(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
粒子線治療が行われる治療室を複数備えた粒子線治療施設における粒子線治療のスケジュール管理装置（100）であって、
一治療日に粒子線治療を受ける複数の患者それぞれについて、前記治療室を患者が占有する時間（「治療室占有時間」という）の推定値を算出する治療室占有時間学習部（102）と、
前記一治療日の粒子線治療の治療スケジュールを生成するスケジュール学習部（104）と
を備え、
前記治療室占有時間学習部（102）は、前記治療室において過去に粒子線治療を受けた患者の患者情報に関連づけられた治療室占有時間の実績値を教師データとして用いた教師あり機械学習により判明した患者情報と治療室占有時間との相関関係に従い、前記一治療日における前記患者それぞれの患者情報に基づき、前記患者それぞれの治療室占有時間の推定値を算出し、ここで、前記患者情報には、患者の粒子線治療を行う部位、前記部位の体積、及び粒子線の照射条件が含まれ、
前記スケジュール学習部（104）は、前記一治療日における患者の受付状況及び治療時間枠の情報を主キーとして順に患者を前記治療室のいずれかに割り当てる際に、前記治療室それぞれについて、割り当てる患者の治療室占有時間の推定値の合計を算出し、最大の合計値と最小の合計値との差が最も小さくなるように、前記患者それぞれを前記治療室のいずれかに割り当てることで、治療スケジュールを生成し、
前記治療室占有時間には、患者に粒子線を照射する時間（「粒子線照射時間」）の情報が含まれ、
前記スケジュール学習部（104）は、前記治療室に患者を割り当てる際に、前記粒子線照射時間の時間帯が重ならないように、前記治療スケジュールを生成する、前記スケジュール管理装置。
【請求項２】
割り当てた患者の実際の治療室占有時間とその推定値との間に乖離があった場合、前記スケジュール学習部（104）は、前記一治療日の第１の時点において、前記第１の時点における患者の受付状況及び治療時間枠の情報を主キーとして順に患者を前記治療室のいずれかに割り当てる際に、前記治療室それぞれについて、割り当てる患者の治療室占有時間の推定値又は実績値の合計を算出し、最大の合計値と最小の合計値との差が最も小さくなるように、前記患者それぞれを前記治療室のいずれかに割り当てることで、治療スケジュールを再生成する、請求項１に記載のスケジュール管理装置。
【請求項３】
前記スケジュール学習部（104）が治療スケジュールを生成又は再生成する際に、前記治療室の利用可能時間も考慮される、請求項１又は２に記載のスケジュール管理装置。
【請求項４】
患者が前記粒子線治療施設で受け付け後に前記治療室へ入室するまでの時間（「治療室外時間」という）の推定値を算出する治療室外時間学習部（103）をさらに備え、
前記治療室外時間学習部（103）は、前記粒子線治療施設で過去に粒子線治療を受けた患者の患者情報に関連づけられた治療室外時間の実績値を教師データとして用いた教師あり機械学習により判明した患者情報と治療室占有時間との相関関係に従い、前記一治療日における前記患者それぞれの患者情報に基づき、前記患者それぞれの治療室外時間の推定値を算出し、
前記スケジュール学習部（104）が治療スケジュールを生成又は再生成する際に、前記治療室外時間の推定値も考慮される、請求項１〜３のいずれか１項に記載のスケジュール管理装置。
【請求項５】
前記粒子線治療施設では、粒子線の照射位置の位置決め用の患者搬送台車を用いて、前記治療室とは異なる準備室にて患者位置設定が行われ、
前記治療室占有時間には、患者位置設定のための時間が含まれない、請求項１に記載のスケジュール管理装置。
【請求項６】
前記治療室占有時間学習部（102）は、前記粒子線治療施設の粒子線照射装置のＱＡ（Quality Assurance）情報に基づき、ＱＡを行うための治療室占有時間の推定値を算出し、
前記スケジュール学習部（104）が治療スケジュールを生成又は再生成する際に、前記ＱＡを行うための治療室占有時間も考慮される、請求項１〜５のいずれか１項に記載のスケジュール管理装置。
【請求項７】
コンピュータにより実行される、粒子線治療が行われる治療室を複数備えた粒子線治療施設における粒子線治療のスケジュール管理方法であって、
一治療日に粒子線治療を受ける複数の患者それぞれについて、前記治療室を患者が占有する時間（「治療室占有時間」という）の推定値を算出するステップであって、前記治療室占有時間には、患者に粒子線を照射する時間（「粒子線照射時間」）の情報が含まれる、ステップと、
前記一治療日の粒子線治療の治療スケジュールを生成するステップと
を備え、
前記算出するステップは、前記治療室において過去に粒子線治療を受けた患者の患者情報に関連づけられた治療室占有時間の実績値を教師データとして用いた教師あり機械学習により判明した患者情報と治療室占有時間との相関関係に従い、前記一治療日における前記患者それぞれの患者情報に基づき、前記患者それぞれの治療室占有時間の推定値を算出するステップであって、前記患者情報には、患者の粒子線治療を行う部位、前記部位の体積、及び粒子線の照射条件が含まれる、ステップと、
前記生成するステップは、前記一治療日における患者の受付状況及び治療時間枠の情報を主キーとして順に患者を前記治療室のいずれかに割り当てる際に、前記治療室それぞれについて、割り当てる患者の治療室占有時間の推定値の合計を算出し、最大の合計値と最小の合計値との差が最も小さくなるように、前記患者それぞれを前記治療室のいずれかに割り当てることで、治療スケジュールを生成するステップを含み、
前記治療室に患者を割り当てる際に、前記粒子線照射時間の時間帯が重ならないように、前記治療スケジュールは生成される、前記スケジュール管理方法。
【請求項８】
割り当てた患者の実際の治療室占有時間とその推定値との間に乖離があった場合、前記一治療日の第１の時点において、前記第１の時点における患者の受付状況及び治療時間枠の情報を主キーとして順に患者を前記治療室のいずれかに割り当てる際に、前記治療室それぞれについて、割り当てる患者の治療室占有時間の推定値又は実績値の合計を算出し、最大の合計値と最小の合計値との差が最も小さくなるように、前記患者それぞれを前記治療室のいずれかに割り当てることで、治療スケジュールを再生成するステップをさらに含む請求項７に記載のスケジュール管理方法。
【請求項９】
患者が前記粒子線治療施設で受け付け後に前記治療室へ入室するまでの時間（「治療室外時間」という）の推定値を算出するステップと、
前記粒子線治療施設で過去に粒子線治療を受けた患者の患者情報に関連づけられた治療室外時間の実績値を教師データとして用いた教師あり機械学習により判明した患者情報と治療室占有時間との相関関係に従い、前記一治療日における前記患者それぞれの患者情報に基づき、前記患者それぞれの治療室外時間の推定値を算出するステップと
をさらに含み、
前記治療スケジュールを生成又は再生成する際に、前記治療室外時間の推定値も考慮される、請求項７又は８に記載のスケジュール管理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、放射線治療のスケジュール管理装置及び管理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
放射線治療装置は導入コストや維持費が高額であるため、これらの装置を導入した医療機関等は、単位時間（例えば１日など）あたり、より多くの患者を治療することで、収益性の向上を望む。収益性を向上させるためには、患者スループット（単位時間あたりの放射線治療の患者数）を高めることが重要となる。
【０００３】
