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技術 情報処理装置

出願人 コニカミノルタエムジー株式会社
発明者 梶大介
出願日 2008年10月31日 (12年1ヶ月経過) 出願番号 2008-281975
公開日 2010年5月13日 (10年6ヶ月経過) 公開番号 2010-108388
状態 特許登録済
技術分野 医療・福祉事務
主要キーワード 医療施設用 分担作業 投薬セット 操作群 操作候補 用語群 潜在変数 白黒反転処理
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2010年5月13日)のものです。
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図面 (13)

課題

簡易な方法によりユーザの操作負担を軽減する。

解決手段

情報処理装置は、過去の診察時になされた操作の履歴を記憶する記憶手段と、前記記憶された操作履歴を用いて潜在的意味解析の処理を実行し、その解析結果に基づいて新たになされた操作から次になされる操作を予測し、当該予測された操作を次の操作候補として提案する表示を表示手段に表示する(ステップS13)制御手段と、を備える。

概要

背景

医療の分野では、カルテレセプト(処方)、レポートのように、医師が作成する書類電子化が進んでいる。電子化された電子カルテやレセプトを作成する操作画面においては、入力項目呼び出す機能が多く、その操作が煩雑な場合がある。このような医師の操作負担を軽減するため、従来、入力支援を行うシステムが開発されている。例えば、予め用意された定型例文入力候補として表示し、この定型例文の中から医師により選択された定型例文の文字列を電子カルテの操作画面に自動入力するシステムが開示されている(例えば、特許文献1参照)。

また、予め準備された処置と処方の対応テーブルに基づいて、電子カルテに入力された病名と傷病との組合せをキーとして対応する処置及び処方の候補を決定し、表示する入力支援の方法も開示されている(例えば、特許文献2参照)。
特開2003−16184号公報
特開2005−242395号公報

概要

簡易な方法によりユーザの操作負担を軽減する。情報処理装置は、過去の診察時になされた操作の履歴を記憶する記憶手段と、前記記憶された操作履歴を用いて潜在的意味解析の処理を実行し、その解析結果に基づいて新たになされた操作から次になされる操作を予測し、当該予測された操作を次の操作候補として提案する表示を表示手段に表示する(ステップS13)制御手段と、を備える。

目的

本発明の課題は、簡易な方法によりユーザの操作負担を軽減することである。

効果

実績

技術文献被引用数
1件
牽制数
0件

この技術が所属する分野

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請求項1

過去の診察時になされた操作の履歴を記憶する記憶手段と、前記記憶された操作履歴を用いて潜在的意味解析の処理を実行し、その解析結果に基づいて新たになされた操作から次になされる操作を予測し、当該予測された操作を次の操作候補として提案する表示を表示手段に表示する制御手段と、を備える情報処理装置

請求項2

前記潜在的意味解析は、LSIである請求項1に記載の情報処理装置。

請求項3

前記潜在的意味解析は、LDAである請求項1に記載の情報処理装置。

請求項4

前記潜在的意味解析は、pLSAである請求項1に記載の情報処理装置。

請求項5

前記制御手段は、前記pLSAにおいて、1つの診察でなされた全ての操作の履歴が診察毎に設定されたテーブルを用いて学習を実施し、各診察と各操作との同時発生確率が定められたテーブルを得て、当該得られたテーブルに基づいて新たになされた操作と同時発生確率の高い操作を含む診察のセットを選択し、当該選択されたセットに含まれる操作を次の操作候補として提案する表示を行う請求項4に記載の情報処理装置。

請求項6

前記制御手段は、前記pLSAにおける学習により、各操作について複数の潜在変数に関する条件付き確率を示すテーブルを得て、当該得られたテーブルにおいて特定の潜在変数に関する条件付き確率が高い複数の操作の組合せを1セットとし、当該1セットの操作を次の操作候補として提案する表示を行う請求項5に記載の情報処理装置。

請求項7

前記制御手段は、前記pLSAにおける学習により、1つの診察でなされた全ての操作の履歴が診察毎に設定されたテーブルを用いて学習を実施し、各操作について複数の潜在変数に関する条件付き確率を示すテーブルを得て、当該得られたテーブルに基づいて新たになされた操作について潜在変数に関する条件付き確率の高い潜在変数を選択し、当該選択された潜在変数に関する条件付き確率の高い他の操作を次の操作候補として提案する表示を行う請求項4に記載の情報処理装置。

請求項8

前記pLSAでは、EMアルゴリズム変分ベイズ、EPの何れかによって、前記学習を実施する請求項4〜7の何れか一項に記載の情報処理装置。

請求項9

前記操作履歴は、電子カルテレセプト又はビューアの何れかの操作画面においてなされた操作の履歴である請求項1〜8の何れか一項に記載の情報処理装置。

請求項10

前記制御手段は、所定時間経過しても前記操作候補に対応する操作が無い場合、当該操作候補を提案する表示を非表示とする請求項1〜9の何れか一項に記載の情報処理装置。

技術分野

0001

本発明は、情報処理装置に関する。

背景技術

0002

医療の分野では、カルテレセプト(処方)、レポートのように、医師が作成する書類電子化が進んでいる。電子化された電子カルテやレセプトを作成する操作画面においては、入力項目呼び出す機能が多く、その操作が煩雑な場合がある。このような医師の操作負担を軽減するため、従来、入力支援を行うシステムが開発されている。例えば、予め用意された定型例文入力候補として表示し、この定型例文の中から医師により選択された定型例文の文字列を電子カルテの操作画面に自動入力するシステムが開示されている(例えば、特許文献1参照)。

