JP2023170010A - 医用情報処理装置及び医用情報処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】解析結果の不具合を予測することである。【解決手段】実施形態の医用情報処理装置は、情報取得部と、判定部と、を持つ。情報取得部は、医用データに関する第１情報及び医用データの解析に利用する解析アプリケーションに関する第２情報を取得する。判定部は、前記第１情報及び前記第２情報に基づいて、複数の解析アプリケーションの中から選択された解析アプリケーションによる前記医用データの解析が失敗する可能性を判定する。【選択図】図３

Description

本明細書及び図面に開示の実施形態は、医用情報処理装置及び医用情報処理方法に関する。

従来、モダリティに直接接続されて利用される自動解析装置がある。自動解析装置は、モダリティで生成された医用画像を直接受信し、受信した医用画像の付帯情報やピクセルデータに基づいて、適切な解析アプリケーションを自動的に選択する。自動解析装置は、選択した解析アプリケーションを起動し、その結果を出力したり送信したりする。

従来の自動解析装置では、解析アプリケーションによる解析結果を参照した結果、解析が失敗していたり、誤検出が多かったりする解析結果の不具合が生じるがある。ところが、不具合は、実際に解析アプリケーションを用いた解析を行った後に発覚することが多く、不具合を予測することは難しい。

特開２０２１－１４０７５７号公報 国際公開第２０１９／１８０８９７号明細書 特開２０１２－８９０８０号公報 特開２００３－５８３９５号公報

本明細書及び図面に開示の実施形態が解決しようとする課題は、解析結果の不具合を予測することである。ただし、本明細書及び図面に開示の実施形態により解決しようとする課題は上記課題に限られない。後述する実施形態に示す各構成による各効果に対応する課題を他の課題として位置づけることもできる。

実施形態の医用情報処理装置は、情報取得部と、判定部と、を持つ。情報取得部は、医用データに関する第１情報及び医用データの解析に利用する解析アプリケーションに関する第２情報を取得する。判定部は、前記第１情報及び前記第２情報に基づいて、複数の解析アプリケーションの中から選択された解析アプリケーションによる前記医用データの解析が失敗する可能性を判定する。

実施形態に係る医用情報処理システム１の利用環境及び機能ブロックの一例を示す図。 自動解析装置２０の機能ブロックの一例を示す図。 医用情報処理装置１００の機能ブロックの一例を示す図。 判定結果ＤＢ１５１の内容の一例を示す図。 医用情報処理装置１００における処理の一例を示すフローチャート。 自動解析装置２０による解析が開始される前の処理の流れの概略を示す図。 ディスプレイに表示された失敗示唆情報を示す画像の一例を示す図。 自動解析装置２０の処理の一例を示す図。 医用情報処理装置１００における処理の一例を示すフローチャート。 自動解析装置２０による解析が開始された後の処理の流れの概略を示す図。

以下、図面を参照しながら、医用情報処理装置及び医用情報処理方法について説明する。

図１は、実施形態に係る医用情報処理システム１の利用環境及び機能ブロックの一例を示す図である。医用情報処理システム１は、例えば、モダリティ１０と、自動解析装置２０と、解析結果データベース（以下、ＤＢ）７０と、医用情報処理装置１００と、を備える。モダリティ１０、自動解析装置２０、解析結果ＤＢ７０、及び医用情報処理装置１００は、ネットワークＮＷを介して通信可能に接続されている。

モダリティ１０は、例えば、画像検査オーダー等に基づき決定される撮影条件（撮影プロトコル）に従い撮像（撮影）を実行する。モダリティ１０としては、例えば、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置、Ｘ線診断装置、磁気共鳴イメージング装置、超音波診断装置、核医学診断装置等が挙げられる。モダリティ１０は、例えば、放射線科医などの意思や診療放射線技師等のオペレータにより操作される。モダリティ１０は、撮像により生成した医用画像（医用画像データ）を自動解析装置２０や図示しない画像保存通信システム（ＰＡＣＳ：Picture Archiving and Communication System）などの外部機器に送信する。

自動解析装置２０は、例えば、モダリティ１０により送信される医用画像データの付帯情報やピクセルデータから得られる情報を条件分岐することにより、医用画像データの解析に適切な解析アプリケーション（以下、解析アプリ）を自動的に選択する。自動解析装置２０は、選択した解析アプリを利用して医用画像データを解析する。自動解析装置２０は、ネットワークＮＷを介することなく、モダリティ１０に直接接続されていてもよい。

図２は、自動解析装置２０の機能ブロックの一例を示す図である。自動解析装置２０は、例えば、通信インターフェース２１と、入力インターフェース２２と、ディスプレイ２３と、処理回路３０と、メモリ５０と、を備える。

通信インターフェース２１は、例えば、ＬＡＮなどのネットワークＮＷを介してモダリティ１０、解析結果ＤＢ７０、医用情報処理装置１００等の外部装置と通信する。通信インターフェース２１は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等の通信インターフェースを含む。ネットワークＮＷは、ＬＡＮに代えてまたは加えて、インターネット、セルラー網、Ｗｉ－Ｆｉ網、ＷＡＮ（Wide Area Network）等を含んでもよい。

