(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報処理システムであって、
読出ステップと、判断ステップとを実行するように構成され、
前記読出ステップでは、入力された、ユーザの心電波形を含む第１心電波形を読み出し、
前記判断ステップでは、前記第１心電波形と参照情報とに基づいて、前記ユーザの心不全ステージを判断し、ここで、前記参照情報とは、予め取得され、医師によって心不全ステージの判断がなされた心電波形を含む第２心電波形と、心不全の特徴量との関係を示す情報であり、
前記参照情報は、前記第２心電波形から前記心不全の特徴量を学習させた学習済みモデルであり、
前記学習済みモデルは、前記判断ステップで判断した内容とこれに対応する臨床データとを学習させたものである、
情報処理システム。
【請求項２】
請求項１に記載の情報処理システムにおいて、
前記臨床データは、年齢、性別、ＢＭＩ、ＰＷＴＴ、血圧、心拍数、ＳＤＮＮ、ＣＶＲＲ、心房細動及びＨＲＶのうちの少なくとも１つを含むデータである、
情報処理システム。
【請求項３】
請求項１又は請求項２に記載の情報処理システムにおいて、
前記第１心電波形は、１つの誘導から構成される、
情報処理システム。
【請求項４】
請求項３に記載の情報処理システムにおいて、
前記１つの誘導は、ユーザの右手及び左手から取得した第Ｉ誘導である、
情報処理システム。
【請求項５】
請求項１〜請求項４のいずれか１項に記載の情報処理システムにおいて、
前処理ステップ実行するように構成され、
前記前処理ステップでは、前記読出ステップで読み出された前記第１心電波形を前処理し、ここで、前記前処理とは、前記第１心電波形におけるノイズを除去する処理である、
情報処理システム。
【請求項６】
請求項１〜請求項５のいずれか１項に記載の情報処理システムにおいて、
前記第１心電波形は、１〜５０拍から構成される、
情報処理システム。
【請求項７】
請求項１〜請求項６のいずれか１項に記載の情報処理システムにおいて、
受付ステップと、視覚情報生成ステップとを、さらに実行するように構成され、
前記受付ステップでは、前記第１心電波形を第１ユーザ端末から受け付け、
前記視覚情報生成ステップでは、前記判断ステップの結果を第２ユーザ端末で視認可能な視覚情報を生成する、
情報処理システム。
【請求項８】
プログラムであって、
コンピュータに、請求項１〜請求項７のいずれか１項に記載の情報処理システムの各ステップを実行させるための、
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理システム、情報処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
心電波形、心拍数、心拍変動、心拍間隔及び呼吸周波数をユーザから取得し、これらの情報を解析して心不全であるか否かを判断する心不全検出方法が開示されている（例えば、特許文献１参照。）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０２０−０３９４７２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に開示された技術では、心不全の重症度（心不全ステージ）までは判断されない。また、ユーザから様々な情報を取得する必要があるため、心不全の判断に手間がかかっていた。
【０００５】
本発明では上記事情を鑑み、心不全ステージの判断において医療従事者の手間を削減できる情報処理システムを提供することとした。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様によれば、情報処理システムが提供される。この情報処理システムは、読出ステップと、判断ステップとを実行するように構成される。読出ステップでは、入力された第１心電波形を読み出す。判断ステップでは、第１心電波形と参照情報とに基づいて、心不全ステージを判断する。参照情報とは、第２心電波形と心不全の特徴量との関係を示す情報である。
【０００７】
上記の開示によれば、心不全ステージの判断において医療従事者の手間を削減できる情報処理システムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】情報処理システム１００の構成を示すブロック図である。
