(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワークを介して第１端末および第２端末と通信可能なサーバを備え、
前記サーバは、
前記第１端末から患部を撮像した患部画像および医師の診断の要否を受信し、前記第２端末から医師による診断結果を示す疾患名に関する情報を受信する送受信部と、
画像解析によって前記患部画像に対応する疾患名を導出する画像解析部と、
前記患部画像を前記第２端末に送信する診断要求処理部と、
前記画像解析部により導出された疾患名に関する情報および前記第２端末から送信された疾患名に関する情報を受け取った場合に前記第１端末に送信する疾患情報生成部と、を有し、
前記診断要求処理部は、前記第１端末から医師の診断を要求された場合、複数の前記第２端末のうち診断可能であることを示したいずれかの前記第２端末を選択して診断を依頼する医師選択部を有することを特徴とする診断支援システム。
【請求項２】
前記画像解析部は、前記第２端末から受け取った前記患部画像に対応する疾患名に関する情報を用いて機械学習を行う学習部を有することを特徴とする請求項１に記載の診断支援システム。
【請求項３】
前記第１端末は、ユーザが医師の診断を要求する場合に、ユーザに有料であることを通知し、
前記サーバは、前記第１端末のユーザによる診断利用料の課金処理をする課金処理部を有することを特徴とする請求項１または２に記載の診断支援システム。
【請求項４】
前記第１端末は、
前記第１端末のユーザの情報を入力させるユーザ認証部と、
前記患部画像を入力する疾患情報入力部と、
前記ユーザの情報または前記疾患名に関する情報に応じた広告を表示する広告表示部と、を有することを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の診断支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、患部を撮像した患部情報を用いた診断支援システムおよびアプリケーションプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
皮膚科を専門とする医師の割合は少なく、皮膚科が専門でない医師が皮膚疾患を診断することがある。また、災害地域で診断する場合や、過疎地域などの医療現場では、医師が専門外の診断をすることがある。このように医師が専門外の診断をする場合に、医師の診断の信頼性を高めるための診断支援技術の提供が望まれている。
【０００３】
特許文献１には、入力する診断画像を解析して注目領域の画像を抽出し、該注目領域の画像をデータベースに登録されている症例画像と同じダイナミックレンジの画像に変換し、ダイナミックレンジ変換後の画像から算出した特徴量とデータベースに登録されている検索用の特徴量との比較に基づいて類似画像検索を行う類似画像検索装置が開示される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１３−２００５９０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に開示される技術では、入力した患部画像に類似する画像を検索結果として出力するが、類似画像を提供するだけでは支援として不十分であるおそれがある。
【０００６】
そこで本発明は、入力した患部画像に対応する疾患名を高い信頼性で提供可能な診断支援技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明のある態様の診断支援システムは、ネットワークを介して第１端末および第２端末と通信可能なサーバを備える。サーバは、第１端末から患部を撮像した患部画像および医師の診断の要否を受信し、第２端末から医師による診断結果を示す疾患名に関する情報を受信する送受信部と、画像解析によって患部画像に対応する疾患名を導出する画像解析部と、患部画像を第２端末に送信する診断要求処理部と、画像解析部により導出された疾患名に関する情報および第２端末から送信された疾患名に関する情報を受け取った場合に第１端末に送信する疾患情報生成部と、を有する。診断要求処理部は、第１端末から医師の診断を要求された場合、複数の第２端末のうち診断可能であることを示したいずれかの第２端末を選択して診断を依頼する医師選択部を有する。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によると、入力した患部画像に応じた疾患名を高い信頼性で提供可能な診断支援技術を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施例にかかる診断支援システムの構成を説明するための図である。
