(57)【要約】【課題】医療検査機器の部品の交換時期を高精度に予測すること。【解決手段】医療機関２０の医療検査機器２１の情報を電気的通信回線２２，２３を介して収集する医療検査機器部品交換支援システムにおいて、医療検査機器から使用状況に関する情報を受信する測定値要求コンポーネント１１と、受信した使用状況に関する情報を記憶する記憶コンポーネント１２と、記憶した使用状況に基づいて、所定期間の使用状況に基づいて将来の使用状況を予測し、その予測した将来の使用状況に基づいてさらに将来の使用状況を予測し、記憶した使用状況と予測した将来時点での使用状況とに基づいて医療検査機器の部品交換時期を予測する予測コンポーネント１５と、予測した交換時期に関する情報をサービスエンジニアシステムに送信する通知コンポーネント１６とを具備する。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
医療機関の医療検査機器の情報を電気的通信回線を介して収集する医療検査機器部品交換支援システムにおいて、
前記医療検査機器から前記使用状況に関する情報を受信する受信部と、
前記受信した使用状況に関する情報を記憶する記憶部と、
前記記憶した使用状況に基づいて、所定期間の使用状況に基づいて将来の使用状況を予測し、その予測した将来の使用状況に基づいてさらに将来の使用状況を予測し、前記記憶した使用状況と前記予測した将来時点での使用状況とに基づいて前記医療検査機器の部品交換時期を予測する予測部と、
前記予測した交換時期に関する情報を前記サービスエンジニアシステムに送信する送信部とを具備することを特徴とする医療検査機器部品交換支援システム。
【請求項２】
前記予測部分は、所定期間の使用状況をニューラルネットワークに入力して将来の使用状況を求め、その求めた将来の使用状況をニューラルネットワークに入力することにより、さらに将来の使用状況を求めるという動作を繰り返して、将来の使用状況を予測することを特徴とする請求項１記載の医療検査機器部品交換支援システム。
【請求項３】
前記予測部分は、遺伝子アルゴリズムを用い、所定期間の使用状況を遺伝子アルゴリズムの遺伝子セットに入力して将来の使用状況を求め、その求めた将来の使用状況を遺伝子セットに入力することにより、さらに将来の使用状況を求めるという動作を繰り返して、将来の使用状況を予測することを特徴とする請求項１記載の医療検査機器部品交換支援システム。
【請求項４】
前記使用状況は一日当たりの撮影回数、Ｘ線管球の動作電圧、装置設置場所の温度、装置設置場所の湿度、装置内部の温度、装置内部の湿度の少なくとも１つを含むものであることを特徴とする請求項１記載の医療検査機器部品交換支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医療検査機器の部品交換作業を支援する医療検査機器部品交換支援システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ＣＴのＸ線管や回路などの部品は検査実施や使用環境により劣化する。部品の交換には特殊な器具を必要とし、部品の手配や交換作業にも時間が必要となるため、不具合が発生してからの交換は、検査機器の信頼性、稼動率が低下するだけでなく、検査を中断したり、それ以降の検査計画を変更したり、といった医療機関への負担が大きくなる。そこで、部品の劣化状況を把握、予測して、事前交換を計画できるようにすることが要望されてきた。
【０００３】
部品の劣化状況は撮影回数や電圧などの使用状況で把握できる。例えば撮影回数は、製品内部で自動測定されていて、病院や検査センターなどの検査装置を設置している場所にサービスエンジニアが出向いて取得したり、遠隔保守としてネットワークを通じて保守センターに送信したりしている。
【０００４】
劣化の判定は例えば撮影回数を基準値と比べることで行われ、従来は、検査装置内部で比べたり、保守センターで比べたりしていた。また、撮影回数の変動を何らかの関数で表現して予測することが行われてきた。