【図２】情報処理システム１００の機能構成を示すブロック図である。
【図３】制御部１１０の情報処理を示すアクティビティ図である。
【図４】［図４Ａ］健常者の正規化された心電波形と心不全ステージを示す図である。［図４Ｂ］早期における正規化された心電波形と心不全ステージを示す図である。［図４Ｃ］軽度における正規化された心電波形と心不全ステージを示す図である。［図４Ｄ］中重度における正規化された心電波形と心不全ステージを示す図である。
【図５】心不全ステージの判断結果の表現方法を示す図である。
【図６】心不全ステージの判断結果の表現方法を示す図である。
【図７】心不全ステージの判断結果の表現方法を示す図である。
【図８】心不全ステージの判断結果の表現方法を示す図である。
【図９】心不全ステージの判断結果の表現方法を示す図である。
【図１０】心不全ステージの判断結果の表現方法を示す図である。
【図１１】心不全ステージの判断結果の表現方法を示す図である。
【図１２】心不全ステージの判断結果の表現方法を示す図である。
【図１３】心不全ステージの判断結果の表現方法を示す図である。
【図１４】心不全ステージの判断結果の表現方法を示す図である。
【図１５】情報処理システム１００の機能構成を示すブロック図である。
【図１６】［図１６Ａ］学習済みモデル１２２の生成方法を示すアクティビティ図である。［図１６Ｂ］制御部１１０の情報処理を示すアクティビティ図である。
【図１７】情報処理システム１００の機能構成を示すブロック図である。
【図１８】制御部１１０の情報処理を示すアクティビティ図である。
【図１９】情報処理システム１００の機能構成を示すブロック図である。
【図２０】制御部１１０の情報処理を示すアクティビティ図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を用いて本発明の実施形態について説明する。以下に示す実施形態中で示した各種特徴事項は、互いに組み合わせ可能である。
【００１０】
ところで、本実施形態に登場するソフトウェアを実現するためのプログラムは、コンピュータが読み取り可能な非一時的な記録媒体として提供されてもよいし、外部のサーバからダウンロード可能に提供されてもよいし、外部のコンピュータで当該プログラムを起動させてクライアント端末でその機能を実現（いわゆるクラウドコンピューティング）するように提供されてもよい。
【００１１】
また、本実施形態において「部」とは、例えば、広義の回路によって実施されるハードウェア資源と、これらのハードウェア資源によって具体的に実現されうるソフトウェアの情報処理とを合わせたものも含みうる。また、本実施形態においては様々な情報を取り扱うが、これら情報は、例えば電圧・電流を表す信号値の物理的な値、０又は１で構成される２進数のビット集合体としての信号値の高低、又は量子的な重ね合わせ（いわゆる量子ビット）によって表され、広義の回路上で通信・演算が実行されうる。
【００１２】
また、広義の回路とは、回路（Ｃｉｒｃｕｉｔ）、回路類（Ｃｉｒｃｕｉｔｒｙ）、プロセッサ（Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、及びメモリ（Ｍｅｍｏｒｙ）等を少なくとも適当に組み合わせることによって実現される回路である。すなわち、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））等を含むものである。
【００１３】
＜第１実施形態＞
第１実施形態について説明する。
【００１４】
１．情報処理システム１００の構成
図１は、情報処理システム１００の構成を示すブロック図である。図１に示すように、情報処理システム１００は、制御部１１０、記憶部１２０、表示部１３０、入力部１４０及び通信部１５０を備える。制御部１１０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）等であって、情報処理システム１００の全体を制御する。記憶部１２０は、種々のプログラム及びデータを記憶するものであり、例えばメモリ、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等により構成される。
