(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータは、ブロックチェーンを含む分散型データベースに記録されたユーザの健康関連情報を取得し、
前記コンピュータは、ユーザの現在の自己体調情報を取得し、
前記コンピュータは、前記健康関連情報及び前記自己体調情報が入力された場合、ユーザの健康状態に係る診断結果を出力する学習モデルに、前記分散型データベースから取得した前記健康関連情報及びユーザから取得した前記自己体調情報を入力することによって、ユーザの健康状態を診断し、
前記コンピュータは、ユーザの健康状態の診断結果をユーザの端末装置へ送信し、
前記コンピュータは、ユーザの健康状態の診断結果及び前記自己体調情報を医療機関又は医療関係者の端末装置である外部通信機器へ送信する
情報処理方法。
【請求項２】
前記コンピュータは、前記診断結果及び前記自己体調情報を医師の端末装置である外部通信機器へ送信し、
前記コンピュータは、ユーザの健康状態に関する医師の診断結果を取得する
請求項１に記載の情報処理方法。
【請求項３】
前記コンピュータは、前記学習モデルに基づく前記診断結果及び医師の前記診断結果の双方又は一方をユーザの端末装置へ送信する
請求項２に記載の情報処理方法。
【請求項４】
前記コンピュータは、前記医師から処方箋情報を取得し、
前記コンピュータは、取得した処方箋情報をユーザの端末装置又は薬局の端末装置へ送信する
請求項２又は請求項３に記載の情報処理方法。
【請求項５】
前記コンピュータは、処方箋情報を前記健康関連情報として前記分散型データベースに記録する
請求項４に記載の情報処理方法。
【請求項６】
前記健康関連情報は医用画像を含み、
前記学習モデルは、前記医用画像が入力された場合、ユーザの健康状態に係る診断結果を出力する画像診断学習モデルを含み、
前記コンピュータは、前記分散型データベースから取得した前記医用画像を前記画像診断学習モデルに入力することによって、ユーザの健康状態を診断する
請求項１〜請求項５のいずれか１項に記載の情報処理方法。
【請求項７】
前記健康関連情報は、
複数のユーザの位置、日時及び時刻を含む行動履歴情報と、各ユーザが、所定感染症に罹患し又は罹患可能性があるか否かを示す感染接触情報と
を含む請求項１〜請求項６のいずれか１項に記載の情報処理方法。
【請求項８】
前記感染接触情報は、
ユーザが、所定感染症患者と濃厚接触したことを示す濃厚接触情報を含む
請求項７に記載の情報処理方法。
【請求項９】
前記感染接触情報は、
ユーザが、所定感染症患者と同一日時に同一施設を使用したことを示す追跡情報を含む
請求項７又は請求項８のいずれか１項に記載の情報処理方法。
【請求項１０】
前記コンピュータは、ユーザの前記行動履歴情報及び前記感染接触情報に応じて、自己体調情報の追加入力をユーザに要求し、ユーザから追加の自己体調情報を取得する
請求項７〜請求項９のいずれか１項に記載の情報処理方法。
【請求項１１】
前記コンピュータは、前記学習モデルに基づく診断結果に応じて、自己体調情報の追加入力をユーザに要求し、ユーザから追加の自己体調情報を取得する
請求項１〜請求項１０のいずれか１項に記載の情報処理方法。
【請求項１２】
前記健康関連情報は、
病院から提供されるユーザの過去の診療情報、ユーザの活動状態を測定するウェアラブル端末によって検出された情報、ユーザの活動情報、ユーザの体組成情報、ユーザの体質情報、既往歴、医薬の服用歴、医薬に対する副作用情報、ユーザの体調情報、ユーザの生活習慣情報、認知機能テスト結果情報、又は感染症関連情報を含む
請求項１〜請求項１１のいずれか１項に記載の情報処理方法。
【請求項１３】
ブロックチェーンを含む分散型データベースに記録されたユーザの健康関連情報を取得する第１取得部と、
ユーザの現在の自己体調情報を第２取得部と、
前記健康関連情報及び前記自己体調情報が入力された場合、ユーザの健康状態に係る診断結果を出力する学習モデルと、
前記分散型データベースから取得した前記健康関連情報及びユーザから取得した前記自己体調情報を入力することによって、ユーザの健康状態を診断する処理部と、
ユーザの健康状態の診断結果をユーザの端末装置へ送信し、ユーザの健康状態の診断結果及び前記自己体調情報を医療機関又は医療関係者の端末装置である外部通信機器へ送信する通信部と
を備える診断支援装置。
【請求項１４】
ブロックチェーンを含む分散型データベースに記録されたユーザの健康関連情報を取得し、
ユーザの現在の自己体調情報を取得し、
前記健康関連情報及び前記自己体調情報が入力された場合、ユーザの健康状態に係る診断結果を出力する学習モデルに、前記分散型データベースから取得した前記健康関連情報及びユーザから取得した前記自己体調情報を入力することによって、ユーザの健康状態を診断し、
ユーザの健康状態の診断結果をユーザの端末装置へ送信し、
ユーザの健康状態の診断結果及び前記自己体調情報を医療機関又は医療関係者の端末装置である外部通信機器へ送信する
処理をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理方法、診断支援装置及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、医療装置を用いて患者からデータを探知し、ニューラルネットワークを用いて患者の健康の初期評価を行う自動診断システムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特表２００６−５０７８７５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には、ブロックチェーンに記録されたユーザの過去から現在までの健康関連情報と、ユーザの現在の自己体調情報とを用いて、ユーザの健康状態を総合的に自動診断する技術は開示されていない。
【０００５】
本開示の目的は、ユーザの健康関連情報及び自己体調情報に基づいて、健康状態の自己診断を支援する情報をユーザに提供することができる情報処理方法、診断支援装置及びコンピュータプログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示に係る情報処理方法は、ブロックチェーンを含む分散型データベースに記録されたユーザの健康関連情報を取得し、ユーザの現在の自己体調情報を取得し、前記健康関連情報及び前記自己体調情報が入力された場合、ユーザの健康状態に係る診断結果を出力する学習モデルに、前記分散型データベースから取得した前記健康関連情報及びユーザから取得した前記自己体調情報を入力することによって、ユーザの健康状態を診断し、ユーザの健康状態の診断結果をユーザの端末装置へ送信し、ユーザの健康状態の診断結果及び前記自己体調情報を外部通信機器へ送信する。
【０００７】
本開示に係る診断支援装置は、ブロックチェーンを含む分散型データベースに記録されたユーザの健康関連情報を取得する第１取得部と、ユーザの現在の自己体調情報を第２取得部と、前記健康関連情報及び前記自己体調情報が入力された場合、ユーザの健康状態に係る診断結果を出力する学習モデルと、前記分散型データベースから取得した前記健康関連情報及びユーザから取得した前記自己体調情報を入力することによって、ユーザの健康状態を診断する処理部と、ユーザの健康状態の診断結果をユーザの端末装置へ送信し、ユーザの健康状態の診断結果及び前記自己体調情報を外部通信機器へ送信する通信部とを備える。
【０００８】
本開示に係るコンピュータプログラムは、ブロックチェーンを含む分散型データベースに記録されたユーザの健康関連情報を取得し、ユーザの現在の自己体調情報を取得し、前記健康関連情報及び前記自己体調情報が入力された場合、ユーザの健康状態に係る診断結果を出力する学習モデルに、前記分散型データベースから取得した前記健康関連情報及びユーザから取得した前記自己体調情報を入力することによって、ユーザの健康状態を診断し、ユーザの健康状態の診断結果をユーザの端末装置へ送信し、ユーザの健康状態の診断結果及び前記自己体調情報を外部通信機器へ送信する処理をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【０００９】
本開示によれば、ユーザの健康関連情報及び自己体調情報に基づいて、健康状態の自己診断を支援する情報をユーザに提供することができる情報処理方法、診断支援装置及びコンピュータプログラムを提供する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施形態１に係る診断支援システムの構成例を示す模式図である。
【図２】実施形態１に係る診断支援方法（情報処理方法）の概要を示す模式図である。
【図３】実施形態１に係る診断支援装置の構成例を示すブロック図である。
【図４】分散型データベースに記録されるユーザ基本情報の一例を示す概念図である。
【図５】分散型データベースに記録される健康関連情報の一例を示す概念図である。
【図６】疾病診断学習モデルの構成例を示す概念図である。
【図７】画像診断学習モデルの構成例を示す概念図である。
【図８】疾病基礎情報の一例を示す概念図である。
【図９】病院情報の一例を示す概念図である。
【図１０】薬局情報の一例を示す概念図である。
【図１１】実施形態１に係る健康関連情報の収集処理手順を示すフローチャートである。
【図１２】実施形態１に係る診断支援の処理手順を示すフローチャートである。
【図１３】実施形態１に係る診断支援の処理手順を示すフローチャートである。
【図１４】実施形態１に係る診断表示画面の一例を示す模式図である。
【図１５】実施形態１に係る病院検索予約画面の一例を示す模式図である。
【図１６】実施形態２に係る診断支援装置の構成例を示すブロック図である。
【図１７】実施形態２に係る感染症関連情報の収集及び警告通知に関する処理手順を示すフローチャートである。
【図１８】感染症診断学習モデルの構成例を示すブロック図である。
【図１９】実施形態２に係る診断支援の処理手順を示すフローチャートである。
【図２０】実施形態２に係る診断表示画面の一例を示す模式図である。
【図２１】実施形態３に係る診断支援装置１の構成例を示すブロック図である。
【図２２】実施形態３に係る問診学習モデルの構成例を示すブロック図である。
【図２３】実施形態４に係る問診事項生成学習モデルの構成例を示すブロック図である。