【０００５】
特開２００１−２９０８９１号公報には、検査機器と顧客支援機器とをインターネットで接続し、稼動に関する情報を電子メールで検査機器から顧客支援機器に報告し、顧客支援機器がデータベースを作成することを記載している。このデータベースから、Ｘ線管球の寿命を予測して検査機器に通知することも記載している。
【０００６】
しかし、特開２００１−２９０８９１号公報は、過去の撮影回数や累積稼働時間等から部品寿命時期を予測することについて示されているが、肝心の予測方法が記載されておらず、予測精度の問題が解決されていない。また、検査機器に通知されているが、保守作業は保守センターエンジニアまたはサービスエンジニアの業務であり、これらのエンジニアに通知する必要があるが、その手段が示されていない。稼動に関する情報は病院の設備や運用に関する情報を含むが、電子メールのように非同期な送信手段では漏洩や改竄の発生する可能性がある。
【特許文献１】特開２００１−２９０８９１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明の目的は、医療検査機器の部品の交換時期を高精度に予測することのできる医療検査機器部品交換支援システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の局面は、医療機関の医療検査機器の情報を電気的通信回線を介して収集する医療検査機器部品交換支援システムにおいて、前記医療検査機器から前記使用状況に関する情報を受信する受信部と、前記受信した使用状況に関する情報を記憶する記憶部と、前記記憶した使用状況に基づいて、所定期間の使用状況に基づいて将来の使用状況を予測し、その予測した将来の使用状況に基づいてさらに将来の使用状況を予測し、前記記憶した使用状況と前記予測した将来時点での使用状況とに基づいて前記医療検査機器の部品交換時期を予測する予測部と、前記予測した交換時期に関する情報を前記サービスエンジニアシステムに送信する送信部とを具備する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、医療検査機器の部品の交換時期を高精度に予測することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、図面を参照して本発明の一実施形態を説明する。  
図１に示すように、本実施形態の医療検査機器部品交換支援システム１０は、複数の医療機関２０に設置された複数の医療検査機器２１と、専用回線としての電気的通信回線２２を介して接続される。医療検査機器２１には、Ｘ線診断装置、超音波診断装置、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置（ＣＴスキャナ）、磁気共鳴映像装置（ＭＲＩ）、ガンマカメラ等が含まれる。また、医療検査機器部品交換支援システム１０は、担当地域毎に設けられた保守センター３０内に設置されたサービスエンジニアシステム３１と専用回線としての電気的通信回線３２を介して接続される。
【００１１】
医療検査機器部品交換支援システム１０は、医療検査機器２１の単位期間として例えば一日あたりの過去の稼働状況を医療検査機器２１ごとに一日一回の頻度で収集し、過去の数日にわたる稼働状況から近い将来時点として明日の稼働状況を予測するとともに、その予測処理を当該予測した翌日の使用状況を使って次々に繰り返すことにより、数日又は数十日先の将来時点の稼働状況を予測し、その将来時点までの累積的な稼働状況を予め部品ごとに決まっている耐用年数と比較することで部品ごとに交換時期を予測するために構成されている。
【００１２】
つまり、医療検査機器部品交換支援システム１０は、測定値要求コンポーネント１１、測定値記憶コンポーネント１２、過去パターン学習コンポーネント１３、過去パターン記憶コンポーネント１４、予測コンポーネント１５、通知コンポーネント１６を有する。