【図２】第１端末の機能構成を説明するための図である。
【図３】第１端末に表示される端末用アプリケーションの画面例を示す図である。
【図４】第１端末が表示する疾患情報の画面例を示す図である。
【図５】サーバの機能構成を説明するための図である。
【図６】サーバの記憶部の構成を説明するための図である。
【図７】第２端末の機能構成を説明するための図である。
【図８】診断支援システムの動作を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
図１は、実施例にかかる診断支援システム１の構成を説明するための図である。診断支援システム１は、医師であるユーザ１１が患者１９の患部１８を診断する際に、診断の質を高めるための支援をする。
【００１１】
ユーザ１１が、患者１９の患部１８を撮像した患部画像をネットワーク１２を介してサーバ１４に送信すると、画像解析による疾患名が提供される支援と、医師診断による疾患名が提供される支援を受けられる。
【００１２】
サーバ１４は、患部画像を解析して疾患名を導出する機能と、専門医１７による診断支援をする機能とを有する。専門医１７は、サーバ１４から診断の依頼を受けると、患部画像に対応する疾患名を第２端末１６からサーバ１４に返信する。
【００１３】
第１端末１０のユーザ１１は、サーバ１４が導出した疾患名を受け取る支援機能２０を無料で利用でき、専門医１７により診断された疾患名を受け取る支援機能２２を有料で利用できる。診断支援システム１は、無料の支援機能２０で、迅速な診断支援をユーザ１１に提供でき、有料の支援機能２２で、専門医１７から信頼性の高い診断支援を提供できる。また、患者１９は、信頼性の高い診断を受けることで、質の高い医療を受けることができる。また、患部画像から疾患名やその処方を提供することで、医師がいない地域や災害地域でも診断支援ができる。また、サーバ１４は、患部画像を収集して、疾患名の導出精度を高めることができる。
【００１４】
第２端末１６のユーザとして、医師の資格を有しているものの専業主婦となって失業した医師や、出産休暇中の医師などが、空いた時間を活用して診断できる。このように、医師資格を有しているが、医師として失業している人材を有効に活用できる。
【００１５】
診断支援システム１では、第１端末１０および第２端末１６がインターネットなどのネットワーク１２を介して無線または有線でサーバ１４に接続する。第１端末１０は、例えば、携帯端末であり、患者１９の患部１８を撮像するカメラ機能を有する。第１端末１０には、診断支援システム１を利用するためのアプリケーションプログラムがインストールされる。なお、変形例では、第１端末１０は、パーソナルコンピュータであってよく、別体のカメラから患部１８を撮像した患部画像をパーソナルコンピュータで受け取ってサーバ１４に送信してよい。第２端末１６は、携帯端末またはパーソナルコンピュータであって、サーバ１４から患部情報を受け取り、疾患名を診断結果としてサーバ１４に送信する。
【００１６】
図２は、第１端末１０の機能構成を説明するための図である。第１端末１０にはアプリケーションプログラムがインストールされており、患部１８を撮像した患部画像をサーバ１４に送信することで、サーバ１４から患部画像に対応する疾患名に関する情報を受け取り可能である。第１端末１０は、ユーザ認証部３２、支援要求部３１、疾患情報受取部３３、送受信部４２および広告表示部４６を有する。また、支援要求部３１は、患者情報入力部３４、患部画像入力部３６、患部状態入力部３８および医師診断選択部４０を有し、疾患情報受取部３３は、疾患名表示部４４および評価入力部４８を有する。これらの構成は、ハードウエアコンポーネントでいえば、任意のコンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ(Graphics Processing Unit）、メモリ、メモリにロードされたプログラムなどによって実現されるが、ここではそれらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックがハードウエアのみ、ソフトウエアのみ、またはそれらの組合せによっていろいろな形で実現できることは、当業者には理解されるところである。
【００１７】