0003

また、予め準備された処置と処方の対応テーブルに基づいて、電子カルテに入力された病名と傷病との組合せをキーとして対応する処置及び処方の候補を決定し、表示する入力支援の方法も開示されている(例えば、特許文献2参照)。
特開2003−16184号公報
特開2005−242395号公報

発明が解決しようとする課題

0004

しかしながら、上記特許文献1、2に記載のシステムでは、予め定型例文を入力し、登録するか、対応テーブルを準備しておかなければならず手間がかかる。また、登録された定型例文以外は呼び出すことができず、限られた範囲内での入力支援となる。

0005

本発明の課題は、簡易な方法によりユーザの操作負担を軽減することである。

課題を解決するための手段

0006

請求項1に記載の発明によれば、
過去の診察時になされた操作の履歴を記憶する記憶手段と、
前記記憶された操作履歴を用いて潜在的意味解析の処理を実行し、その解析結果に基づいて新たになされた操作から次になされる操作を予測し、当該予測された操作を次の操作候補として提案する表示を表示手段に表示する制御手段と、
を備える情報処理装置が提供される。

0007

請求項2に記載の発明によれば、
前記潜在的意味解析は、LSIである請求項1に記載の情報処理装置が提供される。

0008

請求項3に記載の発明によれば、
前記潜在的意味解析は、LDAである請求項1に記載の情報処理装置が提供される。

0009

請求項4に記載の発明によれば、
前記潜在的意味解析は、pLSAである請求項1に記載の情報処理装置が提供される。

0010

請求項5に記載の発明によれば、
前記制御手段は、前記pLSAにおいて、1つの診察でなされた全ての操作の履歴が診察毎に設定されたテーブルを用いて学習を実施し、各診察と各操作との同時発生確率が定められたテーブルを得て、当該得られたテーブルに基づいて新たになされた操作と同時発生確率の高い操作を含む診察のセットを選択し、当該選択されたセットに含まれる操作を次の操作候補として提案する表示を行う請求項4に記載の情報処理装置が提供される。

0011

請求項6に記載の発明によれば、
前記制御手段は、前記pLSAにおける学習により、各操作について複数の潜在変数に関する条件付き確率を示すテーブルを得て、当該得られたテーブルにおいて特定の潜在変数に関する条件付き確率が高い複数の操作の組合せを1セットとし、当該1セットの操作を次の操作候補として提案する表示を行う請求項5に記載の情報処理装置が提供される。

0012

請求項7に記載の発明によれば、
前記制御手段は、前記pLSAにおける学習により、1つの診察でなされた全ての操作の履歴が診察毎に設定されたテーブルを用いて学習を実施し、各操作について複数の潜在変数に関する条件付き確率を示すテーブルを得て、当該得られたテーブルに基づいて新たになされた操作について潜在変数に関する条件付き確率の高い潜在変数を選択し、当該選択された潜在変数に関する条件付き確率の高い他の操作を次の操作候補として提案する表示を行う請求項4に記載の情報処理装置が提供される。

0013

請求項8に記載の発明によれば、
前記pLSAでは、EMアルゴリズム変分ベイズ、EPの何れかによって、前記学習を実施する請求項4〜7の何れか一項に記載の情報処理装置が提供される。

0014

請求項9に記載の発明によれば、
前記操作履歴は、電子カルテ、レセプト又はビューアの何れかの操作画面においてなされた操作の履歴である請求項1〜8の何れか一項に記載の情報処理装置が提供される。

0015

請求項10に記載の発明によれば、
前記制御手段は、所定時間経過しても前記操作候補に対応する操作が無い場合、当該操作候補を提案する表示を非表示とする請求項1〜9の何れか一項に記載の情報処理装置が提供される。

発明の効果

0016

本発明によれば、簡易な方法により次になされる操作を予測することができるとともに、その予測性能を向上させることができる。結果として、予測性能の高い操作候補を提案することができ、ユーザの操作負担を軽減することができる。

発明を実施するための最良の形態

0017

以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。
本実施形態では、医用画像を処理する医用画像システムにおいて、電子カルテ、レセプトの作成機能、ビューア機能を有する情報処理装置の例を説明する。

0018

図1は、本実施形態に係る情報処理装置3を含む医用画像システム1のシステム構成を示す図である。図2は、医用画像システム1が小規模医療施設に用いられたときの各装置の配置例を示している。

0019

医用画像システム1は、開業医クリニックのように比較的小規模の医療施設用構築され、患者検査撮影を行ってその医用画像を生成、管理する。医用画像は患者情報により管理されるが、この医用画像と患者情報の対応関係は医師により決定され、決定された対応関係の情報は医師の操作により医用画像システム1に入力される。医用画像システム1は入力に応じて医用画像と患者情報とを対応付けて記憶する。総合病院のように大規模な医療施設用に構築された医用画像システムでは、患者情報や検査情報が含まれるオーダ情報発行され、このオーダ情報によって医用画像が管理されている。この点が小規模の医療施設用の医用画像システム1とは異なる。