【００１５】
また、記憶部１２０は、制御部１１０がプログラムに基づき処理を実行する際に用いるデータ等を記憶する。そして、記憶部１２０に記憶されているプログラムに基づいて制御部１１０が処理を実行することにより、後述する各種処理が実現される。すなわち、当該プログラムは、コンピュータに、情報処理システム１００の各ステップを実行させる。なお、記憶部１２０に関して、少なくとも一部の情報が記憶部１２０以外の外部サーバに記憶されていてもよいし、複数の端末にブロックチェーン技術等を用いて分散して記憶されていてもよい。
【００１６】
表示部１３０は、テキスト、画像（静止画及び動画を含む）を表示するものであり、任意のディスプレイにより構成される。入力部１４０は、情報処理システム１００に種々の情報を入力するものであり、マウス、キーボード、ポインティングデバイス等により構成される。通信部１５０は、ＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ  Ｃａｒｄ）等であって、情報処理システム１００をネットワークに接続し、有線接続又は無線接続により他の装置又は構成要素とデータ通信可能に構成される。
【００１７】
２．情報処理システム１００の機能構成
図２は、情報処理システム１００の機能構成を示すブロック図である。図２に示すように、制御部１１０は、読出部１１１と、判断部１１２とを備える。読出部１１１は、ソフトウェア（記憶部１２０に記憶されている）による情報処理がハードウェア（制御部１１０）によって具体的に実現されているものである。読出部１１１は、読出ステップを実行するように構成される。読出部１１１は、入力された第１心電波形を読み出す。ここで、第１心電波形とは、ユーザから取得した心電波形を示す。また、第１心電波形を読み出すとは、例えば、通信部１５０を経由して外部装置から第１心電波形を受信し、当該第１心電波形を読み出すことで記憶部１２０（例えばＲＡＭ）に書き出すこと、予め記憶部１２０（例えばＨＤＤ）に記憶された第１心電波形を、ユーザによる入力部１４０の操作に応じて読み出し、記憶部１２０（例えばＲＡＭ）に書き出すこと、又は、所定の心電計測端末からクラウドに送信され、サーバの記憶装置（例えばＨＤＤ）に保存された第１心電波形について、サーバの制御装置（例えばＣＰＵ）がサーバの記憶装置（例えばＲＡＭ）に書き出すこと等、を示しうる。もちろんあくまでも例示でありこの限りではない。
【００１８】
判断部１１２は、ソフトウェア（記憶部１２０に記憶されている）による情報処理がハードウェア（制御部１１０）によって具体的に実現されているものである。判断部１１２は、判断ステップを実行するように構成される。判断部１１２は、第１心電波形と参照情報１２１とに基づいて、心不全ステージを判断する。参照情報１２１は、記憶部１２０（例えばＲＯＭ）に記憶されている。ここで、参照情報１２１とは、第２心電波形と心不全の特徴量との関係を示す情報である。参照情報の例として、ルックアップテーブル、関数、数理モデル、学習済みモデル等が挙げられる。もちろんあくまでも例示でありこの限りではない。また、心不全ステージとは、ＮＹＨＡ（Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ  Ｈｅａｒｔ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ：ニューヨーク心臓協会）が作成し、身体活動による自覚症状の程度により心不全の重症度を４段階に分類したものを示す。さらに、第２心電波形とは、予め取得された心電波形であって、医師によって心不全ステージの判断がなされた心電波形を示す。
【００１９】
ここで、判断するとは、例えば、予め記憶部１２０（例えばＲＯＭやＨＤＤ）にルックアップテーブルが記憶されており、制御部１１０が記憶部１２０から当該ルックアップテーブルを読み出して判断がなされること、予め記憶部１２０（例えばＲＯＭやＨＤＤ）に関数が記憶されており、当該関数に対して第１心電波形から得られる特徴量を入力することで判断がなされること、予め記憶部１２０（例えばＲＯＭやＨＤＤ）に数理モデルが記憶されており、当該数理モデルに対して第１心電波形から得られる特徴量を入力することで判断がなされること、又は、第２心電波形と心不全の特徴量とを学習させた学習済みモデルに基づいて、当該学習済みモデルに対して第１心電波形から得られる特徴量を入力することで判断がなされること等、を示しうる。もちろんあくまでも例示でありこの限りではない。