【図２４】実施形態４に係る問診事項の生成方法を示す説明図である。
【図２５】実施形態５に係る診断支援の処理手順を示すフローチャートである。
【図２６】実施形態６に係る疾病診断学習モデルの概念図である。
【図２７】実施形態６に係る疾病診断学習モデルの構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
本発明の実施形態に係る情報処理方法、診断支援装置及びコンピュータプログラムの具体例を、以下に図面を参照しつつ説明する。なお、本発明はこれらの例示に限定されるものではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。また、以下に記載する実施形態の少なくとも一部を任意に組み合わせてもよい。
【００１２】
（実施形態１）
図１は、実施形態１に係る診断支援システムの構成例を示す模式図である。実施形態１に係る診断支援システムは、ユーザによる健康状態の自己診断を支援し、医療システムの効率的なデジタルトランスフォーメーション（DX：Digital transformation）を推進するためのシステムである。
【００１３】
実施形態１に係る診断支援システムは、診断支援装置１と複数の情報処理装置２とを備え、各装置はＰ２Ｐ（Peer to Peer）接続されている。Ｐ２Ｐ接続された診断支援装置１及び複数の情報処理装置２は、分散型データベース３を構成する。分散型データベース３はブロックチェーン３ａ（図２参照）を含み、記録されるべき情報の全部若しくは一部、又は記録されるべき情報のハッシュ値をブロックチェーン３ａに記録することができる。診断支援装置１には通信線を介してユーザ端末装置４、医師端末装置（外部通信機器）６等が接続されている。また、ユーザが装着するウェアラブル端末５は、ユーザ端末装置４に無線接続されている。
【００１４】
図２は、実施形態１に係る診断支援方法（情報処理方法）の概要を示す模式図である。分散型データベース３には、診断支援システムを利用する複数のユーザの基本情報が登録されている。ユーザはウェアラブル端末５を装着しており、ユーザの各種活動情報がユーザ端末装置４を介して診断支援装置１へアップロードされる。アップロードされた各種活動情報はユーザＩＤと対応付けられ、健康関連情報として分散型データベース３に記録される。また、医療機関に記録されたユーザの電子カルテ情報及び医用画像も、ユーザの認証及び許可を得た後、健康関連情報として分散型データベース３に記録される。
【００１５】
ユーザは、ユーザ端末装置４を用いて健康状態の自己診断支援を診断支援装置１に要求することができる。診断支援装置１は、自己診断支援の要求があった場合、基本的な問診事項に対する回答として、ユーザの現在の体調を示す自己体調情報をユーザ端末装置４から取得する。診断支援装置１は、分散型データベース３に記録されたユーザの健康関連情報を読み出し、健康関連情報及び自己体調情報を疾病診断ＡＩ（後述の疾病診断学習モデル１４）に入力することによって、診断を行う。診断支援装置１は、診断結果をユーザ端末装置４へ送信する。また、診断支援装置１は、医用画像を画像診断ＡＩ（後述の画像診断学習モデル１５）に入力することによって、画像診断を行う。診断支援装置１は、必要に応じて、疾病診断ＡＩ及び画像診断ＡＩによる診断結果を医師端末装置６へ送信し、医師による診断結果を取得する。そして、診断支援装置１は、疾病診断ＡＩの診断結果に加え、医師の診断結果をユーザ端末装置４へ送信する。ユーザは、受信した診断結果を確認し、自己の健康状態を自己診断することができる。
また、診断支援装置１は、診断結果基づいて、病院の検索及び予約を支援することができる。診断支援装置１は、診断結果及び自己体調情報を予約された病院へ送信することもできる。医師は、診断支援装置１から提供された情報により効率的にユーザを診察することができる。
更に、医師により処方箋が提供されている場合、診断支援装置１は、処方箋情報をユーザ端末装置４に送信することもできる。ユーザは、処方箋情報に基づいて処方薬を購入することができる。また、診断支援装置１は、処方箋情報を薬局の端末装置へ直接送信するように構成してもよい。処方薬はユーザ宅へ配送してもよいし、ユーザが当該薬局で受け取ってもよい。
更にまた、診断支援装置１は、診断結果及び自己体調情報を、他の各種医療機関及びヘルスケアチーム等の医療関係者へ送信することができる。ヘルスケアチーム等は、診断支援装置１から提供された情報に基づいて、効率的かつ高品質なユーザに各種医療ケアサービスを提供することができる。
【００１６】
図３は、実施形態１に係る診断支援装置１の構成例を示すブロック図である。診断支援装置１は、処理部１１、記憶部１２、通信部１３を備えたコンピュータである。なお、診断支援装置１は複数のコンピュータからなるマルチコンピュータであってもよく、ソフトウェアによって仮想的に構築された仮想マシンであってもよい。診断支援装置１の各種機能は、複数のサーバ、パーソナルコンピュータ、ソフトウェアプログラム（外部サーバのＡＩ、スマートフォンにダウンロードさせるアプリケーションプログラムを含む）等の装置及びプログラムの協動により実現するように構成してもよい。実施形態１に係る診断支援システムの構成方法は特に限定されるものではない。
【００１７】
処理部１１は、一又は複数のＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro-Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＧＰＧＰＵ（General-purpose computing on graphics processing units）、ＴＰＵ（Tensor Processing Unit）等の演算処理装置を有する。処理部１１は、記憶部１２に記憶されたコンピュータプログラム１２ａを読み出して実行することにより、分散型データベース３を構成する診断支援装置１として機能し、ユーザによる健康状態の自己診断を支援する処理を実行する。
【００１８】
通信部１３は、通信に関する処理を行うための処理回路、通信回路等を含み、当該診断支援装置１に接続されたユーザ端末装置４、医師端末装置６、分散型データベース３を構成する他の情報処理装置２との間で情報の送受信を行う。
【００１９】
記憶部１２は、ハードディスク、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable ROM）、フラッシュメモリ等の記憶装置である。記憶部１２は、処理部１１が、ユーザによる健康状態の自己診断を支援する処理を実行するために必要なコンピュータプログラム１２ａを記憶している。また、記憶部１２は、分散型データベース３を構成し、ユーザ基本情報、ユーザの健康関連情報を記憶するデータベース１２ｂを含む。更に、記憶部１２は、疾病診断学習モデル１４、画像診断学習モデル１５、疾病基礎情報１６、病院情報１７、薬局情報１８、及び認知機能テスト問題１９を記憶している。
【００２０】
コンピュータプログラム１２ａは、コンピュータを分散型データベース３の診断支援装置１として機能させるためのプログラムである。コンピュータプログラム１２ａは、ユーザによる健康状態の自己診断を支援する処理をコンピュータに実行させる。
【００２１】
なお、コンピュータプログラム１２ａは、記録媒体１０にコンピュータ読み取り可能に記録されている態様でも良い。記憶部１２は、図示しない読出装置によって記録媒体１０から読み出されたコンピュータプログラム１２ａを記憶する。記録媒体１０はフラッシュメモリ等の半導体メモリ、光ディスク、磁気ディスク、磁気光ディスク等である。また、通信網に接続されている図示しない外部サーバから本実施形態に係るコンピュータプログラム１２ａをダウンロードし、記憶部１２に記憶させる態様であってもよい。
【００２２】
図４は、分散型データベース３に記録されるユーザ基本情報の一例を示す概念図である。ユーザ基本情報は、例えば、ユーザＩＤ、ユーザの氏名、住所、生年月日、家族情報、職業、趣味、スポーツ、資産、パスポート情報、診察カード情報、マイナンバー情報、認証情報、保険証情報、免許証情報、決済情報等を含む。家族情報は、例えば家族のユーザＩＤ、ユーザとの関係を示す続柄情報等を含む。認証情報は、ユーザの顔、指紋、筆跡、声紋、虹彩、静脈パターン等の生体認証情報、パスワード等を含む。決済情報は、クレジットカード、デビットカード、電子マネー、仮想通貨による決済に必要な情報を含む。決済情報は、本実施形態１に係る診断支援装置１の利用料金の決済に用いられる。
【００２３】
図５は、分散型データベース３に記録される健康関連情報の一例を示す概念図である。ユーザの健康関連情報は、例えば、診療情報、活動情報、体組成等情報、体質等情報、既往歴情報、薬情報、体調情報、生活習慣情報、認知機能テスト結果情報、感染症関連情報等を含む。診断支援装置１は、これらの情報をユーザ端末装置４及び情報処理装置２から収集し、ユーザＩＤに対応付けて分散型データベース３に記録する。なお、健康関連情報は膨大であるため、健康関連情報のハッシュ値を分散型データベース３のブロックチェーン３ａに記録するとよい。健康関連情報は、基本的にユーザ端末装置４から収集する。ただし、電子カルテ、医用画像等の情報は、病院の情報処理装置２から直接収集するように構成してもよい。診断支援装置１が情報処理装置２から情報を収集する際、ユーザ端末装置４を介した認証処理によって、情報収集権限を認証するようにするとよい。
【００２４】
診療情報は、病院の情報処理装置２が記憶するユーザの電子カルテ、医用画像等を含む。電子カルテ及び医用画像はユーザの過去の診療情報である。医用画像は、Ｘ線画像、ＣＴ画像、ＭＲＩ画像、ＰＥＴ画像、骨シンチグラフィ画像、超音波画像等を含む。ユーザ端末装置４はこれらの情報を病院の情報処理装置２から取得し、診断支援装置１に提供する。
【００２５】