入力インターフェース２２は、オペレータからの各種の入力操作を受け付ける。入力インターフェース２２は、受け付けた入力操作を電気信号に変換して処理回路３０に送信する。入力インターフェース２２は、オペレータにより入力操作が行われた場合に、入力操作に応じた情報を生成する。入力インターフェース２２は、生成した入力操作に応じた情報を処理回路３０に送信する。

入力インターフェース２２は、例えば、マウス、キーボード、トラックボール、スイッチ、ボタン、ジョイスティック、タッチパネル等を含む。入力インターフェース２２は、例えば、マイク等の音声入力を受け付けるユーザインターフェースであってもよい。入力インターフェース２２がタッチパネルである場合、入力インターフェース２２は、ディスプレイ２３の表示機能を兼ね備えるものであってもよい。

なお、本明細書において入力インターフェースはマウス、キーボード等の物理的な操作部品を備えるものだけに限られない。例えば、装置とは別体に設けられた外部の入力機器から入力操作に対応する電気信号を受け取り、この電気信号を制御回路へ出力する電気信号の処理回路も入力インターフェースの例に含まれる。

ディスプレイ２３は、各種の情報を表示する。例えば、ディスプレイ２３は、処理回路１４０によって生成された画像や、操作者からの各種の入力操作を受け付けるためのＧＵＩ（Graphical User Interface）等を表示する。例えば、ディスプレイ２３は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）や、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ等である。

処理回路３０は、例えば、画像データ取得機能３１と、選択機能３２と、解析機能３３と、生成機能３４と、を備える。処理回路３０は、例えば、ハードウェアプロセッサ（コンピュータ）がメモリ（記憶回路）５０に記憶されたプログラムを実行することにより、これらの機能を実現するものである。

ハードウェアプロセッサとは、例えば、ＣＰＵ、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、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）または複合プログラマブル論理デバイス（Complex Programmable Logic Device; ＣＰＬＤ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（Field Programmable Gate Array; ＦＰＧＡ）などの回路（circuitry）を意味する。

メモリ５０にプログラムを記憶させる代わりに、ハードウェアプロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むように構成しても構わない。この場合、ハードウェアプロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。上記のプログラムは、予めメモリ１５０に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ－ＲＯＭ等の非一時的記憶媒体に格納されており、非一時的記憶媒体が自動解析装置２０のドライブ装置（不図示）に装着されることで非一時的記憶媒体からメモリ５０にインストールされてもよい。

ハードウェアプロセッサは、単一の回路として構成されるものに限らず、複数の独立した回路を組み合わせて１つのハードウェアプロセッサとして構成され、各機能を実現するようにしてもよい。また、複数の構成要素を１つのハードウェアプロセッサに統合して各機能を実現するようにしてもよい。メモリ５０は、解析アプリＤＢ５１を格納している。解析アプリＤＢ５１は、医用画像データの解析処理に利用される複数種類の解析アプリを含む。解析アプリには、それぞれアプリ起動ルールが設定されている。

処理回路３０における画像データ取得機能３１は、モダリティ１０により送信される医用画像データを取得する。医用画像データには、例えば、付帯情報が付加されている。付帯情報には、例えば、撮像時の造影剤の使用の有無の情報を含む造影情報、医用画像データを再構成する際の再構成関数（再構成関数条件）などの情報が含まれる。

画像データ取得機能３１は、取得した医用画像データに関する医用画像データ情報を付帯情報とともに医用情報処理装置１００に送信する。医用画像データは、医用データの一例である。医用画像データ情報は、第１情報の一例である。第１情報は、医用画像データ情報の以外の情報を含んでもよいし、医用画像データに関する医用画像データ情報以外の情報でもよい。

選択機能３２は、医用画像データに付加された付帯情報や医用画像データのピクセルデータに基づいて、医用画像データの解析に適した解析アプリを解析アプリＤＢ５１に含まれる複数の解析アプリの中から選択する。選択機能３２は、解析アプリを選択する際に、解析アプリに設定されたアプリ起動ルールを参照し、アプリ起動ルールに従って解析アプリを選択する。

選択機能３２は、選択した解析アプリに関する選択解析アプリ情報を医用情報処理装置１００に送信する。選択機能３２は、選択解析アプリ情報に医用画像データを付加する。選択解析アプリ情報は、アプリ起動ルールを含む。選択解析アプリ情報は、医用画像データの解析に利用する解析アプリに関する第２情報の一例である。第２情報は、選択解析アプリ情報の以外の情報を含んでもよいし、選択解析アプリ情報に関する選択解析アプリ情報以外の情報でもよい。

選択機能３２は、後に説明する医用情報処理装置１００により送信される起動ルール修正情報に基づいて、アプリ起動ルールを修正して解析アプリＤＢ５１に記憶させる。アプリ起動ルールが修正された場合、選択機能３２は、修正後のアプリ起動ルールに従って解析アプリを選択する。

解析機能３３は、選択機能３２により選択された解析アプリを利用して、画像データ取得機能３１により取得された医用画像データを解析し、解析データを生成する。解析機能３３は、解析データを生成する際に、解析アプリが起動したか否かを判定する。解析機能３３は、解析アプリが起動して解析データの生成に成功した場合に、解析が成功したことを示すデータ（以下、成功解析データ）を含む解析結果データを生成し、解析アプリが起動せずに解析に失敗した場合に、解析が失敗したことを示すデータ（以下、失敗解析データ）を含む解析結果データを生成する。解析結果データには、解析の成否のほか、解析した医用画像データの付帯情報及び解析に利用した解析アプリを示す情報が含まれる。