【００２０】
３．情報処理
図３は、制御部１１０の情報処理を示すアクティビティ図である。図３に示すように、読出部１１１は、入力された第１心電波形を読み出す（Ａ１２０）。次に、判断部１１２は、第１心電波形と参照情報とに基づいて、心不全ステージを判断する（Ａ１４０）。
【００２１】
図４Ａ〜Ｄは、心不全ステージの判断結果を示す図である。具体的には、図４Ａ〜Ｄでは、第１心電波形３１１，３２１，３３１，３４１が読出部１１１によって読み出され、読み出された第１心電波形３１１，３２１，３３１，３４１と参照情報とに基づいて、判断部１１２によって判断された心不全ステージの判断結果３１２，３２２，３３２，３４２が表示されている。
【００２２】
図４Ａに示すように、判断結果３１２に対応するＮＹＨＡは、９つの心拍全てにおいて０を示し、これは健常者の場合を示す。図４Ｂに示すように、判断結果３２２に対応するＮＹＨＡは、９つの心拍全てにおいて１を示し、これは心不全ステージが早期の場合を示す。図４Ｃに示すように、判断結果３３２に対応するＮＹＨＡは、１１の心拍全てにおいて２を示し、これは心不全ステージが軽度の場合を示す。図４Ｄに示すように、判断結果３４２に対応するＮＹＨＡは、８つの心拍中、３つ目の心拍は２を示しているが他の７つの心拍は４を示し、４が支配的であるため、これは心不全ステージが中重度の場合を示す。
【００２３】
なお、情報処理システム１００の表示部１３０や、後述する第２ユーザ端末２２０に表示される様々な画面例を、図５〜図１４に例示したので参考にされたい。図５〜図１４に示すような画面例によれば、ユーザは心不全ステージの判断結果を容易に把握できる。
【００２４】
以上をまとめると、情報処理方法は、読出ステップと、判断ステップとを実行するように構成される。
読出ステップでは、入力された第１心電波形を読み出す。判断ステップでは、第１心電波形と参照情報とに基づいて、心不全ステージを判断する。参照情報とは、第２心電波形と心不全の特徴量との関係を示す情報である。
【００２５】
第１実施形態において、入力された第１心電波形が存在すれば、心不全ステージを自動的に判断することができる。すなわち、ユーザから様々な情報を取得する必要がないため、心不全ステージの判断において、医療従事者の手間を削減することができる。
【００２６】
＜第２実施形態＞
第２実施形態について説明する。第２実施形態では、第１実施形態と重複する部分の説明は適宜省略する。
【００２７】
第１心電波形は、１〜５０拍から構成されると好ましい。具体的には例えば、１，２，３，４，５，６，７，８，９，１０，１１，１２，１３，１４，１５，１６，１７，１８，１９，２０，２１，２２，２３，２４，２５，２６，２７，２８，２９，３０，３１，３２，３３，３４，３５，３６，３７，３８，３９，４０，４１，４２，４３，４４，４５，４６，４７，４８，４９，５０拍であり、ここで例示した数値の何れか２つの間の範囲内であってもよい。特に好ましくは１拍である。判断部１１２は、１〜５０拍から構成される第１心電波形と参照情報とに基づいて、心不全ステージを判断する。
【００２８】
また、第１心電波形は、５〜３００秒の心拍から構成されると好ましい。具体的には例えば、５，１０，１５，２０，２５，３０，３５，４０，４５，５０，５５，６０，６５，７０，７５，８０，８５，９０，９５，１００，１０５，１１０，１１５，１２０，１２５，１３０，１３５，１４０，１４５，１５０，１５５，１６０，１６５，１７０，１７５，１８０，１８５，１９０，１９５，２００，２０５，２１０，２１５，２２０，２２５，２３０，２３５，２４０，２４５，２５０，２５５，２６０，２６５，２７０，２７５，２８０，２８５，２９０，２９５，３００秒であり、ここで例示した数値の何れか２つの間の範囲内であってもよい。特に好ましくは５秒である。判断部１１２は、５〜３００秒の心拍から構成される第１心電波形と参照情報とに基づいて、心不全ステージを判断する。
【００２９】