活動情報は、ユーザの移動による活動状態を示す位置情報及び日時情報、例えばＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）による測位情報を含む。また、活動情報は、ユーザの四肢の動きによる活動状態を示す加速度情報、ユーザの心拍情報、体温情報、血圧情報、血糖値情報、睡眠深度情報等を含む。これらの活動情報は、ＧＰＳ、加速度センサ、気圧センサ、方位磁気センサ、心拍モニタセンサ、光学センサ等の各種センサを備えるウェアラブル端末５からユーザ端末装置４を介して収集することができる。ウェアラブル端末５装置としては、リストバンド型装置、指輪型装置、スマートグラス、スマートコンタクトレンズ等、任意の装置を利用することができる。ユーザ端末装置４はこれらの情報をウェアラブル端末５から取得し、診断支援装置１に提供する。
【００２６】
体組成等情報は、骨密度、体脂肪率、筋肉量等の体組成、身長、体重、基礎代謝量等の情報を含む。ユーザ端末装置４はこれらの情報を、ユーザ端末装置４と無線通信が可能な体組成測定装置から取得し、診断支援装置１に提供する。
【００２７】
体質等情報は、アレルギー、血液型、ＨＬＡ型、遺伝子情報、人種等の情報を含む。
既往歴情報は、過去に罹患した病気の病名、入院歴、手術歴等の情報を含む。ユーザ端末装置４は、ユーザ操作によって入力されたこれらの情報を取得し、診断支援装置１に提供する。
【００２８】
薬情報は、過去に医師によって作成された処方箋、処方薬の服用歴、市販薬の服用歴、服用時の副作用等の情報を含む。ユーザ端末装置４はこれらの情報を電子お薬手帳から取得し、診断支援装置１に提供する。ユーザ端末装置４は、ユーザ操作によって入力されたこれらの情報を取得し、診断支援装置１に提供するようにしてもよい。
【００２９】
体調情報は、ユーザの睡眠状態、食欲、熱、吐き気、下痢、腹痛等の情報を含む。ユーザ端末装置４は、ユーザ操作によって入力されたこれらの情報を取得し、診断支援装置１に提供する。
【００３０】
生活習慣情報は、朝、昼、夜の食事習慣、飲酒習慣、喫煙、コーヒーを習慣的に飲むかどうか等の情報を含む。ユーザ端末装置４は、ユーザ操作によって入力されたこれらの情報を取得し、診断支援装置１に提供する。
【００３１】
認知機能テスト結果情報は、所定の認知機能テストの採点結果、点数履歴を含む。ユーザ端末装置４は、適宜のタイミングで認知機能テスト問題１９をユーザに提供し、入力された回答に基づいて採点を行い、認知機能テスト問題１９の採点結果（点数）履歴の情報を診断支援装置１に提供する。
【００３２】
感染症関連情報等は、所定の感染症に関するワクチン接種歴、ＰＣＲ検査結果、抗体検査結果、抗原検査結果、免疫機能検査等を含む。ユーザ端末装置４は、ユーザ操作によって入力されたこれらの情報を取得し、診断支援装置１に提供する。
なお、感染症関連情報等は、各種検査結果が正しい情報であることを示す書面、例えば検査機関から発行された書面を含むように構成してもよい。この情報は、疾病診断学習モデル１４に入力される情報では無いが、分散型データベース３に記録され、必要に応じて、感染症に関する証明書としてユーザが適宜、診断支援装置１からダウンロードできるように構成するとよい。
【００３３】
また、図５に示した健康関連情報は、分散型データベース３に記録されるが、健康関連情報に保存期限を適宜設定してもよい。例えば、体温等は１週間又は数週間程度の保存期限を設定し、処理部１１は、保存期限経過後は分散型データベース３から削除するように構成してもよい。なお、医師の判断で、診断支援装置１に設定される健康関連情報の保存期限を延長できるように構成してもよい。診断支援装置１は、健康関連情報の各情報と保存期限とを対応付けて記憶している。医師は、医師端末装置６を介して、保存期限の変更を診断支援装置１に要求することができる。診断支援装置１は医師端末装置６から保存期限の変更を受け付けた場合、保存期限を変更する。誤って保存期限が短縮されたままになると、診断支援に支障が生ずる虞があるため、診断支援装置１は保存期限の延長のみを行う構成が好ましい。もちろん、場合によっては、診断支援装置１は、保存期間を短縮できるように構成してもよいし、医師の判断及び操作で、分散型データベース３に記録された健康関連情報を削除できるように構成してもよい。
更に、診断支援装置１は、保存期限が過ぎた健康関連情報を完全に削除するのではなく、アーカイブ情報として記録するように構成してもよい。
【００３４】
＜疾病診断学習モデル１４＞
図６は、疾病診断学習モデル１４の構成例を示す概念図である。実施形態１に係る疾病診断学習モデル１４の構成例を示す概念図である。疾病診断学習モデル１４は、予め教師データを用いた機械学習又は深層学習等により、ユーザの健康関連情報及びユーザの現在の体調を示す自己体調情報からユーザの健康状態に係る診断結果情報を出力するように学習された学習済のモデルである。疾病診断学習モデル１４は、入力値に対して所定の演算を行い、演算結果を出力するものであり、記憶部１２にはこの演算を規定する関数の係数及び閾値等のデータが疾病診断学習モデル１４として記憶される。疾病診断学習モデル１４として記憶されたデータを読み込むことによって、処理部１１は、ユーザの健康状態を診断するための演算処理を実行することが可能になる。
本実施形態１において疾病診断学習モデル１４の学習処理は、診断支援装置１が行う。ただし学習処理は、診断支援装置１以外の装置が行ってもよい。この場合に学習された疾病診断学習モデル１４に係るデータは、コンピュータプログラム１２ａと同様に、通信ネットワークを介した配信の態様で提供されてもよく、記録媒体１０に記録された態様で提供されてもよい。
【００３５】
本実施形態１において疾病診断学習モデル１４は、例えば、ユーザの健康関連情報及び自己体調情報を受け付ける入力層１４ａと、健康関連情報及び自己体調情報の特徴量を抽出する中間層１４ｂと、特徴抽出によって導出されたユーザの健康状態に係る診断結果情報を出力する出力層１４ｃとを有するニューラルネットワークである。
【００３６】
ニューラルネットワークの入力層１４ａは、健康関連情報である電子カルテ、活動情報、体組成等情報、体質等情報、既往歴情報、薬情報、体調情報、生活習慣情報、認知機能テスト結果情報、感染症関連情報等がそれぞれ入力される複数のニューロンを有し、入力された各データを中間層１４ｂに受け渡す。
入力層１４ａに入力される情報は、非画像データである。なお、健康関連情報は、分散型データベース３に記録された過去から現在にわたるユーザの健康に関連する情報であるが、過去の状態が現在の健康状態に与える影響はさまざまである。そこで、過去の情報には、現在から情報収集時点の時間差に応じた１未満の重み付けを与える前処理を実行するとよい。また、ユーザの活動情報といった時系列情報は、１日平均の徒歩移動距離、歩数、運動量の程度（弱、中、強）、高血圧、低血圧等、ユーザの活動情報を表す数値に変換して情報量を削減する前処理を実行するとよい。
【００３７】
中間層１４ｂは、複数のニューロンからなる層を複数有する。各層は入力されたデータからユーザの健康状態に関連する特徴量を抽出しながら前段から後段の層へ順々に受け渡し、最後段の層は、出力された特徴量を疾病分類コード、診察の要否、緊急度、薬の要否に係るデータを出力層１４ｃに受け渡す。疾病分類コードは、例えば国際疾病分類（ICD：International Classification of Diseases）である。
【００３８】
出力層１４ｃは、複数の疾病分類コードにそれぞれ対応する複数のニューロンを備え、各ニューロンはそれぞれの疾病に該当する確信度を出力する。
また、出力層１４ｃは、診察の要否を示すニューロンを備え、該ニューロンは、診察が必要である確信度を出力する。
更に、出力層１４ｃは、緊急度を示すニューロンを備え、該ニューロンは、緊急である確信度を出力する。
更にまた、出力層１４ｃは、薬の要否を示すニューロンを備え、該ニューロンは、薬の服用を要する確信度を出力する。
上記した各確信度は、例えば０以上、１以下の少数で表され、その値が大きいほど出力結果が確かであることを示す。また、上記した各ニューロン及び出力データの内容は一例であり、特に限定されるものではない。
【００３９】
なお、本実施形態１では一つの学習モデルで疾病診断学習モデル１４を構成する例を説明したが、複数の学習モデルで疾病診断学習モデル１４を構成してもよい。
【００４０】
また、疾病診断学習モデル１４を複数の学習モデルで構成する場合、一部の学習モデルを外部のコンピュータに備えてもよい。
【００４１】
なお本実施形態１においては、疾病診断学習モデル１４がニューラルネットワークである例を説明したが、ＳＶＭ（Support Vector Machine）、ベイジアンネットワーク、又は、回帰木等の構成のモデルであってもよい。
【００４２】
＜疾病診断学習モデル１４の学習方法＞
まず、処理部１１は、分散型データベース３から、教師データの元になる健康関連情報、自己体調情報及び医師の診断結果を収集する。医師の診断結果はカルテから得られる。そして、処理部１１は、複数の健康関連情報及び自己体調情報に対して、医師の診断結果に基づく疾病分類コード、診察の要否、緊急度及び薬の要否を示す教師データを付与することによって学習用データを生成する。次いで、処理部１１は、生成した学習用データを用いて、学習前のニューラルネットワークモデルを機械学習又は深層学習させることによって、疾病診断学習モデル１４を生成する。
具体的には、処理部１１は、学習用データに含まれる健康関連情報及び自己体調情報を学習前のニューラルネットワークモデルに入力し、中間層１４ｂでの演算処理を経て、出力層１４ｃから出力される診断結果情報を取得する。そして、処理部１１は、出力層１４ｃから出力された診断結果情報と、教師データが示す診断結果情報と比較し、出力層１４ｃから出力されるデータが正解値に近づくように、中間層１４ｂでの演算処理に用いるパラメータを最適化する。当該パラメータは、例えばニューロン間の重み（結合係数）などである。パラメータの最適化の方法は特に限定されないが、例えば処理部１１は最急降下法等を用いて各種パラメータの最適化を行う。
【００４３】
情報処理装置２は、教師データに含まれる多数の患者の教師データに基づいて上記の処理を繰り返し行うことによって、学習済の疾病診断学習モデル１４を得る。
【００４４】
