(57)【要約】 【課題】  効率的な追加検査の選択を支援すること。【解決手段】  診断支援装置は、予め設定された数の種類の特徴量の入力を想定して生成された計算モデルを用いて診断を支援する。診断支援装置は、計算部及び支援部を備える。計算部は、入力された特徴量の種類の数が予め設定された種類の数に対して２以上不足している場合、入力された特徴量、及び不足する種類の特徴量を代替する補足値を計算モデルへ入力することで出力信号を生成する。支援部は、不足する種類の特徴量それぞれについて補足値を変動させながら、補足値を計算モデルへ入力し、補足値を変動させる度に生成される出力信号の値の変化に基づき、補足値で代替された特徴量の種類のうち少なくとも１つを選択し、選択した特徴量の種類に基づいて支援情報を生成する。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め設定された数の種類の特徴量の入力を想定して生成された計算モデルを用いて診断を支援する診断支援装置において、
入力された特徴量の種類の数が前記予め設定された種類の数に対して２以上不足している場合、前記入力された特徴量、及び不足する種類の特徴量を代替する補足値を前記計算モデルへ入力することで出力信号を生成する計算部と、
不足する種類の特徴量それぞれについて前記補足値を変動させながら、前記補足値を前記計算モデルへ入力し、前記補足値を変動させる度に生成される出力信号の値の変化に基づき、前記補足値で代替された特徴量の種類のうち少なくとも１つを選択し、前記選択した特徴量の種類に基づいて支援情報を生成する支援部と
を具備する診断支援装置。
【請求項２】
前記予め設定された数の種類の特徴量を代替する補足値を変動させながら、前記補足値を前記計算モデルへ入力し、前記補足値を変動させる度に生成される出力信号の値の変化に基づき、前記予め設定された数の種類の特徴量の影響度を設定する影響度設定部と、
入力された特徴量の種類の数が前記予め設定された種類の数に対して２以上不足している場合、前記影響度に基づき、前記不足している特徴量の種類が支配的な影響を与えるか否かを判断し、与える場合、支配的な影響を与える特徴量の種類に基づいて支援情報を生成し、与えない場合、前記計算部の処理へ移行する簡易支援部と
をさらに具備する請求項１記載の診断支援装置。
【請求項３】
前記支援部は、前記選択した特徴量の種類を取得可能な検査名を前記支援情報に含める請求項１又は請求項２に記載の診断支援装置。
【請求項４】
前記支援部は、前記変動させた補足値を前記計算モデルへ入力した際の出力信号の変化を前記支援情報に含める請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の診断支援装置。
【請求項５】
前記支援部は、前記選択した特徴量の種類を取得可能な検査についての、費用、被曝量、侵襲性の有無、及び実施可能時期の少なくとも一つを前記支援情報に含める請求項１乃至請求項４のいずれかに記載の診断支援装置。
【請求項６】
前記支援部は、前記特徴量の種類を選択したことについてのエビデンスレベルを前記支援情報に含める請求項１乃至請求項５のいずれかに記載の診断支援装置。
【請求項７】
前記計算部で生成された出力信号、及び前記支援部で生成された支援情報を含む画像データを生成する表示制御部をさらに具備する請求項１乃至請求項６のいずれかに記載の診断支援装置。
【請求項８】
前記計算モデルは、機械学習モデルに機械学習を行わせることで生成される請求項１乃至請求項７のいずれかに記載の診断支援装置。
【請求項９】
予め設定された数の種類の特徴量の入力を想定して生成された計算モデルを用いて診断を支援する診断支援システムにおいて、
入力された特徴量の種類の数が前記予め設定された種類の数に対して２以上不足している場合、前記入力された特徴量、及び不足する種類の特徴量を代替する補足値を前記計算モデルへ入力することで出力信号を生成する計算部と、
不足する種類の特徴量それぞれについて前記補足値を変動させながら、前記補足値を前記計算モデルへ入力し、前記補足値を変動させる度に生成される出力信号の値の変化に基づき、前記補足値で代替された特徴量の種類のうち少なくとも１つを選択し、前記選択した特徴量の種類に基づいて支援情報を生成する支援部と
を具備する診断支援システム。
【請求項１０】
前記予め設定された数の種類の特徴量を代替する補足値を変動させながら、前記補足値を前記計算モデルへ入力し、前記補足値を変動させる度に生成される出力信号の値の変化に基づき、前記予め設定された数の種類の特徴量の影響度を設定する影響度設定部と、
入力された特徴量の種類の数が前記予め設定された種類の数に対して２以上不足している場合、前記影響度に基づき、前記不足している特徴量の種類が支配的な影響を与えるか否かを判断し、与える場合、支配的な影響を与える特徴量の種類に基づいて支援情報を生成し、与えない場合、前記計算部の処理へ移行する簡易支援部と
をさらに具備する請求項９記載の診断支援システム。
【請求項１１】
医用信号から複数の種類の特徴量を抽出する処理と、
計算モデルに対して予め入力が想定されている特徴量の種類の数と、前記抽出した特徴量の種類の数とを比較する処理と、
前記抽出した特徴量の種類の数が前記予め想定されている種類の数に対して２以上不足している場合、前記抽出した特徴量、及び不足する種類の特徴量を代替する補足値を前記計算モデルへ入力することで出力信号を生成する処理と、
不足する種類の特徴量それぞれについて前記補足値を変動させ、前記変動させた補足値を前記計算モデルへ入力することで出力信号を生成する処理と、
前記変動による出力信号の値の変化に基づき、前記補足値で代替された特徴量の種類のうち少なくとも１つを選択する処理と
をプロセッサに実行させる診断支援プログラム。
【請求項１２】
入力された特徴量の種類の数が前記予め設定された種類の数に対して２以上不足している場合、予め設定した前記予め設定された数の種類の特徴量の影響度に基づき、前記不足している特徴量の種類が支配的な影響を与えるか否かを判断する処理と、
与える場合、支配的な影響を与える特徴量の種類に基づいて支援情報を生成し、与えない場合、前記抽出した特徴量、及び不足する種類の特徴量を代替する補足値を前記計算モデルへ入力する処理と
を前記プロセッサに実行させる請求項１１記載の診断支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、診断支援装置、診断支援システム、及び診断支援プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
機械学習を利用することにより、例えば、医用画像から得られる情報、並びに、血液検査の結果及び喫煙歴等の非画像情報が入力として用いられ、疾患名の推定、疾患悪性度の推定、及び予後予測等を実現する学習済みモデルが生成される。このような学習済みモデルは、医師の診断等を補助する目的で、例えば、診断支援装置等で用いられる。
【０００３】
しかしながら、医療現場で実際に学習済みモデルを利用する段階において、学習済みモデルを生成した際に用いられた全てのデータが揃っているとは限らない。このような場合、例えば、不足データを、母集団の平均値、又は、患者に関するデータに基づいて推定される値等で代替する方法が考えられるが、学習済みモデルにより生成される結果は不完全なものである。学習済みモデルの性能を引き出すためには、追加の検査等を行って不足データを補う必要があるが、最適な検査を選ぶことは困難である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１６−０６６１３６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
発明が解決しようとする課題は、効率的な追加検査の選択を支援することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
実施形態によれば、診断支援装置は、予め設定された数の種類の特徴量の入力を想定して生成された計算モデルを用いて診断を支援する。診断支援装置は、計算部及び支援部を備える。計算部は、入力された特徴量の種類の数が前記予め設定された種類の数に対して２以上不足している場合、前記入力された特徴量、及び不足する種類の特徴量を代替する補足値を前記計算モデルへ入力することで出力信号を生成する。支援部は、不足する種類の特徴量それぞれについて前記補足値を変動させながら、前記補足値を前記計算モデルへ入力し、前記補足値を変動させる度に生成される出力信号の値の変化に基づき、前記補足値で代替された特徴量の種類のうち少なくとも１つを選択し、前記選択した特徴量の種類に基づいて支援情報を生成する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】図１は、第１の実施形態に係る診断支援装置が設けられる病院情報システムの機能構成を表すブロック図である。
