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JP-2026077298-A - 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、及びプログラム

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Abstract

【課題】生成モデルによって生成された生成情報の信頼性を評価すること。 【解決手段】実施形態に係る情報処理装置は、プロンプト取得部と、プロンプト生成部と、生成情報取得部と、評価部とを備える。プロンプト取得部は、第１の医療情報を含む第１のプロンプトを取得する。プロンプト生成部は、第１のプロンプトが生成モデルに入力されたことによって生成モデルから出力された第１の生成情報に基づいて、第１の生成情報から推定される第２の医療情報を生成する命令を含む第２のプロンプトを生成する。生成情報取得部は、第２のプロンプトを生成モデルに入力して、生成モデルから第２の医療情報を含む第２の生成情報を取得する。評価部は、第１の医療情報と第２の医療情報との類似度に基づいて第１の生成情報の信頼性を評価する。 【選択図】図１

Inventors

  • 青山 岳人
  • 平野 好教

Assignees

  • キヤノンメディカルシステムズ株式会社

Dates

Publication Date
20260513
Application Date
20241025

Claims (12)

  1. 第１の医療情報を含む第１のプロンプトを取得するプロンプト取得部と、 前記第１のプロンプト及び前記第１のプロンプトが生成モデルに入力されたことによって前記生成モデルから出力された第１の生成情報に基づいて、前記第１の生成情報から推定される第２の医療情報を生成することを指示する命令を含む第２のプロンプトを生成するプロンプト生成部と、 前記第２のプロンプトを前記生成モデルに入力して、前記生成モデルから前記第２の医療情報を含む第２の生成情報を取得する生成情報取得部と、 前記第１のプロンプトに含まれる前記第１の医療情報と前記第２の生成情報に含まれる前記第２の医療情報との類似度に基づいて、前記第１の生成情報の信頼性を評価する評価部と、 を備える情報処理装置。
  2. 前記評価部による前記第１の生成情報の信頼性の評価結果を出力する出力部、をさらに備える、 請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 前記プロンプト取得部は、ユーザによって入力された前記第１のプロンプトを取得し、 前記生成情報取得部は、前記第１のプロンプトを前記生成モデルに入力して前記生成モデルから前記第１の生成情報を取得する、 請求項２に記載の情報処理装置。
  4. 前記出力部は、前記第１の医療情報と前記第２の医療情報との類似度が規定の基準未満の場合、前記ユーザによる前記第１のプロンプトの修正入力が可能な修正画面をディスプレイに表示させ、 前記プロンプト取得部は、前記ユーザによる前記第１のプロンプトの修正入力に基づいて、前記第１のプロンプトを修正し、 前記生成情報取得部は、修正済の前記第１のプロンプトを前記生成モデルに入力して前記生成モデルから修正済の前記第１のプロンプトに対応する修正済第１の生成情報を取得する、 請求項３に記載の情報処理装置。
  5. 前記第１のプロンプトは、前記第１の医療情報に基づいて治療計画を生成することを指示する命令を含み、 前記第１の生成情報は、前記生成モデルによって生成された前記治療計画を含み、 前記プロンプト生成部は、前記第１の生成情報に含まれる前記治療計画から推定される前記第２の医療情報を生成することを指示する命令を含む前記第２のプロンプトを生成し、 前記第２の生成情報は、前記生成モデルによって生成された前記第２の医療情報を含み、 前記評価部は、前記第１のプロンプトに含まれる前記第１の医療情報と、前記第２の生成情報に含まれる前記第２の医療情報との類似度を評価し、前記類似度が高いほど、前記第１の生成情報の信頼性を高く評価する、 請求項１に記載の情報処理装置。
  6. 前記第１の医療情報は第１の医用画像データであり、 前記第１のプロンプトは、前記第１の医用画像データに基づく第１の分析情報を生成することを指示する命令を含み、 前記第１の生成情報は、前記生成モデルによって生成された前記第１の医用画像データに基づく前記第１の分析情報を含み、 前記プロンプト生成部は、前記第１の生成情報に含まれる前記第１の分析情報と、前記第１の分析情報から推定される第２の医用画像データを生成することを指示する命令とを含む前記第２のプロンプトを生成し、 前記第２の生成情報は、前記生成モデルによって生成された前記第２の医用画像データを含み、 前記評価部は、前記第１のプロンプトに含まれる前記第１の医用画像データと、前記第２の生成情報に含まれる前記第２の医用画像データとの類似度を評価し、前記類似度が高いほど、前記第１の生成情報の信頼性を高く評価する、 請求項１に記載の情報処理装置。