なお、複数の学習モデルで疾病診断学習モデル１４を構成する場合、当該複数の学習モデルを以下のように生成するとよい。上記のように生成した学習用データをクラスタリング処理により、複数のクラスに分類する。例えば、循環器系の疾病に関する学習用データ、呼吸器系の疾病に関する学習用データ、食中毒に関する学習用データ等に分類される。なお、クラスタリングの処理は全部又は一部を人手で行ってもよい。そして、第１のクラスに分類された学習用データを用いて、ニューラルネットワークを学習させ、第１の学習モデルを生成する。第２のクラスに分類された学習用データを用いて、ニューラルネットワークを学習させ、第２の学習モデルを生成する。同様にして、複数の学習モデルを生成する。そして、複数の学習モデルを連結することによって、疾病診断学習モデル１４を生成する。複数の学習モデルは単に並列的に連結させ、各学習モデルに同じ健康関連情報及び自己体調情報が入力されるように構成してもよい。複数の学習モデルに健康関連情報及び自己体調情報が入力された場合、各学習モデルから診断結果情報が出力されるが、ユーザの状態に適して学習モデルからは確信度が高い診断結果情報が出力され、不適な学習モデルからは確信度が低い診断結果情報が出力される。このため、診断支援装置１は、確信度が高い診断結果情報を選択することによって、自ずとユーザの状態に適した学習モデルが選択され、診断結果情報が得られることになる。
【００４５】
＜画像診断学習モデル１５＞
図７は、画像診断学習モデル１５の構成例を示す概念図である。本実施形態１において画像診断学習モデル１５は、例えば、医用画像の入力を受け付ける入力層１５ａと、医用画像の特徴量を抽出する中間層１５ｂと、画像診断結果を出力する出力層１５ｃとを有するニューラルネットワークである。本実施形態１の画像診断学習モデル１５は、例えばＣＮＮ（Convolution Neural Network）である。診断支援装置１は、ＣＮＮのモデルに対して、医用画像の特徴量と、疾病分類コードとの関係を学習するディープラーニングを行うことで、画像診断学習モデル１５を生成する。
【００４６】
ニューラルネットワークの入力層１５ａは、医用画像に係る各画素の画素値の入力を受け付ける複数のニューロンを有し、入力された画素値を中間層１５ｂに受け渡す。中間層１５ｂは、医用画像の特徴量を抽出する複数のニューロンを有し、抽出した特徴量を出力層１５ｃに受け渡す。例えば画像診断学習モデル１５がＣＮＮである場合、中間層１５ｂは、入力層１５ａから入力された各画素の画素値を畳み込むコンボリューション層と、コンボリューション層で畳み込んだ画素値をマッピングするプーリング層とが交互に連結された構成を有し、医用画像の画素情報を圧縮しながら最終的に医用画像の特徴量を抽出する。出力層１５ｃは、複数の疾病分類コードそれぞれについて疾病確信度を出力する複数のニューロンを有する。
【００４７】
なお本実施形態１においては、画像診断学習モデル１５がＣＮＮであるものとするが、モデルの構成はＣＮＮに限るものではない。画像診断学習モデル１５は、例えばＣＮＮ以外のニューラルネットワーク、ＳＶＭ、ベイジアンネットワーク、又は、回帰木等の構成の画像診断学習モデル１５であってよい。
【００４８】
画像診断学習モデル１５の学習処理において、診断支援装置１は、分散型データベース３に蓄積されている医用画像と、当該医用画像に対する医師の診断結果とが対応付けられた学習用データを用いる。
【００４９】
診断支援装置１は、学習用データである複数の医用画像をＣＮＮの入力層１５ａに入力し、中間層１５ｂでの演算処理を経て、出力層１５ｃから出力される診断結果を取得する。
【００５０】
診断支援装置１は、出力層１５ｃから出力された診断結果を、学習用データの医用画像にラベル付けされた診断結果と比較し、出力層１５ｃからの出力値が正解値に近づくように、中間層１５ｂでの演算処理に用いるパラメータを最適化する。当該パラメータは、例えばニューロン間の重み（結合係数）などである。パラメータの最適化の方法は特に限定されないが、例えば診断支援装置１は最急降下法等を用いて各種パラメータの最適化を行う。
【００５１】
診断支援装置１は、学習用データに含まれる各医用画像について上記の処理を繰り返し行うことによって、学習済の画像診断学習モデル１５を得る。
【００５２】
なお、画像診断学習モデル１５を一つの学習モデルで構成する例を説明したが、医用画像に含まれるユーザの撮像部位、ＣＴ画像、ＰＥＴ画像等の医用画像の種類に対応する複数の学習モデルを組み合わせて、画像診断学習モデル１５を構成してもよい。各学習モデルの構造及び生成方法は、上記した画像診断学習モデル１５の構造及び生成方法と同様である。
【００５３】
図８は、疾病基礎情報１６の一例を示す概念図である。記憶部１２は、複数の疾病分類コード毎に、疾病分類コード、当該コードが属する分類の見出し、当該コードに対応する病名、当該疾病を診断するための問診事項、当該疾病の治療に適した診療科、ユーザ用説明文書を対応付けて記憶している。ユーザ用説明文書は、疾病の原因、症状、治療方法等の情報を一般人が理解し易いように説明した文書である。また、ユーザ用説明文書に、典型的な医療情報、ユーザに対するアドバイスを含めてもよい。例えば、糖尿病の医療情報として、糖尿病の病期、自覚症状、検査内容、治療方法の一覧を含めてもよい。
診断支援装置１は、疾病基礎情報１６の問診事項を参照することによって、必要に応じてユーザに問診を行い、診断精度を向上させることができる。また、診断支援装置１は、疾病基礎情報１６の診療科を参照することによって、ユーザの疾病内容に応じた病院の情報を提供することができる。更に、診断支援装置１は、疾病基礎情報１６のユーザ用説明文書によって、診断結果に係る疾病を説明した文書をユーザに提供することができる。
【００５４】
図９は、病院情報１７の一例を示す概念図である。記憶部１２は、複数の病院ＩＤ毎に、パスワード、病院の名称、住所、診療科、医師のプロフィール情報、診療時間、連絡先、病院の端末装置へ情報を送信するための通信用アドレスを対応付けて記憶している。診断支援装置１は、病院情報１７を参照することによって、ユーザに対する診断結果に適した病院を紹介し、予約処理を実行することができる。また、診断支援装置１は、通信用アドレスを用いて、診断結果等の情報を病院へ送信することができる。
【００５５】
図１０は、薬局情報１８の一例を示す概念図である。記憶部１２は、複数の薬局ＩＤ毎に、パスワード、住所、薬剤師のプロフィール情報、営業時間、連絡先、薬局の端末装置へ情報を送信するための通信用アドレスを対応付けて記憶している。診断支援装置１は、薬局情報１８を参照することによって、ユーザに薬局を紹介することができる。また、診断支援装置１は、通信用アドレスを用いて、処方箋データを薬局へ送信することができる。
【００５６】
図１１は、実施形態１に係る健康関連情報の収集処理手順を示すフローチャートである。診断支援装置１の処理部１１は、ユーザ端末装置４又は医療機関の情報処理装置２から診療情報を収集する（ステップＳ１１１）。
【００５７】
ユーザ端末装置４は、定期的に活動情報、体組成情報を診断支援装置１へ送信する。診断支援装置１の処理部１１は、ユーザ端末装置４から送信された活動情報及び体組成情報を収集する（ステップＳ１１２、ステップＳ１１３）。
【００５８】
また、ユーザ端末装置４は、定期的に又は情報が更新される都度、体質等情報、既往歴情報、薬情報、体調情報、生活習慣情報、感染症情報を診断支援装置１へ送信する。診断支援装置１の処理部１１は、ユーザ端末装置４から送信された、これらの情報を収集する（ステップＳ１１４〜ステップＳ１１９）。
なお、ここで収集される体調情報は、自己体調情報と類似の情報であるが、疾病診断学習モデル１４による診断時におけるユーザの体調を示す情報であるのに対して、当該体調情報は、疾病診断学習モデル１４による診断時よりも前に収集される過去の情報である点で異なる。
また、疾病診断学習モデル１４による診断が行われ、その後医師による治療が行われた場合、その後のユーザの体調、処方薬摂取による副作用等、経過観察に関する情報を体調情報としてステップＳ１１７で収集するように構成してもよい。なお、経過観察に関連する情報として、初診又は再診時の検査、処置、入院による検査、手術、その他の処置等は、既往歴として記録される。
【００５９】
更に、ユーザ端末装置４は、定期的に認知機能テスト問題１９に基づいて認知機能テストを実行し、ユーザの回答を採点し、認知機能テスト結果を診断支援装置１へ送信する。診断支援装置１の処理部１１は、ユーザ端末装置４から送信された認知機能テスト結果を収集する（ステップＳ１２０）。
【００６０】
次いで、健康関連情報を収集した診断支援装置１の処理部１１は、収集した各情報をユーザＩＤと対応付けて分散型データベース３に記録する（ステップＳ１２１）。処理部１１は、各情報を分散型データベース３に記録する際、各情報のハッシュ値をブロックチェーン３ａに記録する。
【００６１】
なお、上記の各種健康関連情報の収集タイミングは、情報の種類に応じて適宜決定すればよく、特に限定されるものではない。
【００６２】
図１２及び図１３は、実施形態１に係る診断支援の処理手順を示すフローチャートである。診断支援装置１は、ユーザ端末装置４から自己診断支援の要求を受け付けた場合、以下の処理を実行する。まず、診断支援装置１の処理部１１は、ユーザの生体認証情報等を用いてユーザの認証を行う（ステップＳ１３１）。
【００６３】
認証に成功した場合、処理部１１は、認証されたユーザのユーザＩＤをキーにして、分散型データベース３から健康関連情報を取得する（ステップＳ１３２）。なお、処理部１１は、必要に応じて健康関連情報の改ざん、変更がなされてないか否かを確認する。
【００６４】
次いで、処理部１１は、所定の基本的な問診事項をユーザ端末装置４へ送信し、ユーザ端末装置４を介してユーザの現在の体調を示す自己体調情報を取得する（ステップＳ１３３）。当該問診事項は標準的なものであり、例えば体温、食欲、吐き気、頭痛、めまいの有無等の基本的な情報を質問する内容がユーザ端末装置４に表示される。ユーザは、ユーザ端末装置４に問診事項に対する回答を自己体調情報として入力する。ユーザ端末装置４は、入力された自己体調情報を診断支援装置１へ送信し、診断支援装置１はユーザ端末装置４から送信された自己体調情報を取得する。
【００６５】
そして、処理部１１は、取得した健康関連情報及び自己体調情報を疾病診断学習モデル１４に入力することによって、ユーザの健康状態に関する診断を実行する（ステップＳ１３４）。
【００６６】
