ベイジアンネットワークモデル」と呼ばれる統計モデルの中に仮定し、任意の情報（主に、観測結果に関する結果変数）から逆にその情報を生成する源となる情報源（主に、結果変数の要因となる要因変数の確率）を推定する手法である。
【０００３】
そのベイジアンネットワークによる推論を実行する推論装置が存在する。この推論装置は、例えば、患者の症状から疾患や重症度、緊急度等を推定する医療分野（特に、救急医療）用の診断装置や、工作機械や情報機器等の故障を診断する故障診断装置、インターネットサービスで推薦対象物の優先度を評価する推薦システム等に利用されている。
【０００４】
この推論装置は、複数の変数（ノード）が階層化して構築されたベイジアンネットワークモデル（以下、「モデル情報」と称する場合もある）を利用する。推論装置は、入力情報の値をエビデンスとしてセット（設定）し、モデル情報に基づいて、要因変数の確率を推論する。その際に、推論装置は、入力情報の値に応じて、上位概念又は下位概念に対応する変数をエビデンスとしてセットすることにより、入力情報の抽象度や粒度によらずに、要因変数の確率を推論することができる。
【０００５】
なお、「エビデンス」とは、推論を実行するためにセットされる、観測できた変数の値を意味している。ただし、推論装置は、出力となる要因変数（例えば、医療分野では、「くも膜下出血」や「脳梗塞」等の疾患を推論する場合の各疾患の確率）や観測できなかった変数（例えば、医療分野では、年齢が不明な場合の年齢情報や疼痛程度が不明な場合の疼痛程度情報）については、値をセットせずに推論する。
【０００６】
また、推論処理における「粒度」とは、情報の粗さを意味している。例えば、粒度は、「頭痛あり」という医療情報よりも、「後頭部に、重度の、頭痛あり」という医療情報の方が、細かいことになる。医療分野では、通常、一般人よりも救急隊員の方が、また、救急隊員よりも医師や看護師の方が、粒度の細かい医療情報を入力することができる。
【０００７】
その推論装置によって利用されるモデル情報としては、階層化された複数の変数（ノード）によって各変数の依存関係が確率表として記述され、さらに、各変数が２値（「Ｙ（Ｙｅｓ）」又は「Ｎ（Ｎｏ）」）の値をとる構成となっているものがある（例えば、特許文献１参照）。
【０００８】
例えば、医療分野に用いるモデル情報としては、頭痛や発熱等の「症候（症状）」とインフルエンザや肺炎等の「疾患」とを変数とし、その「症候」と「疾患」との依存関係（発症確率）が確率表として記述され、さらに、各変数が２値（「Ｙ」又は「Ｎ」）の値をとる構成となっているものがある。
【０００９】
モデル情報は、要因変数の確率の推定精度を向上させるために、結果変数に関する様々な変数が利用される。例えば、医療分野に用いるモデル情報は、「インフルエンザ」等の疾患を要因変数とし、「頭痛」等の症候を結果変数とする場合に、疾患の確率の推定精度を向上させるために、「頭痛」等の症候について、単に「頭痛」等の症候の有無（「Ｙ」又は「Ｎ」）だけでなく、様々な症候に関する変数（例えば、「疼痛程度に関する変数」や、「発症状況に関する変数」、「疼痛部位に関する変数」等）が利用される。
【００１０】
なお、「疼痛程度に関する変数」とは、例えば、「重度（激痛）」や「軽度（わずかな痛み）」といった疼痛程度に関する変数（疼痛の下位概念又は属性概念）を意味する。
また、「発症状況に関する変数」とは、例えば、「急性（急性発症）」や「漸進性」といった発症状況に関する変数（状況の下位概念又は属性概念）を意味する。
さらに、「疼痛部位に関する変数」とは、例えば、「後頭部」や「側頭部」といった疼痛部位に関する変数（部位の下位概念）を意味する。
以下、「重度（激痛）」や「軽度（わずかな痛み）」、「急性（急性発症）」、「漸進性」、「後頭部」、「側頭部」等の、症候に関する変数の構成要素となる変数を「要素変数」と称する。
【００１１】
具体的には、医療分野に用いるモデル情報は、例えば、図１２に示すように、特許文献１に示す図２４及び図２５を応用して、頭痛に関する要素変数を統合した「頭痛詳細」変数の値として、「頭痛・重度・急性・後頭部」、「頭痛・重度・急性・側頭部」、「頭痛・重度・漸進性・後頭部」、…、「頭痛無し」等の値をとる構成となる。なお、図１２は、従来用いられているベイジアンネットワークモデルの構成を示す図である。図１２（ａ）は、モデル情報に用いられる変数の構成を示しており、図１２（ｂ）は、変数の確率表の構成を示している。推論装置は、そのモデル情報に基づいて、要因変数としての「インフルエンザ」等の疾患の確率を推定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１２】
【特許文献１】特開２００７−２９３６０１号公報（段落６４〜段落８０、図１９〜図２５）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
しかしながら、従来の推論装置は、以下に説明するように、入力情報が不足している場合に、好適な推論を実行することができない、という課題があった。
【００１４】
（１）従来の推論装置は、入力情報が不足なく入力された場合に推論を実行することができるが、入力情報が不足している場合、例えば幾つかの要素変数が不明である場合に、エビデンスとしてセットするための要素変数の値がないため、要素変数の値をセットすることができない。そのため、従来の推論装置は、好適な推論を実行することができなかった。
【００１５】
（２）例えば、「くも膜下出血」は、頭痛の症候として、「頭痛・重度、急性、後頭部」となることが多い。このような知識は、疼痛程度や、発症状況、疼痛部位等の要素変数が不明な場合に、モデル情報に反映させることが困難である。仮に、推論装置の利用者は、例えば、図１３に示すように、幾つかの要素変数が不明である場合を考慮して、「頭痛詳細」変数の値として、不明な要素変数を含む、「頭痛・重度・急性・部位不明」、「頭痛・重度・発症不明・後頭部」、「頭痛・重度・発症不明・部位不明」等の値が追加されたモデル情報を構成したとする。なお、図１３は、従来用いられているベイジアンネットワークモデルの構成を示す図である。図１３（ａ）は、モデル情報に用いられる変数の構成を示しており、図１３（ｂ）は、変数の確率表の構成を示している。
【００１６】