解析機能３３は、医用画像データと、その医用画像データを解析して生成した解析データをディスプレイ２３に表示させる。解析機能３３は、生成した解析結果データを医用情報処理装置１００や解析結果ＤＢ７０などの他の外部機器に送信したり、ディスプレイ２３に表示させたりする。解析機能３３は、解析結果データに成功解析データが含まれる場合には、解析データをディスプレイ２３に表示させ、解析結果データに失敗解析データが含まれる場合には、解析に失敗した旨をディスプレイ２３に表示させてもよい。

ディスプレイ２３は、例えば、解析機能３３により生成された解析データを表示する。読影医などのオペレータは、ディスプレイ２３に表示された解析データが、解析に成功したデータであるか失敗したデータであるかを判断する。読影医は、例えば、生成された解析データに誤検出が多いか否かにより、解析に成功したデータである失敗したデータであるかを判断する。オペレータは、自己の判断に応じた結果を入力インターフェース２２に入力する。

入力インターフェース２２は、解析データが解析に成功したデータである旨が入力された場合には、成功特定情報を処理回路３０に送信する。入力インターフェース２２は、解析データが解析に失敗したデータである旨が入力された場合には、失敗特定情報を処理回路３０に送信する。解析機能３３は、入力インターフェース２２により送信された成功特定情報または失敗特定情報を、成功解析データに含める。成功特定情報及び成功特定情報は、例えば、医用画像データを入力データとし、解析の結果が成功であるか失敗であるかを出力データとした機械学習により生成された学習済モデルを用いて生成するようにしてもよい。

生成機能３４は、自動解析装置２０により医用画像データの解析を行う際に、利用する解析アプリが解析に適しているかの判定を医用情報処理装置１００に依頼する依頼情報を生成して医用情報処理装置１００に送信する。依頼情報には、解析の対象となる医用画像データ及びその付帯情報と、解析に利用する解析アプリを特定する解析アプリ特定情報が含まれる。

解析結果ＤＢ７０は、過去に自動解析装置２０により医用画像データが解析されて生成された解析結果データを記憶している。解析結果ＤＢ７０に記憶される解析結果データには、成功解析データと失敗解析データが含まれる。成功解析データには、成功特定情報または失敗特定情報のいずれかとともに、解析結果データを生成した対象となる医用画像データを取得したモダリティ１０の再構成条件、例えば再構成関数条件が含まれる。

解析結果ＤＢ７０は、アプリ起動ルールと、医用画像データの付帯情報と、解析結果データと、成功特定情報及び失敗特定情報を紐付けて収集されたデータである。解析結果ＤＢ７０は、医用情報処理装置１００の要求に応じて、記憶している解析結果を医用情報処理装置１００に提供する。解析結果ＤＢ７０は、解析結果データとともに解析データを記憶していてもよい。解析結果ＤＢ７０は、自動解析装置２０に含まれていてもよい。

医用情報処理装置１００は、自動解析装置２０により送信される付帯情報やアプリ起動ルール、あるいは解析結果データに基づいて、解析の成否を判定する。医用情報処理装置１００は、判定した解析の成否に応じて、モダリティ１０や自動解析装置２０に種々の情報を送信する。

図３は、医用情報処理装置１００の機能ブロックの一例を示す図である。医用情報処理装置１００は、例えば、通信インターフェース１１０と、入力インターフェース１２０と、ディスプレイ１３０と、処理回路１４０と、メモリ１５０と、を備える。

通信インターフェース１１０は、例えば、ＬＡＮなどのネットワークＮＷを介してモダリティ１０、自動解析装置２０、等の外部装置と通信する。通信インターフェース１１０は、例えば、ＮＩＣ等の通信インターフェースを含む。ネットワークＮＷは、ＬＡＮに代えてまたは加えて、インターネット、セルラー網、Ｗｉ－Ｆｉ網、ＷＡＮ等を含んでもよい。

入力インターフェース１２０は、例えば、マウス、キーボード、トラックボール、スイッチ、ボタン、ジョイスティック、タッチパネル等を含む。入力インターフェース１２０は、例えば、マイク等の音声入力を受け付けるユーザインターフェースであってもよい。入力インターフェース１２０がタッチパネルである場合には、入力インターフェース１２０は、ディスプレイ２３の表示機能を兼ね備える。

ディスプレイ１３０は、各種の情報を表示する。例えば、ディスプレイ１３０は、処理回路１４０によって生成された画像や、操作者からの各種の入力操作を受け付けるためのＧＵＩ等を表示する。例えば、ディスプレイ２３は、ＬＣＤや、ＣＲＴディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ等である。

処理回路１４０は、例えば、情報取得機能１４１と、結果取得機能１４２と、判定機能１４３と、第１生成機能１４４と、第２生成機能１４５と、第１提供機能１４６と、第２提供機能１４７と、第３提供機能１４８と、を備える。処理回路１４０は、例えば、ハードウェアプロセッサがメモリ１５０に記憶されたプログラムを実行することにより、これらの機能を実現するものである。