【００１３】
測定値要求コンポーネント１１は、複数の医療検査機器２１に対して、所定頻度、ここでは一日一回の頻度で、各医療検査機器２１で自己測定された撮影回数や管電圧等の使用状況を表す測定値情報（以下、使用状況情報という）の送信を要求するとともに、要求に呼応して医療検査機器２１から送信された使用状況情報を例えばファイル転送プロトコル（ＦＴＰ）のもとで受信する。測定値記憶コンポーネント１２は、使用状況情報を医療検査機器２１の識別番号を関連付けて記憶する。
【００１４】
なお、以下では説明の便宜上、使用状況を表す測定値情報として、「撮影回数」を一例として説明するが、本実施形態で対象とする測定値としては撮影回数に限定されるものではなく、回路やＸ線管球の電圧、装置設置場所の温度、湿度、装置内部の温度、湿度など他の事項であってもよい。
【００１５】
予測コンポーネント１５は、数日分の使用状況からその翌日の使用状況を予測し、その予測処理を当該予測した翌日の使用状況を使って次々に繰り返すことにより、数日又は数十日先の将来時点の稼働状況を予測するとともに、その将来時点までの累積的な稼働状況を予め部品ごとに決まっている耐用年数と比較することで部品ごとに交換時期を予測するために、ここでは入力層、隠れ層、出力層の３層からなるニューラルネットワークで構成される。
【００１６】
過去パターン学習コンポーネント１３は、数日分の使用状況からその翌日の使用状況を予測し、その予測した翌日の使用状況が実際の使用状況に一致又は近似に収束するように、予測コンポーネント１５の入力層のノード（ニューロン）と隠れ層のノードとの間の結合強度（加重加算の重み）、隠れ層のノードと出力層のノードとの間の重みを変化させる（学習）。なおここでは、これら重みを、隠れ層の正規分布関数の標準偏差及び平均値とともにパラメータと総称し、一定の学習期間より長い期間にわたって学習を繰り返して得られたパラメータを過去パターンと称する。過去パターン記憶コンポーネント１４は、学習の繰り返しにより導出された過去パターンを医療検査機器２１ごとに記憶する。通知コンポーネント１６は、予測コンポーネント１５で部品の交換時期（寿命）が予測されたとき、その予測した交換時期の情報を保守センター３０内に設置されたサービスエンジニアシステム３１に送信する。
【００１７】
図２に例示するように、予測コンポーネント１５の入力層は、６個のノード（ニューロン）からなり、連続した６日分の撮影回数からその翌日の７日目の撮影回数を予測する。学習プロセスには、連続した７日分の撮影回数の実績が必要とされる。最初の６日分の撮影回数が入力層の各ノードへの入力となる。ｉ番目のノードに入力される撮影回数をＩ（ｉ）｛ｉ＝１，２，・・・６｝とする。
【００１８】
隠れ層は、少なくとも６個のノードで構成されている。入力層の各ノードからの出力は、隠れ層のノードの入力となる。隠れ層の各ノードでは、入力の重み付け和を算出する。入力層のｉ番目のノードから隠れ層のｊ番目のノードへの入力をＪ（ｉ，ｊ）とする。重みをＷ（ｉ，ｊ）とすると、重み付け和Ｓ（ｊ）は以下のようになる。Σの和は全てのｉについて行う。  
Ｓ（ｊ）＝Σ  Ｗ（ｉ，ｊ）×Ｊ（ｉ，ｊ）
つぎに、Ｓ（ｊ）を入力としてメンバーシップ関数を用いてノードの出力を算出する。メンバーシップ関数としては正規分布関数を用いる。ｊ番目のノードでの平均値と標準偏差をそれぞれＸ（ｊ）、σ（ｊ）とすると、ノードの出力Ｋ（ｊ）は以下のようになる。  
Ｋ（ｊ）＝Ｎ（Ｓ（ｊ），Ｘ（ｊ），σ（ｊ））
出力層は、１個のノードで構成されている。隠れ層からの出力は、出力層の入力となる。出力層のノードでは、入力の重み付け和を算出し、出力とする。隠れ層のｊ番目のノードから出力層への入力への重みをＵ（ｊ）とすると、出力層の出力Ｌは以下のようになる。Σの和は全てのｊについて行う。  