ユーザ認証部３２は、ユーザ１１に入力されたユーザ名およびパスワードがサーバ１４に記憶されたユーザアカウントデータと同じであるか認証する。ユーザ認証部３２は、ユーザがユーザアカウントを有していない場合、ユーザアカウントの作成を要求する画面を表示する。ユーザアカウントを作成する際、ユーザ認証部３２は、メールアドレス、ユーザのアカウント名、パスワード、ユーザの勤め先、ユーザの氏名、ユーザの氏名、医師資格の有無、ユーザの診療科を入力させることで、ユーザアカウントを作成する。入力されたユーザの情報は、利用者情報として、ユーザアカウントＩＤに関連付けられてサーバ１４に記憶される。
【００１８】
患者情報入力部３４は、患者情報として、患者名、患者の性別、患者の年齢、患者の居住地、患者の既往歴を入力するようにユーザ１１に通知する。患部画像入力部３６は、患部１８を撮像した患部画像を入力させる。患部画像入力部３６は、患部１８の全体が見えるように撮像した患部画像や、患部１８に近接して患部１８を拡大して撮像した患部画像など、複数種類の患部画像の入力させる画面を表示する。
【００１９】
患部状態入力部３８は、患部１８の状態をユーザ１１に入力させる。患部１８の症状を示す情報として、患部１８の部位、発症期間、腫れの状態、症状の持続性の有無、患部１８を押した際の消退の有無、患部１８の熱感の有無、疼痛の有無、圧痛の有無、痒みの有無、患部１８の周囲への広がりの有無、患部１８の原因（外傷、虫さされ等）、服薬の有無、Ｃ反応性タンパクの増加の有無、白血球数の増加の有無、患者の発熱の有無などの少なくともいずれかを入力画面として表示する。
【００２０】
医師診断選択部４０は、専門医１７による診断を行うかユーザ１１に選択させる画面を表示する。ユーザ１１が専門医１７による診断を要求する場合、医師診断選択部４０は有料であることを示す画面を表示する。ユーザ１１により入力された患者情報、患部情報、医師診断の有無は、送受信部４２によりサーバ１４に送信される。
【００２１】
疾患情報受取部３３は、サーバ１４から診断支援として、患部１８の患部情報に対応する疾患名に関する情報を送受信部４２から受け取り、ユーザ１１に表示する。疾患名表示部４４は、サーバ１４から受け取った疾患名を、疾患名に対応する代表的な疾患画像とともに画面に表示する。また、疾患名表示部４４は、疾患名に対応する処方を表示する。評価入力部４８は導出した疾患名が正しいか、専門医１７の診断結果が正しいかユーザ１１に評価させてよい。例えば、評価入力部４８は、ユーザ１１にメールにて評価を要求してよい。評価入力部４８はユーザ１１の評価結果をサーバ１４に送信する。
【００２２】
広告表示部４６は、ユーザ１１の診療科に対応する広告と、疾患名に対応する医薬品の広告を少なくとも表示する。
【００２３】
図３は、第１端末１０に表示される端末用アプリケーション３０の画面例を示す図である。図３（ａ）に示すようにユーザ１１は、自身を識別するユーザアカウントを有し、ユーザアカウントを用いて、アプリケーションプログラムが提供する診断支援サービスにサインインする。ユーザ認証部３２は、ユーザ名およびパスワードがサーバ１４に記憶されたユーザアカウントデータと同じであるか認証する。
【００２４】
図３（ｂ）に示すように、サインインが成功すると、第１端末１０は診断を開始する画面に移行する。図３（ｃ）に示すように、患者情報の入力画面において、ユーザ１１は患者情報を入力して「次へ」をタッチ操作する。
【００２５】
図３（ｄ）に示すように、患部画像入力部３６は、患部１８を撮像した患部情報を入力させる。ユーザ１１は、第１端末１０に記憶される患部情報を入力し、「次へ」をタッチ操作する。
【００２６】
図３（ｅ）に示すように、患部状態入力部３８は、患部１８の疾患状態をユーザ１１に入力させる。ユーザ１１は、第１端末１０のタッチパッドを指で操作して、複数の問診の回答を入力する。問診の回答を入力しなければ、診断支援依頼が完了できないように構成してよい。
【００２７】
図３（ｆ）に示すように、医師診断選択部４０は、医師による診断を行うかユーザ１１に選択させる。ユーザ１１が医師の診断を希望して「はい」を選択すると、図３（ｇ）に示すように、課金画面に移行し、第１端末１０はユーザ１１に有料であることを通知する。
【００２８】
図３（ｈ）に示すように、ユーザ１１が「入力データ送信」をタッチ操作すると、送受信部４２は、ユーザ１１が入力した患部情報および疾患状態からなる患部情報と、医師診断選択部４０にて選択した医師の診断の要否を、サーバ１４に送信する。これにより、第１端末１０にてユーザ１１の支援要求処理が終了し、サーバ１４にて患部情報にもとづく疾患名の導出や専門医１７への診断依頼が実行される。図３（ｈ）に示すように広告表示部４６は、広告スペースに広告を、例えば、ユーザ１１の診療科に対応する医薬品または医療機器の広告を表示させる。これにより、ユーザ１１の診療に応じた効果的な広告を表示することができる。