【図２】図２は、図１に示される診断支援装置の機能構成を表すブロック図である。
【図３】図３は、学習済みモデルを生成する医用信号処理システムの構成を表す図である。
【図４】図４は、本実施形態に係る多層化ネットワークの構造を表す図である。
【図５】図５は、図２に示される処理回路が学習済みモデルを利用した推定処理を実行する際の動作を表すフローチャートである。
【図６】図６は、図２に示される学習済みモデルの生成を説明する図である。
【図７】図７は、図２に示される学習済みモデルへの特徴量の入力例を表す図である。
【図８】図８は、種類Ｄについての補足値の変動に対する出力信号の値の変化を表す図である。
【図９】図９は、種類Ｅについての補足値の変動に対する出力信号の値の変化を表す図である。
【図１０】図１０は、種類Ｄについての補足値の変動に対する出力信号の値の変化のその他の例を表す図である。
【図１１】図１１は、種類Ｅについての補足値の変動に対する出力信号の値の変化のその他の例を表す図である。
【図１２】図１２は、学習済みモデルへの特徴量のその他の入力例を表す図である。
【図１３】図１３は、第１の実施形態の変形例２に係る診断支援装置の機能構成を表すブロック図である。
【図１４】図１４は、図１３で示される学習済みモデルに全ての種類の補足値を入力した際の図である。
【図１５】図１５は、第１の実施形態の変形例２の処理回路が推定処理を実行する際の動作を表すフローチャートである。
【図１６】図１６は、第２の実施形態に係る診断支援装置が設けられる環境の構成を表すブロック図である。
【図１７】図１７は、図１３に示される診断支援装置の機能構成を表すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、実施の形態について、図面を参照して説明する。
【０００９】
（第１の実施形態）  
図１は、第１の実施形態に係る診断支援装置１０が設けられる病院情報システムの機能構成の例を示すブロック図である。図１に示される病院情報システムは、診断支援装置１０、電子カルテシステム２０、医用画像管理システム（ＰＡＣＳ：Picture Archiving and Communication System）３０、及び通信端末４０を具備する。診断支援装置１０、電子カルテシステム２０、医用画像管理システム３０、及び通信端末４０は、ＬＡＮ（Local Area Network）等の病院内ネットワークを介してデータ通信可能に接続されている。なお、病院内ネットワークへの接続は、有線接続、及び無線接続を問わない。また、セキュリティが確保されるのであれば、接続される回線は病院内ネットワークに限定されない。例えば、ＶＰＮ（Virtual Private Network）等を介し、インターネット等、公衆の通信回線に接続するようにしても構わない。
【００１０】
電子カルテシステム２０は、診療情報及び患者情報等含む電子カルテデータを記憶し、記憶している電子カルテデータを管理するシステムである。診療情報は、例えば、所見情報、病名情報、バイタル情報、検査段階情報、及び治療内容の情報等、電子カルテに係る情報を含む。患者情報は、例えば、患者ＩＤ、患者氏名、性別、及び年齢等を含む。
【００１１】
電子カルテシステム２０は、例えば、サーバ装置２１、及び通信端末２２を有する。サーバ装置２１と、通信端末２２とは、病院内ネットワークを介してデータ通信可能に接続されている。サーバ装置２１は、電子カルテシステム２０において、診療情報及び患者情報等を記憶し、記憶している診療情報及び患者情報等を管理する。例えば、サーバ装置２１は、出力要求に応じ、記憶している診療情報及び患者情報等を要求元へ出力する。
【００１２】
なお、図１では、電子カルテシステム２０に含まれるサーバがサーバ装置２１のみである場合を例に示しているが、これに限定されない。サーバ装置２１は、必要に応じて複数設けられていても構わない。例えば、サーバ装置２１は、管理する情報毎に設けられても構わない。
【００１３】
通信端末２２は、医師等の医療スタッフがサーバ装置２１へアクセスするための端末である。具体的には、例えば、通信端末２２は、医療スタッフより操作され、サーバ装置２１に対し、サーバ装置２１に記憶されている情報を要求する。
【００１４】
医用画像管理システム３０は、医用画像データを記憶し、記憶している医用画像データを管理するシステムである。医用画像管理システム３０は、例えば、サーバ装置３１を有する。サーバ装置３１は、医用画像管理システム３０において、例えば、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communication Medicine）規格に則って変換された医用画像データを記憶し、記憶している医用画像データを管理する。例えば、サーバ装置３１は、閲覧要求に応じ、記憶している医用画像データを要求元へ送信する。
【００１５】
なお、図１では、医用画像管理システム３０に含まれるサーバがサーバ装置３１のみである場合を例に示しているが、これに限定されない。サーバ装置３１は、必要に応じて複数設けられていても構わない。
【００１６】
通信端末４０は、医師等の医療スタッフがＬＡＮに接続されているシステム及び装置等へアクセスするための端末である。
【００１７】
診断支援装置１０は、医師等の操作者による患者の診断を支援する装置である。図２は、図１に示される診断支援装置１０の機能構成の例を表すブロック図である。図２に示される診断支援装置１０は、処理回路１１、メモリ１２、及び通信インタフェース１３を有する。処理回路１１、メモリ１２、及び通信インタフェース１３は、例えば、バスを介して互いに通信可能に接続されている。
【００１８】
処理回路１１は、診断支援装置１０の中枢として機能するプロセッサである。処理回路１１は、メモリ１２等に記憶されているプログラムを実行することにより、当該プログラムに対応する機能を実現する。
【００１９】
メモリ１２は、種々の情報を記憶するＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、及び集積回路記憶装置等の記憶装置である。また、メモリ１２は、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、ＤＶＤドライブ、及びフラッシュメモリ等の可搬型記憶媒体との間で種々の情報を読み書きする駆動装置等であってもよい。なお、メモリ１２は、必ずしも単一の記憶装置により実現される必要は無い。例えば、メモリ１２は、複数の記憶装置により実現されても構わない。また、メモリ１２は、診断支援装置１０にネットワークを介して接続された他のコンピュータ内にあってもよい。
【００２０】
メモリ１２は、本実施形態に係る診断支援プログラム等を記憶している。なお、この診断支援プログラムは、例えば、メモリ１２に予め記憶されていてもよい。また、例えば、非一過性の記憶媒体に記憶されて配布され、非一過性の記憶媒体から読み出されてメモリ１２にインストールされてもよい。また、メモリ１２は、例えば、機械学習により生成された識別器としての学習済みモデル１２１を記憶している。なお、学習済みモデル１２１は、計算モデルの一例である。本実施形態において、学習済みモデル１２１とは、モデル学習プログラムに従って機械学習モデルに機械学習を行わせることで生成されるモデルを表す。
【００２１】
学習済みモデル１２１は、例えば、以下のように生成されて診断支援装置１０のメモリ１２に記憶される。
【００２２】
図３は、学習済みモデル１２１を生成する医用信号処理システムの構成例を表す模式図である。図３に示される医用信号処理システムは、診断支援装置１０、学習データ保管装置５０、モデル学習装置６０を有する。
【００２３】
学習データ保管装置５０は、複数の学習サンプルを含む学習データを記憶する。例えば、学習データ保管装置５０は、大容量記憶装置が内蔵されたコンピュータである。また、学習データ保管装置５０は、コンピュータにケーブルや通信ネットワークを介して通信可能に接続された大容量記憶装置であってもよい。当該記憶装置としては、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、集積回路記憶装置等が適宜利用可能である。
【００２４】
モデル学習装置６０は、学習データ保管装置５０に記憶された学習データに基づいて、モデル学習プログラムに従い機械学習モデルに機械学習を行わせることで、学習済みモデル１２１を生成する。本実施形態において、機械学習のアルゴリズムとして、判別分析、ロジスティック回帰、サポートベクターマシン、ニューラルネットワーク、Randomized Trees、又は部分空間法等が挙げられる。モデル学習装置６０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）及びＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等のプロセッサを有するワークステーション等のコンピュータである。