Ｌ＝Σ  Ｕ（ｊ）×Ｋ（ｊ）
予測値Ｌと実際の撮影回数との差を算出して、差がしきい値より小さくなるように、隠れ層での重み付け和の重みＷ（ｉ，ｊ）、出力層での重み付け和の重みＵ（ｊ）、隠れ層の正規分布関数の平均値Ｘ（ｊ）、隠れ層の正規分布関数の標準偏差σ（ｊ）を誤差逆伝播法を用いて調節することが学習プロセスである。
【００１９】
図３を参照して学習プロセスを説明する。なお、以下では、隠れ層での重み付け和の重みＷ（ｉ，ｊ）、出力層での重み付け和の重みＵ（ｊ）、隠れ層の正規分布関数の平均値Ｘ（ｊ）、隠れ層の正規分布関数の標準偏差σ（ｊ）をパラメータと総称する。
【００２０】
ステップＳ１で学習コンポーネント１３は、記憶コンポーネント１４から予測コンポーネント１５にパラメータの初期値を読み込ませる。ステップＳ２で過去パターン学習コンポーネント１３は、測定値記憶コンポーネント１２から予測コンポーネント１５に、学習に使用する期間（例えば１ヶ月）の最初の６日間の撮影回数を読み込ませる。ステップＳ３で最初の６日間の撮影回数に対応する翌７日目の撮影回数が予測コンポーネント１５で算出される。ステップＳ４で、学習コンポーネント１３は、予測された撮影回数と７日目の実際の撮影回数との差を誤差として算出する。ステップＳ５で、学習コンポーネント１３は、誤差を閾値と比較する。誤差が閾値以上の場合、学習コンポーネント１３は、ステップＳ６で反復回数（Ｓ７の通過回数）を予定回数と比較する。反復回数が予定回数以下の場合は、学習コンポーネント１３は、ステップＳ７でパラメータを誤差伝播法により更新する。パラメータを更新しながら、誤差が閾値よりも小さく収束するまで、または反復回数が予定回数を超過するまで、Ｓ３〜Ｓ６の処理が繰り返される。
【００２１】
誤差が閾値未満にまで収束したとき、または反復回数が予定回数を超過したとき、ステップＳ８で、学習コンポーネント１３は、直前のＳ２で入力に用いた連続する６日の中の末日が、学習に使用する期間（例えば１ヶ月）の末日に達しているか否かを判断する。直前のＳ２で入力に用いた連続する６日の中の末日が、学習に使用する期間の末日に達していないとき、ステップＳ９で、学習コンポーネント１３は、入力に用いる連続する６日の期間を一日分シフトして、ステップＳ２に帰還する。直前のＳ２で入力に用いた連続する６日の中の末日が、学習に使用する期間の末日に達しているとき、ステップＳ１０で、そのときのパラメータを過去パターンの情報として過去パターン記憶コンポーネント１４に保管して終了する。
【００２２】
このような過去パターン学習コンポーネント１３による学習プロセスはタイマー処理で一定時間ごとに起動しても良い。また、開始後に、学習プロセスは実行されたままで、ステップＳ９後に終了せずに待機して、一定時間ごとにステップＳ２を開始しても良い。その場合に、読み込む撮影回数が測定値記憶コンポーネント１２に保管されていない場合は、ステップＳ２以後のステップを実行せずに待機状態に移行するか、または、終了する。終了する前に、撮影回数が読み込まれなかったことを出力しても良い。また、開始後に、学習プロセスは実行されたままで、ステップＳ９後に終了せずに待機して、撮影回数が測定値記憶コンポーネント１２に保管されるごとにステップＳ２を開始しても良い。また、ステップＳ１を開始する場合に、前回の学習パターン情報を初期値として読み込んでもよい。また、ステップＳ２で学習に使用する期間を、前回の学習で最後に用いた６日から1日以上移動した日から開始しても良い。また、入力を６日よりも長い期間または短い期間としても良い。また、出力層のノードを複数とし、翌1日よりも長い期間で予測を行っても良い。
【００２３】