次いで、処理部１１は、診断結果に基づいて、追加問診の要否を判断する（ステップＳ１３５）。例えば、確信度が所定値未満の疾病が複数あり、確信度を向上させ得る追加の問診事項がある場合、診断支援装置１は、追加問診要と判定する。具体的には、診断支援装置１は、疾病基礎情報１６を参照して、各疾病に係る問診事項を読み出し、未取得の情報の有無を判定すればよい。
【００６７】
追加問診要と判定した場合（ステップＳ１３５：ＹＥＳ）、処理部１１は、追加の問診事項をユーザ端末装置４へ送信し、追加の自己体調情報を取得し（ステップＳ１３６）、処理をステップＳ１３４へ戻す。
【００６８】
なお、追加問診を繰り返しても、確信度が所定値を越えない場合もあるため、追加問診の回数を所定回数以下に制限するとよい。ステップＳ１３５において、追加問診要と判定された場合であっても、追加問診の回数が所定回数に達している場合、ステップＳ１３７へ処理を進めるとよい。
【００６９】
追加問診不要と判定した場合（ステップＳ１３５：ＮＯ）、処理部１１は、医用画像を画像診断学習モデル１５に入力することによって、ユーザの健康状態に関する診断を実行する（ステップＳ１３７）。
【００７０】
次いで、処理部１１は、ユーザの指示を受け付け、医師による診断が必要であるか否かを判定する（ステップＳ１３８）。ユーザはユーザ端末装置４を介して、医師による診断を求めるかどうかを選択することができ、ユーザ端末装置４は、選択結果を診断支援装置１へ送信する。また、ステップＳ１３４で実行された診断結果の確信度が所定値未満である場合、自動的に医師による診断が必要と判定するように構成してもよい。また、常時、医師による診断を実行するように構成することもできる。
【００７１】
医師による診断が必要であると判定した場合（ステップＳ１３８：ＹＥＳ）、処理部１１は、ステップＳ１３４及びステップＳ１３７の診断結果、ステップＳ１３３及びステップＳ１３６で取得した自己体調情報等を医師端末装置６へ送信する（ステップＳ１３９）。医師は、医師端末装置６にて診断結果、問診結果に相当する自己体調情報等を受信し、診断を行い、医師端末装置６を介して診断結果を診断支援装置１へ送信する。医師は、処方箋を作成し、処方箋情報を診断結果と共に診断支援装置１へ送信することもできる。
なお、医師は、基本的には、疾病診断学習モデル１４による診断結果と、画像診断学習モデル１５による診断結果と、ユーザの自己体調情報とに基づいて、診断を行うが、ユーザとの間で、Ｚｏｏｍ等のビデオ会議システム、電話会議システム、チャット等のリアルタイムコミュニケーションシステム、電子メール、電話を用いて適宜、コミュニケーションを行って診断を行ってもよい。医師とユーザとのやり取りは、ユーザ端末装置４と医師端末装置６との間だの直接的な通信で行ってもよいし、診断支援装置１を介した通信により行ってもよい。
また、医師は、医師端末装置６を介して診断支援装置１にアクセスし、必要なユーザの健康関連情報を取得して、診断を行ってもよい。
更に、医師は、医師端末装置６を介して、疾病診断学習モデル１４に入力する健康関連情報及び自己体調情報を変更し、疾病診断学習モデル１４による再診断の実施を要求できるように構成してもよい。診断支援装置１は、医師端末装置６から送信される再診断の実施要求を受信する。当該実施要求には、疾病診断学習モデル１４に入力する健康関連情報及び自己体調情報の変更内容を含む。変更内容は、例えば、再診断に使用しない情報と、使用する情報とを指定する情報を含む。診断支援装置１は、変更内容に応じて、疾病診断学習モデル１４に入力する健康関連情報及び自己体調情報を変更し、変更された情報を疾病診断学習モデル１４に入力し、疾病診断学習モデル１４から出力された診断結果情報を医師端末装置６へ送信する。
健康関連情報及び自己体調情報のうち、喫煙の有無、飲酒の有無等の２値情報に関しては、再診断に使用しない場合、これらの情報を「無し」に変更するとよい。健康関連情報及び自己体調情報のうち、体温、血圧等の非２値情報に関しては、再診断に使用しない場合、これらの情報を所定の平均的正常値に変更するとよい。体温であれば、平熱の３６．５度、血圧であれば収縮期血圧１２５ｍｍＨｇ、拡張期血圧８２ｍｍＨｇ等のように平均的正常値に変更し、疾病診断学習モデル１４に入力する。
【００７２】
診断支援装置１は、医師端末装置６から送信された診断結果を取得する（ステップＳ１４０）。ステップＳ１４０の処理を終えた場合、又は医師による診断が不要であると判定した場合（ステップＳ１３８：ＮＯ）、診断支援装置１は、診断結果をユーザ端末装置４へ送信する（ステップＳ１４１）。具体的には、診断支援装置１は、診断表示画面９０を表示するためのデータをユーザ端末装置４へ送信する。
医師による診断が行われなかった場合、診断支援装置１は、疾病診断学習モデル１４による診断結果をユーザ端末装置４へ送信する。医師による診断が行われた場合、診断支援装置１は、疾病診断学習モデル１４による診断結果と共に、医師による診断結果をユーザ端末装置４へ送信する。また、処方箋情報がある場合、診断支援装置１は、医師の診断結果と共に処方箋情報をユーザ端末装置４へ送信する。
なお、診断支援装置１は、診断結果及び自己体調情報を、ユーザの健康管理に関連するその他の各種医療機関、ヘルスケアチーム等の医療関係者へ送信するように構成してもよい。各種医療機関及びヘルスケアチーム等の医療関係者は、診断結果及び自己体調情報を受信し、受信した診断結果及び自己体調情報に基づいて、ユーザに対して効率的かつ高品質な各種医療ケアサービスを提供することができる。
【００７３】
図１４は、実施形態１に係る診断表示画面９０の一例を示す模式図である。診断表示画面９０は、認証部９０ａ、ユーザ基本情報表示部９０ｂ、行動履歴表示部９０ｃ、生活習慣表示部９０ｄ、体調・認知機能・感染症表示部９０ｅ、既往歴表示部９０ｆ、電子カルテ表示部９０ｇ、ＡＩ診断結果表示部９０ｈ、医師診断結果表示部９０ｉ、処方箋表示部９０ｊを含む。
ユーザは認証部９０ａを操作することによって、診断支援装置１に対する顔認証、指紋認証、声紋認証、筆跡認証、その他パスワード等で認証を行うことができる。
ユーザはＡＩ診断結果表示部９０ｈにより、疾病診断学習モデル１４による診断結果を確認することができる。
ユーザは医師診断結果表示部９０ｉにより、医師による診断結果を確認することができる。
ユーザは処方箋表示部９０ｊにより、処方箋の有無を確認することができる。ユーザは処方箋表示部９０ｊを操作することによって、処方箋情報を薬局へ送信する処理を実行することができる。
【００７４】
図１３に戻り、ステップＳ１４２以降の処理を説明する。ユーザはユーザ端末装置４を介して、診察予約を行うか否かを選択することができ、ユーザ端末装置４は、選択結果を診断支援装置１へ送信する。ステップＳ１４１の処理を終えた処理部１１は、ユーザ端末装置４を介してユーザの選択結果を受け付け、診察予約を行うか否かを判定する（ステップＳ１４２）。
【００７５】
診察予約を行うと判定した場合（ステップＳ１４２：ＹＥＳ）、処理部１１は、医療機関の検索処理を実行し（ステップＳ１４３）、予約処理を実行する（ステップＳ１４４）。診断支援装置１は、病院検索予約画面９１を表示するためのデータをユーザ端末装置４へ送信し、病院の検索及び予約を支援する。
【００７６】
図１５は、実施形態１に係る病院検索予約画面９１の一例を示す模式図である。病院検索予約画面９１は、名称検索部９１ａ、最寄り病院等検索部９１ｂ、診療科検索部９１ｃ、お勧め医療機関表示部９１ｄ、マニュアル検索結果表示部９１ｅを含む。
ユーザは、名称検索部９１ａにキーワードを入力することによって、病院を検索することができる。また、最寄り病院等検索部９１ｂに表示されたアイコンを操作することによって、例えば最寄りの病院を検索したり、住所、駅名で病院を検索することができる。お気に入り登録されている病院及びかかりつけの病院を検索することもできる。
ユーザ端末装置４は、ユーザの検索操作内容を診断支援装置１へ送信する。診断支援装置１は、検査操作内容に従って病院情報１７を検索し、ヒットした病院の端末装置へ送信する。ユーザ端末装置４は、検索された病院の一覧をマニュアル検索結果表示部９１ｅに表示する。
また、診断支援装置１は、疾病診断学習モデル１４又は医師による診断結果に応じたお勧めの病院を病院情報１７から検索する。例えば、診断支援装置１は、疾病基礎情報１６を参照し、診断された疾病分類コードに対応付けられた診療科を特定し、当該診療科を含む病院を病院情報１７から検索する。また、診断支援装置１は、ユーザ端末装置４の位置情報を取得し、診療科及び位置情報に基づいて病院情報１７を検索し、該当する診療科を有する最寄りの病院の情報をユーザ端末装置４へ送信する。ユーザ端末装置４は、検索された病院の一覧をお勧め医療機関表示部９１ｄに表示する。
【００７７】
一覧表示された複数の各病院名の側には診療予約アイコン９１ｆが表示される。ユーザは、診療予約アイコン９１ｆを操作することによって、該当する病院の診療予約を行うことができる。ユーザ端末装置４は、診断予約処理の開始指示を診断支援装置１へ送信する。診断支援装置１は、ユーザ端末装置４から診断予約処理の開始指示を受信した場合、診察の予約処理を実行する。具体的には、診断支援装置１は、ユーザ端末装置４を介して、外来又はオンライン診療の選択、初診及び再診の選択、診察希望日時、診療科等の選択を受け付ける。診断支援装置１は、受け付けた病院予約内容を、予約された病院の端末装置へ送信し、予約を確定させる。
【００７８】
またステップＳ１４４の処理で予約処理を実行した処理部１１は、病院情報１７を参照して診察予約された病院の通信用アドレスを特定し、診断結果及び自己体調情報を提供する（ステップＳ１４５）。
【００７９】
なお、ここでユーザの自己体調情報を受信しても、ユーザが実際に診察に訪れるときまでに一定の時間が経過していることがある。そこで、医師は、診察直前に医師端末装置６を介して診断支援装置１にアクセスし、最新のユーザの健康関連情報を取得できるように構成してもよい。
更に、ステップＳ１３９と同様、医師は、医師端末装置６を介して、疾病診断学習モデル１４に入力する健康関連情報及び自己体調情報を変更し、疾病診断学習モデル１４による再診断の実施を要求できるように構成してもよい。診断支援装置１の処理内容はステップＳ１３９と同様であるため詳細は省略する。
【００８０】
なお、診断支援装置１は、病院の端末と、ユーザ端末装置４との間でオンライン診療サービスを提供してもよい。また、診断支援装置１は、病院の予約及びオンライン診療サービスを提供する外部アプリへ、本実施形態１に係る診断支援方法で得た診断結果及び自己体調情報を提供するように構成してもよい。