メモリ１５０にプログラムを記憶させる代わりに、ハードウェアプロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むように構成しても構わない。この場合、ハードウェアプロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。上記のプログラムは、予めメモリ１５０に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ－ＲＯＭ等の非一時的記憶媒体に格納されており、非一時的記憶媒体が医用情報処理装置１００のドライブ装置（不図示）に装着されることで非一時的記憶媒体からメモリ１５０にインストールされてもよい。

ハードウェアプロセッサは、単一の回路として構成されるものに限らず、複数の独立した回路を組み合わせて１つのハードウェアプロセッサとして構成され、各機能を実現するようにしてもよい。また、複数の構成要素を１つのハードウェアプロセッサに統合して各機能を実現するようにしてもよい。メモリ５０は、判定結果ＤＢ１５１を格納している。

図４は、判定結果ＤＢ１５１の内容の一例を示す図である。判定結果ＤＢ１５１は、複数の解析アプリにおける付帯情報とアプリ起動ルールを設定した場合の起動の成否の結果を含む。例えば、「アプリ♯１」の解析アプリでは、「付帯情報」に含まれる「造影情報」が「造影あり」の条件に当てはまる医用画像データを解析する場合において、アプリ起動ルールとして、造影情報が「造影あり」「－」（造影剤の有無に関する設定なし）の場合に、解析アプリの起動に失敗し、アプリ起動ルールとして、「造影なし」の場合に、解析アプリの起動に成功している。判定結果ＤＢ１５１は、「アプリ♯２」「アプリ♯３」・・・についても同様の判定結果を含む。

処理回路１４０における情報取得機能１４１は、自動解析装置２０により送信される医用画像データ情報、選択解析アプリ情報、及び依頼情報を取得する。情報取得機能１４１は、情報取得部の一例である。情報取得機能１４１は、入力インターフェース１２０により送信される解析結果データ情報を取得する。情報取得機能１４１は、取得した解析結果データ情報に成功解析データが含まれる場合に、成功特定情報及び失敗特定情報を取得する。

結果取得機能１４２は、自動解析装置２０により送信された解析結果データ情報を取得する。結果取得機能１４２は、取得した解析結果データ情報が成功解析データ及び失敗解析データのいずれを含むかにより、解析データの生成の成功または失敗を、解析処理の際の選択された解析アプリを利用した解析結果の是非として取得する。結果取得機能１４２は、取得した解析結果データ情報が失敗解析データを含む場合に、利用した解析結果の非を取得する。結果取得機能１４２は、結果取得部の一例である。

結果取得機能１４２は、解析結果データ情報が成功解析データを含む場合には、成功解析データが成功特定情報及び失敗特定情報のいずれを含むかにより、読影医による解析データの解析の成功・失敗の判断を、解析処理の際の選択された解析アプリを利用した解析結果の是非として取得する。

判定機能１４３は、情報取得機能１４１により取得された情報に基づいて、解析アプリによる医用画像データの解析が失敗する可能性（以下、失敗の可能性）が高いか否かを判定する。判定機能１４３は、例えば、結果取得機能１４２により取得された解析結果データや依頼情報に含まれる付帯情報及び解析アプリが共通する解析結果データを解析結果ＤＢ７０の中から探索する。

判定機能１４３は、解析結果ＤＢ７０の中から探索された解析結果データに含まれる解析の成否の情報に基づいて、解析結果データ情報や依頼情報に含まれる医用画像データ及び解析アプリを利用した場合には失敗の可能性が高いと判定する。判定機能１４３は、所定の演算式等により、失敗の可能性を数値で算出し、失敗の可能性が閾値を超える場合に、失敗の可能性が高いと判定してもよい。判定機能１４３は、判定部の一例である。

判定機能１４３は、成功解析データを含む解析結果データに失敗特定情報が含まれる場合に、解析結果データ情報に含まれる医用画像データ及び解析アプリを利用した場合には失敗の可能性が高いと判定する。成功解析データを含む解析結果データに失敗特定情報が含まれる場合は、解析データを見た読影医が、解析データは解析に失敗したデータであると判断した場合である。

第１生成機能１４４は、解析データが解析に失敗したデータであると読影医が判断したと判定機能１４３により判定された場合に、モダリティ１０において、医用画像データを再構成する再構成関数条件を変更する変更情報を生成する。第１生成機能１４４は、例えば、メモリ１５０に記憶された判定結果ＤＢ１５１を読み出し、解析結果データを再構成関数条件ごとに分類し、失敗特定情報が付与された例が少ない再構成関数条件の解析結果データを選定する。第１生成機能１４４は、再構成関数条件を、選定した解析結果データにおける再構成関数条件に変更する変更情報を生成する。再構成条件（再構成関数条件）は、医用データを構築する構築条件の一例である。

構築条件は、他の条件でもよい。構築条件は、例えば、モダリティ１０において被検体を撮像する際の撮像条件（撮影プロトコル）でもよいし、自動解析装置２０において医用画像データを画像処理する場合の処理条件でもよい。第１生成機能１４４は、第１生成部の一例である。