次に、図４を参照して、予測コンポーネント１５による予測プロセスについて説明する。まず、ステップＳ１１において、予測コンポーネント１５は、過去パターン記憶コンポーネント１４から最新の過去パターン情報を読み込む。続いて、ステップＳ１２で、予測コンポーネント１５は、測定値記憶コンポーネント１２から、予測プロセスで未使用の最も古い連続６日間の撮影回数を読み込む。ステップＳ１３で連続６日間の撮影回数を入力層のノードにそれぞれ入力し、過去パターン情報に従って重み付け加算を繰り返して、出力層のノードから翌日の撮影回数の予測値を出力する。ステップＳ１４において、Ｓ１３で予測した撮影回数の日付が、今日から例えば２週間先の予測期間末日に達しているか否かを判定する。Ｓ１３で予測した撮影回数の日付が予測期間末日に達していないとき、予測コンポーネント１５は、ステップＳ１５で６日間の入力日を１日ずつ移動する。
【００２４】
予測コンポーネント１５は、ステップＳ１６で、移動後の新たな入力日に測定した撮影回数が測定値記憶コンポーネント１２に記憶されているか否かを判定する。新たな入力日に撮影回数が測定されているとき、ステップＳ１２に帰還し、新たな入力日を含む連続６日の撮影回数を測定値記憶コンポーネント１２から読み込み、同様にステップＳ１３で翌日の撮影回数を予測する。新たな入力日に撮影回数が測定されていないとき、ステップＳ１７に移行し、直前のステップＳ１３で予測した撮影回数を、新たな入力日の撮影回数として残り５日の撮影回数とともにステップＳ１２で読み込み、同様にステップＳ１３で翌日の撮影回数を予測する。
【００２５】
ステップＳ１４において、Ｓ１３の予測日が、予定した予測期間末日に達するまで、Ｓ１２〜Ｓ１７の処理が繰り返され、予定した予測期間末日間での各日の撮影回数が予測される。なお、予測プロセス実行日（今日）から７日以上将来時点の撮影回数は、全て予測した６日間の撮影回数に基づいて予測されることになる。
【００２６】
Ｓ１３の予測日が、予定した予測期間末日に達した時点で、予測コンポーネント１５は、ステップＳ１８で、新規に据付時期又は前回の部品交換時期以後の累積撮影回数を、予測プロセス実行日（今日）の翌日から予測期間末日までの各日について個々に測定撮影回数（実測値）と予測撮影回数（予測値）とから計算する。ステップＳ１９で、予測コンポーネント１５は、計算した各日の累積撮影回数を、部品ごとに規定されている寿命を表す撮影回数（閾値）に比較し、閾値を初めて超える日を特定する。ステップＳ２０で、予測コンポーネント１５は、特定日を部品交換限界時期として通知コンポーネント１６を経由してサービスエンジニアシステム３１に送信する。
【００２７】
図５に、本実施形態を用いた実際の予測結果を示している。学習期間を２０日として、撮影回数の測定最終日の翌日から５０日経過時点までの各日あたりの撮影回数を予測した。高い予測精度が理解され得る。
【００２８】
なお、以上の説明では、使用状況として撮影回数を例に説明したが、使用状況として管電圧や管内温度等のように、値そのものが劣化状況を示す場合では、累積値ではなく、予測値をそのまま閾値と比較する。
【００２９】
予測コンポーネント１５は予測プロセスをタイマー処理で一定時間ごとに起動しても良い。また、開始後に、予測プロセスは実行されたままで、ステップＳ２０後に終了せずにステップＳ１１を開始して、ステップＳ１１からステップＳ２０を繰り返しても良い。その場合に、ステップＳ１１で読み込む過去パターン情報が出力されていない場合は、以後のステップを実行せずにステップＳ１１を再び開始するか、または、終了する。終了する前に、過去パターン情報が読み込まれなかったことを出力しても良い。
【００３０】
また、開始後に、プロセスは実行されたままで、ステップＳ２０後に終了せずに待機して、一定時間ごとにステップＳ１１を開始しても良い。その場合に、読み込む過去パターン情報が過去パターン記憶コンポーネント１２に保管されていない場合は、以後のステップを実行せずに待機状態に移行するか、または、終了する。終了する前に、過去パターン情報が読み込まれなかったことを出力しても良い。また、開始後に、予測プロセスは実行されたままで、ステップＳ２０後に終了せずに待機して、学習コンポーネント１３が過去パターン情報を出力するごとにステップＳ１１を開始しても良い。また、入力を６日よりも長い期間または短い期間としても良い。また、出力層のノードを複数とし、翌日よりも長い期間で予測を行っても良い。