放射線として粒子線を用いた治療の場合、患者に粒子線を照射して粒子線治療を行う部室（治療室）では一般的に以下の処置が行われる。まず、患者は粒子線の照射ノズルが設置された治療室に入室する。次に、治療室内の治療台に患者を乗せ、患者と治療台との間の位置ずれを防ぐ目的で、固定具を用い、患者は治療台に対して動かないように固定される。次いで、治療室に設置されたレーザーポインター等を利用し、患者位置（粒子線の照射位置）の粗い位置決めを行う。その後、Ｘ線画像（ＣＴ画像）等を用いて、ｍｍ単位以下の高精度に粒子線の照射位置の位置決め（「患者位置設定」や「患者の位置合わせ」ともいう）が行われる。粒子線の照射位置の位置決め後に、粒子線が患部に照射される。照射終了後、固定具が外され、患者は治療台から降り、必要ならば着替えを行い、治療室から退室する。これらは治療室内での行為であるが、これ以前に受付、医師の問診、場合によっては薬剤投与や排尿など、治療室の入室前に様々な準備が準備室にて行われる。
【０００４】
患者スループットを高めるために、各患者の治療室の占有時間を短くすることが考えられる。治療室の占有時間の多くは、患者の位置合わせのための時間と、患者へ粒子線を照射している時間である。しかし、患者スループットを高めるために、これらの時間を大幅に短縮することは現実的ではない。
【０００５】
一方で、一つの粒子線治療施設には、複数の治療室を設けている場合が多い（図１２）。この場合、患者スループットを高めるために、各患者の治療室の占有時間をできるだけ短縮することはもとより、治療する患者の順番や患者の治療室への割り当てをマネジメント（管理）し、複数の治療室を効率よく使用することが考えられる。例えば、治療室の占有時間は患者ごとに異なり、同じ患者であっても治療日や治療回数によってバラツキがある。治療室の占有時間が相対的に長い患者を全て同じ治療室で治療するように治療スケジュールを立ててしまうと、占有時間が相対的に長い患者の治療室は長く使用される一方、他の治療室は空き状態になり、粒子線治療施設全体として見ると非効率となる。
【０００６】
実際の治療では、治療前の準備（患者の着替え、薬剤投与、食事制限など）を含む治療室外での時間も発生する。例えば、薬剤投与や排尿後一定時間経過した後に粒子線治療を行う必要のある場合や、患者の都合により来院時間が限定される場合、治療室までの移動に時間を要する場合などがある。
【０００７】
特許文献１は、医学的処置のために患者について予測的にスケジュール作成するための、コンピュータ実行方法であって、患者・処置履歴データを受け取り、前記受け取った患者・処置履歴データをスキーマに変換し、前記スキーマ内に保存された前記変換後の患者・処置データを使用して１つ以上の予測モデルを構築し、目標患者・処置データと前記１つ以上の予測モデルとに基づいて、患者のための医学的処置について予測的にスケジュール作成し、新しい患者・処置履歴データを受け取ったことに応答して、前記１つ以上の予測モデルを更新する方法を開示する。
【０００８】
特許文献２は、年間枠を高速に高密度に且つ治療プロトコルの割合に関してバラツキの無いように作成することができ、年間治療可能な患者数の見積もりや施設、リソース面でどこがボトルネックになるかの施設能力分析ができ、高価な治療設備を効率よく運用することが支援できる放射線治療プラニング装置を開示する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２００７−２２０１１３号公報
【特許文献２】特開２０１０−１６５３３８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
特許文献１の技術は、１人の患者に対する医学的処置のスケジュールを、過去に同様の医学的処置を実施した患者の履歴データを使って予測するものであるが、放射線の治療日における複数の患者の治療スケジュールを立案するものではない。特許文献２の技術は、長期（数ヶ月）の間に治療する一人の患者に対する治療枠を立案するシステムを示しており、同じ治療日の複数の患者の治療スケジュールを調整するものではない。
【００１１】
現在、一般的に、医療スタッフ（医師、看護師、放射線技師、又は施設事務員など）が患者の治療室の占有時間等を予測して、放射線治療の治療スケジュールを作成している。作成された治療スケジュールは、医療スタッフによってばらつきがあり、また患者スループットを必ずしも向上させるものではない。
【００１２】
このような事情に鑑み、本発明は、放射線治療施設における放射線治療のスケジュールを管理し、患者スループットを向上させる放射線治療スケジュールの管理装置及び管理方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明には以下の態様が含まれる。
〔１〕
放射線治療が行われる治療室を複数備えた放射線治療施設における放射線治療のスケジュール管理装置（100）であって、
一治療日に放射線治療を受ける複数の患者それぞれについて、前記治療室を患者が占有する時間（「治療室占有時間」という）の推定値を算出する治療室占有時間学習部（102）と、
前記一治療日の放射線治療の治療スケジュールを生成するスケジュール学習部（104）と
を備え、
前記治療室占有時間学習部（102）は、前記治療室において過去に放射線治療を受けた患者の患者情報に関連づけられた治療室占有時間の実績値を教師データとして用いた教師あり機械学習により判明した患者情報と治療室占有時間との相関関係に従い、前記一治療日における前記患者それぞれの患者情報に基づき、前記患者それぞれの治療室占有時間の推定値を算出し、ここで、前記患者情報には、患者の放射線治療を行う部位、前記部位の体積、及び放射線の照射条件が含まれ、
前記スケジュール学習部（104）は、前記一治療日における患者の受付状況及び治療時間枠の情報を主キーとして順に患者を前記治療室のいずれかに割り当てる際に、前記治療室それぞれについて、割り当てる患者の治療室占有時間の推定値の合計を算出し、最大の合計値と最小の合計値との差が最も小さくなるように、前記患者それぞれを前記治療室のいずれかに割り当てることで、治療スケジュールを生成する、前記スケジュール管理装置。
〔２〕
割り当てた患者の実際の治療室占有時間とその推定値との間に乖離があった場合、前記スケジュール学習部（104）は、前記一治療日の第１の時点において、前記第１の時点における患者の受付状況及び治療時間枠の情報を主キーとして順に患者を前記治療室のいずれかに割り当てる際に、前記治療室それぞれについて、割り当てる患者の治療室占有時間の推定値又は実績値の合計を算出し、最大の合計値と最小の合計値との差が最も小さくなるように、前記患者それぞれを前記治療室のいずれかに割り当てることで、治療スケジュールを再生成する、〔１〕に記載のスケジュール管理装置。
〔３〕
前記スケジュール学習部（104）が治療スケジュールを生成又は再生成する際に、前記治療室の利用可能時間も考慮される、〔１〕又は〔２〕に記載のスケジュール管理装置。
〔４〕
患者が前記放射線治療施設で受け付け後に前記治療室へ入室するまでの時間（「治療室外時間」という）の推定値を算出する治療室外時間学習部（103）をさらに備え、
前記治療室外時間学習部（103）は、前記放射線治療施設で過去に放射線治療を受けた患者の患者情報に関連づけられた治療室外時間の実績値を教師データとして用いた教師あり機械学習により判明した患者情報と治療室占有時間との相関関係に従い、前記一治療日における前記患者それぞれの患者情報に基づき、前記患者それぞれの治療室外時間の推定値を算出し、
前記スケジュール学習部（104）が治療スケジュールを生成又は再生成する際に、前記治療室外時間の推定値も考慮される、〔１〕〜〔３〕のいずれか１項に記載のスケジュール管理装置。
〔５〕
前記放射線治療は粒子線治療であり、前記放射線は粒子線であり、前記放射線治療施設は粒子線治療施設であり、
前記治療室占有時間には、患者に粒子線を照射する時間（「粒子線照射時間」）の情報が含まれ、
前記スケジュール学習部（104）は、前記治療室に患者を割り当てる際に、前記粒子線照射時間の時間帯が重ならないように、前記治療スケジュールを生成又は再生成する、〔１〕〜〔４〕のいずれか１項に記載のスケジュール管理装置。
〔６〕
前記放射線治療施設では、粒子線の照射位置の位置決め用の患者搬送台車を用いて、前記治療室とは異なる準備室にて患者位置設定が行われ、