第２生成機能１４５は、結果取得機能１４２により失敗解析データを含む解析結果データ情報が取得され、判定機能１４３により失敗の可能性が高いと判定された場合に、メモリ１５０に記憶された判定結果ＤＢ１５１を読み出し、起動に成功した例に応じて解析アプリにおけるアプリ起動ルールを変更する起動ルール修正情報を生成する。第２生成機能１４５は、付帯情報とアプリ起動ルールを参照した結果、起動に成功した解析アプリを探索して、発見された解析アプリを利用して起動ルール修正情報を生成してもよい。第２生成機能１４５は、第２生成部の一例である。

第１提供機能１４６は、判定機能１４３により解析結果データ情報に含まれる医用画像データ及び解析アプリを利用した場合には失敗の可能性が低いと判定された場合に、失敗の可能性が低いことを示す成功示唆情報を生成する。第１提供機能１４６は、判定機能１４３により解析結果データ情報に含まれる医用画像データ及び解析アプリを利用した場合には失敗の可能性が高いと判定された場合に、失敗の可能性が高いことを示す失敗示唆情報を生成する。第１提供機能１４６は、生成した成功示唆情報または失敗示唆情報をディスプレイ１３０に表示させたり、モダリティ１０や自動解析装置２０などの外部装置に送信したりすることにより提供する。第１提供機能１４６は、第１提供部の一例である。第１提供機能１４６は、例えば、出力部としても機能する。

第２提供機能１４７は、第１生成機能１４４により生成された変更情報をモダリティ１０に送信することにより提供する。第２提供機能１４７は、送信された変更情報に基づいて変更される再構成関数条件をディスプレイ１３０に表示させたりモダリティ１０以外の外部装置に送信したりしてもよい。第２提供機能１４７は、第２提供部の一例である。第２提供機能１４７は、例えば、出力部としても機能する。

第３提供機能１４８は、第２生成機能１４５により生成された起動ルール修正情報を自動解析装置２０に送信することにより提供する。第３提供機能１４８は、起動ルール修正情報をディスプレイ１３０に表示させたり、自動解析装置２０以外の外部装置に送信したりすることにより提供してもよい。第３提供機能１４８は、第３提供部の一例である。第３提供機能１４８は、例えば、出力部としても機能する。

次に、医用情報処理装置１００における処理について説明する。医用情報処理装置１００では、自動解析装置２０による解析が開始される前の処理と、自動解析装置２０による解析が開始された後の処理が実行される。図５は、医用情報処理装置１００における処理の一例を示すフローチャートである。図５には、自動解析装置２０による解析が開始される前の医用情報処理装置１００の処理を示す。

医用情報処理装置１００の処理に先立ち、自動解析装置２０は、解析の対象となる医用画像データをモダリティ１０により取得すると、選択機能３２は、医用画像データ情報の解析に利用する解析アプリを選択する。続いて、生成機能３４は、医用画像データ情報と解析アプリを参照して依頼情報を生成して医用情報処理装置１００に送信する。その後、医用情報処理装置１００における処理が開始する。

依頼情報を送信された医用情報処理装置１００は、情報取得機能１４１において、依頼情報に含まれる医用画像データの付帯情報及び解析アプリのアプリ起動ルールを取得する（ステップＳ１０１）。続いて、判定機能１４３は、解析結果ＤＢ７０に記憶された解析結果データを参照して、情報取得機能１４１により取得された解析アプリによる医用画像データの解析の失敗の可能性が高いか否かを判定する（ステップＳ１０３）。失敗の可能性が高くない（失敗の可能性が低い）と判定機能１４３が判定した場合、第１提供機能１４６は、成功示唆情報を生成する。第１提供機能１４６は、外部機器に送信したりディスプレイ１３０に表示させたりすることにより、成功示唆情報を提供する（ステップＳ１０５）。その後、医用情報処理装置１００は、図５に示す処理を終了する。

第１提供機能１４６は、失敗の可能性が高いと判定機能１４３が判定した場合、失敗示唆情報を生成する。第１提供機能１４６は、失敗示唆情報を外部機器に送信したりディスプレイ１３０に表示させたりすることにより提供する（ステップＳ１０７）。続いて、第２生成機能１４５は、結果取得機能１４２により失敗解析データを含む解析結果データ情報が取得された場合に、メモリ１５０に記憶された判定結果ＤＢ１５１を読み出し、起動に成功した例に応じて解析アプリにおけるアプリ起動ルールを変更する起動ルール修正情報を生成する（ステップＳ１０９）。

続いて、第３提供機能１４８は、第２生成機能１４５により生成された起動ルール修正情報を、自動解析装置２０に送信することにより提供する（ステップＳ１１１）。自動解析装置２０において、選択機能３２は、送信された起動ルール修正情報に従い、アプリ起動ルールを修正した後、解析アプリを再度選択する。こうして、医用情報処理装置１００は、図５に示すフローの処理を終了する。

続いて、自動解析装置２０による解析が開始される前の各装置間の処理の流れの一例を説明する。図６は、自動解析装置２０による解析が開始される前の処理の流れの概略を示す図である。モダリティ１０は、被検体を撮像して原画像データを取得し、原画像データを再構成することにより再構成画像データを生成する。この例において、被検体には、造影剤が投与されており、原画像データは造影剤ありの画像データとなっている。モダリティ１０は、生成した再構成画像データを医用画像データとして自動解析装置２０に送信する。医用画像データに付される付帯情報に含まれる造影情報として、例えば「造影条件」についての記載はないものとする。原画像データは、原医用画像データの一例である。再構成医用画像データは、再構成画像データの一例である。