【００８１】
診察予約が不要と判定された場合（ステップＳ１４２：ＮＯ）、又はステップＳ１４５の処理を終えた場合、処理部１１は、医師より処方箋情報が提供されているか否かを判定する（ステップＳ１４６）。処方箋情報があると判定した場合（ステップＳ１４６：ＹＥＳ）、処理部１１は、ユーザの指示を受け付け、処方箋情報を薬局へ送信するか否かを判定する（ステップＳ１４７）。処方箋情報を送信すると判定した場合（ステップＳ１４７：ＹＥＳ）、処理部１１は、薬局検索処理を実行し（ステップＳ１４８）、選択された薬局の端末装置へ処方箋情報を送信する（ステップＳ１４９）。なお、薬局への送信指定が無い場合、診断支援装置１は、処方箋情報をユーザＩＤに対応付けてユーザ端末装置４へ送信する。
【００８２】
処方箋情報がないと判定した場合（ステップＳ１４６：ＮＯ）、処方箋情報を送信しないと判定した場合（ステップＳ１４７：ＮＯ）、又はステップＳ１４９の処理を終えた場合、処理部１１は、疾病診断学習モデル１４及び画像診断学習モデル１５による診断結果、医師による診断結果及び処方箋情報等の情報を分散型データベース３に記録し（ステップＳ１５０）、処理を終える。
【００８３】
なお、本実施形態１に係る診断支援装置１の利用に関する費用は、クレジットカード、デビットカード、電子マネー、ビットコイン等の仮想通貨を用いて決済できるように構成するとよい。また、疾病診断学習モデル１４を用いた診断料金、医師による診断費用、病院の予約費用、処方箋作成費用、処方薬の費用、処方薬の配送費用の設定ないしマネタイズ方法は特に限定されるものではない。
【００８４】
以上の通り、本実施形態１に係る診断支援方法によれば、ユーザから収集した過去から現在にわたる健康関連情報及び現在の自己体調情報に基づいて、ユーザの健康状態を診断し、診断結果をユーザ端末装置４へ送信することができる。ユーザは、診断結果を参考にして自己の健康状態を自己診断することができる。また、ユーザは診断結果を参考にして、病院で診察を受けるべきかどうかを判断することができる。
【００８５】
また、診断支援装置１は、診断結果及び自己体調情報を医師に提供して、医師の診断結果を取得し、疾病診断学習モデル１４に基づく診断結果と、医師の診断結果とをユーザ端末装置４へ送信することができる。ユーザは、健康関連情報に基づく、演算処理による診断結果及び医師の診断結果を参考にして自己の健康状態を自己診断することができる。また、ユーザは診断結果を参考にして、病院で診察を受けるべきかどうかを判断することができる。
【００８６】
更に、診断支援装置１は、医師の診断結果と共に当該医師が作成した処方箋を取得した場合、診断結果及び処方箋情報をユーザ端末装置４へ送信することができる。ユーザは、処方箋情報を用いて、処方薬を購入することができる。具体的には、ユーザは、処方箋情報を薬局へ送信し、薬局で処方薬を受け取ることができる。また、処方薬を配送で受け取ることもできる。なお、処方薬を配送する場合、薬局からユーザへ配送する場合、処方薬の配送状態を分散型データベース３に記録するように構成してもよい。
【００８７】
更にまた、診断支援装置１は、医用画像に基づく、画像診断学習モデル１５による診断結果を医師に提供することによって、診断精度を向上させることができる。また、医師による診断を効率化することができる。
【００８８】
更にまた、疾病診断学習モデル１４による診断結果に応じて、ユーザに追加問診を行うことができ、診断精度を向上させることができる。
【００８９】
なお、本実施形態１では、ユーザの健康関連情報及び自己体調情報を疾病診断学習モデル１４に入力することによって診断を行う例を説明したが、合わせて、自己体調情報を用いず、ユーザの健康関連情報を疾病診断学習モデル１４に入力することによって診断を行ってもよい。主にユーザの主観に基づく自己体調情報が考慮された診断結果と、自己体調情報を考慮されていない診断結果の両方を、ユーザ端末装置４へ送信する。ユーザは、双方の診断結果に基づいて、より客観的及び多角的に自己の健康状態を判断することができる。
【００９０】
（実施形態２）
実施形態２に係る診断支援システムは、所定の感染症リスク及び重症化リスクを診断することができる点が実施形態１と異なる。診断支援システムのその他の構成は、実施形態１に係る診断支援システムと同様であるため、同様の箇所には同じ符号を付し、詳細な説明を省略する。
【００９１】
図１６は、実施形態２に係る診断支援装置１の構成例を示すブロック図である。実施形態２に係る診断支援装置１は実施形態１と同様の処理部１１、記憶部１２及び通信部１３を備える。記憶部１２は、更に感染症診断学習モデル２０を記憶する。
【００９２】
実施形態２に係る診断支援装置１は、複数のユーザの位置、日時及び時刻を含む行動履歴情報と、各ユーザが、所定感染症に罹患し又は罹患可能性があるか否かを示す感染接触情報とを分散型データベース３に記録する。所定感染症は例えば新型コロナウィルス感染症である。
【００９３】
感染接触情報は、ユーザが、所定感染症患者と濃厚接触したことを示す濃厚接触情報を含む。ユーザ端末装置４は、所定感染症患者との濃厚接触を検出するアプリケーション、例えばＣＯＣＯＡを備える。ユーザが、濃厚接触があった旨の通知を受けた場合、ユーザ端末装置４は、濃厚接触があったことを示す濃厚接触情報を診断支援装置１へ送信する。診断支援装置１は、ユーザ端末装置４から送信された濃厚接触情報をユーザＩＤに対応付けて分散型データベース３に記録する。
【００９４】
感染接触情報は、ユーザが、所定感染症患者と同一日時に同一施設を使用したことを示す追跡情報を含む。ユーザが、所定感染症患者のクラスターが発生したと推測される日時に、クラスターが発生した施設を利用した旨の注意喚起情報を受信した場合、ユーザ端末装置４は、所定感染症患者と同一日時に同一施設を使用したことを示す追跡情報を診断支援装置１へ送信する。診断支援装置１は、ユーザ端末装置４から送信された追跡情報をユーザＩＤに対応付けて分散型データベース３に記録する。
【００９５】
感染症情報は、ユーザが所定感染症であることを示す感染申告情報を含む。ユーザが所定感染症に罹患した場合、ユーザ端末装置４は、所定感染症に罹患したことを示す感染申告情報を診断支援装置１へ送信する。診断支援装置１は、ユーザ端末装置４から送信された感染申告情報をユーザＩＤに対応付けて分散型データベース３に記録する。
【００９６】
感染症情報は、診断支援装置１によって、所定感染症患者又は所定感染症のリスクがある人と濃厚接触したと判定されたことを示す準濃厚接触情報を含む。診断支援装置１は複数の各ユーザの位置情報に基づいて、所定時間以上の間、所定感染症患者と所定距離以内にいたユーザを検索し、所定時間以上の間、所定感染症患者と所定距離以内にいたユーザのユーザＩＤに対応付けて準濃厚接触情報を分散型データベース３に記録する。
【００９７】
図１７は、実施形態２に係る感染症関連情報の収集及び警告通知に関する処理手順を示すフローチャートである。診断支援装置１の処理部１１は、定期的に複数の各ユーザの位置情報及び日時情報を収集し、分散型データベース３に記録する（ステップＳ２１１）。また、診断支援装置１の処理部１１は、定期的にユーザから濃厚接触情報を受信する（ステップＳ２１２）。処理部１１は、受信した濃厚接触情報を感染症情報として、当該濃厚接触情報の送信元であるユーザのユーザＩＤに対応付けて分散型データベース３に記録する（ステップＳ２１３）。
【００９８】
また、処理部１１は、定期的にユーザから注意喚起情報を受信する（ステップＳ２１４）。処理部１１は、受信した注意喚起情報を感染症情報として、当該注意喚起情報の送信元であるユーザのユーザＩＤに対応付けて分散型データベース３に記録する（ステップＳ２１５）。
【００９９】
更に、処理部１１は、定期的にユーザから感染申告情報を受信する（ステップＳ２１６）。処理部１１は、受信した感染申告情報を感染症情報として、当該感染症情報の送信元であるユーザのユーザＩＤに対応付けて分散型データベース３に記録する（ステップＳ２１７）。
【０１００】
更に、処理部１１は、保健所等の通信端末装置から所定感染症に罹患した人（非ユーザ）の感染情報、具体的には当該非ユーザの位置情報及び日時情報を取得収集する（ステップＳ２１８）。
【０１０１】
処理部１１は、各ユーザ及び非ユーザの位置情報及び日時情報に基づいて準濃厚接触の有無を判定する（ステップＳ２１９）。具体的には、処理部１１は、本実施形態１に係る診断支援システムの一のユーザであって、濃厚接触情報又は注意喚起情報を受信しているユーザの位置情報及び日時情報と、他のユーザの位置情報及び日時情報とに基づいて、過去所定期間の間で、当該一のユーザと、所定時間以上、所定距離以内にいたことがあったか否かを判定し、当該条件を満たす場合、他のユーザは所定感染症のリスクがあると判定する。
同様に、処理部１１は、本実施形態１に係る診断支援システムの一のユーザであって、感染申告情報を送信したユーザの位置情報及び日時情報と、他のユーザの位置情報及び日時情報とに基づいて、過去所定期間の間で、当該一のユーザと、所定時間以上、所定距離以内にいたことがあったか否かを判定し、当該条件を満たす場合、他のユーザは所定感染症のリスクがあると判定する。
同様に、処理部１１は、保健所等から通知された、所定感染症に罹患した非ユーザの位置情報及び日時情報と、他のユーザの位置情報及び日時情報とに基づいて、過去所定期間の間で、当該一のユーザと、所定時間以上、所定距離以内にいたことがあったか否かを判定し、当該条件を満たす場合、他のユーザは所定感染症のリスクがあると判定する。所定感染症が新型コロナウィルス感染症である場合、所定期間は１４日、所定時間は１５分、所定距離は例えば１ｍである。なお、位置精度が１ｍ以上である場合、最小分解能の精度で、他のユーザが、所定感染症に罹患した一のユーザと接近したか否かを判定すればよい。
上記判定処理によれば、アプリケーションでは把握できない感染リスクを検出することが可能である。なお、濃厚接触情報又は注意喚起情報を受信しているユーザとの接触による感染リスクは、感染申告情報を送信したユーザ又は所定感染症に罹患した非ユーザとの接触による感染リスクと異なるため、準濃厚接触をレベル分けしてもよい。
【０１０２】