前記治療室占有時間には、患者位置設定のための時間が含まれない、〔５〕に記載のスケジュール管理装置。
〔７〕
前記治療室占有時間学習部（102）は、前記放射線治療施設の放射線照射装置のＱＡ（Quality Assurance）情報に基づき、ＱＡを行うための治療室占有時間の推定値を算出し、
前記スケジュール学習部（104）が治療スケジュールを生成又は再生成する際に、前記ＱＡを行うための治療室占有時間も考慮される、〔１〕〜〔６〕のいずれか１項に記載のスケジュール管理装置。
〔８〕
コンピュータにより実行される、放射線治療が行われる治療室を複数備えた放射線治療施設における放射線治療のスケジュール管理方法であって、
一治療日に放射線治療を受ける複数の患者それぞれについて、前記治療室を患者が占有する時間（「治療室占有時間」という）の推定値を算出するステップと、
前記一治療日の放射線治療の治療スケジュールを生成するステップと
を備え、
前記算出するステップは、前記治療室において過去に放射線治療を受けた患者の患者情報に関連づけられた治療室占有時間の実績値を教師データとして用いた教師あり機械学習により判明した患者情報と治療室占有時間との相関関係に従い、前記一治療日における前記患者それぞれの患者情報に基づき、前記患者それぞれの治療室占有時間の推定値を算出するステップであって、前記患者情報には、患者の放射線治療を行う部位、前記部位の体積、及び放射線の照射条件が含まれる、ステップと、
前記生成するステップは、前記一治療日における患者の受付状況及び治療時間枠の情報を主キーとして順に患者を前記治療室のいずれかに割り当てる際に、前記治療室それぞれについて、割り当てる患者の治療室占有時間の推定値の合計を算出し、最大の合計値と最小の合計値との差が最も小さくなるように、前記患者それぞれを前記治療室のいずれかに割り当てることで、治療スケジュールを生成するステップを含む、前記スケジュール管理方法。
〔９〕
割り当てた患者の実際の治療室占有時間とその推定値との間に乖離があった場合、前記一治療日の第１の時点において、前記第１の時点における患者の受付状況及び治療時間枠の情報を主キーとして順に患者を前記治療室のいずれかに割り当てる際に、前記治療室それぞれについて、割り当てる患者の治療室占有時間の推定値又は実績値の合計を算出し、最大の合計値と最小の合計値との差が最も小さくなるように、前記患者それぞれを前記治療室のいずれかに割り当てることで、治療スケジュールを再生成するステップをさらに含む〔８〕に記載のスケジュール管理方法。
〔１０〕
患者が前記放射線治療施設で受け付け後に前記治療室へ入室するまでの時間（「治療室外時間」という）の推定値を算出するステップと、
前記放射線治療施設で過去に放射線治療を受けた患者の患者情報に関連づけられた治療室外時間の実績値を教師データとして用いた教師あり機械学習により判明した患者情報と治療室占有時間との相関関係に従い、前記一治療日における前記患者それぞれの患者情報に基づき、前記患者それぞれの治療室外時間の推定値を算出するステップと
をさらに含み、
前記治療スケジュールを生成又は再生成する際に、前記治療室外時間の推定値も考慮される、〔８〕又は〔９〕に記載のスケジュール管理方法。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】放射線治療施設の概要図である。
【図２】一実施形態に係るスケジュール管理装置を含むシステム概要図である。
【図３Ａ】スケジュール管理装置の機能ブロック図である。
【図３Ｂ】スケジュール管理装置による治療スケジュールの生成フローチャートである。
【図４Ａ】スケジュール管理装置による治療スケジュールの生成例である。
【図４Ｂ】スケジュール管理装置による治療スケジュールの生成例である。
【図５】スケジュール管理装置による治療スケジュールの生成例である。
【図６】スケジュール管理装置による治療スケジュールの生成例である。
【図７】スケジュール管理装置による治療スケジュールの生成例である。
【図８】スケジュール管理装置による治療スケジュールの生成例である。
【図９】スケジュール管理装置による治療スケジュールの生成例である。
【図１０】スケジュール管理装置による治療スケジュールの生成例である。
【図１１】スケジュール管理装置による治療スケジュールの生成例である。
【図１２】従来のスケジュール例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
本発明の一実施形態について図面とともに説明する。図１は、放射線治療施設１に設置された放射線治療に用いる装置等の模式図である。放射線治療施設１には、放射線源２、放射線照射装置３、複数の治療室４及び５、１つ又は複数の準備室６及び７、及び受付・待合室８が含まれる。なお、本実施形態では、説明を分かりやすくするために、治療室及び準備室の数をそれぞれ２つとしているが、これに限定されるものではない。
【００１６】
放射線は、光子線又は粒子線である。光子線はＸ線又はγ線であり、粒子線は、陽子線、中性子線、又は重粒子線である。
【００１７】
放射線源２は、放射線を生成する装置である。光子線治療の場合、放射線源２は、例えばＸ線発生装置又はγ線発生装置である。粒子線治療の場合、放射線源２は、例えばシンクロトロン、サイクロトロン、又は線形加速器などの加速器である。
【００１８】
放射線照射装置３は放射線源２で発生した放射線を制御して患者の患部へ照射する装置である。光子線治療の場合、放射線照射装置３は、放射線源２で発生した光子線の線量、照射位置等を制御し、光子線を治療室４及び５内の患者の患部へ照射する。光子線源２及び光子線照射装置３は、粒子線装置に比べて小型化できるため、治療室４及び５にそれぞれ備え付けられた構成としてよい。
【００１９】
粒子線治療の場合、放射線照射装置３は、内部を粒子線が通る真空ダクトと、粒子線をガイドし各種調整を行う複数の電磁石装置と、各治療室４及び５に設置された照射ノズルとを備える（図１）。放射線照射装置３は、放射線源２（加速器）で生成された粒子線を、治療室４及び５に設けた照射ノズル（不図示）を通じて、治療台に固定された患者の患部へ照射する。
【００２０】
放射線照射装置３の電磁石装置は、特許第６３６４１４１号や特許第６３８７４７６号に記載の四極電磁石装置、ステアリング電磁石装置、振分電磁石装置、及び／又は収束電磁石を含むものであってもよい。また、放射線照射装置３の電磁石装置は、粒子線の形状及び／又は線量を調整するビームスリット装置、及び／又は粒子線のビーム位置を微調整するためのステアリング電磁石装置を含むものであってもよい。治療室４及び５に設けられた照射ノズルは、特許第６３８７４７６号や特願２０１９−６５８２４号に記載の照射ノズルであってもよい。なお、特許第６３６４１４１号、特許第６３８７４７６号、及び特願２０１９−６５８２４号に記載の内容は、参照により組み込まれる。
【００２１】
粒子線治療の場合、粒子線の放射線源２及び放射線照射装置３は、一般的に高価であるため、放射線治療施設１に１セット設置されることが多いが、複数セット設置してもよい。
【００２２】
患者に放射線を照射して放射線治療を行うための治療室４及び５には、とくに粒子線治療の場合には、放射線照射装置３の照射ノズルや、患者を固定する治療台が設置されている。治療台の代わりに特願２０１９−６５８２４号に記載の患者搬送台車を用いることもでき、この場合、治療室４及び５に治療台は不要となる。準備室６及び７は、放射線治療施設１に、治療室４及び５の数と同じだけ設けておいてもよいし、治療室４及び５の数より多く（又は少なく）設けておいてもよい。受付・待合室８は１つ又は複数設けられていてもよい。
【００２３】
図２は、本実施形態に係る放射線治療のスケジュール管理装置１００を含むシステム概要図である。
【００２４】
放射線源２及び放射線照射装置３は、放射線照射制御装置２０により制御され、放射線照射制御装置２０は、放射線の線量、形状、照射時間、及び照射位置などを制御する。放射線照射制御装置２０は、放射線治療を統括する治療制御システム１０により制御される。