【００２５】
モデル学習装置６０と学習データ保管装置５０とはケーブル、又は通信ネットワークを介して通信可能に接続されてもよい。また、学習データ保管装置５０がモデル学習装置６０に搭載されてもよい。これらの場合、学習データ保管装置５０からモデル学習装置６０へ学習データが供給される。なお、モデル学習装置６０と学習データ保管装置５０とは通信可能に接続されてなくてもよい。この場合、学習データが記憶された可搬型記憶媒体を介して、学習データ保管装置５０からモデル学習装置６０へ学習データが供給される。
【００２６】
診断支援装置１０とモデル学習装置６０とはケーブル、又は通信ネットワークを介して通信可能に接続されてもよい。また、診断支援装置１０とモデル学習装置６０とは単一のコンピュータに実装されていてもよい。これらの場合、モデル学習装置６０で生成された学習済みモデル１２１が診断支援装置１０へ供給される。なお、診断支援装置１０とモデル学習装置６０とは、必ずしも通信可能に接続されてなくてもよい。この場合、学習済みモデル１２１が記憶された可搬型記憶媒体等を介して、モデル学習装置６０から診断支援装置１０へ学習済みモデル１２１が供給される。
【００２７】
学習済みモデル１２１の診断支援装置１０への供給は、診断支援装置１０の製造以降の如何なる時点で行われてもよい。例えば、製造から医用施設等への据付の間の任意の時点でもよいし、メンテナンス時でもよい。供給された学習済みモデル１２１は、診断支援装置１０のメモリ１２に記憶される。
【００２８】
本実施形態に係る学習済みモデル１２１は、例えば、医用画像データ及び非画像の診療情報等の医用信号を入力として疾患名の推定、疾患悪性度の推定、又は予後予測等を実施する、複数の関数が合成されたパラメータ付き合成関数である。パラメータ付き合成関数は、複数の調整可能な関数及びパラメータの組合せにより定義される。本実施形態に係る学習済みモデル１２１は、上記の要請を満たす如何なるパラメータ付き合成関数であってもよい。
【００２９】
例えば、学習済みモデル１２１は、順伝播型の多層化ネットワークを用いて生成される。本実施形態において順伝播型の多層化ネットワークは、例えば図４に示されるように、層状に並べた隣接層間のみ結合した構造を持ち、情報が入力層側から出力層側に一方向に伝播するネットワークである。図４に示される多層化ネットワークは、入力層（ｌ＝１）、中間層（ｌ＝２，３，・・・，Ｌ−１）、出力層（ｌ＝Ｌ）のＬ個の層から構成されている。
【００３０】
学習済みモデル１２１が順伝播型の多層化ネットワークを用いて生成される場合、パラメータ付き合成関数は、例えば、重み付行列を用いた各層間の線形関係、各層における活性化関数を用いた非線形関係（又は線形関係）、及びバイアスの組み合わせとして定義される。活性化関数は、ロジスティックシグモイド関数（ロジスティック関数）、双曲線正接関数、正規化線形関数（ReLU：Rectified Liner Unit)、線形写像、恒等写像、マックスアウト関数等、目的に応じて種々の関数を選択することができる。
【００３１】
重み付行列、及びバイアスは、多層化ネットワークのパラメータと呼ばれる。パラメータ付き合成関数は、パラメータをどのように選ぶかで、関数としての形を変える。多層化ネットワークでは、構成するパラメータを適切に設定することで、出力層から好ましい結果を出力することが可能な関数を定義することができる。
【００３２】
パラメータは、学習データと誤差関数とを用いた学習を実行することで設定される。学習データは、例えば、所定の入力ｘｎ、この入力に対する望ましい結果（正解出力）ｄｎを出力とした学習サンプル（ｘｎ，ｄｎ）の集合Ｄ（ｎ＝１，・・・，Ｓ）である。誤差関数は、ｘｎを入力した多層化ネットワークからの出力と正解出力ｄｎとの近さを表す関数である。誤差関数の代表例としては、二乗誤差関数、最尤度推定関数、交差エントロピー関数等が挙げられる。誤差関数として選択する関数は、多層化ネットワークが取り扱う問題（例えば、回帰問題、二値問題、多クラス分類問題等）に依存する。パラメータは、学習サンプル毎に、例えば、誤差関数を極小にする値が決定される。なお、パラメータを決定する際の計算量を抑制するため、誤差逆伝播法が用いられてもよい。
【００３３】
より具体的には、本実施形態に係るモデル学習装置６０は、例えば、医用画像データにおける所定の特徴量、及び診療情報等の非画像データにおける所定の特徴量を入力、診断された疾患名を正解出力とした学習データに基づいて機械学習を実施する。医用画像データにおける所定の特徴量は、例えば、平均値、尖度、歪度、ＧＬＣＭ（同時生起行列：Gray-Level Co-occurrence Matrix）等のテクスチャ特徴量等である。非画像データにおける所定の特徴量は、例えば、血液検査の結果、喫煙歴、性別、家族に関する情報、及びゲノム解析の結果等である。モデル学習装置６０は、入力された特徴量に基づいて疾患名を推定する学習済みモデル１２１を生成する。
【００３４】
また、モデル学習装置６０は、例えば、医用画像データにおける所定の特徴量、及び診療情報等の非画像データにおける所定の特徴量を入力、疾患の悪性度の診断結果を正解出力とした学習データに基づいて機械学習を実施することで、入力された特徴量に基づいて疾患悪性度を推定する学習済みモデル１２１を生成してもよい。
【００３５】
また、モデル学習装置６０は、例えば、複数の時点で取得される医用画像データにおける所定の特徴量、及び診療情報等の非画像データにおける所定の特徴量を入力、術後所定期間経過後の健康状態を正解出力とした学習データに基づいて機械学習を実施することで、入力された特徴量に基づいて予後を予測する学習済みモデル１２１を生成してもよい。
【００３６】
図２に示される通信インタフェース１３は、病院内ネットワークを介して接続された電子カルテシステム２０、医用画像管理システム３０、及び通信端末４０との間でデータ通信を行う。通信インタフェース１３は、例えば、予め設定されている既知の規格に準拠してデータ通信を行う。電子カルテシステム２０との間では、例えば、ＨＬ７に準拠した通信が実施される。また、医用画像管理システム３０との間では、例えば、ＤＩＣＯＭに準拠した通信が実施される。
【００３７】
なお、診断支援装置１０は、入力インタフェースを有していてもよい。入力インタフェースは、ユーザから各種の入力操作を受け付け、受け付けた入力操作を電気信号に変換して処理回路１１へ出力する。入力インタフェースは、例えば、マウス、キーボード、トラックボール、スイッチ、ボタン、ジョイスティック、タッチパッド、及び操作面へ触れることで指示が入力されるタッチパネル等の入力機器に接続されている。また、入力インタフェースに接続される入力機器は、ネットワーク等を介して接続された他のコンピュータに設けられた入力機器でもよい。
【００３８】
また、診断支援装置１０は、ディスプレイを有していてもよい。ディスプレイは、処理回路１１からの指示に従って種々の情報を表示する。また、ディスプレイは、ユーザからの各種操作を受け付けるためのＧＵＩ（Graphical User Interface）等を表示してもよい。ディスプレイは、例えば、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイ、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ、ＬＥＤディスプレイ、及びプラズマディスプレイ等、任意のディスプレイが適宜利用可能である。
【００３９】
図２に示される処理回路１１は、メモリ１２に記憶されている診断支援プログラムを実行することで、当該プログラムに対応する機能を実現する。例えば、処理回路１１は、診断支援プログラムを実行することで、入力選択機能１１１、特徴量抽出機能１１２、計算機能１１３、支援機能１１４、表示制御機能１１５、及び通信制御機能１１６を有する。なお、本実施形態では、単一のプロセッサによって入力選択機能１１１、特徴量抽出機能１１２、計算機能１１３、支援機能１１４、表示制御機能１１５、及び通信制御機能１１６が実現される場合を説明するが、これに限定されない。例えば、複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路を構成し、各プロセッサがプログラムを実行することにより入力選択機能１１１、特徴量抽出機能１１２、計算機能１１３、支援機能１１４、表示制御機能１１５、及び通信制御機能１１６を実現しても構わない。
【００４０】