  7. 前記第１のプロンプトは、前記第１の医療情報の要約文を生成することを指示する命令を含み、 前記第１の生成情報は、前記生成モデルによって生成された前記要約文を含み、 前記プロンプト生成部は、前記第１の生成情報に含まれる前記要約文と、前記要約文から推定される前記第２の医療情報を生成することを指示する命令とを含む前記第２のプロンプトを生成し、 前記第２の生成情報は、前記生成モデルによって生成された前記第２の医療情報を含み、 前記評価部は、前記第１のプロンプトに含まれる前記第１の医療情報と、前記第２の生成情報に含まれる前記第２の医療情報との類似度を評価し、前記類似度が高いほど、前記第１の生成情報の信頼性を高く評価する、 請求項１に記載の情報処理装置。
  8. 第１の医療情報を含む第１のプロンプトを取得するプロンプト取得部と、 前記第１のプロンプト及び前記第１のプロンプトが生成モデルに入力されたことによって前記生成モデルから出力された第１の生成情報に基づいて、前記第１の生成情報を生成可能な第３のプロンプトを生成することを指示する命令を含む第２のプロンプトを生成するプロンプト生成部と、 前記第２のプロンプトを前記生成モデルに入力して、前記生成モデルから前記第３のプロンプトを含む第２の生成情報を取得する生成情報取得部と、 前記第１のプロンプトと前記第３のプロンプトとの類似度に基づいて、前記第１の生成情報の信頼性を評価する評価部と、 を備える情報処理装置。
  9. 前記第１の生成情報と前記第１の生成情報の信頼性の評価結果を出力する、または、前記第１の生成情報、前記第１のプロンプト、及び前記第３のプロンプトを出力する出力部、をさらに備える、 請求項８に記載の情報処理装置。
  10. プロンプトの入力を受けて、前記プロンプトに対応する情報を出力する生成モデルと、 情報処理装置と、を備え、 前記情報処理装置は、 第１の医療情報を含む第１のプロンプトを取得するプロンプト取得部と、 前記第１のプロンプト及び前記第１のプロンプトが前記生成モデルに入力されたことによって前記生成モデルから出力された第１の生成情報に基づいて、前記第１の生成情報から推定される第２の医療情報を生成することを指示する命令含む第２のプロンプトを生成するプロンプト生成部と、 前記第２のプロンプトを前記生成モデルに入力して、前記生成モデルから前記第２の医療情報を含む第２の生成情報を取得する生成情報取得部と、 前記第１のプロンプトに含まれる前記第１の医療情報と前記第２の生成情報に含まれる前記第２の医療情報との類似度に基づいて、前記第１の生成情報の信頼性を評価する評価部と、 を備える情報処理システム。
  11. 第１の医療情報を含む第１のプロンプトを取得するプロンプト取得ステップと、 前記第１のプロンプト及び前記第１のプロンプトが生成モデルに入力されたことによって前記生成モデルから出力された第１の生成情報に基づいて、前記第１の生成情報から推定される第２の医療情報を生成することを指示する命令を含む第２のプロンプトを生成するプロンプト生成ステップと、 前記第２のプロンプトを前記生成モデルに入力して、前記生成モデルから前記第２の医療情報を含む第２の生成情報を取得する生成情報取得部と、 前記第１のプロンプトに含まれる前記第１の医療情報と前記第２の生成情報に含まれる前記第２の医療情報との類似度に基づいて、前記第１の生成情報の信頼性を評価する評価ステップと、 を含む情報処理方法。
  12. 第１の医療情報を含む第１のプロンプトを取得するプロンプト取得ステップと、 前記第１のプロンプト及び前記第１のプロンプトが生成モデルに入力されたことによって前記生成モデルから出力された第１の生成情報に基づいて、前記第１の生成情報から推定される第２の医療情報を生成することを指示する命令を含む第２のプロンプトを生成するプロンプト生成ステップと、 前記第２のプロンプトを前記生成モデルに入力して、前記生成モデルから前記第２の医療情報を含む第２の生成情報を取得する生成情報取得部と、 前記第１のプロンプトに含まれる前記第１の医療情報と前記第２の生成情報に含まれる前記第２の医療情報との類似度に基づいて、前記第１の生成情報の信頼性を評価する評価ステップと、 をコンピュータに実行させるためのプログラム。