【００２５】
治療制御システム１０は、ＬＡＮ又はインターネットなどのネットワーク４０を介して、医療スタッフにより入力された患者情報や放射線治療に関する情報などをデータ入出力端末３０から取得する。治療制御システム１０は、これらの情報に基づき、放射線照射制御装置２０を制御し、患者ごとに適切に放射線照射を行わせる。
【００２６】
治療制御システム１０は、とくに粒子線治療の場合、照射ノズルから照射される放射線の位置と放射線を照射すべき部位との位置合わせ（患者位置設定）を行う装置（不図示）を制御し、放射線の照射位置が患部に対して精度よく決定される。また、治療室に設けた治療台に代えて上記患者搬送台車を用いる場合には、治療制御システム１０は、当該患者搬送台車を制御し、患部の位置が調整される。
【００２７】
データ入出力端末３０は、パーソナルコンピュータ、タブレットＰＣ、又はスマートフォンなどの各種入出力手段を備えた端末であり、医療スタッフが入力した患者情報や放射線治療に関する情報等を、ネットワーク４０を介して治療制御システム１０及び放射線治療のスケジュール管理装置１００へ送る。また、データ入出力端末３０は、患者情報や放射線治療に関する情報等を表示したり、スケジュール管理装置１００により生成された放射線治療の治療スケジュールを受信し表示する。なお、データ入出力端末３０は、放射線治療施設１に複数設けてもよいし、データ入出力端末３０の機能を治療制御システム１０及び／又はスケジュール管理装置１００に組み込むようにしてもよい。
【００２８】
スケジュール管理装置１００は、ネットワーク４０を介して、治療制御システム１０及び／又はデータ入出力端末３０から患者情報及び放射線治療に関する情報を取得し、記憶部１０５に記憶する。スケジュール管理装置１００は、詳細には後述するが、取得した情報に基づき、治療日の放射線治療の治療スケジュールを生成する。
【００２９】
なお、放射線治療施設１内に、治療制御システム１０、放射線照射制御装置２０、データ入出力端末３０、及びスケジュール管理装置１００の全てが設置されていてもよいし、治療制御システム１０、データ入出力端末３０、及びスケジュール管理装置１００の１つ以上が放射線治療施設１とは別の施設（例えば放射線治療施設１とは異なる研究施設など）に設置されていてもよい。また、スケジュール管理装置１００の機能をクラウドサービスとして提供するようにしてもよい。
【００３０】
図３Ａは、放射線治療のスケジュール管理装置１００の機能ブロック図である。スケジュール管理装置１００は、ＣＰＵ、ＲＡＭ及びＲＯＭなどの記憶装置、並びに入出力インターフェース等を備えたコンピュータ（又はサーバー）である。スケジュール管理装置１００は、ソフトウェアとハードウェア資源とが協働することにより実現される機能部として、入出力部１０１、治療室占有時間学習部１０２、治療室外時間学習部１０３、スケジュール学習部１０４、及び記憶部１０５を備える。
【００３１】
入出力部１０１は、ネットワーク４０を介して、治療制御システム１０及びデータ入出力端末３０と各種情報を送受信するインターフェースである。なお、スケジュール管理装置１００自体が、入出力部１０１を介して、医療スタッフから直接各種情報の入力を受け付ける構成であってもよい。
【００３２】
スケジュール管理装置１００が治療制御システム１０及びデータ入出力端末３０から取得する情報や記憶部１０５にデータベースとして記憶される情報には、以下の情報が含まれる。ただし、これに限定されるものではない。
〔患者情報〕
放射線治療を行う患者のＩＤ、性別、年齢、国籍、身長体重、照射経験（照射回数）、再発の有無、現在の状態（痛み強いため待てない、頻尿、ガス抜き要、難聴、呼吸の乱れ傾向、緊張しやすい、横隔膜の位置がばらつく等）など
放射線治療を行う疾患部位（大まかな部位。例えば肺、前立腺、頭頸部、骨軟部、小児、膵臓、下腹部、心臓、など）
放射線の照射部位（膵頭部癌、肝細胞癌、左上眼瞼悪性黒色腫、前立腺癌、頭蓋底胞巣状軟部肉腫など）
放射線の照射部位の体積
放射線の照射条件（例えば放射線の線量、ビームエネルギー、照射角度など）
放射線治療前の処置の種類（例えば排尿、投薬、飲食制限など）
担当医療スタッフのＩＤ
〔治療日の患者リスト情報〕
放射線治療の日の治療を受ける患者のＩＤ
患者の治療時間枠（予約時間）
〔治療室占有時間の実績値〕
過去の放射線治療を受けた患者の患者情報と関連付けられた、実際にかかった治療室の占有時間の実績値（患者位置設定の時間、放射線の照射時間、及びその合計等）
〔治療室外時間の実績値〕
過去の放射線治療を受けた患者の患者情報と関連付けられた、実際にかかった治療室外時間の実績値（患者位置設定の時間、投薬処置時間、排尿処置時間等）
〔治療日当日の各種情報〕
患者の受け付け時間
患者の治療の順番
割り当てられた治療室
治療室のＩＤと入退室時間及び治療室占有時間の実績値
治療室での放射線照射の開始及び終了時刻並びに放射線照射時間の実績値
治療スケジュールを手動で調整した場合のその記録
担当医療スタッフのＩＤ
治療室の利用可能時間（開始時刻、終了時刻、途中利用不可能時間帯等）
患者の最後の飲食からの経過時間
患者の薬剤投与からの経過時間
患者の排尿後経過時間
準備室のＩＤと入退室時間及び治療室外時間の実績値
実施日の情報
〔ＱＡ情報〕
放射線照射装置のＱＡ（Quality Assurance）の項目
過去のＱＡの実績値
ＱＡの作業者ＩＤ
【００３３】
治療室占有時間は、患者が治療室に入室してから退室するまでの時間である。治療室占有時間の実際の値（実績値）は、患者が治療室に入室した時刻と退室した時刻との差から計算される。
【００３４】
治療室外時間には、患者が放射線治療施設１にて受け付けを済ませた後、治療室に入室するまで準備室で各種処置（患者位置設定、投薬、排尿など）のための時間、治療室と準備室間で移動する時間、及びこれらの合計時間（受け付けから治療室へ入室するまでの時間）が含まれる。なお、治療室外時間に、準備室に入室するまでの待機している時間が含まれていてもよい。
【００３５】
治療室占有時間学習部１０２は、患者情報に関連付けられた過去の治療室占有時間の実績値を、記憶部１０５から読み出し、教師ありの機械学習処理を行う。治療室占有時間学習部１０２による学習結果（特徴量、目的変数）は、機械学習処理に用いたデータと関連づけて記憶部１０５に記憶される。
【００３６】
教師ありの機械学習処理として、公知のアルゴリズム、例えば線形回帰（＋正則化）、サポートベクトルマシン（＋カーネル法）、ランダムフォレスト、ニューラルネットワーク、又はｋＮＮ（ｋ近傍法）を用いることができる。
【００３７】
治療室占有時間学習部１０２は、患者（「治療対象患者」という）の患者情報（検証データ）を入力したときに、その患者が治療室を占有するであろう時間（治療室占有時間の推定値）を算出する（回帰）。治療室占有時間の推定値は、治療対象患者の患者情報と関連付けられ、記憶部１０５に記憶される。
【００３８】
治療室占有時間学習部１０２は、治療日以前又は治療日当日の治療が始まる前に、その日に治療を受ける全ての患者について、治療室占有時間の推定値を算出し、患者情報と関連づけて記憶部１０５に記憶させておく。
【００３９】
ここで、治療室占有時間学習部１０２の機械学習による相関関係の例について説明するが、これに限定されるものではない。
（a）過去のデータから教師あり機械学習により、放射線の照射条件（線量、ビームエネルギー、照射角度等）及び照射部位の体積が治療室占有時間と相関関係にあることが判明した場合、治療室占有時間学習部１０２は、治療対象患者の放射線の照射条件（線量、ビームエネルギー、照射角度等）及び照射部位の体積の情報から、治療室占有時間を推定する。
（b）過去のデータから教師あり機械学習により、担当した医療スタッフ（放射線技師）と治療室における患者位置設定の時間とに相関関係があることが判明した場合、治療室占有時間学習部１０２は、治療対象患者を担当する医療スタッフの情報から、治療室占有時間（特に治療室内での患者位置設定の時間）を推定する。