処理部１１は、上記の処理で準濃厚接触があったと判定された場合、他のユーザのユーザＩＤに対応付けて準濃厚接触情報を感染症情報として分散型データベース３に記録する（ステップＳ２２０）。
【０１０３】
次いで、処理部１１は、準濃厚接触に該当するユーザが特定された場合、感染症リスクがあるユーザの情報を警告情報として、保健所、その他の医療機関に通知する（ステップＳ２２１）。特定のアプリケーションでは検出されず、本実施形態２に係る診断支援装置１によって検出された感染症リスクがあるユーザの情報を保健所、その他の医療機関に通知することが可能になる。通知する情報の内容は適宜設定すればよい。
【０１０４】
図１８は、感染症診断学習モデル２０の構成例を示すブロック図である。感染症診断学習モデル２０の基本的構成は、疾病診断学習モデル１４と同様であり、入力層２０ａ、中間層２０ｂ及び出力層２０ｃを備える。感染症診断学習モデル２０の入力層２０ａには、入力情報として更に感染接触情報が入力される。感染症診断学習モデル２０は、感染接触情報を含む健康関連情報及び自己体調情報が入力された場合、所定感染症に対する感染リスク、感染による重症化リスクを示す情報を出力するように学習された学習済モデルである。
【０１０５】
図１９は、実施形態２に係る診断支援の処理手順を示すフローチャートである。診断支援装置１の処理部１１は、実施形態１のステップＳ１３１〜ステップＳ１３３と同様、ユーザの認証を行い（ステップＳ２３１）、分散型データベース３から健康関連情報を取得し（ステップＳ２３２）、ユーザの現在の体調を示す自己体調情報を取得する（ステップＳ２３３）。
【０１０６】
次いで、処理部１１は、ユーザＩＤに対応付けられる感染接触情報を参照し、所定感染症のリスクの有無を判定する（ステップＳ２３４）。
【０１０７】
処理部１１は、濃厚接触があった旨の通知をユーザが受けている場合、クラスターが発生した施設を利用した旨の注意喚起情報をユーザが受信している場合、準濃厚接触があったと判定されている場合、所定感染症のリスクがあると判定する。つまり、感染接触情報が濃厚接触情報、注意喚起情報又は準濃厚接触情報を含んでいる場合、所定感染症のリスクがあると判定する。
【０１０８】
なお、所定感染症のリスクがあると判断される日から所定日数経過している場合、処理部１１はリスクが無いと判定する。例えば所定感染症が新型コロナウィルス感染症の場合、処理部１１は、１４日が経過している場合、所定感染症のリスク無いと判定する。
【０１０９】
感染症リスクがあると判定した場合（ステップＳ２３４：ＹＥＳ）、処理部１１は、感染症に関する追加の問診事項をユーザ端末装置４へ送信し、追加の自己体調情報を取得する（ステップＳ２３５）。そして、ユーザの健康関連情報及び自己体調情報を感染症診断学習モデル２０に入力することによって、感染症リスク及び重症化リスクを診断する（ステップＳ２３６）。
【０１１０】
感染症リスクが無いと判定した場合（ステップＳ２３４：ＮＯ）、又はステップＳ２３６の処理を終えた場合、処理部１１は、実施形態１で説明したステップＳ１３４以下の処理を実行する。
【０１１１】
図２０は、実施形態２に係る診断表示画面２９０の一例を示す模式図である。実施形態２に係る診断表示画面２９０は、実施形態１の診断表示画面９０と同様の構成であり、主にＡＩ診断結果表示部２９０ｈにおける表示項目が異なる。実施形態２に係るＡＩ診断結果表示部２９０ｈは、疾病診断学習モデル１４による診断結果に加え、所定感染症の名称、感染症リスク、重症化リスクを表示する。
【０１１２】
以上の通り、本実施形態２に係る診断支援方法によれば、所定感染症に対する感染リスク及び感染による重症化リスクを、ユーザ端末装置４に通知することができる。
【０１１３】
（実施形態３）
実施形態３に係る診断支援システムは、定型の複数の問診テンプレートの中から、健康関連情報に基づいて、適切な問診テンプレートを選択し、最適なユーザの自己体調情報を取得することができる点が実施形態１及び実施形態２と異なる。診断支援システムのその他の構成は、実施形態１に係る診断支援システムと同様であるため、同様の箇所には同じ符号を付し、詳細な説明を省略する。
【０１１４】
図２１は、実施形態３に係る診断支援装置１の構成例を示すブロック図である。実施形態３に係る診断支援装置１は実施形態１と同様の処理部１１、記憶部１２及び通信部１３を備える。記憶部１２は、更に問診学習モデル２１及び問診情報２２を記憶する。
【０１１５】
問診情報２２は、典型的な定型の複数の問診テンプレートを記憶する。各問診テンプレートは複数の問診事項を含む。問診テンプレートには、例えば、標準的な問診テンプレート、高血糖値ユーザ向けのテンプレート、高血圧ユーザ向けのテンプレート、感染症の疑いのあるユーザ向けのテンプレート等がある。
【０１１６】
図２２は、実施形態３に係る問診学習モデル２１の構成例を示すブロック図である。問診学習モデル２１の基本的構成は、疾病診断学習モデル１４と同様であり、入力層２１ａ、中間層２１ｂ及び出力層２１ｃを備える。問診学習モデル２１は、健康関連情報が入力された場合、複数の問診テンプレートそれぞれの適切さを示す情報を出力するように学習された学習済モデルである。出力層２１ｃは、複数の問診テンプレートにそれぞれ対応する複数のニューロンを備え、各ニューロンはそれぞれの問診テンプレートが適切であることの確信度を出力する。
なお、問診学習モデル２１の入力層２１ａに、実施形態２と同様、更に感染接触情報を入力するように構成してもよい。
【０１１７】
問診学習モデル２１の生成方法は特に限定されるものではないが、実施形態１同様、教師有り学習により機械学習させればよい。具体的には、ユーザの健康関連情報に対して、当該ユーザに対して医師が適切と判断した問診テンプレートの種類を示す教師データをラベル付けした学習用データを生成する。そして、診断支援装置１の処理部１１は、生成した学習用データを用いて、学習前のニューラルネットワークモデルを機械学習又は深層学習させることによって、問診学習モデル２１を生成すればよい。
【０１１８】
診断支援装置１の処理部１１は、図１２に示すステップＳ１３３において自己体調情報を取得する際、ステップＳ１３２で取得した健康関連情報を問診学習モデル２１に入力することによって適切な問診パターンを特定し、特定された問診パターンに基づく問診事項をユーザ端末装置４へ送信する。ユーザ端末装置４は、診断支援装置１から送信された問診事項を表示し、ユーザによって入力された自己体調情報を診断支援装置１へ送信する。このようにして診断支援装置１は、ユーザの健康関連情報に基づく適切な問診事項に対する回答を自己体調情報として取得することができる。
【０１１９】
以上の通り、本実施形態３に係る診断支援方法によれば、ユーザのより適切な自己体調情報を収集し、ユーザの健康状態を診断することができる。
【０１２０】
（実施形態４）
実施形態４に係る診断支援システムは、問診事項生成学習モデル２３を用いて問診事項を生成する点が実施形態１〜実施形態３と異なる。診断支援システムのその他の構成は、実施形態１に係る診断支援システムと同様であるため、同様の箇所には同じ符号を付し、詳細な説明を省略する。
【０１２１】
実施形態４に係る診断支援装置１の記憶部１２は、問診事項生成学習モデル２３を記憶する。問診事項生成学習モデル２３は、例えば、再帰型ニューラルネットワーク（ＲＮＮ；Recurrent Neural Network）の一種であるＬＳＴＭ（Long Short-Term Memory）であり、ユーザの回答に応じて次の問診事項を対話的に生成するモデルである。
【０１２２】
図２３は、実施形態４に係る問診事項生成学習モデル２３の構成例を示すブロック図である。問診事項生成学習モデル２３は、入力層２３ａ、中間層２３ｂ及び出力層２３ｃを有する。入力層２３ａは、一連の問診事項に対するユーザの回答を受け付ける複数のニューロンを備える。なお、ユーザの回答は数値コードに変換され、各ニューロンに入力される。中間層２３ｂは、入力層２３ａの各ニューロンに入力されたユーザの回答、過去に入力され保持されているユーザの回答の特徴量に基づいて、ユーザの健康状態に関する特徴量を抽出し、当該特徴量に応じた問診事項を示す数値コードに変換する演算処理を実行する。出力層２３ｃは、ユーザの回答に対する次の問診事項を示す数値コードを出力する複数のニューロンを有する。
【０１２３】
問診事項生成学習モデル２３の生成方法は特に限定されるものではないが、例えば、医師と患者との間で対話的に行われる診察の内容、つまり一連の複数の問診事項と回答を含む学習用データを用意し、実際の診察で医師が行う問診が再現されるように再帰型ニューラルネットワークを機械学習させることによって、問診パターンを生成するとよい。問診事項生成学習モデル２３の生成は、診断支援装置１が実行してもよいし、他の装置が実行してもよい。
【０１２４】
図２４は、実施形態４に係る問診事項の生成方法を示す説明図である。図２４中、上下中央の円は中間層２３ｂを示しており、複数の各円は異なる時点での中間層２３ｂを示している。Ｓ０〜Ｓ４は、問診事項生成学習モデル２３の中間層２３ｂの状態、言い換えると、中間層２３ｂに保持されている情報を示している。図２４中、下側の円は、問診事項生成学習モデル２３に入力される情報、具体的にはユーザの回答を示しており、上側の円は、問診事項生成学習モデル２３から出力される情報、具体的にはユーザへの問診事項を示している。
【０１２５】
診断支援装置１の処理部１１は、図１２に示すステップＳ１３３において自己体調情報を取得する際、診断支援装置１は、問診事項生成学習モデル２３を用いて問診事項を生成し、ユーザ端末装置４を介してユーザとの間で対話的にユーザの自己体調情報を取得する。
【０１２６】
具体的には、診断支援装置１の処理部１１は、初回は標準の問診テンプレートに基づく問診事項をユーザ端末装置４へ送信する。ユーザ端末装置４は、診断支援装置１から送信された問診事項を表示し、ユーザによって入力された回答を診断支援装置１へ送信する。処理部１１は、ユーザ端末装置４から送信された回答を取得し、取得した回答（回答１）を問診事項生成学習モデル２３の入力層２３ａに入力することによって、次の問診事項（問診事項１）を生成する。処理部１１は、生成された問診事項をユーザ端末装置４へ送信する。ユーザ端末装置４は、診断支援装置１から送信された問診事項を表示し、ユーザによって入力された回答を診断支援装置１へ送信する。処理部１１は、ユーザ端末装置４から送信された回答を取得し、取得した回答（回答２）を問診事項生成学習モデル２３の入力層２３ａに入力することによって、次の問診事項（問診事項２）を生成する。以下同様にして、処理部１１は、ユーザ端末装置４を介して問診事項及び回答の送受信を行うことによって、効果的にユーザの自己体調情報を取得することができる。