0020

また、大規模の医療施設用の医用画像システムでは業務に携わる医師が多く、医師の分担作業が進んでいるため、電子カルテを作成する端末、レセプトを作成する端末、医用画像を読影用に表示するビューア端末のように、機能が分散化されていることが多い。これに対し、小規模用の医用画像システム1では、医師の数が少ないことからこれら機能が1つの端末、情報処理装置3に集約されている。

0021

医用画像システム1は、図1に示すように超音波診断装置2a、内視鏡装置2b、CR(Computed Radiography)装置2cを含んで構成されている。超音波診断装置2a、内視鏡装置2b、CR装置2cは、医用画像を生成する画像生成装置の1種である。
また、医用画像システム1は、図1に示すように情報処理装置3、受付装置4を含んで構成されている。情報処理装置3は、医師の常駐場所である診察室に設けられたWS(ワークステーション)であることが好ましい。

0022

超音波診断装置2a、内視鏡装置2b、CR装置2c、情報処理装置3、受付装置4は、図示しないスイッチングハブ等を介してネットワーク5に接続されている。ネットワーク5は、例えばLAN(Local Area Network)である。通信規格としては、一般に医療関連のデータを扱う通信規格であるDICOM(Digital Imaging and Communication in Medicine)が用いられている。

0023

次に、上記医用画像システム1を構成する各装置を説明する。
超音波診断装置2aは、超音波照射し、その反射波に基づいて医用画像を生成する。
超音波診断装置2aには変換装置21が接続され、この変換装置21を介してネットワーク5に接続されている。変換装置21は、アナログ信号からデジタル信号への変換を行うとともに、医用画像がDICOMに準拠しない形式である場合にその形式をDICOMに準拠する形式に変換する。また、変換装置21は医用画像システム1において医用画像を個々に特定するためのUID(ユニークID)を医用画像に付加する。UIDは、例えば超音波診断装置2a固有の装置ID、撮影日時を組み合わせて作成される。

0024

内視鏡装置2bは、管の先端部に設けられた小型の撮影装置を備え、当該撮影装置によって撮影を行い、医用画像を生成する。
CR装置2cはX線を照射するX線源、X線を検出するX線検出器等を備えて構成されている。X線検出器は、X線エネルギー蓄積する揮尽性蛍光体プレートが内蔵されたカセッテであってもよいし、FPD(Flat Panel Detector)であってもよい。FPDはマトリクス状X線検出素子光電変換素子が配置されてなり、X線検出素子によって検出されたX線を光電変換素子が光電変換して医用画像を生成する。カセッテを用いる場合、CR装置2c内に読取部が設けられる。読取部は揮尽性蛍光体プレートに励起光を照射し、揮尽性蛍光体プレートから発光される輝尽光を光電変換して医用画像を生成する。

0025

内視鏡装置2b、CR装置2cは、それぞれが生成した医用画像にUIDを付与する。UIDは、それぞれ医用画像の生成を行った内視鏡装置2bの装置ID又は超音波診断装置2aの装置IDに、撮影日時を組合せて作成される。

0026

情報処理装置3は、例えば医用画像、患者情報、電子カルテ、レセプトの情報処理を行う。また、情報処理装置3はビューア機能を有し、医用画像や説明資料のように医師の診察に必要な情報を表示したり、医用画像に画像処理を施したりする。
図3は、情報処理装置3の機能的構成を示す図である。
図3に示すように、情報処理装置3は、制御部31、操作部32、表示部33、通信部34、記憶部35、画像処理部36を備えて構成されている。

0027

制御部31は、CPU(Central Processing Unit)、RAM(Random Access Memory)を備える制御手段である。制御部31は、記憶部35に記憶されている各種プログラム読み出してRAMに展開し、展開されたプログラムに従って各種演算を行ったり、各構成部を集中制御したりする。例えば、制御部31は電子カルテやレセプトの操作画面を表示部13に表示し、当該操作画面における入力操作に応じて電子カルテやレセプトのファイルを作成する。また、制御部31は読影用に医用画像を表示するビューアの操作画面を表示部33に表示させる。ビューアの操作画面における操作に応じて、例えば医用画像に画像処理が施され、過去の医用画像が表示される。

0028

制御部31は、上記電子カルテやレセプトの操作画面やビューアの操作画面において、過去の診察時になされた操作の履歴を用いて潜在的意味解析の処理を実行し、その解析結果に基づいて新たになされた操作から次になされる操作を予測する。制御部31は、予測された操作を次の操作候補として提案する表示を表示部13上で行うよう表示制御する。

0029

操作部32は、例えばキーボードマウスを備え、ユーザの操作に応じた操作信号を生成して制御部31に出力する。なお、操作部32と表示部33のディスプレイ一体化したタッチパネルを用いてもよい。
表示部33はディスプレイを備える表示手段であり、制御部31の表示制御に従ってディスプレイに医用画像や各種操作画面を表示する。
通信部34は通信用インターフェイスを備え、ネットワーク5上の外部装置と通信を行う。例えば、CR装置2cから医用画像を受信する。