この場合であっても、推論装置の利用者は、結果変数（例えば、「頭痛」等の症候に関する変数）の確率表と要因変数（例えば、「くも膜下出血」等の疾患に関する変数）の確率表とにどの程度の確率値を設定すべきかが、容易には判断できないため、試行繰り返し行いながら、確率値の設定を調整する必要がある。したがって、推論装置の利用者は、結果変数と要因変数との間の相関関係に関する専門知識（ここでは、「くも膜下出血」が、頭痛の症候として、「頭痛・重度、急性、後頭部」となることが多いという知識）を、推論に直ちに反映させることができなかった。よって、推論装置の利用者は、このような専門知識が反映されたモデル情報を容易に作成すること、さらに、そのモデル情報に設定する確率値を容易に調整することが困難であった。そのため、従来の推論装置は、好適な推論を実行することができなかった。
【００１７】
（３）仮に、推論装置の利用者は、例えば、図１４に示すように、幾つかの要素変数が不明である場合を考慮して、疼痛程度（頭痛程度）に関する変数及び発症状況（頭痛発症）に関する変数及び疼痛部位（頭痛部位）に関する変数の値として、単純に「不明」の値が追加されたモデル情報を構成したとする。なお、図１４は、従来用いられているベイジアンネットワークモデルの構成を示す図である。図１４（ａ）は、モデル情報に用いられる変数の構成を示しており、図１４（ｂ）は、変数の確率表の構成を示している。
【００１８】
この場合であっても、前記した（２）の場合と同様に、推論装置の利用者は、結果変数の確率表と要因変数の確率表とにどの程度の確率値を設定すべきかが、容易には判断できないため、試行繰り返し行いながら、確率値の設定を調整する必要がある。したがって、推論装置の利用者は、専門知識が反映されたモデル情報を容易に作成すること、さらに、そのモデル情報に設定する確率値を容易に調整することが困難であった。そのため、従来の推論装置は、好適な推論を実行することができなかった。
【００１９】
本発明は、前記した課題を解決するためになされたものであり、入力情報が不足している場合でも、好適な推論を実行する推論装置、及び当該推論装置を実現するプログラムを提供することを主な目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００２０】
前記目的を達成するため、第１発明は、ベイジアンネットワークによる推論を実行する推論装置であって、ベイジアンネットワークモデルが予め保持されたモデル保持部と、前記モデル保持部によって保持された前記ベイジアンネットワークモデルに基づいて、観測結果に関する結果変数の要因となる要因変数の確率を推論する推論部と、推論するための条件となる１つ以上の入力情報を前記推論部に提供する入力部と、前記推論部による推論の実行結果として算出される要因変数の確率を出力する出力部とを有し、前記ベイジアンネットワークモデルは、１つ以上の前記結果変数と１つ以上の前記要因変数との間に、前記結果変数と前記要因変数との間の相関関係に関する専門知識が記述された１つ以上の知識変数、及び、前記結果変数の詳細が記述された１つ以上の詳細変数を備え、さらに、各変数が、各々の前記要因変数から１つ以上の前記知識変数への依存関係、１つ以上の前記知識変数から１つ以上の前記詳細変数への依存関係、及び、１つ以上の前記詳細変数から各々の前記結果変数への依存関係を持つように構成されており、前記推論部は、前記ベイジアンネットワークに基づいて、前記入力部から提供される１つ以上の前記入力情報に応じて、前記結果変数及び前記詳細変数のいずれか一方又は双方の変数の値をエビデンスとしてセットして、各々の前記要因変数の確率を算出する構成とする。
【００２１】
この推論装置は、各々の要因変数から１つ以上の知識変数への依存関係、１つ以上の知識変数から１つ以上の詳細変数への依存関係、及び、１つ以上の詳細変数から各々の結果変数への依存関係を持つように構成されたベイジアンネットワークモデル（モデル情報）を利用する。そして、推論部が、入力部から提供される１つ以上の入力情報に応じて、結果変数及び詳細変数のいずれか一方又は双方の変数の値をエビデンスとしてセットする。これにより、この推論装置は、入力情報に応じて、ベイジアンネットワークによる推論を実行して、各々の要因変数の確率を算出する。
【００２２】
知識変数には、結果変数と要因変数との間の相関関係に関する専門知識が記述される。この知識変数は、推論に際して、結果変数及び詳細変数のいずれか一方又は双方と要因変数との間のズレを吸収するように機能する。そのため、この推論装置は、知識変数を利用することにより、入力情報が不足している場合でも、好適な推論を実行することができる。しかも、知識変数には、確率値が詳細変数とは別個に設定される。そのため、推論装置の利用者は、専門知識が反映されたモデル情報を容易に作成すること、さらに、そのモデル情報に設定する確率値を容易に調整することができる。
【００２３】
また、第２発明は、観測結果に関する１つ以上の結果変数と、当該結果変数の要因となる１つ以上の要因変数との間に、当該結果変数と当該要因変数との間の相関関係に関する専門知識が記述された１つ以上の知識変数、及び、当該結果変数の詳細が記述された１つ以上の詳細変数を備え、さらに、各変数が、各々の前記要因変数から１つ以上の前記知識変数への依存関係、１つ以上の前記知識変数から１つ以上の前記詳細変数への依存関係、及び、１つ以上の前記詳細変数から各々の前記結果変数への依存関係を持つように構成されたベイジアンネットワークモデルが予め保持されたモデル保持部を有するコンピュータを、ベイジアンネットワークによる推論を実行する推論装置として機能させるプログラムであって、前記コンピュータを、前記モデル保持部によって保持された前記ベイジアンネットワークモデルに基づいて、入力部から提供される１つ以上の入力情報に応じて、前記結果変数及び前記詳細変数のいずれか一方又は双方の変数の値をエビデンスとしてセットして、各々の前記要因変数の確率を算出することにより、前記要因変数の確率を推論する推論部と、推論するための条件となる１つ以上の前記入力情報を前記推論部に提供する前記入力部と、前記推論部による推論の実行結果として算出される要因変数の確率を出力する出力部として機能させる構成とする。
このプログラムは、第１発明に係る推論装置を実現することができる。
【発明の効果】
【００２４】