自動解析装置２０は、モダリティ１０により送信された再構成画像データ（医用画像データ）に基づいて、「造影なし」のアプリ起動ルールを参照した解析アプリを選択する。自動解析装置２０は、造影情報として造影条件の記載がない医用画像データ情報と、アプリ起動ルールが造影なしの解析アプリを選択した選択解析アプリ情報を含む依頼情報を医用情報処理装置１００に送信する。

医用情報処理装置１００では、送信された依頼情報に含まれる付帯情報やアプリ起動ルールが共通する解析結果データを解析結果ＤＢ７０の中から探索し、失敗可能性が高いかを判定する。医用情報処理装置１００は、失敗可能性が高いと判定した場合に、失敗示唆情報と起動ルール修正情報を生成し、自動解析装置２０に送信する。

自動解析装置２０は、送信された失敗示唆情報をディスプレイ２３に表示させる。図７は、ディスプレイに表示された失敗示唆情報を示す画像の一例を示す図である。図７に示す例では、医用情報処理装置１００は、失敗可能性を算出しており、ディスプレイ２３の画像に（〇〇％で失敗）として表示されている。さらに、起動ルール修正情報に基づいて起動ルールを修正する旨及び修正する起動ルールを表示している。

続いて、自動解析装置２０による解析が開始された後の処理について説明するが、その前に、自動解析装置２０による解析が開始された後の自動解析装置２０の処理の一部について説明する。図８は、自動解析装置２０の処理の一例を示す図である。自動解析装置２０は、モダリティ１０により送信された医用画像データを受信した後、選択機能３２により解析アプリを選択し、解析機能３３により医用画像データを解析する。

続いて、解析機能３３は、解析データの生成に成功したか否かを判定する（ステップＳ２０１）。解析データの生成に成功していないと解析機能３３が判定した場合、自動解析装置２０は、そのまま図８に示す処理を終了する。この場合には、自動解析装置２０は、失敗解析データを含む解析結果データ情報を生成する。

解析データの生成に成功したと判定した場合、解析機能３３は、生成した解析データをディスプレイ２３に表示させる（ステップＳ２０３）。ディスプレイ２３に表示された解析データは、例えば、読影医に見られる。読影医は、ディスプレイ２３に表示された解析データを見て、例えば、生成された解析データが読影に供することができる程度に成功しているか否かにより、解析の成功と失敗を判断し、自らの判断の結果に基づき、入力インターフェース２２を操作する。

入力インターフェース２２は、解析に成功した旨が入力された場合には成功特定情報を送信し、解析に失敗した旨が入力された場合には、失敗特定情報を送信する。解析機能３３は、失敗特定情報を受信したか否（成功特定情報を受信した）かを判定する（ステップＳ２０５）。

失敗特定情報を受信した場合、解析機能３３は、失敗特定情報を成功解析データに含める（ステップＳ２０７）。失敗特定情報を受信していない（成功特定情報を受信した）場合、解析機能３３は、成功特定情報を成功解析データに含める（ステップＳ２０９）。こうして、自動解析装置２０は、図８に示す処理を終了する。

続いて、自動解析装置２０による解析が開始された後の医用情報処理装置１００における処理について説明する。図９は、医用情報処理装置１００における処理の一例を示すフローチャートである。図９には、自動解析装置２０による解析が開始される前の医用情報処理装置１００の処理を示す。

医用情報処理装置１００は、まず、自動解析装置２０により送信される解析結果データ情報を情報取得機能１４１により受信して（ステップＳ３０１）取得する。続いて、情報取得機能１４１は、取得した解析結果データ情報が成功解析データを含むか否かを判定する（ステップＳ３０３）。

取得した解析結果データ情報が成功解析データを含まず、失敗解析データを含むと判定された場合、第１提供機能１４６は、失敗示唆情報を外部機器に送信したりディスプレイ１３０に表示させたりすることにより提供する（ステップＳ３０５）。続いて、第２生成機能１４５は、結果取得機能１４２により失敗解析データを含む解析結果データ情報が取得された場合に、メモリ１５０に記憶された判定結果ＤＢ１５１を読み出し、起動に成功した例に応じて解析アプリにおけるアプリ起動ルールを変更する起動ルール修正情報を生成し（ステップＳ３０７）、起動ルール修正情報を自動解析装置２０に送信する。

取得した解析結果データ情報が成功解析データを含むと判定された場合、結果取得機能１４２は、成功解析データが失敗特定情報を含むか否かを判定する（ステップＳ３０９）。成功解析データが失敗特定情報を含むと判定した場合、判定機能１４３は、解析データが医用画像データの解析に失敗したデータであると読影医が判断したと判定する。

この場合、第１生成機能１４４は、失敗特定情報が少ない再構成関数条件を選定し（ステップＳ３１１）、モダリティ１０の再構成関数条件を、選定した再構成関数条件に変更する変更情報を生成する。続いて、第２提供機能１４７は、第１生成機能１４４により生成された変更情報をモダリティ１０に送信し、再構成関数条件の変更及び変更した再構成関数条件で再構成画像データを再度生成して自動解析装置２０に送信するように、モダリティ１０に対して出力要求をする（ステップＳ３１３）。その後、医用情報処理装置１００は、図９に示す処理を終了する。