Description

本明細書及び図面に開示の実施形態は、情報処理装置、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。 近年、医療分野においても生成ＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）によって生成された生成情報の活用が進んでいる。このような技術では、生成モデルにプロンプトを入力することにより、容易に異常領域の抽出や画像データの生成等を実施することが可能となる。しかしながら、このような生成モデルによる生成情報の信頼性が常に高いとは限らない。 特許第７４１６３９０号公報 図１は、第１の実施形態に係る情報処理システムの全体構成の一例を示す図である。図２は、第１の実施形態に係る第１のプロンプト及び第１の生成情報の一例を示す図である。図３は、第１の実施形態に係る第２のプロンプト及び第２の生成情報の一例を示す図である。図４は、第１の実施形態に係る評価基準の一例を示す図である。図５は、第１の実施形態に係る評価処理の流れの一例を示すフローチャートである。図６は、第２の実施形態に係る第１のプロンプト及び第１の生成情報の一例を示す図である。図７は、第２の実施形態に係る第２のプロンプト及び第２の生成情報の一例を示す図である。図８は、第３の実施形態に係る第１のプロンプト及び第１の生成情報の一例を示す図である。図９は、第３の実施形態に係る第２のプロンプト及び第２の生成情報の一例を示す図である。図１０は、第４の実施形態に係る修正画面の一例を示す図である。図１１は、第４の実施形態に係る修正済の第１のプロンプトの一例を示す図である。図１２は、第４の実施形態に係る評価処理の流れの一例を示すフローチャートである。図１３は、第５の実施形態に係る第１のプロンプト及び第１の生成情報の一例を示す図である。図１４は、第５の実施形態に係る第１の生成情報の一例を示す図である。図１５は、第５の実施形態に係る第２のプロンプト及び第２の生成情報の一例を示す図である。図１６は、第５の実施形態に係る評価基準の一例を示す図である。 以下、図面を参照しながら、情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、及びプログラムの実施形態について詳細に説明する。 （第１の実施形態） 図１は、第１の実施形態に係る情報処理システムＳの全体構成の一例を示す図である。図１に示すように、情報処理システムＳは、一例として、第１の情報処理装置１００、第２の情報処理装置２００、及び医用情報システム３００を含む。情報処理システムＳは、例えば、病院等の医療機関に設けられる。第１の情報処理装置１００と、第２の情報処理装置２００と、医用情報システム３００とは、例えば、院内ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等のネットワーク４００を介して通信可能に接続している。 医用情報システム３００は、医療情報を保存及び管理するシステムであり、例えば、１または複数のサーバまたはＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）等を含む。医用情報システム３００に保存される医療情報は、例えば、患者の電子カルテ、診療情報、問診結果、検査データ、医用画像データ、及び診断結果等である。医用画像データは、例えば、ＤＩＣＯＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｉｍａｇｉｎｇ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ ＩＮ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ）に準拠した形式の医用画像データである。なお、医用画像データは医療画像データともいう。また、医用情報システム３００は、例えば、電子カルテシステム、病院情報システム（Ｈｏｓｐｉｔａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ：ＨＩＳ）、臨床検査システム（Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ：ＬＩＳ）、放射線情報システム（Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ：ＲＩＳ）、または医用画像保管装置等であってもよい。また、医用情報システム３００は、上記システム及び装置等のうちの複数を含んでもよい。 第１の情報処理装置１００及び第２の情報処理装置２００は、例えば、サーバまたはＰＣ等のコンピュータである。 第２の情報処理装置２００は、生成ＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）の学習済みモデル（以下、生成モデル４０という）を備える。第２の情報処理装置２００は例えば、記憶回路及びプロセッサを含む。生成モデル４０は、例えば、第２の情報処理装置２００内の記憶回路に記憶され、プロセッサにより動作する。なお、第２の情報処理装置２００の構成は特に限定されるものではなく、公知の構成を採用可能である。 生成モデル４０は、プロンプトの入力を受けると、当該プロンプトに対応する情報を生成し、生成した情報を出力する。生成モデル４０により生成された情報を、生成情報という。生成モデル４０は、例えば、ＭＭＭ（Ｍｕｌｔｉｍｏｄａｌ Ｍｏｄｅｌ、マルチモーダルモデル）、画像データなど復習種のデータを取り扱うことが可能であるＬＬＭ（Ｌａｒｇｅ Ｌａｎｇｕａｇｅ Ｍｏｄｅｌ：大規模言語モデル）等であり、テキスト、画像、音声、数値等の複数の種類のモダリティー（データ種別）を一度に処理できる統合されたＡＩモデルである。 第１の情報処理装置１００は、ユーザにより操作され、第２の情報処理装置２００に記憶された生成モデル４０の出力結果をユーザに提供する。第１の情報処理装置１００のユーザは例えば医師、またはその他の医療従事者等である。例えば、医師が患者の診断のために参考する情報を得るために第１の情報処理装置１００を介して生成モデル４０を使用してもよい。