【００２９】
ユーザ１１が支援要求を終了した後、数分から５分後にサーバ１４から画像解析処理による疾患名に関する情報が第１端末１０に送信される。サーバ１４から送信される疾患名に関する情報には、疾患名に応じた代表的な疾患画像、および処方、処方に応じた医薬品の広告が含まれる。
【００３０】
図４は、第１端末１０が受け取る支援情報の画面例を示す図である。図４（ａ）に示すように、第１端末１０の疾患名表示部４４は、サーバ１４から疾患名に関する情報を送受信部４２から受け取り、疾患名に応じた代表的な疾患画像とともに画面に表示させる。サーバ１４が導出する疾患名は、送信した患部情報の類似性が高い順に複数の疾患名が表示されうる。
【００３１】
ユーザ１１が疾患名をタッチ操作すると画面が移行し、図４（ｂ）に示すように、疾患名表示部４４は、疾患名に対応する処方を表示する。広告表示部４６は、図４（ｂ）に示す処方表示画面において、疾患名に対応する医薬品の広告を表示する。これにより、疾患名に応じて効果的な広告を表示できる。このように、広告表示部４６は、ユーザの診療科に応じた広告だけでなく、疾患名に応じた広告を表示することで、異なる画面表示に応じて効果的な広告を表示できる。
【００３２】
図５は、サーバ１４の機能構成を説明するための図である。また、図６は、サーバ１４の記憶部７３の構成を説明するための図である。サーバ１４は、送受信部５０、利用者管理部５２、画像解析部５４、診断要求処理部５６および疾患情報生成部５８を有し、記憶部７３の情報を取り出しまたは記憶部７３に情報を書き込む。記憶部７３は、利用者情報７４、広告情報７６、取得患部情報７８および蓄積疾患情報８０を保持する。これらの構成は、ハードウエアコンポーネントでいえば、任意のコンピュータのＣＰＵやＧＰＵ、メモリ、メモリにロードされたプログラムなどによって実現される。
【００３３】
記憶部７３は、利用者情報７４としてアカウント作成時に入力させた情報をユーザアカウントＩＤに関連付けて保持し、広告情報７６として診療科種別に分類した医薬品や医療機器の情報、疾患名に関連付けた医薬品の情報を保持する。また、記憶部７３は、第１端末１０から送信された患部画像８２および症状情報８４を取得患部情報７８として一時的に保持し、蓄積疾患情報８０として複数の蓄積疾患画像８８および複数の蓄積症状情報９０を疾患名・処方情報８６に関連付けて保持する。１つの疾患名・処方情報８６に対して複数の蓄積疾患画像８８が関連付けられ、それらの組合せが画像解析部５４での解析に用いられる。
【００３４】
利用者管理部５２は、第１端末１０および第２端末１６の利用者を管理する。利用者管理部５２は、第１端末１０や第２端末１６のサインイン時には、第１端末１０または第２端末１６から送信されたユーザ名およびパスワードと、記憶部７３に記憶される利用者情報７４とを照合し、照合した結果を第１端末１０または第２端末１６に送信する。利用者管理部５２の広告生成部６０は、利用者の診療科に対応する広告を広告情報７６から取り出して広告を生成し、第１端末１０または第２端末１６に送信する。
【００３５】
画像解析部５４は、取得した患部情報にもとづいて、疾患名を導出する。画像解析部５４は、類似度算出部６２、疾患名選択部６４および学習部６６を有する。
【００３６】
類似度算出部６２は、第１端末１０から送信された患部画像８２および症状情報８４を解析して、患部画像８２に対応する疾患名とその類似度合いとを導出する。類似度算出部６２は、学習部６６において蓄積疾患情報８０を機械学習の深層学習における教師として学習し、蓄積疾患情報８０をもとに患部画像８２から疾患名を導出する方法を事前に学習している。主な皮膚疾患の疾患名は１００以下であり、類似度算出部６２は、患部画像８２を畳み込みニューラルネットワークの手法を用いて解析し、患部画像８２を複数の疾患名のいずれに該当する可能性が高いか識別する。
【００３７】
類似度算出部６２は、畳み込み処理およびサンプリング処理を複数回繰り返して、入力された患部画像８２の局所特徴を階層的に畳み込むことにより、患部画像８２がいずれの疾患名に対応するか識別する。類似度算出部６２は、患部画像８２に対して各疾患名の類似度合いを算出する。疾患名の類似度合いは、患部画像８２が疾患名に相当する確率であってよい。畳み込みニューラルネットワークの手法を用いることで、患部画像８２の全てに特徴を設定することなく解析し、患部画像８２から局所的な特徴をとらえて信頼性の高い疾患名を導出することができる。
【００３８】