ステップＳ３０９において、成功解析データが失敗特定情報を含まず、成功特定情報を含むと結果取得機能１４２が判定した場合、第１提供機能１４６は、成功示唆情報を生成して自動解析装置２０に送信する（ステップＳ３１５）。その後、医用情報処理装置１００は、図９に示す処理を終了する。

続いて、自動解析装置２０による解析が開始された後の各装置間の処理の流れの一例を説明する。図１０は、自動解析装置２０による解析が開始された後の処理の流れの概略を示す図である。モダリティ１０は、被検体を撮像して原画像データを取得し、原画像データを再構成することにより再構成画像データを生成する。この例において、被検体には、造影剤が投与されており、原画像データは「造影剤あり」の造影情報が付加された画像データとなっている。

モダリティ１０は、被検体を撮像して原画像データを取得し、原画像データを再構成することにより再構成画像データを生成する。この例において、被検体には、造影剤が投与されており、原画像データは「造影剤あり」の造影情報が付加された画像データとなっている。モダリティ１０は、生成した再構成画像データを医用画像データとして自動解析装置２０に送信する。

自動解析装置２０は、選択機能３２により、モダリティ１０により送信された再構成画像データ（医用画像データ）を解析する解析アプリを選択し、再構成画像データを解析する。続いて、ディスプレイ２３は、選択されたアプリにより再構成画像データを解析して生成された解析データを表示する。

ディスプレイ２３に表示された解析データを見た読影医は、解析データが解析に成功したデータであるか失敗したデータであるかを判断し、判断結果を入力インターフェース２２に入力する。図１０に示す例では、読影医は、解析データは、解析に失敗したデータであると判断した結果を入力している。

続いて、自動解析装置２０は、医用画像データ情報に含まれる画像データ（医用画像データ）の付帯情報と、読影医の判断に応じた成功特定情報または失敗特定情報（ここでは失敗確定情報）を医用情報処理装置１００に送信する。医用情報処理装置１００では、送信された付帯情報が共通する解析結果データの中から、失敗特定情報が含まれた解析結果データが少ない再構成関数条件を選定する。

医用情報処理装置１００は、再構成関数条件を、選定した再構成関数条件に変更する変更情報をモダリティ１０に送信することにより、再構成関数条件の変更を要求する。さらに、医用情報処理装置１００は、変更した再構成関数を用いて原画像データを再構成して生成し、生成した再構成画像データの自動解析装置２０に対する再出力を要求する。

実施形態に医用情報処理装置１００は、医用画像データの付帯情報と解析アプリのアプリ起動ルールに基づいて、医用画像データ解析アプリで解析する際に、解析アプリの起動が失敗する可能性が高いか否かを判定する。このため、解析結果の不具合を予測することができる。

また、従来、例えば、自動解析装置２０が、医用画像データを取得した後、解析アプリにより医用画像データを解析した結果、解析が失敗していたり誤検出が多かったりするときがある。このような場合に、解析の失敗や誤検出（以下、失敗等）の原因が、自動解析装置２０のアプリ起動ルールにあるのかモダリティ１０により生成された医用画像データ（再構成画像データ）にあるのか、医用画像データを解析した際の解析アプリ自体の特徴にあるのかを見つけるのが難しかった。このため、解析が失敗していたり誤検出が多かったりした場合に、再解析をするために多大な時間を要することとなる。

この点、実施形態の医用情報処理装置１００を用いることにより、失敗等の原因が、アプリ起動ルール、医用画像データ（再構成画像データ）、解析アプリのいずれにあるかを容易に特定することができる。さらに、アプリ起動に失敗する医用画像データの付帯情報とアプリ起動ルールの関係を取得できるので、失敗等の原因がアプリ起動ルールにある場合に再解析をするための時間を短く済ませることができる。

また、医用画像データに原因がある場合でも、医用画像データの再構成関数条件を変更できるので、アプリの解析に適した再構成関数条件で医用画像データを生成することができる。また、医用画像データを解析した際の解析アプリ自体の特徴に問題がある場合には、解析アプリをアップデートし、更にはアップデートが完了するまで他の解析アプリで解析を実行することができる。したがって、失敗等の原因が医用画像データや解析アプリ自体にある場合に再解析をするための時間を短く済ませることができる。

また、失敗示唆情報や成功示唆情報などの情報（以下、提供情報）は、自動解析装置２０のディスプレイ２３に表示する以外の態様で提供してもよい。例えば、提供情報は、モダリティ１０のコンソール（表示部）に表示してもよいし、医師等が所持する端末装置にメール等で送信して提供してもよい。また、医用画像データを送信されたＰＡＣＳの学習リスト（Study List）に表示されてもよいし、モバイルビューアにＰＡＣＳ同様の態様で表示してもよい。あるいは、提供情報は、解析アプリ等のアプリケーションのログに書き込むことにより提供してもよい。提供の態様は、例えば、ダイアログとしての出力、解析結果データに対する埋め込み入力、メールの送信、ログへの記録、ｈｔｔｐ通信を使用したテキスト形式での送信などとしてよい。

