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公開番号2025089332
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-06-12
出願番号2025042350,2021559106
出願日2025-03-17,2020-07-31
発明の名称臨床ワークフローの判断を自動化し、優先読み取りインジケータを生成するためのシステムおよび方法
出願人ホロジック, インコーポレイテッド,Hologic, Inc.
代理人個人,個人
主分類G16H 50/00 20180101AFI20250605BHJP(特定の用途分野に特に適合した情報通信技術)
要約【課題】好適な臨床ワークフローの判断を自動化し、優先読み取りインジケータを生成するためのシステムおよび方法を提供する。
【解決手段】ある局面では、患者データは、撮像データなどの複数のデータソースから収集され得る。患者データは、人工知能(AI)コンポーネントを用いて処理され得る。AIコンポーネントの出力は、患者に関する医療判断を通知するために医療従事者によって用いられ得る。AIコンポーネントの出力および医療判断および医療パスに関連する追加の情報は、判断分析コンポーネントへの入力として提供され得る。判断分析コンポーネントは、入力を処理し、医療従事者の医療判断をさらに通知するために用いられ得る自動化された医療推奨を出力し得る。いくつかの局面では、判断分析コンポーネントの出力は、患者の医療に関連する1つ以上の行為を実施するための優先度またはタイムラインを決定するために用いられ得る。
【選択図】なし
特許請求の範囲【請求項１】
患者の乳房を撮像するための撮像デバイスに関連付けられたシステムであって、前記システムは、
前記患者に関連付けられた画像データを前記撮像デバイスを用いて収集するように構成されたワークステーションに関連付けられたディスプレイと、
少なくとも１つのプロセッサと、
前記少なくとも１つのプロセッサに結合されたメモリと
を備え、
前記メモリは、コンピュータ実行可能な命令を備え、前記コンピュータ実行可能な命令は、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、方法を実施し、
前記方法は、
入力処理コンポーネントが、前記撮像デバイスから前記画像データを受信することと、
前記画像データを人工知能（ＡＩ）コンポーネントにリアルタイムで提供することと、
前記人工知能（ＡＩ）コンポーネントが、前記画像データ内の前記乳房内の異常を示す１つ以上の特徴を識別することと、
前記入力処理コンポーネントが、前記１つ以上の特徴に基づいて信頼度スコアを計算することであって、前記信頼度スコアは、値またはラベルである、ことと、
前記ワークステーションからリモートにある１つ以上のデバイスからネットワークを介して、現在の優先度事例ローディングに関連するフィードバックを受信することと、
前記入力処理コンポーネントが、動的に、前記フィードバックに基づいて閾値を構成することと、
前記信頼度スコアを前記閾値と比較することと、
前記信頼度スコアが前記閾値を超えているときに、高い評価優先度を前記患者の患者事例に割り当てることと、
前記高い評価優先度が前記患者事例に割り当てられていることに応答して、自動的に、医療従事者によって用いられている前記ディスプレイ上に優先読み取りインジケータを表示し、前記入力処理コンポーネントによって処理されている前記画像データと同時に、前記高い評価優先度および前記１つ以上の特徴を伴う前記画像データを格納することと
を含む、システム。
続きを表示（約 900 文字）【請求項２】
前記画像データは、２ＤのＸ線画像、患者乳房の複数のトモシンセシスＸ線画像、または超音波画像のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
患者の訪問情報、患者の電子診療記録（ＥＭＲ）、病院情報システム（ＨＩＳ）記録、または医用撮像システムのうちの少なくとも１つを含む１つ以上のデータソースから患者データを受信することをさらに含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記患者データは、前記ＡＩコンポーネントによって評価され、前記信頼度スコアを計算するために部分的に用いられる、請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記１つ以上の特徴は、形状の縁、形状の境界、関心点、またはブロブのうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記１つ以上の特徴を識別することは、機械学習（ＭＬ）処理、正規化オペレーション、ビニングオペレーション、またはベクトル化オペレーションのうちの少なくとも１つを用いて特徴ベクトルを計算することを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記信頼度スコアは、前記１つ以上の特徴のうちの特定の特徴が、事前定義された特徴に合致する確率を表す、請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