第１の情報処理装置１００は、本実施形態における情報処理装置の一例である。 第１の情報処理装置１００は、ＮＷ（ｎｅｔｗｏｒｋ）インタフェース１１０と、記憶回路１２０と、入力インタフェース１３０と、ディスプレイ１４０と、処理回路１５０とを備える。 ＮＷインタフェース１１０は、処理回路１５０に接続されており、第１の情報処理装置１００と、第２の情報処理装置２００及び医用情報システム３００との間で行われる各種データの伝送および通信を制御する。ＮＷインタフェース１１０は、ネットワークカードやネットワークアダプタ、ＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）等によって実現される。 記憶回路１２０は、処理回路１５０で使用される各種の情報を予め記憶する。また、記憶回路１２０は、各種のプログラムを記憶する。記憶回路１２０は、例えば、種々の情報を記憶するＨＤＤ（Ｈａｒｄ ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、集積回路記憶装置等の不揮発性の記憶装置である。また、記憶回路１２０は、ＨＤＤやＳＳＤ等以外にも、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）、フラッシュメモリ等の可搬性記憶媒体や、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等の半導体メモリ素子等との間で種々の情報を読み書きする駆動装置であってもよい。記憶回路１２０は、記憶部の一例である。 入力インタフェース１３０は、マウス、キーボード、ユーザによる操作を受け付けるタッチペンとタブレットとが組み合わされたペンタブレット、トラックボール、スイッチボタン、操作面へ触れることで入力操作を行うタッチパッド、表示画面とタッチパッドとが一体化されたタッチスクリーン、光学センサを用いた非接触入力回路、および音声入力回路等によって実現される。入力インタフェース１３０は、ユーザによる操作を受け付ける複数の装置を含んでもよい。入力インタフェース１３０は、処理回路１５０に接続されており、ユーザから受け取った入力操作を電気信号へ変換し処理回路１５０へと出力する。なお、本明細書において入力インタフェース１３０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、この電気信号を処理回路１５０へ出力する電気信号の処理回路も入力インタフェース１３０の例に含まれる。 ディスプレイ１４０は、処理回路１５０による制御の下、各種の情報を表示する。例えば、ディスプレイ１４０は、生成モデル４０によって生成された生成情報を含む画面や、ユーザからの各種操作を受け付けるためのＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）等を出力する。ディスプレイ１４０は、具体的には、液晶ディスプレイやＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）ディスプレイ等である。なお、入力インタフェース１３０とディスプレイ１４０とは統合しても良い。例えば、入力インタフェース１３０とディスプレイ１４０とは、タッチパネルによって実現されても良い。ディスプレイ１４０は、表示部の一例である。 処理回路１５０は、記憶回路１２０からプログラムを読み出し、実行することで各プログラムに対応する機能を実現するプロセッサである。本実施形態の処理回路１５０は、受付機能１５１、プロンプト取得機能１５２、生成情報取得機能１５３、プロンプト生成機能１５４、評価機能１５５、及び表示制御機能１５６を備える。受付機能１５１は、受付部の一例である。プロンプト取得機能１５２は、プロンプト取得部の一例である。生成情報取得機能１５３は、生成情報取得部の一例である。プロンプト生成機能１５４は、プロンプト生成部の一例である。評価機能１５５は、評価部の一例である。表示制御機能１５６は、出力部または表示制御部の一例である。 ここで、例えば、処理回路１５０の構成要素である受付機能１５１、プロンプト取得機能１５２、生成情報取得機能１５３、プロンプト生成機能１５４、評価機能１５５、及び表示制御機能１５６は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶回路１２０に記憶されている。処理回路１５０は、プロセッサである。例えば、処理回路１５０は、プログラムを記憶回路１２０から読み出し、実行することで各プログラムに対応する機能を実現する。換言すると、各プログラムを読み出した状態の処理回路１５０は、図１の処理回路１５０内に示された各機能を有することとなる。なお、図１においては単一のプロセッサにて受付機能１５１、プロンプト取得機能１５２、生成情報取得機能１５３、プロンプト生成機能１５４、評価機能１５５、及び表示制御機能１５６にて行われる処理機能が実現されるものとして説明したが、複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路１５０を構成し、各プロセッサがプログラムを実行することにより機能を実現するものとしても構わない。また、図１においては単一の記憶回路１２０が各処理機能に対応するプログラムを記憶するものとして説明したが、複数の記憶回路を分散して配置して、処理回路１５０は個別の記憶回路から対応するプログラムを読み出す構成としても構わない。 上記説明では、「プロセッサ」が各機能に対応するプログラムを記憶回路１２０から読み出して実行する例を説明したが、実施形態はこれに限定されない。「プロセッサ」という文言は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、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）、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））等の回路を意味する。プロセッサが例えばＣＰＵである場合、プロセッサは記憶回