第１発明によれば、入力情報が不足している場合でも、適度な推論を実行する推論装置を提供することができる。
また、第２発明によれば、第１発明に係る推論装置を実現するプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】実施形態に係る推論装置の構成を示す図である。
【図２】頭痛に関する変数を説明するための図（１）である。
【図３】頭痛に関する変数を説明するための図（２）である。
【図４Ａ】実施形態で用いるベイジアンネットワークモデルの階層構造を示す図（１）である。
【図４Ｂ】実施形態で用いるベイジアンネットワークモデルの階層構造を示す図（２）である。
【図５Ａ】実施形態で用いる疾患変数の構成を示す図である。
【図５Ｂ】実施形態で用いる症候知識変数の構成を示す図である。
【図５Ｃ】実施形態で用いる症候詳細変数の構成を示す図である。
【図６】実施形態に係る推論装置の動作を示すフローチャートである。
【図７】実施形態に係る推論装置の入力画面の一例を示す図である。
【図８】実施形態に係る推論装置の動作を説明するための図である。
【図９】実施形態に係る推論装置の出力画面の一例を示す図である。
【図１０】実施形態に係る推論装置の動作を説明するための図である。
【図１１】実施形態に係る推論装置の出力画面の一例を示す図である。
【図１２】従来用いられているベイジアンネットワークモデルの構成を示す図（１）である。
【図１３】従来用いられているベイジアンネットワークモデルの構成を示す図（２）である。
【図１４】従来用いられているベイジアンネットワークモデルの構成を示す図（３）である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態（以下、「本実施形態」と称する）につき詳細に説明する。なお、各図は、本発明を十分に理解できる程度に、概略的に示してあるに過ぎない。よって、本発明は、図示例のみに限定されるものではない。また、各図において、共通する構成要素や同様な構成要素については、同一の符号を付し、それらの重複する説明を省略する。
【００２７】
＜推論装置の構成＞
以下、図１を参照して、本実施形態に係る推論装置の構成につき説明する。図１は、実施形態に係る推論装置の構成を示す図である。ここでは、実施形態に係る推論装置１を、患者の症状から疾患や重症度、緊急度等を推定する医療分野（特に、救急医療）用の診断装置として利用する場合を例にして説明する。
【００２８】
図１に示すように、実施形態に係る推論装置１は、パーソナルコンピュータやサーバ等のコンピュータによって構成され、コンピュータを推論装置として機能させるための制御プログラム（以下、「推論用プログラム」と称する）２０Ａやベイジアンネットワークモデル（以下、「モデル情報」と称する場合もある）２１Ａ等が格納部２０に読み出し自在に予め格納されることによって実現される。
【００２９】
なお、推論用プログラム２０Ａやモデル情報２１Ａは、例えば、ＵＳＢメモリ等のメモリ部材や、ＨＤＤ装置、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ等の光学媒体、フレキシブルディスク等の磁気媒体等の形態で構成された記録媒体６０に予め格納されており、記録媒体６０からコンピュータにインストールされる。
【００３０】
推論用プログラム２０Ａは、例えば、市販されている汎用のベイジアンネットワーク処理ソフトウェアによって構成することができる。
【００３１】
また、モデル情報２１Ａは、市販されている汎用のベイジアンネットワーク処理ソフトウェアのモデル作成機能を利用して作成することができる。ここでは、推論装置１が医療分野用の診断装置として利用されるため、モデル情報２１Ａは、医療分野に適した構成のモデル情報（具体的には、症候と疾患との相関関係を表す疾患モデル情報）として作成されている。
【００３２】
推論装置１は、制御部１０、格納部２０、入力部３０、出力部４０、及び、通信インタフェースによって構成された通信部５０を有している。以下、入力部３０と出力部４０とを統合して「入出力部３」と称する場合もある。
制御部１０は、ＣＰＵによって構成されている。
格納部２０は、ＲＯＭや、ＲＡＭ、ＨＤＤ等によって構成されている。
入力部３０は、キーボードや、マウス、記録媒体６０に対するリーダライタ等によって構成されており、推論を実行するための条件となる入力情報を後記する推論部１２に提供する。
出力部４０は、ディスプレイ（タッチパネルを含む）や、プリンタ等によって構成されており、後記する推論部１２による推論の実行結果として算出される結果変数の確率を出力する。
通信部５０は、通信インタフェースによって構成されている。
【００３３】
制御部１０は、主制御部１１、推論部１２、表示制御部１３、及び、通信制御部１４として機能している。ＣＰＵは、格納部２０に格納された推論用プログラム２０Ａを実行することにより、これらの各機能を実現する。
【００３４】
主制御部１１は、各機能部の動作を制御する機能手段である。
推論部１２は、格納部２０の後記するモデル保持部２１に予め保持されたモデル情報２１Ａに基づいて推論を実行する機能手段である。推論部１２は、格納部２０からのモデル情報２１Ａの取得、モデル情報２１Ａに基づく変数の値の取得、エビデンスとしての変数の値のセット又はリセット、推論等の各処理を実行する。
【００３５】
表示制御部１３は、出力部４０としてのディスプレイの表示動作を制御する機能手段である。なお、表示制御部１３は、各症候及びその状況を入力するための画面及び画面上の複数のボタンに関する情報をディスプレイに表示させる。各ボタンは、各症候又は状況に関連付けられている。図７は、入力画面の一例を示す図であり、各症候及びその状況を入力するためのボタンが配置されていることを示している。
通信制御部１４は、通信部５０による外部の機器（図示せず）との通信を実行する機能手段である。
【００３６】
また、格納部２０は、モデル保持部２１が確保されている。モデル保持部２１は、ベイジアンネットワークモデルとしてのモデル情報２１Ａが予め保持される記憶領域である。モデル情報２１Ａは、推論部１２による処理が可能な形式となっている。モデル情報２１Ａは、要因変数２１ａ、知識変数２１ｂ、詳細変数２１ｃ、及び結果変数２１ｄを含んでいる。
【００３７】