0030

記憶部35は制御部31で用いられるプログラム、プログラムの実行に必要なパラメータ、ファイルを記憶している。記憶部35としては、ハードディスク半導体不揮発性メモリを用いることができる。
記憶部35は、CR装置2cのような医療機関内の画像生成装置によって生成された医用画像のデータベースを記憶している。このデータベースは、例えば医用画像、当該医用画像に付与されたUID、当該医用画像に対応付けられた患者情報からなる。また、記憶部35は後述する操作履歴のテーブルや学習テーブルを記憶する記憶手段である。

0031

画像処理部36は、医用画像に各種画像処理を施す。画像処理は画像処理用のプログラムを記憶部35に記憶しておき、当該プログラムとCPUとの協働によるソフトウェア処理として実現することとしてもよい。また、画像処理回路のようにハードウェアによって各種画像処理を実現することとしてもよい。

0032

画像処理としては、例えば階調変換処理周波数強調処理ダイナミックレンジ圧縮処理粒状抑制処理拡大縮小処理表示位置調整処理、白黒反転処理が挙げられる。
このような画像処理のパラメータとしては、階調変換処理に用いられる階調変換曲線出力画素値目標階調となるように、入力画素値と出力画素値の関係を定めた曲線)、階調変換処理に用いられる正規化曲線の傾き(G値コントラストを示す値)、正規化曲線のy切片S値濃度補正値)、周波数強調処理時の強調度、拡大縮小処理時の拡大率縮小率)が挙げられる。

0033

受付装置4は、例えば来院した患者の受付登録会計計算、保険点数計算を行う。

0034

次に、上記医用画像システム1による処理の流れを、医師や患者のワークフローとともに説明する。
図2に示すように、入口10付近には患者の受付11と待合室12がある。受付11には受付装置4が配置されている。一方、診察室13には情報処理装置3、超音波診断装置2aが配置され、X線撮影室15にはCR装置2cが配置されている。また、検査室16には内視鏡装置2bが配置されている。

0035

患者が来院すると、受付11では受付担当者が来院した患者に、各患者を識別するための受付番号印刷された受付番号札を付与する。受付担当者は患者の氏名や年齢住所等の患者情報と、当該患者に付与された受付番号を受付装置4に入力する。受付装置4では、患者情報がデータベース化されて保存されるとともに、受付番号順に患者の氏名等を並べた患者リストが作成される。患者リストは情報処理装置3に送信される。

0036

受付番号が付与された患者は受付順に診察室13に移動し、医師による診察を受ける。医師は診察によって検査撮影が必要と判断すると、情報処理装置3において患者リストを表示するよう操作する。情報処理装置3では操作に応じて患者リストの表示が行われるので、医師は患者リストの中から撮影対象の患者の選択操作を行う。その後、医師は患者を例えばCR装置2cまで案内し、撮影部位、撮影方向を設定すると、CR装置2cにおいて撮影の指示操作を行う。CR装置2cでは撮影の後、医用画像が生成され、当該医用画像にUIDが付されて情報処理装置3に送信される。撮影終了後、医師と患者は診察室13に戻る。

0037

情報処理装置3では、ビューアの操作画面により医用画像や患者情報の表示が行われる。
図4は、ビューアの操作画面D1の一例を示している。
図4に示すように、操作画面D1には患者情報欄d1、画像表示欄d2、画像調整欄d3が表示されている。患者情報欄d1は、医用画像が表示されている患者の患者情報の表示欄である。画像表示欄d2は、検査撮影によって得られた医用画像の表示欄である。画像調整欄d3は、表示された医用画像に施す画像処理のパラメータを操作するのに用いられる操作ボタンの表示欄である。

0038

画像表示欄d2は、表示された医用画像の撮影部位の情報d21を含む。患者情報欄d1に表示された患者情報と、画像表示欄d2に表示された医用画像が対応し、画像表示欄d2に表示された撮影部位が正しければ、医師はOKボタンd22を操作すればよい。また、対応関係や撮影部位が誤っている場合、医師はNGボタンd23を操作すればよい。

0039

OKボタンd22が操作された場合、情報処理装置3では医用画像、患者情報、医用画像に付与されたUID等が制御部31によりデータベース化され、記憶部35に記憶される。NGボタンd23が操作された場合、制御部31の表示制御により撮影部位を修正操作できる修正画面が表示されるので、医師は目視により判断した撮影部位をこの修正画面において入力する。情報処理装置3では画像処理部36により入力された撮影部位に応じたパラメータで画像処理が再度行われ、画像処理された医用画像により上記ビューアの操作画面の表示が行われる。

0040

診察時、医師は情報処理装置3を操作して電子カルテやレセプトを作成することが可能である。例えば、情報処理装置3では、図5に示すようにビューアの操作画面D1上に電子カルテの操作画面D2が表示される。操作画面D2では、投薬、病名についての入力欄d4が設けられているので、医師は操作部32を介して当該入力欄d4に診察時の投薬や病名を入力操作する。具体的な例として、診察において医師が「アスクトリックシロップ」を患者に投薬した場合、図5に示すように、医師は操作画面D2の入力欄d4において投薬の情報として単語「アスクトリックシロップ」の入力操作を行う。