（c）過去のデータから教師あり機械学習により、治療部位の種類（例えば、肺、前立腺、皮膚等）が治療室占有時間と相関関係にあることが判明した場合、治療室占有時間学習部１０２は、治療対象患者の治療部位の情報から、治療室占有時間を推定する。
（d）過去のデータから教師あり機械学習により、放射線の呼吸同期照射（例えば肺や肝臓の病巣は呼吸によって動くため、呼吸のタイミング（例えば、息を吐いた時等）に合わせて照射を行うこと）の有無および患者の呼吸波形の形状が照射時間と相関関係にあることが判明した場合、治療室占有時間学習部１０２は、呼吸同期照射の有無および呼吸波形の形状から治療室占有時間（特に放射線照射時間）を推定する。
（e）過去のデータから教師あり機械学習により、患者の健康状態（例えば痛みの強さ、難聴、緊張しやすい）と患者位置設定の時間とに相関関係があることが判明した場合、治療室占有時間学習部１０２は、治療対象患者の健康状態の情報から、治療室占有時間（特に患者位置設定の時間）を推定する。
【００４０】
治療室外時間学習部１０３は、記憶部１０５から過去の治療室外時間の実績値を読み出し、教師ありの機械学習処理を行う。治療室外時間学習部１０３による学習結果（特徴量、目的変数）は、機械学習処理に用いたデータと関連づけて記憶部１０５に記憶される。
【００４１】
治療室外時間学習部１０３は、治療室外時間の種類（準備室に入室するまでの待機時間、準備室での処置時間、及び／又はこれらの合計時間）ごとに、機械学習処理を行い、これらの推定値を算出するようにしてもよいし、準備室での処置時間又は合計時間のみについて機械学習処理を行うようにしてもよい。教師ありの機械学習処理としては、上記の公知のアルゴリズムを用いることができる。
【００４２】
そして、治療室外時間学習部１０３は、治療対象患者の患者情報（検証データ）を入力したときにその患者が治療室外で要するであろう時間（治療室外時間の推定値）を算出する（回帰）。治療室外時間の推定値は、患者情報と関連付けられ、記憶部１０５に記憶される。
【００４３】
治療室外時間学習部１０３は、治療日以前又は治療日当日の治療が始まる前に、その日に治療を受ける全ての患者について、治療室外時間の推定値を算出し、患者情報と関連づけて記憶部１０５に記憶させておく。
【００４４】
ここで、治療室外時間学習部１０３の機械学習による相関関係の例について説明するが、これに限定されるものではない。
（a）過去のデータから教師あり機械学習により、患者の治療部位（例えば前立腺）及び年齢と準備室での処置時間（例えば排尿とその後の経過時間）に相関関係があることが判明した場合、治療室外時間学習部１０３は、治療対象患者の治療部位及び年齢の情報から、治療室外時間を推定する。
（b）過去のデータから教師あり機械学習により、飲食禁止の経過時間及び薬剤投与の有無と治療室外時間とに相関関係があることが判明した場合、治療室外時間学習部１０３は、治療対象患者の飲食禁止の経過時間及び薬剤投与の有無の情報から、治療室外時間を推定する。
（c）過去のデータから教師あり機械学習により、患者の健康状態（例えば痛みの強さ、難聴、緊張しやすい）と治療室外時間とに相関関係があることが判明した場合、治療室外時間学習部１０３は、治療対象患者の健康状態の情報から、治療室外時間を推定する。
【００４５】
スケジュール学習部１０４は、記憶部１０５に記憶された患者情報、治療室占有時間学習部１０２で算出された治療室占有時間の推定値、及び治療日当日の各種情報に基づき、治療日における放射線治療施設１における患者スループットが最大となるように、治療日の治療スケジュールを生成する。詳細には、スケジュール学習部１０４は、治療日における各患者の受付状況及び治療時間枠（治療予約時間）の情報を主キーとして順に患者を各治療室に割り当てる際に、治療室占有時間学習部１０２により算出された治療室占有時間の推定値を考慮し、治療室それぞれに割り当てた患者の治療室占有時間の推定値の合計が小さくなるように、複数の患者それぞれを複数の治療室のいずれかに割り当てていくことで治療スケジュールを生成する。
【００４６】
言い換えると、スケジュール学習部１０４は、患者スループットが最大となるために、一治療日における複数の患者の受付状況及び治療時間枠の情報を主キーとして順に患者を複数の治療室のいずれかに割り当てる際に、複数の治療室それぞれについて、割り当てる患者の治療室占有時間の推定値（又は実績値）の合計を算出し、最大の合計値と最小の合計値との差が最も小さくなるように、複数の患者それぞれを複数の治療室のいずれかに割り当てることで、治療スケジュールを生成する。
【００４７】
また、スケジュール学習部１０４は、治療室外時間学習部１０３で算出された推定値をさらに考慮して、患者スループットが最大となるように、当日の治療スケジュールを生成する。この場合も同様に、スケジュール学習部１０４は、放射線治療施設１の治療室それぞれについて、割り当てた患者の治療室占有時間の推定値及び治療室外時間の推定値の合計を算出し、最大の合計値と最小の合計値との差が最も小さくなるように、複数の患者を複数の治療室に割り当てる。
【００４８】
さらに、スケジュール学習部１０４は、当日のスケジュールの変更に対応して、治療スケジュールを再生成する（リスケジューリング）。リスケジューリング時の治療スケジュールの生成も上記と同様に、患者スループットが最大となるように行われる。また、スケジュール学習部１０４は、過去の又は当日の治療スケジュールを教師なし機械学習処理により学習し、治療スケジュールの生成に役立てる。
【００４９】
図３Ｂは、スケジュール管理装置１００による治療スケジュール生成のフローチャートである。
【００５０】
まず、スケジュール管理装置１００は、一治療日に治療を受ける全ての患者の患者情報等を取得する（ステップＳ１）。
【００５１】
治療室占有時間学習部１０２は、治療室で放射線治療を受けた患者の過去のデータを教師データとして用いた教師あり機械学習により判明した患者情報等と治療室占有時間との相関関係に従い、各患者の患者情報等に基づき、一治療日における各患者の治療室占有時間の推定値を算出する（ステップＳ２）。なお、治療室外時間も考慮して治療スケジュールを生成する場合は、治療室外時間学習部１０３も、同様に、過去のデータから教師あり機械学習により判明した患者情報等と治療室外時間との相関関係に従い、各患者の患者情報等に基づき、一治療日における各患者の治療室外時間の推定値を算出する。
【００５２】
スケジュール学習部１０４は、一治療日における各患者の受付状況及び治療時間枠（治療予約時間）の早さを優先して（主キー）、各患者を治療室のいずれかに割り当て、各治療室の治療室占有時間の合計の最大値と最小値との差が最も小さくなる場合を見つけ、それを一治療日における治療スケジュールとして生成する（ステップＳ３）。なお、治療室外時間も考慮する場合は、治療室外時間学習部１０３により算出された治療室外時間の推定値が当該合計値に組み込まれる。
【００５３】
ステップＳ１〜Ｓ２は、一治療日の当日に行うものであってもよいし、前日までに行うものであってもよい。また、ステップＳ３は基本的に一治療日当日に行うものであるが、前日までに治療スケジュールを生成する場合は、ステップＳ３において患者の受付状況は考慮されずに、治療時間枠の早さを優先して（主キー）、患者の治療室への割り当てを行う。
【００５４】
一治療日当時において、治療スケジュールの最初の患者から放射線治療が行われる（ステップＳ５）。一人の患者の放射線治療が完了すると（ステップＳ５）、スケジュール学習部１０４は、その完了した患者の治療室占有時間の実際の値（実績値）（及び治療室外時間（実績値））を考慮して、当日の治療スケジュールを再生成する（リスケジューリング）（ステップＳ６）。
【００５５】