類似度算出部６２は、患部画像８２から畳み込み処理を施した複数の第１マップを生成する。畳み込み処理では、画素値に含まれるＲ値、Ｇ値、Ｂ値、輝度のうち少なくとも１つを用いて実行される。類似度算出部６２は、患部画像８２の重み領域（ｎ×ｎ画素）に含まれる画素値を近接する画素値に重み付けして結合し、第１マップを生成する。畳み込み領域では、重み領域をフィルタとして、特徴を抽出している。なお、学習部６６における深層学習処理により畳み込み処理での重み付けのパラメータが更新される。
【００３９】
次に、類似度算出部６２は、第１マップから第２マップを生成するサンプリング処理を実行する。畳み込み処理よって算出された第１マップの２×２の空間領域をサンプリング領域とする平均サンプリング処理、または第１マップの２×２の空間領域をサンプリング領域とする最大値サンプリング処理を実行する。第２マップは第１マップを縮小したものになる。サンプリング処理により、患部画像８２の疾患部分のスケールや位置の誤差を小さくできる。第２マップは、畳み込み処理およびサンプリング処理により画像データの特徴を抽出したもので、入力した１つの画像データから複数生成されてよい。
【００４０】
類似度算出部６２は、さらに第２マップに畳み込み処理およびサンプリング処理を実行し、畳み込み処理およびサンプリング処理を複数回繰り返して出力ノードを算出する。算出された出力ノードは疾患名の類似度合いを示し、最も類似度合いの高い疾患名が患部画像８２に対応する。なお、実施例では類似度算出部６２が畳み込み処理およびサンプリング処理を繰り返すニューラルネットワークの手法を用いることを示したがこの態様に限定されることなく、さらに多層のニューラルネットワークの手法を用いてもよい。
【００４１】
類似度算出部６２は、患部画像８２に加えて、症状情報８４を用いて疾患名の類似度合いを導出する。例えば、類似度算出部６２は、出力ノードを算出した後、その疾患名の類似度合いを症状情報８４によって補正する。症状情報を用いることで、画像のみで解析する場合と比べて、導出精度を高めることができる。また、画像の特徴量の仮定が不要な畳み込みニューラルネットワークの手法で疾患名の類似度合いを導出した後、症状情報で補正をすることで、精度良く疾患名を導出できる。
【００４２】
疾患名選択部６４は、類似度算出部６２から導出結果を受け取り、最も類似度合いの高い疾患名および類似度合いが所定値以上である疾患名を導出し、その疾患名に関する情報を導出結果として疾患情報生成部５８に送出する。なお、画像解析部５４が疾患情報生成部５８に送る疾患名に関する情報は、疾患名に対応するコードであってよい。
【００４３】
疾患名選択部６４は、所定値以上の類似度合いの疾患名が複数導出された場合、類似度合いが高い順に所定個数選択して、選択した疾患名に関する情報を疾患情報生成部５８に送出する。疾患名選択部６４は、所定の最大個数を上限として、最大個数以下の種類の疾患名を疾患情報生成部５８に送出可能である。類似度算出部６２および疾患名選択部６４は、取得患部情報７８に対する導出結果を学習部６６に送出する。
【００４４】
学習部６６は、取得患部情報７８と、類似度算出部６２および疾患名選択部６４の導出結果と、第２端末１６から送信された専門医１７の診断結果とを受け取り、専門医１７の診断結果である疾患名を正解として類似度算出部６２において入力した患部画像８２から正解である疾患名が導出されるように、深層学習処理により学習する。学習部６６では、患部画像８２を類似度算出部６２に入力した際の導出結果が正解になるように類似度算出部６２での各階層の畳み込み処理の重み付けのパラメータ等を更新する。
【００４５】
学習部６６は、類似度算出部６２および疾患名選択部６４の導出結果と、第１端末１０から送信された評価結果とを受け取って、第１端末１０から送信された評価結果を正解として学習してよい。また、学習部６６は、ユーザ１１が無料の支援機能２０を利用する場合であっても、患部画像８２に対する疾患名を専門医１７から取得する機能を有し、専門医１７の入力した患部画像８２に対する疾患名を正解として学習してよい。このように、学習部６６を備えることで、利用するにつれて類似度算出部６２の導出精度を高めることができる。
【００４６】
診断要求処理部５６は、第１端末１０から専門医１７の診断を要求された場合、第２端末１６に診断を依頼し、診断可能の回答が返信されれば患部画像８２を送受信部５０を介して第２端末１６に送信する。診断要求処理部５６は、実行決定部６８、課金処理部７０、医師選択部７２および依頼情報生成部６９を備える。実行決定部６８は、第１端末１０から専門医１７の診断を要求されると医師支援の実行を決定し、専門医１７の診断の要求がなければ医師支援の実行を決定しない。
【００４７】