0041

情報処理装置3では、入力操作された投薬や病名に対して、次に医師により行われる操作が予測され、当該予測された操作を次の操作候補として提案する表示がなされる。
図6図12を参照して、次の操作候補を提案する表示を行う際に、情報処理装置3により実行される処理について説明する。次に行われる操作の予測は、過去の診察においてなされた操作の履歴が潜在的意味解析された結果に基づいて行われる。潜在的意味解析(LSA:Latent Semantic Analysis)としては、LSI(Latent Semantic Indexing)、LDA(Latent Dirichlet allocatopn)、pLSA(Probabilistic Latent Semantic Analysis)が挙げられるが、本実施形態ではpLSAの例を説明する。pLSAはベクトル空間モデルを利用した自然言語処理技法の1つであり、一般的に文書群文書に含まれる用語群について、それらに関連した概念(潜在変数という)の集合を生成することで、その関係を分析する手法である。

0042

図6は、情報処理装置3により実行されるpLSAによる潜在的意味解析の処理を示すフローチャートである。
図6に示すように、まず制御部31は1つの診察について全ての操作が終了したか否かを判断し(ステップS1)、終了した場合に(ステップS1;Y)、ステップS2以降の処理を開始する。1つの診察についての全ての操作を終えた時点とは、電子カルテやレセプトの操作画面やビューアの操作画面での入力操作、機能操作を終えた時点である。入力操作は単語や文章の入力操作、シェーマのような添付画像指定操作を含む。機能操作とは、画像処理機能や過去の医用画像の表示機能、説明資料の表示機能、医用画像の比較表示機能、検査データの表示機能のように、情報処理装置30が提供する機能を使用する操作をいう。

0043

ステップS2では、制御部31は診察時になされた操作を示す操作履歴のテーブルを作成する(ステップS2)。操作履歴のテーブルは、1つの診察でなされた全ての操作の履歴が診察毎に設定されたテーブルである。各種操作の履歴には、電子カルテやレセプトの操作画面、ビューアの操作画面でなされた入力操作、機能操作の履歴が含まれる。

0044

図7は、作成された操作履歴のテーブルT1の一例を示している。
図7に例示するように、操作履歴のテーブルT1は、電子カルテやレセプト、ビューアの操作画面でなされた各種操作の発生頻度が、診察毎に示されたテーブルである。テーブルT1は診察を示す列と、操作を示す行から構成されている。テーブルT1中の数字は各種操作の発生頻度を示し、診察中になされた操作については発生頻度1、なされていない操作については発生頻度0が設定されている。

0045

各種操作としては、診察時に診断された病名、診察時になされた処置、検査、撮影、投薬、診察時に参照された説明資料、患者の来院履歴、患者の年齢、性別のような単語、電子カルテに添付されたシェーマのように、医師が行った医療行為を記録として残すためになされた入力操作が含まれる。また、各種操作にはこのような入力操作だけではなく、画面遷移の機能、画像処理の機能、測定の機能のように機能操作も含まれる。

0046

1つの診察が終了する毎に、その診察分の操作履歴のデータが得られる。よって、制御部31は前回の診察終了時に作成された操作履歴のテーブルを記憶部35に記憶しておき、当該記憶されたテーブルに今回の診察の操作履歴のデータを追加して更新し、図7に示すようなテーブルT1を作成すればよい。

0047

次いで、制御部31は作成された操作履歴のテーブルを用いてpLSAにより学習を実施する(ステップS3)。
学習は、「確率モデルによるWebデータ解析法(Pierre Baldi他2名著、森出版株式会社、2007年5月発行、p99−p100)」にも記載されている通り、以下の方法により実施される。
ここで、操作履歴のテーブルT1において診察の行をdi(i=1,…,n)、操作の列をωj(j=1,…、m)で表し、テーブルT1自体を行列Xと表す。また、診察における各種操作の出現に関連付けられた概念の集合を潜在変数z(z∈{z1、z2…zk})で表す。

0048

上記のような設定の下、診断の過程は次のようにモデル化することができる。
まず、医師の行為によって診察に対する潜在的な概念としての潜在変数zkが決定される。ただし、実際の診断においてはこの潜在変数は観測することができず、後に示すように推論する必要がある。潜在変数zkは症状の状態や病名のように医師が診察に使用するための分類に相当する。潜在変数zkが生じる確率をP(zk)とする。この潜在変数zkを介して具体的な医療行為を表す操作ωjとその操作ωjが行われた診察diとが発生する確率P(di,ωj)が、確率P(ωj,zk)、P(di,zk)に基づいて算出される。すなわち、診察における操作の出現の同時発生確率P(di,wj)は下記式1により示される。