リスケジューリングにおいては、スケジュール管理装置１００は、現在の治療進行状況の情報を治療制御システム１０やデータ入出力端末３０から取得し、スケジュール学習部１０４は、各治療室占有時間の現在の合計値を算出する（ステップＳ６１）。スケジュール学習部１０４は、控えている（まだ治療を受けていない）患者の患者情報（治療室占有時間の推定値、治療室外時間の推定値又は実績値、受付状況及び治療時間枠の情報など）等を取得し（ステップＳ６２）、これらの情報を基に、ステップＳ３と同様に、一治療日当日の治療スケジュールを再生成する（ステップＳ６３）。
【００５６】
スケジュール管理装置１００は、一治療日当日の全ての患者の放射線治療が完了したか判定する（ステップＳ７）。完了したらその日の放射線治療は終了となり（ステップＳ８）、完了していないならステップＳ５〜Ｓ７が繰り返される。
【００５７】
以下では、スケジュール管理装置１００による治療スケジュールの生成例１〜８について説明するが、これに限定されるものではない。なお、下記生成例１〜５及び８は、光子線治療及び粒子線治療のいずれの場合であっても適用できる例であり、生成例６及び７は粒子線治療の場合に適用される例である。
【００５８】
〔治療スケジュールの生成例１〕
スケジュール管理装置１００の治療室占有時間学習部１０２は、上記のとおり、患者情報等に基づき、治療日当日の治療室占有時間を推定する。スケジュール管理装置１００は、治療室占有時間の推定値を用いて、放射線治療施設１において治療日当日の放射線治療のトータル時間が最短になるように、患者の治療順と、治療室の割り当てを行い治療スケジュールを生成する。
【００５９】
まず、例として図４Ａに示すように、放射線治療日（例えば２０１９年６月１日）における治療室占有時間学習部１０２により推定された患者Ａ〜Ｇの治療室占有時間の推定値が、それぞれ１２分、２０分、１０分、１８分、３０分、２２分、及び３７分であったとする。これらの推定値は、治療日以前に又は当日に、治療室占有時間学習部１０２が、患者Ａ〜Ｇの患者情報等を用いて予め算出しておき、患者情報に関連づけて記憶部１０５に記憶させておいたものである。そして、治療日当日の例えば９時の段階で、患者Ａ及びＤはすでに受付を済ませているが、患者Ｂ、Ｃ、Ｅ〜Ｇは受付が未だ済んでいないとする。受付の状況は、治療日当日の各種情報として、患者情報に関連づけて記憶部１０５に記憶される。
【００６０】
スケジュール学習部１０４は、治療日当日の患者の受付状況（受付の有無）及び治療時間枠の情報（治療の予約時間）を主キー（優先キー）として、治療室占有時間の推定値に基づき、患者Ａ〜Ｇの治療順及び患者Ａ〜Ｇの各治療室への割り当てを行う。
【００６１】
図４Ａに示す例では、まず、受付が済んでおり且つ治療時間枠が９時である患者Ａ及びＤがそれぞれ、治療室Ｒ１及びＲ２に最初に割り当てられる。そして、受付を済ませた患者はいないので、治療時間枠が早い順（９時、１０時、１１時、…）に患者を治療室Ｒ１及びＲ２のいずれかに割り当てていく。
【００６２】
最も早い治療時間枠（９時）の患者は患者Ｇであるが、患者Ｇの治療室占有時間の推定値は３７分と多い。そこで、スケジュール学習部１０４は、患者Ａ及びＤの治療室占有時間の推定値（１２分及び１８分）を互いに比較し、小さい値の方、即ち患者Ａが割り当てられた治療室Ｒ１へ、患者Ｇを患者Ａに続いて割り当てる。
【００６３】
次に治療時間枠（１０時）が早い患者は患者Ｂ及びＣであるが、治療室Ｒ１は、治療室占有時間の推定値の大きい（３７分）患者Ｇがすでに割り当てられているため、患者Ｂ及びＣを治療室Ｒ１に割り当てるのは効率的ではない。そこで、スケジュール学習部１０４は、患者Ｂ及びＣを患者Ｄに続いて治療室Ｒ２に割り当てる。なお、患者Ｂを患者Ｃよりも先に割り当ててもよいし、治療室外時間の推定値を考慮して患者Ｂ及びＣのいずれを先に割り当てるかを決定してもよい。
【００６４】
その次に治療時間枠（１１時）が早い患者は患者Ｅ及びＦであるが、患者Ｅの治療室占有時間の推定値（３０分）は、患者Ｆの推定値（２２分）よりも大きい。また、治療室Ｒ１に割り当てられた患者Ａ及びＧの推定値の合計（４９分）は、治療室Ｒ２に割り当てられた患者Ｄ、Ｂ、及びＣの推定値の合計（４８分）よりも大きい。したがって、スケジュール学習部１０４は、推定値（２２分）の小さい患者Ｆを治療室Ｒ１に割り当て、推定値（３０分）の大きい患者Ｅを治療室Ｒ２に割り当てる。
【００６５】
このようにして、スケジュール学習部１０４は、治療日当日の９時において、患者スループットを最大化するように、即ち治療室Ｒ１に割り当てられた患者の治療室占有時間の推定値の合計と治療室Ｒ２に割り当てられた患者の治療室占有時間の推定値の合計との差が最も小さくなるように、患者Ａ〜Ｇの各々を治療室Ｒ１又はＲ２へ割り当てて、治療スケジュールが生成される。
【００６６】
生成された治療スケジュールは、医療スタッフが確認できるように、入出力部１０１を通じて所定のディスプレイに表示させたり、ネットワーク４０を介して、データ入出力端末３０及び／又は治療制御システム１０に送られる。この点は以下の生成例についても同様であり、説明は省略する。
【００６７】
その後、図４Ｂに示すように、治療日当日の例えば９時３０分において、患者Ｂ及びＣは受付を済ませたが、患者Ｅ〜Ｇはまた受付を済ませていないとする。
【００６８】
この場合、患者Ｇは治療時間枠を９時で予約しておいたが、９時３０分の時点で来るかどうかわからないため、スケジュール学習部１０４は、すでに受付を済ませた患者Ｂ及びＣを優先的に治療室Ｒ１及びＲ２へ割り当てる。この際、治療室占有時間の推定値（２０分）の大きい患者Ｂは治療室占有時間の推定値（１２分）の小さい患者Ａの方の治療室Ｒ１に割り当てられ、治療室占有時間の推定値（１８分）の小さい患者Ｃは、治療室占有時間の推定値（１８分）の大きい患者Ｄの方の治療室Ｒ２に割り当てられる。
【００６９】
次に治療時間枠（９時）が早い患者Ｇは、治療室占有時間の推定値の合計が小さい治療室Ｒ２に患者Ｃに続いて割り当てられる。そして、治療室占有時間の推定値（３０分）の大きい患者Ｅは、治療室占有時間の推定値の合計が小さい治療室Ｒ１に患者Ｂに続いて割り当てられる。さらに、患者Ｆは、治療室占有時間の推定値の合計が小さい治療室Ｒ１に患者Ｅに続いて割り当てられる。
【００７０】
このようにして、スケジュール学習部１０４は、治療日の９時３０分において、患者スループットを最大化するように、即ち治療室Ｒ１に割り当てられた患者の治療室占有時間の推定値（又は実績値）の合計と治療室Ｒ２に割り当てられた患者の治療室占有時間の推定値（又は実績値）の合計との差が最も小さくなるように、患者Ａ〜Ｇの各々を治療室Ｒ１又はＲ２へ割り当てて、治療スケジュールを再生成する（リスケジューリング）。
【００７１】
スケジュール学習部１０４による治療スケジュールの生成頻度は、所定の時間ごと（例えば１０分ごと）に生成するものであってもよいし、治療日当日の受付状況の変化が生じたごとに、治療スケジュールを再生成するようにしてもよい。
【００７２】
〔治療スケジュールの生成例２〕
実際の治療現場では事前に作成しておいた治療スケジュールには反映しづらい不測の事態が往々にして発生する。例えば、装置トラブルにより治療の進行が遅れることや、予定の時間に患者が来ない場合などがある。これらは患者スループット低下の原因となることがある。すなわち、実際の治療では、患者の状態や装置トラブルなどによって、実際の治療室占有時間（実績値）がその推定値と乖離することがある。
【００７３】
そこで、スケジュール管理装置１００は、当日の各種情報として、治療制御システム１０により記録された又はデータ入出力端末３０で入力された患者の治療室への入室時刻及び退室時刻を取得し、実際の治療室占有時間を算出する。スケジュール管理装置１００は、実際の治療室占有時間がその推定値と乖離している場合、実際の治療室占有時間に基づき、治療スケジュールを再生成する。
【００７４】