入力選択機能１１１は、病院情報システムに記憶されているデータから、学習済みモデル１２１へ入力するための医用信号を選択する機能である。具体的には、例えば、入力選択機能１１１において処理回路１１は、学習済みモデル１２１に対して設定されている特徴量の抽出元となるデータを選択する。選択される医用信号は、例えば、電子カルテシステム２０に記憶されている電子カルテデータ、並びに、医用画像管理システム３０に記憶されている超音波画像データ、ＣＴ（Computed Tomography）画像データ、Ｘ線画像データ、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）画像データ、及びＰＥＴ（Positron Emission computed Tomography）画像データ等である。
【００４１】
特徴量抽出機能１１２は、読み出された医用信号から特徴量を抽出する機能である。具体的には、例えば、特徴量抽出機能１１２において処理回路１１は、学習済みモデル１２１に対して設定されている種類の特徴量、例えば、血液検査の結果、喫煙歴、性別、家族、及びゲノム解析の結果等を、電子カルテシステム２０から読み出された非画像データから抽出する。また、処理回路１１は、例えば、学習済みモデル１２１に対して設定されている種類の特徴量、例えば、平均値、尖度、歪度、ＧＬＣＭ等のテクスチャ特徴量等を、医用画像管理システム３０から読み出された画像データから抽出する。
【００４２】
計算機能１１３は、抽出した特徴量を学習済みモデル１２１へ入力し、入力された特徴量に対応する出力信号を生成する機能である。具体的には、例えば、計算機能１１３において処理回路１１は、学習済みモデル１２１に対して予め設定されている全ての種類の特徴量を学習済みモデル１２１へ入力し、出力信号を生成する。
【００４３】
抽出した特徴量の種類が不足している場合、処理回路１１は、不足している種類の特徴量について補足値を設定する。補足値は、不足している種類の特徴量に代替して用いられる値であり、例えば、母集団の平均値又は中間値等に基づいて種類毎に予め設定されている。また、補足値は、例えば、電子カルテデータに基づいて予め設定されてもよい。処理回路１１は、抽出した特徴量と、不足している種類の特徴量に対して設定されている補足値とを学習済みモデル１２１へ入力し、出力信号を生成する。
【００４４】
支援機能１１４は、学習済みモデル１２１に入力された特徴量の種類が不足している場合に、次に実施するべき検査の選択を支援する機能である。具体的には、例えば、支援機能１１４において処理回路１１は、学習済みモデル１２１へ入力されている補足値を所定の規則に従って変動させる。所定の規則とは、例えば、設定されている補足値から所定の幅で増加又は減少させることである。このとき、設定されている補足値を中心に所定の幅で増加及び減少させてもよいし、設定されている補足値を始点として増加又は減少させてもよい。
【００４５】
処理回路１１は、各変動値を学習済みモデル１２１へ入力することで生成される出力信号の値の変化を解析する。処理回路１１は、解析結果に基づいて支援情報を生成する。例えば、処理回路１１は、不足している種類の特徴量のうち、出力信号に与える影響が大きい特徴量の種類を支援情報として選択する。
【００４６】
また、処理回路１１は、選択した特徴量の種類に基づき、選択した種類の特徴量を取得可能な検査を取得し、取得した検査を支援情報に含めるようにしてもよい。
【００４７】
また、処理回路１１は、変動させた補足値を学習済みモデル１２１へ入力した際の出力信号の変化を支援情報に含めてもよい。また、処理回路１１は、支援情報に、この検査に関する情報を含めてもよい。検査に関する情報には、例えば、費用、被曝量、侵襲性の有無、及び実施可能時期等の少なくとも１つが含まれる。また、処理回路１１は、支援情報に、特徴量の種類を選択したことについてのエビデンスレベルを含めてもよい。なお、エビデンスレベルとは、研究の分類による結論の強さの一般的傾向を順位付したものである。
【００４８】
表示制御機能１１５は、学習済みモデル１２１の出力に関する表示を制御する機能である。具体的には、例えば、表示制御機能１１５において処理回路１１は、計算機能１１３により生成された出力結果を表示するための表示用データを生成する。
【００４９】
また、支援機能１１４により特徴量の種類が選択されている場合には、処理回路１１は、計算機能１１３により生成された出力結果に、支援機能１１４により生成された支援情報を加えた表示用データを生成する。
【００５０】
通信制御機能１１６は、電子カルテシステム２０、医用画像管理システム３０、及び通信端末４０との通信を制御する機能である。具体的には、例えば、通信制御機能１１６において処理回路１１は、電子カルテシステム２０及び医用画像管理システム３０にアクセスし、電子カルテシステム２０及び医用画像管理システム３０から、入力選択機能１１１において選択された医用信号を読み出す。また、処理回路１１は、通信端末４０にアクセスし、表示制御機能１１５で生成された表示用データを、ＬＡＮを介して通信端末４０へ送信する。
【００５１】
次に、以上のように構成された診断支援装置１０による診断支援動作を、処理回路１１の処理手順に従って説明する。
【００５２】
図５は、診断支援装置１０の処理回路１１が学習済みモデル１２１を利用した推定処理を実行する際の動作の例を表すフローチャートである。なお、図５では、学習済みモデル１２１が、図６に示されるように生成された場合を例に説明する。すなわち、学習済みモデル１２１は、例えば、１０種類（Ａ〜Ｊ）の特徴量を入力、疾患の悪性度の診断結果を正解出力とした学習データに基づいて機械学習が実施され、生成されたものとする。
【００５３】
より具体的には、学習済みモデル１２１は、例えば、肺結節の悪性度を推定するためのモデルであるとする。この学習済みモデル１２１を生成する際に用いられた特徴量の種類は、入力される医用信号がＣＴ画像データである場合、例えば、肺結節のサイズである。また、特徴量の種類は、肺結節のＣＴ値の平均値であってもよい。また、特徴量の種類は、充実性陰影とすりガラス陰影との比率（例えば、体積比等）であってもよい。また、特徴量の種類は、肺結節の倍加時間であってもよい。また、特徴量の種類は、肺結節の輝度分布（例えば、尖度及び歪度）であってもよい。また、特徴量の種類は、ＧＬＣＭであってもよい。なお、入力される医用信号がＣＴ画像データである場合の特徴量の種類は、これらに限定されない。
【００５４】
また、入力される医用信号がＭＲＩ画像データである場合、特徴量の種類は、所定のシーケンスにより取得されたＭＲＩ画像データにおける肺結節のサイズであってもよい。なお、入力される医用信号がＭＲＩ画像データである場合の特徴量の種類は、これに限定されない。また、入力される医用信号がＰＥＴ画像データである場合、特徴量の種類は、ＰＥＴ画像データにおけるＳＵＶ（Standardized Uptake Value）値の高い領域のサイズであってもよい。なお、入力される医用信号がＰＥＴ画像データである場合の特徴量の種類は、これに限定されない。
【００５５】
また、入力される医用信号が電子カルテデータである場合、特徴量の種類は、例えば、血液検査の結果であってもよい。また、特徴量の種類は、喫煙歴であってもよい。また、特徴量の種類は、性別であってもよい。また、特徴量の種類は、家族に関する情報であってもよい。また、特徴量の種類は、ゲノム解析の結果であってもよい。なお、入力される医用信号が電子カルテデータである場合の特徴量の種類は、これらに限定されない。
【００５６】
通信端末４０を操作する操作者から、指定された患者について、疾患の悪性度の推定処理を開始する指示が入力されると、診断支援装置１０の処理回路１１は、診断支援プログラムをメモリ１２から読み出し、読み出した診断支援プログラムを実行する。処理回路１１が診断支援プログラムを実行すると、図５に示される処理が開始される。
【００５７】
図５において、処理回路１１は、入力選択機能１１１を実行する。入力選択機能１１１を実行すると処理回路１１は、学習済みモデル１２１に対して設定されている種類Ａ〜Ｊの特徴量の抽出元である医用信号を選択する。処理回路１１は、取得する医用信号を選択すると、通信制御機能１１６を実行する。通信制御機能１１６を実行すると処理回路１１は、医用画像管理システム３０にアクセスし、指定された患者について、選択した医用信号、例えば、医用画像データを医用画像管理システム３０から読み出す。また、処理回路１１は、電子カルテシステム２０にアクセスし、指定された患者について、選択した医用信号、例えば、非画像データを電子カルテシステム２０から読み出す（ステップＳ５１）。
【００５８】