【００３１】
図６に、図4のステップＳ２０で通知コンポーネント１６が交換時期を通知するプロセスを示している。開始後、ステップＳ２１で、通知コンポーネント１６は、予測コンポーネント１５が出力した交換時期を読み込む。ステップＳ２２で、通知コンポーネント１６は、交換時期を含む通知文書を作成する。ステップＳ２３で、通知コンポーネント１６は、通知文書を電子メールでサービスエンジニアに送信して終了する。
【００３２】
通知コンポーネント１６の通知プロセスはタイマー処理で一定時間ごとに起動しても良い。また、開始後に、通知プロセスは実行されたままで、ステップＳ２３後に終了せずにステップＳ２１を開始して、ステップＳ２１からステップＳ２３を繰り返しても良い。その場合に、ステップＳ２１で読み込む交換時期が出力されていない場合は、以後のステップを実行せずにステップＳ２１を再び開始するか、または、終了する。終了する前に、交換時期が読み込まれなかったことを出力しても良い。また、開始後に、プロセスは実行されたままで、ステップＳ２３後に終了せずに待機して、一定時間ごとにステップＳ２１を開始しても良い。その場合に、読み込む交換時期が出力されていない場合は、以後のステップを実行せずに待機状態に移行するか、または、終了する。終了する前に、交換時期が読み込まれなかったことを出力しても良い。また、開始後に、通知プロセスは実行されたままで、ステップＳ２３後に終了せずに待機して、予測コンポーネント１５が交換時期を出力するごとにステップＳ２１を開始しても良い。また、開始後に、通知プロセスは実行されたままで、ステップＳ２３後に終了せずに待機して、予測コンポーネント１５が交換時期を出力するとキューシステムに保管してステップＳ２１を開始して、ステップＳ２１ではキューから交換時期を読み込んでも良い。交換時期をファイルやデータベースなどの記憶システムに保管し、キューからは保管場所を読み込んで、記憶システムから交換時期を読み込んでも良い。また、ステップＳ２３での通知には、ファックス、電話など電子メール以外の通知手段を用いても良いし、通知文書を印刷して郵便で通知しても良い。また、通知文書には交換時期だけでなく、病院名、予測日時などの情報を含めても良い。また、通知文書には詳細情報や関連情報を記述したＷＷＷサイトへのＵＲＬや、そのサイトをメールソフトウェアなどで自動参照することのできるリンク情報を含めても良い。
【００３３】
上述した過去パターン学習コンポーネント１３は学習プロセスで遺伝的アルゴリズムを用いてもよい。図７は学習コンポーネント１３の学習プロセスで遺伝的アルゴリズムを用いる場合の遺伝子セットの例を示している。図８は学習コンポーネント１３において遺伝的アルゴリズムを用いた学習プロセスを示している。隠れ層の各ノードについて重みと正規分布関数の平均値と標準偏差の組み合わせを図７の隠れ層ノードのパラメータ（遺伝子）とする。また、出力層のノードについて重みの組み合わせを、出力層ノードのパラメータ(遺伝子)とする。これらのパラメータの組み合わせを遺伝子のセットとして、重みや平均値の値が異なる遺伝子のセットを複数用意する。開始後、ステップＳ３１で、これらのセットを用いて予測を行い、誤差を算出して、誤差の小さいセットを選択する。ステップＳ３２で、最小誤差が閾値以下の場合は最小誤差のセットを過去パターン情報として出力し、終了する。ステップＳ３３で、繰り返し数が予定回数を超えた場合は最小誤差のセットを過去パターン情報として出力し、終了する。ステップＳ３４の交配では、選択したセットの遺伝子(親遺伝子)の対応するノード間で重みや平均値を交換し、新たな遺伝子（子遺伝子）を作成する。ステップＳ３５の突然変異では、選択したセットの遺伝子(親遺伝子)の重みや平均値を変更して、新たな遺伝子を作成する（子遺伝子）を作成する。作成した子遺伝子のセットを用いてステップＳ３１から繰り返す。