要因変数２１ａは、任意の情報を生成する源となる情報源（すなわち、結果変数２１ｄの要因となる変数）を意味している。
知識変数２１ｂは、結果変数２１ｄと要因変数２１ａとの間の相関関係に関する専門知識が記述された変数を意味している。
詳細変数２１ｃは、結果変数２１ｄの詳細が記述された変数を意味している。
結果変数２１ｄは、観測結果に関する変数を意味している。
【００３８】
ここでは、モデル情報２１Ａは、前記した通り、医療分野に適した構成のモデル情報（疾患モデル情報）として作成されている。そのため、モデル情報２１Ａには、例えば、頭痛に関する変数が用いられている。以下、図２及び図３を参照して、頭痛に関する変数につき説明する。図２及び図３は、それぞれ、頭痛に関する変数を説明するための図である。
【００３９】
＜頭痛に関する変数＞
頭痛に関する変数としては、例えば、図２に示すように、疼痛程度や、発症状況、疼痛部位等がある。「疼痛程度」変数は、例えば、「重度」や「軽度」、「頭痛なし」等の疼痛（ここでは、頭痛）の程度を表す値をとる。「発症状況」変数は、「急性」や「漸進性」、「頭痛なし」等の発症の進行状況を表す値をとる。「疼痛部位」変数は、「後頭部」や「側頭部」、「頭痛なし」等の疼痛の部位を表す値をとる。
【００４０】
これらの変数は、疾患に応じて、典型的なパターンが存在する。例えば、くも膜下出血時には、図３に示すパターンとなる。すなわち、これらの変数は、くも膜下出血時のパターンとして、「疼痛程度」変数の値が「重度」となり、「発症状況」変数の値が「急性」となり、「疼痛部位」変数の値が「後頭部」となり易い。
【００４１】
モデル情報２１Ａ（図１参照）は、このような疾患（要因変数２１ａ）に対する症状（結果変数２１ｄ）のパターンが知識変数２１ｂとして記述されている。その知識変数２１ｂは、特に、依存関係が深いパターンほど、確率値が高くなるように、設定されている。
【００４２】
＜モデル情報の詳細＞
以下、図４Ａ及び図４Ｂ、並びに、図５Ａ〜図５Ｄを参照して、モデル情報２１Ａの詳細につき説明する。図４Ａ及び図４Ｂは、それぞれ、実施形態で用いるベイジアンネットワークモデルの階層構造を示す図である。図５Ａは、実施形態で用いる要因変数の構成を示す図である。図５Ｂは、実施形態で用いる知識変数の構成を示す図である。図５Ｃは、実施形態で用いる詳細変数の構成を示す図である。図５Ｄは、実施形態で用いる結果変数の構成を示す図である。
【００４３】
医療分野用のモデル情報（疾患モデル情報）２１Ａは、症候が疾患に応じて出現するため、通常、疾患から症候の向きに作成される。図４Ａは、そのモデル情報２１Ａの階層構造を示している。図４Ａに示す例では、モデル情報２１Ａは、疾患変数２１１が最上位に位置し、症候変数２１２が最下位に位置し、疾患変数２１１と症候変数２１２との間に、症候詳細変数２１３及び症候知識変数２１４が配置された構成となっている。
【００４４】
疾患変数２１１は、インフルエンザや肺炎等の疾患に関する変数である。疾患変数２１１は、図１に示す要因変数２１ａに相当する。疾患変数２１１の確率表は、取りうる値が２値（「Ｙ」又は「Ｎ」）の値又は予め定められた複数の変数をとるように、構成されている。疾患変数２１１の詳細については、図５Ａを参照して後記する。
【００４５】
症候変数２１２は、頭痛や発熱等の症候に関する変数である。症候変数２１２は、図１に示す結果変数２１ｄに相当する。症候変数２１２の確率表は、条件変数が症候詳細変数２１３の値となり、取りうる値が２値（「Ｙ」又は「Ｎ」）の値をとるように、構成されている。なお、症候変数２１２の確率表は、値「Ｙ」の確率が１の場合に、値「Ｎ」の確率が０となり、値「Ｙ」の確率が０の場合に、値「Ｎ」の確率が１となるように設定する。例えば、図４Ａに示す例では、症候変数２１２の確率表は、対応する１つの症候詳細変数２１３の値を条件変数とし、条件変数が「頭痛無し」の場合に、値「Ｙ」の確率が０となり、かつ、値「Ｎ」の確率が１となるように、設定し、また、それ以外の場合に、値「Ｙ」の確率が１となり、かつ、値「Ｎ」の確率が０となるように、設定する。
【００４６】
症候詳細変数２１３は、各症候の各詳細情報に関する変数である。症候詳細変数２１３は、図１に示す詳細変数２１ｃに相当する。症候詳細変数２１３は、観測された症候の詳細を入力するために利用される。症候詳細変数２１３の確率表は、条件変数が症候知識変数２１４の値となり、取りうる値が予め定められた１乃至複数の変数の組み合わせの値（例えば、「頭痛・重度・急性・後頭部」等）となるように、構成されている。症候詳細変数２１３の詳細については、図５Ｃを参照して後記する。
【００４７】
症候知識変数２１４は、各症候の医学的・臨床的な知識に関する変数である。症候知識変数２１４は、図１に示す知識変数２１ｂに相当する。症候知識変数２１４は、医学的・臨床的な知識を記述するために利用される。症候知識変数２１４の確率表は、条件変数が疾患変数２１１の値となり、取りうる値が予め定められた１乃至複数の変数の組み合わせの値（例えば、「頭痛・重度・急性・後頭部」等）となるように、構成されている。ただし、症候知識変数２１４は、幾つかの詳細情報を特定しない値を含んでいる。症候知識変数２１４の詳細については、図５Ｂを参照して後記する。
【００４８】
なお、モデル情報２１Ａが症候詳細変数２１３と症候知識変数２１４とを分けているのは、観測された症候と医学的・臨床的な知識とが必ずしも一致しないからである。例えば、患者本人が観測者となり、患者が頭痛や胸痛等の疼痛程度を救急隊員又は医師・看護師に申告する場合に、患者が、重度の痛みを我慢して軽く申告するときや、軽度の痛みを大げさに申告するときがある。また、患者が疼痛部位を申告する場合に、患者が、心窩部（みぞおち部）の痛みを腹痛と申告するときや、胸痛と申告するときがある。症候知識変数２１４は、それらのズレを吸収することができる。
【００４９】
疾患変数２１１と症候知識変数２１４とは、それぞれ、依存関係にあり、互いに対応付けられている。また、症候知識変数２１４と症候詳細変数２１３とは、それぞれ、依存関係にあり、互いに対応付けられている。さらに、症候詳細変数２１３と症候変数２１２とは、それぞれ、依存関係にあり、互いに対応付けられている。
【００５０】