【０１２７】
以上の通り、本実施形態４に係る診断支援方法によれば、ユーザのより適切な自己体調情報を収集し、ユーザの健康状態を診断することができる。
なお、問診事項生成学習モデル２３を実施形態３の問診学習モデル２１と組み合わせて利用することにより、より効果的にユーザの自己体調情報を収集してもよい。つまり、初回の問診事項を問診学習モデル２１によって生成してユーザの回答を取得し、次いで問診事項生成学習モデル２３を用いて問診事項を生成してユーザの回答を取得することによって、より適切にユーザの自己体調情報を取得することができる。
【０１２８】
（実施形態５）
実施形態５に係る診断支援システムは、認知機能及びユーザの行動を監視及び通知することができる点が実施形態１と異なる。診断支援システムのその他の構成は、実施形態１に係る診断支援システムと同様であるため、同様の箇所には同じ符号を付し、詳細な説明を省略する。
【０１２９】
図２５は、実施形態５に係る診断支援の処理手順を示すフローチャートである。診断支援装置１の処理部１１は、分散型データベース３からユーザの健康関連情報を取得する（ステップＳ５５１）。そして、処理部１１は、健康関連情報に含まれる認知機能テスト結果情報に基づいて、ユーザの認知症リスクを判定する（ステップＳ５５２）。なお、処理部１１は、認知機能テスト結果情報に加え、他の健康関連情報に含まれる情報を用いて、認知症リスクを判定してもよい。
【０１３０】
認知症リスクがないと判定した場合（ステップＳ５５２：ＮＯ）、処理部１１は処理を終える。認知症リスクがあると判定した場合（ステップＳ５５２：ＹＥＳ）、処理部１１は、認知機能テスト結果の履歴をユーザの親族等の関係者へ送信する（ステップＳ５５３）。
【０１３１】
次いで、処理部１１は、ユーザの活動情報、特に位置及び日時の情報に基づいて、異常行動の有無を判定する（ステップＳ５５４）。異常行動が無いと判定した場合（ステップＳ５５４：ＮＯ）、処理部１１は処理を終える。異常行動があると判定した場合（ステップＳ５５４：ＹＥＳ）、ユーザの親族、介護者等の関係者へ警告情報を通知する（ステップＳ５５５）。
【０１３２】
また、処理部１１は、ユーザの位置及び日時に基づくユーザの移動経路を示す追跡情報を、ユーザの関係者へ送信する（ステップＳ５５６）。
【０１３３】
（実施形態６）
実施形態６に係る診断支援システムは、医療による診断及び治療を最適化することができる点が実施形態１と異なる。診断支援システムのその他の構成は、実施形態１に係る診断支援システムと同様であるため、同様の箇所には同じ符号を付し、詳細な説明を省略する。
【０１３４】
図２６は、実施形態６に係る疾病診断学習モデル６１４の概念図である。実施形態６に係る疾病診断学習モデル６１４は、医療基礎情報と、外部医療情報と、ユーザの健康関連情報とを学習用データとして機械学習を行い、実施形態１と同様の診断結果と共に、医療に関する補助情報を出力できるようにしたものである。補助情報には、診断結果に関連して、適切な治療方法、検査方法、最新の治療方法、医学論文情報、新薬情報等が含まれ、医療の最適化が図られる。
【０１３５】
医療基礎情報は、複数のカルテ情報を含む。カルテ情報には、ユーザの自己体調情報と、医師の診断結果、検査方法、検査結果、治療方法等の情報が含まれる。本実施形態に係る診断支援システムの利用が進むにつれて、カルテ情報には、ユーザの健康関連情報及び自己体調情報と、医師の診断結果、検査方法、検査結果、治療方法等の情報と、医師が利用した医療情報と、治療結果等が含まれるようになる。外部医療情報のうち、上記医師が利用した医療情報は、医師が有用と判断して電子カルテに記録した情報である。
【０１３６】
外部医療情報は、国内外の治療方法、治験データ、研究開発情報、医学論文情報、新薬情報、副作用情報、医療検査機の情報、手術方法、医薬及び医療機器の承認に関する情報が含まれる。
【０１３７】
ユーザの健康関連情報は、基本的には、実施形態１で説明した健康関連情報と同様であり、治療後の経過観察に関するフィードバック情報を含む。
【０１３８】
図２７は、実施形態６に係る疾病診断学習モデル６１４の構成例を示すブロック図である。実施形態６に係る疾病診断学習モデル６１４は、例えば、第１学習モデル６１４ａ、第２学習モデル６１４ｂ及び第３学習モデル６１４ｃを含む。
【０１３９】
第１学習モデル６１４ａは、例えば、ユーザの健康関連情報及び自己体調情報が入力された場合、診断結果情報が出力されるモデルである。第１学習モデル６１４ａの構成は、実施形態１と同様である。
【０１４０】
第２学習モデル６１４ｂは、ユーザの健康関連情報及び自己体調情報に加え、第１学習モデル６１４ａから出力される診断結果情報が入力される。第２学習モデル６１４ｂは、ユーザの健康関連情報、自己体調情報及び診断結果情報が入力された場合、当該診断結果に適した治療法情報及び医療情報を補助情報として出力するモデルである。
医療基礎情報であるカルテ情報を収集することにより、ユーザの健康関連情報、自己体調情報及び診断結果と、教師データとして治療方法及び有用な医療情報とを関連付けた学習用データを生成することができる。当該学習用データを用いてニューラルネットワークを学習させることにより、第２学習モデル６１４ｂを得ることができる。
【０１４１】
なお、診断支援装置１は、診断結果と、治療法及び医療情報とを対応付けたテーブルを記憶部１２に記憶し、診断結果をキーにしてテーブルを参照することによって、治療法及び医療情報を決定するように構成してもよい。第２学習モデル６１４ｂを生成するために必要な情報が収集できていない場合、当該テーブルを用いて運用し、学習用データが十分に収集された場合、第２学習モデル６１４ｂを生成して置き換えるようにしてもよい。
【０１４２】
第３学習モデル６１４ｃは、ユーザの健康関連情報及び自己体調情報に加え、第１学習モデル６１４ａから出力される診断結果情報と、第２学習モデル６１４ｂから出力される治療法情報等が入力される。第３学習モデル６１４ｃは、ユーザの健康関連情報、自己体調情報、診断結果情報及び治療法情報が入力された場合、当該治療法が選択された場合の治療結果予測情報を補助情報として出力するモデルである。
医療基礎情報であるカルテ情報を収集することにより、ユーザの健康関連情報、自己体調情報、診断結果及び治療法情報と、教師データとして治療結果予測とを関連付けた学習用データを生成することができる。治療結果予測は、治療後のユーザの経過観察に関する情報、言い換えると治療後に収集された健康関連情報である。当該学習用データを用いてニューラルネットワークを学習させることにより、第３学習モデル６１４ｃを得ることができる。
【０１４３】
以上の通り、本実施形態６に係る診断支援方法によれば、医師による診断及び治療を最適化することができる。
【０１４４】
なお、本実施形態６に係る疾病診断学習モデル６１４は、カルテ情報である医療基礎情報を常時収集し、適宜のタイミングで診断支援装置１を再学習するようにするとよい。
【符号の説明】
【０１４５】
１  診断支援装置
２  情報処理装置
３  分散型データベース
３ａ  ブロックチェーン
４  ユーザ端末装置
５  ウェアラブル端末
６  医師端末装置
１０  記録媒体
１１  処理部
１２  記憶部
１２ａ  コンピュータプログラム
１２ｂ  データベース
１３  通信部
１４  疾病診断学習モデル
１５  画像診断学習モデル
１６  疾病基礎情報
１７  病院情報
１８  薬局情報
１９  認知機能テスト問題
２０  感染症診断学習モデル
２１  問診学習モデル
２２  問診情報
２３  問診事項生成学習モデル
【要約】
【課題】健康状態の自己診断を支援する情報をユーザに提供することができる情報処理方法を提供する。
【解決手段】ブロックチェーンを含む分散型データベースに記録されたユーザの健康関連情報を取得し、ユーザの現在の自己体調情報を取得し、健康関連情報及び自己体調情報が入力された場合、ユーザの健康状態に係る診断結果を出力する学習モデルに、分散型データベースから取得した健康関連情報及びユーザから取得した自己体調情報を入力することによって、ユーザの健康状態を診断し、ユーザの健康状態の診断結果をユーザの端末装置へ送信し、ユーザの健康状態の診断結果及び自己体調情報を外部通信機器へ送信する。
【選択図】図２【図１】
0006912840.tif 000002
【図２】
0006912840.tif 000003
【図３】
0006912840.tif 000004
【図４】
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【図５】
0006912840.tif 000006
【図６】
0006912840.tif 000007
【図７】
0006912840.tif 000008
【図８】
0006912840.tif 000009
【図９】
0006912840.tif 000010
【図１０】
0006912840.tif 000011
【図１１】
0006912840.tif 000012
【図１２】
0006912840.tif 000013
【図１３】
0006912840.tif 000014
【図１４】
0006912840.tif 000015
【図１５】
0006912840.tif 000016
【図１６】
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【図１７】
0006912840.tif 000018
【図１８】
0006912840.tif 000019
【図１９】
0006912840.tif 000020
【図２０】
0006912840.tif 000021
【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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