【００３４】
図８の例では、繰り返しの際にステップＳ３１で子遺伝子のみを用いているが、遺伝子のセットを選択する際に、親遺伝子のセットを選択肢に含めても良い。また、ステップＳ３４とステップＳ３５のどちらか一方だけを用いて学習プロセスを実行しても良い。また、ステップＳ３３では、繰り返し数ではなく経過時間を用い、予定時間を超えた場合に終了するようにしても良い。また、図８の例では予測コンポーネント１５が図２のニューラルネットワーク構成の場合で説明しているが、測定値の変動を式で表現して予測コンポーネント１５が予測を行う場合に、式の係数などを遺伝子に用いてもよい。
【００３５】
過去パターン学習コンポーネント１３の学習プロセスを２段階に分け、１段階目で図７、図８の遺伝的アルゴリズムを用いて学習を行い、その出力を用いて２段階目で図３の誤差逆伝播法を用いて学習するようにしてもよい。
【００３６】
また、部品の交換時期の判定を行う際の閾値を、検査装置の型式、部品の種類、型番ごとに用意し、交換時期の判定の時に、対象とする部品に対応した閾値を用いる。以下では、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置（ＣＴ）のＸ線検出器にもちいられる回路基板を例として説明する。ＣＴのＸ線検出器は、超伝導コイルを用いてガントリー内を高速で回転している。検査を繰り返し、回路が老朽化してくると、回路を駆動する電圧が不安定になり、発熱してくる。一定温度以上になると超伝導状態を不安定にして安全に回転させることができなくなるため、電圧や温度を監視し、閾値以上の変動があると回路を交換する必要がある。そこで、回転速度は機種や型式で異なり、これらを制御する回路も異なるため、この発明のシステムの予測コンポーネントは機種、型式ごとに閾値を保持し、交換時期の判定を行う。
【００３７】
その他、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】本発明の実施形態に係る医療検査機器部品交換支援システムの構成を示す図。
【図２】図１の予測コンポーネントの構成を示す図。
【図３】図１の学習コンポーネントによる学習プロセスを示す流れ図。
【図４】図１の予測コンポーネントによる予測プロセスを示す流れ図。
【図５】本実施形態による予測結果を測定値（実績）と共に示す図。
【図６】図１の通知コンポーネントによる通知プロセスを示す流れ図。
【図７】図１の学習コンポーネントの学習プロセスで遺伝的アルゴリズムを用いる1場合の遺伝子セットの例を示す図。
【図８】図１の学習コンポーネントにおいて遺伝的アルゴリズムを用いた学習プロセスを示す流れ図。
【符号の説明】
【００３９】
１０…医療検査機器部品交換支援システム、１１…測定値要求コンポーネント、１２…測定値記憶コンポーネント、１３…過去パターン学習コンポーネント、１４…過去パターン記憶コンポーネント、１５…予測コンポーネント、１６…通知コンポーネント、２０…医療機関、２１…医療検査機器、２２…電気的通信回線、３０…保守センター、３１…サービスエンジニアシステム、３２…電気的通信回線。
【図１】
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【図２】
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【図３】
2005235075.tif 000005
【図４】
2005235075.tif 000006
【図５】
2005235075.tif 000007
【図６】
2005235075.tif 000008
【図７】
2005235075.tif 000009
【図８】
2005235075.tif 000010