課金処理部７０は、専門医１７の診断を要求される毎に、第１端末１０に対する診断利用料の課金処理をする。また、課金処理部７０は、専門医１７の診断の実行に応じて報酬を専門医１７に与える処理をする。課金処理が完了すると、医師選択部７２による専門医１７の選択に進む。医師選択部７２は、利用者情報７４に登録された専門医１７のいずれかを選択する。
【００４８】
医師選択部７２は、第１端末１０から専門医１７の診断を要求された場合、複数の専門医１７のうち診断可能であることを示したいずれか専門医１７の第２端末１６を選択して診断を依頼する。
【００４９】
医師選択部７２は、複数の第２端末１６に対して、第２端末１６のサーバ１４への接続時期が近い順に診断の可否を通知し、診断が可能である旨の返答がある第２端末１６に診断を依頼することに決定し、決定した第２端末１６に取得患部情報７８を送信する。１番目に診断可否を通知した第２端末１６から所定時間経過しても返答がない場合、次に接続時期が近い第２端末１６に診断可否を通知する。サーバ１４にアクセスした時期が最も直近の第２端末１６から順に医師診断を依頼することで、迅速な返答が得られる可能性を高めることができる。また、依頼してからの第２端末１６の返答期間を限定することで、いずれの専門医１７に決定するか時間を短縮できる。
【００５０】
変形例の専門医１７の選択方法では、医師選択部７２は、複数の第２端末１６に診断の依頼がある旨を通知し、診断が可能である旨の返答が最も早い第２端末１６に診断依頼を決定し、決定した第２端末１６に取得患部情報７８を送信する。なお、医師選択部７２は、第２端末１６に診断を依頼を通知する際に取得患部情報７８を依頼とともに送信してよい。
【００５１】
依頼情報生成部６９は、第１端末１０から送信された取得患部情報７８から第２端末１６に送信する依頼情報および依頼ＩＤを生成する。依頼情報は、取得患部情報７８から第１端末１０のユーザ１１の個人情報および患者の個人情報を除いたものであり、患部画像８２および症状情報８４を含む。依頼ＩＤは、第１端末１０の情報、第２端末１６の情報および依頼識別番号を有する。依頼情報生成部６９は、第２端末１６に依頼情報を送信するとともに、疾患情報生成部５８に依頼ＩＤを送出する。依頼ＩＤにより、疾患情報生成部５８は、第２端末１６から送信された診断結果を、依頼ＩＤに応じた第１端末１０に送信できる。
【００５２】
疾患情報生成部５８は、第２端末１６から診断結果として疾患名に関する情報を受け取った場合、または、画像解析部５４から導出結果として疾患名に関する情報を受け取った場合、疾患名に対応する疾患情報を生成する。疾患情報生成部５８は、疾患情報として、疾患名、疾患名に対応する代表的な疾患画像、疾患名に対応する処方、疾患名に対応する広告を生成する。疾患情報生成部５８は、取得患部情報７８に対する疾患情報を送受信部５０を介して第１端末１０に送信する。このように、サーバ１４は、第１端末１０から送信された疾患情報に対応する疾患名に関する情報を第１端末１０に返信することができる。
【００５３】
疾患情報生成部５８は、皮膚の疾患名からその原因となり得る内科疾患名を導出し、内科疾患名を疾患情報として生成してよく、内科疾患名に応じた医薬品の広告を疾患情報として生成してよい。記憶部７３には、皮膚の疾患名に関連付けられた内科疾患名の情報と、内科疾患名に関連付けられた広告の情報が保持される。つまり、記憶部７３は、疾患名に高い相関を有する別の疾患名との組合せ、または疾患名の相関関係を保持する。
【００５４】
また、疾患情報生成部５８は、ユーザ１１の診察する患者群の既往歴の集合から類推されるユーザ１１と関わりの深い疾患名に応じた広告を表示させてよい。例えば、疾患情報生成部５８は、ユーザ１１が第１端末１０から送信した患者の既往歴の情報にもとづいてユーザ１１が診断する患者に多い疾患名を類推し、その類推した疾患名に対応する広告を生成し、第１端末１０に疾患情報として送信してよい。また、疾患情報生成部５８は、ユーザ１１に送信した疾患名を蓄積し、蓄積した送信情報にもとづき送信回数が相対的に多い疾患名に対応する広告を生成し、第１端末１０に疾患情報として送信してよい。これにより、ユーザ１１の診療と関連性の高い効果的な広告を表示できる。また、これらの広告をサーバ１４で生成する態様を示したが、第１端末１０のアプリケーションプログラムにて生成してもよい。
【００５５】
図７は、第２端末１６の機能構成を説明するための図である。第２端末１６には、診断支援システム１用のアプリケーションプログラムがインストールされている。第２端末１６は、送受信部９２、ユーザ認証部９３、広告表示部９４、診断受諾部９５、疾患名入力部９６および報酬部９７を有する。これらの構成は、ハードウエアコンポーネントでいえば、任意のコンピュータのＣＰＵやＧＰＵ、メモリ、メモリにロードされたプログラムなどによって実現される。