処理回路１１は、例えば、電子カルテシステム２０及び医用画像管理システム３０から読み出した医用信号を受信すると、特徴量抽出機能１１２を実行する。特徴量抽出機能１１２を実行すると処理回路１１は、電子カルテシステム２０から読み出された非画像データから、学習済みモデル１２１に対して設定されている種類の特徴量を抽出する。また、処理回路１１は、例えば、医用画像管理システム３０から読み出された医用画像データから、学習済みモデル１２１に対して設定されている種類の特徴量を抽出する（ステップＳ５２）。なお、医用画像データからの特徴量の抽出では、既存の輪郭抽出処理、及びパターンマッチング処理等が採用されても構わない。
【００５９】
処理回路１１は、例えば、読み出した医用信号から特徴量を抽出すると、計算機能１１３を実行する。計算機能１１３を実行すると処理回路１１は、予め設定されている種類の特徴量が全て揃っているか否かを判断する（ステップＳ５３）。揃っている場合（ステップＳ５３のＹｅｓ）、処理回路１１は、抽出した特徴量を学習済みモデル１２１へ入力し、出力信号を生成する（ステップＳ５４）。すなわち、処理回路１１は、医用画像データ及び電子カルテデータから抽出した特徴量を入力として、肺結節の悪性度を出力する。肺結節の悪性度は、例えば、肺結節が悪性である確率として出力される。
【００６０】
予め設定されている種類に対し、抽出した特徴量の種類に不足がある場合（ステップＳ５３のＮｏ）、処理回路１１は、不足している種類について補足値を設定する（ステップＳ５５）。例えば、図７に示されるように、学習済みモデル１２１に対して予め設定されている特徴量の種類Ａ〜Ｊのうち、種類Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｇ，Ｈについての特徴量は取得されたが、種類Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｉ，Ｊについての特徴量は取得されていないとする。この場合、処理回路１１は、種類Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｉ，Ｊに対して予め割り当てられている補足値を設定する。
【００６１】
処理回路１１は、ステップＳ５２で抽出した特徴量と、ステップＳ５５で設定した補足値とを学習済みモデル１２１へ入力し、出力信号を生成する（ステップＳ５６）。図７に示される例によれば、処理回路１１は、種類Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｇ，Ｈについては抽出した特徴量を学習済みモデル１２１へ入力し、種類Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｉ，Ｊについては補足値を学習済みモデル１２１へ入力することで、例えば、肺結節が悪性である確率５０％を出力する。
【００６２】
補足値を含めた計算を実施すると、処理回路１１は、支援機能１１４を実行する。支援機能１１４を実行すると処理回路１１は、学習済みモデル１２１に入力されている補足値を所定の規則に則って変動させ、補足値を変動させた後の出力信号を生成する（ステップＳ５７）。具体的には、図７に示される例によれば、処理回路１１は、種類Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｉ，Ｊの補足値のうち、例えば、種類Ｄの補足値を所定量だけ変化させ、その他の種類Ｅ，Ｆ，Ｉ，Ｊについては予め割り当てられている補足値を維持する。処理回路１１は、種類Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｇ，Ｈについては抽出した特徴量、種類Ｄについては変動後の補足値、種類Ｅ，Ｆ，Ｉ，Ｊについては予め割り当てられている補足値を学習済みモデル１２１へ入力し、出力信号を生成する。処理回路１１は、種類Ｄについての補足値を繰り返し変更し、補足値を変更する毎に出力信号を生成する。
【００６３】
続いて、処理回路１１は、種類Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｉ，Ｊの補足値のうち、例えば、種類Ｅの補足値を所定量だけ変化させ、その他の種類Ｄ，Ｆ，Ｉ，Ｊについては予め割り当てられている補足値を維持する。処理回路１１は、種類Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｇ，Ｈについては抽出した特徴量、種類Ｅについては変動後の補足値、種類Ｄ，Ｆ，Ｉ，Ｊについては予め割り当てられている補足値を学習済みモデル１２１へ入力し、出力信号を生成する。処理回路１１は、種類Ｅについての補足値を繰り返し変更し、補足値を変更する毎に出力信号を生成する。処理回路１１は、種類Ｆ，Ｉ，Ｊについても同様の処理を繰り返し、出力信号を生成する。
【００６４】
処理回路１１は、各変動値を学習済みモデル１２１へ入力することで生成される出力信号の値の変化を解析する（ステップＳ５８）。具体的には、図７に示される例によれば、処理回路１１は、種類Ｄについての補足値を変更する毎に生成された出力信号の値の変化を解析する。図８は、種類Ｄについての補足値の変動に対する出力信号の値の変化の例を表す図である。図８によれば、種類Ｄについての補足値を変動させても、肺結節が悪性である確率は、大きく変化しないことがわかる。
【００６５】
また、処理回路１１は、種類Ｅについての補足値を変更する毎に生成された出力信号の値の変化を解析する。図９は、種類Ｅについての補足値の変動に対する出力信号の値の変化の例を表す図である。図９によれば、種類Ｅについての補足値を変動させると、肺結節が悪性である確率が、大きく変化することがわかる。処理回路１１は、種類Ｆ，Ｉ，Ｊについても同様に出力信号の値の変化を解析する。
【００６６】
処理回路１１は、出力信号の値の変化についての解析結果を参照して支援情報を生成する（ステップＳ５９）。例えば、処理回路１１は、図８に示される傾向を表す解析結果と、図９に示される傾向を表す解析結果とを比較し、補足値の変動に対する悪性の確率の変化の割合が高い、すなわち、鋭敏なレスポンスを表す種類Ｅを、肺結節が悪性である確率に対して大きな影響を及ぼす種類として選択する。より具体的には、例えば、種類Ｅが所定のシーケンスにより取得されたＭＲＩ画像データにおける肺結節のサイズであり、種類ＤがＰＥＴ画像データにおけるＳＵＶ値の高い領域のサイズであるとする。補足値を変動させた際の出力信号の値の変化を解析した結果、ＭＲＩ画像データにおける肺結節のサイズの方が、ＰＥＴ画像データにおけるＳＵＶ値の高い領域のサイズよりも、肺結節が悪性である確率に与える影響が大きいことがわかると、処理回路１１は、ＭＲＩ画像データにおける肺結節のサイズを選択する。処理回路１１は、選択した特徴量の種類を含む支援情報を生成する。
【００６７】
なお、支配的な種類を選択する際の比較は、補足値の変動に対する悪性の確率の変化の割合の比較に限定されない。その他の指標により比較しても構わない。例えば、処理回路１１は、補足値を変動させて生成した出力信号の値が予め設定した以上にばらける場合、その補足値の種類を選択から除外するようにしてもよい。
【００６８】
また、処理回路１１は、出力信号に与える影響が大きいと判断する複数の種類を選択してもよい。例えば、補足値の変動に対する悪性の確率の変化の割合が予め設定する値を超えると、その種類の出力信号に与える影響が大きいと判断してもよい。また、処理回路１１は、出力信号に与える影響が最も大きい特徴量の種類を選択しても構わない。
【００６９】
なお、出力信号に与える影響が大きいと判断される特徴量の種類は、他の特徴量との関係に応じて変化する。具体的には、例えば、患者Ａについては出力信号に大きな影響を与えると判断された特徴量の種類であっても、患者Ｂにとっては出力信号に影響を与えるとは限らない。すなわち、他の特徴量との関係によっては、種類Ｄについての出力信号の値の変化が図１０に示されるようになり、種類Ｅについての出力信号の値の変化が図１１に示されるようになることもあり得る。このような場合、種類Ｄが、肺結節が悪性である確率に対して大きな影響を及ぼす種類として選択される。
【００７０】
また、処理回路１１は、選択した特徴量の種類に基づき、選択した種類の特徴量を取得可能な検査名をさらに選択してもよい。このとき、例えば、メモリ１２に、特徴量の種類と、この種類の特徴量を取得可能な検査名とが関連付けられたテーブルが記憶されているとする。処理回路１１は、選択された特徴量の種類に基づき、メモリ１２に記憶されているテーブルから、この種類の特徴量を取得可能な検査を読み出す。処理回路１１は、読み出した検査を含む支援情報を生成する。
【００７１】
また、処理回路１１は、支援情報に、変動させた補足値を学習済みモデル１２１へ入力した際の出力信号の変化を支援情報に含めてもよい。具体的には、例えば、図８乃至図１１で示されるような変化が支援情報に含まれる。