前記信頼度スコアを計算することは、前記１つ以上の特徴を、１つ以上の以前に分類された画像のラベル付けされた特徴の組と比較することを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項９】
前記閾値は、スクリーニングの陽性事例とスクリーニングの陰性事例との間の所望のバランスに基づいて選択される、請求項１に記載のシステム。
【請求項１０】
前記閾値は、十分な数の放射線技師が診療施設に関連しているかどうか、または前記放射線技師が高い評価優先度を伴う事例をレビューすることが可能であるまでの時間の量のうちの少なくとも１つに基づいて選択される、請求項１に記載のシステム。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
（関連出願の相互参照）
本出願は、ＰＣＴ国際特許出願として２０２０年７月３１日に出願されており、２０１９年７月３１日に出願された“ＳＹＳＴＥＭＳＡＮＤＭＥＴＨＯＤＳＦＯＲＡＵＴＯＭＡＴＩＮＧＣＬＩＮＩＣＡＬＷＯＲＫＦＬＯＷＤＥＣＩＳＩＯＮＳ”と題する米国仮特許出願第６２／８８１，１５６号と、２０１９年１１月２７日に出願された“ＳＹＳＴＥＭＳＡＮＤＭＥＴＨＯＤＳＦＯＲＡＵＴＯＭＡＴＩＮＧＣＬＩＮＩＣＡＬＷＯＲＫＦＬＯＷＤＥＣＩＳＩＯＮＳＡＮＤＧＥＮＥＲＡＴＩＮＧＡＰＲＩＯＲＩＴＹＲＥＡＤＩＮＤＩＣＡＴＯＲ”と題する米国仮特許出願第６２／９４１，６０１号とに対する優先権およびそれらの利益を主張し、米国仮特許出願第６２／８８１，１５６号および米国仮特許出願第６２／９４１，６０１号の開示は、本明細書によって、それらの全体が本明細書に援用される。
続きを表示（約 4,100 文字）【背景技術】
【０００２】
（背景）
現代の乳房ケアは、患者の履歴、医療従事者の経験、利用される撮像モダリティなどの様々な複雑な要因およびデータポイントの分析を伴う。分析は、乳房ケアの質および患者経験を最善にする乳房ケアパスを医療従事者が決定することを可能にする。しかしながら、このような決定は、主観的であり、従って、医療従事者間で大きく相違し得る。その帰結として、何人かの患者は、最善でない乳房ケアパスを提供され得、このことは、増大させられた病院費と、減退させられた患者経験とをもたらし得る。
【０００３】
本明細書内で開示される局面は、それらのおよび他の一般的考慮事項に関している。比較的特定の問題が検討され得るが、背景および本開示内の他の箇所内に識別される特定の問題を解決することに例が限定されるべきでないことも、理解されるべきである。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００４】
（概要）
本開示の例は、臨床ワークフローの判断を自動化するためのシステムおよび方法を記載している。ある局面では、患者データは、患者の記録、医療従事者のノート／アセスメント、撮像データなどの複数のデータソースから収集され得る。患者データは、人工知能（ＡＩ）コンポーネントを用いて処理され得る。ＡＩコンポーネントの出力は、１人以上の患者に関する医療判断を通知するために医療従事者によって用いられ得る。ＡＩコンポーネントの出力、医療従事者の医療判断に関連する情報、および／または医療関連の補完情報は、判断分析コンポーネントへの入力として提供され得る。判断分析コンポーネントは、入力を処理し、医療従事者の医療判断をさらに通知するために用いられ得る自動化された医療推奨を出力し得る。いくつかの局面では、判断分析コンポーネントの出力は、患者の医療に関連する１つ以上の行為を実施するための優先度またはタイムラインを決定するために用いられ得る。例えば、判断分析コンポーネントの出力は、患者の撮像データを評価するための優先度または重要度レベルを示し得る。
【０００５】
本開示の局面は、システムであって、システムは、少なくとも１つのプロセッサと、少なくとも１つのプロセッサに結合されたメモリとを備え、メモリは、コンピュータ実行可能な命令を備え、命令は、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、方法を実施し、方法は、１つ以上のデータソースから患者データを収集することと、患者データの特徴を分析するために第一の人工知能（ＡＩ）アルゴリズムに患者データを提供することと、第一のＡＩアルゴリズムから第一の出力を受信することと、患者ケアに関する臨床ワークフローの判断を決定するために第二のＡＩアルゴリズムに第一の出力を提供することと、第二のＡＩアルゴリズムから第二の出力を受信することであって、第二の出力は、自動化された患者ケア推奨を備えている、ことと、自動化された患者ケア推奨を医療従事者に提供することとを含む、システムを提供する。
【０００６】
本開示の局面は、１つ以上のデータソースから患者データを収集することと、患者データの特徴を分析するために第一の人工知能（ＡＩ）コンポーネントに患者データを提供することと、第一のＡＩコンポーネントから第一の出力を受信することと、患者ケアに関する臨床ワークフローの判断を決定するために第二のＡＩコンポーネントに第一の出力を提供することと、第二のＡＩコンポーネントから第二の出力を受信することであって、第二の出力は、自動化された患者ケア推奨を備えている、ことと、自動化された患者ケア推奨を医療従事者に提供することとを含む方法をさらに提供する。
【０００７】