0049

この確率モデルのパラメータは、EM(Expectation-Maximization)アルゴリズムによって、Eステップである下記式2及びMステップである下記式3〜5を繰り返すことで算出される。また、EMアルゴリズムの過学習を抑制したアルゴリズムとしてTEMや変分ベイズ法を用いることもできる。この手法は「Probabilistic Latent Semantic Analysis(T.Hofmann,In Proc.UAI,1999)の他、「A variational Baysian framework for graphical models(H.Attias,In Advances Neural Information Processing Systems 12,2000)」に記載されている。

0050

このように、制御部31は学習により、操作履歴のテーブルT1に設定されている診察毎の各種操作の発生頻度から、上記式1により診察と操作の同時発生確率を求め、当該同時発生確率が設定されたテーブルを得る。このように、学習によって得られ得たテーブルを学習テーブルと呼ぶ。
図8は、学習テーブルT2の一例を示す図である。学習テーブルT2に設定されている数値は行(診察)と列(操作)の組合せの同時発生確率P(ω,d)を示している。

0051

pLSAでは、診察とその診察中になされた各種操作とが何らかの概念との関係において出現するとの考えに基づき、この診察と操作との関係を、何らかの概念、つまり上記潜在変数を介した関係に変換する。潜在変数を介した関係とは、つまり診察と潜在変数との関係、潜在変数と操作との関係である。学習テーブルT2における同時発生確率は、ある潜在変数を介してその診察であればその操作がなされる確率を示している。

0052

次に、図9を参照して次になされる操作を予測する際に情報処理装置30により実行される処理について説明する。
図9に示すように、制御部31は電子カルテやレセプト、ビューアの操作画面において医師により操作がなされたか否かを判断し(ステップS11)、操作がなされた場合に(ステップS11;Y)、ステップS12以降の処理を開始する。

0053

制御部31は、医師による操作がなされると、学習テーブルT2において、医師によりなされた操作に対し同時発生確率の高い診察のセットを選択する(ステップS12)。ここでは、同時発生確率の高い上位3つの診察を選択する例を説明するが、いくつ選択するかは適宜設定すればよい。

0054

ここで、診察中になされた操作は、ある病名の病気治療を目的として行われた医療行為に関する操作であることから、潜在変数の中には病名を意味するものが存在すると考えられる。上述のように、学習テーブルT2における同時発生確率は、潜在変数を介して診察での各種操作が出現しているとの考えに基づき求められているので、同時発生確率はその診察で治療しようとしている病名の病気に対して行われる操作の確率を意味していると考えられる。学習テーブルT2において、ある操作に着目したときに、その操作とある診察との同時発生確率が高いということは、着目された操作がその診察の病気の治療に必要な操作であった可能性が高い。よって、同時発生確率が高い診察で行われた操作が次に行われる操作であると予測することができる。

0055

例えば、図5に示す電子カルテの操作画面D1において投薬「アスクトリックシロップ」の入力操作が行われた場合、図8に示す学習テーブルT2から全診察1〜nのうち投薬の操作「アスクトリックシロップ」との同時発生確率が高い上位3つの診察のセットを選択する。図8に示す学習テーブルT2の投薬1が「アスクトリックシロップ」であり、この投薬1と診察2との同時発生確率「0.0005460823」が最も同時発生確率が高いとする。この場合、診察2のセットと、投薬1との同時発生確率が2番目又は3番目に高い値を有する2つの診察との合計3つの診察のセットが選択される。

0056

図10は、投薬「アスクトリックシロップ」の操作に対し、学習テーブルT2から選択された3つの診察2、6、11のセットの例を示している。なお、図10は各診察2、6、11のセットに含まれる操作のうち、同時発生確率が0を超えている操作のみを抜き出して示している。
次いで、制御部31は選択された診察のセットに含まれる操作群を次になされる操作であると予測し、当該予測された操作を操作候補として提案する表示を表示部33に表示する(ステップS13)。

0057

操作候補として提案する表示として、操作候補に挙げられた操作を一覧表示してもよい。操作候補が単語等の入力操作である場合、操作候補として入力操作された単語が一覧表示される。この一覧表示された単語はコピー及びペースト操作して入力欄に入力操作することが可能である。

0058

また、操作候補として提案する表示として、操作候補に挙げられた操作を可能とする操作ボタンを表示することとしてもよい。例えば、操作候補が単語等の入力操作である場合、当該単語が表示された操作ボタンが表示される。当該操作ボタンをドラッグ及びドロップ操作することにより、操作候補に対応する入力操作を可能とする。また、操作候補が機能操作である場合、その機能を実行する操作ボタンが表示される。当該操作ボタンの操作に応じて、操作候補に対応する機能操作を可能とする。

0059

さらに、選択された診察のセットに含まれる全ての操作を、操作候補として表示することとしてもよい。図10に示す例の場合、病名の操作候補として診察2の「便秘症」、…、「喘息性気管支炎」、診察6の「急性上気道炎」、…、「水痘」、診察11の「不安症」、「気管支喘息」の全てが操作候補として表示される。