【００７２】
また、処理回路１１は、支援情報に、選択した検査についての種々の情報を含めてもよい。例えば、メモリ１２に、所定の種類の特徴量を取得可能な検査名と、この検査についての詳細情報とが関連付けられたテーブルが記憶されているとする。検査についての詳細情報には、例えば、スキャン条件、検査費用、及び侵襲性の有無等が含まれる。スキャン条件は、例えば、医用画像診断装置のスキャン毎に設定される条件であり、例えば、管電圧、管電流、Ｘ線曝射時間等についての情報を含む。処理回路１１は、選択された検査に基づき、メモリ１２に記憶されているテーブルから、この検査についての詳細情報を読み出す。処理回路１１は、読み出した詳細情報に基づき、費用、被曝量、及び侵襲性の有無等の情報を含む支援情報を生成する。
【００７３】
また、処理回路１１は、支援情報に、特徴量の種類を選択したことについてのエビデンスレベルを含めてもよい。例えば、メモリ１２に、特徴量の種類と、この種類を選択することについてのエビデンスレベルとが関連付けられたテーブルが記憶されているとする。処理回路１１は、選択した特徴量の種類に基づき、メモリ１２に記憶されているテーブルから、この種類についてのエビデンスレベルを読み出す。処理回路１１は、読み出したエビデンスレベルを含む支援情報を生成する。
【００７４】
また、処理回路１１は、支援情報に、選択した検査の実施可能時期を含めてもよい。例えば、不図示のＲＩＳ（Radiological Information System）には、Ｘ線診断装置、Ｘ線ＣＴ装置、ＭＲＩ装置、超音波診断装置、ＳＰＥＣＴ（Single Photon Emission Computed Tomography）装置、ＰＥＴ装置、ＳＰＥＣＴ装置とＸ線ＣＴ装置とが一体化されたＳＰＥＣＴ−ＣＴ装置、ＰＥＴ装置とＸ線ＣＴ装置とが一体化されたＰＥＴ−ＣＴ装置、及びＰＥＴ装置とＭＲＩ装置とが一体化されたＰＥＴ−ＭＲＩ装置等についての実施予定情報が登録されている。処理回路１１は、次の検査を選択すると、ＲＩＳにアクセスする。処理回路１１は、所望の検査についての実施可能時期を、ＲＩＳに記憶されている実施予定情報から読み出す。処理回路１１は、読み出した実施可能時期を含む支援情報を生成する。
【００７５】
処理回路１１は、例えば、ステップＳ５４において、学習済みモデル１２１により出力信号が生成されると、表示制御機能１１５を実行する。表示制御機能１１５において処理回路１１は、ステップＳ５４で生成した出力結果を表示するための表示用データを生成する（ステップＳ５１０）。
【００７６】
また、処理回路１１は、例えば、ステップＳ５９において、支援情報を生成すると、表示制御機能１１５を実行する。表示制御機能１１５において処理回路１１は、ステップＳ５６で生成した出力結果と、ステップＳ５９で生成した支援情報とを表示するための表示用データを生成する（ステップＳ５１０）。
【００７７】
処理回路１１は、例えば、表示用データを生成すると通信制御機能１１６を実行する。通信制御機能１１６を実行すると処理回路１１は、通信端末４０にＬＡＮを介してアクセスし、生成した表示用データを通信端末４０へ送信する（ステップＳ５１１）。通信端末４０は、受信した表示用データを表示する。
【００７８】
以上のように、第１の実施形態では、取得した医用画像から抽出した特徴量の数が、学習済みモデル１２１で想定されている特徴量の種類に対して不足している場合、診断支援装置１０は、不足している特徴量についての補足値を変動させながら、補足値を学習済みモデル１２１へ入力する。そして、診断支援装置１０は、補足値を変動させる度に生成される学習済みモデル１２１の出力値の変化に基づき、影響が大きい特徴量の種類を選択するようにしている。
【００７９】
例えば図７に示される「肺結節が悪性である確率５０％」の出力は、補足値の少なくともいずれかを真の測定値に置き換えることで変わり得る。出力が７０％となれば悪性の確信度は高く、反対に出力が３０％となれば悪性の確信度は低くなる。医師が診断する際には、より確信度の高い情報が求められるため、確信度が十分でない場合には、次にどの検査を行うべきかが非常に重要である。
【００８０】
第１の実施形態に係る診断支援装置１０は、予め設定されている特徴量の重要度を参照するのではなく、置かれた条件（実測された特徴量とそれらの実測値）において、出力の鋭敏な変化に寄与する特徴量をシミュレーションによって選択するようにしている。これにより、診断支援装置１０は、医師等の操作者へ、指定された患者にとって次に取得されるべき特徴量を提示することが可能となる。
【００８１】
このため、とある検査を行った段階で、そこから得られる入力データを用いて出力信号を生成した時、次にどの特徴量を入力すれば、診断支援に有用な情報が得られるかをシミュレーションにより判断することが可能となる。
【００８２】
また、第１の実施形態に係る診断支援装置１０は、出力に対して鋭敏な変化を与える特徴量を抽出するために必要な検査を、支援情報に含めるようにしている。これにより、診断支援装置１０は、次回実施するのに相応しい検査を、ケース・バイ・ケースで操作者へ提示することが可能となる。
【００８３】
また、第１の実施形態に係る診断支援装置１０は、選択した種類の特徴量を取得可能な検査についての詳細情報を支援情報に含めるようにしている。これにより、操作者は、検査費用、被曝量、及び侵襲性の有無等に配慮して次に実施するべき検査を検討することが可能となる。
【００８４】
また、第１の実施形態に係る診断支援装置１０は、特徴量の種類を選択することについてのエビデンスレベルを支援情報に含めるようにしている。これにより、操作者は、診断支援装置１０が選択した特徴量の種類の正しさを検討することが可能となる。
【００８５】
また、第１の実施形態に係る診断支援装置１０は、選択した検査の実施可能時期を支援情報に含めるようにしている。これにより、操作者は、実施時期を考慮した上で、次の検査を決定することが可能となる。
【００８６】
また、第１の実施形態では、診断支援装置１０がＬＡＮに接続されている場合を例に説明した。しかしながら、これに限定されない。診断支援装置１０は、電子カルテシステム２０に収容されていても構わない。すなわち、診断支援装置１０の機能が、電子カルテシステム２０のサーバ装置２１に実装されていても構わない。診断支援装置１０が電子カルテシステム２０に収容されることで、医師は患者を診察している時に、次に行うべき検査の提案を電子カルテシステム２０から受けることが可能となる。
【００８７】
（変形例１）  
第１の実施形態では、単一の学習済みモデル１２１で生成される出力信号の値の変化を参照することで、特徴量の種類を選択する場合を例に説明した。変形例１では、複数の学習済みモデルが存在し、これらの学習済みモデルで生成される出力信号の値の変化を参照し、特徴量の種類を選択する場合を説明する。
【００８８】
例えば、図１２で示されるように、入力される特徴量に基づいて第１疾患であることを推定する第１学習済みモデル１２２、及び入力される特徴量に基づいて第２疾患であることを推定する第２学習済みモデル１２３がメモリ１２に記憶されているとする。なお、図１２では、第１学習済みモデル１２２に入力される特徴量の種類と、第２学習済みモデル１２３に入力される特徴量の種類とが同じ場合を示しているが、入力される特徴量の種類は、学習済みモデル毎に異なっていても構わない。
【００８９】
処理回路１１は、抽出した特徴量の数が、予め設定されている種類の数に対して不足している場合、図５のステップＳ５６において、補足値を含めた計算を実施する。続いて、処理回路１１は、ステップＳ５７において、第１学習済みモデル１２２に入力されている補足値を所定の規則に則って変動させ、補足値を変動させた後の出力信号を生成する。また、処理回路１１は、第２学習済みモデル１２３に入力されている補足値を所定の規則に則って変動させ、補足値を変動させた後の出力信号を生成する。
【００９０】
処理回路１１は、ステップＳ５８において、各変動値を第１及び第２学習済みモデル１２２，１２３へ入力することで生成される出力信号の値の変化を解析する。処理回路１１は、ステップＳ５９において、ステップＳ５８で取得された解析結果を比較する。具体的には、例えば、処理回路１１は、不足している特徴量の種類のうち、第１学習済みモデル１２２の出力、すなわち第１疾患である確率を上げ、かつ、第２学習済みモデル１２３の出力、すなわち第２疾患である確率を下げる挙動を表す特徴量の種類を、出力信号に与える影響が大きい特徴量の種類として選択する。また、処理回路１１は、不足している特徴量の種類のうち、第１学習済みモデル１２２の出力、すなわち第１疾患である確率を下げ、かつ、第２学習済みモデル１２３の出力、すなわち第２疾患である確率を上げる挙動を表す特徴量の種類を、出力信号に与える影響が大きい特徴量の種類として選択してもよい。