また、提供情報は、上記の実施形態に示した情報以外の情報を含んでもよい。選択する解析アプリを提案する際には、提供情報は、例えば、解析に失敗した場合の失敗率（成功率）、失敗の根拠、修正（変更）を実施した場合の修正（変更）箇所、次回に同様の解析を実施する際の改善箇所の通知などを含んでもよい。あるいは、解析アプリによる医用画像データの解析を行った場合には、提供情報は、修正などを行った場合の内容、解析に失敗した場合の失敗率（成功率）、失敗の根拠、修正（変更）を実施した場合の修正（変更）箇所などを含んでもよい。

提供情報の提供は、どのタイミングで行ってもよい。提供情報の提供は、例えば、解析アプリによる解析の実行前、例えば、アプリ起動ルールを用いた解析アプリの選択の前、解析アプリを起動する直前でもよい。あるいは、提供情報の提供は、例えば、解析アプリによる解析を実行した後、例えば、解析結果を送信した直後でもよいし、読影医が成功特定情報または失敗特定情報を生成するための入力操作を行った後でもよい。

以上説明した少なくとも１つの実施形態によれば、医用データに関する第１情報及び医用データの解析に利用する解析アプリケーションに関する第２情報を取得する情報取得部と、前記第１情報及び前記第２情報に基づいて、複数の解析アプリケーションの中から選択された解析アプリケーションによる前記医用データの解析が失敗する可能性を判定する判定部と、を備えることで、解析結果の不具合を予測することができる。

上記説明した実施形態は、以下のように表現することができる。
処理回路（processing circuitry）を備え、
前記処理回路は、
医用データに関する第１情報及び医用データの解析に利用する解析アプリケーションに関する第２情報を取得し、
前記第１情報及び前記第２情報に基づいて、複数の解析アプリケーションの中から選択された解析アプリケーションによる前記医用データの解析が失敗する可能性を判定する、
医用情報処理装置。

いくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１…医用情報処理システム
１０…モダリティ
２０…自動解析装置
２１，１１０…通信インターフェース
２２，１２０…入力インターフェース
２３，１３０…ディスプレイ
３０，１４０…処理回路
３１…画像データ取得機能
３２…選択機能
３３…解析機能
３４…生成機能
５１…解析アプリＤＢ
５０…メモリ
７０…解析結果ＤＢ
１００…医用情報処理装置
１４１…情報取得機能
１４２…結果取得機能
１４３…判定機能
１４４…第１生成機能
１４５…第２生成機能
１４６…第１提供機能
１４７…第２提供機能
１４８…第３提供機能
１５０…メモリ
１５１…判定結果ＤＢ
ＮＷ…ネットワーク

Claims (9)

1. 医用データに関する第１情報及び医用データの解析に利用する解析アプリケーションに関する第２情報を取得する情報取得部と、
   前記第１情報及び前記第２情報に基づいて、複数の解析アプリケーションの中から選択された解析アプリケーションによる前記医用データの解析が失敗する可能性を判定する判定部と、を備える、
   医用情報処理装置。
2. 前記可能性が高いと判定された場合に、前記可能性が高いことを示す失敗示唆情報を提供する第１提供部、を更に備える、
   請求項１に記載の医用情報処理装置。
3. 前記可能性が高いと判定された場合に、医用データを構築する構築条件を修正する修正情報を生成する第１生成部と、
   前記修正情報を提供する第２提供部、を更に備える、
   請求項１に記載の医用情報処理装置。
4. 医用データに関する第１情報及び医用データの解析に利用する解析アプリケーションに関する第２情報を取得する情報取得部と、
   前記第１情報及び前記第２情報に基づいて複数の解析アプリケーションの中から選択された前記解析アプリケーションを利用した解析結果の是非を取得する結果取得部と、
   取得された前記解析結果が非である場合に、前記医用データを構築する構築条件を修正する修正情報を生成する第１生成部と、を備える、
   前記修正情報を提供する第２提供部と、を備える、
   医用情報処理装置。
5. 前記医用データは、医用画像データを含み、
   前記第１情報は、前記医用画像データの付帯情報を含む、
   請求項１または４に記載の医用情報処理装置。
6. 前記構築条件は、原医用画像データを再構成して再構成医用画像データを生成する際の再構成条件を含む、
   請求項４に記載の医用情報処理装置。
7. 前記第２情報は、前記解析アプリケーションのアプリ起動ルールを含み、
   前記医用データの解析が失敗する可能性が高いと判定された場合に、前記アプリ起動ルールを修正するルール修正情報を生成する第２生成部と、
   前記ルール修正情報を提供する第３提供部と、を更に備える、
   請求項４に記載の医用情報処理装置。
8. 前記第２生成部は、過去に生成された前記第１情報及び前記第２情報と、前記第１情報及び前記第２情報に基づいて選択された前記解析アプリケーションを利用した解析結果が是である場合の前記構築条件に基づいて、前記修正情報を生成する、
   請求項７に記載の医用情報処理装置。
9. コンピュータが、
   医用データに関する第１情報及び医用データの解析に利用する解析アプリケーションに関する第２情報を取得し、
   前記第１情報及び前記第２情報に基づいて、複数の解析アプリケーションの中から選択された解析アプリケーションによる前記医用データの解析が失敗する可能性を判定する、
   医用情報処理方法。

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