第２実施形態において、１〜５０拍、そして５〜３００秒の心拍を表す第１心電波形が存在すれば、心不全ステージを自動的に判断することができる。したがって、第１心電波形を取得する時間を削減することができるため、迅速に心不全ステージを判断することができる。
【００３０】
＜第３実施形態＞
第３実施形態について説明する。第３実施形態では、第１実施形態及び第２実施形態と重複する部分の説明は適宜省略する。
【００３１】
第１心電波形は、１つの誘導から構成されると好ましい。判断部１１２は、１つの誘導から構成される第１心電波形と参照情報とに基づいて、心不全ステージを判断する。第１心電波形は、通常、四肢誘導６種類と胸部誘導６種類とから構成されるが、１つの誘導とは、これらのいずれか１つの誘導を示す。
【００３２】
第３実施形態において、１つの誘導に係る第１心電波形が存在すれば、心不全ステージを自動的に判断することができる。すなわち、ユーザに電極を装着する手間を省くことができるため、医療従事者の手間を削減することができる。
【００３３】
＜第４実施形態＞
第４実施形態について説明する。第４実施形態では、第１実施形態、第２実施形態及び第３実施形態と重複する部分の説明は適宜省略する。
【００３４】
図１５は、情報処理システム１００の機能構成を示すブロック図である。図１５に示すように、記憶部１２０に記憶された参照情報は、第２心電波形から心不全の特徴量を学習させた学習済みモデル１２２であると好ましい。学習済みモデル１２２は、例えば、ＣＮＮ（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ：畳み込みニューラルネットワーク）等の深層学習や機械学習で、第２心電波形から心不全の特徴量を学習させたものである。
【００３５】
図１６Ａは、学習済みモデル１２２の生成方法を示すアクティビティ図である。ここでは、機械学習を例に挙げて説明する。図１６Ａに示すように、制御部１１０（例えばＣＰＵ）は、記憶部１２０（例えばＨＤＤ）に記憶されている第２心電波形を読み出す（Ａ２１０）。次に、制御部１１０（例えばＧＰＵ）は、当該第２心電波形について機械学習を行う（Ａ２２０）。次に、制御部１１０（例えばＧＰＵ）は、出力処理を行う（Ａ２３０）。ここで、Ａ２１０からＡ２３０を繰り返し行うことで、学習済みモデル１２２が生成する。
【００３６】
ここで、学習済みモデル１２２は、判断部１１２で判断した内容とこれに対応する臨床データとを学習させたものである。また、臨床データとは、年齢、性別、ＢＭＩ（Ｂｏｄｙ  Ｍａｓｓ  Ｉｎｄｅｘ：ボディマス指数）、ＰＷＴＴ（Ｐｕｌｓｅ  Ｗａｖｅ  Ｔｒａｎｓｉｔ  Ｔｉｍｅ：脈波伝播時間）、血圧、心拍数、ＳＤＮＮ（Ｓｔａｎｄａｒｄ  Ｄｅｖｉａｔｉｏｎ  Ｏｆ  Ｔｈｅ  ＮＮ  Ｉｎｔｅｒｖａｌ：正常心拍間隔の標準偏差）、ＣＶＲＲ（Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ  Ｏｆ  Ｖａｒｉａｔｉｏｎ  Ｏｆ  ＲＲ  Ｉｎｔｅｒｖａｌ：ＲＲ間隔変動係数）、心房細動及びＨＲＶ（Ｈｅａｒｔ  Ｒａｔｅ  Ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ：心拍変動）のうちの少なくとも１つを含むデータである。
【００３７】
図１６Ｂは、制御部１１０の情報処理を示すアクティビティ図である。図１６Ｂに示すように、読出部１１１は、入力された第１心電波形を読み出す（Ａ１２０）。次に、判断部１１２は、第１心電波形と参照情報とに基づいて、心不全ステージを判断する（Ａ１４０）。次に、制御部１１０は、Ａ１４０で判断した内容とこれに対応する臨床データとを学習済みモデル１２２に機械学習させる（Ａ１５０）。
【００３８】
第４実施形態において、参照情報として学習済みモデル１２２を使用することにより、判断部１１２で判断した内容とこれに対応する臨床データとをさらに学習させることで、高い確度で心不全ステージを判断することができる。
【００３９】
＜第５実施形態＞
第５実施形態について説明する。第５実施形態では、第１実施形態、第２実施形態、第３実施形態及び第４実施形態と重複する部分の説明は適宜省略する。
【００４０】