【００９１】
以上のように、変形例１に係る診断支援装置１０によれば、第１疾患と第２疾患とを鑑別するために最適な、次に行うべき検査を、現在の条件におけるシミュレーションによって選定可能となる。
【００９２】
（変形例２）  
第１の実施形態では、不足している特徴量の種類があると、その種類に補足値を設定し、設定した補足値を変動させることで、影響が大きい特徴量の種類を選択するようにしている。変形例２では、診断に大きな影響を与えると推測される種類の特徴量を予め設定しておく。そして、指定された患者について、不足している特徴量の種類があると、まず、予め設定している特徴量の種類と比較することで、影響が大きい特徴量の種類を選択する場合を説明する。
【００９３】
図１３は、第１の実施形態の変形例２に係る診断支援装置１０の機能構成の例を表すブロック図である。図１３に示されるメモリ１２は、本実施形態に係る診断支援プログラムに加え、例えば、影響度設定プログラム等を記憶している。また、メモリ１２は、学習済みモデル１２１に加え、例えば、影響度情報１２４を記憶する。
【００９４】
図１３に示される処理回路１１は、メモリ１２に記憶されている診断支援プログラム、及び影響度設定プログラムを実行することで、当該プログラムに対応する機能を実現する。例えば、処理回路１１は、診断支援プログラム、及び影響度設定プログラムを実行することで、入力選択機能１１１、特徴量抽出機能１１２、計算機能１１３、支援機能１１４、表示制御機能１１５、通信制御機能１１６、影響度設定機能１１７、及び簡易支援機能１１８を有する。なお、本実施形態では、単一のプロセッサによって入力選択機能１１１、特徴量抽出機能１１２、計算機能１１３、支援機能１１４、表示制御機能１１５、通信制御機能１１６、影響度設定機能１１７、及び簡易支援機能１１８が実現される場合を説明するが、これに限定されない。例えば、複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路を構成し、各プロセッサがプログラムを実行することにより入力選択機能１１１、特徴量抽出機能１１２、計算機能１１３、支援機能１１４、表示制御機能１１５、通信制御機能１１６、影響度設定機能１１７、及び簡易支援機能１１８を実現しても構わない。
【００９５】
影響度設定機能１１７は、メモリ１２に記憶されている学習済みモデル１２１について、診断に影響を与えると推定される特徴量の種類を設定する機能である。具体的には、例えば、処理回路１１は、所定のタイミング、例えば、学習済みモデル１２１がメモリ１２に記憶されると、影響度設定プログラムを実行し、影響度設定機能１１７を実施する。影響度設定機能１１７において処理回路１１は、学習済みモデル１２１に対して設定されている種類の特徴量全てに、種類毎の補足値を設定する。処理回路１１は、設定した全ての補足値を学習済みモデル１２１に入力し、出力信号を生成する。図１４は、図１３で示される学習済みモデル１２１に全ての種類の補足値を入力した際の模式図である。
【００９６】
処理回路１１は、学習済みモデル１２１へ入力されている補足値のうち、いずれか１つの補足値を所定の規則に従って変動させる。処理回路１１は、各変動値を学習済みモデル１２１へ入力することで生成される出力信号の値の変化を解析する。処理回路１１は、変動させる補足値を１つずつ切り替えながら、全ての補足値を変動させる。処理回路１１は、全ての補足値について、学習済みモデル１２１から出力される出力信号の値の変化を解析する。処理回路１１は、解析結果に基づき、例えば、出力信号に与える影響が大きい順に、特徴量の種類に対して順番をつける。出力信号に与える影響が大きいとは、例えば、補足値の変動に対する出力信号の変化の割合が高い、すなわち、鋭敏なレスポンスを表すことをいう。処理回路１１は、例えば、出力信号に与える影響が大きい順に影響度：１０から影響度：１を、図１４に示される種類Ａ〜種類Ｊにそれぞれ設定する。処理回路１１は、種類Ａ〜種類Ｊにそれぞれ設定した影響度を、影響度情報１２４としてメモリ１２に記憶する。
【００９７】
簡易支援機能１１８は、メモリ１２に記憶されている影響度情報１２４に基づき、次に実施するべき検査の選択を支援する機能である。具体的には、例えば、簡易支援機能１１８において処理回路１１は、抽出した特徴量の種類が不足している場合、不足している種類の特徴量と、影響度情報１２４とを照合し、照合結果に基づいて支援情報を生成する。例えば、処理回路１１は、不足している種類の特徴量のうち、出力信号に与える影響が大きい特徴量の種類を支援情報として選択する。
【００９８】
次に、以上のように構成された診断支援装置１０による診断支援動作を、処理回路１１の処理手順に従って説明する。
【００９９】
図１５は、診断支援装置１０の処理回路１１が影響度情報１２４、及び学習済みモデル１２１を利用した推定処理を実行する際の動作の例を表すフローチャートである。なお、図１５では、学習済みモデル１２１が、図６に示されるように生成された場合を例に説明する。
【０１００】
まず、通信端末４０を操作する操作者から、指定された患者について、例えば、疾患の悪性度の推定処理を開始する指示が入力されると、診断支援装置１０の処理回路１１は、診断支援プログラムをメモリ１２から読み出し、読み出した診断支援プログラムを実行する。処理回路１１が診断支援プログラムを実行すると、図１５に示される処理が開始される。
【０１０１】
図１５において、処理回路１１は、図５と同様の処理であるステップＳ５１〜ステップＳ５３の処理を実施し、予め設定されている種類の特徴量が全て揃っているか否かを判断する（ステップＳ５３）。揃っている場合（ステップＳ５３のＹｅｓ）、処理回路１１は、処理をステップＳ５４へ移行させる。予め設定されている種類に対し、抽出した特徴量の種類に不足がある場合（ステップＳ５３のＮｏ）、処理回路１１は、簡易支援機能１１８を実行する。簡易支援機能１１８を実行すると処理回路１１は、メモリ１２に記憶されている影響度情報１２４を参照し、不足している種類の特徴量についての影響度を取得する（ステップＳ１５１）。
【０１０２】
続いて、処理回路１１は、不足した種類の特徴量が支配的な影響を診断に与えるか否かを判断する（ステップＳ１５２）。診断に支配的な影響を与える種類の特徴量には高い値の影響度が設定されている。高い値の影響度の具体的な例としては、影響度が８〜１０である場合、９〜１０である場合、あるいは１０である場合などがある。具体的には、例えば、種類Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｉ，Ｊについての特徴量が不足しており、これらについてそれぞれ影響度：３，４，５，６，１０が取得された場合、影響度：１０が設定された種類Ｊが、診断に支配的な影響を与える種類の特徴量である。
【０１０３】
不足した種類の特徴量が支配的な影響を診断に与える場合（ステップＳ１５２のＹｅｓ）、処理回路１１は、支配的な影響度が取得された種類を用いて支援情報を生成する（ステップＳ１５３）。具体的には、例えば、処理回路１１は、ステップＳ１５２で影響度が支配的であると判別された種類Ｊを含む支援情報を生成する。
【０１０４】
なお、処理回路１１は、診断に支配的な影響を与える種類の特徴量を複数選択してもよい。例えば、不足しているいずれかの種類の特徴量について、影響度：９，１０が取得された場合、影響度：９，１０が取得された種類を選択してもよい。
【０１０５】
また、処理回路１１は、選択した特徴量の種類に基づき、選択した種類の特徴量を取得可能な検査名をさらに選択してもよい。このとき、例えば、メモリ１２に、特徴量の種類と、この種類の特徴量を取得可能な検査名とが関連付けられたテーブルが記憶されているとする。処理回路１１は、選択された特徴量の種類に基づき、メモリ１２に記憶されているテーブルから、この種類の特徴量を取得可能な検査を読み出す。処理回路１１は、読み出した検査を含む支援情報を生成する。
【０１０６】
また、処理回路１１は、支援情報に、選択した種類について取得した影響度を支援情報に含めてもよい。具体的には、例えば、種類Ｊについて影響度：１０が支援情報に含まれる。
【０１０７】
また、処理回路１１は、支援情報に、選択した検査についての種々の情報を含めてもよい。例えば、メモリ１２に、所定の種類の特徴量を取得可能な検査名と、この検査についての詳細情報とが関連付けられたテーブルが記憶されているとする。処理回路１１は、選択された検査に基づき、メモリ１２に記憶されているテーブルから、この検査についての詳細情報を読み出す。処理回路１１は、読み出した詳細情報に基づく情報を含む支援情報を生成する。
【０１０８】