【００５６】
ユーザ認証部９３は、ユーザ名およびパスワードがサーバ１４に記憶されたユーザアカウントデータと同じであるか認証する。広告表示部９４は、ユーザアカウントに応じた広告を表示し、皮膚科の専門医１７であれば、皮膚科の医薬品の広告を表示する。変形例として、ユーザ認証部９３は、医師であることを確認するために、ログイン時に指紋認証や手のひら静脈認証などの生体認証を用いてよく、生体認証に必要な個人情報がサーバ１４に記憶されてよい。このように、第２端末１６のユーザ認証では、第１端末１０のユーザ認証よりセキュリティが高く、本人確認が要求される認証が実行される。
【００５７】
診断受諾部９５は、サーバ１４から診断の可否の通知を受け取り、診断の受諾の有無または診断を受諾することを送受信部９２を介してサーバ１４に送信する。疾患名入力部９６は、サーバ１４から取得患部情報７８を受け取り、専門医１７による診断結果として疾患名を入力し、送受信部９２が疾患名に関する情報をサーバ１４に送信する。第２端末１６からサーバ１４に送信される診断結果としての疾患名は１つであり、サーバ１４の学習部６６にフィードバックされる。
【００５８】
報酬部９７は、疾患名入力部９６から疾患名を送るごとに専門医１７に報酬を提供する。報酬部９７は、疾患名入力部９６がサーバ１４に送信されると、サーバ１４の課金処理部７０にて報酬の付与処理がなされて報酬付与情報を課金処理部７０から受け取って専門医１７に報酬を提供する。サーバ１４には利用者情報７４として必要に応じてユーザの住所や口座番号等、報酬の支払いに必要な個人情報が格納されてもよい。以上の構成による動作を以下説明する。
【００５９】
図８は、診断支援システム１の動作を説明するための図である。まず、ユーザ１１は、第１端末１０のアプリケーションプログラムにログインする（Ｓ１０）し、第１端末１０は、入力されたユーザ名およびパスワードをサーバ１４に送信する（Ｓ１２）。
【００６０】
サーバ１４は、受け取ったユーザ名およびパスワードを、記憶する利用者情報７４と比較し（Ｓ１４）、一致するとログインが成功したことを示す情報を第１端末１０に送信する（Ｓ１６）。また、専門医１７は、第２端末１６のアプリケーションプラグラムにログインする（Ｓ３０）し、第２端末１６は、入力されたユーザ名およびパスワードをサーバ１４に送信する（Ｓ３２）。サーバ１４は、受け取ったユーザ名およびパスワードを、記憶する利用者情報７４と比較し（Ｓ３４）、一致するとログインが成功したことを示す情報を第２端末１６に送信する（Ｓ３６）。
【００６１】
ログインに成功すると、ユーザ１１により第１端末１０に患部情報および症状情報を含む患部情報が入力され（Ｓ１８）、医師診断を要求することが入力される（Ｓ１８）。第１端末１０は、入力された患部情報と、医師診断の要求を示す情報をサーバ１４に送信する（Ｓ２０）。
【００６２】
サーバ１４の診断要求処理部５６は、第１端末１０から医師診断の要求を示す情報を受け取って、医師支援処理を開始し、専門医１７の選択をする（Ｓ２２）。診断要求処理部５６は、選択した第２端末１６に医師診断の依頼をする情報を送信する（Ｓ２４）。診断要求処理部５６は、別のアプリケーションプログラムの機能、例えばメール機能を用いて医師診断の依頼を送信してよい。
【００６３】
サーバ１４の画像解析部５４は、患部情報を受け取ると画像解析処理を実行する（Ｓ２６）。なお、画像解析処理は、医師支援処理より先に実行されてよく、並行して同時に実行してもよい。画像解析部５４は、患部情報に対応する疾患名を導出し、疾患情報生成部５８にて疾患名に応じた疾患情報を生成して（Ｓ２７）、疾患情報を解析結果として第１端末１０に送信する。
【００６４】
第１端末１０は、サーバ１４から受け取った解析結果を表示する（Ｓ２９）。このように、第１端末１０のユーザは、患者の患部の患部情報に対応する疾患名を短時間で取得できる。また、疾患名を受け取れることで、効果的な支援ができる。
【００６５】
第２端末１６は、専門医１７により診断受諾の入力を受け（Ｓ３８）、診断受諾を示す情報をサーバ１４に送信する（Ｓ４０）。これによりサーバ１４の医師選択部７２は専門医１７を決定し（Ｓ４２）、第２端末１６に取得患部情報７８を送信する（Ｓ４３）。
【００６６】
第２端末１６は、専門医１７による診断結果として、取得患部情報７８に対応する疾患名の入力を受け（Ｓ４４）、疾患名に関する情報をサーバ１４に送信する（Ｓ４６）。サーバ１４の疾患情報生成部５８は、第２端末１６から疾患名に関する情報を受け取ると、疾患名に応じた疾患情報を生成し、その疾患情報を診断結果として送受信部５０を介して送信する（Ｓ５０）。