図１７は、情報処理システム１００の機能構成を示すブロック図である。図１７に示すように、制御部１１０は、前処理部１１３をさらに備えると好ましい。前処理部１１３は、ソフトウェア（記憶部１２０に記憶されている）による情報処理がハードウェア（制御部１１０）によって具体的に実現されているものである。前処理部１１３は、前処理ステップを実行するように構成される。前処理部１１３は、読出部１１１で読み出された第１心電波形を前処理する。ここで、前処理するとは、例えば、第１心電波形におけるノイズを除去するために必要な所定パラメータが予め記憶部１２０（例えばＲＯＭやＨＤＤ）に記憶されており、制御部１１０が記憶部１２０から第１心電波形と当該所定パラメータとを読み出して処理がなされることを示しうる。前処理として、例えば、トレンド除去、運動アーチファクト除去、ノイズ除去、心拍ごとの波形切り出し、正規化が挙げられる。なお、これらを互いに組み合わせて前処理をしてもよい。
【００４１】
図１８は、制御部１１０の情報処理を示すアクティビティ図である。図１８に示すように、読出部１１１は、入力された第１心電波形を読み出す（Ａ１２０）。次に、前処理部１１３は、第１心電波形を前処理する（Ａ１３０）。次に、判断部１１２は、前処理された第１心電波形と参照情報とに基づいて、心不全ステージを判断する（Ａ１４０）。
【００４２】
第５実施形態において、心不全ステージを判断しやすいように第１心電波形を前処理することにより、高い確度で心不全ステージを判断することができる。
【００４３】
＜第６実施形態＞
第６実施形態について説明する。第６実施形態では、第１実施形態、第２実施形態、第３実施形態、第４実施形態及び第５実施形態と重複する部分の説明は適宜省略する。
【００４４】
１つの誘導は、ユーザの右手及び左手から取得した第Ｉ誘導であると好ましい。ここで、第Ｉ誘導とは、ユーザの右手及び左手から取得した誘導であって、心臓における左室の側壁を見る誘導を示す。
【００４５】
第６実施形態において、第Ｉ誘導に係る第１心電波形が存在すれば、心不全ステージを自動的に判断することができる。すなわち、電極の装着箇所がユーザの右手と左手だけなので、ユーザに電極を装着する手間を省くことができるため、医療従事者の手間を削減することができる。
【００４６】
＜第７実施形態＞
第７実施形態について説明する。第８実施形態では、第１実施形態、第２実施形態、第３実施形態、第４実施形態、第５実施形態及び第６実施形態と重複する部分の説明は適宜省略する。
【００４７】
図１９は、情報処理システム１００の機能構成を示すブロック図である。図１９に示すように、制御部１１０は、受付部１１５と、視覚情報生成部１１６とを、さらに備えると好ましい。受付部１１５は、ソフトウェア（記憶部１２０に記憶されている）による情報処理がハードウェア（制御部１１０）によって具体的に実現されているものである。受付部１１５は、受付ステップを実行するように構成される。受付部１１５は、第１心電波形を第１ユーザ端末２１０から受け付ける。第１ユーザ端末２１０は、例えば、簡易心電計、ウェアラブル端末、１２誘導心電計、ベッドサイドモニター、ホルター心電計であってもよい。ここで、受け付けるとは、例えば、第１ユーザ端末２１０で取得した第１心電波形を、通信部１５０を経由して受信することを示しうる。
【００４８】
視覚情報生成部１１６は、ソフトウェア（記憶部１２０に記憶されている）による情報処理がハードウェア（制御部１１０）によって具体的に実現されているものである。視覚情報生成部１１６は、視覚情報生成ステップを実行するように構成される。視覚情報生成部１１６は、判断部１１２の結果を第２ユーザ端末２２０で視認可能な視覚情報を生成する。第２ユーザ端末２２０は、例えば、パソコン、スマートフォン、タブレットであってもよい。ここで、視覚情報を生成するとは、例えば、記憶部１２０（例えばＲＡＭやＨＤＤ）に記憶されている心不全ステージの判断結果について、第２ユーザ端末２２０に表示させる際における画面、画像、レンダリング情報等の視覚情報を生成することを示しうる。なお、第１ユーザ端末２１０と第２ユーザ端末２２０とは、同一の端末であってもよい。
【００４９】