0060

また、選択された診察に含まれる操作のうち、いくつかの診察で共通する操作のみ、操作候補として表示することとしてもよい。例えば、少なくとも2つの診察で共通する操作のみ、操作候補として提案する場合、図10に示す例では、診察2と診察6で病名「急性上気道炎」の操作が共通し、投薬「オノドライシロップ10%」、「インタール吸入液1%2mL」、「ペネトリン吸入液0.5%」の操作が共通している。また、診察6と診察11とでは病名「気管支喘息」の操作が共通し、投薬「ザジデンドライシロップ0.1%」、「ムコダイン細粒50%」、「ホクナリンドライシロップ0.1%」の操作が共通している。よって、この場合はこれら共通する病名、投薬の操作のみが操作候補として表示される。上位3つの診察の中で共通する操作は、医師によって操作される可能性が高いので、予測性能が向上する。

0061

図11は、少なくとも2つの診察で共通する操作のみを操作候補を提案する表示として操作ボタンを表示した例を示している。
図11に示すように、電子カルテの操作画面D2が左右に分割され、左側が入力欄d4を含む画面D21、右側が操作候補に挙げられた各操作を可能とする操作ボタンd5を表示する画面D22として表示される。画面D22には、病名「アスクトリックシロップ」の入力操作に対し、予測された投薬の入力操作「ザジデンシロップ」、「ムコダイン細粒」、「ホクナリンシロップ」、…、「ペネトリン」、予測された病名の入力操作「気管支喘息」、「急性上気道炎」の操作ボタンd5がそれぞれ表示されている。医師は病名の入力欄d4に「気管支喘息」の入力操作を行うのであれば、画面D22に表示されている「気管支喘息」の操作ボタンd5をドラッグ操作し、病名の入力欄d4にドロップ操作すればよい。制御部31はドロップ操作を受けて病名の入力欄d4に「気管支喘息」を入力し、その入力単語の表示を行う。

0062

なお、セットでなされることが多い操作があれば、それら複数の操作を1つの操作候補セットとして表示することとしてもよい。セットでなされることが多い操作であるか否かは、図8の学習テーブルT2とは別に新たに学習テーブルを作成し、当該新たに作成された学習テーブルに基づいて判断することができる。

0063

図8の学習テーブルT2に示される同時発生確率は、診察と潜在変数を通して出現する操作との関係を示している。これに対し、制御部31は上記式3によって各操作について潜在変数に関する条件付き確率P(ω|z)を算出し、当該条件付き確率が設定された学習テーブルを新たに作成する。
図12は、新たに作成された学習の一例を示している。この学習テーブルT3は操作を示す行と潜在変数を示す列とから構成され、各操作について各潜在変数に関する条件付き確率を示す数値が設定されている。

0064

この学習テーブルT3において、条件付き確率が高い操作と潜在変数の組合せは関連性が高いことを示している。例えば、潜在変数z4に注目したとき、病名「急性上気道炎」の入力操作との組合せが「0.108848」、投薬「ザジデンムコダイン細粒」の入力操作との組合せが「0.179213」と、条件付き確率が高い。つまり、潜在変数z4との関係においては病名が「急性上気道炎」であると診断されることが多く、「ムコダイン細粒」が投薬されることが多いことが分かる。よって、制御部31はこの病名「急性上気道炎」と投薬「ムコダイン細粒」を1セットとし、上述の図9に示す処理によって「急性上気道炎」又は「ムコダイン細粒」の何れかが操作候補として挙げられた場合には、1セットの操作候補として双方を表示する。

0065

また、複数の投薬を組み合わせた投薬セットとすることも有効である。図10に示す学習テーブルT3において、潜在変数z13に注目したとき、病名「喘息性気管支炎」の入力操作、投薬「ザジデン」、「ムコダイン細粒」の入力操作の条件付き確率が高い。よって、病名「喘息性気管支炎」の入力操作に対する投薬セットとして「ザジデン」、「ムコダイン細粒」の入力操作を1セットで表示すればよい。

0066

このようにして、操作候補を提案する表示が行われると、制御部31は当該表示の後、所定時間が経過したか否かを定期的に判断する(ステップS14)。所定時間が経過すると(ステップS14;Y)、制御部31は操作部32を介して操作候補に対応する操作がなされたか否かを判断する(ステップS15)。図11に示す操作画面D2であれば、画面D22に表示された各操作候補の操作ボタンd5が操作されたか否かが判断される。

0067

操作候補に対応する操作がなされた場合(ステップS15;Y)、制御部31は当該操作に応じた処理を実行し(ステップS16)、本処理を終了する。例えば、操作候補に対応する操作が、図11に示す操作ボタンd5の操作、つまり電子カルテにおける入力操作であった場合、制御部31は当該入力操作に応じて単語を入力欄d4に入力する処理を行う。また、操作候補に対応する操作が、画像処理のような機能操作であった場合、制御部31は医用画像に画像処理を施す。
なお、この操作候補に対応する操作によって、新たに図9に示す処理が開始され、当該操作から次の操作が予測される。

0068

一方、操作候補に対応する操作がなされなかった場合(ステップS15;N)、制御部31は操作候補として提案する表示を非表示とし(ステップS17)、本処理を終了する。例えば、図11に示すように操作候補の操作ボタンd5の表示を含む電子カルテの操作画面D2が、図5に示す操作ボタンd5の表示を含まない操作画面D2に切り替えられる。