また、処理回路１１は、支援情報に、選択した特徴量の種類及び検査に係るエビデンス情報を含めてもよい。例えば、メモリ１２に、特徴量の種類と、この種類、及びこの種類の特徴量を取得可能な検査に係るエビデンス情報とが関連付けられたテーブルが記憶されているとする。処理回路１１は、選択した特徴量の種類に基づき、メモリ１２に記憶されているテーブルから、この種類についてのエビデンス情報を読み出す。処理回路１１は、読み出したエビデンス情報を含む支援情報を生成する。
【０１０９】
また、処理回路１１は、支援情報に、選択した検査の実施可能時期を含めてもよい。処理回路１１は、次の検査を選択すると、所望の検査についての実施可能時期を、所定のサーバに記憶されている実施予定情報から読み出す。処理回路１１は、読み出した実施可能時期を含む支援情報を生成する。
【０１１０】
処理回路１１は、例えば、ステップＳ１５３において、支援情報を生成すると、表示制御機能１１５を実行する。表示制御機能１１５において処理回路１１は、ステップＳ１５３で生成した支援情報を表示するための表示用データを生成する（ステップＳ１５４）。処理回路１１は、表示用データを生成すると、処理をステップＳ５１１へ移行する。
【０１１１】
診断に支配的な影響を与える種類の特徴量がない場合（ステップＳ１５２のＮｏ）、処理回路１１は、計算機能１１３、及び支援機能１１４等を実行し、ステップＳ５５〜ステップＳ５１１の処理を実行する。
【０１１２】
以上のように、変形例２に係る診断支援装置１０によれば、診断に支配的な影響を与える特徴量の種類を、診察の前に予め確認する。そして、診断支援装置１０は、診断に支配的な影響を与える特徴量の種類が不足している場合、この種類の特徴量を取得するための検査を先に実施するように医師を支援するようにしている。これにより、診断支援を効率的に実施することが可能となる。
【０１１３】
（第２の実施形態）  
第１の実施形態では、診断支援装置１０が病院情報システムに収容されている場合を例に説明した。第２の実施形態では、診断支援装置１０ａが病院情報システムの外に設けられる場合を例に説明する。
【０１１４】
図１６は、第２の実施形態に係る診断支援装置１０ａが設けられる診断支援システムの構成例を示すブロック図である。図１６に示される診断支援装置１０ａは、インターネット、及び通信事業者が提供する通信網等のネットワークを介して病院情報システムと接続している。なお、診断支援装置１０ａは、ネットワーク上に設けられる１台のサーバ装置により実現されても構わないし、複数台のサーバ装置により実現されても構わない。
【０１１５】
図１７は、図１６に示される診断支援装置１０ａの機能構成の例を表すブロック図である。図１７に示される診断支援装置１０ａは、処理回路１１ａ、メモリ１２、及び通信インタフェース１３を有する。処理回路１１ａ、メモリ１２、及び通信インタフェース１３は、例えば、バスを介して互いに通信可能に接続されている。
【０１１６】
処理回路１１ａは、診断支援装置１０ａの中枢として機能するプロセッサである。処理回路１１ａは、メモリ１２等に記憶されている診断支援プログラムを実行することにより、当該診断支援プログラムに対応する機能を実現する。例えば、処理回路１１ａは、診断支援プログラムを実行することで、特徴量抽出機能１１２ａ、計算機能１１３、支援機能１１４、表示制御機能１１５、及び通信制御機能１１６ａを有する。なお、本実施形態では、単一のプロセッサによって特徴量抽出機能１１２ａ、計算機能１１３、支援機能１１４、表示制御機能１１５、及び通信制御機能１１６ａが実現される場合を説明するが、これに限定されない。例えば、複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路を構成し、各プロセッサがプログラムを実行することにより特徴量抽出機能１１２ａ、計算機能１１３、支援機能１１４、表示制御機能１１５、及び通信制御機能１１６ａを実現しても構わない。
【０１１７】
特徴量抽出機能１１２ａは、受信した医用信号から特徴量を抽出する機能である。具体的には、例えば、診断支援装置１０ａは、ネットワークに接続されている通信端末７０、又は病院情報システムに収容されている通信端末４０等から診断支援の依頼を受ける。このとき、診断支援の依頼には、実施済みの検査により取得された医用画像データ及び非画像データがセキュリティを担保された状態で含まれている。診断支援の依頼を受信すると、診断支援装置１０ａの処理回路１１ａは、特徴量抽出機能１１２ａを実行する。特徴量抽出機能１１２ａにおいて処理回路１１ａは、学習済みモデル１２１に対して設定されている種類の特徴量を、受信した医用画像データ、及び非画像データから抽出する。
【０１１８】
通信制御機能１１６ａは、ネットワークを介したデータ通信を制御する機能である。具体的には、例えば、通信制御機能１１６ａにおいて処理回路１１ａは、通信端末４０，７０とネットワークを介して接続し、診断支援の依頼を受信する。また、処理回路１１ａは、学習済みモデル１２１により生成される出力結果を、診断支援を依頼した通信端末４０，７０へ出力する。
【０１１９】
以上のように、第２の実施形態では、診断支援装置１０ａは、いわゆるクラウド上に設けられている。診断支援装置１０ａは、ネットワークに接続されている通信端末から診断支援の依頼を受けると、取得した特徴量を学習済みモデル１２１へ入力し、出力信号を生成する。取得した特徴量の数が、学習済みモデル１２１で想定されている特徴量の種類に対して不足している場合、診断支援装置１０ａは、不足している特徴量についての補足値を変動させながら、補足値を学習済みモデル１２１へ入力する。そして、診断支援装置１０ａは、補足値を変動させる度に生成される学習済みモデル１２１の出力値の変化に基づき、影響が大きい特徴量の種類を選択するようにしている。これにより、診断支援装置１０ａは、医師等の操作者へ、指定された患者にとって次に取得されるべき特徴量を提示することが可能となる。
【０１２０】
以上説明した少なくとも一つの実施形態によれば、診断支援装置は、効率的な追加検査の選択を支援できる。
【０１２１】
実施形態の説明において用いた「プロセッサ」という文言は、例えば、ＣＰＵ（central processing unit）、ＧＰＵ(Graphics Processing Unit)、或いは、特定用途向け集積回路（Application Specific Integrated Circuit：ＡＳＩＣ））、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Simple Programmable Logic Device：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Complex Programmable Logic Device：ＣＰＬＤ）、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（Field Programmable Gate Array：ＦＰＧＡ））等の回路を意味する。プロセッサは記憶回路に保存されたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。なお、記憶回路にプログラムを保存する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むよう構成しても構わない。この場合、プロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。なお、上記各実施形態の各プロセッサは、プロセッサごとに単一の回路として構成される場合に限らず、複数の独立した回路を組み合わせて１つのプロセッサとして構成し、その機能を実現するようにしてもよい。さらに、上記各実施形態における複数の構成要素を１つのプロセッサへ統合してその機能を実現するようにしてもよい。
【０１２２】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【０１２３】
１０，１０ａ…診断支援装置
１１，１１ａ…処理回路
１２…メモリ
１３…通信インタフェース
２０…電子カルテシステム
２１…サーバ装置
２２…通信端末
３０…医用画像管理システム
３１…サーバ装置
４０…通信端末
５０…学習データ保管装置
６０…モデル学習装置
７０…通信端末
１１１…入力選択機能
１１２，１１２ａ…特徴量抽出機能
１１３…計算機能
１１４…支援機能
１１５…表示制御機能
１１６，１１６ａ…通信制御機能
１１７…影響度設定機能
１１８…簡易支援機能
１２１…学習済みモデル
１２２…第１学習済みモデル
１２３…第２学習済みモデル
１２４…影響度情報
【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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