例えば、「くも膜下出血」の疾患変数２１１は、「頭痛」の症候知識変数２１４と依存関係がある。疾患変数２１１は、例えば、「頭痛」の症候知識変数２１４の値が「重度・急性・後頭部」となる場合に、「くも膜下出血」の条件で、確率が高くなる（例えば、１．００となる）。
【００５１】
なお、図４Ａに示す階層構造は、推論の向きが疾患から症候の方向で示されているため、一見すると逆のように見える。しかしながら、ベイジアンネットワークは、逆向きの推論を実行することができる。すなわち、推論装置１は、図４Ａに示す推論の向きとは逆向きに推論を実行することができる。したがって、図４Ａに示す階層構造は、正しい構成となっている。
【００５２】
図４Ｂは、汎用のベイジアンネットワーク処理ソフトウェアのモデル作成機能を利用して作成されたモデル情報２１Ａをディスプレイに表示した状態を示している。図４Ｂ中、四角枠部分は、疾患変数２１１が表示される領域となっており、楕円部分は、症候変数２１２、症候詳細変数２１３、及び症候知識変数２１４のいずれか１つが表示される領域となっている。
【００５３】
（疾患変数の詳細）
以下、図５Ａを参照して、疾患変数２１１の詳細につき説明する。図５Ａは、疾患変数２１１の具体的な構成を示している。疾患変数２１１は、図５Ａ（ａ）又は図５Ａ（ｂ）に示す構成となる。
【００５４】
図５Ａ（ａ）に示す例では、疾患変数２１１は、例えば、くも膜下出血、脳梗塞、急性心筋梗塞（図示せず）等の疾患毎に設けられている。そして、疾患変数２１１は、各疾患に対応して「Ｙ」又は「Ｎ」の値を取る構成となっている。なお、図５Ａ（ａ）に示す例では、疾患変数２１１と症候知識変数２１４との間に、互いに複数の依存関係が存在する。そのため、任意の疾患変数２１１に対して複数の症候知識変数２１４が対応し、また、任意の症候知識変数２１４に対して複数の疾患変数２１１が対応している。
【００５５】
図５Ａ（ｂ）に示す例では、疾患変数２１１は、各疾患を１つに統合して設けられている。そして、疾患変数２１１は、疾患変数２１１は、各疾患に対応して固有に設定された値を取る構成となっている。なお、図５Ａ（ｂ）に示す例では、疾患変数２１１と症候知識変数２１４との間に、１対Ｎの依存関係が存在する。そのため、１つの疾患変数２１１に対して複数の症候知識変数２１４が対応している。
【００５６】
（症候知識変数の詳細）
以下、図５Ｂを参照して、症候知識変数２１４の詳細につき説明する。図５Ｂは、症候知識変数２１４の具体的な構成を示している。
【００５７】
図５Ｂに示すように、症候知識変数２１４の確率表は、対応する疾患変数２１１の値を条件変数とし、「頭痛・重度・急性・後頭部」や、「頭痛・重度・急性・側頭部」、「頭痛・重度・急性」、「頭痛・重度・漸進性・後頭部」、…、「頭痛」、「頭痛無し」といった値をとる。症候知識変数２１４の確率表は、条件変数が各疾患の典型的なパターンに適合する場合に、値「Ｙ」の確率が１に近似した値（好ましくは、０．７以上で、かつ、１．０未満の値）となるように、設定する。
【００５８】
（症候詳細変数の詳細）
以下、図５Ｃを参照して、症候詳細変数２１３の詳細につき説明する。図５Ｃは、症候詳細変数２１３の具体的な構成を示している。
【００５９】
図５Ｃに示すように、症候詳細変数２１３の確率表は、対応する症候知識変数２１４の値を条件変数とし、「頭痛・重度・急性・後頭部」や、「頭痛・重度・急性・側頭部」、「頭痛・重度・急性・部位不明」、「頭痛・重度・漸進性・後頭部」、…、「頭痛・詳細不明」、「頭痛無し」といった値をとる。症候詳細変数２１３の確率表は、条件変数が各疾患の典型的なパターンに適合する場合に、値「Ｙ」の確率がそれぞれ１に近似した値（好ましくは、０．７以上で、かつ、１．０未満の値）となり、また、それ以外の場合に、値「Ｎ」がそれぞれ１に近似した値（好ましくは、０．７以上で、かつ、１．０未満の値）となるように、設定する。
【００６０】
ここで、それぞれ１に近似した値としているのは、症候詳細変数２１３が患者の主訴又は観察を基にエビデンスとして値を入力することを想定しており、誤差を含むようにしているためである。
【００６１】
このモデル情報２１Ａによって規定された各変数の依存関係は、ある疾患が医学的・臨床的に特定の症候を呈し、さらに、特定の症候が幾つかの視点によって詳細な症候に分解でき、詳細な症候から一般的な症候を導き出せることを示している。
【００６２】
推論装置１は、症候から疾患を推定する場合に、患者の主訴又は観察を基に、症候情報が入力情報として入力され、推論部１２が、その症候情報に応じて、症候変数２１２及び症候詳細変数２１３のいずれか一方又は双方に値をセットする。そして、推論装置１は、推論部１２が、セットされた変数の値を症候知識変数２１４のエビデンスとしてセットする（ただし、依存関係の設定次第で、セットされた変数の値を他の症候詳細変数２１３又は疾患変数２１１のエビデンスとしてセットすることも可能である）。これにより、推論装置１は、ベイジアンネットワークによる推論を実行して、各疾患変数２１１の値の確率を算出する。
【００６３】
＜推論装置の動作＞
以下、図６を参照して、推論装置１の動作につき説明する。図６は、実施形態に係る推論装置の動作を示すフローチャートである。なお、推論装置１は、図示せぬタイマによって計測された時間に基づいて動作する。また、推論装置１の動作は、格納部２０に読み出し自在に予め格納された推論用プログラム２０Ａによって規定されており、制御部１０によって実現する。以下、これらの点については、情報処理では常套手段であるので、その詳細な説明を省略する。
【００６４】
（患者の症候を詳細に把握できない場合の推論処理）
ここでは、まず、図６を参照して、患者の症候を詳細に把握できない場合の推論処理について説明する。なお、「詳細に把握できない場合」とは、例えば、救急隊員又は医師・看護師が患者を直接観察できない場合や、患者が意識障害に陥った等の理由により、救急隊員又は医師・看護師が患者本人から症候を直接聴取できない場合、所見判断で緊急度が高いと判断されたため、詳細な情報を入力するための時間が無い場合等がある。
【００６５】
まず、推論装置１は、図６に示すように、事前処理として、主制御部１１が、モデル取得処理の命令を推論部１２に出力する（Ｓ１０１）。推論部１２は、モデル取得処理の命令が入力されると、モデル保持部２１からモデル情報２１Ａを取得する（Ｓ１０２）。これにより、推論装置１は、変数の入力待ちの状態となる。
【００６６】