ここで、実際の治療室占有時間がその推定値とどの程度異なる場合に乖離していると判断するかについては、限定されないが、実際の治療室占有時間がその推定値よりも少しでも大きい若しくは小さい場合、又は、実際の治療室占有時間がその推定値よりも±５％、±１０％、±１５％、±２０％、±２５％、±３０％、±３５％、±４０％、±４５％、±５０％、±６０％、±７０％、±８０％、±９０％、若しくは±１００％異なる場合に、スケジュール管理装置１００は、実際の治療室占有時間がその推定値と乖離していると判断する。
【００７５】
図５に示す例では、元々（９時の時点で）は図４Ａに示す治療スケジュールであったが、患者Ａの実際の治療室占有時間がその推定値（１２分）よりも延長してしまい、他方、治療室Ｒ２の患者Ｄは治療室占有時間の推定値どおりに治療が終了したとする。スケジュール管理装置１００は、患者Ｄの実際の治療室占有時間を算出し、その時点（例えば９時１８分）で、患者Ａは未だ治療を終えていないことから、治療スケジュールの再生成を行う（リスケジューリング）。
【００７６】
スケジュール管理装置１００が患者Ｄの実際の治療室占有時間を算出し、患者Ａの治療が延びていると判断すると、スケジュール学習部１０４は、すでに治療中の患者Ａ及びＤのスケジュールはそのままで、受付が済んでおり且つ治療時間枠が早い患者Ｇ及びＣを治療室Ｒ１又はＲ２に割り当てる。このとき、患者Ｄの実際の治療室占有時間が治療中の患者Ａの延長中の実際の治療室占有時間よりも小さいので、大きい治療室占有時間の推定値（３７分）の患者Ｇが治療室Ｒ２に患者Ｄに続いて割り当てられ、小さい治療室占有時間の推定値（１０分）の患者Ｃが治療室Ｒ１に患者Ａに続いて割り当てられる。
【００７７】
次に、受付は未だであるが治療時間枠（１０時）が早い患者は患者Ｂであり、治療室Ｒ１の患者Ａの現在の占有時間（１８分程度）と患者Ｃの治療室占有時間の推定値（１０分）との合計が、治療室Ｒ２の患者Ｄの実際の治療室占有時間（１８分程度）と患者Ｇの治療室占有時間の推定値（３７分）との合計よりも小さいので、患者Ｂは、患者Ｃに続いて治療室Ｒ１に割り当てられる。
【００７８】
そして、残りの患者Ｅ及びＦについては、治療室Ｒ１の患者Ａの現在の治療室占有時間（１８分程度）と患者Ｃの治療室占有時間の推定値（１０分）と患者Ｂの治療室占有時間の推定値（２０分）との合計が、治療室Ｒ２の患者Ｄの実際の治療室占有時間（１８分程度）と患者Ｇの治療室占有時間の推定値（３７分）との合計よりも小さいので、患者Ｅは患者Ｂに続いて治療室Ｒ１に割り当てられ、患者Ｆは患者Ｇに続いて治療室Ｒ２に割り当てられる。
【００７９】
このようにして、スケジュール学習部１０４は、患者スループットを最大化するように、即ち治療室Ｒ１に割り当てられた患者の治療室占有時間の推定値（又は実績値）の合計と治療室Ｒ２に割り当てられた患者の治療室占有時間の推定値（又は実績値）の合計との差が最も小さくなるように、患者Ｂ、Ｃ、Ｅ〜Ｇそれぞれを治療室Ｒ１又はＲ２へ割り当てて、治療スケジュールを再生成する。
【００８０】
なお、リスケジューリングのタイミングとしては、各患者の実際の治療室占有時間の値を算出する度に（つまり各患者の放射線治療の完了後に）、その時点における患者情報や当日の各種情報等に基づき、治療スケジュールを再生成するようにしてもよい。
【００８１】
〔治療スケジュールの生成例３〕
放射線治療施設の都合により、特定の治療室について、利用可能な時間を指定したい場合がある。この場合、医療スタッフが、治療室ごとに利用可能時間を予め設定しておく。スケジュール管理装置１００は、各治療室の利用可能時間を考慮して、治療スケジュールを生成する。治療室の利用可能時間は、始まりから終わりまでの時間に限らず、途中休憩などを考慮したものであってもよい。
【００８２】
スケジュール学習部１０４は、受付の有無及び治療時間枠を優先させつつ、患者Ａ〜Ｚの治療順と治療室を割り当てていく。図６の例では、治療室Ｒ１に割り当てた患者Ａの治療室占有時間の推定値（１２分）によると、患者Ａの治療が終わったとしても治療室Ｒ２はまだ使用することができない状態にある。そこで、治療室Ｒ１に患者Ａに続いて受付済みの患者Ｄを割り当てる。
【００８３】
次に、治療室Ｒ１の患者Ａの治療室占有時間の推定値（１２分）と患者Ｄの治療室占有時間の推定値（１８分）との合計よりも、治療室Ｒ２の利用開始時間が早いため、受付が未だであるが早い治療時間枠（９時）の患者Ｇは、治療室Ｒ２に割り当てられる。他の患者Ｂ〜Ｚについては上記例と同様であり、説明を省略する。
【００８４】
ただし、治療室Ｒ１及びＲ２への患者の割り当ては、治療室Ｒ１の患者の治療室占有時間の推定値の合計が治療室Ｒ１の利用可能時間（利用開始時間から利用終了時間まで）を超えないように、かつ、治療室Ｒ２の患者の治療室占有時間の推定値の合計が治療室Ｒ２の利用可能時間を超えないように行われる。
【００８５】
このように、スケジュール学習部１０４は、患者スループットを最大化するように、治療室の利用可能時間を考慮して、治療室Ｒ１に割り当てられた患者の治療室占有時間の推定値（又は実績値）の合計を規格化（例えば、治療室Ｒ１の利用可能時間で治療室Ｒ２の利用可能時間を割った値を係数として掛ける）のした値と治療室Ｒ２に割り当てられた患者の治療室占有時間の推定値（又は実績値）の合計とを規格化（例えば、治療室Ｒ２の利用可能時間で治療室Ｒ１の利用可能時間を割った値を係数として掛ける）した値との差が最も小さくなるように、患者Ａ〜Ｚの各々を治療室Ｒ１又はＲ２へ割り当て、治療スケジュールを生成する。
【００８６】
〔治療スケジュールの生成例４〕
実際の治療において、受付け後すぐに患者に放射線治療を施すことができるわけではなく、治療前の準備や処置のための時間を要することがある。治療開始前の準備時間は、患者の治療部位や性別、年齢などの情報を基に推定可能である。例えば、前立腺がんの患者の場合、治療前に排尿処置が必要であり、排尿して一定時間後に放射線治療が開始される。この場合、放射線治療の開始前に必要な準備時間は基本的にコントロールできるが、高齢の患者は時間が長くかかる傾向があったり、特定の患者について極端に長くなったりといったことがある。また、治療部位によっては、患者への薬剤投与や飲食禁止といった事前準備が必要になり、これらの処置時間と患者情報との相関が予想される。
【００８７】
本例においては、治療室占有時間の推定値に加えて、スケジュール管理装置１００の治療室外時間学習部１０３が算出する治療室外時間の推定値も考慮して、治療スケジュールが生成される。
【００８８】
図７に示すように、治療日当日（例えば２０１９年６月１日）における治療室外時間学習部１０３により算出された患者Ａの治療室外時間の推定値が、例えば、１５分であり、他の患者Ｂ〜Ｇについては推定値が０分であったとする。治療室外時間の推定値は、治療日以前又は当日に、治療室外時間学習部１０３が、各患者Ａ〜Ｇの患者情報等を用いて、予め算出し、記憶部１０５に記憶させておいたものである。
【００８９】
治療日当日の例えば９時において、患者Ａ、Ｄ、及びＧはすでに受付を済ませているが、患者Ｂ、Ｃ、Ｅ、Ｆは受付が済んでいないとする。
【００９０】
スケジュール学習部１０４は、受付の有無及び治療時間枠を優先させつつ、患者Ａ〜Ｇの治療順と治療室を割り当てていく。図７の例では、患者Ａは治療室に入室する前に準備に１５分要すると推定されている。そのため、患者Ａを治療室Ｒ１又はＲ２の一番最初に割り当ててしまうと、患者スループットが悪くなる。そこで、スケジュール学習部１０４は、患者Ａを除くすでに受付を済ませた患者Ｄ及びＧをそれぞれ治療室Ｒ２及びＲ１の先頭に割り当てる。即ち、スケジュール学習部１０４は、各治療室Ｒ１及びＲ２の利用可能時刻から治療室外時間の推定値の分以降の割り当てとなるように順番付けされる。
【００９１】
そして、患者Ａの治療室外時間の推定値（１５分）後に患者Ｇよりも患者Ｄの方が早く治療室から退室することが推定されているので、患者Ａは、患者Ｄに続いて治療室Ｒ２に割り当てられる。他の患者Ｂ、Ｃ、Ｅ、Ｆの割り当てについては上記例と同様であり説明を省略する。
【００９２】