0069

以上のように、本実施形態によれば、制御部31は過去の診察時になされた操作の履歴を用いて、pLDAの処理を実行する。また、制御部31はその解析結果に基づいて新たになされた操作から次になされる操作を予測し、当該予測された操作を次の操作候補として提案する表示を表示部33に表示する。過去の操作の履歴を用いて予測するので、予め予測用の設定を行う必要が無く、簡易な方法で次になされる操作を予測することができる。また、潜在的意味解析により、診察と操作の単純な関係ではなく、潜在変数を介しての関係に基づいて次になされる操作を予測することが可能となり、予測性能を向上させることができる。結果として、予測性能の高い操作候補を提案することができ、ユーザの操作負担を軽減することができる。

0070

特に、小規模な医療機関用の医用画像システム1では、情報処理装置3を使用する医師は少人数である。また、開業医のような医療施設では、一般的に広い診療範囲で診察が行われることが多く、その診察の内容は医師によって特徴的であり様々である。よって、使用する医師の操作パターンに合わせて次の操作候補が提案される構成は、医師(或いは医療施設全体)に応じたカスタマイズを可能とし、より有効な構成となる。

0071

また、制御部31は、pLSAによる潜在的意味解析において、1つの診察でなされた全ての操作の履歴が診察毎に設定されたテーブルT1を用いて学習を実施し、各診察と各操作との組合せの同時発生確率が定められた学習テーブルT2を得て、当該得られた学習テーブルT2に基づいて新たになされた操作と同時発生確率の高い操作を含む診察のセットを選択し、当該選択されたセットに含まれる操作を次の操作候補として表示する。診察はある病名の病気の治療を目的としてなされるので、その診察でなされた各種操作を1セットとして処理し、予測することにより、次に操作される可能性の高い操作を操作候補として提案することができる。

0072

また、制御部31は、潜在的意味解析の結果から各操作についての潜在変数に関する条件付き確率を示す学習テーブルT3を得て、当該得られた学習テーブルT3において特定の潜在変数と条件付き確率が高い複数の操作の組合せを1セットとし、当該1セットの操作を次の操作候補として提案する表示を行う。これにより、同時に用いられることが多い投薬や病名を1まとまりの操作候補として提案することができ、ユーザの操作性が向上する。

0073

なお、上記実施形態は本発明の好適な一例であり、これに限定されるものではない。
例えば、上述の実施形態では、学習テーブルT2(図8)を用いて操作ωから診察dを選択し、その診察dに含まれる各操作を操作候補として予測していたが、学習テーブルT3(図12)のみを用いて予測することとしてもよい。
具体的には、病名「急性上気道炎」の入力操作があった場合、図12に示すように学習テーブルT3において、「急性上気道炎」の操作について潜在変数に関する条件付き確率の高い潜在変数zkを選択する。z1が選択された場合、潜在変数z1に関する条件付き確率が高い他の操作、例えば投薬「ザジデンドライシロップ」や「ムコダイン細粒」、「オノンドライシロップ」の入力操作が次に行われる操作と予測される。条件付き確率が高い操作の選択は、閾値より高い操作を選択することとしてもよいし、条件付き確率が高い上位の操作から所定数を選択することとしてもよい。

0074

この方法では、学習テーブルT2は使用せずに、潜在変数zを元に、なされた操作ωから次に行われるであろう操作ωを学習テーブルT3から取得することになる。学習テーブルT2に設定されている診察dは、診察数が増えればそれだけ学習テーブルT2において同時発生確率の高い診察dを検索する時間を要することとなる。しかし、学習テーブルT3に設定されている潜在変数は、診察の数によって変動することは無い。よって、診察数が増えても学習テーブルT3における検索に要する時間は変わらず、予測の処理が効率的となり有効である。

0075

また、上述の情報処理装置3に用いられるプログラムのコンピュータ読み取り可能な媒体としては、ROM、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリ、CD-ROM等の可搬型記録媒体を適用することが可能である。また、当該プログラムのデータを通信回線を介して提供する媒体として、キャリアウエーブ(搬送波)も適用可能である。

図面の簡単な説明

0076

本実施の形態に係る情報処理装置を含む医用画像システムを示す図である。
医用画像システムを医療施設に用いたときの、各装置の配置例を示す図である。
情報処理装置の機能的構成を示す図である。
ビューアの操作画面の一例を示す図である。
電子カルテの操作画面の表示例を示す図である。
情報処理装置により実行される潜在的意味解析の処理を示すフローチャートである。
操作履歴のテーブル例を示す図である。
潜在的意味解析の結果得られた学習テーブルの一例を示す図である。
次の操作を予測し、操作候補として提案する表示を行う際に情報処理装置により実行される処理を示すフローチャートである。
図9に示す処理において選択された診察のセットの例を示す図である。
操作候補を提案する表示の一例を示す図である。
操作と潜在変数との関係に基づく学習テーブルの一例である。

符号の説明

0077

1医用画像システム
2a超音波診断装置
2b内視鏡装置
2cCR装置
3情報処理装置
31 制御部
32 操作部
33 表示部
35 記憶部
36画像処理部
4 受付装置

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