この後、救急隊員又は医師・看護師が、入出力部３のディスプレイに表示された入力画面４１Ａ（図７参照）から患者の症候を推論装置１に入力する。図７は、実施形態に係る推論装置の入力画面の一例を示す図である。図７に示すように、入力画面４１Ａには、症候や、頭痛程度、頭痛発症状況等の項目が表示されており、さらに、各項目に対応して複数の選択ボタンが表示されている。
【００６７】
ここでは、救急隊員が、患者本人から症候を聴取することができなかったものとする。救急隊員又は医師・看護師は、入力画面４１Ａに表示されたボタンの中から、患者の判明している分の症候に対応する選択ボタンを指定して、決定ボタンを指定する。ここでは、救急隊員が、「頭痛」、「嘔吐」、及び「意識消失」の選択ボタンを指定して、決定ボタンを指定したものとして説明する。
【００６８】
入出力部３は、図６に示すように、選択ボタン及び決定ボタンが指定されると、指定された選択ボタンに対応する情報を入力情報として主制御部１１に出力する（Ｓ１０３）。その結果、入出力部３は、「頭痛」、「嘔吐」、及び「意識消失」という情報を入力情報として主制御部１１に出力する。
【００６９】
主制御部１１は、入力情報が入力されると、入力情報に対応する変数の値をセットする命令（変数セット命令）を推論部１２に出力する（Ｓ１０４）。
推論部１２は、変数セット命令が入力されると、入力情報を症候変数２１２とし、入力情報に対応する値を症候変数２１２のエビデンスとしてセットする（Ｓ１０５）。ここでは、推論部１２は、「頭痛」、「嘔吐」、及び「意識消失」という入力情報に対応して、症候変数２１２として、「頭痛」変数、「嘔吐」変数、及び「意識消失」変数のそれぞれの値を「Ｙ」にセットする。すなわち、推論部１２は、症候変数２１２の「変数」と「値」との組み合わせ（「＜変数＞＝＜値＞」）として、「＜頭痛＞＝＜Ｙ＞」、「＜嘔吐＞＝＜Ｙ＞」、及び「＜意気消失＞＝＜Ｙ＞」をセットする。なお、エビデンスをセットする前の各変数は、例えば、図４Ａ、図５Ａ〜図５Ｃに示す状態となっている。
【００７０】
次に、主制御部１１は、推論処理の実行命令（推論命令）を推論部１２に出力する（Ｓ１０６）。
推論部１２は、推論命令が入力されると、入力された変数の値で推論を行う（Ｓ１０７）。推論部１２は、この推論によって、「くも膜下出血」や、「脳梗塞」、「心筋梗塞」等の各疾患変数２１１の確率値を算出する。ここでは、推論部１２は、例えば、図８に示すモデル情報２１Ａに基づいて、症候変数２１２の値を症候詳細変数２１３のエビデンスとしてセットし、これによって得られる症候詳細変数２１３の値を症候知識変数２１４のエビデンスとしてセットして、「くも膜下出血」や、「脳梗塞」、「心筋梗塞（図示せず）」等の各疾患変数２１１の値「Ｙ」の確率を計算する。なお、図８は、実施形態に係る推論装置の動作を説明するための図である。
【００７１】
その結果、推論部１２は、例えば、「くも膜下出血」の疾患変数２１１の値「Ｙ」の確率を０．４０（すなわち、値「Ｎ」の確率を０．６０）として算出し、「脳梗塞」の疾患変数２１１の値「Ｙ」の確率を０．５５（すなわち、値「Ｎ」の確率を０．４５）として算出し、「心筋梗塞（図示せず）」の疾患変数２１１の値「Ｙ」の確率を０．０５（すなわち、値「Ｎ」の確率を０．９５）として算出し、その他の疾患変数２１１の値「Ｙ」の確率を０．００として算出する。なお、図８に示す例では、症候変数２１１の確率表は、セットしたエビデンスの値の確率が１．００に設定されており、その他の各変数の確率表は、推論を行った結果としての確率がセットされる。実際に試作されたモデル情報２１Ａは、約３０個の疾患変数２１１と約５０個の症候変数２１２とを含む構成となっている。
【００７２】
次に、主制御部１１は、図６に示すように、各疾患に関する各変数の値を取得する命令（変数取得命令）を推論部１２に出力する（Ｓ１０８）。
推論部１２は、変数取得命令が入力されると、変数取得命令に対する応答結果として、各疾患変数２１１の各確率値を主制御部１１に出力する（Ｓ１０９）。ここでは、推論部１２は、例えば、各疾患変数２１１の確率値として、＜「くも膜下出血」変数：値「Ｙ」＝０．４０：値「Ｎ」＝０．６０＞；＜「脳梗塞」変数：値「Ｙ」＝０．５５：値「Ｎ」＝０．４５＞；＜「心筋梗塞」変数：値「Ｙ」＝０．０５：値「Ｎ」＝０．９５＞等の確率値を主制御部１１に出力する。
【００７３】
最後に、主制御部１１は、表示制御部１４（図１参照）を介して結果の表示命令を入出力部３に出力する（Ｓ１１０）。
入出力部３は、結果の表示命令が入力されると、各疾患の確率を表す出力画面４１Ｂ（図９参照）として、各疾患変数２１１の値「Ｙ」の確率値をディスプレイ４１に表示する（Ｓ１１１）。図９は、実施形態に係る推論装置の出力画面の一例を示す図である。図９は、患者の症候を詳細に把握できない場合の推論結果（すなわち、入力情報としての患者の症候に関する情報が不足している状態で推論処理された場合の推論結果）を示している。なお、図９に示す例では、出力画面４１Ｂは、入力情報として入力された症候を表す入力情報表示画面４１Ｂａが画面左部に設けられ、各疾患の確率を横棒グラフとして一覧表示する推論結果表示画面４１Ｂｂが画面右部に設けられた構成となっている。
【００７４】
推論装置１の利用者（ここでは、救急隊員又は医師・看護師）は、入力情報表示画面４１Ｂａと推論結果表示画面４１Ｂｂとが同一画面内に表示されているため、例えば推論結果（ここでは、疾患）の候補が多すぎて絞りきれていない場合に、これを察知することができるとともに、入力情報と推論結果とを対比して、候補を絞るためにどのような情報が必要なのかを考察することができる。その結果、救急隊員又は医師・看護師は、速やかに、追加の情報を入力して候補を絞り、患者に対する適切な処置法を得ることができる。なお、推論結果表示画面４１Ｂｂの表示方法は、棒グラフに限らず、他の方法（例えば、パーセントによる表示方法）にすることができる。また、出力画面４１Ｂには、図示されていないが、推論処理を終了するための終了ボタンや推論処理を再開させるための症候入力ボタン等が設けられている。
【００７５】
この後、救急隊員又は医師・看護師は、例えば、推論処理を終了させる場合に、救急隊員又は医師・看護師は、図示せぬ終了ボタンを選択する。また、救急隊員又は医師・看護師は、推論処理を再開させる場合に、図示せぬ症候入力ボタンを選択する。入出力部３は、救急隊員又は医師・看護師によっていずれのボタンが選択されたのかを検出する（Ｓ１１２）。