本開示の局面は、システムであって、システムは、少なくとも１つのプロセッサと、少なくとも１つのプロセッサに結合されたメモリとを備え、メモリは、コンピュータ実行可能な命令を備え、命令は、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、方法を実施し、方法は、１つ以上のデータソースから画像データを収集することと、画像データを評価し、１つ以上の特徴を識別することと、１つ以上の特徴に基づいて信頼度スコアを計算することと、信頼度スコアを閾値と比較することと、信頼度スコアが閾値を超えているとき、高い評価優先度を画像データに割り当てることとを含む、システムをさらに提供する。
【０００８】
本概要は、下の詳細な説明内でさらに記載される簡略化された形態において概念の選択を導入するために提供されている。本概要は、主張される主題の主要な特徴または本質的な特徴を識別することを意図されておらず、主張される主題の範囲を限定するために用いられることを意図されてもいない。例のさらなる局面、特徴および／または利点は、続く説明内で部分的に記載されており、部分的に説明から明白であり、または本開示の実践によって習得され得る。
本発明は、例えば、以下を提供する。
（項目１）
システムであって、前記システムは、
少なくとも１つのプロセッサと、
該少なくとも１つのプロセッサに結合されたメモリと
を備え、
該メモリは、コンピュータ実行可能な命令を備え、該命令は、該少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、方法を実施し、
該方法は、
１つ以上のデータソースから患者データを収集することと、
該患者データの特徴を分析するために第一の人工知能（ＡＩ）アルゴリズムに該患者データを提供することと、
該第一のＡＩアルゴリズムから第一の出力を受信することと、
患者ケアに関する臨床ワークフローの判断を決定するために第二のＡＩアルゴリズムに該第一の出力を提供することと、
該第二のＡＩアルゴリズムから第二の出力を受信することであって、該第二の出力は、自動化された患者ケア推奨を備えている、ことと、
該自動化された患者ケア推奨を医療従事者に提供することと
を含む、システム。
（項目２）
前記患者データは、乳房のデジタル画像、患者の個人情報、または患者の履歴情報のうちの少なくとも１つを備えている、項目１に記載のシステム。
（項目３）
前記１つ以上のデータソースは、患者の訪問情報、患者の電子診療記録（ＥＭＲ）、病院情報システム（ＨＩＳ）記録、または医用撮像システムのうちの少なくとも１つを備えている、項目１に記載のシステム。
（項目４）
前記第一のＡＩアルゴリズムは、乳房の濃度のアセスメントを提供する、項目１に記載のシステム。
（項目５）
前記第一の出力は、乳房の濃度のカテゴリースコア、コンピュータ支援の検出マーカーの結果、放射線測定の特徴、または乳がんのリスクアセスメントの結果のうちの少なくとも１つを備えている、項目１に記載のシステム。
（項目６）
前記方法は、
前記第一の出力の少なくとも一部を前記医療従事者に提供することと、
初期患者ケア推奨を該医療従事者から受信することと、
前記自動化された患者ケア推奨を用い、該初期患者ケア推奨を補完することと
をさらに含む、項目１に記載のシステム。
（項目７）
前記方法は、
第一の訪問中、１つ以上のデジタルマンモグラフィ画像を患者から収集することと、
該１つ以上のデジタルマンモグラフィ画像を前記第一のＡＩアルゴリズムに提供し、前記第一の出力を発生させることと、
該第一の出力を前記医療従事者に提供することと
をさらに含み、
該第一の出力は、該第一の訪問中、該医療従事者が該患者に対する１つ以上の診断処置を実施することを可能にする、項目１に記載のシステム。
（項目８）
補足情報が、患者ケアに関する臨床ワークフローの判断を決定するために前記第二のＡＩアルゴリズムにさらに提供され、該補足情報は、前記患者データ、診断レポートおよび臨床職能団体からの実践ガイドラインのうちの少なくとも１つを備えている、項目１に記載のシステム。
（項目９）
前記自動化された患者ケア推奨は、生検処置、化学療法、外科的介入、放射線療法、またはマンモグラフィ撮像処置のうちの少なくとも１つに関連する診断情報および推奨を備えている、項目１に記載のシステム。
（項目１０）
臨床ワークフローの判断を自動化する方法であって、該方法は、
１つ以上のデータソースから患者データを収集することと、
該患者データの特徴を分析するために第一の人工知能（ＡＩ）コンポーネントに該患者データを提供することと、
該第一のＡＩコンポーネントから第一の出力を受信することと、
患者ケアに関する臨床ワークフローの判断を決定するために第二のＡＩコンポーネントに該第一の出力を提供することと、
該第二のＡＩコンポーネントから第二の出力を受信することであって、該第二の出力は、自動化された患者ケア推奨を備えている、ことと、
該自動化された患者ケア推奨を医療従事者に提供することと
を含む、方法。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
（図面の簡単な説明）
非限定的かつ非包括的な例が、以下の図の参照を伴って記載される。
【００１０】
図１は、本明細書に記載の臨床ワークフローの判断を自動化するための例示的システムの概観を図示している。
（【００１１】以降は省略されています）

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