このようにして、スケジュール学習部１０４は、患者スループットを最大化するように、治療室の利用可能時間と治療室外時間の推定値を考慮して、治療室Ｒ１に割り当てられた患者の治療室占有時間の推定値（又は実績値）の合計と治療室Ｒ２に割り当てられた患者の治療室占有時間の推定値（又は実績値）の合計との差が最も小さくなるように、患者Ａ〜Ｇの各々を治療室Ｒ１又はＲ２へ割り当て、治療スケジュールを生成する。
【００９３】
〔治療スケジュールの生成例５〕
生成例４の状況において、図７に示す治療スケジュールをスケジュール学習部１０４が提案したとする。しかし、治療を始める前に、患者Ｇについては照射前の位置合わせ（患者位置設定）が技術的に難しいことを現場の放射線技師が理解しており、現場の判断で、治療室Ｒ１担当の技師αよりも、経験豊富な技師βが担当する治療室Ｒ２へ割り当てを変更したとする。それにともない患者Ｄ及びＡ等も治療室Ｒ１へ割り当てを変更したとする。そして技師βが担当することで、実際に治療室占有時間が短縮されるとする。
【００９４】
このような場合、治療室占有時間学習部１０２は、担当した技師βによって、推定値（３７分）から実際の治療室占有時間が短縮されたことから、技師βと時間短縮との相関を学習することができる。
【００９５】
また、スケジュール学習部１０４は、患者Ｇの治療が終了した時点で、推定値（３７分）に比べて実際の治療室占有時間が短縮しており、それを考慮して治療スケジュールを再生成する（リスケジューリング）。図８の例では、治療室Ｒ２の患者Ｃの治療が早まり、患者Ｅが治療室Ｒ２に割り当てられ、患者Ｆが治療室Ｒ１へ割り当てられる。
【００９６】
このように、治療室占有時間学習部１０２は、実際の治療室占有時間の削減の結果を学習できる。また、スケジュール学習部１０４は、削減された実際の治療室占有時間を考慮して、リスケジューリングを行う。
【００９７】
〔治療スケジュールの生成例６〕
一般的に、粒子線治療施設においては高価な加速器（放射線源２）が１台設けられ、その加速器からの粒子線を複数の治療室で用いることが行われている。この場合、同じ時間に複数の治療室へ粒子線を供給することはできない。言い換えると、一つの治療室へ粒子線が供給されている間は、他の治療室において粒子線治療を行うことはできない。
【００９８】
そこで、本例では、治療室占有時間学習部１０２は、治療室内において粒子線を照射する時間とそれ以外の時間（通常は患者位置設定の時間）とを区別できる形で、治療室占有時間を推定する。すなわち、治療室占有時間学習部１０２は、治療室占有時間のうち、患者位置設定等を行っている時間と、粒子線を照射する時間をそれぞれ推定する。そして、スケジュール学習部１０４は、各患者の推定した治療室占有時間のうち、複数の治療室間で粒子線を照射する時間が重ならないように、且つ患者スループットを最大化するように、治療スケジュールを生成する。
【００９９】
図９の例では、図４Ａの例と同様に、受け付け及び治療時間枠を考慮して、患者Ａ〜Ｇが治療室Ｒ１又はＲ２に割り当てられることになる。しかし、図４Ａの例のように治療スケジュールを生成すると、治療室Ｒ１に割り当てられた患者Ｇへの粒子線の照射時間と、治療室Ｒ２に割り当てられた患者Ｃへの粒子線の照射時間とが一部重なることとなる。そこで、スケジュール学習部１０４は、患者Ｃの治療室への入室時間を遅らせて、患者Ｃへの粒子線の照射時間が患者Ｇへの粒子線の照射時間と重ならないようにする。なお、治療室Ｒ２においては、患者Ｂと患者Ｃとの間で誰にも使用されない時間（ブランク）が生じるが、これは許容される。
【０１００】
〔治療スケジュールの生成例７〕
治療室占有時間は、患者位置設定の時間と粒子線の照射時間が多くを占める。一般的に患者位置設定の時間の方が粒子線の照射時間より長い。治療室の占有時間を短縮化する目的で、患者を移動可能な患者搬送台車に乗せ、患者位置設定を治療室外の準備室で実施する場合がある。このような技術は、参照により組み込まれる特願２０１９−６５８２４号に詳細に記載されているので、説明は省略する。患者搬送台車では、準備室にて患者位置設定を完了後に、患者は台車に乗ったまま治療室へ搬送され、患者搬送台車が治療室内で固定された後、患者への粒子線照射が行われる。照射完了後は、患者は患者搬送台車に乗ったまま治療室から退室する。
【０１０１】
本例では、粒子線治療施設において２つの治療室Ｒ１及びＲ２に対して、４つの準備室Ｐ１〜Ｐ４が設けられた状況を考慮する。また、４つの準備室Ｐ１〜Ｐ４それぞれに対して患者搬送台車が１台ずつ用意されている。
【０１０２】
治療室外時間学習部１０３は、患者情報等に基づき、各患者の治療室外時間を推定する。治療室外時間には、準備室における患者位置設定の時間、及び準備室から治療室への患者搬送台車の移動時間が含まれる。治療室占有時間学習部１０２は、治療室における各患者の占有時間を推定する。本例では、治療室占有時間には、粒子線の照射時間と、治療室内における各種処置時間（患者搬送台車を治療室に固定したり、照射位置の微調整を行うなど）が含まれる。
【０１０３】
スケジュール学習部１０４は、治療室占有時間学習部１０２及び治療室外時間学習部１０３により推定された時間に基づき、治療スケジュールを生成する。このとき、上記生成例６のように、治療室Ｒ１及びＲ２に割り当てた患者の粒子線照射時間が重ならないようにを治療スケジュールが生成される。
【０１０４】
生成される治療スケジュールは、必ずしも治療室を空き時間なく利用するものではないが、患者位置設定を治療室外（即ち準備室）で行う患者搬送台車を用いる態様において、患者スループットを最大化させることができる。
【０１０５】
〔治療スケジュールの生成例８〕
放射線治療においては、治療以外の目的で放射線を使用したり、治療室を占有したりする時間がある。例えば、放射線治療装置のQA（Quality Assurance）、定期的な装置の点検、治療前の患者の線量分布検証（患者QA）、及び治療のリハーサルなどの目的で治療室を使用することがある。しかし、治療外目的で治療室を使用する時間が長くなると、治療室を治療目的で使用できる時間が短くなり、患者スループットの低下に繋がる。
【０１０６】
治療室占有時間学習部１０２は、各患者の治療室占有時間を推定するとともに、ＱＡ情報等に基づき、ＱＡの各項目ａ〜ｄを行うための治療室占有時間を推定する。そして、スケジュール学習部１０４は、上記生成例のように、受け付けの有無や治療時間枠を考慮しつつ、各患者の治療室占有時間の推定値とＱＡによる治療室占有時間の推定値に基づき、ＱＡ予定が含まれる治療スケジュールを生成する。
【０１０７】
本発明は、具体的に記載された上記実施形態及び生成例に限定されるものではなく、当業者であれば、上記生成例の任意の組み合わせが可能であることは理解できる。
【符号の説明】
【０１０８】
１  放射線治療施設
２  放射線源
３  放射線照射装置
４、５  治療室
６、７  準備室
８  受付・待合室
１０  治療制御システム
２０  放射線照射制御装置
３０  データ入出力端末
４０  ネットワーク
１００  スケジュール管理装置
１０１  入出力部
１０２  治療室占有時間学習部
１０３  治療室外時間学習部
１０４  スケジュール学習部
１０５  記憶部
【要約】
【課題】放射線治療施設における放射線治療のスケジュールを管理し、患者スループットを向上させる放射線治療スケジュールの管理装置及び管理方法を提供する。
【解決手段】  
本発明の一実施形態は、放射線治療が行われる治療室を複数備えた放射線治療施設における放射線治療のスケジュール管理装置であって、一治療日に放射線治療を受ける複数の患者それぞれについて、前記治療室を患者が占有する時間（「治療室占有時間」という）の推定値を算出する治療室占有時間学習部と、前記一治療日の放射線治療のスケジュールを生成するスケジュール学習部とを備えるスケジュール管理装置を提供する。
【選択図】図３Ａ【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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