【００７６】
Ｓ１１２で検出されたボタンが図示せぬ終了ボタンである場合に、入出力部３は、推論処理の終了を表す情報（終了情報）を主制御部１１に出力する。これに応答して、主制御部１１は、推論処理を終了する。
【００７７】
一方、Ｓ１１２で検出されたボタンが図示せぬ症候入力ボタンである場合に、入出力部３は、入力画面４１Ａ（図７）を再びディスプレイ４１に表示する（Ｓ１１３）。この後、推論装置１は、Ｓ１０３以降の処理を繰り返す。
【００７８】
（患者の症候を詳細に把握できた場合の推論処理）
次に、図６を参照して、患者の症候を詳細に把握できた場合の推論処理について説明する。ここでは、救急隊員が、患者本人から症候を詳細に聴取することができたものとする。
【００７９】
その結果、救急隊員は、患者からの申告に基づいて、また、呼吸数、脈拍、及び血圧等の測定結果に基づいて、入力画面４１Ａに表示されたボタンの中から、「頭痛」、「嘔吐」、及び「意識消失」の選択ボタンに加え、例えば、頭痛程度としての「重度」の選択ボタン、頭痛発症状況としての「急性」の選択ボタン、嘔吐程度としての「軽度」の選択ボタン（図示せず）、「呼吸正常」の選択ボタン（図示せず）、「頻脈」の選択ボタン（図示せず）、「収縮期血圧１６０」の選択ボタン（図示せず）、及び「拡張期血圧１００」の選択ボタン（図示せず）を追加して指定したものとする。
【００８０】
Ｓ１０３において、入出力部３は、指定された選択ボタンに対応する情報を入力情報として主制御部１１に出力する。その結果、入出力部３は、「頭痛」、「嘔吐」、「意識消失」、「（頭痛程度）重度」、「（頭痛発症状況）急性」、「（嘔吐程度）軽度」、「呼吸正常」、「頻脈」、「収縮期血圧１６０」、及び「拡張期血圧１００」という情報を入力情報として主制御部１１に出力する。
【００８１】
Ｓ１０４において、主制御部１１は、入力情報が入力されると、入力情報に対応する変数の値をセットする命令（変数セット命令）を推論部１２に出力する。
すると、Ｓ１０５において、推論部１２は、入力情報を症候変数２１２とし、入力情報に対応する値を症候変数２１２のエビデンスとしてセットする。
【００８２】
その際に、まず、推論部１２は、推論部１２は、「頭痛」、「嘔吐」、及び「意識消失」という入力情報に対応して、症候変数２１２として、「頭痛」変数、「嘔吐」変数、及び「意識消失」変数のそれぞれの値を「Ｙ」にセットする。すなわち、推論部１２は、症候変数２１２の「変数」と「値」との組み合わせ（「＜変数＞＝＜値＞」）として、「＜頭痛＞＝＜Ｙ＞」、「＜嘔吐＞＝＜Ｙ＞」、及び「＜意気消失＞＝＜Ｙ＞」をセットする。
【００８３】
また、推論部１２は、「呼吸正常」という入力情報に対応して、症候変数２１２として、「呼吸異常」変数の値を「Ｎ」にセットし、さらに、「頻脈」、「収縮期血圧１６０」、及び「拡張期血圧１００」という入力情報に対応して、症候変数２１２として、「脈拍異常」変数、及び「血圧異常」変数のそれぞれの値を「Ｙ」にセットする。すなわち、推論部１２は、症候変数２１２の「変数」と「値」との組み合わせ（「＜変数＞＝＜値＞」）として、「＜呼吸異常＞＝＜Ｎ＞」、「＜脈拍異常＞＝＜Ｙ＞」、及び「＜血圧異常＞＝＜Ｙ＞」をセットする。
【００８４】
次に、推論部１２は、「（頭痛程度）重度」、「（頭痛発症状況）急性」、「頻脈」、「収縮期血圧１６０」、及び「拡張期血圧１００」という入力情報に対応して、症候詳細変数２１３として、「頭痛程度（疼痛程度）」変数の値を「重度」に、「頭痛発症状況（発症状況）」変数の値を「急性」に、「脈拍異常（脈拍状況）」変数の値を「頻脈」に、及び「血圧異常（血圧状況）」変数の値を「高血圧」にセットする。すなわち、推論部１２は、症候詳細変数２１３の「変数」と「値」との組み合わせ（「＜変数＞＝＜値＞」）として、「＜頭痛程度（疼痛程度）＞＝＜重度＞」、「＜頭痛発症状況（発症状況）＞＝＜急性＞」、「＜脈拍異常（脈拍状況）＞＝＜頻脈＞」、及び「＜血圧異常（血圧状況）＞＝＜高血圧＞」を設定する。
【００８５】
この後、Ｓ１０６において、主制御部１１は、推論処理の実行命令（推論命令）を推論部１２に出力する。
すると、Ｓ１０７において、推論部１２は、入力された変数の値で推論を行う。推論部１２は、この推論によって、「くも膜下出血」や、「脳梗塞」、「心筋梗塞」等の各疾患変数２１１の確率値を算出する。ここでは、推論部１２は、症候の詳細な情報が入力情報として入力されているため、例えば、図１０に示すモデル情報２１Ａに基づいて、症候変数２１２の値及び症候詳細変数２１３の値のいずれか一方又は双方を症候知識変数２１４のエビデンスとしてセットして、「くも膜下出血」や、「脳梗塞」、「心筋梗塞（図示せず）」等の各疾患変数２１１の値「Ｙ」の確率を計算する。なお、図１０は、実施形態に係る推論装置の動作を説明するための図である。
【００８６】
その結果、推論部１２は、例えば、「くも膜下出血」の疾患変数２１１の値「Ｙ」の確率を０．９５（すなわち、値「Ｎ」の確率を０．０５）として算出し、「脳梗塞」の疾患変数２１１の値「Ｙ」の確率を０．０５（すなわち、値「Ｎ」の確率を０．９５）として算出し、「心筋梗塞（図示せず）」を含むその他の疾患変数２１１の値「Ｙ」の確率を０．００として算出する。なお、図１０に示す例では、症候変数２１１の確率表及び症候詳細変数２１３の確率表は、セットしたエビデンスの値の確率が１．００に設定されており、その他の各変数の確率表は、推論を行った結果としての確率がセットされる。
【００８７】
この後、Ｓ１０８において、主制御部１１は、各疾患に関する各変数の値を取得する命令（変数取得命令）を推論部１２に出力する。
すると、Ｓ１０９において、推論部１２は、変数取得命令に対する応答結果として、各疾患変数２１１の各確率値を主制御部１１に出力する。ここでは、推論部１２は、例えば、各疾患変数２１１の確率値として、＜「くも膜下出血」変数：値「Ｙ」＝０．９５：値「Ｎ」＝０．０５＞；＜「脳梗塞」変数：値「Ｙ」＝０．０５：値「Ｎ」＝０．９５＞等の確率値を主制御部１１に出力する。
【００８８】
最後に、Ｓ１１０において、主制御部１１は、表示制御部１４（図１参照）を介して結果の表示命令を入出力部３に出力する。