図２０は、制御部１１０の情報処理を示すアクティビティ図である。図２０に示すように、受付部１１５は、第１心電波形を第１ユーザ端末２１０から受け付ける（Ａ１１０）。次に、読出部１１１は、入力された第１心電波形を読み出す（Ａ１２０）。次に、判断部１１２は、第１心電波形と参照情報とに基づいて、心不全ステージを判断する（Ａ１４０）。次に、視覚情報生成部１１６は、Ａ１４０で判断した結果について、第２ユーザ端末２２０で視認可能な視覚情報を生成する（Ａ１７０）。
【００５０】
第７実施形態において、ユーザは、自身の第２ユーザ端末２２０で心不全ステージを確認することができるため、時間や場所に拘束されることなく自身の体調を気にかけることができる。すなわち、ユーザに対して心不全に対する意識付けを図ることができる。
【００５１】
次に記載の各態様で提供されてもよい。
前記情報処理システムにおいて、前記第１心電波形は、１〜５０拍から構成される、情報処理システム。
前記情報処理システムにおいて、前記第１心電波形は、１つの誘導から構成される、情報処理システム。
前記情報処理システムにおいて、前記１つの誘導は、ユーザの右手及び左手から取得した第Ｉ誘導である、情報処理システム。
前記情報処理システムにおいて、前記参照情報は、前記第２心電波形から前記心不全の特徴量を学習させた学習済みモデルである、情報処理システム。
前記情報処理システムにおいて、前記学習済みモデルは、前記判断ステップで判断した内容とこれに対応する臨床データとを学習させたものである、情報処理システム。
前記情報処理システムにおいて、前記臨床データは、年齢、性別、ＢＭＩ、ＰＷＴＴ、血圧、心拍数、ＳＤＮＮ、ＣＶＲＲ、心房細動及びＨＲＶのうちの少なくとも１つを含むデータである、情報処理システム。
前記情報処理システムにおいて、前処理ステップをさらに実行するように構成され、前記前処理ステップでは、前記読出ステップで読み出された前記第１心電波形を前処理する、情報処理システム。
前記情報処理システムにおいて、受付ステップと、視覚情報生成ステップとを、さらに実行するように構成され、前記受付ステップでは、前記第１心電波形を第１ユーザ端末から受け付け、前記視覚情報生成ステップでは、前記判断ステップの結果を第２ユーザ端末で視認可能な視覚情報を生成する、情報処理システム。
情報処理方法であって、読出ステップと、判断ステップとを備え、前記読出ステップでは、入力された第１心電波形を読み出し、前記判断ステップでは、前記第１心電波形と参照情報とに基づいて、心不全ステージを判断し、ここで、前記参照情報とは、第２心電波形と心不全の特徴量との関係を示す情報である、情報処理方法。
プログラムであって、コンピュータに、前記情報処理システムの各ステップを実行させるための、プログラム。
もちろん、この限りではない。
【符号の説明】
【００５２】
１００  ：情報処理システム
１１０  ：制御部
１１１  ：読出部
１１２  ：判断部
１１３  ：前処理部
１１５  ：受付部
１１６  ：視覚情報生成部
１２０  ：記憶部
１２１  ：参照情報
１２２  ：モデル
１３０  ：表示部
１４０  ：入力部
１５０  ：通信部
２１０  ：第１ユーザ端末
２２０  ：第２ユーザ端末
３１１  ：第１心電波形
３１２  ：判断結果
３２１  ：第１心電波形
３２２  ：判断結果
３３１  ：第１心電波形
３３２  ：判断結果
３４１  ：第１心電波形
３４２  ：判断結果
【要約】
【課題】心不全ステージの判断において医療従事者の手間を削減できる情報処理システムを提供すること。
【解決手段】本発明の一態様によれば、情報処理システムが提供される。この情報処理システムは、読出ステップと、判断ステップとを実行するように構成される。読出ステップでは、入力された第１心電波形を読み出す。判断ステップでは、第１心電波形と参照情報とに基づいて、心不全ステージを判断する。参照情報とは、第２心電波形と心不全の特徴量との関係を示す情報である。
【選択図】図１【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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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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