【００６７】
第１端末１０は、受け取った専門医１７の診断結果を表示する（Ｓ５１）。専門医１７の診断結果により、信頼性の高い疾患名をユーザ１１に提供できる。サーバ１４の学習部６６は、機械学習処理によって、専門医１７の診断結果の疾患名が正解であるとし、取得患部情報７８に応じた画像解析部５４の解析結果に反映させて学習させる（Ｓ５２）。これにより、サーバ１４での疾患名の導出精度を高めることができる。
【００６８】
本発明は、上述の実施例に限定されるものではなく、当業者の知識に基づいて各種の設計変更等の変形を加えることも可能である。各図に示す構成は、一例を説明するためのもので、同様な機能を達成できる構成であれば、適宜変更可能であり、同様な効果を得ることができる。
【００６９】
実施例では、皮膚科でない医者をユーザ１１とし、皮膚科の専門医１７が利用する態様を示したが、この態様に限られない。例えば、外科であってもよく、内科であってもよい。また、ユーザ１１は、Ｘ線撮影によって、撮影した画像を第１端末１０からサーバ１４に送信して、骨や病変の状態に関する支援を受けてよい。
【００７０】
実施例では、第１端末１０のアプリケーションプログラムと、第２端末１６のアプリケーションプログラムを別のものとして説明したが、この態様に限られない。例えば、第２端末１６のアプリケーションプログラムは、第１端末１０のアプリケーションプログラムと共通であってよい。共通化されたアプリケーションプログラムでは、支援依頼側であるか診断支援側であるか選択する機能が設けられる。
【００７１】
また、第１端末１０および第２端末１６は、アプリケーションプログラムをインストールする代わりに、ウェブブラウザにて診断支援サービスを利用可能であってよい。
【００７２】
実施例では、第１端末１０が患部画像を送信する際に、有料支援として専門医１７による診断要求をサーバ１４に送信する態様を示したが、この態様に限られない。例えば、第１端末１０から患部画像を送信する毎に、専門医１７による診断を要求する情報を送信する必要はなく、ユーザ１１が第１端末１０のアプリケーションプログラムにて予め月額課金や回数限定課金をしていれば、第１端末１０が患部画像を送信すれば、専門医１７による診断要求をしなくとも、画像解析による支援と専門医１７の診断による支援を受けられてよい。
【００７３】
また、別の変形例では、専門医１７の診断による支援を必ず受けられる態様であってよい。例えば、専門医１７の診断による支援の返答期間によって料金が異なる診断支援システムであってよい。専門医１７の診断による回答を３０分以内で受ける場合は有料であるが、専門医１７の診断による回答を１日以内で受ける場合は無料である。この場合、第１端末１０が患部画像を送信する際に、専門医１７による診断要求の有無ではなく、有料支援と無料支援を選択した結果を送信する。
【符号の説明】
【００７４】
１  診断支援システム、  １０  第１端末、  １１  ユーザ、  １２  ネットワーク、  １４  サーバ、  １６  第２端末、  １７  専門医、  １８  患部、  １９  患者、  ３１  支援要求部、  ３２  ユーザ認証部、  ３３  疾患情報受取部、  ３４  患者情報入力部、  ３６  患部画像入力部、  ３８  患部状態入力部、  ４０  医師診断選択部、  ４２  送受信部、  ４４  疾患名表示部、  ４６  広告表示部、  ４８  評価入力部、  ５０  送受信部、  ５２  利用者管理部、  ５４  画像解析部、  ５６  診断要求処理部、  ５８  疾患情報生成部、  ６０  広告生成部、  ６２  類似度算出部、  ６４  疾患名選択部、  ６６  学習部、  ６８  実行決定部、  ６９  依頼情報生成部、  ７０  課金処理部、  ７２  医師選択部、  ７３  記憶部、  ７４  利用者情報、  ７６  広告情報、  ７８  取得患部情報、  ８０  蓄積疾患情報、  ８２  患部画像、  ８４  症状情報、  ８６  疾患名・処方情報、  ８８  蓄積疾患画像、  ９０  蓄積症状情報、  ９２  送受信部、  ９３  ユーザ認証部、  ９４  広告表示部、  ９５  診断受諾部、  ９６  疾患名入力部、  ９７  報酬部。
【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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