すると、Ｓ１１１において、入出力部３は、各疾患の確率を表す出力画面４１Ｂ（図１１参照）として、各疾患変数２１１の値「Ｙ」の確率値をディスプレイ４１に表示する。図１１は、実施形態に係る推論装置の出力画面の一例を示す図である。図１１は、患者の症候を詳細に把握できた場合の推論結果（すなわち、入力情報としての患者の症候に関する情報が充実している状態で推論処理された場合の推論結果）を示している。図１１に示すように、患者の症候を詳細に把握できた場合の推論結果は、図９に示す患者の症候を詳細に把握できない場合の推論結果と比較すると、くも膜下出血の確率が非常に高くなっている。このように、推論装置１は、入力情報としての情報量が多くなるにしたがって、より正確な推論を実行することができる。
【００８９】
このようにモデル情報２１Ａは、要因変数（疾患変数２１１）と結果変数（症候変数２１２）との間に、知識変数（症候知識変数２１４）及び詳細変数（症候詳細変数２１３）を備え、さらに、各変数が、要因変数（疾患変数２１１）から知識変数（症候知識変数２１４）への依存関係、知識変数（症候知識変数２１４）から詳細変数（症候詳細変数２１３）への依存関係、及び、詳細変数（症候詳細変数２１３）から結果変数（症候変数２１２）への依存関係を持つように構成されている。
【００９０】
このモデル情報２１Ａでは、要因変数（疾患変数２１１）と結果変数（症候変数２１２）との間の相関関係に関する知識が、知識変数（症候知識変数２１４）の確率表によって反映される。
【００９１】
推論装置１は、そのモデル情報２１Ａを用いて、各要因変数（疾患変数２１１）の確率を推論する。その際に、知識変数（症候知識変数２１４）が、結果変数（症候変数２１２）及び詳細変数（症候詳細変数２１３）のいずれか一方又は双方と要因変数（疾患変数２１１）との間のズレを吸収するように機能する。そのため、この推論装置は、知識変数を利用することにより、入力情報が不足している場合でも、好適な推論を実行することができる。しかも、知識変数（症候知識変数２１４）には、確率値が詳細変数（症候詳細変数２１３）とは別個に設定される。そのため、推論装置１の利用者は、専門知識が反映されたモデル情報２１Ａを容易に作成すること、さらに、そのモデル情報２１Ａに設定する確率値を容易に調整することができる。
【００９２】
また、推論装置１は、入力情報（ここでは、症候に関する情報）が多い場合に、結果変数（症候変数２１２）及び詳細変数（症候詳細変数２１３）のいずれか一方又は双方の変数の値を知識変数（症候知識変数２１３）のエビデンスとしてセットする。一方、推論装置１は、入力情報が少ない場合に、結果変数（症候変数２１２）の値を知識変数（症候知識変数２１３）のエビデンスとしてセットする。これにより、推論装置１は、入力情報が少ない場合でも、入力情報が多い場合と同様の推論処理を実行することができ、これにより、的確な推論結果を得ることができる。
【００９３】
以上の通り、本実施形態に係る推論装置１によれば、入力情報が少ない場合でも、入力情報が多い場合と同様に推論処理を実行することができ、これにより、的確な推論結果を得ることができる。
また、推論装置１によれば、専門知識が反映されたモデル情報２１Ａを容易に作成すること、さらに、そのモデル情報２１Ａに設定する確率値を容易に調整することができる。
【００９４】
しかも、推論装置１によれば、推論に際して知識変数（症候知識変数２１３）を利用することにより、観測者の主観的な認識と専門知識とのズレを解消して、的確な推論結果を得ることができる。例えば、患者本人が観測者となり、患者が頭痛や胸痛等の疼痛程度を救急隊員又は医師・看護師に申告する場合に、患者が、重度の痛みを我慢して軽く申告することや、軽度の痛みを大げさに申告することがある。また、患者が疼痛部位を申告する場合に、患者が、心窩部（みぞおち部）の痛みを腹痛と訴えることと胸痛と訴えることとがある。推論装置１は、知識変数（症候知識変数２１３）がそれらのズレを吸収するように機能するため、的確な推論結果を得ることができる。
【００９５】
本発明は、前記した実施形態に限定されることなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の変更や変形を行うことができる。
【００９６】
例えば、実施形態では、推論装置１を、患者の症候から疾患を推定する医療分野用の診断装置に利用する場合を例にして説明した。しかしながら、推論装置１は、例えば、疾患変数を故障要因変数（「電源プラグ未挿入」変数や「ディスクドライブ装置故障」変数等）に、症候変数を現象結果変数（「電源ＯＮ不可能」変数や「再生不可能」変数等）に、症候知識変数を現象知識変数（「電源ランプ点灯」変数、や「ディスクドライブ回転」変数等）に、症候詳細変数を現象詳細変数（「電源ランプ点灯色」変数や「ディスクドライブ回転音」変数等）にそれぞれ置き換え、入力情報に応じて、現象変数及び現象詳細変数のいずれか一方の値を現象知識変数のエビデンスとしてセットし、故障要因変数の各値の確率を出力する構成にすることにより、故障診断装置として利用することも可能である。
【符号の説明】
【００９７】
１    推論装置（コンピュータ）
３    入出力部
１０    制御部
１１    主制御部
１２    推論部
１３    表示制御部
１４    通信制御部
２０    格納部
２０Ａ    推論用プログラム（制御プログラム）
２１    モデル保持部
２１Ａ    ベイジアンネットワークモデル（モデル情報）
２１ａ    要因変数
２１ｂ    知識変数
２１ｃ    詳細変数
２１ｄ    結果変数
３０    入力部
４０    出力部
５０    通信部
６０    記録媒体
２１１    疾患変数（要因変数）
２１２    症候知識変数（知識変数）
２１３    症候詳細変数（詳細変数）
２１４    症候変数（結果変数）
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図５Ｃ】
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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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